廣西喀斯特地區植被覆蓋度和凈初級生產力對SPEI干旱指數的響應差異

陳燕麗，唐梅蓉，張 會，莫建飛，錢 拴

（1.廣西壯族自治區氣象科學研究所，廣西 南寧 530022；2.中國地質科學院巖溶地質研究所，廣西 桂林 541004；3.河北省保定市氣象局，河北 保定 071000；4.國家氣象中心，北京 100081）

引 言

喀斯特地貌區是我國四大生態環境脆弱區之一，該地區石漠化景觀突出，土層淺薄，植被生境特殊，對氣象災害響應敏感且承災能力弱。氣候變化背景下干旱已趨常態化［1］，極端干旱發生頻率增加，強度增強，已成為影響喀斯特地區最重要的氣象災害之一。開展喀斯特地區干旱影響評估對石漠化治理、植被保護修復、生態環境治理等具有重要意義。

植被覆蓋度（fractional vegetation cover，FVC）和凈初級生產力（net primary productivity，NPP）是反映植物群落生長茂盛程度及其生態質量的兩個關鍵特征量［2］。其中，FVC 是單位面積內植被地上部分在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比［3］，NPP 是綠色植物在單位面積和時間積累的有機物數量，表現為光合作用固定的有機碳扣除植物本身呼吸消耗部分［4］。植被生長與氣象條件密切相關，干旱的發生會對植被造成不同程度的影響。標準化降水蒸散發指數（standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）常用來表征氣象干旱，可以較客觀地反映喀斯特地區旱情［5］。利用SPEI 開展不同地區植被對干旱的響應研究，歸一化植被指數（normalized difference vegetation index，NDVI）是作為表征植被特征最常用的遙感參數［6-8］。近年來，利用FVC、NPP 等研究植被對SPEI的響應，發現植被對SPEI 的響應具有復雜性，普遍認為FVC 對SPEI 的響應在不同時間尺度、植被和地形具有顯著差異，且FVC 與SPEI 多呈正相關關系［9-11］。降水和氣溫是NPP 的主要驅動因子［12-13］，干旱強度增強會導致NPP 下降，這一結論在以SPEI［14-19］、標準化降水指數（standardized precipitation index，SPI）［20-21］、帕默爾干旱指數（Palmer drought severity index，PDSI）［22-23］及其他氣象干旱指標［24-25］的研究中均被證實。采用不同遙感植被參數監測同一地區植被狀況時，其特征存在相似性和差異性［26］，且不同遙感植被參數對SPEI 的響應特征也具有較大差異，其中NPP、NDVI、增強型植被指數（enhanced vegetation index，EVI）和日光誘導葉綠素熒光（solar-induced chlorophyll fluorescence，SIF）對SPEI 的響應差異已被證實［26-27］，但目前有關喀斯特地區FVC 和NPP 對SPEI 響應差異研究較少。

選擇合適的遙感植被參數能更客觀地反映干旱對植被的影響，喀斯特地區特殊的巖溶地質地貌使其植被構成復雜，該地區植被對干旱的響應機制更具有復雜性，鄒宇寧［28］研究發現云南喀斯特和非喀斯特地區優勢樹種的生長對不同時間尺度SPEI的響應存在差異在一定程度上證實了這一點。本研究選擇FVC 和NPP 兩個遙感植被參數，分析廣西喀斯特地區不同時段、地形條件和林種FVC 和NPP對SPEI的響應差異，為喀斯特地區植被干旱定量化評估提供科學依據。

1 研究區概況

廣西壯族自治區（104° 26′E—112° 04′E，20°54′N—26°24′N）地處中國南部，北回歸線橫貫中部。南瀕熱帶海洋，北接南嶺山地，西延云貴高原，具有周圍高、中間低，山地多、平原少的地形特點，其中喀斯特地貌區面積占37.8%，山多地少，土地貧瘠，生態環境惡劣，石漠化現象突出。該區自然災害嚴重，嚴重制約了當地經濟發展，屬于全國貧困落后地區。研究區林種及氣象站點分布如圖1所示。

