第 6 期郭俊琴等 : 近 42a 黄河源区生长季植被净初级生产力变化及其对气象因子的敏感性分析 211 被誉为中华水塔之称的黄河源区作为青藏高原的腹地, 对黄河下游地区的自然生态和水资源的开发和利用起着不可忽视的作用黄河源区位于青藏高原东南部, 地理位置介于 95 ~103 E,32 ~3

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蓬尽舒
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1 第干旱地区农业研究卷第期ＶＮ年月ＡＲＡＡＮ文章编号ｊ近黄河源区生长季植被净初级生产力变化及其对气象因子的敏感性分析郭俊琴汪治桂王素萍甘肃省气象局西北区域气候中心甘肃兰州甘南州气象局甘肃合作中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃兰州摘要利用年黄河源区个气象站逐日气象数据应用修定的ＴｗＭｍ模型计算了区域内各站植被生长季月ＮＰＰ分析了ＮＰＰ的时空变化特征同时探讨了黄河源区ＮＰＰ对各气象因子的敏感性及各气象要素对源区ＮＰＰ变化的贡献程度结果表明来黄河源区ＮＰＰ在生长季平均以ｋｍ呈逐年上升趋势期间存在主周期变化和的次周期变化源区ＮＰＰ多年来在空间变化中存在明显的地域差异具有由南向北自东到西ＮＰＰ依次减小的分布特征黄河源区ＮＰＰ对最高气温日照和降水量的敏感性最强而对风速相对湿度和最低气温的敏感性相对较弱气象因子对源区ＮＰＰ的总和贡献西北部大于东南部这与ＮＰＰ多年相对变化的地域分布特点是相一致的关键词植被净初级生产力生长季气象因子敏感性影响程度黄河源区中图分类号Ｓ文献标志码ＡＣｍｗｍＹｗｒＷＡＮＧＺＷＡＮＧＳＧＵＯＪｑＬＣＧＭＢＮｗＲＣｍＣＧＧＣＧＭＢＨＣＣＬＩＡＭＭＡｍＬＧＢＡｍｍｍＹｗｒＴｗＭｍｍＮｍＮＰＰｗｗＡＯＴｍＮＰＰｗＡｍｍＮＰＰｍｍＴＮＰＰＹｗｒｗＴｗＮＰＰｗＹｗｒｗｗｋｍｘｍＴｗＮＰＰＮＰＰｍｍｗＴＮＰＰｍｘｍｍｗｗｋｗｍｍｍｍＴｍＮＰＰｗｗＩｗｗＮＰＰｍＫｗｍＮＰＰｗＹｗｒ收稿日期基金项目中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室开放基金ＬＰＣＣ干旱气象科学研究基金ＩＡＭ作者简介郭俊琴女山西晋中人硕士工程师主要从事短期气候预测业务和研究Ｅｍｊｑｍ通信作者汪治桂女青海湟中人高级工程师主要从事中短期天气预报及相关研究Ｅｗｍｍ

2 第 6 期郭俊琴等 : 近 42a 黄河源区生长季植被净初级生产力变化及其对气象因子的敏感性分析 211 被誉为中华水塔之称的黄河源区作为青藏高原的腹地, 对黄河下游地区的自然生态和水资源的开发和利用起着不可忽视的作用黄河源区位于青藏高原东南部, 地理位置介于 95 ~103 E,32 ~36 N 之间, 属于典型的大陆性高原山地气候, 海拔大多在 3000m 以上, 地貌以草原草甸为主 [1-2] 这里地理环境复杂生态脆弱, 所以草地生产力较弱, 直接影响到当地牧民的生产生活多年来有许多学者专家对该项区域的气候生态及水资源方面做了大量的研究 [3-8] 如今随着国民经济的发展, 自然灾害及不合理的人类活动影响造成黄河源区水土流失加剧草场退化, 荒漠化面积不断扩大, 湖泊萎缩, 湿地面积减小, 水源的涵养和调蓄能力降低, 断流逐渐加剧黄河源区断流一方面加速了生态环境恶化, 给当地造成了较大的经济损失 ; 另一方面, 直接引起黄河水资源量减少, 进一步加剧了黄河流域水资源的供需矛盾, 影响了国民经济的可持续发展自然和人为对黄河源区生态环境的双重破坏严重影响着区域生态保护和水资源的可持续开发利用, 天然草场面积的减小不断引起相关部门的重视, 近年来也在积极采取合理的措施因地制宜地进行生态保护, 但气候的不断变暖使西北地区的干旱等自然灾害加剧 [9-10], 不合理的人为开发等对地表的破坏, 不得不关注植被生长状况植被净第一性生产力 ( 或称植被净初级生产力 )(netprimaryproductivity,npp), 它的变化能直接反映生态系统对环境气候条件的响应 [11] 