黃土高原極端降水變化及其對植被覆蓋度影響

楊梅煥, 趙瀅瀅, 王濤, 王珊珊, 楊東, 姚明昊, 鄧彥昊, 張政亮

(1.西安科技大學測繪科學與技術學院, 西安 710054; 2.西安科技大學國土空間研究所, 西安 710054;3.陜西國圖信息技術有限公司, 西安 710043)

IPCC AR6報告關于氣候變化影響和風險主要結論的解讀指出,全球氣候呈持續變暖趨勢,氣候變暖導致的極端降水事件不斷增加[1-2]。研究表明,氣溫每升高1 ℃,極端降水事件增加3%～15%[3]。極端降水事件頻發已對全球生態系統和人類生產生活造成嚴重影響[4-5]。植被作為生態系統的重要組成部分,溝通并連接大氣圈、水圈和土壤圈,起到促進各圈層間物質交換、能量信息流動的作用。隨著中國極端強降水事件增多[6-7],探討極端降水變化對植被生態影響,對于科學認識全球氣候變化的區域植被生態響應過程及調整植被生態保護和建設政策具有重要意義。

極端降水事件及其對植被的生態影響廣受關注[8-10]。研究表明,降水減少是植被覆蓋下降的主要原因[11]。王曉利等[12]對中國沿海地區研究認為植被與極端降水的關系具有空間差異性,北方多呈正相關,南方多為負相關。張晉霞等[13]對新疆地區研究發現單日最大降水量、連續5日降水量以及年降水量正相關面積分別為84.2%、84.00%和66%。薛箏箏等[14]研究發現,北部引黃灌區和中部干旱帶逐時極端降水量主要是受降水頻次和降水強度的影響。Zhao等[15]研究表明,黃土高原植被與春、秋季極端降水呈正相關,與冬季極端降水呈負相關。高瀅等[16]研究發現,,植被與極端降水指數總體呈顯著正相關。張家政等[17]研究認為,黃土高原地區植被覆蓋度與秋季和生長季降水量呈顯著正相關。前人研究多側重于極端降水中幾個指數或平均降水與植被覆蓋變化的關系,極端降水中較多指數對植被覆蓋度的影響缺乏研究。黃土高原生態脆弱,對極端降水十分敏感[18-19]。近20年來,黃土高原實施大規模的退耕還林還草等生態建設和保護工程,植被生態得到改善,探討極端降水變化對植被影響對于科學認識黃土高原植被生態變化過程具有重要意義。鑒于此,以2000—2020年黃土高原64個氣象站點逐日降水數據和MODIS NDVI為基礎,采用趨勢分析和相關分析等方法,分析黃土高原極端降水指數和植被覆蓋度(fractional vegetation cover,FVC)時空變化特征及極端降水對FVC的影響。

1 研究方法

1.1 研究概況

黃土高原位于太行山以西,青海省日月山以東,秦嶺以北,陰山以南,介于33°43′N～41°16′N、100°54′E～114°33′E。由山西高原、陜甘晉高原、隴中高原、鄂爾多斯高原和河套平原組成,總面積6.25×105km2,海拔高度75～5 149 m,多年年平均氣溫0 ℃～15 ℃,多年年平均降水量介于60～1 600 mm,降水主要集中在每年 6～8月。黃土高原自東向西橫跨半濕潤、半干旱和干旱區。黃土高原土壤結構疏松,易受降水侵蝕[20-22]。

1.2 數據來源

采用氣象數據為黃土高原64個氣象站點2000—2020年逐日降水數據(圖1),收集自中國氣象數據網(http：//data.cma.cn/)。植被數據采用2000—2020年16 d 500 m 分辨率的MODIS13Q1 NDVI數據產品,采用最大值合成方法獲得年值數據,并利用黃土高原矢量邊界裁切獲得黃土高原2000—2020年NDVI數據。

圖1 研究區及氣象站點分布

1.3 研究方法

1.3.1 極端降水指數選取

選取4個類型11個極端降水指數表征黃土高原極端降水變化(表1),包括持續性指數、強度指數、絕對指數和相對指數[23-24],利用RClimDex計算各指數。

表1 極端降水指數及含義Table 1 Extreme precipitation index and its meaning

1.3.2 FVC計算

采用像元二分模型計算FVC,假定植被區的混合像元由植被和土壤構成,植被覆蓋部分占像元面積比例就是像元FVC,計算公式為[25]

