中國季節性晝夜增溫的不對稱性及其對植被活動的影響

趙　杰, 杜自強,*, 張　紅, 張霄羽, 趙　虹

1 山西大學黃土高原研究所, 太原　030006 2 山西大學環境與資源學院, 太原　030006

植被作為地球系統物質循環和能量流動的主要載體,在調節全球碳平衡、降低溫室氣體濃度和維持氣候穩定方面扮演著不可替代的角色[1- 2]。歸一化植被指數(Normal difference vegetation index, NDVI) 對地表植被覆蓋狀況反映敏感,是監測和指示植被活動和生產力變化情況的常用指標[3- 5]。植被的諸多生理生態特征,如光合作用能力、生長周期的持續時間以及群落變化等對氣候變化反映敏感[6- 7],植被動態變化及其對氣候因子變化的響應研究成為研究全球變化的關鍵問題之一[8- 9]。目前,越來越多的證據表明全球氣候變暖普遍存在晝夜不對稱(即增溫速率不一致)以及季節不對稱的趨勢特征[10- 12]。例如,全球大部分地區夜間增溫速率快于白天增溫速率[10],北半球中高緯度地區普遍存在夏季增溫速率快于春季和秋季的趨勢特征[12]。由于大多數植物的光合作用在白天進行,而呼吸作用貫穿整天,晝夜增溫速率的差異勢必對植被的碳吸收和碳消耗產生重要影響[13- 15]。同樣,在溫帶地區,植被的物候特征和光合作用特性具備明顯的季節性周期,植被活動對溫度的響應在不同季節存在差異[15- 17]。因此,從季節尺度上研究晝夜不對稱增溫與植被動態的相關性有助于厘清全球變化背景下增溫對植被的影響。

近年來,國內外部分學者基于氣象站點數據及衛星觀測數據在宏觀尺度上開展了不同季節晝夜增溫對植被活動影響的相關研究。例如,Shen 等[18]發現,夏季白天增溫利于青藏高原地區的植被生長,而該季節夜間溫度的上升對植被的生長起到消極作用。Tan 等[7]在季節尺度上分析北半球中高緯度地區植被對不對稱晝夜增溫的響應時發現,在春季和夏季夜間增溫利于植被生長,秋季夜間溫度的升高對大多數地區的植被生長不利；在夏季,白天增溫不利于溫帶干旱地區植被的生長,但春季白天增溫卻能夠利于寒帶地區植被NDVI的提高。Shen 等[19]的研究結果同樣表明,不同季節的晝夜增溫對北半球中高緯度地區植被光合能力的影響程度各有不同。盡管部分學者通過遙感數據和氣象數據分析了北半球植被對晝夜增溫的季節性響應特征[7, 18-19],但是關于季節性晝夜不對稱增溫對植被活動的影響仍舊缺乏全面的認識。因此,有必要在基于遙感數據和氣象站點數據研究的基礎上,結合晝夜模擬增溫對植被生長影響的相關結果,繼續深入探索季節性晝夜不對稱增溫對植被活動的影響。

中國位于歐亞大陸的東部,受東部季風氣候與西北干旱氣候的強烈影響,是全球氣候變化最為敏感和復雜的地區之一[20],氣候變化對我國植被動態的影響十分顯著[21- 22]。另外,我國地域面積廣大、地形復雜多樣,水熱條件懸殊,各地區植被對氣候變化的響應程度和響應時間存在明顯的區域差異,適于進行大尺度、長時間序列的植被對氣候變化響應關系研究[1, 23]。基于上述認識,本文利用近34年新一代NDVI數據集以及中國植被區劃數據、氣象數據,輔以線性回歸分析、GIS空間分析等手段,分析并探討中國季節性晝夜增溫的變化趨勢及其對不同類型植被活動的影響,以期增強全球氣候變化背景下季節性晝夜不對稱增溫對中國陸地植被動態影響的認識。

