陳麗梅，阿布都熱合曼·哈力克

(新疆大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院/新疆綠洲生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830017)

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)是指綠色植物在單位時(shí)間、單位面積內(nèi)，所累積的有機(jī)干物質(zhì)總量，即在光合作用下產(chǎn)生的有機(jī)質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸所消耗的部分有機(jī)質(zhì)后所剩余的部分[1-2].它是植被自身的生理特性與外界環(huán)境共同作用的結(jié)果，也是評(píng)價(jià)全球或區(qū)域生態(tài)安全的重要性指標(biāo)[3].NPP 能夠直觀地反映出地表植被在自然環(huán)境狀況中的生產(chǎn)能力[4].研究植被NPP 時(shí)空變化狀況是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)健康程度及穩(wěn)定性的重要內(nèi)容，為全球性或區(qū)域性的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題研究提供了重要依據(jù)[5].

目前，國(guó)外對(duì)NPP 的研究主要集中在NPP估算模型方面，研究區(qū)主要集中在生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)或敏感地區(qū)[6-7].國(guó)內(nèi)對(duì)NPP 的研究主要集中在對(duì)現(xiàn)有NPP 估算模型的優(yōu)化、NPP 時(shí)空變化以及驅(qū)動(dòng)因素等方面，研究區(qū)主要集中在我國(guó)中部和東部地區(qū)，對(duì)西部干旱和半干旱區(qū)域內(nèi)的NPP 研究相對(duì)欠缺，其中部分研究已取得重要進(jìn)展[8-10].張雪蕾等[11]采用Thornthwaite Memorial模型估算了石羊河流域的NPP，發(fā)現(xiàn)石羊河流域NPP 的變化以增加為主，降水是決定NPP 增減的因子；白玉鋒等[12]采用塔里木河下游實(shí)測(cè)的草本NPP 數(shù)據(jù)和水埋深數(shù)據(jù)建立關(guān)系模型，發(fā)現(xiàn)塔里木河下游草本的NPP 隨著地下水埋深的增加呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)；崔博超等[13]采用改進(jìn)后的CASA(carnegie-ames-stanford approach) 模型估算了2006—2016 年塔里木河流域植被生長(zhǎng)季的NPP，發(fā)現(xiàn)塔里木河流域植被生長(zhǎng)季的NPP 總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，在空間上呈現(xiàn)西北向東南遞減的趨勢(shì)；趙鵬等[14]基于MOD17A3 遙感數(shù)據(jù)分析了2000—2015 年新疆博爾塔拉-精河流域NPP 的時(shí)空變化，發(fā)現(xiàn)該流域NPP 空間上呈現(xiàn)中間高、四周低的特征，降水對(duì)NPP 的影響最大.

現(xiàn)有文獻(xiàn)中暫無(wú)對(duì)和田河中上游長(zhǎng)時(shí)間序列NPP 時(shí)空變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)研究.和田河流域生態(tài)環(huán)境脆弱，對(duì)其中上游NPP 進(jìn)行定量分析不僅可以監(jiān)測(cè)其生態(tài)環(huán)境的生產(chǎn)能力，還可以評(píng)估研究區(qū)內(nèi)生態(tài)建設(shè)工作取得的成效.為了能準(zhǔn)確地掌握和田河中上游植被NPP 的時(shí)空變化特征，本文在NPP 產(chǎn)品和已有氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了2000—2020 年和田河中上游植被NPP的時(shí)空變化及其與氣候因子的關(guān)系，旨在豐富其植被NPP 變化的相關(guān)研究成果.

1 研究區(qū)概況

和田河位于新疆維吾爾自治區(qū)的西南部，塔克拉瑪干沙漠南緣、昆侖山北麓[15]，其地理位置介于東經(jīng)77°24′～84°55′、北緯34°20′～39°38′，全長(zhǎng)806 km，流域面積53 550 km2，且東鄰克里雅河流域，南以昆侖山、喀喇昆侖山與西藏、克什米爾為界，西與葉爾羌河流域接壤，北入塔里木盆地腹地[16]，如圖1 所示.和田河洪水季節(jié)可直穿塔克拉瑪干沙漠匯入塔里木河，全年約9～10個(gè)月只有中上游有水，下游處于干涸狀態(tài).和田河中上游包括和田地區(qū)的和田市、昆玉市、墨玉縣、部分和田縣、部分洛浦縣、部分皮山縣和部分策勒縣，其植被覆蓋度高且長(zhǎng)勢(shì)良好.

