29卷第6期2007年11月资　源　科　学RES OURCES SCIE NCE V ol.29,N o.6N ov.,2007文章编号:1007-7588(2007)06-0045-09收稿日期:2007-02-14;修订日期:2007-09-17基金项目:国家973计划:“中国陆地生态系统碳循环及其驱动机制研究”(编号:2002C B412501);中国科学院创新团队国际合作伙伴计划:“人类活动与生态系统变化”(编号:CXT D 2Z 200521);中国科学院知识创新工程重要方向项目(编号:K ZCX 22Y W 230523)。

作者简介:陈斌,男,福建福州人,硕士,主要从事全球变化与生态学方面研究。

E 2m ail :chenb.04s @通讯作者:王绍强,E 2mail :sqwang @中国陆地生态系统NPP 模拟及空间格局分析陈　斌1,2,王绍强1,刘荣高1,宋　婷1,3(11中国科学院地理科学与资源研究所,北京　100101;21中国科学院研究生院,北京100049;31南京师范大学,南京　210097) 摘　要:本研究利用基于光能利用率理论的区域尺度遥感参数模型(C 2Fix 模型)估算了2003年中国陆地生态系统NPP ,并对其空间格局进行了分析。

模型输入数据包括叶面积指数数据(LAI )、中国地面气象站的逐日气温数据、逐日降水数据和太阳总辐射数据、数字高程模型(DE M )等,模型输出数据的空间分辨率均为1km 2,时间步长为1天。

模拟结果表明:2003年中国陆地总NPP 和平均NPP 分别为4137Pg C 和640132g C Π(m 2·年),NPP 的主要分布趋势是:从东南沿海向西北逐渐减小;其中海南岛南部、云南西南部和南部、青藏高原东南部的热带雨林和季雨林地区年NPP 最大,在1800g ～2500g C Π(m 2·年)之间;青藏高原和新疆绝大部分地区,一般在100g C Π(m 2·年)以下;西部塔克拉玛干沙漠地区植被稀疏,植被NPP 不足5g C Π(m 2·年)。

C 2Fix 模型进一步发展需要考虑不同土地覆被类型(比如,森林、草地、农田等)的生物物理和生物地球化学性质的变异性,以减少模型估算结果的不确定性。

关键词:净初级生产力;C 2Fix 模型;遥感;中国1　引言自1970年以来,陆地生态系统碳循环已成为全球科学研究的焦点,1992年以来的世界环境和发展大会、《联合国气候变化框架公约》以及《京都议定书》等也引发了对陆地生态系统碳循环研究的高潮,许多科学家在此领域做出了巨大的努力[1,2]。

NPP 定义为单位时间单位面积上植被所积累的有机物质的总量,是光合作用所吸收的碳和自养呼吸所释放的碳之间的差值[3]。

NPP 不仅是生态系统过程的关键调控因子,而且是陆地生态系统碳汇的主要决定因子[4]。

国际上大规模的NPP 研究开始于20世纪60年代。

比如20世纪60年代初期到70年代中期执行的国际生物圈计划(I BP ),它针对世界上一些主要生态系统的物质循环和生物生产力开展了许多观测和实验工作,并建立了大量的模型,用系统分析的手段进行了生态系统功能过程的研究[2]。

随后的人与生物圈计划(M AB )和国际地圈生物圈计划(IG BP )也一直把NPP 的研究作为生态学研究的热点[2]。

伴随着I BP 、M AB 和IG BP 计划的推动,全球开展了大量长期定位观测和模型模拟研究,而且研究手段不断完善和创新,从最初传统的生态测量到遥感(RS )、地理信息系统(GIS )、全球定位系统(G PS )等多技术支持的实现;数据源亦不断扩大,从最初简单的实地测量数据至海量遥感、GIS 和定位观测等多源数据的应用;空间尺度从个体、斑块尺度扩展到景观、区域乃至全球尺度[5]。

我国陆地生态系统生产力的主要研究始于20世纪70年代,随着三大国际生物学计划的实施和推动,发展比较迅速,开展了陆地生态系统生产力的测定和研究工作[6,7]。

1988年,中国科学院建立了中国生态系统研究网络(CERN ),网络包括了农田、森林、草地、沙漠、沼泽、湖泊、海洋等不同生态系统的试验站,针对植被生产力进行了长时间的生态系统监测和定点定位观测[5]。

2002年,中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFlux )成立,采用微气象学的涡度相关技术和箱式Π气相色谱技术,开展更加精确的生态系统生产力长期观测研究。

在大量生产力测定和通量观测工作的基础上,研究人员进行了生产力的模型模拟和空间格局分析。

例如,朴世龙、方精云等利用C AS A 模型估算了我国1997年植被NPP及其空间分布[8],陶波等应用CE VS A模型估算了1981年～1998年中国陆地生态系统NPP的时空变化[9],冯险峰等利用BEPS模型估算了我国2001年陆地生态系统NPP[10],卢玲等利用C2Fix模型估算了2002年中国西部地区植被净初级生产力的时空格局[11],崔林丽等利用G LO2PE M模型对1981年～2000年间中国陆地净初级生产力的季节变化进行了研究[12],何勇等利用植被与大气相互作用模式(AVI M)对现代中国陆地生态系统NPP的分布进行了模拟,并估算了全国NPP的碳总量[13]。

