劉 丹,于成龍

黑龍江省氣象科學(xué)研究所,哈爾濱 150030

氣候變化對(duì)東北主要地帶性植被類型分布的影響

劉 丹,于成龍*

黑龍江省氣象科學(xué)研究所,哈爾濱 150030

準(zhǔn)確地劃分地帶性主要植被類型分布的適宜區(qū)域,可為區(qū)域植被恢復(fù)與重建、生物多樣性保護(hù)等工作提供有益的理論參考。在檢驗(yàn)1961—2013年?yáng)|北地區(qū)氣候變化突變點(diǎn)的基礎(chǔ)上,基于東北地區(qū)主要植被類型熱量指標(biāo),研究氣候變化對(duì)該區(qū)域主要植被類型適宜分布區(qū)域的影響,并利用2000年和2013年土地類型覆蓋數(shù)據(jù)(MCD12Q1),對(duì)推算的適宜分布區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明：大興安嶺氣溫突變點(diǎn)為1982年,其它地區(qū)為1988年,東北地區(qū)各生態(tài)地理區(qū)年降水量沒(méi)有明顯的突變點(diǎn)。氣溫突變點(diǎn)后適宜在東北地區(qū)生長(zhǎng)的主要植被種類沒(méi)有變化,但各植被類型的分布區(qū)域均有所改變,其中高山凍原、亞高山矮曲林、寒溫帶針葉林和溫帶針闊葉混交林適宜分布區(qū)域面積減小,暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原面積增大。氣溫突變點(diǎn)前后各植被類型適宜分布區(qū)的地理中心均發(fā)生了不同程度的移動(dòng),其中移動(dòng)距離最大的是南部地區(qū)的亞高山矮曲林,向東北方向移動(dòng)了135.44km。與主要植被類型實(shí)際分布相對(duì)比,證明氣候變化對(duì)研究區(qū)植被類型分布可能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。

地帶性植被；氣候變化；東北地區(qū)；適宜分布區(qū)

全球氣候變化及其帶來(lái)的影響已受到廣泛關(guān)注,IPCC第五次評(píng)估報(bào)告指出,2003—2012年平均溫度比1850—1900年上升了0.78℃,而降水在地區(qū)和季節(jié)上的差異也有所增加,未來(lái)極端性天氣氣候事件的發(fā)生概率可能將進(jìn)一步增加[1]。中國(guó)的氣候變化與全球的變化趨勢(shì)是一致的,平均增溫速度高于全球或北半球同期,而北方和青藏高原尤為明顯[2- 3]；降水趨勢(shì)變化存在明顯的區(qū)域差異[4- 5],其中東北地區(qū)[6]和西部地區(qū)[7- 8]的降水出現(xiàn)下降趨勢(shì)。

氣候作為生態(tài)系統(tǒng)演變的重要控制因子,它的任何變化都會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響[9- 10],進(jìn)而對(duì)地帶性植被的建群種分布產(chǎn)生影響[11- 12],所謂地帶性植被是指在分布上與氣候帶界線大體相符的大面積植被類型,它綜合反映了各自的大氣候特點(diǎn)和一定的生態(tài)地理空間[13- 14]。有學(xué)者沿用Kira的溫暖指數(shù)(WI)和寒冷指數(shù)(CI)劃分地帶性植被[15],有學(xué)者以WI為基礎(chǔ)進(jìn)行拓展[16],或在此基礎(chǔ)上引入濕度指數(shù)(HI)[17],這些劃分方法均是建立在氣候是地帶性植被類型分布的主要影響因子基礎(chǔ)上的,因此對(duì)東北地區(qū)的劃分基本一致,即東北地區(qū)的自然植被屬歐亞森林、草原植物亞區(qū)和中國(guó)-日本森林植物亞區(qū),主要地帶性植被為寒溫帶針葉林、溫帶針葉混交林和暖溫帶落葉闊葉林。東北區(qū)地處全球氣候變化的敏感區(qū)域,地域遼闊,地勢(shì)復(fù)雜,氣候變率大[18-19],因此許多學(xué)者就氣候變化對(duì)該區(qū)域植被分布產(chǎn)生的影響做了一些研究,如冷文芳等[20]在模擬100a后氣溫和降水變化的基礎(chǔ)上,使用logistic回歸模型預(yù)測(cè)東北森林主要建群樹種的空間分布變化,結(jié)果表明多數(shù)樹種的覆蓋率可能降低,只有紅松、長(zhǎng)白落葉松和蒙古櫟有可能增加。程肖俠[21]也在預(yù)測(cè)模擬未來(lái)100a氣候情景下東北地區(qū)森林類型的變化,認(rèn)為氣候變暖不利于東北主要森林類型的生長(zhǎng),主要的針葉樹種比例可能會(huì)減少,闊葉樹種比例會(huì)增加。以上研究均是建立在氣候預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上的,但目前研究表明東北地區(qū)的氣候變化已成不爭(zhēng)的事實(shí)[22],這種變化對(duì)該區(qū)域森林主要建群樹種的分布區(qū)域是否已經(jīng)產(chǎn)生了影響,影響程度如何還少見報(bào)道,本研究正是針對(duì)這一問(wèn)題,在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上,收集近十幾年新增加的科研資料,根據(jù)東北地帶性建群樹種和常見種溫暖指數(shù)范圍,從生態(tài)氣候?qū)W的角度探討氣候變化對(duì)東北三省森林植被地理分布的影響。該研究不僅有利于區(qū)域森林植被的恢復(fù)與重建,也可為該區(qū)域自然資源的合理利用、土地退化防治、生物多樣性的保護(hù)等區(qū)域可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃的制定提供理論參考。

