姬盼盼,高敏華,*,楊曉東,3

1 新疆大學資源與環(huán)境科學學院,烏魯木齊 830046 2 綠洲生態(tài)教育部重點實驗室,烏魯木齊 830046 3 自治區(qū)智慧城市與環(huán)境建模重點實驗室,烏魯木齊 830046

NPP是植被凈初級生產(chǎn)力(Net primary productivity)的英文縮寫,解釋為：單位時間與單位面積中綠色植物光合作用產(chǎn)生的有機物質總量減去自養(yǎng)呼吸所消耗的部分。NPP能初步反映地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)能力、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性和自我修復與重建能力[1]。近年來,許多學者發(fā)現(xiàn)全球范圍內(nèi)多地氣候變化劇烈,對區(qū)域NPP變化產(chǎn)生一定影響,隨著NPP時空變化得加劇,它也正影響著生態(tài)系統(tǒng)動植物的生存與演變[2- 4]。然而,在我國環(huán)境條件相對惡劣的西北干旱區(qū),氣候變化對該區(qū)域NPP和脆弱生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的影響仍是未知。

目前,關于NPP的研究熱點有：對NPP的間接估算,氣候因子對其作用機制研究,以及NPP與全球碳循環(huán)間的內(nèi)在關系的研究[5-6]。高分辨率遙感數(shù)據(jù)可快速真實地反應地表環(huán)境變化,利用遙感技術對區(qū)域NPP進行估算,其模型構建已經(jīng)相當成熟,隨著估算精度的提升,其估算結果得到學術界認可[7- 11]。其中,部分學者利用遙感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)近年來中高緯度地區(qū)NPP 呈上升趨勢,且各區(qū)域對氣候變化的響應存在較大的地域差異[12-13]；國內(nèi)研究者通過NPP大尺度空間范圍動態(tài)監(jiān)測,優(yōu)化估算模型,獲得中國西南部近幾年干旱災害對NPP的影響及作用特點[14- 16]；另有國外學者對澳大利亞不同植被區(qū)域NPP變化趨勢分析,從而引出對全球尺度的碳循環(huán)作用問題的深入研究[8]。

圖1 研究區(qū)圖Fig.1 Map of study area

近年來,NPP因子分析研究正逐漸成為生態(tài)環(huán)境研究中的熱點研究內(nèi)容[17-18],許多研究者發(fā)現(xiàn)NPP的主要驅動因素為溫度和降水[19-22]。國內(nèi)學者也曾就全國尺度的因子分析有少量研究成果,但有關我國中緯度干旱區(qū)該脆弱環(huán)境下的NPP驅動力研究較少?；谝陨?本文借助中國科學院數(shù)據(jù)平臺所提供的大量氣候、植被、土壤和海拔地形空間數(shù)據(jù),對該數(shù)據(jù)集做數(shù)據(jù)整理與分析,使用科學的分析方法,以望更深入地探討氣候、海拔、地形、土壤和植被對NPP的作用力及特點。本研究可揭示中緯度干旱區(qū)不同屬性分區(qū)內(nèi)各環(huán)境因子對NPP的驅動能力,并獲得主要因子對NPP的限制特點,為探索中緯度干旱區(qū)NPP與區(qū)域環(huán)境因子內(nèi)在聯(lián)系提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)位于中國新疆維吾爾自治區(qū)伊犁河谷和天山山脈部分區(qū)域(圖1),經(jīng)氣象數(shù)據(jù)計算,全區(qū)年均降水量53.4—501.4 mm,年均氣溫-19.6—11.7℃,海拔高度192—5062 m。該區(qū)域中部為高原高山氣候,上下兩端區(qū)域為溫帶大陸性氣候；中部為濕潤和半濕潤區(qū),下墊面以高原草甸和森林為主,兩端區(qū)域屬于干旱和半干旱區(qū),以溫帶草原和荒漠為主；區(qū)域間自然環(huán)境差異大,氣候差異明顯。

