贵州省2000-2020年NPP时空变化特征及影响因素.pdf
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1、第3 0卷第5期2 0 2 3年1 0月水土保持研究R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.3 0,N o.5O c t.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 8-0 2 修回日期:2 0 2 2-0 9-0 4 资助项目:国家自然科学基金“生态过渡带土地覆盖变化情景模拟及归因研究”(4 1 9 7 1 3 5 8)第一作者:钱方艳(1 9 9 8),女,贵州盘州人,硕士研究生,主要研究方向为地理信息系统与遥感。E-m a i l:2 3 1 0 1 7 3 1 5 5q q.c o m
2、 通信作者:兰安军(1 9 7 4),男,贵州黔南人,硕士,副教授,主要从事喀斯特环境遥感研究。E-m a i l:4 9 3 4 8 6 9 8 0q q.c o mh t t p:s t b c y j.p a p e r o n c e.o r gD O I:1 0.1 3 8 6 9/j.c n k i.r s w c.2 0 2 3.0 5.0 2 0.钱方艳,兰安军,范泽孟,等.贵州省2 0 0 0-2 0 2 0年N P P时空变化特征及影响因素J.水土保持研究,2 0 2 3,3 0(5):4 0 8-4 1 6,4 2 6.Q I ANF a n g y a n,L ANA
3、n j u n,F ANZ e m e n g,e ta l.S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c sa n dI n f l u e n c i n gF a c t o r so fN P Pi nG u i z h o uP r o v i n c ef r o m2 0 0 0t o2 0 2 0J.R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,3 0(5):4 0 8-4 1 6,4
4、 2 6.贵州省2 0 0 0-2 0 2 0年N P P时空变化特征及影响因素钱方艳1,兰安军1,范泽孟2,王仁儒1,陶 倩1,邹永偲1,徐晶姝1(1.贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵阳5 5 0 0 2 5;2.中国科学院 地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京1 0 0 1 0 1)摘 要:目的 如何利用长时序遥感数据信息对贵州省植被净初级生产力(N e tP r i m a r yP r o d u c t i v i t y,N P P)的时空变化特征及影响因子进行定量分析,对喀斯特区域生态质量评估和监测具有典型意义,可为该区域的碳平衡和生态保护研究提供科学
5、依据。方法 综合利用T h e i l-S e n趋势分析法、M a n n-K e n d a l l检验法、相关性分析法和地理探测器等模型方法,基于2 0 0 02 0 2 0年MO D I SN P P数据,以及D EM、气温、降水、人口密度等多源数据,定量计算和解析贵州省N P P的时空演变特征及其影响因子。结果 贵州省N P P的空间分布呈现中南和西南部高、北部和东部低的空间异质性特征。近2 0年来,贵州省N P P总体呈波动上升趋势,增长区主要分布在西部和西南部,减少区主要分布在中部及东南部。气温和降水对N P P的影响最为显著,其与N P P的正相关水平分别达8 5.2 7%和6
6、 3.3 5%,升温对N P P有促进作用,而降水过多则对N P P有阻碍作用。结论 单因子分析表明降水对N P P影响最大,而任意两个因子交互的影响力计算显示,降水与气温是2 0 0 02 0 2 0年对贵州省N P P影响作用最大的交互因子。关键词:植被净初级生产力(N P P);T h e i l-S e n趋势;M a n n-K e n d a l l检验;地理探测器中图分类号:Q 9 4 8.1 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 5-3 4 0 9(2 0 2 3)0 5-0 4 0 8-0 9S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o
7、 nC h a r a c t e r i s t i c sa n dI n f l u e n c i n gF a c t o r so fN P Pi nG u i z h o uP r o v i n c e f r o m2 0 0 0t o2 0 2 0Q I ANF a n g y a n1,L ANA n j u n1,F ANZ e m e n g2,WANGR e n r u1,T AOQ i a n1,Z OUY o n g c a i1,XUJ i n g s h u1(1.C o l l e g eo fG e o g r a p h ya n dE n v i r
8、 o n m e n t a lS c i e n c e s,G u i z h o uN o r m a lU n i v e r s i t y,G u i y a n g5 5 0 0 2 5,C h i n a;2.S t a t eK e yL a b o r a t o r yo fR e s o u r c e sa n dE n v i r o n m e n t a lI n f o r m a t i o nS y s t e m,I n s t i t u t eo fG e o g r a p h i cS c i e n c e sa n dN a t u r a
