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    黑龍江西部農(nóng)田水分利用效率時(shí)空特征及氣候影響分析

    2019-10-09 08:53:36付俊娥王明月龐治國李芳花
    關(guān)鍵詞:氣候因子利用效率黑龍江

    付俊娥,王明月,龐治國,李芳花,曲 偉,劉 瀟

    (1.中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100038;2.山西大學(xué),山西 太原 030006;3.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心,北京 100038;4.黑龍江省水利科學(xué)研究院,黑龍江 哈爾濱 100050)

    1 研究背景

    水分利用效率(Water use efficiency,WUE)是指單位水量通過植物葉片蒸騰耗散時(shí)所能同化的光合產(chǎn)物量,或指植被光合作用生產(chǎn)的干物質(zhì)(Gross Primary Productivity,GPP)或凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)與蒸散發(fā)(Evapotranspiration,ET)所消耗的水分之比[1],是植被生態(tài)系統(tǒng)碳、水循環(huán)的重要指示因子以及衡量植被生長狀況的監(jiān)測指標(biāo),也是評(píng)價(jià)氣候變化的重要特征[2]。因此,研究WUE的動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng),對(duì)于揭示植被生態(tài)系統(tǒng)碳-水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)機(jī)理,優(yōu)化地區(qū)水資源管理及生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展具有重要的意義[3]。

    由于數(shù)據(jù)獲取手段差異,計(jì)算WUE的方法也不同。遙感具有在大范圍、長時(shí)間數(shù)據(jù)獲取方面的優(yōu)勢,隨著近年來區(qū)域乃至全球尺度的地表生態(tài)過程反演算法的不斷成熟,被作為進(jìn)行區(qū)域WUE動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測的有效工具。在全球氣候變化背景下,許多學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)WUE的時(shí)空演變和影響因素進(jìn)行了大量的研究,且關(guān)注熱點(diǎn)逐漸由林草生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)展至農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。仇寬彪等[4]利用MODIS GPP和ET產(chǎn)品分析了2003—2012年中國中東部地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率的時(shí)空分布特征及其影響因子,結(jié)果表明氣候因素是影響中國中東部南北方農(nóng)田WUE的主要因子;王芳等[5]利用MOD16 ET和MOD17 GPP數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),分析了安徽省2000—2014年農(nóng)田WUE的年際、年內(nèi)時(shí)空變化特征以及與氣候因子的關(guān)系,認(rèn)為降雨在安徽省農(nóng)田WUE變化中起主導(dǎo)作用。趙安周等[1]基于遙感、氣象數(shù)據(jù),利用趨勢分析、相關(guān)分析等方法分析了海河流域2000—2014年總初級(jí)生產(chǎn)力GPP、蒸散發(fā)ET及WUE的時(shí)空分布特征,并識(shí)別WUE對(duì)降水、氣溫及干旱的響應(yīng),認(rèn)為降水對(duì)WUE的影響最大??傮w來看,在不同的區(qū)域尺度上,WUE的時(shí)空分布表現(xiàn)出較大的時(shí)空差異性,且對(duì)氣候和不同植被類型的響應(yīng)程度也具有較大差異。

    黑龍江西部地區(qū)是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一,為典型半干旱季風(fēng)氣候,屬于全球氣候變化敏感區(qū),農(nóng)作物一年一熟,主要作物包括玉米、水稻和大豆,農(nóng)田面積占總土地面積的50%以上,占全國農(nóng)田總面積的5.8%,屬于典型的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力區(qū)域,研究黑龍江西部農(nóng)田WUE變化對(duì)于保障國家糧食安全具有舉足輕重的地位。MODIS總初級(jí)生產(chǎn)力(GPP)和蒸散發(fā)(ET)產(chǎn)品是目前研究生態(tài)系統(tǒng)WUE普遍采用的數(shù)據(jù),因此本文采用MODIS產(chǎn)品分析黑龍江西部農(nóng)田WUE的時(shí)空分布變化特征,及其與氣候因子的關(guān)系,為該地區(qū)農(nóng)田水資源管理以及生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

