馮 婉, 謝世友,2

(1.西南大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院, 重慶400715; 2.西南大學(xué) 三峽庫區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶400715)

植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity，NPP)是指綠色植被在單位時(shí)間、面積通過光合作用產(chǎn)生的有機(jī)物質(zhì)總量中扣除自養(yǎng)呼吸后的剩余部分[1-2]。NPP能直接反映地表植被在自然環(huán)境下的生產(chǎn)狀況[3]，研究NPP時(shí)空尺度的變化趨勢，可以了解植被活動和陸地生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量狀況，探究氣候變化與人類活動等因素影響下陸地植被的響應(yīng)機(jī)制。陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的響應(yīng)成為熱點(diǎn)研究議題，定量分析NPP時(shí)空動態(tài)變化特征和驅(qū)動因子，對評價(jià)全球變化背景下區(qū)域植被生長狀況、陸地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量、資源環(huán)境監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)。

國內(nèi)外對NPP的研究主要經(jīng)過了“站點(diǎn)實(shí)測——統(tǒng)計(jì)模型——機(jī)理模型”3個(gè)階段[4]，站點(diǎn)實(shí)測為最早的測定方法，但受到諸多條件限制而不便于開展，目前較多的研究集中于利用遙感和地理信息技術(shù)手段采用不同模型估算陸地植被NPP值，研究區(qū)域也延伸到市域、省域、自然地理分區(qū)、全國乃至全球尺度。國內(nèi)對NPP的研究，研究尺度多集中在省域、自然區(qū)劃等，研究方法主要有CASA模型、Hurst指數(shù)、趨勢分析、變異系數(shù)等，研究內(nèi)容多為時(shí)空特征、驅(qū)動因子等[5]。MODIS NPP產(chǎn)品MOD17A3是基于MODIS遙感參數(shù)、參考BIOME-BGC模型與光能利用率模型模擬的NPP數(shù)據(jù)[6-7]，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用到諸多研究尺度。國內(nèi)已有諸多學(xué)者利用MOD17A3產(chǎn)品針對不同區(qū)域、不同時(shí)間尺度進(jìn)行了研究，潘洪義等[8]對岷江中下游地區(qū)植被 NPP時(shí)空格局演變進(jìn)行了研究；劉旻霞等[9]對青海省植被NPP時(shí)空格局變化及其驅(qū)動因素進(jìn)行了研究；劉剛等[10]對2001—2014年中國植被NPP時(shí)空變化做了研究并探討了與氣象因子的關(guān)系。

長江流域片橫跨我國東、中、西3個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、氣候變化及人類活動的影響，長江流域片面臨生境退化、生物多樣性減少、生態(tài)服務(wù)功能減弱等問題，上游區(qū)域草場退化、喀斯特山區(qū)石漠化、土壤侵蝕嚴(yán)重，中游濕地面積銳減、水環(huán)境惡化、災(zāi)害頻發(fā)，下游水污染嚴(yán)重[11]。前人對長江流域中部分區(qū)域的植被NPP時(shí)空特征及氣候因子進(jìn)行了一定的研究[12-18]，但基于MOD17A3數(shù)據(jù)對整個(gè)流域片NPP變化及自然、人為影響因子的定量研究較少，且尚未有人利用地理探測器針對長江流域片量化NPP各驅(qū)動因子貢獻(xiàn)率、探討最主要驅(qū)動因子及因子交互影響。鑒于此，本文利用MODIS NPP數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，結(jié)合氣象因子、海拔、土地利用變化對長江流域片近16 a的植被凈初級生產(chǎn)力狀況及驅(qū)動因子進(jìn)行定量研究，以期在全球變化、可持續(xù)發(fā)展背景下，為長江流域片的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測及生態(tài)調(diào)控提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

