烏日娜， 劉步云， 包玉海

(1.遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；3.內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022）

在過去的幾十年里，全球的草原氣候發(fā)生了重大的變化，并且這一現(xiàn)象在未來將會(huì)持續(xù)［1］。20 世紀(jì)70 年代以來，由于大氣環(huán)流系統(tǒng)從對(duì)流層到平流層發(fā)生了明顯的變化，使得中國北方干旱化趨勢增強(qiáng)，干旱事件頻發(fā)，并且多年持續(xù)發(fā)生大范圍干旱［2］。同時(shí)，中國西北地區(qū)的干旱強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間在未來將繼續(xù)增強(qiáng)和增加［3］。植被總初級(jí)生產(chǎn)力（GPP）被定義為單位時(shí)間內(nèi)植物/生物通過光合作用途徑所固定的有機(jī)碳量，是判定碳源/匯和生態(tài)調(diào)節(jié)過程的主要因子，也能促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)［4-5］。相關(guān)研究表明，干旱是對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)總初級(jí)生產(chǎn)力影響最強(qiáng)烈的極端氣候［6］。干旱引發(fā)的水分脅迫會(huì)導(dǎo)致植被缺水，阻礙植被生長發(fā)育，同時(shí)誘發(fā)植被生理特征和結(jié)構(gòu)功能的變化；而長期持續(xù)干旱可導(dǎo)致植被死亡甚至生態(tài)系統(tǒng)退化［7-9］。世界草地面積約占全球土地總面積的25%，其中，草原是最脆弱的生態(tài)系統(tǒng)之一，易受氣候變化和人為干擾的影響，氣候因素的變化包括溫度降水和太陽輻射，對(duì)草地生長和草原畜牧業(yè)的發(fā)展有著顯著的影響［10］。

植被對(duì)氣候的響應(yīng)過程往往是復(fù)雜的，一般在干旱發(fā)生時(shí)，會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生滯后、累積、遺留等效應(yīng)來影響植被的生長狀況。干旱的累積效應(yīng)是指一段時(shí)間（跨越幾個(gè)月甚至數(shù)年）的缺水對(duì)植被生長產(chǎn)生的影響，即土壤中持續(xù)存在水分脅迫，可用于評(píng)估植被對(duì)干旱的耐受性［11］；遺留效應(yīng)為先前干旱條件對(duì)當(dāng)前植被生長的影響，例如前一年的干旱導(dǎo)致植被生產(chǎn)力下降［12］；滯后效應(yīng)是指干旱不僅對(duì)當(dāng)前的植被產(chǎn)生影響，即在時(shí)間上存在一定的滯后性［13］。比如植被生長可能會(huì)受到前一個(gè)月甚至幾個(gè)月的影響比當(dāng)前月的影響更為顯著。Kolus 等［14］研究發(fā)現(xiàn)，干旱會(huì)通過影響森林中造成樹木的死亡因子，進(jìn)而破壞森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時(shí)得出植被對(duì)干旱的響應(yīng)具有一定的時(shí)間滯后性，即存在時(shí)滯效應(yīng)［15-16］；Zuo等［17］通過研究干旱對(duì)青藏高原高寒流域植被動(dòng)態(tài)的時(shí)滯效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)上中游的時(shí)滯效應(yīng)存在差異，在上游滯后為一個(gè)月。很多研究發(fā)現(xiàn)，干旱對(duì)植被覆蓋指數(shù)(NDVI)產(chǎn)生滯后和累積效應(yīng)［18］。Peng等［15］研究發(fā)現(xiàn)，干旱對(duì)秋季物候具有較強(qiáng)的累積效應(yīng)和滯后效應(yīng)；顧錫羚等［19］基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI 和NDVI 探究干旱對(duì)植被的影響，研究發(fā)現(xiàn)干旱對(duì)植被生長產(chǎn)生的累積效應(yīng)大于滯后效應(yīng)；van der Molen 等［20］系統(tǒng)地探討了干旱的頻率、持續(xù)時(shí)間和干旱等級(jí)對(duì)GPP 的影響，研究表明干旱對(duì)GPP的影響具有直接和滯后效應(yīng)。

干旱會(huì)通過影響植被的生長發(fā)育導(dǎo)致其生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力下降，進(jìn)而干擾大氣與生態(tài)系統(tǒng)之間的碳水交換，植被GPP 作為表征碳匯系統(tǒng)的重要指標(biāo)，可以直接反映植被的實(shí)際光合作用，對(duì)干旱條件的響應(yīng)更加敏感［21］，經(jīng)常被用來表征干旱對(duì)植被的影響［22-23］。而中國北方草原植被對(duì)降水的響應(yīng)十分敏感［24］，植被種類豐富，是中國甚至南亞地區(qū)重要的生態(tài)保護(hù)屏障［25］。由于其特殊的地理環(huán)境，生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱，抗干擾能力差，受干旱影響較大［26-27］，因此，本文旨在通過研究中國北方草原不同草原類型的GPP和SPEI之間的關(guān)系，探討干旱對(duì)不同草原類型GPP的時(shí)滯效應(yīng)和累積效應(yīng)，進(jìn)而了解其作用機(jī)制，為減輕干旱對(duì)草原總初級(jí)生產(chǎn)力的影響提供有效的策略。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于中國北方草原（26°50′～53°23′N，73°33′～126°04′E），面積約為3.13×106km2，占全國草原面積的79.7%，年均溫在-3.1～8.9 ℃之間，年均降水量在31.46～898.04 mm 之間，主要包括了內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾族自治區(qū)、青海省和西藏自治區(qū)這6 個(gè)省或自治區(qū)。中國北方地區(qū)草原類型眾多，包括高寒草甸、溫帶草甸、高寒草原、荒漠草原、典型草原和草甸草原（圖1），該區(qū)域受氣候變化和人類活動(dòng)的影響，屬于干旱和半干旱地區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱［24］。

