吴义远 董文渊

(南京林业大学，南京，210037)(西南林业大学)

植被气候生产潜力是指在排除其他条件影响的前提下，自然生长发育的植被仅凭气候资源所决定的在单位时间、单位面积上由光合作用产生的生物学产量或经济产量[1]。作为评价森林生态系统结构及功能协调性的重要指标，植被气候生产潜力是评估森林生态系统碳平衡的基础[2]。研究植被的气候生产潜力，不仅可以探究生产力与气候因素的关系，进而预测植被在某一地区发展的潜在能力，还可根据全球气候变化的趋势，预测植被生产力的未来发展[3]。我国人多地少，资源相对贫乏，因此对生产潜力的研究显得更加迫切和重要[4]。目前，对生产潜力的研究主要集中在应用不同指标模型分析不同范围的气候生产潜力特征及全球变化效应[5-6]，也有研究分析不同尺度区域的气候生产潜力特征及变化[7-8]，同时，也有学者针对具体的农作物进行气候生产潜力研究[9-10]。

植被气候生产潜力本质是把光照、温度、降水等因素综合考虑后探讨植被的生产潜力，而这一过程中明显忽视了土壤因子发挥的作用[11]。土壤作为植被生长供应和协调养分的基础，随着气候条件的变化，其肥力随之不断产生变化，有些变化对植物生长发育有利，有些变化则不利[12]。掌握土壤因子的时空变化特征，可以调整土壤肥力，提高土壤修正系数，从而提高植被生产潜力[13]。因此，很多学者开展了气候-土壤生产潜力的相关研究[14-16]。这些研究侧重于对气候-土壤生产潜力模型的构建与评价，分析气候及土壤养分对植被生产潜力的影响。其他学者则从气温、降水对土壤类型及分布、土壤理化性质的影响等方面进行了研究，并取得了一系列成果[17-19]。但关于气候生产潜力和土壤因子关系的研究却未见报道。

长江中下游流域湖泊星罗棋布，与长江干流组成了我国最大的自然-人工复合湿地生态系统，该生态系统对维护生物多样性有着重要作用[20]。作为中东部重要的生态关键区，随着三峡工程的建成和运行，三峡库区及其下游的生态环境问题越来越受到关注[21]。目前对长江中下游地区的研究主要集中于其历史气候的变化分析[22]、气候变化带来的陆地生态系统改变[23-24]、植被覆盖对某区域的影响[25]，长江中下游植被净第一生产力的时空变化格局也见报道[26-27]。但关于其气候生产潜力的研究未见报道。同时，土壤作为植被的基质，其与林木生长有十分密切的关系[28]。例如，詹艳玲等[29]研究初步证实了长江中下游夏季降水与土壤湿度存在关系，具体表现为前期不同地区土壤湿度对其后夏季降水有一定的影响，且不同层次的土壤湿度对于降水的影响一致。Yasunari[30]的研究也表明土壤水分是影响气候系统的内在因素之一，土壤水分通过改变地表能量和水平衡等，进而影响季风环流及降水的大小。因此，本研究提出假想，长江中下游气候生产潜力与土壤因子存在一定关系。

本研究以长江中下游地区为研究对象，分析植被气候生产潜力在1951—2016年间的时空变化规律，并探讨其与土壤因子的关系。对于长江中下游区域这样1个位于中国心腹位置，在经济上有巨大贡献的地区，开展长江中下游植被气候生产潜力及与土壤因子的相关性研究，有助于加深本区域气候变化与陆地生态系统之间相互作用的认识。

1 研究区概况

为了便于资料的统计分析，本研究的范围按行政区域划分，包括湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江、上海等6省1市，面积约为91万km2，占国土陆域面积的9.5%。其具体位置为长江中下游区域(29°57′～31°48′N、108°38′～121°52′E；图1)，研究区地形复杂，兼有平原、丘陵、山地，大部分属于东亚亚热带季风区，气候温暖湿润，四季分明，雨热资源丰富，年均气温16.5 ℃，年平均降水量1 800 mm。

