梁大林,唐海萍

北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部自然資源學(xué)院, 北京 100875

青藏高原草地資源占全國總草地資源的1/3,是我國面積最大的天然草地[1—2],研究青藏高原不同草地植被變化對草地資源保護(hù)與調(diào)查具有重要意義。青藏高原也是我國重要的生態(tài)功能區(qū),是全球氣候變化最敏感的地區(qū)之一[3—4],其草地植被對氣候變化響應(yīng)研究一直是眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一[5—9]。

上世紀(jì)以來青藏高原地區(qū)年平均氣溫總體呈現(xiàn)出升高的趨勢,年降水量在近40年呈現(xiàn)增加趨勢[10],這種以變暖變濕為主要特征的氣候變化對青藏高原植被覆蓋具有重要影響,高寒草地作為青藏高原主要植被類型之一,受氣候變化影響較為顯著[11—12]。植被NPP是衡量植物在自然環(huán)境條件下的生產(chǎn)能力,表征全球變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)影響及相應(yīng)關(guān)鍵參數(shù)[13—14],不少學(xué)者基于植被NPP研究植被變化[15—17],從時空尺度探討植被NPP變化特征及其與氣候變化之間的關(guān)系[18]。張鐿鋰等[19]利用CASA模型估算青藏高原高寒草地1982—2009年間植被凈初級生產(chǎn)力,分析了高寒草地植被NPP時空格局與變化特征,對青藏高原草地植被NPP變化有整體認(rèn)識；Zheng等[20]研究青藏高原2001—2015年植被NPP時空格局及其對氣溫、降水和太陽輻射的響應(yīng),從總體上對青藏高原植被NPP與氣候因素進(jìn)行分析；韓炳宏等[21]通過植被NDVI研究了青藏高原2000—2018年植被覆蓋變化及其與氣候因素的關(guān)系,得出青藏高原植被整體呈穩(wěn)定恢復(fù)狀態(tài),與降水和溫度呈正相關(guān)。前人在青藏高原植被NPP變化方面做了很多研究,取得眾多研究成果,但對青藏高原不同地區(qū)具體植被類型NPP變化與氣候變化響應(yīng)差異研究相對欠缺。周秉榮等[22]研究發(fā)現(xiàn)三江源區(qū)近54年植被NPP整體呈顯著增加趨勢,氣溫是影響該地區(qū)植被NPP增加的主要?dú)庀笠蛩?該研究只是針對三江源植被,氣溫是否也是影響青藏高原其他地區(qū)植被NPP增加的主要?dú)庀笠蛩匦柽M(jìn)一步研究； 陳舒婷等[23]通過相關(guān)分析和重心模型等方法對2000—2015年整個青藏高原植被NPP時空變化格局及其驅(qū)動機(jī)理進(jìn)行研究,從整體上區(qū)分氣候變化和人類活動對植被變化的影響。而戴黎聰?shù)萚24]只是分析了青藏高原高寒小嵩草草甸和高寒金露梅灌叢兩種植被NPP變化和氣候相關(guān)性,對全球變暖背景下這兩種植被NPP變化差異有進(jìn)一步認(rèn)識,而對于高寒草甸和高寒灌叢是否也成立,需要進(jìn)一步研究。

現(xiàn)有研究主要集中在青藏高原整體植被NPP時空分布格局及其對氣候響應(yīng),為青藏高原區(qū)域尺度上長時間序列植被NPP時空分異格局與變化規(guī)律研究奠定了基礎(chǔ)[25],但對青藏高原內(nèi)部不同區(qū)域、不同草地類型之間植被NPP與氣候變化相關(guān)性差異研究較少,缺乏對青藏高原不同草地植被生長與氣候制約因子比較研究。而高寒草甸和高寒草原作為青藏高原兩種典型植被類型,是青藏高原高寒草地生態(tài)系統(tǒng)的主體[26—27],在不同地區(qū)、不同氣候環(huán)境下,二者對氣候變化的響應(yīng)也可能存在顯著差異,目前關(guān)于兩者對比研究相對欠缺。