1　數據與方法

1.1　數據來源

1.1.1遙感數據

植被NDVI數據來自美國國家航空航天局的全球觀測模擬與制圖研究組生產的第3代遙感數據(GIMMS-NDVI3g),該數據集由美國宇航局艾姆斯生態預測實驗室提供(http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1/)。 其空間分辨率為8km,時間分辨率為15d,時間跨度是1982年1月—2015年12月。該數據集是目前時間序列最長的NDVI數據集,已被廣泛應用于大區域尺度的植被動態變化[24- 25]、植被凈初級生產力評估[26]以及生物量估測等研究中[4]。在數據處理過程中,采用最大值合成法重建中國各月NDVI數據集,以進一步消除云層、大氣等噪聲的干擾[21]。由于NDVI值在低植被覆蓋度地區受下墊面的影響較大,借鑒相關研究[1, 25],本文將多年NDVI年均值大于0.1的區域定義為植被區域。

1.1.2氣象數據

1982—2015年中國月極端最高氣溫(Tmax)、極端最低氣溫(Tmin)、降水量等氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網的中國地面氣候資料月值數據集。通過ArcGIS10.2,采用反距離權重內插法(Inverse Distance Weighted, IDW)對各個氣象因子進行空間插值,獲得整個研究區的氣象數據和柵格圖像[24]。結合相關研究[27],將3—5月、6—8月、9—11月及12—次年2月分別定義為春季、夏季、秋季和冬季,并且將各個季節中的氣候要素和NDVI季均值作為該季節的計算數據。

1.1.3植被區劃數據

圖1　中國植被區劃分區圖Fig.1　Spatial distribution of studied sub-regions across China R1:寒溫帶針葉林區域;R2:溫帶草原區域;R3:溫帶荒漠區域;R4:青藏高原高寒植被區域;R5:暖溫帶落葉闊葉林區域;R6:溫帶針葉、落葉闊葉混交林區域;R7:亞熱帶常綠闊葉林區域;R8:熱帶季風雨林、雨林區域

植被區劃數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心。該數據依據《1∶100萬中國植被圖集》及各植被類型區的地理分布特征將中國劃分出8個彼此有區別,但內部有相對一致性的植被組合分區。據此植被區劃數據,本研究將中國植被劃分為8大植被分區(圖1)：寒溫帶針葉林區域(R1),溫帶草原區域(R2),溫帶荒漠區域(R3),青藏高原高寒植被區域(R4),暖溫帶落葉闊葉林區域(R5),溫帶針葉、落葉闊葉混交林區域(R6),亞熱帶常綠闊葉林區域 (R7),熱帶季風雨林、雨林區域(R8)。

由于除亞熱帶和熱帶植被以及少數人工植被以外,其他植被在冬季幾乎停止生長,因此,在研究冬季晝夜氣溫的變化趨勢以及NDVI和晝夜氣溫之間的相關性時僅考慮亞熱帶常綠闊葉林區域和熱帶季風雨林、雨林區域。

1.2　研究方法

1.2.1一元線性趨勢分析法

在區域尺度和像元尺度對晝夜氣溫和相應年份進行最小二乘法線性回歸分析,以線性回歸系數來表征晝夜氣溫的變化趨勢。線性回歸系數的顯著性檢驗采用t檢驗,其中：P<0.05表示回歸系數顯著,P<0.01表示回歸系數極顯著。通過逐像元計算各季節晝夜溫度變化速率,分析中國植被覆蓋地區在不同季節晝夜溫度變化趨勢的時空格局。

1.2.2偏相關分析法

通過偏相關分析法,可消除其他變量的干擾來研究晝夜增溫的不對稱性對植被NDVI動態變化的影響[27]。本文通過基于像元的空間分析法,逐像元計算NDVI和Tmax、Tmin的二階偏相關系數。其中,通過控制Tmin和降水量計算各季節NDVI與Tmax的偏相關系數；控制Tmax和降水量計算各季節NDVI和Tmin的偏相關系數。采用t檢驗法進行偏相關系數的顯著性檢驗,其中,P< 0.05表示相關性顯著,P< 0.01表示相關性極顯著。

2　結果與分析

2.1　季節性晝夜增溫的時空格局

2.1.1區域尺度

通過線性回歸方程計算各個季節晝夜增溫的變化趨勢后發現(表1)：Tmax在4個季節均表現為顯著上升,其中春季(0.61℃/10a)和冬季(0.49℃/10a)上升速率最快,秋季(0.35℃/10a)上升速率最慢；Tmin在各個季節同樣均表現為顯著增長趨勢,其中秋季(0.48℃/10a)和夏季(0.43℃/10a)增長速率最快,冬季(0.29℃/10a)增長速率最慢；從晝夜增溫速率的對比來看,冬季和春季Tmax的增長速率分別為Tmin增長速率的1.69倍和1.49倍,而秋季和夏季Tmin的增長速率分別為Tmax增長速率的1.35倍和1.04倍。總的來說,晝夜增溫在不同季節均表現出不對稱變化特征,且不對稱變化特征存在明顯的季節性差異,其中春季和冬季白天增溫速率快于夜間,秋季和夏季夜間增溫速率快于白天。

