張春葉, 陳國(guó)建, 何謙, 孫成彬, 何雙宏

重慶師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，重慶 401331

植被屬于陸地生態(tài)系統(tǒng)中的主要組成部分，同時(shí)也是生物圈及其所在的生態(tài)系統(tǒng)的核心部分，它在進(jìn)行氣候調(diào)節(jié)、空氣凈化，實(shí)現(xiàn)水土保持等方面都發(fā)揮了重要的作用。其變化是衡量生態(tài)環(huán)境變化的重要指標(biāo)之一，對(duì)全球的能量循環(huán)、物質(zhì)的生物化學(xué)循環(huán)產(chǎn)生了重的大影響[1-4]。

極端氣候事件是指某一地方的氣候嚴(yán)重地偏離其平均狀態(tài)，如年極端最低溫度、極端最高溫度和年極端最大降水等[5]，相對(duì)于均態(tài)氣候而言，極端氣候事件對(duì)氣候變化的響應(yīng)更加地顯著。如中國(guó)的夏季和冬季氣溫每升高 1℃，國(guó)內(nèi)的普通降水和極端降水就會(huì)分別增加15.4%與22.6%[6]，全球范圍內(nèi)如寒潮、冷晝及冷夜等極端冷事件的發(fā)生時(shí)間不斷降低，而熱浪、暖晝及暖夜等極端暖事件的發(fā)生時(shí)間卻不斷提高，從而也引發(fā)更多極端降水事件[7-8]。這類(lèi)事件由于其突發(fā)性強(qiáng)、不易防范，一旦發(fā)生會(huì)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、自然生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)強(qiáng)烈且顯著的影響[9]。

為了使極端氣候變化研究在時(shí)間和范圍上具有可比性，氣候變化檢測(cè)與指標(biāo)專(zhuān)家組設(shè)立了27個(gè)極端氣候指數(shù),其中包括16個(gè)極端氣溫指數(shù)和11個(gè)極端降水指數(shù)，這些指數(shù)已在國(guó)內(nèi)外極端氣候的研究中得到了廣泛的應(yīng)用[10]，而這27個(gè)極端氣候指數(shù)大多是應(yīng)用RClimDex模型進(jìn)行計(jì)算[11-13]。隨著全球變暖，大部分地區(qū)均表現(xiàn)為以暖晝、暖夜日數(shù)為代表的極端高溫日數(shù)的增加，以冷晝、冷夜日數(shù)為代表的極端低溫日數(shù)的減少[14]；Manton等就有研究發(fā)現(xiàn)東南亞地區(qū)與南太平洋地區(qū)的溫暖晝夜數(shù)在增多，而寒冷晝夜數(shù)在減少[15]， Vincent等分析發(fā)現(xiàn)南美洲地區(qū)日最低氣溫與日最高氣溫有增加的趨勢(shì)[16]。而氣溫的變化對(duì)植被生長(zhǎng)也會(huì)產(chǎn)生必然的影響，所以，進(jìn)一步地研究氣候的變化及其對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生的影響是有所必要的。

目前，氣侯變化對(duì)植被的動(dòng)態(tài)影響的研究主要集中在平均氣溫、平均降水上，但植被的光合作用通常是在白天進(jìn)行，儲(chǔ)存能量，晚上則用儲(chǔ)存的能量生長(zhǎng)，所以，對(duì)晝夜溫度變化對(duì)植被產(chǎn)生的影響進(jìn)行研究則是十分必要的，如馬利群等研究黃土高原地區(qū)得出夜間增溫對(duì)植被的影響比白天增溫顯著[17]；但不同植被對(duì)晝夜溫度變化的響應(yīng)更是不同，如曾紅霞等發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)白天氣溫增高對(duì)針葉林、闊葉林、草地的生長(zhǎng)更有利，而氣溫在夜間增高更有利于灌叢等植被的生長(zhǎng)[18]；最近幾年，越來(lái)越多的學(xué)者重視對(duì)極端氣候事件的研究，相比于均態(tài)氣候，極端氣候事件對(duì)氣候的變化的響應(yīng)更加明顯，研究極端氣溫指數(shù)的晝夜變化對(duì)植被的動(dòng)態(tài)影響具有一定意義。

