周 雪
(長(zhǎng)安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院,西安 710064)
近年來(lái),逐漸凸顯的環(huán)境問(wèn)題已成為社會(huì)各界所關(guān)注的焦點(diǎn)話題[1]。而這些環(huán)境問(wèn)題往往會(huì)因?yàn)闅夂虻淖兓瘜?duì)人類的生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響,因此氣候變化則成為了人們近期最為關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題之一。與此同時(shí),氣候變化同樣在生態(tài)系統(tǒng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮著重要角色[2,3]。在自然界中,植被是極為重要的生態(tài)因子之一。在衡量氣候變化方面,植被不但可以被動(dòng)地承受氣候變化帶來(lái)的影響,又可以對(duì)氣候變化產(chǎn)生積極的反饋?zhàn)饔?。中?guó)擁有極其豐富的森林資源,其中東北地區(qū)為中國(guó)各種森林資源的主要分布區(qū),其中落葉松林是東北森林分布區(qū)一種非常具有代表性的森林植被類型[4,5]。植物凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)通常是指綠色植物通過(guò)光合作用可以在單位面積、單位時(shí)間內(nèi)積累的有機(jī)物數(shù)量,也即植物能用于生長(zhǎng)、發(fā)育以及繁殖的能量值。NPP也是生態(tài)系統(tǒng)在一定時(shí)間段之中所固定的碳總量,因此,NPP在自然界碳元素的循環(huán)中發(fā)揮著重要作用。NPP是生態(tài)系統(tǒng)中其他生物生存和繁衍的物質(zhì)基礎(chǔ),通過(guò)研究氣象因子與NPP的動(dòng)態(tài)變化可以掌握一定的自然規(guī)律,從而更好地增加植物的凈初級(jí)生產(chǎn)力,為其他生物提供更多的物質(zhì)基礎(chǔ),產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。有機(jī)物的質(zhì)量或者能量可以用作指示NPP的指標(biāo),用來(lái)研究生態(tài)系統(tǒng)的各種特點(diǎn),主要包括物質(zhì)與能量的數(shù)量,還包括了固定、消耗、分配、積累與轉(zhuǎn)化等[6-8]。氣象因子是影響NPP的重要因素,通過(guò)對(duì)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的估算,探討其與氣象因子間的相互響應(yīng)機(jī)理,分析其時(shí)空變化以及影響因素,不僅對(duì)了解黑龍江省內(nèi)區(qū)域性的生態(tài)環(huán)境承載力以及人類社會(huì)發(fā)展過(guò)程對(duì)于生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的影響有幫助,還對(duì)研究植被與氣候變化的相互關(guān)系有巨大的理論和現(xiàn)實(shí)意義[9]。同時(shí),它不但可以為碳循環(huán)與區(qū)域性及全球氣候變化研究提供數(shù)據(jù)支持,而且可以為保護(hù)、管理、開(kāi)發(fā)利用生物資源甚至創(chuàng)造穩(wěn)定高效的生態(tài)系統(tǒng)提供理論方面的支持[10]。
黑龍江省處于中國(guó)最東北部,東部和北部與俄羅斯相鄰,西部與內(nèi)蒙古相鄰,南部與吉林省相鄰。黑龍江省位于北緯 43°26′—53°33′、東經(jīng) 121°11′—135°05′,南北長(zhǎng)度跨越1 120 km,東西寬約930 km,總面積為47.3 萬(wàn)km2(含加格達(dá)奇和松嶺區(qū))。其東北部為三江平原(包括星凱湖平原),西部屬松嫩平原,東南部為東北-西南走向的山地,北部為西北-東南走向的山地[11],平原海拔多處在50~200 m。
綿延起伏的老爺嶺、大小興安嶺和張廣才嶺構(gòu)成了黑龍江省以山林為主的自然景觀。這些地區(qū)分布著極其豐富的天然林資源,是黑龍江省森林資源的重要組成部分。全省林地面積2 007 萬(wàn)hm2,林業(yè)經(jīng)營(yíng)總面積達(dá)3 175 萬(wàn)hm2,約占黑龍江省土地面積的2/3,立木總蓄積量15 億hm3,森林覆蓋率43.6%。全省現(xiàn)有森林資源樹(shù)種達(dá)100 余種,其中30 余種具有非常高的利用價(jià)值[12]。此外,松嫩平原和三江平原作為東北平原的一部分,占全省總面積的37.0%。這些地區(qū)之中分布著約2 100 種植物,其中有1 000多種具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
1.2.1 氣象數(shù)據(jù) 從中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.nmic.cn/home.do)下載 2010 年黑龍江省 30 個(gè)固定氣象站點(diǎn)的月平均氣象數(shù)據(jù)(包括降水量、平均氣溫、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速),下載的氣象數(shù)據(jù)格式為文本文件。