基于此,本文以三江源高寒草甸和阿里高寒草原為研究對象,利用研究區(qū)2000—2017年草地植被月最大值NPP變化表征植被變化(下文所提NPP均代表月最大值NPP),根據(jù)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值得到研究區(qū)氣溫、降水時空變化,研究兩種高寒草地植被變化與氣象因子相關(guān)性,得出氣象因子對兩種高寒草地植被變化影響差異,為青藏高原不同草地植被對氣候變化響應(yīng)研究提供參考。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

三江源地區(qū)位于我國青海省南部(圖1),是長江、黃河和瀾滄江的發(fā)源地,平均海拔3500—4800 m。該區(qū)域總面積達(dá)38.24×104km2,年平均氣溫低于-1℃,屬于典型的高原大陸性氣候,冷熱兩季交替、干濕季節(jié)分明,且植被類型以高寒草甸為主[28]。

阿里地區(qū)位于青藏高原北部西藏自治區(qū)西部(圖1),平均海拔4500 m以上,素有“世界屋脊”的屋脊之稱。該地區(qū)總面積約為33.7×104km2,年平均氣溫在0.4—3.6℃之間,屬亞寒帶干旱高原氣候區(qū),植被類型以高寒草原為主[29—30]。

圖1 研究區(qū)采樣點(diǎn)、氣象站點(diǎn)和高程分布Fig.1 Sampling points, meteorological stations and elevation distribution in the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究所采用數(shù)據(jù)和預(yù)處理過程如下

(1)研究區(qū)草地類型數(shù)據(jù)源自1∶100萬植被圖(圖1)。(2)2000年3月—2018年2月降水、氣溫月值數(shù)據(jù)集均來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.nmic.cn/),包括青藏高原及周邊地區(qū)102個氣象站點(diǎn)(圖1)；利用專業(yè)氣象插值軟件ANUSPLIN對各年月值氣象數(shù)據(jù)插值,得到青藏高原2000—2017年250 m分辨率氣溫與降水柵格數(shù)據(jù)。ANUSPLIN插值是一種廣泛應(yīng)用于青藏高原氣候因子模擬的方法,插值時加入高程協(xié)變量能較好地?cái)M合青藏高原氣象要素[7]。(3)三江源與阿里地區(qū)各縣牛羊肉產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)中青海省統(tǒng)計(jì)年鑒(https://www.cnki.net/)。(4)NPP數(shù)據(jù)來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)青藏高原生態(tài)資產(chǎn)評估遙感反演凈初級生產(chǎn)力數(shù)據(jù)集[31—32],空間分辨率250 m×250 m。本研究最后將所有數(shù)據(jù)重采樣為250 m×250 m柵格數(shù)據(jù)。

1.3 NPP數(shù)據(jù)評估

本研究分析所用NPP數(shù)據(jù)均來自青藏高原生態(tài)資產(chǎn)評估遙感反演凈初級生產(chǎn)力數(shù)據(jù)集,時間跨度2000—2017年,該數(shù)據(jù)集基于CASA模型計(jì)算得到植被月最大值NPP[31],代表植被一年中生長最好月份狀況。為評估實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在三江源與阿里地區(qū)的可靠性,本研究基于Liang等人[33]發(fā)表文獻(xiàn)中實(shí)測生物量數(shù)據(jù)評估三江源區(qū)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,利用國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心公開的藏北樣帶實(shí)測生物量數(shù)據(jù)評估阿里區(qū)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。通過對研究區(qū)NPP數(shù)據(jù)與實(shí)測生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)與線性回歸分析,結(jié)果表明,三江源區(qū)高寒草甸植被NPP與實(shí)測生物量數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)達(dá)0.863(P<0.001),線性回歸擬合優(yōu)度R2為0.749；阿里地區(qū)高寒草原NPP與實(shí)測生物量數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)達(dá)0.833(P<0.05),線性回歸擬合優(yōu)度R2為0.695(圖2)。由此可見,本研究所用產(chǎn)品中兩種高寒草地植被NPP計(jì)算結(jié)果可靠,可進(jìn)行下步相關(guān)研究。

圖2 研究區(qū)NPP數(shù)據(jù)與實(shí)測生物量數(shù)據(jù)線性擬合Fig.2 Linear fit between NPP data and measured biomass data in the study area