由于各植被分區存在緯度、海拔、海陸位置等存在較大差異,其晝夜增溫趨勢可能存在顯著不同。為進一步理清我國晝夜增溫的季節性差異,對不同植被分區在不同的季節進行了晝夜增溫趨勢的計算。由表1可見,各植被分區在各個季節上晝夜增溫速率存在較大差異。例如,春季,R3、R5、R7白天增溫快于夜間,R4、R8夜間增溫快于白天；夏季,R2、R5、R7白天增溫快于夜間,R3、R4、R8夜間增溫快于白天；秋季,R3、R5、R7白天增溫快于夜間,R4、R8夜間增溫快于白天；冬季,R7及R8均表現出白天增溫快于夜間增溫的趨勢。由此可見,各植被分區在各季節均表現出晝夜增溫的不對稱性,但不同植被分區季節性晝夜增溫速率的不對稱性存在明顯差異。

表1　各季節Tmax和Tmin變化趨勢統計/(℃/a)

注：R1：寒溫帶針葉林區域； R2：溫帶草原區域； R3：溫帶荒漠區域；R4：青藏高原高寒植被區域；R5：暖溫帶落葉闊葉林區域；R6：溫帶針葉、落葉闊葉混交林區域；R7：亞熱帶常綠闊葉林區域；R8：熱帶季風雨林、雨林區域。“研究區”在春季、夏季和秋季指除臺灣省以外的整個中國植被覆蓋區,冬季只涉及除臺灣省以外的R7,R8地區;*表示通過P<0.05顯著性檢驗,**表示通過P<0.01顯著性檢驗

2.1.2像元尺度

空間平均值可以從整體上表征晝夜氣溫的變化趨勢,但由于氣溫變化特征往往存在空間異質性[27],甚至不同區域的氣溫可能存在相反的變化趨勢,所以基于空間平均值得到的結果不能很好地描述不同區域的變化特征[21]。鑒于此,本文采用最小二乘法線性回歸模型,逐像元進行晝夜增溫趨勢的計算,并對所得結果進行顯著性檢驗。結果如下：

春季,中國大部分地區晝夜氣溫均呈現上升態勢(圖2)。其中,Tmax呈現顯著上升趨勢的地區約占中國面積的68.36%,主要位于新疆北部、青海西部、內蒙古高原中部、黃土高原、東北平原南部、華北平原、長江中下游平原及東南沿海地區。Tmax呈現顯著下降的地區面積較小,僅占中國的0.05%。約52.65%的區域Tmin呈現為顯著上升趨勢,其主要位于新疆西部、青藏地區、華北平原西部、云貴高原、四川盆地及江南丘陵地區。與Tmax類似,Tmin呈現顯著下降的區域面積較小,僅占中國的0.21%。

圖2　春季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.2　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in spring

與春季類似,夏季中國大部分地區晝夜氣溫均呈現上升態勢(圖3)。其中,約有67.20%的地區Tmax呈現顯著上升趨勢,主要集中在新疆北部、青藏高原東部、內蒙古高原中西部、大興安嶺、華北平原南部以及我國南方地區的大部分區域。Tmax呈現為下降趨勢的地區較少,通過顯著性檢驗的地區僅占研究區的0.51%。Tmin呈現為顯著上升的地區占研究區的比值高達73.16%,主要分布于西北地區西北部、青藏地區、四川盆地、內蒙古中部、東北平原北部、華北平原西部以及我國東部和南部的沿海地區。Tmin呈現為顯著下降趨勢的地區僅占研究區的0.22%,且集中分布在黑龍江西北部。

圖3　夏季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.3　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in summer

