草地生態(tài)系統(tǒng)植被變化的自然與人為因素定量區(qū)分方法

顏 亮,王金枝,張驍棟,陳 槐,李 勇,張克柔,閆鐘清,李 猛,吳海東,康恩澤,康曉明,*

1 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院濕地研究所, 北京 100091 2 濕地生態(tài)功能與恢復(fù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100091 3 四川若爾蓋高寒濕地生態(tài)系統(tǒng)定位觀測(cè)研究站, 阿壩藏族自治州 624500 4 中國(guó)科學(xué)院成都生物研究所山地生態(tài)恢復(fù)與生物資源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 成都 610041 5 中國(guó)科學(xué)院青藏高原地球科學(xué)卓越創(chuàng)新中心, 北京 100101

作為重要的陸地生態(tài)系統(tǒng)之一,草地可提供畜牧產(chǎn)品、水土保持、生物多樣性維持等多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),是人類生存和可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[1—4]。然而,在氣候變化和不斷增強(qiáng)的人類活動(dòng)(如過度放牧)的雙重影響下,草地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生變化[5—8],表現(xiàn)為植被物候期、覆蓋度和生產(chǎn)力的改變以及土壤系統(tǒng)的變化[9—10]。草地生態(tài)系統(tǒng)的退化已成為當(dāng)前最緊迫的環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題之一,定量區(qū)分草地生態(tài)系統(tǒng)變化中自然和人為因素的相對(duì)貢獻(xiàn)率至關(guān)重要,可針對(duì)性選擇不同的管理策略和技術(shù)手段來適應(yīng)氣候變化或抵消人類活動(dòng)對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響[11—12]。已有學(xué)者圍繞這一問題采用不同的方法開展相關(guān)研究和探索[13—15],但由于氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)影響的復(fù)雜性及其交互作用,定量評(píng)估自然和人為因素對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)變化的影響仍然是一個(gè)重要且有較大爭(zhēng)議的研究課題[16—18]。

據(jù)此,本文選取對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)響應(yīng)敏感的草地生態(tài)系統(tǒng),以區(qū)域尺度上更易獲取的植被變化相關(guān)指標(biāo)為切入點(diǎn)[19—20],綜述國(guó)內(nèi)外定量區(qū)分自然和人為因素對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)植被變化影響的不同方法,評(píng)估不同方法的優(yōu)勢(shì)及其不確定性來源,并對(duì)同一區(qū)域或圍繞同一主題開展的不同方法所需的數(shù)據(jù)和結(jié)果進(jìn)行比較,以期為自然和人為貢獻(xiàn)定量區(qū)分方法的選擇、草地生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)與管理提供理論支撐和參考依據(jù)。

1 文獻(xiàn)搜集與整理

文獻(xiàn)搜集分為兩步:(1)在中國(guó)知網(wǎng)(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)和Web of Science進(jìn)行文獻(xiàn)搜索,中、英文關(guān)鍵詞包括:氣候變化(climate change)、人類活動(dòng)(human activities,non-climatic)、草地(grassland)、草原(steppe)、草甸(meadow)、自然因素(natural)、人為(anthropogenic)、定量(quantitative)、生態(tài)系統(tǒng)(ecosystem)、貢獻(xiàn)率(contributions)、植被(vegetation)、變化(variation,dynamic)、退化(degradation)、沙化(desertification)、恢復(fù)(restoration)。(2)對(duì)已搜集的文獻(xiàn)進(jìn)行篩選,僅保留同時(shí)具備自然因素與人為因素并且給出各自定量貢獻(xiàn)率的文獻(xiàn),總結(jié)并歸類當(dāng)前用于定量區(qū)分自然因素和人為因素的方法,在此基礎(chǔ)上針對(duì)歸類后的每種方法的中英文關(guān)鍵詞進(jìn)行第二次搜索,包括:主成分分析法(principal component analysis,PCA)、層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、殘差趨勢(shì)法(RESTREND)、模型差值方法(model,modelling)等。歸納每種方法的原理與計(jì)算方法,并從優(yōu)勢(shì)、不足及不確定性來源等方面進(jìn)行比較。在此基礎(chǔ)上,選取典型案例,對(duì)不同區(qū)分方法進(jìn)行比較,并提出未來研究趨勢(shì)。

