高佳佳,杜 軍①,劉朝陽,周刊社

(1.西藏高原大氣環(huán)境科學(xué)研究所,西藏 拉薩 850000;2.中國科學(xué)院南京土壤研究所,江蘇 南京 210008;3.西藏自治區(qū)氣候中心,西藏 拉薩 850000)

氣候條件與糧食安全存在重要的因果關(guān)系,氣候變暖已成為影響糧食安全的關(guān)鍵因素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴于氣溫和降水等氣候要素,不同作物對氣候要素變化的響應(yīng)也不同[1],這說明農(nóng)業(yè)系統(tǒng)對氣候變化存在著敏感性和脆弱性。敏感性評價是脆弱性評價的基礎(chǔ),研究糧食產(chǎn)區(qū)對氣候變化的敏感性可以評估氣候變化對農(nóng)作物的影響,也可為農(nóng)作物適應(yīng)策略提供科學(xué)依據(jù)。國內(nèi)外學(xué)者在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣候變化的關(guān)系方面開展大量研究,發(fā)現(xiàn)氣候變暖不僅導(dǎo)致作物積溫增加、生長期延長,而且會對作物物候期和播種面積產(chǎn)生重要影響[2-4]。氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量影響研究主要采用模擬實(shí)驗(yàn)、作物模型和觀測統(tǒng)計(jì)3種方法。由于作物產(chǎn)量與品種更替、技術(shù)進(jìn)步有很大關(guān)系,所以在農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域主要使用趨勢產(chǎn)量模擬方法研究氣候變化對作物產(chǎn)量的影響[5]。馬雅麗等[6]、尹東等[7]利用3、5和15 a滑動平均模擬出趨勢產(chǎn)量,廉麗姝[8]用logistic函數(shù)模擬趨勢產(chǎn)量從而分離出氣候產(chǎn)量。目前氣候變化對作物產(chǎn)量研究主要集中在內(nèi)陸地區(qū),鮮有涉及西藏地區(qū)的研究。

西藏位于世界第三級,是青藏高原主體部分,地勢西北高、東南低,平均海拔為4 000 m,是全球氣候變化的晴雨表,也是全球氣候系統(tǒng)敏感區(qū)與脆弱區(qū)。西藏特有的、強(qiáng)烈的動力熱力作用,使其氣候條件非常復(fù)雜,形成了西藏獨(dú)具特色的農(nóng)業(yè)氣候資源,氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響顯著[9]。近50 a來西藏地區(qū)年平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫均呈顯著增加趨勢,與我國其他區(qū)域相比,西藏升溫率僅略低于東北和西北地區(qū)。尤其是近20 a來西藏增暖趨勢強(qiáng)烈,升溫率達(dá)0.79 ℃·(10 a)-1[10-12],是全國升溫率的2.0倍,是東北升溫率的6.6倍[13-14]。在氣候變暖背景下,研究農(nóng)作物產(chǎn)量與氣候變化的相關(guān)性對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)十分重要。格桑曲珍等[15]分析了西藏6個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)40 a來青稞、小麥光溫與氣候生產(chǎn)潛力的變化趨勢,并結(jié)合生產(chǎn)力數(shù)據(jù)分析了青稞和小麥增產(chǎn)空間。韓國軍等[16]發(fā)現(xiàn)氣候變化對西藏農(nóng)牧業(yè)影響顯著,冬季氣溫升高延長了小麥生長期,有利于小麥生長。王秀茹等[17]從政策角度分析了西藏林芝地區(qū)農(nóng)牧業(yè)結(jié)構(gòu),并提出氣候變化背景下農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要性。但目前關(guān)于西藏地區(qū)春小麥、青稞、豆類和油菜等主要農(nóng)作物敏感區(qū)對氣候變化的響應(yīng)研究甚少。以氣象要素和作物產(chǎn)量之間的關(guān)系為基礎(chǔ),研究西藏氣候敏感區(qū)與農(nóng)作物種植敏感區(qū),并探索兩者之間的相關(guān)性,以促進(jìn)氣候變暖背景下的高原農(nóng)業(yè)系統(tǒng)作物選擇與配置、增進(jìn)水熱資源利用效率,為西藏農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

