2000—2020年祁连山植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

王 川,王丽莎,张勇勇,赵文智,*,冯相艳

1 湖北文理学院资源环境与旅游学院,襄阳 441053

2 中国科学院西北生态环境资源研究院,中国生态系统研究网络临泽内陆河流域研究站/中国科学院内陆河流域生态水文重点实验室,兰州 730000

植被净初级生产力(NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物的质量,是植物通过光合作用所固定的碳与植被自身呼吸作用所消耗的碳的差值[1]。NPP是识别碳源(汇)的关键指标,也是生态系统承载力、稳定性及可持续性评价中的一个重要参数,已广泛应用于生态学和地理学相关研究[2—5]。研究NPP变化趋势及驱动因素对于区域生态保护具有显著意义,已成为全球变化研究的重要方向之一。

随着遥感技术的发展,众多学者采用遥感数据对植被变化及植被生物量进行监测与估算[6—8]。MODIS 17A3 NPP产品是结合BiomeBio Geochemical Cycles (Biome-BGC模型)与光能利用率模型建立的NPP估算模型。作为目前空间覆盖广、精度高、时间跨度长的陆地植被净初级生产力遥感产品,在全球范围内已经得到广泛应用[9—11]。已有研究对祁连山地区NPP变化做了一定的探索,如王莉娜等[12]利用光能利用率模型(CASA模型)与相关分析对2000—2018年祁连山国家公园NPP时空演变及对气温和降水的响应进行了探究。兰云飞等[13]探究了2000—2015年祁连山地区植被NPP时空格局及其对气候变化的响应。刘凤和曾永年[14]揭示了气候变化对青海高原碳源/汇的影响。总之,已有研究主要分析了祁连山地区植被NPP时空变化特征及其对气温和降水的响应,而对于NPP变化的驱动因素及其相互作用关系研究存在不足。

祁连山是我国西部重要的生态安全屏障,是河西内陆河流域及黄河上游重要水源地,也是我国生物多样性保护优先区域[15—16]。受到高原季风、东亚季风和西风控制,在地形与海拔的综合影响下,祁连山具有景观分异明显、生态系统多样且脆弱等特点。同时,祁连山植被对气候变化及人类活动较为敏感[17—19],定量分析祁连山地区NPP空间格局、变化趋势及驱动因素,对于深化理解区域植被变化及科学保护与管理祁连山生态系统具有重要意义。鉴于此,本文拟探究祁连山近20年植被NPP时空演变规律及其对潜在驱动因子的响应,并预估NPP未来变化的持续性,以期为该区域生态系统保护与管理提供参考。

1 研究区与方法

1.1 研究区概况

祁连山自然保护区(35.5°—40°N,94°—104°E)地处欧亚大陆腹地,南靠青藏高原,北临内蒙古高原、东接黄土高原,位于我国第一阶梯和第二阶梯过渡带,总面积约193131 km2,跨越甘肃和青海二省,其中甘肃省内53400 km2(27.65%),青海省内139731 km2(72.35%)。区内地形地貌、气候、土壤、植被、水文条件差异明显,景观多样,形成了集冰川、冻土、森林、草原、湿地、荒漠等景观于一体的多样化生态系统。年均温约-0.5℃,年降水从西至东介于80—700 mm。高山区冰川发育,冰雪融水和降雨形成地表径流,是河西地区50余条河流的发源地,也是黄河上游和青海湖的重要供水区。祁连山分布有大量的珍稀野生动植物,是我国西北地区重要生态屏障及生物多样性保护热点地区[15]。独特的地理位置和气候条件使得祁连山自东向西形成了差异十分明显的生态系统类型。区内植被类型主要包括针叶林、阔叶林、草原、草甸、荒漠、高山植被和栽培植被,其中草甸是区内分布最广的生态系统类型,占比达到30.48%,其次是草原(26.25%)。栽培植被占1.22%,主要分布于祁连山北坡和东部地区。祁连山2000—2020年平均NPP介于1.7—761.3 g C/m2,并呈现由东南向西北逐渐降低的空间格局(图1)。

