云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征
24卷第2期193～201页山 地 学 报Vol.24,No.2pp193～201
2006年3月JOURNALOFMOUNTAINSCIENCEMar.,2006
文章编号:1008-2786-(2006)2-193-09
云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征
何云玲
1,2
,张一平
13
(1.中国科学院西双版纳热带植物园,云南昆明 650223; 2.中国科学院研究生院,北京 100049)
摘 要:基于气候生产力模型,利用1960～2000年127个气象站气温、降水资料以及植被信息,对云南省自然植被
8净初级生产力的时空分布特征进行了分析。结果表明:41a云南自然植被年均NPP为4.23×10tDM/a,约占全国
自然植被年均NPP总量的11.4%;单位面积的平均NPP为10.64tDM/(hm2・a),是全国平均水平的2.8倍。云南自然植被NPP随着纬度、经度和海拔高度的增加均呈现下降趋势,变化总趋势为北部
自然植被NPP呈现上升趋势,20世纪70、80年代比60年代有所下降,90年代有所上升。气温增加,降水增加或不变的情况下,滇西北和滇东北NPP增加幅度大于其他地区,NPP的主要因素;气温增加,降水减少的情况下,几个少雨区和多雨区NPP,NPP的主要因素是水分。
关键词:自然植被;净初级生产力(NPP);;中图分类号:Q948:A
植被净初级生产力NPP作为绿色植物在单位
2
时间和单位面积上所能累积的有机物数量[t/(hm
2
・a)或g/(m・a)],是植被自身生物学特性与外界环境因子相互作用的结果,也是两者之间本质联系的重要标志,因此一直是生态学研究中的一个热点。NPP是评价生态系统结构与功能协调性,以
[2]
及生物圈人口承载力的重要指标;随着全球变化的加剧及其对全球变化研究的不断深入,植被净初级生产力在研究全球变化对生态系统的影响、响应和对策中,成为一项不可缺少的测定指标及核心内[3]
容。
目前用于计算植被净初级生产力的模型大致可分为气候模型(统计模型,以Miami模型为代表)和遥感模型(包括参数模型和机理模型,前者以CASA模型为代表,后者以TEM、Century等全球模型和BEPS等区域性模型为代表。我国现阶段所采用的
[1]
模型大多为气候模型,遥感模型研究起步较晚,且以
[3]
农作物遥感模型为主。周广胜等(1998)指出:在区域或全球的空间尺度上,植被净初级生产力主要决定于光、热、水,即太阳辐射、气温、降水资源的时空格局变化与植被净初级生产力格局过程密切相关;植物群体在土壤和气候处于最适条件下植物所能达到的最大NPP为植物的气候生产力。气候生产力的研究对于合理利用资源,充分发挥生产潜力,寻找提高植被净初级生产力途径等具有重要的指导意义
。
云南省地处中国西南边陲,位于21°8′32″～29°15′8″N和97°31′39″～106°11′47″E之间,北回归线横贯本省南部;地形地貌复杂,跨越高原、山地与河谷地区,海拔高度从76.4m到6740m,地势上基本西北较高,向东南方向逐渐降低,相对高差较大;气候多样,有热带、亚热带、温带等,几乎包含了全国主
[4]
收稿日期(Receiveddate):2005-08-11;改回日期(Accepted):2005-12-01。
基金项目(Foundationitem):国家重点基础研究发展计划(973项目)(2003CB415101),云南省自然科学基金重点项目(2003C0002Z)资助。[
SupportedbytheNationalKeyProjectforBasicResearchonEcosystemChangesinLongitudinalRange2GorgeRegionandTransboundaryEco2securityofSouthwestChina(2003CB415100),theNaturalScienceFoundationofYunnanProvince(2003C0002Z).]
作者简介(Biography):何云玲(1978-),女,汉族,云南人,在读博士,主要研究领域:生态气候。Tel:0871-5160904,E-mail:[email protected].
cn[HeYunling(1978-),female,theHannationality.Mostlyfield:ecologicalclimatology.]
