茍嬌嬌,王　飛,金　凱,董　強

1 中國科學院水利部水土保持研究所,楊凌　712100 2 西北農林科技大學水土保持研究所,楊凌　712100 3 中國科學院大學,北京　100049

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,也是氣候系統(tǒng)中重要的、動態(tài)的組成部分[1-2]。陸地植被可以通過改變地表反照率及陸地表面凈輻射在感熱、潛熱與地面熱通量之間的分配[3]；或通過改變表面粗糙度[4]來調節(jié)大氣動力特征,進而調節(jié)地-氣間的水分和能量循環(huán),影響地表面能量平衡,從而影響氣候特征。目前在局地和區(qū)域的尺度探尋植被對氣候的影響過程與機制方面已經開展了眾多研究[5-6]。但是,由于地球表面物理、化學和生物特性存在明顯區(qū)域差異,植被對氣候要素影響的機制也可能會因區(qū)域不同而存在差異。例如,砍伐森林可能導致熱帶地區(qū)的氣溫升高,但在寒冷地區(qū)氣溫反而下降[7]。因此,為了進一步認識植被與氣候因子之間的關系,有必要再在不同地區(qū)和不同時空尺度下分析植被分布和變化過程、地表參數(shù)及氣候對其的響應。

黃土高原是中國氣候變化的敏感區(qū)域之一,其獨特的自然氣候狀況以及生態(tài)環(huán)境變化受到中外學者廣泛關注[8-9]。為緩解中國北方地區(qū)的水土流失和土地退化等問題,自1999年開始在黃土高原開展了大規(guī)模的退耕還林(草)等生態(tài)工程,植被增長效果顯著[10]。目前對黃土高原退耕還林(草)政策下的農戶特征變化[11]、經濟效益[12]研究較多,而對于該政策區(qū)域環(huán)境效應,尤其是植被恢復后其與大氣之間的相互作用的探討較少。郭建俠等使用中尺度氣象模式耦合陸面植被模式模擬退耕還林對局地環(huán)境要素的影響[13]；王平等基于CLM模型對黃土高原植被覆蓋變化對氣溫和降水的影響作了模擬研究[14]；梁玲等使用中尺度氣候模式模擬了黃土高原植被改變對夏季氣候影響[15]；張靜輝等使用區(qū)域氣候模式研究黃河源區(qū)植被覆蓋度對區(qū)域氣候影響[16]。但以上研究大多基于模型模擬的方法,較少使用觀測數(shù)據(jù)證明局地或區(qū)域尺度上植被恢復對氣候的反饋作用。對于黃土高原來說,基于觀測數(shù)據(jù)的退耕還林(草)工程是否可能導致區(qū)域氣溫變化尚未清楚。本文利用遙感衛(wèi)星反演的植被覆蓋數(shù)據(jù),結合54個位于黃土高原還林(草)工程區(qū)的氣象站資料及EIN-Interim熱通量數(shù)據(jù),采用空間分析交叉驗證及地表熱量平衡分析的方法,從站點尺度探尋三者間的可能關系,分析植被變化對氣溫影響的基本過程與其物理機制。

1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)

黃土高原地區(qū)位于黃河中上游地區(qū),占地面積大約62.4×104km2,介于33°43′—41°16′N,100°54′—114°33′E之間,包括太行山以西,青海日月山以東,秦嶺以北陰山以南廣大地區(qū)[17](圖1)。該區(qū)土壤深厚,主要土壤類型為褐土、黑壚土和黃綿土,這些土壤毛管孔過大,易于蒸發(fā),保水性較差[18]；而且該區(qū)為典型大陸性季風氣候,大部分地區(qū)平均年降水量400 mm左右,空間分異較大,而且季節(jié)性分布明顯,約有69.33%降雨量以暴雨形式集中在6—9月。黃土高原的獨特地形地貌結構及其土質疏松和暴雨頻發(fā)等特征,導致該地水土流失十分嚴重,是我國生態(tài)脆弱區(qū)和水土保持重點區(qū)。

本文主要采用基于地面氣象站的氣溫觀測數(shù)據(jù)、基于遙感衛(wèi)星反演的植被NDVI數(shù)據(jù)與EIN-Interim再分析資料3類研究數(shù)據(jù)。所用地面實際觀測資料來自中國氣象數(shù)據(jù)共享網1998—2000年、2008—2010年黃土高原站點的氣候資料月值數(shù)據(jù)集。