長江流域片是我國九大流域片之一，處于24°—36°N，90°—122°E，自西向東橫貫我國中部，流域片總面積約180萬km2，約占全國陸域總面積的1/5(圖1)。流域地勢西高東低，跨我國地貌三大階梯，地貌類型復(fù)雜多樣，高原、山地、丘陵、盆地約占85%，平原面積約占11%，河流、湖泊、水庫約占4%，主要流經(jīng)青藏高原、云貴高原、四川盆地、長江中下游平原大地形區(qū)。流域內(nèi)氣候類型多樣，其中大部分地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，流域內(nèi)氣溫空間分布東南高、西北低，多年平均氣溫為13.3°，降水呈東南向西北遞減的趨勢，平均年降水量1 100 mm[19]。長江流域片是我國的經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略樞紐，流域片內(nèi)人口占我國總?cè)丝诘?7%以上，近年來，流域片內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋的11省(市)GDP總量超過全國的40%[11]。

圖1 研究區(qū)概況

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文的MODIS NPP數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局(NASA)最新的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)C6的MOD17A3產(chǎn)品，空間分辨率為1 000 m，時(shí)間分辨率為1 a，本文選擇了2000—2015年的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。利用 ArcGIS，對植被NPP進(jìn)行空間計(jì)算和分析，獲得多年平均NPP的空間分布圖。長江流域片矢量邊界、長江矢量線來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/data.aspx)。氣象數(shù)據(jù)來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/data.aspx)，選取2000—2015年逐月平均氣溫和降水量數(shù)據(jù)，分辨率為1 000 m，利用ArcGIS軟件裁剪出研究區(qū)域的氣象數(shù)據(jù)，利用Matlab軟件計(jì)算其與NPP的偏相關(guān)系數(shù)。DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/data.aspx)，分辨率為250 m，利用ArcGIS軟件進(jìn)行坡度分析、高程分級。土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/data.aspx)，利用ArcGIS軟件進(jìn)行土地利用類型重分類及像元統(tǒng)計(jì)。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢分析 計(jì)算NPP多年平均值，考察NPP空間分布情況，計(jì)算公式如下：

(1)

采用一元線性回歸分析法計(jì)算長江流域片2000—2015年NPP變化斜率，考察NPP變化趨勢，計(jì)算公式如下：

(2)

式中:θslope為NPP變化斜率；n為年數(shù)(研究時(shí)段為2000—2015年,則n=16)；NPPi為某一像元第i年的NPP數(shù)值。當(dāng)θslope>0,則NPP為增加趨勢,當(dāng)θslope<0,則NPP為減少趨勢。利用t檢驗(yàn)來驗(yàn)證顯著性水平。

2.2.2 相關(guān)性分析

通常采用偏相關(guān)分析考察氣溫與NPP、降水與NPP的相關(guān)關(guān)系。偏相關(guān)分析是在消除其他變量影響的前提下，計(jì)算某兩個(gè)變量的關(guān)系性[20]。線性相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為：

(3)

(4)

式中:Rxy，z為固定自變量z值后；x,y的偏相關(guān)系數(shù)。得到的偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性t檢驗(yàn),計(jì)算公式如下:

(5)

式中:m為自變量個(gè)數(shù)；n為樣本個(gè)數(shù)(研究時(shí)段為2000—2015年,則n=16)。

2.2.3 地理探測器 地理探測器是探測空間分異性，以及揭示其主要驅(qū)動因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，地理探測器包括4個(gè)探測器：因子探測器、交互探測器、生態(tài)探測器和風(fēng)險(xiǎn)探測器[21]。因子探測用來定量判別單因子對NPP的貢獻(xiàn)率，找出主要驅(qū)動因子；交互探測用來判別兩因子共同作用下對NPP的貢獻(xiàn)率；生態(tài)探測用來判別不同因子對NPP的影響是否具有顯著性差異。計(jì)算公式如下：

(6)

式中:h=1,2，…，n;L為X或Y的分層或分區(qū);N全區(qū)的單元數(shù)；Nh為層h的單元數(shù);σh2和σ2分別是層h、全區(qū)的Y值的方差;SSW,SST為層內(nèi)方差之和(Within Sum of Squares)，全區(qū)總方差(Total Sum of Squares)。q值范圍為0到1,q值越大,則因變量y的空間分異性越明顯,自變量對因變量的解釋力越強(qiáng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 長江流域片植被NPP時(shí)間變化特征