1.2 GOSIF GPP數(shù)據(jù)

GOSIF 使用基于OCO-2 的全球SIF 產(chǎn)品（GOSIF），繪制出的空間分辨率為0.05°，時(shí)間尺度為8 d全球GPP 數(shù)據(jù)集。Li 等［28］使用了8 種不同形式的SIF-GPP 關(guān)系來估計(jì)GPP，由GOSIF 數(shù)據(jù)反演得到2001—2021 年的全球GPP 數(shù)據(jù)集。本研究使用的是2001—2020 年中國北方草原區(qū)的GOSIF GPP 月尺度數(shù)據(jù)和年尺度數(shù)據(jù)(http://globalecology.unh.edu)。

1.3 植被類型數(shù)據(jù)

植被類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn)的1:1000000 植被類型數(shù)據(jù)集，利用ArcGIS 10.2 將其進(jìn)行重分類后，按掩膜提取出研究區(qū)域，最后將中國北方草原區(qū)植被類型劃分為6 大類，即草甸草原、典型草原、荒漠草原、高寒草原、溫帶草甸和高寒草甸。

1.4 SPEI數(shù)據(jù)集

標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)數(shù)據(jù)集是用來量化干旱的嚴(yán)重程度和持續(xù)時(shí)間［29］，本研究用SPEI來表征中國北方草原地區(qū)的干旱狀況，該數(shù)據(jù)來自于DIGITAL.CSIC(https://digital.csic.es/handle/10261/268088) 所提供的0.5°分辨率的覆蓋全球范圍的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)數(shù)據(jù)集SPEI base v2.7。該數(shù)據(jù)集包括了1901—2020 年的1～48 個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI 數(shù)據(jù)，其等級(jí)劃分如表1 所示。本研究選取1～12 個(gè)月尺度的SPEI 數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將其插值成與GOSIF GPP相同的空間分辨率。

2 研究方法

2.1 趨勢分析與Mann-Kendall(MK)檢驗(yàn)

Theil-Sen Median 方法又被稱為Sen’s 斜率估計(jì)，是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的趨勢計(jì)算方法。該方法計(jì)算效率高，對(duì)于測量誤差和離群數(shù)據(jù)不敏感，常被用于分析長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢［30］。

式中：β為Theil-Sen Median 趨勢；x代表GPP 和SPEI；i和j為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。Median 表示所求序列的中位數(shù)。β>0 表示時(shí)間序列呈現(xiàn)上升趨勢；反之，表示時(shí)間序列呈現(xiàn)下降趨勢。

Mann-Kendall(MK)檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本服從正態(tài)分布，也不受缺失值和異常值的干擾，且計(jì)算方便，經(jīng)常被用來分析長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢顯著檢驗(yàn)[31]。在時(shí)間序列上其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法如下：

式中：S為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；xi和xj為第i年和第j年的SPEI 和GPP 的像元值；n為時(shí)間序列的長度；sgn 為符號(hào)函數(shù)；統(tǒng)計(jì)量S在不同取值時(shí)，其趨勢值計(jì)算公式如下：

式中：Var( )S表示方差；Z為標(biāo)準(zhǔn)化后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，當(dāng)|Z|>Z(1-a)/2時(shí)，表明變化趨勢顯著。本文給定顯著水平α=0.05，當(dāng)|Z|>1.96時(shí)，表示SPEI和GPP的變化趨勢顯著。

2.2 Mann-Kendall突變檢驗(yàn)

Mann-Kendall方法還可以對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行突變檢驗(yàn)，對(duì)于時(shí)間序列x1,x2,···,xn，構(gòu)造秩序列：

式中：k為樣本數(shù)；ri表示樣本xi>xj的累計(jì)數(shù)；Sk為突變檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下，定義統(tǒng)計(jì)量：

式中：UF為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，它是按時(shí)間序列x順序x1,x2,…,xn計(jì)算出的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量序列，給定顯著水平α，根據(jù)正態(tài)分布表，若|UFk|>Uα，則表明序列存在明顯的趨勢變化。當(dāng)UF>0 時(shí)，說明干旱呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢，且值在0.05 顯著性水平線上，說明通過0.05 顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)UF和UB曲線的交點(diǎn)在置信水平區(qū)間［-1.96,1.96］內(nèi)，此時(shí)的相交點(diǎn)即為干旱發(fā)生突變的年份。

2.3 時(shí)滯效應(yīng)

本文采用Pearson 相關(guān)性來分析干旱對(duì)北方草原GPP 的時(shí)滯效應(yīng)，在每個(gè)滯后時(shí)間間隔(0 ≤i≤12)，先計(jì)算一個(gè)月尺度的SPEI 與GPP 之間的相關(guān)系數(shù)(r0,r1,r2,…,r12)，然后ri達(dá)到最大時(shí)，則ri被視為最強(qiáng)相關(guān)［32］，i被視為最長相關(guān)月份。例如，滯后3個(gè)月，利用2000年10月至2020年9月逐月的SPEI1數(shù)據(jù)和2001—2020年逐月GPP進(jìn)行相關(guān)性分析。以此類推，如果6月的月GPP與當(dāng)年3月的1個(gè)月SPEI之間的r最高，則滯后時(shí)間尺度為3個(gè)月，這代表3個(gè)月前的干旱條件對(duì)草原GPP產(chǎn)生的變化。

