黃玨，陳海山，俞淼

(1.氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué));2.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京210044)

0 引言

陸地植被通過(guò)生物物理過(guò)程和生物化學(xué)過(guò)程調(diào)配著陸地與大氣間的物質(zhì)、能量和動(dòng)量交換，成為陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)(周廣勝等，1997)。近幾十年來(lái)，全球氣候系統(tǒng)正經(jīng)歷著以變暖為主要特征的明顯變化(毛嘉富等，2008)，而植被的生長(zhǎng)與氣候變化密切相關(guān)(Los et al.，2001;Zhou et al.，2001)。因此，植被對(duì)全球變化的響應(yīng)受到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注(Woodward，2002;Piao et al.，2003;Mao et al.，2009)。我國(guó)不僅具有從溫帶到熱帶，從濕潤(rùn)到干旱的不同氣候帶，也具有從北方針葉林帶到亞熱帶常綠闊葉林和熱帶雨林的多樣性自然植被(樸世龍和方精云，2003)。因此，研究我國(guó)植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)將有助于認(rèn)識(shí)氣候變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響機(jī)制。

植物凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity，NPP)指的是綠色植物在單位時(shí)間和單位面積上所產(chǎn)生的有機(jī)干物質(zhì)的總量(何勇等，2005)，是表征生態(tài)系統(tǒng)功能和碳循環(huán)研究的一個(gè)重要參數(shù)(Peng and Apps，1999;Bai et al.，2004;Ives and Carpenter，2007;孫善磊等，2010)。深入理解陸地植被NPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)，對(duì)評(píng)價(jià)陸地生態(tài)系統(tǒng)的環(huán)境質(zhì)量、調(diào)節(jié)生態(tài)過(guò)程以及估算陸地碳匯有重要意義(Cao and Woodward，1998;Fang et al.，2001a)。陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力有明顯的空間和時(shí)間變化特征。NPP的空間變化特征主要與植被類型、氣候特征、土地利用類型等有關(guān)(侯英雨等，2007)，而NPP的時(shí)間變化主要表現(xiàn)為季節(jié)、年際變化和長(zhǎng)期趨勢(shì)等方面(俞淼等，2010)。目前，已有很多學(xué)者對(duì)我國(guó)區(qū)域范圍內(nèi)植被NPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)進(jìn)行了研究。例如:樸世龍等(2003)基于CASA模型估算了NPP，并研究了我國(guó)陸地植被不同季節(jié)NPP的年際變化及其地理分布。龍慧靈等(2010)用改進(jìn)的基于光能利用率的NPP遙感估算模型對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)的NPP進(jìn)行了估算，并從季節(jié)和年際尺度上分析了NPP與溫度和降水間的關(guān)系。丹利等(2007)基于遙感資料和全球生態(tài)模式給出的NPP資料對(duì)新疆地區(qū)1982—2000年的植被時(shí)空變化進(jìn)行了定量分析。

但此前的研究大多是在植被受到各氣候因子綜合作用的前提下進(jìn)行分析的，單一氣候因子的變化對(duì)植被NPP影響規(guī)律的時(shí)空特征還不完全清楚。同時(shí)還應(yīng)考慮到植被自然生長(zhǎng)的變化規(guī)律，將其從氣候因子對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生的影響中分離出來(lái)。由于人們很難直接測(cè)量植被生長(zhǎng)對(duì)單個(gè)氣候因子的響應(yīng)情況，因此，針對(duì)植被的生物物理過(guò)程和生物化學(xué)過(guò)程，可以模擬植被與氣候間相互作用過(guò)程的陸地生態(tài)系統(tǒng)模型成為重要研究工具。本文利用CENTURY模型，研究了1981—2008年我國(guó)陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的年際變異和變化趨勢(shì)對(duì)CO2濃度、溫度和降水的響應(yīng)。

