全 文 ：书基于 犕犗犇犐犛植被指数的甘南草地
净初级生产力时空变化研究
王莺１，夏文韬１，梁天刚１，王超２
（１．兰州大学草地农业科技学院 农业部草地农业生态系统学重点实验室，甘肃 兰州７３００２０；
２．兰州大学西部环境教育部重点实验室，甘肃 兰州７３００００）
摘要：利用甘南地区２００６－２００７年的外业实测样方草地干物质产量和 ＭＯＤＩＳ植被指数数据，建立了草地地上部
分干物质产量遥感反演模型，根据根冠比和干物质转碳率对２００６－２００８年甘南地区草地净初级生产力（ＮＰＰ，ｎｅｔ
ｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）进行了估算，绘制了甘南草地 ＮＰＰ年累积量空间分布格局图和 ＮＰＰ月度变化动态图，对不
同草地植被类型的ＮＰＰ差异进行了评价。研究结果表明，２００６－２００８年甘南草地年 ＮＰＰ分别达６３７．０４，５９９．９８
和５６６．５９ｇＣ／ｍ２，其空间分布具有自西南向东北逐渐减少的趋势；年内不同草地类型的ＮＰＰ均在７－８月达到最
大累积量；ＮＰＰ累积量最高的３种草地类型是沼泽、高寒灌丛草甸和高寒草甸，３年中最大月ＮＰＰ的平均值分别达
到１１３７．２８，５５３．７６和５２７．６６ｇＣ／ｍ２；２００６－２００８年甘南草地ＮＰＰ持续下降，年草地ＮＰＰ总量的减少速率为１．２
Ｔｇ／ａ，尤其是沼泽湿地的ＮＰＰ下降明显，年平均减少速率达到了１２５．９２ｇＣ／ｍ２。
关键词：甘南地区；ＭＯＤＩＳ植被指数；遥感监测模型；草地净初级生产力
中图分类号：Ｓ８１２０５；Ｓ１２７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４５７５９（２０１０）０１０２０１１０
甘南是黄河和长江的源头，黄河和白龙江两大流域重要的水源涵养地，甘肃省重要的畜牧业生产基地，也是
全国主要少数民族集聚的五大草原牧区之一。全州草地面积约２６０．２５万ｈｍ２，占甘南总土地面积的６７．６４％，可
利用草场面积约为２４９．５０万ｈｍ２，占总草地面积的９５．８６％［１］。甘南草原主要的草地植被类型是高寒草甸，其
面积占全州可利用草地面积的１１．８０％，是青藏高原自然载畜能力较高、耐放牧性最强的草场，然而近年来，由于
自然和人为因素的双重影响，导致甘南草地大范围严重退化、产量下降，这已经成为社会、经济以及草地畜牧业可
持续发展的巨大障碍［１４］。甘南地区草地生态与环境具有国内其他地区无法比拟的多样性、差异性、过渡性和不
稳定性特征［５］，其变化不仅直接影响着本地区社会经济的发展，而且对青藏高原以及全国的江河、气候、生态环境
都有直接影响［６］。
陆地生态系统的净初级生产力（ＮＰＰ，ｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）是人类赖以生存与发展的物质基础，反映了
植物群落在自然条件下的生长状况和生产能力，是一个估算地球支持能力和评价陆地生态系统可持续发展的重
要生态指标［７９］，开展区域和全球尺度的净初级生产力研究有十分重要的意义［１０］。在区域和全球尺度上，人们无
法直接全面地进行ＮＰＰ的测量，利用模型模拟进行间接估测就成为了一种重要而被广泛接受的研究方法［１１１３］。
在２０世纪７０年代初，德国学者Ｌｅｉｔｈ和 Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ［１４］首次估算出全球ＮＰＰ值。３０余年来ＮＰＰ研究经历了站
点实测、统计回归及模型估算研究等阶段。而在模型估算研究中，遥感数据的引进已经成为一个重要的发展方
向［１５］。到现在为止，计算ＮＰＰ的模型有２０多种，Ｒｕｉｍｙ和Ｓｏｕｇｉｅｒ［１６］将这些模型概括为气候生产潜力模型、生
态系统过程模型和光能利用率模型３种。气候生产潜力模型利用主要气候因子与ＮＰＰ之间的相关性原理，利用
大量的实测数据建立ＮＰＰ与这些气候因子之间的简单统计回归模型［１７，１８］。生态系统过程模型是通过一系列植
物生理、生态学过程的模拟而得到的，目前已有的生态系统过程模型比较多，如ＲＨＥＳＳＹＳ（ＲｅｇｉｏｎａｌＨｙｄｒｏＥｃｏ
ｌｏｇｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）［１９］、ＢＩＯＭＥＢＧＣ（ＢｉｏＧｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ）［２０］和ＢＥＰＳ（ＢｏｒｅａｌＥｃｏｓｙｓｔｅｍＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ
第１９卷 第１期
Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１
草 业 学 报
ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ
２０１－２１０
２０１０年２月
收稿日期：２００９０１１５；改回日期：２００９０３２６
基金项目：国家高技术研究发展专项经费（２００７ＡＡ１０Ｚ２３２）资助。
作者简介：王莺（１９８４），女，甘肃兰州人，在读硕士。Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｙｎ２００７＠ｌｚｕ．ｃｎ
通讯作者。Ｅｍａｉｌ：ｔｇｌｉａｎｇ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ）［２１］等。光能利用率模型建立在植物光合作用过程和 Ｍｏｎｔｅｉｔｈ［２２，２３］提出的光能利用率概念上。现有
的光能利用率模型有ＣＡＳＡ（ＣａｒｎｅｇｉｅＡｍｅｓＳｔａｎｆｏｒｄＡｐｐｒｏａｃｈ）［２４］、ＧＬＯＰＥＭ（ＧｌｏｂａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ
Ｍｏｄｅｌ）［２５］和ＣＦＩＸ［２６］等。我国于２０世纪７０年代末开始研究陆地生态系统生产力［２７，２８］。李镇清等［２９］根据中国
科学院内蒙古草原生态系统定位研究站近２０年的观测资料，利用Ｈｏｌｄｒｉｄｇｅ生命地带系统的气候指标以及任继
周等［３０，３１］提出的草原综合顺序分类法的气候指标研究了我国典型草原区的气候变化及其对ＮＰＰ的影响。曾慧
卿等［３２］应用ＢＩＯＭＥＢＧＣ模型估算了１９９３－２００４年红壤丘陵区湿地松林总第一性生产力（ＧＰＰ，ｇｒｏｓｓｐｒｉｍａｒｙ
ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）和ＮＰＰ，并分析了ＧＰＰ、ＮＰＰ年际变化对气候的响应以及未来气候变化情景下的ＧＰＰ、ＮＰＰ响应。
冯险峰［３３］利用ＢＥＰＳ模型估算了我国２００１年陆地生态系统ＮＰＰ。高清竹等［３４］，张峰等［３５］都采用ＣＡＳＡ模型分
别对藏北地区和内蒙古典型草原草地植被ＮＰＰ进行了分析研究。张杰等［３６］应用ＧＬＯＰＥＭ 和ＣＡＳＡ模型，借
助遥感生态反演的物理分析，初步构建起基于遥感与生态过程的干旱区使用的光能利用率模型 ＮＰＰＰＥＭ
（ＮＰＰＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙＭｏｄｅｌ），对中国西部干旱区山地－绿洲－荒漠生态系统年ＮＰＰ进行了估算。崔林
丽等［３７］利用ＧＬＯＰＥＭ模型对１９８１－２０００年中国陆地ＮＰＰ的季节变化进行了研究。卢玲等［３８］利用ＣＦＩＸ模
型和高时空分辨率的遥感数据对黑河流域植被ＮＰＰ进行了估算。但上述研究方法在小区域ＮＰＰ的估算方面还
存在精度较差的问题。同时由于目前的研究区域多集中在青藏高原和内蒙古草原［３４，３５，３９４２］，而对于甘南这个全
国最重要的五大牧场之一却没有相关研究。
基于以上原因，本研究拟通过建立干物质遥感反演模型，采用干物质转碳率来估算甘南草地净初级生产力，
为遥感模型小区域ＮＰＰ的精确估算提供参考，同时也可以为甘南地区畜牧业合理布局、草地资源的可持续利用、
改善和保护草地生态环境及气候变化等相关研究提供理论依据。
１ 材料与方法
１．１ 研究区概况
甘南藏族自治州位于青藏高原东北边缘区，地理坐标为３３°０６′～３５°４４′Ｎ，１００°４６′～１０４°４４′Ｅ，南与四川阿
坝州相连，西南与青海黄南州、果洛州接壤，东部和北部与甘肃陇南、定西、临夏毗邻，处于青藏高原和黄土高原过
渡地带，地势西北部高，东南部低。境内海拔１１００～４９００ｍ，平均海拔３０００ｍ。属典型的高原大陆性气候，高
寒阴湿，多年平均降水量４００～８００ｍｍ，年平均温度仅１～３℃，没有绝对无霜期，≥１０℃年积温持续期仅有２个
多月，全年平均日照时间为２２００～２４００ｈ。草地类型有暖性草丛、温性草甸草原、温性草原、高寒草甸、高寒灌
