不同氣候變化情景下2070
—2099年中國(guó)潛在植被及其敏感性

車彥軍, 趙　軍,*, 張明軍, 王圣杰, 齊　月

1 西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 蘭州　730070 2 中國(guó)氣象局蘭州干旱氣象研究所/甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州　730020

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不同氣候變化情景下2070
—2099年中國(guó)潛在植被及其敏感性

車彥軍1, 趙軍1,*, 張明軍1, 王圣杰1, 齊月2

1 西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 蘭州730070 2 中國(guó)氣象局蘭州干旱氣象研究所/甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州730020

摘要:潛在植被作為當(dāng)前氣候條件、無(wú)人類干擾下，所能發(fā)育演替形成的最穩(wěn)定、最成熟的一種頂極植被類型，能夠反映立地植被發(fā)展的趨勢(shì)。潛在植被的研究有助于人類了解植被與氣候系統(tǒng)的作用機(jī)制，可為區(qū)域植被恢復(fù)工程和生態(tài)建設(shè)提供參考依據(jù)?；诰C合順序分類系統(tǒng)，利用A1B、A2及B1情景下2070—2099年氣象數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)潛在植被進(jìn)行了模擬，在不同氣候變化情景下分析了未來(lái)中國(guó)潛在植被的空間分布和潛在植被對(duì)不同氣候變化的敏感性。結(jié)果表明：(1)不同氣候變化背景下中國(guó)潛在植被分布的規(guī)律具有相似性，但潛在植被類在總數(shù)和各情景下分布的面積存在差異性；(2)比較發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的氣候條件在20世紀(jì)和21世紀(jì)均不適宜炎熱極干熱帶荒漠類(ⅦA)的發(fā)育；(3)中國(guó)潛在植被在3種氣候變化情景下表現(xiàn)為敏感性的區(qū)域占到國(guó)土總面積的64.10%，在西北地區(qū)、北方地區(qū)、南方地區(qū)及青藏地區(qū)不同自然區(qū)敏感性地區(qū)所占各區(qū)的比例不同，分別為68.20%、70.82%、49.94%及66.59%。

關(guān)鍵詞：潛在植被；敏感性；綜合順序分類系統(tǒng)(CSCS)；情景

全球氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)關(guān)系(GCTE)是全球氣候變化研究的核心內(nèi)容之一[1]。植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，對(duì)氣候變化非常敏感，并且植物生態(tài)學(xué)家認(rèn)為主要的植被類型可反映區(qū)域主要?dú)夂蝾愋停脖慌c氣候的關(guān)系研究又成為全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)研究的關(guān)鍵[2- 4]。潛在植被亦被稱為地帶性植被，與環(huán)境關(guān)系的研究可以真實(shí)反映自然狀態(tài)下植被與環(huán)境間的相互作用[5]。潛在植被是眾多學(xué)者從Reinhold Tüxen于1956年提出的“潛在自然植被”[6]概念中演化而來(lái)的，是假定植被全部演替系列在沒(méi)有人為干擾的現(xiàn)有環(huán)境條件下(如氣候、土壤條件，包括由人類所創(chuàng)造的條件)完成時(shí)，立地應(yīng)該存在的植被，即立地所能發(fā)育演替形成的最穩(wěn)定、最成熟的一種頂級(jí)植被類型，能夠反映特定時(shí)期區(qū)域植被發(fā)展的總體趨勢(shì)。

潛在植被研究在國(guó)外起步早，理論模型相對(duì)成熟，并取得了較多的成果。Holdridge生命地帶系統(tǒng)起源于中美洲熱帶地區(qū)，根據(jù)氣候指標(biāo)生物溫度、降水和可能蒸散率將全球劃分為38個(gè)生命地帶[7]。該分類系統(tǒng)主要用于測(cè)試陸地生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合體分布對(duì)模擬的氣候變化的敏感程度等的研究中[8-9]。Holdridge生命地帶系統(tǒng)對(duì)熱帶的植被分類具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于山地地帶和過(guò)渡區(qū)生物氣候的理論尚有不足[10]?；诘乩韺W(xué)和潛在植被分類的世界生物地理生物群區(qū)分類(classification of biogeographical biomes)系統(tǒng)是由Udvardy于1975年提出[11]，該分類系統(tǒng)結(jié)合外貌和生物地理的方法反映全球生物多樣性特征。用該分類系統(tǒng)編制的世界生物群落區(qū)圖在全球生物地理研究中得到了廣泛應(yīng)用[12- 13]。BIOME系列模型(BIOME1、BIOME2、BIOME3、BIOME4)用于全球尺度或大尺度的植被模擬，該模型認(rèn)為[14- 15]地表自然植被可被劃分為具有一個(gè)或多個(gè)植物功能型優(yōu)勢(shì)的一系列生物群區(qū)，氣候是這些植物功能型分布的主導(dǎo)因素，生物群區(qū)分布的數(shù)量特征體現(xiàn)于單個(gè)植物功能型的生態(tài)生理限制性，而且這些限制性已被嵌入許多基于規(guī)律的植被模型中[16- 17]?；谥参锕δ苄湍M全球生物群落，BIOME4利用13個(gè)植物功能型模擬產(chǎn)生28個(gè)生物群區(qū)。在加那利群島，José S. Carriòn和Santiago Fernández[18]通過(guò)孢粉學(xué)發(fā)現(xiàn)該島現(xiàn)今不存在但出現(xiàn)在人類之前的植被，并以此解釋該島潛在植被的一項(xiàng)研究，引起國(guó)際相關(guān)學(xué)者對(duì)“潛在植被”的一系列響應(yīng)[19-22]，學(xué)者們重新詮釋了潛在植被及其對(duì)于人類生態(tài)恢復(fù)、未來(lái)潛在植被研究的價(jià)值和意義。