1 研究區(qū)概況

東北三省包括黑龍江省、吉林省和遼寧省,位于118.83°—135.09°E,53.56°—38.72°N之間,南鄰黃海和渤海,東面和北面有鴨綠江、圖們江、烏蘇里江和黑龍江環(huán)繞,西面與內(nèi)蒙古接壤,總土地面積78.7萬(wàn)km2,境內(nèi)有大、小興安嶺、長(zhǎng)白山系和東北平原(包括松遼平原、遼河平原和三江平原),海拔高度在2—2667m之間。該地區(qū)屬溫帶季風(fēng)氣候,其中北部大興安地區(qū)屬寒溫帶氣候,其它地區(qū)屬溫帶氣候,年平均氣溫-4.15—10.99℃,年降水量366.90—1080.47mm,日平均日照時(shí)數(shù)5.22—8.10h。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2.1 地理信息數(shù)據(jù)

數(shù)字高程模型(DEM)為SRTM地形產(chǎn)品V4.1版本數(shù)據(jù),空間分辨率為90m,數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。

研究所需的縣級(jí)和省級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象局下發(fā)的1∶25萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拓補(bǔ)檢查,去除省界和縣界的間隙。地面觀測(cè)站位置數(shù)據(jù)為中國(guó)氣象局下發(fā)的矢量數(shù)據(jù)。

2.2 土地覆蓋類型數(shù)據(jù)

土地類型覆蓋數(shù)據(jù)(MCD12Q1)來(lái)源于美國(guó)NASA LPDAAC(The Land Processes Distributed Active Archive Center)EOS數(shù)據(jù)中心,該數(shù)據(jù)的空間分辨率為500m,是利用當(dāng)年Terra和Aqua星觀測(cè)所得的數(shù)據(jù)描述土地覆蓋類型,信息提取主要技術(shù)是監(jiān)督?jīng)Q策樹分類,產(chǎn)品包含5種不同土地覆蓋分類方案的分類結(jié)果和對(duì)應(yīng)的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)集,本研究選用“IGBP的全球植被分類方案”的分類結(jié)果,該分類方案根據(jù)國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃(IGBP),本文所用數(shù)據(jù)的時(shí)間為2001年和2013年,空間范圍為東北地區(qū),利用MODIS Reprojection Tool software(MRT)V4.0,進(jìn)行影像的拼接、重采樣(統(tǒng)一空間分辨率為500m)和投影轉(zhuǎn)換(由Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度投影)等預(yù)處理。

2.3 氣象數(shù)據(jù)

圖1 東北三省氣象觀測(cè)站和生態(tài)地理區(qū)分布示意圖 Fig.1 Distribution diagram of meteorological observation stations and eco-geographical in the Northeastern ChinaⅠ：大興安嶺、Ⅱ：松遼平原中部、Ⅲ：東北東部山前平原、Ⅳ：東北東部山地、Ⅴ：三江平原、Ⅵ：華北山地丘陵、Ⅶ:遼東膠東山地丘陵

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于黑龍江省、吉林省和遼寧省氣象局的1961—2013年的196個(gè)氣象臺(tái)站逐日整編資料,包括日平均氣溫和日降水量,站點(diǎn)的地理位置和海拔高度如圖1。

2.3.1 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理

氣候變化研究必須建立在可靠的資料基礎(chǔ)上,而由于氣象臺(tái)站遷移、觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差和缺失、城市熱島效應(yīng)等原因,會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)序列的不均一性,因此在進(jìn)行分析之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,最大限度地降低因數(shù)據(jù)誤差而影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

(1)質(zhì)量控制

由于觀測(cè)儀器、資料處理和傳輸過(guò)程可能引起誤差,資料中很難避免存在一定的錯(cuò)誤,最大限度地減少這些錯(cuò)誤的可能影響是非常必要的[23],因此本研究采用翟盤茂[24]的方法對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,刪除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。另外Karl[25]也指出,把與時(shí)間有關(guān)的資料缺測(cè)假設(shè)為零時(shí),會(huì)在氣候變化趨勢(shì)研究中引起誤差,本研究中監(jiān)測(cè)缺測(cè)數(shù)據(jù)的方法是當(dāng)一年內(nèi)缺測(cè)超過(guò)20d(約大于一年內(nèi)實(shí)際觀測(cè)日數(shù)的5%)時(shí),該年的統(tǒng)計(jì)量被設(shè)為缺測(cè),當(dāng)45a序列中缺測(cè)總量超過(guò)5a時(shí),則該測(cè)站被排除使用。

