氣候變化及生態恢復對喀斯特槽谷碳酸鹽巖風化碳匯的影響評估

李匯文,王世杰,白曉永,操 玥,田義超,羅光杰,陳 飛,李 琴, 吳路華,王金鳳,王明明,田詩琪,鄧元紅,胡澤銀,楊鈺杰,李朝君,路 茜,習慧鵬,陳 歡,冉 晨,羅旭玲

1 中國科學院地球化學研究所,環境地球化學國家重點實驗室, 貴陽 550081 2 中國科學院大學, 北京 100049 3 中國科學院地球化學研究所, 月球與行星科學研究中心, 貴陽 550081 4 中國科學院第四紀科學與全球變化卓越創新中心, 西安 710061 5 中國科學院地球化學研究所普定喀斯特研究綜合試驗站, 安順 562100 6 貴州師范學院貴州省流域地理國情監測重點實驗室, 貴陽 550081 7 北部灣大學, 欽州 535000

全球碳循環系統收支不平衡是全球變化研究的一個重點方向[1],而碳酸鹽巖化學風化碳匯是喀斯特地區特有的地球化學過程,是陸地碳循環系統中重要的組成部分[2],是解決全球碳循環收支不平衡的一個重要的切入點[3]。它對全球變化及生態系統的演化非常敏感[4-5],然而氣候變化及生態恢復對碳酸鹽巖風化碳匯的復合影響機制還未系統地被探討,這也是當前喀斯特生態系統碳循環及氣候變化研究領域的一個重要任務。

喀斯特槽谷是中國南方喀斯特分布面積最大的地區,長期以來,由于高強度的人類活動影響以及該地區獨特的地質構造背景,以石漠化為特征的土地退化嚴重,使得槽谷形成了“老、少、邊、山、窮”的社會特征[6]。強烈的人類活動顯著地改變了自然生態系統結構,尤其以土地覆被的改變最為典型,而生態系統結構的變化會通過復雜的機制影響著全球氣候變化,全球變化反過來又會對人類賴以生存的生態環境產生影響,其中氣候變化對于陸地生態系統碳循環的影響是最受關注的問題之一[7- 9],這些研究為明確陸地碳循環系統中植被碳匯對氣候變化的響應特征提供了非常重要的結論和極具參考價值的研究思路。近來,隨著巖石圈地球化學過程相關研究的逐步發展以及碳循環系統中巖石風化碳匯的重要性的發掘,也有研究對巖石風化碳匯過程對氣候變化的響應開展了相關研究[4,10],這些研究對探究碳酸鹽巖風化碳匯對氣候變化的響應提供了切入點。21世紀以來,全球氣候變化日趨受到世界各國的關注,IPCC 2018年發布的《IPCC全球升溫1.5℃特別報告》指出,由于人類活動的影響,使得全球氣溫相對于前工業化時代(1850—1900)升高了大約1.0℃ (0.8—1.2℃之間),若全球氣溫繼續按當前的速度增加,那么2030—2052年之間全球氣溫將可能升高1.5℃[11]。氣候的快速變化使得陸地生態系統碳循環過程變得愈加難以評估及預測,因此,開展氣候變化對典型喀斯特區域碳酸鹽巖風化碳匯過程的影響評估就變得十分緊迫。

另一方面,為保護環境及修復由于人類活動破壞而嚴重退化的生態系統,自20世紀70年代后期開始,中國陸續出臺了一系列生態修復工程,如三北防護林項目、長江及珠江流域防護林體系工程、天然林保護工程、退耕還林還草工程、京津風沙源治理工程等[12- 14]。其中喀斯特槽谷是退耕還林還草工程、石漠化綜合治理工程及天然林保護工程的重點實施區域,尤其以退耕還林還草工程及石漠化綜合治理工程最為集中和典型[6,12,15]。大量研究證實了這些大規模生態保護及修復工程能夠通過造林和退耕還林等再造林途徑顯著地改善工程實施區域的植被覆蓋情況,隨著植被覆蓋情況的有效改善,區域的植被碳儲量也相應增加[16- 17],同時,區域多種類型的生態系統服務功能也得以大幅度提升[18]。最近的研究亦對我國生態修復工程的效果進行了評估,研究發現中國和印度是引導世界綠化率增加的主要貢獻者,不同于印度由于農業現代化的推進導致的農業種植面積的擴大而使得綠葉植被增加,中國則是由于森林面積的顯著增加,這正得益于近幾十年來多項生態修復工程的實施[19]。不僅如此,針對我國喀斯特地區的研究表明,我國西南喀斯特地區是世界上植被覆蓋顯著增加的熱點區域之一[20]。顯然,生態修復工程會增加區域的植被覆蓋情況,也對區域的植被碳匯具有促進作用,然而在喀斯特區域,生態恢復對碳酸鹽巖風化碳匯的具體影響還缺乏系統的評估。而這是在長時間尺度上對喀斯特生態系統及巖溶地球化學過程進行綜合評估時必須明確的前提。

