徐 勇， 周清華,2， 竇世卿， 郭振東， 吳杰峰， 鄭志威

(1.桂林理工大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院， 廣西 桂林 541006； 2.玉林市福綿區(qū)自然資源技術(shù)信息中心， 廣西 玉林 537000)

植被凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)是指綠色植物在單位時(shí)間單位面積上所積累的有機(jī)物數(shù)量，是由光合作用所產(chǎn)生的有機(jī)物總量扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分[1]，氣候生產(chǎn)力的大小能夠反映當(dāng)?shù)毓?、溫資源的配合效果[2]，用于評價(jià)陸地植被生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展[3]，是生態(tài)學(xué)研究的重要內(nèi)容。全球氣候變暖，環(huán)境問題受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，并采用Thornthwaite Memorial模型(TW模型)、周廣勝—張新時(shí)模型(ZGS模型)對NPP進(jìn)行估算[4-7]，對NPP的時(shí)空分布特征進(jìn)行研究，進(jìn)一步探究了不同因子對NPP的影響，結(jié)果表明，溫度、降水等氣候因子對NPP的影響較為明顯，ZGS模型和TW模型在估算NPP時(shí)具有較高的準(zhǔn)確性，已被廣泛應(yīng)用于NPP估算方面的研究。

雖然長江流域氣候溫暖濕潤，水熱條件充足，適合植被生長，但流域內(nèi)部分地區(qū)生態(tài)基礎(chǔ)脆弱，生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性差，生態(tài)問題仍然不可忽視[8-9]。因此，亟需對長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)NPP進(jìn)行研究，用以評估其植被生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定程度。本文利用2000—2019年的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用ZGS模型、TW模型、皮爾遜相關(guān)分析、一元線性回歸分析和Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)，研究長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)NPP時(shí)空演變特征，以期為政府部門建立和調(diào)整生態(tài)功能恢復(fù)項(xiàng)目提供借鑒，并進(jìn)一步了解長江流域生態(tài)系統(tǒng)的地表碳循環(huán)。

1 研究區(qū)概況

長江流域位于90°30′—122°25′E，24°30′—35°45′N之間，包含青海、江西、四川、湖南、湖北等省份，流域面積約1.80×106km2，約占中國國土面積的19%。流域內(nèi)自然資源豐富，植被覆蓋率較高，廣西、江西這兩個(gè)區(qū)域的森林覆蓋率達(dá)到60%以上，陸地植被生態(tài)系統(tǒng)占長江流域總面積的91.5%，其中森林、農(nóng)田、草地3個(gè)陸地植被生態(tài)系統(tǒng)分別占41.46%，26.74%，23.30%，其他生態(tài)系統(tǒng)僅占8.5%。森林生態(tài)系統(tǒng)主要分布在長江流域的中部和東南部地區(qū)；農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)主要分布在四川盆地以及長江流域的東北部地區(qū)；草地生態(tài)系統(tǒng)主要分布在長江流域西北部地區(qū)。長江流域大部分地處亞熱帶季風(fēng)區(qū)，年降水量約1 098 mm，年均氣溫約14 ℃，大部分地區(qū)雨熱同期，光、熱、水等條件優(yōu)越，是中國重要的農(nóng)糧產(chǎn)品基地。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)資料來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)提供的2000—2019年2 416個(gè)氣象站點(diǎn)的日降水和日平均氣溫，其中長江流域覆蓋站點(diǎn)數(shù)為718個(gè)。首先，采用鄰近點(diǎn)的線性趨勢法對缺失值進(jìn)行填補(bǔ)，進(jìn)一步計(jì)算得到月累積降水和月平均氣溫；然后采用克里金插值法對降水和氣溫進(jìn)行插值，得到時(shí)間分辨率為每月，空間分辨率為1 km，投影坐標(biāo)系為Albers_WGS_1984的月累積降水和月平均氣溫柵格時(shí)間序列。氣溫單位為℃，精度為0.1 ℃，降水?dāng)?shù)據(jù)單位為mm，精度為0.1 mm。

