王軼虹史學(xué)正?王美艷趙永存

（1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室（中國科學(xué)院南京土壤研究所），南京 210008）

（2 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

2001—2010年中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP的時空演變特征*

王軼虹1，2史學(xué)正1，2?王美艷1，2趙永存1，2

（1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室（中國科學(xué)院南京土壤研究所），南京 210008）

（2 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

植被凈初級生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）是地表碳循環(huán)的重要組成部分，而農(nóng)業(yè)NPP代表了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)通過光合作用可固定大氣中CO2的能力，決定了農(nóng)田土壤可獲得的有機碳含量。測算中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的NPP并分析其時空變異規(guī)律，探索其影響因子，對于了解全球碳循環(huán)，預(yù)測未來生態(tài)變化趨勢具有重要意義?；贛OD17A3數(shù)據(jù)集，利用一元線性回歸趨勢線法和相關(guān)系數(shù)法定量分析了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP的時空演變特征和氣候因子對農(nóng)田NPP的影響。結(jié)果表明，2001—2010年中國農(nóng)田NPP平均值變化范圍為C 0.21～17.24 Mg hm-2a-1，平均值為4.12 Mg hm-2a-1。從時間變化來看，NPP年際變化呈現(xiàn)先增加后下降的趨勢。從空間分布來看，表現(xiàn)為南方高，北方低，其中，甘新區(qū)、黃土高原區(qū)、東北區(qū)、內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)和黃淮海區(qū)北部NPP值較低，＜3 Mg hm-2a-1；四川盆地、山東丘陵、長江中下游濱海和沿江平原、云南、貴州、海南等地NPP值較高，＞5 Mghm-2a-1。從變化趨勢來看，黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)、黃土高原區(qū)、新疆的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)南部上升趨勢明顯，東北農(nóng)業(yè)區(qū)、四川盆地和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)下降趨勢明顯。2001—2010年，中國農(nóng)田中有22%的像元NPP平均值與降水呈顯著相關(guān)，7%的像元與氣溫呈顯著相關(guān)，反映了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)受人類活動影響較大。

農(nóng)作物；MOD17A3數(shù)據(jù)；植物凈初級生產(chǎn)力（NPP）；空間變化；氣候因子；中國

植被凈初級生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）指綠色植物在單位時間和面積上所能累積的有機干物質(zhì)的量，包括植物的枝、葉和根等生產(chǎn)量及植物枯落部分的數(shù)量［1］。NPP不僅反映了植被群落在自然環(huán)境條件下的生產(chǎn)能力，表征陸地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況，而且是調(diào)節(jié)生態(tài)過程和估算陸地碳“源/匯”的重要因子［2-3］，是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要組成部分。農(nóng)業(yè)植被凈初級生產(chǎn)力代表了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)通過光合作用可固定大氣中CO2的能力，決定了農(nóng)田土壤可獲得的有機碳含量，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)具有固碳周期短、蓄積量大的特點，是全球碳庫中最活躍的部分［4］，因此農(nóng)田碳庫的大小及其在全球碳平衡中的作用受到更多的關(guān)注［5-6］。中國國土幅員遼闊、氣候多變、地域類型復(fù)雜，農(nóng)業(yè)類型多樣，使中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)成為影響氣候變化最敏感的領(lǐng)域之一，中國農(nóng)業(yè)碳庫的大小及其變化對于國家乃至世界糧食安全和全球碳平衡均具有重要的影響［7-10］。因此研究中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP時空變化一方面有助于了解中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳“源/匯”的時空格局，另一方面對于研究中國在全球碳循環(huán)中的作用，預(yù)測未來氣候變化趨勢具有重要意義。

