2000—2020年和田河中上游植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

陈丽梅，阿布都热合曼·哈力克

(新疆大学 地理科学学院/新疆绿洲生态重点实验室，乌鲁木齐 830017)

植被净初级生产力(net primary productivity，NPP)是指绿色植物在单位时间、单位面积内，所累积的有机干物质总量，即在光合作用下产生的有机质总量扣除自养呼吸所消耗的部分有机质后所剩余的部分[1-2].它是植被自身的生理特性与外界环境共同作用的结果，也是评价全球或区域生态安全的重要性指标[3].NPP 能够直观地反映出地表植被在自然环境状况中的生产能力[4].研究植被NPP 时空变化状况是评价生态系统健康程度及稳定性的重要内容，为全球性或区域性的生态环境问题研究提供了重要依据[5].

目前，国外对NPP 的研究主要集中在NPP估算模型方面，研究区主要集中在生态环境脆弱地区或敏感地区[6-7].国内对NPP 的研究主要集中在对现有NPP 估算模型的优化、NPP 时空变化以及驱动因素等方面，研究区主要集中在我国中部和东部地区，对西部干旱和半干旱区域内的NPP 研究相对欠缺，其中部分研究已取得重要进展[8-10].张雪蕾等[11]采用Thornthwaite Memorial模型估算了石羊河流域的NPP，发现石羊河流域NPP 的变化以增加为主，降水是决定NPP 增减的因子；白玉锋等[12]采用塔里木河下游实测的草本NPP 数据和水埋深数据建立关系模型，发现塔里木河下游草本的NPP 随着地下水埋深的增加呈现降低的趋势；崔博超等[13]采用改进后的CASA(carnegie-ames-stanford approach) 模型估算了2006—2016 年塔里木河流域植被生长季的NPP，发现塔里木河流域植被生长季的NPP 总体呈波动上升趋势，在空间上呈现西北向东南递减的趋势；赵鹏等[14]基于MOD17A3 遥感数据分析了2000—2015 年新疆博尔塔拉-精河流域NPP 的时空变化，发现该流域NPP 空间上呈现中间高、四周低的特征，降水对NPP 的影响最大.

现有文献中暂无对和田河中上游长时间序列NPP 时空变化及其对气候因子的响应研究.和田河流域生态环境脆弱，对其中上游NPP 进行定量分析不仅可以监测其生态环境的生产能力，还可以评估研究区内生态建设工作取得的成效.为了能准确地掌握和田河中上游植被NPP 的时空变化特征，本文在NPP 产品和已有气象数据的基础上，分析了2000—2020 年和田河中上游植被NPP的时空变化及其与气候因子的关系，旨在丰富其植被NPP 变化的相关研究成果.

1 研究区概况

和田河位于新疆维吾尔自治区的西南部，塔克拉玛干沙漠南缘、昆仑山北麓[15]，其地理位置介于东经77°24′～84°55′、北纬34°20′～39°38′，全长806 km，流域面积53 550 km2，且东邻克里雅河流域，南以昆仑山、喀喇昆仑山与西藏、克什米尔为界，西与叶尔羌河流域接壤，北入塔里木盆地腹地[16]，如图1 所示.和田河洪水季节可直穿塔克拉玛干沙漠汇入塔里木河，全年约9～10个月只有中上游有水，下游处于干涸状态.和田河中上游包括和田地区的和田市、昆玉市、墨玉县、部分和田县、部分洛浦县、部分皮山县和部分策勒县，其植被覆盖度高且长势良好.

图1 研究区位置示意

2 研究方法

2.1 数据来源

1)遥感数据.遥感数据源于MODIS NPP产品MOD17A3H(https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOLT/MO D17A3HGF.006/)，时间序列2000—2020 年，选取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020年进行计算与分析，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1 a.

2)气象数据.源于国家地球系统科学数据中心共享服务平台(http://www.geodata.cn/)，时间序列2000—2020 年，选取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年进行计算与分析，空间分辨率为1 km(为与NPP 数据空间分辨率保持一致，将气象数据的空间分辨率重采样为500 m)，时间分辨率为1 月.