綜上所述,本文以中國西南典型喀斯特槽谷為研究區,開展氣候變化及生態恢復對碳酸鹽巖風化碳匯的影響評估。以期實現以下目標：(1)定量評估1992—2017年的喀斯特槽谷氣候變化特征及生態恢復過程；(2)量化和評估槽谷碳酸鹽巖風化碳匯時空演變特征；(3)評估氣候變化及生態恢復對碳酸鹽巖風化碳匯的影響特征；(4)揭示氣候變化及生態恢復對巖石風化過程的影響機制。

1 數據和方法

1.1 研究區

喀斯特槽谷位于中國南方巖溶區(105°30′E,26°22′N至113°50′E,33°20′N),是南方喀斯特分布面積最大的地區,位于長江流域中段,是長江流域重要的生態系統組成部分,也是典型的生態脆弱區[21]。溫暖濕潤的環境促進了巖溶作用的發生,塑造了喀斯特槽谷區域的溶蝕構造和景觀格局,同時,由于巖溶作用,喀斯特地區裂隙十分發育,使得喀斯特地區土壤侵蝕、漏失嚴重,進而導致喀斯特槽谷石漠化問題嚴重。正是該區域獨特的地質背景和氣候條件使得其生態環境對于氣候變化特別敏感,加上其劇烈的人類活動,使得其生態模式經歷了較大的變化。槽谷擁有南水北調中線工程水源區生態功能保護區、三峽庫區生態功能保護區及武陵山山地生態功能保護區三大國家生態功能保護區,分別對區域的水涵養生態功能、水土保持生態功能及物種資源生態功能進行保護,足以說明槽谷在我國西南巖溶區生態系統功能方面的重要作用。

1.2 研究數據及處理

對于基礎的氣候水文數據,1992—2017年日降雨數據來源于全球統一標準的日降水量分析數據集(Global Unified Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation dataset),每日最高及最低溫數據來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)氣候預報中心(CPC)提供的全球每日溫度數據集,數據可從其官方網站獲取(http://www.esrl.noaa.gov/psd/),其中缺少的時間段采用東英吉利大學氣候研究中心CRU發布的TS 4.0數據集[22]。1992—1999年的蒸散發數據來源于GLDAS 2.0 Noah數據集,2000—2017年ET數據來源于GLDAS 2.1 Noah數據集,數據集的精度等在其他研究中經過了充分的探討和應用[23]。

為反映研究區生態系統恢復效果,我們選用了植被覆蓋度(FVC)及土地利用變化作為評價指標。FVC反映了綠色植被覆蓋的地面部分,實際上,它量化了植被的空間范圍。由于FVC獨立于光照方向,并且對植被數量非常敏感,因此采用FVC替代經典植被指數來監測生態系統,能更好地反映區域的實際植被覆蓋情況。1999—2017年的FVC數據來源于歐洲委員會地球觀測計劃支持的哥白尼土地服務提供的全球1 km分辨率的旬值FVC產品[24-25]。此外,我們利用基于NDVI的FVC估算模型[26]對1992—1998年的FVC進行計算。NDVI數據來源于SPOT衛星植被(SPOT/VGT)集合3再處理數據集[27],其空間分辨率為1/112°,該數據集的質量相較于之前版本數據有了很大的提升[28],在很多研究中都有大量的應用和評述[29-31]。

研究區1 km空間分辨率的土地利用數據以及研究區內及周邊的生態功能保護區分布數據來自資源環境數據云平臺(www.resdc.cn)。巖性數據來源于中國地質調查局提供的1∶50萬巖性數據(http://www.drc.cgs.gov.cn/),基于巖性數據,按照碳酸鹽巖類型與其埋藏條件提取出研究區碳酸鹽巖的空間分布。

