文章编号：１６７４—７０７０（２０１２）０４－０３２１—０５ 江苏省植被净初级生产力时空分布格局研究 摘要 基于ＭＯＤＩＳ植被净初级生产力 （ＮＰＰ）数据产品，利用ＡｒｃＧＩＳ地理信息 系统软件和ＥＮＶＩ遥感软件空间分析工 具，分析了２０００－－２００６年间江苏省ＮＰＰ 的时空分布．研究结果表明：江苏省ＮＰＰ 值空间分布由东南部向西北部递减，在 时间变化上，研究时段内２００４年ＮＰＰ值 相对较高，２００３年相对较低；通过对各个 地级市及距海岸不同距离的ＮＰＰ值分 析，发现随着距离海岸线的距离不断加 大，ＮＰＰ值先增加后降低，最后对江苏省 ＮＰＰ时空分布影响因素做了简要分析． 关键词 净初级生产力；江苏省；时空分布 中图分类号Ｑ９４８ 文献标志码Ａ 收稿日期２Ｏｌ１一ｌＯ一２４ 资助项目江苏省高校自然科学基础研究计划 （０８ＫＪＢＩ７０００４）；南京信息工程大学科研基金 （２００８０１２１）；江苏高校优势学科建设工程资 助项目 作者简介 王驷鹞，男，硕士生，研究方向为３Ｓ集成 与气象应用．ｈｅｎｓｏｎｌ０１ １＠１２６．ｃｏｉｎ 刘振波（通信作者），男，博士，副教授，研 究方向为资源环境遥感．１ｉｕｚｈｅｎｂｏ＠ｙｅａｈ．ｎｅｔ １南京信息工程大学遥感学院，南京，２１００４４ 王驷鹞 刘振波 ０ 引言 自然植被的净初级生产力（Ｎｅｔ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＮＰＰ）是指绿 色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物量，表现为光合作用 固定的有机碳中扣除本身呼吸消耗的部分，也称净第一性生产 力¨ Ｊ．植被ＮＰＰ能够反应出大气中温室气体尤其是ＣＯ 的含量状 况，对于研究全球变化对生态系统的响应、全球碳源／汇的分布等都 有重大的理论和现实意义，是研究全球气候变化的重要指标． 国际上有关ＮＰＰ的研究可以追溯到１００多年前，１８７６年，Ｅｂｅｒｍ－ ｅｒｙｅ在德国对森林的树枝落叶量和木材质量进行测定，其测量结果被 后续研究者广泛引用 ．随着对全球变化研究的日益重视，自２０世纪 ５０年代以来，ＮＰＰ相关研究不断得到加强，各国学者开始陆续开展对 ＮＰＰ数据的收集和测量工作．２０世纪６０年代开始的国际生物圈计划 （ＩＢＰ），进行了全球多种植被类型ＮＰＰ的测定，并在此基础上结合气 象资料建立了全球ＮＰＰ的模拟模型，这就是最初的气候生产力模型． 随后，ＮＰＰ研究在３大计划——国际生物圈计划（ＩＢＰ）、人与生物圈 计划（ＭＡＢ）、国际地圈．生物圈计划（ＩＧＢＰ）Ｌ４ Ｊ的推动下进入了更为深 入与全面的研究阶段．全球变化陆地生态系统（ＧＣＴＥ）以及京都协定 书（Ｋｙｏｔｏ Ｐｒｏｔｏｃｏ１）都把植被ＮＰＰ的研究确定为核心研究内容之 一 Ｊ．我国关于自然植被ＮＰＰ研究开始相对较晚，１９７８年，李文华 提出根据我国森林资源清查结果，编制全国森林生物产量分布图以 及研究不同地带生物生产潜力模拟的设想．２０世纪８０年代，我国学 者也开始运用国际流行的ＮＰＰ估算模型，对中国自然植被的气候生 产潜力及其对气候变化的反应进行模拟研究 ． ＮＰＰ是区域生态系统结构功能协调性的重要指标，是区域生态 承载力的基础．通过区域尺度ＮＰＰ的计算可以对区域生态承载力进 行评价，确定生态承载力的阈值，有助于区域初级、次级生产的合理 布局和动植物资源的可持续利用，为区域社会经济和生态环境可持 续发展提供科学依据．因此，ＮＰＰ估算已成为区域生态承载力估算的 一种有效手段，也是区域研究的重要内容之一．本文基于遥感ＭＯＤＩＳ ＮＰＰ数据产品，利用ＥＮＶＩ图像处理软件和ＡｒｃＧＩＳ地理信息系统软 件，对江苏省域范围内２０００－－２００６年的ＮＰＰ值进行统计分析，研究 江苏省ＮＰＰ值在时间、空间上的分布格局． ３２２ 王驷鹞，等．江苏省植被净初级生产力时空分布格局研究 ＷＡＮＧ Ｓｉｙａｏ．ｅｔ ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉｏ‘ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ １数据与方法 １．１研究区概况 ２数据处理流程 ２．１数据预处理 研究区江苏省（１１６。１８ ～１２１。５７ Ｅ．３０。４５～３５。 由ＮＡＳＡ网站下载的三级数据产品遥感图像处 ２０ Ｎ）位于长江、淮河下游（图１），总面积１０．２６万 理软件不能直接读取，需要进行数据转换处理．首先 ｋｍ ，地形以平原为主，主要由苏南平原、江淮平原、 利用ＮＡＳＡ网站提供的ＭＲＴ软件¨ 对ＭＯＤＩＳ ＮＰＰ 苏北黄淮平原组成．江苏是全国地势最低的一个省 数据产品进行投影转换和拼接．覆盖江苏省域的 区，绝大部分地区在海拔５０ ｍ以下，低山丘陵集中 ＭＯＤＩＳ ＮＰＰ数据有两景影像，将这两景影像导入到 在北部和西南部，占全省总面积的１４．３％，气候为温 ＭＲＴ中，输入所需转换的Ｌａｍｂｅｒｔ投影的相关参数， 带向亚热带的过渡性气候． １ ｌ０—２ ４００ ｋｍ ： 、 图１研究区位 Ｆｉｇ．１ Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｍａｐ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ １．２遥感ＭｏＤＩＳ ＮＰＰ数据 本文所采用的ＮＰＰ数据来源于美国国家航空 航天局（ＮＡＳＡ）的ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ（对地观测系统／中分 辨率成像光谱仪）（ＴＥＲＲＡ卫星）提供的２０００— ２００６年ＭＯＤ１７Ａ３数据 ，空间分辨率１ ｋｍ． ＭＯＤ１７的数据产品是ＮＡＳＡ发布的陆地四级标准 数据产品，是通过模型和综合处理三级及其以下产 品得到的结果，时间分辨率为１ ａ．ＭＯＤ１７Ａ３ ＮＰＰ数 据产品是根据ＴＥＲＲＡ卫星遥感数据通过ＢＩＯＭＥ— ＢＧＣ算法计算得到的全球ＮＰＰ产品．ＢＩＯＭＥ—ＢＧＣ 模型是典型的生态过程模型，由ＦＯＲＥＳＴ－ＢＧＣ（森 林动力学模型）转化而来，主要应用于估算不同气 候条件下生态系统的碳、氮和水等物质在大气一群 落一土壤之问循环¨”．ＢＩＯＭＥ—ＢＧＣ模型主要驱动 因子包括３个部分： １ 一，初始化文件，主要包括研 究区经纬度、海拔、土壤有效深度、土壤颗粒组成、 大气中ＣＯ 体积分数年际变化、植被类型以及对 输入输出文件的设定等；第二，以１３为步长的气象 数据，包括最高温、最低温、白天平均温、降水、饱和 蒸气压差、太阳辐射等；第三，生态生理指标参数， 包括４４个参数，如叶片碳氮比、细根碳氮比、气孔 导度、冠层消光系数、冠层比叶面积、叶氮在羧化酶 中的质量分数等． 进行影像的投影转换并自动拼接，转换后的影像投 影为Ｌａｍｂｅｒｔ投影．最后利用ＥＮＶＩ软件将数据的影 像属性值转换为真实ＮＰＰ值¨ ． ２．２影像裁切与统计分析 利用研究区江苏省的边界矢量图，在ＥＮＶＩ软 件环境下对江苏省ＭＯＤＩＳ ＮＰＰ拼接影像进行裁切， 输出江苏省２０００－－２００６年ＮＰＰ影像图，并通过波段 统计运算输出２０００－－２００６年江苏省多年平均ＮＰＰ 影像（图２），然后在ＡｒｃＧＩＳ地理信息系统软件环境 下对各年及江苏不同区域的ＮＰＰ值分别进行统计． 图２江苏省２０００－－２００６多年平均ＮＰＰ影像 Ｆｉｇ．２ Ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｉｍａｇｅ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００６ ３结果与讨论 ３．１研究区植被净初级生产力的年际变化 利用ＥＮＶＩ软件将预处理后的研究区ＮＰＰ真实 值去除０值和异常值，然后利用ＡｒｃＧＩＳ软件进行统 计分析，得出研究区ＮＰＰ年平均值．统计结果显示， ２０００－－２００６年江苏省ＮＰＰ年平均值变动范围在 ５０６．７０～６４３．５４ ｇＣ／（ｍ ・ａ）之间，多年平均ＮＰＰ值 为５６９．２８ ｇＣ／（ｍ ・ａ）（图３，表１），与全国及其他区 域相比，多年ＮＰＰ均值高于全国均值（３４５．９１ ｇＣ／ 而 馐垂 学学报：自然科学版，２０１２，４（４）：３２１—３２５ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ．２０１２，４（４）：３２１・３２５ ３２３ （ｉｎ ・ａ））¨ ，稍低于广东省多年ＮＰＰ均值（５９５．５１ 北部地区．根据江苏省１３个地级市统计ＮＰＰ平均值 ｇＣ／（ｍ ・ａ）） ，远远高于北方吉林草地多年ＮＰＰ （表２）可见，江苏省域内总体上东南部区域的ＮＰＰ值 均值（２３２．１４ ｇＣ／（ｍ ・ａ））¨ ，总体上在全国属于 较高如南通市６９３．５７ ｇＣ／（ｍ ・ａ），西北部城市的ＮＰＰ ＮＰＰ较高区域，仅略低于南方广东区域 ．在 值较低如徐州市４７８．７２ ｇＣ／（ｒｎ ・ａ），这两个地区ＮＰＰ ２０００－－２００６年时段内，江苏省ＮＰＰ年均值呈上升趋 值相差最大． 势，其中在２００４年达到一个峰值，为６４３．５４ ｇＣ／ （１ＴＩ ・ａ）．植被ＮＰＰ值变动的自然因素方面主要为气 表２江苏各地级市ＮＰＰ均值 温和降水因子．根据江苏省气象台站气象资料显示， Ｔａｂｌｅ ２ Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｉｎ ｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅ－ｌｅｖｅｌ ２０００－－２００６年的江苏省年均气温呈曲折上升的趋 ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｇＣ／（ｍ ・ａ 势，其中２００４年的年平均气温达到相对最高值为 城市 均值 城市 均值 １６．２１ ，２００３年年均气温ｌ５．３６℃是相对低谷，与 南京 ５５０．１５ 扬州 ５６０．１７ 年均ＮＰＰ值的变化趋势（图３）基本相符．降水因素 镇江 ５８５．９７ 宿迁 ５４２．１３ 方面，２０００－－２００６年江苏省平均降水量处于 常州 ５７１．１２ 淮安 ５２１．３７ 无锡 ５９５．６６ 盐城 ６２３．５１ ９００～１ ２００ ＩｒｌＩＩ１之间稍有变动但变幅相对不大，能 苏州 ６１１．１９ 连云港 ５２８．２２ 满足植被正常生长的需求，因此研究时段江苏省域 南通 ６９３．５７ 徐州４７８．７２ ＮＰＰ的变动主要受气温影响较大． 泰州 ５９６．