西藏地域遼闊,地形復(fù)雜,氣候類型多樣,農(nóng)作物品種資源豐富,從亞熱帶到溫帶各種作物在全區(qū)均有分布。宜農(nóng)面積為45.37 km2,僅占全區(qū)總面積的0.42%,主要集中在雅魯藏布江流域和昌都地區(qū)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)降水主要集中在5—9月,雨熱同期,光照資源豐富。隨著地理區(qū)域和海拔高度的變化及水熱條件的不同,西藏農(nóng)作物種類與耕作制度存在明顯的水平分布和垂直分布特點(diǎn)。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1980—2015年西藏46個縣區(qū)青稞單產(chǎn)量資料、35個縣區(qū)油菜(主要集中在拉薩、日喀則和林芝市)單產(chǎn)量和32個縣區(qū)春小麥單產(chǎn)量以及2011—2015年27個縣區(qū)(主要集中在拉薩和日喀則市)豆類單產(chǎn)量資料來源于西藏自治區(qū)氣候中心。1980—2015年西藏38個氣象站4—10月氣溫、降水量逐月資料來源于西藏自治區(qū)氣象局信息中心。

西藏氣候敏感區(qū)與農(nóng)作物種植敏感區(qū)分析采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(empirical orthogonal function,EOF)方法。EOF方法作為常用的時空分離方法,能把隨時間變化的變量場分解為不隨時間變化的空間函數(shù)和只依賴時間變化的時間函數(shù)2個部分[18]。EOF方法將降水、氣溫和農(nóng)作物產(chǎn)量等要素分解為多個特征向量,它們可表示研究期內(nèi)某要素典型空間分布模態(tài)。一般第一模態(tài)(或第一特征向量)方差最大,方差值越大,特征向量空間變化越大。

由于降水?dāng)?shù)據(jù)空間連續(xù)性差,差異性強(qiáng),因此對年降水?dāng)?shù)據(jù)采用距平百分率進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化后的降水?dāng)?shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,即均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,標(biāo)準(zhǔn)化降水量(x′)為x′=(x-μ)/σ,其中x為降水量,μ為均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。

趨勢產(chǎn)量模擬采用5 a滑動平均方法[7],并對分離出的氣候產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 西藏氣溫、降水量異常敏感區(qū)

氣溫和降水量變化會影響農(nóng)作物干物質(zhì)分配和生物量增長速率,也會對農(nóng)業(yè)地域分布產(chǎn)生較大影響。因此,了解溫度、降水量異常敏感區(qū)是研究農(nóng)作物對氣候響應(yīng)的前提。利用EOF方法提取主要作物產(chǎn)量的場信息。EOF分解出的特征向量雖不能表示氣溫、降水量的數(shù)值大小,但能反映其空間分布結(jié)構(gòu)特征。特征向量變化越大說明氣溫和降水量變化越大。由表1可知,根據(jù)方差貢獻(xiàn)率大小取前3個特征向量,氣溫和降水量累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為89.2%和61.6%。降水第一特征向量方差貢獻(xiàn)率為41.7%,為西藏主要降水空間分布型。

表1 前3個特征向量方差貢獻(xiàn)率及累積方差貢獻(xiàn)率Table 1 First three eigenvectors of EOF in their variance contributions and cumulative variance contributions

由表2可知，西藏大部分地區(qū)降水分布為正值,呈現(xiàn)整體一致性,只有聶拉木縣為負(fù)值,這反映西藏降水第一模態(tài),即多數(shù)年份西藏大部分地區(qū)年降水量普遍偏多或偏少。最大正值中心在拉薩、日喀則和林芝地區(qū),說明上述地區(qū)降水量變化較大,干旱/洪澇表現(xiàn)最為明顯,是西藏降水量敏感區(qū)。這與高原大山脈的影響和印度季風(fēng)水汽通道相互配合有關(guān)[19]。由于西藏高原地形獨(dú)立，海拔較高,受西風(fēng)帶控制較多,同時也與副熱帶高壓、南支槽帶來的不穩(wěn)定降水有關(guān)。假拉等[20]認(rèn)為造成高原東部夏季降水偏多的原因是夏季印度洋海溫西冷東暖的距平分布使大氣產(chǎn)生異常,導(dǎo)致印度洋地區(qū)西風(fēng)偏強(qiáng),西南季風(fēng)活躍;當(dāng)印度洋海溫西暖東冷時,則降水偏少。

氣溫第一特征向量方差貢獻(xiàn)率為77.8%,是氣溫分布決定性模態(tài),反映氣溫年際尺度空間變化主要特征。由表2可知,大部分地區(qū)氣溫第一特征向量為負(fù)值,且各地差異明顯,說明空間分布不均勻。低值區(qū)位于沿雅魯藏布江和林芝地區(qū),與降水量對應(yīng)關(guān)系較好。這說明沿雅魯藏布江和林芝地區(qū)是西藏氣溫異常敏感區(qū),冷(熱)異常反映最明顯。

2.2 西藏作物氣候產(chǎn)量變化敏感區(qū)

