气候变化对秦岭南北植被净初级生产力的影响(Ⅱ)——近52年秦岭南北植被净初级生产力

2012-09-06 04:00蒋冲王飞穆兴民李锐
中国水土保持科学 2012年6期
关键词:水分利用效率气候变化

蒋冲,王飞,2†,穆兴民,2,李锐,2

(1.西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌;2.中国科学院水利部水土保持研究所,712100,陕西杨凌)

气候变化对秦岭南北植被净初级生产力的影响(Ⅱ)
——近52年秦岭南北植被净初级生产力

蒋冲1,王飞1,2†,穆兴民1,2,李锐1,2

(1.西北农林科技大学资源环境学院,712100,陕西杨凌;2.中国科学院水利部水土保持研究所,712100,陕西杨凌)

根据秦岭南北54个气象站1960—2011年逐日数据,采用周广胜—张新时模型、Penman-Monteith模型、气候倾向率、相关分析和Spline插值等方法分析近52 a气象要素的时空变化特征及其对植被净初级生产力的影响。结果表明:1)秦岭南北多年平均植被净初级生产力由北向南逐步上升,排序为巴巫谷地>汉水流域>秦岭南坡>秦岭以北,各子区植被净初级生产力变化趋势不一,植被净初级生产力上升的站点占本区站点总数的比例顺序为汉水流域>秦岭南坡>巴巫谷地>秦岭以北,秦岭以南地区增加更为明显,生态区23个站点中植被净初级生产力年际波动并不大,介于1.34~1.89之间;2)植被净初级生产力与湿润指数、降水量和相对湿度呈显著水平(P<0.01)的正相关关系,相关系数排序为降水量>湿润指数>相对湿度,降水的增多会促进植被净初级生产力的累积,水分是主要制约因素;3)植被水分利用效率由南向北递减,排序为巴巫谷地>汉水流域>秦岭南坡>秦岭北坡,绝大部分地区呈现不显著的上升趋势,近52 a来,水分利用效率普遍呈上升趋势,但并不显著,整体上维持相对稳定水平。关键词 气候变化;植被净初级生产力;水分利用效率;秦岭南北

全球气候变暖已成为不争的事实,自然生态系统正在受到区域气候变化的影响。虽然由于自然的适应性以及非气候驱动因子的作用,许多影响还难以辨别,但仍有中等程度的可信度表明,区域气候变化对自然环境和人类已经产生了影响[1]。植被净初级生产力(简称NPP)是指绿色植被在单位时间、单位面积内由光合作用所产生的有机质总量减去呼吸作用消耗后剩余的部分,是衡量植被对气候变化响应的主要指标,也是陆地生态系统碳循环的重要组成部分[2-3]。事实上,气候变暖可以通过直接影响光合作用来改变陆地生态系统的NPP,也可以通过改变土壤氮素矿化速率和土壤含水量间接影响NPP[4]。国内学者在全国[5-7]和区域[1-3,8-11]尺度上针对NPP对于气候变化的响应这一问题开展了广泛而深入的研究,并根据不同的气候情景对NPP的发展趋势进行了预测,得出了很多非常有意义的结论;然而,这些研究大多空间尺度较大,侧重NPP的估算和时空分布格局。针对小区域植被NPP对气候变化的响应特征以及NPP变化与气象因子的相互作用关系研究相对较少,对于生态环境相对脆弱的热点地区关注度也不足,对于局部地区生态环境建设和相关政策制定意义有限。秦巴山地及其内部的落叶与常绿阔叶林生态区(以下简称生态区)地处温带与亚热带之间的过渡地带,是我国南北气候带的分界线,在地理、农学和生态等相关学科具有极为重要的意义。秦岭南北气温、降水、蒸散发等气候要素发生了较为明显的变化,同时呈现出区域性差异,有关气候变化对秦岭南北植被NPP影响的研究则相对滞后[8-11]。基于此,笔者在前人工作的基础上,使用在干旱和半干旱地区应用效果较好的气候相关模型,研究秦岭南北植被NPP的时空变化特征,为应对气候变化、生态环境建设、促进经济社会的可持续稳定发展研究提供参考。

