于成龍,劉 丹,*

1 中國(guó)氣象局東北地區(qū)生態(tài)氣象創(chuàng)新開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱 150030 2 黑龍江省氣象院士工作站,哈爾濱 150030 3 黑龍江省氣象科學(xué)研究所,哈爾濱 150030

干旱已成為全球陸地生態(tài)系統(tǒng)面臨的普遍問(wèn)題[1],對(duì)全球碳、水循環(huán)產(chǎn)生重大影響,進(jìn)而影響人類的生產(chǎn)和生活[2-3]。東北地區(qū)干濕分異典型、植被分布獨(dú)特、自然地理區(qū)域相對(duì)完整,已成為全球變化和生態(tài)地理過(guò)程研究的熱點(diǎn)地區(qū),該區(qū)域生長(zhǎng)季干旱的空間分布特征為西重東輕[4],在近50年中半干旱邊界總體呈向東和向南擴(kuò)展的趨勢(shì)[5],而且在未來(lái)30年干旱還有可能逐步嚴(yán)重[6-7]。

遙感和地理信息技術(shù)的發(fā)展提高了區(qū)域或全球尺度干旱事件的監(jiān)測(cè)效率,一些表征干旱的指數(shù)也應(yīng)運(yùn)而生,如TVDI(溫度植被干旱指數(shù),Temperature-Vegetation Dryness Index)、VCI(植被條件指數(shù),Vegetation Condition index)[8]、TCI(溫度條件指數(shù),Temperature Condition Index)[9]、VHI(植被健康指數(shù),Vegetation Health Indices)[10]、DSI(干旱敏感性指數(shù),Drought Severity Index)[11]、SPI(標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù),Standardized Precipitation Index)[12]、PDSI(帕爾默干旱指數(shù),Palmer Drought Severity Index)[13]和后來(lái)改進(jìn)的scPDSI(改進(jìn)帕默爾干旱指數(shù),Self-calibrating Palmer Drought Severity Index)[13]等,在不同尺度和地域監(jiān)測(cè)干旱均取得了較好效果。目前有許多證據(jù)表明,陸地生態(tài)系統(tǒng)在受到干旱脅迫時(shí)會(huì)表現(xiàn)出植物光合作用下降、呼吸代謝降低等適應(yīng)性狀[14-16],但植物的水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)[11]、碳利用效率(Carbon Use Efficiency,CUE)[17]、土壤微生物活動(dòng)[18-19]的表現(xiàn)卻不盡相同,而且區(qū)域間的植被類型和環(huán)境因素差異較大,結(jié)論也會(huì)出現(xiàn)差異[20]。

過(guò)去的10年是自19世紀(jì)80年代以來(lái)最溫暖的10年[21],為回答在近幾十年中最暖10年間東北地區(qū)自然植被對(duì)干旱如何響應(yīng),本研究以東北地區(qū)自然植被為研究對(duì)象,基于MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品、降水?dāng)?shù)據(jù)和scPDSI開(kāi)展以下研究：①了解2002—2013年?yáng)|北地區(qū)年降水量和干旱的時(shí)空分布特征；②分析自然植被NPP、LAI和CUE的時(shí)空變化；③明確自然植被LAI、NPP和CUE在持續(xù)干旱事件中的變化特征；④探尋獨(dú)立干旱事件對(duì)自然植被LAI、NPP和CUE影響的時(shí)間效應(yīng)。研究結(jié)果闡明了東北地區(qū)自然植被生態(tài)系統(tǒng)在干旱條件下的適應(yīng)能力,為了解氣候變化背景下自然植被碳水利用提供基礎(chǔ),進(jìn)而為區(qū)域自然植被可持續(xù)發(fā)展政策的制定提供參考。

圖1 東北地區(qū)自然植被分布示意圖Fig.1 Natural vegetation distribution in Northeast China圖中白色部分為非植被區(qū)域和2000—2013年土地覆蓋類型有變化的區(qū)域,面積由大到小順序排列為草地(占東北地區(qū)總面積的20.45%)、森林(18.73%)、灌木林(0.01%)和濕地(<0.01%)

