李登科，王釗

陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心，陜西 西安 710014

植被凈初級生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）是指植物群落在自然條件下，通過光合作用在單位面積、單位時間內(nèi)所積累的有機干物質(zhì)的數(shù)量，是光合作用所產(chǎn)生的有機質(zhì)總量減去呼吸消耗后剩余的部分（Lieth et al.，1975）。作為陸地生態(tài)過程的關(guān)鍵參數(shù)，NPP不僅反映了植被在自然條件下的生產(chǎn)能力，用以估算地球支持能力和評價陸地生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，而且是全球碳循環(huán)的重要組成部分和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在全球碳平衡中扮演重要角色（Ruimy et al.，1994；Piao et al.，2003）。

目前，區(qū)域和全球尺度陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程模擬和碳收支評估的研究方法主要是模型模擬（何勇等，2007；Yuan et al.，2014）。以美國為主的眾多氣候、生態(tài)和遙感實驗室開發(fā)了大量的陸面過程模式（BATS、LSM、CLM、SSiB、BEST、CAPS、ISBA、BASE、CLASS等）、生態(tài)模式（TEM、DOLY、CENTURY、BIOME-BGC、BEPS、DNDC等）和遙感光合效率模式（CASA、GLOPEM等）來模擬全球、區(qū)域和景觀尺度上的碳通量和碳儲量（高志強等，2008）。

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，從多時相、多波段、長時間序列的遙感信息中可以提取地表覆蓋狀況、植被吸收的光合有效輻射等植被參數(shù)和環(huán)境變量，為遙感反演陸地植被 NPP的分布及其變化提供了強有力的手段。近年來，國內(nèi)很多學(xué)者基于遙感數(shù)據(jù)的生態(tài)模型和光合效率模型對中國陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP進行了模擬。一些學(xué)者對特定年份中國陸地植被NPP進行了模擬計算（Chen et al.，2001；朱文泉等，2007；陳斌等，2007）；多數(shù)學(xué)者的研究時段在 1981—2000年之間，不同模型和資料計算得到的中國陸地植被 NPP差異較大，總量在1.5～4.35 Pg·a-1之間，比較一致的結(jié)論是中國陸地植被NPP在波動中呈現(xiàn)較為緩慢的增加趨勢（樸世龍等，2001；Cao et al.，2003；陶波等，2003；朱文泉等，2007；侯英雨等，2007；陳福軍等，2011）。然而，目前對2000年以后中國陸地植被NPP的研究鮮見報道。

GLO-PEM（1981—2000 年）和 MOD17A3（2000—2015年）全球陸地植被NPP數(shù)據(jù)集已在全球不同區(qū)域植被生長狀況、生物量的估算、環(huán)境監(jiān)測和全球變化等研究中得到驗證和廣泛應(yīng)用（Field et al.，1998；Turner et al.，2006；衛(wèi)亞星等，2010）。王磊等（2009）利用GLO-PEM NPP分析1981—2000年中國陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP時空變化特征。已有學(xué)者利用MOD17A3數(shù)據(jù)對中國區(qū)域植被NPP開展了一定研究并取得了較好的結(jié)果（國志興等，2008；王琳等，2010；李登科等，2011；王新闖等，2013；謝寶妮等，2014；王強等，2017），但這些研究局限于中國某一較小范圍內(nèi)，使用的 MOD17A3是2010年以前較低版本的數(shù)據(jù)。

本文利用美國國家航空航天局（NASA）2016年發(fā)布的EOS/MODIS（對地觀測系統(tǒng)/中分辨率成像光譜儀）遙感數(shù)據(jù)（MOD17A3），對2000—2015年中國陸地植被 NPP的時空變化特征進行定量分析，研究成果對于中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力評估、提高生物固碳能力、生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境建設(shè)等工作具有參考價值。

