土含水量气象相关性分析（测绘通报闫立男）
土含水量气象相关性分析（测绘通报闫立男）摘要：本文探讨了2001—2018年古尔班通古特沙漠植被NPP时空格局，基于改进的CASA模型，采用空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法，揭示了研究区NPP气候驱动因子及其影响。结果表明：①古尔班通古特沙漠近18年植被NPP变化总体呈现波动增加趋势，增速为0.56 gC·a-1，NPP均值为46.90 gC·m-2·a-1；②2001—2018年，年均NPP整体呈西低东高、北低南高的空间分布格局，但从动态上而言，基本呈现沙漠腹地较稳定、四周较活跃的格局；③古尔班通古特沙漠植被NPP主要受降水因子的影响，与降水、气温因子均呈正相关关系，从各因子驱动力分析而言，降水因子(0.614 4)为限制荒漠植被生长的主导因素。摘要基金项目：国家自然科学基金(41761085;41301205)关键词：净初级生产力 遥感 CASA模型 降水 气温 引文格式：闫立男 王新军 陈蓓 等. 稀疏植被
本文内容来源于《测绘通报》2022年第3期，审图号：GS（2022）1286号
稀疏植被净初级生产力时空变化及气象因素关系分析
闫立男
新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆 乌鲁木齐 830052
基金项目：国家自然科学基金(41761085;41301205)
关键词：净初级生产力 遥感 CASA模型 降水 气温
引文格式：闫立男 王新军 陈蓓 等. 稀疏植被净初级生产力时空变化及气象因素关系分析[J]. 测绘通报，2022(3)：1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0067. .
摘要
摘要：本文探讨了2001—2018年古尔班通古特沙漠植被NPP时空格局，基于改进的CASA模型，采用空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法，揭示了研究区NPP气候驱动因子及其影响。结果表明：①古尔班通古特沙漠近18年植被NPP变化总体呈现波动增加趋势，增速为0.56 gC·a-1，NPP均值为46.90 gC·m-2·a-1；②2001—2018年，年均NPP整体呈西低东高、北低南高的空间分布格局，但从动态上而言，基本呈现沙漠腹地较稳定、四周较活跃的格局；③古尔班通古特沙漠植被NPP主要受降水因子的影响，与降水、气温因子均呈正相关关系，从各因子驱动力分析而言，降水因子(0.614 4)为限制荒漠植被生长的主导因素。
正文
植被净初级生产力是指植物对环境因子的利用能力，其变化直接反映生态系统对环境气候条件的响应及其相互作用和影响[1]。因此，在气候多变的背景下，开展净初级生产力(net primary productivity NPP)在不同时空尺度下的监测成为目前研究重点之一，对于维护气候稳定、改善干旱区沙漠脆弱的生态环境及植保工作具有重要意义[2]。
随着科学技术的不断进步，基于遥感数据结合光能利用率模型(CASA)开展长时间序列NPP监测的研究已在全球得到广泛应用及验证。为定量分析植被NPP时空变化格局特征，揭示NPP的变化规律，国内外众多学者在不同区域对植被NPP时空变化进行了研究[3-6]。为了进一步明晰在时间和空间尺度上植被NPP变化趋势的驱动力，众多学者开展了影响因子相关性分析，均发现NPP对气候变化响应较敏感，且以降水、气温表征气候变化的气候因子与植被NPP存在相关性，但影响NPP变化的主要气候因子存在明显的区域差异性[7]。
