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氣候變化下老哈河流域潛在植被動態(tài)變化模擬

2013-12-23 05:45:04鄧歡歡任立良周瑜佳常帥鵬趙晶晶
水資源保護 2013年3期
關鍵詞:覆蓋率降水量基準

鄧歡歡,袁 飛,任立良,周瑜佳,常帥鵬,馬 賀,2,趙晶晶

(1.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇南京 210098;2.河南省漯河水文水資源勘測局,河南漯河 462001)

2007 年氣候變化政府間研究小組IPCC 第4 次評估報告[1]指出:21 世紀末全球近地表平均氣溫與1980—1999 年相比將增加1.1 ~6.4℃,極端天氣氣候事件發(fā)生的頻率也可能增加。植被作為氣候變化和人類活動最重要的響應之一[2],其結構、組成和空間分布將隨著氣候的變化而變化,進而影響流域的蒸散發(fā),對流域的水文循環(huán)過程和水資源量的時空分布產生影響。因此,評估長時間序列尺度下氣候變化對流域水資源的影響時,必須考慮植被未來的變化趨勢,評估結果可為區(qū)域水資源保護提供依據。

目前,通常采用植被氣候分類模型對各種氣候條件下植被生態(tài)系統(tǒng)的組成和結構進行模擬,以研究植被與氣候的關系[3]。動態(tài)全球植被模型(如LPJ 模型、IBIS、Sheffield-DGVM 等)能預測植被結構和功能的瞬時變化,常被用來評價氣候變化對自然植被的可能影響,這是近年來相關全球變化生態(tài)學研究的一種發(fā)展趨勢[3]。趙東升等[4]應用改進后的LPJ 模型模擬了氣候變化情景下中國自然植被凈初級生產力(net primary productivity,以下簡稱NPP)的分布變化;Ni 等[5]應用LPJ 模型在中國森林區(qū)域進行了一系列試驗模擬,探討了氣候變化對植被的影響;袁飛等[6-7]將LPJ 模型應用到漢江流域,模擬分析了不同氣候變化情景下漢江流域潛在自然植被分布及NPP 變化情況,并將模擬結果應用于水文過程的模擬研究;孫艷玲等[8]根據中國氣候特點,對LPJ 模型參數進行調整,模擬分析了20 世紀4 個氣候階段中國潛在自然植被的分布變化。本研究采用修正后的LPJ 模型對老哈河流域潛在植被進行模擬分析,預測氣候變化情景下的植被響應,量化長期氣候變化對老哈河流域潛在植被的影響。

1 研究區(qū)概況與相關數據

1.1 概況

老哈河發(fā)源于內蒙古寧城縣與河北省平泉縣交界的七老圖山區(qū),是西遼河的源頭西拉木倫河的一級支流。本文的研究區(qū)域為老哈河興隆坡水文站以上的集水區(qū)域,位于北緯41° ~43°,東經117° ~120°,集水面積18 112 km2。老哈河流域屬于溫帶半干旱大陸性氣候,干燥少雨多風沙,降水量時空分布不均,降雨主要集中在雨季(5—10 月),1964—2008年多年平均降水量為425 mm[9]。老哈河流域的上游多為林地覆蓋,植被良好,土壤侵蝕較輕;中下游地區(qū)受人類活動影響較大,多為黃土丘陵區(qū),地表植被覆蓋率較低,水土流失較嚴重[9-10]。

1.2 相關數據

LPJ 模型由日平均氣溫、日降水、月云量、土壤質地和CO2年平均質量濃度等數據驅動。模型運行過程中,月云量數據將被插值為日時間序列。

本研究采用的氣象數據為1971—2000 年老哈河流域鄰近4 個氣象站實測的日氣溫數據、流域內44 個雨量站實測的日降水數據以及CRU2.0 月云量數據。根據我國“十二五”中長期發(fā)展規(guī)劃,我國未來發(fā)展的選擇與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展(IPCC-SRES B2,以下簡稱B2)情景接近[2],因此對未來植被變化進行模擬時選取B2 情景下日降水量、日最高/最低氣溫數據作為模型的氣候輸入數據。本文土壤數據采用USDA(美國農業(yè)部)提供的5' ×5'的土壤質地數據,CO2濃度數據則采用LPJ 模型工作組提供的全球年平均CO2濃度數據。

將1971—2100 年氣候數據分為4 個年代際:基準期(1971—2000 年)、2020s (2011—2040 年)、2050s(2041—2070 年)和2080s(2071—2100 年)。統(tǒng)計分析B2 情景下老哈河流域年均氣溫和年降水量變化趨勢,結果顯示21 世紀老哈河流域年平均氣溫呈顯著上升趨勢(圖1):基準年年平均氣溫為7.0℃,2020s、2050s、2080s 多年平均氣溫較基準年分別增加0.93℃、2.00℃和3.03℃。年降水量變化趨勢不明顯,基準年多年平均降水量為435.5mm,21 世紀全流域多年平均降水量除2020s 較基準年減少1.7%外,2050s 和2080s 均表現為增加趨勢,增幅分別為3.7%和8.9%。

