氣候變化對東北主要地帶性植被類型分布的影響

劉 丹,于成龍

黑龍江省氣象科學研究所,哈爾濱 150030

氣候變化對東北主要地帶性植被類型分布的影響

劉 丹,于成龍*

黑龍江省氣象科學研究所,哈爾濱 150030

準確地劃分地帶性主要植被類型分布的適宜區域,可為區域植被恢復與重建、生物多樣性保護等工作提供有益的理論參考。在檢驗1961—2013年東北地區氣候變化突變點的基礎上,基于東北地區主要植被類型熱量指標,研究氣候變化對該區域主要植被類型適宜分布區域的影響,并利用2000年和2013年土地類型覆蓋數據(MCD12Q1),對推算的適宜分布區域進行驗證,結果表明：大興安嶺氣溫突變點為1982年,其它地區為1988年,東北地區各生態地理區年降水量沒有明顯的突變點。氣溫突變點后適宜在東北地區生長的主要植被種類沒有變化,但各植被類型的分布區域均有所改變,其中高山凍原、亞高山矮曲林、寒溫帶針葉林和溫帶針闊葉混交林適宜分布區域面積減小,暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原面積增大。氣溫突變點前后各植被類型適宜分布區的地理中心均發生了不同程度的移動,其中移動距離最大的是南部地區的亞高山矮曲林,向東北方向移動了135.44km。與主要植被類型實際分布相對比,證明氣候變化對研究區植被類型分布可能已經產生了影響。

地帶性植被；氣候變化；東北地區；適宜分布區

全球氣候變化及其帶來的影響已受到廣泛關注,IPCC第五次評估報告指出,2003—2012年平均溫度比1850—1900年上升了0.78℃,而降水在地區和季節上的差異也有所增加,未來極端性天氣氣候事件的發生概率可能將進一步增加[1]。中國的氣候變化與全球的變化趨勢是一致的,平均增溫速度高于全球或北半球同期,而北方和青藏高原尤為明顯[2- 3]；降水趨勢變化存在明顯的區域差異[4- 5],其中東北地區[6]和西部地區[7- 8]的降水出現下降趨勢。

氣候作為生態系統演變的重要控制因子,它的任何變化都會對生態系統產生影響[9- 10],進而對地帶性植被的建群種分布產生影響[11- 12],所謂地帶性植被是指在分布上與氣候帶界線大體相符的大面積植被類型,它綜合反映了各自的大氣候特點和一定的生態地理空間[13- 14]。有學者沿用Kira的溫暖指數(WI)和寒冷指數(CI)劃分地帶性植被[15],有學者以WI為基礎進行拓展[16],或在此基礎上引入濕度指數(HI)[17],這些劃分方法均是建立在氣候是地帶性植被類型分布的主要影響因子基礎上的,因此對東北地區的劃分基本一致,即東北地區的自然植被屬歐亞森林、草原植物亞區和中國-日本森林植物亞區,主要地帶性植被為寒溫帶針葉林、溫帶針葉混交林和暖溫帶落葉闊葉林。東北區地處全球氣候變化的敏感區域,地域遼闊,地勢復雜,氣候變率大[18-19],因此許多學者就氣候變化對該區域植被分布產生的影響做了一些研究,如冷文芳等[20]在模擬100a后氣溫和降水變化的基礎上,使用logistic回歸模型預測東北森林主要建群樹種的空間分布變化,結果表明多數樹種的覆蓋率可能降低,只有紅松、長白落葉松和蒙古櫟有可能增加。程肖俠[21]也在預測模擬未來100a氣候情景下東北地區森林類型的變化,認為氣候變暖不利于東北主要森林類型的生長,主要的針葉樹種比例可能會減少,闊葉樹種比例會增加。以上研究均是建立在氣候預測基礎上的,但目前研究表明東北地區的氣候變化已成不爭的事實[22],這種變化對該區域森林主要建群樹種的分布區域是否已經產生了影響,影響程度如何還少見報道,本研究正是針對這一問題,在總結前人研究成果的基礎上,收集近十幾年新增加的科研資料,根據東北地帶性建群樹種和常見種溫暖指數范圍,從生態氣候學的角度探討氣候變化對東北三省森林植被地理分布的影響。該研究不僅有利于區域森林植被的恢復與重建,也可為該區域自然資源的合理利用、土地退化防治、生物多樣性的保護等區域可持續發展戰略和規劃的制定提供理論參考。

