鐘 玲,孫 瑛
(1.青海省共和縣草原工作站 ,共和 813000;2.青海省海南州氣象局)
植被凈第一性生產力(net primary productivity,NPP)是指綠色植物在單位面積、單位時間內所積累的有機物數(shù)量,是光合作用所產生的有機質總量減去呼吸消耗后的剩余部分[1]。植被生產力受到氣候、土壤、植物特性及其它自然和人為因素的影響,反映了植物群落在自然環(huán)境條件下的生產能力。近年來,NPP的研究陪受重視,建立了許多區(qū)域或全球尺度的植被凈第一性生產力估算模型?,F(xiàn)有的NPP模型對不同調控因子的側重點有差別,模型在方法和復雜度上也不同。其中以生理生態(tài)學為基礎的周廣勝半經驗半理論模型[2-4]在不同區(qū)域得到不同程度的驗證且被廣泛應用,特別在干旱、半干旱地區(qū)應用效果較好[5-6]。本文以全國重點牧區(qū)環(huán)青海湖共和盆地為研究區(qū),選取不同觀測點的資料,分析比較周廣勝模型在具體區(qū)域的應用情況。
共和盆地位于青藏高原東北部,地理坐標98°46′~ 101°22′E 和 35°27′~36°56′N,在自然地帶上屬于高原溫帶半干旱草原和干旱荒漠草原的過渡生物氣候帶,是我國重點牧區(qū)之一——環(huán)青海湖牧區(qū)的一部分,也是青海省畜牧業(yè)生產的主要基地和半細毛羊改良培育的重點地區(qū)之一。盆地內大部分地區(qū)海拔3 000~3 400 m,年均氣溫 2.0~3.3℃,年均降水量311.1~402.1 mm,年均蒸發(fā)量 1 558.2~1 841.2 mm,年濕潤度0.41~0.52,年均風速2.1~2.7 m/s,年均大風日數(shù)17.7~43.2 d,最多可達75 d,草原植被類型為溫性草原類、溫性荒漠草原類。
2.1 數(shù)據(jù)資料 研究利用位于全國重點牧區(qū)環(huán)青海湖共和盆地草原區(qū)的共和縣、貴南縣氣象站1985—2007年的溫度、降水及牧草生物量監(jiān)測資料。共和、貴南兩個氣象站都處于典型溫性草原、溫性荒漠草原區(qū),因此本文將NPP的模擬結果在這兩個站進行比較分析。
2.2 研究方法 根據(jù)周廣勝與張時新(1995)建立的自然植被的凈第一性生產力模型可知,利用陸地表面所獲得的降水量及其所獲得的凈輻射資料即可求取該區(qū)潛在的自然植被凈第一性生產力。模型表示如下:
式中 NPP為自然植被的凈第一性生產力[DM t/(hm2?年)];RDI為輻射干燥度;P為年降水量(mm)。
張時新針對中國各植被地帶的可能蒸散率(PER)與年輻射干燥度(RDI)進行分析得到RDI與PER的回歸方程:
RDI=(0.629+0.273PER-0.003 13PER2)2
其相關系數(shù)達 0.9。其中,PER為利用Holdridge生命地帶系統(tǒng)的氣候指標計算的可能蒸散率。計算公式為:
式中,PER為可能蒸散率;r為降水量(mm);PET為可能蒸散(mm);B T為生物溫度(℃),是指出現(xiàn)植物營養(yǎng)生長范圍內的平均溫度,在0~30℃之間,日均溫低于0℃和高于30℃的均排除在外。其計算公式為:
式中,BT為年(或月)平均生物溫度;t為<30℃與>0℃的日均溫;T為<30℃與>0℃的月均溫。
共和、貴南站點位于同一個植被分類區(qū)內,本文通過模型計算這兩個站點的凈第一性生產力。由于實測NPP資料時間序列不長,使得模擬 NPP結果的準確性驗證難以進行,多以地上生物量的變化趨勢與模擬NPP結果的趨勢進行分析對比,兩者間的相關性越高就證明NPP模型的模擬結果趨實性越好,與實際NPP僅存在一個系統(tǒng)誤差。因而本文也采用兩站點實測的地上生物量對模擬NPP結果的準確性進行驗證比較(圖1~2)。
圖1 共和站點歷年地上生物量和以模型計算的NPP變化
