陜北黃土高原植被生態系統水分利用效率氣候時滯效應

段藝芳,任志遠,孫藝杰

1 陜西師范大學地理科學與旅游學院, 西安 710119 2 聊城大學環境與規劃學院, 聊城 252000

全球氣候變化顯著影響著陸地生態系統生產力狀況及水分利用分布格局[1-2],水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)成為碳-水循環耦合研究關鍵因子以及評估生態系統氣候變化敏感性的重要指標[3- 5],生態系統WUE及其對氣候變化的響應機制已成為當前國際上研究生態與氣候相互作用的核心議題[6- 7],其對評估區域碳水循環耦合機制以及預測未來氣候變化對生態系統的影響具有重要意義。

最初植被WUE研究主要在農學、植物生理學領域開展,且大多基于站點數據圍繞農作物或自然群落中的植物進行,以指導農田管理或探索植物對環境的適應策略[8- 9]。在當前全球氣候變化的大背景下,越來越多的學者從更大時空尺度研究草地、森林等自然生態系統以及區域綜合生態系統WUE對氣候變化的響應,并逐漸成為生態、地球等學科研究的熱點。如張良俠[10]研究了氣候和土地利用變化對中國北方草原區ET(Evapotranspiration,生態系統蒸散量)和WUE的影響,發現氣候變化導致1981—2010北方草原區WUE整體減少。張遠東等[11]對1954—2010年西南高山地區WUE氣候響應分析后發現該地區WUE主要受氣溫影響；位賀杰等[12]分析了渭河流域WUE時空特征及其與氣溫、降雨的關系,發現WUE隨年內氣溫和降雨的變化均呈現5階段的變化特征。黃小濤等[13]發現1979—2012年新疆WUE與水熱組合條件高度相關,不同草地WUE差異也較為顯著。劉憲鋒等[14]發現降水量、日照時數和相對濕度是導致黃土高原植被生態系統WUE變化的主要氣候因子。此外,已有學者研究發現生態系統WUE對干旱存在一定滯后效應[15-16]。綜上研究,溫度、降水、太陽輻射等氣候因子均會對WUE產生影響,且不同區域WUE主控氣候因子亦有所不同,但目前對生態系統WUE氣候時滯效應方面的研究涉及較少,已有的時滯研究多局限在站點尺度上,對于不同空間尺度上WUE氣候時滯效應方面的研究尚不明確,對區域生態系統WUE研究的深度還需加強。

黃土高原承擔著生態脆弱和氣候干旱的雙重壓力,該地區降水量遠不足植被需水量,但目前該區域有關生態系統WUE與氣候因子的相關研究成果相對不足,WUE氣候時滯效應方面的研究更未見到。鑒于此,本研究基于2000—2014年逐月GPP(總初級生產力,Gross Primary Productivity)、ET(蒸散發量,Evapotranspiration)、氣溫、降雨等數據,利用相關分析、偏相關分析、時滯偏相關分析等數理統計方法,探討陜北黃土高原WUE時空變化特征、氣候時滯效應及其影響因素,以期為該區域應對氣候變化、水資源合理利用及區域生態環境可持續發展提供科學參考。

1 研究區域與數據處理

1.1 研究區概況

陜北黃土高原地處黃土高原中部,位于35°02′—39°35′N和107°15′—110°15′E之間,總面積約9.25×104km2。地勢西北高東南低,基本地貌類型有黃土塬、梁、峁、溝、塬；氣候上,屬于溫帶大陸性半濕潤向半干旱氣候過渡區,夏秋季多雨、冬春季干旱少雨,年均溫8.1—11.3℃,年均降水量325—625 mm；主要分布著闊葉林、針葉林、落葉灌叢、草甸、草原、荒漠等植被類型(圖1)。全境屬黃河水系,主要分布著無定河、延河等支流。該區域水土流失嚴重,人地矛盾加劇,生態環境十分脆弱。

