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        基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解去趨勢的水分利用效率對氣候變化響應(yīng)的高程分異
        ——以“21世紀(jì)海上絲綢之路”沿線省份為例

        2022-09-26 12:20:58焦阜生許小娟龔海波劉會玉林振山
        生態(tài)學(xué)報 2022年17期
        關(guān)鍵詞:負(fù)相關(guān)溫差海拔

        焦阜生,許小娟,龔海波,劉會玉,*, 林振山

        1 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,南京 210023 2 生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所,南京 210042 3 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室,南京 210023 4 江蘇省地理環(huán)境演化國家重點實驗室培育建設(shè)點,南京 210023 5 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210023

        水分利用效率(WUE)是反應(yīng)植被水分利用狀況的一個客觀評價指標(biāo),是指植被光合作用生產(chǎn)過程中所固定的CO2的量與蒸散作用所消耗的H2O之比[1—3],其中,蒸散作用包括植被的蒸騰、植被表面水分蒸發(fā)和土壤水分蒸發(fā)[2]。水分利用效率不僅是表征陸地碳-水循環(huán)耦合關(guān)系的重要指標(biāo),也是反映全球變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)影響的重要參數(shù)之一[3—5]。氣候變化通過影響植被的光合作用以及蒸散過程顯著影響了植被的水分利用率,進而引起生態(tài)系統(tǒng)功能的變化[6—8]。

        以全球變暖為特征的全球氣候變化是人類迄今面臨的重大環(huán)境問題之一[9]。陸地生態(tài)系統(tǒng)的水分利用效率的時空變化及其對氣候變化的響應(yīng)已成為國內(nèi)外研究的熱點[10—13]。然而大多研究并沒有進行去趨勢處理。由于時間序列的非平穩(wěn)性,使得其變化具有明顯的趨勢性。非平穩(wěn)的時間系列表現(xiàn)出相同的趨勢變化,并不代表兩者之間有直接的相關(guān)性。因此,未經(jīng)去趨勢處理的時間序列間的相關(guān)分析會產(chǎn)生偽相關(guān)[14]。去除時間序列趨勢的影響,僅僅以年際變化值來判斷WUE對氣候因子間的響應(yīng),可以更精確地得到響應(yīng)結(jié)果[14]。因此,在研究植被動態(tài)和氣候變化的關(guān)系時有必要進行去趨勢處理。采用線性模型去趨勢是目前應(yīng)用最廣的方法之一。線性模型通常假設(shè)時間序列的趨勢保持不變。線性的這種基本假設(shè)可能會導(dǎo)致非平穩(wěn)時間序列中的虛假趨勢和錯誤的統(tǒng)計推斷[15]。植被變化具有非線性特征[16],這使得WUE的變化是不平穩(wěn)的,因此其趨勢應(yīng)該具有隨時間變化的非線性特征。因此,線性模型不能準(zhǔn)確地反映時間序列的趨勢。集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)是一種適用于非線性、非平穩(wěn)時間序列的自適應(yīng)時頻分析方法[17]。EEMD方法通過迭代的方法將原始序列分解成一組有限的、頻率遞減的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)和一個長期趨勢項。不同于先驗函數(shù)形式的擬合方法,EEMD趨勢不遵循任何預(yù)設(shè)的函數(shù)形式,且隨時間變化。并且EEMD趨勢對時間序列的延伸不敏感,即意味著未來的時間序列不會對已發(fā)生的趨勢產(chǎn)生影響[18]。這些特性使得EEMD更可靠地且更有效地揭示非線性、非平穩(wěn)時間序列的非線性趨勢。因此,EEMD去趨勢比線性去趨勢適合評估植被對氣候的響應(yīng)[19]。

        植被生長通常顯示出明顯的垂直地帶性差異。與海拔相關(guān)的水熱條件的差異通常被認(rèn)為是沿海拔梯度觀測到的植被生長狀況差異的主要原因[20]。在氣候變化的背景下,高海拔地區(qū)的升溫速度通常比低海拔地區(qū)更快[21]。但是現(xiàn)有的關(guān)于WUE對氣候響應(yīng)的研究多集中在對時空格局[10—13,22]和水平地帶性[23],缺乏針對高程分異的分析。這導(dǎo)致對WUE對氣候變化響應(yīng)的認(rèn)識不夠全面。