７４ 江苏省的地形以平原为主，主要有苏南的长江中 下游平原，苏中的江淮平原以及苏北的黄淮平原组 成，地形差异较小，因此整体上的ＮＰＰ分布规律同植 被生长的水热条件有关，大体规律是自南向北，自东 向西ＮＰＰ值越来越低（图２，图４）．但由表２也可以看 到，苏南地区的ＮＰＰ值总体稍高于苏北地区，但也有 图３江苏省ＮＰＰ值年变化趋势 部分苏北地区ＮＰＰ值高于苏南，这也反映了人类活动 Ｈｇ．３ Ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００６ 对自然植被的影响，因为苏南经济发展较苏北迅速， 城市化进程速度较快，城镇及工厂面积急剧扩张，对 表１ ２０００－－２００６年江苏省ＮＰＰ年平均值 于自然植被破坏较为严重，降低了区域ＮＰＰ的均值． Ｔａｂｌｅ １ Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ 另外，气候特征相当的城市的地表特征差异也会对 ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２０００－－２００６ ｇＣ／（ｉｎ ・ａ） ＮＰＰ分布产生一定的影响，比如镇江市和常州市．按 照ＮＰＰ值的分布规律，镇江市的ＮＰＰ值应该低于常 ５０６．７０ 州市，但是镇江市以低山丘陵地形为主，其南部绵延 ５６８．８７ 着大面积的宁镇丘陵，丘陵地带大多植被未遭破坏保 ５７０．６７ 留较好，而常州以平原为主，并没有大面积的丘陵地 ５４４．５６ ６４３．５４ 区，因此常州市的ＮＰＰ值反而略低于镇江市（图４）． ５６７．１９ ３．３ ＮＰＰ与离海岸线距离的关系趋势分析 ５８３．４２ 本研究通过ＡｒｃＧＩＳ缓冲区分析工具分别以距 多年均值 离海岸线３ ｋｍ、３～１０ ｋｍ、１０～３０ ｋｍ、３０～５０ ｋｍ和 ５０～１００ ｋｍ之间的条带范围内ＮＰＰ值进行统计分 ３．２江苏省各市域ＮＰＰ空间分布 析（图５）．结果显示，各条带范围内的ＮＰＰ均值的差 由图２可见，江苏省ＮＰＰ值总体呈现出从东部沿 异明显，随着离岸距离的加大，ＮＰＰ值先上升然后下 海向西部内陆地区递减的趋势，其中ＮＰＰ值较高区域 降，在沿海３～３０ ｋｍ之间区域ＮＰＰ值最高．根据江 位于盐城大丰市和东台市的沿海地区，以及南通启东 苏省海岸植被分布实际情况分析，在海岸带３０ ｋｍ 市东部沿海地区，而ＮＰＰ值较低地区分布在徐州的西 之内主要为潮间带植被，离海岸线最近的主要分布 ３２４ 王驷鹞，等．江苏省植被净初级生产力时空分布格局研究 ＷＡＮＧ Ｓｉｙａｏ，ｅｔ ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｍｖｉｎｃｅ ＮＰＰ值分布主要受到了气候差异的影响，其次受到 喜薹ｓ ｝囹圈 图冒图圈鹪 了人为因素的影响．人为因素对植被ＮＰＰ值的影响 的城市化进程需要更多地考虑对生态的影响． 作用显著，并呈现越来越大的趋势，发展越来越迅速 南京镇江常州无锡苏州扬州泰州南通 沿江城市（江南、江北） 图４沿长江主要城市ＮＰＰ值 Ｆｉｇ．４ ＮＰＰ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｉｔｉｅｓ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ 有碱蓬、茅草等，植株普遍较矮，密度较低，多为零星 分布，而离海岸线稍远的植被主要演替为大面积分 布的芦苇、大米草、互花米草等植被较高、密度较大 的植被群落，在３０ ｋｍ距离左右则分布有以阔叶林 为主的护堤林和大面积的农田，ＮＰＰ值表现为最高 值，随着离海岸线距离的加大，人类活动影响的程度 也进一步加大 ，城镇及工业用地比例逐渐加 大¨ ，ＮＰＰ均值出现下降趋势． ６６０ ７ ６５０ ６４０ ６３０ ６００ ５９０ 墨； ８ ３ ３～１０ １Ｏ～３Ｏ ３Ｏ～５０ ５０～１ＯＯ 环形缓冲区范围（离海岸线距离）／ｋｉｎ 图５ ２０００－－２００６年ＮＰＰ均值随环形缓冲区的变化趋势 Ｆｉｇ．５ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００６ ｗｉｔｈ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｏ Ｒｉｎｇ Ｂｕｆｆｅｒ ４ 结论 １）研究时段２０００－－２００６年内，江苏省多年平 均ＮＰＰ值为５６９．２８ ｇＣ／（ｍ ・ａ），在全国属于较高区 域；在研究时段内江苏省ＮＰＰ值整体呈增长趋势， ２００４年全省的ＮＰＰ值最高，为６４３．５４ ｇＣ／（Ｉｎ ・ａ）， 研究时段内ＮＰＰ值变动主要受气温影响． ２）江苏省域范围内东南部地区ＮＰＰ值高于西 北部地区，沿海地区的ＮＰＰ值高于内陆地区，苏南 地区整体上ＮＰＰ值略高于苏北地区，但差异不大． ３）从距离海岸线的ＮＰＰ值分析看出，ＮＰＰ值在 ３０ ｋｍ左右达到了一个相对的高值，主要是受到海 岸线的植被分布差异的影响，其次是受到了人为因 素的影响；从ＮＰＰ值在整个江苏的南北差异看出， 参考文献 Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ ［１］ 陈利军，刘高焕，励惠国．中国植被净第一性生产力遥 感动态监测［Ｊ］．