APP下载

西南亚高山区流域植被演替与地表水量平衡对气候变化的敏感性模拟

2019-08-06邓慧平

水资源与水工程学报 2019年3期
关键词:苔原灌木叶面积

邓慧平, 丹 利, 王 倩

(1.聊城大学 环境与规划学院, 山东 聊城 252059; 2.中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室,中国科学院大气物理研究所, 北京 100029)

1 研究背景

陆地生态系统与气候变化过程通过地表和大气之间能量、水分和微量气体的交换,存在复杂的相互作用,气候变化对植被和水循环有着重要的影响与反馈[1-4]。仅从自然方面考虑,气候变化植被和水循环影响就涉及到大气-植被-土壤统一体中能量传输和碳水循环。但以往大量气候变化对水文影响的评估工作采用的各类流域水文模型主要侧重河川径流的模拟[5-9],对影响植被蒸腾的生理和生化过程以及植被变化过程缺少详细的描述,总体上缺乏在变化的气候条件下植被与水循环响应的过程和机理分析。除各种流域水文模型模拟外,不少研究采用引入碳水耦合机理的生态模型或垂向一维的陆面物理过程模式模拟土壤-植被-大气连续体中垂直方向的碳水循环及其对气候变化的响应[9-11],但流域尺度的模拟研究相对较少。在流域尺度上,碳水循环过程具有二维特性,在流域气候条件下往往是几种植被共生的而非单一均匀的植被类型。而实际地形的高程作用对流域土壤水分的空间非均匀分布起着关键的作用[12],因此对于流域尺度的模拟,垂向一维的陆面模式需与考虑了土壤水分非均匀分布的水文模型相耦合[13-15]。简化的简单生物圈模式是用于区域和全球陆面与大气相互作用的陆面过程模式(Simplified Simple Biosphere Model,SSiB)[16],其第4版本SSiB4包括了Collatz等发展的植被光合-气孔导度模型[17-18]。SSiB4与动态植被模型 (Top-down Representation of Interactive Foliage and Flora Including Dynamics,TRIFFID)相耦合,发展成生物物理/动态植被耦合模式SSiB4/TRIFFID,并在全球不同气候区用实测潜热通量、感热通量、CO2通量和卫星遥感反演的叶面积指数对SSiB4/TRIFFID进行模拟检验[19]。

为了更好地开展流域尺度的碳水循环模拟,将SSiB4/TRIFFID与流域水文模型TOPMODEL实行耦合进行西南亚高山区长江上游的梭磨河流域森林植被水文效应以及流域植被演替和碳水平衡的模拟[20-23]。西南林区位于青藏高原东南部,主要包括四川、云南和西藏三省区交界处的横断山区,是中国第二大天然林区,也是气候变化的敏感区。该区由于海拔高差悬殊,形成明显的垂直气候带,森林多分布在海拔4 000 m以下的山坡中下部。深入认识西南山区流域植被和水量平衡对气候变化的响应及反馈,一方面对理解陆地生态系统和气候变化的关系有着重要的意义,另一方面也可为制定森林与水资源适应全球变暖和减缓不利影响的对策以及合理配置流域碳水资源提供科学依据。本文选择西南亚高山区的梭磨河流域用耦合模型SiB4T/TRIFFID在各种气候情景下进行流域植被演替和水量平衡模拟,根据模拟结果分析流域植被和流域水量平衡对气候变化的响应。

2 耦合模式SSiB4T/TRIFFID简介

3 数据来源与试验设计

3.1 流域概况与数据来源

梭磨河流域地理位置位于31°~33°N,102°~103°E之间,流域面积为3 015.6 km2,海拔在2 180~5 301 m之间,平均海拔高度4 000 m。由于海拔高差悬殊,形成明显的垂直气候带,植被自河谷到高山顶部分布依次为暖温带夏绿阔叶林一温带针阔叶混交林一寒温带纯针叶林一亚寒带灌丛草甸一寒带寒漠及流石滩植被。流域内马尔康和流域周边红原两个气象站多年平均年降水量777.6 mm,两个台站年平均气温为4.6℃ 。驱动资料采用美国国家大气研究中心空间分辨率 1°×1° 、时间步长为3 h的1983-1987年再分析资料。根据气候变化水文影响研究,1983-1987年5 a时段的气候资料能代表气候背景值[24]。驱动因子包括:向下的短波辐射、向下的长波辐射、气温、降水、水汽压、风速和大气压,用流域内2个网格点(31.5°N,102.5°E和32.5°N,102.5°E)上的近地面各驱动因子分别进行平均作为流域的平均值。再分析资料近地面气温5 a平均气温为5.0℃,降水6、7和9月小于马尔康站实测降水,其他月份差异很小,1983-1987年5 a平均年降水量686.5 mm,马尔康站降水749.0 mm。再分析资料虽与实际情况存在差异,但仍然能够反映梭磨河流域高原寒温带季风气候特征,降水和气温与实测降水和气温季节变化也是一致的[22]。