1.3 研究方法

1.3.1碳酸鹽巖風化碳匯計算模型

對于CaCO3環境下的碳酸鹽巖風化碳匯采用熱力學溶蝕模型[2,32]進行計算,其計算公式為：

(1)

1.3.2趨勢分析法

為辨析研究區碳酸鹽巖風化碳匯的時空演變情況,我們利用逐像元的一元回歸趨勢分析法對其年總量進行空間上的演變趨勢分析。以時間為自變量,對喀斯特槽谷的碳酸鹽巖風化碳匯與時間進行逐像元的回歸分析。計算得到的各個像元的回歸方程的斜率則反應了碳匯的演變趨勢,斜率大于0表明該像元在研究時段內整體表現為升高的態勢,反之則表現為降低的趨勢[3,33]。斜率的量級反應了像元上增減的劇烈程度,斜率的絕對值量級越大,表明其變化的程度越劇烈。其計算公式如下：

(2)

式中,θ為演變趨勢,i為當前年份,n為研究時間段,CSFi為第i年的風化碳匯。

1.3.3特征因子相關性及相對貢獻率評價

為評價氣候變化因子及生態恢復因子與CSF的相關性,我們利用皮耳孫相關系數對CSF及因子的時間序列的相關性進行評價。此外,我們利用Lindeman-Merenda-Gold (LMG)模型對因子的相對重要性進行了定量評價[34-35],LMG模型在許多研究中被廣泛使用[36-38]。該評價方法能很好地避免回歸變量的階次效應,從而準確地給出各個因子的相對重要性度量。本文,以FVC,P,ET及T的年均時間序列為自變量,以年均CSF時間序列為因變量,以定量化評價各因子對CSF的相對貢獻。

2 結果與分析

2.1 氣候變化與生態恢復評價

2.1.1氣候及水文變化特征

空間分布上,槽谷年均溫在11.54—18.83℃范圍內,呈現東北向西南的一條低溫帶,東部和西部溫度較高的狀態,這一條低溫帶正處于三峽庫區生態功能保護區內,是我國典型的水土保持生態功能保護區(圖1)。槽谷的降水空間分布呈現出由西北向東南逐級增加的態勢,年均降雨量處于694.43—1456.85 mm之間,槽谷內最小年降雨量約為最大降雨量一半(47.67%)。槽谷蒸散發處于545.38—880.58 mm之間,空間上高值區分布于東北部,呈現出由北向南逐級遞減的趨勢。

在時間演變上,槽谷年均溫整體上呈現出升溫的趨勢(圖2),在1992—1999年之間,年均溫顯著升高,2000年以后槽谷的升溫現象得到緩解,2000年以前的升溫速率(0.25℃/a)是2000年以后升溫速度(0.03℃/a)的8.3倍。2007年(16.55℃)至2012年(15.51℃),槽谷的年均溫基本呈現出持續降低的狀態,其降溫速率達到了0.17℃/a,槽谷最高年均溫出現在2013年,約為16.87℃。與溫度變化類似,在研究期間,槽谷的年降雨量整體上也呈現出增加的趨勢,但其年際波動較大。1992—1999年槽谷年均降雨量顯著增加,其增長速率約為31.58 mm/a,進入21世紀之后,年均降雨量增長速率放緩,僅為6.23 mm/a。此外,在2000—2011年,槽谷年均降雨量處于減少的狀態,其減少速率約為4.22 mm/a,且年際波動較大。2011年以后,開始呈現出持續增加的趨勢,其增加速率達到了57.3 mm/a。對于蒸散發,1992—1999年槽谷蒸散發呈現出增加的趨勢,其增加速率約為3.07 mm/a。相反地,進入21世紀之后,蒸散發則呈現出減少的趨勢,其減少速率約為0.54 mm/a,但值得注意的是,在2003—2006年之間,年均蒸散發呈現出顯著的增加趨勢,其增長速率達到了43.61 mm/a,其后整體上表現出減少的趨勢,減少速率約為4.9 mm/a。研究期間,年均蒸散發最大值出現在2006年(783 mm)。

圖1 喀斯特槽谷氣候水文空間分布特征Fig.1 Spatial patterns of climatic and hydrological conditions in karst valley

圖2 喀斯特槽谷氣候水文時間演變特征Fig.2 Temporal evolution dynamic of climatic and hydrological conditions in karst valley

