李 丹 , 莊義琳, 吳秀芹 *

1)北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院, 北京 100083;

2)北京林業(yè)大學(xué)水土保持國家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100083;

3)浙江省環(huán)境科技有限公司, 浙江杭州 310000

全球氣候變暖正在成為現(xiàn)實(shí), 這將會(huì)對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能產(chǎn)生影響, 并且改變其原有的發(fā)展進(jìn)程(Friend et al., 2014; 郭靈輝等, 2016; 霍曉英等, 2018)。植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體, 對(duì)氣候變化和陸地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化起到一定的指示作用, 同時(shí)植被變化也將反作用于氣候(Pettorelli et al., 2005; 劉憲鋒等, 2013, 2015)。如今在全球氣候變暖背景下, 氣候變化和植被的關(guān)系研究受到廣泛關(guān)注(Julien et al., 2006; Pang et al., 2017), 了解植被動(dòng)態(tài)及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)對(duì)于揭示陸地生態(tài)系統(tǒng)行為機(jī)制, 預(yù)測(cè)未來植被的增長(zhǎng)并從而指導(dǎo)環(huán)境管理非常重要(Zhao et al., 2020)。相對(duì)歷史植被變化及其對(duì)氣候響應(yīng)關(guān)系的研究(Luo et al., 2020; Zhu et al., 2020), 未來植被趨勢(shì)變化在全球氣候變化背景下的研究成為了新的熱點(diǎn)(Swain et al., 2017;Zheng et al., 2017; Zhou et al., 2020), 國內(nèi)外學(xué)者廣泛開展了基于hurst指數(shù)(Peng et al., 2012; 潘穎等,2018)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(何寶忠等, 2016)等對(duì)未來的植被趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究, 但只是根據(jù)歷史植被變化的趨勢(shì)去預(yù)測(cè)未來, 沒有考慮到降水、氣溫等氣候條件的影響。探討植被變化和氣候因子變化的關(guān)系, 建立二者之間的關(guān)系模型, 將為探討植被生態(tài)系統(tǒng)對(duì)未來氣候變化的反饋?zhàn)饔锰峁┯行Х椒?Swain et al.,2017)。

斷陷盆地位于珠江和長(zhǎng)江中上游, 盆地內(nèi)缺水嚴(yán)重, 而地下河深埋, 其周邊山區(qū)是石漠化發(fā)生的主要地貌部位, 由于生產(chǎn)力水平低下, 人地矛盾突出, 嚴(yán)重束縛了區(qū)域性經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展(曹建華等, 2016)。自2008年實(shí)施石漠化綜合治理以來, 該地區(qū)的重度石漠化面積逐漸縮小, 林草覆蓋率得到了提升。斷陷盆地作為我國石漠化綜合治理重要類型區(qū), 是中國西南部重要生態(tài)屏障區(qū), 具有石漠化防治、保護(hù)生物多樣性、固土保水等重要的生態(tài)功能(吳協(xié)保等, 2009; Tong et al., 2017; 史晨璐和吳秀芹, 2020), 因此開展區(qū)域氣候變化對(duì)斷陷盆地植被的影響對(duì)鞏固石漠化治理的成效的研究具有重要意義。歸一化植被指數(shù)(NDVI)作為量化植被生產(chǎn)力水平的重要指標(biāo), 被廣泛應(yīng)用于植被生產(chǎn)力評(píng)估、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、生態(tài)脆弱性評(píng)價(jià)、農(nóng)田管理、荒漠化調(diào)查等方面(Zhang et al., 2012; Cai et al., 2015;Kumar et al., 2020)。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)第五次評(píng)估報(bào)告根據(jù) 2100年不同的輻射強(qiáng)迫值提出了未來氣候變化情景, 表示 2100年輻射強(qiáng)度將會(huì)上升 2.6 W/m2、4.5 W/m2、6.0 W/m2、8.5 W/m2,其中RCP4.5和RCP8.5代表未來中國發(fā)展可能形成的中端穩(wěn)定排放路徑和高排放路徑常用于未來氣候變化及其響應(yīng)等相關(guān)研究(王紹武等, 2012; 楊辰等,2018; 周桐宇等, 2018)。本研究以巖溶斷陷盆地區(qū)為研究對(duì)象, 基于 2001—2016年間氣象數(shù)據(jù)集與NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù), 建立 NDVI與降水量和氣溫因子的多元回歸線性方程, 并根據(jù)未來氣候情景下中低溫室氣體排放(RCP4.5)和高溫室氣體排放(RCP8.5)降水和溫度的預(yù)估數(shù)據(jù)對(duì)未來2020—2050年間 NDVI值進(jìn)行模擬。探討該區(qū)域 2020—2050間氣候的變化特征, 以及植被的時(shí)空特征及其對(duì)氣候變化的響應(yīng), 以期為未來全球氣候變化情景下斷陷盆地石漠化綜合治理中林草植被的恢復(fù)和保護(hù)制定應(yīng)對(duì)方案。

