河西走廊植被水碳通量对气候变化和人类活动的响应

吴昕蕾 范云飞 康德奎 何玉江 王素芬*

(1.中国农业大学 水利与土木工程学院，北京 100083；2.甘肃省水利厅石羊河流域水资源利用中心，甘肃 武威 733000)

根据IPCC第六次评估报告，1850—1900年以来，全球平均气温上升约1.0 ℃，并预测在未来气温上升速度将加快，20年后平均将上升1.5 ℃[1]。气候的急剧变化是人类对生态系统过度消耗的体现，而陆地生态系统作为受人类影响最大的生态系统，对气候变化与人类活动的响应最剧烈。陆地水-碳循环是地表物质与能量交换的主要载体，植被的水碳特征可以有效反映区域生态状况，气候变化与人类活动将促进生态系统中植被的水-碳交互作用，对生态系统影响增强[2-3]。

蒸散发作为植被水循环的关键环节，参考作物蒸散量(ET0)表征了在特定高度、地表阻力、反照率和无水分胁迫条件下假想参考作物的蒸散能力。ET0是研究区域植被需水量等水分指标的重要参数，有时可用于表征区域植被水通量，通过讨论ET0对于气候和环境变化的响应，对估算区域农业蒸散量、反映植被需水量以及气候变化情况有重要作用[4-7]。王蒙等[8]通过量化ET0的影响因素，发现江苏省ET0变化的主控因子是风速和相对湿度，并以此为参考依据提高农业对未来气候变化的适应性。Liu等[9]利用通径分析探究青藏高原不同高程区ET0的气候驱动模式，结果表明在2005年ET0发生突变上升前，不同高程区的主导驱动因素并不相同，而在2005年之后，最高气温成为了整个区域共同的主导驱动因子，说明ET0的突变与气候因素之间的响应关系存在一定的连续性、耦合性机制。此外，为表征植物固定与转化光能的能力，植被净初级生产力(NPP)作为陆地生态系统碳通量变化的重要指标，是绿色植物在单位时间内、单位面积上所累积的有机物的数量。徐茜等[10]利用改进的CASA模型分析了NPP在黄土高原地区的时空演变特征，通过探究各自然因素之间的差异对NPP变化的影响，分析了不同地貌类型区域上NPP演变的主要驱动因素，结果显示在不同地貌类型区上的主要驱动因素差异明显，水热条件是影响NPP空间分布格局的主要因素，特别是对干旱气候区的影响尤为突出。土地利用变化作为人类活动的重要体现[11-12]，可根据土地利用时空格局的变化侧面了解并评价当地人类活动的剧烈程度。Cao等[13]通过比较锡林郭勒盟草地的土地利用变化情况以反映人为土地转换与管理措施对该区域NPP的影响，强调了土地利用在人类活动中的重要性。Yang等[14]利用气候变化和土地利用变化以量化自然因素和人类因素对生态系统服务改变的贡献，模拟了未来不同情景下面临的挑战并提出合理解决方案。

植被水碳通量的时空演变规律及影响因素是一个持续的热点问题，已有研究表明ET0或NPP时空变化受气象因素或人类活动的剧烈影响[15-18]，但少有研究关注于区域尺度上，两者同时对气侯变化与人类活动的响应状况。因此，探究复杂的气候变化以及人类活动的持续干预对于区域植被和生态环境的综合影响，对于未来区域资源合理调配十分重要。

因此，为探究西北旱区植被水碳通量在气候变化以及人类活动影响下的时空演变特征，本研究拟以河西走廊作为研究区域，以ET0和NPP作为表征区域水碳通量的指标，基于河西走廊2000—2020年气象数据、MODIS NPP产品遥感数据以及土地利用变化数据，讨论在气候与土地利用格局变化下的植被水碳通量时空演变格局，以获得2000—2020年河西走廊地区植被水碳通量与生态系统的互馈效应，旨在指导河西走廊水资源合理分配、土地利用格局优化以及为生态治理与恢复提供参考。