長江流域片植被NPP年際間波動明顯(圖2)，2000—2015年各年均值在478.4～547.4 gC/(m2·a)，16 a間植被NPP平均值為516.5 gC/(m2·a)，高于全國平均值514.48 gC/(m2·a)[22]，經(jīng)線性擬合，流域內(nèi)NPP整體表現(xiàn)為緩慢上升趨勢。2000—2002年、2011—2013年增長明顯，2002年達(dá)到研究時(shí)段內(nèi)最高值547.4 gC/(m2·a)。最低值出現(xiàn)在2000年，為478.4 gC/(m2·a)，比多年平均值低7%。這一結(jié)論與張鳳英在基于遙感和LPJ模型模擬的長江流域植被凈初級生產(chǎn)力格局及驅(qū)動力分析中的研究結(jié)果一致[23]。

圖2 2000-2015年長江流域片年均NPP年際變化及流域面積占比

3.2 長江流域片植被NPP空間變化特征

長江流域片2000—2015年16 a間的NPP平均值為0.04～1 747.79 gC/(m2·a)，受到氣候、地形、植被等諸多因素影響，流域內(nèi)NPP分布的空間差異顯著，見圖3A。整體上，流域內(nèi)NPP空間分布格局與氣溫、降水格局基本一致，為自東南向西北減少，其中北部、西北部低，西南部高，分布格局與劉剛等研究我國的NPP空間分布特征一致[10]。整個(gè)研究區(qū)域約8.5%的區(qū)域NPP值高于800 gC/(m2·a)，主要分布在流域片西南部，包括云南省麗江、楚雄及四川省攀枝花、涼山；約67.2%的區(qū)域NPP值介于400～800 gC/(m2·a)；約24.3%的區(qū)域NPP值低于400 gC/(m2·a)，主要分布于青海南部、四川西北部、陜豫鄂交界區(qū)。

采用一元線性回歸分析法計(jì)算出NPP變化斜率，見圖3B，θslope值介于-70.1～49 gC/(m2·a)。其中呈增加趨勢的區(qū)域約占流域面積的14.3%，主要分布在橫斷山脈和秦嶺、烏蒙山北段，增長趨勢最明顯的區(qū)域位于云南省迪慶州、貴州省畢節(jié)市西部。呈減少趨勢的區(qū)域約占6.7%，主要分布在流域片南部湘黔交界、長江三角洲及成都平原，但其中大多集中于貴州省東部。NPP值基本不變的區(qū)域約占79%，主要位于中部、東部和西北部，包括四川東部、重慶、湖北、湖南北部、江西北部及青海。

圖3 長江流域片2000-2015年NPP平均值、年際變化斜率分布格局

3.3 長江流域片植被NPP驅(qū)動因子

3.3.1 植被NPP與氣候因子 氣候因子是影響植被生長的重要因素，也是NPP值的重要影響因子，流域內(nèi)NPP空間分布格局與氣溫、降水格局基本一致，為自東南向西北減少，在此基礎(chǔ)上定量探究NPP與氣候因子的相關(guān)性。由圖4知，長江流域片2000—2015年16 a間年均溫約12.1°，2008年最低，為7.2°，其余年份年均溫波動較小。16 a間年均降水量約1 107 mm。流域片內(nèi)大部分地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，受季風(fēng)影響區(qū)域廣大。

