陳思英等

摘 要：淮河流域作為全球變化的敏感區(qū)域，分析其植被生產(chǎn)力變化特征具有重要意義?；贓OS/MODIS衛(wèi)星遙感資料，對(duì)安徽淮河流域植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）變化的時(shí)空特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：2000-2006年安徽淮河流域年平均NPP為336.62gc/m2，其中，2004年NPP最大，為380.73gc/m2，2000年最小，為298.76gc/m2；根據(jù)年NPP分布顯示，淮河以南地區(qū)的植被生長(zhǎng)狀況要好于淮河以北地區(qū)，在淮河以南地區(qū)，長(zhǎng)江以南的植被生長(zhǎng)狀況要好于長(zhǎng)江以北地區(qū)，主要因?yàn)檫@些地區(qū)多為森林，植被覆蓋度高。2000-2006年間，安徽淮河流域NPP總體呈增加趨勢(shì)，淮河沿岸NPP增加明顯。

關(guān)鍵詞：凈初級(jí)生產(chǎn)力；MODIS；淮河流域

中圖分類號(hào) S688.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2013）07-124-02

陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)是全球變化研究的核心內(nèi)容之一[1]。隨著全球變化研究的不斷深入，植被凈初級(jí)生產(chǎn)力在研究全球變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響、響應(yīng)和對(duì)策中，成為一項(xiàng)不可缺少的指標(biāo)及核心內(nèi)容。植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net Primary Productivity， NPP）是指綠色植物在單位時(shí)間和單位面積上所產(chǎn)生的有機(jī)干物質(zhì)的總量。它不僅是碳循環(huán)的原動(dòng)力，而且是判定碳的源匯以及調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子[2]。因此，NPP的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)闡明大氣CO2濃度增加和全球氣候變化及氮和磷沉降增加對(duì)陸地植被過程的作用機(jī)制具有顯著的意義，同時(shí)有利于更好地預(yù)測(cè)未來植被生產(chǎn)力的變化及其對(duì)碳循環(huán)的影響，因此NPP的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)在全球變化及其區(qū)域響應(yīng)研究中具有十分重要的意義。

隨著遙感和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用在植被動(dòng)態(tài)變化的研究中。1999年發(fā)射的EOS/TERRA衛(wèi)星搭載的中分辨率成像光譜儀（MODIS）具有較高的空間和光譜分辨率，提高了人們對(duì)地表覆蓋的觀測(cè)能力，在植被研究中的應(yīng)用越來越廣泛。筆者利用美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）的EOS/MODIS的TERRA衛(wèi)星提供的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品（MOD17A3），對(duì)安徽省淮河流域陸地植被2000-2006年共5a的NPP狀況進(jìn)行分析。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況 淮河流域地處我國(guó)東部，介于長(zhǎng)江和黃河兩流域之間，位于E112°-121°、N31°-36°，流域面積27萬km2。安徽淮河流域位居淮河中游，境內(nèi)流域面積6.7萬km2，占全省面積的48.2%，耕地約304.7萬hm2，占全省總耕地面積的2/3以上，人口約3 417萬，占全省總?cè)丝诘?6%，是安徽主要的農(nóng)副產(chǎn)品產(chǎn)區(qū)，同時(shí)也是我國(guó)重要的商品糧基地。安徽淮河流域地處南北氣候過渡地帶，屬暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，氣候溫和，雨量適中，以平原為主，僅有部分低丘地帶。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理 研究所用遙感數(shù)據(jù)為MODIS提供的2000-2006年的MOD17A3數(shù)據(jù)，空間分辨率為1km×1km，該數(shù)據(jù)已在全球和區(qū)域NPP與碳循環(huán)研究中得到廣泛應(yīng)用[3-4]。具體原理見Heinsch等[5]。利用MRT（Modis Reprojection Tool）軟件對(duì)NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、拼接處理。利用ENVI4.8和ArcGIS10.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 2000-2006年安徽淮河流域年NPP變化 計(jì)算結(jié)果表明（圖1），安徽淮河流域陸地植被年平均NPP值在2000-2006年期間存在2個(gè)峰值，分別為2002年（348.63gc/m2）和2004年（380.73gc/m2），2004年NPP最大，2000年NPP最小，為298.76gc/m2，7a平均NPP值為336.62gc/m2。

