基于改进casa模型的中国西南喀斯特植被净第一性生产力估算

基于改进casa模型的中国西南喀斯特植被净第一性生产力估算

净第一性生产力（ep）是生态系统功能的一个重要因素，也是研究不同模型的必要因素。这也是30多年来全球变化研究中不同模型输入的条件。基于野外观察、遥感数据和植被模型的全球和区域模型以及年、季节和季节变化的估计一直是国际生态学和地理学的研究热点。森林生态系统因其广阔的面积和巨大的碳储量与碳生产能力,在全球碳循环中起着关键作用,但由于森林的空间异质性和野外观测的困难性,量化大尺度森林生产力的变化受到了很大限制,这就对区域和全球尺度上NPP的估算提出了挑战。利用遥感数据驱动生态学模型在区域和全球尺度上模拟NPP是其中的重要方法之一,尤其是遥感数据具有时间序列长和覆盖面广的特点,可估算不同地区生产力的年际和季节动态变化,得到国内外研究者的广泛重视。在众多基于遥感数据估算生产力的统计模型、参数模型和过程模型中,Carnegie-AmesStanfordApproach(CASA)是基于光能利用率(LightUseEfficiency,LUE)的一个过程模型,在全球以及区域生产力的估算中有着广泛的应用。光能利用率的准确估算是利用CASA模型模拟生产力的关键因素之一,模型作者提出在理想状态下植被存在着最大光能利用率,不同植被类型的月值为0.389gCMJ-1。事实上,不同植被类型的光能利用率存在着很大差异,受到温度、水分、土壤、植物个体发育等因素的显著影响,把它作为一个常数在全球范围内使用会引起很大的误差。因此,利用光能利用率过程模型模拟植被生产力,关键在于对光能利用率的准确估算。CASA模型在全球植被NPP模拟和碳循环研究中应用广泛,在我国和区域植被生产力的模拟中也发挥了很大作用,但因为涉及的参数多,不同植被类型LUE的准确赋值困难,因此该模型依然缺乏广泛和细致的应用,尤其是在区域尺度或者一些特殊地貌类型上,比如我国的喀斯特景观地区。我国西南山地的喀斯特地貌主要分布于贵州、广西和云南等8个省区,特殊的碳酸盐岩基质不仅造就了当地的土壤顶极植被类型———常绿落叶阔叶混交林,与亚热带典型的常绿阔叶林气候顶极有很大区别,同时也造成了基岩裸露、土壤稀薄、水分易渗漏等脆弱的环境,加上人为活动剧烈,导致该地区的森林植被一旦破坏即难以恢复,水土流失,基岩大面积出露,形成严酷的石漠化景观,严重影响到当地的生态环境和社会经济发展。为揭示石漠化的生态学机理,恢复与重建该地区的石漠化生态系统,就需要对喀斯特植被的生产力和稳定性进行详尽研究;然而,喀斯特生境的严酷使得野外生物量的取样观测极其困难,以往喀斯特地区生物量的估算仅局限于极少样点的野外植物收获,无法进行区域生产力的监测,更不可能估算整个西南地区喀斯特植被的生产力。遥感方法在喀斯特地区主要用于石漠化的监测和土地利用的研究,估算大尺度植被生产力的工作比较局限,研究区域集中在云贵广三省,还没有利用遥感数据驱动的生态学模型模拟喀斯特植被生产力的工作。本研究使用CASA模型,通过改进其最大光能利用率的估算,修正模型参数,利用近期高分辨率的遥感数据,对西南喀斯特地区1999—2003年的植被NPP进行模拟,旨在探讨该地区植被生产力的年际和季节变化及其空间分布,讨论不同植被类型的NPP变化特征,以及喀斯特植被和非喀斯特植被之间的差异,为喀斯特植被的保护和石漠化生态系统的恢复机理提供基础数据。1研究区域和方法1.1云南和四川西部我国西南地区的喀斯特地貌主要分布在贵州、广西、云南、广东、湖北、湖南、四川和重庆8省市自治区,面积为60.223×104km2,占该地区总面积的27.2%(图1)。整个地区地域辽阔,南北跨15个经度,东西跨21个经度,气候类型为热带及亚热带季风气候,地貌主要为山地和高原,除云南和四川西部的青藏高原东南边缘海拔达3000—7000m外,其它地区为3000m以下,喀斯特地貌主要分布在海拔为0—5835m的地区(图1a),是我国乃至世界亚热带锥状喀斯特分布面积最大、发育最强烈的高原山区。