干旱对庐山日本柳杉径向生长量的影响

2021-01-27许方岳陈帅威王立夫幸娇萍彭琳玉张艳玲白天军

江西农业大学学报 2020年4期

许方岳，陈帅威，王立夫，叶清*，幸娇萍，彭琳玉，张艳玲，白天军

（1.江西农业大学林学院，江西南昌 330045；2.江西农业大学鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业局重点实验室，江西南昌 330045；3.福建农林大学林学院，福建福州 350002）

【研究意义】气候变化已是广受学者们关注的环境问题，气候变化背景下干旱事件将呈增加趋势，干旱事件经常性发生且一次干旱发生时间过长，会使社会经济遭受极大的损失[1]。中国地貌地势较为复杂，气候多变，自古以来灾害频发，其中干旱常年发生，给社会经济造成不小的损失，据统计资料表明，干旱发生带来的损失约占15%以上，且发生次数最多，约占总气象灾害发生次数的33%[2]。【前人研究进展】庐山地处长江中下游以南的江西省北部，是干旱受灾情况较为严重的地区之一。依据《中国气象灾害大典-江西卷》记录，庐山历史上的干旱灾害较多，春、夏、秋、冬都可能出现干旱。1952 年，九江夏旱，干塘2 706口；1955年，庐山9月中旬至12月中旬大旱，山上吃水困难；1963年，庐山春旱，山上饮水困难；1973年，庐山秋旱连冬旱，山下耕作困难，山上供水困难；1978年，庐山夏、秋连旱，山上供水困难；1997年，庐山春旱，山上供水困难……近些年，干旱依然对庐山自然环境、旅游经济及人民生活有一定影响，庐山珍贵的森林资源与干旱之间关系的研究也变得更为重要。国内外的研究人员对针叶树树轮与气象因子间的关系进行了大量的研究。在对挪威云杉（Picea asperataMast.）的树轮宽度和气候因素等方面进行研究，发现树轮宽度与当年7 月中旬到8 月的平均气温为正相关[3]。中国天山气候因子对西伯利亚落叶松（Larix sibiricaLedeb）径向生长的影响，通过线性回归模拟基底面积增量的趋势，表明西伯利亚落叶松的生长速率先增加后减小，且对干旱和半干旱地区的森林区域产生更大的影响[4]。在大兴安岭的漠河地区研究结果显示，落叶松的树轮宽度随树木生长期前的气温波动而波动，且十分敏感[5]。在库都尔地区研究兴安落叶松发现：在5月份和7月份当地的气温与兴安落叶松树轮宽度的变化表现为极显著负相关关系，树轮宽度变化与6～8 月份PDSI（帕默尔干旱指数）呈显著相关关系，表明区域降水和温度对兴安落叶松的生长共同发挥作用[6]。通过不同时间尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI）与植被状况关系的研究，发现人工林和天然林二者受持续干旱影响程度较短期干旱影响程度深[7]。【本研究切入点】本文将研究庐山日本柳杉近几十年来径向生长量变化，结合庐山历史观察气象数据探讨庐山日本柳杉径向生长量与干旱之间的关系。【拟解决的关键问题】研究日本柳杉径向生长量及干旱指数的趋势变化、周期变化，分析日本柳杉径向生长量对近几十年干旱变化的响应，为了解庐山日本柳杉在干旱灾害背景下的生长情况提供一定的参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

庐山自然保护区地处江西省九江市（115°51'～116°07'E，29°30'～29°41'E），海拔25.0～1 473.8 m，根据多年庐山气象数据记载，庐山温度适宜，全年平均温度11.4 ℃，年降水量在1 900 mm 左右。庐山拥有两千多种野生植物，其中大约有40多种植物第一次在庐山被发现或用庐山命名，其复杂的地理自然环境，使得古老的植物类型得以保存，也有利于新的植物类型引种成功[8]，这其中，日本柳杉是庐山的重要树种之一。本文选取庐山南山公路沿线3块样地对日本柳杉径向生长量进行研究，海拔分别为800 m，950 m和1 150 m（图1）。

图1 研究区域图Fig.1 Map of study area

1.2 数据来源及处理

本文所使用气象数据均来自中国气象数据网（http://data.cma.cn/site/index.html）。下载了1955—2015年庐山自然保护区温度、降水量等气象观测数据。利用Excel 2016对气象数据、日本柳杉标准年表进行整理，SPSS进行相关性与回归分析，并通过MATLAB进行小波分析。径向生长量变化通过建立日本柳杉标准化年表来表达。

