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        呼倫貝爾市NPP 時空變化及其對氣候的響應(yīng)

        2019-11-08 06:30:16曲學(xué)斌竇華山高紹鑫
        沙漠與綠洲氣象 2019年5期
        關(guān)鍵詞:氣候因子呼倫貝爾市日照時數(shù)

        曲學(xué)斌,竇華山,高紹鑫,林 聰,王 涵

        (1.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室,甘肅 蘭州730020;2.呼倫貝爾市氣象局,內(nèi)蒙古 呼倫貝爾021008;3.內(nèi)蒙古呼倫湖國家級自然保護(hù)區(qū),內(nèi)蒙古 呼倫貝爾021008)

        植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是指植被在單位時間、單位面積上,由光合作用產(chǎn)生的有機(jī)物質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸后剩余的部分, 是反映作物生長變化和生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)能量循環(huán)的重要指標(biāo)[1-2]。 IPCC 第四次評估報告指出,全球許多生態(tài)系統(tǒng)正在受到氣候變暖的影響。 而植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分, 在氣候變化研究中可充當(dāng)“指示劑”作用[3-4]。因此開展NPP 區(qū)域分布特征及對氣候變化的響應(yīng)研究, 可以更準(zhǔn)確地理解氣候變化對植被的影響, 在生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域具有重要意義[5]。

        NPP 估算模型主要分為氣候統(tǒng)計模型、光能利用率模型和過程模型[6]。 氣候統(tǒng)計模型是通過建立氣候因子和NPP 的相關(guān)關(guān)系估算NPP。 Lieth 等[7]在1973 年建立了全球首個利用降水量和氣溫制作的NPP 回歸模型。 王勝蘭等[8]對比了Miami、Thornthwaite等5 種基于氣象要素建立的NPP 模型在烏魯木齊地區(qū)的差異。 隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,CASA、GLO-PEM 等基于歸一化植被指數(shù)和氣候因子的光能利用率模型得到了快速發(fā)展和應(yīng)用。 高軍等[9]利用基于MOD13A3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的CASA 模型分析天山北坡植被NPP 變化,表明溫度是影響天山北坡NPP年內(nèi)變化的主要因素。 穆少杰等[10]利用光能利用率模型,模擬分析了內(nèi)蒙古草地生態(tài)系統(tǒng)10 a 間NPP的時空變化及其對氣候因子的響應(yīng)。 過程模型是從植物機(jī)理出發(fā)計算NPP, 常見的過程模型有CENTURY、BIOME-BGC、LUE、BEPS 等。潘萌甜等[12]利用MODIS 數(shù)據(jù)驅(qū)動的LUE 模型模擬了內(nèi)蒙古溫帶草原NPP,并分析其時空變化及其對氣候的響應(yīng)。黃秉光等[13]利用大氣植被相互作用模型分析了新疆55 a 植被凈初級生產(chǎn)力的時空演變特征。

        呼倫貝爾市是我國東北最重要的生態(tài)屏障之一,境內(nèi)同時擁有草原、森林、農(nóng)田等不同生態(tài)區(qū),生態(tài)環(huán)境敏感而脆弱[14-15]。 隨著我國生態(tài)環(huán)境保護(hù)力度的增加,呼倫貝爾市境內(nèi)的呼倫貝爾大草原、呼倫湖、 大興安嶺等地的生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作受到了各級部門的高度重視。 因此, 開展呼倫貝爾市植被NPP時空變化及其對氣候變化的響應(yīng)研究, 可以更好地拓展生態(tài)氣象服務(wù)領(lǐng)域, 為呼倫貝爾市的生態(tài)管理等工作打下堅實基礎(chǔ)。

        1 數(shù)據(jù)與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        呼倫貝爾市位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部(115°31′~126°04′ E,47°05′~53°20′ N), 平均海拔659.2 m,總面積為2.53×105km2。 大興安嶺以東北—西南走向縱貫呼倫貝爾市,構(gòu)成呼倫貝爾市的林區(qū);嶺西地區(qū)自東向西為林草交錯帶和呼倫貝爾草原, 以牧業(yè)生產(chǎn)為主;嶺東地區(qū)是東北平原—松嫩平原邊緣,以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主[16]。氣候?qū)贉貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,總體特點為:春季氣溫驟升,多大風(fēng)天氣;夏季短促而炎熱,降水集中;秋季氣溫劇降,霜凍較早;冬季漫長嚴(yán)寒,多寒潮天氣[17]。

