2000-2010年锡林郭勒草原NPP时空变化及其气候响应
刘海江1, 尹思阳2, 孙聪1, 彭福利1, 周澎3
1.中国环境监测总站,北京 100012
2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094
3.内蒙古锡林郭勒盟环境保护监测站,内蒙古 锡林浩特 026000
通讯作者:周澎(1980-),男,山西朔州人,工程师,硕士,主要从事生态环境监测研究。E-mail:[email protected]

第一作者:刘海江(1978-),男,内蒙古呼和浩特人,高工,博士,主要从事生态监测与评价研究。E-mail:[email protected]

摘要

利用MODIS MOD17A3植被初级生产力数据产品及地面气象观测数据,研究分析了2000-2010年锡林郭勒盟草原NPP的时空变化特征、各气候因子的年际变化特征及NPP与气候因子的相关关系。结果表明,锡林郭勒盟草原NPP的分布由东向西逐渐减小,值大多分布在0~0.5 kg C·m-2;2001-2010年NPP呈现波动变化,整体呈增加趋势,空间分布上更加趋于均匀分布;2000-2010年,研究区内典型草原和荒漠草原各气候因子的变化趋势大致相同,4-9月累计平均气温、平均相对湿度和累计日照时数呈减小趋势,平均风速呈增加趋势,累计降水量典型草原呈轻微减少趋势,荒漠草原呈增加趋势,趋势斜率分别为-0.026和1.044 5,典型草原大部分气候因子的波动程度大于荒漠草原;研究区内两种类型的草原的NPP均与4-9月累计平均气温、平均日最低气温有较强的负相关关系(显著水平分别为 P<0 .001和 P<0.01),与累计降水量、平均相对湿度有较强的正相关关系(显著水平为 P<0.01),与4-9月累计日照时数、平均风速呈负相关关系但相关关系较弱,荒漠草原对气候因子变化的响应总体不如典型草原敏感。

关键词: 锡林郭勒盟草原; 净初级生产力; 气候因子; MODIS
中图分类号:S812.1 文献标志码:A 文章编号:1001-0629(2015)11-1709-12 doi: 10.11829\j.issn.1001-0629.2015-0371
Temporal and spatial variation of net primary productivity (NPP) and its responses with climatic changes in the Xilingol grassland from 2000 to 2010
LIU Hai-jiang1, YIN Si-yang2, SUN Cong1, PENG Fu-li1, ZHOU Peng3
1.China National Environmental Monitoring Centre, Beijing 10012, China
2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 10094, China
3.Xilingol League Environmental Protection Monitoring Station, Xilingol League Environmental Protection Breau, Xilinhot 026000, China
Corresponding author: ZHOU Peng E-mail:[email protected]
Abstract

Using MODIS MOD17A3 Net Primary Productivity (NPP) data and meteorological data, we analyzed the temporal and spatial variation of NPP, inter-annual changes of climatic factors and the correlative relationship between NPP and climatic factors in Xilingol grassland from 2000 to 2010. The NPP of the Xilingol grassland varied from 0 to 0.5 kg C·m-2 which decreased from east to west. From 2000 to 2010, the NPP fluctuated annual that increased in generaland evenly distributed. The variations of climatic factors in typical and desert grassland were similar. The cumulative average temperature, average relative humility and cumulative sunshine duration in April to August had a downward trend, while the average wind speed had an increasing trend. The cumulative precipitation hadan increasing trend in desert grassland, but had a slight decreasing trend in typical grassland. For most climatic factors, they had more dramatic fluctuations in typical grassland than in desert grassland. For the two types of grassland in the study area, the grassland NPP has very significantly negative correlation ( P<0.001) with cumulative average temperature and average daily minimum temperature in April to August, and had slight negative correlation with cumulative sunshine duration and average wind speed, while had strong positive correlation ( P<0.001) with cumulative precipitation and average relative humility. In conclusion, the typical grassland had stronger response ability to the changes of climatic factors than the desert grassland.

