周妍妍,朱敏翔,郭曉娟,李 凱,苗俊霞,郭建軍,徐曉鋒,岳東霞,*

1 蘭州大學,資源環(huán)境學院,蘭州 730000 2 中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院,沙漠與沙漠化重點實驗室,蘭州 730000 3 蘭州大學,管理學院,蘭州 730000

植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)被定義為綠色植物單位時間和空間通過植被光合作用從大氣吸收的二氧化碳凈量,它等于光合作用吸收的碳與自養(yǎng)呼吸釋放的碳之間的差值[1- 2]。它不僅直接反映了植被在自然環(huán)境條件下的植被恢復或退化及陸地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況,也是判定生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子,在全球變化及碳循環(huán)中扮演著重要的角色[3- 4]。全球許多地區(qū)的氣候變化和人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)的影響日益顯著,NPP已成為衡量生態(tài)系統(tǒng)對其響應的不可或缺指標[5- 6]。隨著遙感技術、GIS技術以及計算機技術的發(fā)展,利用遙感數(shù)據(jù)進行植被NPP的研究成為可能。遙感具有時空分辨率高、實時性強、周期短、覆蓋面積大、獲取便捷等特點,已成為評估從區(qū)域到全球尺度植被NPP動態(tài)的主流方法,其中基于遙感的CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford Approach)是利用光合有效輻射和考慮溫度和降水量影響的光的利用效率進行NPP計算[7],已在不同空間和時間尺度被廣泛應用[8- 11]。準確定量評估氣候變化與人類活動在植被變化中的相對作用,對深入理解植被變化驅(qū)動機制和控制荒漠化發(fā)展具有重要意義,其定量研究的主要方法有殘差分析法、降水利用效率分析法、模型變量分析法、變異系數(shù)分析法[12]和潛在NPP(Potential NPP,PNPP)與實際NPP(Actual NPP,ANPP)求差法[13]。ANPP指基于模型計算的現(xiàn)實情況下的凈初級生產(chǎn)力,PNPP指未受人類活動干擾的、潛在的天然植被的NPP。ANPP和PNPP的差值是人類活動所導致的NPP損失或增加量,也可被認為是因土地利用變化及人類活動對植被NPP造成的影響,即人類活動影響的NPP(Human NPP,HNPP),正HNPP意味著人為引起植被退化發(fā)生,而負HNPP意味著人類活動導致植被恢復。將只受氣候影響的PNPP與只受人類活動影響的HNPP進行比較,可以定量評價氣候變化和人類活動在NPP變化過程中的相對作用,揭示植被變化的驅(qū)動機制,對了解生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的變化以及這種變化對人類社會的反饋作用具有重要的現(xiàn)實意義[14-15],因此PNPP與ANPP求差法被廣泛應用。Zhang等[16]和Zhou等[17]分別應用該方法研究了石羊河流域和中國西北地區(qū),氣候變化和人類活動對植被退化區(qū)和恢復區(qū)NPP影響的空間分布；Chen等[18]通過該方法發(fā)現(xiàn)人類活動對青藏高原高寒草原生態(tài)系統(tǒng)的影響明顯加劇,而氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)造成的負面影響在相對減輕；Zhou等[19]利用遙感技術監(jiān)測了中國草地退化的現(xiàn)狀,并發(fā)現(xiàn)人類活動是草原恢復的主要因素。然而,已有的對疏勒河流域[20- 21]、甘肅省[22- 23]甚至西北地區(qū)[24- 26]的NPP研究多為時空變化分析及其影響因素研究,而對影響因素中氣候變化和人類活動的相對作用的定量研究較為缺乏。

