唐山是我国北方重要的工业城市，同时也是一座资源型城市，随着矿物储量的消耗殆尽，此类资源型城市面临着转型发展的问题。长时间的矿业活动造成了一些地表塌陷，并衍生了一些生态环境问题，同时受工业化、城市化影响，土地利用变化剧烈且典型。为改良生态环境，加快城市转型建设，唐山于1996年底对采煤沉陷区南湖区域开展生态恢复工程。因此，本研究以唐山南湖生态工程建设关键时间节点为研究时序，基于转型期唐山土地利用变化，研究由此造成的NPP变化，研究对通过优化土地利用布局和结构来改善生态环境问题有积极意义，可为资源型城市转型发展提供理论指导和经验借鉴。

目前，有关净初级生产力的估算模型主要采用Carnegie-Ames-Stanford Approach模型（简称CASA模型），其中，方精云[1]、徐国泉[2]、李玉强[3]等人从大尺度研究区域切入，估算了全国林地生态系统的净初级生产力；丁相元[4]、李晶[5]、尤南山[6]等人针对我国不同地域的生态环境特点，分别对我国北方农牧交错地带、陕北黄土高原区域、西北黑河中上游流域的NPP进行估算。王静等[7]以Landsat TM影像和相关气象数据为数据源，估算了东北地区植被NPP，并对其NPP空间变化进行对比分析；韩王亚等[8]利用MODIS-NDVI数据估算拉萨河流域15年间NPP变化情况，并对造成研究区NPP变化的因素进行分析；陈涛等[9]使用Landsat-ETM数据估算了2013年武汉14个区的NPP，并从空间和总量上进行深入分析；袁烨城等[10]以GF-1/WFV影像为数据源，在对研究区地表覆被分类的基础上，结合NDVI和气象数据估算研究区NPP，并获得研究区中等分辨率的月度NPP产品。分析发现，以往的研究多针对大尺度区域展开，对小范围区域的研究相对偏少，利用遥感数据研究唐山主城区NPP变化有足够的理论支撑。基于此，文章开展唐山主城区土地利用变化及其产生的NPP时空变化研究。

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

研究区为唐山市主城区(包括路南区、路北区)，见图1。唐山市因煤而兴，矿产资源的开发利用加速了资源的枯竭、生态环境的恶化，唐山市于20世纪末开始努力在资源型城市的基础上实现城市产业转型升级，在满足城市经济建设发展的同时保障城市生态环境的保护[11]。其中，南湖生态工程是唐山城市转型建设的重要工程，经过多年的生态修复南湖区域已成为唐山市新时代的城市新名片，也是唐山转型20年来的重要成果之一，唐山市委市政府以南湖建设为契机，统筹兼顾生态、经济、社会效益，希望通过对南湖的开发与建设促进产业结构和城市发展转型。

图1 研究区示意图Fig.1 Study area schematic

1.2 影像数据

研究选取 1996、2006、2015年这3年（夏季、无云）的 Landsat系列中分遥感影像作为数据源。为保证提取精度，选择1996、2006年土地利用现状图和2015年高分影像作为辅助数据进行精度验证。影像的具体参数见表1。

表1 研究所用各期影像数据参数汇总表Table 1 Summary of parameters of each period of image data used in the study年份分辨率卫星 成像日期30 2 30m 2 15/30m Landsat5 TM Landsat7 ETM Landsat8 OLI_TIRS 30m 2015 2/8m高分一号(PMS)

1.3 气象数据

计算NPP时需要用到1996、2006、2015三年的气象数据，其中包括研究区月最高、最低和平均气温；研究区月降水量、单位面积太阳辐射量及实际蒸发量等。数据主要通过中国气象科学数据共享服务平台、美国国家气候数据中心 （National Climatic Data Center,NCDC）在中国区域的观测站点数据、河北省气象局统计年鉴等收集。

2 研究方法

2.1 分层分类法

根据GBT-2017《土地利用现状分类》标准，结合研究区土地利用特点，将研究区土地利用类型分为5类，分别为农用地、建设用地、城市绿地、水域、其他用地（裸地、未利用地）；通过计算多波段组合最佳指数因子[12]、确定每期影像最佳地类识别波段组合的基础上，结合遥感影像光谱值的差异性，总结各用地类型的影像特征，建立不同用地类型的遥感解译标准；通过实验对比不同分类方法的分类效果好坏，选用分层分类法与最大似然分类法相结合的分类方法[13]进行土地利用类型分类，各年份地类提取精度见表2，提取结果满足制图精度要求。

表2 不同时期土地利用类型分类精度汇总表Table 2 Summary of classification accuracy of land use types in different periods年份 Kappa系数精度/%1996 83.53 0.77 2006 86.92 0.83 2015 0.89 91.50

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