喬旭寧,顧羊羊,鄒長(zhǎng)新,黃賢峰,胡 濤

1 河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院,焦作 454003 2 環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所,南京 210042 3 貴州省環(huán)境科學(xué)研究設(shè)計(jì)院,貴陽(yáng) 550018 4 中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院,北京 100012

生態(tài)環(huán)境是人類(lèi)生存依賴的物質(zhì)基礎(chǔ)和必不可少的空間條件[1]。MA報(bào)告[2]指出,在評(píng)估的24項(xiàng)全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能中,有15項(xiàng)(占總數(shù)60%以上)正在退化,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能不斷下降,生態(tài)環(huán)境逐漸降低。TEEB研究成果[3]揭示全球生態(tài)環(huán)境正遭受威脅。Costanza等[4]研究結(jié)果表明近年來(lái)土地利用方式的改變?cè)斐扇蛏鷳B(tài)環(huán)境質(zhì)量下降。劉愛(ài)琳等[5]研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)近15年來(lái)城市和工礦用地?cái)U(kuò)張對(duì)NPP降低具有顯著影響。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的降低,將會(huì)直接威脅區(qū)域乃至全球生態(tài)安全[2, 6]。植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net primary productivity, NPP)是指綠色植物在單位時(shí)間單位面積通過(guò)光合作用產(chǎn)生有機(jī)物質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸后剩余部分[7],是陸地生態(tài)系統(tǒng)重要組成之一,在生態(tài)環(huán)境研究中運(yùn)用廣泛[1, 8]。NPP作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要指標(biāo),能夠有效反應(yīng)城鎮(zhèn)化帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題[5, 9]。目前常見(jiàn)的NPP估算模型主要有氣候生產(chǎn)潛力模型(統(tǒng)計(jì)模型)、光能利用率模型(參數(shù)模型)、生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程模型(機(jī)理模型)[10]。MOD17A3-NPP產(chǎn)品,參考BIOME-BGC模型與光能利用率模型擬合得到的陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP[1],被國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用在不同區(qū)域植被生長(zhǎng)狀況、生物量估算、生態(tài)環(huán)境變化等方面[11]。

城鎮(zhèn)擴(kuò)張是一個(gè)涉及經(jīng)濟(jì)、人口、地域空間等諸多方面復(fù)雜過(guò)程,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度能夠有效反應(yīng)城鎮(zhèn)擴(kuò)張現(xiàn)象[12]。目前常用城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度測(cè)算方法包括主要指標(biāo)法和復(fù)合指標(biāo)法,人口概念的差異性、單一指標(biāo)的片面性、復(fù)合指標(biāo)的地域性以及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的滯后性等因素使得計(jì)算指標(biāo)在適用性、可比性、及時(shí)性等方面存在不足。因此,構(gòu)建能夠綜合反映城鎮(zhèn)發(fā)展特征,在快速獲取數(shù)據(jù)同時(shí)具有較高可比性的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指標(biāo)成為目前急需解決的問(wèn)題。近些年遙感技術(shù)的快速發(fā)展為解決該問(wèn)題提供了技術(shù)支持。

DMSP/OLS夜間燈光影像是美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)搭載的OLS傳感器(Operational Linescan System)獲取的數(shù)據(jù),能探測(cè)到城市夜間燈光,是監(jiān)測(cè)人類(lèi)活動(dòng)良好的數(shù)據(jù)源[13- 14]。DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)已經(jīng)成功地被國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用于城市發(fā)展研究[15],經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平研究[16- 17],電力能源消費(fèi)量研究[14]以及城市化對(duì)生態(tài)環(huán)境影響研究[18]等領(lǐng)域。目前,根據(jù)植被覆蓋變化[19]、土地利用變化[20]、潛在NPP變化[8, 21]等指標(biāo)分析人類(lèi)活動(dòng)變化對(duì)生態(tài)環(huán)境影響研究較多,使用夜間燈光數(shù)據(jù)量化城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度表征人類(lèi)活動(dòng)研究較少[18]。以往研究區(qū)主要集中在區(qū)域[8, 20]、省[1]、市行政區(qū)劃[18],研究單元很少涉及縣域或更小尺度。本文在像元尺度探討城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度與NPP關(guān)系,可以精確表征城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度及NPP動(dòng)態(tài)變化,準(zhǔn)確反映兩者時(shí)空關(guān)聯(lián)特征,有效分析城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度變化對(duì)NPP影響,對(duì)制定差異化的區(qū)域生態(tài)保護(hù)政策具有重要意義。