在黃土高原及周邊地區(qū)選取了54個氣象站點,選取原則為：(1)站點氣溫數(shù)據(jù)連續(xù),在1998—2000年、2008—2010年5月至9月無缺失情況；(2)站點位于還林還草工程的覆蓋區(qū),保證站點周圍在退耕還林工程后期主要土地類型為草地或林地(綠地占比大于33.33%)。選取的站點分布如圖1所示,氣象站10 km綠地比重是根據(jù)黃土高原2005年1∶25萬土地利用數(shù)據(jù)[19]在ArcGIS空間分析平臺中計算得到。

圖1　研究區(qū)位置與氣象站分布Fig.1　Location of the study site and distribution of weather stations

NDVI數(shù)據(jù)集由SPOT衛(wèi)星搭載的植被傳感器SPOT VGT反演得到,空間分辨率為1 km,使用每月10 d最大值合成的NDVI產品(VGT-S10)。1998—2008年VGT-S10數(shù)據(jù)來源于“黑河計劃數(shù)據(jù)管理中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)；2008—2010年使用比利時VITO研究所圖像處理與存檔中心提供的VGT-S10數(shù)據(jù)產品(http://www.vito-eodata.be)。本文選取1998—2000 年、2008—2010年ERA-Interim月平均地表熱通量資料。ERA-Interim數(shù)據(jù)集的水平分辨率為0.125°×0.125°,垂直分辨率60層,ERA-Interim再分析資料同化方案、數(shù)據(jù)源等參照相關文獻[20]。

2　方法

2.1　數(shù)據(jù)處理

氣溫數(shù)據(jù)為植被生長季(5—9月)54個氣象站的月平均氣溫(Tmean,Mean temperature)、月最高氣溫(Tmax,Maximum temperature)與月最低氣溫(Tmin,Minimum temperature)的均值。NDVI月值為基于VGT-S10產品的DN值轉換的NDVI數(shù)據(jù)的月最大值合成值。選取ERA-Interim數(shù)據(jù)集的植被生長季感熱通量(SH,Sensible heat flux)、潛熱通量(LH,Latent heat flux)與大氣下行長波輻射(LD,Atmospheric downward longwave radiation)3個熱通量值分析地表熱量平衡狀況。計算生長季熱通量均值并使用克里金插值的方法估計54個氣象站的輻射量值。所有的站點氣溫值、NDVI值及熱通量采取站點周圍9個像元平均值。

2.2　氣溫、NDVI的時空變化特征

對1998—2000年和2008—2010年兩個時段的植被生長季NDVI(NDVI in growing season, 以下記為NDVIg)和氣溫變化的空間格局進行了分析。同時利用ArcGIS 10.0的空間分析工具計算NDVI和氣溫變量的最大值、最小值、平均值和標準差,分析其時間變化特征,并分析了NDVIg和氣溫的變異系數(shù)(CV,Coefficient of variation)。

2.3　植被變化與氣溫、熱通量變化空間交叉驗證

為了量化生長季(5—9月)黃土高原植被生長變化對氣溫的影響,本文選取兩個典型時段進行差值分析：1998—2000年(黃土高原退耕還林(草)工程初期,以下簡稱S1)與2008—2010年(工程開展10年后,以下簡稱S2)。首先計算S1、S2兩時段間平均年NDVIg、氣溫變量及熱通量的變化量,然后通過ArcGIS 10.0的空間分析工具對變化量進行疊加分析,以檢測植被覆蓋度與氣溫和地表熱通量之間的關系,并探尋其影響機制。

3　結果與討論

3.1　植被時空變化

在退耕還林(草)開始的10年間,黃土高原NDVIg整體增加(表1),其中S1和S2期時段NDVIg均值分別為0.38和0.45,增加幅度高達18.42%；同期,NDVIg最大值也增加了13.16%。而且,S1時段NDVIg的CV值比S2高,表明S1時段區(qū)域內單元的NDVIg差異大,分布不均,而S2時段的區(qū)域內差異較小。

表1　黃土高原植被NDVIg統(tǒng)計值

S1：黃土高原退耕還林(草)工程初期,the initial stage of the Grain for Green Project (GGP)；S2：工程開展10年后,10 years after GGP

