高 軍，尹小君，汪傳建，張 雅

(1.石河子大學信息科學與技術(shù)學院，新疆石河子　832000；2.兵團空間信息工程技術(shù)研究中心，新疆石河子　832000；3.兵團空間信息工程實驗室，新疆石河子　832000)

0　引 言

【研究意義】植被凈初級生產(chǎn)力(Net rimary roductivity，NPP)是指綠色植物在單位時間和單位面積上通過光合作用所積累的有機干物質(zhì)總量[1]，是生態(tài)系統(tǒng)中物質(zhì)與能量運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)[2-4]，NPP不但能夠反映生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，而且是判定生態(tài)系統(tǒng)中碳源/匯功能的主要因子[5]。天山北坡是新疆重要的天然草場與畜牧業(yè)生產(chǎn)基地，在氣候變化及人類活動的共同影響下，天山北坡的生態(tài)環(huán)境也發(fā)生了顯著的變化。因此研究天山北坡植被NPP的時空格局及其與氣候因子的關(guān)系，對于保護和改善天山北坡脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，合理利用自然資源，促進天山北坡農(nóng)牧業(yè)的發(fā)展具有重要的指導意義?！厩叭搜芯窟M展】國外學者Lieth首次對NPP進行了估算[6]，隨著基于光能利用率模型[7]的廣泛應用[8]，國內(nèi)學者對NPP的研究也取得了新的突破，如張麗等[9]利用光能利用率模型得出石河子綠洲區(qū)1989～2002年NPP總體上呈現(xiàn)出增長的趨勢，NPP年均值為2.086 TgC/a，年均變化量為0.049 TgC/a。吳曉全等[10]采用CASA模型得出2001～2013年13年間天山地區(qū)植被NPP呈緩慢增長趨勢，在年際變化上，不同植被NPP對氣候要素的響應情況存在明顯差異。焦偉等[11]利用CASA模型指出西北干旱區(qū)多年平均植被NPP為191.63 gC/(m2·a)，總體表現(xiàn)為西北、東南高，中間低的特征；NPP總體上呈現(xiàn)增加趨勢，線性增長率為2.98 gC/(m2·a)，不同植被的增長率不同。【本研究切入點】有關(guān)天山北坡植被NPP的年內(nèi)時空變化特征及其與氣候因子關(guān)系的研究尚且欠缺。研究對天山北坡植被NPP時空格局及氣候因子進行驅(qū)動分析。【擬解決的關(guān)鍵問題】利用CASA模型對天山北坡NPP進行估算，分析氣候因子對NPP年內(nèi)時空變化的影響，為天山北坡的生態(tài)管理奠定基礎(chǔ)。

1　材料與方法

1.1材 料

1.1.1研究區(qū)概況

天山北坡是指由橫貫新疆中部的天山山脈發(fā)育的河流向北流經(jīng)的一條狹長區(qū)域[12]，位于79°53′96°06′E，42°50′46°12′N，東西綿延1 300 m以上，寬度為30～260 m，海拔高度在150～5 500 m，其特殊的地理位置及地形特征形成了典型的溫帶大陸性氣候和獨特的自然景觀，年均降水量在30～1 300 mm，年均溫-16～12℃。由于地形地貌的多樣性，使得不同海拔高度、坡面、坡位接收的水熱狀況不同，夏季炎熱干燥，冬季寒冷漫長，一年四季溫差較大，區(qū)域降水量分布不均。

1.1.2遙感數(shù)據(jù)

研究所用的NDVI數(shù)據(jù)為2015年天山北坡全年的MOD13A3遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)為月值數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km×1 km。

1.1.3氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)采用天山北坡附近區(qū)域氣象臺站的日降水量、日平均溫度和日太陽總輻射數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)。

1.1.4其他數(shù)據(jù)

土地利用數(shù)據(jù)和地貌類型數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)提供的全國1∶100萬空間分布數(shù)據(jù)，其中2015年的土地利用數(shù)據(jù)主要包括耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地、未利用地等6個一級類型和25個二級類型；地貌類型數(shù)據(jù)包括平原、丘陵、山地、臺地四大類。