2.1.2 遙感數(shù)據(jù) 土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.Resdc.cn)，本研究采用的是該平臺提供的2000，2005，2010，2015，2020年的中國土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，用以統(tǒng)計(jì)2000—2019年長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)際NPP與潛在NPP，具體方法詳見孫金珂等[10]研究。土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)主要分為耕地，林地，草地，水域，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地，未利用地6大類，本文為了研究陸地植被生態(tài)系統(tǒng)的NPP時(shí)空演變特征，根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)分類標(biāo)準(zhǔn)，將土地利用數(shù)據(jù)重分類，通過掩膜提取得到長江流域草地、森林、農(nóng)田3個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，空間分辨率為1 km，投影坐標(biāo)系為：Albers_WGS_1984。

2.1.3 其他數(shù)據(jù) 中國行政區(qū)矢量數(shù)據(jù)和9大流域矢量數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.Resdc.cn)。根據(jù)九大流域矢量數(shù)據(jù)的屬性，提取得到長江流域的矢量數(shù)據(jù)；基于長江流域矢量數(shù)據(jù)，裁剪得到長江流域的行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)，投影坐標(biāo)系為：Albers_WGS_1984。

2.2 研究方法

2.2.1 ZGS模型 周廣勝和張新時(shí)根據(jù)植物生理生態(tài)學(xué)特點(diǎn)，基于水量、熱量平衡方程，建立了植物凈第一性生產(chǎn)力模型[11]，計(jì)算得到實(shí)際NPP，計(jì)算公式如下：

Rn=rRrdiLi

(2)

Li=597-0.6T

(6)

式中：t為日均溫(℃)；T為月均溫(℃)；BT為生物溫度(℃)；Rn為年凈輻射(mm)；Rrdi為輻射干燥度；Li為蒸發(fā)潛熱(kJ/g)；Ppet為可能蒸散量(mm)；Pper為可能蒸散率；r為年降水量(mm)； NPP為植被凈第一性生產(chǎn)力(g/m2)。

2.2.2 Thornthwaite Memorial模型(TM模型) Thornthwaite Memorial模型[12]主要考慮影響植被生長的降水量、溫度等氣候因子，計(jì)算得到潛在NPP，具體的計(jì)算公式如下：

NPPT=3 000×〔1-e-0.000 969 5(v-20)〕

(7)

L=300+25y+0.05y3

(9)

式中：v為年均實(shí)際蒸散量(mm)；r為年降水量(mm)；y為年均溫度(℃)；L為年均最大蒸散量(mm)； NPPT為由蒸散量決定的植被氣候生產(chǎn)潛力(g/m2)。

2.2.3 皮爾遜相關(guān)系數(shù)法 皮爾遜相關(guān)系數(shù)法是英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜提出的以數(shù)值的方式精確反映兩個(gè)變量之間線性相關(guān)的強(qiáng)弱程度，是相關(guān)性分析中的常用方法[13]。本文擬利用相關(guān)分析法計(jì)算實(shí)際NPP和潛在NPP的相關(guān)系數(shù)，計(jì)算公式如下：

2.2.4 一元線性回歸分析法 本文基于最小二乘法的一元線性回歸方程[1]，計(jì)算長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP和潛在NPP近20 a的年際變化趨勢，計(jì)算公式如下：

式中：n為研究的總年數(shù)； slope為變化斜率； NPPi為第i年的NPP值。

2.2.5 Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn) 采用Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)[13]來檢驗(yàn)潛在NPP和實(shí)際NPP在2000—2019年變化趨勢的顯著性。

UBk=-UFk′k=n+1-k

(16)

