李王軼樸, 宋 揚, 王 靖

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院， 北京 100193)

工業(yè)革命以來，氣候變化導(dǎo)致了一系列環(huán)境問題，對人類生活與自然生態(tài)系統(tǒng)功能造成了嚴重影響[1-2]。IPCC第六次特別評估報告指出，氣候變化導(dǎo)致了全球極端氣候事件頻發(fā)，嚴重影響了生態(tài)環(huán)境和糧食安全[3]，使得陸地生態(tài)系統(tǒng)對于氣象因子的年際波動更加敏感[4]。作為地表碳循環(huán)的重要組成部分，植被生產(chǎn)力可以客觀評價生態(tài)系統(tǒng)的功能狀況，更好地理解植被對氣候變化的響應(yīng)及其機制[5-6]。其中，植被總初級生產(chǎn)力(Gross primary productivity,GPP)是指在單位時間和單位面積上，綠色植被通過光合作用所固定的能量或生產(chǎn)的有機碳總量[7]。在自然條件下，除植物本身的生物學(xué)特性限制外，植被群落的生產(chǎn)力主要受到溫度和降水等氣候因子的影響[8-12]。

中國北方農(nóng)牧交錯帶作為生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱的地區(qū)之一，環(huán)境承載力較低[13-14]。自然與人為的綜合作用更進一步造成當?shù)鼗哪?、土壤侵蝕以及水土流失等嚴重的生態(tài)環(huán)境問題[15-16]。周一敏等[17]對未來氣候變化情景下北方農(nóng)牧交錯帶的脆弱性進行了評估，發(fā)現(xiàn)未來氣候變化導(dǎo)致北方農(nóng)牧交錯帶生態(tài)環(huán)境將更加脆弱。此外，相關(guān)研究還發(fā)現(xiàn)北方農(nóng)牧交錯帶植被生產(chǎn)力的動態(tài)變化與氣象因子關(guān)系密切。何勇等[18]發(fā)現(xiàn)北方農(nóng)牧交錯帶GPP有顯著的年際變化規(guī)律，較差的水熱匹配程度是影響我國北方農(nóng)牧交錯帶植被生長的主要因素；蘇偉等[19]指出降水和氣溫決定了北方農(nóng)牧交錯帶的GPP時空格局；李輝等[20]研究了氣候變化和人類活動對內(nèi)蒙古草地植被生長的影響，認為氣候波動和人類活動是導(dǎo)致草地生產(chǎn)力變化的主要原因；劉海新[21]認為內(nèi)蒙古地區(qū)氣象因子對草地植被生產(chǎn)力的影響具有一定的延遲性。

相比于氣溫來講，植物葉片和冠層的光合作用與冠層溫度(Canopy temperature,Tc)更為密切相關(guān)，Tc更能綜合地反映出高溫對植被的直接影響[22-24]。因此，本研究選取農(nóng)牧交錯帶作為研究區(qū)，采用Tc評估高溫脅迫對植被生產(chǎn)力的影響，探究2005—2015年內(nèi)蒙古農(nóng)牧交錯帶生長季GPP時空分布特征及其對冠層溫度和降水(Precipitation,Prec)的響應(yīng)，為理解氣候變化對農(nóng)牧交錯帶生產(chǎn)力變化提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文選擇北方農(nóng)牧交錯帶的典型區(qū)域[25-26]，包括林西縣、巴林左旗、巴林右旗、阿魯科爾沁旗、扎魯特旗和開魯縣，位于118°～122°E，43°～46°N之間，面積為5.11萬km2(圖1)。研究區(qū)西北部為大興安嶺余脈山區(qū)，東部為平原，處于中溫帶森林草原氣候和溫帶大陸性草原氣候交界地帶[27]。該區(qū)植被類型豐富，平原山麓多分布草地和農(nóng)田，山區(qū)多分布林地，是中國比較典型的農(nóng)牧交錯帶地區(qū)之一。

圖1 研究區(qū)植被覆蓋類型Fig.1 Vegetation cover types of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

1.2.1GPP數(shù)據(jù) GPP數(shù)據(jù)來源于美國航空航天局(National aeronautics and space administration,NASA)的地球觀測數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)(Earth science data and information system,EOSDIS)(https://lpdaac.usgs.gov/products/mod17a2hgfv00 6/)的MOD17A2HGF產(chǎn)品(第6版)。我們使用了其2005—2015年間的8天合成GPP數(shù)據(jù)，空間分辨率為500米，時間分辨率為8天，單位為kgC·m-2·(8 d)-1。