圖2 貴南站點歷年地上生物量和以模型計算的NPP變化
表1 不同站點地上生物量的實測值與第一性生產力模型預測值的相關性分析
從圖(1~2)和相關性表中可看到(表1),兩個站點NPP的模擬結果都在3.0~4.1 t/hm2之間,但與實測的地上生物量變化趨勢存在較大的差異。共和、貴南站點都具有相同的趨勢,而共和站點相關性相對較低,貴南站點相關性相對較高,相關系數(shù)分別為共和0.627 3、貴南0.763 0,都通過0.01水平上的顯著性檢驗,因此周廣勝模型用來模擬共和盆地牧草產量是可行的。通過兩個站點的模擬結果一致性來看,模型利用氣候資料對兩個站點NPP預測與植被類型的劃分相符合的,但與實測的地上生物量存在較大的差異,特別是兩個站點實測的地上生物量存在逐年減少的趨勢,這可能與植被受到當?shù)氐姆拍燎闆r、土壤、沙漠化狀況等人為和自然因素影響程度有關。如果利用模型去預測該區(qū)牧草產量,導致估算結果較粗,誤差較大的情形??梢?用模型預測同氣候區(qū)的凈第一性生產力需具體考慮整個區(qū)域內受到的人為影響和本身自然環(huán)境差異等因素的不同狀況。
從相應的兩個站點的降水量和年均溫分布看(圖3~4),降水量的趨勢與 NPP曲線的變化趨勢一致,溫度變化對NPP的影響不很明顯,可見降水較溫度更決定著一個區(qū)域牧草的產量。
圖3 共和站點歷年年降水量、年均溫和NPP的變化
圖4 貴南站點歷年年降水量、年均溫和NPP的變化
4.1 利用溫度和降水建立的NPP模型在共和盆地模擬效果很好,用來模擬該區(qū)域的牧草產量是可行的,但在處于同一植被類型區(qū)的共和縣的NPP模擬值和地上生物量實測值相關性較貴南縣小,這可能與當?shù)氐姆拍燎闆r、土壤差異、沙漠化程度等因素有關。因此,利用模型去預測一個區(qū)域的牧草產量應結合實際情況對模型進行修證,提高模型的預報精度。
4.2 當?shù)氐臍夂蛏a力取決于溫度和降水的結合情況,雨熱同期的配置最有利于牧草的生長。影響牧草生長的主要氣候限制因子是降水,溫度的變化對NPP值的影響不是很大。
4.3 本文所采用的NPP模型的特點是決定NPP的環(huán)境因子形式簡單,且在不同區(qū)域得到了不同程度的驗證,被廣泛應用。由于忽略了許多影響NPP的植物生態(tài)生理反應、復雜生態(tài)系統(tǒng)過程和植物對環(huán)境的反饋作用等方面,估算結果也只是一種潛在的NPP。同時,目前驗證NPP模型的準確性大都采用地上生物量,沒有考慮復雜的地下系統(tǒng),使得模型準確性的驗證受到限制[7]。開展生態(tài)系統(tǒng)定位研究,建立NPP模型中參數(shù)數(shù)據(jù)庫,為研究生態(tài)生理過程模型提供基礎數(shù)據(jù),也為NPP估算結果的驗證提供直接的地面數(shù)據(jù)。
[1]柳江,李巖,任海,等.植被凈第一性生產力研究回顧與發(fā)展趨勢[J].生態(tài)科學,2003,22(4):360-365.
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[3]周廣勝,張時新.全球氣候變化的中國自然植被的凈第一性生產力研究[J].植物生態(tài)學報,1996,20(1):11-19.
[4]周廣勝,鄭元潤,羅天祥,等.自然植被凈第一性生產力模型及應用[J].林業(yè)科學,1998,34(5):2-11.
[5]王宗明,梁銀麗.植被凈第一性生產力模型研究進展[J].西北林學院學報,2002,17(2):22-25.
[6]李鎮(zhèn)清,劉振國,陳佐忠,等.中國典型草原區(qū)氣候變化及其對生產力的影響[J].草業(yè)學報,2003(2):4-10.
[7]鄔建國.現(xiàn)代生態(tài)學講座[M].北京:高等教育出版社,2007.