1　資料和方法

1.1　資料來源

本文所用的 NPP數(shù)據(jù)為來自美國 NTSG（Numerical Terradynamic Simulation Group）的2000—2015年的MOD17A3全球NPP數(shù)據(jù)（下載網(wǎng)址http://www.ntsg.umt.edu/），空間分辨率為30弧秒（0.0083°），數(shù)據(jù)格式為 GeoTIFF，投影格式為WGS84等經(jīng)緯度投影，比例系數(shù)為0.1（Zhao et al，2005；郭曉寅等，2006）。該數(shù)據(jù)利用參考BIOME-BGC模型與光能利用率模型建立的NPP估算模型模擬得到陸地生態(tài)系統(tǒng)年NPP，已在全球和區(qū)域NPP與碳循環(huán)研究中得到廣泛應(yīng)用。

地表覆蓋數(shù)據(jù)來自NASA MODIS網(wǎng)站（下載網(wǎng)址 https://modis.gsfc.nasa.gov/）2013年地表覆蓋類型數(shù)據(jù)MCD12Q1，空間分辨率為500 m，原始數(shù)據(jù)格式為HDF，基于MRT軟件對原始數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換、投影處理，經(jīng)重采樣后與MOD17A3投影和分辨率保持一致。本文選擇通用于分析地表覆蓋類型的 IGBP（International Geosphere-Biosphere Program）分類方案數(shù)據(jù)，該分類法將土地類型劃分為17類，包括11類自然植被類型、3類土地利用和土地鑲嵌、3類無植生土地類型。本文將17種地類進行適當(dāng)合并，即將常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、混交林、稠密灌叢、稀疏灌叢合并為森林植被，將熱帶稀樹草原、草地合并為草地植被，研究的植被類型簡化為森林、草地和農(nóng)田植被3類。

中國政區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)采用國家基礎(chǔ)地理信息中心1∶400萬中國基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)。

1.2　研究方法

本文采用 ERDAS IMAGINE遙感圖像處理系統(tǒng)空間建模方法進行數(shù)據(jù)處理，在 ArcGIS地理信息系統(tǒng)支持下進行圖像制作。

利用線性傾向估計進行NPP時間趨勢分析，采用相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計檢驗方法進行顯著性變化趨勢檢驗。隨時間變化，NPP常表現(xiàn)為序列整體的上升或下降趨勢、空間分布格局變化以及在某時刻出現(xiàn)的轉(zhuǎn)折或突變。這些變量可以看作是時間的一元線性回歸，線性傾向值采用最小二乘法估計：

式中，B為線性傾向值；t為年份，n=16。當(dāng)B＞0時，隨時間t的增加，NPP呈上升趨勢；當(dāng)B＜0時，隨時間t的增加，NPP呈下降趨勢。B值大小反映了NPP上升或下降的速率，即表示上升或下降的速度。如果回歸方程的相關(guān)系數(shù)通過置信度為0.05、0.01的顯著性水平（P＜0.05、P＜0.01），則NPP減小或增加趨勢分別達到顯著和極顯著水平。

式中，PNPP為NPP變化百分率；A為16年的平均NPP。

2　結(jié)果與分析

2.1　中國植被NPP年際變化

圖1　2000—2015年中國陸地植被NPP變化曲線Fig. 1　Changes of vegetation NPP in China in 2000—2015

2000—2015年全國陸地植被NPP在總體上呈波動增加趨勢（圖 1）。16年來全國陸地植被平均NPP 為 273.5 g·m-2·a-1；最小值為 249.8 g·m-2·a-1，出現(xiàn)在 2000 年；最大值為 291.8 g·m-2·a-1，出現(xiàn)在 2013年。變化速率為 1.415 g·m-2·a-1，變化百分率為 8.8%（表1）。全國植被NPP線性增長趨勢達到顯著水平（P＜0.05）。中國陸地植被NPP年總量在2.406～2.811 Pg·a-1之間波動，平均值為 2.635 Pg·a-1。