圖1 研究區林種及氣象站點分布Fig.1 Distribution of forest species and meteorological stations in study area

2 數據與方法

2.1 數據來源和預處理

衛星遙感數據來自美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）中分辨率成像光譜儀（moderate resolution imaging spectro-radiometer，MODIS）反演的植被指數產品MOD13Q1，250 m 分辨率16 d 合成，數據版本為V006，數據時段為2000—2019年。對研究區MOD13Q1 遙感數據集進行圖像鑲嵌、數據格式轉換、投影轉換及質量檢驗等預處理，得到質量可靠的NDVI數據集，并進行月合成，獲取月數據集。

氣象數據為廣西氣象信息中心提供的70 個氣象站點2000—2019年逐月降水量和平均氣溫，數據集中缺測及異常值通過算術平均進行插補處理。

地理信息數據包括：廣西喀斯特地區林種分布數據（由廣西壯族自治區森林資源與生態環境監測中心提供）、廣西數字高程模型（digital elevation model，DEM）數據、廣西縣行政邊界、廣西喀斯特地區矢量邊界、廣西氣象站點經緯度信息。文中附圖涉及的地圖基于國家測繪地理信息局審核批準的審圖號為桂S（2017）47號的標準地圖制作，底圖無修改。

2.2 方 法

NPP 基于陸地生態系統碳通量（Terrestrial Ecosystem Carbon Budget，TEC）模型計算［2，29-30］，計算公式如下：

式中：NPPij、GPPij、Rij（gC·m-2）分別為第i年第j月的植被凈初級生產力、總初級生產力、呼吸消耗量；εij（gC·MJ-1）為第i年第j月的光能實際利用率，反映溫度、水分等因子對光合作用的影響；FPAR 為植被吸收光合有效輻射比例；PARij（MJ·m-2）為為第i年第j月的入射光合有效輻射；NPPi（gC·m-2）為第i年植被凈初級生產力；n為一年總月份數，n=12。

FVC計算公式如下：

式中：FVCij（%）為第i年第j月的植被覆蓋度；NDVIij為第i年第j月的NDVI；NDVIs、NDVIv分別為純土壤像元和純植被像元的NDVI 值，根據經驗我國植被特點設定NDVIs=0.05，NDVIv=0.95［2］；FVCi為第i年植被覆蓋度。根據該公式，NDVI＜0.05時植被覆蓋度為負值，判定為無植被區。

SPEI 是降水量與潛在蒸散量差值序列的累積概率值進行正態標準化后的指數，具體計算過程見文獻［5］。分別計算年SPEI 和季節SPEI，季節的劃分以3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月至次年2月為冬季。

遙感數據與氣象站數據匹配方法：以縣為單位，計算每個縣域內喀斯特地區所有像元的FVC（NPP）均值作為該縣的FVC（NPP）值，再計算各縣年、四季的FVC（NPP）。采用一元線性回歸方程分析SPEI、FVC 和NPP 的長期變化，并采用氣候傾向率描述要素的變化趨勢及幅度［31］。分別統計年尺度、季節尺度FVC（NPP）與同時段SPEI 的相關系數，并進行GIS空間制圖。

依托GIS 空間分析工具，根據喀斯特地區地形地貌特點，利用DEM劃分不同地形：平原為小于200 m，山地為200～1000 m，高山為大于1000 m。對喀斯特地區不同時間尺度FVC（NPP）與SPEI 的相關性分析結果進行空間插值并分別與林種、地形進行空間疊加統計，分析不同林種和地形條件的FVC（NPP）與SPEI的相關性差異。

3 結果分析

3.1 SPEI、FVC和NPP年際變化特征

2000—2019年廣西喀斯特地區年SPEI 呈波動增加趨勢，每10 a上升0.266［圖2（a）］；年FVC 呈現顯著上升趨勢，每10 a 上升3.98%，20 a 均值為69.59%，年最大值（76.76%）出現在2016年，年最小值（62.17%）出現在2005年［圖2（b）］。研究區FVC表現為“夏秋高、冬春低”的特點，其中，秋季最高，夏季次之，冬季最低（表1）。2000—2019年，廣西喀斯特地區年NPP 總體呈現顯著上升趨勢［圖2（c）］，每10 a 上升75.60 gC·m-2，20 a 均值為822.11 gC·m-2，年最大值（963.01 gC·m-2）出現在2016年，年最小值（699.20 gC·m-2）出現在2005年。研究區植被NPP與FVC類似，也表現為 “夏秋高、冬春低”的特點，其中，夏季NPP最高，秋季次之，冬季最低（表1）。