三峽庫(kù)區(qū)對(duì)于中國(guó)西部甚至整個(gè)中國(guó)來(lái)說(shuō)都是一個(gè)十分特殊的地區(qū)，擁有富饒繁多的生物資源，是我國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和生物多樣性保護(hù)的重點(diǎn)區(qū)域之一[4,19]。同時(shí)，三峽庫(kù)區(qū)也屬于我國(guó)生態(tài)環(huán)境極度脆弱及敏感的地區(qū)之一，在三峽水庫(kù)修建后，庫(kù)區(qū)及其周邊周?chē)脖簧L(zhǎng)受到了不同程度的影響。因此分析三峽庫(kù)區(qū)極端氣溫的晝夜變化及其對(duì)植被的影響，以期為三峽庫(kù)區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供理論支持與參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

三峽庫(kù)區(qū)位于長(zhǎng)江上游地段，位于105°50′E—111°40′E、28°31′N(xiāo)—31°44′N(xiāo)之間，西起重慶市江津區(qū)，東至湖北省夷陵區(qū)，面積約5.8萬(wàn)km2。庫(kù)區(qū)屬于我國(guó)第二級(jí)階梯的東部，地勢(shì)起伏較大，地貌復(fù)雜多樣，有山地、丘陵、臺(tái)地、平原等地形（見(jiàn)圖1）。其氣候?yàn)閬啛釒Ъ撅L(fēng)性濕潤(rùn)氣候，該氣候季節(jié)變化特征明顯，年平均氣溫在16～18℃之間，年平均降水量集中在1 000～1 300 mm，雨熱同期，集中在夏秋兩季。

圖 1 研究區(qū)區(qū)位及植被類(lèi)型圖Fig. 1 Location and distribution map of vegetation types in the study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心（http://data.cma.cn/），共選取22個(gè)氣象站點(diǎn)，并選取了2000—2019年各個(gè)氣象站點(diǎn)的日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫以及日降水量等數(shù)據(jù)，并控制數(shù)據(jù)質(zhì)量，具體做法為：檢驗(yàn)日降水量為異值的數(shù)據(jù)，一天中最低氣溫比最高氣溫大的值，以及對(duì)個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)采用相鄰日期數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，以EXCEL進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

1.2.2 NDVI數(shù)據(jù)

NDVI數(shù)據(jù)源于美國(guó)國(guó)家航天局（NASA，https://adsweb.nascom.nasa.gov/）所提供的2000—2019年中分辨率成像光譜儀（MODIS）光譜反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品，產(chǎn)品名為MOD13A3月合成植被指數(shù)，其空間分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為30 d，此數(shù)據(jù)集已經(jīng)采用幾何校正、輻射校正以及大氣校正等方法進(jìn)行了初步的處理。此數(shù)據(jù)集缺失了MODIS NDVI 2000年1月份的數(shù)據(jù)，因此使用2001年1月份的數(shù)據(jù)進(jìn)行了填補(bǔ)。

1.2.3 植被類(lèi)型數(shù)據(jù)

采取國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.geodata.cn/）發(fā)布的2019年1km植被類(lèi)型空間分布數(shù)據(jù)，主要采用的植被種類(lèi)有針葉林、闊葉林、灌叢、草叢。

1.3 研究方法

1.3.1 RClimDex模型

RClimDex模型是一個(gè)專(zhuān)門(mén)的極端氣候計(jì)算模型，它是由加拿大氣象局氣候研究部所研發(fā)的，這種模型在國(guó)際上有一定的影響力，通過(guò)輸入編好格式的逐日的降水量、逐日的最低溫以及逐日的最高溫?cái)?shù)據(jù)，便可得出代表極端降水的11個(gè)指數(shù)以及代表極端氣溫的16個(gè)指數(shù)。其中代表晝夜極端溫度變化的指數(shù)見(jiàn)表1[20-22]。