1.4 研究方法

1.4.1Sen+M-K趨勢分析

對NPP及氣象數(shù)據(jù)趨勢分析一般采用回歸分析或Mann-Kendall(M-K)趨勢分析,回歸分析要求時間序列符合正態(tài)分布,且結(jié)果容易受噪聲干擾[34]。相比之下Theil-Sen Median(Sen)趨勢度分析是計(jì)算序列中的中位數(shù),可以很好地減少噪聲干擾,是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的趨勢計(jì)算方法,但其本身不能實(shí)現(xiàn)序列趨勢顯著性判斷。這兩種方法結(jié)合使用在時間序列趨勢分析中具有很大優(yōu)勢,不僅可以有效增強(qiáng)抗噪性,且更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)時間序列趨勢及其顯著性。本文利用Sen趨勢度對時間序列趨勢進(jìn)行判斷,利用M-K趨勢檢驗(yàn)法對趨勢顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。

Sen趨勢計(jì)算公式：

(1)

式中,xj和xi為時間序列數(shù)據(jù),Median()表示序列中位數(shù),當(dāng)Sen>0表示時間序列呈現(xiàn)上升趨勢；當(dāng)Sen<0表示時間序列呈下降趨勢[35]。

M-K趨勢顯著性檢驗(yàn)方法如下：

(2)

(3)

式中,xj和xi為時間序列數(shù)據(jù),n為數(shù)據(jù)個數(shù)；當(dāng)n≥8時,(3)式檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S近似為正態(tài)分布。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)量S標(biāo)準(zhǔn)化檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z：

(4)

原假設(shè)H0表示時間序列(x1、x2、x3、…,xn)是獨(dú)立同分布樣本數(shù)據(jù),不存在時間序列趨勢,備擇假設(shè)H1表示序列存在上升或下降趨勢。在給定顯著性水平α下,若|Z|≥Z1-α/2,則拒絕原假設(shè)H0,在置信水平α上采用備擇假設(shè),即時間序列數(shù)據(jù)存在顯著上升或下降趨勢。在本文檢驗(yàn)中Sen>0表示呈上升趨勢,Sen<0表示下降趨勢；當(dāng)Z的絕對值大于1.65、1.96和2.58時,表示趨勢通過的信度分別為90%、95%和99%的顯著性檢驗(yàn)。

M-K方法還可以用于突變檢驗(yàn),假定有n個樣本的時間序列x1,x2,…,xn,構(gòu)造一秩序列：

(5)

式中,xi>xj時,ri=+1；xi

(6)

1.4.2相關(guān)與偏相關(guān)性計(jì)算

本文對阿里和三江源地區(qū)草地NPP與氣象因子分別采用逐像元相關(guān)與偏相關(guān)分析。由于年降水量和年平均溫度都對草地NPP有影響,控制其中一種氣象要素不變,研究另一種氣象要素對草地NPP的影響[36],計(jì)算原理見參考文獻(xiàn) [36]。

Pearson相關(guān)分析計(jì)算公式如下式(7)：

(7)

偏相關(guān)分析計(jì)算公式如下式(8)

(8)

式中,n表示時間序列長度,本研究時間序列為18,rxy表示x與y之間相關(guān)系數(shù),rxy·z表示控制變量為z時,x與y之間偏相關(guān)系數(shù)[37]。

本研究數(shù)據(jù)處理使用了ANUSPLIN和Matlab軟件, 結(jié)果分析與統(tǒng)計(jì)地圖制作使用了Origin和ArcMap軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 三江源與阿里地區(qū)氣溫與降水變化

通過對氣象站點(diǎn)進(jìn)行ANUSPLINE氣象插值得到三江源地區(qū)與阿里地區(qū)2000—2017年氣溫與降水柵格數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析。計(jì)算結(jié)果表明三江源地區(qū)與阿里地區(qū)年平均氣溫總體均呈現(xiàn)上升趨勢,但二者年際升溫幅度差異較大。阿里地區(qū)從2000年的2.59℃上升至2017年的4.12℃,平均年際增長為0.085℃/a(圖3、圖4),而三江源地區(qū)升溫相對不穩(wěn)定,三江源地區(qū)年際平均氣溫變化大,在2000—2013年間,氣溫上下波動較大,從2014年開始呈現(xiàn)明顯上升趨勢, 2000—2017年平均增長速率為0.084℃/a。阿里地區(qū)年平均氣溫M-K趨勢分析表明,2000—2017年氣溫均為上升趨勢,其中2007年、2012年和2017年上升趨勢顯著(圖4)。即2000—2017年阿里地區(qū)年平均氣溫相對穩(wěn)步上升,而三江源地區(qū)2000—2014年氣溫波動較大,2014—2017年氣溫上升顯著。

