程曉鑫,何遠梅,張 巖?

(1.北京林業(yè)大學水土保持學院,水土保持國家林業(yè)局重點實驗室,100083,北京;2.西安地圖出版社,710054,西安)

植被條件和當?shù)貧夂蚩梢韵嗷ビ绊?氣候變化是植被生長條件中的重要因素,地表植被分布及其生長變化也影響著區(qū)域氣候[12]。具體來講,氣候影響植被的生長狀態(tài)和分布,同時,由于植被的高低和蓋度不同,導致反射率、下墊面粗糙程度等地表條件存在差異,這些差異又會改變地區(qū)水分循環(huán)、氣熱循環(huán)等氣候條件[34],表現(xiàn)在氣候要素上,主要是影響氣溫和水汽含量[5],最終打破原有的輻射、熱量和水汽的平衡關(guān)系,并出現(xiàn)新的平衡關(guān)系[6]。20世紀90年代以來,我國開始研究植被變化對局地氣候的影響[67]。符淙斌等[8]和張佳華等[9]做過全球尺度下植被恢復對東亞季風氣候影響作用的研究。張井勇等[10]選取全國1981—1994年的NOAA衛(wèi)生AVHRR(advanced very high resolution radiometer)探測器的NDVI(normalized difference vegetation index)和氣溫、降水量數(shù)據(jù)分析出華中區(qū)域前期植被NDVI與后期的溫度、降水有較好的相關(guān)關(guān)系。近年來,在我國開展了多項植被覆蓋變化或土地利用類型變化對氣候影響的研究,主要集中在內(nèi)蒙古、青藏高原、西北和華南等植被退化或重建區(qū)及生態(tài)敏感區(qū)。研究顯示：地表植被恢復對于中緯度地區(qū)的氣候環(huán)境有著比較明顯的作用[11]。按照當?shù)氐牡乩項l件和氣候條件,實施退耕還林(草)有可能形成相應的氣候和環(huán)境效應[3];但是,研究植被恢復對氣候影響的困難在于如何把實測數(shù)據(jù)中的植被變化對氣候的影響從全球變暖的氣候變化趨勢中分離出來[8,12]。小尺度的林地對小氣候影響已有相關(guān)研究[3],而大尺度研究多采用模型模擬方法[2,6,1314],且實測數(shù)據(jù)分析[10,15]較少。使用氣候模型可以部分解決這個問題,但是模擬結(jié)果存在人為因素干擾的不確定性,無法實證植被變化對氣候的影響[16];而現(xiàn)有基于實測數(shù)據(jù)的研究中,主要探討植被覆蓋對降水的滯后相關(guān)性[10],對于其他氣候要素涉及較少。

黃土高原屬于生態(tài)環(huán)境脆弱帶,地形地貌復雜獨特,降水量季節(jié)分布差異大,生態(tài)系統(tǒng)恢復力差,水土流失狀況嚴重。自2000年落實退耕還林政策以來,黃土高原區(qū)植被NDVI整體增加,夏季植被NDVI的增長趨勢更明顯[17],前人多研究黃土高原氣候變化對植被的影響[1820],而植被覆蓋變化影響區(qū)域氣候的研究[3,6]卻很少。研究發(fā)現(xiàn)黃土高原的植被恢復的空間分布特征呈條帶狀,且與農(nóng)業(yè)氣候區(qū)相吻合[17],兩者間或許存在某種空間聯(lián)系[21]。氣候?qū)χ脖坏挠绊懘嬖跍笮猍1,18],但是當季植被與當季的氣候要素之間相關(guān)性不顯著[1],這是由于前人研究中未將黃土高原的植被恢復情況進行細化分類。本文分析退耕還林以來黃土高原氣候的時間變化特征和空間分布特征,通過研究黃土高原局域氣候變化的時空差異性及其與植被恢復的相關(guān)性,探討區(qū)域氣候是否會對植被覆蓋變化做出響應。