(2)正態(tài)分布檢驗(yàn)

多數(shù)氣候診斷方法和預(yù)測(cè)模型是在氣候變量呈正態(tài)分布假定前提下進(jìn)行的,所以對(duì)氣候變量是否呈正態(tài)分布形態(tài)的檢驗(yàn)是十分必要的。本文利用SPSS軟件對(duì)各氣候區(qū)逐日氣溫和相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn),顯著性水平sig.有98.7%均≥0.05,說(shuō)明各氣候區(qū)逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)絕大多數(shù)近似正態(tài)分布,分析時(shí)可不對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。與氣溫?cái)?shù)據(jù)不同,日降水量的變化并不具有逐步的、連續(xù)的特征,因而判斷降水?dāng)?shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布是以月為自變量進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果絕大多數(shù)服從正態(tài)分布,因而分析時(shí)不作標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(3)熱島效應(yīng)分析

IPCC第3次評(píng)估報(bào)告認(rèn)為,從全球平均來(lái)看,城市化對(duì)地表平均氣溫記錄的影響微乎其微,其實(shí)際作用要比觀測(cè)到的增溫值小一個(gè)數(shù)量級(jí)[26],而Wang[27]和趙宗慈[28]卻認(rèn)為,熱島效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)期氣溫序列研究的影響不容忽視,于是本研究根據(jù)2015年統(tǒng)計(jì)年鑒中人口數(shù)據(jù),刪除人口大于等于100萬(wàn)人和人口大于等于50萬(wàn)人的城市測(cè)站的氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù),計(jì)算未刪除、刪除人口大于等于100萬(wàn)人城市和刪除人口大于等于50萬(wàn)人的城市的年平均氣溫變化速率,結(jié)果分別為0.0149、0.0126、0.0145℃/a,它們之間的差別比增溫值(21世紀(jì)以來(lái)比19世紀(jì)60年代高0.16℃)小一個(gè)數(shù)量級(jí),因此本研究不考慮城市熱島對(duì)氣溫序列變化的影響。

(4)數(shù)據(jù)插補(bǔ)

本文對(duì)缺測(cè)測(cè)站的氣象數(shù)據(jù)采用Newton法進(jìn)行插補(bǔ)。

2.3.2 氣象數(shù)據(jù)突變檢測(cè)

通過(guò)對(duì)東北地區(qū)1961—2013年氣溫和降水突變點(diǎn)的檢驗(yàn),為探尋氣候變化對(duì)研究區(qū)主要地帶性植被類型分布可能帶來(lái)的影響提供時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

(1) Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall(簡(jiǎn)稱MK)是氣象學(xué)/氣候?qū)W中經(jīng)常用來(lái)進(jìn)行突變檢驗(yàn)的一種方法,具體方法如下：

設(shè)原始時(shí)間序列為y1,y2,…,yn,mi表示第i個(gè)樣本yi大于yj(1≤j≤i)的累積數(shù),定義統(tǒng)計(jì)量：

在原序列隨機(jī)獨(dú)立等假設(shè)下,dk的均值和方差分別為：

將上面公式的dk標(biāo)準(zhǔn)化,得：

UFk組成一條UF曲線,通過(guò)信度檢驗(yàn)可得出其是否有明顯的變化趨勢(shì)。把此方法引用到反序列中,計(jì)算得到另一條曲線UB,則兩條曲線在置信區(qū)間內(nèi)的交點(diǎn)確定為突變點(diǎn)。

(2)滑動(dòng)T檢驗(yàn)

滑動(dòng)t檢驗(yàn)法,它是用來(lái)檢驗(yàn)兩隨機(jī)樣本平均值的顯著性差異[29]。為此,把一個(gè)長(zhǎng)度為n的連續(xù)隨機(jī)變量x分成兩個(gè)樣本子集x1和x2,讓?duì)蘨、Si2和ni分別代表xi的平均值、樣本方差和樣本長(zhǎng)度(i=1,2)。兩樣本子集始終間隔一個(gè)樣本,這樣檢驗(yàn)的就是某一年后n2年和前n1年均值的顯著性差異。

原假設(shè)H0:μ1-μ2=0。定義t統(tǒng)計(jì)量為：

這里,SP是聯(lián)合樣本方差,

為σ2的無(wú)偏估計(jì)(E[SP2]=σ2),顯然t0-t(n1+n2-2)分布,給定信度α,得到臨界值tα,計(jì)算t0后在H0下比較t0與tα,當(dāng)t0≥tα?xí)r,否定原假設(shè)H0,即說(shuō)明其存在顯著性差異。當(dāng)|t0|

用MTT來(lái)檢驗(yàn)?zāi)骋粋€(gè)時(shí)間序列,可以得到相應(yīng)的t0統(tǒng)計(jì)量序列,峰值和谷值所對(duì)應(yīng)的年份稱之為突變年份、突變點(diǎn)或者過(guò)渡年份。

(3)累積距平檢驗(yàn)

