植被净初级生产力(Net Primary Productivity，NPP)指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积的有机物总量，即植物光合作用总有机质产量扣除自养呼吸消耗后的剩余部分，亦称净第一性生产力^[1-2]。在全球气候变化背景下，NPP作为表征陆地生态系统碳收支状况与植被生长活力的核心参数，能够有效反映生态系统健康程度与碳储量变化趋势^[3-4]，目前已在多尺度、多区域碳循环监测中得到广泛应用^[5-6]，成为全球变化生态学研究的热点之一^[7-9]。当前，学界愈发关注生态脆弱区植被NPP的空间格局变化^[10-14]、演变规律及驱动因素^[15-18]等内容，以期为生态环境保护政策制定与生态文明建设提供科学依据。针对海岛区域的植被NPP研究至今仍较为匮乏，一是海岛面积狭小、空间异质性强，地面观测站点稀缺、长期连续观测难度较大，难以构建完善的地面验证体系；二是海岛受海陆交界复杂大气环境影响，云雾遮挡频繁、海水盐雾与气溶胶干扰显著，遥感影像质量易受限制，加之人类活动与海洋灾害叠加影响，使得海岛植被NPP的精准估算与驱动归因难度显著高于内陆地区。但海岛作为我国海洋国土的关键组成部分，是维系海洋生态环境安全的重要载体，其生态系统的动态变化直接关系到我国生态安全屏障功能的稳定发挥^[19]，因此开展海岛植被NPP研究，对其生态环境的保护与改善具有重要意义。

海岛处于陆地与海洋生态系统的交错过渡地带，具备独特的生境结构与生态属性，生态系统整体脆弱性较高，对自然环境演变及外界人为干扰表现出极强的敏感性^[20-21]。植被是海岛生态系统的重要组成部分，不仅是物质能量流动的基础，也对生境维持和生态系统温度调节具有决定作用^[22]。海岛植被NPP不仅可定量刻画海岛植被群落的生产能力^[23]，更是衡量海岛生物栖息环境优劣的核心基础指标，能够直观反映海岛生态系统的稳定性与生态活力水平^[24]，相关研究成果可为海洋碳循环研究与生态保护工作提供新的思路。探究海岛植被NPP的时空演变特征及其驱动机制，有助于深入揭示海岛生态系统的功能运行过程，精准评估气候变化与人类活动对海岛生态环境的影响，为海岛自然资源科学管理策略的制定提供理论支撑，同时为强化区域蓝色碳汇功能、优化海岛生态保护与管理决策提供科学参考。

觉华岛作为辽东湾最大的基岩岛，是觉华岛国家级海洋公园的重要组成部分。本研究以觉华岛为研究区，运用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型对植被NPP进行估算，系统分析其时空分布特征，并定量解析自然与人为驱动因素的影响，以期为同类海岛及国家级海洋公园的生态保护提供科学支撑。

1 材料与方法 1.1 研究区域

觉华岛国家级海洋公园位于辽东湾海域，总面积10 249 hm²，园区内生态景观类型丰富，涵盖岩礁岛屿、沙滩湿地、森林公园、历史遗迹及种质资源保护区等多种形态，整体空间格局包含1座有居民海岛即觉华岛，3座无居民海岛即磨盘山岛、张家山岛和杨家山岛，1处礁石即双石礁。其中，觉华岛作为区域内规模最大、生态与人文价值最突出的海岛，是觉华岛国家级海洋公园的核心组成部分，在海洋生态保护、生物多样性维持及海岛资源可持续利用中占据主导地位^[25]。

觉华岛距辽宁省葫芦岛市最近距离6.72 km，陆域面积11.258 1 km²(图 1)。海岛呈东北—西南走向，形似不规则葫芦，头尾宽阔，中部较窄，四面环海，岛内地势中部较高、四周平缓，最高海拔198.2 m。海岛属温带半湿润海洋性气候，岛上植被茂盛，植被类型以人工林为主，包括黑松(Pinus thunbergii)林、刺槐(Robinia pseudoacacia)林、菩提树(Ficus religiosa)林及针阔混交林，沿海分布有防护林带，中部及缓坡地带存在少量耕地和居民点^[26]。

