氣候因子對南疆三地州植被凈初級生產力演變特征的影響1)

龐朝悅 劉玉婷 張齊飛 阿依努爾·買買提

(喀什大學，喀什，844000) (山西師范大學) (中國科學院空天信息創新研究院)

近一個世紀以來,人類工業產業鏈高速發展,排放大量CO2,造成的“溫室效應”致使全球氣候呈現氣溫逐漸升高的趨勢,即全球氣候變暖[1]。植被是連接生態系統、大氣、土壤、水資源的橋梁[2],在全球氣候變暖的自然條件背景下,部分干旱地區降水量稀少,蒸散發量加劇,致使植被覆蓋面積降低,裸土面積增大,植被退化日益嚴重,植被生態系統受到嚴重破壞。如在1999—2008年間,由于溫度的持續升高(升高0.7 ℃),降水量減小,塔克拉瑪干沙漠邊緣植被凈初級生產力(NPP)出現負增長趨勢[2]。目前,地球陸地面積中有40%屬于干旱地區面積,并貢獻全球40%的植被凈初級生產力[3]。因此,植被凈初級生產力在陸地生態系統碳循環中扮演產能的重要角色,是維持陸地植被生態系統可持續發展至關重要的因素,同時,也是保障干旱地區城市經濟文化建設的重要前提條件。

20世紀以來,眾多科學家使用不同的方法進行植被凈初級生產力估值計算,估算方法由早期的野外實測估算發展到模型模擬估算,使用野外實測方法估算精確度較高,但是用于估算的大面積生物量測算方法復雜,實際應用困難[4]。為了實現大面積生物量凈初級生產力的估算,光能利用模型(CASA模型)被越來越多的學者用來估算植被凈初級生產力,焦偉等[5]通過CASA模型,將遙感數據、氣候數據和植物生理數據相結合,實現植被凈初級生產力動態時空模擬。Zhang et al.[6]在對西北干旱地區植被資源的碳循環平衡的研究中,使用CASA模型估算研究區植被凈初級生產力,計算結果較為精確。使用CASA模型估算植被凈初級生產力時,需要2個主要的驅動變量,即植被所需吸收的光合有效輻射和光能利用效率,相較于其他模型,需要輸入的參數較少,計算時相對簡單,且能有效避免因需要輸入變量過多而產生誤差[7]。

本試驗研究區屬于典型干旱地區,生態環境脆弱,植被生態系統的健康發展對于自然生態系統可持續發展具有重要意義。近年來,由于全球氣候變暖和人類的一些不當行為,例如擴大建設用地、砍伐森林等,造成部分區域植被退化,打破植被生態系統平衡,從而引起水土流失、農田沙化、沙塵天氣、洪澇災害等一系列不良連鎖反應[8]。因此,陸續有學者開始關注干旱地區影響植被生態系統變化的相關因素。張仁平等[9]研究2001—2014年新疆地區草地凈初級生產力與氣象因子的關系,研究表明,降水能促進草地凈初級生產力的增加,溫度對于草地凈初級生產力影響不大。陳麗梅等[10]在2000—2020年對和田河中上游植被凈初級生產力與氣候因子相關性的研究中表明,植被凈初級生產力與降水呈現正相關,與氣溫的相關性不明顯。南疆三地州屬于典型的干旱地區,植被凈初級生產力水平低下,過往研究中很少有學者分析南疆三地州植被凈初級生產力的演變特征,本研究以南疆三地州植被生態系統狀況為主線,通過植被凈初級生產力、植被歸一化指數(NDVI)、植被覆蓋度(FVC)3個不同的植被指數分析視角,推演近20 a植被生態系統的變化特征及未來植被凈初級生產力的變化趨勢,并通過氣象因子與植被凈初級生產力相關性分析,溯源植被凈初級生產力變化起因。