1 資料與方法

1.1 模型簡(jiǎn)介

CENTURY(Version 4.5)模型(Parton et al.，1988，1993)是美國(guó)科羅拉多州立大學(xué)的Parton等建立的，用于研究森林生態(tài)系統(tǒng)、草原和農(nóng)作物碳、氮、磷、硫等元素動(dòng)態(tài)過(guò)程的模型，是當(dāng)前國(guó)際上比較有代表性的生物地球化學(xué)循環(huán)模型之一。在結(jié)構(gòu)上，CENTURY模型分為植物生產(chǎn)量子模型(Plant Production Sub-model)、土壤有機(jī)質(zhì)子模型(Soil Organic Matter Sub-model)和生物物理子模型(Biophysical Sub-model)。CENTURY模型運(yùn)行的最短時(shí)間步長(zhǎng)為一個(gè)月，輸入變量包括地理位置、氣象數(shù)據(jù)、CO2濃度、土壤質(zhì)地、植被與管理參數(shù)等。CENTURY模型的主要輸出變量有碳和氮通量，植物NPP，土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤呼吸量和土壤水分等。本文所采用的模型輸出量為植物NPP。

1.2 資料

本文所采用的氣象資料為我國(guó)449個(gè)氣象站點(diǎn)的1981—2008年逐日最高溫度、最低溫度及降水資料;歷史大氣CO2濃度資料采用夏威夷Mauna Loa觀測(cè)的全球CO2月平均濃度數(shù)據(jù)(Keeling，1999);土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)1∶400萬(wàn)中國(guó)土壤圖集和Haxeltine(1996)依據(jù)國(guó)際糧農(nóng)組織的土壤分類建立起來(lái)的全球0.5°×0.5°的土壤質(zhì)地資料(資料來(lái)源 http://www.daac.ornl.gov)。根據(jù) CENTURY模型的輸入要求，本文最終放入模式中的氣象數(shù)據(jù)為單站月氣候平均值，CO2濃度為年平均數(shù)據(jù)，模型在單個(gè)氣象站點(diǎn)上運(yùn)行。研究區(qū)域及站點(diǎn)分布見圖1。

1.3 研究方法

為了分析植被NPP及氣候因子的年際變異情況和變化趨勢(shì)，本文采用變異系數(shù)(coefficient of variation)，即標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值表示年際變化強(qiáng)度(Fang et al.，2001b;Knapp and Melinda，2001);線性傾向估計(jì)計(jì)算趨勢(shì)系數(shù)用于分析氣候因子和NPP的變化趨勢(shì)(王詠梅等，2011)。年際變化強(qiáng)度和變化趨勢(shì)分別表征了變量的振蕩和整體變化趨勢(shì)兩方面的屬性。為了比較植被NPP與氣候因子在空間分布型上的關(guān)系，用空間相關(guān)系數(shù)來(lái)比較兩者空間分布的吻合程度(Haywood et al.，1997;鞠麗霞和王會(huì)軍，2006)。

圖1 中國(guó)449站的站點(diǎn)分布Fig.1 The geographic distribution of 449 sites over China

本文共設(shè)計(jì)了5組試驗(yàn)方案(表1)來(lái)研究我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP對(duì)CO2濃度、溫度及降水年際變化的響應(yīng)。模擬步長(zhǎng)為一個(gè)月，時(shí)間長(zhǎng)度為1981—2008年。模型以月平均最高溫度、最低溫度作為輸入，因此文中所指溫度的變化通過(guò)最高、最低溫度的變化反映。除試驗(yàn)5外，其余試驗(yàn)方案中輸入模式的CO2濃度均為28 a平均。以各月1981—2008年多年平均的溫度、降水作為試驗(yàn)方案1的模型輸入，此時(shí)，植被NPP變化僅由植物個(gè)體生長(zhǎng)變化所致;試驗(yàn)2中，將站點(diǎn)實(shí)測(cè)的1981—2008年月平均最高、最低溫度作為模型輸入，同時(shí)模型輸入降水為各月28 a平均;試驗(yàn)3模型輸入的月降水量為1981—2008年站點(diǎn)觀測(cè)值，溫度為各月28 a平均值;試驗(yàn)4中溫度和降水輸入均為1981—2008年月觀測(cè)值;將1981—2008年實(shí)際年平均CO2濃度，月平均最高、最低溫度及月降水量作為試驗(yàn)方案5中的模型輸入。

表1 試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)Table 1 The design of experiment schemes

