劉世梁，趙海迪，董世魁，安南南，蘇旭坤，張翔

基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護(hù)區(qū)氣候變化研究

劉世梁1*，趙海迪1，董世魁1，安南南1，蘇旭坤1，張翔2

1. 北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院水環(huán)境模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2. 阿爾金山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管理局，新疆 庫(kù)爾勒 841000

青藏高原高寒草地為重要的生態(tài)脆弱區(qū)，也是3大無(wú)人區(qū)自然保護(hù)區(qū)可可西里、羌塘和阿爾金山所在地，由于缺乏氣候監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，氣候變化研究較少?；谧匀槐Ｗo(hù)區(qū)周邊16個(gè)氣象站點(diǎn)資料，通過(guò)1957─2011年逐年的日氣候資料，利用3種模型分析了該區(qū)域氣溫與`降水量的時(shí)間變化趨勢(shì)，并利用綜合了降水與溫度的降水蒸散指數(shù)（SPEI）分析了干旱演變的趨勢(shì)，同時(shí)利用Kriging插值法，分析了3大保護(hù)區(qū)的氣候變化的差異。結(jié)果表明，近55年以來(lái)，最高、最低氣溫和年平均氣溫上升趨勢(shì)明顯，Mann-Kendall趨勢(shì)分析達(dá)到極顯著性水平，年平均溫度增長(zhǎng)率為0.71 ℃/10a。進(jìn)一步比較了區(qū)域平均值法、線(xiàn)性模型與指數(shù)模型3種方法下降水量的變化趨勢(shì)，結(jié)果表明，直線(xiàn)模型擬合的結(jié)果數(shù)值最高，指數(shù)模型的變異最大，而平均值法數(shù)值低于直線(xiàn)模型擬合的結(jié)果，指數(shù)模型能夠更好的模擬降水量與海拔之間的關(guān)系，年平均降水量波動(dòng)較大，20世紀(jì)60年代開(kāi)始逐漸增加，70年代中期有所下降，但總體上呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，Mann-Kendall 分析趨勢(shì)顯著。降水增加量約為10 mm/10a。SPEI指數(shù)表明，近50年來(lái)，保護(hù)區(qū)呈現(xiàn)總體由干向濕發(fā)展的趨勢(shì)。自然保護(hù)區(qū)內(nèi)降水量，氣溫與變幅差異較大，可可西里、羌塘與阿爾金山的氣溫的平均值分別為1.9、15.4和6.0 ℃降水分別為261、141和107 mm/a。本研究利用SPEI揭示了保護(hù)區(qū)氣候變化規(guī)律，并分析了溫度降水的空間變異性，為保護(hù)區(qū)管理提供依據(jù)。

氣溫；降水；氣候變化；自然保護(hù)區(qū)；高寒草地

長(zhǎng)期氣候變化是目前被普遍關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題，區(qū)域氣溫與降水量的變化與生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)，對(duì)于水資源和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深刻的影響（左洪超等，2004）。西北地區(qū)是我國(guó)氣候敏感地帶，是生態(tài)環(huán)境較為脆弱的地區(qū)。近幾十年來(lái)，青藏高原及新疆氣候出現(xiàn)了一些引人注目的變化，如新疆北部平均氣溫增溫率為0.37 ℃/10a，明顯高于全國(guó)增溫率，降水趨勢(shì)也有較大的變化（南慶紅等，2003；辛渝等，2007；袁玉江等，2004），特別是西天山地區(qū)變化更受到關(guān)注（姚付龍，2012）。新疆南部也呈現(xiàn)出較為明顯的變暖變濕的趨勢(shì)（秦艷，2007）。氣候的變化導(dǎo)致了本身脆弱的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不可逆轉(zhuǎn)的變化，氣候變暖會(huì)導(dǎo)致沙漠化的產(chǎn)生，干旱頻率增加（凌紅波等，2011）；而局部降雨量、冰川消融量和徑流量連續(xù)多年增加將會(huì)導(dǎo)致湖泊水位的上升，雖然對(duì)植被恢復(fù)有積極作用，但是也會(huì)造成洪水災(zāi)害（胡汝驥等，2002），對(duì)于山地系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，局部地區(qū)的鹽漬化現(xiàn)象也會(huì)增加。對(duì)于氣候變化來(lái)說(shuō)，荒漠草原與綠洲所受到的影響最為巨大（陳榮毅和張偉，2002）。

