干旱对锡林郭勒草原植被净初级生产力的影响

2024-02-29小红王永芳郭恩亮包玉海康尧美丽

气候与环境研究 2024年1期

关键词：荒漠均值植被

小红王永芳 , 郭恩亮 , 包玉海 ,4 康尧美丽

1 内蒙古师范大学地理科学学院，呼和浩特 010022

2 内蒙古自治区蒙古高原灾害与生态安全重点实验室，呼和浩特 010022

3 蒙古高原气候变化与区域响应高校重点实验室，呼和浩特 010022

4 内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室，呼和浩特 010022

1 引言

气象学中将干旱定义为长期无雨或少雨的气象过程（邱文君,2013），主要表现为降雨减少、温度升高。干旱作为最严重的自然灾害之一，具有波及区域广、治理难度大、持续时间长等特点。在全球气候变暖背景下，世界范围内干旱发生的强度和频率呈上升态势。据统计，我国干旱面积在过去60 年中明显增加，造成的经济损失占国内生产总值的1.10%（金磊和王永芳,2020），特别是在水资源相对短缺的北方地区，频繁的干旱事件对植被的生长发育，人类的生存、生产造成了极大的威胁。

植被在全球物质循环和能量流动的过程中起着关键作用（顾锡羚等,2021），干旱不仅直接影响植物的光合作用，还会通过其他形式间接影响生态系统的结构和功能（史晓亮等,2020）。当前，干旱被认定为草原生态系统面临的主要气候变化风险（Walter et al.,2011）。净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是指单位时间、单位面积内绿色植物所积累的有机物数量（Li et al.,2021），它能够反映植被生产效率、评价生态系统的可持续发展，对平衡地表碳循环有重要作用（李王轶朴等,2022）。有关研究表明，内蒙古草地NPP 受干旱的影响较为明显，其空间分布与年均降水分布具有空间一致性（康振山等,2021）；刘丹丹（2018）开展锡林河流域NPP 现状及风险评价研究，得出该区NPP 主要受水分的影响；杨思遥等（2018）通过对华北地区植被对不同尺度干旱指数的响应分析，发现草原地区对干旱响应最为敏感，其NPP受干旱影响较大。以上研究均证实草原植被易受干旱的影响，且NPP 是研究草原生态系统对气候变化响应的理想指标。

草原在陆地生态系统中扮演着重要的角色，地处内蒙古中部的锡林郭勒草原属于典型的温带草原生态系统，其草原类型十分丰富，是我国重要的畜牧业基地以及绿色生态屏障。然而，该区地处干旱半干旱区，区域环境脆弱、降水变化明显、对全球气候和环境变化敏感（任涵玉等,2021）。干旱的发生会影响植被的生长发育，从而对生态系统平衡和经济可持续发展造成不利影响。当前围绕锡林郭勒草原开展的相关研究中干旱时间尺度与植被类型均较为单一，不同程度干旱对NPP 的影响及不同植被类型NPP 对干旱的响应关系研究仍需深入细化（董晓宇等,2020;王爽等,2021）。因此，本文基于2000～2020 年MODIS NPP 数据以及研究区15 个气象站点逐月降水、气温数据，分析NPP 与干旱时空变化特征，探讨（不同程度）干旱对（不同植被类型）NPP 造成的影响，以期为干旱半干旱区草原生态环境可持续发展提供科学依据。

2 材料与方法

2.1 研究区概况

锡林郭勒盟位于内蒙古自治区中部，地处（41°57′N～46°77′N，111°14′E～119°98′E），总面积约20.26×104km2。地势南高北低，主要以高平原为主体，东部和南部地区多低山丘陵，西部和北部较平坦，海拔高度在743～1906 m（图1）。气候类型为温带干旱半干旱大陆性气候，主要特点为干旱、寒冷、多风，年均气温约2.5°C；年降水量约200～300 mm，并由东南向西北递减；研究区内自东到西分布着草甸草原、典型草原、荒漠草原；土壤分布呈水平地带性，以栗钙土为主。

图1 锡林郭勒草原植被类型及气象站点分布（左上角为研究区数字高程模型DEM）Fig.1 Vegetation types and meteorological station distribution in Xilingol grassland (the top left corner is the DEM map of the study area)