1 研究區概況

東北三省包括黑龍江省、吉林省和遼寧省,位于118.83°—135.09°E,53.56°—38.72°N之間,南鄰黃海和渤海,東面和北面有鴨綠江、圖們江、烏蘇里江和黑龍江環繞,西面與內蒙古接壤,總土地面積78.7萬km2,境內有大、小興安嶺、長白山系和東北平原(包括松遼平原、遼河平原和三江平原),海拔高度在2—2667m之間。該地區屬溫帶季風氣候,其中北部大興安地區屬寒溫帶氣候,其它地區屬溫帶氣候,年平均氣溫-4.15—10.99℃,年降水量366.90—1080.47mm,日平均日照時數5.22—8.10h。

2 數據來源與處理

2.1 地理信息數據

數字高程模型(DEM)為SRTM地形產品V4.1版本數據,空間分辨率為90m,數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站(http://www.gscloud.cn)。

研究所需的縣級和省級行政區劃數據來自于中國氣象局下發的1∶25萬基礎地理信息,對數據進行拓補檢查,去除省界和縣界的間隙。地面觀測站位置數據為中國氣象局下發的矢量數據。

2.2 土地覆蓋類型數據

土地類型覆蓋數據(MCD12Q1)來源于美國NASA LPDAAC(The Land Processes Distributed Active Archive Center)EOS數據中心,該數據的空間分辨率為500m,是利用當年Terra和Aqua星觀測所得的數據描述土地覆蓋類型,信息提取主要技術是監督決策樹分類,產品包含5種不同土地覆蓋分類方案的分類結果和對應的質量信息數據集,本研究選用“IGBP的全球植被分類方案”的分類結果,該分類方案根據國際地圈生物圈計劃(IGBP),本文所用數據的時間為2001年和2013年,空間范圍為東北地區,利用MODIS Reprojection Tool software(MRT)V4.0,進行影像的拼接、重采樣(統一空間分辨率為500m)和投影轉換(由Sinusoidal投影轉換為經緯度投影)等預處理。

2.3 氣象數據

圖1 東北三省氣象觀測站和生態地理區分布示意圖 Fig.1 Distribution diagram of meteorological observation stations and eco-geographical in the Northeastern ChinaⅠ：大興安嶺、Ⅱ：松遼平原中部、Ⅲ：東北東部山前平原、Ⅳ：東北東部山地、Ⅴ：三江平原、Ⅵ：華北山地丘陵、Ⅶ:遼東膠東山地丘陵

氣象數據來源于黑龍江省、吉林省和遼寧省氣象局的1961—2013年的196個氣象臺站逐日整編資料,包括日平均氣溫和日降水量,站點的地理位置和海拔高度如圖1。

2.3.1 氣象數據預處理

氣候變化研究必須建立在可靠的資料基礎上,而由于氣象臺站遷移、觀測數據誤差和缺失、城市熱島效應等原因,會產生數據序列的不均一性,因此在進行分析之前需要對數據進行預處理,最大限度地降低因數據誤差而影響分析結果的準確性。

(1)質量控制

由于觀測儀器、資料處理和傳輸過程可能引起誤差,資料中很難避免存在一定的錯誤,最大限度地減少這些錯誤的可能影響是非常必要的[23],因此本研究采用翟盤茂[24]的方法對氣象數據進行質量控制,刪除錯誤數據。另外Karl[25]也指出,把與時間有關的資料缺測假設為零時,會在氣候變化趨勢研究中引起誤差,本研究中監測缺測數據的方法是當一年內缺測超過20d(約大于一年內實際觀測日數的5%)時,該年的統計量被設為缺測,當45a序列中缺測總量超過5a時,則該測站被排除使用。

