未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响_陈惺.pdf

地 理 学 报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第78卷 第3期2023年3月Vol.78,No.3March,2023未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响陈 惺1,2，王军邦1,2，何启凡3，王春雨4，叶 辉3（1.中国科学院地理科学与资源研究所 中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室生态系统大数据与模拟中心，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049；3.九江学院旅游与地理学院，九江 332005；4.齐鲁师范学院，济南 250200）摘要：中国陆地生态系统在全球碳循环中发挥着重要作用，植被净初级生产力（NPP）是重要碳循环分量。但对中国植被NPP未来变化趋势、稳定性及应对气候变化机制的研究尚少见报道。本文应用前期发展的生态系统过程模型CEVSA-RS，分别模拟了RCP4.5和RCP8.5气候情景下20062099年中国植被NPP，利用分段线性回归分析NPP年际变化转折点，采用滑动窗口法分析NPP稳定性的变化及气温和降水的影响。结果表明：中国植被NPP在RCP4.5和RCP8.5气候情景下的总量分别为4.41 Pg C a-1和4.40 Pg C a-1，季风区分别贡献了总量的72.8%和73.4%。两种情景下NPP年际变化均为先增后减，转折点分别为2062年和2055年；转折年份之前NPP分别以5.3 g C m-210a-1、6.5 g Cm-210a-1显著增加，后以前期的4.28倍和2.57倍速率下降。两种气候情景下滑动窗口计算的NPP稳定性分别以-2.9%10a-1和-4.3%10a-1的速率显著下降。RCP4.5和RCP8.5情景下，气温显著升高，干旱指数显著下降，饱和水汽压差显著升高，全国趋向暖干化。降水稳定性的降低主导着温带季风区NPP稳定性的降低，而气温稳定性的降低主导着青藏高原区NPP稳定性的降低。本文结果表明，未来气候系统的稳定性降低、气候趋向暖干化将导致全国植被NPP不升反降。因此，积极开展减缓和适应气候变化行动，如双碳行动，具有重要的科学和现实意义。关键词：净初级生产力NPP；CEVSA-RS模型；未来气候情景；稳定性DOI:10.11821/dlxb2023030121 引言植被净初级生产力（NPP）被定义为单位时间和单位面积绿色植物通过光合作用积累的有机物质1，是研究全球陆地生态系统对气候变化响应的基础，对加强全球变暖下陆地生态系统碳固定至关重要2。由于全球地表气温持续升高，大多数气候模型预测全球大部分区域的NPP将增加3，但NPP波动很大4；最近的研究表明连续的湿润和干旱对生产力以及碳固定有重要影响5-6，生产力的波动会影响碳固定的大小6，而驱动碳汇变化的气候等主要因素却在时空上呈现巨大差异，并且气候变化的影响范围和程度在不断升高7。除气温升高外，降水格局在时空尺度上也发生了变化8。气候变化的改变正在通过直接和收稿日期：2022-08-16;修订日期：2023-03-07基金项目：国家自然科学基金项目(31861143015,31971507);中国科学院青海省人民政府三江源国家公园联合研究专 项(LHZX-2020-07)Foundation:National Natural Science Foundation of China,No.31861143015,No.31971507;Chinese Academy of Sciences-Qinghai Provincial Peoples Government Joint Research Projecton the Sanjiangyuan National Park,No.LHZX-2020-07作者简介：陈惺(1998-),女,硕士生,研究方向为全球变化生态学。