1 研究區(qū)概況

斷陷盆地位于云貴高原, 介于 100°03′—105°10′E 和 22°39′—29°10′N 之間, 橫跨云南、四川和貴州三省共 43個(gè)區(qū)縣(圖 1), 總面積達(dá) 11.04萬km2。斷陷盆地總體地勢(shì)呈西北高, 東南低, 主要包含三種地貌類型, 盆地、山地和坡地。受印度洋西南暖濕氣流影響, 研究區(qū)干濕兩季分明且季節(jié)性干旱嚴(yán)重。斷陷盆地四周多為斷塊山地, 盆地內(nèi)部地形較為平坦, 周邊山區(qū)及斜坡地帶是石漠化發(fā)生的主要地貌部位(王宇, 1993; 彭淑惠等, 2008; 曹建華等, 2016;王宇等, 2017)。斷陷盆地石漠化面積為2.41萬km2, 占總面積的21.83%。斷陷盆地內(nèi)土壤以紅壤為主, 另外還有棕壤、石灰(巖)土、紫色土、黑氈土、黃壤等類型。北部屬于長(zhǎng)江流域的金沙江水系, 主要河流包括普隆河、雅礱江和安寧河等,南部屬于珠江流域的南盤江水系, 主要河流包括瀘江、甸溪河、巴盤江和黃泥河等。

圖1 斷陷盆地概況圖Fig. 1 The location of the faulted basin

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

研究采用從 NASA官網(wǎng)(www.reverb.echo.nasa.gov)獲取的MOD13Q1 NDVI植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù), 空間分辨率為 250 m, 周期為16天。首先利用MRT(MODIS Reprojection Tool)軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)影像的拼接及投影轉(zhuǎn)換。然后采用最大合成法(MVC)得到研究區(qū)2001—2016逐年NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù), 用于表征當(dāng)年植被最好的生長(zhǎng)情況。氣象產(chǎn)品包括兩套數(shù)據(jù): 一套是基于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站得到的 2001—2016年斷陷盆地區(qū)域及周邊的 43個(gè)氣象站點(diǎn)氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù), 通過克里金插值(Kriging)對(duì)年降水和年均氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行插值得到250 m的柵格數(shù)據(jù)集; 另一套是未來氣候數(shù)據(jù)來自耦合模式比較計(jì)劃第五階段(CMIP5)氣候發(fā)布未來氣候的預(yù)估數(shù)據(jù), 該套數(shù)據(jù)由 ISI-MIP(The Inter-Sectoral Impact Model Inter-comparison Project)提供并進(jìn)行了氣候模式數(shù)據(jù)的插值和訂正,由 IPCC運(yùn)用不等權(quán)重加權(quán)方法進(jìn)行集合而成(http://www.isi-mip.org), 空間分辨率為 0.5°×0.5°,為和歷史氣象數(shù)據(jù)及 MODIS NDVI數(shù)據(jù)的分辨率保持一致, 將氣候預(yù)估數(shù)據(jù)重采樣至250 m。

