0 引言

快速城市开发建设进程中，我国大部分地区的生态环境遭受了不可逆的影响和破坏，生态系统遭受较大程度的破坏，导致城市生态系统的恶化，为保持城市生态系统平衡，提高生态系统功能的持续性，需要对生态系统进行科学评估和规划管理[1-2].净初级生产力(NPP)是植被光合作用产生的有机质总量扣除自养呼吸消耗后的剩余部分，为生物圈其他成员提供了生存必备的物质基础[3]，对生态系统的碳循环、有机物质生产、固碳释氧等方面具有重要影响，NPP的研究对于生态系统的评估与管理发挥着越来越重要的作用[4-5].随着3R技术的广泛应用，NPP 估算研究开始引进遥感数据，国内在对NPP遥感定量研究中偏重于过程模型，以CASA光能利用率模型为主流方法[6-7] ，CASA 作为基于光能利用率原理的一个过程模型，在全球生态系统 NPP 模拟和碳循环研究中应用广泛，目前国内许多学者对该模型的参数进行了适当的改进[8-9]，周伟等通过CASA模型模拟了1982—2010 年中国草地 NPP[10]，吴晓全等基于MODIS-NDVI数据利用改进的CASA模型估算了2001—2013 年新疆天山的植被NPP[11]，赵芬利用改进的CASA模型模拟了2005—2014年锡林郭勒盟草地净初级生产力[12]，沃笑等以改进后的CASA模型为基础估算了2010 年三江源地区的植被净初级生产力[13].

目前华中地区的相关研究开展得较少，而武汉市是华中地区“8+1”城市圈的中心城市，之前学者对武汉市植被NPP的研究侧重于植被类型、季节变化等方面[14-15]，在NPP总量空间分布、分区比较等方面尚少研究，本文中对CASA模型进行了适当改进，构建了武汉市NPP估算模型，估算和比较分析了2013 年武汉市13 个区的NPP总量、单位面积NPP，旨在揭示武汉市不同地区NPP的空间分布特征，为充实武汉市相关研究和制定管理政策提供研究基础.

1 研究区概况

武汉市位于江汉平原东部，陆域范围(北纬29°58′31°22′，东经113°41′115°05′)，东西最大横距132 km，南北最大纵距154 km，全市下辖13 个行政区，包括江夏区、蔡甸区、东西湖区、黄陂区、新洲区、汉南区6个远城区，以及武昌区、江汉区、江岸区、汉阳区、青山区、硚口区、洪山区7 个主城区.研究区境内属于新华夏构造体系，主要地貌为平地、岩溶，兼有少量低山、小丘，最高点位于黄陂区双峰尖，海拔874 m.气候属北亚热带季风性湿润区，四季分明、降水集中、光照充足、夏热冬凉，年平均气温15.817.5 ℃，年降水量11501450 mm.境内江河纵横，河港沟渠交织，湖泊库塘数量较多，湿地面积达3 358 km2，森林覆盖率为27.31%，据不完全统计，研究区野生动物近300种，其中国家一、二级保护动物共计38 种，植物共计1000余种，主要为阔叶混交林，包括松、杉、樟、竹、柑、桐、橄榄、樱花等树种.

  

图1 研究区地理区位示意

2 材料与方法

2.1 遥感数据来源与处理 遥感影像来源于地理空间数据云LANDSAT 8-ETM共享数据，按照云量尽可能少的原则，分4个季度共12 个月进行下载，单个时间序列共四景影像，行列条代号分别为123-38、123-39、122-38、122-39，空间分辨率为15 m×15 m.利用ERDAS 9.2软件对下载的遥感影像进行解译处理，在Layer Stack模块下进行前9 个波段的融合，根据武汉市市界(shp数据)生成AOI目标文件，在Subset Image模块下对波段融合后的影像进行裁剪，最后在Mosaic Tool菜单下对裁剪后的影像进行合成，同时对不同景影像之间的缝隙进行技术处理，得到武汉市逐月遥感影像.

