山西省耕地NPP时空变化及其气候因子驱动分析.pdf

投稿网址:2023 年 第23 卷 第24 期2023,23(24):10557-11科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T收稿日期:2022-08-06修订日期:2023-05-19基金项目:国家自然科学基金(51709195,41807130,U21A20524);山西省科技合作交流专项(202204041101018);山西省科技创新人才团队专项(202204051002026);山西省基础研究计划(20210302123213)第一作者:杨改强(1982),男,汉族,山西临汾人,博士,教授。研究方向:水资源优化管理。E-mail:ygq 。通信作者:郭栋鹏(1977),男,汉族,山西朔州人,博士,教授。研究方向:大气环境模拟。E-mail:。引用格式:杨改强,张志强,辛鑫,等.山西省耕地 NPP 时空变化及其气候因子驱动分析J.科学技术与工程,2023,23(24):10557-10567.Yang Gaiqiang,Zhang Zhiqiang,Xin Xin,et al.Spatial-temporal variation of farmland NPP and climate factor-driven analysis in Shanxi Prov-inceJ.Science Technology and Engineering,2023,23(24):10557-10567.环境科学、安全科学山西省耕地 NPP 时空变化及其气候因子驱动分析杨改强,张志强,辛鑫,霍丽娟,郭栋鹏(太原科技大学环境与资源学院,太原 030024)摘 要 近年来,山西省退耕还林(草)和城镇化进程使耕地净初级生产力发生了较大变化,研究山西省耕地植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化趋势对耕地资源的合理开发与可持续利用有重要意义。基于 ArcGIS、ENVI 软件,利用时间序列土地利用类型和 MOD17A3 植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)产品数据集,采用 Sen 斜率估计趋势分析法和 Mann-Kendall 显著性检验法等分析方法对 20002020 年山西省耕地 NPP 的时空变化、稳定性及其气候驱动力进行分析。结果表明:20002020 年山西省耕地 NPP 整体呈波动上升趋势,20002010 年的增长趋势增长率为 7.46 g C/(m2 a)高于20102020 年增长率为6.63 g C/(m2 a);山西省耕地 NPP 呈现南高北低、东高西低的分布,80.4%的耕地 NPP 值介于 200 400 g C/(m2 a),集中分布在山西省的中部和南部地区;20002020 年耕地 NPP 平均值与降水、气温均呈正相关关系。关键词 山西省;耕地生产力;趋势分析;MODIS;气候因子中图法分类号 X171.3;文献标志码 ASpatial-temporal Variation of Farmland NPP and ClimateFactor-driven Analysis in Shanxi ProvinceYANG Gai-qiang,ZHANG Zhi-qiang,XIN Xin,HUO Li-juan,GUO Dong-peng(School of Environment and Resources,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China)Abstract In recent years,the process of returning farmland to forests(grass)and urbanization have changed net primary produc-tivity(NPP)of farmland in Shanxi Province.It is of great significance to study the trend of NPP of farmland in Shanxi Province for ra-tional development and sustainable utilization of farmland resources.The spatial-temporal variation,stability and climate driving forceof NPP of farmland in Shanxi