    2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

    2.1 研究區(qū)概況研究區(qū)位于黑龍江省西部(122°23′—130°14′E、44°04—48°55′N),包括哈爾濱、綏化、大慶和齊齊哈爾,總面積15.08萬km2。該地區(qū)屬半干旱半濕潤氣候,是氣候變化敏感區(qū),年平均氣溫為0~5℃;全年降水量400~600 mm,主要集中在6—8月,自東向西逐漸減少;年均日照時(shí)數(shù)2600~2900 h,年總輻射量4500~5300 MJ/m2;無霜期日數(shù)115~160 d,≥10℃活動(dòng)積溫2300℃~3100℃,自南向北遞減。該地區(qū)幅員遼闊,地勢平坦,土地肥沃,土地利用類型以耕地、林地、未利用地和水域?yàn)橹?,占全區(qū)面積的96%,其中耕地面積最大,分布最廣且成片分布,占全區(qū)總面積的55%(見圖1),是黑龍江省主要商品糧生產(chǎn)基地,也是比較典型的旱作農(nóng)業(yè)區(qū),農(nóng)事活動(dòng)期為4—10月。

    圖1 黑龍江西部DEM和土地利用類型

    2.2 數(shù)據(jù)來源本文采用從美國國家航空航天局網(wǎng)站下載的研究區(qū)2000—2016年MOD16A2 ET和MOD17A2H GPP產(chǎn)品來計(jì)算作物水分利用效率,該數(shù)據(jù)由美國蒙大拿大學(xué)密蘇拉分校地球動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬研究組研究發(fā)布并驗(yàn)證其有效性,空間分辨率為500 m×500 m,時(shí)間分辨率為8 d,數(shù)據(jù)時(shí)段為作物生長季即每年的5月上旬至10月上旬。姜艷陽等[6]采用水量平衡方法從月尺度對(duì)MODIS MOD16蒸散發(fā)產(chǎn)品在中國流域的質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估,結(jié)果表明該產(chǎn)品在松花江流域的季節(jié)和空間分布特征與驗(yàn)證數(shù)據(jù)最為接近,相關(guān)系數(shù)R2達(dá)到了0.722,平均偏差(MBE)為-1.67。由此可見,MOD16地表蒸散產(chǎn)品在研究區(qū)范圍內(nèi)的精度總體上符合要求。采用ArcGIS對(duì)GPP與ET進(jìn)行重投影、鑲嵌和裁切等預(yù)處理,然后根據(jù)MODIS產(chǎn)品的質(zhì)量標(biāo)識(shí)層剔除云和無效值,并用同期產(chǎn)品的多年均值填充無值區(qū),之后將作物生長季的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行累加得到年值,最后用土地利用中的耕地(旱地)進(jìn)行掩膜處理。氣候數(shù)據(jù)[7-9]由國家氣候中心提供,空間分辨率為0.25°×0.25°,包括2000—2016年黑龍江西部地區(qū)日降水量與日氣溫?cái)?shù)據(jù),采用五日滑動(dòng)平均法求算界限溫度的起止日期,在此基礎(chǔ)上計(jì)算得到≥0℃和≥10℃活動(dòng)積溫以及≥10℃有效積溫。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到年值,利用CUBIC法插值為500 m×500 m,使之與遙感數(shù)據(jù)分辨率保持一致。氣候因子主要選取Pre(年平均降水量)、Tm(年平均氣溫)、AT0(≥0℃活動(dòng)積溫)、AT10(≥10℃活動(dòng)積溫)和EAT10(≥10℃有效積溫)。

    3 研究方法

    3.1 水分利用效率本文的WUE采用GPP與ET的比值表示[10]:

    式中:WUE為作物水分利用效率(gC·mm-1·m-2);GPP為作物全生育期總初級(jí)生產(chǎn)力(gC·m-2);ET為作物全生育期實(shí)際蒸散發(fā)(mm)。

    3.2 分析方法本文采用標(biāo)準(zhǔn)差分析、線性趨勢法及偏相關(guān)空間分析三種方法,來分析黑龍江西部農(nóng)田GPP、ET和WUE的波動(dòng)變化以及WUE與氣候因素的關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)差可以反映WUE等數(shù)據(jù)集的離散程度,值越大,表明該要素距離平均值越遠(yuǎn),年際變化越大[11],計(jì)算公式如式(2)[12]。線性趨勢法是指通過編制和分析時(shí)間序列,根據(jù)時(shí)間序列所反映出來的線性趨勢進(jìn)行延伸,借以預(yù)測下一時(shí)期或以后若干時(shí)期可能達(dá)到的水平。采用一元線性方程Y=ax+b表示各要素的趨勢變化,其中a為斜率。采用偏相關(guān)空間關(guān)系分析氣候因子與WUE之間的關(guān)系,即利用式(3)—(5)分析氣候因子與WUE之間的簡單相關(guān)系數(shù)、一階偏相關(guān)系數(shù)和二階偏相關(guān)系數(shù)。

