黃土高原植被水分利用效率對(duì)氣候和植被指數(shù)的敏感性研究

裴婷婷，李小雁，吳華武，吳秀臣，陳 英，謝保鵬

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黃土高原植被水分利用效率對(duì)氣候和植被指數(shù)的敏感性研究

裴婷婷1,2，李小雁3,4，吳華武1,5，吳秀臣3,4，陳 英2，謝保鵬2

（1. 草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)），蘭州 730070；2. 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，蘭州 730070；3. 北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；4. 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部資源學(xué)院，北京 100875；5. 中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所, 南京 210008）

生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率（water use efficiency，WUE）連接了碳循環(huán)和水循環(huán)，是碳水耦合的重要參數(shù)。全面深入理解WUE的時(shí)空分布及其影響因素對(duì)預(yù)測(cè)陸地表面-大氣相互作用和陸地生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化至關(guān)重要。該文基于大尺度遙感歸一化植被指數(shù)（normalization difference vegetation index，NDVI）以及溫度和降水柵格數(shù)據(jù)，采用中分辨率成像光譜儀的總初級(jí)生產(chǎn)力和蒸散產(chǎn)品計(jì)算2000—2014年黃土高原生態(tài)系統(tǒng)WUE，運(yùn)用嶺回歸探究黃土高原WUE對(duì)溫度、降水和NDVI的敏感性。結(jié)果表明：1）沿西北-東南隨降水量的增加，黃土高原多年均WUE逐漸降低，且黃土高原西南部高海拔地區(qū)WUE最低；同時(shí)，WUE的年際變化明顯，以2011年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，2012—2014年WUE明顯高于其他年份。2）WUE對(duì)溫度的敏感性在整個(gè)黃土高原呈現(xiàn)正值，WUE對(duì)降水和NDVI的敏感性存在閾值效應(yīng)，即小于500 mm降水量，WUE隨降水和NDVI的增加而升高，超過550 mm降水量，WUE則隨降水和NDVI增加而降低。3）草地和灌叢WUE與NDVI正相關(guān)，森林WUE與NDVI負(fù)相關(guān)；灌叢WUE對(duì)溫度和降水的敏感度明顯高于森林和草地。

溫度；降水；回歸；植被指數(shù)；水分利用效率；敏感性；黃土高原

0 引 言

水分利用效率（water use efficiency，WUE）是指植物消耗單位質(zhì)量的水分所能固定的CO2或者生產(chǎn)的干物質(zhì)的量，是碳水耦合的重要指標(biāo)。生態(tài)系統(tǒng)WUE（本研究中定義為總初級(jí)生產(chǎn)力和蒸散發(fā)之比）連接碳循環(huán)和水循環(huán)，是生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力對(duì)水分有效性響應(yīng)的關(guān)鍵變量[1]。因此，在全球氣候變化的背景下，量化生態(tài)系統(tǒng)WUE的時(shí)空變化及其影響對(duì)理解陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有重要的意義，對(duì)水資源可持續(xù)的管理以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有一定的指示作用[2]。

近年來，對(duì)于WUE的研究得到廣泛關(guān)注，研究尺度從葉片尺度擴(kuò)展到生態(tài)系統(tǒng)尺度[3]，研究方法則趨于多元化，包括直接測(cè)定法、氣體交換法、穩(wěn)定同位素技術(shù)[4-5]，渦度相關(guān)觀測(cè)[6]，遙感數(shù)據(jù)測(cè)量以及地表模型等[7]。但是，傳統(tǒng)的點(diǎn)尺度觀測(cè)和模擬不能滿足碳水耦合的大尺度研究，因此，遙感數(shù)據(jù)測(cè)量被越來越廣泛地運(yùn)用在區(qū)域尺度和全球尺度WUE的研究中。