1.2 数据来源与计算方法 1.2.1 数据来源

(1) 归一化植被指数(NDVI)数据

核心数据：来源于MOD13Q1数据产品，空间分辨率达250 m，原始数据通过LAADS官方数据平台(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)下载获取。采用ArcGIS 10.6软件、MRT工具与ENVI软件对影像数据开展预处理工作，完成数据格式、投影与空间信息的统一处理，形成满足本研究分析要求的数据集。

验证补充数据：来源于Landsat 8 OLI/TIRS卫星，利用ENVI软件与ArcGIS 10.6软件进行预处理，完成辐射定标、大气校正(FLAASH)、波段运算、影像裁剪与重投影等预处理，生成30 m分辨率验证数据集，用于验证250 m分辨率数据的分析结论，为后续CASA模型参数计算提供可靠的植被基础数据支撑。

(2) 气象与地形数据

气温、降水量、太阳辐射等气象观测数据来源于兴城气象站与国家气象科学数据中心(https://data.cma.cn/)，地形数据来源于中国科学院资源环境科学数据平台(https://www.resdc.cn/)。以高程为协变量，采用薄盘光滑样条插值算法，将站点太阳辐射离散数据转换为与研究区同分辨率的连续栅格数据。依托SRTM数字地形数据提取坡度、坡向信息，消除地形遮蔽对太阳辐射空间分布的干扰；再结合觉华岛植被分布特征开展数据本地化校准，保障输入数据的有效性与准确性，满足CASA模型光能利用率模块的运算条件。

(3) 植被类型数据

植被类型数据来源于遥感解译与实地调查，类型包括林地、灌丛、草地、农田、裸地或低植被覆盖地等。

1.2.2 计算方法

(1) NPP估算

基于CASA模型计算NPP。NPP主要是由植被吸收的光合有效辐射(APAR)和实际光能利用率(ε)决定^[1]。公式为

$ \begin{aligned} & N P P(x, t)=A P A R(x, t) \times \varepsilon(x, t), \\ & A P A R(x, t)=P A R(x, t) \times F P A R(x, t), \\ & \varepsilon(x, t)=\varepsilon_{\max } \times f t(x, t) \times f w(x, t), \end{aligned} $

式中，NPP(x, t)为x点t年NPP [g C/(m²·a)]；APAR(x, t)为x点t年植被吸收的光合有效辐射[MJ/(m²·a)]；ε(x, t)为x点t年的实际光能利用率(g C/MJ)；PAR(x, t)为x点t年的光合有效辐射[MJ/(m²·a)]；FPAR(x, t)为x点t年的光合有效辐射吸收比例(%)；ft(x, t)和fw(x, t)分别为研究区t年气温胁迫因子(%)和水分胁迫因子(%)；ε_max为最大光能利用率(g C/MJ)。

(2) 贡献分析

采用偏导数法对NPP变化进行贡献分解，该方法基于多元线性回归模型，通过对回归方程求偏导，将NPP的总变化量拆分为各驱动因子的独立贡献之和，从而实现各因子贡献率的计算^[27]。该方法的核心假设为驱动因子间相互独立，对NPP的影响呈线性叠加关系，适用于多因子独立贡献的量化拆分，但无法刻画因子间交互效应与非线性关联，存在一定适用性局限。为规避因子共线性导致的贡献率估计偏差，本研究对平均气温、累计降水量、累计日照时长、植被覆盖度变化等4项因子进行共线性诊断，采用方差膨胀因子(VIF)检验。结果显示，各因子VIF值均为3.0—5.3，远小于临界值10，表明因子间共线性程度极低，满足偏导数法独立因子的建模前提。为验证偏导数法结果的稳健性，本研究辅以残差分析，将模型模拟值与实际值的残差定义为未被4项因子解释的随机波动与交互效应总和。结果显示，残差占比仅为8.7%，表明所选因子可解释绝大部分NPP变化，贡献率结果具备可信度。