本文基于MODIS17A3數(shù)據(jù)和DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù),構(gòu)建城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù),采用一元線性趨勢(shì)分析法對(duì)城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度進(jìn)行分區(qū),分析太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度與NPP相關(guān)系數(shù)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,并運(yùn)用熱點(diǎn)分析模型研究土地利用轉(zhuǎn)型對(duì)NPP變化影響,為區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

太湖流域位于長(zhǎng)江三角洲核心區(qū)域(119°11′—121°51′E, 30°28′ —32°15′N(xiāo)),北抵長(zhǎng)江,東臨東海,南濱錢(qián)塘江,西以天目山,茅山為界(圖1)。行政區(qū)劃包括江蘇省蘇南地區(qū),浙江的嘉興、湖州以及杭州市一部分,上海的大部分區(qū)域,流域面積3.69萬(wàn)km2。流域地勢(shì)呈西高東低,地貌主要包括丘林山地及平原兩類(lèi),其中丘林山地位于流域西南部,而平原區(qū)主要分布在流域北、東和南部,占流域面積的80%。地處亞熱帶季風(fēng)氣候,年降雨量1010—1400 mm,全年平均氣溫15.6℃。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2011》可知,太湖流域以占全國(guó)0.38%的國(guó)土面積、占全國(guó)4.8%人口,并產(chǎn)生全國(guó)11.6%的GDP,生態(tài)環(huán)境承載壓力大[22]。

圖1 太湖流域區(qū)位圖

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

(1)土地利用數(shù)據(jù) 太湖流域2000和2010年2期土地利用數(shù)據(jù)由中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所湖泊-流域科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供(http://lake.geodata.cn/)。結(jié)合太湖流域土地利用現(xiàn)狀,將土地利用類(lèi)型分為耕地、林地、水域、建設(shè)用地和未利用地五大類(lèi)。

(2)NPP 植被凈初級(jí)生產(chǎn)力數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局網(wǎng)站(https://modis.gsfc.nasa.gov/),本文使用太湖流域MOD17A3 NPP數(shù)據(jù),空間分辨率1 km,單位為gC m-2a-1。獲得2000—2010年共11年MOD17A3_h28v05區(qū)域影像數(shù)據(jù),通過(guò)ENVI 5.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、重采樣等預(yù)處理。MOD17A3產(chǎn)品有效值為0—65500,超出該數(shù)值范圍均為無(wú)效數(shù)值。

(3)DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家地理數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站(http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp)。夜間燈光數(shù)據(jù)包含3種全年平均產(chǎn)品：無(wú)云觀測(cè)頻數(shù)、平均燈光數(shù)據(jù)、穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)。穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)涉及城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)及其他光源區(qū)域,去除天然氣燃燒、火光等偶然噪聲,對(duì)全年VRIN通道灰度值平均化處理,灰度值范圍0—63,燈光亮度值越高的區(qū)域灰度值越大[14]。基于全球F152000-F182010穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù),采用Envi 5.1裁剪出太湖流域夜間燈光數(shù)據(jù),將WGS-84原始地理坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)ambert等積方位投影,重采樣生成1 km×1 km格網(wǎng)柵格。

2 研究方法

2.1 城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度估算

已有研究表明,DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)能夠有效識(shí)別城鎮(zhèn)范圍和監(jiān)測(cè)城市動(dòng)態(tài)變化[23- 24]。 Zhou等[23]通過(guò)夜間燈光數(shù)據(jù)分析南亞城鎮(zhèn)擴(kuò)張時(shí)空格局變化。Ma等[24]提出夜間燈光數(shù)據(jù)的明亮梯度算法研究城鎮(zhèn)變化特征。由于原始影像數(shù)據(jù)的不連續(xù)性以及飽和現(xiàn)象的存在[15],以F16_20051128-20061224_rad_v4影像作為輻射定標(biāo)依據(jù),采用不變目標(biāo)法對(duì)太湖流域夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行飽和校正[25],并對(duì)影像進(jìn)行連續(xù)性校正[26]。使得不同影像間具有連續(xù)性以及可比性,并減少像元的飽和效應(yīng)。

本文借鑒土地利用程度概念[20],構(gòu)建城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)(Urban development level,UDL),用來(lái)表征人類(lèi)活動(dòng)。其公式為：