图1 研究区概况

1.2 数据来源与处理

数据信息如表1所示。2000—2020年逐年NPP基于谷歌地球引擎云平台检索、处理并下载。年均气温和降水数据采用ANUSPLINE 4.2软件以海拔为协变量对祁连山及其周边共39个气象站的年均气温和年降水进行插值得到。所有空间数据在ArcGIS Pro软件中统一为WGS_1984 Albers坐标系,分辨率为1000 m。

1.3 研究方法

1.3.1NPP时空变化

采用一元线性回归计算NPP年际变化趋势,线性回归方程的斜率为NPP变化趋势斜率。计算公式如下[21]:

(1)

式中,slope为NPP变化斜率;i为时间变量;n为研究期年数;NPPi为第i年NPP。变化斜率绝对值越大,表示NPP变化越快。采用t检验法对NPP年际变化进行显著性检验。

1.3.2NPP空间集聚特征

采用全局Moran′sI指数探测祁连山地区2000—2020年平均NPP总体空间集聚特征。计算公式[22]:

(2)

式中,NPPi为像元i的NPP值;N为像元数量;Wi,j为标准化的空间权重矩阵,通过构建邻接规则与距离规则得到;I值介于[-1,1],若I显著为正,则表明相近的观测值具有空间集聚特征;若I显著为负,则表明相近的观测值具有分散分布特征。

(3)

1.3.3NPP变化驱动因素

首先,基于像元尺度采用偏相关分析祁连山NPP对年均气温和降水的独立响应[23]。计算控制降水(气温)的NPP与气温(降水)的偏相关系数,并采用t检验法检验偏相关系数的显著性。

其次,使用地理探测器模型中的因子探测器和交互探测器来揭示NPP变化的驱动因素。因子探测器用于分析自变量对因变量的解释强度,交互作用探测器是探索两个自变量的联合效应是否会增强/削弱对因变量的影响力,影响力的大小通过q值来反映,q值越大,影响力越强[24]。计算公式如下:

(4)

1.3.4NPP变化趋势预测

重标极差分析法(R/S算法),是一种定量描述时间序列信息依赖性的分析方法[25]。利用基于R/S算法的Hurst指数预测祁连山NPP未来变化趋势。Hurst指数有3种取值形式:① Hurst=0.5,表明NPP时间序列变化呈随机型,不存在长期相关性;② 00.65)。

2 结果分析

2.1 NPP时空变化

2000—2020年祁连山NPP介于174.07—239.54 g C/m2,2001年最低,2018年最高,总体呈波动增加趋势,年均增加2.38 g C/m2(P<0.05),平均值为207.72 g C/m2。2010年以前的年份NPP均低于或约等于平均值,而2010年以后基本高于平均值。从不同植被类型来看,2000—2020年祁连山不同植被类型NPP年际变化趋势存在明显差异。其中,增加较快的植被类型是栽培植被(slope=4.28 g C/m2)和阔叶林(slope=3.68 g C/m2),分别增加130.52 g C/m2和129.24 g C/m2,增幅分别为54.20%和34.86%。针叶林和草原居中,分别增加95.87 g C/m2、77.11 g C/m2和43.30 g C/m2,增幅分别为35.97%、30.73%和31.33%。而荒漠、草甸和高山植被变化相对稳定,变化幅度和斜率均在10 g C/m2和0.5 g C/m2以下。阔叶林的平均NPP最高为441.22 g C/m2,其次是栽培植被、针叶林和灌木林,均在290—310 g C/m2之间;再次是草原和草甸植被,平均NPP介于150—160 g C/m2,而荒漠和高山植被较低,年均NPP在45 g C/m2以下(图2)。

图2 祁连山2000—2020年NPP变化

基于像元尺度的NPP变化趋势分析结果表明,三个阶段NPP变化趋势均以轻微增加为主(0 g C/m2

图3 祁连山2000—2020年NPP变化趋势

2.2 NPP空间集聚特征

NPP全局Moran′I指数为0.95(P<0.01),表明祁连山NPP空间分布具有较强的空间自相关特征。热点分析表明祁连山NPP空间集聚类型以99%置信水平冷/热点(99% CS/HS)型为主,分别占24.45%和21.57%。其中,99% HS区域主要位于东南部地区,包括甘肃省的天祝、肃南、山丹和青海省的互助、湟中、大通、乐都县大部分区域及环青海湖地区;而99% CS区域主要位于西北部,包括青海省的天峻、祁连和德令哈及甘肃省的肃南、肃北县(图4)。95%置信水平冷/热点(95% CS/HS)区域分别占2.67%和2.20%,主要位于99%置信水平冷/热点的过渡地带(天峻县东南部、刚察县东北部)。

