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        廣西喀斯特地區(qū)植被NPP對高低溫氣象災害的響應

        2024-03-12 09:22:30陳燕麗李明志莫偉華羅永明
        廣西林業(yè)科學 2024年1期
        關(guān)鍵詞:林種喀斯特負相關(guān)

        陳燕麗,李明志,謝 映,莫偉華,羅永明

        (1.廣西壯族自治區(qū)氣象科學研究所,廣西南寧 530022;2.百色市氣象局,廣西百色 533000)

        植被是生態(tài)環(huán)境變化的指示器,是聯(lián)結(jié)大氣、土壤、水分和生物的重要紐帶[1]。研究發(fā)現(xiàn),氣象因子對不同地區(qū)植被影響差異明顯;在溫帶和寒帶地區(qū),氣溫為影響植被的主導因子;在干旱半干旱或干濕季節(jié)差異明顯地區(qū),降水為影響植被的主導因子[2-4],這些結(jié)論一般基于氣溫和降水平均態(tài)得出。在全球氣候變暖背景下,氣候變化呈現(xiàn)極端化,氣象災害發(fā)生頻繁,對植被生長造成嚴重威脅,氣象災害對植被的影響成為新的研究熱點。

        中國是世界上喀斯特分布面積最大的國家,喀斯特地區(qū)多分布在廣西、貴州和云南等地;這些地區(qū)濕潤多雨,屬典型的亞熱帶氣候,具有氣溫高、降水時空差異大和氣象災害發(fā)生頻繁等特點[5]。在強烈的喀斯特作用和復雜景觀類型條件下,喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱,對外界環(huán)境的響應敏感,加上資源的不合理開發(fā)與利用,導致該地區(qū)石漠化現(xiàn)象日益嚴重[6]。研究表明,氣溫和降水顯著作用于喀斯特地區(qū)歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和植被凈初級生產(chǎn)力指數(shù)(Net Primary Productivity,NPP),氣溫的作用大于降水[7],但降水的響應速度大于氣溫[8]。喀斯特地區(qū)植被對不同氣候因子的響應存在閾值效應[9]和滯后性[10-11]。一般來說,短期的氣候變化對喀斯特地區(qū)植被的影響不明顯[12],但極端氣候事件影響顯著。2008 年,氣溫極端變化引發(fā)我國南方特大凝凍事件,導致貴州省喀斯特集中連片區(qū)植被NPP 損失0.77×106tC,其中灌叢損失最嚴重,且恢復最差[13]。

        近50年來,我國西南地區(qū)氣候呈現(xiàn)“暖干化”趨勢[14],為喀斯特地區(qū)石漠化治理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。氣溫極冷或極暖對喀斯特地區(qū)植被造成的影響是值得開展研究的課題。目前,針對高溫災害對喀斯特地區(qū)植被影響的研究較少。持續(xù)高溫天氣是引發(fā)干旱的重要因素;干旱條件下,貴州省有31 種植物遭受破壞,其中中型葉、革質(zhì)葉和單葉熱帶常綠小喬木遭受的損失更嚴重[15]。嚴重低溫會對喀斯特地區(qū)植被造成不可逆?zhèn)?,?008年的我國南方特大凝凍事件中,喀斯特巖性區(qū)受損程度明顯比非喀斯特巖性區(qū)嚴重,表現(xiàn)為植被NPP 受損率高,恢復程度差[13],且冰雪凝凍使土壤結(jié)構(gòu)發(fā)生變化[16]。

        研究發(fā)現(xiàn),在喀斯特地區(qū)有林地和無林地中,裸露巖石表面的溫度和地表溫度差異較大,選擇耐高溫性較強、水分蒸騰較小的樹種可提高該地區(qū)造林成活率和生態(tài)恢復效果[17]??λ固氐貐^(qū)地表覆蓋特征對土壤溫度、土壤水分均有較大影響,且大氣溫度與不同林種覆被下的土壤溫度變化密切相關(guān)[18]。海拔、坡度和坡向等地理環(huán)境對植被生長也有重要影響[19]。高低溫氣象災害對植被在不同地形、地貌條件下的影響差異值得深入研究,可為林業(yè)種植布局提供更科學合理的參考。