1 研究區(qū)概況

采用20世紀90年代中國科學院黃土高原綜合科學考察隊界定的黃土高原范圍(E 100°52′～114°33′,N 33°41′～41°16′),總面積約為63 萬km2。 具體的邊界是太行山以西,烏鞘嶺—日月山以東,秦嶺以北,陰山以南。該研究區(qū)的植被覆蓋從東南向西北逐漸遞減,與黃土高原的水熱條件分布大概相同[17]。

圖1顯示農(nóng)業(yè)氣候分帶[22]、黃土高原的氣象站點分布及站點附近區(qū)域2000—2013年NDVI的變化率,借用宋怡等[23]研究中關(guān)于植被指數(shù)變化的劃分標準。有11個站點的植被NDVI變化率大于0.004 5,基本分布在中溫帶,屬于植被明顯恢復區(qū)[19]。

圖1 黃土高原的氣象站點、2000—2013年NDVI變化及農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃(據(jù)中華人民共和國氣候圖集)Fig.1 Meteorological site distribution,NDVI changes from 2000 to 2013 and agricultural climate zoning in the Loess Plateau(Based on the Climate Map of the People's Republic of China)

2 數(shù)據(jù)來源及處理方法

黃土高原的130個標準氣象站的逐月降水、風速、氣溫和濕度數(shù)據(jù)自中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http：//cdc.cma.gov.cn/)。 MODIS13Q1數(shù)據(jù)來源于美國國家宇航局(NASA)的EOS(earth observation system)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站(http：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html),時間段為 2000年 3月—2013年11月,約半月1景影像,年均23景,總計322景,影像的空間分辨率為250 m。NDVI數(shù)據(jù)采用MRT(modis reprojection tool)軟件進行影像拼接,將數(shù)據(jù)投影系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為Beijing 54投影,并以tiff格式輸出。

使用ArcGIS 10.2中的柵格計算器計算植被NDVI,并計算月均NDVI即各月份多年數(shù)據(jù)的平均值,季均NDVI即各季節(jié)多年數(shù)據(jù)的平均值,年均NDVI即當年12個月數(shù)據(jù)的平均值。

采用XLSTAT軟件中的Mann-Kendall趨勢檢驗方法[24]分析氣候要素的變化趨勢,通過線性擬合估計氣候要素變化速率。在Excel中計算出年、季、月的各氣候要素(降水量、風速、氣溫、相對濕度)的線性傾向率,分析氣候要素的1981—2013年的長期變化趨勢和2000—2013年的變化趨勢。

在ArcGIS中用Kriging法進行氣候要素空間插值,并繪制等值線圖;使用一元線性回歸進行氣候要素變化趨勢和植被NDVI變化趨勢的空間分析;最后使用Pearson線性相關(guān)系數(shù)分析相關(guān)性。

3 結(jié)果與分析

3.1 氣候變化的階段性

Mann-Kendall趨勢分析結(jié)果(表1)表明1981—2013年升溫趨勢顯著,無論是年平均/最高/最低氣溫,還是夏季平均/最高/最低氣溫都顯著升高。同時,年均降水、平均/最大風速、平均/最小相對濕度的變化趨勢都不顯著;但是,退耕還林以后(2000—2013年)氣溫變化趨勢幾乎正好相反,年平均/最高/最低氣溫,夏季平均/最高/最低氣溫的變化趨勢都是不顯著,平均風速和最小相對濕度的變化趨勢也不顯著,而降水顯著增加,最大風速和相對濕度則顯著降低。

表1 黃土高原區(qū)氣候變化Mann-Kendall趨勢檢驗結(jié)果Tab.1 Mann-Kendall trend test of climate change in the Loess Plateau

圖2 黃土高原1981—2013年及2000—2013年主要氣候要素變化趨勢Fig.2 Trend of main climate elements in the Loess Plateau during 1981-2013 and 2000-2013