通過對1980—2015年西藏地區(qū)豆類、青稞、油菜和春小麥的氣候產(chǎn)量做EOF分解,取前5個特征向量,各作物第一特征向量對總方差解釋率較高,可以概括氣候產(chǎn)量變化主要特征。豆類、青稞、油菜和春小麥第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)率分別為53.1%、58.4%、49.5%和45.3%，其分布情況見表3。

表2 西藏各地降水、氣溫EOF第一特征向量Table 2 The first loading vectors of rainfall and temperature from EOF in Tibet

表3 西藏各地區(qū)各作物第一特征向量分布Table 3 Distribution of the first loading vectors from EOF in Tibet

“—”表示無數(shù)據(jù)。

西藏豆類以豌豆為主,由表3可知,豆類氣候產(chǎn)量第一特征向量大值區(qū)主要集中在沿雅魯藏布江下游地區(qū),即拉薩市周邊和藏東南地區(qū)數(shù)值較大,日喀則西部地區(qū)數(shù)值較小?？梢?西藏豆類產(chǎn)量沿雅魯藏布江東段地區(qū)變幅最大,沿雅魯藏布江西段地區(qū)變幅最小。

青稞是西藏種植較多、面積較廣的農(nóng)作物,從海拔2 500 m以下的河谷坡地到海拔4 500 m的湖濱平原均有分布。青稞播種面積占農(nóng)作物播種總面積的72%,產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的70%。由表3可知,青稞氣候產(chǎn)量第一特征向量在日喀則市周邊數(shù)值較大,拉薩市和林芝地區(qū)均為負(fù)值。這說明日喀則市青稞產(chǎn)量變幅最大,是青稞氣候產(chǎn)量變化敏感區(qū);拉薩地區(qū)青稞產(chǎn)量變幅最小,對氣候變化的敏感度相對較弱。

由表3可知,西藏油料氣候產(chǎn)量第一特征向量解釋了總方差的49.5%,高值區(qū)在拉薩市周圍,是西藏油料氣候產(chǎn)量變化最敏感區(qū)。春小麥氣候產(chǎn)量第一特征向量解釋了總方差的45.3%,日喀則中東部和拉薩部分地區(qū)數(shù)值較大,林芝地區(qū)數(shù)值較小,說明西藏春小麥氣候產(chǎn)量變化最敏感區(qū)主要在日喀則中東部地區(qū)。

西藏農(nóng)作物氣候產(chǎn)量變幅最大的地區(qū)主要集中在沿雅魯藏布江,尤其是中東段地區(qū);氣溫、降水變幅最大的地區(qū)主要位于拉薩、日喀則和林芝等地。說明作物氣候產(chǎn)量變化敏感區(qū)與降水、氣溫敏感區(qū)有較好的對應(yīng)關(guān)系,表明西藏農(nóng)作物氣候產(chǎn)量對氣候變化存在明顯響應(yīng)。由于拉薩、日喀則和林芝等地區(qū)降水、溫度等氣象要素年際變化率大,導(dǎo)致農(nóng)作物氣候產(chǎn)量波動性較強(qiáng)。

2.3 青稞氣候產(chǎn)量對氣候特征的時間響應(yīng)

從作物空間敏感區(qū)可知,沿雅魯藏布江東段作物產(chǎn)量對氣候變化的敏感性較大,因此選取該區(qū)域的日喀則市作為典型敏感區(qū),進(jìn)一步分析西藏主要作物——青稞在時間上對氣候變化的響應(yīng)(圖1)。

a為青稞氣候產(chǎn)量變化曲線;b為青稞氣候產(chǎn)量EOF展開第一模態(tài)時間系數(shù)曲線;c為日喀則市平均氣溫EOF展開第一模態(tài)時間系數(shù)曲線;d為日喀則市平均降水量EOF展開第一模態(tài)時間系數(shù)曲線。圖1 日喀則市青稞氣候產(chǎn)量及EOF展開第一模態(tài)時間系數(shù)曲線Fig.1 Curve and time coefficient of the first loading vectors from EOF of highland barley output in Shigatse City

由圖1可知,1980—2015年日喀則市青稞氣候產(chǎn)量,除1982、1983、1984、1986、1987、1988、1997、1999和2011年為氣候負(fù)效應(yīng)外,其他年份均為氣候正效應(yīng)。由線性擬合可知,日喀則市青稞氣候產(chǎn)量總體呈增長趨勢,這說明氣候效應(yīng)對日喀則市青稞氣候產(chǎn)量有正貢獻(xiàn)作用。1980—2015年日喀則市青稞氣候產(chǎn)量平均變幅為338.5 kg,且平均變幅逐年遞減,說明氣候產(chǎn)量相對變化較小,日喀則市青稞氣候產(chǎn)量相對變幅平均為5.2%,最大變幅為37.5%,最小變幅為0.23%。