Province from 2000 to 2020 were analyzed,based on ArcGIS and ENVI by time series analysis of land useclassification and MODIS NPP product(MOD17A3)datasets,and analytical methods such as Sens slope estimator and Mann-Kendalltrend test.The results show that there is a fluctuating upward trend from 2000 to 2020,and the increase rate from 2000 to 2010 thegrowth rate is 7.46 g C/(m2 a)is higher than that from 2010 to 2020 the growth rate is 6.63 g C/(m2 a).NPP of cultivatedland in Shanxi Province has a distribution pattern of high in the south and the east,and low in the north and the west.80.4%of NPPvalues has a range from 200 to 400 g C/(m2 a),which were concentrated in the central and southern areas of Shanxi Province.MeanNPP of farmland was positively correlated with precipitation and temperature during 20002020.Keywords Shanxi Province;farmland productivity;trend analysis;MODIS;climate factor 植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)指植被在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量1。植被 NPP 可以直接反映植被群落的生产能力,也可以辅助判定生态系统的碳源/汇和调节生态过程2-3。因此,植被 NPP 已经广泛应用于土地利用评价、生态环境评价、区域生态规划、农业产量估算等方面的研究4。其估算模型主要包括气候生产潜力模型、生理生态过程模型、光能利用率模型和生态遥感耦合模型5。近年来,随着遥感技术的快速发展以及数据集的日益完善,高分辨率、高覆盖率的植被NPP 获取途径更加便捷6,其时空特征及其驱动因素的研究也逐渐成为热点7。MOD17A3 是目前较常用的 NPP 数据产品8,其精度好、可靠性高,已广泛用于陆地生态系统 NPP 时空特征评估9。Wei 等10为投稿网址:对应陕西省复杂的生态保护问题,分析了陕西省植被NPP 的时空变化,评价了植被碳汇能力。Yang 等11利用 MODIS 归一化植被指数(normalized differencevegetation index,NDVI)和光能利用率(carnegie-ames-stanford approach,CASA)模型对安徽省的植被 NPP进行模拟,评价气候变化和土地利用/覆被变化对区域 NPP 的影响。这些对植被 NPP 的研究,广泛分析了植被类型的 NPP 差异变化,以及与气候因子之间的关系变化,可以为植被 NPP 的时空分析、气候驱动因子分析等提供必要的理论基础和参考依据。耕地 NPP 作为植被 NPP 的一个主要组成,受人类活动的影响较大,存在明显的地域差异和占补平衡活动的影响12。气候变化和土地利用变化是导致NPP 时空变化的两个主要因素13-15,准确估计这些因素对于理解碳循环至关重要16-17。目前,仅有少量文献对耕地 NPP 进行了研究分析。张扬18利用温度和降水的数据模拟了三江平原 20252045 年的耕地NPP 的变化。洪长桥19通过基于 MODIS 数据和 CA-SA 模型,对中国华东东部土地整治前后的耕地 NPP进行了时空模拟分析。Zhou 等20通过分析白龙河流域气候变化和人类活动(包括土地转换和管理措施)对植被 NPP 变化的贡献,重点分析了退耕还林还草的影响。已往的研究多采用Mann-Kendall趋势检验、差异分析和变异稳定性分析等方法对 NPP 进行时空分析,并采用偏相关分析和土地利用变化矩阵等方法分析 NPP 及其影响因素之间的关系。