徐 勇，鄭志威，戴強(qiáng)玉，郭振東，盤(pán)鈺春

（桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，桂林 541006）

0 引 言

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)重要組成部分，對(duì)區(qū)域乃至全球碳循環(huán)起關(guān)鍵作用。植被生態(tài)系統(tǒng)在提供物質(zhì)和能量的同時(shí)還推動(dòng)著全球物質(zhì)和能量的循環(huán)，但極易受氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響。植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）也稱(chēng)凈第一性生產(chǎn)力，是植被光合作用與呼吸作用的產(chǎn)物，作為碳循環(huán)的重要組成部分，能較好地體現(xiàn)植被自然狀態(tài)下的生產(chǎn)狀況，表征陸地生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)劣，常用于植被生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、生態(tài)效益評(píng)估和區(qū)域生態(tài)規(guī)劃等領(lǐng)域的研究。

氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)是影響植被生長(zhǎng)的兩大主要因素，對(duì)此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)植被NPP對(duì)氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制進(jìn)行了大量研究。在全球范圍，Zarei等研究發(fā)現(xiàn)溫度與蒸散的提高會(huì)使坦桑尼亞草原植被NPP上升，而溫度和光合有效輻射與哈薩克斯坦月植被NPP存在較強(qiáng)正相關(guān)，與同月降水量相關(guān)性不顯著或?yàn)樨?fù)。在中國(guó)，Sun等研究發(fā)現(xiàn)青藏高原和黃土高原植被NPP以上升為主，青藏高原和黃土高原植被NPP對(duì)氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制存在明顯的時(shí)空差異。退耕還林還草工程的實(shí)施、干旱狀況的緩解和人類(lèi)活動(dòng)的頻繁程度是影響植被NPP變化的主要原因。

隨著研究的進(jìn)一步深入，如何定量厘定氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被生長(zhǎng)的影響成為了新的研究主題。Zhang等使用植被NPP、降水、氣溫和太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)，通過(guò)建立多元回歸分析和殘差分析模型實(shí)現(xiàn)了氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)洞庭湖流域、錫林郭勒盟草地和祁連山國(guó)家公園植被NPP影響的定量分離。Ge等在植被NPP、降水、氣溫和太陽(yáng)輻射的基礎(chǔ)上引入土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)，通過(guò)建立殘差分析模型定量分離了氣候變化對(duì)植被NPP變化單獨(dú)影響以及氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)中國(guó)和中國(guó)西北部植被NPP變化的共同影響。綜上，目前針對(duì)植被NPP與氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)關(guān)系研究的尺度大多基于區(qū)域整體或省市級(jí)行政區(qū)，考慮的氣候因素較單一，多為降水、氣溫和太陽(yáng)輻射等，忽視了其他氣候因子對(duì)植被生長(zhǎng)的影響、地形與小氣候可能帶來(lái)的植被生境差異、以及植被生長(zhǎng)對(duì)氣候因子的滯后效應(yīng)。

鑒于此，本文以西南地區(qū)為研究區(qū)，以地貌類(lèi)型（廣西丘陵、云貴高原、四川盆地、若爾蓋高原、橫斷山地和青藏高原）為研究單元，首先，從影響植被NPP變化的多種氣候因子中篩選出主導(dǎo)氣候因子，在篩選時(shí)將氣候因子對(duì)植被生長(zhǎng)的影響顯著性和滯后效應(yīng)及主要?dú)夂蛞蜃娱g可能存在的嚴(yán)重多重共線(xiàn)性納入考慮；然后，基于植被NPP和篩選出來(lái)的主導(dǎo)氣候因子時(shí)間序列，分區(qū)建立多元回歸分析和殘差分析模型，定量厘定氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NPP變化的影響，揭示氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)對(duì)西南地區(qū)植被生長(zhǎng)的影響。以期為如何定量厘定氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被變化的影響帶來(lái)新思路。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處中國(guó)西南部，位于78°25′～112°04′E，20°54′～36°53′N(xiāo)之間，由廣西的廣西丘陵，云南和貴州的云貴高原，西藏的青藏高原及四川省和重慶市的四川盆地、橫斷山地和若爾蓋高原組成（圖1），共涉6個(gè)省級(jí)行政區(qū)，總面積約為255萬(wàn)km，海拔在-20～8 405 m之間，地勢(shì)起伏明顯。研究區(qū)受熱帶季風(fēng)氣候、亞熱帶季風(fēng)氣候和高原山地氣候影響，地表溫度常年維持在1.5～28.5 ℃，降水在19～2 688 mm，相對(duì)濕度在32%～85%，以上氣候因素受海拔影響均主要呈“西高東低”的空間分布格局。適宜的氣候使得研究區(qū)植被以喬木類(lèi)的闊葉、針葉林和草本類(lèi)的草甸、草叢、栽培植被為主。研究區(qū)作為中國(guó)西南部的重要門(mén)戶(hù)，隨著城市化和工業(yè)化進(jìn)程的加快，近年來(lái)西南地區(qū)部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境日趨脆弱。

