基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護區氣候變化研究

劉世梁，趙海迪，董世魁，安南南，蘇旭坤，張翔

基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護區氣候變化研究

劉世梁1*，趙海迪1，董世魁1，安南南1，蘇旭坤1，張翔2

1. 北京師范大學環境學院水環境模擬國家重點實驗室，北京 100875；2. 阿爾金山國家級自然保護區管理局，新疆 庫爾勒 841000

青藏高原高寒草地為重要的生態脆弱區，也是3大無人區自然保護區可可西里、羌塘和阿爾金山所在地，由于缺乏氣候監測站點，氣候變化研究較少。基于自然保護區周邊16個氣象站點資料，通過1957─2011年逐年的日氣候資料，利用3種模型分析了該區域氣溫與`降水量的時間變化趨勢，并利用綜合了降水與溫度的降水蒸散指數（SPEI）分析了干旱演變的趨勢，同時利用Kriging插值法，分析了3大保護區的氣候變化的差異。結果表明，近55年以來，最高、最低氣溫和年平均氣溫上升趨勢明顯，Mann-Kendall趨勢分析達到極顯著性水平，年平均溫度增長率為0.71 ℃/10a。進一步比較了區域平均值法、線性模型與指數模型3種方法下降水量的變化趨勢，結果表明，直線模型擬合的結果數值最高，指數模型的變異最大，而平均值法數值低于直線模型擬合的結果，指數模型能夠更好的模擬降水量與海拔之間的關系，年平均降水量波動較大，20世紀60年代開始逐漸增加，70年代中期有所下降，但總體上呈現增加的趨勢，Mann-Kendall 分析趨勢顯著。降水增加量約為10 mm/10a。SPEI指數表明，近50年來，保護區呈現總體由干向濕發展的趨勢。自然保護區內降水量，氣溫與變幅差異較大，可可西里、羌塘與阿爾金山的氣溫的平均值分別為1.9、15.4和6.0 ℃降水分別為261、141和107 mm/a。本研究利用SPEI揭示了保護區氣候變化規律，并分析了溫度降水的空間變異性，為保護區管理提供依據。

氣溫；降水；氣候變化；自然保護區；高寒草地

長期氣候變化是目前被普遍關注的一個問題，區域氣溫與降水量的變化與生態環境密切相關，對于水資源和生態系統產生深刻的影響（左洪超等，2004）。西北地區是我國氣候敏感地帶，是生態環境較為脆弱的地區。近幾十年來，青藏高原及新疆氣候出現了一些引人注目的變化，如新疆北部平均氣溫增溫率為0.37 ℃/10a，明顯高于全國增溫率，降水趨勢也有較大的變化（南慶紅等，2003；辛渝等，2007；袁玉江等，2004），特別是西天山地區變化更受到關注（姚付龍，2012）。新疆南部也呈現出較為明顯的變暖變濕的趨勢（秦艷，2007）。氣候的變化導致了本身脆弱的生態環境產生不可逆轉的變化，氣候變暖會導致沙漠化的產生，干旱頻率增加（凌紅波等，2011）；而局部降雨量、冰川消融量和徑流量連續多年增加將會導致湖泊水位的上升，雖然對植被恢復有積極作用，但是也會造成洪水災害（胡汝驥等，2002），對于山地系統來說，局部地區的鹽漬化現象也會增加。對于氣候變化來說，荒漠草原與綠洲所受到的影響最為巨大（陳榮毅和張偉，2002）。

高寒草地對于氣候變化的響應敏感，我國3大無人區保護區──阿爾金山、羌塘、可可西里國家級自然保護區擁有典型的高寒荒漠草原生態系統，具有較為完整的垂直自然景觀帶（從高山永久冰雪帶、高山寒凍地衣-原始土帶、高山寒冷墊狀植被-高山荒漠土帶、高山寒冷草甸-高山草甸土帶、亞高山寒溫帶草原-草原土帶及山地溫帶荒漠草原-棕鈣土帶）。同時各個自然保護區也是眾多野生動物的棲息地，對保護青藏高原生態系統及高原特有的動植物有重大作用，在生物多樣性保護中有重大意