Keyword: Xilingol steppe; Net primary productivity (NPP); climatic factors; MODIS

植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)是衡量植物群落在自然环境条件下生产能力的重要指标, 通常定义为植物在单位时间、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[1, 2]。NPP与全球气候变化及碳循环有着密切的关系, 是植被生态系统中的重要参数[3]。NPP的变化直接反映了生态系统对环境气候条件的响应, 因此可以作为生态系统功能对气候变化响应的研究指标[4, 5]

草原生态系统是陆地生态系统的重要组成部分, 由于草原生态系统的脆弱性及其对气候变化响应的敏感性使内蒙古草原成为全球变化研究的典型区域之一[6]。NPP不仅是草地生态系统生产能力的直接反映, 也是草原生态系统固碳能力的重要表征[7, 8, 9], 定量地分析草地NPP的时空分布特征及其对气候因子的响应, 研究在全球气候变化背景下气候与草原NPP的相互作用关系, 对于合理利用草地资源、实现草地生态系统的可持续发展具有重要的指导意义[10, 11]。为此, 本研究利用EOS/MODIS的MOD17A3数据和地面气象观测数据, 分析2000-2010年锡林郭勒盟草原NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关关系。

1 材料与方法
1.1 研究区概况

锡林郭勒盟位于蒙古高原东南缘, 内蒙古自治区的中部, 地理坐标范围为110° 59'-120° 00' E, 42° 32'-46° 41' N, 区域海拔800~1 800 m, 地势南高北低, 略向中间倾斜。该地南北宽约500 km, 东西长约700 km, 面积约为20.3万km2, 占内蒙古自治区面积的17.2%, 全盟辖12个旗县市(9旗、2市、1县)(图1)。锡林郭勒盟地处中纬度内陆, 属于中温带半干旱、干旱大陆性季风气候, 区域年平均气温0~3 ℃, 由西南向东北减小; 年平均降水量150~500 mm, 由东南向西北递减; 年平均蒸发量1 540~2 300 mm, 由东向西递增。锡林郭勒盟的土壤和植被分布有显著的水平地带性规律, 从东向西草地植被类型依次为草甸草原-典型草原-荒漠草原[12]

图1 研究区位置
注:底图为在国家测绘局网站下载获取的1 200万中英文对照政区版地图, 审图号为GS(2008)1417号。
Fig.1 Location of the study area
Note: Base map is the administrative zone map both in Chinese and English at a scale of 1:1 2000 thousand that comes from the website of the National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation of China. Drawing number is GS(2008)1417.

1.2 研究数据来源与预处理

遥感数据来源于美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)的EOS/MODIS数据(http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/), 下载得到2000-2010年的MOD17A3数据产品, 时间分辨率为yearly, 空间分辨率为1 km。MOD17A3数据产品的时间覆盖范围为2000年1月到2010年12月, 包含3个图层, 分别为总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)、NPP和质量控制数据。

利用NASA提供的MODIS图像处理工具MRT(MODIS Reprojection Tools)对MODIS-NPP数据进行格式转换和重投影, 将HDF文件格式转换为Tiff格式, 将SIN地图投影转换为China Lambert Conformal Conic投影, 同时完成图像的空间拼接和重采样。然后利用锡林郭勒盟行政区划矢量文件裁剪得到锡林郭勒盟地区2000-2010年的NPP栅格图像。

植被类型数据为中国1:400万植被图[13], 数据来源于“ 寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn), 处理得到研究区的植被分布情况[14]。气象数据为2000-2010年8个气象观测站每日的实测数据, 包括气温、降水、相对湿度及日照时数数据, 经计算得到各观测站年均气象数据。研究区植被分布情况及气象站点位置如图2所示。根据不同草原类型植被的分布情况, 将气象站点划分为属于典型草原和荒漠草原两大类, 以便对不同的草原类型进行NPP对气候因子的响应研究[15]。根据中国植被分类系统, 丛生禾草草原群系组属于典型草原植被亚型, 丛生矮禾草、矮半灌木草原群系组属于荒漠草原植被亚型, 各气象站点的分类情况如表1所示[16, 17, 18]

图2 研究区植被类型及气象站点分布图Fig.2 Distribution of vegetation type and meteorological stations of the study area

表1 气象站点位置及其主要草原类型 Table 1 Locations and grassland types of the meteorological stations
1.3 研究方法

1.3.1 线性趋势分析方法 采用线性趋势分析方法来分析2000-2010年间锡林郭勒盟NPP及气候因子的变化趋势, 计算公式为:

Slope=n×i=1ni×Xi-i=1nii=1nXin×i=1ni2-(i=1ni)2(1)