生态系统与气候变化间的关系因植被种类等的不同而产生明显的地域差异，陆地植被生态系统对气候的响应在不同地区也有所不同[8]。作为新疆第二大沙漠，古尔班通古特沙漠是全球最脆弱的陆地生态系统之一，其结构简单，抵御外界干扰的能力明显弱于其他生态系统，因而对环境变化较敏感[9]。众多学者对西北干旱地区植被NPP响应气候变化的研究较多，但针对在气候变化下荒漠生态系统稀疏植被NPP的变化趋势及响应的研究较少。因此，本文以古尔班通古特沙漠为研究区，采用实地调查 遥感反演的方法，构建适用于干旱区荒漠稀疏植被NPP遥感反演的CASA模型，定量分析稀疏植被NPP时空变化格局特征及变化趋势，探究并揭示影响稀疏植被NPP的主要因素及驱动作用，以期为适应气候变化、改善干旱区沙漠脆弱的生态环境及植保提供参考。
1 材料与方法1.1 研究区概况
古尔班通古特沙漠属温带干旱荒漠，是我国面积最大的固定、半固定沙漠，如图 1所示。沙漠区为温带干旱荒漠气候，年平均温度为5℃~5.7℃，极端最高气温高于40℃，极端最低气温小于-40℃；沙漠年降水量为80~160 mm，年蒸发量为2000~2800 mm[10]。
图 1 古尔班通古特沙漠位置
图选项
1.2 数据来源与处理
(1) NDVI数据：来源于美国国家航空航天局的2001—2018年MOD13Q1数据集，时间分辨率为16 d，空间分辨为250 m，需进行投影变换、拼接、指数提取等处理。
(2) 气候数据：来源于中国气象数据网2001—2018年新疆站点的中国地面气候资料日值及月值数据集，包含平均气温、降水量、日照时数、太阳辐射等数据；使用ANUSPLIN软件基于薄盘样条方法，获取每月气象空间数据。
(3) 其他数据：植被类型数据来源于中国科学院资源数据中心《1∶1 000 000中国植被图集》；在“地理空间数据云”获取空间分辨率为30 m的高程数据，并进行格式转换、投影与重采样工作。
1.3 研究方法
本文以CASA为基础模型，以植被截获太阳辐射并加以吸收利用为基本思想，估算植被净生长状况[11]。FPAR与εmax为CASA模型的重要参数，其取值将直接影响反演效果。为建立更适用于古尔班通古特沙漠的稀疏植被NPP估算模型，笔者对模型中FPAR的估算方法[12-14]及最大光能利用率进行修正。植被类型最大光能利用率的取值是基于已有研究根据实测数据推算而得的[15]。利用非参数化趋势度(Theil-Sen Slope)[16]结合Mann-Kendall[17]统计检验法分析稀疏植被NPP变化趋势及显著性，并通过变异系数[18]表征古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP变化的波动程度；采用像元的空间分析法[2]分析植被NPP与降水、气温的相关性，进而结合地理探测器[19]分析主要因子及两因子间交互作用。
2 结果分析2.1 模型模拟结果验证
由于大范围获取植被NPP实测值工作量大，且古尔班通古特沙漠稀疏植被实测数据少，因此，为精确和科学地验证模型模拟结果，与使用不同模型方法的研究结果进行对比，结果见表 1。
表 1 荒漠植被NPP研究成果对比
表选项
由表 1可以看出，荒漠稀疏植被NPP位于其他学者的研究值范围内，说明该方法具有可行性，NPP数据基本可靠。导致计算结果有所差异的因素除了系统误差外，还有研究时间段、空间数据、植被类型数据、使用模型、研究尺度、研究区面积等的差异性。
2.2 植被NPP年际变化特征
2001—2018年古尔班通古特沙漠稀疏植被年均NPP值在30.49~65.97 gC·m-2·a-1之间变动(如图 2所示)，多年平均值为46.90 gC·m-2·a-1；其变化趋势总体波动幅度较大，且呈上升的趋势，增加率为0.56 gC·m-2·a-1(如图 3所示)；近18年稀疏植被NPP呈上升趋势，与部分学者研究结果一致[23]。
图 2 2001—2018年年均稀疏植被NPP变化趋势
图选项
图 3 2001—2018年古尔班通古特沙漠植被NPP趋势分析
