中國北方農牧交錯帶凈初級生產力時空分異特征

趙唯茜，杜華明，董廷旭，邢意珂

（1.河南省南水北調中線渠首生態環境監測中心，河南南陽 474475；2.綿陽師范學院資源環境工程學院，四川綿陽 621000）

0 引言

北方農牧交錯帶是我國農牧交錯帶的重要組成部分，它是連接我國西部草原牧區和東部農耕區的生態過渡地帶［1］.在地理范圍上介于東經108.82°～124.74°、北緯34.81°～48.53°之間，涉及內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、河北、山西、陜西、甘肅、寧夏、青海等10個省區（自治區），205個縣（旗、縣級市及市轄區）［1］.從自然條件上看，該帶以東以南地區主要是以平原為主的濕潤半濕潤區，而該帶以西以北則是以高原、山地、沙漠為主的干旱半干旱地帶［2］，因此北方農牧交錯帶也是遏制荒漠化、沙化東移和南下的重要生態屏障.農牧交錯帶內生態環境脆弱、抵抗自然和人為干擾能力低且生態環境修復能力較差［3］，生態系統的植被群落生產能力變化影響著當地以及周邊地區的生態環境狀況.因此積極開展農牧交錯帶生態領域的研究，促進農牧交錯帶生態保護和社會經濟持續發展，對保障我國生態安全具有重要戰略意義［4］.

凈初級生產力（Net Primary Productivity，NPP）是指綠色植被通過光合作用在單位面積、單位時間內所產生的有機物數量，是生態系統中其他生物成員生存和繁衍的物質基礎.它能夠反映植被群落的生產能力以及陸地生態系統的質量狀況，是估算和評價陸地生態系統可持續發展的重要生態指標［5］.近年來我國學者對不同區域、不同尺度下植被NPP的研究工作相繼展開，但多數集中于某一行政區域內或單一自然地理單元內［6-7］.而北方農牧交錯帶這樣的地理單元過渡帶內植被NPP的變化的研究，僅有極少數涉及［1，8］.

為準確反映十多年來北方農牧交錯帶植被NPP 的隨時間變化和空間分布態勢，本文借助遙感和地理信息技術，利用區域內MODIS_NDVI 的遙感數據，結合光能利用率模型（CASA）對北方農牧交錯帶整體、各自然帶和不同生態系統植被NPP進行估算，分析了北方農牧交錯帶植被NPP 時間變化和空間分布特征.進而掌握北方農牧交錯帶內生態環境變化和健康狀況.結果可為北方農牧交錯帶內生態系統的有效保護、植被資源的有效管理與合理利用，以及推進區內生態文明建設提供理論參考.

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

北方農牧交錯帶區域邊界來源于文獻［9］，文中所用到的中國綜合自然區劃來自黃秉維先生于1965 年提出的中國綜合自然區劃方案.氣象數據來自國家氣象科學數據共享服務平臺（http：//data.cma.cn/）.植被類型數據和歸一化植被指數（NDVI）為MODIS 產品（https：//lpdaac.usgs.gov/）.植被最大光利用率來自文獻［10］.DEM 數據來源中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺（http：//www.gscloud.cn）.

1.2 研究方法

1.2.1 植被NPP 估算方法 植被NPP由植物吸收的光合有效輻射（APAR）和實際光能利用率ε來決定，估算公式為：

其中，APAR（x，t）為x象元在t月的光合有效輻射，單位為MJ/m2/month；ε（x，t）表示x象元在t月的實際光能利用率，單位為g C/MJ.

光合有效輻射APAR（x，t）的估算公式為：

其中：SOL（x，t）為x象元在t月的太陽總輻射量的單位為MJ/m2/month；FPAR（x，t）為植被光合有效輻射的吸收比例；常數0.5則是指被植被所利用的太陽有效輻射占太陽總輻射的比例.

1.2.2 植被NPP估算過程 對氣象數據進行處理，利用Aunsplin模型進行插值處理，得到氣象要素柵格數據.使用MODIS 重投影工具（MRT）對MOD12Q1 和MYD13A3 數據集進行處理.運用ENVI軟件下的IDL語言編寫的CASA模型程序進行運算，獲得植被NPP數據.最后利用Arc-GIS的空間分析工具，對研究區域內植被NPP空間分布格局、時間變化及其影響因子進行分析.

1.2.3 變化趨勢分析方法 一元線性回歸分析法是在柵格數據的每個像元基礎上，對研究區域內2000—2020 年每個像元植被NPP 值的變化趨勢進行模擬，從而揭示不同時期內植被NPP變化趨勢的空間特征.其計算公式如下：

公式中：θslope為研究區內NPP 值的趨勢線的斜率即線性傾向值；n為研究時間段內總年數，本文中n=21；i為年數變量，即i=1～n；NPPi為第i年的NPP 的平均值.隨時間i的增加θslope＞0時，NPP 處于上升趨勢；反之，隨時間i的增加θslope<0 時，NPP 值則處于下降趨勢.θslope的大小反映了NPP上升或下降的速率，也就是其趨勢線的傾斜程度.

