趙　杰, 杜自強(qiáng),*, 張　紅, 張霄羽, 趙　虹

1 山西大學(xué)黃土高原研究所, 太原　030006 2 山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院, 太原　030006

植被作為地球系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)的主要載體,在調(diào)節(jié)全球碳平衡、降低溫室氣體濃度和維持氣候穩(wěn)定方面扮演著不可替代的角色[1- 2]。歸一化植被指數(shù)(Normal difference vegetation index, NDVI) 對(duì)地表植被覆蓋狀況反映敏感,是監(jiān)測(cè)和指示植被活動(dòng)和生產(chǎn)力變化情況的常用指標(biāo)[3- 5]。植被的諸多生理生態(tài)特征,如光合作用能力、生長(zhǎng)周期的持續(xù)時(shí)間以及群落變化等對(duì)氣候變化反映敏感[6- 7],植被動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候因子變化的響應(yīng)研究成為研究全球變化的關(guān)鍵問(wèn)題之一[8- 9]。目前,越來(lái)越多的證據(jù)表明全球氣候變暖普遍存在晝夜不對(duì)稱(即增溫速率不一致)以及季節(jié)不對(duì)稱的趨勢(shì)特征[10- 12]。例如,全球大部分地區(qū)夜間增溫速率快于白天增溫速率[10],北半球中高緯度地區(qū)普遍存在夏季增溫速率快于春季和秋季的趨勢(shì)特征[12]。由于大多數(shù)植物的光合作用在白天進(jìn)行,而呼吸作用貫穿整天,晝夜增溫速率的差異勢(shì)必對(duì)植被的碳吸收和碳消耗產(chǎn)生重要影響[13- 15]。同樣,在溫帶地區(qū),植被的物候特征和光合作用特性具備明顯的季節(jié)性周期,植被活動(dòng)對(duì)溫度的響應(yīng)在不同季節(jié)存在差異[15- 17]。因此,從季節(jié)尺度上研究晝夜不對(duì)稱增溫與植被動(dòng)態(tài)的相關(guān)性有助于厘清全球變化背景下增溫對(duì)植被的影響。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者基于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)及衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)在宏觀尺度上開展了不同季節(jié)晝夜增溫對(duì)植被活動(dòng)影響的相關(guān)研究。例如,Shen 等[18]發(fā)現(xiàn),夏季白天增溫利于青藏高原地區(qū)的植被生長(zhǎng),而該季節(jié)夜間溫度的上升對(duì)植被的生長(zhǎng)起到消極作用。Tan 等[7]在季節(jié)尺度上分析北半球中高緯度地區(qū)植被對(duì)不對(duì)稱晝夜增溫的響應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn),在春季和夏季夜間增溫利于植被生長(zhǎng),秋季夜間溫度的升高對(duì)大多數(shù)地區(qū)的植被生長(zhǎng)不利；在夏季,白天增溫不利于溫帶干旱地區(qū)植被的生長(zhǎng),但春季白天增溫卻能夠利于寒帶地區(qū)植被NDVI的提高。Shen 等[19]的研究結(jié)果同樣表明,不同季節(jié)的晝夜增溫對(duì)北半球中高緯度地區(qū)植被光合能力的影響程度各有不同。盡管部分學(xué)者通過(guò)遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)分析了北半球植被對(duì)晝夜增溫的季節(jié)性響應(yīng)特征[7, 18-19],但是關(guān)于季節(jié)性晝夜不對(duì)稱增溫對(duì)植被活動(dòng)的影響仍舊缺乏全面的認(rèn)識(shí)。因此,有必要在基于遙感數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合晝夜模擬增溫對(duì)植被生長(zhǎng)影響的相關(guān)結(jié)果,繼續(xù)深入探索季節(jié)性晝夜不對(duì)稱增溫對(duì)植被活動(dòng)的影響。

