苑全治， 任 平

（1.四川師范大學(xué) 地理與資源科學(xué)學(xué)院，四川 成都610101； 2.四川師范大學(xué) 川西資源環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究中心，四川 成都610066；3.四川師范大學(xué) 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都610066）

川西北高原位于青藏高原東緣，范圍包括四川省甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州，以及涼山彝族自治州的一部分，面積約為2.55×105km2，是我國第一級階梯向第二級階梯的過渡區(qū)域.區(qū)域內(nèi)大小河流交織，是長江、黃河上游重要的水源涵養(yǎng)區(qū)，也被譽(yù)為四川盆地的“水塔”.草地面積占60%以上，牧草產(chǎn)量高、質(zhì)量好，使川西北高原成為我國五大牧區(qū)之一［1］.但近幾十年來，川西北生態(tài)環(huán)境退化嚴(yán)重，高寒草地沙化日益加重，部分區(qū)域沙化面積急劇擴(kuò)張，有逆向演替的趨勢，即由高寒草甸→草原→荒漠草原→荒漠逐漸轉(zhuǎn)變，生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性在升高，已經(jīng)影響到牧區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，甚至威脅到長江、黃河源區(qū)的生態(tài)安全［2-3］；這使得該區(qū)域及周邊的草地狀況備受學(xué)者關(guān)注［4-5］.截至2009年，川西北沙化土地面積已經(jīng)達(dá)到8.22×103km2，占四川省沙化土地面積的89.9%.1994—2009年沙化總面積增加了28.1%，表明近十幾年沙化加劇.沙化土地主要分布于高寒草地區(qū)和干旱河谷區(qū)，高寒草地沙化土地占全區(qū)沙化面積的75.1%.草地沙化會顯著影響生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的穩(wěn)定，沙化的擴(kuò)張會造成草地嚴(yán)重退化、土壤肥力降低、多樣性降低.因此，該區(qū)域的草原沙化問題亟待研究［6］.

高寒草地的沙化驅(qū)動力可以歸納為2方面，即人為因素和自然因素.人為因素主要有過度放牧、草地開墾、毒藥滅鼠、挖藥取薪、修路采礦和牧民定居等，其中長時間的持續(xù)過度放牧被認(rèn)為是導(dǎo)致高寒草地沙化的最主要人為驅(qū)動因素［7-8］.連續(xù)超載放牧，草地被過度踐踏、過量啃食，植被得不到充分恢復(fù)，覆蓋度持續(xù)下降，土壤流失加劇，草地出現(xiàn)退化和沙化［9］.導(dǎo)致草地沙化的自然因素主要包括氣候變化、土壤質(zhì)地和鼠兔泛濫等，其中以氣候變暖為標(biāo)志的氣候變化是導(dǎo)致高寒草地沙化的主要誘因［10-12］，其他因素加劇了草地的沙化.近幾年，通過封育限牧、退耕還草、招鷹滅鼠等一系列生態(tài)恢復(fù)手段，已經(jīng)在一定程度上控制了人為因素的影響，并且隨著人們保護(hù)生態(tài)環(huán)境的意識不斷增強(qiáng)，高寒草地沙化的人為影響將繼續(xù)減輕.因此，可以預(yù)見，在未來的高寒草地沙化過程中，氣候變化等自然因素的影響將會越來越凸顯.本文以此為出發(fā)點(diǎn)，利用川西北高原石渠、德格、色達(dá)、甘孜、新龍、巴塘、理塘、稻城、九龍、康定、道孚、小金、馬爾康、松潘、紅原、若爾蓋16個氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，研究過去58 a與草地沙化相關(guān)的關(guān)鍵氣候變化特征，并結(jié)合已有的研究討論氣候變化在川西北高寒草地沙化過程中的作用.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)本文所用氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象信息中心，包括1961—2018年川西北高原16個全國基本氣象站點(diǎn)的最低氣溫、平均氣溫、最高氣溫、風(fēng)速、降水量、相對濕度和日照時數(shù)的日值數(shù)據(jù).

1.2 潛在蒸散與氣候干燥度計算潛在蒸散（potential evapotranspiration，ETo）是假設(shè)水分供給充足時，一定氣象條件下區(qū)域的最大蒸散量.潛在蒸散是實(shí)際蒸散的理論上限，能夠表征區(qū)域氣候的水分蒸散能力.由于實(shí)際蒸散觀測資料的缺乏，人們往往參照潛在蒸散來估算實(shí)際蒸散量［13］.