        作為我國排名第3 的喀斯特省(自治區(qū)、直轄市),喀斯特是廣西典型的脆弱生態(tài)系統(tǒng),是政府生態(tài)環(huán)境保護的重點關(guān)注地區(qū)。本研究以廣西喀斯特地區(qū)為研究對象,基于廣西喀斯特地區(qū)2000—2021 年植被NPP 和氣溫資料,通過分析植被NPP 變化趨勢和多種高溫、低溫氣象災害指數(shù)與不同林種NPP 的相關(guān)性,研究該地區(qū)植被變化趨勢和高低溫氣象災害對植被的影響規(guī)律,為氣候變暖背景下喀斯特地區(qū)植被保護修復和氣象防災減災等提供科學依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        廣西(104°26′~112°04′E,20°54′~26°24′N)地處中國南部,北回歸線橫貫中部,南瀕熱帶海洋,北接南嶺山地,西延云貴高原,具有周高中低、盆地和山地多及平原少的地形特點;其中,喀斯特地貌區(qū)面積占廣西總面積的37.8%。廣西喀斯特地區(qū)山多地少,土地貧瘠,生態(tài)環(huán)境較差,石漠化現(xiàn)象嚴重,氣象災害發(fā)生頻繁,嚴重制約當?shù)亟?jīng)濟和社會發(fā)展,屬全國貧困落后地區(qū)(圖1)。

        圖1 廣西喀斯特地區(qū)林種和氣象站點分布Fig.1 Distributions of forest species and meteorological stations in Guangxi karst areas

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        氣象數(shù)據(jù)為廣西壯族自治區(qū)氣象信息中心提供的研究區(qū)69 個氣象站點1961—2021 年逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)。日數(shù)和積溫可較好地表征氣象災害影響的時長和嚴重程度;最高氣溫和最低氣溫可反映氣象災害的極端變化;同時綜合考慮在高低溫氣象災害過程中常用的監(jiān)測指標,選擇高低溫氣象災害指標(表1)。

        表1 氣象災害指標Tab.1 Indexes of meteorological disasters

        衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來自美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer,MODIS)反演的植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1,250 m分辨率16天合成,數(shù)據(jù)版本為V006,數(shù)據(jù)時段為2000—2021 年。對研究區(qū)MOD13Q1 遙感數(shù)據(jù)集進行圖像鑲嵌、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換和質(zhì)量檢驗等預處理,得到質(zhì)量可靠的NDVI 數(shù)據(jù)集,并進行月合成,獲得月NDVI 數(shù)據(jù)集,用于計算植被NPP。

        地理信息數(shù)據(jù)包括廣西喀斯特地區(qū)林種分布數(shù)據(jù)(由廣西壯族自治區(qū)森林資源與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心提供)、30 m 空間分辨率廣西數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)(來源于地理空間數(shù)據(jù)云)及1∶25 萬廣西縣行政邊界、廣西喀斯特地區(qū)矢量邊界和廣西氣象站點經(jīng)緯度信息(均來源于廣西壯族自治區(qū)氣象科學研究所)。

        1.3 研究方法

        1.3.1 植被NPP計算

        基于陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量(Terrestrial Ecosystem Carbon Budget,TEC)模型計算植被NPP[20],計算公式為:

        式中,NPPij、GPPij和Rij分別為第i年第j月的植被凈初級生產(chǎn)力、總初級生產(chǎn)力和呼吸消耗量(gC·m-2);εij為第i年第j月的光能實際利用率(gC/MJ),反映溫度、水分等因子對光合作用的影響;FPAR 為植被吸收光合有效輻射的比例;PARij為第i年第j月的入射光合有效輻射(MJ/m2);NPPi為第i年植被凈初級生產(chǎn)力(gC·m-2);n為1年總月份數(shù),n=12。

        1.3.2 相關(guān)性分析

        采用Pearson相關(guān)性分析,研究植被NPP與各氣象災害指標的相關(guān)性,計算公式[21-22]為:

        式中,R為變量x和y的相關(guān)系數(shù);xi為第i年植被NPP值;為多年植被NPP均值;yi為第i年氣象災害指標值;為多年氣象災害指標均值。R的取值范圍為[-1,1],R越大表明變量間的相關(guān)性越強;采用t統(tǒng)計量進行顯著性檢驗。

        1.3.3 線性趨勢分析

        采用線性趨勢法分析植被NPP 變化趨勢,計算公式[22]為:

        式中,k為植被NPP 的變化趨勢率;n為年份;i為年序號;Ci為第i年的植被NPP均值。k為正值表示一段時間內(nèi)年植被NPP 呈增加趨勢,為負值表示呈降低趨勢。

        1.3.4 氣象要素空間插值

        氣象要素插值采用小網(wǎng)格推算模型[23],通過建立站點觀測數(shù)據(jù)與地理因子的線性回歸模型,對高低溫氣象災害指數(shù)進行空間插值和訂正,模型為:

        式中,p為氣象災害指數(shù);φ、λ、?、θ和β分別為地理因子緯度、經(jīng)度、海拔、坡度和坡向;ε為地理殘差。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 植被NPP時空變化特征

        2000—2021 年,研究區(qū)植被NPP 呈波動增加趨勢,增長速率為84.7 gC·m-2/10a(圖2)。2021年植被NPP 最高(1 073.9 gC·m-2);2005、2006、2009、2010和2012 年植被NPP 均較低,均低于800 gC·m-2;2013、2016—2019 和2021 年植被NPP 均較高,均高于900 gC·m-2。2000—2021 年,植被NPP 變化趨勢率為正值的區(qū)域面積占比為90.4%,即大多數(shù)地區(qū)植被NPP 呈增加趨勢;植被改善較明顯的地區(qū)主要分布在桂林市東北部和來賓市中部,植被退化較明顯的地區(qū)主要分布在柳州市中部和河池市西部(圖3)。

        圖2 2000—2021年植被NPP變化Fig.2 Vegetation NPP changes from 2000 to 2021

        圖3 2000—2021年植被NPP均值空間分布Fig.3 Space distributions of average vegetation NPP from 2000 to 2021

        2.2 植被NPP與高溫災害指數(shù)的相關(guān)性

        研究區(qū)植被NPP 與≥35 ℃日數(shù)、≥37 ℃日數(shù)、≥35 ℃積溫、≥37 ℃積溫和最高氣溫的相關(guān)系數(shù)均值分別為-0.24、-0.06、-0.21、-0.03 和-0.02;呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比分別為84.9%、58.8%、80.1%、56.2%和56.1%;呈弱相關(guān)(|R|<0.3)的區(qū)域面積占比分別為54.6%、68.3%、59.2%、82.7%和80.1%(圖4)。研究區(qū)植被NPP 與各高溫災害指數(shù)均以弱負相關(guān)為主;大部分地區(qū)植被NPP 對高溫災害為負響應,與各高溫災害指數(shù)呈負響應的區(qū)域面積占比均超過50%。

        圖4 植被NPP與高溫災害指數(shù)的相關(guān)性Fig.4 Correlations among vegetation NPP and high temperature disaster indexes

        研究區(qū)植被NPP與高溫災害指數(shù)的相關(guān)性呈明顯空間差異;以河池市和崇左市為界,西部地區(qū)以正相關(guān)為主,東部地區(qū)以負相關(guān)為主。研究區(qū)中部(河池市東北部和南部、柳州市中部)為植被NPP與高溫災害指數(shù)負響應高值區(qū);研究區(qū)西部(百色市西南部)為植被NPP 與高溫災害指數(shù)正響應高值區(qū)。百色市與河池市交界處的喀斯特地區(qū)植被NPP對高溫災害指數(shù)響應變化較大,氣溫閾值由≥35 ℃上升至≥37 ℃時,兩者的相關(guān)性甚至發(fā)生正負轉(zhuǎn)變。

        2.3 植被NPP與低溫災害指數(shù)的相關(guān)性

        研究區(qū)植被NPP與≤0 ℃日數(shù)、≤0 ℃積溫和最低氣溫的相關(guān)系數(shù)均值分別為0.03、-0.05 和-0.02;呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比分別為48.1%、54.6%和52.2%;呈弱相關(guān)(|R|<0.3)的區(qū)域面積占比分別為85.3%、83.0%和90.8%(圖5)。研究區(qū)植被NPP與≤0 ℃積溫和最低氣溫均以弱負相關(guān)為主,與≤0 ℃日數(shù)以弱正相關(guān)為主。

        圖5 植被NPP與低溫災害指數(shù)的相關(guān)性Fig.5 Correlations among vegetation NPP and low temperature disaster indexes