3通讯联系人(Correspondingauthor):张一平[ZhangYiping],Email:[email protected];Tel:0871-5160904
194山 地 学 报24卷
要的气候类型;形成了全球生物多样性最丰富的地区之一,拥有北半球的绝大多数生物群落类型和除沙漠与海洋外的各类生态系统
[5]
1.2.3 Chikugo模型
Uchijima等(1985)利用IBP期间682组森林植
。刘文杰等
[6]
曾被资料提出
[7]
2
经对滇南西双版纳地区的NPP随气候变化的规律和特点做了初步估算,认为西双版纳近40a植被
NPP呈略有下降的变化趋势。本研究将选取能较
NPP=0.29exp(-0.216(RDI))・Rn(4)
好反映云南植物NPP分布的气候生产力模型对云南自然植被的NPP时空分布格局的特征和规律进行初步估算和分析,并且探讨了其对全球气候变化的响应。一方面不仅为准确评价自然植被在地区、区域乃至全国生态环境平衡和保护中的特殊地位和功能作用,另一方面也为当地政府部门采取措施维护并实现自然植被资源的持续利用和合理保护提供科学的依据。
其中NPP为自然植被净初级生产力(tDW/
2
hm/a),RDI为辐射干燥度,Rn为陆地表面所获得
2
的净辐射量(kcal/(hm・a))。它是一个较好的估算NPP的方法,是植物生理生态学和统计、相关方法结合的产物,综合考虑诸因子的作用,是一种半经验半理论的方法。该模型在推导过程中是以土壤水分供给充分、植物生长很茂盛条件下的蒸散来计算植物净初级生产力,但仅考虑了森林资料,对广大干旱半干旱地区不适用。但是其在推导过程中应用的一些理念,至今仍被众多学者所采用,例如其利用充分成熟植被与近地气层之间水汽通量方程(相当于蒸散量)和CO2的通量方程(相当于NPP)导出如下0n(1+β)
1 研究方法
1.1 资料的收集与整理
资料室,包括全省月平均气温、。年、干季(11～4月)(5～10月)的数据序列来自于对应各月的统计。
1.2 植被净初级生产力模型的比较与研究1.2.1 Miami模型
H.Lieth利用世界5大洲约50个地点实测NPP数据和与之匹配的平均气温及年均降水资料建
(5)
A0为与扩散条件和CO2浓度有关的常数,Rn为
年净辐射量,d为饱和差,β为Bowen比。由于d和
β都随气候干燥度的增大而增大,因此NPP将随干燥度的增大而减小。利用辐射干燥指数RDI=Rn/
(L×P),其中L为蒸发潜热,P为年降水量。RDI
是辐射能量的年净收入与蒸发掉年降水所需能量的比值,是表示气候干燥程度的一种指数。1.2.4 北京模型
立
NPPT=3000/(1+e
1.315-0.119t-0.000664R
)(1)(2)
朱志辉(1993)认为在缺少必要的计算A0的资料情况下,可把A0/[d(1+β)=f看作一个整体,利用实测NPP和Rn的比值反推其f函数形式;因此用包括中国46组在内的各类植被的751组资料建立了一个模型
[8]
1.82
NPPR=3000/(1-e
)
NPPT及NPPR分别根据年均温(℃)及年降水
(mm)求得(g/m2/a),是一个较早建立的模型,由于
仅考虑了气温和降水,后被很多学者在实际应用中加以改进。
1.2.2 Thornthwait模型
H.Lieth采用Thornthwait方法计算实际蒸散E(mm)及与Miami模型相同的50组生产力资料,根
NPP6.93exp[-0.224(RDI)]
(6)
・Rn,当RDI≤2.18.26exp[-0.498(RDI)]
・Rn,当RDI>2.1
1.2.5 综合模型
据最小二乘法建立
NPPE=3000(1-e
-0.0009695E
周广胜和张新时(1995)认为植物通过光合作
)
(3)
用所产生的干物质中固定的太阳能是地球上生态系统中一切生命成分及其功能的基础,植被净初级生产力基本上取决于照射到植物上的太阳能及其根际层的土壤水分,因此基于Chikugo模型相似的推导过程,根据植物的生理生态学特点及联系能量平衡
2
其中NPPE(g/m/a)由于采用实际蒸散求得,
而计算以及影响实际蒸散的参量极多,例如辐射、风速、饱和水汽压等,所以其在实际应用中受到一定限制。
第2期 何云玲,张一平:云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征195
和水量平衡方程的实际蒸散模型,将植物群体的
[9-10]
NPP和蒸腾量(AE)可分别表示为如下公式
NPP=∫0PN(t)dt
植被气候生产力的3类模型对10个地区植被生产
力进行模拟。图1和表1给出了三类模型对于云南省植被净初级生产力的模拟结果及其与实测资料的
2
比较。可见,在NPP值较小时(
,重点主要反映其NPP的时空变化趋势。
T
′
≈AT0a0a1[(Ca-Ct)/(Rc+Rs,c]
AE=∫0AEt(t)dt
(7)
T
(8)≈AR0b0b1[(eL-ea)/(rc+rs,w)]