3.2 试验设计

气候情景设置是基于变化因子法[24-25],这种方法在敏感脆弱地区能有效地用于气候变化影响评估,其缺点是不能改变空间的变率[26]。第1组试验将梭磨河流域1983-1987年5 a驱动资料重复运行120次连续模拟600 a,作为控制试验,记为T。为了进行流域植被与地表水量平衡对气候变化的敏感性模拟,在1983年-1987年驱动资料(气候背景条件)基础上对每个计算步长的气温和降水资料进行外延,共进行10组试验,各组试验设计见表1。为了便于模拟的径流量与实测径流量的比较,除用再分析资料进行模拟外,还将马尔康站实测逐日降水除以8取代再分析资料的降水进行模拟。因为中国南方地区主要以蓄满产流为主,将日降水量平均分配到每个计算步长不会明显影响总径流的模拟。所有模拟均将5 a的驱动资料重复运行120次连续模拟600 a,模型中 6 种植被类型为落叶阔叶林、常绿针叶林、C3 草和C4 草、灌木和苔原灌木。控制植被落叶的临界温度除落叶阔叶林取值 275 K外,其余均采用TRIFFID 的值:常绿针叶林取值 243 K,C3和 C4草取值 253 K,灌木和苔原灌木取值 243 K,影响各植被类型落叶的临界水分因子均取值 0.2。各植被类型初始叶面积指数取TRIFFID设置的最小值(乔木4.0,草和灌木1.0),初始覆盖率均取值0.01。3层土壤厚度分别取值0.02 m(表层)、1.00 m(根系层)和2.00 m(深层)。根据梭磨河流域累积地形指数分布函数,用e指数函数拟合求得Fsat公式中的两个参数Fmax和Cs(Fmax为流域最大饱和区面积分数,Cs为系数),分别为0.4和0.45[15,23]。衰减系数f取值2.0[14],陆面模式中的土壤表面垂向饱和导水率Ks(z=0)和饱和导水率各向非同性因子α[14]分别取值2.2×10-3m /s和75[15,23]。

4 结果分析与讨论

4.1 流域植被演替与水量平衡的变化

图1(a)为再分析降水控制试验T与马尔康站降水控制试验PT模拟的蒸腾与冠层截留蒸发的比较,图1(b)为两个试验冠层蒸散、土壤蒸发和蒸散。因控制试验PT是将马尔康站日降水量平均分配到每个计算步长,有利于冠层截留降水,模拟的冠层截留蒸发大于再分析降水控制试验T的模拟结果。但由于PT试验冠层截留降水多,叶面湿润部分大于再分析降水控制试验T,模拟的蒸腾小于控制试验T。因此,虽然将日降水量平均分配到每个计算步长会影响来自冠层蒸散中蒸腾与冠层截留蒸发的比例,但对来自冠层的蒸散模拟结果影响很小,PT试验稍大于T试验。PT试验冠层截留的降水多,土壤蒸发稍小于T试验,流域蒸散两个试验差异很小,PT试验在流域为森林覆盖阶段蒸散略高于T试验。

控制试验植被覆盖率最初C3草覆盖率迅速增加,在第 6 个模拟年达到峰值后随灌木的增加而迅速减小,苔原灌木覆盖率在第 25 个模拟年达到峰值后随乔木的增加而减小,最后流域基本为森林覆盖,其中针叶林覆盖率0.81,阔叶林覆盖率0.07[21-22]。