在我國2060年前實現雙碳中和的目標驅動下,植被凈初級生產力是檢驗自然生態環境保護的重要指標之一,探索植被凈初級生產力未來的變化趨勢及影響其的主要氣候因子具有重要意義。本研究從植被凈初級生產力、植被覆蓋度、歸一化植被指數3個方面出發,探索研究區2001—2020年植被生態系統時空演變特征,定量分析植被凈初級生產力未來的演變趨勢,通過植被凈初級生產力與年均氣溫、年均降水的相關系數分析,揭示研究區不同地區植被凈初級生產力演變特征的差異化,為“一帶一路”南疆段綠洲經濟文化建設[11]和提高干旱地區自然生態環境保護提供理論參考。

1 研究區概況

按照我國行政區劃分,南疆三地州是指喀什地區、和田地區、克孜勒蘇柯爾克孜自治州(本研究中簡稱克州)及所屬的區域的總稱,轄區內共有24個城鎮,地理坐標為73°20′～79°57′N、35°20′～40°45′E。根據國家地理2022年最新統計,研究區現有面積427 600 km2,綠洲面積(本研究植被中等覆蓋度以上面積)為76 700 km2,占研究區總面積的17.94%(圖1)。研究區水資源嚴重匱乏,80%以上的地區土地覆蓋類型均為沙漠和戈壁,容易出現植被退化、土地沙化、鹽漬化等嚴重生態問題,生態環境脆弱[12]。研究干旱地區植被生態系統的時空演變趨勢,對提高南疆三地州生態環境承載能力和改善人類生活環境質量具有重大意義[13]。

圖1 研究區位置及高程分布圖

2 研究方法

數據來源：本研究使用的遙感數據由MODIS數據庫提供。其中,歸一化植被指數使用2001—2020年連續時間序列的歸一化植被指數數據產品MOD13Q1,時間分辨率為16 d,空間分辨率為250 m。通過CASA模型估算植被凈初級生產力使用到光學遙感數據MOD13A1、MOD09A1、MOD15A2H,MOD17A3(具體參數見表1);使用的氣候數據來源于國家氣象科學信息中心(http：//data.cma.cn/)提供的研究區21個氣象站點的氣溫、降水的年均值。

像元二分法計算植被覆蓋度：植被覆蓋度(Fvc)是植被的陰影面積和總面積的比值,本研究使用MOD13Q1的NDVI數據,通過像元二分法計算植被覆蓋度。計算公式[14]如下：

Fvc=(INDV-INDV,s)/(INDV,v-INDV,s)。

(1)

式中：Fvc為南疆三地州的植被覆蓋度;INDV為南疆三地州歸一化植被指數;INDV,s為南疆三地州純裸土像元歸一化植被指數,計算時取歸一化植被指數的最小值;INDV,v為純植被像元的歸一化植被指數,計算時取歸一化植被指數的最大值。由于研究區屬于干旱地區,依據高健健等[15]對干旱區植被覆蓋度的劃分規則,將研究區植被覆蓋度劃分5個等級,具體分級情況見表2。

表1 使用數據及來源

表2 植被覆蓋度等級劃分標準

植被凈初級生產力(NPP)估算模型：植被凈初級生產力是陸地植物提供自養和其他生物能量的生產力總和,能有效評估植被健康情況和干旱地區陸地碳循環情況[6]。本研究使用CASA模型的方法[5,9],考慮研究區歸一化植被指數、土地變化類型、氣溫、降水等條件,引用RAPA(光合有效輻射)、ε(光合作用轉換)兩個變量估算植被凈初級生產力,表達式為

PNP(x,m)=RAPA(x,m)×ε(x,m)。

(2)

式中：PNP(x,m)為像元x在m月的凈初級生產力;RAPA(x,m)為像元x在m月植被所吸收的光合有效輻射,單位為MJ/m2;ε為植被通過光合作用將太陽能轉換為碳能的效率,單位為g/MJ;ε(x,m)為像元x在m月植被的實際光能利用率。

趨勢分析與異常檢驗：泰爾-森中值趨勢分析法(Theil-Sen Median)簡稱Sen趨勢分析法,具有計算效率高,對于檢測數據序列誤差數據不敏感的優勢,常被用來分析長時間序列數據趨勢[16]。曼-肯德爾(Mann-Kendall)顯著性檢驗法簡稱為M-K,是非參數時間序列顯著性趨勢檢驗,常被用來檢驗長時間變化趨勢的顯著性。使用Sen和Mann-Kendall相結合的方法,檢驗植被凈初級生產力變化趨勢,能夠有效降低噪聲干擾,提高檢驗時間序列植被凈初級生產力趨勢準確性和顯著性[17]。