该地区的优势植被类型为亚热带常绿落叶阔叶混交林和亚热带针叶林,主要分布在四川南部、云南西部、湖南西部以及贵州、重庆、湖北和广西的大部分地区;高寒植被和山地针叶林分布在云南、四川西部青藏高原边缘地带和四川盆地边缘的高海拔地区;热带季雨林、热带雨林和热带针叶林主要零星分布在广西西南部、云南北部和四川中南部;亚热带常绿阔叶林和亚热带/热带草丛在8个省都有分布,较集中分布在云南、贵州和广西以及四川南部和重庆东北部;亚热带/热带灌丛主要分布在贵州,以及重庆与湖南接壤地带和广西西部;山地温带草原和温带落叶阔叶/针叶林分布在四川与云南接壤地带以及四川中部和北部;热带和亚热带农业植被在各省区成片或斑块状分布(图1b)。1.2学习方法1.2.1模型方法及计算CASA是由遥感、气象、植被以及土壤类型数据共同驱动的光能利用率模型。NPP主要由植被所吸收的光合有效辐射(APAR)与光能利用率(ε)两个变量确定,APAR由光合有效辐射(PAR)和植物吸收分量(fPAR)确定,而参数ε由最大光能利用率(ε*)和体现气候因子对植被光能利用率影响的温度(Tε1和Tε2)及水分胁迫系数(Wε)共同确定的。因此,NPP可以表示为下式:式中,fPAR取决于植被类型和植被覆盖,研究证明,归一化差异植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI)能很好地反映植被覆盖状况,CASA模型即使用NDVI代替fPAR对NPP进行估算(图2,公式2—5),PAR通过太阳辐射乘以常数0.5得到,Tε1表示在低温和高温时植物体内在的生化作用对光合的限制而降低净第一性生产力,Tε2表示环境温度从最适宜温度向高温和低温变化时植物的光能转化率逐渐变小的趋势,Tε1和Tε2的计算参照模型文献,Wε反映了植物所能利用的有效水分条件对光能转化率的影响,计算参考朴世龙等。模型的具体算法参见模型文献。式中,SR代表比值植被指数,fPARSR和fPARNDVI分别代表根据SR和NDVI估算得到的PAR,fPARmin和fPARmax的取值与植被类型无关,fPARmin=0.001,fPARmax=0.95,NDVImin和NDVImax分别对应某种植被类型NDVI的5%和95%处的百分位数。原模型中的水分胁迫系数(Wε)经由土壤水分子模型计算得到的,其中涉及的众多土壤参数则是从土壤质地图提取得到的,精度难以保证,研究中使用改进后的CASA模型,即排除众多土壤参数,仅使用气象数据,并结合区域蒸散模型对水分胁迫因子进行估算(图2),这样不仅保持了原模型中植物生理生态学基础,还在一定程度上对输入参数进行了简化。1.2.2光能利用率模型的计算为准确获取不同植被类型的最大光能利用率,以西南地区各植被的NPP实测值来模拟和改进ε*值。首先计算所有像元的APAR、温度和水分胁迫系数,然后挑选研究区范围内的NPP实测数据,最后模拟得到各种植被类型的最大光能利用率(图2,公式6):森林NPP的实测值来源于1989—1993年间的全国森林资源清查的木材蓄积量,提取西南地区的数据,按照蓄积量—生物量的转换函数计算森林生物量和生产力,草地NPP的计算依据1991年结束的全国草业资源清查所获取的干草产量。因缺少实测NPP,热带、亚热带和温带的农业植被的ε*分别利用同温度带的自然植被值估算获得;热带/亚热带灌丛的ε*等同于温带农业植被;无植被地段利用国际通用值(表1)。1.3数据收集1.3.1ndvi规范及预处理NDVI数据来自SPOT-VEGETATION空间分辨率为1km的全球观测值(中国西部环境与生态科学数据中心,),图像预处理包括大气矫正、辐射矫正、几何校正,以及利用最大值合成法(MVC)获得逐旬NDVI数据。本研究选用1999年1月—2003年12月共180幅逐旬图像,对每月的三旬数据再次进行最大值合成,得到逐月数据集,并将图像投影为经纬网投影(Geographiclat/lon)。1.3.2dem模型和高程模型1999年1月—2003年12月的气象数据来源于国家气象局,包括176个台站的月均气温和月总降水、31个台站的月总太阳辐射。