高寒草地對(duì)于氣候變化的響應(yīng)敏感，我國(guó)3大無(wú)人區(qū)保護(hù)區(qū)──阿爾金山、羌塘、可可西里國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)擁有典型的高寒荒漠草原生態(tài)系統(tǒng)，具有較為完整的垂直自然景觀帶（從高山永久冰雪帶、高山寒凍地衣-原始土帶、高山寒冷墊狀植被-高山荒漠土帶、高山寒冷草甸-高山草甸土帶、亞高山寒溫帶草原-草原土帶及山地溫帶荒漠草原-棕鈣土帶）。同時(shí)各個(gè)自然保護(hù)區(qū)也是眾多野生動(dòng)物的棲息地，對(duì)保護(hù)青藏高原生態(tài)系統(tǒng)及高原特有的動(dòng)植物有重大作用，在生物多樣性保護(hù)中有重大意

義。氣候變化將對(duì)該區(qū)的自然生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的影響。由于該地區(qū)面積巨大，氣候惡劣人跡罕至，使得該區(qū)域成為世界上少有的地理空白之一，而且無(wú)相應(yīng)的長(zhǎng)期觀測(cè)站點(diǎn)，所以該區(qū)的氣候變化始終沒(méi)有得到深入的研究。通過(guò)對(duì)周邊氣候站點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)合理的模型評(píng)價(jià)該區(qū)氣候變化的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，對(duì)于自然保護(hù)區(qū)管理具有實(shí)際的意義。目前，眾多研究對(duì)于新疆、青藏高原等氣候變化在大尺度上做了較為深入的研究，但是研究尺度較大，針對(duì)3大無(wú)人區(qū)的氣候變化研究較少（張生軍等，2012）。

目前對(duì)于氣候變化來(lái)說(shuō)，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）被普遍用來(lái)簡(jiǎn)化氣候變化導(dǎo)致的干旱等現(xiàn)象，可以監(jiān)測(cè)極端氣候的變化，SPI可以較好反映干旱強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間，而且可以反映不同時(shí)間尺度和區(qū)域的變化情況。但是SPI僅僅考慮了降水的變化，沒(méi)有考慮其他要素，如溫度與蒸散發(fā)等。Vicente-Serrano于2010年提出的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）考慮了降水與蒸散，也保留了SPI、PDSI指數(shù)等對(duì)溫度降水的敏感度，受到廣泛的關(guān)注（Vicente-Serrano等，2010）。本研究利用SPEI指數(shù)進(jìn)一步分析降水與氣溫變化下，保護(hù)區(qū)的氣候變化情況，同時(shí)利用克里格差值分析不同保護(hù)區(qū)對(duì)的溫度降水的差異。

本研究針對(duì)以上問(wèn)題，利用我國(guó)長(zhǎng)時(shí)間序列的氣象臺(tái)站觀測(cè)氣候資料，分析該保護(hù)區(qū)氣候變化的一般規(guī)律，為進(jìn)一步了解自然保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制，開(kāi)展自然保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)管理提供科學(xué)依據(jù)。

圖1 高寒草地自然保護(hù)區(qū)的位置及氣象站點(diǎn)分布圖Fig. 1 Location of alpine grassland nature reserves and the meteorological stations