圖2　黃土高原不同時段NDVIg均值及兩時段差值空間分布Fig.2　The spatial distribution of the mean NDVIg in 1998—2000 (S1) and 2008—2010 (S2), and the difference of NDVIg between S2 and S1

兩個時段NDVIg及兩時段變化值的空間分布差異明顯(圖2),植被恢復區(qū)域明顯增加。無植被覆蓋或植被較少覆蓋區(qū)域(0

3.2　站點尺度植被覆蓋與氣溫變化

統(tǒng)計得到54個站點S1、S2時段NDVIg與氣溫變量統(tǒng)計值如表2所示。站點尺度的植被覆蓋變化與像元尺度的結果一致(表2、圖2),NDVIg各統(tǒng)計值在S2時段均出現(xiàn)上升；同時各氣溫變量最大值與均值下降。其中,各站點的NDVIg最大值增加幅度最大,達0.07(表2)。研究時段內,生長季各氣溫變量Tmean、Tmax、Tmin的均值與最大值都下降,表明降溫是該區(qū)的一致趨勢,尤以Tmax最為明顯。與之相反的是,S1至S2時段,統(tǒng)計的氣溫變量的最小值都升高。這說明黃土高原氣溫狀況仍受到大尺度全球變暖背景的影響,使得氣溫變量最小值出現(xiàn)上升；但其作用不如局地強迫明顯,黃土高原氣溫總體上呈下降趨勢。而且,S1時段NDVIg與各氣溫變量的CV值比S2高,表明S1時段區(qū)域內單元的NDVI差異大,分布不均,而S2時段的區(qū)域內差異較小。進一步對兩個時段NDVI以及氣溫指標的均值統(tǒng)計量進行99%置信區(qū)間的配對樣本T檢驗,NDVI、Tmean、Tmax的均值的在P=0.01水平上存在顯著差異,Tmin值在兩時段差異不顯著。

表2　站點尺度植被NDVIg及氣溫變量統(tǒng)計值

NDVIg：植被生長季NDVI,NDVI in growing season；Tmean：氣溫平均值,Mean temperature；Tmax：氣溫最大值,Maximum temperature；Tmin：氣溫最小值,Minimum temperature

研究時段內NDVIg變化(ΔNDVIg)、Tmean變化(ΔTmean)、Tmax變化(ΔTmax)與Tmin變化(ΔTmin)的空間分布如圖3所示。圖3表明氣溫變化的空間格局與NDVIg變化大致呈相反模式,植被覆蓋增加(減少)的站點氣溫下降(上升)。在退耕還林(草)開始的10年間,黃土高原中部偏南靠近黃河主干道的站點NDVIg增長幅度遠大于其他地區(qū)站點,最大的在離石站,增幅達到0.19。研究時段內黃土高原植被覆蓋整體呈增加趨勢,少數(shù)站點的NDVIg出現(xiàn)下降,最大值出現(xiàn)在黃土高原東北部的集寧站,平均NDVIg下降0.04。黃土高原西北部站點的NDVIg值變化較小。

植被覆蓋增加地區(qū)的氣溫下降現(xiàn)象比較普遍(圖3),各站點Tmean值在中部偏南靠近黃河主干道下降情況較明顯,在陽泉站達到最低-1.1 ℃；西南部有少數(shù)變暖現(xiàn)象,變暖幅度為0—1 ℃,最高的增溫出現(xiàn)在佛坪站0.79 ℃(圖3b)。ΔTmax值分布與ΔTmean值大致相同,西南部升溫中部降溫,分別在瑪曲站(0.82 ℃)與榆林站(-1.95 ℃)達到最高(圖3c)。ΔTmin空間分布模式與ΔTmean與ΔTmax分布模式存在差異,其在中部地區(qū)有少數(shù)變暖站點,幅度在0—0.5℃,變暖站點仍集中分布于西南地區(qū),最高的增溫出現(xiàn)在佛坪站達1.25℃；降溫最低的站點西移至固原北部的鹽池站,達到-1.54 ℃(圖3d)。黃土高原及周邊植被覆蓋站點的日最低氣溫空間分布變異性高于日平均氣溫與日最高氣溫。

圖3　基于氣象站的NDVIg、Tmean、Tmax與Tmin生長季變化情況Fig.3　Site-based Changes of NDVIg, mean temperature (Tmean), maximum temperature (Tmax), and minimum temperature (Tmin) in the growing season (mean of 1998—2000 minus mean of 2008—2010)