中國(guó)位于歐亞大陸的東部,受東部季風(fēng)氣候與西北干旱氣候的強(qiáng)烈影響,是全球氣候變化最為敏感和復(fù)雜的地區(qū)之一[20],氣候變化對(duì)我國(guó)植被動(dòng)態(tài)的影響十分顯著[21- 22]。另外,我國(guó)地域面積廣大、地形復(fù)雜多樣,水熱條件懸殊,各地區(qū)植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)程度和響應(yīng)時(shí)間存在明顯的區(qū)域差異,適于進(jìn)行大尺度、長(zhǎng)時(shí)間序列的植被對(duì)氣候變化響應(yīng)關(guān)系研究[1, 23]?；谏鲜稣J(rèn)識(shí),本文利用近34年新一代NDVI數(shù)據(jù)集以及中國(guó)植被區(qū)劃數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù),輔以線性回歸分析、GIS空間分析等手段,分析并探討中國(guó)季節(jié)性晝夜增溫的變化趨勢(shì)及其對(duì)不同類型植被活動(dòng)的影響,以期增強(qiáng)全球氣候變化背景下季節(jié)性晝夜不對(duì)稱增溫對(duì)中國(guó)陸地植被動(dòng)態(tài)影響的認(rèn)識(shí)。

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1　數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1.1遙感數(shù)據(jù)

植被NDVI數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家航空航天局的全球觀測(cè)模擬與制圖研究組生產(chǎn)的第3代遙感數(shù)據(jù)(GIMMS-NDVI3g),該數(shù)據(jù)集由美國(guó)宇航局艾姆斯生態(tài)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)室提供(http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1/)。 其空間分辨率為8km,時(shí)間分辨率為15d,時(shí)間跨度是1982年1月—2015年12月。該數(shù)據(jù)集是目前時(shí)間序列最長(zhǎng)的NDVI數(shù)據(jù)集,已被廣泛應(yīng)用于大區(qū)域尺度的植被動(dòng)態(tài)變化[24- 25]、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力評(píng)估[26]以及生物量估測(cè)等研究中[4]。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,采用最大值合成法重建中國(guó)各月NDVI數(shù)據(jù)集,以進(jìn)一步消除云層、大氣等噪聲的干擾[21]。由于NDVI值在低植被覆蓋度地區(qū)受下墊面的影響較大,借鑒相關(guān)研究[1, 25],本文將多年NDVI年均值大于0.1的區(qū)域定義為植被區(qū)域。

1.1.2氣象數(shù)據(jù)

1982—2015年中國(guó)月極端最高氣溫(Tmax)、極端最低氣溫(Tmin)、降水量等氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集。通過(guò)ArcGIS10.2,采用反距離權(quán)重內(nèi)插法(Inverse Distance Weighted, IDW)對(duì)各個(gè)氣象因子進(jìn)行空間插值,獲得整個(gè)研究區(qū)的氣象數(shù)據(jù)和柵格圖像[24]。結(jié)合相關(guān)研究[27],將3—5月、6—8月、9—11月及12—次年2月分別定義為春季、夏季、秋季和冬季,并且將各個(gè)季節(jié)中的氣候要素和NDVI季均值作為該季節(jié)的計(jì)算數(shù)據(jù)。

1.1.3植被區(qū)劃數(shù)據(jù)

圖1　中國(guó)植被區(qū)劃分區(qū)圖Fig.1　Spatial distribution of studied sub-regions across China R1:寒溫帶針葉林區(qū)域;R2:溫帶草原區(qū)域;R3:溫帶荒漠區(qū)域;R4:青藏高原高寒植被區(qū)域;R5:暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域;R6:溫帶針葉、落葉闊葉混交林區(qū)域;R7:亞熱帶常綠闊葉林區(qū)域;R8:熱帶季風(fēng)雨林、雨林區(qū)域

