CENTURY模型在川西北高原草原的適用性研究

陳 超， 李秋月， 郭 斌， 龐艷梅

(1. 中國氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室， 四川 成都 610072；2. 南方丘區節水農業研究四川省重點實驗室， 四川 成都 610066；3. 北京市氣候中心，北京 100089； 4. 四川省阿壩州氣象局， 四川 馬爾康 624000)

草地是一種分布遼闊的陸地生態系統類型，據估計全球草地面積為3.2×109hm2，約占陸地總面積的20%，生物量占全球植被總生物量的36%[1]。我國首次草地普查結果指出，中國天然草地面積約4×108hm2，占整個國土面積的41.7%，總面積位居世界第二位[2]。我國草地植被總生物量為1.044×1015gC，約占世界草地的2.1%～3.7%，平均密度約315.24 gC·m-2，低于世界平均水平[3]。目前，計算植物生物量或生產力的模型可分為三大類：氣候相關模型、光能利用率模型以及過程模型[4]。氣候相關模型中具有代表性的包括Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和Chikugo模型[5-6]。光能利用率模型中具有代表性的包括全球凈初級生產力模型[7]、CASA模型[8]及GLO-PEM模型[9]。不同時空尺度的過程模型已有不少，其中BIOME3模型[10]和CENTURY模型具有代表性[11]。CENTURY模型作為模擬植被-土壤系統的一種生物地球化學循環模型，已廣泛應用于草原生態系統生產力和生物量的動態模擬[12]。Xiao等[13]利用內蒙古典型草原和草甸草原的數據驗證了CENTURY模型，并分析了氣候變化和CO2濃度對草地生產力的影響。呂新苗和鄭度[14]模擬了高寒矮蒿草草甸生物量、生產力和土壤有機質等的動態變化，探討了氣候變化對高寒草甸生態系統的可能影響。盛文萍[4]利用CENTURY模型模擬了不同類型草地的凈初級生產力和土壤有機碳含量，并針對其變化規律及與主要氣候因子的相關關系作了分析。袁飛等[15]利用CENTURY模型開展了未來氣候變化及CO2濃度增高條件下內蒙古錫林河流域羊草草原年地上凈初級生產力的動態模擬研究。陳辰[16]利用CENTURY模型評估了不同氣候變化和放牧強度下內蒙古草地生物量的變化特征。

川西北高原位于橫斷山脈東段，地勢處于四川盆地和青藏高原之間，包括阿壩藏族羌族自治州與甘孜藏族自治州，面積約23 萬km2。區內地形復雜，大部分區域海拔在3 000 m以上，氣候的立體變化明顯。區內有中國五大草原之一的若爾蓋大草原，面積達3.56 萬km2，還包括面積6.7 萬km2的川西高寒草原及200 萬km2的森林，是重要的畜牧業、林業基地，更是長江上游重要的生態屏障[17]。然而，當前研究缺乏對川西北高原草地生態系統的動態模擬，因此，本文選取川西北高原境內的石渠和若爾蓋為代表站點，基于草地試驗多年觀測資料，檢驗草地生態模型(CENTURY)在川西北高原草地的適用性，為下一步應用CENTRUY模型開展牧草產量預報、評價氣候變化對草地生產力的影響等提供技術支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

石渠縣隸屬四川省甘孜州，位于青藏高原東南緣的川、青、藏三省區結合處，是青藏高原的主體部分，全縣總面積約2.5×104km2。石渠位于北亞熱帶氣候區，具有典型的大陸性季風高原型氣候特點，氣溫低，日照長，晝夜溫差大，無絕對無霜期。1961—2017年，石渠縣牧業氣象觀測站(32.98° N，98.10° E，海拔高度4 200 m)年平均氣溫為—2.6℃～0.8℃，多年平均值為—1.0℃；最暖月7月平均氣溫為8.9℃，極端最高氣溫為23.5℃；最冷月1月平均氣溫為—12.0℃，極端最低氣溫為—37.2℃。年降水量為364.3～826.3 mm，多年平均值為578.5 mm；降水量分布不均，其中7月降水量最多，為119.9 mm，12月降水量最少，為3.5 mm。

