气候因子与西宁市人工青杨林年高生长量的相关性分析

摘要 为了解气候变化影响和植被生长响应的耦合效应，采用主成分分析法研究近10年西宁市主要气候因子与人工青杨林年高生长量的相关性。结果表明，气候因子影响存在2个主成分，累计贡献率达80.503%，主成分1（年平均气温、年均最低气温、3—5月降雨量）的贡献率为68.592%，主成分2（年均最高气温、年均相对湿度）的贡献率为11.911%。因此，选定主成分1和主成分2作为分析气候因子对人工青杨林年高生长量影响的主要依据，通过主成分分析结果可以得出温度和水分是影响西宁市人工青杨林年高生长量的两大主要因子。

关键词 气候因子;青杨;人工林;年高生长量;相关性分析;西宁市

中图分类号 S716文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2019）11-0210-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.11.061

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract In order to understand the coupling effects of the climate change impact and the response of vegetation growth， principal component analysis was used to study the correlation between the main climatic factors and annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City in the past 10 years.The results showed that there were two principal components， the cumulative contribution rate was 80.503%， the contribution rate of principal component 1 （annual average temperature， annual average minimum temperature， rainfall from March to May） was 68.592%， the contribution rate of principal component 2 （annual average maximum temperature， annual average relative humidity） was 11.911%， therefore， the principal components 1 and principal components 2 were regarded as the main components impacting on annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City. Through the analysis of principal components， it could be concluded that temperature and moisture were the two main factors affecting the annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City.

Key words Climatic factor;Populus cathayana;Afforestation;Annual height increment;Correlation analysis;Xining City

基金项目 青海省科技厅项目（2016-HZ-811）。

作者简介 李永良（1967—），男，青海乐都人，高级工程师，从事生态保护规划工作。

收稿日期 2019-03-29

青杨（Populus cathayana） 属杨柳科杨属的落叶乔木，是常见的速生造林树种，为中国特有种，广布于东北、华北、西北各地[1]，在青海省大部分地区也有分布，具有较强的抗寒性、抗旱性和耐瘠薄能力，是西宁市水土保持林和水源涵养林优选的乡土树种[2]。林木生长受诸多因素的共同作用，其中温度、降水量、辐射量对林木的分布和生长具有较大的影响[3]。气候条件是林木生长必不可少的生态限制因子，研究气候因子对林木生长的影响以及林木生長对气候因子的响应具有重要的理论和实践意义[4-5]。目前有关在高海拔地区人工青杨林年高生长量与主要气候因子相关性研究报道还比较少。因此，笔者采用主成分分析法研究近10年（2009—2018年）西宁市主要气候因子与人工青杨林年高生长量的相关性，找出影响人工青杨林生长分布的主要气候因子，为西宁市人工青杨林的经营与管理提供科学依据和基础数据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区域位于青海省西宁市，地理坐标为101°41′～101°46′E、36°36′～36°38′N，地处青藏高原东北部，属半干旱高原大陆性气候，多年平均气温为7.6 ℃，极端最高气温平均为34.6 ℃，极端最低气温平均为-18.9 ℃，气温年较差为25.6 ℃，日较差为13.6 ℃，积温为2 077.5 ℃·d，无霜期约160 d。降水量较小，蒸发量较大（年蒸发量约为1 100 mm），年日照时数为2 600 h。土壤类型以栗钙土和淡栗钙土为主，土层厚度30～50 cm。

1.2 试验设计

选择分布在西宁市西山林场的人工青杨林为研究对象，选择立地条件接近相同的6个小班，在保证抚育管理一致的前提下进行长期监测调查，统计每年的年均树高生长量（Y）。采用主成分分析法确定影响林木高生长的主要因子。

1.3 数据来源

气象数据来自西宁市气象局长期气象监测数据和从中国科学气象数据共享服务网提取生态属性数据文件，气候属性值包括年平均气温（X1）、年均最高气温（X2）、年均最低气温（X3）、3—5月降雨量（X4）、6—8月降雨量（X5）、9—11月降雨量（X6）、年相对湿度（X7）、年均风力（X8）等因子。

