郝爱华,薛 娴,段翰晨,彭 飞,尤全刚

1 忻州师范学院地理系, 忻州 034000 2 中国科学院西北生态环境资源研究院沙漠与沙漠化重点实验室, 兰州 730000

青藏高原平均海拔超过4000m以上,是全球海拔最高的独特自然地理单元,在我国以及亚洲地区水资源供应、气候稳定、生物多样性保护和碳平衡等方面发挥重要的生态安全屏障作用[1—2]。20世纪80年代以来,青藏高原气候显著变暖,其升温速率显著高于同期全球、北半球、北半球中纬度地区及中国平均升温速率,是全球变暖的“放大镜”[3—4]。气候变暖导致青藏高原植被返青期整体提前,植被生产力增加,生态系统碳汇功能增强[7—8]。青藏高原植被类型复杂多样,空间分布格局具有异质性,不同生态系统对全球变化的响应也具有高度空间异质性[5]。因此,研究植被年际变化的季节差异,有利于阐明区域生态系统对全球变化响应的具体表现形式,对科学管理青藏高原草地资源具有重要意义。

青藏高原超过70%的区域覆盖草地,高寒草甸和高寒草原是其中分布最广、最典型的两种植被类型。目前,利用遥感手段监测两种草地植被变化及其气候驱动已取得一系列研究成果[9—14],为我们深入理解区域生态系统响应全球变化奠定了基础。然而,现有成果多监测两种草地植被平均生长状况,对二者植被年际变化的季节差异关注较少,涉及的研究也缺乏一致认识。例如,Duan等[11]证明高寒草甸春季归一化植被指数(NDVI)显著增加,夏季和秋季NDVI变化不明显,高寒草原春季NDVI变化不明显,而夏季和秋季NDVI显著增加；Zheng等[15]认为高寒草甸春季植被净初级生产力(NPP)显著增加,而夏季和秋季NPP无明显变化,高寒草原春、夏、秋季NPP均无明显变化；Pang等[16]发现高寒草甸春季和夏季NDVI变化不明显,而秋季NDVI则显著增加,高寒草原春季NDVI变化不明显,夏季和秋季NDVI显著增加。可见,高寒草甸和高寒草原植被演化的季节差异仍然不清楚,这将不利于青藏高原草地植被碳库的管理和调控[17]。为此,本文利用全球库存建模和制图研究(GIMMS)第三代归一化植被指数(NDVI3g)遥感产品和气象数据,对比分析了1982—2015年青藏高原高寒草甸和高寒草原春、夏、秋季NDVI及气温、降水量和太阳辐射的时空变化差异特征,阐明了两种草地春、夏、秋季NDVI与气候因子的关系,揭示了两种草地NDVI时空演化季节间差异的气候驱动机制,以期为保护青藏高原草地资源、调节高寒生态系统碳平衡以及推动青藏高原长效生态增汇提供科学依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

高寒草甸和高寒草原属于典型的“高原地带性”植被[18]。如图1所示,高寒草甸主体位于青藏高原东南部,面积约6.08×105km2,而高寒草原主体位于青藏高原西北部,面积约5.86×105km2[13]。高寒草甸属于高寒半湿润半干旱气候,年平均气温低于0℃,年降水量平均在450mm左右。高寒草原是在严寒、干旱、多风及强烈太阳辐射气候条件下形成的,年均气温0—4.4℃,年均降水量100—300mm[20]。高寒草甸的土壤类型为高山草甸土(寒毡土),基本特征是表层为厚约8—10cm的死根和活根密集纠结而成的草皮层(Ac层),其下为腐殖质层(A1),B层发育不明显,C层受基岩影响较大；高寒草原的土壤类型属高山草原土,成土母质为洪积物、湖积物、残坡积物和风积物等[21]。高寒草甸以莎草科嵩草类为优势种,如高山嵩草(Kobresiapygmaea)、矮生嵩草(Kobresiahumilis),伴生种为菊科风毛菊属(Saussurea)、蓼科蓼属(Polygonum)等。高寒草原优势物种为禾本科针茅属(Stipa)和莎草科苔草属(Carex)等, 伴生种有菊科蒿属(Artemisia)、豆科棘豆属(Oxytropis)等[22]。