9、lR e s o u r c e sR e s e a r c h,C h i n e s eA c a d e m yo fS c i e n c e s,B e i j i n g1 0 0 1 0 1,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eH o wt oq u a n t i t a t i v e l ya n a l y z et h es p a t i o t e m p o r a lv a r i a t i o nc h a r a c t e r i s t i c sa n di m p a c tf a c t o r
10、 so fn e tp r i m a r yp r o d u c t i v i t y(N P P)o f v e g e t a t i o n i nG u i z h o uP r o v i n c eu s i n g l o n g-t e r mr e m o t es e n s i n gd a t a i so f t y p i c a l s i g n i f i c a n c e i ne c o l o g i c a lq u a l i t ya s s e s s m e n ta n dm o n i t o r i n gi nk a r s t
11、r e g i o n s,a n dc a np r o-v i d es c i e n t i f i cb a s i s f o r r e s e a r c ho nc a r b o nb a l a n c ea n de c o l o g i c a l p r o t e c t i o n i nt h i s r e g i o n.M e t h o d sM o d e lm e t h o d ss u c ha sT h e i l S e nt r e n da n a l y s i s,M a n nK e n d a l l t e s t,c o
12、r r e l a t i o na n a l y s i s,a n dg e o g r a p h i cd e t e c t o r sw e r eu t i l i z e dt oq u a n t i t a t i v e l yc a l c u l a t ea n da n a l y z et h es p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o nc h a r a c t e r i s t i c sa n di m p a c tf a c t o r so fN P Pi nG u i z h o uP r o v
13、i n c eb a s e do nMO D I SN P Pd a t af r o m2 0 0 0t o2 0 2 0,a sw e l l a sm u l t i-s o u r c ed a t as u c ha sD EM,t e m p e r a t u r e,p r e c i p i t a t i o n,a n dp o p u l a t i o nd e n s i t y.R e s u l t sT h es p a t i a l d i s t r i b u t i o no fN P Pi nG u i z h o uP r o v i n c
14、es h o w e das p a t i a lh e t e r o g e n e i t yc h a r a c t e r i s t i co fh i g hl e v e l i nt h es o u t hc e n t r a l a n ds o u t h w e s t,a n d l o wl e v e l i n t h en o r t ha n de a s t.I n t h ep a s t 2 0y e a r s,t h eo v e r a l lN P Po fG u i z h o uP r o v i n c eh a ds h o w
15、 naf l u c t u a t i n gu p w a r dt r e n d,w i t hg r o w t ha r e a s m a i n l yd i s t r i b u t i n gi nt h e w e s ta n ds o u t h w e s t,d e c r e a s ea r e a sm a i n l yd i s t r i b u t i n g i nt h ec e n t r a l a n ds o u t h e a s t.T e m p e r a t u r ea n dp r e c i p i t a t i o
16、nh a dt h em o s ts i g n i f i c a n t i m p a c to nN P P,w i t hap o s i t i v ec o r r e l a t i o nl e v e lo f8 5.2 7%a n d6 3.3 5%,r e s p e c t i v e l y.W a r m i n gu pc o u l dp r o m o t eN P P,w h i l ee x c e s s i v ep r e c i p i t a t i o nc o u l dh i n d e rN P P.C o n c l u s i o
17、 nS i n g l ef a c t o ra n a l y s i ss h o w e dt h a tp r e c i p i t a t i o nh a dt h eg r e a t e s t i m p a c to nN P P,w h i l et h ec a l c u l a t i o no f t h e i n t e r a c t i o nb e t w e e na n yt w of a c t o r ss h o w e dt h a tp r e c i p i t a t i o na n dt e m p e r a t u r ew