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1研究區(qū)概況

青藏高原高寒草地包括高寒草甸草原區(qū)、高寒草原區(qū)、高寒荒漠草原區(qū)，可可西里（33°30'～36°29'N，81°56'～94°06'E）、羌塘（32°10'～36°32'N，79°42'～82°59'E）和阿爾金山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)（36°00'～37°49'N，87°10'～91°18'E）3大無(wú)人區(qū)位于高寒草地的核心區(qū)域，保護(hù)區(qū)屬于國(guó)家一級(jí)保護(hù)動(dòng)物的青藏高原特有的3大有蹄類(lèi)動(dòng)物：藏羚羊、野牦牛和藏野驢。保護(hù)區(qū)內(nèi)野生植物資源較豐富，植被類(lèi)型包括草原植被、草甸植被、荒漠植被以及面積較小的灌叢、沼澤等，草地的優(yōu)勢(shì)植物主要包括紫花針茅（Stipa purpurea）、高山嵩草（Kobresia pygmaea）、矮生嵩草（K. humilis）、早熟禾（Poa alpigona）及粗壯嵩草（Kobresia robusta）等。近幾十年來(lái)，由于氣候變化等人類(lèi)活動(dòng)的影響，高寒草地生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了較大的變化，草地與瀕危動(dòng)物的保護(hù)也受到廣泛關(guān)注，分析保護(hù)區(qū)氣候變化意義重大。圖1為研究區(qū)的位置圖，從圖中可以看出，3大保護(hù)區(qū)缺乏氣象監(jiān)測(cè)點(diǎn)的分布，空白區(qū)域也超過(guò)了其他的沙漠與冰川區(qū)域。

1.2研究方法

由于研究區(qū)內(nèi)缺乏氣象觀測(cè)站點(diǎn)，所以針對(duì)該區(qū)的氣候變化情況研究較少，本研究利用中國(guó)地面氣象資料數(shù)據(jù)，主要是1955─2012年的氣溫和降水資料，在自然保護(hù)區(qū)周邊選取了鐵干里克，若羌，塔中，且末，安德河，民豐，于田，小灶火，冷湖，格爾木，茫崖，大柴旦，改則，托托河，伍道梁，安多16個(gè)氣象站，氣象站點(diǎn)的選取參考了周邊氣候區(qū)的分布，考慮了海拔高度的范圍和距離保護(hù)區(qū)的遠(yuǎn)近進(jìn)行選擇。分別利用這16個(gè)站臺(tái)的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫和日降水量等氣象要素來(lái)分析。利用數(shù)據(jù)透視表對(duì)每個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到年平均值，然后利用逐年的數(shù)據(jù)加以分析。

由于氣象臺(tái)站分布不盡合理，所以合理的預(yù)測(cè)方法對(duì)于研究該區(qū)氣候變化很重要(Willmott和Kellji，1999；潘耀忠等，2004)。對(duì)于高原氣候變化研究來(lái)說(shuō)，很多學(xué)者利用回歸分析或者GIS空間插值方法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。由于臺(tái)站海拔高度差別較大，本研究利用Origin 8.0對(duì)海拔高度、平均氣溫和降水進(jìn)行函數(shù)擬合，選擇合適的模型加以分析（Partal和Kahya，2006）。同時(shí)，利用區(qū)域平均降水量方法計(jì)算平均值（楊德榮，1992）。對(duì)于時(shí)間序列的氣候變化，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法處理溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)。把氣候要素寫(xiě)成時(shí)間t的線(xiàn)性函數(shù)y=at+b，通過(guò)實(shí)際資料用最小二乘法計(jì)算出a和b，其中a表示線(xiàn)性函數(shù)的斜率，也就是氣候要素的線(xiàn)性趨勢(shì)。a為正(負(fù))表示增加(減小)趨勢(shì)，0表示無(wú)變化（秦艷等，2007）。利用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