图1 青藏高原高寒草甸和高寒草原空间分布[19]Fig.1 Spatial distribution of alpine meadow and alpine steppe in the Qinghai-Tibetan Plateau

1.2 研究方法

1.2.1数据来源及预处理

本研究采用的植被指标为GIMMS NDVI3g遥感产品,是由美国国家海洋和大气管理局系列气象卫星上的先进甚高分辨率辐射仪生成的。数据时间序列为1982—2015年,时间分辨率为15d,空间分辨率为1/12°×1/12°[23]。该数据集已进行过各种处理,以达到减少噪音影响的目的,具体包括校准、轨道漂移、观察几何、火山爆发等[24]。本产品旨在提高中高纬度地区图像质量,其反映的植被变化趋势更为平稳,更适合北半球植被活动研究[16, 25]。为了进一步消除云、积雪和其他大气污染物对图像质量的影响,首先利用ArcMap 10.5对所有影像进行最大值合成,获取月尺度最大NDVI值[26],然后通过矩阵实验室(MATLAB)中的时间序列滤芯波(TIMESAT)软件包进行平滑滤波器(Savitzky-Golay)滤波处理[27],对数据进行重构,提高数据质量。本研究中高寒草甸和高寒草原的春季均定义为5月,夏季为6—8月,秋季为9月[16]。冬季为前一年10月至下一年4月,植被多处于休眠期,因此本研究未予考虑。

本文采用的气候数据为中国区域地面气象驱动数据集,来源于国家青藏高原科学数据中心(http://data.tpdc.ac.cn/)。该数据集提供了1979—2018年的气温、地表压力、比湿、风速、向下短波辐射、向下长波辐射和降水率7个近地表气象要素[28],时间和空间分辨率为3小时和0.1°×0.1°,本文仅采用1982—2015年的气温、降水和太阳辐射数据序列。

1.2.2线性趋势分析

NDVI时空变化趋势采用一元线性回归的方法分析。回归方程的变化速率代表年际变化的趋势,用普通最小二乘法求解,如下所示:

(1)

式中,变化速率(Slope)为季节NDVI的年际变化趋势,n为模拟年数,SNDVIi为第i年的季节NDVI值。变化速率大于0、小于0和等于0分别表示植被指数增加、下降和无变化[29]。此步骤通过MATLAB 软件完成。

1.2.3偏相关分析

气候变化对不同季节植被生长的影响采用偏相关分析衡量。偏相关的计算采取主导因子与环境因子逐个分析[30—31]。因子数量3个及3个以上。在分析x与y之间的净相关时,当控制了剩余变量集z的影响,x和y之间的一阶偏相关系数定义为:

(2)

此步骤通过MATLAB完成。

1.2.4显著性T检验

对不同季节NDVI与气候要素显著性偏向关检验,采用t统计量,定义为:

(3)

式中,r为相关系数,n为样本数,q为阶数,统计量t服从n-q-2个自由度的t分布。通过t值,计算出其所对应的概率P值。此步骤通过MATLAB完成。

2 结果与分析

2.1 NDVI时空演变季节差异

由图2可知,整体上高寒草甸春、夏、秋三季NDVI均无明显变化,变化速率分别为0.0003/a(P>0.05)、0.0002/a(P>0.05)和-0.00002/a(P>0.05)。高寒草原春季和夏季的NDVI均显著增加,变化速率均为0.0002/a(P<0.05),而秋季NDVI变化趋势不明显,且变化速率为0.0001/a(P>0.05)。

图2 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季归一化植被指数(NDVI)年际变化趋势Fig.2 Interannual variations of NDVI in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

