曲學斌,姜鳳友,高紹鑫,辛孝飛
(1呼倫貝爾市氣象局,內(nèi)蒙古呼倫貝爾 021008;2呼倫貝爾市農(nóng)牧局,內(nèi)蒙古呼倫貝爾 021008)
IPCC 第六次評估報告(AR6)指出,1850—2019 年人類活動已累計排放了約2.4萬億t的二氧化碳,其中42%是1990年后排放的[1-2],自工業(yè)化以來人類活動導(dǎo)致的全球升溫約1.09℃[3]。未來想要控制全球溫升水平就必須采取行動以達到“碳中和”,必須從減少碳排放和增加碳匯2 個方向發(fā)力[4]。生態(tài)凈初級生產(chǎn)力(Net Ecosystem Productivity,NEP)是指單位時間、單位面積內(nèi)植物固碳與植被及土壤異養(yǎng)呼吸消耗之間的差值,是衡量生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的重要指標,常用來表征區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的碳源/匯能力[5]。例如陳雪嬌等[6]、王川等[7]利用NEP對三江源區(qū)典型草地和塔里木河下游植被的碳源/匯空間格局及動態(tài)變化進行分析,為評估研究區(qū)的碳儲量動態(tài)變化提供了科學依據(jù)。
農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,一方面可以通過農(nóng)作物的光合作用固定大氣中的二氧化碳,另一方面在植被、土壤呼吸及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中向大氣排放二氧化碳,是受人類活動影響最為明顯的生態(tài)系統(tǒng)[8]。定量化分析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力,對于發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)、評估不同耕作方式對碳吸收、排放的影響等都有重要意義。目前的農(nóng)田碳匯研究大多通過統(tǒng)計模型和年鑒數(shù)據(jù),對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的碳吸收量和碳排放量進行估算,計算結(jié)果常以縣、市為單位,空間分辨率有限[9-10]。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展,將曾經(jīng)的“點”數(shù)據(jù)擴展到“面數(shù)據(jù)”,有效推動了空間數(shù)據(jù)的評估和統(tǒng)計。開展基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的NEP 在農(nóng)田碳源/匯能力方面的分析,可以獲得更加精細化的分析結(jié)果,為制定差異化的低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式提供科學依據(jù)。
呼倫貝爾農(nóng)墾集團位于內(nèi)蒙古呼倫貝爾市境內(nèi),始建于1954 年,屬國家直供的大型墾區(qū),擁有4.0×104km2耕地和6.7×104km2草場及少量林地和水面,耕地規(guī)模居全國農(nóng)墾第三位,田間綜合機械化水平99%,農(nóng)業(yè)科技貢獻率71%,在中國東北農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中具備較高的代表性。呼倫貝爾農(nóng)墾集團下轄24 個現(xiàn)代化農(nóng)牧場,分布在大興安嶺兩麓的8個旗市區(qū)境內(nèi),主要種植玉米、大豆、小麥、油菜、馬鈴薯和人工牧草等作物,各農(nóng)牧場分布如圖1所示。
NEP是估算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳平衡的重要指標,常用來度量碳源、碳匯的大小[11],其計算公式如式(1)所示。
式中,NPP表示植被凈初級生產(chǎn)力,是指植被由光合作用產(chǎn)生的有機物質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸后剩余的部分;RH表示土壤微生物呼吸量,反映土壤中的有機質(zhì)在土壤微生物和細菌等的作用下礦化并向大氣排放CO2的過程。RH可通過氣溫、降水的經(jīng)驗?zāi)P桶丛掠嬎惬@得[12],其計算公式如式(2)所示。
式中,RH為月土壤呼吸速率,T為月平均氣溫(℃),P為月降水量(mm)。
