贺振，王珍，厉玲玲，贺俊平

(1.商丘师范学院环境与规划学院，河南商丘 476000;2.商丘师范学院建筑与土木工程学院，河南商丘 476000)

0 引言

植被净初级生产力(Net Primary Productivity，简称NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分．NPP是调节生态过程的主要因子，是衡量植物群落在自然环境条件下生产能力的重要指标，并直接反映了生态系统环境的变化［1－2］．自20世纪60年代以来，各国学者非常重视NPP的研究，并对大量植被的NPP进行了测定．目前，植被NPP在全球生态系统变化的研究中，已成为一项不可缺少的指标及核心内容，并在区域碳循环与碳扰动、土地利用变化、气候变化等方面的研究中起到了重要作用［3－4］．毛德华等应用逐像元线性回归模型方法，估算了1982～2010年东北地区29a的NPP分布情况，结果表明，过去29 a间植被NPP呈显著上升趋势［5］．李登科等利用2000～2006年MOD17A3数据集定量分析了陕西省植被NPP的时空变化特征［6］．蒋蕊竹等应用EOS/MODIS卫星遥感资料，分析了2001～2006年黄河三角洲地区植被净初级生产NPP及NDVI时空变化特征［7］．吴红等利用2008年玛多县TM影像数据结合相关辅助数据，以光能利用率模型为基础，反演了玛多县草地净初级生产力［8］．张永领等基于EOS/MODIS遥感资料，利用CASA模型分析了西江流域陆地植被净第一性生产力的时空变化特征［9］．陈福军等通过CASA模型，利用AVHRR的NDVI长期监测数据，模拟了1981～2008年中国陆地生态系统NPP的时空变化，结果表明中国陆地生态系统NPP总量在研究期间呈上升趋势［10］．由此可见，NPP研究已成为目前了解陆地植被生产力和环境变化监测的重要手段之一．近年来，虽然黄河流域的环境治理工作力度不断加大，黄河生态环境质量得到了初步改善，但由于黄河流域独特的地理环境以及在自然和人类生产活动的双重影响下，流域生态环境依旧非常脆弱，已成为流域社会、经济、生态可持续发展的障碍．因此，为详细了解黄河流域陆地生态系统的环境质量，本文利用遥感数据分析了2000～2011年黄河流域NPP的动态变化和时空变异．研究成果对于该地区生态系统生产力评估、生态系统环境监测等具有重要参考意义．

1 研究区概况

黄河流域横贯中国东西，流经9个省区，大部分区域位于中国西北部，介于96°～119°E，32°～42°N之间，东西长约1900 km，南北宽约1100 km．黄河流域地形地貌差别很大，从西到东横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原4个地貌单元．流域东临海洋，西居内陆，气候、降水、蒸发、光热资源及无霜期等差异明显．流域内气候大致可分为干旱、半干旱和半湿润气候，西部干旱，东部湿润．由于黄河流域地理环境、气候条件十分复杂，其人口、资源、环境与可持续发展一直是人们所关注的焦点．黄河流域植被稀少，水土流失严重，生态环境异常脆弱，已成为我国乃至世界水土流失较为严重的地区．因此，研究黄河流域植被NPP的时空变化对了解黄河流域生态环境具有十分重要的意义．

2 数据与方法

2．1 数据来源

本研究所用数据为美国国家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS(对地观测系统/中分辨率成像光谱仪)提供的MOD17A3遥感数据产品，时间跨度为2000～2011年，空间分辨率为1 km×1 km．MOD17A3是通过BIOME－BGC模型计算出的全球陆地植被净初级生产力年际变化资料，是根据全年365 d每日光合作用所产生的有机物质总量的加和减去全年自养呼吸后剩余的部分，称为全年植被净初级生产力．MOD17A3提供有质量控制信息文件，用以检测数据质量．目前，MOD17A3数据已广泛应用于植被生长状况、生物量估测等研究领域．

2．2 研究方法

首先，应用MOD17A3遥感影像计算了每年整个黄河流域NPP的平均值，代表当年研究区陆地系统植被NPP的生产力，并分析了流域NPP的年际变化规律．其次，为了揭示流域陆地生态系统在研究期内NPP的空间分布特征，逐像元计算了12 a NPP的平均值．最后，为了反映黄河流域NPP在12 a间的变化趋势，利用趋势线分析法对每一个像元的NPP变化进行了分析，获得了流域NPP的变化趋势空间分布．趋势线分析法能很好地模拟影像中每个栅格像元的变化趋势，以反映不同时期NPP的变化趋势．本文采用此方法来模拟2000～2011年黄河流域年NPP变化趋势的空间分布．其计算公式为:

式中:k为2000～2011年的NPP回归趋势斜率，n为监测时间段内的年数，本文中为12，NPPi为第i年像元的NPP值．某像元的趋势线值就是这个像元的年NPP在12 a间用一元线性回归模拟的一个总变化趋势，这个趋势并不是简单的最后一年与第一年的连线．如果k＞0表明NPP值在时间段内是增加的，反之呈减少趋势．根据研究结果，本文将趋势线斜率划分为7个等级，分别对应于不同的NPP变化性质(表1)．

表1 NPP变化趋势等级Tab．1 Change trend grade of NPP

3 结果分析

3．1 流域NPP年平均值变化

2000～2011年黄河流域植被NPP年际变化如图1．由图可知，12 a间NPP年平均值具有增加趋势，从2000年的210．5 g C/(m2·a)增加到2011年的230．0 g C/(m2·a)．年均NPP最高的年份为2004年和2010年，分别为 256．7 g C/(m2·a)和 255．5 g C/(m2·a)，最低的为2001 年，平均值仅为 191．2 g C/(m2·a)．