中國西北干旱區(qū)的疏勒河流域,降水極少,氣候干旱,生態(tài)環(huán)境惡劣、脆弱。近年來疏勒河流域受氣候變化和人類活動加劇的影響,生態(tài)越發(fā)脆弱。因此本文利用CASA模型計算植被的ANPP變化作為疏勒河流域2001—2015年植被狀況變化的量化指標,然后根據(jù)氣候條件確定了研究區(qū)PNPP,并通過計算PNPP和ANPP之間的差異獲得HNPP,不僅可以從空間格局上分析其影響因子貢獻率大小的區(qū)域差異性,也可以定量評價人類活動在NPP變化過程中的相對作用和主要貢獻,對了解生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的變化、以及這種變化對人為環(huán)境的反饋作用具有重要的現(xiàn)實意義。

1 研究區(qū)概況

疏勒河流域地處我國西北干旱區(qū)腹地(圖1),位于東經(jīng)93°22′—98°59′E,北緯38°1′—42°47′N,流域面積約1.25×105km2,是甘肅河西走廊三大主要內(nèi)陸河流域之一。流域內(nèi)干流為疏勒河,全長670 km,主要支流有黨河、白楊河、石油河、榆林河及阿爾金山北麓的長草溝、鄂博溝、洪水溝等。疏勒河流域?qū)儆诖箨懶曰哪蜌夂?風沙大,氣候干旱,年均降水量47—63 mm,而蒸發(fā)量為2897—3042 mm,年平均氣溫為6.9—8.8℃,是甘肅省降雨量最少的地區(qū)。植被覆蓋度較低,以戈壁和裸巖石質(zhì)地為主,上游高海拔地區(qū)分布有低矮灌叢和草地,且有冰川和永久性積雪區(qū),中下游分布有呈帶狀的綠洲區(qū),呈現(xiàn)出山地-綠洲-荒漠生態(tài)系統(tǒng),生態(tài)環(huán)境十分脆弱。疏勒河流域范圍包括酒泉市下轄的敦煌市、玉門市、肅北蒙古族自治縣、瓜州縣、阿克塞縣及青海省天峻縣和德令哈市的一部分。流域內(nèi)有享譽國際的敦煌莫高窟、月牙泉、陽關和玉門關遺址等世界文化遺產(chǎn),是我國“一帶一路”生態(tài)文明建設實施的重要節(jié)點區(qū)域。將其建設成為我國西部干旱區(qū)生態(tài)文明保護屏障,對國家中長期發(fā)展規(guī)劃,戰(zhàn)略定位、產(chǎn)業(yè)布局、生態(tài)環(huán)境保護與建設具有重要的戰(zhàn)略意義。

圖1 研究區(qū)：疏勒河流域圖Fig.1 The study area: Shule River Basin in Northwest China

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文所需的基礎數(shù)據(jù)包括：遙感數(shù)據(jù)、植被類型數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)來自NASA EOS/MODIS,其中2001—2015年歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)選用250 m分辨率的16天合成產(chǎn)品MOD13Q1數(shù)據(jù)集,使用最大值合成法(Maximum Value Composition,MVC)生成逐月最大NDVI數(shù)據(jù)。2001—2015年的ANPP數(shù)據(jù)選用分辨率1000 m的MOD17A3數(shù)據(jù)集。植被類型數(shù)據(jù)是根據(jù)2000、2005、2010和2015年疏勒河流域4期Landsat TM/ETM+/OLI遙感數(shù)據(jù)(30 m分辨率)解譯獲得。蒸散發(fā)和潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來自全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global Land Data AssimulationSystem,GLADS)數(shù)據(jù)集,空間分辨率為0.25°,時間分辨率為1個月；月均溫、月降水和月太陽輻射數(shù)據(jù)來自中國科學院寒區(qū)旱區(qū)科學數(shù)據(jù)中心,其空間分辨率為0.1°。數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)來自于中國地理空間數(shù)據(jù)云,其空間分辨率是30 m。模型中所有輸入?yún)?shù),轉(zhuǎn)換成相同的坐標系統(tǒng),重采樣為1000 m分辨率。