1.2方 法

1.2.1數(shù)據(jù)處理

研究所用的遙感數(shù)據(jù)利用MRT、ENVI和ARCGIS相關(guān)軟件進行投影、鑲嵌和裁剪等預處理，最后得到研究區(qū)的NDVI數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)首先將各氣象站點的日數(shù)據(jù)信息合成月數(shù)據(jù)，然后利用反距離插值法對氣象數(shù)據(jù)進行空間插值；土地利用數(shù)據(jù)和地貌類型數(shù)據(jù)通過重分類、數(shù)據(jù)掩膜和投影轉(zhuǎn)換等預處理；所有柵格數(shù)據(jù)的行列數(shù)、像元大小及投影方式均與MODIS-NDVI數(shù)據(jù)一致。

1.2.2NPP估算

CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型是目前全球變化研究中常用的光能利用率模型，所估算的NPP可由植被所吸收的光合有效輻射(APAR)和光能轉(zhuǎn)化率(E)兩個變量來確定。其估算公式如下：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×E(x,t).

(1)

式中，x表示空間位置，t表示時間。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5.

(2)

式中，SOL(x,t)表示像元x在t月份的太陽總輻射量(MJ/m2)；FPAR(x,t)表示植被冠層對光合有效輻射的吸收比例；常數(shù)0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射占太陽總輻射的比例。

光能轉(zhuǎn)化率是指植被把所吸收的光合有效輻射轉(zhuǎn)化為有機碳的效率，它主要受溫度和水分脅迫系數(shù)(WE)的影響，其計算公式為：

E(x,t)=TE1(x,t)×TE2(x,t)×WE(x,t)×εmax.

(3)

式中：TE1(x,t)和TE2(x,t)分別為低溫和高溫對光能轉(zhuǎn)化率的脅迫作用；WE(x,t)表示水分條件對光能轉(zhuǎn)化率的影響；εmax表示理想狀態(tài)下植被的最大光能利用率，各參數(shù)的計算方法參照文獻[13]，Potter等[14]認為全球植被的εmax為0.389 gC/MJ，而在實際應用中諸多研究者常根據(jù)特定研究區(qū)具體植被類型對這一取值進行修正。該文對εmax的取值參照馮益明等[15]根據(jù)西北干旱區(qū)不同土地利用類型估算植被的最大光能轉(zhuǎn)化率結(jié)果。

1.2.3基于實測數(shù)據(jù)的模型精度驗證

基于2015～2017年在天山北坡采集的43個草地樣點的實測數(shù)據(jù)對CASA模型的估算結(jié)果進行驗證，分析結(jié)果顯示NPP實測值與模擬值基本吻合(R2=0.7252，P<0.01)。因此，可以認為CASA模型適用于天山北坡草地植被NPP的估算。圖1

圖1天山北坡草地NPP模擬值與觀測值比較
Fig.1Comparison between simulated and observed NPP values of grassland in the north slope of Tianshan mountain

1.2.4相關(guān)性

采用基于像元的空間分析方法，研究NPP與氣候因子的響應關(guān)系，首先計算出每個像元的NPP與月均溫、月降水量的單相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)和復相關(guān)系數(shù)，并依據(jù)相應的分區(qū)準則來劃分驅(qū)動分區(qū)，計算方法參照文獻[16]。

2　結(jié)果與分析

2.1天山北坡NPP時空格局

天山北坡呈狹長的帶狀分布，受區(qū)域內(nèi)氣候變化及地形地貌的影響，導致天山北坡NPP空間分布呈現(xiàn)顯著的差異。2015年天山北坡NPP總量為34.57 TgC/a(1 Tg=1012g)，平均值為173.34 gC/(m2·a)。從不同區(qū)域特征看，NPP總體上呈現(xiàn)西高東低的趨勢，東部NPP平均值106.40 gC/(m2·a)，年總量6.14 TgC/a；中部NPP平均值199.59 gC/(m2·a)，年總量23.36 TgC/a；西部NPP平均值205.17 gC/(m2·a)，但由于西部區(qū)域面積最小，僅占天山北坡總面積的12.43%，所以NPP年總量較低，僅為5.08 TgC/a。中西部植被NPP平均值明顯大于東部，原因主要為中西部區(qū)域主要為典型的農(nóng)作物種植區(qū)和城市綠化核心區(qū)，特殊的地理環(huán)境給與植被相對適宜的生長條件，東部大部分為荒漠未利用地，植被分布較稀疏，NPP均值相對較低。2015年天山北坡中西部區(qū)域NPP總量占天山北坡的82.25%，是天山北坡NPP的主要供給區(qū)。