1.2.2冠層溫度 諸多研究表明，地表溫度在植被高覆蓋下可以表征植被的Tc，能夠有效地評估高溫脅迫對均一高度、低矮植被群落植被冠層的影響[28-30]。因此，本研究使用2005—2015年間NASA EOSDIS MOD11A2產(chǎn)品的8天合成地表溫度數(shù)據(jù)(第6版)來近似地代表農(nóng)牧交錯帶地區(qū)的植被Tc(https://lpdaac.usgs.gov/products/mod11a2v006/)。該Tc數(shù)據(jù)的空間分辨率為1 000 m，時間分辨率為8 d，單位為開爾文(K)。此外，相較于其他版本，MOD11A2地表溫度產(chǎn)品通過多天觀測合成的方法減少了云的干擾，在干旱和半干旱地區(qū)有更好的表現(xiàn)[31-32]。

1.2.3降水 已有研究表明Prec通過增加葉表蒸發(fā)能夠起到緩解冠層高溫的作用[33-34]。本研究選擇使用2005—2015年間WorldClim氣候格點數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https://www.worldclim.org/data/monthlywth.html#)中的月降水數(shù)據(jù)。其空間分辨率為2.5分，時間分辨率為月，單位為毫米。

1.2.4數(shù)據(jù)預(yù)處理 選取研究區(qū)2005—2015年間的主要生長季(每年4到10月)，對GPP，Tc以及Prec數(shù)據(jù)進行投影轉(zhuǎn)換、拼接與裁剪等處理。同時，對所有數(shù)據(jù)進行時空分辨率的統(tǒng)一，空間分辨率為2.5分(min)，時間分辨率為月。此外，我們還進行了數(shù)據(jù)單位的轉(zhuǎn)換，GPP的單位轉(zhuǎn)換為gC·m-2，Tc的單位轉(zhuǎn)換為℃。最后，我們對2005—2015年間的月數(shù)據(jù)進行逐年生長季的合成。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)標準化與滑動平均

本文對2005—2015年平均GPP，Tc和Prec數(shù)據(jù)進行標準化處理：

(1)

將標準化處理后的數(shù)據(jù)進行3年滑動平均處理，得到3者的年際變化。

2.2 相關(guān)性分析

Pearson相關(guān)分析[35]主要用來研究兩個變量間線性關(guān)系的程度，用相關(guān)系數(shù)r表征植被GPP與Tc和Prec之間的相關(guān)程度：

(2)

當r> 0時，為正相關(guān)；當r< 0時，為負相關(guān)。一般認為，可通過|r|的取值范圍判斷變量的相關(guān)強度，如表1所示。

表1 Pearson相關(guān)系數(shù)Table 1 Intensity of Pearson correlation

選用t檢驗法(t-test)對相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗：

(3)

式中：n為樣本容量；r為相關(guān)系數(shù)。

此外，在不考慮其他因素影響下，建立GPP與氣象因子的Tc和Prec的多元線性回歸模型，其中，回歸系數(shù)可以表征GPP對Tc和Prec變化的敏感性：

GPP=α×Tc+β×Prec+γ

(4)

式中：α和β為回歸系數(shù)，γ為常數(shù)。

2.3 趨勢分析

本文采用Theil-Sen非參數(shù)趨勢分析法[36-37]計算2005—2015年生長季內(nèi)GPP，Tc與Prec的變化趨勢：

(5)

式中：φ為時間序列的變化趨勢值；xi和xj分別代表在時間i和j對應(yīng)的GPP，Tc和Prec值；Median為中位數(shù)函數(shù)。φ> 0表示上升趨勢；φ< 0表示下降趨勢。

Mann-Kendall(MK)統(tǒng)計檢驗[38]可以用來判斷趨勢的顯著性。定義標準化的檢驗統(tǒng)計量為Z：

(6)

其中：

(7)

(8)

(9)

式中：xi和xj分別表示像元i和j年的GPP，Tc或Prec，n表示時間序列的長度；var為方差函數(shù)；τ為統(tǒng)計量，當n≥ 10時近似服從正態(tài)分布；sgn是符號函數(shù)。