圖1　綜合順序分類系統(tǒng)檢索　Fig.1　Index chart for Comprehensive Sequential Classification System

國(guó)內(nèi)對(duì)于潛在植被的研究起步較晚，大多數(shù)都是基于國(guó)外分類系統(tǒng)和對(duì)國(guó)外模型修正的基礎(chǔ)上完成研究的[23-25]。綜合順序分類系統(tǒng)的提出填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)潛在植被自主模型的空白，國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)不斷完善和改進(jìn)，取得了較好的成果[26- 30]。1978年，胡自治等[31]根據(jù)綜合順序分類理論編制了甘肅省草原類型圖。趙軍[32]基于綜合順序分類對(duì)草原和草業(yè)生態(tài)信息學(xué)理論進(jìn)行了論述，并對(duì)其在草原方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究。李飛等[33]利用綜合順序分類模型和1961—1990年氣候數(shù)據(jù)模擬了中國(guó)潛在植被分布圖，研究表明中國(guó)具有42個(gè)潛在植被類中的41類，并對(duì)各種類的區(qū)位及其特點(diǎn)進(jìn)行了闡述。2011年，任繼 周等[34]基于綜合順序分類系統(tǒng)研究了草地對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)及其碳匯潛勢(shì)，并對(duì)全球潛在植被類組的年碳匯量進(jìn)行了排序；李飛等[35-36]基于綜合順序分類理論對(duì)中國(guó)干旱半干旱區(qū)三期潛在植被分布的演替進(jìn)行了模擬和動(dòng)態(tài)研究，并深入分析了每一類潛在植被發(fā)生演替的驅(qū)動(dòng)因素。2012年，梁天剛等[37]在綜合順序分類理論指導(dǎo)下模擬了全球陸地潛在植被分布，并與Holdridge生命地帶、BIOME4模擬結(jié)果進(jìn)行了比較，研究表明在類組層面上大多數(shù)潛在植被一致性較好。馮琦勝等[38]利用綜合順序分類系統(tǒng)，結(jié)合1∶100萬(wàn)中國(guó)植被圖，提取了中國(guó)區(qū)域現(xiàn)存的潛在自然植被分布。車彥軍等[39]在A2情景下利用RegCM3模型預(yù)測(cè)的2071—2100年的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)中國(guó)潛在植被進(jìn)行了模擬，并從類組的角度分析了21世紀(jì)中國(guó)潛在植被類組分布重心的遷移。以上研究都是基于已有觀測(cè)資料或植被信息對(duì)過(guò)去潛在植被的模擬，或者是在某一種情景下潛在植被的模擬。未來(lái)氣候變化又具有不確定性，對(duì)未來(lái)不同氣候變化情景模式下潛在植被的模擬和對(duì)比研究，以及中國(guó)潛在植被對(duì)氣候變化的敏感性分析則顯得至關(guān)重要。鑒于此，本文利用CSCS分類系統(tǒng)和未來(lái)不同氣候變化情景下2070—2099年氣象數(shù)據(jù)模擬中國(guó)潛在植被的空間分布，同時(shí)對(duì)不同情景下的中國(guó)潛在植被分布進(jìn)行比較研究，旨在探討未來(lái)不同氣候變化情景下中國(guó)潛在植被的分布規(guī)律和潛在植被對(duì)不同氣候變化的敏感性分析。

1理論基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)處理

1.1潛在植被評(píng)定模型

綜合順序分類系統(tǒng)(Comprehensive and Sequential Classification System，縮寫為CSCS)是在我國(guó)學(xué)者任繼周、胡自治等基于國(guó)內(nèi)植被發(fā)生學(xué)提出的草原分類理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的[26-30]，經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn)和完善，已被國(guó)內(nèi)學(xué)者廣泛應(yīng)用于潛在植被研究[40]。由于在植被與氣候的關(guān)系中，氣候是植被的先決條件，并且在影響植被發(fā)生發(fā)展的氣候、土壤、植被因子中，氣候的穩(wěn)定性最高，土壤次之，植物的穩(wěn)定性相對(duì)較差。故在該分類體系中，將氣候作為最高級(jí)的分類指標(biāo)，土壤次之，植被相對(duì)最不穩(wěn)定，作為三級(jí)指標(biāo)(圖1)。綜合順序分類系統(tǒng)采用熱量和濕潤(rùn)度為基本分類指標(biāo)，將熱量指標(biāo)量化為7個(gè)等級(jí)，濕潤(rùn)度指標(biāo)量化為6個(gè)等級(jí)，7個(gè)熱量級(jí)和6個(gè)濕潤(rùn)度級(jí)共同組成42個(gè)潛在植被類。分析圖1可得：從下到上熱量從高到低變化，對(duì)應(yīng)自然界中熱量由赤道向北極遞減的經(jīng)向地帶性規(guī)律；自左向右濕潤(rùn)度由干到濕變化，對(duì)應(yīng)自然界中水分條件自干燥區(qū)向濕潤(rùn)區(qū)遞變的緯向地帶性(干濕地帶性)規(guī)律。圖譜中的縱橫結(jié)合反映出垂直地帶性規(guī)律。與其他國(guó)外潛在植被分類系統(tǒng)相比，CSCS分類系統(tǒng)并不需要眾多的氣候、土壤以及地形等指標(biāo)，只需氣溫、降水便可得到較高精度的潛在植被分布模擬[37]。加之，在未來(lái)土壤、地形等指標(biāo)目前難以評(píng)估的情況下，CSCS分類系統(tǒng)凸顯出其所需指標(biāo)少、模擬精度高的優(yōu)勢(shì)。因此，本文研究選用CSCS分類系統(tǒng)。

