【原】新疆地區(qū)前一年的冬季降水（雪）量在很大程度上決定了來(lái)年植被的變化

生態(tài)學(xué)時(shí)空 2021-11-20

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促進(jìn)新疆植被覆蓋增加的水分來(lái)源，需要同時(shí)考慮降水和冰川融水。如果升溫并沒有伴隨降水增加，那么較高氣溫就會(huì)抑制植被增長(zhǎng)，導(dǎo)致植被覆蓋降低；相反，如果隨氣溫升高，降水沒有表現(xiàn)出顯著增加，但植被覆蓋并沒有降低，而是呈增加趨勢(shì)，那么，必定有額外的水分供應(yīng)，才能抵消高溫所導(dǎo)致的干旱脅迫。我們猜測(cè)，這額外的水分供應(yīng)，來(lái)自于升溫所導(dǎo)致的冰川融化。

許多研究表明，過(guò)去30年來(lái)新疆植被覆蓋率持續(xù)增加，而且這些年來(lái)，降水量也是持續(xù)增加的，二者之間具有相關(guān)性是毋庸置疑的。然而，這種關(guān)系的細(xì)節(jié)，可能并非人們想象的那么簡(jiǎn)單。

我們的研究區(qū)

我們可以感受到一些潛在的問題。比如，與年降水量或生長(zhǎng)季降水的變化相比，冬季或非生長(zhǎng)季降水對(duì)植被覆蓋作用的影響可能被忽略了。

還有一個(gè)問題，要更專業(yè)一些：如果我們的研究區(qū)當(dāng)年蒸發(fā)率是年降水量的10倍，那么有限的降水增加，能否抵消升溫所帶來(lái)的負(fù)效應(yīng)，從而促進(jìn)植被的增長(zhǎng)？

在新疆地區(qū)，重要的水分來(lái)源除了降水，還有冰川融水。很容易理解的是，升溫會(huì)加速冰川融化，冰川融化帶來(lái)的水分會(huì)促進(jìn)植物生長(zhǎng)。因此，了解冰川融化對(duì)溫度的響應(yīng)，對(duì)于理解該區(qū)域的水文循環(huán)特征至關(guān)重要。

然而，要知道冰川的動(dòng)態(tài)變化，并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的活。以往最常用的方法，就是設(shè)定一些樣點(diǎn)監(jiān)測(cè)冰川平衡線高度和地表質(zhì)量變化。這樣的監(jiān)測(cè)需要大量人力資源和資金支持，所以這樣的樣點(diǎn)并不會(huì)太多，長(zhǎng)時(shí)間、大區(qū)域的觀測(cè)就更加稀少了。

要進(jìn)行大范圍的監(jiān)測(cè)，有人想到了遙感。的確，遙感在解決我們對(duì)地觀測(cè)方面發(fā)揮了重要作用。但是，傳統(tǒng)遙感技術(shù)是利用地表反射的電磁波能量，這可以方便地監(jiān)測(cè)冰川的面積變化。但許多時(shí)候，可能只是冰川的厚度發(fā)生了變化，面積并沒有太大變化，所以傳統(tǒng)光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)冰量的估算存在著巨大誤差。那怎么辦？聰明的腦子想到了用重力場(chǎng)的變化來(lái)估算水儲(chǔ)量的變化。由美國(guó)航空航天局（NASA）和德國(guó)航天局（DLR）聯(lián)合研制的GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）雙星發(fā)射升空就是要解決這樣問題的。所以，在我們的研究中，我們也想試試這個(gè)數(shù)據(jù)，來(lái)監(jiān)測(cè)我們研究區(qū)的冰川動(dòng)態(tài)。

這就是測(cè)定地球重力場(chǎng)的利器——GRACE雙星

欲善其功，必先利其器。有了這些好工具，我們就可以開展下面的研究了。

促進(jìn)新疆植被覆蓋增加的水分來(lái)源，我們同時(shí)考慮降水和冰川融水。如果升溫并沒有伴隨降水增加，那么較高氣溫就會(huì)抑制植被增長(zhǎng)，導(dǎo)致植被覆蓋降低；相反，如果隨氣溫升高，降水沒有表現(xiàn)出顯著增加，但植被覆蓋并沒有降低，而是呈增加趨勢(shì)，那么，必定有額外的水分供應(yīng)，才能抵消高溫所導(dǎo)致的干旱脅迫。我們猜測(cè)，這額外的水分供應(yīng)，來(lái)自于升溫所導(dǎo)致的冰川融化。