系列的變化趨勢(shì)的置信度（Kendall，1975）。

SPEI是Vicente-Serrano在標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI的基礎(chǔ)上引入潛在蒸散項(xiàng)構(gòu)建的，其融合了SPI和帕爾默干旱指數(shù)PDSI的優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算公式如下，詳細(xì)的計(jì)算步驟可參見(jiàn)文獻(xiàn)（Vicente-Serrano等，2010），本研究利用R程序進(jìn)行計(jì)算。

式中：W為蒸散降水推導(dǎo)函數(shù)的累計(jì)概率函數(shù)值，當(dāng)概率P＞0.5時(shí)，有1-p代替，SPEI變換符號(hào)，其他為常數(shù)項(xiàng)（Vicente-Serrano等，2010）。3大保護(hù)區(qū)的空間分異情況主要利用Co-Kriging模型對(duì)氣溫與降水的空間變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1保護(hù)區(qū)氣溫年際變化趨勢(shì)分析

本文從各個(gè)臺(tái)站的極端最高氣溫、極端最低氣溫、年平均氣溫資料入手，對(duì)研究區(qū)氣溫的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。

2.1.1 區(qū)域氣溫與海拔高度關(guān)系

利用16個(gè)站點(diǎn)的每日極端最高氣溫、極端最低氣溫和日平均氣溫，分別計(jì)算出各個(gè)參數(shù)的年平均值，并和各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的海拔高度進(jìn)行了相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)圖2，可以看出，隨著海拔高度的升高，氣溫呈現(xiàn)直線(xiàn)下降的趨勢(shì)，海拔高度與年平均氣溫具有較強(qiáng)的相關(guān)性，與最低氣溫和最高氣溫關(guān)系相關(guān)性也達(dá)到顯著的水平。

2.1.2 最高和最低氣溫的變化趨勢(shì)

基于線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，分別對(duì)16個(gè)站點(diǎn)的海拔和逐年年均值進(jìn)行了相關(guān)分析，并利用線(xiàn)性相關(guān)分析海拔與氣溫之間的函數(shù)關(guān)系。然后，按照平均海拔高度4500 m進(jìn)行計(jì)算，得到逐年的氣溫變化趨勢(shì)。

由于3大自然保護(hù)區(qū)的平均海拔不同，所以相對(duì)溫度有所差別，通過(guò)分析各臨近氣象站點(diǎn)的變化，不同保護(hù)區(qū)的氣溫變化趨勢(shì)相似，圖3顯示的是自然保護(hù)區(qū)最低和最高氣溫的變化趨勢(shì)，可以看出，從1957年以來(lái)，最高和最低氣溫都有較大的升高，最低氣溫有比較明顯的上升趨勢(shì)，其增長(zhǎng)率為1.03 ℃/10a，最高氣溫變化率相對(duì)較小，為0.6 ℃/10a。最低氣溫的最高值和最低值之間溫度的差別為6.7 ℃，分別出現(xiàn)在2010年和1965年。最高氣溫的最高值和最低值之間分別出現(xiàn)在2006年和1965年。

圖2 區(qū)域氣溫與海拔高度關(guān)系Fig. 2 The relationship between regional temperature and elevation

圖3 自然保護(hù)區(qū)最低和最高溫度的變化趨勢(shì) (海拔高度=4500 m)Fig. 3 The trends of the lowest and highest temperatures in the nature reserve at 4500m above sea level

2.1.3 年平均氣溫的變化趨勢(shì)

圖4為年平均氣溫的變化趨勢(shì)圖，可以看出，平均氣溫總體上呈上升的趨勢(shì)。通過(guò)線(xiàn)性擬合來(lái)

看，Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量為8.16，達(dá)到極顯著性水平，溫度增長(zhǎng)率為0.71 ℃/10a。過(guò)去55年間，年平均氣溫波動(dòng)較大，20世紀(jì)70年代氣溫相對(duì)波動(dòng)較小，最低值出現(xiàn)在1965年，最高值在2007年。進(jìn)入20世紀(jì)80年代后，氣溫變幅有所增加。