圖1 研究區概況Fig.1 The overview of study areaI- 1：洛川黃土塬農業生態功能區；I- 2：渭河兩側黃土臺塬農業生態功能區；II- 1：榆神府黃土梁水蝕風蝕控制生態功能區；II- 2：黃河沿岸土壤侵蝕敏感生態功能區；II- 3：米綏子黃土峁狀丘陵溝壑水土流失敏感生態功能區；II- 4：宜延黃土梁土壤侵蝕敏感生態功能區；II- 5：安塞黃土梁峁溝壑水土流失控制生態功能區；II- 6：白于山南側水土保持控制生態功能區；III- 1：白于山河源水源涵養生態功能區；III- 2：子午嶺水源涵養生態功能區；III- 3：黃龍山、嶗山水源涵養生態功能區；IV- 1：定橫榆防風固沙生態功能區

1.2 數據來源與處理

GPP和ET數據來源于蒙大拿大學數字地球動態模擬研究組發布的MOD17A2和MOD16A2數據產品(http:files.ntsg.umt.edu),空間分辨率1 km,時間分辨率8 d,經驗證,均具有較好的精度,且廣泛應用于全球和區域等相關研究中[17- 18]。NDVI數據來源于美國國家航空航天局(NASA)的MODIS13Q1-NDVI數據,空間分辨率250 m,時間分辨率16 d,采用最大值合成法(MVC)合成NDVI年值序列,并將其重采樣為1km空間分辨率。植被類型采用土地利用覆蓋數據,空間分辨率1km,源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)。通過IDL程序批量處理上述所有產品數據的拼接、裁切和投影轉換,以保證所有數據的空間匹配。生態區劃數據來源于中國生態系統評估與生態安全數據庫(www.ecosystem.csdb.cn/index.jsp)。氣象數據為2000—2014年陜北黃土高原及周邊17個氣象臺站的逐月數據,包括月均氣溫和月總降水量,源于中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn)。

2 研究方法

2.1 WUE計算方法

文中WUE指的是損失植物冠層和土壤單位質量水分(ET)所生產的干物質的量(GPP),計算公式為[19]：

WUE=GPP/ET

(1)

式中,WUE為水分利用效率(g C mm-1m-2),GPP為生態系統總初級生產力( g C m-2),ET為生態系統蒸散發量(mm)。

2.2 時滯偏相關分析

本研究引入基于像元的時滯偏相關分析法計算2000—2014年陜北黃土高原月均WUE與月降水量、月均溫之間的最大時滯偏相關系數及滯后時間,分析WUE對降水和氣溫的時滯效應。計算過程[20]：

1)計算不同時滯下WUE與月降水量和月均溫之間的相關系數：

(2)

(3)

(4)

式中,RWT、RWP分別為不同時滯下WUE與月均溫和月降水量之間的相關系數；RTP為不同時滯下月均溫和月降水量之間的相關系數；Wi為WUE月均序列值；Ti和Pi分別為月均溫序列和月降水量序列值；i為序列長度,本研究中i∈(1,2,……15)；k為滯后時間,根據經驗其值應小于i/4,由于該研究分析的是月時間尺度數據,故n=12,因此k最大值取3；又因n=12<30,難以滿足大數定律,因此,利用無偏互相關系數加以校正,其公式為：

(5)

2)根據偏相關系數計算公式,結合不同時滯下的相關系數,得到不同時滯下的偏相關序列。計算公式如下：

(6)

(7)

式中,RWT-P為不同時滯下剔除降水影響下WUE與氣溫的偏相關系數；同理,RWP-T為不同時滯下剔除氣溫影響下WUE與降水的偏相關系數。之后計算得到各個時滯下的最大偏相關系數及對應的滯后時間。以上全部計算過程均通過MATLAB R2014a軟件編程實現。

