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        2005—2015年廣東省森林生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產力時空變化特征

        2020-07-28 11:46:54李國洋徐啟恒陳寬文曹永超
        關鍵詞:均值氣溫廣東省

        李國洋 徐啟恒 陳寬文 曹永超

        (1 廣東省東莞市測繪院,東莞523129;2 廣東省東莞市不動產登記中心,東莞 523129)

        0 引言

        森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,對于全球碳平衡、CO2等溫室氣體上升,全球氣候變化等具有重要的作用。植被凈初級生產力(NPP)是指植被在單位時間、單位面積上累積的有機干物質總量,是進行光合作用產生的有機質總量減去呼吸消耗的能量剩余的部分[1-2]。森林植被NPP是森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程重要指標和關鍵參數,可以評估植被的生產能力,同時可以衡量陸地生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展,在全球氣候變化中具有重要的作用[3-4]。

        MODIS衛(wèi)星遙感數據具有高時間分辨率的優(yōu)勢,在森林植被監(jiān)測中已經得到了廣泛的應用?;谶b感估算的NPP已經成為森林植被監(jiān)測的一個重要指標[5-6]。王培娟等[7]對長白山地區(qū)森林植被NPP的影響因子進行了敏感性研究,結果表明長白山森林植被NPP與溫度呈負相關與降水量無明顯關系。江洪等[8]基于MODIS遙感影像結合氣象數據對福建省2004 年森林生態(tài)系統(tǒng)植被凈初級生產力進行了模擬與分析,結果表明福建省森林生態(tài)系統(tǒng)NPP空間分布具有地域特征。趙鑫等[9]基于MODIS數據估算了內蒙古地區(qū)的森林植被NPP,結果表明內蒙古森林植被NPP具有空間異質性,由東向西、由北向南依次減小,不同植被類型也存在差異。李登秋等[10]研究了江西省森林植被NPP的動態(tài)變化特征和驅動因子,結果表明氣候變化等因素對森林植被NPP的動態(tài)變化有一定的影響。趙穎慧等[11]對黑龍江落葉松NPP與氣象因素關系研究,結果表明生長季NPP與月均氣溫、月均降水呈極顯著相關性。

        廣東省地處我國華南地區(qū),森林植被資源豐富?;贛ODIS估算的NPP,對2005—2015 年廣東省森林植被NPP的時空變化特征進行定量分析,研究成果對于森林生態(tài)系統(tǒng)生產力評估、氣候變化以及生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境建設具有重要參考意義。

        1 研究區(qū)概況

        廣東省地處低緯度地區(qū)(圖1),橫跨熱帶和亞熱帶。全省的森林植被覆蓋率達57%,南部地區(qū)為熱帶常綠雨林季節(jié),中部為南亞熱帶季風常綠闊葉林,北部南嶺地區(qū)主要為亞熱帶常綠闊葉林[12]。

        圖1 研究區(qū)位置Fig. 1 Location of study area

        2 數據與方法

        2.1 數據來源與處理

        本文所使用的2005—2015年NPP數據來源于MODIS產品MOD17A3H(https://search.earthdata.nasa.gov/),該產品運用生物地球化學模型BIOME-BGC估算出全球陸地植被年NPP,已經在全球和區(qū)域NPP以及碳循環(huán)研究中得到廣泛應用。MOD17A3H產品中的數據質量信息文件(Npp_QC_500m)是8 bits位的二進制格式壓縮成整型數據的一個波段,使用MODIS陸地數據業(yè)務化產品質量評估工具(LDOPE Tools)把壓縮的二進制恢復為通常的十進制波段,即解碼[13]。8 bits位的第一位(MODLAND_QC bits)代表數據質量,第1 bit位數據解壓為十進制數據后,“0”代表Good Quality,“1”代表Other Quality。利用MRT軟件對MOD17A3H數據進行格式轉換、投影轉化以及重采樣處理,處理后的數據為TIF格式,投影為Albers等積圓錐投影,空間分辨率為500 m。最后利用質量信息文件,選擇質量好的像元參與分析。

        土地利用數據(2005、2010和2015 年)來源于中國科學院資源與環(huán)境科學數據中心(http://www.resdc.cn/),本研究中的森林植被就是土地利用分類體系中的林地。氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網(http://data.cma.cn/),主要包括氣溫和降水,為保證數據的一致性,選擇2005年建站以來的氣象站,利用廣東省以及周邊的氣象站點數據采用Anuspline 4.3氣象專用插值軟件進行插值,得到與NPP數據具有一致的空間分辨率和投影的溫度和降水柵格數據集。利用廣東省矢量邊界數據對NPP數據、氣溫和降水柵格數據進行裁剪,得到研究區(qū)內森林植被NPP、氣溫和降水的空間分布數據。

        2.2 方法

        NPP的變化趨勢采用Sen趨勢分析方法[14],并用Mann-Kendall統(tǒng)計檢驗方法對NPP的變化趨勢進行顯著性檢驗。為了定量研究森林植被NPP與區(qū)域氣候因子的關系,使用Pearson相關系數方法[15]分析森林植被NPP與降水、氣溫之間的關系。

