如何定量评价气候变化和人类活动对陆地生态系统的影响已经成为研究全球变化的热点问题^[1]。特别是在干旱和半干旱区，气候变化和人类活动的加剧容易导致生态系统退化，造成严重的生态和经济损失^[2]。植被作为陆地生态系统的主要组成部分，在全球变化和碳循环中起到十分重要的作用。

草地是地球上分布最广泛的陆地生态系统之一，同时也是中国面积最大的陆地生态系统^[3]，它在全球碳循环和气候变化方面扮演着重要的角色。同时，草地还有着防风固沙、涵养水源、净化空气、保护生物多样性等重要的生态功能^[4-5]。由于草地生态系统的脆弱性及其对全球气候变化响应的敏感性，使其成为研究全球变化的重点区域之一。新疆草地面积位居全国第3位，占新疆总面积的34.43%^[6]。新疆草地具有类型多、牧草质量高、四季牧场全的特点^[7-8]。新疆不仅有世界上公认的优质牧草，而且还有饲用价值很高的特有草种^[9]。但是，作为一个干旱和半干旱地区，新疆的生态系统本身就十分脆弱，而草原生态系统的脆弱性和对全球变化的敏感性使其管理起来更加困难。

许多学者利用遥感手段在陆地生态系统领域做了大量研究：周伟等^[10]利用NDVI数据集研究中国草地的时空动态特征以及气候变化对草地的影响；Yin等^[11]利用NDVI数据集分析中亚地区植被的动态变化及其对气候变化的响应；朱士华等^[12]利用AEM模型模拟中亚地区的净初级生产力并探讨气温、降水和CO₂变化对植被的影响；吴晓全等^[13]利用CASA模型研究新疆天山地区的植被净初级生产力的时空分布特征及其与气候因素的关系；龙慧灵等^[14]利用CASA模型模拟内蒙古草地生态系统的净初级生产力并分析其与不同尺度的气象因子之间相互作用的关系；杨柏娟等^[15]利用CASA模型研究青藏高原地区植被净初级生产力的变化与物候的关系。但这些研究大多是分析植被的时空动态变化及其与气候因子的相关性，对其变化原因只是简单地进行定性评价。而植被生长变化的主要原因是人类活动还是气候变化没有一个定量分析的结果。如何量化和分离气候变化和人类活动对生态系统的影响是目前研究的难题^[16]。植被退化最主要的表现就是生产力的下降，植被的净初级生产力不仅可以反映植被的生长状况，还可以表征生态系统对全球变化的响应程度^[17-18]。随着对全球变化和碳循环研究的深入，植被净初级生产力的研究越来越受到专家学者们的重视。因此本文利用植被净初级生产力作为指示器，通过气候模型驱动的理想NPP变化特征与光合利用率模型计算的实际NPP变化特征相比较的方法分析气候变化以及人类活动对新疆草地的影响^[19]。旨在利用这种方法定量分析新疆不同地区草地变化的主导因素，准确评估气候变化和人类活动对不同环境的影响以便政府更好地制定生态保护政策，同时为草地的管理和利用提供一定的理论基础。

1 研究区概况

新疆维吾尔自治区位于中国西北部，地处北纬34°22′~49°33′、东经73°22′~96°21′之间(图 1)，面积约为166万km²，约占中国总面积的1/6，地处欧亚大陆的中心。新疆的地理环境特征为“三山夹两盆”，三山：北部的阿尔泰山脉，南部的昆仑山脉和中部的天山山脉。两盆：准噶尔盆地和塔里木盆地。独特的地形条件使得该地区气温与降水空间分布差异较大，北疆年均温为4~8 ℃，年降水量可达100~500 mm；南疆年均温为10~13 ℃，年降水量仅为20~100 mm。年蒸发量在北部为1 00~2 300 mm，南部为2 100~3 400 mm。新疆的草地主要分布在山地区域、盆地边缘以及河流沿岸。草地面积为0.57亿hm²，其中可利用面积为0.48亿hm²，占全国草地可利用面积的20.2%，位居全国第3位^[20-21]。

