2000—2015年赣州市植被NPP时空分布特征分析 [PDF全文]
徐锋良1,2, 刘昭华1, 陈斌2, 徐尚昭2, 周阳阳2
(1. 江西理工大学土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000;2. 核工业二九〇研究所,广东 韶关 512000)

植被NPP时空分布特征不仅能在一定程度上反映出城市土地利用现状,而且还能影响城市生态系统服务价值。文中基于江西省赣州市2000—2015年NPP数据、DEM数据和土地利用变化数据,借助最小二乘法和GIS空间回归方法定量分析了研究区近16年植被NPP时空变化特征,并进一步揭示了地形因子(高程、坡度)和土地利用与植被NPP变化的相关性。研究表明:①赣州市NPP值空间分布特征明显,整体上呈现南高北低,西高东低,沿东南向西北逐渐增加的分布态势;②16年间赣州市年植被NPP年平均值整体呈现增加趋势,但城市主城区呈现负增长;③在不同地形因子条件下,赣州市植被NPP随海拔升高呈现“升高—稳定—降低”的特点,在海拔500~1000 m的区域NPP达到峰值,在0~70°坡度范围内,植被NPP呈现增长趋势;④土地利用变化是影响植被NPP的重要因数,2000—2015年赣州市林地转出251.08 km2,城乡建设用地转入130.07 km2,耕地和草地各转入49.14 km2和93.15 km2,年均NPP增加了173.12 gC/(m2·a),呈现出林地面积减少,植被密度有所增加。结果 显示:2000—2015年间赣州市在城市发展和生态环境保护之间取得了较好的平衡点,全市碳循环系统状况总体好转。

Analysis of spatial and temporal distribution characteristics of vegetation NPP in Ganzhou City from 2000 to 2015
XU Fengliang1,2, LIN Zhaohua1, CHEN Bin2, XU Shangzhao2, ZHOU Yangyang2
(1. School of Civil and Surveying & Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, Jiangxi, China;2. Research Institute No. 290, CNNC, Shaoguan 512000, Guangdong, China)

The spatial and temporal distribution characteristics of vegetation NPP can not only reflect the current status of urban land use to a certain extent, but also affect the value of urban ecosystem services. Based on DEM data, land use change data, and NPP data of Ganzhou City from 2000—2015, using the Least Squares Method and GIS special regression method, this paper quantitatively analyzes the characteristics of the spatial and temporal changes of vegetation NPP in Ganzhou City, Jiangxi Province in the past 16 years, and reveals the correlation among the topographical factors (elevation, slope), land use change and vegetation NPP change. The research shows that: ① The NPP value of Ganzhou has obvious spatial distribution characteristics. The overall NPP value is high in the south part of the city and low in the north, high in the west and low in the east. ② The NPP value gradually increases along the southeast to the northwest areas. But the main urban area showed a negative growth; ③ Under different topographical factors, the vegetation NPP of Ganzhou showed the characteristics of “increasing-stabilizing-decreasing” as the altitude increased. The NPP peaked at an altitude of 500~1000 m; within the slope range of 0~70°, vegetation NPP shows an increasing trend. ④ Land use change is an important factor affecting vegetation NPP. From 2000 to 2015, 251.01 km2 woodland was transferred in Ganzhou City, 130.07 km2 was transferred to urban and rural construction land, and cultivated land and grassland were transferred in 49.14 km2 and 93.15 km2 respectively. The average annual NPP increased by 173.12 gC/(m2·a), reflecting the decrease in the area of forest land in Ganzhou City, but the increase in vegetation density. The results show that Ganzhou City has achieved a good balance between urban development and ecosystem protection from 2000 to 2015, and the city’s carbon cycle system has improved overall. The research results can provide a reference for the protection and the comprehensive evaluation of Ganzhou’s ecosystem.