各因子贡献计算公式如下：

$ \begin{aligned} \;\;\;\;\;\;\;\;\Delta N P P & =\frac{\partial N P P}{\partial T} \Delta T+\frac{\partial N P P}{\partial P} \Delta P+ \\ \frac{\partial N P P}{\partial S} \Delta S & +\frac{\partial N P P}{\partial V} \Delta V, \end{aligned} $

式中，ΔNPP为植被NPP的年际变化量；T、P、S、V分别为平均气温、累计降水量、累计日照时长和植被覆盖度变化对NPP变化的贡献；$ \frac{\partial N P P}{\partial T} 、\frac{\partial N P P}{\partial P}、\frac{\partial N P P}{\partial S} 、\frac{\partial N P P}{\partial V} $分别为各驱动因子对NPP的偏导数；$ \Delta T, \Delta P, \Delta S, \Delta V $分别为各因子在研究时段内的总变化量。

在此基础上，计算各因子相对贡献度，公式为

$ Contribution_i=\frac{\left|\frac{\partial N P P}{\partial x_i} \partial x_i\right|}{\sum\left|\frac{\partial N P P}{\partial x_i} \partial x_i\right|} \times 100 \%, $

式中，$ \frac{\partial N P P}{\partial x_i} \partial x_i $为单因子对NPP的贡献；$ \sum\left|\frac{\partial N P P}{\partial x_i} \partial x_i\right| $为所有因子对NPP的贡献之和。

(3) Spearman相关性分析

取平均气温、累计降水量、累计日照时长、植被覆盖度变化为自变量，NPP估算值为因变量，应用SPSS 22.0统计软件对觉华岛植被NPP与相关因子进行Spearman相关性分析。

2 结果与分析 2.1 NPP估算结果验证

植被NPP的模拟结果受驱动因子、模型结构、参数化方案及地表异质性等多重因素影响，模型估算与地表真实状况难以完全一致，因此模拟结果与实测值之间存在一定偏差。受野外原位观测条件限制，植被NPP实测数据获取难度较大，且目前针对辽宁省的长期定位实测资料较为匮乏，因此本研究采用双重验证方式对模拟结果的可靠性进行佐证，以提升研究结论的科学性与可信度。

第一，利用30 m分辨率Landsat NDVI数据与本研究所用数据进行空间一致性验证。计算二者逐像元相关系数(r=0.82，P＜0.05)，结合空间叠加分析，结果显示两套数据空间分布格局高度吻合，高、中、低值区空间匹配度良好。同时，依托30 m分辨率数据的精细化优势，补充验证NPP空间分布特征的准确性，重点核对沿海边缘、裸地等低值区及东部林地高值区的边界刻画精度，发现Landsat NDVI捕捉的细碎植被斑块与NPP模拟的小尺度空间差异高度匹配，进一步印证了本研究NPP空间分布分析结果的可靠性。

第二，利用已有研究成果与本研究结果进行相互验证。本研究基于CASA模型估算觉华岛多年平均NPP为689.41 g C/(m²·a)，其空间分布呈现显著的异质性特征。林毅等^[28]采用综合模型核算出1981—2010年辽宁省植被NPP变化区间为620.89—1 061.58 g C/(m²·a)，多年平均值为776.67 g C/(m²·a)；谭鑫溢^[29]基于CASA模型模拟得到2001—2020年辽宁省植被NPP平均值为640.5 g C/(m²·a)，其中葫芦岛市区域平均值为636.8 g C/(m²·a)；朱文泉^[1]通过CASA模型估算得出，中国陆地生态系统NPP为0—2 357.3 g C/(m²·a)。综合对比可知，本研究测算的觉华岛NPP结果与已有研究在数值上存在小幅差异，但整体变化范围与区域水平高度吻合，能够客观反映研究区植被生产力的实际状况，结果具备可靠性与合理性。

