全 文 ：第 ３５ 卷第 ２４ 期
２０１５年 １２月
生 态 学 报
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．２４
Ｄｅｃ．， ２０１５
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
基金项目：科技基础性工作专项（２０１２ＦＹ１１２５００）；海洋公益性行业科研专项（２０１３０５００９， ２０１５０５０１２）
收稿日期：２０１４⁃０５⁃０４； 　 　 网络出版日期：２０１５⁃０５⁃１９
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｓｈｉｈｏｎｇｈｕａ＠ ｆｉｏ．ｏｒｇ．ｃｎ
ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１４０５０４０８８０
池源，石洪华，王晓丽，李捷，丰爱平．庙岛群岛南五岛生态系统净初级生产力空间分布及其影响因子．生态学报，２０１５，３５（２４）：８０９４⁃８１０６．
Ｃｈｉ Ｙ， Ｓｈｉ Ｈ Ｈ， Ｗａｎｇ Ｘ Ｌ， Ｌｉ Ｊ， Ｆｅｎｇ Ａ Ｐ．Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｉｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ
ｉｓｌａｎｄｓ ｏｆ Ｍｉａｏｄａｏ Ａｒｃｈｉｐｅｌａｇｏ．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１５，３５（２４）：８０９４⁃８１０６．
庙岛群岛南五岛生态系统净初级生产力空间分布及其
影响因子
池　 源１，石洪华１，∗，王晓丽２，李　 捷３，丰爱平１
１ 国家海洋局第一海洋研究所， 青岛　 ２６６０６１
２ 天津理工大学环境科学与安全工程学院，天津　 ３００３８４
３ 青岛理工大学环境与市政工程学院， 青岛　 ２６６０３３
摘要：净初级生产力（ＮＰＰ）估算对于海岛碳源 ／汇研究具有重要意义。 以庙岛群岛南五岛为例，结合 ＣＡＳＡ 模型和区域特征构
建 ＮＰＰ 估算模型，借助 ＲＳ 和 ＧＩＳ 技术进行 ＮＰＰ 估算，进而分析南五岛 ＮＰＰ 空间分布特征及其影响因子。 结果表明：南五岛
ＮＰＰ 总量为 １１０４３．５２ ｔ Ｃ ／ ａ，平均密度为 ３４０．１９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１，处于全国平均水平，高于同纬度的西部地区，低于东部沿海大陆地
区；夏季 ＮＰＰ 总量占全年的 ８０％左右，春季和秋季分别占 １１％和 ７％，冬季仅占 １．３％；不同海岛的 ＮＰＰ 平均密度由大到小依次
为大黑山岛、北长山岛、庙岛、南长山岛和小黑山岛，各岛 ＮＰＰ 平均密度与建设用地比例呈明显负相关；不同地表覆盖类型的
ＮＰＰ 平均密度由大到小依次为阔叶林、针叶林、农田、草地、建设用地和裸地，林地具有较高的 ＮＰＰ 值，说明南五岛的人工林建
设具有重要生态作用；ＮＤＶＩ和地表覆盖类型是 ＮＰＰ 最主要的影响参数，地形参数通过影响 ＮＤＶＩ和地表覆盖类型间接作用于
ＮＰＰ 结果；ＮＰＰ 与土壤 ｐＨ、有效磷、全磷、全钾呈显著负相关，与全氮、总碳、总有机碳呈显著正相关，与含水量、速效钾和含盐量
之间相关关系不明显。
关键词：海岛生态系统；净初级生产力；庙岛群岛南五岛；空间分布；影响因子
Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ
ｉｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｏｆ Ｍｉａｏｄａｏ Ａｒｃｈｉｐｅｌａｇｏ
ＣＨＩ Ｙｕａｎ１， ＳＨＩ Ｈｏｎｇｈｕａ１，∗， ＷＡＮＧ Ｘｉａｏｌｉ２， ＬＩ Ｊｉｅ３， ＦＥＮＧ Ａｉｐｉｎｇ１
１ Ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ， Ｓｔａｔｅ Ｏｃｅａｎｉｃ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０６１， Ｃｈｉｎａ
２ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｔｉａｎｊｉｎ ３００３８４， Ｃｈｉｎａ
３ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｑｉｎｇｄａｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０３３， Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ ａｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ ｓｅｌｆ⁃ｃｏｎｔａｉｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅｉｒ ｌｉｍｉｔｅｄ ａｎｄ ｉｓｏｌａｔｅｄ ａｒｅａｓ．
Ｔｈｅｙ ａｒｅ ａｌｓｏ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆｏｒ ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ， ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｂａｓｉｃ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．
Ｍｏｒｅｏｖｅｒ， ｉｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ ｐｌａｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏｌｅｓ ｉｎ ｇｌｏｂａｌ ｃａｒｂｏｎ ｃｙｃｌｅ， ｗｈｉｃｈ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ
ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ （ＮＰＰ） ｍｏｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｆｏｒ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ ｓｉｎｋ ｏｎ ｉｓｌａｎｄｓ． Ｔｈｅ
ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＲＳ ａｎｄ ＧＩＳ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ， ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ
ｉｓｌａｎｄｓ ｏｆ Ｍｉａｏｄａｏ Ａｒｃｈｉｐｅｌａｇｏ ｗｅｒｅ ｅｘａｍｉｎｅｄ ａｎｄ ａｎ ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｃａｒｎｅｇｉｅ⁃Ａｍｅｓ⁃
Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ （ＣＡＳＡ） ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ． Ｔｏ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅ ｅａｃｈ ｓｅａｓｏｎ， ４ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ
ｗｅｒｅ ｕｔｉｌｉｚｅｄ． Ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ （ ＮＤＶＩ） ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅｓｅ
ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｄ ｔｈｅ ｄａｔａ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ， ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｄａｔａ． Ｔｈｅ ＮＰＰ ｖａｌｕｅｓ
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅａｓｏｎｓ， ｉｓｌａｎｄｓ， ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｗｅｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ＧＩＳ ｍｅｔｈｏｄｓ． Ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＰＰ
ｖａｌｕｅｓ ａｎｄ ｖａｒｉｏｕｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ＮＤＶＩ， ａｌｔｉｔｕｄｅ， ｓｌｏｐｅ， ａｓｐｅｃｔ， ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ
ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｅａｃｈ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ １０ ｓｏｉｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ⁃ｃｈｅｍｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄ ＮＰＰ ａｔ ３６
ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ． Ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ＮＰＰ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｉｓｌａｎｄｓ ｗａｓ １１０４３．５２ ｔ Ｃ ／ ａ． Ｔｈｅ ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ＮＰＰ （ＭＤＮ） ｗａｓ
３４０．１９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１， ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｗｅｓｔｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎｓ ａｔ ａ ｓｉｍｉｌａｒ ｌａｔｉｔｕｄｅ （ｅ．ｇ．， Ｇａｎｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｎｄ Ｑｉｎｇｈａｉ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ） ａｎｄ ｌｏｗｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｃｏａｓｔａｌ ｚｏｎｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｔｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎ （ ｅ． ｇ．， Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， ａｎｄ
Ｐａｎｊｉｎ Ｃｉｔｙ ｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ） ． ＮＰＰ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ａｃｃｏｕｎｔｅｄ ｆｏｒ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ８０％ ｏｆ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｙｅａｒｌｙ ＮＰＰ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ
ｂｙ ｓｐｒｉｎｇ （１１％）， ａｕｔｕｍｎ （７％）， ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ （１．３％）， ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｔｈａｔ ＮＰＰ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ａｒｅａ ｄｉｆｆｅｒｅｄ ｇｒｅａｔｌｙ ａｍｏｎｇ
ｓｅａｓｏｎｓ． Ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ＮＰＰ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｓｔ ｆｏｒ Ｎａｎｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ Ｂｅｉｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， Ｄａｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， Ｍｉａｏ
Ｉｓｌａｎｄ， ａｎｄ Ｘｉａｏｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ＮＰＰ ｗａｓ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｉｓｌａｎｄ ａｒｅａ． ＭＤＮ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｓｔ ｆｏｒ
Ｄａｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ Ｂｅｉｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， Ｍｉａｏ Ｉｓｌａｎｄ， Ｎａｎｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， ａｎｄ Ｘｉａｏｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ， ａｎｄ ｗａｓ
ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ． Ｔｈｅ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｂｒｏａｄ⁃ｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ， ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ，
