中国干旱区自然植被降水利用效率的时空格局

潘换换，刘雪佳，杜自强*，武志涛，张红

（1.山西大学 黄土高原研究所，山西 太原 030006；2.山西省生态环境研究中心，山西 太原 030009；3.山西大学 环境与资源学院，山西 太原 030006）

0 引言

植被降水利用效率（Precipitation utilization efficiency，PUE）由水分利用效率的概念发展而来，用来描述植物利用水分将其他营养物质转化为自身生长发育物质的能力[1-2]，通常指植物光合作用生产的干物质与降水量的比值[3-4]。PUE能够反映植被光合作用与植物水分消耗特性之间的关系，其波动能够指示植被生产力的变化，因此在区域尺度上衡量生态退化及其可持续发展有重要意义。

干旱生态系统维持其正常功能的能力在很大程度上取决于耐旱过程和植物群落的功能以及生态系统中水的可用性。在干旱区，水分不足是限制植物生长的主要因素，降水是该区域最主要的水分补给。因此，作为植被消耗单位降水所生产的同化物质的量，干旱区植被PUE往往会备受学者们的关注[5-6]。例如，卢玲等[5]比较了中国西部不同植被生态系统水分利用率的季节变化廓线，探讨了该区域植被水分利用效率的时空特征。李春娥等[7]分析了新疆2000-2012年归一化植被指数（NDVI）、降水量和植被PUE空间分布特征和年际变化，发现每年PUE与年降水量的年际变化呈相反趋势，且不同土地类型降水与PUE也呈显著的负相关关系。穆少杰等[8]分析了过去10年间内蒙古地区和中国西北部植被PUE的时空格局及其气候影响模式，发现中国西北七省草地和荒漠地区PUE的空间分布与降水量的关系呈抛物线形状，且不同降水量区间植被PUE的年际波动与气候因子的关系有很大差别。杜加强等[9]提出了利用PUE和NDVI变化趋势相结合的方法作为识别景观尺度生态退化、生态恢复的方法，并进行了实例研究。位贺杰等[10]估算了渭河流域的PUE，并对其时空特征及其与年内气温、降雨的关系进行了分析。Jia等[11]模拟了黄土高原温带草原净初级生产力和PUE，并探讨了引起PUE变化的影响因子。Fensholt等[4]模拟了非洲萨赫勒-苏丹地区的植被PUE，并对植被生产力指数与年降雨量之间的关系进行了十年时间尺度的变化分析。Liu等[12]评估了西藏草原植被PUE的时空变化以及PUE与其他控制因子间的关系。这些研究揭示了区域尺度生态系统水分利用率的时空变异特征及其控制机制，其结果对认识全球生态变化对生态系统水碳过程的影响有重要意义。

尽管学者们围绕植被的PUE开展了诸多方面的工作，但研究的时间序列相对较短、区域尺度也不尽相同且多限于对特定的植被类型（如，草地植被[2，8，13-14]、农田植被[15-16]等），涉及区域内长时间周期下各种植被生态系统的特征的研究相对较少[2，17]。现有的方法中多为实验观测或单点模型模拟[2，18]，如田间直接测定法是测定水分有效性对干物质生产影响最准确的方法，但通常需要大量细致烦琐的工作且花费很昂贵[19]。应用遥感资料的实时性、区域性、多时空分辨率等特点，来获取大范围的植被生长和水分状况等多种重要的陆面和生物物理参数，可以克服传统方法的不足[20-21]。

本文拟基于新一代长时间序列遥感数据和同期气象数据，运用一元线性回归趋势和地理信息空间分析方法，回答以下科学问题：（1）1982-2014年中国干旱区主要自然植被PUE的时空分布、变化格局以及不同类型自然植被PUE的差异如何？（2）气候因素与自然植被PUE的关系如何？通过本研究希望为应对干旱区生态环境变化及其干旱区水资源的可持续利用提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区域位于中国西北部年降水量200 mm以下的干旱区，地理坐标：72°E ～ 117°E，30°N ～ 50°N，包括新疆、内蒙古中西部、甘肃河西走廊、青海少部分、宁夏少部分和青藏高原西北部（图1）。总面积约2.90×106km2，地势西高东低，青藏高原和昆仑山脉位于其西端，天山位于其中部，阿尔泰山位于其北部，祁连山和柴达木盆地位于其南部，还有塔克拉玛干沙漠等多处沙漠。地貌以风沙地貌或荒漠地貌为主，植被以荒漠、温带草原、灌木为主，年平均降水量通常在200 mm以下，降水量少且时空差别大，总体呈由东到西递减的趋势，山区降水量远高于平原和盆地。天山西部是该区域降水量最多的地方，最高可达600 mm以上，其东部降水稀少，北坡降水量高于南坡，天山整体降水量高于阿尔泰山。南疆大部分地区年平均降水量少于100 mm，青藏高原降水量自西向东减少，祁连山东部降水量大于西部，气温年较差和日较差均大，年平均气温南部高于北部，季节差异显著[22]。多风沙，少云量，日照强，蒸腾大。水分不足是该区域植被生长的主要限制因素。因此，分析该区域的植被干物质生产与水分利用情况对于掌握该区域生态环境的变化情况具有重要意义。

