中国西北半干旱区植被净初级生产力驱动力分析

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.05.033

湖北农业科学 ›› 2022, Vol. 61 ›› Issue (5): 186-192.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.05.033

中国西北半干旱区植被净初级生产力驱动力分析

韩焕焕¹, 高敏华¹, 昝梅²

1.新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;
2.新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐 830054

收稿日期:2021-01-11 出版日期:2022-03-10 发布日期:2022-04-01
通讯作者: 高敏华,男,副教授,硕士生导师,主要从事遥感与土地利用研究,（电子信箱）mh_gao@163.com。
作者简介:韩焕焕（1995-）,女,河南通许人,在读硕士研究生,研究方向为环境科学与土地利用,（电话）15894631654（电子信箱）hanhuanhuan27@163.com。
基金资助:
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2017D01A55）

Analysis on driving forces of net primary productivity of vegetation in semiarid region of northwest China

HAN Huan-huan¹, GAO Min-hua¹, ZAN Mei²

1. College of Resources and Environmental Sciences,Xinjiang University,Urumqi 830046,China;
2. College of Geography Science and Tourism,Xinjiang Normal University,Urumqi 830054,China

Received:2021-01-11 Online:2022-03-10 Published:2022-04-01

摘要/Abstract

摘要： 为探究半干旱区特殊的生态环境下净初级生产力（NPP）驱动因子及其贡献率,揭示半干旱区不同环境属性分区内各环境因子对NPP的驱动能力,以新疆伊犁河谷为研究区,采用逐步回归方法对 NPP、NDVI、气象、地形、土地利用和土壤侵蚀数据进行统计分析,用于构建NPP环境因子模型。应用相关性分析探讨各因子与NPP间的相关性及各因子间的相关性,使用因子贡献率来阐明环境因子对NPP的驱动能力。研究表明,研究区NPP主导因子为NDVI、湿润指数和年均气温。半干旱区环境下NDVI、年均降水量、湿润指数、年均气温、干燥度与NPP有显著相关性（P<0.01）。不同湿润指数范围下,各环境因子对NPP的驱动能力差异明显,湿润指数小于0的区域NPP最强驱动因子为NDVI（P<0.01）,而大于0的区域则为降水（P<0.01）。不同土壤侵蚀类型与土地利用类型间NPP主要贡献因子及贡献率差异显著（P<0.01）,揭示了各环境条件下气象、NDVI与地形因子对NPP的驱动特点,为半干旱区NPP驱动力研究提供了科学依据。

关键词: 半干旱区, 净初级生产力（NPP）, 湿润指数, 因子贡献率, 驱动力

Abstract: In order to explore the driving factors of net primary productivity（NPP） and its contribution rate under the special ecological environment in semi-arid areas, and reveal the driving ability of environmental factors on NPP in different environmental attributes sub-regions in semi-arid areas, the Yili river valley in Xinjiang was taken as the study area. The stepwise regression method was used to analyze the data of NPP, NDVI, meteorology, topography, land use and soil erosion, and to construct the NPP environmental factor model. The correlation analysis was used to explore the correlation between each factor and NPP and the correlation between each factor, and the factor contribution rate was used to clarify the driving ability of environmental factors to NPP. Studies have shown that the dominant factors of NPP in the study area were NDVI, humidity index and annual average temperature. NDVI, average annual precipitation, moisture index, average annual temperature and dryness were significantly correlated with NPP in semi-arid region （P < 0.01）. Under different humidity index ranges, the driving ability of each environmental factor to NPP was significantly different. The strongest driving factor of NPP in the region with humidity index less than 0 was NDVI （P < 0.01）, while the region with humidity index more than 0 was precipitation （P < 0.01）. There were significant differences in the main contribution factors and contribution rates of NPP between different soil erosion types and land use types （P < 0.01）. The driving characteristics of meteorological, NDVI and topographic factors on NPP under various environmental conditions were revealed, which provided a scientific basis for the study of NPP driving force in semiarid regions.

