趙安周,張安兵,馮莉莉,王冬利,承達瑜

1 河北工程大學礦業(yè)與測繪工程學院,邯鄲 056038 2 河北省煤炭資源綜合開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,邯鄲 056038

水資源是限制我國北方地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因素之一。隨著全球氣候的變暖、社會經(jīng)濟的發(fā)展及其人類活動的加劇,人類生產(chǎn)生活用水擠占生態(tài)環(huán)境用水的現(xiàn)象嚴重,如何平衡二者之間的關(guān)系逐漸受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注[1- 2]。生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)是指植被生態(tài)系統(tǒng)每單元碳吸收所損失的水分比率[3- 4]。作為連接生態(tài)系統(tǒng)中碳循環(huán)和水文循環(huán)的紐帶,目前已成為生態(tài)系統(tǒng)與水文相互關(guān)系研究的熱點問題[2,5]。WUE通常被定義為碳增益(GPP)與耗水量(ET)的比值[6]。作為植被生態(tài)系統(tǒng)碳、水循環(huán)的重要指示因子以及衡量植被生長狀況的監(jiān)測指標,對其時空演變及其對氣候變化響應的研究有助于明晰生態(tài)系統(tǒng)碳-水循環(huán)對全球氣候變化的響應機制,對優(yōu)化地區(qū)水資源管理以及生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展具有重要的意義[7- 9]。

目前,國內(nèi)外學者采用不同的方法對WUE的時空演變模式和影響因素進行了分析。Sun等[10]和Xiao等[11]利用生態(tài)過程模型和站點數(shù)據(jù)估算了中國WUE的時空演變規(guī)律及驅(qū)動因素,前者指出近30年來中國東北、西南等地區(qū)的WUE呈現(xiàn)上升的趨勢,后者指出林地和耕地的WUE值高于草地。在區(qū)域尺度上,劉憲鋒等[2]和Zhang等[9]利用MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)的GPP、ET產(chǎn)品和CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算的凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)對黃土高原的WUE時空演變進行了分析,認為近些年來黃土高原的WUE呈現(xiàn)顯著增加的趨勢。黃小濤和羅格平[12]利用Biome-BGC模型對新疆地區(qū)的WUE時空演變規(guī)律進行了分析,認為該地區(qū)WUE具有顯著的區(qū)域差異。從影響因素來看,仇寬彪等[13]采用MODIS-GPP和ET數(shù)據(jù)對中國中東部農(nóng)田的WUE時空演變進行了分析,指出降水、氣溫等氣候變化因素是影響中國東部農(nóng)田WUE變化的主要因素。Yang等[14]和Liu等[15]利用站點觀測數(shù)據(jù)和模型模擬的方法對全球及其中國的WUE進行了分析,認為干旱對全球及其中國生態(tài)系統(tǒng)的WUE時空演變具有重要的影響。Sharma和Goyal[16-17]利用MODIS-NPP和ET數(shù)據(jù)對印度地區(qū)的WUE時空演變進行了分析,指出降水、干旱等水文氣候因子是影響該地區(qū)WUE時空演變的重要因素。Huang等[18]采用模型模擬的方法對全球WUE的時空演變進行了分析,指出氮沉降、CO2濃度的變化都會影響WUE的時空演變特征。應指出的是,站點觀測數(shù)據(jù)精度較高但是會受到其數(shù)量和分布特征的限制,生態(tài)模型模擬的尺度較大但分辨率較粗,基于這兩種方法很難獲得對區(qū)域WUE時空演變的整體認識[2,12]。

海河流域是我國水資源緊缺地區(qū)之一,近些年來,隨著氣候變化和人類活動的加劇,水資源短缺、水資源利用率低等問題已經(jīng)成為限制該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要因素。雖然已有研究對該地區(qū)水資源變化、植被變化進行了全面的分析,但是缺乏對其生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率時空演變及其影響因素的分析[19- 21]。鑒于此,本文利用MODIS產(chǎn)品及其氣象數(shù)據(jù),對2000—2014年海河流域WUE時空變化特征進行分析,并探討降水、氣溫以及干旱對WUE的影響,以期為全球氣候變化背景下海河流域水資源安全利用及其生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

