王松，耿元波，母悅

(1.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

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典型草原凈初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)氣候變化響應(yīng)的模擬

王松1,2，耿元波1*，母悅1,2

(1.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

本研究利用1953-2014年氣象數(shù)據(jù)和1998-2013年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)CENTURY模型模擬內(nèi)蒙古典型草原生態(tài)系統(tǒng)地上凈初級(jí)生產(chǎn)力(ANPP)的動(dòng)態(tài)變化，并分析影響其動(dòng)態(tài)變化的氣象因素。結(jié)果表明，1)研究地點(diǎn)1998-2013年的ANPP觀測(cè)值與模擬值變化趨勢(shì)吻合度較高，Pearson相關(guān)性系數(shù)為0.79，均方根誤差為25.92 g/m2，CENTURY模型適用于模擬氣候變化對(duì)內(nèi)蒙古典型草原影響的研究。2)模型參數(shù)敏感性分析得出模型中的主要參數(shù)分別是研究地點(diǎn)土壤理化性質(zhì)、草地植物生長(zhǎng)的潛在生長(zhǎng)力系數(shù)、植物生長(zhǎng)最適和最高溫度，這些參數(shù)的確定決定著模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度。3)1953-2014年，內(nèi)蒙古錫林浩特的氣溫呈現(xiàn)極顯著增加的趨勢(shì)(P<0.01)，主要是年平均最低氣溫明顯上升；降水呈明顯的年際波動(dòng)，變異系數(shù)為30.2%。4)1953-2014年模擬的ANPP呈減少的趨勢(shì)，但是變化趨勢(shì)不顯著(P>0.05)。通過(guò)相關(guān)性分析得到，降水是影響ANPP變化的主要因素，年降水量與ANPP的相關(guān)系數(shù)r值達(dá)到0.959(P<0.01)，溫度與ANPP呈弱相關(guān)性。

氣候變化；地上凈初級(jí)生產(chǎn)力；草地生態(tài)系統(tǒng)；CENTURY模型

IPCC第五次氣候變化評(píng)估報(bào)告[1]指出全球變暖已經(jīng)成為不爭(zhēng)的事實(shí)，強(qiáng)烈的氣候變化將對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的影響，將改變生態(tài)系統(tǒng)中植被群落的結(jié)構(gòu)、組成和生物量，使植被的空間格局發(fā)生變化，同時(shí)也會(huì)威脅人類的生存環(huán)境及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，明確氣候變化與草地生態(tài)系統(tǒng)之間的相互作用，揭示草地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)及適應(yīng)能力成為全球變化研究的重要內(nèi)容之一[2]。內(nèi)蒙古草原地處歐亞大陸草原中部，屬于西北干旱區(qū)、東北濕潤(rùn)區(qū)和華北旱作農(nóng)業(yè)區(qū)間的過(guò)渡地帶，位于“國(guó)際地圈-生物圈計(jì)劃”IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)全球變化研究典型陸地樣帶的中國(guó)東北陸地樣帶之內(nèi)，草地總面積7860萬(wàn) hm2，占全國(guó)草地總面積的22%，居全國(guó)首位，同時(shí)也是全球變化最為敏感的區(qū)域之一[3]。

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity，簡(jiǎn)稱 NPP)是表征生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能協(xié)調(diào)性的一個(gè)重要指標(biāo)，氣候變暖、降水的格局變化、CO2濃度的升高等因素都與草地的NPP有關(guān)，NPP也是大氣成分改變的重要合作者，對(duì)全球變化有著極其重要的作用，ANPP(aboveground net primary productivity)是指地上凈初級(jí)生產(chǎn)力，是NPP的一部分。IPCC(2007)[4]指出，過(guò)去幾十年里干旱半干旱區(qū)草原生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力呈持續(xù)下降的變化趨勢(shì)，未來(lái)氣溫繼續(xù)升高2～4 ℃和降水減少的情況下，草原生產(chǎn)力將可能下降40%～90%。在全球變暖的大背景下，研究全球氣候變化對(duì)內(nèi)蒙古草地生產(chǎn)力的影響，并確切地估算內(nèi)蒙古主要草地類型ANPP的數(shù)值，有利于正確認(rèn)識(shí)內(nèi)蒙古草地自然環(huán)境和資源潛力，對(duì)合理利用和開發(fā)內(nèi)蒙古草地自然資源有積極的指導(dǎo)意義,對(duì)于保障我國(guó)的生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展也有至關(guān)重要的意義[5]。

