西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)

宮麗娟 ，劉丹 ，趙慧穎 *，田寶星

1. 黑龍江省氣象科學(xué)研究所，黑龍江 哈爾濱 150030；2. 中國(guó)氣象局東北地區(qū)生態(tài)氣象創(chuàng)新開放實(shí)驗(yàn)室 黑龍江 哈爾濱 150030

當(dāng)前以氣候變暖為主的氣候變化，已成為人類面臨的最嚴(yán)峻環(huán)境問(wèn)題之一（IPCC，2014；秦大河等，2014），1982—2012年間平均氣溫上升了0.85 ℃，陸地增溫快于海洋，同時(shí)，相較于中緯度地區(qū)，高緯度地區(qū)增溫更大，同時(shí)在全球氣候變化的背景下，降水分布不均，極端天氣事件頻發(fā)（黃小燕等，2015）。全球氣候變化將改變熱量資源、水資源以及生態(tài)環(huán)境等要素的空間分布，從而對(duì)農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)生一系列的影響（楊曉光等，2011；吳乾慧等，2017；杜春英等，2018），特別是作物生長(zhǎng)季內(nèi)的氣溫、降水量和日照時(shí)數(shù)等的變化，將直接或間接影響作物的生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程和最終產(chǎn)量（郭建平，2015；凌霄霞等，2019）。因此，在氣候變化背景下，研究不同地區(qū)光、溫、水資源與氣候生產(chǎn)潛力協(xié)調(diào)配合程度，對(duì)優(yōu)化調(diào)整農(nóng)牧業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)牧業(yè)發(fā)展質(zhì)量，保證可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義（李騰飛等，2016；李文華等，2016）。

氣候生產(chǎn)潛力是指某地土壤養(yǎng)分、農(nóng)業(yè)技術(shù)措施等條件最適時(shí)，由光照、熱量和水分等因素相互協(xié)調(diào)得到的作物單位面積可能最高產(chǎn)量。近年來(lái)，就氣候生產(chǎn)潛力國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展了一系列的研究，應(yīng)用不同模型分析了氣候變化背景下，不同地形上的植被氣候生產(chǎn)潛力特征，如針對(duì)平原（杜國(guó)明等，2016；李國(guó)強(qiáng)等，2016；劉江等，2018）、高原（趙雪雁等，2016）、山地丘陵（龐艷梅等，2013；趙慧穎等，2017）、濕地及江河流域（趙慧穎等，2012；李依等，2018）等的氣候生產(chǎn)潛力及特征變化，也有學(xué)者針對(duì)具體農(nóng)作物或天然植被等進(jìn)行氣候生產(chǎn)潛力研究，如玉米（李秀芬等，2016；高軍波等，2019）、大豆（張曉峰等，2014）、小麥（趙軍等，2015；李國(guó)強(qiáng)等，2016）、森林植被（趙慧穎等，2017）、草地或農(nóng)牧交錯(cuò)帶等（趙媛媛等，2009；李依等，2018）氣候生產(chǎn)潛力變化研究，并提出了相應(yīng)地生產(chǎn)建議和措施。隨著研究的不斷深入，評(píng)估氣候生產(chǎn)潛力方法和模型得以不斷修正和完善，目前，逐步訂正法（李秀芬等，2016；高軍波等，2019）、GAEZ模型（杜國(guó)明等，2016；李依等，2018）、Thornthwaite Memorial模型（趙慧穎等，2017）、Miami模型（趙俊芳等，2019）等，成為模擬陸地地表植被氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化的代表，為研究不同區(qū)域、不同地表植被等生產(chǎn)力變化提供了重要的技術(shù)支撐。相較于逐步訂正法和 GAZE模型，Thornthwaite Memorial模型和Miami模型所需參數(shù)更少，通過(guò)氣溫和降水量模擬自然植被生物量，獲得氣候因子模擬自然植被生物量的關(guān)系表達(dá)式即氣候生產(chǎn)潛力，更適合自然條件下植被氣候生產(chǎn)潛力研究應(yīng)用（趙慧穎等，2017；趙俊芳等，2019）。