(2)正態分布檢驗

多數氣候診斷方法和預測模型是在氣候變量呈正態分布假定前提下進行的,所以對氣候變量是否呈正態分布形態的檢驗是十分必要的。本文利用SPSS軟件對各氣候區逐日氣溫和相對濕度數據進行正態檢驗,顯著性水平sig.有98.7%均≥0.05,說明各氣候區逐日氣溫數據絕大多數近似正態分布,分析時可不對其進行標準化處理。與氣溫數據不同,日降水量的變化并不具有逐步的、連續的特征,因而判斷降水數據是否服從正態分布是以月為自變量進行檢驗,檢驗結果絕大多數服從正態分布,因而分析時不作標準化處理。

(3)熱島效應分析

IPCC第3次評估報告認為,從全球平均來看,城市化對地表平均氣溫記錄的影響微乎其微,其實際作用要比觀測到的增溫值小一個數量級[26],而Wang[27]和趙宗慈[28]卻認為,熱島效應對長期氣溫序列研究的影響不容忽視,于是本研究根據2015年統計年鑒中人口數據,刪除人口大于等于100萬人和人口大于等于50萬人的城市測站的氣溫觀測數據,計算未刪除、刪除人口大于等于100萬人城市和刪除人口大于等于50萬人的城市的年平均氣溫變化速率,結果分別為0.0149、0.0126、0.0145℃/a,它們之間的差別比增溫值(21世紀以來比19世紀60年代高0.16℃)小一個數量級,因此本研究不考慮城市熱島對氣溫序列變化的影響。

(4)數據插補

本文對缺測測站的氣象數據采用Newton法進行插補。

2.3.2 氣象數據突變檢測

通過對東北地區1961—2013年氣溫和降水突變點的檢驗,為探尋氣候變化對研究區主要地帶性植被類型分布可能帶來的影響提供時間節點。

(1) Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall(簡稱MK)是氣象學/氣候學中經常用來進行突變檢驗的一種方法,具體方法如下：

設原始時間序列為y1,y2,…,yn,mi表示第i個樣本yi大于yj(1≤j≤i)的累積數,定義統計量：

在原序列隨機獨立等假設下,dk的均值和方差分別為：

將上面公式的dk標準化,得：

UFk組成一條UF曲線,通過信度檢驗可得出其是否有明顯的變化趨勢。把此方法引用到反序列中,計算得到另一條曲線UB,則兩條曲線在置信區間內的交點確定為突變點。

(2)滑動T檢驗

滑動t檢驗法,它是用來檢驗兩隨機樣本平均值的顯著性差異[29]。為此,把一個長度為n的連續隨機變量x分成兩個樣本子集x1和x2,讓μi、Si2和ni分別代表xi的平均值、樣本方差和樣本長度(i=1,2)。兩樣本子集始終間隔一個樣本,這樣檢驗的就是某一年后n2年和前n1年均值的顯著性差異。

原假設H0:μ1-μ2=0。定義t統計量為：

這里,SP是聯合樣本方差,

為σ2的無偏估計(E[SP2]=σ2),顯然t0-t(n1+n2-2)分布,給定信度α,得到臨界值tα,計算t0后在H0下比較t0與tα,當t0≥tα時,否定原假設H0,即說明其存在顯著性差異。當|t0|