以高分辨率STRM30数字高程模型(DEM)(图1a)为基础,采用薄盘光滑样条法,将气象数据插值为1km的经纬网投影的栅格数据。通过计算获得,研究区内1999—2003年的年均温为3.3—24.0℃,年累积降水为570.3—1896.1mm以及年总太阳辐射为3280.3—6629.3MJ/m2。1.3.3数据匹配模块使用比例尺为1∶1000000的矢量格式中国植被图,通过归类合并,将西南喀斯特地区的植被分为19类(表1),用于模拟植被的最大光能利用率,并将矢量图转化成1km空间分辨率、经纬网投影的栅格图层,以与其它数据匹配。为探讨喀斯特地区典型植被NPP的空间分布,在分析时将植被又合并为6类,即热带森林(包括热带雨林、热带季雨林和热带针叶林)、亚热带森林(亚热带常绿阔叶林、亚热带常绿落叶阔叶混交林和亚热带针叶林)、温带森林(温带落叶阔叶/针叶林)、灌丛(热带/亚热带灌丛和亚高山灌丛)、草地(热带/亚热带草地和温带草地)和农业植被(热带农业植被、亚热带农业植被和温带农业植被)。1.3.4卡斯特地形分布2结果与分析2.1区域植被的代表性较差亚热带/热带山地针叶林、亚热带常绿阔叶林、亚热带常绿落叶阔叶混交林和亚热带针叶林这4种植被NPP实测样点较多,但与改进后CASA模型模拟结果的点对点相关性较差,均未达到显著水平,原因可能是:(1)野外取样存在一定误差,样地内成年树与幼年树分布不均,或者对整个区域植被的代表性较差;(2)实测NPP与遥感数据的年代不匹配,前者为20世纪90年代初期,后者是1999—2003年,在这段时间内植被发生变化。然而,不同植被类型的平均NPP实测值与模拟值具有较好的吻合性(表1),除农业植被、灌丛和无植被外,其他14种植被类型的NPP实测值与模拟值相关性显著(R2=0.9953,P<0.001,n=14),说明CASA模型可较好模拟中国西南喀斯特植被的NPP。但模型的模拟值均略高于实测NPP,原因是:(1)实测NPP是20世纪90年代初期的数值,而CASA模型模拟的是1999—2003年的值,考虑到植被的生长,CASA模型模拟值高于实测值符合北半球陆地光合作用加强的趋势;(2)模型中输入的气象数据是通过台站的观测值插值得到,插值过程会造成一定的偏差;(3)CASA模型本身对植物生理生态过程模拟的不准确,也会影响大尺度NPP的估算精度。2.2营养成分空间变化整个西南8省区NPP低值区(<285gCm-2a-1)主要分布在四川中西部的山地及其它零星地区,四川盆地和重庆、贵州全省、湖南和湖北的中部地区以及云南和广西北部、广东东南沿海的生产力属于中等(285—480gCm-2a-1),而高值区(>480gCm-2a-1)主要分布在湖北西部以及云南、广西和广东的中南部地区、四川盆地边缘,但各年度之间有变化(图3)。1999—2000年NPP值有轻度增加,但空间变化不显著;2001年存在降低趋势,尤其是低值区范围轻度扩大;2002年NPP高值区的范围明显扩大,原先的中值区部分扩大为高值区;随后在2003年NPP降低,但仍高于2001年(图3)。喀斯特地区1999—2003年NPP空间变化趋势与西南地区总趋势相同,1999—2001年间相对变化不大,大部分喀斯特地区2002年NPP升高,2003年降低;而广西中部、西南部和湖南南部地区2002年NPP值却要低于前3a,2003年则升高。从喀斯特地区5a平均NPP空间分布来看(图3),NPP低值区分布在贵州、云南东北部和湖南中部,高值区主要分布于湖北西部、云南和广西的南部以及四川南部地区,而中值NPP主要分布在贵州及其周边地区和四川盆地边缘。西南喀斯特地区1999—2003年逐年的总NPP依次为172.9、173.6、170.1、196.0TgC和183.8TgC,5a平均为179.3TgC/a,与非喀斯特地区相比(年总NPP变化范围421.6—492.1TgC,年平均NPP446.9TgC/a)普遍较低。但两个地区变化趋势一致(图4),从1999到2000年呈低增长,2001年下降并分别达最低值,2002年出现了大幅度的增长,分别达到最高值,2003年又出现了下降的趋势;总体来说NPP呈增长趋势,喀斯特地区年均增加值(9.93gCm-2a-1)要低于非喀斯特地区(14.40gCm-2a-1)。