呼伦贝尔市NPP 时空变化及其对气候的响应

曲学斌，窦华山，高绍鑫，林 聪，王 涵

（1.中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃 兰州730020；2.呼伦贝尔市气象局，内蒙古 呼伦贝尔021008；3.内蒙古呼伦湖国家级自然保护区，内蒙古 呼伦贝尔021008）

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是指植被在单位时间、单位面积上，由光合作用产生的有机物质总量扣除自养呼吸后剩余的部分， 是反映作物生长变化和生态系统物质能量循环的重要指标[1-2]。 IPCC 第四次评估报告指出，全球许多生态系统正在受到气候变暖的影响。 而植被作为陆地生态系统的重要组成部分， 在气候变化研究中可充当“指示剂”作用[3-4]。因此开展NPP 区域分布特征及对气候变化的响应研究， 可以更准确地理解气候变化对植被的影响， 在生态环境保护和可持续发展领域具有重要意义[5]。

NPP 估算模型主要分为气候统计模型、光能利用率模型和过程模型[6]。 气候统计模型是通过建立气候因子和NPP 的相关关系估算NPP。 Lieth 等[7]在1973 年建立了全球首个利用降水量和气温制作的NPP 回归模型。 王胜兰等[8]对比了Miami、Thornthwaite等5 种基于气象要素建立的NPP 模型在乌鲁木齐地区的差异。 随着遥感技术的快速发展，CASA、GLO-PEM 等基于归一化植被指数和气候因子的光能利用率模型得到了快速发展和应用。 高军等[9]利用基于MOD13A3 数据驱动的CASA 模型分析天山北坡植被NPP 变化，表明温度是影响天山北坡NPP年内变化的主要因素。 穆少杰等[10]利用光能利用率模型，模拟分析了内蒙古草地生态系统10 a 间NPP的时空变化及其对气候因子的响应。 过程模型是从植物机理出发计算NPP， 常见的过程模型有CENTURY、BIOME-BGC、LUE、BEPS 等。潘萌甜等[12]利用MODIS 数据驱动的LUE 模型模拟了内蒙古温带草原NPP，并分析其时空变化及其对气候的响应。黄秉光等[13]利用大气植被相互作用模型分析了新疆55 a 植被净初级生产力的时空演变特征。

呼伦贝尔市是我国东北最重要的生态屏障之一，境内同时拥有草原、森林、农田等不同生态区，生态环境敏感而脆弱[14-15]。 随着我国生态环境保护力度的增加，呼伦贝尔市境内的呼伦贝尔大草原、呼伦湖、 大兴安岭等地的生态环境保护工作受到了各级部门的高度重视。 因此， 开展呼伦贝尔市植被NPP时空变化及其对气候变化的响应研究， 可以更好地拓展生态气象服务领域， 为呼伦贝尔市的生态管理等工作打下坚实基础。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

呼伦贝尔市位于内蒙古自治区东北部（115°31′～126°04′ E，47°05′～53°20′ N）， 平均海拔659.2 m，总面积为2.53×105km2。 大兴安岭以东北—西南走向纵贯呼伦贝尔市，构成呼伦贝尔市的林区；岭西地区自东向西为林草交错带和呼伦贝尔草原， 以牧业生产为主；岭东地区是东北平原—松嫩平原边缘，以农业生产为主[16]。气候属温带大陆性季风气候，总体特点为：春季气温骤升，多大风天气；夏季短促而炎热，降水集中；秋季气温剧降，霜冻较早；冬季漫长严寒，多寒潮天气[17]。

1.2 数据源及预处理

NPP 数据采用NTSG 提供的2000—2015 年MOD17A3 数据集（http://www.ntsg.umt.edu），空间分辨率为1 km， 时间分辨率为1 a。 该数据利用BIOME-BGC 模型和光能利用率模型建立的估算模型模拟得到陆地生态系统的年NPP 值，在全球及区域NPP 与碳循环研究中得到广泛认可。根据数据集中的数据质量控制文件（GPP_NPP_QC） 分析，2000—2015 年呼伦贝尔市NPP 的平均可信度达到99.21%，低可信度地区主要位于水体周边等非植被覆盖区， 数据质量整体良好。 使用专业处理软件MRT 对同期影像数据进行投影、拼接和格式转换[18]，统一采用双线性（Bilinear）重采样方式和兰勃特投影（Lambert Azimuthal）方式处理，投影的中央经纬度设置为（50° N，120° E）。

地表覆盖数据采用NASA 提供的2015 年MCD12Q1 数据集（https://search.earthdata.nasa.gov/）中的IGBP 地表覆盖分类， 空间分辨率为500 m[19]，处理方式与NPP 数据相同， 并重采样至与NPP 相同的空间分辨率。将地表覆盖数据中的常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林和灌丛统一划分为林地， 稀树草地和草原划分为草地，农田和耕地自然植被划分为耕地，水体与永久湿地划分为水体，其余地物类型划分为其他（图1）。划分后， 呼伦贝尔市的林地占45.98%， 草地占41.40%，耕地占11.06%，水体和其他地表覆盖仅占1.56%，由于其他和水体覆盖面积较小，不单独对其进行分析。