图1 长江中下游区域空间位置示意图

2 研究方法

2.1 数据来源

气候生产潜力的范围选取长江中下游流域所处的6省1市为研究区域，其中气候数据来源于(http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-mod)，DEM数据在地理空间数据云下载(http://www.gscloud.cn/)，分辨率为30 M。数据下载后，用ArcGIS 10.4软件中Spatial Analys模块将月平均数据进行预处理，得到长江中下游地区区域平均气温和降水序列，同时利用长江中下游地区基础地理数据，绘制常规气象站分布(图2)。土壤数据来源于中国土壤科学数据库(www.vdb3.soil.csdb.cn)中的第2次土壤普查数据库。按省份检索土壤因子，直接获取土层厚度、土壤密度、pH、有机质、全氮、速效钾、速效磷等指标。

图2 长江中下游常规气象站点分布图

2.2 气候生产潜力估算的模型

2.2.1Miami模型[31]

Miami模型考虑了温度和降水对植被的单独或综合影响，可以用来分析温度和降水分别对气候生产力的影响，公式如下：

Yt=30 000/(1+e1.315-0.119t)。

(1)

Yr=30 000/(1-e-0.000 664r)。

(2)

式中：Yt为由年平均气温决定的气候生产潜力；Yr为由年降水量决定的气候生产潜力；t为年平均气温；r为年降水量；30 000为经统计得到的地球自然植物每年在单位面积土地上的最高干物质产量。

2.2.2Thornthwaite Memorial模型[32]

Thornthwaite Memorial模型为研究气候生产潜力受单要素影响的变化，公式如下：

Ye=30 000/[1-e0.000 969 5(v-20)]。

(3)

V=1.05r/[1+(1.05r/L)2]1/2。

(4)

L=300+25t+0.05t3。

(5)

式中:Ye为年平均最大蒸散量决定的气候生产潜力；t为年平均气温；r为年降水量；V为年平均实际蒸散量；L为年平均最大蒸散量。

采用Miami模型和Thornthwaite Memorial模型估算气候生产潜力时，根据Liebig定律取较低值做气候生产潜力标准值(Y)。在实际工作中，W为研究区域森林植被气候生产潜力，即从Yt、Yr、Ye中挑取同年生产潜力最小值，其公式为:

W=min(Yt、Yr、Ye)。

(6)

2.3 数据处理

采用Microsoft Excel 2016进行试验数据预处理和数据统计。采用单因素方差(ANOVA)分析法探究各省土壤因子分布差异性。采用Canoco4.5 for Windows软件分析植被气候生产潜力与土壤因子的相关性、土壤因子和地形因子的相关性，并采用蒙特卡洛检验对土壤因子进行重要性排序。

3 结果与分析

3.1 长江中下游平原气温和降水的变化特征

从1951年到2016年，长江中下游地区年平均气温整体呈上升趋势，平均每10 a上升约0.1 ℃(图3)，小于全国近50 a平均每10 a增幅0.22 ℃的变化趋势。1951—2016年长江中下游地区年平均降水整体呈下降趋势，降幅约3.4 mm·a-1(图4)，大于全国1951—2014年间降水的平均变化趋势(降幅为0.149～0.116 mm·a-1)。

图3 年均气温线性回归

图4 年均降水线性回归

3.2 长江中下游平原气侯生产潜力变化特征

从1951年到2016年，长江中下游地区年平均气温生产潜力整体呈上升趋势，平均每10 a上升约88.30 kg·hm-2(图5a)；1951—2016年长江中下游地区年平均降水整体呈下降趋势，平均每10 a降幅约15.68 kg·hm-2(图5b)。由图5c、图5d可知，从1951年到2016年，长江中下游地区年平均蒸散生产潜力和标准气压生产潜力皆表现出整体呈缓慢上升的趋势，平均每10 a上升约96.86 kg·hm-2。

