新疆西伯利亚落叶松固碳速率时空分异研究

邱 琳,郑江华,王 蕾,轩俊伟,高亚琪,罗 磊

1 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046 2 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐 830046 3 新疆林业科学院现代林业研究所,乌鲁木齐 830000 4 新疆农业大学草业与环境科学学院,乌鲁木齐 830052

气候变化导致森林生长状况不稳定,生长趋势改变,更会影响森林的物候特征和分布范围,这一现象在高海拔和高纬度地区体现更为明显[1- 3]。落叶松作为高海拔和高纬度地区的优势树种,具有寿命长、适应能力强的特点。为了探究落叶松生长趋势及其分布格局变化趋势,较多学者基于树木年轮数据分析了落叶松生长的主要影响因素及响应规律,从不同纬度[4]、气候变暖模式下[5- 6]、不同海拔[7-8]和不同坡向[9]等角度研究影响落叶松生长的差异性。研究结果表明,大兴安岭地区兴安落叶松经历了从响应低温胁迫,到响应高温引起的水分胁迫,若温度持续升高,落叶松径向生长量将呈南部和中部降低、北部升高的趋势[4,10],大兴安岭地区沟谷冻土中的兴安落叶松径向生长加快,低海拔坡地中的兴安落叶松径向生长减慢[11]。由此来看,我国境内落叶松的生长趋势已发生显著变化。与此同时,众多研究发现高山物种生长区域由气候变暖引起范围收缩,现在已经开始沿着这个趋势发展[12]。蒙古大部分地区干旱程度普遍增加,使得落叶松生长区域缩小[13]。地中海地区有研究发现,降雨量的减少,导致了近100年来最低的径向生长量,以及由于夏末时因水分储备耗尽,相当一部分低海拔落叶松死亡[14-15]。李峰等[16]结合未来气候变化情景预测,通过兴安落叶松地理分布对气候变化响应的模拟认为,兴安落叶松适宜分布区有可能会从我国完全消失。落叶松生长区域的收缩势必会影响森林生态系统碳循环以及碳收支平衡,在区域尺度定量化评估森林生态系统固碳现状和固碳速率变化是减缓全球气候变化的迫切需求。因此,落叶松碳储量及固碳速率的变化情况应当受到人们的高度重视。但是针对落叶松碳的研究仅停留在碳储量的估算,还缺乏对落叶松固碳速率动态变化的研究,以及固碳速率空间异质性研究也较为缺乏。

本研究目的是了解近年来新疆西伯利亚落叶松(Larixsibirica)固碳速率空间分布格局、空间分布变化趋势以及影响其空间分布的因素,以便更好的了解当前气候模式下新疆森林生态系统的碳动态变化和分布情况。应用空间分析和相关性分析探讨新疆西伯利亚落叶松在当前气候条件下的生长模式和发展趋势,以期为新疆林区森林生态系统的管理和维护提供理论依据。

1 研究区概况

阿尔泰山山脉位于中国新疆维吾尔自治区北部和蒙古西部,西北延伸至俄罗斯境内,呈西北—东南走向。中国境内的阿尔泰山属中段南坡,山体长达500余km,海拔1000—3000 m。天山是世界七大山系之一,位于欧亚大陆腹地,东西横跨中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和乌兹别克斯坦四国,绵延中国境内1700 km。

西伯利亚落叶松是阿尔泰山和天山东部最主要的建群种和顶级群落,其天然林还分布于塔城市、和丰县一带。一般3—5月为发芽期,6—8月为快速生长季,9—11月秋季温度下降,生长缓慢,12—次年2月几乎停止生长[6]。该树种喜酸性土壤,耐寒冷、瘠薄,喜光不耐荫,其耐寒性较强。需要湿润而通气良好的土壤,土壤水分不足或过剩时生长不良。研究选用的样地分布情况、样地检尺株数以及样地海拔如图1所示。

