基于NPP的黑河流域沙漠化动态及其气候变化与人类活动的相对作用外文翻译资料

 2022-11-24 15:44:25

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基于NPP的黑河流域沙漠化动态及其气候变化与人类活动的相对作用

周伟 孙正国 李建龙 钢成成 张超冰

生命科学学院，南京大学，南京210093，中国

摘要：气候变化与人类活动在荒漠化中的相对作用是荒漠化动态及其驱动机制研究的热点。为克服现有研究的不足，本文选择净初级生产力（NPP）作为荒漠化动态及其影响的分析指标因素。此外，还用实际NPP，潜在NPP和HNPP（NPP的人类影响，潜在NPP与实际NPP之间的差异）的变化趋势来分析沙漠化动态，并计算气候变化，人类活动和组合的相对作​​用在荒漠化的两个因素。本研究利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）-标准化差值植被指数（NDVI）和气象数据驱动卡内基 - 艾姆斯 - 斯坦福方法（CASA）模型计算2001 - 2010年黑河流域实际NPP流域。潜在的NPP使用Thornthwaite Memorial模型进行估算。结果显示，整个流域面积的61％经历了土地退化，其中90.5％是由人类活动造成的，8.6％是由气候变化造成的，0.9％是由这两个因素综合造成的。相反，沙漠化逆转面积的1.5％是由人类活动造成的，90.7％是由于气候变化造成的，其余7.8％是由这两个因素共同作用的结果。此外，实际NPP降低的95.9％是由人类活动引起的，而实际NPP增加的69.3％是由气候变化引起的。结果表明，气候变化主导着沙漠化逆转，而人类活动主导着沙漠化扩张。此外，气候变化和人类活动在荒漠化中的相对作用造成了很大的空间异质性。另外，黑河流域应加强生态保护政策，防止气候变化条件下沙漠化扩大。

关键字：荒漠化; 净初级生产力（NPP）; 气候变化; 人类活动; 量化评估;黑河流域

引文：周伟，孙正国，李建龙，钢成成，张超冰.2013.基于NPP的黑河流域沙漠化动态及其气候变化与人类活动的相对作用.干旱区土地学报,5(4):465–479.

在干旱，半干旱和半湿润干旱地区，荒漠化或土地退化被认为是最严重的社会经济环境问题之一。荒漠化是各种因素之间复杂相互作用的结果，包括气候变化和人类活动（UNCCD，1994）。此外，荒漠化驱动力的定量评估已成为荒漠化研究的重点（苏等人，2010）。尽管许多研究评估了气候和人为因素在荒漠化中的相对作用，但在荒漠化的主导驱动因素方面仍存在很大的分歧（Rasmussen等人，2001; 王等人，2006; 郑等人，2006）。例如，一些研究人员将苏丹萨赫勒沙漠化归因于降雨变化而非人类活动（Nichol-son等人，1998; Prince等，1998; Nicholson，2005）。然而，许多研究人员将中国北方的快速沙漠化归因于长期过度放牧，过度砍伐和草地过度转变为农田（王和苏，2003; 王等人，2006），而另一些研究者则发现气候条件恶劣如干旱，严重的风蚀和温度波动是沙漠化蔓延的主要原因（海等人，2002; 苏和李，2002）。然而，最近的一些研究表明，人类活动控制了中国北方部分地区的沙漠化逆转（苏等人，2010;王等人，2012）。

事实上，最佳的定量评估方法对评估气候变化和人类活动在荒漠化中的相对作用至关重要（Veroacute;n等人，2006）。以往研究中的定量方法主要采用统计分析，包括回归模型（张等人，2003），相关分析（常等，2003）和主成分分析（Lieth and Box，1972）。最近，一些研究选择植被动态作为区分人类活动与气候变化对荒漠化影响的指标（Wessels等人，2007,2008; 苏等，2010; 张等，2011）。植被动态以净初级生产力（NPP）来衡量，并已被用作区分气候和人类对生态系统影响的指标（张等人，2006;Wessels等，2008;苏等，2010）。特别是近年来，一些研究人员使用HNPP（人类影响NPP）作为评估人类活动对区域和全球生态系统影响的指标（张等人，2011）。

荒漠化已导致严重的环境和社会问题，如生物生产力下降，土壤质量退化，生物多样性丧失以及沙尘暴事件的增加（LeHoueacute;rou，1996）。 此外，它还会导致固碳量减少和二氧化碳向大气中的净释放（Alcamo and Bennett，2003），最终影响生态系统的碳循环，制约社会经济的可持续发展。 为了减轻荒漠化和环境退化的危害，中国政府在20世纪90年代末和21世纪初实施了“绿色粮食计划”，“天然林保护工程”和退牧还草工程等生态保护项目，这个项目会导致中国荒漠化面积相对减少（王等，2004;国家林业局，2007）。