1 材料和方法

1.1 研究区域概况

西北河西走廊地处37°17′～42°48′ N、92°12′～103°48′ E，具体地理位置见图1。河西走廊地区作为西北旱区的重要经济发展中心，总面积66万 hm2，东西方向长约1 000 km，南北方向宽由10 km 到100 km不等，是西北干旱区人类活动最为剧烈的地区，同时也是典型的生态脆弱区域，其人地矛盾问题也最为突出[19]。该区域属于温带大陆性气候，年降水量约200～400 mm，降水量自东南至西北逐渐减少，有明显的空间变异性[20]，年蒸发量约500～1 100 mm，蒸发量是降水量的3倍左右，气候干燥，风沙大。河西走廊地形复杂多变，有疏勒河、黑河和石羊河三大内陆河贯穿其中，自然景观以沙漠及戈壁、绿洲和平原为主，在其西部主要表现为大量戈壁沙漠，由三大水系在河西走廊中部、东部平原发育出部分绿洲[21]。沙漠等未利用土地在河西走廊上面积最大，林草地分布广，而耕地与城镇主要分布于内陆河周边，面积较小。因此兼顾高效农业发展、经济发展与生态环境治理成为河西走廊的主要发展方向，其中荒漠化是最迫切的亟待解决的重要环境问题。

图1 河西走廊地区地理位置图Fig.1 Geographical location map of Hexi Corridor

1.2 数据来源

数据包括2000—2020年河西走廊地区气象数据、NPP遥感数据、地理高程数字模型和土地利用类型分布数据。气象数据包括降水量、平均气温、最高温、最低温、2 m处平均风速、站点平均气压、相对湿度、日照时长，均来源于中国气象数据网(http:∥data.cma.cn/)地面观测气象数据日数据集。NPP遥感数据来自于美国航空航天局(NASA)MODIS数据集提供的2000—2020年的NPP年值产品MOD17A3H，空间分辨率为500 m。地理高程数字模型和土地利用分布情况数据均来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https:∥www.resdc.cn/)。选取2000、2005、2010、2015和2020年5个年份的土地利用空间分布，均为基于landsat8遥感影像的1 km×1 km栅格数据。

1.3 研究方法

1.3.1参考作物蒸散量(ET0)的估算

本研究选择由FAO-56所推荐的Penman-monteith公式计算参考作物蒸散量[22]。该公式综合考量了影响田间水分散失的大气及作物因子，并结合能量平衡、空气动力学以及表面参数，建立了一个对于任何水分状态下适用于任何植被类型的综合模型，具体计算公式如下：

(1)

式中：ET0为参考作物蒸散量，mm/d；Δ为饱和水汽压与温度相关曲线的斜率，kPa/℃；Rn为作物表面的净辐射量，MJ/(m2·d)；G为热通量,MJ/(m2·d)；T为平均气温，℃；U2为离地面2 m高处的风速，m/s；(es-e0)为饱和水汽压与实际水汽压之差，kPa；γ为湿度计常数，kPa/℃。

1.3.2M-K突变检验与趋势分析

本研究通过M-K突变性检验与趋势检验探究气象因子、ET0以及NPP的时间序列上的变异特征，并利用变异系数分析ET0和NPP在区域上2000—2020年间变化波动程度的空间分布格局。

M-K突变检验通过对时间序列xi构造秩序列ri(表示xi>xj(1≤j≤i)的样本累计数)定义统计变量UFk：

(2)

(3)

(4)

(5)

趋势检验利用标准正态分布统计量Z作为指标，计算公式如下：

(6)

(7)

式中：var(S)为方差；n为时间序列个数。

变异系数是统计学中衡量数据变化程度的统计量，计算公式如下：

(8)

1.3.3地统计分析

以气象站点为基准，利用反距离权重法(IDW)对各气象因素和ET0进行空间插值，得到其逐年空间分布情况。具体计算公式如下：

(10)

(11)

利用ArcGIS软件将河西走廊地区的土地利用类型重分类为6大类：耕地、林地、草地、水域、城镇用地和未利用土地。通过地统计分析探索数据：1)统计各年各地类在河西走廊上的面积占比，以获得不同土地类型逐时段的增减情况；2)对2000年与2020年的土地利用数据进行空间叠加融合，结合地统计分析得到2000—2020年土地利用的动态变化，建立土地利用转移矩阵；3)通过空间多图层和点密度分析数据多年变化以获得区域受影响程度的空间分布情况。

1.3.4地理探测器模型

地理探测器是一种融合多种统计方法的分析工具，其主要优势在于能够处理分析数值量和定性数据两大类数据，并且能够探究气象因素对水碳通量的交互影响。该模型包括4个探测器：因子探测、交互作用探测、生态探测以及风险区探测。因子探测主要是对因变量Y的空间分异性以及每个自变量X解释Y的空间分异性的程度进行探测，用q值量化衡量解释的程度高低，q值越大代表该自变量X对因变量Y的解释能力越强，反之则越弱，q的表达式为[23]：

