“一帶一路”區域極端氣候事件變化及其對典型農業區生長季的影響*

殷 聰，楊 飛

(1.中國科學院地理科學與資源研究所資源與環境信息系統國家重點實驗室，北京 100101；2.中國科學院大學資源與環境學院，北京 100049；3.江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，南京 210023)

氣候變化背景下，極端氣候事件的頻率、持續時間和強度都有持續增強的趨勢[1?2]。極端氣候事件是指顯著偏離正常狀態下氣候要素（如氣溫、降水量等）觀測值的事件[3]，通常表現出異常性、劇烈性和突發性。極端氣候事件的發生意味著有機體賴以生存的外界環境劇烈變化，從而影響生態系統的各個成分和環節。植物是陸地生態系統中最重要的生產者[4?6]，在過去的幾十年中，氣候變化已經顯著影響了植物的動態變化[7?9]。極端氣候事件引起的外界環境變化直接影響植物的光合作用和呼吸作用等生命活動，在宏觀上表現為植物生長周期和節律的變化[10?11]。農作物作為人類最重要的食物來源，其生長狀況更是直接關系到糧食安全，極端氣候事件可能改變農作物正常的生長周期，從而影響農作物產量，洪水和干旱等甚至可能直接導致農作物死亡。農作物生長季能夠直觀反映作物的生長狀況，從而反映作物的產量形成過程并評估產量高低，研究極端氣候事件對農作物生長季的影響對于確保糧食安全具有重要意義[12?16]。

植被物候會對極端氣候事件作出一系列的響應，植被物候的變化，如生長季始期（SOS）和生長季末期（EOS）的提前或延后，客觀反映了氣候變化對植被生態系統的影響。當前，針對氣溫、降水等氣象因素對植被物候的影響已經開展了廣泛研究。Suepa等[17]以東南亞季風區為研究區，在季節尺度研究了降水對植被物候的影響，結果顯示降水對自然植被物候和農作物物候有顯著影響。Jeong等[18]對1982?2008年北半球植被物候的變化規律進行了研究，并分析了溫度對植被物候的影響，結果發現溫度會影響SOS和EOS的變化速率：1982?1999年，北美的EOS延后了8.1d，而在2000?2008年延后了1.3d；歐洲EOS的變化幅度顯著高于SOS，而東亞的 LOS則有增加的趨勢。Piao等[19]基于AVHRR/NDVI數據分析了1982?1999年氣候變化對中國溫帶植被物候的影響，結果表明植被的SOS提前了0.79d·a?1，EOS延遲了0.37d·a?1，LOS增加了1.16d·a?1。丁明軍等[20]以青藏高原為研究區，基于SPOT VGT數據研究了高寒草地物候的時空分布特征，結果顯示溫度、降水和海拔均會影響物候的時空分布。

“一帶一路”區域氣象災害頻發、人類活動密集。近年來，不斷升級的極端氣候事件對該區域的生產生活和生態環境都造成了重大影響[21]。研究區域極端氣候事件和植被物候的時空變化特征對于分析氣候變化和人類活動加劇背景下生態系統的響應具有重要意義。此外，當前研究多針對氣溫、降水等氣象因素對植被物候的影響，多個研究已經提出了極端氣候事件在植被物候變化中的重要作用[22?24]，但相關研究相對較少。為了分析“一帶一路”區域極端氣候事件和植被物候的時空變化規律，并探究極端氣候事件對農作物生長季的影響，本研究以“一帶一路”區域為研究區，基于逐月歷史氣候數據和逐年植被物候數據，采用趨勢分析和統計分析等方法研究極端氣候事件和植被物候的時空變化規律，并選取歐洲東南部耕地、中國北部內蒙古草原、印度中部耕地和泰國北部耕地為典型農業區，分析典型極端氣候事件對典型農業區生長季的影響規律，以探究極端氣候事件對不同區域生長季的影響。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