        研究區(qū)植被NPP 與低溫災害指數(shù)的相關(guān)性呈明顯空間差異;來賓市西南部、柳州中部和桂林市東南部的植被NPP 對≤0 ℃積溫的負響應較明顯,但對≤0 ℃日數(shù)的負響應不明顯,甚至表現(xiàn)為正響應;植被NPP 對最低氣溫呈負響應明顯的區(qū)域主要分布在研究區(qū)西南部的崇左市(圖5)。

        2.4 不同林種NPP對高低溫災害的響應

        上述分析發(fā)現(xiàn),植被NPP 與高低溫災害指數(shù)的相關(guān)性存在正、負兩種情況,為更清楚地了解氣象災害對植被的負面影響,分析不同林種NPP 與高低溫災害指數(shù)的負相關(guān)性(負相關(guān)系數(shù)和呈負相關(guān)的區(qū)域)差異。

        各林種NPP與高溫災害指數(shù)的負相關(guān)性均較弱,R為-0.163~-0.354(圖6)。各林種NPP與≥35 ℃日數(shù)的負相關(guān)性均強于≥37 ℃日數(shù),與≥35 ℃積溫的負相關(guān)性均強于≥37 ℃積溫。闊葉林NPP 與高溫災害指數(shù)的負相關(guān)性較弱,R均值為-0.205;竹林NPP與高溫災害指數(shù)的負相關(guān)性相對較強,R均值為-0.282。

        圖6 不同林種NPP與高溫災害指數(shù)的相關(guān)性Fig.6 Correlations among NPP of different forest species and high temperature disaster indexes

        各林種NPP 與低溫災害指數(shù)的負相關(guān)性均較弱,R為-0.114~-0.258(圖7)。各林種NPP 與≤0 ℃積溫和≤0 ℃日數(shù)的負相關(guān)性均強于最低氣溫。松樹類NPP 與低溫災害指數(shù)的負相關(guān)性較弱,R均值為-0.161;桉樹(Eucalyptusspp.)類NPP 與低溫災害指數(shù)的負相關(guān)性相對較強,R均值為-0.197。

        圖7 不同林種NPP與低溫災害指數(shù)的相關(guān)性Fig.7 Correlations among NPP of different forest species and low temperature disaster indexes

        各林種NPP 與各高溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比差異較大。高溫閾值從35 ℃上升至37 ℃時,各林種NPP 與對應高溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比明顯下降。各林種NPP 與≥35 ℃日數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最高(83.0%),與最高氣溫呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最低(54.1%)。闊葉林NPP 與高溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比較低,均值為51.7%;桉樹類NPP 與高溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比較高,均值為78.0%。

        各林種NPP 與各低溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比差異較大。各林種NPP 與≤0 ℃積溫呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最高(52.8%),與最低氣溫呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最低(45.9%)。杉木林NPP 與低溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比較低,均值為44.9%;闊葉林NPP 與低溫災害指數(shù)呈負相關(guān)的區(qū)域面積占比較高,均值為53.5%。

        各林種NPP 與各高低溫災害指數(shù)總體上均以弱負相關(guān)為主,高溫災害對各林種NPP 的負影響強度大于低溫災害;高溫災害中,≥35 ℃日數(shù)對各林種NPP 的負影響較強;低溫災害中,≤0 ℃積溫對各林種NPP 的負影響較強;高溫災害對竹林NPP 負影響較強;低溫災害對桉樹類NPP 負影響較強。高溫災害對各林種NPP 的負影響區(qū)域面積大于低溫災害;高溫災害中,≥35 ℃日數(shù)對各林種NPP 的負影響區(qū)域面積較大;低溫災害中,≤0 ℃積溫對各林種NPP的負影響區(qū)域面積較大;高溫災害對桉樹類NPP 的負影響區(qū)域面積較大;低溫災害對闊葉林NPP 的負影響區(qū)域面積較大。

