劉 亮,關(guān)靖云,穆 晨,韓萬(wàn)強(qiáng),喬雪麗,鄭江華,2,*
1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,烏魯木齊 830046 2 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046 3 新疆草原總站,烏魯木齊 830000
植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)指植物單位面積和單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)光合作用獲得的有機(jī)質(zhì)總量,消除自養(yǎng)呼吸后所剩余的干物質(zhì)量[1—2]。在當(dāng)前復(fù)雜的全球氣候形式下,植被NPP數(shù)據(jù)能用來(lái)研究土地利用變化、自然資源管理、生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和碳擾動(dòng),是評(píng)價(jià)地球表面生態(tài)系統(tǒng)健康和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)[3]。伊犁河流域位于中亞干旱地區(qū),受地形因素的影響,位于我國(guó)境內(nèi)的伊犁河流域上游,氣候溫和、降水豐富、土壤肥力好,是我國(guó)天然三大草場(chǎng)之一,土地利用率高[4]。而位于哈薩克斯坦境內(nèi)伊犁河流域的中下游地區(qū),降水稀少,以荒漠草地為主[5]。伊犁河流域作為中、哈兩國(guó)的國(guó)際性跨境河流,開(kāi)展該研究對(duì)認(rèn)識(shí)該流域植被生產(chǎn)力狀況,兩國(guó)有效保護(hù)和合理利用伊犁河流域脆弱的生態(tài)植被區(qū),提升整體效益,促進(jìn)地區(qū)生態(tài)環(huán)境改善,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供可靠的理論依據(jù)[6—7]。
計(jì)算植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的方法有實(shí)測(cè)法、統(tǒng)計(jì)法和遙感技術(shù)法[8]。實(shí)測(cè)方法精度高,但需要較多成本投入,經(jīng)濟(jì)效益低且不適用于復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域的測(cè)量。遙感技術(shù)能夠彌補(bǔ)野外實(shí)測(cè)方法的不足,并且遙感數(shù)據(jù)有時(shí)效性高、數(shù)據(jù)易獲取及存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。因此利用不同模型結(jié)合遙感數(shù)據(jù)的植被NPP估測(cè)及分布成為主流的研究方法。目前植被NPP估算模型主要有3大類:氣候相關(guān)模型、過(guò)程模型和光能利用率模型[9]?;谶b感的CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型是一種屬于光能利用率機(jī)制的過(guò)程模型,由于該模型參數(shù)少,與植被生理特性相關(guān)性強(qiáng),因此被廣泛應(yīng)用于區(qū)域和全球陸地植被 NPP 的監(jiān)測(cè)[10—11]。張振東和閆俊杰等[12—13]對(duì)伊犁地區(qū)的植被NPP進(jìn)行了定量反演,分析了研究區(qū)植被NPP的時(shí)空分布特征,討論了不同植被類型對(duì)NPP的貢獻(xiàn)率及地形因子對(duì)其的影響;Jiao等[14]利用2000—2014年的MODIS NDVI和氣象站數(shù)據(jù),結(jié)合了基于CASA模型估算新疆伊犁河谷植被NPP,分析植被NPP與主要?dú)夂蛞蜃又g的相關(guān)性。