图1 研究区示意图Fig.1 Map of study area

2 资料和方法

2.1 数据来源与数据处理

2.1.1 数据来源

本研究使用2001年,2006年,2011年,2016年新疆森林资源连续清查数据为研究基础。其固定样地按系统抽样布设,样地形状为方形,面积0.08 hm2,每5年监测一次。样地数据主要包含样地坐标,高程,郁闭度,坡度,坡位,坡向,林地更新情况和病虫害等级等信息。样木数据主要包含样地号,样木号,样木胸径。

气象数据使用的是中国地面气候资料月值数据集中的月平均气温,月降水数据,源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/site/index.html)。地形数据为SRTMDEM 30 m分辨率原始高程数据,数据源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。

2.1.2 数据处理

(1)新疆森林资源连续清查数据处理

由于数据采集时存在一定的测量误差,为了保证数据的有效性和可靠性,需要对新疆森林资源连续清查数据按一定的条件进行筛选。由于病虫害对树木生长有较大干扰,树木空间分布又受火、砍伐等相互作用的影响[17-18],因此研究参考样地病虫害情况及火灾发生情况等因素作为样地筛选的辅助判断依据。剔除信息不完整的样地,仅保留以落叶松为优势树种且未受到严重火灾和病虫害干扰的样地,经筛选剩余224个样地。在样木表中筛选出树种为落叶松且胸径大于5 cm的样木。基于2001年,2006年,2011年,2016年落叶松样木表,结合经筛选得到的样地号,计算出相邻两时期样木胸径差的平均数a(2001—2006年时期胸径差平均数a1,2006—2011年时期胸径差平均数a2,2011—2016年时期胸径差平均数a3),然后计算相邻两时期样木胸径差的标准差b(即2001—2006年时期胸径差的标准差b1,2006—2011年时期胸径差的标准差b2,2011—2016年时期胸径差的标准差b3),选取[a-3b,a+3b]范围内95%置信区间的数据,保留置信区间内相邻两时期胸径差大于-1 cm的样木,最终取三个时期样木的交集,共计7809株。该筛选方法剔除了径向生长量异常的样木,同时保证了每个时期用于计算样地固碳速率的样木是完全一致的。

(2)气象数据处理

在ANUSPLIN 4.4软件中结合SRTMDEM 30 m分辨率原始高程数据将气象数据进行插值,在ArcGIS中提取各样地2001年5月—2016年5月的月降水量,月平均温度,坡向以及样地海拔。再使用EXCEL计算样地各时期(2001年5月—2006年5月,2006年5月—2011年5月和2011年5月—2016年5月)年平均降水量和年平均温度,即得到样地3个时期的年平均温度和年平均降水量。

2.2 研究方法

2.2.1 固碳速率计算

本文使用一元生物量模型来估测西伯利亚落叶松生物量。用于建立模型的样木信息收集于阿尔泰山和天山东部西伯利亚落叶松分布区,现场采伐实测的80株样木分布于新疆阿勒泰分局、福海分局、富蕴林场、哈密林场、奇台分局青河分局。高亚琪等[19]基于此数据建立了地上生物量和地下生物量模型,如式(1)式(2),朱雅丽等[20]基于此数据测算了西伯利亚落叶松含碳系数。计算公式如下：

Bt=0.0934×D2.4097

(1)

式中,D表示胸径,单位cm;Bt表示地上总生物量,单位kg。

Br=0.03086×D2.221

(2)

式中,Br表示根生物量这里用以代表落叶松地下生物量,单位kg。

C=Bt×0.4759+Br×0.4768

(3)

式中,C表示含碳量,其单位均为kg/株,其地上部分含碳系数为0.4759,其根部含碳系数为0.4768[20]。用式(4)计算得到单株样木含碳量,对各样地所有的样木含碳量分别求和,得到各样地总碳储量,除以1000将单位kg转化为t,再除以样地面积(0.08 hm2),即得到各样地单位面积落叶松碳储量,其单位为t hm2。

(4)[21]