式中：ri代表滯后i個(gè)月的Pearson相關(guān)系數(shù)；i的范—2020年每月的GOSIF GPP時(shí)間序列；SPEI是2001—2020年1個(gè)月尺度的SPEI（SPEI01）。

2.4 累積效應(yīng)

為了解釋干旱對(duì)北方草原GPP 的累積影響，采用Pearson相關(guān)分析計(jì)算相關(guān)系數(shù)r。這個(gè)分析的結(jié)果可以從-1～1，分別表示從負(fù)到正的相關(guān)性。在目前的研究中，GPP月份的Pearson 相關(guān)系數(shù)(P< 0.05)和1～12個(gè)月時(shí)間尺度的累積SPEI 被認(rèn)為是評(píng)估干旱對(duì)草地植被累積影響的最佳候選［32］。具有最大系數(shù)的月份長度被認(rèn)為是干旱對(duì)草原植被的累積影響。例如GPP 與5 個(gè)月尺度的SPEI 相關(guān)性最高，則5 月就是最長累積時(shí)間。由此，可以得出干旱對(duì)GPP的最強(qiáng)累積效應(yīng)和相應(yīng)的月份。

式中：rj代表GPP 和SPEI 之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)；j是 從1 個(gè) 月 到12 個(gè) 月SPEI 的 累 積 時(shí) 間；rmax-cum是rj的最大值。

為了評(píng)估水文條件對(duì)累積和滯后效應(yīng)的潛在影響，本文選取2001—2020 年的年度12 月的SPEI-12 作為年均水平衡條件，該數(shù)據(jù)可用于揭示年度濕度情況［33］。同時(shí)，將年平均SPEI 以等間隔值（0.1）劃分水平衡梯度［34］，并將平均rmax-lag/rmax-cum和對(duì)應(yīng)的滯后/累積時(shí)間沿著水平衡梯度做回歸分析，揭示其隨水分條件的變化情況(該部分本研究只選取了正相關(guān)像元參與統(tǒng)計(jì)，使結(jié)果更具有說服力)。

3 結(jié)果與分析

3.1 北方草原GPP空間分布和時(shí)空變化特征

3.1.1 GPP時(shí)間分布特征 從圖2可以看出，中國北方草原2001—2020 年年均GPP 整體呈現(xiàn)上升趨勢，波動(dòng)范圍在188.20 g C·(m2·a)-1～265.50 g C·(m2·a)-1，年增長率為2.7101 g C·(m2·a)-1。采用Mann-Kendall突變分析法，對(duì)2001—2020年北方草原年均GPP 進(jìn)行突變檢驗(yàn)，從圖中還可以看出，UF曲線在研究期內(nèi)基本大于0，只有2007 年小于0，表明研究區(qū)GPP呈現(xiàn)上升趨勢，其中，2007 年為下降點(diǎn)。UF與UB曲線在2011年附近相交，交點(diǎn)位于兩個(gè)置信水平之間，表明研究區(qū)GPP 變化趨勢在2011年發(fā)生了一次突變，并在2012 年通過0.05 置信水平的顯著性檢驗(yàn)，此后研究區(qū)內(nèi)GPP 上升趨勢顯著。由于北方草原區(qū)植被類型較多，因此，本文主要分析草甸草原、典型草原、荒漠草原、高寒草原、溫帶草甸和高寒草甸6種主要植被類型的變化特征。

圖2 2001—2020年北方草原GPP年際變化與突變結(jié)果Fig.2 Results of GPP interannual changes and mutations in northern grassland from 2001 to 2020

為進(jìn)一步探究GPP 的變化趨勢，將北方草原GPP 的變化按季節(jié)進(jìn)行劃分并進(jìn)行MK 檢驗(yàn)。由圖3可以看出，春季GPP在2001年發(fā)生突變，但突變點(diǎn)沒有超過0.05 顯著性檢驗(yàn)，所以突變點(diǎn)不顯著，2010—2015 年UF曲線大于0.05 顯著性水平，說明在此期間GPP 下降趨勢顯著。夏季GPP 在2003 年以后長期處于下降趨勢，且在2014—2017年間超過0.05 顯著水平，下降趨勢顯著。秋季GPP 波動(dòng)較為頻繁，且UF與UB曲線有7 個(gè)交點(diǎn)，表明該時(shí)期GPP變化不穩(wěn)定，但均未通過0.05 置信水平的顯著性檢驗(yàn)，表明變化不顯著。冬季GPP 在2001—2004年間處于上升趨勢，2004 年以后一直處于下降趨勢，在2010 年通過0.05 置信水平的顯著性檢驗(yàn)，此后下降趨勢顯著。

圖3 2001—2020年北方草原平均GPP季節(jié)變化及M-K突變檢驗(yàn)Fig.3 Seasonal variation of average GPP and M-K mutation test in northern grassland from 2001 to 2020

如圖4 所示，整體來看北方草原6 種植被類型的GPP 年際變化趨勢基本一致，均呈上升波動(dòng)趨勢，GPP 年均值變化呈現(xiàn)出：草甸草原>溫帶草甸>典型草原>高寒草甸>荒漠草原>高寒草原的特征。其中，草甸草原增長最快，年際變化最為明顯，增長率為7.963 g C·(m2·a)-1，且一直處于高值狀態(tài)；高寒草原年際變化不大，增長最慢，增長率為0.6485 g C·(m2·a)-1，表現(xiàn)較為穩(wěn)定；其他4 種植被類型的年際變化介于草甸草原和高寒草原之間，其中，溫帶草甸和典型草原的變化速率較為相似，增長率分別為5.2048 g C·(m2·a)-1、5.0767 g C·(m2·a)-1。