前人對(duì)伊犁河流域的研究,大多數(shù)研究?jī)H限于國(guó)家尺度上,多數(shù)是對(duì)我國(guó)境內(nèi)伊犁河流域植被NPP的時(shí)空變化特征及其影響因素進(jìn)行分析,但忽視了流域生態(tài)和水文具有整體性與連續(xù)性的特點(diǎn)[15],針對(duì)伊犁河流域整體生態(tài)的研究十分有限,缺乏對(duì)整個(gè)流域長(zhǎng)時(shí)間序列的植被NPP時(shí)空變化特征研究,無(wú)法滿足伊犁河流域跨界河流保護(hù)以及“一帶一路”生態(tài)環(huán)境建設(shè)的評(píng)估需要。本研究從整個(gè)流域角度出發(fā),以MOD13A1多年的NDVI、氣象數(shù)據(jù)和植被類型等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用改進(jìn)的CASA模型對(duì)伊犁河流域2008—2018年的植被NPP進(jìn)行了估算,并對(duì)其時(shí)空分異特征進(jìn)行了研究分析。
伊犁河流域位于中國(guó)新疆西部、哈薩克斯坦東南部(圖1),地理位置在73°18′—85°N、42°16′—49°22′E 之間,起源于中國(guó)新疆伊寧市東南部,流經(jīng)伊犁地區(qū)后轉(zhuǎn)向進(jìn)入哈薩克斯坦,并最終注入哈薩克斯坦境內(nèi)的巴爾喀什湖,是中、哈兩國(guó)的跨境內(nèi)流河[16]。該流域大部分位于哈薩克斯坦境內(nèi),小部分位于中國(guó)境內(nèi),是目前世界上保存最好的半干旱區(qū)域生態(tài)景觀之一[17]。
圖1 研究區(qū)概況Fig.1 An overview of the study area
1.2.1數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理
遙感數(shù)據(jù):NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA官網(wǎng)發(fā)布的MOD13A1 L3級(jí)數(shù)據(jù)集(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。選取伊犁河流域所在的瓦片號(hào)h22v04、h23v04與h24v04,對(duì)瓦片數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換、拼接,采用最大值合成處理(maximum value composite,MVC)進(jìn)一步消除其他氣象因素的干擾。并下載MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品,用于與CASA模型計(jì)算的植被NPP值進(jìn)行精度驗(yàn)證。
氣象數(shù)據(jù):本文所需的氣溫、降水與太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)均使用FLDAS(Famine Early Warning Systems Network(FEWS NET)Land Data Assimilation System)數(shù)據(jù)集(https://ldas.gsfc.nasa.gov/index.php/fldas/),該數(shù)據(jù)集協(xié)助數(shù)據(jù)稀少的發(fā)展中國(guó)家進(jìn)行糧食安全評(píng)估,包括許多氣候相關(guān)變量的信息[18—19]。
植被類型圖:伊犁河流域土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于歐洲航空局研發(fā)的CCI—LC全球土地覆蓋產(chǎn)品(https://cds.climate.copernicus.eu/)。CCI—LC經(jīng)地面參考數(shù)據(jù)和替代傳感器等獨(dú)立數(shù)據(jù)驗(yàn)證,具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量[20—21]。對(duì)地物類型進(jìn)行重新分類[22],剔除城市用地、水體與永久冰雪非植被覆蓋區(qū),最終得到伊犁河流域4大類植被覆蓋類型,即草地、林地、耕地與裸地。
1.2.2NPP計(jì)算
CASA模型是目前幾個(gè)主要光能利用率模型之一,該模型中的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力是由植被吸收光合有效輻射(absorbed photosynthetic active radiation,APAR)和光能轉(zhuǎn)化率(?)兩個(gè)變量決定。本研究采用的NPP計(jì)算模型是由國(guó)內(nèi)學(xué)者朱文泉等[23]改進(jìn)的CASA模型。其計(jì)算公式如下:
NPP(x,t)=APAR(x,t)×?(x,t)
(1)
式中,APAR(x,t)表示像元x在t月份接收的太陽(yáng)光合有效輻射,?(x,t)表示像元x在t月份的實(shí)際光能利用率。
1.2.3NPP變化趨勢(shì)分析
針對(duì)植被NPP在時(shí)間尺度上的變化趨勢(shì)和強(qiáng)度,利用一元線性回歸對(duì)2008—2018年伊犁河流域植被NPP進(jìn)行分析。該方法能反映不同時(shí)期植被NPP變化的時(shí)空分布特征,其計(jì)算公式如下[24]:
(2)
式中,n是研究時(shí)間序列的長(zhǎng)度,即11(2008—2018年共11年);i代表第i年,NPPi表示第i年植被NPP值,slope代表趨勢(shì)線斜率。
1.2.4NPP變異系數(shù)
伊犁河流域2008—2018年植被NPP的變異系數(shù)(CV)計(jì)算公式如下[25]:
(3)
式中,CV為變異系數(shù),X為平均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。將CV值劃分為比較穩(wěn)定(CV≤0.1)、穩(wěn)定(0.1
1.2.5Hurst指數(shù)
采用重標(biāo)極差(R/S)分析法來(lái)估算Hurst指數(shù),從而分析NPP的持續(xù)性特征,其計(jì)算公式如下[26]:
設(shè)有時(shí)間序列{ξ(t)},t=1,2,3,…,對(duì)于任意正整數(shù)τ≥1,有均值序列:
(4)
由此求得累計(jì)離差:
(5)
極差R定義為:
(6)
標(biāo)準(zhǔn)差S定義為:
(7)
R、S、τ滿足關(guān)系式:
R(τ)/S(τ)=c×τH
(8)
式中,c為常數(shù);R(τ)/S(τ)為重標(biāo)極差;H為Hurst指數(shù)。根據(jù)方程(9)以log(τ)序列為自變量,對(duì)應(yīng)的log(R/S)τ序列為因變量,采用最小二乘法擬合法,即可得到Hurst指數(shù)的估計(jì)值。
log(R/S)τ=logc+H×logτ
(9)
1.2.6伊犁河流域植被NPP變化區(qū)域分異特征分析
從海拔及經(jīng)緯度方面對(duì)伊犁河流域植被NPP在時(shí)間和空間變化進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分析其時(shí)空分異特征[27—28]。步驟如下:(1)海拔的劃分是基于美國(guó)地質(zhì)勘查局發(fā)布的數(shù)字高程模型(DEM)(https://www.usgs.gov/news/),按照500 m的間隔劃分為9個(gè)高程帶(小于500 m、500—4000 m間分7個(gè)帶及大于4000 m);(2)根據(jù)伊犁河流域范圍,結(jié)合實(shí)際情況,按照經(jīng)度2°,緯度1°的標(biāo)準(zhǔn)劃分成帶。經(jīng)度劃分成7個(gè)帶(73°E以西、73°—83°E中間共分4個(gè)帶、83°E以東),緯度劃分7個(gè)帶(43°N以南、43°—48°N中間共分5個(gè)帶、48°N以北)。通過(guò)以上方法,基于像元尺度上計(jì)算伊犁河流域海拔帶、經(jīng)緯度帶的植被NPP,分析流域內(nèi)時(shí)空區(qū)域特征差異。
根據(jù)新疆維吾爾自治區(qū)草地總站提供的2018年伊犁地區(qū)地上生物量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)CASA模型模擬的NPP與實(shí)測(cè)NPP進(jìn)行比較,經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)(圖2)植被NPP模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯著相關(guān)(R2=0.726,P<0.01)。