遥感学报，２００２，６（２）：１２９—１３５ ＣＨＥＮ Ｌｉｊｕｎ，ＬＩＵ Ｇａｏｈｕａｎ，ＬＩ Ｈｕｉｇｕｏ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｕ— ｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， ２００２，６（２）：１２９—１３５ ［２］Ｌｉｕ Ｊ，Ｃｈｅｎ Ｊ Ｍ，Ｃｉｈｌａｒ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ＢＯＲＥＡＳ ｒｅｇｉｏｎ ｆｒｏｍ ａ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｏｄｅｌ ｕｓｉｎｇ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ａｎｄ ｓｕｒｆａｅｅ ｄａｔａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｅｏｐｈｙｓｉ— ｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，１０４（Ｄ２２）：２７７３５—２７７５４ ［３］ 张俊．中国中亚热带东部森林生态系统生产力和碳储 量研究［Ｄ］．杭州：浙江大学环境与资源学院，２００８ ＺＨＡＮＧ Ｊｕｎ．ＮＰＰ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ ｉｎ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｆｏｒｅｓｔ， ｅａｓｔｅｎｒ Ｃｈｉｎａ［Ｄ］．Ｈａｎｇｚｈｏｕ：Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａ＆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２ＯＯ８ ［４］ ＩＧＢＰ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｃａｒｂｏｎ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ．Ｔｈｅ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｃａｒｂｏｎ ｃｙｃｌｅ：Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｋｙｏｔｏ ｐｒｏｔｏｃｏｌ［Ｊ］．Ｓｃｉ— ｅｎｃｅ，１９９８，２８０（５３６８）：１３９３—１３９４ ［５］朱文泉，陈云浩，徐丹，等．陆地植被净初级生产力计 算模型研究进展［Ｊ］．生态学杂志，２００５，２４（３）： ２９６．３００ ＺＨＵ Ｗｅｎｑｕａｎ，ＣＨＥＮ Ｙｕｎｈａｏ，ＸＵ Ｄａｎ，ｅｔ ａ１．Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ｔｅｒｒｅｓｔｉｒａｌ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＰＰ）ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ，２００５，２４（３）： ２９６—３（）０ ［６］ 李文华．森林生物生产量的概念及其研究的基本途径 ［Ｊ］．自然资源，１９７８（１）：７１－９２ ＬＩ Ｗｅｎｈｕａ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ａｎｄ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｆｏｒｅｓｔ ｂｉｏ— ｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， １９７８（１）：７１—９２ ［７］ 贺庆棠，Ｂａｕｍｇａｒｔｎｅｒ Ａ．中国植物的可能生产力：农业 和林业的气候产量［Ｊ］．北京林业大学学报，１９８６， （２）：８４－９８ ＨＥ Ｑｉｎｇｔａｎｇ，Ｂａｕｍｇａｒｔｎｅｒ Ａ．Ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｐｌａｎｔｓ：Ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ａｎｄ ａｇｒｉｃｕｌ— ｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９８６， （２）：８４－９８ ［８］ 张宪洲．我国自然植被净第一性生产力的估算与分布 ［Ｊ］．