1850年以來川西高原北部植被氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化特征

王春學(xué), 秦寧生, 周 斌, 龐軼舒, 羅 玉, 茅海祥

(1.中國氣象局 成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610072; 2.四川省氣候中心, 成都 610072; 3.銅仁市氣象局, 貴州 銅仁 554300)

植被氣候生產(chǎn)潛力是指在其他條件均適宜的情況下，自然生長發(fā)育的植被由氣候資源所決定的在單位時(shí)間單位面積上由光合作用產(chǎn)生的生物學(xué)產(chǎn)量或經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量[1]。生產(chǎn)潛力是表征陸地生態(tài)過程的關(guān)鍵參數(shù)和評價(jià)陸地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)[2]。對生產(chǎn)潛力的研究不但可以揭示生產(chǎn)力與氣候要素之間的內(nèi)在聯(lián)系，還可以用來預(yù)測生產(chǎn)力的未來發(fā)展趨勢[3]。我國人多地少，資源相對貧乏，對生產(chǎn)潛力的研究顯得更加迫切和重要，可以為合理開發(fā)利用自然資源和應(yīng)對全球變化提供科學(xué)依據(jù)[4]。

Miami模型是經(jīng)典的、使用最廣泛的生產(chǎn)潛力估算模型[5]。Miami模型主要針對自然森林草原植被，利用五大洲53個(gè)地點(diǎn)的氣象資料，獲得了氣象因子模擬自然植被生物量的關(guān)系表達(dá)式，之后中國學(xué)者對模型進(jìn)行了驗(yàn)證，認(rèn)為該模型適合中國自然植被生產(chǎn)潛力的研究應(yīng)用[6]。樹木年輪(樹輪)數(shù)據(jù)擁有長時(shí)間序列和高空間分辨率的特點(diǎn)，利用樹輪資料重建生產(chǎn)潛力有其獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠獲取長時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)[7]。許多研究表明，樹輪資料結(jié)合傳統(tǒng)的研究方法能夠較好地表征生產(chǎn)潛力的逐年變化，對生產(chǎn)潛力的估算研究起到了推動(dòng)作用[8-12]。

川西高原位于青藏高原東部，地廣人稀，具有豐富的植被，是生態(tài)脆弱區(qū)和氣候變化敏感區(qū)，其氣候及生態(tài)特征對青藏高原乃至中國西南地區(qū)都有重要影響[13-15]。陳卓奇等[16]利用遙感數(shù)據(jù)反演了青藏高原生產(chǎn)潛力，發(fā)現(xiàn)降水量小于450 mm的區(qū)域生產(chǎn)潛力變化的主導(dǎo)因子為降水量，降水量大于450 mm的區(qū)域，主導(dǎo)因子變?yōu)闅鉁?，并且隨著氣溫的升高生產(chǎn)潛力顯著提高。劉剛等[17]的研究也表明青藏高原生產(chǎn)潛力與溫度有很好的正相關(guān)關(guān)系。樸世龍等[18]發(fā)現(xiàn)青藏高原生產(chǎn)潛力自東南向西北遞減，并且1982—1999年有逐漸上升的變化趨勢。李宗善等[19]重建了1788—2010年川西米亞羅地區(qū)的生產(chǎn)潛力，發(fā)現(xiàn)夏季至秋季溫度是限制森林生長的最為重要的氣候要素。

目前川西高原的生產(chǎn)潛力估算時(shí)間尺度主要集中在近幾十年，更長時(shí)間尺度的估算較少，而且個(gè)別研究也只是針對單個(gè)站點(diǎn)展開的，非常缺乏對川西高原大范圍、長時(shí)間生產(chǎn)潛力的科學(xué)認(rèn)識。近些年川西高原樹輪研究工作取得了比較豐富的成果，重建了川西高原多個(gè)地點(diǎn)的氣候變化序列，揭示了川西高原部分地區(qū)的歷史氣候變化特征，同時(shí)也積累了大量的樹輪資料，這為利用樹輪資料建立大范圍、長時(shí)間生產(chǎn)潛力奠定了良好的理論和資料基礎(chǔ)[20-24]。本文將利用川西高原北部阿壩藏族羌族自治州(阿壩州)多條樹輪資料重建1850年以來阿壩州生產(chǎn)潛力，并分析其時(shí)空變化特征，提高對川西高原歷史時(shí)期生態(tài)系統(tǒng)的科學(xué)認(rèn)識，為自然資源的合理開發(fā)利用和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)支撐。

