陳 超， 李秋月， 郭 斌， 龐艷梅

(1. 中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 四川 成都 610072；2. 南方丘區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 四川 成都 610066；3. 北京市氣候中心，北京 100089； 4. 四川省阿壩州氣象局， 四川 馬爾康 624000)

草地是一種分布遼闊的陸地生態(tài)系統(tǒng)類型，據(jù)估計(jì)全球草地面積為3.2×109hm2，約占陸地總面積的20%，生物量占全球植被總生物量的36%[1]。我國(guó)首次草地普查結(jié)果指出，中國(guó)天然草地面積約4×108hm2，占整個(gè)國(guó)土面積的41.7%，總面積位居世界第二位[2]。我國(guó)草地植被總生物量為1.044×1015gC，約占世界草地的2.1%～3.7%，平均密度約315.24 gC·m-2，低于世界平均水平[3]。目前，計(jì)算植物生物量或生產(chǎn)力的模型可分為三大類：氣候相關(guān)模型、光能利用率模型以及過(guò)程模型[4]。氣候相關(guān)模型中具有代表性的包括Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和Chikugo模型[5-6]。光能利用率模型中具有代表性的包括全球凈初級(jí)生產(chǎn)力模型[7]、CASA模型[8]及GLO-PEM模型[9]。不同時(shí)空尺度的過(guò)程模型已有不少，其中BIOME3模型[10]和CENTURY模型具有代表性[11]。CENTURY模型作為模擬植被-土壤系統(tǒng)的一種生物地球化學(xué)循環(huán)模型，已廣泛應(yīng)用于草原生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力和生物量的動(dòng)態(tài)模擬[12]。Xiao等[13]利用內(nèi)蒙古典型草原和草甸草原的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了CENTURY模型，并分析了氣候變化和CO2濃度對(duì)草地生產(chǎn)力的影響。呂新苗和鄭度[14]模擬了高寒矮蒿草草甸生物量、生產(chǎn)力和土壤有機(jī)質(zhì)等的動(dòng)態(tài)變化，探討了氣候變化對(duì)高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)的可能影響。盛文萍[4]利用CENTURY模型模擬了不同類型草地的凈初級(jí)生產(chǎn)力和土壤有機(jī)碳含量，并針對(duì)其變化規(guī)律及與主要?dú)夂蛞蜃拥南嚓P(guān)關(guān)系作了分析。袁飛等[15]利用CENTURY模型開展了未來(lái)氣候變化及CO2濃度增高條件下內(nèi)蒙古錫林河流域羊草草原年地上凈初級(jí)生產(chǎn)力的動(dòng)態(tài)模擬研究。陳辰[16]利用CENTURY模型評(píng)估了不同氣候變化和放牧強(qiáng)度下內(nèi)蒙古草地生物量的變化特征。

川西北高原位于橫斷山脈東段，地勢(shì)處于四川盆地和青藏高原之間，包括阿壩藏族羌族自治州與甘孜藏族自治州，面積約23 萬(wàn)km2。區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜，大部分區(qū)域海拔在3 000 m以上，氣候的立體變化明顯。區(qū)內(nèi)有中國(guó)五大草原之一的若爾蓋大草原，面積達(dá)3.56 萬(wàn)km2，還包括面積6.7 萬(wàn)km2的川西高寒草原及200 萬(wàn)km2的森林，是重要的畜牧業(yè)、林業(yè)基地，更是長(zhǎng)江上游重要的生態(tài)屏障[17]。然而，當(dāng)前研究缺乏對(duì)川西北高原草地生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模擬，因此，本文選取川西北高原境內(nèi)的石渠和若爾蓋為代表站點(diǎn)，基于草地試驗(yàn)多年觀測(cè)資料，檢驗(yàn)草地生態(tài)模型(CENTURY)在川西北高原草地的適用性，為下一步應(yīng)用CENTRUY模型開展牧草產(chǎn)量預(yù)報(bào)、評(píng)價(jià)氣候變化對(duì)草地生產(chǎn)力的影響等提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