表1　2000—2015年各?。ㄊ?、自治區(qū)）植被NPP線性回歸特征值Table 1　Linear regression parameters of NPP in provinces in 2000—2015

2.2　中國平均植被NPP空間分布

2000—2015年，中國平均植被NPP分布呈現(xiàn)西北低東南高、北方低南方高的基本格局（圖2），其主要原因是中國西北地區(qū)植被覆蓋稀少，氣候干旱，而東部地區(qū)氣候濕潤，水熱條件好，能更好地滿足植物的生長。從圖2可以看出，西部荒漠地區(qū)，幾乎無植被覆蓋，植被NPP為0 g·m-2·a-1，這一區(qū)域包括新疆大部、青海西部、內(nèi)蒙古西部、甘肅西部地區(qū)；植被 NPP＜100 g·m-2·a-1的區(qū)域主要分布在青藏高原，包括西藏和青海大部地區(qū)，新疆西部地區(qū)植被 NPP 也小于 100 g·m-2·a-1；植被 NPP 為100～300 g·m-2·a-1的區(qū)域主要分布在內(nèi)蒙古東部、黑龍江西部、吉林西部、河北北部、北京、天津、山西大部、陜西北部、寧夏、甘肅中部、青海東部、西藏東南部和云南西部地區(qū)；植被NPP為大于500 g·m-2·a-1的區(qū)域主要分布在江蘇東部、四川大部、重慶、浙江、云南、貴州、湖南、廣西、江西、廣東、福建、海南和臺灣等地區(qū)。

圖2　2000—2015年中國平均植被NPP分布圖Fig. 2　Average of vegetation NPP in China in 2000—2015

從不同水平的植被NPP所占比例（表2）來看，全國低水平植被 NPP（0～300 g·m-2·a-1）所占比例較高，占全國陸地面積的61.0%，中等水平植被NPP（300～600 g·m-2·a-1）所占比例為 26.4%，高水平植被 NPP（＞600 g·m-2·a-1）所占比例較低，為 12.6%。不同植被類型，各等級植被NPP構(gòu)成差異較大。低水平NPP所占的比例以草地最高（80.8%），其次為森林（55.2%），農(nóng)田最低（28.1%）；中等水平NPP所占的比例以農(nóng)田最高（62.9%），其次為森林（19.4%），草地最低（12.2%）；高水平NPP所占的比例以森林最高（25.5%），其次為農(nóng)田（9.0%），草地最低（7.0%）。

表2　中國平均植被NPP比例構(gòu)成Table 2　Proportion of average NPP in China

全國森林、草原、農(nóng)田植被平均植被NPP分別為 575.5、204.2 和 388.40 g·m-2·a-1，變化速率分別為 1.9981、1.3553 和 2.5299 g·m-2·a-1，變化百分率分別為5.6%、10.6%和10.4%（表3）。草地、農(nóng)田植被NPP線性增長趨勢分別達到極顯著（P＜0.01）和顯著水平（P＜0.05）。

表3　2000—2015年各植被類型NPP線性回歸特征值Table 3　Linear regression parameters of NPP of vegetation types in 2000—2015

分省統(tǒng)計結(jié)果顯示，平均植被 NPP以云南最高，為 882.6 g·m-2·a-1；新疆最低，為 43.3 g·m-2·a-1（表1，圖3）。最高值是最低值的20倍。

2.3　中國植被NPP變化趨勢空間分布

從空間分布規(guī)律來看，2000—2015年間，中國大部分地區(qū)年NPP變化趨勢不明顯，顯著和極顯著增加的區(qū)域主要分布在內(nèi)蒙古東北部、黑龍江西部和東部、吉林西部、遼寧大部、山西西部、陜西大部、寧夏大部、甘肅東南部、青海東部、四川西部、西藏東南部、云南西部、山東局部、安徽局部、江蘇局部；顯著和極顯著降低的區(qū)域較少，主要分布在新疆局部，云南、廣西、湖南三省交界處，長江三角洲和城市周邊地區(qū)（圖4）。