海河流域地處華北平原北部,35°—43°N,112°—120°E之間,包括北京和天津的全部區(qū)域、河北的大部分區(qū)域以及內(nèi)蒙古、山西、遼寧、山東、河南的部分區(qū)域,總面積達3.19×105km2。地勢由西北向東南傾斜,平均海拔500 m以上,氣候類型為溫帶大陸性季風氣候,年平均降水530 mm,年均氣溫1.5—14℃之間,屬于半干旱半濕潤地區(qū)[22]。東部平原區(qū)地勢較低,平均海拔在300 m以下,是中國主要的糧食主產(chǎn)區(qū)。西部地區(qū)主要為太行山脈和燕山山脈,地勢較高,平均海拔多在800 m以上。植被類型主要包括農(nóng)田(Croplands,CRO)、草地(Grasslands,GRO)、混交林(Mixed Forests,MF)、閉合灌叢(Closed Shrublands,CSH)、有林草原(Woody Savannas,WSA)、農(nóng)牧交錯地(Cropland/Natural Vegetation Mosaic,CRN)以及非植被(Non Vegetation,NV),其面積占流域總面積的90%以上(圖1)。根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)類型、地理特征等自然條件(http://www.ecosystem.csdb.cn),將研究區(qū)劃分為Ⅰ黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)、Ⅱ燕山-太行山山地落葉闊葉林生態(tài)區(qū)、Ⅲ內(nèi)蒙古高原中東部典型草原生態(tài)區(qū)、Ⅳ華北平原農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)以及Ⅴ京津唐城鎮(zhèn)與城郊農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)5個生態(tài)區(qū)[23],其中燕山-太行山山地落葉闊葉林生態(tài)區(qū)和華北平原農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)面積最大,分別占整個流域面積的49.35%和30.54%；西北部的黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古高原中東部典型草原生態(tài)區(qū)面積較小,分別僅占整個流域面積的4.69%和5.89%(圖1)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

GPP(MOD17A2)、潛在蒸散發(fā)(Potential Evapotranspiration,PET)和ET(MOD16A2)數(shù)據(jù)來源于蒙大拿大學密蘇拉分校地球動態(tài)數(shù)值模擬研究組(Numerical Terradynamic Simulation Group,NTSG)已經(jīng)發(fā)布的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品(http://files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/),其時間跨度為2000—2014年,時間分辨率為8 d,空間分辨率為1 km×1 km；增強型植被指數(shù) (Enhanced Vegetation Index,EVI)數(shù)據(jù)來源于 EOS/MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的MOD13A2EVI數(shù)據(jù)(http://e4ftl01.cr.usgs.gov),時間分辨率為16 d,空間分辨率為1 km×1 km。其中GPP產(chǎn)品是基于光合有效輻射利用效率模型計算,ET產(chǎn)品是通過改進的MOD16算法計算得到,這些數(shù)據(jù)精度已與全球多個地區(qū)的通量站點數(shù)據(jù)進行了對比驗證,在全球和區(qū)域研究中得到廣泛應用[24-27]。植被類型數(shù)據(jù)來源于USGS Land Cover Institute (LCI, https://landcover.usgs.gov/global_climatology.php),該數(shù)據(jù)是基于2001—2010年的MOD12Q1土地利用數(shù)據(jù)制作而成,空間分辨率為500 m×500 m,目前已在全球許多地區(qū)得到了應用[16-17]。通過裁剪得到海河流域植被類型比例為：農(nóng)田(55.21%)、草地(29.19%)、混交林(5.53%)、閉合灌叢(3.80%)、農(nóng)牧交錯地(0.75%)。上述數(shù)據(jù)需經(jīng)過拼接、投影轉(zhuǎn)換、裁剪等預處理,將數(shù)據(jù)重采樣到1 km×1 km,以保證所有數(shù)據(jù)在空間上可以有效匹配。同時采用最大合成法(Maximum Value Composite,MVC)將GPP、ET、PET和EVI數(shù)據(jù)合成月數(shù)據(jù),進一步合成得到2000—2014年海河流域年數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)為海河流域2000—2014年35個氣象臺站的逐年降水、氣溫數(shù)據(jù),來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn)。利用反距離權(quán)重法(Inverse Distance Weighted,IDW)插值得到空間分辨率為1 km的2000—2014年海河流域逐年的降水量、平均氣溫數(shù)據(jù)。