丛草甸、低平地草甸类和沼泽［２，３，４３，４４］。
１．２ 资料获取与处理
１．２．１ 地面调查数据 野外调查主要集中在２００６－２００７年６－９月的草地生长季。根据草地类型的空间分布
和面积大小，对甘南地区草地设计了不同数目的样地（图１）。总计调查样地为１０９个，样方２１７个。其中，２００６
年设置样地６４个，包括８５个样方；２００７年设置样地４５个，包括１３２个样方。样地设置主要选择在草地植被空
间分布比较均一，可以代表较大范围草地植被的典型区域。在植被群落一致性较好的样地内设置１～２个０．５ｍ
×０．５ｍ的样方，在植被均质性较差的区域设置２～３个１ｍ×１ｍ的样方。采用常规植被调查方法对样方进行
调查。主要记录样方的经纬度、海拔、草地类型、植被盖度（针刺法）、草层平均高度、不可食牧草的种类及重量、地
上产草量鲜重，以及鲜草在６５℃烘箱里烘干４８ｈ后测量的干物质产量。
１．２．２ 卫星遥感资料 遥感数据使用ＮＡＳＡ／ＭＯＤＩＳ（ＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＳｐａｃｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ／Ｍｏｄｅｒ
ａｔｅＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＩｍａｇｉｎｇＳｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ，美国宇航局／中分辨率影像辐射度计）陆地产品组按照统一算法开发
的２００６－２００８年全年月最大合成的植被指数（ＭＯＤ１３Ａ３），空间分辨率为１０００ｍ×１０００ｍ，空间位置在全球正
弦曲线投影ＳＩＮ（ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）系统中的编号为ｈ２６ｖ０５，资料的版本为５．０，数据格式为ＥＯＳＨＤＦ。该
数据可以从ＮＡＳＡ对地观测系统数据共享平台下载（ＥＯＳＤａｔａＧａｔｅｗａｙ，网址为ｈｔｔｐ：／／ｄｅｌｅｎｎ．ｇｓｆｃ．ｎａｓａ．ｇｏｖ／
～ｉｍｓｗｗｗ／ｐｕｂ／ｉｍｓｗｅｌｃｏｍｅ／）。
１．２．３ 其他相关数据 甘南藏族自治州１∶５０万草地类型图、行政分区图等空间数据库。
２０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１０） Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１
图１ 研究区位置及采样点分布
犉犻犵．１ 犚犲狊犲犪狉犮犺犾狅犮犪狋犻狅狀犪狀犱犳犻犲犾犱狊狌狉狏犲狔犻狀犵狊犻狋犲
１．３ 试验方法
１．３．１ 干物质产量遥感监测模型的建立与精度评价 地上干物质产量是估测草地ＮＰＰ的重要指标。本研究主
要通过干物质产量和ＮＰＰ之间的相关关系进行ＮＰＰ的反演，因此需要建立干物质产量遥感模型。
对建立的遥感模型用公式（１）和（２）进行精度评价。
相对误差＝
实测值－估测值
实测值 ×１００％ （１）
平均误差＝∑｜相对误差｜／犖 （２）
式中，实测值为地面实测样方的干物质产量，估测值为依据建立的遥感监测模型计算出的数值，犖 为样本数目。
１．３．２ 甘南草地ＮＰＰ的计算 植被净第一性生产力是指绿色植物在单位面积、单位时间内所积累的有机物数
量，是由光合作用产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分［５］，一般单位用ｇＣ／ｍ２ 表示［４５］。
草地ＮＰＰ值可由地上部分干物质产量推算得到［４６］：
犖犘犘＝犅犵×犛犫狀×（１＋犛狌犵） （３）
式中，犖犘犘为单位面积草地净初级生产力，单位为ｇＣ／ｍ２；犅犵 为单位面积干物质产量，单位为ｇ／ｍ２；犛犫狀是草地
干物质产量到犖犘犘 的转换系数，单位为ｇ／ｇＣ，数值为０．４５［４７］；犛狌犵为草地地下部分和地上部分生物量的比例系
数。在本研究中，引用了朴世龙等［４８］确定的我国草地植被地下与地上部分生物量比例系数。甘南牧区７种草地
植被类型的比例系数，温性草甸草原类为５．２６，温性草原类为４．２５，暖性草丛类为４．４２，低平地草甸类为６．３１，
高寒灌丛草甸类和高寒草甸类为７．９２，沼泽类为１５．６８。
在草地ＮＰＰ计算中，不同草地类型的分布范围来自于甘南地区草地类型图。甘南地区月ＮＰＰ的计算基于