研究選用2011年Climatic Change出版的“典型濃度路徑”(Representative concentration pathways,RCPs)分別代表未來人口不斷增多、技術(shù)革新不高、能源改善緩慢、缺乏應(yīng)對(duì)氣候變化政策的極端高溫室氣體排放情景(RCP8.5)和未來通過改變能源體系、開展碳捕獲及地質(zhì)儲(chǔ)藏技術(shù)等途徑限制溫室氣體排放的適應(yīng)性溫室氣體排放情景(RCP4.5), 用以分別預(yù)測(cè)2020—2050年的降水和氣溫情況。

2.2 研究方法

2.2.1 長(zhǎng)時(shí)間序列下的氣候條件與NDVI關(guān)系擬合與預(yù)測(cè)

利用ENVI IDL建立2001—2016年斷陷盆地歷史實(shí)測(cè)降水、溫度數(shù)據(jù)自變量Xi(i=1, 2, 3, …, K)和NDVI(因變量Y)的多元線性回歸模型, 研究歷史與NDVI之間的相互關(guān)系, 為下文預(yù)測(cè)未來不同氣候情景對(duì)植被變化的影響趨勢(shì)提供了合理方案。該模型表示為:

Y=β0+β1X1+β2X2

式中:Y為2001—2016年NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù);βi(i=1, 2, .., K)是回歸系數(shù);X1為降水?dāng)?shù)據(jù);X2為溫度數(shù)據(jù)。

通過歷史氣候數(shù)據(jù)和NDVI計(jì)算得到的研究區(qū)單個(gè)網(wǎng)格的β0、β1、β2的系數(shù)值, 最后通過RCP4.5和 RCP8.5不同氣候情景下溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)去預(yù)測(cè)2020—2050年NDVI的值。

2.2.2 NDVI變化趨勢(shì)分析

采用非參數(shù)趨勢(shì)分析(Theil Sen Median,TS)(Tucker et al., 1991; Milich and Weiss, 2000; Lunetta et al., 2006)方法對(duì)研究區(qū)2001—2016年NDVI的變化趨勢(shì)進(jìn)行計(jì)算, TS趨勢(shì)分析可以有效減少異常值影響(袁麗華等, 2013), 是一種比較穩(wěn)健的趨勢(shì)計(jì)算方法, 其公式為:

式中 NDVIj、NDVIi為柵格數(shù)據(jù)集(2001≤i≤j≤2016);β為植被變化趨勢(shì), 當(dāng)β＞0時(shí), 表明NDVI呈上升趨勢(shì), 當(dāng)β＜0時(shí), 表明NDVI呈下降趨勢(shì)。

通過Mann-Kendall檢驗(yàn)法(Sen, 1968)對(duì)趨勢(shì)變化進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。Mann-Kendall作為非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn), 其樣本不需要服從一定的分布, 也不受少數(shù)異常值干擾的影響, 本研究取置信水平α=0.05, 判斷趨勢(shì)變化的顯著性。

3 結(jié)果與分析

3.1 斷陷盆地未來氣候時(shí)空變化特征

2020—2050年在 RCP4.5和 RCP8.5氣候情景下, 斷陷盆地年均溫度和降水量分別呈顯著上升和不顯著上升趨勢(shì)。在 RCP8.5情景下溫度和降水量的增幅分別為RCP4.5情景的2倍和3倍(圖2)?？傮w而言, 兩種預(yù)測(cè)情景下, 未來斷陷盆地都將呈現(xiàn)整體增溫增濕的變化趨勢(shì)。

圖2 未來情景下斷陷盆地2020—2050年期間溫度(a)和降水(b)年際變化Fig. 2 Variations of annual temperature (a) and precipitation (b) in the faulted basin from 2020 to 2050 under future climate scenarios