圖4 不同草原類型GPP年際變化Fig.4 Annual variation of GPP in different vegetation types

3.1.2 GPP空間分布特征 由圖5可以看出，2001—2020 年北方草原區(qū)年均GPP 值變化在0～2228.83 g C·(m2·a)-1，年均值為230.34 g C·(m2·a)-1，總體呈現(xiàn)東北地區(qū)高、西南地區(qū)低的空間分布格局，在研究區(qū)6 種草原類型中，GPP 因草原類型不同而表現(xiàn)出顯著的差異性。近20 a 來，草甸草原的GPP 平均值為660.44 g C·(m2·a)-1，屬于各類型中的最高值；典型草原的GPP 平均值為302.05 g C·(m2·a)-1，主要分布在內(nèi)蒙古中東部一帶；荒漠草原的GPP 平均值為111.41 g C·(m2·a)-1，主要分布在新疆西北部、西藏西南部以及內(nèi)蒙古中部地區(qū)；高寒草原的GPP 平均值為33.39 g C·(m2·a)-1，主要分布于青藏高原大部分地區(qū)，是GPP 在200 g C·(m2·a)-1以下的主要類型區(qū)；溫帶草甸的GPP 平均值為421.38 g C·(m2·a)-1；高寒草甸的GPP平均值為311.74 g C·(m2·a)-1。

圖5 2001—2020年北方草原區(qū)GPP均值空間分布Fig.5 Spatial distribution of GPP mean in northern grassland from 2001 to 2020

為了進(jìn)一步反映中國北方草原GPP 的變化特征，繪制了北方草原不同季節(jié)GPP 空間變化圖，從圖6 中可以看出，不同季節(jié)GPP 的空間分布格局與多年GPP 均值分布格局基本一致，都呈現(xiàn)東北地區(qū)高、西南地區(qū)低的格局，但受光照條件、季節(jié)性氣候等諸多因素的影響，各個(gè)季節(jié)空間分布也呈現(xiàn)出一定的差異性。其中，春季GPP 在0～475.07 g C·(m2·a)-1之間波動(dòng)，平均值為17.73 g C·(m2·a)-1；夏季GPP 在0～1285.33 g C·(m2·a)-1之間波動(dòng)，平均值為177.77 g C·(m2·a)-1，由于夏季植被的光合作用最強(qiáng)，進(jìn)而對(duì)應(yīng)夏季的GPP 值最高，所以夏季的GPP 空間分布格局和全年平均值分布格局一致性最高；秋季GPP 在0～536.84 g C·(m2·a)-1之間波動(dòng)，平均值為43.38 g C·(m2·a)-1，秋季北部的高值區(qū)域消失，隨著太陽高度角的下降，GPP高值逐漸向南移動(dòng)，集中在青海南部地區(qū)，主要植被類型為高寒草甸；冬季GPP 在0～238.80 g C·(m2·a)-1之 間 波 動(dòng)，平 均 值 為7.03 g C·(m2·a)-1，冬季氣溫較低，植被的光合作用為全年最弱，進(jìn)而GPP值也達(dá)到了全年最低。

圖6 2001—2020年北方草原區(qū)不同季節(jié)GPP均值空間分布Fig.6 Spatial distribution of GPP in different seasons in the northern steppe region from 2001 to 2020

3.1.3 GPP 變化趨勢 為探究北方草原總初級(jí)生產(chǎn)力變化趨勢，采用Sen 趨勢法對(duì)2001—2020 年北方草原年際GPP 逐像元進(jìn)行了趨勢分析，并通過趨勢顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果如圖7a 所示，年均趨勢值在-38.37～74.08 范圍內(nèi)波動(dòng)，其中，呈現(xiàn)增加趨勢占比最高，約占整個(gè)研究區(qū)面積的63.10%，整體擴(kuò)散分布，主要分布在內(nèi)蒙古大部分地區(qū)、西藏南部地區(qū)、新疆北部地區(qū)、青海中南部地區(qū)、寧夏大部分地區(qū)以及甘肅中部地區(qū)；基本不變的區(qū)域次之，約占全區(qū)的29.28%，主要分布在西藏西北部、青海和甘肅北部少部分地區(qū)以及新疆南部地區(qū)；最后呈現(xiàn)減少趨勢的范圍占比最小，約占整個(gè)研究區(qū)的7.62%，其中不顯著減少占比最高，約為6.08%，主要分布在西藏南部地區(qū)、新疆北部、青海中南部以及內(nèi)蒙古中東部少部分地區(qū)（圖7b）。

圖7 2001—2020年北方草原GPP變化趨勢與顯著性檢驗(yàn)Fig.7 GPP trend and significance test in northern steppe from 2001 to 2020

3.2 北方草原SPEI空間分布和時(shí)空變化特征

3.2.1 SPEI 時(shí)間分布特征 從圖8 可以看出，中國北方草原2001—2020年均SPEI以0.0049·a-1速率緩慢上升，且上升趨勢微弱。研究區(qū)呈現(xiàn)干旱和濕潤交替出現(xiàn)的現(xiàn)象，總體來看，大多數(shù)情況下為濕潤期。2003 年和2006 年分別為最濕潤和干旱年，其中，2003年SPEI值為0.84，2006年SPEI值為－0.98，屬于輕微干旱；在2001—2020 年間，UB的統(tǒng)計(jì)量基本都大于0，這表明研究期內(nèi)，SPEI 呈上升趨勢，且干旱情況不嚴(yán)重，UF與UB曲線分別在2001 年、2005年和2017年都有變異點(diǎn)，但都未通過0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，表明變化不顯著，其中2017 年為北方草原濕潤化突變的開始。