ＭＯＤ１３Ａ３产品中月最大合成的植被指数。应用遥感数字图像（共计３６幅）和干物质遥感监测模型，可以计算出
２００６－２００８年的地面干物质产量，然后利用公式（３）以及不同草地类型的根冠比，可以得到甘南７种草地类型的
ＮＰＰ。
３０２第１９卷第１期 草业学报２０１０年
２ 结果与分析
２．１ 干物质产量遥感监测模型与精度评价
图２ 甘南地区草地地上干物质产量遥感反演模型
犉犻犵．２ 犚犲犿狅狋犲狊犲狀狊犻狀犵犻狀狏犲狉狊犻狅狀犿狅犱犲犾犳狅狉狋犺犲犱狉狔
犿犪狋狋犲狉狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊
２．１．１ 干物质产量遥感监测模型的建立 剔除一些
异常样点后，利用回归方法，统计分析了研究区２００６
－２００７年实测的各样方点地上部分干物质产量同
ＮＤＶＩ和ＥＶＩ值之间的相关关系（表１）。查犉分布表
发现在置信水平犪＝０．０１时所有模型都可以通过显著
性检验。相比之下，ＭＯＤＩＳ／ＥＶＩ幂函数可更好地模
拟甘南草地地上干物质产量（图２）。甘南地区草地植
被地上干物质产量遥感监测模型可表示为：
狔＝５３２０．７狓１．９７７６，犚２＝０．６１８７ （４）
式中，狔为干物质产量（ｋｇ／ｈｍ２），狓为 ＭＯＤＩＳ归一化
植被指数ＥＶＩ的值。
表１ 草地干物质遥感反演模型比较
犜犪犫犾犲１ 犆狅犿狆犪狉犻狊狅狀犫犲狋狑犲犲狀犱狉狔犿犪狋狋犲狉狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱犻狀狏犲狉狊犻狅狀犿狅犱犲犾狊
函数
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ＮＤＶＩ
公式
Ｆｏｒｍｕｌａ
拟合优度
系数犚２
方差齐性
检验犉
显著性
Ｓｉｇ．
ＥＶＩ
公式
Ｆｏｒｍｕｌａ
拟合优度
系数犚２
方差齐性
检验犉
显著性
Ｓｉｇ．
指数函数Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ狔＝４９．５１９ｅ４．５７６８狓 ０．６０８８ １５１１．７０９０ ０．０１００ 狔＝１７０．６２ｅ４．０３３４狓 ０．６１５５ １８７５．２３８０ ０．０１００
幂函数Ｐｏｗｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎ 狔＝３８０７．２狓３．０７１１ ０．６０３１ ３２５０．０４５０ ０．０１００ 狔＝５３２０．７狓１．９７７６ ０．６１８７ ７４９６．４０５０ ０．０１００
２．１．２ 遥感反演模型的精度比较与分析 遥感反演
图３ 草地地上部分干物质估测值与实测值对比
犉犻犵．３ 犆狅犿狆犪狉犻狊狅狀犫犲狋狑犲犲狀犳犻犲犾犱狊狌狉狏犲狔犻狀犵犪狀犱犲狊狋犻犿犪狋犲
狏犪犾狌犲狅犳犱狉狔犿犪狋狋犲狉狔犻犲犾犱犵狉犪狊狊犾犪狀犱犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊
模型估测的草地地上干物质产量和２００６－２００７年实
测值之间具有较高的相关性（图３），犚２ 达到０．５５２５。
采用公式（１）和（２）进行精度评价的结果表明，遥感反
演模型的平均误差为２８．８３％，其精度达到７１．１７％。
２．２ 甘南草地年ＮＰＰ空间分布及其年际变化
甘南全州分３个自然类型区，东南部为岷迭山区，
气候比较温和，是重要林区；东部为丘陵山区，高寒阴
湿，农林牧兼营；西北和西南部为广阔的草甸草原，是
全省主要牧区。草地ＮＰＰ自西南向东北呈逐渐减少
的趋势（图４）。由遥感反演模型估算的２００６－２００８
年甘南草地ＮＰＰ总量分别为１７．０３，１５．８７和１４．６７
Ｔｇ（注：１Ｔｇ＝１０１２ｇ），单位面积草地ＮＰＰ年平均值
分别为６３７．０４，５９９．９８和５６６．５９ｇＣ／ｍ２，３年平均值
为６０１．２０ｇＣ／ｍ２。
目前常用的ＮＰＰ验证方法主要有模型估算值与实测数据相比较和不同ＮＰＰ模型间的相互比较。对于草地
生物量的研究，国内已有大量的文献报道，但一般仅限于地上生物量和地上部分净第一性生产力季节动态的测量
和分析，很少报道对草地群落总ＮＰＰ（包括地上地下部分ＮＰＰ）的测量和季节动态研究结果。因为甘南地区还没
有人做过相关的草地ＮＰＰ研究，所以这给本研究的精度验证带来了很大困难。依据已有的文献报导，对中国西
