Page 65 - 《广西植物》2023年第2期
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２ 期 辛会超等: 海河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素分析 ２ ５ ９
海ꎻ极显著增加和显著增加地区位于西北部山区ꎻ 海河流域 ２０００—２０２０ 年植被 ＮＰＰ 的 Ｈｕｒｓｔ 指数位
变化不显著地区位于东南部平原ꎮ 总体而言ꎬ海河 于 ０.１０ ~ ０.９６ꎬ均值为 ０.４４ꎮ 将 Ｈｕｒｓｔ 指数结果划
流域 ＮＰＰ 呈显著增加趋势ꎬ结合研究区自然条件和 分为强反持续(０<Ｈ≤０.２５)、弱反持续(０.２５ <Ｈ<
一些生态保护政策导向可知ꎬ西北部海拔高ꎬ生态 ０.５)、不确定(Ｈ ＝ ０.５)、弱持续(０.５<Ｈ≤０.７５)、强持
环境脆弱ꎬ建议应持续加强该地区生态管控和巩固 续(０.７５<Ｈ≤０.９６)５ 个等级ꎬ并统计各等级的占比
现有成果ꎬ而东南部海拔较低ꎬ多为平原ꎬ适合开展 (图 ６:Ｂ)ꎮ 由图 ６:Ｂ 可知ꎬ海河流域未来植被 ＮＰＰ
农业活动和城镇化建设ꎬ但考虑到整个海河流域的 反持续性大于不确定和持续性ꎬ其中强反持续、弱
生态环境情况ꎬ应坚持保护优先的发展战略ꎮ 反持续占比分别为 ０.５１％、７１.３９％ꎬ说明该区植被
３.２.３ ＮＰＰ 未来变化趋势 通过 Ｍａｔｌａｂ 编程计算 ＮＰＰ 未来变化趋势整体将呈现反持续性变化ꎬ即与
得到 Ｈｕｒｓｔ 指数ꎬ结果见图 ６:Ａꎮ 由图 ６:Ａ 可知ꎬ 过去变化趋势相反ꎮ 就空间分布来看ꎬ 强反持续性
图 ６ 海河流域 Ｈｕｒｓｔ 指数和植被 ＮＰＰ 未来变化趋势
Ｆｉｇ. ６ Ｈｕｒｓｔ ｉｎｄｅｘ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＮＰＰ ｉｎ ｔｈｅ Ｈａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ
分布较为零散ꎬ弱反持续性主要集中分布于西部
山区和承德等地ꎬ主要在于西部地区主要为燕山
和太行山脉ꎬ地势较高ꎬ生态环境脆弱ꎬ而承德位
于坝上草原地区ꎬ受人为影响较大ꎬ因此未来治理
应重点关注该地区ꎬ提高其生态系统稳定性ꎮ
３.３ 植被 ＮＰＰ 驱动因素分析
３.３.１ ＮＰＰ 与气象因素的关系 海河流域 ２０００—
２０２０ 年年均气温的变化范围为 １０.３１ ~ １１.７２ ℃ꎬ多
年均值为 １１.１５ ℃ꎬ呈上升趋势ꎻ年降水量的变化范
围为 ３６７.１４~６１７.３５ ｍｍꎬ多年均值为 ４９８.８１ ｍｍꎬ呈
图 ７ 海河流域 ２０００—２０２０ 年年均气温和
年降水量变化趋势 上升趋势(图 ７)ꎮ 植被 ＮＰＰ 与气温的相关系数为－
０.８５~０.８０(图 ８:Ａ)ꎬ均值为－０.０４ꎬ正相关的比例为
Ｆｉｇ. ７ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ａｎｎｕａｌ ａｖｅｒａｇｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
４２.９７％ꎬ负相关的比例为 ５７.０３％ꎬ表明植被 ＮＰＰ 与
ａｎｄ ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｈａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ
ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０２０ 气温整体表现为负相关关系ꎬ其中ꎬ极显著负相关