統(tǒng)計分析不同地類NPP變化趨勢（表4）可知，2000—2015年間，中國僅1.7%的陸地區(qū)域植被NPP呈顯著減少趨勢，其中極顯著減少區(qū)域占 0.7%；79.9%的陸地區(qū)域植被NPP變化趨勢不明顯；18.4%的陸地區(qū)域植被NPP呈顯著增加趨勢，其中極顯著增加的區(qū)域占9.5%。就森林而言，全國13.4%的森林NPP呈顯著增加趨勢，84.0%的森林NPP變化趨勢不明顯，僅2.6%的森林具有顯著降低趨勢。就草地而言，全國25.6%的草地NPP呈顯著增加趨勢，72.9%的草地NPP變化趨勢不明顯，僅1.5%的草地具有顯著降低趨勢。就農(nóng)田而言，全國30.6%的農(nóng)田NPP呈顯著增加趨勢，66.6%的森林NPP變化趨勢不明顯，僅2.8%的森林具有顯著降低趨勢。

表4　中國植被NPP變化趨勢比例構(gòu)成Table 4　Proportion of NPP change trends in China

NPP線性增長趨勢達到極顯著檢驗水平（P＜0.01）的?。ㄗ灾螀^(qū)）有寧夏、陜西、甘肅和西藏，達到顯著檢驗水平（P＜0.05）的有內(nèi)蒙、遼寧和山東；NPP線性降低趨勢達到顯著檢驗水平（P＜0.01）的僅有上海市（表1）。

圖3　2000—2015年各省（市、自治區(qū)）平均植被NPPFig. 3　Average of vegetation NPP in provinces in 2000—2015

圖4　中國陸地植被年NPP變化趨勢空間分布圖Fig. 4　Change trends of vegetation NPP in China in 2000—2015

圖5　中國陸地植被年NPP變化速率空間分布圖Fig. 5　Change rate of vegetation NPP in China in 2000—2015

2.4　中國植被NPP變化速率的空間分布特征

圖 5所示為中國 2000—2015年間陸地植被NPP年際變化速率的空間分布圖。從圖5可以看出，NPP增加區(qū)域主要分布在東北地區(qū)和西北地區(qū)東部，降低區(qū)域主要分布在長江以南地區(qū)，變化不明顯（增加或下降速率在 2 g·m-2·a-1以內(nèi)）的區(qū)域主要分布在西部的荒漠及荒漠草原區(qū)。內(nèi)蒙古東北部、黑龍江大部、吉林大部、遼寧大部、山西西部、陜西大部、寧夏南部、甘肅東南部、四川西部、云南西部、西藏東南部、山東半島、江蘇北部、安徽北部等地近16年來植被NPP增加速率較快，平均每年增加 4～12 g·m-2·a-1。四川盆地、云南中東部、貴州大部、廣西北部、湖南南部、廣東北部、江西中南部、福建西部、長江三角洲等地植被NPP平均每年下降 2～6 g·m-2·a-1，部分地區(qū) NPP 降低速率達到 6～10 g·m-2·a-1。