圖1 研究區(qū)位置示意

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1)遙感數(shù)據(jù).遙感數(shù)據(jù)源于MODIS NPP產(chǎn)品MOD17A3H(https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOLT/MO D17A3HGF.006/)，時(shí)間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020年進(jìn)行計(jì)算與分析，空間分辨率為500 m，時(shí)間分辨率為1 a.

2)氣象數(shù)據(jù).源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心共享服務(wù)平臺(tái)(http://www.geodata.cn/)，時(shí)間序列2000—2020 年，選取其中2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年進(jìn)行計(jì)算與分析，空間分辨率為1 km(為與NPP 數(shù)據(jù)空間分辨率保持一致，將氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率重采樣為500 m)，時(shí)間分辨率為1 月.

2.2 研究方法

2.2.1 植被NPP 變化趨勢(shì)分析

一元線性回歸分析法以像元為單位，逐像元計(jì)算NPP 隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，若計(jì)算結(jié)果為正，則表明像元點(diǎn)內(nèi)NPP 隨時(shí)間變化呈增加趨勢(shì)；反之，呈減少趨勢(shì)；計(jì)算結(jié)果的值越大，說(shuō)明NPP的變化趨勢(shì)越大.其計(jì)算公式[17-18]為

其中，θslope為NPP 變化趨勢(shì)斜率；i為年份；n為總年份數(shù)；NPiP為第i年的NPP 值.變化率用來(lái)表示研究區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化的百分比，其計(jì)算公式為

其中，NPPc為植被NPP 的變化率；NPP為n年的NPP 平均值.

2.2.2 NPP 穩(wěn)定性分析

變異系數(shù)不僅可表征NPP 的波動(dòng)程度，還可表征NPP 在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性.計(jì)算出NPP各柵格的變異系數(shù)，計(jì)算結(jié)果越大，表明NPP 隨時(shí)間變化波動(dòng)越大且越不穩(wěn)定；反之，其波動(dòng)越較小且越穩(wěn)定.變異系數(shù)計(jì)算公式[19]為

其中，CVNPP為NPP 變異系數(shù)；xi為第i年的NPP值；為n年的NPP 平均值.

2.2.3 NPP 未來(lái)變化趨勢(shì)分析

基于重標(biāo)極差(R/S)分析法計(jì)算的Hurst 指數(shù)能較好地判別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性[20-23]，可用于植被覆蓋變化研究中.Hurst 指數(shù)H的大小可用來(lái)判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)的持續(xù)性，H介于0～1，其等級(jí)劃分見表1.若0＜H＜0.5，表明時(shí)間序列呈反持續(xù)性，即未來(lái)的變化趨勢(shì)與過(guò)去趨勢(shì)相反，H越接近0，反持續(xù)性越強(qiáng)；若H=0.5，表明時(shí)間為隨機(jī)性序列，不存在長(zhǎng)期相關(guān)特征；若0.5＜H＜1，表明時(shí)間序列呈持續(xù)性，即未來(lái)變化趨勢(shì)與過(guò)去趨勢(shì)一致，且具有長(zhǎng)期相關(guān)特征，H越接近1，則表明持續(xù)性越強(qiáng)[24].其計(jì)算公式[25]描述如下：

表1 Hurst 指數(shù)等級(jí)劃分

若時(shí)間序列定義為 ｛ξ（t） ,t= 1,2,···｝ ，再定義序列τ=1,2,···，且定義某個(gè)τ為均值序列，即

那么，t時(shí)刻的累積離差為

極差R定義為

標(biāo)準(zhǔn)差S定義為

R（τ ）、 S（τ）、τ有以下關(guān)系：

其中，R（τ）為極差；S（τ）標(biāo)準(zhǔn)差；c為常數(shù)；H為Hurst 指數(shù).采用最小二乘法進(jìn)行擬合[13]，可計(jì)算出Hurst 指數(shù)，即

其中，H為Hurst 指數(shù)； log （R/S）τ序列為自變量； log（τ）序列為因變量.

2.2.4 NPP 與氣候因子的相關(guān)性分析

相關(guān)性計(jì)算的結(jié)果可看出各因子間相互關(guān)系的密切程度.首先，需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算公式為

其中，Rxy為x和y變量的相關(guān)系數(shù)；x i和yi分別為x和y變量的第i年的值；x為變量x平均值；為變量y平均值.其次，計(jì)算NPP 與氣溫、降水的空間偏相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算公式為

其中，Rxy,z為在固定自變量z之后，因變量x與自變量y的偏相關(guān)系數(shù)；因變量x為植被NPP 值；自變量y和z分別為平均氣溫和降水量.