植被區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。該數(shù)據(jù)依據(jù)《1∶100萬(wàn)中國(guó)植被圖集》及各植被類型區(qū)的地理分布特征將中國(guó)劃分出8個(gè)彼此有區(qū)別,但內(nèi)部有相對(duì)一致性的植被組合分區(qū)。據(jù)此植被區(qū)劃數(shù)據(jù),本研究將中國(guó)植被劃分為8大植被分區(qū)(圖1)：寒溫帶針葉林區(qū)域(R1),溫帶草原區(qū)域(R2),溫帶荒漠區(qū)域(R3),青藏高原高寒植被區(qū)域(R4),暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域(R5),溫帶針葉、落葉闊葉混交林區(qū)域(R6),亞熱帶常綠闊葉林區(qū)域 (R7),熱帶季風(fēng)雨林、雨林區(qū)域(R8)。

由于除亞熱帶和熱帶植被以及少數(shù)人工植被以外,其他植被在冬季幾乎停止生長(zhǎng),因此,在研究冬季晝夜氣溫的變化趨勢(shì)以及NDVI和晝夜氣溫之間的相關(guān)性時(shí)僅考慮亞熱帶常綠闊葉林區(qū)域和熱帶季風(fēng)雨林、雨林區(qū)域。

1.2　研究方法

1.2.1一元線性趨勢(shì)分析法

在區(qū)域尺度和像元尺度對(duì)晝夜氣溫和相應(yīng)年份進(jìn)行最小二乘法線性回歸分析,以線性回歸系數(shù)來(lái)表征晝夜氣溫的變化趨勢(shì)。線性回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)采用t檢驗(yàn),其中：P<0.05表示回歸系數(shù)顯著,P<0.01表示回歸系數(shù)極顯著。通過(guò)逐像元計(jì)算各季節(jié)晝夜溫度變化速率,分析中國(guó)植被覆蓋地區(qū)在不同季節(jié)晝夜溫度變化趨勢(shì)的時(shí)空格局。

1.2.2偏相關(guān)分析法

通過(guò)偏相關(guān)分析法,可消除其他變量的干擾來(lái)研究晝夜增溫的不對(duì)稱性對(duì)植被NDVI動(dòng)態(tài)變化的影響[27]。本文通過(guò)基于像元的空間分析法,逐像元計(jì)算NDVI和Tmax、Tmin的二階偏相關(guān)系數(shù)。其中,通過(guò)控制Tmin和降水量計(jì)算各季節(jié)NDVI與Tmax的偏相關(guān)系數(shù)；控制Tmax和降水量計(jì)算各季節(jié)NDVI和Tmin的偏相關(guān)系數(shù)。采用t檢驗(yàn)法進(jìn)行偏相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),其中,P< 0.05表示相關(guān)性顯著,P< 0.01表示相關(guān)性極顯著。

2　結(jié)果與分析

2.1　季節(jié)性晝夜增溫的時(shí)空格局

2.1.1區(qū)域尺度

通過(guò)線性回歸方程計(jì)算各個(gè)季節(jié)晝夜增溫的變化趨勢(shì)后發(fā)現(xiàn)(表1)：Tmax在4個(gè)季節(jié)均表現(xiàn)為顯著上升,其中春季(0.61℃/10a)和冬季(0.49℃/10a)上升速率最快,秋季(0.35℃/10a)上升速率最慢；Tmin在各個(gè)季節(jié)同樣均表現(xiàn)為顯著增長(zhǎng)趨勢(shì),其中秋季(0.48℃/10a)和夏季(0.43℃/10a)增長(zhǎng)速率最快,冬季(0.29℃/10a)增長(zhǎng)速率最慢；從晝夜增溫速率的對(duì)比來(lái)看,冬季和春季Tmax的增長(zhǎng)速率分別為Tmin增長(zhǎng)速率的1.69倍和1.49倍,而秋季和夏季Tmin的增長(zhǎng)速率分別為Tmax增長(zhǎng)速率的1.35倍和1.04倍。總的來(lái)說(shuō),晝夜增溫在不同季節(jié)均表現(xiàn)出不對(duì)稱變化特征,且不對(duì)稱變化特征存在明顯的季節(jié)性差異,其中春季和冬季白天增溫速率快于夜間,秋季和夏季夜間增溫速率快于白天。