圖8 2001—2020年北方草原SPEI年際變化與突變結(jié)果Fig.8 Interannual variation and mutation of SPEI in the northern steppe from 2001 to 2020

圖9 中北方草原2001—2020 年春季平均SPEI以0.285·(10a)-1的速率下降，呈現(xiàn)干旱化趨勢，2003年和2008 年分別為最濕潤和干旱年，其中，2003 年SPEI 值為0.66，2008 年SPEI 值為－0.62，屬于輕微干旱。UF與UB曲線分別在2004 年、2005 年有交點(diǎn)，但都未通過0.05 水平的顯著性檢驗(yàn)，表明突變點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)期變化不顯著。夏季北方草原平均SPEI以0.218·(10a)-1的速率上升，2006 年和2018 年分別為最干旱和濕潤年，其中，2006 年SPEI 值為－0.87，2018年SPEI值為0.84，UF和UB曲線出現(xiàn)4次相交，其中，2012—2016年有3次交點(diǎn)，表明該時(shí)期干旱狀態(tài)不穩(wěn)定，但都未通過0.05 水平的顯著性檢驗(yàn)，所以干旱變化不顯著。秋季北方草原平均SPEI 以0.004·(10a)-1的速率上升，UF和UB曲線在2008 年之后無交點(diǎn)，表明秋季干旱突變主要集中在2001—2008年間，在2008年之后干旱并無明顯變化。冬季北方草原平均SPEI 以0.014·(10a)-1的速率下降，其中，2003 年和2009 年分別為最濕潤和干旱年，SPEI值分別為0.46、－1.27，屬于中度干旱，UF曲線從2004年開始小于0，表明冬季SPEI呈下降趨勢。UF和UB曲線有3個(gè)交點(diǎn)且都在臨界值內(nèi)，說明干旱發(fā)生了3次突變，但變化效果不顯著。

圖9 2001—2020年北方草原平均SPEI季節(jié)變化及M-K突變檢驗(yàn)Fig.9 Seasonal variation of average SPEI and M-K mutation test in northern grassland from 2001 to 2020

3.2.2 SPEI 空間分布特征 由圖10 可以看出，20 a間，北方草原的SPEI 均值在-1.41～0.87 間波動(dòng)，平均值為-0.12，屬于正常范圍。整體呈現(xiàn)東北地區(qū)低，西南地區(qū)高的空間分布特征。高值區(qū)出現(xiàn)在西藏和青海的大部分地區(qū)，主要植被類型為高寒草甸和高寒草原；低值區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古大部分地區(qū)以及新疆中部地區(qū)，主要植被類型為荒漠草原、典型草原以及溫帶草甸。溫帶草甸的SPEI 平均值為-0.48，荒漠草原的SPEI平均值為-0.53，高寒草原的SPEI 平均值為0.08，高寒草甸的SPEI 平均值為0.39，典型草原的SPEI 平均值為-0.58，草甸草原的SPEI平均值為-0.54。

圖10 2001—2020年北方草原區(qū)SPEI均值空間分布Fig.10 Spatial distribution of SPEI mean in northern steppe from 2001 to 2020

從圖11 可以看出，春季、夏季、秋季SPEI 的空間分布格局與多年SPEI均值分布格局基本一致，均呈現(xiàn)東北高、西南低的格局，而冬季SPEI 空間分布格局則呈現(xiàn)西南低、東北高的格局，春季SPEI 均值在-1.31～1.02 間波動(dòng)，平均值為-0.13；夏季SPEI 均值在-1.20～0.99 間波動(dòng)，平均值為-0.004；秋季SPEI均值在-1.13～0.78 間波動(dòng)，平均值為-0.13；冬季SPEI 均值在-1.11～0.99 間波動(dòng)，平均值為-0.19，冬季高值區(qū)主要出現(xiàn)在西藏北部地區(qū)、青海東北部地區(qū)、內(nèi)蒙古東北部地區(qū)，主要植被類型為典型草原和高寒草甸。

圖11 2001—2020年北方草原區(qū)不同季節(jié)SPEI均值空間分布Fig.11 Spatial distribution of mean SPEI in different seasons in northern steppe region from 2001 to 2020

3.2.3 SPEI 變化趨勢 為探究北方草原SPEI 變化趨勢，采用Sen 趨勢法對(duì)2001—2020 年北方草原年際SPEI逐像元進(jìn)行了趨勢分析，并通過趨勢顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果如圖12 所示，年均趨勢值在-0.12～0.15范圍內(nèi)波動(dòng)，整體呈現(xiàn)擴(kuò)散分布，變化趨勢呈現(xiàn)東北地區(qū)高，西南地區(qū)低的特征，其中，呈現(xiàn)增加趨勢占比較高，約占整個(gè)研究區(qū)面積的58.05%，其中，內(nèi)蒙古東北部地區(qū)和青海南部地區(qū)變化趨勢較大；極顯著增加占比最小為0.08%，研究區(qū)內(nèi)大部分SPEI的變化趨勢不顯著。呈現(xiàn)減少趨勢的占比為41.95%，其中，西藏和新疆北部地區(qū)變化趨勢整體較低，不顯著減少的占比最高為40.32%，主要分布在新疆北部地區(qū)，西藏大部分地區(qū)，青海西南部地區(qū)以及內(nèi)蒙古西南地區(qū)。