石渠縣隸屬四川省甘孜州，位于青藏高原東南緣的川、青、藏三省區(qū)結(jié)合處，是青藏高原的主體部分，全縣總面積約2.5×104km2。石渠位于北亞熱帶氣候區(qū)，具有典型的大陸性季風(fēng)高原型氣候特點(diǎn)，氣溫低，日照長(zhǎng)，晝夜溫差大，無(wú)絕對(duì)無(wú)霜期。1961—2017年，石渠縣牧業(yè)氣象觀測(cè)站(32.98° N，98.10° E，海拔高度4 200 m)年平均氣溫為—2.6℃～0.8℃，多年平均值為—1.0℃；最暖月7月平均氣溫為8.9℃，極端最高氣溫為23.5℃；最冷月1月平均氣溫為—12.0℃，極端最低氣溫為—37.2℃。年降水量為364.3～826.3 mm，多年平均值為578.5 mm；降水量分布不均，其中7月降水量最多，為119.9 mm，12月降水量最少，為3.5 mm。

若爾蓋縣隸屬阿壩藏族羌族自治州，地處青藏高原東北邊緣，位于四川省北部，全區(qū)總面積約1.04×104 km2。若爾蓋屬于典型的大陸性高原寒溫帶濕潤(rùn)半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候。1961—2017年，若爾蓋牧業(yè)氣象觀測(cè)站(33.58° N，102.97° E，海拔高度3 440 m)年平均氣溫為0.1～2.9℃，多年平均值為1.4℃；最暖月7月平均氣溫為11.1℃，極端最高氣溫為25.2℃；最冷月1月平均氣溫為—9.8℃，極端最低氣溫為—33.6℃。年降水量為464.8～862.9 mm，多年平均值為653.6 mm；降水量分布不均，其中7月降水量最多，為122.4 mm，12月降水量最少，為3.0 mm。

1.2 CENTURY模型簡(jiǎn)介

CENTURY模型是國(guó)際著名的生物地球化學(xué)模型之一，由美國(guó)科羅拉多州立大學(xué)的Parton等建立，是包含植物—土壤營(yíng)養(yǎng)循環(huán)的綜合模型。它主要用于模擬草地生態(tài)系統(tǒng)的植物生產(chǎn)力，土壤有機(jī)質(zhì)動(dòng)態(tài)變化，營(yíng)養(yǎng)循環(huán)及土壤水分通量等，并廣泛應(yīng)用于農(nóng)田、森林生態(tài)系統(tǒng)及亞熱帶稀樹草原的土壤有機(jī)質(zhì)長(zhǎng)期變化及植物的生長(zhǎng)[11,18-21]。CENTURY模型為月步長(zhǎng)模型，在DOS窗口下運(yùn)行，主要包括土壤有機(jī)碳子模塊、植物生產(chǎn)力子模塊、土壤水分平衡與溫度效應(yīng)子模塊及N、P、S元素循環(huán)子模塊[11,22]。該模型已在世界22個(gè)國(guó)家和地區(qū)得到了驗(yàn)證和應(yīng)用[23-24]。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

受到觀測(cè)站點(diǎn)的限制，本文選取了川西北高原有牧業(yè)氣象站的2個(gè)縣的牧草作為研究對(duì)象。為了保持觀測(cè)數(shù)據(jù)的連續(xù)性，選取的2個(gè)縣的數(shù)據(jù)年份和時(shí)段有所差異。

氣象數(shù)據(jù)為石渠和若爾蓋2個(gè)站點(diǎn)1961—2017年的逐日氣象觀測(cè)資料，來(lái)自四川省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心。主要包括：日平均氣溫(℃)、日最高氣溫(℃)、日最低氣溫(℃)和日降水量(mm)。

牧草觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自石渠和若爾蓋牧業(yè)氣象觀測(cè)站。石渠包括2000—2014年地上生物量(干重)和發(fā)育期資料，生物量資料的時(shí)間序列為6—8月，共35個(gè)樣本(6月6個(gè)樣本、7月15個(gè)樣本、8月14個(gè)樣本)。若爾蓋包括1986—2017年地上生物量(干重)和發(fā)育期資料，生物量資料的時(shí)間序列為5—7月，共75個(gè)樣本(5月30個(gè)樣本、6月23個(gè)樣本、7月22個(gè)樣本)。

土壤數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所建立的1∶100萬(wàn)中國(guó)土壤空間數(shù)據(jù)庫(kù)。本研究中，根據(jù)CENTURY模型土壤數(shù)據(jù)輸入?yún)?shù)，主要選用0～10 cm及10～20 cm土壤質(zhì)地(砂粒、粉粒、粘粒)、土壤容重、土壤PH值以及各層土壤凋萎系數(shù)、土壤田間持水量作為模型輸入?yún)?shù)值。不同土層深度土壤特性值由公式(1)-(4)換算得到(表1)。

