Temporal and spatial changes in net primary productivity and land surface temperature and their influencing factors in Jiangsu coastal zone in recent 30 years
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摘要:
近30年来，复杂的气候变化与剧烈的人类活动造成江苏省海岸带生态演变剧烈，且呈现显著的空间异质性。植被净初级生产力（NPP）和地表温度（LST）是生态系统的2个关键参数，通过将1990—2020年Landsat遥感影像与CASA计算模型和相关性分析等方法结合，分析了江苏海岸带NPP和LST的时空变化及影响因素，结果表明：①由于人类对沿海滩涂资源的利用以及养殖业的发展等，江苏海岸带范围随岸线不断变化，岸线逐步向海推进，且南部向海推进范围大于北部。②近30年来，江苏海岸带NPP和LST呈现出显著的时空异质性特征。时间上1990、2000、2010、2020年代的NPP月均值分别为102.88、88.23、156.62、98.90 g C·m−2，呈现下降－上升－下降趋势，而LST月均值分别为32.6、31.7、28.3、37.6 ℃，呈现先下降后上升的趋势。空间上，NPP与LST在江苏海岸带南北分布呈现出一定差异性。③地表覆盖类型是影响江苏海岸带NPP和LST时空异质性的主要因素。林地的NPP最高，养殖池塘NPP最低；人工建筑的LST值最高，湿地、水域与养殖池塘的LST值相对较低。此外，随着气温升高，NPP和LST有逐渐上升的趋势，而植被覆盖度的升高则导致NPP上升和LST下降。
Abstract:In the past 30 years, complex climate change and increasingly frequent human activities have caused dramatic ecological evolution and significant spatial heterogeneity in the coastal zone of Jiangsu Province. The Net primary productivity (NPP) and land surface temperature (LST) are two key parameters of ecosystem. By combining the Landsat remote sensing images of the area from 1990 to 2020 with the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) computational model and correlation analysis, the spatial and temporal changes of NPP and LST in Jiangsu coastal zone and the influencing factors were analyzed. Results show that, ① due to the utilization of coastal beach resources and the development of aquaculture, the coastlines of Jiangsu have been gradually moving toward the sea, and the extent of moving to the sea in the southern part is greater than that in the northern part. ② The NPP and LST of Jiangsu coastal zone in the past 30 years show significant spatial and temporal heterogeneity. Temporally, the monthly mean values of NPP in 1990s, 2000s, 2010s, and 2020s are 102.88, 88.23, 156.62, and 98.90 g C·m−2, respectively, showing a decreasing-increasing-decreasing trend, while the mean values of LST are 32.6, 31.7, 28.3, and 37.6 ℃, showing a decreasing and then increasing trend. Spatially, the distributions of NPP and LST in the northern and southern parts of Jiangsu coastal zone showed certain differences. ③ NPP was the highest in forest land and the lowest in farming ponds; and LST values were the highest in artificial buildings and relatively low in wetlands, waters, and farming ponds. In addition, NPP and LST tended to increase gradually with increasing temperature and the increase of vegetation coverage led to the increase of NPP and decrease of LST.
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表 1 遥感影像选取时间
Table 1. The dates of remote sensing image
项目 条带号 日期 Landsat 5 118/38 19910513 20000606 20080511 119/37 19890530 20000613 20090606 119/38 19920522 20000613 20100524 120/36 19920529 19990618 20070507 Landsat 8 118/38 20180523 119/37 20170527 119/38 20170527 120/36 20180606 
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表 2 近30年江苏海岸线参数变化
Table 2. Changes of coastline parameters of Jiangsu Province in the past 30 years
年代 海岸线长度/km 分形维数D 相关系数 相对误差 1990s 838.422 1.045 0.999 0.005 2000s 921.446 1.050 0.999 0.034 2010s 891.406 1.040 0.999 0.038 2020s 920.553 1.058 0.999 0.050
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表 3 江苏海岸带不同土地覆盖类型的面积变化
Table 3. Changes in area of each land cover type in Jiangsu coastal zone