随着温度的增加,针叶林覆盖率减小而落叶阔叶林覆盖率增加。温度增加5.0℃,针叶林覆盖率0.70,阔叶林覆盖率0.30[21-22]。

对于控制试验,在植被的演替过程中流域苔原灌木覆盖时蒸散达到最大而径流深达到最小,然后随森林覆盖率增加径流深增加,但温度增加2.0℃,森林覆盖和苔原灌木覆盖流域蒸散与径流差异已明显减小,当温度增加大于4.0 C,流域蒸散已由控制试验的苔原灌木覆盖时最大转变为森林覆盖时最大,流域径流由控制试验的苔原灌木覆盖时最小转变为森林覆盖时最小[21-22]。图2(a)为PT+6,1.33P试验的600 a流域植被动态演替过程中各类型植被覆盖率的变化,图2(b)为相对应的流域按5个模拟年平均的年蒸散与年径流深的变化。温度增加6.0℃,落叶阔叶林覆盖率已大于针叶林,森林覆盖流域蒸散明显大于C3草和苔原灌木覆盖,而流域径流明显小于苔原灌木覆盖。

表1 试验设计

4.2 叶面积指数对气候变化的响应

图3(a)~ 3(c)为T、T+2、T+2,1.20P和T+5,1.40P 4组试验植被主要为C3草的第6~10模拟年、流域植被主要为苔原灌木的第21~25模拟年和流域植被主要为森林的第596~600模拟年模拟的5 a平均各月植被叶面积指数及其对气候变化的响应。森林叶面积指数对气候变化最敏感,C3草次之,苔原灌木叶面积指数对气候变化最不敏感。

森林除冬季T+2、T+2,1.20P和T+5,1.40P 3组试验叶面积指数低于控制试验外,其余叶面积指数均高于控制试验。由于随着温度增加落叶阔叶林覆盖率增加,当冠层温度低于控制落叶阔叶林落叶的临界温度275K时,落叶阔叶林落叶迅速增加,使叶面积指数低于落叶阔叶林覆盖率最低的控制试验。比较T+2和T+2,1.20P两组试验,后者降水增加20%,除6月份模拟的C3草叶面积指数略有差异外,两组试验模拟的叶面积指数基本相同,温度增加2.0℃,土壤水分条件基本上对植被生长没有产生限制作用,降水增加20%对叶面积指数模拟结果影响很小。

4.3 流域蒸散对气候变化的响应

图4(a)~4(d)为T、T+2、T+2,1.20P和T+5,1.40P 4组试验第6~10模拟年、第21~25模拟年和第596~600模拟年5 a平均各月蒸散。对于控制试验T,除9月苔原灌木蒸散小于森林蒸散外,苔原灌木月蒸散高于C3草和森林,森林冬季12-2月蒸散略高于C3草,春季3-5月蒸散低于C3草,夏季差异不大,8月森林蒸散稍低于C3草,秋季的9月和10月森林蒸散高于C3草。温度增加2.0℃,森林蒸散大于C3草,雨季与苔原灌木蒸散差异很小,旱季略低于苔原灌木蒸散。T+2,1.20P试验各月蒸散与T+2试验差异很小,温度不变仅降水增加对蒸散影响很小。温度增加5.0℃并伴随降水40%的增加,各类型植被蒸散均明显增加,森林蒸散雨季5-10月已明显大于苔原灌木,旱季略低于苔原灌木。对于控制试验,全年蒸散C3草388.5 mm,苔原灌木445.3 mm,森林388.1 mm。T+2试验,全年蒸散C3草507.2 mm,苔原灌木574.1 mm,森林539.6 mm,分别较控制试验增加30.6%,28.9%和39.0%。T+2,1.20P试验全年蒸散C3草516.0 mm,苔原灌木587.0 mm,森林548.6 mm,比T+2试验全年蒸散略有增加。T+5,1.40P试验全年蒸散森林最大802.9mm,苔原灌木次之753.2mm,C3草最小665.9mm,分别较控制试验增加106.9%、71.4%和69.1%。从控制试验到T+5,1.40P,对于C3草和苔原灌木,土壤蒸发在蒸散中所占比例最大,蒸腾次之,冠层截留蒸发所占比例最小;对于森林,从冠层截留蒸发在蒸散中所占比例最大变为蒸腾在蒸散中所占比例最大[23]。随着温度增加,森林蒸散增加幅度最大,苔原灌木次之,C3草最小,森林蒸散对温度变化最敏感。

