京津冀都市圈城市化进程对植被净初级生产力的影响研究外文翻译资料

 2022-05-04 20:46:06

摘要

本文使用两颗卫星的数据和陆地碳模型来量化城市化对美国碳循环和粮食产量的影响，其结果是因为净初级生产力（NPP）的降低。本文研究结果表明，城市化发生在最肥沃的土地上，因此对净初级生产力造成了不成比例的巨大负面影响。美国的城市土地改造已使通过光合作用固定的碳量每年减少0.04 pg，即城市改造前的1.6％。尽管城市化覆盖的面积不足美国总面积的3％，农业用地接近总面积的29％，但这一减少足以抵消土地转化为农业用地所带来的1.8％的收益。在一些地区内，城市化增加了资源有限地区的净初级生产力规模，并通过局部变暖“城市热量”促进了寒冷地区生长季节的延长。就生物可利用能源而言，仅因农业用地的城市化造成的净初级生产力损失相当于1650万人的热量需求，约占美国人口的6％。

关键词：碳循环、NPP、城市化、城市热岛

1 绪论

当我们开始认识到人类对地球生态系统的影响范围时，了解特定形式的人为土地转变如何影响地球生物系统的动态是很重要的。由于人类活动引起的土地改造在历史上采取了许多形式，从火灾处理，放牧监管，农业发展，到包括工业发展在内的城市化进程达到顶峰。过去人类对生物圈影响的研究估算得出，人类活动已经改变了地球表面三分之一到二分之一的面积并且每年光合作用产物的10-55％被人类占用。据估计，在过去几个世纪农作物用地转为其他类型用地已经增加，地球上潜在的光合作用生产量已经减少了5％。最近，城市化得到了更多关注，因为它在生态影响方面是一种破坏性的土地类型转化，其影响程度随着人口和物质需求的增加而增长。虽然城市用地的实际土地面积很小（美国的城市土地约占地表面积的3％），但最近的研究表明，城市化进程发生在最肥沃和最有生产力的土地上，按照这种趋势即使在大陆尺度比较中也是如此。在一些地区内，城市化引起的肥沃土地流失已经达到了显着的程度（加利福尼亚州最好的农业土壤中有15％是城市化的），并且可能对当地粮食安全，气候和环境产生重大影响。

虽然有许多方式可以解决城市对生物圈的影响，从土地利用本身到更广泛的城市化产生的副产品回收所需的生态系统服务背景等，而本文则专注于土地类型变化为城市用地会如何影响景观的净初级生产力（NPP）来解决。NPP是通过光合作用（生产量减去呼吸作用）转化为化学能的太阳辐射的量，代表了包括人类在内的地球异养生物（需要预先形成的有机化合物作为食物能源的生物）的主要能量来源。诸如NPP，净生态系统生产力（NEP）或净生物群系生产力（NBP）等光合生产的度量可作为量化土地类型变化对地球系统科学和全球变化中广泛问题影响的“共同货币”来进行研究。人类对地球生产光合作用能力的影响以及这些产品会影响大气成分的变化，也会改变生态系统，如淡水供应，影响生物多样性，影响食物网内能量供应的投入和分配。

在这项研究中，我们使用昼夜卫星数据以及生物物理模型的特有组合来推导三大类城市影响土地覆盖的NPP估值，并比较城市化对光合作用生产量的影响作为函数的变量模拟城市化进程。本文重点研究NPP，而不是其他生产力指标，因为它代表了碳对生物圈的初始投入，符合现有数据的时间尺度，并与基于NPP的其他土地利用和人类影响研究进行比较。

本文用一个年度周期来表示我们的结果，显示城市化类别之间净初级生产量的差异，并估算由于城市土地转变而导致的NPP从城市之前减少的情况。文本还进行了单独分析，并得出了食物方面的结果，重点关注与农业用地转化为城市用地造成的食物损失。并通过与热量有关的方式提出净初级生产力在保存生物和食物资源研究中使用食物能量作为建模和分析基础的意见。

2 研究方法

本文使用卫星数据，利用信息提取技术和地理空间数据的组合来进行分析。来自国防气象卫星生成的夜间图像被用来创建一幅专题图，描绘美国城市及其周边区域和非城市区域的范围和空间分布。基于DMSP的城市类别被地理定位到由超高分辨率辐射计（AVHRR）卫星生成的数字土地覆盖图中，并由此得出的每月最大归一化植被指数（NDVI）值的12层地图。本文利用NDVI数据作为卡内基斯坦福艾姆斯（CASA）生产力模型的输入，并使用共同登记的数据集对城市，城郊，城市和农村地区的NPP进行空间明确的季节和年度比较，估算城市和非城市区域对NPP的影响。其中，NDVI数据不同于植被分类。

