东北黑土区植被净初级生产力时空格局及驱动因素分析
---以2000—2017年为例

周林鹏 刘家福 王跃 马帅

(吉林师范大学旅游与地理科学学院，吉林 四平 136000)

植被是陆地生态系统的主体，在调节全球气候、碳平衡等方面有着不可替代的作用，增加陆地植被碳汇已成为人类应对气候变化的必要战略选择[1,2]。植被净初级生产力是指绿色植物在单位时间和单位面积上由光合作用所产生的有机干物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分[3]。近年来，通过植被NPP的变化反映生态系统对气候变化的响应成为全球变化研究的热点问题之一。早期，学者们可以通过实地测量法(叶绿素测定法、生物量调查法等)获取微小区域内的植被NPP值，但其无法实现对不同尺度植被NPP的调查，尤其是目前对于大尺度植被NPP时空变化分析[4-6]。基于此，新型植被NPP的模型逐渐兴起，以遥感数据和机理模型结合的方式(CASA[7]，GLO-PEM[8])得到了较好发展和广泛应用。其中CASA模型以其尺度大、计算易、精度高、数据获取难度小等特点，已经成为国内外学术研究中常用的NPP估算方法[9]。并在不同尺度上开展了对时空演变、水热响应、气候作用、人为干扰等方面的植被NPP研究，并取得了丰硕成果[10-13]。

东北黑土区植被覆盖度较高，不仅是我国十分重要的商品粮供应基地，还是我国特别重要的沼泽湿地、森林的主要分布区域。近年来，在大面积的开发垦殖、自然因素以及人为活动破坏的影响下，区域内气候变化明显，水土流失日益严重，生态环境日趋恶化，因此对于植被生产力长时间序列的检测具有重要的意义[14]。学者们已对不同区域植被NPP进行了长时间序列监测研究，并取得一定成果。刘侦海等[15]研究了2000—2015年中蒙俄经济走廊东段，发现多年冻土退化，导致了森林区植被的退化；刘杰等[16]通过对青藏高原地区植被NPP长时间序列检测，发现植被NPP呈显著增加趋势，空间分布格局由东南向西北逐渐递减与气候格局基本一致。目前对于不同尺度上植被NPP的相关研究已较为成熟，但鲜见对东北黑土区长时间序列的动态检测，及多种驱动因素的分析。

基于典型的CASA光能利用率模型，结合地面气象数据、卫星遥感数据，分析东北黑土区2000—2017年间植被NPP空间格局在不同环境因素下的响应，以期为东北黑土区生态建设和规划提供科学依据。

1 研究区概况

东北黑土区位于E41°01′～53°05′，N115°03′～135°05′，见图1，是世界仅存的3大黑土区中面积最小区域，由于其纬度较高，导致其气候条件在3大黑土区中也是最寒冷[17]。该区属大陆性季风气候，气候干燥寒冷，寒暑变化明显。东北黑土区除典型黑土外，还包括了白浆土、草甸土、黑钙土、暗棕壤、棕壤等，主要分布于松嫩平原，其余黑土则分布于内蒙古的呼伦贝尔市和兴安盟以及三江平原地区，该区东北部属于丘陵区，地势起伏较大，西南部是波状起伏平原，主要植被类型为农业植被、森林和草原，还有少部分草甸、灌丛等植被。

图1 黑土区植被类型及气象站点分布图

2 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

土地覆盖数据源于中国科学院环境数据中心；2000—2017年的MOD13A3数据与数字高程数据来源于地理空间数据云，其较一般遥感数据在空间分辨率方面有着较大的优势，已被应用到多个领域；气象数据来源于国家气象科学数据共享服务平台下的站点检测数据，选取研究区内具有代表性的29个气象站点。通过Kriging插值法对各个地区的2000—2017年的逐月平均气温、降水等气候数据进行插值处理，为确保数据的一致性，坐标均采用WGS-84，获取与NDVI数据属性一致的气候栅格数据，进而体现植被净初级生产力与自然条件(气温、降水)之间的相关性。

