近20年来西南地区植被净初级生产力时空变化与影响因素及其对生态工程响应

茆 杨,蒋勇军,张彩云,乔伊娜,吕同汝,邱 菊

西南大学地理科学学院,岩溶环境重庆市重点实验室, 重庆 400715

陆地植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是单位时间、单位面积下植被光合作用产生的有机质减去植物呼吸作用后剩下的部分[1],是表征生态系统的碳固存能力[2]、解释区域生态系统的生产力、可持续性以及生态环境动态演变过程的重要指标[3]。作为生态系统的重要组成部分,NPP在碳循环[4—5]、水循环[6—7]和土地利用/覆被变化[8—9]的研究中起着至关重要的作用。因此,研究植被NPP变化及其驱动力对于了解区域环境状况和生态环境演变具有重要意义。

对区域植被NPP的研究方法主要有实地测量法和模型模拟法,其中模拟模型主要分为四类：气候模型、遥感模型、过程模型和遥感-过程耦合模型[10]。随着遥感技术的迅速发展,基于遥感-过程耦合模型的遥感数据产品由于其时间和空间分辨率高、获取成本低等特点得到了广泛应用[11—17]。国内学者利用MODIS-NPP产品对地表植被NPP进行了大量观测研究,结果表明地表植被NPP受到自然或人为因素的影响,如重庆岩溶区NPP与温度、降水显著相关,且对年均温有更强的敏感性[13]；太阳辐射和年均温是广西岩溶区NPP变化的主要影响因子[14]；温度和降水量的分布差异是河南省NPP呈南高北低的主要原因[15]；东北地区植被NPP主要受到降水量的制约,且水热波动对NPP变化的影响要大于土地利用变化的影响[17]；秦巴山区NPP变化对实际蒸散量强烈响应并受到人为因素的双重控制[16]；西南岩溶区太阳辐射的降低抵消了人类活动对NPP变化的积极作用[12]。这些特定地区的研究有利用从区域尺度上理解植被NPP的变化,但不同地区、不同时期的自然因子和人为活动有其特殊性,而以往的研究较少关注到西南地区岩性和生态工程实施对植被NPP的影响。

我国西南地区是世界上最大裸露碳酸盐岩连片分布地区之一。碳酸盐岩中的土壤形成物质含量低,且具有高度的溶解性,作为土壤母质的碳酸盐岩一方面不溶物含量低,成土速率慢,另一方面由于其岩石独特的二元地质结构,土壤极易随水流失进入地下河系统,地表基岩裸露,石漠化严重,使之成为限制我国西南地区经济发展的重要自然因素。而我国西南地区人口密度大(217人/km2),巨大的人口压力附加在脆弱的岩溶生态环境上,使得该地区超过20%的土壤生产力退化[18],进一步加剧了西南地区人口贫困,成为脱贫攻坚战中最难解决的一环。植被NPP不仅反映了植被群落的生产能力,也是生态系统功能和结构变化的重要表征,对植被NPP的研究能为生态脆弱地区治理提供科学指导[19]。综上所述,了解区域NPP特征及其驱动力对生态系统的研究和生态安全发展具有重要意义。

1 研究区概况

研究区位于中国西南部(97°21′—117°19′E,20°13′—34°19′N)(图1),包括云南、贵州、四川、重庆、广西、广东、湖南和湖北八个省或直辖市,面积为19.5×105km2,其中28%(5.4×105km2)的区域被裸露的碳酸盐岩所覆盖,即为裸露型岩溶区。其中碳酸盐岩主要由灰岩(50.07%)、白云岩(8.75%)、灰岩与白云互层岩(10.13%)以及碳酸盐岩与碎屑岩互层岩(31.05%)组成。

图1 西南地区位置示意图

2 材料与方法

2.1 数据来源及处理

本研究使用了美国国家航空航天局(NASA)提供的2001—2018年的MODIS Terra NPP数据(MOD17A3HGF)(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),空间分辨率为500 m。数据下载完成后利用NASA官网提供的MRT工具进行拼接、裁剪和重投影等预处理,再利用Arcgis 10.4软件剔除其中的异常值后得到2001—2018年的年NPP数据。

2001—2018年中国西南地区的245个温度、降水气候站点数据来自中国气候数据网(http://data.cma.cn/),并使用了薄片光滑样条插值法在ANUSPLIN4.4中对气候站点数据进行插值,得到2001—2018年的年均降水与温度的空间分布数据,空间分辨率为500 m。