2.3 NPP变化驱动因素

在控制降水的条件下,祁连山NPP与年均气温偏相关系数为0.336(P<0.05),56.14%的区域表现为NPP与年均温呈正相关,主要位于祁连山东部和中部高海拔地区(包括肃南、山丹、祁连、门源、刚察、海晏和共和县等),这些区域由于海拔较高,常年气温较低,因此升温有助于植被生长和干物质累积(图5)。而呈负相关的占9.35%,主要分布在西北部的肃北以及德令哈南部地区,这些区域本身气候干燥,升温会增大水分对植被的胁迫。在控制气温的条件下,祁连山NPP与降水偏相关系数为0.205(P<0.01),其中有53.94%的区域NPP与降水呈正相关,主要位于西北部(肃北、德令哈)和东南部(乐都、民和、化隆县等)。仅有11.56%的区域NPP与降水呈负相关,主要分布在天峻和刚察县南部(图5)。总体上,不同区域NPP与年均温和年降水具有不同的响应关系。主要是由于NPP的影响因素较多且关系复杂,如:水热组合状况、植被类型地带性差异、不同植被类型对水分的要求等,这些因素对植被NPP有着直接或者间接影响,导致NPP与气候因子的相关性存在空间差异。

图5 祁连山NPP与年均温及年降水偏相关关系

不同植被类型的NPP与气候因子间相关性具有明显差异(表2)。其中,阔叶林、草原和荒漠和对降水有较强的响应(r>0.34,P<0.05),草原和荒漠植被主要是浅根系植被,因此对降水更加敏感。而灌丛、草甸和高山植被对气温有着更强的响应(r>0.25,P<0.05),这些植被类型主要生活中海拔较高的区域,因此对气温的响应更加敏感。栽培植被对气温和降水响应均不显著(P>0.05),主要是由于栽培植物主要受人类活动干扰,气候因素对其影响被削弱。

表2 不同类型植被NPP与年均温及降水偏相关

地理探测器结果表明(图6),选取的7个驱动因子对NPP变化均有显著影响(P<0.05),不同因子对NPP变化存在明显差异。各驱动因子对NPP变化的解释力为降水量(P,q=0.44)>饱和水气压差(VPD,q=0.32)>蒸散发(ET,q=0.25)>土壤含水量(SM,q=0.21)>年均温(T,q=0.19)=太阳辐射(SR,q=0.19)>人类活动强度(HA,q=0.04)。驱动因素之间的交互作用对NPP变化的影响超过任何单一因素的影响。近20年来,蒸散发与降水量和饱和水气压差间的耦合对NPP变化的影响最为显著,其次是降水与饱和水气压差和年均温。总体来看,降水量、蒸散发和饱和水气压差与其他因子间的交互作用也显著影响了祁连山NPP变化。人类活动对NPP变化的单独影响虽然较小,但当人类活动耦合其他因子时,其对NPP变化的影响强度明显增强。

图6 驱动因素对NPP变化的单个效应和组合效应

2.4 NPP未来变化趋势

祁连山Hurst指数介于0.14—0.96之间,平均值为0.44。高值区域主要分布于东部边缘区域(包括天祝、肃南、湟中、互助县等),而低值区主要位于中部地区(包括海晏、刚察、祁连、门源县等)。Hurst指数大于0.5的区域占19.58%,小于0.5的区域占80.42%,表明总体上祁连山NPP未来变化具有较强的反持续性。Hurst指数与趋势分析结果叠加表明,祁连山未来NPP可能增加的区域占19.89%。其中,增加呈持续性及减小呈反持续性分别占19.04%和0.85%,主要位于东北和东南部(包括天祝、肃南、山丹、肃南、湟中、化隆和贵德县等),此外,在西部的德令哈也有少量分布,表明这些区域未来植被可能改善。而NPP呈减小持续性和增加反持续性的区域分别占0.54%和79.57%,主要位于中部的高海拔地区(包括天峻、刚察、祁连、门源和共和县等),这些区域在未来气候变化和人类干预下,植被变化面临较大不确定性,应重点关注(图7)。