通過(guò)將試驗(yàn)方案1和試驗(yàn)2、3的模擬結(jié)果分別比較，可以得出1981—2008年溫度和降水單獨(dú)作用時(shí)對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生的影響。試驗(yàn)1和試驗(yàn)4模擬結(jié)果的差異則來(lái)源于溫度和降水綜合作用時(shí)對(duì)植被生長(zhǎng)的影響。將試驗(yàn)方案4與試驗(yàn)方案5的模擬結(jié)果進(jìn)行比較則可看出在相同氣候背景下，植被生長(zhǎng)對(duì)CO2濃度變化的響應(yīng)情況。

2 模型檢驗(yàn)

首先，考察CENTURY模型對(duì)我國(guó)陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的模擬能力，同時(shí)對(duì)該模型模擬植被年際變化程度和變化趨勢(shì)的能力一并進(jìn)行考量，以確定CENTURY模型在研究我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力及其變化上的適用性。本文采用1981—2000年AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集對(duì)CENTURY模型的模擬能力進(jìn)行驗(yàn)證。AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集源于美國(guó)馬里蘭大學(xué) GLCF(Global Land Cover Facility)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)的空間分辨率為8 km，時(shí)間分辨率為10 d。該數(shù)據(jù)集被認(rèn)為是當(dāng)前NPP估算最為精確的數(shù)據(jù)集之一(劉海桂等，2007)，在對(duì)歷史資料進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，模型計(jì)算的輸入數(shù)據(jù)全部為遙感數(shù)據(jù)。在模型檢驗(yàn)階段，模型輸入的氣象要素為1981—2000年站點(diǎn)月平均最高溫度、最低溫度和月降水量。根據(jù)模型要求，對(duì)于研究區(qū)域的每一個(gè)模擬點(diǎn)，首先在自然條件下運(yùn)行2 000 a至平衡態(tài)，使各個(gè)狀態(tài)變量達(dá)到穩(wěn)定，以消除假定的生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)變量初始的平衡態(tài)假設(shè)值對(duì)動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果的影響。在這2 000 a的模擬中，溫度的輸入為模型根據(jù)20 a溫度序列計(jì)算出的各月20 a平均最高、最低溫度;輸入降水則為CENTURY模型由1981—2000年月降水量序列產(chǎn)生的相應(yīng)各月隨機(jī)降水;其余輸入變量均為實(shí)測(cè)值。達(dá)到平衡態(tài)后，將模型的氣象要素輸入變?yōu)?981—2000年觀測(cè)值，采用這20 a模型輸出植被NPP對(duì)于模型模擬效果進(jìn)行分析和討論。

圖2 CENTURY模擬(a)與AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集提供(b)的中國(guó)區(qū)域1981—2000年平均 NPP的空間分布(單位:g·m－2·a－1)Fig.2 Geographic distributions of NPP(g·m －2·a－1)averaged from 1981 to 2000 in China from(a)CENTURY model simulations and(b)AVHRR GLOPEM NPP dataset

圖2給出了 CENTURY模型模擬的1981—2000年我國(guó)植被NPP與AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集的比較。對(duì)比圖2a、2b可以看出，模型的模擬結(jié)果大致反映出了植被NPP的空間分布特征;兩者的空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.557 9，通過(guò)了P=0.001的顯著性檢驗(yàn)，表明CENTURY模型基本上能夠較好模擬出研究區(qū)域內(nèi)植被NPP的空間分布。但也注意到，模擬值較AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集略微偏小。此外，為了檢驗(yàn)該模型對(duì)于植被NPP年際變化強(qiáng)度和變化趨勢(shì)的模擬能力，將模型模擬的這20 a間的 NPP年際變異系數(shù)、趨勢(shì)系數(shù)與AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集的相應(yīng)要素進(jìn)行了比較(圖3、圖4)，發(fā)現(xiàn)CENTURY模型對(duì)NPP年際變率的模擬能力較差，對(duì)NPP年際變率的空間差異刻畫能力不夠;但模式對(duì)NPP變化趨勢(shì)的空間分布有一定模擬能力。因此，后文關(guān)于NPP年際變異的敏感性研究也不可避免存在一定的局限性。

3 結(jié)果與分析

3.1 我國(guó)植被NPP年際變化強(qiáng)度對(duì)CO2濃度、溫度和降水變化的響應(yīng)