線性擬合表明1981—2013年氣溫呈上升趨勢,年均氣溫、年均最高氣溫、年均最低氣溫的增幅分別是0.051、0.053、0.056℃/a;相對濕度呈下降趨勢,年均相對濕度、年均最小相對濕度的降幅分別為0.091%/a、0.007%/a。 自 2000年退耕還林后,黃土高原地區(qū)的年降水量升幅為0.408 2 mm/a;年平均氣溫的增幅減小(0.008 5℃/a)、平均最高氣溫有較小降幅(0.002 6℃/a),平均最低氣溫徘徊于4℃;平均最大風速的降幅(0.089(m/s)/a);平均相對濕度的降幅(0.11%/a)大于長時間序列。

圖2給出年均降水量、夏季平均最高氣溫、最小相對濕度、最大風速(P＜0.01)的變化趨勢。對比圖2(a)與圖2(b)中各氣候要素的線性傾向率,植被恢復前后,年均降水量與近33年長期變化趨勢相反;夏季平均最高氣溫與長期趨勢相比,增幅從0.056℃/a減小到0.008℃/a;最大風速的下降趨勢略大于長期趨勢;相對濕度呈下降趨勢?？偟膩碚f,從近30年的長期變化趨勢來看,黃土高原的氣候要素(降水、溫度、風速、相對濕度等)符合全球氣候干熱化的趨勢[25],但是近10年的年代際變化趨勢卻與長期趨勢不同,降水增多、溫度降低。

圖3 2000—2013年黃土高原地區(qū)夏季NDVI[17]和5個氣候要素變化趨勢的空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of trends of summer NDVI and 5 climate elements in the Loess Plateau during 2000-2013[17]

3.2 氣候變化的空間差異性

已有研究表明黃土高原區(qū)的植被恢復存在區(qū)域差異性[1718]。黃土高原的年均NDVI變化率和四季NDVI變化率呈條帶分布,其中夏季NDVI變化率最高,變化率為正值的區(qū)域達87%以上,使用夏季NDVI變化率數(shù)據(jù)更能反映植被恢復情況[17]。對比氣候要素和與NDVI的變化率(圖3)發(fā)現(xiàn)：2000—2013年黃土高原90%的區(qū)域呈現(xiàn)降水量增加趨勢;最大風速在黃土高原呈現(xiàn)下降趨勢的區(qū)域面積達到85%;黃土高原平均氣溫、最高氣溫呈現(xiàn)下降趨勢的區(qū)域面積分別達到75%、78%;平均最小相對濕度在70%以上的區(qū)域仍然是下降趨勢,僅在約30%的區(qū)域呈增加趨勢。與夏季NDVI變化率對比后發(fā)現(xiàn),降水、風速、平均氣溫變化的空間差異性未表現(xiàn)為條帶狀分布,其中黃土高原東北部的降水增加明顯,風速數(shù)據(jù)(以年平均最大風速為例)與年平均氣溫變化率空間插值圖未表現(xiàn)出明顯的空間分布特征,但是最高氣溫下降區(qū)域與夏季NDVI變化率高的區(qū)域較吻合,最小相對濕度增加區(qū)域與夏季NDVI變化率高的區(qū)域重合度更高。

為探討黃土高原地區(qū)的植被恢復對相對濕度產(chǎn)生影響的可能性,提取年均植被NDVI變化率在0.004 5以上(即植被恢復效果明顯[17])的區(qū)域,以及位于該區(qū)域的11個氣象站,分別是會寧、華家?guī)X、興縣、鹽池、吳起、橫山、綏德、延安、隰縣、洛川(圖1),分析2000—2013年這11個站點附近(植被明顯恢復區(qū))的相對濕度的變化趨勢,結(jié)果表明只有年均最小相對濕度表現(xiàn)出對植被恢復的響應。圖4表明雖然黃土高原整體的年均最小相對濕度呈下降趨勢,但是在植被明顯改善的區(qū)域,年平均最小相對濕度卻呈現(xiàn)增長趨勢,增幅為0.092%/a。