1 研究區(qū)概況

東北地區(qū)包括黑龍江省、吉林省、遼寧省和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部的赤峰市、通遼市、呼倫貝爾市及興安盟[22],位于111.15°—135.09°E,37.95°—53.56°N之間,土地面積78.7萬(wàn)km2,境內(nèi)有大興安嶺、小興安嶺、長(zhǎng)白山系和東北平原(包括松嫩平原、遼河平原和三江平原),海拔高度在2—2667 m之間。該地區(qū)屬溫帶季風(fēng)氣候,冬季寒冷干燥,夏季高溫多雨,近30年(1981—2010年)年平均氣溫-4.08—11.34℃,年降水量199.53—1170.60 mm,日平均日照時(shí)數(shù)5.26—9.21 h。該區(qū)植被屬歐亞森林、草原植物亞區(qū)和中國(guó)-日本森林植物亞區(qū)[23]。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2.1 地理信息數(shù)據(jù)

數(shù)字高程模型(DEM)為SRTM地形產(chǎn)品V4.1版本數(shù)據(jù),空間分辨率為90 m,數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。

研究所需的地區(qū)級(jí)和省級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象局下發(fā)的1∶25萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拓補(bǔ)檢查。

2.2 遙感數(shù)據(jù)

除MOD16A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品(數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)蒙大拿州立大學(xué)Numerical Terradynamic Simulation Group,NTSG)外,本研究所用遙感數(shù)據(jù)均來(lái)源于美國(guó)NASA LPDAAC(The Land Processes Distributed Active Archive Center)EOS數(shù)據(jù)中心。全部遙感數(shù)據(jù)均應(yīng)用MODIS Reprojection Tool software(MRT)V4.0進(jìn)行影像的拼接、重采樣(統(tǒng)一空間分辨率為500 m)和投影轉(zhuǎn)換(由Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度投影)等預(yù)處理,時(shí)間范圍為2002—2013年,空間范圍為東北地區(qū)。

2.2.1MCD12Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品

本研究基于MODIS的MCD12Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品(土地類型覆蓋產(chǎn)品)的“IGBP全球植被分類方案”的分類結(jié)果提取研究區(qū)自然植被分布范圍,該數(shù)據(jù)原始空間分辨率為500 m,由于該數(shù)據(jù)產(chǎn)品在相似地類的區(qū)分中仍然存在困難[24],因此根據(jù)研究需要,將MCD12Q1數(shù)據(jù)分類結(jié)果合并為森林、灌木林地、草地、濕地和非自然植被(包括城市用地、農(nóng)田、水體和雪地),又因植被類型的改變會(huì)在很大程度上改變植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)程度,因此本研究只保留了2002—2013年間植被類型沒(méi)有變化的自然生態(tài)系統(tǒng)作為研究對(duì)象,研究對(duì)象分布如圖1。由于研究區(qū)灌木林和濕地所占面積比例過(guò)小(≤0.01%),所以只研究森林和草地對(duì)干旱的響應(yīng)。

2.2.2MOD15A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品

葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)是植被長(zhǎng)勢(shì)的重要表征指標(biāo)[25],本研究選用MOD15A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MODIS/Terra Leaf Area Index/FPAR)分析植被長(zhǎng)勢(shì)對(duì)氣候變化的響應(yīng),該數(shù)據(jù)為8 d合成產(chǎn)品,原始空間分辨率為500 m,LAI為無(wú)量綱指數(shù),數(shù)據(jù)合并了部分光合有效輻射(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,簡(jiǎn)稱FPAR)和LAI。

2.2.3MOD17A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品

植被總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross Primary Productivity,GPP)是單位時(shí)間內(nèi)植物通過(guò)光合作用途徑所固定的有機(jī)碳量,是地表碳循環(huán)的重要組成部分[26],本研究選用MOD17A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MODIS/Terra Gross Primary Productivity)用于計(jì)算植物碳利用效率(CUE),該數(shù)據(jù)為8 d合成產(chǎn)品,原始空間分辨率為500 m,單位為kgC/m2。