2.2 研究方法

2.2.1ANPP的計算及精度檢驗

CASA模型為廣泛應用的光能利用率模型[27- 31],其原理是通過太陽輻射、NDVI、植被類型、氣候氣象數(shù)據(jù)等原始數(shù)據(jù),以及最大光能利用率等經(jīng)驗數(shù)據(jù),來估算植被的ANPP。在該模型中,ANPP主要由植物吸收的光合有效輻射和光能利用率兩個變量來確定：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,t表示時間,x表示空間位置；APAR(x,t)表示像元x在t月份吸收的光合有效輻射(MJ m-2月-1)；ε(x,t)表示像元x在t月份的實際光能利用率(gC MJ-1月-1)。

CASA模型具體計算式見表1。

表1 CASA模型參數(shù)計算公式

太陽總輻射量SOL(x,t),來自中科院數(shù)據(jù)集；植被指數(shù)NDVI來自MOD13Q1數(shù)據(jù)；月平均氣溫來自中科院數(shù)據(jù)集；區(qū)域?qū)嶋H蒸散量E(x,t)和區(qū)域潛在蒸散量Ep(x,t)來自GLADS數(shù)據(jù)集

本文在利用CASA模型計算2001—2015年逐月ANPP的基礎上,將每年12個月的ANPP合成年ANPP,并進行精度驗證。精度驗證一般有兩種方法:一是將模擬值與實測值進行比較；二是將估算的ANPP數(shù)據(jù)與他人在相同區(qū)域計算的結(jié)果或遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行比較[32]。由于疏勒河流域ANPP實測數(shù)據(jù)較少,本文將疏勒河流域各土地利用/覆被類型的模擬ANPP與其他學者的模擬結(jié)果及MOD17A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行對比?；贛ODIS傳感器獲得MOD17A3的通過Biome-BGC模型[33]計算的全球精確的陸地植被ANPP年際變化數(shù)據(jù)產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)集已在全球和區(qū)域ANPP與碳循環(huán)研究中得到廣泛應用。

2.2.2PNPP的估算

本文應用Thornthwaite Memorial模型計算PNPP[2]。該模型是第一個被廣泛接受的PNPP估算模型,是基于實地測量的NPP數(shù)據(jù)與研究區(qū)溫度和降水數(shù)據(jù)之間的最小二乘回歸得出的。PNPP預測僅受氣候因子的影響,被認為是生態(tài)系統(tǒng)的最大NPP[34]。計算公式如下：

PNPP=3000[1-e-0.0009695(v-20)]

(2)

式中,PNPP是年總PNPP(gC m-2a-1)；v是年平均實際蒸散發(fā)量(mm),其計算公式如下：

(3)

L=3000+25q+0.05q3

(4)

式中,L是年平均蒸散量(mm)；r是年總降水(mm)；q是年平均氣溫(℃)。

2.2.3植被動態(tài)變化分析

NPP動態(tài)是土地退化最直觀的體現(xiàn),因此,利用NPP的多年變化趨勢來評估植被退化或恢復。斜率通過普通最小二乘法確定。公式如下：

(5)

式中,i=1,2,…,15分別代表2001,2002,…,2015年；NPPi表示第i年的NPP值；Slope表示NPP在n年間的變化趨勢(使用t檢驗進行趨勢顯著性檢驗)。

研究時間段內(nèi)NPP的變化量,用以下公式估算：

ΔNPP=(n-1)×Slope[35]

(6)

2.2.4情景設計和定量評估方法

確定了氣候變化與人類活動導致的NPP變化,則可以定量評估氣候變化與人類活動在NPP變化中的相對作用。參考了郭繼凱等[36]有關NPP變化的情景設定方案,籍此度量疏勒河流域氣候變化與人類活動對NPP的影響,如表2所示。

表2 評估不同情景下植被恢復或退化驅(qū)動因子貢獻率的方法

SA：實際凈初級生產(chǎn)力的斜率；SP：潛在凈初級生產(chǎn)力的斜率；SH：人類活動影響下的實際凈初級生產(chǎn)力的斜率；PNPP：潛在凈初級生產(chǎn)力；HNPP：人類活動影響下的實際凈初級生產(chǎn)力；ΔPNPP和ΔHNPP分別為PNPP和HNPP變化量