表1 研究區四季FVC和NPP統計Tab.1 Statistics of FVC and NPP in four seasons in study area

圖2 2000—2019年廣西喀斯特地區年尺度SPEI（a）、FVC（b）和NPP（c）變化Fig.2 The variation of SPEI （a），FVC （b） and NPP （c） at annual time scale in karst areas of Guangxi during 2000-2019

3.2 FVC和NPP對SPEI響應差異

圖3為FVC 與同時段SPEI 的相關性?？梢钥闯?，廣西喀斯特地區年平均FVC與年SPEI的相關系數為-0.48～0.70，79%站點以正相關為主，但通過α=0.05顯著性檢驗的站點僅9%。季節尺度上，FVC對同時段SPEI響應差異較大，秋季和冬季多數站點以正相關為主，兩個季節的正相關站點分別占88%和73%。春季和夏季正、負相關站點數相當，其中春季正、負相關站點分別占48%、52%，夏季則分別占52%、48%。FVC 與SPEI 的相關性通過顯著性檢驗的站點在秋季占52%，但其他季節均均少于12%。

圖3 FVC與同時段SPEI相關性（a） 春季，（b）夏季，（c）秋季，（d）冬季，（e）全年（填充三角通過了a=0.05的顯著性檢驗，下同）Fig.3 Correlation between FVC and SPEI in the same period（a） spring，（b） summer，（c） autumn，（d） winter，（e） the whole year（the shaded triangle passing the α=0.05 significance test.the same as below）

圖4為NPP 與同時段SPEI 的相關性?？梢钥闯?，年NPP 與年SPEI 的相關系數為-0.42～0.73，79%站點以正相關為主，但通過α=0.05顯著性檢驗的站點僅15%。季節尺度上，NPP 對同時段SPEI 響應差異較大，秋季和冬季多數站點以正相關為主，兩個季節正相關的站點分別占94%和66%。春季正、負相關站點數相當，正負相關站點分別占51%、49%；夏季多數站點（64%）以負相關為主。NPP 與SPEI 的相關性通過顯著性檢驗的站點在秋季達54%，但其他季節均較少，均少于10%。

圖4 NPP與同時段SPEI相關性（a）春季，（b）夏季，（c）秋季，（d）冬季，（e）全年Fig.4 Correlation between NPP and SPEI in the same period（a） spring，（b） summer，（c） autumn，（d） winter，（e） the whole year

對比發現，年、秋季和冬季，FVC 和NPP 對SPEI的響應多以正相關主導，春季兩者與SPEI 的正、負相關站點相當，夏季NPP 對SPEI的響應以負相關為主，而FVC 則為正、負相關相當?？λ固氐貐^FVC和NPP 對SPEI 的響應具有明顯差異，FVC 和NPP在春季與SPEI 的響應一致性最高，夏季次之，秋季差異最大。