2.1 卫星数据模拟城市化进程

因为没有关于“城市化土地”的国际标准化定义，代表了这种区域或超区域尺度土地覆盖类型的地图数据很少。因此，需要一种方法来确定城市土地利用情况，并对其进行总体反演。本文使用以前衍生的城市地区地图，该地图使用国防气象卫星计划的Operational Linescan系统的一系列夜间图像进行研究。DMSP / OLS最初设计用于夜间飞机导航和美国空军天气预报的月亮云盖，DMSP / OLS在红外带（0.4-1.1mu;m）以极高的灵敏度运行，以极高的灵敏度采集中等空间分辨率（2.7公里像素）的图像数据。由此产生的图像通过在无云的情况下采集城市灯光，并生成城市影像。以前，DMSP / OLS数据被用于估算人口，并指出能源消耗。

本文所使用的DMSP / OLS数据是从1994年10月1日至1995年3月31日当地时间20:30至21:30之间收集。数据进行了云层覆盖和短暂光源的筛选，并重新投影到1公里的网格上以符合其他全球数据库。

DMSP派生的城市地图产品确定了三类城市土地利用：（1）城市，（2）城市周边，（3）非城市土地。城市化地区表现出高水平的夜间光照占据了影像的3％左右; 城市周边地区表现出相当大但不稳定的光照，占地表面积的15％左右。从未观察到非城市土地有光照，表明没有或很少城市活动，占美国地表面积的82％。这些类别及其地区与独立估算的美国城市和非城市地区人口普查数据对比，证明了物候上不同的环境，并且与美国长期气候记录中的城市变暖效应正相关。

2.2 NPP计算

NPP的计算利用了卫星观测数据，气候信息和生物物理模型的组合来进行估算。从AVHRR的全球月度NDVI数据集合中获得卫星观测的光合参数。这些植被分类图，提供了其中的光合有效辐射（IPAR）量度以输入碳模型。影像显示，每月的NDVI数据提供了吸收的光合有效辐射（APAR）的准确估计值与生物量密切相关，并且已被证明可用于估算陆地植被的年度和半年度初级生产力。AVHRR数据是从1992年4月到1993年3月收集的，植被图和NDVI数据集都是1km空间分辨率。

本文使用CASA模型陆地碳模型来估算净初级生产力。CASA模型根据空间和时间分辨预测稳定状态下的NPP来表征碳的固定和释放。NPP是以月为时间单位进行估算，因为APAR的数量是由光利用效率（LUE）因子调节的。

在这项研究中，我们使用0.4克C MJ -1的LUE因子。IPAR由总入射太阳辐射和AVHRR数据得出的绿色植被部分（FPAR）中的PAR部分的乘积所决定。光效率因子由温度和水等环境因素决定。植被覆盖类型由森林，树叶和根系的碳分配以及周转时间决定，植被分类图定义了12类植被覆盖类型。除了边界条件（如植被分类及其相关的从NDVI数据得到的生物物理场）外，CASA模型还需要每月的温度和降水量，太阳辐射和土壤质地等相关因素。将气候驱动因素，温度，降水和太阳辐射从1°times;1°分辨率重新采样到1times;1公里网格，方法是将1°times;1°的值分配给所有1times;1公里的像素。通过这种方式，我们确保在模型反演中的空间变化（在1km范围内）受卫星数据中隐含的地表异质性支配。CASA模型的NPP结果已有详细记录，在包括17个全球陆地生物地球化学模型的模型比对研究中，来自CASA的年NPP为48.9 pg C（1pg=1015g），而54.9 pg C代表17个参与模型的年平均值。此外，CASA对农田NPP的估算与基于收获数据的田间估算类似。在本文中，我们对NPP的估算表示为元素碳，例如每单位面积的碳的质量。

3 结果与讨论

在所有土地覆盖类型的一年中计算每月的NPP值，并表现在美国1 km空间分辨率下年度NPP总量的地图。NPP数值是1992-1993年AVHRR数据和当前气候驱动的CASA模型的结果，可以被认为是陆地表面净初级生产力的城市化之后表示。

3.1 城市化之后现状

我们比较了整个美国城市，城郊和非城市土地的每月NPP和年度总碳产量。通过在经初级生产力地图上叠加DMSP城市地图来获得城市，城郊和非城市地区的分类。在这里，我们给出的结果显示了跨越美国大陆大部分气候变化的四个地区的城市平均NPP，这些地区的选择大致基于气候差异，范围从典型的大陆性气候，到中西部的具有强大的季节性气候，再到东南部则属于热带气候。虽然这些地区的划分较为粗糙，但其城市化进程所影响的NPP差异足以用于比较。东南部地区限于北纬约30°左右，因此只考虑热带气候影响。西南地区是在自然降雨有限的环境中，不同类型的植被引入到城市化地区的差异中。这项研究的规模阻碍了对不同城市级别净初级生产力特征之间差异造成影响的因素的详细分析。然而，总的来说，我们认为净初级生产力特征主要受多种因素的影响：（1）植被覆盖度的变化;（2）该地区盛行的气候;（3）城市生态系统相对于附近非城市地区的变化程度，包括施肥，灌溉和引进非本地物种；（4）与城市热岛假设一致的光合活动的季节性模式。通过区域分析，将区域气候和当地城市气候变化作为确定美国城市净初级生产力特征的主要驱动因素Hansen等人为本研究中城市和非城市类别之间城市供热差异的证据，对美国长期气候记录中的温度偏差进行了检验。在这项研究中，城市和非城市NPP比率的差异在统计学意义上并不总是显著的，特别是在强烈季节性地区的冬季时期。