km2 年代 耕地 林地 养殖池塘 湿地 草地 人工建筑 水域 1990s 18 702.40 100.31 1 577.09 354.17 85.17 1 550.71 159.42 2000s 18 839.10 84.77 1 730.31 400.09 77.75 1 636.19 375.08 2010s 18 486.20 86.29 1 602.23 613.50 51.87 2 331.25 418.26 2020s 18 031.30 189.03 1 177.99 537.71 61.06 3 528.57 482.72
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表 4 近30年地表温度与植被净初级生产力变化值相关性
Table 4. Correlation between net primary productivity and land surface temperature changes in the past 30 years
项目 2000－1990年NPP 2010－2000年NPP 2020－2010年NPP LST对应变化 0.276** 0.272** −0.178** 注：**在0.01水平（双侧）显著相关，*在0.05水平（双侧）显著相关。
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表 5 近30年各个县级城市植被净初级生产力与地表温度的相关性
Table 5. Correlation between net primary productivity and land surface temperature in various county-level cities in the past 30 years
项目 1990s 2000s 2010s 2020s 海岸带 −0.020** 0.185** 0.062** 0.184** 赣榆县 0.044** 0.345** −0.126** −0.126** 连云区 0.036** 0.006 −0.009 −0.053** 灌云县 −0.071** 0.262** −0.161** 0.383** 灌南县 −0.329** −0.256** −0.117** 0.039** 响水县 0.333** 0.443** 0.362** 0.605** 滨海县 −0.043** 0.136** 0.205** 0.228** 射阳县 0.159** 0.071** 0.237** 0.383** 大丰区 −0.213** 0.084** 0.224** 0.377** 东台市 −0.402** −0.153** 0.379** 0.102** 海安县 −0.298** −0.095** 0.403** −0.070** 如东县 −0.062** −0.017** 0.164** 0.103** 通州区 −0.203** −0.022** −0.406** −0.123** 海门市 −0.054** −0.169** −0.409** −0.118** 启东市 −0.063** 0.068** −0.304** 0.172** 注：**在0.01水平（双侧）显著相关，*在0.05水平（双侧）显著相关。
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表 6 近30年不同地表覆盖类型植被净初级生产力与地表温度的相关性
Table 6. Correlation between net primary productivity and land surface temperature of different land cover types in the past 30 years
项目 1990s 2000s 2010s 2020s 草地 0.041 0.360** 0.421** 0.248** 耕地 −0.112** 0.108** −0.030** 0.156** 林地 −0.277** −0.387** −0.103** −0.546** 人工建筑 −0.117** −0.503** −0.462** 0.013 湿地 −0.237** 0.100** 0.417** 0.344** 水域 0.592** 0.532** 0.438** 0.716** 养殖池塘 0.179** 0.328** 0.272** 0.459** 裸地 — — — −0.609** 注：**在0.01水平（双侧）显著相关，*在0.05水平（双侧）显著相关。
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表 7 近30年植被净初级生产力与地表温度敏感性分析
Table 7. Sensitivity analysis of net primary productivity and land surface temperature in the past 30 years
项目 地表覆盖 降雨量 气温 日照时数 1990NPP 0.52 0.12 0.09 0.10 2000NPP 0.28 0.49 0.11 0.23 2010NPP 0.32 0.21 0.10 0.22 2020NPP 0.52 0.05 0.06 0.06 1990LST 0.04 0.27 0.08 0.14 2000LST 0.15 0.48 0.39 0.45 2010LST 0.06 0.06 0.08 0.08 2020LST 0.13 0.29 0.29 0.22
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表 8 近30年植被净初级生产力与地表温度变化相关性分析
Table 8. Correlation between net primary productivity and land surface temperature changes in the past 30 years
项目 地表覆盖 降雨量 气温 日照时数 2000—1990NPP 0.342 0.750** −0.480 0.074 2010—2000NPP −0.145 0.662** −0.664** 0.219 2020—2010NPP −0.323 0.160 0.094 −0.253 2000—1990LST −0.527 0.847** −0.613* 0.272 2010—2000LST −0.543 0.939** 0.940** 0.941** 2020—2010LST 0.650 0.179 −0.497 0.172 注：**在0.01水平（双侧）显著相关，*在0.05水平（双侧）显著相关。
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表 9 近30年植被净初级生产力与地表温度变化敏感性分析
Table 9. Sensitivity analysis of net primary productivity and land surface temperature changes in the past 30 years
项目 地表覆盖 降雨量 气温 日照时数 2000－1990NPP 0.01 0.36 0.14 0.02 2010－2000NPP 0.11 0.34 0.36 0.12 2020－2010NPP 0.08 0.15 0.08 0.23 2000－1990LST 0.07 0.53 0.38 0.02 2010－2000LST 0.06 0.38 0.34 0.13 2020－2010LST 0.09 0.04 0.13 0.10
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