图1 呼伦贝尔市地表覆盖类型及气象台站分布

气象数据选取呼伦贝尔市16 个气象台站2000—2015 年的逐年降水量、 气温和日照时数，数据源于中国气象数据网（http://data.cma.cn/）。根据各气象台站所在区域的主要地物特征， 也将其划分在草地、耕地、林地3 个区域内。

1.3 研究方法

1.3.1 趋势线分析

本文采用一元线性回归方法， 逐像元计算NPP随时间的变化情况， 并利用线性回归的斜率来分析NPP 的变化速率，计算公式如下[20-21]：

式中，a 为趋势线的倾向率，n 为研究期长度，i 为年份，xi为i 年对应NPP 的值。当a>0 时说明研究期内该地区的NPP 有增加趋势，反之则为减少趋势。

1.3.2 相关性分析

本文采用相关系数方法，逐栅格计算NPP 线性变化的相关系数及NPP 与气温、降水、日照的相关程度，进而分析呼伦贝尔市NPP 的空间变化特征及影响其变化的主要气象因子，相关系数的表达式为[22]：

式中，rxy是变量x 和y 的相关系数，n 为样本数；xi为逐年NPP 的值，yi为逐年气象要素； x¯、 y¯分别是变量x 和y 的均值。

2 结果与分析

2.1 NPP 时空分布及变化

2.1.1 NPP 空间分布特征

2000—2015 年，呼伦贝尔市植被NPP 的平均值为261.02 gC/（m2·a），总体呈现自西向东依次递增的分布格局（图2）。 从不同植被的年平均NPP 来看，林地最高， 为291.3 gC/（m2·a）； 其次是耕地，为278.2 gC/（m2·a）；最低是草地，为238.2 gC/（m2·a）。

NPP 在0～100 gC/（m2·a） 的区域面积占全市总面积的1.3%，主要分布在呼伦湖、尼尔基水库等大型水体和海拉尔市区等人口聚集区， 几乎无植被覆盖。100～200 gC/（m2·a）的区域面积占16.6%，主要分布在新巴尔虎右旗、 新巴尔虎左旗中西部和陈巴尔虎旗西部， 该地区地表均为草地， 且以典型草原为主，植被覆盖度偏低。 200～300 gC/（m2·a）的区域面积占52.4%，主要位于陈巴尔虎旗中东部、新巴尔虎旗东部、额尔古纳市南部、根河市南部、牙克石市、阿荣旗西部，该区域包含剩余草地以及大部分的林地和耕地，植被覆盖度较高。 NPP 值在300 gC/（m2·a）以上的区域面积占29.7%，主要位于根河市北部、额尔古纳市北部、鄂伦春旗、莫旗大部，即大兴安岭北部的林地及大兴安岭东坡的部分林地和耕地。其中，大兴安岭北部林区是我国集中连片、 面积最大的原始林区，以兴安落叶松为主，植被覆盖度高；大兴安岭东坡为呼伦贝尔夏季风的迎风坡，水热条件较好，适宜植被生长，因此这两个区域的NPP 较高。

图2 2000—2015 年呼伦贝尔市年平均NPP 分布

2.1.2 NPP 的年际变化特征

2001—2015 年，呼伦贝尔市植被年平均NPP 总体呈波动增加趋势（图3a），最大值出现在2014 年，为331.4 gC/（m2·a）； 最小值出现在2001 年，为183.6 gC/（m2·a）。 NPP 的年平均变化率为5.51 gC/（m2·a），其中NPP 变化率小于0 的区域占1.4 %，主要位于大型水体和城镇人口聚集区周边。 从不同植被类型来看，耕地NPP 的年变化率最低，为4.51 gC/（m2·a），其次是草地，为4.95 gC/（m2·a）；林地最高，为6.90 gC/（m2·a）。 其中大兴安岭中南部偏东地区NPP 的变化速率可高达10 gC/（m2·a）以上。

NPP 线性变化的显著性检验（图3b）表明，大部分草地和扎兰屯市东南部耕地的NPP 线性增长趋势达到极显著水平（P<0.01），大兴安岭南部林地、大部分耕地和部分草地的NPP 线性增长趋势达到显著水平（P<0.05），NPP 达到显著或极显著增加的面积占全市总面积的57.0%，NPP 线性增长趋势未达到显著的区域主要位于额尔古纳市北部、 根河市北部和鄂伦春旗中北部。