B0-20=(B0-10+B10-20)/2

(1)

Sa0-20=(B0-10×Sa0-10+B10-20×Sa10-20)/
(B0-10+B10-20)

(2)

Si0-20=(B0-10×Si0-10+B10-10×Si10-20)/
(B0-10+B10-10)

(3)

C0-20=(B0-10×C0-10+B10-20×C10-20)/
(B0-10+B10-20)

(4)

式中：B0-20，B0-10，B10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤容重；Sa0-20，Sa0-10，Sa10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤砂粒含量；Si0-20，Si0-10，Si10-20Sa10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤粉粒含量；C0-20，C0-10，C10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤粘粒含量。

1.4 研究方法

本文利用各站點(diǎn)部分年份數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行校正，然后利用各站點(diǎn)其他年份數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。可通過(guò)對(duì)模擬值與站點(diǎn)數(shù)據(jù)(包括植被地上生物量、0～20 cm土壤有機(jī)碳及0～20 cm土壤總氮含量)進(jìn)行比較來(lái)判斷模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

表1 石渠、若爾蓋土壤參數(shù)Table 1 Soil parameters in Shiqu and Ruoergai

判斷模型模擬結(jié)果準(zhǔn)確性和可靠性的評(píng)價(jià)指標(biāo)有很多，本文采用較為常用的指標(biāo)與方法對(duì)CENTURY模型模擬結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，包括線性回歸方程和均方根誤差(RMSE)[25]。具體計(jì)算公式如下：

xsim=a+bxabs

(5)

(6)

式中：xsim和xabs分別為模擬值與觀測(cè)值，N為樣本數(shù)。a反映模型對(duì)實(shí)測(cè)值高估或低估程度，a越接近1，認(rèn)為模擬值與實(shí)測(cè)值之間的一致性較好；R2反映模型模擬值相對(duì)于實(shí)測(cè)值的偏差程度，且R2越接近1，模擬效果越好[20]；均方根誤差(RMSE)反映模擬值相對(duì)實(shí)測(cè)值的絕對(duì)誤差。

2 結(jié)果與分析

2.1 CENTURY模型的校正和驗(yàn)證

模型校正、驗(yàn)證過(guò)程中，調(diào)整影響植被地上生物量的關(guān)鍵因子，使生物量模擬結(jié)果處于合理的范圍內(nèi)。

2.1.1 CENTURY模型的校正 本研究利用石渠地區(qū)26個(gè)樣本的牧草生物量數(shù)據(jù)(2000-2011年)和若爾蓋地區(qū)的45個(gè)牧草生物量數(shù)據(jù)(1986-2007年)對(duì)CENTURY模型的植被生物量參數(shù)和土壤有機(jī)碳控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)參和模型校正。作物參數(shù)中，大部分參數(shù)采用默認(rèn)參數(shù)[26]，僅針對(duì)溫度響應(yīng)曲線相關(guān)參數(shù)和土壤有機(jī)碳的主要參數(shù)進(jìn)行調(diào)參。模型校正后，各參數(shù)取值如表2和表3。

表2 控制植物生長(zhǎng)的溫度參數(shù)Table 2 Temperature parameters controlling plant growth

表3 控制土壤有機(jī)碳的主要參數(shù)Table 3 Main parameters controlling soil organic carbon

注：DEC4指低周轉(zhuǎn)效率下土壤有機(jī)質(zhì)最大分解速率，DEC5(1)指中等周轉(zhuǎn)效率下土壤表面有機(jī)質(zhì)最大分解速率，DEC5(2)指中等周轉(zhuǎn)效率下表面有機(jī)質(zhì)最大分解速率

Note:DEC4 refers to the maximum decomposition rate of soil organic matter with slow turnover,DEC5 (1) means the maximum decomposition rate of surface organic matter with intermediate turnover,and DEC5 (2) means the maximum decomposition rate of soil organic matter with intermediate turnover

由圖1和圖2可知，CENTURY模型模擬的牧草地上部分生物量的動(dòng)態(tài)變化與觀測(cè)值趨勢(shì)一致。石渠和若爾蓋地上部生物量的模擬值與觀測(cè)值的線性回歸系數(shù)分別為1.08和0.70，決定系數(shù)(R2)為0.32和0.68，均方根誤差(RMSE)為13.5 g·m-2和82.1 g·m-2。

