薛盈盈 譚秋

(貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

引言

植被物候，即植被在自然環(huán)境中的周期性生長發(fā)育的重復(fù)過程，包括植被的發(fā)芽、抽枝、展葉、結(jié)果、落葉等現(xiàn)象，被視為氣候變化最敏感的指標(biāo)之一，物候變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)、水循環(huán)、能量交換產(chǎn)生強(qiáng)烈的影響并進(jìn)一步反饋給氣候[1]。因此，闡明氣候變化背景下植被春季物候的空間格局和動態(tài)變化，揭示植被春季物候?qū)夂蜃兓捻憫?yīng)對于制定應(yīng)對氣候變化的政策具有指導(dǎo)作用和科學(xué)意義。

溫度和降水是春季物候變化最主要的因素，特別是溫度通常被認(rèn)為是控制植被物候的主要因素，當(dāng)前的研究多基于溫度起主導(dǎo)作用的假設(shè)，忽略了降水對春季物候的影響[2]。

近年來基于遙感觀測的植被物候?qū)夂蜃兓捻憫?yīng)已被廣泛應(yīng)用[3，4]，遙感的應(yīng)用大大提升了物候?qū)W的觀測范圍和精度。以往基于大尺度的春季物候的研究主要集中在我國的溫帶和北方地區(qū)[5]，特別是通過檢驗(yàn)與“綠色度”相關(guān)的植被指數(shù)在時(shí)間序列的變化，如葉面積指數(shù)(LAI)，歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)，增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)等[6]。這是因?yàn)樵诒狈胶蜏貛淙~物種，葉子變綠和枯黃的季節(jié)動態(tài)明顯，所以其返青期和枯黃期容易被檢測到，將葉片變綠的時(shí)間定義為春季物候始期，將葉片變黃的時(shí)間定義為秋季物候始期[5]。

我國熱帶、亞熱帶地區(qū)植被多為常綠植被，其葉片綠度變化很小，常用的基于“綠色度”的植被指數(shù)難以檢測其物候[2]。因此，目前關(guān)于熱帶、亞熱帶植被物候的研究很少，缺乏熱帶亞熱帶地區(qū)物候的空間圖譜。近年來，基于衛(wèi)星反演的日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?SIF)為常綠植被物候的計(jì)算提供了一種新的方法[7]，SIF是一小部分被植被吸收輻射的再發(fā)射，一般來說，植物捕獲的太陽能的1%被葉綠素作為熒光重新釋放，具有紅光(690nm左右)和近紅外(740nm左右)2個波峰，可以被目前的高光譜分辨率的傳感器從太空探測到，SIF通過復(fù)雜的能量耗散機(jī)制與光合作用直接相關(guān)，可以作為光合作用的代表，并且受到云、雪或冰覆蓋的影響較小[8]，因此，基于衛(wèi)星的SIF觀測提供了另一種基于生理學(xué)的植被功能的替代觀點(diǎn)，而不是傳統(tǒng)的反射率指數(shù)提供的綠度信息的觀點(diǎn)，可作為估算植被光合作用物候的替代數(shù)據(jù)工具[9]，這種方法更直接地與碳循環(huán)和氣候變化的影響相關(guān)。

針對上述問題，本研究利用全球軌道碳觀測站(OCO-2)反演的SIF數(shù)據(jù)集，通過一元六次多項(xiàng)式擬合、混合分段邏輯函數(shù)結(jié)合動態(tài)閾值法計(jì)算了近20年來我國熱帶、亞熱帶春季植被光合物候的空間格局。運(yùn)用Teil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)、偏相關(guān)分析法闡明了我國熱帶、亞熱帶春季植被光合物候的時(shí)空變化規(guī)律，揭示了春季植被光合物候?qū)夂蜃兓捻憫?yīng)，本研究對于了解和預(yù)測未來春季光合物候始期對氣候變化的響應(yīng)以及制定應(yīng)對氣候變化的政策至關(guān)重要，為熱帶、亞熱帶地區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為我國的熱帶、亞熱帶濕潤區(qū)。分布在N18°～35°，E95°～125°。研究區(qū)內(nèi)植被類型包括亞熱帶常綠硬葉林、亞熱帶常綠闊葉林、熱帶雨林等。亞熱帶濕潤區(qū)的最熱月平均氣溫一般高于22℃，最冷月氣溫在0～15℃。年降水量多在800～1600mm[2]。熱帶季風(fēng)氣候年降水量在1500～2000mm，均溫在0～15℃。研究區(qū)地勢差異巨大，東部多為山地丘陵，海拔在1000m左右，西部除四川盆地外，多是山地和高原，海拔在2000m左右。由于耕地物候受人為主觀影響較大，為保證研究的準(zhǔn)確性，本研究根據(jù)資源與環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的土地利用和覆被變化數(shù)據(jù)將耕地地類剔除(https：//www.resdc.cn/)。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)