引言

  植被是整个生物圈的重要组成部分,是地球碳循环的重要来源。植被NPP(Net Primary Productivity)指绿色植物在单位时间、单位面积内通过光合作用所累积的有机质总量扣除同期自养呼吸后的剩余部分[1-2]。NPP数值大小反映出该区域植被生产有机质含量的高低,是生态系统功能的重要指标。掌握区域NPP的动态变化时空分布特征,对评价区域的生态环境具有重要意义[3-5]。NPP值计算方法主要分为两类——测算法和数学模型估算法,测算法是早期的NPP值获取方法,其利用叶绿素直接测定监测点的NPP值,该方法准确、方便,但只适用于小区域NPP值的获取;数据模型法是基于遥感数据和数学模型对区域进行整体NPP值估算。目前应用最广的是遥感过程模型[6],该模型以生物光合作用为基础,结合气候、土壤等环境因素对NPP值进行估算[3]

  近年来国内外学者对不同生态区域的NPP开展了较多研究,如Bastos等基于MOD17A3数据分析了厄尔尼诺现象对全球NPP的影响[7];Hasennauer等将MOD17A3数据和实测数据相融合,成功估算出国家尺度的森林生产力[8];朱文泉等对中国典型植被的最大光利用率进行了系统的模拟[9];陈雅如等基于BIOME-BGC模型对研究区域的NPP进行了测算,并将测算值、实测值和MOD17A3数据进行的差值计算,验证了MOD17A3数据的可靠性[10];王轶虹等探讨了2000—2010年中国农田NPP的格局变化[11]。这些研究取得了较好的成果,为区域生态环境调节提供了科学依据。

  赣州地处南岭国家重点生态功能区,是国家东南部的生态屏障,生态地位十分重要。目前国内外针对赣州市植被NPP的研究较少,一定程度上无法满足社会信息的需求,因此,本研究拟利用赣州市2000—2015年NPP数据、DEM数据和土地利用数据,分析赣州市植被NPP时空变化规律及其与地形因子和土地利用的相关性,以期能为赣州市生态系统安全功能评价提供参考。

  

1 研究区概况

赣州位于江西省南部(113°54′E~116°38′E,24°29′N~27°09′N),南临广东、东接福建、西临湖南[12],下辖18县(3区14县1县级市),区域内为赣江、东江源头,其环境质量状况与鄱阳湖生态经济区、东江流域乃至粤港澳大湾区的饮水安全紧密相关[13]。属于典型的亚热带丘陵山地气候,年平均降雨总量为1586.90 mm, 年平均气温在19 ~ 20.8 ℃之间, 降雨量较为集中,发生旱涝灾害频繁[14]。地势呈中部低周边高,南部高北部低的态势,中部以丘陵地形为主,四周山地环绕,西南部为岭南山脉。森林资源丰富,植被茂盛,类型以中亚热带常绿阔叶林为主。土壤类型以红壤、水稻土、黄壤和紫色土为主。同时赣州市是江西的主要林粮油生产区,区域内地理环境复杂,稀土矿山开采密度大,水土流失形势较为严峻[15-16]。研究区地理位置如图1所示。

图1 研究区地理位置概图

图1 研究区地理位置概图

2 数据收集和研究方法2.1 数据收集

  NPP数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所(http://www.geodoi.ac.cn),该数据为陈鹏飞利用2000—2015年中国陆地逐月气象数据、全国土壤质地数据、MODIS和AVHRR遥感影像植被指数数据,输入Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型模拟获取[17]

  地形数据来源于中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心的“地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)”。本研究只选取两个基本地形因子(高程和坡度)来探讨其与植被NPP的相关性。高程为平台提供的GDEM 30 m分辨率DEM数据。坡度数据以高程数据为基础通过ArcGIS分析模块运算获取,分辨率为30 m,通过栅格计算、裁剪、拼接、坐标和投影转换等预处理将DEM数据和NPP数据相统一。

  土地利用类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn),该数据是以Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源,通过人工目视解译生成。空间分辨率为1 km×1 km,数据序列为2000年、2005年、2010年和2015年四期数据,依据LUCC分类准则,将研究区域的土地利用类型归并为6个一级类型,包括耕地、林地、草地、城镇用地、水域和未利用土地。

2.2 研究方法

  1)NPP变化率计算

  NPP变化率反映的是区域多年NPP增加或减少的速率[18-19]

   

式(1)中:v为NPP变化率,%;i为年份顺序,n为最大值,i=1为起始年(即为2000年);Ni为第i年NPP;`N为n年NPP均值。

  2)NPP与地形因子的相关性计算

  植被NPP与地形(高程、坡度因子)的相关性计算方法是根据高程和坡度划分标准求出各高程和坡度内的NPP总量、平均值和标准差,其高程和坡度划分标准如表1所示。各等级下的NPP平均值计算公式如下[20]