图5 气候生产潜力线性回归分析

3.3 长江中下游平原各省区生产潜力比较分析

由表1可知，长江中下游平原气温生产潜力平均值为1 947.01 kg·hm-2·a-1，各省区气温生产潜力由大到小依次为：江西、湖南、湖北、浙江、安徽、上海、江苏，其中，江苏、上海的气温生产潜力显著低于其他省份(P<0.05)。降水生产潜力平均值为17 448.71 kg·hm-2·a-1，各省区降水生产潜力由大到小依次为：江西、湖北、湖南、浙江、安徽、上海、江苏，其中，江苏、上海的气温生产潜力显著低于其他省份(P<0.05)。

表1 长江中下游平原各省生产潜力比较

蒸散生产潜力、标准气候生产潜力平均值均为1 924.96 kg·hm-2·a-1，且均表现为江西、湖南、浙江、湖北、安徽、江苏、上海的蒸散生产潜力、标准气候生产潜力平均值呈递减的趋势，但总体差异并不显著。

3.4 长江中下游平原各省区土壤因子比较分析

由表2可知，长江中下游平原的土层厚度平均值为59.84 cm，湖北的土层厚度最大，安徽最小，湖北的土层厚度比安徽显著高出67.18%；土壤密度平均值为1.48 g·cm-3，上海的土壤密度显著高出其他省份，江西的土壤密度则显著低于其他省份；土壤pH平均值为6.26，上海、浙江的土壤pH显著高出其他省份；土壤有机质质量分数平均值为26.64 g·kg-1，江西的土壤有机质质量分数最大，江苏则最小，江西的土壤有机质质量分数比江苏显著高出129.92%；土壤全氮、速效磷质量分数分别为1.58 g·kg-1、5.88 mg·kg-1，安徽土壤的全氮质量分数最高，上海土壤的速效磷质量分数最高，且各省份的土壤全氮、速效钾质量分数差异均不显著；土壤速效钾质量分数平均值为106.82 mg·kg-1，湖北、江苏的土壤速效钾显著高出其他省份。

表2 长江中下游平原各省区耕地土壤因子比较

3.5 长江中下游平原气候生产潜力与土壤因子相关性分析

表3为长江中下游平原气候生产潜力与土壤因子差异性贡献率，气候生产潜力在第Ⅰ轴、第Ⅱ轴的贡献率分别为88.5%、0.1%，且前2轴7种土壤因子对其生物量分配的贡献率为100%，这表明前2轴能够反映气候生产潜力与土壤因子关系的全部信息，且第Ⅰ轴起决定作用。

表3 长江中下游平原气候生产潜力与土壤因子的RDA排序特征值及累计贡献率

由图6可知，土壤有机质与气温生产潜力、降水生产潜力、蒸散生产潜力、标准气候生产潜力；土层厚度与气温生产潜力；土壤pH与降水生产潜力的夹角均较小且方向基本一致，呈正相关性，说明土壤有机质对气候生产潜力存在正效应。其中，土层厚度与气温生产潜力呈现出较好的正相关性。全氮、速效磷、速效钾、土壤密度与气温生产潜力、降水生产潜力、蒸散生产潜力、标准气候生产潜力则呈现出较强的负相关性，表明土壤全氮、速效磷、速效钾、土壤密度对气候生产潜力呈现出负效应。这些结果表明土壤因子对气候生产潜力有着不同程度的促进或抑制作用。

图6 长江中下游平原气候生产潜力与土壤因子的冗余分析

进一步对环境因子进行蒙特卡洛检验排序，研究土壤因子对气候生产潜力的重要性，其结果见表4。由表可知，各指标的重要性排序由大到小依次为速效钾、速效磷、土壤密度、pH、有机质、全氮、土层厚度，但只有速效钾达到了显著影响(P<0.05)。