由于对应年份数据缺乏,本文使用了2000—2018年土地利用数据,该数据来自中科院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/)。为了确保数据质量,RESDC对该数据集进行了质量控制,土地利用总体精度在94.3%以上[20]。

碳酸盐岩的空间分布数据来自中国地质科学院岩溶地质研究所(http://www.karst.cgs.gov.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1趋势分析

使用一元线性回归法对NPP数据进行年际变化的趋势分析,趋势结果用多年栅格数值回归方程的斜率(Slope)表示,计算公式为：

(1)

式中,n为参与计算数据年数(本研究为1—18年),Vi为第i年NPP的值。回归方程的斜率(Slope)表示NPP的平均时间变化：正斜率(Slope>0)表示上升趋势,负斜率(Slope<0)则表示下降趋势。利用等间距划分法,将Slope划分为五个等级：显著增长(Slope≥15)、轻度增长(5≤Slope<15)、(-5≤Slope<5)、轻度降低(-15≤Slope<-5)以及显著降低(Slope≤-15)[21]。

2.2.2突变分析

Mann-Kendall检验是一种非参数检验方法,它不对数据采用任何分布形式,被广泛用于识别所考虑的时间序列数据中的变化点[22—23]。使用年度NPP时间序列计算前向(UF)和后向(UB)统计序列。

Mann-Kendall突变检验过程为：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,NPPi表示第i年NPP的值,k表示时间序列的长度。后向统计序列UBk由公式(2)和(5)计算得出。当UF大于0时表示NPP呈上升趋势,反之则表示下降趋势。置信区间(P<0.05,区间为±1.96)内的两条序列曲线的交点被确定为NPP变化的转折点。

2.2.3偏相关分析

使用偏相关分析可以在多要素系统中在不考虑其他要素影响的情况下研究某一要素对另一要素的影响,偏相关系数计算公式为：

(6)

式中,rxy是变量x和y的简单相关系数,rxz是变量x和z的简单相关系数,ryz是变量y和z的简单相关系数。

3 结果

3.1 西南地区NPP时间变化

2001—2018年的18年间,西南地区植被NPP呈现出波动增长趋势(图2),从2001年的706.65 gC m-2a-1增长至2018年的756.93 gC m-2a-1,每年的年均增长为3.0424 gC m-2a-1(P<0.01),其中最低值和最高值分别出现在2005年和2015年,为703.2 gC m-2a-1和778.69 gC m-2a-1。

图2 NPP时间变化趋势

通过对西南地区2001—2018年间NPP进行突变分析的结果显示(图3),UF和UB的曲线在2011年左右相交且处于置信区间(P<0.05)内,这个时间节点可以认为是NPP变化趋势的突变点。基于突变分析的结果,将NPP的时间序列分为2001—2011和2012—2018年两个序列。对两个时间序列的植被NPP进行趋势分析结果显示2001—2011年与2012—2018年两个时段NPP都保持增长趋势,但两个时间段的增长速率不同,2012—2018年的年增长速率(5.1297 gC m-2a-1)显著高于2001—2011年(1.8097 gC m-2a-1)(图4)。

图3 2001—2018年M-K突变分析

图4 2001—2011年与2012—2018年分时段NPP时间变化趋势图

3.2 西南地区NPP空间变化

为更加直观了解西南地区植被NPP变化情况,本文将西南地区植被NPP变化趋势划分为显著降低、轻度降低、稳定不变、轻度增长和显著增长5个类别,并对2001—2011年和2012—2018年两个时段的不同变化趋势占比进行统计。

结果显示(图5),2001—2011年西南地区53%的区域植被NPP稳定不变,而显示出轻度增长和显著增长的区域占比分别为30%和3%,而表现为轻度降低和显著降低的区域占比分别为10%和4%。增长较为显著的区域主要分布在云南东部与贵州交界处,而下降区域主要分布在云南南部和广东东部地区。