3 結(jié)果分析

3.1 年平均NPP 的時(shí)間分布特征

對(duì)2000—2020 年和田河流域NPP 年際變化趨勢(shì)圖(見圖2)進(jìn)行分析，不難發(fā)現(xiàn)：年平均NPP總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，其中2000—2010 年年平均NPP 呈急劇上升趨勢(shì)，2010—2015 年年平均NPP 呈下降趨勢(shì)，2015—2020 年年平均NPP又呈上升趨勢(shì)；2010—2020 年年平均NPP 的值為135.38 gCm-2a-1，其中2010 年年平均NPP 最大(為156.09 gCm-2a-1)，2000 年年均NPP 值最小(為104.52 gCm-2a-1)；2000—2020 年NPP 值小于100 gCm-2a-1，所占的面積百分比呈現(xiàn)波動(dòng)減少趨勢(shì)；2000—2020 年NPP 值大于150 gCm-2a-1，所占的面積百分比呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì).

圖2 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 變化趨勢(shì)

3.2 年平均NPP 空間分布特征和變化趨勢(shì)

3.2.1 年平均NPP 的空間分布特征

對(duì)2000—2020 年和田河中上游年平均NPP空間分布特征(見圖3)進(jìn)行分析可得出：和田河中上游年平均NPP的總量為5 664 821.60 gCm-2a-1，平均值為136.50 gCm-2a-1；和田河中上游NPP 值大于100 gCm-2a-1的區(qū)域占比達(dá)68.35%，說(shuō)明和田河中上游植被生長(zhǎng)狀況良好.從圖3 的空間分布還可以看出，和田河中上游NPP 值呈北高南低的特征，其中上游昆侖山北坡山區(qū)及中游和田綠洲的NPP 值較高，和田綠洲向沙漠過(guò)度的邊緣地帶以及和田綠洲至玉龍喀什河和喀拉喀什河交匯處的NPP 值相對(duì)較低，這符合干旱區(qū)內(nèi)流河所具有的綠洲—荒漠—山地耦合的典型特征[26].NPP值較高的區(qū)域?yàn)樯嫌卫錾奖逼律降纳降睾途G洲，NPP 值相對(duì)較低的區(qū)域?yàn)楹吞锞G洲外緣、玉龍喀什河和喀拉喀什河的下游河道，以及廣袤的山前戈壁.中上游流域內(nèi)NPP 的最大值出現(xiàn)在皮山縣，其值為505.26 gCm-2a-1，和田綠洲、策勒縣中部、和田縣南部、皮山縣中北部和昆玉市中部的NPP 值為100～350 gCm-2a-1.和田綠洲向沙漠過(guò)度的邊緣地帶、田綠洲至玉龍喀什河和喀拉喀什河交匯處、和田河源頭以南地區(qū)的NPP 值在0～100 gCm-2a-1.

圖3 2000—2020 年和田河中上游年平均NPP 空間分布

3.2.2 NPP 空間總體變化趨勢(shì)

對(duì)和田河中上游NPP 變化趨勢(shì)(見圖4)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，2000—2020 年和田河中上游NPP 變化總體呈增加趨勢(shì)；變化系數(shù)平均值為2.62，其中變化系數(shù)值大于0 的區(qū)域占比達(dá)96.62%，變化系數(shù)值小于0 的區(qū)域占比僅為3.38%.由此可知，流域內(nèi)中上游NPP 呈大幅增加趨勢(shì)且增加過(guò)程中波動(dòng)較大，NPP 波動(dòng)較小的區(qū)域較少，變化系數(shù)較小的值出現(xiàn)在和田市中部墨玉縣.進(jìn)一步對(duì)和田河中上游NPP 變化系數(shù)值作顯著性檢驗(yàn)分析(見圖4)，可以發(fā)現(xiàn)其結(jié)果可分為通過(guò)顯著性檢驗(yàn)和未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)2 類.其中，和田綠洲中部、皮山縣中北部、和田河源頭山間部分地區(qū)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域占比為25.38%，未通過(guò)檢驗(yàn)的區(qū)域占比達(dá)76.62%.