草地沙化與表層土壤水分的下降有密切聯(lián)系，而蒸散的變化直接影響土壤水分及草地植被的生長.因此，本文將研究川西北高原ETo的變化趨勢，以分析其對草地沙化可能的影響.因?yàn)殚L時間序列的潛在蒸散觀測資料很難獲取，所以學(xué)者通常采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模擬計算.Penman-Monteith模型（簡稱為P-M模型）由于考慮了蒸散中的能量平衡和水汽傳輸?shù)目諝鈩恿W(xué)結(jié)構(gòu)［14］，能夠反映各氣候要素的綜合影響，具有明確的物理意義，因此得到很多學(xué)者的驗(yàn)證和推薦.聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）根據(jù)假想的參考面又進(jìn)一步修改了P-M模型（即FAO56 P-M模型），改進(jìn)后的模型能夠適應(yīng)不同氣候類型區(qū)域的ETo計算，目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用.Yin等［15］校正了FAO56 P-M模型中計算太陽凈輻射Rn的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，使其能夠更好地適應(yīng)中國的ETo計算.計算方法如下：

其中，ETo為日潛在蒸散量（mm），Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa/℃），T為日平均氣溫（℃），Rn為太陽 凈輻射（MJ/（m2·d）），γ為干濕常數(shù)（kPa/℃），G為土壤熱通量（MJ/（m2·d）），σ為Stefan-Boltzmann常數(shù)（4.903×10-9MJ/（K4·m2·d）），U2為2 m高處的風(fēng)速（m/s），ea為實(shí)際水汽壓（kPa），es為平均飽和水汽壓（kPa），N為可照時數(shù)（h），n為實(shí)際日照時數(shù)（h），Rso為晴天太陽總輻射（MJ/（m2·d）），Tmin，k為日最低氣溫絕對溫標(biāo)（K），Tmax，k為日最高氣溫絕對溫標(biāo)（K）.ETo計算公式中其他參量的計算方法參考文獻(xiàn)［16］.

氣候的干濕狀況對于植被分布和生產(chǎn)力有重大影響，本文將研究川西北高原的氣候干濕狀況變化，以討論其對草地沙化的作用.計算氣候干濕狀況的方法常用的是道庫恰耶夫和維索茨基在20世紀(jì)初提出的降水和蒸發(fā)之比［16］，即基于大氣水分收支的2個分量：降水量h和潛在蒸散量ETo.本研究采用干燥度指數(shù)作為衡量干濕狀況的指標(biāo)，該指數(shù)已在很多研究中得到了驗(yàn)證：

其中，K為干燥度指數(shù)，h為降水量（mm），ETo為潛在蒸散量（mm）.

1.3 氣候傾向率計算氣候傾向率s是氣候因子或特征值的每10 a線性變化率，是分析氣候變化趨勢的重要方法.氣候數(shù)據(jù)往往是離散的時間序列數(shù)據(jù)，因此在計算氣候傾向率時一般需要對離散的氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，即用一元線性方程表示因變量（氣候數(shù)據(jù)）與自變量（時間）之間的函數(shù)關(guān)系，所得直線斜率（slope）的10倍即為氣候傾向率.直線擬合通常采用最小二乘法（least square method），尋找一條直線擬合氣象數(shù)據(jù)，使擬合值與實(shí)際值之間的偏差平方和最小，即假設(shè)回歸方程為

根據(jù)測試點(diǎn)（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn），利用極值法可推導(dǎo)出直線的斜率a和截距b：

