田振兴，昝梅，汪进欣

1. 中国电子科技集团第二十八研究所，江苏 南京 210007；2. 新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830054；3. 南京信息工程大学应用气象学院，江苏 南京 210044

生态系统生产力是定量描述生态系统固碳（生产）能力的指标，它的变化也是表征区域生态环境质量变化的重要指标。生态系统生产力主要分为总总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）。GPP是指单位时间内绿色植物通过光合作用途径所固定的有机碳量，决定着进入陆地生态系统的初始能量和物质量；NPP是指植被所固定的有机碳中除去其自身呼吸所消耗掉的部分（方精云等，2001；陈广洲等，2017）。GPP和NPP是全球碳循环研究中的重要参数（李登科等，2018），研究GPP和NPP变化趋势对气候变化的响应机制是全球变化研究的热点问题（吴晓全等，2016）。因此，掌握生态系统生产力时空变化规律，对评价陆地生态系统的环境质量，调节生态过程以及估算陆地碳循环具有重要的意义（侯英雨等，2007）。

生态系统生产力的模型研究先后经历了简单统计模型、基于遥感数据过程模型、动态全球植被模型等多个发展阶段（袁文平等，2014）。其中，基于遥感数据的光能利用率模型逐渐成为估算生态系统生产力的主要方法，主要包括CASA模型（朴世龙等，2001）、MODIS-GPP模型（Wang et al.，2013；Ryu et al.，2011）、GLO-PEM 模型和 GEOLUE模型（高志强等，2008）等。MODIS-GPP产品属于MODIS的陆表产品，是当前被应用得最为广泛的生态系统生产力产品，可每隔8天提供1次全球500 m分辨率的生态系统生产力信息。MODIS数据在全球不同地区的气候变化、环境评估、植被生长情况和生产力估算等不同研究中得到了验证及广泛应用（Zhao et al.，2005）。

近年来，受全球气候变化的影响，中国极端气候发生的频率较以前明显增加（蔡文香，2016）。预测到 21世纪末，全球降水格局会发生改变，全球气温也可能会升高1.4～5.8 ℃（IPCC，2001），然而这些变化很有可能使陆地生态系统碳循环发生变化。以往的文献资料研究分析表明，增加降水量和升高气温会促进植被的生长发育，也会使陆地生态系统碳通量增加，减少降水量则会引起相反的效应（Andersonteixeira et al.，2011；Wu et al.，2011a；Wu et al.，2011b）。有关灾害性天气以及气象因子的变化对生态系统生产力的影响，目前已有一些研究，如赵志平等（2015）以西南地区旱灾为例，研究了植被净初级生产力和蒸散量、降水量、湿润指数之间的相关关系；柳艺博等（2016）以江西森林生态系统为例，基于MODIS数据研究了GPP、NPP和净生态系统生产力（NEP）的时空变化特征及其对气象干旱的响应；根据近几十年中国生态系统生产力变化和降水、温度的关系分析表明，中国大部分地区的生态系统生产力（GPP和NPP）与年均温呈正相关关系，青藏高原和东北地区的NPP与年降水量呈负相关关系（陈福军等，2011）。不同的覆被类型的植被生产力也是不同的，高艳妮等（2012）分析了中国陆地生态系统净初级生产力的时间变化及对未来气候变化的响应特征，估算了不同植被类型下的NPP总量，结果表明不同植被类型的NPP总量总体表现为农作物和草地位居前两位。另外，不同时间尺度，生态系统生产力与气象要素之间的关系也是不同的，例如龙慧玲等（2010）研究了在不同的时间尺度下NPP与温度和降水的关系，结果表明，在季节尺度下，春秋季节的NPP与气温显著相关，在年尺度下，NPP与降水量显著相关。

鄱阳湖流域处于亚热带地区，森林覆盖率高达60%以上，属于全国森林覆盖率最高的地区之一（黄麟等，2010）。建设江西省鄱阳湖流域生态经济区已经成为国家战略的区域性发展规划（徐婷婷等，2010）。鄱阳湖在调节长江水位、涵养水源、改善当地气候和维护周围生态平衡等方面都起着重大的作用。因此，本研究以江西省鄱阳湖流域为研究区，利用MODIS遥感数据和气象站点数据，分析2000—2014年鄱阳湖流域生态系统GPP和NPP的时空变化特征，评价气象因子对生态系统生产力的影响，为气候变化背景下中国典型生态系统生产力的影响和适应研究提供理论支撑，在保护环境的同时，为有序利用生态资源、促进人类社会发展提供科学基础。

