趙卓怡,郝興明
(1.中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所,荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室,干旱區(qū)生態(tài)安全與可持續(xù)發(fā)展重點實驗室,新疆 烏魯木齊 830011;2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049;3.阿克蘇綠洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站,新疆 阿克蘇 843017)
2020 年聯(lián)合國世界水發(fā)展報告《水與氣候變化》指出:“氣候變化挑戰(zhàn)水資源的穩(wěn)定性,水資源在世界許多地區(qū)已經(jīng)面臨嚴(yán)重壓力”[1]。此外,由于社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人類對水資源的需求持續(xù)增長,全球范圍內(nèi)水資源供需矛盾進(jìn)一步加?。?-4]。中亞干旱區(qū)地處歐亞大陸腹地,干旱少雨,潛在蒸散強烈[5],水資源不足已經(jīng)成為制約中亞干旱區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)安全的關(guān)鍵因素[6-7]。作為水循環(huán)中的水分耗散項,蒸散的變化趨勢在全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢[8-9],這將會對水資源安全帶來重大挑戰(zhàn)。此外,蒸散是水—能—碳循環(huán)之間的紐帶[10],是連接生態(tài)系統(tǒng)功能、碳和氣候反饋、農(nóng)業(yè)管理和水資源的關(guān)鍵變量[11],在陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)和能量收支中起著舉足輕重的作用[10,12]。因此,了解中亞干旱區(qū)蒸散的動態(tài)過程及其驅(qū)動因素對水資源穩(wěn)定、生態(tài)環(huán)境安全及農(nóng)業(yè)水資源管理等方面具有重要意義。
蒸散是一個復(fù)雜的水文過程,受到諸多環(huán)境要素的影響[13]。Dalton 定律指出蒸發(fā)與飽和水汽壓差、風(fēng)速正相關(guān)[14]。Budyko經(jīng)典框架則認(rèn)為蒸散是地表水熱狀況的權(quán)衡,水和能量供應(yīng)是限制蒸散的主要條件[15]。輻射、降水、溫度、比濕、飽和水汽壓差等環(huán)境因素的變化,都會對蒸散產(chǎn)生影響,且其貢獻(xiàn)隨著區(qū)域水熱條件變化而變化[16-20]。一般來講,蒸散驅(qū)動因素可以分為3 類,大氣蒸發(fā)需求(除輻射以外的所有氣象因素)、水分供應(yīng)(降水等)和熱量供應(yīng)(輻射)[18]。其中,大氣蒸發(fā)需求表示蒸散的上限,水分供應(yīng)是蒸散的物質(zhì)基礎(chǔ),熱量供應(yīng)則是蒸散發(fā)生的動力。然而,近年來全球范圍內(nèi)植被綠化趨勢顯著[21-23],植被活動對蒸散的影響受到學(xué)界的廣泛關(guān)注[16-17],有研究表示植被綠化對全球陸地蒸散變化的貢獻(xiàn)達(dá)50%以上[17,24]。因此,本研究在前面3 類影響因素的基礎(chǔ)上,將植被活動所代表的地表生物物理過程歸為第四類影響因素。