图1 PT与T试验模拟的蒸散及其各分量的变化

图2 植被覆盖率与流域水量平衡各分量的变化

图3 不同气候情景模拟的植被月叶面积指数

4.4 流域径流对气候变化的响应

图5(a)~5 (c)分别为不同气候情景马尔康站降水模拟的第6~10模拟年、第21~25模拟年和第596~600模拟年5 a平均各月径流深。与实测径流深相比较,控制试验模拟的各月径流深偏低,尤其是雨季之前,主要原因是输入的降水偏低和模拟的蒸散偏大[22]。表2为所有试验第6~10模拟年、第21~25模拟年和第596~600模拟年5 a平均流域年径流深及相对于控制试验的变化百分率。PT试验较PT-1试验气温增加1.0℃,流域主要为C3草覆盖年径流深减小14.8%,苔原灌木覆盖减小16.9%,森林覆盖减小20.1%。PT试验较T试验降水增加约9.2%,流域主要为C3草覆盖年径流深增加19.7%,苔原灌木覆盖增加26.5%,森林覆盖增加18.2%,降水增加10%,年径流深增加19.8%~28.8%。马尔康站降水模拟结果表明:温度增加2.0℃,C3草覆盖年径流深减小33.4%,苔原灌木覆盖减小42.2%,森林覆盖减小44.2%;温度增加2.0℃并同时降水增加33%,C3草覆盖年径流深增加34.6%,苔原灌木覆盖增加33.9%,森林覆盖仅增加18.0%。温度增加4.0℃并伴随降水增加33%,C3草覆盖年径流深增加8.4%,苔原灌木覆盖减小0.8%,森林覆盖减小29.8%;温度增加6℃并伴随降水增加33%,C3草覆盖年径流深减小10.9%,苔原灌木覆盖减小25.7%,森林覆盖减小67.1%。再分析降水模拟结果表明:温度增加2.0℃,C3草覆盖年径流深减小39.9%,苔原灌木覆盖减小53.5%,森林覆盖减小50.8%;温度增加2.0℃并同时降水增加20%,C3草覆盖年径流深增加3.1%,苔原灌木覆盖减小1.9%,森林覆盖减小7.8%;温度增加5.0 C并伴随降水增加40%,C3草覆盖年径流深减小1.1%,苔原灌木覆盖减小13.8%,森林覆盖减小47.0%。森林覆盖流域年径流深对温度变化最敏感而且敏感程度随温度增加而增加,当温度增加4.0℃以上,流域年径流深减小百分率森林覆盖远高于C3草和苔原灌木覆盖。温度增加使流域蒸散增加,蒸散增加使流域土壤湿度、地下水位和饱和区减小,进而使流域径流量减小[27]。

