氣候因子與西寧市人工青楊林年高生長量的相關性分析

摘要 為了解氣候變化影響和植被生長響應的耦合效應，采用主成分分析法研究近10年西寧市主要氣候因子與人工青楊林年高生長量的相關性。結果表明，氣候因子影響存在2個主成分，累計貢獻率達80.503%，主成分1（年平均氣溫、年均最低氣溫、3—5月降雨量）的貢獻率為68.592%，主成分2（年均最高氣溫、年均相對濕度）的貢獻率為11.911%。因此，選定主成分1和主成分2作為分析氣候因子對人工青楊林年高生長量影響的主要依據，通過主成分分析結果可以得出溫度和水分是影響西寧市人工青楊林年高生長量的兩大主要因子。

關鍵詞 氣候因子;青楊;人工林;年高生長量;相關性分析;西寧市

中圖分類號 S716文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2019）11-0210-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.11.061

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract In order to understand the coupling effects of the climate change impact and the response of vegetation growth， principal component analysis was used to study the correlation between the main climatic factors and annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City in the past 10 years.The results showed that there were two principal components， the cumulative contribution rate was 80.503%， the contribution rate of principal component 1 （annual average temperature， annual average minimum temperature， rainfall from March to May） was 68.592%， the contribution rate of principal component 2 （annual average maximum temperature， annual average relative humidity） was 11.911%， therefore， the principal components 1 and principal components 2 were regarded as the main components impacting on annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City. Through the analysis of principal components， it could be concluded that temperature and moisture were the two main factors affecting the annual height increment of afforestation Populus cathayana in Xining City.

Key words Climatic factor;Populus cathayana;Afforestation;Annual height increment;Correlation analysis;Xining City

基金項目 青海省科技廳項目（2016-HZ-811）。

作者簡介 李永良（1967—），男，青海樂都人，高級工程師，從事生態保護規劃工作。

收稿日期 2019-03-29

青楊（Populus cathayana） 屬楊柳科楊屬的落葉喬木，是常見的速生造林樹種，為中國特有種，廣布于東北、華北、西北各地[1]，在青海省大部分地區也有分布，具有較強的抗寒性、抗旱性和耐瘠薄能力，是西寧市水土保持林和水源涵養林優選的鄉土樹種[2]。林木生長受諸多因素的共同作用，其中溫度、降水量、輻射量對林木的分布和生長具有較大的影響[3]。氣候條件是林木生長必不可少的生態限制因子，研究氣候因子對林木生長的影響以及林木生長對氣候因子的響應具有重要的理論和實踐意義[4-5]。目前有關在高海拔地區人工青楊林年高生長量與主要氣候因子相關性研究報道還比較少。因此，筆者采用主成分分析法研究近10年（2009—2018年）西寧市主要氣候因子與人工青楊林年高生長量的相關性，找出影響人工青楊林生長分布的主要氣候因子，為西寧市人工青楊林的經營與管理提供科學依據和基礎數據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區域位于青海省西寧市，地理坐標為101°41′～101°46′E、36°36′～36°38′N，地處青藏高原東北部，屬半干旱高原大陸性氣候，多年平均氣溫為7.6 ℃，極端最高氣溫平均為34.6 ℃，極端最低氣溫平均為-18.9 ℃，氣溫年較差為25.6 ℃，日較差為13.6 ℃，積溫為2 077.5 ℃·d，無霜期約160 d。降水量較小，蒸發量較大（年蒸發量約為1 100 mm），年日照時數為2 600 h。土壤類型以栗鈣土和淡栗鈣土為主，土層厚度30～50 cm。

1.2 試驗設計

選擇分布在西寧市西山林場的人工青楊林為研究對象，選擇立地條件接近相同的6個小班，在保證撫育管理一致的前提下進行長期監測調查，統計每年的年均樹高生長量（Y）。采用主成分分析法確定影響林木高生長的主要因子。

1.3 數據來源

氣象數據來自西寧市氣象局長期氣象監測數據和從中國科學氣象數據共享服務網提取生態屬性數據文件，氣候屬性值包括年平均氣溫（X1）、年均最高氣溫（X2）、年均最低氣溫（X3）、3—5月降雨量（X4）、6—8月降雨量（X5）、9—11月降雨量（X6）、年相對濕度（X7）、年均風力（X8）等因子。

1.4 數據處理

利用SPSS 22.0軟件，采用主成分分析法進行數據的統計分析。

2 結果與分析

2.1 指標數據的無量綱化

根據調查資料和測量數據（表1），以年均樹高生長（Y）為母數列，以年平均氣溫（X1）、年均最高氣溫（X2）、年均最低氣溫（X3）、3—5月降雨量（X4）、6—8月降雨量（X5）、9—11月降雨量（X6）、年相對濕度（X7）、年均風力（X9）為子數列進行主成分分析。