在RCP4.5情景下(圖3), 斷陷盆地升溫趨勢(shì)為0.13～0.21℃/a, 從空間上看, 溫度的增幅呈現(xiàn)出地域分異性, 增溫迅速的地區(qū)主要分布在北部的木里地區(qū)和東部盤縣、宣威等地; 研究區(qū)中部、南部、增溫緩慢的地區(qū)。斷陷盆地降水量增加速率在0.56～35.21 mm/a之間, 增速極大的區(qū)域集中于南部盤龍江流經(jīng)的文山地區(qū)。降水變化遲緩的地區(qū)面積占比較大, 典型分布在云貴邊界金沙江兩岸地區(qū)。

圖3 斷陷盆地2020—2050年期間溫度和降水變化趨勢(shì)Fig. 3 Trends of seasonal temperature and precipitation in the faulted basin from 2020 to 2050 under future climate scenarios

在 RCP8.5情景下(圖 3), 全區(qū)溫度增幅較RCP4.5情景下明顯增強(qiáng)且表現(xiàn)出明顯的西北快、東南慢的空間分異性。相較RCP4.5情景, 降水量大幅增加, 兩大增長(zhǎng)極分布集中于云貴邊界可渡河地區(qū)和魯南山東北側(cè), 降水增加幅度相對(duì)較緩地區(qū)分布在青藏高原東南緣木里地區(qū)和橫斷山脈東側(cè)地區(qū)。

3.2 斷陷盆地未來植被時(shí)空變化特征

為檢驗(yàn)斷陷盆地利用歷史溫度和降水構(gòu)建的模型對(duì)未來NDVI預(yù)測(cè)的解釋度, 利用ArcGIS軟件隨機(jī)點(diǎn)功能在研究區(qū)隨機(jī)選取了2011年的900個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)(圖 4)(何寶忠等, 2016), 對(duì)斷陷盆地 NDVI實(shí)際值和預(yù)測(cè)值進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合, 通過精度驗(yàn)證, 可知擬合系數(shù)中R2達(dá)到了0.83, 說明在未來氣候情景下,利用多元線性回歸方程根據(jù)2020—2050年降水和溫度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)斷陷盆地未來NDVI值具有較高的可信度。

圖4 NDVI預(yù)測(cè)值精度驗(yàn)證Fig. 4 Precision of the NDVI predicting

預(yù)測(cè)得到 2020—2050年期間, 兩種碳排放水平的氣候條件下斷陷盆地NDVI年均值在0.59～0.61之間浮動(dòng)(圖5), NDVI均值總體呈輕微波動(dòng)上升趨勢(shì), 并于2035年前后兩種情景NDVI均值將發(fā)生較大轉(zhuǎn)折性變化。RCP8.5情景下的NDVI均值上升速率較快, 約為RCP4.5情景下的2.8倍。

圖5 2020—2050年斷陷盆地NDVI變化曲線Fig. 5 Variations of annual NDVI in the faulted basin from 2020 to 2050

為分析斷陷盆地 2020—2050年間植被 NDVI的變化趨勢(shì), 本研究采用TS趨勢(shì)分析和MK檢驗(yàn),將通過顯著性檢驗(yàn)(取置信度 95%)的值根據(jù) NDVI變化率分為嚴(yán)重退化(≤ –5%)、輕微退化(–5%～0)、輕微改善(0～5%)、明顯改善(≥5%)四個(gè)等級(jí)(圖 6)。結(jié)果分析表明: 總體來看, 兩種情景下的植被NDVI變化趨勢(shì)在空間分布上均呈現(xiàn)出明顯分異性,主要體現(xiàn)為西北退化、東南改善的總體趨勢(shì)。

圖6 未來氣候情景下NDVI空間變化特征Fig. 6 Spatial distributions of annual NDVI change trend under future climate scenarios

