矿物燃料、氢气能源的开发利用、世界人口迅猛增长以及森林面积大幅度减少等诸多原因导致大气含氧量逐渐降低^[1]。研究表明,地球大气中氧气含量曾发生过多次重大波动,由史前大气平均含氧量30%—35%降至当前21%,并且低层大气氧气体积分数以平均每年2 mg/m³的速率降低^{[2, 3]}。大气低层空气含氧量长期处于或低于19.5%时,人类会产生缺氧症状,缺氧是癌症、心脏病以及严重损害人类健康的变质性疾病的主要原因^{[4, 5]}。因此,研究大气中氧气含量的变化,也日益引起学术界广泛关注。

陆地上的氧气主要来源于绿色植物的光合作用^{[6, 7]}。绿色植物通过光合作用生产有机物和释放氧气的同时,还通过呼吸作用消耗有机物和氧气。按照光合作用和呼吸作用方程中有机物和氧气质量比,通过模拟植被生产力,换算出植被生产或消耗的氧气量,是目前较多学者用于估算区域氧气生产量所采用的主要方法^{[8, 9, 10]}。绿色植物通过光合作用单位时间内所固定的有机碳量,称为总初级生产力(GPP)；通过自养呼吸消耗,剩余的有机碳量称为净初级生产力(NPP)；通过异养呼吸后净剩余有机碳,称为净生态系统生产力(NEP)^[11]。在已有研究中,估算区域植被氧气生产量的依据有所不同,有的学者按GPP估算^[12],没有考虑植被呼吸消耗；有的学者按NPP估算^{[13, 14, 15, 16]},没有考虑植被异养呼吸消耗。而从机理上,按照NEP估算植被氧气生产量,因其充分考虑了植被呼吸消耗,所以更接近植被实际生产的氧气量,更能准确反映区域内大气氧气含量的变化。而目前依据NEP估算中国区域内陆地植被氧气生产量,并研究其时空变化的成果还较少。

本文采用植被生产力模拟模型(C-FIX模型),在模拟植被NEP基础上,估算了2001 年、2005 年和2009 年中国区域陆地植被氧气生产量,结合ArcGIS空间叠加、裁切、栅格计算、空间统计等方法,揭示了2001—2009 年中国区域内氧气生产量及其时空分布与变化。并通过控制实验,分析了影响中国区域内氧气生产量变化的主要因素。

归一化植被指数(NDVI)、月平均气温、月平均辐射是驱动C-FIX模型的主要参数,按照如下方法获取与处理。

归一化植被指数(NDVI)是MOD13A2产品,时间分辨率为16 d,空间分辨率为1 km。覆盖中国区域的NDVI产品影像共有34 景,本文共下载2001 年、2005 年与2009 年1 月1 日至12 月31 日2346 景NDVI产品影像。利用ERDAS8.7软件将影像进行格式转换、图像拼接与投影转换等处理。由于MOD13A2产品时间分辨率为16 d,有些月份有一幅NDVI产品,有些月份有两幅NDVI产品,对于两幅NDVI产品的月份,本文采用ERDAS8.7软件将两幅影像进行叠加平均。最终获得2001年、2005年、2009年各月NDVI产品共计36 幅。

英国东英吉利大学气候研究所(CRU)提供的气象要素数据集,是根据陆面实际观测资料插值到0.5°×0.5°得到的网格数据集。在反映我国年平均温度年际变化时,CRU重建的序列资料与实际气温资料的相关系数达0.84,所以CRU数据与实际观测资料吻合得很好^[17]。本文通过Fortran编程,界定中国区域经纬度,在http://badc.nerc.ac.uk/home/网站上,下载覆盖中国区域共4904 个网格数据。

需要说明的是,中国境内共有4000多个气象观测台站,少于CRU数据提供的网格数据,而CRU数据也是根据观测资料进行插值的数据集,所以本文直接采用CRU数据,而没有采用气象观测资料。运用ArcGIS10软件中Spatial Analyst模块对逐月平均气温数据进行Kriging空间插值,获得中国区域内2001 年、2005 年和2009 年1—12 月分辨率为1 km×1 km共36 幅气温数据栅格图层。