圖3 研究區(qū)年平均氣溫與累計(jì)年降水變化Fig.3 Annual average temperature and cumulative annual precipitation changes in the study area

圖4 研究區(qū)年平均氣溫與累計(jì)年降水變化趨勢M-K突變性檢驗(yàn)Fig.4 M-K mutation test of the variation trend of annual average temperature and cumulative annual precipitation in the study areaUF:正序統(tǒng)計(jì)量Positive sequence statistics；UB:逆序統(tǒng)計(jì)量Inverse sequence statistics

在降水方面,三江源地區(qū)與阿里地區(qū)年降水量均呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢。三江源地區(qū)年降水量從2000年363.84 mm上升至2017年的433.61 mm；而阿里地區(qū)年降水量從2000年的163.93 mm上升至2017年的204.12 mm,兩地降水均呈現(xiàn)不同程度波動增長。降水M-K趨勢分析表明,2008—2014年三江源地區(qū)降水呈顯著上升趨勢(α<0.05),阿里地區(qū)降水上升趨勢不顯著(α>0.05)。

2.2 研究區(qū)兩種高寒草地植被變化時間對比分析

從2000年到2017年,三江源和阿里地區(qū)高寒草地植被平均NPP均呈現(xiàn)輕微上升趨勢,其中三江源地區(qū)高寒草甸植被NPP平均年增長率為0.49gC m-2a-1,阿里地區(qū)高寒草原植被NPP平均年增長率為0.0454gC m-2a-1(圖5)。分時間段看,兩種高寒草地植被NPP變化具有一定差異,三江源地區(qū) 2000—2005年高寒草甸植被NPP出現(xiàn)輕微下降趨勢；而阿里地區(qū)2000—2005年高寒草原植被NPP出現(xiàn)輕微上升趨勢。從2007年到2017年,三江源地區(qū)高寒草甸植被NPP出現(xiàn)明顯波動上升趨勢,而阿里地區(qū)高寒草原植被NPP在2010—2017年呈現(xiàn)增長趨勢。

圖5 兩種高寒草地植被NPP年際變化Fig.5 Interannual changes in NPP of vegetation in two types of alpine grasslands

2.3 研究區(qū)兩種高寒草地NPP空間分布及變化趨勢

空間上兩種高寒草地植被NPP均呈現(xiàn)由東南向西北逐漸遞減格局(圖6)；阿里地區(qū)高寒草原NPP整體處于相對較低水平,月最大值NPP不超過30gC m-2a-1,NPP相對高值區(qū)集中在普蘭縣、措勤縣和改則縣南部,而日土縣及改則縣西北部地區(qū),高寒草原NPP均處于最低值。三江源地區(qū)高寒草甸NPP整體比阿里地區(qū)高寒草原高,空間上高值區(qū)分布也相對更集中。如三江源地區(qū)NPP高值集中分布東北部庫澤縣和河南蒙古自治縣以及玉樹縣和囊謙縣連片區(qū)92.7—139.1gC m-2a-1,在瑪多縣和稱多縣地區(qū)NPP值處于中間水平,而格爾木市及治多縣西北部NPP最低0—26.2gC m-2a-1；相比阿里地區(qū),三江源地區(qū)高寒草原NPP低值集中分布在北部及西部邊緣地區(qū)。

圖6 研究區(qū)NPP空間分布Fig.6 Patial distribution of NPP in the study area

研究區(qū)兩種高寒草地2000—2017年NPP變化趨勢差異明顯(圖7和表1),高寒草甸NPP增長趨勢較高寒草原明顯。高寒草甸NPP呈上升趨勢部分占總面積57.7%,下降趨勢占總面積42.3%,其中呈顯著上升趨勢占比13%,顯著下降趨勢占比6.49%,高寒草甸NPP總體呈上升趨勢。而高寒草原NPP上升趨勢略比下降趨勢占比高,上升趨勢占比50.96%,下降趨勢占比49.04%,總體NPP上升部分相對較少?？臻g上,位于三江源地區(qū)的高寒草甸NPP增長區(qū)主要集中在西南部的格爾木市、雜多縣和治多縣,這些地區(qū)均為氣溫和降水相對較低區(qū)域。阿里地區(qū)高寒草原NPP增長區(qū)主要集中在改則縣和日土縣北部及札達(dá)縣,其中改則縣北部上升趨勢最顯著。通過對比發(fā)現(xiàn),三江源與阿里地區(qū)高寒草地NPP增長顯著區(qū)均位于降水和溫度相對低值區(qū)域。

