基于NPP的青海省草地生态足迹以及生态承载力估算——以海晏县为例.pdf
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1、72Advances in Meteorological Science and Technology 气象科技进展 13(4)-2023基于NPP的青海省草地生态足迹以及 生态承载力估算以海晏县为例赵彤1,2 刘洁3 孙玮婕1,2(1 青海省气象科学研究所,西宁 810001;2 青海省防灾减灾重点实验室,西宁 810001;3 青海省海北牧业气象试验站,海北 812200)摘要:基于NPP(植被净初级生产力)数据以及统计数据,通过生态足迹以及生态承载力计算模型,对20002020年海晏县草地生态足迹以及生态承载力进行了估算。结果表明:海晏县草地NPP多年平均值为368.96 gm2a1(以
2、C计,下同);空间分布具有一定的垂直地带性,具体表现为随海拔升高,NPP逐渐降低;21 a间海晏县草地人均生态足迹呈缓慢上升的趋势,平均生态足迹为0.24 hm2cap1,2020年海晏县草地生态足迹较2000年增长了0.16 hm2cap1;草地人均生态足迹最小的区域分布于草地生产力较强的中部区域,最大的区域主要分布于环湖北部以及北部高海拔的部分区域;草地人均生态承载力呈微弱降低的趋势,空间分布特征表现为北部以及中部减少,西南以及东南部增加,草地生态承载力较大的区域分布于甘子河乡、金滩乡以及青海湖乡,面积占比约为67.93%;全县草地生态赤字/盈余的平均值为2.87 hm2cap1,呈由四周
3、向中部逐渐增加的分布格局,总体上每年的数值均0,表明区域草地生态系统处于盈余的状态,未出现较大环境危机。关键词:生态足迹,生态承载力,草地,植被净初级生产力DOI:10.3969/j.issn.2095-1973.2023.04.010 Estimation of Grassland Ecological Footprint and Ecological Carrying Capacity Based on NPP in Haiyan County,Qinghai ProvinceZhao Tong1,2,Liu Jie3,Sun Weijie1,2(1 Qinghai Institute o
4、f Meteorological Science,Xining 810001;2 Key Laboratory of Disaster Prevention and Mitigation in Qinghai Province,Xining 810001;3 Haibei Animal Husbandry Meteorological Experiment Station of Qinghai Province,Haibei 812200)Abstract:Based on NPP data and statistical data,this paper estimated the ecolo
5、gical footprint and ecological carrying capacity of grassland in Haiyan County from 2000 to 2020 through ecological footprint and ecological carrying capacity calculation model.The results show that the average annual NPP of grassland in Haiyan County is 368.96 gm2a1.NPP decreases with the increase
6、of altitude,exhibiting a certain level of vertical zonality.In recent 21 years,the per capita ecological footprint of grassland in Haiyan County has increased slowly,and the average ecological footprint is 0.24 hm2cap1.Compared with the figure in 2000,the ecological footprint of grassland in Haiyan
7、County increased by 0.16 hm2cap1 in 2020.The smallest grassland ecological footprint is distributed in the central region with strong grassland productivity,while the largest grassland ecological footprint is mainly distributed to the north of Qinghai Lake and some areas of high altitude in the nort
8、h.The ecological carrying capacity shows a slightly decreasing trend,falling in the northern and central regions but rising in the southwest and southeast regions.Higher grassland ecological carrying capacity is identified in Ganzihe town,Jintan town and Qinghai Lake town,accounting for 67.93%of the