由于各植被分區(qū)存在緯度、海拔、海陸位置等存在較大差異,其晝夜增溫趨勢(shì)可能存在顯著不同。為進(jìn)一步理清我國(guó)晝夜增溫的季節(jié)性差異,對(duì)不同植被分區(qū)在不同的季節(jié)進(jìn)行了晝夜增溫趨勢(shì)的計(jì)算。由表1可見(jiàn),各植被分區(qū)在各個(gè)季節(jié)上晝夜增溫速率存在較大差異。例如,春季,R3、R5、R7白天增溫快于夜間,R4、R8夜間增溫快于白天；夏季,R2、R5、R7白天增溫快于夜間,R3、R4、R8夜間增溫快于白天；秋季,R3、R5、R7白天增溫快于夜間,R4、R8夜間增溫快于白天；冬季,R7及R8均表現(xiàn)出白天增溫快于夜間增溫的趨勢(shì)。由此可見(jiàn),各植被分區(qū)在各季節(jié)均表現(xiàn)出晝夜增溫的不對(duì)稱性,但不同植被分區(qū)季節(jié)性晝夜增溫速率的不對(duì)稱性存在明顯差異。

表1　各季節(jié)Tmax和Tmin變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)/(℃/a)

注：R1：寒溫帶針葉林區(qū)域； R2：溫帶草原區(qū)域； R3：溫帶荒漠區(qū)域；R4：青藏高原高寒植被區(qū)域；R5：暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域；R6：溫帶針葉、落葉闊葉混交林區(qū)域；R7：亞熱帶常綠闊葉林區(qū)域；R8：熱帶季風(fēng)雨林、雨林區(qū)域?！把芯繀^(qū)”在春季、夏季和秋季指除臺(tái)灣省以外的整個(gè)中國(guó)植被覆蓋區(qū),冬季只涉及除臺(tái)灣省以外的R7,R8地區(qū);*表示通過(guò)P<0.05顯著性檢驗(yàn),**表示通過(guò)P<0.01顯著性檢驗(yàn)

2.1.2像元尺度

空間平均值可以從整體上表征晝夜氣溫的變化趨勢(shì),但由于氣溫變化特征往往存在空間異質(zhì)性[27],甚至不同區(qū)域的氣溫可能存在相反的變化趨勢(shì),所以基于空間平均值得到的結(jié)果不能很好地描述不同區(qū)域的變化特征[21]。鑒于此,本文采用最小二乘法線性回歸模型,逐像元進(jìn)行晝夜增溫趨勢(shì)的計(jì)算,并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果如下：

春季,中國(guó)大部分地區(qū)晝夜氣溫均呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)(圖2)。其中,Tmax呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)的地區(qū)約占中國(guó)面積的68.36%,主要位于新疆北部、青海西部、內(nèi)蒙古高原中部、黃土高原、東北平原南部、華北平原、長(zhǎng)江中下游平原及東南沿海地區(qū)。Tmax呈現(xiàn)顯著下降的地區(qū)面積較小,僅占中國(guó)的0.05%。約52.65%的區(qū)域Tmin呈現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì),其主要位于新疆西部、青藏地區(qū)、華北平原西部、云貴高原、四川盆地及江南丘陵地區(qū)。與Tmax類似,Tmin呈現(xiàn)顯著下降的區(qū)域面積較小,僅占中國(guó)的0.21%。

圖2　春季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.2　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in spring

與春季類似,夏季中國(guó)大部分地區(qū)晝夜氣溫均呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)(圖3)。其中,約有67.20%的地區(qū)Tmax呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),主要集中在新疆北部、青藏高原東部、內(nèi)蒙古高原中西部、大興安嶺、華北平原南部以及我國(guó)南方地區(qū)的大部分區(qū)域。Tmax呈現(xiàn)為下降趨勢(shì)的地區(qū)較少,通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.51%。Tmin呈現(xiàn)為顯著上升的地區(qū)占研究區(qū)的比值高達(dá)73.16%,主要分布于西北地區(qū)西北部、青藏地區(qū)、四川盆地、內(nèi)蒙古中部、東北平原北部、華北平原西部以及我國(guó)東部和南部的沿海地區(qū)。Tmin呈現(xiàn)為顯著下降趨勢(shì)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.22%,且集中分布在黑龍江西北部。