圖4　黃土高原植被NDVIg與氣溫變化關系Fig.4　The relationships between the changes of the temperature and NDVIg on the Loess Plateau

對研究時段內平均NDVIg、氣溫變化的交叉驗證分析表明,植被覆蓋增加與氣溫變量降低在空間上呈正相關,且植被對氣溫的影響在日間較夜間大(圖3、圖4)。在研究時段內Tmean、Tmax的第Ⅳ象限站點數(shù)最多,占黃土高原的大部分區(qū)域,分別約占64.81%、72.22%；Tmin第Ⅰ、Ⅳ象限站點數(shù)大致相同,分別約占44.44%、46.30%。這表明植被對氣溫的影響在日間較夜間大,可能是因為植被與大氣間的大部分能量交換活動都在有光照的日間。站點數(shù)在第Ⅲ象限空間上呈極少數(shù)分布,Tmean、Tmax與Tmin站點數(shù)分別占5.56%、3.70%和5.56%。

3.3　地表熱量平衡分析

上述結果表明,植被覆蓋增加可能會對黃土高原的局地熱量狀況造成影響,帶來一定的降溫效應。植被可以通過改變下墊面的反照率、粗糙度及蒸散等方式影響大氣,從而影響地面環(huán)流和能量平衡,引起局地氣溫的變化[2-3]。為進一步驗證研究結果,使用熱量平衡分析的方法對植被覆蓋變化對氣溫影響的基本過程及其可能的物理機制作一些探討,選擇影響地表能量平衡關系的物理量[23]：地-氣之間的感熱(ΔSH)、潛熱通量(ΔLH)與大氣下行長波輻射(ΔLD)。另外,還對研究時段內生長季植被覆蓋度變化分級為3類：高綠化站點(ΔNDVIg>0.1)、中綠化站點(0.05<ΔNDVIg≤0.1)與低綠化站點(0<ΔNDVIg≤0.03),定量統(tǒng)計其對應氣溫與熱通量變化值如表3所示。

各氣溫變化與ΔNDVIg變化高度一致(表3),氣溫變化對應NDVIg綠化區(qū)間呈梯度分布,即隨著綠化程度的增加,各氣溫變量的降溫程度也相應增加。Tmax變量在中綠化與低綠化站點出現(xiàn)少量增溫。除ΔLD在低綠化站點下降幅度較中綠化站點高外,熱通量變化與ΔNDVIg變化相一致,隨著綠化程度增加,ΔLH增加的幅度增加,ΔSH下降的幅度增加,ΔLD下降的幅度增加。

表3S1至S2時段不同ΔNDVIg增長幅度對應氣溫變量與熱通量變化

Table3MeantemperaturevariablesandheatfluxeschangesatsitesgroupedbytheamplitudeofNDVIgincreased(ΔNDVI),betweenS1andS2

區(qū)間RangeΔNDVIgΔTmean/℃ΔTmax/℃ΔTmin/℃ΔLH/(W/m2)ΔSH/(W/m2)ΔLD/(W/m2)>0．10．13-0．44-0．10-0．6414．92-13．52-5．72 0．05—0．10．07-0．260．02-0．376．70-4．44-5．14 0—0．050．03-0．110．05-0．143．98-3．75-6．15

ΔNDVIg：植被生長季NDVI變化,NDVI change in growing season；ΔTmean：氣溫平均值變化,Mean temperature change；Tmax：氣溫最大值變化,Maximum temperature change；Tmin：氣溫最小值變化,Minimum temperature change；ΔLH：潛熱通量變化,Latent heat flux change；ΔSH：感熱通量變化,Sensible heat fluxchange；ΔLD：下行長波輻射變化,Downward longwave radiation change

為探討ΔNDVIg與氣溫變化之間的物理關聯(lián),交叉驗證了熱通量變化與NDVIg變化之間的關系。由圖5可得,在退耕還林(草)開始的10年間,黃土高原植被覆蓋增加與潛熱通量增加、感熱通量與下行長波輻射下降在空間上呈正相關關系(表3,圖5)。植被覆蓋增加后,地表潛熱通量由于區(qū)域土壤含水量的增加、地表粗糙率及葉面積指數(shù)的增大及蒸散發(fā)的增加而出現(xiàn)了顯著增加,感熱通量減少。如圖5所示,約有64.81%的站點植被覆蓋與潛熱通量同時增加,增加幅度為0.46—44.77 W/m2；約為74.07%的站點植被覆蓋增加但感熱通量減少,減少幅度為-0.22—30.53 W/m2。