2.2 植被NPP评价方法

基于改进的CASA植被NPP估算模型，运用分辨率高、覆盖范围广的NDVI长时间序列遥感数据集，实现对于东北黑土区植被NPP动态监测[17]。通过一元线性回归方法模拟2000—2017年东北黑土区逐个像元的植被NPP变化趋势。公式：

(1)

式中，Rslope为趋势倾向值；n是研究时间序列的长度(n=18)；m为年变量；NPPm表示第m年的NPP平均值；当Rslope>0与时间n成正比，Rslope<0与时间n成反比。

通过逐像元相关分析，获取植被NPP与同期气候因子的相关性及显著性。公式：

(2)

2.3 植被NPP结果与验证

为了对CASA模型计算的模拟值进行精度检验，由于研究区域较大、空间异质性强，其余验证方法(如实地调查)难以实现，因此将模拟值与MOD17A3遥感数据进行相关性分析检验，发现两者有良好的相关性(R2=0.9104，P<0.01)，见图2，表明CASA模型在该地区的适用性，获取的植被NPP模拟值具有可靠性。

图2 MOD17A3数据与模拟值对比

3 结果与分析

3.1 NPP年际变化特征

研究区内植被NPP年平均值结果如图3所示，从年均NPP的总体趋势来看，整体变化趋于波动增加，线性增长呈显著上升趋势(P<0.01)，NPP变化趋势斜率为2.59，变化百分率为13.57%。在2000—2017年的18a内，植被NPP总体平均值为343.66gC·m-2·a-1，年均值介于297～384gC·m-2·a-1，最高值在2013年，为384gC·m-2·a-1，最低值在2010年，为297.74gC·m-2·a-1，两者之间相差86.26gC·m-2·a-1。植被NPP年均值在2003—2005年、2010—2013年、2016—2017年呈上升趋势，且2008—2009年变化最大，上升速率最快，呈直线上升趋势，1a内增加82.39gC·m-2·a-1；植被NPP年均值在2001—2003年、2005—2008年、2013—2016年呈下降趋势，在2009—2010年下降最快，降低了82.96gC·m-2·a-1；植被NPP值在2008—2010年内波动最大。

图3 黑土区2000—2017年平均NPP变化

3.2 NPP空间分布特征

受经纬度地带性、地形和气候等因素的综合影响，东北黑土区NPP在2000—2017年呈现出从西向东递增趋势，见图4。从不同水平的植被NPP年均值所占比例来看，小于100gC·m-2·a-1的低水平区域比例最低，为7.3%，在100～500gC·m-2·a-1的中水平区域比例最高，占比为76.7%，而大于500gC·m-2·a-1的高水平区域比例仅为16.0%。

图4 2000—2017年东北黑土区NPP年平均值空间分布

植被NPP年均值大多数区域介于200～400gC·m-2·a-1。其中，伊春市NPP总量较高，占东北黑土区NPP总量的7.3%，年平均NPP大部分在450～550gC·m-2·a-1；长春市NPP总量相对较低，占东北黑土区NPP总量的2.7%，年平均NPP基本上在350～530gC·m-2·a-1；呼伦贝尔市植被年平均NPP几乎都在300～450gC·m-2·a-1。此外，植被类型为农业植被、森林植被和草原植被的地区年平均植被NPP值相对较高，农业植被介于250～400gC·m-2·a-1，草原植被介于350～450gC·m-2·a-1，森林植被介于400～550gC·m-2·a-1。

3.3 NPP变化趋势的空间分布

从空间分布规律来看，东北黑土区NPP分布状况总体上略有变化，但是变化并不明显，见图5。2000—2017年，部分地区(42.1%)年均植被NPP值不变，主要集中于齐齐哈尔市、长春市、黑河市；退化区域占比20.5%，其中17.7%为轻微退化区域，显著退化区仅2.8%，主要集中在佳木斯市和哈尔滨市等地区；改善区域占比37%，其中轻微改善区为1.8%，显著改善区域已达35.2%，主要集中在伊春市、兴安盟市和呼伦贝尔市等地区。