Sen趨勢分析法計算研究區在研究時間段內兩兩對數的中值,研究植被凈初級生產力在一定空間一定時間內的變化趨勢,計算公式如下：

(3)

式中：IM為植被凈初級生產力中值,IM的正負表示在研究序列中的趨勢。IM>0,表示上升趨勢,IM<0,表示下降趨勢。xi、xj分別為時間序列中第i項和第j項的值。

使用M-k的方法來檢測植被凈初級生產力在2001—2020年時間序列顯著性變化。首先確定時間數據序列對應的植被凈初級生產力值xi、xj,xi、xj為隨機變量分布,沒有固定的上升或下降趨勢,檢驗的統計變量s的計算公式如下：

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：s為檢驗的統計變量;n為組數;sgn為符號函數;Z為正太分布統計量;var(s)為方差。

Pearson相關性分析：Pearson相關性分析是研究兩個變量之間的相關性關系,即已知一個變量,求另一個變量[18-19]。本研究將研究區21個氣象站點的年均氣溫與年均降雨生成與年均植被凈初級生產力像元大小相同的氣溫、降雨柵格數據,采用Pearson相關性計算實現氣溫、降水與凈初級生產力的逐像元分析[20]。計算公式如下：

(8)

式中：R為兩個變量的相關系數;Xi為第i年的植被凈初級生產力;X為植被凈初級生產力20 a均值;Yi為第i年的年均氣候因子值(氣溫、降水);Y為20 a平均氣候因子值。R取值范圍為[-1,1],根據陳春波等[21]對相關性的判定標準,當|R|≥0.8時,為高度相關;當0.5≤|R|<0.8時,為中度相關;當0.2≤|R|<0.5時,為低度相關;當|R|<0.2時,為不相關。

3 結果與分析

3.1 歸一化植被指數時空演變特征

從時間來看,根據2001—2020年研究區植被生長季歸一化植被指數時空演變特征(圖2),在過去20 a間,全地區植被平均歸一化植被指數在0.13～0.19間波動,整體呈現緩慢增長趨勢,斜率為0.002 1,歸一化植被指數20 a均值為0.159。其中,2001—2010年歸一化植被指數均值為0.148,2011—2020年歸一化植被指數平均值為0.171,比2001—2010年歸一化植被指數均值增長15.5%。在2001—2010年間,南疆三地州歸一化植被指數年均值增幅呈正增長的有4年(2002、2005、2008、2010年),其余年份歸一化植被指均為負增長。2011—2020年間,南疆三地州歸一化植被指數年均值呈正增長的有5年(2012、2015、2017、2019、2020年),呈負增長的有5年(2011、2013、2014、2016、2018年),研究區歸一化植被指數年均值明顯高于過去10 a(2001—2010年)。

圖2 南疆三地州歸一化植被指數(NDVI)均值及同比變化

由南疆三地州20 a歸一化植被指數年均值的變化趨勢(圖3)可見,喀什地區和克州的歸一化植被指數年均值在中低值范圍內波動(0.14～0.22),和田地區歸一化植被指數年均值在極低值范圍內波動(0.08～0.12)。2001—2010年間,喀什地區歸一化植被指數年均值增幅為17.7%(年末與年初的差值比年初的值),克州歸一化植被指數年均值增幅為18.8%,和田地區歸一化植被指數年均值增幅為18.4%。2011—2020年間,喀什地區歸一化植被指數年均值增幅為15.5%,克州地區歸一化植被指數年均值增幅為13.0%,和田地區歸一化植被指數年均值增幅為14.0%。2001—2010年歸一化植被指數年均值增幅最大的是克州,增幅最小的是喀什地區,2011—2020年歸一化植被指數年均值增幅最大的是喀什地區,增幅最小的是克州。