ｆａｒｍｌａｎｄ， ｇｒａｓｓｌａｎｄ， ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ， ａｎｄ ｂａｒｅ ｌａｎｄ， ｉｎ ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ ｏｒｄｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＤＮ． Ｔｈｅ ｈｉｇｈ ＮＰＰ ｆｏｒ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ
ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｗｅｒｅ ｏｆ ｇｒｅａｔ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ． ＮＤＶＩ ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ
ｗｅｒｅ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗｉｔｈ ｒｅｓｐｅｃｔ ｔｏ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＮＰＰ， ａｎｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙ
ａｆｆｅｃｔｅｄ ＮＰＰ ｖｉａ ｔｈｅｉｒ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅ． ＮＰＰ ｈａｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｓｏｉｌ ｐＨ （Ｐ ＜
０．０１）， ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ （ Ｐ ＜ ０． ０１）， ｔｏｔａｌ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ （ Ｐ ＜ ０． ０１）， ａｎｄ ｔｏｔａｌ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ （ Ｐ ＜ ０． ０５）， ａｎｄ ａ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｔｏｔａｌ ｃａｒｂｏｎ （Ｐ ＜ ０．０１）， ｔｏｔａｌ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ （Ｐ ＜ ０．０１） ａｎｄ ｔｏｔａｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ （Ｐ＜
０．０５）． Ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｗｉｔｈ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｔｅｎｔ， ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ， ｏｒ ｓａｌｉｎｉｔｙ ｗｅｒｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： ｉｓｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ； ｎｅｔ ｐｒｉｍａｒｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ （ＮＰＰ）； ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｏｆ Ｍｉａｏｄａｏ Ａｒｃｈｉｐｅｌａｇｏ； ｓｐａｔｉａｌ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ； ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ
净初级生产力（ＮＰＰ）是植物光合作用产生有机质总量扣除自养呼吸后的剩余部分，是地表碳循环的重
要组成［１］。 ＮＰＰ 不仅能够直接反映植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征生态系统的质量状况，而且
是判定生态系统碳源 ／汇和调节生态过程的主要因子［２］。 同时，３Ｓ 技术的发展为 ＮＰＰ 研究提供了新的思路
和方法，从遥感影像中获取地表覆盖类型并提取归一化植被指数（ＮＤＶＩ），结合气象、地形等数据对区域 ＮＰＰ
进行估算，具有较高的准确度和较强的可操作性，在草地、森林、湿地、农田等不同生态系统以及不同时空尺度
的 ＮＰＰ 研究中得到了广泛的应用［３⁃７］，然而鲜有关于海岛生态系统 ＮＰＰ 的研究。
海岛兼具陆、海双重特征，是一种特殊的生态系统［８］。 由于海岛位置的特殊性、面积的有限性以及空间
的隔离性，海岛生态系统更容易受到风暴潮、干旱等自然灾害的干扰，并且具有明显的独立性和脆弱性［９］。
同时，海岛森林、灌草、土壤等是生物多样性维持、水源涵养、水土保持等生态功能发挥的基本载体［１０］。 全球
海岛面积约占全球陆地面积的 １ ／ １５，在碳循环中扮演着非常重要的角色［１１］，海岛 ＮＰＰ 研究具有重要意义。
本文以庙岛群岛南五岛为例，构建 ＮＰＰ 估算模型，在现场调查的基础上，采用不同季节遥感影像数据，结
合气象资料和地形数据，对南五岛 ＮＰＰ 的空间分布及其影响因子进行研究，以期为南五岛生态系统碳源 ／汇
研究提供依据。
１　 研究区概况
庙岛群岛位于山东半岛北侧，黄、渤海交会处，是我国北方海岛分布的典型区域，也是长岛国家级自然保
护区的重要依托，按照地理位置可分为南、中、北 ３个岛群。 其中南部岛群的海岛分布最为集中，距离大陆最
近，是山东省长岛县的人口、经济和文化中心，其主体为南长山岛、北长山岛、庙岛、大黑山岛和小黑山岛 ５ 个
有居民海岛，合称“南五岛”。 该区域属于东亚季风气候区，年均气温 １２．０℃，１ 月平均气温－１．６℃，７ 月平均
气温 ２４．５℃；年均降水量约 ５３７ｍｍ，降水多集中在 ６—９月；日照较为充足，年均日照时数 ２６１２ｈ。 南五岛地势
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起伏明显，山势大致呈南北走向，最高点海拔约为 １８９ｍ；土壤主要有棕壤、褐土、潮土三大类，以棕壤土分布面
积最大，土层厚度约为 ３０ｃｍ，多砂砾，土质较差［１２］。 南五岛现有林木主要为人工林，以黑松和刺槐为主要优
势树种，林下分布着紫穗槐、柽柳等灌木和各类草本植物。
２　 材料与方法
２．１　 数据来源与处理
２．１．１　 遥感影像
采用 ＬＡＮＤＳＡＴ８卫星 ２０１３年 ４月 ２１日、８月 １１日、１１月 １５日和 ２０１４年 １月 ２日（代表不同季节）４ 个
时相南五岛所在区域 ３０ｍ分辨率的无云影像。
利用 ＥＮＶＩ４．７软件对影像进行裁切、辐射定标、波段运算得到 ＮＤＶＩ值（图 １）。 基于 ２０１３ 年 ８ 月遥感影
像，通过 ＡｒｃＧＩＳ１０．０软件进行人机交互解译，将南五岛地表覆盖分为针叶林、阔叶林、草地、农田、建设用地和
裸地 ６类（图 ２），结合现场实地调研、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ和相关的图集资料进行解译精度验证，解译精度为 ９２．８％，
能够满足本次研究的需要。
图 １　 不同季节南五岛 ＮＤＶＩ分布
