1994—2018年哈萨克斯坦首都圈植被NPP时空变化特征及驱动因素

陈玉森， 艾柯代·艾斯凯尔， 王永东， Talgat ABZHANOV，Dani SARSEKOVA， Zhazira ZHUMABEKOVA

（1.中国科学院新疆生态与地理研究所，新疆 乌鲁木齐 830011；2.中国科学院大学，北京 100049；3.国家荒漠-绿洲生态建设工程技术研究中心，新疆 乌鲁木齐 830011；4.哈萨克斯坦赛福林农业技术大学，阿斯塔纳 010000）

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是指植物在单位时间、单位面积内所积累的有机物的量，是由植物光合作用所产生的有机质总量（Gross Primary Productivity，GPP）中减去自养呼吸后的剩余部分，也称为净第一生产力［1-3］。NPP被认为是生态系统过程的调节器和陆地碳汇的主要决定因素［4］，而陆地生态系统是目前全球碳循环的主要汇，潜在地抵消大量人为碳排放［5］。因此，NPP不仅直接反映植物群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是测算土地覆盖及能源消费碳排放，判定生态系统碳源、汇以及调节生态过程的主要因子［6］，在全球变化及碳平衡中起着至关重要的作用［7-8］。

由于地面测量数据无法描述NPP 在较大区域范围内的时空分布特征，所以使用多源遥感数据和数学模型来模拟计算NPP 就变成了一种很常用的重要方法［9］。相比于传统的生态学过程模型和气候生产力模型涉及参数多且复杂度高和偏差较大的缺点，光能利用率模型数据获取难度较小同时模型模拟精度较高,还可以通过遥感手段辅助计算,节省了大量繁琐的野外试验测定步骤，成为了NPP估算中的主要研究方法［10-13］。其中，CASA模型利用归一化植被指数（NDVI）和土地覆盖分类2种遥感数据，以及结合月平均温度、太阳辐射、降水、蒸散量等气象数据对NPP 进行估算,在减少复杂参数收集的同时也可以更加精确地完成大范围的NPP 模拟［14-17］，在国内外被广泛应用于不同区域各种地表植被类型固碳量的反演模拟［12］。

哈萨克斯坦首都阿斯塔纳地处中亚干旱-半干旱气候带［18-19］，是世界上第二冷的首都城市，且大风、沙尘暴及暴风雪频发，生态系统极为脆弱［20-22］。因此，研究哈萨克斯坦首都圈植被NPP 时空变化，探究气候变化与人类活动影响下的驱动因素，厘定气候因素中的主导因子，评估气候变化与人类活动对亚寒带草原生态系统NPP的影响，对于区域生态系统的可持续管理起着至关重要的作用。

1 研究区概况

哈萨克斯坦首都阿斯塔纳（努尔苏丹，51.00°～51.30°N，71.22°～71.74°E，图1）位于辽阔的哈萨克大草原中北部，属于典型温带大陆性气候区。年平均气温3 ℃，平均海拔374 m，多年平均降水量290 mm。冬季寒冷漫长，暴风雪严重，夏季短热潮湿。自1997 年迁都至今，首都圈人口、经济以及城区建设得到了飞速发展，如今阿斯塔纳已经成为仅次于前首都阿拉木图的哈萨克斯坦第二大城市［20］。

图1 阿斯塔纳及周边地区主要土地覆盖类型Fig.1 Main land cover types in and around Astana

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文由GEE（Google Earth Engine）平台获取CA⁃SA 模型所用到的有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、土地覆盖类型数据和温度、太阳辐射量、实际蒸散量、潜在蒸散量等［23］。其中，NDVI 是对Landsat 数据再次去云处理并进行波段运算得到，空间分辨率为30 m。土地覆盖类型数据是基于1994—2018 年的Landsat 影像，参考全球30 m土地覆盖数据（GlobeLand 30）的分类标准及制图规范，建立了哈萨克斯坦首都圈土地覆盖分类系统。在此基础上，利用随机森林、目视解译相结合的方法，对哈萨克斯坦首都阿斯塔纳周边区域的土地覆盖类型进行遥感分类，经过严格的修改和精度验证，得到较为精确的土地覆盖分类数据。