南疆三地州遠離海洋,屬于溫帶大陸氣候類型,近年來,在全球氣候變暖的背景下,植被的歸一化植被指數變化與人類活動密切相關。根據2001—2020年南疆三地州歸一化植被指數均值空間分布圖(圖4),歸一化植被指數中高值區域(0.6

和田地區線性擬合方程為y1=0.001 3x1+0.093 0,喀什地區線性擬合方程為y2=0.002 7x2+0.156 0,克州地區線性擬合方程為y3=0.002 2x3+0.164 3。

圖4 2001—2020年南疆三地州歸一化植被指數(NDVI)年均值空間分布圖

3.2 南疆三地州植被覆蓋度(FVC)時空演變特征

由2001、2010、2015、2020年南疆三地州植被覆蓋度空間分布圖(圖5)可見,南疆三地州植被覆蓋度整體呈上升趨勢。在2001—2020年間,研究區植被覆蓋度均值為0.194,增幅為24.9%(2020年植被覆蓋度均值與2001年的差比2001年植被覆蓋度均值)。其中,喀什地區植被覆蓋度均值為0.236,增幅為25.2%;克州植被覆蓋度均值為0.239,增幅為24.1%;和田地區植被覆蓋度均值為0.163,增幅為25.6%?？傮w而言,喀什和克州植被中、高覆蓋度面積明顯高于和田地區,且較低覆蓋度、中覆蓋度植被沿城鎮邊緣及喀拉喀什河流域、葉爾羌河流域、和田玉龍河流域兩側向外擴張,說明水資源和人類活動對于干旱地區植被覆蓋度具有顯著正向作用。

根據研究區各植被覆蓋度區域面積占比變化趨勢(表3)分析,在2001—2020年間,研究區植被覆蓋度以較低覆蓋度和中覆蓋度為主,兩者之和占總面積的80%左右。生長植被主要為芨芨草(Achnatherumsplendens)、駱駝刺(AlhagicamelorumFisch)等[23]。低覆蓋度、較低覆蓋度面積占比呈現降低趨勢,中覆蓋度、較高覆蓋度、高覆蓋度面積占比表現為增長趨勢,降速最快的為低覆蓋度面積占比,斜率為-0.002 6,增速最快的為中覆蓋度面積,斜率為0.001 8。高覆蓋度面積占比在2%～6%范圍內波動,2020年,高覆蓋度面積比2001年擴張達103.97%,主要分布在各地區的城鎮區域內;植被中覆蓋度區域分布在喀什地區葉爾羌河流經的縣、市,喀什地區與克州交界處喀拉喀什河流經的縣城,和田地區玉龍喀什河流經縣、市,且有沿縣城邊緣向外擴張的趨勢,擴張面積達到25.83%;較低覆蓋度、低覆蓋度分布山區、戈壁、沙漠,面積逐年下降,其中,較低覆蓋度面積降幅為9.25%(2020年植被較低覆蓋度面積與2001年植被較低覆蓋度面積的差與2001年相比),低覆蓋度面積降幅為22.08%。一方面是由于全球氣候變暖,雪山融化,河流徑流量加大,流域兩側土壤水分增加,對植被有利好因素;二是因為人類近年來實施的環境保護措施,如人工造林、輸水灌溉、開墾荒地等,取得成效顯著,由植被覆蓋度空間分布圖(圖5)可見,城鎮邊緣植被覆蓋度由較低覆蓋度向中覆蓋度轉變,城鎮區域內部由較高覆蓋度向高覆蓋度過渡,干旱地區的人類活動對植被覆蓋度具有重大影響。