采用雙邊檢驗，當標準化統(tǒng)計量|Z|≥1.96，則通過0.05顯著性水平檢驗，即置信度為95%時拒絕無趨勢的零假設(shè)，趨勢顯著。

3 結(jié)果與分析

3.1 空間分布分析

空間分布分析結(jié)果表明：2005—2015年生長季Tc呈西北低東南高，且由西北向東南遞增，最高值為32.5℃，最低值為17.7℃，中部和南部的草原地區(qū)Tc較高，而西北部山區(qū)Tc較低，東南部耕地Tc略低于草原(圖2a)；相似地，Prec同樣具有明顯的空間差異，總體上東高西低，變化在284 ～ 397 mm(圖2b)；該地區(qū)2005—2015年生長季植被GPP最高值為1 046 gC·m-2，最低值為128 gC·m-2?？傮w上呈西北高東南低，且由西北向東南遞減(圖2c)。GPP較高的區(qū)域主要集中于大興安嶺余脈的山麓南側(cè)針葉林和混交林地帶，低值區(qū)主要位于中部和南部的草原地帶；東南部的耕作區(qū)植被GPP高于南部草原，但低于林地。此外，GPP與Tc和Prec的空間關(guān)系表明：研究區(qū)內(nèi)，當Tc由低到高變化時，GPP由高變低；而當Prec由低向高變化時，GPP無明顯變化規(guī)律；這反映出GPP與Tc的空間分布具有一定程度的相關(guān)性，而與Prec分布無明顯相關(guān)(圖2d)。

圖2 研究區(qū)冠層溫度、降水和植被初級生產(chǎn)力的空間分布Fig.2 Spatial distributions of Tc,Prec,and GPP of the study area

3.2 時間趨勢分析

2005—2015年生長季Tc，Prec和GPP的標準化3年滑動平均時間序列表明：GPP，Tc和Prec均有明顯的年際波動(圖3a)。具體來說，Tc平均值為28.2℃，Prec平均值為333 mm，2007年平均Tc最高、Prec最低，分別為30.7℃和254 mm；2013年平均Tc最低，為26.1℃，2012年P(guān)rec最高，為451 mm；然而，多年平均GPP為1273 gC·m-2，2005年GPP較高，2006—2011年GPP整體偏低，其中2007年出現(xiàn)低谷，為1 189 gC·m-2，之后2012—2015年GPP又達到一個較高水平，高峰出現(xiàn)在2013年，為1 342 gC·m-2(表2)。

表2 2005—2015年生長季冠層溫度、降水與植被初級生產(chǎn)力Table 2 Tc,Prec,and GPP during 2005—2015

此外，我們分析了逐像元的Tc，Prec和GPP的時間趨勢(圖3b～3d)，結(jié)果表明：生長季Tc主要呈下降趨勢(像元占比為90.1%)，Prec則呈現(xiàn)增長趨勢。其中，Tc下降速率大于0.1℃的區(qū)域像元占比為59.6%，Prec增加速率大于8.6 mm的像元占比為49.7%。在0.05的顯著性水平下，研究區(qū)Tc和Prec趨勢呈現(xiàn)顯著變化的區(qū)域像元占比分別僅為5.9%和0.8%。研究區(qū)植被GPP趨勢為正的區(qū)域(像元占比94.2%)遠遠高于植被GPP趨勢為負的區(qū)域，其中，植被GPP增加速率大于10 gC·m-2的像元占比為43.3%，研究區(qū)內(nèi)植被GPP趨勢呈現(xiàn)顯著增加的區(qū)域像元占比為27.7%。

圖3 2005—2015年生長季冠層溫度、降水與植被初級生產(chǎn)力的年際變化及趨勢Fig.3 Inter-annual variations and trends of growing-season Tc,Prec,and GPP during 2005—2015注：圖b，c，d中左側(cè)小圖表示不同顏色像元所占比例，右側(cè)小圖表示不同趨勢像元的占比Note:The left insets show the frequency distributions of the corresponding ranges,and the right insets show the relative frequency distributions of different trends

3.3 植被初級生產(chǎn)力與冠層溫度和降水的相關(guān)性

為了評估高溫脅迫對該地區(qū)植被GPP的影響，我們利用Pearson相關(guān)分析研究了該地區(qū)GPP與Tc和Prec的相關(guān)性。結(jié)果表明：研究區(qū)內(nèi)GPP分別與Tc和Prec有較好的相關(guān)性。其中，GPP與Tc之間有明顯的負相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)出強相關(guān)(|r|≥0.6)的像元占比為87.0%(P<0.05)(圖4a)；而GPP與Prec之間僅有較弱的正相關(guān)關(guān)系，其中呈現(xiàn)出強相關(guān)(|r|≥0.6)的像元占比僅為54.8%(P<0.05)(圖4b)。此外，我們還利用了基于區(qū)域平均時間序列多元線性回歸模型來進一步定量Tc對GPP的影響，結(jié)果表明Tc和Prec能夠解釋該地區(qū)GPP變化的75.7%。在空間格局上，逐像元多元線性回歸模型表明96%的像元中Tc的回歸系數(shù)均為負值(圖5a)，而58%的像元中Prec的回歸系數(shù)為正值(圖5b)。