用MTT來檢驗某一個時間序列,可以得到相應的t0統計量序列,峰值和谷值所對應的年份稱之為突變年份、突變點或者過渡年份。

(3)累積距平檢驗

累積距平也是一種常用的、由曲線判斷變化趨勢的方法,對于序列x,其某一時刻t的累積距平表示為：

將n個時刻的累積距平值全部算出,即可繪出累積距平曲線進行趨勢分析。

3 結果與分析

3.1 氣象數據突變檢驗

3.1.1 研究區劃分

東北三省跨越寒溫帶、中溫帶和暖溫帶,且地形復雜,山地、丘陵和平原相間,海拔高度跨越2665m,氣候變化趨勢和突變點可能會存在差異,因此本研究參照《中國生態區劃研究》[30]提供的中國生態地理分區數據(來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)提供的矢量數據),分別檢驗東北三省的7個生態地理分區(圖1)的年平均氣溫和年降水量的突變點。

該生態地理分區數據是基于溫度指標把全國劃分為寒溫帶、中溫帶、暖溫帶、北亞熱帶等11個區域,根據干濕狀況指標把全國劃分為潮濕、濕潤、半濕潤、半干旱等6個區域,經上述2種指標組合后把全國劃分成46個生態地理分區,東北三省占其中的7個生態地理分區(圖1)。

3.1.2 突變點檢測

從年平均氣溫MK檢驗結果可見(圖2),東北三省7個生態地理分區的年平均氣溫均存在明顯的上升趨勢,其中生態地理區Ⅰ的UF和UB在1982年處交叉,表明從1982年開始該區的氣溫可能發生突變,同時滑動T檢驗結果和通過計算氣溫序列的累積距均顯示1982年為該區氣溫突變年份；用同樣的方法檢測生態地理區Ⅱ—Ⅶ的氣溫突變年為1988年,該結論與[31]一致。

圖2 東北三省1961—2014年平均氣溫、年降水量Mann-kendall曲線和滑動T檢驗曲線Fig.2 Statistics curves of Mann-kendall test and moving T-test of mean temperature and annual precipitation between 1961 and 2014 in Northeast ChinaMK-T1—MK-T7：第Ⅰ—Ⅶ生態地理分區氣溫的MK曲線圖,T-T1—T-T7：第Ⅰ—Ⅶ生態地理分區氣溫的滑動T檢驗曲線圖,MK-P1—MK-P7：第Ⅰ—Ⅶ生態地理分區降水的MK曲線圖,T-P1—T-P7：第Ⅰ—Ⅶ生態地理分區降水的滑動T檢驗曲線圖; MK檢驗和滑動T檢驗的α=0.05,其中滑動T檢驗的步長為10a

年降水量MK檢驗結果與年平均氣溫不同,生態地理區Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ和Ⅵ的MK降水量統計值UF在[-1.96,1.96]波動,說明這幾個生態地理區在研究時間段內年降水量無顯著變化；生態地理區Ⅳ從1976年開始顯著下降,1983年開始顯著上升；生態地理區Ⅶ從1963年開始下降,在2003年出現顯著下降趨勢。結合MK和滑動T檢驗結果,東北地區的7個生態地理區年降水量沒有明顯的突變點,因此本文只研究氣溫突變對東北地區地帶性植被分布適宜區的影響。

3.2 氣候變化對東北地帶性植被分布的影響

3.2.1 植被分布熱量指標WI

按照徐文鐸[17]的方法計算水熱指標——溫暖指數(WI)：

式中,t為5℃以上的月平均氣溫。

再根據樹種的地理分布資料,按半峰寬(PWH)計算法[32]確定每個樹種的熱量分布范圍：

PWH=2.354S

3.2.2 WI插值

把第3.1.2節氣候突變點檢測結果作為分界點,分別計算突變點前、后各個氣象觀測站點的WI平均值,即利用1961—1981年生態地理區Ⅰ和1961—1987年生態地理區Ⅱ—Ⅶ的數據計算突變點前每個站點WI的年平均值(WI1)；突變點后的WI的平均值(WI2)所用數據的時間范圍為1982—2013年生態地理區Ⅰ和1988—2013年生態地理區Ⅱ—Ⅶ的數據,計算方法同上。