式中,Vc表示固碳速率,单位为t hm-2a-1;Ct表示t时期碳储量,Ct-1表示t时期的上一时期碳储量,Δt表示t时期与t-1时期的时间间隔,时间单位为,a。

按以上公式计算出落叶松单位面积固碳速率,对其进行正态分布检验(P<0.05),再进行bloom转换,以独立样本T检验探讨天山和阿尔泰山各时期西伯利亚落叶松固碳速率差异。

2.2.2 空间自相关

全局莫兰指数(Moran′s I)[22]是用于评估区域内地理对象属性值整体的空间相关关系,是最常用的全局空间相关评测指标。其值>0时呈空间聚集分布,<0时为离散分布,等于0时为随机分布。由于全局莫兰指数只能反映整体的空间相关关系,不能体现局部空间分布特征。因此,使用热点分析(Getis-Ord Gi*)[23]探测空间上哪些区域发生了高/低值聚集。本研究使用ArcGIS 10.2软件空间统计模块下的全局莫兰指数和热点分析工具研究新疆西伯利亚落叶松固碳速率空间自相关性以及空间分布特征。

2.2.3 相关性分析方法

相关系数反映变量之间的总体相关程度,偏相关系数反映目标要素在暂时不考虑其他要素影响的情况下,两要素间的相关程度。偏相关用于分析在一定条件下,落叶松固碳速率与各影响因子的相关程度。其系数<0表示负相关,>0表示正相关,其绝对值越接近于1,表示变量间的相关程度越大。使用SPSS 20软件进行西伯利亚落叶松固碳速率与影响因素相关性分析。

3 结果与分析

3.1 固碳速率空间分布格局

使用西伯利亚落叶松样地固碳速率数据求平均值,可得到2001—2016年新疆西伯利亚落叶松固碳速率空间分布情况。由图2可以看出,和丰县与天山东部西伯利亚落叶松固碳速率较高,阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率相对较低。2001—2016年以来,天山东部西伯利亚落叶松平均固碳速率为0.95 t hm-2a-1,阿尔泰山西伯利亚落叶松平均固碳速率为0.54 t hm-2a-1;和丰县西伯利亚落叶松平均固碳速率为1.56 t hm-2a-1。(尽管和丰县林区检尺样木数量较多,两个样地总计215株样木,但由于该地区只有两个样地,不具备代表性,故在此研究中后续不做过多的讨论分析)

图2 2001—2016年新疆西伯利亚落叶松固碳速率空间分布图Fig.2 Spatial distribution map of carbon sequestration rate of Larix sibirica in Xinjiang

新疆西伯利亚落叶松固碳速率整体呈增长趋势,2001—2006年阿尔泰山和天山东部西伯利亚落叶松平均固碳速率分别为0.43 t hm-2a-1,0.89 t hm-2a-1,至2011—2016年时期分别增长为0.76 t hm-2a-1,1.06 t hm-2a-1。阿尔泰山和天山的西伯利亚落叶松固碳速率经独立样本T检验,方差不齐性极显著(P<0.01),可以认为3个时期天山东部西伯利亚落叶松固碳速率和阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率均存在显著差异,且天山东部西伯利亚落叶松固碳速率高于阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率(图3)。

图3 天山和阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率差异比较 Fig.3 Difference in carbon sequestration rates of Larix sibirica in the Tianshan mountains and Altai mountainsa,b表示P< 0.01水平上差异显著

3.2 固碳速率变化趋势

3.2.1 天山东部西伯利亚落叶松固碳速率变化趋势

使用全局莫兰指数分析了天山东部西伯利亚落叶松固碳速率空间自相关性,从Z值得分和莫兰指数的变化来看(表1),天山东部西伯利亚落叶松固碳速率整体呈离散分布,但不显著(Moran′s I<0,P>0.05)。将天山东部西伯利亚落叶松固碳速率使用反距离加权进行空间插值,得到天山东部西伯利亚落叶松固碳速率空间分布变化趋势图(图4),2001—2016年期间天山东部西伯利亚落叶松高固碳速率有北移趋势。