圖3　夏季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.3　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in summer

秋季晝夜增溫的空間分布(圖4)顯示,Tmax呈現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì)的地區(qū)占研究區(qū)的41.31%,主要位于青藏高原及我國(guó)西南地區(qū),Tmax呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.03%。Tmin呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的地區(qū)占研究區(qū)的57.84%,該地區(qū)主要位于新疆西部及40°N以南的大部分地區(qū)。Tmin呈現(xiàn)顯著下降的地區(qū)較少,僅占研究區(qū)的0.27%。

圖4　秋季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.4　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in autumn

冬季晝夜增溫的空間分布(圖5)顯示,Tmax呈現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì)的地區(qū)占研究區(qū)的55.92%,其主要位于漢中盆地、四川盆地、云南高原、滇南谷地丘陵及西藏東部地區(qū)。Tmax呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.05%。Tmin呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)的地區(qū)占研究區(qū)的36.51%,該地區(qū)主要位于西藏東部、四川、云南及浙江中部地區(qū),Tmin呈現(xiàn)為顯著下降趨勢(shì)的地區(qū)同樣較少,僅占研究區(qū)的0.09%。

圖5　冬季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.5　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in winter

2.2　植被NDVI同季節(jié)性晝夜溫度的相關(guān)性

2.2.1區(qū)域尺度

從植被NDVI與不同季節(jié)晝夜氣溫的偏相關(guān)系數(shù)(表2)來(lái)看,整個(gè)研究區(qū)各季節(jié)植被NDVI與Tmax的二階偏相關(guān)系數(shù)均為正值。其中,春季和冬季NDVI值與Tmax呈現(xiàn)顯著正相關(guān)(P﹤0.05)。而NDVI與Tmin的偏相關(guān)系數(shù)在各個(gè)季節(jié)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(P﹥0.05)。這表明,相比于夜間增溫,春季和冬季的白天增溫對(duì)植被NDVI值的影響更顯著,且更多的表現(xiàn)為積極影響。

由于不同類型植被的生物學(xué)特性存在差異,可能導(dǎo)致不同植被類型對(duì)氣候變化的響應(yīng)存在差異[1,3-4,28]。因此本文對(duì)8個(gè)植被分區(qū)NDVI值與晝夜增溫的相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算,以了解不同植被類型對(duì)晝夜不對(duì)稱增溫的響應(yīng)。不同類型植被與季節(jié)NDVI和Tmax、Tmin的偏相關(guān)系數(shù)(表2)顯示：季節(jié)性晝夜增溫對(duì)各類型植被產(chǎn)生不同的影響程度不同。春季,R1、R2、R4、R5、R6、R7地區(qū)的植被NDVI與Tmax表現(xiàn)為顯著正相關(guān)。各類型植被NDVI同Tmin之間的相關(guān)性水平較弱,僅R3地區(qū)植被NDVI與Tmin表現(xiàn)為顯著正相關(guān)；夏季,R7地區(qū)植被NDVI與Tmax表現(xiàn)為極顯著正相關(guān),R1、R3和R8地區(qū)植被NDVI與Tmax表現(xiàn)為顯著正相關(guān)。各類型植被NDVI同Tmin之間的相關(guān)性程度較弱,僅R3地區(qū)植被NDVI同Tmin通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；秋季,R1、R3和R6地區(qū)植被NDVI與Tmax之間的相關(guān)性通過(guò)顯著性檢驗(yàn),且皆為正值,R1和R5地區(qū)植被NDVI與Tmin的相關(guān)性通過(guò)顯著性檢驗(yàn),前者顯著負(fù)相關(guān),后者顯著正相關(guān)；冬季,R7地區(qū)植被NDVI與Tmax呈現(xiàn)顯著正相關(guān),植被NDVI與Tmin之間的相關(guān)性較弱,未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

