李王軼樸, 宋 揚(yáng), 王 靖
(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 北京 100193)
工業(yè)革命以來,氣候變化導(dǎo)致了一系列環(huán)境問題,對(duì)人類生活與自然生態(tài)系統(tǒng)功能造成了嚴(yán)重影響[1-2]。IPCC第六次特別評(píng)估報(bào)告指出,氣候變化導(dǎo)致了全球極端氣候事件頻發(fā),嚴(yán)重影響了生態(tài)環(huán)境和糧食安全[3],使得陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于氣象因子的年際波動(dòng)更加敏感[4]。作為地表碳循環(huán)的重要組成部分,植被生產(chǎn)力可以客觀評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)的功能狀況,更好地理解植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)及其機(jī)制[5-6]。其中,植被總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross primary productivity,GPP)是指在單位時(shí)間和單位面積上,綠色植被通過光合作用所固定的能量或生產(chǎn)的有機(jī)碳總量[7]。在自然條件下,除植物本身的生物學(xué)特性限制外,植被群落的生產(chǎn)力主要受到溫度和降水等氣候因子的影響[8-12]。
中國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶作為生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱的地區(qū)之一,環(huán)境承載力較低[13-14]。自然與人為的綜合作用更進(jìn)一步造成當(dāng)?shù)鼗哪?、土壤侵蝕以及水土流失等嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題[15-16]。周一敏等[17]對(duì)未來氣候變化情景下北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶的脆弱性進(jìn)行了評(píng)估,發(fā)現(xiàn)未來氣候變化導(dǎo)致北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶生態(tài)環(huán)境將更加脆弱。此外,相關(guān)研究還發(fā)現(xiàn)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生產(chǎn)力的動(dòng)態(tài)變化與氣象因子關(guān)系密切。何勇等[18]發(fā)現(xiàn)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶GPP有顯著的年際變化規(guī)律,較差的水熱匹配程度是影響我國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生長(zhǎng)的主要因素;蘇偉等[19]指出降水和氣溫決定了北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶的GPP時(shí)空格局;李輝等[20]研究了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)內(nèi)蒙古草地植被生長(zhǎng)的影響,認(rèn)為氣候波動(dòng)和人類活動(dòng)是導(dǎo)致草地生產(chǎn)力變化的主要原因;劉海新[21]認(rèn)為內(nèi)蒙古地區(qū)氣象因子對(duì)草地植被生產(chǎn)力的影響具有一定的延遲性。
相比于氣溫來講,植物葉片和冠層的光合作用與冠層溫度(Canopy temperature,Tc)更為密切相關(guān),Tc更能綜合地反映出高溫對(duì)植被的直接影響[22-24]。因此,本研究選取農(nóng)牧交錯(cuò)帶作為研究區(qū),采用Tc評(píng)估高溫脅迫對(duì)植被生產(chǎn)力的影響,探究2005—2015年內(nèi)蒙古農(nóng)牧交錯(cuò)帶生長(zhǎng)季GPP時(shí)空分布特征及其對(duì)冠層溫度和降水(Precipitation,Prec)的響應(yīng),為理解氣候變化對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶生產(chǎn)力變化提供理論參考。
本文選擇北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶的典型區(qū)域[25-26],包括林西縣、巴林左旗、巴林右旗、阿魯科爾沁旗、扎魯特旗和開魯縣,位于118°~122°E,43°~46°N之間,面積為5.11萬km2(圖1)。研究區(qū)西北部為大興安嶺余脈山區(qū),東部為平原,處于中溫帶森林草原氣候和溫帶大陸性草原氣候交界地帶[27]。該區(qū)植被類型豐富,平原山麓多分布草地和農(nóng)田,山區(qū)多分布林地,是中國(guó)比較典型的農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)之一。
圖1 研究區(qū)植被覆蓋類型Fig.1 Vegetation cover types of the study area