2.1.2生態恢復評估

為充分評價研究區生態模式演變情況,本文利用FVC和土地利用變化2個指標進行評估。圖3展示了槽谷在1992—1999年及2000—2017年2個時間段的年均FVC空間分布特征, 第一個時期(1992—1999年)槽谷年均FVC約為0.43,而第二個時期(2000—2017年)槽谷年均FVC約為0.47,其植被覆蓋度從第一個時期到第二個時期約增加了9.3%。空間上,2000年之后槽谷植被覆蓋情況較2000年之前的情況有非常明顯的好轉,特別是在槽谷北部湖北省與河南省交界地區、中部的長江兩岸(特別是流經重慶的區域)以及南部貴州省與重慶和湖南省交界區域,植被覆蓋情況有了大幅改善。第一個時期,FVC在0.4—0.45范圍內的分布面積最大,其占比達到了33.44%,其次是0.45—0.5范圍內的FVC,其面積占比約為27.45%。第二個時期,分布面積最大的FVC范圍為0.45—0.50,其面積占比約為39.03%,其次為范圍在0.5—0.55內的FVC,其面積占比約為28.32%。根據FVC大于0.4的面積占比情況來看,第一個時期其FVC面積占比約為71.03%,對應的第二個時期FVC面積占比達到了90.92%；對于FVC大于0.45的面積占比而言,第一個時期的FVC面積占比僅為37.60%,而第二個時期的FVC面積占比則達到了72.48%。

圖3 槽谷1992—1999年及2000—2017年年均植被覆蓋度(FVC)空間分布Fig.3 Spatial patterns of annual average FVC in the periods of 1992 to 1999 and 2000 to 2017

時間上，研究期間,槽谷的植被覆蓋情況改善顯著(圖4)。1992—1999年,槽谷年均FVC呈現出輕微增加的趨勢,其增長速率約為0.0013/a,進入21世紀以后,槽谷植被覆蓋度呈現出顯著改善的趨勢,其增長速率達到了0.0051/a,是21世紀前增長速率的3.92倍。值得注意的是,1992—2001年槽谷FVC呈現出了輕微降低的趨勢,其原因在于槽谷區域主要的生態修復工程退耕還林工程及河流防護林工程第二期等是2000年及2001年才開始正式啟動[12],因此2001年以后,槽谷FVC呈現出顯著的持續上升態勢。

雖然槽谷整體上植被覆蓋度是呈現好轉的狀態,但在空間上并不盡如此。利用基于像元尺度的趨勢分析方法,本文對槽谷的FVC進行了空間化的演變特征分析(圖4)。結果顯示,槽谷FVC增加區域的面積占比達到了95.07%,其中FVC增加速率在0.003/a—0.006/a范圍內的區域面積占比最大,超過了研究區面積的一半(56.15%)。在空間上,FVC增加最快的區域主要分布在重慶東北部長江沿岸以及湖北省西北部,其主要原因在于重慶東北部是我國三峽庫區生態功能保護區,而湖北省西北部擁有南水北調中線工程水源區生態功能保護區以及與陜西省交界帶的秦嶺山地生態功能保護區,此外,這些區域也是退耕還林還草工程、天然林保護工程的重點實施區域[12]。因而上述區域為槽谷的生態恢復貢獻了最主要的動力。不能忽視的是,研究區內4.93%的區域其植被覆蓋是在減少的,從空間上來看,FVC減少的區域主要分布在槽谷東部湖南省與湖北省交界的區域以及研究區南部的貴州省內的部分區域。FVC減少的區域基本都位于建設用地,這些區域生態系統本就十分脆弱,隨著城市化的快速發展,其他生態系統類型向建設用地轉換,導致這部分區域植被覆蓋情況進一步惡化。但不可否認的是,隨著我國對生態環境保護力度的加大,在一系列的生態修復及保護工程的大力實施下,槽谷的生態環境得到了顯著的改善。

圖4 槽谷年均FVC演變空間分布及整體演變趨勢Fig.4 Spatiotemporal variation of annual average FVC

圖5 槽谷1995年、2005年及2015年土地利用類型分布Fig.5 Land cover/land use distributions of the valley in 1995, 2005 and 2015

植被覆蓋度的改善是生態恢復最直觀的體現,但土地覆被的轉換則更能體現生態系統結構內部的復雜性及多元化。空間上(圖5),槽谷各年生態模式分布格局基本一致,林地面積占比最大,超過研究區面積的一半,主要分布在槽谷中部。其次是耕地,約占槽谷面積的1/3,主要分布在湖北省、湖南省及重慶和四川省交界處。其次為草地,面積占比約為9.5%左右,主要分布在重慶及四川省。