任意時間序列的離散氣候數(shù)據(jù)，都可以用最小二乘法進(jìn)行直線擬合，但并非所有氣候因子都有顯著的線性變化趨勢.因此，需要對擬合的直線進(jìn)行顯著性檢驗(yàn).方程參數(shù)估計F檢驗(yàn)的P值代表氣象數(shù)據(jù)線性趨勢的顯著程度.P值越小越顯著；反之，亦然.當(dāng)P值高于假設(shè)的顯著性水平0.05時，統(tǒng)計不顯著；當(dāng)P值≤0.01時，方程為高度顯著，文中記為**；當(dāng)0.01＜P≤0.05時，方程統(tǒng)計顯著，記為*.除了分析川西北高原內(nèi)16個氣象站點(diǎn)的氣候因子變化趨勢外，為了避免單個氣象站點(diǎn)氣候數(shù)據(jù)誤差帶來的不確定性影響，本文將對高原整體氣候變化特征進(jìn)行分析.雖然區(qū)域內(nèi)氣象站點(diǎn)較多且在空間上的分布相對均勻，但由于地形起伏，各個氣象站點(diǎn)所能夠代表的區(qū)域范圍不盡相同.因此，把16個氣象站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)相加或者平均后來分析變化趨勢，并不能較好地反映川西北高原的整體氣候變化特征.本文將利用空間插值的方法，首先把離散的站點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成空間上連續(xù)的柵格數(shù)據(jù)，然后把各個柵格的氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行平均并分析其變化，以代表川西北高原的整體氣候變化趨勢.采用薄盤光滑樣條插值法（thin plate smoothing splines），以經(jīng)度和緯度作為樣條函數(shù)自變量，對氣象站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值（其中對氣溫、潛在蒸散和風(fēng)速的插值用高程作為協(xié)變量），數(shù)據(jù)空間分辨率為0.1°.對插值結(jié)果的精度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示溫度、潛在蒸散、降水和風(fēng)速的實(shí)際值和擬合值之間的擬合優(yōu)度R2分別為0.95、0.93、0.90和0.81，其中風(fēng)速的擬合度稍差，這可能與風(fēng)速更容易受到小尺度地理要素差異的影響有關(guān)系，但也能夠滿足本研究的需求.氣候干燥度柵格數(shù)據(jù)由潛在蒸散和降水量根據(jù)（3）式計算得到.

2 結(jié)果與分析

把形成的1961—2018年川西北高原各年的氣溫、降水、風(fēng)速、潛在蒸散和氣候干燥度柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行平均形成散點(diǎn)圖，并在此基礎(chǔ)上做58 a平均線和線性趨勢線.把川西北高原各個氣象站點(diǎn)1961—2018年的氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，并做線性擬合，所得平均值和氣候傾向率分別標(biāo)記在氣象站點(diǎn)旁的橫線上面和下面.

2.1 氣溫變化特征如圖1所示，從川西北高原氣溫的總體變化情況看，雖然各年平均氣溫圍繞趨勢線上下波動，但總體呈明顯的上升趨勢，趨勢線的擬合優(yōu)度R2達(dá)到了0.58.過去58 a川西北高原氣候傾向率s為0.25℃/Da.在1986年以前，區(qū)域總體處于溫度比較低的階段；1987—2000年，氣溫圍繞平均值上下波動；2001年以后，川西北高原整體進(jìn)入相對溫暖的時期.

圖1 川西北高原氣溫整體變化趨勢Fig.1 Overall trend of air temperature of Northwestern Sichuan Plateau

從川西北高原氣溫的總體分布來看，呈北低南高的趨勢，即越深入青藏高原氣溫越低（圖2）.氣溫的變化趨勢顯示：除小金站外，其他氣象站點(diǎn)的氣溫都有顯著的增暖趨勢，但增暖幅度差異較大.氣候傾向率最大的站點(diǎn)是理塘站，達(dá)到0.43℃/Da.區(qū)域中部地區(qū)的增暖幅度比南北兩側(cè)要小.

圖2 各站點(diǎn)平均氣溫及氣候傾向率Fig.2 Mean air temperature and climatic tendency of each station

2.2 降水變化特征由圖3可知，川西北高原多年平均降水量h為700.68 mm，1961—2018年的氣候傾向率為8.3 mm/Da，趨勢線斜率小，與平均線幾乎重合（圖3）.但趨勢線的統(tǒng)計不顯著，直線的R2也僅為0.07，說明川西北高原降水變化的線性趨勢不明顯，更多的表現(xiàn)出非線性特征.1998年降水量最大，達(dá)825.66 mm，比平均值高19.4%，這一年也是厄爾尼諾年，但并非所有厄爾尼諾年都會給川西北高原帶來大量降水，如1986—1987年、2009—2010年等，這可能是因?yàn)槎驙柲嶂Z主要影響太平洋季風(fēng)區(qū)的氣候.而受高原地形阻擋，東南夏季風(fēng)所帶來的太平洋水汽對川西北高原降水影響有限，隨西南季風(fēng)沿著縱向嶺谷區(qū)北上的印度洋水汽卻會對該區(qū)域降水產(chǎn)生較大影響［17］.