2000—2015年間，中國大部分區(qū)域（約陸地總面積的59.1%）植被NPP增減速率在2 g·m-2·a-1以內(nèi)，變化趨勢不明顯；占陸地面積33.4%的區(qū)域植被NPP增加速率在2 g·m-2·a-1以上，其中18.3%的區(qū)域植被NPP增加速率在4 g·m-2·a-1以上；全國僅7.4%的區(qū)域植被NPP下降速率超過2 g·m-2·a-1。就不同植被類型而言，森林植被NPP增加趨勢較為明顯，48.9%的森林植被 NPP增加速率在 2 g·m-2·a-1以上，其中32.9%的區(qū)域森林植被NPP增長速率在4 g·m-2·a-1以上；31.7%的森林植被NPP平均增減速率在 2 g·m-2·a-1以內(nèi)；19.3%的森林植被 NPP下降速率大于 2 g·m-2·a-1。31.3%的草地植被NPP增加速率在2 g·m-2·a-1以上，其中13.5%的區(qū)域草地植被 NPP增長速率在 4 g·m-2·a-1以上；64.0%的草地植被NPP平均增減速率在2 g·m-2·a-1以內(nèi)；4.8%的草地植被 NPP下降速率大于 2 g·m-2·a-1。60.0%的農(nóng)田植被 NPP 增加速率在 2 g·m-2·a-1以上，其中32.9%的區(qū)域農(nóng)田植被NPP增長速率在4 g·m-2·a-1以上；32.0%的農(nóng)田植被NPP平均增減速率在2 g·m-2·a-1以內(nèi)；8.0%的農(nóng)田植被NPP 下降速率大于 2 g·m-2·a-1（表 5）。

表5　中國植被NPP變化速率比例構(gòu)成Table 5　Proportion of NPP change rate in China

全國有25個省（市、自治區(qū)）植被NPP變化速率為正，即植被NPP的年際變化呈增加趨勢；有7個?。ㄊ?、自治區(qū)）植被NPP變化速率為負(fù)，即植被NPP的年際變化呈降低趨勢。變化速率最高的是陜西，為 5.060 g·m-2·a-1；上海最低，為-2.097 g·m-2·a-1（表 1，圖 6）。

2.5　中國植被NPP年變化百分率的空間分布

圖6　2000—2015年各?。ㄊ?、自治區(qū)）植被NPP變化速率Fig. 6　Change rates of vegetation NPP in provinces in 2000—2015

圖7所示為中國2000—2015陸地植被年NPP變化百分率的空間分布圖。從圖7可以看出，中國大部地區(qū)陸地植被NPP的增長率在5%以上，占陸地總面積48.1%，其中變化率在10%以上的面積占38.8%，主要分布黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古東北部、山西、陜西、寧夏、甘肅中東部、青海中部、西藏東部、四川西部、山東大部和安徽大部；變化不大（變化率在-5%～5%之間）的區(qū)域占41.0%，主要分布在新疆大部、內(nèi)蒙古西部、青海西部、四川中東部等區(qū)域。陸地植被NPP降低率在5%以上的面積占10.8%，主要分布在新疆、西藏、內(nèi)蒙古、貴州、廣西、湖南、廣東、江西、福建、長江三角洲、山西、河南的局部地區(qū)。

圖7　中國陸地植被年NPP變化百分率空間分布圖Fig. 7　Change percentage of vegetation NPP in China in 2000—2015

就不同植被類型而言，51.9%的森林植被 NPP增長率在5%以上，其中39.0%的區(qū)域森林植被NPP增長率在10%以上，19.9%的森林植被NPP平均增減速率在5%以內(nèi)，19.9%的森林植被NPP下降率大于5%。62.6%的草地植被NPP增長率在5%以上，其中52.1%的區(qū)域草地植被NPP增長速率在10%以上，25.5%的草地植被 NPP平均增減速率在 5%以內(nèi)，11.9%的草地植被NPP下降率大于5%。68.2%的農(nóng)田植被NPP增長率在5%以上，其中54.7%的區(qū)域農(nóng)田植被NPP增長率在10%以上，21.5%的農(nóng)田植被 NPP平均增減率在5%以內(nèi)，10.3%的農(nóng)田植被NPP下降率大于5%（表6）。

植被NPP變化百分率各區(qū)間?。ㄊ?、自治區(qū)）個數(shù)分別為，大于30%有1個，10%～20%有9個，0%～10%有10個，0%～-10%有6個，小于-10%有1個。全國植被 NPP變化百分率最高的是寧夏，為33.3%；上海最低，為-10.5%（表1，圖8）。