NPP數(shù)據(jù)選自基于美國國家航空航天局的MOD17A3數(shù)據(jù)集,時間跨度為2001—2021年,時間分辨率為1年,空間分辨率為500 m×500 m。該數(shù)據(jù)是在Terra衛(wèi)星搭載的MODIS傳感器數(shù)據(jù)和地表覆蓋等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用光能利用率模型計算獲得,在全球及區(qū)域NPP研究中得到廣泛認可[13-15]。計算RH時,首先使用以電子數(shù)字高程(DEM)為協(xié)變量的協(xié)同克里金插值[16],將呼倫貝爾境內(nèi)16個氣象站的月氣溫和月降水數(shù)據(jù)插值成與NPP相同空間分辨率的氣象數(shù)據(jù),然后計算逐月的RH,最后將每年12 個月的RH加和得到與NPP相同時空分辨率的數(shù)據(jù)。
NEP的變化趨勢分析主要采用Sen 趨勢分析法,與線性回歸法相比,該方法具有受異常值影響小,不需要數(shù)據(jù)服從某種特定分布等諸多優(yōu)勢[17],其計算公式如式(3)所示。
式中,S為NEP的變化趨勢,median為數(shù)據(jù)序列中位數(shù)的計算符號,i、j為年份,NEPi和NEPj分別表示第i,j年對應(yīng)的NEP值。當S>0 時說明NEP呈增長趨勢,反之則為下降趨勢,Sen變化趨勢的顯著性檢驗采用MK方法[18]。
長期依賴性及未來趨勢研究使用R/S方法計算的Hurst 指數(shù)(H)進行分析,具體計算公式詳見Hurst[19-21]等文獻。H的取值范圍在0~1。若H<0.5則表示過去變化趨勢與未來變化趨勢呈負相關(guān),H=0.5 則表示過去變化趨勢與未來變化趨勢不相關(guān),若H>0.5則表明過去變化趨勢與未來變化趨勢呈正相關(guān)。Hurst 指數(shù)可以根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測未來變化趨勢,是定量表達時間序列信息長期依賴性的有效方法。
NEP的變化穩(wěn)定性使用變異系數(shù)C進行分析,其數(shù)值越大表明NEP受干擾程度越大,越不穩(wěn)定,反之則表明其變化穩(wěn)定[22],計算公式如式(4)所示。
NEP對氣溫、降水的響應(yīng)分析采用偏相關(guān)系數(shù)法進行分析[23],其計算公式如式(5)所示。
式中,角標x代表NEP,y和z則代表氣溫(或降水),Rxy和Rxz為NEP與氣溫(或降水)的相關(guān)系數(shù),Ryz為氣溫與降水的相關(guān)系數(shù),Rxy(z)則為NEP與氣溫(或降水)在排除降水(或氣溫)影響后的偏相關(guān)系數(shù)。Rxy(z)與Rxy的正負分別代表了正相關(guān)與負相關(guān),對照相關(guān)系數(shù)檢驗表,當Rxy(z)與Rxy通過0.05 水平的顯著性檢驗時達到顯著,通過0.01水平的顯著性檢驗時達到極顯著。
2001—2021年,呼倫貝爾農(nóng)墾集團各農(nóng)牧場的年平均NPP與RH分布如圖2 所示。農(nóng)墾集團的平均NPP為377.5 g C/(m·a),其中莫旗與鄂倫春旗交界的東方紅農(nóng)場最高[528.1 g C/(m·a)],阿榮旗境內(nèi)的格尼農(nóng)場最低[316.4 g C/(m·a)],整體呈現(xiàn)由大興安嶺向兩側(cè)遞減的分布方式。農(nóng)墾集團的平均RH為156.4 g C/(m·a),其中扎蘭屯市境內(nèi)的大河灣農(nóng)場最高[173.8 g C/(m·a)],陳旗境內(nèi)的哈達圖農(nóng)場最低[144.7 g C/(m·a)],由于大興安嶺以東農(nóng)牧場的熱量和水分條件均優(yōu)于嶺西的農(nóng)牧場,嶺東農(nóng)牧場的RH明顯高于大興安嶺以西的農(nóng)牧場。
圖2 呼倫貝爾農(nóng)墾集團年平均NPP和RH
2001—2021年,呼倫貝爾市農(nóng)墾集團的平均NEP為221.1 g C/(m·a),其空間分布如圖3 所示,其中東方紅農(nóng)場平均NEP最高[329.4 g C/(m·a)],格尼農(nóng)場平均NEP最低[139.4 g C/(m·a)],NEP達到200 g C/(m·a)以上的面積占52.5%,NEP在100~200 g C/(m·a)的面積占44.7%,小于100 g C/(m·a)的面積僅占3.1%,空間分布與NPP近似,整體也呈現(xiàn)出由大興安嶺向兩側(cè)遞減的分布方式。
圖3 呼倫貝爾農(nóng)墾集團年平均NEP
從各農(nóng)牧場NEP的平均年Sen變化傾向率及M-K顯著性檢驗、Hurst 指數(shù)、變異系數(shù)如表1 所示。農(nóng)墾集團的年平均NEP以4.95 g C/(m·a)的速度增加,其中東方紅、歐肯河、古里、甘河、宜里、巴彥6 個莫旗和鄂倫春旗境內(nèi)的農(nóng)牧場達到顯著增加趨勢,其余農(nóng)牧場均可達到極顯著增加趨勢,可見隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的提升和氣候變化的影響,呼倫貝爾農(nóng)墾集團生產(chǎn)過程中的生態(tài)固碳能力有所提高。從Hurst指數(shù)來看,僅扎蘭河農(nóng)場略大于0.5,其余農(nóng)牧場均小于0.5,表明大部分農(nóng)牧場NEP未來的變化與之前的變化呈負相關(guān),由于過去變化以NEP增加為主,因此未來可能有減少趨勢,但由于Hurst 的最小值僅為0.415,減少趨勢并不明顯。從變異系數(shù)上看,變異系數(shù)最大為陶海牧場(1.629),最小為綽爾河農(nóng)場(0.684),鄂倫春旗、牙克石市和額爾古納市東部的農(nóng)牧場變異系數(shù)小于1,基本呈現(xiàn)出由大興安嶺向兩側(cè)變異系數(shù)逐漸增大的分布方式,表明林農(nóng)交錯帶的農(nóng)田NEP更加穩(wěn)定。