MOD17A3 NPP是基于MODIS/TERRA 衛(wèi)星遙感參數(shù)，通過BIOME-BGC模型計算出全球陸地植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）［11］。利用MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)研究農(nóng)田生產(chǎn)力的時空特征及影響因素已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用和驗證［12-14］。但迄今為止，利用MOD17A3 NPP分析中國范圍內(nèi)農(nóng)田生產(chǎn)力時空特征及氣候因子對農(nóng)田生產(chǎn)力影響的研究還未見報道。本文利用2001—2010年的MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS空間分析技術(shù)，研究2001—2010中國農(nóng)田生產(chǎn)力的時空分異特征，并分析了氣候因子對農(nóng)田生產(chǎn)力的影響，結(jié)果可為準確估算中國農(nóng)田碳儲量提供數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2001—2010年MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)來自美國NASA網(wǎng)站（https://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/ search.html），空間分辨率為1km×1km。利用MRT（ ModisReprojection Tool）軟件對下載的NPP數(shù)據(jù)進行投影、拼接處理，為保證與其他數(shù)據(jù)的匹配精度，所有數(shù)據(jù)均采用Albers等積圓錐投影，空間分辨率為1km。

氣象數(shù)據(jù)由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma. gov.cn/）提供，包括年平均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)。2001—2010年701個氣象站點數(shù)據(jù)在ArcMap10.2中采用普通克里格插值方法［15-16］進行插值，生成250m×250m的柵格數(shù)據(jù)，與中國國界圖疊加裁剪得到2001—2010年中國年均氣溫和年降水量分布圖。

中國2010年的土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)來自于中國科學(xué)院碳專項“生態(tài)系統(tǒng)固碳現(xiàn)狀、速率、機制和潛力”項目“陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳參量遙感監(jiān)測及估算技術(shù)研究”課題組［17］，從2010年全國土地利用圖中提取出各省級行政單位的農(nóng)田（旱地和水田）空間分布圖后，拼接為全國農(nóng)田分布圖的矢量格式，再將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為250 m×250 m的中國農(nóng)田分布圖的柵格數(shù)據(jù)。最后將其與2001—2010年MODIS17A3 NPP數(shù)據(jù)和氣象要素分布圖疊加，提取中國農(nóng)田的NPP和氣象數(shù)據(jù)。

1.2 NPP變化趨勢分析

每個像元NPP年際變化趨勢分析采用一元線性回歸趨勢線法，回歸直線的斜率采用最小二乘法求得［18-19］。

式中，n為每個像元存在有效NPP數(shù)據(jù)的年份個數(shù)，n=10；Y為每個像元的NPP數(shù)據(jù)；θslope表示趨勢線的斜率，θslope＞0說明NPP在10年間的變化趨勢是增加的，反之減少。

1.3 NPP與氣候因子相關(guān)性分析

基于每個像元的NPP與氣候因子的相關(guān)系數(shù)計算公式［20］

式中，變量i為年序號，n=10或n取值為10，Yij為第i年第j個像元的NPP數(shù)據(jù)，Cij為第i年第j個像元的氣象因子數(shù)據(jù)，RYCj為第j個像元NPP與氣候因子的相關(guān)系數(shù)。

采用的分析軟件有Excel 2007和SPSS13.0，圖件用Origin 8.0 和ArcMap 10.2完成。

2 結(jié)果與討論

2.1 中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP時間變化特征

通過對中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的年均NPP值統(tǒng)計結(jié)果表明，2001—2010年中國農(nóng)田NPP變化范圍為C 3.74～4.35 Mg hm-2a-1，平均值為4.12 Mg hm-2a-1，最大值出現(xiàn)在2004年，達到4.35 Mg hm-2a-1，最小值出現(xiàn)在2001年，為3.74 Mg hm-2a-1。從時間分布來看，2001—2010年，NPP年均值的變化可分為兩個階段，2001—2004年呈增加趨勢，2005—2010年呈下降趨勢。國家尺度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平可能與氣候變化因素有關(guān)。2001—2010年全國平均氣溫和降水量呈先減小后增加的變化趨勢，尤其是2004年以后，氣溫上升趨勢明顯；日照時數(shù)下降趨勢明顯，全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的整體變化與氣候變化有關(guān)。