在覆盖西南干旱和半干旱美国大部分地区的I区中，70％以上的城市化地区以前都是农业用地。在这个自然条件不利于高生产力的地区，城市和城郊地区的NPP比非城市地区明显更高。城市净初级生成相对于周边地区的增加很可能是通过增加资源（灌溉和施肥）以及用更快的外来物种替代本地植物物种。城市净初级生产力在春季期间处于最大值，因为植被生产力在春季最强，然后在夏季下降至略低于非城市土地的水平。城市净初级生产力夏季的减少被认为是由于部分植被覆盖的减少和城市地区较强的热岛效应，导致FPAR减少。每年，I区的城市化地区与非城市地区相比，NPP增幅约为25 gm -2。

在降雨量较高的地区（地区二至四），城市化对初级生产普遍产生负面影响，尤其是在植被生长高峰期。在这些情况下，城市地区资源增长并没有比周围的非城市地区中的自然条件显示出明显的优势。

在季节性强的地区（地区II和地区III），我们注意到NPP对城市化的季节性反应与气候相关性并不强，从秋季到春季，城市和城郊地区的NPP开始大于非城市地区的NPP。尽管城市与非城市NPP之间的差异并未超出空间变异的范围，但这种不对称表明城市地区的植被生长季节延长。在寒冷地区，气温，光周期变化较大，以及落叶和常绿植物的混合对光合生产的季节性循环，这种效应更加明显。这种效应在美国北部许多城市都有发生，城市化发生在大多数森林地区，在春季比秋季更明显，光照周期对落叶物种产生强烈影响，城市，城郊和非城市地区NPP下降速率相似。以包含美国北部大城市的地区为例，10月至4月期间，城市地区的NPP增幅约为6 gm -2，而非城市地区的增幅为100 gm -2， 9月全年损失约95克-2 。我们观察到北方（较冷）城市的NPP相对冬季增加较多，并且时间较长。这种不对称从北向南递减，并在东南部完全消失，进一步表明该国北部城市和城郊地区的早期绿化可能与城市供热有关。尽管城市土地覆盖很复杂，但城市供热很可能推动城市和城郊地区的净初级生产力冬季高温率。这得到了以下事实的支持：用于计算NPP的气候驱动因子是从1°times;1°数据库提取的，并且没有足够的空间分辨率来解决我们1times;1 km城市地图上城市等级之间的温度差异。因此，模拟NPP在城市，城市周边和非城市地区的差异是观测到的FPAR的直接结果，而不是模型中对气候的响应。3.2 “城市前”评估

为了评估20世纪90年代中期美国城市化对净初级生产的整体影响，我们模拟了城市化以前条件下的NPP情况。对城市化以前进行模拟可以估计在当前气候条件下没有城市化的情况下可能存在的地区生产力。城市净初级生产力的前期净初级生产力是通过将城市和城郊地区的当前（城市后）的净初级生产力的值替换为城市净初级生产力100公里半径范围内的非城市土地的平均城市后净初级生产力的值。通过这种方式，在城市化以前净初级生产力的模拟中，只选择相对接近的地理邻近网格单元，具有大致相同的气候和土壤特征。非城市土地的土地使用状况没有改变，因此，这项研究假定非城市土地代表了附近城市和城郊土地在改造之前的土地覆盖状态。换句话说，目前在城市和城郊使用的土地可能具有与非城市土地相同的年度NPP。这种方法已被用于先前研究城市及周围土壤类型和生育率的研究，只要三个土地覆盖类别之间的距离受到限制。

为了评估城市化对美国NPP的总体影响，制定了城市之前与之后的差异。两种状态之间的总年度差异表明，美国东部地区在大面积上遭受了重大的净初级生产力损失。美国西部主要在沿海岸，大城市中心及周边地区出现了净初级生产力的损失，其数值高达700 gm -2。模拟结果还显示了城市化导致净初级生产力增加的地区。总的来说，这些增加发生在城市化密度较低的城郊地区，这些地区与人类活动造成的资源增加和生态系统变化相关，这使得它们在后都市时代更具生产力。

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