累積距平也是一種常用的、由曲線判斷變化趨勢(shì)的方法,對(duì)于序列x,其某一時(shí)刻t的累積距平表示為：

將n個(gè)時(shí)刻的累積距平值全部算出,即可繪出累積距平曲線進(jìn)行趨勢(shì)分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 氣象數(shù)據(jù)突變檢驗(yàn)

3.1.1 研究區(qū)劃分

東北三省跨越寒溫帶、中溫帶和暖溫帶,且地形復(fù)雜,山地、丘陵和平原相間,海拔高度跨越2665m,氣候變化趨勢(shì)和突變點(diǎn)可能會(huì)存在差異,因此本研究參照《中國(guó)生態(tài)區(qū)劃研究》[30]提供的中國(guó)生態(tài)地理分區(qū)數(shù)據(jù)(來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)提供的矢量數(shù)據(jù)),分別檢驗(yàn)東北三省的7個(gè)生態(tài)地理分區(qū)(圖1)的年平均氣溫和年降水量的突變點(diǎn)。

該生態(tài)地理分區(qū)數(shù)據(jù)是基于溫度指標(biāo)把全國(guó)劃分為寒溫帶、中溫帶、暖溫帶、北亞熱帶等11個(gè)區(qū)域,根據(jù)干濕狀況指標(biāo)把全國(guó)劃分為潮濕、濕潤(rùn)、半濕潤(rùn)、半干旱等6個(gè)區(qū)域,經(jīng)上述2種指標(biāo)組合后把全國(guó)劃分成46個(gè)生態(tài)地理分區(qū),東北三省占其中的7個(gè)生態(tài)地理分區(qū)(圖1)。

3.1.2 突變點(diǎn)檢測(cè)

從年平均氣溫MK檢驗(yàn)結(jié)果可見(圖2),東北三省7個(gè)生態(tài)地理分區(qū)的年平均氣溫均存在明顯的上升趨勢(shì),其中生態(tài)地理區(qū)Ⅰ的UF和UB在1982年處交叉,表明從1982年開始該區(qū)的氣溫可能發(fā)生突變,同時(shí)滑動(dòng)T檢驗(yàn)結(jié)果和通過(guò)計(jì)算氣溫序列的累積距均顯示1982年為該區(qū)氣溫突變年份；用同樣的方法檢測(cè)生態(tài)地理區(qū)Ⅱ—Ⅶ的氣溫突變年為1988年,該結(jié)論與[31]一致。

圖2 東北三省1961—2014年平均氣溫、年降水量Mann-kendall曲線和滑動(dòng)T檢驗(yàn)曲線Fig.2 Statistics curves of Mann-kendall test and moving T-test of mean temperature and annual precipitation between 1961 and 2014 in Northeast ChinaMK-T1—MK-T7：第Ⅰ—Ⅶ生態(tài)地理分區(qū)氣溫的MK曲線圖,T-T1—T-T7：第Ⅰ—Ⅶ生態(tài)地理分區(qū)氣溫的滑動(dòng)T檢驗(yàn)曲線圖,MK-P1—MK-P7：第Ⅰ—Ⅶ生態(tài)地理分區(qū)降水的MK曲線圖,T-P1—T-P7：第Ⅰ—Ⅶ生態(tài)地理分區(qū)降水的滑動(dòng)T檢驗(yàn)曲線圖; MK檢驗(yàn)和滑動(dòng)T檢驗(yàn)的α=0.05,其中滑動(dòng)T檢驗(yàn)的步長(zhǎng)為10a

年降水量MK檢驗(yàn)結(jié)果與年平均氣溫不同,生態(tài)地理區(qū)Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ和Ⅵ的MK降水量統(tǒng)計(jì)值UF在[-1.96,1.96]波動(dòng),說(shuō)明這幾個(gè)生態(tài)地理區(qū)在研究時(shí)間段內(nèi)年降水量無(wú)顯著變化；生態(tài)地理區(qū)Ⅳ從1976年開始顯著下降,1983年開始顯著上升；生態(tài)地理區(qū)Ⅶ從1963年開始下降,在2003年出現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。結(jié)合MK和滑動(dòng)T檢驗(yàn)結(jié)果,東北地區(qū)的7個(gè)生態(tài)地理區(qū)年降水量沒(méi)有明顯的突變點(diǎn),因此本文只研究氣溫突變對(duì)東北地區(qū)地帶性植被分布適宜區(qū)的影響。

3.2 氣候變化對(duì)東北地帶性植被分布的影響

3.2.1 植被分布熱量指標(biāo)WI

按照徐文鐸[17]的方法計(jì)算水熱指標(biāo)——溫暖指數(shù)(WI)：

式中,t為5℃以上的月平均氣溫。

再根據(jù)樹種的地理分布資料,按半峰寬(PWH)計(jì)算法[32]確定每個(gè)樹種的熱量分布范圍：

PWH=2.354S

3.2.2 WI插值

把第3.1.2節(jié)氣候突變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果作為分界點(diǎn),分別計(jì)算突變點(diǎn)前、后各個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的WI平均值,即利用1961—1981年生態(tài)地理區(qū)Ⅰ和1961—1987年生態(tài)地理區(qū)Ⅱ—Ⅶ的數(shù)據(jù)計(jì)算突變點(diǎn)前每個(gè)站點(diǎn)WI的年平均值(WI1)；突變點(diǎn)后的WI的平均值(WI2)所用數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為1982—2013年生態(tài)地理區(qū)Ⅰ和1988—2013年生態(tài)地理區(qū)Ⅱ—Ⅶ的數(shù)據(jù),計(jì)算方法同上。