这两个公式充分体现了植物的生理生态学特性。各项参量的物理意义见文献。经过推导建立了适合中国大陆范围内计算植被净初级生产力的模型
NPP=RDI・Exp2
(1+RDI)・(1+RDI)
2
2
-.87+6.25RDI(9)
2
式中 NPP自然植被净初级生产力(tDM/(hm・a));r:年降水量(mm);Rn:年净辐射量(换算为蒸发量单位,mm);Rn=RDI・r・L;L:蒸发潜热,L=597-0.57T;T:为年平均气温(℃)
RDI:辐射干燥度RDI=(0.629+0.237PER
22
-0.00313PER)
PER:Holdridge/r.PET:(mmBT:年平均生物温度(℃)BT=6t/365=6t′/12
t代表气温为0℃～30℃的日均温,t′为
×Chikugo模型预测值;・北京模型预测值;
▲综合模型预测值;—实测值
×SimulationNPPbyChikugomodel;○Simulation
NPPbyBeijingmodel;▲SimulationNPPbyZhouand
Zhangmodel;—observationNPP
与>0℃的月均温。
另外,国内不少学者利用上述模型对中国或各区域植被气候生产潜力以及未来气候变化各情景下,CO2倍增导致气候变化对中国植被净初级生产力的影响进行了初步探讨。
本研究共收集到云南省29组实测植被群落生产力数据,所收集到的生产力资料包括:地点、经度、纬度、海拔高度、多年平均温度、多年平均降水、群落组成成分、主要优势种等。首先将29组数据中具有相同经纬度、海拔高度的样地资料进行平均,得到10组不同地区的植被生产力数据,用最常用于中国
[6,11-15]
图1 模拟与实测净第一性生产力的关系
Fig.1 Relationshipbetweensimulatednetprimaryproductivity(NPP)andobservedNPP
2 植被净初级生产力及其时空分布
2.1 空间分布特征
片根据模型计算的结果,41a云南省自然植被
8
年均NPP为4.23×10tDM/a(0.42PgDW/a),如果按照1gC=2.2gDW(干物质)换算,为0.19Pg
[16]
C/a,约占全国年均NPP总量(1.69PgC/a)的11.4%。整个云南省面积为39.4×10km,单位面
4
2
表1 基于植被气候生产力模型模拟的云南自然植被净初级生产力与实测生产力
2
Table1 ComparisonbetweenmeasureddataandsimulatedataofNPPinYunnan(t/(hm・a))
项目实测值
Chikugo模型
17.6411.8911.799.25
25.036.526.555.82
319.5010.5810.479.45
417.709.899.799.16
53.9810.6810.579.58
69.319.819.709.22
721.4512.5912.4511.06
89.9316.2116.0612.93
923.3914.2914.1412.55
1020.3015.4215.2513.88
相关系数
1.00.4490.4470.568
北京模型综合模型
196山 地 学 报24卷
2
积的平均NPP为10.65tDM/(hm・a)(484.04g
22[16]
C/m/a),是全国平均水平(176gC/(hm・a))
谷地区(特别是澜沧江流域)呈现出NPP的高值区,显示出纵向岭谷的通道作用。
的2.8倍。可以看出,云南省的NPP在全国NPP中占重要地位。
图2显示了云南省自然植被平均NPP的频率分布,可见全省各个地区的NPP主要分布在8.50～
2
10.50tDM/(hm・a)的范围之间,占了近50.39%的分布频率。说明云南大部分地区的NPP均高于全国平均水平,87%的地区NPP在8.50～14.50t
2
DM/(hm・a)之间,只有极个别地区才低于这个水平;因此决定了全省自然植被NPP的平均水平
。
图3NPP分布图
DNPPinYunnan
云南属于我国西部季风范围内,主要受到西风环流和西南季风的影响。省内南北向的温度梯度明显,
这种温度梯度的生态地理作用是构成云南自然植被南北带状分异的热量基础。南部年均温20℃以上,最冷月15℃左右,在热量水平上属于热带;其余大部分属于亚热带的热量水平,年均温11～19℃间,最冷月平均气温5～12℃间;滇西北中甸、德钦以北地区属于青藏高原东南缘的高寒地区,年均温在5℃以下,最冷月在0℃以下。而年降水量的分布总的趋势是南多北少,南部边沿地区年降水量在1500mm以上,滇西南山原地区约在1000～1500mm间,高原中部多在800～1000mm间,北部不到800mm。降水从西向东的变化为滇西高黎贡山以西年降水量偏多,大约在1500mm以上;往东明显降低,大致西起保山,东到陆良附近的北纬25°两侧高原,年降水量都在800～1000mm间,再往东,年降水量又增加到1200mm左右。此外,云南有一些明显的多雨区与少雨区,不同地区雨量颇为悬殊。东南部以江城为中心,包括河口、金平、绿春、江城、勐腊等地,处于高耸山体迎东南暖湿气流和台风入侵的山前部位,年降水量在1600～2200mm间;滇西南以西盟为中心,包括澜沧、沧源、孟定、龙陵、潞西等地的多雨区,位于西南暖湿气流的山前迎风坡向,年降水量达1500～2800mm之间,其中西盟的年降水平均达到2751.7mm以上。