(12)

(13)

SST=Nσ2

(14)

式中：h=1,2,…；L为变量Y或因子X的分层，即分类或分区；Nh和N分别为层h和全区的单元数；σh2和σ2分别是层h和全区的Y值的方差；SSW和SST分别为层内方差之和。

交互作用探测是评估2个因子X1和X2共同作用下对因变量Y的解释能力是否会增强或减弱，交互探测结果按由弱至强可分为5类：非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立和非线性增强。生态探测器利用F检验，比较说明各影响因素对于水碳通量空间差异性的驱动作用是否有显著影响。风险探测器通过t检验来判断两个子区域间的属性均值是否有显著性差异。

2 结果与分析

2.1 气象因素变化趋势

以气象数据为基础，研究2000—2020年河西走廊上平均气温、降水量、平均气压、平均相对湿度和日照时长的变化规律，趋势检验结果见图2。可知：平均气温与降水量均呈上升趋势，在95%显著性水平下降水量上升趋势显著，而平均气温不显著。平均气压、平均相对湿度和日照时长均呈下降趋势，其中平均气压和平均相对湿度在95%显著性水平下下降趋势显著。在2015年降水量出现突变点，即在2015年后降水量突变性上升。2008年与2011年前后，平均相对湿度与平均气压也存在突变点，在突变点后显著下降。

图2 气象因素M-K趋势检验结果Fig.2 M-K trend test results of meteorological factors

与2000年相比，2020年河西走廊地区气候条件变化显著，平均气温上升了约0.48 ℃，日平均降水量增加1.2 mm，这与刘凯等[3]对中国多年来的气候变化趋势研究结果相符，说明在气候变暖的影响下河西走廊整体气候趋于暖湿，且影响较为显著。

2.2 土地利用格局变化

5个年份的土地利用类型分布格局见图3。可知：发现2000—2020年河西走廊地区的土地利用类型分布整体变化不显著，但均有明显变化趋势。21年间城镇用地、耕地与水域面积分别增加65%、21%和14%，未利用土地与林地面积减少2%～4%，草地面积无明显变化。耕地面积在黑河流域以及石羊河流域中部地区显著增加；而未利用土地在民勤县、张掖市等地区被草地、耕地等其他土地所覆盖的现象较明显；城镇用地面积的增大主要是在原有城镇用地的扩张所导致，分布在原有城镇用地周边。

图3 2000—2020年河西走廊土地利用分布格局Fig.3 Land use distribution pattern in Hexi Corridor from 2000 to 2020

利用地统计分析得到河西走廊上不同地类占比分布，由图4(a)可见：未利用土地在河西走廊的总土地面积中所占比例最大(约65.0%)，城镇用地所占比例最小(约0.6%)。在西北部大部分区域以及民勤县北部大多是沙漠、戈壁以及盐碱地等未利用土地，穿插有部分草地。草地和林地主要分布在沿祁连山山脉、中部地区以及西南部地区。水域主要沿石羊河、黑河以及疏勒河河网分布，所占比例极小。城镇用地多依附于三大水系，在石羊河与黑河流域分布最广。

利用土地类型转移矩阵以探究2000—2020年间不同地类间的转移情况，结果如图4(b)可见：相比于2000年，2020年未利用土地主要转换为草地，其次是耕地；草地除转移为未利用土地外，还有相当部分转移为耕地与林地；耕地与林地均主要转换为草地；水域转移为未利用土地与草地面积较大；城镇用地转化为耕地面积最大。2000—2020年整体土地利用格局向植被增多的方向转变，受人类活动干预的区域面积大幅增加。

图4 2000—2020年河西走廊土地利用类型变化情况Fig.4 Changes of land use types in Hexi Corridor from 2000 to 2020

2.3 水碳通量时空演变特征

ET0多年均值空间分布如图5(a)所示。可知：河西走廊上ET0的分布呈现自西向东递减的空间格局，有较明显的空间差异性。日均值最高出现在敦煌市(4.02 mm)，最低值出现在天祝藏族自治县(2.61 mm)。敦煌至玉门一带ET0普遍较高，天祝藏族自治县附近明显低于其他区域。由图5(e)可以看出，21年间ET0均值在河西走廊上整体较为稳定，其中在黑河中游变化波动最剧烈，其次是在敦煌、肃北、玉门、民勤等地区变化程度较大。