近年來，許多研究者利用遙感驅(qū)動的光能利用率模型或者生態(tài)機理模型模擬了中國農(nóng)作物的NPP（表1）。從NPP平均值來看，不同類型模型之間研究結(jié)果差異較大，即使是同類模型之間研究結(jié)果亦相差較大。利用光能利用率模型得到農(nóng)作物NPP的變化范圍為C 3.62～8.91Mg hm-2a-1，平均值為4.07 Mg hm-2a-1，最大值為最小值的2.5倍，平均值與本研究結(jié)果接近。利用生態(tài)過程機理模型得到農(nóng)作物NPP的變化范圍為C 3.42～7.521 Mg hm-2a-1，平均值為5.95 Mg hm-2a-1，最大值為最小值的2倍，平均值較本研究結(jié)果高出44%。不同模型模擬結(jié)果的差異，可能與不同模型之間數(shù)據(jù)源、使用參數(shù)等有關(guān)［21-22］。本研究結(jié)果低于多數(shù)生態(tài)過程機理模型模擬結(jié)果，可能與MODIS 17A3在計算過程中使用的葉面積指數(shù)（LAI）有關(guān)，有研究表明，葉面積指數(shù)很容易在MODIS 17中被低估［8-23］。還有學(xué)者用其他研究方法研究了中國農(nóng)作物的NPP值，本研究結(jié)果與高艷妮等［24］采用整

合分析（Meta-analysis）得到的結(jié)果亦較相近。

表1 不同研究者估算農(nóng)作物NPP結(jié)果Table 1 Estimation of farmland NPP relative to scholar

2.2 中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP的空間分布特征

2001—2010年中國農(nóng)田每個像元的NPP變化范圍為0.21～17.24 Mg hm-2a-1，且農(nóng)作物NPP的分布呈現(xiàn)明顯的空間分異特征（圖1）。整體來看，北方地區(qū)農(nóng)田NPP較低，NPP值一般小于4 Mg hm-2a-1；南方地區(qū)相對較高，NPP值一般大于5 Mg hm-2a-1。經(jīng)統(tǒng)計，全國范圍內(nèi)有30%的像元農(nóng)作物NPP值＜3 Mg hm-2a-1，主要分布在甘新區(qū)、黃土高原區(qū)、東北區(qū)、內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)和黃淮海區(qū)北部，其中，最小值出現(xiàn)在內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)（0.21 Mg hm-2a-1）。有28%的像元農(nóng)作物NPP值＞5 Mg hm-2a-1，主要分布在四川盆地、山東丘陵、長江中下游濱海平原、云南、貴州、海南等地，其中，最大值出現(xiàn)在西南區(qū)（17.24 Mg hm-2a-1）。全國范圍內(nèi)有84%的像元農(nóng)作物NPP值變化范圍為1.50～6.00 Mg hm-2a-1。

閆慧敏等［37］應(yīng)用基于NOAA/AVHRR衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的GLO-PEM模型，研究了1981—2000年中國農(nóng)田生產(chǎn)力變化的空間格局。王彧等［38］采用Crop-C模型估算了中國1980—2000農(nóng)業(yè)植被凈初級生產(chǎn)力。與以往研究結(jié)果相比，本研究基于BIOME-BGC模型得到的中國農(nóng)田NPP空間分布格局整體結(jié)果一致，均表現(xiàn)為西北低，東南高的分布特征，但局部存在差異。與閆慧敏等的研究結(jié)果相比，本研究獲得的四川盆地NPP值較高（5.0～6.0 Mg hm-2a-1）；東北地區(qū)NPP值較低（1.5～3.0 Mg hm-2a-1C）。與王彧等的研究結(jié)果相比，本研究獲得的四川盆地NPP值較高（5.0～6.0 Mg hm-2a-1C），黃淮海地區(qū)NPP值較低（3.0～5.0 Mg hm-2a-1）。幾種研究結(jié)果的差異，一方面可能是由不同模型之間模擬結(jié)果的差異引起的［21-22］，另一方面可能是由不同年代的數(shù)據(jù)導(dǎo)致的，本研究時段為2001—2010年，而閆慧敏等和王彧等研究時段為1981—2000和1980—2000年，具體差異需進一步探索。

圖1 2001—2010年中國農(nóng)田NPP年均值空間分布Fig. 1 Spatial distribution of the annual mean farmland NPP in China during the years from 2001 to 2010 based on MOD17A3