图选项
2.3 植被平均NPP空间分布
2001—2018年古尔班通古特沙漠植被年平均NPP的分布特征表现为由西向东递增、由南向北缓慢递减的趋势，变化规律符合降水随地形由北向南、由西向东逐渐湿润的地理空间分布规律(如图 4所示)。植被年平均NPP可划分为7级(见表 2)。其中研究区植被年平均NPP大部分位于45~60 gC·m-2·a-1的范围，主要分布在研究区中部；稀疏植被NPP高值区域(Ⅵ级、Ⅶ级)主要集中分布在研究区南缘部分，接近绿洲，水热条件相对较好，为稀疏植被生长提供了良好的条件；低值区(Ⅰ级、Ⅱ级)主要集中分布在研究区西部，少量分布在东部顶端；Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级主要集中分布在研究区中部和东南部。
图 4 2001—2018年均稀疏植被NPP分布
图选项
表 2 古尔班通古特沙漠植被平均NPP分级
表选项
2001—2018年古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP的变异系数可以表征近18年研究区稀疏植被NPP在空间上的波动特征。其变异系数值位于0.07~4.06，表明在空间分布上，古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP变化异质性较明显(如图 5所示)。植被NPP变异系数为低值区(CV值小于0.3)的面积占比为66.04%，表明古尔班通古特沙漠在近18年间稀疏植被NPP处于相对稳定的状态，波动较小且多数处于Ⅳ级，同时也说明古尔班通古特沙漠的生态系统处于较健康稳定的状态。植被NPP变异系数的高值区则主要分布于研究区Ⅰ级部分偏西部，结合稀疏植被NPP的变化趋势和对显著性检验的分析，Ⅰ级部分(西部)呈现减少趋势且伴随显著下降态势，期间稀疏植被NPP在此区间发生了剧烈波动，应对该区域加大植保措施，加强生态建设管理。
图 5 NPP变异系数分布
图选项
2.4 植被NPP时空动态分布
2001—2018年古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP在减少区域和增长区域相间分布。增长区域面积较多，主要分布在东北部和中部地区，幅度变化较大的区域主要分布在东北部，幅度变化较小的区域主要分布沙漠腹地中；而西部地区及南缘部分变化幅度在减小，且减小幅度较小。其中，NPP增长区域面积占总面积的85.19%；NPP减少区域面积占6.24%；稳定不变的区域介于中间，面积约占7.56%。从变化显著性检验的空间分布而言(如图 6所示)，东北部、东部及西部稀疏植被NPP变化的显著性水平较高，而中部和南缘地区显著性水平则较低。从NPP变化显著性水平(P< 0.05)的面积占比而言，通过显著性水平检验的面积约占12.53%，无显著性变化面积约占87.47%。其中在显著性水平上，稀疏植被NPP减少区域占总面积的0.09%，增长区域面积相较于减少区域面积占比较大，为12.44%。
图 6 变化趋势及显著性检验
图选项
2.5 植被NPP动态变化气象因素分析2.5.1 降水与稀疏植被NPP相关性分析
降水是影响NPP空间分布的主要因素之一。以年为时间单位，基于像元尺度计算近18年植被NPP与降水之间的偏相关系数，并进行显著性检验(如图 7所示)。NPP对降水的响应具有空间差异，且与降水有一定的相关性。在控制温度的条件下植被NPP与降水的偏相关系数在-0.79~0.85，平均偏相关系数为0.07。其中，植被NPP与降水呈正相关的区域占总面积的65.92%，主要分布在中部偏南地区。在显著性检验上，显著正相关占2.63%(P< 0.05)，说明大部分地区降水量的减少限制了植被的生长；降水量的增加促进了稀疏植被净初级生产力的提高。降水呈负相关的区域占总面积的34.08%，在显著性检验上，显著负相关占1.75%(P< 0.05)，可能气温升高造成了地表蒸发量增加，水分消耗大，降水量不足以抵消。