從不同地貌特征看，天山北坡NPP也存在差異顯著。山區(qū)年NPP總量為10.96 TgC/a，占天山北坡NPP總量的31.71%，平均值為245.62 gC/(m2·a)；平原區(qū)為13.41 TgC/a，占38.79%，平均值為174.70 TgC/a；臺地為1.90 TgC/a，占5.49%，平均值為136.80 TgC/a；丘陵區(qū)為5.23 TgC/a，占15.13%，平均值為114.65 gC/(m2·a)。山區(qū)植被NPP均值最高，源于山區(qū)平均海拔相對較高，常年的融雪積水為植被提供豐富的水資源，植被經(jīng)過光合作用積累更多的有機質(zhì)，也是草地與林地的主要分布區(qū)域；平原區(qū)由于面積較大，導致年凈初級生產(chǎn)力總量相對較高。圖2

圖22015年天山北坡NPP空間分布
Fig.2Spatial distribution of vegetation NPP in the north slope of Tianshan mountain in 2015

不同植被類型NPP有較大的差異，林地NPP平均值為534.47 gC/(m2·a)，是4種植被類型中NPP均值最大的，但林地僅占天山北坡總面積的3.05%，所以年NPP總量依然不高，僅為3.25 TgC/a；耕地NPP均值次之，為333.47 gC/(m2·a)，年總量為6.62 TgC/a；草地NPP平均值為174.20 gC/(m2·a)，年總量為12.65 TgC/a，是4種植被類型中NPP年總量最大的；未利用地NPP平均值為124.18 gC/(m2·a)，年總量為11.53 TgC/a，但其面積占天山北坡總面積的46.57%，故雖然未利用地NPP均值較低，但由于面積上的優(yōu)勢，所以NPP總量與草地NPP總量相近。2015年各植被類型NPP平均值大小順序為林地>耕地>草地>未利用地，NPP年總量順序為草地>未利用地>耕地>林地。圖3

圖32015年天山北坡不同植被類型NPP平均值和NPP總量
Fig.3NPP average and total NPP of different vegetation types in the north slope of Tianshan mountain in 2015

2.2NPP季節(jié)變化特征

天山北坡2015年植被NPP呈現(xiàn)出非常明顯的季節(jié)變化趨勢，月波動范圍在0.29～3.00 TgC/mon，6月NPP達到一年中的最大值，為7.39 TgC；1月NPP總量最低，僅為0.19 TgC；從2月后NPP增加明顯，主要是由于日照時間變長，氣溫逐漸上升，降雨量的增加導致植被固碳能力增強，4～6月為NPP的快速增長期，平均每月增加2.75 TgC/mon，6月之后由于自然環(huán)境等因素的影響，NPP開始出現(xiàn)下降，8～10月NPP下降速率最快，平均每月下降2.34 TgC/mon，進入11月由于季節(jié)變換，大部分自然植被均已落葉，耕地作物的收割基本結(jié)束，植被的光合作用減弱，固碳能力下降，導致NPP降低(圖4A)。圖4

不同植被類型NPP隨季節(jié)的波動情況不同，草地NPP隨季節(jié)的變化起伏最大，月總量波動范圍為0.08～1.18 TgC/mon，未利用地為0.12～0.63 TgC/mon，耕地為0.02-1.06 TgC/mon，林地為0.02～0.33 TgC/mon。植被NPP在4月由于適宜的自然環(huán)境開始出現(xiàn)急速上升的趨勢，4～6月耕地、林地、草地、未利用地4種植被平均每月增加0.68 TgC/mon，6月后不同植被類型的NPP開始出現(xiàn)不同程度的下降，草地與耕地的NPP下降最為明顯，7～8月未利用地的NPP出現(xiàn)上升，原因主要為7～8月未利用地區(qū)域降水量出現(xiàn)一定的上升，植被進行光合作用速率增強，導致植被NPP總量增加，8～10月4種植被平均每月下降0.58 TgC/mon(圖4B)。圖4