2.2 NPP时空变化特征 2.2.1 时间变化特征

由表 1和图 2可知，2001—2023年觉华岛植被NPP年平均值总体呈现缓慢增长的变化趋势，变化范围为588.35—827.53 g C/(m²·a)，22年平均值为689.41 g C/(m²·a)。NPP总量为6 623.70—9 316.42 Mg C/a，平均值为7 761.45 Mg C/a，最小值出现在2001年，最大值出现在2021年。22年间NPP总量增长速度为67.16 Mg C/a，其总量增加了22.3%。

2.2.2 空间分布特征

由图 3与表 2可知，觉华岛植被NPP空间分布差异显著，整体呈现由海岛中部偏南区域向四周逐渐递减的空间分布格局。依据NPP数值大小，可将研究区划分为高值区、中值区与低值区3种类型。其中，NPP高值区主要集中分布于海岛东部与东南部区域，为海岛碳汇功能核心区，对应的土地利用类型以植被覆盖度较高的林地为主，该区域面积占全岛总面积的21.2%；NPP中值区环绕于高值区外围，代表中等生产力水平的植被分布区域，主要土地利用类型为灌丛、草地与耕地，面积占比为30.5%；NPP低值区多分布于海岛东西过渡地带及北部、南部沿海边缘区域，土地利用类型以裸地和植被覆盖度较低的建设用地为主，生态生产力水平较低，面积占比达48.3%。

2.3 贡献与相关性分析 2.3.1 气候变化

如图 4所示，2001—2023年觉华岛平均气温呈缓慢上升趋势，整体以0.05 ℃/a的速率增长，22年平均气温为10.0 ℃，最低值出现在2001年，为9.5 ℃，最高值出现在2023年，为10.5 ℃；累计降水量22年平均值为679.0 mm，总体呈增加趋势，最小值出现在2001年，为552.8 mm，最大值出现在2021年，为1 024.9 mm；累计日照时长变化趋势与累计降水量相似，22年平均值为2 735.8 h，最小值出现在2011年，为2 693.9 h，最大值出现在2021年，为2 798.6 h。

2.3.2 人类活动

2001—2023年觉华岛植被覆盖度变化过程可划分为平稳恢复、快速增长与高位稳定3个典型阶段，各阶段均对应明确的人为政策、工程及管理措施。2001年，受历史开发、渔业生产等多重人为干扰影响，觉华岛生态本底条件较差，植被覆盖率仅为52.3%。2002—2011年为平稳恢复阶段。2002年葫芦岛市出台各种觉华岛生态保护管理办法，严格限制沿海区域过度开发与渔业养殖规模扩张。2005年后开展小规模人工补植工程，同时强化林地防火管理，减少人为破坏。在自然植被演替与早期生态保护措施的协同作用下，海岛植被覆盖率逐步提升至65.5%，年均增幅达1.3%；2011—2021年为快速增长阶段。通过管理机构(觉华岛旅游度假区管理委员会)组建、封山育林工程开展、生态保护区(觉华岛国家级海洋公园)设立、海岛植被生态修复专项项目实施等一系列措施，海岛植被覆盖率由65.5%提升至86.2%，年均增幅达2.1%；2021—2023年为高位稳定阶段。通过建立植被动态监测、开展病虫害防治、强化宣传教育等常态化管理，植被覆盖率稳定在86.2%左右，植被群落结构持续优化，生态系统保持稳定。