2.1.2 CENTURY模型的驗(yàn)證 本研究利用石渠地區(qū)9個(gè)樣本的生物量數(shù)據(jù)(2012—2014年)和若爾蓋地區(qū)30個(gè)樣本的生物量數(shù)據(jù)(2008—2017年)對(duì)CENTURY模型進(jìn)行驗(yàn)證。

圖1 石渠地上部生物量模擬值校正結(jié)果(2001—2011年)Fig.1 Calibration results of simulated above-ground biomass at Shiqu (2001—2011)

圖2 若爾蓋地上部生物量模擬值校正結(jié)果(1986—2007年)Fig.2 Calibration results of simulated above-ground biomass at Ruoergai (1986—2007)

由圖3和圖4可知，CENTURY模型對(duì)石渠和若爾蓋地上部生物量的模擬值與觀測(cè)值相關(guān)關(guān)系較好，決定系數(shù)(R2)分別為0.85和0.48，均通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)，線性回歸系數(shù)分別為0.83和0.50，均方根誤差(RMSE)分別為5.4g·m-2和122.4 g·m-2?？傮w來(lái)看，模型的模擬值與觀測(cè)值比較吻合，說(shuō)明CENTURY模型可以用來(lái)模擬川西北高原牧草地上部生物量的變化。

圖3 石渠地上部生物量模擬值驗(yàn)證結(jié)果(2012—2014年)Fig.3 Validation results of simulated above-ground biomass at Shiqu (2012—2014)

圖4 若爾蓋地上部生物量模擬值驗(yàn)證結(jié)果(2008—2017年)Fig.4 Validation results of simulated above-ground biomass at Ruoergai (2008—2017)

2.2 牧草地上生物量模擬值的變化特征

利用驗(yàn)證后的CENTURY模型模擬1961—2017年石渠和若爾蓋牧草地上生物量。模擬結(jié)果顯示，石渠地區(qū)1961—2017年多年平均牧草地上生物量平均值為7.8 g·m-2，57年以來(lái)呈顯著增加趨勢(shì)，增加速率為5.4 g·m-2·(10a)-1，尤其是2005年以后，增加尤為明顯。2000年以前，年代際生物量均低于10.0 g·m-2，2000以后呈明顯增加趨勢(shì)，2001—2010年間平均生物量為17.2 g·m-2，2011年以后平均生物量為31.2 g·m-2(圖5)。

圖5 1961—2017年石渠地上部生物量變化特征Fig.5 Changes of above-ground biomass during 1961—2017 at Shiqu

若爾蓋地區(qū)1961—2017年多年平均牧草地上生物量平均值為462.1 g·m-2，57年以來(lái)呈顯著增加趨勢(shì)，增加速率為17.2 g·m-2·(10a)-1，但不同年代際間呈現(xiàn)波動(dòng)性變化。20世紀(jì)70年代較20世紀(jì)60年代地上部生物量略有下降，但從20世紀(jì)70年代到2010年呈增加趨勢(shì)，其中2001—2010年間生物量達(dá)最大值(515.8 g·m-2)，2010年以后生物量有所下降(圖6)。

圖6 1961—2017年若爾蓋地上部生物量變化特征Fig.6 Changes of above-ground biomass during 1961—2017 at Ruoergai

3 討論

本文基于石渠和若爾蓋的多年牧草觀測(cè)資料和氣象資料，對(duì)CENTURY模型在川西北高原草地的適用性研究表明，該模型模擬的牧草地上部生物量的模擬值與觀測(cè)值比較吻合，CENTURY模型在川西北高原草原的適用性較好，這與其他學(xué)者在我國(guó)其他地區(qū)的研究結(jié)論類似[13-16]。然而，在模型的校正研究中，石渠牧草地上部生物量的模擬值在2006年之前明顯小于觀測(cè)值，原因與2006年前后氣候要素的變化有關(guān)。分析發(fā)現(xiàn)，石渠縣2007—2011年與2000—2006年相比，年平均氣溫和年降水量分別增加了0.5℃和52.7 mm，且由于模型其他參數(shù)不變，氣候條件的不同導(dǎo)致了2個(gè)階段模擬生物量的差異。這說(shuō)明模型還未能完全考慮到除氣候因素外影響草地生物量的諸多因素，這也是模型需要改進(jìn)的地方[27-29]。