表 1 極端氣溫指數(shù)Tab. 1 Overview of extreme temperature index

1.3.2 趨勢(shì)分析法

趨勢(shì)分析是指時(shí)間序列的氣候要素在長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)呈現(xiàn)出來(lái)的持續(xù)增加或者減少的變化分析。本研究擬采用一次線性方程表示極端氣候的變化趨勢(shì)[23～25]，即：

式中，θslope表示的是線性趨勢(shì)，其單位是℃·10a-1、mm·10a-1等；n研究年份；Ti表示某一年份的NDVI或極端氣候指數(shù)。θslope＞0表示研究對(duì)象隨時(shí)間上升，θslope＜0表示研究對(duì)象隨時(shí)間減少，θslope的值越大代表研究對(duì)象的變化幅度就越大。

1.3.3 Pearson相關(guān)性分析

在MATLAB平臺(tái)中利用 Pearson 相關(guān)系數(shù)來(lái)度量極端氣候事件與植被覆蓋之間的相關(guān)性。該方法是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Pearson提出的一種計(jì)算直線相關(guān)的方法。若隨機(jī)變量X，Y的聯(lián)合分布是二維正態(tài)分布為n次獨(dú)立觀測(cè)值，r代表Pearson 相關(guān)系數(shù)[26-27]，其計(jì)算公式為：

其中，相關(guān)系數(shù)的取值介于[-1,1]之間，|r|越大則代表研究變量間的相關(guān)程度越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 極端氣溫的晝夜變化趨勢(shì)

據(jù)圖2，三峽庫(kù)區(qū)白天與夜間的極端氣溫變化呈不對(duì)稱(chēng)性，冷夜日數(shù)（TN10p）、暖夜日數(shù)（TN90p）、冷晝?nèi)諗?shù)（TX10p）和暖晝?nèi)諗?shù)（TX90p）的年際變化率分別為：-6.59 d·10a-1、 6.53 d·10a-1、-2.67 d·10a-1、5.54 d·10a-1。因全球變化的原因，可以看出TN10p、TX10p兩個(gè)冷指數(shù)呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)，TN90p、TX90p兩個(gè)暖指數(shù)呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)；而以晝夜來(lái)看，TN10p、TN90p兩個(gè)夜間溫度指數(shù)的變化幅度要比TX10p、TX90p兩個(gè)白天溫度指數(shù)的變化幅度大。

2.2 NDVI與晝夜極端氣溫的相關(guān)性

NDVI與TX10p在絕大部分地區(qū)呈負(fù)相關(guān)性，同時(shí)重慶東北部和東南部的相關(guān)性較大，兩者的相關(guān)性多在-0.6～-0.2區(qū)間（見(jiàn)圖3），而通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)主要的分布在渝東北的奉節(jié)、巫溪、云陽(yáng)、開(kāi)州與渝東南豐都、石柱南部；呈正相關(guān)負(fù)相關(guān)性的地區(qū)主要在重慶主城區(qū)及湖北巴東的南部區(qū)域，但僅有27個(gè)像元通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，并且其零散分布。

NDVI和TX90p多呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，多集中在0.2～0.6區(qū)間（見(jiàn)圖3），主要分布在江津區(qū)、巫山縣、巫溪縣以及湖北段西部等區(qū)域，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域在渝東北巫山、巫溪、奉節(jié)南部，渝東南武隆、石柱北部以及江津；呈負(fù)相關(guān)的地區(qū)主要分布在重慶主城區(qū)及其周邊的涪陵北部、豐都中部，湖北宜昌的西南部地區(qū)，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)主要在豐都中部與宜昌西南部。