1 研究区概况

秦岭南北植物资源极为丰富,地带性植被为常绿—落叶阔叶混交林,植被垂直分布显著,但秦岭和大巴山之间有明显的差异:秦岭南坡由下向上的植被带依次为常绿、落叶阔叶混交林、落叶阔叶林、针阔混交林、针叶林和高山灌丛草甸;而大巴山的垂直带谱则相对简单,自下而上依次为常绿、落叶阔叶混交林和山地针叶林。

2 数据与方法

2.1 数据来源

研究数据和数据来源与文献[12]相同。

2.2 研究方法

采用湿润指数作为气候干湿状况的评价指标。湿润指数和潜在蒸散量的计算方法参看文献[12]。选用植被水分利用效率作为评价植物生长适宜程度以及植被对气候变化响应的综合生理指标,植被水分利用效率是指植被光合作用生产的干物质(或植被净初级生产力)与蒸散作用所消耗的水分之比,采用单位面积上植被每蒸散1mm水所能固定的有机碳质量来表示,即 g/(mm·m2)[2]。植被初级生产力采用周广胜模型[13-16]进行估算,该模型与传统的筑后模型、Miami模型和Thornthwaite-Memoriai模型相比,兼顾了植物的生理生态学特点,并且联系了水热平衡的实际蒸散模型,且已被证明在中国地区,特别是干旱半干旱地区具有较好的模拟效果[13-17]。具体方法如下。

式中:Npp为植被净初级生产力,t/(hm2·a);R为辐射干燥度,量纲为1;P为年均降雨量,mm;Er为年可能蒸散率,量纲为1;Et为年可能蒸散量,mm;Bt为年平均生物温度,℃,是植物营养生长的平均温度,一般在0 ~30 ℃之间;Tmj、Tdi分别为月均温(j=1,2,…,12)和日均温(i=1,2,…,365),℃,二者取值范围均为0~30℃,高于30℃的按30℃计算,低于0℃的按0℃计算。

3 结果与分析

3.1 植被净初级生产力空间分布和时空变化特征分析

秦岭南北植被净初级生产力及其变化倾向率空间分布见图1。由图1(a)可以看出,秦岭南北多年平均植被净初级生产力呈现明显的南北分异状况,由北向南逐步过渡上升,按植被净初级生产力分布排序为巴巫谷地(10.14 t/hm2)>汉水流域(9.61 t/hm2)>秦岭南坡(9.74 t/hm2)>秦岭以北(9.15 t/hm2),秦岭以北介于6.72 t/hm2(华山)和8.73 t/hm2(郑州)之间,秦岭南坡介于8.04 t/hm2(卢氏)和9.39 t/hm2(西华)之间,汉水流域介于7.69 t/hm2(武都)和12.00 t/hm2(巴东)之间,巴巫谷地介于5.95 t/hm2(松潘)和12.83 t/hm2(万州)之间。由图1(b)可知,各区植被净初级生产力变化趋势不一,植被净初级生产力上升的站点占本区站点总数的比例分别为秦岭以北36%、秦岭南坡78%、汉水流域79%、巴巫谷地60%。各区上升较快的站点依次为临洮(0.016 t/(hm2·a))、西华(0.021 t/(hm2·a))、钟祥(0.018 t/(hm2·a))和武汉(0.032 t/(hm2·a))。近52 a该区61%的站点植被净初级生产力表现出上升趋势,但绝大部分未达到显著水平,增幅较大的站点依次为武汉(0.032 t/(hm2·a))、麻城(0.024 t/(hm2·a))和西华(0.021 t/(hm2·a))。生态区23个站点中植被净初级生产力年际波动并不大(表1),极值比介于1.34(房县)和1.89(孟津)之间,万源、郑州、孟津和南阳的标准差和变异系数相对较大,都达到了0.10,说明其年际波动较大。