在 RCP4.5情景下, 斷陷盆地植被明顯改善和輕微改善分別占比8.93%和17.97%(表1), 改善地區(qū)具體分布于木里高海拔地區(qū)、鹽源盆地和云貴高原中部地區(qū); 嚴(yán)重退化和輕微退化的面積分別占比7.74%和 12.94%, 主要分布于木里河谷地區(qū)、攀西裂谷北部地區(qū)?？傮w而言植被改善地區(qū)較植被退化地區(qū)面積略大 0.69 km2。在 RCP8.5情景下, 植被NDVI變化劇烈程度較高, 較RCP4.5情景, 植被明顯改善的面積擴(kuò)大了近 30%, 嚴(yán)重退化的面積也增加了1倍之多(表1)。在空間分布上, 植被明顯改善區(qū)域分布較為集中于云貴邊境地區(qū)和北部海拔較高的山區(qū)地帶。嚴(yán)重退化的區(qū)域多分布在低海拔的木里河谷地區(qū)和鹽源盆地, 輕微退化區(qū)域零散分布于西南部的大城市群附近。

表1 不同未來氣候情景下NDVI變化趨勢(shì)分類面積Table 1 The different classification areas of NDVI change trend under future climate scenarios

3.3 植被對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)

探究植被退化區(qū)域的水熱條件變化以及植被變化為提前提出針對(duì)該區(qū)域預(yù)防性的植被修復(fù)方案提出可能。參照溫度和降水變化趨勢(shì)(圖3), RCP4.5情景下溫度升高速率慢的地區(qū)同時(shí)也體現(xiàn)出植被NDVI不同程度的退化現(xiàn)象, 如滇東高原地區(qū)體現(xiàn)出的輕微退化和攀西裂谷地區(qū)體現(xiàn)出的嚴(yán)重退化現(xiàn)象; 另一方面, 降水量增長(zhǎng)幅度與植被 NDVI變化也表現(xiàn)出較某些一致的空間分布特征, 如南部文山地區(qū)降水量大幅增加其植被長(zhǎng)勢(shì)也發(fā)生了明顯改善,而木里河谷地區(qū)、攀西裂谷北部植被嚴(yán)重退化期間這些地區(qū)的降水量增幅也十分緩慢。

RCP8.5情景下, 溫度變化的空間差異與植被NDVI變化也體現(xiàn)出一定的正相關(guān)響應(yīng), 即東南增溫快且植被大面積改善明顯、西北增溫慢且植被多明顯退化。結(jié)合降水量變化趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn), 植被發(fā)生明顯退化的區(qū)域常發(fā)生在溫度升高較慢且降水量漲幅低的區(qū)域, 典型地區(qū)是木里河谷地區(qū); 植被發(fā)生明顯改善的區(qū)域常發(fā)生在升溫和降水量增長(zhǎng)同時(shí)較快的區(qū)域, 如云貴邊界地區(qū), 該結(jié)論同樣適用RCP4.5情景的NDVI預(yù)測(cè)結(jié)果。

總體而言, 在兩種未來氣候情景下, 不同的氣候變化趨勢(shì)將會(huì)導(dǎo)致區(qū)域植被變化產(chǎn)生較大的差異性, 如未來增溫的大背景下, 增濕迅速導(dǎo)致區(qū)域植被恢復(fù)明顯, 增濕緩慢導(dǎo)致區(qū)域植被退化嚴(yán)重。斷陷盆地南部和東南部即滇東高原南緣和云貴邊界地區(qū)是現(xiàn)階段石漠化治理措施密集分布區(qū)域, 且石漠化治理已初見成效(莊義琳和吳秀芹, 2019), 同時(shí)伴隨未來氣候趨勢(shì)性變化該地區(qū)也將呈現(xiàn)不同程度的植被自然恢復(fù), 因此該地區(qū)應(yīng)列為長(zhǎng)時(shí)間跨度生態(tài)恢復(fù)工程中的重點(diǎn)保護(hù)區(qū); 斷陷盆地北部如木里河谷地區(qū)和鹽源盆地、攀西裂谷北部等地建設(shè)用地分布較廣且現(xiàn)石漠化治理措施開展較為匱乏(史晨露和吳秀芹, 2020), 在未來水熱條件綜合作用下植被的退化趨勢(shì)將更加難以逆轉(zhuǎn), 據(jù)此該地區(qū)應(yīng)結(jié)合地方自然及人文具體情況參照未來氣候變化趨勢(shì), 盡早選用適當(dāng)?shù)氖卫泶胧?如林草措施、農(nóng)業(yè)技術(shù)措施、工程措施等), 開展植被恢復(fù)和生態(tài)治理。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