表4 土壤因子变量解释的重要性排序和显著性检验

综上可得，长江中下游平原不同土壤因子对其气候生产潜力有着不同程度的影响，其中，速效钾是影响长江中下游气候生产潜力的主要因子。

3.6 长江中下游平原土壤因子空间分布特征与地形因子相关性分析

由图7可知，长江中下游平原的纬度对土壤速效钾存在显著正效应，对土层厚度则呈负效应；经度与土壤全氮、pH、土壤密度、速效磷呈显著正相关性；海拔对土壤有机质存在显著正相关性。这些结果表明，长江中下游平原的土壤因子空间分布受到经度、纬度、海拔不同程度的影响。

图7 长江中下游平原土壤因子与地形因子的冗余分析

4 结论与讨论

从1951年到2016年，长江中下游地区近60 a的气候趋向暖干，李煜等[33]对长江中下游平原气候变化规律的研究也得出了一致的结论。这种气候的变化规律直接导致降水生产潜力呈下降趋势，其他气候生产潜力整体均呈缓慢上升的趋势。从分布来看，气候生产潜力从西南到东北呈现递减的趋势。这与刘文茹等[34]预估冬小麦气候生产潜力呈现由南向北递减的分布特征结论基本一致，但与其预估水稻气候生产潜力分布由中部向南北逐渐增加的研究结论有所差异。这表明气候生产潜力应根据某一特地植物进行预估，不同植物的气候生产潜力预估模型有所差异。

长江中下游平原的土壤因子分布有所差异，但从整体上看差异并不显著，具体规律表现为土层厚度、有机质质量分数、全氮质量分数呈现从西南到东北递减的趋势，而土壤密度、pH、速效磷质量分数、速效钾质量分数呈现递增的趋势。经纬度作为重要的地形因子，由于其发生改变，气候特征、植被类型、土壤类型、地形、地貌都会发生显著变化[35-36]，从而导致土壤因子的变化。此外，环境因子中海拔梯度最能反映环境变化，其决定了光、热资源的配置，直接作用于生境的气候生态学特征，导致土壤因子的变化[37-38]。冗余分析可知，长江中下游平原的土壤因子空间分布特征与其地形因子有关，其中经度、纬度、海拔对土壤因子的贡献率高达82.2%，说明经纬度、海拔是影响长江中下游平原养分空间分布差异的主要原因。

土壤因子对植被的产量有着很大的影响，尤其是土壤养分与作物产量关系密切[39-40]。长江中下游平原不同土壤因子对其气候生产潜力有着不同程度的影响，气温、降水对土壤物理性质有着显著影响。本研究中，土壤有机质、pH值均与降水生产潜力呈现出较强的正相关性，而土层厚度、土壤密度则与降水生产潜力呈负相关性，即降水对土壤有机质、pH、土壤密度存在正效应。这主要是因为降水量决定土壤有机质的合成、积累及微生物活动的大小，在降水多的区域，土壤有机质质量分数高，土壤pH值增大，土壤结构疏松，土壤密度较小，而降水少的地方则情况相反[17，41-42]。土壤有机质、土层厚度与气温生产潜力呈现较强的正相关性，说明气温对土壤有机质、土层厚度表现出正相效应，这是因为气温升高有利于土壤微生物的活动，从而导致土壤有机质的增加[43]，而土层厚度的增加则与土壤热胀冷缩的性质相关，其具体原因需进一步研究。

研究表明，低温少雨的条件下土壤养分(氮、磷、钾)质量分数较高，原因是在高温多雨的气候条件下，土壤风化淋溶作用强，因此不利于土壤养分的积累[18，44-46]。在本研究区内，气候生产潜力与土壤全氮、速效磷、速效钾皆呈现负相关性，即气温、降水对土壤养分存在负效应，这说明了高温多雨的气候条件导致土壤氮、磷、钾的流失，不利于土壤养分的积累。

土壤因子与气候生产潜力关系密切，单从气候因子估算植被生产潜力存在一定的局限性，需结合土壤因子估算生产潜力。此外，长江中下游平原地形复杂，兼有平原、丘陵、山地[20]，因此，在预估气候生产潜力时还需考虑地形因子的影响。