模型的校正和驗(yàn)證是實(shí)現(xiàn)模型本地化的主要方法。本研究指出，CENTURY模型主要基于觀測(cè)點(diǎn)氣象要素、土壤要素等基本站點(diǎn)信息，同時(shí)結(jié)合光、溫、水等要素對(duì)植被生產(chǎn)潛力的影響模擬不同時(shí)間段的生物量，模擬結(jié)果具有一定的參考意義，同時(shí)能表現(xiàn)出因光、溫、水等氣象要素引起的地上生物量的年際間變化。然而，模型還不能完全模擬出非氣候條件對(duì)牧草地上生物量年際變化的影響，比如2000年以前模擬的石渠地上部生物量一直偏低的結(jié)論主要是由氣候條件導(dǎo)致，2000年以后氣溫明顯升高、降水量增加，而在其他參數(shù)不變的條件下，模型只能反映氣候條件對(duì)生物量的影響，對(duì)其他環(huán)境、人為因素等考慮還不全面。因此，在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)觀測(cè)點(diǎn)實(shí)際情況對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行相關(guān)訂正，以有效地用于未來(lái)的產(chǎn)量預(yù)報(bào)工作中。其次，當(dāng)前對(duì)于草地植被最高溫度和最適溫度的設(shè)定主要結(jié)合若爾蓋和石渠的氣象資料，理論上來(lái)說(shuō)每種草應(yīng)有確定的三基點(diǎn)溫度參數(shù)，但是由于當(dāng)?shù)夭莸仡愋蛷?fù)雜，目前的文獻(xiàn)中還沒(méi)有可供參考的溫度值。第三，模型中的參數(shù)較多，但大多數(shù)參數(shù)缺乏實(shí)際的測(cè)定，只能用默認(rèn)值，這也會(huì)導(dǎo)致模擬結(jié)果存在誤差。最后，由于CENTURY模型是以月為步長(zhǎng)，一定程度上簡(jiǎn)化了草地生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程及影響要素，目前仍無(wú)法完全體現(xiàn)氣候與植被二者間的關(guān)系，所以未來(lái)還需要進(jìn)一步改進(jìn)模型[30]。

基于驗(yàn)證后的CENTURY模型對(duì)1961—2017年牧草地上生物量的模擬結(jié)果顯示，近57年來(lái)石渠和若爾蓋地區(qū)多年平均草地地上生物量分別為7.8 g·m-2和462.1 g·m-2，總體呈顯著增加趨勢(shì)，增加速率分別為5.4 g·m-2·(10a)-1和17.2 g·m-2·(10a)-1。該結(jié)論與沈?；ǖ萚31]研究指出的全國(guó)草地地上生物量在過(guò)去幾十年顯著增加的趨勢(shì)一致。草地生物量受自然因素和人為因素的影響[32-34]，隨著氣溫的升高，草地生物量也呈增加的趨勢(shì)[35]，據(jù)四川省氣候變化監(jiān)測(cè)公報(bào)指出：1961—2017年川北高原年平均氣溫和年降水量的變化趨勢(shì)分別為0.23℃·(10年)-1和8.1 mm·(10a)-1，降水充足、氣溫升高導(dǎo)致川西高原牧草生物量增加。然而，除了溫度和降水等因素外，微環(huán)境要素、土壤養(yǎng)分、放牧等人為因素也會(huì)影響草地生物量。有研究指出，過(guò)度放牧?xí)?dǎo)致草地生物量降低30%～50%[27-29]。因此，2010年以后若爾蓋牧草生物量的下降可能與放牧有關(guān)。

從實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)分析可知，石渠和若爾蓋2個(gè)觀測(cè)站對(duì)牧草地上生物量的觀測(cè)存在不連續(xù)、個(gè)別年不規(guī)范等問(wèn)題，數(shù)據(jù)質(zhì)量有待進(jìn)一步提高。同時(shí)，觀測(cè)點(diǎn)的選取、觀測(cè)點(diǎn)的背景信息在川西北高原的代表性如何仍需進(jìn)一步確認(rèn)，因此模擬結(jié)果還有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。

4 結(jié)論

CENTURY模型在模擬石渠和若爾蓋牧草地上部生物量時(shí)，模擬效果較好，模擬值與觀測(cè)值比較吻合，決定系數(shù)通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)。因此，CENTURY模型在川西北高原草原的適用性較好，該模型可以用來(lái)研究氣候變化對(duì)川西北高原草原生產(chǎn)力的影響。氣候變化背景下，1961—2017年石渠和若爾蓋多年平均草地地上生物量呈顯著增加趨勢(shì)。