圖1 B2 情景下老哈河流域年平均氣溫和年降水量變化情況

用MK 法對各月平均氣溫和各月降水量進行趨勢檢驗,結果見表1。從表1 可看出,未來情景下老哈河流域全年12 個月的月平均氣溫MK 統(tǒng)計量均高于0.01 的顯著性水平臨界值,呈顯著增加趨勢;夏秋季節(jié)平均氣溫的MK 統(tǒng)計量高于冬季和春季,說明夏秋季節(jié)的增溫幅度比冬季和春季的增溫幅度大;各月降水量變化有增有減,具體表現為春夏季節(jié)降水量減少,秋冬季節(jié)降水量增加,各月MK 統(tǒng)計量均低于0.1 顯著性水平臨界值,說明各月降水增加減少幅度不顯著。

表1 平均氣溫和月降水量MK 法趨勢檢驗

2 LPJ 模型

LPJ 模型建立在BIOME 系列模型之上,它從植被動力學出發(fā),聯合了機理性的陸地植被動態(tài)和碳水循環(huán),研究潛在自然植被的建立和死亡,然后通過種群統(tǒng)計的方法確定植被的分布和組成,該模擬過程不考慮人類活動影響[11]。LPJ 模型參數的選擇主要以歐洲和美洲相關區(qū)域的研究結果為依據,而老哈河流域屬于溫帶半干旱大陸性氣候,自然環(huán)境比較獨特,所以LPJ 模型直接應用于老哈河流域存在一定適應性問題。為使LPJ 模型模擬結果更符合流域的植被分布特點,本研究在前人的基礎上,參照TM 遙感數據解譯的2000 年土地覆被數據[12],對LPJ 模型參數進行了進一步調整(表2)。此外,本研究對LPJ 源代碼進行了修改,將氣溫和降水輸入的時間步長調整為1d,使得實測氣候數據在模擬運算過程中無需進行插值,減少了模型運算的不確定性。

表2 各種功能型植被生態(tài)限制條件 ℃

運用LPJ 模型進行植被動態(tài)模擬時,先假設流域地表為裸土[9],用基準年(1971—2000 年)實測氣象數據驅動LPJ 模型循環(huán)運轉1 000 a,直到植被生態(tài)系統(tǒng)達到平衡,然后在平衡狀態(tài)下,采用1971—2100 年氣象數據進行動態(tài)模擬,各年代際的模擬結果用各年代際的多年平均值表示。分析模擬結果,需先驗證改進的LPJ 模型參數在老哈河流域的適用性,再將未來情景下的模擬結果與基準年的模擬結果進行對比,以分析氣候變化對植被分布、各種功能型植被覆蓋率、葉面積指數(leaf area index,以下簡稱LAI)以及流域植被NPP 分布趨勢的影響。

3 氣候變化對老哈河流域植被分布的影響

LPJ 模型模擬過程中沒有考慮人類活動對植被的直接影響,只能模擬出潛在植被。根據TM 遙感數據解譯的2000 年土地覆被數據[12](圖2(b)),老哈河流域受人類活動影響很大,農田基本占據了整個中下游區(qū)域,因此不能以各功能型植被的空間絕對分布作為模型驗證的依據。本研究選取流域中主要植被的分布趨勢作為依據對模型參數進行調整。不考慮農田和水體,對比分析圖2(a)與圖2(b)發(fā)現,除流域西南區(qū)域落葉闊葉林偏少外,模擬的潛在植被分布趨勢與TM 解譯數據反映的流域植被分布趨勢基本一致,即流域上游地區(qū)主要分布著落葉闊葉林,草本植物主要分布在流域的中下游區(qū)域,說明改進后的LPJ 模型在老哈河流域具有一定的適用性。

圖2 模擬結果與遙感解譯數據對比

根據改進的LPJ 模型模擬的基準年植被分布結果可知,老哈河流域主要分布著3 種植被類型,即,溫帶夏綠闊葉林、溫帶草本和寒性草本,三者分別占整個流域面積的14.1%、39.3%和42.8%,流域上游還分布著少量的溫帶荒漠灌叢,約占整個流域的3.5%(圖3(a))。