3 結果與分析

3.1 WUE年際時空變化

2000—2014年,研究區年際WUE呈波動變化趨勢,年變化率僅為-0.005 g C mm-1m-2,變化范圍介于1.06—1.67 g C mm-1m-2之間,多年均值為1.37 g C mm-1m-2,其中,WUE顯著下降期為2001—2003年,顯著上升期為2003—2005年以及2010—2013年(圖2)。GPP和ET整體均呈增長趨勢,WUE與ET相關系數為-0.720,與GPP的相關系數僅-0.313,故陜北黃土高原水分利用效率主要受蒸散量ET的控制。

圖2 2000—2014年GPP、ET和WUE年際與年內變化Fig.2 The interannual and intraannual variations of GPP、ET and WUE in the Loess Plateau of Northern Shaanxi from 2000 to 2014

近15年研究區生態系統WUE具有較明顯的空間分異規律,整體上呈現北高南低空間格局及東南增加而西北降低變化趨勢(圖3)。植被WUE介于0.63—2.19 g C mm-1m-2之間,均值為1.37 g C mm-1m-2。空間上Ⅳ- 1生態區最高(1.52 g C mm-1m-2),而Ⅱ- 6、Ⅰ- 2生態區最低,僅1.22 g C mm-1m-2。從WUE變化趨勢來看(圖3),位于東南部的Ⅰ- 1、Ⅰ- 2、Ⅱ- 2及Ⅲ- 2、Ⅲ- 3生態區WUE呈增加趨勢,而西北部的Ⅲ- 1、Ⅱ- 6、Ⅳ- 1生態區WUE則呈降低趨勢。

圖3 2000—2014年研究區WUE空間格局及變化趨勢分布圖Fig.3 The spatial pattern and variation tendency of WUE in the Loess Plateau of Northern Shaanxi from 2000 to 2014

3.2 WUE年內時空變化

2000—2014年研究區年內WUE整體呈單峰變化狀態(圖2),年內最低值(0.005 g C mm-1m-2)出現在1月份,此時GPP最低,ET卻為小峰期；年內最高值(3.31 g C mm-1m-2)出現在5月份,主要是受物候期影響GPP增加顯著,但ET變化速度較慢；7—9月份WUE相對平穩,介于1.93—2.13 g C mm-1m-2之間,此時GPP和ET變化趨勢較為一致。

研究區不同植被類型年內WUE存在3種變化類型：第一類為急速雙峰變化型,針葉林、闊葉林、禾草-雜類草草甸和草甸草原屬于此類,此類植被蓋度較大,WUE于4月份出現首個峰值,之后迅速下降,至6月份因強烈的蒸騰作用致使WUE降至谷點,之后又迅速上升,至9—10月份植被蒸騰作用下降迅速,光合作用下降緩慢,出現第二個峰值,之后進入深秋和冬季,土壤凍結,植被光合和蒸騰作用繼續下降,WUE逐漸減弱至0值附近(圖4)。第二類為緩速雙峰變化型,落葉灌叢、草叢和一年兩熟農田屬于此類,此類植被受人為影響較大,WUE于5月份出現第一峰值,此時植被繁盛,GPP最大,而5—9月間植被狀況和氣候狀況相對穩定,使得WUE變化相對較為緩慢；至9—10月為秋季作物生長期,GPP略有增加,WUE出現第二個峰值,之后隨著溫度降低,土壤封凍,WUE逐漸減弱(圖4)。第三類為單峰變化型,灌木荒漠、半灌木荒漠、荒漠草原、典型草原、鹽生草甸、沼澤化草甸和一年一熟農田屬于此類,此類植被較稀疏,峰值出現在植被生長旺盛的5月份,之后,受溫度上升影響ET增加或受植被凋落影響GPP下降,導致WUE呈下降態勢(圖4)。

圖4 研究區不同植被類型WUE年內變化趨勢Fig.4 The intraannual variation tredency of WUE under different vegetation types in Loess Plateau of Northern Shaanxi