圖7 研究區(qū)NPP年際變化Sen+M-K趨勢檢驗(yàn)結(jié)果Fig.7 M-K trend test results of interannual changes in NPP in the study areaSen>0,|Z|>1.65表示NPP序列呈顯著上升趨勢；Sen>0,|Z|<1.65表示NPP序列呈上升趨勢但不顯著；Sen<0,|Z|>1.65表示NPP序列呈顯著下降趨勢,Sen<0,|Z|<1.65, 表示NPP序列呈下降趨勢但不顯著；以上通過顯著性檢驗(yàn)均為90%置信區(qū)間

表1 兩種高寒草地NPP變化趨勢M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)

2.4 放牧與高寒草地植被變化

放牧等人類活動可能對兩種高寒草地植被NPP變化產(chǎn)生一定影響?；谌春桶⒗锏貐^(qū)各縣統(tǒng)計(jì)年鑒(2000—2016)中牛羊肉產(chǎn)量代表各縣放牧強(qiáng)度,利用各縣域草地NPP均值代表植被生長狀況,統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明兩種高寒草地牛羊肉產(chǎn)量年際變化與草地NPP變化不存在明顯負(fù)相關(guān)性。在三江源區(qū),牛羊肉產(chǎn)量呈明顯逐年上升趨勢,而高寒草甸植被NPP并沒有出現(xiàn)逐年下降趨勢,而是出現(xiàn)一定波動變化,二者線性回歸擬合優(yōu)度R2為0.0352,相關(guān)系數(shù)-0.187(P>0.05)。在阿里地區(qū),2000—2014年牛羊肉產(chǎn)量呈現(xiàn)波動上升趨勢,2014—2016年牛羊肉產(chǎn)量出現(xiàn)下降趨勢,而該地區(qū)高寒草原植被NPP變化并沒有出現(xiàn)相反的變化趨勢,部分年份(2014—2016年)變化趨勢與牛羊肉產(chǎn)量變化趨同,二者線性回歸擬合優(yōu)度R2為0.0256,相關(guān)系數(shù)-0.16(P>0.05)(圖8)。從相關(guān)系數(shù)符號可以看出,放牧強(qiáng)度對兩種高寒草地植被NPP均具有負(fù)作用,但影響均不明顯(r<-0.2,P>0.05),不是影響兩種高寒草地植被變化的主要因素。

圖8 兩種高寒草地牛羊肉產(chǎn)量與植被NPP變化Fig.8 Changes of beef and mutton yield and vegetation NPP in two alpine grasslands

2.5 兩種高寒草地NPP與氣溫、降水相關(guān)性分析

分別對兩種高寒草地NPP與氣溫和降水變化進(jìn)行相關(guān)和偏相關(guān)分析,相關(guān)與偏相關(guān)系數(shù)大小反映溫度與降水對草地植被NPP的影響,該方法被廣泛用于研究氣象因素對植被生長的影響[36—39], 2000—2017年兩種高寒草地NPP對氣溫和降水的響應(yīng)差異顯著,并且偏相關(guān)性分析效果明顯好于相關(guān)性分析(圖9)。

相關(guān)性分析結(jié)果表明,高寒草甸NPP與氣溫呈顯著正相關(guān)區(qū)集中在三江源地區(qū)西部格爾木市和雜多縣,整體呈正相關(guān)區(qū)占比48.14%,而在東南部班瑪縣、久治縣和甘德縣則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。高寒草原NPP與氣溫呈顯著正相關(guān)區(qū)集中在阿里地區(qū)東北部即改則縣北部(圖9)。氣溫對兩種草地NPP的影響存在空間差異,在高寒草甸區(qū)氣溫越低其與NPP正相關(guān)系數(shù)越大,而在高寒草原區(qū)氣溫相對較高地區(qū)其與NPP正相關(guān)系數(shù)越大。NPP與降水相關(guān)性分析表明,高寒草原區(qū)NPP與降水呈正相關(guān)性面積占比49.01%,而高寒草甸區(qū)NPP與降水呈正相關(guān)面積占比20.37%。