3.3 氣候要素與植被覆蓋相關(guān)性的季節(jié)差異

圖5(a)顯示：在生長季5—10月,2000—2013年各月平均NDVI值與同月的平均風速或平均最大風速負相關(guān)性顯著(P＜0.05),而在冬春季(12—3月)后,該研究區(qū)的植被普遍凋零,兩者的相關(guān)性不明顯。圖5(b)顯示：冬春季節(jié)(1—4月)黃土高原各月NDVI值與同月的平均最低氣溫正相關(guān)性顯著(P＜0.05),而在夏季最熱月(7月),植被NDVI值與同月的平均最大溫度負相關(guān)性顯著(P＜0.05)。其他月份的NDVI均值與氣溫相關(guān)性不顯著。圖5(c)顯示：5月和7月植被NDVI值與平均相對濕度正相關(guān)性顯著(P＜0.05)。而12月和1月,植被NDVI與平均相對濕度、平均最小相對濕度呈顯著負相關(guān)(P＜0.05)。

圖4 2000—2013年黃土高原及植被恢復明顯區(qū)的年均最小相對濕度變化趨勢圖Fig.4 Time series of average minimum relative humidity in distinct vegetation restoration region in the Loess Plateau and good re-vegetation area during 2000-2013

圖5 2000—2013年黃土高原月均NDVI與7個氣候要素(平均風速、平均最大風速、平均溫度、平均最小溫度、平均最大溫度、平均相對濕度、平均最小相對濕度)的相關(guān)系數(shù)Fig.5 Correlation coefficients of monthly average NDVI and 7 climate elements(Average wind speed,average maximum wind speed,average temperature,average minimum temperature,average maximum temperature,average relative humidity,and average minimum relative humidity)in the Loess Plateau during 2000-2013

3.4 氣候要素與植被覆蓋相關(guān)性的空間差異

圖6 (a)表明：3個農(nóng)業(yè)氣候帶的年均NDVI均與年平均風速、年平均最大風速、年平均氣溫、年平均最高氣溫有負相關(guān)關(guān)系,NDVI與年平均相對濕度、年平均最小相對濕度存在正相關(guān)性。南溫帶的植被NDVI與年平均最大風速的負相關(guān)性顯著(P＜0.05),中溫帶的植被NDVI與年平均最小相對濕度的正相關(guān)性顯著(P＜0.01)。

圖6(b)表明：干旱中溫帶、中溫帶地區(qū)的季均NDVI與春季、夏季的平均最大風速負相關(guān)性顯著(P＜0.05),說明植被恢復或許能抑制最大風速;而在南溫帶這種相關(guān)性卻不顯著,可能因為南溫帶在退耕還林前春夏季植被覆蓋相對較高,植被恢復幅度較小,對最大風速變化的影響較小。

圖6(c)顯示春季、夏季、秋季的各農(nóng)業(yè)氣候區(qū)的季均植被NDVI和季均最小相對濕度呈正相關(guān)性,中溫帶的春季和秋季平均植被NDVI與季平均最小相對濕度的正相關(guān)性顯著(P＜0.05)。說明植被恢復后,黃土高原區(qū)的最小相對濕度得到一定程度的提高,而且在NDVI變化率大的中溫帶,春季、秋季平均植被NDVI與季均最小相對濕度變化更密切。冬季的各農(nóng)業(yè)氣候區(qū)的季均植被NDVI和季均最小相對濕度呈負相關(guān)性,其中干旱中溫帶、中溫帶的冬季植被NDVI和季均最小相關(guān)濕度的負相關(guān)性顯著(P＜0.01)。

4 結(jié)論與討論

1)近30年來黃土高原的氣候變化總體趨勢,氣溫上升,而其他氣候要素無顯著變化;2000—2013年(退耕還林以后)表現(xiàn)為降水增加、氣溫不再升高、風速降低、濕度減小。同時,黃土高原最大氣溫變化率、最小相對濕度變化率空間特征表現(xiàn)為條帶狀,且與夏季NDVI變化率數(shù)據(jù)具有相似的空間分布特征。其中,氣溫的變化趨勢與虛擬實驗結(jié)果[8]中的氣溫上升趨勢不同。說明退耕還林以后氣溫變化受到某些因素的影響,而這些影響因素的影響與全球氣候暖熱化[2628]趨勢相抵消,才使得研究區(qū)氣溫不再保持升溫的趨勢。