NPP的變化程度用百分比表示，其公式為：

公式中：NPPchange為NPP 值的變化百分比；θslope由3式計算得出的NPP 斜率；NPPmean為21年的平均NPP值；n為研究時間段內總年數，文中n=21.

顯著性檢驗方式為t檢驗法，逐像元對研究區域內的植被NPP時間變化趨勢進行顯著性的檢驗，當p<0.05 時被認為是變化趨勢顯著，p<0.01 時被認為變化趨勢極顯著.結合趨勢線的斜率θslope將變化顯著程度分為極顯著增加（θslope>0；p<0.01）、顯著增加（θslope>0；0.010.05）、顯著減少（θslope<0；0.01

2 結果分析與討論

2.1 植被NPP分布特點與變化趨勢

2.1.1 分布特點 2000—2020 年均植被NPP 分布圖（圖1）可以看出，北方農牧交錯帶內年均植被NPP分布大致以115°經線為分界線，分界線以東地區植被NPP 自中部向北、向南呈逐漸增加趨勢，分界線以西地區自南向北呈逐漸減少趨勢.研究區域內年均植被NPP 為234.33 gCm-2a-1，植被NPP 總量為167.90×1012gCm-2a-1.從自然地理分區來看，東北地區年均植被NPP 為247.87 gCm-2a-1；NPP 分布四周高于中心；華北地區年均植被NPP為247.72 gCm-2a-1，華北地區東北部高于南部；西北地區NPP 最小為240.01 gCm-2a-1，西北地區的西部、南部高于北部.

圖1 2000—2020年北方農牧交錯帶年均植被NPP分布Fig.1 Annual average vegetation NPP distribution

從圖2 可以看出，研究區內草地生態系統分布最為廣泛，是研究區內主要植被生態系統；其次為耕地生態系統，主要分布在東北地區的東部、西北地區的南部和東部以及華北地區的西部區域；落葉闊葉林生態系統主要分布在華北地區的東部、西北地區的東南部.由表1 可知，常綠闊葉林年均植被NPP 為596.39 gCm-2a-1，在所有生態系統中其年均植被NPP 最大.灌木生態系統年均植被NPP 在所有生態系統中最小，NPP 為109.23 gCm-2a-1.由于常綠闊葉林、生產能力高于其他植被，因此單位面積內的植被NPP也就高于其他種類的植被.

表1 北方農牧交錯帶植被生態系統估算值及面積占比Tab.1 Ecosystem vegetation NPP and area proportion

圖2 植被覆蓋類型分布Fig.2 Distribution of vegetation cover types

草地生態系統年均植被NPP 總量最大，為105.70×1012gCm-2a-1；常綠闊葉林的年均植被NPP 總量最小，為0.02×1012gCm-2a-1.由于常綠闊葉林生態系統面積最小，占研究區域的不到0.01%，因此常綠闊葉林的年均植被NPP總量最??；而草地生態系統在研究區中分布面積最大，占研究區域總面積的69.37%，因此區域內的草地年均植被NPP總量最大.

2.1.2 變化趨勢 2000—2020 年，北方農牧交錯帶內年均植被NPP 呈現波動增長趨勢（圖3）.自2000 年193.95 gCm-2a-1增加到2020 年的275.50 gCm-2a-1，與2000 年相比增加了42.05%，平均每年增長率約為2.47%.植被NPP峰值是在2018年為284.09 gCm-2a-1，最低是在2001年為190.91 gCm-2a-1.其中在2001—2002 年、2007—2008 年植被NPP 增加幅度較大，可能是因為耕地面積的增加，使得植被NPP 在160～204、240～320 gCm-2a-1級 別的面積增加，從而導致植被NPP 的變化幅度增大.2014—2020 年植被NPP 先減小后增大，呈現出大幅度波動.在研究時間段內雖然NPP整體趨勢呈現不斷增加，但在個別年份中受到不同的干擾因素的影響，導致了NPP呈現波動的變化.從植被NPP 分級別占比可以看出，小于160 gCm-2a-1的各級別的面積整體在減少，0～80、80～160 gCm-2a-1分別減少了8.30%和24.76%.160 gCm-2a-1以上的各級別的面積占比在不斷地增加，160～240、240～320、320～400、400～480、>480 gCm-2a-1面積的占比分別增加了2.00%、13.69%、11.34%、5.50%、0.54%.低值區域的減少說明區域內的植被覆蓋面積在不斷地增加，而高值區域的增加說明了植被覆蓋質量在不斷改善.