表3 南疆三地州不同年份的各等級植被覆蓋度區域面積占比

3.3 南疆三地州植被凈初級生產力(NPP)時空演變特征

3.3.1 南疆三地州植被凈初級生產力時序分布特征

植被凈初級生產力是評價陸地生態系統植被質量的重要指標之一,是陸地植物生命的動力源泉,是陸地生態碳循環的主要生產力[18-20]。根據研究區2001—2020年植被凈初級生產力年均值變化趨勢圖顯示(圖6),研究區2001年植被凈初級生產力均值為2.93 g/m2,2020年均值為2.73 g/m2,以-0.018 5的斜率下降,植被凈初級生產力水平低于全國植被凈初級生產力均值(74.19 g/m2)[24]。在2015年,凈初級生產力均值達到最高值3.66 g/m2,2016年為最低值2.54 g/m2。其中,喀什地區植被凈初級生產力年均值最高,在4～6 g/m2范圍內波動,克州植被凈初級生產力年均值僅次于喀什地區,喀什地區植被凈初級生產力年均值在2013年達到最高值5.38 g/m2,克州植被凈初級生產力年均值在2015年達到最高值5.07 g/m2,和田地區植被凈初級生產力年均值最低,在1.6～2.7 g/m2范圍內上下波動,和田地區凈初級生產力年均值在2014年達到最高值2.65 g/m2。

植被覆蓋度年均值結果顯示,研究區低覆蓋度和較低覆蓋度區域面積占總面積的70%以上,尤其是較低覆蓋度區域面積占總面積的60%以上,因此,較低植被覆蓋度的變化趨勢直接影響植被凈初級生產力的變化趨勢,較低覆蓋度區域面積占比表現為先下降后上升的趨勢,植被凈初級生產力則呈現先上升后下降的趨勢,較高覆蓋度和高覆蓋度植被雖然擴張趨勢明顯,但是覆蓋度占比太低,對于植被凈初級生產力年均值無明顯影響。

圖6 南疆三地州植被凈初級生產力年際變化趨勢圖

3.3.2南疆三地州植被凈初級生產力空間演變趨勢及顯著性檢驗

根據南疆三地州植被2001—2020年凈初級生產力空間分布情況(圖7),研究區植被20 a均值在0.18～25.47 g/m2范圍內波動,喀什地區和克州植被凈初級生產力均值較高,喀什地區凈初級生產力較高的區域主要分布在喀什中部葉爾羌河流經的城市,克州植被凈初級生產力均值較高的地區分布在喀什地區和克州交界的城鎮,和田地區植被凈初級生產力均值最低,僅為2.12 g/m2,且90%以上的土地類型是沙漠和戈壁,凈初級生產力較高的地區分布在喀拉喀什河和玉龍喀什河流經的城鎮。在南疆三地州所屬區域中,和田地區植被固碳能力和釋氧能力最弱[6,25],植被生態系統自我調節能力差,是近年來需要采取積極保護措施提高植被凈初級生產力水平的地區。

圖7 南疆三地州植被凈初級生產力均值分布

使用Sen的方法分析南疆三地州過去20 a植被凈初級生產力的發展趨勢,在過去20 a間,研究區植被凈初級生產力顯著增加的面積占總面積的10.18%(s>0),植被凈初級生產力顯著減少的面積占總面積的54.85%(s<0)。結合曼-肯德爾(Mann-Kendall)顯著性檢驗,將Sen趨勢分析的結果與顯著性相結合,參考石智宇等[18]對顯著性檢驗結果的劃分方法,將研究區凈初級生產力顯著性檢驗結果劃分為4種情況(表4),分別是不顯著減少、顯著減少、不顯著增加、顯著增加。由南疆三地州植被凈初級生產力變化趨勢及顯著性檢驗分布情況(圖8)可見,植被凈初級生產力顯著增加的區域主要分布在喀什地區葉爾羌河和喀什噶爾河經過的市、縣,克州與吉爾吉斯斯坦交界地區的縣城,和田地區凈初級生產力顯著增加的區域零星分布在喀拉喀什河和玉龍喀什河流域上游及這兩條河流交匯處的市、縣;植被凈初級生產力顯著減少的區域分布在南疆三地州無人居住的沙漠、戈壁以及南疆地區西南部喀喇昆侖山以北的高原、雪山區域。未來10 a內,伴隨2030年全球“碳達峰”的到來,全球氣溫逐漸升高,研究區內大片的沙漠、戈壁區域持續荒漠化,植被退化嚴重,凈初級生產力水平逐年降低,而研究區內葉爾羌河、喀什噶爾河、玉龍喀什河和喀拉喀什河流域周邊的綠洲城市,伴隨溫度升高和城市周圍有效的人類活動(開墾荒漠、荒漠造林等),植被凈初級生產力水平未來還具有顯著增加的趨勢,研究區南部的高原地區,雪山融化灌溉土壤,植被得到有效的生長條件,植被凈初級生產力水平具有持續增加趨勢。以上結果表明,植被凈初級生產力顯著增加趨勢的原因是近年來暖濕氣流以及人類對植被的保護措施的共同作用,植被凈初級生產力顯著減少趨勢是由于荒漠地帶溫度升高,蒸散發量加劇導致。