研究表明，WUE存在明顯時(shí)空間分異，溫度和降水是影響WUE的主要因素，但二者對(duì)WUE的影響存在一定爭(zhēng)議。隨著降水量增加，WUE可能會(huì)增加、降低或者不變[8-10]，同樣，溫度對(duì)WUE的影響隨著氣候區(qū)的改變發(fā)生變化[11]。當(dāng)然，CO2濃度，氮營(yíng)養(yǎng)等也是影響區(qū)域水分利用效率的重要?dú)夂蛞蛩?。植被?duì)WUE的影響主要取決于植被類型及研究尺度[12-13]。綜上，氣候是影響WUE的主導(dǎo)因素，且不同植被類型的WUE差異較大，但以往學(xué)者同時(shí)探究生態(tài)系統(tǒng)尺度WUE對(duì)氣候和植被生長(zhǎng)的敏感性研究較少，尤其是在干旱半干旱區(qū)域，水分虧缺是該區(qū)域植被生長(zhǎng)的主要限制因素，全面理解該區(qū)域氣候和植被對(duì)WUE的驅(qū)動(dòng)作用對(duì)于未來預(yù)測(cè)陸地表面-大氣相互作用和陸地生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化至關(guān)重要。

以往關(guān)于黃土高原WUE的研究主要是以點(diǎn)尺度的人工作物研究為主[14]，且影響因素主要以氣候因素為主，較少考慮植被指數(shù)對(duì)WUE的影響。本文運(yùn)用遙感數(shù)據(jù)和氣候插值數(shù)據(jù)首先探究2000—2014年黃土高原WUE的時(shí)空分異特征，其次運(yùn)用嶺回歸分析WUE對(duì)氣候因素和植被生長(zhǎng)的敏感程度，以期為深入理解未來氣候和土地利用覆蓋變化背景下黃土高原高原生態(tài)系統(tǒng)的氣候適應(yīng)機(jī)制提供理論基礎(chǔ)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

黃土高原位于100°54￠～114°33￠E，33°43￠～41°l6￠N，是世界上分布最集中且面積最大的黃土區(qū)（圖1a）。東西長(zhǎng)約1 300 km，南北寬約 700 km，總面積64萬km2，海拔高度在89～5 210 m之間，該區(qū)年降水量為150～800 mm（圖1b），且多集中于6—9 月，屬于典型的大陸季風(fēng)氣候特征，年均氣溫為3.6～14.3 ℃，其水平分布和垂直分布差異較大（圖1c）。黃土高原的蒸發(fā)量普遍高于實(shí)際降水量，年蒸發(fā)量為1 400～2 000 mm，其總體趨勢(shì)是南低北高，東低西高。由于過度地毀林開荒、過度放牧以及脆弱的自然環(huán)境，使得地表植被覆蓋迅速減少，且土地退化較為嚴(yán)重，同時(shí)，黃土高原表土疏松，進(jìn)一步加劇了水土流失以及荒漠化，黃土高原生態(tài)環(huán)境趨于惡化。為改善黃土高原的生態(tài)環(huán)境，中國(guó)在1999年開始實(shí)施退耕還林還草工程，據(jù)報(bào)道，自退耕還林還草工程實(shí)施以來，黃土高原的植被覆蓋度發(fā)生了顯著變化。

圖1 黃土高原植被類型、多年平均降水量及氣溫空間分布

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 氣候數(shù)據(jù)

本文的氣候數(shù)據(jù)基于中國(guó)氣象站點(diǎn)，運(yùn)用專業(yè)氣候插值軟件ANUSPLIN插值得到黃土高原2000—2014年的氣溫和降水柵格數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)空間分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為月。

1.2.2 歸一化植被指數(shù)

歸一化植被指數(shù)（normalization difference vegetation index, NDVI）是應(yīng)用最廣且能夠較好反映植被生長(zhǎng)及生產(chǎn)力的植被指數(shù)。NDVI被定義為近紅外波段與可見光紅波段數(shù)值之差和這2個(gè)波段數(shù)值之和的比值。即