義。氣候變化將對該區的自然生態系統產生較大的影響。由于該地區面積巨大，氣候惡劣人跡罕至，使得該區域成為世界上少有的地理空白之一，而且無相應的長期觀測站點，所以該區的氣候變化始終沒有得到深入的研究。通過對周邊氣候站點歷史數據分析，并通過合理的模型評價該區氣候變化的長期變化趨勢，對于自然保護區管理具有實際的意義。目前，眾多研究對于新疆、青藏高原等氣候變化在大尺度上做了較為深入的研究，但是研究尺度較大，針對3大無人區的氣候變化研究較少（張生軍等，2012）。

目前對于氣候變化來說，標準化降水指數（SPI）被普遍用來簡化氣候變化導致的干旱等現象，可以監測極端氣候的變化，SPI可以較好反映干旱強度與持續時間，而且可以反映不同時間尺度和區域的變化情況。但是SPI僅僅考慮了降水的變化，沒有考慮其他要素，如溫度與蒸散發等。Vicente-Serrano于2010年提出的標準化降水蒸散指數（SPEI）考慮了降水與蒸散，也保留了SPI、PDSI指數等對溫度降水的敏感度，受到廣泛的關注（Vicente-Serrano等，2010）。本研究利用SPEI指數進一步分析降水與氣溫變化下，保護區的氣候變化情況，同時利用克里格差值分析不同保護區對的溫度降水的差異。

本研究針對以上問題，利用我國長時間序列的氣象臺站觀測氣候資料，分析該保護區氣候變化的一般規律，為進一步了解自然保護區生態系統變化及其驅動機制，開展自然保護區生態系統管理提供科學依據。

圖1 高寒草地自然保護區的位置及氣象站點分布圖Fig. 1 Location of alpine grassland nature reserves and the meteorological stations

1 研究區域與研究方法

1.1研究區概況

青藏高原高寒草地包括高寒草甸草原區、高寒草原區、高寒荒漠草原區，可可西里（33°30'～36°29'N，81°56'～94°06'E）、羌塘（32°10'～36°32'N，79°42'～82°59'E）和阿爾金山國家級自然保護區（36°00'～37°49'N，87°10'～91°18'E）3大無人區位于高寒草地的核心區域，保護區屬于國家一級保護動物的青藏高原特有的3大有蹄類動物：藏羚羊、野牦牛和藏野驢。保護區內野生植物資源較豐富，植被類型包括草原植被、草甸植被、荒漠植被以及面積較小的灌叢、沼澤等，草地的優勢植物主要包括紫花針茅（Stipa purpurea）、高山嵩草（Kobresia pygmaea）、矮生嵩草（K. humilis）、早熟禾（Poa alpigona）及粗壯嵩草（Kobresia robusta）等。近幾十年來，由于氣候變化等人類活動的影響，高寒草地生態系統發生了較大的變化，草地與瀕危動物的保護也受到廣泛關注，分析保護區氣候變化意義重大。圖1為研究區的位置圖，從圖中可以看出，3大保護區缺乏氣象監測點的分布，空白區域也超過了其他的沙漠與冰川區域。

1.2研究方法

由于研究區內缺乏氣象觀測站點，所以針對該區的氣候變化情況研究較少，本研究利用中國地面氣象資料數據，主要是1955─2012年的氣溫和降水資料，在自然保護區周邊選取了鐵干里克，若羌，塔中，且末，安德河，民豐，于田，小灶火，冷湖，格爾木，茫崖，大柴旦，改則，托托河，伍道梁，安多16個氣象站，氣象站點的選取參考了周邊氣候區的分布，考慮了海拔高度的范圍和距離保護區的遠近進行選擇。分別利用這16個站臺的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫和日降水量等氣象要素來分析。利用數據透視表對每個站點進行統計，得到年平均值，然后利用逐年的數據加以分析。