    式中:Cov(i,j)為i和j的協(xié)方差;Var(i)和Var(j)分別為i和j的方差;rij為變量i與j的簡單相關(guān)系數(shù),rijh為控制h變量后i與j的一階偏相關(guān)系數(shù),rijhm為控制h和m變量后i與j的二階偏相關(guān)系數(shù)。Hurst指數(shù)可作為判斷要素時(shí)間序列是否具有長程依賴性的參考依據(jù)[13],本文利用Hurst指數(shù)分析各要素的持續(xù)性,H的取值范圍在0<H<1;若H=0.5,則該要素為相互獨(dú)立、方差有限的隨機(jī)序列;若0.5<H<1,則該要素具有持續(xù)性,未來與過去趨勢一致;若0<H<0.5,則該要素具有反持續(xù)性。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 農(nóng)田WUE時(shí)空分布特征對(duì)黑龍江省西部2000—2016年作物生長季(5月初—10月上旬)農(nóng)田WUE年際時(shí)間變化特征分析(圖2)可知,ET年均值的波動(dòng)范圍在286~425 mm之間,多年蒸散發(fā)均值為363.08 mm,整體呈顯著增加趨勢,變化率為8.32 mm·a-1;GPP波動(dòng)范圍在493-693 gC·m-2之間,均值為583.80 gC·m-2,同樣呈現(xiàn)顯著增加趨勢,變化率為9.93 gC·m-2·a-1;農(nóng)田年均WUE的變化范圍在1.44~1.75 gC·mm-1·m-2之間,多年均值為1.63 gC·mm-1·m-2,整體呈微弱下降趨勢,變化率為0.01 gC·mm-3·a-1。采用偏差法分析2000—2016年各年農(nóng)田WUE偏離多年平均水平的程度,WUE呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢,其中2000、2002和2016年偏差值較大,說明偏離平均水平的程度較嚴(yán)重,2000和2002年的農(nóng)田WUE值較高,都在1.7 gC·mm-1·m-2以上;2016年WUE較低,低于多年平均水平的10%以上,通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料[14]可知2016年7上旬至8月28日期間黑龍江省西部出現(xiàn)了中等程度以上旱情,其中齊齊哈爾地區(qū)出現(xiàn)了重旱,干旱導(dǎo)致2016年農(nóng)作物GPP下降,使WUE出現(xiàn)較大的偏離。對(duì)研究區(qū)2000—2016年GPP、ET與WUE進(jìn)行Hurst指數(shù)分析表明,GPP與ET在未來可能會(huì)持續(xù)增加,而WUE則可能會(huì)與過去的趨勢相反,出現(xiàn)緩慢回升情況。

    表1 農(nóng)田GPP、ET與WUE變化統(tǒng)計(jì)特征值

    圖2 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田蒸散發(fā)、總初級(jí)生產(chǎn)力和水分利用效率年際變化及WUE距平分析

    2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田GPP、ET與WUE的年內(nèi)變化特征如圖3所示,GPP和ET均呈先增加后減少的單峰型變化趨勢,從5月份開始緩慢增加,在7、8月份達(dá)到峰值,9月后下降;WUE年內(nèi)呈現(xiàn)明顯的“上升-下降-上升-下降”的M型趨勢,2次峰值之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在7月份,最大值出現(xiàn)在9月份,分析結(jié)果與王芳、范田億等人研究相一致[6,15]。

    圖3 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田蒸散發(fā)、總初級(jí)生產(chǎn)力和水分利用效率年內(nèi)變化

    圖4 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田水分利用效率年均值空間分布和變化趨勢

    2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE的空間分布存在較大差異(圖4),呈現(xiàn)由東向西遞增的趨勢,變化范圍在0.8~3.05 gC·mm-1·m-2之間,WUE>1.7的高值區(qū)集中于大慶與齊齊哈爾東部,主要分布在水域周圍,低值區(qū)集中于哈爾濱市北部、綏化市和齊齊哈爾市北部等山前地區(qū);WUE空間變化整體呈減少趨勢,斜率為-0.05~0.01,減少區(qū)域占95.27%,變化趨勢由西向東遞增。WUE快速減少趨勢集中于大慶、齊齊哈爾地區(qū),緩慢減少趨勢集中于綏化與哈爾濱市。WUE減少區(qū)域GPP呈增加趨勢,且增勢小于ET。由此可知,GPP增勢小于ET增勢是WUE值減少的原因。