本文使用的GIMMS NDVI 3g來源于超高分辨率輻射儀（advanced very high resolution radiometer，AVHRR）/ 美國(guó)國(guó)家海洋和大氣局衛(wèi)星（National Oceanographic and Atmospheric Agency, NOAA）），從全球庫存建模和映射研究組（Global Inventory Modeing and Mapping Studies Group, GIMMS）獲得。和上一代產(chǎn)品一樣，NDVI3g數(shù)據(jù)運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头纸庀瞬煌瑐鞲衅髦g的差異，并移除由于太陽天頂角引起的軌道漂移。同時(shí)運(yùn)用最大值合成法（maximum value composites，MVC）消除大氣水汽、非火山巖氣溶膠和云覆蓋等影響[15]。本文對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，得到空間分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為月，時(shí)間尺度為2000—2014年。

1.2.3 總初級(jí)生產(chǎn)力和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)

總初級(jí)生產(chǎn)力（goss primary productivity，GPP）和蒸散發(fā)（evapotranspiration，ET）源于遙感數(shù)據(jù)。MODIS GPP（MOD17A3）是根據(jù)光利用效率模型估算得到的空間分辨率為1 km的數(shù)據(jù)集，它的輸入數(shù)據(jù)來源于NASA數(shù)據(jù)同化辦公室（NASA’s Data Assimilation Office）的氣候數(shù)據(jù)，其中詳細(xì)的植被信息（土地利用和光合有效輻射的比值FAPAR）來源于2000年到目前的MODIS遙感數(shù)據(jù)[16-18]。時(shí)間分辨率為8 d，時(shí)間尺度為2000—2014年。

MODIS ET（MOD16A3）數(shù)據(jù)是根據(jù)彭曼公式，使用增強(qiáng)的植被指數(shù)作為輸入?yún)?shù)而計(jì)算得到的一套全球且空間分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為8 d的數(shù)據(jù)集[19]，論文采用的時(shí)間序列是2000—2014年。

1.2.4 土地利用覆蓋數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源于由NASA提供的MODIS土地利用覆蓋圖（MCD12Q1產(chǎn)品），數(shù)據(jù)的空間分辨率為250 m，時(shí)間為2013年。MODIS土地覆蓋數(shù)據(jù)能夠較好地反映區(qū)域土地覆蓋變化[20-21]。通過合并，得到森林、灌叢、草地、農(nóng)作物以及其他5種植被類型，本論文運(yùn)用的是前3種自然植被類型。

1.3 研究方法

1.3.1 嶺回歸

本文采用嶺回歸（ridge regression）來探究WUE對(duì)氣候和植被的敏感性。嶺回歸被證明是消除自變量之間共線性的有效方法[22]，它實(shí)際是一種改進(jìn)的最小二乘法，其摒棄了最小二乘方法的不偏性，放棄了部分精度，尋求更符合實(shí)際的回歸過程。以下為嶺回歸的原理。

多元線性回歸模型為

=+（2）

式中為嶺參數(shù)，通常為≥0，當(dāng)=0時(shí)，嶺估計(jì)是最小二乘估計(jì)，是單位矩陣。在式（4）中，矩陣的對(duì)角線上增加1組嶺系數(shù)，降低原最小估計(jì)的病態(tài)程度，使反演相對(duì)穩(wěn)定。

本文WUE是因變量，溫度，降水和NDVI是自變量，所有的變量在進(jìn)行嶺回歸之前用MATLAB軟件進(jìn)行線性去趨勢(shì)，計(jì)算得到的回歸系數(shù)是各自變量對(duì)因變量的敏感系數(shù)。本文選擇生長(zhǎng)季的變量進(jìn)行嶺回歸，生長(zhǎng)季定義為3—10月。