該研究區(qū)域,氣候區(qū)域差異顯著,地質環(huán)境復雜多樣,海拔變化大,環(huán)境差異顯著能夠較為可觀地體現(xiàn)復雜環(huán)境下各因子對NPP的驅動作用。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的研究數(shù)據(jù)有：氣候背景、土壤類型、植被類型、時間序列NPP和海拔高程柵格影像數(shù)據(jù),主要研究數(shù)據(jù)名稱和來源如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)精度

2.2 數(shù)據(jù)提取

本研究在完成柵格影像數(shù)據(jù)的收集整理后,使用點屬性Shape數(shù)據(jù)圖層將數(shù)據(jù)從單層賦有屬性信息的影像中提取出來。為保證被提取數(shù)據(jù)的有效性,并結合數(shù)據(jù)空間精度特點。首先,在研究區(qū)內(nèi)創(chuàng)建一個470×295(點間實際水平距離1 km)的點屬性圖層,依據(jù)該點圖層提取138650個數(shù)據(jù)單元,每個數(shù)據(jù)單元包括NPP(gC/m2)、年平均氣溫(℃)、年平均降水量(mm)、年≥10℃積溫(℃)、干燥度、濕潤指數(shù)、高程(m)、坡度和坡向。隨后,將除NPP以外的數(shù)據(jù)均作為環(huán)境因子數(shù)據(jù),并以表格形式存儲,作為本研究的基礎(原)數(shù)據(jù)集,分類后獲得植被與土壤類型數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)提取及相關制圖在ArcGIS 9.0中完成(圖2)。

圖2 NPP(凈初級生產(chǎn)力,primary productivity),土壤類型和植被類型空間分布狀況Fig 2 Distribution of NPP, soil type and vegetation type

另外,由于在138650數(shù)據(jù)點中,依據(jù)該研究區(qū)實際環(huán)境條件,NPP值(2000—2010年均值)無法服從正態(tài)分布,該區(qū)域中NPP值小于500 gC/m2(該區(qū)域內(nèi)NPP最大值為1048 gC/m2)的點占總采樣點集的2.17%左右,NPP值為0 gC/m2(包括部分無效值)的采樣點占50.74%。所以,在數(shù)理統(tǒng)計分析前需要對數(shù)據(jù)做一定的篩選與整合。本研究將原數(shù)據(jù)集整合篩分為兩個數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)集1(Datasets1),用于研究自然環(huán)境因子對NPP變化過程的影響,共6051個數(shù)據(jù)點,該數(shù)據(jù)集中NPP值基本服從正態(tài)分布(圖3)。

圖3 Datasets1 NPP頻率分布圖Fig.3 Datasets 1 NPP frequency distribution map

其次,整合出用于研究海拔對NPP作用特征分析的數(shù)據(jù)集2(Datasets2),為減小由于海拔造成的環(huán)境溫度的差異,該數(shù)據(jù)集以溫度為劃分界限將138650個數(shù)據(jù)組分為年平均溫度≤-10 ℃、-10—0 ℃、0—10 ℃和≥10 ℃四組,即分為環(huán)境溫度相近的4組,記為數(shù)據(jù)集2。另有,以不同土壤類型、植被類型和海拔高度分類處理的數(shù)據(jù)集3、4和5。

2.3 數(shù)據(jù)分析

首先,對原始數(shù)據(jù)做歸一化處理,解決數(shù)據(jù)間的量綱不統(tǒng)一問題；然后,用標準化后的數(shù)據(jù)做以NPP標準化變量為因變量的逐步回歸分析,獲取多個回歸方程；隨后,逐步回歸可篩選對因變量作用較強的因子,依據(jù)不同的自由度(自變量數(shù)量)獲得多個回歸方程,其方程中排列靠前的因子為權重更高的因子,從而獲得因子間重要性排序,這也是本研究選擇使用逐步回歸做線性回歸的原因；最后,對各因子做相關性分析,并分析各個因子與NPP的相關程度以及各因子間的自相關水平。