西遼河地區(qū)位于中國(guó)東北地區(qū)西南部，地處中高緯地區(qū)，由于干旱半干旱的氣候特征，該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力非常脆弱，對(duì)氣候變化敏感（李依等，2018；劉新等，2018）。目前有學(xué)者研究了氣候變化對(duì)該區(qū)玉米氣候生產(chǎn)潛力的影響，但目前對(duì)氣候變化影響該區(qū)植被生產(chǎn)潛力的定量研究還較少。因此，研究西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化特征及其對(duì)氣候變化的敏感性，揭示該區(qū)光、溫、水等資源協(xié)調(diào)配合程度和地區(qū)差異，加深對(duì)該區(qū)植被生態(tài)的全面認(rèn)識(shí)，為提高該區(qū)植被生產(chǎn)能力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要的意義。

1 研究區(qū)概況

西遼河地區(qū)是遼河的上中游，位于中國(guó)東北地區(qū) ， 范 圍 大 致 為 116°32′— 124°30′E，41°05′—45°13′N，面積約 1.37萬(wàn) km2（胡金明等，2002；王耕等，2005），行政區(qū)化上大部份隸屬內(nèi)蒙古自治區(qū)的赤峰市和通遼市，極小部分隸屬河北、遼寧和吉林三省，屬于暖溫帶向中溫帶過(guò)渡帶，年平均氣溫在5.0—6.5 ℃，年降水量300—400 mm，年日照時(shí)數(shù)在2800—3100 h，是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)域和牧業(yè)區(qū)域相交匯和過(guò)渡地帶，是對(duì)氣候變化最敏感區(qū)的地區(qū)之一，亦是生態(tài)敏感區(qū)和環(huán)境脆弱區(qū)（孫小舟等，2009；劉新等，2018）。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取西遼河地區(qū)11個(gè)氣象站1961—2018年逐日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫和降水量等氣象資料，對(duì)于個(gè)別缺測(cè)數(shù)據(jù)，采用該缺測(cè)日前一天和后一天的數(shù)據(jù)平均值代替。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)共享服務(wù)網(wǎng)地面氣候資料。站點(diǎn)分布如圖1所示。

2.2 研究方法

2.2.1 氣候生產(chǎn)潛力

選取Miami模型和Thornthwaite Memorial模型分別計(jì)算溫度、降水和蒸散生產(chǎn)潛力。

圖1 研究區(qū)氣象站點(diǎn)分布圖Fig. 1 Distribution of the selected meteorological stations in the West Liao River Basin

Miami模型（Lieth，1975）為：

式中，θ為年平均氣溫（℃），R為年降水量（mm），Wθ和WR分別為年平均溫度和年降水量決定的生產(chǎn)潛力（g·m?2·a?1）。

Thornthwaite Memorial模型（Lieth，1975；Uchijim et al.，1985）為：

式中，WV為蒸散生產(chǎn)潛力（g·m?2·a?1），V是年平均蒸散量（mm），L為年平均最大蒸散量（mm）。

根據(jù)Liebig最小因子定律，從Wθ、WR和WV中取最小值作為氣候生產(chǎn)潛力標(biāo)準(zhǔn)值（W），即從三者中挑取同年溫度、降水、蒸散生產(chǎn)潛力最小值作為西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力標(biāo)準(zhǔn)值：

2.2.2 累積距平

對(duì)于氣象要素x，其某一年t的累計(jì)距平為：

式中，xi為第i年的要素值，，本文用累積距平曲線判斷氣候生產(chǎn)潛力的變化趨勢(shì)及其變化突變點(diǎn)（魏鳳英，2007）43-44。

2.2.3 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）

經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）分解稱為主分量分析（魏鳳英，2007）106-113，其原理是將m個(gè)空間點(diǎn)n次觀測(cè)值構(gòu)成變量Xm×n：

氣象場(chǎng)的自然正交展開，將X分解為p個(gè)空間特征向量Z和對(duì)應(yīng)的時(shí)間權(quán)重系數(shù)T的線性組合：Xm×n=Zm×pTp×n，空間特征向量場(chǎng)用于描述地域分布特點(diǎn)，時(shí)間權(quán)重系數(shù)是空間特征場(chǎng)隨時(shí)間變化的規(guī)律，用于研究氣候生產(chǎn)潛力的空間模態(tài)和時(shí)間變化。