野外調(diào)查獲取的生物量數(shù)據(jù)驗(yàn)證精度較高,但在整個(gè)流域內(nèi)進(jìn)行大規(guī)模,相對(duì)統(tǒng)一的野外調(diào)查取樣是困難的。為此,本研究使用CASA模型估算結(jié)果與2008—2018年的MOD17A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比(圖2)。從整體趨勢(shì)上看,估算的NPP與MOD17A3產(chǎn)品有較高的吻合性,兩者的變化趨勢(shì)是一致的。根據(jù)以上兩種驗(yàn)證結(jié)果可知,本文使用CASA模型計(jì)算的植被NPP精度較高,且適用于估算伊犁河流域的植被NPP。
圖2 凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)模型精度驗(yàn)證Fig.2 Net primary productivity model accuracy verification
2.2.1伊犁河流域年際NPP變化特征
2008—2018年伊犁河流域植被NPP年際變化(圖3),年際植被NPP總量呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的特征,波動(dòng)值為245.49—351.42 g C m-2a-1,相對(duì)變化較顯著。多年植被NPP平均值為295.24 g C m-2a-1,且在2016年達(dá)到近11年的峰值,其值為351.42 g C m-2a-1,比多年平均值高19.02%。植被NPP最低值在2008年,為245.49 g C m-2a-1,比多年平均值低16.85%。2015年到2016年植被NPP總量增長(zhǎng)幅度最大,增加量為67.08 g C m-2a-1。2013年到2014年植被NPP總量減少幅度最快,減少量為51.76 g C m-2a-1。
圖3 伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力年際變化 Fig.3 Interannual change of vegetation net primary productivity in Ili River Basin
2.2.2伊犁河流域年內(nèi)NPP變化特征
從整個(gè)流域整體來(lái)看,在中國(guó)境內(nèi)部分與境外哈薩克斯坦部分年內(nèi)植被NPP均呈現(xiàn)出“單峰型”特點(diǎn)(圖4)。由于冬季氣候寒冷、冰雪覆蓋,植被處于枯黃狀態(tài),引起伊犁河流域每年的1月份、2月份、12月份的植被NPP月值均接近于0。2—4月份氣溫與降水逐漸增加,植被開(kāi)始生長(zhǎng),植被NPP值呈現(xiàn)出緩慢上升趨勢(shì)。在4—6月份由于氣溫的大幅回升,降水增多,太陽(yáng)輻射強(qiáng)度增大,NPP值呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì),氣溫、降水、光照為植被生長(zhǎng)提供了良好的環(huán)境條件,NPP積累量在6月份達(dá)到最大值。隨著季節(jié)變化,氣溫降低,降水減少,植被開(kāi)始逐漸枯黃,NPP值在7—12月份呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢(shì)。多年月平均NPP值在整個(gè)流域與境外部分波動(dòng)范圍相對(duì)較小,其波動(dòng)范圍分別為0.43—60.32 g C m-2a-1和0.4—54.58 g C m-2a-1,最大值與最小值之差分別為59.89 g C m-2a-1和54.18 g C m-2a-1;而在中國(guó)境內(nèi)部分多年月平均NPP值波動(dòng)較大,其范圍在0.59—124.34 g C m-2a-1其最大值與最小值差距為123.75 g C m-2a-1。
圖4 伊犁河流域年內(nèi)NPP變化特征Fig.4 Variation characteristics of net primary productivity in Ili River Basin during the year