具体是指单位时间单位面积绿色植物所能累积的有机干物质数量, 是衡量植物群落在自然环境条件下生产能力的重要指标 [12-13] 姚玉璧高 [13-15] 清竹等对高原地区的 NPP 的气候变化分别从人类活动的影响不同气候背景的影响等作了分析, 本文从黄河源区 NPP 与各气象因子的相互作用方面进行探讨, 进一步了解源区 NPP 的实际变化状况 ( 下文简称 NPP) 1 数据和计算方法 1.1 数据来源及研究区域文中气象数据来源于国家气象信息中心, 由于黄河源区草地类型主要以高寒草原高寒草甸为主, 文中选取隶属黄河源区 ( 下文简称源区 ) 具有空间和地域代表性并且气象数据序列较统一完整的 5 个气象观测站年的资料 ( 包括逐日平均温度最高气温最低气温日照时数平均相对湿度平均风速以及降水量等 ) 从选取各站的地表干湿程度来说, 玛多和兴海属于半干旱区, 以高寒草原和山地草原为主 ; 其余三个都属半湿润区, 以高寒草甸和高寒灌丛为主, 其中玛曲为黄河上游重要水源涵养区 [14-16] 研究区域及台站分布见图 1 所示图 1 研究区域和站点分布 Fig.1 Thedistributionoftheresearchregionsand meteorologicalstations 1.2 计算方法计算 NPP 的方法很多, 文中采用修订的 Penman -Monteith(P-M) 模型计算出最大可能蒸散量 [17], 再引入到 Lieth [18] 提出的著名 ThornthwaiteMemorial 模型中, 这样经修订的 NPP 计算模型为下式 (1), 该模型只要有降水量和气温资料就可以计算 NPP NPP =3000 [1-e (v-20) ] (1) v= 槡 P i i= (1.05) i=1 12 P i / i=1 2 ET oi ) (2) 式中,NPP 为植被净初级生产力 (kg hm -2 a -1 );v 为年实际蒸散量 (mm);p i 为月降水量 (mm);et oi 为月最大蒸散量 (mm) 其中 ET 0 的计算应用了 1998 年 FAO 推荐并修订的 Penman-Monteith(P-M) 模型 : 0.408Δ(R n -G)+γ 900 T+273 U 2(e s -e a ) ET 0 = Δ +γ(1+0.34u 2 ) (3) 式中,G =0.07(T i+1 -T i-1 );e (T)=0.6108exp 17.27T [ T ] ;e s = e (T max)+e (T min ) ;e 2 a = RH mean 100 e s ;U = U 10 ln( ) 以上算式中,ET 0 为参考作物蒸散量 (mm d -1 );R n 为参考作物表面净辐射 (MJ m -2 d -1 );R so 为晴天辐射 (MJ m -2 d -1 );G 为土壤热通量 (MJ m -2 d -1 );γ 为干湿表常数 (kpa -1 );e s 为饱和水汽压 (kpa);e a 为实际水汽压 (kpa);u 2 U 10 分别为 2m 和 10m 高处的平均风速 (m s -1 );Δ 表示饱和水汽压温度曲线的斜率 (kpa -1 );T max,k T min,k 分

3 212 干旱地区农业研究第 33 卷别为绝对温标的最高和最低气温 (K);T i+1,t i-1 分别为第 i+1 月和第 i-1 月温度 ( );n 为实际日照时数 (h);n 为最大日照时数 (h);σ 为 Stefan- Boltzmann 常数 ;RH mean 为月相对湿度 (%) 其中 R n = 0.77 ( n N )R so - [ ] σ T4 max,k+t 4 min,k 2 0.9n/N) [19] ( e 槡 a )(0.1 + [20] 敏感系数法是 1974 年由 McCuen 等提出的一种用数学定义的敏感性分析方法, 是衡量自变量 ( 如气温降水等 ) 变化对因变量 ( 如 :NPP) 影响的重要指标定义为 NPP 相对变化率与单个气象因子变化率之比, 即 : S x = lim ( Δ NPP/NPP Δx 0 Δx/x ) = NPP