就高寒草甸而言,空间上1982—2015年春季31.95%的区域NDVI显著增加,主要分布在祁连山区和三江源地区,NDVI显著下降的比例仅占7.12%,集中分布于一江两河流域(图3和表1)；夏季NDVI显著增加的面积占比32.12%,主要分布在祁连山区、三江源地区和一江两河流域；秋季NDVI显著增加的比例为24.59%,集中分布于祁连山区和一江两河流域。就高寒草原而言,空间上春、夏、秋季NDVI显著增加的区域均集中分布于西藏自治区北部和柴达木盆地南缘地区,面积比例分别为44.20%、43.09%和37.99%；春、夏、秋三季NDVI显著下降的面积占比均较少,集中分布在羌塘高原。

2.2 气候因子时空演变季节差异

从整体来看,高寒草甸春、夏、秋三季平均气温均显著增加(P<0.001),且秋季平均气温增长速率最快,为0.07℃/a,其次为春季,变化速率为0.06℃/a,夏季平均气温增长速率最慢,为0.05℃/a(表2)。高寒草原春、夏、秋三季平均气温均无明显变化。两种草地地区春、夏、秋季平均降水量均显著增加,高寒草甸春季平均降水量增长速率为0.79mm/a,是同期高寒草原地区平均降水量增加速率的两倍之多。平均太阳辐射在高寒草甸地区春季和夏季及高寒草原地区夏季均呈现显著下降趋势(P<0.01),且夏季平均太阳辐射下降速率在高寒草原地区(-0.09×103W m-2a-1,P<0.01)大于高寒草甸地区(-0.08×103W m-2a-1,P<0.01)。

由图4和表1可知,1982—2015年空间上高寒草甸地区春、夏、秋季气温显著增加的面积分别占高寒草甸总面积的79.76%、86.03%和92.53%,集中分布在祁连山区、三江源区和一江两河流域。高寒草甸地区春季和夏季降水量显著增加的面积占比分别为41.45%和62.00%,主体区域位于三江源区和一江两河流域,秋季降水量显著增加的面积较少,仅占19.76%。高寒草甸地区春季和夏季太阳辐射显著下降的区域亦集中于三江源区和一江两河流域,分别占42.81%和55.74%。

图3 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季NDVI显著变化空间格局Fig.3 Spatial patterns of significantly change on NDVI in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

表1 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季NDVI和气候因子显著变化面积占比(P<0.05)Table 1 Frequency of significant change of NDVI and climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015 (P<0.05)

表2 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季气候因子年际变化速率Table 2 Interannual change rate of climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

空间上1982—2015年青藏高原高寒草原春、夏、秋季气温显著增加的区域主要位于羌塘高原(图5和表1),分别占高寒草原总面积的41.05%、52.89%和56.68%,而春、夏、秋季高寒草原气温显著下降的面积占比16.30%、21.10%和14.61%,集中分布于青藏高原西北地区。89.92%和90.17%的高寒草原地区春季和夏季降水量显著增加,主要发生于西藏自治区中部、北部和西北地区。研究时段内高寒草原夏季太阳辐射显著下降的面积比例为48.43%,集中分布于阿里地区。

图4 1982—2015年青藏高原高寒草甸春、夏、秋季气候因子显著变化空间分布Fig.4 Spatial distribution of significant change on climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine meadow in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

图5 1982—2015年青藏高原高寒草原春、夏、秋季气候因子显著变化空间分布Fig.5 Spatial distribution of significant change on climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine steppe in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