根據(jù)植被生長(zhǎng)習(xí)性和該流域內(nèi)物候特點(diǎn)將3—5 月份、6—8月份、9—11月份、12月份至次年2月份分別定為春季、夏季、秋季、冬季。伊犁河流域2008—2018年四季NPP值大小關(guān)系為(圖4):夏季>春季>秋季>冬季,且流域內(nèi)四季植被NPP值差異明顯。整個(gè)流域春季的植被NPP均值為101.57 g C m-2a-1,隨著溫度上升、降水量增多,植被逐漸恢復(fù)生機(jī),NPP值相對(duì)于冬季顯著增大。夏季是伊犁河流域的雨季,雨熱同期,植被覆蓋度較高,NPP值較大,其均值為148.18 g C m-2a-1。秋季氣溫逐漸降低,降雨量減少,植被處于停止生長(zhǎng)或衰敗的階段,植被NPP值呈下降趨勢(shì),其均值為42.25 g C m-2a-1。而冬季,隨著氣溫降低,太陽(yáng)輻射強(qiáng)度較小,氣候干冷,大多數(shù)植被停止生長(zhǎng),流域NPP值波動(dòng)范圍趨于平穩(wěn)狀態(tài),NPP均值為3.24 g C m-2a-1。
2.3.1伊犁河流域多年NPP均值空間變化特征
從整個(gè)伊犁河流域來(lái)看,該流域多年NPP均值區(qū)間為0—1108.64 g C m-2a-1,空間分異明顯(圖5),植被凈初級(jí)生產(chǎn)力呈東北低西南高,沿天山山脈呈環(huán)狀分布,其中高值區(qū)均在天山山麓地區(qū),低值區(qū)位于伊犁河平原谷地地區(qū),呈現(xiàn)出上游高、中下游地區(qū)低的空間分布特征。從整個(gè)流域來(lái)看,該流域的多年植被NPP均值在中國(guó)境內(nèi)部分(572.05 g C m-2a-1)顯著高于在哈薩克斯坦境內(nèi)部分(250.94 g C m-2a-1)。從不同植被類型的NPP變化特征來(lái)看,伊犁河流域不同土地利用類型的多年平均各植被類型凈初級(jí)生產(chǎn)力的大小為:林地(624.13 g C m-2a-1)>耕地(575.04 g C m-2a-1)>草地(270.57 g C m-2a-1)>裸地(114.26 g C m-2a-1)。
圖5 伊犁河流域2008—2018年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力空間分布 Fig.5 Spatial distribution of vegetation net primary productivity in Ili River Basin from 2008 to 2018
2.3.2伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化趨勢(shì)及其顯著性檢驗(yàn)
伊犁河流域2008—2018年植被NPP年際變化斜率空間分布(圖6),NPP年際變化值θslope介于-69.99—89.05 g C m-2a-1之間,該流域多年平均值為4.53 g C m-2a-1,NPP呈增加趨勢(shì)(Slope>0)的區(qū)域占總面積的83.47%,主要分布于伊犁河谷及其中下游地區(qū)。NPP呈減少趨勢(shì)(Slope<0)的區(qū)域占總面積的16.52%,主要分布于河谷兩側(cè)的天山山麓,表明伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力整體變化趨勢(shì)為增加趨勢(shì)。
圖6 伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力年際變化斜率空間分布及顯著性檢驗(yàn)Fig.6 Spatial distribution and significance test of interannual change slope of vegetation net primary productivity in Ili River Basin
對(duì)伊犁河流域植被NPP的變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(圖6),其中通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域主要分布于上游的河谷地區(qū)及該流域的中下游地區(qū)。這是由于受政策影響哈薩克斯坦中游卡普恰蓋水庫(kù)附近農(nóng)田大幅度轉(zhuǎn)化為天然草地,因而哈薩克坦內(nèi)伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力呈顯著增加趨勢(shì),這與蔡明勇等[29]得出結(jié)論一致。
2.3.3伊犁河流域植被NPP垂直與水平分異特征