以往的研究考慮到了驅(qū)動因素在不同季節(jié)、不同區(qū)域的差異,而忽略了蒸散各組分間的差異[16-19,25]。蒸散包含3個組分:植被蒸騰(ETc,下稱蒸騰)、蒸發(fā)(ETs,包含土壤蒸發(fā)與水體蒸發(fā))和冠層截留蒸發(fā)(ETi,下稱截留),各組分的水分來源、發(fā)生機理均不同。簡單分析不同驅(qū)動因素對各組分之和(蒸散)的影響,會將不同組分的變化特征模糊,以此解析環(huán)境要素在水熱過程中的作用不嚴(yán)謹(jǐn)。本文采用Priestley-Taylor diurnal land surface temperature range(PT-DTsR)模型估算了中亞干旱區(qū)的實際蒸散,解決以下問題:(1)蒸散的時空變化格局;(2)蒸散不同組分的變化趨勢及各自對蒸散變化的貢獻(xiàn);(3)各驅(qū)動因素對蒸散不同組分變化的貢獻(xiàn),并加權(quán)獲取不同影響因素對蒸散的貢獻(xiàn)。
中亞干旱區(qū)位于歐亞大陸腹地,地理位置位于34.33°~55.44°N,46.50°~106.84°E,包括中亞五國(哈薩克斯坦、塔吉克斯坦、吉爾吉斯斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦)和中國的西北干旱區(qū)(圖1),總面積為635.45×104km2。中亞干旱區(qū)地形起伏大,具有山地—綠洲—荒漠的地貌特征[26],天山、昆侖山,阿爾泰山、哈薩克丘陵、塔克拉瑪干沙漠、古爾班通古特沙漠、卡拉庫姆沙漠、圖蘭平原皆坐落其中。受地形與海陸位置影響,大洋水汽難以到達(dá)中亞干旱區(qū),降水稀少且空間差異大,是世界上最干旱的區(qū)域之一[5]。在中亞干旱區(qū),潛在蒸散與實際蒸散往往具有相反的趨勢,并趨向于互補關(guān)系[27]。
圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area
本文中蒸散數(shù)據(jù)采用Priestley-Taylor diurnal land surface temperature range(PT-DTsR)模型估算所得[28],模型介紹詳見1.3.1,估算的數(shù)據(jù)在我們之前的研究中已經(jīng)得到驗證[27]。氣象數(shù)據(jù)采用全球陸地數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)2.1(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)版本(https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?project=GLDAS),包括比濕、風(fēng)速、降水、氣溫、輻射。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)選用中分辨率成像光譜儀(Moderate- resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13 A2(https://appeears.earthdatacloud.nasa.gov/task/area)。
1.3.1 蒸散估算 PT-DTsR 模型是Yao 等[28]在Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory(PT-JPL)模型[29]的基礎(chǔ)上,通過地表溫度隨時間變化得到的表觀熱慣性,以此取代相對濕度和水汽壓差來計算土壤水分限制[28]。其簡化了計算過程、減少了數(shù)據(jù)需求[30],克服了中亞干旱區(qū)地面數(shù)據(jù)匱乏的問題。PTDTsR模型采用Priestley-Taylor方程計算蒸散各組分的潛在值,并利用環(huán)境脅迫因子(如:土壤水分脅迫,溫度脅迫等)修正潛在值,最終得到各組分的實際值。模型的詳細(xì)介紹見原文[28]。
1.3.2 貢獻(xiàn)分析 Lindeman-Merenda-Gold方法通過R2分解為非負(fù)組分,從而量化每個解釋變量對因變量的貢獻(xiàn)[31]。該指標(biāo)基于所有可用回歸量排列中每個變量的順序貢獻(xiàn)的未加權(quán)平均值,以避免回歸量順序影響[32]。蒸散組分對蒸散的貢獻(xiàn)則先用各組分與總量年際變率計算貢獻(xiàn)率,而后以其絕對值進(jìn)行歸一化獲取。