        1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

        NPP 數(shù)據(jù)采用NTSG 提供的2000—2015 年MOD17A3 數(shù)據(jù)集(http://www.ntsg.umt.edu),空間分辨率為1 km, 時間分辨率為1 a。 該數(shù)據(jù)利用BIOME-BGC 模型和光能利用率模型建立的估算模型模擬得到陸地生態(tài)系統(tǒng)的年NPP 值,在全球及區(qū)域NPP 與碳循環(huán)研究中得到廣泛認(rèn)可。根據(jù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制文件(GPP_NPP_QC) 分析,2000—2015 年呼倫貝爾市NPP 的平均可信度達(dá)到99.21%,低可信度地區(qū)主要位于水體周邊等非植被覆蓋區(qū), 數(shù)據(jù)質(zhì)量整體良好。 使用專業(yè)處理軟件MRT 對同期影像數(shù)據(jù)進(jìn)行投影、拼接和格式轉(zhuǎn)換[18],統(tǒng)一采用雙線性(Bilinear)重采樣方式和蘭勃特投影(Lambert Azimuthal)方式處理,投影的中央經(jīng)緯度設(shè)置為(50° N,120° E)。

        地表覆蓋數(shù)據(jù)采用NASA 提供的2015 年MCD12Q1 數(shù)據(jù)集(https://search.earthdata.nasa.gov/)中的IGBP 地表覆蓋分類, 空間分辨率為500 m[19],處理方式與NPP 數(shù)據(jù)相同, 并重采樣至與NPP 相同的空間分辨率。將地表覆蓋數(shù)據(jù)中的常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、混交林和灌叢統(tǒng)一劃分為林地, 稀樹草地和草原劃分為草地,農(nóng)田和耕地自然植被劃分為耕地,水體與永久濕地劃分為水體,其余地物類型劃分為其他(圖1)。劃分后, 呼倫貝爾市的林地占45.98%, 草地占41.40%,耕地占11.06%,水體和其他地表覆蓋僅占1.56%,由于其他和水體覆蓋面積較小,不單獨(dú)對其進(jìn)行分析。

        圖1 呼倫貝爾市地表覆蓋類型及氣象臺站分布

        氣象數(shù)據(jù)選取呼倫貝爾市16 個氣象臺站2000—2015 年的逐年降水量、 氣溫和日照時數(shù),數(shù)據(jù)源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)。根據(jù)各氣象臺站所在區(qū)域的主要地物特征, 也將其劃分在草地、耕地、林地3 個區(qū)域內(nèi)。

        1.3 研究方法

        1.3.1 趨勢線分析

        本文采用一元線性回歸方法, 逐像元計算NPP隨時間的變化情況, 并利用線性回歸的斜率來分析NPP 的變化速率,計算公式如下[20-21]:

        式中,a 為趨勢線的傾向率,n 為研究期長度,i 為年份,xi為i 年對應(yīng)NPP 的值。當(dāng)a>0 時說明研究期內(nèi)該地區(qū)的NPP 有增加趨勢,反之則為減少趨勢。

        1.3.2 相關(guān)性分析

        本文采用相關(guān)系數(shù)方法,逐柵格計算NPP 線性變化的相關(guān)系數(shù)及NPP 與氣溫、降水、日照的相關(guān)程度,進(jìn)而分析呼倫貝爾市NPP 的空間變化特征及影響其變化的主要?dú)庀笠蜃?,相關(guān)系數(shù)的表達(dá)式為[22]:

        式中,rxy是變量x 和y 的相關(guān)系數(shù),n 為樣本數(shù);xi為逐年NPP 的值,yi為逐年氣象要素; xˉ、 yˉ分別是變量x 和y 的均值。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 NPP 時空分布及變化

        2.1.1 NPP 空間分布特征

        2000—2015 年,呼倫貝爾市植被NPP 的平均值為261.02 gC/(m2·a),總體呈現(xiàn)自西向東依次遞增的分布格局(圖2)。 從不同植被的年平均NPP 來看,林地最高, 為291.3 gC/(m2·a); 其次是耕地,為278.2 gC/(m2·a);最低是草地,為238.2 gC/(m2·a)。