2 数据与研究方法 2.1 数据来源及处理

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.nmic.cn/)，由于部分站点数据不连续，本文只选择具有完整且连续气温、降水和太阳辐射数据的53个站点，时间跨度为1982—2015年，利用AUSPLIN软件对气象数据进行空间插值运算^[22]，从而获得栅格数据。

GIMMS3g NDVI数据集来源于NASA全球监测与模型研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies，GIM)(https://ecocast.arc.nasa.gov)。空间分辨率为8 km×8 km，间隔15 d，时间尺度为1982—2015年，共816幅图像，利用国际上通用的最大合成法(MVC)对相邻两期图像进行合成，获得进一步消除噪声的NDVI月最大数据。

植被覆盖数据来源于欧盟联合研究中心(JRC)空间应用研究所(SAI)的2000年全球覆盖数据产品(GLC2000)，分辨率为1 km×1 km。利用ArcGIS程序通过邻近法将其重采样为分辨率8 km×8 km，并提取出新疆草地分布图(图 2)。主要分为3种草地类型：草原草地、荒漠草地和草甸草地。

DEM数据和中国省级行政边界数据均来源于资源环境数据云平台(http://www.resdc.cn/)，DEM数据的分辨率为90 m。

2.2 研究方法 2.2.1 NPPa、NPPp与NPPh的计算方法

本文采用朱文泉等改进的CASA模型^[23]进行NPPa估算，该模型是一种光合利用率模型，输入数据包括NDVI、气象和植被类型数据等，并且已广泛应用于大地理尺度下NPP的估算中^[24-26]。具体计算公式如下

$ {\rm NPP}(x, t)={\rm APAR}(x, t)×ε(x, t), $

式中：APAR(x, t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射(g C·m^-2·month^-1), ε(x, t)表示像元x在t月的光能利用率(g C·m^-2·MJ^-1)。各参数的计算公式如下：

APAR(x, t)=SOL(x, t)×FPAR(x, t)×0.5，

ε(x, t)=T_g1(x, t)×T_g2(x, t)×W_Z(x, t)×ε_max.

上述各式中，SOL(x, t)表示t月在x处的太阳总辐射量；FPAR(x, t)表示植被层对入射光合有效辐射的吸收比例；T_g1, T_g2分别表示低温和高温对光能利用率的胁迫作用；W_Z表示水分胁迫系数；ε_max为理想条件下的最大光能利用率；本文中草地最大光能利用率ε_max取值为0.542，CASA模型的详细的计算过程详见文献[21]。

潜在植被净初级生产力计算采用Miami模型，该模型从植物的生理生态角度出发，通过年降水量和年均温等气候因素计算植物的气候生产潜力^[27-29]，公式如下：

$ \begin{array}{c} \mathrm{NPP} p =\min \left[\mathrm{NPP}_{T}, \mathrm{NPP}_{R}\right], \\ \mathrm{NPP}_{T} =3000 /\left(1+\mathrm{e}^{(1.315-0.119 T)}\right), \\ \mathrm{NPP}_{R} =3000\left(1-\mathrm{e}^{-0.000664 \mathrm{R}}\right). \end{array} $

式中：NPP_T和NPP_R表示分别利用年平均气温和年降水量计算得到的潜在植被净初级生产力(单位：g C·m^-2·a^-1)，T表示年平均气温(℃)，R表示年降水量(mm)。最后根据Liebig定律。选取二者的最小值做为计算点的潜在植被净初级生产力NPPp。

NPPh表示人类活动对植被净初级生产力的影响，为植被生产潜力与真实植被净初级生产力之差。由于放牧等人类活动可能导致草地的破坏，NPPa可能小于NPPp, 所以NPPh可能为负值。公式如下

$ {\rm NPP}h={\rm NPP}a-{\rm NPP}p. $

2.2.2 年际变化率的计算方法

对以n为样本长度的3种定义下的年均NPP值与年份逐像元进行线性回归，得到NPP在n年间的变化斜率Slope，用来表示某一时段研究区植被净初级生产力的总体变化趋势^[30]，这种方法被广泛应用于植被遥感分析中。具体计算公式为