圖9 研究區(qū)2000—2017年兩種高寒草地NPP與氣溫、降水相關(guān)性分析Fig.9 Correlation analysis of NPP, temperature and precipitation of two typical grasslands in the study area from 2000 to 2017

偏相關(guān)性分析結(jié)果表明,在控制降水不變,高寒草甸NPP與氣溫呈顯著正相關(guān),面積占比達(dá)64.9%,比相關(guān)性分析48.14%提高16.76%(表3和表2)。偏相關(guān)性分析對控制降水研究溫度對高寒草地NPP的影響更敏感,尤其在三江源地區(qū)東南部甘德縣、達(dá)日縣、久治縣及其周邊縣,氣溫與高寒草甸NPP呈顯著正相關(guān)。相比之下,阿里地區(qū)改則縣北部、札達(dá)縣和革吉縣中部部分地區(qū)氣溫與草地NPP呈顯著正相關(guān),占比達(dá)49.91%(表2)。同樣,控制氣溫不變對降水與草地植被NPP進(jìn)行偏相關(guān)性分析,結(jié)果表明在三江源大部分區(qū)域,降水與高寒草甸植被NPP不呈顯著正相關(guān),相反在東部及中部大部分縣均呈負(fù)相關(guān)性,占比達(dá)77.92%(表3)；而在西南部格爾木市及雜多縣西北部降水相對較少地區(qū)呈正相關(guān),總體呈正相關(guān)性面積占比22.89%(表3)。阿里地區(qū)降水與草地植被NPP偏相關(guān)分析表明札達(dá)縣、革吉縣中部呈顯著正相關(guān)性,改則縣西北部降水與草地NPP呈正相關(guān)性,總體呈正相關(guān)性面積占比47.76%(表3)。

表2 兩種高寒草地NPP與氣溫相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

表3 兩種高寒草地NPP與降水相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

3 討論

3.1 兩種高寒草地氣溫、降水變化差異分析

三江源與阿里地區(qū)所處緯度相當(dāng),且均處于暖濕化趨勢,二者年平均氣溫分別以0.085℃/a和0.084℃/a的速率上升,相比張鐿鋰等人[8]計(jì)算青藏高原1980—2010年平均每年上升0.06℃略高；而年平均降水量分別以平均每年3.87 mm和2.23 mm速率增加,相比陸晴等[40]計(jì)算整個青藏高原1982—2013年平均每年降水增加0.96 mm高,這表明2000—2017年阿里與三江源地區(qū)暖濕化速率高于青藏高原平均水平。兩地升溫速率相當(dāng),但三江源高寒草甸區(qū)增濕速率明顯較阿里高寒草地區(qū)快,可能原因是2000—2017年三江源高寒草甸區(qū)同時受中緯度西風(fēng)帶和南亞季風(fēng)共同影響增強(qiáng),導(dǎo)致降水增加相對較多[41]。

3.2 兩種高寒草地放牧等人類活動與植被變化

研究中采用兩種高寒草地牛羊肉產(chǎn)量表示放牧情況,一定程度反映當(dāng)?shù)胤拍粱顒訌?qiáng)弱。根據(jù)結(jié)果分析,三江源區(qū)放牧強(qiáng)度比阿里地區(qū)強(qiáng),且三江源區(qū)東部人類活動相對密集,放牧等人類活動比阿里地區(qū)強(qiáng)度更大,但兩地高寒草地植被NPP變化主要受氣候變化影響,放牧活動影響較小。這與一些學(xué)者研究結(jié)果相近,三江源區(qū)位于氣候變化主導(dǎo)作用區(qū)[23,42]。在三江源區(qū)同時有一系列生態(tài)保護(hù)工程,對高寒草甸植被NPP具有一定影響,主要集中在三江源國家公園區(qū)域內(nèi),彭凱峰等人[17]對該區(qū)域內(nèi)人類活動和氣候變化對植被變化影響進(jìn)行對比研究,發(fā)現(xiàn)降水和溫度預(yù)測的植被覆蓋度與觀測到的植被覆蓋度變化趨勢基本吻合,表明三江源國家公園生態(tài)保護(hù)區(qū)植被變化主要受氣候變化影響,人類活動影響較小。兩種高寒草地植被NPP變化受放牧等人類活動影響較小,受氣候變化影響較大。