式中：U為研究區(qū)域的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度綜合指數(shù)；Di為第i級(jí)夜間燈光像元值(校正前像元值范圍為0—63)；Pi為第i等級(jí)的夜間燈光像元值面積百分比；ΔUb-a為城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度綜合變化指數(shù),如果ΔUb-a為正數(shù),則表明該區(qū)域b時(shí)間城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)大于a時(shí)間城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)；否則相反。Ua、Ub為時(shí)間a和時(shí)間b對(duì)應(yīng)第i等級(jí)城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度面積百分比。

2.2 變化趨勢(shì)分析

采用一元線性回歸分析方法模擬區(qū)域2000—2010年每個(gè)像元柵格的變化趨勢(shì)[18]。其中回歸方程y=a+bx中斜率b可以表示自變量的變化趨勢(shì)。本文設(shè)置時(shí)間為自變量,因變量為1 km像元的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù),根據(jù)最小二乘算法,計(jì)算變化趨勢(shì)斜率。其公式為：

式中：b為趨勢(shì)斜率；n為時(shí)間點(diǎn)數(shù)量；i為時(shí)間；Si為各像元統(tǒng)計(jì)量。

2.3 相關(guān)系數(shù)分析

采用Pearson相關(guān)系數(shù)法計(jì)算太湖流域NPP與UDL在時(shí)空尺度上相關(guān)系數(shù)的變化趨勢(shì)。相關(guān)系數(shù)(Rxy)計(jì)算公式如下：

2.4 熱點(diǎn)分析

3 結(jié)果與分析

3.1 NPP時(shí)空變化特征

從圖2可知,2000—2010年太湖流域年均NPP總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì),11年平均值為422.65 gC m-2a-1。2001年年均NPP最大值為452.54 gC m-2a-1,而2005年年均NPP值最小為388.79 gC m-2a-1。多年平均NPP主要集中在400—600 gC m-2a-1之間,占流域總面積的31.26%—48.37%,該等級(jí)2000年占流域總面積比例最高。其次是年均NPP<200 gC m-2a-1等級(jí),該等級(jí)占流域總面積變化趨勢(shì)較小,穩(wěn)定在27.75%—27.95%之間。年均NPP在200—400 gC m-2a-1等級(jí)占流域總面積最小,變化范圍為1.47%—6.54%。

圖2 2000—2010年太湖流域年均NPP組成特征

圖3 2000—2010年太湖流域年均NPP空間分布

2000—2010年太湖流域年均NPP空間分布如圖3所示。流域西南部植被凈初級(jí)生產(chǎn)力保持高值狀態(tài),生態(tài)環(huán)境較好。高值區(qū)主要分布在天目山脈以南,涉及臨安市、安吉縣、湖州市、德清縣和杭州交界處,長(zhǎng)興縣與宜興市交界處。該區(qū)域?qū)儆谏纸^(qū),人類(lèi)活動(dòng)較少,植物資源豐富。流域東北部的常熟市、太倉(cāng)市以及流域東南部杭嘉湖平原涉及的平湖市和嘉興市地形平坦、土壤肥沃、氣候條件優(yōu)越,耕地生產(chǎn)力高,同樣具有較高的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力。太湖流域西北部句容、金壇、溧陽(yáng)受地形起伏以及糧食生產(chǎn)本底限制,植被凈初級(jí)生產(chǎn)力不高。城市建設(shè)用地周?chē)脖粌舫跫?jí)生產(chǎn)力保持低值狀態(tài)。

3.2 城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度分析

相關(guān)研究表明夜間燈光數(shù)據(jù)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、建成區(qū)面積、非農(nóng)人口、非農(nóng)人口比例具有較好的相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)太湖流域各市縣2000—2010年GDP總值(百億元)、建成區(qū)面積(km2)、非農(nóng)人口數(shù)(萬(wàn)人)、年末總?cè)丝?萬(wàn)人),對(duì)比城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度總值UDLsum與GDP總值、建成區(qū)面積、非農(nóng)人口和非農(nóng)人口比例數(shù)據(jù)情況。如圖4所示,流域GDP總值、建成區(qū)面積、非農(nóng)人口和非農(nóng)人口比例逐年增加,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)的總值也呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。2000—2010年城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度總值UDLsum與GDP、建成區(qū)面積、非農(nóng)人口和非農(nóng)人口比例四組關(guān)系的R都高于0.9,R2都高于0.83,且F值較大,F檢驗(yàn)的顯著性概率Sig值小于0.01,4組數(shù)據(jù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn),相關(guān)性較好。基于夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)建的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)能夠綜合反映經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)邊界擴(kuò)張、非農(nóng)人口比例等城鎮(zhèn)發(fā)展特征,有效表征城鎮(zhèn)擴(kuò)張現(xiàn)象。