國(guó)內(nèi)外研發(fā)了許多關(guān)于模擬草原生態(tài)系統(tǒng)ANPP的模型，月步長(zhǎng)的CENTURY模型已經(jīng)被成功驗(yàn)證并得到廣泛應(yīng)用[6-14]。肖向明等[10]和袁飛等[11]雖說(shuō)對(duì)內(nèi)蒙古典型草原的ANPP對(duì)氣候變化的響應(yīng)展開了分析，卻有缺乏長(zhǎng)時(shí)間序列的觀測(cè)資料、CENTURY模型的版本是較早版本以及1996年之前的觀測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度不高的缺點(diǎn)。同時(shí)國(guó)內(nèi)的眾多學(xué)者使用了CENTURY模型模擬了各種類型的生態(tài)系統(tǒng)，但是先對(duì)CENTURY模型進(jìn)行驗(yàn)證和敏感性分析的學(xué)者不多[12]。本研究以內(nèi)蒙古典型草原為對(duì)象，用1953-2014年的氣候數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)CENTURY模型，并用1998-2013年的地上觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的校正、驗(yàn)證和模型的敏感性分析。模擬出內(nèi)蒙古典型草原地上生物量對(duì)氣候變化的響應(yīng)，并分析探討氣象因素對(duì)錫林浩特典型草地地上生物量的影響。為分析氣候變化影響草地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的機(jī)理和在未來(lái)全球變暖的背景下準(zhǔn)確預(yù)測(cè)草原生態(tài)系統(tǒng)的響應(yīng)提供借鑒和依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地點(diǎn)概況

本研究選擇的研究地點(diǎn)位于內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原(圖1)，經(jīng)度范圍:E 116°40′25″-116°40′50″，緯度范圍:N 43°32′54″-43°33′18″。錫林浩特典型草原屬于中溫帶亞干旱大區(qū)，以羊草(Leymuschinensis)、冰草(Agropyroncristatum)、大針茅(Stipagrandis)為主的溫帶半干旱典型草原植被，年平均氣溫為(0.3±0.1) ℃，全年光照為2603.8 h，多年平均降水量為(347.0±79.6) mm，降水量年際變化較大，主要集中在6-9月，約占全年降水量的80%[15]。

1.2 數(shù)據(jù)的來(lái)源與處理

1953-2014年氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)地面氣候資料數(shù)據(jù)集(http://data.cma.cn)，包括月均降水量、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫、月平均氣溫。土壤和植被數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)第二次土壤普查、內(nèi)蒙古土種志，其他模型參數(shù)取自于文獻(xiàn)資料、模型的默認(rèn)值[16-18]。內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原ANPP的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)1998-2013年來(lái)源于國(guó)家生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)研究網(wǎng)絡(luò)(CERN)中心(http://www.cnern.org.cn)，主要包括5-10月地上生物量鮮重和干重。

圖1 研究地點(diǎn)位置Fig.1 Location of study site

本研究數(shù)據(jù)處理利用MTALAB編譯轉(zhuǎn)換氣象數(shù)據(jù)，采用SPSS 21.0進(jìn)行相關(guān)性分析，Origin 9.1進(jìn)行回歸分析和作圖。

1.3 模型介紹

CENTURY模型是一個(gè)廣義的植物-土壤生態(tài)系統(tǒng)模型，包括植物生產(chǎn)力子模型、土壤有機(jī)質(zhì)子模型、養(yǎng)分循環(huán)子模型、溫度和水分子模型。植物生產(chǎn)力子模型根據(jù)月均土壤溫度和水分計(jì)算潛在的植物生產(chǎn)力，分配可用土壤的養(yǎng)分C，N，P，S到植物活體的各個(gè)部位。草地生產(chǎn)力子模型中的生產(chǎn)力分為地上部分生物量(包括綠色部分和立枯部分)和根部生物量[6,19]。

本研究采用月步長(zhǎng)的DOS命令提示符CENTURY 4.6 版本，該版本改進(jìn)了溫度對(duì)碳庫(kù)分解速率的影響曲線、植被潛在生產(chǎn)力系數(shù)、干物質(zhì)分配、潛在蒸散量等計(jì)算方法，增加了土壤外部氮沉降、有機(jī)質(zhì)、pH等參數(shù)文件和一些新變量參數(shù)。模型的主要參數(shù)包括氣候參數(shù)、研究地點(diǎn)與控制參數(shù)、植被參數(shù)、外界營(yíng)養(yǎng)輸入?yún)?shù)、土壤有機(jī)質(zhì)輸入?yún)?shù)。本研究所用的地點(diǎn)初始化參數(shù)如表1、表2所列。其中，1953-2014年的氣象月數(shù)據(jù)集需要轉(zhuǎn)化成“*wth”文件，再經(jīng)過(guò)模型參數(shù)化操作轉(zhuǎn)化成表1。研究地點(diǎn)與控制參數(shù)大多來(lái)自于實(shí)驗(yàn)和實(shí)地觀測(cè)，植被參數(shù)、外界營(yíng)養(yǎng)輸入來(lái)自于文獻(xiàn)和CENTURY模型操作手冊(cè)[20]中的經(jīng)驗(yàn)值。對(duì)于土壤有機(jī)質(zhì)輸入?yún)?shù)，可以通過(guò)測(cè)點(diǎn)長(zhǎng)期氣象資料將模型運(yùn)行多年(>5000年)，使土壤中有機(jī)質(zhì)的含量達(dá)到平衡狀態(tài)，把平衡狀態(tài)下的土壤有機(jī)質(zhì)含量模擬結(jié)果作為不同土壤有機(jī)質(zhì)庫(kù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量參數(shù)化的初始值[7]。為了得到更好的參數(shù)，需要進(jìn)行參數(shù)的敏感性分析和模型多次的校正、驗(yàn)證。

