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万州区植被净初级生产力对气候因子的响应

2016-10-18陈翼姝牟新利

重庆与世界(教师发展版) 2016年9期
关键词:气候因子万州区年际

程 燕,陈翼姝,汪 露,牟新利

(重庆三峡学院 a.财经学院; b.化学与环境工程学院, 重庆 404000)



【区域经济与产业发展】

万州区植被净初级生产力对气候因子的响应

程燕a,陈翼姝a,汪露a,牟新利b

(重庆三峡学院a.财经学院; b.化学与环境工程学院, 重庆404000)

采用万州区1955—2013年的气候资料,采用气候生产力模型对该地区的植被净初级生产力进行计算,研究气候因子变化对植被净初级生产力的影响。结果表明:万州区的年均植被净初级生产力数值为11.446 t·hm- 2·a-1,但是年际间变化无显著上升或下降的变化趋势。植被净初级生产力与年降雨量、年平均生物温度、年平均相对湿度之间是显著正相关,与年平均最高温度之间为显著负相关。在全球气候变暖的背景下,1985年前后万州区的年平均相对湿度和年平均最高温度发生了突变,未来将会进一步降低万州区的植被净初级生产力,从而对生态环境产生压力。

万州;植被净初级生产力;气候因子;年际变化

一、引言

植被净初级生产力( net primary productivity简称NPP)是指自然环境条件下,植物群落利用光合作用在一段时间积攒的有机质干物质量,NPP是研究生态系统物质转化、能量转换的一个重要指标,可用于评估生态系统的可持续发展状态[1]。考虑到资料获取等因素,NPP的测算中气候生产力模型使用较为广泛,生态学家们开发了多种气候生产力,其中在中国,以周广胜模型使用最为适合[2-3]。

万州区位于四川盆地东部边缘,属于三峡库区腹地,是渝东北生态涵养发展区建设的重要区县[4]。在全球气候变化的背景下,分析万州区的植被净初级生产力的变化状况,对于开发现有的自然资源,提高库区人民收入,同时采用合理的生态保护措施,对于保护三峡库区生态环境,促进渝东北生态涵养区的可持续发展具有重要的意义。

二、方法

1955—2013年逐月气候数据来源于万州区气象局,包括降水量、气温、日照时数、风速、相对湿度等指标。

采用周广胜模型计算NPP,分析近59a的变化规律:

(1)

RDI=(0.629+0.237PER-0.003 13PER2)2

(2)

(3)

(4)

式中:NPP为植被净初级生产力(t·hm- 2·a-1) ;r为年降水量(mm) ;RDI为辐射干燥度;PER为可能蒸散率;BT为年平均生物温度( ℃) ;t为<30℃与>0℃的月均温。

进一步采用SPSS软件分析NPP与r、BT、最高温度(Tmax)、最低温度(Tmin)、相对湿度(RH)、风速(u)、日照时数(n)等气候因子之间的相关关系,阐明万州区气候因子变化对万州区NPP的影响,并揭示主要影响因素的时间变化趋势。

三、结果与讨论

(一)NPP年际间变化

计算结果显示,1955年以来,万州区的年均NPP数值为11.446t·hm- 2·a-1,标准差为1.086t·hm- 2·a-1,这一计算结果比张锐等研究者采用遥感影像报道的渝东北生态涵养区常绿阔叶林均值7.79t·hm- 2·a-1稍高,但在其报道的NPP实测值4.07~13.4t·hm- 2·a-1的范围内[5]。通过图1可以看出虽然NPP呈现波动的变化趋势,但是线性变化趋势不显著,因此在现有的综合气候条件下,万州区的NPP将保持稳定的状态。

(二)NPP与气候因子相关关系

SPSS计算得到近59a的NPP与7种气候因子直接的相关关系,结果如表1所示。NPP与年降雨量、年平均生物温度、年平均相对湿度之间是显著正相关,且相关系数依次减小。这说明年降水越充沛,在0~30℃的条件下温度越高,以及相对湿度越大,万州区的植物群落积累干物质能力越强。NPP与年平均最高温度之间为显著负相关,这说明日最高气温越高,万州区的植物群落累积干物质能力越差,这与NPP计算中要求温度低于30℃是一致的。NPP与年平均风速、年平均日照时数、年平均最低温度这3个气候因子均为负相关,但是达不到显著性。

图1 1955—2013年万州区NPP年际间变化

NPPrBTRHunTmaxTminNPP1.0000.928**0.604**0.304*-0.255-0.136-0.340**-0.115r0.928**10.264*0.274*-0.277*-0.097-0.341**-0.111BT0.604**0.264*10.205-0.072-0.14-0.15-0.066RH0.304*0.274*0.2051-0.592**-0.102-0.711**-0.567**u-0.255-0.277*-0.072-0.592**10.1840.466**0.187n-0.136-0.097-0.14-0.1020.18410.334**-0.112Tmax-0.340**-0.341**-0.15-0.711**0.466**0.334**10.689**Tmin-0.115-0.111-0.066-0.567**0.187-0.1120.689**1

说明:**,在0.01 水平(双侧)上显著相关;*,在 0.05 水平(双侧)上显著相关。

(三)气候因子年际间变化

万州区近59a年降雨量均值为1 187.384 mm,标准差为203.023 mm,年际间波动幅度很大,没有线性变化趋势,由于年降雨量与NPP之间为相关系数0.928的正相关,因此可以从图2(a)中看出其年际间变化趋势基本与NPP年际间变化趋势一致。万州区近59a年平均生物温度为17.618℃,标准差为1.193℃。由图2(b)可以看出,除了个别年份较低之外,其他年份均在18℃左右,但是年际间无明显的上升或者下降变化趋势。