NPP多年均值在河西走廊上的分布情况如图5(c)。可见：NPP多年均值在河西走廊地区呈现自南向北、自西向东递减的空间格局。最高值在天祝藏族自治县(319.4 g/m2),在祁连山山脉、武威市、天祝藏族自治县和张掖市数值较高，最低值在肃北蒙古族自治县(93.9 g/m2)，最高值约为最低值的3.4倍。21年来整体NPP变化波动不大，在黑河中上游以及武威北部小部分地区CV值较大，说明该区域年际变化波动剧烈，其次是石羊河流域古浪县、武威市以及永昌市邻近区域。在祁连山山脉一带CV值均偏小，说明近20年该区域NPP变化较小，整体趋于稳定。

图5 2000—2020年河西走廊ET0与NPP时空演变特征化趋势检验结果Fig.5 Spatial and temporal evolution characteristics of ET0and NPP in Hexi Corridor from 2000 to 2020

根据MK突变性检验以及趋势分析结果，河西走廊21年间ET0在95%显著性水平下呈显著上升趋势，并且在2011—2012年之间出现明显突变点。河西走廊上NPP均值年际变化同样在95%显著性水平下呈显著上升趋势，在2010年前后出现明显突变点。在2010—2012年期间区域植被水碳通量均出现明显突变，说明在此前后生态环境可能因气候变化或人类活动影响发生较大转变。

2.4 植被水碳通量驱动因子交互作用

2.4.1气象驱动因素分析

通过地理探测器探究不同气象因素对ET0与NPP影响效应。为获得更加准确的探测结果，依照数据变化区间长度不同，划定不同因素的等级数，利用自然断点法将平均气温和日照时长分成15个等级，将降水量、平均相对湿度和平均气压分为25个等级。

由因子探测结果显示，对于ET0与NPP而言5个气象因素均通过了99%水平的显著性检验，可以对ET0与NPP空间变异性做出不同程度的解释。ET0的单因子相关性结果发现：平均相对湿度q值最大接近1，其次是降水量与日照时长，均超过了0.8。平均气温的q值最低，仅为平均相对湿度的30%左右。NPP的结果显示，日照时长对NPP变化的影响最大，其次是平均相对湿度，这两个因子对NPP变化的解释能力最强，其次是降水量、平均气压，平均气温对其变化的作用明显低于其他4个因子。

交互探测器结果显示，对于ET0而言，平均相对湿度与其他因素交互作用最强，均接近于1，降水量与平均气压交互作用q值最低。降水量本身对ET0影响作用较小，与其他因子交互后q值明显提高。所有因子的交互作用都是双因子增强作用，表示任意两个因子之间交互作用均大于单个因子的个体作用。对于NPP而言，平均气温与降水量、平均气压之间的交互作用呈现非线性增强，其余因子两两之间均为双因子增强。其中平均气压与平均相对湿度的交互作用q值最大，平均气温与平均气压的交互作用q值最小。降水量与其他因子的交互作用普遍较强，而降水自身的q值并不是最高的，进一步说明因子间的交互作用对NPP空间分布的控制程度更高。

利用生态探测器以比较各个因子之间对ET0与NPP空间变异性影响的差异性，通过F检验发现，平均气温与其他因子之间以及降水量与平均相对湿度均存在显著差异。

风险探测器结果显示ET0与NPP与气象因素的相关方向相反，即ET0随气温、日照时长和平均气压等级的增加而上升，呈正相关，其余呈负相关；而平均气温、日照时长和平均气压与NPP值变化呈负相关，平均相对湿度和降水量与NPP值变化呈正相关。ET0与NPP随平均气温增加变化波动较大，可以发现其显著性明显低于其他4个因子。

表1 ET0与NPP气象驱动因素的单因子相关性分析Table 1 Single factor correlation analysis on the meteorological driving factors of ET0 and NPP

表2 ET0与NPP气象驱动因素的双因子交互探测结果Table 2 Two-factor interactive detection results of the meteorological drivers of ET0 and NPP

2.4.2不同地类变化下的响应

近20年来，ET0在水域上日均值最大(3.23 mm)，在城镇用地、草地、林地以及耕地上均值较小，均在3.17 mm左右。自2000—2020年各个地类上ET0均值一致呈现显著的上升趋势，其中林地增幅最大，达8.6%；耕地增幅最小为6.5%。NPP在耕地上均值最大(182.88 g/m2)，未利用土地上最小(40.58 g/m2)，仅为耕地的22%。除城镇用地外，其他5种地类都有不同程度的增长，耕地与林地涨幅超40%，草地与水域增长约30%，未利用土地增长13%左右。ET0与NPP在不同地类上的分布有显著差异，这与不同地类的气候条件与下垫面情况密切相关。