1.2.2 固定樣地?cái)?shù)據(jù) 選用黑龍江省的1 523 個(gè)落葉松固定樣地點(diǎn),信息來(lái)源于2010 年國(guó)家森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù),每一塊樣地信息都記錄了其所處的地理位置以及其他一些調(diào)查因子。
選用反距離權(quán)重法(Inverse distance weighted,IDW)、樣條函數(shù)插值法、克里格(Kriging)插值法分別進(jìn)行插值分析,最終選擇各氣象因子對(duì)應(yīng)的最優(yōu)插值方法[13,14]。
2.1.1 反距離權(quán)重法 反距離權(quán)重法是一種非常普通且簡(jiǎn)單的空間插值方法,通常可以通過(guò)比較確切的或者圓滑的方式進(jìn)行插值。在插值過(guò)程中,對(duì)于一個(gè)較大的方次,距離較近的數(shù)據(jù)點(diǎn)將會(huì)被賦予相對(duì)更高的權(quán)重份額,但是對(duì)于較小的方次而言,權(quán)重份額將會(huì)均勻地分布到各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之中。因此,反距離權(quán)重法的一般特點(diǎn)是用插值點(diǎn)和采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離作為加權(quán)平均的權(quán)值,距離插值點(diǎn)較近的采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)通常具有相對(duì)較大的權(quán)值份額。
2.1.2 樣條函數(shù)插值法 樣條函數(shù)插值法一般會(huì)使用2種互不相同的運(yùn)算方式,即規(guī)則樣條(Regularized spline)和張力樣條(Tension spline)。規(guī)則樣條一般來(lái)說(shuō)會(huì)生成一個(gè)比較平滑且變化緩和的表面,以此種運(yùn)算方式得出來(lái)的結(jié)果有可能會(huì)超出樣本點(diǎn)的值域,通常情況下權(quán)重與其生成的表面的光滑程度成正比[15],一般使用的典型值有 0、0.001、0.01、1 和 5。張力樣條通常是利用預(yù)期要得到的現(xiàn)象及特征來(lái)生成一個(gè)相對(duì)比較粗糙且生硬的表面,以此種運(yùn)算方式得出來(lái)的結(jié)果一般更接近于樣本點(diǎn)的值域以內(nèi),通常情況下權(quán)重與其生成的表面粗糙程度成正比[16],一般會(huì)用到的典型值有0、1、5 和10。
2.1.3 克里格插值法 克里格插值法是一種既可以生成一個(gè)預(yù)測(cè)表面,還可以給出預(yù)測(cè)結(jié)果的確定性及精度的插值方法。在克里格插值中,權(quán)值份額不僅要基于插值點(diǎn)和采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離,還必須在整體上通過(guò)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置和值進(jìn)行合理的空間分布與排列。當(dāng)需要對(duì)空間權(quán)重進(jìn)行排列時(shí),則必須對(duì)其空間自相關(guān)進(jìn)行量化。因此,在使用克里格法進(jìn)行插值時(shí),權(quán)值份額通常取決于已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的表面擬合模型、已知數(shù)據(jù)點(diǎn)與距預(yù)測(cè)位置之間的距離以及預(yù)測(cè)點(diǎn)與已知周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的空間分布與排列等空間關(guān)系。
落葉松的生物量采用東北地區(qū)樹(shù)種的生物量異速方程來(lái)計(jì)算。通過(guò)公式可以估算出落葉松樹(shù)干、樹(shù)枝以及樹(shù)葉等各部位的生物量[17],地上生物量由各部位的生物量相加得到。
式中,w為生物量;D為胸徑;a、b為模型參數(shù)。
植被凈初級(jí)生產(chǎn)力可以通過(guò)森林群落年生長(zhǎng)量和森林群落年凋落量來(lái)估算,計(jì)算公式如下。
式中,P為落葉松群落年生長(zhǎng)量,L為落葉松群落年凋落量,B為地上生物量,A為樹(shù)齡,c、d、e、f為對(duì)應(yīng)的林分類型常數(shù)。其中,P和L的計(jì)算公式如下。
相關(guān)性分析是指對(duì)2 個(gè)或多個(gè)變量元素進(jìn)行關(guān)聯(lián)的一種衡量方式,進(jìn)一步探求2 個(gè)或多個(gè)要素之間的密切程度。Pearson 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下。
