田进明，王远东

（赣南师范大学，江西 赣州 341000）

0 引言

城市地区是人类活动最为密集、对自然环境响应最为强烈的地区[1-7]。改革开放以来中国城市化速度明显加快，城镇化地区扩展迅速，建成区面积也随之迅速增加[4]。城市化发展对植被的面积有明显的影响，植被作为生态系统中重要的组成部分[8]，其变化能够直观地反映生态环境好坏并影响植被初级生产力，进而影响生态系统服务功能[9]。植物通过光合作用进行初级生产积累能量的速率叫做初级生产力，是表征生态系统碳源/ 汇的关键因子[10]。

国内外学者就城市扩张对植被初级生产力的影响开展了相关研究并开发了多个模型。例如，GLOPEM 模型[11]、VPM 模型[12]和BEPS 模型[13]等。Chang 等利用夜间灯光数据研究了京津冀地区城市扩张对植被初级生产力的影响；Liu 等通过研究发现全球的城市扩张抵消了气候驱动的陆地净初级生产力的增长；Guan 等利用多源遥感数据以昆明为例研究了城市化扩张对植被净初级生产力（NPP） 的影响；Wu 等[14]通过对1999-2010 年长江三角洲城市扩张对NPP 影响研究指出研究区的城市扩张降低了植被NPP 的分布；Imhoff等[15]和Pei 等[16]发现城市用地扩张可能增加/ 降低植被净初级生产力。因为人类活动的不确定性导致城市化对植被初级生产力的影响存在不确定性。以往研究对研究植被初级生产力与城市化地区的建成区面积、绿化覆盖率等的响应研究不足。因此本文以赣江流域为例进行该方面的研究。

赣江是江西省最大的河流，其流域是我国东部沿海地区向中部内陆地区延伸的过渡地带，区内水力、森林、生物和矿产资源丰富，植被以常绿阔叶林为主，边缘山区植被良好，对江西省有重要的生态作用。虽然前人已经对植被初级生产力进行了较多的研究，但囿于数据收集等原因对赣江流域的研究很少，因此本研究利用可获取的研究区2000-2015 年相关数据，研究赣江流域城市化地区对植被初级生产力的影响及植被初级生产力对气象因子气温与降水的响应。

1 研究区概况、数据来源及研究方法

1.1 研究区概况

赣江是鄱阳湖流域的第一大河，流经赣州、吉安、萍乡、宜春、新余、抚州和南昌所辖的44 个县，流域面积约为8.35 万km2。流域内呈现山地丘陵为主体的地貌格局，山地丘陵占流域面积的64.7%（其中山地占43.9%，丘陵占20.8%），低丘（海拔200 m 以下）岗地占31.5%，平原、水域等仅占3.9%。赣江流域地处亚热带季风气候区，年平均降水1 656 mm。2000-2015 年，赣江流域地区生产总值由1 868 亿元增长至16 852 亿元，与此同时城市化速度明显提升，建成区面积由312 km2上升至1 047.8 km2，年平均增长率22.3%，经济的迅速增长与城市的迅速扩张导致农田大量损失。赣江流域各城市平均绿化覆盖率呈现逐年上升的趋势。城市化对赣江流域植被初级生产力有重要的影响。

1.2 数据来源及处理

本文收集的数据主要有2000-2015 年赣江流域月平均降水数据、月平均气温、2000-2015 年DMSP-OLS和VIIRS 夜间灯光数据、归一化植被指数数据（NDVI）和其他相关的社会经济数据。其中月平均气温与降水数据来源于国家科技基础条件平台—国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn），夜间灯光数据下载于美国国家海洋大气局网站（https://www.ngdc.noaa.gov），DMSP-OLS 夜间灯光数据获取于1992-2013 年时间序列的年合成数据， 空间分别按率为1 km，NPP/VIIRS 夜间灯光数据为月度数据，其在继承DMSP数据的基础上，空间分辨率为0.5 km，完成月合成之后将两种数据重采样为1 km 分辨率。基于卫星的植被NDVI 数据来源于MODIS 数据产品（MOD13A3），从美国地质勘探局（USGS）的陆面过程分布式存档中心（http://lpdaac.usgs.gov）下载获取，数据分辨率为1 km。因为，MOD13A3 数据为正弦投影，因此用MODIS 重投影工具（MRT）进行重投影，并利用ArcGIS 10.2 软件进行剪裁与可视化分析。本文收集的社会经济数据主要为2000-2015 年赣江流域各城市建成区面积、建成区绿化覆盖率以及地区生产总值数据，数据来源于中国城市统计年鉴（表1）。