2 自然與人為因素定量區(qū)分方法研究進(jìn)展

2.1 方法簡(jiǎn)介

目前,用于定量區(qū)分草地生態(tài)系統(tǒng)植被變化的自然和人為因素相對(duì)貢獻(xiàn)的方法主要有主成分分析法、層次分析法、殘差趨勢(shì)法和模型差值法等。

主成分分析法通過標(biāo)準(zhǔn)化原始指標(biāo)值計(jì)算主成分因子的特征值和貢獻(xiàn)率[21—23],是數(shù)學(xué)上一種常用的降維方法。有學(xué)者將該方法應(yīng)用在荒漠化和沙化過程中的自然和人為因素貢獻(xiàn)率的區(qū)分中,通過選取研究區(qū)內(nèi)特定時(shí)間范圍的氣象要素?cái)?shù)據(jù)及農(nóng)牧業(yè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),提取累積貢獻(xiàn)率大于85%的主成分X1—Xn,如果主成分Xn中自然因素指標(biāo)均較大(>0.8),則該主成分因子看作是自然因素主導(dǎo),其貢獻(xiàn)率即為自然因素的相對(duì)貢獻(xiàn)率,如人為因素指標(biāo)較大,則是人為因素主導(dǎo)。如果主成分Xn上既有自然因素又有人為因素,則認(rèn)為其受自然和人為共同影響[24—25]。

殘差趨勢(shì)法由Evans和Geerken提出[26],該方法通過長(zhǎng)時(shí)間序列、區(qū)域尺度的歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)[27]、凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Production,NPP)或植被覆蓋指數(shù)[28—30]等指標(biāo)定量區(qū)分研究區(qū)域內(nèi)植被變化的自然與人為因素相對(duì)貢獻(xiàn)率。通過建立研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)像元的植被指數(shù)與氣象因子的回歸模型,得到植被指數(shù)預(yù)測(cè)值(VIi′)的年時(shí)間序列；植被指數(shù)實(shí)際值(VIi)與預(yù)測(cè)值之間的殘差σi(σi=VIi-VIi′),即為人為因素所貢獻(xiàn)的部分。當(dāng)σ的值為正時(shí),人類活動(dòng)對(duì)植被生長(zhǎng)具有積極的影響,如果σ的值為負(fù)則認(rèn)為人類活動(dòng)對(duì)植被的作用是負(fù)面的,將加劇植被退化。Burrell等結(jié)合時(shí)間序列分割(Time Series Segmentation,TSS)對(duì)此方法進(jìn)行改進(jìn),提高了對(duì)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)重大變化的敏感度[31]。

模型差值法是綜合氣候-生產(chǎn)力模型、生態(tài)系統(tǒng)過程模型和遙感模型進(jìn)行植被變化的自然與人為因素定量區(qū)分的方法。生態(tài)系統(tǒng)模型包含了生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的許多復(fù)雜過程和機(jī)理,是認(rèn)識(shí)、研究和預(yù)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)過程、機(jī)制及影響因素的有效方法[32],能夠模擬預(yù)測(cè)自然因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)植被變化的影響。遙感模型則基于實(shí)測(cè)遙感數(shù)據(jù),能夠模擬預(yù)測(cè)自然和人為因素綜合影響下的植被變化。該方法選取能夠反映植被變化的NDVI或者NPP為評(píng)估指標(biāo),將其劃分為3類:(1)僅受自然因素影響的潛在NDVI(NDVIp)或NPP(NPPP),由氣候生產(chǎn)力模型[32](如Thornthwaite模型、Chikugo模型)、生態(tài)系統(tǒng)過程模型(如TEM模型[33]、IBIS模型[34]、LPJ模型[35]、OCHIDEE模型[36]等)計(jì)算得出；(2)受自然因素和人為因素共同影響的NDVI(NDVIA)或?qū)嶋HNPP(NPPA),由遙感模型(如CASA模型[37]、VPM模型[38]、EC-LUE模型[39])計(jì)算得出；(3)潛在情景與實(shí)際情景二者之差為僅受人為因素影響的NDVI(NDVIL)或NPP(NPPL)[40—42]。通過計(jì)算斜率,判斷生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)以及是由自然因素還是人為因素主導(dǎo),并基于NPP或NDVI的變化量來計(jì)算自然或人為因素的貢獻(xiàn)率[43—44]。