Key words: semiarid region, net primary productivity（NPP）, humidity index, factor contribution rate, driving force

中图分类号:

Q148

韩焕焕, 高敏华, 昝梅. 中国西北半干旱区植被净初级生产力驱动力分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(5): 186-192.

HAN Huan-huan, GAO Min-hua, ZAN Mei. Analysis on driving forces of net primary productivity of vegetation in semiarid region of northwest China[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2022, 61(5): 186-192.

参考文献 35

[1]	林小惠. 中国南部及东南亚森林植被碳固定遥感估算[D].南昌:江西师范大学,2011.
[2]	戚鹏程. 基于GIS的陇西黄土高原落叶阔叶林潜在分布及潜在净初级生产力的模拟研究[D].兰州:兰州大学,2009.
[3]	云文丽,侯琼,乌兰巴特尔.近50年气候变化对内蒙古典型草原净第一性生产力的影响[J].中国农业气象,2008(3):294-297.
[4]	陈雅如. 三峡库区森林生产力与碳储量对景观格局变化的响应[D].北京:中国林业科学研究院,2017.
[5]	BROUWERS N C,MERCER J,LYONS T,et al.Climate and landscape drivers of tree decline in a Mediterranean ecoregion[J].Ecology and evolution,2013,3(1):67-79.
[6]	WANG S Y,ZHANG B,YANG Q C,et al.Responses of net primary productivity to phenological dynamics in the Tibetan plateau,China[J].Agricultural and forest meteorology,2017,232:235-246.
[7]	方精云. 全球生态学气候变化与生态响应[M].北京:高等教育出版社,2000.
[8]	朱文泉. 中国陆地生态系统植被净初级生产力遥感估算及其与气候变化关系的研究[D].北京:北京师范大学,2005.
[9]	朱利欣. 基于MODIS数据的京津冀地区NPP及生态足迹和生态承载力时空分布研究[D].石家庄:河北师范大学,2018.
[10]	唐正宇. 2000-2017年伊犁河流域植被NPP潜在变化及人类活动影响分析[D].兰州:兰州大学,2019.
[11]	GROSSO S D,PARTON W,STOHLGREN T,et al.Global potential net primary production predicted from vegetation class,precipitation,and temperature[J]. Ecology,2008,89(8):2117-2126.
[12]	HUSTON M A,WOLVERTON S.The global distribution of net primary production:Resolving the paradox[J].Ecological monographs,2009,79(3):343-377.
[13]	焦翠翠,于贵瑞,展小云,等.全球森林生态系统净初级生产力的空间格局及其区域特征[J].第四纪研究,2014,34(4):699-709.
[14]	方霞. 中国干旱半干旱生态系统生产力和碳动态对气候变化响应的数值模拟研究[D].乌鲁木齐:新疆大学,2018.
[15]	任正超,朱华忠,史华,等.中国潜在自然植被NPP时空分布格局变化及其对气候和地形的响应[J].草地学报,2017,25(3):474-485.
[16]	刘旻霞,焦骄,潘竟虎,等.青海省植被净初级生产力(NPP)时空格局变化及其驱动因素[J].生态学报,2020,40(15):5306-5317.
[17]	任璇. 基于改进CASA模型的新疆草地净初级生产力及与气象因子的相关性研究[D].乌鲁木齐:新疆大学,2017.
[18]	刘刚,孙睿,肖志强,等.2001—2014年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系[J].生态学报,2017,37(15):4936-4945.
[19]	潘竟虎,文岩.中国西北干旱区植被碳汇估算及其时空格局[J].生态学报,2015,35(23):7718-7728.
[20]	王莺,夏文韬,梁天刚.陆地生态系统净初级生产力的时空动态模拟研究进展[J].草业科学,2010,27(2):77-88.
[21]	同琳静,刘洋洋,王倩,等.西北植被净初级生产力时空变化及其驱动因素[J].水土保持研究,2019,26(4):367-374.
[22]	陈利顶,李秀珍,傅伯杰,等.中国景观生态学发展历程与未来研究重点[J].生态学报,2014,34(12):3129-3141.
[23]	赵志平,吴晓莆,李果,等.2009—2011年我国西南地区旱灾程度及其对植被净初级生产力的影响[J].生态学报,2015,35(2):350-360.
[24]	桑巴叶,朱玉伟,刘康,等.伊犁河谷不同森林模式下土壤的养分特征和粒径组成[J].水土保持通报,2017,37(5):328-332.
[25]	冯金杰,张辉国,胡锡健,等.降水量和温度对植被覆盖指数影响的空间非平稳性特征——以新疆伊犁河谷地区为例[J].生态学报,2016,36(15):4626-4634.
[26]	姬盼盼,高敏华,杨晓东.中国西北部干旱区NPP驱动力分析——以新疆伊犁河谷和天山山脉部分区域为例[J].生态学报,2019,39(8):2995-3006.
[27]	姬盼盼,高敏华,付晓红,等.中国西北半干旱区净初级生产力驱动因子空间计算分析[J].生态学报,2019,39(24):9023-9032.
[28]	蒋蕊竹,李秀启,朱永安,等.基于MODIS黄河三角洲湿地NPP与NDVI相关性的时空变化特征[J].生态学报,2011,31(22):6708-6716.
[29]	朱士华,艳燕,邵华,等.1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO变化的响应[J].自然资源学报,2017, 32(11):1844-1856.
[30]	代海燕,都瓦拉,王晓江,等.内蒙古1981—2010年干湿气候类型和净第一性生产力演变[J].水土保持研究,2018,25(4):222-226.
[31]	郑艺,张丽,周宇,等.1982—2012年全球干旱区植被变化及驱动因子分析[J].干旱区研究,2017,34(1):59-66.
[32]	徐继填,陈百明,张雪芹,中国生态系统生产力区划[J].地理学报,2001,56(4): 401-408.
[33]	李宏薇,许尔琪,张红旗.伊犁河谷土壤侵蚀综合分区[J].中国农业资源与区划,2018,39(4):116-124.
[34]	王浩然. 港口生态系统服务价值计算方法及其影响分析研究[D].辽宁大连:大连理工大学,2015.
[35]	YANG Y,WAGN Z Q, LI J L,et al.Comparative assessment of grassland degradation dynamics in response to climate variation and human activities in China,Mongolia,Pakistan and Uzbekistan from 2000 to 2013[J].Journal of arid environments,2016,135:164-172.