1.2.1GPP數(shù)據(jù) GPP數(shù)據(jù)來源于美國(guó)航空航天局(National aeronautics and space administration,NASA)的地球觀測(cè)數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)(Earth science data and information system,EOSDIS)(https://lpdaac.usgs.gov/products/mod17a2hgfv00 6/)的MOD17A2HGF產(chǎn)品(第6版)。我們使用了其2005—2015年間的8天合成GPP數(shù)據(jù),空間分辨率為500米,時(shí)間分辨率為8天,單位為kgC·m-2·(8 d)-1。
1.2.2冠層溫度 諸多研究表明,地表溫度在植被高覆蓋下可以表征植被的Tc,能夠有效地評(píng)估高溫脅迫對(duì)均一高度、低矮植被群落植被冠層的影響[28-30]。因此,本研究使用2005—2015年間NASA EOSDIS MOD11A2產(chǎn)品的8天合成地表溫度數(shù)據(jù)(第6版)來近似地代表農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)的植被Tc(https://lpdaac.usgs.gov/products/mod11a2v006/)。該Tc數(shù)據(jù)的空間分辨率為1 000 m,時(shí)間分辨率為8 d,單位為開爾文(K)。此外,相較于其他版本,MOD11A2地表溫度產(chǎn)品通過多天觀測(cè)合成的方法減少了云的干擾,在干旱和半干旱地區(qū)有更好的表現(xiàn)[31-32]。
1.2.3降水 已有研究表明Prec通過增加葉表蒸發(fā)能夠起到緩解冠層高溫的作用[33-34]。本研究選擇使用2005—2015年間WorldClim氣候格點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https://www.worldclim.org/data/monthlywth.html#)中的月降水?dāng)?shù)據(jù)。其空間分辨率為2.5分,時(shí)間分辨率為月,單位為毫米。
1.2.4數(shù)據(jù)預(yù)處理 選取研究區(qū)2005—2015年間的主要生長(zhǎng)季(每年4到10月),對(duì)GPP,Tc以及Prec數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、拼接與裁剪等處理。同時(shí),對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空分辨率的統(tǒng)一,空間分辨率為2.5分(min),時(shí)間分辨率為月。此外,我們還進(jìn)行了數(shù)據(jù)單位的轉(zhuǎn)換,GPP的單位轉(zhuǎn)換為gC·m-2,Tc的單位轉(zhuǎn)換為℃。最后,我們對(duì)2005—2015年間的月數(shù)據(jù)進(jìn)行逐年生長(zhǎng)季的合成。
本文對(duì)2005—2015年平均GPP,Tc和Prec數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:
(1)
將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行3年滑動(dòng)平均處理,得到3者的年際變化。
Pearson相關(guān)分析[35]主要用來研究?jī)蓚€(gè)變量間線性關(guān)系的程度,用相關(guān)系數(shù)r表征植被GPP與Tc和Prec之間的相關(guān)程度:
(2)
當(dāng)r> 0時(shí),為正相關(guān);當(dāng)r< 0時(shí),為負(fù)相關(guān)。一般認(rèn)為,可通過|r|的取值范圍判斷變量的相關(guān)強(qiáng)度,如表1所示。
表1 Pearson相關(guān)系數(shù)Table 1 Intensity of Pearson correlation
選用t檢驗(yàn)法(t-test)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn):
(3)
式中:n為樣本容量;r為相關(guān)系數(shù)。
此外,在不考慮其他因素影響下,建立GPP與氣象因子的Tc和Prec的多元線性回歸模型,其中,回歸系數(shù)可以表征GPP對(duì)Tc和Prec變化的敏感性:
GPP=α×Tc+β×Prec+γ
(4)
式中:α和β為回歸系數(shù),γ為常數(shù)。
本文采用Theil-Sen非參數(shù)趨勢(shì)分析法[36-37]計(jì)算2005—2015年生長(zhǎng)季內(nèi)GPP,Tc與Prec的變化趨勢(shì):
(5)
式中:φ為時(shí)間序列的變化趨勢(shì)值;xi和xj分別代表在時(shí)間i和j對(duì)應(yīng)的GPP,Tc和Prec值;Median為中位數(shù)函數(shù)。φ> 0表示上升趨勢(shì);φ< 0表示下降趨勢(shì)。
Mann-Kendall(MK)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[38]可以用來判斷趨勢(shì)的顯著性。定義標(biāo)準(zhǔn)化的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為Z:
(6)
其中:
(7)