秋季晝夜增溫的空間分布(圖4)顯示,Tmax呈現為顯著上升趨勢的地區占研究區的41.31%,主要位于青藏高原及我國西南地區,Tmax呈現下降趨勢的地區僅占研究區的0.03%。Tmin呈現上升趨勢的地區占研究區的57.84%,該地區主要位于新疆西部及40°N以南的大部分地區。Tmin呈現顯著下降的地區較少,僅占研究區的0.27%。

圖4　秋季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.4　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in autumn

冬季晝夜增溫的空間分布(圖5)顯示,Tmax呈現為顯著上升趨勢的地區占研究區的55.92%,其主要位于漢中盆地、四川盆地、云南高原、滇南谷地丘陵及西藏東部地區。Tmax呈現下降趨勢的地區僅占研究區的0.05%。Tmin呈現顯著上升趨勢的地區占研究區的36.51%,該地區主要位于西藏東部、四川、云南及浙江中部地區,Tmin呈現為顯著下降趨勢的地區同樣較少,僅占研究區的0.09%。

圖5　冬季Tmax、Tmin增溫速率分布圖Fig.5　Spatial patterns of warming rate of Tmax and Tmin in winter

2.2　植被NDVI同季節性晝夜溫度的相關性

2.2.1區域尺度

從植被NDVI與不同季節晝夜氣溫的偏相關系數(表2)來看,整個研究區各季節植被NDVI與Tmax的二階偏相關系數均為正值。其中,春季和冬季NDVI值與Tmax呈現顯著正相關(P﹤0.05)。而NDVI與Tmin的偏相關系數在各個季節均未通過顯著性檢驗(P﹥0.05)。這表明,相比于夜間增溫,春季和冬季的白天增溫對植被NDVI值的影響更顯著,且更多的表現為積極影響。

由于不同類型植被的生物學特性存在差異,可能導致不同植被類型對氣候變化的響應存在差異[1,3-4,28]。因此本文對8個植被分區NDVI值與晝夜增溫的相關性進行計算,以了解不同植被類型對晝夜不對稱增溫的響應。不同類型植被與季節NDVI和Tmax、Tmin的偏相關系數(表2)顯示：季節性晝夜增溫對各類型植被產生不同的影響程度不同。春季,R1、R2、R4、R5、R6、R7地區的植被NDVI與Tmax表現為顯著正相關。各類型植被NDVI同Tmin之間的相關性水平較弱,僅R3地區植被NDVI與Tmin表現為顯著正相關；夏季,R7地區植被NDVI與Tmax表現為極顯著正相關,R1、R3和R8地區植被NDVI與Tmax表現為顯著正相關。各類型植被NDVI同Tmin之間的相關性程度較弱,僅R3地區植被NDVI同Tmin通過顯著性檢驗；秋季,R1、R3和R6地區植被NDVI與Tmax之間的相關性通過顯著性檢驗,且皆為正值,R1和R5地區植被NDVI與Tmin的相關性通過顯著性檢驗,前者顯著負相關,后者顯著正相關；冬季,R7地區植被NDVI與Tmax呈現顯著正相關,植被NDVI與Tmin之間的相關性較弱,未能通過顯著性檢驗。

2.2.2像元尺度

為了解研究區不同季節植被NDVI與晝夜氣溫相關關系的空間格局,通過逐像元計算偏相關系數,得到各個季節植被與晝夜氣溫的相關性空間分布(圖6—9)。

春季植被與晝夜增溫的偏相關系數空間分布(圖6)顯示,約85.90%的地區NDVI與Tmax呈現正相關,其中通過顯著性檢驗的地區占研究區的37.51%,主要分布于青藏高原東部、四川盆地、大興安嶺及東北平原以東地區。NDVI同Tmax呈現顯著負相關的地區僅占研究區的0.98%,主要分布在晉南關中盆地及新疆西北部的部分地區。約63.58%的地區NDVI同Tmin呈現正相關,但通過顯著性檢驗的比值僅為8.33%,該地區主要分布在海南、江南丘陵、東北地區北部及陜甘寧地區。NDVI與Tmin呈現為顯著負相關的地區占研究區的比值為4.09%,其主要位于青藏高原地區。總體上,春季晝夜溫度的上升對我國大部分地區的植被生長均表現出積極的影響,分析原因可能與溫度上升導致該地區植被生長季普遍提前有關[29]。進一步發現,NDVI與Tmax呈現為顯著正相關的地區遠高于NDVI與Tmin呈現為顯著正相關的地區。其原因可能是相比于夜間增溫,白天增溫更易促使植被展葉期、返青期的提前[30]。