3.3 不同林種FVC和NPP對SPEI響應差異

廣西喀斯特地區的地形主要以山地為主，植被呈現多樣化，灌木林分布最廣泛（63.40%），闊葉林次之（17.19%），竹林最少（0.88%）。平原地區主要以灌木林和桉樹類為主，山地和高山地區均以灌木林和闊葉林為主，其中山地地區灌木林占比遠超過闊葉林，高山地區闊葉林和灌木林占比相當。三種地形的竹林分布均較少，且在高山地區，桉樹類的分布最少（表2）。年尺度上，不同林種FVC 對SPEI的響應敏感性有差異：經濟林＞桉樹類＞松樹類＞闊葉林＞杉木類＞灌木林＞竹林。季節尺度上，不同林種FVC對SPEI響應的差異顯著。春季為松樹類＞經濟林＞杉木類＞闊葉林＞桉樹類＞竹林＞灌木林；夏季為杉木類＞闊葉林＞經濟林＞灌木林＞竹林＞松樹類＞桉樹類；秋季為杉木類＝松樹類＞經濟林＞桉樹類＞灌木林＞竹林＞闊葉林；冬季為桉樹類＞竹林＞灌木林＞經濟林＞松樹類＞闊葉林＞杉木類。春夏季部分林種FVC 與SPEI 呈負相關關系（表3）。年尺度上，不同林種NPP 對SPEI 響應敏感性也有差異：經濟林＞松樹類＞桉樹類＞闊葉林＞杉木類＞灌木林＞竹林。季節尺度上，不同林種NPP 對SPEI響應的季節差異顯著。春季為闊葉林＞松樹類＞灌木林＞杉木類＞竹林＞經濟林＞桉樹類；夏季為經濟林＞杉木類＞松樹類＞竹林＞灌木林＞闊葉林＞桉樹類；秋季為竹林＞桉樹類＞松樹類＞灌木林＞杉木類＞經濟林＞闊葉林；冬季為桉樹類＞灌木林=竹林＞闊葉林＞杉木類＞松樹類＞經濟林。春、夏季部分林種NPP 與SPEI 呈負相關關系（表3）。

表2 廣西喀斯特地區不同地形的林種分布Tab.2 Distribution of forest species in different landforms in karst areas of Guangxi單位：%

表3 廣西喀斯特地區不同林種FVC和NPP與SPEI相關性Tab.3 Correlation between FVC，NPP and SPEI in different forest species in karst areas of Guangxi

對比發現，不同林種的FVC 和NPP 在年尺度上對SPEI響應差異小，但季節尺度響應差異大。年尺度上，兩者對SPEI 響應均以經濟林最敏感，竹林最不敏感，僅桉樹類和松樹類略有差異。季節尺度上，僅在數林種上有相似性，夏季桉樹類、秋季闊葉林的FVC和NPP對SPEI響應敏感性均最低，冬季桉樹類的FVC和NPP對SPEI響應敏感性均最高。

3.4 不同地形FVC和NPP對SPEI響應差異

喀斯特地區地形以山地為主，山地是各林種集中分布地區，82.1%林區分布在山地，其次是平原，占比11.73%，高山林種分布最少，僅6.17%（表2）。年尺度上，不同地形條件下FVC對SPEI響應敏感性不同：平原＞山地＞高山。季節尺度上，春季為高山＞山地＞平原，夏秋季相同為平原＞山地＞高山，其中春季平原、夏季山地FVC與SPEI呈負相關。年尺度上不同地形條件下NPP 對SPEI響應敏感性也不同：平原＞高山＞山地。季節尺度上，春季和冬季相同為高山＞山地＞平原，夏季為山地＞平原＞高山，秋季為平原＞山地＞高山，其中夏季不同地形NPP與SPEI呈負相關（表3）。

對比發現，不同地形條件下FVC 和NPP 對SPEI響應也具有差異，但較不同林種小。年尺度上FVC和NPP對SPEI響應敏感性分別為平原＞山地＞高山、平原＞高山＞山地，兩者對SPEI響應的敏感性在平原地區均最高。季節尺度上，不同地形條件下FVC 和NPP 僅夏季和冬季對SPEI 響應具有差異，夏季FVC對SPEI 響應為平原＞山地，冬季FVC 對SPEI 的響應為平原＞高山，NPP則相反。

表4 不同地形FVC和NPP與SPEI相關性Tab.4 Correlation between FVC，NPP and SPEI in different terrain