圖3 川西北高原降水量整體變化趨勢Fig.3 Overall trend of precipitation of Northwestern Sichuan Plateau

區(qū)域內(nèi)降水量由東南向西北遞減，東南的九龍和康定站的年降水量較高，均大于800 mm，年降水量最小的是海拔最高的石渠站（圖4）.從變化趨勢來看，若爾蓋站的降水量在這58 a里平均減少，其余站點(diǎn)降水量則平均增加，其中馬爾康、新龍、小金、道孚、康定等站的降水量呈顯著增長趨勢，但顯著性不同.

圖4 各站點(diǎn)平均降水量及氣候傾向率Fig.4 Mean precipitation and climatic tendency of each station

2.3 風(fēng)速變化特征1961—2018年川西北高原的年平均風(fēng)速v為2.7 m/s，并呈現(xiàn)出降低趨勢，但氣候傾向率較小，為-0.03 m/（s·Da），但下降趨勢不顯著，R2也只有0.02.從年平均風(fēng)速的波動情況來看，大體分成4個階段：第一階段從1961—1968年，年平均風(fēng)速變化不大，且比58 a平均值偏低，為低風(fēng)速階段；第二階段從1969—1988年，這段時間的年平均風(fēng)速變化同樣不大，但比58 a平均值偏高，屬高風(fēng)速階段；第三階段從1989—2002年，年平均風(fēng)速呈線性下降趨勢，為風(fēng)速下降階段；第四階段從2003—2018年，年平均風(fēng)速有一定的波動，但總體為低風(fēng)速階段（圖5）.

圖5 川西北高原風(fēng)速整體變化趨勢Fig.5 Overall trend of wind speed of Northwestern Sichuan Plateau

由圖6可知，川西北高原康定站年平均風(fēng)速最大，達(dá)2.94 m/s；馬爾康站最小，為1.11 m/s.從變化趨勢來看，風(fēng)速平均增加的站點(diǎn)有紅原、松潘、甘孜和巴塘，但氣候傾向率都不大，甘孜站的線性增加趨勢不顯著.其余站點(diǎn)的年平均風(fēng)速平均降低，且大部分呈顯著線性降低趨勢，其中石渠站的下降傾向率最大，達(dá)到-0.20 m/（s·Da）.總體來看，在風(fēng)速變化顯著的站點(diǎn)中，風(fēng)速總體呈下降趨勢.

圖6 各站點(diǎn)平均風(fēng)速及氣候傾向率Fig.6 Mean precipitation and climatic tendency of each station

2.4 潛在蒸散量變化特征近58 a來，川西北高原的年潛在蒸散量平均為647.60 mm，氣候傾向率為4.4 mm/Da，但線性趨勢不顯著，R2只有0.05，如圖7所示.從ETo的整體波動情況來看，大概經(jīng)歷了1961—1973年波動上升、1974—2000年波動下降和2001—2018年較平穩(wěn)波動3個階段.值得注意的是，第一個階段的上升趨勢較強(qiáng)，而下一個階段的波動下降較緩。

圖7 川西北高原ETo整體變化趨勢Fig.7 Overall trend of ETo of Northwestern Sichuan Plateau

從年平均ETo空間分布來看（圖8），總體呈南高北低趨勢，其中ETo最大的是小金站，達(dá)990.07 mm，最低的是松潘站，為642.68 mm.松潘、紅原、若爾蓋、巴塘等站ETo呈顯著增加的線性趨勢，而道孚、德格、新龍、稻城和小金等站ETo則顯著降低.

圖8 各站點(diǎn)平均ETo及氣候傾向率Fig.8 Mean ETo and climatic tendency of each station

2.5 氣候干燥度變化特征如圖9所示，近58 a川西北高原的年平均氣候干燥度為0.93，年平均降水量大于ETo，整體氣候濕潤.氣候傾向率為-0.007，說明氣候在平均變濕，但線性擬合沒有通過顯著性檢驗(yàn)，且R2只有0.012，說明氣候總體干濕狀況的線性變化趨勢不明顯，非線性特征更加突出.