圖12 2001—2020年北方草原SPEI變化趨勢與顯著性檢驗(yàn)Fig.12 SPEI trend and significance test in northern steppe from 2001 to 2020

3.3 干旱對(duì)北方草原GPP的累積效應(yīng)

基于GPP 與累積SPEI的相關(guān)性分析，利用相關(guān)系數(shù)最大的累積時(shí)間（rmax-cum）生成SPEI對(duì)草原GPP的累積效應(yīng)?？傮w而言，北方草原面積的絕大部分（84.99%）以正相關(guān)為主，發(fā)生了累積效應(yīng)。只有新疆北部、西藏西部以及內(nèi)蒙古東北部部分地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)（圖13a）。rmax-cum的平均值為0.16，在新疆東北部地區(qū)發(fā)現(xiàn)了高相關(guān)性地區(qū)（rmax-cum>0.5），其相關(guān)性為0.51。

圖13 干旱對(duì)植被GPP的累積效應(yīng)強(qiáng)度與累積時(shí)間的空間分布Fig.13 Spatial distribution of cumulative effect intensity and cumulative time of drought on vegetation GPP

干旱對(duì)GPP 的最長累積時(shí)間尺度主要集中在3～4 個(gè)月（圖13b），覆蓋北方草原面積的39.82%。面積百分比峰值出現(xiàn)在4 個(gè)月的時(shí)間尺度，占20.27%，表明GPP 通常對(duì)短期干旱有響應(yīng)，主要分布在西藏東北部，青海東南部以及內(nèi)蒙古中部地區(qū)。其次是3 個(gè)月（19.55%）和9 個(gè)月（11.02%）。此外，8個(gè)月的時(shí)間尺度所占比例最小，占比為2.22%，主要分布在西藏的西部地區(qū)，以及青海東北部地區(qū)。

rmax-cum的面積百分比和平均值（圖14）在不同的累積時(shí)間時(shí)，會(huì)有明顯的差異性。由圖14a 可以看出，面積百分比峰值出現(xiàn)在rmax-cum為0～0.05，所占比例為40.99%，累積時(shí)間尺度為12 個(gè)月。其次是11個(gè)月和10個(gè)月，所占比例分別為35.43%和32.45%。整體來看，累積4 個(gè)月時(shí)相關(guān)性最強(qiáng)。圖14b 展示了平均正相關(guān)系數(shù)隨累積時(shí)間變化情況，從1 個(gè)月到4 個(gè)月，相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，在4 個(gè)月時(shí)達(dá)到峰值，rmax-cum為0.17，4 個(gè)月以后相關(guān)性開始下降，12 個(gè)月時(shí)，rmax-cum出現(xiàn)最小值為0.08。

圖14 累積效應(yīng)的正相關(guān)變化Fig.14 Positive correlation of cumulative effects

水平衡梯度與平均累積相關(guān)系數(shù)（rmax-cum）和平均累積時(shí)間的關(guān)系如圖15 所示，年平均SPEI 與累積相關(guān)系數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.879)，隨著干旱情況減輕，平均正累積系數(shù)（rmax-cum）先下降后上升，表明在半干旱或半濕潤地區(qū)，干旱對(duì)草原GPP 的累積效應(yīng)最強(qiáng)；而在相對(duì)干旱或濕潤地區(qū)，干旱對(duì)草原GPP 累積效應(yīng)相對(duì)較弱(圖15a)。平均累積時(shí)間與年平均SPEI 呈負(fù)相關(guān)，表明水分供應(yīng)越充足（即年平均SPEI 值升高），干旱對(duì)植被GPP 的累積作用響應(yīng)時(shí)間越短（圖15b）。

圖15 年平均SPEI與累積效應(yīng)的關(guān)系Fig.15 Relationship between annual average SPEI and cumulative effects

3.4 干旱對(duì)北方草原GPP的時(shí)滯效應(yīng)

基于GPP 與累積SPEI的相關(guān)性分析，利用相關(guān)系數(shù)最大的滯后時(shí)間（rmax-lag）生成SPEI 對(duì)草原GPP的時(shí)滯效應(yīng)。總體而言，干旱對(duì)北方草原面積的63.11%有時(shí)滯效應(yīng)，只有青海部分地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)（圖16a）。rmax-lag的平均值為0.20，在新疆東北部地區(qū)發(fā)現(xiàn)了高相關(guān)性地區(qū)，其相關(guān)性為0.42。

圖16 干旱對(duì)植被GPP的滯后效應(yīng)強(qiáng)度與滯后時(shí)間的空間分布Fig.16 Spatial distribution of lag effect intensity and lag time of drought on vegetation GPP

在具有時(shí)滯響應(yīng)的區(qū)域中，最長滯后時(shí)間尺度主要集中在7 個(gè)月（圖16b），覆蓋北方草原的41.59%，集中分布在西藏、青海、新疆以及內(nèi)蒙古中部和東北部地區(qū)，表明該地區(qū)的植被類型受干旱滯后的影響尤為明顯。滯后7 個(gè)月的時(shí)候，干旱對(duì)GPP 的響應(yīng)最大，占比為19.73%，主要分布在西藏中南部地區(qū)，青海西南部地區(qū)、新疆北部地區(qū)以及內(nèi)蒙古東北部地區(qū)。其次是1 個(gè)月尺度，面積占比為13.81%，主要分布在西藏北部地區(qū)，內(nèi)蒙古中部地區(qū)以及青海中部地區(qū)。此外，2 個(gè)月尺度的滯后占比也很高，約占11.39%，主要分布在西藏中部地區(qū)以及青海南部地區(qū)。這3個(gè)滯后尺度在北方草原中分布最為廣泛。此外，面積占比最小的10～11 個(gè)月，占比約為4.14%，主要分布在新疆南部地區(qū)、西北部地區(qū)、青海、甘肅和寧夏少部分地區(qū)。