表1 槽谷1995—2005年土地利用轉移矩陣/km2

1995—2005年林地、草地及未利用地減少,而水域、耕地及建設用地整體增加了(表1)。其中草地減少面積最多,約為893 km2,減少率約為3.5%,除去27.86%的草地轉換為了林地外,有6199 km2(24.27%)的草地轉換為了耕地。林地減少了394 km2,其中17.66%的林地轉換為了耕地,雖然耕地中有30.44%轉換為了林地,但是其轉換面積小于林地轉換面積,因此這段時期,林地減少了,而耕地增加了,且在所有土地利用類型中,耕地增加面積最大,達到了1085 km2。此外,建設用地的增長率是最高的,達到了4.96%。因此,總體而言,1995—2005年這10年間,槽谷的生態系統還處于輕微的退化階段。雖然耕地總體面積還是增加的,但是由于我國實施的一系列生態修復及保護措施,特別是退耕還林還草工程,耕地已經向林地、草地水域等生態模式轉換。雖然工程實施時間還不長,但是土地利用的變化中耕地向林地和草地的轉移量已經是耕地轉換過程中占比最大的,說明生態保護及修復工程成效較為顯著。

表2 槽谷2005—2015年土地利用轉移矩陣/km2

2005—2015年期間(表2),由于生態修復工程進一步的強化以及城市化發展進程的加快,研究區林地、水域及建設用地呈現增加的態勢,而草地、耕地則呈現減少的狀態。其中,建設用地增加最為顯著,其增加率達到了70.31%,是1995—2005年建設用地增加率(4.96%)的14.18倍,這充分體現了近10年來,我國城市化進程的迅猛。在所有土地利用類型中,耕地減少面積最大,約為1538 km2,其轉移為林地、草地的面積占比依舊最大,分別為33.97%及7.31%。因此,總體而言,2005年以來,隨著生態修復及保護工程的進一步完善和加強,研究區的生態系統處于逐步改善的狀態,同時城市化進程也飛速發展。

2.2 碳酸鹽巖風化碳匯時空演化動態

研究區1992—1999年與2000—2017年2個時期的年均碳酸鹽巖風化碳匯通量(CSF)空間分布具有一定差異(圖6)。第一個時期(1992—1999年)槽谷年均CSF約為7.73 t C km-2a-1,而第二個時期(2000—2017年)槽谷年均CSF約為10.17 t C km-2a-1。空間分布上,第一個時期年均CSF的最大值約為13.33 t C km-2a-1,最小值0 t C km-2a-1,高值區域主要分布于槽谷中部湖南湖北交界帶,以及重慶東南與貴州交界區域,低值區域主要分布于研究區北部湖北省與陜西省交界區域。第一個時期CSF處于10—12 t C km-2a-1之間的分布面積最大,占比約為26%,其次為CSF在6—8 t C km-2a-1范圍內的區域,其面積占比約為21.25%。第二個時期年均CSF的最大值約為19.8 t C km-2a-1,最小值為1.76 t C km-2a-1,與第一個時期類似的是,槽谷中部湖南省和湖北省交界帶依舊是高值分布區,但其值域有了較大的提升,此外槽谷西北地區的四川和重慶交界區域的CSF相較于第一時期轉換為了較高的水平。低值區域分布面積明顯減少,主要分布于槽谷北方湖北與陜西交界區域,而槽谷南部貴州區域的CSF低值區域面積和強度都有增加。該時期內,分布面積最大的CSF范圍為10—12 t C km-2a-1,其面積占比約為23.02%,其次為12—14 t C km-2a-1范圍內的CSF面積占比,約為20.56%,此外,這段時期內年均CSF低于2 t C km-2a-1的區域面積占比(0.11%)很小,僅相當于第一個時期該等級CSF面積比(8.29%)的1.34%。第二個時期CSF大于10 t C km-2a-1的區域面積占比(56.49%)是第一個時期該范圍內區域面積占比(30.63%)的1.84倍。總體而言,槽谷的碳酸鹽巖風化碳匯呈現增加的趨勢,第二個時期年均CSF相較于第一個時期的年均CSF增長了31.57%。