圖1 研究區(qū)地貌單元空間分布 Fig.1 Spatial distribution of landform units in study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

空間分辨率為500 m的2000－2020年MODIS NPP數(shù)據(jù)源于National Aeronautics and Space Administration （https://earthdata.nasa.gov/）的MOD17A3 C6產(chǎn)品，原始數(shù)據(jù)需進(jìn)行鑲嵌、重采樣和重投影等預(yù)處理，從而獲取分辨率為1 km西南地區(qū)植被NPP時(shí)間序列。

1999—2020年氣候因子（最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、降水、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、大氣壓強(qiáng)、地表溫度）來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的逐日數(shù)據(jù)（https://data.cma.cn/），共2 416個(gè)氣象站點(diǎn)，原始數(shù)據(jù)需剔除數(shù)據(jù)缺失造成的影響并進(jìn)行空間插值以獲取研究區(qū)柵格氣象數(shù)據(jù)。通過(guò)平均氣溫和降水時(shí)間序列，可以計(jì)算得到可能蒸散率、可能蒸散量、生物干燥度指數(shù)、濕潤(rùn)指數(shù)、溫暖指數(shù)、寒冷指數(shù)時(shí)間序列，因此，本文選取以上14個(gè)因子作為影響植被NPP變化的待篩選氣候因子。

DEM數(shù)據(jù)和2000－2020年土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)（https://www.resdc.cn/）。人口密度數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)分別來(lái)源于WorldPop發(fā)布的Population Density數(shù)據(jù)（https://www.worldpop.org/）和Harvard Dataverse發(fā)布的全球NPP-VIIRS-like時(shí)間序列產(chǎn)品（https://dataverse.harvard.edu/）。以上數(shù)據(jù)空間分辨率均為1 km。

1.3 研究方法

植被NPP變化受多種氣候因子的共同影響，且植被生長(zhǎng)在不同地貌單元對(duì)不同氣候因子的響應(yīng)機(jī)制存在差異，同時(shí)植被生長(zhǎng)對(duì)氣候變化存在滯后效應(yīng)，因此，本文通過(guò)聯(lián)合相關(guān)分析、顯著性檢驗(yàn)和一階偏導(dǎo)實(shí)現(xiàn)主導(dǎo)氣候因子的篩選。具體步驟如下：首先，通過(guò)相關(guān)分析計(jì)算不同地貌單元植被NPP與前0～12個(gè)月各氣候因子的相關(guān)系數(shù)，以獲取影響各地貌單元植被生長(zhǎng)的主導(dǎo)氣候因子；然后，通過(guò)一階偏導(dǎo)法，確認(rèn)各氣候因子在不同地貌單元的絕對(duì)值最大相關(guān)系數(shù)和滯后期；最后，通過(guò)檢驗(yàn)判斷最大相關(guān)系數(shù)是否顯著，當(dāng)最大相關(guān)系數(shù)通過(guò)＜0.1顯著性檢驗(yàn)，則認(rèn)為該因子是影響植被NPP變化的主要?dú)夂蛞蜃印?/p>