2.2 2000-2006年安徽淮河流域年NPP空間分布 2000-2006年安徽淮河流域年NPP空間分布如圖2所示，從圖中可以看出，安徽淮河流域年NPP總體分布呈現(xiàn)從東南部向西北部逐漸減小的趨勢(shì)?；春幽喜看髣e山區(qū)年NPP明顯高于其他地區(qū)，年NPP值基本大于500gc/m2，這是由于這些地區(qū)的植被主要以常綠闊葉林為主；中部地區(qū)年NPP值位于300～500gc/m2，這是由于這些地區(qū)為農(nóng)業(yè)區(qū)，植被覆蓋主要以農(nóng)作物為主；北部地區(qū)年NPP值最小，集中在200～300gc/m2。以長(zhǎng)江為界，長(zhǎng)江以南年NPP值明顯大于長(zhǎng)江以北地區(qū)；安徽北部地區(qū)以淮河為界，淮南地區(qū)年NPP值大于淮北地區(qū)。呈現(xiàn)這種分布的原因，一方面是因?yàn)槟喜康貐^(qū)主要以森林等常綠植被為主，另一方面可能是因?yàn)闅夂虻挠绊懀春訛槲覈?guó)氣候南北分界線，淮河以南氣候條件（氣溫、降水、濕度等）好于淮河以北，這使得淮河以南的植被要好于淮河以北，而NPP能夠直接反映這種植被之間有機(jī)物質(zhì)之間的差異。同時(shí)，與年平均NPP相似，2004年NPP空間分布明顯大于往年，其次為2002年和2006年，2000年NPP最小。

2.3 2000-2006年安徽淮河流域7a間NPP空間變化 圖3為2000-2006年安徽淮河流域年NPP空間變化情況。從圖3可以看出，2000-2006年7a間，安徽淮河流域NPP總體呈增加趨勢(shì)，淮河沿岸NPP增加明顯，大部分地區(qū)增加了100～200gc/m2），局部地區(qū)NPP增加大于200gc/m2，顯著降低（<200gc/m2）的區(qū)域很少。

3 結(jié)論

筆者利用MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD17A3分析安徽淮河流域2000-2006年植被NPP時(shí)空分布及變化特征，結(jié)果表明：7a間安徽淮河流域年平均NPP為336.62gc/m2，其中，2004年NPP最大，為380.73gc/m2，2000年最小，為298.76gc/m2；2000-2006年間，安徽淮河流域NPP總體呈增加趨勢(shì)，淮河沿岸NPP增加明顯；淮河以南地區(qū)的植被生長(zhǎng)狀況要好于淮河以北地區(qū)，主要因?yàn)檫@些地區(qū)多為森林，植被覆蓋度高，同時(shí)，氣候因素對(duì)植被的影響也是造成NPP南北分布不均的重要因素。

影響陸地植被生長(zhǎng)的因素很多，氣候因子、大氣CO2濃度、人類活動(dòng)等均會(huì)對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生影響，在今后的研究工作中，應(yīng)借助遙感手段，并結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和DEM等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)淮河流域植被NPP變化的成因進(jìn)行更加深入的分析，為淮河流域環(huán)境監(jiān)測(cè)、碳循環(huán)和全球變化的研究提供依據(jù)和借鑒。

參考文獻(xiàn)

[1]Braswell， B.， et al.The response of global terrestrial ecosystems to interannual temperature variability[J].Science， 1997，278（5 339）：870.

[2]Field， C.B.， et al.Primary production of the biosphere： integrating terrestrial and oceanic components[J].Science， 1998，281（5374）：237.

[3]Zhao， M.， et al.Improvements of the MODIS terrestrial gross and net primary production global data set[J].Remote sensing of Environment， 2005，95（2）：164-176.

[4]Turner， D.P.， et al.Evaluation of MODIS NPP and GPP products across multiple biomes[J]. Remote sensing of Environment， 2006，102（3～4）：282-292.

[5]Heinsch， F.A.，et al.Users Guide， GPP and NPP （MOD 17A2/A3） Products， NASA MODIS Land Algorithm[D].University of Montana， Missoula， MT， 2003.

（責(zé)編：徐世紅）