圖4 植被初級生產(chǎn)力與冠層溫度和降水的Pearson相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.4 Spatial patterns of Pearson correlation coefficients between Tc,Prec,and GPP注：圖中像元上“+”表示該像元的GPP與Tc或Prec的相關(guān)性顯著(P<0.05)Note:“+” on the pixel indicates a significant correlation between GPP and Tc or Prec of the pixel at the 0.05 level

圖5 植被初級生產(chǎn)力對冠層溫度和降水的回歸系數(shù)空間分布Fig.5 Spatial patterns of the regression coefficients of GPP with Tc and Prec

4 討論

前人研究表明，溫度和降水是影響植被生產(chǎn)力變化的主控因子[11-12,18-19]，因此本研究主要考慮溫度和降水變化對農(nóng)牧交錯帶植被生產(chǎn)力的影響。本文的研究結(jié)果表明Tc和Prec能夠解釋該地區(qū)75.7%的GPP變化。此外，對于北方農(nóng)牧交錯帶植被生長狀況與氣候驅(qū)動因子的關(guān)系，不同研究的結(jié)論不同。烏尼圖等[39]發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古草原植被生長狀況與Prec呈正相關(guān)關(guān)系，而與溫度無相關(guān)性；而任涵玉等[40]和薛曉玉等[41]則認為農(nóng)牧交錯帶植被凈初級生產(chǎn)力(Net primary productivity,NPP)與氣溫具有負相關(guān)關(guān)系；此外也有研究發(fā)現(xiàn)，不同的植被覆蓋類型會使植被與氣候因子的關(guān)系不盡相同，如荒漠植被與氣溫呈負相關(guān)，而森林植被與氣溫呈正相關(guān)[42]。本研究顯示，研究區(qū)生長季植被GPP與Tc呈現(xiàn)較強的負相關(guān)關(guān)系，而與Prec的正相關(guān)關(guān)系較弱。說明在研究北方農(nóng)牧交錯帶時，不同區(qū)域植被所處的生態(tài)環(huán)境差異較大，研究區(qū)和研究時段的選擇導(dǎo)致不同結(jié)果的出現(xiàn)。綜上所述，對于農(nóng)牧交錯帶的研究不能簡單的進行平均分析，而是需要進行區(qū)劃分類探討植被生產(chǎn)力，局部中小尺度的生態(tài)環(huán)境特性同樣具有重要的意義。

Tc作為反映植被冠層部分生理狀況的重要指標，能夠體現(xiàn)高溫脅迫對植被的影響，與植被生產(chǎn)力具有密切的關(guān)系。林長存等[43]發(fā)現(xiàn)自2008年起北方農(nóng)牧交錯帶升溫停滯并逐漸下降。本文研究結(jié)果表明，雖然11年間Tc呈現(xiàn)下降趨勢，但GPP與Tc總體仍呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，高溫依然限制著該地區(qū)植被生產(chǎn)力。研究表明，當生長季冠層溫度超過了植被最適生長溫度時，高溫脅迫導(dǎo)致植被氣孔部分關(guān)閉，光合作用降低，加速植被衰老，甚至造成葉片的損傷，最終造成植被生產(chǎn)力降低[44-45]。而Prec對農(nóng)牧交錯帶植被生產(chǎn)力的影響較弱，可能是由于研究區(qū)植被類型對水分的需求較弱導(dǎo)致[46]。此外，本研究發(fā)現(xiàn)Tc與植被GPP在空間分布上具有高度相關(guān)性，這可能與地形有密切聯(lián)系。在一定的海拔范圍內(nèi)，植被生產(chǎn)力隨高度的增加而增加[47-48]。研究區(qū)內(nèi)西北部山區(qū)海拔位于900 m以上，植被覆蓋類型多為林地和山地草甸，其冠層結(jié)構(gòu)和海拔導(dǎo)致了Tc的較低，因此GPP較高；而東部平原地區(qū)海拔為300 m左右，環(huán)境溫度高，蒸騰效應(yīng)弱，Tc高，植被GPP普遍偏低。

