1982—2020年東北森林帶植被綠度時空變化特征

張 宇,余 振,欒軍偉,王 一,葉曉丹,劉世榮

1 國際竹藤中心竹藤資源與環(huán)境研究所,國家林業(yè)和草原局/北京市共建竹藤科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100102 2 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院,南京 210044 3 中國林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所,國家林業(yè)和草原局森林生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100091

在全球氣候變化日益加劇的背景下,影響植被光合作用活動的溫度和降雨等因素發(fā)生了顯著變化,改變了植被生長和固碳能力[1—3]。植被光合作用活動可用遙感植被綠度,即植被指數(shù)(vegetation indices,VIs)或葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI),進(jìn)行間接表征[3—4]。以植被綠度為衡量指標(biāo),量化植被活動的時空變化有助于理解氣候變化和植被之間的關(guān)系,對于預(yù)測植被對氣候變化的響應(yīng)至關(guān)重要。

近年來一些研究利用NDVI[5—6]或LAI[7—8]分析了全球植被綠度變化,結(jié)果表明自1980s以來植被的綠化(植被綠度在某一時間段內(nèi)呈顯著增加趨勢則定義為綠化,代表著植被光合作用活動增強(qiáng);反之則為褐化)是普遍的,北半球高緯度[9]和溫帶[8]區(qū)域是綠化的熱點(diǎn)地區(qū),而氣候變暖是主要驅(qū)動因素之一[2,10—11]。然而,由于氣候變化的時空異質(zhì)性[12],植被綠度變化存在較大的時空差異。氣候變暖停滯[13—14]和植被生長的溫度響應(yīng)逐漸減弱[15—16]改變了植被綠度變化趨勢[17—18],一些溫帶區(qū)域的植被褐化加劇[18],甚至出現(xiàn)從綠化到褐變的逆轉(zhuǎn)[4]。降雨減少和溫度持續(xù)增加造成植被面臨越來越大的水分脅迫[19—20],以相對濕度(relative humidity,RH)和土壤水分(soil moisture,SM)作為水分脅迫衡量指標(biāo)的研究指出水分脅迫是植被綠度增加速度放緩或逆轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素[4,21—23]。

植被綠度的時空變化及對氣候和土壤水分的響應(yīng)是非線性的[24],不同時間尺度上氣候和土壤水分對植被綠度的影響大小也并不一致。目前分析植被綠度與氣候和土壤水分關(guān)系的研究多采用相關(guān)分析法[24—25],以變量間的相關(guān)系數(shù)來確定因子對植被綠度的影響,忽視了各因子間的相互作用。因此,一些研究基于通徑分析或地理探測器量化了各因子對植被綠度變化的影響大小[23,26—29]。通徑分析可分析多個因子與因變量之間的復(fù)雜關(guān)系[29],地理探測器可根據(jù)因子和因變量之間的時空分布相似性來確定因子對因變量的影響,不需要構(gòu)建變量之間的線性關(guān)系[30]。

東北森林帶源于“兩屏三帶”生態(tài)安全戰(zhàn)略建設(shè),區(qū)域內(nèi)包括大興安嶺、小興安嶺和長白山脈。東北森林帶是我國重要的碳匯功能區(qū)和生態(tài)屏障區(qū)[31—33],也是對氣候變化響應(yīng)的敏感區(qū)[34]。近幾十年來東北地區(qū)氣候呈“暖干化”趨勢[35—36],但上世紀(jì)末開始區(qū)域氣候變暖出現(xiàn)停滯[37]。近年來一些研究評估了東北地區(qū)植被綠度變化,并分析了氣候因素的影響[38—40],但尚不清楚東北森林帶是否出現(xiàn)了植被褐化,也不清楚氣候和土壤水分對植被綠度的影響在時間尺度上是否一致。此外,氣候和土壤水分變化對植被綠度變化的影響大小也需進(jìn)一步分析。綜上,本研究利用長時間序列LAI遙感數(shù)據(jù)分析東北森林帶1982—2020年植被綠度時空變化,并基于通徑分析和地理探測器量化氣候和土壤水分對植被綠度的影響大小及時間差異,以明確東北森林帶植被綠度變化的主要驅(qū)動因素。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于118—135°E和38—54°N,平均海拔約499 m。研究區(qū)大部處于中溫帶,年均溫總體上從南至北遞減,年降水量總體呈東南至西北遞減趨勢,總體上四季分明,雨熱同期,為植被生長提供了良好的環(huán)境條件,大興安嶺和小興安嶺分布有寒溫帶針葉林和闊葉林,長白山脈主要分布為溫帶闊葉林和針闊混交林(圖1)。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Location of the study area