對中國2001—2010年年均NPP值逐象元進行變化趨勢分析（圖4）。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，55%的像元NPP呈增加趨勢，67%的像元NPP年際變化范圍為-0.05～0.05Mg hm-2a-1。黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)、黃土高原區(qū)、新疆的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)南部上升趨勢明顯，東北農(nóng)業(yè)區(qū)、四川盆地和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)下降趨勢明顯。黃土高原區(qū)和新疆綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)自然條件惡劣、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，隨著經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件不斷改善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力逐漸提高。東北農(nóng)業(yè)區(qū)作為重要的糧食基地，糧食產(chǎn)量一直很高，但是在黑土區(qū)土壤資源的利用過程中，存在著黑土肥力退化、水土流失、土壤鹽漬化、旱澇災(zāi)害、土壤沙化、土壤酸化等一系列影響黑土區(qū)土壤質(zhì)量、土地生產(chǎn)力發(fā)揮和黑土資源持續(xù)利用等方面的問題，對東北糧食安全生產(chǎn)構(gòu)成威脅［39］。黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)因自然條件優(yōu)越，農(nóng)耕歷史悠久，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力一直很高。四川盆地以坡耕地為主，歐勝［40］研究表明90%以上川中丘陵區(qū)坡耕地出現(xiàn)不同程度的土壤侵蝕，四川盆地生產(chǎn)力下降可能與該區(qū)水土流失有關(guān)。長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速，區(qū)內(nèi)土地利用變化劇烈，大量耕地被工業(yè)和商業(yè)用地占用，韓宗祎［41］、趙其國等［42］研究表明2002—2010年間長江中下游地區(qū)農(nóng)田面積減少了5737 km2，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力受到影響。

圖2 2001—2010年中國農(nóng)田NPP年均值年際變化趨勢Fig. 2 Spatial variation of the annual mean farmland NPP in China during the years from 2001 to 2010

進一步通過對比圖1和圖2，發(fā)現(xiàn)2001—2010年農(nóng)田NPP值的空間分布和變化趨勢有差異，黃土高原農(nóng)業(yè)區(qū)和新疆的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)田NPP年均值較低的地區(qū)，NPP增加趨勢明顯；四川盆地和長江中下游的中南部農(nóng)田NPP年均值較高的地區(qū)，NPP呈現(xiàn)減少趨勢；東北區(qū)農(nóng)田NPP值較低，且表現(xiàn)為明顯的下降趨勢；黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)中南部NPP值較高，NPP增加趨勢亦明顯。農(nóng)田NPP的變化趨勢能夠反映輸入到農(nóng)田中有機物質(zhì)的變化情況。黃耀和孫文娟［43］研究結(jié)果表明從1993—2006年，近20年來中國華東和華北地區(qū)農(nóng)田土壤SOC含量增加明顯，西北灌區(qū)農(nóng)田土壤SOC含量表現(xiàn)為總體上升趨勢，東北地區(qū)呈下降趨勢，這與本研究中農(nóng)田年均NPP變化趨勢相一致。農(nóng)田土壤中SOC的主要來源之一是農(nóng)作物輸入到土壤中的有機質(zhì)，1993—2006年，中國農(nóng)田土壤SOC含量的變化可能與輸入到農(nóng)田有機質(zhì)量的變化有關(guān)。