1 資料和方法

1.1 研究區(qū)概況及氣象資料來源

阿壩州位于四川省西北部，地貌以高原和高山峽谷為主，岷江和大渡河貫穿全境，是黃河上游的重要水源地，野生動(dòng)植物資源極其豐富。阿壩州是中國五大牧區(qū)之一的川西北牧區(qū)的重要組成部分，境內(nèi)的若爾蓋生態(tài)區(qū)是我國第一大高原沼澤濕地，也是氣候變化的敏感區(qū)[25]。阿壩州受西風(fēng)南支急流、東南季風(fēng)以及西南季風(fēng)等綜合影響，形成了冬寒夏涼、降水適中的山地氣候[24]。

本文使用的氣象資料為阿壩州13個(gè)國家氣象站(圖1)1961—2010年逐月氣溫和降水量資料。分析發(fā)現(xiàn)阿壩州年平均氣溫8.5℃，1月最冷，平均氣溫-1.6℃；7月最熱，平均氣溫17.3℃；年平均降水量663.5 mm，12月最少，平均2.7 mm；6月最多，平均119.5 mm。

圖1 阿壩州氣象站和樹輪采樣點(diǎn)分布

1.2 樹輪資料來源及樹輪年表建立

本文所用的樹輪樣本由中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、國家氣候中心和中國氣象局成都高原氣象研究所聯(lián)合采集。采樣點(diǎn)位于阿壩州境內(nèi)(圖1)，區(qū)域內(nèi)森林呈帶狀分布于河谷兩側(cè)，受人類活動(dòng)影響較少。本文所用4個(gè)采樣點(diǎn)的優(yōu)勢樹種均為冷杉[Abiesfabri(Mast.) Craib]，除二道海采樣點(diǎn)(EDH)的海拔高度接近3 300 m外，其余3個(gè)采樣點(diǎn)海拔高度均超過3 500 m，其中熱務(wù)溝采樣點(diǎn)(RWG)最高(3 680 m)。樹輪采樣對象為樹齡較長的活樹，每株至少采集2個(gè)樹芯，其中除九寨溝采樣點(diǎn)(JZG)只有11株29個(gè)樣芯外，其余3個(gè)采用點(diǎn)的樣本數(shù)均在25棵樹、50個(gè)樣芯以上，熱基溝采樣點(diǎn)(RJG)樣芯最多(68個(gè))，4個(gè)樣本點(diǎn)共采集了88棵樹的213條樹芯，復(fù)本量能夠滿足樹輪氣候研究的要求(表1)。

表1 樹輪采樣點(diǎn)概況

將采集到的樣芯按照國際通用的基本程序進(jìn)行干燥(自然晾干)、固定、磨光處理和交叉定年，并利用COFECHA程序?qū)Χ杲Y(jié)果進(jìn)行檢查和驗(yàn)證。為了去除原始樹輪寬度中所包含的非氣候信息，利用ARSTAN程序，采用步長為樣本長度67%的樣條函數(shù)擬合生長趨勢，然后用雙權(quán)重平均法進(jìn)行合成，得到每個(gè)采樣點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化年表(STD)。表2給出了各采樣點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)年化表統(tǒng)計(jì)特征及公共區(qū)間分析結(jié)果，可以看到4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化年表的統(tǒng)計(jì)特征比較相似，其中平均敏感度略偏低，但是一階自相關(guān)系數(shù)和總體代表性都比較高，具有一定的表征過去氣候變化的潛力。從SSS>0.85的起始年份來看，EDH最晚(1849年)，RJG最早(1514年)，為了保證分析結(jié)果的可靠性和一致性，后文統(tǒng)一選取1850—2010年的樹輪寬度資料進(jìn)行分析。

表2 各采樣點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)年表統(tǒng)計(jì)特征及公共區(qū)間(1800-2010年)分析結(jié)果

1.3 氣候生產(chǎn)力的估算模型及遙感資料驗(yàn)證

本文采用Miami模型[3]估算阿壩州氣候生產(chǎn)潛力，相關(guān)計(jì)算公式為：

MT=30000/[1+e(1.315-0.119T)]

(1)

式中:MT為由年平均溫度決定的氣候生產(chǎn)潛力[kg/(hm2·a)]；T為年平均氣溫(℃)。

MR=30000[1-e(-0.000664R)]

(2)