嶺回歸在R語言中完成。

1.3.2 空間插值法

目前存在的空間插值法較多，但是精度卻相差較大，研究表明ANUSPLIN軟件插值得到的數(shù)據(jù)精度較高，可信度較強(qiáng)[23]。ANUSPLIN是澳大利亞國(guó)立大學(xué)（Australia National University）利用FORTRAN開發(fā)的空間插值模型，利用優(yōu)化薄板平滑樣條函數(shù)來擬合氣象數(shù)據(jù)，這一模型對(duì)所需的氣象站點(diǎn)數(shù)量沒有限制，模型要求輸入氣象站點(diǎn)的位置和高程。這一方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于氣候變量的插值當(dāng)中[23-24]。論文采用ANUSPLIN方法對(duì)黃土高原周圍以及內(nèi)部的150個(gè)氣象站點(diǎn)進(jìn)行空間插值。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃土高原GPP、ET和WUE的時(shí)空分布特征

2000—2014年黃土高原生長(zhǎng)季GPP隨降水量增加而增加（圖2a）。GPP多年平均值為（323.65± 184.23）g/m2（以C計(jì)，下同），變化范圍為9.55～1442.44 g/m2。不同植被類型的GPP差異明顯，森林GPP最高（（702.36 ± 180.64）g/m2），灌木GPP最低（（162.73 ± 91.72）g/m2）（圖2b）。2000—2014年黃土高原生長(zhǎng)季ET的空間分布格局和GPP相似，即沿西北-東南方向隨降水量的增加，ET逐漸增加。同時(shí)，ET波動(dòng)較大，最低值為22.80 mm，最高值為848.51 mm，生長(zhǎng)季的多年平均ET為（233.78 ± 123.09）mm（圖2c）。另外，生長(zhǎng)季ET在不同植被類型之間分異明顯，森林最高（（442.61 ± 91.09）mm），草地次之（（183.18 ± 94.16）mm），灌木最低（（113.47 ± 65.11）mm）（圖2d）。2000—2014年黃土高原GPP和ET的年際變化明顯（圖3），ET呈波動(dòng)變化，GPP在2011年以后增加迅速，2012—2014年明顯高于其他年份，從2011年的（263.10 ± 167.39）g/m2上升到2012年（512.07 ± 244.96）g/m2。

注：GPP以C計(jì)，下同。

圖3 黃土高原2000—2014年GPP和ET年際變化圖

2000—2014年黃土高原生長(zhǎng)季植被WUE空間分異明顯（圖4a），沿西北-東南隨降水量的增加，黃土高原多年均WUE逐漸降低，且研究區(qū)西南部（以高寒草甸為主）WUE最低，為（0.94 ± 0.28）g/(m2·mm)，研究區(qū)東南部的森林分布區(qū)，WUE明顯高于周圍地區(qū)。

圖4 黃土高原2000—2014年平均水分利用效率時(shí)空分布

研究期內(nèi)3種植被類型的WUE從2000—2014年呈波動(dòng)式的變化趨勢(shì)（圖4b），整體表現(xiàn)出森林WUE高于灌叢和草地，但在部分年份也會(huì)出現(xiàn)灌叢的WUE高于森林。另外，從2012年開始，3種植被的WUE呈現(xiàn)了明顯的增加趨勢(shì)，這和GPP時(shí)間變化趨勢(shì)一致，說明這3a GPP的快速增加導(dǎo)致了3種植被WUE的快速增加。