Ｆｉｇ． １　 ＮＤＶＩ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅａｓｏｎｓ
２．１．２　 地形
采用 ２０１１年公布的 Ａｓｔｅｒ ＧＤＥＭ 第二版 ＤＥＭ 数据，垂直分辨率 ２０ｍ，水平分辨率 ３０ｍ；通过 ＡｒｃＧＩＳ１０．０
由 ＤＥＭ数据提取出高程、坡度和坡向（图 ３）。
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图 ２　 南五岛地表覆盖类型
Ｆｉｇ． ２　 Ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ
２．１．３　 气象和土壤
降雨量、气温、日照时数、相对湿度来自长岛县气象
站监测数据；太阳总辐射来自烟台福山气象站监测的多
年平均数据。
２０１２年夏季进行土壤现场采样并检测，获得南五
岛 ３６个样方的土壤理化性质数据（图 ４）。 采用多点混
合取土样方法，在每个样方内分别选取 ３ 个取样点，采
用标准环刀（１００ｃｍ３）进行取样，将 ３ 个取样点的土壤
均匀混合，作为该样方的土壤样品。 样品采集后，带回
实验室，除去其中草根、大石砾等杂质，过 ２ｍｍ 钢筛并
磨细，在 １０５℃高温下烘至恒重，称量并计算土壤含水
率；ｐＨ 值采用电位法进行测定，有效磷采用盐酸⁃氟化
铵法进行测定，速效钾采用乙酸铵提取法进行测定，全
磷采用碳酸钠熔融法进行测定，全钾采用氢氧化钠熔融法进行测定，含盐量采用电导法进行测定，全氮采用开
氏法进行测定，总碳采用高温灼烧法进行测定，总有机碳采用重铬酸钾容量法进行测定。
图 ３　 南五岛高程、坡度和坡向
Ｆｉｇ． ３　 Ａｌｔｉｔｕｄｅ， ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ａｓｐｅｃｔ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ
２．２　 ＮＰＰ 模型构建与计算
根据 ＣＡＳＡ模型［１３］，构建本次 ＮＰＰ 遥感估算总模型如下：
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图 ４　 土壤调查样方位置
Ｆｉｇ． ４　 Ｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｓａｍｐｌｅ ｓｉｔｅｓ
ＮＰＰ（ｘ， ｔ） ＝ ＡＰＡＲ（ｘ， ｔ） × ξ（ｘ， ｔ） （１）
ＡＰＡＲ（ｘ， ｔ） ＝ ＰＡＲ（ｘ， ｔ） × ＦＰＡＲ（ｘ， ｔ） （２）
ξ（ｘ， ｔ） ＝ ｆｔ（ ｔ） × ｆｗ（ ｔ） × ξｍａｘ （３）
式中，ＮＰＰ（ｘ， ｔ）为 ｘ点 ｔ月净初级生产力；ＡＰＡＲ（ｘ， ｔ）
为 ｘ点 ｔ月吸收的光合有效辐射（ＭＪ ｍ－２月－１）；ξ（ｘ， ｔ）
为 ｘ点 ｔ月的实际光能利用率（ｇ Ｃ ／ ＭＪ）；ＰＡＲ（ｘ， ｔ）为
ｘ点 ｔ月的光合有效辐射（ＭＪ ｍ－２月－１）；ＦＰＡＲ（ｘ， ｔ）为
ｘ点 ｔ月光合有效辐射吸收比例（％）；ｆｔ（ ｔ）和 ｆｗ（ ｔ）分
别为研究区 ｔ月的气温胁迫因子和水分胁迫因子（％）；
ξｍａｘ为植被最大光能利用率（ｇ Ｃ ／ ＭＪ）。
２．２．１　 ＰＡＲ计算
考虑到南五岛高程起伏明显，地形遮蔽对于不同位
置能够接受到的太阳辐射量有着直接影响［１４］，将地形
作为 ＰＡＲ计算的重要因子，构建公式如下：
ＰＡＲ（ｘ， ｔ） ＝ ＳＯＬ（ ｔ） × ５０％ × ［０．４ ＋ ０．６ × ｄ（ｘ， ｔ）］ （４）
式中，ＳＯＬ（ ｔ）为 ｔ月太阳总辐射量（ＭＪ ｍ－２月－１）；５０％表示植被能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例，
由文献［５］得出；０．４和 ０．６分别为区域太阳散射辐射和直接辐射占太阳总辐射的多年平均比例，由文献［１５⁃１６］得
出；ｄ（ｘ， ｔ）为 ｘ点 ｔ月的太阳辐射地形影响因子，由下式计算得出：
ｄ（ｘ，ｔ） ＝ １
ｃｏｓ（ π
２
－ θ（ ｔ）） × Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｘ，ｔ）
－ Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｍｉｎ，ｔ）
Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｍａｘ，ｔ） － Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｍｉｎ，ｔ）
（５）
式中， θ（ ｔ） 为 ｔ月遥感影像获得当天南五岛所在纬度的正午太阳高度角，Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｘ，ｔ）为 ｘ点 ｔ月的遮蔽度，
无量纲，Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｍａｘ，ｔ）和 Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｍｉｎ，ｔ）分别为 ｔ 月遮蔽度的最大值和最小值。 Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ ｘ，ｔ）由下式
求得［１７］：
Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ（ｘ，ｔ） ＝ ［ｃｏｓ（ π
２
－ θ（ ｔ）） × ｃｏｓ（Ｓｌｏｐｅ（ｘ））］ ＋ ［ｓｉｎ（ π
２
－ θ（ ｔ）） × ｓｉｎ（Ｓｌｏｐｅ（ｘ）） × ｃｏｓ（Ａｚｉｍｕｔｈ －
Ａｓｐｅｃｔ（ｘ）） ］ （６）
其中，Ｓｌｏｐｅ（ｘ）为点 ｘ的坡度，Ａｚｉｍｕｔｈ为太阳方位角，这里均取 １８０°，Ａｓｐｅｃｔ（ｘ）为 ｘ点的坡向。
２．２．２　 ＦＰＡＲ计算
ＦＰＡＲ与 ＮＤＶＩ存在明显的线性关系［１８］，可由下式得出：
ＦＰＡＲ（ｘ，ｔ）１ ＝ （ＮＤＶＩ（ｘ，ｔ） － ＮＤＶＩｍｉｎ） ／ （ＮＤＶＩｍａｘ － ＮＤＶＩｍｉｎ） × （ＦＰＡＲｍａｘ － ＦＲＡＲｍｉｎ） ＋ ＦＰＡＲｍｉｎ （７）
式中：ＮＤＶＩ（ｘ，ｔ）为 ｘ点 ｔ月的 ＮＤＶＩ值；为了剔除异常值，削弱极值的影响，ＮＤＶＩｍａｘ和 ＮＤＶＩｍｉｎ分别取全部月
份 ＮＤＶＩ值的 ９５％和 ５％百分位值，ＦＰＡＲｍａｘ和 ＦＰＡＲｍｉｎ分别取 ０．９５和 ０．００１［１３］。
同时，研究发现 ＦＰＡＲ与比植被系数（ＳＲ）也具有明显的线性相关［１９］，可由下式得出：
ＦＰＡＲ（ｘ，ｔ）２ ＝ （ＳＲ（ｘ，ｔ） － ＳＲｍｉｎ） ／ （ＳＲｍａｘ － ＳＲｍｉｎ） × （ＦＰＡＲｍａｘ － ＦＰＡＲｍｉｎ） ＋ ＦＰＡＲｍｉｎ （８）
式中，ＳＲ（ｘ，ｔ）为 ｘ点 ｔ月的比植被系数，由式 ９得出。 ＳＲｍａｘ和 ＳＲｍｉｎ分别取 ＳＲ 值的 ９５％和 ５％百分位值。
ＳＲ（ｘ，ｔ） ＝ １
＋ ＮＤＶＩ（ｘ，ｔ）
１ － ＮＤＶＩ（ｘ，ｔ）
（９）
式 ７和式 ８是基于遥感影像像元 ＮＤＶＩ值的线性公式，具有跨尺度的特点，能够运用到本次的研究中［１３］。 同
时，由于式 ７的计算值往往比 ＦＰＡＲ 实测值高，而式 ８ 计算值比实测值低［５］，本文同时结合两种方法进行
计算：
ＦＰＡＲ（ｘ，ｔ） ＝ ［ＦＰＡＲ（ｘ，ｔ）１ ＋ ＦＰＡＲ（ｘ，ｔ）２］ ／ ２ （１０）
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２．２．３　 ｆｔ和 ｆｗ计算
ｆｔ由以下方法得出：
ｆｔ（ ｔ） ＝ ｆｔ（ ｔ）１ × ｆｔ（ ｔ）２ （１１）
ｆｔ（ ｔ）１反映在不同的最适气温情况下植物内在的生化作用对光合的限制从而带来的对光能利用率的影响，由