由图2(c)可以看出万州区近59a年的相对湿度均值为80.55%,标准差为2.79%,年际间变化在1985年前后出现了突变,1955—1984年这30年为缓慢的上升,平均每年上升0.045 7%,但是上升的幅度不显著,相关系数R为0.368,1985—2013年则为下降的趋势,平均每年下降0.332%,相关系数R为0.771,说明1985年以来相对湿度在加速变小。由图2(d)可以看出万州区近59a最高温度均值为22.805℃,标准差为0.654℃,与相对湿度类似,最高温度也在1985年前后出现了突变,其中1955—1984年这30年为下降趋势,平均每年下降0.026 8℃,相关系数为0.515,而1985—2013则为上升的趋势,平均每年升高0.062℃,相关系数为0.687,这与文献报道的20世纪后半叶四川盆地东部出现了气温下降保持一致[6],而1985年后的最高气温上升,则与全球变暖加速的趋势保持一致[7],且最高温度升高后,必然会增加30℃以上的高温天气,从而影响万州区植物群落的生长,这也解释了最高温度与NPP直接呈现的负相关。而未来气候的变化对万州区NPP的生长将会带来不利的影响。

图21955—2013年万州区主要气候因子年际间变化

四、结论

1955—2013年万州区的年均NPP数值为11.446 t·hm-2·a-1,标准差为1.086 t·hm- 2·a-1,但是年际间变化无显著上升或下降的变化趋势。NPP与年降雨量、年平均生物温度、年平均相对湿度之间是显著正相关,与年平均最高温度之间为显著负相关。年降水量的年际间变化趋势与NPP高度相似,年平均生物温度生物温度年际间变化趋势不显著,年均相对湿度和年均最高温度都在1985年前后发生了突变,1985年后年均相对湿度逐步变小,而最高温度逐步变大,这说明万州区的NPP在未来气候变化背景下将面临更大的压力,需要加以重视并采取合理的政策保护好当地的生态环境,走可持续发展的道路,促进渝东北生态涵养发展区的建设。

[1]王宗明,梁银丽.植被净第一性生产力模型研究进展[J].干旱地区农业研究,2002,20(2):104-107.

[2]苏清荷,安沙舟,赵玲.基于5 种气候生产力模型的天山北坡主要草地类型NPP 计算分析[J].新疆农业科学,2010,47(9):1786- 1791.

[3]周广胜,张新时.自然植被的净第一性生产力模型初探[J].植物生态学报,1995,19(3):193-200.

[4]冉隆国.万州:在“长江经济带”上领跑生态涵养发展[J].重庆与世界,2015(22):18-23.

[5]张锐,罗红霞,张茹蓓,等.重庆市植被净初级生产力估算及其生态服务价值评价[J].西南大学学报(自然科学版),2015,37(12):40-46.

[6]气候变化国家评估报告编委会.气候变化国家评估报告[M].北京:科学出版社,2007:18-42.

[7]IPCC,2013:Summary for Policymakers.In:Climate Change 2013:The Physical Science Basis.Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker,T.F.,D.Qin,G.K.Plattner,M.Tignor,S.K.Allen,J.Boschung,A.Nauels,Y.Xia,V.Bex and P.M.Midgley (eds.)].Cambridge University Press,Cambridge,United Kingdom and New York,NY,USA.

(责任编辑周江川)

Response of the Vegetation Net Primary Productivity of Wanzhou District to Climate Factors

CHENG Yana, CHEN Yi-shua, WANG Lua, MOU Xin-lib

(a.College of Finance and Economics;b.College of Environmental &Chemical Engineering, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404000, China)

Climate productivity model was used to calculate the vegetation net primary productivity of Wanzhou District by the climate data from 1955 to 2013, and research on climate change impacts on vegetation, and the climate factors impact on the vegetation net primary productivity was studied.The results were showed that the annual average of the vegetation net primary productivity of Wanzhou District is 11.446 t·hm- 2·a-1.However, there is no significant increase or decrease in the trend between interannual variability of the vegetation net primary productivity.The vegetation net primary productivity and annual rainfall, the annual average biological temperature, annual average relative humidity is significant positive correlation.The vegetation net primary productivity and the average maximum temperature is significant negative correlation.Under the background of global warming, the annual average relative humidity and average maximum temperature have mutation in 1985.In the future, it will be further reduced the vegetation net primary productivity of Wanzhou District, which would produce more pressure on the ecological environment.This study provides a reference for the construction of Wanzhou District and Chongqing northeast ecological conservation development areas.

Wanzhou;the vegetation net primary productivity of vegetation;climate factor;interannual variability

重庆市科委前沿与应用基础研究(一般)项目(cstc2014jcyjA20002);重庆三峡学院项目(14ZD15;2014-sxxyjd-05);万州区科委科技项目(201504009);国家级大学生创新性创业训练计划项目(201610643005)

程燕(1978—),女,副教授,研究方向:环境会计、生态补偿。

10.13769/j.cnki.cn50-1011/d.2016.09.004

本文引用格式:程燕,陈翼姝,汪露,等.万州区植被净初级生产力对气候因子的响应[J].重庆与世界,2016(9):28-31.

format:CHENG Yan, CHEN Yi-shu, WANG Lu,et al.Response of the Vegetation Net Primary Productivity of Wanzhou District to Climate Factors[J].The World and Chongqing, 2016(9):28-31.

Q948

A

1007-7111(2016)09-0028-04

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