在全球變暖的背景下, 運(yùn)用新一代溫室氣體排放情景模擬計(jì)算未來氣候情景數(shù)據(jù)下的巖溶斷陷盆地氣候變化趨勢(shì)和植被 NDVI變化趨勢(shì), 為了解當(dāng)?shù)刂脖蛔兓臍夂蝌?qū)動(dòng)機(jī)制研究提供了參考依據(jù),同時(shí)探究在未來氣候水熱條件綜合作用下植被的變化趨勢(shì), 有助于為區(qū)域生態(tài)治理、植被恢復(fù)工程提供因地制宜的科學(xué)布設(shè)方案。

目前, NDVI與氣候因子之間的相關(guān)性研究已通過遙感手段得到了廣泛的觀察研究, 參照瀾滄江流域的植被與氣候響應(yīng)研究(Ouyang et al., 2019),在該流域 RCP4.5情景未來(2015—2050年)暖干氣候影響之下, 全區(qū)植被質(zhì)量將會(huì)呈積極趨勢(shì), 區(qū)分空間尺度, 海拔高度對(duì) NDVI變化趨勢(shì)的影響十分顯著, 即 NDVI變化具有垂直格局, 且不同海拔植被 NDVI對(duì)溫度和降水的響應(yīng)差異性較大, 主要表現(xiàn)為海拔3000 m以下的地區(qū)植被與氣候的相互作用更為敏感, 靠近河流的地區(qū)植被退化更為劇烈。而本研究是針對(duì)兩種不同未來氣候情景的NDVI變化程度和趨勢(shì)速率差異與氣候因子的響應(yīng)關(guān)系定性分析, 缺乏對(duì)具體某個(gè)氣象因素或地形地貌因素與NDVI變化之間響應(yīng)的量化分析, 導(dǎo)致某些特定區(qū)域內(nèi)部排除氣候影響的條件后無法定量辨別其退化原因。如青藏高原東南緣木里在未來氣候情景下增溫較明顯但降水量增加緩慢而出現(xiàn)了暖干現(xiàn)象, 該地區(qū)范圍內(nèi)海拔較低的河谷、盆地顯現(xiàn)出較為嚴(yán)重的植被退化情況, 這一定程度上也說明了低海拔地區(qū)對(duì)氣候變化較高的敏感性。而同時(shí)因高海拔地區(qū)的植被多為針葉林和高寒草甸, 在寒冷條件下對(duì)溫度變化也十分敏感(Park et al., 2015), 未來明顯的增溫趨勢(shì)使得高山區(qū)植被退化將加速冰川的融化,將導(dǎo)致其他相關(guān)的水土流失和環(huán)境問題。因此, 采取人工手段抑制溫室氣體的排放和開展碳捕獲及地質(zhì)儲(chǔ)藏技術(shù)以達(dá)到較低的RCP情景十分必要(圖6),對(duì)未來生態(tài)治理和植被保護(hù)具有重大積極意義。