圖4 長江流域片2000-2015年NPP、氣溫、降水年際變化

由圖5A知，長江流域片植被NPP與氣溫的相關(guān)系數(shù)介于-0.93～0.99，NPP與氣溫呈正相關(guān)的占88%，分布面積較廣，集中于中部和西部高原高山區(qū)；呈負(fù)相關(guān)的占12%，主要分布在西南部、東南部；偏相關(guān)系數(shù)大于0.6的為極顯著正相關(guān)，占比約16%，集中于青海省、貴州省北部、湖南省和重慶；偏相關(guān)系數(shù)小于-0.6的為極顯著負(fù)相關(guān)，占比約0.3%。研究區(qū)內(nèi)通過顯著性0.05檢驗(yàn)的占29%，其中，極顯著正相關(guān)、極顯著負(fù)相關(guān)均通過檢驗(yàn)。由圖5B知，長江流域片植被NPP與降水的相關(guān)系數(shù)介于-0.96—0.95，NPP與降水呈正相關(guān)的占67%，主要分布在橫斷山區(qū)和武夷山區(qū)以外的地區(qū)；呈負(fù)相關(guān)的占33%，主要分布在橫斷山區(qū)且以四川省最為明顯；偏相關(guān)系數(shù)大于0.6的為極顯著正相關(guān)，占比約10%，集中于青海省、湖南省、重慶市；偏相關(guān)系數(shù)小于-0.6的為極顯著負(fù)相關(guān)，占比約3%，集中于四川省。研究區(qū)內(nèi)通過顯著性0.05檢驗(yàn)的占23%，其中，極顯著正相關(guān)、極顯著負(fù)相關(guān)均通過檢驗(yàn)。

圖5 長江流域片植被NPP與氣溫、降水的偏相關(guān)系數(shù)

長江流域片植被NPP與氣溫、降水的相關(guān)性空間差異明顯，整體上西部、中部受氣溫、降水影響都最為明顯。整體而言，研究區(qū)內(nèi)植被NPP與氣溫、降水均呈正相關(guān)。

3.3.2 植被NPP與地形 長江流域片跨三級階梯，地形空間分異明顯。不同海拔高度下氣溫、降水、土壤組合不同，且植被類型也不同，因此海拔是影響生物環(huán)境的重要因子，不同海拔范圍下NPP的分布不同(表1)。根據(jù)DEM數(shù)據(jù)對長江流域片海拔范圍分級，高程分級為8級，其中高山(3 500～5 000 m)、極高山(>5 000 m)分布在流域內(nèi)西部的青藏高原區(qū)，其余地區(qū)多為中山(1 000～3 000 m)、低山(500～1 000 m)，區(qū)域內(nèi)54%區(qū)域海拔低于1 000 m。由表1可知，流域內(nèi)不同海拔范圍植被NPP差異明顯，總體上NPP隨海拔增加呈先增加后下降的趨勢；2 000～3 500 m海拔范圍內(nèi)植被NPP值最高，約720.07 gC/(m2·a)，主要位于流域內(nèi)的一、二級階梯交界處，集中于橫斷山區(qū)。海拔3 500 m以上的高山、極高山地區(qū)植被NPP值逐漸降低，尤其在5 000 m以上植被NPP值最低，只有31.09 gC/(m2·a)。

表1 長江流域片高程區(qū)間的植被NPP比較

不同坡度下，會形成局地小氣候的變化，也會影響地表徑流、排水狀況及水土的保持、流失，對植被生長吸收水分能力也有影響。

對DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行坡度分析，研究區(qū)內(nèi)部分地區(qū)地勢起伏大，坡度最高為64.7°，根據(jù)長江流域片實(shí)際情況劃分為9個(gè)等級(表2)，坡度小于15°的區(qū)域占流域片面積的76%?？傮w趨勢來看，長江流域片植被NPP隨坡度呈增加趨勢，但坡度大于55°之后NPP值有所下降，這主要分布在一二級階梯交界附近。坡度15°以上的NPP均值雖高但所占面積很少，對整體NPP的貢獻(xiàn)不大，坡度2°以下的區(qū)域NPP值相對最低。綜合來看，坡度小于15°的區(qū)域NPP值并非最高，但占研究區(qū)面積最大，對整個(gè)研究區(qū)的NPP值貢獻(xiàn)最大。

