中国黄土高原天然林地和草地水分利用效率对物候的响应_谈幸燕.pdf
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1、生态系统水分利用效率(WUE)是陆地碳-水-能量耦合循环的一个综合生理学指标,解析温带旱区WUE对植物物候(例如GSL、SOS和EOS,即生长季的长度、开始和结束日期)变化的响应机制是相关领域的研究热点.本研究基于遥感反演和原位观测数据,探讨了20012020年中国黄土高原天然林地和草地的总初级生产力(GPP)、蒸散发量(ET)和WUE(由GPP/ET量化)如何随物候的变化而变化.结果表明:20012020年,研究区SOS显著提前、EOS略微推迟、GSL显著延长;林地的生长季通常更早开始、更晚结束、历时更长,但草地物候的年际变化速率更大.研究区春、夏季WUE显著减少,而秋季草地WUE增加;草地
2、WUE的年均减少速率约为林地的2倍.SOS提前能增加春季林地WUE,但减少草地WUE,这主要是由于展叶对林冠下的土壤蒸发限制更强烈;EOS对WUE影响小,且两个生态系统之间无显著差异.气候变化不仅会通过改变GPP和ET直接影响WUE,还能通过调节物候间接影响WUE.变暖能增加GPP和ET,同时导致SOS提前,进一步促进GPP和ET(林地ET除外).降水显著影响春季林地GPP和ET、夏季草地GPP和ET,以及秋季草地ET;降水对春季草地WUE的影响主要通过调节SOS来实现.太阳辐射增强能抑制春季草地GPP、促进秋季林地ET,并通过影响物候来调节草地WUE.本研究对于改进基于过程的植被模型、厘清干
3、旱半干旱地区各类生态系统对气候变化的响应机制具有重要意义.关键词水分利用效率,植被物候学,气候变化,遥感,黄土高原1引言全球气候正在且将持续发生剧烈变化(IPCC,2021),这将影响陆地碳水耦合循环(Law等,2002;Reichstein等,2007;Richardson等,2010;Keenan等,2014;Hufkens等,2016;McPherson,2016;Wolf等,2016).生态系统水分利用效率(WUE)定义为每单位耗水量的碳同化量,可用于解释生态系统尺度上水损失和碳增益之间的权衡(Beer等,2009;Keenan等,2013;Tang等,2014;Huang M等,20
4、16).研究WUE的时空变中文引用格式:谈幸燕,贾仰文,牛存稳,杨大文,陆文,郝春沣.2023.中国黄土高原天然林地和草地水分利用效率对物候的响应.中国科学:地球科学,53,doi:10.1360/N072022-0340英文引用格式:Tan X,Jia Y,Niu C,Yang D,Lu W,Hao C.2023.Response of water-use efficiency to phenology in the natural forest and grassland of the LoessPlateau in China.Science China Earth Sciences,h
5、ttps:/doi.org/10.1007/s11430-022-1124-0 2023 中国科学杂志社中国科学:地球科学SCIENTIA SINICA T论 文网络首发时间:2023-08-16 12:40:07网络首发地址:https:/ M等,2016).此外,越来越多的研究记录了植被物候(如生长季开始时间SOS和结束时间EOS,以及生长季长度GSL)在WUE变化中的关键作用(Jin等,2017a;郭丰生等,2020;Jin等,2020;Cheng等,2021;Zhang Y等,2022),而植被物候同时也受气候因素的支配(Ge等,2015;Wang J等,2022;ZhangH等,20
6、22),这意味着气候变化对WUE的影响比我们目前所认识到的更为复杂.因此,解耦WUE对气候和物候变化的响应对于准确预测陆地生态系统的水、碳动态是必要的.旱地通常定义为潜在蒸散发量大幅超过降水量的地区,约占全球40%陆地面积(Wang L等,2022),在全球碳收支中发挥着重要作用(Lal,2019).这些地区的植物非常容易受到气候迅速变化的影响(Rotenberg和Ya-kir,2010;Vicente-Serrano等,2013;Huang J等,2016;Kang等,2018;Zhang等,2019).此外,不同植被功能型(plant function types,PFTs)的WUE季节性