(8)
(9)
式中:xi和xj分別表示像元i和j年的GPP,Tc或Prec,n表示時(shí)間序列的長(zhǎng)度;var為方差函數(shù);τ為統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)n≥ 10時(shí)近似服從正態(tài)分布;sgn是符號(hào)函數(shù)。
采用雙邊檢驗(yàn),當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量|Z|≥1.96,則通過0.05顯著性水平檢驗(yàn),即置信度為95%時(shí)拒絕無趨勢(shì)的零假設(shè),趨勢(shì)顯著。
空間分布分析結(jié)果表明:2005—2015年生長(zhǎng)季Tc呈西北低東南高,且由西北向東南遞增,最高值為32.5℃,最低值為17.7℃,中部和南部的草原地區(qū)Tc較高,而西北部山區(qū)Tc較低,東南部耕地Tc略低于草原(圖2a);相似地,Prec同樣具有明顯的空間差異,總體上東高西低,變化在284 ~ 397 mm(圖2b);該地區(qū)2005—2015年生長(zhǎng)季植被GPP最高值為1 046 gC·m-2,最低值為128 gC·m-2??傮w上呈西北高東南低,且由西北向東南遞減(圖2c)。GPP較高的區(qū)域主要集中于大興安嶺余脈的山麓南側(cè)針葉林和混交林地帶,低值區(qū)主要位于中部和南部的草原地帶;東南部的耕作區(qū)植被GPP高于南部草原,但低于林地。此外,GPP與Tc和Prec的空間關(guān)系表明:研究區(qū)內(nèi),當(dāng)Tc由低到高變化時(shí),GPP由高變低;而當(dāng)Prec由低向高變化時(shí),GPP無明顯變化規(guī)律;這反映出GPP與Tc的空間分布具有一定程度的相關(guān)性,而與Prec分布無明顯相關(guān)(圖2d)。
圖2 研究區(qū)冠層溫度、降水和植被初級(jí)生產(chǎn)力的空間分布Fig.2 Spatial distributions of Tc,Prec,and GPP of the study area
2005—2015年生長(zhǎng)季Tc,Prec和GPP的標(biāo)準(zhǔn)化3年滑動(dòng)平均時(shí)間序列表明:GPP,Tc和Prec均有明顯的年際波動(dòng)(圖3a)。具體來說,Tc平均值為28.2℃,Prec平均值為333 mm,2007年平均Tc最高、Prec最低,分別為30.7℃和254 mm;2013年平均Tc最低,為26.1℃,2012年P(guān)rec最高,為451 mm;然而,多年平均GPP為1273 gC·m-2,2005年GPP較高,2006—2011年GPP整體偏低,其中2007年出現(xiàn)低谷,為1 189 gC·m-2,之后2012—2015年GPP又達(dá)到一個(gè)較高水平,高峰出現(xiàn)在2013年,為1 342 gC·m-2(表2)。
表2 2005—2015年生長(zhǎng)季冠層溫度、降水與植被初級(jí)生產(chǎn)力Table 2 Tc,Prec,and GPP during 2005—2015
此外,我們分析了逐像元的Tc,Prec和GPP的時(shí)間趨勢(shì)(圖3b~3d),結(jié)果表明:生長(zhǎng)季Tc主要呈下降趨勢(shì)(像元占比為90.1%),Prec則呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中,Tc下降速率大于0.1℃的區(qū)域像元占比為59.6%,Prec增加速率大于8.6 mm的像元占比為49.7%。在0.05的顯著性水平下,研究區(qū)Tc和Prec趨勢(shì)呈現(xiàn)顯著變化的區(qū)域像元占比分別僅為5.9%和0.8%。研究區(qū)植被GPP趨勢(shì)為正的區(qū)域(像元占比94.2%)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于植被GPP趨勢(shì)為負(fù)的區(qū)域,其中,植被GPP增加速率大于10 gC·m-2的像元占比為43.3%,研究區(qū)內(nèi)植被GPP趨勢(shì)呈現(xiàn)顯著增加的區(qū)域像元占比為27.7%。
圖3 2005—2015年生長(zhǎng)季冠層溫度、降水與植被初級(jí)生產(chǎn)力的年際變化及趨勢(shì)Fig.3 Inter-annual variations and trends of growing-season Tc,Prec,and GPP during 2005—2015注:圖b,c,d中左側(cè)小圖表示不同顏色像元所占比例,右側(cè)小圖表示不同趨勢(shì)像元的占比Note:The left insets show the frequency distributions of the corresponding ranges,and the right insets show the relative frequency distributions of different trends