考慮到主要影響因素間可能會(huì)存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余的同時(shí)造成殘差模型失真和預(yù)測(cè)結(jié)果的不穩(wěn)定，本文通過(guò)使用方差膨脹系數(shù)（Variance Inflation Factor，VIF）檢驗(yàn)主要影響因子間的多重共線(xiàn)性，從而降低其他影響因素對(duì)研究結(jié)果的干擾。本文選取各地貌單元與植被NPP相關(guān)性最高的氣候因子為工具變量，將VIF＞10的氣候因子視為與工具變量因子間存在嚴(yán)重多重共線(xiàn)性。氣候影響因子篩選結(jié)果及相應(yīng)VIF值如表1。

基于各地貌單元工具變量、主導(dǎo)氣候因子（表1）和植被NPP觀測(cè)值，建立多元回歸分析模型，生成氣候影響下的植被NPP預(yù)測(cè)值（NPP，下同），以此探究植被NPP在氣候變化下的時(shí)空變化；同時(shí)剝離氣候因素的影響，建立殘差分析模型，計(jì)算出反映人類(lèi)活動(dòng)影響下的植被NPP殘差值（NPP，下同），以探究植被NPP在人類(lèi)活動(dòng)影響下的時(shí)空變化。植被NPP和NPP計(jì)算式如下：

表1 主導(dǎo)氣候因子篩選結(jié)果 Table 1 Selection result of dominant climate factors

式中b為系數(shù)；C為不同地貌單元對(duì)應(yīng)的各主導(dǎo)氣候因子；為氣候因子類(lèi)別；為常量。

Theil-Sen Median趨勢(shì)分析計(jì)算效率高，對(duì)數(shù)據(jù)誤差造成的結(jié)果偏差影響小，在長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析研究方面具有較好的估計(jì)效果。將植被NPP在時(shí)間序列上的變化斜率＞0、＜0和=0分別作為植被NPP上升、下降和不變的判定條件。Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)法在對(duì)時(shí)間序列趨勢(shì)性檢驗(yàn)時(shí)，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布無(wú)嚴(yán)格要求，且不會(huì)因數(shù)據(jù)異常而受到影響，具有較好的檢測(cè)效果，本文運(yùn)用此方法對(duì)西南地區(qū)植被NPP變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)|MK|＞2.58時(shí)，為極顯著變化；當(dāng)1.96＜|MK|≤2.58時(shí)，為顯著變化；其余為不顯著變化。

偏相關(guān)分析可在控制其他氣候因子對(duì)植被NPP影響條件下，分析單一氣候因子與植被NPP的相關(guān)性。為探究氣候因子對(duì)植被NPP影響的相對(duì)重要性，本文利用相對(duì)重要性分析在像元尺度上確定各氣候因子對(duì)植被NPP變化的相對(duì)重要性，本文定義各像元植被NPP與各氣候因子偏相關(guān)系數(shù)最大的氣候因子為影響該像元植被NPP變化的主導(dǎo)氣候因子。

2 結(jié)果與分析

2.1 西南地區(qū)植被NPP、NPPPre、NPPRes時(shí)空演變特征

2.1.1 西南地區(qū)植被NPP、NPP、NPP時(shí)間變化

如圖2所示，2000－2020年西南地區(qū)植被NPP、NPP和NPP多年平均值分別為453.67、452.82和-0.28 g/(m·a)，其中，植被NPP和NPP最低值出現(xiàn)在2000年，分別為424.98和432.46 g/(m·a)，植被NPP最低值出現(xiàn)在2010年，為-13.86 g/(m·a)，而植被NPP和NPP最高值出現(xiàn)在2020年，分別為473.03和466.89 g/(m·a)，植被NPP的最高值出現(xiàn)在2019年，為12.43 g/(m·a)。如圖3所示，在地貌單元上，植被NPP和NPP多年平均值最高均為云貴高原，分別為948.89和948.28 g/(m·a)，植被NPP多年平均值最高為橫斷山地，為-0.06 g/(m·a)；植被NPP和NPP多年平均值最低均為青藏高原，分別為114.75和114.95 g/(m·a)，植被NPP多年平均值最低為若爾蓋高原，為-0.88 g/(m·a)。

圖2 2000－2020年西南地區(qū)植被NPP時(shí)間變化 Fig.2 Temporal variation of vegetation NPP (Net Primary Productivity) in southwest China from 2000 to 2020