从总体上看植被NPP呈上升趋势，生态状况正朝着良好的方向发展，但退化占比仍较高。其中退化植被类型主要为农业植被，说明我国东北地区农业植被类型仍需完善；相反草原植被类型已得到显著完善。退化区域主要集中在研究区的西北地带，仍需加强政策对其改善。

图5 2000—2017年东北黑土区NPP变化趋势的空间分布

3.4 NPP变化的驱动因素分析

3.4.1 气候因子对NPP的影响

从图6可以看出，大部分区域植被NPP值与平均气温呈正相关关系，主要分布于该区中、南部，区域面积占比为70.6%，该区域内温度适当提高，会提高植物生产力、增加光合作用效率以及延长植物生长期，其中，41%区域相关系数介于0～0.6，呈不显著正相关关系；29.6%区域相关系数大于0.6，呈显著正相关关系。其余区域内(29.4%)植被NPP与平均气温呈负相关关系，主要分布于北部、东北部，该区随着气温的升高，植物蒸腾及养分分解作用加速，导致植被缺水及抑制生长，其中13.3%区域相关系数小于-0.6，呈显著负相关关系，以森林和草原植被类型为主；16.1%区域相关系数介于-0.6～0，呈不显著负相关关系。

图6 NPP与同期气温相关性

从图7可以看出，大部分区域(59%)植被NPP与平均降水量呈正相关关系，主要分布于该区北部、西北部，主要是该区域内降水和灌溉水较少，植被对降水变化敏感。其中19.3%区域与降水量的相关系数大于0.6，呈显著正相关关系，分布区域以呼伦贝尔市为主；39.7%区域相关系数介于0～0.6，呈不显著正相关关系，在该区内分散分布。其余区域内(41%)植被NPP与平均降水量均呈负相关关系，主要分布于东部、南部，主要是该区域内气温不足或受人为因素干扰，导致该区内植被对降水需求减少；其中11.5%区域与降水量的相关系数小于-0.6，呈显著负相关关系；29.5%区域相关系数介于-0.6～0，呈不显著负相关关系。显著相关区域空间集聚特征显著，不显著区域空间分布较分散。

3.4.2 不同土地利用类型的NPP差异

不同利用类型的土地上植被NPP值差异明显，从表1中植被NPP平均值可以看出，土地上的各种类型植被NPP值均有呈增加，其中林地和草地增加趋势显著；不同土地利用类型对NPP的空间分布影响显著，研究区内林地植被的NPP平均值最大(367)，农业耕地次之(311)，草地(301)和园地(265)最低；园地变化速率最大，为5.5，其次是草地(5.1)、林地(4.5)和耕地(3.9)。

除水热等气候因素影响外，土地的利用类型还受到人为因素影响，致使部分黑土地上的林地变为耕地和草地，迫使原处的NPP大大降低；植树造林、退耕还林等政府措施又促使林地整体NPP也呈显著增加趋势；吉林西部近些年土地退化明显，土壤盐碱化日趋严重，部分区域的土地变成沙地或荒地，大大降低了植被NPP；但近些年农业植被面积不断增加，大规模的土地开垦，使得荒地、裸地、草地等大面积的转化成耕地，增加了区域内整体的NPP。

图7 NPP与同期降水量相关性

表1 不同土地利用类型的NPP变化

3.4.3 地形因素对NPP的影响

地形因素通过控制其他环境变量，从而影响植被NPP的分布格局[18]。东北黑土区的植被NPP伴随着海拔变化有明显差异，其海拔一般在0～2050m，总体分为4段：第1段在海拔0～500m，主要植被类型为农业植被(40%)和林地(37%)，植被NPP值在280gC·m-2·a-1左右，主要分布在佳木斯市、白城市和大庆市；第2段在海拔500～1000m，主要以草原植被(67%)为主，植被NPP值在310gC·m-2·a-1左右，主要分布在兴安盟市和呼伦贝尔市；第3段在海拔1000～1500m，主要以草原植被(31%)为主，NPP值在300gC·m-2·a-1左右波动，大多分布于呼伦贝尔市和赤峰市；第4段海拔>1500m，主要植被类型为农业植被(35%)和森林(31%)，植被NPP值在345gC·m-2·a-1左右，主要分布于吉林市和黑河市。