3.3 WUE氣候時滯效應

3.3.1氣侯因子變化特征

2000—2014年,研究區年內氣溫和降水波動性較強,1月份氣溫最低,多年均溫為-6.59℃,7月份氣溫最高,多年均溫為23.46℃；降水量最低值出現在12月份,7月份降水量最大,且7—9月降水量較穩定,均保持在90—100 mm(圖5)。年際變化來看,降水量多年均值為470.24 mm,2000年降水量最小,2013年最大；多年均溫為9.7℃,且呈下降趨勢,降速為0.04℃/a(圖5)。

圖5 2000—2014年研究區氣溫和降水年內及年際變化Fig.5 The intraannual and interannual variation of temperature and precipetation from 2000 to 2014

3.3.2WUE與同期氣候相關性

通過WUE與同期氣溫、降水數據相關和偏相關分析發現(表1),各植被類型WUE與氣溫的顯著性水平明顯高于降水,說明研究區WUE對氣溫更敏感,且不同植被類型WUE對氣溫的敏感程度差異較大,其中,荒漠草原、鹽生草甸和半灌木荒漠等植被WUE對氣溫的敏感程度最大,而針葉林最小。分析結果表明,荒漠草原、半灌木荒漠、灌木荒漠、鹽生草甸、沼澤化草甸以及一年一熟農田等植被WUE與氣溫的相關和偏相關分析均通過了0.01顯著性檢驗,說明這幾種植被類型WUE對氣溫的敏感性較大,而其余植被類型WUE與氣溫的相關或偏相關分析均未通過顯著性檢驗。雖部分植被類型WUE與降水的相關性通過了0.05顯著性檢驗,但所有植被類型WUE與降水的偏相關性均未通過顯著性檢驗,說明植被WUE對降水的敏感性較弱。

表1 不同植被類型WUE與同期氣溫和降水相關性

*、**分別表示在0.05、0.01水平(雙側)上顯著相關；偏相關分析中“T/P”表示在降水固定條件 下,WUE與溫度的相關性；同理,“P/T”表示在溫度固定條件下,WUE與降水的相關性

3.3.3WUE對降水的時滯效應

研究區WUE對降水的時滯響應程度自東向西逐漸增強,最大時滯偏相關系數介于-0.924—0.709之間(圖6)。其中,西北部的Ⅲ- 1、Ⅱ- 6和Ⅳ- 1生態區WUE對降水時滯響應程度最大,相關系數在-0.924—-0.822之間,面積占比18.36%；Ⅱ- 5、Ⅱ- 3、Ⅱ- 1南部、Ⅳ- 1東北部等地,相關系數也較大(-0.822—-0.751),且占比最大(43.81%)。主要與以上區域內禾草類典型草原與一年一熟農田交錯分布,植被覆蓋度相對較低,且受季節影響較大有關。Ⅱ- 1東北部、Ⅱ- 2南部和Ⅱ- 4生態區WUE對降水的時滯響應程度略低,相關系數介于-0.751—-0.642之間,面積占比為21.06%；Ⅰ- 1生態區時滯響應程度更低,相關系數介于-0.642—-0.476之間,面積占比僅為7.24%；Ⅲ- 2、Ⅲ- 3和Ⅰ- 2生態區相關系數介于-0.476—0.709之間,面積占比9.53%。該區域WUE對降水的時滯響應程度總體較弱,主要原因為：Ⅱ- 1東北部、Ⅱ- 2南部和Ⅱ- 4生態區為黃河沿岸水蝕風蝕侵蝕區,地下水供給相對充足,受降水影響較弱；Ⅲ- 2、Ⅲ- 3生態區均為生物多樣性和水源涵養生態區,氣候較濕潤,植被以針葉林、闊葉林和落葉灌叢為主,隨季節變化不大；Ⅰ- 1、Ⅰ- 2則為農業生態區,受人類活動影響較大,時滯效應不明顯。