圖6 1992—1999及2000—2017年槽谷碳酸鹽巖化學風化碳匯空間分布格局Fig.6 Spatial patterns of carbonate rock weathering related carbon sink flux (CSF) in the periods of 1992 to 1999 and 2000 to 2017

基于像元的趨勢分析結果顯示槽谷CSF增加區域的面積占比約為89.28%(圖7),其中增長速率在0.1—0.3 t C km-2a-1范圍內的區域面積占比最大,達到了46.08%,CSF增長速率大于0.3 t C km-2a-1的區域面積占比約為28.97%。在空間上,CSF增加最為明顯的區域位于槽谷中部及槽谷西部重慶和四川交界的區域,CSF減少的區域有2個主要的區域,一個是槽谷南部貴州省境內,其次為槽谷北部湖北省中部,該結果與李匯文等[3]的研究結論類似。整體而言,槽谷的CSF處于增加的狀態,研究期間內其年均增長速率約為0.2 t C km-2a-1,但是不同時期其演變特征具有一定差異,1992—1999年,槽谷年均CSF增加速率約為0.65 t C km-2a-1,而21世紀以后,槽谷年均CSF增長速率僅有0.19 t C km-2a-1(圖7)。研究期內CSF的年際波動較大,在2002—2006年之間,槽谷年均CSF整體上表現為一個顯著的減少趨勢,其減少速率達到了1.92 t C km-2a-1,這主要與該時期槽谷年均降雨量顯著減少導致的研究區水環境狀態惡化有關,2002—2006年槽谷降雨量減少了24.49%,其減少速率達到了69.23 mm/a。

2.3 氣候變化及生態恢復對碳匯影響的定量評估

巖石化學風化碳匯與許多因素有著密切的關聯,如氣候變化[39-40]、出露巖性[3]、土壤及含水層溫度[41]、植被覆蓋[42-43]、土地利用[44]等等。研究期間,本文對研究區內氣候水文(溫度、降雨、蒸散發)及生態因子(FVC)對碳酸鹽巖化學風化的影響機制及其相對貢獻率進行探討。1992—2017年槽谷喀斯特區域內的碳酸鹽巖風化碳匯及各因子均呈現增加的趨勢,其中CSF增加速率為0.202 t C km-2a-1,降雨增加速率最大,約為12.005 mm/a,蒸散發增長速率約為1.378 mm/a,溫度和FVC增長較為緩慢,其增長速率分別為0.056℃/a和0.004/a(圖8)。從演變趨勢線上可見,CSF演變曲線與降雨曲線走勢大體一致,隨著降雨的增減,CSF呈現相同的增減趨勢。相反地,CSF演變特征與ET演變具有相反的狀態,隨著蒸散發的增加,CSF呈現減少的狀態。這一特征也體現在各因子與CSF的相關系數中,所有因子中,降雨量與CSF的相關系數最高,達到了0.968,其次是植被覆蓋度,其與CSF的相關系數約為0.478,隨著槽谷區域生態系統的恢復,在槽谷植被覆蓋情況得到提升的同時,喀斯特地區的碳酸鹽巖風化碳匯效應也得到了加強。蒸散發和溫度與CSF的相關系數量級相當,但是ET與CSF呈現的是負相關關系,其相關系數為-0.331,溫度與CSF呈現正相關關系,其相關系數約為0.329。基于LMG模型計算得到的各因子對槽谷喀斯特CSF的相對貢獻率結果(圖8)可知,降雨量對CSF的貢獻最大,其貢獻率占到了70.36%,與相關性不同的是,貢獻率第二的因子是蒸散發,其貢獻率比FVC的貢獻率略大,約為11.72%,FVC對于CSF的貢獻率為10.63%,溫度對CSF的貢獻率為7.29%。總體而言,研究區內的碳酸鹽巖風化碳匯受到氣候變化因素(降雨、蒸散發、溫度)及生態恢復2方面的影響,其中降雨、溫度及生態恢復反饋因子FVC對CSF呈正面影響,ET對CSF呈負面影響,降雨對于研究區CSF的貢獻率最大。

圖8 槽谷喀斯特區域降雨(P)、溫度(T)、蒸散發(ET)、植被覆蓋度(FVC)和碳酸鹽巖風化碳匯通量(CSF)的演變特征及各因子對碳酸鹽巖風化碳匯通量(CSF)影響的相對貢獻率Fig.8 Temporal variations of annual average precipitation (P), temperature (T), evapotranspiration (ET), FVC and CSF with the relative contribution rates of factors to CSF