    4.2 氣候因素影響分析近100年,我國氣溫呈現(xiàn)上升趨勢,全球氣候變化已對(duì)我國農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)特別是我國北方旱區(qū)農(nóng)業(yè)造成重大影響[16]。大量的研究表明,WUE對(duì)氣候變化有著明顯的響應(yīng)。在本研究區(qū)所屬2000—2016年時(shí)段內(nèi),氣溫呈下降趨勢,降雨呈增加趨勢(表2和圖5),年均降雨量在360~680 mm之間,多年均值為522 mm,年降雨量逐漸增加,變化率為10.18 mm·a-1;研究區(qū)近17年平均溫度Tm、年積溫AT0、AT10和EAT10都呈波動(dòng)下降趨勢,多年均值分別為3.60℃、3294.17℃、2947.52℃和1402.03℃。

    表2 黑龍江西部農(nóng)田區(qū)氣候要素統(tǒng)計(jì)特征值

    圖5 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田區(qū)氣候要素變化

    為了定量分析氣候變化對(duì)農(nóng)田WUE的影響,采用SPSS統(tǒng)計(jì)分析2000—2016年WUE與各氣候要素的相關(guān)關(guān)系(表3),可以看出平均溫度Tm、降雨量Pre、≥10℃活動(dòng)積溫AT10與WUE的偏相關(guān)性較高。其中,Pre、Tm與WUE呈負(fù)相關(guān),AT10與WUE呈正相關(guān)。選取相關(guān)系數(shù)較高的氣候因子與WUE逐像元做偏相關(guān)分析(圖6),可以看出由于受農(nóng)作物類型、土壤、氣候等復(fù)雜因素的影響,氣候因子與農(nóng)田WUE的相關(guān)性存在明顯地區(qū)差異。其中,Pre、Tm與WUE在哈爾濱市西部與綏化市的南部相關(guān)性最高,在大慶、齊齊哈爾地區(qū)的相關(guān)性較低,且負(fù)相關(guān)區(qū)域占比大,分別為68.09%、77.81%。AT10與WUE相關(guān)性最高的集中在綏化市與哈爾濱市西部,整體呈正相關(guān)趨勢,占比77.81%??傮w而言,在氣候因素中,黑龍江西部農(nóng)田WUE受平均溫度和降雨的影響較大,≥10℃積溫的影響次之。

    表3 WUE與氣候要素相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

    圖6 Pre、Tm、AT0與WUE偏相關(guān)空間分布

    5 結(jié)論

    本文基于MODIS數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),對(duì)2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE的時(shí)空分布進(jìn)行了分析,主要結(jié)論如下:

    (1)時(shí)間尺度上,黑龍江西部農(nóng)田GPP與ET在2000—2016年間均呈顯著上升趨勢,增速分別為 9.93 gC·m-2·a-1與 8.32 mm·a-1;WUE呈略微下降趨勢,均值為 1.63 gC·mm-1·m-2,降速為-0.01 gC·mm-1·m-2·a-1。GPP與ET在未來可能會(huì)持續(xù)增加,而WUE則可能會(huì)與過去的趨勢相反,出現(xiàn)緩慢回升情況。

    (2)空間尺度上,2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE空間分布呈現(xiàn)由東低向西高的趨勢,各地市多年平均年WUE大小差異顯著,高值區(qū)集中于大慶與齊齊哈爾東部,主要分布在水域周圍,即水源充足的地區(qū)GPP較高,WUE較大;WUE空間變化整體呈減少趨勢,斜率為-0.05~0.01,且西部地區(qū)減少趨勢明顯。

    (3)氣候影響方面,氣候因素是影響黑龍江西部農(nóng)田WUE的主要因子,年平均氣溫呈下降趨勢,年降雨量呈增加趨勢,降水、平均溫度與農(nóng)田WUE呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,≥10℃活動(dòng)積溫與WUE呈正相關(guān);影響2000—2016年農(nóng)田WUE的主要?dú)夂蛞蜃邮墙邓推骄鶞囟?,其次為?0℃積溫。

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