2.2.4MOD17A3H數(shù)據(jù)產(chǎn)品

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)是陸地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的表征指標(biāo)[27],本研究選用MOD17A3H數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MODIS/Terra Net Primary Production)分析生態(tài)系統(tǒng)碳分配變化的時(shí)空特征,該數(shù)據(jù)為年合成產(chǎn)品,原始空間分辨率為500 m,單位為kg·C/m2。該數(shù)據(jù)已經(jīng)通過(guò)設(shè)立在不同氣候區(qū)和生物帶的渦度相關(guān)通量塔數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)[28-30],因此本研究不再對(duì)MOD17A3H數(shù)據(jù)產(chǎn)品的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。

2.3 氣象數(shù)據(jù)

2.3.1scPDSI數(shù)據(jù)

為分析2002—2013年研究區(qū)干濕變化及其對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響,本研究選用全球月scPDSI(Self-calibrating Palmer Drought Severity Index)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,該數(shù)據(jù)來(lái)源于英國(guó)東英格利亞大學(xué)(University of East Anglia,UEA)氣候研究中心(Climatic Research Unit)編輯的降水和干旱數(shù)據(jù)集(http://www.cru.uea.ac.uk/),數(shù)據(jù)的空間分辨率為50 km,無(wú)量綱,數(shù)據(jù)范圍為[-5.0,5.0],根據(jù)研究需要把該數(shù)據(jù)空間分辨率重采樣為500 m。另外,本研究參考王兆禮等[31]的scPDSI干濕等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)研究需要把干濕等級(jí)進(jìn)行合并,得到如下劃分方式：scPDSI劃分為干旱(scPDSI<-1)正常(-1.0≤scPDSI<1.0)、濕潤(rùn)(scPDSI≥1.0)。

2.3.2降水?dāng)?shù)據(jù)

黑龍江省、吉林省和遼寧省的降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于各自省份氣象局的2002—2013年的共194個(gè)氣象臺(tái)站逐日整編資料；內(nèi)蒙古自治區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)的“中國(guó)地面國(guó)際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集”,該數(shù)據(jù)集由各省上報(bào)的全國(guó)地面月報(bào)信息化文件根據(jù)《全國(guó)地面氣候資料(1961—1990)統(tǒng)計(jì)方法》及《地面氣象觀測(cè)規(guī)范》有關(guān)規(guī)定整編統(tǒng)計(jì)而得,可下載的內(nèi)蒙古自治區(qū)內(nèi)的氣象觀測(cè)站有14個(gè)。本研究在ARCGIS 10.0軟件下利用IDW方法對(duì)研究區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行插值處理,得到空間分辨率為500 m的逐年月降水量合計(jì)值。

2.4 碳利用效率

碳利用效率(Carbon Use Efficiency,CUE)反映了生態(tài)系統(tǒng)中將大氣中CO2轉(zhuǎn)化為生物量的能力,無(wú)量綱,表達(dá)式為：

表達(dá)式為：CUE=NPP/GPP

式中,NPP：凈初級(jí)生產(chǎn)力,GPP：總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross Primary Productivity)。

3 結(jié)果與分析

3.1 東北地區(qū)年降水量分布特征

東北地區(qū)年降水量在120—1132 mm之間,分布上大體表現(xiàn)為東部高于西部,其中東南部在1000—1132 mm之間,中東部在600—1100 mm之間,西部地區(qū)年降水量在600 mm以下(圖2)。降水量分布的像元密度圖能夠反映一個(gè)地區(qū)不同降水量所占的面積分布情況,東北地區(qū)年降水量主要集中在200—600 mm之間,所在區(qū)域面積占東北地區(qū)總面積的87.00%,其中年降水量在420—450 mm對(duì)應(yīng)的像元密度最高,所在區(qū)域面積占13.11%；分析森林所在地像元密度分布曲線可見(jiàn),森林主要分布在降水量為288—1130 mm之間的區(qū)域,曲線呈現(xiàn)2個(gè)峰值,對(duì)應(yīng)的降水量分別為425—465 mm和536—594 mm之間；草地主要分布在降水量為120—448 mm之間的區(qū)域,像元密度分布曲線也呈現(xiàn)2個(gè)峰值,對(duì)應(yīng)的降水量分別為240—257 mm之間和323—354 mm之間(圖2)。

圖2 2002—2013年?yáng)|北地區(qū)年降水量分布圖Fig.2 Scattergram of annual precipitation in Northeast China from 2002 to 2013