  

  在公式(2)的基础上,通过下式可计算出各等级内植被NPP的标准差[20]

  

式(3)中:i为坡度或高程的第i个分级;n为该分级的像元数量;Si为第i个分级中的第j个像元对应的多年平均NPP值。

表1 赣州市坡度和高程区间划分[21]

表1 赣州市坡度和高程区间划分[21]

3 结果与分析

  

3.1 赣州市植被NPP空间分布和变化特征

图2为赣州市2000—2015年植被NPP均值空间分布图,可以看出:2000—2015年赣州市NPP值整体空间分布差异明显,高低值层次清晰;赣州市南部和西部的青云山脉、九连山山脉和三百山山脉一带植被覆盖度高,具有较高的NPP均值,数值在400~500 gC/(m2·a)之间;北部和中部城市周边区、南部全境为欠发达地区,大面积为耕地和旱地,植被覆盖率较低,NPP均值在300~400 gC/(m2·a)之间;北部和中部的城区范围人类经济活动频繁,环境干扰大,对植被破坏明显,NPP均值在200~300 gC/(m2·a)之间。具体到各县区,赣州市NPP均值最高的为全南县,数值达到415.87 gC/(m2·a);其次为寻乌县,数值为404.41 gC/(m2·a),反映出全南县和寻乌县的生态环境整体而言较好于其他区域。NPP均值在350~400 gC/(m2·a)之间的区域包括龙南、定南、安远、大余等8个周边省界县,这些区县海拔较高,雨量充沛,适合植被的生长。NPP均值在300~350 gC/(m2·a)之间的区域有7个,为南康、兴国、瑞金等几个经济强县。NPP均值最低的为章贡区,数值仅为271.51 gC/(m2·a),原因为该区是赣州市政治、经济、文化中心,人文经济活动频繁,土地利用类型主要为城乡建设用地,植被覆盖率较低。 

图2 2000-2015年赣州市植被NPP均值空间分布

图2 2000-2015年赣州市植被NPP均值空间分布

基于GIS软件空间分析模块求出赣州市在2000—2015年植被NPP均值的变化趋势和各区间的占比情况,如图3所示。从图3中可以看出:2000—2015年赣州市植被NPP呈波浪状上升趋势,16年间植被NPP均值范围值在293.94~415.87 gC/(m2·a)之间,平均值为359.84 gC/(m2·a)。从趋势看,2000—2010年这11年有明显的波动,但在2010—2015年这5年稳定上升,其中最高值415.87 gC/(m2·a)出现在2015年,最低值出现在2007年为293.94 gC/(m2·a)。面积占比中,16年间NPP均值在区间200~300 gC/(m2·a)的占比最大, 在区间0~100 gC/(m2·a)的NPP均值占比最小,16年占比均在2%以下,其次是100~200 gC/(m2·a)和300~400 gC/(m2·a),占比分别为2%~63.4%和0~30.45%。

图3 2000-2015年赣州市植被NPP年均值变化

图3 2000-2015年赣州市植被NPP年均值变化

  图4为基于最小二乘法原理获取2000—2015年年均植被NPP变化百分率图。从图4中可以看出2000—2015年出现负增长的栅格占比为3.2%,主要分布在章贡、南康区、瑞金等经济较好的主城区。正增长的栅格高达96.8%,其中增长区间在50~100 gC/(m2·a)的占比最大,达到49.66%,其次为100~150 gC/(m2·a)和0~50 gC/(m2·a),占比分别为26.2%和15.93%。区间在150 gC/(m2·a)及以上的占比微小,仅为4.9%。2000—2015年植被NPP变化百分比中,变化率在0~30%的占比约为87%(0~15%约为39.26%,15%~30%约为47.73%),负增长约占6.16%(-15%~0的占比约为4.96%,-15%~-30%占比约为1.2%)。由此可知,以2000年的植被NPP值为基准,2010—2015年赣州市植被NPP整体呈现出增长的趋势。