為了評(píng)估高溫脅迫對(duì)該地區(qū)植被GPP的影響,我們利用Pearson相關(guān)分析研究了該地區(qū)GPP與Tc和Prec的相關(guān)性。結(jié)果表明:研究區(qū)內(nèi)GPP分別與Tc和Prec有較好的相關(guān)性。其中,GPP與Tc之間有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,呈現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)(|r|≥0.6)的像元占比為87.0%(P<0.05)(圖4a);而GPP與Prec之間僅有較弱的正相關(guān)關(guān)系,其中呈現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)(|r|≥0.6)的像元占比僅為54.8%(P<0.05)(圖4b)。此外,我們還利用了基于區(qū)域平均時(shí)間序列多元線性回歸模型來進(jìn)一步定量Tc對(duì)GPP的影響,結(jié)果表明Tc和Prec能夠解釋該地區(qū)GPP變化的75.7%。在空間格局上,逐像元多元線性回歸模型表明96%的像元中Tc的回歸系數(shù)均為負(fù)值(圖5a),而58%的像元中Prec的回歸系數(shù)為正值(圖5b)。
圖4 植被初級(jí)生產(chǎn)力與冠層溫度和降水的Pearson相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.4 Spatial patterns of Pearson correlation coefficients between Tc,Prec,and GPP注:圖中像元上“+”表示該像元的GPP與Tc或Prec的相關(guān)性顯著(P<0.05)Note:“+” on the pixel indicates a significant correlation between GPP and Tc or Prec of the pixel at the 0.05 level
圖5 植被初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)冠層溫度和降水的回歸系數(shù)空間分布Fig.5 Spatial patterns of the regression coefficients of GPP with Tc and Prec
前人研究表明,溫度和降水是影響植被生產(chǎn)力變化的主控因子[11-12,18-19],因此本研究主要考慮溫度和降水變化對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生產(chǎn)力的影響。本文的研究結(jié)果表明Tc和Prec能夠解釋該地區(qū)75.7%的GPP變化。此外,對(duì)于北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生長(zhǎng)狀況與氣候驅(qū)動(dòng)因子的關(guān)系,不同研究的結(jié)論不同。烏尼圖等[39]發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古草原植被生長(zhǎng)狀況與Prec呈正相關(guān)關(guān)系,而與溫度無相關(guān)性;而任涵玉等[40]和薛曉玉等[41]則認(rèn)為農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net primary productivity,NPP)與氣溫具有負(fù)相關(guān)關(guān)系;此外也有研究發(fā)現(xiàn),不同的植被覆蓋類型會(huì)使植被與氣候因子的關(guān)系不盡相同,如荒漠植被與氣溫呈負(fù)相關(guān),而森林植被與氣溫呈正相關(guān)[42]。本研究顯示,研究區(qū)生長(zhǎng)季植被GPP與Tc呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,而與Prec的正相關(guān)關(guān)系較弱。說明在研究北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶時(shí),不同區(qū)域植被所處的生態(tài)環(huán)境差異較大,研究區(qū)和研究時(shí)段的選擇導(dǎo)致不同結(jié)果的出現(xiàn)。綜上所述,對(duì)于農(nóng)牧交錯(cuò)帶的研究不能簡(jiǎn)單的進(jìn)行平均分析,而是需要進(jìn)行區(qū)劃分類探討植被生產(chǎn)力,局部中小尺度的生態(tài)環(huán)境特性同樣具有重要的意義。
Tc作為反映植被冠層部分生理狀況的重要指標(biāo),能夠體現(xiàn)高溫脅迫對(duì)植被的影響,與植被生產(chǎn)力具有密切的關(guān)系。林長(zhǎng)存等[43]發(fā)現(xiàn)自2008年起北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶升溫停滯并逐漸下降。本文研究結(jié)果表明,雖然11年間Tc呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但GPP與Tc總體仍呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,高溫依然限制著該地區(qū)植被生產(chǎn)力。研究表明,當(dāng)生長(zhǎng)季冠層溫度超過了植被最適生長(zhǎng)溫度時(shí),高溫脅迫導(dǎo)致植被氣孔部分關(guān)閉,光合作用降低,加速植被衰老,甚至造成葉片的損傷,最終造成植被生產(chǎn)力降低[44-45]。而Prec對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生產(chǎn)力的影響較弱,可能是由于研究區(qū)植被類型對(duì)水分的需求較弱導(dǎo)致[46]。此外,本研究發(fā)現(xiàn)Tc與植被GPP在空間分布上具有高度相關(guān)性,這可能與地形有密切聯(lián)系。在一定的海拔范圍內(nèi),植被生產(chǎn)力隨高度的增加而增加[47-48]。研究區(qū)內(nèi)西北部山區(qū)海拔位于900 m以上,植被覆蓋類型多為林地和山地草甸,其冠層結(jié)構(gòu)和海拔導(dǎo)致了Tc的較低,因此GPP較高;而東部平原地區(qū)海拔為300 m左右,環(huán)境溫度高,蒸騰效應(yīng)弱,Tc高,植被GPP普遍偏低。