        “21世紀(jì)海上絲綢之路”的倡議提出以來, 引發(fā)了眾多學(xué)者的關(guān)注[24—28]。“21世紀(jì)海上絲綢之路”沿線省份自然資源豐富、生態(tài)系統(tǒng)格局復(fù)雜,是中國重要的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)之一,同時也是響應(yīng)氣候變化的重要區(qū)域之一。這些地區(qū)位于陸地和海洋相互作用的過渡地帶,是一個既有別于陸地又異于海洋的特殊地理環(huán)境。該地區(qū)快速的城市化進程改變了下墊面性質(zhì),導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境的脆弱性,因此對氣候變化的響應(yīng)敏感。鑒于現(xiàn)有研究的不足,本研究以“21世紀(jì)海上絲綢之路”沿線省份作為研究區(qū)域,結(jié)合EEMD去趨勢方法,利用偏相關(guān)分析(1)揭示W(wǎng)UE對氣候變化響應(yīng)的空間分布格局;(2)探討WUE對氣候變化響應(yīng)的不同土地覆蓋分異和高程分異,以期為我國在“一帶一路”政策實施中可能面臨的生態(tài)保護難題和經(jīng)濟發(fā)展困境提供理論指導(dǎo)與科學(xué)依據(jù)。

        1 數(shù)據(jù)和方法

        1.1 研究區(qū)概況

        圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

        東南沿海的江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南五省一市(18°10′—30°45′N,108°37′—123°10′E),是“21世紀(jì)海上絲綢之路”的沿線省份(圖1)。該地區(qū)自然資源豐富、生態(tài)系統(tǒng)格局復(fù)雜,人口占全國總?cè)丝诘?3.4% (國家統(tǒng)計局2019年數(shù)據(jù)),GDP占全國總值的34.7% (國家統(tǒng)計局2019年數(shù)據(jù)),是中國最重要的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)和對外開放區(qū),同時也是響應(yīng)氣候變化的重要區(qū)域之一。研究區(qū)的陸地面積約為55.56萬km2。北部為蘇北平原和太湖平原,絕大部分地區(qū)海拔低于50m,中部、南部地區(qū)為低山丘陵。研究區(qū)大部分地區(qū)為亞熱帶季風(fēng)氣候,以疏林灌木草地、亞熱帶常綠闊葉林為主,間或分布常綠針葉林;北部小部分地區(qū)為溫帶季風(fēng)氣候,主要以農(nóng)田耕地為主;南部零星分布著熱帶雨林、熱帶季雨林。研究區(qū)大部分位于年降水量大于800mm的濕潤區(qū),海南部分地區(qū)年降水量超過2000mm。

        1.2 數(shù)據(jù)及處理

        本文采用的總初級生產(chǎn)力(GPP)數(shù)據(jù)源自北京師范大學(xué)全球陸表特征參量(GLASS)產(chǎn)品(http://glass-product.bnu.edu.cn/)。GLASS-GPP產(chǎn)品是通過使用8個廣泛使用的光利用效率模型的貝葉斯算法集成生成的。通過155個全球渦動相關(guān)點的驗證,覆蓋了9個主要的陸地生物群落,廣泛應(yīng)用于全球和區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究[29]。

        中國陸地蒸散發(fā)(ET)數(shù)據(jù)集來自國家青藏高原數(shù)據(jù)中心(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)。該數(shù)據(jù)集通過非線性互補關(guān)系模型模擬了ET,并通過13個渦動相關(guān)系數(shù)和10個流域進行了驗證,比其他主流ET產(chǎn)品更準(zhǔn)確[30]。