由于東北三省的氣象觀測站點少且分布不均,尤其在地形復雜的山區氣象觀測站分布尤其稀疏,這些有限的氣象觀測站無法代表相距較遠地區的氣候狀況,基于此數據計算的WI的代表性也會較差,為解決這一問題,本研究對單點的WI數據進行插值,由于WI是基于氣溫計算而來,而氣溫與經度、緯度和海拔高度又具有較好的相關性[33- 34],因此本研究以經度、緯度和海拔高度為自變量,分別以WI1和WI2為因變量擬合多元線性回歸模型,擬合結果見表2。

利用回歸方程推算出各個觀測站的WI1和WI2的擬合值,用擬合值減去實際計算值得到的差值分別記為WI1a和WI2a,再利用IDW插值方法把這些點的差值轉換為面,用這個面數據作為訂正系數來訂正利用回歸方程擬合出的WI1和WI2面數據,得到訂正后的WI1和WI2的面數據,再從中提取各個觀測點訂正后的點數據,并減去實際計算值得到的差值分別記為WI1b和WI2b,分別統計對比WI1a與WI1b和WI2a與WI2b的標準誤差、標準差和數值范圍,結果表明,WI1b標準誤差、標準差和數值范圍分別比WI1a小0.13、1.77、6.82cm,WI2b標準誤差、標準差和數值范圍分別比WI2a小0.12、1.57、7.83cm,說明經過訂正后的WI值與實際計算值更為接近。

表1 東北地帶性植被的溫暖指數范圍[14]

表2 溫暖指數回歸方程

Y:WI,log: 經度(°),lat: 緯度(°),alt: 海拔高度(m)

3.2.3 植被類型分布區域變化

分析圖3可見,氣溫突變點前適宜在東北三省分布面積最大的是溫帶針闊混交林,為55.89萬km2,主要分布于松嫩平原、遼河平原、三江平原、小興安嶺和長白山海拔小于800m左右的區域,在氣溫突變點后該植被類型的適宜分布面積為47.22萬km2,總體適宜面積減少了8.67萬km2,其中主要收縮區域為遼河平原,面積為11.71km2,擴張區域為大興安嶺東部和南部以及小興安嶺海拔在400—500m和長白山海拔在800—1100m的區域,面積為3.04萬km2。

圖3 東北三省氣溫突變點前后植被類型適宜分布區域變化示意圖Fig.3 Change schematic of the distribution zone for zonal vegetation before and after temperature mutation points in Northeast China

氣溫突變點后適宜分布面積增加的植被類型為暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原,其中暖溫帶落闊葉林在氣溫突變點前的適宜分布面積為55.39萬km2,主要分布在除大興安嶺、小興安嶺和長白山海拔低于600m以下的其它區域,在氣溫突變點后適宜該植被類型分布的面積為60.90萬km2,總體適宜面積增加了5.51萬km2,成為東北地區適宜分布最廣泛的植被類型,其中主要收縮的區域在東北南部沿海區域,面積為1.62萬km2,擴張的區域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長白山海拔在600—800m之間的區域,面積為7.13萬km2。

氣溫突變點后適宜分布面積減小最多的植被類型為寒溫帶針葉林,也是氣溫突變點前后適宜面積變化最大的植被類型。在氣溫突變點前適宜分布的面積為46.54萬km2,主要分布在大興安嶺、小興安嶺、長白山、松嫩平原北部和三江平原大部,氣溫突變點后面積為30.91萬km2,總體適宜面積減少了15.63萬km2,其中主要收縮的區域在松嫩平原北部和三江平原大部,面積為15.83萬km2,擴張的區域為大興安嶺海拔在800m以上的區域,面積僅有0.20萬km2。