1 数据资料和方法

1.1 研究区概况

鄱阳湖作为中国第一大淡水湖，位于长江中下游南岸（24°07′～29°09′N，114°02′～117°97′E），总面积16.22×104km2，跨江西、湖南、安徽福建、浙江和广东 6个省，其在江西省境内的流域面积为15.7×104km2，占全流域的 96.9%（金斌松等，2012）。因此，本研究以江西省鄱阳湖流域代表鄱阳湖流域作为研究区域（图 1）。鄱阳湖流域年均降水量为1340～1930 mm，一般为南部地区多北部地区少，东部多西部少，山区较多盆地较少。年平均气温为16.4～19.8 ℃（聂昊等，2011）。该流域气候温暖，日照充裕，降水量充沛，无霜期较长，由于地处亚热带地区，植被种类繁多，植被类型主要有常绿阔叶林、常绿落叶林、针叶林、矮林和灌林等，森林覆盖率达60%以上，居全国第二（黄麟等，2010）。

图1 研究区位置图Fig. 1 Location of the study area

1.2 数据资料及预处理

1.2.1 GPP 和NPP数据

本研究所使用的 GPP和 NPP数据为 2000—2014年全球的MODIS产品，由MODIS数据中心下载（ftp://ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/）。运用ArcGIS 10.2软件对MODIS的GPP和NPP数据分别进行投影转换（Albers）、裁剪、重采样（463 m×463 m，与地表覆被数据空间分辨率保持一致）和剔除异常值等处理。

1.2.2 气象要素数据（气温、降水和辐射）

对所获取的鄱阳湖流域16个气象站点2000—2014年的逐日气温、降水和辐射数据采用反距离权重法进行空间插值，生成463 m×463 m的温度、降水和辐射场数据（Liu et al.，2015）。在此基础上，运用ENVI IDL进行波段运算生成年平均温度、降水量和辐射量，用于分析生态系统生产力 GPP和NPP的相关关系。在进行温度数据插值时，假设海拔高度每上升1 km，气温下降6 ℃。

1.3 生态系统生产力（GPP和NPP）的估算方法

基于遥感数据的光能利用率模型是生态系统生产力的主要估算方法。光能利用率模型假设在相对适宜的环境状态下（水分、温度和养分等不变），叶片吸收太阳辐射的量决定了植物光合作用的强弱，而且植物以一个固定的比例将太阳能转化为化学能。然而，在现实环境下，潜在光能利用率一般会受到水分、温度和其他环境因子的限制。所以，生态系统初级总生产力GPP可用下式表示：

式中，PAR为入射的光合有效辐射；FPAR表示植被冠层所吸收的有效光合辐射的比例；εmax为潜在光能利用率；f为各种环境因素对光能利用率的胁迫作用；FPAR×PAR为植物冠层所吸收的有效光合辐射；εmax×f表示现实环境条件下的光能利用率。不同的研究模型所考虑的环境限制因子之间存在较大差异。

用于估算生态系统 NPP的光能利用率模型为CASA模型：

式中，T1，T2和W表示两个温度和水分胁迫对光能利用率产生的限制作用。理想状况下的εmax值为全球统一的 0.389 g·MJ-1（以 C 计）（Friedl et al.，2010）。

1.4 分析方法

1.4.1 GPP 和NPP以及气象因素变化趋势分析方法

通过线性拟合方法（y=ax+b）分析生态系统生产力（GPP、NPP）和气象要素2000—2014年的变化趋势，即：

式中，n代表年数，等于15；xi代表年份（1, 2,3, …, 15）；yi为第i年的GPP、NPP和气象要素。当a＞0时，表示GPP、NPP和气象要素呈上升趋势，a＜0时，表示GPP、NPP和气象要素呈下降趋势（张继平等，2015）。

1.4.2 GPP 和NPP与气象要素相关性的分析

采用偏相关系数r（coefficient of correlation）分析GPP、NPP与气象要素（降水、温度、辐射）之间的相关关系。偏相关系数r的值在-1～1之间，当相关系数r＞0时，两个变量呈正相关，r＜0时，两个变量呈负相关。

式中，n为15年；xi代表第i年的GPP、NPP；yi表示第i年的气象要素（降水、温度、辐射）。根据显著性检验表，当n=15，p=0.05时，相关系数显著性的临界值为 0.514，若＞0.514，就可以认为此相关系数在0.05水平上显著相关。越趋近于1，说明GPP和NPP与气象要素的偏相关性越强趋近于0时，表示两者几乎不存在线性相关关系。偏相关系数是在排除了其他变量的影响下计算变量间的相关系数的，如式（5）中的r12.3表示剔除第3个要素的影响后，要素1和2之间的相关性，式（6）中的r12.34表示剔除第3和第4个要素的影响后，要素1和2之间的相关性。