3 討論

3.1 氣候變化及生態恢復對巖石風化過程的復合影響機制

碳酸鹽巖風化過程受到氣候變化與植被恢復的共同影響。對于氣候水文因素,降雨量直接決定了區域的水條件,是補充土壤水分的最重要來源,進而直接影響著巖石風化的程度。適宜的溫度能夠促進風化過程的發生,過高的溫度會使得土壤水中溶解的CO2析出,而過低的溫度不利于風化的發生。實際蒸散發對于區域的水儲量起到負面的影響,從而對風化過程產生了一定的抑制作用。但是巖石風化過程是直接受到區域總的水環境的影響,包括水量,溫度以及酸堿性狀態等等,這些不僅取決于單一因素的影響,而是多種因素共同作用的結果,其中植被對于巖石風化起著非常重要的影響。

植被的生長一方面由于根系的呼吸作用會提升土壤中溶解態的CO2濃度,蒸騰作用的加強會使得植被根系吸水作用的增強,進而會使得土壤水分的聚集,增加了巖石化學風化環境中的水量；另一方面由于分解的腐殖質和有機酸,使得區域的水溶液具有更強的腐蝕性,進而促進巖石的化學風化過程。此外,植被的恢復會增加凋落物的含量,凋落物能有效地吸收和攔截水分,因此延長了水分在土壤中的停滯時間,進而減少地表蒸發并能穩定土壤的含水量。不僅如此,凋落物覆蓋在土壤表面,通過攔截輻射以及使土壤與大氣溫度隔離,能夠產生對土壤保溫的效果,進而使得土壤中巖石化學風化過程處于潮濕、溫暖的環境,進而促進了巖石風化的過程。

巖石風化過程增強的同時,分解出的礦物質等元素又會被植被吸收,促進植被生長,進而增加植被光合作用產生的碳匯,通過上述的影響機制形成了植被-巖石風化碳匯之間的一種正反饋效應(圖9)。

圖9 氣候變化及植被恢復對巖石風化過程的復合影響機制Fig.9 Coupling influence mechanism of climate change and vegetation restoration to rock weathering

3.2 不確定性分析

本研究沒有直接使用中國氣象局(CMA)提供的地面氣象觀測資料,因為其數據的時間跨度限制在2013年之前。然而,為了驗證本文采用的柵格氣象產品的質量,我們利用CMA提供的日尺度地面觀測數據來驗證產品的精度。本文利用槽谷內及周邊120個氣象站的監測數據(http://data.cma.cn/site/index.html)對本文的降水、氣溫數據進行精度評價(圖10)。結果顯示,對于降水量,CPC及CRU產品對于觀測數據的平均絕對偏差(MAE)為0.33 mm/天,均方根誤差(RMSE)為0.58 mm/天,復相關系數(R2)達到0.87,降雨產品數據整體精度較高,但在部分區域,CPC及CRU產品的量級低于地面觀測結果。此外,CPC及CRU產品的年均溫相對于觀測數據的MAE和RMSE分別為0.002℃和0.003℃,R2為0.96,與觀測結果吻合較好,表明本文所用產品在研究區內的精度較好,在基礎數據方面保證了模型的計算結果精度。實際蒸散量數據已在其他研究中得到充分驗證[23]。此外,在許多相關研究中,還對NDVI數據[24- 25]、FVC產品[27- 31]和基于NDVI的FVC計算模型[26]的準確性和適用性進行了比較和驗證。

對于本文所用的熱力學溶蝕模型,通過引入流域監測數據和機器學習算法對原始模型進行了改進,對于改進后的模型估算精度,在流域尺度及全國尺度,在其他研究中均得到了較為充分的驗證[3]。例如,該模型估算的中國碳酸鹽巖風化的通量約為5.02 t C km-2a-1[3],該結果與水化學徑流法(5.22 t C km-2a-1)和巖石試片法(5.10 t C km-2a-1)監測的結果非常接近[45]。綜上所述,研究的精度可以從數據和模型兩個方面得到一定程度的保證。

圖10 美國國家海洋和大氣管理局氣候預報中心(CPC)及東英吉利大學氣候研究中心(CRU)降雨及溫度產品數據與中國氣象局地面觀測數據的對比,其中MAE為平均絕對偏差,RMSE為均方根誤差Fig.10 Comparisons of the precipitation and temperature observations to those of the CPC and CRU products across all the available days at 120 weather stations from CMA