從滯后時間來看(圖6),92.51%區域WUE對降水的滯后時間為3個月,分布于各生態功能區；黃龍山生態功能區及子午嶺生態功能區東南部滯后時間為2個月,區域占比較低,僅為1.92%；子午嶺生態功能區和汾渭盆地生態功能區滯后時間為1個月,占比3.73%。而洛川生態功能區南部、黃河沿岸生態功能區存在少量對降水無明顯滯后響應的區域,占比1.83%,該區域主要分布著草叢和農田,受人類活動影響最頻繁,WUE對降水的實時響應速度更快。

3.3.4WUE對氣溫的時滯響應

研究區生態系統WUE與氣溫的最大時滯偏相關系數介于-0.664—0.920之間,呈南北低中部高的空間格局(圖6)。Ⅱ- 1南部、Ⅱ- 2、Ⅱ- 3、Ⅱ- 4、Ⅱ- 5、Ⅱ- 6北部、Ⅳ- 1南部以及Ⅲ- 1生態區相關系數最大,介于0.859—0.920之間,面積占比最大(62.96%)；最大時滯偏相關系數介于0.772—0.858之間的區域主要分布在Ⅱ- 1北部、Ⅳ- 1北部和Ⅰ- 1等生態區,面積占比為25.10%；以上區域植被類型多樣,且隨季節變化較大,與氣溫時滯偏相關性相對較大。而Ⅲ- 2、Ⅲ- 3和Ⅰ- 2生態區氣候相對濕潤,植被類型以針葉林、闊葉林為主,全年植被覆蓋變化不大,WUE受氣溫影響較小,最大時滯偏相關系數最小。

研究區整體滯后效應并不明顯(圖6),其中,占研究區面積97.95%的區域不存在滯后效應,僅Ⅲ- 2南部和Ⅲ- 3內占全區面積1.69%的區域WUE存在1—2個月的滯后時間,而I- 2內占全區面積0.37%的區域WUE對氣溫的滯后時間為3個月。

圖6 2000—2014年研究區WUE與降水、氣溫的最大時滯偏相關系數及滯后時間Fig.6 Maximum time-lag partial correlation coefficient and lag time between WUE and climatic variables from 2000 to 2014LPCC 表示時滯偏相關系數；Lag表示滯后時間；W-T/P表示WUE與氣溫的時滯偏相關；W-P/T表示WUE與降水的時滯偏相關

3.4 植被類型對時滯效應的影響

研究區內農田、草原、草叢、落葉灌叢、闊葉林、針葉林、荒漠7個植被大類及其不同生長期需水量均存在差異,故不同植被類型WUE對氣溫和降水時滯效應必然不同。研究表明,區域內不同植被類型WUE對降水時滯效應明顯強于氣溫(圖7)。不同植被類型WUE與降水、氣溫最大時滯偏相關系數差別不大,但對降水的滯后時間(2.1—3個月)遠大于對氣溫的滯后時間(0—15 d)。

不同植被類型WUE與降水最大時滯偏相關系數介于-0.869—-0.045之間,荒漠類植被(半灌木荒漠、灌木荒漠)WUE與降水時滯相關程度最大,平均時滯偏相關系數為0.859,但滯后時間相對較短,平均為2.4個月；荒漠草原、鹽生草甸、沼澤化草甸、典型草原WUE與降水時滯相關程度略低于荒漠類植被,相關系數介于0.787—0.845之間,且滯后時間最長,接近3個月；一年一熟農田、一年兩熟農田和草叢WUE與降水時滯相關程度居中,相關系數介于0.599—0.767之間,滯后時間較長,介于2.7—3個月之間；落葉灌叢、草甸草原和禾草-雜類草草甸WUE與降水時滯偏相關程度較小,介于0.357—0.463之間,滯后時間略短,介于2.4—2.6個月之間；闊葉林和針葉林WUE與降水時滯偏相關程度最小,介于0.045—0.181之間,且滯后時間最短,分別為2.3和2.1個月。