黑河流域位于中国西北干旱地区，由于人口增长，经济发展和气候变化，经历了严重的环境恶化（鲁等人，2008）。它由巴丹吉林沙漠环绕，是中国沙尘暴的主要起源之一（王等人，2004）。但是，对该流域沙漠化动态及其驱动因素的定量评估研究较少。因此，在本研究中，我们设计了一种定量评估气候变化和人类活动在荒漠化中的相对作用的方法。为了便于定量分析，我们选取了三种NPP。一个是潜在的NPP，这是一种理想的植被生产力，只有在没有人类活动的情况下才由气候变化决定，并且可以通过Thornthwaite纪念模型（Lieth and Box，1972）进行估算。另一个是实际的NPP，一个受气候和人为因素影响的实际植被生产力，可以用卡内基 - 艾姆斯 - 斯坦福方法（CASA）模型计算（Potter等人，1993）。第三个是HNPP，植被生产力等于潜在NPP与实际NPP之间的差异，可以用来估计人类活动对荒漠化的影响。本研究利用实际NPP，潜在NPP和HNPP的变化趋势，分析了荒漠化动态，气候变化与人类活动的相对作用以及两者在荒漠化过程中的综合作用。通过分析，可以更好地认识荒漠化的驱动机制，确定荒漠化的主导驱动因素，为黑河流域土地退化生态恢复提供一些建议。

  1. 材料与方法
    1. 研究区域

黑河流域是中国西北干旱区内陆第二大流域。 它位于37°44-42°42N和96°42-102°08E之间，面积约128,900平方公里。 从流域上看，流域包括青海省祁连县，甘肃省部分县市和内蒙古自治区阿拉善盟额济纳旗的一部分（图1）。

流域中的地理分异是显而易见的。 从南到北盆地有三个主要的地貌单元：上游的祁连山南部，中游的河西走廊和下游的阿拉善高原北部（李等人，2001）。

祁连山南部地区具有显着的垂直分带性，是径流产生和水资源形成的区域。 该地区的海拔范围为2000-5,500米，年平均降水量从低山区的约250毫米增加到高山区的500毫米。 此外，土地覆盖物主要是自然生态系统，包括寒冷的沙漠，山地森林和灌木，高山草甸和草原，冰雪（Ma和Frank，2006）。

河西走廊中部面积17000平方公里，夹在祁连山南部与马雄北部山脉之间。 该地区的海拔从2000米降至1000米，相当于年平均降水量从250毫米降至100毫米以下（李等人，2001）。 这里有各种人造绿洲，包括名乐，山丹，临泽，高台，金塔等县以及张掖，酒泉，贾玉关等城市。 农田植被为主的灌溉农业发展很好，但对水资源的消耗很高。 同时，戈壁和沙漠主要分散在中游。

阿拉善高原北部平均海拔约1000米，年平均降水量50毫米，主要为戈壁，沙漠和裸地。 以草地和盐碱化草地为主的天然绿洲相对较小且分散，易受干扰; 此外，流域上游和中游水土资源的大量开采和气候变暖导致下游水资源急剧减少。 这导致了额济纳旗生态环境的严重恶化（鲁等人，2008）：森林迅速消失，下游湖泊消失，变成沼泽盐化和草原盐沙漠（李等人，2001）。

此外，黑河流域经历了社会经济快速发展和人口增长。 然而，人口增长和社会经济发展带来的压力导致了土地退化。 同时，伴随着天然林，草地面积和生产力逐渐减少，荒漠化和盐碱化加剧，它已成为西北地区典型的荒漠化地区之一（鲁等人，2008）。 因此，荒漠化的定量评估对防治荒漠化至关重要，同时对沙尘暴的减少也是有益的。

1.2数据和处理、

使用归一化差值植被指数（NDVI），气象数据和地理数据估算NPP。 我们从2001年到2010年下载了16日500米中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）-NDVI（MOD13A1）数据。这些NDVI数据来自美国国家航空和航天局的Terra MODIS， 可在http：// ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html找到。最大值合成过程是通过合并16天的NDVI数据并产生每月的NDVI数据集。利用Arc GIS v9.3软件（ESRI，加利福尼亚州，美国）将这些遥感数据从最初的整数化正弦投影重新投影到Albers等面积投影和WGS-84基准。