2.2.4 小波分析

采用小波分析法來(lái)分析氣候生產(chǎn)潛力的周期規(guī)律（魏鳳英，2007）99-104。連續(xù)小波變換為：

其中，Wf(a,b)稱為小波變換或小波系數(shù)，隨參數(shù)a、b變化。a>0為頻率參數(shù)，反映小波周期長(zhǎng)度，b為時(shí)間參數(shù)，表示波動(dòng)在時(shí)間上的平移。正負(fù)小波系數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)對(duì)應(yīng)著突變點(diǎn)，小波系數(shù)的絕對(duì)值越大，表征該時(shí)間尺度變化愈顯著。取墨西哥帽小波函數(shù)（Mexican Hat Function）作為小波母函數(shù)，形式如下：

采用小波方差對(duì)氣候生產(chǎn)潛力的主要周期進(jìn)行檢驗(yàn)：

式中，Wp(a)為小波方差。小波方差反映該要素在不同時(shí)間尺度中周期波動(dòng)的強(qiáng)弱（能量大?。?，對(duì)應(yīng)峰值處的尺度即為該序列的主要周期。

2.2.5 敏感性分析

假設(shè)年平均氣溫升和降水量不同程度的變化情景下，帶入氣候生產(chǎn)潛力模型中，模擬分析變化率，用以反映氣候生產(chǎn)潛力對(duì)氣溫和降水量變化的敏感性。方梓行等基于IPCC第5次評(píng)估報(bào)告中典型濃度路徑（Representative concentration pathway）RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5 3種排放情景（方梓行等，2020），得出了2006—2050年北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶氣候變化特征（表1），該區(qū)域的東部區(qū)范圍涵蓋了西遼河地區(qū)，故本研究中應(yīng)用方梓行等研究結(jié)果，計(jì)算不同氣候情景下西遼河地區(qū)植被生產(chǎn)潛力的變化。

表1 不同氣候情景下氣候變化特征Table 1 The climatic change under different RCPs situation in the West Liao River basin

3 結(jié)果與分析

3.1 西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力變化特征

3.1.1 時(shí)間變化

圖2 1961—2018年西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力Fig. 2 The annual change of climatic potential productivity from 1961 to 2018 in the West Liao River Basin

由圖2和表1顯示，1961—2018年西遼河地區(qū)降水生產(chǎn)潛力（WR）和蒸散生產(chǎn)潛力（WV）相差不大，平均為 647.12 g·m?2·a?1和 695.50 g·m?2·a?1，相較于這二者，溫度生產(chǎn)潛力（Wθ）明顯偏大，平均為 1120.19 g·m?2·a?1，且Wθ整體呈明顯的上升趨勢(shì)，氣候傾向率為 24.11 g·m?2·(10 a)?1，通過(guò)顯著性0.001的檢驗(yàn)。WR和WV呈波動(dòng)變化，其氣候傾向率分別為 10.80、13.13 g·m?2·(10 a)?1，但僅WV通過(guò)了顯著性為0.05的檢驗(yàn)。氣候生產(chǎn)潛力標(biāo)準(zhǔn)值（W）為氣溫、降水和蒸散決定的氣候生產(chǎn)潛力，從圖2b中可以看出，1961—2018年W平均為 643.65 g·m?2·a?1，與WR變化相近，呈波動(dòng)狀態(tài)且無(wú)明顯的變化趨勢(shì)，其氣候傾向率為 11.05 g·m?2·(10 a)?1，最小年在 1961 年，為 325.71 g·m?2·a?1，最大年在 1998年，為 866.70 g·m?2·a?1。

從生產(chǎn)潛力的年代際變化看（表 2），1960s—2000s，西遼河地區(qū)Wθ呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，到2000s，Wθ增加約 98.27 g·m?2·a?1，2011—2018 年稍有回落。WR變化經(jīng)歷了“上升-下降-上升”的過(guò)程，其中 1990sWR最大，為 705.19 g·m?2·a?1，2000s最小，為 584.40 g?m?2?a?1。WV年代際變化與WR類似，均在 1990s達(dá)到最大，為 743.71 g·m?2·a?1，但最小值出現(xiàn)的年代不同，WV在 1960s，為 652.06 g·m?2·a?1。W年代際變化與WR類似，在 1990s 和2000s分別達(dá)到最大和最小，分別為 702.82 g·m?2·a?1和 584.40 g·m?2·a?1。從WR與Wθ比值變化，即水熱配比情況可以看出，1961—2018年西遼河地區(qū)平均水熱配比為0.58，1980s水熱配比值最大為0.63，2000s最小為 0.50，說(shuō)明西遼河地區(qū)熱量條件好于降水條件，且1980s是水熱配比最好的年代。