圖7 不同植被類型WUE與氣溫、降雨最大時滯偏相關系數及滯后時間Fig.7 Maximum time-lag partial correlation coefficient and lag time between WUE and climatic variables under different vegetation types植被類型：NF:針葉林,Needleleaf forest; BF:闊葉林,Broadleaf forest; DS:落葉灌叢,Deciduous shrubland; SD:灌木荒漠,Shrub desert; SSD:半灌木荒漠,Semi-shrubby desert; MG:草甸草原,Meadow grassland; TG:典型草原,Typical grassland; DG:荒漠草原,Desert grassland; GM:禾草-雜類草草甸,Grass meadow; SWM:沼澤化草甸,Swampy meadow; SAM:鹽生草甸,Salt meadow; GR:草叢,Grass; OHF:一年一熟農田,One-harvest farmland THF:一年兩熟農田,Two-harvest farmland

不同植被類型下WUE與氣溫最大時滯偏相關系數介于0.373—0.868之間,其中,荒漠草原、半灌木荒漠、鹽生草甸、典型草原、沼澤化草甸、灌木荒漠6種植被WUE與氣溫最大時滯偏相關系數最大(0.857—0.868),但其對氣溫不存在滯后效應；一年一熟農田、一年兩熟農田、草叢3種植被WUE與氣溫最大時滯偏相關系數較大(0.805—0.865),其滯后時間最長為1.5 d；落葉灌叢、草甸草原、禾草-雜類草草甸3種植被WUE與氣溫最大時滯偏相關系數較小(0.659—0.695),滯后時間為3—4 d；闊葉林、針葉林WUE與氣溫最大時滯偏相關系數最小,分別為0.55和0.38,但滯后時間卻最長(7—15 d)。

3.5 植被覆蓋度對時滯效應的影響

植被覆蓋度的高低會直接影響植被GPP和ET大小,從而間接影響WUE分布及變化情況。基于NDVI數據,運用像元二分模型[21]計算得到2000—2014年多年平均植被覆蓋度,采用自然斷點法按由低到高的順序將其劃分為10個等級(<28.1%、28.1%—36.7%、36.7%—40.7%、40.7%—44.7%、44.7%—49.3%、49.3%—55.2%、55.2%—62.3%、62.3%—69.4%、69.4%—76.2%、>76.2%),進而分析不同植被覆蓋度等級下WUE與氣溫、降水的時滯效應(圖8)。

圖8 不同植被覆蓋度等級下WUE與氣溫、降水的最大時滯偏相關系數及滯后時間Fig.8 Maximum time-lag partial correlation coefficient and lag time between WUE and climatic variables under different vegetation coverage gradesWPLPCC：WUE與降水的時滯偏相關系數,time-lag partial correlation coefficent；WTLPCC：WUE與氣溫的時滯偏相關系數,time-lag parrial partial correlation coefficent；WPLag:：WUE對降水的滯后時間,the lag time of WUE to precipitation；WTLag：WUE對氣溫的滯后時間,the lag time of WUE to temperature

研究表明,植被覆蓋度低于62.3%時,降水對植被WUE負面效應較大,且降水滯后效應明顯,而高于62.3%時,降水對植被WUE的正面效應逐漸顯現,且滯后效應減弱。當植被覆蓋度低于62.3%(1—8級)時,WUE與降水的最大時滯偏相關系數較大(-0.8—-0.6),對降水的滯后時間穩定在3個月左右；當植被覆蓋度高于62.3%(9、10級)時,WUE與降水的最大時滯偏相關系數顯著減弱至0附近,滯后時間亦逐漸縮短至1.6個月左右,且第10等級時兩者呈正相關關系。