x x NPP (4) 式中,S x 为 NPP 关于气象因子 x 的敏感系数 S x 是一个无量纲指标, 便于不同气象因子之间比较敏感系数为正 ( 负 ) 表明因变量随自变量的增加 ( 减少 ) 而增加 ( 减少 ) 的绝对值大小表明因变量对自变量变化的敏感程度其中,0.00 S <0.05 属低敏感 ;0.05 S <0.20 属中等程度敏感 ;0.20 S <1.00 属于高敏感 ; S 1.00 则为极高敏感得到 NPP 变化对某一气象因子的敏感系数, 即因子的变化中有多少能影响到 NPP, 结合该因子的相对变化量, 就可以得到近几十年来该因子变化对 NPP 变化的影响程度, 进而对影响因子和影响程度做到定量的描述贡献度 ( 即影响程度 ) 计算公式如下 [21] : Con x = S x RC x (5) RC x = 52 Trend x 100% (6) ave x 式中,Con x 为某一气象因子对 NPP 变化的贡献度 ; S x 为敏感系数 ;RC x 为因子的相对变化率 ;Trend x 和 ave x 分别是因子的逐年变化率和平均值为了使分析出的结论有实际意义并能很好地反映出源区 NPP 的变化状况, 文中所有数据的统计计算及所分析得出的图表及结论均代表源区生长季 (4 10 月 ) 的结果 2 结果分析 2.1 源区草地生长季植被 NPP 的年际变化趋势从源区 5 个代表站的 NPP 在生长季的年际变化趋势来看 ( 图 2), 虽然在上升与下降的年数上相当, 但各站表现出 42a 来 NPP 总的变化特征均呈波动式上升趋势, 上世纪 70 年代初到 80 年代末,NPP 的上升与下降势力相当, 没有明显的起伏, 而从 90 年代开始到 2002 年, 源区 NPP 基本以下降为主, 从 2003 年开始源区各站 NPP 又呈逐年上升趋势并且 NPP 的下降与上升的年份也基本吻合在变化步调一致的状况下只是上升趋势有快有慢其中位于源区西北部的兴海站和玛多站 NPP 逐年上升最明显, 分别以 225.7kg hm -2 a -1 10a -1 和 207.4kg hm -2 a -1 10a -1 的趋势在上升 ; 南部达日上升次之, 变化趋势为 141.0kg hm -2 a -1 10a -1, 而上升最慢的则是东部的玛曲和久治, 上升趋势则为 64.9kg hm -2 a -1 10a -1 与 4.68kg hm -2 a -1 10a -1 显而易见, 多年来源区的 NPP 变化趋势具有明显的地域特点和规律 : 从西北部到东南部源区 NPP 的上升逐步减缓, 这与源区各站生态植被的分布和局地气候差异有直接关系从图 3 黄河源区 NPP 近 42a 来的变化来看, 近 42a 来源区 NPP 不断起伏变化, 但平均以 125.1kg hm -2 a -1 10a -1 的趋势在明显上升为了近一步研究黄河源区 42a 来 NPP 的年际变化情况, 运用小波分析发现 2003 年以前源区 NPP 的变化存在较明显的准 10a 主周期变化, 此外在 2000 年前还存在 5~ 6a 的次周期变化,2003 年以后周期变化不明显根据 42a 的平均值反映, 源区 NPP 分别在 1977 年 1988 年 2007 年出现了明显的突变, 并于 1988 年出现了最低值为 kg hm -2 a -1, 而于 2007 年出现了最高值 kg hm -2 a 源区生长季 NPP 的空间分布特征根据源区 5 个站点的地理位置和拨海高度的对比, 发现源区多年平均 NPP 由南到北, 自东到西依次减小,NPP 的空间分布进一步表现出明显的地域特点 ( 图 4, 表 1) 位于源区最西部并且海拨最高的玛多多年平均 NPP 最小, 大值中心则分布在东南部的久治此分布特征与其他作者研究源区蒸散量所得出的结论有很多相似之处 [22] 2.3 源区 NPP 与各气象因子之间相互影响分析 NPP 对各气象因子的敏感性分析根据 NPP 的定义, 影响 NPP 的最直接气象因素有降水相对湿度温度风速以及日照时数文中计算了 NPP 对最高气温最低温度风速以及日照时数的敏感系数, 分别用 S Tmax S Tmin S v 以及 S h 表示