2 结果与分析

2.1 GPP和NPP的空间分布特征及变化

2000—2014 年鄱阳湖流域 GPP年均值空间分布如图 2a所示，鄱阳湖流域GPP平均值约为1300 g·m-2·a-1（以 C 计），最高值为 2512 g·m-2·a-1。2000—2014 年鄱阳湖流域 NPP 年均值空间分布图如图 2b所示，NPP平均值约为 580 g·m-2·a-1，最高值为 1210 g·m-2·a-1。鄱阳湖流域的GPP、NPP的高值主要集中分布在南部地区，该地区地表覆被以常绿阔叶林为主；低值主要集中在鄱阳湖流域的北部地区，呈放射状分布，GPP、NPP低值地区的主要地表覆被类型为水体、城镇建设用地、农作物等。

图3所示为2000—2014年鄱阳湖流域GPP和NPP的年际变化趋势。2000—2014年间鄱阳湖流域GPP量与 NPP随时间的变化特征大体相同。2000—2014年鄱阳湖流域GPP的年际波动幅度比较大，整体略呈上升趋势，GPP平均值为1365.0 g·m-2·a-1，2000年GPP为15年中的最低值（1247.2 g·m-2·a-1），2004 年 GPP 达 1471.6 g·m-2·a-1，为 15 年中的最高值（图3a）。NPP的年际变化幅度也较大，整体略呈下降趋势，NPP 平均值为 601.7 g·m-2·a-1，2004年的 NPP值最高，达 692.4 g·m-2·a-1，2000年的NPP 值最低，为 545 g·m-2·a-1（图 3b）。

图2 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP（b）均值空间分布Fig. 2 The spatial distribution of GPP (a) and NPP (b) in the Poyang Lake basin in the past 2000-2014 years

图3 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP年平均值（b）变化趋势Fig. 3 Variation trend of GPP (a) and NPP (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

图4所示为鄱阳湖流域生态系统GPP和NPP在 2000—2014年的空间变化趋势图。流域内接近65%的地区的GPP在15年里表现出增长趋势，大约10%地区GPP的增长速度超过了10 g·m-2·a-1，主要分布在北部地区，零星地区的增长速度接近20 g·m-2·a-1；GPP减少的区域主要分布在东北部地区，下降速度超过 10 g·m-2·a-1，占研究区总面积的10%，个别地区的下降速度超过30 g·m-2·a-1。接近40%的地区NPP在2000—2014年呈上升趋势，增长速度超过5 g·m-2·a-1的地区仅占5%，零星地区的增长速度超过了 10 g·m-2·a-1；下降速度超过 5 g·m-2·a-1的地区占20%，部分地区的下降速度超过15 g·m-2·a-1，主要分布在北部地区。

2.2 气象因子的空间分布特征及变化

鄱阳湖流域 2000—2014年的平均年降水量空间分布特征表现为自东向西逐渐降低（图5），鄱阳湖流域年平均降水量为1656 mm，最小值为1446 mm，最大值为1926 mm。2000—2014年年降水量整体上呈上升趋势，以4.2 mm·a-1的速率增加。年降水量增加地区主要集中于北部地区，东北部小部分地区的降水量增长速度超过20 mm·a-1。

鄱阳湖流域 2000—2014年均气温为 18 ℃左右，均温大于20 ℃的地区主要集中在南部（图6a）。研究期内，鄱阳湖流域年均温整体呈上升趋势，平均气温增加速率约为 0.014 ℃·a-1。2000—2014年鄱阳湖流域有近60%的地区年均温呈上升趋势，主要集中在中部地区，年均温升高的最大速率达0.045 ℃·a-1（图 6b）。

图4 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP（b）变化趋势空间分布Fig. 4 Spatial Distribution of GPP and NPP in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

图5 2000—2014年鄱阳湖流域平均年降水量空间分布（a）和年变化率空间分布（b）Fig. 5 Spatial distribution of average annual precipitation (a) and spatial distribution of annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

如图7a所示，鄱阳湖流域2000—2014年的年均辐射量为 10.4～12.7 MJ·m-2·a-1，辐射高值集中分布在南部地区，低值分布在中东部。鄱阳湖流域年均辐射量整体呈上升趋势，年均辐射量增加速率约为 0.0039 MJ·m-2·a-1（图 7b），增加速率较快的区域主要集中在南部地区，较慢的区域主要集中在东北部地区。

2000—2014 年鄱阳湖流域年均降水量、年均温、年均辐射量均呈上升趋势（图8），其中，年均辐射的上升趋势较弱。

图6 2000—2014年鄱阳湖流域平均气温空间分布（a）和年变化率空间分布（b）Fig. 6 Spatial distribution of mean temperature (a) and annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