2.2 数据来源与处理

2.2.1 气象数据

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn[2022-01-20]），包括锡林郭勒草原15 个气象站点2000～2020 年的逐月降水量和气温数据，用于计算标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）值。当样点与插值点的距离越近，其实测值对插值点的影响越大。研究表明在空间距离较近的气象观测中，反距离加权插值法插值精度最高（艾葳等,2019）。因此，本文利用ArcGIS 软件中反距离加权插值工具对SPEI进行插值，空间分辨率为500 m。此外，本文选用12 个月尺度的SPEI 值分析该区干旱时空变化特征。

2.2.2 NPP 数据

植被指数来自美国国家航空航天局（NASA）的MOD17A3 NPP 数据产品，空间分辨率为500 m，选择时间序列与SPEI 一致。经MTR 和ArcGIS 对数据进行镶嵌、投影、转换等处理，并利用研究区边界数据，对影像进行掩膜提取，最终获取锡林郭勒草原2000～2020 年的MODIS NPP 栅格数据。

2.3 研究方法

2.3.1 SPEI 计算方法

SPEI 是表征气候干旱状况的指标，是在标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）的基础上，同时考虑了潜在蒸散量和降水量的影响，具有多时间尺度特征，能够精确刻画出干旱事件的影响范围和强度（王林和陈文,2014;Li et al.,2020b）。且已有研究表明，SPEI 在锡林郭勒草原干旱监测及相关研究中具有较好的适用性（马景钊和郝璐,2021）。其计算方法如下：

第一步，计算潜在蒸散量（E）：

其中，Ti为月平均温度；A为常数，

H为年热量指数，

第二步，计算逐月降水与蒸散的差值：

其中，Di为降水与蒸散的差值；Pi为月降水量；Ei月蒸散量。

第三步，由于原始数据序列中可能存在负值，因此采用3 个参数的Log-logistic 概率分布对Di数据序列进行正态化，计算每个数值对应的SPEI 指数：

其中，Γ为阶乘函数，w0、w1、w2为数据序列Di的概率加权矩，

式中，N为参与计算的月份个数，ws为概率加权矩，s=0，1，2。

最后对累计概率密度进行标准化：

当累积概率P≤0.5时：

其中，常数c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2=0.189269，d3=0.001308（张钦等,2019）。

本文将干旱程度划分为5 个等级（谢南茜等,2023），SPEI 值越低表示干旱情况越严重，反之则越湿润（表1）。根据上述5 个等级，进一步计算2000～2020 年逐年不同干旱等级的像元数，得到不同干旱等级的面积覆盖率。该方法能够较好的体现同一程度干旱造成的平均影响及影响范围。

表1 SPEI 指数对应的干旱等级Table 1 Drought levels corresponding to the SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)

2.3.2 Theil-Sen 趋势分析与Mann-Kendall 非参数检验

本文对研究区2000～2020 年SPEI 进行Theil-Sen 趋势分析，并获取趋势值 β的空间分布。当β＞0时，SPEI 呈增加趋势，干旱状况逐渐缓解；当 β＜0时，SPEI 具有降低趋势，干旱状况也随之加剧。由于 β基本上不存在绝对等于0 的区域，因此本研究将 -0.001＜β＜0.001的范围划分为稳定不变的区间。文中NPP 的变化利用Theil-Sen 趋势分析与线性趋势进行衡量。采用变化趋势的百分比衡量NPP 变化。NPP 变化趋势的百分比定义为2000～2020 年NPP 的线性趋势除以多年平均值（张诗妍等,2022）。百分比为正值时，表明植被NPP 呈上升趋势，反之则呈下降趋势。变化趋势百分比的绝对值越大说明研究期间NPP 的相对变化越大。

由于Theil-Sen 趋势分析只能反映某一时期内变量增加或减小的趋势，而对该趋势是否显著的描述不足，因此需要与Mann-Kendall（MK）检验相结合进行趋势显著性检验。该方法不要求数据服从一定的分布，不受少数异常值的干扰，检验结果可靠（蔡博峰和于嵘,2009）。将MK 检验在0.05 置信水平上的显著性检验结果划分为显著（|Zc|≥1.96）和非显著（|Zc|＜1.96）（康尧等,2021）。本文根据Theil-Sen 趋势分析和MK 检验方法，将SPEI和NPP 的变化趋势与显著性的耦合结果划分为5种类型：显著增加、非显著增加、稳定不变、非显著减少、显著减少，并计算各类型所占面积比。