下式求得［１９］：
ｆｔ（ ｔ）１ ＝ ０．８ ＋ ０．０２ × Ｔｏｐｔ － ０．０００５ × Ｔｏｐｔ２ （１２）
式中，Ｔｏｐｔ为最适气温，取 ＮＤＶＩ平均值最高月份的月平均气温。 当月平均气温小于或等于－１０ ℃时，ｆｔ （ ｔ）１
取 ０。
ｆｔ（ ｔ）２表示气温与最适气温偏离时光能利用率减小的趋势，由下式求得［１３，１９］：
ｆｔ（ ｔ）２ ＝ １．１８４
１ ＋ ｅｘｐ［０．２ × （Ｔｏｐｔ － １０ － Ｔ）］
× １
１ ＋ ｅｘｐ［０．３ × （Ｔ － Ｔｏｐｔ － １０）］
（１３）
式中，Ｔ为当月平均气温。 当某月平均气温 Ｔ比最适气温 Ｔｏｐｔ高 １０℃或低 １３℃时，该月的 ｆｔ（ ｔ）２ 值等于月平
均气温 Ｔ为最适气温 Ｔｏｐｔ时 ｆｔ（ ｔ）２值的一半。
ｆｗ反映了植物所能利用的有效水分条件对光能利用率的影响，由以下公式计算［２０］：
ｆｗ（ ｔ） ＝ ０．５ ＋ ０．５ × Ｅ ／ Ｅｐ （１４）
式中，Ｅ为区域实际蒸散量，Ｅｐ为区域潜在蒸散量。
Ｅ根据周广胜和张新时［２１］建立的区域实际蒸散模型求取：
Ｅ ＝
ｒ × Ｒｎ × （ ｒ２ ＋ Ｒ２ｎ ＋ ｒ × Ｒｎ）
（ ｒ ＋ Ｒｎ） × （ ｒ２ ＋ Ｒ２ｎ）
（１５）
式中，ｒ为降水量，Ｒｎ为净辐射量。
Ｒｎ参考《喷灌工程设计手册》 ［２２］，由下式求得：
Ｒｎ ＝ Ｒｎ１ － Ｒｎ２ （１６）
Ｒｎ１ ＝ （１ － ａ）（０．２５ ＋ ０．５ｎ ／ Ｎ）Ｒａ （１７）
Ｒｎ２ ＝ σＴｋ４ × （０．３４ － ０．０４４ ｅｄ ） × （０．１ ＋ ０．９ｎ ／ Ｎ） （１８）
式中，Ｒｎ为净辐射（ＭＪ ｍ
－２ ｄ－１）；ａ为反射率，取 ２３％；ｎ为实际日照实数，Ｎ为该纬度最大日照时数；Ｒａ为大气
顶层的太阳辐射，可查表获得；σ为斯蒂芬⁃玻尔兹曼常数，取 ２×１０－９ｍｍ ｄ－１ Ｋ－４，Ｔｋ为绝对温度表示的该月平
均温度（Ｋ）；ｅｄ为水汽压，可由相对湿度求得。
Ｅｐ由周广胜、张新时［２３］提出的 Ｅｐ－Ｒｎ关系式求得
Ｅｐ ＝ （
Ｒｎ
０．５９８
＋ ｒ × ０．３６９
２
４ × ０．５９８２
－ ｒ × ０．３６９
２ × ０．５９８
） ２ （１９）
２．２．４　 ξｍａｘ的获取
最大光能利用率（ξｍａｘ）的取值对 ＮＰＰ 结果有着直接的影响，其具体的取值根据不同植被类型而有所差
异。 在诸多关于 ξｍａｘ的研究中，Ｒｕｎｎｉｎｇ［４］和朱文泉［５］的研究成果在国内外 ＮＰＰ 模拟中得到了广泛的应用。
前者以生态生理过程模型模拟了全球 １０ 种植被类型的 ξｍａｘ，但其对于中国的植被而言偏高［２４］；后者基于误
差最小原则，采用 ＮＰＰ 实测数据对中国各类植被 ξｍａｘ进行模拟，但由于分辨率过低、混合像元等问题导致在
较小空间尺度研究中具有一定的局限性，主要表现为模拟值较实际值偏小［６，２５］。 本次研究的南五岛属于小空
间尺度的研究，同时结合 Ｒｕｎｎｉｎｇ和朱文泉的研究，得到南五岛各类植被的 ξｍａｘ 取值（表 １）。 此外，由于本
文像元大小为 ３０ｍ，建设用地和裸地中存在的部分绿色植被无法识别出来，因此赋予最低的 ξｍａｘ［２，１３，１９］。
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表 １　 最大光能利用率取值
Ｔａｂｌｅ １　 Ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｇｈｔ ｕｓｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ （ξｍａｘ）
文献
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ
针叶林
Ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ
阔叶林
Ｂｒｏａｄ⁃ｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ
草地
Ｇｒａｓｓｌａｎｄ
农地
Ｆａｒｍｌａｎｄ
建设用地
Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ
裸地
Ｂａｒｅ ｌａｎｄ
［４］ １．００８ １．０４４ ０．６０４ ０．６０４
［２５］ ０．３８９ ０．６９２ ０．５４２ ０．５４２
本文 Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ０．６９８ ０．８６８ ０．５７３ ０．５７３ ０．３８９ ０．３８９
２．２．５　 ＮＰＰ 计算
分别以 ４月、８月、１１月、１ 月代表春、夏、秋、冬四季，计算南五岛不同季节的 ＮＰＰ 值，进而得到全年 ＮＰＰ
估算值。
２．３　 影响因子分析
分析南五岛 ＮＰＰ 与影响因子的关系以探究南五岛 ＮＰＰ 的空间分布规律，为了减少不必要的数据量，同
时一定程度地削弱 ＮＰＰ 极值的影响，将计算结果重采样为大小为 ５０ｍ×５０ｍ的单元进行分析。
２．３．１　 对空间分异性参数的依赖性
ＮＰＰ 模型中的计算参数可分为空间同一性参数和空间分异性参数两类，前者包括气温、水汽压、降雨量、
太阳总辐射等气象因子，相同季节内整个研究区均采用同一数值；后者为 ＮＤＶＩ、高程、坡度、坡向、地表覆盖类
型，随着点位的不同而具有差异。 分析各点位 ＮＰＰ 与空间分异性参数的相关关系，评价各参数对 ＮＰＰ 的影
响程度大小。
通过 ＡｒｃＧＩＳ１０．０的 Ｆｉｓｈｎｅｔ工具建立 ５０×５０ｍ网格，将研究区域划分为 １２０９４个网格，提取网格中心点所
在像元的 ＮＤＶＩ、高程、坡度、坡向、地表覆盖类型的参数数据和 ＮＰＰ 数据。
（１）数据标准化处理
对 ＮＤＶＩ、高程、坡度按照下式进行标准化：
ＣＳｉ，ｘ ＝
Ｃ ｉ，ｘ － Ｃｍｉｎ
Ｃ ｉ，ｍａｘ － Ｃｍｉｎ
（２０）
式中，ＣＳｉ，ｘ为参数 ｉ在 ｘ点的标准化数值，Ｃ ｉ，ｘ为参数 ｉ 在 ｘ 点的原始值，Ｃ ｉ，ｍａｘ为参数 ｉ 最大原始值，Ｃ ｉ，ｍｉｎ为参
数 ｉ最小原始值。
坡向原始值为按 ０—３６０顺时针增大，０为正北，１８０为正南，以向阳性为原则，按照下式进行标准化：
ＡＳｘ ＝
１ ＋ Ｃｏｓ（
Ａｘ － １８０
１８０
× π）
２
（２１）
式中，ＡＳｘ为 ｘ点标准化坡向值，Ａｘ为 ｘ点原始坡向值。
地表覆盖类型参照 ２．２．４的方法赋值。
（２）简单相关分析与偏相关分析
运用 ＳＰＳＳ１８软件，对 ＮＰＰ 与 ＮＤＶＩ、高程、坡度、坡向和地表覆盖类型之间两两的简单相关性进行分析。
由于各参数之间也可能存在相互影响，在控制其他参数影响的环境下，分析 ＮＰＰ 与各参数的偏相关性。
２．３．２　 与土壤理化性质的相关性
基于 ＳＰＳＳ１８软件，将 ３６个点位的土壤理化性质数据与该点位所在 ５０ｍ×５０ｍ像元的夏季 ＮＰＰ 进行相关
性分析，土壤理化性质包括 ｐＨ、含水率、有效磷、速效钾、全磷、全钾、含盐量、全氮、总碳、总有机碳 １０项因子。
３　 结果
经计算得出，南五岛全年 ＮＰＰ 总量为 １１０４３．５２ ｔ Ｃ ／ ａ，ＮＰＰ 密度介于 ０—８６３．２０ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１之间，平均密
度为 ３４０．１９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１（图 ５）。
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图 ５　 全年南五岛 ＮＰＰ分布特征
Ｆｉｇ． ５　 ＮＰＰ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ａｎｎｕａｌｌｙ
３．１　 不同季节 ＮＰＰ 估算结果