图1 研究区地理位置和植被类型Fig.1 Location and vegetation types in the study area

1.2 数据来源

遥感数据来自美国航天航空局全球监测研究组提供的NOAA/AVHRR遥感数据（GIMMS NDVI3g），空间分辨率为 0.083°，时间分辨率为15 d，以1982-2014年为时间序列[4]。该数据集采用最大值合成法消除了部分云、大气的影响，得到了每月的NDVI数据集，并剪取得到研究区1982-2014年每月的NDVI栅格图[23]。

气象数据是来自于国家气象科学数据共享服务网的太阳总辐射、月平均气温和月降水量等数据集。通过反距离权重法对其进行空间插值得到气象栅格数据[24-26]，且与NDVI的空间分辨率与投影方式一致，并通过ArcGIS进行数据掩膜，得到研究区的气温与降水等的栅格图像[23-24]。

植被类型数据来源于国家自然科学基金委员会中国西部环境与生态科学数据中心的《1∶100万中国植被类型图集》[23]。将该数据按照植被型重分类后得到13种植被类型，从中提取本研究区两种主要自然植被类型（草原、荒漠），得到研究区植被类型分布图（图1）。

l.3 研究方法

（1） PUE的计算

植被的降水利用率可以用单位面积上植被每单位降水所固定的有机碳克数来表示[4-5]。根据数据可获取性及研究目的不同，植被降水利用率的计算方法也不尽相同[1]。在区域尺度多采用PUE作为水分利用率（water use efficiency）的量度[1，27]，因此，采用植被净初级生产力与年降水量计算植被的降水利用率[4，8]，公式如下：

式中，PUE 为植被降水利用率（g·C·m-2·mm-1），NPP为年净初级生产力，基于光能利用率的CASA模型算出的栅格数据，PPT为年降水量（mm）栅格数据。

（2） NPP估算模型

Carnegie-Ames-Stanford-approach（CASA）模型总体上基于光合有效辐射与光能利用率计算NPP[8，28]，公式为：

式中：APAR（x，t）表示t月份像元x处吸收的光合有效辐射（MJ/m2）；ε（x，t）表示在t月份像元x处实际光能利用率（gC/MJ）。

表1 植被类型参数[24，30]Table 1 Vegetation parameters

APAR由太阳总辐射SOL和植被对光合有效辐射的吸收分量FPAR决定，计算公式如下：

式中，SOL（x，t）表示t月份象元x处的太阳总辐射量，MJ/m2；FPAR（x，t）表示植被层对入射光合有效辐射的吸收比例；SR（x，t）表示t月份象元x处比值植被指数；NDVI为归一化植被指数。

光能利用率（ε）是通过植被吸收到的光合有效辐射（PAR）转化为有机碳的效率，公式如下：

式中，Tε1（x，t）和Tε2（x，t）为温度胁迫系数，Wε（x，t）为水分胁迫系数，εmax表示理想的条件下的最大ε（gC/MJ）[29].

本研究中植被NPP的模拟结果与前人发表的结果做比较验证，且部分已公开发表[24，30]

（3）植被PUE变化率

一元线性回归分析方法用于模拟1982-2014年PUE和年降水的变化趋势[23，28]，计算公式如下：

据此计算栅格尺度上PUE的变化趋势。式中，i为各年序号；Pi为第i年的PUE值和降水量；n为研究时间尺度长度，本研究中取1982，1983，…，2014共33年；Slope＞0说明PUE和降水量在所研究的时间范围内的变化趋势是增加的，反之则是减少的。总变化幅度Range被定义为[31]：