(1)

式(1)中：FVC為植被覆蓋度,取值介于0～1;NDVIsoil和NDVIveg分別為無植被覆蓋和純植被覆蓋時地表的NDVI,其值分別接近0和1,取當年 NDVI 累計頻率的 5%和 95% 分別作為當年的NDVIsoil和NDVIveg。

1.3.3 線性趨勢法

利用一元線性回歸分析降水指數、FVC時間變化趨勢,計算公式為[26-27]

y=kx+b

(2)

式(2)中：y為降水指數或FVC;x為2000—2020年極端降水指數或FVC的年值;k為變化斜率,k大于0表示呈增加趨勢,反之呈下降趨勢;b為截距;。

采用F檢驗對一元線性回歸模型進行顯著性檢驗,其計算公式為

(3)

(4)

(5)

F檢驗結果查表得到的閾值進行顯著性判斷(95%置信度,α=0.05),F>閾值,顯著,F<閾值,則不顯著。

1.3.4 相關系數

采用相關系數分析時間、空間上黃土高原極端降水指數與FVC的相關關系。相關系數來用于研究變量之間相關關系的密切程度,計算公式為[28-29]。

(6)

1.3.5 Mann-Kendall趨勢檢驗

Mann-Kendall是非參數檢驗方法,該方法也稱作無分布檢驗[30-31]。Mann-Kendall方法是Mann首次提出并使用,之后Kendall對該方法進行改進,更加有效地測定各種時間序列的變化趨勢起始位置,廣泛應用各個領域。該方法可表示為

(7)

sgn(·)為符號函數,其表達式為

(8)

式中：xj和xk分別為第j和第k年空間上FVC或FVC與極端降水指數的相關系數值;n為數據的個數。

Var(S)為方差。當n≥10,統計量S近似服從正態分布,定義標準化檢驗統計量Z為

(9)

(10)

通過統計量Z的符號判斷趨勢類型,Z>0時是上升趨勢,Z<0時是下降趨勢。再通過Z的大小判斷這種趨勢是否顯著,Z的絕對值大于1.96和2.58時分別通過了95%和99%顯著性檢驗,即P<0.05和P<0.01。

2 結果分析

2.1 極端降水變化特征

2.1.1 時間變化特征

2000—2020年黃土高原地區極端降水呈上升趨勢,主要表現為持續性指數中總降水量PRCPTOT、強度指數中降水強度SDII、絕對指數中中雨日數R10mm、大雨日數R20mm和強降水日數R25mm均呈顯著上升趨勢。其中,總降水量PRCPTOT、降水強度SDII、中雨日數R10mm、大雨日數R20mm和強降水日數R25mm上升斜率分別為3.76(P<0.01)、0.05(P<0.01)、0.15(P<0.01)、0.07(P<0.01)、和0.04(P<0.05)。以上結果反映出2000—2020年黃土高原地區降水增多,但主要以極端降水形式呈現,如圖2所示。

圖2 2000—2020年黃土高原地區極端降水指數時間變化過程

2.1.2 空間變化特征

如圖3所示,2000—2020年黃土高原地區極端降水空間上總體呈上升趨勢?？偨邓縋RCPTOT、中雨日數R10mm、大雨日數R20mm和降水強度SDII總體呈上升趨勢,北部地區持續干燥日CDD呈下降趨勢、最長連續降水CWD呈上升趨勢,南部地區持續干燥日CDD呈上升趨勢、最長連續降水CWD呈下降趨勢,反映出黃土高原地區極端強降水和降水強度總體增加,集中分布在西部和北部區域,而南部區域呈干旱化趨勢。

圖3 2000—2020年黃土高原地區極端降水指數變化趨勢分布

2.2 FVC時空變化特征

2000—2020年黃土高原地區FVC呈顯著增加趨勢,上升速率為0.0047(P<0.05),如圖4(a)所示?？臻g上FVC總體呈增加趨勢,占區域總面積的66.79%,其中呈顯著增加趨勢的區域占32.00%,主要分布在黃土高原中東部;呈減少趨勢的區域面積占20.25%,其中呈顯著減少趨勢的區域占4.91%,主要分布在區域南部部分地區,如圖4(b)所示。黃土高原西北部地區植被覆蓋度較低,部分地區人類活動對植被變化有負面影響[32-33]。區域南部部分地區FVC顯著下降可能與城市擴張有關[34]。