由于東北三省的氣象觀測(cè)站點(diǎn)少且分布不均,尤其在地形復(fù)雜的山區(qū)氣象觀測(cè)站分布尤其稀疏,這些有限的氣象觀測(cè)站無(wú)法代表相距較遠(yuǎn)地區(qū)的氣候狀況,基于此數(shù)據(jù)計(jì)算的WI的代表性也會(huì)較差,為解決這一問(wèn)題,本研究對(duì)單點(diǎn)的WI數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,由于WI是基于氣溫計(jì)算而來(lái),而氣溫與經(jīng)度、緯度和海拔高度又具有較好的相關(guān)性[33- 34],因此本研究以經(jīng)度、緯度和海拔高度為自變量,分別以WI1和WI2為因變量擬合多元線性回歸模型,擬合結(jié)果見表2。

利用回歸方程推算出各個(gè)觀測(cè)站的WI1和WI2的擬合值,用擬合值減去實(shí)際計(jì)算值得到的差值分別記為WI1a和WI2a,再利用IDW插值方法把這些點(diǎn)的差值轉(zhuǎn)換為面,用這個(gè)面數(shù)據(jù)作為訂正系數(shù)來(lái)訂正利用回歸方程擬合出的WI1和WI2面數(shù)據(jù),得到訂正后的WI1和WI2的面數(shù)據(jù),再?gòu)闹刑崛「鱾€(gè)觀測(cè)點(diǎn)訂正后的點(diǎn)數(shù)據(jù),并減去實(shí)際計(jì)算值得到的差值分別記為WI1b和WI2b,分別統(tǒng)計(jì)對(duì)比WI1a與WI1b和WI2a與WI2b的標(biāo)準(zhǔn)誤差、標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)值范圍,結(jié)果表明,WI1b標(biāo)準(zhǔn)誤差、標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)值范圍分別比WI1a小0.13、1.77、6.82cm,WI2b標(biāo)準(zhǔn)誤差、標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)值范圍分別比WI2a小0.12、1.57、7.83cm,說(shuō)明經(jīng)過(guò)訂正后的WI值與實(shí)際計(jì)算值更為接近。

表1 東北地帶性植被的溫暖指數(shù)范圍[14]

表2 溫暖指數(shù)回歸方程

Y:WI,log: 經(jīng)度(°),lat: 緯度(°),alt: 海拔高度(m)

3.2.3 植被類型分布區(qū)域變化

分析圖3可見,氣溫突變點(diǎn)前適宜在東北三省分布面積最大的是溫帶針闊混交林,為55.89萬(wàn)km2,主要分布于松嫩平原、遼河平原、三江平原、小興安嶺和長(zhǎng)白山海拔小于800m左右的區(qū)域,在氣溫突變點(diǎn)后該植被類型的適宜分布面積為47.22萬(wàn)km2,總體適宜面積減少了8.67萬(wàn)km2,其中主要收縮區(qū)域?yàn)檫|河平原,面積為11.71km2,擴(kuò)張區(qū)域?yàn)榇笈d安嶺東部和南部以及小興安嶺海拔在400—500m和長(zhǎng)白山海拔在800—1100m的區(qū)域,面積為3.04萬(wàn)km2。

圖3 東北三省氣溫突變點(diǎn)前后植被類型適宜分布區(qū)域變化示意圖Fig.3 Change schematic of the distribution zone for zonal vegetation before and after temperature mutation points in Northeast China

氣溫突變點(diǎn)后適宜分布面積增加的植被類型為暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原,其中暖溫帶落闊葉林在氣溫突變點(diǎn)前的適宜分布面積為55.39萬(wàn)km2,主要分布在除大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山海拔低于600m以下的其它區(qū)域,在氣溫突變點(diǎn)后適宜該植被類型分布的面積為60.90萬(wàn)km2,總體適宜面積增加了5.51萬(wàn)km2,成為東北地區(qū)適宜分布最廣泛的植被類型,其中主要收縮的區(qū)域在東北南部沿海區(qū)域,面積為1.62萬(wàn)km2,擴(kuò)張的區(qū)域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長(zhǎng)白山海拔在600—800m之間的區(qū)域,面積為7.13萬(wàn)km2。

氣溫突變點(diǎn)后適宜分布面積減小最多的植被類型為寒溫帶針葉林,也是氣溫突變點(diǎn)前后適宜面積變化最大的植被類型。在氣溫突變點(diǎn)前適宜分布的面積為46.54萬(wàn)km2,主要分布在大興安嶺、小興安嶺、長(zhǎng)白山、松嫩平原北部和三江平原大部,氣溫突變點(diǎn)后面積為30.91萬(wàn)km2,總體適宜面積減少了15.63萬(wàn)km2,其中主要收縮的區(qū)域在松嫩平原北部和三江平原大部,面積為15.83萬(wàn)km2,擴(kuò)張的區(qū)域?yàn)榇笈d安嶺海拔在800m以上的區(qū)域,面積僅有0.20萬(wàn)km2。