        3 時空格局

        3.1 廣東省2005—2015 年森林植被NPP 時間變化特征

        2005—2015年,廣東省森林植被年NPP均值以及年NPP總量總體上均呈現波動上升的趨勢(圖2)。森林植被年NPP均值變化范圍是748.32~865.41 gC·m-2·a-1,平均值為816.46 gC·m-2·a-1,最大值是2013年,最小值是2 0 0 5 年;森林植被年N P P總量變化范圍是7.79×1013~-9.0 4×1013g C·a-1,平均值為8.61×1013gC·a-1,最大值是2013 年,最小值是2005 年。

        3.2 廣東省2005-2015 年森林植被NPP 空間分布格局

        圖2 2005—2015年廣東省森林植被年NPP均值變化趨勢Fig. 2 The mean change trend of forest vegetation NPP in Guangdong Province from 2005 to 2015

        圖3 2005—2015年廣東省森林植被年NPP均值空間分布(單位:gC·m-2·a-1)Fig. 3 The spatial distribution of forest mean NPP in Guangdong Province from 2005 to 2015 (Unit:gC·m-2·a-1)

        2005—2015年廣東省各市年NPP均值(多年的NPP均值)如圖3所示。2005—2015年,廣東省森林植被年NPP均值,高值主要分布在廣東省的中部與東部地區(qū),潮州市、梅州市、河源市和肇慶市等,低值區(qū)主要分布在廣東省的北部地區(qū)和南部地區(qū),韶關市、清遠市和湛江市等。潮州市年NPP均值最大(1009.53 gC·m-2·a-1);其次為汕尾市(952.44 gC·m-2·a-1);中山市和湛江市的年NPP均值最小,分別為589.65、572.87 gC·m-2·a-1。

        3.3 廣東省2005—2015 年森林植被NPP 空間趨勢特征

        為監(jiān)測廣東省森林植被NPP變化趨勢,計算了2005—2015 年森林植被NPP的Sen趨勢,并進行Mann-Kendall檢驗,將結果劃分為無顯著變化和顯著變化(P<0.05)兩個等級(圖4)。結果表明,廣東省森林植被NPP 有15.93%為無顯著變化區(qū)域,顯著上升和顯著下降區(qū)域分別為63.45%和20.62%;2005—2015年廣東省森林植被NPP呈顯著下降的區(qū)域主要分布廣東省北部地區(qū)的清遠市、韶關市、河源市、梅州市以及零星分布在南部的湛江市,NPP呈顯著上升的區(qū)域主要分布在廣東省的中南部地區(qū)茂名市、陽江市、云浮市等。

        圖4 2005—2015年廣東省森林植被NPP變化趨勢與顯著性Fig. 4 The change trend and significance of forest vegetation NPP in Guangdong Province from 2005 to 2015

        4 影響因素分析

        4.1 廣東省年均氣溫及降水空間分布

        分析2005—2015 年廣東省溫度和降水柵格數據可知:近11年來,廣東省年平均氣溫呈現南高北低的趨勢,尤其是湛江市年均溫度最高,清遠市和韶關市的林區(qū)溫度較低;年均降雨量最高的地區(qū)位于陽江市和江門市,年均降雨量最低的地區(qū)主要位于西部的云浮市和肇慶市、北部的韶關市以及東北部的梅州市和潮州市(圖5)。

        4.2 氣候因素對NPP 的影響

        對廣東省2005—2015 年氣象柵格數據和森林植被NPP數據進行相關性分析,得到氣溫和降水量與森林植被NPP相關系數的空間分布圖(圖6)。由圖可知,氣溫和降水對森林植被NPP均值的影響呈現明顯的空間分布特征。其中森林植被NPP與氣溫呈正相關的面積占總面積的14.36%,主要分布在北部地區(qū)的韶關市;呈負相關的面積占總面積的17.56%,主要零星分布廣東省的西南部地區(qū)的肇慶市、云浮市、佛山市、江門市、陽江市和茂名市等。森林植被NPP與降雨量呈正相關的面積占總面積的11.65%,主要零星分布在分布肇慶市、云浮市和茂名市;森林植被NPP與降雨量呈負相關的面積占總面積為39.24%。

        廣東南部地區(qū)氣溫較高,能充分滿足植被生長,因此溫度與NPP相關不明顯;而北部地區(qū)為山區(qū),氣溫較低,一旦溫度升高將有利于植被NPP的增加。降水與NPP相關圖中,西部降水量低值區(qū)隨著雨量增加,NPP也將增大;而中北部地區(qū)或雨量充沛可以滿足植被生長需求,或因山區(qū)多云雨日照少,因此過多的雨量反而不利于植被生長。

        圖5 廣東省2005—2015 年年均氣溫(a)和年降水(b)空間分布Fig. 5 Spatial distribution of annual temperature (a) and precipitation (b) in Guangdong Province from 2005 to 2015

        5 結論

        1)時間趨勢上,2005—2015 年,廣東省森林植被年NPP均值以及年NPP總量總體上均呈現波動上升的趨勢。

        2)空間分布上,2005—2015 年,廣東省森林植被NPP存在空間異質性。NPP年均最大值為潮州市,最低的地區(qū)是中山市和湛江市。

        3)空間趨勢性上,2005—2015 年,廣東省森林植被NPP 有15.93%為無顯著變化區(qū)域,顯著上升和顯著下降區(qū)域分別為63.45%和20.62%;2005—2015年廣東省森林植被NPP呈顯著下降的區(qū)域主要分布廣東省北部地區(qū),NPP呈顯著上升的區(qū)域主要分布在廣東省的中南部地區(qū)。

        4)氣溫和降水對森林植被NPP的影響呈現明顯的空間分異特征。

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