圖4 2000—2020 年和田河中上游NPP 線性變化趨勢(shì)和顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)和田河中上游NPP變化率(見圖5)進(jìn)行分析可知，整體上變化率偏高，其均值達(dá)4.95%，其中和田綠洲和皮山縣內(nèi)變化率較高，最高變化率達(dá)92.97%；NPP 增加的區(qū)域占比達(dá)49.69%，不變的區(qū)域占比為48.46%，減少的區(qū)域占1.85%，由此可知研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境綜合治理取得顯著成效.

圖5 2000—2020 年和田河中上游NPP 變化率

3.3 NPP 變化的穩(wěn)定性特征

一般來(lái)講，變異系數(shù)值越大，NPP 波動(dòng)程度就越大且數(shù)據(jù)分布更為離散.對(duì)2000—2020 年和田河中上游NPP 計(jì)算所得變異系數(shù)(見圖6)進(jìn)行分析，不難發(fā)現(xiàn)：整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)的NPP 波動(dòng)較大且NPP 值分布較為離散，變異系數(shù)值大于0.30 的區(qū)域占比達(dá)63.00%，其最大值為3.06，平均值高達(dá)0.48.其中，和田綠洲、皮山縣中北部地區(qū)、研究區(qū)南部山間部分區(qū)域的變異系數(shù)較大，其NPP 變化波動(dòng)也較大；洛浦縣、策勒縣、和田縣交界地帶的變異系數(shù)值較小且介于0.10～0.20；昆侖山北坡山麓沖積扇范圍內(nèi)的變異系數(shù)值也較小且NPP 數(shù)據(jù)分布更為集中.

圖6 2000—2020 年和田河中上游NPP 變化穩(wěn)定性

3.4 NPP 未來(lái)變化趨勢(shì)特征

為了更好地對(duì)和田河中上游NPP 未來(lái)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，本文基于Matlab 和Arcgis 計(jì)算出Hurst 指數(shù)(見圖7).表1 已將Hurst 指數(shù)劃分為10 個(gè)等級(jí)，結(jié)合圖7 可知，和田河中上游Hurst指數(shù)值介于0.06～0.99，其均值為0.77；和田河中上游NPP 的未來(lái)變化整體呈持續(xù)性特征，即未來(lái)變化趨勢(shì)與過(guò)去變化趨勢(shì)一致，且呈持續(xù)性特征的區(qū)域占比高達(dá)98.02%，呈反持續(xù)性特征區(qū)域僅占1.98%.其中和田綠洲、和田河源頭山地、皮山縣中北部和昆玉市中部的NPP 未來(lái)變化呈持續(xù)性特征，且以和田河源頭山間以及洛浦縣、策勒縣、和田縣交界地持續(xù)性最強(qiáng).在持續(xù)治理生態(tài)環(huán)境政策下，和田河中上游的自然條件會(huì)不斷改善，其NPP 的未來(lái)變化會(huì)以持續(xù)性特征為主，呈增加趨勢(shì).

圖7 2000—2020 年和田河中上游NPP 未來(lái)變化趨勢(shì)

3.5 NPP 與年均氣候因子的關(guān)系

氣溫和降水是影響植物NPP 的主要?dú)夂蛞蜃?圖8展示了2000—2020年和田河中上游NPP和當(dāng)?shù)貧鉁睾徒邓膬?nèi)在聯(lián)系.

對(duì)圖8 整體分析可知，和田河中上游NPP 和降水呈正相關(guān)，與溫度的相關(guān)性不明顯；降水決定了NPP 增減，氣溫影響NPP 變化幅度；和田河中上游NPP 與年均氣溫和年均降水的平均相關(guān)系數(shù)分別為-0.045 6 和0.260 6；平均偏相關(guān)系數(shù)分別為0.106 2 和0.305 4.

對(duì)圖8 作進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，年均氣溫相關(guān)系數(shù)值在和田綠洲邊緣較高，受到溫度的影響相對(duì)較大，且大于0 的系數(shù)值占比僅為41.20%，其余區(qū)域數(shù)值較低并以負(fù)值為主；年均氣溫偏相關(guān)系數(shù)值在和田綠洲中部以及皮山縣北部較高，皮山縣南部、和田縣中部以及策勒縣境內(nèi)大于等于0的系數(shù)值占比僅為45.81%，這說(shuō)明NPP 和氣溫的相關(guān)性不明顯.年均降水相關(guān)系數(shù)值在整個(gè)和田綠洲以及皮山縣境內(nèi)均較大，僅南部山區(qū)偏低，大于0 的系數(shù)值占比達(dá)90.37%；年均降水偏相關(guān)系數(shù)值在整個(gè)和田綠洲以及皮山縣境內(nèi)大于0 的占比高達(dá)88.24%，這說(shuō)明NPP 和降水明顯呈正相關(guān).