山西是中国重要的杂粮生产基地,其中山区面积占山西省面积的 80%以上。干旱、霜冻等农业自然灾害频繁,特殊的地理气候条件注定了山西农业经济面临很多问题。山西省耕地进行相关性研究,有利于解决山西农业经济难题,打造山西特色农业。Han 等21利用作物物候数据集和 NPP 计算方法模拟了山西省等省份的冬小麦的产量,为气候变化和可持续农业发展提供可靠的基础数据。由于近些年受退耕还林(草)、城镇化等人为因素影响,山西省耕地在空间分布、面积占比及土壤肥力都发生较大的变化,耕地生产力在时空变化和稳定性等方面也会受到较大影响22。研究山西省耕地 NPP的时空变化,有利于探究山西省耕地的主要影响因素,促进山西省耕地资源的可持续利用,实现农业经济和生态环境的动态平衡发展18,23。通过山西省 20002020 年的 MOD17A3 产品数据集,结合气象数据,运用统计分析方法,研究山西省耕地 NPP 的时空分布格局及其变化规律以及其气候因子驱动分析,以期为山西省的耕地资源保护与合理开发利用提供有利的科学依据。1 研究区域1.1 研究区域概况山西省(图 1)位于黄河中游的东岸,地势东北高西南低,地貌类型复杂多样,山多川少,是典型的黄土高原气候4,年平均气温在-4 14,多年平均山西年降水量为 382.8 637.2 mm24,6-8 月降水高度集中,降水量可达全年的约 70%25。根据山西省第三次国土调查主要数据成果,2020 年山西省耕地面积达到 38 695 km2,约占土地总面积的 30%26。省内耕地主要以旱地为主,约为28 167 km2,占72.79%,就其耕地分布而言,位于一年 一 熟 制 地 区 的 耕 地 约 为 27 300 km2,占70.55%;位于一年两熟制地区的耕地 11 395 km2,占 29.45%。就其行政区划分布而言,大部分耕地集中在山西南部,像运城、临汾、吕梁等市。山西省农作物以杂粮为主,粮食作物主要有小麦、谷子、马图 1 山西省地图Fig.1 Map of Shanxi Province85501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址:铃薯、胡麻、莜麦等26。1.2 数据来源与预处理土地利用类型数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心中国土地利用遥感监测数据集,数据类型为 1 km 栅格数据。依据山西省土地利用方式和分析精度要求,将山西省的土地利用类型重分类为 6 个一级类型,即耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用土地27。NPP 数据采用美国航天航空局 20002020 年的 MOD17A3 的 NPP 产品,空间分辨率为 500 m,时间分辨率为1 a。依据 MOD17 产品数据轨道号排列规律及山西省的地理位置,选取卫星轨道号为h26v04、h26v05、h27v05。气象数据来源于国家地球系统科学数据中心中国 1 km 分辨率年降水量数据和中国 1 km 分辨率逐月平均气温数据集。由于上述数据产品的空间分辨率、坐标系、文件格式等属性不同,首先需要利用 ARCGIS 将数据统一转化为WGS-1984 坐标系、分辨率为 500m 的属性,然后利用 ARCGIS 和 ENVI 进行处理分析28。2 研究方法2.1 土地利用类型变化分析在 ARCGIS 中,对山西省2000 年、2010 年、2020年的土地利用类型数据进行叠加分析,得到 20002010 年和 20102020 年的土地利用变化图,从而获得与其对应的转出和转入耕地的相关信息。2.2 耕地 NPP 分析2.2.1 趋势分析用 Sen 斜率估计趋势分析法和 Mann-Kendall 显著性检验法计算山西省耕地 NPP 的变化趋势29-30。Sen 斜率估计是一种较稳健的非参数统计的趋势计算方法,适用于长时间序列数据的趋势分析。Mann-Kendall 检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法,不要求测量值服从正态分布,也不受缺失值和异常值的影响,适用于长时间序列数据的趋势显著性检验。Sen 斜率估计()31的计算公式为=Medianxj-xij-i(),j i(1)式(1)中:为 山 西 省 耕 地 NPP 的 变 化 趋 势;Median()为取中值的函数;i、j 为时间序数;xi、xj分别为第 i、j 年的耕地 NPP。若 0,表示耕地 NPP 为增长趋势;若 =0,表示耕地 NPP 变化不明显;若 i)中 xi与 xj的大小关系(设为 S)。