2000—2010年太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度空間分布如圖5所示。2000年太湖流域開(kāi)發(fā)程度高值區(qū)主要分布在上海市、蘇州市、無(wú)錫市、常州市等地市中心,而宜興市、溧陽(yáng)市、海寧市等地城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)偏低,但這些地區(qū)已經(jīng)初具規(guī)模,并在空間形成集聚效應(yīng)。2000年流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度低值區(qū)廣泛分布,人類(lèi)對(duì)流域開(kāi)發(fā)處于較低水平。2010年太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度高值區(qū)分布在流域東部、北部以及東南部,而流域西南部和西部的城鎮(zhèn),比如安吉縣和長(zhǎng)興縣,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度相對(duì)較低。2000—2010年,太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度主要圍繞2000年各地市中心城區(qū)往四周擴(kuò)散增加,流域北部、東部以及東南部平坦的地形、便捷的交通,人類(lèi)活動(dòng)劇烈,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度快速增加。流域西南部以及西部地區(qū)受地形等自然因素影響,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加緩慢。

圖4 2000—2010年太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度總值與GDP、建成區(qū)面積、非農(nóng)人口、非農(nóng)人口比例變化趨勢(shì)

圖5 2000—2010年太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度變化

3.3 NPP與城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度格局

一元線性回歸分析可在一定程度上消除異常天氣對(duì)夜間燈光的影響,能夠有效分析城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度時(shí)間變化規(guī)律。選取0值與趨勢(shì)變化平均值為閾值,由于UDL變化趨勢(shì)均值為正值,故將UDL變化趨勢(shì)小于0值歸為降低區(qū),0—UDLmean歸為緩慢增加區(qū),UDLmean—2UDLmean歸為增加區(qū),大于2UDLmean歸為快速增加區(qū)。

圖6 2000—2010年太湖流域UDL指數(shù)變化趨勢(shì)

3.3.1 UDL指數(shù)變化趨勢(shì)

2000—2010年太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度指數(shù)(UDL)變化斜率為正值,流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)(圖6)。UDL快速增加區(qū)域主要分布在流域北部中心城區(qū)外圍,中心城區(qū)快速擴(kuò)張,侵占周?chē)睾退?城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度較高。UDL增加區(qū)域主要分布在流域各市縣中心城區(qū),流域北部UDL快速增加區(qū)帶動(dòng)周邊發(fā)展,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加區(qū)域擴(kuò)大。上海市和杭州市具有良好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以及豐富的勞動(dòng)力資源,導(dǎo)致該區(qū)域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加。流域東南部平湖市、嘉興市、桐鄉(xiāng)市等地,受上海與杭州兩地輻射帶動(dòng)發(fā)展,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度逐年增加。宜興市東南部龍背山森林公園以及安吉縣與德清縣交界莫干山脈等地城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度降低。

3.3.2 NPP與UDL時(shí)間變化趨勢(shì)

在ArcGIS 10.1軟件中使用Spatial Analyst tools工具里面Band Collection bands功能統(tǒng)計(jì)11年不同分區(qū)內(nèi)NPP與UDL的相關(guān)系數(shù)。從圖7可以看出,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加區(qū)UDL與NPP保持較高的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)最大值為-0.570,最小值為-0.697,標(biāo)準(zhǔn)差為0.035,波動(dòng)幅度較小且離散程度小,表現(xiàn)出一定的遞增趨勢(shì)；快速增加區(qū)UDL與NPP保持負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)最大值為-0.166,最小值為-0.354,標(biāo)準(zhǔn)差為0.054,相關(guān)系數(shù)波動(dòng)較大且離散程度較高,呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)；降低區(qū)UDL與NPP同樣保持負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)最大值為-0.036,最小值為-0.202,UDL與NPP相關(guān)系數(shù)先增加后減少,波動(dòng)幅度和離散程度遠(yuǎn)高于其他3個(gè)區(qū)域,緩慢增加區(qū)URL與NPP在y=0水平軸上下波動(dòng),標(biāo)準(zhǔn)差與離散度均最小,波動(dòng)較小。城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度緩慢增加區(qū)對(duì)NPP影響較小,而增加區(qū)與快速增加區(qū)對(duì)NPP變化影響較大。