作為光合作用的代表，本研究使用日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?SIF)數(shù)據(jù)來計(jì)算春季光合物候?，F(xiàn)有的SIF數(shù)據(jù)時(shí)間跨度短，分辨率較低，這些缺點(diǎn)限制了SIF的應(yīng)用。最近，Zhang等結(jié)合軌道碳觀測站(OCO-2)衛(wèi)星檢索到的SIF和Terra、Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀(MODIS)的表面反射率，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生成了全球連續(xù)的CSIF產(chǎn)品，補(bǔ)充了OCO-2時(shí)間和空間分辨率的不足，該數(shù)據(jù)與OCO-2和全球臭氧監(jiān)測實(shí)驗(yàn)2(GOME-2)的每日SIF一致[10]。研究選擇使用CSIF數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)已發(fā)表在國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https：//data.tpdc. ac.cn/en/)，數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率為4d，空間分辨率為0.05°。

2.1.2 氣候數(shù)據(jù)

本研究使用了2001—2020年的溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)，來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https：//www. geodata.cn/)，時(shí)間分辨率為月，空間分辨率為0.0083333°(約1km)。用496個獨(dú)立氣象觀測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果可信，已被廣泛運(yùn)用到生態(tài)學(xué)、地學(xué)等領(lǐng)域[11]，本研究計(jì)算的春季溫度為平均溫度，降水為累積降水。

為保證研究時(shí)段及空間分辨率的統(tǒng)一，本文所用到的遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一時(shí)間段為2001—2020年，通過Arcgis 10.8將所有遙感數(shù)據(jù)空間分辨率重采樣為0.05°。

2.2 方法

2.2.1 春季植被光合物候的計(jì)算方法

研究對整個研究區(qū)域1—12月4d的CSIF時(shí)間序列數(shù)據(jù)與相應(yīng)的日期之間的關(guān)系進(jìn)行了多項(xiàng)式擬合分析，獲得了每個像素的年度CSIF時(shí)間序列平滑的季節(jié)曲線，去除了由于云量、大氣等影響造成的異常點(diǎn)[12]。

SIF=a+a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn，n=6

(1)

式中，x對應(yīng)SIF1年中的某1天；a為系數(shù)。用混合分段邏輯函數(shù)擬合植被生長曲線，確定SOP，混合分段邏輯函數(shù)比起其他擬合方法更適用于擬合植被生長。研究分別將春季光合物候計(jì)算為相應(yīng)的CSIF值達(dá)到季節(jié)振幅的20%，這個閾值遵循以前的物候?qū)W研究[11]，該閾值也用于VIIRS陸地表面物候產(chǎn)品中。公式：

(2)

式中，參數(shù)a1、a2和a3代表季節(jié)周期的最小值，前后季節(jié)周期的振幅；θ1和θ2是決定植被生長和衰老速度的系數(shù)；β1和β2是擬合參數(shù)。

2.2.2 Teil-Sen Median趨勢分析

Theil-Sen Median是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的趨勢計(jì)算方法。該方法計(jì)算效率高，不受異常值的影響，常被用于長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢分析中[13]。

(3)

式中，Xi、Xj分別表示第i年、第j年的SOP值；Median為時(shí)間序列的中位數(shù)。通常與Mann-Kendall檢驗(yàn)一起使用進(jìn)一步判斷趨勢的顯著性，其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算樣本不用遵循特定的規(guī)律分布。結(jié)果在p<0.05水平上顯著變化。

2.2.3 Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法(M-K檢驗(yàn))，其不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值干擾[13]，適合用于判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有上升或下降的趨勢。以SOP為例，計(jì)算公式如下。