CRU资料中没有地面辐射要素,只提供了月平均云量数据,本文依据云量和天文辐射估算地面辐射通量^[18]：

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采用1.2中方法,下载2001 年、2005 年、2009 年中国区域CRU中各月云量数据,利用Kriging空间插值得到0.1°×0.1°云量网格数据。从南到北选取20°N、22°N、24°N、25°N、26°N、28°N、30°N、32°N、34°N、35°N、36°N、38°N、40°N、42°N、44°N、45°N、47°N、48°N、50°N、52°N、54°N共 21条纬线,计算各纬度天文辐射日总量。每隔0.1°经度与纬线相交设置网格点(共6205 个),按式(1)计算各网格点日地面辐射通量,再进行Kriging空间插值,得到中国区域2001 年、2005 年和2009 年1—12 月分辨率为1 km×1 km各月日均地面辐射通量数据图层,共36 幅。

由Frank Veroustraete等建立的C-FIX模型是基于Monteith理论的光能利用率模型,可以实现区域尺度上GPP、NPP和NEP 3个基本碳循环分量的估算,模型的实用性与实效性较强^{[20, 21, 22]}。对于每一个给定的网格,C-FIX模型使用如下公式来计算每天的GPP、NPP和NEP值(gC m^-2 d^-1),公式中的下标d代表日值：

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其中K_m、K₀ 、τ、K_s,y需要进一步计算：

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K₀根据式(11)进行计算,其中A₀= 8240,E_a0= 13.9135 kJ/mol。

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净生态系统生产力(NEP)是植物光合作用生成的有机碳,再经过呼吸作用消耗剩余的有机碳量,因此,所对应的氧气量为植被净氧气生产量。本文在实际计算过程中,按“2.1植被净生态系统生产力(NEP)模拟”标题下的公式逐级模拟植被日均GPP、NPP、NEP。再依据光合作用方程中的净生态系统生产力(NEP)与释放氧气的质量比(1 ∶ 2.667),根据NEP换算成植被日均氧气生产量。

为了研究中国陆地植被氧气生产量变化原因,设计控制实验,即通过控制驱动因子,模拟不同情景下的植被氧气生产量,并与实际情景下氧气生产量对比,定量分析不同因子对氧气生产量的影响(表 2)。

以控制实验1为例说明。如分析植被变化对氧气生产量的影响,设计控制实验为：假设2001 年以来植被覆盖性质(NDVI)不变,采用2001 年植被NDVI、2009 年气候要素驱动C-FIX模型模拟NEP,得到控制实验下中国陆地植被氧气生产量模拟值。将2009 年实际植被氧气生产量模拟值减去控制实验模拟值,差值为植被变化引起的年氧气生产量变化值,表达式为：

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采用ArcGIS空间叠加、裁切、栅格计算、空间统计等方法^[23],在1 km×1 km栅格日均植被氧气生产量基础上,计算全国及各行政区月、季及年氧气生产量。

具体操作过程为：采用月平均气温、月平均辐射通量代替日气温、辐射通量值,其它参数如表 1,驱动C-FIX模型,利用ERDAS逐次计算GPP、NPP、NEP。按1 ∶ 2.667比例,依据NEP计算氧气生产量。在日值基础上,乘以每月天数计算各月氧气生产量。将2001 年、2005 年、2009 年各月图层,采用ArcGIS空间叠加、栅格计算、空间统计等方法,得到中国区域内各季节、年植被氧气生产量。利用ArcGIS空间裁切、空间统计,得到各行政区各季节、年植被氧气生产量。

2001—2009 年氧气生产量年变化率计算公式为：

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将2001 年、2005 年、2009 年的植被氧气生产量平均,用以说明2001—2009 年中国区域年氧气生产量及分布。中国陆地植被年氧气生产总量为531.618×10⁷ t。云南省、内蒙古自治区、黑龙江省、四川省明显高于其它省份,年氧气生产量在35×10⁷ t以上；广西壮族自治区、湖南省、江西省、湖北省、西藏自治区年氧气生产量在20×10⁷ t以上；台湾省、海南省、北京市、宁夏回族自治区、天津市、上海市及香港7 个行政区年氧气生产量低于5×10⁷ t(表 3)。

比较单位行政区面积年植被氧气生产量,排列次序与总量相比发生了明显变化。南方省份由于年平均温度高,植被覆盖率高,所以单位面积植被氧气生产量偏高,如福建省、浙江省、台湾省、江西省、海南省、云南省名列前6位,植被生产氧气量在1200 t/km²以上,但香港特区,由于植被覆盖面积较低,行政区内单位面积氧气生产量也较低；北方省份年平均气温较低,单位行政区面积植被氧气生产量相对较低,但同时与区域内植被覆盖率有关,如黑龙江省年平均气温全国最低,但区域内植被覆盖率较高,单位行政区面积植被氧气生产量为792.483 t,排在23 位；而植被覆盖率偏低的省份,如西藏自治区、青海省、新疆维吾尔自治区则在200 t以下,行政区之间最大相差6 倍以上(表 3)。

