趙學(xué)晶，吳文瑾，劉國林

(1.山東科技大學(xué)，山東 青島 266590；2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094)

0 引言

工業(yè)革命以來，地球大氣中的CO2含量不斷增加，研究認(rèn)為這是導(dǎo)致全球變暖的主要原因[1-3]?；剂系娜紵纫幌盗腥藶榛顒?dòng)造成溫室氣體大量排放[4]。因此，減少碳排放已成為一個(gè)非常重要的熱點(diǎn)問題。陸地生態(tài)系統(tǒng)作為全球碳循環(huán)中重要的碳匯，可以將CO2固定在植被或土壤中抵消碳排放，為實(shí)現(xiàn)大氣CO2濃度的降低提供了一種解決方法[5]。凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)作為陸地碳循環(huán)的重要組成部分，代表植被固定的大氣碳量，是反應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)碳匯強(qiáng)弱的重要指標(biāo)[6]。NPP通常是指在單位時(shí)間和單位面積內(nèi)，從植物通過光合作用所產(chǎn)生的全部有機(jī)物中減去植物自養(yǎng)呼吸消耗的剩余部分[7-8]。

現(xiàn)有的一些研究已對(duì)全球或區(qū)域的NPP變化情況進(jìn)行了探索分析[9-11]。焦翠翠等利用站點(diǎn)實(shí)測(cè)NPP數(shù)據(jù)分析全球各大洲之間森林NPP的空間分異[6]。Zhao等分析結(jié)果表明2000—2009年全球NPP降低，南半球的干旱趨勢(shì)使該地區(qū)的NPP減少，抵消了北半球NPP的增加[12]。Peng等分析了2000—2014年全球53個(gè)國家的NPP變化趨勢(shì)[13]。這些方法在分析全球或區(qū)域的NPP變化情況時(shí)，會(huì)將全球分成一些區(qū)域(比如不同國家、不同洲、不同溫度帶等)，然后對(duì)比NPP變化的異同，但是這種方法的問題就是分區(qū)是非常主觀的，同區(qū)域的碳吸收本就不一定相同。因此本文提出用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法分析全球植被NPP的時(shí)空變化特征。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可以避免通過人工劃分區(qū)域、預(yù)設(shè)類別等方式引入先驗(yàn)及主觀因素導(dǎo)致的不確定性，從而挖掘參數(shù)數(shù)據(jù)的變化模式。本文采用支持向量聚類的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法分析1990—2014年全球NPP時(shí)空變化模式，得到12種NPP變化模式，分析每種變化模式的時(shí)空變化特征以及與氣候類型、經(jīng)緯度和土地覆蓋類型的關(guān)系，為分析全球不同地區(qū)碳匯變化情況提供了科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本文的研究區(qū)域是除南極大陸以外有植被覆蓋的陸地生態(tài)系統(tǒng)。全球NPP數(shù)據(jù)由2種數(shù)據(jù)組成，1990—1999年NPP數(shù)據(jù)是從美國馬里蘭大學(xué)網(wǎng)站(http：//glcf.umd.edu/data/glopem/)下載的GLOPEM NPP數(shù)據(jù)，該產(chǎn)品是基于NOAA AVHRR數(shù)據(jù)生產(chǎn)的，數(shù)據(jù)的空間分辨率是8 km。2000—2014年NPP數(shù)據(jù)來自美國國家航空航天局地球觀測(cè)系統(tǒng)計(jì)劃的MODIS MOD17A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品，該產(chǎn)品是利用BIOME-BGG生態(tài)系統(tǒng)模型計(jì)算得到的地表植被年NPP數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)空間分辨率為1 km。

土地覆蓋數(shù)據(jù)采用CCI-LC數(shù)據(jù)產(chǎn)品(http：//maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php)，數(shù)據(jù)空間分辨率為300 m，由歐洲航空局提供，時(shí)間跨度為1992—2015年，分類精度較高[14-15]。由于缺少1990—1991年土地覆蓋數(shù)據(jù)，所以本文采用1992年數(shù)據(jù)代替。為了便于分析分類為9種土地覆蓋類型，為常綠闊葉林、常綠針葉林、落葉闊葉林、落葉針葉林、混交林、灌木、草地、農(nóng)田、稀疏植被，如表1所示。