4 第 6 期郭俊琴等 : 近 42a 黄河源区生长季植被净初级生产力变化及其对气象因子的敏感性分析 213 图 2 黄河源区各代表站 NPP 年际变化趋势 Fig.2 TheannualvariationtrendofNPPineachstation 图 3 黄河源区 NPP 年际变化趋势 (a) 及小波分析 (b) Fig.3 TheannualvariationtrendofNPPinsourceareaoftheYelowRiver(a)andwaveletanalysis(b) 表 1 源区代表站海拔高度及多年平均 NPP 值 Table1 ThealtitudeofeachstationandtheyearlymeanNPPinsourcearea 项目 Item 北部 North 兴海 Xinghai 南部 South 达日 Dari 西部 West 玛多 Maduo 玛曲 Maqu 东部 East 久治 Jiuzhi 海拔高度 Altitude/m 植被净初级生产力 /(kg hm -2 a -1 ) Netprimaryproductivity

5 214 干旱地区农业研究第 33 卷图 4 黄河源区多年平均年 NPP 的空间分布 Fig.4 ThespatialdistributionofthemeanannualNPP insourceareaoftheyelowriver 从表 2 可以看出, 热力因子和动力因子对源区 NPP 的变化均为正效应, 其中,NPP 对最高温度和日照时数的敏感性较强, 敏感系数平均值为 0.07, 属于中等程度敏感 ; 相对来说对风速的敏感性较弱, 敏感系数平均值为 0.02, 属于低敏感, 而对最低气温的表现敏感性不突出 ; 在水分因子中, 相对湿度变化对 NPP 呈负效应, 说明相对湿度的增加会减小区域的 NPP 的值,NPP 对相对湿度的敏感系数为 0.13, 属于中等程度敏感很明显降水量对 NPP 呈正效应, 并且 NPP 对降水量的敏感性最强, 敏感系数为 0.49, 属于高敏感进一步说明源区温度日照时数和风速的增加降水量的增多会导致 NPP 的增加, 而相对湿度的增大则会使 NPP 减小表 2 源区各代表站 NPP 对气象因子的敏感系数 Table2 Thesensitivitycoeficientofthemeteorologicalfactorsineachstation 热力因子 Thermalfactors 动力因子 Powerfactors 水分因子 Moisturefactors 代表站 Stations 最高温度 Maximum S Tmax 最低温度 Minimum S Tmin 日照时数 Sunshine duration S H 风速 Windspeed S V 相对湿度 Relative humidity S U 降水量 Precipitation S p 兴海 Xinghai 玛多 Maduo 达日 Dari 玛曲 Maqu 久治 Jiuzhi 平均 Mean 另外源区 NPP 对各气象因子的敏感性呈现出明显的地域特征 : 源区 NPP 对气温日照时数和相对湿度的敏感性从西北部到东南部依次增强, 对降水量的敏感性则依次减弱而对风速的敏感性没有反映出明显的地域规律性各气象因子的变化及对源区 NPP 的影响程度表 3 为源区各代表站气象因子多年相对变化 (R) 及对 NPP 变化的贡献 (G), 从表中可以看出, 近 42a 来影响黄河源区 NPP 的各气象因子中, 最高气温与最低气温对 NPP 的贡献最明显, 均为正效应, 说明最高气温最低气温的升高均不同程度地使 NPP 增大 ; 各站降水量对 NPP 的贡献在西北部较为明显, 显示正效应, 而对东南部的玛曲和久治呈现负效应, 但贡献相对较小 ; 这与源区各站降水量的分布不均有关系相对湿度对 NPP 的贡献除了对兴海站为负效应外, 对其它各站均为正效应在各站风速多年变化中呈减小趋势的状况下, 对源区各站 NPP 的负效应也极不明显日照时数对源区 