式中：Sk為第i個(gè)樣本的累積量；E(sk)為Sk的均值； var(Sk)為Sk的方差； UFk為Sk的標(biāo)準(zhǔn)差。

3 結(jié)果與分析

3.1 實(shí)際NPP與潛在NPP相關(guān)性分析

采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算2000—2019年長江流域?qū)嶋HNPP與潛在NPP的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如圖1所示，長江流域?qū)嶋HNPP與潛在NPP的相關(guān)系數(shù)在0.612～0.999之間，全部通過p<0.01顯著性檢驗(yàn)，表明實(shí)際NPP與潛在NPP呈顯著正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)田、森林和草地植被生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)性由大到小為：農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)，相關(guān)系數(shù)依次為0.985，0.982，0.979。綜上可知，基于ZGS模型和TW模型估算得到的實(shí)際NPP與潛在NPP相關(guān)性極強(qiáng)，說明通過兩個(gè)模型模擬得到的陸地植被生態(tài)系統(tǒng)的NPP能夠彌補(bǔ)單個(gè)模型的不足，可以提高估算結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖1 長江流域?qū)嶋HNPP和潛在NPP相關(guān)性空間分布

3.2 植被生態(tài)系統(tǒng)NPP時(shí)間變化特征

本文利用一元線性回歸分析探究長江流域及各陸地植被生態(tài)系統(tǒng)NPP的時(shí)間變化趨勢。由圖2a可知，2000—2019年長江流域?qū)嶋HNPP呈上升趨勢，上升斜率為6.85 g/(m2·a)，最低值出現(xiàn)在2011年，為1 466.06 g/m2，這是由于2010年長江流域遭遇大面積洪澇災(zāi)害，植被遭到嚴(yán)重破壞，導(dǎo)致長江流域?qū)嶋HNPP急劇下降[14-16]。農(nóng)田、森林、草地生態(tài)系統(tǒng)NPP呈波動上升趨勢，草地生態(tài)系統(tǒng)NPP上升最快，速率為7.82 g/(m2·a)，其次為森林生態(tài)系統(tǒng)，上升速率為7.64 g/(m2·a)。以上結(jié)果表明，3個(gè)植被生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)際NPP均呈上升的趨勢，其中草地生態(tài)系統(tǒng)的上升趨勢最為明顯，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的上升趨勢最為緩慢。綜上可知，長江流域不同陸地植被生態(tài)系統(tǒng)的時(shí)間變化趨勢存在一定的差異，一方面由于不同植被生態(tài)系統(tǒng)光合作用能力和固碳能力不同，另一方面由于長江流域從1989年開始實(shí)施長江流域防護(hù)林建設(shè)，構(gòu)建長江流域生態(tài)屏障，森林覆蓋面積變化較大，導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)的NPP年際變化趨勢有較大的變化[17-18]。

由圖2a和2b可知，基于TW模型模擬得到的長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP與基于ZGS模型得到的實(shí)際NPP時(shí)間變化趨勢一致，均呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢。由圖2b可知，2000—2019年長江流域潛在NPP呈上升的趨勢，上升斜率為2.74 g/(m2·a)，最大值出現(xiàn)在2016年，最小值出現(xiàn)在2011年。其中，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)的變化斜率分別為2.61，2.53，2.51 g/(m2·a)，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的上升速度最快，森林生態(tài)系統(tǒng)和草地生態(tài)系統(tǒng)的上升速度較為接近。

圖2 長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP和潛在NPP時(shí)間變化趨勢

3.3 植被生態(tài)系統(tǒng)NPP空間分布特征分析

圖3a為基于ZGS模型模擬得到的2000—2019年實(shí)際NPP均值空間分布特征。如圖3a所示，長江流域?qū)嶋HNPP呈東南高西北低的空間分布格局。實(shí)際NPP在0～800 g/m2范圍內(nèi)的占9.07%，主要集中分布在西藏、青海、甘肅以及四川北部這幾個(gè)草地資源較豐富的區(qū)域；實(shí)際NPP大于2 300 g/m2的占13.98%，主要集中分布在江西、廣西這兩個(gè)森林覆蓋率在60%以上，森林資源較豐富的省份。從空間分布來看，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的年均實(shí)際NPP呈現(xiàn)南高北低，東南高西北低的空間格局，僅有0.07%的年均實(shí)際NPP低于800 g/m2，高值區(qū)域(>2 300 g/m2)主要分布江西、廣西這兩個(gè)區(qū)域，占12.10%；森林生態(tài)系統(tǒng)的年均實(shí)際NPP呈東南高西北低的空間格局，主要分布在長江流域的中部、東部地區(qū)，低值區(qū)域(<800 g/m2)占0.17%，高值區(qū)域(>2 300 g/m2)占22.85%；草地生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)際NPP分布較為零散，主要集中分布在長江流域的西北地區(qū)，總體的年均實(shí)際NPP較低。