自然资源，１９９２（１）：ｌ５—２１ ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｎｚｈｏｕ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔ ｐｒｉ— ｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ＩＪ Ｉ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，１９９２（１）：１５—２１ ［９］Ｘｉｎｇ Ｘ Ｘ，Ｘｕ Ｘ Ｌ，Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｚ，ｅｔ ａ１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｎｅｔ ｐｒｉ— ｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒａｓｓｌａｎｄｓ ｉｎ ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ａｓｉａ ｕｓｉｎｇ ＭＯＤＩＳ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００５『Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈ— ｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，２０（２）：１９３—２０４ ［１０］ 曾慧卿，刘琪塬，冯宗炜，等．基于ＢＩＯＭＥ—ＢＧＣ模型的 红壤丘陵区湿地松（Ｐｉｎｕｓ ｅｌｌｉｏｔｔｉｉ）人工林ＧＰＰ和ＮＰＰ 未馐鏖 学学报：自然科学版，２０１２，４（４）：３２１—３２５ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ，２０１２，４（４）：３２１＿３２５ ３２５ ［Ｊ］．生态学报，２００８，２８（１１）：５３１４—５３２１ ＺＥＮＧ Ｈｕｉｑｉｎｇ，ＬＩＵ Ｑｉｊｉｎｇ，ＦＥＮＧ Ｚｏｎｇｗｅｉ，ｅｔ ａ１．ＧＰＰ ａｎｄ ＮＰＰ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｅｌｌｉｏｔｔｉｉ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ ｒｅｄ ｓｏｉｌ ｈｉｌｌｙ ｒｅ一 ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｌａｃｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｇｅｏｃｒｙｏｌｏｇｙ，２００６，２８ （４）：５１２—５１８ ｇｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＩＯＭＥ—ＢＧＣ ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２００８，２８（１１）：５３１４—５３２１ 徐瑞松，陈或，等．广东省植被ＮＰＰ时空特征变 ［１５ ｊ 蔡睿，化分析［Ｊ］．农机化研究，２００９（２）：９—１１ ＣＡＩ Ｒｕｉ．ＸＵ Ｒｕｉｓｏｎｇ．ＣＨＥＮ Ｙｕ．ｅｔ ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｍ— ｐｏｒａｌ—ｓｐａｔｉａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｇｕａｎｇ－ 国志兴，王宗明，张柏，等．２０００－－２００６年东北地区植 被ＮＰＰ的时空特征及影响因素分析［Ｊ］．资源科学， ２００８，３０（８）：１２２６—１２３５ ｄｏｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００９（２）：９—１１ ＧＵＯ Ｚｈｉｘｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｚｏｎｇｍｉｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｂａｉ，ｅｔ ａ１．Ａ一 ｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｍｐｏｒａｌ—ｓｐａｔｉａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ— ｌｆｕｅｎｃｉｎｇ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ 宋开山，等．２０００－－２００５年三江平原 ［１６］ 王宗明，国志兴，土地利用：覆被变化对植被净初级生产力的影响研究 ［Ｊ］．自然资源学报，２００９，１（１）：１３６—１４６ ＷＡＮＧ Ｚｏｎｇｍｉｎｇ，ＧＵＯ Ｚｈｉｘｉｎｇ，ＳＯＮＧ Ｋａｉｓｈａｎ，ｅｔ ａ１． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ：Ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃ— ２００６『Ｊ］．Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，３０（８）：１２２６—１２３５ ［１２］ Ｚｈａｏ Ｍ Ｓ，Ｈｅｉｎｓｃｈ Ｆ Ａ，Ｎｅｍａｎｉ Ｒ Ｒ，ｅｔ ａ１．