        土地覆蓋類型是根據(jù)MODIS MCD12C1 V6產(chǎn)品確定的(https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOTA/MCD12C1.006/)。該產(chǎn)品為年數(shù)據(jù),提供2001—2019年每個網(wǎng)格的主導(dǎo)土地覆蓋類別。采用了國際地圈-生物圈計劃(IGBP)制定的土地覆蓋分類方案。為了減少分類誤差和土地覆被變化可能帶來的影響[31],本文還對土地覆蓋進行了特征分析。在特征分析中,僅保留2001—2015年土地覆蓋類型保持不變的像元。此外,“稀樹草原”被重新分類為“疏林灌木草地”。“農(nóng)田/自然植被嵌合體”被重新分類為“耕地”。最后,本研究使用的土地覆蓋數(shù)據(jù)包括常綠針葉林(ENF)、常綠闊葉林(EBF)、混交林(MF)、疏林灌木草地(SAV)、耕地(CRO)和城市建設(shè)用地(UB) 7類土地覆蓋(圖1)。

        本文所用的氣象數(shù)據(jù)包括1980—2016年的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù),來自于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)提供的《中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》。該數(shù)據(jù)集的時間范圍為1951年至今,包含中國699個基準(zhǔn)、基本氣象站的氣溫、降水等要素逐日數(shù)據(jù)。本研究首先對氣象數(shù)據(jù)進行篩選,剔除缺失數(shù)據(jù)的氣象臺站,提取各個氣象臺站的DEM數(shù)據(jù)(來自USGS),再根據(jù)各個氣象站點實際地理位置運用ANUSPLIN軟件將氣象數(shù)據(jù)插值為空間柵格氣候數(shù)據(jù)。

        為了與ET數(shù)據(jù)相匹配,所有數(shù)據(jù)均重采樣至0.1°。

        生態(tài)系統(tǒng)尺度的水分利用效率(WUE)是生態(tài)系統(tǒng)功能的有效指標(biāo)之一,用于表征碳-水循環(huán)之間耦合關(guān)系,可以通過GPP與ET的比值在像元尺度上進行評價。全年WUE是GPP和ET全年累積的比值[1]。年水分利用效率(Annual WUE)代表了某一特定年份內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)C同化與H2O消耗之間的關(guān)系。生態(tài)系統(tǒng)尺度的水分利用效率計算公式如下:

        1.3 研究方法

        1.3.1集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解

        集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可將非平穩(wěn)的時間序列分解為一組有限的分量和一個長期趨勢[33]。EEMD分解過程如下[17,18,32—34]:

        第一步:向原始時間序列數(shù)據(jù)x(t)中加入高斯白噪聲w1(t)。白噪聲的振幅為原始數(shù)據(jù)的0.2倍標(biāo)準(zhǔn)差。

        x1(t)=x(t)+w1(t)

        第二步:將所有極大值點和極小值點用三次樣條曲線連接,分別形成新時間序列數(shù)據(jù)x1(t)的上下包絡(luò)線(eu(t)和el(t));然后,新時間序列數(shù)據(jù)x1(t)減去上下包絡(luò)線的均值m1(t)。

        f1(t)=x1(t)-m1(t)

        第三步:確定f1(t)是否滿足停止條件(在任一點都接近于0)。如果滿足,則停止分解,如果不滿足,將f1(t)作為新的時間序列數(shù)據(jù)并重復(fù)第二步。最終,得到第一個固有模態(tài)函數(shù):imf1(t)。

        f2(t)=f1(t)-m2(t)

        imf1(t)=fk(t)=fk-1(t)-mk(t)

        第四步:將x1(t)減去imf1(t)得到剩余量R1(t)。如果R1(t)仍包含振蕩成分,就以R1(t)作為新的時間序列數(shù)據(jù)重復(fù)第二步和第三步。

        R1(t)=x1(t)-imf1(t)

        Rn(t)=Rn-1(t)-imfn(t)

        因此,x1(t)被分解成一系列頻率遞減的固有模態(tài)函數(shù)和一個單調(diào)的或者有至多一個極值點的趨勢項(圖2)。

        第五步:重復(fù)第一步至第四步1000次,并在每次中加入不同的高斯白噪聲。將所有分解結(jié)果的固有模態(tài)函數(shù)和長期趨勢的相對應(yīng)集合均值作為分解的最終結(jié)果。