表1 1953-2014年內(nèi)蒙古錫林浩特氣象參數(shù)

Table 1 Climate parameter in Xilinhaote, Inner Mongolia

月份Month月平均降水量Monthlyaverageprecipitation(cm)月平均最高溫度Monthlyaveragemaximumairtemperature(℃)月平均最低溫度Monthlyaverageminimumairtemperature(℃)10.2445-12.3903-24.861320.2482-7.5677-21.895230.54391.6677-12.766140.811012.7484-2.411352.504820.54035.095264.850225.441911.567778.186527.671015.185586.274526.188713.100092.489220.35325.6790101.188511.6919-2.8226110.5090-0.0210-12.8839120.2603-9.6919-21.3952

1.4 模型的運(yùn)行

運(yùn)行CENTURY模型時(shí)，按順序執(zhí)行FILE100、EVENT100、CENTURY、VIEW程序，F(xiàn)ILE100設(shè)置上述各種參數(shù)，EVENT100設(shè)置管理文件，CENTURY進(jìn)行模型檢驗(yàn)和運(yùn)行，VIEW是運(yùn)行結(jié)果的可視化。CENTURY模型的運(yùn)行基本包括2個(gè)步驟：第一，將內(nèi)蒙古錫林浩特1953-2014年的氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成“*wth”文件，使用平均數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，使其達(dá)到均衡態(tài)；第二，以平衡態(tài)的結(jié)果為初始條件，運(yùn)用實(shí)際氣象數(shù)據(jù)和人類活動(dòng)條件驅(qū)動(dòng)模型，得到過(guò)去60多年的模擬ANPP的動(dòng)態(tài)變化。本研究的人類活動(dòng)條件設(shè)置為無(wú)放牧無(wú)干擾，即研究的是內(nèi)蒙古錫林浩特自然狀態(tài)下典型草地生態(tài)系統(tǒng)。

CENTURY模型里面的特定文件是開源化的，里面含有各種參數(shù)，根據(jù)運(yùn)行模型得出的結(jié)果，檢驗(yàn)內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原ANPP模擬值和實(shí)際觀測(cè)值的吻合程度，可以調(diào)整參數(shù)使模型適應(yīng)該地點(diǎn)的參數(shù)要求，達(dá)到更好的模擬結(jié)果。因此，先要校正模型，取幾年的內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原ANPP實(shí)際觀測(cè)結(jié)果，進(jìn)行模擬值和觀測(cè)值的吻合度比較，反復(fù)檢驗(yàn)?zāi)M的結(jié)果，反復(fù)調(diào)整模型的參數(shù)，使其達(dá)到最好的效果。然后，將所有的觀測(cè)值與對(duì)應(yīng)年份的模擬值進(jìn)行吻合度檢驗(yàn)，以驗(yàn)證模型。

模型的敏感性分析是確定模型中最敏感、重要的參數(shù)，即變化模型其中的一個(gè)參數(shù), 保持其他參數(shù)不變，觀察參數(shù)變化對(duì)模型模擬結(jié)果的影響,確定該敏感參數(shù)[11]。

表2 CENTURY模型的初始化參數(shù)