Ｉｍｐｒｏｖｅ— ｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ＭＯＤＩＳ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｇｒｏｓｓ ａｎｄ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏ— ｄｕｃｔｉｏｎ ｇｌｏｂａｌ ｄａｔａ ｓｅｔ【Ｊ．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎ— ｍｅｎｔ，２００５，９５（２）：１６４—１７６ 宋开山，等．吉林省西部草地ＮＰＰ时空 ［１３］ 罗玲，王宗明，特征与影响因素［Ｊ］．生态学杂志，２００９，２８（１１）： ２３１９－２３２５ ｔｉｖｉｔｙ ｏｆ Ｓａｎｊｉａｎｇ Ｐｌａｉｎ，ｄｕｒｉｎｇ ２０００－－２００５［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，２００９，１（１）：１３６—１４６ 董文杰，郭晓寅，等．１９７１－－２０００年中国陆地植 ［１７ｊ ，被净初级生产力的模拟［Ｊ］．冰川冻土，２００７，２９（２）： ２２６—２３２ ＨＥ Ｙｏｎｇ，ＤＯＮＧ Ｗｅｎｊｉｅ，ＧＵ０ Ｘｉａｏｙｉｎ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ Ｃｈｉ— ＬＵＯ Ｌｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｚｏｎｇｍｉｎｇ，ＳＯＮＧ Ｋａｉｓｈａｎ，ｅｔ ａ１．Ｓｐａ— ｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｎｅｓｅ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ＮＰＰ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ １９７１ ｔｏ ２０００［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｌａｃｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｇｅｏｃｙｏｌｒｏｇｙ，２００７，２９（２）： ２２６—２３２ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｗｅｓｔｅｒｎ Ｊｉｌｉｎ ｐｒｏｖ— ｉｎｃｅ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ，２００９，２８（１１）： ２３ １９－２３２５ ［１８］ 江志红，叶丽梅．近十年南京城市热岛演变的遥感研 究［Ｊ］．南京信息工程大学学报：自然科学版，２０１０，２ （２）：１４８—１５４ ＪＩＡＮＧ Ｚｈｉｈｏｎｇ，ＹＥ Ｌｉｍｅｉ．Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ ｕｒｂａｎ ｈｅａｔ ｉｓ・ ［１４］ 郭晓寅，，沈永平，等．基于ＭＯＤＩＳ资料的２０Ｏ０— ２００４年江河源区陆地植被净初级生产力分析［Ｊ］．冰 川冻土，２００６，２８（４）：５１２—５１８ ＧＵＯ Ｘｉａｏｙａｎ，ＨＥ Ｙｏｎｇ，ＳＨＥＮ Ｙｏｎｇｐｉｎｇ，ｅｔ ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｌａｎｄ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ｄｅｃａｄｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｅ— ｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｚｉｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｈｆｆｏｒ－ ｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ， ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ＮＰＰ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＭＯＤＩＳ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｙａｎｇｔｚｅ ａｎｄ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒｓ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００４ ２０１０．２（２）：１４８—１５４ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ＷＡＮＧ Ｓｉｖａｏ ＬＩＵ Ｚｈｅｎｂｏ １ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００４４ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｎｅｔ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＰＰ）ｉｓ ｔｈｅ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｒｇａｎｉｃ ｍａｔｔｅｒ ｂｙ ｇｒｅｅｎ ｐｌａｎｔｓ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｏｆ ｓｐａｃｅ ａｎｄ ｔｉｍｅ．