2.3 氣候因子對農(nóng)田NPP的影響

農(nóng)田生產(chǎn)力的時空變化特征是受各種自然因素（太陽輻射、氣溫、降水、地形以及土壤類型）和各種人為因素（耕作制度、種植結(jié)構(gòu)、施肥特征）以及作物自身特征等共同影響的結(jié)果。Nemani等［44］認為我國長江以南地區(qū)由于年降水量大，農(nóng)田NPP主要受制于太陽輻射，長江以北以及西北地區(qū)，農(nóng)田NPP主要受制于水分條件。為了說明氣候因子對我國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的影響，通過最小二乘法逐像元計算農(nóng)田2001—2010年NPP均值與10年降水量均值的線性相關(guān)性，生成相關(guān)系數(shù)空間分布圖（圖3）。結(jié)果表明，有78%的農(nóng)田NPP值與10年降水量均值呈現(xiàn)不顯著相關(guān)關(guān)系，其中60%的呈現(xiàn)不顯著正相關(guān)關(guān)系。有20%的農(nóng)田NPP值與10年降水量均值呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，其中只有7%的像元呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)關(guān)系。與降水有顯著正相關(guān)關(guān)系的區(qū)域主要分布在東北的松嫩平原、甘新農(nóng)業(yè)區(qū)和內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)、黃淮海區(qū)。通過相同方法逐像元計算農(nóng)田2001—2010年NPP均值與10年氣溫均值線性相關(guān)系數(shù)（圖4）。統(tǒng)計表明，有93%像元的農(nóng)田NPP值與10年氣溫均值呈現(xiàn)不顯著相關(guān)關(guān)系，其中50%的像元呈現(xiàn)不顯著正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)田NPP值與氣溫呈不顯著負相關(guān)的區(qū)域主要分布在東北農(nóng)業(yè)區(qū)。東北農(nóng)業(yè)區(qū)處于溫帶濕潤、半濕潤季風氣候區(qū)，除遼南外，均是一年一熟，生長季平均溫度滿足了作物生長階段的溫度要求，但在成熟期，其溫度超過了其生長的最適宜溫度，生長季平均降水沒有超過最適宜濕度，因此生長季平均NPP與降水呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，與溫度呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系［14，45-46］。內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)大部分處于半干旱地帶，缺少灌溉水源。黃淮海區(qū)以旱地為主，常發(fā)生春旱；甘新區(qū)光能資源豐富，晴天多，輻射強，熱量條件好，晝夜溫差大，有利于物質(zhì)積累，由于年降水量較小，限制了農(nóng)業(yè)發(fā)展，農(nóng)田主要分布在有冰雪融水補給的山麓地帶，因此在這些地區(qū)NPP值與降水量有顯著正相關(guān)關(guān)系。

圖3 2001—2010年中國農(nóng)田NPP平均值與降水相關(guān)系數(shù)分布Fig. 3 Correlation relationship between average farmland NPP and precipitation in China during the years from 2001 to 2010

圖4 2001—2010年中國農(nóng)田NPP平均值與氣溫相關(guān)系數(shù)分布Fig. 4 Correlation relationship between average farmland NPP and temperature in China during the years from 2001 to 2010

中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP值與氣溫降水雖然有一定的相關(guān)關(guān)系，但是大部分區(qū)域不顯著，反映了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)受人類活動的影響較大，與森林和草地生態(tài)系統(tǒng)相比，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)受耕作方式、種植制度和管理方式（如農(nóng)藥化肥的使用）的影響更大，這降低了氣候環(huán)境因子對農(nóng)田生物量的影響程度，所以大部分區(qū)域未表現(xiàn)出顯著相關(guān)關(guān)系。

3 結(jié) 論

2001—2010年中國農(nóng)田NPP平均值為4.12 Mg hm-2a-1。NPP年際變化呈現(xiàn)先增加后減小的的變化趨勢。農(nóng)田NPP的時空分布呈現(xiàn)南高北低的特征。甘新區(qū)、黃土高原區(qū)、東北區(qū)、內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)和黃淮海區(qū)的北部NPP值較低，四川盆地、山東丘陵、長江中下游濱海和沿江平原、云南、貴州、海南等地NPP值較高。2001—2010年，黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)、黃土高原區(qū)、新疆的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)南部上升趨勢明顯，東北農(nóng)業(yè)區(qū)、四川盆地和長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)下降趨勢明顯。全國范圍內(nèi)有22%的像元農(nóng)田NPP平均值與降水有顯著相關(guān)關(guān)系，主要分布在東北的松嫩平原、甘新農(nóng)業(yè)區(qū)和內(nèi)蒙古及長城沿線區(qū)、黃淮海區(qū)；有7%的像元與氣溫有顯著相關(guān)關(guān)系，說明農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)受氣候影響較小，受人類活動的影響較大，在今后對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的影響因素研究中應(yīng)加強人為因素的量化。

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Spatio-temporal Variation of NPP in Cropland Ecosystem of China during the Years From 2001 to 2010

WANG Yihong1，2SHI Xuezheng1，2?WANG Meiyan1，2ZHAO Yongcun1，2
（1 State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture，Institute of Soil Science，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，China）
（2 University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China）