氣溫突變點(diǎn)后適宜分布面積增加最大的植被類型為溫帶草原,在氣溫突變點(diǎn)前適宜分布的面積為50.47萬(wàn)km2,主要分布在松嫩平原大部、遼河平原中部和北部、三江平原、長(zhǎng)白山海拔低于600m以下的區(qū)域,在氣溫突變點(diǎn)后適宜該植被類型分布的面積為53.46萬(wàn)km2,總體適宜面積增加了2.99萬(wàn)km2,其中收縮的區(qū)域在遼河平原西部和北部、長(zhǎng)白山南部,面積為4.14萬(wàn)km2,擴(kuò)張的區(qū)域在小興安嶺海拔在300—400m和長(zhǎng)白山海拔在800—1100m的區(qū)域,面積為7.13萬(wàn)km2。

高山凍原在東北地區(qū)適宜分布面積最小,主要分布在大興安嶺海拔在900m以上和長(zhǎng)白山海拔在1800m以上的區(qū)域,氣溫突變點(diǎn)前的適宜分布面積為104.79km2,突變點(diǎn)后減小了27.91km2；亞高山矮曲林的分布面積也較小,主要分布區(qū)域?yàn)榇笈d安嶺海拔在700—900m,氣溫突變點(diǎn)前的適宜分布面積為3.03萬(wàn)km2,突變點(diǎn)后面積減小為2.79萬(wàn)km2。

3.2.4 植被類型分布地理中心變化

氣溫突變點(diǎn)前后各植被類型分布的地理中心均發(fā)生了不同程度的移動(dòng)(圖4),從移動(dòng)方向上看,北部的高山凍原和寒溫帶針葉林向西北方向移動(dòng),其它植被類型分布的地理中心均向東北方向移動(dòng)。從移動(dòng)距離上看,最大的是南部地區(qū)的亞高山矮曲林,移動(dòng)了135.44km；其次是溫帶針闊葉混交林,移動(dòng)了71.80km；移動(dòng)距離最小的是南部的高山凍原,只移動(dòng)了1.39km；其它植被類型的移動(dòng)距離在22.20—71.47km之間。

圖4 氣溫突變點(diǎn)前后植被類型分布區(qū)域中心轉(zhuǎn)移示意圖Fig.4 The change of geographic center of the zonal vegetation before and after the temperature mutation points in Northeast China

3.2.5 推算分布區(qū)與實(shí)際分布區(qū)對(duì)比

由于本研究缺乏實(shí)地調(diào)查資料,因此借助2001年和2013年 MCD12Q1數(shù)據(jù)的分類結(jié)果,與3.2.2中各植被類型的分布區(qū)域進(jìn)行對(duì)比,在MCD12Q1數(shù)據(jù)的分類結(jié)果中落葉針葉林、混交林、落葉闊葉林和草地分別對(duì)應(yīng)3.2.2中植被類型的寒溫帶針葉林、溫帶針闊葉混交林、暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原。研究中首先利用MCD12Q1數(shù)據(jù)的分類結(jié)果提取2013年各土地覆蓋類型與2001年的空間差異,增加部分的數(shù)據(jù)分別設(shè)為A1、A2、A3和A4,減少部分的數(shù)據(jù)分別設(shè)為B1、B2、B3和B4；再設(shè)3.3.2研究結(jié)果中各植被類型在突變點(diǎn)后增加部分的數(shù)據(jù)為a1、a2、a3和a4,減少部分的數(shù)據(jù)分別設(shè)為b1、b2、b3和b4,分別求取A1和a1、…、A4和a4、B1和b1、…、B4和b4的共同區(qū)域并計(jì)算面積。

結(jié)果表明(圖5),寒溫帶針葉林無(wú)共同減少區(qū)域；共同增加的區(qū)域分布在大興安嶺海拔在800m以上的地區(qū),增加面積為0.01萬(wàn)km2,占A1面積的4.82%,另外82.57%的A1面積分布在氣溫突變點(diǎn)前后未變的適宜區(qū)域。溫帶針闊葉混交林無(wú)共同減少區(qū)域；共同增加的區(qū)域在大興安嶺東部、小興安嶺海拔在400—500m區(qū)域和長(zhǎng)白山海拔在800—1100m的區(qū)域,增加面積為1.27萬(wàn)km2,占A2面積的21.46%,另外61.01%的A2面積分布在氣溫突變點(diǎn)前后未變的適宜區(qū)域；暖溫帶落葉闊葉林無(wú)共同減少區(qū)域；共同增加的區(qū)域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長(zhǎng)白山海拔在600—800m之間的地域,面積為0.78萬(wàn)km2,占A3面積的20.23%,另外59.94%的A3面積分布在氣溫突變點(diǎn)前后未變的適宜區(qū)域；溫帶草原共同增加的區(qū)域在小興安嶺海拔在300—400m和長(zhǎng)白山海拔在800—1100m的區(qū)域,面積為0.10萬(wàn)km2,占A4面積的8.03%,另外80.15%的A4面積分布在氣溫突變點(diǎn)前后未變的適宜區(qū)域；共同減小的區(qū)域在遼河平原西部和北部以及長(zhǎng)白山南部,占B4面積的18.72%,另外70.24%的B4面積分布在氣溫突變點(diǎn)后的不適宜區(qū)域?？梢姎夂蜃兓瘜?duì)各植被類型的分布已經(jīng)產(chǎn)生一定影響。