图2 云南省植被平均NPP频率分布图
Fig.2 ThefrequencydistributionofNPPinYunnan
将云南省自然植被平均NPP绘制成NPP分布
图(图3)。可以看出,NPP最小值为4.73tDM/(hm2・a),其下垫面主要植被类型是青藏高原高寒山被区域的德钦、中甸高山云、冷杉林、蒿草灌木草
[17]
甸区(杨一光的云南自然植被区划,下同);其次就是滇中西北部较小,主要植被类型是高原亚热带北部常绿阔叶林地带。NPP最大值为17.51tDM/(hm2・a)(西盟地区),主要植被类型是高原亚热带南部季风常绿阔叶林地带;其次滇南地区的热带季雨林、雨林区域的NPP值也较高(勐腊地区)。从图3中值得注意的是:在云南省北部、中部,从东北到西南,在相同纬度比较,在云南东西分界区域均存在低值区,从而形成了一条NPP的低值带,其低值中心正好位于由高黎贡山、横断山等高山和怒江、澜沧江、金沙江-元江等高山、河谷构成的准南北向的纵向岭谷区,并且总体上西部区域的NPP高于东部,显示了纵向岭谷区的阻隔效应;在云南南部,地势相对变得较平缓,NPP的经向变化有所减小;但沿河
第2期 何云玲,张一平:云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征197
云南北部靠近金沙江谷地的楚雄州北部和大理州东部,由于东南季风-西南季风交汇区域,气流到达这里时均已失去大量水汽,在以元谋、宾川为中心形成一个少雨区(年降水量在500～700mm左右);滇西北的德钦、中甸,处于西南暖湿气候的背风区,年降水量在600mm左右,也是少雨区。因此,一方面可以说云南自然植被NPP的分布主要由其热量和水分的自然条件决定,水热条件决定了地带NPP的大小,两者间有很好的一致性,南部主要取决于水分,北部主要限制条件是热量,而水热条件又主要是地形地貌和纬度决定的。另一方面,云南自然植被NPP分布特征与整个云南的植被类型和各区域的城市化水平也有密切关系:云南南部热带地区水热条件良好,分布热带季雨林、雨林,因有良好而湿润的土壤条件配合而
发育,群落层次结构复杂,物种丰富,NPP具有较大
值;云南大部分地区处于亚热带常绿阔叶林区域,虽然决定了云南省NPP的整体水平,但由于这些地区开发较早,人为活动频繁,盆地及其边缘山地下部的常绿阔叶林现存较好者已少,在适合常绿阔叶林发育的地区大多已为人工种植的松林所占据,主要植被类型为位于滇中高原盆谷内的滇青冈林、元江栲林、云南松林区等;在过去一个时期内的城市化进程的加剧对植被破坏较大,该地区植被有部分退化为长穗高山栎和萌生灌丛、滇石栎萌生灌丛等,影响了该地区的植被NPP大小;云南西北部地区虽然人烟稀少,人为活动干扰相对不大,但由于气温较低,处于青藏高原高寒山被区域,NPP
水平较低。
图4 云南省植被平均NPP地理分布与经纬度和海拔的关系
Fig.4 ThegeographicpatternsofNPPwithlatitudeandlongitude,andtherelationshipbetweenelevationandNPPin
Yunnan
图5 云南省植被平均NPP分布
Fig.5 ThedistributionofNPPinYunnan
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总的来说,云南省自然植被NPP随着纬度的增
加和经度的增加均呈现下降趋势;另外,随着海拔高度的增加也随之下降(图4)。
图5a是沿99°～100°E澜沧江流域18个站点植被的NPP分布,可见植被NPP是从北向南逐渐升高的;图5b是沿北纬24°从西向东23个站点植被的NPP分布,可见,植被NPP在西部边缘地区较高,向东有下降趋势,101°～103°E有较小值,再往东植被NPP又有所增加。从图6可以更清楚地看出云南省自然植被NPP的变化总趋势:北部
。
地区降水在20世纪70、80年代比60年代明显减少,是NPP在这时期明显低于60年代的主要原因;据柯金虎等研究结果表明,由于受1991年菲律宾Pinatubo火山爆发影响,我国大部分地区平流层的气溶胶大量增加,从而导致我国大部分地区1992年间太阳辐射显著减少,这可能是导致1992年云南自然植被NPP出现低值的主要原因。另外,由于受全球厄尔尼诺现象的影响,1998年的平均温度、年降水量、年太阳辐射均明显高于其他年份,从而使得云南NPP在1998～1999年间呈现上升趋势
。
[18]
.on b.annualvariation
云南省植被平均NPP月变化与年变化
Fig.7 ThetemporalvariationofNPPinYunnan