Table 2 Initial input parameter of the CENTURY model

項(xiàng)目Program參數(shù)名稱Parameter參數(shù)值Value說(shuō)明Description研究地點(diǎn)及控制參數(shù)SiteandcontrolparametersSITLAT43.32地點(diǎn)緯度LatitudeofmodelsiteSITLNG116.4地點(diǎn)經(jīng)度LongitudeofmodelsiteSAND0.50土壤中砂粒含量FractionofsandofsoilSILT0.24土壤中粉砂含量FractionofsiltofsoilCLAY0.26土壤中粘粒含量FractionofclayofsoilROCK0土壤中巖石含量FractionofrockofsoilBULKD1.29土壤容重Bulkdensityofsoil(g/cm3)NLAYER5土壤層厚度Numberofsoillayersinwatermodel(1～9cm)NLAYPG4植物根區(qū)厚度Numberofsoillayersinthetoplevelofthewatermodel(cm)pH7.20～20cm表層土壤pH值pHfor0-20cmsoilDRAIN1土壤排水能力SoildrainageabilityBASEF0徑流調(diào)節(jié)RunoffadjustmentSTORMF0徑流調(diào)節(jié)RunoffadjustmentAWILT0.122土壤萎蔫點(diǎn)WiltingpointofsoillayerAFIEL0.277田間持水量FieldcapacityofsoillayerPRECRO8可發(fā)生徑流的月降水量Theamountofmonthlyrainfalltooccur(cm)植被參數(shù)VegetationparametersPRDX(1)0.25潛在生物量系數(shù)CoefficientofpotentialproductionPPDF(1)22.5最適溫度Optimumtemperature(℃)PPDF(2)37最高溫度Maximumtemperature(℃)外界營(yíng)養(yǎng)輸入?yún)?shù)Externalnutrientin-putparametersEPNFA(1)0.05大氣氮沉降線性方程的截距值InterceptoflinearfunctionforatmosphericNfixationEPNFA(2)0.0105大氣氮沉降線性方程的斜率SlopoflinearfunctionforatmosphericNfixationEPNFS(1)30年最小蒸散量Minimumannualevapotranspiration(mm)EPNFS(2)0.015土壤非生物固N(yùn)線性方程的截距值Interceptofnon-symbioticsoilNfixation

1.5 模擬結(jié)果評(píng)價(jià)

模擬值和實(shí)際觀測(cè)值的吻合程度比較是為了模型效果的評(píng)價(jià)，采用線性回歸的評(píng)價(jià)方法(包括線性回歸系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和均方根誤差)，并以圖像直觀的表示出來(lái)。其中，均方根誤差(RMSE)計(jì)算公式如下：

(1)

式中，Yi和Xi分別為模擬值和觀測(cè)值，n為總體樣本數(shù)。

1953-2014年的模擬ANPP動(dòng)態(tài)變化結(jié)果與氣象因子的相關(guān)性分析，采用偏相關(guān)分析和Pearson相關(guān)性分析的方法，以確定氣象影響因子。

2 結(jié)果與分析

圖2 研究地點(diǎn)1998-2013年生長(zhǎng)季地上生物量觀測(cè)值與模擬值的對(duì)比Fig.2 Comparison between simulated and observed aboveground biomass during 1998 to 2013

圖3 研究樣地ANPP模擬值和觀測(cè)值線性回歸Fig.3 Linear regression analysis of simulated and observed ANPP at study site

圖4 CENTURY模型參數(shù)敏感性分析Fig.4 Sensitivity analysis of CENTURY model to model parameter

2.1 模型的檢驗(yàn)

2.1.1 模型的校正和驗(yàn)證 經(jīng)過(guò)反復(fù)的校正模型，反復(fù)的調(diào)整模型的參數(shù)，得到了較好效果的模型參數(shù)，其中主要調(diào)整的模型參數(shù)包括潛在生產(chǎn)力系數(shù)、最高和最適生長(zhǎng)溫度，如表1所示。

基于校正后的模型參數(shù)，用所有年份生長(zhǎng)季的觀測(cè)結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證(圖2)。由圖2可知，生長(zhǎng)季模擬值和觀測(cè)值的變化趨勢(shì)大體一致，5-10月份是該區(qū)域草地植被的生長(zhǎng)季，5-7月份植被隨著溫度和降水的逐漸增加而生長(zhǎng)，生物量逐漸增加，在8月份生物量達(dá)到峰值，9和10月份隨著環(huán)境的惡劣，草地植被開始枯萎，生物量減少。

同時(shí)，本研究對(duì)觀測(cè)值和模擬值進(jìn)行了線性回歸分析(圖3)。由圖3可知，模擬值和觀測(cè)值的回歸結(jié)果大體分布在1∶1的趨勢(shì)線兩側(cè)，線性回歸系數(shù)為0.94，Pearson相關(guān)系數(shù)r=0.79，決定系數(shù)R2=0.62，模擬值和觀測(cè)值顯著相關(guān)。另外，觀測(cè)值和模擬值得均方根誤差RMSE=25.92 g/m2(C值)，對(duì)于月步長(zhǎng)的CENTURY模型來(lái)說(shuō)，均方根誤差在誤差的合理范圍之內(nèi)[11,15,21]。因此，根據(jù)相關(guān)系數(shù)和均方根誤差可以判定，CENTURY模型在內(nèi)蒙古錫林河流域具有適用性，模型能夠用來(lái)模擬過(guò)去62年的ANPP動(dòng)態(tài)變化，并進(jìn)行ANPP與氣象因子的相關(guān)性分析，確定影響因子。