1.3.3 統(tǒng)計分析 本研究中,Pearson 相關(guān)系數(shù)和T檢驗相結(jié)合用于不同要素的相關(guān)性分析和顯著性檢驗[33]。Theil-Sen Median和Mann-Kendal方法相結(jié)合用于本研究中的趨勢性分析與顯著性檢驗[34]。
中亞干旱區(qū)年均蒸散量約149.62 mm,其中,湖泊蒸散量最高,年均蒸散量>1000 mm;昆侖山蒸散量最低,年均蒸散量<50 mm(圖2a)。年蒸散變化趨勢呈現(xiàn)“西降東升”的獨特分布,升降趨勢分別占土地面積的49.88%和50.12%。在哈薩克丘陵地區(qū)和西北干旱區(qū)的綠洲區(qū),蒸散上升最明顯;在哈薩克斯坦西北部,蒸散下降最明顯(圖2f)。年蒸散量在不同季節(jié)差異較大,具體表現(xiàn)為:夏季(87.28 mm)>春季(39.34 mm)>秋季(19.10 mm)>冬季(3.90 mm)。春季到秋季,蒸散高值主要出現(xiàn)在湖泊、阿爾泰山與天山周邊(包括西北干旱區(qū)的綠洲區(qū)),昆侖山蒸散量最低;冬季的蒸散由南到北逐漸降低(圖2b~圖2d)。蒸散季節(jié)的變化趨勢中,夏季最為明顯,且與年際蒸散變化高度一致;其次為春季,蒸散上升區(qū)域位于天山及阿爾泰山周邊;秋冬季節(jié)蒸散的變化趨勢不明顯(圖2g~圖2j)。
圖2 蒸散及其趨勢的空間分布Fig.2 Spatial distribution of actual evapotranspiration and its trend
2.2.1 蒸散組分年際和年內(nèi)變化特征 在中亞干旱區(qū),蒸散的年際變化趨勢于2011 年發(fā)生轉(zhuǎn)變,2011年之前呈下降趨勢,2011 年之后波動上升(圖3a),并于2016年達(dá)到最大值。其年內(nèi)變化呈單峰型,并于七月達(dá)到年內(nèi)最大值(圖3b)。蒸散主要由蒸發(fā)與蒸騰產(chǎn)生,兩者的年均占比分別為63.15%和36.30%,截留的年均占比僅0.55%。蒸發(fā)是蒸散最大的組分,各年年際占比與月占比均超過50%。其中,蒸騰占比的變化趨勢與年蒸散量變化趨勢高度一致,同升同降。
圖3 蒸散各組分占比的年際和年內(nèi)變化Fig.3 Annual and Interannual variation of the fraction of evapotranspiration components
2.2.2 蒸散組分變化趨勢的空間分布 在中亞干旱區(qū),植被蒸騰是蒸散變化最明顯的組分,其僅占蒸散量的36.30%,卻貢獻(xiàn)了蒸散變化的70.09%,蒸發(fā)與截留對蒸散變化的貢獻(xiàn)分別是29.34%、0.57%。蒸發(fā)與蒸騰的變化趨勢具有明顯的差異。蒸騰以2.46 mm·a-1的趨勢波動上升,升降趨勢分別占研究區(qū)面積的68.14%和31.86%(圖4a)。蒸騰上升最為顯著的區(qū)域位于西北干旱區(qū)的綠洲區(qū)域,下降趨勢僅發(fā)生在哈薩克斯坦和與天山的西北部。蒸發(fā)以1.03 mm·a-1的趨勢波動下降,正負(fù)趨勢分別占研究區(qū)面積的36.67%和63.33%(圖4b)。下降最明顯的區(qū)域均為水體(包括巴爾喀什湖、咸海、伊塞克湖等),下降趨勢超過5 mm·a-1,上升趨勢分布在西北干旱區(qū)的非山地區(qū)域和研究區(qū)南部的科佩特山周邊。在山區(qū)(包括天山、昆侖山、阿爾泰山、哈薩克丘陵)及圖蘭平原,蒸騰與蒸發(fā)呈現(xiàn)截然相反的趨勢;在綠洲區(qū)兩者變化趨勢相同,但是植被蒸騰變化高于土壤蒸發(fā)。由于冠層截留蒸發(fā)變化趨勢不明顯,本文未展示截留變化趨勢的空間分布。