由于氣象臺站分布不盡合理，所以合理的預測方法對于研究該區氣候變化很重要(Willmott和Kellji，1999；潘耀忠等，2004)。對于高原氣候變化研究來說，很多學者利用回歸分析或者GIS空間插值方法進行預測分析。由于臺站海拔高度差別較大，本研究利用Origin 8.0對海拔高度、平均氣溫和降水進行函數擬合，選擇合適的模型加以分析（Partal和Kahya，2006）。同時，利用區域平均降水量方法計算平均值（楊德榮，1992）。對于時間序列的氣候變化，采用統計學的方法處理溫度和降水數據。把氣候要素寫成時間t的線性函數y=at+b，通過實際資料用最小二乘法計算出a和b，其中a表示線性函數的斜率，也就是氣候要素的線性趨勢。a為正(負)表示增加(減小)趨勢，0表示無變化（秦艷等，2007）。利用Mann-Kendall趨勢檢驗數據

系列的變化趨勢的置信度（Kendall，1975）。

SPEI是Vicente-Serrano在標準化降水指數SPI的基礎上引入潛在蒸散項構建的，其融合了SPI和帕爾默干旱指數PDSI的優點，計算公式如下，詳細的計算步驟可參見文獻（Vicente-Serrano等，2010），本研究利用R程序進行計算。

式中：W為蒸散降水推導函數的累計概率函數值，當概率P＞0.5時，有1-p代替，SPEI變換符號，其他為常數項（Vicente-Serrano等，2010）。3大保護區的空間分異情況主要利用Co-Kriging模型對氣溫與降水的空間變化趨勢進行分析。

2 結果與分析

2.1保護區氣溫年際變化趨勢分析

本文從各個臺站的極端最高氣溫、極端最低氣溫、年平均氣溫資料入手，對研究區氣溫的變化趨勢進行分析。

2.1.1 區域氣溫與海拔高度關系

利用16個站點的每日極端最高氣溫、極端最低氣溫和日平均氣溫，分別計算出各個參數的年平均值，并和各監測站點的海拔高度進行了相關分析，結果見圖2，可以看出，隨著海拔高度的升高，氣溫呈現直線下降的趨勢，海拔高度與年平均氣溫具有較強的相關性，與最低氣溫和最高氣溫關系相關性也達到顯著的水平。

2.1.2 最高和最低氣溫的變化趨勢

基于線性相關關系，分別對16個站點的海拔和逐年年均值進行了相關分析，并利用線性相關分析海拔與氣溫之間的函數關系。然后，按照平均海拔高度4500 m進行計算，得到逐年的氣溫變化趨勢。

由于3大自然保護區的平均海拔不同，所以相對溫度有所差別，通過分析各臨近氣象站點的變化，不同保護區的氣溫變化趨勢相似，圖3顯示的是自然保護區最低和最高氣溫的變化趨勢，可以看出，從1957年以來，最高和最低氣溫都有較大的升高，最低氣溫有比較明顯的上升趨勢，其增長率為1.03 ℃/10a，最高氣溫變化率相對較小，為0.6 ℃/10a。最低氣溫的最高值和最低值之間溫度的差別為6.7 ℃，分別出現在2010年和1965年。最高氣溫的最高值和最低值之間分別出現在2006年和1965年。

圖2 區域氣溫與海拔高度關系Fig. 2 The relationship between regional temperature and elevation

圖3 自然保護區最低和最高溫度的變化趨勢 (海拔高度=4500 m)Fig. 3 The trends of the lowest and highest temperatures in the nature reserve at 4500m above sea level

2.1.3 年平均氣溫的變化趨勢

圖4為年平均氣溫的變化趨勢圖，可以看出，平均氣溫總體上呈上升的趨勢。通過線性擬合來

看，Mann-Kendall統計量為8.16，達到極顯著性水平，溫度增長率為0.71 ℃/10a。過去55年間，年平均氣溫波動較大，20世紀70年代氣溫相對波動較小，最低值出現在1965年，最高值在2007年。進入20世紀80年代后，氣溫變幅有所增加。

圖4 自然保護區年平均氣溫的變化趨勢 (海拔高度=4500 m) Fig. 4 The trend of average yearly temperature in the nature reserve at 4500 m above sea level