若爾蓋縣隸屬阿壩藏族羌族自治州，地處青藏高原東北邊緣，位于四川省北部，全區總面積約1.04×104 km2。若爾蓋屬于典型的大陸性高原寒溫帶濕潤半濕潤季風氣候。1961—2017年，若爾蓋牧業氣象觀測站(33.58° N，102.97° E，海拔高度3 440 m)年平均氣溫為0.1～2.9℃，多年平均值為1.4℃；最暖月7月平均氣溫為11.1℃，極端最高氣溫為25.2℃；最冷月1月平均氣溫為—9.8℃，極端最低氣溫為—33.6℃。年降水量為464.8～862.9 mm，多年平均值為653.6 mm；降水量分布不均，其中7月降水量最多，為122.4 mm，12月降水量最少，為3.0 mm。

1.2 CENTURY模型簡介

CENTURY模型是國際著名的生物地球化學模型之一，由美國科羅拉多州立大學的Parton等建立，是包含植物—土壤營養循環的綜合模型。它主要用于模擬草地生態系統的植物生產力，土壤有機質動態變化，營養循環及土壤水分通量等，并廣泛應用于農田、森林生態系統及亞熱帶稀樹草原的土壤有機質長期變化及植物的生長[11,18-21]。CENTURY模型為月步長模型，在DOS窗口下運行，主要包括土壤有機碳子模塊、植物生產力子模塊、土壤水分平衡與溫度效應子模塊及N、P、S元素循環子模塊[11,22]。該模型已在世界22個國家和地區得到了驗證和應用[23-24]。

1.3 數據來源

受到觀測站點的限制，本文選取了川西北高原有牧業氣象站的2個縣的牧草作為研究對象。為了保持觀測數據的連續性，選取的2個縣的數據年份和時段有所差異。

氣象數據為石渠和若爾蓋2個站點1961—2017年的逐日氣象觀測資料，來自四川省氣象探測數據中心。主要包括：日平均氣溫(℃)、日最高氣溫(℃)、日最低氣溫(℃)和日降水量(mm)。

牧草觀測數據來自石渠和若爾蓋牧業氣象觀測站。石渠包括2000—2014年地上生物量(干重)和發育期資料，生物量資料的時間序列為6—8月，共35個樣本(6月6個樣本、7月15個樣本、8月14個樣本)。若爾蓋包括1986—2017年地上生物量(干重)和發育期資料，生物量資料的時間序列為5—7月，共75個樣本(5月30個樣本、6月23個樣本、7月22個樣本)。

土壤數據來自中國科學院南京土壤研究所建立的1∶100萬中國土壤空間數據庫。本研究中，根據CENTURY模型土壤數據輸入參數，主要選用0～10 cm及10～20 cm土壤質地(砂粒、粉粒、粘粒)、土壤容重、土壤PH值以及各層土壤凋萎系數、土壤田間持水量作為模型輸入參數值。不同土層深度土壤特性值由公式(1)-(4)換算得到(表1)。

B0-20=(B0-10+B10-20)/2

(1)

Sa0-20=(B0-10×Sa0-10+B10-20×Sa10-20)/
(B0-10+B10-20)

(2)

Si0-20=(B0-10×Si0-10+B10-10×Si10-20)/
(B0-10+B10-10)

(3)

C0-20=(B0-10×C0-10+B10-20×C10-20)/
(B0-10+B10-20)

(4)

式中：B0-20，B0-10，B10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤容重；Sa0-20，Sa0-10，Sa10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤砂粒含量；Si0-20，Si0-10，Si10-20Sa10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤粉粒含量；C0-20，C0-10，C10-20分別指0～20 cm，0～10 cm，10～20 cm土壤粘粒含量。

1.4 研究方法

本文利用各站點部分年份數據對模型進行校正，然后利用各站點其他年份數據對模型進行驗證。可通過對模擬值與站點數據(包括植被地上生物量、0～20 cm土壤有機碳及0～20 cm土壤總氮含量)進行比較來判斷模型模擬結果的準確性和可靠性。

表1 石渠、若爾蓋土壤參數Table 1 Soil parameters in Shiqu and Ruoergai

判斷模型模擬結果準確性和可靠性的評價指標有很多，本文采用較為常用的指標與方法對CENTURY模型模擬結果進行檢驗，包括線性回歸方程和均方根誤差(RMSE)[25]。具體計算公式如下：

xsim=a+bxabs

(5)

(6)

式中：xsim和xabs分別為模擬值與觀測值，N為樣本數。a反映模型對實測值高估或低估程度，a越接近1，認為模擬值與實測值之間的一致性較好；R2反映模型模擬值相對于實測值的偏差程度，且R2越接近1，模擬效果越好[20]；均方根誤差(RMSE)反映模擬值相對實測值的絕對誤差。