圖4 蒸散組分趨勢的空間分布Fig.4 Spatial distribution of evapotranspiration component trends
2.3.1 蒸散組分與驅(qū)動因素的相關(guān)性分析 植被蒸騰與NDVI 相關(guān)性最高(r=0.80,P<0.001)(圖5),并與降水、比濕、下行短波輻射等水熱條件顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.55(P<0.05)、0.49(P<0.05)、-0.52(P<0.05)。下墊面植被狀況是植被蒸騰最直接的驅(qū)動因素,其余3 類因素也對蒸騰發(fā)生具有重要影響。蒸發(fā)(包括土壤蒸發(fā)與水體蒸發(fā))與氣溫相關(guān)性最高(r=-0.41,P=0.070),兩者在2007年之前變化趨勢相反,氣溫升高而蒸發(fā)下降,潛在蒸散與實際蒸散可能趨向于互補關(guān)系。在此期間,下行短波輻射呈下降趨勢,地表接收的熱量并沒有增加,降水卻持續(xù)下降。當(dāng)氣溫的逐年上升遭遇降水的連年下降,水分供需矛盾加劇,可能會導(dǎo)致干旱區(qū)土壤水分持續(xù)下降,引起水分供應(yīng)不足,從而抑制蒸發(fā)過程。此外,土壤水分供水不足導(dǎo)致的潛熱下降,也會使得更多輻射流向感熱,引起氣溫上升,形成正反饋機制。其中,在2007年之后,兩者呈正相關(guān),氣溫升高引起蒸發(fā)上升。此外,蒸發(fā)與比濕的相關(guān)性較強(r=0.37,P=0.110),兩者的相關(guān)性在2010 年前后存在顯著差異,表明大氣蒸發(fā)需求驅(qū)動地表水分流向大氣的能力受到水分供應(yīng)的限制。冠層截留蒸發(fā)與植被指數(shù)的相關(guān)性最高(r=0.83,P<0.001),兩者時間序列高度重合。此外,截留與降水、比濕顯著正相關(guān),相關(guān)性分別為0.58(P<0.01)、0.60(P<0.01)。冠層截留蒸發(fā)水分來源于植被冠層的降水,在時間上往往具有非連續(xù)性,較低的截留蒸發(fā)又使其對能量需求較低。因此,截留與能量供應(yīng)、大氣蒸發(fā)需求要素?zé)o顯著相關(guān)性。
實際蒸散在2016年達(dá)到最大值時(圖3a),蒸騰與截留達(dá)到最大值,蒸發(fā)也達(dá)到極值,這是蒸散達(dá)到最值的直接原因(圖5)。蒸散達(dá)到最值可能由降水增加、氣溫升高驅(qū)動,降水逐年上升且高于多年均值保證了水分的供應(yīng),氣溫的高位波動擴大了大氣蒸發(fā)需求,在兩者的共同影響下,蒸散各組分均上升(圖5)。此外,NDVI的增加將進(jìn)一步提升蒸騰量和冠層截留蒸發(fā)量。2017 年,氣溫波動較小,因此,降水陡然下降可能是蒸散回歸正常水平的主導(dǎo)原因。此外,蒸騰的下降幅度低于蒸發(fā),這可能與各組分水分來源不同有關(guān)。在其他條件變化較小時,面對降水的突然下降,蒸發(fā)水源表層土壤水分首當(dāng)其沖,土壤水分減少,而后逐漸向深層傳播[31],這也是蒸騰2017 年下降幅度低于2018 年、蒸發(fā)2017 年下降幅度高于2018 年的原因。與對水條件變化的響應(yīng)相似,蒸發(fā)對熱條件突然變化的響應(yīng)也比蒸騰更劇烈(2014年)。
2.3.2 蒸散的歸因分析 各組分歸因分析結(jié)果與相關(guān)分析相似,具體表現(xiàn)為:蒸散的變化由NDVI 主導(dǎo),其絕對貢獻(xiàn)達(dá)到34%,接近于另外5個因素貢獻(xiàn)之和(36%)(圖6a)。輻射、降水也對蒸騰具有較高的絕對貢獻(xiàn),分別為11%、9%。由于植被活動對環(huán)境變化的生物物理響應(yīng)機制,氣溫和風(fēng)速對植被蒸騰影響較小,分別為5%和3%。蒸發(fā)的變化則由氣溫主導(dǎo),其絕對貢獻(xiàn)為29%,比濕和NDVI的絕對貢獻(xiàn)也超過10%,分別為15%和14%,輻射、風(fēng)速和降水的貢獻(xiàn)分別為9%、8%和2%(圖6b)。由于冠層截留蒸發(fā)水分來源于植物冠層攔截的降水,截留蒸發(fā)的變化由NDVI主導(dǎo),且受比濕和降水影響較大,三者的貢獻(xiàn)分別是40%、14%和11%(圖6c)。