式中, Slope为趋势斜率, n为监测时间段的年数, Xi为第i年的待分析变量。利用变量序列和时间序列的相关关系来判断待分析变量的年际变化趋势, 若Slope> 0, 表示随时间的增加变量呈上升趋势, 否则, 呈下降趋势, Slope数值的大小反映了变量随时间变化的速率大小。

1.3.2 标准差与变异系数 采用标准差和变异系数来描述2000-2010年间NPP及有关气候因子的绝对变异量和相对波动程度。标准差及变异系数的计算公式为:

Stdev=i=1n(Xi-X¯)n-1(2)

CV=StdevX¯(3)

式中, Stdev为标准差, CV为变异系数, Xi为第i年的待分析变量, X¯为待分析变量的n年平均值, n为年数。

1.3.3 Person相关系数及相关性检验 采取空间相关分析方法分析NPP与各气候因子及各气候因子之间的相关关系, 计算相关系数:

R=n×i=1nXiYi-i=1nXii=1nYi(i=1nXi2-nX¯2)×(i=1nYi2-nY¯2)(4)

式中, RXY两变量的相关系数, XiYi分别为第i年的两个变量的值, X¯Y¯分别为两个变量的多年平均值, n为样本数。R的取值在-1~1之间, 当R> 0时, 表示两个变量呈正相关, 反之, 当R< 0时, 表示两个变量呈负相关, 且R的绝对值越接近于1相关性越显著, 当R=0时, 表示两个变量相互独立。

根据统计学中大样本定理, 样本量大于30才有统计意义。当样本量较小时计算所得相关系数可能会与总体相关系数偏离较远。这时, 需要计算无偏相关系数(R* )加以校正, 计算公式为:

R* = R[1+1-R22(n-4)](5)

在概率统计中, 偏相关系数是在对其他变量的影响进行控制的条件下, 衡量多个变量中某两个变量之间的线性相关程度的指标[19]

2 结果与讨论
2.1 NPP的时空变化特征

2.1.1 NPP的空间分布特征 利用2000-2010年的NPP数据计算研究区域11年的平均NPP(图3)。锡林郭勒盟草原NPP的分布有较明显的水平地带性规律, 由东向西NPP逐渐减小, 与该地区植被类型的分布相对应。锡林郭勒盟草原的NPP一般在0~0.5 kg C· m-2, 总体均值为0.15 kg C· m-2, 大部分区域的年平均NPP在0.05~0.25 kg C· m-2, 约占总面积的99.14%。为方便讨论, 分别记0.00~0.10 kg C· m-2为低NPP, 0.10~0.15kg C· m-2为稍低NPP, 0.15~0.20 kg C· m-2为中NPP、0.20~0.25 kg C· m-2为稍高NPP, 0.25~0.50 kg C· m-2为高NPP, 将NPP分为5个不同的等级。那么, 对于锡林郭勒盟草原2000-2010年NPP来说, 低NPP主要分布在其西南的苏尼特右旗、二连浩特及苏尼特左旗的北部, 浑善达克沙地北部, 约占研究区总面积的17.57%; 稍低NPP主要分布在研究区中部的阿巴嘎旗、镶黄旗、正镶白旗北部及苏尼特左旗的南部, 包括阿巴嘎熔岩台地及浑善达克沙地南部, 约占研究区总面积的36.19%; 中NPP主要分布在正镶白旗、正蓝旗、锡林浩特市及东乌珠穆沁旗和西乌珠穆沁旗的西部, 大部分位于乌拉盖洼地, 约占研究区总面积的32.87%; 稍高NPP主要分布在太仆寺旗、多伦县及东乌珠穆沁旗东部和西乌珠穆沁旗的南部, 大部分位于大兴安岭向西延伸的西部山麓地带及阴山山脉向东延伸的北部山麓地带, 即察哈尔地山丘陵地区, 约占研究区总面积的12.49%; 高NPP的分布区域很小, 大约只占研究区总面积的0.04%[12]。研究区NPP分布与王颖等[20]研究得到的锡林郭勒盟草原植被覆盖度分布基本一致。

图3 2000-2010年逐年的NPP分布情况Fig.3 Spatial distribution of yearly NPP from 2000 to 2010