2.1.2 模型參數(shù)敏感性分析 如圖4所示，在其他參數(shù)不變的情況下，分別對(duì)模型中參數(shù)改變+10%、-10%，比較模型輸出1998-2013年的ANPP平均值與未改變參數(shù)輸出值的差別。通過(guò)比較變化率，得出5個(gè)較為敏感的參數(shù)。

由圖4可知，模型中的主要參數(shù)依次是研究地點(diǎn)土壤理化性質(zhì)、草地植物生長(zhǎng)的潛在生長(zhǎng)力系數(shù)、植物生長(zhǎng)最適和最高溫度，反映出草地植物生產(chǎn)力與土壤屬性和大氣環(huán)境的密切相關(guān)性。同時(shí)，在模型參數(shù)確定和校正的過(guò)程中，這些參數(shù)決定著模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度。

2.2 草原生態(tài)系統(tǒng)ANPP對(duì)氣溫降水變化的響應(yīng)(1953-2014年)

2.2.1 1953-2014年氣溫和降水的變化 如圖5所示，在1953-2014年期間，經(jīng)F值檢驗(yàn)，該地區(qū)的年平均最低氣溫、最高氣溫和年平均氣溫均呈極顯著的波動(dòng)上升趨勢(shì)(P<0.01)，并且年平均最低氣溫比年平均氣溫上升趨勢(shì)明顯，年平均溫度比年平均最高溫度上升也更明顯，其氣候傾向率分別是0.53，0.44，0.29 ℃/10年。從圖中也可以看出最明顯的升溫起始于20世紀(jì)70 年代中期, 在經(jīng)過(guò)80和90 年代的波動(dòng)之后繼續(xù)攀升, 在90年代末達(dá)到歷史最高。近幾年來(lái)的升溫幅度略有回落，但仍表現(xiàn)出增溫趨勢(shì)。

圖5 研究地點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)Fig.5 Meteorological data at study site

從表3中看出，1953-2014年，內(nèi)蒙古錫林浩特年平均最高氣溫呈增暖趨勢(shì)，增溫幅度為0.29 ℃/10年。從季度角度來(lái)看，春、冬季的增暖趨勢(shì)尤為明顯，增暖幅度達(dá)0.36和0.32 ℃/10年，其他季節(jié)也均呈不同程度的增溫趨勢(shì)，但相比較小，增暖速率位居春、冬季之后的分別是夏季的0.28 ℃/10年、秋季的0.20 ℃/10年，并且除秋季顯著差異外，其他3個(gè)季節(jié)都達(dá)到極顯著性變化。該地區(qū)的年平均最低氣溫也表現(xiàn)出增溫趨勢(shì)，春、冬季的增溫幅度0.63和0.61 ℃/10年更為明顯，增暖速率位居春、冬季之后的分別是秋季的0.49 ℃/10年、夏季的0.38 ℃/10年，4個(gè)季節(jié)都達(dá)到極顯著變化。相同的，年平均氣溫也呈增加趨勢(shì)，春夏秋冬增溫幅度分別是0.52，0.36，0.41，0.47 ℃/10年。

通過(guò)比較近62年的溫度變化趨勢(shì)可以得到以下結(jié)論：在季平均最高、最低氣溫和平均溫度的變化中，以春冬季的增暖最為明顯，可以說(shuō)在年平均最高、最低氣溫的增暖趨勢(shì)中春、冬季是主要的貢獻(xiàn)者，夏季和秋季是增溫趨勢(shì)最弱的季節(jié)。

從表4中看出，1953-2014年的年降水量具有明顯的年際波動(dòng)，62年期間的平均降水量為281.1 mm，波動(dòng)范圍在121～561 mm之間，變異系數(shù)為30.2%。降水雖有所增加，但波動(dòng)較大的特點(diǎn)并沒有改變，且主要集中在6-9月份，約占全年的77.7%。除1959、1974、1993和2003年水分充裕外, 其余年份的水分尚有虧缺，其中1980、2005和2008 年的水分虧缺都接近130 mm附近。

表3 1953-2014年不同時(shí)段年、季平均最高、最低氣溫趨勢(shì)比較

Table 3 Comparison of trends in seasonal and annual mean maximum and minimum temperatures of 1953-2014 ℃/10年

項(xiàng)目Item春季Spring夏季Summer秋季Autumn冬季W(wǎng)inter年Year平均最高氣溫Meanmaximumtemperatures0.36**0.28**0.20*0.32**0.29**平均最低氣溫Meanminimumtemperatures0.63**0.38**0.49**0.61**0.53**年平均溫度Meantemperatures0.52**0.36**0.41**0.47**0.44**

**：1%水平下具有顯著差異；*：5%水平下具有顯著差異。
** are statistical significant under 1% level；* are statistical significant under 5% level.