3.1.2 突變檢驗(yàn)

圖3 氣候生產(chǎn)潛力累積距平Fig. 3 Accumulated anomaly of climatic potential productivity from 1961 to 2018 in the West Liao River Basin

利用累計(jì)距平判斷西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力（W）時(shí)間序列的變化趨勢(shì)和階段性。從圖 3中可見(jiàn)，以1982、1998、2011年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，可將西遼河地區(qū)W變化分為4個(gè)階段：（1）1961—1982年，該階段平均W為 600.56 g·m?2·a?1，累積距平呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，W距平值以負(fù)值為主；（2）1983—1998年，此時(shí)段年平均W為 727.74 g·m?2·a?1，較上一階段（1961—1982年）升高21%，累積距平曲線表現(xiàn)為明顯的波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，除1988、1989、1996年，大部年份W距平為正值，1986、1990、1991、1998年出現(xiàn)較大距平，其中1998年是近58年中W值最大的一年；（3）1999—2011年，此階段平均W為576.64 g·m?2·a?1，W距平值主要為負(fù)值，累積距平進(jìn)入波動(dòng)下降期；（4）2012—2018年，此階段多年平均W為 708.59 g·m?2·a?1，累積距平呈再次波動(dòng)回升，除2017年距平值為負(fù)，其余各年W距平為正值，其中2012年出現(xiàn)僅次于1986、1990、1991、1998年的較大正距平。同時(shí)從這4個(gè)階段水熱配比（WR/Wθ）可見(jiàn)，第2階段（1983—1998年）的水熱配比最好，為0.65，其次第4階段和第1階段，分別為0.62和0.57，最后是第3階段，為0.50。

3.1.3 周期性變化

小波分析顯示，西遼河地區(qū) 1961—2018年氣候生產(chǎn)潛力（W）存在周期性變化特征（圖4），圖4a顯示了西遼河地區(qū)近58 a氣候生產(chǎn)潛力在不同時(shí)間尺度上周期震蕩和突變特征。圖中實(shí)線表示小波為正值，虛線表示為負(fù)值。W在2 a以下周期震蕩劇烈，規(guī)律性不明顯的。隨著時(shí)間尺度增加，在7—10 a波動(dòng)趨于平緩，且規(guī)律清晰，表現(xiàn)為“少-多-少-多”4次循環(huán)交替，且到2018年W增多的等值線沒(méi)有閉合，說(shuō)明W增多的趨勢(shì)將可能繼續(xù)。在該周期變化下，小波正負(fù)交替對(duì)應(yīng)年份分別為1980、1998、2012年，這與W累積距平曲線得出的突變年份基本吻合。小波方差圖（圖4b）顯示，W小波方差峰值對(duì)應(yīng)時(shí)間尺度為8 a，即W變化的主周期是8 a。

表2 1961—2018年西遼河地區(qū)植被生產(chǎn)潛力年代際變化Table 2 Inter-decadal variation of climatic potential productivity from 1961 to 2018 in the West Liao River Basin g·m?2·a?1

圖4 1961—2018年西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力（W）小波和小波方差Fig. 4 Wavelet and wavelet variance of climatic potential productivity from 1961 to 2018 in the West Liao River Basin

3.1.4 空間分布特征

EOF分解得出西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力（W）前 3個(gè)特征向量方差貢獻(xiàn)率依次為 54.4%，12.5%和7.5%，累積方差貢獻(xiàn)率為74.4%，可以反映該區(qū)W空間分布特征，圖5是1961—2018年西遼河地區(qū)W的EOF分解前3個(gè)特征向量場(chǎng)及其時(shí)間系數(shù)。圖 5a是第一特征向量場(chǎng)的空間分布，其方差貢獻(xiàn)率為54.4%，是表征該區(qū)W的典型分布形式，全區(qū)特征向量均為正值，說(shuō)明W在某時(shí)段內(nèi)一致偏多或偏少。從空間上看，載荷大值區(qū)位于扎魯特旗，是西遼河地區(qū)特征值變率最大，亦是最敏感區(qū)域，低值中心位于赤峰和林西一帶，其振幅由東向西逐漸遞減。第一特征向量對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)表征該區(qū)W的年際趨勢(shì)變化，可以看出該區(qū)W偏多（偏少）時(shí)間上的一致性，且這一分部型的典型性。