Terra Climate 数据来自爱达荷大学发布的全球陆地表面月均气候和气候水平衡数据集，涵盖了全球气候水平衡和陆地表面每月气候数据。包括太阳辐射、潜在蒸散量、实际蒸散量等气温数据。采用MODIS 数据集中的月平均温度数据以及NPP 产品，其中NPP 产品用于对CASA 模型模拟结果进行精度验证。利用GEE 云平台下载上述气象数据进行重投影裁剪操作，用于CASA模型的计算。

2.2 研究方法

在CASA 模型中，植被吸收的有效光合辐射以及在进行光合作用过程中实际的光能利用效率直接决定了该模型对NPP 的模拟计算结果。本文利用朱文泉等［24］在干旱区生态研究中已经得到应用和验证的研究成果，配置CASA 模型最大光能利用率等参数。

CASA 模型中的NPP主要由植物的光合有效辐射（APAR）和实际光能利用率（ε）2 个因子来控制，计算公式如下：

植被光合作用过程中吸收的有效光和辐射（APAR）取决于太阳总辐射量以及植被对有效光合辐射的吸收比例，计算公式如下

式中：APAR(x,t)表示某像元x在t月吸收的光合有效辐射（g C·m-2·月-1）；ε(x,t)表示某像元x在t月的实际光能利用率（g C·MJ-1），本文参考朱文泉等［10］研究成果，确定了不同植被类型最大光能利用率（表1）。SOL(x,t)表示t月在像元x处的太阳总辐射量（g C·m-2·月-1）；FPAR(x,t)表示植被层对于入射有效光合辐射的吸收比例；常数0.5 表示植被进行光合作用过程中所能利用的太阳光有效辐射波段范围（波长为0.4～0.7 μm）占太阳总辐射量的比例。

表1 不同植被类型最大光能利用率Tab.1 Maximum light energy utilization rate of different vegetation types

式中：Tε1(x,t)和Tε2(x,t)表示低温情况和高温情况对光能利用率的胁迫作用；Wε(x,t)表示水分胁迫影响系数，反映水分条件的影响；εmax表示理想条件下的最大光能利用率（g C·MJ-1）；Topt(x)表示植物生长的最适温度；T(x,t)表示月平均温度（℃）；EET表示区域实际蒸散量（mm）；EPT为区域潜在蒸散量（mm）［26］。

2.3 仿真实验设计

本文设计了3 种仿真情景来模拟1994—2018年气候变化及人类活动引起的土地覆盖类型变化，评估其对哈萨克斯坦首都圈植被NPP 的影响（表2）。情景1：按照土地覆盖类型和气候变化的实际情况，利用相应年份的土地覆盖类型和气候数据对植被NPP进行模拟计算；情景2：控制土地覆盖类型和NDVI 保持在1994 年的水平，研究从1994—2018年以来气候变化对植被NPP的影响；情景3：控制气候数据保持在1994 年的水平，研究1994—2018 年人类活动土地覆盖变化对植被NPP的影响。3种情景下对NPP的模拟均利用Python语言计算得到。

表2 不同模拟仿真情景Tab.2 Different simulation scenarios

为了进一步探究温度、降水、太阳辐射、蒸散量各气候因子对植被NPP 的影响，随机选取500 个点进行主成分分析和皮尔森相关系数计算，进一步研究NPP变化的气候驱动因子。

2.4 模型评价

空间异质性、时间上的不一致性以及缺乏直接测量的NPP值，如何在大范围内建模验证NPP一直是陆地生态碳积累研究中的重点［27］。MODIS 在进行NPP计算的时候对很多区域进行了插值补充，在研究大范围NPP的情况下该产品具有较好的应用，但是无法满足在更精细尺度下探讨NPP 的驱动因素。MOD17A3H V6产品提供了涵盖整个中亚地区500 m 空间分辨率的年度净初级生产力（NPP）。因此，本文利用MODIS 的NPP 产品来验证CASA 模型模拟整个地区NPP结果的合理性。

验证结果表明：CASA 模型模拟哈萨克斯坦首都圈不同土地覆盖类型的平均NPP 与MODIS 数据产品一致性很好，特别是防护林和裸地（图2a），在整个哈萨克斯坦首都圈MODIS-NPP 与CASA-NPP的平均值均具有较好的相似度（P＜0.001）。模型模拟结果显示（图2b）,在种植防护林的区域NPP 值明显增加，最大变化值达到318.7 g C·m-2，草地NPP均值变化不大，裸地和水体以及建筑区NPP值出现明显下降，最大下降300.9 g C·m-2（图2b）。总体分析来看，该地区NPP保持不变的区域占比较大。基于以上验证结果，本文认为CASA 模型模拟的结果是合理的且适用于此区域。

