皖江城市带植被NPP时空变化及其气候响应

Original 2017-12-15 袁甲，沈非，聂兵 测绘科学

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摘要

针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题，基于MODIS遥感数据、地面气象资料等，利用改进的CASA模型，结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应，为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明：近14年来，皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势；不同土地利用类型NPP差异显著，林地＞草地＞耕地＞建设用地＞未利用土地＞水体；年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征；植被NPP年际变化率较小，介于±10 gC.m^-2.a^-1范围内；温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。

引用格式

袁甲，沈非，聂兵，等．皖江城市带植被ＮＰＰ时空变化及其气候响应［Ｊ］．测绘科学，２０１７，４２（１１）：６２-６７．

正文

植被是陆地生态系统的主体，在调节全球碳收支动态平衡、维护生物多样性及减缓大气中温室气体的上升趋势等方面发挥着巨大作用^[1]。植被净初级生产力指单位时间、单位面积上绿色植物由光合作用产生的有机物总量中扣除自养呼吸后的剩余部分^[2]。它不仅是研究生态服务功能的物质基础，还是评价生态系统健康状况的重要指标^[3]，更是理解陆地生态系统碳循环的关键因素，已成为碳循环和全球变化研究的核心内容之一^[4]。在掌握植被NPP和气候因子时空演变特征的基础上，探究植被NPP对气候因子的响应机制，对于明晰气候变化对陆地生态系统环境质量的影响、调节生态过程等具有重要的理论和实际意义。

近年来，以遥感影像作为基础数据源的NPP估算模型逐渐成为研究的热点，在较大空间范围或较长时间尺度的NPP研究中得到迅速发展和应用^[5-6]。基于遥感驱动的CASA模型充分考虑了环境条件和植被自身特征^[7]，是目前国际上最常用的光能利用率模型之一^[8]。当前，基于CASA模型的植被NPP研究多集中在全国尺度^[9-10]、生态功能区^[11]、生态脆弱区^[12]、东部大城市区^[1,13]，对中部地区尤其是中部地区的城市圈、城市带尺度的相关研究尚未见系统报道。

本研究基于改进的CASA模型，依托GIS技术，动态模拟皖江城市带2000—2013年植被NPP，监测与分析其时空变化特征；并探讨植被NPP对温度、降水等气候因子的响应，旨在为皖江城市带生态环境保护、合理开发利用植被资源及制定相应的社会经济发展战略提供科学依据。

皖江城市带位于长江下游安徽段，土地面积7.6×10⁴ km²，约占安徽省总面积的54%。属亚热带湿润季风气候，年均气温14~16℃，年均降水量800~1 700 mm。地带性植被以常绿阔叶林和常绿针叶林为主，主要分布在皖南山区和皖西大别山区，植被资源丰富。区内地貌类型复杂多样，地势由东南和西南向中部倾斜，平原、丘陵、山地相间分布。

NDVI时间序列数据MOD13Q1来源于美国地质勘查局，空间分辨率为250 m。利用MRT软件，对原始数据进行格式转换和投影变换，并完成图像的拼接。基于ENVI5.0，采用最大合成法生成NDVI月值图像。气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网。选取研究区及周边地区的34个气象站点的月平均温度、月降水量、经纬度坐标及海拔等数据；另选取16个辐射站点的月太阳总辐射数据。

1）2000—2013年间，皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势，长江沿岸增幅最大；植被NPP平均值为345.82 gC.m^-2.a^-1；林地年均NPP最大，草地次之，水域最小，林地中年均NPP以常绿针叶林最大，针阔混交林最小。

2）近14年来，NPP均值呈由南部向西北部减少的空间分布特征；NPP年际变化率整体变幅较小；温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气象因子。

由于资料获取的限制性，研究中所使用的遥感数据和气象数据，时空分辨率均存在较大差异，人为的数据尺度匹配，势必会对NPP估算精度造成一定的影响，后续研究应在保证数据源时空间尺度一致性的基础上，对如何降低模型估算的不确定性做深入探讨。研究仅从温度、降水两个方面探究了植被NPP对气候的响应，指标选取存在局限性，也没有对影响NPP的人为因素进行分析。在更高维度上合理选取各级各类指标、运用多种方法，探究植被NPP对自然和人为因素变化的响应机理，是下一步工作的重点。

2017年（第42卷）第11期

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编辑：邓国臣