3 結(jié)果與分析

3.1 結(jié)果驗證

由表3可以看出,基于CASA模型的NPP模擬值與其他學者模擬結(jié)果反映出的趨勢較為一致,說明CASA模型應用到疏勒河流域NPP研究是可靠的。而疏勒河流域ANPP值主要集中在50—100 gC m-2a-1內(nèi),整體上林地和耕地的NPP值最大,未利用地小,相較于全國及西北的ANPP,該流域整體生產(chǎn)力水平不高。但不同學者估算的NPP結(jié)果之間卻存在差異,這與研究區(qū)的時空范圍及基礎數(shù)據(jù)的分辨率和質(zhì)量等差異有關,這也是導致目前區(qū)域NPP模擬困難的原因之一[32]。

表3 ANPP多年平均值與其他學者模擬的比較/(gC m-2 a-1)

3.2 疏勒河流域ANPP空間特征及年際變化

圖2 2001—2015年疏勒流域ANPP多年平均值及其年際變化率空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of mean annual ANPP and its interannual variation of Shule River basin in 2001—2015ANPP：實際凈初級生產(chǎn)力Actual net primary productivity

疏勒河流域ANPP空間分布整體上呈現(xiàn)南高北低,即上游的祁連山區(qū)和中下游的綠洲區(qū)ANPP較高,其余荒漠戈壁區(qū)ANPP較低,表現(xiàn)出較為明顯的空間異質(zhì)性(圖2的左圖)。這是由于該流域地處內(nèi)陸地區(qū),降水量少,氣溫高,蒸發(fā)量大,氣候十分干燥,所以水分是該流域ANPP的主要限制因子[21]。如果降水稀少且沒有灌溉條件,植被生長稀少,ANPP值較低；反之,受祁連山區(qū)的地表徑流影響的綠洲地帶,植被生長好,ANPP值較高。上游祁連山區(qū)降水量較大,植被覆蓋度高,ANPP的數(shù)值主要在100—200 gC m-2a-1之間。其中,高值分布于河流源頭和河道兩岸；南部沖積扇前的荒漠戈壁ANPP普遍較低,最低值分布在大雪山、疏勒南山以及黨河南山的現(xiàn)代冰川上,這些區(qū)域常年覆蓋冰雪,植被基本無法生長。中下游的綠洲區(qū),也是主要的灌溉區(qū),ANPP較高,主要分布在200—300 gC m-2a-1。高值區(qū)集中分布于灌溉農(nóng)田區(qū),而農(nóng)業(yè)綠洲外圍的荒漠戈壁區(qū)以及敦煌市南部的沙漠區(qū)域,ANPP較低。北部的馬鬃山區(qū)植被稀疏,ANPP主要分布在0—50 gC m-2a-1,高值區(qū)零星的分布其中。

圖2的右圖為15年來疏勒河流域年ANPP的變化趨勢及其顯著性檢驗,流域年ANPP呈緩慢增加趨勢,且流域中呈增加趨勢的面積大于呈減小趨勢的面積。顯著性在α=0.05(v=15,臨界值為2.131)水平上,47.16%的區(qū)域趨勢顯著。ANPP增加的區(qū)域占全流域面積的54%,主要分布于南部的肅北和天峻的大部、阿克塞的東部和南部及北部肅北和瓜州的交界部分。疏勒河流域近15年的溫度和降水量都有所增加,氣候呈現(xiàn)出明顯的暖濕化趨勢,并且這兩種變化都會影響植被生產(chǎn)力[38]。ANPP減少的區(qū)域占總面積的46%,主要分布于北部的肅北、敦煌的西部和南部及中下游綠洲的南北兩側(cè)。然而,諸如過度放牧、地下水超采、水資源利用過度等人類活動的加劇是導致流域植被退化的主導因素[21]。此外,由于祁連山冰川消融,該區(qū)域蒸發(fā)量大、降水量年際變化大,土地用途也不斷增加,這也對植被退化有著巨大的潛在影響[39]。