2.2 研究方法

2.2.1 植被NPP 变化趋势分析

一元线性回归分析法以像元为单位，逐像元计算NPP 随时间的变化趋势，若计算结果为正，则表明像元点内NPP 随时间变化呈增加趋势；反之，呈减少趋势；计算结果的值越大，说明NPP的变化趋势越大.其计算公式[17-18]为

其中，θslope为NPP 变化趋势斜率；i为年份；n为总年份数；NPiP为第i年的NPP 值.变化率用来表示研究区植被净初级生产力变化的百分比，其计算公式为

其中，NPPc为植被NPP 的变化率；NPP为n年的NPP 平均值.

2.2.2 NPP 稳定性分析

变异系数不仅可表征NPP 的波动程度，还可表征NPP 在时间序列上的稳定性.计算出NPP各栅格的变异系数，计算结果越大，表明NPP 随时间变化波动越大且越不稳定；反之，其波动越较小且越稳定.变异系数计算公式[19]为

其中，CVNPP为NPP 变异系数；xi为第i年的NPP值；为n年的NPP 平均值.

2.2.3 NPP 未来变化趋势分析

基于重标极差(R/S)分析法计算的Hurst 指数能较好地判别时间序列数据的自相关性[20-23]，可用于植被覆盖变化研究中.Hurst 指数H的大小可用来判断时间序列数据的持续性，H介于0～1，其等级划分见表1.若0＜H＜0.5，表明时间序列呈反持续性，即未来的变化趋势与过去趋势相反，H越接近0，反持续性越强；若H=0.5，表明时间为随机性序列，不存在长期相关特征；若0.5＜H＜1，表明时间序列呈持续性，即未来变化趋势与过去趋势一致，且具有长期相关特征，H越接近1，则表明持续性越强[24].其计算公式[25]描述如下：

表1 Hurst 指数等级划分

若时间序列定义为 ｛ξ（t） ,t= 1,2,···｝ ，再定义序列τ=1,2,···，且定义某个τ为均值序列，即

那么，t时刻的累积离差为

极差R定义为

标准差S定义为

R（τ ）、 S（τ）、τ有以下关系：

其中，R（τ）为极差；S（τ）标准差；c为常数；H为Hurst 指数.采用最小二乘法进行拟合[13]，可计算出Hurst 指数，即

其中，H为Hurst 指数； log （R/S）τ序列为自变量； log（τ）序列为因变量.

2.2.4 NPP 与气候因子的相关性分析

相关性计算的结果可看出各因子间相互关系的密切程度.首先，需要计算相关系数，其计算公式为

其中，Rxy为x和y变量的相关系数；x i和yi分别为x和y变量的第i年的值；x为变量x平均值；为变量y平均值.其次，计算NPP 与气温、降水的空间偏相关系数，其计算公式为

其中，Rxy,z为在固定自变量z之后，因变量x与自变量y的偏相关系数；因变量x为植被NPP 值；自变量y和z分别为平均气温和降水量.

3 结果分析

3.1 年平均NPP 的时间分布特征

对2000—2020 年和田河流域NPP 年际变化趋势图(见图2)进行分析，不难发现：年平均NPP总体呈现波动上升的趋势，其中2000—2010 年年平均NPP 呈急剧上升趋势，2010—2015 年年平均NPP 呈下降趋势，2015—2020 年年平均NPP又呈上升趋势；2010—2020 年年平均NPP 的值为135.38 gCm-2a-1，其中2010 年年平均NPP 最大(为156.09 gCm-2a-1)，2000 年年均NPP 值最小(为104.52 gCm-2a-1)；2000—2020 年NPP 值小于100 gCm-2a-1，所占的面积百分比呈现波动减少趋势；2000—2020 年NPP 值大于150 gCm-2a-1，所占的面积百分比呈现波动增加趋势.