        NPP 在0~100 gC/(m2·a) 的區(qū)域面積占全市總面積的1.3%,主要分布在呼倫湖、尼爾基水庫等大型水體和海拉爾市區(qū)等人口聚集區(qū), 幾乎無植被覆蓋。100~200 gC/(m2·a)的區(qū)域面積占16.6%,主要分布在新巴爾虎右旗、 新巴爾虎左旗中西部和陳巴爾虎旗西部, 該地區(qū)地表均為草地, 且以典型草原為主,植被覆蓋度偏低。 200~300 gC/(m2·a)的區(qū)域面積占52.4%,主要位于陳巴爾虎旗中東部、新巴爾虎旗東部、額爾古納市南部、根河市南部、牙克石市、阿榮旗西部,該區(qū)域包含剩余草地以及大部分的林地和耕地,植被覆蓋度較高。 NPP 值在300 gC/(m2·a)以上的區(qū)域面積占29.7%,主要位于根河市北部、額爾古納市北部、鄂倫春旗、莫旗大部,即大興安嶺北部的林地及大興安嶺東坡的部分林地和耕地。其中,大興安嶺北部林區(qū)是我國集中連片、 面積最大的原始林區(qū),以興安落葉松為主,植被覆蓋度高;大興安嶺東坡為呼倫貝爾夏季風(fēng)的迎風(fēng)坡,水熱條件較好,適宜植被生長,因此這兩個區(qū)域的NPP 較高。

        圖2 2000—2015 年呼倫貝爾市年平均NPP 分布

        2.1.2 NPP 的年際變化特征

        2001—2015 年,呼倫貝爾市植被年平均NPP 總體呈波動增加趨勢(圖3a),最大值出現(xiàn)在2014 年,為331.4 gC/(m2·a); 最小值出現(xiàn)在2001 年,為183.6 gC/(m2·a)。 NPP 的年平均變化率為5.51 gC/(m2·a),其中NPP 變化率小于0 的區(qū)域占1.4 %,主要位于大型水體和城鎮(zhèn)人口聚集區(qū)周邊。 從不同植被類型來看,耕地NPP 的年變化率最低,為4.51 gC/(m2·a),其次是草地,為4.95 gC/(m2·a);林地最高,為6.90 gC/(m2·a)。 其中大興安嶺中南部偏東地區(qū)NPP 的變化速率可高達(dá)10 gC/(m2·a)以上。

        NPP 線性變化的顯著性檢驗(圖3b)表明,大部分草地和扎蘭屯市東南部耕地的NPP 線性增長趨勢達(dá)到極顯著水平(P<0.01),大興安嶺南部林地、大部分耕地和部分草地的NPP 線性增長趨勢達(dá)到顯著水平(P<0.05),NPP 達(dá)到顯著或極顯著增加的面積占全市總面積的57.0%,NPP 線性增長趨勢未達(dá)到顯著的區(qū)域主要位于額爾古納市北部、 根河市北部和鄂倫春旗中北部。

        圖3 2000—2015 年呼倫貝爾市NPP 的變化傾向率(a)和變化顯著性(b)

        2.2 NPP 與氣候因子的關(guān)系

        2.2.1 氣候因子的年變化特征

        由圖4 可知,2000—2015 年呼倫貝爾市的年平均氣溫為0.1 ℃,總體呈現(xiàn)耕地>草地>林地、從大興安嶺兩側(cè)向中北部遞減的空間分布特征。 耕地年平均氣溫傾向率為-0.04 ℃/10 a,草地為-0.27 ℃/10 a,林地為0.22 ℃/10 a,均未通過顯著性檢驗。呼倫貝爾市的年平均降水量為388.2 mm,耕地與林地的年降水量較為接近,且高于草地,總體呈現(xiàn)自東向西依次遞減的分布特征。 耕地年平均降水量的傾向率為191.1 mm/10 a, 草地年平均降水量的傾向率為77.5 mm/10 a, 林地年平均降水量的傾向率為136.9 mm/10 a,耕地和林地降水傾向率達(dá)極顯著(P<0.01),說明研究期內(nèi)呼倫貝爾市降水的增加趨勢明顯。 年平均日照時數(shù)為2 700.2 h,草地的日照時數(shù)要高于耕地和林地,呈現(xiàn)出自東南向西北遞減的分布特征。耕地年日照時數(shù)的傾向率為-42 h/10 a,草地年日照時數(shù)的傾向率為17.5 h/10 a, 林地日照時數(shù)的傾向率為-142 h/10 a, 林地日照時數(shù)傾向率達(dá)極顯著水平(P<0.01),耕地與草地未通過顯著性檢驗。

        圖4 2000—2015 年呼倫貝爾市NPP(a)、年平均氣溫(b)、年降水量(c)和年日照時數(shù)(d)