北方欠发达地区由于水资源短缺，工农业生产受到影响，如甘肃石羊河流域的农田大面积无法耕种，煤化工等耗水产业不能就近布局。南方部分欠发达省份的一些地区受水污染影响，农田无法耕种，“癌症村”出现，城市不得不舍近求远寻找新水源。可见，欠发达地区经济社会发展受到的水资源制约也日趋明显。

2.2 构建武汉市NPP估算模型 在Potter、Ruimy等人[16-17]提出的计算公式基础上，进一步对CASA模型的光能利用率、最大比值植被指数的取值进行适当改进，构建了武汉市的NPP计算模型，从而计算武汉市单位像元内的植被净初级生产力NPP(x，t)，公式如下：

 

(1)

式(1)中：NPP(x，t)：像元x在第t 个月份净初级生产力，gC/m2；λ(x，t)：像元x在第t 个月份的光能利用率，gC×MJ-1，λ的确定采用分级处理[18]，由于研究区森林的主要类型为阔叶混交林，本文中假设：若年均NDVI>0.4，视为阔叶混交林，则λ为0.768，若年均NDVI≤0.4，视为其他林地，λ为0.542；APAR(x，t)：像元x在第t 个月份吸收利用的光能有效辐射，MJ×m-2，计算公式如下：

APAR(x，t)=SQL(x，t)×FPAR(x，t)×α

(2)

将研究区进行1 km×1 km的栅格化，进一步了解NPP的空间效率，单位面积NPP空间上呈现中央区域低四周区域高的雷达辐射状的分布特征，全市生态系统单位面积平均NPP为179.76×106 gC/km2(图4)，6 个远城区中单位面积NPP中黄陂区排在第1位，单位面积NPP达200.71×106 gC/km2，为全市平均水平的112%，表明黄陂区不仅NPP总量全市最高，且NPP的空间效率也是全市最高，与其他区相比较，得天独厚的森林资源是该区的显著特征(林地面积高达约818 km2)，这也说明森林生态系统NPP的积累量相对较高.

在施肥方法上，部分农民施用“填鸭式”的施肥方式，盲目施肥，本着施肥“越多越好”的原则，造成肥料的浪费和后期缺肥。随着劳动力成本增加、施用不适当的施肥器具，化肥表施、浅施、撒施现象仍然普遍存在。据调查，小麦追肥有超过70%采用地表撒施的方法，蔬菜追肥大多数采取大水冲施的方式，造成肥料的大量现象。按常理来说，每667平方米的冬小麦可以产出400-500kg，大约氮肥需要10kg左右的量，需要2500kg有机肥，按照这个需求比例完全可以满足小麦生长需求，如果肥料超过这个需求量，不仅会造成资源的浪费，成本迅速增加，还会不利于作物的生长。

FPAR(x，t)=min[(SR(x，t)-SRmin)/(SRmax-SRmin)，0.95]

(3)

式(3)中：SR(x，t)：像元x在第t 个月份的比值植被指数，SR(x，t)={1+NDVI(x，t)}/{1-NDVI(x，t)}；SRmin：最小比值植被指数，此处为经验常数，取值1.08[16-17]；SRmax：最大比值植被指数，本文中根据SRmax与生态系统类型显著相关的特性，拟合SRmax与NDVI(x，t)的线性函数即若NDVI(x，t)≤0，SRmax=4.14、NDVI(x，t)>0，SRmax=4.14+k(x，t)×NDVI(x，t)，且4.14+ k(x，t)×NDVImax=6.17.