图2 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 变化趋势

3.2 年平均NPP 空间分布特征和变化趋势

3.2.1 年平均NPP 的空间分布特征

对2000—2020 年和田河中上游年平均NPP空间分布特征(见图3)进行分析可得出：和田河中上游年平均NPP的总量为5 664 821.60 gCm-2a-1，平均值为136.50 gCm-2a-1；和田河中上游NPP 值大于100 gCm-2a-1的区域占比达68.35%，说明和田河中上游植被生长状况良好.从图3 的空间分布还可以看出，和田河中上游NPP 值呈北高南低的特征，其中上游昆仑山北坡山区及中游和田绿洲的NPP 值较高，和田绿洲向沙漠过度的边缘地带以及和田绿洲至玉龙喀什河和喀拉喀什河交汇处的NPP 值相对较低，这符合干旱区内流河所具有的绿洲—荒漠—山地耦合的典型特征[26].NPP值较高的区域为上游昆仑山北坡山的山地和绿洲，NPP 值相对较低的区域为和田绿洲外缘、玉龙喀什河和喀拉喀什河的下游河道，以及广袤的山前戈壁.中上游流域内NPP 的最大值出现在皮山县，其值为505.26 gCm-2a-1，和田绿洲、策勒县中部、和田县南部、皮山县中北部和昆玉市中部的NPP 值为100～350 gCm-2a-1.和田绿洲向沙漠过度的边缘地带、田绿洲至玉龙喀什河和喀拉喀什河交汇处、和田河源头以南地区的NPP 值在0～100 gCm-2a-1.

图3 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 空间分布

3.2.2 NPP 空间总体变化趋势

对和田河中上游NPP 变化趋势(见图4)进行分析发现，2000—2020 年和田河中上游NPP 变化总体呈增加趋势；变化系数平均值为2.62，其中变化系数值大于0 的区域占比达96.62%，变化系数值小于0 的区域占比仅为3.38%.由此可知，流域内中上游NPP 呈大幅增加趋势且增加过程中波动较大，NPP 波动较小的区域较少，变化系数较小的值出现在和田市中部墨玉县.进一步对和田河中上游NPP 变化系数值作显著性检验分析(见图4)，可以发现其结果可分为通过显著性检验和未通过显著性检验2 类.其中，和田绿洲中部、皮山县中北部、和田河源头山间部分地区通过了显著性检验，且通过显著性检验的区域占比为25.38%，未通过检验的区域占比达76.62%.

图4 2000—2020 年和田河中上游NPP 线性变化趋势和显著性检验结果

对和田河中上游NPP变化率(见图5)进行分析可知，整体上变化率偏高，其均值达4.95%，其中和田绿洲和皮山县内变化率较高，最高变化率达92.97%；NPP 增加的区域占比达49.69%，不变的区域占比为48.46%，减少的区域占1.85%，由此可知研究区内生态环境综合治理取得显著成效.

图5 2000—2020 年和田河中上游NPP 变化率

3.3 NPP 变化的稳定性特征

一般来讲，变异系数值越大，NPP 波动程度就越大且数据分布更为离散.对2000—2020 年和田河中上游NPP 计算所得变异系数(见图6)进行分析，不难发现：整个研究区域内的NPP 波动较大且NPP 值分布较为离散，变异系数值大于0.30 的区域占比达63.00%，其最大值为3.06，平均值高达0.48.其中，和田绿洲、皮山县中北部地区、研究区南部山间部分区域的变异系数较大，其NPP 变化波动也较大；洛浦县、策勒县、和田县交界地带的变异系数值较小且介于0.10～0.20；昆仑山北坡山麓冲积扇范围内的变异系数值也较小且NPP 数据分布更为集中.

图6 2000—2020 年和田河中上游NPP 变化稳定性

3.4 NPP 未来变化趋势特征

为了更好地对和田河中上游NPP 未来变化趋势进行预测，本文基于Matlab 和Arcgis 计算出Hurst 指数(见图7).表1 已将Hurst 指数划分为10 个等级，结合图7 可知，和田河中上游Hurst指数值介于0.06～0.99，其均值为0.77；和田河中上游NPP 的未来变化整体呈持续性特征，即未来变化趋势与过去变化趋势一致，且呈持续性特征的区域占比高达98.02%，呈反持续性特征区域仅占1.98%.其中和田绿洲、和田河源头山地、皮山县中北部和昆玉市中部的NPP 未来变化呈持续性特征，且以和田河源头山间以及洛浦县、策勒县、和田县交界地持续性最强.在持续治理生态环境政策下，和田河中上游的自然条件会不断改善，其NPP 的未来变化会以持续性特征为主，呈增加趋势.

图7 2000—2020 年和田河中上游NPP 未来变化趋势

3.5 NPP 与年均气候因子的关系

气温和降水是影响植物NPP 的主要气候因子.图8展示了2000—2020年和田河中上游NPP和当地气温和降水的内在联系.