1.3 分析方法

本文的WUE采用GPP與ET的比值表示[2]：

(1)

式中,WUE為生態(tài)水分利用效率,單位為gC/kg H2O；GPP和ET分別為陸地生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力和蒸散發(fā),其單位為gC/m2和mm,均來源于MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

海河流域干旱情況采用基于遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測指數(shù)MDSI(Modified Drought Severity Index),該指數(shù)綜合考慮了作物生長狀況和水分脅迫信息[28]。借鑒Mu等[28]基于MODIS NDVI (Normal Difference Vegetation Index)、PET和ET所構(gòu)建的DSI(Drought Severity Index)方法,考慮到NDVI在對植物生長茂盛期監(jiān)測容易達到飽和等缺點,利用EVI數(shù)據(jù)替代原方法中的NDVI,構(gòu)建MDSI干旱監(jiān)測指數(shù),具體步驟參考文獻[28]和[29]。

采用最小二乘線性回歸模型來分析2000—2014年15年期間海河流域GPP、ET和WUE整體變化趨勢,并采用Mann-Kendall統(tǒng)計檢驗法[30- 32]對其變化的顯著性進行檢驗；同時采用Person簡單相關(guān)系數(shù)在像元尺度上分析海河流域WUE與降水量、氣溫和MDSI的相關(guān)性。

2 結(jié)果分析

2.1 海河流域GPP/ET/WUE時空演變

2.1.1 時間變化特征

2000—2014年海河流域GPP的均值為596.98gC/m2(492.41—684.78 gC/m2),近15年GPP呈增加的趨勢,增速為5.07 gC m-2a-1(R2=0.1784,P=0.12)(圖2)；就不同的生態(tài)區(qū)來看,5個生態(tài)區(qū)的GPP均呈增加的趨勢,其中生態(tài)區(qū)Ⅰ的增速最大,達到7.25 gC m-2a-1(R2=0.4875,P<0.01),主要是由于該區(qū)域為國家生態(tài)工程重點建設(shè)區(qū)域,生態(tài)工程的實施使得該地區(qū)植被覆蓋得到了很大提高,生態(tài)區(qū)Ⅴ的增速最小,僅為0.60 gC m-2a-1(R2=0.0027,P=0.85) (圖2)。就ET變化來看,近15年來海河流域的ET呈現(xiàn)微弱減小的趨勢,其減小速率為0.8175 mm a-1(R2=0.0258,P=0.57),其中生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ的ET減小速率最大,但均未通過0.05顯著性水平檢驗(圖2)。就WUE來看,海河流域近15年WUE均值為1.52 gC/kg H2O,其值從2000年的1.31 gC/kg H2O增加到1.69 gC/kg H2O,增加了29.77%(圖2)；就其變化趨勢來看,WUE呈顯著增加的趨勢,增速為0.0185 gC kg-1H2O a-1(R2=0.6299,P<0.01),其中生態(tài)區(qū)Ⅰ和Ⅳ增速最為明顯,分別達到了0.0243 gC kg-1H2O a-1和0.0236 gC kg-1H2O a-1(P<0.01) (圖2),可以看出,海河流域WUE的增加主要是由GPP的增加引起的。

圖2 2000—2014 年海河流域及其不同生態(tài)區(qū)GPP、ET和 WUE 變化趨勢Fig.2 The inter-annual change and trends for the GPP, ET, and WUE in each ecoregion in Haihe River basin GPP：總初級生產(chǎn)力，gross primary productivity；ET：蒸散發(fā)，evapotranspiration； WUE：生態(tài)水分利用效率，water use efficiency