“一帶一路”區域橫跨亞歐非三大洲，東西范圍12.09°E?169.66°W，南北范圍11.01°S?81.86°N，涉及8個地區、超過66個國家和地區，區域人口約44億[25]，該區域自然災害頻發、人口高度聚集、生態環境脆弱，是全球受氣象災害影響最嚴重的地區之一[26]。地勢中間高、四周低，海拔總體上由青藏高原向四周逐漸降低，海拔最低點為?430.5m，最高點為8844.43m。土地覆被類型多樣，東南亞主要為常綠闊葉林，俄羅斯西部主要為落葉闊葉林和常綠針葉林，西伯利亞腹地分布著廣袤的落葉針葉林，青藏高原和中亞北部主要為草地，中國西北部、中亞、西亞和北極圈以內主要為裸地，中國東部、南亞、俄羅斯南部和東歐受人類農業活動影響，廣泛分布著耕地（圖1）。各區域氣候迥異，氣溫西南高、東北低，最高年平均氣溫31.49℃，最低年平均氣溫?20.05℃。東南部和西北部降水多，中部降水少，最大年平均總降水量8283.35mm，最小年平均總降水量為0。

選擇歐洲東南部耕地、中國北部內蒙古草原、印度中部耕地和泰國北部耕地4個典型農業區為研究區，其空間位置如圖1所示。

圖1 四個典型農業區的位置及“一帶一路”沿線土地覆被情況（2015年）Fig.1 Location of 4 typical agricultural regions in "One Belt and One Road" region and land cover in 2015

1.2 數據及其來源

1.2.1 氣候數據選擇

使用WorldClim（https://www.worldclim.org/）逐月歷史氣候數據集分析“一帶一路”區域的極端氣候事件。該數據集由CRU?TS?4.03數據集[27]降尺度，并基于WorldClim2.1[28]誤差糾正獲得，空間范圍為全球，時間范圍為1990?2018年，空間分辨率為2.5′（約4600m），包括月最高氣溫、月最低氣溫和月總降水量3個變量。使用平均氣溫數據在季節尺度和年尺度分析了“一帶一路”區域的極端氣候事件。

1.2.2 植被物候數據選擇

植被物候數據來自亞利桑那大學植被指數和物候實驗室（https://vip.arizona.edu/）。植被物候數據集是其主要產品之一，該數據集基于MODIS數據，使用與遙感植被指數數據相適應的分段Logistic函數來表征植被年際動態，并提取物候。該方法允許在大尺度上監測植被動態，并且不需要對數據進行預平滑或定義閾值[29]。該數據集的空間范圍為全球，時間范圍為1981?2016年，空間分辨率為0.05°（約5600m），時間分辨率為年，共包括12個變量。依據該數據集提供的質量控制文件，僅使用質量較高數據，以避免不可靠數據可能對結果造成的影響，主要對SOS、EOS、LOS和植被指數峰值日期（DPS）4個物候變量進行研究（表1）。

表1 植被物候變量說明Table 1 Description of vegetation phenology variables

1.2.3 土地覆被數據

為了研究數十年內極端氣候事件對農作物生長季的影響，需要保持土地覆被基本不變，以排除土地覆被類型變化對生長季的干擾。土地覆被數據來自歐洲航天局（https://cds.climate.copernicus.eu/），該數據集的空間范圍為全球，時間范圍為1992?2015年，空間分辨率為300m，時間分辨率為年。該數據集依據聯合國糧農組織（FAO）的土地覆被分類系統（LCCS），將土地覆被分為22類。選擇在1992年和2015年土地覆被類型一致的區域，并進一步篩選土地覆被類型為耕地和草地的區域，以研究土地覆被類型保持不變的農業區的生長季變化。

1.3 統計分析方法

1.3.1 極端氣候事件的定義

極端氣候事件是指顯著偏離正常狀態下氣候要素（如氣溫、降水量等）觀測值的事件[30?31]。將1990?2018年各月或各季節平均氣溫的平均值作為正常狀態下各月或各季節氣溫的參考，計算各月或各季節平均氣溫相對于參考氣溫的偏離值Δ，并將結果劃分為4個等級：當某一時段的氣溫偏離值Δ≥3℃時，定義該時段發生了極端炎熱事件；當1.5℃≤Δ＜3℃時，定義該時段發生了極端熱事件；當?1.5℃≥Δ＞?3℃時，定義該時段發生了極端冷事件；當Δ≤?3℃，定義該時段發生了極端寒冷事件。參考氣溫計算式為