目前,国内利用各种模型对中国陆地生态系统的净初级生产力的现实时空分布格局做了很多的工作,所采用的模型有统计模型、参数模型以及机理过程模型。

研究的空间尺度有区域的,也有全国的。

本研究旨在通过Veroustraete等开发的C2Fix模型[14],利用气温、降水、入射太阳总辐射数据和遥感数据等多源数据,从资源平衡的角度探求碳循环过程点到面的尺度转换方法,分析中国陆地生态系统NPP的现实时空分布格局特征,并与其他模型的模拟结果进行比较,为评价中国陆地碳源Π汇在全球中的地位和作用提供科学依据,也为我国参与《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的外交谈判提供必要的数据。

2　C2Fix模型 由Frank Veroustraete等建立的C2Fix模型由气温、太阳辐射和植被冠层吸收的光合有效辐射比例(fA P AR)3个变量驱动[14]。

C2Fix模型的总的技术流程见图1。

对于给定的点或单个像元,C2Fix模型用公式(1)计算每日的NPP的值,NPP单位为g CΠ(m2·日):N PP d=p(T atm)·CO2fert·ε·fA P AR·c·sg,d·(1-A d)(1)式中:p(Tatm )为N PPd的归一化的气温依赖性[14];C O2fert为标准化的C O2施肥因子[14];ε为辐射利用效率(RUE),等于1110g CΠM J[14]。

式(1)各项含义及其单位见表1。

气温依赖性因子p(Tatm )代表了N PPd归一化的气温依赖性。

它考虑了光合作用Rubisco水平的羧化Π氧化反应的热力学性质,它与C O2施肥因子(C O2fert)一起共同考虑了Rubisco水平的C O2固定反应的C O2和O2依赖性[14]。

ε是形成干物质产量 图1　C2Fix模型总的技术路线Fig11　T echnique flow of C2Fix m odel表1　公式(1)中各项的数值及单位T able1　The terms,their signi ficance and units in Equ ation(1)公式项说明单位c气候效率系数,取0148p(T atm)归一化的气温依赖性因子,取值范围0～1C O2fert标准化的C O2施肥因子,无施肥效应,取值为1;有施肥效应取值大于1。

fAP AR植被冠层吸收的光合有效辐射比例ε辐射利用效率(RUE),取值111[g CΠM J]S g,d逐日入射太阳总辐射[M JΠ(m2·日)]A d自养呼吸比例R h,d异养呼吸[g CΠ(m2·日)]的PAR波段辐射利用效率(RUE)。

ε取2145g DMΠM J,取碳与干物质比率为0145使干物质转换为碳。

因此,ε为111g CΠM J[14]。

吸收的PAR的单位为: M JΠ(m2·日)。

A d是被自养呼吸消耗的光合同化物占原光合同化物的比率。

Ad的计算基于G oward和Dye (1987)的经验公式[15]。

fA P AR是植被冠层吸收的光合有效辐射比例,它通过描述fA P AR和叶面积指数(LAI)之间关系的经验模型计算[16]:fA P AR=9315·[110-exp(-0190·LAI)](2) 方程(1)中的温度依赖性因子p(Tatm)是用落叶林和松树林的数据来确定参数[17～19]:p(T atm)=e C1-ΔHa,PRgT1+eΔST-ΔHd,PRgT(3) 表2列出了温度函数(3)的参数。

这个函数在一个特定的温度下有一个最大值1。

以上方程中的大部分参数根据树种的不同会有不同的取值。

C2Fix模型是对欧洲3个不同树种的64资　源　科　学29卷第6期参数值取平均[14]。

Veroustraete定义C O2施肥为由于C O2水平高于大气背景水平(或参考水平)而引起碳同化的增加[14]。

在C2Fix模型中采用如下公式计算C O2施肥效应因子(C O2fert)C O2fert=[C O2]-[O2]2τ[C O2]r ef-[O2]2τK m1+[O2]K0+[C O2]r efK m1+[O2]K0+[C O2](4) 方程(4)中的各参数含义及单位见表3。

从以上方程可以看出,C O2施肥效应独立于V max。

在C2Fix模型计算中,没有考虑叶肉与大气间的C O2梯度,例如气孔控制[14]。

根据Badger和C ollatz(1976),亲和系数K m和K0表示一种温度依赖性(根据Arrhenius关系),它们的计算公式如下:K m=Ae(-E aΠR g T)(5) 温度依赖性表现出两个阶段,于是根据温度条件,两组参数被用于模型中[21]:如果T≥15℃,则E a1=5914k JΠm ol,A1=24119×1012。

或者,当T< 15℃,则E a2=10916k JΠm ol,A2=19716×1020。

O2的抑制常数K0也是根据方程(5)的形式进行计算,其中A=8240,E a0=1391315。

C O2ΠO2的特征比率τ计算如下:τ=Aτe(-E aτ/R g T)(6)式中:Aτ=01787×10-4,Eaτ=-4286919表4列出了用于模拟C O2施肥效应的25℃时的参数值。