干旱对云南省植被净初级生产力的影响研究

闫文波，何云玲，余 岚，屈新星

(云南大学 地球科学学院，云南 昆明 650500)

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是绿色植物在单位面积、单位时间积累的有机物数量，表现为光合作用固定的有机碳扣除植物本身呼吸消耗部分[1].NPP 量化了植被光合作用产生的碳积累，是生态系统中物质循环与能量流通的基础，也是评估碳源/碳汇与调节生态系统平衡的关键因素[2].随着全球变化研究的不断深入，NPP在研究气候变化对生态系统的影响中成为不可缺少的指标，也成为科学界关注的核心问题之一[3].

极端天气与气候事件是近年来全球气候变化背景下最重要和最具吸引力的话题之一[4-6].其中，干旱特别是极端干旱，将对NPP 以及生态系统碳循环产生极大影响，国内外学者在全球、国家、区域等不同尺度上对此进行了大量研究.Boyer[7]认为在干旱半干旱地区干旱胁迫是影响植被生产力的首要因素；Ciais 等[8]的研究表明干旱导致整个欧洲植被生产力下降了30%；Li 等[9]基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach，CASA）模型和标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）与标准降水蒸散指数（Standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）2 个干旱指标研究干旱与NPP 的关系，发现SPEI 是中国植被响应干旱较为有效的评价指标；Pei 等[10]基于不同时间尺度的SPEI 指数研究了干旱对中国植被NPP 的影响，发现干旱强度与NPP 异常有较强的相关性；赵林等[11]基于CASA 模型估算湖北省森林NPP，并结合SPI 发现当湖北省发生轻度、中度与重度干旱时，其NPP 分别下降26.09%、32.67%、和38.28%；Zhou等[12]基于多种干旱模式评估干旱对NPP 的影响，发现SPEI 对西南喀斯特区域的植被干旱监测能力最强.总之，已有相关研究表明CASA 模型因所需参数较少，模拟精度较高，在NPP 模拟中广泛应用[13]；……