1.2氣候變化情景模式的選擇

IPCC組織為了探索未來(lái)全球氣候的變化，SRES團(tuán)隊(duì)(Special Report on Emissions Scenarios, SRES)定義了4種未來(lái)氣候變化的情景模式：A1(包括A1FI、A1B、A1T)、A2、B1、B2，每一種情景都代表不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)環(huán)境的發(fā)展，并且這種發(fā)展變化趨勢(shì)在未來(lái)是不可避免的。根據(jù)已有全球氣候變化背景下未來(lái)中國(guó)潛在植被的研究[37,39]和本文研究目的，選取其中3種情景作為2070—2099年中國(guó)潛在植被模擬的氣候變化模式：A1B、A2、B1。

1.3數(shù)據(jù)獲取

本文選取A1B、A2及B1情景下2070—2099年的氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于CCAFS(Climate Change, Agriculture and Food Security)組織發(fā)布的全球區(qū)間數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)的2070—2099年多年月平均氣溫和多年月平均降水量數(shù)據(jù)(http://www.ccafs-climate.org/)，該數(shù)據(jù)源于IPCC的SRES研究團(tuán)隊(duì)利用GCM驅(qū)動(dòng)的模擬數(shù)據(jù)。在山區(qū)和氣候遞變規(guī)律明顯地區(qū)，高分辨率的氣候數(shù)據(jù)是研究成敗的關(guān)鍵，并且高分辨率數(shù)據(jù)在不同地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)不盡相同。此外，柵格數(shù)據(jù)并不能反映所有的空間變量，但是高分辨率氣候柵格數(shù)據(jù)隱藏掉的空間變量信息比低分辨的要少[41]。結(jié)合本文研究目的，最終選取CCAFS組織公開(kāi)的未來(lái)氣候模型—CGCM3(加拿大氣候模擬和分析中心推出的第三代全球氣候耦合模型)模型輸出的2070—2099年氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為ASCII，空間分辨率為30″。

1.4數(shù)據(jù)處理

為了提高數(shù)據(jù)處理的效率，數(shù)據(jù)計(jì)算主要在ArcInfo中完成：把下載的ASCII碼格式的數(shù)據(jù)在Arc下轉(zhuǎn)為grid格式，坐標(biāo)系與矢量國(guó)界和省級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)統(tǒng)一賦予WGS1984坐標(biāo)系，根據(jù)中國(guó)國(guó)界提取中國(guó)區(qū)域內(nèi)的2070—2099年多年月平均氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)。再根據(jù)公式(1)和公式(2)[37]計(jì)算得到2070—2099年平均年積溫?cái)?shù)據(jù)和平均年降水量數(shù)據(jù)。

AT= ∑MTi

(1)

式中，i= 1，2，…，12；MTi表示第i月積溫；Di為第i月總天數(shù)， 當(dāng)月平均溫度Ti≥0 ℃時(shí)，MTi=Ti×Di；當(dāng)月平均溫度Ti<0 ℃時(shí)，MTi= 0。AT表示年積溫，對(duì)12個(gè)月的月積溫求和即為年積溫。

AP= ∑MPi

(2)

式中，i= 1，2，…，12；MPi表示第i月降水量；Di為第i月總天數(shù)，Pi為第i月月平均降水量，MPi=Pi×Di。AP表示年降水量，對(duì)12個(gè)月的月降水量求和即為年降水量。

在年積溫和年降水量計(jì)算過(guò)程中需要說(shuō)明的是：2070—2099年間共有7個(gè)閏年，在數(shù)據(jù)處理中考慮到7d在30a積溫中的影響甚微，對(duì)于2月份的年積溫均以28d計(jì)算。

根據(jù)“任—胡濕潤(rùn)度模型”[26, 30]，即公式(3)可得到2070—2099年中國(guó)濕潤(rùn)度數(shù)據(jù):

K=R/0.1∑θ

(3)

式中，R=AP為年降水量，∑θ=AT為年積溫，K為濕潤(rùn)度。

利用ArcGIS軟件，對(duì)多年平均≥0 ℃年積溫?cái)?shù)據(jù)和多年平均年降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊置分析，可得不同氣候變化情景下2070—2099年中國(guó)潛在植被模擬分布圖。

2模擬結(jié)果及其分析

基于本文理論和方法，模擬得到2070—2099年中國(guó)潛在植被分布圖：圖2為A1B情景下中國(guó)潛在植被分布圖，圖3為A2情景下中國(guó)潛在植被分布圖，圖4為B1情景下中國(guó)潛在植被分布圖。基于地圖統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)圖2、圖3及圖4進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可得表1。