對(duì)于歷史上的氣象狀況，我們從中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)
(https:///static/page/page/index.html)下載了51個(gè)氣象站數(shù)據(jù)，分析了1982~2011年新疆年均溫、年降水、季節(jié)平均氣溫和季節(jié)降水的變化趨勢(shì)。

從年尺度來(lái)看，降水量無(wú)顯著變化，而均溫是顯著升高的。尤其是1997年之后，氣溫快速上升。

從季節(jié)尺度來(lái)看，春季、夏季和秋季的降水量均無(wú)顯著變化，冬季降水量顯著增加；氣溫則相反，除了冬季平均氣溫?zé)o顯著變化外，春季、夏季和秋季的平均氣溫均呈顯著升高趨勢(shì)。

于是，有趣的問題來(lái)了！在新疆許多地區(qū)，與降雨所帶來(lái)的水分相比，冬季降水更多是以積雪的形式儲(chǔ)存水分，而融雪是一個(gè)較為緩慢的過(guò)程，能夠下滲到更深土壤層，為土壤提供大量的水分和養(yǎng)分，這可用于促進(jìn)種子的萌發(fā)和植物的生長(zhǎng)。有研究表明，增加積雪的深度能夠使土壤溫度升高，土壤溫度升高增強(qiáng)了土壤微生物的活性，從而提高了氮的礦化速率，因而能產(chǎn)生更多的養(yǎng)分被植物吸收利用。這種土壤養(yǎng)分一直可持續(xù)到生長(zhǎng)季被植物吸收利用。

例如，一些多年生植物(我們說(shuō)明一下，這里特指冬季根部仍然生長(zhǎng)的植物)，在次年春季生長(zhǎng)時(shí)可以利用前一年冬季土壤中所形成的養(yǎng)分。因此，近30年來(lái)，新疆冬季降水的增加，不僅為植物在生長(zhǎng)季初期提供了充足的水分，也為生長(zhǎng)季中后期提供了充足的養(yǎng)分。

研究發(fā)現(xiàn)，這里的冬季平均氣溫并沒有顯著升高，為積雪的儲(chǔ)存提供了有利條件。隨后，春季平均氣溫顯著升高，使得積雪“爆發(fā)式”融化，大量的積雪融化為土壤水。然而，究竟有多少積雪融水能夠被植物吸收利用呢？這尚需要進(jìn)一步探討。

1982~2011年新疆年均溫和年降水的年、季節(jié)變化趨勢(shì)。(a)年均溫(MAT);年降水(AP); (b) 春季降水(SpringP),夏季降水(SummerP),秋季降水(AutumnP),冬季降水(WinterP); (c) 春季氣溫(SpringT),夏季氣溫(SummerT),秋季氣溫(AutumnT),冬季氣溫(WinterT)。P< 0.05 在95%的置信區(qū)間顯著,P< 0.001 在99%的置信區(qū)間顯著

我們基于GRACE數(shù)據(jù)，對(duì)新疆重力變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明在2003~2011年間，新疆地區(qū)水儲(chǔ)量呈逐年遞減趨勢(shì)，說(shuō)明隨氣溫升高，該地區(qū)水儲(chǔ)量顯著減少。重力場(chǎng)在2008年下降到最低點(diǎn)，2010年有所回升。重力下降最為顯著的區(qū)域?yàn)樘焐缴矫}，而天山山脈又是冰川分布較為集中的區(qū)域。在新疆的南部與西藏相連的昆侖山山脈，重力有所增加，表明該區(qū)域的水儲(chǔ)量呈上升趨勢(shì)。

2003~2011年新疆重力的趨勢(shì)變化。柱狀圖為冬季降水

補(bǔ)充說(shuō)明

從GRACE衛(wèi)星獲得重力場(chǎng)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行非常復(fù)雜的運(yùn)算和反演（涉及到通過(guò)GPS精確確定軌道和對(duì)航天器加速度的各種修正），目前有三個(gè)不同的處理中心，對(duì)同一份數(shù)據(jù)，發(fā)布不同參數(shù)選擇的解決方案，分別稱為CSR、GFZ和JPL數(shù)據(jù)集，這樣更有利于消除一些不確定性。甚至有研究認(rèn)為這三個(gè)數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)單算術(shù)平均值，對(duì)降低重力場(chǎng)中的噪聲最有效。