氣溫突變點后適宜分布面積增加最大的植被類型為溫帶草原,在氣溫突變點前適宜分布的面積為50.47萬km2,主要分布在松嫩平原大部、遼河平原中部和北部、三江平原、長白山海拔低于600m以下的區域,在氣溫突變點后適宜該植被類型分布的面積為53.46萬km2,總體適宜面積增加了2.99萬km2,其中收縮的區域在遼河平原西部和北部、長白山南部,面積為4.14萬km2,擴張的區域在小興安嶺海拔在300—400m和長白山海拔在800—1100m的區域,面積為7.13萬km2。

高山凍原在東北地區適宜分布面積最小,主要分布在大興安嶺海拔在900m以上和長白山海拔在1800m以上的區域,氣溫突變點前的適宜分布面積為104.79km2,突變點后減小了27.91km2；亞高山矮曲林的分布面積也較小,主要分布區域為大興安嶺海拔在700—900m,氣溫突變點前的適宜分布面積為3.03萬km2,突變點后面積減小為2.79萬km2。

3.2.4 植被類型分布地理中心變化

氣溫突變點前后各植被類型分布的地理中心均發生了不同程度的移動(圖4),從移動方向上看,北部的高山凍原和寒溫帶針葉林向西北方向移動,其它植被類型分布的地理中心均向東北方向移動。從移動距離上看,最大的是南部地區的亞高山矮曲林,移動了135.44km；其次是溫帶針闊葉混交林,移動了71.80km；移動距離最小的是南部的高山凍原,只移動了1.39km；其它植被類型的移動距離在22.20—71.47km之間。

圖4 氣溫突變點前后植被類型分布區域中心轉移示意圖Fig.4 The change of geographic center of the zonal vegetation before and after the temperature mutation points in Northeast China

3.2.5 推算分布區與實際分布區對比

由于本研究缺乏實地調查資料,因此借助2001年和2013年 MCD12Q1數據的分類結果,與3.2.2中各植被類型的分布區域進行對比,在MCD12Q1數據的分類結果中落葉針葉林、混交林、落葉闊葉林和草地分別對應3.2.2中植被類型的寒溫帶針葉林、溫帶針闊葉混交林、暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原。研究中首先利用MCD12Q1數據的分類結果提取2013年各土地覆蓋類型與2001年的空間差異,增加部分的數據分別設為A1、A2、A3和A4,減少部分的數據分別設為B1、B2、B3和B4；再設3.3.2研究結果中各植被類型在突變點后增加部分的數據為a1、a2、a3和a4,減少部分的數據分別設為b1、b2、b3和b4,分別求取A1和a1、…、A4和a4、B1和b1、…、B4和b4的共同區域并計算面積。

結果表明(圖5),寒溫帶針葉林無共同減少區域；共同增加的區域分布在大興安嶺海拔在800m以上的地區,增加面積為0.01萬km2,占A1面積的4.82%,另外82.57%的A1面積分布在氣溫突變點前后未變的適宜區域。溫帶針闊葉混交林無共同減少區域；共同增加的區域在大興安嶺東部、小興安嶺海拔在400—500m區域和長白山海拔在800—1100m的區域,增加面積為1.27萬km2,占A2面積的21.46%,另外61.01%的A2面積分布在氣溫突變點前后未變的適宜區域；暖溫帶落葉闊葉林無共同減少區域；共同增加的區域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長白山海拔在600—800m之間的地域,面積為0.78萬km2,占A3面積的20.23%,另外59.94%的A3面積分布在氣溫突變點前后未變的適宜區域；溫帶草原共同增加的區域在小興安嶺海拔在300—400m和長白山海拔在800—1100m的區域,面積為0.10萬km2,占A4面積的8.03%,另外80.15%的A4面積分布在氣溫突變點前后未變的適宜區域；共同減小的區域在遼河平原西部和北部以及長白山南部,占B4面積的18.72%,另外70.24%的B4面積分布在氣溫突變點后的不適宜區域。可見氣候變化對各植被類型的分布已經產生一定影響。

圖5 推算分布區域與實際分布區對比Fig.5 Comparison map between the projected distribution regions andactual distribution regions