图4 2000-2015年赣州市植被NPP变化百分比

图4 2000-2015年赣州市植被NPP变化百分比

3.2 赣州植被NPP与地形因子的关系

  基于DEM数据获取研究区的高程和坡度数据,得到赣州市的地形以丘陵地区为主,占比达到62.44%,其次是平原地区和低山地区,占比分别为19%和18.68%,中山地区在西部有少许分布,占比为0.93%,高山地区占比最低,为0.03%。坡度占比中,斜坡、陡坡和急坡地区占比最大,依次为41.93%,30.27%和11.62%。急坡地区和急陡坡地区占比微小,依次为2.32%和0.04%。

基于ArcGIS对栅格数据进行重分类和分区统计,得到的赣州市2000—2015年各级高程植被NPP均值及面积占比情况。如图5所示,赣州市NPP均值随着高程的增加呈现先增后减的趋势,平原地区城乡建设用地占比较大,植被NPP均值最低,仅为288 gC/(m2·a),当海拔增高至丘陵地区时,NPP均值增加了73.04 gC/(m2·a),在低山地区NPP均值达到最高值409.22 gC/(m2·a),而当海拔进一步增加达到中山和高山地区时,植被NPP均值出现下降趋势,中山和高山分别下降了21.68 gC/(m2·a)和54.14 gC/(m2·a)。

图5 赣州市各级高程植被NPP均值及面积占比

图5 赣州市各级高程植被NPP均值及面积占比

图6为赣州市各级高程植被NPP均值及面积占比图。从图6中可以看出NPP均值在不同高程分级中,变化范围为287.74~409.22 gC/(m2·a),波动程度较中等,其中平原地区~丘陵地区波动最大,达到73 gC/(m2·a)。在各坡度分级中,NPP均值随着坡度的升高呈现出增加的趋势,变化范围在306.16~396.50 gC/(m2·a)之间,波动程度平缓,其中平原地区NPP均值最小,为306.16 gC/(m2·a),此后随着坡度的增加也相应地增长,在垂直坡地区达到最大值,为396 gC/(m2·a)。

图6 赣州市各级坡度植被NPP均值及面积占比

图6 赣州市各级坡度植被NPP均值及面积占比

  综合研究区实际情况划分了高程和坡度等级,在此基础上,通过文中公式(4)和公式(5)得到各等级内植被NPP的年均值、标准差和总值,结果如表2所列。高程在200~500 m区间的NPP总量最大,达到8.977 mgC/a,高出其他4个区间的NPP总量之和,原因一是赣州市高程在200~500 m区间面积占比较大,达到60%,二是该区间的植被NPP均值较高,达到360.774 gC/(m2·a)。高程在1000~1500及1500以上的地区NPP总量最小,仅有0.141 mgC/a,主要原因是该地区面积占比太少,仅有2%。通过各区间的标准差分析可知,高程在≤200 m处标准差为70.29 gC/(m2·a),高程在1500 m以上地区NPP标准差为32.41 gC/(m2·a),NPP下降了37.88 gC/(m2·a),这表明反随着高程增加,植被NPP标准差随之减小,植被NPP分布更加均匀。

表3为赣州市各级坡度地区植被NPP及标准差表,从表3中可以看出坡度在5°~25°的NPP总量最高,达到9.604 mgC/a,在>50°地区NPP总量最低,只有0.008 mgC/a。在坡度2°~5°和25°~35°两个端点出现骤降的现象,下降值依次为3.22 mgC/a和2.67 mgC/a。标准差分析中可知,在坡度≤2°处标准差为79.41 gC/(m2·a),在>50°处标准差为33.21 gC/(m2·a),数值减少了46.2 gC/(m2·a)。反映出各坡度等级的标准差变化趋势和高程相符,坡度增加时,标准差随着减小,NPP分布更加均匀。

表2 赣州市各级高程地区植被NPP及标准差

表2 赣州市各级高程地区植被NPP及标准差

表3 赣州市各级坡度地区植被NPP及标准差

表3 赣州市各级坡度地区植被NPP及标准差

3.3 土地利用变化对赣州市植被NPP的影响

对赣州市2000年、2005年、2010年及2015年四期土地利用空间分布数据进行空间叠加统计得到2000年到2015年间土地利用变化情况图,如图7所示。结果表明:林地、耕地、草地是赣州市主要用地类型,其中耕地面积占比最大,达到75%以上,其次是耕地和草地,占比分别为17.3%和5.5%。2000—2015年赣州市土地利用空间格局变化较小,变化总面积为252.22 km2,其中耕地、草地、建设用地为转入用地,林地和水域为转出用地,主要转出变为城镇建设用地。15年间林地面积减少了251.08 km2,水域面积减少了1.04 km2,城镇用地增加了130.07 km2,耕地面积增加49.14 km2,草地面积增加93.15 km2。其余年份草地和未利用土地也有相对较少的转出,未利用地面积基本维持不变。