图5 西南地区分时段NPP变化趋势空间分布图

2012—2018年西南地区植被NPP变化趋势表现为增长的区域相较于前一时段有所提高,轻度增长和显著增长的区域分别占区域面积的32%和17%。显示出稳定不变的区域相比2001—2011年有所减少,占比为37%,而植被NPP轻度下降和显著下降的区域分别占比12%和3%,与2001—2011年差异不大,表明在该时段西南地区植被NPP以增长为主。2012—2018年西南地区植被NPP增长区域主要分布在云南、广西、广东以及四川东部地区,而下降的区域主要分布在云南西部和贵州中部地区。

对不同岩性下NPP增长速率的提取结果显示,在2001—2011年和2012—2018年两个时间段内的不同岩性下NPP变化存在明显的差异(表1)。从2001—2011年,整个西南地区的增长率为1.78 gC m-2a-1,其中非岩溶区的增长速率为1.71 gC m-2a-1,而岩溶区的增长速率为1.80 gC m-2a-1,岩溶区NPP增长率略高于非岩溶区。在2012—2018年间,西南地区NPP年增长率为5.13 gC m-2a-1,非岩溶区增长速率为5.02 gC m-2a-1,而岩溶区为5.15 gC m-2a-1,其中增长速率最高为灰岩分布区,为5.54 gC m-2a-1,其次是灰岩与白云岩互层区,为5.37 gC m-2a-1。

表1 西南地区不同岩性NPP分时段增长表

3.3 西南地区气候因子时空变化

对西南地区气温和降水的趋势分析结果(图6)表明,2001—2018年间西南地区的温度和降水除特殊年份外都表现为平稳趋势(温度和降水的R2分别为0.0492和0.0072),温度范围为15.27—16.05℃,最高温度出现在2006年为16.05℃,最高温度出现在2011年为15.27℃。降水的范围为1066.42—1414.61 mm,2002年降雨量最高,为1414.61 mm,2011年最低,为1066.42 mm。

图6 2001—2018年西南地区温度降水变化趋势

根据NPP的突变点将降水和温度的变化趋势分为2001—2011年和2012—2018年两个时间段。2001—2011年的11年间,西南地区的降水量显示出略微下降趋势,在2011年出现最低值,而温度较为稳定。2012—2018年间,降雨量呈略微上升趋势,而温度相比于2001—2011年间也有略微上升。

从空间上看(图7),2001—2018年间西南地区有占总面积66%的区域温度呈现上升趋势,而下降区域占总面积34%,上升的区域显著大于下降的区域。在降水方面,增长和下降的区与占比差距不大,占总面积52%的区域表现为上升趋势,其余48%表现为下降趋势。

图7 西南地区温度、降水变化趋势空间分布

4 讨论

4.1 气候因子对NPP变化影响

气候通过改变环境条件在植被的生理结构、过程等方面控制植被NPP的形成,因而NPP的变化能直接反映植被生态系统对环境气候条件的响应[24]。本文选取了西南地区2001—2018年的温度、降水数据与NPP数据进行偏相关分析,讨论气候因子对植被NPP变化的影响。

温度对植被NPP的影响是一个复杂的过程,温度的升高对植被的光合作用有促进作用[25]。Quan等人[26]的控制实验结果显示,温度增长1.5℃和2.5℃分别能使NPP增长20.05%和38.70%,表明温度增长对NPP有正向作用。本文对温度与NPP的偏相关分析结果表明,温度与植被NPP存在正相关性,2001—2011和2012—2018年的平均相关系数分别为R=0.19和R=0.26(图8),说明2012—2018年温度变化对西南地区NPP的影响比2001—2011年更强。温度升高有助于促进植被的光合作用,进而有利于提高植被净初级生产力,本文对西南地区温度以及NPP的变化的研究结果表明,2012—2018年的温度相较于2001—2011有轻度升高,而NPP也保持着增长趋势。

图8 西南地区温度与NPP偏相关分析

对不同岩性分区温度与NPP的平均偏相关系数统计结果显示,在整个2001—2011年间,岩溶区和非岩溶区的NPP与温度都保持正相关,而岩溶区NPP与温度的相关性(R=0.23)高于非岩溶区(R=0.18),其中白云岩区明显高于非岩溶区(R=0.31),而在2012—2018年期间,岩溶区和非岩溶区NPP与温度相关性比2001—2011年更高,而岩溶区的增长幅度大于岩溶区,说明岩溶区植被NPP对温度变化的响应强于非岩溶区。