2.1.2 空間變化特征

2000—2014年海河流域GPP、ET和WUE的空間變化模式如圖3所示。海河流域GPP、ET和WUE空間分布具有顯著的空間差異。GPP的高值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅳ的南部和生態(tài)區(qū)Ⅱ的南部和東北部地區(qū),GPP多年平均值高于600 gC/m2,主要由于這些地區(qū)的植被類型為灌溉農(nóng)業(yè)和林地,其植被長勢較好(圖3)；低值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的西北部地區(qū),其GPP多年平均值普遍在400 gC/m2以下,主要是由于這些地區(qū)植被類型主要為草地,植被較為疏松(圖3)。從變化趨勢來看,GPP整體上呈上升的趨勢,呈上升和下降趨勢的面積分別占到84.53%和15.47%,其中32.64%的區(qū)域呈現(xiàn)顯著上升的趨勢,主要分布生態(tài)區(qū)Ⅰ、Ⅱ的西部以及生態(tài)區(qū)Ⅳ的東部地區(qū),表明這些地區(qū)的植被狀況近些年來得到了改善(圖3)。

ET的空間分布呈從東北向西南減小的趨勢,高值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅱ的東北部以及生態(tài)區(qū)Ⅳ的南部地區(qū),ET的多年平均值高于500 mm,這些地區(qū)主要為灌溉農(nóng)業(yè),ET較高；低值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅰ和生態(tài)區(qū)Ⅲ,ET的多年平均值普遍在300 mm以下(圖3),這些地區(qū)主要植被類型為草地,其ET較低。就變化趨勢來看,呈上升和下降趨勢的面積分別占到42.96%和57.04%,其中呈現(xiàn)顯著上升和下降的區(qū)域分別占9.43%和15.96%,顯著上升的區(qū)域主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅱ東北部地區(qū),顯著下降的區(qū)域主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅴ、生態(tài)區(qū)Ⅱ和Ⅳ的西部地區(qū)(圖3)。

圖3 2000—2014年海河流域GPP、ET和WUE的空間變化模式及其變化趨勢Fig.3 The spatial patterns and change trend of GPP, ET, and WUE in Haihe River basin from 2000 to 2014

WUE的空間變化模式同GPP類似,均呈現(xiàn)從東南向西北減小的趨勢,表明在該流域其GPP的變化對WUE的影響大于ET。高值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ,WUE的多年平均值高于1.5 gC/kg H2O,低值區(qū)主要分布在流域西部的生態(tài)區(qū)Ⅱ、Ⅰ和Ⅲ,這些地區(qū)的WUE多年平均值多低于1.5 gC/kg H2O(圖3)。就變化趨勢來看,海河流域2000—2014年WUE整體呈上升和下降的趨勢的面積分別占91.11%和8.89%,其中呈顯著上升和下降的面積分別占60.17%和0.57%,表明近15年來海河流域的WUE得到顯著提高(圖3)。

2.2 生態(tài)區(qū)WUE變化比較

在不同的生態(tài)區(qū)中,近15年來生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ的WUE均值最大,分別為1.71 gC/kg H2O和1.70 gC/kg H2O,生態(tài)區(qū)Ⅰ和Ⅲ的WUE均值最小,分別為1.31 gC/kg H2O和1.24 gC/kg H2O。就顯著性變化來看,除流域東北部外,生態(tài)區(qū)Ⅱ南部、生態(tài)區(qū)Ⅰ、Ⅲ以及Ⅳ大部分地區(qū)WUE均呈顯著上升的趨勢(圖4)。具體來看,生態(tài)區(qū)Ⅰ88.67%的區(qū)域呈顯著的上升趨勢,呈顯著下降趨勢的面積僅占0.29%,其原因有可能是近些年的退耕還林還草等大規(guī)模的生態(tài)工程建設(shè)有效改善了該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境,同時促進了該生態(tài)區(qū)WUE的顯著增加；生態(tài)區(qū)Ⅱ53.13%的區(qū)域呈現(xiàn)顯著上升的趨勢,主要分布在該生態(tài)區(qū)的中部和南部地區(qū),僅0.47%的區(qū)域呈顯著下降趨勢,主要零星分布在該生態(tài)區(qū)的北部地區(qū)；生態(tài)區(qū)Ⅲ46.05%的區(qū)域呈顯著上升的趨勢,主要分布在該生態(tài)區(qū)的西北部地區(qū)；生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ呈顯著上升的區(qū)域分別占74.97%和44.25%,呈顯著下降的區(qū)域分別僅占0.30%和2.42%(圖4)。