圖9 川西北高原氣候干燥度整體變化趨勢Fig.9 Overall trend of climate dryness of Northwestern Sichuan Plateau

由圖10可知，區(qū)域氣候干濕狀況的空間分布趨勢大體上是西干東濕.在所有氣象站點(diǎn)中，氣候最為干燥的是巴塘站，干燥度K為2.10，康定站最濕潤.按照干濕區(qū)劃方法，K≤1.0的紅原、康定、馬爾康、松潘和九龍站屬于濕潤氣候；K介于1.0～1.5的若爾蓋、理塘、色達(dá)、新龍、德格、石渠、道孚、甘孜和稻城站屬半濕潤氣候；K＞1.5的巴塘和小金站為半干旱氣候.

圖10 各站點(diǎn)平均干燥度及氣候傾向率Fig.10 Mean climate dryness and climatic tendency of each station

3 討論

本文在上述內(nèi)容中研究了川西北高原各站點(diǎn)

和整體的氣候變化趨勢，目的是為了討論上述關(guān)鍵氣候變化特征的環(huán)境效應(yīng)，尤其是氣候變化對高寒草地沙化的影響.氣溫、降水、風(fēng)速、ETo雖然都是影響川西北高原植被的關(guān)鍵氣候因子，但它們之間并不是獨(dú)立的，相互之間存在著密切的聯(lián)系.因此，首先需要對各個因子的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，找出影響高寒草地的關(guān)鍵氣候因子，然后結(jié)合現(xiàn)有研究和遙感數(shù)據(jù)討論這些關(guān)鍵因子的變化對草地沙化的影響作用.

3.1 氣候因子之間的相關(guān)關(guān)系各因子之間相關(guān)關(guān)系的大小可通過Pearson系數(shù)r來衡量：

其中，xi和yi分別代表2個氣候因子中的第i個數(shù)據(jù).若r＞0時，2個因子可能是正相關(guān)；而r＜0時，則可能是負(fù)相關(guān).r絕對值越接近1，表示2個因子相關(guān)性越強(qiáng)；越接近0，則說明相關(guān)性越弱.

由表1可見，反映區(qū)域熱量條件的潛在蒸散ETo與風(fēng)速和氣溫的相關(guān)性較顯著，而能夠表征區(qū)域干濕狀況的干燥度指數(shù)則與（3）式中的降水量和ETo相關(guān)關(guān)系均較為顯著.表中還顯示風(fēng)速與干燥度指數(shù)有一定正相關(guān)關(guān)系，降水量與ETo存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系；這可能是因?yàn)榻邓畷r太陽輻射較弱，降低了蒸散量.

表1 各氣候因子之間的Pearson相關(guān)系數(shù)Tab.1 Pearson correlation coefficient between climatic factors

在上述5個指標(biāo)中，潛在蒸散ETo與干燥度指數(shù)是2個綜合指標(biāo)，也是常用來反映一個地區(qū)水分和熱量綜合水平的指標(biāo).從2個指數(shù)的總趨勢來看，ETo呈略微下降趨勢，而干燥度指數(shù)是輕微上升趨勢，但二者的線性變化都不顯著，都是圍繞平均值上下波動，而且存在一定的階段性.在20世紀(jì)70年代以前，二者的變化規(guī)律相似，在波動中上升.70年代以后到2000年左右，干燥度指數(shù)的波動更加強(qiáng)烈，而ETo的變化則相對和緩.2005年以來，干燥度指數(shù)有更加明顯的下降趨勢，ETo沒有很顯著的變化趨勢.

3.2 氣候因子與地表NDVI的相關(guān)分析歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是根據(jù)植被對近紅外波段強(qiáng)烈反射和對紅波段強(qiáng)烈吸收的特點(diǎn)，基于植被對這2個波段的反射率所構(gòu)建的植被指數(shù).NDVI與植被生物量、覆蓋度、葉面積指數(shù)、凈初級生產(chǎn)力等生態(tài)參量有良好的相關(guān)關(guān)系，且易于獲取，因此被廣泛應(yīng)用于各類植被信息的遙感監(jiān)測.本文利用長時間序列的AVHRR-NDVI（8×8 km）數(shù)據(jù)，把各個站點(diǎn)的氣候因子與NDVI進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見表2.