式中,n為樣本總數(shù);xi和yi分別為2 個(gè)變量值;分別為 2 個(gè)變量的平均值;r為相關(guān)系數(shù),|r|越大,說(shuō)明y和x的線性相關(guān)程度越高。本研究用Pearson 相關(guān)性分析來(lái)探索NPP與不同氣候因子之間相關(guān)性的強(qiáng)弱。一般認(rèn)為Pearson 相關(guān)系數(shù)不為零即具有相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)在0.8~1.0 為極強(qiáng)相關(guān),0.6~0.8 為強(qiáng)相關(guān),0.4~0.6 為中等程度相關(guān),0.2~0.4為弱相關(guān),低于0.2 為極弱相關(guān)。
用3 種空間插值方法分別對(duì)已知70%的氣象因子數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算,用其余的30%氣象數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。以氣象因子平均相對(duì)濕度為例,通過(guò)對(duì)3 種不同插值方法得到的結(jié)果分別與已知真實(shí)值作差比較,可以得到3 種不同插值方法的誤差。通過(guò)對(duì)誤差、均值和方差的研究對(duì)比,可得到相應(yīng)的最優(yōu)插值方法。通過(guò)組合3 種不同插值方法的參數(shù)和大量的統(tǒng)計(jì)計(jì)算,得到平均相對(duì)濕度的克里格插值法、反距離權(quán)重法、樣條插值法均值方差對(duì)比結(jié)果(表1)。由表1 可知,對(duì)平均相對(duì)濕度進(jìn)行插值的最優(yōu)方法為反距離權(quán)重法。
表1 平均相對(duì)濕度不同插值方法的均值、方差對(duì)比
對(duì)其他幾個(gè)氣象因子的3 種插值結(jié)果進(jìn)行同樣的比較驗(yàn)證,對(duì)比不同插值方法之間的均值、方差,可以得到各氣象因子的相對(duì)最優(yōu)插值方法如表2 所示。結(jié)果顯示,平均氣溫和降水量的最優(yōu)插值方法均為克里格插值法,平均風(fēng)速的最優(yōu)插值方法為樣條插值法。
表2 不同氣象因子最優(yōu)插值方法
以驗(yàn)證得到的不同氣象因子最優(yōu)插值方法獲取的固定樣地點(diǎn)的氣象因子(平均氣溫、降水量、平均風(fēng)速和平均相對(duì)濕度)的柵格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以黑龍江省落葉松固定樣地點(diǎn)數(shù)據(jù)作為參照,通過(guò)ArcGIS 平臺(tái)的ArcToolbox 中的Spatial Analyst 下的提取方法,獲得樣地點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)。
經(jīng)計(jì)算,各樣地點(diǎn)落葉松的NPP平均為392.67 g C/m2,最大為 756.45 g C/m2,最小為 2.63 g C/m2。
利用SAS 軟件對(duì)樣地氣象因子與落葉松NPP進(jìn)行相關(guān)性分析,得到NPP與各氣象因子的相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表3所示。由表3可知,NPP與平均氣溫、降水量、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)分別為 0.304 11、0.235 18、0.293 02、0.091 78。由此可以看出,NPP與各氣象因子間主要呈弱相關(guān)。
表3 落葉松NPP 與各氣象因子的相關(guān)系數(shù)
本研究以2010 年黑龍江省平均氣溫、降水量、平均風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)和落葉松固定樣地點(diǎn)為數(shù)據(jù)源,并通過(guò)樣地每木檢尺數(shù)據(jù)計(jì)算落葉松生物量,根據(jù)森林群落年生長(zhǎng)量和年凋落量來(lái)估算其NPP,通過(guò)相關(guān)性分析來(lái)反映NPP與不同氣候因子之間相關(guān)性的強(qiáng)弱,得出以下結(jié)論。
1)黑龍江省各氣象因子對(duì)應(yīng)的最優(yōu)插值方法:降水量以及平均氣溫對(duì)應(yīng)的最優(yōu)插值方法都是克里格插值法,平均風(fēng)速和平均氣溫的最優(yōu)插值方法則分別為樣條插值法、反距離權(quán)重法。
2)NPP與各氣象因子具有一定的相關(guān)性,其中NPP與降水量、平均氣溫、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)分別為0.235 18、0.304 11、0.293 02、0.091 78。由此可知,NPP與各氣象因子均是正相關(guān)關(guān)系,主要呈弱相關(guān),其中與平均氣溫的相關(guān)性最大,與平均風(fēng)速的相關(guān)性最小。