$ \text { Slope }=\frac{n \times \sum _{i=1}^{n}\left(i \times \mathrm{NPP}_{i}\right)-\sum _{i=1}^{n} i \sum _{i=1}^{n} \mathrm{NPP}_{i}}{n \times \sum _{i=1}^{n} i^{2}-\left(\sum _{i=1}^{n} i\right)^{2}}, $

式中：Slope为某像元用回归法模拟出的NPP累计量的变化斜率。Slope>0表示随着时间的增加，NPP也增加，反之减少。n为15年；i为年序号；NPP_i为第i年的NPP值。

用F检验法对3种不同定义下的NPP变化趋势进行显著性检验^[31]，检验结果仅表示变化趋势的可置信程度，与变化速率无关，公式如下

$ F=(n-2) \frac{\sum\limits_{i=1}^{n}\left(\hat{x}_{i}-\bar{x}\right)^{2}}{\sum\limits_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\hat{x}_{i}\right)^{2}}, $

式中：$ \hat{x}_{i}$表示第i年NPP的回归值，x表示34年NPP平均值，x_i表示第i年的NPP值，n=34。

NPP变化百分率^[32]，公式如下

$ \bar{s}_{i}=\frac{\text { Slope }_{i} \times n}{\overline{\mathrm{NPP}_{i}}} $

式中：s_i为NPP变化百分率，Slope_i为NPP的年际变化趋势，$\overline{\mathrm{NPP}_{i}}$为34年的平均NPP, i=3, n=34。

2.2.3 定量评估方法

在本研究中，确定3种类型的NPP：NPPa、NPPp和NPPh。其中，NPPa代表受气候因素和人类活动共同影响下的真实植被净初级生产力；NPPp表示受气候因素影响下的潜在植被净初级生产力；NPPh表示人类活动对植被净初级生产力的影响。定量评估方法见表 1：一共分为5种不同情形。当sNPPa为0时，认为NPPa没有发生变化；当sNPPa大于0且|sNPPp|大于|sNPPh|时，认为气候因素是导致NPPa增加的主要驱动因素；当sNPPa大于0且|sNPPp|小于|sNPPh|时，认为人类活动是导致NPPa增加的主要驱动因素；当sNPPa小于0且|sNPPp|大于|sNPPh|时，认为气候因素是导致sNPPa减少的主要驱动因素；当sNPPa小于0且|sNPPp|小于|sNPPh|时，认为人类活动是导致NPPa减少的主要驱动因素。

3 结果 3.1 模型验证

利用2010年新疆33个实测点的草地NPP数据与2010年CASA模型模拟值进行对比验证，相关性分析的结果显示，NPP模拟值与实测值之间有良好的线性关系(R²=0.53且P < 0.001)(图 3)。说明模型所估算的NPP值模拟精度可靠，可用于新疆草地NPP的估算。

为了更好地验证数据是否可靠，将CASA模型模拟NPP值与美国NASA网站的MOD17A3产品的NPP值进行对比(图 4(a)和图 4(b))，发现二者的空间分布特征具有较好的一致性，说明模拟效果较为可靠。

3.2 NPPa、NPPp和NPPh变化趋势

对3种定义下的NPP年均值进行3个不同时期(1982—2000年、2000—2015年和1982—2015年)的线性拟合(图 5)。结果表明：1982—2000年，NPPa和NPPp都出现上升趋势，上升速率分别为：2.08和4.56 g C·m^-2·a^-1，NPPh出现下降的趋势，下降的速率为-2.49 g C·m^-2·a^-1，气候因素影响下的NPPp出现上升趋势，人类活动影响下的NPPh出现下降趋势，说明在该时段气候因子促进实际NPP增加，而人类活动抑制实际NPP增加。但由于气候因素的影响更大，所以NPPa出现上升趋势。2000—2015年：NPPa、NPPp和NPPh出现增加趋势，增加速率分别为3.29、3.27和0.02 g C·m^-2·a^-1。这说明在2000—2015年，无论是气候因素还是人类活动，相比于之前的时段都促进NPPa的增加，使NPPa出现上升趋势。在两个不同时期里，气候因素对NPPa的影响更大。所以在整个研究时段即1982—2015年：尽管NPPh出现了下降趋势，但是小于气候因素所产生的影响，所以NPPa出现上升趋势。因此，在新疆，气候因素对草地NPP的影响要大于人类活动的影响。