圖42015年天山北坡NPP總量(A)和天山北坡不同植被類型NPP總量(B)逐月變化趨勢
Fig.4Monthly variation of total NPP (A) and the trend of NPP in different vegetation types (B) in the northern slope of Tianshan mountain in 2015

天山北坡NPP的季節(jié)變化反映了氣候特點，夏季溫暖多雨，適宜綠色植物生長；冬季寒冷干燥，綠色植被大多已落葉、光合作用速率降低；從整個區(qū)域來看，天山北坡冬季NPP總量最小，為1.14 TgC，僅占全年NPP總量的3.28%，所有植被均呈現(xiàn)四季中最低的生產(chǎn)力水平；春秋季次之，NPP總量分別為7.53 TgC和5.69 TgC，分別占全年NPP總量的21.78%和16.45%，春秋季的NPP空間分布相近；夏季的NPP是一年中NPP最大的季節(jié)，NPP總量為20.22 TgC，占全年NPP總量的58.49%，夏季的植被NPP空間分布基本上決定了全年的NPP空間格局。圖5

圖52015年天山北坡植被四季NPP空間分布
Fig.5Spatial distribution of four seasons NPP in the north slope of Tianshan mountain in 2015

2.3NPP與溫度、降水的相關(guān)性

以月為時間單位，分別計算2015年各月NPP與月平均溫度和月降水總量的偏相關(guān)系數(shù)，，根據(jù)統(tǒng)計得出植被NPP與月平均溫度、月降水總量的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.59和0.25。植被NPP與月均溫的相關(guān)系數(shù)介于-0.88～0.98，研究區(qū)內(nèi)NPP與溫度呈正負相關(guān)的面積分別占研究區(qū)總面積的93.77%和6.23%，呈正相關(guān)的區(qū)域基本遍布整個研究區(qū)，其中在天山北坡中西部地區(qū)的相關(guān)系數(shù)大多在0.6以上，呈負相關(guān)的區(qū)域主要分布在伊吾縣、巴里坤縣區(qū)域。由t檢驗的結(jié)果可知，有39.51%的區(qū)域通過了P<0.01水平的顯著性檢驗，主要位于天山北坡中西部區(qū)域。

植被NPP與月降水總量的偏相關(guān)系數(shù)介于-0.80～0.98，研究區(qū)內(nèi)NPP與月總降水量呈正負相關(guān)的區(qū)域面積分別占81.10%、18.90%，呈正相關(guān)的區(qū)域主要集中在吉木薩爾縣、奇臺縣和巴里坤縣等天山北坡東部區(qū)域，原因主要為天山北坡東部區(qū)域降水量較少，大多為耐旱植被，植被對降水的敏感性相對較高，呈負相關(guān)的區(qū)域主要分布在博樂市、烏蘇市和奎屯市區(qū)域。由t檢驗的結(jié)果可知，有3.43%的區(qū)域通過了P<0.01水平的顯著性檢驗，主要集中在巴里坤縣、伊吾縣區(qū)域。因此，研究區(qū)大部分區(qū)域與月降水總量的顯著性較低。圖6

圖62015年天山北坡植被NPP與月均溫(左)、月降水總量(右)的偏相關(guān)性空間分布
Fig.6Spatial distribution of partial correlations between monthly NPP and temperature (left), as well as total monthly precipitation (right) in the north slope of Tianshan mountain in 2015

基于像元尺度分析2015年天山北坡不同植被類型NPP與月平均溫度、月降水總量的相關(guān)性，研究表明，耕地植被主要受溫度的影響，與溫度呈正相關(guān)的像元數(shù)占99.91%，是4種植被受溫度影響較大的植被類型，與降水呈現(xiàn)正相關(guān)的像元面積占72.95%，其中有72.89%與溫度和降水均呈正相關(guān)，與溫度呈正相關(guān)、與降水呈負相關(guān)的像元面積是4種植被類型中最大的，占27.02%，與溫度、降水均呈負相關(guān)的像元面積是4種植被類型最少的，僅占0.03%。