7个主城区的NPP空间效率均远低于全市平均水平，最高的为武昌区，单位面积NPP为115.38×106 gC/km2，为全市平均水平的64%，客观反映出武昌区在7 个主城区中土地利用相对合理，现有生态空间发挥的净生产能力相对较高，其次依次为江汉区、青山区、硚口区，这3 个区单位面积NPP相差不大，产生的NPP空间效率基本相同.排名最后3位的分别是江岸区、汉阳区和洪山区，单位面积NPP均位于100×106 gC/km2以下，其中江岸区、汉阳区单位面积NPP分别为98.77、84.82×106 gC/km2，表明在城市化进程中，人为因素对当地生态系统干扰显著，生态系统格局演变剧烈，较大面积的林地、湿地、农用地演变为了建设用地，导致生态系统的NPP空间效率相对较低；洪山区单位面积NPP仅为25.35×106 gC/km2，排在最末，仅为全市平均水平的14%，这表明洪山区尽管NPP总量居7 个主城区中的第1位，但NPP空间效率相对最低，通过分析土地利用现状，洪山区主要用地类型为建设用地和湿地(占比64%)，林地不足3%，表明该区森林资源极度缺乏，绝大部分森林资源在城市开发建设中被蚕食殆尽，导致生态系统NPP空间效率相对最低，这也说明当地政府需要高度重视生态环境保护，大力实施生态修复，通过植树造林、封山育林、修建城市绿地等手段提高森林资源存量，提高生态系统的NPP空间效率.

3) 单位面积NPP空间上呈现中央区域低四周区域高的雷达辐射状的分布特征，全市生态系统单位面积平均NPP为179.76×106 gC/km2，其中主城区单位面积NPP约为56×106 gC/km2，远城区单位面积NPP约为186×106 gC/km2，约为主城区的3.3 倍.全市13 个区中，黄陂区排在第1 位，NPP空间效率相对最高，单位面积NPP达200.71×106 gC/km2，为全市平均水平的112%；洪山区单位面积NPP仅为25.35×106 gC/km2，排在最末，仅为全市平均水平的14%.武汉市13 个区的单位面积NPP按照大小进行排列，黄陂区>蔡甸区>新洲区>东西湖区>江夏区 >汉南区>武昌区>江汉区>青山区>硚口区>江岸区> 汉阳区>洪山区.

  

图2 武汉市2013 年均NDVI分布图

3 结果与分析

蔡甸区、新洲区、东西湖区单位面积NPP分列第24 位，值相差不大，取值区间在[180, 200]，均位于全市平均水平之上，江夏区、汉南区排在第5、6 位，位于全市平均水平之下，其中江夏区单位面积NPP为174.02×106 gC/km2，这表明在6个远城区中江夏区虽然NPP总量高居第2 位，但NPP空间效率不高，汉南区不但NPP总量排名最末，NPP空间效率也排名最末.

2) 全市13 个区中，NPP排名前6 位的均为远城区，排名后7 位的均为主城区，其中黄陂区植被净生产量最高， NPP达45.46×1010 gC，占全市NPP总量的29.48%，权重排序第1，江汉区的NPP最低，仅为0.32×1010 gC，占全市NPP总量的0.21%，权重排序第13.武汉市13 个区的NPP按照大小进行排列，黄陂区>江夏区>新洲区>蔡甸区>东西湖区>汉南区>洪山区>汉阳区>江岸区>武昌区>青山区>硚口区>江汉区.

  

图3 武汉市2013年NPP空间分布图

全市13 个区中，黄陂区植被净生产量最高， NPP达到了45.46×1010gC，占全市NPP总量的29.48%，权重排序第1，(表1)，该区大致呈“三分半山，一分半水，五分田”的空间格局，森林覆盖率为36.1%，北部为大别山余脉，属低山丘陵区(面积占该区国土面积的17.8%)，森林茂密，景区林立，其中国家5A级旅游景区1 个即木兰文化生态旅游区，4A级和3A级景区分别为4 个和5 个，总体来说，该区域山水林资源十分丰富，绿色植被覆盖率相对较高，生态系统的组分结构复杂，对武汉市生态系统净初级生产能力的贡献最大，这既得益于其得天独厚的生态资源，也可以看出当地政府比较重视生态资源的保护，今后经济发展过程中需注重保护好这片区域的生态资源，发展生态旅游、生态农业等生态经济应当成为其经济发展的主导方向.