3.2 東北地區(qū)scPDSI分布特征

2002—2013年間,研究區(qū)每年都有發(fā)生干旱的區(qū)域(圖3),其中2002年、2007年和2008年發(fā)生干旱的面積較大,分別占研究區(qū)總面積的81.73%、77.86%和84.85%。

分析干旱發(fā)生頻次的空間分布可知(圖3),內(nèi)蒙古草原和松嫩平原大部地區(qū)發(fā)生干旱的頻次較高,在6—11次之間；大興安嶺和長(zhǎng)白山北部發(fā)生干旱的頻次較低,為0—2次；其他區(qū)域發(fā)生干旱的頻次在3—5次之間。

圖3 2002—2013年?yáng)|北地區(qū)干旱面積和頻次分布Fig.3 Distribution of drought area and frequency in Northeast China from 2002 to 2013

3.3 自然植被LAI、NPP和CUE的時(shí)空變化

分析圖4可見(jiàn),森林的NPP年平均值明顯高于草地,但森林或草地各自的NPP年平均值的年際差異較小,森林年平均NPP在412.54—491.76之間,草地年平均NPP在169.15—259.07之間。從空間分布看,東北地區(qū)自然植被NPP年平均值出現(xiàn)較明顯的三級(jí)分布,其中長(zhǎng)白山脈和小興安嶺南部地區(qū)的NPP較大,在550.00—1799.97之間；大興安嶺和小興安嶺大部分地區(qū)的NPP居中,在300.00—600.00之間；中西部草原區(qū)域的NPP最小,在100.00—350.00之間。

分析圖4可見(jiàn),與NPP的年際分布規(guī)律相似,森林的LAI年平均值明顯高于草地,但森林或草地的LAI年平均值的年際差異較小,森林年平均LAI在1.61—1.80之間,草地年平均LAI在0.31—0.42之間。從LAI的空間分布看,東北地區(qū)自然植被LAI年平均值的空間分布差異較大(范圍在0.01—3.04之間),表現(xiàn)出明顯的植被分異特征：大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山脈植被的LAI較高(該區(qū)域主要植被類型為森林),其中海拔低于800 m的植被LAI在2.50—3.04之間,海拔高于800 m的植被的LAI在1.48—2.60之間；東北地區(qū)中西部地區(qū)植被的LAI較低(該區(qū)域主要的植被類型為草地),其中中部地區(qū)植被的LAI在0.34—1.49之間,西部地區(qū)植被的LAI在0.01—0.36之間。

分析圖4可見(jiàn),草地的CUE年平均值明顯高于森林,但森林和草地各自的CUE年平均值的年際差異較小,森林年平均CUE在0.50—0.58之間,草地年平均CUE在0.61—0.64之間。從空間分布看,東北地區(qū)自然植被CUE年平均值也存明顯的空間分異,但與LAI分布不同,西部草原區(qū)的CUE最大,在0.70—1.10之間；中部草原區(qū)的CUE居中,在0.50—0.80之間,大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山脈絕大多數(shù)植被的CUE小于0.60。

圖4 東北地區(qū)自然植被LAI、NPP和CUE時(shí)空變化Fig.4 Spatial distribution and interannual Changes of LAI,NPP and CUE of the nature vegetation in Northeast China

3.4 自然植被對(duì)獨(dú)立干旱事件的響應(yīng)

為研究干旱事件對(duì)森林和草地的后續(xù)影響,本研究仍然以0.2°×0.2°為間隔提取2002—2013年各像元的NPP、LAI和CUE,對(duì)參與分析的像元進(jìn)行空間定位,對(duì)比分析干旱年與干旱前的水分正常年森林和草地的NPP、LAI和CUE的關(guān)系,以及干旱年后連續(xù)4年水分正常年與干旱前的水分正常年的森林和草地NPP、LAI和CUE的關(guān)系。

3.4.1森林對(duì)獨(dú)立干旱事件的響應(yīng)

表1 干旱事件前后森林NPP、LAI和CUE平均值差異Table 1 Mean values of NPP,LAI and CUE in forest before and after drought events