1.3 研究方法

1.3.1 样品采集和年表的建立本研究于2018 年7 月份在庐山自然保护区南坡3 个不同海拔高度处A、B、C 3 个样点采样（A=800 m、B=950 m、C=1 150 m，图1 和表1），选取的样点为日本柳杉生态环境良好，离环山道路保持20 m 左右的距离并受人为干扰较少的日本柳杉纯林样地，3 个取样点的基本信息如表1 所示。

表1 庐山A、B、C 3个海拔树轮采样点信息Tab.1 Sampling point information of three altitude tree rings in Lushan A，B and C

在完成所有的预处理工作后，用COFECHA 程序[9]以及WinDENDRO 树轮分析系统（测量精度为0.01 mm）控制树轮宽度质量，检验交叉定年，如果输出结果中出现问题或者相关系数的年份较低，就要进行再次调整和检查，尽可能避免人为误差，要保证测量和定年的准确性。为了消除树木之间竞争的相互干扰和树木生长与自身年龄相关的生长趋势所导致的非一致性波动[10]，需要在ARSTAN程序[11]中利用负指数和样条函数来进行趋势处理以及标准化的操作；通过双权重平均法对树轮曲线进行标准化处理，最终建立庐山日本柳杉标准年表（STD）。

1.3.2 潜在蒸散量SPEI 计算标准化降水蒸散指数（SPEI）[12]用来反映某一区域的干旱情况，通过计算降水量与蒸散量的差值，比较其与平均状态的离散程度。SPEI 计算公式复杂，所需参数较多，本研究采用R语言SPEI计算程序包对庐山的标准化降水蒸散指数进行计算。SPEI具有不同时间尺度（可取1月、3月、6月、12月等）特点，文中主要分析12个月时间尺度下的SPEI指数。参考《气象干旱等级》对SPEI干湿等级的划分，将干旱划分为5个等级，见表2。

表2 SPEI等级划分Tab.2 SPEI classification

1.3.3 小波分析小波函数是进行小波分析的基础，其振荡特性可以将其快速衰减为0[13]，本研究基于小波分析原理，利用MATLAB 软件的wavemenu 窗口进行时间序列的小波分析，并算出小波系数实部，将实部数据整理好后输入Surface 12.0，进行小波系数等值线图制作。

1.3.4 Mann-Kendall 突变分析由于Mann-Kendall 突变分析方法[14]在运用时不用考虑样本的分布形态，且检验范围较广、计算简便和定量化程度较高，所以自1945 年Mann-Kendall 突变检验分析提出以来，这个突变检验方法就在气象学中被广泛运用。本研究采用这个方法对庐山自然保护区日本柳杉生长量和庐山干旱进行突变分析。

2 结果与分析

2.1 庐山日本柳杉标准年表

2.1.1 标准年表建立庐山日本柳杉标准年表的主要统计特征见表3，其中平均敏感度反映了树轮宽度对气候变化的敏感程度，庐山日本柳杉年表中平均敏感度为0.155，与亚热带地区华南五针松年表平均敏感度接近[15]，一阶自相关系数反映了上年气候变化对当年树木生长的影响，一阶自相关系数0.606 比较高，表明前年的气候条件对日本柳杉生长有一定影响。同时，样本总体代表量为0.94，均大于样本总体代表系数临界值（0.85），说明年表的样本量能够较好的代表该区域的总体特性。日本柳杉标准年表的平均敏感度、信噪比、样本代表性都较好，说明其适合进行树轮气候分析。

树轮宽度指数大于1 说明该年树轮宽度指数大于模拟的理想树轮宽度指数，日本柳杉生长良好；小于1说明该年树轮宽度指数小于预期标准，日本柳杉生长情况不理想。由图2可以看出日本柳杉标准年表树轮宽度指数变化趋势波动明显，其中有几处生长情况低于预期标准的时间序列，如1967—1970 年、1977—1981年、2004—2012年，此外，还有个别年份也出现低于标准的情况。

表3 样本序列基本统计特征Tab.3 Basic statistical characteristics of the sample sequence

2.1.2 树轮宽度指数周期分析从图3中的UF 可以看出，庐山自然保护区日本柳杉生长量呈低-高-低的趋势，1974—2009年和2017年UF值大于0，表明在这一时期，径向生长量呈上升趋势，其他年份UF值都小于0，径向生长量呈现下降趋势，在±1.96 临界线内UF、UB 曲线相交于1973、2015 年，说明年生长量突变年份可能为1973、2015年。