表1 固碳速率空间自相关性(Moran′s I)

*表示P< 0.05水平上差异显著,**表示P< 0.01水平上差异显著

3.2.2 阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率变化趋势

从Z值得分和莫兰指数的变化来看,近年来阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳率向显著聚集分布转变(Moran′s I>0,P<0.05)(表1),这意味着阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率空间差异在某些区域聚集的特征将趋于显著。

使用热点分析(Getis-Ord Gi*),对阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率进行空间统计分析得到阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率热点分析图(图5)。2001—2006年间,热点(高值聚集)主要聚集在阿尔泰山的青河县等地区,冷点(低值聚集)聚集在阿勒泰市;2006—2011年间热点多聚集于富蕴县和福海县,冷点聚集于青河县和阿勒泰市;2011—2016年间热点则多聚焦在阿尔泰市和哈巴河县,零散分布在富蕴县,冷点主要聚集于青河县。由此可以看出,固碳速率的热点逐渐向西北(哈巴河县和阿勒泰市)移动,而冷点在向阿尔泰山的东南部(青河县)移动。从天山和阿尔泰山西伯利亚落叶松的变化趋势可以看出,2001—2016年期间,新疆西伯利亚落叶松快高固碳速率逐渐从低纬度的东南部向高纬度的西北部移动。

3.3 驱动因素分析

研究基于气候因素及地形因素来分析落叶松固碳速率空间异质性规律。根据前人研究结果同时结合研究区高程梯度差大(1105 m—2713 m),纬度差异明显(42.92°— 48.92°)和山体坡向各异的特征,研究选取年平均降水(P)、年平均温度(T)、纬度梯度(L)、海拔梯度(A)4个因子进行驱动因素分析,使用坡向和龄组做为辅助控制条件,如图6。

图4 天山东部西伯利亚落叶松固碳速率空间分布变化趋势Fig.4 The change trend of carbon sequestration rate of Larix sibirica in the eastern Tianshan Mountains

图5 阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率热点分析Fig.5 Hot spot analysis of carbon sequestration rate of Larix sibirica in Altai Mountains

图6 不同时期固碳速率与影响因素偏相关分析Fig.6 Partial correlation analysis of carbon sequestration rate and influencing factors in different periods*P<0.05显著;**P<0.01极显著;P：年平均降水量,Annual average precipitation;T：年平均温度,Annual average temperature;A：表示海拔梯度,Altitude gradient;L:纬度梯度,Latitude gradient;2001—2006年固碳速率对应2001年5月—2006年5月年平均温度和年均降水量,2006—2011年固碳速率对应2006年5月—2011年5月年平均温度和年平均降水量,2011—2016年固碳速率对应2011年5月—2016年5月年平均温度和年平均降水量

2001—2006和2006—2011时期固碳速率与降水相关系数小于零,呈极显著负相关(P<0.01),2011—2016时期与固碳速率呈正相关,相关关系不显著(P>0.05)。而通过偏相关性分析发现,在年平均温度、海拔梯度、龄组、坡向作为控制条件的情况下,2001—2006和2006—2011时期降水与固碳速率均呈正相关,但相关关系不显著(P>0.05),而2011—2016时期呈现极显著正相关关系(P<0.01)。这说明,近年来降水对新疆西伯利亚落叶松生长逐渐起显著的促进作用。从温度与固碳速率的相关分析来看,其相关系数均大于零呈正相关,但其显著性从极显著逐渐转变为不显著。而通过偏相关性分析发现,在年平均降水、海拔梯度、龄组、坡向作为控制条件的情况下,各时期的固碳速率与温度均呈显著正相关关系(P<0.05),表明温度升高对新疆西伯利亚落叶松的生长起促进作用。