图6 2000—2020年不同地类的ET0与NPP均值Fig.6 Mean values of ET0 and NPP of different land types from 2000 to 2020

显然，不同地类的互相转化与ET0和NPP的变化关系紧密，利用地统计分析建立ET0与NPP对于地类转移的损益矩阵。结果显示不同地类转为林地或未利用土地时ET0增长明显高于转移为其他地类，其他地类转化为耕地所增加的ET0均处于较低水平。林地转入其他地类所增加的ET0最高值相较于最低值高100%，除未利用土地外其他地类转移间的差异均高于60%。对于NPP而言，除城镇用地外四种地类转入耕地所增加的NPP都是最高的，其次是林地与草地。城镇用地转为林地时NPP增加最多。其他地类转化为未利用土地所增加的NPP最低。不同地类转化所引起的NPP变化差异大，林地、水域以及未利用土地最大值均比最小值高1倍以上，城镇用地极值间差距最小，最大值高出最小值43%。

3 讨 论

3.1 气候变化与人类活动影响下植被水碳通量时空演变模式

河西地区生态环境脆弱，敏感性高，近年来人类活动愈加强烈，对该区域植被生长与生态状况的影响较大。自2000年以来河西走廊潜在蒸散发与植被净初级生产力有所波动但整体保持上升的趋势，这与汪精海等[24]和李传华等[25]的相关研究结果一致。

地理探测器结果显示气象因子对于水碳通量的演变有显著影响。平均相对湿度和日照时长是主导因素，且与其他气象因子交互作用明显增强。ET0与平均气温呈正相关，与降水量呈负相关，NPP则反之。户广勇等[26]与范也平等[27]分别对于水碳通量变化驱动因子的讨论结果与本研究相似。在河西走廊的经济中心城市带NPP偏高，NPP与土地利用变化面积年际波动大。主要由于区域城市化程度高，人口密度大，耕地、草地面积覆盖率高，对于涵养水源，扩展耕地面积，保护林草地等生态保护方面重视程度高。祁连山山脉草地与林地密度大，NPP在山脉附近达到高值。西部及民勤县大部分地区为荒漠、戈壁与裸岩石质地等未利用土地，沿疏勒河与石羊河水系有小部分绿洲，气温高，降水少，蒸散量大，地区生态敏感性强，因此导致ET0明显高于其他区域，且年际变化剧烈，NPP极低。

在气温高、降水少的沙漠地区由于人类活动的干扰较少，植被水碳通量的主要控制因素为气候条件，而在城镇以及耕地等人类活动密集的区域，人类活动对植被水碳通量的干扰不容忽视，对于调节该区域的气候以及植被密度等方面有重要作用(图7)，这与李传华等[25]研究发现河西走廊大部分区域人类活动对NPP有积极影响的结果一致。草地及林地属于较为稳定的生态系统，水碳通量的变化主要依赖于气候条件的变化以及部分地区退耕还林、还草政策的实施。在气候变化与人类活动的共同影响下，河西走廊生态环境的空间变异性显著，且生态环境的变化对水碳通量有显著影响，同时水碳通量的时空演变也反映了区域生态环境的变化。

图7 河西走廊受气候变化及人类活动影响程度区域分布Fig.7 Regional distribution of impacts of climate change and human activities in Hexi Corridor

3.2 河西走廊的生态治理管理与效应

河西走廊NPP空间分异性强，在部分地区年际变化较不稳定，表明区域生态演替发生较为频繁，并且地区生态环境在向好发展。而ET0在绝大部分区域也是呈现显著上升趋势的，这主要取决于地区气候条件的变化，说明该地区气候条件变化方向较为一致，趋势较为显著。总体来说，在人类与自然的共同作用下，近20年来河西走廊的生态环境总体向好。

2000年后，河西走廊地区展开了大面积的生态治理工程，经过20年的不断努力，防沙治沙工程、流域生态保护、恢复植被等方面取得了相当的进展[28]。将甘肃2014年第五次荒漠化和沙化监测结果与2009年的第四次监测结果相比，全省荒漠化土地面积整体呈减小趋势[27]。在2016年之后，加强了河西走廊疏勒河、黑河以及石羊河三大内陆河流域的生态治理。河西走廊上的居住用地以及耕地多依附于内陆河以及祁连山发展，可以发现在流域干流附近的城镇居民用地以及耕地明显增多，NPP显著升高且变化较剧烈，说明在气候变化的条件下生态治理促进了区域生态演替过程，生态改善效果显著，这与孙钦珂等[30]、方创琳等[31]以及Kang等[32]相关研究的研究结果一致。民勤、敦煌等沙漠地区通过人工造林、工程固沙、恢复植被等措施重点治理，对于该区域的生态治理有显著作用，由河道衍生的绿洲面积不断增大，特别是民勤地区20年来NPP不断呈上升趋势，生态演替速度加快。