圖4 海河流域不同生態(tài)區(qū)WUE的顯著性變化趨勢及其面積比例Fig.4 Significance of WUE values and area proportion in each ecoregion in Haihe River basin

2.3 不同植被類型的WUE分析

基于MOD12Q1數(shù)據(jù),本文進一步分析了不同植被類型WUE的變化特征。結(jié)果顯示,農(nóng)田的WUE值最高,為1.62 gC/kg H2O,其次為有林草原和閉合灌叢,其值分別為1.45 gC/kg H2O和1.40 gC/kg H2O,草地的WUE最低,僅為1.30 gC/kg H2O,表明不同植被生態(tài)系統(tǒng)的WUE有所差異(圖5)。就變化趨勢來看,海河流域6種主要植被類型均呈現(xiàn)上升的趨勢,其中農(nóng)田、有林草地和草地均呈現(xiàn)顯著的增加趨勢(P<0.05),增速分別為0.021 gC kg-1H2O a-1、0.018 gC kg-1H2O a-1和0.017 gC kg-1H2O a-1(圖5)。

圖5 2000—2014年海河流域主要植被類型的WUE均值及變化趨勢Fig.5 Mean and trend of WUE for different vegetation types in Haihe River basin from 2000 to 2014

圖6 2000—2014年海河流域年WUE與MDSI、氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)以及主要驅(qū)動力空間分布Fig.6 Spatial distributions of the correlation coefficients between WUE and MDSI, temperature, and precipitation, and spatial distribution of WUE dominant driver during 2000—2014 over Haihe River basin

3 氣候因子對生態(tài)WUE的影響

已有研究表明,降水、干旱、氣溫等氣候因子的變化會影響GPP和ET的時空變化特征,進而影響WUE[14]。圖6顯示了2000—2014年海河流域年WUE與降水、氣溫和MDSI的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明海河流域2.67%和11.18%植被區(qū)域的WUE與MDSI分別呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)和負相關(guān),呈顯著負相關(guān)的區(qū)域遠大于顯著正相關(guān)的區(qū)域,主要分布在流域東部的生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ(圖6)；就年WUE與氣溫的相關(guān)系數(shù)來看,呈顯著正相關(guān)和負相關(guān)的區(qū)域分別占流域植被面積的4.30%和0.95%,呈顯著正相關(guān)的區(qū)域遠大于顯著負相關(guān)的區(qū)域,主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅱ的中部和生態(tài)區(qū)Ⅰ的南部(圖6)；34.52%和1.47%植被區(qū)域的年WUE與降水呈顯著正相關(guān)和負相關(guān),呈顯著正相關(guān)的區(qū)域遠大于呈顯著負相關(guān)的區(qū)域,主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅳ的南部、生態(tài)區(qū)Ⅱ的西北部、生態(tài)區(qū)Ⅰ和Ⅲ等地(圖6)。

同時,本文進一步分析了海河流域WUE的主導因素空間分布(圖6)?？梢?由降水控制的面積最大,占整個流域植被面積的44.44%,主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅱ、生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ的北部地區(qū)。由干旱控制的面積占整個流域植被面積的39.23%,主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅱ的東北部和南部。由氣溫控制的面積僅占整個流域植被面積的16.01%,主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅱ的西部以及生態(tài)區(qū)Ⅲ。