由图 5可明显看出，觉华岛多年平均植被覆盖度变化呈现显著的空间异质性。海岛南部、北部与西部沿海区域大范围呈现蓝色，表明该区域植被年平均覆盖度变化值接近0，生态状态相对稳定。该区域受人类活动干扰较弱、原生植被保存完好，且部分区域分布有建设用地、裸地等非植被覆盖区，植被覆盖度本身变化空间较小；海岛中部与东部区域出现明显的红色与橙色斑块，为多年平均覆盖度变化最为显著的区域，变化最大值可达6.41%。该区域为人工造林、封山育林等生态修复工程的重点实施区域，与人为干预措施的空间布局高度契合；此外，海岛东北部存在少量浅色区域，其植被覆盖度变化值处于中等水平，空间差异特征较为明显。该区域为原生植被区与人工修复区的过渡带，受人为活动与自然生境的共同影响，植被恢复程度介于前面两类区域之间。

2.3.3 NPP变化的贡献与Spearman相关性分析

觉华岛植被NPP的变化受气候因子与人类活动共同影响，且各因子的贡献程度及相关性存在显著差异。由表 3可知，气候因子的相对贡献率为59.3%，人类活动(植被覆盖度变化)的相对贡献率为40.7%。其中，平均气温、累计降水量、累计日照时长等气候因子的相对贡献率分别为3.5%、36.2%、19.6%。显然，植被覆盖度变化与累计降水量为NPP变化的主导因子，累计日照时长次之，平均气温贡献最弱；结合Spearman相关性分析结果可知，觉华岛植被NPP与植被覆盖度变化、累计降水量呈显著正相关(P＜0.05)，相关系数分别为0.757、0.688，进一步印证了二者对NPP变化的核心驱动作用；而平均气温、累计日照时长与NPP的相关性相对较弱，相关系数分别为0.153、0.332，与二者较低的相对贡献率相吻合。

3 讨论 3.1 NPP差异

本研究估算得出觉华岛2001—2023年植被NPP平均值为689.41 g C/(m²·a)，整体呈缓慢增长态势，22年间总量增幅达22.3%。这一增长趋势与觉华岛同期植被覆盖度持续提升、生态修复工程逐步推进的变化特征高度契合，直观反映出研究区植被生产力与生态环境质量的正向演化趋势。

与谭鑫溢^[29]对辽宁省[640.5 g C/(m²·a)]、葫芦岛市[636.8 g C/(m²·a)]的估算结果相比，本研究结果略高。与林毅等^[28]核算的辽宁省平均水平[776.67 g C/(m²·a)]相比，本研究结果偏低。主要原因有以下4个方面：第一，原始数据源存在系统性差异。不同研究采用的气象驱动数据、土地利用类型数据在来源、预处理方式上均有所不同，尤其气象站点插值方法、NDVI数据大气校正强度、土地利用分类精度等环节的细微差别，会直接影响CASA模型的参数输入与模拟结果。第二，空间尺度与遥感分辨率差异显著。谭鑫溢^[29]与林毅等^[28]的研究范围大、空间尺度较粗，难以体现局部地形、植被覆盖度的空间异质性。本研究聚焦小尺度海岛，采用250 m分辨率MODIS NDVI数据并辅以30 m分辨率Landsat NDVI精细化验证，能够更精准地刻画海岛内部林地、灌丛、农田、裸地等细碎地表的生产力差异，与大尺度区域均值存在合理偏差。第三，研究时间尺度与生态背景不一致。林毅等^[28]的研究时段为1981—2010年，包含气候波动更为剧烈的历史时期，谭鑫溢^[29]的研究时段为2001—2020年，本研究则为2001—2023年，时间序列与前两者有所不同，且包含人工林大面积恢复、生态保护政策持续强化等阶段。不同时段内区域水热条件、人类活动干扰程度差异明显。第四，模型计算原理与参数方案存在差异。本研究与谭鑫溢^[29]均采用CASA模型框架对NPP进行估算，而林毅等^[28]采用的是综合模型，不同模型计算原理不同，且相同模型在参数选择上也存在区别。因此，NPP估算结果出现系统性偏差。