*為兩組對(duì)比數(shù)據(jù)均值存在顯著差異,**為存在極顯著差異;ΔNPP：植被凈初級(jí)生產(chǎn)力之差；ΔLAI：葉面積指數(shù)之差；ΔCUE：碳利用效率之差;NPP：植被凈初級(jí)生產(chǎn)力,Net Primary Productivity；LAI：葉面積指數(shù),Leaf Area Index；CUE：碳利用效率,Carbon Use Efficiency

為進(jìn)一步探究干旱事件對(duì)森林NPP、LAI和CUE的后續(xù)影響,本研究把干旱年前的水分條件正常年森林的NPP記為NPPBaseline,把干旱年后連續(xù)n個(gè)水分正常年森林NPP與對(duì)應(yīng)像元的NPPBaseline之差記為ΔNPPn,分析ΔNPPn和NPPBaseline的關(guān)系,LAI和CUE命名方式和研究方法同NPP。

圖5描述了干旱年前后森林NPP、LAI和CUE的變化,分析可見(jiàn),干旱后第1和第2個(gè)水分正常年有50%左右的NPP較干旱前高,并且ΔNPPn和NPPBaseline存在顯著的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系(sig.<0.001)；分析圖5中LAI變化情況可見(jiàn),干旱事件后4年ΔLAIn和LAIBaseline存在顯著線性負(fù)相關(guān)關(guān)系,而且ΔLAIn≥0的像元比例在逐年增加；干旱對(duì)森林CUE影響的規(guī)律性較差,只有在干旱年發(fā)生后第4個(gè)水分正常年ΔCUEn和CUEBaseline才出現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖5 獨(dú)立干旱年前后森林NPP、LAI和CUE的變化Fig.5 Changes of NPP,Lai and cue in forest before and after drought yearNPPBaselin：干旱年前的水分條件正常年的NPP；LAIBaseline：干旱年前的水分條件正常年的LAI；CUEBaseline：干旱年前的水分條件正常年的CUE

3.4.2草地對(duì)獨(dú)立干旱事件的響應(yīng)

應(yīng)用與圖5相同的方法探究干旱事件發(fā)生前后草地NPP、LAI和CUE的變化特征發(fā)現(xiàn),干旱事件發(fā)生后1年和2年的ΔNPPn和NPPBaseline、ΔLAIn和LAIBaseline、ΔCUEn和CUEBaseline均沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系(sig>0.05),由此進(jìn)一步印證了干旱事件僅在當(dāng)年對(duì)草地產(chǎn)生顯著影響。

表2 干旱事件前后草地NPP、LAI和CUE平均值差異Table 2 Mean values of NPP,LAI and CUE in grasslands before and after drought events

3.5 自然植被對(duì)持續(xù)干旱事件的響應(yīng)

3.5.1森林對(duì)持續(xù)干旱事件的響應(yīng)

為探究森林在發(fā)生持續(xù)干旱事件時(shí)NPP、LAI和CUE的變化規(guī)律,以0.2°×0.2°為間隔提取2002—2013年各像元的NPP、LAI和CUE,對(duì)參與分析的像元進(jìn)行空間定位,計(jì)算各指數(shù)在水分正常年、第1個(gè)干旱年、第2個(gè)干旱年、……、第5個(gè)干旱年中的平均值,并應(yīng)用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)方法,借助SPSS 19.0檢驗(yàn)干旱年各指數(shù)平均值與水分正常年平均值之間的差異,結(jié)果如表3,分析可見(jiàn),隨著干旱的持續(xù),NPP呈現(xiàn)顯著線性下降趨勢(shì)(y=-6.55x+544.80,R2=0.762,sig.=0.023),而且第3個(gè)干旱年和第4個(gè)干旱年的NPP均值顯著低于水分正常年的NPP均值,第5個(gè)干旱年更是出現(xiàn)了極顯著差異；LAI和CUE雖然也存在下降趨勢(shì),但下降趨勢(shì)并不顯著(線性擬合顯著性檢驗(yàn)sig.分別為0.096和0.796),另外第4個(gè)干旱年和第5干旱年LAI均值顯著低于水分正常年LAI均值；干旱年CUE均值與水分正常年沒(méi)有顯著差異。由此可見(jiàn),持續(xù)干旱從總體上能夠顯著降低研究區(qū)森林的NPP和LAI,但對(duì)CUE的影響并不顯著。