2.1.2 NPP的时空变化特征 为了分析研究区域NPP的年际变化, 对锡林郭勒盟逐年的NPP数据进行处理, 去除数据中用来表示湖泊、冰雪、城市等区域的无效填充数据, 并统计不同NPP等级的分布面积, 利用ArcGIS软件成图输出, 得到2000-2010年逐年的NPP分布图(图3)。可以看出, 2003年研究区的整体NPP升高, 棕色区域明显减少。2004-2007年, 棕色和黄色区域增加, 表明研究区的NPP不断减小, 而到2008年又有所改善。2009-2010年, 研究区整体的NPP呈减少趋势。

为进一步描述锡林郭勒盟2000-2010年不同区域NPP的变化情况, 计算各像元的变化趋势斜率及变异系数(图4)。研究区平均NPP变化的趋势斜率为0.000 1, 表明2000-2010年锡林郭勒盟草原NPP整体呈增加的趋势, 平均年变化速率为0.000 1 kg C· m-2· a-1, NPP总量平均每年比上一年增长0.07%。大部分地区NPP的变化趋势斜率在-0.005~0.005 kg C· m-2· a-1, 约占研究区总面积的97.97%, 表明大部分区域NPP的变化速率较小(图4a); 趋势斜率大于0.005 kg C· m-2· a-1的区域约占研究区总面积的1.05%, 零星分布于多伦县、阿巴嘎旗中部及东乌珠穆沁旗北部; 趋势斜率小于-0.005 kg C· m-2· a-1的区域约占研究区总面积的0.97%, 主要分布于正镶白旗和镶黄旗的南部。NPP变化趋势斜率大于零的区域主要分布在苏尼特右旗、苏尼特左旗的东南部及锡林郭勒盟中部的浑善达克沙地和东北和东南部的察哈尔山区丘陵地区, 表明这些区域的植被长势总体逐年变好。变异系数反映了NPP在2000-2010年11年间的波动情况, 研究区的NPP变异系数大多在0.10~0.25, 约占研究区总面积的89.84%。NPP值波动较大的区域主要分布在阿巴嘎旗、锡林浩特北部和东乌珠穆沁旗西南部以及正镶白旗、镶黄旗东南部和苏尼特右旗南部(图4b)。研究区东北部和西南部大部分区域NPP变异系数小于0.15, NPP的年际波动变化较小。这与穆少杰等[7]的相关研究结论基本一致。

图4 2000-2010年NPP年际变化趋势斜率(a)及变异系数(b)分布情况Fig.4 Spatial distribution of slope (a) and CV (b) of inter-annual NPP for 2000-2010

为分析研究区域总体的NPP变化趋势, 对整个研究区取均值, 得到2000-2010年研究区平均NPP的变化趋势(图5)。由变化曲线可以看出, 2001-2010年锡林郭勒盟草原NPP呈现波动变化, 趋势斜率为0.000 1 kg C· m-2, 在2003年达到11年间的最大值(0.178 kg C· m-2), 比多年平均值高21%; 在2000年和2007年降到极小值, 分别为0.129和0.127 kg C· m-2, 比多年平均值低13%; 其余年份的NPP均在多年均值的上下10%以内波动。对于不同草地类型, 利用气象站点及其周围的数据, 计算得到典型草原和荒漠草原两种草原类型的NPP年际变化趋势也在图5中展示出来。需要说明的是, 一般研究认为10 km是气象站点数据的有效范围, 并可以避免数据的空间自相关[14, 21, 22, 23], 因此, 本研究分别将每个气象站点10 km以内的像元NPP取均值来代表该站的NPP值。由不同草地类型NPP的变化曲线可以看出, 典型草原的NPP(0.20~0.14 kg C· m-2)较高于荒漠草原的(0.18~0.14 kg C· m-2); 典型草原NPP的波动幅度较大, 两组数据的变异系数分别为0.13和0.09; 两种草原类型的NPP都随时间呈减小趋势, 但典型草原减小的速度较荒漠草原大些, 其趋势斜率分别为-0.001和-0.000 1 kg C· m-2· a-1

图5 2000-2010年4-9月不同草原类型各气候因子及NPP的变化情况Fig.5 Variation of climatic factors(from April to September) and NPP of different grassland types from 2000 to 2010