2.3 不同季节NDVI与气候因子关系

1982—2015年高寒草甸和高寒草原春、夏、秋三季气候因子对NDVI的影响呈现差异。由表3可知,就高寒草甸而言,春季和秋季NDVI均与气温显著正相关,偏相关系数达0.41(P<0.05)和0.23(P<0.05)；夏季NDVI与气温、降水量和太阳辐射均呈显著相关性,与降水量和太阳辐射偏相关系数绝对值更高,分别为0.56(P<0.01)和-0.57(P<0.01)。就高寒草原而言,春季NDVI与气温和降水量均呈显著正相关,与降水量偏相关系数更高,为0.31(P<0.05)；夏季NDVI与气温、降水量和太阳辐射均呈显著相关性,与降水量偏相关系数最高,为0.46(P<0.01),秋季NDVI与太阳辐射显著正相关,偏相关系数为0.11(P<0.05)。

表3 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季NDVI和气候因子偏相关Table 3 The partial correlation coefficient between NDVI and climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

图6 1982—2015年青藏高原高寒草甸春、夏、秋季NDVI与气候因子空间偏相关Fig.6 Spatial patterns of partial correlation coefficient between NDVI and climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine meadow in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015 图中左下角小图为显著性偏相关系数空间分布(P<0.05)

由图6和表4可以看出,空间上高寒草甸春、夏、秋季NDVI与气温呈正相关的像元分别占比为76.50%、68.54%和67.86%,绝大部分偏相关系数在0—0.5之间,集中分布于祁连山区和三江源区,且大部分区域呈现显著偏相关(P<0.05)。高寒草甸夏季NDVI与降水量呈正相关的像元占比为58.42%,与太阳辐射呈负相关的像元占比53.69%,均集中分布于祁连山区、三江源区和一江两河流域,而青藏高原中东部、东部及东南地区夏季NDVI则与降水量呈负相关,与太阳辐射呈正相关；秋季44.61%的高寒草甸区域NDVI与降水量呈负相关,与太阳辐射呈正相关面积占比61.22%,主要分布于三江源区,但绝大部分相关性系数不显著。

图7 1982—2015年青藏高原高寒草原春、夏、秋季NDVI与气候因子空间偏相关Fig.7 Spatial patterns of partial correlation coefficient between NDVI and climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine steppe in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015图中左下角小图为显著性偏相关系数空间分布(P<0.05)

表4 1982—2015年青藏高原高寒草地春、夏、秋季NDVI和气候因子偏相关系数等级占比Table 4 Class frequency of partial correlation coefficient between NDVI and climatic factors in spring, summer, and autumn for alpine grasslands in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1982—2015

空间上1982—2015年59.76%的高寒草原区域春季NDVI与气温呈正相关,主要分布在西藏自治区中北部、阿里地区及柴达木盆地外缘,偏相关系数在-0.5—0之间的像元占比40.11%,集中于羌塘高原(图7和表4)；春季NDVI与降水量呈正相关的像元占比63.02%,主要分布在西藏自治区北部和柴达木盆地南缘,且绝大部分像元偏相关系数呈现显著性特征,显著负相关的区域则集中于羌塘高原。夏季高寒草原NDVI与气温和降水量呈正相关的像元分别占比63.07%和67.62%,主要分布在西藏自治区北部和柴达木盆地南缘,与太阳辐射呈负相关的像元占比69.26%,主要分布于西藏自治区。秋季72.63%的高寒草原NDVI与太阳辐射呈正相关,绝大部分偏相关系数在0—0.5之间,显著正相关的区域集中分布于羌塘高原和阿里地区。