2.2 黃土高原植被WUE對(duì)溫度、降水量和NDVI的敏感性分析

黃土高原2000—2014年WUE對(duì)于溫度、降水量以及NDVI敏感性的空間分布如圖5所示。WUE對(duì)于溫度的敏感性（TEM）具有明顯的空間差異，且整個(gè)區(qū)域普遍呈現(xiàn)顯著正TEM（<0.01），同時(shí)，TEM較高的區(qū)域主要集中在黃土高原的西北和東南地區(qū)（圖5a）。WUE對(duì)于降水敏感性（PRE）的空間分布規(guī)律較為明顯，整體呈現(xiàn)出隨著降水量的增加，PRE降低，同時(shí)，正負(fù)并存，正占了整個(gè)區(qū)域的82%，主要分布在黃土高原的西北以及中部地區(qū)，而顯著性負(fù)主要分布在黃土高原降水量較多的東南地區(qū)（圖5b）。WUE對(duì)于NDVI敏感性（NDVI）的空間分布與PRE的空間分布格局相似，即NDVI在整個(gè)黃土高原呈現(xiàn)出正值和負(fù)值并存，盡管黃土高原的西部和北部的部分區(qū)域出現(xiàn)負(fù)NDVI，但只有東南地區(qū)的負(fù)NVDI通過了顯著性檢驗(yàn)（圖5c）。

注：γ為敏感系數(shù)。

為了進(jìn)一步探明WUE對(duì)降水的敏感性隨著降水量的變化，以50 mm降水量為間隔，對(duì)黃土高原多年平均降水量進(jìn)行劃分，并提取每一降水間隔內(nèi)的PRE，結(jié)果如表1所示。WUE對(duì)降水的敏感性存在閾值效應(yīng)，降水量在100～400 mm之間，PRE為正值且變化較為穩(wěn)定，即在這個(gè)區(qū)間內(nèi)，WUE隨著降水量的增多而提高。從450 mm開始，PRE開始降低，超過550 mm時(shí)，PRE出現(xiàn)負(fù)值，即WUE隨著降水量的增加而降低。同樣的，以50 mm降水量為間隔，提取每一降水間隔內(nèi)的NVDI，發(fā)現(xiàn)降水量大于550 mm時(shí)NDVI也出現(xiàn)負(fù)值。因此，WUE對(duì)降水和NDVI的敏感性可能均存在閾值效應(yīng)，即在某一降水梯度內(nèi)，WUE隨著降水量或NDVI的增加而增加，但是超過了這一閾值，WUE會(huì)隨著降水或NDVI的增加而降低。

表1 2000—2014年WUE對(duì)降水量和NDVI敏感性隨降水梯度變化

另外，對(duì)比分析不同植被WUE對(duì)降水、溫度和NDVI的敏感性（表2），發(fā)現(xiàn)灌木和草地的PRE和TEM均高于森林，表明每單位降水量和溫度變化引起灌叢和草地WUE的改變大于森林WUE的改變。對(duì)比3種植被的NDVI，發(fā)現(xiàn)森林WUE對(duì)NDVI的敏感性為負(fù)值，即隨著NDVI升高，森林WUE降低，而灌木和草地WUE則隨著NDVI的增大而正向提高。這和NDVI隨降水量變化的閾值效應(yīng)一致，即出現(xiàn)負(fù)NDVI的區(qū)域主要以森林為主，而出現(xiàn)正NDVI的區(qū)域以灌木和草地為主。因此， WUE對(duì)于氣候和植被的敏感性在不同植被類型下差異較大，灌木和草地WUE對(duì)植被生長(zhǎng)的敏感性為正值，森林WUE對(duì)植被生長(zhǎng)的敏感性為負(fù)值，灌木W(wǎng)UE對(duì)降水和溫度的敏感度明顯高于草地和森林。