根据研究区NPP的分布情况, 将其分为5个等级, 分别统计得到2000-2010年不同等级NPP的面积变化情况。结果表明, 稍低NPP和中NPP的面积呈上升趋势, 趋势斜率分别约为750.05和362.25 km2· a-1; 低NPP、稍高NPP和高NPP的面积呈下降趋势, 趋势斜率分别约为-875.95、-129.16和-103.11 km2· a-1。由此反映出, 在2000-2010年间, NPP值较高和较低区域的面积减小, 研究区NPP更加趋于均匀分布。这与王颖等[20]研究分析锡林郭勒盟草原植被覆盖度变化得出的结论基本一致。从变异系数来看, 低NPP、稍高NPP和高NPP面积的波动比较大, 变异系数分别为0.39、0.54和1.03, 相对不稳定; 而稍低NPP和中NPP的面积波动小, 变异系数分别为0.21、0.17。

2.2 NPP时空变化与气候因子的关系

2.2.1 气候因子的年变化 根据各气象站的草地类型, 分别统计荒漠草原和典型草原气候因子的变化情况。由于当温度小于0 ℃时大部分植物的叶子气孔会关闭, 从而使光合作用停止, 而有机物的积累主要依靠光合作用, 故当日最低温度大于0 ℃时才可能进行有机物的积累。根据锡林郭勒盟地区草原的物候期特征, 草原从返青期到成熟期的时间大致为4-9月[24]。综合考虑, 选取锡盟4-9月日最低气温大于0 ℃时对应的气象观测数据进行累计气温、平均日最低气温、累计降水量、平均相对湿度、累计日照时数及平均风速等气候因子进行分析, 统计它们在2000-2010年的变化情况(图5)。

对于4-9月气温, 分别统计了两种草原类型气温通过0 ℃的天数、累计平均气温及平均日最低气温, 结果显示, 荒漠草原的气温明显高于典型草原, 其2000-2010年累计平均气温均值分别为3 159.14和2 686.16 ℃; 但这3个因子的变化趋势和波动程度大致相同; 在2010年, 4-9月气温高于0 ℃的天数明显减少, 但平均日最低气温增加, 累计平均气温变化不明显。对于4-9月累计降水量, 典型草原的降水量明显高于荒漠草原, 两种草原类型2000-2010年均值分别为228.09和157.28 mm; 2000-2010年荒漠草原降水量呈增加趋势, 典型草原呈轻微的减少趋势, 趋势斜率分别为1.044 5和-0.026 0 mm· a-1; 两种草原类型累计降水量的峰值都出现在2003年, 分别为317.14和217.40 mm。对于4-9月平均相对湿度, 也是典型草原高于荒漠草原, 但两种草原类型的相对湿度变化趋势大致相同, 趋势斜率分别为-0.169 1%· a-1和-0.361 7%· a-1, 除2003年和2008年出现较高的峰值外, 在其他几年波动不大, 变异系数分别为0.068 1和0.092 6。对于4-9月累计日照时数, 荒漠草原高于典型草原, 2000-2010年均值分别为1 595.19和1 442.04 h; 但两种草原类型累计日照时数都有减小的趋势, 其趋势斜率分别为-3.17和-9.68 h· a-1。对于4-9月平均风速, 荒漠草原大于典型草原, 其2000-2010年均值分别为4.012和3.210 m· s-1; 对于两种草原风速都随时间呈增加趋势, 其趋势斜率分别为0.036和0.009 m· s-1· a-1, 但典型草原的风速变化较荒漠草原平稳, 变异系数分别为0.050 6和0.045 2。

为了分析不同草原类型各气候因子之间的相关关系, 计算其相关系数(表2表3)。对于典型草原, 4-9月累计气温与累计降水量、平均相对湿度有显著的负相关关系, 相关系数约为-0.8且通过显著水平为0.01的t检验。累计降水量与平均相对湿度有显著的正相关关系, 相关系数约为0.9且通过显著水平为0.001的t检验。4-9月累计气温与平均日最低气温、累计日照时数呈正相关, 相关系数分别约为0.5和0.6, 但均没通过显著水平为0.05的t检验。另外, 平均相对湿度与累计日照时数呈负相关, 相关系数约为-0.6; 累计日照时数与平均风速呈正相关, 相关系数约为0.5, 也都没有通过显著水平为0.05的t检验。说明对于典型草原的各气候因子, 只有4-9月累计气温与累计降水量和平均相对湿度, 以及累计降水量与平均相对湿度之间有较显著的相关关系。