随着海拔升高温度逐渐降低,降水量先逐渐增加随后保持平稳。阿尔泰山样地具有低温和高降水量的特征。而处于低纬度高海拔地区的天山样地,虽然其降水量较低但温度较高,高温有利于天山积雪、冰川融化,使得天山西伯利亚落叶松生长有较充足的水分供应。由于固碳速率与温度呈显著正相关,天山温度高于阿尔泰山温度,因而天山东部西伯利亚落叶松固碳速率高于阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率(图3和图7)。

从海拔梯度与固碳速率的相关性变化情况来看,通过单因素方差分析,2001—2006年和2006—2011年时期(2001—2006年时期P=0.17,2006—2011年时期P=0.17)各海拔梯度固碳速率无显著差异,2011—2016年时期各海拔梯度呈现出较大差异(2011—2016年时期P=0.09)。值得注意的是,从海拔梯率与固碳速率的相关性变化情况来看，2001—2006年和2006—2011年时期其相关系数均呈正相关(图6和图8),这是由于研究区范围内的阿尔泰山样地海拔分布在1100—2640 m,即高纬度地区,天山落叶松样地海拔在2140—2970 m之间(A4：>2200 m),其纬度范围为42.91—43.87°(L1：<46°),即低纬度高海拔地区,而天山东部西伯利亚落叶松固碳速率远高于阿尔泰山西伯利亚落叶松(图3),因此导致相关性分析时,固碳速率与海拔梯度呈现出正相关关系。然而,通过偏相关性分析发现,在纬度梯度、龄组、坡向作为控制条件的情况下,固碳速率与海拔梯度呈现负相关,但是未通过显著性检验(P>0.05),因此,这里认为海拔梯度与固碳速率不存在显著相关关系。

图8 纬度梯度和海拔梯度与固碳速率变化趋势Fig.8 The change trend of carbon sequestration rate and latitudinal gradient and the change trend of carbon sequestration rate and altitude gradient海拔梯度：A1：<1800 m,A2：1800—2000 m,A3：2000—2200 m,A4：>2200 m。纬度梯度：L1：<46°,L2：46°—47°,L3：47°—48°,L4：48°—49°

从纬度梯度与固碳速率的相关性变化情况来看,在海拔梯度、龄组、坡向作为控制条件的情况下,2001—2006年和2006—2011年时期纬度梯度与固碳速率极显著负相关(P<0.01),2011—2016年时期负相关关系不显著(P>0.01)。这是由于高固碳速率在逐渐向高纬度地区移动,高纬度地区(哈巴河县,布尔津县和阿尔泰市,即L4、L3区域)西伯利亚落叶松固碳速率增长较快,使得固碳速率与纬度梯度负相关关系逐渐转变为不显著(图6和图8),由此可见,新疆西伯利亚落叶松固碳速率随着纬度梯度升高而减小的分布格局已经发生了变化。

4 讨论

4.1 固碳速率空间分布变化趋势

2001—2006年时期新疆阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率呈现东南部高,西北部低(图8)。随后新疆天山东部西伯利亚落叶松高固碳速率向北移动,同时新疆阿尔泰山西伯利亚落叶松高固碳速率逐渐向西北方向移动,这使得固碳速率沿纬度梯度分布规律发生变化。2006—2011年时期其固碳速率为新疆阿尔泰山中部高,东南部和西北部低,至2011—2016年时期,新疆阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率逐渐变为西北部高,东南部低。类似的现象也发生在大兴安岭地区,温度升高在一定程度上能促进高纬度、高海拔地区兴安落叶松生长,但不利于低纬度、低海拔兴安落叶松生长[10-11]。对于低纬度、低海拔地区落叶松而言,温度升高带来干旱胁迫,导致低纬度、低海拔地区落叶松生长退化,生长区向高纬度和高海拔聚集。虽然新疆的平均年降水总体上呈增加的趋势,但是温度升高与降水不同步,依旧导致新疆气候呈暖干趋势变化[24-26]。随着温度的升高和地下水水储量的减小[27],低纬度的天山东部,因水分不足也将逐渐不适宜喜湿的西伯利亚落叶松生长,其低海拔落叶松退化逐渐向高海拔聚集。若温度持续升高,而降水不足,未来天山东部西伯利亚落叶松的生长将受到严重威胁,而新疆阿尔泰山西伯利亚落叶松的生长也将沿此趋势发展。