2.2.2像元尺度

為了解研究區(qū)不同季節(jié)植被NDVI與晝夜氣溫相關(guān)關(guān)系的空間格局,通過(guò)逐像元計(jì)算偏相關(guān)系數(shù),得到各個(gè)季節(jié)植被與晝夜氣溫的相關(guān)性空間分布(圖6—9)。

春季植被與晝夜增溫的偏相關(guān)系數(shù)空間分布(圖6)顯示,約85.90%的地區(qū)NDVI與Tmax呈現(xiàn)正相關(guān),其中通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)占研究區(qū)的37.51%,主要分布于青藏高原東部、四川盆地、大興安嶺及東北平原以東地區(qū)。NDVI同Tmax呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.98%,主要分布在晉南關(guān)中盆地及新疆西北部的部分地區(qū)。約63.58%的地區(qū)NDVI同Tmin呈現(xiàn)正相關(guān),但通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的比值僅為8.33%,該地區(qū)主要分布在海南、江南丘陵、東北地區(qū)北部及陜甘寧地區(qū)。NDVI與Tmin呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的比值為4.09%,其主要位于青藏高原地區(qū)?？傮w上,春季晝夜溫度的上升對(duì)我國(guó)大部分地區(qū)的植被生長(zhǎng)均表現(xiàn)出積極的影響,分析原因可能與溫度上升導(dǎo)致該地區(qū)植被生長(zhǎng)季普遍提前有關(guān)[29]。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),NDVI與Tmax呈現(xiàn)為顯著正相關(guān)的地區(qū)遠(yuǎn)高于NDVI與Tmin呈現(xiàn)為顯著正相關(guān)的地區(qū)。其原因可能是相比于夜間增溫,白天增溫更易促使植被展葉期、返青期的提前[30]。

表2　各季節(jié)植被NDVI與Tmax、Tmin的二階偏相關(guān)系數(shù)

R1：寒溫帶針葉林區(qū)域； R2：溫帶草原區(qū)域； R3：溫帶荒漠區(qū)域；R4：青藏高原高寒植被區(qū)域；R5：暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域；R6：溫帶針葉、落葉闊葉混交林區(qū)域；R7：亞熱帶常綠闊葉林區(qū)域；R8：熱帶季風(fēng)雨林、雨林區(qū)域?！把芯繀^(qū)”在春季、夏季和秋季指除臺(tái)灣省以外的整個(gè)中國(guó)植被覆蓋區(qū),冬季只涉及除臺(tái)灣省以外的R7,R8地區(qū);*表示通過(guò)P<0.05顯著性檢驗(yàn),**表示通過(guò)P<0.01顯著性檢驗(yàn)

圖6　春季NDVI與Tmax、Tmin偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖Fig.6　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between spring NDVI and Tmax / Tmin

從夏季植被與晝夜氣溫的相關(guān)性空間分布(圖7)可以看出,約60.05%的地區(qū)NDVI與Tmax呈現(xiàn)正相關(guān),通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域占研究區(qū)的9.98%,主要分布在大興安嶺北部、東北東部山地、西藏東北部、青海東部及我國(guó)南方地區(qū)。NDVI與Tmax呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的區(qū)域占研究區(qū)的比值僅為4.43%,主要零星分布于新疆西北部、青藏高原中部及東部、云南高原中部及東北平原地區(qū)。約50.56%的地區(qū)NDVI同Tmin呈現(xiàn)正相關(guān),呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的5.80%,主要分布在西北地區(qū)及東北地區(qū)。NDVI同Tmin呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的4.70%,主要分布在西南地區(qū)、黃土高原南部及魯中山地丘陵地區(qū)。由此可見(jiàn),晝夜增溫對(duì)植被產(chǎn)生積極影響的地區(qū)面積均高于產(chǎn)生消極影響的地區(qū)。與春季相比,夏季Tmax與NDVI呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的比值較低,其原因可能是由于夏季白天氣溫在大部分地區(qū)已接近植被生長(zhǎng)的最適溫度,導(dǎo)致該季節(jié)植被對(duì)白天增溫的敏感程度較低[31]。相關(guān)結(jié)果表明,夏季白天溫度的上升可能會(huì)降低水的可利用性,對(duì)植被的生長(zhǎng)產(chǎn)生消極影響,這可能是造成部分地區(qū)NDVI與Tmax呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系的原因[18]。