表2 各氣候因子與NDVI之間的相關(guān)關(guān)系Tab.2 Correlation between climate factors and NDVI

表2中顯示各個站點(diǎn)所代表的區(qū)域植被類型不同，這是因?yàn)楦吆莸殡m然是區(qū)域典型植被類型，但并非唯一植被類型，在高原面以外的高山深谷地形發(fā)育了復(fù)雜的植被垂直帯譜，且大多屬于濕潤海洋性帶譜，包括高山上垂帶譜和峽谷下垂帶譜，植被類型有常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林、灌叢、草甸等.位于高原面上的氣象站點(diǎn)包括石渠、色達(dá)、紅原、若爾蓋、理塘和稻城，這些站點(diǎn)所代表的區(qū)域植被均以高寒草地為主，而其他站點(diǎn)所處區(qū)域則植被類型復(fù)雜.從表2也可以看出，植被類型復(fù)雜的區(qū)域NDVI與單個氣候因子的相關(guān)關(guān)系大多很微弱，這也證明了生態(tài)系統(tǒng)越復(fù)雜，對氣候變化的敏感性和脆弱性就越低.高原面上的草地植被NDVI雖然與部分氣候因子有一定相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)系數(shù)均不高，不確定性較大，如降水與若爾蓋草地NDVI相關(guān)關(guān)系為正，而與道孚、理塘、九龍等站的草地NDVI相關(guān)關(guān)系卻為負(fù).溫度與草地NDVI相關(guān)關(guān)系大多為正，說明溫度的升高對高寒草地的生長有有利的一面，但ETo與色達(dá)站NDVI的相關(guān)關(guān)系為負(fù)說明溫度升高導(dǎo)致的蒸散增加對草地植被是不利的.單個氣候因子與NDVI之間相關(guān)關(guān)系的不確定性較大，一方面是因?yàn)檫b感所獲取的NDVI包括了人類活動的影響，另一方面是由于氣候變化對植被的影響復(fù)雜，有負(fù)面的影響，也有正面的影響，二者相互抵消后的結(jié)果很難通過統(tǒng)計的方法來反映.

3.3 氣候變化的地表覆被效應(yīng)分析本文的研究表明，川西北高原溫度呈顯著上升趨勢，而溫度的持續(xù)上升會導(dǎo)致地表蒸發(fā)量加大、多年凍土退化和土壤凍結(jié)時間縮短［18-19］，這些都會引起土壤表層含水量減少［8］，草地植被生長因受水分限制而發(fā)生退化，植被覆蓋度下降，進(jìn)而加速了土壤的水蝕和風(fēng)蝕，最終造成草地的沙化，沙化后相對干燥的土壤和稀疏的植被為鼠類所喜歡的環(huán)境，鼠類大量繁殖并啃食草地植被，又加劇了高寒草地的退化與沙化.溫度升高與高寒草地退化、沙化之間的關(guān)系可以總結(jié)為圖11.

圖11 氣溫升高所主導(dǎo)的高寒草地、沙化過程Fig.11 Desertification process of alpine grassland dominated by the increase of temperature

降水的增多會在一定程度上緩解溫度升高對高寒草地的不利影響［20］，但根據(jù)前文研究，川西北高原降水變化波動性大，線性變化不顯著，即降水不會持續(xù)性增加，這對于高寒草地退化和沙化的緩解作用有限；且降水量的陡增反而會加劇對土壤的水蝕強(qiáng)度，陡減又會加劇土壤的風(fēng)蝕，進(jìn)而促進(jìn)土壤的沙化.降水變化的區(qū)域差異較大，紅原和若爾蓋站的降水在平均減少，從近年來的研究來看，紅原和若爾蓋草地的沙化問題也更為嚴(yán)峻［21-22］.川西北高原在近58 a的風(fēng)速有降低的趨勢，這有利于降低風(fēng)蝕強(qiáng)度，但風(fēng)速的變化同樣存在區(qū)域差異，石渠站風(fēng)速降低明顯，紅原站風(fēng)速卻有線性增加趨勢.由于風(fēng)速變化率較小，在草地沙化過程中主要起加劇作用，而并非主導(dǎo)氣候因子.此外，極端氣候事件也會導(dǎo)致小尺度上的草地退化與沙化，如雪崩、冰崩、暴風(fēng)雪使草地被大雪覆蓋［23］；極端強(qiáng)降水使土壤侵蝕加劇［24］.