图4 T、T+2、T+2,1.20P和T+5,1.40P 4组试验模拟的各植被类型5 a平均各月流域蒸散

4.5 讨 论

植被冠层蒸腾和冠层截留蒸发速率随着温度的增加而增加,同时叶面积指数的增加又加大了冠层蒸散[4],增加了冠层蒸散对温度变化的敏感性。对西南亚高山区梭磨河流域的模拟结果表明:蒸散对温度变化敏感,随着温度增加森林覆盖流域蒸散增加幅度最大,苔原灌木次之,C3草最小;温度增加1.0℃而降水不变,森林覆盖流域年径流深减小20.1%,苔原灌木覆盖减小16.9%,C3草覆盖减小14.8%。李道峰等应用SWAT模型模拟了黄河河源区气候变化对水文的影响,温度升高1℃径流减少4.9%,并认为由于黄河河源区地处高原地带,多年平均气温较低,蒸发量不大,因此温度升高1.0℃对流域的蒸发不会产生太大的影响,径流量变化不大[5]。张士锋等[6]对三江源气候变化对径流的影响模拟得出在当前的降水条件下,气温升高1.0℃,径流会减少2.1%。但根据该文中给出的三江源地区1965-2004年实测径流深和气温的拟合趋势线估算:1965-1969年5 a平均年径流深约170mm,五年平均温度-1.95℃;2000-2004年5 a平均年径流深约150 mm,5 a平均温度-1℃。因降水40 a没有明显趋势,假定时间序列最初5 a和最后5 a降水相同,最后5 a与最初5 a相比,径流深减小了约12%而温度上升了0.95℃,气温升高1.0℃径流深应减少12.6%。这个结果与本文模拟的温度增加1.0℃,C3草覆盖流域年径流深减少14.8%很接近。上述黄河河源区和三江源地区温度变化的影响主要是通过温度变化对潜在蒸发(由Penman方程或甚至只需气温1个要素的经验公式计算)的影响而影响流域实际蒸散和径流,不能全面反映温度变化对蒸散及其3个分量(植被冠层截留蒸发、蒸腾和土壤蒸发)的影响,所得结论是流域径流量对气温变化不敏感,低估了流域径流对气温变化的敏感性。目前全球平均温度增加2.0℃是为大多数国家所接受的增温幅度,由于海洋与陆地增温的差异,陆地增温应大于2.0℃。西南亚高山区梭磨河流域温度增加2.0℃而降水保持不变,年径流深将明显减小,即使降水增加20%,如流域为森林覆盖仍抵消不了蒸散的增加,年径流深仍将减小7.8%。在目前气候条件下,亚高山区针叶林蒸散小于苔原灌木,与苔原灌木相比,森林增加了径流。温度增加2.0℃,由于森林蒸散增加幅度大于苔原灌木,森林蒸散与径流与苔原灌木差异减小,目前亚高山区针叶林增加径流的功能将减弱。温度增加4.0℃和4.0℃以上,森林蒸散已大于苔原灌木,森林将不再增加径流量而是减小径流量。

图5 不同气候情景各植被类型覆盖流域的月径流深

表2 模拟的流域5 a平均年径流深 mm/a

5 结 论

通过流域水文模型TOPMODEL与生物物理/动态植被模式SSiB4/TRIFFID的耦合,克服了以往大量的气候变化水文水资源影响评估研究在变化的气候条件下依然保持流域植被不变的局限。针对西南亚高山区流域植被与地表水量平衡对气候变化的敏感性问题,用耦合模型SSiB4T/TRIFFID模拟了位于西南亚高山区的梭磨河流域不同气候情景下的植被演替和地表水量平衡过程,分析了流域植被与地表水量平衡对气候变化的敏感性。主要结论如下:

(1) 随着温度的增加,森林类型由控制试验基本为常绿针叶林类型向针阔混交林转变,生长季森林叶面积指数明显增加。森林叶面积指数对温度变化最敏感, C3草次之,苔原灌木叶面积指数对温度变化最不敏感。

(2)西南亚高山区流域蒸散和径流对温度变化敏感,温度变化通过影响流域蒸散而影响径流,温度不变则蒸散对降水变化不敏感,但径流对降水变化敏感。

(3)流域蒸散与径流对气候变化的敏感程度与流域植被覆盖类型有关。由于森林蒸散随温度增加的增幅明显大于苔原灌木和C3草,森林覆盖的流域蒸散和径流对温度变化最敏感。目前亚高山区针叶林增加流域径流量的作用将随着温度增加而减弱,甚至转变为减小径流量。

(4)以往通过温度变化对潜在蒸散的影响而影响流域实际蒸散与径流的评估方法低估了流域径流对温度变化的敏感程度。

以上结论有助于进一步认识西南亚高山区流域植被与水量平衡对气候变化的敏感性,对该地区森林与水资源的合理配置具有实际意义,可为制定应对全球变暖森林与水资源影响对策提供科学依据。今后将在获得该地区不同林龄叶面积指数、各植被类型覆盖率和物候资料基础上对模拟的不同演替阶段的植被叶面积指数和植被覆盖率进行检验,分析影响植被模拟结果的敏感因子并改进模型。此外,今后将应用更长时间尺度的气候驱动资料模拟分析植被对年际和年代际气候变化的响应,并采用政府间气候变化委员会提供的未来气候情景评估气候变化水文水资源影响。

猜你喜欢

苔原灌木叶面积
作物叶面积测量的研究进展
In Russia's far north,legends and lives are frozen in time
马奶子葡萄叶面积评估模型的建立
高中地理教材中苔原的补充解读和复习策略探究
内蒙古灌木植物多样性及其区系分析
漯河市常见灌木类苗木的整形与修剪要点
与世隔绝的人世
苎麻叶面积测定方法比较研究
再论青藏高原苔原:地球第三极地理极性之确认