式中，Ti,j為第i年第j月（1?12月）或j季節（春夏秋冬）的平均氣溫，Rj為整個分析期第j月或j季節的參考氣溫，單位均為℃。

基于1990?2018年的月平均氣溫數據，分別在季節尺度和年尺度統計極端氣候事件。在季節尺度，按照北半球的季節劃分方式，將3?5月劃分為春季，6?8月劃分為夏季，9?11月劃分為秋季，12月?翌年2月劃分為冬季。季節尺度的參考氣溫為各季節多年（1990?2018年）平均氣溫的平均值。在年尺度，考慮到氣溫對植被物候影響的滯后效應[32?34]，將一年定義為第一年9月?翌年8月[24]，以反映前一年秋冬季節氣溫對第二年春季植被物候的影響。

1.3.2 物候統計分析

植物的開花、結實、繁殖和枯萎等生命活動均會受到外界環境的影響。當出現極端氣候事件時，植物會做出反應來適應外界環境的變化，植被物候可以精確地反映這種現象。為了量化極端氣候事件對植被物候的影響，對物候變化量在不同極端氣候事件條件下的變化進行分析，物候變化量被定義為極端氣候事件條件下的植被物候（Pe）與正常氣候條件下植被物候（P0）的差值（ΔP），即

式中，Pe為有極端氣候事件發生時的植被物候，P0為沒有極端氣候事件發生時的植被物候，用年日序表示；ΔP即植被物候的變化量（d）。

主要考慮了SOS和EOS兩個物候變量的變化情況。當ΔP＞0，表示該物候推遲，當ΔP＜0時，表示該物候提前[24]。

2 結果與分析

2.1 “一帶一路”區域極端氣候事件變化特征

為了驗證極端氣候事件定義的有效性，選取2008年冬季和2010年夏季的兩次典型極端氣候事件。2008年冬季中國發生了大范圍的冰雪凍災，西北部的陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆以及南部的江西、廣東、廣西、云南等20余個省（區、市）均不同程度受到影響。圖2a較好地反映了這次極端低溫事件，以中亞的極端寒冷事件為中心，極端冷事件從西亞一直蔓延到中國西北部和南部，波及范圍極廣。與此同時，東歐和俄羅斯西北部經歷了大范圍的極端高溫事件，表明2008年冬天該地區普遍為“暖冬”。2010年夏季俄羅斯西部發生了嚴重的高溫熱浪事件，該地區經歷了1880年以來最炎熱的7月，并且許多地區創下了歷史最高溫度記錄。圖2b反映了2010年夏季，在“一帶一路”大部分區域的氣溫保持正常的情況下，俄羅斯西南部的氣溫顯著高于平均水平，在俄羅斯西南部和幾個東歐國家檢測到了極端炎熱事件。

圖2 2008年冬季和2010年夏季極端氣候事件的空間分布Fig.2 Distribution of extreme climate events in the winter of 2008 and summer of 2010

計算發生極端氣候事件的格點數占“一帶一路”區域所有格點的比例，由圖3可見，1990?2018年“一帶一路”區域發生極端高溫事件區域的面積比例呈現明顯增加的趨勢，而發生極端低溫事件區域的面積比例呈現減少的趨勢。同時，極端氣候事件主要以極端冷事件和極端熱事件為主，而極端寒冷事件和極端炎熱事件相對較少。分季節來看，春季極端熱事件增加趨勢明顯（圖3a），發生極端熱事件的區域面積平均每10a增加5.8個百分點，2016年和2017年春季的極端熱事件波及了“一帶一路”約30%的區域。2011年以來，極端炎熱事件也頻繁發生。夏季少有極端炎熱事件和極端寒冷事件（圖3b），極端熱事件的發生頻率近年來呈現增加的趨勢，而極端冷事件則顯著減少。秋季極端熱事件和極端冷事件近年來有所增加（圖3c）。冬季各種極端氣候事件頻繁（圖3d），極端冷事件和極端熱事件的平均面積比例為10%，極端寒冷事件和極端炎熱事件的平均面積比例為4%，且冷熱事件有以5a為周期交替發生的現象。