氣候變暖對草地生態(tài)系統(tǒng)的影響是多方面的，有上述的不利影響，同時也會有正面效應(yīng).變暖使生長季節(jié)氣溫和土壤溫度增加［25］，有利于植物生長.植物葉片的凈光合速率隨溫度的升高而增加［26］，增溫使冰川退縮、雪線上升，植被可覆蓋的海拔高度更高，草場綠化面積擴(kuò)大［27］.綜合以上分析，顯著的增暖趨勢可能是川西北高寒草地退化、沙化的主導(dǎo)氣候因子，同時降水的減少和風(fēng)速的增加可能加速了部分區(qū)域（如紅原、若爾蓋地區(qū)）的草地沙化過程，但由于氣候變化與地表覆被過程之間的關(guān)系非常復(fù)雜，同時存在正負(fù)兩方面的生態(tài)效應(yīng)，且人為擾動在草地沙化中的作用不能忽略.因此，通過統(tǒng)計方法很難了解氣候變化在高寒草地沙化中的作用.氣候-植被模型能夠模擬無人類擾動的氣候情景下植被的動態(tài)變化過程［28-30］，可以成為未來草地沙化與氣候變化關(guān)系研究的重要工具.

4 結(jié)論

川西北高原位于青藏高原東部，高寒草甸是該區(qū)域高寒、濕潤氣候下的典型植被，但近年來草地沙化問題突出，已經(jīng)影響到長江、黃河源區(qū)的生態(tài)安全和區(qū)域畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，以過度放牧、墾荒為主的人為因素和以氣候變化為主的自然因素被認(rèn)為是導(dǎo)致沙化的主要驅(qū)動力.本文著眼于高寒草地的氣候驅(qū)動力，研究了與草地沙化關(guān)系密切的氣溫、降水、風(fēng)速、潛在蒸散和氣候干燥度的變化趨勢，并探討了氣候變化對草地沙化的可能影響，得出的結(jié)論如下.

1）1961—2018年川西北高原溫度呈顯著上升趨勢，總體的氣候傾向率為0.25℃/Da，溫度增幅最大的是理塘站，達(dá)到0.43℃/Da.降水量呈現(xiàn)平均增多的趨勢，但線性趨勢不顯著，整體氣候傾向率較小，為8.3 mm/Da.而且降水量變化的區(qū)域差異較大，康定站增幅最大且線性趨勢顯著，為31.26 mm/Da.風(fēng)速總體呈下降趨勢，但變化率較小，氣候傾向率為-0.03 m/（s·Da）.

2）近58 a來，川西北高原潛在蒸散呈上升趨勢，氣候傾向率為4.4 mm/Da，期間大概經(jīng)歷了1961—1973年波動上升、1974—2000年波動下降和2001—2018年較平穩(wěn)波動3個階段.ETo變化的區(qū)域差異也較大，上升幅度最大的是若爾蓋、松潘和巴塘站.氣候干濕狀況在平均變濕潤，線性趨勢不顯著.德格、馬爾康、道孚和康定站的氣候變濕潤趨勢有較高的顯著性.

3）ETo和氣候干燥度2個綜合氣候因子與氣溫、降水、風(fēng)速等單因子有密切聯(lián)系，ETo與風(fēng)速和氣溫的相關(guān)系數(shù)較大，氣候干燥度與降水的相關(guān)系數(shù)最大.但通過與地表植被NDVI的相關(guān)性研究發(fā)現(xiàn)，無論綜合氣候因子，還是單氣候因子與NDVI的變化大多無顯著相關(guān)性，這一方面由于遙感獲取的NDVI包括了人類活動的影響，另一方面氣候變化對植被的影響過程復(fù)雜，很難通過統(tǒng)計的方法去解釋二者之間的關(guān)系.因此，未來的研究中需要借助氣候-植被模型，模擬無人類擾動的氣候情境下，川西北高寒草地的變化過程，以更加深入的了解氣候變化與草地沙化之間的關(guān)系.

致謝四川師范大學(xué)川西資源環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究中心科技項(xiàng)目（KY202002）對本文給予了資助，謹(jǐn)致謝意.