图 7 降水因子与稀疏植被NPP相关性分析
图选项
2.5.2 气温与稀疏植被NPP相关性分析
稀疏植被NPP与气温之间的偏相关系数结果如图 8所示，NPP对气温的响应具有空间差异性。在控制降水条件下，植被NPP与气温的偏相关系数在-0.81~0.92，平均偏相关系数为0.12。其中，植被NPP与气温呈正相关的区域占总面积的75.65%，在显著性检验上，显著正相关主要分布在西部，其中显著正相关占2.17%(P< 0.05)，但持续的极高气温会抑制植被的生长，同时说明热量是稀疏植被生长的主要限制因素。气温呈负相关的区域占总面积的24.35%，在显著性检验上，显著负相关占0.68%(P< 0.05)，随着气温升高，潜在蒸发量增加，稀疏植被生长受到胁迫。
图 8 气温因子与稀疏植被NPP相关性分析
图选项
2.5.3 气温降水与稀疏植被NPP复相关分析
环境的变化对NPP具有影响，植被NPP与降水、气温之间的复相关系数在空间分布上有一定的差异性，如图 9所示。植被NPP与气温降水因子的复相关系数在0~0.89，平均复相关系数达0.27，说明稀疏植被NPP与气候因子密切性较好。从稀疏植被NPP与气温、降水的空间相关性分析而言，气温与降水耦合的相关性大于单一因子相关性，说明稀疏植被NPP受水热条件共同作用的影响较大。不同生长环境下，所受主要影响因素不同。
图 9 气候因子与稀疏植被NPP复相关性分析
图选项
2.5.4 地理探测器分析
因子探测结果见表 3。古尔班通古特沙漠影响因子(气候与地形因子)对稀疏植被NPP的贡献率存在显著差异(P< 0.05)，由大到小依次排序为：降水(0.614 4) > 高程(0.581 2) > 气温(0.343 5) > 坡度(0.141 3)。降水对稀疏植被NPP的贡献率最大，是影响稀疏植被NPP变化的主要因子；其次为高程，对稀疏植被NPP空间变化特征的影响明显高于坡度，这可能与地形影响水热条件的空间再分配及植被地带性有关[24]。
表 3 古尔班通古特沙漠2001—2018年稀疏植被NPP自然因子及交互作用探测结果
表选项
为探测两因子交互作用是否会减弱或增强对NPP影响，对交互作用探测进行分析。当两两交互P值大于P(X1) P(X2)之和，表现为非线性增强；当P值大于两者中最大值时，表现为双因子增强；当P值小于两者中最小值时，表现为非线性减弱。表 3中结果显示，坡度∩温度(0.604 1)表现为非线性增强；其余因子两两交互，表现为双因子增强，最大值为温度与降水的耦合，其次为地形因子高程与降水、气温的耦合。
3 结论与讨论3.1 结论
(1) 古尔班通古特沙漠稀疏植被年均NPP值呈上升趋势，以0.56 gC·m-2·a-1的速率增长，其中2013年达到峰值(65.97 gC·m-2·a-1)，2015年为谷底(30.49 gC·m-2·a-1)。
(2) 2001—2018年古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP在空间分布上呈西低东高、北低南高的格局，地形对水热条件空间的再分配，导致区域差异化明显。从变化趋势而言，古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP增长区域面积明显高于减少区域面积，沙漠腹地基本稳定不变。从研究区植被NPP波动的变异系数而言，2001—2018年稀疏植被NPP总体波动较小，说明古尔班通古特沙漠的生态系统处于较健康稳定的状态；其高值区主要分布于研究区西部，波动较大，需引起注意。