植被NPP變化隨海拔升高呈現(xiàn)出“倒U型分布”的特點(diǎn)(圖7)。在海拔2500 m以內(nèi),植被NPP均值隨海拔的上升有明顯的增加趨勢(shì),并在海拔2000—2500 m達(dá)到最大值(775.2 g C m-2a-1)。海拔每升高100 m,植被NPP值就增加25.23 g C m-2a-1。在 海拔小于2500 m區(qū)域內(nèi)植被類型復(fù)雜,一定范圍內(nèi)降水量隨海拔的升高而增加,為植被生長(zhǎng)發(fā)育提供了良好的條件。從海拔高于2500 m時(shí),植被NPP呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),海拔每增加100 m,植被NPP均值就減少32.37 g C m-2a-1。
伊犁河流域植被NPP變化在緯向和經(jīng)向方向上存在差異(圖7)。從緯向上看,總體趨勢(shì)由南向北呈現(xiàn)出“V”字形,低緯度地區(qū)植被NPP值明顯高于高緯度地區(qū)。在44°N以南呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢(shì),44°—47°N之間呈現(xiàn)出快速下降趨勢(shì),47°N以北為上升態(tài)勢(shì)。從經(jīng)向上看,在77°E以西植被NPP緩慢增加,當(dāng)經(jīng)度每增加1°,植被NPP值平均增加8.12 g C m-2a-1。77°E以東NPP呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì),經(jīng)度每增加1°,植被NPP的值平均增加55.17 g C m-2a-1。在緯度45°—46°與經(jīng)度77°—79°的植被NPP較為接近。
圖7 伊犁河流域植被NPP垂直與水平分異特征Fig.7 Vertical and horizontal differentiation of net primary productivity in Ili River River Basin
通過(guò)空間統(tǒng)計(jì)分析得出,伊犁河流域植被NPP變異系數(shù)范圍在0.02—3.32,該流域變異系數(shù)平均值為0.21,表明該流域植被NPP存在明顯的空間差異性(圖8)。通過(guò)對(duì)研究區(qū)像元尺度的變異系數(shù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),各變異程度面積比例從大到小為:穩(wěn)定(44.78%)>不穩(wěn)定(25.47%)>比較穩(wěn)定(16.46%)>很不穩(wěn)定(13.3%),說(shuō)明該流域的植被NPP整體趨于穩(wěn)定,但存在部分變異程度較大的區(qū)域,變異程度相對(duì)較大的區(qū)域主要位于伊犁河谷、卡普恰蓋水庫(kù)周圍和巴爾喀什湖附近。
圖8 伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變異系數(shù) Fig.8 The coefficient of variation of vegetation net primary productivity in Ili River Basin
為更好地監(jiān)測(cè)該流域植被NPP未來(lái)的健康現(xiàn)狀和發(fā)展情況,引入Hurst指數(shù)直觀地量化伊犁河流域植被NPP未來(lái)變化趨勢(shì)(圖9)。通過(guò)空間分析,伊犁河流域植被NPP的Hurst指數(shù)介于0.08—0.99,其均值為0.54。Hurst指數(shù)大于0.5的區(qū)域占該流域總面積的60.69%,而Hurst指數(shù)小于0.5僅占39.31%,說(shuō)明伊犁河流域植被NPP變化趨勢(shì)具有較強(qiáng)正向持續(xù)性,即該流域大部分地區(qū)植被未來(lái)的變化趨勢(shì)將與過(guò)去一致。
將一元線性回歸分析的Slope值與計(jì)算的Hurst指數(shù)進(jìn)行疊加分析,把未來(lái)的植被NPP變化趨勢(shì)分為以下5類(表1):
表1 未來(lái)變化趨勢(shì)分級(jí)Table 1 Classification of future trends
流域內(nèi)植被NPP未來(lái)變化趨勢(shì)的面積由高至低依次為(圖9):持續(xù)增加(51.67%)>由增加變?yōu)闇p少(31.75%)>持續(xù)減少(9%)>由減小變?yōu)樵黾?7.54%)>無(wú)法預(yù)測(cè)(0.06%)。表明流域內(nèi)植被NPP未來(lái)變化趨勢(shì)以持續(xù)增加為主,主要分布于伊犁河谷及中游地區(qū)。在下游伊犁河三角洲地區(qū)未來(lái)變化趨勢(shì)為由增加變?yōu)闇p少,未來(lái)持續(xù)減少的區(qū)域主要分布于伊犁河谷兩側(cè)的天山山麓。