4 結論與討論

4.1 結論

以東北三省為研究區,以1961—2013年的196個氣象臺站逐日整編資料為基礎數據,以溫暖指數的適宜范圍為標準,研究氣候變化對東北地帶性植被適宜分布區域的影響,并結合2000年和2013年土地類型覆蓋數據(MCD12Q1),對推算適宜分布區域進行驗證,結果表明：

(1)近50年來大興安嶺氣溫突變點為1982年,其它地區為1988年；東北三省年降水量沒有明顯的突變點。

(2)通過建立WI與經度、緯度和海拔高度的線性擬合方程,對缺少氣溫觀測地區進行數據插補,再利用差值對插補數據進行訂正,訂正后的WI值與實際計算值更為接近。

(3)氣溫突變點后適宜東北三省生長的主要植被類型種類無變化,但各植被類型的適宜分布區域均發生變化,氣溫突變點前適宜在東北三省分布面積最大的是溫帶針闊混交林,氣溫突變點后適宜分布面積有所下降,其中收縮的區域為遼河平原,擴大的區域為大興安嶺東部和南部以及小興安嶺海拔在400—500m和長白山海拔在800—1100m的區域；氣溫突變點后適宜在東北三省分布面積最大的是暖溫帶落闊葉林,其中的收縮的區域在南部沿海區域,擴大的區域在松嫩平原北部、小興安嶺海拔在300—400m和長白山海拔在600—800m之間的區域；氣溫突變點后面積減小最多的是寒溫帶針葉林,也是氣溫突變點前后適宜面積變化最大的植被類型；氣溫突變點后面積增加最大的是溫帶草原。

(4)與主要植被類型實際分布變化相對比,在寒溫帶針葉林、溫帶針闊混交林、暖溫帶落葉闊葉林和溫帶草原中,2013年比2001a增加的區域分別有4.82%、21.46%、20.23%和8.03%的面積落在理論推算的增加區域內,由此可見從理論推算和實際分布上均證明了氣候變化對研究區主要植被類型分布可能已經產生了影響。

4.2 討論

(1)本研究在檢驗近50年來氣溫突變點的基礎上,推算氣候變化對東北三省主要植被類型適宜分布區的影響,并選取典型植被類型利用現有的遙感分類數據進行對比,研究結果與已有的研究結論有很多一致之處,如程肖俠等[21]認為在維持當前氣候條件不變的情況下,東北森林樹種組成基本維持平衡,但氣候增暖使主要針葉樹種比例下降,闊葉樹種比例增加,與本研究結論中氣溫突變點前后東部地區適宜在東北生長的主要植被類型種類無變化,但寒溫帶針葉林和溫帶針闊混交林在氣溫突變點后適宜分布區面積下降,暖溫帶落葉闊葉林適宜分布區面積增加的結論基本一致；在本研究中氣溫突變點后溫帶針闊葉混交林的適宜分布區域已經侵入大興安嶺東部,這一結論驗證了程肖俠等[35]在研究大興安嶺森林演替中指出的氣候變化將可能使大興安嶺會以溫帶針闊葉混交林為主的預測；冷文芳[20]在HADCM2SUL和CGCM1模型預測假設100a后全球平均氣溫和降水量增加的基礎上,認為寒溫帶針葉林主要建群種(興安落葉松和云冷衫)的覆蓋率有明顯下降,這一結論與本研究結果一致,但對于本研究中的溫帶針闊混交林的主要樹種紅松,本研究的結論更傾向于CGCM1方案的預測結論；晏寒冰[36]等認為氣候變化使興安落葉松和白樺的分布向西北漂移,這與本研究中寒溫帶針葉林適宜分布區域的地理中心向西北移動的結論一致。