图3 2000—2015 年呼伦贝尔市NPP 的变化倾向率（a）和变化显著性（b）

2.2 NPP 与气候因子的关系

2.2.1 气候因子的年变化特征

由图4 可知，2000—2015 年呼伦贝尔市的年平均气温为0.1 ℃，总体呈现耕地>草地>林地、从大兴安岭两侧向中北部递减的空间分布特征。 耕地年平均气温倾向率为-0.04 ℃/10 a，草地为-0.27 ℃/10 a，林地为0.22 ℃/10 a，均未通过显著性检验。呼伦贝尔市的年平均降水量为388.2 mm，耕地与林地的年降水量较为接近，且高于草地，总体呈现自东向西依次递减的分布特征。 耕地年平均降水量的倾向率为191.1 mm/10 a， 草地年平均降水量的倾向率为77.5 mm/10 a， 林地年平均降水量的倾向率为136.9 mm/10 a，耕地和林地降水倾向率达极显著（P<0.01），说明研究期内呼伦贝尔市降水的增加趋势明显。 年平均日照时数为2 700.2 h，草地的日照时数要高于耕地和林地，呈现出自东南向西北递减的分布特征。耕地年日照时数的倾向率为-42 h/10 a，草地年日照时数的倾向率为17.5 h/10 a， 林地日照时数的倾向率为-142 h/10 a， 林地日照时数倾向率达极显著水平（P<0.01），耕地与草地未通过显著性检验。

图4 2000—2015 年呼伦贝尔市NPP（a）、年平均气温（b）、年降水量（c）和年日照时数（d）

表1 2000—2015 年各气象站20 km 缓冲区内NPP 与年平均气温、年降水量、年日照时数的相关性

2.2.2 NPP 与气候因子的相关关系

以呼伦贝尔市16 个气象台站为中心建立半径为20 km 的缓冲区， 分别统计缓冲区内的NPP 均值、并与台站气温、降水、日照时数进行相关性分析，结果见表1。NPP 均值与年平均气温均呈负相关，草地NPP 与年平均气温的平均相关性最高（-0.23），耕地最低（-0.15），除海拉尔区外均未通过显著性检验。 NPP 与年降水量均呈正相关，草地NPP 与年降水量的平均相关性最高（0.73），耕地最低（0.64），除莫旗外所有台站均达极显著（P<0.01）相关，这主要是由于莫旗以耕地为主，且台站靠近尼尔基水库，周边有较好的水源进行农田灌溉， 因此受降水影响较小。 NPP 与日照时数呈负相关的台站多于正相关台站，但仅额尔古纳市和小二沟的NPP 与日照时数的负相关显著（P<0.05）。

综合呼伦贝尔市NPP 与气温、降水、日照时数的相关性可知，限制呼伦贝尔市NPP 增长的主要气候因子为降水， 高温少雨所引起的干旱灾害是目前呼伦贝尔生态系统的主要威胁之一。

3 结论

利用2000—2015 年MOD17A3 数据和气象站点资料，分析呼伦贝尔市NPP 的时空变化特征及其对气候变化的响应情况，得出如下结论：

（1）呼伦贝尔市的NPP 平均为261.02 gC/（m2·a），草地<耕地<林地，总体呈现自西向东依次递增的分布格局。 年变化呈波动增长趋势， 平均变化率为5.51 gC/（m2·a），林地的增长速率最高。57.0%的地区NPP 的线性增长达到显著，主要位于呼伦贝尔草原、大兴安岭南部林地和大兴安岭与松嫩平原过渡的耕地。

（2）呼伦贝尔市16 个气象台站周边的平均NPP与年平均气温均呈负相关， 但除海拉尔外均未通过显著性检验；NPP 与年降水量均呈正相关，且除靠近尼尔基水库的莫旗外均达到极显著（P<0.01）水平；NPP 与年日照时数的正、负相关台站同时存在，且仅有小二沟和额尔古纳的负相关显著（P<0.05）。

（3）NPP 与年降水量的正相关和与年平均气温的负相关表明，降水量是限制呼伦贝尔市NPP 的主要气候因子， 需特别关注由高温少雨引发的干旱灾害对呼伦贝尔市生态系统的影响。

4 讨论

本研究表明呼伦贝尔市的生态环境总体呈好转趋势，这与国内很多学者的研究结论基本一致。在气候因子中， 降水量是NPP 增长的主要限制因素，由于呼伦贝尔市受季风气候影响，雨热同期，降水与气温间存在一定的负相关关系，因此NPP 与降水量呈显著正相关的同时与气温呈现负相关， 从而说明高温少雨和干旱对呼伦贝尔市生态环境存在严重威胁。 耕地NPP 与降水的负相关系数最小，可能与节水灌溉、种植结构调整等有关，从而反映出人类行为可以降低气候对NPP 的影响，若加大人类行为对生态环境的正面影响，增加生态工程建设投入，将更加有利于生态环境的改善。

本研究主要围绕MODIS NPP 数据及其与气候因子的相关性分析，缺乏社会经济相关数据，对人类行为与生态环境的关系分析较少， 将在后续研究中进一步改进。 由于NPP 数据集的时间序列偏短、空间分辨率较低，无法反映出气候变化对NPP 的长期影响，分析精度也存在提升空间。袁文平[23]等研究认为多种算法的集合预估方法能够有效提高NPP 精度，可能成为今后的发展方向之一。