不同植被覆蓋度下WUE對氣溫均呈正面效應,且植被覆蓋度低于62.3%時,WUE對氣溫基本不存在滯后效應,而高于62.3%時,滯后效應逐漸增強。第1—8等級下WUE與氣溫的最大時滯偏相關系數基本穩定在0.8左右,但基本不存在滯后時間；第9、10等級下WUE與氣溫的最大時滯偏相關程度逐漸減弱,直至第10等級下相關系數接近于0,滯后時間卻逐漸延長至1個月。

4 討論

陜北黃土高原生態系統WUE年際變化呈波動變化趨勢,2000—2003年為其顯著下降期,2003—2005、2010—2013年為顯著上升期,多年WUE均值為1.37 g C mm-1m-2,這與劉憲鋒[14]及裴婷婷[22]等人的研究結果基本一致。分析其原因主要與蒸散量ET的控制性影響、退耕還林工程的開展及其政策的變動關系密切。具體來看,2000—2003年處于退耕還林工程實施初期階段,植被覆蓋度相對較低,GPP變化不大,但ET增長趨勢最明顯,故植被WUE顯著降低；2003年開始退耕還林效果顯現,GPP顯著增加,ET亦顯著降低,使得2003—2005年植被WUE顯著增加；經過10多年的林(草)培育,2010—2013年植被覆蓋度已明顯增加,加之該時期降水量較大、氣溫較低,植被GPP增加幅度大于ET,故植被WUE呈明顯增加趨勢。

年內WUE整體呈單峰變化狀態,介于1.93—2.13 g C mm-1m-2之間,峰值出現在5月份,此結論與劉憲鋒等[14]人的研究結果基本一致。所不同的是,本文基于不同的植被分類方法將不同植被類型WUE變化過程歸納為急速雙峰、緩速雙峰和單峰型,并發現農田耕作制度也對WUE有一定影響,其中,一年一熟農田WUE年內呈單峰變化,而一年兩熟農田呈雙峰變化狀態,這與區域農耕方式關系密切,一年一熟農田植被GPP升高而ET降低的情況僅出現在春季作物繁盛期,而一年兩熟農田植被在春季作物繁盛期和秋季作物生長期出現兩次,此結論更能反映研究區實際耕作狀況。

WUE與氣候因子時滯偏相關分析發現,研究區不同植被類型WUE對氣溫與降水的時滯響應程度差異較大。子午嶺、黃龍山和汾渭盆地生態功能區對氣溫和降水均存在1—2個月滯后期,但最大時滯偏相關系數最低；而其他生態功能區對降水的時滯偏相關系數高,且滯后時間長達3個月,對溫度的最大時滯偏相關系數雖大,但基本不存在滯后時間,這與通過同期數據相關與偏相關分析得到“WUE對氣溫更敏感、對降水的敏感性較弱”的結論基本一致,卻能更詳細地通過滯后時間長短揭示WUE對氣溫、降水的敏感與否問題,研究結論更細致深入。另外,研究表明各植被類型WUE對氣溫的敏感程度均高于降水,其中灌木荒漠和半灌木荒漠WUE對溫度和降水的顯著性水平及相關系數均高于針葉林、闊葉林及草地,此結論與裴婷婷[22]的研究結果較一致,但與Zhang等[23]研究中“森林、草地WUE對降水敏感,而溫度主導灌叢WUE”的研究結果存在一定差異,主要由WUE計算方法不同所致,Zhang等運用凈初級生產力NPP計算WUE,而本研究及裴婷婷等均采用總初級生產力GPP計算WUE。