水分在植物生长发育过程中起着重要作用,水分需求、水分平衡影响着植物光合作用,从而对NPP产生影响。而水分胁迫能导致气孔导度降低甚至关闭,植物蒸腾和光合作用都显著下降,植物在防止叶片失水的同时也减少了干物质的积累[24]。综合来看,干旱地区降水量的增长能缓解水分胁迫,对NPP增长有促进作用,而在湿润地区,当降水量达到一定阈值后NPP会随降水量增长而下降[27]。对西南地区NPP与降水的偏相关分析结果显示,2001—2018年,降水与植被NPP总体呈正相关关系,但对比2001—2011年与2012—2018年两个时间段的相关性结果可知,2001—2011年的相关程度高于2012—2018年(图9)。2001—2011年西南地区降水量处于下降趋势,而2012—2018年,降水量表现出轻微上升趋势,西南地区常年降水充沛,植物生长茂盛,但降水持续增长会影响植物接受到的阳光,降低环境温度,影响植被的光合作用,最终阻碍NPP的增长。

图9 西南地区降水与NPP偏相关分析

对不同岩性分区NPP与降水的偏相关系数统计结果表明(表2),在2001—2011年间,岩溶区NPP与降水平均相关系数高于非岩溶区(分别为R=0.17和R=0.03),而在2012—2018年,岩溶区的相关系数有所下降,不同岩性分区下的NPP与降水相关性差异减小,灰岩分布区甚至出现负相关趋势,而岩溶区的平均相关系数也低于非岩溶区(R=0.02和R=0.06),这表明降水对岩溶区植被NPP的影响程度在下降。

表2 2001—2011年、2012—2018年不同岩性温度、降水与NPP相关性统计

综上,西南地区温度对NPP变化的影响要强于降水,因为温度的持续增长会促进植被的光合作用,对植被的初级生产力增长有促进作用。Liu等人[14]的研究结果表明,广西西北岩溶地区的植被NPP与该地区的年均温和日照时数显示出显著的相关性,而与年降水量的相关性则不显著。而Wang[28]等人也发现,中国西南地区的NDVI与NPP受到温度变化的影响比降水的影响显著,这些研究结果与本文的研究结果相似。

4.2 土地利用变化对西南地区植被NPP的影响

人类活动驱动的土地利用和覆盖变化深刻的改变了地表自然生态系统的结构和功能。人类活动不仅使地表景观发生改变,也导致地表生态系统的碳通量发生改变[29]。植被NPP是地表碳循环的主要组成部分之一,代表了生态系统的固碳能力[30]。评估土地利用变化对植被NPP的影响对于了解人类活动对生态系统的结构和功能变化的作用至关重要。

如表3所示,2000—2018年,西南地区耕地和草地面积持续减少,两种土地类型分别减少16989 km2和13100.56 km2。而林地、水域和城市用地的面积持续增长,分别增加6907.97 km2、4487.40 km2和21763.92 km2。

表3 2000—2018年分时段土地转移矩阵/km2

2000—2010年间,耕地减少7405.26 km2,其主要的损失形式是转化为城市用地,约42%的耕地转化为城市用地,其次是转化为林地,约有35%的耕地转化为林地。草地和耕地转化为林地是林地增长的主要形式,分别占增长面积的50%和47%。

2010—2018年,耕地面积的主要损失形式是转化为林地(127614.05 km2),这也是林地面积的主要增长方式。城市用地面积在这一时期增长15648.01 km2,主要是由耕地转化而来(62%)。

土地利用变化对植被NPP的影响表现为：当高植被生产力的土地利用类型(如林地、草地等)向低植被生产力的土地利用类型(如：城市用地、水域等)转化时会使得NPP总量降低,反之则会带来NPP总量的增加[31]。对不同NPP总量变化情况的计算可用来衡量不同土地利用类型面积变化造成的NPP的增加/损失情况[16]。由表4可知：2001—2011年土地利用转变造成西南地区NPP总量变化0.2248 Tg C,其中,向林地转化带来的NPP总量增长占总增长的62%。各种土地利用类型转化中,向城市用地的转换造成了NPP总量减少,减少量为0.0999 Tg C。而在2011—2018年,土地利用变化使得NPP总量增长12.7870 Tg C,其中向耕地和林地的转化贡献最高,而其他土地利用类型向未利用地转化造成了NPP总量的减少,减少量为0.1827 Tg C。不同土地利用变化下NPP总量变化情况说明林地和耕地面积的增加促进了西南地区NPP总量的增长,而城市用地面积和未利用地面积的增加分别导致2001—2011年和2012—2018年两个时期西南地区NPP总量的减少。