2.1A1B情景下中國(guó)潛在植被的空間分布特征

根據(jù)圖2，在A1B情景下中國(guó)2070—2099年潛在植被分布共計(jì)40類，從南到北植被從喜熱型向寒冷型分布，自東向西，植被從濕潤(rùn)型向干旱、荒漠類過(guò)渡。結(jié)合表1分析可知，寒溫潮濕寒溫性針葉林類(ⅡF)的分布范圍最廣，分布面積8.26×105km2，在所有類中占8.61%，居首位。主要集中分布于3個(gè)地區(qū)：面積分布最大在青藏高寒區(qū)，具體分布于祁連山中段、岡底斯山脈、藏北高原及青藏高原東緣的松潘高原等寒溫潮濕地帶；其次分布于大興安嶺50°N以北的寒溫地區(qū)；在準(zhǔn)噶爾盆地以北的山區(qū)寒溫地帶也有集中分布，其余地區(qū)分布較零散。亞熱潮濕常綠闊葉林類(ⅥF)分布面積為6.81×105km2，分布比例占7.09%，居第二位。主要分布于東南地區(qū)長(zhǎng)江以南至南嶺的亞熱潮濕地區(qū)，云貴高原的南部和東部也有少量分布。亞熱濕潤(rùn)常綠闊葉林類(ⅥE)分布面積為6.56×105km2，分布比例占6.84%，分布面積居第三位。主要分布區(qū)集中在五個(gè)地區(qū)：長(zhǎng)江以北至淮河兩岸地區(qū)以及云夢(mèng)平原區(qū)；鄱陽(yáng)湖平原地區(qū)；四川盆地、大婁山并延伸至西雪峰山前地帶；湘江平原區(qū)；云貴高原海拔較低的亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)。其余地區(qū)分布較少，為零星分布。分布范圍最小的是炎熱干旱熱帶荒漠灌叢類(ⅦB)，面積僅有1.35×103km2，比例僅占0.01%，分布在海南島西北角、接近瓊州海峽的地區(qū)。

圖2　A1B情景下中國(guó)潛在植被模擬分布圖Fig.2　The distributed map of being simulated under the scenario A1B, China

序號(hào)Code代碼Class-ID類型名稱Classname面積Area/km2分布比例Distribute/%A1BA2B1A1BA2B11ⅠA寒冷極干寒帶荒漠、高山荒漠類6.90×1011.68×1030.000010.022ⅠB寒冷干旱寒帶半荒漠、高山半荒漠類9.46×1047.53×1045.95×1040.990.780.623ⅠC寒冷微干干燥凍原、高山草甸類5.45×1045.82×1045.24×1040.570.610.554ⅠD寒冷微潤(rùn)少雨凍原、高山草甸類5.33×1045.21×1045.41×1040.560.540.565ⅠE寒冷濕潤(rùn)凍原、高山草甸類1.07×1057.71×1049.15×1041.110.80.956ⅠF寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸類5.37×1059.06×1051.40×1065.69.4414.597ⅡA寒溫極干山地荒漠類2.63×1049.18×1031.59×1040.270.10.178ⅡB寒溫干旱山地半荒漠類1.72×1051.40×1051.11×1051.81.461.159ⅡC寒溫微干山地草原類4.37×1046.69×1043.94×1040.460.70.4110ⅡD寒溫微潤(rùn)山地草甸草原類5.07×1045.28×1044.71×1040.530.550.4911ⅡE寒溫濕潤(rùn)山地草甸類8.99×1049.16×1046.91×1040.940.950.7212ⅡF寒溫潮濕寒溫性針葉林類8.26×1057.29×1056.65×1058.617.66.9313ⅢA微溫極干溫帶荒漠類1.72×1058.30×1041.28×1051.790.861.3314ⅢB微溫干旱溫帶半荒漠類2.41×1052.79×1054.54×1052.512.94.7315ⅢC微溫微干溫帶典型草原類2.10×1051.65×1051.79×1052.181.721.8716ⅢD微溫微潤(rùn)草甸草原類2.13×1051.91×1053.09×1052.221.983.2217ⅢE微溫濕潤(rùn)森林草原、落葉闊葉林類4.12×1054.55×1055.29×1054.294.745.5118ⅢF微溫潮濕針葉闊葉混交林類6.50×1057.77×1057.35×1056.788.17.6519ⅣA暖溫極干暖溫帶荒漠類5.77×1054.44×1058.52×1056.014.628.8720ⅣB暖溫干旱暖溫帶半荒漠類5.50×1056.27×1053.85×1055.736.534.0121ⅣC暖溫微干暖溫帶典型草原類2.46×1057.02×1045.16×1042.560.730.5422ⅣD暖溫微潤(rùn)森林草原類3.60×1052.67×1052.16×1053.752.782.2523ⅣE暖溫濕潤(rùn)落葉闊葉林類3.33×1054.46×1054.20×1053.464.654.3724ⅣF暖溫潮濕落葉闊葉林類2.14×1053.00×1052.51×1052.233.132.6225ⅤA暖熱極干亞熱帶荒漠類5.39×1055.26×1051.14×1055.615.481.1926ⅤB暖熱干旱亞熱帶半荒漠類1.98×1041.06×1040.210.1127ⅤC暖熱微干亞熱帶禾草—灌木草原類9.38×1041.33×1047.37×1040.980.140.7728ⅤD暖熱微潤(rùn)落葉闊葉林類9.82×1041.15×1051.79×1051.021.191.8629ⅤE暖熱濕潤(rùn)常綠—落葉闊葉林類1.41×1051.71×1051.61×1051.471.781.6830ⅤF暖熱潮濕落葉常綠闊葉林類9.85×1041.43×1052.51×1051.031.492.6231ⅥA亞熱極干亞熱帶荒漠類1.12×1054.89×1046.91×1021.170.510.0132ⅥB亞熱干旱亞熱帶荒漠灌叢類1.85×1031.46×1010.02033ⅥC亞熱微干亞熱帶灌木草原類1.03×1051.74×1047.23×1031.070.180.0834ⅥD亞熱微潤(rùn)硬葉林和灌叢林2.72×1052.55×1051.06×1052.832.651.135ⅥE亞熱濕潤(rùn)常綠闊葉林類6.56×1057.47×1054.59×1056.847.784.7836ⅥF亞熱潮濕常綠闊葉林類6.81×1057.18×1058.33×1057.097.488.6837ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類38ⅦB炎熱干旱熱帶荒漠灌叢類1.35×1036.02×1024.03×1020.010.010.00439ⅦC炎熱微干熱帶稀樹(shù)草原類1.44×1049.66×1035.48×1030.150.10.0640ⅦD炎熱微潤(rùn)干旱森林類3.99×1043.64×1041.69×1040.420.380.1841ⅦE炎熱濕潤(rùn)季雨林類3.05×1052.77×1051.47×1053.182.891.5442ⅦF炎熱潮濕雨林類1.88×1051.49×1051.27×1051.961.551.32