图2 庐山日本柳杉标准年表Fig.2 The standardized chronology of Lushan Cryptomoria japonica

通过Matlab计算树轮宽度指数小波系数实部，再用Surface制作等值线图，等值线图可以准确反映日本柳杉生长量在不同时间尺度的周期变化情况，还可以反应它在时间域中的分布状况，进而能判断在不同的时间尺度上，庐山日本柳杉生长量变化趋势。从图4可以看出，在庐山日本柳杉生长量演变过程中存在着多个尺度的周期变化规律，在26～32年的尺度上，出现了高低起伏的震荡。

图3 日本柳杉生长量M-K突变检验曲线Fig.3 M-K mutation test curve of Cryptomoria japonica growth

图4 小波系数实部等值线图Fig.4 The contour of the real part of the wavelet coefficient

2.2 庐山标准化降水蒸散指数（SPEI）分析

2.2.1 标准化降水蒸散指数（SPEI）统计与分析根据中国气象数据网提供的庐山自然保护区气象资料，包括1955—2015 年共61 年每月的平均气温、降水等，根据不同尺度（月、季、半年和年尺度）计算SPEI（用SPEI1、SPEI3、SPEI6、SPEI12 表示，图5），分析庐山近61 年来的干旱变化特征。分析的时间尺度越短，SPEI 对降水的响应也越快，其值在围绕0 值变化的频次也越快；随着时间尺度的增长，SPEI 正负变化的周期数减少。从图5 可以看出，SPEI1 沿着0 值上下剧烈波动，未呈现出明显的干湿交替现象；而随着时间尺度的增加，SPEI3、SPEI6 波动周期增长，能够反映干湿季节变化规律；SPEI12相对集中、稳定，更能反映干旱年变化特征。SPEI 连续为负值并且能够达到-1.0 时（中旱及以上）表示干旱事件的开始，SPEI 变为正值时表示干旱时间的结束，开始到结束的时间跨度即为干旱事件的持续时间。

图5 庐山SPEI年际变化Fig.5 Inter-annual variation of SPEI in Lushan

结果表明，近61年（1955—2015年），庐山自然保护区月尺度中旱及以上干旱事件共有97个，平均持续时间为2个月，其中重旱和特旱事件共计33个；季尺度中旱及以上干旱事件共有47个，平均持续时间为4个月，其中重旱及特旱事件共计23个；半年尺度中旱及以上干旱事件共有23个，平均持续时间为9个月，其中重旱和特旱事件共计14个；年尺度中旱及以上干旱事件共有14个，平均持续时间为14个月，其中重旱及特旱事件共计9个。

2.2.2 标准化降水蒸散指数（SPEI）周期分析为了明确庐山干旱的年变化特征，本文对SPEI12 进行了M-K突变分析和小波周期分析。从图6的M-K突变分析可以看出，1970—1886年、1990—1992年、1994—2010 年UF 值大于0，表明在这一时期，庐山自然保护区趋于湿润，其他年份UF 值都小于0，都呈现趋于干旱的趋势，在上下2条±1.96（α=0.05）的置信区间内1966—2015年庐山自然保护区SPEI的UF 与UB 两条曲线在1968和2004年出现交叉点，但只有1968年的交点在置信区间内，这说明1968年为干旱和湿润的突变年。1968—2004年庐山自然保护区有湿润的趋势，而2004年以后突变为干旱气候。

图7 为标准化降水蒸散指数SPEI的小波时间序列等值线图，从图7 可以看出，在干旱演变过程中存在着3～8 a、9～14 a、15～25 a、26～32 a的4类尺度的周期变化规律，其中30年左右为SPEI大周期。

图6 年尺度标准化降水蒸散指数（SPEI12）M-K突变检验曲线Fig.6 Annual scale standardized precipitation evapotranspiration index（SPEI12）M-K mutation test curve

图7 小波系数实部等值线图（SPEI12）Fig.7 Real-line contour plot of wavelet coefficients（SPEI12）

2.3 庐山日本柳杉树轮宽度指数与SPEI相关分析

2.3.1 树轮宽度指数与SPEI相关性分析相关性研究的时间序列选取两者的共同包含年份，即1966—2015 年。SPEI月尺度数据对气候因素较为敏感，长时间尺度干湿变化波动周期长，且更加稳定，能够更好的反映干旱的年际变化特点[16]。因为树轮宽度指数反映了年尺度上的变化特征，在与SPEI 不同尺度的相关分析中，其与SPEI12相关性最强（SPEI1：0.318*；SPEI3：0.276；SPEI6：0.302*；SPEI12：0.389**），所以本文采用SPEI12（下文所提SPEI均为SPEI12）与日本柳杉树轮宽度指数进行进一步的相关分析。