第2特征向量方差貢獻(xiàn)率為12.5%，圖5b顯示，西遼河地區(qū)W呈現(xiàn)正、負(fù)相間分布型，正值區(qū)位于區(qū)域東北部科爾沁左翼中旗，通遼、科爾沁左翼后旗、雙遼以及南部的翁牛特旗，其中高值中心位于雙遼，最大處為0.40；其余大部地區(qū)為負(fù)值區(qū)，載荷最高值中心達(dá)?0.40，位于巴林左旗。說(shuō)明在這一特征場(chǎng)下相同時(shí)段東北部和南部與其它地區(qū)之間W相反的特征，當(dāng)東北部和南部偏多時(shí)其它地區(qū)偏少，而東北部和南部偏少時(shí)其它地區(qū)偏多特性。從時(shí)間系數(shù)變化看，正值代表該年西遼河地區(qū)東北部和南部W偏多，其余地區(qū)偏少的分布型，時(shí)間系數(shù)為負(fù)值，則代表該年西遼河地區(qū)W呈相反的分布型。

圖5c是第3特征向量的空間分布，方差貢獻(xiàn)率為7.5%，全區(qū)的W空間上表現(xiàn)為“南正北負(fù)”反向分布特征，一條“零”線自西向東，于44.0°N左右的巴林左旗-庫(kù)倫旗一線，當(dāng)零線以南W偏多（偏少）時(shí)而北部偏少（偏多）。第3特征向量對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)有7年為負(fù)值，表征該時(shí)段西遼河地區(qū)W呈南少北多型，其余年份時(shí)間系數(shù)為正，說(shuō)明西遼河地區(qū)W呈相反的南多北少分布型。

3.1.5 空間變化

1961—2018年西遼河地區(qū)W空間分布存在差異（圖6），其中雙遼、科爾沁左翼中旗東部和科爾沁左翼后旗東部、翁牛特旗中部平均值較大，在670.1—730.0 g·m?2·a?1之間，開魯縣至奈曼旗一帶以及林西縣較小，在 550.1—610.0 g·m?2·a?1之間，其余大部旗縣在 610.1—670.0 g·m?2·a?1。根據(jù)西遼河地區(qū)W突變和周期性分析，將1961—2018年分為 4 個(gè)時(shí)段（1961—1982、1983—1998、1999—2011、2012—2018年），各時(shí)段W空間分布存在差異。從圖中可見(jiàn)，第1時(shí)段，1961—1982年西遼河地區(qū)東部及翁牛特旗W值較大，在610.1—730.0之間，開魯縣最小，為 538.3 g·m?2·a?1，其余大部旗縣在550.1—610.0 g·m?2·a?1；第 2 時(shí)段，1983—1998 年西遼河地區(qū)W較上一時(shí)段，整體偏多 118.0 g·m?2·a?1，空間上表現(xiàn)為東部及南部翁牛特旗W為730.1—818.1 g·m?2·a?1，W平均值最小的開魯縣亦比上一時(shí)段偏多 100.6 g·m?2·a?1；第 3 時(shí)段 1999—2011年，全區(qū)W減少，較上一時(shí)段平均減少 142.4 g·m?2·a?1，其中巴林左旗，科爾沁中旗-開魯縣-奈曼旗一帶減少最多；第4時(shí)段2012—2018年，西遼河地區(qū)W再次增加，相比較第3時(shí)段平均增加128.0 g·m?2·a?1，雙遼、科爾沁左翼中旗東部、科爾沁左翼后旗東部、扎魯特旗中部及翁牛特旗W值最大，為730.0—783.3 g·m?2·a?1，最低值出現(xiàn)在林西縣，僅為603.2 g·m?2·a?1，其余大部在 610.1—730.0 g·m?2·a?1之間。總之，西遼河地區(qū)東部的雙遼、科爾沁左翼中旗、科爾沁右翼后期，南部的翁牛特旗是各時(shí)段W的高值區(qū)，亦與EOF分解的第2特征向量場(chǎng)的敏感區(qū)相對(duì)應(yīng)。

圖5 西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力EOF分解的前3個(gè)特征向量及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig. 5 First three eigenvector filed of EOF decomposition and its time efficient of climatic potential productivity in the West Liao River Basin