2.2自然保護區降水量時間變化

由于3大自然保護區自南向北，自東向西位于濕潤區向干旱區過渡的地帶，而且海拔高度也差異較大，降水的空間分異較為明顯。圖5為海拔高度與多年年均降水量的關系。結果表明，利用指數模型能夠更好的模擬降水量與海拔之間的關系。

圖5 區域海拔高度與降水之間的關系Fig. 5 The relationship between precipitation and elevation

基于所選擇站點年平均值與相對應的海拔，利用區域平均值法計算出，區域平均降水量的數值。進一步根據逐年的年均降水量數值，利用線性模型與指數模型，計算出海拔高度在4500 m時的降水量數值，3種方法的結果如圖6所示。可以看出，3種結果的數值以直線模型擬合的結果數值最高，指數模型的變異最大，而平均值法數值低于直線模型擬合的結果。但是可以看出，總體上，3種方法所得到的結果趨勢近似，平均值法與線性模型法得到趨勢完全一致，而指數模型的在個別的年份趨勢不同，大部分變化趨勢具有一致性。由于多個站點的平均海拔高度僅為2560 m，所以所得的數值與實際的降水量的數值有一定的偏差。從圖5可以看出，直線模型在海拔高度2000～4500 m區間內，所擬合的數值偏高，而在低于1500 m時擬合數值偏低，指數模型較好的擬合了5000 m以內海拔高度與降水之間的關系。但是5000 m后，指數與直線模擬數值都偏低。結果表明，該區多年平均降水在155 mm左右，降水變幅從90 mm到250 mm。

圖6 區域降水的波動變化Fig. 6 The variations of regional precipitation

由降水資料分析可知，近55年來，該地區的降水量波動較大，但總體上呈現增加的趨勢。Mann-Kendall統計量為2.60，達到顯著性水平，直線擬合結果表明，降水增加量約為10 mm/10a。可以看出降水在進入20世紀60年代開始逐漸增加，70年代中期有所下降，隨后在波動中緩慢上升，1984與1985年出現較大的波動，到90年代中期有所降低，之后近15年內，降水呈現波動增加的趨勢。

通過以上分析可知，總體上，降水波動較大，出現較大的低谷和峰值，氣溫趨勢比較明顯，呈現上升趨勢，通過對氣溫與降水的增幅比較，利用增暖的幅度/增濕的幅度來加以判定：比值大于1（小于1）即增暖的幅度大于（小于）增濕的幅度，說明該地區實際上是變干（濕）的；比值等于1說明沒有變化。結果小于1，說明該地區近半個世紀以來，變的更加濕潤。

2.3基于SPEI的氣候變化趨勢研究

利用公式1，進一步分析了保護區氣候變化的趨勢，SPEI可以識別極端氣候的范圍及其持續時間。由于SPEI計算的是月尺度的變化趨勢，為減少誤差，利用最接近保護區邊界的五道梁站點進行分析。結果見圖7。

圖7結果表明，近50年來，氣候的干濕變化較大，而且在1984、1985、1979、1973與1966年出現了低于-2的情況，表示氣候極端干旱的情況。以1984與1985年的持續時間最長。趨勢線分析表明，SPEI指數趨于緩慢上升，即氣候由干向濕轉換。特別是最近15年，氣候沒有出現干旱的情況。

圖7 保護區SPEI指數的變化趨勢Fig. 7 The change trend of the SPEI index in the reserve

2.4不同自然保護區溫度與降水量的空間分異

區域溫度的空間分布通常利用插值法進行分析(仲嘉亮，2007)，一般來說，克里金插值能達到較高的精度(Holdaway，1996；李新等，2003)。而為了能考慮高程的因素，本研究選擇使用協同克里金插值。協同克里金插值的一個前提是，溫度與高程應該有相關性。

根據之前結果分析可知，氣溫與海拔高度具有相關性，利用ArcGIS中Cokring插值法，對自然保護區進行了插值分析，利用ArcGIS中的Zonal statistics分析，計算出各個保護區的平均氣溫，結果表明，可可西里，羌塘和阿爾金山的平均氣溫變化差異較大，年平均從1.9～15.4 ℃，以羌塘保護區的氣溫變幅最大（表1）。