与王恩康等^[24]针对庙岛群岛南部无居民海岛的NPP研究结果[274.13 g C/(m²·a)]相比，二者差距显著，充分体现了植被NPP具有鲜明的海岛独特性。这不仅是模拟误差所致，也是海岛属性、地貌条件、气候背景、土壤水文、植被类型及人为干预强度等多重因素综合作用的结果。第一，海岛基本属性不同。觉华岛为近岸有居民海岛，人类活动以生态保护、旅游管控与人工造林为主，长期实施系统性生态修复工程。庙岛群岛南部岛群属于无居民海岛，人为直接干扰较弱，缺乏持续的植被培育与管护措施，植被基本靠自然演替。第二，海岛地形与地貌情况不同。觉华岛中部高、四周平缓，地势起伏小，土层厚且均匀，保水保肥能力强，有利于植被生长。庙岛群岛南部无居民海岛以基岩裸露的剥蚀丘陵为主，地形陡峭、土壤贫瘠浅薄，保水保肥能力差，不利于植被生长。第三，气候条件不同。两处海岛虽然同属温带季风气候，但是降水格局差异明显，觉华岛研究时段内多年平均降水量达679.0 mm，降水分配相对集中于植被生长季，可较好满足植物光合与生长需求。庙岛群岛南部无居民海岛多年平均降水量仅为540.0 mm，水资源先天不足，是植被生长的主要限制因子。第四，植被类型与群落结构差异显著。觉华岛经长期人工造林、封育和管护，形成以黑松、刺槐、菩提树等为主的多层复合植被，郁闭度高，碳汇能力与生产力水平较强。庙岛群岛南部无居民海岛虽然树种与之相近，但是受立地条件和自然干扰影响，植被长势差、结构单一、郁闭度低，灌草斑块破碎化明显，植被整体生产力较弱。因此，两处海岛NPP估算结果出现显著差异。

3.2 驱动力分析

从空间格局来看，NPP高值区集中于海岛东部与东南部林地，低值区则分布于沿海边缘及建设用地区域，与植被覆盖度、土地利用类型的空间分布高度耦合，表明下垫面植被状况是决定其NPP空间差异的核心因素。研究期内，觉华岛植被覆盖度提升得益于不同阶段的生态保护与修复措施，而植被覆盖度变化显著区域与生态修复工程实施区域高度契合，表明合理的人为干预能够有效推动海岛生态系统的正向演化。

从驱动机制来看，累计降水量作为北方温带海岛植被生长的主要限制性因子，对NPP的调控作用尤为突出。觉华岛属于温带季风气候，降水是植被生长的主要水分来源，降水丰缺直接影响植被的光合效率与生长状态：降水充足年份(如2021年)，植被长势良好，NPP显著提升。降水偏少年份(如2023年)，水分供应不足，植被生长受到抑制，NPP出现回落。累计日照时长通过调节光合有效辐射为植被光合作用提供能量，在水分条件适宜的情况下，充足的日照可显著提升植被固碳能力，但因研究期内其波动变化较小，对NPP的驱动作用表现一般。平均气温对NPP的贡献最弱，这一现象与区域气候特征密切相关。研究期内，觉华岛年平均气温呈缓慢上升趋势，升温幅度较小，且未突破植被生长的适宜温度范围，因此未成为植被生长的限制性因子。

