師銀芳, 趙 軍, 李傳華

(1.西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 甘肅 蘭州 730070； 2.甘肅省遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 甘肅 蘭州 730070)

張掖市典型綠洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力時空分布特征

師銀芳1,2, 趙 軍1, 李傳華1

(1.西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 甘肅 蘭州 730070； 2.甘肅省遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 甘肅 蘭州 730070)

[目的] 以甘肅省張掖市甘州區(qū)典型綠洲為例，研究綠洲農(nóng)田生產(chǎn)力的時空格局及其全球變化對農(nóng)田生產(chǎn)力的影響，為區(qū)域農(nóng)業(yè)資源管理決策與規(guī)劃提供決策依據(jù)。 [方法] 利用MOD17A3 NPP產(chǎn)品、氣象數(shù)據(jù)及甘州區(qū)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計等數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS空間分析技術(shù)開展研究。 [結(jié)果] 甘州區(qū)不同農(nóng)田類型凈初級生產(chǎn)力(NPP)均值最小值均出現(xiàn)在2001年，最大值出現(xiàn)在2007年。甘州區(qū)農(nóng)田凈初級生產(chǎn)力年均值變化范圍為109.3～420.5 g/(m2·a)，其分布特征與農(nóng)田類型的空間分布基本一致；同一農(nóng)田類型，高海拔區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力小于海拔較低區(qū)，即農(nóng)田生產(chǎn)力的大小是由農(nóng)田類型及海拔高度共同決定的。NPP變化趨勢存在明顯的空間異質(zhì)性，農(nóng)田生產(chǎn)力增加的面積占總面積的40.9%，主要是旱地和高海拔地區(qū)的水澆地。海拔1 800 m以上的旱地和水澆地年降水量的增加趨勢遠(yuǎn)大于平均氣溫，其NPP呈明顯的增加趨勢。 [結(jié)論] 近10 a來甘州區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力存在明顯的時空差異，整個旱地和水澆地年均NPP呈增加趨勢，水田年均NPP呈下降趨勢。

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng); NPP; MOD17A3; 時空特征; 典型綠洲

文獻(xiàn)參數(shù)： 師銀芳, 趙軍, 李傳華.張掖市典型綠洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力時空分布特征[J].水土保持通報，2017,37(2)：120-125.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.017； Shi Yinfang， Zhao Jun， Li Chuanhua. Spatial-temporal Distribution Characteristics of Farmland Ecosystem Productivity of Typical Oasis in Zhangye City[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(2)：120-125.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.017