植被氧气生产量随季节变化明显。北方省份夏季气温明显高于冬季,因此,夏季氧气生产量显著高于其它季节,冬季氧气生产量很少；南方省份季节间温差小于北方,故季节间氧气生产量差异较小,但也以夏季为最多,个别省份出现秋季高于夏季的情景。平均而言,中国区域夏季植被氧气生产量最多,为259.438×10⁷ t,是春、秋季的两倍,冬季的8 倍。春季云南省、四川省最高；夏季内蒙古自治区、黑龙江省最高；秋季、冬季均以云南省和广西壮族自治区为最高(表 3)。

2001—2009 年间中国陆地植被年氧气生产量呈持续上升趋势,2001 年、2005 年、2009 年分别为513.399×10⁷ t、524.259×10⁷ t、553.887×10⁷ t,2009 年比2001 年增加了7.886%,但各行政区变化趋势不一致。新疆、内蒙古、贵州省、重庆市、湖南省、湖北省、上海市7 个行政区表现为减少趋势,其它省份均呈现增加趋势。其中,宁夏回族自治区增加显著,达48%,山西省次之,为35%；陕西省、海南省及云南省均在20%以上；湖南省植被氧气生产量减少最多,约为10%(表 3)。

由于中国区域内,东部植被覆盖较高,且年内变化较少,所以中国区域植被年氧气生产量表现为东部高于西部、东南部较高的基本趋势。但植被空间分布并不均匀,所以植被氧气生产量也出现空间不均匀性,表现为台湾中东部、海南、云南南部、西藏东南部、浙江、福建、安徽南部植被年氧气生产量较高(图 1)。

图 1 中国年氧气生产量空间分布 Fig.1 Spatial distribution of annual oxygen production of China

图选项

中国植被氧气生产量季节性空间分布表现为以下特征：1)季节气温、辐射不同,不同季节单位面积植被氧气生产量不同。以最高值为例,夏季为978 t/km²,比春季高100 t/km²,比秋季、冬季高300 t/km²以上；2)受到温度影响,植被光合作用受到限制,不同季节生产氧气量的空间覆盖面积不同。以大于100 t/km²为例,夏季、春季、秋季、冬季空间覆盖面积分别为619.050 万km²、402.851 万km²、399.531 万km²、104.248 万km²,夏季约为冬季的6 倍；3)四个季节均表现出东部高、西部低的特征,但各季节氧气生产量最高值空间分布却差异明显(图 2—图 5)。春季最高值位于云南省南部、西藏东南部,安徽省部分区域也较高；夏季氧气生产量最高值明显北移,东北地区的大、小兴安岭及长白山一带最高,秦岭一带也有部分最高值；秋季和冬季最高值则集中在东南部,秋季东南沿海、云南、西藏东南部均为氧气生产量高值区；冬季生产氧气的区域明显减少,高值区位于云南南部及海南省。

图 2 中国春季氧气生产量空间分布 Fig.2 Spatial distribution of oxygen production of China in spring

图选项

图 3 中国夏季氧气生产量空间分布 Fig.3 Spatial distribution of oxygen production of China in summer

图选项

图 4 中国秋季氧气生产量空间分布 Fig.4 Spatial distribution of oxygen production of China in fall

图选项

图 5 中国冬季氧气生产量空间分布 Fig.5 Spatial distribution of oxygen production of China in winter

图选项

将2009 年植被氧气生产量分布图与2001 年氧气生产量分布图叠加相减,得到2001—2009 年中国植被年氧气生产量空间分布变化图(图 6)。2001—2009 年中国植被氧气生产量增加的区域面积为648.867 万km²,减少的区域面积为311.133 万km²,增加区域约为减少区域的2.1 倍。陕西省、山西省、云南省植被氧气生产量增加的区域面积较多,内蒙古东部、重庆市、贵州省、湖北省、湖南省植被氧气生产量减少的面积较大。

图 6 中国2001—2009 年氧气生产量差值空间分布 Fig.6 Spatial distribution of the oxygen production differences between 2001 and 2009 in China