本研究结果在一定程度上丰富和完善了觉华岛植被NPP的定量研究，为研究觉华岛气候变化和人类活动对生态系统的影响提供了参考。但受海岛野外监测条件限制，研究期间未获取觉华岛植被NPP原位实测数据，未采用实测NPP数据进行直接验证，仅通过与已有研究成果对比及采用30 m分辨率Landsat NDVI数据辅助验证的方式佐证估算结果的可靠性，在一定程度上影响了结果的精准性与说服力。且本研究中驱动因子仅选取了气候因子(平均气温、累计降水量、累计日照时长)以及人类活动(植被覆盖度变化)，未考虑土壤理化性质(如土壤肥力、盐碱度)、海平面上升、旅游开发强度等潜在的驱动因素。另外，本研究采用偏导数法进行NPP变化贡献分解，该方法的固有局限是假设驱动因子间相互独立，无法刻画因子间的交互效应，会将此类交互效应强行归入残差项，进而可能导致各驱动因子贡献率的估计存在系统性偏差。针对上述不足，后续研究可搭建海岛长期定位观测样地，选取典型植被类型布设实测样方，通过野外采样测定植被生物量与碳含量，实现模型结果点对点精准验证。同时，拓展驱动因子研究范围，加入土壤理化性质、海平面上升、旅游开发强度等潜在因子，采用结构方程模型或机器学习方法(如随机森林、XGBoost)，精准量化因子间的交互效应，揭示多因子协同作用对NPP的影响。此外，可充分利用30 m分辨率Landsat NDVI数据开展NPP估算结果的逐像元误差分析，结合其精细化空间特征，优化CASA模型参数本地化方案，进一步提升NPP估算的精准度，弥补本研究方法学上的不足。

3.3 管理启示与对策建议

基于本研究对觉华岛植被NPP时空变化特征与驱动机制分析，结合觉华岛国家级海洋公园的生态定位、海岛生态脆弱性特点及研究结论，未来觉华岛生态管理需立足“巩固成效、精准调控、长效发展”的核心目标，以植被覆盖度维持与水分条件优化为关键点，兼顾生态保护与海洋公园可持续发展的协同性，重点从以下4个方面落实。

(1) 持续强化现有生态修复措施的落地执行，针对植被NPP低值区(沿海边缘、裸地区域)制定差异化修复方案，重点提升植被覆盖质量，缩小区域生产力差距。

(2) 建立气候波动应对机制，结合降水量年际波动特征，优化水资源调配与土壤改良策略，缓解水分限制对植被NPP的影响。

(3) 将植被NPP动态监测纳入常态化管理，结合长期观测数据，动态调整保护措施，推动生态管理从“被动修复”向“主动调控”转变。

(4) 结合觉华岛植被NPP碳汇潜力，将其纳入区域蓝色碳汇管理体系，核算植被碳汇量，建立碳汇动态台账。依托觉华岛国家级海洋公园的平台优势，总结植被保护与碳汇提升的经验，形成可复制、可推广的海岛生态保护模式，为辽东湾乃至全国同类海岛的植被NPP提升、生态保护及碳汇管理提供示范参考。

4 结论

本研究基于2001—2023年相关数据，运用CASA模型及多种分析方法，探究觉华岛植被NPP时空变化及驱动力，主要结论如下。

(1) 2001—2023年，觉华岛植被NPP呈缓慢增长态势，22年植被NPP平均值为689.41 g C/(m²·a)，累计增幅22.3%, 总量累计增速67.16 Mg C/a，极值分别出现在2001年和2021年，模型结果经双重验证(r=0.82，P＜0.05)可靠。

(2) 觉华岛植被NPP分布异质性明显，呈圈层递减格局，高值区(林地，21.2%)集中于海岛中部及东南部，中值区(灌丛、草地等，30.5%)环绕高值区，低值区(裸地、建设用地，48.3%)分布于沿海及过渡地带，与植被覆盖度、土地利用类型高度相关。

(3) 觉华岛植被NPP变化由气候因子与人类活动共同驱动，植被覆盖度变化(40.7%)、累计降水量(36.2%)为主导，累计日照时长(19.6%)次之，平均气温(3.5%)最弱；NPP与植被覆盖度变化(r=0.757)、累计降水量(r=0.688)呈显著正相关(P＜0.05)，与累计日照时长呈弱正相关，与平均气温相关性低。

(4) 觉华岛植被覆盖率由52.3%提升至86.2%，这一变化是人为保护与修复措施共同作用的结果。可见，人为生态保护措施(包括生态修复工程的实施、生态保护政策的制定等)，是提升觉华岛植被生产力与碳汇功能的核心动力。