式中:MR為由年平均降水量決定的氣候生產(chǎn)潛力[kg/(hm2·a)]；R為年降水量(mm)。

為了驗(yàn)證模型估算結(jié)果，本文使用了中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所的中國植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity，NPP)遙感觀測資料，提取得到了九寨溝、若爾蓋、壤塘、馬爾康和理縣5個(gè)點(diǎn)的2001—2010年逐年資料。圖2給出了模擬和遙感觀測的對比情況，可以看到MT與遙感觀測NPP的對應(yīng)關(guān)系比較好，從量值上看MT為NPP的1～1.5倍，二者散點(diǎn)圖(圖2A)呈顯著的正相關(guān)(R2=0.78)，從年平均變化(圖2B)來看，2001—2010年二者的變化趨勢和年際波動(dòng)情況基本一致。MR與NPP的對應(yīng)關(guān)系則不好，可以看到(圖2C)二者為弱的負(fù)相關(guān)，年際變化(圖2D)雖然都為增多趨勢，但是具體年際波動(dòng)的對應(yīng)關(guān)系較差。通過與遙感資料的對比驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)利用溫度估算的氣候生產(chǎn)潛力比利用降水估算的氣候生產(chǎn)潛力更據(jù)研究價(jià)值和代表性。

1.4 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解

氣候統(tǒng)計(jì)診斷中應(yīng)用最為普遍的方法是把原變量場分解為正交函數(shù)的線性組合，構(gòu)成為數(shù)很少的互不相關(guān)的典型模態(tài)，代替原始變量場，每個(gè)典型模態(tài)都含有盡量多的原始場信息。經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Empirical Orthography Function，EOF)分解就是這樣一種方法，EOF的優(yōu)點(diǎn)是沒有固定函數(shù)，能在有限區(qū)域?qū)Σ灰?guī)則分布的站點(diǎn)進(jìn)行分解，很容易將變量場的信息集中到幾個(gè)模態(tài)上，而且分離出的空間結(jié)構(gòu)具有一定的物理意義[26]。

1.5 MTM-SVD

MTM-SVD方法是由Mann等[27]提出的一種多變量頻域分解技術(shù)。這是一種將譜分析的多錐度方法(Multi-Taper Method，MTM)和變量場的奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法結(jié)合在一起的氣候周期信號檢測技術(shù)，詳細(xì)內(nèi)容參閱相關(guān)文獻(xiàn)[28-30]。

圖2 Miami模型估算的MT，MR與遙感NPP的散點(diǎn)圖(A，C)和逐年對比圖(B，D)

2 結(jié)果與分析

2.1 樹輪和氣候生產(chǎn)潛力相關(guān)分析

利用Miami模型分別建立1961—2010年13個(gè)氣象站MT和MR，并分別統(tǒng)計(jì)其與樹輪寬度序列的相關(guān)特征。由于樹木生長情況往往與前期氣候狀況密切相關(guān)，所以本文計(jì)算了當(dāng)年樹輪序列與12個(gè)月累積生產(chǎn)力的相關(guān)系數(shù)，累積值從上年1月開始逐月滑動(dòng)至當(dāng)年1月，找出每個(gè)氣象站與樹輪序列相關(guān)系數(shù)的最大值，然后統(tǒng)計(jì)13個(gè)氣象站中超過一定顯著性水平的臺站數(shù)，并計(jì)算其平均值。

圖3A為MT與樹輪序列的相關(guān)統(tǒng)計(jì)情況，可以看到MT與樹輪寬度都為正相關(guān)，其中上年10月—當(dāng)年9月的MT與樹輪相關(guān)系數(shù)最大(0.57)，同時(shí)13個(gè)站均超過了0.01顯著性水平，其余時(shí)段的相關(guān)系數(shù)在0.52上下波動(dòng)，顯著臺站數(shù)在12個(gè)左右。

圖3B為MR與樹輪序列的相關(guān)統(tǒng)計(jì)情況，可以看到MR與樹輪寬度都為負(fù)相關(guān)，其中上年8月—當(dāng)年7月的MR與樹輪相關(guān)系數(shù)最大(-0.41)，但是只有1個(gè)臺站達(dá)到了0.05的顯著性水平，其余時(shí)段的相關(guān)系數(shù)在-0.35上下波動(dòng)，顯著臺站有7個(gè)左右。

由相關(guān)分析可知，樹木生長越旺盛時(shí)，MT往往越大，反之則越小，即MT可以代表阿壩州的氣候生產(chǎn)潛力。另外相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)樹輪與上年10月—當(dāng)年9月的MT相關(guān)性最好，所以后文主要針對該時(shí)段的MT展開分析。

圖3 MT和MR與樹輪序列相關(guān)分析

表3為上年10月—當(dāng)年9月MT與樹輪序列的具體相關(guān)系數(shù)情況，可以看到13個(gè)氣象站與4個(gè)樹輪序列的相關(guān)系數(shù)都較高，除個(gè)別序列間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.05顯著性水平外，絕大多數(shù)相關(guān)系數(shù)都通過了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)。