        表1 2000—2015 年各氣象站20 km 緩沖區(qū)內(nèi)NPP 與年平均氣溫、年降水量、年日照時數(shù)的相關(guān)性

        2.2.2 NPP 與氣候因子的相關(guān)關(guān)系

        以呼倫貝爾市16 個氣象臺站為中心建立半徑為20 km 的緩沖區(qū), 分別統(tǒng)計緩沖區(qū)內(nèi)的NPP 均值、并與臺站氣溫、降水、日照時數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果見表1。NPP 均值與年平均氣溫均呈負(fù)相關(guān),草地NPP 與年平均氣溫的平均相關(guān)性最高(-0.23),耕地最低(-0.15),除海拉爾區(qū)外均未通過顯著性檢驗。 NPP 與年降水量均呈正相關(guān),草地NPP 與年降水量的平均相關(guān)性最高(0.73),耕地最低(0.64),除莫旗外所有臺站均達(dá)極顯著(P<0.01)相關(guān),這主要是由于莫旗以耕地為主,且臺站靠近尼爾基水庫,周邊有較好的水源進(jìn)行農(nóng)田灌溉, 因此受降水影響較小。 NPP 與日照時數(shù)呈負(fù)相關(guān)的臺站多于正相關(guān)臺站,但僅額爾古納市和小二溝的NPP 與日照時數(shù)的負(fù)相關(guān)顯著(P<0.05)。

        綜合呼倫貝爾市NPP 與氣溫、降水、日照時數(shù)的相關(guān)性可知,限制呼倫貝爾市NPP 增長的主要?dú)夂蛞蜃訛榻邓?高溫少雨所引起的干旱災(zāi)害是目前呼倫貝爾生態(tài)系統(tǒng)的主要威脅之一。

        3 結(jié)論

        利用2000—2015 年MOD17A3 數(shù)據(jù)和氣象站點資料,分析呼倫貝爾市NPP 的時空變化特征及其對氣候變化的響應(yīng)情況,得出如下結(jié)論:

        (1)呼倫貝爾市的NPP 平均為261.02 gC/(m2·a),草地<耕地<林地,總體呈現(xiàn)自西向東依次遞增的分布格局。 年變化呈波動增長趨勢, 平均變化率為5.51 gC/(m2·a),林地的增長速率最高。57.0%的地區(qū)NPP 的線性增長達(dá)到顯著,主要位于呼倫貝爾草原、大興安嶺南部林地和大興安嶺與松嫩平原過渡的耕地。

        (2)呼倫貝爾市16 個氣象臺站周邊的平均NPP與年平均氣溫均呈負(fù)相關(guān), 但除海拉爾外均未通過顯著性檢驗;NPP 與年降水量均呈正相關(guān),且除靠近尼爾基水庫的莫旗外均達(dá)到極顯著(P<0.01)水平;NPP 與年日照時數(shù)的正、負(fù)相關(guān)臺站同時存在,且僅有小二溝和額爾古納的負(fù)相關(guān)顯著(P<0.05)。

        (3)NPP 與年降水量的正相關(guān)和與年平均氣溫的負(fù)相關(guān)表明,降水量是限制呼倫貝爾市NPP 的主要?dú)夂蛞蜃樱?需特別關(guān)注由高溫少雨引發(fā)的干旱災(zāi)害對呼倫貝爾市生態(tài)系統(tǒng)的影響。

        4 討論

        本研究表明呼倫貝爾市的生態(tài)環(huán)境總體呈好轉(zhuǎn)趨勢,這與國內(nèi)很多學(xué)者的研究結(jié)論基本一致。在氣候因子中, 降水量是NPP 增長的主要限制因素,由于呼倫貝爾市受季風(fēng)氣候影響,雨熱同期,降水與氣溫間存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系,因此NPP 與降水量呈顯著正相關(guān)的同時與氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān), 從而說明高溫少雨和干旱對呼倫貝爾市生態(tài)環(huán)境存在嚴(yán)重威脅。 耕地NPP 與降水的負(fù)相關(guān)系數(shù)最小,可能與節(jié)水灌溉、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等有關(guān),從而反映出人類行為可以降低氣候?qū)PP 的影響,若加大人類行為對生態(tài)環(huán)境的正面影響,增加生態(tài)工程建設(shè)投入,將更加有利于生態(tài)環(huán)境的改善。

        本研究主要圍繞MODIS NPP 數(shù)據(jù)及其與氣候因子的相關(guān)性分析,缺乏社會經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù),對人類行為與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系分析較少, 將在后續(xù)研究中進(jìn)一步改進(jìn)。 由于NPP 數(shù)據(jù)集的時間序列偏短、空間分辨率較低,無法反映出氣候變化對NPP 的長期影響,分析精度也存在提升空間。袁文平[23]等研究認(rèn)為多種算法的集合預(yù)估方法能夠有效提高NPP 精度,可能成為今后的發(fā)展方向之一。

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