分析自然因素和人为因素对伊朗东北部净初级生产力时空变化的影响

《Anthropocene》：Analyzing the Impacts of Natural and Anthropogenic Drivers on the Spatio-Temporal Changes of Net Primary Production in Northeastern Iran

荒漠化监测与NPP驱动机制研究：基于地理探测器模型在伊朗东北部草原的应用，通过CASA模型反演2004-2023年NPP时空变化，结合Theil-Sen斜率估计、Mann-Kendall趋势检验及Hurst指数分析，发现年均NPP（7.74-192.36 gC m?2 y?1）呈显著下降趋势，但Mann-Kendall检验显示变化不具统计学意义。地理探测器模型揭示土壤盐渍化（自然因素）、植被密度及土壤湿度（交互作用主导）和村庄/牲畜密度（人为因素）是NPP空间分布的关键驱动。

　　净初级生产力（Net Primary Production, NPP）作为一项动态的生态指标，被广泛用于评估土地退化和沙漠化的程度。NPP反映了植物在单位面积和单位时间内积累的总有机物，其变化直接与植被生长状况相关，并能够作为生态系统健康和生态服务质量变化的信号。在干旱、半干旱以及半湿润干旱地区，土地退化和沙漠化是一个由气候因素和人类活动共同驱动的缓慢过程。这些地区通常面临水资源短缺、土壤退化和植被覆盖减少等问题，而NPP的变化可以作为衡量这些问题影响程度的重要依据。因此，研究影响NPP空间分布的自然和人为因素，对于理解沙漠化的发展趋势及其驱动机制具有重要意义。

本研究聚焦于伊朗东北部的牧场地区，旨在通过地理探测器模型（Geographical Detector Model, GDM）分析影响NPP空间分布的关键自然和人为因素。研究的时间跨度为2004年至2023年，利用CASA模型（Carbonaceous Atmospheric System Algorithm）估算NPP值，并结合多种统计方法，如Theil-Sen估计器、Mann-Kendall趋势检验、变异系数和Hurst指数，来评估NPP在时间和空间上的变化。此外，研究还采用18个指标，通过GDM模型探讨自然因素与人为因素对NPP空间分布的影响。研究结果表明，估算的NPP值与MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）产品之间存在高度相关性（r=0.8），并且具有良好的准确性。在生长季（3月至9月）期间，NPP的20年平均值范围为7.74至192.36克碳每平方米每年（gC m?2 y?1），反映出不同区域植被生产力的显著差异。

从时间变化来看，研究区域的NPP呈现总体下降趋势，尤其是在20年的时间尺度上。然而，Mann-Kendall趋势检验的结果显示，这种下降趋势在统计上并不显著，表明NPP的变化可能受到多种复杂因素的共同作用。在空间分布上，土壤盐碱化、植被密度和土壤水分被确定为影响NPP的最主要自然因素，而村庄密度和牲畜密度则被识别为最重要的人为因素。值得注意的是，土壤水分与植被密度和土壤盐碱化的相互作用对NPP的空间分布产生了最大的影响。这一发现强调了土壤水分在植被生长和生态系统稳定性中的核心作用，同时也揭示了人为活动对牧场地区生产力的深远影响。

土壤盐碱化是研究中重点关注的自然因素之一，尤其在干旱和半干旱地区，其对植被分布和土地退化的影响尤为显著。土壤盐碱化不仅降低了土壤的肥力，还影响了植物的生长条件，进而导致NPP的下降。在伊朗东北部的牧场地区，土壤盐碱化被认为是影响植被覆盖和土地退化的主要因素之一。这一现象可能与该地区的降水模式、地下水位变化以及人类活动（如灌溉不当）密切相关。因此，研究结果为理解该地区土地退化过程提供了新的视角，并有助于制定针对性的生态管理措施。

植被密度作为影响NPP的重要自然因素，与土壤水分和土壤盐碱化之间存在复杂的相互作用。植被密度的增加通常意味着更高的光合作用效率和更丰富的生物多样性，从而提升NPP。然而，在土壤盐碱化程度较高的地区，植被密度可能受到抑制，导致NPP下降。此外，土壤水分的供应情况直接影响植被的生长和存活，因此在干旱地区，土壤水分的不足可能会加剧土地退化和沙漠化的过程。研究中发现，土壤水分与植被密度和土壤盐碱化的交互作用对NPP的空间分布具有最大影响，这表明在改善植被覆盖的同时，提高土壤水分的可利用性可能是提升NPP的关键策略。