表1 CCI-LC分類體系

利用LP DAAC(Land Processes Distributed Active Archive Center)提供的MODIS圖像處理工具M(jìn)RT(MODIS Reprojection Tool)對(duì)MODIS NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、投影和格式轉(zhuǎn)換。利用ArcGIS軟件對(duì)GLOPEM NPP和MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行有效值提取的處理。為了保持1990—2014年NPP數(shù)據(jù)分辨率一致，將MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)重采樣至8 km。

1.2 研究方法

支持向量聚類(supporting vector clustering，SVC)是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，可以根據(jù)數(shù)據(jù)變化規(guī)律的相似性和距離將數(shù)據(jù)劃分為不同類型，并且不需要事先假定聚類的數(shù)目和結(jié)構(gòu)，可提取并放大有用的特征從而提高數(shù)據(jù)點(diǎn)可分的概率[16]。SVC算法的步驟分為建立核心半徑函數(shù)的訓(xùn)練階段和簇標(biāo)記階段[17]。

1)訓(xùn)練階段。設(shè)數(shù)據(jù)空間X?Rd，{xi}?X是由N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，用非線性變換Φ從X映射到某一高維特征空間，尋找半徑為R的最小包圍球體：

‖Φ(xj)-a‖2≤R2+ξj

(1)

式中：a為超球體中心；ξj為允許軟邊界的某一松弛變量。通過在其懲罰項(xiàng)中引入具有規(guī)則常數(shù)的拉格朗日變換：

(2)

式中：βj≥0；μj≥0均為拉格朗日乘數(shù)；C是常數(shù)；C∑ξj是懲罰因子。

為了有效求解最優(yōu)化問題(1)，將其轉(zhuǎn)化成Wolfe對(duì)偶形式：

(3)

只有0<βj

(4)

(5)

Ci,i=1,2,…,p是不同聚類的集合，p是聚類的數(shù)量。

2)簇標(biāo)記階段。為了劃分所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用鄰接矩陣A，鄰接矩陣A在圖中相連接的區(qū)域位于同一個(gè)簇，可表示為：

(6)

2 結(jié)果與分析

1990—2014年全球年均NPP如圖1所示，其中北美洲、歐洲和亞洲沿海地區(qū)NPP普遍高于內(nèi)陸地區(qū)，北極圈地區(qū)以及澳大利亞中部NPP較低，亞馬遜流域、剛果流域以及東南亞地區(qū)NPP較高。為了進(jìn)一步分析25年全球NPP時(shí)空變化規(guī)律，通過規(guī)則格網(wǎng)將全球NPP數(shù)據(jù)劃分成等大小200像素×200像素的影像塊共141幅，去除區(qū)域中的0值，然后對(duì)每一幅小影像塊求平均值，得到每一年的NPP均值，每幅影像塊共有25年的數(shù)據(jù)，利用支持向量聚類方法對(duì)處理后的全球NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到12種變化模式(圖2)，分析每種NPP類型的時(shí)空變化特征。

圖1 全球NPP分布

圖2 SVC NPP聚類結(jié)果

2.1 全球NPP空間分布特征

SVC1主要是分布在北極圈以北的地區(qū)，包括加拿大北部的若干島嶼，格陵蘭島以及阿拉伯半島東部；SVC2分布范圍比較廣主要位于緯度較高的地區(qū)，分布在亞歐大陸、北美洲大部分地區(qū)、智利及阿根廷東部和南部、非洲南部納米比亞以及博茨瓦納和南非等國家、澳大利亞中部地區(qū)；SVC3面積較小，包括葡萄牙、西班牙西北部、愛爾蘭和新西蘭；SVC4是在美國東南部、歐洲西部法國、意大利、西班牙北部和西部、匈牙利等周圍國家、秘魯西部少部分地區(qū)、朝鮮南部、韓國、日本中南部地區(qū)河澳大利亞南部沿海；SVC5分布在墨西哥南部，哥斯達(dá)黎加、巴拿馬、巴西中南部、玻利維亞東部、巴拉圭、阿根廷北部和東部、烏拉圭、非洲中部、印度南部沿海；SVC6主要是分布在秘魯、巴西東南部、新幾內(nèi)亞島、所羅門群島、澳大利亞東北部；SVC7主要位于緬甸、泰國、老撾、柬埔寨、越南、中國南部沿海和菲律賓北部；SVC8是分布在印度東部和孟加拉國；SVC9包括南美洲北部和加勒比海沿岸國家、馬達(dá)加斯加中南部、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓中南部；SVC10分布在幾內(nèi)亞灣沿岸國家；SVC11主要分布在斯里蘭卡、巴西西北部沿海地區(qū)；SVC12主要位于蘇門答臘島東南部和爪哇島西部。