图6 云南省植被平均NPP分布
Fig.6 ThedistributionofNPPinYunnan
3 未来气候变化下自然植被NPP的
分析
关于根据若干大气环流模式(GCM)对二氧化碳浓度倍增后的中国大陆气温和降水变化的预测分析,张新时等(1993)将可能的一般结果归结为:1.年平均气温增加2℃,年降水量增加20%;2.年平均
2.2 时间分布特征
为了获得NPP随时间变化的趋势,计算了每一地区对应的年均自然植被NPP值随年份变化回归分析的趋势系数,并对其显著性进行检验;结果显示在127个站点中有近70.08%(89个)站点的NPP呈现上升趋势,主要因为云南大部分地区的气温除了中部个别站点外或多或少都有上升趋势,而年降水量虽然在20世纪70、80年代比60年代减少甚多,但90年代有上升倾向;所以水热结合从而导致大部分地区的NPP有所增加。但是大部分地区的趋势系数都未达到0.05的显著性检验,说明这些变化属于自然波动。
就总体而言,云南自然植被NPP的月变化如图7a所示,云南的气候受季风影响,全年差异不大,但
scenario-1指气温增加2℃,降水增加20%;scenario-2指气温增加2℃,降水减少20%;scenario-3指气温增加2℃,降水基本不变。
干季(11～4月)和雨季(5～10月)差异明显,因此自然植被NPP也表现为显著的单峰型,雨季大于干季,处于植被生长季节期间的6～8月最大,其余各月逐渐下降。就年变化(图7b)来说,云南大部分
图8 目前及CO2浓度倍增后云南植被的NPP
Fig.8 TheNPPatpresenttimeandunderdoubledCO2
concertrationinYunnan
第2期 何云玲,张一平:云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征199
气温增加4℃,年降水量增加20%。郑元润等(1997)总结的一般结果可综合如下:1.年平均气温增加2℃,年降水量增加20%;2.年平均气温增加2℃,年降水量减少20%;3.年平均气温增加2℃,年降水量不变
[13]
[19]
2.云南自然植被NPP随着纬度、经度和海拔的
增加均呈现下降趋势;空间变化总趋势:北部
3.云南自然植被NPP在雨季(5～10月)明显
。根据对云南省1960～2000年的41高于干季(11～4月);大部分地区NPP时间变化呈现上升趋势,20世纪70、80年代比60年代有所下降,90年代有所上升,但是大部分趋势系数都未达到0.05的显著性检验。
4.温度增加,降水增加或不变的情况下,滇西北
a气候资料的统计分析结果显示,大部分地区虽然
呈现升温趋势,但年降水量变化趋势并不明显,因此我们采用上述后一种气候变化预测结果作为云南省植被NPP对二氧化碳浓度倍增后未来气候变化的响应背景,结果见图8所示。在年平均气温增加2℃,年降水量增加20%的情况下,云南省植被NPP
和滇东北NPP增加幅度大于其他地区,说明这些地区温度是制约植被NPP的主要因素;温度增加,降水减少的情况下,几个少雨区和多雨区NPP降低幅度大于其他地区,表明在上述地区限制NPP的主要因素是水分。
5.在云南省北部、中部,从东北到西南,在云南
增加0.14%～0.27%间;在年平均气温增加2℃,年降水量基本不变的情况下,云南省植被NPP增加0.04%～0.15%间,但这两种情况下位于滇西北的
德钦、中甸、兰坪和滇东北的镇雄、昭通等地均呈现
NPP增加幅度大于其他地区的趋势,说明在这些地
东西分界区域存在NPP低值区,从而形成了一条
N,、河谷
区温度是制约植被NPP大小的主要因素,温度提高有利于植被干物质的累积,从而提高NPP的平均水平。在温度增加2℃,降水减少,省自然植被NPP.,个少雨区(元谋、)元江、金平、龙陵、江城)等地NPP的降低幅度大于其他地区,表明在上述地区限制NPP的主要因素是水分,温度升高降水减少从而加剧环境趋向变干,不利于NPP形成。由此可见,如果仅从气候因素来考虑,在降水不变或增加的情况下,全球变化将有利于云南西北、东北地区的NPP增加;在降水减少的情况下,全球变化将不利于云南省西南到东南边缘,以及滇中部分少雨区的植被生长,对这些地方的生态系统是一个严重威胁,值得引起足够重视。
,并且总体上西部区,应;,地势相对变得较平缓,NPP的经向
变化有所减小;但沿河谷地区(特别是澜沧江流域)呈现出NPP的高值区,显示出纵向岭谷的通道作用。
由于我国关于植被产量的资料很少,而且测定的对象、方法缺乏统一标准,仍有不少学者在致力寻找能提高自然植被净初级生产力估算精度的模型和方法
[11]
。本文以气候因子的组合直接体现植被功