表2 典型草原2000-2010年各气候因子及NPP间的相关关系 Table 2 The relationships between climatic factors and NPP of typical grassland from 2000 to 2010
表3 荒漠草原2000-2010年各气候因子及NPP间的相关关系 Table 3 The relationships between climatic factors and NPP of desert grassland from 2000 to 2010

对于荒漠草原, 4-9月累计气温同样与累计降水量和平均相对湿度呈负相关, 相关系数均约为-0.7并且通过显著水平为0.05的t检验, 与典型草原相比相关性较弱。累计降水量和平均相对湿度呈正相关, 相关系数约为0.8并且通过显著水平为0.05的t检验。4-9月累计气温与平均日最低气温、累计日照时数也呈正相关, 相关系数分别约为0.5和0.6, 但均没有通过显著水平为0.05的t检验。另外, 与典型草原不同, 荒漠草原4-9月累计日照时数与平均风速呈负相关, 相关系数约为-0.6, 但也没有通过显著水平为0.05的t检验; 4-9月平均相对湿度与累计日照时数的相关关系不大。

2.2.2 NPP变化与气候因子的相关关系 为了分析NPP变化与气候因子的关系, 本研究对分别属于典型草原和荒漠草原的8个气象站点数据进行统计分析, 计算其在2000-2010年逐年NPP与相应气候因子的相关系数和偏相关系数(表4表5)。对不同草地类型的气象站, 计算其各气候因子及NPP的均值, 得到其相关关系(表2表3)。其中各气象站逐年的NPP数据为每个气象站点10 km以内所有像元的NPP均值。

表4 2000-2010年NPP与气候因子的相关系数 Table 4 The correlation coefficients of NPP and climatic factors from 2000 to 2010
表5 2000-2010年NPP与气候因子的偏相关系数 Table 5 The partial correlation coefficients of NPP and climatic factors from 2000 to 2010

对于典型草原, NPP与4-9月累计气温、平均日最低气温呈负相关, 各站平均值的相关系数分别约为-0.9和-0.8, 且均通过了显著水平为0.001的假设检验; NPP与4-9月累计降水量、平均相对湿度呈正相关, 各站平均值的相关系数分别约为0.9和0.8, 且均通过了显著水平为0.01的假设检验; NPP与4-9月累计日照时数、平均风速相关性不大, 各站平均值的相关系数分别约为-0.10和-0.06。从偏相关系数中可以看出, NPP与4-9月平均风速、累计气温呈负相关, 与4-9月累计降水量呈正相关; 与相关系数相比, NPP与4-9月平均日最低气温和平均相对湿度的偏相关系数明显减小, 考虑到平均相对湿度与累计降水量呈显著正相关, 平均日最低温度与累计温度呈显著正相关, 故可以得出, NPP主要与累计气温和累计降水量有较显著的相关关系, 而与平均相对湿度和日最低气温的相关关系不是很大, 这与相关专家学者的研究结果一致[4, 7]; NPP与4-9月的累计日照时数的偏相关系数呈正相关, 而相关系数为负相关, 表明除去其他因素影响, 日照时数增多对NPP的增加起促进作用。

对于荒漠草原, NPP与4-9月累计气温、平均日最低气温呈负相关, 其相关系数分别约为-0.7和-0.8, 且均通过了显著水平为0.01的假设检验; NPP与4-9月累计降水量、平均相对湿度呈正相关, 其相关系数分别约为0.8和0.7, 且均通过了显著水平为0.01的假设检验; NPP与4-9累计日照时数、平均风速相关性不大, 各站平均值的相关系数分别约为-0.10和-0.06。从偏相关系数中可以看出, NPP与4-9月平均日最低气温呈负相关, 而与其他气候因子的偏相关系数都较小, 表明与其他气候因子相比, 4-9月日最低气温是荒漠草原NPP积累量的主要限制因素。与典型草原相比, 荒漠草原NPP与4-9月平均风速的偏相关系数较小, 风速反映了气候的动力属性[25], 故这从一定程度上反映出荒漠草原对气候的响应不如典型草原敏感。从两种类型草原与4-9月累计气温、平均日最低气温、累计降水量、平均相对湿度的相关系数也可以看出, 相比荒漠草原, 典型草原与气候因子的相关关系更强。