表1 本文所用数据及数据来源

1.3 研究方法

1.3.1 植被初级生产力估计。常用的计算植被初级生产力的方法主要有三类：统计模型、参数模型和过程模型。统计模型往往会忽略人为与自然对植被的影响，得不出植被潜在的初级生产力大小。过程模型，相对其他模型来说较为复杂且参数较难获得，难以实现[17]。参数模型在反映人工生态系统时，因光能利用率参数受多种因素影响，具有较高的不确定性[18]。而以往的研究发现，基于时间序列集成的植被NDVI 与植被初级生产力具有线性相关性，因此常常被用来研究某区域乃至国家和全球的植被初级生产力的大小[19-21]。因其计算简便与有效性，本文利用此方法，估算2000-2015 年赣江流域植被初级生产力，探究其变化趋势与影响因素。计算公式如下：

式中，NPPest表示某一时期内植被的估计初级生产力，单位为d/km2。NDVI(T)表示时间间隔T 期间测量的NDVI 值，即每月用最大值综合法合成的NDVI值。T 是时间间隔，即每月天数。

一般来说，当平均温度低于0℃时，植被受低温影响不进行光合作用，当月的植被初级生产力应设置为0，但赣江流域各月平均气温皆在0℃以上，因此，年总植被初级生产力为各个月份的和。

1.3.2 植被初级生产力年际变化趋势分析。从区域平均植被初级生产力和逐像元植被初级生产力两个方面研究，赣江流域2000-2015 年植被初级生产力变化趋势及变化速率在空间上的分布，假设植被初级生产力变化与年份存在相关关系，将时间与年植被初级生产力变化按式（2）计算：

式中，T 为时间变量（2000-2015 年）；a 和b 为模型的回归系数。当b 大于（或小于）零，且通过显著性检验时（P<0.05），则说明植被初级生产力呈现出显著增加（或减少）的趋势。

1.3.3 基于夜间灯光数据的城市建成区与植被初级生产力的变化分析。城市建成区是指已经全面建成并成片开发，市政等基本公用设施齐全的区域，一般认为灯光亮度越大的地方就越可能是城市建成区。本文利用统计数据提取城市建成区[22]，设定特定的灯光阈值，如果在这个阈值下所提取的建成区面积与从统计年鉴中获取的建成区面积误差达到最小，即认为所提取的建成区面积为当年的建成区。并在建成区提取的基础上分别研究城市建成区与非建成区植被初级生产力变化趋势与速率。通常来说，植被初级生产力受城市变化等人类活动和气温、降水等自然因素的双重影响[4]，因此本文在研究植被初级生产力与气温和降水之间的关系的同时又结合各个城市建成区绿化覆盖率进一步探讨其与植被初级生产力之间的相关关系（图1）。

图1 赣江流域植被初级生产力研究思路

2 结果与讨论

2.1 2000-2015 年赣江流域城市化变化

2000-2015 年赣江流域建成区面积经历了较大变化，各个市域建成区面积都有不同程度的扩张，建成区都呈现由城市中心向外扩散发展的趋势。2010-2015年这一阶段城市建设较其他阶段较为明显，其次是2000-2005 年和2005-2010 年。该区域的城市建设用地扩张在2010-2015 年达到最大，建成区面积增加了250 平方公里，其次是2000-2015 年，建成区面积变化最小的阶段是2005-2010 年。在各地市方面，南昌与赣州建设用地面积变化最大，2010-2015 年这一阶段南昌市发展迅速，建成区面积扩张了33%，城市轮廓迅速扩张，增长模式多为边缘式扩张。同样的，赣州市在2010-2015 年建设用地面积飞速扩张，增加了接近50%。2000-2015 年，赣江流域建设用地变化主要集中在南北两个区域，在南昌与赣州两个城市的带动下城市化程度逐渐上升。随着时间的推移赣江流域城市化速度逐渐加快，呈现出显著增加的趋势，此外，2010 年之后随着各个城市之间联系的加强，一些卫星城镇开始发展，建成区逐渐由点向轴线发展。城市扩张模式由边缘式扩张转向飞地式扩张，城市轮廓由最初围绕中心城区而逐渐扩大。扩大的城市面积多沿交通轴线分布，表明交通会推动经济发展，并以线性方式影响。