1.2 遙感數(shù)據(jù)

大尺度植被綠度變化研究一般采用遙感植被指數(shù)作為衡量植被生長的指標(biāo)。早期研究多采用NDVI為衡量指標(biāo),但NDVI在植被茂盛地區(qū)(LAI >2)易出現(xiàn)過飽和現(xiàn)象[41],因此本研究選取LAI為衡量指標(biāo)[7—8]。LAI定義為單位土地面積上植物葉片總面積與土地面積的比值[42]。LAI數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)發(fā)布的氣候數(shù)據(jù)記錄(Climate Data Record,CDR)產(chǎn)品中的AVHRR LAI數(shù)據(jù)集(version 5),空間分辨率為0.05°(大約5 km),時間分辨率為1 d。本研究選取了1982—2020年的LAI數(shù)據(jù),并采用最大值合成法生成每月LAI數(shù)據(jù),以消除大氣影響、云污染對信號的影響。采用Matlab插值算法“pchip”進(jìn)行了缺失值插補(bǔ)。選取每年4—10月的生長季LAI作為植被綠度的表征[18]。

1.3 氣候與土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)

本研究采用ERA5-LAND數(shù)據(jù)集(分辨率0.1°,https://cds.climate.copernicus.eu/)中的1982—2020年逐月平均溫度(Tmn)、降雨量(Pre)和土壤水分(SM)數(shù)據(jù),并用雙線性插值方法將數(shù)據(jù)重采樣至0.05°分辨率。土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)包括0—7 cm、7—28 cm、28—100 cm和100—289 cm。相對濕度(RH)計(jì)算詳見參考文獻(xiàn)[43]。

1.4 方法

1.4.1距平值計(jì)算和時間序列突變點(diǎn)檢測

距平值計(jì)算如下:

(1)

式中,Xi為第i年(i= 1982,1983,…,2020)的生長季平均溫度、降雨量或相對濕度,ˉX和ΔXi分別為對應(yīng)變量的多年平均值和距平值。

采用Pettitt突變檢驗(yàn)識別植被綠度趨勢的突變點(diǎn)[44],計(jì)算過程詳見參考文獻(xiàn)[45]。

1.4.2趨勢分析和顯著性檢驗(yàn)

采用Theil-Sen方法分析植被綠度變化趨勢,該方法可避免數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布要求的限制,并減少異常值的干擾[46]。但Theil-Sen方法無法判斷時間序列變化趨勢的顯著性,需引入Mann-Kendall檢驗(yàn)[46—47]對趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。Theil-Sen方法和Mann-Kendall檢驗(yàn)計(jì)算詳見參考文獻(xiàn)[48]。

1.4.3通徑分析和地理探測器

基于通徑分析可將不同因素對LAI的影響分解為直接影響和間接影響。直接或間接通徑系數(shù)絕對值越大,表明該因素對LAI的影響越強(qiáng),系數(shù)為正表示對LAI起促進(jìn)作用,反之為抑制作用。通徑分析計(jì)算過程詳見參考文獻(xiàn)[29]。

