贵州省小油桐气候适宜性对未来气候变化的响应

白玉梅，韩会庆*，张娇艳，张新鼎

（1.贵州理工学院建筑与城市规划学院，贵州 贵阳 550003；2.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002）

森林生态系统是气候变化响应较为敏感和脆弱的生态系统，气候变化改变了森林生态系统的结构和分布范围[1,2]。如Sevegnani等认为高温和降水对巴西南部的森林植被结构具有决定性作用[3]。吴正方等研究认为气候变暖使得我国东北地区阔叶红松林明显北移[4]。未来气候变化对森林生态系统分布的影响多利用预测模型进行分析，如Upgupta等利用Ibs Dgcm和Lpj Dgvm模型预测了喜马偕尔邦地区未来不同排放情景下森林植被变化，发现该地区森林类型发生较大转变[5]。牟艳玲等利用地理信息系统和Logistic回归模型模拟了气候变化影响下我国北方森林分布，发现至2071-2100年，我国北方森林分布范围将发生很大变化[6]。然而，这些研究多关注防护林对气候变化的响应，鲜有关注经济林对气候变化的响应。

小油桐系大戟科灌木，为热带和亚热带植物，在我国西南地区分布广泛。由于小油桐对干旱、高热、瘠薄的适应能力较强，它常用作建造防护林和保持水土[7]。同时，小油桐的种子含油量高达40%，这使得小油桐成为世界重要的油料植物。小油桐作为重要的油料树种，它对我国乃至全球能源安全及能源结构调整具有重要作用。因此，本研究以贵州省为例，探究小油桐种植气候适宜性对未来气候变化的响应，以期为该区小油桐种植科学规划、小油桐产业发展提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 数据来源与处理

历史气候数据（1986-2005年）由贵州省气候中心提供，主要涉及贵州省84个气象站点逐日气温数据。未来气候数据（2016-2100年）来源于国家气候中心，涉及预估的RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种不同情景下贵州省逐日气温数据，该数据是利用CMIP5 全球气候模式进行预估，精度为 0.5°×0.5°[8]。为提高精度，将气候预估数据插值至贵州省84个气象站点，经验证该数据在贵州省精度较高，可以满足未来气候变化分析[9]。

1.2 研究方法

1.2.1 指标体系构建

依据谷晓平、江涤非等学者研究成果[10,11]，结合气候数据可得性，选取年平均气温、＞10℃积温、极端最低气温、最冷月平均气温4个指标，构建贵州省小油桐气候适宜性评价指标体系，按各指标适宜程度，分为 I、II、III 3 个等级，并分别赋予 3、2 和 1 分，最后利用层次分析法确定权重。

1.2.2 评价方法占土地总面积的5.58%（表2）。从空间格局看，适宜区集中贵州省南部，次适宜主要分布适宜区北部地区以及贵州省东北部和西北部零星地区，不适宜区集中贵州省东部、中部、西部和北部大部分地区（图1）。

图1 1986-2005年贵州省小油桐气候适宜性空间格局Fig.1 Spatial pattern of climatic suitability of Jatropha curcas from 1986 to 2005 in Guizhou province

表1 贵州省小油桐气候适宜性评价指标体系Table 1 Climate suitability indices of Jatropha curcas in Guizhou province

表2 1986-2005年贵州省小油桐气候适宜性面积和比例Table 2 Area and the proportion of climatic suitability of Jatropha curcas from 1986 to 2005 in Guizhou province

式中，S为气候适宜性分值（介于1～3分），C为指标等级分值，Q为权重。依据贵州省小油桐实地生长条件， 分别将 S＞2、1.5＜S≤2、S≤1.5 确定为适宜区、次适宜区和不适宜区。

2 结果与分析

2.1 1986-2005年贵州省小油桐气候适宜性

1986-2005年间，贵州省小油桐气候适宜性以不适宜为主，占土地总面积的81.51%，其次为适宜区，占土地总面积的12.91%，次适宜区面积较小，仅

2.2 未来气候变化情景下贵州省小油桐气候适宜性

RCP2.6、RCP4.5和 RCP8.5情景下 2016-2035年贵州省小油桐气候适宜性以不适宜区为主，RCP2.6情景下2081-2100年小油桐气候适宜性以次适宜区为主，RCP2.6情景下2046-2065年、RCP4.5和RCP8.5情景下2046-2065年和2081-2100年小油桐气候适宜性以适宜区为主。从不同适宜等级看，由2016-2035年至2081-2100年，各情景下不适宜区面积和比例均呈下降趋势。RCP2.6和RCP4.5情景下次适宜区面积和比例呈增加趋势，RCP8.5情景下次适宜区面积和比例呈下降趋势。各情景下适宜区面积和比例均呈增加趋势（表3）。

