引言

隨著國際生物圈計劃的實施和持續(xù)推動，大量有關(guān)陸地NPP的野外調(diào)查、定位觀測以及模型模擬研究相繼開展，并取得了一系列成果。研究手段從野外生態(tài)測量發(fā)展為采用3S技術(shù)進行模型模擬，數(shù)據(jù)源從樣地調(diào)査發(fā)展到遙感數(shù)據(jù)、非遙感通量觀測數(shù)據(jù)以及多源數(shù)據(jù)集成。傳統(tǒng)的站點實測方法，如定點觀測，一般通量塔觀測數(shù)據(jù)代表了周圍幾公里或十幾公里的生態(tài)系統(tǒng)與大氣的碳交換和循環(huán)過程，時間分辨率為30min，可以通過換算得到時間尺度為分或者小時的NPP。但野外觀測或者定點觀測的空間分辨率低、觀測效率低下，難以反映生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的異質(zhì)性，且在大尺度上難以推廣。因而在大尺度范圍上采用模型模擬NPP成為估算凈初級生產(chǎn)力的有效途徑，而野外觀測數(shù)據(jù)常作為驗證數(shù)據(jù)對模型模擬的結(jié)果進行檢驗。

目前，估算NPP的模型可分為氣候相關(guān)統(tǒng)計模型，生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)過程模型和光能利用率CASA模型等。其中，基于光能利用率的CASA模型在全球、區(qū)域或者流域尺度上得到了廣泛的應(yīng)用，且已有研究多基于MODIS（250-8000m）和TM（30m）數(shù)據(jù)，但受空間分辨率的限制，難以滿足小尺度上生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)過程和碳循環(huán)的研究。因此，基于高分辨率數(shù)據(jù)尤其是無人機高分辨率航拍遙感數(shù)據(jù)，采用CASA模型估算小尺度海島紅樹林生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力具有重要的意義。海島紅樹林生態(tài)系統(tǒng)既是保護海洋環(huán)境、維護生態(tài)平衡的重要平臺，也是保障國防安全的戰(zhàn)略前沿。由于其獨特的海陸過渡特性，已成為海平面升降和海岸線變遷的重要研究對象，對全球環(huán)境、氣候變化具有重要的指示意義。

文接上回，談及了研究區(qū)在不同季節(jié)的NPP，本周我們將繼續(xù)了解不同季節(jié)NPP、不同景觀類型NPP，以及討論和總結(jié)。

圖1廣西北部灣島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的地理位置

結(jié)果與分析

2.1 NPP估算結(jié)果

2.1.1 不同季節(jié)NPP

由于研究區(qū)受到太陽輻射、水文脅迫、溫度、降水以及植被類型等因子的影響，不同季節(jié)植被凈初級生產(chǎn)力的空間差異明顯（圖7），四季平均NPP為夏季（6-8月，191.35g?C/m2)>秋季（9-11月，116.55g?C/m2)>春季（3-5月，62.98g?C/m2)>冬季（12-2月，28.94g?C/m2)，4個季節(jié)的總碳儲量大小排序為夏季（51.82t?C)>秋季（31.56t?C)>春季（17.06t?C)>冬季（7.84t?C)。具體來說，春季研究區(qū)的NPP介于0-241.05g?C/m2之間，隨著北部灣地區(qū)溫度的上升，海島的植被進入返青階段，植被開始生長，但由于紅樹林屬于常綠灌木或小喬木的植物群落，冬天葉子不凋零，而龜仙島中的林地大部分是落葉人工林，以木棉樹偏多，冬天落葉后次年春天開始生長，所以該島植被的NPP較低。夏季欽州灣地區(qū)的降水量較多，太陽輻射逐漸增強，氣溫大多保持在28~30七之間，這些條件為島群生態(tài)系統(tǒng)的植被物質(zhì)量積累提供了充分的條件，加之夏季紅樹林植物群落尤其是秋茄的光能利用率較強，造成植被NPP值較大。夏季NPP介于0-648.03g?C/m2Z間，NPP>450g?C/m2的區(qū)域主要集中在秋茄和桐花樹種群中，而龜仙島的NPP多在350~450g?C/m2之間；隨著秋季的到來，欽州灣地區(qū)的太陽輻射減弱、氣溫降低，植被光能利用率減弱，NPP呈現(xiàn)減弱趨勢，其值介于0~452.26gQ/n?之間。具體來說，紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的NPP多處于240g?C/m2，而龜仙島生態(tài)系統(tǒng)的NPP多集中在150g?C/m2以下；冬季由于太陽輻射銳減，欽州灣島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)NPP達到最小，其值介于0-110.68gGn2之間。同時NPP受到冬季氣溫影響較強，龜仙島的林木、灌叢和草地在冬季全部凋謝，NPP處于年內(nèi)最低值狀態(tài)，其平均值<80g?C/m2，而紅樹林生態(tài)系統(tǒng)大部分處于80-111g?C/m2之間?？傮w而言，紅樹林島群生態(tài)系統(tǒng)各個季節(jié)凈初級生產(chǎn)力為夏季>秋季>春季>冬季，多年季節(jié)NPP的平均值分別占年內(nèi)碳儲量的47.86%、29.15%、15.75%和7.24%。