圖4 自然保護(hù)區(qū)年平均氣溫的變化趨勢(shì) (海拔高度=4500 m) Fig. 4 The trend of average yearly temperature in the nature reserve at 4500 m above sea level

2.2自然保護(hù)區(qū)降水量時(shí)間變化

由于3大自然保護(hù)區(qū)自南向北，自東向西位于濕潤(rùn)區(qū)向干旱區(qū)過(guò)渡的地帶，而且海拔高度也差異較大，降水的空間分異較為明顯。圖5為海拔高度與多年年均降水量的關(guān)系。結(jié)果表明，利用指數(shù)模型能夠更好的模擬降水量與海拔之間的關(guān)系。

圖5 區(qū)域海拔高度與降水之間的關(guān)系Fig. 5 The relationship between precipitation and elevation

基于所選擇站點(diǎn)年平均值與相對(duì)應(yīng)的海拔，利用區(qū)域平均值法計(jì)算出，區(qū)域平均降水量的數(shù)值。進(jìn)一步根據(jù)逐年的年均降水量數(shù)值，利用線(xiàn)性模型與指數(shù)模型，計(jì)算出海拔高度在4500 m時(shí)的降水量數(shù)值，3種方法的結(jié)果如圖6所示?？梢钥闯?，3種結(jié)果的數(shù)值以直線(xiàn)模型擬合的結(jié)果數(shù)值最高，指數(shù)模型的變異最大，而平均值法數(shù)值低于直線(xiàn)模型擬合的結(jié)果。但是可以看出，總體上，3種方法所得到的結(jié)果趨勢(shì)近似，平均值法與線(xiàn)性模型法得到趨勢(shì)完全一致，而指數(shù)模型的在個(gè)別的年份趨勢(shì)不同，大部分變化趨勢(shì)具有一致性。由于多個(gè)站點(diǎn)的平均海拔高度僅為2560 m，所以所得的數(shù)值與實(shí)際的降水量的數(shù)值有一定的偏差。從圖5可以看出，直線(xiàn)模型在海拔高度2000～4500 m區(qū)間內(nèi)，所擬合的數(shù)值偏高，而在低于1500 m時(shí)擬合數(shù)值偏低，指數(shù)模型較好的擬合了5000 m以?xún)?nèi)海拔高度與降水之間的關(guān)系。但是5000 m后，指數(shù)與直線(xiàn)模擬數(shù)值都偏低。結(jié)果表明，該區(qū)多年平均降水在155 mm左右，降水變幅從90 mm到250 mm。

圖6 區(qū)域降水的波動(dòng)變化Fig. 6 The variations of regional precipitation

由降水資料分析可知，近55年來(lái)，該地區(qū)的降水量波動(dòng)較大，但總體上呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量為2.60，達(dá)到顯著性水平，直線(xiàn)擬合結(jié)果表明，降水增加量約為10 mm/10a?？梢钥闯鼋邓谶M(jìn)入20世紀(jì)60年代開(kāi)始逐漸增加，70年代中期有所下降，隨后在波動(dòng)中緩慢上升，1984與1985年出現(xiàn)較大的波動(dòng)，到90年代中期有所降低，之后近15年內(nèi)，降水呈現(xiàn)波動(dòng)增加的趨勢(shì)。

通過(guò)以上分析可知，總體上，降水波動(dòng)較大，出現(xiàn)較大的低谷和峰值，氣溫趨勢(shì)比較明顯，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)氣溫與降水的增幅比較，利用增暖的幅度/增濕的幅度來(lái)加以判定：比值大于1（小于1）即增暖的幅度大于（小于）增濕的幅度，說(shuō)明該地區(qū)實(shí)際上是變干（濕）的；比值等于1說(shuō)明沒(méi)有變化。結(jié)果小于1，說(shuō)明該地區(qū)近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，變的更加濕潤(rùn)。