全球氣候變化是人類迄今面臨的最大的環(huán)境問題，也是21世紀(jì)人類面臨的最復(fù)雜的挑戰(zhàn)之一。而中國政府長期以來高度重視的糧食安全及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與全球變化密切相關(guān)[1-3]。因此，開展農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的時空格局及特征研究，不僅有利于對農(nóng)田承載力進(jìn)行估算，為農(nóng)田的合理利用和科學(xué)管理提供依據(jù)，而且認(rèn)識農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力變化的主導(dǎo)控制因素對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全對策的中長期規(guī)劃具有重要的意義。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是在人類干預(yù)和控制下形成的人工生態(tài)系統(tǒng)，受人類干擾最為嚴(yán)重，與人類日常生活聯(lián)系也最為密切[4]。凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity， NPP)是能夠以統(tǒng)一的尺度標(biāo)準(zhǔn)體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力，能夠避免以作物產(chǎn)量衡量農(nóng)田生產(chǎn)力時由于農(nóng)業(yè)機(jī)構(gòu)調(diào)整、作物品種變化等干擾，是衡量農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的一個很好指標(biāo)[5]。而農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力代表著農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固定大氣CO2的能力，是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要組成部分[6-8]。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用遙感技術(shù)進(jìn)行農(nóng)田NPP的研究已成為一種趨勢。國內(nèi)很多學(xué)者利用遙感數(shù)據(jù)對農(nóng)田生產(chǎn)力進(jìn)行了研究，主要包括3個方面：一方面利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)來研究農(nóng)田NPP，如莫宏偉等[9-11]利用農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)對農(nóng)牧交錯區(qū)及區(qū)域尺度的農(nóng)田生產(chǎn)力的時空格局及影響因子進(jìn)行研究，表明農(nóng)田存在明顯的區(qū)域差異。另一方面利用遙感數(shù)據(jù)和NPP模型來模擬農(nóng)田NPP，如閆慧敏等[3]利用NOAA/AVHRR遙感數(shù)據(jù)分析了中國農(nóng)田生產(chǎn)力變化的空間格局及地形控制的作用，表明農(nóng)田生產(chǎn)力降低與地形起伏度密切相關(guān)；劉文超等[12]采用GLO-PEM模型和VPM模型模擬了陜北地區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力，并分析了耕地變化對農(nóng)田生產(chǎn)力的影響。第三，直接利用NPP產(chǎn)品來研究農(nóng)田NPP的變化及其影響因素，如羅玲等[13]利用MOD17A3 NPP產(chǎn)品對松嫩平原農(nóng)田生產(chǎn)力時空特征與影響因素進(jìn)行研究，表明松嫩平原水田與旱田總體均呈微弱的下降趨勢，降水是影響研究區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)的主要因素；朱峰等[14]利用MODIS NPP產(chǎn)品、土地利用數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)研究了東北地區(qū)農(nóng)田NPP的時空特征及變化規(guī)律。綜上可知，借助遙感手段研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力已成為一種趨勢，而利用MODIS NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品研究農(nóng)田生產(chǎn)力已得到廣泛應(yīng)用。因此，為了更全面的了解全球變化背景下農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力狀況，在眾多學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，以典型綠洲甘州區(qū)為例，利用MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS空間分析技術(shù)，研究綠洲農(nóng)田生產(chǎn)力的時空格局及其全球變化對農(nóng)田生產(chǎn)力的影響，為區(qū)域農(nóng)業(yè)資源管理決策與規(guī)劃提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)選擇在甘肅省河西走廊中部的甘州區(qū)，位于東經(jīng)100°6′—100°52′，北緯38°32′—39°24′。南依祁連山，北鄰內(nèi)蒙古阿拉善右旗，東連金昌，西接酒泉。東西長約65 km，南北寬約98 km，總面積約4 240 km2。年平均降水量約115 mm，蒸發(fā)量2 047 mm，日照時數(shù)3 085 h左右，平均海拔約1 474 m。甘州區(qū)屬溫帶大陸性氣候，地勢平坦，土地肥沃，水源豐富，日照充足，氣候溫和，是典型的綠洲農(nóng)業(yè)和大型灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，主要以水澆地為主，因此，合理的水肥配合是提高產(chǎn)量的有效措施[15]。甘州區(qū)主要盛產(chǎn)小麥、玉米、豆類及各種蔬菜，是全國重點(diǎn)商品糧基地之一。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理方法

研究數(shù)據(jù)主要包括：(1) NPP數(shù)據(jù) MOD17A3影像數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km×1 km，利用MRT對數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪、投影等預(yù)處理； (2) 土地利用數(shù)據(jù) 張掖市2007年土地利用/土地覆蓋數(shù)據(jù)集及土地調(diào)查資料，來源于國家自然科學(xué)基金委員會寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，根據(jù)其得到甘州區(qū)農(nóng)田類型數(shù)據(jù)； (3) 氣象數(shù)據(jù) 張掖市及周邊氣象站的日平均氣溫、降水量數(shù)據(jù)，來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)； (4) DEM數(shù)據(jù) ASTER GDEM數(shù)據(jù)，其空間分辨率為30 m(http:∥www.nasa.gov/)； (5) 農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù) 收集2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，來源于張掖市統(tǒng)計年鑒資料。

2.2 研究方法

(1) 甘州區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力分級方法。由于各農(nóng)田類型作物產(chǎn)量的差異，采用像元尺度的距平分析法[16-17]計算不同農(nóng)田類型NPP的距平百分率，計算公式為：

(1)

(2) 農(nóng)田生產(chǎn)力年際變化趨勢的計算。以像元為基礎(chǔ)，利用一元線性回歸趨勢線分析法模擬2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP每個柵格像元的變化趨勢，用來反映不同時期NPP變化趨勢的空間特征。計算公式[18]為：

(2)

式中：θ——甘州區(qū)農(nóng)田NPP的趨勢斜率；n——監(jiān)測時間段的年數(shù)； NPPi——第i年NPP的平均值。θ>0

表示NPP呈增加趨勢，反之則表示NPP是減少的。

3 結(jié)果分析

3.1 甘州區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NPP驗(yàn)證

根據(jù)甘州區(qū)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，估算甘州區(qū)農(nóng)田NPP，并對NPP模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)不同農(nóng)作物收獲部分的含水量、收獲指數(shù)、產(chǎn)量及播種面積，得到甘州區(qū)農(nóng)田NPP，其轉(zhuǎn)換方法[17,19]為：

(3)