部地区高山草甸ＮＰＰ的观测研究主要集中在甘肃农业大学天祝草原试验站（１０２°２６′Ｅ，３７°１２′Ｎ）和海北高寒草
４０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１０） Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１
甸生态系统定位站（１０１°１９′Ｅ，３７°３７′Ｎ）。卢玲［４９］在１９９８－２００２年用ＣＦＩＸ模型估算的天祝站所在格网上的
ＮＰＰ平均值为１３６１ｇＤＷ／（ｍ２·ａ），胡自治等［５０，５１］１９８０－１９８１年在天祝站测量的２种原生高山草甸群落［原生
珠芽缪（犘狅犾狔犵狅狀狌犿狏犻狏犻狆犪狉狌犿）草地和原生线叶蒿（犃狉狋犲犿犻狊犻犪狊狌犫狌犾犪狋犪）草地］的 ＮＰＰ平均值为１１３０ｇＤＷ／
（ｍ２·ａ）。杨福囤等［５２］１９８０－１９８４年在海北站测量的矮嵩草（犓狅犫狉犲狊犻犪犺狌犿犻犾犻狊）草甸平均ＮＰＰ值为９６９．９２ｇ
ＤＷ／（ｍ２·ａ）。甘南牧区２００６－２００８年３年的平均ＮＰＰ为１３３６ｇＤＷ／（ｍ２·ａ）（为了统一ＮＰＰ单位，本研究
估测结果除了０．４５的干物质转碳率），这个值比 ＣＦＩＸ 模型估测的值低了１．８４％，比天祝站实测值高了
１８．２３％，比海北站实测值高了３７．７４％。这２个站点都位于甘南的外围，但它们具有相同的主要草地类型，所以
其结果具有一定的可比性。本研究估测值比实测值略高，原因除了有年份间的差异外，还有地域上的差别。甘南
与天祝站及海北站相比，纬度低，降水丰富，光照条件好，而且甘南牧区是我国草地的高产区［５３］，所以草地 ＮＰＰ
更高。
为利于直观显示ＮＰＰ发生变化的区域及其程度，利用ＡｒｃＧＩＳ软件将２００６和２００８年的ＮＰＰ图像进行叠加
相减，制作了甘南草地２００６－２００８年ＮＰＰ空间变化图（图５）。通过统计分析可知，甘南牧区从２００６－２００８年３
年草地ＮＰＰ减少的区域占草地总面积的７６．５２％。就全境范围来看，玛曲县的东南部、夏河县北部低海拔地区
以及舟曲县的草地ＮＰＰ值有所增加，大部分地区的增加幅度都在１００ｇＣ／ｍ２ 左右，只有极少数地区的增长幅度
达到了２００ｇＣ／ｍ２。而其余地区的草地ＮＰＰ值都呈下降态势，大部分地区的草地ＮＰＰ值在这３年间的降幅达
到了１００～２００ｇＣ／ｍ２，个别地区的降幅在３５０ｇＣ／ｍ２ 以上。由此可见，甘南州以畜牧业生产为主的玛曲县、碌
曲县和夏河县的草场ＮＰＰ减少严重。通过对甘南气象、草地畜牧业等统计资料的分析表明，超载过牧和降水等
气象因素的年季动态变化是产生上述现象的主要原因。
甘南地区面积最大的草地类型是高寒灌丛草地，占甘南草地总面积的８７．１４％（表２），它具有最大的ＮＰＰ总
量，其３年的平均值达到１４．０１Ｔｇ／ａ。其次为高寒草甸，３年平均ＮＰＰ值为１．６１Ｔｇ／ａ。在这７种草地类型中，
高寒灌丛草甸、高寒草甸和沼泽的ＮＰＰ值在逐年减少，平均每年的减少速率分别为１．０１，０．１６和０．０１Ｔｇ／ａ。其
他草地类型则保持平稳或略有增长。甘南地区年草地ＮＰＰ总量的减少速率为１．２０Ｔｇ／ａ。
２．３ 甘南草地ＮＰＰ月度动态变化特征
统计分析的结果表明，甘南各草地类型的月ＮＰＰ累积量在７和８月达到最大，之后ＮＰＰ开始逐渐降低，到
１２月和来年的１，２月达到极小值。从不同草地类型ＮＰＰ的变化趋势看，ＮＰＰ最高的３种草地类型是沼泽、高寒
灌丛草地和高寒草甸，３年中最大月ＮＰＰ累积量的平均值分别达到１１３７．２８，５５３．７６和５２７．６６ｇＣ／ｍ２。
表２ 甘南牧区不同草地类型犖犘犘年度变化动态
犜犪犫犾犲２ 犃狀狀狌犪犾犱狔狀犪犿犻犮狊狅犳狏犪狉犻狅狌狊犵狉犪狊狊犾犪狀犱狋狔狆犲狊犻狀犌犪狀狀犪狀狆犪狊狋狌狉犻狀犵犪狉犲犪
草地类型
Ｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅ
面积
Ａｒｅａ
（ｈｍ２）
面积百分比
Ａｒｅａｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ
（％）
２００６
ＮＰＰ
（Ｔｇ）
百分比Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ
（％）
２００７
ＮＰＰ
（Ｔｇ）
百分比Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ
（％）
２００８
ＮＰＰ
（Ｔｇ）
百分比Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ
（％）
暖性草丛① １１０００ ０．４１ ０．０２１８ ０．１３ ０．０２５２ ０．１６ ０．０２４２ ０．１６
温性草甸草原② １３７００ ０．５１ ０．０４５５ ０．２７ ０．０４５６ ０．２９ ０．０４３８ ０．３０
温性草原③ １６２００ ０．６１ ０．０２６２ ０．１５ ０．０３３７ ０．２１ ０．０３０５ ０．２１
高寒草甸④ ２９０１００ １０．８５ １．７７１１ １０．４０ １．６２１７ １０．２２ １．４４７６ ９．８７
高寒灌丛草甸⑤ ２３２９４００ ８７．１４ １５．０１９６ ８８．２０ １４．００１４ ８８．２４ １３．００６６ ８８．６４
低平地草甸类⑥ １５００ ０．０６ ０．００２９ ０．０２ ０．００５４ ０．０３ ０．００４６ ０．０３
沼泽⑦ １１２００ ０．４２ ０．１４１５ ０．８３ ０．１３４８ ０．８５ ０．１１５７ ０．７９
总量Ｔｏｔａｌ ２６７３１００ １００ １７．０２８７ １００ １５．８６７６ １００ １４．６７３１ １００
①Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｈｅｒｂｏｓａ；②Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ；③Ｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｔｅｐｐｅ；④Ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ；⑤Ａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗ；⑥Ｌｏｗｌａｎｄｍｅａｄ
ｏｗ；⑦Ｍａｒｓｈ．
５０２第１９卷第１期 草业学报２０１０年
图４ 甘南草地年犖犘犘空间分布
犉犻犵．４ 犃狀狀狌犪犾犖犘犘犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱犻狀犌犪狀狀犪狀
图６表示了甘南草地２００７年１－１２月ＮＰＰ月累
图５ ２００６－２００８年甘南草地犖犘犘变化
犉犻犵．５ 犖犘犘犮犺犪狀犵犲狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱犻狀犌犪狀狀犪狀犱狌狉犻狀犵２００６－２００８
积量的月度动态变化过程，可以看到甘南草地ＮＰＰ具
有鲜明的季相变化特征，这与该区域内太阳地表辐射、
气温、降水的季节变化有很高的相关性。在１和２月
冬季期间，整个地区气温很低，地表冻结，植被停止生
长，大部分地区ＮＰＰ基本为０；３和４月开春，东南部
低海拔地区首先升温，积雪融化供给地表径流，植被开
始出现生机，但ＮＰＰ累积值还不高。５和６月气温继
续升高，降水增多，辐射也增强，区域内大部分地区都
开始有较明显的植被生长。到夏季的７和８月是该地
区高温季节，太阳辐射也最强，降水和地表径流量也多
集中在这个季节。良好的光、热、水配置使得甘南草地
植被处于生长状况最好的时期，各月ＮＰＰ累积量都较
高，７月甘南草地ＮＰＰ累积量与６月相比多了５．７８ＴｇＣ，甘南的主要牧场（玛曲、碌曲、舟曲）７和８月草地ＮＰＰ
值基本都达到了５００ｇＣ／ｍ２ 以上，有的地区单位面积产量甚至超过了９００ｇＣ／ｍ２。９月入秋，气温开始下降，草
地开始枯黄，ＮＰＰ累积量较８月急剧减少。到１０月全区域ＮＰＰ累积值大部分都降到了１００ｇＣ／ｍ２ 以下。到
１１和１２月入冬季节，气温、降水和辐射都达到全年最低，植被停止生长，因此ＮＰＰ也下降到最低值，并一直持续
到来年的１和２月。
６０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１０） Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１
图６ 甘南草地犖犘犘月度变化动态
犉犻犵．６ 犕狅狀狋犺犾狔犖犘犘犱狔狀犪犿犻犮狊狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱犻狀犌犪狀狀犪狀
３ 结论与讨论