夏季 ＮＰＰ 总量占全年的 ８０％左右，月均量为
２９６４．９１ｔＣ，平均密度达 ９１． ３３ ｇＣ ｍ－２月－１；春季、秋季
ＮＰＰ 总量分别占比 １１％和 ７％，冬季仅占 １．３％；不同季
节 ＮＰＰ 标准差与平均密度呈正比（表 ２，图 ６）。
３．２　 各岛 ＮＰＰ 分布特征
各岛 ＮＰＰ 总量与其面积大小呈正比，面积最大的
南长山岛 ＮＰＰ 总量达 ４１２７．８ ｔ Ｃ ／ ａ，占 ３７．４％；面积最
小的小黑山岛为 ３７１．０７ ｔ Ｃ ／ ａ，仅占 ３．４％；各岛 ＮＰＰ 平
均密度存在差异，最大值（大黑山岛）与最小值（小黑山
岛）之间差值达 １０４ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１；ＮＰＰ 最高点出现在大
黑山岛；各岛 ＮＰＰ 标准差存在差异，其与 ＮＰＰ 平均密
度、海岛面积不存在明显的关系（表 ３）。
表 ２　 不同季节南五岛 ＮＰＰ估算结果
Ｔａｂｌｅ ２　 ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅａｓｏｎｓ
季节
Ｓｅａｓｏｎｓ
平均密度
Ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ／
（ｇ Ｃ ｍ－２月－１）
范围
Ｒａｎｇｅ ／
（ｇ Ｃ ｍ－２月－１）
标准差
Ｓ． Ｄ． ／
（ｇ Ｃ ｍ－２月－１）
月均量
Ｍｏｎｔｈｌｙ ｖａｌｕｅ ／
（ ｔ Ｃ ／月）
占比
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ／ ％
春 Ｓｐｒｉｎｇ １２．６２ ０—６０．０２ ７．９８ ４０９．７０ １１．１
夏 Ｓｕｍｍｅｒ ９１．３３ ０—２０３．３６ ４９．０９ ２９６４．９１ ８０．５
秋 Ａｕｔｕｍｎ ８．０１ ０—４４．７６ ５．４７ ２５９．９３ ７．１
冬 Ｗｉｎｔｅｒ １．４４ ０—８．０２ １．１３ ４６．６３ １．３
表 ３　 南五岛各岛 ＮＰＰ估算结果
Ｔａｂｌｅ ３　 ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｅａｃｈ ｉｓｌａｎｄ
海岛
Ｉｓｌａｎｄｓ
面积
Ａｒｅａ ／
ｈｍ２
平均密度
Ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔ ／
（ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
范围
Ｒａｎｇｅ ／
（ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
标准差
Ｓ． Ｄ． ／
（ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
总量
Ｔｏｔａｌ ／
（ ｔ Ｃ ／ ａ）
总量占比 ／ ％
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
南长山岛
Ｎａｎｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ １３６７．７３ ３０１．７０ ０—８１４．０５ ２０６．４１ ４１２７．８０ ３７．４
北长山岛
Ｂｅｉｃｈａｎｇｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ ８１３．８７ ３７４．４７ ０—７８０．８０ １８３．８０ ３０４５．９９ ２７．６
庙岛
Ｍｉａｏ Ｉｓｌａｎｄ １５７．９５ ３４４．１９ ０—６３９．２０ ２０６．６２ ５４３．０３ ４．９
大黑山岛
Ｄａｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ ７７４．６３ ３８２．１３ ０—８６３．２０ １６０．４２ ２９５５．６４ ２６．８
小黑山岛
Ｘｉａｏｈｅｉｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄ １３３．５６ ２７８．０２ ０—５８２．８５ １６１．５６ ３７１．０７ ３．４
３．３　 不同地表覆盖类型中 ＮＰＰ 分布特征
不同地表覆盖中，针叶林 ＮＰＰ 总量最大，占 ７０％以上，裸地 ＮＰＰ 总量最小，仅占 ０．１５％；除了建设用地外，
其余地表覆盖类型 ＮＰＰ 总量与面积大小呈正比。 阔叶林的 ＮＰＰ 平均密度最高，其次为针叶林、农田、草地、
建设用地和裸地，这与地表覆盖类型的最大光能利用率有关；ＮＰＰ 标准差也同平均密度大致呈正相关关系
（表 ４）。
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图 ６　 不同季节南五岛 ＮＰＰ分布特征
Ｆｉｇ． ６　 ＮＰＰ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅａｓｏｎｓ
表 ４　 不同地表覆盖类型 ＮＰＰ估算结果
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅ
地表覆盖类型
Ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅ
面积
Ａｒｅａ ／
ｈｍ２
平均密度
Ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ／
（ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
范围
Ｒａｎｇｅ
／ （ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
标准差
Ｓ． Ｄ． ／
（ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１）
总量
Ｔｏｔａｌ ／
（ ｔ Ｃ ／ ａ）
总量占比 ／ ％
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
针叶林 Ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ １７４２．５８ ４４６．９０ ０－６７８．４９ １３１．４０ ７７７７．４８ ７０．３２
阔叶林 Ｂｒｏａｄ⁃ｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ７０．２ ５５９．７１ ０—８６３．２０ １９１．６３ ３８８．８９ ３．５２
草地 Ｇｒａｓｓｌａｎｄ １２５．０１ ３４０．４１ ０—６９８．６３ １２５．５５ ４２４．６３ ３．８４
农田 Ｆａｒｍｌａｎｄ ４０７．８８ ３９２．５６ ０—７９８．６７ ９０．６８ １６０８．６２ １４．５４
建设用地 Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ８８０．７４ ９６．４１ ０—５５２．４２ ７１．９９ ８４４．５５ ７．６４
裸地 Ｂａｒｅ ｌａｎｄ １９．９８ ８１．３１ ０—４４４．０９ ７５．６０ １６．２５ ０．１５
４　 讨论与结论
４．１　 讨论
４．１．１　 ＮＰＰ 估算方法探讨
在以往基于遥感的 ＮＰＰ 估算研究中，多采用 １个时相的遥感影像提取 ＮＤＶＩ值，并以此代表全年的情况，
这在季节差异性明显的地区显然具有误差。 鉴于此，本文采用 ４ 个时相遥感影像以反映不同季节的实际情
况，应用于植被状况随季节变化明显的北方典型海岛地区，能够尽可能地反映地区实际情况。
目前关于 ＮＰＰ 的研究多为省域、全国等大尺度的研究［５⁃６，２４，２６⁃２９］，其光合有效辐射（ＰＡＲ）基于不同区域太