定义变化幅度分级标准见表2。

表2 变化幅度等级分类[31]Table 2 Classification of the variation range

2 结果分析

2.1 中国干旱区自然植被PUE的空间分布特征

过去30多年研究区年PUE的平均值为0.47 g·C·m-2·mm-1，PUE的分布呈现出一定的空间异质性特征。总体上，甘肃祁连山脉中东部、新疆阿尔泰山、天山、昆仑山西段及帕米尔高原地区处于植被年 PUE 的高值区，年均 PUE ＞ 2.0 g·C·m-2·mm-1；内蒙古锡林浩特、包头、集宁等地区，甘肃兰州、平凉、酒泉等大部分地区，宁夏银川、固原等大部分地区，新疆西北部的阿勒泰、塔城、乌鲁木齐、伊宁、博乐等地，新疆中部的库尔勒北部、阿瓦提，西南部的和田北部、喀什等地区，西藏噶尔北部和青海乌兰等地是中值区，年均 PUE 为 0.5 ～ 2.0 g·C·m-2·mm-1；内蒙古阿拉善左旗、东胜、临河、包头等地区，新疆的哈密、库尔勒大部、吐鲁番、阿勒泰南部、克拉玛依、和田市、阿图什等部分地区，甘肃酒泉大部、嘉峪关、张掖、武威等地，宁夏中部的吴忠等，西藏噶尔大部和那曲西北部，青海乌兰局部等处于低值区，年均PUE为0.5 g·C·m-2·mm-1（图2）。

图2 1982-2014年均PUE空间分布图Fig.2 Spatial patterns of mean annual PUE from 1982 to 2014

2.2 中国干旱区自然植被PUE时空变化

1982-2014年中国干旱区植被年均PUE整体上呈现微弱的降低态势。干旱区区域尺度的植被PUE年均值位于0.38 g·C·m-2·mm-1～ 0.63 g·C·m-2·mm-1。 其中，1997 年 PUE 最大为 0.63 g·C·m-2·mm-1，高出平均值的 34.04%；2010 年最小为0.38 g·C·m-2·mm-1，低于平均值的19.15%；其他各年的PUE在平均值附近，波动幅度相对较小（图3）。

中国干旱区不同自然植被类型年均PUE相互间差异均显著（P＜0.05）。草原PUE为0.58 g·C·m-2·mm-1，荒漠植被 PUE则显著低于草原，其 PUE为 0.39 g·C·m-2·mm-1。过去 30 年来荒漠植被年均PUE呈减少趋势，草原年均PUE轻微增加（图4）。

图4 1982-2014年不同植被PUE年际变化Fig.4 Inter-annual changes of PUE of different vegetation from 1982 to 2014

由1982-2014年PUE变化斜率的空间分布（图5）可知，30多年来，栅格尺度的年均植被PUE变化率呈现出从中国干旱区东部到西部逐渐递减的态势。其中，内蒙古锡林浩特、集宁、东胜、包头等地，宁夏吴忠、固原等，甘肃兰州、平凉、西峰等，新疆部分地区包括玛纳斯、阿瓦提、塔城、库尔勒，西藏噶尔大部和那曲西北部，青海乌兰东部等为递增趋势；内蒙古部分地区（包括阿拉善左旗、临河等地），甘肃部分地区（包括酒泉、武威、张掖等地），新疆大部地区（包括哈密、吐鲁番、和田、库尔勒大部、喀什、阿勒泰等），西藏西北部，青海乌兰中西部等为递减趋势。年均PUE增加区域的面积占到36.74%，减少区域的面积占到63.26%，PUE增加区域的面积小于减少区域的面积。

图5 1982-2014年植被年均PUE变化率空间分布Fig.5 Change slope of mean annual PUE from 1982 to 2014

2.3 中国干旱区植被PUE与气候因子的关系

从1982-2014年植被PUE与降水、气温关系可知（图6），PUE与年降水呈显著的负相关关系（P＜0.05），有99.66%的面积相关系数为负；PUE与年平均气温呈正相关关系（P＞0.05），相关系数为正的面积占到了58.76%，主要位于内蒙古中部、北疆西部，南疆南部、藏西区等区域。

图6 1982-2014年植被PUE与降水（a）、气温（b）相关系数Fig.6 Correlation coefficent between PUE and precipitation（a）or temperature（b）from 1982 to 2014

3 结论与讨论

本文基于光能利用率模型估算的中国干旱区植被净初级生产力数据和基于空间插值的年降水栅格数据，计算了植被PUE，采用趋势分析和地理信息空间分析的方法，模拟了研究区过去30多年两种自然植被PUE的时空格局及其变化情况。