圖3 1990?2018年各季節逐年發生極端氣候事件區域面積占“一帶一路”區域總面積的比例Fig.3 The proportion of annual extreme climate events area in “One Belt and One Road” region in each season from 1990 to 2018

2.2 “一帶一路”區域植被物候特征

由圖4可見，研究區內平均SOS總體上呈現隨緯度升高而推遲的層狀變化特點，赤道附近的印度尼西亞平均SOS為1月，北回歸線附近的中南半島國家和中國東南沿海地區為2月，北緯40°附近的東歐和中亞為3月，俄羅斯從南向北的平均SOS逐漸由4月過渡到6月。另外，海拔高度也顯著影響SOS，青藏高原的平均SOS為5月。印度的SOS主要受降水的影響，由于印度的雨季為6?10月，因此該區域的平均SOS為6?7月（圖4a）。平均EOS和平均LOS也呈現隨緯度升高而推遲的層狀變化特點，緯度越高，EOS越早，LOS越短。印度的生長季結束于旱季開始的3月，北極圈以內的LOS僅為2～3個月，而赤道附近的印度尼西亞則達到了10個月以上（圖4b和4c）。平均DPS實際反映了植被生長的外界環境達到最佳的時間。由于溫度對植被生長的決定性作用，北回歸線以北區域的DPS普遍為夏季，而北回歸線以南由于常年高溫，其他因素（如降水）決定了DPS（圖4d）。

圖4 1981?2016年“一帶一路”區域平均植被物候Fig.4 Average vegetation phenology in “One Belt and One Road” region from 1981 to 2016

計算1981?2016年植被物候的年際變化率并進行顯著性檢驗（P≤0.05）。由圖5可見，“一帶一路”區域84.75%的區域SOS變化率小于0，表明該區域的SOS普遍提前，其中大部分區域的變化率在?2～0，表明大部分區域的SOS平均每年提前少于2d。變化率小于0的區域主要為“一帶一路”區域的北部，南亞和東南亞的變化率大于0，表明這些區域的SOS有延后的趨勢（圖5a）。EOS則普遍延后，89.13%的區域EOS變化率大于0，且主要集中在“一帶一路”區域的北部，與SOS提前的區域在空間上高度關聯，這導致了LOS普遍增加，89.2%的區域LOS變化率大于0，且主要分布在“一帶一路”區域北部（圖5b和5c）。54.26%的區域DPS延后，離散分布在整個區域，而DPS提前的區域則相對集中，主要分布在中國東北部和中亞（圖5d）。

圖5 1981?2016年“一帶一路”區域植被物候年際變化率Fig.5 Change rate of vegetation phenology in “One Belt and One Road” region from 1981 to 2016

2.3 極端氣候事件對農作物生長季的影響

歐洲東南部耕地的平均SOS為2?3月，平均EOS為11?12月。故分別選擇春季和秋季的極端氣候事件分析其對SOS和EOS的影響。由圖6可見，在1996年春季極端冷事件的作用下，歐洲東南部耕地區93.9%的區域農作物生長季始期（SOS）推遲，平均推遲了17.5d（圖6a）；2014年春季的極端熱事件使56.7%的區域SOS提前，平均提前11.3d（圖6b）；1997年秋季的極端冷事件使81.2%的區域農作物生長季末期（EOS）平均提前了42.1d（圖6c）；2009年秋季的極端熱事件使51.4%的區域EOS平均推遲了32.4d（圖6d）。

圖6 歐洲東南部耕地區域遭遇極端氣候事件時生長季物候變化量（ΔP，d）Fig.6 Variations in growing season phenology during extreme climatic events in cultivated areas of southeastern Europe (ΔP, d)

由圖7可見，總體上，低溫會縮短內蒙古草原植物的生長期，而高溫會延長植物的生長期。1995年春季的極端冷事件使62.3%的區域SOS平均推遲了20.1d（圖7a）；1998年春季的極端熱事件使59.6%的區域SOS平均提前了14.2d（圖7b）；2002年秋季的極端冷事件使58.0%的區域EOS平均提前了11.5d（圖7c）；2006年秋季的極端熱事件使54.6%的區域EOS平均推遲了8.8d（圖7d）。