图1 植被净初级生产力变化统计特征Fig.1 Statistical characteristics of vegetation NPP

3.2 植被净初级生产力影响要素分析

植被净初级生产力的空间分布特征和变化趋势是某一地区水热条件综合作用的结果,为了揭示植被净初级生产力的影响要素以及起主导作用的气象因子,采用相关分析法对位于秦巴山地生态区内的23个站点可能影响植被净初级生产力变化的诸多气象要素(日照时间、平均气温、最高气温和最低气温代表热力学因素,风速代表动力学因素,相对湿度和降水量代表水分条件)进行分析,结果见表2。可以看出,植被净初级生产力与湿润指数、降水量和相对湿度呈0.01显著水平的正相关关系,相关系数排序为降水量>湿润指数>相对湿度。可见,影响本地区植被净初级生产力的最主要因素为降水,而植被净初级生产力与降水导致的湿润指数和相对湿度的相关关系则相对弱一些,降水的增多会促进植被净初级生产力的累积,水分是主要制约因素。植被

净初级生产力与气温、风速、潜在蒸散和日照时间呈负相关,多数站点植被净初级生产力与潜在蒸散的关系达到了0.01显著水平。由上述分析可知,日照延长、温度升高和蒸腾增加都不利于植被净初级生产力累积。

表1 植被净初级生产力变化统计特征Tab.1 Statistical characteristics of vegetation NPP

表2 植被净初级生产力与气象因子的相关系数Tab.2 Correlation coefficient of NPP andmeteorological factors

3.3 植被水分利用效率分布及变化特征

由上述分析可知,影响本地区植被生长和植被净初级生产力累积的关键因素是水分条件,该区热量资源相对充足,水分是制约干物质累积的主要因子,而植物蒸腾耗水是水分消耗的最主要方式。植被水分利用效率是指植物消耗单位水分所生产的同化物质的量,其高低取决于初级生产力和蒸散作用2个过程的耦合。它不仅反映了生态系统碳、水循环及其相互的关系,而且告知人们陆地植被生态系统对全球气候变化的响应和应采取的对策[2];因此,选用植物水分利用效率研究气候变化背景下植物水分消耗和植被净初级生产力积累之间的关系,可为进一步研究气候变化对植被净初级生产力的影响及其反馈机制提供依据。表3为植被水分利用效率统计值,可知秦岭南北多年平均植被水分利用效率介于0.74(三门峡)和1.25(万源)g/(mm·m2)之间,年际间差异显著,极值比介于1.63(房县)和3.23(孟津)g/(mm·m2)之间,标准差和变异系数等指标与极值比表现出的特点一致。整体上,按植被水分利用效率高低排序为巴巫谷地(1.25 g/(mm·m2))>汉水流域(1.05 g/(mm·m2))>秦岭南坡(0.93 g/(mm·m2))>秦岭北坡(0.76 g/(mm·m2)),由南向北逐渐降低。近52 a来,绝大部分地区植被水分利用效率有上升趋势,但并不显著,保持相对稳定水平。