圖2島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)不同季節(jié)凈初級生產(chǎn)力空間分布

2.1.2 不同島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)NPP

由表4可知，不同海島和紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的NPP總量與其面積呈正比關(guān)系，面積越大其碳儲量越大，其中面積最大的紅樹林生態(tài)系統(tǒng)NPP總量達到60.94t?C，是龜仙島NPP總量的約1.50倍。平均碳密度最大的是紅樹林生態(tài)系統(tǒng)，高達545.556g?C/m2，這主要與紅樹林葉片的光合有效輻射以及光能利用率有關(guān)。

表4 不同島群和紅樹林生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力統(tǒng)計特征

背風(fēng)墩海島生態(tài)系統(tǒng)的平均碳密度次之，這與背風(fēng)墩海島的原生植被景觀格局有關(guān)，該地區(qū)原生植被為亞熱帶林地，植被光能利用率高，其值為535.901g?C/m2，而龜仙島植被平均碳密度最小。

2.2不同景觀類型NPP

由表5可知，不同植被類型的NPP差異明顯。其中，桐花樹的NPP總量最大，占比為44.8%，其次為龜仙島的林地，占28.23%。就平均碳密度而言，白骨壤最高，其次為秋茄、桐花樹、林地、灌木和草地，這與地表植被類型的光能利用率有直接的關(guān)系。具體來說，秋茄、桐花樹和白骨壤的碳密度均值處于較高水平，分別達到1123.09、649.65和656.75g?C/m2，高于其他植被類型，主要是欽州灣特殊的河口濕地環(huán)境為紅樹林的生長提供了充足的條件，加之紅樹林本身的生物學(xué)特性，光能利用率較高，故植被的碳密度較高；其次，林地和灌木的碳密度也比較高，這也與廣西北部灣地區(qū)氣候濕潤有利于林木生長有關(guān)，而草地的碳密度最低，這與龜仙島大部分人工種植的草地有關(guān)，部分人工草地在秋冬大面積枯萎。

表5 不同景觀類型凈初級生產(chǎn)力統(tǒng)計特征

討論

3.1 模型估算不準(zhǔn)確性

分析運用CASA模型估算島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的不確定性主要由模型輸入?yún)?shù)的不確定造成。CASA模型中輸入?yún)?shù)的精度問題一直以來是遙感學(xué)和生態(tài)學(xué)中的重點和難點，本文采用無人機數(shù)據(jù)計算CASA模型中的植被指數(shù)，由可見光波譜得到的VDVI植被指數(shù)比傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)所得的NDVI值偏低，這樣會導(dǎo)致NPP被低估。另外，對于CASA模型所估算的NPP結(jié)果的精度問題，常用的方法是通過野外樣地調(diào)查，以樣地調(diào)查所獲得的生物量為實測數(shù)據(jù)對NPP估算結(jié)果進行驗證。