人为因素，特别是村庄密度和牲畜密度，对NPP的影响同样不可忽视。村庄密度的增加通常伴随着土地利用方式的改变，如耕地扩张、水资源过度开发以及植被破坏，这些活动可能导致NPP的下降。牲畜密度的增加则可能通过过度放牧、土壤压实和植被覆盖减少等方式影响土地生产力。在伊朗东北部的牧场地区，高牲畜密度可能会导致土壤结构的破坏，进而影响土壤水分的保持能力和植被的生长条件。因此，控制牲畜数量、优化土地利用方式以及加强社区管理，可能是缓解NPP下降趋势的重要措施。

研究还指出，土地利用类型对NPP的影响尚未在以往的全球研究中得到充分考虑。特别是人工灌溉的农业用地，其对NPP的贡献可能被低估或高估，从而增加研究结果的不确定性。在自然牧场地区，由于缺乏人工灌溉，植被的生长主要依赖于自然降水和土壤水分的供应，因此对自然因素的分析尤为重要。此外，土地利用变化作为一项重要的人为因素，其对NPP的影响在一些研究中被忽视，尽管其在人类改造的生态系统和自然生态系统中的作用存在显著差异。因此，本研究通过GDM模型对牧场地区的NPP变化进行系统分析，不仅填补了相关研究的空白，也为未来研究提供了新的方法论参考。

从地理探测器模型（GDM）的应用来看，该模型在评估自然和人为因素对NPP空间分布的影响方面表现出良好的适用性。GDM模型能够有效识别关键驱动因素，并揭示这些因素之间的相互作用。通过GDM模型，研究发现土壤盐碱化、植被密度和土壤水分是影响NPP的主要自然因素，而村庄密度和牲畜密度则是主要的人为因素。这些因素的综合作用不仅决定了NPP的空间分布模式，也影响了沙漠化的扩展速度和范围。因此，研究结果对于制定有效的土地管理政策和生态恢复措施具有重要的指导意义。

在实际应用中，提高土壤水分的可利用性、减少土壤盐碱化以及优化土地利用方式，是提升NPP和缓解沙漠化的重要途径。例如，通过合理的水资源管理措施，如雨水收集、地下水补给和土壤改良，可以有效改善土壤水分状况，促进植被生长。此外，控制牲畜数量、推广可持续放牧模式以及加强社区参与，可以减少人为活动对牧场地区的负面影响。同时，加强土壤盐碱化的监测和治理，如采用化学改良、生物修复和物理排水等方法，也有助于恢复土壤的生产力和生态功能。

本研究的成果不仅有助于理解伊朗东北部牧场地区的生态变化趋势，也为其他类似生态环境的地区提供了借鉴。在全球范围内，土地退化和沙漠化问题日益严峻，而NPP作为衡量生态系统健康的重要指标，其变化趋势的分析对于制定有效的土地管理和生态恢复策略至关重要。通过识别关键驱动因素及其相互作用，可以更准确地预测土地退化和沙漠化的风险，并采取相应的干预措施，以减少其对生态环境和社会经济的影响。

此外，研究还强调了长期监测和数据收集的重要性。由于NPP的变化受到多种因素的共同影响，仅依靠短期数据可能无法全面反映其动态变化。因此，建立长期的生态监测系统，结合遥感技术和地面观测数据，有助于更精确地评估NPP的变化趋势及其驱动因素。同时，提高数据的分辨率和覆盖范围，可以进一步增强研究的科学性和实用性。

最后，研究结果表明，土壤盐碱化是影响NPP的重要因素，特别是在自然牧场地区。这一发现为相关研究提供了新的方向，也提醒人们在进行土地管理和生态恢复时，应特别关注土壤盐碱化问题。通过综合运用多种分析方法，如GDM模型、统计检验和空间分析工具，可以更全面地理解NPP的变化机制，并为可持续发展提供科学依据。