黑龙江省植被净第一性生产力动态分析1)

王维芳 吕世颖 李国春 臧运宝

(东北林业大学，哈尔滨，150040) (黑龙江省林业监测规划院) (东北林业大学)

生态系统的净第一性生产力(Net Primary Production，NP，P)研究是评估生态系统碳平衡的基础。在NP，P研究的初步阶段，多数学者普遍选择了较为简单的统计学方法，通过气候因子(如降水、气温、光照等)与NP，P建立相关性分析模型来估计植被的NP，P。20世纪80年代中后期，人们通过建立植物生理过程模型来模拟地表植被净第一性生产力，并利用遥感技术实现对地表植被净第一性生产力的估算［1］。目前关于气候变化的预测还存在很多的不确定性，但温室效应的存在以及全球气候变暖的趋势较为确定。NP，P受气候因素的影响非常敏感，尤其是地表温度、降水量等对NP，P值的影响极大，而这些气象数据又比较容易获得，模型计算的结果能够真实地反映植物NP，P的地带性分布规律，因此气候模型是估算植被 NP，P的一个非常重要的手段［2－4］。黑龙江省地区东西降水梯度及南北温度变化明显，本文利用Thornthwaite气候模型来估算黑龙江省1972、1988、2004年3个时期的植被NP，P值，利用地理信息系统(GIS)强大的空间信息处理分析工具——空间插值功能快速生成NP，P的空间分布图，进一步分析NP，P动态变化情况及其与气象因子之间的关系。

1 研究区域概况

黑龙江省位于中国的东北部，是中国位置最北、纬度最高的省份。它介于东经 121°11＇～135°5＇，北纬43°26＇～53°33＇之间，北部和东部隔黑龙江、乌苏里江与俄罗斯相望，西部与内蒙古自治区毗邻，南部与吉林省接壤。面积为46万多km2。黑龙江属中温带到寒温带的大陆性季风气候。年平均气温在4℃左右，气温由东南向西北逐渐降低，南北差近10℃。夏季气温高，降水多，光照时间长，适宜农作物生长。太阳辐射资源丰富，年日照时数一般为2300～2 800 h。黑龙江省冬季寒冷干燥，夏季盛行东南风，高温多雨。春季大风日最多，多在松嫩平原和三江平原，风能资源丰富。

2 研究方法

2.1 数据搜集

黑龙江省29个气象站点1972、1988、2004年的气象数据，来自中国气象科学数据共享网。其中包括站点的地理坐标、年平均气温、年降水量等数据。中国1∶100万植被分布图，是《1∶1 000 000中国植被图集》［5］的数字化成果。利用黑龙江省边界地图裁切得到黑龙江省植被分布图。

2.2 研究方法

采用Thornthwaite模型(公式(1))计算黑龙江省各气象站点 1972、1988、2004 年的NP，P值，根据气象站点的经纬度坐标数据生成点状矢量地图，对NP，P值进行空间插值，利用黑龙江省边界地图进行裁切，得到黑龙江省NP，P值分布图。进一步分析黑龙江省30多年来NP，P值动态变化规律及空间分布变化情况。参照黑龙江省植被分布图，提取植被分布区域，见图1。由于比例尺较小，植被分布图上地物面积较小的斑块难以体现，无法详细显示。

式中:E为年实际蒸散量;L为年平均蒸散量;t为年平均气温(℃);R为年降水量(mm);e为自然对数的底。

地理信息系统中常用的空间插值方法有反距离空间插值、样条函数插值、普通克里金插值等。反距离加权法简单易行，在已知点分布均匀的情况下插值效果好，但易受极值的影响。样条插值法适用于逐渐变化的曲面，易操作，计算量不大，但难以对误差进行估计，采样点稀少时效果不好。克里金方法考虑了观测的点和被估计点的位置关系，在点稀少时插值效果较好。本文采用克里金方法进行插值，得到黑龙江省NP，P的空间分布图。

图1 黑龙江省植被分布区域图

2.3 NP，P 计算

对气象数据进行计算，获得各气象站点的年平均气温和年降水量数据，代入Thornthwaite模型中，先根据温度数据计算年平均蒸散量L，再根据年降水量参数和计算出的年平均蒸散量计算年实际蒸散量E，最后根据E计算出每个站点每一年的NP，P值。利用GIS空间插值功能生成各年度的NP，P值空间分布图，结果见图2～图4。