(3) 在控制气温与降水的条件下，降水、气温与稀疏植被NPP均呈正相关关系。地理探测器的分析表明，降水是植被生长的重要限制因素，是促进古尔班通古特沙漠稀疏植被生长的重要因子，尤其在干旱地区起主导作用。交互作用分析显示，降水气温(0.930 4)为影响稀疏植被NPP的主要耦合因子。
3.2 讨论
稀疏植被NPP的变化直接反映了气候变化对植被和生态系统的影响及自然环境条件下植被群落的生产力。2001—2018年古尔班通古特沙漠稀疏植被年平均NPP呈由西向东递增、由南向北缓慢递减的趋势，且植被NPP增加(P< 0.05)的面积随海拔高度的升高表现为上升—下降的趋势。降水受地形、纬度、经度的综合影响，导致古尔班通古特沙漠从北到南、从西到东逐渐湿润。南缘的低纬度区域植被密度高且物种丰富，物种分布最均匀的为灌木植被群落，中部次之，西部最低[25]。有研究指出古尔班通古特沙漠从植被盖度的角度而言，沙丘中下植被覆盖度比顶部植被覆盖度高达20%[26]。植被的丰富度多样性均直接影响植被NPP，其变化趋势与降水、物种丰富度存在空间变化上的一致性。从侧面反映了NPP的时空变化受多种环境因素的影响。
基于像元计算与气候因子的研究表明，古尔班通古特沙漠植被NPP与降水因子、气温因子均呈正相关关系，与部分学者的研究结论一致[15 23]。在古尔班通古特沙漠中，降水影响稀疏植被的生长。浅根灌木随降水增加其NPP呈增长趋势。灌木植被根系发达，为深根灌木特殊的生理生态结构，一般生长在降水量少、气候干旱的荒漠地区，生长环境较恶劣，可以有效利用地下水补给自身水分，相较于浅根系植被受水分胁迫小[27]。同时，降水将增加云量，从而影响太阳辐射；气温升高时，植被NPP随之增加，即气温升高使得光照充足，有利于植被生长，光合作用产出增加。气温的高低和日照的时长影响稀疏植被的发芽与种子的成熟，秋季气温下降是导致植被凋落的重要因素[23]。同时，因子探测器结果显示，降水为古尔班通古特沙漠稀疏植被NPP贡献率最大的因子，是限制植被生长的因素之一，尤其是在干旱地区，起引导作用[5 15]。气温因子虽是植被NPP变化的主要影响因素，但也不能忽视其他因素的作用，其中太阳辐射作为影响植被光合作用的重要参数，会显著影响植被的净初级生产力[28]。此外，地形影响水热条件，从而改变区域的气候，最终影响植被的生长[29]。近18年古尔班通古特沙漠稀疏植被有较好的生长趋势，其重要原因就是近年来林业环保部门对古尔班通古特沙漠实施了全面保护措施。
综上，人为干扰、植被生理特征及水热组合情况差异等均会影响植被NPP的变化，从而导致其与气候因子的相关性存在空间差异。本文主要考虑了气象因素，而自然因子与人为因素相互作用且内部错综复杂，对稀疏植被NPP的影响还需在未来的研究中进一步分析。
作者简介
作者简介：闫立男(1994—)，女，硕士，研究方向为生态遥感。
E-mail: 609949004@qq.com
初审：杨瑞芳
复审：宋启凡
终审：金 君
往期推荐
资讯
○ 用技术守护艺术的遥感人——探秘遥感系列专访之一
○ 李德仁院士：实景三维技术与应用
○ 关于举办《测绘学报》青年科学家沙龙(第1辑)的通知
○ 生态环境部两家单位发布2022年招聘通知！
会议
○ 关于举办《测绘学报》青年科学家沙龙(第1辑)的通知
○ “第二届新型基础测绘高峰论坛”会议日程来啦！
○ 第二届“地理资源青年创新论坛”一号通知
○ Geoinformatics 2022 暨CPGIS成立30周年年会（二号通知）
《测绘学报》
○ 测绘学报 | 汤俊：2018年8月磁暴期间北斗GEO卫星电离层TEC时空变化分析
○ 测绘学报 | 曹闻：顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法
○ 测绘学报 | 姚翔宇：数字环境下面状要素分级设色的适宜方案分析
○ 测绘学报 |郭漩：多源道路智能选取的本体知识推理方法
《测绘通报》