-表示該類潛在植被不存在

2.2A2情景下中國(guó)潛在植被的空間分布特征

根據(jù)圖3可知A2情景下2070—2099年中國(guó)潛在植被共計(jì)分布有41類，唯一缺少的是炎熱極干熱帶荒漠類(ⅦA)。結(jié)合表1分析，A2情景下中國(guó)2070—2099年分布的潛在植被中寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸類(ⅠF)分布最廣，分布面積達(dá)9.06×105km2，分布比例占9.44%，居首位。主要集中分布于青藏高原的高寒潮濕地區(qū)。微溫潮濕針葉闊葉混交林類(ⅢF)分布面積為7.77×105km2，分布比例占8.10%，居第2位。主要集中分布于長(zhǎng)白山、小興安嶺及大興安嶺中高山區(qū)的微溫潮濕區(qū)，在隴中高原也有零散分布。亞熱濕潤(rùn)常綠闊葉林類(ⅥE)分布面積為7.47×105km2，分布比例占7.78%，居第3位。分布區(qū)主要集中在五個(gè)地區(qū)：長(zhǎng)江中下游平原、淮河平原；四川盆地；鄱陽(yáng)湖平原；湘江平原；云貴高原的亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)。其余地區(qū)有零星分布。分布范圍最小的是寒冷極干寒帶荒漠、高山荒漠類(ⅠA)，面積僅有6.90×10 km2，分布比例不到0.01%，即只有一個(gè)像元，表明該類在A2情景下極不穩(wěn)定。

圖3　A2情景下中國(guó)潛在植被模擬分布圖Fig.3　The distributed map of being simulated under the scenario A2, China

2.3B1情景下中國(guó)潛在植被的空間分布特征

根據(jù)圖4可知B1情景下2070—2099年中國(guó)潛在植被共計(jì)39類，缺少炎熱極干熱帶荒漠類(ⅦA)、亞熱干旱亞熱帶荒漠灌叢類(ⅥB)、暖熱干旱亞熱帶半荒漠類(ⅤB)。結(jié)合表1分析，寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸類(ⅠF)分布范圍最廣，面積為1.40×106km2，分布比例占14.59%，居首位。主要分布于青藏高原和祁連山寒冷潮濕的山區(qū)，在天山山脈也有零散分布。暖溫極干暖溫帶荒漠類(ⅣA)分布面積為8.52×105km2，分布比例占8.87%，居第2位。分布于西北地區(qū)的巴丹吉林沙漠北部邊緣區(qū)、中央戈壁、哈順戈壁、庫(kù)魯克塔格及塔里木盆地和準(zhǔn)噶爾盆地等其它極干荒漠地區(qū)。亞熱潮濕常綠闊葉林類(ⅥF)分布面積為8.33×105km2，分布比例占8.68%，居第3位。主要集中分布于長(zhǎng)江與南嶺之間，在四川盆地的西南地區(qū)也有集中分布，在滇西南及南部、東部地區(qū)零散分布。分布范圍最少的是炎熱干旱熱帶荒漠灌叢類(ⅦB)，分布面積僅4.03×102km2，分布比例僅占0.004%，零星分布于25°N以南地區(qū)。

圖4　B1情景下中國(guó)潛在植被模擬分布圖Fig.4　The distributed map of being simulated under the scenario B1, China

3A1B、A2及B1情景下中國(guó)潛在植被敏感性分析

3.1潛在植被敏感性地區(qū)的界定

圖5　中國(guó)潛在植被敏感性地區(qū)空間分布圖　Fig.5　The distributed map of space on sensitive zone of potential vegetation, China