2.2 定量區(qū)分方法的比較與應(yīng)用

在研究時(shí)段上,早期主成分分析法和層次分析法應(yīng)用較多,20世紀(jì)90年代初董玉祥[23]采用主成分分析法分析土地沙化的影響因子,選取年降雨量、風(fēng)速、人口等10個(gè)自然與人為因子,得出人口壓力下土地不合理利用是內(nèi)蒙古商都縣農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)沙化的主要?jiǎng)右?。這一方法也應(yīng)用在鄂爾多斯高原[25]和青海共和盆地[45—46]的沙化和荒漠化過程的自然與人為因素的定量區(qū)分中,人為因素均是主導(dǎo)影響因子(46.8%—53.8%)。主成分分析法主要基于長(zhǎng)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)獲取容易,計(jì)算方法簡(jiǎn)單,但該方法的本質(zhì)是一種降維方法,主成分提取與各因子間的相關(guān)性有關(guān),因此其結(jié)果的解釋其及生態(tài)學(xué)含義均比較模糊。層次分析法受數(shù)據(jù)的限制小,但研究結(jié)果受研究者構(gòu)建的層次結(jié)構(gòu)(如哪些自然因素和人為因素導(dǎo)致植被退化)及參與問卷調(diào)查與打分的受眾的影響[47—50]。

近十年來,殘差趨勢(shì)法、模型差值法應(yīng)用逐漸增多,這兩種方法的優(yōu)勢(shì)在于可以獲取不同時(shí)段草地生態(tài)系統(tǒng)變化的定量區(qū)分比例及其空間格局。殘差趨勢(shì)法基于時(shí)空連續(xù)的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,但其假定植被指數(shù)與當(dāng)年氣候因子存在相關(guān),更適用于干旱、半干旱區(qū)[26—27]。這種方法沒有建立一個(gè)未退化的參考,一些研究對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn),分時(shí)間段建立植被指數(shù)與氣象因子的回歸模型,同時(shí)考慮了溫度對(duì)植被生長(zhǎng)的影響[51—52]。模型差值法適用于各種生態(tài)系統(tǒng)類型,驗(yàn)證后的模型具備較好的時(shí)空外推性,可模擬長(zhǎng)時(shí)間尺度不同類型生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化,并以此為基礎(chǔ)獲取植被變化的自然和人為影響因素相對(duì)貢獻(xiàn)率的時(shí)空格局。模型差值法中用于計(jì)算僅受氣候因素影響的潛在NPP的氣候-生產(chǎn)力模型和生態(tài)系統(tǒng)過程模型,它們的主要驅(qū)動(dòng)要素之一是氣象數(shù)據(jù),因此存在氣候因素與模型模擬結(jié)果的自相關(guān)[30]。此外,由于過程模型和遙感模型的計(jì)算原理不同,不同模型的差值也包含了方法間的系統(tǒng)誤差。