如圖2所示，2000－2020年西南地區(qū)植被NPP、NPP和NPP均呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，上升斜率分別為1.81、1.21和0.67 g/(m·a)。如圖3所示，地貌單元上，青藏高原整體植被NPP、NPP和NPP無(wú)顯著變化，變化斜率分別為-0.29、-0.15和-0.14 g/(m·a)。除青藏高原外，其余地貌單元植被NPP、NPP和NPP均呈波動(dòng)上升。其中，四川盆地植被NPP、NPP和NPP波動(dòng)上升趨勢(shì)均最顯著，其上升斜率分別為7.14、3.72和3.44 g/(m·a)。

圖3 2000－2020年西南地區(qū)各地貌單元植被NPP時(shí)間變化 Fig.3 Temporal variation of vegetation NPP in landform units of southwest China from 2000 to 2020

2.1.2 西南地區(qū)植被NPP、NPP和NPP空間變化

如圖4a所示，2000－2020年西南地區(qū)植被NPP變化斜率在-75.31～82.9 g/(m·a)之間，變化斜率呈東南高、西北低的空間分布格局。2000－2020年西南地區(qū)植被NPP呈上升趨勢(shì)面積占總面積的77.33%，其中，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占總面積的35.70%。呈顯著和極顯著下降趨勢(shì)面積占總面積的3.99%，零星分布在廣西丘陵、云貴高原西南部和青藏高原東南部。在地貌單元中，四川盆地植被NPP呈上升趨勢(shì)面積占其總面積的95.51%，其中，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占其總面積的81.07%。若爾蓋高原和青藏高原植被NPP上升趨勢(shì)強(qiáng)度較低，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占各自總面積的比例均不足25%。

如圖4b所示，氣候變化影響下，2000—2020年西南地區(qū)植被NPP變化斜率在-85.47～83.25 g/(m·a)之間。西南地區(qū)植被NPP呈上升趨勢(shì)面積占總面積的77.18%，其中，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占總面積的45.18%。在地貌單元中，四川盆地植被NPP呈上升趨勢(shì)最為顯著，其中，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占其總面積的69.42%，且呈極顯著上升趨勢(shì)面積占比遠(yuǎn)高于其他地貌單元，達(dá)48.69%。廣西丘陵和云貴高原植被NPP呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占比均超過(guò)其總面積的45%。氣候變化對(duì)若爾蓋高原植被NPP的促進(jìn)作用強(qiáng)度最低，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占總面積的33.94%。西南地區(qū)植被NPP呈顯著和極顯著下降趨勢(shì)面積占總面積的5.34%，零星分布在廣西丘陵、云貴高原和青藏高原東南部，其中，因氣候變化導(dǎo)致植被NPP呈顯著和極顯著下降最高的為云貴高原，呈顯著和極顯著下降趨勢(shì)面積占其總面積的8.08%。

圖4 2000—2020年西南地區(qū)植被NPP變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)空間分布 Fig.4 Spatial distribution of the changing trend of vegetation NPP and its significance test in Southwest China from 2000 to 2020

如圖4c所示，在人類(lèi)活動(dòng)影響下，2000－2020年西南地區(qū)植被NPP的變化斜率在-132.06～86.18 g/(m·a)之間。人類(lèi)活動(dòng)影響下，西南地區(qū)植被NPP呈上升趨勢(shì)的面積占總面積的65.6%，其中，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)的面積占總面積的18.55%。在地貌單元中，植被NPP顯著上升占比最高的為四川盆地，顯著和極顯著上升面積占比高達(dá)其總面積的50.75%。其余地貌單元植被NPP呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積占各自總面積的占比均低于25%，其中人類(lèi)活動(dòng)對(duì)橫斷山地植被NPP的促進(jìn)作用最低，呈顯著和極顯著上升趨勢(shì)面積僅占其總面積的8.99%。西南地區(qū)植被NPP呈顯著和極顯著下降趨勢(shì)占總面積的4.82%，其中，廣西丘陵和云貴高原植被NPP下降趨勢(shì)較為顯著，植被NPP呈顯著和極顯著下降區(qū)域面積分別占其總面積的7.28%和7.78%。

