辽宁东部陆域生态涵养区水分利用效率时空变化及驱动因子分析

尚真宇

(辽宁省河库管理服务中心(辽宁省水文局)，辽宁 沈阳 110003)

水分利用效率是衡量陆域生态系统-水循环的重要因子，也是度量生态系统受气候变化的重要敏感因子[1- 2]。陆域生态系统WUE时空变化度的分析对研究区域生态系统变化，解译生态系统对气候及水资源变化影响具有十分重要的意义[3]。当前，国内许多学者展开对区域不同时空尺度生态系统水分利用效率WUE的研究[4- 11]，宫菲[12]对不同生态系统植被水分利用效率进行综合分析，估算不同植被WUE值。卫星遥感技术的发展为陆域生态系统WUE值估算提供了较为便利的计算平台。Sun[13- 15]结合卫星MODIS数据对全球尺度生态系统的水分利用效率进行研究。生态系统水利用效率WUE计算机理十分复杂，目前尚未对其影响机制进行深入分析，在当前气候变化影响下，对陆域生态系统水分利用效率驱动因子的影响十分必要。辽宁东部植被覆盖较高，属于辽宁省重要的生态涵养保护区，近年来，受区域气候变化影响，水资源供需矛盾变化日益突出，为加大区域生态系统保护，亟需对其生态系统水分利用效率进行分析，从而为制定相应的生态需水分配方案及区域应对气候变化提供重要的科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

辽宁东部为区域植被覆盖度达到50%以上，植被生态需水量较大，属于辽宁省重要的生态涵养保护区，主要涵盖城市有丹东、本溪、抚顺三市，地貌特征为山区，区域属于典型的温带大陆性气候。年平均气温6～8℃之间，年均降水量在800～1000mm之间，本文选取辽宁东部共十个气象站点作研究站点，站点分布如图1所示。

1.2 数据来源于处理

研究采样的GPP和ETa数据来源于美国NASA数据中心进行卫星遥感反演得到，数据年份为2016—2018年MOD17和MOD18遥感影像数据，时间时空分辨率分别为1km×1km及5d。两种数据经过验证均具有较好的反演精度。采样遥感影像处理软件对上述数据进行投影及拼接转换。气象数据均来源于中国气象数据共享网提供的专业数据，气象数据包括日平均风速、最高及最低温度、相对湿度、日平均气温以及日照时数。

2 研究方法

2.1 WUE计算

采用陆地生态系统实际总的生产力与蒸发量进行对比，得到单位时间的生态系统水分利用效率值，其计算方程为：

图1 研究区域气象站点及年平均降水分布

(1)

式中，n—陆地生态系统的水分利用效率，g/kg；A—单位时间内陆域生态系统中的初始生产力，g/(m2·s-1)；E—陆域表面在单位时间内实际产生的蒸发量，kg/(m2·s-1)。

2.2 趋势度计算

结合非参数趋势分析方法对研究区域陆域生态系统变化趋势进行分析，并结合M-K检验方法对变化显著性进行分析，采用非参数进行趋势分析不需要对其变量进行统一分布规律的分析，且对奇异离群数值测定误差具有较强的分析能力，SEN的参数计算方程为：

(2)

式中，β—变化趋势检验值；Median—中位数的检验方程；i、j—不同时间尺度检验变化值。当β>0表示分析的单元格内的生态系统水分利用率呈现递增变化；当β<0表示分析的单元格内的生态系统水分利用率呈现递减变化。

2.3 EOF空间模态方法

采用正交经验模态函数对时空数据进行特征分析，该方法通过对原始数据进行空间模态和时间系数的提取，从而对其变量空间变化特征进行分析，分析方程为：

X=ZV

(3)

式中，X、Z、V—原始、空间模态以及时间系数的矩阵，通过空间模态矩阵对其变量空间特征及驱动因子进行分析。

2.4 相关度分析方法

选中相关系数作为生态系统水分利用效率和其主要驱动因子的相关度分析方法，对栅格单元的时空变量序列进行相关系数的计算，并统计其显著变化的特征，采用t对其显著性进行检验，将P=0.05作为其显著性分析的目标值。

3 研究结果

3.1 陆域生态涵养区WUE空间变化特征

3.1.1空间分布特征

结合陆域生态涵养区水分利用效率WUE计算方法，结合区域气象数据，对其WUE不同季节的空间分布特征进行分析，分析结果如图2所示。

从图2中可看出，不同季节辽宁东部山区陆域生态涵养区的水分利用率WUE在空间分布差异性较大，WUE高值的区域主要分布在东部山区，低值区域主要分布在中部和西部，辽宁东部WUE多年平均值在1.63～1.84g/kg之间。春季WUE主要分布在1.6～2.2g/kg之间，变化频率为28.37%，WUE变化范围较大，空间变化差异度较大，夏季和秋季的WUE值分布较为相似，WUE均分布在1.2～2.3g/kg之间，变化频率分别为91.25%和82.37%。冬季WUE的低值区域有所增加，这主要是因为进入冬季后，植被处于冬眠状态，其WUE主要分布在2.9～3.5g/kg之间。