图选项

控制实验结果表明,2001—2009 年中国区域内植被变化使年氧气生产量增加了32.589×10⁷ t,CO₂浓度增加使氧气生产量增加了15.307×10⁷ t,气候变化(气温与地面辐射)使氧气生产量减少了6.500×10⁷ t(表 4)。如与2001—2009 年中国陆地植被氧气变化量总值进行对比分析,可得植被性质变化引起的变化量占59.911%,CO₂浓度引起的变化量占28.139%,气候变化占11.950%,说明植被变化对氧气生产量变化的贡献率约为CO₂浓度贡献率的2 倍,气候变化贡献率的5 倍。

控制实验结果空间分布图如图 7—图 9,可得：(1)全国范围内植被变化使氧气生产量增加区域的面积为506.536 万km²,减少区域面积为453.464 万km²。陕西省北部、山西省、河南省、云南省中东部植被氧气生产量显著增加；CO₂浓度增加使全国植被氧气生产量均表现为增加趋势,东部地区增加明显；气候变化引起沿海省份及云南西部增加显著,南方地区中部省市植被氧气生产量对气候变化较敏感,呈显著减少趋势。(2)将图 7—图 9与图 6对比,除CO₂浓度增加使全区域增加外,引起不同区域氧气生产量的变化原因不一样。由于植被NDVI增加引起的区域有：黑龙江省与吉林省交界区域、河北、河南、山西、陕西、山东、安徽境内的氧气生产量增加区、云南省东部；由于气候变化引起的区域有：浙江省、海南省、台湾省、云南省西部。而在重庆、贵州、湖北、湖南交界区域,植被变化使氧气生产量增加,但气候变化使氧气生产量减少,最终导致此区域内氧气生产量减少。

图 7 植被覆盖变化引起的氧气生产量变化空间分布 Fig.7 Spatial distribution of oxygen production change induced by vegetation change

图选项

图 8 浓度变化引起的氧气生产量变化空间分布 Fig.8 Spatial distribution of oxygen production change induced by CO2 density change

图选项

图 9 气候变化引起的氧气生产量变化空间分布 Fig.9 Spatial distribution of oxygen production change induced by climate change

图选项

(1)近年来,国内外较多学者采用C-FIX模型模拟植被生产力,均取得较好的模拟效果。如Veroustraete等使用NOAA/AVHRR的NDVI数据分别对比利时、全欧洲植被NPP和NEP进行了模拟^{[24, 25]}；卢玲使用SPOT/VEGETATION遥感数据估算了中国西部地区植被NPP和NEP^[26]；张丽娟、张冬有等利用C-FIX模型模拟了黑龙江省森林NEP和NPP^{[10, 22]},模拟精度较高。

(2)迄今为止,由于通过观测方法较难获取单位面积或区域内植被氧气生产量,故本文采用文献比较方法对模拟结果进行检验。国内外已有较多估算区域植被氧气生产量的研究成果,但由于采用的方法不同,结果有所不同。有的学者利用区域植被生物量估算氧气量,例如张颖等利用不同类型生态系统单位面积生物量释氧经验系数,乘以相应生态系统面积,估算郑州市绿色生态系统年氧气生产量为15.759 t/hm^2[27]。多数学者按照植被净初级生产力(NPP)估算氧气生产量,但模拟NPP方法不一样,如管东生等通过建立NPP与生物量关系方程,依据生物量估算NPP,再按照碳氧质量比,估算广州市绿地年氧气生产量为23.270 t/hm^2[13]；谢红霞等利用第一性生产力模型^[28]和农业生产力模型^[29],估算了陕北黄土高原农作物、果树、森林和牧草释氧量,平均为7.169 t/hm^2[15]；刘宪锋等利用光能利用模型计算NPP,估算青藏高原植被年氧气生产量为4.312 t/hm^2[16]。本文采用NEP估算的是植被呼吸消耗后的净氧气生产量,因此比以上结果低。为了与以上结果比较,将郑州市、广州市、陕北黄土高原、西藏高原行政区域与本文估算的氧气生产量空间叠加,提取以上区域的植被年氧气生产量分别为8.850、8.346、4.737、1.584 t/hm²。相比,本文研究结果合理。