綜上可知，在氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)影響下，西南地區(qū)植被NPP整體呈上升趨勢(shì)，且存在明顯的空間異質(zhì)性。氣候變化對(duì)植被NPP促進(jìn)作用強(qiáng)度要高于人類(lèi)活動(dòng)。氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)四川盆地植被NPP的增長(zhǎng)具有顯著的積極影響，對(duì)若爾蓋高原和青藏高原植被NPP增長(zhǎng)作用強(qiáng)度較低；廣西部分地區(qū)、云貴高原西南部和青藏高原東南區(qū)植被NPP下降趨勢(shì)較為顯著。

2.2 植被NPP與影響因子的相關(guān)性分析

西南地區(qū)植被NPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)特征。如圖5所示，氣候因子與西南地區(qū)植被NPP最大偏相關(guān)系數(shù)平均值的絕對(duì)值由大到小依次為：降水（0.1）、地表溫度（0.09）、相對(duì)濕度（-0.06）、最高氣溫（0.05）、大氣壓強(qiáng)（-0.03）、溫暖指數(shù)（0.02）。在與西南地區(qū)植被NPP整體呈正相關(guān)關(guān)系的氣候因子中，降水和地表溫度與西南地區(qū)超過(guò)50%區(qū)域植被NPP呈正相關(guān)，其中，呈顯著與極顯著正相關(guān)占比分別為8.99%和8.92%。在與西南地區(qū)整體呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的氣候因子中，大氣壓強(qiáng)和濕潤(rùn)指數(shù)均與西南地區(qū)超過(guò)50%區(qū)域植被NPP呈負(fù)相關(guān)，其中，呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)占比分別為5.76%和5.65%。

圖5 西南地區(qū)植被NPP與各氣候因子偏相關(guān)關(guān)系空間分布 Fig.5 Spatial distribution of the partial correlation between vegetation NPP and climate factors in Southwest China

在各地貌單元中，廣西丘陵植被NPP與降水和最高溫度呈較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，與大氣壓強(qiáng)呈較強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系。降水和最高氣溫與廣西丘陵10.99%和8.10%的植被NPP呈顯著和極顯著正相關(guān)，大氣壓強(qiáng)與廣西丘陵9.69%植被NPP呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)。橫斷山地植被NPP與降水和地表溫度呈較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，與相對(duì)濕度呈較強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系，降水和大氣壓強(qiáng)分別與14.61%和16.05%橫斷山地植被NPP呈顯著和極顯著正相關(guān)，相對(duì)濕度與14.58%橫斷山地植被NPP呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)。若爾蓋高原植被NPP與地表溫度和最高氣溫呈較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，與相對(duì)濕度呈強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系。地表溫度和最高氣溫與分別與若爾蓋高原17.64%和16.88%植被NPP呈顯著和極顯著正相關(guān)，相對(duì)濕度與若爾蓋高原27.66%植被NPP呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)。四川盆地僅與大氣壓強(qiáng)存在較強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中，呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域占比為24.26%。云貴高原植被NPP與降水和地表溫度存在較強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，二者分別與云貴高原15.61%和13.59%植被NPP呈顯著和極顯著正相關(guān)。各氣候因子與青藏高原植被NPP偏相關(guān)關(guān)系較弱。

綜上可知，西南地區(qū)植被NPP與降水和溫度關(guān)系密切，其中，植被NPP與降水、地表溫度、最高氣溫和溫暖指數(shù)主要呈正相關(guān)關(guān)系，與大氣壓強(qiáng)和相對(duì)濕度主要呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)發(fā)現(xiàn)，各氣候因子在不同地貌單元對(duì)氣候因子的響應(yīng)存在明顯的空間異質(zhì)性。