作如下假设:H0,序列中的数据随机排列,即无显著趋势;H1,序列存在上升或下降趋势。检验统计量 S 的计算公式为S=n-1i=1nj=i+1sgn(xj-xi)(2)式(2)中:sgn()为符号函数,计算公式为sgn(xj-xi)=1,xj-xi 00,xj-xi=0-1,xj-xi 00,S=0S+1Var(S),S Z1-/2,则拒绝原假设,即认为趋势显著。现给定显著性水平 =0.05,则临界值 Z1-/2=1.96,当 Z 的绝对值大于1.65、1.96、2.58 时,表示趋势分别通过了置信度为 90%、95%、99%的显著性检验。趋势显著性的判断方法如表 1 所示。表 1 Mann-Kendall 检验趋势类别Table 1 Mann-Kendall test for trend categoriesZ趋势类别趋势特征 02.58 Z4极显著增加1.96 Z2.583显著增加1.65 Z1.962无变化Z1.651无变化=0Z0无变化 0Z1.65-1无变化1.65 Z1.96-2无变化1.96 Z2.58-3显著减少2.58 Z-4极显著减少955012023,23(24)杨改强,等:山西省耕地 NPP 时空变化及其气候因子驱动分析投稿网址:2.2.2 稳定性分析为分析耕地 NPP 的长时间序列的稳定性,利用变异系数(CV)表示山西省耕地 NPP 的相对波动程度。变异系数是反映样本变异程度的一种统计量32。变异系数 CV 的计算公式为CV=SDMN(6)式(6)中:CV 为耕地 NPP 的变异系数;SD 为耕地NPP 的标准偏差;MN 为耕地 NPP 的平均值。为了更直观的分析山西省耕地 NPP 的稳定程度,根据变异值分为3 个等级:低波动(0.05 CV0.02)、中波动(0.2 CV0.5)、高波动(0.5 CV1)。2.3 耕地 NPP 与气候因子相关性分析相关性分析可以反映要素之间的相关程度,基于栅格单元值计算得到的偏相关性系数来研究耕地 NPP与气候因子(降水和气温)之间的相关性32-33。首先计算简单相关系数,然后再得到偏相关系数。耕地 NPP 与降水(或气温)的简单相关系数计算公式为RXY=ni=1(Xi-X)(Yi-Y)ni=1(Xi-X)2(Yi-Y)2(7)式(7)中:RXY为两变量 X 和 Y 之间的简单相关系数;Xi为第 i 年的耕地 NPP;Yi为第 i 年的降水(或气温);X为多年耕地 NPP 的平均值;Y为多年降水(或气温)的平均值;n 为样本个数。偏相关系数(ADDIN)由简单相关系数决定,其计算公式为rab,c=rab-racrbc(1-r2ac)+(1-r2bc)(8)式(8)中:rab,c为将变量 c 固定后,变量 a 与变量 b 之间的偏相关系数;rab、rac、rbc分别为变量 a 与变量 b、变量 a 与变量 c、变量 b 与变量 c 的简单相关系数。相关系数介于-1 1,当相关系数 0 时,两变量为负相关,当相关系数大于 0 时,两变量为正相关。当相关系数的绝对值越接近 1 时,两变量的相关性越高,当相关系数的绝对值越接近 0 时,两变量的相关性越低。3 结果与分析3.1 20002020 年山西省土地利用类型变化20002020 年,山西省土地利用类型主要以耕地、林地、草地为主。2020 年,耕地面积占山西省土地面积的 36.98%,林地面积约占 28.40%,草地面积约占 28.16%,如图 2 所示。图 2 20002020 年山西省土地利用类型Fig.2 Land use types in Shanxi Province from 2000 to 202006501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址: 相比 2000 年,2010 年耕地面积占全省的比例下降 0.65%,而草地与林地的面积占比分别增加了0.09%与 0.15%,此外,建设用地占比增加 0.39%,水体用地占比增加 0.02%。总体上,山西省 20002010 年土地利用类型变化以耕地 建设用地(463 km2)、耕地草地(277 km2)、耕地林地(264 km2)为主,耕地变化以退耕城镇化、退耕还草、退耕还林为主。20002010 年,山 西 省 区 域 内 耕 地 转 出1 080 km2(占 2000 年全省耕地面积的 1.76%),耕地转 入 65 km2(占 2000 年 全 省 耕 地 面 积 的0.11%),转出耕地面积远大于转入耕地面积,另有60 112 km2的耕地面积没有发生变化,退耕城镇化、退耕还草、退耕还林面积分别为 463、277、264 km2,三者共占转出耕地的 92.96%,如图 3(a)所示。