圖3 2080s 與基準年各功能型植被覆蓋率比較

通過LPJ 模型模擬計算,得出老哈河流域各年代際的植被覆蓋率,見表3。隨著氣溫的增加,老哈河流域森林覆蓋率逐漸增高,到2080s 年代際,溫帶落葉闊葉林的覆蓋率較基準年增加了18.6%;草本植被覆蓋率逐漸減少,到2080s 年代際,溫帶荒漠灌叢、溫帶草本和寒性草本覆蓋率較基準年分別縮減了0.9%、7.9%和10.1%。各功能型植被空間分布變化情況見圖3(b)。從圖3(b)可以看出,溫帶落葉闊葉林呈現向東和向北擴張趨勢,其中流域東北部增加最為顯著,覆蓋率增加值超過了56%;溫帶草本和寒性草本則呈現向南縮減趨勢,東北部縮減最為明顯,說明流域整個中部和北部的草本植被逐步被森林植被演替。另外,灌木的生長呈現整體向南移的趨勢。上述表現是由于雖然B2 情景下年平均氣溫和年降水量均有所增加,但在夏秋季節(jié)月平均氣溫升高顯著時月降水量卻呈現減少趨勢。隨著CO2濃度的升高,CO2的施肥效應能夠有效地提高植物對土壤水分的利用效率,但在夏季流域氣溫最高、植物蒸騰需水量最大的時期,降水減少使得土壤水分更為緊缺,于是根系較淺、生長受水分限制較大的草本和灌木在整個植被競爭系統(tǒng)中處于劣勢地位,其覆蓋率逐漸降低,并逐步被根系深、吸水能力大的林地植被所演替。

表3 各年代際的各功能型植被覆蓋率 %

植被結構和組成的變化還可以通過LAI 的變化得以體現。對比分析各年代際月平均LAI,除2020s夏季月LAI 略低于基準年以外,2050s 和2080s 多數月份的月平均LAI 值均高于基準年(圖4),其中2080s 夏秋季增加最為顯著,說明到2080s 草本植被已經逐漸被落葉型植被所演替,并且隨著氣溫的升高和降水量的增加,落葉型植被的落葉時間延后[10],秋冬季LAI 也相應增加。

圖4 各年代際月平均LAI 變化

4 氣候變化對老哈河流域植被NPP 的影響

植被NPP 是評價陸地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的一個重要指標[9],以生產有機質的多少來表示。受植物本身生物學特性、氣候因素、土壤特性和人類活動等的影響,老哈河流域基準年的多年平均NPP 為564.5 g/(m2·a),呈現南高北低分布趨勢(圖5(a))。其中最高值區(qū)出現在流域南部,這里水熱條件較好,能夠滿足植被生長的需求,最低值位于流域中部,多年平均NPP 低于500 g/(m2·a)。

隨著氣溫升高和降水量增多,以及CO2濃度增加,老哈河流域植被NPP 年總量逐漸上升,其中2020s、2050s、2080s 的植被NPP 較基準年分別增加0.1%、8.1%和12.7%。對比老哈河流域2080s 與基準年植被NPP 分布情況(圖5)可知,2080s 年代際流域NPP 空間分布上除了西北部植被NPP 有較少的減少外,整個流域的植被NPP 都呈現增長趨勢,其中原來植被NPP 值較高的東南區(qū)域增加最多。這是由于溫度的升高在一定程度上加速了植物光合作用效率,增強了植物養(yǎng)分的供應,使得植物生產能力提升;再者該區(qū)域主要植被類型是草本和灌木,植被生長的主要限制因子是水分,2080s 年代際降水量的增加使得植被NPP 大范圍增加。

圖5 2080s 與基準年的多年平均植被NPP 比較

5 結 語

本研究根據老哈河流域地理氣候特征對LPJ 模型參數進行了修正,并以B2 氣候情景數據為輸入數據,模擬了老哈河流域1971—2100 年潛在植被的生長變化情況。結果顯示,受氣候變化影響,老哈河流域溫帶夏綠闊葉林覆蓋率顯著增加,且呈現向東部和北部擴張趨勢,草本植被覆蓋率則逐漸向南縮減;各月平均LAI 除2020s 夏季略低于基準年,其他年代際年內大部分月份的月平均LAI 均較基準年高,且夏季增幅最大;流域植被NPP 南高北低的空間分布格局基本不變,但年總量呈增加趨勢,到2080s,除西北區(qū)域植被NPP 較基準年略有減少外,流域各區(qū)域的植被NPP 均有所增長,其中原本植被NPP 值較高的東南區(qū)域增加幅度最大。

潛在植被的分布和演替受多種因素的影響,本研究較合理地模擬了老哈河流域潛在植被的分布和動態(tài)變化情況,但模擬過程只考慮了氣候的變化,在今后的研究中,需進一步研究區(qū)域氣候環(huán)境和人類活動對植被的綜合影響。另外,作為評估長時間序列尺度下氣候變化對水資源影響的重要因素,模擬的潛在植被動態(tài)變化過程將被引入水文模型,以模擬水文過程對氣候變化的響應,進而預測未來全球氣候變化情景下的水資源空間格局變化。

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