Ｕｓｉｎｇ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｏｆｔｗａｒｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｓｐａｔｉｏ—ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２００６ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＮＰＰ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ａ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ｔｒｅｎｄ ｆｒｏｍ ｓｏｕｔｈｅａｓｔ ｔｏ ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ ａｎｄ ａ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｔｒｅｎｄ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈｅｒ ＮＰＰ ｉｎ ２００４．Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ（５６９．２８ ｇＣ／（ｍ ・ａ））ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｎａｔｉｏｎａｌ ａｖｅｒａｇｅ ＮＰＰ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｐｅｒｉｏｄ（３４５．９１ ｇＣ／（Ｉｎ ・ａ））ａｎｄ ａ ｌｉｔｔｌｅ ｌｏｗｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ＮＰＰ ｉｎ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ（５９５．５ １ ｇＣ／（ｎｌ ・ａ））．Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ＮＰＰ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｂｕｆｆｅｒ ｏｆ ｓｈｏｒｅｌｉｎｅ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＮＰＰ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｆｉｒｓｔｌｙ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｏ ｓｈｏｒｅｌｉｎｅ．ＮＰＰ ｏｆ Ｎａｎｔｏｎｇ（ａ ｃｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ）ｗａｓ ｈｉｇｈｅｓｔ（６９３．５７ ｇＣ／（ｍ ・ａ）），ｗｈｉｌｅ ＮＰＰ ｏｆ Ｘｕｚｈｏｕ（ａ ｃｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ）ｗａｓ ｌｏｗｅｓｔ（４７８．７２ ｇＣ／（ｍ ・ａ））．ＮＰＰ ｇｒｏｗｓ ｔｏ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｏ ｔｈｅ Ｒｉｎｇ Ｂｕｆｆｅｒ ｉｎｃｒｅａ— ｓｅｓ ｔｏ ３０ ｋｍ，ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ ｉｓ ａｎ ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌ ｆａｃｔｏｒ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒｉｎｇ Ｂｕｆｆ－ ｅｒ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ＮＰＰ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ，ａｎｄ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｉｓ ｂｅｃｏｍｉｎｇ ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ；Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ；ｓｐａｔｉｏ—ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