E-mail:通讯作者：王军邦(1974-),男,副研究员,研究方向包括生态学、全球变化及遥感应用。E-mail:694-713页3期陈 惺 等：未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响间接的方式影响陆地生态系统生产力，需要更好地了解气候变化可能给生态系统带来的不利影响，对开展有效的适应性管理等具有重要意义9。中国位于亚欧大陆东部，太平洋西岸，东西和南北跨度广，导致受海洋影响程度不同，形成了复杂多样的气候类型，使其陆地生态系统成为受气候影响最大的区域之一。作为影响碳平衡的重要因素之一，气候变化正在显著地影响中国陆地生态系统碳动态10，并且具有较强的空间异质性11-12。Piao等13研究发现中国陆地生态系统的净碳汇与欧洲地区相当，对全球碳动态有着重要意义，但不同方法的估算结果存在一定的差异14。生态系统模型模拟是研究区域气候变化对生态系统影响的重要方法之一15-16。估算NPP的模型通常分为气候统计模型、遥感参数模型和生态过程模型17-18。气候统计模型是依赖于有限观测数据的经验方法；遥感参数模型以时空连续的卫星遥感数据为输入，能够反映同一植被类型内部的空间异质性，但对碳循环过程和机理的刻画存在不足；而建立在小尺度精细试验分析基础上的生态过程模型，被认为具有较好的机理诊断和未来变化预测能力，如 CEVSA（Carbon Exchange between Vegetation,Soil,and Atmosphere）、CEVSA 219、BEPS（Boreal Ecosystem Productivity Simulator）等20-21。结合遥感参数模型和生态过程模型，通过尺度融合实现更高精度模拟生态系统碳动态22-25。然而生态系统未来变化的预测，仍然依赖于生态过程模型。建立在生理生态学基础上的CEVSA模型，已用于全球及区域陆地生态系统碳循环过程及变化诊断和预测26-27。后在此基础上发展了物候、氮循环以及蒸腾算法，发展了CEVSA228-29，模拟物候、氮循环等对陆地生态系统碳循环过程的影响30；并进一步通过强迫法发展了遥感驱动的生态系统过程模型（CEVSA-RS），模型表现出对生态系统生产力较高的模拟精度31-32。该模型在关闭遥感驱动时，可在气候驱动下模拟历史和未来气候情景下陆地生态系统碳循环时空动态，为本文提供了方法基础。CMIP5基于不同温室气体排放情景模拟了全球未来气候变化，为研究气候变化对陆地生态系统生产力的未来影响提供了数据基础。RCP2.6情景是最理想最严格的低排放情景，现实发生的可能性相对较低，而RCP4.5和RCP8.5情景发生的可能性相对较高33-34，并且RCP4.5模拟的温室气体排放与经济均衡发展模式，是优先发展的模式35，而RCP8.5作为在不实施有效气候变化减缓措施的情况下，人类活动导致气温气体浓度达到的最高情景，代表人类在本世纪面对的最恶劣气候情景，可以作为气候变化的“底线”与RCP4.5进行对比36。基于此，本文仅选择了这两种情景数据，进行了模拟分析。应用CEVSA-RS模型模拟了未来气候情景下20062099年全国植被NPP，分析了NPP的大小、变化趋势和稳定性，探究两种气候情景下中国陆地生态系统NPP及其稳定性的变化和影响因素，以期为全国陆地生态系统的碳汇管理，生态恢复措施实施及生态系统管理策略制定等提供科学基础。2 研究方法与数据来源2.1 数据2.1.1 气候情景数据数据来自20062099年全国陆地生态系统气候情景数据37-38。该数据是基于区域气候模型第4版（RegCM 4.6）和CMIP5中的HadGEM2-ES数据情景，具有4种不同的代表性浓度路径（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5），本文使用中、高排放气候情景RCP4.5和RCP8.5数据。该气候情景原始数据的空间分辨率为0.25，时间695地 理 学 报78卷分辨率为3 h，包括气温、降水量、云量和空气相对湿度。本文将数据处理为旬时间步长，0.1空间分辨率，用于模型输入，详细的模型输入输出数据见表1。