挠力河流域湿地对相邻景观逐日气温调节作用的实验研究

王晓东， 宋宇加， 褚丽娟， 刘鑫宇， 姜明

(1.长春师范大学地理科学学院， 长春 130032； 2. 吉林师范大学旅游与地理科学学院， 四平 136000； 3. 黑龙江挠力河国家级自然保护区管理局建三江分局， 富锦 156300； 4. 中国科学院东北地理与农业生态研究所， 长春 130102)

湿地在缓解全球气候变暖和调节区域气候方面具有重要作用[1-3]，作为自然调节器，对相邻景观气候表现有很强的调节作用。气温是衡量湿地调节作用的敏感指标[4-6]，区域气温状况能够体现湿地的调节能力，对湿地气温调节功能的研究日益引起关注[7]。湿地最重要的价值是对局地气温的调节，如在胶州湾滨海湿地，1975—2010年的核心功能为气温调节[8]，在价值法、替代成本法和旅行费用法运算支持下，得到扎龙湿地区域气温调节的价值最大的结果[9]；在博斯腾湖湿地，生态系统服务价值体现在使地区气温保持平稳状态[10]。湿地的冷湿效应是调节局地气候、缓解气候暖化的主要方式，如在松嫩平原，随着湿地面积增加，最高气温上升幅度变小[11]；在西孟加拉邦地区，湿地对周边不同景观降温作用在0.1～1.4 ℃[12]，西溪湿地对城市的降温幅度比森林高0.3～0.6 ℃[13]；另外湿地对周围不同景观的气温调节作用存在差异，在西瓦斯省(Sivas Province)5个湿地，降温效应的影响距离为1～10 km，差异原因主要与相邻景观类型的异质性有关[14]；艾比湖湿地气温与植被覆盖水平之间存在线性函数关系，湿地对周边不同景观的气温调节效应存在显著差异[15]。

这些研究都对湿地的气温调节功能进行充分研究，取得许多成果，认为湿地的气温调节功能对于当地气候影响很大，但是这些研究都基于大尺度、长时间的研究，得出的结论不够精细，没有在局地尺度揭示湿地调节作用的差异性表现。所以现以小尺度为研究区，以日均气温为切入点，研究湿地对相邻景观的气温调节能力的不同，分析湿地对不同景观气温调节的差异性表现，揭示差异形成的机理，为研究湿地的气候调节方式，分析气候调节功能的研究提供铺垫，为全面深入探究湿地的生态价值提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

七星河湿地(46°40′～46°52′N，132°05′～132°26′E)地处三江平原腹地[16-17]，为温带湿润大陆性季风气候，年平均气温为3.5 ℃[18]。属于内陆湿地和水域生态系统类型，是挠力河流域最典型的湿地[19-20]，分布大面积的芦苇、苔草沼泽和沼泽化草甸[21]。随着湿地的不断被占用，附近其他类型的景观相继出现[22]，如灌丛、林地、农田等，灌丛分布在湿地中地势稍高的地方，植物主要有旱柳、龙须柳、筐柳等，树高大约3 m，与湿地芦苇高度相似，湿地夏季雨量丰沛时，湿地水能够进入[23]；林地是在1999年退耕湿地上栽种的速生杨，目前已经形成同龄林，树高大约都在10 m，地势较高，只有在雨季，湿地水位高涨时，湿地水可以进入林地；湿地周边地势最高的地方已经开垦为旱地，种植玉米，湿地水无法进入。伴随景观破碎化日益明显，湿地对相邻景观气候调节的差异性逐渐显现。

1.2 气温测量

2016年6月2日将6个自动温湿仪(HOBO-U23)放置在挠力河流域相对典型的七星河一段湿地边缘，针对湿地与灌丛、湿地与林地和湿地与农田3个不同类型的景观交界面，每个交界面设置2个采样点，每个采样点放置1个自动温湿仪，一共安放6个，大致沿东西方向延伸，所有采样点自西向东从1到6依次编号，湿地与灌丛景观交界面2个采样点编号为1和2；湿地与林地景观交界面2个采样点编号为3和4；湿地与农田2个采样点编号为5和6(表1，图1)。仪器高度距离地面1.2 m，温度测量的时间间隔为1 h，自动记录整点时间的温度值，在2017年6月3日，利用手提电脑，将这一时段内温度记录数据导出，在室内进行处理，最终得到2016年6月3日—2017年6月2日一整年所有整点时刻的温度数据。样点数量从相对大的空间范围看相对较少，但是整个采样区东西延长只有6.8 km左右，范围较小，属于局地尺度；从地形高低和植被特征看，湿地周边同一类型景观内部(灌丛、林地和农田)几乎没有差异，一致性相对较强。所以在交界处，只对同一景观类型的交界面重复2次采样。