林地植被與溫度呈正相關(guān)的像元面積占總面積的99.65%，與降水呈正相關(guān)的像元面積占83.57%，其中與溫度、降水量均呈正相關(guān)的像元面積占83.27%，與溫度、降水量均呈負相關(guān)的像元比例占0.05%。

草地與溫度呈正相關(guān)的像元面積占總面積的98.16%，與降水量呈正相關(guān)的像元面積所占比是4種植被類型中最大的，占86.29%，其中與溫度、降水量均呈正相關(guān)的像元面積占84.53%，與降水量呈正相關(guān)、與溫度呈負相關(guān)的像元面積占1.76%，與溫度、降水量均呈負相關(guān)的像元比例占0.09%。

未利用地與溫度呈正相關(guān)的面積占總面積的88.56%，與降水量呈正相關(guān)的面積占總面積的79.64%，其中與溫度、降水量均呈正相關(guān)的像元面積占69.34%，與降水量呈正相關(guān)、與溫度呈負相關(guān)的像元面積是4種植被類型中最大的，占10.30%。研究表明2015年溫度對天山北坡不同植被的相關(guān)性大于降水。表1

表1各類型植被NPP與月均溫、月降水量的相關(guān)系數(shù)所占比例
Table1Proportion of correlation coefficient between mean NPP for different vegetation types and climate factors(%)

相關(guān)性Correlation耕地Cropland林地Forest草地Grassland未利用地Unusedland與溫度、降水量均呈正相關(guān)Itispositivelycorrelatedwithtemperatureandprecipitation72 8983 2784 5369 34與溫度呈正相關(guān)，與降水量呈負相關(guān)Itwaspositivelycorrelatedwithtemperatureandnegativelycorrelated27 0216 3813 6319 22與溫度、降水量均呈負相關(guān)Itisnegativelycorrelatedwithtemperatureandprecipiation0 030 050 091 14與溫度負相關(guān)，與降水量均呈正相關(guān)Itwasnegativelycorrelatedwithtemperatureandpositivelycorrelatedwithprecipitation0 060 301 7610 30

2.4NPP變化驅(qū)動

植被NPP的變化不僅受到氣候要素的影響，還受人類活動的干擾[17]。參照陳云浩等[18]的方法，對天山北坡NPP變化進行驅(qū)動分區(qū)并做部分修正，研究表明，(1)2015年植被NPP變化受氣溫、降水強驅(qū)動面積占研究區(qū)面積的1.08%，主要集中在烏魯木齊市、阜康市以及巴里坤縣西部區(qū)域。(2)以氣溫為主要驅(qū)動因素的區(qū)域占研究區(qū)總面積的37.86%，大部分集中在天山北坡中西部區(qū)域。(3)有3.41%區(qū)域以降水為主要驅(qū)動因素，主要集中在巴里坤縣和伊吾縣區(qū)域。(4)以氣溫、降水為弱驅(qū)動因素的區(qū)域面積占研究區(qū)面積的23.71%，主要集中在奇臺縣、木壘縣、巴里坤縣以及天山北坡西部溫泉縣境內(nèi)。(5)其他地區(qū)屬于非氣候因素驅(qū)動的區(qū)域，占33.94%，主要集中在天山北坡中東部以北地區(qū)。整體上2015年天山北坡NPP主要受溫度的驅(qū)動。圖7，表2

圖72015年天山北坡植被NPP變化氣候因子驅(qū)動力分區(qū)
Fig.7The climatic factor drivers of vegetation change and distribution in the northern slope of Tianshan mountain in 2015表2NPP變化驅(qū)動力分區(qū)準則
Table2The regionalization rules the driving factors for dynamic change of NPP

NPP變化驅(qū)動因子NPPchangesdrivingfactors分區(qū)準則　RulesR1R2R3氣候因子氣溫、降水強驅(qū)動型t﹥t0 01t﹥t0 01F﹥F0 01Climatefactors氣溫驅(qū)動型t﹥t0 01F﹥F0 01降水驅(qū)動型t﹥t0 01F﹥F0 01氣溫、降水弱驅(qū)動型t≤t0 01t≤t0 01F﹥F0 01非氣候因子Non-climatefactors非氣候因子驅(qū)動型F≤F0 01