3 结论

本研究利用MODIS MOD17A3卫星遥感数据产品及地面气象观测数据, 分析了2000-2010年锡林郭勒盟草原NPP的时空变化特征、各气候因子的年际变化特征及不同草地类型的NPP与气候因子的相关关系。结果表明:

(1)锡林郭勒盟草原NPP的分布有较明显的水平地带性规律, 由东向西逐渐减小。研究区NPP的值一般分布在0~0.5 kg C· m-2, 总体均值为0.15 kg C· m-2, 99.14%的区域年均NPP在0.05~0.25 kg C· m-2范围内。

(2)2001-2010年锡林郭勒盟草原NPP随时间呈波动增加趋势, 变异系数大多在0.10~0.25, 变化较为平缓。对于不同草地类型的NPP, 典型草原高于荒漠草原, 但都随时间呈减小趋势, 典型草原NPP的波动幅度大于荒漠草原。对于研究区不同等级NPP的面积变化情况, 稍低NPP和中NPP的面积随时间呈上升趋势, 低NPP、稍高NPP和高NPP的面积随时间呈下降趋势, 表明2000-2010年研究区NPP更加趋于均匀分布。根据相关学者的研究, 研究区NPP的分布和变化与该地区植被覆盖的分布和变化基本一致。

(3)对于两种草原各气候因子2000-2010年的年变化特征。典型草原4-9月累计降水量和日平均相对湿度高于荒漠草原, 4-9月气温、累计日照时数和风速低于荒漠草原; 但大部分气候因子的变化趋势基本相同, 累计气温、平均相对湿度和累计日照时数均随时间呈减小趋势, 平均风速均随时间呈增加趋势, 累计降水量典型草原呈轻微减少趋势, 荒漠草原呈增加趋势; 典型草原大部分气候因子的波动程度大于荒漠草原。对于两种草原, 累计气温与累计降水量和平均相对湿度呈负相关, 显著水平分别为P< 0.01和P< 0.05; 累计降水量与平均相对湿度呈正相关, 显著水平分别为P< 0.001和P< 0.05; 典型草原与各气候因子的相关性强于荒漠草原。