为了更好地了解3种定义下的NPP变化趋势特征，逐像元进行一元线性回归分析，获取NPPa、NPPp和NPPh随时间的变化趋势，然后进行显著性检验。最后逐像元计算NPP变化的百分率。

1982—2000年NPPa(图 6(a))与NPPp(图 6(c))的变化趋势以增加为主，增加的区域分别占总面积的90.04%和94.95%，其中NPPa有37.64%通过显著性检验(P < 0.05), 而NPPp有43.57%通过显著性检验(P < 0.05)。NPPa减少的区域主要位于新疆西南部以及塔里木盆地边缘的零星地区, 减小的区域占总面积的9.96%，其中有2.72%通过显著性检验(P < 0.05)。在塔里木盆地南部以及部分零星地区NPPp出现减少的趋势, 减少的区域占总面积的5.05%，其中有0.21%通过显著性检验(P < 0.05)。

2000—2015年NPPa (图 6(b))与NPPp (图 6(d))的变化趋势也是以增加为主，增加的区域分别占总面积的74.54%和79.02%，其中NPPa有75.20%通过显著性检验(P < 0.05)。而NPPp有4.21%通过显著性检验(P < 0.05)。NPPa减少的区域主要位于伊犁河谷、天山以南准噶尔盆地以北以及阿尔泰山南部等地区，减少的区域占总面积的24.80%，其中有32.16%通过显著性检验(P < 0.05)。在伊犁河谷、天山以北以及阿尔泰山北部等地区NPPp出现减少的趋势，减少的区域占总面积的20.98%，其中有2.70%通过显著性检验。

1982—2000年NPPh(图 6(e))增加的趋势略大于减少的趋势，在昆仑山南部、天山山区以及阿尔泰山东南部等地区出现增加的趋势，增加的区域占总面积的64.89%，其中有31.24%通过显著性检验(P < 0.05)。在伊犁河谷、昆仑山西南部、塔里木盆地边缘以及准格尔盆地西部等地区出现减少的趋势，减少的区域占总面积的35.11%，其中有6.38%通过显著性检验(P < 0.05)。2000—2015年NPPh(图 6(f))在昆仑山南部以及准噶尔盆地西部、北部等地区出现增加的趋势，增加的区域占总面积的60.72%，其中有16.41%通过显著性检验(P < 0.05)。在塔里木盆地边缘，伊犁河谷、阿尔泰山北部以及天山南部以及昆仑山北部等地区出现减少的趋势，减少的区域占总面积的39.28%，其中有34.87%通过显著性检验(P < 0.05)。

3.3 气候变化与人类活动在草地变化过程中的相对作用

根据表 1的数学公式逐像元比较NPPp和NPPh变化斜率Slope的绝对值来确定过去34年新疆草地NPP变化的驱动因子。分成5种类型：气候因素导致NPP减少(DCC)、人类活动导致NPP减少(DHA)、气候因素导致NPP增加(ICC)、人类活动导致NPP增加(IHA)和保持不变(NC)。1982—2000年间(图 7(a))：新疆草地以增加为主，增加的区域占总面积的94.95%，其中80.19%的区域是由气候因素驱动，19.71%的区域是由人类活动导致；减少的区域占总面积的5.05%，其中64.85%的区域是由气候因素驱动，35.15%的区域是由人类活动导致。整体来看，由气候因素驱动的区域占草地总面积的79.41%，人类活动影响的区域占比为20.59%。2000—2015年间(图 7(b))，新疆的草地变化情况相较之前出现明显变化：增加的区域占总面积的79.02%，其中有64.73%的区域是由气候因素驱动，主要分布在昆仑山地区，35.27%是由人类活动驱动，主要分布在天山以南和塔里木盆地边缘；减少的区域占总面积的20.92%，其中有18.25%的区域是由气候因素驱动，主要分布在准噶尔盆地南部和伊犁河谷部分地区，72.75%的区域是由人类活动导致，主要分布在阿尔泰山地区、塔城地区、天山以及伊犁河谷地区。整体来看，气候驱动的区域占草地总面积的54.95%，人类活动影响的区域占比为43.03%。