由圖17a 可知，rmax-lag的面積百分比和平均值也在不同的滯后時(shí)間時(shí)，表現(xiàn)出明顯的差異性。其中，滯后7 個(gè)月和12 個(gè)月相關(guān)性最高。面積峰值出現(xiàn)在滯后9 個(gè)月rmax-lag為0.05～0.1 時(shí)，其占比為38.79%，其次是滯后11 個(gè)月時(shí)rmax-lag為0～0.05 時(shí)，面積占比為36.22%。其中，滯后相關(guān)系數(shù)大部分都＜0.4，大部分較弱。此外，平均相關(guān)系數(shù)隨滯后時(shí)間尺度的變化而上下波動(dòng)，較為不穩(wěn)定，其中，滯后7 個(gè)月時(shí)平均正相關(guān)系數(shù)最大(r=0.14)，滯后5 個(gè)月平均正相關(guān)系數(shù)最小(0.06)。GPP 和SPEI 之間的平均相關(guān)系數(shù)在滯后時(shí)間尺度上變化較為明顯（圖17b）。

圖17 滯后效應(yīng)的正相關(guān)變化Fig.17 Positive correlation change of lag effects

水平衡梯度與平均滯后相關(guān)系數(shù)（rmax-lag）和平均滯后時(shí)間的關(guān)系如圖18 所示，年平均SPEI 與累積相關(guān)系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(R2=0.78)，隨著年平均SPEI 不斷增大，平均正滯后系數(shù)（rmax-lag）先下降后上升，表明在干旱或濕潤地區(qū)，干旱對(duì)草原GPP的滯后效應(yīng)最強(qiáng)；而在半干旱或半濕潤地區(qū)，干旱對(duì)草原GPP 累積效應(yīng)相對(duì)較弱(圖18a)。平均滯后時(shí)間與年平均SPEI呈負(fù)相關(guān)，隨著水分平衡條件的改善，平均滯后時(shí)間從11.07 個(gè)月下降到2.15 個(gè)月，表明隨著干旱趨勢加重，干旱對(duì)植被GPP 的滯后作用響應(yīng)時(shí)間越長（圖18b）。

圖18 年平均SPEI與滯后效應(yīng)的關(guān)系Fig.18 Relationship between annual average SPEI and lag effects

3.5 干旱對(duì)不同類型下草原GPP 的時(shí)滯和累積效應(yīng)

如圖19所示，進(jìn)一步探究了不同草原類型下的時(shí)滯和累積效應(yīng)。結(jié)果表明，不同草原類型的GPP與干旱的相關(guān)性水平差異很大。大部分草原類型都表現(xiàn)為累積效應(yīng)強(qiáng)于時(shí)滯效應(yīng)，只有草甸草原和溫帶草甸的時(shí)滯效應(yīng)大于累積效應(yīng)。草甸草原的時(shí)滯效應(yīng)最強(qiáng)為0.19，荒漠草原的累積效應(yīng)最強(qiáng)為0.21。所有草原類型的累積時(shí)間都大于4 個(gè)月，其中，草甸草原累積時(shí)間和滯后時(shí)間都最長，約為8個(gè)月和6個(gè)月。

圖19 不同植被類型的滯后效應(yīng)和累積效應(yīng)Fig.19 Lag effect and cumulative effect of different vegetation types

4 討論

GPP對(duì)干旱的響應(yīng)結(jié)束后，仍然會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的碳匯量產(chǎn)生影響，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致植被對(duì)干旱產(chǎn)生的記憶效應(yīng)而使其響應(yīng)混亂，進(jìn)而導(dǎo)致GPP在長時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生多個(gè)響應(yīng)狀態(tài)，即滯后效應(yīng)和累積效應(yīng)［35-36］。本文根據(jù)Pearson 相關(guān)分析法對(duì)北方草原區(qū)的SPEI 和GPP之間的關(guān)系進(jìn)行探究，結(jié)果表明，干旱對(duì)北方大多數(shù)草原都有滯后作用，并且最長滯后時(shí)間是7 個(gè)月，占比為19.73%，表明生長季的土壤水分條件對(duì)植被的生長有影響，會(huì)產(chǎn)生一定的時(shí)滯效應(yīng)［20］，且分布在內(nèi)蒙古北部和新疆北部地區(qū)的主要植被類型為典型草原，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因是這些地區(qū)緯度偏北，氣候較冷，被冰雪覆蓋，導(dǎo)致土壤中的水分被凍結(jié)，這與Wei 等［34］研究一致。高寒草甸主要分布在青藏高原的東北部，常年冰雪覆蓋，主要植被類型為多年生草本植物，GPP 在一定程度上可以抵抗短期干旱，因?yàn)楦吆莸榭梢岳貌輾謱右韵碌纳顚油寥浪郑?7］，因此該地區(qū)的滯后效應(yīng)存在負(fù)相關(guān)。