3.3 氣候變化對植被的影響

圖3 疏勒河流域2001—2015年PNPP年際變化率 Fig.3 Changing rate of PNPP over Shule River basin during 2001—2015PNPP：潛在凈初級生產(chǎn)力 Potential net primary productivity

PNPP的年變化趨勢及顯著性檢驗如圖3所示。PNPP呈增加趨勢的面積占研究區(qū)總面積的55%,顯著變化的面積占48.07%；PNPP呈減少趨勢的面積占研究區(qū)總面積的45%,主要分布在瓜州及敦煌的西部邊緣部分。疏勒河流域地處我國西北干旱區(qū),植被對降水敏感,且易受氣候變暖影響。由圖4可知,年均溫的變化趨勢以上升為主,年總降水量變化趨勢空間分布與PNPP的變化趨勢相似。PNPP、氣溫和降水的年變化趨勢圖疊加分析表明,氣溫上升和降水量增加在一定程度上促進了植被恢復和沙漠化改善,而氣溫的上升和降水量減少導致了植被和土壤的退化加劇。

圖4 疏勒河流域2001—2015年年均溫年際變化率和年總降水年際變化率Fig.4 Changing rate of average temperature and annual total precipitation over Shule River basin during 2001—2015

3.4 人類活動對植被的影響

HNPP的空間分布表明,在2001—2015年期間大部分地區(qū)是由于人類活動造成的NPP損失(圖5)。HNPP>0的總面積占研究區(qū)總面積的83%,意味著人類活動對植被的負向影響在整個流域中較為普遍；HNPP<0占比僅有17%,人類活動僅在流域的中部尤其是綠洲區(qū)對植被恢復起到促進作用。為了進一步的分析HNPP變化規(guī)律,將HNPP的正負與HNPP變化的趨勢結(jié)合起來,歸類得到負負、負正、正負與正正4種結(jié)果(圖6)。其中HNPP呈負負的情形的分布范圍最小,主要集中于綠洲及敦煌的西部,顯示人類活動導致植被退化的作用減弱；呈負正情形的HNPP主要分布于敦煌的大部,瓜州玉門綠洲周圍及流域東北邊緣,人類活動導致植被退化的作用增強；呈正負情形的HNPP分布范圍最廣,占總面積的43.24%,主要集中于流域上游山區(qū)、瓜州北部、敦煌北部及北肅北,人類活動促進植被恢復的作用減弱；呈正正情形的HNPP主要分布于疏勒河干流上游和中下游山前荒漠過渡帶,在黨河上游,玉門瓜州綠洲北部及北肅北也有大量分布,這些區(qū)域人類活動促進植被恢復的作用增強。綜合來看,人類活動在灌溉綠洲表現(xiàn)為負向作用,植被被破壞。而在肅北、阿克塞,從2003年開始,均被列為國家生態(tài)保護項目——“退牧還草”工程項目的試點縣,禁牧封育實施后流域植被得到逐步的恢復,并取得了較為顯著的生態(tài)效益[35],表現(xiàn)為人類活動對植被的修復作用。

圖5 疏勒河流域2001—2015年均HNPP空間分布 Fig.5 Spatial distribution of mean annual HNPP over Shule River basin during 2001—2015HNPP：人類活動影響的凈初級生產(chǎn)力 Human net primary productivity

圖6 NPP人為影響方向與趨勢Fig.6 Distribution of NPP′s direction and trend 負負：表示人為負向影響且影響程度逐漸減弱；負正：表示人為負向影響且影響程度逐漸增強；正負：表示人為正向影響且影響程度逐漸減弱；正正：表示人為正向影響且影響程度逐漸增強