表4 1953-2014年月平均降水及占全年降水的比例

Table 4 Monthly average precipitation and percentage of in annual precipitation during 1953 to 2014

項(xiàng)目Item123456789101112降水Precipitation(mm)2.442.505.528.0325.3348.3682.4862.7625.2811.625.102.61比例Percentage(%)0.870.891.962.858.9817.1529.2422.258.964.121.810.93

2.2.2 1953-2014年ANPP模擬動(dòng)態(tài)變化 如圖6所示，內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原ANPP具有明顯的年際波動(dòng)，總體來(lái)看ANPP呈減少的趨勢(shì)，但是統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示變化趨勢(shì)不顯著(P>0.05)。2000年以后變化比較劇烈，主要是因?yàn)?000年以后降水和溫度波動(dòng)劇烈，尤其是2005年降水大幅度的減少，造成ANPP急劇下降。因此，可以推測(cè)，ANPP的變化與降水有很大的相關(guān)性，且對(duì)溫度比較敏感。

圖6 研究樣地1953-2014年ANPP模擬值的動(dòng)態(tài)變化Fig.6 Dynamic change of simulated ANPP at study site during 1953 to 2014

2.2.3 草地ANPP與氣溫和降水的關(guān)系 通過(guò)SPSS 21.0的偏相關(guān)性和Pearson相關(guān)性分析，可以得到ANPP與氣候因子的相關(guān)性(偏相關(guān)性分析能夠在排除其他變量的影響下，使兩個(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系得到更加真實(shí)地反映)，如表5所示，主要分析ANPP與同一時(shí)期的年降水量、年平均溫度、年平均最高和最低溫度的相關(guān)性[22-25]。

由表5可知，降水對(duì)ANPP的影響極為顯著(P<0.01)，全年ANPP與年降水量的相關(guān)系數(shù)r值達(dá)到0.959，尤其是生長(zhǎng)季的降水，對(duì)ANPP影響顯著，同時(shí)，溫度的升高導(dǎo)致水分的脅迫作用更加明顯，這與上文的推測(cè)是一致的。溫度對(duì)ANPP的影響不顯著，且最高、最低這種極端天氣對(duì)ANPP表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

表5 地上凈初級(jí)生產(chǎn)力模擬值與氣溫和降水量的偏相關(guān)分析

Table 5 Partial correlation analysis between simulated ANPP and air temperature, precipitation in grassland ecosystems

氣候因子Climatefactor地上凈初級(jí)生產(chǎn)力ANPP5月May6月June7月July8月August9月September全年Annual降水量Precipitation0.905**0.664**0.516**0.318*0.391**0.959**平均最高氣溫Meanmaximumtemperatures-0.154-0.325*-0.314*-0.1580.034-0.098平均最低氣溫Meanminimumtemperatures-0.049-0.153-0.036-0.0470.080-0.006平均氣溫Meantemperatures0.1050.276*0.1840.089-0.0750.067

**：1%水平下具有顯著相關(guān)；*：5%水平下具有顯著相關(guān)；下同。
** are statistical significant under 1% level, * are statistical significant under 5% level, the same below.

為了解年降水、生長(zhǎng)季(5-9月)降水、非生長(zhǎng)季(前1年植物枯死的10月到第2年4月)降水及各月降水對(duì)ANPP影響程度，對(duì)上述變量進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，結(jié)果如表6。

由表6可知，Pearson相關(guān)系數(shù)大小：生長(zhǎng)季>年>非生長(zhǎng)季。ANPP與生長(zhǎng)季降水量相關(guān)系數(shù)達(dá)到極顯著相關(guān)(r=0.973，P<0.01)，這是因?yàn)樵摃r(shí)期草原群落植物處于迅速增長(zhǎng)階段，需要土壤提供大量的水分，以進(jìn)行光合作用提高生產(chǎn)力。ANPP與非生長(zhǎng)季降水量相關(guān)系數(shù)達(dá)到顯著相關(guān)(r=0.266，P<0.05)，這是因?yàn)椴菰M(jìn)入冬季后，降水將通過(guò)積雪的厚度和覆蓋面積來(lái)影響植物越冬芽的存活，進(jìn)而影響第2年的ANPP。因此，對(duì)典型草原當(dāng)年植物ANPP影響的降水期應(yīng)該是從前一年植物枯死的10月到第2年植物生長(zhǎng)結(jié)束的9月，而不是通常使用的年降水量。同時(shí)，降水對(duì)植物的影響是通過(guò)土壤調(diào)節(jié)和植物自身調(diào)節(jié)功能來(lái)完成的，使得植物對(duì)降水的反應(yīng)具有滯后效應(yīng)。