地理探測器可量化氣候和土壤水分對植被綠度變化的相對作用大小。該方法只對類型變量進(jìn)行分析,對于連續(xù)數(shù)據(jù),可在離散化對其進(jìn)行分析。利用R包“GD”可將氣候和土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)離散化,離散化的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)由“GD”包的optidisc函數(shù)確定,以得出最佳的解釋力q。解釋力q計(jì)算方式詳見參考文獻(xiàn)[30]。

2 研究結(jié)果

2.1 1982—2020年東北森林帶植被綠度的時空變化特征

Pettitt突變檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)研究區(qū)植被綠度于2000年發(fā)生了突變(P<0.05,圖2);柵格水平上,38.87%的區(qū)域植被綠度在2000年發(fā)生突變,其次為1999年(20.66%,圖2)。以2000年作為植被綠度變化突變點(diǎn),研究發(fā)現(xiàn)兩個階段植被綠度均呈現(xiàn)增加趨勢(分別為0.00993/a和0.00558/a,圖3),但2000年后植被綠度增加速度較1982—2000年間有所下降,且趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著?？臻g分布上,1982—2000年間83.28%區(qū)域植被綠度呈增加趨勢(圖3),綠化和褐化區(qū)域分別占17.73%和0.48%,大、小興安嶺增加速度較快;2000年后35.23%的區(qū)域植被綠度呈降低趨勢,褐化區(qū)域占3.95%,大興安嶺西北部最為突出(圖3)。兩個時期植被綠化區(qū)域的空間分布差異較大,褐化面積增加了約7.23倍。

圖2 東北森林帶植被綠度突變圖Fig.2 The abrupt vegetation greenness transitions in the forest belt of Northeast China

圖3 東北森林帶植被綠度年際變化Fig.3 The interannual variation of vegetation greenness in the forest belt of Northeast China

2.2 近幾十年東北森林帶氣候變化特征

如圖4所示,1982年以來研究區(qū)氣候總體呈現(xiàn)暖干化特征,三個區(qū)域生長季平均溫度和相對濕度分別呈現(xiàn)顯著增加和顯著降低的趨勢,其中大興安嶺溫度上升速度最大(0.036℃/a,P<0.01),相對濕度下降速度最快(-0.156%/a,P<0.01),且降雨量呈顯著降低趨勢(-0.894 mm/a,P<0.05)。為揭示植被綠度突變前后氣候條件是否存在差異,研究分析了2000年前后兩個時期氣候變化特征。結(jié)果顯示三個區(qū)域溫度在兩個時期均保持增加趨勢,但1982—2000年變化速度(分別為0.058、0.039、0.033℃/a)高于2000年后(分別為0.009、0.009、0.012℃/a)。2000年后各區(qū)域降雨量和相對濕度均轉(zhuǎn)為增加趨勢,但僅有小興安嶺趨勢顯著(3.109 mm/a,P<0.01)。綜上,2000年后研究區(qū)升溫速度降低,降雨量和相對濕度增加,暖干化趨勢有所緩解,尤其是小興安嶺區(qū)域。

圖4 東北森林帶氣候演變特征Fig.4 The evolution characteristics of climate in the forest belt of Northeast China數(shù)字和“*”表示趨勢大小及趨勢通過95%顯著性檢驗(yàn);黑色、紅色和黃色分別表示1982—2020、1982—2000和2000—2020年

空間分布上,1982—2000年研究區(qū)溫度整體呈增加趨勢,26.00%區(qū)域變化顯著,主要位于大興安嶺;而降雨量、相對濕度和土壤水分整體呈減少趨勢,約11.38%的區(qū)域相對濕度呈顯著下降趨勢,主要分布于大興安嶺東部。2000年后,溫度仍呈增加趨勢,但趨勢基本不顯著且增溫速率較2000年前有所降低,降雨量、相對濕度和土壤水分在研究區(qū)中部呈增加趨勢,部分區(qū)域趨勢顯著,而在大興安嶺北部和長白山脈南部呈降低趨勢,降雨量、相對濕度和土壤水分的變化表現(xiàn)出較為一致的空間分布(圖5)。