3.2 氣候生產(chǎn)潛力對(duì)氣候變化的敏感性

植被氣候生產(chǎn)潛力受諸多因素的綜合影響，包括氣溫、降水量、蒸散和日照等，根據(jù)相關(guān)分析，氣溫和蒸散對(duì)W相關(guān)性不明顯，未通過(guò)P=0.05的顯著性檢驗(yàn)，而降水量W呈明顯的正相關(guān)（r=0.995，P<0.001），即西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力主要受制于降水。但降水的變化是與氣溫等要素同步變化，共同作用于W，這里為綜合考慮氣溫與降水對(duì)W的協(xié)同影響，建立多元回歸方程：

方差分析顯示，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值為 2883.928，P<0.001，回歸方程極顯著。西遼河地區(qū)地處內(nèi)蒙古東北部，日照充足，基本可以滿足該區(qū)植被生產(chǎn)發(fā)育需求，故此基于此方程，僅考慮氣溫和降水不同變化情景下，西遼河地區(qū)W的敏感性。即考慮年平均氣溫和年降水量不同變化幅度的情景，計(jì)算W值，得到變化前后西遼河地區(qū)W的變化率。當(dāng)氣溫保持不變，降水量增加（減少）10%、20%，W分別增加（減少）8.50%，17.01%，而當(dāng)降水量保持不變，氣溫升高（降低）1 ℃、2 ℃，W則相應(yīng)增加（減少）0.78%，1.56%。在氣溫不變情況下，降水量增加時(shí)，W的增幅要比降水量不變時(shí)氣溫變化引起的W變幅大，這在一定程度說(shuō)明，在西遼河地區(qū)W的變化主要受降水量影響。考慮未來(lái)溫室氣體排放對(duì)氣候變化的影響，即在不同的排放情景下西遼河地區(qū)W受氣候變化的影響。到2050年，在RCP 4.5情景下，W的增幅最大，相較于1961—2018年增加了14.79%；RCP 8.5情景下W增幅次之，為8.99%；RCP 2.6情景下W增幅最小，為2.49%?？梢?jiàn)，氣溫升高，降水量增加可以提高西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力，相比較于氣溫，降水量是影響氣候生產(chǎn)潛力主要因素。在全球氣候變暖的背景下，未來(lái)西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力的變化將主要由降水量的變化決定。

圖6 1961—2018年西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力的空間分布Fig. 6 Spatial distribution of potential climate productivity from 1961 to 2018 in the West Liao River Basin

4 討論

本文采用Miami模型和Thornthwaite Memorial模型計(jì)算溫度、降水和蒸散生產(chǎn)潛力，充分考慮了光、溫、水條件對(duì)植被的綜合影響，分析了西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空演變及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)。

西遼河地區(qū)熱量資源好于降水，溫度生產(chǎn)潛力呈增加趨勢(shì)，而降水生產(chǎn)潛力無(wú)明顯變化趨勢(shì)，植被氣候生產(chǎn)潛力對(duì)降水更敏感，這與劉新等（2018）和李依等（2018）研究結(jié)果一致。本文計(jì)算的溫度、降水生產(chǎn)潛力平均值高于劉新的結(jié)果 142.39 g·m?2·a?1和 77.52 g·m?2·a?1，同時(shí)氣候生產(chǎn)潛力亦高于劉新研究結(jié)果 70.85 g·m?2·a?1。李依等（2018）認(rèn)為西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力在空間上存在差異，高值區(qū)分布在該區(qū)東北部的通遼等地，這與本研究的結(jié)果基本吻合，但其空間上由北向南增加的趨勢(shì)與本研究不同。導(dǎo)致上訴研究結(jié)果差異的原因：一是，由于所選年份和站點(diǎn)不同，本研究中以西遼河地區(qū)為研究對(duì)象，將吉林省雙遼，通榆和遼寧省建平 3個(gè)站的氣候生產(chǎn)潛力計(jì)入?yún)^(qū)域平均值；再是，模型選擇上和研究對(duì)象上的不同，本研究采用的兩個(gè)模型與劉新等（2018）相同，但在模型基礎(chǔ)上用到了Liebig定律，得出的西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力可信度較高。