表3 1—5年持續(xù)干旱條件下森林NPP、LAI和CUE平均值Table 3 Mean value of NPP,Lai and cue in forest during 1—5 years of persistent drought

本研究通過(guò)畫(huà)散點(diǎn)圖和做線性趨勢(shì)分析的方法,從像元水平進(jìn)一步探究森林NPP、LAI和CUE在持續(xù)干旱年與水分正常年之間的關(guān)系。其中水分正常年像元對(duì)應(yīng)的NPP、LAI和CUE分別記為NPPBaseline、LAIBaseline和CUEBaseline；某像元第1個(gè)干旱年的NPP記為NPPDry1,第2個(gè)記為NPPDry2,……,第n個(gè)記為NPPDryn；NPPDryn與NPPBaseline之差記為ΔNPPDryn,LAI和CUE的命名方式同NPP。

圖6顯示了連續(xù)發(fā)生干旱5年的森林NPP、LAI和CUE與水分正常年之間的關(guān)系,分析可見(jiàn),干旱會(huì)使部分森林的NPP有所增加,而且隨著干旱的持續(xù),NPP增加的像元比例有擴(kuò)大的趨勢(shì),但ΔNPPDryn與NPPBaseline之間并沒(méi)有顯著線性關(guān)系；ΔLAIDryn>0的比例沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì),但在第1、2、4、5個(gè)干旱年ΔLAIDryn與LAIBaseline之間存在顯著線性負(fù)相關(guān)關(guān)系(sig<0.001)；ΔCUEDryn>0的比例變化較大,在研究時(shí)段內(nèi)未見(jiàn)明顯的變化規(guī)律,而且ΔCUEDry與CUEBaseline之間并沒(méi)有顯著線性關(guān)系。由此可見(jiàn),研究區(qū)部分森林的NPP、LAI和CUE對(duì)持續(xù)干旱均具有一定的適用能力,其中LAIBaseline較低的森林,在持續(xù)干旱時(shí)ΔLAIDryn增加的可能性越大,但本研究并未發(fā)現(xiàn)NPP和CUE存在相似的變化規(guī)律。

圖6 1—5年持續(xù)干旱年森林NPP、LAI和CUE的變化Fig.6 Changes of NPP,LAI and CUE in forest during 1—5 years of persistent droughtNPPDryn:第n個(gè)干旱年NPP與水分正常年NPP之差；LAIDryn:第n個(gè)干旱年LAI與水分正常年LAI之差；CUEDryn:第n個(gè)干旱年CUE與水分正常年CUE之差

圖7 1—5年持續(xù)干旱年草地NPP、LAI和CUE的變化Fig.7 Changes of NPP,LAI and CUE in grasslands during 1—5 years of persistent drought

3.5.2草地對(duì)持續(xù)干旱事件的響應(yīng)

分析持續(xù)干旱年草地NPP、LAI和CUE平均值的變化可見(jiàn)(表4),5個(gè)連續(xù)干旱年草地NPP平均值顯著低于水分正常年NPP的平均值,但并沒(méi)有隨著連續(xù)干旱年的發(fā)生而出現(xiàn)明顯的變化趨勢(shì)；干旱年的LAI平均值也低于水分正常年,而且除第3個(gè)干旱年的LAI平均值與水分正常年LAI平均值無(wú)顯著差異外,其他干旱年均出現(xiàn)顯著差異；對(duì)于CUE來(lái)說(shuō),每個(gè)干旱年CUE的平均值與水分正常年的CUE平均值均未出現(xiàn)顯著差異。由此可見(jiàn),持續(xù)干旱總體上顯著降低了草地的NPP和LAI,但對(duì)草地CUE總體上并未產(chǎn)生顯著影響。

表4 1—5年持續(xù)干旱條件下草地NPP、LAI和CUE平均值Table 4 Mean value of NPP,Lai and cue in grassland during 1—5 years of persistent drought