表2 長江流域片坡度區(qū)間的植被NPP比較

3.3.3 植被NPP與土地利用 根據(jù)中科院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺下載的250 m分辨率的全國土地利用數(shù)據(jù)，將其重分類為6類(耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用土地)。至2015年，長江流域片林地面積最大，耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用土地6類土地利用類型面積占比分別為27%，41%，23%，3%，2%，4%。綜合來看，長江流域片各土地利用類型中NPP值林地>耕地>建設(shè)用地>水域>草地>未利用土地(表3)。2000—2015年16 a間，各地類NPP值呈上升趨勢，水域NPP均值增長率最大，為15%，耕地、草地、未利用土地NPP均值增長率為13%，林地為12%，建設(shè)用地NPP均值增長最小，為8%。

表3 長江流域片2000-2015年各土地利用類型NPP均值 gC/(m2·a)

3.3.4 因子影響力探測 利用地理探測器評估自變量單因子對因變量空間分異的影響力，以及自變量因子交互作用下對因變量的貢獻(xiàn)率[24]，選取2000年、2005年、2010年、2015年的氣溫、降水、海拔、坡度、土地利用五大因子與研究區(qū)植被NPP值進(jìn)行空間探測分析，探討影響研究區(qū)植被NPP變化的主要驅(qū)動因子。利用ArcGIS軟件對研究區(qū)各類數(shù)據(jù)建立漁網(wǎng)選取采樣點(diǎn)，避免隨機(jī)選點(diǎn)帶來的的誤差，利用GeoDetector軟件，輸入自變量x和因變量y，運(yùn)行后得到q值，包括單因子q值和多因子疊加q值，q值越大，則因變量y的空間分異性越明顯，對因變量y的解釋力越強(qiáng)。

綜合來看，長江流域片5個(gè)因子對NPP的解釋力排序?yàn)楹０?氣溫>降水>土地利用類型>坡度，以2015年為例，海拔、氣溫、降水、土地利用類型、坡度q值分別為：0.468，0.438，0.336，0.255，0.026，表明海拔對NPP的解釋力最強(qiáng)，是影響長江流域片植被NPP的最主要因子，氣溫居第二位，其解釋力高于降水；坡度對NPP的解釋力最小。2000—2015年各影響因子中，其主要驅(qū)動因子海拔、氣溫的決定力q值呈下降趨勢，表明未來海拔、氣溫對長江流域片植被NPP的影響力有下降可能。經(jīng)交互探測可知，雙因子交互作用下對NPP的解釋力更高，呈非線性增強(qiáng)，2000—2015年雙因子交互作用中，海拔因子與其余因子兩兩交互的q值最高(表4)，其中2000年海拔與降水量雙因子交互作用q值最高，但結(jié)合2000年、2005年、2010年、2015年四年的雙因子交互作用綜合來看，海拔和氣溫雙因子交互作用q值對研究區(qū)NPP值的解釋力更大。

表4 植被NPP影響因子主導(dǎo)交互作用決定力(q)值

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

基于MOD17A3產(chǎn)品 NPP數(shù)據(jù)，得到16 a間NPP值在478.4～547.4 gC/(m2·a)，16 a間植被NPP平均值為516.5 gC/(m2·a)，高于全國平均值514.48 gC/(m2·a)，總體呈緩慢上升趨勢，與張鳳英[23]、潘萌甜等[14]的研究結(jié)果一致，其增長趨勢可能源于長江流域?qū)嵤┑耐烁€林政策、防護(hù)林建設(shè)、自然保護(hù)區(qū)建設(shè)，使流域片內(nèi)的植被尤其是林地有所增加。空間分布上，流域片內(nèi)NPP空間分布格局與氣溫、降水格局基本一致，為自東南向西北減少，與劉剛[10]、李登科[25]等關(guān)于我國的NPP空間分布特征的研究結(jié)果一致；西南部橫斷山區(qū)植被NPP最高，因其水熱條件良好，植被覆蓋度高，且以林地為主，林地的最大光能利用率較高。青海南部、四川西北部因其處于青藏高原地區(qū)，海拔高，氣溫較其他地區(qū)低，植被類型較單一且稀少，多以草甸為主，植被NPP最低，生態(tài)環(huán)境脆弱。16 a間長江流域片79%的區(qū)域NPP值基本不變，NPP值減少區(qū)域主要分布在南部湘黔交界、長江三角洲及成都平原，長江三角洲、成都平原因城市擴(kuò)張、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、建筑用地增加，人類對植被的干擾增大，NPP下降明顯；貴州東部下降明顯與巖溶地區(qū)碳酸鹽出露，植被覆蓋度低有關(guān)。橫斷山脈、秦嶺、烏蒙山北段NPP值呈增長趨勢，與王強(qiáng)[26]、王娟[27]等的研究結(jié)果一致。