NPP的季节变化表明,从1999—2003年,春夏秋三季喀斯特地区NPP呈现波动上升的趋势,冬季呈波动下降趋势,NPP平均增加值最大发生在雨热同期的夏季(R2=0.566,P>0.05,n=5),低于非喀斯特地区的增加值(R2=0.831,P<0.05,n=5)。每年的NPP最大值多出现在7月,最小值多出现在2月(图4)。2.3种植被类型的npp比较1999—2003年间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,相反,喀斯特地区的温带森林和农业植被的逐年NPP要大于非喀斯特地区。喀斯特地区除热带森林年际NPP呈逐年增长的趋势外,亚热带森林、温带森林、灌丛、草地和农业植被的NPP从1999到2000年呈低增长,2001年下降并分别达最低值,2002年出现了大幅度的增长,分别达到最高值,2003年又出现了下降的趋势;而非喀斯特地区6种植被类型的NPP变化趋势与研究区一致,即1999—2001年低增长,2002年达到最高值,随后在2003年下降。喀斯特地区的6种植被中,热带森林的年平均NPP增加值最大(33.64gCm-2a-1),其次是农业植被、温带森林、灌丛、亚热带森林和草地,每种植被类型的年NPP平均增加值均小于非喀斯特地区的相应值。不同植被类型的逐月NPP变化有一定的相似性,夏季达最大值,冬季为最小值,但不同的植被类型间和喀斯特与非喀斯特地区有少许差异(图5)。3结论和讨论3.1改进后的casa模型对西南石漠化植被模型的模拟本文运用GIS和RS方法,综合SPOTNDVI遥感数据、气象数据以及植被分类数据,通过改进光能利用率CASA模型,重建中国西南喀斯特地区1999—2003年不同植被类型NPP年际和月际的时空序列及变化,得到以下结论:(1)改进后的CASA模型可以较好地模拟我国西南喀斯特地区植被的NPP。(2)1999—2003年西南喀斯特地区年NPP的平均值为402.34gCm-2a-1,变化范围是381.7—439.9gCm-2a-1,逐年NPP呈波动增长的趋势,非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区。(3)1999—2000年西南地区NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区面积扩大,2002年高值区面积显著增加,随即在2003年又有所下降,但仍高于2001年。(4)1999—2003年喀斯特地区的6种典型植被年NPP均呈增加趋势,非喀斯特地区相应植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。3.2区域分布的变异利用模型模拟西南喀斯特地区植被NPP的研究比较缺乏,王冰等利用基于MODIS数据的光能利用率模型估算了2001年贵州省喀斯特地区的植被NPP为407.18gCm-2a-1,非喀斯特地区为461.53gCm-2a-1,高于本研究得到的贵州省同时期的NPP(喀斯特植被NPP为325.69gCm-2a-1,非喀斯特植被336.13gCm-2a-1);而Wang等用1981—2000年AVHRRGloPEMNPP数据得到云南、贵州和广西3省的NPP平均增加值为1.65gCm-2a-1,低于本研究中得到的1999—2003年相同区域NPP平均增加值15.77gCm-2a-1。模型和驱动数据的不同都是造成这种差异主要原因,植被区域的不同也是原因之一。近期研究表明,北半球中高纬度地区的陆地光合作用在过去的20—30a间存在着增加趋势,中国西南喀斯特地区生产力也呈增加趋势。本研究中,西南喀斯特地区NPP在1999—2003年呈波动增加的趋势,平均增加值为9.93gCm-2a-1,主要是气象因子的年际变异引起的。太阳辐射的变化趋势与NPP最为相似,1999—2000年呈上升趋势,随即在2001年下降,2002年上升至最