另外,為能探索不同環(huán)境均溫、土壤類型和植被類型下NPP受各因子驅動的變化規(guī)律,本研究將對數(shù)據(jù)集2、3和4,(1)分別做標準化處理,并以NPP標準化變量為因變量做逐步回歸分析,獲得不同環(huán)境屬性下NPP與環(huán)境因子間的回歸方程；(2)獲得不同環(huán)境均溫、土壤類型和植被類型中各個環(huán)境屬性下主要驅動因子后,通過加權計算獲得該因子集合中各因子的貢獻率,從而得到具有顯著驅動力的NPP環(huán)境作用因子；(3)為能發(fā)掘和展現(xiàn)海拔因子在中緯度干旱區(qū)對NPP的作用力,本文將不同海拔范圍內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)做基礎統(tǒng)計分析,并在海拔因子與NPP間做更深入的模型構建與擬合分析。本文所有數(shù)理統(tǒng)計分析均在SPSS 19.0中完成,另有最優(yōu)擬合分析使用1stOpt15軟件完成。

3 結果

3.1 NPP主要驅動因子

不同緯度地區(qū)區(qū)域NPP的分布特征也存在較大的差異,環(huán)境因子對NPP的驅動作用巨大,其中氣候條件對其作用尤為顯著。本研究對NPP環(huán)境因子驅動力排序分析,結果如下(表2)。

表2 環(huán)境因子與NPP(凈初級生產(chǎn)力,Net primary productivity)逐步回歸方程(Datasets 1)

y：NPP標準化因子,NPP Normalization factor；X2：年均氣溫標準化因子,Normalization factor of annual average temperature；X3：年均降水量標準化因子,Normalization factor of annual average precipitation；X4：濕潤指數(shù)標準化因子,Normalization factor of wetness index；X5：干燥度標準化因子,Standardization factor of dryness；X6：≥10 ℃積溫標準化因子,Normalization factor of accumulated temperature at or above 10 ℃；X7：坡向標準化因子,Slope direction normalization factor；X8：坡度標準化因子,Slope normalization factor；X9：海拔標準化因子,Altitude normalization factor

由以上方程可知X4、X9、X3對NPP有主導作用,它們對NPP的貢獻率排序為X4>X9>X3,具體分別為：濕潤指數(shù)、海拔和年平均降水量,該結果肯定了水分條件因素對NPP的作用,同時海拔因子對NPP的作用也需要得到更多的關注[12]。隨即使用1stOpt軟件,以NPP為因變量(Z),濕潤指數(shù)(X)和海拔(Y)為自變量做最優(yōu)擬合,在其900多個模型中發(fā)現(xiàn)最優(yōu)擬合(R=0.6592)公式為：

(1)

為進一步探索因子間關聯(lián)性,對各變量做Pearson相關處理結果如下(表3)。

表3 環(huán)境因子與NPP相關性分析

*：在0.05水平下顯著,Significant at 0.05 level；**：在0.01水平下顯著,Significant at 0.01 level

相關性分析中與NPP標準化因子存在極顯著相關得有：X2年平均氣溫標準化因子、X3年均降水量標準化因子、X4濕潤指數(shù)標準化因子、X5干燥度標準化因子、X8坡度標準化因子、X9海拔高程標準化因子。其中相關性較大的有X3和X4,相關系數(shù)分別為0.391和0.454。本表格也可發(fā)現(xiàn)各環(huán)境因子間的相關性,其中X3與X4、X2與X6、X2與X9以及X6與X9相關系數(shù)都接近0.90,相關性極強,他們分別代表降水與濕潤指數(shù)、平均氣溫與≥10 ℃積溫、平均氣溫與高程以及≥10 ℃積溫與海拔高程間的相關性。

3.2 不同土壤與植被類型下環(huán)境因子對NPP的作用特點

在3.1中的結果中未能體現(xiàn)溫度對NPP的作用能力,所以,為能對NPP驅動力做更深入地研究,我們使用數(shù)據(jù)集2,對不同年均溫度區(qū)域NPP與環(huán)境因素做逐步回歸分析,預探索各環(huán)境因子對NPP的驅動特點,結果見表4。