表2　各季節植被NDVI與Tmax、Tmin的二階偏相關系數

R1：寒溫帶針葉林區域； R2：溫帶草原區域； R3：溫帶荒漠區域；R4：青藏高原高寒植被區域；R5：暖溫帶落葉闊葉林區域；R6：溫帶針葉、落葉闊葉混交林區域；R7：亞熱帶常綠闊葉林區域；R8：熱帶季風雨林、雨林區域。“研究區”在春季、夏季和秋季指除臺灣省以外的整個中國植被覆蓋區,冬季只涉及除臺灣省以外的R7,R8地區;*表示通過P<0.05顯著性檢驗,**表示通過P<0.01顯著性檢驗

圖6　春季NDVI與Tmax、Tmin偏相關系數空間分布圖Fig.6　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between spring NDVI and Tmax / Tmin

從夏季植被與晝夜氣溫的相關性空間分布(圖7)可以看出,約60.05%的地區NDVI與Tmax呈現正相關,通過顯著性檢驗的區域占研究區的9.98%,主要分布在大興安嶺北部、東北東部山地、西藏東北部、青海東部及我國南方地區。NDVI與Tmax呈現顯著負相關的區域占研究區的比值僅為4.43%,主要零星分布于新疆西北部、青藏高原中部及東部、云南高原中部及東北平原地區。約50.56%的地區NDVI同Tmin呈現正相關,呈現顯著正相關的地區占研究區的5.80%,主要分布在西北地區及東北地區。NDVI同Tmin呈現顯著負相關的地區占研究區的4.70%,主要分布在西南地區、黃土高原南部及魯中山地丘陵地區。由此可見,晝夜增溫對植被產生積極影響的地區面積均高于產生消極影響的地區。與春季相比,夏季Tmax與NDVI呈現顯著正相關的比值較低,其原因可能是由于夏季白天氣溫在大部分地區已接近植被生長的最適溫度,導致該季節植被對白天增溫的敏感程度較低[31]。相關結果表明,夏季白天溫度的上升可能會降低水的可利用性,對植被的生長產生消極影響,這可能是造成部分地區NDVI與Tmax呈現為負相關關系的原因[18]。

圖7　夏季NDVI與Tmax、Tmin偏相關系數空間分布圖Fig.7　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between summer NDVI and Tmax / Tmin

分析秋季植被與晝夜氣溫的相關性空間分布(圖8)后發現,約64.23%的地區NDVI與Tmax呈現正相關,呈現顯著正相關的地區占研究區的11.51%,其主要位于新疆西部、云南高原、四川盆地及東北地區北部。NDVI與Tmax呈現顯著負相關的地區僅占研究區的1.55%,其主要零星分布在我國東部沿海地帶。 約63.30%的地區NDVI同Tmin呈現為正相關,呈現顯著正相關的地區占研究區的8.21%,其主要位于新疆西部、華北平原、江南丘陵、貴州高原及大興安嶺南部地區。NDVI與Tmin呈現為顯著負相關的地區占研究區的2.48%,主要零星分布在準噶爾盆地西側、大興安嶺北部及云南高原地區。上述結果表明,秋季晝夜增溫對大部分地區植被NDVI的提高產生積極影響。與春季相比,秋季植被對白天增溫產生積極響應的地區面積較少,其原因可能因為秋季植被光合作用持續時間及植被生產力對溫度的敏感程度低于春季[32]。

圖8　秋季NDVI與Tmax、Tmin偏相關系數空間分布圖Fig.8　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between autumn NDVI and Tmax / Tmin

從冬季植被與晝夜氣溫的相關性空間分布(圖9)來看,約84.18%的地區NDVI與Tmax呈現正相關,呈現顯著正相關的地區占研究區的27.12%,其主要位于漢中盆地、云貴高原及江南丘陵地區。NDVI與Tmax呈現顯著負相關的地區占研究區的1.26%,其主要零星分布于云南高原中部。約63.68%的地區NDVI與Tmin呈現正相關,呈現顯著正相關的比值為8.23%,主要分布在云南高原、海南省及長江中下游平原地區。NDVI與Tmin呈現為顯著負相關的地區僅占研究區的0.87%,主要零星分布在廣西南部及廣東北部。由此可見,冬季晝夜增溫利于絕大部分地區植被的生長,其原因可能是由于溫度作為該季節植被生長的主要限制因子,溫度的升高可以進一步提升植物光合作用酶的活性。