月平均气温和总降水资料来自18个气象站和2001〜2010年黑河流域及其周边8个气象站的总太阳辐射数据;这些数据来源于中国气象数据共享服务网。使用反距离加权（IDW）方法将气象数据内插到具有500mm空间分辨率的网格数据中。每月的NDVI和气象数据被用来驱动CASA模型来计算实际的NPP。 Thornthwaite纪念模型所需的气象资料是年平均气温和年降水量。这些年度数据通过纳入12个月的气象数据进行计算。此外，还对预测的气象资料与实测资料进行了误差分析（表1）。结果表明，测量和预测数据之间没有显着差异，并且在95％的置信水平下准确度是令人满意的。

1.3估计实际NPP

植被动态在荒漠化过程中非常重要，可以反映气候变化与人类活动之间复杂的相互作用（Hanafi and Jauffret，2008）。 在本研究中，我们选择年度总实际NPP（g C /（m2sdot;a））作为指标来表示植被状况，并评估气候变化与人类活动在荒漠化中的相对作用。

使用CASA模型计算实际NPP，该模型是基于资源平衡理论（Potter 等人，1993; Field 等人，1995）的光使用效率（ε）模型。 在CASA模型中，NPP是吸收的光合有效辐射（APAR）和ε的产物（Potter等，1993）。

该模型的基本原理可以描述为以下公式：

NPP(x, t)=APAR(x, t)times;ε(x, t). (1)

其中x是位置（像素数量），t是时间; APAR（x，t）表示在给定时间段内积分的冠层吸收太阳辐射量（MJ / m2）; ε（x，t）表示像素x在t时刻的实际ε（g C / MJ）。

估计APAR（x，t）：APAR(x, t)=SOL(x, t)times;FPAR(x, t)times;0.5. (2)

SOL（x，t）是t时刻像素x的总太阳辐射（MJ / m2）; FPAR（x，t）是植被冠层吸收的PAR（光合有效辐射）分数，可用NDVI确定（Ruimy等，1994; Field等，1998）。0.5代表可用于植被的SOL比例（波长范围为0.38-0.71mu;m）。

估计ε（x，t）：ε(x, t)=Tε1(x, t)times;Tε2(x, t)times;Wε(x, t) times;εmax. (3)

其中，Tε1（x，t）和Tε2（x，t）为温度应力系数，Tε1（x，t）表示对ε的极端温度（Field 等人，1995）和Tε2（x，t）反映了当温度偏离最佳温度时ε的减少（Potter et al，1993; Field等人，1995）; Wε（x，t）是水分胁迫系数，表示水分因子引起的ε的减少; εmax为理想条件下的最大ε值，设定为各种植被类型的不同常数参数（朱等人，2006）。 这个模型的更详细的描述可以在以前的研究中找到（于等人，2011）。

1.4验证CASA模型

为了验证CASA模型的估计精度，我们使用黑河流域2009年7月50个样方的独立观测NPP数据与估计值进行比较。 图2显示了观测到的核电厂数据与估计的核电厂数据之间的相关分析结果。 由于观测数据和估算数据的尺度不同，估计的数据略大于实地观测数据。 但是，这不会影响时间序列趋势分析的结果。 同时，相关性显着（R2 = 0.664，P lt;0.001），表明该模型的估计精度令人满意。

1.5估计潜在的NPP

潜在的NPP是预计在没有人类活动的情况下的理想的条件，只能由气候条件决定。 目前已经开发了几种气候生产力模型来估计潜在的NPP，并且这些模型应用了不同的气象数据。 迈阿密模型（Lieth，1975）是第一个基于年平均气温和年降水量估算潜在NPP的广泛使用的模型。 而Thornthwaite纪念模型通过引入除温度和降水之外的潜在蒸发来计算（Lieth和Box，1972; Lieth，1975）。 因此，在目前的研究中，Thornthwaite纪念模型被用来估计潜在的NPP。 该模型表达如下：

NPP是年总潜在NPP（g C /（m2sdot;a）），v是年平均实际蒸散量（mm）。 计算公式如下：

r是年降水量（mm）; L是年平均蒸散量（mm）; t是年平均气温（°C）。

1.6荒漠化动态分析与方案设计

植被动态是荒漠化进程最直观的体现，反映了荒漠化过程中的生态过程及其驱动因素。 本研究采用的定量评估方法是基于荒漠化动态主要由生产力变化引起的概念。 生产力是最重要的土地退化动态指标之一，可以通过遥感数据轻松估算。 此外，NPP是一个基本的生态变量，它可以反映植物群落的生产力，并对气候和人为因素敏感。 因此，如果确定气候变化引起的NPP变化与人类活动之间的定量关系，就可以定量评估气候和人为因素在荒漠化进程中的相对作用。

在本研究中，我们使用普通最小二乘法来估计潜在NPP，实际NPP和HNPP（即潜在NPP与实际NPP之间的差异）的变化趋势。 等式如下：

在2001年，我是1，2002年是2，依此类推，直到2010年为10; NPPi

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