RCP2.6、RCP4.5和 RCP8.5情景下 2016-2035年适宜区集中贵州省南部和东南部地区，次适宜区主要分布东南部和西南部地区，其他大部分地区为不适宜区。RCP2.6和RCP4.5情景下2046-2065年适宜区主要集中南部和东部地区，次适宜区主要分布东北部和西南部地区，不适宜区主要分布西部和北部地区。RCP2.6和RCP4.5情景下2081-2100年适宜区主要集中南部和东部地区，次适宜区主要分布北部地区，不适宜区主要分布西部地区。RCP8.5情景下2046-2065年贵州省大部分地区为适宜区，仅有西部小部分地区为次适宜区和不适宜区。RCP8.5情景下2081-2100年全省全部地区为适宜区（图 2）。

与1986-2005年相比，各情景下2016-2035年适宜区向北部和东南部扩张，次适宜区向东南部和西南部扩张，全省南部、西南部和东南部不适宜区减少。RCP2.6和RCP4.5情景下2046-2065年和2081-2100年适宜区向北部和东部扩张，次适宜区向东北部和北部扩张，全省北部、东部的不适宜区缩小。RCP8.5情景下2046-2065年和2081-2100年适宜区向东部、北部、中部、西部大范围扩张，次适宜区和不适宜区仅保留在西部零星地区或消失（图1和图 2）。

2.3 小油桐气候适宜性影响因素

与 1986-2005 年相 比，RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5情景下各时期年平均气温、最冷月平均气温、极端最低气温和＞10℃积温均呈增加趋势。其中2016-2035年各气候因子增加幅度增加较小，2046-2065年和2081-2100年各气候因子增加幅度较大（表4）。从各气候因子适宜等级变化看，与1986-2005年相比，除RCP8.5情景2081-2100年年平均气温适宜等级由II级提高到I级外，其他情景各时期年平均气温适宜等级无变化。与1986-2005年相比，最冷月平均气温适宜等级由III级提高到II级和I级。除各情景2016-2035年极端最低气温和＞10℃积温适宜等级无变化外，各情景其他时期极端最低气温适宜等级由III级提高到II级和I级，＞10℃积温适宜等级由II级提高到I级（表5）。

3 讨论与结论

3.1 讨论

本研究发现未来气候变化影响下贵州省小油桐气候适宜性提高，适宜区和次适宜区呈扩张趋势，这与代劲松等对中国亚热带油茶温度适宜性[12]、杜尧东等对中国亚热带柑橘气候适宜性[13]、胡雪琼等对云南烤烟气候适宜性等[14]研究结果基本一致，这说明未来气候变化影响下，气候变暖提高了灌木（包括果树）气候适宜性。全球气候变暖驱动下全球各地干旱和极端降雨频发，将深刻影响森林分布[15]。本研究仅选择气温作为影响小油桐气候适宜性的因子，这是当前研究的不足。今后将确定降水对小油桐气候适宜性影响的基础上，构建包括气温、降水因子的小油桐气候适宜性评价指标体系，从而提高评估的准确性。此外，由于无法获取未来时段光照数据，故而本研究没有考虑关照的影响，今后如能获取相关数据，再进行相关研究。

表3 未来气候变化情景下贵州省小油桐气候适宜性面积和比例Table 3 Area and the proportion of climatic suitability of Jatropha curcas under future climate change scenario in Guizhou province

图2 未来气候变化情景下贵州省小油桐气候适宜性空间格局Fig.2 Spatial pattern of climatic suitability of Jatropha curcas under future climate change scenario in Guizhou province

表4 贵州省气候因素变化（相对于1986-2005年）Table 4 Average value change of climate factors in Guizhou province(compared to 1986-2005)

3.2 结论

未来RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2016-2035年贵州省小油桐不适宜区面积和比例较大，除RCP2.6情景下2081-2100年外，其他时期适宜区占主导地位。除RCP8.5情景下2046-2065年和2081-2100年外，其他情景各时期适宜区主要分布南部和东南部，次适宜区多集中东北部和西南部，不适宜区主要分布北部和西部。与1986-2005年相比，未来气候变化各情景下适宜区向北部和东南部扩张，次适宜区向东北部和西南部扩张，不适宜区缩小。

表5 贵州省气候因素适宜等级变化Table 5 Change of climatic suitability levels in Guizhou province