設(shè)定(SOPi)，i=2000，2001，…，2020，定義Z統(tǒng)計(jì)量：

(4)

其中，

(5)

(6)

(7)

式中，SOPi和SOPj為第i年和第j年的像元SOP平均值；n表示年份長度；sgn為符號函數(shù)。本文在顯著性水平α=0.05上判斷SOP變化趨勢的顯著性。當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果∣Z∣>1.96時(shí)，劃分為顯著變化，當(dāng)∣Z∣<1.96時(shí)，劃分為不顯著變化。

2.2.4 偏相關(guān)分析

在一個多因素系統(tǒng)中，在不考慮其他因素的影響下研究一個因素與另一個因素的相關(guān)性時(shí)，這種相關(guān)性稱為偏相關(guān)。為了進(jìn)一步確認(rèn)春季光合物候的影響因素，研究對每一個像元20年的春季光合物候和氣候做了偏相關(guān)分析，其中降水為累加降水，溫度為平均溫度。

(8)

式中，rxy.z是固定變量z和rxy后變量x和y之間的偏相關(guān)系數(shù)；rxz和ryz分別是變量x和y、x和z以及y和z之間的相關(guān)系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 熱帶、亞熱帶植被春季光合物候的空間分布

近20年我國熱帶、亞熱帶地區(qū)植被的平均SOP為第93.4天，根據(jù)正態(tài)分布顯示，熱帶、亞熱帶地區(qū)的SOP集中分布在第90～100天，見圖1b。SOP在不同區(qū)域有明顯的空間特異性，表現(xiàn)為西“遲”東“早”的特征，從低經(jīng)度向高經(jīng)度逐漸提前的特征，見圖1a。E95°～115°的SOP最遲且波動最大，集中在100～120d，隨經(jīng)度增大SOP趨于平穩(wěn)在90d上下波動，見圖1a?？臻g上，海南省和臺灣省東部的SOP最早，集中在第70～75天，見圖1b。東部的云貴高原和四川省的SOP最遲，集中在95d以上，見圖1b。中部和東南沿海區(qū)域的SOP集中在第75～90天。

注：DOY表示1年中的第幾天(day of year)。

3.2 熱帶、亞熱帶植被春季光合物候的年際和空間趨勢

從年際趨勢來看，熱帶和亞熱帶地區(qū)的SOP以約0.456d·a-1的速度提前，見圖2。2010—2012年的SOP較遲，這可能和2011年我國西南5省遭受罕見的極端干旱有關(guān)，2001—2013年SOP提前的趨勢較緩慢，2013—2020年SOP提前的趨勢較劇烈，見圖1。從空間趨勢來看，近20年SOP絕大多數(shù)以0～0.5d·a-1的趨勢提前，云貴高原東北部和長江中下游平原提前的趨勢最大，多數(shù)像元平均以2d·a-1的速度提前，廣東省、海南省、云南省西部和臺灣中部的SOP有推遲的趨勢，多以0～0.5d·a-1的趨勢推遲，見圖3a。經(jīng)過M-K檢驗(yàn)，空間上SOP呈提前趨勢的像元占比68.8%，其中顯著提前的像元占比24.9%，主要分布在云貴高原東北部和長江中下游平原附近，見圖3b?？臻g上SOP呈推遲趨勢的像元占比22.7%，其中顯著推遲的像元僅占2.1%，主要分布在云南省的西北部、廣東省和海南省，見圖3b，總體上2001—2020年我國熱帶、亞熱帶地區(qū)的SOP呈不顯著提前趨勢。

圖2 SOP的年際趨勢

圖3 近20年SOP的Theil-sen Slop趨勢和經(jīng)過M-K檢驗(yàn)后的Theil-sen Slop圖

3.3 熱帶亞熱帶植被春季光合物候?qū)夂蜃兓捻憫?yīng)

