红树林生长气象条件适宜度评估方法研究——以广西北海沙生红树林为例

陈燕丽，张 悦，钱 拴，孙 明，莫伟华

（1.广西科学院广西红树林研究中心 广西红树林保护与利用重点实验室，广西北海 536000；2.中国农业大学资源与环境学院，北京 100094；3.国家气象中心，北京 100081；4.广西壮族自治区气象科学研究所，广西南宁 530022）

红树林是生长在热带及亚热带沿海潮间带的木本常绿阔叶植物群落，是最重要的蓝碳资源之一[1]，生态服务功能突出[2]。红树林处于海洋与陆地的交错带，属于典型敏感生态脆弱带，对气候逆境反应极其灵敏[3]，在全球气候变化过程中具有重要的指示作用[4]。气候变化背景下，气候资源时空变异的加大将增加红树林生态系统的脆弱性[5]。广西红树林面积居全国第二位，红树林是广西重要的湿地生态系统和生态保护红线重点区域之一，研究气象条件对广西红树林生长的影响对其保护和修复有重要意义。

红树林生长与气象条件密切相关。气温和降水是红树林光合作用[6]和碳交换[7]的重要限制因子；气温[8-9]、降水[8]、大风[8,10-11]和日照[8]对红树林生长发育的影响在不同时间和地域有一定差异。气温、降水和海表温度在很大程度上决定红树林潜在适合生长区域[12-14]，气温是人工红树林造林的主要限制因子[15]。红树林具有明显的小气候效应，对区域小气候可起到明显的调节作用[16]。现有的红树林和气象关系研究多聚焦于两者相互作用关系，综合气象条件影响分析和评估方面的报道较少。

目前，综合气象条件影响分析多采用气候适宜度模型。气候适宜度是将温度、光照和降水等气象因子的数量变化定量转化为对植物生长发育、产量形成和品质指标等的适宜程度[17]，评估对象主要集中在农作物（玉米（Zea mays）[18]、小麦（Triticum aesti⁃vum）[19]和大豆（Glycine max）[20]）和经济作物（橡胶[21]、烟草（Nicotiana tabacum）[22]）等，在自然植被中应用的报道较少。针对自然植被，钱拴等[23]通过年际间气象条件指数的对比，实现不同时段年际间棉花生长气象条件的评价；Chen 等[24]采用偏最小二乘回归法，构建喀斯特植被增强型植被指数（Enhanced veg⁃etation index，EVI）气象拟合模型（Climate vegetation index，CVI），通过CVI年际差值构建喀斯特地区植被气象条件综合影响评价模型。

归一化植被指数（Normalized difference vegeta⁃tion index，NDVI）是用于表征植被长势最广泛的遥感监测指数。本研究以广西北海典型沙生红树林为研究对象，利用北海红树林生态气象站和NDVI观测数据及国家气象台站数据，研究影响红树林长势的关键气象因子、红树林小气候效应和气象指标阈值，建立红树林综合气象条件适宜度评估模型，为红树林保护和修复工程中开展气象条件影响定量评估提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

广西北部湾由沿海的防城港、钦州和北海3 市组成，拥有总面积全国第二、天然林面积全国第一的红树林及山口和北仑河口两个红树林国家级自然保护区。广西北部湾红树林生态区属南亚热带海洋性季风气候；1961—2019年，年均气温为22.2 ～22.9 ℃，年均降水量为1 772.3 ～2 746.4 mm，年均日照时长为1 515.9 ～1 973.2 h。北海红树林生态气象观测试验站建成于2018年底，位于广西北海市国家海洋科技园区的小海湾（109°18′E，21°27′N），位于广西红树林生态区中部。

1.2 数据

国家气象台站数据为广西北海国家基准站观测数据，包括逐日平均气温、降水量、相对湿度和风速，数据时段为1961—2019年（59年）。

北海红树林生态气象站数据来源于北海红树林生态气象观测试验站，包括逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、相对湿度、风速、地温（5 和10 cm）、总辐射和光合有效辐射，数据时段为2018年11月8日—2019年11月16日。NDVI 数据来源于北海红树林生态气象观测试验站通量塔搭载的NDVI探头，数据时段与气象卫星的NDVI序列相同。