7、动态和长期趋势通常也存在差异(Brmmer等,2012;Ponton等,2006;Tang等,2014).目前,对于干旱地区各PFTs生态系统WUE如何响应物候变化的认识仍然是模糊不清的.明确这些机制对深入了解不同PFTs的用水策略至关重要,并可以作为澄清旱地生态系统如何适应气候变化的指南(Singh等,2014;Jin等,2017b;Cheng等,2021;Nandy等,2022).黄土高原位于中国西北干旱地区,其植被类型从东南到西北为森林-草原-荒漠逐渐过渡(Fu等,2017).由于黄土极易流失、水资源有限且时空分布不均,黄土高原因其频繁的严重干旱、水土流失和脆弱的生态环境而闻名(Huan
8、g和Shao,2019;Shi和Shao,2000).研究记载,气候快速变化可能会对黄土高原的生态系统产生负面影响(Huang J等,2016;Guo等,2017;Yue等,2019).除气候变化外,物候变化在调节中国北方草地的植被生长方面也起着关键作用(Zhou等,2020).但迄今为止,仍然缺乏对于黄土高原各PFTs的WUE变化趋势及其对气候和生物因素响应机制的详细且明晰的认知.鉴于黄土高原的特殊性,气候的快速变化以及植被物候的重要性,解析黄土高原不同PFTs中气候和物候因素对WUE变化的贡献率将具有重要研究意义.卫星产品有助于在区域范围内研究WUE(Tang等,2014;Piao等,20
9、19);归一化植被指数(NDVI)因其对叶绿素含量变化的敏感性及其反映植被生长信息的潜力,已被广泛用于估计各种环境的SOS和EOS(Fu等,2014;Walker等,2014;Cheng等,2021).于是,本研究采用MODIS遥感产品,调查了20012020年黄土高原天然林地和草地(两个主要PFTs)生态系统的WUE和几个关键物候事件(SOS、EOS和GSL)的时空变化.应用偏相关分析法排除气候因素影响,估算了在季节尺度上物候(SOS和EOS)与几个植被相关指标(包括总初级生产力GPP、蒸散发量ET和WUE)之间的关系,并分析了WUE对SOS和EOS的响应模式.此外,本研究还评估了气候变化对
10、物候的影响,以及林、草地GPP和ET对气候与物候因素响应的差异,这有助于明确气候与物候变化影响黄土高原及类似地区(生态环境脆弱、水分条件差)WUE的复杂机制.2材料和方法2.1研究区黄土高原(1005411433E,33434116N)(图1)位于黄河中上游,是中国森林-草原-荒漠的关键生态过渡带,面积约64万km2.研究区属于典型的温带大陆性干旱半干旱季风气候,夏季温暖湿润,冬季寒冷干燥.研究区多年平均降水量在200800mm,其中6070%的降水发生在69月的夏季.多年平均气温在3.614.3.植被类型为温带森林-干旱草原过渡.主要土地利用类型为草地、林地和耕地.2.2数据2.2.1气象数
11、据本研究采用位于黄土高原及其周边共计423个国家气象站所记录的气象数据,包括20002020年的月总降水量(P)和月平均温度(T),数据均来源于中国气象数据网(http:/).并运用ANUSPLIN 4.37软件,谈幸燕等:中国黄土高原天然林地和草地水分利用效率对物候的响应2基于局部薄盘平滑样条(Partial Thin Plate SmoothingSplines,PTPSS)模型(Hutchinson,2007;刘志红等,2008)将所有站点气象数据内插为500m500m的网格数据.已有研究表明PTPSS模型在中国具有良好的内插能力(Qian等,2010;Kang等,2018).此外,本研
12、究采用CRU TS v.4.06数据集(https:/crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/)中20012020年的月平均云量(%)作为太阳辐射的替代数据(Rsolar).2.2.2基于卫星的数据集遥感数据时间跨度长、空间范围广,适用于区域尺度的研究(Tang等,2014).研究区的土地利用/覆被类型(LULC)、数字高程模型(DEM)、NDVI、GPP和ET都来自遥感数据集.研究中应用MRT和ArcGIS对这些遥感图像进行了预处理(格式转换、拼接、剪裁和重投影).黄土高原DEM图(图1)来自中国科学院资源与环境科学数据中心(RESDC,https:/ m2).所用MO