能,一方面因为均值可以有效地体现显域性规律,可用于NPP本身以及生态气候条件的宏观评价,另外基于植被分布与环境变量之间,存在着“平衡”或“准平衡”的关系的假设从较大空间和较大时间尺度上看是可以接受的;另外一方面,这种初步估算对于阐明自然植被NPP在不同地域的分布特征,从而为研究地区土地人口承载能力的估算,农业区划等具有重要参考价值,而且亦为更好地保护、利用和开发广阔的森林、草场等自然资源提供理论依据,特别可用于预测全球变化条件下植被净初级生产力的演变,对人类采取适当的对策具有不容忽视的重大意义。但是利用气候生产力模型来估算自然植被净初级生产力,不可避免存在一定局限性(反映特定水热背景下的NPP值,仅只考虑气温和降水影响,忽视了土壤等其他因素的影响;另外不能反映自然植被不同生育演替阶段的NPP)。还应该指出,二氧
4 结果与讨论
本文基于气候生产潜力模型的计算,结合云南省127个气象站点1960～2000年的温度、降水序列资料,探讨了云南自然植被NPP的空间、时间分布规律及特征,而且初步探讨了其在全球变化情况下的响应,得出以下结论:
1.41a云南自然植被年均NPP为4.23×10tDM/a(0.19PgC/a),约占全国自然植被年均NPP
8
总量的11.4%;单位面积的平均NPP为10.64t
2
DM/(hm・a)(484.04gC/a)是全国平均水平的2.8倍。
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化碳浓度倍增所引起的全球气候变化因地而异,本
研究只是为大致了解全球环境变化对于植被的可能影响,未考虑自然植被对气候反应的滞后效应。今后既有必要加强植物生产量方面的研究工作,仍需致力寻找能提高研究地区自然植被NPP估算精度的模型和方法。
NiJian(2003)指出在中国范围内NPP与温度和降水的相关性较高;且NPP随纬度增加而减小,
[20]
随经度增加而增加;本文的研究结果与其有相同与不同之处,NPP随高度、经度、纬度增加都呈现减小趋于,其原因为云南东西部之间存在有纵向岭谷区,准南北向的高山河谷,与西南季风趋于正交,导致云南省气候存在经向差异,造成云南省NPP随经向变化趋势与其他研究不同。另外,云南自然植被
2
平均NPP虽然低于福建的平均水平(18tDM/(hm
[21]
・a)),但明显高于长江流域的平均水平(5.764
2[18]
tDM/(hm・a))。由于不同下垫面植被类型对光能的吸收和转化能力存在明显差异,再加上生态环境因子的区域性,N的重要原因。对于PP,[]
NPP,但也有
[22]
人认为NPP;在本研究中研究地区日照时数近41a无明显变化趋势(图略),影响NPP主要还需进一步验证。另外,很多学者指出由于人类活动所引起的全球变化对于自然植被净初级生产力的重大影响不容忽视,例如土地利用方式的改变等,是导致某些地域植被净初级生产力在时
[23]
间变化趋势上呈现下降的主要原因。
致谢:本文中部分气候资料由国家气象中心气象资料室提供,在此表示感谢。参考文献(References)
[1]XuDeying,GuoQuanshui,YanHong,etal.Impactsofclimate
changeonChinaforest[M].Beijing:ChinaScience&TechnicalPress,1997.76～86[徐德应,郭泉水,阎洪,等.气候变化对中国
[4]ZhouGuangsheng,ZhengYuanrun,ChenSiqing,etal.NPPmodel
ofnaturalvegetationanditsapplicationinChina[J].ScientiaSilvae
Sinicae,1998,34(5):2～11[周广胜,郑元润,陈四清,等.自然
植被净第一性生产力模型及其应用[J].林业科学,1998,34
(5):2～11]
[5]YangYunbao,ZhouXiang,LiYinhe,etal.AnewsurveyofYunnan
province[M].Kunming:YunnanPublicPress,1996.3～4[杨云
宝,周祥,李银和,等.新编云南省情[M].昆明:云南人民出版社,1996.3～4]
[6]LiuWenjie.Impactofclimaticvariationonnetprimaryproductivityof
naturalvegetationXishuangbanna[J].JournalofMountainScience,2000,18(4):296～300[刘文杰.西双版纳近40年气候变化对
自然植被净第一性生产力的影响[J].山地学报,2000,18(4):
296～300]
[7]UchijimaZ,SeinoH.Agroclimaticevaluationofnetprimaryproduc2
tivityofnaturalvegetation.(1)Chikugomodelforevaluatingprimaryproductivity[J].JournalofAgriculturalMeteorology,1985,40:343
～352
[8]ZhuZhihui.NPPestimationmodelofnaturalvegetationinChina[J].