卫星遥感数据：选择NASA MODIS 陆地产品组根据统计算法开发的MODIS 植被指数产品MOD13Q1，即全球250 m分辨率、16天合成的植被指数产品，数据版本为V006。对所获得的MOD13Q1遥感数据集进行子集提取、图像镶嵌、数据格式转换、投影转换及质量检验等预处理，得到质量可靠的NDVI 数据集，16 天合成NDVI 数据，进行最大值合成，获取2000—2019年NDVI年最大值序列。

1.3 方法

1.3.1 气象因子筛选

利用红树林生态气象站数据，分析表征红树林长势的NDVI 与累积降水量、最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度和风速等气象因子的相关性，结合文献资料确定影响红树林生长的关键气象因子。

1.3.2 气象数据订正

红树林具有小气候效应[16]，国家气象台站数据用于红树林生长气象条件评价时需进行订正，订正为红树林生态气象站数据，用于推算历年红树林生长气象指标。利用各气象因子国家气象台站与生态气象站数据的比值，将历年国家气象台站数据订正为生态气象站数据。计算公式如下：

式中，Xg为国家气象台站数据；Xs为红树林生态气象站数据；A为某一气象指标两站数据的比值；Yn为订正后数据；Yo为原始国家气象台站数据。

1.3.3 气象指标计算

温度是影响红树植物生长的关键因素[25]。有效积温是植物在某个生育期或全部生育期内有效温度的总和，即植物在某段时间内日平均气温与生物学零度之差的总和。有效积温可反映植物生长发育对热量的需求或衡量地区热量资源，其剔除了生物学下限温度以下和上限温度以上的温度，基本上反映了植物的生育速率与温度的线性关系。计算公式如下[26]：

式中，Te为评估时段的有效积温（℃）；T为日平均温度（℃）；Tb为最低温度（℃）；To为最适温度（℃）；Tm为最高温度（℃）。研究中采用的红树植物3 个基点温度Tb、To和Tm分别为10 ℃[8]、27 ℃[6]和38 ℃[8]。

水分是植被生长不可或缺的因子，采用生育期内的累积降水量表示。累积降水量为在生长季内每日降水量的总和[8]，计算公式如下：

式中评估时段的累积降水量（mm）；Pi为逐日降水量（mm）；n为统计天数。

空气湿度对植被生长有重要作用。相对湿度是指空气中水汽压与相同温度下饱和水汽压的百分比，是表征大气干燥程度的物理量。湿度指标采用平均相对湿度表示[27]，计算公式如下：

风可加强植被和空气的热量交换，增加土壤蒸发和植物蒸腾，影响空气中二氧化碳等成份的扩散与输送，从而影响植物生长。风速指标采用平均风速表示[28]，计算公式如下：

1.3.4 气象指标阈值确定

依据某种气象条件出现越频繁，植被受到的锻炼越多，其适应能力越强的气候适应性原理，确定气象指标的适宜、一般适宜和不适宜阈值。设样本依次为X1，X2，X3……Xn，计算公式如下：

式中，Xi为某气象指标序列；为气象指标平均值；Di为气象指标距平绝对值；n为数据样本总个数。对Di由小到大排序，并依据其大小，筛选对应Xi作为某一适宜度等级阈值计算序列。其中，适宜阈值为重新排序后Di的第1 ～80个百分位值对应的数据，占总样本数的80%；一般适宜阈值为81 ～90个百分位值对应的数据；剩余数据为不适宜阈值计算序列[29]。

1.3.5 气象NDVI计算

气候变化和人类活动是植被变化的主要驱动力，在非人类活动影响下，自然植被变化的主要驱动力为气候变化。目前，已发展出多种方法用于分离气候变化和人类活动对植被的影响[30]，但并未形成公认有效的区分方法[31-32]。农气上常用的趋势分离法是分离气象和人为（生产力水平提高）影响的常用方法。本研究将趋势分离法用于分析自然植被，通过分析红树林气象NDVI与综合气象条件评分的一致性，判断红树林气象适宜度评估模型。借鉴气象产量分离方法[33]，将表征红树林长势的NDVI分解为趋势NDVI、气象NDVI和随机NDVI，公式为：

式中，y为实际NDVI；yt为趋势NDVI；yw为气象NDVI；Δy为随机NDVI。随机NDVI对实际NDVI影响较小，且无法用函数的形式表达出来，一般忽略不计；趋势NDVI拟合方法采用一元线性回归法[33]。