圖7 內蒙古草原區域遭遇極端氣候事件時生長季物候變化量Fig.7 Variations in growing season phenology during extreme climatic events in Inner Mongolia Grassland of China (ΔP, d)

圖8為極端氣候事件對印度大陸耕地和泰國北部耕地植被物候的影響。印度大陸耕地的主要類型是旱地，在喜馬拉雅山脈南麓分布著連片的水田。由圖可見，1997年春季的極端冷事件使印度北部耕地58.5%的區域SOS延后，平均延后了18.7d（圖8a）；在2010年春季極端熱事件影響下，印度大陸32.3%的區域植被物候提前，平均提前了15.4d（圖8b）。泰國是中國重要的糧食進口國，泰國北部分布著連片的耕地。2011年春季的極端冷事件使泰國北部36.7%的區域SOS平均推遲了19.4d（圖8c），而2016年春季的極端熱事件使70.2%的區域SOS平均提前了20.5d（圖8d）。

圖8 印度中部耕地（a、b）和泰國北部耕地（c、d）區域遭遇極端氣候事件時生長季物候變化量Fig.8 Variations in growing season phenology during extreme climatic events in cultivated land in central India and northern Thailand (ΔP, d)

3 結論與討論

3.1 討論

“一帶一路”區域的極端氣候事件特別是極端高溫事件有明顯的增加趨勢，且不同季節的變化趨勢有明顯差異，表現為夏季極端高溫事件顯著增加，極端低溫事件顯著減少，而冬季各類極端氣候事件均有緩慢的增長趨勢，這與已有研究一致。閆慧敏等對內蒙古極端氣候事件時空格局的研究發現，內蒙古極端低溫事件頻率明顯減少，而極端高溫事件發生頻率與持續時間持續迅速增加[35]。陳曉晨等對中國未來極端氣候事件的預測表明，未來中國極端高溫事件（如暖夜、暖晝、熱帶夜）明顯增多，極端冷事件（如冷夜、冷晝、霜凍）減少[36]。對植被物候時空變化的分析結果顯示，“一帶一路”北回歸線以北的區域SOS有顯著提前的趨勢，EOS有顯著延后的趨勢，導致該區域生長季普遍延長。而“一帶一路”北回歸線以南的區域生長季變化不顯著，主要受到降水等其他因素的影響。表明植被物候受到多個氣象因素的影響，如氣溫、降水、光周期等[37?42]，且在不同的區域主導因素不同。

分析4個典型農業區極端氣候事件對農作物生長季的影響發現，極端高溫事件對SOS有提前作用，對EOS有延遲作用，而極端低溫事件的作用相反。大量研究顯示，氣象因素（氣溫和降水等）通常被認為在植被物候變化中起主要作用[43?46]。氣溫升高和降水增多通常對SOS有積極作用，但是這種作用是非線性的，在不同時期和區域對不同的植被類型有不同的作用[37,47?48]。因此，極端氣候事件在植被物候中的作用機制仍需進一步研究。

3.2 結論

“一帶一路”區域的極端氣候事件以極端熱事件和極端冷事件為主，且總體上呈現增加的趨勢。極端高溫事件的增加趨勢明顯，而極端低溫事件則表現出了減少的趨勢，這種趨勢在夏季最明顯。冬季各類極端氣候事件頻繁發生，且極端高溫和極端低溫事件交替出現，每年受到極端氣候事件影響的區域面積約占“一帶一路”區域的20%。SOS、EOS和LOS總體上隨緯度位置層狀變化。一般來說，緯度越高，SOS越晚，EOS越早，導致LOS縮短。海拔和降水也顯著影響植被物候，例如青藏高原的平均SOS比同緯度的其他地區晚一個月，印度的生長季與雨季同步。同時，在全球變暖背景下，“一帶一路”大部分區域的SOS有提前的趨勢，而EOS有延后的趨勢，這導致了LOS的普遍延長。

當極端高溫事件發生時，歐洲東南部耕地、內蒙古草原、印度大陸耕地和泰國北部耕地4個典型農業區SOS普遍提前，而EOS普遍延后，從而LOS延長。極端低溫事件則會導致SOS的延遲和EOS的提前。此外，極端事件越劇烈，植被物候受的影響越大。