4 讨论与结论 4.1 讨论 4.1.1 NPPa与气候变化的关系

丁一汇等^[33]的研究表明中国的气温和降水在过去近百年里都出现了增加的趋势，中国西北部近几十年的降水增加更为明显，朝着暖湿的趋势发展。而植被生长又是与气候因素密切相关的。陈福军等^[34]通过比较植被指数(NDVI)与气温和降水之间的关系分析1981—2010年气候变化对植被生长的影响，发现：中国西北大部分地区植被生长更能适应当地暖湿化的气候变化趋势，为气候变化利于植被生长区。鉴于前人的研究结论，本研究发现在两个不同时段中，新疆草地NPP的增加趋势大部分均由气候因素导致，说明新疆过去30多年的气候变化对草地的生长产生了积极的作用。如图 8所示，新疆草地的NPPa值呈上升趋势，新疆的降水和气温在过去几十年来也出现上升的趋势。

在本文研究中将草地NPPa与气温和降水去除线性趋势后进行相关分析发现：NPPa与气温相关系数为0.04，未通过显著性检验，与降水的相关性为0.343(P < 0.05)。Gang等^[35]研究显示1981—2010年中国新疆地区的草地NPP同降水呈显著正相关，与气温呈不显著正相关。这一研究结论与本文的结果一致。另外，黄玫等^[36]研究表明青藏高原地区的草地NPP与气温和降水都呈显著正相关。贾璎和祁正鹏^[37]的研究发现中国地区的草地与降水和气温呈显著正相关。朱士华等^[12]有关中亚地区的研究发现除降水条件较好的高海拔地区植被NPP主要受温度控制外其他地区主要受降水控制。潘萌甜等^[38]研究表明内蒙古草地植被的生长主要由降水控制，但草地类型的不同使得NPP对气温和降水的依赖性有所区别。任璇等^[39]研究显示新疆地区的草地与降水呈正相关，与温度相关不显著或呈负相关。由于研究方法不同导致这些结论与本文结果存在些许差异。本文只是将NPP的变化趋势与气温和降水的变化趋势进行相关分析。

1982—2000年间：新疆草地NPPa以增加为主，增加区域占总面积的94.95%，其中80.19%的区域受气候驱动因素影响。目前许多研究均表明新疆气候正在由暖干向暖湿转变^[40-43]，降水的增加可能促进新疆草地的生长。

2000—2015年间：气候因素导致新疆的伊犁河谷地区草地NPPa的减少，这可能是由于新疆气候变化存在明显的地理差异。本文研究发现，伊犁河谷地区的降水和气温分别在1997和2005年之后变为减少的趋势，这与闫俊杰等^[44]的研究是一致的(图 9)。这样的气候变化趋势可能抑制草地的生长。同时，在其他研究中也发现伊犁河谷的NPP出现下降的趋势^[45-46]。

4.1.2 NPPa与国家政策的关系

人类活动导致新疆草地NPPa增加面积的比例由1982—2000年的18.71%上升到27.87%，这可能与近年来的草原生态保护项目相关：新疆自1986年开始实施牧民定居工程^[47]并且在2010年后迅速发展落实。另外，国家退牧还草项目2002年开始实施，具体内容包括禁止荒漠草原放牧、恢复植被以及规定草地的休牧期等^[48]。从图 4可以看出，NPPh在2000年出现下降的趋势，说明这些措施取得了显著成效，对于草地生产力的恢复起到积极的推进作用。2011年又开始实行草地生态补偿奖励机制^[49]，并且投入很大。与此同时，为保证牲畜在冬季有充足的食物供给，在温暖和土地肥沃的地区种植牧草，以补充冬季的草料短缺，这些措施很大程度上促进了草地的恢复。

从图 7(a)和图 7(b)可以看出1982—2015年塔里木盆地边缘和准噶尔盆地南缘的草地恢复都是由人类活动主导的，这可能与1991年国家治沙会议后实施的防沙治沙工程有关^[50]，该工程的灌木林草相配套的防沙体系以及对荒漠草地的围栏封育的措施都有利于这些地区的草地恢复。而且新疆林业局通过对正在实施的国家重点工程进行细化、具体化后，在2009年启动塔里木盆地周边生态治理工程以及准噶尔盆地防沙治沙工程^[51]，这也促进了这些地区草地的恢复。