表2 不同植被類型WUE對(duì)于溫度、降水和植被指數(shù)的敏感性

3 討 論

溫度、降水和NDVI是影響WUE時(shí)空分異的重要因素。本文發(fā)現(xiàn)WUE在時(shí)間序列上出現(xiàn)突變點(diǎn)，即2012—2014年WUE明顯高于其他年份，這和以往研究結(jié)果一致，鄒杰等在對(duì)中亞地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)WUE的研究中發(fā)現(xiàn)2012年以后WUE顯著增加[25]。為了探究WUE升高的原因，運(yùn)用廣義線性模型（generalized linear model，GLM）進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)：相比溫度，降水對(duì)GPP和ET起主導(dǎo)作用（圖6a），且降水對(duì)GPP的貢獻(xiàn)高于降水對(duì)ET的貢獻(xiàn)（<0.05），加之2012年以后降水明顯升高（圖6b），因此，由于降水升高引起的GPP的增加幅度大于ET的增加幅度[1,6,11,25-26]，這在一定程度上能夠解釋了2012年以后WUE的顯著升高。另外，黃土高原WUE存在明顯的空間差異，尤其是在黃土高原的西部地區(qū)，WUE明顯低于其他干旱半干旱地區(qū)，這和以往的研究結(jié)果一致，Van de Water et al.（2002）發(fā)現(xiàn)植物在冷濕環(huán)境下的δ13C值要低于干旱半干旱區(qū)[27]，而黃土高原西部主要位于青海省的東北部，屬于高海拔濕冷地區(qū)，因此該區(qū)域WUE較低。

圖6 黃土高原2000—2014年降水動(dòng)態(tài)變化及降水和溫度對(duì)GPP和ET的貢獻(xiàn)

Zhang等[2]對(duì)黃土高原WUE的研究表明森林和草地WUE對(duì)降水敏感，溫度主導(dǎo)灌叢WUE，本文研究表明灌木W(wǎng)UE對(duì)溫度和降水的敏感程度相比森林和草地達(dá)到最高，但森林WUE對(duì)于NDVI 呈現(xiàn)負(fù)敏感。盡管均是對(duì)黃土高原WUE的研究，但研究結(jié)果有相似也有差異，造成差異的原因有：1）WUE的計(jì)算方法不同，本研究WUE由GPP和ET之比計(jì)算得到，而Zhang等的研究中WUE則由NPP和ET之比得到，且NPP數(shù)據(jù)是根據(jù)CASA模型計(jì)算得到；2）對(duì)WUE影響因素的選擇不同，Zhang 等主要考慮的是氣候因素對(duì)WUE的影響，而本研究將植被生長(zhǎng)作為WUE的重要影響因素之一。綜上，WUE的計(jì)算方法以及影響因素的選擇，均會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。

WUE對(duì)降水量和NDVI的敏感性均存在閾值效應(yīng)，即在一定降水范圍內(nèi)，WUE隨著降水量或NDVI的增加而增加，但是超出這一范圍，WUE則會(huì)隨著降水量或NDVI的增加而降低，且WUE對(duì)于降水量和NDVI敏感性的閾值范圍可能在500～550 mm降水量之間。Liu等對(duì)中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)WUE的研究表明，不同植被和WUE的關(guān)系呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢(shì)，且大部分植被的突變點(diǎn)為500 mm降水量線，這和本文的研究結(jié)果基本吻合[27]。同時(shí)也有研究得到相應(yīng)的結(jié)果，基于通量塔數(shù)據(jù)的中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)WUE的研究結(jié)果表明，年降水量低于500 mm時(shí)，WUE隨著降水量的增加快速增加，而當(dāng)降水量大于500 mm時(shí)，WUE基本趨于飽和[28]。降水量對(duì)WUE的閾值效應(yīng)可能和區(qū)域內(nèi)的有效降水有關(guān)。降水并不能完全反映植被的有效用水，濕潤(rùn)半濕潤(rùn)區(qū)植被對(duì)降水的利用率未必會(huì)高于干旱半干旱區(qū)植被對(duì)降水的利用[29]，相反，降水越多的區(qū)域降水以徑流、冠層截留以及土壤蒸發(fā)等形式耗散，從而可能產(chǎn)生更多的無效水，因此該區(qū)域WUE隨著降水的增加而降低[30-31]。此外，在一定降水區(qū)間內(nèi)，大部分降水為生產(chǎn)性用水，且用于產(chǎn)生GPP的有效水要大于用于蒸騰的有效水，因此，使得WUE隨著降水的增加而增加[1]，但是超過一定的降水區(qū)間，即在濕潤(rùn)半濕潤(rùn)地區(qū)，降水不再是植被生長(zhǎng)的限制因素，降水的增加通常對(duì)應(yīng)的是該區(qū)域用于碳吸收的向下短波輻射的減少[31]，使得GPP下降，從而使得WUE隨降水的增加而降低。