圖5 氣候因素時空變化Fig.5 Spatiotemporal variation in climatic factors

2.3 氣候和土壤水分對植被綠度變化的影響

為厘清植被綠度轉(zhuǎn)變前后氣候和土壤水分對植被綠度變化的影響是否存在差異,研究以溫度、降雨、相對濕度和土壤水分為自變量,以LAI為因變量,構(gòu)建了1982—2000和2000—2020年兩個時期不同區(qū)域的通徑分析模型。結(jié)果表明,在考慮了影響因子的直接和間接作用后,1982—2000年期間對各區(qū)域植被綠度變化的影響依次為相對濕度>平均溫度或土壤水分>降雨(圖6),相對濕度降低是植被綠度增加的限制因素(分別為-1.230、-1.093和-1.108),溫度上升(分別為0.649、0.697和0.751)和充足的土壤水分(分別為0.648、0.713和0.792)對植被綠度增加呈促進(jìn)作用,降雨對植被綠度變化的直接作用較小,但也可通過調(diào)節(jié)相對濕度和土壤水分對植被綠度變化產(chǎn)生間接影響。

圖6 植被綠度變化通徑分析Fig.6 Path analysis of vegetation greenness changeTmn:平均溫度;Pre:降雨量;RH:相對濕度;SM:土壤水分;LAI:葉面積指數(shù)

2000年后,溫度上升對植被綠度變化的積極影響大幅降低(圖6,分別為0.028、0.048和0.049);大興安嶺北部相對濕度持續(xù)降低(圖5)是區(qū)域植被綠度增加的限制因素(-0.360),而小興安嶺和長白山脈土壤水分脅迫是主要的限制因素(分別為-0.350和-0.255),降雨增多對三個區(qū)域植被綠度增加起促進(jìn)作用(分別為0.219、0.287和0.246)。

為進(jìn)一步確定主導(dǎo)植被綠度變化的氣候因子,研究采用地理探測器分析了氣候和土壤水分與植被綠度變化的關(guān)系,并提取對植被綠化和褐化解釋力最強(qiáng)的因子及交互作用。結(jié)果如表1所示,1982—2000年間,溫度及與其他因子的交互作用是植被綠化的主要驅(qū)動因子,溫度與土壤水分交互作用對長白山脈植被綠化的促進(jìn)作用最大。2000年后,三個區(qū)域植被綠化的主要驅(qū)動因子均轉(zhuǎn)變?yōu)橥寥浪旨芭c其他因子的交互作用,而植被褐化的主要驅(qū)動因子為降雨和土壤水分的交互作用。

表1 植被綠化或褐化的主要驅(qū)動因子

3 討論

3.1 氣候趨勢與植被綠度變化

氣候與植被綠度的變化并不是單調(diào)不變的[4,49]。許多研究發(fā)現(xiàn)上世紀(jì)末期開始全球氣候變暖趨于平緩[37,50],尤其是歐亞大陸的中緯度地區(qū)[17]。同時,全球部分區(qū)域植被綠度增加趨勢放緩乃至逆轉(zhuǎn)[22,43,51]。全球82%的植被綠度在1982—2000年間呈現(xiàn)增加趨勢,但1999年后全球59%植被綠度呈降低趨勢,甚至在許多區(qū)域出現(xiàn)趨勢逆轉(zhuǎn)[43]。本研究發(fā)現(xiàn)83.28%研究區(qū)植被綠度在2000年之前呈增加趨勢,與北半球其他中緯度植被活動變化的面積比例類似[10]。2000年后35.23%區(qū)域植被綠度呈降低趨勢,與全球尺度相比,植被綠度降低的面積比例較小,表明以森林覆蓋為主的東北森林帶對逐漸增加的水分脅迫的抗性較其他植被類型更高。全球尺度研究一般認(rèn)為全球植被綠度變化在1990s中后期[4,18,43]發(fā)生逆轉(zhuǎn),然而本研究發(fā)現(xiàn)東北森林帶的轉(zhuǎn)變點(diǎn)略晚于這些研究,這也表明該區(qū)域氣候和植被具有一定的特異性。