图8可以看出树轮宽度指数与前年8月至当年6月的SPEI都有相关性，且与当年5月的SPEI相关性最强。说明当年的树木生长受到了前一年秋冬季与当年春夏季水分亏盈的影响，特别是当年5月的水分。

2.3.2 树轮宽度指数与SPEI 周期分析小波方差图能反映庐山日本柳杉生长量和干旱时间序列的波动能量中存在的主周期。在研究庐山日本柳杉生长量的小波方差图中（图9）有一个相对明显的峰值，就是30 年的时间尺度，说明30 年左右的周期震荡最强，为生长量变化的主周期。庐山干旱指数SPEI12 的小波方差图中（图9）存在4 个明显的峰值，它们顺次对应着31 年、21 年、11 年和6 年的时间尺度。最大周期为31 年，说明该尺度震荡最强烈，为干旱变化的第一主周期，21 年、11 年、6 年尺度分别为第二、三、四主周期。

图8 庐山日本柳杉树轮宽度指数与SPEI12相关关系Fig.8 Correlation between the width index of the Cryptomoria japonica and the SPEI12

根据小波方差检验的结果，绘制出了庐山日本柳杉生长量和干旱演变的第一主周期小波系数图（图10）。图10 显示，庐山日本柳杉生长量在30 年特征时间尺度上，生长量变化的平均周期为20 年左右，大约经历了2 个丰-欠转换期；干旱在31 年特征时间尺度上（图10），庐山干旱的平均变化周期为20 年左右，大约2个周期的丰-欠变化。同时可分析出，日本柳杉生长量丰-欠变化相对干旱的变化会推迟一到两年左右。

图9 小波方差Fig.9 Wavelet variance diagram

图10 小波系数Fig.10 Wavelet coefficient diagram

3 讨论

树木生长过程中，轮宽度的年际差异反映了树木径向生长对气候变化的响应，温度降水等气候条件适宜，树轮则可形成宽轮，而在不利的气候条件下，形成的树轮则较窄[17-18]。采用标准化降水蒸散指数（SPEI）评价庐山自然保护区气候干湿变化，通过建立了日本柳杉的标准化年表，分析庐山日本柳杉径向生长情况，并探讨庐山自然保护区日本柳杉径向生长量对干旱的响应。研究结果表明：

（1）日本柳杉标准年表树轮宽度指数变化趋势波动明显，其中1967—1970 年、1977—1981 年、2004—2012 年生长情况低于预期标准的时间序列。其树轮宽度指数在26～32 年的尺度上，有高低起伏的主周期震荡变化特征。

（2）庐山自然保护区SPEI计算结果中，月尺度中旱及以上干旱平均持续时间为两个月，季尺度平均持续时间为4个月，半年尺度平均持续时间为9个月，年尺度平均持续时间为14个月。1968年为庐山干旱和湿润的突变年，1968—2004 年庐山自然保护区有湿润的趋势，而2004 年以后突变为干旱气候。在庐山干旱演变过程中存在30年尺度的SPEI大周期。

（3）不同尺度的标准化降水蒸散指数与日本柳杉树轮宽度相关性不同，年尺度计算的SPEI12相关性最强，树轮宽度指数与干旱呈正相关关系。庐山日本柳杉径向生长量与干旱状况大致呈现出一致的变化趋势，年尺度标准化降水蒸散指数与日本柳杉树轮宽度指数进行相关性分析，可看出上年秋冬季节和当年春夏季节的干旱与当年日本柳杉径向生长显著相关，说明上年秋冬季节至当年春夏季节的干旱对庐山日本柳杉当年生长量有一定的影响。

（4）在1968—1970 年庐山地区重旱，日本柳杉树轮宽度指数较低，尤其是1969 年，树轮宽度只有0.682，远低于预期标准，1968 年6 月至1969 年6 月庐山自然保护区SPEI12 明显低于-1.5，该地区干旱达到重旱至特旱程度，因此严重影响日本柳杉的树轮生长；2005—2013年庐山地区干旱程度较严重且持续时间长，日本柳杉受干旱影响严重，长势差，年轮宽度在2008年呈现最低，同样笔者发现在2007年8月至2008年6月SPEI12较低，该地区2008年3月特旱，其余月份达到重旱程度。