(4)对于典型草原和荒漠草原, NPP与4-9月累计气温、平均日最低气温均呈负相关(P< 0.001和P< 0.01); 与4-9月累计降水量、平均相对湿度呈正相关(P< 0.01)。与相关系数相比, NPP与4-9月平均日最低气温和平均相对湿度的偏相关系数明显减小, 表明NPP主要与累计气温和累计降水量有关, 而与平均相对湿度和日最低气温的相关关系不是很大。对于典型草原, NPP与4-9月的累计日照时数的偏相关系数为正, 而相关系数为负, 表明除去其他因素影响, 日照时数增多对NPP的增加起促进作用。对于荒漠草原, NPP与4-9月平均日最低气温的偏相关系数显示两者呈负相关, 表明与其他气候因子相比, 4-9月日最低气温是荒漠草原NPP积累量的主要限制因素。荒漠草原受风速的影响小于典型草原。总体来看, 荒漠草原对气候因子变化的响应不如典型草原敏感。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 国志兴, 王宗明, 张柏, 刘殿伟, 杨桄, 宋开山, 李方. 2000年-2006年东北地区植被NPP的时空特征及影响因素分析[J]. 资源科学, 2008, 30(8): 1226-1235. [本文引用:1]
[2] Lieth H, Whittaker R H. Primary Productivity of the Biosphere[M]. New York: Springer-Verlad Press, 1975: 3-4. [本文引用:1]
[3] Lin H L, Zhao J, Liang T G, Jan B, Li Z Q. A Classification indices-based model for net primary productivity (NPP) and potential productivity of vegetation in China[J]. International Journal of Biomathematics, 2012, 5(3): 1-23. [本文引用:1]
[4] 李刚, 周磊, 王道龙, 辛晓平, 杨桂霞, 张宏斌, 陈宝瑞. 内蒙古草地NPP变化及其对气候的响应[J]. 生态环境, 2008, 17(5): 1948-1955. [本文引用:2]
[5] 谷晓平, 黄玫, 季劲钧, 吴战平. 近20年气候变化对西南地区植被净初级生产力的影响[J]. 自然资源学报, 2007, 22(2): 215-260. [本文引用:1]
[6] 张峰, 周广胜, 王玉辉. 基于CASA模型的内蒙古典型草原植被净初级生产力动态模拟[J]. 植物生态学报, 2008, 32(4): 786-797. [本文引用:1]
[7] 穆少杰, 李建龙, 杨红飞, 刚成诚, 陈奕兆. 内蒙古草地生态系统近10年NPP时空变化及其与气候的关系[J]. 草业学报, 2013, 22(3): 6-15. [本文引用:3]
[8] Scurlock J M O, Johnson K, Olson R J. Estimating net primary productivity from grassland biomass dynamics measurements[J]. Global Change Biology, 2002, 8(8): 736-753. [本文引用:1]
[9] 林慧龙, 常生华, 李飞. 草地净初级生产力模型研究进展[J]. 草业科学, 2007, 24(12): 26-29. [本文引用:1]
[10] Lin H L, Wang X L, Zhang Y J, Liang T G, Feng Q S, Ren J Z. Spatiotemporal dynamics on the distribution, extent and NPP of potential grassland in response to climate changes in China[J]. The Rangeland Journal, 2013, 35(4): 409-425. [本文引用:1]
[11] Lin H L, Feng Q S, Liang T G, Ren J Z. Modeling global-scale potential grassland changes in spatial-temporal patterns to global climate change[J]. International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 2013, 20(1): 83-96. [本文引用:1]
[12] 胡云峰, 阿拉腾图雅, 艳燕, 于国茂. 内蒙古锡林郭勒生态系统综合监测与评估[M]. 北京: 中国环境出版社, 2013: 1-8. [本文引用:2]
[13] 候学煜. 中国人民共和国植被图[M]. 北京: 地图出版社, 1979. [本文引用:1]
[14] 辜智慧, 陈晋, 史培军, 徐明. 锡林郭勒草原1983~1999年NDVI逐旬变化量与气象因子的相关分析[J]. 植物生态学报, 2005, 29(5): 753-765. [本文引用:2]
[15] Lin H L, Zhang Y J. Evaluation of six methods to predict grassland net primary productivity along an altitudinal gradient in the Alxa Rangeland , Western Inner Mongolia, China[J]. Grassland Science, 2013, 59: 100-110. [本文引用:1]
[16] 魏绍成, 周嘉友. 草原分类与植被分类关系的分析[J]. 草业科学, 1991, 8(2): 1-3. [本文引用:1]
[17] 中国植被编委会. 中国植被[M]. 北京: 科学出版社, 1980. [本文引用:1]
[18] 刘虎俊, 王继和, 常兆丰, 马全林, 杨自辉, 詹科杰. 石羊河下游荒漠植物区系及其植被特征[J]. 生态学杂志, 2006, 25(2): 113-118. [本文引用:1]
[19] 严丽坤. 相关系数与偏相关系数在相关分析中的应用[J]. 云南财贸学院学报, 2003, 19(3): 78-80. [本文引用:1]
[20] 王颖, 张科利, 李峰. 基于10年MODIS数据的锡林郭勒盟草原植被覆盖度变化监测[J]. 干旱区资源与环境, 2012, 26(9): 165-169. [本文引用:2]
[21] Yu F, Price K P, Ellis J, Shi P J. Response of seasonal vegetation development to climate variations in eastern central Asia[J]. Remote Sensing of Environment, 2003, 87: 42-54. [本文引用:1]
[22] Hubbard K G, Rosenberg N J, Nielsen D C. Automated weather data network for agriculture[J]. Journal of Water Resources Planning and Management, 1983, 109(3): 213-222. [本文引用:1]
[23] Ji I, Peters A J. A spatial regression procedure for evaluating the relationship between AVHRR-NDVI and climate in the northern Great Plains[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004, 25(2): 297-311. [本文引用:1]
[24] 师桂花. 气候变化对锡林郭勒盟典型草原天然牧草物候期的影响[J]. 中国农业通报, 2014, 30(29): 197-204. [本文引用:1]
[25] 刘岩. 半干旱草地NPP遥感模型和环境响应研究[D]. 北京: 中国科学院研究生院硕士学位论文, 2006. [本文引用:1]