4.1.3 NPPh与放牧数量的关系

有研究表明放牧是草地的主要利用方式之一，同时也是影响草地生态系统的重要因素，放牧可能导致草地退化甚至沙漠化^[52]。通过搜集新疆牲畜量来反映放牧对草地生态系统的影响，其中牲畜数量均换算为绵羊单位^[53]。1982—2000年(图 7(a))在阿尔泰山南坡、塔城地区、天山地区以及伊犁河谷地区草地NPPa呈上升趋势，而到了2000—2015年(图 7(b))NPPa呈下降趋势，同时人类活动导致草地NPPa减少的面积比也由之前的1.75%上升到15.21%。这一结果可能与这些地区的过度放牧有关。在Huang等^[54]的研究中可以发现：伊犁河谷、塔城地区以及阿尔泰山地区是新疆放牧率较高的区域。尽管新疆实施了草地植被恢复的相关规定，但是在高海拔地区实施较为困难。此外，从荒漠草地流放至此的牲畜加重了这些区域放牧的压力，从而导致NPPa的减少。为了更好地分析放牧对草地NPPa的影响，搜集整个新疆地区和人类活动主导NPPa下降地区(伊犁地区、塔城地区和阿勒泰地区)牲畜量(图 10)反映放牧对草地生态系统的影响。新疆地区的牲畜量数据来源于中国国家统计局，时间为1982—2015年；伊犁地区、塔城地区和阿勒泰地区牲畜量数据来源于新疆统计年鉴，时间为1988—2015年。结果如图 10(a)：1982—2000年新疆地区的牲畜量呈现上升趋势，同时期NPPh出现下降的趋势，2000—2015年新疆地区的牲畜量出现下降的趋势，NPPh出现上升趋势。另外，1988—2015年3个地区的牲畜数量都呈现上升的趋势(图 10(b)、图 10(c)和图 10(d))，3个地区的NPPa变化趋势由1982—2000年的增加变为2000—2015年减少，变化原因从气候因素驱动变为人类活动驱动，这些都说明放牧影响了新疆草地的生长。

4.2 结论

本文以NPP作为指示器，基于实际净初级生产力和潜在净初级生产力定量分析气候变化和人类活动对新疆草地生态系统的影响。以2000年作为分界点，把整个研究时段分成两部分来比较，成功地分离出研究区域草地生态系统动态变化的驱动因子，结果表明：

1) 气候变化是导致新疆草地生产力增加的主要驱动力，气候变化的影响要大于人类活动的影响。新疆草地生产力的变化与降水的关系更为密切，降水的增加促进了草地生产力的增加。

2) 1982—2000年，气候因素是新疆草地生态系统NPP增加的主要因素，气候因素影响的区域占新疆草地总面积的79.41%，人类活动影响的区域占总面积的20.59%；2000—2015年，人类活动的影响逐渐加强，气候因素影响的区域占总面积的54.95%，人类活动影响的区域占总面积的43.03%。

3) 人类活动导致新疆草地NPPa增加面积的比例由1982—2000年的18.71%上升到27.87%，同时NPPh在2000年出现上升的趋势，这说明这些生态保护政策取得了显著成效，对于草地生产力的恢复起到了积极的作用。

4) 伊犁河谷、塔城地区以及阿勒泰山地区域的草地生态系统NPPa下降主要是由于放牧导致，应控制这些放牧严重地区的牲畜数量实现草畜平衡。

本文通过气象数据与遥感数据相结合的方式估算新疆草地时空变化特征，并定量评估气候因子与人类活动对草地植被NPP的影响，可以准确快速地分析新疆草地的生长状况，从而清晰地了解草地保护政策的实施效果，以便为草原政策、管理制度的制定和优化提供数据支撑，并为今后的研究提供参考。基于本文的研究成果，提出两点建议：其一，在新疆应当继续禁止荒漠草原放牧、推行退牧还草等保护政策；其二，应该因地制宜优化当地的草地保护政策并加强监督实施，同时把放牧严重地区的牲畜数量控制在合理范围之内。