图2 CASA模型精度检验与研究区NPP变化Fig.2 CASA model simulation NPP accuracy verification

3 结果与分析

3.1 哈萨克斯坦首都圈NPP变化特征

基于CASA模型模拟的结果（表3），随着研究区土地覆盖类型的改变，防护林面积不断增加（图3a，图3b），1994—2018 年首都圈植被NPP 呈现先下降后增长的波动上升趋势，NPP 年均值为226.21 g C·m-2。其中，1994—2000 年NPP 均值每年下降约2.74 g C·m-2·a-1，从218.50 g C·m-2下降至202.07 g C·m-2，随后则逐年上升；2006 年、2012 年NPP 均值分别为216.72 g C·m-2与235.35 g C·m-2，2018年NPP均值为258.42 g C·m-2，达到该地区最大值。在1994—2018 年间，首都圈内城镇建筑、水体和裸地区域NPP 出现明显的损失（图3c），最高损失达到325.28 g C·m-2，在其他植被和人工林区域内NPP均值显著增加，特别是人工林区域NPP平均值增加最为显著，最高达到310.18 g C·m-2。

图3 人类活动与气候共同作用下的首都圈NPP结果Fig.3 NPP results under the joint action of human activities and climate

表3 各土地覆盖类型不同年份NPP值Tab.3 NPP values of different land cover types in different years

研究发现，在1994—2018 年期间，首都圈防护林、草地、裸地、建筑用地及水体等不同土地覆盖类型下植被NPP均值由大到小为：防护林＞其他植被＞裸地＞建筑用地＞水体。5种土地覆盖类型NPP年均值从大到小为：防护林＞草地＞裸地＞建筑用地＞水体，相应地5 种土地覆盖类型占地面积分别从1994年的1.02%、58.47%、37.87%、0.35%、2.29%变化至2018 年的5.35%、49.68%、42.00%、0.78%、2.19%。包括农田和草原的其他植被土地覆盖类型占比最大的，占地面积由58.47%下降到49.68%植被NPP平均值介于186.61～541.14 g C·m-2之间。首都圈防护林面积显著增加，防护林NPP 均值也达到最高，介于214.10～317.11 g C·m-2。

由图3d可知，1994—2000年间研究区NPP出现了损失，首都圈人工造林的同时出现NPP均值下降与预期目标不符合。结合植被NPP 结果和土地利用覆盖类型，究其原因发现，1994—2000 年时段内水体面积急剧减少，仅仅6 a间减少面积达8.24×107m2。这也正是自1997 年哈萨克斯坦迁都到阿斯塔纳后，城市化建设导致短时间内用水过度，水体的减少直接或间接导致了整个地区NPP 的减少。2000年后NPP又逐渐上升，很大程度上依赖于首都圈绿环建设工程的实施，整体提升了NPP 变化幅度。

3.2 哈萨克斯坦首都圈NPP的影响因素

综上所述，25 a 间首都圈NPP 平均值增加了39.92 g C·m-2。3 种仿真实验情景下的NPP 模拟结果对比如图3d所示，人类活动对NPP有非常明显的增益效果，1994—2018年间研究区内NPP均值增加了56.45 g C·m-2，而气候变化对NPP 的影响呈现出很大的波动性，每个年份有增有减，与气候变化尤其是降水变化趋势相吻合（P=0.618）。在人类活动和气候变化共同作用下，哈萨克斯坦首都圈绿环工程的实施，使得造林面积不断增加，对NPP 有显著的正增益效果[0.27 Tg C·a-1（P＜0.1）]。

3.2.1 人类活动变化对首都圈NPP影响 通过对比图4a、图4b 显示，1994—2018 年防护林面积增加了4.68%（图4c），城市建筑区面积增加，大部分是通过扩张裸地转变而来。城区建筑面积所占比例较小（小于1%），城市扩张对地区NPP 的影响极其有限。其他植被面积有较为明显的下降，绿环工程的实施使得大面积的灌木丛/草地转化为森林（图4d）。