NPP 的贡献存在空间差异对黄河源区各气象因子的变化对 NPP 的整体影响分析发现 : 气象因子对 NPP 的变化均呈正效应, 并且存在明显的地域空间分布特征, 源区从西北部到东南部所有气象因子对 NPP 的贡献之和逐渐减小, 这与源区多年 NPP 的相对变化在空间分布上是一致的 3 结论近 42a 来黄河源区草地生长季植被 NPP 在增加和减少的年份上相当, 但总的变化趋势呈波动式缓慢上升,NPP 上升趋势最明显的是位于西北部的玛多和兴海, 并且由源区的西北部到东南部 NPP 上升趋势依次减弱源区 NPP 在生长季存在较明显的空间分布特征即地域特征较明显, 随着源区海拨高度由南到北, 自东向西的降低,NPP 也呈逐步减小的势态通过小波分析发现源区 NPP 的变化在 42a 中存在较明显的 10a 主周期变化和 5 6a 的次周期变化源区 NPP 在生长季在空间分布上地域特征较明显, 最大值中心在久治, 最小值中心在玛多, 并且由南向北, 自东到西依次减小

6 第 6 期郭俊琴等 : 近 42a 黄河源区生长季植被净初级生产力变化及其对气象因子的敏感性分析 215 表 3 源区各代表站气象因子多年相对变化 (R) 及对 NPP 变化的贡献 (G) Table3 Therelativechange(R)ofthemeteorologicalfactorsanditscontribution(G)toNPPchangeineachstation 代表站 Stations 最高温度 Maximum / 热力因子 Thermalfactors 最低温度 Minimum / 日照时数 Sunshine duration /h 动力因子 Powerfactors 风速 Wind speed /(m s -1 ) 相对湿度 Relative humidity /% 水分因子 Moisturefactors 降水量 Precipitation /mm 所有要素贡献之和 Sumofal factors contribution NPP 多年相对变化 Relative change ofnpp R G R G R G R G R G R G G R 兴海 Xinghai 玛多 Maduo 达日 Dari 玛曲 Maqu 久治 Jiuzhi 平均 Mean 源区 NPP 在生长季对影响其变化的各气象因子中对动力因子和热力因子的敏感性均为正效应, 对水分因子 ( 相对湿度 ) 的敏感性为负效应, 而对降水量的敏感性为正效应在生长季源区各气象因子对影响 NPP 变化的贡献中, 最高气温与最低气温对 NPP 的贡献为正效应, 降水量和相对湿度对 NPP 的贡献存在明显的地域差异, 但个别产生的负效应不明显各因子对 NPP 的多年贡献之和为正效应, 并且在贡献大小上存在较明显的地域特点, 从西北部到东南部气象因子的贡献总和依次减小, 这与源区各站 NPP 的多年相对变化的地域特点是一致的参考文献 : [1] 徐宗学, 和宛琳. 近 40 年黄河源区气候要素分布特征及变化趋势分析 [J]. 高原气象,2006,25(5): [2] 康悦, 李振朝, 田辉, 等. 黄河源区植被变化趋势及其对气候变化的影响过程研究 [J]. 气候与环境研究,2011,16(4): [3] 柳媛普, 吕世华, 李锁锁, 等. 近几十年黄河源区气候与植被变化及相关分析 [J]. 高原气象,2007,26(5): [4] 樊萍, 王得祥, 祁如英. 黄河源区气候特征及其变化分析 [J]. 青海大学学报,2004,22(1): [5] 刘猛, 夏自强, 韩帅, 等. 黄河源区蒸散量变化与生态恶化的关系 [J]. 河海大学学报 ( 自然科学版 ),2009,37(6): [6] 王根绪, 李琪, 程国栋, 等.40a 来江河源区的气候变化特征及其生态环境效应 [J]. 冰川冻土,2001,23(4): [7] 许叶新. 黄河源区水文气象要素变化对生态环境的影响 [J]. 水力发电,2003,29(9): [8] 谢昌卫, 丁永建, 刘时银. 近 50 年来长江 - 黄河源区气候及水文环境变化趋势分析 [J]. 