NDVI和TN10p幾乎均為負(fù)相關(guān)的關(guān)系，渝東北部區(qū)域和渝東南部區(qū)域的相關(guān)系數(shù)相對(duì)而言較高，大多在-0.4～-0.6區(qū)間（見(jiàn)圖3），通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)主要為渝東南的豐都石柱、渝東北巫山、巫溪、奉節(jié)、云陽(yáng)等地；而重慶主城區(qū)的NDVI與TN10p多呈正相關(guān)，同時(shí)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的像元也多分布在重慶主城區(qū)，此外在涪陵北部、巴東南部也有較為零散的地區(qū)呈正相關(guān)。

NDVI和TN90p之間多呈現(xiàn)出正相關(guān)性，大約有一半的地區(qū)相關(guān)系數(shù)是0.4～0.8（見(jiàn)圖3），其中有40%的區(qū)域通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明庫(kù)區(qū)內(nèi)近4成地區(qū)的NDVI與TN90p之間存在極為顯著的相關(guān)性，且主要集中在重慶主城周邊的江津、長(zhǎng)壽和渝東北的忠縣至湖北巴東一帶；呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域?yàn)橹貞c主城、涪陵北部、宜昌西南部等地區(qū)，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)的負(fù)相關(guān)系數(shù)較少，在重慶主城及宜昌西南部有較少顯著負(fù)相關(guān)地區(qū)。

圖 2 2000～2019年三峽庫(kù)區(qū)極端氣溫的變化趨勢(shì)Fig. 2 Variation trend of extreme temperature in the Three Gorges reservoir area from 2000 to 2019

圖 3 植被與極端氣溫的相關(guān)系數(shù)Fig. 3 Correlation coefficient between vegetation and temperature extremes.

通過(guò)上述分析, 可見(jiàn)三峽庫(kù)區(qū)植被對(duì)晝夜極端氣溫指數(shù)的變化具有不同的響應(yīng)特征, 其中NDVI對(duì)夜間極端氣溫指數(shù)的響應(yīng)更加顯著。

2.3 不同植被類(lèi)型與晝夜極端氣溫的相關(guān)性

通過(guò)對(duì)三峽庫(kù)區(qū)不同植被類(lèi)型的NDVI與冷晝?nèi)諗?shù)（TX10p）和暖晝?nèi)諗?shù)（TX90p）、冷夜日數(shù)（TN10p）、暖夜日數(shù)（TN90p）的相關(guān)性分析（見(jiàn)表2），發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型的植被對(duì)晝夜極端氣溫變化的相關(guān)性存在著差異。TX10p、TN10p對(duì)針葉林和草叢的生長(zhǎng)起的阻礙作用最大，TX90p、TN90p的增加對(duì)各植被類(lèi)型的生長(zhǎng)均產(chǎn)生了積極的作用，且TN90p的增多所產(chǎn)生的積極影響更多，尤其是對(duì)闊葉林和草叢。

表 2 不同植被類(lèi)型與極端氣溫的相關(guān)系數(shù)Tab. 2 Correlation coefficient between different vegetation types and extreme temperature

3 討論

三峽庫(kù)區(qū)2000—2019年晝夜溫度均呈上漲的趨勢(shì)與全球氣候變暖具有一致性，同時(shí)也引起TN10p、TX10p兩個(gè)冷指數(shù)呈減少趨勢(shì)，TN90p、TX90p兩個(gè)暖指數(shù)呈現(xiàn)了增加的趨勢(shì)，以晝夜為劃分，TX10p、TX90p兩個(gè)晝指數(shù)的變化趨勢(shì)不如TN10p、TN90p兩個(gè)夜指數(shù)的變化趨勢(shì)明顯，但是植被的光合作用通常發(fā)生在白天，夜間進(jìn)行生長(zhǎng)，因此晚上的氣溫變化對(duì)植被的影響作用更大，而這種晝夜指數(shù)的不對(duì)稱(chēng)增減對(duì)植被生長(zhǎng)的影響程度必然會(huì)加深。