        Wu和Huang[17]指出白噪聲振幅的大小對分解結(jié)果影響較小,而且由于EEMD是多次計算取集合平均值作為最終結(jié)果的,加入的白噪聲會相互抵消,因此不會對原始數(shù)據(jù)信息造成干擾。

        按照Liu等[19]的研究,原數(shù)據(jù)減去長期趨勢項得到新的、去除了EEMD趨勢的時間序列。因此,本文用EEMD方法對WUE和各個氣候因子均進行去趨勢處理并將其用于接下來的偏相關(guān)分析中。

        圖2 研究區(qū)平均水分利用效率及其集合經(jīng)驗?zāi)M分解結(jié)果Fig.2 Average WUE and the results decomposed by EEMD in regional scale

        1.3.2偏相關(guān)分析

        本文使用偏相關(guān)分析的方法來確定每個像元中WUE與各個氣候因子的關(guān)系。偏相關(guān)分析是一種廣泛被使用的統(tǒng)計工具,用于將兩個變量之間的關(guān)系從與多個相關(guān)變量的混雜影響中分離出來。每個偏相關(guān)系數(shù)的絕對值都位于[0,1]。當(dāng)偏相關(guān)系數(shù)的絕對值等于1時,這兩個變量就完全相關(guān)。相反,當(dāng)偏相關(guān)系數(shù)等于0,這兩個變量是完全不相關(guān)的。如果偏相關(guān)系數(shù)為正,這兩個變量就是正相關(guān)關(guān)系。如果偏相關(guān)系數(shù)為負(fù),這兩個變量就是負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        偏相關(guān)系數(shù)的計算公式如下:

        式中,rxy(z)為將變量z固定后變量x與變量y之間的偏相關(guān)系數(shù);rxy、rxz、ryz分別為變量x與變量y之間的相關(guān)系數(shù)、變量x與變量z之間的相關(guān)系數(shù)、變量y與變量z之間的相關(guān)系數(shù)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 WUE多年均值的空間分布格局

        如圖3所示,研究區(qū)內(nèi)WUE多年均值總體上呈現(xiàn)由南北向中間遞增的分布趨勢。浙江省、福建省及廣東省東部和北部由于森林分布較廣,WUE多年均值較高,大部分地區(qū)WUE多年均值超過3 gC/kgH2O。而長江三角洲、珠江三角洲和雷州半島由于城市化水平較高, WUE多年均值少于1 gC/kgH2O。常綠針葉林的WUE多年均值最高,而混交林、常綠闊葉林、疏林灌木草地和耕地的WUE多年均值依次降低。城市建設(shè)用地的多年WUE均值最低,僅達(dá)到了常綠針葉林的一半。

        圖3 研究區(qū)多年平均WUE的空間格局與不同土地覆蓋類型的WUE均值Fig.3 The spatial pattern of multi-year average WUE and the average WUE under different land cover types

        2.2 WUE對氣候變化響應(yīng)的高程分異

        圖4顯示了WUE與各個氣候變量偏相關(guān)系數(shù)的空間分布格局。在51.11%的研究區(qū)內(nèi),WUE與均溫表現(xiàn)為正相關(guān),主要分布在福建、浙江東部、廣東北部、蘇北平原和杭嘉湖平原;48.89%的地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,這些地區(qū)主要是江蘇南部和西部、上海、浙江中部、廣東東部和海南。81.46%研究區(qū)表現(xiàn)出WUE與溫差的正相關(guān)關(guān)系,只有福建中部、海南和廣東的零星地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。最高溫與WUE的負(fù)相關(guān)地區(qū)略多于正相關(guān)的地區(qū),主要集中在福建和浙江南部,廣東北部、江蘇北部及海南島亦有分布。最低溫與植被水分利用率的顯著負(fù)相關(guān)主要分布在除去上海市、浙江省西部、福建省西南部、廣東省東南部和海南島西南部的地區(qū)內(nèi)。降水與WUE主要呈負(fù)相關(guān)性,只有在海南、長江三角洲與廣東東部零星分布著正相關(guān)地區(qū)。