9、 total area.The average value of grassland ecological deficit/surplus is 2.87 hm2cap1,increasing gradually from the periphery to the middle of the county.In general,the annual values are all greater than 0,indicating that the regional grassland ecosystem is in surplus and there is no major environme
10、ntal crisis.Keywords:ecological footprint,ecological carrying capacity,grassland,net primary productivity of vegetation收稿日期:2022年5月13日;修回日期:2023年5月10日第一作者:赵彤(1993),Email:通信作者:孙玮婕(1995),Email: 资助信息:青海省人民政府三江源国家公园联合研究专项(LHZX-2020-08)0引言0引言自1987年以来,可持续发展作为一种新的发展理念和模式已经从定性的描述逐渐走向定量的测定和评价。定量研究可持续发展的程度、人类
11、对资源的利用情况以及人类对生态环境产生的影响以及压力已经2 0 2 32 0 2 373Advances in Meteorological Science and Technology 气象科技进展 13(4)-2023成为目前研究的重要内容1-4。生态足迹(ecological footprint,EF)概念是生态学教授William Rees在20世纪90年代提出的,并同Mathis Wackernagel一起将生态足迹概念发展为生态足迹模型4。所谓生态足迹就是能够持续地提供资源或消纳废物的、具有生物生产力的地域空间,其含义就是要维持一个人、地区、国家的生存所需要的或者指能够容纳人类所排
12、放的废物的、具有生物生产力的地域面积。该值的大小反映着区域人口对环境的破坏程度5-8。随着生态模型的不断研究与广泛应用,生态承载力评价是生态足迹模型应用的重要方面9-11。生态承载力则是指在某一特定环境条件下(主要指生存空间、营养物质、阳光等生态因子的组合),某种个体存在数量的最高极限12-13。生态盈余或赤字是用来表征区域生态承载力情况的两个要素,是生态承载力与生态足迹两者之间做差值后所得,若两者之间的差值0,则被定义为生态赤字,即该区域社会经济发展处于不可持续状态;差值0则被定义为生态盈余,即该区域生产消费活动未超出生态系统承载力14-17。在探索生态足迹模型前期,国内学者主要针对部分省份
13、或区域进行基于生态足迹的生态承载力评价研究。张志强等18对中国西部12个省份的生态足迹进行研究计算,进而评价当地的可持续发展状况,研究表明,除云南和西藏2个省(区)生态足迹较小外,其余10个省(区、市)生态足迹均出现赤字,表明区域的生活强度超过了生态系统的承载能力。徐中民等19对国内部分省(区、市)1999年的生态足迹进行了计算,大部分省(区、市)的生态足迹超过了当地的生态承载力,区域经济社会发展处于一种不可持续的发展状态。随着生态足迹模型的不断应用,针对区域的某一类土地利用类型的生态足迹以及生态承载力的测算研究不断增多,具体在草地以及耕地两类土地类型的研究比较突出。任彩凤等20从人均足迹广度
14、和人均足迹深度着手,定量分析了淮北市的生态系统发展能力,结果显示,在7 a间,人均生态足迹整体呈增加趋势,人均生态承载力保持在0.2100 hm2cap1的水平,7 a间一直消耗资本存量,生态系统处于极不安全状态。王瑞杰等21利用土地利用数据结合生态足迹模型计算鄂尔多斯高原覆被的生态承载力,20002005年鄂尔多斯高原处于生态盈余状态,2005年以后区域由生态盈余转为生态赤字,生态承载力处于严重透支状态。杨荣荣22对祁连山南坡草地的生态足迹与生态承载力进行了评估,发现20012018年祁连山南坡草地人均生态赤字/生态盈余的时间分布呈现逐年降低的趋势。青海省海晏县作为全省的畜牧业重点发展区域,
15、定量的评价区域可持续发展程度对合理利用草地、改善草地生态有着重要的意义。本文以植被净初级生产力为基础,对海晏县草地人均生态足迹与人均生态承载力进行估算与研究,同时揭示其时空变化特征,为区域生态环境健康发展提供一定的科学支撑。1数据与方法1数据与方法1.1 研究区概况1.1 研究区概况海晏县(图1)位于青海省东北部,湟水河的发源地,北接祁连县、门源县,东邻大通县、湟中县,南接湟源县、共和县,西邻刚察县。全县总面积4853 km2。区域平均海拔在30003400 m;海晏县属于高原亚干旱气候,年平均气温为1.5,年日照时数在27502580 h,年降水量在270500 mm。海晏县草地资源丰富,是
16、青海省重要的生态畜牧业示范区域,区域有草场362.5万亩(1亩666.7 m2),夏秋草场153.2万亩,畜均占有草场9.8亩,主要的草地类型为高寒草地。2020年,海晏县人口为37729人。图1 研究区概况 Fig.1 Location of the study area 海拔高度/m水体 边界28623200 32003400 34003600 36003800 3800458074Advances in Meteorological Science and Technology 气象科技进展 13(4)-20231.2 数据来源与预处理1.2 数据来源与预处理本文的源数据包括用于计算植被
17、净初级生产力的MODIS NDVI数据(MOD13A1)、气象数据、植被类型数据以及用于评估CASA模型估算NPP结果精度的MODIS NPP数据(MOD17A3)。遥感数据来自于NASA,其中MOD13A1数据空间分辨率为500 m,时间分辨率为16 d;MOD17A3空间分辨率为500 m,时间分辨率为1 a。气象数据来自于国家青藏高原科学数据中心研发的中国区域地面气象要素驱动数据集(CMFD),该数据集以Princeton、GLDAS、GEWEX-SRB与TRMM作为数据基础,融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成,其精度优于国际上已有的再分析数据23-24;数据空间分辨率为1 km,