        3 討 論

        石漠化是喀斯特地區(qū)最突出的生態(tài)問題,隨著退耕還林、珠江防護林和森林生態(tài)效益補償?shù)萚24]林業(yè)重點生態(tài)工程及一系列喀斯特地區(qū)生態(tài)保護和治理項目的實施,在人為活動壓力減輕和廣西良好的雨熱同期氣候條件下,廣西石漠化面積持續(xù)減少[25],生態(tài)狀況逐步好轉(zhuǎn),這是廣西喀斯特大部分地區(qū)植被長勢穩(wěn)定變化和改善的重要原因。研究結(jié)果顯示,2000—2021 年廣西喀斯特地區(qū)植被NPP 變化趨勢率為正值的區(qū)域面積占比為90.4%,植被改善趨勢明顯。前期研究發(fā)現(xiàn),采用植被增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)監(jiān)測發(fā)現(xiàn),2000—2018 年廣西喀斯特地區(qū)植被增加面積比例達91.45%[26];廣西百色市植被變化趨勢監(jiān)測結(jié)果顯示,植被NPP呈增長趨勢[27]。

        廣西喀斯特地區(qū)植被改善呈明顯的空間差異,東北和中部地區(qū)(桂林市東北部和來賓市中部)植被改善趨勢較明顯。植被類型不同是植被NPP 空間差異的重要原因[28-29]。桉樹成林速度快,對植被NPP變化影響較大;以灌木和灌草植物為主的地區(qū),植被變化較穩(wěn)定。研究區(qū)近20 年植被NPP 增長趨勢明顯,但存在較大波動,主要原因為氣象災害的影響,如2005 夏季、2009 夏末秋初的高溫干旱均造成植被NPP 大幅降低。由于氣象災害具有種類多、交替性強和滯后性等特點,其對植被的影響較復雜,需深入研究。不同林種的NPP具有較大差異,即植被種類更替也是NPP 波動的重要原因之一。

        廣西喀斯特地區(qū)植被對不同氣象災害指數(shù)的響應存在明顯的空間異質(zhì)性,即使是同類型氣象災害指數(shù),由于閾值差異,植被NPP 的響應也不同。≤0 ℃日數(shù)和≤0 ℃積溫的空間分布規(guī)律相似,主要分布在桂林市東北部、河池市北部山區(qū),但其對植被NPP 產(chǎn)生負影響的高值區(qū)與其高發(fā)區(qū)存在較大差異。在廣西,高溫氣象災害的發(fā)生具有連續(xù)性、持續(xù)性等特點,低溫氣象災害的發(fā)生一般具有突發(fā)性,且大部分地區(qū)低溫持續(xù)時間不長。植被類型差異是高低溫氣象災害對植被影響產(chǎn)生空間異質(zhì)性的重要原因,高低溫氣象災害的高發(fā)區(qū)與其對植被影響高值區(qū)的差異較大說明了這一點;在精細化氣象防災減災服務中,需充分考慮植被特性。此外,氣象災害發(fā)生過程會使植被葉和莖的生理活動、土壤水分及植被生長發(fā)育環(huán)境等發(fā)生一系列變化,進而影響植被長勢,即植被對氣象因素的響應在時間上有一定的延遲,即滯后效應[30];滯后效應的時長在不同類型植被和氣候帶間差異顯著[20],喀斯特地區(qū)植被對氣象因子的響應滯后期多為1~2 個月[31]。本研究從年尺度分析植被NPP 對高低溫災害的響應特征,時間跨度長,滯后性不明顯,如在月尺度上分析植被對氣象災害的響應,則需充分考慮滯后期的影響。

        4 結(jié) 論

        2000—2021 年,廣西喀斯特絕大多數(shù)地區(qū)的植被NPP 呈明顯改善趨勢。高溫災害指數(shù)對研究區(qū)植被NPP 均以弱負影響為主;低溫災害各指標表現(xiàn)不同,其中≤0 ℃積溫和最低氣溫均以弱負影響為主。高溫災害對植被NPP 的高負影響區(qū)為研究區(qū)中部,低溫災害的高負影響區(qū)不同指數(shù)間差異較大。發(fā)生高溫災害時,竹林NPP 受影響程度較大,桉樹類NPP 受影響區(qū)域較大;發(fā)生低溫災害時,桉樹類NPP 受影響程度較大,闊葉林NPP 受影響區(qū)域較大。

        利益沖突:所有作者聲明無利益沖突。

        作者貢獻聲明:陳燕麗負責試驗調(diào)查與設計、試驗實施和論文撰寫;李明志負責數(shù)據(jù)收集與分析;謝映負責協(xié)助完成試驗調(diào)查和文獻檢索;莫偉華、羅永明負責材料提供和項目支持。

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