        圖4 WUE與平均溫、溫差、最高溫、最低溫、降水的偏相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.4 The spatital distribution of partial correlation coefficient between WUE and average temperature, dirual range, the highest temperature, the lowest temperature and total precipitatio下方的小圖為各個氣候變量與WUE偏相關(guān)系數(shù)的頻率直方圖

        對偏相關(guān)系數(shù)按照土地覆蓋類型進行重新統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)不同植被的WUE對氣候變化的響應(yīng)存在明顯的差異,如圖5所示。常綠針葉林、農(nóng)田、城市建設(shè)用地的WUE與均溫表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系,而在常綠闊葉林、混交林、疏林灌木草地則為正相關(guān)關(guān)系。城市建設(shè)用地的負(fù)相關(guān)系數(shù)最大,而常綠闊葉林與WUE的正相關(guān)系數(shù)最大。所有植被WUE與溫差均表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系。其中常綠針葉林的偏相關(guān)系數(shù)最大,而后依次為常綠闊葉林、混交林、城市建設(shè)用地、疏林灌木草地和耕地。除城市建設(shè)用地外,各個植被的WUE與最高溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中,常綠針葉林和混交林的負(fù)相關(guān)系數(shù)最大。除農(nóng)田外,各個植被的WUE與最低溫呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。但疏林灌木草地的正相關(guān)關(guān)系不顯著,且農(nóng)田的負(fù)相關(guān)關(guān)系亦不顯著。除了城市建設(shè)用地,其余植被WUE與降水呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且負(fù)相關(guān)系數(shù)均較大?;旖涣諻UE與各個氣候因子的相關(guān)關(guān)系和常綠闊葉林一致。農(nóng)田WUE只與溫差表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,城市建設(shè)用地只與均溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        圖5 不同土地覆蓋類型下WUE與各個氣候變量間的偏相關(guān)系數(shù)Fig.5 The partial correlation coefficient between WUE and each climatic variable under different land cover types

        對研究區(qū)內(nèi)WUE對各個氣候因子的偏相關(guān)系數(shù)隨高程分布的統(tǒng)計結(jié)果表明,WUE對氣候變化的響應(yīng)存在著明顯的海拔梯度變化,如圖6所示。在低海拔地區(qū),WUE與均溫表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系,200m以上逐漸由負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)檎嚓P(guān)。隨著高度的逐漸增加,正相關(guān)系數(shù)逐漸增加。但在800m以上地區(qū),正相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)波動變化。溫差與WUE在所有高度上都表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,在50m以下相關(guān)系數(shù)略有下降,之后隨著高度增加正相關(guān)系數(shù)單調(diào)增加。200m以下,最高溫與WUE的正相關(guān)系數(shù)先增加后減小,正相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在50m。200m以上,兩者轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系,且系數(shù)隨著高度增加不斷增加。最低溫與WUE的相關(guān)系數(shù)在20m有一段波動變化,在20m以上呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系且隨著高度增加系數(shù)不斷減小。在500m以上,雖然仍表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系但包含著強烈的震蕩成分。在500m以下降水與WUE的負(fù)相關(guān)系數(shù)隨著高度的增加而不斷減小,在500—1000m負(fù)相關(guān)系數(shù)變化幅度逐漸變小,在1000m以上負(fù)相關(guān)系數(shù)趨于平緩。

        圖6 WUE與各個氣候變量間的偏相關(guān)系數(shù)隨海拔的分異Fig.6 The variation of partial correlation coefficient between WUE and each climatic variable with altitude