3.3 兩種高寒草地植被NPP變化與氣候變化相關(guān)性差異分析

通過相關(guān)與偏相關(guān)分析得出氣溫是促進(jìn)高寒草甸植被生長主要因素,而降水對大部分高寒草甸植被NPP促進(jìn)作用不明顯,甚至在降水相對豐沛地區(qū)出現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),該研究結(jié)果與周秉榮等[22]、王軍邦等[43]、朱文會等[44]和Xiong等[45]研究得到氣溫是影響三江源區(qū)植被NPP增加的關(guān)鍵氣象因子結(jié)論相似。Bai等[42]研究直接得出氣候變暖有助于三江源高寒植被增長,與本研究結(jié)果一致。本研究結(jié)果中降水相對豐沛區(qū)降水與高寒草甸植被NPP 呈顯著負(fù)相關(guān),可能原因是高寒草甸在滿足一定降水量后降水的增加意味著日照時數(shù)的減小,因此太陽有效輻射的減少,造成氣溫的下降,而氣溫是高寒草甸植被生長的主要促進(jìn)因素,降水增多一定程度上會對高寒草甸植被生長產(chǎn)生負(fù)作用。以上溫度和降水對高寒草地植被的影響在阿里高寒草原區(qū)卻沒有得到相似的結(jié)果,溫度并不是高寒草原植被NPP增長關(guān)鍵因子,相反溫度和降水對高寒草原植被NPP增長的影響相當(dāng)(呈正相關(guān)占比均為49%左右)。一方面可能是阿里地區(qū)溫度相對更高,不像三江源大部分地區(qū)溫度成為植被生長關(guān)鍵限制因素；另一方面阿里地區(qū)降水相對匱乏,植被生長受到降水不足的脅迫,不能與相對充足的溫度協(xié)調(diào)促進(jìn)植被生理生態(tài)過程。因此在三江源地區(qū)高寒草甸恢復(fù)與保護(hù)應(yīng)該更加注重對耐低溫植物培育與保護(hù),在阿里高寒草原區(qū)應(yīng)該對耐低溫耐旱植物培育與保護(hù)。

本文研究了三江源高寒草甸與阿里高寒草原植被NPP變化及其氣象驅(qū)動因子差異,為青藏高原氣候變化與不同草地響應(yīng)研究提供參考資料。同時本研究也存在一些不足,以氣溫和降水表征氣候影響因素,認(rèn)為太陽輻射差異較小,未考慮太陽輻射差異對植被生長影響；在分析放牧強(qiáng)度對高寒草地植被的影響中未能將縣域尺度產(chǎn)肉量分解到柵格尺度與植被NPP對比研究,存在一定不確定性；對于三江源與阿里地區(qū)不同生態(tài)保護(hù)工程實(shí)施對兩種高寒草地NPP產(chǎn)生的影響缺乏研究。接下來的研究應(yīng)該更深入考慮氣候變化、生態(tài)保護(hù)工程共同對兩種高寒草地NPP變化的影響。

4 結(jié)論

本研究主要結(jié)論如下：

(1)三江源高寒草甸與阿里高寒草原區(qū)均處于暖濕化趨勢,且三江源地區(qū)增濕速率較阿里地區(qū)快。(2)三江源高寒草甸和阿里高寒草原植被NPP均呈現(xiàn)東南向西北遞減空間格局；三江源及阿里地區(qū)高寒草地NPP增長顯著區(qū)均位于降水和溫度相對低值區(qū)域,且高寒草甸植被NPP增長趨勢總體較高寒草原區(qū)明顯。(3)兩種高寒草地植被變化受放牧影響不大,受氣候變化影響較大。(4)兩種高寒草地植被NPP增長的氣象驅(qū)動因子差異明顯,氣溫升高是促進(jìn)高寒草甸植被NPP增長關(guān)鍵因子,降水增多對三江源東北部高寒草甸植被增長具有一定抑制作用；而對于高寒草原植被,氣溫和降水增加共同促進(jìn)高寒草原植被NPP增長。

致謝：NPP數(shù)據(jù)來源于“國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心”(http://data.tpdc.ac.cn)