相比 2010 年,2020 年耕地面积与草地面积占全省的比例分别下降 1.46%、1.09%,而林地的面积占比增加了 0.24%,除此之外,建设用地占比增加 2.44%,水体用地占比下降 0.09%。总体上,山西省 20102020 年土地利用类型变化以耕地草地(11 985 km2)、耕地林地(5 114 km2)、耕地建设用地(4 457 km2)为主,耕地变化以退耕还草、退耕还林、退耕城镇化为主。20102020 年,山 西 省 区 域 内 耕 地 转 出22 065 km2(占 2010 年全省耕地面积的 36.67%),耕地转入 19 765 km2(占 2010 年全省耕地面积的32.85%),转出耕地面积较大于转入耕地面积,另有 38 107 km2的耕地面积没有发生变化,退耕还草、退耕还林、退耕城镇化面积分别为 11 985、5 114、4 457 km2,三者共占转出耕地的 97.69%,如图 3(b)所示。3.2 耕地 NPP 年际变化特征从时间变化上来看,20002020 年山西省耕地NPP 年际变化总体上呈波动上升趋势,线性增长趋势达到极显著性水平(P 0.01),平均变化率为7.19 g C/(m2 a),其中 g C/(m2a)表示每年每平方米有机碳含量的克数,如图 4(a)所示。其中,20002010 年增长趋势和 20102020 年增长趋势都达到显著性水平(P 0)的区域占全省耕地面积的95.74%;变化不明显(=0)的区域占全省耕地面积的3.42%,主要分布在运城市中部地区、图5 20002020 年山西省耕地 NPP 变化趋势及显著性检验Fig.5 Trend and significance test of NPP in cultivatedland in Shanxi Province from 2000 to 202026501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址:晋城市中部地区、长治市中部地区以及晋中市、太原市、吕梁市的交界地区;变化呈下降趋势(0,P 0,P 0.05)的区域占山西省耕地面积的 1.70%,主要分布在山西省的东南部地区,包括长治市南部地区和晋城市的北部地区;耕地 NPP 变化不显著(=0)的区域占山西省耕地面积的 8.85%,主要分布在吕梁市的中部地区,忻州市的东北部地区,晋中市的中部地区以及运城市的东部地区;耕地 NPP 变化为显著减少(0,P 0.05)和极显著减少(0,P 0.01)的区域总共占山西省耕地面积的 0.01%,零散分布在太原市和晋中市的极个别地区。3.4 耕地 NPP 稳定性分析利用栅格单元值计算得出山西省 20002020年的耕地 NPP 变异系数 CV,根据变异值将其分为 3个等级:低波动(0.05 CV0.2)、中波动(0.2 CV0.5)、高波动(0.5 0),只有极少部分地区的耕地 NPP与降水呈负相关(R 0),但相关性不强,只有南部极少部分地区的耕地 NPP 与气温呈负相关(R 0)。其中简单相关系数介于-0.91 0 的区域占山西省耕地面积的 17.88%,集中分布在山西省的中部地区和南部地区,包括运城市、长治市、晋城市的中部地区以及太原市、吕梁市、晋中市的交界地区;简单相关系数介于 0 0.91 的区域占山西 省 耕 地 面 积的 82.12%。3.5.2 耕地 NPP 与气候因子的偏相关分析20002020 年山西省耕地 NPP 与降水的偏相关系数介于-0.31 0.62,如图 8(a)所示。从数据结果来看,虽然整体偏差不大,但是偏相关系数的结果比简单相关系数的结果更准确。偏相关系数介于-0.31 0 的 区 域 占 山 西 省 耕 地 面 积 的0.55%,集中分布在运城市的南部地区,太原市的中部地区也有零散分布;偏相关系数介于 0 0.3 的区365012023,23(24)杨改强,等:山西省耕地 NPP 时空变化及其气候因子驱动分析投稿网址:图 7 20002020 年山西省耕地 NPP 与气候因子的简单相关系数Fig.7 Simple correlation coefficient of cultivated land NPP and climate factors in Shanxi Province from 2000 to 2020图 8 20002020 年山西省耕地 NPP 与气候因子的偏相关系数Fig.8 Partial correlation coefficient between cultivated land NPP and climate factors in Shanxi Province from 2000 to 2020域占山西省耕地面积的 33.57%,主要分布在山西省的南部地区,包括运城市、临汾市、晋城市的大部分地区以及大同市的个别地区;偏相关系数介于0.3 0.62 的区域占山西省耕地面积的 65.88%,除了运城市和临汾市以外,其余地区均有大量分布。