如圖3b所示，長江流域多年平均潛在NPP呈東南高西北低的空間分布格局，整體空間分布特征與長江流域?qū)嶋HNPP相似。長江流域多年平均潛在NPP高值區(qū)域(>1 200 g/m2)主要分布在江西、廣西、湖南等區(qū)域，占19.62%，低值區(qū)域(<600 g/m2)主要分布在青海省，占11.64%。長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)年均潛在NPP的高值區(qū)域(>1 200 g/m2)主要分布在森林生態(tài)系統(tǒng)，占長江流域年均潛在NPP高值區(qū)域(>1200 g/m2)的61.29%；低值區(qū)域(<600 g/m2)主要分布在草地生態(tài)系統(tǒng)，占長江流域年均潛在NPP低值區(qū)域(<600 g/m2)的70.43%。

a 長江流域?qū)嶋HNPP b 長江流域潛在NPP

3.4 植被生態(tài)系統(tǒng)NPP空間變化特征

3.4.1 植被生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP空間變化特征 采用一元線性回歸分析法計(jì)算得到的2000—2019年長江流域NPP變化斜率,當(dāng)變化斜率大于0時(shí),表明NPP呈上升趨勢;當(dāng)變化率小于0時(shí),表明NPP呈下降趨勢,并結(jié)合Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)對長江流域NPP變化趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),當(dāng)0.01≤p<0.05時(shí),表明上升或下降趨勢顯著，當(dāng)p<0.01時(shí)，表明上升或下降趨勢極顯著。

由圖4a可知，長江流域?qū)嶋HNPP的變化斜率在-29.19～44.26 g/(m2·a)之間，其中浙江、安徽等大部分區(qū)域?qū)嶋HNPP呈上升趨勢；河南、湖北、云南等省份大部分區(qū)域?qū)嶋HNPP呈下降的趨勢。農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP的變化斜率分別在-29.16～40.35,-13.16～12.87,-28.49～42.30 g/(m2·a)之間，由上可知，相較于農(nóng)田和草地生態(tài)系統(tǒng)，森林生態(tài)系統(tǒng)較為穩(wěn)定，NPP變化斜率較小，這與森林生態(tài)系統(tǒng)植被抵御外界干擾能力較強(qiáng)，草地和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化和人類活動響應(yīng)敏感有關(guān)。

a 實(shí)際NPP 變化趨勢 b 實(shí)際NPP顯著性檢驗(yàn)

由表1和圖4b可知，長江流域?qū)嶋HNPP呈上升趨勢的面積占80.65%，呈下降趨勢的面積占19.35%，其中呈顯著下降和極顯著下降的面積占0.70%，主要分布在云南省；呈極顯著上升和顯著上升趨勢分別占8.03%,11.38%，主要分布在青海、西藏、浙江等區(qū)域，由上可知，長江流域?qū)嶋HNPP總體呈現(xiàn)上升的趨勢，其中河南、湖北、云南、貴州省中部呈現(xiàn)輕微下降的趨勢，云南省由于人類的過度砍伐導(dǎo)致森林面積不斷減少，水土流失嚴(yán)重，加上泥石流、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的影響，環(huán)境污染嚴(yán)重，植被數(shù)量不斷下降，導(dǎo)致云南整體的實(shí)際NPP呈下降趨勢，因此，極顯著下降和顯著下降的區(qū)域主要分布在云南省[19-21]；極顯著上升區(qū)域主要分布在浙江、青海、四川省；總的來說，長江流域?qū)嶋HNPP在長江流域東部和西北部呈上升趨勢，北部和西南部呈下降趨勢。

表1 長江流域?qū)嶋HNPP變化的顯著性統(tǒng)計(jì)