3.5 氣候變化和人類活動對植被變化的相對作用

根據(jù)表2列出的方法評估氣候變化和人類活動在植被改善中的相對作用。在植被改善區(qū)兩個因素的相對作用表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性(圖7),其中,人類活動對植被改善起主要作用(即相對作用超過50%)的區(qū)域占植被改善區(qū)面積的77.44%,分布范圍主要包括黨河上游及玉門南部,瓜州和北肅北大部分區(qū)域；而氣候變化相對作用超過50%的區(qū)域僅占植被改善區(qū)面積的22.56%,主要分布在阿克塞、南肅北、敦煌交界處及敦煌和瓜州的一小部分區(qū)域。這表明在整個流域,相對于氣候變化而言,人類活動對植被的恢復和改善起主要作用[40]。

圖7 2001—2015年疏勒河流域氣候變化和人類活動在植被改善區(qū)域的相對作用Fig.7 The relative effects of human activities and climate factors in the areas with improved vegetation in the Shule River Basin during the period of 2001—2015

根據(jù)表2中植被退化區(qū)情景的計算方法,得到氣候變化和人類活動在疏勒河流域植被退化區(qū)域的相對作用(圖8)。氣候變化引起退化的區(qū)域僅占11.55%,主要分布于敦煌西部和北部、瓜州北部以及北肅北南部,而其余占退化總面積88.45%的區(qū)域均為人類活動主導植被退化。這表明相對于氣候變化,人類活動是疏勒河流域植被退化的主要驅(qū)動因素。

由此看來,人類活動在流域北部地區(qū)的植被恢復以及中部地區(qū)的退化中發(fā)揮了關鍵作用。然而,氣候變化控制流域西南部地區(qū)的植被恢復,以及極少部分地區(qū)的土地退化。綜合來看,在疏勒河流域人類活動是主導其植被變化的主要因素。

圖8 2001—2015年疏勒河流域氣候變化和人類活動在植被退化區(qū)域的相對作用Fig.8 The relative effects of human activities and climate factors in the areas with degenerated vegetation in the Shule River Basin during the period of 2001—2015

4 結(jié)論

疏勒河流域由于地形、地貌、氣候以及水資源等環(huán)境因素的影響,特別是近年來受氣候變化與人類活動的深入影響,NPP空間分布異質(zhì)性高,厘清氣候變化和人類活動對NPP的作用對流域資源管理和流域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

ANPP和PNPP求差法可以在空間上定量區(qū)分人類活動和氣候變化對NPP造成的影響,已被廣泛用于識別人類引起植被退化的研究[41-42]。在柵格尺度上,本文通過使用三種常用NPP模型計算了ANPP,PNPP和HNPP，并分析它們的變化趨勢,定量區(qū)分人類活動和氣候變化對NPP造成的影響,并確定了疏勒河流域氣候變化和人類活動對植被退化和恢復的相對貢獻,得出以下結(jié)論：2001—2015年疏勒河流域多年平均ANPP主要在50—100 gC m-2a-1之間,相對于全國和西北地區(qū)普遍較低,生產(chǎn)力水平不高。流域年ANPP空間分布呈現(xiàn)南高北低,區(qū)域性分布特征明顯,即上游的祁連山區(qū)和中下游的綠洲區(qū)ANPP較高,其余荒漠戈壁區(qū)ANPP較低。流域年ANPP呈緩慢增加趨勢,且增加的趨勢要強于減小的趨勢；PNPP的變化趨勢表明,氣候變化在該流域55%的區(qū)域有利于植被恢復；HNPP的空間分布表明,2001—2015年期間全流域83%的區(qū)域,由人類活動造成的NPP損失在增加。氣候變化和人類活動在植被改善和退化中的相對作用表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性,且相對于氣候變化,人類活動是疏勒河流域植被改善和退化的主要驅(qū)動因素。

本文利用PNPP與ANPP求差法定量評價了疏勒河流域氣候變化和人類活動對植被變化的影響,該方法適用性較高,可為生態(tài)環(huán)境恢復和重建提供決策支持。此外,為了進一步全面和精確地分離氣候變化和人類活動對流域植被的影響,需要更多的氣象和植被生物量等實測數(shù)據(jù)。