表6　中國植被NPP變化百分率比例構(gòu)成Table 6　Proportion of NPP change percentage in China

3　討論

本文利用2000—2015年MOD17A3數(shù)據(jù)集的年 NPP數(shù)據(jù)計算中國陸地植被 NPP年總量在2.406～2.811 Pg·a-1之間波動，平均值為 2.635 Pg·a-1，處于中國陸地植被 NPP總量（已有研究結(jié)果1.5～4.35 Pg·a-1）范圍內(nèi)，平均值兩者相當(dāng)。2000—2015年中國陸地植被NPP延續(xù)了1981—2000年基本走勢，即在波動中呈現(xiàn)緩慢的增加趨勢（樸世龍等，2001；Cao et al.，2003；陶波等，2003；侯英雨等，2007；朱文泉等，2007；陳福軍等，2011）。

本研究表明，2000—2015年中國大部地區(qū)（占79.9%）年 NPP變化趨勢不明顯，18.4%的陸地區(qū)域植被NPP呈顯著增加趨勢，僅1.7%的陸地區(qū)域植被NPP呈顯著減少趨勢。這與侯英雨等（2008）的研究結(jié)論“1982—2000年我國47%的陸地區(qū)域植被NPP顯著增加”差異較大，說明進入21世紀(jì)以來，中國陸地植被NPP的變化格局發(fā)生較大變化。

圖8　2000—2015年各省（市、自治區(qū)）植被NPP變化百分率Fig. 8　Change percentage of vegetation NPP in China in 2000—2015

4　結(jié)論

本文利用2000—20015年MOD17A3數(shù)據(jù)集的年NPP數(shù)據(jù)，借用GIS技術(shù)定量分析了全國植被NPP的時空變化特征，結(jié)果表明：

（1）2000—2015年，全國陸地植被平均 NPP為 273.5 g·m-2·a-1，變化速率為 1.415 g·m-2·a-1，變化百分率為8.8%，全國植被NPP線性增長趨勢達到顯著水平（P＜0.05）。中國陸地植被NPP年總量在2.406～2.811 Pg·a-1之間波動，平均值為 2.635 Pg·a-1。

（2）中國平均植被 NPP分布呈現(xiàn)西北低東南高、北方低南方高的基本格局。全國大部分區(qū)域，植被 NPP水平較低，61.0%的區(qū)域植被 NPP低于300 g·m-2·a-1。森林、草原、農(nóng)田植被平均植被NPP分別為 575.5、204.2 和 388.40 g·m-2·a-1。平均植被NPP以云南最高，新疆最低。

（3）中國大部分地區(qū)年NPP變化趨勢不明顯，占 79.9%的陸地區(qū)域植被 NPP變化趨勢不明顯，18.4%的陸地區(qū)域植被 NPP呈顯著增加趨勢，僅1.7%的陸地區(qū)域植被NPP呈顯著減少趨勢。寧夏、陜西、甘肅和西藏NPP線性增長趨勢達到極顯著檢驗水平（P＜0.01），內(nèi)蒙、遼寧和山東達到顯著檢驗水平（P＜0.05）；上海市NPP線性降低趨勢達到顯著檢驗水平（P＜0.05）。

（4）占中國陸地總面積59.1%的區(qū)域植被NPP增減速率在2 g·m-2·a-1以內(nèi)，33.4%的區(qū)域植被NPP增加速率在 2 g·m-2·a-1以上，僅 7.4%的區(qū)域植被NPP 下降速率超過 2 g·m-2·a-1。變化速率最高的是陜西，上海最低。

（5）中國大部地區(qū)陸地植被NPP的增長百分率在5%以上，占陸地總面積48.1%，變化不大（變化率在-5%～5%之間）的區(qū)域占41.0%，陸地植被NPP的降低率在5%以上的面積占10.8%。全國植被NPP變化百分率最高的是寧夏，上海最低。

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