式中：Yi——第i種農(nóng)作物的產(chǎn)量；MCi——第i種農(nóng)作物的含水率；HIi——第i種農(nóng)作物的收獲指數(shù)； Ai——第i種農(nóng)作物的播種面積； 0.9——作物收獲指數(shù)的調(diào)整系數(shù)； 0.45——將NPP轉(zhuǎn)換為植物地上生物量的碳轉(zhuǎn)換系數(shù)。參考國內(nèi)外相關(guān)研究成果，主要農(nóng)作物收獲指數(shù)和含水率[20-21]詳見表1。

表1 主要農(nóng)作物的收獲指數(shù)和含水量

采用上述方法，應(yīng)用2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得到的NPP與遙感估算的NPP進(jìn)行比較，結(jié)果如圖1所示。由公式(3)可知，NPP是農(nóng)作物產(chǎn)量和面積的函數(shù)，與作物產(chǎn)量成正比，與農(nóng)作物播種面積成反比?？梢钥闯觯山y(tǒng)計數(shù)據(jù)估算得到的NPP與由遙感模型估算的農(nóng)田NPP之間存在較好的擬合關(guān)系，R2為0.467?？紤]到只用農(nóng)田NPP驗(yàn)證，數(shù)據(jù)較少，為保證驗(yàn)證的可靠性，分別統(tǒng)計水田及其他農(nóng)田類型的NPP，R2均達(dá)到0.36以上，擬合效果較好。綜上表明MODIS遙感模型估算結(jié)果能夠較準(zhǔn)確地反映甘州區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力的實(shí)際情況。

圖1 MODIS NPP模擬值與由統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算的NPP比較

3.2 甘州區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的時間變化

根據(jù)2001—2010年甘州區(qū)NPP數(shù)據(jù)及土地利用數(shù)據(jù)，得到不同類型農(nóng)田的NPP，結(jié)果如圖2所示。甘州區(qū)農(nóng)田由水田、水澆地和旱地組成，其中水澆地面積占農(nóng)田總面積的97%；2001—2010年水澆地的年均NPP變化范圍為280.9～334.2 g/(m2·a)，10 a平均NPP為311.5 g/(m2·a)；水田和旱地面積遠(yuǎn)小于水澆地，近10 a水田的年均NPP為338.6 g/(m2·a)，略高于水澆地，旱田的NPP變化范圍為100.7～201.0 g/(m2·a)，均小于水澆地和水田的多年NPP最小值。從變化趨勢看，2001—2010年甘州區(qū)水澆地和水田NPP均值的各年變化步調(diào)一致，就時間角度而言，水澆地NPP呈上升趨勢，水田NPP有輕微的下降趨勢。近10 a來水田NPP均值均大于水澆地和旱地NPP，不同農(nóng)田類型NPP均值最小值均出現(xiàn)在2001年，最大值出現(xiàn)在2007年。

圖2 甘州區(qū)2001-2010年不同農(nóng)田類型NPP均值變化

為了進(jìn)一步分析各年農(nóng)田生產(chǎn)力的變化，分別統(tǒng)計2001—2010年農(nóng)田NPP的最大值、最小值及均值，結(jié)果如表2所示。從時間角度看，甘州區(qū)農(nóng)田NPP最大值、最小值及均值變化存在明顯的差異；2001—2010年農(nóng)田NPP最小值出現(xiàn)在2005年，其值為58.1 g/(m2·a)；農(nóng)田NPP最大值出現(xiàn)在2004年，其值為504.3 g/(m2·a)。2001—2010年農(nóng)田NPP極差變化范圍為275.4～423.1 g/(m2·a)，極差最大值出現(xiàn)在2003年，極差最小出現(xiàn)在2010年。2001年農(nóng)田NPP均值最小，其值為281.34 g/(m2·a)，農(nóng)田NPP均值2007年達(dá)到最大，為335.30 g/(m2·a)，這與各類型農(nóng)田NPP均值變化一致。

表2 典型綠洲甘州區(qū)農(nóng)田NPP的時間變化 g/(m2·a)

綜上分析可知，甘州區(qū)各類型農(nóng)田，面積最大的為水澆地，其次為旱地；農(nóng)田NPP總量貢獻(xiàn)最大的為水澆地，水田次之。2001—2010年，甘州區(qū)不同農(nóng)田類型NPP均值的最小值均出現(xiàn)在2001年，最大值出現(xiàn)在2007年；近10 a來甘州區(qū)旱地和水澆地年均NPP呈增加趨勢，水田年均NPP呈下降趨勢。農(nóng)田NPP極差變化范圍較大，極差最大值和最小值分別出現(xiàn)在2003和2010年，其值分別為423.1，275.4 g/(m2·a)。