表3 植被水分利用效率统计值Tab.3 Statistical values of water use efficiency of vegetation

4 结论与讨论

1)秦岭南北多年平均植被净初级生产力呈现明显的南北分异状况,由北向南逐步上升,按植被净初级生产力分布排序为巴巫谷地>汉水流域>秦岭南坡>秦岭以北。1960—2011年各区植被净初级生产力上升的站点占本区站点总数的比例排序为汉水流域>秦岭南坡>巴巫谷地>秦岭以北,说明秦岭以南地区相对于秦岭以北而言植被NPP增加更明显。生态区23个站点中植被净初级生产力年际波动并不大,极值比介于1.34~1.89之间。植被净初级生产力是水分和光热资源综合作用的产物,是某一地区植被生产能力的直接表现和重要指标。如文献[12]所述,秦岭南北的降水分布呈现南多北少的格局,气温分布也呈南高北低的分布特征,湿润指数的分布与降水较为一致,也是南部湿润北部干燥,南北空间分异较为明显。在上述要素的综合作用下,秦岭南北植被净初级生产力的分布格局也是南高北低,与水热条件的分布特征一致性较好。一方面直观地验证了本研究所采用的周广胜—张新时基于气象数据驱动的NPP估算模型的可靠性,另一方面也凸显了秦岭作为南北气候分界线其南北差异的明显特征。近52 a,特别是1994—2011年秦岭南北绝大部分地区气温显著(P<0.01)上升,而降水方面,除1995年以前各区降水均表现出不显著的下降趋势外,1994—2011年大部分站点的降水增多,占站点总数的70%以上。在此期间,秦岭以北地区有变干趋势,而秦岭南坡微弱变湿,汉水流域和巴巫谷地整体升降趋势不明显。气温上升与降水增加共同导致本区特别是秦岭以南的大部分地区植被净初级生产力有所增加,但绝大部分并未达到显著水平。

2)秦岭南北植被净初级生产力与湿润指数、降水量和相对湿度呈0.01显著水平的正相关关系,相关系数排序为降水量>湿润指数>相对湿度。降水的增多会促进植被净初级生产力的累积,水分是主要制约因素。植被净初级生产力与气温、风速、潜在蒸散和日照时间呈负相关,多数站点植被净初级生产力与潜在蒸散的关系达到了0.01显著水平,日照延长、温度升高和蒸腾增加都不利于植被净初级生产力累积。降水量、蒸散量和湿润指数与植被净初级生产力的相关关系表明,水分条件(降水量)是影响这一地区植被净初级生产力累积的最为重要的因素,其与植被净初级生产力的相关性最好,普遍高于0.870,也明显高于蒸散量与湿润指数。因为二者都是由包括降水在内的诸多气候指标计算得出的结果,综合了其他要素的变化特征,因此,相关性略低。秦岭以南的大部分地区位于长江流域,属半湿润地区,该地区水资源较为丰富,是南水北调中线工程的水源地,但季节性缺水和土壤贮水量不足等问题仍然是限制植被生长的重要因素;相较于秦岭以南而言秦岭北坡地区属于半干旱地区,主要包括陇东、豫西和陕西关中等旱作农业区,且相当一部分区域属于雨养农业区(陇东)或灌溉条件有限(关中、豫西等地)。这一区域水资源短缺特别是作物生长用水问题由来已久,往往是雨水多的年份农作物收成好,而雨水少的年份则较差,对于林地、草地等自然植被而言亦是如此。本文得出的降水为主要限制因素的结论与这一地区的实际状况较为相符。

3)秦岭南北各区植被水分利用效率由南向北递减,排序为巴巫谷地>汉水流域>秦岭南坡>秦岭北坡,1960—2011年绝大部分地区植被水分利用效率呈现不显著的上升趋势,整体上保持稳定水平。植被水分利用效率是由植被净初级生产力与蒸散量计算得出的,但却与植被的种类以及其生理特性关系密切。本研究仅仅是根据气象数据计算出植被净初级生产力和蒸散量并进一步计算出植被水分利用效率,并非实验测得的数据,研究尺度也比较大,能够据此说明的问题相当有限。