圖9 伊犁河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力Hurst指數(shù)及未來(lái)變化趨勢(shì)Fig.9 Hurst index of net primary productivity of vegetation and its future trend in Ili River Basin
在我國(guó)西北干旱半干旱區(qū)域,很多學(xué)者在植被生產(chǎn)力的模擬與評(píng)估方面做了大量的研究[30]。本研究從整個(gè)流域角度出發(fā),基于MOD13A1多年NDVI數(shù)據(jù),利用氣象及植被類型等數(shù)據(jù),選用朱文泉等[23]改進(jìn)后的CASA模型對(duì)伊犁河流域2008—2018年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力進(jìn)行估算,得到該流域植被NPP平均值為295.24 g C m-2a-1。將以往學(xué)者在新疆以及伊犁河流域計(jì)算的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,研究結(jié)果表明與吳曉全等[31]和閆俊杰等[13]的結(jié)果相近,但高于楊紅飛等[32]對(duì)新疆植被NPP的研究成果。這是由于伊犁河流域雨量充沛,植被發(fā)育條件良好,植被NPP值遠(yuǎn)高于新疆平均水平。
不同學(xué)者模擬植被NPP結(jié)果不一致的主要原因有以下幾點(diǎn):(1)研究時(shí)間序列的差異性。前人已有的研究成果在時(shí)間序列上與本文的研究時(shí)間序列不一致,不同時(shí)間序列下的氣象要素、外界因素對(duì)植被的影響程度不同,導(dǎo)致估算的植被NPP值的存在差異性。(2)所用模型的差異性。由于研究采用不同的模型估算植被NPP,模型間的原理機(jī)制、模型所需參數(shù)和計(jì)算步驟不同,其對(duì)植被NPP的估算結(jié)果各異。眾多學(xué)者已從不同學(xué)科角度建立了一系列模型,其中具有代表性的模型有Biome-BGC[33],該模型使用氣象數(shù)據(jù)、生理和生態(tài)參數(shù)以及站點(diǎn)數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)來(lái)模擬生物地球化學(xué)循環(huán)和水文過(guò)程[34—35]。但該模型在計(jì)算植被NPP時(shí)所需參數(shù)較多,而且完整參數(shù)難以獲得,在區(qū)域尺度上轉(zhuǎn)換困難,因此該模型較適用于空間尺度較小、均質(zhì)斑塊上的植被NPP估算[9],對(duì)于該模型在區(qū)域尺度轉(zhuǎn)換問(wèn)題還有待于進(jìn)一步研究。(3)數(shù)據(jù)源的時(shí)空分辨率不同。不同方法進(jìn)行估測(cè)的過(guò)程中,最小估測(cè)單元空間分辨率的選取,會(huì)影響統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。CASA模型在估算過(guò)程中仍存在一些不確定性因素可能會(huì)影響模擬精度,首先是大多數(shù)研究對(duì)于比值植被指數(shù)(SR)的最大最小值和植被最大光能利用率的取值均是采用朱文泉等[36]論文結(jié)果,但是上述參數(shù)是根據(jù)全國(guó)范圍得出的結(jié)論,不一定適用于小區(qū)域,數(shù)據(jù)存在空間差異,從而導(dǎo)致估算的植被NPP結(jié)果偏高或偏低。因此,在以后的研究中需要結(jié)合地域特征優(yōu)化模擬參數(shù)取值從而減小模型模擬結(jié)果的誤差。其次,研究認(rèn)為植被NPP 變化是人類活動(dòng)和氣候變化共同影響的結(jié)果[37],CASA模型計(jì)算出來(lái)的植被NPP結(jié)果只能表征在未受到人類活動(dòng)的自然植被發(fā)育過(guò)程,如何在將人為因素整合到現(xiàn)有模型當(dāng)中去估算植被NPP,是未來(lái)工作的研究方向。