2.3.3 相关分析

基于像元的NPP 与SPEI 相关系数计算如下：

其中，R为x、y变量的相关系数，xi为第i年的NPP，yi为第i年的SPEI，为多年 NPP 的均值，为多年SPEI 的均值，本研究中n=21。

相关系数介于[－1，1] 之间，数值越大说明相关性越强。当相关系数介于－1～0 时，表明变量之间存在负相关关系；相关系数介于0～1 时，则存在正相关关系；相关系数为0 时，说明不存在相关性。结合显著性检验，将相关性划分为4 类，即显著正相关（R＞0，P＜0.05）、非显著正相关（R＞0，P≥0.05 ）、非显著负相关（R＜0，P≥0.05）、显著负相关（R＜0，P＜0.05）。

3 结果与分析

3.1 锡林郭勒草原气温与降水时空变化分析

本文对锡林郭勒草原年平均气温及年降水量进行统计，分析其时空变化特征。结果表明，近20年锡林郭勒草原年均气温整体呈非显著上升趋势（图2a），速率为0.03°C a-1，多年均值为3.52°C。最低值出现在2012 年，为1.81°C，且在2012～2014 年间气温急剧上升，在2014 年达到最高值4.68°C。从空间上看（图3a），96.81% 地区的气温呈非显著上升趋势；0.25%地区的气温呈显著上升趋势，主要分布在正蓝旗南部的典型草原区；年均气温呈稳定不变的地区占2.94%，主要分布在阿巴嘎旗西北部和东乌珠穆沁旗东南部，植被类型以典型草原和草甸草原为主。

图2 2000～2020 年锡林郭勒草原年平均（a）气温与（b）降水量时间变化Fig.2 Temporal variation feature of (a) temperature and (b) precipitation in Xilingol grassland from 2000 to 2020

图3 2000～2020 年锡林郭勒草原（a）气温与（b）降水变化趋势空间分布（其中饼图表明不同变化趋势所占的面积比）Fig.3 Spatial variation trend of (a) temperature and (b) precipitation in Xilingol grassland from 2000 to 2020 (the pie chart shows the area ratio of different changing trends)

从图2b 可以看出，锡林郭勒草原年降水量呈显著上升趋势，速率为2.98 mm a-1。年降水量多年均值为263.73 mm，最大值和最小值分别出现在2012 年和2005 年。从不同变化类型看出（图3b），降水量呈非显著增加的面积占比最大，为68.71%，主要分布在研究区中部、西部和南部地区；其次是年降水量显著增加的地区，面积占比为30.99%，主要分布在二连浩特市、锡林浩特市中部、西乌珠穆沁旗和东乌珠穆沁旗东部；呈非显著减少和稳定不变的面积占比分别为0.26%和0.04%，主要分布在苏尼特右旗南部和正镶白旗南部的典型草原区。总体而言，锡林郭勒草原近20 年呈暖湿化趋势，年降水量的增加趋势较年均气温更为显著。

3.2 锡林郭勒草原干旱时空变化分析

3.2.1 SPEI 时间变化特征

为了详述2000～2020 年锡林郭勒草原干旱的时间变化特征，本文以12 个月尺度的SPEI 为基础，分析不同植被类型区多年平均SPEI 变化特征。由图4 可以看出，锡林郭勒草原区域SPEI 均值呈非显著增加趋势，速率为0.02 a-1，表明研究区气候整体呈湿润趋势。主要由于近20 年来锡林郭勒地区降水量呈显著增加趋势，降水强度和持续性的增加对干旱具有缓解作用（吴英杰等,2020;任晋媛等,2021）。根据SPEI 均值，年尺度干旱以轻旱和中旱为主，如2000 年、2002 年、2009 年、2011 年、2014 年处于轻旱状态，2001 年、2005 年、2007 年处于中旱状态。不同植被类型区SPEI 值波动较大，但均呈上升趋势，表明不同植被类型区气候存在不同程度的湿润趋势。其中草甸草原区SPEI 以0.05 a-1的速率上升，湿润趋势最显著，充足的水分条件有利于植被的生长发育；其次是森林区和典型草原区，SPEI 上升速率为0.04 a-1，亦呈湿润趋势；戈壁荒漠和荒漠草原区SPEI 增加较少，上升速率为0.02 a-1，干旱略微缓解但不显著，与草甸草原和森林相比水分条件相对较差。