关于秦岭南北近52 a植被净初级生产力空间分布特征和时空变化趋势的描述与李登科等[8,11]、任志远等[9]和李晶等[10]在相近区域的研究结论基本一致,整体趋势与何勇等[5]、侯英雨等[6]、刘世荣等[7]和方精云[18]关于全国尺度的研究结论也非常接近;但由于文献[8-11]的研究区域都为陕南—关中境内的秦巴山地,加之研究所选用的站点密度和数据时间跨度不尽相同,造成结论之间有细微差异。在估算植被净初级生产力方法上,文献[5-8,11,18]是采用遥感手段进行估算的,而周广胜—张新时模型采用的是气象数据驱动的估算方法,二者在原理上有很大差别,也可能造成研究结果的差异。另外,由于针对秦岭南北干湿状况和植被净初级生产力变化的研究相对较少,想做到与他人结论完全对等地去比较还有困难。除上述原因以外,本研究还有以下几点不足:其一,研究使用的植被净初级生产力模型没有考虑温度和降水的年内分配以及光照、土壤等其他因素对植被净初级生产力的影响,也没有考虑植被在气候变化过程中其生理生态特性对气候变化的适应性以及植被对气候变化的反馈作用;其二,研究使用的估算模型在本地区适用与否并未结合实测资料进行验证,仅来自于前人结论,但是研究区域并不完全一致,尺度问题也可能影响到模型的准确性,下一步拟通过对典型地区采集植被净初级生产力实测数据的方式对估算模型本身加以验证并对其修正;其三,估算植被净初级生产力是根据气象数据进行的,而相关分析时也是取自气象数据,二者之间关系较为复杂,难以据此得出更确切的结论,缺少实测数据的支持;其四,由于研究区域地形起伏较大,气象站点密度和空间分布不尽合理,对研究结果可能造成一定影响,插值方法在后续研究中也需不断完善。总之,关于秦岭南北地区气候变化对植被净初级生产力影响的研究和预测工作还有待进一步深入。

5 参考文献

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Effects of climate change on net primary productivity of vegetation in the northern and southern regions of the Qinlingmountains(Ⅱ):Net primary productivity of vegetation in recent 52 a

Jiang Chong1,Wang Fei1,2,Mu Xingmin1,2,Li Rui1,2

(1.College of Resources and Environment,Northwest A&F University,712100,Yangling,Shaanxi;2.Institute of Soil and Water Conservation,Chinese Academy of Sciences andministry of Water Resources,712100,Yangling,Shaanxi:China)

Based on the daily data from 54meteorological stations in Northern and Southern Regions of the Qinlingmountains between 1960 and 2011,with the help of Zhou Guangsheng-Zhang Xinshimodel,Penman-Monteithmodel,climate trend rate,correlation analysis and Spline interpolationmethod,the climate change in the northern and southern region of the Qinlingmountains during last 52 a and its effect on Net Primary Productivity(NPP)as well as the variation of NPP in different scenarios were analyzed.The results showed that:1)According to the size of NPP,NPP increased from north to south gradually.and the order was given as Ba-Wu Valley,Han River Basin,the southern slope and northern region of Qinlingmountains.According to the percent of NPP increasing stations accounted for the total stations,the sub regions had different change trend with the order of Han River Basin,Ba-Wu Valley,southern slope and northern region of Qinlingmountains.The extreme ratio of inter-annual variability of NPP in ecological regions were not very big,ranging from 1.34 to 1.89.2)Humid index,precipitation and humid index correlated positively with NPP,which reached 0.01 significant level.According to the size of correlation coefficient,the order was given as humid index,precipitation and relative humid.The increase of precipitation would promote accumulation of NPP,which indicated that water was themain restricting factors.3)Water use efficiency of vegetation decreased from south to north with the order Ba-Wu Valley,Han River Basin,southern slope and northern region of Qinlingmountains.Most of the area had insignificant upward trend,and in last 52 a,water use efficiency increased insignificantly andmaintained at stable level.

climate change;NPP(net primary productivity);water use efficiency;the northern and southern regions of the Qinlingmountains

2012-05-01

2012-07-10

国家自然科学基金“基于相同气候条件的人类活动对河流水沙影响定量评价——以黄土高原延河流域为例”(41171420);中国科学院水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室基金“北方旱区表层土壤水分遥感监测试验研究”(10502-Z12-9);中荷联合主题研究项目“渭河流域水环境问题综合治理对策研究”(GJHZ1018)

蒋冲(1987—),男,硕士研究生。主要研究方向:黄土高原气候变化与生态水文。E-mail:cba8702@126.com

†责任作者简介:王飞(1971—),男,博士,副研究员。主要研究方向:水土保持环境效应评价。E-mail:wafe@ms.iswc.ac.cn

(责任编辑:宋如华)

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