20002020 年山西省耕地 NPP 与气温的偏相关系数介于-0.62 0.6,如图 8(b)所示。偏相关系数介于-0.62 0 的区域占山西耕地面积的7.41%,主要分布在山西省的南部地区,包括运城市、晋城市、长治市的南部地区以及吕梁市、太原市、晋中市的交界地区;偏相关系数介于 0 0.3 的区域占山西省耕地面积的 75.47%,在山西省各地46501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址:区均有分布;偏相关系数介于 0.3 0.62 的区域占山西省耕地面积的 17.12%,主要分布在山西省的北部地区,包括大同、朔州、忻州的部分地区以及吕梁市的北部地区。4 结论基于 ARCGIS、ENVI 等 软 件 利 用 MOD17A3NPP 产品数据集与时间序列土地利用类型数据,采用 Sen 斜率估计法、Mann-Kendall 统计检验、变异系数、简单相关以及偏相关性分析等方法,对 20002020 年山西省耕地净初级生产力的时空年际变化趋势、稳定性以及与气候因子的相关性进行了定量化分析,得出以下结论。(1)从空间变化上来看,山西省耕地 NPP 呈南高北低、西低东高的分布格局,其中 80.4%的耕地NPP 值介于 200 400 g C/(m2a),集中分布在山西省的中部和南部地区;山西省耕地 NPP 呈明显增长趋势的区域占山西省耕地面积的 95.74%,仅有4.26%的地区为无明显变化或显著性下降,分布在运城市的中部地区、长治市中部地区以及晋中市、太原市、吕梁市的交界地区;从稳定性上来看,山西省 98.89%地区的耕地 NPP 处于稳定状态。(2)从时间变化上来看,20002020 年山西省耕地 NPP 年际变化总体上呈波动上升趋势,平均变化率 为 7.19 g C/(m2a)。多 年 平 均 值 为323.79 g C/(m2 a),最大值出现在 2018 年,最小值出现在 2001 年。20002010 年耕地 NPP 的增长趋势快于 20102020 年间。(3)20002020 年,山西省耕地变化以退耕还草、退耕还林、退耕城镇化为主,其中 20002010 年山西省区域内耕地转出 1 080 km2(占 2000 年全省耕地面积的 1.76%),耕地转入 65 km2(占 2000 年全省耕地面积的 0.11%);20102020 年山西省区域内耕地转出 22 065 km2(占 2010 年全省耕地面积的 36.67%),耕地转入 19 765 km2(占 2010 年全省耕地面积的 32.85%)。(4)20002020 年山西省大部分地区的耕地NPP 与降水、气温等均呈正相关。其中耕地 NPP 与降水的简单相关系数介于-0.4 0.9,偏相关系数介于-0.31 0.62,偏正相关性较强(偏相关关系数介于0.3 0.62)的区域占山西省耕地面积的 65.88%,除了运城市和临汾市以外,其余地区均有大量分布;与气温的简单相关系数介于-0.91 0.91,偏相关系数介于-0.62 0.6,偏正相关性较强(偏相关性系数介于 0.3 0.62)的区域占山西省 耕 地 面 积 的17.12%,主要分布在山西省的北部地区。参考文献1 梁爽,张吴平,毕如田,等.山西省植被 NPP 时空变化特征及其驱动力分析J.广西植物,2018,38(8):1005-1014.Liang Shuang,Zhang Wuping,Bi Rutian,et al.Variation charac-teristics of vegetation net primary productivity and its driving factorsin Shanxi ProvinceJ.Guihaia,2018,38(8):1005-1014.2 李登科,王钊.基于 MOD17A3 的中国陆地植被 NPP 变化特征分析J.生态环境学报,2018,27(3):397-405.Li Dengke,Wang Zhao.The characteristics of NPP of terrestrialvegetation in China based on MOD17A3 dataJ.Ecology and En-vironmental Sciences,2018,27(3):397-405.3 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