受植被類型和覆蓋度的影響,WUE氣候時滯效應存在一定的時空分異規律。荒漠類植被WUE對降水時滯響應程度最強,且滯后時間相對較長,接近3個月,而針葉林時滯響應程度最弱,滯后時間也最短,為2.1個月,說明降水雖然與同期WUE相關性不大,并非區域WUE變化的主導因子,但其會顯著影響到更長時間內WUE變化,特別是荒漠類植被WUE時滯效應更強,主要是由荒漠類植被物候期及需水量與同期降水量不同步造成的,在半干旱區的陜北黃土高原這種現象更為常見,使得降水后期徑流及地下水成為植被水分供給的主要途徑,故呈現降水滯后效應；而針葉林植被耐寒,與降水的偏相關性較弱,這與劉憲鋒、裴婷婷、Zhang、馮朝陽等[14,22- 24]發現“降水不是區域WUE主要決定因子”的結論基本一致,在此基礎上,本研究更進一步驗證了降水會在更長時間內對WUE產生影響,即WUE存在較強降水滯后效應。另外,隨著植被覆蓋度的增加,WUE對氣溫的滯后時間逐漸延長,但對降水的滯后時間卻趨于縮短。值得一提的是,WUE氣候時滯偏相關程度對植被覆蓋度的敏感性存在閾值效應,當植被覆蓋度低于62.3%時,WUE對降水的時滯效應相對穩定,滯后時間穩定在3個月左右,但對氣溫不在滯后效應；當植被覆蓋度高于62.3%時,WUE對降水的時滯效應逐漸減弱,滯后時間縮短至1.6個月,而對氣溫的時滯效應卻逐漸顯現。因此,提高植被覆蓋度,能促進降水的及時利用,極大地提高水分利用效率,并能有效降低極端氣溫對水分利用效率的負面影響。這與裴婷婷研究得出的“WUE對NDVI的敏感性存在閾值效應”這一結論較一致,區別就在于本研究明確了WUE氣候時滯效應對植被覆蓋度的敏感性,可為區域制定應對氣候變化措施提供一定的理論依據。

本研究所采用的時滯偏相關分析可在一定程度上反映出生態系統WUE對氣溫、降水的時滯效應,與傳統相關分析和偏相關分析相比,該研究方法不僅可以揭示WUE與氣候因子之間的相關特性,而且可以獲取WUE與氣象因子在不同空間尺度上的時滯相關程度及響應時間,但仍然存在一些不確定性。首先,由于分析的是月尺度數據,故樣本數據小于30,難以滿足大數定律,文中已運用無偏互相關系數加以校正,但仍存在不確定性。其次,由于研究區站點較少,插值結果精度也會導致存在一定的不確定性。此外,研究區地貌類型復雜多樣,西北部長城沿線是風沙灘地,北部是以峁為主的峁梁溝壑丘陵區,中部是以梁為主的梁峁溝壑丘陵區,西部多梁狀丘陵,南部是以塬為主的塬梁溝壑區,這種復雜破碎的地形地貌,也不可避免地會對WUE氣候時滯效應產生一定的影響,因此,今后進行該區域WUE分異規律研究時,也可從高程、坡度以及坡向對水熱條件的敏感性方面著手,找出WUE對水熱條件組合的時滯效應臨界點及閾值,以期揭示出生態系統WUE與氣候因子之間更細致深刻的時空響應機制。

5 結論

受退耕還林草生態工程和氣候變化的雙重影響,2000—2014年,陜北黃土高原WUE呈波動變化趨勢,2000—2003年顯著下降,2011—2014年顯著上升。受不同植被類型的影響,年內WUE則呈現出急速雙峰、緩速雙峰和單峰型三種變化狀態。空間上,陜北黃土高原WUE呈現北高南低的空間分布格局和東南部增加而西北部降低的變化趨勢。陜北黃土高原WUE對溫度的敏感性較強,而對降水的時滯效應較明顯。受植被類型和植被覆蓋度的影響,研究區WUE氣候時滯效應存在一定分異規律,荒漠類植被WUE的降水時滯效應最強,滯后時間接近3個月,而針葉林WUE的降水時滯效應最弱,滯后時間為2.1個月,并且WUE氣候時滯效應對植被覆蓋度的敏感性存在一定的閾值效應,植被覆蓋度敏感性閾值為62.3%。