ChineseScienceBulletin,1993,(15):1422～1426[朱志辉.自
[J].科学通报,1993,38(15):
～]
]ZhangXinshi.AnaturalvegetationNPPModel
J].ActaPhytoecologicaSinica,1995,19(3):193～200[周广
胜,张新时.自然植被净第一性生产力模型初探[J].植物生态学报,1995,19(3):193～200]
[10]ZhouGuangsheng,ZhangXinshi.StudyonNPPofnaturalvegeta2
tioninChinaunderglobalclimatechange[J].ActaPhytoecologica
Sinica,1996,20(1):11～19[周广胜,张新时.全球气候变化的
中国自然植被的净第一性生产力研究[J].植物生态学报,1996,
20(1):11～19]
[11]ZhangXianzhou.Estimationanddistributionofnetprimaryproduc2
tivityinChina[J].NaturalResources,1993,2:15～21.[张宪州.
我国自然植被净第一性生产力的估算与分布[J].自然资源,
1993,2:15～21.]
[12]LiuShirong,GuoQuanshui,WangBin.Predictionofnetprimary
productivityofforestsinChinainresponsetoclimatechange[J].Ac2
taEcologicaSinica,1998,18(5):478～483[刘世荣,郭泉水,王
兵.中国森林生产力对气候变化响应的预测研究[J].生态学报,
1998,18(5):478～483]
[13]ZhengYuanrun,ZhouGuangsheng,ZhangXinshi,etal.Anagri2
culturalnetprimaryproductivitymodel[J].ActaBotanicaSinica,1997,39(9):831～836[郑元润,周广胜,张新时,等.农业生产
森林影响研究[M].北京:中国科学技术出版社,1997.76～86]
[2]XiaoWenfa,XuDeying.Thephysiologicalandecologicalbasisoffor2
estenergyutilizationandyieldforming[M].Beijing:ChinaForestryPublishingHouse,1999.70～90[肖文发,徐德应.森林能量利用
力模型初探[J].植物学报,1997,39(9):831～836]
[14]LuoTianxiang,ZhaoShidong.Patternsandmathematicalmodelsof
Chinese2firproductivityinChina[J].ActaPhytoecologicaSinica,1997,21(5):403～415[罗天祥,赵士洞.中国杉木林生物生产
与产量形成的生理生态基础[M].北京:中国林业出版社,1999.
70～90]
[3]HaoYongping,ChenYufeng,ZhangXingyou.Progressinestimation
ofnetprimaryproductivityanditsresponsestoclimatechange[J].
AdvanceinEarthSciences,1998,13(6):564～571[郝永萍,陈育
力格局及其数学模型[J].植物生态学报,1997,21(5):403～
415]
[15]WangYuhui,ZhouGuangsheng,JiangYanling.SimulationofNPP
andevaluationofecosystemservicesofLarixgmeliniiforest[J].Chi2
neseJournalAppliedEcology,2001,12(5):648～652[王玉辉,周
峰,张兴有.植被净初级生产力模型估算及其对气候变化的响应研究进展[J].地球科学进展,1998,13(6):564～571]
第2期 何云玲,张一平:云南省自然植被净初级生产力的时空分布特征
广胜,蒋延玲.兴安落叶松林生产力模拟及其生态效益评估[J].应用生态学报,2001,12(5):648～652]
[16]PiaoShilong,FangJingyun.ApplicationofCASAmodeltotheesti2
mationofChineseterrestrialnetprimaryproductivity[J].ActaPhyto2
ecologicaSinica,2001,25(5):603～608[朴世龙,方精云.利用
201
杨奠安,倪文革.植被的PE(可能蒸散)指标与植被-气候分类
(三)—几种主要方法与PEP程序介绍[J].植物生态学与地植
物学学报,1993,17(2):97～109]
[20]NiJian.NetprimaryproductivityinforestsofChina:scaling2upof
nationalinventorydataandcomparisonwithmodelpredictions[J].