表4中不同年平均氣溫分組內(nèi),各模型的回歸擬合度中只有0—10 ℃小組中R2較高達到0.50,其余小組均較小。在年平均氣溫低于0 ℃的環(huán)境條件下,驅動NPP的第一因子是海拔因子,大于0 ℃的環(huán)境條件下,第一因子為濕潤指數(shù),與4.1中結果類似；其中≤-10 ℃小組中第二因子為濕潤指數(shù)；在-10—0 ℃小組中第二因子為年平均降水量,第三因子為≥10 ℃積溫；0—10 ℃小組和≥10 ℃小組中第二因子均為干燥指數(shù)?；貧w方程中出現(xiàn)頻率較多的因子為海拔高程、濕潤指數(shù)、年平均降水量和干燥指數(shù)。不同年平均溫度條件下回歸擬合度和第一因子都存在差異,表明我們的分組是一個比較合理的劃分,能反映不同年平均氣溫下各環(huán)境因子對NPP的作用特點。

其中圖4貢獻率的計算方法為因子系數(shù)權重平均法,也就是將一個溫度范圍的權重記為1(100%),小組中包括方程A、B、C、D等,使用系數(shù)權重法計算各因子權重,后除以小組方程個數(shù),該方法能有效地保證第一因子的重要性。

圖4 不同年均溫度下各因子貢獻率 Fig 4 Factor contribution rate at different annual average temperature

通過對原始數(shù)據(jù)集進行了再次整理,建立以植被類型與土壤類型劃分的數(shù)據(jù)集,以NPP為因變量,環(huán)境因子作自變量做逐步回歸分析。數(shù)據(jù)集預處理同以上分析步驟,結果如表5所示。

不同植被和土壤類型下,由因子貢獻率可知,主要因子為：年均氣溫、年均降水、濕潤指數(shù)和海拔高度。

3.3 海拔因子對NPP的驅動特征

不同海拔高度的自然環(huán)境存在顯著氣候條件差異,其中該區(qū)域年均溫度與降水條件狀況如圖5。

本文使用1stopt軟件對數(shù)據(jù)集1做擬合分析,以NPP為因變量(y),DEM高程為自變量(x),從3000多個公式模型中計算分析得到最優(yōu)擬合度公式結果見圖6、表6。

以上圖表可知海拔與NPP間存在較為顯著的線性關系,且表現(xiàn)為單峰關系,說明在中緯度干旱區(qū)海拔因子對NPP的作用較為顯著。隨后由圖5可知NPP隨海拔呈階段性變化,所以本文繼續(xù)對海拔1—1900 m和海拔高于1900 m兩組數(shù)據(jù),做線性回歸獲得以下結果(表7)：由表7中高程數(shù)據(jù)中的坡度與海拔因子系數(shù)變化可知,0—1900 m范圍NPP與海拔成正相關,而高于1900 m區(qū)域則呈負相關(P<0.01)。

表4 不同年平均溫度下環(huán)境因子與NPP逐步回歸方程(Datasets 2)

表5 不同植被類型與土壤類型下各因子貢獻率

圖5 不同海拔高度年均溫度與降水條件Fig 5 Average annual temperature and precipitation conditions at different altitude

圖6 Datasets 1 DEM-NPP分布Fig.6 Datasets 1 DEM-NPP distribution

表6 Datasets 1 DEM-NPP最優(yōu)擬合公式

表7 不同高程范圍NPP-DEM回歸分析

4 討論

4.1 NPP的主要驅動力

氣候變化對NPP的影響十分顯著[23],適宜的氣溫與降水條件能為NPP的增長提供更大空間,本研究結果表明NPP第一驅動因子是濕潤指數(shù),第二驅動因子為海拔因子,多數(shù)研究者認為水分因子是對NPP作用最強的因子[24],本研究與其他研究者的結果相似。NPP為綠色植被凈有機物生產(chǎn)量,植被的生長狀況能間接地反映NPP水平[25]。植物健康生長需要良好的光合作用條件,與之直接相關的環(huán)境因素包括：溫度、水分和光照條件,這些因子均與海拔因素有較強的相關性[26]。海拔因子對干旱區(qū)NPP有顯著的驅動作用,其原因在于：在干旱區(qū),地形的分布變化塑造了其長久以來的環(huán)境氣候條件。干旱的環(huán)境背景下,大型山麓控制了水汽的活動,進而控制地表水源的分布,使得該區(qū)域地表環(huán)境變化對地形的依賴程度較高,最終作用于NPP[27]。在該區(qū)域NPP隨海拔的變化可由圖6直觀地展現(xiàn),隨海拔的上升NPP最大值和最小值均,均先增大后減小,在海拔1900 m左右出現(xiàn)一個分界高度,整體呈帶狀浮動(區(qū)間)變化。