表4 南疆三地州凈初級生產力變化判定標準

3.3.3 氣候變化對植被凈初級生產力驅動分析

本研究使用Pearson相關性分析的方法探索凈初級生產力與氣候因子的相關性,采用數據是2001—2020年氣候因子(氣溫、降水)均值與研究區植被凈初級生產力均值,使用相關性分析方法逐像元計算二者之間相關性,結果如圖9所示。研究區高度相關的像元極少,可以忽略不計,氣溫與植被凈初級生產力的相關系數在-0.792～0.875之間波動,植被凈初級生產力與氣溫正相關性較高的區域分布在研究區人口密度較高的地區和研究區西南部的高原地區,研究區植被凈初級生產力與氣溫呈正相關性地區的分布面積占總面積的43.7%;植被凈初級生產力與氣溫負相關性較高的區域分布在喀什噶爾河流域、葉爾羌河流域、喀拉喀什河及玉龍喀什河流域兩側,植被凈初級生產力與氣溫呈負相關性的面積占比為23.0%。植被凈初級生產力與降水的相關系數在-0.810～0.860之間波動,植被凈初級生產力與降水正相關性較高的區域分布在研究區西北的高原地區以及流經喀什地區喀什噶爾河、葉爾羌河、喀拉喀什河及流經和田地區的玉龍喀什河兩側,植被凈初級生產力與降水呈正相關性分布的面積占總面積的50.3%,植被凈初級生產力與降水負相關性較高的區域分布在和田地區塔里木盆地中心沙漠地帶以及喀什地區中部的戈壁和荒漠,植被凈初級生產力與降水呈負相關性分布的面積占總面積的19.2%?？傮w而言,在研究區中部干旱地區,降水與植被凈初級生產力的正相關性(50.3%)明顯高于溫度與植被凈初級生產力的正相關性(43.7%),而研究區西南部的高原地帶,植被凈初級生產力與溫度、降水都呈正相關性,是因為溫度升高使雪山融化面積增加,導致河流徑流量增大,干旱地區得到水源澆灌,利于高原植被生長[26-27],研究區中部喀什噶爾河、葉爾羌河、喀拉喀什河、玉龍喀什河流域兩側的植被凈初級生產力都與氣溫呈明顯負相關,這是由于氣溫升高,降水量不足,導致蒸散發量加大,造成植被退化,植物凈初級生產力水平降低[28-29]。