18、时间分辨率为3 h。植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心,数据空间分辨率为1 km。综合利用上述数据,结合CASA模型计算插件计算海晏县草地NPP,插件中的静态参数文件引用了以往研究结果,配置9类植被类型的参数25-27。20002020年的统计数据主要来源于青海省统计年鉴、中国县域统计年鉴、青海省海晏县人民政府官方网站。DEM数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台。1.3 研究方法1.3 研究方法1.3.1CASA模型计算NPP1.3.1CASA模型计算NPPCASA模型是由遥感数据、温度、降水、太阳辐射以及植被类型和土壤类型共同驱动的光能利用率模型,主要通过光
19、合有效辐射(APAR)和光能转化率()来计算NPP,计算公式为:。(1)光合有效辐射计算公式如下:,(2)式中,SOL为太阳总辐射量(MJm2);FPAR为植被冠层对入射光合有效辐射的吸收;常数0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例。SOL、FPAR具体计算方法见参考文献28。利用20002020年计算的NPP数据,结合海晏县草地分类结果,裁剪出海晏县草地NPP数据,经过计算输出相应的统计数据,裁剪与统计方法均采用ArcGIS软件实现。草地NPP年际变化采用线性趋势斜率方法29计算。1.3.2生态足迹模型1.3.2生态足迹模型基于NPP,对海晏县草地人均生态足迹进行计算,计算公
20、式为30:,(3),(4)式中,ef为海晏县草地人均生态足迹;ri为海晏县草地的均衡因子,为研究区某类土地的年平均生产力与所有土地类型总年平均生产力之比,根据文献31,ri=0.49;aai为海晏县草地人均生物生产面积;ci为海晏县草地的人均消费量,Yi为海晏县年产草量,Pi为海晏县年人口数,年产草量和年人口数均由统计年鉴获取;pi为海晏县草地的年均NPP;i代表特定的土地类型,在研究中代表草地。1.3.3生态承载力计算模型1.3.3生态承载力计算模型基于草地均衡因子与产量因子,对研究区域的草地人均生态承载力进行计算,计算公式为:,(5),(6)式中,ec表示草地人均生态承载力;ai表示某类土
21、地面积,在本研究中代表海晏县草地面积;ri同式(3);yi表示区域草地的产量因子;pi为海晏县草地年均NPP;为全国草地年均NPP;i同式(3)。1.3.4生态赤字/盈余计算模型1.3.4生态赤字/盈余计算模型生态赤字/盈余(es)利用生态承载力与生态足迹之间的差值表征,差值0 表征区域处于不可持续发展的生态赤字阶段,反之表征区域处于可持续发展的生态盈余阶段31:。(7)2结果与分析2结果与分析2.1 海晏县草地NPP估算及时空变化2.1 海晏县草地NPP估算及时空变化2.1.1MOD17A3产品与CASA模型估算NPP精度评估2.1.1MOD17A3产品与CASA模型估算NPP精度评估利用M
22、OD17A3产品,与CASA模型计算得到的NPP结果进行精度检验,利用ArcGIS按点提取值工具分别提取了两套栅格数据上1000个检验样本值,从两套数据的精度检验结果可以看出两套产品之间的相关性较高(图2),且两套数据之间的偏差较小。2.1.2海晏县草地NPP时间分布格局2.1.2海晏县草地NPP时间分布格局20002020年海晏县草地NPP多年平均值为368.96 gm2a1。整体来看,草地NPP值呈波动上升趋势,波动范围在271.06418.55 gm2a1。其中,草地NPP的峰值出现在2017年,为418.55 gm2a1;谷值出现在2000年,为271.06 gm2a1。2000200
23、5年,海晏县草地NPP均低于平均值,且呈逐年上升趋势;2005年后大部分年份草地NPP高于平均值,除部分年份(2008、2011、2015年)低于平均值以外,其余年份均呈波动上升的趋势。多年平均值结果表明,自20052 0 2 32 0 2 375Advances in Meteorological Science and Technology 气象科技进展 13(4)-2023年后,海晏县草地的生产力逐年增强,草地生态环境整体趋好。20002020年海晏县草地的NPP值呈逐年缓慢增加的趋势,增加速率为5.50 gm2a1(图3)。根据多年变化趋势结合显著性检验结果,研究区域草地NPP大部表现
24、出显著增加趋势,且通过0.05水平的显著性检验,只有部分地区呈略微减少的趋势。其中,草地NPP减少的区域主要集中在环湖地区以北以及县域北部零星地区,NPP平均减少0.50 gm2a1;其余地区NPP由北至南呈增加的趋势,趋势斜率范围在3.07.8(图4)。年份NPP/(gCm2a1)250270290310330350370390410430450200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020NPP/(gC.m2.a1)年份草地NPPNPP平均值线性趋势450 430 41
25、0 390 370 350 330 310 290 270 250200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020草地NPPNPP平均值线性趋势图3 20002020年海晏县草地NPP时间分布特征 Fig.3 Temporal distribution of grassland NPP in Haiyan County from 2000 to 20202.1.3海晏县草地NPP空间分布格局2.1.3海晏县草地NPP空间分布格局海晏县草地NPP多年平均值的空间分布特征为中部向
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