生态环境,2004,13(4): [9] 王素萍, 李耀辉, 冯建英, 等年甘肃省干湿变化特征及其影响因子 [J]. 中国沙漠,2014,34(6): [10] 曹文炳, 万力, 曾亦键, 等. 气候变暖对黄河源区生态环境的影响 [J]. 地学前缘,2006,13(1): [11] 黄玫, 季劲钧, 彭莉莉. 青藏高原年植被净初级生产力对气候变化的响应 [J]. 气候与环境研究,2008,13(5): [12] 张美玲, 蒋文兰, 陈全功, 等. 草地净第一性生产力估算模型研究进展 [J]. 草地学报,2011,19(2): [13] 高清竹, 万运帆, 李玉娥, 等. 藏北高寒草地 NPP 变化趋势及其对人类活动的响应 [J]. 生态学报,2007,27(11): [14] 姚玉璧, 杨金虎, 王润元, 等. 黄河源地区植被净初级生产力对气候变化的响应 [J]. 干旱地区农业研究,2012,30(1): , 264. [15] 姚玉璧, 杨金虎, 肖国举, 等. 近 50 年黄河源区植被净初级生产力变化特征及其影响因素 [J]. 高原气象,2011,30(6): [16] 汪治桂, 王素萍, 王建兵, 等. 黄河上游重要水源补给区参考作物蒸散量变化特征分析 [J]. 干旱地区农业研究,2012,30(6): [17] AlenRG,PereiraLS,RaesD,etal.CropEvapotranspiration: GuidelinesforComputingCropWaterRequirements.FAOIrigation anddrainagepaperno.56[m].rome:fao,1998. [18] LeithH,WhitakerRH.ModelingthePrimaryProductivityofthe World[M].PrimaryProductivityoftheBiosphere.New York: Springer VerlagPres,1975: [19] 王素萍, 宋连春, 韩永翔. 高寒区潜在蒸散量的计算方法探讨 [J]. 干旱区研究,2009,26(1): [20] McCuenRH.Asensitivityanderoranalysisofproceduresusedfor estimatingevaporation[j].waterresourcebuletin,1974,10(3): [21] YunheYin,ShaohongWu,GangChen,etal.Atributionanalysesof potentialevapotranspirationchangesinchinasincethe1960s[j]. TheoreticalandAppliedClimatology,2010,101(1-2): [22] 汪治桂, 王素萍, 王建兵, 等. 黄河源区近 40 年参考作物蒸散量变化特征研究 [J]. 干旱地区农业研究,2013,31(6):

170 干旱地区农业研究第 31 卷约 km [1] 曾有地球第三极之称的黄河源区是青藏高原的腹地, 为黄河流域最高区域, 源区内海拔高度均在 3000m 以上黄河源区 ( 下文统一简称源区 ) 气候属于青藏高原亚寒带半湿润区, 具有内陆高寒气候特征 [1-3] 近些年来, 在全

170 干旱地区农业研究第 31 卷约 km [1] 曾有地球第三极之称的黄河源区是青藏高原的腹地, 为黄河流域最高区域, 源区内海拔高度均在 3000m 以上黄河源区 ( 下文统一简称源区 ) 气候属于青藏高原亚寒带半湿润区, 具有内陆高寒气候特征 [1-3] 近些年来, 在全第干旱地区农业研究卷第期ＶＮＮ年月ＡＲＡＡ黄河源区近年参考作物蒸散量变化特征研究汪治桂王素萍王建兵高晓清中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室甘肃兰州甘南州气象局甘肃合作中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州摘要选取位于黄河源区个气象台站年观测资料运用彭曼蒙蒂斯公式计算出各站参考作