表6 地上凈初級(jí)生產(chǎn)力與不同時(shí)期降水量的相關(guān)系數(shù)

Table 6 The correlation coefficient between ANPP and precipitation in different periods

時(shí)間Time相關(guān)系數(shù)Correlation時(shí)間Time相關(guān)系數(shù)Correlation1月Jan0.0937月Jul0.756**2月Feb0.1958月Aug0.536**3月Mar0.2009月Sep0.348**4月Apr0.01810月Oct-0.0575月May0.11911月Nov0.2176月Jun0.504**12月Dec-0.200生長(zhǎng)季Growingseason0.973**非生長(zhǎng)季Non-growingseason0.266*年Annual0.964**

3 討論

本研究通過(guò)CENTURY模型模擬得出，過(guò)去62年的ANPP呈波動(dòng)趨勢(shì)，降水是影響內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原ANPP動(dòng)態(tài)變化的主要調(diào)控因子，溫度的影響較小。何玉斐等[22]基于Miami模型和Thornthwaite Memorial模型對(duì)內(nèi)蒙古多倫縣1953-2006年的逐年草地有效生產(chǎn)潛力作了估算, 在降水和溫度這2個(gè)主要?dú)夂蛞刂? 也同樣得出降水對(duì)草地生產(chǎn)潛力的限制作用更為明顯。莫志鴻等[13]基于CENTURY模型也得出典型草原ANPP變化趨勢(shì)不顯著，與同期降水量具有極顯著的正相關(guān)性。Xiao等[10,26]利用CENTURY模型對(duì)內(nèi)蒙古典型草原地上生產(chǎn)力進(jìn)行了模擬分析，得出降水和溫度的季節(jié)性變化是該地區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的一個(gè)重要控制因素。

分析ANPP與氣候因素的相關(guān)關(guān)系時(shí)，只考慮了降水和溫度單獨(dú)的影響，通常氣候變化都是各種環(huán)境因子相互作用的結(jié)果，比如CO2濃度、光照、濕度、蒸騰等因素。張存厚等[21]研究得出過(guò)去1953-2010年內(nèi)蒙古典型草原ANPP下降是降水減少、溫度升高以及干旱事件頻發(fā)共同作用的結(jié)果。同時(shí)，植物生產(chǎn)力是單位時(shí)間單位面積植物干物質(zhì)的累積，具有時(shí)間累積效應(yīng)，并且上述結(jié)果表明降水對(duì)ANPP的影響具有滯后效應(yīng)。因此，考慮降水量和ANPP的關(guān)系時(shí)，應(yīng)該充分地考慮植被的生長(zhǎng)特點(diǎn)，綜合考慮環(huán)境的各個(gè)因素，確定對(duì)植物生長(zhǎng)具有影響的有效降水時(shí)間，而不是一味簡(jiǎn)單地使用年降水和月降水進(jìn)行生產(chǎn)力估算。

CENTURY模型是月步長(zhǎng)的模型，本研究1998-2013年的觀測(cè)值都是某一天的測(cè)量值，這樣的回歸結(jié)果會(huì)使模型出現(xiàn)偏差，不能完全反映氣候因素和植被之間的相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，隨著版本的更新，越來(lái)越多的模型參數(shù)被加入模型或者被修改，參數(shù)的修改也會(huì)越來(lái)越復(fù)雜和困難。

內(nèi)蒙古處于溫帶大陸性季風(fēng)氣候地帶，氣溫和降水表現(xiàn)出區(qū)域性差異[27]，本研究采用的錫林浩特氣象站的氣象數(shù)據(jù)集，尚不能完全反映內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原氣象變化。同時(shí)模型中植被參數(shù)的選擇主要參考有關(guān)錫林河流域的草地，該區(qū)域草地有各種類型，比如大針茅、羊草、圍欄、放牧草地等，這對(duì)模型參數(shù)的確定增加了一定的干擾。

氣候變化對(duì)草地的影響評(píng)估是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)，評(píng)估通?；隈詈狭俗魑锷L(zhǎng)機(jī)理模型的氣候模式[28]。IPCC第5次評(píng)估報(bào)告[1]中有46個(gè)地球系統(tǒng)模式，即全球大氣-海洋耦合模式，可以模擬預(yù)測(cè)出未來(lái)的氣候情景模式，包括未來(lái)輻射量、溫度、降水、CO2濃度以及海平面的變化。未來(lái)的氣候變化對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)的影響，在全球氣候變化的背景下植被的變化和分布特點(diǎn)，可以通過(guò)CENTURY模型模擬出來(lái)。