国外按生产力估算陆地植被氧气生产量的研究较少,但研究NPP、NEP较多,本文将NPP、NEP换算成植被氧气生产量。Nayak、Li和Potter利用CASA模型分别估算了印度陆地植被、加利福尼亚中部海岸草原及美国新罕布什尔州巴特利特实验林的NPP,换算成氧气生产量为14.507、9.440、13.413 t/hm^{2[30, 31, 32]}；将Arain估算的加拿大安大略南部针叶林NEP,换算成氧气量为5.227 t/hm^2[33]；Nakazawa等认为阔叶林年氧气生产量为18.25 t/hm^2[34]；Berbigier等估算法国森林年氧气生产量为11.468 t/hm^2[35]。本文裁切黑龙江省森林年氧气生产量为8.399 t/hm²,与Arain估算的加拿大森林氧气量相比,结果合理。

(3)空气负离子含量是生态旅游的评价指标,研究表明,空气负离子浓度达700 个/cm³以上时对人体健康有益^[36]。植物通过光合作用释放氧气,氧气和水分比空气中其它分子亲电性更好,优先形成空气负离子^[37],故植被生产氧气量较多的地区,空气负离子浓度则较高。因此,本文模拟的区域陆地植被氧气生产量,也为人们选择最佳生态旅游区提供了参考。如夏季中国境内,东北地区的大、小兴安岭,长白山一带及秦岭一带氧气生产量最高,黑龙江省五大连池风景区、伊春市国家森林公园及牡丹江镜泊湖、吉林省长白山天池和龙湾群国家森林公园、辽宁省千山风景区、陕西省境内的秦岭国家植物园等位于其中,成为生态旅游首选；春季云南省西双版纳、西藏山南地区的雅砻河风景名胜区是最佳生态旅游区；秋季如福建武夷山风景区、广东丹霞山风景名胜区、广西姑婆山国家森林公园、海南尖峰岭和亚龙湾森林公园、台湾省的阿里山与日月潭风景区、云南西双版纳、西藏雅砻河风景区等均位于氧气生产量高值区；冬季云南省西双版纳和海南岛植被氧气生产量最多,是冬季旅游度假的最好选择。

(4)本文采用控制实验分析了植被、气候和CO₂浓度变化引起的氧气生产量变化,解释了三种因素在不同空间区域引起的变化。但由于缺乏详尽的中国区域内植被和CO₂浓度变化等资料,及受到文章篇幅限制,没能进一步结合气候空间变化进行实际比对,需要后续研究进一步验证。

(5)由于大气存在复杂的水平和垂直交换,大气本底也包含20.9%的氧气,因此,本文所模拟的区域氧气量也不能停留在源地,区域的氧气生产总量不能直接用来评价区域内大气质量。加之由于区域经济发展不均衡,工业矿物燃料燃烧、生物呼吸消耗的氧气量不相同,所以植被生产的氧气量换算成大气中氧气浓度,还需要进行深入的研究,本文仅以区域植被氧气生产量作为间接指标,为研究大气质量的变化提供参考。

本文在计算过程中,涉及到较为复杂的影像数据下载、图层叠加、裁切、栅格计算等,会出现图形纠正、矢量数据与栅格数据转化、界线对接、空间统计等误差,会影响模拟结果的精度。

本文基于植被NDVI、气温、辐射及CO₂浓度等资料,在模拟植被净生态系统生产力基础上,估算了2001—2009 年中国陆地植被氧气生产量,并分析了影响因素。认为2001—2009 年,中国陆地植被年氧气生产量为531.618×10⁷ t,呈增加趋势,共增加40.488×10⁷ t。植被性质变化、CO₂浓度增加使中国植被氧气生产量增加,气候变化使氧气生产量减少。植被增加是北方省份氧气生产量增加的主要原因,气候变化则是影响南方省份氧气生产量发生变化的主要因素。2001—2009 年,云南省、内蒙古自治区、黑龙江省、四川省年氧气生产量位居全国前四位。新疆、内蒙古、贵州省、重庆市、上海市、湖北省、湖南省7 个行政区的植被氧气生产量表现为减少趋势,其它省份均呈现增加趋势。夏季植被氧气生产量最多,是春、秋季的2 倍,冬季的8 倍。春季云南省、四川省最高；夏季内蒙古自治区、黑龙江省最高；秋季、冬季均以云南省和广西壮族自治区为最高。各季节单位面积年氧气生产量最高值春季位于云南省南部、西藏东南部,夏季位于大兴安岭、小兴安岭及长白山一带,秋季位于东南沿海、云南、西藏东南部,冬季集中于云南南部及海南省。