表1 不同保護區氣溫的區域統計Tabel 1 Statistics of regional temperature in three nature reserves

對于降水量的空間分異，利用Cokring方法使得降雨量總體偏低，本研究利用Kring方法進行擬合，但總體趨勢表明自南向北降水量有所減少，降水空間變異較大，其平均值從107 mm到261 mm之間（表2）。由于保護區周邊氣象臺站較少，且分布的海拔高度差別較大，所以空間分異狀況仍存在較大的誤差。圖8和圖9顯示的是基于空間差值的保護區氣溫與降水量的空間分異。

表2 不同保護區降水量的區域統計Tabel 2 Statistics of regional precipitation in three nature reserves

3 結論

通過對3大無人區自然保護區周邊氣象臺站歷史資料分析，該區域近50年來，最低、最高氣溫和年平均氣溫，總體趨勢呈現上升趨勢，海拔高度與氣溫值具有顯著線性相關關系，利用線性模型可以較好的推算該區域的氣溫狀況。

圖8 基于空間插值的保護區氣溫變化Fig. 8 Spatial variability of the temperature in three nature reserves based on Cokriging method

圖9 基于空間插值的保護區降水量變化Fig. 9 Spatial variability of the precipitation in three nature reserves based on Kriging method

對于降水來說，以平均4500 m海拔高度計算，平均降水量在155 mm。區域降水總體上呈現增加趨勢，近20年期間，降水量波動較大。對于降水量來說，對比了3種降水量的預測方法，結果表明，海拔高度與降水量可以用指數模型表達。

對于氣溫與降水量來說，有研究表明，在新疆與西藏地區，降水與氣溫在空間上也存在較強的相關性，空間自回歸模型對于降水與氣溫的解釋更強(唐道來和徐利崗，2010)。3大自然保護區內部地理空間分異顯著，由于地帶性是由新疆干旱荒漠區向青藏高原濕潤區過渡的區域，所以海拔高度變化較大，保護區內內部盆地、冰川并存，高山內流湖，河流遍布，所以局地氣候也會受到地形地貌與地表特征的影響，氣候因子的時空變異也較大。所以，該地區長時間序列的氣候監測也非常有必要。

HOLDAWAY M R. 1996. Spatial modeling and interpolation of monthly temperature using Kriging [J]. Climate Research, 6: 215-225.

KENDALL M G. 1975. Rank correlation methods [M]. London: Griffin

PARTAL T, KAHYA E. 2006. Trend analysis in Turkish precipitation data[J].Hydrological Processes, 20: 2011-2026.

VICENTE-SERRANO S M, BEGUERíA S, LóPEZ-MORENO J I, 2010. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index [J]. Journal of Climate, 23: 1696-1718.

WILLMOTT C J, KELLJI M. 1999. Smart interpolation of annually air temperature in the United States [J]. Journal of Applied Meteorology, 34: 2557-2586.

陳榮毅, 張偉. 2002. 新疆阿拉爾墾區40年來氣候變化對綠洲生態環境建設的啟示[J]. 新疆農業科學, 39(2): 73-76.

胡汝驥, 姜逢清, 王亞俊, 等. 2002. 新疆氣候由暖干向暖濕轉變的信號及影響[J]. 干旱區地理, 25(3): 194-200.

李新, 程國棟, 盧玲. 2003. 青藏高原氣溫分布的空間插值方法比較[J].高原氣象, 22(6): 565-573.

凌紅波, 徐海量, 張青青, 等. 2011. 1956─2007年新疆瑪納斯河流域氣候變化趨勢分析[J]. 冰川凍土, 33(1): 64-71.

南慶紅, 楊舵, 楊青. 2003. 應用EOF方法分析新疆降水變化特征[J]. 中國沙漠, 23(5): 554-559.

潘耀忠, 龔道溢, 鄧磊, 等. 2004. 基于DEM的中國陸地多年平均溫度插值方法[J]. 地理學報, 59(3): 366-374.

秦艷, 周躍志, 師慶東. 2007. 基于氣溫、降水變化的南疆氣候變化分析[J]. 干旱區資源與環境, 21(8): 54-57.