圖7　夏季NDVI與Tmax、Tmin偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖Fig.7　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between summer NDVI and Tmax / Tmin

分析秋季植被與晝夜氣溫的相關(guān)性空間分布(圖8)后發(fā)現(xiàn),約64.23%的地區(qū)NDVI與Tmax呈現(xiàn)正相關(guān),呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的11.51%,其主要位于新疆西部、云南高原、四川盆地及東北地區(qū)北部。NDVI與Tmax呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)僅占研究區(qū)的1.55%,其主要零星分布在我國(guó)東部沿海地帶。 約63.30%的地區(qū)NDVI同Tmin呈現(xiàn)為正相關(guān),呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的8.21%,其主要位于新疆西部、華北平原、江南丘陵、貴州高原及大興安嶺南部地區(qū)。NDVI與Tmin呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的2.48%,主要零星分布在準(zhǔn)噶爾盆地西側(cè)、大興安嶺北部及云南高原地區(qū)。上述結(jié)果表明,秋季晝夜增溫對(duì)大部分地區(qū)植被NDVI的提高產(chǎn)生積極影響。與春季相比,秋季植被對(duì)白天增溫產(chǎn)生積極響應(yīng)的地區(qū)面積較少,其原因可能因?yàn)榍锛局脖还夂献饔贸掷m(xù)時(shí)間及植被生產(chǎn)力對(duì)溫度的敏感程度低于春季[32]。

圖8　秋季NDVI與Tmax、Tmin偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖Fig.8　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between autumn NDVI and Tmax / Tmin

從冬季植被與晝夜氣溫的相關(guān)性空間分布(圖9)來(lái)看,約84.18%的地區(qū)NDVI與Tmax呈現(xiàn)正相關(guān),呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的27.12%,其主要位于漢中盆地、云貴高原及江南丘陵地區(qū)。NDVI與Tmax呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)占研究區(qū)的1.26%,其主要零星分布于云南高原中部。約63.68%的地區(qū)NDVI與Tmin呈現(xiàn)正相關(guān),呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的比值為8.23%,主要分布在云南高原、海南省及長(zhǎng)江中下游平原地區(qū)。NDVI與Tmin呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)的地區(qū)僅占研究區(qū)的0.87%,主要零星分布在廣西南部及廣東北部。由此可見(jiàn),冬季晝夜增溫利于絕大部分地區(qū)植被的生長(zhǎng),其原因可能是由于溫度作為該季節(jié)植被生長(zhǎng)的主要限制因子,溫度的升高可以進(jìn)一步提升植物光合作用酶的活性。

圖9　冬季NDVI與Tmax、Tmin偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖Fig.9　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between winter NDVI and Tmax / Tmin

3　結(jié)論與討論

3.1　結(jié)論

本文利用中國(guó)1982—2015 年的氣象及衛(wèi)星遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集,在季節(jié)尺度上分析了晝夜增溫的變化趨勢(shì)及其對(duì)植被影響。得出如下結(jié)論：

1)近34年來(lái)中國(guó)晝夜氣溫在各個(gè)季節(jié)均呈現(xiàn)為顯著上升態(tài)勢(shì),但不同季節(jié)晝夜增溫速率存在較大差異；晝夜增溫在不同季節(jié)均表現(xiàn)出不對(duì)稱變化特征,且不對(duì)稱變化特征存在明顯的季節(jié)性差異,其中春季和冬季白天增溫速率快于夜間,秋季和夏季夜間增溫速率快于白天；晝夜增溫速率在空間格局上也存在明顯差異。