圖6 2000—2013年基于不同時間尺度的黃土高原各農(nóng)業(yè)氣候區(qū)植被NDVI與氣候要素的相關(guān)系數(shù)特征圖(a.各農(nóng)業(yè)氣候區(qū)年均NDVI與氣候要素年均值的相關(guān)系數(shù)特征圖;b.季均NDVI與季均最大風速的相關(guān)系數(shù)特征圖;c.季均NDVI與季均最小相對濕度的相關(guān)系數(shù)特征圖)Fig.6 Correlation coefficient between average NDVI and climate elements in agricultural climate zone in the Loess Plateau during 2000-2013((a)Correlation coefficient between average annual NDVI and average annual climate elements in each agricultural climatic zone;(b)Correlation coefficient between average seasonal NDVI and average seasonal maximum wind speed;(c)Correlation coefficient between average seasonal NDVI and average seasonal minimum relative humidity)

2)植被覆蓋與5—9月份風速負相關(guān)性顯著,與1—4月份的最低氣溫正相關(guān)性顯著,與7月份的最高氣溫負相關(guān)性顯著,與5月、7月的相對濕度正相關(guān)性顯著。植被NDVI與氣候要素之間的相關(guān)性存在季節(jié)差異,說明植被覆蓋可能是氣候變化的一個因素,植被恢復可能導致冬季、春季減緩低溫,夏季則抑制高溫。陳星等[11]的模擬結(jié)果則表明：地表植被的退化會引起夏季高溫,使得冬季更冷,這也補充證明了植被的變化可能對溫度產(chǎn)生影響。在中國西北的其他地區(qū)也出現(xiàn)了類似的降溫現(xiàn)象,M.Shen等[4]做了更細致的研究,發(fā)現(xiàn)植被生長造成的青藏高原降溫現(xiàn)象是由于生長季的植被對溫度具有負反饋效應,雖然較低的地表反照率會產(chǎn)生額外地表能量,但是這部分額外的熱能會通過植被蒸散發(fā)量的增長而被有效地消耗掉。這也是生長季植被能有效改善區(qū)域氣溫的原因。植被覆蓋與風速相關(guān)性表明春夏季植被恢復效果明顯,能夠有效降低風速,但在秋冬季節(jié)不能抑制風速增大的趨勢。

3)黃土高原整體濕度呈減小趨勢,但植被明顯恢復區(qū)的濕度卻呈增長趨勢,出現(xiàn)了整體與局部的差異。年平均最小相對濕度的空間分布特征呈條帶狀,與NDVI變化率的空間特征相似。中溫帶地區(qū)的植被覆蓋與年均最小相對濕度的正相關(guān)性顯著,還與春、秋季平均最小相對濕度的正相關(guān)性顯著。相對濕度變化的空間差異性及其與植被覆蓋的相關(guān)性說明植被變化或許也是影響空氣濕度的重要因素。張耀存[6]的數(shù)值模擬實驗也證明植被覆蓋變化會導致近地面濕度場的變化。當植被覆蓋增加時,植被的蒸騰作用增強,降低地表平均反射率,增加蒸散量[29],導致近地面大氣比濕增加,但卻無法引起高層大氣的變化[6]。同時,小氣候監(jiān)測也證實了人工林降溫效應、增濕效應和阻風效應[3]。這與本研究中氣象站觀測數(shù)據(jù)的分析結(jié)果具有一致性,植被恢復良好的中溫帶相對濕度得到改善,與其他地區(qū)形成明顯的反差,說明植被恢復或許能改善最小相對濕度,尤其是在春、秋季,但是黃土高原地區(qū)整體的植被恢復程度還不足以改善整個區(qū)域的濕度條件。后續(xù)的研究中應該加強濕度要素的研究,探討植被覆蓋變化影響區(qū)域濕度的過程,如果在此基礎(chǔ)上,建立或改進植被和氣候耦合模型,將有助于深入分析黃土高原植被恢復影響氣候變化的機制。