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阳辐射值的差异从而拥有空间分异性，而在现有较小空间尺度的研究中，由于太阳辐射数据较为单一且缺乏
空间分异性，ＰＡＲ多作为常量来进行计算，这在地形平坦的区域是可行的［７］，但对于南五岛这种具有明显地
势起伏的区域而言显然是不科学的。 因此，本文尝试探讨地形对于 ＰＡＲ的影响，在区分太阳辐射中散射辐射
和直接辐射的基础上，借助 ＧＩＳ工具计算遮蔽度（Ｈｉｌｌｓｈａｄｅ）。 该方法可能具有一定的主观性，但散射辐射和
直接辐射的比例以及遮蔽度的计算方法均来源于较为成熟和长期的研究，以此得到地形影响因子作用下具有
空间分异性的 ＰＡＲ数据，是积极的尝试，符合南五岛的实际情况。 遮蔽度的计算结果根据时间的不同而具有
差异，本文依据格林尼治天文台观察的每日正午太阳高度资料，得到 ４ 个时相遥感影像获取当日的南五岛正
午太阳高度角，结合坡度和坡向数据计算得出遮蔽度，该遮蔽度实际上是正午的遮蔽度，以此代表全天的状况
可能具有一定误差，但鉴于太阳高度数据的可获得性，本文略有遗憾，在接下来的工作中应对此开展进一步的
研究。
本文 ＮＰＰ 模型中的最大光能利用率（ξｍａｘ）来源于 Ｒｕｎｎｉｎｇ和朱文泉研究，其对南五岛而言具有可行性，
同时也拥有一定的主观性，可能会给计算结果带来误差。 在下一步的工作中应结合现场监测和验证，对南五
岛植被最大光能利用率的研究进行完善。
表 ５　 不同地区 ＮＰＰ估算结果
Ｔａｂｌｅ ５　 ＮＰＰ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｒｅａｓ
研究区域
Ｓｔｕｄｙ ａｒｅａｓ
ＮＰＰ ／
（ｇＣ ｍ－２ ａ－１）
数据来源
Ｄａｔａ ｓｏｕｒｃｅｓ
南五岛 Ｆｉｖｅ ｓｏｕｔｈｅｒｎ ｉｓｌａｎｄｓ ３４０．１９ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ
全国 ３４２ ［２６］
Ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ ３２４ ［５］
３９３．８ ［２７］
广东 ７７４ ［２８］
江苏 ５６９．２８ ［２９］
盘锦 ５５３ ［７］
甘肃 ２４１．１３ ［３０］
青海 １７３．２８ ［３１］
青藏高原 Ｔｉｂｅｔａｎ Ｐｌａｔｅａｕ １２０．８ ［２４］
４．１．２　 ＮＰＰ 估算结果探讨
将本文计算的南五岛 ＮＰＰ 结果与采用相同方法的
国内其他研究结果进行对比（表 ５）。 与全国相比，南五
岛 ＮＰＰ 平均密度和陶波［２６］估算的 ３４２ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１基本
一致，略高于朱文泉［５］的 ３２４ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１，低于顾娟［２７］
的 ３９３．７５ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１；与各地区相比，低于广东省、江苏
省、盘锦市等沿海地区，高于甘肃、青海、西藏。 由此可
得，南五岛 ＮＰＰ 平均密度处于全国平均水平，高于同纬
度的西部地区，但低于东部大陆沿海地区。
本文计算结果显示不同季节南五岛 ＮＰＰ 具有较大
的差异，其中夏季的 ＮＰＰ 总量是冬季的 ６０ 倍以上，因
此对于北方地区的 ＮＰＰ 估算，不同季节的差异性研究
尤为关键。 南五岛各岛的 ＮＰＰ 平均密度具有一定差
异，结合各岛地表覆盖类型来看，ＮＰＰ 平均密度与各岛
建设用地比例（ＰＯＣ）呈明显的负相关，线性拟合度达
０．４６８。 城镇建设占用土地，使得林地等具有高 ＮＰＰ 值的覆盖类型面积减少，进而降低整岛的 ＮＰＰ 平均密度。
这也某种程度上说明城镇化进程不可避免地会带来海岛 ＮＰＰ 的减少。
南五岛均为基岩海岛，以剥蚀山丘为主要地貌特征，存在水资源匮乏、土层薄等问题，本身植物生长条件
较差，２０世纪 ５０年代以来进行了广泛的人工林种植，以黑松和刺槐为主要优势种，目前南五岛林地面积占总
面积的比例达 ５５．８％，本文的结果显示针叶林和阔叶林的 ＮＰＰ 平均密度分别达 ４４６．９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１和 ５５９．７１ ｇ
Ｃ ｍ－２ ａ－１，略低于全国的平均数据 ４６９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１和 ６６３ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１ ［５］。 考虑到海岛自身较脆弱的生态环境条
件，说明黑松和刺槐具有良好的生命力，是南五岛生态建设的理想物种。
４．１．３　 ＮＰＰ 对空间分异性参数的依赖性
ＮＰＰ 与空间分异性参数相关性分析结果见表 ６。 简单相关分析显示，ＮＰＰ 与 ＮＤＶＩ、高程、坡度和地表覆
盖类型在 ０．０１水平上显著正相关，与坡向不具有显著的相关性，相关系数按由大到小的顺序依次为 ＮＤＶＩ、地
表覆盖类型、高程、坡度、坡向。 偏相关分析显示，除高程外各参数均与 ＮＰＰ 在 ０．０１ 水平上显著相关，而高程
与 ＮＰＰ 不具有显著的相关性；除坡向外，各参数的偏相关系数同简单相关系数相比均有不同程度的下降，尤
其是高程和坡度下降明显，且坡度由显著正相关变为显著负相关，同时坡向的相关性呈现明显的上升。
３０１８　 ２４期 　 　 　 池源　 等：庙岛群岛南五岛生态系统净初级生产力空间分布及其影响因子 　
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表 ６　 ＮＰＰ与模型参数相关分析结果
Ｔａｂｌｅ ６　 Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＰＰ ａｎｄ ｍｏｄｅｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
项目 Ｉｔｅｍｓ ＮＤＶＩ 高程Ａｌｔｉｔｕｄｅ
坡度
Ｓｌｏｐｅ
坡向
Ａｓｐｅｃｔ
地表覆盖类型
Ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅ
简单相关 Ｐｅａｒｓｏｎ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ０．９１３∗∗ ０．５２７∗∗ ０．３３４∗∗ ０．００８ ０．８０１∗∗
Ｓｉｍｐｌｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｉｇ．（２⁃ｔａｉｌｅｄ） ０．０００ ０．０００ ０．０００ ０．４０６ ０．０００
偏相关 Ｐｅａｒｓｏｎ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ０．８２２∗∗ ０．０１６ －０．１２３∗∗ ０．２０７∗∗ ０．６２４∗∗
Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｉｇ．（２⁃ｔａｉｌｅｄ） ０．０００ ０．０７５ ０．０００ ０．０００ ０．０００
　 　 ∗∗． 在 ０．０１ 水平（双侧）上显著相关；∗ 在 ０．０５ 水平（双侧）上显著相关
图 ７　 ＮＰＰ平均密度与建设用地比例关系
　 Ｆｉｇ． ７ 　 Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ＮＰＰ ａｎｄ
ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ
ＮＤＶＩ和地表覆盖类型是 ＮＰＰ 最主要的影响参数，
它们各自与 ＮＰＰ 显著正相关，高程和坡度则通过影响