唐道來, 徐利崗. 2010. 氣候變化背景下新疆地區降水時空變化特征分析[J]. 水資源與水工程學報, 21(3): 72-76.

辛渝, 張廣興, 俞劍蔚, 等. 2007. 新疆博州地區氣溫的長期變化特征[J].氣象科學, 27(6): 610-617.

楊德榮. 1992. 論流域平均降雨量的計算方法[J]. 四川水力發電, 2: 10-17.

姚付龍, 李海冰. 2012. 西天山北坡地區近50年來氣溫和降水變化分析[J]. 安徽農業科學, 40(9): 5550-5553.

袁玉江, 魏文壽, 穆桂金. 2004. 天山山區近40年秋季氣候變化特征與南、北疆比較[J]. 地理科學, 24(6): 674-679.

張生軍, 王天明, 王濤, 等. 2010. 新疆近50a來降水量時空變化及其突變分析[J]. 中國沙漠, 30(3): 668-674.

仲嘉亮. 2007. 基于RS和GIS技術的新疆氣溫空間插值方法探討[J]. 沙漠與綠洲氣象, 1(4): 32-35.

左洪超, 呂世華, 胡隱樵. 2004. 中國近50年氣溫及降水量的變化趨勢分析[J]. 高原氣象, 32(2): 238-244.

Climate Changes in the Alpine Grassland Nature Reserves on Qinghai-Tibet Plateau in Recent 50 Years Based on SPEI Index

LIU Shiliang1, ZHAO Haidi1, DONG Shikui1, AN Nannan1, SU Xukun1, ZHANG Xiang2
1. State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 2. Nature Reserve Administration of Altun National Nature Reserve, Kuerle 841000, China

Based on the data from the 16 meteorological stations around alpine grassland nature reserves (Kekexili, Qiangtang, Aerjinshan), we analyzed the regional temperature and precipitation trends from 1957─2011 using the daily precipitation data. The results showed that, in the past 55 years, the annual maximum, minimum and average temperature increased significantly. Mann-Kendall method showed the increasing trend exhibited a very significant level and the temperature growth rate was 0.71 ℃/10a. By comparing three methods including regional average method, linear regression method and exponential model for simulating precipitation change, we found that linear regression model had a higher value, exponential model had the largest variations and regional average method was lower than the linear regression model. Exponential model can well fit the relationship between precipitation and elevation. In general, there were large fluctuations of the annual average precipitation. Precipitation showed increasing trend in 1960s and decreasing trend in 1970s. Overall, there was a significant increasing trend based on Mann-Kendall analysis. Also, SPEI index which was integrated precipitation and temperature was used to analyze the drought dynamics and Kriging interpolation to reveal the spatial differences of three nature reserves. SPEI index showed that the climate in these nature reserves had a trend from dry to wet condition. The average annual precipitation, temperature and variations varied greatly among the three grassland nature reserves. The average annual temperature values for Kekexili, Qiangtang and Aerjinshan nature reserve are 1.9, 15.4 and 6.0 ℃ and precipitation values are 261, 141 and 107 mm/a. In summary, we analyzed the dynamics of climate change based on SPEI index, and spatial variability of temperature and precipitation. The results provide basis for nature reserve management.

temperature; precipitation; climate change; nature reserves; alpine grassland

P462.6

A

1674-5906（2014）12-1883-06

環保部環保公益項目（201209033）；國家十二五科技支撐項目（2012BAC01B02）

劉世梁（1976年生），男，副教授，博士生導師，主要從事景觀生態學，土地利用變化研究。E-mail: shiliangliu@bnu.edu.cn

2014-07-21

劉世梁，趙海迪，董世魁，安南南，蘇旭坤，張翔. 基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保護區氣候變化研究[J]. 生態環境學報, 2014, 23(12): 1883-1888.

LIU Shiliang, ZHAO Haidi, DONG Shikui, AN Nannan, SU Xukun, ZHANG Xiang. Climate Changes in the Alpine Grassland Nature Reserves on Qinghai-Tibet Plateau in Recent 50 Years Based on SPEI Index [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(12): 1883-1888.