4.2 固碳速率空间分布驱动因素

不同纬度和不同海拔落叶松的生长量存在较大的差异[28-32],水热分布差异使得森林固碳速率区域间差异显著[21]。有研究认为,位于上限的落叶松与年降水量呈显著的负相关,温度较低的环境中,过多的降水不利于落叶松生长[33-34]。在水分充足的条件下,较高的温度有利于植物的光合作用,延长生长期,形成较宽的年轮,有利于落叶松的径向生长[35]。升温使落叶松的生长季提前开始或者延迟结束,间接延长了生长季的长度[36-37],这也是天山东部西伯利亚落叶松固碳速率高于阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率的原因之一。而全球变暖促进落叶松林分生产力大幅提高的同时,导致植被对土壤水分需求急剧增长,因此,落叶松林分生长对水分的依赖有所增加。固碳速率与降水的关系从负相关渐趋于极显著正相关(图6中2011—2016年时期),温度升高地表蒸腾作用增强,尤其是天山降水量较少,其落叶松生长所需的水分依赖于天山融雪补给,而随着地下水水储量逐渐减小[38],固碳速率与降水量由负相关逐渐表现出呈正相关性。大兴安岭不同纬度兴安落叶松,移栽到纬度较低的同一海拔地区后发现,温度对落叶松的限制作用相对减弱,水分对树木生长的限制作用增强[5]。对于阿尔泰山西伯利亚落叶松生长的研究中有发现同海拔的高纬度受温度限制更为显著,低纬度受水分限制表明更为显著[30]。随着近年来温度升高,降水量增加对新疆西伯利亚落叶松逐渐表现出促进作用(图6)。

5 结论

经新疆西伯利亚落叶松固碳速率时空分异研究认为：

从空间分布来看,阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率最低,天山固碳速率相对较高,其固碳速率整体呈增长趋势。2001—2016年期间,阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率由0.43 t hm-2a-1增长至0.76 t hm-2a-1,天山东部西伯利亚落叶松固碳速率由0.89 t hm-2a-1增长至1.06 t hm-2a-1。

从变化趋势来看,2001—2016年期间,新疆西伯利亚落叶松的高固碳速率在逐渐向高纬度区域移动。天山东部西伯利亚落叶松固碳速率呈离散分布但不显著,其高固碳速率有向北移动的趋势,阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率空间聚集特征趋于显著,其高固碳速率逐渐从东南部的青河县向西北部的阿尔泰市和哈巴河县移动,而低固碳速率从阿尔泰山西北部的阿勒泰市向东南部的青河县移动,这表明新疆阿尔泰山西伯利亚落叶松固碳速率空间分布格局由东南部高,西北部低,逐渐变成西北部高,东南部低。

从固碳速率影响因素分析来看,温度升高和降水增加对新疆西伯利亚落叶松的生长起促进作用,并且由于气候变化导致其固碳速率与纬度梯度呈负相关的空间分布格局已发生显著变化。2001—2016年期间,新疆西伯利亚落叶松固碳速率与温度成极显著正相关,2001—2006年和2006—2011年时期与降水成极显著负相关,2011—2016年时期与降水成极显著正相关,表明温度升高和降水增加有利于新疆西伯利亚落叶松生长。近年来,由于高固碳速率向高纬度移动,纬度梯度与固碳速率由极显著负相关转变为无显著相关关系。整体来看2001—2016年期间,海拔梯度与固碳速率相关关系不显著。

致谢：感谢新疆大学资源与环境科学学院孙雪娇在数据统计分析中给予的帮助。