同气候生产潜力模型、生态系统过程模型和光能利用率模型相比，本研究采用统计回归的方法计算了ＮＰＰ
的变化动态，其优势在于一旦确定了干物质遥感反演模型，就可以通过植物的根冠比和干物质转碳率对不同草地
类型进行ＮＰＰ计算，需要的参数少，计算简便，可适用于区域ＮＰＰ的估算。由于植被指数对地面植被叶绿素变
化的敏感性和较高的时空分辨率，因此可以很灵敏地反映ＮＰＰ的动态变化。模型估测方法需要的参数多，有的
参数在某些区域极难获取，比如每日气象数据、土壤呼吸率等，有很多参数在不同区域其值也存在显著差异，需要
大量的野外工作，并且很多模型是基于全球尺度的，对于小区域的计算精度不够。
卫星植被指数可以较好的反映草地ＮＰＰ的年际变化和不同草地的ＮＰＰ差异，但是由于植被指数本身的局
限性，使得其对于高盖度植被模拟较好，而对于低盖度草地以及在冬春季易受土壤背景、植被类型和云雪的影响，
估测结果有较大误差。
本研究在计算甘南牧区草地ＮＰＰ时，不同草地类型的根冠比采用了多位研究者［４７，５４］在不同研究区的科研
成果。此外，由于缺乏高寒灌丛草甸类的根冠比数据，所以选用高寒草甸的根冠比来近似代替。这是影响ＮＰＰ
计算精度的一个重要因素，也是今后需要加强研究的一个重点。
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９０２第１９卷第１期 草业学报２０１０年
犛狆犪狋犻犪犾犪狀犱狋犲犿狆狅狉犪犾犱狔狀犪犿犻犮犮犺犪狀犵犲狊狅犳狀犲狋狆狉犻犿犪狉狔狆狉狅犱狌犮狋犫犪狊犲犱
狅狀犕犗犇犐犛狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀犻狀犱犲狓犻狀犌犪狀狀犪狀犵狉犪狊狊犾犪狀犱
ＷＡＮＧＹｉｎｇ１，ＸＩＡＷｅｎｔａｏ１，ＬＩＡＮＧＴｉａｎｇａｎｇ１，ＷＡＮＧＣｈａｏ２
（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｒａｓｓｌａｎｄＡｇｒｏｅｃｏｌｏｇｙＳｙｓｔｅｍ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ；ＣｏｌｅｇｅｏｆＰａｓｔｏｒａｌ
ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００２０，Ｃｈｉｎａ；
２．ＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ’ｓＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｙｓｔｅｍ，Ｌａｎｚｈｏｕ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）
犃犫狊狋狉犪犮狋：ＤｒｙｍａｔｔｅｒｙｉｅｌｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｆｉｅｌｄｓｕｒｖｅｙｉｎｇｑｕａｄｒａｔｓａｎｄＭＯＤＩＳｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｄａｔａｉｎＧａｎ
ｎａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅｄｕｒｉｎｇ２００６－２００７ｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌｆｏｒａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄ
ｄｒｙｍａｔｔｅｒｂｉｏｍａｓｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄ．Ｔｈｅｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔ（ＮＰＰ）ｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｗａｓｅｓｔｉｍａｔｅｄａｎｄｕｓｅｄｔｏ，ｃｏｍ
ｐｌｅｔｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｓｏｆａｎｎｕａｌＮＰＰａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｍｏｎｔｈｌｙＮＰＰｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓ，ａｎｄｔｏｅｖａｌ
ｕａｔｅｔｈｅＮＰＰｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｖａｒｉｏｕｓｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ．ＴｈｅａｎｎｕａｌｍａｘｉｍｕｍＮＰＰｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎ
ＧａｎｎａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅｄｕｒｉｎｇ２００６－２００８ｗｅｒｅ６３７．０４，５９９．９８ａｎｄ５６６．５９ｇＣ／（ｍ２·ａ），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉ
ｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌｍａｘｉｍｕｍＮＰＰｈａｓａｔｒｅｎｄｏｆｇｒａｄｕａｌｒｅｄｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍｓｏｕｔｈｗｅｓｔｔｏｎｏｒｔｈｅａｓｔａｎｄｔｈｅｙｅａｒｌｙ
ｍａｘｉｍｕｍＮＰＰａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓｗａｓｉｎＪｕｌｙａｎｄＡｕｇｕｓｔ．Ｔｈｅｔｈｒｅｅｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓｗｉｔｈｔｈｅ
ｈｉｇｈｅｓｔＮＰＰａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｗｅｒｅｍａｒｓｈ，ａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗ，ａｎｄａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ，ｗｉｔｈｍｏｎｔｈｌｙｍａｘｉｍｕｍ
ＮＰＰｖａｌｕｅｓｏｆ１１３７．２８，５５３．７６ａｎｄ５２７．６６ｇＣ／ｍ２，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ（ｍｅａｎｖａｌｕｅｓｆｏｒｔｈｅｔｈｒｅｅｙｅａｒｓ）．Ｔｈｅ
ｇｒａｓｓｌａｎｄＮＰＰｉｎＧａｎｎａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅｗａｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｏｖｅｒｔｈｅｔｈｒｅｅｙｅａｒｓ，ｗｉｔｈａｎａｎｎｕａｌｒｅｄｕｃｔｉｏｎ
ｆｏｒｔｈｅｔｏｔａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｏｆ１．２Ｔｇ／ａ．ＴｈｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｍａｒｓｈＮＰＰｉｓｅｓｐｅｃｉａｌｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ，ｗｉｔｈａｎａｎｎｕａｌｒａｔｅｏｆ
１２５．９２ｇＣ／（ｍ２·ａ）．
犓犲狔狑狅狉犱狊：ＧａｎｎａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅ；ＭＯＤＩＳｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ；ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ；ｇｒａｓｓｌａｎｄｎｅｔｐｒｉ
ｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
０１２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１０） Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１