13、DIS数据集的空间分辨率均为500m500m,时间分辨率为8天(NDVI为16天).将这些MODIS数据集从最初的时间分辨率整合到月、季节和年尺度,同时将影像记录未占年度总记录的80%以上,或者年平均NDVI0.05或GPP10.0gC m2的像素定义为无效像素并将其移除.图 1研究区概况图中国科学:地球科学3随后使用来自涡度相关(EC)通量塔的测量数据来验证MODIS的GPP和ET(见网络版附表S1、附图S1和S2,http:/).研究将一年分为4个季节:冬季(上一年的12月至当年2月)、春季(35月)、夏季(68月)和秋季(911月).2.3方法2.3.1生态系统WUE计算WUE定义为每单
14、位耗水的碳增益,可在叶片、冠层以及生态系统的尺度进行量化(Keenan等,2013).本图 220002020年黄土高原LULC变化(a)未发生类型转变的草地与林地的空间分布;(b)LULC变化情况.弧长以0.1km2为单位的LULC面积.彩色的流动显示了从2000年至2020年LULC转变的路径.AS(AS)、BL(BL)、SL(SL)、CL(CL)、WL(WL)、F(F)、WB(WB)、GL(GL)和PSI(PSI)分别代表2000(2020)年的人造地表、裸地、灌木丛、耕地、湿地、森林、水体、草地和永久冰雪谈幸燕等:中国黄土高原天然林地和草地水分利用效率对物候的响应4研究依据已有研究(P
15、onton等,2006;Keenan等,2013;Jin等,2017b)计算生态系统的WUE,如公式(1)所示:WUE=GPP/ET,(1)式中,GPP(gC m2)为总初级生产力,ET(mm)为蒸散发量.2.3.2物候信息提取Savitzky-Golay(S-G)滤波器可以用于消除NDVI时间序列噪音,并将其从16天的分辨率重建到日尺度(Peng等,2019).动态阈值法(dynamic threshold,DT)则用于从MODIS NDVI影像中提取物候学信息.DT方法可以捕捉物候期的年际变化(Jnsson和Eklundh,2002;Wu等,2013),已在中国的半干旱地区得到了成功应用(
16、Kang等,2018).DT方法根据某一年NDVI的最大值和最小值来确定NDVI的变化范围,SOS和EOS被定义为NDVI年内变化曲线分别上升和下降达到固定百分比或最大变幅阈值的日期.EOS和SOS之间的差值则为GSL.阈值(即NDVIratio)的计算方法如下:NDVI=NDVINDVINDVINDVI,(2)tratiominmaxmin式中,NDVIt为时间t的NDVI值,NDVImin和NDVImax分布表示给定时期内(通常为一个日历年)的最小和最大NDVI值.依据相关研究(Kang等,2018;Peng等,2019;Zeng等,2021;邓礼强,2021;吉珍霞等,2022)和实测数
17、据(见附表S2和附图S1),本研究将春季NDVIratio达到20%变幅的日期定义为SOS,秋季下降到30%为EOS(附图S3).采用德隆大学开发的TIMESAT(3.3版本)平台(Jnsson和Eklundh,2004)实现S-G滤波和DT方法.2.3.3统计分析本研究使用Theil-Sen斜率(Sen,1968)估算时间序列的变化趋势,并使用Manna-Kendall(MK)非参数秩次统计检验(Mann,1945;Kendall,1975)评估趋势显著性.广泛使用的Sen斜率估计和MK检验可用于量化水文气象时间序列的趋势大小及其显著性水平(Yue等,2002;Tabari等,2011),两
18、者都在Matlab-R2021b中实现.通常,MK绝对值(|MK|)大于1.96的趋势在置信水平95%(p0.05)上显著.简单的线性回归分析难以准确评估物候对WUE的净影响,因为它未考虑植被和气候变量之间的多重共线性.因此,采用了偏相关分析对气候因素(P、T、Rsolar)进行统计控制,从而评估物候变化对生态系统固碳和耗水的净影响.偏相关系数(RP)的取值范围为11,其绝对值(|RP|)越接近1,表明相关性越好.偏相关关系的显著性则应用t检验来评估,将p0&ET0&WUE0&ET0&WUE0(图5c).3.1.2SOS和EOS的趋势如图3所示,20012020