2.3基于SPEI的氣候變化趨勢(shì)研究

利用公式1，進(jìn)一步分析了保護(hù)區(qū)氣候變化的趨勢(shì)，SPEI可以識(shí)別極端氣候的范圍及其持續(xù)時(shí)間。由于SPEI計(jì)算的是月尺度的變化趨勢(shì)，為減少誤差，利用最接近保護(hù)區(qū)邊界的五道梁站點(diǎn)進(jìn)行分析。結(jié)果見(jiàn)圖7。

圖7結(jié)果表明，近50年來(lái)，氣候的干濕變化較大，而且在1984、1985、1979、1973與1966年出現(xiàn)了低于-2的情況，表示氣候極端干旱的情況。以1984與1985年的持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)。趨勢(shì)線(xiàn)分析表明，SPEI指數(shù)趨于緩慢上升，即氣候由干向濕轉(zhuǎn)換。特別是最近15年，氣候沒(méi)有出現(xiàn)干旱的情況。

圖7 保護(hù)區(qū)SPEI指數(shù)的變化趨勢(shì)Fig. 7 The change trend of the SPEI index in the reserve

2.4不同自然保護(hù)區(qū)溫度與降水量的空間分異

區(qū)域溫度的空間分布通常利用插值法進(jìn)行分析(仲嘉亮，2007)，一般來(lái)說(shuō)，克里金插值能達(dá)到較高的精度(Holdaway，1996；李新等，2003)。而為了能考慮高程的因素，本研究選擇使用協(xié)同克里金插值。協(xié)同克里金插值的一個(gè)前提是，溫度與高程應(yīng)該有相關(guān)性。

根據(jù)之前結(jié)果分析可知，氣溫與海拔高度具有相關(guān)性，利用ArcGIS中Cokring插值法，對(duì)自然保護(hù)區(qū)進(jìn)行了插值分析，利用ArcGIS中的Zonal statistics分析，計(jì)算出各個(gè)保護(hù)區(qū)的平均氣溫，結(jié)果表明，可可西里，羌塘和阿爾金山的平均氣溫變化差異較大，年平均從1.9～15.4 ℃，以羌塘保護(hù)區(qū)的氣溫變幅最大（表1）。

表1 不同保護(hù)區(qū)氣溫的區(qū)域統(tǒng)計(jì)Tabel 1 Statistics of regional temperature in three nature reserves

對(duì)于降水量的空間分異，利用Cokring方法使得降雨量總體偏低，本研究利用Kring方法進(jìn)行擬合，但總體趨勢(shì)表明自南向北降水量有所減少，降水空間變異較大，其平均值從107 mm到261 mm之間（表2）。由于保護(hù)區(qū)周邊氣象臺(tái)站較少，且分布的海拔高度差別較大，所以空間分異狀況仍存在較大的誤差。圖8和圖9顯示的是基于空間差值的保護(hù)區(qū)氣溫與降水量的空間分異。

表2 不同保護(hù)區(qū)降水量的區(qū)域統(tǒng)計(jì)Tabel 2 Statistics of regional precipitation in three nature reserves

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)3大無(wú)人區(qū)自然保護(hù)區(qū)周邊氣象臺(tái)站歷史資料分析，該區(qū)域近50年來(lái)，最低、最高氣溫和年平均氣溫，總體趨勢(shì)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，海拔高度與氣溫值具有顯著線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，利用線(xiàn)性模型可以較好的推算該區(qū)域的氣溫狀況。

圖8 基于空間插值的保護(hù)區(qū)氣溫變化Fig. 8 Spatial variability of the temperature in three nature reserves based on Cokriging method

圖9 基于空間插值的保護(hù)區(qū)降水量變化Fig. 9 Spatial variability of the precipitation in three nature reserves based on Kriging method

對(duì)于降水來(lái)說(shuō)，以平均4500 m海拔高度計(jì)算，平均降水量在155 mm。區(qū)域降水總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，近20年期間，降水量波動(dòng)較大。對(duì)于降水量來(lái)說(shuō)，對(duì)比了3種降水量的預(yù)測(cè)方法，結(jié)果表明，海拔高度與降水量可以用指數(shù)模型表達(dá)。