由此可見,用于生態(tài)系統(tǒng)植被變化自然和人為因素定量區(qū)分的幾種方法數(shù)據(jù)獲取難易程度不同、計(jì)算復(fù)雜度有差異,在計(jì)算原理和結(jié)果等方面各有其優(yōu)勢(shì)和局限(表1)。

表1 自然和人為因素相對(duì)貢獻(xiàn)率的區(qū)分方法及比較

已有較多研究在不同區(qū)域開展草地生態(tài)系統(tǒng)退化或沙化的自然和人為因素的定量區(qū)分,計(jì)算各自的比例(表2)。

表2 陸地生態(tài)系統(tǒng)變化自然和人為因素定量區(qū)分案例

采用模型差值法發(fā)現(xiàn)近三十年烏茲別克斯坦和土庫(kù)曼斯坦的草地退化是人為因素主導(dǎo),而哈薩克斯坦、土庫(kù)曼斯坦、吉爾吉斯斯坦、蒙古和巴基斯坦草地NPP的增加均是自然因素主導(dǎo)[40,56]。非洲植被NPP變化的驅(qū)動(dòng)力存在空間差異,馬里、布基納法索和中非地區(qū)為自然因素主導(dǎo),埃塞俄比亞和南非的部分地區(qū)則是人為因素主導(dǎo)[58]。而位于非洲東北部的蘇丹共和國(guó)的北科爾多凡,2000—2008年該地區(qū)荒漠化是人為因素主導(dǎo)(67.32%),自然因素影響了32.03%,自然因素和人為因素共同影響0.65%,荒漠化逆轉(zhuǎn)則是自然因素主導(dǎo)(97.7%)[59]。

盡管很多研究工作在同一區(qū)域開展,然而因研究方法不同,研究結(jié)果也存在很大差異,甚至結(jié)論相反:以我國(guó)藏北區(qū)域?yàn)槔?利用層次分析法研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域在1990—2015年間是人為因素主導(dǎo),超載過牧、鼠蟲害對(duì)藏北草地退化的貢獻(xiàn)率分別為28.6%和17.1%[54]。而采用殘差趨勢(shì)法對(duì)該區(qū)域研究發(fā)現(xiàn),2000—2015年間藏北區(qū)域的植被變化不是人為因素主導(dǎo),而是自然因素主導(dǎo),并且因子之間的交互作用大于任何單一因子,降水和溫度的交互作用可解釋藏北區(qū)域草地植被變化的44.6%[53]。針對(duì)我國(guó)青藏高原區(qū)域的研究結(jié)果也有較大差異,采用生態(tài)系統(tǒng)過程模型(TEM模型)和遙感模型(CASA模型)的差值結(jié)果發(fā)現(xiàn),1982—2010年間是自然因素主導(dǎo)(56.59%—79.62%)[6]；而陳槐等[55]基于優(yōu)化的模型差值法則表明1990—2013年間青藏高原草地生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力的變化是人為因素主導(dǎo)(74%)；采用廣義線性模型計(jì)算潛在NDVI與實(shí)際NDVI的比較結(jié)果揭示1980—2010年間植被變化是人為因素主導(dǎo)(66.07%),人為因素中“退耕還草”等生態(tài)項(xiàng)目可改善草地質(zhì)量、有效的減緩由于土地利用變化和持續(xù)干旱引起的草地退化[43]。

3 結(jié)論與展望

本文綜述了當(dāng)前用于區(qū)分自然和人為因素貢獻(xiàn)的方法,對(duì)不同方法的數(shù)據(jù)來源、計(jì)算過程、優(yōu)劣勢(shì)和應(yīng)用進(jìn)行了梳理與比較,目前,已有研究將同一方法應(yīng)用在不同區(qū)域的研究較多,但針對(duì)方法本身的局限而優(yōu)化或提升的方法類研究較少,研究指標(biāo)的選取上較為單一,在定量區(qū)分的方法和指標(biāo)的選取上仍需優(yōu)化和突破。