防护林面积的增加具有防风固沙的效果，同时能够提高地区陆地生态系统固碳能力以及改善当地生态环境质量。基于情景2，人类活动（土地覆盖类型变化）对首都圈陆地净生产力具有积极的影响（图5），主要得益于森林面积的增加（图4c）。在该情景下首都圈陆地生态系统年净生产力增加显著（0.38 Tg C·a-1,P＜0.1），NPP总值从3.56 Tg C增加到4.49 Tg C。其中防护林、其他植被、水体、建筑用地、裸地分别贡献了0.26 Tg C、0.33 Tg C、0.02 Tg C、0.01 Tg C、0.31 Tg C。

图4 研究区土地覆盖类型概况Fig.4 The summary of the land cover types within the research region

图5 人类活动作用下首都圈NPP变化Fig.5 Changes in the metropolitan region’s NPP as a result of human activities

3.2.2 气候变化对首都圈NPP影响 1994—2018年间首都圈气候呈现较大的波动性，但整体变化趋势不明显（图6）。太阳辐射波动幅度较大且有略微下降（图6b），为-0.019 W·m-2·a-1；年平均降雨量变化相对平缓，为0.14 mm·m-2·a-1（图6a）；2000 年平均气温最高达到了16.9°C（图6c），25 a间波动幅度较大，总体上升了0.24°C·a-1。

图6 研究区植被NPP与不同气候因子变化情况Fig.6 NPP of vegetation and changes of different climatic factors in the study area

气候因子如气温、土壤水分状况以及大气水汽压差等会通过影响植物的光合能力而调节植被的NPP。基于情景3研究发现（图7），气候变化对首都圈NPP 影响波动非常大，但整体上气候因素对NPP影响并不明显，NPP 均值变化较小（图7c）。研究区西南部和东北部NPP出现较为明显的损失，西北部NPP值有显著增加，大部分均保持较微弱的变化。

在温度胁迫和水分胁迫作用下，低温和高温时高呼吸消耗将降低光能利用率，除此之外环境中植物所能利用的有效水分的增加也会使光能利用率增加。1994—2000 年和2006—2012 年间温度的升高，尤其是降雨量的减少是地表水分减少的主要因素，直接导致了NPP 损失（图7d），NPP 均值分别由218.50 g C·m-2·a-1、201.19 g C·m-2·a-1降到了189.00 g C·m-2·a-1、188 g C·m-2·a-1。2000—2006 年和2012—2018 年期间随着降水条件的改善，该地区NPP均值显著上升，均值分别达到201.19 g C·m-2·a-1、207.73 g C·m-2·a-1，气候变化对该地区NPP 整体上呈现负增益效果（-0.07 T g C·a-1,P=0.34）。

图7 气候变化作用下首都圈NPP变化Fig.7 Changes in NPP in the metropolitan region as a result of climate change

3.3 影响NPP变化的气候主控因子

为进一步探究不同气候因子对NPP 的影响，在该地区影像上随机采取500个点并提取NPP值和降水、温度、太阳辐射、实际蒸散量、潜在蒸散量等数据，利用主成分分析PCA和Pearson相关系数法研究了NPP变化的气候主控因子。

研究结果表明（图8），不同年份不同气候因子的变化对研究区NPP 贡献程度不一样，但是温度、太阳辐射、降水均是影响NPP变化最相关的影响因子。图8a～图8e分别代表5个不同时期不同气候因子年均值对NPP变化影响程度，1994—2018年间温度对NPP 变化影响最大，2000—2006 年间降水对NPP 变化影响最大，2012 年则是太阳辐射因子对NPP变化影响最大。其中，降水与NPP的Pearson相关系数为正值即正相关，温度、太阳辐射与NPP 的Pearson 相关系数为负值即负相关（图8f）。由此可知，水分是影响植物光合作用的重要因素，降水量的变化改变了土壤水的含量，在雨水充足且温度适宜的年份该地区NPP显著增加；由于哈萨克斯坦首都圈位于干旱-半干旱地区，缺水情况下温度升高和太阳辐射的增加导致水分快速流失，从而使植物光合作用等生命活动产生了不利影响。

图8 不同气候因子主成分分析与Pearson系数计算Fig.8 Principal component analysis and determination of the Pearson coefficient for several climatic parameters