3.3 不足及未來展望

巖石化學風化過程是巖石圈、水圈、土壤圈、大氣圈共同交織形成的地球化學過程,該過程不僅僅受到上述圈層內部因素的影響,更是受氣候水文變化、生物過程等等因素共同影響的復合結果。本文側重考慮了宏觀的氣候變化及生態恢復對碳酸鹽巖風化碳匯的影響,然而影響CSF的因素還有很多,如降雨pH[46]、物理侵蝕過程[39,47]、土壤濕度、外源酸等等,雖然很多因素無法在宏觀尺度進行探討,但是不可否認的是這些因素在微觀尺度對巖石風化過程具有一定的影響。

在充分辨析了槽谷氣候、水文特征以及生態恢復過程之后,本文對碳酸鹽巖風化過程進行了探究,并對氣候變化及植被覆蓋度等變化對CSF的具體影響進行了分析,但是不同空間尺度的具體反應特征是具有差異的,本文僅在整體宏觀上對各影響因子與CSF的相關性和其相對貢獻率進行了探究,但是還沒有在更高精度的像元尺度進行探討,通過進一步的深化研究,定量化像元上氣候、水文、植被覆蓋、熱量等因素的具體貢獻,將對明確空間上碳酸鹽巖風化碳匯的主要驅動力及其差異提供支撐。

4 結論

本研究采用碳酸鹽巖熱力學溶蝕模型對西南喀斯特槽谷1992—2017年的碳酸鹽巖化學風化碳匯進行了估算,在充分明確了槽谷氣候水文變化及生態恢復過程后,本文采用LMG模型定量評估了氣候變化因素(降雨、溫度、蒸散發)及生態恢復因子(FVC)對槽谷CSF的相關性及相對貢獻率,在此基礎上,對氣候變化及生態恢復對巖石風化過程的復合影響機制進行了討論和揭示。研究結果表明：

(1)槽谷整體年均溫及年降雨量均處于持續升高的趨勢,增速分別為0.06℃/a及12 mm/a,但進入21世紀之后,其增速均有一定程度的放緩,空間上,槽谷年均溫呈現東北向西南的一條低溫帶,東部和西部溫度較高的狀態,降雨量在空間分布上則呈現出由西北向東南逐級增加的態勢。槽谷年蒸散發在21世紀以前為增加的狀態,2000年以后整體表現為減少的趨勢,空間上高值區分布于東北部,呈現出由北向南逐級遞減的趨勢；

(2)21世紀之后,一系列生態保護及恢復工程對槽谷的生態系統的改善起到了極大的促進作用,研究期間,槽谷FVC增加區域的面積占比達到了95.07%,在空間上,FVC增加最快的區域主要分布在重慶東北部長江沿岸以及湖北省西北部,特別是2001年之后,槽谷的植被覆蓋情況得到顯著的改善,2005年以來,隨著生態修復及保護工程的進一步完善和加強,研究區的生態系統進一步改善,同時城市化進程也飛速發展,相較于2005年,2015年槽谷建設用地面積增加了70.31%；

(3)槽谷的年均CSF約為9.42 t C km-2a-1,研究期間處于增加的狀態,其年均增長速率約為0.2 t C km-2a-1,CSF增加區域的面積占比約為89.28%,在空間上,CSF增加最為明顯的區域位于槽谷中部及槽谷西部重慶和四川交界的區域,CSF有2個主要的減少區域,一個位于槽谷南部貴州省境內,其次為槽谷北部湖北省中部。槽谷CSF受到氣候變化因素(降雨、蒸散發、溫度)及生態恢復2方面的影響,其中降雨、溫度及生態恢復反饋因子FVC對CSF呈正面影響,ET對CSF呈負面影響,降雨對于研究區CSF的貢獻率最大,達到了70.36%,其次為蒸散發,其貢獻率約為11.72%,FVC及溫度對于CSF的貢獻率分別為10.63%和7.29%；

(4)碳酸鹽巖風化過程受到氣候變化與植被恢復的共同影響,降水和輻射的增強以及生態修復/保護工程的實施促進了植被的恢復,進而通過物理、化學及生物等一系列途徑促進了巖石風化過程,風化析出的礦物質元素等又會促進植被的生長,進而形成了植被恢復——巖石風化過程之間的正反饋效應。