我們也對(duì)這三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分析：在整個(gè)研究時(shí)間范圍內(nèi)它們都表現(xiàn)出較好的一致性，僅有GFZ數(shù)據(jù)集在2003年略低于數(shù)據(jù)集CSR和JPL，在2004年略高于另外兩種數(shù)據(jù)集，三種數(shù)據(jù)集在整體的趨勢(shì)變化上差異不大。2010年冬季降水的增加和重力的回升有一定的聯(lián)系。新疆重力變化在三種數(shù)據(jù)集的空間分析上呈現(xiàn)出一致的遞減趨勢(shì)。

基于三種GRACE數(shù)據(jù)的2003~2011年新疆重力的空間變化趨勢(shì)：(a) CSR (b) GFZ 和(c) JPL。置信區(qū)間為95%

補(bǔ)充說(shuō)明

赤池信息量準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）是評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型復(fù)雜度，并衡量統(tǒng)計(jì)模型“擬合”數(shù)據(jù)優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn)之一。

我們結(jié)合AIC和多元回歸進(jìn)行了分析。發(fā)現(xiàn)，當(dāng)只考慮氣溫和降水這兩個(gè)因子對(duì)植被覆蓋的影響時(shí)，與植被指數(shù)NDVI變化最為相關(guān)的變量是春季降水量、夏季平均氣溫和前一年的冬季降水量。這個(gè)模型能夠解釋62%的NDVI年際變化。其中，前一年的冬季降水量貢獻(xiàn)最大。當(dāng)在氣溫和降水因子的基礎(chǔ)上加入冰川質(zhì)量變化因子后，重力所代表的冰川質(zhì)量變化與NDVI呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，新的多元回歸模型能夠解釋84%的NDVI年際變化。說(shuō)到這里，不知道你有沒有感受到？新疆植被覆蓋的變化，顯然不能完全由氣溫和降水兩個(gè)參數(shù)的變化來(lái)進(jìn)行解釋。只有同時(shí)考慮了冰川質(zhì)量變化，才能更進(jìn)一步消除環(huán)境因子對(duì)NDVI年際變化解釋的不確定性。

1982~2011年新疆生長(zhǎng)季NDVI與季節(jié)氣溫和降水的多元回歸模型以及各環(huán)境變量的相對(duì)重要值

本表只列出了AIC值(Δi)小于2的回歸模型。模型中所有變量前的回歸系數(shù)均為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，用來(lái)反映各個(gè)變量的相對(duì)重要性。

2003~2011年新疆生長(zhǎng)季NDVI與季節(jié)平均氣溫，季節(jié)降水和重力(CSR)的多元回歸模型

本表只列出了AIC值(Δi)小于2的回歸模型。模型中所有變量前的回歸系數(shù)均為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，用來(lái)反映各個(gè)變量的相對(duì)重要性

對(duì)了，你可能會(huì)想到：除了冰川融化，地下水下降也會(huì)導(dǎo)致重力場(chǎng)下降呀。

一點(diǎn)不錯(cuò)，農(nóng)田灌溉導(dǎo)致地下水下降，這是一個(gè)非常普遍的現(xiàn)象，新疆地區(qū)也不會(huì)幸免。那么，為了區(qū)分冰川融化和地下水下降對(duì)重力場(chǎng)的影響，那么就需要繼續(xù)補(bǔ)充一些分析。我們對(duì)比分析了包含農(nóng)田NDVI的變化和不包含農(nóng)田NDVI的變化情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，單獨(dú)提取出的農(nóng)田NDVI變化略大于其他植被的變化，這說(shuō)明這種影響的確是存在的。但是，與自然植被類型相比，農(nóng)田（水澆地）的面積只占很小的比例（大約占土地總面積的2.47%）。另外，這樣引起地下水下降的區(qū)域，主要發(fā)生在農(nóng)田。而相對(duì)于冰川的面積，農(nóng)田的面積是非常分散的。因此，我們還是可以明確地得出結(jié)論，新疆地區(qū)重力場(chǎng)的下降，主要是因冰川融化所致的。當(dāng)然，有關(guān)農(nóng)田面積增加導(dǎo)致地下水下降，從而對(duì)重力場(chǎng)產(chǎn)生影響的細(xì)節(jié)，的確還是可以開展進(jìn)一步分析的。我們的研究，暫時(shí)沒有包含這部分的內(nèi)容。

2003~2011年含農(nóng)田的NDVI和不含農(nóng)田NDVI的月變化

論文信息

Rong Zhang, Zutao Ouyang, Xiao Xie, Haiqiang Guo, Dunyan Tan, Xiangming Xiao, Jiaguo Qi, Bin Zhao. Impact of climate change on vegetation growth in the arid northwest of China from 1982 to 2011. Remote Sensing, 2016, 8: 364.