如圖6所示，西南地區(qū)主導(dǎo)植被NPP變化的各氣候因子面積占比由大到小依次為地表溫度、最高氣溫、溫暖指數(shù)、相對(duì)濕度、降水、大氣壓強(qiáng)。地表溫度主導(dǎo)著西南地區(qū)及各地貌單元最大比例的植被NPP變化，地表溫度主導(dǎo)著西南地區(qū)29.27%植被NPP變化，其中，影響范圍最大的四川盆地，主導(dǎo)39.57%四川盆地植被NPP的變化；最高氣溫作為第二主導(dǎo)影響因素，主導(dǎo)23.44%西南地區(qū)植被NPP變化；以溫暖指數(shù)和相對(duì)濕度為主導(dǎo)因子影響范圍次之，主導(dǎo)15.99%和14.15%西南地區(qū)植被NPP變化。以溫暖指數(shù)為主導(dǎo)因子的面積在廣西丘陵占比較大，以濕潤(rùn)指數(shù)為主導(dǎo)因子面積在青藏高原占比較大。主導(dǎo)范圍較小的為降水與大氣壓強(qiáng)，僅主導(dǎo)8.67%和8.48%西南地區(qū)植被NPP變化。各地貌單元中，以降水為主導(dǎo)的面積占比均較低。以大氣壓強(qiáng)為主導(dǎo)因素在四川盆地占比較大，占四川盆地總面積的19.99%。綜上可知，各氣候因子主導(dǎo)面積占比在西南地區(qū)及其地貌單元間存在高度一致性，植被NPP變化主要受溫度類(lèi)因子的影響。

圖6 氣候因子對(duì)植被NPP變化相對(duì)重要性空間分布及占比 Fig.6 Spatial distribution and percentage of the relative importance of climate factors to vegetation NPP variation

人類(lèi)活動(dòng)通過(guò)驅(qū)動(dòng)土地利用類(lèi)型變化，進(jìn)而影響植被的生長(zhǎng)狀況。如表2所示，2000－2020年西南地區(qū)54.18%的土地利用類(lèi)型發(fā)生了改變，城鎮(zhèn)用地和未利用地面積變化最大，增長(zhǎng)率分比為111.27%和114.63%，其中耕地轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)用地的地區(qū)植被NPP呈顯著和極顯著下降趨勢(shì)占比最大，為5.94%。非耕地轉(zhuǎn)化為耕地和非林地轉(zhuǎn)化為林地的地區(qū)中，均超70%的地區(qū)植被NPP呈上升趨勢(shì)，其中，植被NPP顯著和極顯著上升均主要發(fā)生在耕地與林地相互轉(zhuǎn)化的地區(qū)。人口密度和夜間燈光與西南地區(qū)植被NPP相關(guān)系數(shù)如圖7所示，人口密度和夜間燈光與西南地區(qū)植被NPP的相關(guān)系數(shù)分別為-0.01和0.14，在地貌單元中，人口密度與四川盆地植被NPP存在較強(qiáng)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為-0.28，而在其余地貌單元相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均小于0.1，表現(xiàn)出微弱相關(guān)性。夜間燈光同樣在四川盆地表現(xiàn)為較強(qiáng)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.34，其次為若爾蓋高原和廣西丘陵，相關(guān)系數(shù)分別為0.20和0.13，在其余地貌單元相關(guān)系數(shù)平均值較低。綜上可知，土地利用的轉(zhuǎn)變與植被NPP的變化存在較強(qiáng)相關(guān)性，城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張是植被NPP下降的影響因素之一，人口密度和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)四川盆地植被生長(zhǎng)影響顯著。

表2 2000－2020年間西南地區(qū)土地利用類(lèi)型變化率 Table 2 Change rate of land use types in southwest China from 2000 to 2020 %

圖7 植被NPP與人口密度和夜間燈光的相關(guān)性空間分布 Fig.7 Spatial distribution of the correlation coefficient between vegetation NPP and population density and night-time light

3 討 論

3.1 植被NPP時(shí)空演變特征

從時(shí)間尺度上看，西南地區(qū)植被NPP整體呈上升趨勢(shì)。在地貌單元中，四川盆地植被NPP增長(zhǎng)速率遠(yuǎn)高于其他地貌單元，這與以植被NPP作為研究對(duì)象的已有研究結(jié)果一致，但與已有以植被NDVI作為研究對(duì)象的相關(guān)結(jié)論相反，這是因?yàn)橹脖籒PP更側(cè)重體現(xiàn)植物光合累計(jì)效應(yīng)，植被NDVI則側(cè)重體現(xiàn)植被覆蓋度，而植被覆蓋度本身與植物本身光合能力無(wú)較大相關(guān)性。青藏高原植被NPP無(wú)明顯上升趨勢(shì)，甚至存在微弱下降現(xiàn)象，這與已有研究結(jié)果不一致，這主要是由于以上研究選用青藏高原整體，而本文只選用了青藏高原西藏部分，經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，以上研究中青藏高原西藏部分也主要呈下降趨勢(shì)，這與本文研究結(jié)果一致。從空間尺度上看，西南地區(qū)及各地貌單元植被NPP主要呈顯著上升趨勢(shì)。特別是在四川盆地、廣西丘陵西南部和云貴高原中部，植被NPP上升趨勢(shì)尤為顯著。