圖8 2000—2020 年和田河中上游NPP 和氣溫、降水的相關(guān)性和偏相關(guān)性

4 討論

本文在MOD17A3 數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上展開相關(guān)研究，結(jié)果表明2000—2020 年和田河中上游平均NPP 為136.50 gCm-2a-1.將其與黃秉光等[27]近55 a 新疆NPP 研究結(jié)果(150 gCm-2a-1)中的和田河中上游NPP 進(jìn)行比較，本文結(jié)果略低于其研究結(jié)果但相差不大，這說(shuō)明本文研究亦具有一定可靠性.出現(xiàn)些許結(jié)果偏差的原因可能是：①鮮有學(xué)者專門針對(duì)和田河流域NPP 進(jìn)行研究，對(duì)比數(shù)據(jù)只能從黃秉光等的研究結(jié)果中的多年平均NPP空間分布特征圖觀察得到；②與黃秉光等的研究所選取的時(shí)間序列不同；③數(shù)據(jù)源不同；④時(shí)空分辨率不同.

NPP 是表征植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)之一，而植被生長(zhǎng)狀況又是生態(tài)安全的重要指標(biāo)，所以對(duì)NPP 的研究有必要且具有重要意義.制約干旱、半干旱地區(qū)植被生長(zhǎng)的主要因素是水，和田河中上游流域以戈壁和荒漠景觀為主，且該域?yàn)榈湫偷拇箨懶詺夂?，其生態(tài)環(huán)境高度脆弱.和田河中上游NPP 空間上整體呈北高南低的特征，除去降水對(duì)北部NPP 的影響，北部的和田綠洲可匯集上游來(lái)水，其水量充沛，相較于南部山區(qū)更為充足，所以自然條件更為優(yōu)越.同時(shí)，人口的增加也會(huì)影響NPP，和田地區(qū)人口從2000 年的16.81萬(wàn)增至2020 年的250.47 萬(wàn)，當(dāng)?shù)厝丝诘目焖僭黾又率雇恋氐睦冒l(fā)生了轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致生產(chǎn)生活加劇，其中最為典型的是2001 年在皮山縣和墨玉縣的交界地帶新設(shè)立了皮-墨墾區(qū)，后更名為昆玉市，墾區(qū)內(nèi)的土地利用類型由原來(lái)的未利用土地轉(zhuǎn)變?yōu)楦?此外，該研究區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境整體呈現(xiàn)變好的趨勢(shì)，這與我國(guó)的重大生態(tài)工程建設(shè)實(shí)施有著密切的聯(lián)系[28]，如在研究區(qū)域內(nèi)實(shí)行的“退耕還林還草”政策[29].

NPP 的時(shí)空變化是在自然因子和人文因子共同影響下產(chǎn)生的.本文研究了NPP 和氣溫、降水的相關(guān)關(guān)系，僅考慮到了影響植被生長(zhǎng)的主要自然因子，缺少對(duì)光照、土壤、坡向、高程、自然災(zāi)害等其他自然因子的研究，也缺少土地利用類型的轉(zhuǎn)變、政策等人文因子的研究，這些都是后續(xù)研究中需要學(xué)習(xí)和改進(jìn)的.

5 結(jié)論

1)在時(shí)間特征上，2000—2020 年和田河中上游NPP 總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，其中2010 年的NPP值最大，為156.09 gCm-2a-1.

2)在空間特征上，和田河中上游NPP 呈北高南低的特征，其平均值為136.50 gCm-2a-1，最大值為505.26 gCm-2a-1，且出現(xiàn)在皮山縣境內(nèi)；NPP空間變化特征總體呈增加趨勢(shì)，平均增速為2.62；NPP 波動(dòng)較大且數(shù)值分布較為離散，變異系數(shù)平均值為0.48，最大值為3.06；變異系數(shù)大于0.3的區(qū)域占比為63.00%，NPP 未來(lái)變化以持續(xù)性特征為主；Hurst 指數(shù)平均值為0.77，呈持續(xù)性特征的區(qū)域占比高達(dá)98.02%.

3)與氣候因子的關(guān)系中，NPP 和降水呈正相關(guān)，與氣溫的相關(guān)性不明顯.