圖5　黃土高原植被NDVIg變化與熱通量變化關系Fig.5　The relationship between the changes in the heat fluxes and NDVIg on the Loess Plateau

長波輻射變化可以從植被地面反照率方面進行解釋,一般而言,植被的反照率比荒漠地要低得多[24]。黃土高原地區(qū)植被覆蓋增加后引起地表反照率的改變,會對地表吸收短波太陽輻射和發(fā)射長波輻射造成影響。許多研究證明,植被覆蓋的增加,可以通過減少地表反照率,增加地表面吸收的太陽輻射量,從而產生對氣溫的正反饋[25]。然而,這種正反照率反饋可能部分被更高的蒸散發(fā)的冷卻作用所抵消[26]。這種蒸散發(fā)帶來大氣中水汽增加,使得云量增加,會造成下行長波輻射的明顯減少,如圖5所示,減少的站點分別占黃土高原的79.63%,幅度在-0.02—13.91 W/m2。

從熱量平衡的角度分析,植被增加使得土壤含水量增加,表面阻抗增加,植被的蒸騰增加,以及粗糙度增加而造成的湍流垂直擴散增強,會造成潛熱通量增加,感熱通量的減少。感熱通量減小幅度小于潛熱的增加幅度,故該區(qū)的有效熱通量(感熱+感熱)是增加的,數(shù)值在0.24—14.24 W/m2。再加上反照率減少,吸收的凈短波輻射增加。通過分析熱量平衡分量變化,由于地表凈吸收的輻射增加,且有效熱通量的值增加,要在更低的氣溫下才能使地表吸收的短波、發(fā)射的長波、輸送的有效熱通量達到新的平衡。通過植被蒸散作用加強并可能導致降溫的結果與梁玲等[15]、茍嬌嬌等[27]在黃土高原進行的植被變化對氣候影響試驗數(shù)值模擬研究一致。這與北極地區(qū)植被增長反饋作用分析[28]及中國的土地覆蓋變化敏感性試驗研究結果[29]不同,他們認為植被增長使得地表反照率減少,增加了表面吸收的太陽輻射量,進而導致植被對氣溫的正反饋。然而,從局地尺度上來看,黃土高原氣候冬季嚴寒、夏季暖熱,且大量覆蓋草地覆被。植被的蒸散發(fā)作用在該地區(qū)有著重要的地位,其可以在植被增加的情況下削弱由于反照率減少導致的變暖,植被需要蒸騰更多的水分,從而在生長季持續(xù)降溫反饋。植被恢復可能會對黃土高原氣候變暖現(xiàn)象有減緩作用。

4　結論

本文基于氣象觀測數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感NDVI數(shù)據(jù),對黃土高原生態(tài)工程實施前后10年間(S1：1998—2000年,工程初期；S2：2008—2010年,工程10年后)的植被增長狀況與氣溫變量時空變化狀況進行交叉驗證,探討黃土高原植被恢復對氣溫的反饋作用；同時基于EIN-Interim再分析資料提取的地面觀測熱通量值變化,分析植被變化對氣溫影響的基本過程及其可能的物理機制,探討植被與大氣間相互作用。通過研究得出以下結論：

(1)黃土高原植被恢復比較明顯,生長季植被增加顯著；與之對應的是生長季3個氣溫變量(Tmean、Tmax、Tmin)的均值與最大值在S2時段都下降,尤以Tmax最為明顯。

(2)植被覆蓋增加與氣溫變量降低在空間上呈正相關。同時,植被覆蓋增加與潛熱通量增加、感熱通量與下行長波輻射下降在空間上也呈正相關關系,植被恢復通過加劇植被蒸散作用導致近地面降溫。

研究還存在一定不足,數(shù)據(jù)的不確定性和模型缺陷會阻礙對植被活動增加引起的氣溫反饋大小的定量結論。未來應考慮加大觀測數(shù)據(jù)的測量時空精度、在模型模擬中引入其他參數(shù)(如葉面積指數(shù)、表面反照率)使陸面過程參數(shù)化更符合實際狀況。這些改進預期能夠更好地了解植被在氣候系統(tǒng)中的作用。