為了了解不同氣候因子的年際變化特征，計(jì)算各了各氣象要素的年際變異系數(shù)來(lái)反映1981—2008年我國(guó)CO2濃度、最高溫度、最低溫度和降水的年際變化強(qiáng)度。此外，為消除溫度的正負(fù)差異對(duì)變異系數(shù)計(jì)算產(chǎn)生的影響，在計(jì)算最高、最低溫度的變異系數(shù)前，先對(duì)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

圖3 CENTURY模擬(a)與AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集計(jì)算(b)的NPP年際變異系數(shù)的空間分布Fig.3 Geographic distributions of estimated annual coefficient of NPP variation from(a)CENTURY model simulations and(b)AVHRR GLOPEM NPP dataset

圖4 CENTURY模擬(a)與AVHRR GLOPEM NPP數(shù)據(jù)集計(jì)算(b)的NPP趨勢(shì)系數(shù)的空間分布(單位:g·m－2·a－2)Fig.4 Geographic distributions of estimated trend coefficient(g·m －2·a－2)of NPP from(a)CENTURY model simulations and(b)AVHRR GLOPEM NPP dataset

圖5 試驗(yàn)1(a)、2(b)、3(c)、4(d)情景下CENTURY模型模擬的NPP年際變異系數(shù)的空間分布Fig.5 Geographic distributions of estimated annual coefficient of NPP variation with CENTURY model from 1981 to 2008 in experiments(a)1，(b)2，(c)3 and(d)4

圖5a—d為試驗(yàn)1—4情景下CENTURY模型模擬的植被NPP變異系數(shù)的分布，試驗(yàn)5的模擬結(jié)果即為圖3a。通過(guò)比較圖5a、b發(fā)現(xiàn)，溫度的單獨(dú)變化會(huì)對(duì)我國(guó)東北和內(nèi)蒙古地區(qū)的植被NPP年際變率產(chǎn)生較大影響。當(dāng)只有降水發(fā)生變化時(shí)，我國(guó)長(zhǎng)江以北大部分站點(diǎn)植被NPP年際變化強(qiáng)度都較大，這與降水量的變異系數(shù)的分布較為一致，兩者的空間相關(guān)系數(shù)r=0.442 7，通過(guò)了P=0.001的信度檢驗(yàn)。因此，降水的變化會(huì)對(duì)植被NPP的年際變異產(chǎn)生較大影響，植被NPP的年際變化強(qiáng)度較溫度而言表現(xiàn)出對(duì)降水更明顯的空間依賴性。比較圖5d和圖3a可見，當(dāng)在相同的氣候條件下加上CO2的變化時(shí)，我國(guó)植被NPP的變異系數(shù)變化不顯著，兩種氣候背景下植被NPP年際變異分布相似，空間相關(guān)系數(shù)達(dá)0.410 1，通過(guò)了0.001的信度檢驗(yàn)。因此，CO2的年際變化對(duì)植被NPP的年際變化強(qiáng)度的影響不大。

3.2 我國(guó)植被NPP變化趨勢(shì)對(duì)CO2濃度、溫度和降水變化的響應(yīng)

1981—2008年間CO2體積分?jǐn)?shù)以每年1.645 1×10－6速率上升。同時(shí)，計(jì)算1981—2008年各站點(diǎn)年均最高、最低溫度以及年降水量的趨勢(shì)系數(shù)，可以獲得我國(guó)氣候因子變化趨勢(shì)的分布狀況。