為了便于各因子之間的比較，在主成分分析之前，對人工青楊林年高生長量指標和氣候因子進行標準化處理，見表2。

2.2 相關分析

對標準值進行相關分析，得到人工青楊林年平均高生長量與氣候因子的相關系數矩陣（表3）。從表3可以看出，各氣候因子對青楊影響程度從大到小順序為3—5月降雨量（X4）>年均風力（X8）>年均最低氣溫（X3）>平均氣溫（X1）>6—8月降雨量（X5）>9—11月降雨量（X6）>年均最高氣溫（X2）>年相對濕度（X7）。不同年份的氣候因子對林木年高生長量的影響不同;X4是影響人工青楊林樹高生長的主要因子，相關系數為0.785，達到了極顯著水平;其次是X1、X3、X8;可見，3—5月降雨量與林木高生長量呈正相關，即降雨量在一定范圍內的增加，會影響人工青楊林的正常生長;X2、X5、X6、X7對林木生長的影響不明顯。顯然，年均最低氣溫（X3）與年均風力（X8）的負相關性最大，相關系數為-0.814，達到了極顯著水平。

2.3 主成分分析

應用SPSS 22.0統計進行主成分分析，選取關聯度較大的8個氣候因子的公共成分組成一個新的綜合因子，并對這個綜合因子進行合理分析，其結果見表4～5。

將生長指標和影響因子進行主成分分析，可知存在2個主成分，主成分1的貢獻率為68.592%，主成分2的貢獻率為11.911%，累計貢獻率達80.503%，選定主成分1和主成分2作為分析林木生長影響因子的主要依據。

從主成分旋轉后的成分矩陣（表5）可以看出，第1主成分里，年平均氣溫（X1）、年均最低氣溫（X3）及3—5月降雨量（X4）的載荷量最大，直接影響其他因子。第2主成分里，載荷量最大的是年均最高氣溫（X2），其次是年相對濕度（X7）。故溫度和水分是影響人工青楊林生長的兩大主要因子，2個主要成分的累計貢獻率為80.503%，可代表8個氣象因子的特性。

3 結論與討論

通過對主要氣候因子與西寧市人工青楊林年均高生長量的相關分析，表明不同年份的氣候因子對林木高生長量的影響不同。影響程度從大到小順序為3—5月降雨量（X4）>年均風力（X8）>年均最低氣溫（X3）>平均氣溫（X1）>6—8月降雨量（X5）>9—11月降雨量（X6）>年均最高氣溫（X2）>年相對濕度（X7），其中，3—5月降雨量、年均風力、年均最低氣溫、平均氣溫是對林木年高生長量影響較大的氣象因子，表現出顯著性差異。從主成分分析的結果來看，影響林木生長的最主要的因子是溫度，其次是水分。

氣候因子對林木生長的影響作用過程非常復雜。除所調查的因子外，林木生長還受日照時間、立地條件、撫育管理等方面的影響。并且對于氣象因子的研究，需要長期的、連續的監測資料，才能找出主導因子及其影響規律[6-10]。所以，為了林木更好的生長，在保證合適的培育技術措施的同時，在林木生長期內要充分考慮林分內的小氣候條件，進而提高樹體內營養物質的積累量[7-8]。由于數據來源的限制，加入其他因子后的綜合分析，是否導致主導因子的改變，還有待后續進一步研究。

參考文獻

[1] 魏家寶，楊發偉.高寒地區不同土壤改良方式對青楊生長的影響[J].防護林科技，2016（10）：46-49.

[2] 鄭娜，司劍華，喬建華.土壤增溫對高寒凍土層地區青楊生長的影響[J].江蘇農業科學，2016，44（5）：234-237.

[3] 聶琴.林西縣山杏等三種人工林幼樹生長影響因子的研究[D].呼和浩特：內蒙古農業大學，2007.

[4] 賀慶棠.新世紀森林氣象學的研究展望[J].北京林業大學學報，2000，22（1）：1-3.

[5] 賀慶棠，邵海榮.森林氣象學的研究與進展[J].世界林業研究，1993（3）：15-19.

[6] 劉紅霞.氣象因子對華北落葉松生長量影響研究[D].保定：河北農業大學，2009.

[7] 劉國權，張麗華，周志庭，等.塞罕壩商品林資源狀況及經營對策探討[J].河北林果研究，2004，19（1）：23-25.

[8] 關桂學，李亞娜，閆力勤，等.塞罕壩林區落葉松人工林可持續發展淺議[J].河北林果研究，2003，18（S1）：235-237.

[9] 徐德應.中國森林與全球氣候變化的關系[J].林業科技管理，2002（4）：19-23.

[10] 肖揚，郭晉平，田雙寶，等.氣候變化對森林生態系統的影響及研究對策[J].中國農業氣象，1998，19（1）：20-25.