圖8 南疆三地州植被凈初級生產力變化趨勢及顯著性檢驗分布

圖9 氣候因子與植被凈初級生產力的相關性

4 結論與討論

在2001—2020年間,研究區歸一化植被指數(NDVI)整體以每年0.002 1的速率增長,2011—2020年歸一化植被指數增速明顯高于2001—2010年。歸一化植被指數中高值區域主要分布在喀什地區中部及喀什地區和克州交界地帶,研究區90%的區域為低值(INDV≤0.2)區域。植被覆蓋度(FVC)增速最快的為中覆蓋度區域,主要分布在喀什地區葉爾羌河流經的縣、市,喀什地區與克州交界處喀拉喀什河流經的縣、市,和田地區玉龍喀什河流經縣、市,且植被覆蓋面積有沿縣城邊緣擴張的趨勢,擴張面積達到25.83%,這一結果表明干旱地區水資源和人類活動對于植被覆蓋度有正向驅動作用?？κ驳貐^植被凈初級生產力(NPP)年均值最高,在4～6 g/m2范圍內波動,和田地區植被凈初級生產力年均值最低,在1.6～2.7 g/m2范圍內上下波動。通過曼-肯德爾(Mann-Kendall)顯著性檢驗,植被凈初級生產力顯著增加的區域主要分布在喀什地區葉爾羌河和喀什噶爾河經過的市、縣,克州與吉爾吉斯斯坦交界地區的縣城,和田地區凈初級生產力顯著增加的區域零星分布在喀拉喀什河和玉龍喀什河流域上游及這兩條河流交匯處的市、縣,顯著增加的面積占研究區總面積的10.18%;植被凈初級生產力顯著減少的區域主要分布在研究區無人居住的沙漠、戈壁地帶,顯著減少的面積占總面積的54.85%。由于植被顯著減少的面積遠大于顯著增加的面積,研究區未來植被凈初級生產力呈現逐漸下降的趨勢;氣溫與植被凈初級生產力的相關系數在-0.792～0.875之間波動,植被凈初級生產力與降水的相關系數在-0.810～0.860之間波動,3條流域周邊的綠洲地區呈現出與降水有較強的正相關性,沿西南邊境喀喇昆侖山脈的高原地區呈現出與氣溫有較強的正相關性,研究區中東部塔克拉瑪干沙漠地帶植被凈初級生產力與氣候條件無明顯相關性。

植被凈初級生產力的變化與氣溫、降水和人類活動緊密相關,植被凈初級生產力的大小與氣溫和降水的分布關系密切。本研究通過對研究區植被凈初級生產力與降水的相關性分析發現,研究區流域兩側區域的植被凈初級生產力與降水的正相關性最強。當降水量增加時,研究區50.3%的區域呈現植被凈初級生產力增加趨勢,當溫度升高時,研究區43.7%的區域呈現植被凈初級生產力增加趨勢,說明干旱地區植被凈初級生產力對降水量的增加更為敏感。近年來,受全球氣候變暖的影響,研究區近20 a的年均氣溫有逐步升高的趨勢,但是西南部有喀拉昆侖山脈阻斷了印度洋暖濕氣流進入,中部80%的區域被塔克拉瑪干沙漠覆蓋,降水量沒有顯著增加,高溫導致蒸散發量增大[30],土壤水分流失加速,部分地區植被凈初級生產力出現明顯負相關,尤其以研究區內流域兩側植被最為顯著。值得關注的是,研究區西南部喀喇昆侖山脈高原地區植被凈初級生產力與溫度呈現較為明顯的正相性,這是因為隨著高原區域溫度增高,高原雪山融化加速,一些流域上游的河流徑流量增大,土壤水分增加,因此植被凈初級生產力增加。劉杰等[31]在2000—2020年西藏高原植被凈初級生產力與氣候關系的研究結果中也表明,高原地區氣溫對植被凈初級生產力的影響更為顯著。

本研究的研究區是按照南疆三地州行政區進行劃分,研究區內具有高原、沙漠、綠洲等多種地貌,本研究使用21個氣象站點的氣溫、降水年均值實測數據,通過Pearson相關性分析逐柵格計算植被凈初級生產力(NPP)與氣溫、降水的相關性分布,較為準確的體現了植被凈初級生產力在不同環境對氣候條件適應的差異化。例如,綠洲地區植被凈初級生產力對降水的適應情況較為敏感,而高原地區氣溫條件對植被凈初級生產力的影響顯著,沙漠地區的植被凈初級生產力則呈現出與氣溫、降水沒有顯著相關性。但是本研究在進行相關性計算時,采用的植被凈初級生產力、氣溫、降水數據為年均值數據,計算結果中氣溫與凈初級生產力相關系數最高僅達到0.875,降水與凈初級生產力相關系數最高僅達到0.860,沒有呈現高度相關性,如果按照四季不同的氣候條件和凈初級生產力柵格數據做相關性分析是否能更好的體現植被凈初級生產力對氣候因子的適應情況,還需進一步深入分析。另外,各種氣候條件對凈初級生產力的影響具體有多大,還有量化的空間。