3.1.2空间变化趋势

在辽宁东部陆域生态系统WUE空间分布特征分析的基础上，结合收集的MODIS数据对辽宁东部地区GPP、WUE以及ETa进行年际变化趋势的分析，并对其变化趋势进行显著性变化分析，辽东地区GPP、WUE以及ETa空间变化趋势如图3所示。

从空间变化趋势分析结果可看出，辽东地区GPP年平均变化幅度为3.2561g/(m2·a2)，45%的趋势变化区域范围均通过了水平为5%的显著性检验，GPP整体呈现递增变化，但中部和西部呈现递减变化趋势。ETa的年变化幅度为0.176(kg/(m2·a2) ，31%的趋势变化区域范围通过水平为5%的显著性检验，东部区域的ETa呈现递减变化，西部呈现递增变化趋势。辽宁东部WUE年平均变化幅度为0.029g/(kg·a) ，整个辽东地区56.3%的区域范围通过了水平为5%的显著性检验，东南呈现递增变化而西北部呈现递减变化。对比分析，辽东地区东南部的GPP和ETa可满足WUE递增的变化条件，而西北部则由于ETa的增加使得WUE递减变化。

图2 研究区域陆域生态涵养区水分利用效率WUE不同季节空间分布特征

图3 辽东地区2000—2018年GPP、WUE以及ETa空间变化趋势

图4 1999—2019年辽宁东部地区WUE正交EOF空间模态分析结果

图5 1999—2019年辽宁东部地区WUE正交EOF两个特征向量变化过程

3.2 EOF空间模态分析结果

对辽宁东部主要气象因子进行标准化，并结合正交EOF空间模态对其空间变化进行表征，分析结果如图4所示，并对主要气象因子1999—2019年标准化值的变化趋势进行分析，分析结果如图5所示。

从图4可分析出，辽宁东部地区WUE的EOF第一空间模态年变化比例为43.28%，模态正值区域占总面积的百分比为76.53%，表明辽宁东部地区生态涵养区水分利用率大部分区域具有高度一致性，西北部区域由于植被覆盖率较低，总体呈现负值，与东南部呈现明显的震荡类型分布，第一空间模态特征值在空间上总体呈现南高北低的波动变化，表明东南区域WUE的波动程度要比西北部大，WUE高值主要分布在东南山区植被覆盖率较大的区域。WUE的EOF第二空间模态年变化比例为22.54%，模态正值区域占总面积的百分比为42.35%，正值区域占总面积的57.65%，东南分布较为显著，峰值逐步向中部进行偏移，高值区主要位于东南山区，第二空间模态的空间变化与年变化趋势较为一致。总体而言，空间模态的分析表明辽东地区WUE呈现较为显著的南北差异变化。从气象因子标准化与年相关分析可看出，第一空间模态时间系数与最高温度的标准值呈现正向相关，因此随着日最高温度的递增，区域的WUE值也将会逐渐增加变化，主要是因为日最高温度在北方气温较低的区域将会增加GPP，使得对GPP的影响超过对ETa的影响，从而使得WUE递增变化。而相对湿度与WUE呈现负相关性较高，说明空气湿度的增加将会减少该区域的WUE值。第二模态时间系数与标准化日照时数呈现正相关性，日照时间的增加将会提高区域的WUE值。

3.3 驱动因子空间相关性分析结果

在空间模态分析的基础上，确定了主要驱动因子，对各驱动因子和区域WUE值的空间相关性进行分析，分析结果如图6所示。

通过空间模态的分析，影响辽东地区生态涵养区水分利用率WUE的气象因子主要为相对湿度、日照时数以及日最高温度，通过空间相关性分析结果可看出，从南向北区域WUE的驱动因子发生不断变化，东南部主要以相对湿度以负相关为主，西北部主要以日最高温度正相关为主，南部区域主要以日照时数正相关为主，三个驱动因子均通过5%

图6 辽东地区生态系统WUE与驱动因子的空间相关分析结果

水平的显著检验，气象驱动因子对辽东地区陆域生态系统的相关关系呈现明显地区差异，这也是WUE空间变化显著的主要原因之一。

4 结论

蒸发ETa变化是辽宁东部地区生态涵养区水分利用率WUE值空间变化的主因，在北方温度较低区域，日最高温度增加将会促进陆域生态系统初始生产力GPP的增加，使得使得GPP的影响超过ETa的影响，从而提高区域WUE的比例。

辽东地区WUE的各气象驱动因子相关度从南向北逐步转变，在东南区，主要驱动因子为日照时数，而在西北地区主要驱动因子为日最高温度。

各气象驱动因子相关度空间变化的差异性，是否是辽东地区WUE空间分布趋势的主因还需要以后更深入的研究。