3.3 甘州區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的空間變化

根據(jù)甘州區(qū)2001—2010年農(nóng)田NPP數(shù)據(jù)，得到農(nóng)田NPP均值空間分布圖(圖3)。從圖3中可知，整體而言，近10 a甘州區(qū)農(nóng)田NPP年均值變化范圍為109.3～420.5 g/(m2·a)，其分布特征與農(nóng)田類型的空間分布基本一致。就各農(nóng)田類型而言，水澆地主要分布在海拔1 400～1 700 m，其NPP大于220 g/(m2·a)；少量分布在海拔1 800 m以上，其NPP值也相對較?。缓档丶蟹植荚诟手輩^(qū)南部地區(qū)，海拔1 800 m以上，NPP值小于190 g/(m2·a)；水田主要分布在海拔1 400～1 450 m，其NPP值較大，大于300 g/(m2·a)。

為了進(jìn)一步分析農(nóng)田NPP的空間分布差異，根據(jù)2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)田NPP數(shù)據(jù)，采用距平分析法，得到不同農(nóng)田類型距平百分率，并根據(jù)距平百分率將農(nóng)田分為5類：低產(chǎn)農(nóng)田(<-20%)、較低產(chǎn)農(nóng)田(-20%～-10%)、中產(chǎn)農(nóng)田(-10%～10%)、較高產(chǎn)農(nóng)田(10%～20%)、高產(chǎn)農(nóng)田(>20%)，得到其空間分布圖(圖3)。由圖3可知，中產(chǎn)和較高產(chǎn)農(nóng)田所占面積最大，分別占農(nóng)田總面積的25%和30%；較低產(chǎn)農(nóng)田所占的面積最少，僅占0.6%；高產(chǎn)農(nóng)田占農(nóng)田總面積的17%，這與甘州區(qū)農(nóng)田以水澆地為主是相一致的。

圖3 典型綠洲甘州區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力空間分布及分級

綜上可知，2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)田NPP年均值變化范圍為109.3～420.5 g/(m2·a)，其分布特征與農(nóng)田類型的空間分布基本一致。水田和大部分水澆地主要分布在海拔較低地區(qū)，NPP值較大；旱地和少量水澆地分布在高海拔地區(qū)(>1 800 m)，NPP值較小，這表明農(nóng)田生產(chǎn)力的大小是由農(nóng)田類型及海拔高度共同決定的。

3.4 農(nóng)田生產(chǎn)力與氣候因子變化趨勢分析

利用甘州區(qū)2001—2010年農(nóng)田NPP數(shù)據(jù)，根據(jù)式(2)計算多年NPP變化趨勢，得到農(nóng)田生產(chǎn)力變化趨勢空間分布圖(圖4)。從圖4中可知，從空間格局整體分布而言，農(nóng)田NPP呈增加和減少2種趨勢，其變化率的均值為0.31 g/(m2·a)，旱地NPP增加趨勢較為顯著。局部空間變化而言，農(nóng)田生產(chǎn)力增加的面積占總面積的40.9%，主要是低產(chǎn)和較低產(chǎn)農(nóng)田，即旱地和高海拔地區(qū)的水澆地；NPP呈輕微減少趨勢的農(nóng)田主要是較高產(chǎn)的水澆地，海拔位于1 500～1 800 m。

圖4 典型綠洲甘州區(qū)農(nóng)田生產(chǎn)力變化趨勢

為了進(jìn)一步分析其產(chǎn)生的原因，根據(jù)2001—2010年甘州區(qū)及周邊氣象臺站的平均氣溫和降水量數(shù)據(jù)，利用IDW+DEM插值，得到各年平均氣溫和年降水量柵格數(shù)據(jù)，然后計算平均氣溫和年降水量的空間變化趨勢，并分析NPP變化趨勢與年平均氣溫和年降水量變化的關(guān)系。近10 a年平均氣溫和年降水量均呈增加趨勢，存在明顯的空間異質(zhì)性，其平均增加速率分別為0.08 ℃/a，4.85 mm/a；海拔1 800 m以上的旱地和水澆地年降水量的增加趨勢遠(yuǎn)大于平均氣溫的，即其NPP增加趨勢顯著；而中低海拔地區(qū)的水澆地年降水年平均溫度和年降水量均呈顯著增加趨勢，但其NPP有降低趨勢。本文只考慮這2個氣候因子，要了解農(nóng)田生產(chǎn)力變化趨勢及其與氣候的關(guān)系，應(yīng)綜合考慮各氣候因子之間的相互作用，以及考慮其他因素如灌溉方式和施肥措施等的影響，這將有待于進(jìn)一步深入探討和研究。