2.2 2000-2015 年赣江流域植被初级生产力总体变化趋势

从地区总量方面来看，赣江流域平均植被初级生产力由2000 年的202.03 d/km2增长至2015 年的236.39 d/km2， 平均每 年 增长2.272 d/km2（R2=0.89，P=0.007），各区域总体呈现增加的趋势。其中2000-2005年呈波动上升趋势，植被初级生产力仅仅增加了7.62 d/km2，这说明在早期的城市扩张过程中，城市的不合理扩张使植被大量减少，导致植被初级生产力发生变化，说明人类活动对植被初级生产力具有重要影响，2006-2010 年增长了13.1 d/km2，较前一阶段上升更多。2010-2015 年上升15.09 d/km2，这个阶段较前两个阶段来说，变化更多，主要因为在2010 年之后的城市规划中各个城市更加注重城市绿地的建设，并且都会遵循城市规划书进行合理的城市建设，使植被初级生产力即便在城市化建设的过程中也会逐渐上升。此外，本文还分别计算赣江流域建成区与非建成区平均植被初级生产力，分别研究其变化趋势，如图2 所示。无论是建成区还是非建成区平均植被初级生产力都呈上升趋势，且变化趋势基本一致都呈波动上升。但建成区植被初级生产力变化不太显著，每年仅增加0.668 d/km2，而非建成区相较建成区有更快的增长速度，每年增加2.297 d/km2。这进一步表明，人类活动对植被初级生产力的变化有一定的影响作用。

图2 建成区与非建成区植被初级生产力变化趋势

2.3 赣江流域平均植被初级生产力空间变化趋势

赣江流域除了在地区总量方面有变化之外，不同城市不同地区植被初级生产力也显现出了空间异质性。呈减少趋势的区域相对较少且与利用夜间灯光数据提取的城市建成区范围基本一致，所提取的城市建成区多处于植被初级生产力呈减少趋势的区域，主要集中在赣江流域南部的赣州地区、北部的平原地区和中部的吉安、新余市区。结果表明，人类活动与城市变化是影响植被初级生产力变化的重要因素[15]。而呈增加趋势的区域面积较广，约占研究区域的90%以上，显著增加的区域主要位于赣江流域南部的盆地与丘陵、中部平原与北部的非建成区。

2.4 城市建成区面积与植被初级生产力的关系

本文在研究结果的基础上，利用SPSS 软件分析了城市建成区面积与研究区内平均植被初级生产力之间的关系。首先分析了2000-2015 年区域总的建成区面积与植被初级生产力的关系，区域内建成区面积增长迅速，呈现明显的增加趋势（R2=0.979，P=0.000）。建成区植被初级生产力在2000-2004 年呈现先降低后增加的趋势。随后，将区域内平均植被初级生产力与建成区面积同时进行时间序列分析，结果显示赣江流域建成区植被初级生产力与建成区面积呈现正相关（R=0.479，N=16，P=0.061），也就是随着研究区内建成区面积的不断扩大，植被初级生产力也随着不断上升，这可能与各城市建成区内植被覆盖率上升有一定的关系。本文又从城市植被初级生产力时间序列变化分析探讨两者的相关系数与显著性，分析结果如表2所示，本次只分析了建成区位于研究区内的五个城市。结果显示，除宜春外其余四市建成区面积与植被初级生产力呈现正相关关系，且基本通过显著性检验，表明城市植被初级生产力随着建城区的面积增大而增大。宜春市出现这种结果的原因可能是，宜春的建成区植被覆盖率每年都超过赣江流域所有城市绿化覆盖率的均值，这说明绿化覆盖率或许对植被初级生产力具有正向的推动作用。因此，本文继续研究建成区植被覆盖与气象因素对植被初级生产力的影响。

表2 各城市建成区面积与植被初级生产力的关系

3 赣江流域植被初级生产力变化归因分析

3.1 植被初级生产力与气象因子的关系

本文主要研究年平均气温与年降雨量两个气象因素对植被初级生产力的影响。 图3、 图4 反映了2000-2015 年年均气温与年降雨量与植被初级生产力的变化趋势，如图3 所示，2000-2015 年赣江流域年平均气温主要呈现先上升后降低再上升的趋势，总体上还是波动上升趋势，且波动范围不超过1℃。年均降雨量除两个年份非常少之外，总体上与气温表现出了相似的变化趋势，但波动性较气温来说更大。