 

表1 武汉市13个区NPP汇总表

  

地区行政面积/km2NPP/(×1010gC)占比/%权重排序汉阳区1120．950．628江汉区280．320．2113硚口区420．470．3012洪山区5721．450．947武昌区650．750．4910青山区570．640．4111江岸区810．800．529东西湖区4928．905．775汉南区2874．843．146蔡甸区109620．7713．474江夏区202135．1722．812黄陂区226545．4629．481新洲区146126．5017．183武汉市8579154．22100．00—

江夏区、新洲区、蔡甸区的权重排序分列第24 位，均为远城区，客观反映了远城区的绿色植被资源优势明显，受人为干扰相对较少，生态空间的留存量较高.江夏区NPP总量为35.17×1010gC，占比22.81%，江夏区农用地、森林、矮草地资源相对比较丰富，面积将近全区面积的一半，且湿地资源为武汉市各区之首，在青龙山国家森林公园、园井山-王邑山、朱墩林场一带分布着较为丰富的绿色植被；新洲区权重排序为第3位， NPP总量为26.50×1010 gC，占比17.18%，新洲区农用地资源丰富，面积将近全区面积的一半，是武汉市重要的农业基地，农田生态系统整体的净初级生产能力较强；蔡甸区NPP总量为20.77×1010gC，权重占比13.47%，仅次于新洲区，该区与新洲区类似，农用地资源也较为丰富，农用地约占全区面积的39%；东西湖区排名第5，NPP总量为8.90×1010gC，权重占比5.77%，与前4名差距较为明显，较大面积的农用地和湿地是贡献较高NPP的主要因素；汉南区NPP总量为4.84×1010gC，权重占比3.14%，汉南区面积较小，这也直接导致其NPP总量为远城区6个区的最末.

洪山区排名第7，NPP总量为0.80×1010gC，权重占比0.8%，为主城区7 个区中NPP总量最高的区，该区湿地、农用地面积均排在主城区各区之首，尽管在城市开发建设中受人为干扰较大，但仍保持了一定程度的生态资源；排名分列第812的依次为汉阳区、江岸区、武昌区、青山区、硚口区，这部分区域受城市快速开发的影响，人为干扰相对较多，且人口高度密集，对当地生态系统破坏较大，生态系统格局演变频繁，整体NPP总量较小；江汉区的NPP总量最低，为0.32×1010 gC，该区面积在13 个区中最小，且建设用地面积占全区国土面积的75%以上，表明该区域高度城市化，生态空间基本被蚕食殆尽.

  

图4 武汉市及各区单位面积NPP分布曲线

式(2)中：SQL(x，t)：像元x在第t 个月份的太阳辐射量，MJ×m-2×a-1；α：植被利用的辐射占总辐射量的比例(波长为0.380.71 μm)，此处为经验常数，取值0.5[16-17]；FPAR(x，t)：像元x在第t个月份利用入射有效光辐射系数，计算公式如下：

指数平滑法（Exponential Smoothing，ES或Holt-Winters）最早由布朗（Robert G Brown）所提出，现如今广泛应用于经济预测领域。它的基本思想是近期的数据对当下的影响较大，而较远时期的影响较小，所以在预测的过程中给予近期数据的权重较大，而较远时期的数据权重较小。

3.1 NDVI结果与分析 研究区NDVI呈现明显的中部低，南北高的空间分布特征(图2)，单个像元NDVI最大值约为0.5，位于黄陂区境内双峰山，NDVI较高(值高于0.29)的区域主要分布在北部黄陂区的木兰山、木兰天池景区、双峰山国家森林公园、羊角山、磨盘岩一带，南部江夏区的青龙山国家森林公园、园井山-王邑山、朱墩林场一带，以及西南部蔡甸区的盐山、嵩阳森林公园、九真森林公园、后官湖湿地公园等地.另外 NDVI值小于0，该处为河湖湿地， NDVI值为0，则该处为裸露荒地或岩石.