與滯后效應(yīng)相似，北方草原大部分地區(qū)（84.99%）對(duì)干旱具有累積效應(yīng)，這意味著干旱能夠抑制草原的生產(chǎn)力。在新疆東北部地區(qū)發(fā)現(xiàn)了高相關(guān)性地區(qū)（相關(guān)性為0.51），主要植被類型為荒漠草原，主要原因是荒漠草原是草原向荒漠過渡的旱生性最強(qiáng)的草原生態(tài)系統(tǒng)［38］，是草原植被中最干旱的一類草原，年降水量≤200 mm，更容易受到干旱的影響，所以相關(guān)性較高。干旱對(duì)GPP 的最長累積時(shí)間尺度主要集中在3～4 個(gè)月，SPEI 與GPP 的相關(guān)性最高，這與干旱的程度和持續(xù)時(shí)間有關(guān)，這與杜文麗等［6］、徐清宸等［39］研究得出的干旱對(duì)植被GPP 響應(yīng)的結(jié)果相吻合。同時(shí)，已有相關(guān)研究證明，SPEI-3能夠較好地捕捉土壤水分狀態(tài)的短期變化特性［40］。本研究將不同草原類型下與干旱累積效應(yīng)和時(shí)滯效應(yīng)相比，發(fā)現(xiàn)累積效應(yīng)中：荒漠草原>高寒草原>典型草原>高寒草甸>草甸草原>溫帶草甸，這一結(jié)果與徐清宸等［39］研究得出的GPP 與SPEI的相關(guān)性：荒漠草原>典型草原>草甸草原的結(jié)果相一致。且從不同植被類型來看，干旱對(duì)北方草原大部分地區(qū)的主導(dǎo)效應(yīng)為累積效應(yīng)。但不同草原的累積時(shí)間一般要強(qiáng)于滯后時(shí)間。

通過對(duì)不同水分下干旱對(duì)草原GPP 的累積和滯后效應(yīng)的影響，筆者發(fā)現(xiàn)不同水分條件與干旱的累積效應(yīng)之間呈現(xiàn)正相關(guān)，這與顧錫羚等［19］研究一致，但與Zhao 等［32］、Wei［34］等研究不一致，造成其主要原因可能是北方草原區(qū)植被類型較多，且不同的草原植被對(duì)水分流失、呼吸耗竭和光合作用等生理特征和功能策略已經(jīng)發(fā)生演變，例如在受到干旱脅迫時(shí)，仍能保持一定的氣孔導(dǎo)度來維持光合作用，這就使其抗旱性發(fā)生變化，能夠快速響應(yīng)水資源的變化［41］，也有研究表明，不同的植被類型對(duì)環(huán)境的響應(yīng)也是不同的［42］，因此，累積效應(yīng)呈現(xiàn)出正相關(guān)。此外，在不同水分條件下，干旱的滯后效應(yīng)與其呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明干旱地區(qū)的植被相比其他地區(qū)，更容易受到干旱脅迫。且通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在北方草原區(qū)干旱對(duì)GPP的累積效應(yīng)強(qiáng)于時(shí)滯效應(yīng)。

中國北方草原地理位置較為獨(dú)特，且該地區(qū)的水熱條件導(dǎo)致其生態(tài)系統(tǒng)變得脆弱，尤其是青藏高原地區(qū)植被對(duì)氣候變化極其敏感［43］。其中，草甸草原水分條件最易受干旱的影響，所以在干旱嚴(yán)重時(shí)，GPP 和SPEI 之間的相關(guān)性就越高。因此，在今后的工作中，更應(yīng)該注重北方草原土壤水分的保持和恢復(fù)（例如增加黏土含量），其中，草甸草原的干旱治理工作尤為重要，并且要注意干旱的累積和滯后效應(yīng)給植被帶來的影響，尤其是干旱的累積效應(yīng)，應(yīng)提前采取相應(yīng)的措施來保護(hù)草原植被的生長。

5 結(jié)論

在本研究中，利用植被總初級(jí)生產(chǎn)力GPP 和干旱數(shù)據(jù)SPEI，通過對(duì)2001—2020年期間干旱對(duì)北方草原GPP 的滯后和累積效應(yīng)進(jìn)行了研究，主要研究結(jié)論如下：

（1）北方草原多年平均GPP 呈現(xiàn)東北高、西南低的空間分布格局，多年平均SPEI 呈現(xiàn)東北低、西南高的空間分布格局，研究區(qū)呈現(xiàn)干旱和濕潤交替出現(xiàn)的現(xiàn)象，且SPEI和GPP 的年平均值都隨時(shí)間變化呈現(xiàn)上升趨勢。GPP 年均值呈現(xiàn)出：草甸草原>溫帶草原>典型草原>高寒草甸>荒漠草原>高寒草原的特征。

（2）干旱對(duì)北方草原面積的63.89%有滯后效應(yīng)，主要發(fā)生在7 個(gè)月，占比為19.7%，且隨著干旱情況的加劇，干旱的滯后效應(yīng)程度增加。

（3）干旱對(duì)北方草原面積的84.98%產(chǎn)生累積效應(yīng)，最長累積時(shí)間尺度主要集中在3～4個(gè)月，覆蓋北方草原面積的39.81%，同時(shí)干旱地區(qū)的累積效應(yīng)強(qiáng)于半干旱地區(qū)和濕潤地區(qū)。

（4）不同草地類型對(duì)SPEI 的響應(yīng)有所差異，干旱對(duì)草原GPP 的滯后效應(yīng)呈現(xiàn)出：草甸草原＞荒漠草原＞溫帶草甸＞典型草原＞高寒草原＞高寒草甸的特點(diǎn)；而干旱對(duì)草原GPP 的累積效應(yīng)呈現(xiàn)出：草甸草原＞溫帶草甸＞典型草原＞高寒草甸＞荒漠草原＞高寒草原的特點(diǎn)。