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Analysis on driving forces of net primary productivity of vegetation in semiarid region of northwest China

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[1]	席瑶. “三生”维度下的乡村旅游集聚区发展效应研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(2): 24-28.
[2]	林晓楠, 陆汝成, 华璀. 柳州市区土地利用变化及驱动力分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(17): 36-41.
[3]	杨雯婷. 湘乡市城乡建设用地特征演变及驱动力研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(17): 42-48.
[4]	叶尔克江·霍依哈孜, 阿帕尔·肉孜, 柳宏英, 黄健. 新疆木垒县近51年春、夏季气象干旱特征分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(14): 57-63.
[5]	刘方明, 窦金刚, 高玉山, 孙云云, 侯中华, 刘慧涛. 半干旱区玉米秸秆快速腐解技术研究[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(5): 67-71.
[6]	黄雪红, 吴荣涛, 苏志国, 杨芳绒. 乡村振兴战略背景下传统村落景观驱动机制及评价研究[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(5): 176-182.
[7]	穆婷苇, 黄灵海. 中国沿海省市海陆经济协调发展时空与驱动力分析[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(23): 189-196.
[8]	杨君翔, 张琳, 赵明敏. 中国城市住宅投资时空差异及驱动力分析[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(9): 149-153.
[9]	陆冉. 基于STIRPAT模型的土地扩张驱动力研究—以皖江城市带承接产业转移示范区为例[J]. 湖北农业科学, 2018, 57(19): 67-71.