表1 采样点的位置Table 1 Location of plots

图1 挠力河湿地自动测温仪放置图Fig.1 Sampling plots at Naoli River Wetland

1.3 日均气温分析

1.3.1 气温记录的整理

将每个仪器的温度数据按照逐日进行整理，分别计算每天24 h温度记录的均值，得到研究时段内所有天数的日均气温值，这样按照时间顺序，依次得到每个仪器所记录一整年内所有时间点(天)的日均气温值，然后将同一类型景观交界面2个仪器的日均气温值进行平均运算，计算结果作为交界面的日均气温，这样一共得到3个不同类型景观交界面，即湿地与灌丛(第1交界面)、湿地与林地(第2交界面)、湿地与农田(第3交界面)的日均气温。

1.3.2 数据分析

利用配对样本T检验方法，对比分析不同景观类型交界面日均气温差异的显著性程度。

采用从1次到高次逐渐增加次数的趋势线拟合方法，自变量为时间(共365 d)，变量分别为每天的日均气温，选择拟合函数方差值(R2)最大的4次函数确定为最佳拟和趋势线，分析不同交界面的3个函数曲线变化规律和极值的大小差异，利用不同交界面气温差异的显著性程度，最高温、最低温数值大小和出现时间的早晚判断相邻不同景观全面日均温的差异方式。

利用函数曲线与坐标轴(0 ℃)的交点坐标划分夏半年和冬半年，2016年10月9日—2017年3月25日为冬半年，其余时间为夏半年。分别利用常规统计和配对样本T检验方法，对3个交界面日均气温差异大小和显著性程度进行分析，揭示湿地对不同景观气温调节作用在夏半年和冬半年的差异性表现，结果如表2所示。

表2 湿地与不同类型景观交界面日均气温(因变量)与时间(自变量)函数方程拟合效果检验值Table 2 Test values of all functions between daily mean temperatures (dependent variable) and days (independent variable) for different interfacesamong wetland and adjacent landscapes

2 结果分析

2.1 不同交界面全年日均气温差异

从3个4次函数的曲线变化规律看，气温波动都遵循大尺度气候背景的制约，因为三江平原气候类型属于温带季风气候，在不同季节，受到冷暖气团的交替控制，气温年较差大[24](图2)，所以在小尺度上，这3个交界面都遵循此规律，湿地对周边地区气候调节作用集中于小气候方面，都受控于大尺度的气候背景制约[25]。

2.1.1 差异的显著性程度

不同界面日均气温配对样本T检验结果显示第1交界面(湿地与灌丛)和第2交界面(湿地与林地)日均气温差异不显著(P= 0.885 > 0.05)，说明林地与灌丛受到湿地的影响相似，气温差异不明显；第1交界面和第3交界面(湿地与农田)日均气温差异极显著(P< 0.01)，第2交界面和第3交界面日均温差异显著(P< 0.05)，说明林地和灌丛受到湿地的影响程度与农田受到湿地的影响程度差异大，湿地对相邻景观的气候调节能力不同。

2.1.2 最高气温差异

一年之中日均气温最高值(最高温)，即函数拟合的极大值差异显示第1交界面(25.47 ℃)<第2交界面(25.96 ℃)<第3交界面(26.17 ℃)(图2)，说明在最炎热时候，湿地对灌丛起到的降温作用最大，其次为林地，最小为农田。因为湿地与灌丛联系最为顺畅，灌丛地势相对低，湿地水能够进入灌丛，林地地势高，水进入有限，旱田最高，水很难进入，所以湿地通过水分输入量来调节相邻景观的气温。

2.1.3 最低气温差异

一年之中日均气温最低值(最低温)，即函数拟合的极小值差异显示第2交界面(-15.96 ℃)<第3交界面(-15.85 ℃)<第1交界面(-15.72 ℃)(图2)，说明在最寒冷时期，湿地利用本身挺水植物相对较高的优势，抵御寒风和暴雪，屏蔽相邻景观，由于灌丛地势低，植物生长高度与湿地植物相似，所以屏蔽效果最好，而冬季农田荒芜，湿地的屏蔽作用也能够体现出来，但是林地树木高大，湿地植物屏蔽效果相对差，容易受到冷空气强烈干扰，所以湿地的升温调节作用最弱。