对于未来的城镇规划和农田管理，需要加强河西走廊地区水土资源的合理调配。由于气候趋于暖湿，河西走廊ET0均值呈现持续上升的趋势，特别是河西走廊西北地区气候干旱，蒸散量大，故提高水资源利用效率尤为重要。关注敦煌、玉门等地的用水缺口，建设引调水工程以助力地区发展。武威、高台、金昌等多个大型灌区可通过增加经济投入发展节水灌溉农业，考虑秸秆还田、轮作、休耕等耕作制度，调整作物种植结构以解决生态资源与经济利益之间的矛盾；而人类活动对环境的干预是可控的，目前河西走廊NPP整体稳定上升，土地利用情况较20年前有明显变化，尤其黑河与石羊河流域中部的张掖、永昌、武威等地城镇与耕地面积不断增大。未来人类对河西走廊自然景观的干预应在可持续发展为原则的基础上，加强城市化的扩张管理，不能以牺牲生态的条件发展经济，尽量保护林地、草地以及湿地面积；另外，目前河西走廊西北部大面积戈壁沙漠及东部巴丹吉林沙漠与腾格里沙漠的生态情况仍不容乐观，气候加速变暖是暂时无法改变的趋势，因此需要持续关注荒漠化区域的生态状况，尤其民勤县作为阻隔两大沙漠交汇的绿洲区域需要重点保护，积极采取相应的措施(例如植树造林、涵养水源等)以避免生态脆弱区域环境加速恶化，防止区域周围的可利用土地受到影响。

4 结 论

本研究以多源数据为基础，通过分析河西走廊地区2000—2020年气候变化和人类活动对水(ET0)、碳(NPP)通量时空变化的影响，本研究主要结论如下：

1)2000—2020年，河西走廊地区ET0和NPP均呈显著上升趋势，突变点分别出现在2010年和2011年前后，在该时间点后水碳通量呈现突变性的显著上升。在空间上，ET0呈现西高东低的分布格局，NPP多年均值自南向北递减，在西部区域以及民勤县值普遍较低。21年间ET0年际变化均较为稳定，而NPP的变化波动相较于ET0更加显著。在黑河上游和武威-永昌一带ET0和NPP变化波动大，生态演替活动频繁，未来应重点关注该区域生态环境变化。

2)平均气温、降水量、平均气压、日照时长和平均相对湿度5个气象因素对ET0和NPP的影响显著：平均相对湿度是ET0变化的主控因子，日照时长是NPP变化的主控因子；但双因子组合对ET0与NPP的时空演变特征的解释能力更强，对ET0和NPP影响最大的双因子组合均是平均相对湿度和降水量，平均气温对两者变化的影响最小且对两者的影响与其他因子间存在显著不同。

3)2000—2020年河西走廊地区沙漠、戈壁等未利用土地面积显著减少，耕地、水域与城镇用地面积大幅提高。不同地类的转移对ET0和NPP的变化有很大影响且存在较大差异，不同地类转为林地以及未利用土地时ET0涨幅明显增大，转移为耕地时涨幅较低。其他地类转为耕地时NPP增加最多，转为未利用土地时最少。在未来的土地利用规划中，应将土地格局引起的植被水碳通量变化考虑在内，合理扩张城市，保护耕地，扩展林草地面积，最大限度减少人类对生态环境的消极影响。

4)植被水碳通量变化可以较好地反映区域生态环境演变趋势，在气候条件变化和人类活动的影响下，河西走廊地区整体生态环境向好。面对气候变暖的大环境，人类活动对于生态的影响不容小觑，在人类活动比较频繁的地区，例如黑河中上游流域、武威市等区域应避免人类对环境的过度改造，同时保持经济发展与生态保护间的平衡；对于沙漠等偏远地区应通过植树造林、固沙防沙等合理的干预措施以改善环境，防止生态持续恶化。因此，河西走廊地区生态问题仍需要重视，实现区域环境可持续发展的目标仍需要政策的大力支持以及群众的共同努力。