前文研究表明，氣候變化情景模式不同，分布于中國(guó)的潛在植被總類數(shù)量和類型均存在差異。在空間上表現(xiàn)為兩種特性：同一區(qū)域在不同氣候變化情景下分布的潛在植被不同；同一區(qū)域潛在植被不隨氣候變化情景模式的改變而改變，潛在植被類型相同。換言之，隨情景模式的設(shè)定，區(qū)域潛在植被為適應(yīng)新環(huán)境而發(fā)生改變；同時(shí)也存在一些區(qū)域，該區(qū)的潛在植被不隨情景模式的改變而變化。因此，本文規(guī)定：若一像元的潛在植被類屬性在兩種或者兩種以上氣候變化情景下，其潛在植被屬性均不相同，則定義該像元為潛在植被敏感像元，敏感像元組成的區(qū)域稱為潛在植被敏感性地區(qū)，簡(jiǎn)稱敏感性地區(qū)；反之則為不敏感性地區(qū)。據(jù)此，通過(guò)空間分析可得到中國(guó)潛在植被對(duì)未來(lái)氣候變化響應(yīng)的敏感性空間分布圖(圖5)。

3.2中國(guó)潛在植被敏感性地區(qū)的空間分布特征

2070—2099年中國(guó)潛在植被對(duì)不同氣候變化模式的響應(yīng)存在空間差異性，其空間分布形態(tài)主要表現(xiàn)為集中敏感性地區(qū)、集中不敏感性地區(qū)及敏感性與不敏感性地區(qū)交錯(cuò)分布。結(jié)合趙松喬提出的中國(guó)自然區(qū)劃[42]：中國(guó)西北地區(qū)、北方地區(qū)、南方地區(qū)及青藏地區(qū)，利用地圖統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)圖5進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析?？芍袊?guó)潛在植被敏感性地區(qū)占國(guó)土總面積的64.10%，分布面積達(dá)6.15×106km2。西北地區(qū)潛在植被敏感性地區(qū)占到該區(qū)的68.20%，分布面積為1.73×106km2，主要位于烏倫古河流域、準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地、北山、阿拉善高原、鄂爾多斯高原及陰山地區(qū)，在天山山脈、阿爾泰山及西北區(qū)內(nèi)大興安嶺地區(qū),與不敏感性地區(qū)交錯(cuò)分布。北方地區(qū)的潛在植被敏感性地區(qū)占到該區(qū)70.82%，分布面積達(dá)1.50×106km2，除華北平原最南部、長(zhǎng)白山及小興安嶺東北坡外，區(qū)內(nèi)幾乎到處都是潛在植被敏感性地區(qū)，主要表現(xiàn)為集中分布。南方地區(qū)的潛在植被敏感性地區(qū)占到該區(qū)49.94%，分布面積為1.26×106km2，主要表現(xiàn)為與不敏感性地區(qū)的交錯(cuò)分布，空間分布形態(tài)相對(duì)破碎。青藏地區(qū)的潛在植被敏感性地區(qū)占到該區(qū)66.59%，分布面積為1.71×106km2，主要分布于青藏區(qū)內(nèi)四周，腹地為成片不敏感性地區(qū)，除位于東部的敏感性地區(qū)與不敏感性地區(qū)成交錯(cuò)分布態(tài)勢(shì)(敏感性地區(qū)與不敏感性地區(qū)均較破碎)外，其余地區(qū)為集中分布。中國(guó)潛在植被敏感性地區(qū)呈以上分布的主要原因是受未來(lái)不同氣候變化情景與區(qū)域地形共同作用所致。

3.3敏感性地區(qū)空間格局的地理意義

基于不同氣候變化情景模式的設(shè)定是假定未來(lái)不同強(qiáng)度的人類活動(dòng)及不同世界格局對(duì)氣候變化的影響。在不同情景下模擬中國(guó)潛在植被的分布，比較同區(qū)域不同情景下潛在植被的類型，分離潛在植被對(duì)不同氣候變化背景下的敏感性和不敏感性地區(qū)對(duì)植被—?dú)夂蜿P(guān)系的研究至關(guān)重要。敏感性地區(qū)表現(xiàn)為該區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性極易受到人類干擾，因此，敏感性地區(qū)的確定對(duì)于潛在植被研究、生態(tài)恢復(fù)工程以及科學(xué)探索研究具有一定的參考價(jià)值：在敏感性地區(qū)，通過(guò)潛在植被及其他植被的研究可揭示當(dāng)?shù)貧夂虻淖兓?guī)律；通過(guò)潛在植被的研究可反映立地人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響作用；通過(guò)研究潛在植被發(fā)育、演替的變化可為政府部分提供協(xié)調(diào)立地“人—地”關(guān)系，使區(qū)域?qū)崿F(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。因此，在敏感性地區(qū)要嚴(yán)禁生態(tài)工程建設(shè)以及開(kāi)采業(yè)的發(fā)展，在生態(tài)恢復(fù)工程中要選取與立地潛在植被相同或相近的植物物種。在不敏感性地區(qū)，可為尋跡潛在植被提供參考，因?yàn)樵搮^(qū)分布的潛在植被很可能就是原生自然植被，對(duì)于古氣候研究提供參考；可為區(qū)域生態(tài)恢復(fù)工程在植物選種方面提供科學(xué)依據(jù)。