4 討論和結(jié)論

4.1 討論

4.1.1 WUE時空變化格局以及驅(qū)動力分析

海河流域地處半濕潤、半干旱地區(qū),降水是限制該地區(qū)植被生長的主要因素[21]。降水的增加會促使GPP增加,從而使得WUE上升。就不同的生態(tài)區(qū)來看,本文的研究結(jié)果表明,海河流域不同生態(tài)區(qū)的WUE存在明顯差異。流域東部的生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ的WUE均值最大(1.71 gC/kg H2O和1.70 gC/kg H2O),其原因是這兩個生態(tài)區(qū)為傳統(tǒng)農(nóng)耕區(qū),植被類型主要為農(nóng)田,相對于其他植被類型,農(nóng)田的WUE值最大(圖5)。流域西北部的生態(tài)區(qū)Ⅰ和Ⅲ的WUE值最低(1.31 gC/kg H2O和1.24 gC/kg H2O),這兩個生態(tài)區(qū)以牧業(yè)為主,其草地面積分別占生態(tài)區(qū)的88.22%和93.86%,相對與其他植被類型,草地的WUE值最小(圖5)。除植被類型外,降水的分布也是導致海河流域不同生態(tài)區(qū)WUE存在顯著差異的原因,2000—2014年生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ的年平均降水量分別達到542.65 mm和561.05 mm,遠高于生態(tài)區(qū)Ⅰ和Ⅲ (454.63 mm和417.91 mm)。就變化趨勢來看,黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)的WUE上升最為顯著,主要是由于該區(qū)域作為生態(tài)建設(shè)的重點區(qū)域,近些年來其植被狀況得到了明顯的改善,其GPP的提高速度快于耗水量的提升,進而使得該生態(tài)區(qū)的WUE上升最為顯著[2,9]。

從其驅(qū)動力來看,本文主要分析了降水、氣溫以及干旱對WUE的影響,相關(guān)分析表明降水對該流域WUE的變化影響最大,主要是由于該地區(qū)處于半干旱半濕潤地區(qū),降水的增多會促使植被光合作用的增強,進而使得GPP大幅度增加,而ET的增加幅度較小,從而使得WUE增加[32]；這與劉憲鋒等[2]人的研究結(jié)果類似。除此之外,CO2濃度的升高會提高植被的光合作用,進而使得WUE 得到升高,同時太陽輻射、相對濕度、氮沉降、輻射強度、土壤含水量、土地利用變化等因素的變化都會影響WUE的變化[33]。

4.1.2 不確定性分析

本文計算WUE采用的MODIS-GPP和ET產(chǎn)品仍存在一定的不確定性。如估算GPP利用的參數(shù)最大光能利用效率采用了固定值,不僅對植被的差異考慮不足,同時沒有考慮氣候要素、土壤類型等對該參數(shù)的影響[34]。ET的計算是在彭曼公式的基礎(chǔ)上計算的,其植被覆蓋率、反照率、氣候數(shù)據(jù)等輸入?yún)?shù)的不確定性會影響其計算精度[3]。在影響因素方面,本文選取了氣溫、降水以及干旱來分析WUE對氣候變化的響應。其他因素如CO2濃度、農(nóng)業(yè)灌溉、土壤含水量、生態(tài)恢復工程建設(shè)也會對WUE、GPP的變化有重要影響[9,13,18]。同時在分析WUE與氣溫、降水以及干旱等氣候因素的關(guān)系時,僅僅用了Pearson′s相關(guān)系數(shù)等線性方法,沒有考慮氣候要素與WUE的非線性關(guān)系。未來如何考慮多要素對WUE的影響及其之間的非線性關(guān)系值得進一步深入探究。

4.2 結(jié)論

基于2000—2014年MODIS數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),本文分析了海河流域WUE時空演變規(guī)律及其對降水、氣溫和MDSI的響應,可以得到如下結(jié)論：

(1)2000—2014年GPP和WUE的均值為596.98 gC/m2和1.52 gC/kg H2O,GPP和WUE均呈上升的趨勢,僅WUE的變化通過了顯著性檢驗。

(2)從空間變化來看,WUE和GPP均呈現(xiàn)從東南向西北減小的趨勢。高值區(qū)主要分布在生態(tài)區(qū)Ⅳ和Ⅴ,低值區(qū)主要分布在流域西部的生態(tài)區(qū)Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ。就變化趨勢來看,GPP和WUE整體呈現(xiàn)上升的趨勢,其中生態(tài)區(qū)Ⅰ上升趨勢最大。

(3)就不同的植被類型來看,海河流域農(nóng)田的WUE值最高,草地的WUE最低,6種主要植被類型均呈現(xiàn)上升的趨勢,其中農(nóng)田、有林草地和草地均呈現(xiàn)顯著的增加趨勢(P<0.05)。

(4)從影響因素來看,降水對WUE的影響最大,其次為干旱,氣溫對WUE的影響最小,海河流域WUE由降水、MDSI和氣溫控制的區(qū)域分別占整個流域植被面積的44.44%、39.23%和16.01%。