图2 1972 年 NP，P 分布图

图3 1988 年 NP，P 分布图

图4 2004 年 NP，P 分布图

3 结果与分析

3.1 黑龙江省植被NP，P空间分布规律

由图2至图4可以看出，黑龙江省自然植被NP，P及其变化趋势存在明显的空间差异:中、东部湿润且热量较好地区，自然植被NP，P值较高;西部干旱地区和北部大兴安岭寒温带热量资源匮乏地区，如克山、塔河、漠河，自然植被NP，P值较低。气候要素及其变化趋势的空间差异对自然植被NP，P及其变化趋势的空间差异具有重要影响，自然植被NP，P的时间分布特征与黑龙江省年平均气温、年降水量的时间分布特征基本一致。降水不足是限制黑龙江省自然植被NP，P的主要原因，在黑龙江省西部地区表现特别明显。

3.2 NP，P 与气象因子的关系

温度和降水量都是影响土壤呼吸和植被光合作用的最主要因子，由图5和图6可以看出，二者与自然植被的生产力之间都存在着较明显的规律性。降水量影响植物光合作用的水分需求、水分平衡以及碳固定量，从而影响植被净第一性生产力及其碳收支。由图5可见，随着年降水量的增加，NP，P值呈现持续上升的趋势。由图6可见，随着年平均气温的升高，NP，P值并不是不断地升高，而是在3～4℃之间均存在一个反弹的趋势。气温升高对植被生产力的影响存在正负两方面的效应:正面作用是气温的增加可以延长生长季节，提高光合作用效率，提高植物的生产力;而增温的负面效应主要在于增加水分消耗而引起干旱。

图5 NP，P值与年降水量的关系

图6 NP，P值与年平均气温的关系

3.3 黑龙江省植被NP，P的动态变化

从上世纪70年代到现在的30多年间，黑龙江省的NP，P值发生了较大的变化，总体上呈现下降趋势。1972年与1988年虽然持平，约为880 gC/(m2·a)，但到2004年降低到742 gC/(m2·a)。这与近年来黑龙江省的年降水量减小和年平均气温的升高等气候变化有直接关系。

20世纪70年代中期，黑龙江省大部分地区的NP，P平均值维持在 880.99 gC/(m2·a)的较高水平，NP，P较低的西南部大部分地区的平均值也在600 gC/(m2·a)上下，东部地区为850～1 100 gC/(m2·a)。到了上世纪80年代，中部与南部地区的 NP，P均值大部分在1 100 gC/(m2·a)以上的水平，与70年代相比NP，P值出现升高现象，但是西北部与东部大部分地区出现了干旱天气，导致该区域内NP，P值普遍很低，基本维持在600 gC/(m2·a)以下，全省NP，P之总和也降低。黑龙江省东部地区NP，P值在600 gC/(m2·a)以下的地区面积扩大明显。2004年，北部地区NP，P值有所增加，西南部地区明显下降到100～350 gC/(m2·a)，中部与东部地区相对于80年代也明显下降，导致全省NP，P值明显低于80年代。黑龙江省的NP，P动态变化较明显，呈现在波动中下降的趋势。

4 结论

采用Thornthwaite模型估算了黑龙江省1972、1988、2004 年的 NP，P值，分析了黑龙江省 NP，P的空间分布及动态变化情况，以及其与气象因子之间的关系。黑龙江省植被NP，P的分布特点呈现从南到北减少的趋势，中西部与北部地区NP，P值较低，尤其是2004年西部地区、1988年北部地区的植被生产力较低。30多年来，黑龙江省各地区的NP，P值随时间变化明显，总体呈现下降趋势，部分地区近年有小幅回升。NP，P随着年平均气温和年降水量的变化表现出明显的规律性，随着年平均气温的不断升高，NP，P值呈现出先上升后又有所减少的趋势。随年降水量的不断增加，NP，P值呈现持续上升的趋势，二者呈现出明显的线性关系。

［1］孙睿，朱启疆.陆地植被净第一性生产力的研究［J］.生态学报，1999，10(6):757－760.

［2］侯光良，游松才.用筑后模型估算中国植物气候生产力［J］.自然资源学报，1990，5(1):60－65.

［3］张宪洲.我国自然植被净第一性生产力的估算与分布［J］.自然资源，1993(1):15－21.

［4］陈国南.用迈尔密模型测算我国生物生产量的初步尝试［J］.自然资源学报，1987，2(3):270－278.

［5］中国科学院中国植被图编辑委员会.中国植被图集［M］.北京:科学出版社，2001.