圖7 2000—2010年太湖流域UDL與NPP相關(guān)系數(shù)的動(dòng)態(tài)變化

圖8 NPP與UDL相關(guān)系數(shù)

3.3.3 NPP與UDL空間變化趨勢(shì)

本文通過(guò)計(jì)算2000—2010年太湖流域NPP與UDL的相關(guān)系數(shù)分析空間差異性。以1 km2的像元數(shù)據(jù)為基本單元,將11年NPP柵格數(shù)據(jù)與UDL柵格數(shù)據(jù)導(dǎo)入matlab中,計(jì)算兩者空間上的相關(guān)系數(shù),如圖8所示。其中太湖流域11年間UDL指數(shù)降低區(qū)域僅占流域總面積的0.54%,故可只考慮UDL指數(shù)為正值情況。經(jīng)統(tǒng)計(jì),NPP與UDL在空間上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)占流域總面積的46.57%,流域各地處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段,城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加,NPP年均值減少成為流域主要趨勢(shì)。從遙感影像上無(wú)法有效判斷城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度的增強(qiáng)是流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力減少的主要因素,因?yàn)榱饔蛑脖粌舫跫?jí)生產(chǎn)力與城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度同步增加也占流域總面積的29.47%。NPP與UDL指數(shù)在空間上表現(xiàn)不相關(guān)也占流域總面積23.96%。

按照城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度分區(qū)統(tǒng)計(jì),涉及較小面積的城鎮(zhèn)降低區(qū)相關(guān)系數(shù)均值為-0.07,占流域總面積51.29%的城鎮(zhèn)緩慢增加區(qū)相關(guān)系數(shù)均值為-0.04。城鎮(zhèn)降低區(qū)與城鎮(zhèn)緩慢增加區(qū)的NPP與UDL相關(guān)系數(shù)較小,表明該區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)建設(shè)對(duì)NPP變化影響不大。占流域總面積36.55%和11.62%的城鎮(zhèn)增加區(qū)與城鎮(zhèn)快速增加區(qū)相關(guān)系數(shù)均值分別為為-0.1和-0.21, 該區(qū)域NPP受城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度影響較大。在太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,通過(guò)有序引導(dǎo)城鎮(zhèn)緩慢擴(kuò)張,實(shí)現(xiàn)區(qū)域空間城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展,可以有效降低城鎮(zhèn)擴(kuò)張對(duì)生態(tài)環(huán)境影響。

3.4 土地利用轉(zhuǎn)型對(duì)NPP的影響

土地利用轉(zhuǎn)型是反映城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度的重要因素,在ArcGIS 10.1中使用熱點(diǎn)分析工具(Getis-Ord Gi*)識(shí)別2000—2010年NPP變化趨勢(shì)的高值(熱點(diǎn))以及低值(冷點(diǎn))在空間上的顯著集聚,分析土地利用轉(zhuǎn)型對(duì)NPP變化的影響。圖9顯示NPP變化趨勢(shì)的冷熱點(diǎn)空間分布信息。當(dāng)P<0.01時(shí),NPP變化熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在流域西南部、西部以及上海南部,冷點(diǎn)區(qū)域主要集中在流域東南部、上海的東部以及流域北部主城區(qū)外圍。2000—2010年熱點(diǎn)區(qū)未發(fā)生土地轉(zhuǎn)型的耕地和林地面積為355 km2和357 km2,NPP分別增加32.85×106gC和47.09×106gC。熱點(diǎn)區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)型主要發(fā)生在耕地轉(zhuǎn)林地,2000年41 km2耕地在2010年轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?NPP相應(yīng)增加4.39×106gC(見(jiàn)表1和表2)。11年間冷點(diǎn)未發(fā)生土地利用轉(zhuǎn)型的建設(shè)用地面積為591 km2,NPP減少63.94×106gC,建設(shè)用地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的增加致使該區(qū)域NPP快速降低。冷點(diǎn)區(qū)土地利用轉(zhuǎn)型主要發(fā)生在耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地、林地轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)建設(shè)用地以及水域轉(zhuǎn)建設(shè)用地之間。2000年677 km2的耕地在2010年轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,NPP減少76.08×106gC。同時(shí)32 km2的林地以及47 km2的水域轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,NPP分布相應(yīng)減少3.26×106gC和4.75×106gC。隨著太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加,2010年NPP總值變化冷點(diǎn)區(qū)涉及的建設(shè)用地總共減少148.03×106gC,占流域NPP總值變化冷點(diǎn)區(qū)的44.87%。太湖流域建設(shè)用地面積的快速擴(kuò)張以及由此所導(dǎo)致的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度的增加,是流域NPP降低的主要原因。