3 讨论

本研究证明1982—2015年青藏高原高寒草甸春、夏、秋季NDVI均无显著变化趋势,而高寒草原春季和夏季NDVI显著增加,这一结果与Duan等[11]和Zheng等[15]基于MODIS的研究结果存在分歧,主要是由于数据源、研究期及对季节的定义不同所致[32]。该结果与Pang等[16]基于相同数据源结论也不一致,究其原因:一是数据处理过程不同。Pang等[16]去除了稀疏植被区域NDVI小于0.1的值,而本研究并没有去掉这些值。小于0.1的NDVI值在高寒草甸区分布较少,但在高寒草原区占比将近30%,大部分位于西藏自治区北部干旱区[33],研究期内这些地区降水显著增加(图5),缓解了干旱对生态系统的胁迫,促进了植被生长,其植被生长状况势必影响高寒草原植被整体变化趋势。二是研究时段差异。Pang等[16]研究期为1982—2012年,本研究期为1982—2015年。2012年以后高寒草甸和高寒草原气候发生极大的变化,生态系统面临严重的干旱胁迫[13],尤其是2015年生长季降水量大幅下降,达2000年以来最低值[11],从而影响植被生长。其中的理论基础是:一方面,气温上升引发地表蒸散发增强,土壤水分亏缺,另一方面青藏高原高寒草甸和草原地区下伏大面积多年冻土[13],气候变暖导致多年冻土温度上升[34],冻土活动层增厚,多年冻土退化[35],土壤表层水分向深层迁移,造成表层土壤干旱,严重影响短根系植被生长[36]。类似现象前人也曾报道,例如,同样基于MODIS数据源,2001—2011年与2001—2013年青藏高原高寒草原地区NPP变化趋势不一致[37—38]。

本研究证明高寒草甸和高寒草原植被生长主控气候因子随季节发生转变。针对高寒草甸而言,春季植被活动主要受到温度控制,春季气温升高通过影响养分有效性及吸收,刺激了冬季寒冷环境下的光合酶活性,从而促进了植被的生长[39—40]；夏季降水和太阳辐射成为植被生长的主控因子,这是由于夏季随着气温升高,植物蒸腾和地表蒸散发作用增强,极易造成表层土壤干旱,这将不利于高寒草甸建群种嵩草类植物生长。嵩草类植物多为横向根系,分布浅,约57.31%集中于0—10cm土层[21],且根系构建盘根错节、纠结缠绕并形成草毡层,对表层土壤水分响应极为敏感[33]。夏季降水增加和太阳辐射减少缓解了表层土壤干旱,促进了高寒草甸植被生长[13, 32]；秋季植被生长的气候主控因子转变为温度,这是因为秋季叶片衰老主要受累积温度的低温阈值调节[41],气温变化改变了高寒草甸秋季物候[42]。针对高寒草原而言,春夏两季植被生长的主控气候因子主要是降水,因为在干旱和半干旱生境,水分是植被生长的主要限制性因子[43],降水增加导致土壤环境更加湿润,反过来又会增强养分的有效性[44]；而秋季植被生长主要受太阳辐射影响,这是因为更多的光照可以促进植物的光合作用。

4 结论

(1)高寒草甸春、夏、秋季NDVI整体均无明显变化趋势,高寒草原春季和夏季NDVI均显著增加,变化速率均为0.0002/a(P<0.05),而秋季NDVI变化趋势不明显。

(2)空间上高寒草甸春季NDVI显著增加面积占比31.95%,集中分布在祁连山区和三江源区,夏季NDVI显著增加的面积占比32.12%,主要分布在祁连山区、三江源地区和一江两河流域；秋季NDVI显著增加的比例为24.59%,集中分布于祁连山区和一江两河流域。高寒草原春、夏、秋季NDVI显著增加的区域均集中分布于西藏自治区北部和柴达木盆地南缘地区,分别占比44.20%、43.09%和37.99%。

(3)高寒草甸春秋两季植被生长主要受气温控制,夏季植被主要受降水量和太阳辐射影响；高寒草原春夏两季植被生长主要受降水量影响,秋季植被生长主要受太阳辐射控制。

(4)高寒草甸春季NDVI与气温呈正相关的像元占比为76.50%,集中于祁连山区和三江源区,夏季NDVI与降水量呈正相关的像元占比为58.42%,与太阳辐射呈负相关的像元占比53.69%,集中分布于祁连山区、三江源区和一江两河流域。寒草原春季和夏季NDVI与降水量呈正相关的像元分别占比63.02%和67.62%,主要分布在西藏自治区西部和柴达木盆地南缘。