Miami模型和Thornthwaite Memorial模型由于所需參數(shù)少，通過(guò)年平均氣溫、年降水量和多要素綜合的年蒸散量來(lái)評(píng)估所選區(qū)域的生產(chǎn)潛力，成為氣候生態(tài)領(lǐng)域分析陸地生態(tài)系統(tǒng)氣候生產(chǎn)潛力的經(jīng)典模型之一，在不同的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用（趙慧穎等，2017）。但同時(shí)值得注意，模型選取的氣候因子（氣溫、降水量）均為年平均值，沒(méi)有考慮氣候因子對(duì)植物的影響是多方面且對(duì)生物量的積累是連續(xù)不斷的，氣候因子的某一時(shí)刻極端值可能影響植物生長(zhǎng)發(fā)育甚至導(dǎo)致植物干物質(zhì)的累積或產(chǎn)量的形成；同時(shí)，氣候因子間是相互作用的，對(duì)植被生長(zhǎng)和產(chǎn)量形成的影響是綜合的，且植物生長(zhǎng)不僅受氣候因子影響，亦是受到土壤肥力和農(nóng)業(yè)技術(shù)措施等的綜合影響，單從氣候角度評(píng)價(jià)生產(chǎn)潛力難免影響最終的精度，因此綜合考慮氣候因子及環(huán)境因子等，并將其引入模型中，這在以后的研究中值得進(jìn)一步探討。

西遼河地區(qū)是農(nóng)牧交錯(cuò)帶，水資源匱乏，降水量的多少?zèng)Q定了西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力的變化。當(dāng)今，生活和工業(yè)用水量節(jié)節(jié)攀升，節(jié)水、綜合治水、發(fā)展水利設(shè)施、提高農(nóng)田灌溉水利用率等是西遼河地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展農(nóng)牧業(yè)的有效措施，同時(shí)，充分應(yīng)考慮自然生態(tài)條件，調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，避免盲目的退耕還林還草，積極發(fā)展耐旱、低耗水作物，合理利用自然資源，推動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)整體恢復(fù)和可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)論

1961—2018年，西遼河地區(qū)溫度、降水和蒸散生產(chǎn)潛力年平均分別為 1120.19、647.12、695.50 g·m?2·a?1，其中氣溫和蒸散生產(chǎn)潛力整體呈上升趨勢(shì)，降水生產(chǎn)潛力呈波動(dòng)變化。由氣溫、降水量和蒸散決定的標(biāo)準(zhǔn)氣候生產(chǎn)潛力平均為 643.65 g·m?2·a?1，近 58 a 呈波動(dòng)變化且無(wú)明顯變化趨勢(shì)，氣候傾向率為 11.05 g·m?2·(10 a)?1。西遼河地區(qū)水熱配比差異較大，1980s水熱配比值最大為0.63，2000s最小為0.50，說(shuō)明西遼河地區(qū)熱量條件好于降水，且1980s是水熱配比最好的年代。

對(duì)西遼河地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)氣候生產(chǎn)潛力（W）的時(shí)間序列進(jìn)行累計(jì)距平和周期性變化分析，表明氣候生產(chǎn)潛力存在階段性變化，歷經(jīng)了“少-多-少-多”循環(huán)變化，氣候生產(chǎn)潛力在1982、1998、2011年發(fā)生突變，同時(shí)至 2018年氣候生產(chǎn)力小波曲線仍未閉合，說(shuō)明在未來(lái)一段時(shí)間氣候生產(chǎn)潛力仍將偏多。

西遼河地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的EOF分解表明，前3個(gè)模態(tài)的累積貢獻(xiàn)率為 74.4%，第一特征向量呈統(tǒng)一的正值分布，表現(xiàn)為整體的一致型，第二模態(tài)呈正、負(fù)相間的分布型，第三模態(tài)呈“南正北負(fù)”型分布特征。3種模態(tài)表征了西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力在該區(qū)域的空間分布特征。整體和不同時(shí)段空間上表現(xiàn)為西遼河地區(qū)東部雙遼、科爾沁左翼中旗、科爾沁左翼后旗、翁牛特旗為氣候生產(chǎn)潛力的高值區(qū)，而開魯縣至奈曼一帶為低值區(qū)。

西遼河地區(qū)植被氣候生產(chǎn)潛力對(duì)降水量變化更敏感，降水量的變化主要決定了氣候生產(chǎn)潛力的變化，在氣候變化的背景下，未來(lái)西遼河地區(qū)氣溫升高、降水量增加對(duì)植被生長(zhǎng)有利，氣候生產(chǎn)潛力增加幅度在2.49%以上。