本文主要討論了研究區(qū)植被NPP五大影響因子：氣溫、降水、海拔、坡度、土地利用。總體上，研究區(qū)NPP值與氣溫、降水均呈正相關(guān)，這與張鳳英[23]的研究結(jié)果一致，與氣溫呈正相關(guān)的占88%，與降水呈正相關(guān)的占67%，表明研究區(qū)NPP值對氣溫變化的響應(yīng)更為敏感，氣溫增加，植被積累養(yǎng)分的能力也會提高，NPP值隨之增大[28]。因研究區(qū)海拔跨度大，不同海拔范圍植被NPP差異明顯，總體上NPP隨海拔增加呈先增加后下降的趨勢，與劉恒[5]、趙曉[29]等的研究結(jié)果一致，2 000～3 500 m海拔范圍內(nèi)植被NPP值最高，分布于一、二級階梯交界處，集中于橫斷山區(qū)，因其多高山峽谷，植被覆蓋度高且類型多樣，人為干擾弱，NPP值高；海拔5 000 m以上地區(qū)植被NPP值最低，集中于青海省，因其位于高海拔區(qū)，年均溫較低，植被類型更單一，光合作用降低，植被養(yǎng)分積累受影響，故NPP值較低。研究區(qū)內(nèi)植被NPP隨坡度呈增加趨勢，但坡度大于55°之后NPP值有所下降，坡度 35°以上NPP值大但區(qū)域面積占比很小，因此對研究區(qū)整體NPP值貢獻(xiàn)率不大，坡度小于15°的區(qū)域NPP值雖并非最高，但占研究區(qū)面積卻最大，這一坡度范圍內(nèi)，實(shí)施了退耕還林(草)、天然林保護(hù)等生態(tài)政策，是植被改善的最主要區(qū)域[30]，因此對整個(gè)研究區(qū)的NPP值貢獻(xiàn)更大。各土地利用類型中，長江流域片林地面積最大，且林地最大光能利用率較高，其NPP均值較其余地類更大，因此林地對長江流域片的植被NPP值貢獻(xiàn)最大，研究區(qū)是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，耕地面積廣闊，作物光合效能較高，因此耕地NPP均值及增長幅度僅次于林地。NPP值往往受多因素共同影響。利用地理探測器方法，長江流域片5個(gè)因子對NPP的解釋力排序?yàn)楹０?氣溫>降水>土地利用類型>坡度，16 a間單因子海拔對長江流域片植被NPP的解釋力最強(qiáng)，海拔因素主要是海拔差異結(jié)合不同水熱組合狀況來影響氣候垂直分帶最終影響植被NPP[8]；氣溫的解釋力居于第二位，海拔和氣溫雙因子交互作用q值最大，對研究區(qū)NPP值的解釋力更大，因長江流域片橫跨三級階梯，海拔梯度差異大，高低海拔間溫度差異大，海拔、溫度成為植被NPP的最大影響因素，但區(qū)域內(nèi)整體降水充沛、土壤水分充沛，降水并非該區(qū)植被生長的限制性因子，這與前人諸多研究結(jié)果一致[19]。但據(jù)發(fā)展趨勢看，主要驅(qū)動因子海拔、氣溫的決定力q值呈下降趨勢，表明未來海拔、氣溫對長江流域片植被NPP的影響力有下降可能，長江流域片橫跨我國東、中、西3個(gè)經(jīng)濟(jì)片區(qū)，許多研究表明人類活動對該區(qū)植被的影響持續(xù)增強(qiáng)，人為擾動對未來植被NPP的變動的影響可能增強(qiáng)，這也與潘洪義[8]的研究結(jié)果一致。長江流域片總體NPP雖呈緩慢增長趨勢，但局部地區(qū)植被破壞仍然嚴(yán)重，NPP值下降明顯，未來需增強(qiáng)對流域生態(tài)的動態(tài)監(jiān)測，尤其是人類干擾頻繁的城市周邊的植被狀況，健全生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，遵循自然規(guī)律，恢復(fù)與保護(hù)為主。