18、 e r et h em o s t i n f l u e n t i a l i n t e r a c t i o nf a c t o r so nN P Pi nG u i z h o uP r o v i n c e f r o m2 0 0 0t o2 0 2 0.K e y w o r d s:n e tp r i m a r yp r o d u c t i v i t y(N P P);T h e i lS e nt r e n d;M a n nK e n d a l l t e s t;g e o g r a p h i c a l d e t e c t o r s
19、植被净初级生产力(N e tP r i m a r yP r o d u c t i v i t y,N P P)是植物群落在其所处环境条件下生产能力的直接反映,指绿色植物在单位面积、单位时间内累积的有机物数量1-2。植被净初级生产力是地表碳循环的重要组成部分,可用于评价区域生态系统功能,有效反映陆地土地覆盖、生态系统质量等情况,是陆地生态系统可持续发展评价的重要指标3-5。因此,在全球气候变化、生态保护和可持续发展的背景下,研究植被N P P的时空变化及其影响因素对陆地生态系统的变化以及陆地碳平衡有着重要的意义6。对于N P P的计算方法上,分为传统的实地采样测量7和模型估算8。然而实地采样
20、方法仅适用于小尺度区域,对于大尺度区域的采样测量则难以实现9。所以现有的对大尺度区域的N P P估算,一般采用模型模拟方法进行。N P P估算方法主要有统计模型、参数模型和过程模型这3种1 0。其中被运用得最多的就是C A S A模型,该方法能较好地估算区域植被净初级生产N P P,具有广泛的适用性1 1。例如,国内学者张鑫彤等1 2、耿笛等1 3和董晓宇等1 4基于C A S A模型分别模拟了云南断陷盆地2 0 0 02 0 1 9年、徐州城区2 0 1 8年9月和内蒙古荒漠草原2 0 0 02 0 1 7年的N P P。国外学者FH a d i a n等1 5和ND u g a r s u
21、 r e n等1 6采用C A S A模型分别模拟了伊朗塞米罗姆县和蒙古国的N P P。此外,也有许多学者通过G E E(G o o g l eE a r t hE n g i n e)平台或者美国国家航空航天局平台获取MO D I S数据集,从不同范围尺度 对N P P和 不 同 因 子 之 间 的 相 关 性 进 行 研究1 7,1 8,1 9,2 0,2 1。MO D I S产品采用了基于过程的B i-o m e-B G C生态模型来进行N P P的估算,为年度所有8d净光合作用产品(n e tp h o t o s y n t h e s i s,P S N)的总和2 2。与传统的回归
22、模型相比,B i o m e-B G C过程模型使用了更多的参数和更精密的估算方法,提高了净第一生产力的估算精度2 3。目前,关于西南地区植被N P P时空变化及影响因子的研究已有诸多成果2 4,2 5,2 6,2 7,而对于西南地区中某个省份的研究还较少,尤其是关于贵州省的植被N P P长时间序列的相关研究还未见报道。贵州省是西南地区云贵高原生态屏障的重要组成部分,境内碳酸盐岩广布、地质基础脆弱,喀斯特地貌显著,强烈的人类活动导致水土资源分布不均,生态遭受破坏,石漠化和水土流失等生态环境问题严重2 8。鉴于此,本文特以贵州省为例,基于T h e i l-S e n M e d i a n趋势
23、分析法、M a n n-K e n d a l l检验法、相关性分析法和地理探测器,探究地形因素(海拔、坡度、坡向)、气象因素(气温,降水)、人类活动因素(人口密度、土地利用类型)对贵州省2 0 0 02 0 2 0年N P P时空变化的影响。以期为西南地区进行区域性生态治理,因地制宜实施生态建设工程提供一定理论依据,为贵州省生态修复提供一定参考。1 研究区概况贵州省位于中国西南的东南部,介于东经1 0 3 3 6 1 0 9 3 5、北纬2 4 3 7 2 9 1 3,国土面积为1 7 61 6 7k m2。地势西高东低,平均海拔11 0 0m左右,主要为高原、山地、丘陵和盆地,其中9 2.
24、5%的面积为山地和丘陵2 9。地处亚热带湿润地区,具有良好的水热资源条件。森林覆盖率5 2%,植被资源丰富,具有明显的亚热带性质3 0。喀斯特地貌发育非常典型,喀斯特(出露)面积1 0 90 8 4k m2,占全省国土总面积的6 1.9%。土层薄、肥力低,致使植被生长困难,喀斯特石漠化效应突出。图1 贵州省土地利用904第5期 钱方艳等:贵州省2 0 0 02 0 2 0年N P P时空变化特征及影响因素2 数据来源与研究方法2.1 数据来源及处理N P P数据来源于美国国家航空航天局(h t t p s:s e a r c h.e a r t h d a t a.n a s a.g o v/
25、)的MO D I S产 品MO D 1 7 A 3 HG F,空间分辨率为5 0 0m,时间分辨率为1a,范围是2 0 0 02 0 2 0年。D EM数据来源于地理 空 间 数 据 云 网 站(h t t p:www.g s c l o u d.c n/s e a r c h);人口密度数据来自世界人口数据集(h t t p s:www.w o r l d p o p.o r g),空间分辨率为1 0 0m,时间为2 0 0 02 0 2 0年。2 0 0 0年、2 0 0 5年、2 0 1 0年、2 0 1 5年、2 0 2 0年共5期的土地利用类型数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中
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