斷陷盆地因其巖溶地貌發(fā)育導(dǎo)致降水的地下漏失嚴(yán)重, 地上植被生長(zhǎng)和居民生產(chǎn)生活用水十分匱乏, 這也成為斷陷盆地石漠化治理的重要難題。大范圍的生態(tài)恢復(fù)工程如植樹造林、退耕還林還草等造成的植被覆蓋度的變化對(duì)流域的影響仍存爭(zhēng)議性, 但已有研究論證地表植被覆蓋度和降雨量增加是永久性地表水增加的重要因素(Yi et al., 2020)。在斷陷盆地石漠化現(xiàn)階段治理中, 應(yīng)充分參考未來氣候變化中的降雨因素和治理區(qū)域植被覆蓋度狀況,將未來地表可利用水增加和植被NDVI呈增長(zhǎng)趨勢(shì)的地區(qū)納入生態(tài)良性循環(huán)地區(qū), 石漠化治理主要以自然修復(fù)措施為主, 主要考慮本研究區(qū)東南部如文山盤龍河流域、盤縣馬別河流域、宣威可渡河流域等地。

區(qū)域植被生長(zhǎng)情況受水熱條件共同控制, 但是不同季節(jié)主導(dǎo)的控制因素可能會(huì)不同, 不同時(shí)間尺度下主導(dǎo)的控制因素也有別差, 這也是在接下來的研究中應(yīng)該重要關(guān)注的問題。但同時(shí)也因未來氣候變化影響因子的復(fù)雜性, 其趨勢(shì)也存在一定的不確定性, 本研究對(duì)于未來氣候情景下的氣候和植被變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)還需要進(jìn)一步考慮到自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子的多因素共同作用, 而在考慮多種因素的情況下植被變化趨勢(shì)是非線性的, 本研究所采用的多元線性回歸方法的預(yù)測(cè)精度就相對(duì)不足, 往后深入研究需要在擬合方法上做更近一步的探索。

4.2 結(jié)論

本研究利用斷陷盆地 2001—2016年歷史氣象數(shù)據(jù)和 NDVI的線性關(guān)系, 預(yù)測(cè)未來情景下2020—2050年間較低溫室氣體排放情景(RCP4.5)和高溫室氣體排放情景下(RCP8.5)的氣候和 NDVI變化特征和趨勢(shì)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn): (1)預(yù)測(cè)2020—2050年期間, 斷陷盆地在兩種未來情景下均呈增溫增濕的趨勢(shì)。兩種RCPs情景下的氣候變化趨勢(shì)相比較, 在高溫室氣體排放的 RCP8.5情景下, 溫度增幅總體高于低溫室氣體排放的RCP4.5情景。RCPs4.5情景下斷陷盆地降水增長(zhǎng)趨勢(shì)較為平緩, 僅南部文山地區(qū)的增幅高達(dá)35.21%·a。而RCPs8.5情景下全區(qū)降水增長(zhǎng)較為明顯且增幅的空間分異性較強(qiáng)。(2)預(yù)測(cè)2020—2050年隨著時(shí)間的推移, 斷陷盆地植被NDVI年均值在兩種不同未來氣候條件下均將超越基準(zhǔn)期0.59的背景值, 實(shí)現(xiàn)波動(dòng)上升。從時(shí)間尺度來看, RCP8.5情景下的 NDVI年均值增長(zhǎng)速度較RCPs4.5快2.8倍, 且RCPs8.5情景下的植被變化更為劇烈。劃分研究區(qū)植被NDVI變化趨勢(shì)顯著的地域空間分別為四個(gè)變化等級(jí)后分析發(fā)現(xiàn)未來氣候情景下的植被 NDVI存在類似的空間分異性: 即西北退化、東南改善的總體趨勢(shì)。未來植被將趨于明顯改善的區(qū)域集中于云南東部、云貴邊界地區(qū); 趨于嚴(yán)重退化的區(qū)域集中于木里河谷、攀西裂谷。

Acknowledgements:

This study was supported by National Key Research and Development Program of China (Nos.2016YFC0502500 and 2016YFC0502506), and National Natural Science Foundation of China (No.41671080).