注：表中R1、R2分別為NPP與氣溫、降水的偏相關(guān)系數(shù)，R3則表示NPP與氣溫和降水的復相關(guān)系數(shù)，t和F分別為t、F檢驗的統(tǒng)計量值，t0.01和F0.01F0.01分別為t檢驗和F檢驗的0.01顯著性水平

Note:R1 andR2 respectively represent the T-Test significance of NPP related to temperature and precipitation; F-Test significance of the multiple correlations between NPP and temperature-precipitation

3　討 論

選取以西北干旱區(qū)、新疆、天山或天山北坡為研究區(qū)的其他模型模擬NPP值與研究模擬的NPP值進行精度對比驗證。不同模型模擬天山北坡植被NPP值存在不同的差異，原因主要為不同區(qū)域、不同時間、不同模型的機理及輸入?yún)?shù)的不同會使研究結(jié)果出現(xiàn)差異，對比驗證結(jié)果表明：研究的模擬結(jié)果均在其他研究者的結(jié)果范圍內(nèi)，研究模擬的林地NPP結(jié)果值與焦偉等[11]利用CASA參數(shù)模型模擬的結(jié)果和韓其飛等[19]利用Biome-BGC機理模型模擬的結(jié)果相近，高于劉衛(wèi)國[20]的利用遙感-過程耦合模型的模擬結(jié)果。研究對草地的模擬結(jié)果在張杰等[21]利用NPP-PEM遙感參數(shù)模型模擬的結(jié)果范圍內(nèi)，低于焦偉等[11]利用CASA模型模擬的結(jié)果。研究對耕地的模擬結(jié)果與吳曉全等[10]、劉衛(wèi)國等[20]的模擬結(jié)果相近，低于焦偉等[11]利用CASA參數(shù)模型模擬的結(jié)果。表3

表3研究模擬結(jié)果與其他模型模擬的對比
Table3Comparisons of simulated NPP in this study and other different studies

模型Model類別Type研究區(qū)Area年份Year林地Forest草地Grassland耕地Cropland文獻ReferenceNPP-PEM遙感參數(shù)模型天山北麓2002422 5787 58～343 59375 27張杰等，2010[21]Biome-BGC機理模型天山北坡1959～2009547 97//韓其飛等，2014[19]CASA遙感參數(shù)模型天山2001～2013392 20243 70362 81吳曉全等，2016[10]OLECM遙感-過程耦合模型新疆1981～2000314 90215 21328 76劉衛(wèi)國，2007[20]CASA遙感參數(shù)模型西北干旱區(qū)(含天山北坡)2000～2014508 6252 2415 6焦偉等，2017[11]CASA遙感參數(shù)模型天山北坡2015534 47174 20333 47本文

4　結(jié) 論

4.12015年天山北坡植被NPP總量為34.57 TgC，平均值為173.34 gC/(m2·a)，NPP總體上呈現(xiàn)西高東低的趨勢，天山北坡中西部區(qū)域NPP總量占天山北坡的82.25%，是天山北坡NPP的主要供給區(qū)；不同地貌特征NPP差異較大，平原區(qū)NPP總量最大，為13.41 TgC，其次是山地，為10.96 TgC。

4.2不同植被類型的NPP空間差異較大，林地、耕地、草地、未利用地的NPP年總量分別為3.25、6.62、12.65和11.53 TgC/a，平均值分別為534.47、333.47、174.20和124.18 gC/(m2·a)，從NPP年總量來看，草地>未利用地>耕地>林地，從NPP平均值來看，林地>耕地>草地>未利用地。

4.32015年天山北坡植被NPP月總量波動范圍為0.29～3.00 TgC/mon，6月的植被NPP總量達到一年中的最大值。夏季的NPP總量最大，占全年的58.49%；冬季NPP總量最低，僅占3.28%；春秋季NPP總量空間分布相近，分別占全年NPP總量的21.78%和16.45%。