4.2 環(huán)境溫度對NPP的作用

區(qū)域地表生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力受環(huán)境溫度的直接影響[28],本研究中分析結果發(fā)現(xiàn),0 ℃以上區(qū)域水分因子對NPP的驅動能力占主導地位,而0 ℃以下主導因子則為海拔,說明不同環(huán)境溫度下NPP受環(huán)境因子作用效果與機制產(chǎn)生了相應變化,即相同區(qū)位內(nèi)不同環(huán)境屬性下NPP的主導影響因子存在差異。主要驅動因素發(fā)生了轉變,證明初級生產(chǎn)力在不同區(qū)域溫度下,有不同的發(fā)展模式,出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是由該環(huán)境下的特定植被類型分布所導致的,或是不同溫度環(huán)境下植物自然生產(chǎn)速率的變化導致的,還有待進一步研究[29]。其次,零上與零下環(huán)境是許多生命活動的分界線,水分在零下環(huán)境很可能成為固態(tài)或半固態(tài),水分在植物體內(nèi)的傳輸受到阻礙,間接阻止了能量與養(yǎng)分在起體內(nèi)的輸送,沒有水分的參與許多生物化學反應無法完成,從而導致植被的正常生理活動受到脅迫[30]。且在本研究中還發(fā)現(xiàn)四組溫度梯度中,0—10 ℃環(huán)境溫度下環(huán)境因子與NPP間建立的線性模型具有相對較高的擬合度,說明在不同溫度范圍內(nèi)各環(huán)境因子對NPP的作用能力是存在差異的,且線性模型不能完整地表達各因子與其復雜的內(nèi)在聯(lián)系。此外我們還發(fā)現(xiàn)NPP與海拔高度是負相關關系?？赏普?隨海拔的上升初級生產(chǎn)力累積量隨之減少。隨海拔的不斷攀升,第一生產(chǎn)者有機質生物消耗量大于生物生產(chǎn)累積量,所以NPP與海拔高度呈負相關[31-32]。對數(shù)據(jù)集2的分析我們發(fā)現(xiàn)在不同年均氣溫下,各個因子的貢獻率呈現(xiàn)趨勢性變化。該結果一定程度上肯定了溫度對NPP的作用力,另外發(fā)現(xiàn),在干旱區(qū)零下溫度環(huán)境中,海拔因子擁有更強的驅動能力。

4.3 不同土壤與植被類型下NPP主要驅動因子

由水分主導發(fā)展的干旱區(qū)海拔跨度大,地形復雜,生態(tài)位十分豐富,植被與土壤類型多樣。植被類型區(qū)劃對NPP分布變化有巨大影響,NPP的計算也來源于植被生物量估算模型,不同植被擁有不同的生態(tài)位和生理特點,其外形的高大與低矮、分布特征和對生存環(huán)境的耐受能力等,都有較大差異,這些差異必然在NPP中得到體現(xiàn)[33]。由表5中的因子貢獻率結果可知,不同植被類型與土壤類型間NPP驅動因子存在明顯差異。經(jīng)過逐步回歸因子剔除后,差異更為顯著,該結果較為詳細地揭示了不同植被與土壤類型條件下各因子對NPP的驅動能力。植被類型間的差異會間接影響NPP,多數(shù)植物的物候變化雖然大致相近,但仍有差異存在。且不同植物間各器官的生長發(fā)育在外形和結構也有很大差異,例如開花果實植物與根莖果實植物在果實形成與構造上的差異；另外,植物死亡與衰敗的過程也有不同,例如植物的立枯和伏枯現(xiàn)象[34]。總之,不同植物類型生產(chǎn)有機質的機理與構造存在差異,從而間接地在NPP中有所體現(xiàn)。本文對不同植被類型分組處理,通過量化分析證明：不同植被根據(jù)自身生理活動與生存環(huán)境特點NPP主要驅動因子有較大差異,總體表現(xiàn)為,喬木區(qū)較灌木區(qū)而言對水分的依賴更強,而灌木區(qū)則對溫度的依賴性更強。