表3 上年10月-當(dāng)年9月MT與樹輪序列相關(guān)系數(shù)

2.2 建立回歸方程

從表3中不難發(fā)現(xiàn)，除了理縣站與JZG的相關(guān)系數(shù)最高外，其余站均與RJG的相關(guān)系數(shù)最高，但是如果只用RJG單一序列來重建所有站的MT，那么就無法體現(xiàn)MT空間變化的差異，所以為了更多地提取時(shí)空特征信息，在保證回歸方程具有一定顯著性水平的前提下，盡量多地選取樹輪序列參與重建。經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)選擇相關(guān)系數(shù)最高的2個(gè)樹輪序列參與回歸方程重建時(shí)，可以滿足上述要求，即MT=B0+B1X1+B2X2,式中：B0，B1，B2為回歸系數(shù)；X1，X2分別為選擇的兩個(gè)樹輪年表指數(shù)。

為了檢驗(yàn)重建方程是否穩(wěn)定可靠，采用國際慣用的嚴(yán)格顯著性檢驗(yàn)方法(逐一剔除法，leave one out)對方程進(jìn)行檢驗(yàn)，表4給出了各重建方程的回歸系數(shù)及相應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，可以看到所有方程的相關(guān)系數(shù)、F檢驗(yàn)值、乘積平均數(shù)(t)和誤差縮減值(RE)均達(dá)到了0.01的顯著性水平，說明重建方程具有一定的穩(wěn)定性和可靠性。符號檢驗(yàn)有3個(gè)達(dá)到0.01顯著性水平，5個(gè)達(dá)到0.05顯著性水平，5個(gè)接近0.05的顯著性水平，但同時(shí)一階差符號檢驗(yàn)都沒有通過0.05的顯著性檢驗(yàn)，表明重建方程對低頻變化的重建要好于高頻變化的重建。

表4 回歸方程系數(shù)及逐一剔除檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

2.3 重建結(jié)果與分析

2.3.1 EOF模態(tài)分析 圖4A給出了1850—2010年阿壩州MT平均值分布圖，可以看到阿壩州南部的小金—若爾蓋—汶川一線MT超過了15 000 kg/(hm2·a)，九寨溝—松潘—馬爾康一線為11 000～14 000 kg/(hm2·a)，西北部若爾蓋—阿壩—壤塘一線只有7 000～10 000 kg/(hm2·a)，即阿壩州MT分布不均，由東南向西北遞減，南部大值區(qū)MT可達(dá)北部低值區(qū)的1倍以上。從1850—2010年阿壩州年平均MT變化來看(圖4B)，1850—1950年MT主要表現(xiàn)為年際波動(dòng)，沒有明顯的變化趨勢，1950—1980年出現(xiàn)波動(dòng)減少的變化趨勢，1980—2010年出現(xiàn)顯著增多的變化趨勢。

對重建的阿壩州13個(gè)站1850—2010年MT進(jìn)行EOF分析，第一模態(tài)通過了顯著性檢驗(yàn)，解釋方差貢獻(xiàn)率達(dá)92%，從其空間型(圖5)可以看到整個(gè)區(qū)域都為正值，即全區(qū)一致變化型，其中西部和北部為大值帶，對應(yīng)時(shí)間系數(shù)與其年平均曲線變化基本一致。進(jìn)一步利用滑動(dòng)t檢驗(yàn)方法對其時(shí)間系數(shù)進(jìn)行突變檢驗(yàn)，圖6給出了20 a滑動(dòng)的統(tǒng)計(jì)量曲線，可以看到1850年以來統(tǒng)計(jì)量有2處超過0.01的顯著性，一處為正值(1967年前后)，另一處為負(fù)值(1990年前后)，即過去161 a中阿壩州MT出現(xiàn)過兩次突變，20世紀(jì)60—80年代經(jīng)歷了一次顯著的由多到少的轉(zhuǎn)變，20世紀(jì)90年代開始又經(jīng)歷了一次明顯的由少到多的變化。

圖4 1850-2010年MT平均值分布及其逐年變化曲線

圖5 1850-2010年阿壩州MT的EOF分析第一模態(tài)空間型及其對應(yīng)的時(shí)間系數(shù)