長江流域?qū)嶋HNPP空間變化特征在不同的陸地植被生態(tài)系統(tǒng)中存在明顯的差異性，造成這種差異性的原因可能與植被種類以及土地利用類型的分布不同有關(guān)。由表1可知，草地生態(tài)系統(tǒng)NPP呈上升趨勢的面積占其總面積的87.60%，而農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)NPP呈上升趨勢的面積分別占其總面積的77.51%和76.95%。其中，草地生態(tài)系統(tǒng)NPP呈顯著和極顯著上升的面積為37.67%，遠(yuǎn)高于農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)NPP的8.58%和13.16%。由上可知，2000—2019年農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)NPP均以上升為主，但草地生態(tài)系統(tǒng)NPP呈上升趨勢的面積和強(qiáng)度均高于農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)。

3.4.2 植被生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP空間變化特征 由圖5a可知，長江流域潛在NPP的變化斜率在-13.36～12.93 g/(m2·a)之間，其中江蘇、浙江、江西、甘肅、陜西以及四川、青海省等大部分區(qū)域變化斜率均大于0，表明這些區(qū)域的潛在NPP呈上升趨勢，云南、湖北、河南、貴州等區(qū)域的變化斜率均小于0，表明長江流域這些區(qū)域的潛在NPP呈下降趨勢；農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP的變化斜率分別在-13.34～12.80 ,-13.16～12.87, -12.93～12.93 g/(m2·a)之間，這與長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP的變化斜率在數(shù)值上有所差異，但變化趨勢的空間分布特征一致，總體來說，長江流域陸地植被生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP與實(shí)際NPP的大部分區(qū)域呈上升的趨勢，河南、湖北、云南這3個(gè)區(qū)域變化斜率大部分小于0，呈下降趨勢。

a 潛在NPP變化趨勢 b 潛在NPP顯著性檢驗(yàn)

由表2和圖5b可知，長江流域潛在NPP呈上升趨勢的面積占84.81%，呈下降趨勢的面積占15.19%。其中，呈顯著上升和極顯著上升趨勢的面積分別占13.02%和12.07%，主要分布在青海、四川、浙江、上海等區(qū)域。長江流域潛在NPP呈極顯著下降和顯著下降趨勢的面積分別占0.07%，0.48%，主要分布在云南省。由上可知，長江流域?qū)嶋HNPP與潛在NPP空間變化趨勢整體一致，呈上升趨勢的面積遠(yuǎn)大于呈下降趨勢的面積，極顯著上升區(qū)域主要分布在西北部地區(qū)，輕微下降區(qū)域主要位于北部地區(qū)，大部分區(qū)域處于輕微上升趨勢，與上文中實(shí)際NPP變化趨勢相似。由此可見，通過采用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法驗(yàn)證ZGS模型和TW模型模擬的長江流域NPP的空間變化趨勢可信度較高。

表2 長江流域潛在NPP變化的顯著性統(tǒng)計(jì)

由表2可知，農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP呈上升趨勢的面積占其總面積的82.14%，81.27%，91.45%，其中，農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP呈顯著上升和極顯著上升趨勢的面積分別占其總面積的10.60%，18.33%和50.02%。2000—2019年農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP均以上升為主，且草地生態(tài)系統(tǒng)NPP呈上升趨勢的面積和強(qiáng)度均高于農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)。這與上文得到的農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP變化趨勢較為一致，但農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)潛在NPP的上升趨勢的面積和強(qiáng)度均高于農(nóng)田、森林和草地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)際NPP變化趨勢。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