對(duì)于氣溫與降水量來(lái)說(shuō)，有研究表明，在新疆與西藏地區(qū)，降水與氣溫在空間上也存在較強(qiáng)的相關(guān)性，空間自回歸模型對(duì)于降水與氣溫的解釋更強(qiáng)(唐道來(lái)和徐利崗，2010)。3大自然保護(hù)區(qū)內(nèi)部地理空間分異顯著，由于地帶性是由新疆干旱荒漠區(qū)向青藏高原濕潤(rùn)區(qū)過(guò)渡的區(qū)域，所以海拔高度變化較大，保護(hù)區(qū)內(nèi)內(nèi)部盆地、冰川并存，高山內(nèi)流湖，河流遍布，所以局地氣候也會(huì)受到地形地貌與地表特征的影響，氣候因子的時(shí)空變異也較大。所以，該地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的氣候監(jiān)測(cè)也非常有必要。

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Climate Changes in the Alpine Grassland Nature Reserves on Qinghai-Tibet Plateau in Recent 50 Years Based on SPEI Index

LIU Shiliang1, ZHAO Haidi1, DONG Shikui1, AN Nannan1, SU Xukun1, ZHANG Xiang2
1. State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 2. Nature Reserve Administration of Altun National Nature Reserve, Kuerle 841000, China

Based on the data from the 16 meteorological stations around alpine grassland nature reserves (Kekexili, Qiangtang, Aerjinshan), we analyzed the regional temperature and precipitation trends from 1957─2011 using the daily precipitation data. The results showed that, in the past 55 years, the annual maximum, minimum and average temperature increased significantly. Mann-Kendall method showed the increasing trend exhibited a very significant level and the temperature growth rate was 0.71 ℃/10a. By comparing three methods including regional average method, linear regression method and exponential model for simulating precipitation change, we found that linear regression model had a higher value, exponential model had the largest variations and regional average method was lower than the linear regression model. Exponential model can well fit the relationship between precipitation and elevation. In general, there were large fluctuations of the annual average precipitation. Precipitation showed increasing trend in 1960s and decreasing trend in 1970s. Overall, there was a significant increasing trend based on Mann-Kendall analysis. Also, SPEI index which was integrated precipitation and temperature was used to analyze the drought dynamics and Kriging interpolation to reveal the spatial differences of three nature reserves. SPEI index showed that the climate in these nature reserves had a trend from dry to wet condition. The average annual precipitation, temperature and variations varied greatly among the three grassland nature reserves. The average annual temperature values for Kekexili, Qiangtang and Aerjinshan nature reserve are 1.9, 15.4 and 6.0 ℃ and precipitation values are 261, 141 and 107 mm/a. In summary, we analyzed the dynamics of climate change based on SPEI index, and spatial variability of temperature and precipitation. The results provide basis for nature reserve management.

temperature; precipitation; climate change; nature reserves; alpine grassland

P462.6

A

1674-5906（2014）12-1883-06

環(huán)保部環(huán)保公益項(xiàng)目（201209033）；國(guó)家十二五科技支撐項(xiàng)目（2012BAC01B02）

劉世梁（1976年生），男，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事景觀生態(tài)學(xué)，土地利用變化研究。E-mail: shiliangliu@bnu.edu.cn

2014-07-21

劉世梁，趙海迪，董世魁，安南南，蘇旭坤，張翔. 基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護(hù)區(qū)氣候變化研究[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2014, 23(12): 1883-1888.

LIU Shiliang, ZHAO Haidi, DONG Shikui, AN Nannan, SU Xukun, ZHANG Xiang. Climate Changes in the Alpine Grassland Nature Reserves on Qinghai-Tibet Plateau in Recent 50 Years Based on SPEI Index [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(12): 1883-1888.