另外，WUE對(duì)植被生長(zhǎng)的敏感性也存在閾值效應(yīng)，而這個(gè)閾值范圍和降水閾值一致，在相關(guān)研究中也得到類似結(jié)果。Liu等的研究結(jié)果表明當(dāng)LAI較低時(shí)，LAI的增加能夠?qū)е轮脖徽趄v與蒸散發(fā)的比值（Tr/ET）以及光合的增加，從而使得WUE提高，而當(dāng)LAI超過一定的范圍，Tr/ET就會(huì)受到限制，因此，從而造成WUE對(duì)LAI的變化不敏感。WUE對(duì)LAI的響應(yīng)模式在通量塔和模型研究中均有體現(xiàn)[27]。盡管本文使用植被指數(shù)NDVI，但是同樣存在閾值效應(yīng)，而這種閾值效應(yīng)可能和NDVI對(duì)于ET以及GPP的直接影響有關(guān)。當(dāng)降水量小于500 mm時(shí)，NDVI增加引起的GPP的增加可能大于NDVI增加引起的ET的增加，因此使得WUE隨著NDVI的增加而升高，但是超過550 mm降水量，NDVI趨于飽和，由此產(chǎn)生的GPP基本不變，但是植被對(duì)降水的攔截作用增強(qiáng)，加之蒸騰作用的增加，使得WUE降低[31]。因此，黃土高原2000—2014年平均WUE的變化既與氣候因子有關(guān)，還與植被因子有關(guān)，同時(shí)還應(yīng)考慮氣候和植被因子對(duì)WUE的閾值效應(yīng)。

盡管本研究對(duì)黃土高原生態(tài)系統(tǒng)WUE的時(shí)空分布及其影響因素做了較為全面的分析，但是由于數(shù)據(jù)源和空間尺度存在不確定性，在今后探究WUE影響機(jī)理的過程中應(yīng)該將試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)、高精度的遙感數(shù)據(jù)和生態(tài)系統(tǒng)模型等進(jìn)行綜合應(yīng)用，以提高分析的精確性。

4 結(jié) 論

1）黃土高原2000—2014年生態(tài)系統(tǒng)GPP、ET以及WUE的時(shí)空分異明顯。ET的空間分布格局和GPP相似，即沿西北-東南方向隨降水量的增加，GPP和ET逐漸增加。研究區(qū)西南部WUE最低，北部WUE基本呈現(xiàn)出沿西北-東南隨降水量的增加而降低，但是在東南部的林地分布區(qū)，WUE明顯高于周圍地區(qū)；同時(shí)，WUE的年際變化明顯，尤其在2012—2014年，整個(gè)黃土高原的WUE明顯高于其他年份。

2）氣候和植被生長(zhǎng)對(duì)WUE影響具有明顯的空間差異。WUE對(duì)溫度的敏感性在整個(gè)黃土高原呈現(xiàn)正值；WUE對(duì)降水和NDVI的敏感性存在閾值效應(yīng)，即小于500 mm降水量，WUE隨降水和NDVI的增加而升高；超過550 mm降水量 WUE則隨降水量和NDVI增加而降低。

3）不同植被類型WUE對(duì)溫度、降水和NDVI的敏感程度差異較大。草地和灌木W(wǎng)UE與NDVI正相關(guān)，森林WUE與NDVI負(fù)相關(guān)；灌木W(wǎng)UE對(duì)于降水和溫度的敏感度明顯高于草地和森林。

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Sensitivity of vegetation water use efficiency to climate and vegetation index in Loess Plateau, China

Pei Tingting1,2, Li Xiaoyan3,4, Wu Huawu1,5, Wu Xiuchen3,4, Chen Ying2, Xie Baopeng2

(1730070,; 2.730070,; 3.100875,; 4.100875,; 5210008,)