○ 《测绘通报》2022年第3期目录
○ 《测绘通报》2022年第2期目录
○ 地市级实景三维城市建设及应用
○ 像控点布设对勘测定界复杂区域实景建模精度的影响
《北京测绘》
○《北京测绘》2022年第2期摘要推荐
○《北京测绘》2022年第1期摘要推荐
○《北京测绘》2021年第12期摘要推荐
○《北京测绘》2021年第11期摘要推荐
《测绘科学技术学报》
○ 摘要 |《测绘科学技术学报》2021年第2期摘要推荐
○ 摘要 |《测绘科学技术学报》2021年第4期摘要推荐
○ 摘要 |《测绘科学技术学报》2021年第5期摘要推荐
○ 摘要 |《测绘科学技术学报》2021年第6期摘要推荐
《地球信息科学学报》
○ 《地球信息科学学报》2022年第3期佳文推介
○ 龚健雅院士：全球位置信息叠加协议与位置服务网技术研究进展与展望
○ 专题征稿：地球信息科学技术在旅游休闲领域的应用
○ 专刊征稿：社会感知与地理大数据挖掘（征稿中）
《测绘工程》
○ 摘要 |《测绘工程》2022年第2期摘要推荐
○ 摘要 |《测绘工程》2022年第1期摘要推荐
○ 摘要 |《测绘工程》2021年第6期摘要推荐
○ 佳文推介 | 单目视觉技术在室内定位中的应用研究
《中国空间科学技术》
○《中国空间科学技术》2022年第2期摘要
○《中国空间科学技术》2022年第1期摘要
○《中国空间科学技术》2021年第6期摘要
○《中国空间科学技术》2021年第5期摘要推荐
《卫星应用》
○《卫星应用》2022年第02期摘要○《卫星应用》2022年第01期摘要○《卫星应用》2021年第12期摘要○《卫星应用》2021年第11期摘要《Journal of Geodesy and Geoinformation Science》
○《测绘学报（英文版）》专刊征稿 | 地图学与地球空间信息教育：理论与实践
○ 《测绘学报（英文版）》专刊征稿 | 用于三维地理信息的摄影测量和计算机视觉
○ InSAR专刊 | 《测绘学报（英文版）》（JGGS）2022年第1期发布
○ GFZ德国地球科学研究中心-贺玉芳 | 《测绘学报（英文版）》（JGGS）InSAR专刊
○ 长安大学-朱武教授 | 《测绘学报（英文版）》（JGGS）InSAR专刊
《Satellite Navigation》
○ 杨飞博士：GNSS天顶对流层精化模型的构建与分析| SANA佳文速递
○ 2022征文| SatNav“普适定位、室内导航与基于位置服务”专题
○ 2022征文| SatNav“GNSS地学应用”专题
○ 李昕博士：多频多星座PPP-RTK原理及性能| SANA佳文速递
《自然资源遥感》
○ 摘要 |《自然资源遥感》2022年第1期摘要推荐
○ 《自然资源遥感》征稿：“海岸带空间资源及生态健康遥感监测”专栏
○ 摘要 |《自然资源遥感》2021年第3期摘要推荐
○ 摘要 |《自然资源遥感》2021年第4期摘要推荐
《Journal of Geovisualization and Spatial Analysis》
○《Journal of Geovisualization and Spatial Analysis》入驻“智绘科服”融媒体平台！
○ JGSA国际期刊2021年第5卷第2期论文摘要
○ 高被引论文推荐 | Journal of Geovisualization and Spatial Analysis
○ JGSA论文推荐 | 地理信息科学研究在过去几十年中都在关注什么？
《全球定位系统》
○《全球定位系统》入驻“智绘科服”融媒体平台！
○《全球定位系统》论文推荐 | 刘光明：我国常用地心坐标系的现状与发展
○《全球定位系统》2022年第1期目次
○《全球定位系统》2022年“卫星导航与增强”专栏征文
《导航定位与授时》
○《导航定位与授时》入驻“智绘科服”融媒体平台！