        3 討論

        3.1 WUE對氣候變化的響應(yīng)隨植被類型的分異

        不同植被類型的WUE對氣候變化的響應(yīng)存在明顯的差異。各個植被類型的WUE均與溫差呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,說明在研究區(qū)內(nèi)溫差擴大有利于提高WUE具有普遍性。除城鄉(xiāng)建設(shè)用地外,WUE與最高溫和降水量均為負(fù)相關(guān)。這是因為城市植被與自然植被和農(nóng)田對氣候變化的響應(yīng)機制不同。氣候變化對自然植被的生長狀態(tài)具有決定性作用,但城市植被的變化可能更多地與社會經(jīng)濟發(fā)展水平和政策相關(guān)[35]。對于自然植被,本研究區(qū)氣候高溫多雨,因此最高溫的增加很可能會超過植被生長的最適宜溫度,導(dǎo)致GPP的減少。并且最高溫的增加會導(dǎo)致ET的增加,進一步導(dǎo)致WUE的減少。同樣地,降水增多對光合作用的促進作用并不明顯,反而使得蒸散發(fā)的增加,導(dǎo)致WUE的減少。對于城市的人工植被,由于人類的規(guī)劃管理,其對氣候變化的響應(yīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變,表現(xiàn)出WUE的增加[36]。除農(nóng)田和常綠闊葉林外,最低溫對各種植被生長均表現(xiàn)出不同強度的促進作用。最低溫增加,減少了植被受低溫的脅迫,而促進植被生長,提高了WUE。而農(nóng)田受人類的規(guī)律管理,當(dāng)面臨寒潮威脅時會受到最大的保溫措施;而常綠闊葉林的生長環(huán)境熱量充足,盡管最低溫降低,熱量仍能保證植被正常生長的需求,因此最低溫對這兩種植被的影響有限。均溫對常綠闊葉林和混交林表現(xiàn)出促進促進作用卻對常綠針葉林表現(xiàn)出抑制作用。因為常綠闊葉林和混交林的最適宜溫度比較高,而常綠針葉林的最適宜溫度比較低[37]。增加的均溫仍會在常綠闊葉林的最適宜溫度以下,促進植被生長,導(dǎo)致GPP增加;而對于常綠針葉林,增加的均溫會超過其最適宜溫度,反而變?yōu)榱艘种浦脖簧L,導(dǎo)致GPP減少。農(nóng)田和城市綠地用水量大,均溫增加會導(dǎo)致ET增加,WUE減少。

        3.2 WUE對氣候變化的響應(yīng)隨高程的分異

        WUE對氣候變化的響應(yīng)表現(xiàn)出海拔梯度的差異。溫度通常是影響植物WUE最直接的環(huán)境因素之一[2, 10,38]。在低海拔地區(qū)WUE與均溫呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān),而在中高海拔為正相關(guān)。這是因為溫度對WUE具有一定的促進或抑制影響[39—42]。溫度對植被的作用存在一個閾值,即最適宜溫度[37]。溫度升高會促進酶的活性,增強植被光合作用效率;但過高的溫度又會導(dǎo)致氣孔關(guān)閉和酶的失活[43]。Xue等[43]和位賀杰等[44]發(fā)現(xiàn)中國地區(qū)植被的最適宜溫度在15—25℃區(qū)間。研究區(qū)總體位于亞熱帶和熱帶,熱量充足,因此在低海拔地區(qū)WUE與均溫表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系。而隨著海拔升高導(dǎo)致溫度降低至最適宜溫度以下,WUE與均溫表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系。

        WUE與溫差在所有高度上都呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,且正相關(guān)系數(shù)隨著海拔的升高而增加。晝夜溫差的增加可以在白天促進光合作用效率,在夜晚降低呼吸作用,GPP增加而水分損耗減少,促進WUE的增大[45]。有研究[37,38,46,47]表明晝夜溫差越大植物生長越旺盛,大溫差有利于植物干物質(zhì)的積累。海拔越高溫差越大,因此溫差對高海拔地區(qū)植物WUE的促進作用比低海拔地區(qū)更明顯。

        WUE與最高溫的負(fù)相關(guān)系數(shù)隨著海拔的升高而增加。高溫會使得光合作用的酶活性降低,且植物則增加蒸騰和蒸發(fā)的方式來給葉片表面降溫[48],光合作用受到抑制而蒸散作用仍在增加,使得WUE降低。WUE與最低溫在大部分地區(qū)表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,且隨海拔的升高相關(guān)系數(shù)略有增加。最低溫的增加可以防止植被在夜間遭受凍傷的危害,且在均溫較低時夜溫的作用效果更顯著[46,47]。總體而言,高海拔地區(qū)的植物對溫度的敏感性較高,相關(guān)系數(shù)隨著海拔的升高而增加。