圖9 2000—2010年太湖流域NPP變化的冷熱點(diǎn)空間分布

表1 2000 —2010年太湖流域NPP變化冷熱點(diǎn)(P<0.01)區(qū)域土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣/km2

表2 2000—2010年太湖流域NPP變化冷熱點(diǎn)(P<0.01)區(qū)域?qū)?yīng)NPP總值變化/106gC

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文采用DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)建城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù),運(yùn)用多指標(biāo)驗(yàn)證其表征城鎮(zhèn)擴(kuò)張的合理性,分析太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度與植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空格局演變特征,并探討土地利用轉(zhuǎn)型對(duì)NPP變化的影響。結(jié)論如下：

(1)2000—2010年,太湖流域年均NPP變化范圍是388.79—452.54 gC m-2a-1,NPP變化呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。年均NPP主要集中在400—600 gC m-2a-1,占流域總面積31.26%—48.37%。NPP高值區(qū)分布在流域西南部及東南部,低值區(qū)廣泛分布。

(2)2000—2010年,太湖流域北部、東部以及東南部的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度快速增加,西南部以及西部地區(qū)增加緩慢。城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度緩慢增加區(qū)對(duì)NPP影響較小,而增加區(qū)與快速增加區(qū)對(duì)NPP變化影響較大。

(3)2000—2010年,NPP變化熱點(diǎn)區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)型主要發(fā)生在耕地轉(zhuǎn)林地,冷點(diǎn)區(qū)主要發(fā)生在耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地、林地轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)建設(shè)用地以及水域轉(zhuǎn)建設(shè)用地之間。太湖流域建設(shè)用地面積的快速擴(kuò)張以及由此導(dǎo)致的城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度的增加,是流域NPP降低的主要原因。

4.2 討論

(1)本文基于MODIS-NPP產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算的2000—2010年太湖流域NPP平均值為422.65 gC m-2a-1,與王琳等[28]結(jié)果(506.6 gC m-2a-1)接近,高于戴靚等[29]結(jié)果(168.8 gC m-2a-1)。研究區(qū)范圍、時(shí)間序列長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)源、估算模型差異等都是影響測(cè)算NPP差異的主要原因[10]。依托一元線性回歸分析,計(jì)算11年流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度(UDL)總體變化趨勢(shì),可在一定程度上消除異常天氣對(duì)夜間燈光的影響,能夠有效分析城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度時(shí)間變化規(guī)律。

(2)城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度的增加導(dǎo)致NPP減少成為流域主要趨勢(shì),部分區(qū)域出現(xiàn)NPP增加而城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度降低的格局。近些年宜興市東南部龍背山森林公園的建設(shè)以及上海、蘇州等地“四類(lèi)”公益林和“四旁”林的生產(chǎn)與保護(hù)工程實(shí)施,改善了區(qū)域生態(tài)環(huán)境。但是大多數(shù)城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度增加區(qū)域主要位于建設(shè)用地周?chē)?具有較低的NPP。2010年NPP總值變化冷點(diǎn)區(qū)涉及的建設(shè)用地總共減少148.03×106gC,占流域NPP總值變化冷點(diǎn)區(qū)的44.87%。因此,太湖流域城鎮(zhèn)擴(kuò)張是流域NPP降低的關(guān)鍵因素,與徐昔保等人研究結(jié)果一致[30]。因此要從區(qū)域?qū)嶋H情況出發(fā),改善人們對(duì)建設(shè)用地在生態(tài)環(huán)境中價(jià)值認(rèn)知,完善城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃,提高城市生態(tài)環(huán)境價(jià)值,構(gòu)建良好的生態(tài)安全格局[31]。

(3)太湖流域應(yīng)當(dāng)走適度擴(kuò)張的綠色城鎮(zhèn)化道路。由于太湖流域城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)程度緩慢增加區(qū)對(duì)NPP影響較小,而增加區(qū)與快速增加區(qū)對(duì)NPP變化影響較大。因此,應(yīng)當(dāng)適當(dāng)控制流域城鎮(zhèn)化速度,適當(dāng)放緩城鎮(zhèn)擴(kuò)張水平,可有效降低城鎮(zhèn)擴(kuò)張對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響程度,促進(jìn)城鎮(zhèn)擴(kuò)張與生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)的綠色城鎮(zhèn)化發(fā)展。