图3 赣江流域2000-2015 年年平均温度与植被初级生产力的关系

图4 赣江流域2000-2015 年年降雨量与植被初级生产力的关系

根据SPSS 软件数据分析，2000-2015 年植被初级生产力与年平均气温呈现相似的变化趋势（R=0.821，N=16，P=0.000），平均气温越高的年份研究区植被初级生产力偏高。同样的植被初级生产力与年均降雨量也有相似的关系，在降雨量较高的年份研究区植被初级生产力也呈现较高结果，因降雨量在2003 年和2011 年存在波动较大的值，因此在相关性分析时去除该年份数据（R=0.221，N=16，P=0.000），虽然出现极端降水的两年未进行相关分析，但是从植被初级生产力结果来看，这两年植被初级生产力较其他年份确实较小。因此，气象因子也可能是影响植被初级生产力的重要因素。此外，在微观层面，本文还研究了各个城市建成区绿化覆盖率与植被初级生产力的关系。

3.2 植被初级生产力与建成区绿化覆盖率之间的关系

2000-2015 年以来，赣江流域建成区绿化覆盖率不断上升，从30%稳步上升至接近50%，以往研究表明，城市绿地的变化对植被初级生产力有一定的影响[23]。因此，本研究分析了16 年来，研究区内建成区植被初级生产力和各个城市建成区植被初级生产力与建成区绿化覆盖率之间的关系。SPSS 分析结果显示，在研究区域尺度上，植被初级生产力与建成区绿化覆盖率呈现良好的正相关关系（R=0.757，N=16，P=0.007）。这就解释了建成区植被初级生产力之所以呈现先减少后增加的趋势，可能因为前期城市扩张无序，未规划城市绿地，导致城市绿化覆盖率较低致使植被初级生产力降低，而后期在合理规划的基础上增加建成区绿化覆盖率，使建成区植被初级生产力增加。在城市尺度上，各个城市绿化覆盖率与植被初级生产力的关系如表3所示。除南昌之外其余四个城市建城区绿化覆盖率与植被初级生产力呈现较好的正相关关系，且均通过显著性检验（P<0.05），南昌市之所以呈现这样的结果主要是在2000-2015 年南昌市绿化覆盖率变化较大，2000-2008年绿化覆盖率由34%急速增长至70%，之后又降至40%，在建成区植被覆盖变化剧烈的时候，植被初级生产力虽然下降，但并未产生如此大的波动，所以产生这样的结果。总的来说，建成区绿化覆盖率对城市植被初级生产力具有明显的推动作用，建成区植被初级生产力的不断提高与建成区绿化覆盖率的提高有关。

表3 城市建成区绿化覆盖率与植被初级生产力的关系

4 结论与讨论

本文以建成区植被初级生产力的变化为研究内容，以赣江流域地区为例，探讨该区域2000-2015 年建成区植被初级生产力的变化趋势，并研究了气温与降水等自然因子与人类活动因子对植被初级生产力的影响。

结果显示，2000-2015 年赣江流域城市建成区面积增长显著，尤其是2010-2015 年，城市扩张模式由边缘式扩张转向飞地式扩张，城市轮廓由最初围绕中心城区而逐渐扩大。植被初级生产力总体呈现显著的增加趋势，部分建成区区域呈现衰减趋势，说明人类活动对植被初级生产力有一定的影响。气象因素方面，研究表明，气温与降水对城市植被初级生产力有重要的影响。此外，城市绿化覆盖率在当前的气候条件下，对城市植被初级生产力具有一定的促进作用，这表明在城市规划方面合理的规划城市绿地是必要的。

虽然本文估算了2000-2015 年赣江流域植被初级生产力并研究了其空间上的变化趋势，但利用的NDVI、降水与气温数据均为1 km 分辨率数据，分辨率较粗糙，在进行植被初级生产力估算时可能会有精度限制。在趋势与相关分析方面，本文利用的是线性相关分析，在气候与人类活动的多重影响下是否有更加合理的模型是后续研究的一个问题。另外，城市植被初级生产力是否与热岛效应等城市化现象有关？分布密集的城市群是否有同样的分布趋势？这些问题仍需深入研究。本文仅研究了降水与气温对植被初级生产力的影响，然而在自然界中影响因素是复杂多样的，但是其他因素对植被初级生产力的影响程度多大，是怎样表现的还需长期研究。因此，要进一步提升研究的精度与广度，采用更精密的数据和模型对多区域进行长期系统的研究。

致谢：感谢国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn）提供数据支撑。