圖3 2000—2020年北方農牧交錯帶植被NPP分級變化Fig.3 Changes in NPP classification of vegetation in the northern agricultural pastoral ecotone from 2000 to 2020

從空間變化趨勢分布格局來看（圖4），以東經115°經線為分界線將北方農牧交錯帶分為東西兩部分.在115°經線以西區域，2000—2020 年植被NPP 的變化以增加趨勢為主要特征，同時交錯帶內植被NPP 變化幅度較大的區域也分布于此.而在115°經線以東的區域，東半部分植被NPP 變化以增加為主，西半部分植被NPP 變化以無變化和減少趨勢相間分布為主要特征.從區域整體來看，NPP 增加區域的面積占總面積的86.98%，植被NPP 減少的區域占總面積的2.06%，植被NPP 穩定的區域占總面積的10.96%.

圖4 2000—2020年北方農牧交錯帶植被NPP變化趨勢分布Fig.4 Distribution of NPP changes in vegetation in the northern agricultural pastoral ecotone from 2000 to 2020

從變化的顯著性水平來看（圖5），東北地區的東北部分和西北地區的顯著性水平較高，而東北地區的西南部分和華北地區的顯著性水平較低.通過空間統計分析發現：植被NPP變化顯著性檢驗在P<0.01極顯著水平的區域占研究區域總面積的37.04%，其中極顯著減少的區域占研究區域總面積的0.28%，主要分布在大興安嶺南部和東北平原西南部自然帶內；極顯著增加的區域占研究區域總面積的36.76%，主要分布在西北地區和東北地區的北部.植被NPP 變化在0.010.05 無顯著變化的區域占研究區總面積的30.20%.說明在研究時間段內研究區內植被NPP整體向良性變化的趨勢，但在局部地區差異較為明顯.特別在東北地區的西部和環北地區的北部呈現顯著退化的趨勢.

圖5 2000—2020年北方農牧交錯帶植被NPP變化的顯著性水平Fig.5 Significance level of vegetation NPP changes in the northern agricultural pastoral ecotone from 2000 to 2020

3 結論與討論

3.1 討論

利用改進的CASA 模型估算植被NPP，在數據時間選擇上更靈活，且基于Anusplin 的氣象要素插值數據及改進后的CASA 模型模擬的NPP 在一定程度上能夠提高NPP 估算精度.特別是在干草原、灌叢草原、干荒漠類草原及荒漠草原的估算中精度較高［11］.北方農牧交錯帶處在我國半濕潤與半干旱氣候的過渡帶，帶內的植被覆蓋多以草原為主，因此在此選擇改進后的CASA模型進行NPP估算更為合適.本文利用改進的CASA模型估算出北方農牧交錯帶內多年平均植被NPP值為229.92 gCm-2a-1，內蒙古地區的多年平均植被NPP值為218.15 gCm-2a-1，滑永春等［12］、石磊等［13］、常屹冉等［14］對內蒙 古草原NPP 估算 值分別為266.94、236.2、208.7 gCm-2a-1；本文中陜北地區的多年平均植被NPP值為214.73 gCm-2a-1，倪向南等［15］對陜北風沙過渡帶NPP估算值為202.57 gCm-2a-1；朱玉果［11］等對寧夏草地NPP進行估算發現寧夏中部NPP在100～200 gCm-2a-1范圍，而本文估算寧縣NPP值為135.91 gCm-2a-1.通過與前人所做的結果對比，發現與前人所作結果雖存在一定差異，但分布特征基本一致.這可能是因為第一估算的區域范圍有一定差異；模型估算時所選擇的數據不同，另外本文中所用氣象數據插值方法與前人不同，也可能會導致一定的差別.

3.2 結論

本文基于改進的CASA 模型估算了2000—2020年北方農牧交錯帶植被NPP的時空分異特征如下：

（1）北方農牧交錯帶單位面積植被NPP為234.33 gCm-2a-1，植被NPP總量為167.90×1012gCm-2a-1.多年年均植被NPP分布大致以115°經線為分界線，分界線以東地區植被NPP自中部向北、向南呈逐漸增加趨勢，分界線以西地區自南向北呈逐漸減少趨勢.

（2）各生態系統中，常綠闊葉林生態系統年均植被NPP 最大，灌木生態系統年均植被NPP最??；常綠闊葉林生態系統年均植被NPP總量最小，草地生態系統年均植被NPP總量最大.

（3）北方農牧交錯帶植被NPP 呈波動上升趨勢，為190.91～284.09 gCm-2a-1.2000 年NPP 為193.95 gCm-2a-1，2020年NPP增加到275.50 gCm-2a-1.21年間植被NPP增加了39.64%.

（4）研究區內植被NPP 增加區域的面積占總面積的86.98%，植被NPP 減少的區域占總面積的2.06%.其中極顯著增加的區域占研究區域總面積的36.76%；顯著增加的區域占研究區總面積的27.89%.