圖9　冬季NDVI與Tmax、Tmin偏相關系數空間分布圖Fig.9　Spatial patterns of the partial correlation coefficients between winter NDVI and Tmax / Tmin

3　結論與討論

3.1　結論

本文利用中國1982—2015 年的氣象及衛星遙感觀測數據集,在季節尺度上分析了晝夜增溫的變化趨勢及其對植被影響。得出如下結論：

1)近34年來中國晝夜氣溫在各個季節均呈現為顯著上升態勢,但不同季節晝夜增溫速率存在較大差異；晝夜增溫在不同季節均表現出不對稱變化特征,且不對稱變化特征存在明顯的季節性差異,其中春季和冬季白天增溫速率快于夜間,秋季和夏季夜間增溫速率快于白天；晝夜增溫速率在空間格局上也存在明顯差異。

2)從區域尺度來看,近34年來我國植被NDVI與Tmax在各個季節中均呈現為正相關關系,其中春季和冬季呈現為顯著正相關關系,而各個季節中NDVI與Tmin的相關性均不顯著,說明相對于夜間增溫,白天增溫對我國植被活動影響程度更大；從像元尺度來看,春季和冬季研究區植被NDVI與晝夜氣溫通過顯著性檢驗的比例更高,并且更多地表現為正相關關系,這說明春季和冬季晝夜增溫對我國植被活動的影響范圍更廣,且多利于植被NDVI的提升。

3)近34年來,我國各類型植被覆蓋區在不同季節晝夜增溫速率差異明顯；不同類型植被對晝夜增溫速率的不對稱性產生了不同的響應,并且在各個季節上的響應程度存在差異。

3.2　討論

本文通過遙感數據和氣象數據分析了我國各季節晝夜氣溫的變化規律,并對我國植被對晝夜增溫的季節性響應特征進行了探討。研究發現,我國植被在不同季節對晝夜增溫的響應存在明顯差異。盡管大部分地區對晝夜溫度的上升表現出積極的響應,但晝夜溫度的上升對植被NDVI產生不利影響的地區在不同季節均有存在。在溫度作為植被生長的主要限制因子的地區,Tmax的上升可能會通過提升光合作用酶的活性[33]、提高土壤氮的可利用性[34]以及延長植被生長周期[29],對植被NDVI的增加起到推動作用。然而,在受水分限制的干旱半干旱區,白天增溫可能會通過提高植被的蒸騰作用[35]、加速土壤水分蒸發、降低土壤水含量,對植被生長造成不利影響[35-36]。盡管Tmin與植被NDVI之間通過顯著性檢驗的地區較少,但類似于白天增溫,Tmin同樣可以通過以下兩種方式對植被生產力產生不同的影響。一方面,夜間增溫能夠通過增加植被自養呼吸速率[37],降低植物成熟期胚乳細胞的體積[38]以及縮短植物灌漿期[39],對植被NDVI的提升產生消極影響。值得注意的是,夜間自養呼吸的增加也可能會通過補償作用,刺激植被次日光合能力的提高[14,40]。另一方面,夜間增溫能夠通過降低霜凍災害發生頻率[41],提升植物對干旱的抵抗能力[42]以及調節植物葉片中碳水化合物含量[14],對植被生產力的提高帶來積極影響。

植被的動態變化受到地理因子(地形、土壤條件、地表粗糙度等)、氣候因子(氣溫、降水、云層覆蓋度、太陽輻射量等)以及人為因素的共同干擾。不同區域因其地理條件、氣候條件以及人類干擾程度的差異,決定植被動態變化的關鍵因子存在差異。由于數據的可獲得性,本文未能綜合考慮所有影響植被動態變化的控制因子；此外,由于植被對氣候因子的響應往往存在一定程度的滯后性,且在植被生長的不同階段對氣候因子的滯后時間同樣存在差異[43-44],這些因素勢必對研究結果的準確性造成一定的影響。因此,在以后的研究中需要綜合各種因素,輔以控制實驗或者數學模型等手段,以厘清季節性晝夜增溫對不同植被的影響機理[24]。