【Objective】Net primary productivity（NPP）of vegetation is an important part of the land surface carbon cycle and is closely related to the processes of carbon recycling and global climate change. NPP of agricultural vegetation represents capacity of the agroecosystem fixing CO2from the atmosphere via photosynthesis，and determines how much organic carbon the agricultural soil can sequestrate. Agricultural soil is a huge carbon（C）pool. An accurate estimation of how much carbon can be turned into organic matter may help better understand the mechanism of carbon recycling in farmland soil，predict which way carbon tends to go in recycling and manage carbon recycling in farmland soil. China is a country vast in territory，changeable in climate，complex in type of regions，and diverse in agricultural pattern，making the farmland ecosystems，one of the sectors the most sensitive to global climate change. Size and variation of the agricultural carbon pool is very important to both the world’s food safety and global carbon balance. It is，therefore，of important significance to understanding of the role of China in global carbon recycling and prediction of future trend of the global climate change，to accurately estimate NPP of the farmland ecosystem of China，analyze its spatio-temporal variation rules and explore for its affecting factors【Method】In this study，based on the annual net primary productivity（NPP）data cited from the MOD17A3 dataset，characteristics of the spatial-temporal variation of NPP of the farmland in China and impacts of climatic factors on farmland NPP were analyzed quantitatively with the single factor linear regression trendline method and correlation coefficient method. 【Result】Results show that during the years from 2001 to 2010，the annual NPPs averaged to be C 4.12Mg hm-2a-1，ranging from 0.21 to 17.24 Mg hm-2a-1.Within this period of time，annual NPP rose first and then declined，and within the territory of China，the Gansu-Xinjiang Region，the Loess Plateau Region，Northeast China，Inner Mongolia，areas alongside the Great Wall and northern part of the Huang-Huai-Hai Region were quite low in NPP，and even lower than 3 Mg hm-2a-1，whereas the Sichuan Basin，Shandong Hilly Region，the coastal areas of East China and areas alongside the Middle-Lower Reaches of the Yangtze River，Yunnan，Guizhou and Hainan were quite high，and even going beyond 5 Mg hm-2a-1. In about 55% of the pixels NPP displayed a rising trend，especially in the pixels representing the Huang-Huai-Hai Agricultural Region，the Loess Plateau Region，oasis agricultural areas in Xinjiang，and the south part of the agricultural region of the Middle-Lower Reaches of the Yangtze River. But NPP in Northeast China agricultural zones，Sichuan Basin and most part of the agricultural region of the Middle-Lower Reaches of the Yangtze River displayed reversely. In order to assess the impact of climate factors on crop NPP in China，we analyzed relationships between average NPP and mean temperature and precipitation during the years of 2001—2010. It was found that average NPP was significantly related to precipitation in about 22% of the pixels of the farmland of China，and with temperature in about 7% of the pixels，which indicates that the agroecosystem of China is greatly affected by human activities such as tillage and farmingpattern，cropping system and field management.【Conclusion】 Farmland NPP of China varied sharply in space. It was relatively low in the north and quite high in the south，but displayed a rising trend in most parts of the country. However，its spatial distribution did not tally with its variation trend. In areas that used to be low in NPP，a rising trend was observed with NPP，and vice versa. The agroecosystem of China was less affected by climatic factors than by human activities. It is，therefore，advisable to pay more attention to quantification of the factors of human activities in future studies on influential factors of the agroecosystem.

Crop；MOD17A3；Net Primary Productivity（NPP）；Spatial variability；Climate；China

S181

A

10.11766/trxb201604220153

（責任編輯：檀滿枝）

* 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（XDA05050509）和國家自然科學(xué)基金項目（41401240）資助 Supported by the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences（No. XDA05050509）and the National Natural Science Foundation of China（No. 41401240）

? 通訊作者 Corresponding author，E-mail：xzshi@issas.ac.cn

王軼虹（1984—），女，河北高邑人，博士研究生，主要從事農(nóng)田土壤碳循環(huán)研究。E-mail：yhwang@issas. ac.cn

2016-04-22；

2016-12-23； 優(yōu)先數(shù)字出版日期（www.cnki.net）：2016-12-29