近年來,氣候變化一直影響著北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生長(zhǎng)與生態(tài)系統(tǒng)的功能[49]。分析Tc和Prec的變化趨勢(shì)發(fā)現(xiàn),2者呈現(xiàn)年際波動(dòng),這種波動(dòng)可能與厄爾尼諾/南方濤動(dòng)(El nino southern oscillation,ENSO)事件有關(guān)。ENSO是一種會(huì)直接或間接影響全球地區(qū)氣候、引發(fā)極端天氣事件的強(qiáng)烈海氣耦合信號(hào)[50]。結(jié)合11年間的氣象數(shù)據(jù),比對(duì)厄爾尼諾事件年和拉尼娜事件年可知,厄爾尼諾發(fā)生年會(huì)導(dǎo)致Tc上升、Prec減少(2006年,2009年),拉尼娜發(fā)生年會(huì)導(dǎo)致Tc下降、Prec增加(2008年,2010年,2011年,2012年)[51-52],而對(duì)于2007和2014年的異常天氣變化,可能與我國(guó)北方及內(nèi)蒙古高原地區(qū)異常反氣旋性環(huán)流與西北太平洋上空異常的氣旋性環(huán)流有關(guān)[53]。
除自然因素外,人類活動(dòng)對(duì)氣候以及植被生產(chǎn)力的影響同樣不可忽略。楊帆等[54]的研究結(jié)果表明開墾對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶草地的區(qū)域氣候有著明顯的影響作用。本研究結(jié)果顯示,農(nóng)牧交錯(cuò)帶整體GPP有所上升,反映該區(qū)的生態(tài)環(huán)境正逐步改善。自2000年以來,我國(guó)實(shí)施的天然林保護(hù)工程、退耕還林還草工程等一系列生態(tài)治理措施,對(duì)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生長(zhǎng)環(huán)境改善與生產(chǎn)力提高產(chǎn)生了積極影響[55-56]。但需要注意的是,由于氣候變暖,Tc變化對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被GPP的影響十分顯著,GPP的年際波動(dòng)變化較大。因此,在人工干預(yù)恢復(fù)生態(tài)系統(tǒng)的過程中,仍需優(yōu)先考慮高溫脅迫對(duì)GPP的影響。
此外,本研究在關(guān)注GPP對(duì)高溫脅迫的響應(yīng)時(shí),僅考慮了冠層溫度和降水2個(gè)主要影響因子,并未研究其他氣候因子對(duì)GPP的影響,且所選時(shí)間序列較短,難以凸顯趨勢(shì)。在今后的研究中,可以結(jié)合多源數(shù)據(jù)與過程模型,融入更多的驅(qū)動(dòng)因子諸如VPD、太陽輻射、CO2以及人類活動(dòng)等,進(jìn)一步量化評(píng)估高溫脅迫下植被生產(chǎn)力的變化。這對(duì)客觀認(rèn)識(shí)氣候變化背景下內(nèi)蒙古農(nóng)牧交錯(cuò)帶陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳能力和生態(tài)服務(wù)功能的變化,進(jìn)一步合理制定生態(tài)環(huán)境治理方案與規(guī)劃土地利用,以及積極開展氣候變化對(duì)植被生產(chǎn)力和生態(tài)系統(tǒng)功能的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
本研究采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析了近10年來冠層溫度和降水變化對(duì)農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被生產(chǎn)力的影響,發(fā)現(xiàn)2005—2015年間該地區(qū)植被生產(chǎn)力整體呈上升趨勢(shì),冠層溫度和降水能夠解釋該地區(qū)植被生產(chǎn)力的年際變化,植被生產(chǎn)力與冠層溫度具有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,而與降水呈較弱的正相關(guān)關(guān)系,反映較高的冠層溫度不利于植被生產(chǎn)力增加,而降水的增多有利于植被生產(chǎn)力增加。總體上講,在農(nóng)牧交錯(cuò)帶生態(tài)系統(tǒng)中,盡管降水能夠部分緩解高溫脅迫對(duì)植被生產(chǎn)力的負(fù)面影響,但極端高溫事件引起的冠層溫度升高仍對(duì)該地區(qū)植被生長(zhǎng)帶來了嚴(yán)重威脅??紤]到全球變暖可能進(jìn)一步加劇,農(nóng)牧交錯(cuò)帶地區(qū)亟需發(fā)展適應(yīng)未來氣候變化的管理方案和減災(zāi)措施以保障可持續(xù)的農(nóng)牧生產(chǎn)和良好的生態(tài)環(huán)境。