2)從區(qū)域尺度來(lái)看,近34年來(lái)我國(guó)植被NDVI與Tmax在各個(gè)季節(jié)中均呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,其中春季和冬季呈現(xiàn)為顯著正相關(guān)關(guān)系,而各個(gè)季節(jié)中NDVI與Tmin的相關(guān)性均不顯著,說(shuō)明相對(duì)于夜間增溫,白天增溫對(duì)我國(guó)植被活動(dòng)影響程度更大；從像元尺度來(lái)看,春季和冬季研究區(qū)植被NDVI與晝夜氣溫通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的比例更高,并且更多地表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,這說(shuō)明春季和冬季晝夜增溫對(duì)我國(guó)植被活動(dòng)的影響范圍更廣,且多利于植被NDVI的提升。

3)近34年來(lái),我國(guó)各類型植被覆蓋區(qū)在不同季節(jié)晝夜增溫速率差異明顯；不同類型植被對(duì)晝夜增溫速率的不對(duì)稱性產(chǎn)生了不同的響應(yīng),并且在各個(gè)季節(jié)上的響應(yīng)程度存在差異。

3.2　討論

本文通過(guò)遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)分析了我國(guó)各季節(jié)晝夜氣溫的變化規(guī)律,并對(duì)我國(guó)植被對(duì)晝夜增溫的季節(jié)性響應(yīng)特征進(jìn)行了探討。研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)植被在不同季節(jié)對(duì)晝夜增溫的響應(yīng)存在明顯差異。盡管大部分地區(qū)對(duì)晝夜溫度的上升表現(xiàn)出積極的響應(yīng),但晝夜溫度的上升對(duì)植被NDVI產(chǎn)生不利影響的地區(qū)在不同季節(jié)均有存在。在溫度作為植被生長(zhǎng)的主要限制因子的地區(qū),Tmax的上升可能會(huì)通過(guò)提升光合作用酶的活性[33]、提高土壤氮的可利用性[34]以及延長(zhǎng)植被生長(zhǎng)周期[29],對(duì)植被NDVI的增加起到推動(dòng)作用。然而,在受水分限制的干旱半干旱區(qū),白天增溫可能會(huì)通過(guò)提高植被的蒸騰作用[35]、加速土壤水分蒸發(fā)、降低土壤水含量,對(duì)植被生長(zhǎng)造成不利影響[35-36]。盡管Tmin與植被NDVI之間通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)較少,但類似于白天增溫,Tmin同樣可以通過(guò)以下兩種方式對(duì)植被生產(chǎn)力產(chǎn)生不同的影響。一方面,夜間增溫能夠通過(guò)增加植被自養(yǎng)呼吸速率[37],降低植物成熟期胚乳細(xì)胞的體積[38]以及縮短植物灌漿期[39],對(duì)植被NDVI的提升產(chǎn)生消極影響。值得注意的是,夜間自養(yǎng)呼吸的增加也可能會(huì)通過(guò)補(bǔ)償作用,刺激植被次日光合能力的提高[14,40]。另一方面,夜間增溫能夠通過(guò)降低霜凍災(zāi)害發(fā)生頻率[41],提升植物對(duì)干旱的抵抗能力[42]以及調(diào)節(jié)植物葉片中碳水化合物含量[14],對(duì)植被生產(chǎn)力的提高帶來(lái)積極影響。

植被的動(dòng)態(tài)變化受到地理因子(地形、土壤條件、地表粗糙度等)、氣候因子(氣溫、降水、云層覆蓋度、太陽(yáng)輻射量等)以及人為因素的共同干擾。不同區(qū)域因其地理?xiàng)l件、氣候條件以及人類干擾程度的差異,決定植被動(dòng)態(tài)變化的關(guān)鍵因子存在差異。由于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文未能綜合考慮所有影響植被動(dòng)態(tài)變化的控制因子；此外,由于植被對(duì)氣候因子的響應(yīng)往往存在一定程度的滯后性,且在植被生長(zhǎng)的不同階段對(duì)氣候因子的滯后時(shí)間同樣存在差異[43-44],這些因素勢(shì)必對(duì)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性造成一定的影響。因此,在以后的研究中需要綜合各種因素,輔以控制實(shí)驗(yàn)或者數(shù)學(xué)模型等手段,以厘清季節(jié)性晝夜增溫對(duì)不同植被的影響機(jī)理[24]。