        降水是影響WUE的重要因素[13,22,23]。本研究中WUE與降水在所有高度上均表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系,且這種負(fù)相關(guān)關(guān)系隨著高度的增加而增強。同溫度一樣,降水對植物WUE的影響亦存在臨界閾值。有研究表明中國地區(qū)降水對植被作用的拐點值是600mm左右[41,43]。本研究區(qū)處于亞熱帶/熱帶的濕潤區(qū),大部分地區(qū)年降水量超過800mm,過多的降水量對植被生長只有微弱的促進作用,卻極大地增加了蒸發(fā)量,這反而會導(dǎo)致WUE的減少[48]。并且隨著海拔的升高,降水也會增加(比如迎風(fēng)坡),這同時會導(dǎo)致日照時長和太陽輻射的減少[49],抑制光合作用效率進而導(dǎo)致WUE的進一步減少。

        今后“21世紀(jì)海上絲綢之路”沿岸省份提高生態(tài)系統(tǒng)功能,需要注意WUE對氣候響應(yīng)的高程分異。由于低海拔地區(qū)主要是城市和農(nóng)田,很難通過植樹造林提高生態(tài)系統(tǒng)功能??梢灶A(yù)見造林主要發(fā)生在中高海拔地區(qū)。而在中高海拔地區(qū),WUE與均溫、溫差、最低溫呈正相關(guān),與降水和最高溫呈負(fù)相關(guān)。在造林時需要考慮到林木對溫度、降水的敏感性,以更好地應(yīng)對未來的氣候變化。

        4 結(jié)論

        本文基于遙感GPP和ET數(shù)據(jù)計算“21世紀(jì)海上絲綢之路”沿線省份WUE,基于EEMD方法進行去趨勢處理,利用偏相關(guān)方法分析研究區(qū)WUE對氣候變化的響應(yīng)及其高程分異,主要研究結(jié)論如下:

        (1)WUE與氣候因子的相關(guān)性關(guān)系在空間分布上表現(xiàn)為日均溫與WUE的正相關(guān)面積略小于負(fù)相關(guān)面積;日溫差與WUE正相關(guān)的面積遠(yuǎn)大于負(fù)相關(guān)的面積,負(fù)相關(guān)區(qū)域僅分布在福建中部、雷州半島和海南島;最高溫與WUE的正相關(guān)區(qū)域略小于負(fù)相關(guān)區(qū)域,而最低溫與WUE的正相關(guān)區(qū)域略大于負(fù)相關(guān)區(qū)域;降水與WUE則是以負(fù)相關(guān)為主。

        (2)WUE與各個氣候因子的關(guān)系在不同土地覆蓋類型上存在明顯的差異。均溫只與常綠闊葉林和混交林的WUE呈現(xiàn)正相關(guān),而與常綠針葉林、農(nóng)田和城市建設(shè)用地表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。最高溫與自然植被的WUE成負(fù)相關(guān),而最低溫則呈正相關(guān)。溫差與所有植被的WUE均呈現(xiàn)正相關(guān)。除城市建設(shè)用地外,降水的增加會其余植被WUE的減少。

        (3)WUE對氣候變化表現(xiàn)出海拔梯度變化。低海拔地區(qū),WUE與均溫為負(fù)相關(guān)關(guān)系,200m以上負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)檎嚓P(guān),并且正相關(guān)系數(shù)隨著海拔的升高而增加。溫差與WUE在所有高度上都表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)系數(shù)隨著高程的增加而增加。在200m以下時,最高溫與WUE呈正相關(guān)。200m以上,兩者轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān)且負(fù)相關(guān)效應(yīng)隨著高程的增加而增強。最低溫與WUE的相關(guān)性總體呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系但相關(guān)系數(shù)隨著高度升高而波動增加。降水與WUE在所有高程上均呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系,但負(fù)相關(guān)系數(shù)的增強隨著高度的增加而減弱。

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