2 結果與分析

2.1 CENTURY模型的校正和驗證

模型校正、驗證過程中，調整影響植被地上生物量的關鍵因子，使生物量模擬結果處于合理的范圍內。

2.1.1 CENTURY模型的校正 本研究利用石渠地區26個樣本的牧草生物量數據(2000-2011年)和若爾蓋地區的45個牧草生物量數據(1986-2007年)對CENTURY模型的植被生物量參數和土壤有機碳控制參數進行調參和模型校正。作物參數中，大部分參數采用默認參數[26]，僅針對溫度響應曲線相關參數和土壤有機碳的主要參數進行調參。模型校正后，各參數取值如表2和表3。

表2 控制植物生長的溫度參數Table 2 Temperature parameters controlling plant growth

表3 控制土壤有機碳的主要參數Table 3 Main parameters controlling soil organic carbon

注：DEC4指低周轉效率下土壤有機質最大分解速率，DEC5(1)指中等周轉效率下土壤表面有機質最大分解速率，DEC5(2)指中等周轉效率下表面有機質最大分解速率

Note:DEC4 refers to the maximum decomposition rate of soil organic matter with slow turnover,DEC5 (1) means the maximum decomposition rate of surface organic matter with intermediate turnover,and DEC5 (2) means the maximum decomposition rate of soil organic matter with intermediate turnover

由圖1和圖2可知，CENTURY模型模擬的牧草地上部分生物量的動態變化與觀測值趨勢一致。石渠和若爾蓋地上部生物量的模擬值與觀測值的線性回歸系數分別為1.08和0.70，決定系數(R2)為0.32和0.68，均方根誤差(RMSE)為13.5 g·m-2和82.1 g·m-2。

2.1.2 CENTURY模型的驗證 本研究利用石渠地區9個樣本的生物量數據(2012—2014年)和若爾蓋地區30個樣本的生物量數據(2008—2017年)對CENTURY模型進行驗證。

圖1 石渠地上部生物量模擬值校正結果(2001—2011年)Fig.1 Calibration results of simulated above-ground biomass at Shiqu (2001—2011)

圖2 若爾蓋地上部生物量模擬值校正結果(1986—2007年)Fig.2 Calibration results of simulated above-ground biomass at Ruoergai (1986—2007)

由圖3和圖4可知，CENTURY模型對石渠和若爾蓋地上部生物量的模擬值與觀測值相關關系較好，決定系數(R2)分別為0.85和0.48，均通過0.05的顯著性檢驗，線性回歸系數分別為0.83和0.50，均方根誤差(RMSE)分別為5.4g·m-2和122.4 g·m-2。總體來看，模型的模擬值與觀測值比較吻合，說明CENTURY模型可以用來模擬川西北高原牧草地上部生物量的變化。

圖3 石渠地上部生物量模擬值驗證結果(2012—2014年)Fig.3 Validation results of simulated above-ground biomass at Shiqu (2012—2014)

圖4 若爾蓋地上部生物量模擬值驗證結果(2008—2017年)Fig.4 Validation results of simulated above-ground biomass at Ruoergai (2008—2017)

2.2 牧草地上生物量模擬值的變化特征

利用驗證后的CENTURY模型模擬1961—2017年石渠和若爾蓋牧草地上生物量。模擬結果顯示，石渠地區1961—2017年多年平均牧草地上生物量平均值為7.8 g·m-2，57年以來呈顯著增加趨勢，增加速率為5.4 g·m-2·(10a)-1，尤其是2005年以后，增加尤為明顯。2000年以前，年代際生物量均低于10.0 g·m-2，2000以后呈明顯增加趨勢，2001—2010年間平均生物量為17.2 g·m-2，2011年以后平均生物量為31.2 g·m-2(圖5)。

圖5 1961—2017年石渠地上部生物量變化特征Fig.5 Changes of above-ground biomass during 1961—2017 at Shiqu

若爾蓋地區1961—2017年多年平均牧草地上生物量平均值為462.1 g·m-2，57年以來呈顯著增加趨勢，增加速率為17.2 g·m-2·(10a)-1，但不同年代際間呈現波動性變化。20世紀70年代較20世紀60年代地上部生物量略有下降，但從20世紀70年代到2010年呈增加趨勢，其中2001—2010年間生物量達最大值(515.8 g·m-2)，2010年以后生物量有所下降(圖6)。