19、年黄土高原物候主要表现图 320012020年物候(phen,包括SOS、EOS和GSL)和季均WUE年际变化(WUE)的空间分布趋势及其显著性分别由Theil-Sen斜率估计法和MK检验来量化.|MK|1.96(1.28)表示显著水平为p0.05(p0.1)表 120012020年季节尺度GPP、ET、WUE和物候的正(+)或负()趋势面积占比a)变量春季夏季秋季GPP+93.51%(86.04)+97.64%(85.83)+96.67%(83.11)ET+98.33%(83.01)+98.38%(91.75)+98.83%(82.39)WUE82.22%(39.92)92.04%(76.8
20、8)+64.10%(44.13)phen68.56%(48.69)+57.00%(36.70)a)括号内数值表示趋势显著(p0.412和|RP|0.482分别代表时长为20年(20012020年)的相关性分析中的显著水平p0.1和p0.05.春、夏季采用SOS,秋季为EOS中国科学:地球科学9此外还分析了秋季WUE对EOS的反应模式,结果显示六种模式的占比相似(图7c和7d).3.4SEM路径系数本研究基于SEM进一步探究了气候(P、T和Rsolar)和物候因素(SOS和EOS)如何通过调节GPP和ET来影响WUE.如图8a所示,森林SOS主要受温度影响,其SEM路径系数()约为0.73(p0
21、.01).降水显著影响着草地SOS(P-SOS=0.82),温度和太阳辐射也具有一定影响(图8b).在生长季末期,降水显著影响森林生态系统的EOS(P-EOS=0.70),太阳辐射和温度对草地EOS的变化也有解释意义.在春季,降水与林地GPP和ET显著正相关,但对草地GPP和ET的影响不显著.SOS(S O S-G P P=0.38)、温度(T-SOS=0.40)和降水(P-GPP=0.29)是影响春季林地GPP的三个主要因素.对于草地,SOS在调节春季GPP(SOS-GPP=0.41)和ET(SOS-ET=0.72)方面起着关键作用,SOS每提前一天,GPP和ET可能将分别增加0.41gC
22、m2和0.72mm;温度和太阳辐射对草地春季GPP也具有显著的影响.在秋季,温度对林地和草地GPP和ET都有显著的影响.此外,本研究未在SEM框架内发现夏、秋季林地物候与GPP或ET之间存在任何统计学意义上显著的关系(图8a和8c).图 7季节尺度WUE对物候事件响应模式的分布情况(a)(c)以及展示了林地和草地区域内六种响应模式各自的占比(d)(a)春季;(b)夏季;(c)秋季;(d)占比小于5%的柱体没有进行数值标注.春、夏季采用SOS,秋季为EOS.六种响应模式为:,Rp_WUE0,Rp_GPP0,Rp_ET0;,Rp_WUE0,Rp_GPP0;,Rp_WUE0,Rp_ET0;,Rp_W
23、UE0,Rp_GPP0,Rp_ET0,Rp_GPP0,Rp_ET0,Rp_GPP0,Rp_ET0谈幸燕等:中国黄土高原天然林地和草地水分利用效率对物候的响应104讨论4.1物候变化的意义4.1.1SOS对WUE的影响在黄土高原大多数地区,SOS与GPP呈显著负相关,表明如果植被更早开始返青(即SOS值减小),植被将通过光合作用固定更多的有机碳.生长季提前开始对GPP的调节主要包括两个机制,即提前开始的光合作用和相应增加的叶面积(Barr等,2007;Luyssaert等,2007;Richardson等,2010;Jin等,2017b).同时,研究区SOS也会显著促进ET.SOS主要通过两种方
24、式影响ET:(1)冠层蒸腾.由于植被在进行光合作用时伴随的呼吸作用会消耗水分(即蒸腾作用),因此较早开始的光合作用可以增加春季蒸腾+作用.(2)土壤蒸发.较早的返青会增加树冠遮阳面积,减少到达土壤表面的太阳辐射,从而限制土壤蒸发(Schwartz和Karl,1990;Beer等,2009;von Arx等,2012;Shen等,2015).SOS提前对蒸腾和土壤蒸发的影响方向相反,这可能会降低ET对SOS的敏感性;并且,若对土壤蒸发的限制作用大于对蒸腾的增加作用,SOS减小甚至会导致ET下降.图 8SEM框架以及林地(a)、草地(b)的标准化回归权重(路径系数)和夏季的SEM结果(c)数值上标
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