研究發(fā)現(xiàn)長江流域?qū)嶋HNPP與潛在NPP具有較強(qiáng)的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.98，在空間上均呈現(xiàn)東南高西北低的分布特點(diǎn)，此結(jié)論與苗茜等[22]關(guān)于長江流域植被NPP的空間分布特征研究結(jié)果一致。森林、草地、農(nóng)田3個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的植被NPP分布情況也呈現(xiàn)由東南向西北遞減的趨勢，高值區(qū)域主要分布在森林生態(tài)系統(tǒng)，集中分布在江西省及周邊地區(qū)；低值區(qū)域主要分布在草地生態(tài)系統(tǒng)，集中分布在青海省及周邊地區(qū)。根據(jù)Running等[23]基于生態(tài)生理過程模型對6種植被類型模擬的結(jié)果可知，灌木林等植被的光能利用率比草地的光能利用率高，而在長江流域內(nèi)江西省森林覆蓋率較高，森林的光能利用效率較高，因此其NPP值較高，而青海省的海拔相對較高，植被多為草地，森林覆蓋率較低，所以其NPP值較低。

從時(shí)間上看，2000—2019年研究區(qū)的實(shí)際NPP與潛在NPP的最大值都出現(xiàn)在2016年，最小值出現(xiàn)在2011年，并且實(shí)際NPP以6.85 g/(m2·a)的速率在上升，潛在NPP以2.74 g/(m2·a)的速率在上升，植被NPP總體呈現(xiàn)上升的趨勢，這表明長江流域的環(huán)境整體是向好的方向發(fā)展。森林生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的植被NPP在2000—2003，2010—2013，2016—2017年出現(xiàn)較大的波動，整體呈現(xiàn)增加的趨勢，與張鳳英等[24]模擬的長江流域森林植被NPP的變化趨勢一致。相較于農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)，草地生態(tài)系統(tǒng)的變化情況較為平緩，這可能是由于不同植被類型、不同區(qū)域受到的影響不同引起的。

從空間上看，從Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實(shí)際NPP與潛在NPP呈顯著下降趨勢主要位于云南省。這個(gè)主要是因?yàn)樵颇鲜〉奈麟p版納熱帶雨林面積不斷減少，水土流失問題嚴(yán)重。云南省的生態(tài)環(huán)境遭到了破壞，植被NPP值下降。此結(jié)論與孫治娟等[25]關(guān)于云南省凈初級生產(chǎn)力時(shí)空演變特征研究結(jié)果較一致。實(shí)際NPP與潛在NPP呈輕微下降趨勢則主要位于湖北省北部，這與車風(fēng)等[26]研究結(jié)果不一致，其主要原因可能是由于研究時(shí)段以及數(shù)據(jù)源的差異，導(dǎo)致研究結(jié)論有所差別。極顯著上升主要分布在草地生態(tài)系統(tǒng)，輕微下降區(qū)域則主要分布在森林生態(tài)系統(tǒng)與農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)，集中分布在河北、河南兩個(gè)省份，這與孫金珂等[10]分析得到的結(jié)果一致。

綜上可知，雖然同為氣候生產(chǎn)力模型，但是由于估算的方法不同，模擬得到的NPP數(shù)值也會存在一定的差異，但是在空間分布和時(shí)間變化情況上來看，兩個(gè)模型模擬得到的結(jié)果是一致的，具有一定的可靠性。

4.2 結(jié) 論

本文采用ZGS模型和TW模型估算長江流域的實(shí)際NPP和潛在NPP，探討了長江流域整體以及農(nóng)田、森林、草地3個(gè)生態(tài)系統(tǒng)2000—2019年植被NPP的時(shí)空演變特征。

(1) 2000—2019年長江流域?qū)嶋HNPP與潛在NPP在空間上都呈現(xiàn)東南高西北低的空間格局，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP的空間分布情況與森林生態(tài)系統(tǒng)的相似，主要分布在長江流域的中部和東部地區(qū)，草地生態(tài)系統(tǒng)主要分布在長江流域的西北部地區(qū)。

(2) 實(shí)際NPP與潛在NPP的年際變化趨勢均呈現(xiàn)上升趨勢，實(shí)際NPP上升區(qū)域占80.65%，下降區(qū)域占19.35%；潛在NPP上升區(qū)域占84.81%，下降區(qū)域占15.19%；實(shí)際NPP與潛在NPP顯著上升趨勢的區(qū)域主要位于青海、西藏、四川北部和浙江等地，顯著下降區(qū)域主要位于云南省，整體上，實(shí)際NPP和潛在NPP的變化趨勢一致。