赵玉洁 宋春威

(吉林师范大学旅游与地理科学学院，吉林 四平 136000)

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是单位时间、单位面积上植被所积累的有机干物质的总量[1]，能较为直接地表现生态环境表观变化和生态系统生产能力，并且能够作为环境气候变化在地球物理和生物地球化学过程中的体现[2]。对区域NPP的研究有利于人类对自然资源的管理和有效利用，准确监测区域NPP对于评估植被资源变化，发掘植被生产潜力及合理利用资源等方面具有重要的科学意义和实际应用价值[3,4]。估算区域生态系统植被NPP，定量研究其时空变化特征，分析其与气候变化的关系是全球变化研究的核心内容之一[5]。

随着遥感技术的飞速发展，利用遥感模型估算陆地植被的生产力已经被广泛应用[6]。在众多区域陆地NPP估测模型中，基于植被光能利用率原理的CASA模型简单、实用，是最具潜力的研究手段之一，被广泛用于评估研究区域陆地NPP及全球碳循环[7-9]。松嫩沙地位于欧亚大陆中纬度巨型沙带的东部边缘，为中国沙质荒漠化土地的东缘，是中国北方典型的农牧交错带，区域气候与人类活动具有区域特殊性[10]。因而，本文以松嫩沙地为研究对象，在多个时间和空间尺度，计算松嫩沙地整体及各部分之间植被NPP动态变化趋势，探讨松嫩沙地植被NPP动态演变，以期阐明松嫩沙地NPP时序变化过程，为实施生态恢复及生态文明建设提供基础理论与科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

松嫩沙地面积352559.12km2，位于中国东北沙地中东部(E119°20′～129°10′，N42°31′～50°37′)，是东北平原中部嫩江、第二松花江、洮儿河和霍林河等河流流域一级阶地及冲积扇上呈倒楔形区域，属亚洲东部新华夏系第二沉隆带。地处温带亚湿润、亚干旱大陆性季风区，夏季高温多雨，冬季严寒干燥，春季多风，年均温为3.3℃，年均降水量为360～480mm，多年平均蒸发量为1500～2400mm，年均风速为4.0m·s-1，大风日数平均为26.3d，全年日照时长为2600～2900h，无霜期100～130d。地貌类型以固定沙丘为主，地带性土壤类型主要为黑钙土。植被则主要为榆树(Ulmus pumila)、山杏(Armeniaea sibiriea)、大针茅(Stipa grandis)、线叶菊(Filifolium sibiricum)、羊草(Leymus chiueusis)、差不嘎蒿(ArtemisiahalodendronTurcz.etBess)、小叶锦鸡儿(Caragana microphylla Lam)等。

1.2 数据来源

GIMMS NDVI数据采用的GIMMS NDVI半月最大合成数据由美国国家航天航空局(NASA)提供，时间序列为1982—2006年，时间分辨率为15d，空间分辨率为8km×8km。MODIS NDVI数据采用NASA的EOS/MODIS NDVI数据中的MOD13A2级数据产品，时间序列为2001—2018年，时间分辨率为16d，空间分辨率为1km×1km。

由于2种NDVI数据采用了不同的传感器，在近红波段(NIR)、红波段(R)以及时间和空间分辨率方面有明显差异，因而在数据补插融合之前需要对2种数据进行一致性检验。本文采用的GIMMS NDVI时间序列范围为1982—2006年，MODIS NDVI数据的时间范围为2001—2018年，依据2001—2006年共6a的重叠数据，对年生长季(4—10月)平均最大植被NDVI数据进行相关性分析，得到两者的相关系数为0.894，在0.05置信水平上显著相关，即2种数据的年度数据在全区域尺度上具有显著一致性[11]。所以，针对松嫩沙地区域空间尺度来说，可以用MODIS NDVI数据集对GIMMS NDVI数据插补进行时间序列分析，将实验数据的时间跨度延伸为1982—2018年。

植被类型数据来源于1∶100万中国植被图集(中国科学院中国植被图编辑委员会2000年编制)。将松嫩沙地划分为14种植被类型，落叶针叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、灌丛、坡面草地、平原草地、荒漠草地、草甸、城市、河流、湖泊、沼泽、荒漠和耕地。

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法

为分析区域植被覆盖及NDVI在时间和空间上的整体变化特征，采用最大合成法(MVC)获取月NDVI最大值，反映某段时间内植被指数的最佳状态，可有效减少来自气溶胶、云阴影和视角等影响，降低误差，提高植被指数的精度和质量。利用ArcGIS自带工具Cell Statistics 实现多个栅格图层最大值法合成NDVI月的最大值[12]。

1.3.2 均值法

利用均值法统计分析能够反映研究区域NDVI的平均水平[13]，均值处理是反映数据集中趋势的一项指标，能够降低太阳高度角、极端气候条件造成的植被指数异常值的干扰，提高植被指数的精度。公式：

(1)

式中，i为年序号；NDVIi表示第i年的NDVI值；n为数据项数目；j为天序号；NDVIij表示第i年的j月的NDVI值。

1.3.3 CASA模型

CASA模型中所估算的NPP利用了朱文泉等的NPP估算模型[14]，该模型中算法结构完善，充分考虑了各种因素的影响，且遥感模型相对于气候模型而言，能够更加真实地反应陆地NPP的分布状况。