圖5 推算分布區(qū)域與實(shí)際分布區(qū)對(duì)比Fig.5 Comparison map between the projected distribution regions andactual distribution regions

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

以東北三省為研究區(qū),以1961—2013年的196個(gè)氣象臺(tái)站逐日整編資料為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),以溫暖指數(shù)的適宜范圍為標(biāo)準(zhǔn),研究氣候變化對(duì)東北地帶性植被適宜分布區(qū)域的影響,并結(jié)合2000年和2013年土地類型覆蓋數(shù)據(jù)(MCD12Q1),對(duì)推算適宜分布區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明：

(1)近50年來(lái)大興安嶺氣溫突變點(diǎn)為1982年,其它地區(qū)為1988年；東北三省年降水量沒(méi)有明顯的突變點(diǎn)。

(2)通過(guò)建立WI與經(jīng)度、緯度和海拔高度的線性擬合方程,對(duì)缺少氣溫觀測(cè)地區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ),再利用差值對(duì)插補(bǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正,訂正后的WI值與實(shí)際計(jì)算值更為接近。

(3)氣溫突變點(diǎn)后適宜東北三省生長(zhǎng)的主要植被類型種類無(wú)變化,但各植被類型的適宜分布區(qū)域均發(fā)生變化,氣溫突變點(diǎn)前適宜在東北三省分布面積最大的是溫帶針闊混交林,氣溫突變點(diǎn)后適宜分布面積有所下降,其中收縮的區(qū)域?yàn)檫|河平原,擴(kuò)大的區(qū)域?yàn)榇笈d安嶺東部和南部以及小興安嶺海拔在400—500m和長(zhǎng)白山海拔在800—1100m的區(qū)域；氣溫突變點(diǎn)后適宜在東北三省分布面積最大的是暖溫帶落闊葉林,其中的收縮的區(qū)域在南部沿海區(qū)域,擴(kuò)大的區(qū)域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長(zhǎng)白山海拔在600—800m之間的區(qū)域；氣溫突變點(diǎn)后面積減小最多的是寒溫帶針葉林,也是氣溫突變點(diǎn)前后適宜面積變化最大的植被類型；氣溫突變點(diǎn)后面積增加最大的是溫帶草原。

(4)與主要植被類型實(shí)際分布變化相對(duì)比,在寒溫帶針葉林、溫帶針闊混交林、暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原中,2013年比2001a增加的區(qū)域分別有4.82%、21.46%、20.23%和8.03%的面積落在理論推算的增加區(qū)域內(nèi),由此可見從理論推算和實(shí)際分布上均證明了氣候變化對(duì)研究區(qū)主要植被類型分布可能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。

4.2 討論

(1)本研究在檢驗(yàn)近50年來(lái)氣溫突變點(diǎn)的基礎(chǔ)上,推算氣候變化對(duì)東北三省主要植被類型適宜分布區(qū)的影響,并選取典型植被類型利用現(xiàn)有的遙感分類數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,研究結(jié)果與已有的研究結(jié)論有很多一致之處,如程肖俠等[21]認(rèn)為在維持當(dāng)前氣候條件不變的情況下,東北森林樹種組成基本維持平衡,但氣候增暖使主要針葉樹種比例下降,闊葉樹種比例增加,與本研究結(jié)論中氣溫突變點(diǎn)前后東部地區(qū)適宜在東北生長(zhǎng)的主要植被類型種類無(wú)變化,但寒溫帶針葉林和溫帶針闊混交林在氣溫突變點(diǎn)后適宜分布區(qū)面積下降,暖溫帶落葉闊葉林適宜分布區(qū)面積增加的結(jié)論基本一致；在本研究中氣溫突變點(diǎn)后溫帶針闊葉混交林的適宜分布區(qū)域已經(jīng)侵入大興安嶺東部,這一結(jié)論驗(yàn)證了程肖俠等[35]在研究大興安嶺森林演替中指出的氣候變化將可能使大興安嶺會(huì)以溫帶針闊葉混交林為主的預(yù)測(cè)；冷文芳[20]在HADCM2SUL和CGCM1模型預(yù)測(cè)假設(shè)100a后全球平均氣溫和降水量增加的基礎(chǔ)上,認(rèn)為寒溫帶針葉林主要建群種(興安落葉松和云冷衫)的覆蓋率有明顯下降,這一結(jié)論與本研究結(jié)果一致,但對(duì)于本研究中的溫帶針闊混交林的主要樹種紅松,本研究的結(jié)論更傾向于CGCM1方案的預(yù)測(cè)結(jié)論；晏寒冰[36]等認(rèn)為氣候變化使興安落葉松和白樺的分布向西北漂移,這與本研究中寒溫帶針葉林適宜分布區(qū)域的地理中心向西北移動(dòng)的結(jié)論一致。