4 討 論

目前已經發展了多種氣象干旱監測指數，各種干旱指數有其適用監測的范圍和時段［32］，綜合考慮氣溫和降水共同效應的SPEI 已被證實是監測廣西喀斯特地區干旱較理想的指標［33，5］。廣西喀斯特地區石漠化景觀突出，不同區域基巖裸露率差異較大［34］，降水時空差異［35］及植被構成復雜［36］等多因素影響下，干旱發生對該地區植被的影響存在較大的時空異質性。評價的時間段不同，植被對干旱的響應有顯著差異，本研究中發現喀斯特地區植被對年和四季的SPEI響應具有較大差異，這與對不同地區如天山北坡［9］、祁連山［10］、華北［11］、新疆［12-13］和內蒙古［16］植被對SPEI 的響應研究結果相似。廣西喀斯特地區降雨主要集中在5—8月，且以強降水為主，秋冬季節降水明顯減少，降雨時空分布的不均勻可能是植被對干旱響應在不同時間段存在較大差異的主要原因?？λ固氐貐^植被稀疏，由于其較差的保水保墑能力，強降水并不利于植被生長甚至會加重水土流失［37］，春夏季研究區北部地區植被與SPEI 以負相關為主，南部地區則以正相關為主，可能與當地植被構成差異有關。植被構成差異是干旱響應空間異質性的重要因素之一。李艷菊等［9］發現天山北坡植被干旱響應中草地的敏感性遠大于林地和耕地，康振山等［16］指出不同草原類型與SEPI的相關性也具有差異，本研究發現喀斯特地區不同林種對SPEI 響應敏感性差異大。本研究以海拔為主要依據劃分了三種地形，發現不同地形條件下植被對干旱的響應具有差異，姜萍等［13］的研究中也發現不同海拔條件下氣象因子對植被的影響具有差異，由于目前研究中針對不同地形條件下植被對SPEI 響應差異的相關研究報道較少，未能深入對比。不同遙感植被參數在反映植被狀況時并非完全相同，其對干旱的響應也具有差異，本研究也發現FVC 和NPP 對SPEI 的響應在時間和空間上均有差異。

FVC 和NPP 都能表征植被長勢狀況，對區域生態環境變化具有重要指示作用［38-39］，其中NPP 還可以用于碳循環監測［40］，FVC計算采用了混合像元分解法，是NDVI 的函數，NPP 采用TEC 模型，是NDVI和氣象因子的函數［2］。盡管FVC 和NPP 都是基于NDVI 反演的遙感參數，但不同遙感植被參數對SPEI的響應存在差異，如SPEI與NPP與的相關性多強于與NDVI 的相關［26，41］性。本研究中發現秋季喀斯特地區植被對SPEI響應最顯著，且不同林種FVC與SPEI 的相關性高于NPP，但不同地形條件下NPP與SPEI 的相關性高于FVC，喀斯特地區不同遙感植被參數對SPEI 的響應具有復雜性。全球氣候變化背景下，廣西地區氣溫明顯升高，但降水兩極分化，極端強降水頻率增加［42］，不同季節、植被種類和地理區域的植被對干旱響應的時空異質性將更加復雜，有待深入研究。此外，不同分析方法得到的結果可能會存在一定差異。目前有關植被對氣象因子響應的研究中，植被參數和氣象因子的匹配主要包括站點［21，43-44］和像元［10，27］兩種方法?；谡军c的方法可以同時分析植被參數和氣象因子的相關性和顯著性，也可以表達相關性的大致空間分布狀況，均值統計還可以較好地反映某一空間域的主導特征?；谙裨钠ヅ浞椒m然可以更細致顯示相關性的空間分布，但由于氣象數據插值本身受地形地貌等多因素的影響，插值結果也存在較大的誤差。

5 結 論

本研究通過分析廣西喀斯特地區不同地形和林種條件下FVC和NPP對SPEI的響應差異，可為喀斯特地區植被干旱影響定量化評估提供科學依據。研究發現喀斯特地區FVC 和NPP 對SPEI 的響應具有明顯差異，年和季節尺度NPP 對SPEI的響應更敏感，兩者與SPEI 的相關性多為正相關，但春季東北部地區和夏季多為負相關?？λ固氐貐^不同林種植被在年尺度上對SPEI的響應差異小，但在季節尺度響應差異大，其中年尺度上經濟林FVC 和NPP 對SPEI 的響應均最敏感，竹林最不敏感。不同地形條件下植被對SPEI的年和季節尺度響應也具有差異，但較不同林種小。