4.4天山北坡不同區(qū)域植被NPP與溫度和降水的相關(guān)性不同，與溫度呈顯著性相關(guān)的區(qū)域大部分集中在天山北坡中西部，與降水呈顯著性相關(guān)的區(qū)域大部分集中在天山北坡東部，大部分植被與溫度的相關(guān)性大于降水的。

4.5天山北坡植被NPP變化受氣候因子影響的區(qū)域占66.06%(氣溫和降水強驅(qū)動1.08%、氣溫為主37.86%、降水為主3.41%、氣溫和降水弱驅(qū)動23.71%)，主要分布在天山北坡中西部，受非氣候因子的影響(包括人類活動、自然災害等)占33.94%，主要集中在天山北坡中東部以北區(qū)域。

參考文獻(References)

[1] Ruimy, A., Saugier, B., & Dedieu, G. (1994). Methodology for the estimation of terrestrial net primary production from remotely sensed data.JournalofGeophysicalResearchAtmospheres, 99(D3): 5,263-5,283.

[2]Steffen, W., Noble, I., Canadell, J., Apps, M., Schulze, E. D., & Jarvis, P. G. (1998). The terrestrial carbon cycle: implications for the Kyoto protocol.Science, 280(5368): 1,393-1,394.

[3]Ramakrishna R. Nemani, Charles D. Keeling, Hirofumi Hashimoto, William M. Jolly, Stephen C. Piper, & Compton J. Tucker, et al. (2003). Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999.Science(NewYork,N.Y.) , 300(5625): 1,560-1,563.

[4]孫睿，朱啟疆.陸地植被凈第一性生產(chǎn)力的研究[J].應用生態(tài)學報，1999，10(6)：757-760.

SUN Rui，ZHU Qi-jiang. (1999). Net primary productivity of terrestrial vegetation-A review on related researches [J].ChineseJournalofAppliedEcology，10(6)：757-760.(in Chinese)

[5]Imhoff, M. L., Bounoua, L., Defries, R., Lawrence, W. T., Stutzer, D., & Tucker, C. J., et al. (2004). The consequences of urban land transformation on net primary productivity in the United States.RemoteSensingofEnvironment, 89(4):434-443.

[6]Lieth, H. (1973). Primary production: terrestrial ecosystems.HumanEcology, 1(4): 303-332.

[7]Potter, C. S., Randerson, J. T., Field, C. B., Matson, P. A., Vitousek, P. M., & Mooney, H. A., et al. (1993). Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data.GlobalBiogeochemicalCycles, 7(4):811-841.

[8]Hicke, J. A., Asner, G. P., Randerson, J. T., Tucker, C., Los, S., & Birdsey, R., et al. (2002). Satellite‐derived increases in net primary productivity across north America, 1982-1998.GeophysicalResearchLetters, 29(10): 691-694.

[9]張麗，蔣平安，張鮮花，等.石河子綠洲植被凈第一性生產(chǎn)力遙感估算研究[J].新疆農(nóng)業(yè)科學，2010，47(6)：1 204-1 207.

ZHANG Li，JIANG Ping-an，ZHANG Xian-hua，et al. (2010). Estimation of vegetation net primary productivity based on remote sensing in Shihhotze oasis [J].XinjiangAgriculturalSciences，47(6)：1,204-1,207.(in Chinese)

[10]吳曉全，王讓會，李成，等.天山植被NPP時空特征及其對氣候要素的響應[J].生態(tài)環(huán)境學報，2016，25(11)：1 848-1 849.

WU Xiao-quan，WANG Rang-hui，LI Cheng，et al. (2016). Spatial-temporal characteristics of NPP and its response to climatic factors in Tianshan mountains region [J].EcologyandEnvironmentalSciences，25(11)：1,848-1,849.

[11]焦偉，陳亞寧，李稚.西北干旱區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力的遙感估算及時空差異原因[J].生態(tài)學雜志，2017，36(1)：181-189.

JIAO Wei，CHEN Ya-ning，LI Zhi. (2017). Remote sensing estimation and the reasons for temporal-spatial differences of vegetation net productivity in arid region of Northwest China [J].ChineseJournalofEcology，36(1)：181-189.