整個(gè)庫(kù)區(qū)范圍內(nèi)，渝東北的巫山、巫溪、奉節(jié)、云陽(yáng)等地及重慶主城區(qū)的核心對(duì)這四個(gè)指數(shù)的響應(yīng)更加明顯；渝東北地區(qū)因自然植被較多以及山地較多，植被生長(zhǎng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)較強(qiáng)烈，也符合植被與冷指數(shù)呈負(fù)相關(guān)、與暖指數(shù)呈正相關(guān)的一般規(guī)律，而重慶主城區(qū)的核心則因城市化高，這一區(qū)域內(nèi)的植被多為栽培的觀賞性植物，受人為影響的程度較高，因此重慶主城的部分地區(qū)植被與冷指數(shù)呈正相關(guān)，而與暖指數(shù)則呈負(fù)相關(guān)。而庫(kù)區(qū)湖北段、重慶主城區(qū)周?chē)慕?、涪陵、長(zhǎng)壽等地對(duì)這四個(gè)指數(shù)的響應(yīng)較弱。

以2000—2019年三峽庫(kù)區(qū)內(nèi)22個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日最高溫、最低溫、平均溫等氣象數(shù)據(jù)，歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)（NDVI）以及植被類(lèi)型數(shù)據(jù)，采用RClimDex極端氣候指數(shù)模型、趨勢(shì)分析法以及Pearson相關(guān)分析法，分析了三峽庫(kù)區(qū)白天與夜間極端氣溫的不對(duì)稱(chēng)變化及其對(duì)植被的動(dòng)態(tài)影響，得出以下結(jié)論：

（1）三峽庫(kù)區(qū)近20年來(lái)晝夜溫度均為上升趨勢(shì)，但夜間極端氣溫指數(shù)的變化幅度大于白天極端氣溫指數(shù)的變化幅度。

（2）三峽庫(kù)區(qū)植被生長(zhǎng)對(duì)晝夜極端氣溫的響應(yīng)具有一定的差異性，植被對(duì)夜極端氣溫指數(shù)的響應(yīng)比對(duì)晝極端氣溫指數(shù)的響應(yīng)更加突出。

（3）三峽庫(kù)區(qū)植被生長(zhǎng)對(duì)晝夜極端氣溫的響應(yīng)在空間上具有較大的差異，重慶主城區(qū)的核心以及渝東北對(duì)極端氣溫的響應(yīng)更加明顯，庫(kù)區(qū)湖北段、重慶主城區(qū)周?chē)慕?、涪陵、長(zhǎng)壽等地對(duì)極端氣溫的響應(yīng)較弱。

（4）三峽庫(kù)區(qū)不同植被類(lèi)型與晝夜極端氣溫具有不同的相關(guān)性，TX10p、TN10p兩個(gè)冷指數(shù)對(duì)植被生長(zhǎng)多起阻礙作用，尤其對(duì)針葉林和草叢的阻礙作用最大；TX90p、TN90p兩個(gè)暖指數(shù)對(duì)各植被類(lèi)型的生長(zhǎng)均產(chǎn)生了積極的作用，且TN90p的增多所產(chǎn)生的積極影響更多，尤其是對(duì)闊葉林和草叢。

植被的動(dòng)態(tài)變化會(huì)受到地形地貌、氣候條件及人為因子的影響，本文主要探討了氣溫和植被間的關(guān)系特征，而未將降水、地形等因素考慮進(jìn)去；此外使用的歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)分辨率為1km，且植被類(lèi)型的劃分是根據(jù)2019年的數(shù)據(jù)，對(duì)結(jié)果的精度會(huì)形成一定的影響。所以在今后的研究中應(yīng)對(duì)多個(gè)要素綜合考慮，從而盡可能地減少誤差。