(2)本研究得出的氣候變化對(duì)研究區(qū)主要植被類型分布可能已經(jīng)產(chǎn)生了影響的結(jié)論,是在理論推算和遙感分類數(shù)據(jù)相結(jié)合的基礎(chǔ)上得出的,這當(dāng)中主要誤差來(lái)源有：一是理論推算方面,本研究推算氣候變化對(duì)植被類型分布的影響是建立在氣候變化突變點(diǎn)基礎(chǔ)上的,氣候變化突變檢驗(yàn)的結(jié)果是近50年來(lái)只有溫度因子發(fā)生了突變,因此認(rèn)為溫度因子在其中起了主要作用,盡管在本研究中已檢測(cè)到降水無(wú)顯著變化,但降水、自然災(zāi)害、人為活動(dòng)等諸多因素對(duì)植被類型分布也具有一定的影響,因此本研究得出的結(jié)論具有一定的片面性,但方精云[37]和鄒春靜等[38]認(rèn)為,單因素標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于確定大區(qū)域植被帶劃分具有較好的指示意義,而且劉向培[39]的研究結(jié)果表明,在東北地區(qū)溫度對(duì)地表植被動(dòng)態(tài)變化的影響大于降水,因此本研究只根據(jù)溫度因素推算氣候變化對(duì)植被類型分布的結(jié)果仍具有一定的參考意義；二是遙感分類數(shù)據(jù)的精度問(wèn)題,本研究直接采用了美國(guó)NASA LPDAACEOS數(shù)據(jù)中心提供的土地類型覆蓋數(shù)據(jù)(MCD12Q1),由于缺乏歷史地面調(diào)查數(shù)據(jù),因此無(wú)法對(duì)其分類精度進(jìn)行檢驗(yàn),分類誤差也會(huì)影響本研究結(jié)果準(zhǔn)確程度,雖然在討論①中已有相關(guān)研究成果支持了本研究的結(jié)論,但本研究給出的每種植被類型分布區(qū)域變化的具體數(shù)據(jù)還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

(3)雖然物種分布與氣候因素有密切關(guān)系,但物種的遷移對(duì)于氣候變化的影響往往有一定的滯后性[40],也會(huì)受到自身的遷移能力、人為干預(yù)和諸多外界條件的影響,而本研究在推算植被類型分布適宜區(qū)域變化時(shí)并未考慮上述因素的影響,這也是把推算結(jié)果與植被類型實(shí)際分布變化作對(duì)比時(shí),共同增加(減少)面積占實(shí)際增加(減少)面積比例較低的原因之一。

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EffectsofclimatechangeonthedistributionofmainvegetationtypesinNortheastChina

LIU Dan, YU Chenglong*

HeilongjiangProvinceInstituteofMeteorologicalSciences,Harbin150030,China

A suitable distribution of zonal vegetation types could provide a reference for the restoration and reconstruction of regional vegetation and protection of biodiversity. Between 1961 and 2013, we used mutation point detection and the thermal index to study the impacts of climate change on the distribution of the main vegetation types in Northeast China. The land cover data for 2000 and 2013 from NASA LPDAAC (The Land Processes Distributed Active Archive Center) EOS were used to verify the simulated distribution regions. The results showed that the temperature mutation point for Daxing′an Mountains was in 1982, and the mutation points for the other regions were in 1988. The annual precipitation at each eco-geographical region showed no obvious mutation. After 1982, the main vegetation types, which were suitable for growth,showed no obvious changes;however, their distribution regions had been changed. The areas of suitable distribution regions for alpine tundra, subalpine forest, cold-temperate coniferous forest, and temperate mixed forest decreased continuously;however, the areas for warm-temperate deciduous broad-leaved forest and temperate grassland increased. The geographic centers for the suitable distribution of each vegetation type had moved to different degrees before and after the temperature mutation points. Among them, the center of the subalpine forest had moved towards the northeast, and the distance was the longest (135.44km). On the basis of the comparative analysis,we concluded that climate change possibly had an impact on the distribution of vegetation types in Northeast China.

zonal vegetation; climate change; Northeast China; suitable distribution

2015年中國(guó)氣象局氣候變化專項(xiàng)(CCSF201512)；中國(guó)氣象局沈陽(yáng)大氣環(huán)境研究所2016年開放基金課題(2016SYIAE11)；2013年公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(GYHY201306036)

2016- 07- 07; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

日期:2017- 05- 27

*通訊作者Corresponding author.E-mail: nefuycl@163.com

10.5846/stxb201607071393

劉丹,于成龍.氣候變化對(duì)東北主要地帶性植被類型分布的影響.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(19):6511- 6522.

Liu D, Yu C L.Effects of climate change on the distribution of main vegetation types in Northeast China.Acta Ecologica Sinica,2017,37(19):6511- 6522.