不論是早期采用較多的主成分分析法和層次分析法,還是近年來應(yīng)用較多的殘差趨勢(shì)法和模型差值方法等,每種方法均有其各自優(yōu)勢(shì)及局限性。另一方面,當(dāng)前研究也受限于所需數(shù)據(jù)的時(shí)空尺度及連續(xù)性。例如,基于遙感影像數(shù)據(jù)的殘差趨勢(shì)法和模型法,不能對(duì)沒有遙感圖像的較早時(shí)段進(jìn)行分析。因此,在開展定量區(qū)分的研究時(shí)可依據(jù)不同目標(biāo)和數(shù)據(jù)情況選擇相應(yīng)的方法(圖1)。

圖1 依研究目標(biāo)和數(shù)據(jù)情況進(jìn)行方法選擇的思維導(dǎo)圖Fig.1 A mind map of method selection based on research objectives and data

為更全面、清晰地厘清生態(tài)系統(tǒng)的變化及歸因,為陸地生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)與管理提供更為科學(xué)、細(xì)致的理論支撐和參考依據(jù),未來研究應(yīng)關(guān)注以下幾方面:

(1)指標(biāo)選取是開展定量區(qū)分的第一步,如何選取能夠代表不同時(shí)空尺度的生態(tài)系統(tǒng)變化的指標(biāo)尤為關(guān)鍵；關(guān)于自然和人為因素的指標(biāo)篩選,既要考慮全面,也要關(guān)注指標(biāo)間是否冗余、是否相關(guān)或相互影響,如何用科學(xué)的方法識(shí)別和篩選指標(biāo)。例如,當(dāng)前殘差趨勢(shì)法和模型差值法主要以易獲取且能反映植被變化的NDVI或NPP作為評(píng)估的指標(biāo),而總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross primary productivity,GPP)和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(Net ecosystem productivity,NEP)分別表征了生態(tài)系統(tǒng)的總第一性生產(chǎn)和凈固碳量,有著重要的生態(tài)學(xué)意義,未來研究中也應(yīng)予以關(guān)注。

(2)數(shù)據(jù)為定量區(qū)分提供支持,自然和人為因素各指標(biāo)的不同數(shù)據(jù)源的時(shí)間、空間分辨率不匹配,如區(qū)域的氣象數(shù)據(jù)多為插值后以一定面積格點(diǎn)為單位的時(shí)空連續(xù)數(shù)據(jù),而人為因素的一部分?jǐn)?shù)據(jù)如人口數(shù)量、放牧強(qiáng)度等來自于統(tǒng)計(jì)年鑒,空間上一般以縣域尺度為主；另一部分為定性數(shù)據(jù),如政策等。因此,如何將不同時(shí)間、空間分辨率,定量、定性數(shù)據(jù)相結(jié)合,是未來研究中需要關(guān)注和解決的問題。

(3)由于導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)變化的各因素通常是協(xié)同作用的(圖2),因此生態(tài)系統(tǒng)的退化歸因、有效保護(hù)、恢復(fù)與管理除需要定量區(qū)分特定時(shí)段內(nèi)某一區(qū)域自然(X%)與人為因素(Y%)各自的貢獻(xiàn)率,以及自然和人為因素下每個(gè)因子各自的貢獻(xiàn)率外,還需要關(guān)注組內(nèi)因子交互作用(x1xn%…或y1yn%)和組間因子交互作用的貢獻(xiàn)率(x1yn%…y1xn%)。

圖2 生態(tài)系統(tǒng)變化的自然與人為因素定量區(qū)分方法中暫未解決的問題及研究展望Fig.2 The prospects in quantitative assessment the impacts of climate factors and anthropogenic factors on terrestrial ecosystem changes

(4)迫切需要針對(duì)自然與人為因素定量區(qū)分方法本身開展研究,突破現(xiàn)有方法的局限,發(fā)展定量區(qū)分的新思路與新方法,這也是未來研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)所在。