4 討論與結(jié)論

(1) 2001—2010年旱地和水澆地年均NPP呈增加趨勢，水田年均NPP呈下降趨勢；甘州區(qū)各類型農(nóng)田，面積最大的為水澆地，其次為旱地；農(nóng)田NPP總量貢獻(xiàn)最大的為水澆地，水田次之。

(2) 2001—2010年，不同農(nóng)田類型NPP均值的最小值均出現(xiàn)在2001年，最大值出現(xiàn)在2007年；農(nóng)田NPP極差變化范圍較大，極差最大值和最小值分別出現(xiàn)在2003和2010年，其值分別為423.1，275.4 g/(m2·a)。

(3) 2001—2010年甘州區(qū)農(nóng)田NPP年均值變化范圍為109.3～420.5 g/(m2·a)，其分布特征與農(nóng)田類型的空間分布基本一致，農(nóng)田生產(chǎn)力的大小是由農(nóng)田類型及海拔高度共同決定的。就農(nóng)田NPP變化趨勢的空間格局而言，農(nóng)田NPP呈增加和減少2種趨勢，其變化率的均值為0.31 g/(m2·a)，旱地NPP增加趨勢較為顯著。

(4) 本研究僅以典型綠洲甘州區(qū)為研究區(qū)，利用MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)對其農(nóng)田生產(chǎn)力的時空變化及其與氣候因素的影響進(jìn)行研究，并未考慮灌溉條件、施肥措施、化肥及農(nóng)膜使用量等人為能量投入對農(nóng)田生產(chǎn)力的影響；多年農(nóng)田生產(chǎn)力變化的主導(dǎo)因素是氣候因素還是人為能量投入在后續(xù)研究中仍需深入探討分析，這對綠洲農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)的合理化及可持續(xù)性發(fā)展具有重要意義。而借助遙感手段，準(zhǔn)確估算像元尺度農(nóng)田生產(chǎn)力的空間分布，對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳匯、碳循環(huán)等的研究具有重要的意義，對農(nóng)業(yè)整體素質(zhì)和綜合能力的提升具有重要意義。

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Spatial-temporal Distribution Characteristics of Farmland Ecosystem Productivity of Typical Oasis in Zhangye City

SHI Yinfang1,2， ZHAO Jun1， LI Chuanhua1

(1.CollegeofGeographyandEnvironmentScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou,Gansu730070,China; 2.KeyLaboratoryofRemoteSensing,Lanzhou,Gansu730070,China)

[Objective] Taking the typical oasis of Ganzhou District of Zhangye City, Gansu Province as an example, the temporal and spatial pattern of farmland productivity in that oasis and the effect of global change on the farmland productivity were researched, to provide decision-making basis for regional agricultural resource management and planning. [Methods] Using the data such as MOD17A3 NPP product, meteorological data and agricultural statistics data, the research was conducted by GIS spatial analysis technology. [Results] The minimum and maximum values of different types of net primary productivity(NPP) in Ganzhou District appeared in 2001 and 2007 respectively. The range of annual average farmland NPP in Ganzhou District was 109.3～420.5 g/(m2·a)， and its spatial distribution was approximately consistent with the farmland. For same type of farmland, its productivity of high elevation area was less than that of low elevation. All of which indicated that the agricultural productivity was determined by both of farmland type and altitude. The NPP trend had an obvious spatial heterogeneity. Area of increased agricultural productivity covered 40.9% of the total area, among which, the mainly increased types were dry land and irrigated cropland in high altitude region. The dry land and irrigated cropland above 1 800 m had a higher increasing trend of annual precipitation than that of average temperature, which made the NPP a significant increasing trend. [Conclusion] The ecosystem productivity of Ganzhou District from 2001 to 2010 had obvious spatial and temporal differences, the annual NPP of dry land and irrigated cropland exhibited an increasing trend, while the paddy NPP showed a decreasing trend.

farmland ecosystem productivity; NPP; MOD17A3; temporal and spatial variation; typical oasis

2016-06-12

2016-09-06

甘肅省遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目“基于綜合順序分類理論的青藏高原區(qū)潛在植被GIS模擬的不確定性研究”； 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于GIS的石羊河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與權(quán)衡研究”(41661084)。

師銀芳(1985—),女(漢族),甘肅省靖遠(yuǎn)縣人,博士,講師,研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感與GIS應(yīng)用。E-mail:amandasyf@126.com。

A

1000-288X(2017)02-0120-06

S181， S157