Water use efficiency (WUE) refers to the amount of CO2or dry matter produced by per unit consumed water by plants, which is an important indicator of carbon-water coupling. A comprehensive understanding of spatial and temporal distribution and influencing factors of WUE is crucial for predicting land surface-atmosphere interactions and future dynamics of terrestrial ecosystems in response to future climate warming. In this study, we analyzed the response of WUE to precipitation, air temperature and vegetation index in Loess Plateau. Data were obtained from well-established products from moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS). The data of gross primary productivity (GPP) and evapotranspiration (ET) were from the MOD17A3 and MOD16A3, respectively. The data had been validated. WUE was the ratio of GPP to ET. Gridded precipitation and air temperature data were interpolated by ANUSPLIN software, and the satellite-derived normalized difference vegetation index (NDVI) was from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)/ National Oceanographic and Atmospheric Agency (NOAA), all the data in this article were resampled to 1 km resolution. The duration was from the year of 2000 to 2014. Land coverage was classified by CMG products (MCD12Q1) with resolution of 1 km. The analysis focused mainly on 3 natural vegetation groups because cultivated vegetation had experienced intensive human management in Loess plateau. The growing season was consequently defined as the duration from March to October. All the variables were detrended by linear fitting before performing the ridge regression using MATLAB. When applying ridge regression to explore the sensitivity of WUE to temperature, precipitation and NDVI, WUE was dependent variable, and temperature, precipitation and NDVI were dependent variables. The results showed that: 1) GPP, ET and WUE distribution had an obvious spatial and temporal pattern in Loess Plateau. The GPP and ET gradually reduced with increasing precipitation. Forest had the highest GPP and ET and shrubland had the lowest GPP and ET. The lowest WUE was found in the southwest of Loess plateau, which was an higher altitude area. Mean annual WUE decreased with increasing precipitation. The interannual variation of GPP, ET and WUE were also obvious, the same variation trend were found in WUE and GPP, which were significantly higher in the year of 2012, 2013 and 2014 than the other years. But the ET didn’t showed obvious variation regulation. 2) The sensitivity of WUE to air temperature, precipitation and NDVI showed significant spatial divergence. the sensitivity of WUE to temperature was significantly positive in the whole Loess plateau. The sensitivity of WUE to precipitation and NDVI presented a threshold effect, i.e., WUE increased with precipitation and NDVI when precipitation was less than 500 mm, WUE decreased with precipitation and NDVI when precipitation was over 550 mm. 3) The sensitivity of WUE to air temperature, precipitation and NDVI were related to vegetation type. The NDVI was positively correlated with the WUE of grassland and shrubland, and negatively correlated with the WUE of forest. The sensitivity of WUE of shrubland to temperature and precipitation was significantly higher than that of forest and grassland. This research is helpful in understanding the climate adaptation mechanism of ecosystem under the background of future climate and land use cover change in Loess Plateau.

temperature; precipitation; regression; vegetation index; water use efficiency; sensitivity; Loess Plateau

2018-08-01

2018-11-16

國(guó)家自然科學(xué)基金（71563001）；甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院學(xué)科建設(shè)基金資助（GAU-XKJS-2018-009和GAU-XKJS-2018-015）

裴婷婷，博士，研究方向：生態(tài)遙感，生態(tài)水文。Email：825629198@qq.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.014

P46.22

A

1002-6819(2019)-05-0119-07

裴婷婷，李小雁，吳華武，吳秀臣，陳 英，謝保鵬. 黃土高原植被水分利用效率對(duì)氣候和植被指數(shù)的敏感性研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(5)：119－125. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.014 http://www.tcsae.org

Pei Tingting, Li Xiaoyan, Wu Huawu,Wu Xiuchen, Chen Ying, Xie Baopeng. Sensitivity of vegetation water use efficiency to climate and vegetation index in Loess Plateau, China [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(5): 119－125. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.05.014 http://www.tcsae.org