图1 2000～2011年黄河流域NPP年际变化Fig．1 The change of annual NPP from 2000 to 2011 in the Yellow River Basin

3．2 年均NPP空间分布特征

2000～2011年黄河流域植被12 a平均NPP空间分布格局如图2．从图中可以看出，由于受地形、植被、气候以及长期的人类生产活动等因素的综合影响，使得流域北部地区的黄土高原地区植被稀少，水土流失严重，生态环境较为脆弱．因此，黄河流域地区12 a平均NPP总体分布呈现出自北向南增加的态势．12 a平均NPP变化范围为4．5 ～ 1129．5 g C/(m2·a)，平均值为236．5 g C/(m2·a)，且主要集中在0 ～ 200 g C/(m2·a)和200～400 g C/(m2·a)之间，分别占研究区总面积的42．2% 和42．4%，而NPP范围在400 g C/(m2·a)以上的区域仅占区域总面积的15．4%．

3．3 NPP空间变化趋势

利用一元线性回归分析方法(公式1)计算得到黄河流域植被NPP在12 a间的空间变化趋势分布图(图3)，按变化斜率的范围定义了7个变化等级，分别对应于不同的NPP变化性质，同时统计了各变化等级的面积和所占百分率．由图3和表2可知，2000～2011年黄河流域NPP整体均有所增加，NPP变化趋势为增加的主要以轻微和中度增加为主，分别占流域总面积的40．26% 和14．56%;NPP基本不变的区域占流域总面积的38．37%;NPP变化趋势为减少的主要以轻微减少为主，约占流域总面积的3．77%．总之，研究区NPP增加的面积远高于NPP减少的面积，其中NPP增加的总面积约占区域面积的57．3%，NPP减少的总面积约占区域面积的为4．4%．NPP的增加主要得益于近几年来国家采取的各种措施，尤其是实施的退耕还林还草工程，不仅改善了黄河流域的生态环境，而且有效地减少了水土流失，使得流域植被生产力得到了较大提高．

图2 2000～2011年黄河流域平均植被NPP分布Fig．2 Distribution of the average NPP from 2000 to 2011 in the Yellow River Basin

图3 2000～2011年黄河流域NPP趋势变化分布Fig．3 Distribution of annual NPP trend from 2000 to 2011 in the Yellow River Basin

表2 黄河流域NPP变化趋势统计Tab．2 The statistics of NPP trend in the Yellow River Basin

4 结 语

本文基于EOS/MODIS卫星遥感资料，分析了黄河流域植被在2000～2011年期间NPP的时空分布特征，主要结论如下:

(1)黄河流域植被年均NPP在2000～2011期间总体呈增加趋势，从2000的210．5 g C/(m2·a)增加到2011年的230．0 g C/(m2·a)．年均NPP最高的年份为2004年和2010年，分别为256．7 g C/(m2·a)和255.5 g C/(m2·a)，最低的为 2001 年，值为191．2 g C/(m2·a)．

(2)黄河流域植被在12 a间平均NPP总体分布呈现出南部区域高于北部区域．12 a平均NPP变化范围为4．5 ～ 1129．5 g C/(m2·a)，平均值为236．5 g C/(m2·a)，年均NPP主要集中在0 ～ 200 g C/(m2·a)和200～400 g C/(m2·a)之间，分别占研究区总面积的42．2% 和42．4%．

(3)黄河流域植被NPP在12 a间的空间变化整体为增加趋势．其中，NPP变化趋势为增加的主要以轻微增加和中度增加为主要，变化趋势为减少的主要以轻微减少为主．其中NPP增加的总面积约占区域面积的57．3%，NPP减少的总面积约占区域面积的为4．4%．总之，研究区NPP增加的面积远高于NPP减少的面积．

［1］ Leith H，Whittaker R H．Primary production of the biosphere［M］．New York:Springer－Verlad Press，1975．

［2］ Field C B，Behrenfeld M J，Randerson J T，Falkowski P．Primary production of the biosphere:integrating terrestrial and oceanic components［J］．Science，1998，281(5374):237 －240．

［3］ Zhao M，Heinsch F A，Nemani R R，Running S W．Improvements of the MODIS terrestrial gross and net primary production global data set［J］．Remote Sens Environ，2005，95(2):164 －176．

［4］ Field C B，Behrenfeld M J，Randerson J T，Falkowski P．Primary production of the biosphere:integrating terrestrial and oceanic components［J］．Science，1998，281(5374):237 －240．

［5］ 毛德华，王宗明，韩佶兴，任春颖．1982～2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析［J］．地理科学，2012，32(09):1106－1111．

［6］ 李登科，范建忠，王娟．基于MOD17A3的陕西省植被NPP变化特征［J］．生态学杂志，2011，30(12):2776－2782．

［7］ 蒋蕊竹，李秀启，朱永安，张治国．基于MODIS黄河三角洲湿地NPP与NDVI相关性的时空变化特征［J］．生态学报，2011，31(22):6708－6716．

［8］ 吴红，安如，李晓雪，曲春梅，等．基于净初级生产力变化的草地退化监测研究［J］．草业科学，2011，28(04):536－542．

［9］ 张永领，郝成元．基于遥感和CASA模型的西江流域NPP时空分布特征研究［J］．水土保持研究，2010，17(05):101－104．

［10］ 陈福军，沈彦俊，李倩，郭英，等．中国陆地生态系统近30年NPP时空变化研究［J］．地理科学，2011，31(11):1409－1414．