4討論

氣候和植被是人類賴以生存的自然條件[43]。潛在植被是氣候作用下的產(chǎn)物，依存于氣候和土壤，未來(lái)氣候變化的情景模式直接影響到中國(guó)潛在植被的模擬。任繼周、梁天剛及馮琦勝等人[34,37,44]利用CSCS分類系統(tǒng)先后對(duì)1911—2050年中國(guó)及全球潛在植被進(jìn)行了模擬研究，并將模擬結(jié)果與“Holdridge”生命地帶圖、“BIOME4”研究在潛在植被類組層面進(jìn)行比較，結(jié)果表明他們具有較好的一致性，即中國(guó)自主的CSCS分類系統(tǒng)對(duì)潛在植被的研究具有很好的科研價(jià)值。因此，本文在A1B、A2及B1情景下對(duì)中國(guó)潛在植被進(jìn)行了模擬研究，其結(jié)果表明中國(guó)潛在植被中均缺少ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類。李飛等[33]利用1961—1990年氣候數(shù)據(jù)模擬的空間分辨率為1 km的中國(guó)潛在植被分布圖表明中國(guó)缺少CSCS分類系統(tǒng)中42類潛在植被中的ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類；梁天剛等[37]基于1911—2000年氣象數(shù)據(jù)對(duì)全球潛在植被的模擬結(jié)果表明中國(guó)同樣不存在ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類。結(jié)合本文研究，可推斷：中國(guó)20世紀(jì)與21世紀(jì)的氣候條件不適宜ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類的發(fā)育及生存。本文模擬的中國(guó)潛在植被分布圖與李飛等[35-36]分期模擬的20世紀(jì)后期中國(guó)干旱半干旱地區(qū)分布的潛在植被，在中國(guó)干旱半干旱區(qū)空間分布上有非常相似的空間規(guī)律。

Wang Han[45]在A1B情景下基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃虰IOME4模型模擬中國(guó)2070—2099年潛在植被和潛在NPP對(duì)未來(lái)氣候中不同CO2濃度的響應(yīng)。與車彥軍等[39]在A2情景下模擬的2070—2099年中國(guó)潛在植被相比，其中亞熱帶森林植被都表現(xiàn)出向北擴(kuò)展的趨勢(shì)，其空間分布延伸至35°N以北。結(jié)合本文CSCS模型在A1B、A2及B1情景下的模擬結(jié)果分析：盡管存在空間分辨率的差異，但2070—2099年青藏高原地區(qū)都出現(xiàn)了不同程度分布的亞熱帶森林、溫帶森林、寒溫帶針葉林、亞高山森林以及高寒凍原等地帶性植被；中國(guó)南部沿海的亞熱帶森林類植被延伸至35°N以北地區(qū)，只是隨著CO2濃度的不同、情景模式的差異導(dǎo)致其分布面積和延伸程度的差異；中國(guó)北方地區(qū)，植被的地帶性分布規(guī)律極其相似，但在天山高山區(qū)差異比較大。至于模擬的中國(guó)潛在植被類型數(shù)量的差異，其原因是不同模型、不同空間分辨率以及不同的氣候變化情景模式所致。

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)生態(tài)敏感性地區(qū)的定義及類型的劃分仍存在不同的認(rèn)識(shí)，還未形成統(tǒng)一的體系，通常敏感性地區(qū)的定義可分為環(huán)境敏感性地區(qū)、生態(tài)敏感性地區(qū)及廣義生態(tài)敏感性地區(qū)三類[46]。生態(tài)敏感性地區(qū)通常是指對(duì)區(qū)域總體生態(tài)環(huán)境狀況起決定作用的生態(tài)實(shí)體，這些實(shí)體要么易發(fā)生生態(tài)災(zāi)害，要么具有較強(qiáng)的抗干擾能力，要么擁有重要的生態(tài)服務(wù)功能，是空間開(kāi)發(fā)中應(yīng)該避讓的區(qū)域，其類型包括山地丘陵、河流水系、特殊或稀有植物群落、野生動(dòng)物棲息地以及濕地等重要生態(tài)系統(tǒng)[47-48]。對(duì)于傳統(tǒng)的敏感性研究都是基于時(shí)間序列尺度的。而本文提出的潛在植被敏感性地區(qū)是基于空間尺度對(duì)不同氣候變化的響應(yīng)，在潛在植被研究領(lǐng)域首次提出潛在植被敏感性地區(qū)的定性研究，于潛在植被對(duì)不同氣候變化的敏感性研究有重要影響，但由于理論體系的不完善，目前尚無(wú)法對(duì)敏感性地區(qū)做出定量研究，對(duì)其有待于進(jìn)一步完善和深入研究。

5結(jié)論

本文基于CSCS分類系統(tǒng)，利用未來(lái)不同氣候變化情景下2070—2099年氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)，對(duì)2070—2099年中國(guó)潛在植被進(jìn)行模擬分析，并對(duì)不同情景下中國(guó)潛在植被比較研究，提出中國(guó)潛在植被對(duì)氣候變化響應(yīng)的敏感性地區(qū)。主要得到以下結(jié)論：

(1)A1B、A2及B1情景下中國(guó)潛在植被分別有40類、41類、39類，潛在植被的空間分布規(guī)律相似，但空間分布上和類型總數(shù)存在差異。各潛在植被在3種情景中的分布比例存在差異，并且每種情景下位于前三位的潛在植被類也不盡相同。