3.2 植被綠度變化的影響因素

植被綠度的年際變化是氣候趨勢和人類活動影響共同作用的結(jié)果[3]。本研究采用的氣候和植被數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.05°,而這一尺度上的氣候趨勢是植被綠度變化的主導(dǎo)因素[52]。1980年以來北半球中高緯度地區(qū)溫度升高促進(jìn)了植被生長,是導(dǎo)致植被綠度增加的主要驅(qū)動因素之一[5,45],溫度上升顯著提升了該區(qū)域內(nèi)植被的光合作用酶活性和凈光合速率[5],促進(jìn)了生物量積累[53]。本研究結(jié)果也表明1982—2000年間溫度是研究區(qū)植被綠度增加的主要驅(qū)動因子,與其他研究一致[29]。東北森林帶位于北半球中高緯度地區(qū),從西北至東南分別跨越半干旱區(qū)、半濕潤區(qū)和濕潤區(qū),1982—2000年間溫度在均呈顯著上升趨勢(圖5),在溫度低于植被光合作用最適溫度時,溫度上升對植被綠度增加的促進(jìn)作用毋庸置疑[2,10]。1982—2000年間,研究區(qū)降雨和相對濕度呈普遍下降趨勢,在溫度顯著增加而降雨減少的情況下,相對濕度降低引起的水分脅迫加劇限制了植被綠度的增加,但濕潤半濕潤地區(qū)在降雨減少時可能會通過增加光照的方式對植被綠度變化起到促進(jìn)作用[18]。溫度持續(xù)上升時,充足的土壤水分可保障植被活動對水分有效性的需求,有利于植被綠度的增加,溫度和土壤水分對植被綠化的促進(jìn)作用在長白山脈區(qū)域最為顯著。

1982—2020年間研究區(qū)生長季平均溫度呈持續(xù)增加趨勢,但2000年后升溫速率有所下降,這與其他研究結(jié)果一致[37]。盡管溫度上升速率降低,但溫度的持續(xù)上升會對植被活動產(chǎn)生負(fù)面影響,在生長季溫度過高(高于植被最適溫度)或蒸發(fā)散增加引發(fā)的水分脅迫加劇時,植被光合作用將受到明顯的抑制[3]。另外,一些研究指出1998年后夏季溫度的持續(xù)上升對北半球高緯度地區(qū)植被活動的促進(jìn)作用正在降低[16,22],本研究也發(fā)現(xiàn)2000—2020年間溫度對三個區(qū)域植被綠度變化的促進(jìn)作用顯著低于1982—2000年間。2000年后大興安嶺植被綠化的驅(qū)動因素由溫度轉(zhuǎn)為土壤水分,且交互作用也由溫度和相對濕度轉(zhuǎn)為相對濕度和土壤水分。大氣干燥度上升和土壤水分不足將促使植被為減少水分損失而降低葉片氣孔導(dǎo)度,削弱光合作用能力,進(jìn)而引發(fā)植被褐變[18,22,54]。研究區(qū)氣候趨勢呈現(xiàn)“暖干化”特征,大興安嶺北部區(qū)域?qū)儆诎敫珊祬^(qū),植被綠度變化對水分有效性更為敏感,同時區(qū)域遭受的氣象干旱也高于其他區(qū)域[55],特別是溫度持續(xù)上升引起的蒸發(fā)散增加以及降雨和土壤水分的持續(xù)下降導(dǎo)致的大氣干燥度上升,植被生長受到的水分脅迫更為嚴(yán)重,區(qū)域內(nèi)植被褐化與降雨和土壤水分降低的空間分布基本一致也說明了水分脅迫是植被褐化的主要因素,而溫度上升對植被綠度的促進(jìn)作用不足以抵消水分脅迫對植被綠度的抑制作用[22,56]。