2.2 全球NPP時(shí)間變化特征

利用SVC聚類結(jié)果，對(duì)1990—2014年每類NPP變化模式的數(shù)據(jù)求均值，繪制不同NPP變化模式的時(shí)序變化曲線(圖3)，可以看出不同類別之間的差異主要體現(xiàn)為NPP水平不同和年際變化差異，這與聚類思想相一致。1990—1999年之間是AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)，2000—2014年是MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)，由于是2種數(shù)據(jù)且MOD17A3 NPP普遍低于GLOPEM NPP，所以在2000年NPP時(shí)序變化曲線會(huì)有很大的落差，但是在SVC3中2000年NPP并未有顯著降低并且呈上升趨勢(shì)。在12類NPP變化模式中，SVC1 NPP最低，在150 gC/m2以下，最大值是1994年的133.17 gC/m2。SVC2 NPP較低，為750 gC/m2以下，1990—1999年NPP年際變化波動(dòng)較小，2000—2014年變化平穩(wěn)，1999年NPP最大，為704.4 gC/m2，最低值是2002年的299.6 gC/m2，2000年之后，NPP波動(dòng)很小。SVC3、SVC4、SVC5、SVC6 NPP在1990—1999年較低，為1 000～1 600 gC/m2左右。2000—2014年，在12中NPP變化模式中，SVC3、SVC6 NPP明顯較高，SVC4、SVC5 NPP稍低，SVC3 NPP從1990—2014年際變化比較平穩(wěn)，分布在1 000～1 200 gC/m2之間。1990—1999年之間，SVC11、SVC12類NPP明顯高于其他幾類NPP變化模式，大部分NPP在2 000 gC/m2以上，SVC11最大值出現(xiàn)在1998年，為2 284.2 gC/m2，SVC12最大值是1990年的2 525.6 gC/m2，SVC7、SVC8、SVC9、SVC10類NPP較高，為1 500～2 000 gC/m2。2000—2014年，SVC9、SVC12類NPP較高，SVC9的NPP呈現(xiàn)緩慢減小趨勢(shì)，SVC12的NPP波動(dòng)一直很大，2010年NPP減少劇烈(約-363 gC/m2)，SVC7 NPP要比SVC9、SVC12類稍低，而SVC8、SVC10、SVC11類NPP卻顯著下降，明顯低于其他幾類NPP變化模式，SVC8在2009年NPP最小，這可能是因?yàn)?009年是印度近35年降水最少的一年[18]。1991年NPP減少劇烈，可能是由于菲律賓群島的皮納圖博火山爆發(fā)導(dǎo)致氣溫冷卻，生長期縮短影響了植被生長[19]。SVC4～SVC12在2005年NPP均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，可能與非洲、泰國、亞馬遜河流域等地區(qū)發(fā)生嚴(yán)重干旱有關(guān)[12]。

圖3 1990—2014年不同SVC NPP變化趨勢(shì)

2.3 全球NPP變化模式與氣候類型和地理區(qū)域分布的關(guān)系

氣候是影響陸地生態(tài)系統(tǒng)土地覆蓋類型和分布的非常重要的因素，植被則是地球氣候最鮮明的反映和標(biāo)志，本文研究反映植被群落生產(chǎn)能力的植被NPP，因此要考慮氣候類型與全球NPP變化模式的關(guān)系[20]。計(jì)算每類NPP變化模式與氣候類型和經(jīng)緯度的重疊比例(圖4)，統(tǒng)計(jì)每類NPP變化模式不同氣候的每年年均NPP(圖5)。NPP變化模式與氣候類型分布有近似的對(duì)應(yīng)關(guān)系，又與經(jīng)緯度相耦合。