2000－2020年，無(wú)論是西南地區(qū)整體還是其地貌單元，均出現(xiàn)某些年份植被NPP出現(xiàn)下降的情況，特別是在2004年、2010年、2012年、2014年和2018年出現(xiàn)了明顯的下降，這與在這些年出現(xiàn)的重大環(huán)境災(zāi)害有關(guān)，特別是旱災(zāi)和山洪災(zāi)害對(duì)植被NPP的影響巨大。干旱缺水會(huì)導(dǎo)致植被細(xì)胞原生質(zhì)脫水，影響細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)與通透性，使植物的新陳代謝產(chǎn)生紊亂，進(jìn)而影響光合作用的效率與呼吸作用的強(qiáng)度，同時(shí)也會(huì)對(duì)土壤微生物的演替產(chǎn)生巨大的影響，最終影響植被的生長(zhǎng)。研究時(shí)段內(nèi)青藏高原南部植被NPP呈下降趨勢(shì)，這與已有研究結(jié)論一致，這是由于青藏高原地區(qū)地處高海拔地區(qū)，植被類(lèi)型以草地和草甸為主，光合能力較差，光合產(chǎn)出較低，加之生態(tài)環(huán)境敏感且脆弱，且青藏高原以畜牧業(yè)為主，過(guò)度放牧對(duì)草地的大量消耗致使青藏高原地區(qū)草地面積下降，加上畜牧廢物在高海拔地區(qū)難以降解從而帶來(lái)了一定的環(huán)境污染，一系列的原因?qū)е铝饲嗖馗咴貐^(qū)植被NPP近21 a無(wú)顯著變化，甚至出現(xiàn)微弱減少的趨勢(shì)。

3.2 西南地區(qū)植被NPP對(duì)氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制

從氣候變化影響方面看，地表溫度、最高氣溫、溫暖指數(shù)和降水對(duì)西南地區(qū)植被的生長(zhǎng)均以促進(jìn)作用為主，相對(duì)濕度與大氣壓強(qiáng)對(duì)西南地區(qū)植被生長(zhǎng)則是以抑制作用為主，其中地表溫度相對(duì)重要性最高，這與已有研究結(jié)論較一致。四川盆地植被與降水、相對(duì)濕度、地表溫度和最高溫度主要呈正相關(guān)關(guān)系，對(duì)植被的生長(zhǎng)以促進(jìn)作用為主，其中地表溫度主導(dǎo)著四川盆地最大范圍的植被NPP變化，研究時(shí)段內(nèi)，四川盆地地表溫度年平均值為19.11 ℃，年降水平均值為1 108.05 mm，加之四川盆地自身特殊的地理優(yōu)勢(shì)，使其土壤富含各種植被生長(zhǎng)所需礦物質(zhì)，對(duì)此，雖然四川盆地植被NPP與大氣壓強(qiáng)存在較強(qiáng)負(fù)相關(guān)，但豐沛的水源、充足的光熱及各種生長(zhǎng)所需的礦物為四川盆地植被的生長(zhǎng)提供了非常適宜的生長(zhǎng)環(huán)境，因此，在氣候變化影響下四川盆地植被NPP呈顯著上升趨勢(shì)。青藏高原因地理位置原因光照時(shí)間充足，但因海拔較高，氣溫普遍較低，研究時(shí)段內(nèi)，青藏高原地表溫度平均值為8.47 ℃，且降水存在西北高東南低的分布格局，使得青藏高原水資源分布極其不合理，21 a間，青藏高原年降水平均值僅有485.01 mm，加之青藏高原生態(tài)系統(tǒng)本身脆弱異常，因此，在全球變暖的氣候變化影響下，青藏高原植被NPP出現(xiàn)微弱下降趨勢(shì)。