对图8 整体分析可知，和田河中上游NPP 和降水呈正相关，与温度的相关性不明显；降水决定了NPP 增减，气温影响NPP 变化幅度；和田河中上游NPP 与年均气温和年均降水的平均相关系数分别为-0.045 6 和0.260 6；平均偏相关系数分别为0.106 2 和0.305 4.

对图8 作进一步分析发现，年均气温相关系数值在和田绿洲边缘较高，受到温度的影响相对较大，且大于0 的系数值占比仅为41.20%，其余区域数值较低并以负值为主；年均气温偏相关系数值在和田绿洲中部以及皮山县北部较高，皮山县南部、和田县中部以及策勒县境内大于等于0的系数值占比仅为45.81%，这说明NPP 和气温的相关性不明显.年均降水相关系数值在整个和田绿洲以及皮山县境内均较大，仅南部山区偏低，大于0 的系数值占比达90.37%；年均降水偏相关系数值在整个和田绿洲以及皮山县境内大于0 的占比高达88.24%，这说明NPP 和降水明显呈正相关.

图8 2000—2020 年和田河中上游NPP 和气温、降水的相关性和偏相关性

4 讨论

本文在MOD17A3 数据集的基础上展开相关研究，结果表明2000—2020 年和田河中上游平均NPP 为136.50 gCm-2a-1.将其与黄秉光等[27]近55 a 新疆NPP 研究结果(150 gCm-2a-1)中的和田河中上游NPP 进行比较，本文结果略低于其研究结果但相差不大，这说明本文研究亦具有一定可靠性.出现些许结果偏差的原因可能是：①鲜有学者专门针对和田河流域NPP 进行研究，对比数据只能从黄秉光等的研究结果中的多年平均NPP空间分布特征图观察得到；②与黄秉光等的研究所选取的时间序列不同；③数据源不同；④时空分辨率不同.

NPP 是表征植被生长状况的重要指标之一，而植被生长状况又是生态安全的重要指标，所以对NPP 的研究有必要且具有重要意义.制约干旱、半干旱地区植被生长的主要因素是水，和田河中上游流域以戈壁和荒漠景观为主，且该域为典型的大陆性气候，其生态环境高度脆弱.和田河中上游NPP 空间上整体呈北高南低的特征，除去降水对北部NPP 的影响，北部的和田绿洲可汇集上游来水，其水量充沛，相较于南部山区更为充足，所以自然条件更为优越.同时，人口的增加也会影响NPP，和田地区人口从2000 年的16.81万增至2020 年的250.47 万，当地人口的快速增加致使土地的利用发生了转变，导致生产生活加剧，其中最为典型的是2001 年在皮山县和墨玉县的交界地带新设立了皮-墨垦区，后更名为昆玉市，垦区内的土地利用类型由原来的未利用土地转变为耕地.此外，该研究区内的生态环境整体呈现变好的趋势，这与我国的重大生态工程建设实施有着密切的联系[28]，如在研究区域内实行的“退耕还林还草”政策[29].

NPP 的时空变化是在自然因子和人文因子共同影响下产生的.本文研究了NPP 和气温、降水的相关关系，仅考虑到了影响植被生长的主要自然因子，缺少对光照、土壤、坡向、高程、自然灾害等其他自然因子的研究，也缺少土地利用类型的转变、政策等人文因子的研究，这些都是后续研究中需要学习和改进的.

5 结论

1)在时间特征上，2000—2020 年和田河中上游NPP 总体呈波动上升趋势，其中2010 年的NPP值最大，为156.09 gCm-2a-1.

2)在空间特征上，和田河中上游NPP 呈北高南低的特征，其平均值为136.50 gCm-2a-1，最大值为505.26 gCm-2a-1，且出现在皮山县境内；NPP空间变化特征总体呈增加趋势，平均增速为2.62；NPP 波动较大且数值分布较为离散，变异系数平均值为0.48，最大值为3.06；变异系数大于0.3的区域占比为63.00%，NPP 未来变化以持续性特征为主；Hurst 指数平均值为0.77，呈持续性特征的区域占比高达98.02%.

3)与气候因子的关系中，NPP 和降水呈正相关，与气温的相关性不明显.