圖4 不同NPP變化模式與氣候類型和經(jīng)緯度關(guān)系

SVC1氣候類型主要是寒帶氣候，分布在高緯度地區(qū)，由于這里天氣嚴(yán)寒，降水少土溫低限制了喬木的生長，自然植被只有苔蘚、敵意及小灌木等，植被稀少，所以NPP較低，其中寒帶氣候NPP最低，為100 gC/m2左右。SVC2氣候類型主要是溫帶大陸性氣候與熱帶沙漠氣候，2種氣候類型NPP較低，在100 gC/m2以下，熱帶草原氣候、寒帶氣候、高原山地氣候面積近似，熱帶草原氣候NPP較高，寒帶氣候NPP高于SVC1。SVC3主要為溫帶海洋性氣候。SVC4氣候類型較為復(fù)雜，亞熱帶季風(fēng)氣候占24.1%，溫帶海洋性氣候占35.6%，溫帶大陸性氣候占15.8%，地中海氣候占15.5%。1990—1999年，SVC3溫帶海洋性氣候略低于SVC4，而2000—2014年SVC3明顯較高。地中海氣候主要分布在SVC3、SVC4中且SVC3 NPP較高，年均值在1 000 gC/m2以上，SVC4亞熱帶季風(fēng)氣候NPP較高，SVC3、SVC4 NPP要明顯高于同緯度其他地區(qū)，可能是受氣候影響有利于植被生長。SVC5主要是熱帶草原氣候，NPP波動(dòng)上升，有部分熱帶雨林氣候和亞熱帶季風(fēng)氣候，熱帶雨林NPP明顯較高。SVC6熱帶雨林氣候1991年NPP為谷值，1998年達(dá)到峰值，之后NPP呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。SVC7、SVC8氣候類型主要為熱帶季風(fēng)和亞熱帶季風(fēng)，2000—2014年，SVC8 NPP低于SVC7，NPP呈波浪式變化并有上升趨勢(shì)。SVC9、SVC10氣候類型相似，1990—1999年，SVC10 NPP變化波動(dòng)較大，1992年、1994年、1998年為谷值，而SVC9波動(dòng)較小，這種差異可能與土地覆蓋類型不同或者極端氣候變化有關(guān)。SVC11、SVC12主要是熱帶雨林氣候，SVC11 NPP低于SVC12且波動(dòng)較小，1990—1999年SVC12 NPP變化趨勢(shì)類似于SVC10，但是2000—2014年NPP波動(dòng)較大，2010年NPP顯著較少。SVC5、SVC6、SVC9、SVC10、SVC11、SVC12氣候類型主要是熱帶雨林與熱帶草原氣候，分布在30°N～30°S之間，說明熱帶低緯度地區(qū)NPP變化模式較為復(fù)雜。

2.4 全球NPP變化模式與土地覆蓋類型的關(guān)系

利用ArcGIS統(tǒng)計(jì)分析功能計(jì)算每類NPP變化模式與不同土地覆蓋類型的重疊區(qū)域(圖6)，統(tǒng)計(jì)每類變化模式不同土地覆蓋類型的每年年均NPP(圖7)，可以看出，SVC1、SVC2、SVC3、SVC4、SVC6、SVC8、SVC10、SVC12不同土地覆蓋類型的NPP變化存在差異，SVC5、SVC7、SVC9、SVC11不同土地覆蓋類型的年均NPP變化近似。為了分析土地覆蓋變化對(duì)NPP的影響，統(tǒng)計(jì)了1992—2014年各時(shí)間段每類變化模式主要土地覆蓋類型凈變化量如表2所示。