本研究結(jié)果表明,該流域多年植被NPP均值在中國(guó)境內(nèi)部分(572.05 g C m-2a-1)顯著高于在哈薩克斯坦境內(nèi)部分(250.94 g C m-2a-1),空間差異顯著,呈現(xiàn)出這種差異的原因主要受地形地貌、海拔高度、所處區(qū)域降水量、溫度、土地利用類型等影響[38—39]。伊犁河流域植被NPP在海拔上呈現(xiàn)出明顯的分異特征,其植被NPP大小與伊犁河流域的溫度狀況有關(guān),隨著海拔高度的上升,水熱條件改變,這些因素影響了植被對(duì)碳的吸收和累積[40]。在不同緯度上植被NPP也有較大差異,44°N以南區(qū)域位于我國(guó)境內(nèi)的伊犁河流域上游,其降水較為豐富,土地利用率高[41],該區(qū)域土地能自然形成植被,在干旱半干旱區(qū)降水是植被NPP的主要?dú)夂蚩刂埔蜃覽42],充沛的降水為植被生長(zhǎng)提供了優(yōu)良的天然條件,所以流域上游植被NPP值較高。隨著緯度增加,哈薩克斯坦境內(nèi)伊犁河流域的中下游地區(qū),降水量稀少,靠近巴爾喀什湖地區(qū)年降水量不到100 mm[43],植被生長(zhǎng)發(fā)育條件較差,主要為裸地、稀疏植被和草地,并且20世紀(jì)70年代哈薩克斯坦在伊犁河中游修建了卡普恰蓋水庫(kù)[44],這些區(qū)域土地利用類型復(fù)雜,受人為因素影響大,土地利用類型易發(fā)生轉(zhuǎn)變,致使中下游地區(qū)植被NPP值較低。從經(jīng)向上看,總體趨勢(shì)是由西往東逐漸增加,造成這種現(xiàn)象的原因是中西部主要為植被低覆蓋區(qū),土地類型以裸地和沙漠類型為主[17],不利于植被的生長(zhǎng)發(fā)育,東部邊緣地帶主要為高覆蓋度區(qū),土地類型以林地、草地和耕地為主。
時(shí)間特征上, 伊犁河流域植被NPP總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),波動(dòng)值在245.49—351.42 g C m-2a-1之間;從流域整體來(lái)看,在中國(guó)境內(nèi)部分與境外哈薩克斯坦部分年內(nèi)植被NPP均呈現(xiàn)出“單峰型”特點(diǎn),并且在6月份達(dá)到植被NPP積累量最大值;伊犁河流域植被NPP四季變化大小關(guān)系為:夏季>春季>秋季>冬季。
空間特征上,伊犁河流域植被NPP呈現(xiàn)東北低西南高,沿天山山脈呈環(huán)狀分布,植被NPP均值范圍在0—1108.64 g C m-2a-1之間;其中高值區(qū)均在天山山麓地區(qū),低值區(qū)位于伊犁河平原谷地地區(qū),呈現(xiàn)出上游高、中游和下游低的特征;各植被類型凈初級(jí)生產(chǎn)力的大小為:林地(624.13 g C m-2a-1)>耕地(575.04 g C m-2a-1)>草地(270.57 g C m-2a-1)>裸地(114.26 g C m-2a-1)。
空間穩(wěn)定性上,伊犁河流域植被NPP變異系數(shù)范圍在0.02—3.32,其平均值為0.21,表明該流域植被NPP存在明顯的空間差異性,各變異程度面積比例從大到小為:穩(wěn)定(44.78%)>不穩(wěn)定(25.47%)>比較穩(wěn)定(16.46%)>很不穩(wěn)定(13.3%),說(shuō)明該流域的植被NPP整體趨于穩(wěn)定,但存在部分變異程度較大的區(qū)域。
未來(lái)變化趨勢(shì)上,伊犁河流域大部分地區(qū)植被NPP未來(lái)的變化趨勢(shì)將以持續(xù)增加為主。該流域植被NPP的Hurst指數(shù)介于0.08—0.99,均值為0.54;Hurst指數(shù)大于0.5的區(qū)域占該流域總面積的60.69%,而Hurst指數(shù)小于0.5的僅占39.31%;未來(lái)變化趨勢(shì)的面積比例由高至低依次為:持續(xù)增加(51.67%)>由增加變?yōu)闇p少(31.75%)>持續(xù)減少(9%)>由減小變?yōu)樵黾?7.54%)>無(wú)法預(yù)測(cè)(0.06%)。
致謝:感謝自治區(qū)級(jí)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合培養(yǎng)研究生基地新疆草原總站提供的支持。