近年來，氣候變化一直影響著北方農(nóng)牧交錯帶植被生長與生態(tài)系統(tǒng)的功能[49]。分析Tc和Prec的變化趨勢發(fā)現(xiàn)，2者呈現(xiàn)年際波動，這種波動可能與厄爾尼諾/南方濤動(El nino southern oscillation，ENSO)事件有關(guān)。ENSO是一種會直接或間接影響全球地區(qū)氣候、引發(fā)極端天氣事件的強烈海氣耦合信號[50]。結(jié)合11年間的氣象數(shù)據(jù)，比對厄爾尼諾事件年和拉尼娜事件年可知，厄爾尼諾發(fā)生年會導(dǎo)致Tc上升、Prec減少(2006年，2009年)，拉尼娜發(fā)生年會導(dǎo)致Tc下降、Prec增加(2008年，2010年，2011年，2012年)[51-52]，而對于2007和2014年的異常天氣變化，可能與我國北方及內(nèi)蒙古高原地區(qū)異常反氣旋性環(huán)流與西北太平洋上空異常的氣旋性環(huán)流有關(guān)[53]。

除自然因素外，人類活動對氣候以及植被生產(chǎn)力的影響同樣不可忽略。楊帆等[54]的研究結(jié)果表明開墾對農(nóng)牧交錯帶草地的區(qū)域氣候有著明顯的影響作用。本研究結(jié)果顯示，農(nóng)牧交錯帶整體GPP有所上升，反映該區(qū)的生態(tài)環(huán)境正逐步改善。自2000年以來，我國實施的天然林保護工程、退耕還林還草工程等一系列生態(tài)治理措施，對北方農(nóng)牧交錯帶植被生長環(huán)境改善與生產(chǎn)力提高產(chǎn)生了積極影響[55-56]。但需要注意的是，由于氣候變暖，Tc變化對農(nóng)牧交錯帶植被GPP的影響十分顯著，GPP的年際波動變化較大。因此，在人工干預(yù)恢復(fù)生態(tài)系統(tǒng)的過程中，仍需優(yōu)先考慮高溫脅迫對GPP的影響。

此外，本研究在關(guān)注GPP對高溫脅迫的響應(yīng)時，僅考慮了冠層溫度和降水2個主要影響因子，并未研究其他氣候因子對GPP的影響，且所選時間序列較短，難以凸顯趨勢。在今后的研究中，可以結(jié)合多源數(shù)據(jù)與過程模型，融入更多的驅(qū)動因子諸如VPD、太陽輻射、CO2以及人類活動等，進一步量化評估高溫脅迫下植被生產(chǎn)力的變化。這對客觀認識氣候變化背景下內(nèi)蒙古農(nóng)牧交錯帶陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳能力和生態(tài)服務(wù)功能的變化，進一步合理制定生態(tài)環(huán)境治理方案與規(guī)劃土地利用，以及積極開展氣候變化對植被生產(chǎn)力和生態(tài)系統(tǒng)功能的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

5 結(jié)論

本研究采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析了近10年來冠層溫度和降水變化對農(nóng)牧交錯帶植被生產(chǎn)力的影響，發(fā)現(xiàn)2005—2015年間該地區(qū)植被生產(chǎn)力整體呈上升趨勢，冠層溫度和降水能夠解釋該地區(qū)植被生產(chǎn)力的年際變化，植被生產(chǎn)力與冠層溫度具有較強的負相關(guān)關(guān)系，而與降水呈較弱的正相關(guān)關(guān)系，反映較高的冠層溫度不利于植被生產(chǎn)力增加，而降水的增多有利于植被生產(chǎn)力增加?？傮w上講，在農(nóng)牧交錯帶生態(tài)系統(tǒng)中，盡管降水能夠部分緩解高溫脅迫對植被生產(chǎn)力的負面影響，但極端高溫事件引起的冠層溫度升高仍對該地區(qū)植被生長帶來了嚴重威脅。考慮到全球變暖可能進一步加劇，農(nóng)牧交錯帶地區(qū)亟需發(fā)展適應(yīng)未來氣候變化的管理方案和減災(zāi)措施以保障可持續(xù)的農(nóng)牧生產(chǎn)和良好的生態(tài)環(huán)境。