文章借助于北部灣大學(xué)海洋學(xué)院的紅樹林樣地調(diào)查結(jié)果驗證本研究估算的NPP精度，其中，實測樣地采用生長增量一凋落物產(chǎn)量法估算群落的NPP，在測算時通過建立每個樣方內(nèi)不同物種樹木的年凋落物碳通量和年喬木生物量碳增量之和計算群落NPP。通過對比發(fā)現(xiàn)，模型估算值的秋茄的NPP（656.75g?C/m2）小于樣地實測值NPP（885.26g?C/m2）與深圳福田紅樹林秋茄NPP（767.00g?C/m2）（彭聰姣等，2016）。而白骨壤的NPP估算值（1123.09g?C/m2）則大于樣地實測值NPP（892.46g?C/m2）與深圳福田紅樹林白骨壤NPP（875.00g?C/m2），這可能與不同紅樹林群落在無人機航拍光學(xué)數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的不同光譜特征有關(guān)，而由不同紅樹林群落光譜特征所計算的VDVI指數(shù)也存在顯著差異，從而導(dǎo)致不同群落NPP估算結(jié)果各異。

表6 不同地區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力估算結(jié)果與本文結(jié)果對比

將CASA模型計算的結(jié)果與采用相同方法的其他研究結(jié)果（表6）進行對比發(fā)現(xiàn)，紅樹林生態(tài)系統(tǒng)、背風(fēng)墩島以及龜仙島的NPP碳密度遠高于全國植被NPP碳密度，同時也略高于廟島群島南五島的植被碳密度，但低于深圳紅樹林植被生態(tài)系統(tǒng)的碳密度。與各個地區(qū)相比，本研究紅樹林植被NPP碳密度的估算結(jié)果低于廣東省和廣西壯族自治區(qū)，但高于湖南省和云南滇南山區(qū)。

由此可知，本研究的島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)NPP平均碳密度高于全國平均水平，低于同緯度地區(qū)的沿海省份地區(qū)，但高于內(nèi)陸地區(qū)省份。為了驗證模型估算的精度問題，采用萊森光學(xué)iSpecField地物光譜儀對紅樹林的光譜曲線進行測量，光譜測試的環(huán)境條件為晴天，空氣濕度小，微風(fēng)。光譜測量的時間為T11:00-13:00。由于實地測量秋茄、白骨壤和桐花樹的反射光譜曲線對能量存在差異，因此需要將采集的光譜反射率曲線與參考白板的光譜曲線進行對比矯正。隨后使用采集的不同地物的光譜曲線值計算NDVI，再將其帶入到CASA模型中得出不同地物的NPP，通過光譜曲線計算出的桐花樹、白骨壤以及秋茄不同地物的NPP分別為786.37、1039.26和832.53g?C/m2，其中桐花樹和秋茄的光譜曲線計算結(jié)果高于CASA模型估算結(jié)果，而白骨壤的光譜曲線計算結(jié)果低于CASA模型計算結(jié)果。

由NPP的估算結(jié)果可知夏季和秋季的NPP較高，而春季和冬季的NPP較低，這與該區(qū)域的太陽輻射年內(nèi)分布有著宜接的聯(lián)系。由北部灣地區(qū)的太陽輻射氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，欽州市四季太陽總輻射量夏季（1685.66MJ/m2)>秋季（1442.35MJ/m2)>春季（880.65MJ/m2)>冬季（720.15MJ/m2)，夏季的太陽總輻射值最大，占全年太陽總輻射的32%，而冬季的太陽總輻射值低于其余3季。

3.2基于無人機遙感的NPP

估算應(yīng)用前景對于海島和紅樹林生態(tài)承載能力進行評估時，最重要的參數(shù)是海島或島群生態(tài)系統(tǒng)的NPP，但由于北部灣海島面積狹小，使用衛(wèi)星監(jiān)測無法獲得高精度的植被類型信息，對于尺度更為精細的紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的群落類型信息則更難獲得，加之北部灣地區(qū)多云雨天氣，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的獲取受到嚴(yán)重的影響。而無人機遙感平臺具有高空間分辨率、靈活采樣、飛行高度、觀測角度以及影像的重疊度都比其他傳統(tǒng)衛(wèi)星更靈活可控等特點，在反演植被信息方面有較好的應(yīng)用。因此，借助于無人機遙感影像獲取CASA模型的植被指數(shù)值得嘗試。