2000年后小興安嶺植被綠化的驅(qū)動因素仍為溫度,區(qū)域內(nèi)降雨、相對濕度和土壤水分的持續(xù)增加保障了植被生長對水分有效性的需求,溫度持續(xù)上升仍然是植被綠化的主要驅(qū)動因素。盡管長白山脈屬于半濕潤區(qū)域,但溫度持續(xù)上升時土壤水分虧缺對植被活動的限制越來越大[22],長白山中部和南部降雨、相對濕度和土壤水分的變化說明水分有效性有所降低,是區(qū)域植被褐化的主要驅(qū)動因素,這與過往研究[51]得出的水分限制增加是中國植被生長在1999年后逐漸降低的主要原因之一的結(jié)果較為一致。土壤水分在1982—2000年間的降低趨勢也側(cè)面反應(yīng)了植被生長增加對土壤水分的消耗,從而造成了2000年之后一些區(qū)域植被正?；顒铀璧耐寥浪植蛔鉡57]。此外,東北地區(qū)2002年發(fā)生了嚴(yán)重的干旱,由此引發(fā)的高溫限制和水分脅迫阻礙了植被的持續(xù)綠化[4,58—59],并可能是該區(qū)域大范圍植被褐化的原因之一[60]。

3.3 本研究的不確定性

本研究所使用的NOAA-CDR AVHRR LAI數(shù)據(jù)是0.05度分辨率(約5 km)數(shù)據(jù)中跨度最長的數(shù)據(jù)集。但該數(shù)據(jù)集包含NOAA多顆衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù),在傳感器漂移校正過程中存在一定的不確定性[19]。同時,由于云層覆蓋等因素影響,數(shù)據(jù)集的時空連續(xù)性受到了削弱。因此,采用最大值合成法將日尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為月尺度,并對缺失值進(jìn)行插補(bǔ),以提升LAI時間序列的質(zhì)量是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的前提。

CO2施肥效應(yīng)是全球植被綠化的主要因素之一,但有研究認(rèn)為由于養(yǎng)分和水分限制,植被生長的CO2施肥效應(yīng)有所下降[61]。由于缺乏CO2濃度的時空分布數(shù)據(jù),本研究未量化CO2施肥效應(yīng)對植被綠度變化的貢獻(xiàn)。一些實(shí)地觀測研究也指出北半球溫帶區(qū)域植被生長并沒有顯著增加[62]。東北森林帶是我國陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要碳匯區(qū)之一[31—32],在未來氣候變化加劇的背景下,評估該區(qū)域植被活動和固碳能力需要更多野外實(shí)地觀測的支持。

4 結(jié)論

本研究基于遙感和氣候數(shù)據(jù),分析了東北森林帶植被綠度和氣候的時空變化規(guī)律以及氣候和土壤水分對植被綠度變化的影響,主要結(jié)論為:

(1)1982—2020年間東北森林帶植被綠度整體呈綠化趨勢,但2000—2020年間綠化速度降低,植被褐化的區(qū)域擴(kuò)大了7.23倍,主要分布于大興安嶺西北部;

(2)1982—2020年間東北森林帶氣候趨勢整體呈“暖干化”特征,2000年后溫度上升速度降低,部分區(qū)域降雨、相對濕度和土壤水分轉(zhuǎn)為增加趨勢;

(3)1982—2000年間溫度上升和土壤水分是植被綠化的主要驅(qū)動因子,2000年后植被綠度增加來源于研究區(qū)中部降雨、相對濕度和土壤水分的增加的驅(qū)動,而大興安嶺西北部降雨和土壤水分降低所引發(fā)的水分脅迫導(dǎo)致了植被綠度增加速率放緩乃至褐化區(qū)域擴(kuò)大。