图4 2000～2020 年锡林郭勒草原区域不同植被类型SPEI 时间变化：（a）全区域平均；（b）草甸草原；（c）典型草原；（d）森林：（e）荒漠草原；（f）戈壁荒漠Fig.4 Temporal variation of SPEI in different vegetation types in Xilingol grassland from 2000 to 2020: (a) Average;(b) meadow grassland;(c) typical steppe;(d) forest;(e) desert steppe;(f) gobi desert

3.2.2 SPEI 空间变化特征

从图5 可以看出，SPEI 趋势变化的分布整体呈明显的干湿度地带性，由东北向西南递减。从不同变化类型来看，SPEI 非显著增加的面积占比最大，为73.91%（表2），除东部和西南部地区外在研究区广泛分布，其植被类型以典型草原为主；其次是显著增加的区域，占22.52%，主要分布在西乌珠穆沁旗和东乌珠穆沁旗，植被类型以草甸草原为主。表明典型草原和草甸草原区湿润趋势明显，这可能与降水量呈显著增加趋势及区域植被覆盖度高，水土保持能力强有关；SPEI 非显著减少的面积为2.75%，主要分布在苏尼特右旗中南部的荒漠草原和典型草原区以及正镶白旗中部；该区降水量和气温均呈增加趋势、但该区荒漠草原面积较大，植被稀疏，水分条件较差，干旱敏感性和旱灾风险较高（张巧凤,2016）；面积占比最小的是保持稳定不变的区域，为0.82%，主要分布于苏尼特右旗、正镶白旗部分地区，植被类型为典型草原和荒漠草原。由于该区气温和降水变化趋势不显著，且存在降水呈非显著增加和减少情况并存，因此SPEI 呈稳定不变的趋势。综上所述，锡林郭勒草原气候整体呈湿润趋势，研究区气温变化空间差异较小，而降水量变化呈现出显著性差异，干旱的变化趋势空间格局与降水量较为一致，因此本文认为降水量是主导该区干湿状况变化的因子。

表2 2000～2020 年锡林郭勒草原区域SPEI 不同变化类型面积及占比统计Table 2 Statistic of area and proportion of different variation types of SPEI in Xilingol grassland from 2000 to 2020

图5 2000～2020 年锡林郭勒草原区域SPEI 空间变化趋势Fig.5 SPEI spatial variation trend in Xilingol grassland from 2000 to 2020

3.3 锡林郭勒草原NPP 时空变化分析

3.3.1 NPP 时间变化特征

锡林郭勒草原2000～2020 年NPP 变化趋势如图6 所示。NPP 多年均值为186.85 gC m-2a-1，上升趋势百分比为1.70%，表明研究区植被净初级生产力呈显著上升趋势。NPP 在2012 年达到峰值237.49 gC m-2a-1，高于多年均值27.10%，最低值139.77 gC m-2a-1出现在2000 年，比多年均值低25.20%。从不同植被类型看出，戈壁荒漠区NPP增加趋势最为明显，上升趋势百分比为1.77%，均值为95.00 gC m-2a-1；其次是典型草原区，上升趋势百分比为1.73%，均值为308.48 gC m-2a-1；森林区和荒漠草原区上升趋势百分比均为1.70%，均值分别为332.37 gC m-2a-1和88.66 gC m-2a-1；草甸草原区均值为308.48 gC m-2a-1，上升趋势百分比为1.56%，变化最为缓慢。综合以上结果可知，不同植被类型NPP 均呈显著增加趋势，但变化幅度存在差异。