CENTURY模型模擬的在試驗(yàn)1—4情景下植被NPP變化趨勢(shì)的分布由圖6a—d表示，圖4a為試驗(yàn)5的模擬結(jié)果。比較圖6a、b可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)研究范圍內(nèi)植被只受溫度變化影響時(shí)，植被NPP呈下降趨勢(shì)的站點(diǎn)集中分布在東北、華北、長(zhǎng)江中下游地區(qū)和華南沿海。而對(duì)于華北南部和華中地區(qū)的植被，溫度的變化使其NPP有上升趨勢(shì)。植被NPP變化趨勢(shì)與年平均溫度趨勢(shì)系數(shù)的空間相關(guān)系數(shù)為－0.022 9，未通過(guò)P=0.01的信度檢驗(yàn)，說(shuō)明溫度變化對(duì)植被NPP變化趨勢(shì)產(chǎn)生的影響不顯著。在1981—2008年間，年降水量的單獨(dú)變化對(duì)植被NPP的影響可通過(guò)圖6a和圖6c的比較獲得。當(dāng)降水量單獨(dú)變化時(shí)，我國(guó)大部分地區(qū)植被NPP趨勢(shì)系數(shù)為負(fù)，降水量的變化對(duì)植被NPP趨勢(shì)影響顯著(相關(guān)系數(shù)為0.454 5，通過(guò)P=0.001的顯著性檢驗(yàn))。圖6d為溫度和降水同時(shí)變化時(shí)植被NPP變化趨勢(shì)的模擬結(jié)果。對(duì)比圖6d和圖6c發(fā)現(xiàn)，兩者極為相似，空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.333 4，通過(guò)了P=0.001的信度檢驗(yàn);說(shuō)明溫度和降水的綜合作用對(duì)植被NPP變化趨勢(shì)的影響類似于降水單獨(dú)變化對(duì)植被NPP趨勢(shì)的影響，降水量的變化對(duì)植物NPP趨勢(shì)起主導(dǎo)作用。比較圖6d和圖4a，CO2濃度的變化使研究范圍內(nèi)大部分站點(diǎn)植被NPP的趨勢(shì)系數(shù)增大，其中，對(duì)我國(guó)華東及華中地區(qū)植被NPP趨勢(shì)的影響較明顯。

4 結(jié)論與討論

本文基于CENTURY模型，通過(guò)設(shè)計(jì)不同的數(shù)值試驗(yàn)，探討了我國(guó)植被NPP對(duì)CO2、溫度和降水變化的響應(yīng)情況，得到以下結(jié)論:

圖6 試驗(yàn)1(a)、2(b)、3(c)、4(d)情景下CENTURY模型模擬的NPP趨勢(shì)系數(shù)的空間分布(單位:g·m－2·a－2)Fig.6 Geographic distributions of estimated trend coefficient(g·m －2·a－2)of NPP with CENTURY model from 1981 to 2008 in experiments(a)1，(b)2，(c)3 and(d)4

1)不同氣候因子對(duì)我國(guó)植被NPP年際變化強(qiáng)度的影響存在一定的差異。CO2濃度的變化對(duì)植被NPP的年際變異的影響不顯著，而溫度和降水的影響相對(duì)較大。就全國(guó)范圍而言，溫度的變化對(duì)植被NPP年際變化的驅(qū)動(dòng)作用明顯弱于降水。

2)通過(guò)比較不同氣候因子對(duì)我國(guó)植被NPP變化趨勢(shì)的影響，發(fā)現(xiàn)降水是影響我國(guó)植被NPP變化趨勢(shì)的主導(dǎo)因子。當(dāng)考慮溫度和降水的綜合作用時(shí)，植被NPP變化趨勢(shì)的響應(yīng)情況類似于降水單獨(dú)變化時(shí)對(duì)植被NPP變化趨勢(shì)產(chǎn)生的影響。CO2濃度的變化會(huì)使我國(guó)大部分地區(qū)植被NPP的趨勢(shì)系數(shù)增大，其中對(duì)我國(guó)華東及華中地區(qū)植被的影響尤為明顯。

從以上研究來(lái)看，我國(guó)陸地植被NPP的年際變異和變化趨勢(shì)對(duì)CO2濃度、溫度和降水的響應(yīng)程度各不相同，且存在明顯的地區(qū)性差異。因此，深入探討氣候因子對(duì)植被的影響將有助于更好地理解植被生長(zhǎng)對(duì)氣候變化響應(yīng)的機(jī)理。本文就植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)主要采取定性分析，定量分析還需要在今后的研究工作中進(jìn)一步展開;另外，相應(yīng)的結(jié)果還有待于從植物生理學(xué)角度去解釋。與此同時(shí)，模型對(duì)NPP模擬能力也在一定程度上增加了本文研究結(jié)果的不確定性。由于CENTURY模型所限，此研究未考慮輻射的年際變化對(duì)植被NPP等產(chǎn)生的影響。這些問題值得在今后的工作中開展更深入的研究。

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