從像元水平上分析(圖7),與森林相似,草地在持續(xù)干旱條件下也表現(xiàn)出部分NPP增加的現(xiàn)象,在連續(xù)干旱4年過(guò)程中NPP增加的草地像元比例有擴(kuò)大的趨勢(shì),但到第5年比例出現(xiàn)明顯減小,由于研究數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)的限制,未獲得更長(zhǎng)時(shí)間序列持續(xù)干旱數(shù)據(jù),因此不能判斷這種減小的趨勢(shì)是否會(huì)持續(xù)。另外,除持續(xù)第3年干旱時(shí)ΔNPPDryn與NPPBaseline沒(méi)有顯著的變化趨勢(shì)外,其他干旱的年份中ΔNPPDryn與NPPBaseline均存在顯著的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系(sig<0.001)；在每個(gè)干旱年份中均有部分草地的LAI和CUE會(huì)增加,但隨著干旱事件的持續(xù),增加的比例沒(méi)有明顯的線性規(guī)律,另外,多數(shù)年份的ΔLAIDryn與LAIBaseline、ΔCUEDryn與CUEBaseline也存在顯著的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系(sig<0.001)。由此可見(jiàn),研究區(qū)部分草地對(duì)持續(xù)干旱具有一定的適用能力,而且NPPBaseline、LAIBaseline和CUEBaseline較低的草地,在持續(xù)干旱時(shí)ΔNPPDryn、ΔLAIDryn和ΔCUEDryn增加的可能性越大。

4 討論

本研究結(jié)果表明,森林年平均CUE在0.50—0.58之間,草地年平均CUE在0.61—0.64之間,與許多研究報(bào)道CUE的范圍(0.20—0.80之間)相一致[32],同時(shí)草地的CUE年平均值明顯高于森林的結(jié)論,也與Choudhury[33]的結(jié)論一致。另外,本研究中發(fā)現(xiàn)草地與森林的CUE不同,即使同為草地,由于所處地理位置不同,CUE的年平均值也會(huì)存在較大差異,這個(gè)結(jié)論更偏向于支持CUE并非恒定的觀點(diǎn)[34-36]。

在研究中發(fā)現(xiàn),干旱從總體上降低了東北地區(qū)自然植被的NPP、LAI和CUE,這一結(jié)論與多位研究者的結(jié)論是一致的[37-39],但干旱持續(xù)時(shí)間和植被類型的差異,使NPP、LAI和CUE的變化也不盡相同。在研究森林對(duì)獨(dú)立干旱年的響應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn),森林在干旱年過(guò)后的第2個(gè)水分正常年LAI平均值較干旱前有顯著提高、CUE平均值出現(xiàn)顯著降低的現(xiàn)象,NPP平均值在干旱后第3個(gè)和第4個(gè)水分正常年出現(xiàn)顯著降低的現(xiàn)象,可見(jiàn)獨(dú)立干旱事件對(duì)森林造成的影響至少可以持續(xù)到干旱過(guò)后第4年,而獨(dú)立的干旱事件對(duì)草地產(chǎn)生的影響效應(yīng)在水分條件恢復(fù)后隨即消逝,這與Wu等[40]認(rèn)為干旱對(duì)森林生長(zhǎng)的遺產(chǎn)效應(yīng)可以長(zhǎng)達(dá)4年、草地不超過(guò)1年的研究結(jié)論是一致的。另外值得注意的是,森林在經(jīng)歷了獨(dú)立干旱年后,ΔLAIn和LAIBaseline均存在顯著線性負(fù)相關(guān)關(guān)系,而且ΔLAIn≥0的像元比例在逐年增加,原因可能是干旱發(fā)生時(shí)森林通過(guò)稀疏的葉面積或矮小的枝干以適應(yīng)水分匱缺的環(huán)境[41-42],但水分恢復(fù)正常后LAI會(huì)出現(xiàn)反彈效應(yīng),使LAI比干旱前更高,這一現(xiàn)象在其他地區(qū)的研究中未見(jiàn)報(bào)道。