ＮＤＶＩ和地表覆盖类型进而作用于 ＮＰＰ。 随着高程和
坡度的上升，城镇建设和农田开垦程度减小，林地面积
相应增多，从而带来较高的 ＮＰＰ；但偏相关分析结果显
示，在控制其他参数不变的情况下，高程与 ＮＰＰ 关系不
明显，而坡度与 ＮＰＰ 呈现显著的负相关，这是因为单从
坡度因子来看，坡度较小的地方往往拥有更好的植被生
长条件。 坡向越接近正南，理论上能够获得更多的太阳
辐射，从而拥有较高的 ＮＰＰ 值，但不同坡向的地表覆盖
类型往往受到人类的影响而不具有规律性，因此在控制
其他参数的环境下坡向与 ＮＰＰ 具有显著的正相关性，
但在简单相关分析中却没有呈现出该特征。
４．１．４　 ＮＰＰ 与土壤理化性质的相关性
ＮＰＰ 与 １０项土壤因子之间的简单相关性见表 ７。 结果显示 ＮＰＰ 与土壤 ｐＨ、有效磷、全磷、全钾呈显著负
相关关系，其中与前三项在 ０．０１水平上显著相关，与全钾在 ０．０５ 水平上显著相关；ＮＰＰ 与全氮、总碳、总有机
碳呈显著正相关关系，与全氮在 ０．０５ 水平上显著相关，与后二项在 ０．０１ 水平上显著相关；ＮＰＰ 与含水量、速
效钾和含盐量之间不存在显著相关性。 此外，１０项土壤因子之间也存在着不同水平的相关关系。
表 ７　 ＮＰＰ与土壤理化性质的简单相关分析结果
Ｔａｂｌｅ ７　 Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｓｉｍｐｌｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＰＰ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ
项目 Ｉｔｅｍｓ ＮＰＰ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
ＮＰＰ １ －０．５０６∗∗ －０．１２１ －０．４４３∗∗ －０．３１５ －０．４７９∗∗ －０．４１５∗ －０．１５２ ０．３７４∗ ０．４６１∗∗ ０．５０７∗∗
Ⅰ －０．５０６∗∗ １ ０．４２２∗ ０．４６７∗∗ ０．２０７ ０．６９１∗∗ ０．７７１∗∗ ０．２０７ －０．５３８∗∗ －０．５６５∗∗ －０．６６３∗∗
Ⅱ －０．１２１ ０．４２２∗ １ ０．２２２ ０．１２５ ０．１４３ ０．４８２∗∗ ０．３１７ －０．１８２ －０．２１５ －０．１５８
Ⅲ －０．４４３∗∗ ０．４６７∗∗ ０．２２２ １ ０．５３８∗∗ ０．４９７∗∗ ０．５３６∗∗ ０．２９９ －０．２９５ －０．３１３ －０．３５０∗
Ⅳ －０．３１５ ０．２０７ ０．１２５ ０．５３８∗∗ １ ０．２８６ ０．４２５∗∗ ０．０２３ －０．０２６ ０．０１８ ０．００８
Ⅴ －０．４７９∗∗ ０．６９１∗∗ ０．１４３ ０．４９７∗∗ ０．２８６ １ ０．７５３∗∗ ０．１１３ －０．１１５ －０．１６５ －０．３２１
Ⅵ －０．４１５∗ ０．７７１∗∗ ０．４８２∗∗ ０．５３６∗∗ ０．４２５∗∗ ０．７５３∗∗ １ ０．１４６ －０．２９３ －０．３７５∗ －０．４１５∗
Ⅶ －０．１５２ ０．２０７ ０．３１７ ０．２９９ ０．０２３ ０．１１３ ０．１４６ １ －０．２８２ －０．３５０∗ －０．３２１
Ⅷ ０．３７４∗ －０．５３８∗∗ －０．１８２ －０．２９５ －０．０２６ －０．１１５ －０．２９３ －０．２８２ １ ０．９０５∗∗ ０．８４８∗∗
Ⅸ ０．４６１∗∗－０．５６５∗∗ －０．２１５ －０．３１３ ０．０１８ －０．１６５ －０．３７５∗ －０．３５０∗ ０．９０５∗∗ １ ０．８９３∗∗
Ⅹ ０．５０７∗∗－０．６６３∗∗ －０．１５８ －０．３５０∗ ０．００８ －０．３２１ －０．４１５∗ －０．３２１ ０．８４８∗∗ ０．８９３∗∗ １
　 　 Ⅰ： ｐＨ；Ⅱ： 含水量 Ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｃｏｎｔｅｎｔ；Ⅲ： 有效磷 Ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ （ＡＰ）；Ⅳ： 速效钾 Ａｖａｉｌａｂｌｅ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ （ＡＫ）；Ⅴ： 全磷 Ｔｏｔａｌ ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ
（ＴＰ）；Ⅵ全钾： Ｔｏｔａｌ ｐｏｔａｓｓｉｕｍ （ＴＫ）；Ⅶ： 含盐量 Ｓａｌｉｎｉｔｙ；Ⅷ： 全氮 Ｔｏｔａｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ （ＴＮ）；Ⅸ： 总碳 Ｔｏｔａｌ ｃａｒｂｏｎ （ＴＣ）；Ⅹ： 总有机碳 Ｔｏｔａｌ ｏｒｇａｎｉｃ
ｃａｒｂｏｎ （ＴＯＣ）
４０１８ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３５卷　
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
土壤理化性质与生态系统生产力密切相关［３２］。 具有较高生产力的群落凋落物往往较多［３３］，而凋落物是
土壤有机质的重要来源，有机质中的主要元素为碳、氧、氢、氮，上述分析显示了南五岛 ＮＰＰ 与土壤全氮、总
碳、总有机碳呈明显的正相关关系。 南五岛的土壤本身较为贫瘠，磷、钾等营养元素较少，较高的生产力往往
表示着群落能够更加充分地吸收土壤中的营养元素而使其减少［３４］，这可能是本文 ＮＰＰ 与有效磷、全磷、全钾
显著负相关的原因。 大多数土壤养分元素的有效性受土壤 ｐＨ 值影响［３５］，南五岛的 ＮＰＰ 与 ｐＨ呈现较高的负
相关，说明较低的 ｐＨ值更适宜南五岛植物的生长。 土壤水是植被生长发育所需用水的主要来源，但过高的
含水量会导致植被根系的腐烂不利于植被的生长；受到海水的作用，海岛土壤的含盐量往往过高，但南五岛并
没有表现出该特征，说明南五岛人工林对于过滤海盐具有重要作用［１２］。
４．２　 结论
本文依据 ＣＡＳＡ模型，结合区域实际情况构建庙岛群岛南五岛 ＮＰＰ 估算模型，以 ＲＳ和 ＧＩＳ 为主要手段，
对研究区不同海岛、不同季节、不同地表覆盖类的 ＮＰＰ 进行估算，进而分析 ＮＰＰ 与模型计算参数和土壤理化
性质的关系。 基本结论如下：
（１）南五岛 ＮＰＰ 总量为 １１０４３．５２ ｔ Ｃ ／ ａ，平均密度为 ３４０．１９ ｇ Ｃ ｍ－２ ａ－１，总体上处于全国平均水平，高于
同纬度的西部地区，但低于东部沿海大陆地区。
（２）南五岛夏季 ＮＰＰ 总量占全年的 ８０％左右，春季、秋季 ＮＰＰ 总量分别占比 １１％和 ７％，冬季仅占 １．３％，
说明研究区 ＮＰＰ 具有明显的季节差异。
（３）南五岛各岛中，ＮＰＰ 平均密度由大到小依次为大黑山岛、北长山岛、庙岛、南长山岛和小黑山岛，各岛
ＮＰＰ 平均密度与建设用地比例呈明显的负相关。
（４）不同地表覆盖类型中，ＮＰＰ 平均密度由大到小依次为阔叶林、针叶林、农田、草地、建设用地和裸地，
林地具有较高的 ＮＰＰ，说明南五岛的人工林建设具有重要的生态作用。
（５）ＮＤＶＩ和地表覆盖类型是 ＮＰＰ 最主要的影响参数，高程、坡向通过影响 ＮＤＶＩ值和地表覆盖类型间接
作用于 ＮＰＰ。
（６）南五岛 ＮＰＰ 与土壤 ｐＨ、有效磷、全磷、全钾呈显著负相关，与全氮、总碳、总有机碳呈显著正相关，与
含水量、速效钾和含盐量之间相关关系不明显。
在下一步的研究中，应重点关注地形影响因子的修正完善和植被最大光能利用率的现场验证，以期为南
五岛碳源 ／汇研究提供更加充分的技术支持。
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