[12]新疆維吾爾自治區(qū)畜牧廳.新疆草地資源及其利用[M].烏魯木齊：新疆科技衛(wèi)生出版社，1993：10-31.

Department of Animal Husbandry of Xinjiang Uygur Autonomous Region.(1993).GrasslandResourcesandTheirUtilizationinXinjiang[M]. Urumqi：Xinjiang Science, Technology and Health Publishing House: 10-31.

[13]朱文泉，潘耀忠，龍中華，等.基于GIS和RS的區(qū)域陸地植被NPP估算一─以中國內(nèi)蒙古為例[J].遙感學報，2005，9(3)：300-307.

ZHU Wen-quan，PAN Yao-zhong，LONG Zhong-hua，et al. (2005). Estimating net primary productivity of terrestrial vegetation based on GIS and RS：A case study in Inner Mongolia，China [J].JournalofRemoteSensing，9(3)：300-307.

[14]Potter, C. S., Randerson, J. T., Field, C. B., Matson, P. A., Vitousek, P. M., & Mooney, H. A., et al. (1993). Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data.GlobalBiogeochemicalCycles, 7(4): 811-841.

[15]馮益明，姚愛冬，姜麗娜. CASA模型的改進及在干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)NPP估算中的應用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28(8)：39-43.

FENG Yi-ming，YAO Ai-dong，JIANG Li-na. (2014). Improving the CASA model and applying it to estimate the net primary productivity of arid region ecology system [J].JournalofaridLandResourcesandEnvironment，28(8)：39-43.

[16]王永財，孫艷玲，王中良.1998-2011年海河流域植被覆蓋變化及氣候因子驅(qū)動分析[J].資源科學，2014，36(3)：594-602.

WANG Yong-cai，SUN Yan-ling，WANG Zhong-liang. .(2014). Spatial-temporal change in vegetation cover and climate factor drivers of variation in the Haihe River basin 1998-2011 [J].ResourcesScience，36(3)：594-602.

[17]潘桂行，申濤，馬雄德，等.人類活動和自然因素對海流兔河流域生態(tài)環(huán)境影響分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2017，31(4)：67-72.

PAN Gui-xing，SHEN Tao，MA Xiong-de，et al. .(2017). Effects of human activities and natural factors on ecological environment of the Hailiutu river basin [J].JournalofaridLandResourcesandEnvironment，31(4)：67-72.

[18]陳云浩，李曉兵，史培軍.1983-1992年中國陸地NDVI變化的氣候因子驅(qū)動分析[J].植物生態(tài)學報，2001，25(6)：716-720.

CHEN Yun-hao，LI Xiao-bin，SHI Pei-jun. .(2001). Variation in NDVI driven by climate factors across China，1983-1992 [J].ActaPhytoecologicaSinica，25(6)：716-720.

[19]韓其飛，羅格平，李超凡，等.基于Biome-BGC模型的天山北坡森林生態(tài)系統(tǒng)碳動態(tài)模擬[J].干旱區(qū)研究，2014，31(3)：375-382.

HAN Qi-fei，LUO Ge-ping，LI Chao-fan，et al. .(2014). Simulation of carbon trend in forest ecosystem in northern slope of the Tianshan Mountains based on biome-BGC model [J].AridLandResearch，31(3)：375-382.

[20]劉衛(wèi)國.新疆氣陸地生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力和碳時空變化研究[D].烏魯木齊：新疆大學博士學位論文，2007.

LIU Wei-guo.(2007).ResearchofcarbonandNPPchangesofthelandecosysteminXinjiang[D]. PhD Dissertation. Xinjiang University, Urumqi.

[21]張杰，潘曉玲，高志強，等.天山北麓山地-綠洲-荒漠生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力空間分布格局及其季節(jié)變化[J].干旱區(qū)地理，2010，33(1)：78-85.

ZHANG Jie，PAN Xiao-ling，GAO Zhi-qiang，et al. .(2010).Estimation of net primary productivity of the oasis-desert ecosystems in arid west China based on RS-based ecological process [J].AridLandGeography，33(1): 78-85.