ForestEcologyandManagement,2003,176(3):485～495
CASA模型估算我国植被净第一性生产力[J].植物生态学报,2001,25(5):603～608]
[17]YangYiguang.Abouttheprinciplesandunitsofvegatationalregion2
alisminYunnan[J].ActaBotanicaYunnanica,1980,2(4):441～450[杨一光.论云南自然植被区划的原则和单位[J].云南植物
[21]YanShujun,HongWei,WuChengzhen,etal.Impactofclimatic
variationonnetprimaryproductivityofnaturalvegetationinFujianinrecent41years[J].JournalofMountainScience,2001,19(6):522～526[闫淑君,洪伟,吴承祯,等.福建近41年气候变化对自
研究,1980,2(4):441～450]
[18]KeJinhu,PiaoShilong,FangJingyun.NPPanditsspatio-tempo2
ralpatternsintheYangtzeRiverwatershed[J].ActaPhytoecologica
Sinica,2003,27(6):764～770[柯金虎,朴世龙,方精云.长江
然植被净第一性生产力的影响[J].山地学报,2001,19(6):522～526]
[22]ChurkinaG,RunningSW,SchlossAL.Comparingglobalmodelsof
terrestrialnetprimaryproductivity(NPP):theimportanceofwatera2vailability[J].GlobalChangeBiology,1990,5:46～55.
[23]DefriesRS,FieldCB,FungI,etal.Combiningsatellitedataand
biogeochemicalmodelstoestimateglobaleffectsofhuman2inducedlandcoverchangeoncarbonemissionsandprimaryproductivity[J].
GlobalBiogeochemicalCycles,1999,13:803～815
流域植被净第一性生产力及其时空格局研究[J].植物生态学报,2003,27(6):764～770]
[19]ZhangXinshi,YangDianan,NiWenge.Thepotentialevapotranspi2
rationindexforvegetationandvegetation2climaticclassification———AnintroductionofmainmethodsandPEPprogram[J].ActaPhyto2
ecologicaetGeobotanicaSinica,1993,17(2):97～109[张新时,
temporal
NPPinYunnanProvince
HEYunling
1,2
,ZHANGYiping
1
(1.XishuangbannaTropicalBotanicGarden,CAS,Kunming650223,China;
2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China)
Abstract:Climaticdatafrom1960to2000in127stationsoverYunnanprovinceareusedinanetprimaryproductiv2ity(NPP)modelofnaturalvegetation,withaviewtotheecophysiologicalfeatureandregionalevaportranspirationmodelrelatingthewaterbalanceequationandheatbalanceequation,toestimatethespatialdistributionandtempo2ralchangeofNPPinrecent41yearsinthisarea.ThechangingpatternofNPPinYunnanprovincewasalsogivenunderdoubledCO2concentration.Themainresultsfollowbelow:duringthepast41years,thetotalannualNPPofvegetationinYunnanis4.2310tDM/a,accountingfor11.4%ofthetotalcountryNPP.TheaverageNPPis10.64tDM/(hm・a),asmuchas2.8timesthetotalcountrymean.ThedifferenceofspatialpatternofNPPari2sesfromdifferencesinhabitatandtheabilityofvegetationtoadapttodifferentenvironments,andtheNPPofvege2tationinYunnandecreaseswithincreasedlatitude,longitudeandelevation.AverageNPPishigherintherainyseasonthanindryseason.TheNPPvaluemeanlyhasalittleincreasetendencyundertherecent41years.Whentheannualaveragetemperatureincreasesandtheannualprecipitationincreasesorstaysunchanged,NPPinnorth2eastandnorthwestmayincreasemuchthaninotherregion.Whentheannualaveragetemperatureincreasesandtheannualprecipitationdecreases,NPPinseveralrain2beltandrainless2beltmaydecreaseacutely.
Keywords:naturalvegetation;netprimaryproductivity(NPP);spatial2temporalpattern;ClimaticNPPmodel;LongitudinalRange2GorgeRegion
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