注：虛線為0.01顯著性水平。

2.3.2 周期分析 MTM-SVD方法可以對場空間進(jìn)行周期分析，圖7給出了1850—2010年阿壩州MT場的LFV譜分析結(jié)果，可以看到年際尺度上的2，2.6 a周期通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，4～5 a周期通過了0.05的顯著性檢驗(yàn)，年代際尺度在12，17，80 a都出現(xiàn)峰值，但是沒有達(dá)到一定的顯著性水平。從對應(yīng)的10 a滑動(dòng)窗口分析可以發(fā)現(xiàn)(圖8)，準(zhǔn)2 a周期有3個(gè)顯著時(shí)段，分別是1860—1880年、1910—1940年和1970—1990年；4～5 a周期也有3個(gè)顯著時(shí)段，主要出現(xiàn)在1890—1940年、1950—1980年和1990—2010年。

注：虛線為蒙特卡洛置信度。

注：陰影表示通過置信度檢驗(yàn)。

3 結(jié)論與討論

通過與遙感資料的對比，發(fā)現(xiàn)在川西高原地區(qū)利用Miami模型估算的氣候生產(chǎn)潛力具有可靠的研究價(jià)值和代表性，尤其是與溫度的關(guān)系要好于降水，說明川西高原植被氣候生產(chǎn)潛力對溫度的變化更為敏感。同時(shí)發(fā)現(xiàn)該區(qū)域上年10月—當(dāng)年9月的MT與樹輪寬度指數(shù)有很好的對應(yīng)關(guān)系，建立的回歸方程通過了顯著性檢驗(yàn)，重建的MT穩(wěn)定可靠。利用樹輪寬度資料重建川西高原歷史時(shí)期氣候生產(chǎn)潛力是一種彌補(bǔ)觀測資料年限短的有效方法，有助于增強(qiáng)對高原地區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)的科學(xué)認(rèn)識，對自然資源的開發(fā)利用有重要參考價(jià)值，而川西高原森林資源豐富，在獲得更多樹輪樣本資料的情況下，可以重建時(shí)間尺度更長、時(shí)空精度更高的植被氣候生產(chǎn)潛力場。

分析表明，阿壩州氣候生產(chǎn)潛力分布不均，由東南向西北遞減，1850年以來總體具有明顯的年際和年代際變化特征，尤其20世紀(jì)90年代以來，氣候生產(chǎn)潛力出現(xiàn)快速增大的變化趨勢，雖然1999年以后出現(xiàn)了全球變暖停滯現(xiàn)象，但是川西高原MT仍然保持著較快的增大速度，這與高寒地區(qū)對全球變暖的響應(yīng)較低海拔地區(qū)偏慢是一致的[31]。另外1850年以來阿壩州MT出現(xiàn)過兩次突變，20世紀(jì)60—80年代經(jīng)歷了一次顯著的由多到少的轉(zhuǎn)變，20世紀(jì)90年代開始又經(jīng)歷了一次明顯的由少到多的變化，隨著全球變暖減緩21世紀(jì)是否會再次出現(xiàn)較大的突變也值得密切關(guān)注。本研究增強(qiáng)了對阿壩州MT空間分布、變化趨勢、周期和突變等規(guī)律的科學(xué)認(rèn)識，這對高原農(nóng)業(yè)、牧業(yè)、林業(yè)的開發(fā)利用和發(fā)展規(guī)劃都有重要意義。

由于阿壩州歷史時(shí)期氣候生產(chǎn)潛力的相關(guān)研究比較少，而且缺乏相關(guān)的公開數(shù)據(jù)，所以本文沒有利用其他資料對建立的1850—2010年氣候生產(chǎn)潛力序列進(jìn)行對比驗(yàn)證，后期還需要不斷搜集相關(guān)研究成果，開展對比驗(yàn)證分析。另外本文只是探索了利用樹輪資料建立阿壩州氣候生產(chǎn)潛力的可能性，并對其分布特征和變化規(guī)律等事實(shí)進(jìn)行了分析，沒有探討其變化機(jī)理，尤其是為什么氣溫決定的氣候生產(chǎn)潛力更具代表性等問題，值得進(jìn)一步深入研究。

Miami模型在我國被廣泛應(yīng)用于氣候生產(chǎn)潛力的估算，尤其是在西北干旱區(qū)[32-33]、內(nèi)蒙古草原[34-35]以及我國南方地區(qū)[36]已有大量的研究成果，但是在川西高原的應(yīng)用還比較有限，而本研究則證明了其溫度模型在高原地區(qū)的適用性。利用Miami模型可以方便快捷的給出植被氣候生產(chǎn)潛力的時(shí)空動(dòng)態(tài)演變，但是該模型受限于氣象站點(diǎn)的分布，而本文使用了13個(gè)國家氣象站，站點(diǎn)分布比較均勻，但是站點(diǎn)密度還是相對稀疏，如果能夠利用更多的氣象加密站點(diǎn)資料，無疑會獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。