SVC1主要為稀疏植被，NPP較小在150 gC/m2以下，稀疏植被凈變化量較小，所以NPP年際變化無較大波動(dòng)。SVC2稀疏植被所占面積比例較大但NPP最小，凈變化量處于減少的狀態(tài)，不同植被的NPP年際變化規(guī)律具有相似性，1992年NPP增大，1994年NPP減小，1997年NPP增大，2000年之后NPP變化較小，草地、農(nóng)田、灌木林及常綠針葉林所占面積比例在15%左右，混交林、落葉闊葉林與落葉針葉林所占面積比例近似。SVC3稀疏植被、草地、落葉闊葉林NPP年際變化波動(dòng)較大，草地凈變化量呈減少趨勢(shì)，其余幾種植被NPP變化波動(dòng)較小，1994年NPP出現(xiàn)峰值，草地所占面積比最大。SVC4主要為農(nóng)田，土地覆蓋面積一直呈減少趨勢(shì)，2005—2010年農(nóng)田面積劇烈減少，而常綠針葉林和落葉針葉林在15%左右，NPP年際變化有起伏但整體波動(dòng)較小。SVC6主要植被為常綠闊葉林，NPP較高在1 500 gC/m2左右，除2005—2010年其他時(shí)間段內(nèi)凈變化量均減少，農(nóng)田占18.95%，1990—1999年NPP呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，2000—2014年NPP變化平穩(wěn)，其余每種土地覆蓋類型所占面積比例較小。SVC5和SVC7土地覆蓋類型相似，SVC7的NPP更高，可能是由于SVC7有較多灌木而且植被減少量要明顯低于SVC5，2005年以前SVC7農(nóng)田面積增加，2005年之后農(nóng)田面積減少，SVC5常綠闊葉林面積呈減少趨勢(shì)，1995—2000和2000—2005年變化顯著。SVC9NPP呈下降趨勢(shì)，這可能與常綠闊葉林面積顯著減少有關(guān)。SVC8和SVC10土地覆蓋類型相似，但SVC10樹木所占比例較多，這可能使SVC8 NPP要低于SVC10，并且SVC8農(nóng)田面積由增加變?yōu)闇p少，而SVC10農(nóng)田面積呈增加趨勢(shì)。SVC11主要的土地覆蓋類型為常綠闊葉林和農(nóng)田，其中常綠闊葉林面積變化較小，1990—1999年農(nóng)田NPP明顯高于常綠闊葉林。SVC12農(nóng)田所占面積比例最高，農(nóng)田面積呈下降趨勢(shì)，2010年NPP最小，1990—1999年農(nóng)田NPP明顯高于常綠闊葉林和混交林，2000—2014年農(nóng)田NPP減小。

圖5 不同氣候類型年均NPP變化趨勢(shì)

圖6 不同NPP變化模式每種土地覆蓋類型面積百分比

圖7 不同土地覆蓋類型年均NPP變化趨勢(shì)

SVC類別土地覆蓋類型1992—1995/km21995—2000/km22000—2005/km22005—2010/km22010—2014/km2SVC1稀疏植被64-19264256128SVC2稀疏植被-31 104-156 736-129 280-22 14411 712SVC3草地64-44864-128-64SVC4農(nóng)田-9 408-1 728-15 168-19 264-5 120SVC5常綠闊葉林-56 192-110 656-113 600-10 752-8 768SVC6常綠闊葉林-16 704-22 080-23 2324 480-4 096SVC7農(nóng)田10 24020 7369 088-2 304-4 992SVC8農(nóng)田1 9204 096-896-768-2 112SVC9常綠闊葉林-32 704-53 120-55 808-25 856-11 520SVC10農(nóng)田2 1767 3605 4404 672448SVC11常綠闊葉林-128-320-320-1280SVC12農(nóng)田-192-1 536-1 280-512-384

同一土地覆蓋類型的NPP在不同NPP變化模式中有差異。常綠闊葉林分布在SVC4～SVC12，SVC6、SVC9、SVC11常綠闊葉林分布較多，1990—1999年SVC11常綠闊葉林NPP較高，2000—2014年SVC6常綠闊葉林NPP明顯高于SVC9、SVC11。常綠針葉林面積較少，主要分布在SVC2、SVC3、SVC4，NPP從高到低為SVC3>SVC4>SVC2。落葉針葉林主要是分布在SVC2中。落葉闊葉林在SVC2～SVC8、SVC10、SVC11均有分布，主要分布在SVC4、SVC5、SVC7、SVC8、SVC10?；旖涣种饕植荚赟VC2、SVC3，SVC3混交林NPP較高。灌木分布在SVC2～SVC11，SVC2、SVC7、SVC10所占比例較大。SVC2～SVC12中均有農(nóng)田分布，其中SVC4、SVC8、SVC10、SVC11、SVC12中農(nóng)田占比較高，SVC12農(nóng)田NPP最高。