4 讨论

MOD17A3遥感数据凭借其精度高、数据获取难度小等特点，在植被NPP评估中有广泛的应用，但与实地数据获取相比其有一定的误差，在文中通过精度检验，其与模拟值有良好的线性关系。因此，将其用于东北黑土区植被NPP评估较为合适。评估结果反映了该区植被覆盖在提高，大面积植被的恢复，降低了生态压力；但是植被NPP有明显的地域差异，如草地主要分布于吉林省西部城市、内蒙古的呼伦贝尔市和赤峰市等地区，这些地区由于气候干旱，降水稀少，加之长期过度开垦，导致荒漠化、盐碱化现象严重，因此植被NPP指数相对较低；除此之外的东北黑土区主要植被类型为耕地，水热条件充分，植被NPP值相对较高。

本文基于线性回归模型方法，分析了东北黑土区植被NPP的时空动态以及不同土地利用类型和地形因素对植被NPP的影响。多种因素的共同影响导致植被NPP变化程度不同，其中水、热条件是最基本的影响因素，其与植被NPP主要呈正相关关系，但不同区域内的相关性存在差异。部分区域的气温上升使植被生长期延长，增加了植被NPP积累时间，主要是赤峰市；另一部分区域由于干旱缺水，对水分变化及其敏感，主要是呼伦贝尔市；此外其余各种因素对植被NPP也有显著的影响，如土地利用类型、植被类型以及地形起伏度等。目前，人类活动已成为植被NPP变化的重要影响因素，各项政策(退耕还林、退耕还草、合理放牧等)实施，使得该区整体植被NPP呈上升趋势，生态结构趋于稳定。同时，本文中植被NPP的变化趋势研究结果与张筠[19]等研究结果大体上相同，表明结果的有效可靠，丰富了NPP的研究成果。

本文有待改善和深化，受数据获取限制，仅研究了2000—2017年18a的数据，对数据进行验证的时候涵盖的年份较少，不能完全证明CASA模型和MOD17A3遥感数据的普适性，未来仍需深入研究更长时间序列东北黑土区植被NPP的时空演变格局；此外对于多种植被NPP影响因素探究，文中仅研究了水、热、地形、植被类型等，为深入探讨地表散射、地面辐射等因子，在后续的研究中要全面考虑到各种影响因素的作用，为东北黑土区建设生态适应性城市提供科学依据。

5 结论

在2000—2017年的18a内，从年均NPP的总体趋势来看，整体变化趋于波动增加。总体植被NPP平均值为343.66·gC·m-2·a-1，年均值介于297～384·gC·m-2·a-1，其变化率达到13.57%，变化斜率为2.59，2008—2010年波动幅度最大。

在2000—2017年的18a内，植被NPP以不变区为主(42.1%)，其次为改善区(37%)，退化区最少(20.5%)，主要类型为草原和农业植被，但呈现出从西向东递增趋势。其中，伊春市植被NPP平均值最高，呼伦贝尔市平均值最低。从总体上看NPP的变化趋势正朝着良好的方向发展，但农业植被退化占比仍较高。

NPP的空间分布受气候、地形、植被类型等因素的综合影响，该区域内植被NPP与平均气温(70.6%)和降水量(59%)主要呈正相关趋势；各类型植被NPP平均值则是林地最大，耕地和草地次之，园地最小，变化速率则是园地>草地>林地>耕地；不同海拔高度的植被NPP也不同，海拔>1500m时NPP值最高，在345gC·m-2·a-1左右。