图7 2000—2014年鄱阳湖流域平均辐射空间分布（a）和年变化率空间分布（b）Fig. 7 Spatial distribution of mean radiation (a) and annual change rate (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

2.3 GPP 和NPP与气象因子的偏相关性

偏相关性分析结果显示，鄱阳湖流域生态系统GPP和NPP与年降水量呈正相关关系（图9），与平均气温也呈正相关关系（图10），且GPP与平均气温的相关性强于NPP与平均气温的相关性。

GPP与年均辐射量间不存在显著相关性，而NPP与辐射呈正相关（图 11）。综上所述，NPP与年降水量的相关性最强，与气温的相关性次之，与辐射的相关性较弱，这与谷晓平等（2007）的研究结果相符。

图8 2000—2014年鄱阳湖流域年降水量（a）、年均温（b）和年均辐射（c）变化趋势Fig. 8 The variation trend of annual precipitation (a), average annual temperature (b) and annual radiation (c) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

图9 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP（b）与年降水量的偏相关性空间分布特征Fig. 9 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and annual precipitation (a), and between NPP and annual precipitation (b)in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

3 讨论

图10 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP（b）与平均气温的偏相关性空间分布特征Fig. 10 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and mean temperature (a) and between NPP and mean temperature (b)in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

MOD17是第一套全球尺度长时间序列的中分辨率植被生产力产品，具有较高应用意义（林尚荣等，2018）。MODIS GPP/NPP算法的基础为光能利用率（LUE）模型，利用LUE和环境因素包括温度、水汽压、光照三者之间的关系模拟生态系统生产力（Running et al.，2004）。自公布以来，已有很多学者在全球不同区域对 MODIS GPP/NPP产品进行了评估（Jung et al.，2007；He et al.，2013；Liu et al.，2014），研究表明，该产品在不同区域的可靠性存在差异。如 Jiang et al.（2016）利用FLUXNET2015数据集中超过 140个通量站，共12种地表覆盖类型的通量数据，发现虽然GPP产品在 8 d时间尺度的 R2达 0.68以上；Liu et al.（2014）和He et al.（2013）分别利用通量站数据进行验证，表明MODIS GPP产品在中国和东亚都有不同程度的低估现象。

图11 2000—2014年鄱阳湖流域GPP（a）和NPP（b）与辐射量的偏相关性空间分布特征Fig. 11 Spatial distribution characteristics of partial correlation between GPP and radiation (a), and between NPP and radiation (b) in Poyang Lake Basin from 2000 to 2014

偏相关性分析表明，GPP和 NPP与气象要素（降水量、气温、辐射量）均呈正相关关系。2000—2014年鄱阳湖流域GPP整体略有上升，而NPP略呈下降，主要原因可能是 2000—2014年间鄱阳湖流域大部分地区呈现降水减少、温度升高（柳艺博，2016），而鄱阳湖流域地理环境特殊，水分资源相对充足，温度升高在一定程度上会增加呼吸消耗，使得NPP下降。

由于各种条件限制，本研究还存在一些不足之处。首先，直接对气象站点数据利用插值生成的数据存在误差。其次，虽然经过相关性分析，GPP和NPP与气象要素（降水量、气温、辐射量）都呈正相关关系，但是研究期内GPP和NPP整体变化趋势并不明显。由于资料所限，本研究未开展MODISGPP/NPP产品在鄱阳湖流域的评价工作。最后，本文未综合各种气象因子对GPP、NPP的共同影响作用，也未考虑气象灾害可能对 GPP和 NPP造成的影响，这些不足将在以后的研究工作中予以改进。

4 结论

利用 MODIS遥感数据和地面观测气象数据等对鄱阳湖流域 2000—2014年生态系统 GPP、NPP空间分布、变化趋势及其与对该地区的降水量、温度、辐射以及地表覆被等变化的关系，得出结论如下：

（1）2000—2014年鄱阳湖流域 GPP的年总量为 202.3～238.7 Tg·a-1，平均年总量为 221.4 Tg·a-1；NPP的年总量为88.4～112.2 Tg·a-1，平均年总量为97.6 Tg·a-1。2000—2014年GPP的年总量变化略呈上升趋势，NPP年总量略呈下降趋势，但变化趋势不明显。

（2）鄱阳湖流域 2000—2014年间年降水量、年均温、年均辐射整体上均呈上升趋势，年降水量增长速率为 4.2 mm·a-1，年均温平均增加速率为0.014 ℃·a-1，年均辐射的平均增加速率为 0.0038 MJ·m-2·a-1。

（3）鄱阳湖流域2000—2014年GPP、NPP与年降水量、年均温和辐射均呈正相关关系，其中，年降水量、平均气温与GPP和NPP的相关性较强，辐射与GPP和NPP的相关性较弱。