圖4 2000—2020年黃土高原植被覆蓋度時空變化

2.3 極端降水對植被覆蓋度的影響

2000—2020年黃土高原地區FVC與持續性指數中持續干燥日CDD、最長連續降水CWD、總降水量PRCPTOT以負相關關系為主,分別占區域總面積的55.33%、54.17%和71.80%,其中顯著負相關分別占區域總面積的14.68%、14.34%、15.82%,主要分布在區域西北部[圖5(a)～圖5(c)]。FVC與絕對指數中中雨日數R10mm、大雨日數R20mm、強降水日數R25mm以正相關關系為主,分別占區域總面積的70.55%、70.49%和46.66%,其中顯著正相關分別占區域面積的22.33%、48.19%和14.36%,主要分布在區域中東部[圖5(d)～圖5(f)]。FVC與強度指數中最大1日降水量RX1d、最大5日連續降水量RX5d和降水強度SDII以正相關關系為主,分別占區域總面積的61.32%、65.15%和71.48%,其中顯著正相關分別僅占區域總面積的5.79%、5.99%和24.37%,主要分布在中部地區[圖5(g)～圖5(i)]。FVC與相對指數中強降水量R95p、極端降水量R99p以正相關關系為主,分別占區域總面積的67.59%和63.75%,其中顯著正相關分別占區域總面積的13.12%和6.88%,主要分布在中部地區[圖5(j)、圖5(k)]。整體上黃土高原地區降水頻率和強度對FVC影響強烈,主要表現為促進作用,而西北地區和南部部分區域FVC與極端降水表現為負相關關系。

圖5 2000—2020年黃土高原地區端降水指數與植被覆蓋度相關性空間分布

3 討論

基于2000—2020年黃土高原地區極端降水指數和FVC及其關系分析表明,黃土高原地區極端降水和FVC均呈增加趨勢,整體上降水強度和頻率對FVC主要是促進作用。

全球變暖背景下黃土高原地區極端降水增多,這與全球[35-36]、中國[37]的極端降水變化總體趨勢一致。2000—2020年黃土高原地區植被覆蓋度總體呈上升趨勢,空間上FVC主要呈自東南向西北遞減,這與韓丹丹等[38]、趙安周等[39]研究結果一致。黃土高原地區FVC對極端降水指數中降水事件的響應主要以正向為主,降水對黃土高原地區植被的生長有積極的作用。有研究發現氣候變化和人類活動對中國近34年來植被NDVI增加的貢獻分別為40%和60%[40]。黃土高原西北部地區主要為引黃灌區,以種植業為主,植被生長不能單靠降水來解釋,特別是西北部部分地區植被覆蓋度與極端降水呈顯著負相關的地區,FVC的變化在很大程度上體現了人類活動的影響;南部地區人口眾多,在快速城鎮化進程中,部分地區大規模的耕地轉為建設用地,植被遭到破壞,人類活動對植被產生負面影響[41]。當前極端氣候條件下,整體上黃土高原地區極端降水促進植被生長,這與陸晴等[42]和高瀅等[16]研究結果一致。

馮磊等[43]研究表明,川渝地區極端降水與植被變化以負向為主,極端降水不利于植物生長。這與本文極端降水頻率和強度與FVC呈顯著正相關,降水對植被起到促進作用不一致?？赡苡捎谘芯繀^域和指數選取不同,中國南北部地區植被對極端降水指數響應不同,故造成不同極端降水指數對植被影響有差別。本次研究只反映了極端氣候中極端降水對植被變化的影響,未來還需要對極端氣溫與植被之間的關系、極端氣候與植被生長季之間的關系需要進行進一步的研究。

4 結論

基于2000—2020年黃土高原地區極端降水指數和FVC變化,得到以下結論。

(1)2000—2020年黃土高原地區降水增多,且以極端降水形式呈現,區域西部和北部極端強降水和降水強度總體增加,區域南部最長連續降水呈下降趨勢,呈干旱化趨勢。

(2)2000—2020年黃土高原地區整體上FVC呈顯著增加趨勢,區域中東部地區FVC呈顯著增加趨勢,南部少部分地區FVC呈顯著減少趨勢,反映出退耕還林還草工程等生態保護與建設工程實施對黃土高原地區生態環境改善成效顯著。

(3)2000—2020年黃土高原地區整體上極端降水頻率和強度對FVC有促進作用,持續干燥對FVC有抑制作用。