表1 呼倫貝爾農(nóng)墾集團各農(nóng)牧場NEP變化情況
2001—2022 年,研究區(qū)的平均氣溫為-0.4℃,呈現(xiàn)以0.03℃/a的速度增加,但未通過顯著性檢驗;平均降水量為400.0 mm,呈現(xiàn)以7.8 mm/a 的速度增加,且達到極顯著水平。NEP與氣溫、降水的偏相關(guān)顯著性如圖4 所示。NEP與氣溫的平均相關(guān)系數(shù)僅有-0.10,其中達到顯著和極顯著負相關(guān)的面積占研究區(qū)總面積的3.8%,達到顯著或極顯著正相關(guān)的面積僅占0.1%,氣溫與NEP的關(guān)系并不密切。NEP與降水的平均相關(guān)系數(shù)為0.44,其中達到顯著和極顯著負相關(guān)的面積僅占總面積的0.5%,達到顯著或極顯著正相關(guān)的面積占60.7%,與氣溫相比,呼倫貝爾農(nóng)墾集團的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)受降水的脅迫更加明顯。從各農(nóng)牧場來看,阿榮旗和莫旗境內(nèi)的5 個農(nóng)牧場NEP與降水呈極顯著相關(guān),莫旗、鄂倫春旗南部、牙克石市、陳旗和額爾古納市南部的11個農(nóng)牧場NEP與降水呈顯著相關(guān),其余5個農(nóng)牧場NEP與降水的偏相關(guān)系數(shù)未通過顯著性檢驗。
圖4 呼倫貝爾農(nóng)墾集團NEP與氣溫、降水的偏相關(guān)關(guān)系
(1)呼倫貝爾農(nóng)墾集團的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)碳匯功能,年平均NPP為377.5 g C/(m·a),RH為156.4 g C/(m·a),NEP為221.1 g C/(m·a),呈現(xiàn)從大興安嶺向兩麓遞減分布。
(2)各農(nóng)牧場2001—2021年的NEP變化均呈現(xiàn)顯著或極顯著的增加趨勢,且農(nóng)牧場越靠近大興安嶺,NEP的變異系數(shù)越小。在Hurst 分析中表明大部分農(nóng)牧場未來NEP的變化與之前呈負相關(guān),即可能轉(zhuǎn)為減少趨勢,需加強固碳能力高的耕作方式的推廣力度,防止農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的下降。
(3)呼倫貝爾農(nóng)墾集團60.7%地區(qū)的NEP與降水呈極顯著正相關(guān),降水偏少是限制NEP增加的主要因素之一。應(yīng)重點關(guān)注干旱災(zāi)害對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的不利影響,可加強農(nóng)業(yè)灌溉和人工增雨作業(yè)能力,降低農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生風險。
2020 年9 月中國明確提出2030 年“碳達峰”與2060 年“碳中和”目標,2021 年7 月16 日,作為“雙碳”目標的核心政策工具之一的全國碳排放權(quán)交易市場開市[24-25]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作為與人類活動最為密切的生態(tài)系統(tǒng),其固碳能力的潛力巨大。因此開展農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯評估,有利于推動堆肥、秸稈還田等提高固碳能力的耕作方式,發(fā)展低碳農(nóng)業(yè),并為農(nóng)業(yè)碳排放權(quán)交易奠定基礎(chǔ)。呼倫貝爾農(nóng)墾集團在中國東北農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中具有較高的代表性,本次研究使用的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NEP的計算評估方式,具有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)易獲取、計算簡便等優(yōu)勢,可在其他農(nóng)業(yè)種植區(qū)進行應(yīng)用推廣示范。