2 结果与分析

2.1 松嫩沙地NPP时间序列变化特征

2.1.1 NPP年际变化特征

松嫩沙地1982—2018年生长季植被NPP值介于53.26～130.07gC·m-2·a-1，多年平均值为111.98gC·m-2·a-1，整体波动变化显著，年均增长速度为0.57gC·m-2·a-1，增幅19.51%。其中，植被NPP值1982—1986年波动减少，年均减少速度为13.19gC·m-2·a-1，减少幅度为49.78%；1986—1991年显著增加，年均增加速度为14.45gC·m-2·a-1，增加幅度为135.66%；1991—2001年波动减少，年均减少速度为2.42gC·m-2·a-1，减少幅度为19.31%；2001—2018年波动增加，年均增加速度为1.49gC·m-2·a-1，增加幅度为25.13%。

图1 松嫩沙地NPP的年际变化趋势

2.1.2 NPP季节变化特征

松嫩沙地春季植被NPP均值为61.73gC·m-2·a-1，从1982年的52.59gC·m-2·a-1增加到2018年的96.85gC·m-2·a-1，年均增长量为1.23gC·m-2·a-1，增加幅度为84.17%；植被NPP均值在夏季为182.48gC·m-2·a-1，从1982年的182.45gC·m-2·a-1增加到2018年的198.45gC·m-2·a-1，年均增长量为0.44gC·m-2·a-1，增加幅度为8.77%；植被NPP均值在秋季为122.11gC·m-2·a-1，从1982年的117.52gC·m-2·a-1增加到2018年的147.65gC·m-2·a-1，年均增长量为0.84gC·m-2·a-1，增加幅度为25.64%。

图2 松嫩沙地NPP的季节性变化特征

2.2 沙地NPP空间演化特征

2.2.1 松嫩沙地NPP空间分布特征

松嫩沙地2018年植被生长季NPP数值在0.02～127.29gC·m-2·a-1，整体上植被生长季NPP东部>西部>中部，东部、中部和西部面积比约1∶3∶1。近37a大部分地区植被生长季NPP的年均值在44.75gC·m-2·a-1以上，植被状况良好，而中南部NPP的年均值多在13.17～-35.65gC·m-2·a-1，植被状况相对较差。从各市县角度来看，五大连池市、北安市、绥棱县、庆安县、铁力市、通河县、木兰县、尚志市、延寿县、五常市、蛟河市、永吉县、扎兰屯市、科尔沁右翼前旗、鄂伦春自治旗和阿荣旗西部的NPP多年平均值最大，数值多在82.65～102.55gC·m-2·a-1；通榆县、大安市、白城市、洮南市、镇赉县、大庆市和杜尔伯特蒙古族自治县的NPP多年平均值最小，数值主要集中在13.17～44.73gC·m-2·a-1。

图3 松嫩沙地NPP的多年平均值和可变空间分布

2.2.2 松嫩沙地空间NPP演化特征

松嫩沙地生长季植被NPP呈现明显下降趋势，减少数值介于0～66.17gC·m-2·a-1，但空间差异性较大，其中，大部分地区NPP的下降幅度较小，变化数值介于9.27～32.15gC·m-2·a-1。植被生长季NPP呈现上升趋势的区域主要集中分布在四周边缘部分地区，增加数值介于56.05～125.46gC·m-2·a-1。

3 讨论

刘刚等利用逐像元线性回归分析对我国不同尺度和区域的植被NPP与气候因子间关系进行分析[15]，但很少有学者对植被净初级生产力和对气候因素的反应之间的关系进行定性和定量的综合研究。穆少杰等对东北西部地区植被NPP变化特征进行定量分析，认为降水量是植被NPP变化的主要限制因子[16]；张美玲等认为，水热条件是决定植被净初级生产力的关键因素[17]；苑全治等认为，北方温带草原生态系统容易受到气候变化的不利影响，NPP呈现出较高的脆弱性[18]。但针对涵盖松嫩沙地的相关研究而言，现势性较低且精度有所欠缺，故而本文利用松嫩沙地1982—2018年植被净初级生产力NPP数据并加以分析，定性与定量揭示NPP时序变化。

利用松嫩沙地近37a的NPP时序数据，研究发现，该区域植被净初级生产力总体上呈增加趋势，尤其是2000年以后，在自然、人文和国家政策等方面的综合影响，使得东北西部逐步向绿洲化方向发展，这与陈超群等[19]的研究结果较为一致。同时本研究显示，松嫩沙地植被的生长受到水热条件的共同限制，尤其受气温和降水量的影响更为显著，这与朱丽亚等[20]在西辽河流域的研究结果具有相似性。该研究可为因地制宜科学发展农牧业，科学合理实施退耕还草、轮牧等措施提供基础数据，以此推动植被生长进一步变好。

4 结论

松嫩沙地植被NPP近37a介于53.26～130.07gC·m-2·a-1，多年平均值为111.98gC·m-2·a-1，整体波动变化显著。其中，高值主要分布在其西北和东南部，中部地区NPP值较低，比例约为1∶3∶1，年际、四季和生长季的NPP变化主要在中部地区，由于人为因素的影响使得松嫩沙地变化明显。

夏季植被NPP与降水量显著相关，春季、秋季植被NPP与温度显著相关。同时，人类活动的影响也在导致植被覆盖发生变化，尤其是21世纪以来，随着退耕还林还草、防沙治沙工程的实施，生态恢复取得成效，在一定程度上减缓了植被指数变化速率。