2 结果与分析

2.1 红树林气象条件评估因子

分析红树林冠层NDVI 与气象因子的相关性（表1）。年尺度上，NDVI 受气温影响极显著（P＜0.01），受相对湿度影响显著（P＜0.05）。季节尺度上，夏季NDVI 与地温和降水量的相关性较高，秋季NDVI 受气温影响极显著（P＜0.01），春季NDVI 与相对湿度的相关性最高。在年、季尺度的分析基础上，进行月尺度（表1）和日尺度（图1）的分析。月尺度上，NDVI 在1月与风速和辐射均呈显著相关（P＜0.05），与地温呈极显著相关（P＜0.01）；在3月与降水量和地温均呈显著或极显著相关（P＜0.05，P＜0.01）；在5月与相对湿度呈极显著相关（P＜0.01）；在7月与风速呈显著相关（P＜0.05）；在8月与降水量、气温、相对湿度和地温均呈极显著相关（P＜0.01）；在11月与相对湿度呈极显著相关（P＜0.01）。NDVI与8月（生长旺盛期）气象因子的相关性最高。日尺度上，除降水量外，NDVI 与各气象因子均呈显著相关（P＜0.05）；与日平均气温、最高气温、最低气温、5 cm 地温、总辐射和光合有效辐射均呈正相关，与相对湿度、风速和10 cm 地温均呈负相关。降水方面的相关性不显著可能是因为日尺度上降水为0的时间较多。

图1 2018年11月— 2019年11月红树林NDVI与各气象因子日尺度上的散点图Fig.1 Scatter diagrams between NDVI and daily meteorological factors in mangrove from November 2018 to November 2019

表1 2018年11月—2019年11月红树林NDVI与各气象因子的相关系数Tab.1 Correlation coefficients between NDVI and meteorological factors in mangrove from November 2018 to November 2019

气温、相对湿度、地温和辐射对红树林NDVI 的作用在不同时间尺度（年、季和月）上均有体现，降水量和风速仅在月尺度有所体现。通过查阅文献和灾情资料，广西北部湾红树林区出现的几次较严重的病虫害均与高温、连续无降水日数较多的气候条件有关[34]。红树林生态气象站观测的地温受潮汐影响，与普通气象台站地温有较大差异，因此气象条件评估不考虑该因子；降水量和风速在年和季尺度上与NDVI相关程度低，但在两个关键月份（3和8月）中相关性高，仍为影响红树林生长的主要气象因子；平均气温和最高气温、最低气温与NDVI 相关性高，前者包含后两者的信息，因此只选平均气温作为影响红树林生长的热量因子；考虑到多数气象站缺少总辐射、光合有效辐射的观测，为使建立的指标和模型适用于大多数气象站，本研究暂不考虑辐射因子。在综合红树林NDVI 与气象因子的相关性、文献资料及未来模型推广的基础上，选择平均气温、降水量、相对湿度和风速作为红树林生长气象条件评估因子。

2.2 国家气象台站和生态气象站数据比较

红树林小气候效应明显，生态气象站只代表1 个点，为充分利用红树林周围区域更多气象站的资料，全面评估气象条件对红树林的影响，进行国家气象台站和生态气象站数据比较。各气象因子国家气象台站与生态气象站数据比值（简称“比值”）年均值为0.8 ～1.0，年最大值为0.9 ～1.3，年最小值为0.8 ～1.0（表2）。对于年均值，降水量、平均气温和相对湿度国家气象台站与生态气象站的数据无差异（比值1.0），风速差异较大（比值0.8）。对于年最大值，平均气温和相对湿度国家气象台站与生态气象站的数据无差异（比值1.0），降水量差异较大（比值1.3）。对于年最小值，降水量国家气象台站与生态气象站的数据无差异（比值1.0），风速差异较大（比值0.8）。

表2 各气象因子国家气象台站和生态气象站数据比值Tab.2 Ratios of meteorological factors observed in national meteorological station and ecological meteorological station

2.3 红树林气象条件评估和验证

利用订正后的气象数据，计算红树林生育期有效积温、累积降水量、相对湿度和风速。依据本研究的阈值划分方法，获得4种评估指标适宜、一般和不适宜3个等级区间（表3）。

表3 单一气象因子适宜度评估区间Tab.3 Suitability evaluation intervals of single meteorological factor

依据单一气象因子适宜度评估阈值，分别评价有效积温、累积降水量、相对湿度和风速的适宜度，将单一气象指标适宜、一般和不适宜数量化，评分分别为10、6 和3 分。参考红树林NDVI 与气象因子相关性分析结果，采用层次分析法将有效积温、相对湿度、累积降水量和风速的影响权重分别设置为0.5、0.25、0.15和0.10；采用加权综合法，建立红树林综合气象条件适宜度评估模型，计算公式如下：