3 結(jié)束語

本文利用1990—2014年NPP數(shù)據(jù)分析了25年全球NPP的時(shí)空變化，主要結(jié)論如下：

①利用SVC方法得到12種全球NPP變化模式，SVC1主要分布在北極圈以北地區(qū)，SVC2分布范圍廣泛，主要位于中高緯度地區(qū)，SVC3和SVC4緯度分布主要在30°～60°之間，SVC5～SVC12主要分布在30°N～30°S之間，說明低緯度地區(qū)NPP變化較為復(fù)雜。從全球分布來看，30°N～30°S NPP要高于南北半球30°～60°NPP，SVC3和SVC4 NPP要明顯高于同緯度其他地區(qū)，可能是因?yàn)闅夂蝾愋椭饕獮闇貛ШＱ笮詺夂蚝偷刂泻夂?，冬季溫和有利于部分植被生長，其他地區(qū)由于冬季氣溫寒冷，植被光和作用微弱，植物基本停止生長，所以NPP較低。

②GLOPEM NPP和MOD17A3 NPP存在明顯差異。2000年之后NPP顯著降低，但是SVC3中2000年前后2種NPP并未有明顯的落差，NPP處于1 000～1 200 gC/m2。SVC1 NPP最低，平均值在150 gC/m2以下。SVC2 NPP較低，為750 gC/m2以下。1990—1999年，SVC4、SVC5、SVC6 NPP較低，為1 000～1 600 gC/m2左右，SVC 7、SVC8、SVC9、SVC10類NPP較高，為1 500～2 000 gC/m2，SVC11、SVC12 NPP最高，平均值在1 800 gC/m2以上，SVC5、SVC6、SVC9、SVC10、SVC11 NPP均值呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。2000—2014年，SVC3、SVC6 NPP明顯較高，SVC12 NPP較高但波動(dòng)較大，SVC9 NPP呈緩慢減小趨勢(shì)，SVC7低于SVC9，SVC4、SVC5 NPP水平相似，SVC8、SVC10、SVC11 NPP較低且變化較大。

③NPP變化模式與氣候類型分布有近似的對(duì)應(yīng)關(guān)系。SVC1主要為寒帶氣候，由于氣溫低植被稀少NPP最低。SVC2溫帶大陸性氣候占51.7%，溫帶大陸性氣候與熱帶沙漠氣候NPP較低，熱帶草原NPP較高，寒帶氣候NPP高于SVC1。溫帶海洋性氣候與地中海氣候主要分布在SVC3、SVC4，1990—1999年，SVC3溫帶海洋性氣候略低于SVC4，而2000—2014年SVC3 NPP較高，SVC3地中海氣候NPP高于SVC4，年均值在1 000 gC/m2以上。SVC5、SVC6、SVC9、SVC10、SVC11、SVC12類氣候類型主要是熱帶雨林與熱帶草原氣候，說明熱帶地區(qū)NPP變化較為復(fù)雜。SVC7、SVC8氣候類型主要為熱帶季風(fēng)和亞熱帶季風(fēng)，2000—2014年，SVC8 NPP低于SVC7，NPP呈波浪式變化并有上升趨勢(shì)。SVC9、SVC10包含的氣候類型相似，但是土地覆蓋類型有明顯差異，可能是因?yàn)镾VC9常綠闊葉林較多，所以NPP較高。不同氣候類型的NPP存在差異，總體來說熱帶氣候NPP高于溫帶氣候NPP，熱帶雨林氣候NPP最高，寒帶氣候NPP最低。

④同一NPP變化模式中不同土地覆蓋類型的NPP年際變化既存在差異性又有相似性，不同NPP變化模式的同一土地覆蓋類型的NPP也存在差異。SVC5、SVC7、SVC9、SVC11不同植被的年均NPP變化近似。SVC4～SVC6、SVC9和SVC11、SVC12主要土地覆蓋類型面積均呈減小趨勢(shì)，其中SVC5和SVC9凈變化量顯著，2000—2014年SVC9 NPP呈下降趨勢(shì)。SVC2稀疏植被所占面積比例最大且NPP最小。1990—1999年SVC11常綠闊葉林NPP較高，2000—2014年SVC6常綠闊葉林NPP明顯高于SVC9、SVC11。常綠針葉林在SVC3中NPP最高。農(nóng)田在SVC12中NPP最高。