2.1.4 最高气温出现时间的差异

函数拟合的最高温出现时间分别为2016年7月20日(第1交界面)、2016年7月19日(第2交界面)和2016年7月20日(第3交界面)(图2)，第2交界面提前1 d，说明林地的缓冲效果最差，因为在林地内，夏季树高叶密，郁闭度高，湿地的湿润水汽进入不够顺畅，所以降温缓冲效果最差；在灌丛和农田，植物生长的高度与郁闭度相对小，水汽进入相对流畅，缓冲效果能够及时显现。

2.1.5 最低气温出现时间的差异

函数拟合的最低温出现时间分别为2017年1月4日(第1交界面)、2017年1月3日(第2交界面)和2017年1月5日(第3交界面)(图2)，第1交界面比第2交界面滞后1 d，第3交界面比第1交界面滞后1 d，最低温时间出现的顺序刚好与3个景观植物高度有关，即林地植物高度最大，最低温出现的时间最早；其次是灌木植物高度小，最低温出现的时间居次；农田在冬季几乎没有植物，最低温出现的时间最晚；即植物生长高度越大，湿地抵御冷空气和暴雪侵袭，屏蔽相邻景观的难度越大，缓冲能力越弱。

图2 湿地与不同景观交界面日均气温(因变量)与时间(自变量)的四次函数拟合关系图Fig.2 The fourth functions between day (dependent variable) and daily mean temperature (independent variable) for different interfaces among wetland and adjacent landscapes

2.2 不同交界面夏半年日均气温差异

2.2.1 差异的显著性程度

不同界面日均气温配对样本T检验结果显示夏半年第1交界面和第2交界面的日均气温差异不显著(P> 0.05)，湿地对林地和灌丛的气温调节作用差异小；第1交界面和第3交界面日均气温差异极显著(P< 0.01)，第2交界面和第3交界面日均温差异显著(P< 0.05)，湿地对农田气温调节作用与林地、灌丛差异大。

2.2.2 差异性表现

不同景观交界面的日均气温均值大小为第1交界面(15.00 ℃)<第2交界面(15.15 ℃)<第3交界面(15.47 ℃)(表3)，从湿地水汽最容易进入灌丛，气温调节能力最强；林地树高叶密，郁闭度大，水汽进入林地相对困难，调节作用相对弱；水汽最难进入的是农田，夏季玉米长势最好，种植密集，调节最弱。灌丛地势最低，湿地水进入相对容易；林地地势稍高，湿地水进入量较少；农田最高，湿地水进入最少，湿地水进入越多，气温调节作用越明显。

标准差大小为第1交界面(6.64 ℃)<第2交界面(6.88 ℃)< 第3交界面(6.89 ℃)(表3)，变异系数大小为第1交界面(0.44 ℃)<第2交界面(0.45 ℃)= 第3交界面(0.45 ℃)(表3)，极差大小为第1交界面(29.20 ℃)<第2交界面(29.81 ℃)<第3交界面(30.29 ℃)(表3)，通过湿地水进入和湿润水汽输送，湿地实现相邻景观气温变化调节，湿地水分和水汽进入越多，调节作用越强，气温波动幅度越小，变化相对越和缓。

从最小值看，第2交界面(-2.33 ℃)<第1交界面(-2.21 ℃)=第3交界面(-2.21 ℃)(表3)，在秋季，农田收割与灌木落叶后，湿地湿润水汽进入农田与灌丛都相对容易，升温调节作用相似，而乔木森林大量树枝存在使水气进入相对难，升温调节作用相对弱一些。

表3 夏半年湿地与不同景观交界面日均气温的常规统计表Table 3 The daily average temperature in summer half year for different interfaces among wetland and adjacent landscapes

2.3 不同交界面冬半年日均气温差异

2.3.1 差异的显著性程度

不同交界面日均气温配对样本T检验结果显示，所有交界面气温差异都没有达到显著程度(P> 0.05)，说明在冬半年，湿地对不同景观气温调节作用差异不明显，由于湿地水量少，并且处于冰封状态，水汽含量大减，水汽调节能力很弱，只能利用植物来屏蔽冷空气和抵御风雪，由于湿地地势低和植物落叶枯萎，抵御能力不足，对相邻景观气温的调节能力下降，差异不明显。

2.3.2 差异性表现

不同景观交界面的日均气温均值大小为第2交界面(-10.06 ℃)<第3交界面(-9.89 ℃)<第1交界面(-9.84 ℃)(表4)，与全年内函数拟合的最低温大小差异相一致，进一步说明在冬半年，湿地利用本身植物对冷空气和雪的屏蔽作用，完成对相邻景观气温调节，与湿地植物高度最相似的灌丛升温效果最好；其次为农田，而林地植物高大，屏蔽相对最难，所以温度最低。