4 結(jié)論

CENTURY模型在內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原有很好的適用性，其中，1998年至2013年的觀測(cè)值和模擬值吻合度很好，線性回歸系數(shù)達(dá)到0.94。同時(shí)，通過(guò)本研究的模型參數(shù)的敏感性分析，可以得出模型中的主要參數(shù)分別是研究地點(diǎn)土壤理化性質(zhì)、草地植物生長(zhǎng)的潛在生長(zhǎng)力系數(shù)、植物生長(zhǎng)最適和最高溫度，這些參數(shù)的確定決定著模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度。

1953-2014年，內(nèi)蒙古錫林浩特的年平均氣溫、年平均最高和最低氣溫都呈現(xiàn)極顯著增加的趨勢(shì)，該地區(qū)的氣候變暖主要是年平均最低氣溫明顯上升的結(jié)果，并且增暖趨勢(shì)中春、冬季是主要的貢獻(xiàn)者，夏季和秋季是增溫趨勢(shì)最弱的季節(jié)，這與任國(guó)玉等[29]和唐紅玉等[30]的研究結(jié)果一致。降水呈現(xiàn)明顯的年際波動(dòng)，變異系數(shù)達(dá)到30.2%，降水主要集中在6-9月，約占全年的80%。

1953-2014年, 內(nèi)蒙古錫林浩特典型草原的模擬ANPP呈現(xiàn)較大的波動(dòng)趨勢(shì)，并且在2000年以后因?yàn)榻邓康膭×也▌?dòng)而變得更加劇烈，同時(shí)也受到溫度升高導(dǎo)致干旱脅迫的影響，表明該地區(qū)的草原生態(tài)系統(tǒng)主要受降水因子的調(diào)控作用。模擬結(jié)果與主要?dú)夂蛞蜃拥钠嚓P(guān)分析也證明了降水是影響ANPP動(dòng)態(tài)變化的主要因子，且溫度對(duì)ANPP的影響不顯著，反而，最高、最低這種極端天氣對(duì)ANPP變化表現(xiàn)出弱負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

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Responses of aboveground net primary productivity of the typical steppe to climate change-a simulation based on the CENTURY Model

WANG Song1,2, GENG Yuan-Bo1*, MU Yue1,2

1.InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

The CENTURY model was used to simulate the dynamic changes in aboveground net primary productivity (ANPP) in the typical steppe of Inner Mongolia, based on meteorological data from 1953 to 2014 and measured data from 1998 to 2013. The overall aim was to analyze the correlation between dynamic changes in ANPP and meteorological factors. The main findings were as follows: 1) the trends in the measured values were highly consistent with those in the simulated values of ANPP at the research site from 1998 to 2013 (Pearson’s correlation coefficient, 0.79; root-mean-square error, 25.92 g/m2). These results indicated that the CENTURY model has good applicability in the typical steppe in Xilinhaote, Inner Mongolia. 2) The sensitivity analysis indicated that the main parameters of the model are soil physicochemical properties, the potential growth coefficient of grassland plants, and the most suitable and the highest temperature for plant growth at the research site. The determination of these parameters affected the accuracy of the model simulation results. 3) From 1953 to 2014, the temperature in Xilinhaote, Inner Mongolia, significantly increased (P<0.01) because of the significant rise in the annual average minimum temperature. The precipitation showed significant interannual fluctuations (variable coefficient, 30.2%). 4) The simulated ANPP at the research site showed a declining trend from 1953 to 2014, but the trend was not significant (P>0.05). Correlation analyses showed that precipitation was the most important factor affecting the changes in ANPP (correlation coefficient between annual precipitation and ANPP=0.959;P<0.01). Temperature was weakly correlated with ANPP.

climate change; aboveground net primary productivity; grassland ecosystem; CENTURY model

10.11686/cyxb2016044

http://cyxb.lzu.edu.cn

2016-01-25；改回日期：2016-03-08

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41071138)資助。

王松(1993-)，男，河南項(xiàng)城人，在讀碩士。 E-mail: wangs.14s@igsnrr.ac.cn*通信作者Corresponding author. E-mail：gengyb@igsnrr.ac.cn

王松， 耿元波， 母悅. 典型草原凈初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)氣候變化響應(yīng)的模擬.草業(yè)學(xué)報(bào), 2016, 25(12): 4-13.

WANG Song, GENG Yuan-Bo, MU Yue. Responses of aboveground net primary productivity of the typical steppe to climate change-a simulation based on the CENTURY Model. Acta Prataculturae Sinica, 2016, 25(12): 4-13.