同時(shí)研究發(fā)現(xiàn),森林在第3個(gè)持續(xù)干旱年的NPP平均值出現(xiàn)顯著下降的現(xiàn)象,在第4個(gè)持續(xù)干旱年LAI平均值出現(xiàn)顯著下降的現(xiàn)象,草地的NPP平均值和LAI平均值都是在第1個(gè)干旱年便出現(xiàn)顯著下降的情況,這種反應(yīng)時(shí)間的差別可能與森林和草地根系深度有關(guān),森林主要利用深層土壤的水分,而基于scPDSI劃分的標(biāo)準(zhǔn)反映的是淺層土壤的旱澇程度,初期淺層土壤的水分匱缺可能對(duì)深層土壤水分不會(huì)產(chǎn)生過(guò)多影響,只能影響樹(shù)木的淺層根系對(duì)水分的吸收,因此雖然干旱初期森林的NPP平均值出現(xiàn)下降,但與水分正常年平均值并沒(méi)有顯著差異,持續(xù)干旱導(dǎo)致深層土壤水分得不到有效補(bǔ)充,樹(shù)木深層根系便會(huì)出現(xiàn)吸水困難的現(xiàn)象,由此森林NPP平均值顯著低于水分正常年的NPP平均值。而草地的根系較淺,淺層土壤水分條件的變化便會(huì)對(duì)其產(chǎn)生顯著影響。

本研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品,除其固有的空間分辨率的限制外,由于本研究的時(shí)空局限性還在于：缺乏對(duì)MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品有效的地面驗(yàn)證工作；只區(qū)分了森林和草地,忽略了在研究過(guò)程中森林和草地內(nèi)部種的變化；由于干旱發(fā)生的時(shí)間不同,對(duì)植被生理過(guò)程的影響也存在差異,但本研究只考慮了年度水分的變化,沒(méi)有區(qū)分干旱發(fā)生的時(shí)間。盡管存在以上的限制,但本研究還是敏感地捕捉到了無(wú)論是獨(dú)立干旱還是持續(xù)干旱,東北地區(qū)部分植被的NPP、LAI和CUE在干旱條件下均有增加的現(xiàn)象,表明從生態(tài)系統(tǒng)水平上東北地區(qū)森林和草地均具有一定的抗旱性。

5 結(jié)論

基于2001—2013年降水?dāng)?shù)據(jù)、scPDSI數(shù)據(jù)和MODIS的土地類型覆蓋、LAI、GPP、NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品,分析東北地區(qū)降水和干旱的發(fā)生規(guī)律,研究干旱對(duì)東北地區(qū)森林和草地的LAI、NPP和CUE對(duì)干旱的響應(yīng)關(guān)系,結(jié)果表明：

①東北地區(qū)年降水量在120—1132 mm之間,大體分布為東高西低,森林主要分布在降水量為288—1130 mm之間的區(qū)域,草地主要分布在降水量為120—448 mm之間的區(qū)域。

②東北地區(qū)自然植被所在區(qū)域每年都有干旱發(fā)生,內(nèi)蒙古草原和松嫩平原大部地區(qū)發(fā)生干旱的頻次較高。

③2002—2013年平均水平上看,森林的NPP年平均值(412.54—491.76之間)和LAI年平均值(1.61—1.80之間)明顯高于草地(NPP年平均值在169.15—259.07之間,LAI在0.31—0.42之間),森林的CUE年平均值(0.50—0.58之間)略低于草地(0.61—0.64之間)。

④森林和草地均通過(guò)降低NPP和LAI來(lái)應(yīng)對(duì)獨(dú)立干旱事件,其中森林在干旱年過(guò)后第3年NPP會(huì)顯著下降,LAI在干旱年后第2年比干旱前顯著升高,而且這種變化效應(yīng)至少持續(xù)到干旱年過(guò)后第4年；草地僅在獨(dú)立干旱年當(dāng)年有顯著變化。

⑤隨著干旱的持續(xù),森林NPP增加的比例有擴(kuò)大趨勢(shì),LAIBaseline較低的森林在持續(xù)干旱時(shí)ΔLAIDryn增加的可能性越大；草地對(duì)持續(xù)干旱也具有一定的適用能力,而且NPPBaseline、LAIBaseline和CUEBaseline較低的草地,在持續(xù)干旱時(shí)ΔNPPDryn、ΔLAIDryn和ΔCUEDryn增加的可能性越大。

⑥無(wú)論是獨(dú)立干旱事件還是持續(xù)干旱,森林或草地的CUE變化很少達(dá)到顯著性水平,變化規(guī)律的顯著性也低于NPP和LAI。