标准差大小为第2交界面(7.51 ℃)<第1交界面(7.54 ℃)<第3交界面(7.57 ℃)(表4)，变异系数大小为第2交界面(0.75 ℃)<第1交界面(0.77 ℃)=第3交界面(0.77 ℃)(表4)，极差大小为第2交界面(38.88℃)<第1交界面(38.96 ℃)<第3交界面(39.13 ℃)(表4)，分析结果与相邻景观的开敞程度有关，越是开敞，温度变化幅度越大，说明湿地的气温调节与景观本身特征有关。

最大值大小为第3交界面(15.67 ℃)<第2交界面(15.76 ℃)<第1交界面(16.20 ℃)(表4)，进一步说明在农田秋季收割与树木落叶后，湿地湿润水气进入农田相对容易，进入林地最难。

从以上分析可以看出，湿地对相邻景观气温调节作用主要表现为夏半年，通过湿润水汽和湿地水的进入起到降温和缓和气温变化，冬半年是利用湿地植物的屏蔽来保护相邻景观，减少冷空气的侵袭，但是调节作用有限，没有夏半年明显。

表4 冬半年湿地与不同景观交界面日均气温的常规统计表Table 4 The daily average temperature in winter half year for different interfaces among wetland and adjacent landscapes

3 结论与讨论

3.1 结论

湿地对相邻景观气温调节能力存在差异(P< 0.05)，相邻景观与湿地的差异越小，气温调节能力越强。从函数拟合的最高温差异可以看出，在最热时候，湿地对相邻灌丛起到的降温作用最大，其次为林地，最小为农田，最低温差异显示，在最寒冷时期，湿地是利用植物的屏障作用实现对相邻景观的气温调节。夏半年气温调节能力强，差异大，与水汽输入量和水进入的便捷性有关。冬半年气温调节能力弱，差异小，湿地植物屏障弱。

3.2 讨论

湿地周边景观与湿地差异性越大，调节作用就越弱。这和河口湿地对相邻不同景观气候调节作用不同的结论相一致[27]，景观异质性放大湿地冷湿效应[28]。在夏半年，通过水汽渗透，湿地实现对相邻景观的气温调节，渗透越强，调节能力越大，夏半年调节能力强，在冬半年，利用湿地植物的屏蔽作用来实现，调节能力弱，升温效应不明显，这与亚热带地区，湿地利用郁闭植物，在冬季发挥强大的保温作用不同[29]。与温带宁夏平原湿地，通过大面积连通状修复后，冷季沙湖对600 m范围内，降温效应显著提高(下降0.1 ℃)也有差异[30]，说明湿地在冬季，不同地区的气温调节方式存在差异。

湿地的气温调节主要集中于小尺度上的小气候调节，依然受控于大空间尺度的气候制约，从作用差异看，与周边景观和湿地景观的差异程度有关，差异越大，调节能力就越弱。所以在湿地附近进行景观建设时，要考虑人为景观与湿地景观的差异性，如果以利用湿地适宜气候为目的，要与湿地景观尽量一致。另外在研究时也发现气温特征与景观本身有关，而且人为干扰越大，与湿地的气候差异也越大，因此从湿地保护的角度看，不仅要保护湿地本身不被外界干扰与破坏，也要注意湿地周边的景观状态，尽量减少对湿地周边的大规模开发，尤其是人为建筑的大面积铺设，因为这种人为景观与自然景观，尤其是湿地景观差异最大，所以不但会限制湿地的外溢效应，而且可能会影响湿地本身的气候状况，造成湿地功能退化。

湿地的气候调节功能主要体现在夏季，作为附近地区的空调器，其作用具有季节差异性，冬季升温效果差，湿地利用屏障作用，将部分冰雪滞留于湿地中，使本身温度下降，所以湿地对全球气候变暖的缓冲作用，不仅体现在固碳方面，也体现在使冰雪覆盖时间延长，厚度加大，如果湿地面积的大量丧失，不仅使封存在岩石圈中的碳释放[31-32]，也使冰雪圈对气候的调节作用功能下降。

研究的时间跨度是一年，相对短，同时空间范围小，采样点数量相对少，没有空间外推，所以局限在小尺度上，将来可以利用空间分析技术与方法，在大尺度范围上，对湿地气候调节作用的空间分异进行研究[33]，因此今后应以不同景观的交界面为中心点，逐渐向外延伸，在较大的空间范围上，分析湿地气候的调节效应，深入挖掘湿地在区域尺度上，乃至在全球尺度上的气候调节方式，全面研究湿地的各项功能。