3.3.2 NPP 空间变化特征

从图7 和表3 可以看出，NPP 呈显著增加的区域占比为76.67%，主要集中在锡林郭勒盟西北部、中部、东部，包括了多种植被类型区；其次是NPP 非显著增加的区域，占比为20.71%，主要分布于锡林郭勒盟西南部、中部及北部，以荒漠草原和典型草原区为主。以上数据反映出研究区97.38%的地区植被NPP 增加，且与SPEI 空间变化趋势（图5）较为一致，说明气候湿润化趋势使得区域植被向好发展；NPP 稳定不变的区域占2.21%，主要分布在研究区西部和东北部，植被类型为荒漠草原和典型草原；NPP 非显著减少的面积占0.32%，分布较为零散，主要在研究区中南部和东部；NPP 显著减少的面积占0.08%，集中在研究区东部，与西乌珠穆沁旗白音华矿区和东乌珠穆沁旗贺斯格乌拉露天矿区较近，表明这些地区植被退化较严重，与人类对草原的不合理开发活动导致的植被稳定性降低有关（阿荣等,2019）。

表3 2000～2020 年锡林郭勒草原区域NPP 不同变化类型面积及占比统计Table 3 Statistic of area and proportion of different variation types of NPP in Xilingol grassland from 2000 to 2020

图7 2000～2020 年锡林郭勒草原区域NPP 空间变化趋势Fig.7 NPP spatial variation trend in Xilingol grassland from 2000 to 2020

3.4 干旱对锡林郭勒草原NPP 的影响研究

3.4.1 SPEI 与NPP 相关分析

为了揭示干旱与NPP 之间的关系，计算2000～2020 年平均SPEI 与NPP 之间逐像元相关系数。结果显示92.19%的地区通过0.05 置信水平上的显著性检验，说明干旱对锡林郭勒草原NPP 的影响较大。由图8 可以看出，SPEI 与NPP 之间正、负相关性并存，其中SPEI 与NPP 之间呈显著正相关的面积占比为92.17%，主要分布在研究区中部、东部及西南部；呈非显著正相关的面积占比为7.71%，主要分布于锡林郭勒盟中南部和西北部。说明大部分处于正相关地区的NPP 随着干旱的缓解在增加，即气候越湿润植被生长情况越好；SPE I 与NPP 呈非显著负相关和显著负相关的面积占比分别为0.10%和0.01%，集中分布在研究区东部边缘地区；这是由于NPP 还受气候因子外其他因素的影响，如农业活动、区域工业化、植被本身的稳定性等（骆艳和张松林,2019），且处于负相关地区的植被大部分呈现出退化趋势。

3.4.2 干旱对不同植被类型NPP 的影响

通过栅格尺度的统计分析，得到了不同植被类型区SPEI 和NPP 之间的散点图（图9）。结果显示，研究区整体及不同植被类型区的SPEI 与NPP均呈显著正相关，NPP 值随着SPEI 值的增加呈上升趋势，表明植被净初级生产力随干旱的缓解得到提升。但干旱对不同植被类型区NPP 的影响存在差异，其相关性高低依次为森林＜草甸草原＜荒漠草原＜戈壁荒漠＜典型草原。结果表明典型草原对干旱的响应最为敏感。主要是由于干旱的缓解能够减少典型草原植物水分的蒸腾和损失，有利于提高植物水分利用效率和植被覆盖度，使牧草产量增加（李茜若等,2015）。戈壁荒漠和荒漠草原对干旱的敏感性较高，相较于其他植被类型，戈壁荒漠和荒漠草原生长的地区更为干旱，水分对植被生长的限制作用强（马蓉等,2023）。因此，当干旱缓解时适宜的水分条件使得植物生长恢复迅速。相反，草甸草原具有较高的恢复力稳定性，NPP 可以迅速恢复到干旱前的状态，因而可以避免干旱对其生产力的严重影响（Shinoda et al.,2010）。森林根系较深、持水能力相对较好，因此具有更高的抗旱稳定性（Thiery et al.,2017）。

图9 2000～2020 年锡林郭勒草原区域不同植被类型SPEI 和NPP 的线性拟合：（a）全区域平均；（b）草甸草原；（c）典型草原；（d）森林；（e）荒漠草原；（f）戈壁荒漠Fig.9 Linear fitting of drought and NPP of different vegetation types in Xilingol grassland from 2000 to 2020: (a) Average;(b) meadow grassland;(c) typical steppe;(d) forest;(e) desert steppe;(f) gobi desert