式中，T、R、H和W分别为有效积温、累积降水量、相对湿度和风速的适宜度评分。8 ≤S≤10 时，综合气象条件判定为适宜；4.5 ≤S＜8 时，综合气象条件判定为一般；3 ≤S＜4.5 时，综合气象条件判定为不适宜。根据综合气象条件适宜度评估模型，进行2000—2019年北海红树林综合气象条件适宜度评估（表4）。近20年，北海多数年份的综合气象条件适宜度为适宜，一般适宜年份有两年（2001 和2017年），不适宜年份仅有1年（2019年）。

表4 北海红树林综合气象条件适宜度评估Tab.4 Suitability evaluation based on multiple meteorological conditions in mangrove in Beihai

续表4 Continued

为验证综合气象条件适宜度评估模型的有效性，本研究选取北海市面积较大的红树林作为代表样点，获取红树林MODIS NDVI年最大值序列数据并分离气象NDVI（图2）。红树林长势与综合气象条件评分有较高的一致性；总体来说，综合气象条件评分高的年份，红树林长势较好；综合气象条件评分低的年份，红树林长势较差。典型年份为2001、2005、2010、2017 和2019年。进一步分析得知，2000 — 2019年综合气象条件评分与气象ND⁃VI 全序列呈显著相关，相关系数达0.63；其中，气象NDVI 负值年份与综合气象条件评分相关系数达0.80。

图2 北海红树林气象NDVI与综合气象条件评分变化曲线Fig.2 Change curves of meteorological NDVI and scores of multiple meteorological conditions in mangrove in Beihai

3 讨论与结论

3.1 讨论

已有的红树林和气象相关性的研究多基于不连续生长发育状况实地调查数据，已证实气温和降水[8]是红树林生长发育的重要影响因子。本研究依托北海红树林生态气象站NDVI 高通量观测的优势，从月、季和年3个尺度分析多个气象因子与表征红树林长势NDVI 的相关性。结果显示，气温和降水量在红树林生长旺盛时期（8月）与NDVI 均呈极显著相关，与已有研究结论一致[8-9]。本研究发现，在年和季尺度上，气温与NDVI 相关性较高，降水量与NDVI 的相关性不高，风速与NDVI 在1 和7月呈显著相关；相对湿度与NDVI 在年尺度上呈显著相关，在5、8 和11月呈极显著相关。本研究以气象与NDVI 的相关性选择气象评估指标，理论上具有客观性，但本研究获取的NDVI 时间序列较短，在保障生态气象站设备正常运转的前提下，获取更长时间序列的NDVI 数据，可进一步验证气象指标的合理性。

由于红树林群落结构的复杂性[35]，生态气象站群落代表性有限，评估模型在其他红树林生态区的适用性需进一步验证。由于生态气象站气象数据有限，本研究仅用比值法对国家气象台站天气数据进行校正，在今后的研究中，应在更长时间序列数据的基础上，对订正方法进行改进。同时，应结合更多年限的生育期或NDVI 数据，对气象条件适宜度评估模型进行验证，提高生育期阈值评价的精度。

气象灾害是影响红树林生长的关键因子，如高温天气极易诱发红树林病虫害，影响红树林健康生长[36]。本研究建立的模型评估结果在NDVI 明显降低年份与综合气象条件评分吻合度高，一定程度上表明模型对气象灾害具有敏感性。目前，气象灾害对红树林的影响多为定性研究[8]，如能定量分析气象灾害对红树林生长的影响，可提高模型评估精度，对红树林应对气候变化和红树林保护修复提供更科学和合理的决策参考。

3.2 结论

本研究通过相关分析筛选并确定气温、降水量、风速和相对湿度为影响广西北海典型沙生红树林生长的关键气象因子；通过分析红树林生态气象站与其周围气象站数据的差异，明确了年度气象条件定量评估需对风速资料进行订正；定量评估了影响红树林生长的全生育期有效积温、累积降水量、相对湿度和风速；通过提出气象条件影响下的NDVI 且分离出年际间气象条件波动影响下的气象NDVI，消除了年际间气象条件差异对红树林长势产生的影响；利用加权综合法建立红树林综合气象条件适宜度评估模型，气象条件评估结果与红树林长势变化有较高的一致性，建立的气象条件适宜度评估指标和模型可用于开展该区域红树林生长气象条件影响评价。