本研究僅考慮溫度和降水2種因素，這2種因素已經(jīng)被認(rèn)為是影響植被物候主要的因素。根據(jù)以往的研究，本研究將春季定義為3—5月。SOP與春季溫度的偏相關(guān)系數(shù)如圖4a所示，研究發(fā)現(xiàn)，SOP與春季溫度呈正相關(guān)的像元占比僅有21%，其中顯著正相關(guān)的像元僅占0.7%，主要分布在云南省附近，偏相關(guān)系數(shù)較小集中在0.1～0.3，表明在這些區(qū)域溫度的升高會使SOP推遲。SOP與溫度呈負(fù)相關(guān)的像元占比79%，其中顯著負(fù)相關(guān)像元占比17.6%，主要分布在長江中下游附近，偏相關(guān)系數(shù)集中在-0.3～-0.5，表明這些區(qū)域溫度的升高會使SOP提前，見圖4a。

注：插入的餅圖表示Ps(正顯著)，Pn(正非顯著)，Ns(負(fù)顯著)，Nn(負(fù)非顯著)。

SOP與春季降水的偏相關(guān)系數(shù)如圖4b所示，研究發(fā)現(xiàn)，SOP與春季降水呈正相關(guān)的像元占比43.1%，其中顯著正相關(guān)的像元占比1.6%，主要分布在研究區(qū)的東部，偏相關(guān)系數(shù)集中在0.3以上，表明這些區(qū)域降水的增加會推遲SOP。SOP與春季降水呈負(fù)相關(guān)的像元占比56.9%，其中顯著負(fù)相關(guān)的像元占比8.2%，主要分布在研究區(qū)西部，偏相關(guān)系數(shù)集中在-0.3～-0.5，表明這些區(qū)域降水的增加會提前SOP，見圖4b。

4 討論

研究計(jì)算的SOP在西部較遲東部較早，這可能是因?yàn)槲鞑科骄０屋^高，先前的研究表明，高海拔地區(qū)的SOP出現(xiàn)較遲且提前趨勢較快[8]。研究區(qū)多數(shù)象元(76%)，SOP與春季溫度之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這證明暖春確實(shí)提前了熱帶和亞熱帶地區(qū)的SOP，這與前人基于NDVI、EVI等植被指數(shù)得出的植被返青期隨溫度升高而提前的結(jié)論一致[1]。在云南省有少部分像元與溫度呈正相關(guān)，這可能是在春季物候事件發(fā)生之前，需要一定量的累積低溫來打破植被的自然休眠，而相關(guān)的冬季變暖導(dǎo)致低溫不足所致[15]。SOP與研究區(qū)東部的春季降水呈正相關(guān)關(guān)系，這可能因?yàn)闁|部沿海地區(qū)春土壤水分較濕潤，植被生長不會受到水分限制而是受到光照和熱量的限制，降雨過多反而影響土壤通氣性，使得植物根系缺氧、窒息，最后死亡[12]，不利于植被生長導(dǎo)致SOP的推遲。SOP與西部降水呈負(fù)相關(guān)性，這是因?yàn)槲鞑拷邓?，降水的增多可以增加植被所需水分的可用性[2]，使SOP提前。

5 結(jié)論

本文基于重構(gòu)的日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)利用一元六次多項(xiàng)式擬合法、分段邏輯函數(shù)擬合法結(jié)合動態(tài)閾值法計(jì)算了熱帶亞熱帶地區(qū)的春季光合物候，采用Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)闡明了熱帶亞熱帶地區(qū)的春季光合物候的時(shí)空趨勢，利用偏相關(guān)分析法揭示了氣候因子對春季光合物候的影響，主要結(jié)論如下。

我國熱帶、亞熱帶植被平均SOP為第93.4天，表現(xiàn)為西“遲”東“早”，由低經(jīng)度向高經(jīng)度逐漸提前的特征。

2001—2020年我國熱帶、亞熱帶地區(qū)的SOP呈不顯著提前趨勢，以約0.456d·a-1的速度提前。

SOP與溫度呈負(fù)相關(guān)的像元占比79%，呈正相關(guān)的像元占比21%。SOP與降水呈負(fù)相關(guān)的像元占比56.9%，呈正相關(guān)的像元占比43.1%。

本研究構(gòu)建了熱帶、亞熱帶區(qū)域春季光合物候的空間圖譜，揭示了溫度、降水對春季光合物候的影響，填補(bǔ)了熱帶、亞熱帶區(qū)域物候?qū)W研究的不足。研究可為熱帶、亞熱帶區(qū)域的生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。