图7 2000-2015年赣州市土地利用类型面积统计

图7 2000-2015年赣州市土地利用类型面积统计

基于Arcgis10.2软件将赣州市2000年、2005年、2010年及2015年四期土地利用数据和相应年份的NPP年平均值叠加统计,得到各地类四期的NPP年均值,如图8所示,结果表明:2000—2015年不同土地利用类型的年均植被NPP值大小为林地>耕地>草地>未利用地>水域>城乡建设用地,不同土地覆盖类型的植被NPP变化分别为:林地>耕地>草地>水域>未利用土地>城乡建设用地,林地的NPP均值最高,数值为467.22 gC/(m2·a),城乡建设用地的NPP均值最低,数值为96.78 gC/(m2·a)。水域、未利用地和城乡建设用地基本没有植被覆盖,实际NPP值应为0,本文研究中数据较高,这主要是由于在卫星实际获取的遥感数据中,不存在没有植被覆盖的纯净像元[17],尤其是对于山地众多、植被覆盖率较高的赣州市,城市、水体和未利用土地周边均有零散植被生长,加之统计过程存在一定误差,使得水域用地、城镇用地和未利用土地的植被NPP仍有较高值。

图8 2000-2015年赣州市同土地利用类型年均值被NPP值

图8 2000-2015年赣州市同土地利用类型年均值被NPP值

4 结 论

  1)2000—2015年江西赣州市植被NPP分布呈现出中部少周边多、北少南多的分布态势,从东北到西南方向NPP逐渐增加,西北部岭南山脉处是NPP的聚集区域。

  2)2000—2015年赣州市植被NPP呈现总体改善,局部恶化的趋势,具体到各县区,NPP改善程度表现为西北部城市>东北部城市>中部城市,NPP变化率中,正向变化率区间最大的为0~30%的,占比约为87%,表明2000—2015年赣州市的植被NPP值朝着向好的方向发展。

  3) 赣州市植被NPP随着高程的增加呈现出“升高—稳定—降低”的特点,在低山地区NPP平均值达到最高值,中山地区和高山地区依次减少,这种先增后减的倒“V”型变化模式反映出高程对植被NPP的影响值存在一个临界点,超过这个临界点,地形越高越不利于植被NPP的产生。坡度和植被NPP相关性分析中,随着坡度的增加,植被NPP平均值出现缓慢增长的趋势,反映出在赣州市0°~70°范围内,坡度越高越利于植被NPP的产生。从计算各等级植被NPP的标准差中发现,随着高程和坡度的增加,植被NPP的标准差越小,反映出高高程和高坡度地区植被NPP的分布更加均匀。

  4) 土地利用类型的差异对赣州市植被NPP的影响明显,林地、耕地、草地是赣州市主要用地类型,其中耕地面积占比最大,达到75%以上,不同土地利用类型的年均植被NPP值大小为:林地>耕地>草地>未利用地>水域>城乡建设用地,2000—2015年不同土地覆盖类型的植被NPP变化分别为:林地>耕地>草地>水域>未利用土地>城乡建设用地。其中林地为最大转出地,城乡建设用地为最大转入地,可见建设用地规模大小对区域碳循环状况影响较大。

  文章基于赣州市2010—2015年植被NPP年平均值,通过最小二乘法和GIS空间回归方法对赣州市植被NPP时空变化与地形因子和土地利用之间的相关性进行了定量分析,揭示了研究区植被NPP储量和变化趋势,以期为赣州市生态系统协调发展提供数据支撑。但本研究仅探讨了地形因子和土地利用对研究区植被NPP的相关性,而未将土壤、气候和降水等影响因子纳入研究范畴。因此,对植被NPP影响变化因素进行多元素、多角度分析将是后续研究的重要方向。

  

参考文献