目前，前人對長江流域植被NPP的研究主要集中于探討NPP對氣候變化的響應(yīng)，很少對各因子的貢獻(xiàn)率定量化研究，本文分別考慮了5個(gè)因子與NPP的關(guān)系，并利用地理探測器綜合考察各因子對NPP的影響，通過空間探測分析，分析單因子貢獻(xiàn)率及雙因子交互貢獻(xiàn)率，定量化指出最主要的驅(qū)動因子。本研究存在的不足主要有：(1)時(shí)間尺度上：植被NPP變化規(guī)律的揭示需要基于長期的動態(tài)監(jiān)測，本文研究時(shí)間段為2000—2015年，時(shí)間尺度不夠長，在揭示NPP時(shí)空變化規(guī)律上受到制約；(2)驅(qū)動因子上：植被NPP影響因子諸多，主要探討了氣候因子、地形因子、土地利用因子；氣候因子中未考慮到地表蒸散發(fā)、太陽輻射等因素；隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程加快，人類活動對NPP的影響越來越大，而人類影響的定量化較難，目前僅考慮到土地利用類型對NPP的影響，而人口密度、城市分布等也是重要的人為干擾因素，未來研究有望在此基礎(chǔ)上將各類驅(qū)動因子探討更全面。

4.2 結(jié) 論

(1)長江流域片植被NPP在2000—2015年各年均值為478.4～547.4 gC/(m2·a)，16 a間植被NPP平均值為516.5 gC/(m2·a)，高于全國平均值，流域內(nèi)NPP整體表現(xiàn)為緩慢上升趨勢。

(2)長江流域片2000—2015年16 a的NPP平均值為0.04～1 747.79 gC/(m2·a)，流域內(nèi)NPP分布空間差異顯著。整體上，流域內(nèi)NPP空間分布格局為自東南向西北減少，流域片西南部NPP值最高，青藏高原地區(qū)最低。16 a間大部分地區(qū)NPP值基本不變，云南省迪慶州、貴州省畢節(jié)市西部增長最明顯，下降區(qū)域多分布于貴州省東部。

(3)整體而言，研究區(qū)內(nèi)植被NPP與氣溫、降水均呈正相關(guān)；總體上NPP隨海拔增加呈先增加后下降的趨勢，2 000～3 500 m海拔范圍內(nèi)植被NPP值最高，約720.07 gC/(m2·a)，主要位于流域內(nèi)的一、二級階梯交界處，集中于橫斷山區(qū)，5 000 m以上植被NPP值最低；NPP隨坡度呈增加趨勢，但坡度小于15。的區(qū)域?qū)ρ芯繀^(qū)NPP值貢獻(xiàn)最大；各土地利用類型中林地對研究區(qū)的植被NPP值貢獻(xiàn)最大。

(4)長江流域片5個(gè)因子對NPP的解釋力排序?yàn)楹０?氣溫>降水>土地利用類型>坡度，海拔是影響長江流域片植被NPP的最主要因子，海拔與氣溫雙因子交互作用下q值最大，對NPP的解釋力最強(qiáng)，但未來海拔、氣溫對長江流域片植被NPP的影響力有下降趨勢。