图7 祁连山NPP变化趋势预测

3 讨论

祁连山地处我国西北干旱区,总体上降水量较小[27]。此外,祁连山大部分区域海拔较高(超过3500 m的区域占58.43%),区内年平均温度较低,生长季较短[28],因此总体NPP偏低。空间分布上,从东南向西北逐渐降低,祁连山西北地区海拔高、气温低而降水少,不利于植被生长,区内植被单一、盖度较低,因此整体NPP较低,而东南部海拔较低,年均温较高,降水相对较大,水热条件明显较西北部更好,因此NPP更高。相较于气温,降水量对祁连山植被变化的影响更大,这与杨安乐等[9]和张华等[29]的研究一致。降水增加促进了土壤含水量和大气湿度增加(饱和水气压差降低),进而促进了NPP的上升[30]。

气候因子通过调控植物的代谢过程(光合作用、呼吸作用等)而直接影响植物群落NPP[31]。此外气候也能控制土壤以及局部水热条件、调控生长季长度、群落生物量和年龄结构等,间接影响植物群落NPP[32]。2000—2020年平均NPP呈波动上升趋势,年均增加量为2.38 g C/m2。2000年以来祁连山地区气候总体呈现暖湿化,促进了祁连山地区植被生长[33]。虽然总体上增温增湿促进了祁连山地区植被NPP增加,但具体来看,温度和降水对祁连山NPP的存在双面影响,在海拔较高的区域,气温升高有利于冰雪融化,增加土壤含水量,进而促进植被生长[34];在相对湿润的区域,升温有助于生长季的延长,促进植被生长。而在干旱的荒漠区,气温升高则会增强土壤蒸发耗水,进而抑制植被生长[35]。降水促进植被生长的区域主要位于西北地区(图5),这些区域气候干旱,水是限制植被生长的主要因子,因此降水增加有利于NPP增加,而在中部高寒地区,NPP与降水呈负相关,可能是由于这些区域本身相对湿润,降水增加减弱了植被光合作用[36]。

区域NPP变化是一个多因素耦合驱动的过程[21,37],气候水文因子间及人类活动与气候水文因子间的交互作用明显增强了对NPP变化的作用力。尽管当前人类活动对祁连山地区NPP变化影响较小,但人类活动叠加气候变化可能会增强对NPP变化的影响。尽管已有研究表明MODIS产品在祁连山具有较好的准确度[11,37],但遥感数据本身的不确定性难以避免,且该产品存在空间分辨率较低(500 m)以及在植被覆盖极低的区域无数据等问题。因此,未来要结合实地调查数据提高评估结果精度。此外,由于NPP变化的复杂性,Hurst指数表明未来NPP变化具有较大不确定性,而具体变化趋势需要结合相关数据和方法进一步分析。

4 结论

基于MODIS NPP、气象水文及人类活动数据,结合趋势分析、空间分析、偏相关分析和地理探测器模型,探究了祁连山NPP时空变化及其驱动因素。结果表明:2000—2020年,祁连山NPP呈波动上升的趋势,其中栽培植被、阔叶林和灌木林NPP增加明显。75.37%的区域NPP增加,古浪、平安和化隆县NPP增长较快,而德令哈、海西、刚察和祁连县等增长较慢。祁连山NPP空间分布具有明显的集聚性,高值集聚区主要位于东南部(天祝、互助、湟中和乐都县等),低值集聚区主要出现在中西部地区(天峻、祁连、德令哈和肃北县等)。气温和降水增加均对NPP有促进作用,但不同区域NPP变化对气温和降水的响应有明显差异。大致表现为在中部高海拔地区(祁连、门源、刚察县等)对气温响应更敏感,而在西北(肃北县)和东南部(乐都、民和、化隆县等)对降水更加敏感。气候变化是NPP变化的主要驱动因素,其中湿度因子(降水量和饱和水气压差)对NPP变化影响较大,而人类活动影响总体较小,驱动因子间的交互作用增强了其对NPP变化的影响。未来祁连山大部分地区(79.57%)NPP变化呈增加反持续性,NPP变化面临较大不确定性。