圖6 1961—2017年若爾蓋地上部生物量變化特征Fig.6 Changes of above-ground biomass during 1961—2017 at Ruoergai

3 討論

本文基于石渠和若爾蓋的多年牧草觀測資料和氣象資料，對CENTURY模型在川西北高原草地的適用性研究表明，該模型模擬的牧草地上部生物量的模擬值與觀測值比較吻合，CENTURY模型在川西北高原草原的適用性較好，這與其他學者在我國其他地區的研究結論類似[13-16]。然而，在模型的校正研究中，石渠牧草地上部生物量的模擬值在2006年之前明顯小于觀測值，原因與2006年前后氣候要素的變化有關。分析發現，石渠縣2007—2011年與2000—2006年相比，年平均氣溫和年降水量分別增加了0.5℃和52.7 mm，且由于模型其他參數不變，氣候條件的不同導致了2個階段模擬生物量的差異。這說明模型還未能完全考慮到除氣候因素外影響草地生物量的諸多因素，這也是模型需要改進的地方[27-29]。

模型的校正和驗證是實現模型本地化的主要方法。本研究指出，CENTURY模型主要基于觀測點氣象要素、土壤要素等基本站點信息，同時結合光、溫、水等要素對植被生產潛力的影響模擬不同時間段的生物量，模擬結果具有一定的參考意義，同時能表現出因光、溫、水等氣象要素引起的地上生物量的年際間變化。然而，模型還不能完全模擬出非氣候條件對牧草地上生物量年際變化的影響，比如2000年以前模擬的石渠地上部生物量一直偏低的結論主要是由氣候條件導致，2000年以后氣溫明顯升高、降水量增加，而在其他參數不變的條件下，模型只能反映氣候條件對生物量的影響，對其他環境、人為因素等考慮還不全面。因此，在實際應用中應根據觀測點實際情況對模擬結果進行相關訂正，以有效地用于未來的產量預報工作中。其次，當前對于草地植被最高溫度和最適溫度的設定主要結合若爾蓋和石渠的氣象資料，理論上來說每種草應有確定的三基點溫度參數，但是由于當地草地類型復雜，目前的文獻中還沒有可供參考的溫度值。第三，模型中的參數較多，但大多數參數缺乏實際的測定，只能用默認值，這也會導致模擬結果存在誤差。最后，由于CENTURY模型是以月為步長，一定程度上簡化了草地生長發育過程及影響要素，目前仍無法完全體現氣候與植被二者間的關系，所以未來還需要進一步改進模型[30]。

基于驗證后的CENTURY模型對1961—2017年牧草地上生物量的模擬結果顯示，近57年來石渠和若爾蓋地區多年平均草地地上生物量分別為7.8 g·m-2和462.1 g·m-2，總體呈顯著增加趨勢，增加速率分別為5.4 g·m-2·(10a)-1和17.2 g·m-2·(10a)-1。該結論與沈海花等[31]研究指出的全國草地地上生物量在過去幾十年顯著增加的趨勢一致。草地生物量受自然因素和人為因素的影響[32-34]，隨著氣溫的升高，草地生物量也呈增加的趨勢[35]，據四川省氣候變化監測公報指出：1961—2017年川北高原年平均氣溫和年降水量的變化趨勢分別為0.23℃·(10年)-1和8.1 mm·(10a)-1，降水充足、氣溫升高導致川西高原牧草生物量增加。然而，除了溫度和降水等因素外，微環境要素、土壤養分、放牧等人為因素也會影響草地生物量。有研究指出，過度放牧會導致草地生物量降低30%～50%[27-29]。因此，2010年以后若爾蓋牧草生物量的下降可能與放牧有關。

從實際觀測數據分析可知，石渠和若爾蓋2個觀測站對牧草地上生物量的觀測存在不連續、個別年不規范等問題，數據質量有待進一步提高。同時，觀測點的選取、觀測點的背景信息在川西北高原的代表性如何仍需進一步確認，因此模擬結果還有進一步改進的空間。

4 結論

CENTURY模型在模擬石渠和若爾蓋牧草地上部生物量時，模擬效果較好，模擬值與觀測值比較吻合，決定系數通過了0.05的顯著性檢驗。因此，CENTURY模型在川西北高原草原的適用性較好，該模型可以用來研究氣候變化對川西北高原草原生產力的影響。氣候變化背景下，1961—2017年石渠和若爾蓋多年平均草地地上生物量呈顯著增加趨勢。