过去30多年中国干旱区植被年平均PUE为0.47 g·C·m-2·mm-1，这与穆少杰等[1]研究的内蒙古植被PUE结果相近。而其分布呈现出一定的空间异质性特征。这种差异与地形、气候等因素的差异有关，也与降水变化引起的植被退化或恢复有关。较低的PUE主要分布在荒漠缺水区域，较高的主要分布在植被高度覆被的高山地区，水热条件适宜，强太阳辐射，植被生产力较高。就本研究而言，天山西部降水量较多，其植被生产力较高，因此PUE也高，而羌塘北部、内蒙古西部河西走廊大部由于降水量的限制，植被生产力较低，PUE也相应较低，尤其青藏高原地区由于其特殊的气候环境条件，影响植被PUE的因素更多，除了气温降水的限制外，海拔也是一个重要的影响因素，PUE随着海拔的升高而降低，这与仇洁等[2]研究相似。过去30多年来中国干旱区植被年PUE呈现增加趋势的面积小于减小趋势的面积，总体上呈现轻微的降低趋势。这是对前人[17]关于近100年来全球生态系统PUE呈现增加趋势且不同区域变化趋势不一致的结论在不同尺度上的进一步验证。尽管长时段内生态系统PUE的影响因素及其空间分布格局还存在较大不确定性[17]，然而在中国干旱区，植被PUE的这种年际变化主要受到气候因子和人为土地利用变化的影响[7，17]。比如，水是对植物生长最重要的影响因子之一，尤其在干旱、半干旱地区水的作用尤为突出。本文发现年际尺度上，植被PUE与年降水量之间呈现显著的负相关关系。而且空间上也不难发现，青藏高原西部地区降水量下降，植被PUE呈现上升趋势；相反，内蒙古西部、甘肃、新疆大部分地区降水量增加，植被PUE呈现下降趋势。植被PUE与降水的这种关系也被前人（如Yu等[32]在中国东部森林生态系统、李春娥等[7]对新疆植被系统的研究、Bai等[33]对内蒙古站点实测数据的研究）的研究所证实。这可能是由于降水量高使得土壤表面冲刷而带走更多的N、P等营养物质，而且高降水量会使得植被生产力相应提高，呼吸消耗进而增强，因此会导致PUE与降水量的负相关关系。而且PUE与年降水负相关性最强的地区位于塔里木盆地西南部、藏北高原、柴达木盆地西北部、河西走廊及内蒙古阿拉善盟部分地区，这与穆少杰[8]的研究结果一致。理论上，温度会影响植被的光合作用和蒸腾作用以及地表蒸发从而影响植被的PUE。然而，我们并没有发现年均气温与植被PUE在年际尺度上的显著相关性。目前在区域尺度上对于温度对植被PUE影响的研究还较为缺乏[34]，其关系还需进一步深入探讨。过去的30多年，研究区经历了诸如三北防护林工程、退耕还林还草工程等密集的人类土地利用活动，这些活动会引起空气湿度、降水、蒸散作用和地表植被覆被等的变化，无疑会对植被PUE产生重要的影响。当然，人为的这些活动有可能造成植被PUE对气候因子的敏感性减弱，也可能是造成植被PUE随降水量的增加而降低的重要原因[35]。

对比不同自然植被类型的PUE，草原植被PUE为 0.58 g·C·m-2·mm-1，这在穆少杰等[1]提到的全球干旱区草地PUE的结果范围内，荒漠植被PUE为0.39 g·C·m-2·mm-1，草原植被 PUE 显著高于荒漠植被（P＜ 0.05），这与前人的研究结论相同[17，36]。植被PUE因其类型不同而有所差异，对于本研究区可能与本研究区域经纬度跨度较大不同类型植被的群落结构、土壤条件、植被光合速率、植被覆盖情况以及地貌条件等方面差异较大有关，因而会产生植被类型的地带性差异，尤其青藏高原地区植被地带性差异更明显，高海拔引起气候土壤等条件差异更大。荒漠植被受自身生理生态结构和其他各种因素影响，相较于草原植被所处之地水分更少，土壤养分也较为匮乏，光合速率低植被生产力也低，因此PUE也低。对其中的机理还需要进行深入、细致的影响机制研究，才能得到具普遍意义的合理解释。

总之，对于PUE、降水和NPP的年际变化、空间分布等影响因素甚多，目前由于研究区域与时间尺度的选取不同，以及遥感数据分辨率的差异、人类活动的影响等会得出不同的结论。此外由于存在模型估算的精度问题以及实测数据的缺乏，还需更多的实测数据为其提供更有力的支撑，加之不同水平上的植被PUE涉及不同的生理生态过程。因此，不同时空尺度生态系统水平PUE的时空变化特征及其机理仍有待于长期观测资料的实验研究和理论机理阐释的深入开展。