3.4.3 不同程度干旱对NPP 的影响

根据锡林郭勒草原年际干旱特征发现，近20年来除2012 年、2018 年外，其他年份均出现了不同程度的干旱现象，以轻旱和中旱为主，重旱发生频率较低。由不同程度干旱发生面积与NPP 之间的相关性结果（图10）看出，轻旱、中旱和重旱的面积覆盖率与NPP 均呈负相关关系，NPP 随干旱面积的增加呈减少趋势，其损失率依次为2.47 gC m-2a-110a-1、2.79 gC m-2a-110a-1和40.33 gC m-2a-110a-1。通过不同程度干旱对NPP 的影响发现，未发生干旱地区的年均NPP 为197.63 gC m-2a-1，而发生轻旱、中旱和重旱地区的年均NPP 分别为177.81 gC m-2a-1、169.67 gC m-2a-1和130.89 gC m-2a-1，相比未发生干旱地区的NPP 分别减少了约10.03%、14.15%、33.77%。值得注意的是，2017 年研究区7.44%地区发生特旱，与特旱对应的NPP 均值为112.54 gC m-2a-1，较未发生干旱区的NPP 均值减少约43.06%。因在研究时间段内特旱仅在2017 年发生，因此本文未得到特旱对NPP的多年影响情况。但上述数据可以在一定程度上说明特旱对植被NPP 的不利影响。总体而言，不同程度干旱对植被生产力均有负向影响，NPP 随着干旱强度和范围的增加而减少。

图10 2000～2020 年锡林郭勒草原区域不同程度干旱面积覆盖率与NPP 的相关关系：（a）无旱；（b）轻旱；（c）中旱；（d）重旱Fig.10 Correlation between different degree of drought area ratio and NPP in Xilingol grassland from 2000 to 2020: (a) No drought;(b) mild dought;(c) moderate drought;(d) severe drought

4 讨论

通过分析2000～2020 年锡林郭勒草原12 个月尺度的SPEI 时空变化特征发现，研究区整体呈湿润趋势，空间上SPEI 由东北向西南递减，中部到西部地区存在干旱趋势。谢岷等（2022）认为近年来内蒙古大部分地区干旱有所缓解，逐步进入湿润期；张璐等（2020）研究表明，锡林郭勒地区干旱情况呈缓解趋势，东部地区变化趋势强于西部，与本文研究结果大致相同。从NPP 的变化特征发现，NPP 呈上升趋势，在空间上由东北向西南递减，与SPEI 分布特征相吻合，该结论与乌尼图等（2020）和汤曾伟等（2018）的研究结果一致。

研究结果显示锡林郭勒草原SPEI 与NPP 时空变化特征具有趋同效应，SPEI 与NPP 呈显著正相关关系地区面积占比高达92.17%，NPP 随干旱的缓解而增加，这与穆少杰等（2013）和龙慧灵等（2010）的研究结果较为一致；其次，本研究发现干旱对不同植被类型NPP 的影响有所差异：典型草原、戈壁荒漠和荒漠草原对干旱的敏感性较高，草甸草原和森林区对干旱的敏感性较低。已有研究表明，相比草原地区，林地对干旱的抵抗力较强，植被生产力受干旱的影响较小（Wu et al.,2022）；而在草原植被中，典型草原对干旱的敏感性最高，其次是荒漠草原（白庆坤和阿拉腾图娅,2022）。相比于水分相对充足的草甸草原，典型草原、荒漠草原和戈壁荒漠区的植被生长更容易受水分条件的限制（张清雨等,2013;Lei et al.,2020），因此，其植被NPP 的变化对干旱变化的敏感性相对高。此外，本文发现NPP 随着干旱强度和范围的增加而减少。已有研究表明，干旱强度对植被生长有明显的抑制作用，干旱越严重，对植被生长的胁迫作用越强（马梓策,2022），在长期和严重干旱条件中植被NPP 下降更为显著（Li et al.,2020a）。

本文存在一些不足之处，有待进一步完善。由于选用了MOD17A3 NPP 年值产品数据，因此仅开展了年尺度干旱对NPP 的影响研究。然而，不同时间尺度干旱对NPP 的影响存在一定差异（Kreyling et al.,2008;Sun et al.,2016）。因此，未来将结合CASA 模型等获取不同时间尺度的NPP数据，进行进一步的细化；同时，本文仅考虑了气候因子，事实上不能排除其他环境因子、人类活动及植物本身的耐旱性等对NPP 产生的影响，因此，今后的工作中需要考虑多种因素，获得更加客观的研究结果。