本研究提出了基于無人機植被指數(shù)計算NPP方案，首次將CASA模型和無人機衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用遙感、地理信息系統(tǒng)和Python語言編程有效地評估了北部灣典型島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的NPP，為凈初級生產(chǎn)力的精細化研究及其快速估算提供了方法學(xué)上的經(jīng)驗。

3.3未來模型改進方向

由于本文的氣象站點偏少，尤其是研究區(qū)的太陽輻射數(shù)據(jù)使用的是國家基本臺站的輻射觀測數(shù)據(jù)，雖然采用插值方法對氣象數(shù)據(jù)進行了處理，但也存在誤差，未來除了需要探討更為精細的插值方法外，還需要在附近的海島上建立野外觀測臺站，收集實時的氣象觀測數(shù)據(jù)，為確保保證模型的精度以及NPP精細化研究提供數(shù)據(jù)支撐。在植被指數(shù)方面，采用2018年3、6、9和12月4個時段的無人機數(shù)據(jù)進行植被指數(shù)計算，規(guī)避季節(jié)尺度NPP估算所產(chǎn)生的誤差，但這4個時段的無人機數(shù)據(jù)僅代表4個季度中4個月的植被指數(shù)情況，并不能代表全年的變化情況。

另外，無人機圖像獲取過程受光照影響較大，導(dǎo)致不同時期獲取的植被指數(shù)光譜特性可能存在差異，因此未來應(yīng)該保證每個月對海島進行動態(tài)航拍和監(jiān)測，且盡量選擇正午T11:00-13:00晴朗天氣的光照條件進行拍攝，可保證CASA模型中月植被指數(shù)的計算需求。此外，植被光能利用率是CASA模型重要的輸入?yún)?shù)，現(xiàn)有的光能利用率模型一般通過環(huán)境條件變化對最大光能利用率的脅迫來求取實際光能利用率，而實際的光能利用率還與溫度、植被葉面積指數(shù)以及周圍環(huán)境有關(guān)，未來可借助于便攜式光合作用測定系統(tǒng)來測定不同植被類型的最大光能利用率以實現(xiàn)模型的精確評估。最后，VDVI指數(shù)比NDVI指數(shù)偏低，未來可利用高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)和無人機數(shù)據(jù)作時空數(shù)據(jù)融合，既可提高空間分辨率也可提高植被指數(shù)的取值范圍。

結(jié)論

以廣西北部灣典型島群紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的無人機航拍數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助于ENVI軟件的CART決策樹方法獲取了研究區(qū)的景觀格局?jǐn)?shù)據(jù)，在Python語言的支持下將CASA模型引入到海島紅樹林生態(tài)系統(tǒng)研究中，估算研究區(qū)凈初級生產(chǎn)力數(shù)據(jù)，并探討了研究區(qū)凈初級生產(chǎn)力的年內(nèi)變化、季節(jié)變化以及不同植被類型的變化特征，得到的主要結(jié)論為：

1)可見光波段差異性植被指數(shù)VDVI不僅可以很好地區(qū)分海島及紅樹林植被等典型地表覆蓋，也能更好地區(qū)分紅樹林、水體和灘涂信息，適合應(yīng)用于紅樹林島群生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力的估算。

2)研究區(qū)NPP的年總量為127.09t?C，年NPP的碳密度值介于0~1437.12g?C/m2，年均碳密度為399.85g?C/m20紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的NPP值較高，而海島生態(tài)系統(tǒng)的NPP值較低。

3)NPP碳密度的大小與年內(nèi)太陽輻射有直接的關(guān)系，白骨壤的碳密度最大（1123.09g?C/m2)，而桐花樹最?。?49.65g?C/m2)。

4)基于無人機遙感數(shù)據(jù)的紅樹林生態(tài)系統(tǒng)NPP估算結(jié)果低于實測樣地結(jié)果，這與不同紅樹林群落的植被光譜特征有關(guān)。本文構(gòu)建的方法可為紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的功能及其健康評價提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

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審核編輯 黃宇