植物是NPP的最主要貢獻者,生存環(huán)境塑造了其生長繁殖模式,植物所需的營養(yǎng)成分和水分都來自土壤,土壤的質地與類型對NPP有顯著的作用力,例如鹽漬地中很少有高大茂密的植物生長,地表常為裸地或稀疏的耐鹽灌叢植物,所以NPP相對較低[35-36]。另外,不同的土壤質地和類型,間接地影響了土壤對植物的養(yǎng)分供給能力,進而對NPP有所影響。本文使用不同土壤類型數(shù)據(jù)集做逐步回歸分析,結果表明不同的土壤類型間驅動因子存在較大差異,但溫度與降水仍占主導地位。在干旱區(qū),地表與地下水分的轉移與分配受土壤屬性影響,不同區(qū)域間土壤類型的差異在NPP中得到體現(xiàn)[35]。

5 結論與展望

本文收集新疆伊犁河谷和天山山脈部分區(qū)域內(nèi)各氣候與地形因子數(shù)據(jù),用于分析NPP環(huán)境主要貢獻因子,以望探求干旱區(qū)其特殊的地理與生態(tài)環(huán)境下,NPP驅動因子類型與貢獻能力。研究過程中為能更為深入地研究不同環(huán)境背景下主要貢獻因子的驅動特點,本文以不同年均氣溫、土壤類型、植被類型和海拔高度對原始數(shù)據(jù)做分類處理,分別研究,得出以下結論：

(1)我國西北部干旱區(qū)NPP的主導因子為水分因素和高程因素以及與該兩個因素相關性較強的因子。

(2)相關分析中得出,年平均氣溫、年平均降水量、干燥度、濕潤指數(shù)、高程和坡度與NPP有顯著相關性(P<0.01)。各環(huán)境因子間也存在一定相關性。

(3)不同環(huán)境溫度下,海拔因子對NPP的影響有差異,0 ℃以下區(qū)域海拔因子對NPP貢獻率更高,而高于0 ℃區(qū)域水分因子的貢獻率更高。

(4)不同植被類型與土壤類型間NPP主要貢獻因子及貢獻率差異顯著(P<0.01)。

(5)NPP隨海拔的升高先增大后減小,海拔高度對NPP環(huán)境因子驅動特點起到?jīng)Q定性作用。

中緯度干旱區(qū)以水資源主導演變的下墊面環(huán)境,擁有其自身特殊的地質構造過程與生態(tài)環(huán)境特點,本文詳細地闡釋了各因子對NPP的作用特點,對干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化研究和生態(tài)系統(tǒng)物質平衡研究有較大的參考價值。另外,本文仍存在一些不足,本文主要數(shù)據(jù)來源為產(chǎn)品影像數(shù)值提取,雖選擇了更能客觀體現(xiàn)各因子驅動作用的研究區(qū),但NPP的分布需要人工篩選使其滿足正態(tài)分布,供因子分析使用,在此過程中可能對研究結果有所影響。使用間距1 km的點圖層提取數(shù)據(jù)集,影像的空間分辨率與提取密度仍有待提升,且原始影像由二次插值獲得,理論數(shù)值與實際值間存在一定差距。本研究發(fā)現(xiàn)該中緯度干旱區(qū)海拔因素對NPP的驅動研究還可拓展深入,例如探索不同海拔區(qū)域NPP對其地表變化過程的反饋,以及對不同海拔地表植物物種多樣性對NPP的作用等,擁有巨大研究潛力。

致謝：感謝中國科學院地理科學與資源研究所為本研究提供的原始數(shù)據(jù)與相關技術支持。