也许这就是缘分吧，他们之间，有着简单的糊涂的缘分。易非挥了挥手，让向南回家了。她一个人坐在月光朗照的小花园里，树影婆娑，和她的影子叠在一起。

4 讨论与结论

4.1 结论

1) 武汉市生态系统NPP总量为154.22×1010 gC，总体呈现远城区远高于主城区的空间分布特征，土地利用类型中林地对NPP的贡献相对最大，其中7 个主城区的NPP总量为5.38×1010 gC，6个远城区的NPP总量为141.64×1010 gC，约为主城区的26 倍.单个像元NPP最高值为698 gC/m2，超过500 gC/m2的区域主要集中分布在北部黄陂区的双峰山国家森林公园、木兰文化生态旅游区，南部蔡甸区、江夏区间有零星分布.

3.2 NPP结果与分析 在GIS 10.2中依次对武汉市2013年逐月遥感影像进行NPP估算，将浮点型的栅格数据设置为整点型[21]，对所有像元的NPP进行汇总求和.武汉市生态系统NPP总量为154.22×1010 gC，单位面积NPP约为180.00×106 gC/km2，总体呈现远城区远高于主城区的空间分布特征(图3、表1)，土地利用类型中林地对NPP的贡献相对最大，其中主城区NPP总量为5.38×1010gC，单位面积NPP约为56.00×106gC /km2，远城区NPP总量为141.64×1010 gC，约为主城区的26倍，单位面积NPP约为186.00×106 gC/km2，约为主城区的3.3倍.全市单个像元NPP最高值为698 gC/m2，超过500 gC/m2的区域主要集中分布在北部黄陂区的双峰山国家森林公园、木兰文化生态旅游区，南部蔡甸区、江夏区间有零星分布.

毕业设计流程的关键环节要实现的阶段目标如图2所示。将毕业设计的总目标分解到任务书、开题报告、程序设计、程序开发、文档撰写和毕业答辩的具体环节中，严格控制各个环节的时间进度、功能模块质量。

另外利用武汉市逐月影像数据进行NDVI空间化计算， NDVI(x,t)=(Nir-R)/(Nir+R)，Nir、R各自代表近红外光、红光波段的反射率值，在影像数据中分别对应5、4波段[19-20]，在ERDAS 9.2中通过Modeler模块进行建模来逐月计算NDVI.逐月统计武汉市NDVI，在GIS 10.2空间分析模块进行图层栅格计算，得到武汉市各像元2013 年均NDVI，利用自然断带法将NDVI值分为4 级.

4.2 讨论

本设计方案主要由以下几部分组成：电流变换电路、电压变换电路、计量芯片、MCU、接口部分、电源部分等，如图5所示。通过电压互感器和电流互感器对三相交流电电压和电流进行采样，其作用类似于变压器，把高电压大电流转化为小电压小电流，然后输入至电能计量芯片ATT7022B。ATT7022B与MSP430F149进行SPI通信[4]。总体硬件电路设计方案如图5所示。

1) 本次遥感数据来源于2013 年的LANDSAT 8卫星，计算结果反映的是2013 年武汉市的NPP空间分布，缺乏时间序列上的连续性，为研究武汉市生态系统连续多年的NPP空间分异特征，今后需继续下载连续多年同一型号的卫星遥感数据，进行持续的NPP时空差异研究，以保证该项研究的科学、全面.

2) 本次研究发现，在贡献NPP的大小上黄陂区的NPP总量和单位面积NPP均排在第1 位，其相对丰富的生态资源是一个主要因素，但通过分析当地的经济产业和环保政策发现，当地十分注重生态农业和生态旅游业的发展，建成1 家5A级， 4 家4A级和5 家3A级景区，A级旅游景区数量在全国区县名列第一，同时建成国家和省市生态乡镇5 个、绿色示范村湾571 个，北部绿色示范乡村建设基本实现全覆盖，2016 年底累计接待游客5 969万人次，旅游综合收入180余亿元，另外当地也比较注重生态工程建设，建成绿道42.2 km，修复山体151 hm2，绿化荒山3 200 hm2，因此当地大力发展生态产业和较强的生态保护与绿色发展意识是另一个主要因素，建议其他远城区借鉴和参考黄陂区的经济发展模式，注重绿色发展，实现经济与环境的双丰收.