(2)本研究得出的氣候變化對研究區主要植被類型分布可能已經產生了影響的結論,是在理論推算和遙感分類數據相結合的基礎上得出的,這當中主要誤差來源有：一是理論推算方面,本研究推算氣候變化對植被類型分布的影響是建立在氣候變化突變點基礎上的,氣候變化突變檢驗的結果是近50年來只有溫度因子發生了突變,因此認為溫度因子在其中起了主要作用,盡管在本研究中已檢測到降水無顯著變化,但降水、自然災害、人為活動等諸多因素對植被類型分布也具有一定的影響,因此本研究得出的結論具有一定的片面性,但方精云[37]和鄒春靜等[38]認為,單因素標準對于確定大區域植被帶劃分具有較好的指示意義,而且劉向培[39]的研究結果表明,在東北地區溫度對地表植被動態變化的影響大于降水,因此本研究只根據溫度因素推算氣候變化對植被類型分布的結果仍具有一定的參考意義；二是遙感分類數據的精度問題,本研究直接采用了美國NASA LPDAACEOS數據中心提供的土地類型覆蓋數據(MCD12Q1),由于缺乏歷史地面調查數據,因此無法對其分類精度進行檢驗,分類誤差也會影響本研究結果準確程度,雖然在討論①中已有相關研究成果支持了本研究的結論,但本研究給出的每種植被類型分布區域變化的具體數據還有待進一步驗證。

(3)雖然物種分布與氣候因素有密切關系,但物種的遷移對于氣候變化的影響往往有一定的滯后性[40],也會受到自身的遷移能力、人為干預和諸多外界條件的影響,而本研究在推算植被類型分布適宜區域變化時并未考慮上述因素的影響,這也是把推算結果與植被類型實際分布變化作對比時,共同增加(減少)面積占實際增加(減少)面積比例較低的原因之一。

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EffectsofclimatechangeonthedistributionofmainvegetationtypesinNortheastChina

LIU Dan, YU Chenglong*

HeilongjiangProvinceInstituteofMeteorologicalSciences,Harbin150030,China

A suitable distribution of zonal vegetation types could provide a reference for the restoration and reconstruction of regional vegetation and protection of biodiversity. Between 1961 and 2013, we used mutation point detection and the thermal index to study the impacts of climate change on the distribution of the main vegetation types in Northeast China. The land cover data for 2000 and 2013 from NASA LPDAAC (The Land Processes Distributed Active Archive Center) EOS were used to verify the simulated distribution regions. The results showed that the temperature mutation point for Daxing′an Mountains was in 1982, and the mutation points for the other regions were in 1988. The annual precipitation at each eco-geographical region showed no obvious mutation. After 1982, the main vegetation types, which were suitable for growth,showed no obvious changes;however, their distribution regions had been changed. The areas of suitable distribution regions for alpine tundra, subalpine forest, cold-temperate coniferous forest, and temperate mixed forest decreased continuously;however, the areas for warm-temperate deciduous broad-leaved forest and temperate grassland increased. The geographic centers for the suitable distribution of each vegetation type had moved to different degrees before and after the temperature mutation points. Among them, the center of the subalpine forest had moved towards the northeast, and the distance was the longest (135.44km). On the basis of the comparative analysis,we concluded that climate change possibly had an impact on the distribution of vegetation types in Northeast China.

zonal vegetation; climate change; Northeast China; suitable distribution

2015年中國氣象局氣候變化專項(CCSF201512)；中國氣象局沈陽大氣環境研究所2016年開放基金課題(2016SYIAE11)；2013年公益性行業(氣象)科研專項經費項目(GYHY201306036)

2016- 07- 07; < class="emphasis_bold">網絡出版日期

日期:2017- 05- 27

*通訊作者Corresponding author.E-mail: nefuycl@163.com

10.5846/stxb201607071393

劉丹,于成龍.氣候變化對東北主要地帶性植被類型分布的影響.生態學報,2017,37(19):6511- 6522.

Liu D, Yu C L.Effects of climate change on the distribution of main vegetation types in Northeast China.Acta Ecologica Sinica,2017,37(19):6511- 6522.