1980—2015年日喀則市青稞氣候產(chǎn)量、氣溫和降水EOF展開第一模態(tài)時間系數(shù)曲線見圖1。青稞氣候產(chǎn)量時間系數(shù)呈增長趨勢,時間系數(shù)在1983和2000年存在突變,1984—1999年處于相對低產(chǎn)階段,2000年之后轉(zhuǎn)為高產(chǎn)階段。1995年日喀則市降雨偏少,出現(xiàn)嚴(yán)重干旱,因此對青稞氣候產(chǎn)量產(chǎn)生嚴(yán)重影響。日喀則市平均氣溫EOF分解第一模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)變化趨勢呈拋物線型,平均氣溫EOF分解第一模態(tài)與時間的線性擬合方程為y=-0.069x,相關(guān)系數(shù)為0.181?？梢钥闯?000年之后對應(yīng)的擬合方程值開始明顯上升,這與青稞產(chǎn)量在2000年發(fā)生突變是對應(yīng)的,說明日喀則市青稞氣候產(chǎn)量對氣溫變化存在延遲響應(yīng)關(guān)系。日喀則市降水EOF分解第一模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)總體呈上升趨勢,這與青稞產(chǎn)量上升趨勢一致。由此可見,利用EOF展開得到的時間系數(shù)能夠較好地反映日喀則市青稞氣候產(chǎn)量對氣溫、降水量的響應(yīng)特征。

3 討論

脆弱性和敏感性是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)對氣候變化所面臨的重要問題。廉麗姝[8]和鄧振鏞等[21]通過統(tǒng)計(jì)方法得出不同地區(qū)糧食產(chǎn)量對氣候存在不同程度響應(yīng),6—9月降水對作物產(chǎn)量的影響更大,且氣候突變也會導(dǎo)致作物產(chǎn)量變化。格桑曲珍等[15]也發(fā)現(xiàn)氣溫和降水量變化與青稞產(chǎn)量具有一定相關(guān)性,筆者研究結(jié)果與之一致。但由于西藏地區(qū)海拔梯度變化大,農(nóng)作物種植呈分散狀,因此確定不同作物主要敏感區(qū),進(jìn)而分析不同敏感區(qū)作物對氣候變化的響應(yīng)具有實(shí)際意義,可以更好地了解高原農(nóng)作物對氣候變化的適應(yīng),為高原作物應(yīng)對氣候變化提供決策支持。但是,筆者并未涉及各作物對氣候變化的敏感性指數(shù),下一步將在研究農(nóng)作物敏感區(qū)基礎(chǔ)上,對敏感性指數(shù)和脆弱性指數(shù)進(jìn)行分級,研究不同敏感性指數(shù)等級的作物對氣候變化的響應(yīng),可進(jìn)一步有針對性地建立高原作物對氣候的適應(yīng)性政策。

在高原農(nóng)牧交錯地區(qū),降水資源缺乏,生態(tài)環(huán)境脆弱,受氣候變化影響顯著。尤其是在氣候暖干趨勢下,應(yīng)積極推廣農(nóng)業(yè)適用技術(shù),防御夏旱;同時加快農(nóng)田水利建設(shè),建立綜合干旱監(jiān)測預(yù)警和影響評估系統(tǒng);還要選擇水分利用率較高的作物,高效利用有限的水分資源和熱量資源,保證土壤養(yǎng)分資源的可持續(xù)利用,適時調(diào)整作物配置及耕作制度,兼顧規(guī)避氣象災(zāi)害風(fēng)險,保證糧食安全。

4 結(jié)論

(1)通過對西藏地區(qū)氣溫、降水及豆類、青稞、油菜、春小麥的EOF分解,各要素第一模態(tài)分別為77.8%、41.7%、53.1%、58.4%、49.5%、45.3%,即降水、氣溫的敏感區(qū)均位于拉薩、日喀則和林芝地區(qū);豆類的敏感區(qū)主要位于拉薩市和藏東南地區(qū);青稞和春小麥的敏感區(qū)主要位于沿雅魯藏布江中段;油料敏感區(qū)位于拉薩市周圍。這也說明氣溫、降水的敏感區(qū)與農(nóng)作物氣候產(chǎn)量的敏感區(qū)具有較好的對應(yīng)關(guān)系,且這些區(qū)域?qū)夂蜉^為敏感,受氣候波動影響較大。

(2)通過對青稞氣候產(chǎn)量與氣溫、降水的時間響應(yīng)分析可知,青稞對氣溫、降水有較好的響應(yīng)特征。建議作業(yè)時選擇水分利用率較高的作物,高效利用有限的水分資源和熱量資源,確保農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。