4 讨论

哈萨克斯坦首都阿斯塔纳位于干旱-半干旱草原区，冬季寒冷，夏季潮热，常年干旱和大风给当地生态稳定性带来严重的威胁，哈萨克斯坦政府为改善阿斯塔纳城市人居环境从1997 年实施了首都圈绿环工程。为了更好地探究首都圈植被NPP 的时空变化特征以及迁都对其的影响，本研究选取1994 年作为迁都前的对照，每隔6 a 提取一幅研究区土地利用覆盖图。研究区范围的划定依据为哈萨克斯坦提供的调查监测图［28］。本文在基于CASA模型的基础上，通过设定不同情境，分别计算研究区内植被NPP，探究在人类活动和气象条件变化下对研究区内植被NPP的影响，最后通过Pearson相关系数计算和PCA 分析确定研究区内植被NPP 变化的驱动因素。

人类活动是中亚地区植被初级生产力动态变化的重要驱动力［29］，研究发现从1994—2018年哈萨克斯坦首都圈绿环工程的实施使大面积的草原和其他植被转换为森林，植被NPP整体呈现上升的趋势（图3）。1994—2000年间哈萨克斯坦将首都迁至于此，短时间内人口的增长、建筑面积扩增、用水消耗过度导致地表水分减少，水分减少降低了草原植物的光合作用效率，抑制植物活动和有机质生产，最终降低了植被生产力［30］。随着“绿环工程”的实施和后续地表水逐步恢复，森林覆盖面积不断扩大，研究区内NPP 也在不断的增加。另外，在2000年以后，哈萨克斯坦经过相应的政策改革，开始恢复农牧业，使得该地区生产规范化［31］，Han等［32-34］研究表明干旱地区合理的放牧能有效防止植被退化，有利于植被生态系统的可持续发展。

半干旱-干旱生态系统中的植被对气候变化极其敏感，降水是影响地区植被NPP的主要因素。黄钰［35］发现，中国陆地植被NPP变化主要受降水量的主导作用；韩其飞等［36］的研究也表明，干旱地区降水量是影响NPP变化的主要因子；而植被NPP变化是基于多种因素共同影响的结果［37-38］。本文为量化人类活动和气候变化对地区植被NPP产生的影响，模拟了气候条件保持在1994年水平不变的情境下，计算了不同年份植被NPP（图5）。结合图3d可以看出，在人类活动的影响下研究区内植被NPP增长速率最快。其次模拟了土地覆盖和NDVI 值保持为1994 年的水平不变（图7），可以看出气候变化对研究区内植被NPP 影响波动较大，不同年份之间NPP差值差异明显。研究表明：降水、太阳辐射和温度是哈萨克斯坦首都圈植被NPP 变化的主要驱动因素，水分是影响植物光合作用的重要因素。降水量的变化改变了土壤水的含量，因此在雨水充足且温度适宜的年份NPP 显著增加，水热良好搭配在NPP形成中起到重要的作用［39］。但是由于哈萨克斯坦首都圈处于干旱-半干旱地区，在缺水的情况下，温度升高和太阳辐射增加会导致水分快速流失及植被气孔关闭，同时伴随着潜在蒸散和水分胁迫增强，进而导致草地生产力降低，从而对植物光合作用等生命活动产生不利影响［40］。

5 结论

本文通过CASA 模型模拟了3 种不同情境下哈萨克斯坦首都圈植被净生产力的时空变化，定量分析了人类活动和气候变化对该地区NPP的影响，探讨了不同气候因子对NPP的驱动力大小，主要结论如下：

（1）在1994—2018 年间，哈萨克斯坦首都圈植被NPP 呈现波动上升趋势，NPP 多年平均值为226.21 g C·m-2·a-1。首都圈5 种主要土地覆盖类型NPP 均值从高到低分别为：防护林＞其他值被＞裸地＞建筑用地＞水体。

（2）人类活动对首都圈NPP影响有显著增益效果(0.38 Tg C·a-1，P＜0.01)，气候变化对首都圈NPP整体上呈负增益效果(-0.07 Tg C·a-1，P=0.34)。在人类活动（土地覆盖变化）和气候变化共同作用下，哈萨克斯坦首都圈NPP 总体上呈现显著正增益效果（0.27 Tg C·a-1，P＜0.1）。相较于气候变化，人类活动对植被净初级生产力影响更加明显，相关性也更强。

（3）气候因子中降水、温度、太阳辐射和实际蒸散量是影响研究区NPP变化的直接驱动因素，其中降水对研究区NPP 有显著的正效应，温度、太阳辐射和实际蒸散量对研究区NPP有显著负效应。