表4 西南地区土地利用类型转化下NPP总量变化矩阵/Tg C

4.3 西南地区生态工程对NPP的影响

为改善生态环境,中国政府于1999年实施了一项名为“退耕还林”的生态工程,目的是减轻中国的土壤侵蚀、荒漠化和其他生态问题。研究结果显示[32],在中国政府制定的退耕还林计划显著增加了中国的绿化面积。Chen等[11]的研究结果表明,造林工程促进了中国的绿化趋势,这种趋势在中国西南地区尤为显著,而人工林数量的快速增长导致了LAI和NPP的快速增长。2001—2018年间,西南地区造林增加面积是非常可观的(图10),而利用造林面积年累计数据与各年NPP均值进行相关性分析结果显示,西南地区造林面积与NPP变化存在显著正相关性(R=0.7,P<0.01),说明“退耕还林”生态工程对西南地区植被NPP增长存在显著促进作用。

图10 累计造林面积和石漠化面积

由于西南地区特殊岩溶环境和高人口压力,导致西南地区石漠化现象十分严重,为了防治西南地区岩溶区的石漠化问题,中央政府在西南八个省份启动了《关于全面解决岩溶石漠化的总体规划纲要(2006—2015年)》,旨在恢复西南地区的植被状况。2005年以来的3次石漠化治理监测结果显示,2005—2011年间,石漠化土地面积减少了96万公顷,减少率为7.4%,年均缩减率为1.27%；2011年—2016年间,石漠化土地面积减少了193.2万公顷,减少率为16.1%,年均缩减率为3.45%(数据来自国家林业与草原局《中国岩溶地区石漠化状况公报》)。2011—2016年间的石漠化减少率明显高于前一个时间段,说明2011—2016年间西南地区的生态环境显著改善,而本文研究结果显示,西南地区NPP变化趋势于2011年存在突变点,2011年后NPP增长趋势显著高于2011年之前,这一结果与西南地区石漠化变化情况存在一致性,因此可以认为,西南地区石漠化治理工程对NPP的增长有重要的促进作用。

5 结论

本文利用MODIS遥感数据研究了中国西南地区植被NPP的时空格局及其变化。结果表明：

(1)2001—2018年西南地区植被NPP保持增长趋势。从2001—2018年,植被NPP以3.0424 gC m-2a-1(P<0.01)的速度增长,并在2011年后显著增加。与非岩溶区相比,岩溶区的植被NPP增长的更快,其中石灰岩地区在两个时段的增长率为2.21 gC m-2a-1和5.54 gC m-2a-1,显著高于其他区域。

(2)西南地区植被NPP对温度的响应程度要强于对降水的响应程度。植被NPP与气候数据的相关分析结果显示,在两个时段,植被NPP与温度的平均相关系数分别为R=0.19和R=0.26,而与降水的平均相关系数为R=0.07和R=0.05,说明温度对植被NPP变化的影响要强于降水。不同岩性下植被NPP与气候因子相关性结果表明,岩溶区对温度的响应要强于非岩溶区,其中白云岩地区在两个时段都高于其他区域。

(3)城市用地和未利用地面积的增加造成了西南地区植被NPP总量的降低。对两个时期土地利用变化下NPP总量的变化情况的研究结果显示,在2001—2011年和2012—2018年两个时间段当土地利用类型向林地、耕地转变时NPP总量增加,2001—2011年期间土地利用方式向城市用地转变时NPP总量下降,2012—2018年土地利用方式向未利用地转变时NPP总量下降。

(4)西南地区植被NPP增长与研究区内生态工程实施显著正相关。“退耕还林”工程实施后西南地区绿化面积显著增长,2001—2018年西南地区累计造林面积372800 km2,在石漠化治理工程的影响下2005—2016年西南地区石漠化面积减少28900 km2。累计造林面积与NPP存在显著正相关性(R=0.7,P<0.05)。不同时期石漠化面积统计结果显示,2011年后石漠化面积减少率明显快于2011年前,而这一结果与本研究NPP的突变分析结果一致,说明石漠化治理对西南地区NPP变化有重要作用。