(2)中國(guó)潛在植被對(duì)氣候變化的敏感性地區(qū)分布面積占到全國(guó)總面積的64.10%，空間分布形態(tài)主要為集中分布和交錯(cuò)相間分布。集中分布表現(xiàn)為敏感性地區(qū)成片的集聚形式；交錯(cuò)相間分布主要是與不敏感性地區(qū)的相間交錯(cuò)分布形式，二者的破碎程度相對(duì)較高。

(3)西北干旱半干旱、北方、南方及青藏高寒區(qū)分布的潛在植被敏感性地區(qū)所占本區(qū)總面積的比例不同，比例最高的是北方，分布比例達(dá)到70.82%；分布比例最低的是南方，分布比例為49.94%；西北干旱半干旱和青藏高寒區(qū)的分布比例居于中間，分布比例為68.20%和66.59%。4個(gè)區(qū)內(nèi)敏感性地區(qū)的分布形態(tài)也存在差異。

(4)比較研究發(fā)現(xiàn)：20世紀(jì)與21世紀(jì)中國(guó)氣候條件不適宜ⅦA炎熱極干熱帶荒漠類的生存。

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Potential vegetation and its sensitivity under different climate change scenarios from 2070 to 2099 in China

CHE Yanjun1, ZHAO Jun1,*, ZHANG Mingjun1, WANG Shengjie1, Qi Yue2

1CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730070,China2GansuKeyLaboratoryofAridClimaticChangeandReducingDisaster/KeyLaboratoryofAridClimaticChangeandDisasterReductionofCMA/InstituteofAridMeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration,Lanzhou730020,China

Abstract：The potential natural vegetation is the most stable and mature climax vegetation type that achieves a final, balanced state without human interference under a given climate condition, and it can be used to reflect the dominant growing trend for local vegetation. Therefore, the investigation of the potential vegetation on a regional scale improves understanding of the interaction mechanism between vegetation and the climate system, and provides useful references for the restoration and construction of regional vegetation. With the support of Geographic Information System (GIS) technology, the meteorological data in China under the scenarios A1B, A2, and B1 between 2070 and 2099 were obtained, and the Comprehensive Sequential Classification System (CSCS) was applied. The spatial distribution of potential vegetation under different climate change scenarios was simulated, and the sensitivity of future potential vegetation under different scenarios was analyzed based on the Comprehensive Sequential Classification System. The results show that (i) the spatial patterns of China′s potential vegetation are generally similar under the three different climate change scenarios. The horizontal and vertical zonality of potential vegetation in China was identified and was very similar to the distribution of the existing natural surface vegetation. However, there are still spatial differences in some areas, such as the Qinghai-Tibet Plateau where there were less potential vegetation types. Detailed differences also exist in type and area of the potential vegetation in China under the different scenarios. A total of forty potential vegetation types were simulated under the A1B scenario, of which the “cold temperate perhumid taiga forest type (IIF)” showed the widest distribution with an area of 8.26 × 105 km2 at 8.61% and the “tropical arid tropical desert brush type (VIIB)” had the smallest area at 1.35 × 105 km2 (0.01%). Forty-one potential vegetation types were found under the A2 scenario, of which the “frigid perhumid rain tundra, alpine meadow type (IF)” had the widest distribution with an area of 9.06 × 105 km2 (9.44%) and the “frigid extra-arid frigid desert, alpine desert type (IA)” has a limited area of 6.90 × 10 km2 (less than 0.01%). Thirty-nine types were included under the B1 scenario, of which “frigid perhumid rain tundra, alpine meadow type (IF)” was the largest at 1.40 × 106 km2 (14.59%) and “tropical arid tropical desert brush type (VIIB)” had only a small area of 4.03 × 102 km2 (0.004%). (ii) The “tropical extra-arid tropical desert type (VIIA)” does not exist in China under all three scenarios (A1B, A2, and B1) in the 20thand 21stcenturies. This suggests that China′s climate conditions are not suitable for the formation and development of the “tropical extra-arid tropical desert type (VIIA).” (iii) A comparison of the potential vegetation in the same region under the three different climate change scenarios showed that the sensitive zones account for 64.10% of China′s total territory. The proportion of the sensitive zones in Northwest China, North China, South China, and Tibetan Plateau region were 68.20%, 70.82%, 49.94%, and 66.59%, respectively. However, the insensitive zones account for 35.90% of the total land area, and the potential vegetation distributed in these insensitive areas was hard to change with climate change.

Key Words:potential vegetation; sensitivity; Comprehensive Sequential Classification System (CSCS); scenario

基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40961026)；陜西省教育廳重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科研計(jì)劃項(xiàng)目(14JS010)

收稿日期:2014- 10- 04; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 10- 10

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: Zhaojun@nwnu.edu.cn

DOI:10.5846/stxb201410041951

車彥軍, 趙軍, 張明軍, 王圣杰, 齊月.不同氣候變化情景下2070—2099年中國(guó)潛在植被及其敏感性.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(10):2885- 2895.

Che Y J, Zhao J, Zhang M J, Wang S J, Qi Y.Potential vegetation and its sensitivity under different climate change scenarios from 2070 to 2099 in China.Acta Ecologica Sinica,2016,36(10):2885- 2895.