圖6 驅(qū)動因素對蒸散變化的貢獻(xiàn)Fig.6 Contribution of driving factors to evapotranspiration change
本研究以各組分對蒸散變化的貢獻(xiàn)為權(quán)重,加權(quán)獲取各影響因素對蒸散的貢獻(xiàn)(圖6d)。結(jié)果表明:已知因素解釋了蒸散71.60%的變化趨勢,其中NDVI 解釋率最高(28.16%)。植被活動不僅主導(dǎo)了植被蒸騰(34%),并通過對降水的攔截主導(dǎo)冠層截留蒸發(fā)(40%)。此外,植被覆蓋度的變化通過改變地表的反照率和粗糙度,也會影響蒸發(fā)過程(14%)。其次為氣溫,盡管其是蒸發(fā)的主導(dǎo)因素,但由于蒸發(fā)對蒸散變化的貢獻(xiàn)較低(29.34%),氣溫對蒸散的絕對貢獻(xiàn)僅12.01%。比濕和風(fēng)速對蒸散的貢獻(xiàn)分別是9.31%和4.68%。溫度、比濕、風(fēng)速主要通過改變大氣蒸發(fā)需求迫使水分由地表流向大氣,而植被可以通過氣孔的開合降低大氣蒸發(fā)需求的影響,因此,這三者對蒸騰的貢獻(xiàn)較低。由于大氣和非飽和地面的互補反饋機制,隨著外界條件的變化,大氣蒸發(fā)需求和實際蒸散關(guān)系的主導(dǎo)者會發(fā)生變化。根據(jù)Budyko理論[35],水分供應(yīng)應(yīng)該是中亞干旱區(qū)蒸散的主要限制因素。然而,在本文中降水的絕對貢獻(xiàn)僅4.75%,這可能與中亞干旱區(qū)蒸散水源機制有關(guān)[36-38]。中亞干旱區(qū)水源機制復(fù)雜,降水并非其唯一水源,冰川積雪融水是中亞干旱區(qū)大部分河流的發(fā)源地[36],更是中亞干旱區(qū)的重要淡水來源[37],全球大約有8×108人在一定程度上依賴亞洲高山數(shù)以千計的冰川融水[38]。植被蒸騰是對蒸散變化貢獻(xiàn)最高的組分,作為一個連續(xù)的過程,其水分直接來源為根區(qū)土壤水分,非連續(xù)的降水通過補給土壤水分作用于植被蒸騰。有研究表明,全球蒸散的變化由土壤水分變化驅(qū)動[39]。因此,加入冰川融水、土壤水分等水分來源對蒸散的影響,可能會進(jìn)一步提高對中亞干旱區(qū)蒸散變化的解釋率。
本文基于PT-DTsR 模型,利用遙感數(shù)據(jù)模擬了2000—2019年中亞干旱區(qū)的蒸散,并進(jìn)一步分析了蒸散的時空變化和驅(qū)動因素。主要結(jié)論如下:
(1)在中亞干旱區(qū),蒸散整體以1.45 mm·a-1的速度波動上升,且呈現(xiàn)東升西降的空間格局。蒸散量和蒸散趨勢,均具有夏季>春季>秋季>冬季的特征。
(2)99.45%的蒸散由蒸騰和蒸發(fā)產(chǎn)生,兩者年均占比分別為63.15%、36.30%。其中,蒸騰以2.46 mm·a-1的趨勢波動上升,上升區(qū)域面積占比為68.14%;蒸發(fā)以1.03 mm·a-1的趨勢波動下降,下降區(qū)域面積占比為63.33%;兩者對蒸散變化的貢獻(xiàn)分別為70.09%和29.34%。
(3)NDVI 是中亞干旱區(qū)2000—2019 年蒸散變化的主要影響因素,其絕對貢獻(xiàn)為28.16%。此外,氣溫、輻射、比濕、降水、風(fēng)速對蒸散的絕對貢獻(xiàn)分別為12.01%、10.25%、9.31%、7.19%、4.68%。其中,NDVI 是植被蒸騰和冠層截留蒸發(fā)的主導(dǎo)因素,氣溫是蒸發(fā)的主導(dǎo)因素。