從人類(lèi)活動(dòng)影響方面看，西南地區(qū)植被與夜間燈光存在較強(qiáng)相關(guān)性，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)西南地區(qū)植被NPP以促進(jìn)作用為主，這與已有研究結(jié)論較一致。西南地區(qū)是中國(guó)西南部的重要門(mén)戶(hù)，其生態(tài)環(huán)境一直以來(lái)備受社會(huì)關(guān)注，在退耕還林、石漠化治理等各種生態(tài)政策的實(shí)施下，西南地區(qū)植被覆蓋得到了很大提升。四川盆地與人口密度和夜間燈光均存在較強(qiáng)相關(guān)性。據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2001－2021》可知，2020年四川省經(jīng)濟(jì)總值達(dá)48 598.8億元，而在2000年其經(jīng)濟(jì)總值僅3928.2億元，21 a間，增長(zhǎng)率超1 200%，在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的同時(shí)帶動(dòng)了四川盆地農(nóng)業(yè)的發(fā)展，完善的基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)設(shè)施與先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，使四川盆地成為中國(guó)最大的水稻與油菜籽生產(chǎn)區(qū)。西南地區(qū)的各項(xiàng)生態(tài)工程雖然取得了不錯(cuò)的生態(tài)效益，但作為中國(guó)重要經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)帶來(lái)的生態(tài)破壞同樣無(wú)法忽略。青藏高原在畜牧業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)，在對(duì)草地的大量消耗的同時(shí)畜牧帶來(lái)的環(huán)境污染使青藏高原植被NPP呈下降趨勢(shì)。據(jù)研究，2001－2019年西南地區(qū)森林損失面積為375.27萬(wàn)hm，損失主要集中分布在廣西、云南省南部和貴州省東南部地區(qū)，其中廣西森林面積損失情況最為嚴(yán)重，其損失森林面積占總損失的60.76%。快速城市化使得城鎮(zhèn)用地面積不斷擴(kuò)張，2000－2020年四川盆地、若爾蓋高原和橫斷山地城鎮(zhèn)用地增長(zhǎng)率均超過(guò)100%，這同樣對(duì)西南地區(qū)植被生長(zhǎng)帶來(lái)了一定的負(fù)面影響。

4 結(jié) 論

本文分析了2000－2020年西南地區(qū)及各地貌單元植被NPP時(shí)空演變特征，定量厘定了氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NPP變化的影響。主要結(jié)論如下：

1）21 a間西南地區(qū)植被NPP整體呈上升趨勢(shì)，在地貌單元中，除青藏高原外其余地貌單元植被NPP均呈上升趨勢(shì)，上升斜率呈東高西低的空間分布格局，其中四川盆地植被NPP上升速率遠(yuǎn)高于其他地貌單元。

2）氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)西南地區(qū)及各地貌單元植被NPP均以促進(jìn)作用為主，其中，氣候變化對(duì)植被NPP變化的促進(jìn)強(qiáng)度明顯高于人類(lèi)活動(dòng)。地貌單元中，四川盆地植被NPP對(duì)氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)更為顯著。

3）西南地區(qū)植被NPP與降水、地表溫度、最高溫度和溫暖指數(shù)整體呈正相關(guān)，與相對(duì)濕度主要呈負(fù)相關(guān)。影響西南地區(qū)植被NPP變化的氣候因子相對(duì)重要性面積占比由大到小依次為地表溫度、最高氣溫、溫暖指數(shù)、相對(duì)濕度、降水和大氣壓強(qiáng)。

4）人類(lèi)活動(dòng)對(duì)西南地區(qū)植被生長(zhǎng)以促進(jìn)作用為主，其中，四川盆地對(duì)人類(lèi)活動(dòng)響應(yīng)較其他地貌單元更加強(qiáng)烈。夜間燈光與西南地區(qū)植被存在較強(qiáng)相關(guān)性，土地利用轉(zhuǎn)變中，耕地轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)用地是植被NPP下降的原因之一。