1.4 数据处理

利用SPSS 22.0软件，采用主成分分析法进行数据的统计分析。

2 结果与分析

2.1 指标数据的无量纲化

根据调查资料和测量数据（表1），以年均树高生长（Y）为母数列，以年平均气温（X1）、年均最高气温（X2）、年均最低气温（X3）、3—5月降雨量（X4）、6—8月降雨量（X5）、9—11月降雨量（X6）、年相对湿度（X7）、年均风力（X9）为子数列进行主成分分析。

为了便于各因子之间的比较，在主成分分析之前，对人工青杨林年高生长量指标和气候因子进行标准化处理，见表2。

2.2 相关分析

对标准值进行相关分析，得到人工青杨林年平均高生长量与气候因子的相关系数矩阵（表3）。从表3可以看出，各气候因子对青杨影响程度从大到小顺序为3—5月降雨量（X4）>年均风力（X8）>年均最低气温（X3）>平均气温（X1）>6—8月降雨量（X5）>9—11月降雨量（X6）>年均最高气温（X2）>年相对湿度（X7）。不同年份的气候因子对林木年高生长量的影响不同;X4是影响人工青杨林树高生长的主要因子，相关系数为0.785，达到了极显著水平;其次是X1、X3、X8;可见，3—5月降雨量与林木高生长量呈正相关，即降雨量在一定范围内的增加，会影响人工青杨林的正常生长;X2、X5、X6、X7对林木生长的影响不明显。显然，年均最低气温（X3）与年均风力（X8）的负相关性最大，相关系数为-0.814，达到了极显著水平。

2.3 主成分分析

应用SPSS 22.0统计进行主成分分析，选取关联度较大的8个气候因子的公共成分组成一个新的综合因子，并对这个综合因子进行合理分析，其结果见表4～5。

将生长指标和影响因子进行主成分分析，可知存在2个主成分，主成分1的贡献率为68.592%，主成分2的贡献率为11.911%，累计贡献率达80.503%，选定主成分1和主成分2作为分析林木生长影响因子的主要依据。

从主成分旋转后的成分矩阵（表5）可以看出，第1主成分里，年平均气温（X1）、年均最低气温（X3）及3—5月降雨量（X4）的载荷量最大，直接影响其他因子。第2主成分里，载荷量最大的是年均最高气温（X2），其次是年相对湿度（X7）。故温度和水分是影响人工青杨林生长的两大主要因子，2个主要成分的累计贡献率为80.503%，可代表8个气象因子的特性。

3 结论与讨论

通过对主要气候因子与西宁市人工青杨林年均高生长量的相关分析，表明不同年份的气候因子对林木高生长量的影响不同。影响程度从大到小顺序为3—5月降雨量（X4）>年均风力（X8）>年均最低气温（X3）>平均气温（X1）>6—8月降雨量（X5）>9—11月降雨量（X6）>年均最高气温（X2）>年相对湿度（X7），其中，3—5月降雨量、年均风力、年均最低气温、平均气温是对林木年高生長量影响较大的气象因子，表现出显著性差异。从主成分分析的结果来看，影响林木生长的最主要的因子是温度，其次是水分。

气候因子对林木生长的影响作用过程非常复杂。除所调查的因子外，林木生长还受日照时间、立地条件、抚育管理等方面的影响。并且对于气象因子的研究，需要长期的、连续的监测资料，才能找出主导因子及其影响规律[6-10]。所以，为了林木更好的生长，在保证合适的培育技术措施的同时，在林木生长期内要充分考虑林分内的小气候条件，进而提高树体内营养物质的积累量[7-8]。由于数据来源的限制，加入其他因子后的综合分析，是否导致主导因子的改变，还有待后续进一步研究。

参考文献

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