3) 主城区由于受到快速城市化的影响，生态资源不同程度地遭到了破坏，较为典型的有洪山区、汉阳区，在国家大力提倡生态文明建设的大背景下，建议当地政府经济与环境两手抓，在发展好经济的同时也要高度重视生态环境保护，采取立体化、多维度的方式修建生态空间，加大生态修复力度，逐步提高城市绿地占比，为市民创造更为舒适的居住环境.

5 参考文献

[1] 李敏.基于InVEST模型的生态系统服务功能评价研究[D].北京：北京林业大学,2016.

[2] 王素侠.快速城市化下的城市生态系统失衡及其对策[J].城市问题,2012(6):51-55.

[3] Cramer W, Kick lighter D W, Bondeau A,et al. Comparing global models of terrestrial net primary productivity ( NPP): overview and key results [J].Global Change Biology,1999,5(1) :1-15.

[4] Field C B,Behrenfeld M J,Randerson J T, et al. Primary production of the biosphere: integrating terrestrial and oceanic components [J].Science,1998,281( 5374) : 237-240.

[5] 庞瑞,顾峰雪,张远东,等.西南高山地区净生态系统生产力时空动态[J].生态学报,2012(24):7844-7856.

[6] 胡小飞,唐宪,胡月明,等.广州市城市森林净初级生产力遥感估算[J].中南林业科技大学学报,2016(5):19-25.

[7] 邹德富.基于CASA模型的青藏高原NPP时空分布动态研究[D].兰州：兰州大学,2012.

[8] 董丹,倪健.利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力[J].生态学报,2011,31(7):1855-1866.

[9] 杨勇,李兰花,王保林,等.基于改进的CASA模型模拟锡林郭勒草原植被净初级生产力[J].生态学杂志,2015(8):2344-2352.

[10] 周伟,牟凤云,刚成诚,等.1982—2010年中国草地净初级生产力时空动态及其与气候因子的关系[J].生态学报,2017(13):1-11.

[11] 吴晓全,王让会,李成,等.天山植被NPP时空特征及其对气候要素的响应[J].生态环境学报,2016(11):1848-1855.

[12] 赵芬. 基于CASA模型的锡林郭勒盟草地净初级生产力遥感估算与验证[D].北京：中国农业科学院,2015.

[13] 沃笑,吴良才,张继平,等.基于CASA模型的三江源地区植被净初级生产力遥感估算研究[J].干旱区资源与环境,2014(9):45-50.

[14] 王伦澈,龚威,张淼,等.武汉地区植被NPP动态监测研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2013(5):548-552.

[15] 张娜,毛飞跃,龚威.2009年武汉市植被净初级生产力估算[J].武汉大学学报(信息科学版), 2011(12):1447-1450.

[16] Potter C S,Randerson J T,Field C B,et al.Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satellite and surface data[J].Global Biochemich Cycle,1993,7: 811-841.

[17] Ruimy A and Saugier B.Methodology for the estimation of terrestrial net primary production from remotely sensed data[J].J Geophysical Research,1994,97:18515-18521.

[18] 朱文泉,潘耀忠,何浩,等.中国典型植被最大光利用率模拟[J].科学通报,2006(6):700-706.

[19] 李辉霞,刘国华,傅伯杰.基于NDVI的三江源地区植被生长对气候变化和人类活动的响应研究[J].生态学报,2011,19:5495-5504.

[20] 何月,樊高峰,张小伟,等.浙江省植被NDVI动态及其对气候的响应[J].生态学报,2012,14:4352-4362.

[21] 朱文泉,陈云浩,徐丹,等.陆地植被净初级生产力计算模型研究进展[J].生态学杂志,2005,24(3):296-300.

成联方：书法在当下已经成为一门学科，专业书法研究人员已经不会把书写艺术当作修炼人格的工具了。用余英时的话说，我们是处在创造知识的年代，不能创造知识，就没有存在的价值。