2.1.2 土地利用数据采用2010年中国土地覆盖遥感数据（ChinaCover）。该数据是基于Landsat TM/ETM、HJ-1 卫星数据以及野外调查数据产生的30 m空间分辨率的土地覆盖数据，全国尺度一级分类精度为94%，二级分类精度为86%39-40。本文对其二级分类进行归并，得到用于模型输入的植被分类（表2）；采用邻近值法空间重采样得到0.1空间分辨率数据，用于模型输入。2.2 模型CEVSA模型是一个基于生理生态过程模拟植物土壤大气能量交换和水碳氮耦合循环的生物地球化学模型，包括3个子模块26-27：植物土壤大气之间水热交换、土壤含水量和气孔传导等过程模拟的生物物理子模块；植物光合作用、呼吸作用、氮吸收速率、叶面积以及碳氮在植物各器官之间分配、积累、周转和凋落物产生模拟的植物生理生长子模块；土壤有机质分解与转化和有机氮矿化等过程模拟的土壤碳氮转化子模块32。本文应用CEVSA2模型基础上发展的基于卫星遥感驱动的CEVSA-RS模型，模型结构见图1。该模型在发展过程中基于中国陆地生态系统通量观测研究网络（ChinaFLUX）观测数据进行了验证评价研究。模拟结果与内蒙古、长白山和禹城站点的涡度相关碳通量观测数据对比表明，模型能够解释总初级生产力（GPP）观测值季节变化的58%94%31；同时与 MODIS 的 GPP 遥感产品（MYD17A2H）表现出了较好的一致性31。说明CEVSA-RS模型具有较高的可靠性。2.3 数据分析方法2.3.1 饱和水汽压差饱和水汽压差（Vapor Pressure Deficit,VPD）被用来分析大气水分对植被NPP的影响。采用基于修正的Tetens的经验公式，以气温计算未来气候情景下VPD41。具体计算方程如下：E=6.112e17.67TASTAS+243.5（1）VPD=E(1-HUM)（2）式中：TAS为气温（），在-3530 范围内该公式与Tentens公式的误差小于0.3%；E表1模型输入输出数据Tab.1 Input data and output data of the model类型驱动变量输出变量名称TasPrcHumCloChinacover2010NPP描述气温降水相对湿度云量土地覆盖数据净初级生产力时间分辨率旬均值旬均值旬均值旬均值年值(2010年)年值空间分辨率0.10.10.10.10.10.1单位mm%无g C m-2a-1表2Chinacover2010数据分类体系Tab.2 Classification system of Chinacover2010一级类型编号1234567891011一级类型名称常绿针叶林落叶针叶林针阔混交林常绿阔叶林落叶阔叶林草地灌丛其他农作物人工表体水体6963期陈 惺 等：未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响为饱和水汽压（hPa）；HUM为空气相对湿度，用百分数表示；VPD为饱和水汽压差（hPa），即表征实际空气距离水汽饱和状态的程度42。2.3.2 干旱指数干旱指数（Aridity Index,AI）作为水热的综合性指标，能有效表征区域的干旱程度。为分析未来气候下区域的干湿状况，采用基于气温和降水的计算方法43-44：AIi=PRCi()TASi+10（3）式中：AIi为第i年的干旱指数；PRCi为第i年的平均降水；TASi为第i年的平均气温。AI越大，代表当年的气候湿润程度越高，反之越干旱；AI小于15表示干旱，1530间表示半干旱，大于30表示湿润。2.3.3 稳定性系数稳定性可以表示一个系统保持不变或者规律性变动的稳定程度，变异系数本身表达波动性45，通常采用变异系数倒数的绝对值量化稳定性，计算公式如下：SX()i,j=|MX()i,jSTDX()i,j（4）式中：SX、MX和STDX分别表示给定时间范围内生态系统生产力、气候系统中气温和降水等量的稳定性、均值和标准偏差，取绝对值以消除气温均值可能出现的负值的影响；i代表第i年；j代表第j个像元点。为了分析稳定性年代际变化及其变化趋势，本文使用滑动窗口法计算稳定性系数。其中窗口大小设定为11 a，