黃河生態(tài)保護(hù)對鄭州邙山局地小氣候的影響

李慶祥，張緒蘭，胡瑜潔，范霄寒，朱莎莎，吳 卿

（1.華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450046； 2.黃河水利委員會 新聞宣傳出版中心，河南 鄭州 450003）

資源環(huán)境改變尤其是氣候變化被社會各界廣泛關(guān)注［1］。 近年來，受氣候變化和人類活動影響，黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱性增強(qiáng)［2］。 氣候變化導(dǎo)致各類自然災(zāi)害時(shí)有發(fā)生，給人們生產(chǎn)生活帶來巨大影響［3-4］。為減小氣候變化導(dǎo)致的負(fù)面影響，采取了大量生態(tài)保護(hù)措施，生態(tài)保護(hù)對氣候變化的影響得到廣泛研究，并取得了豐富的研究成果。 姚玉璧等［5］研究發(fā)現(xiàn)，植被生態(tài)功能與氣溫、濕度、降水、日照等氣象要素密切相關(guān)；李輝霞等［6］提出，不同植被對氣候變化的響應(yīng)具有差異性，生態(tài)保護(hù)與建設(shè)工程的實(shí)施會對區(qū)域氣候變化產(chǎn)生一定影響。 一元線性擬合、距平法、線性趨勢、Sen 斜率估計(jì)、Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)等方法在生態(tài)保護(hù)與氣候變化研究中得到廣泛應(yīng)用［7-8］，量化生態(tài)保護(hù)對局地氣候要素變化的影響，是布局生態(tài)工程的重要決策依據(jù)之一［9］。

邙山是黃河鄭州段的天然堤岸和鄭州西北部重要的生態(tài)屏障，其生態(tài)狀況對鄭州市環(huán)境具有重大影響，2008年鄭州市政府與水利部黃河水利委員會聯(lián)合完成了黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程，自2010年起河南省林業(yè)部門在滎陽北部邙山建立了生態(tài)觀測基站并開始對其氣象要素進(jìn)行連續(xù)定位觀測。本文以滎陽生態(tài)觀測基站實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析黃河生態(tài)保護(hù)對鄭州邙山局地小氣候的影響，以期為鄭州市環(huán)境質(zhì)量改善和生態(tài)治理提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

鄭州西北部沿黃河邙山是黃土高原向黃淮平原的過渡區(qū)，屬黃土高原東部末端，溝道發(fā)育，水土流失嚴(yán)重，是鄭州市區(qū)沙塵的集中來源地。 本研究以黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)工程建設(shè)區(qū)為核心區(qū)，研究范圍涉及鄭州市惠濟(jì)區(qū)、上街區(qū)、滎陽市，北至黃河南岸、南至連霍高速公路，研究區(qū)面積約260 km2。

2 數(shù)據(jù)處理與分析

2.1 數(shù)據(jù)訂正

以滎陽生態(tài)觀測基站實(shí)測氣象要素?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)2010—2020年的氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、空氣濕度、降水量等實(shí)測數(shù)據(jù)，分析計(jì)算黃河鄭州段水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程實(shí)施完成后鄭州邙山局地小氣候的變化。 受觀測儀器維護(hù)及災(zāi)害天氣等因素影響，生態(tài)觀測基站各氣象要素?cái)?shù)據(jù)觀測起始時(shí)間存在差異，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，為保證氣象要素序列數(shù)據(jù)的完整性和一致性，基于同一大氣環(huán)流控制下與鄰近測站氣象要素所對應(yīng)的比值近于穩(wěn)定常數(shù)的特點(diǎn)，利用比值法［10］補(bǔ)齊生態(tài)觀測基站缺失的氣溫、降水等氣象要素?cái)?shù)據(jù)（公式1）。 利用中國地面氣象站新鄭站觀測數(shù)據(jù)和《2010年滎陽市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的氣象要素?cái)?shù)據(jù)對2010年生態(tài)觀測基站缺失數(shù)據(jù)及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊、訂正，其他年份缺失數(shù)據(jù)利用生態(tài)觀測基站前后2 a相同時(shí)間的觀測數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值進(jìn)行填補(bǔ)。

式中：y、x分別為滎陽生態(tài)觀測基站、新鄭站2010年氣象要素值；yt、xt分別為滎陽生態(tài)觀測基站、新鄭站t年氣象要素值。

當(dāng)需要補(bǔ)齊滎陽生態(tài)觀測基站某個(gè)年份、季度的氣象要素?cái)?shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)先計(jì)算滎陽生態(tài)觀測基站與新鄭站中其他年份、季度氣象要素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，先確定是否相關(guān)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，再確定是否采用比值法補(bǔ)齊、訂正數(shù)據(jù)。

（1）相關(guān)系數(shù)。 Pearson 相關(guān)系數(shù)是用來描述兩個(gè)隨機(jī)變量線性相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量［11］。 用r來代表Pearson 相關(guān)系數(shù)，其值-1.0＜r＜1.0，當(dāng)r＞0 且接近1.0時(shí)兩變量正相關(guān)且相關(guān)性顯著；當(dāng)r＜0 且接近-1.0 時(shí)兩變量負(fù)相關(guān)且相關(guān)性顯著；當(dāng)r＝0 時(shí)，兩變量相互獨(dú)立。 計(jì)算公式為

式中：r為滎陽生態(tài)觀測基站與新鄭站氣象要素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)；xi為新鄭站第i年氣象要素的觀測值為新鄭站n年氣象要素的平均值；yi為滎陽生態(tài)觀測基站第i年氣象要素的觀測值為滎陽生態(tài)觀測基站n年氣象要素的平均值。

根據(jù)大樣本原理［12］，樣本量大于30 統(tǒng)計(jì)意義較大。 小樣本計(jì)算的結(jié)果可能偏離總體相關(guān)系數(shù)，可用無偏相關(guān)系數(shù)r*加以矯正［11］。

式中：m為樣本數(shù)量。

（2）顯著性。 查t分布表，取顯著性水平為5%，驗(yàn)證其相關(guān)性是否顯著。

（3）比值法確定。 利用式（3）、式（4）計(jì)算滎陽生態(tài)觀測基站與新鄭站共有數(shù)據(jù)年份某個(gè)氣象要素的標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)滎陽生態(tài)觀測基站與新鄭站之間的相關(guān)系數(shù)r滿足式（5）條件時(shí)，相關(guān)氣象要素?cái)?shù)據(jù)可用比值法進(jìn)行補(bǔ)齊、訂正。

式中：?y、?x分別為滎陽生態(tài)觀測基站、新鄭站共有數(shù)據(jù)年份氣象要素的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 一元線性擬合

設(shè)y為氣象因子因變量，t為時(shí)間樣本序列自變量，建立y與t一元線性擬合方程，計(jì)算氣象要素斜率k變化，分析2010—2020年鄭州邙山局地小氣候變化情況。

3 鄭州邙山局地小氣候變化分析

3.1 各氣象要素年際變化特征分析

對年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度的時(shí)間序列進(jìn)行一元線性擬合分析，結(jié)果見圖1，年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度的多年均值分別為15.7 ℃、406.35 mm、40.35 ℃、-9.15 ℃、54.53%。年均氣溫、年最低氣溫絕對值最大值出現(xiàn)在2017年，年降水量、年最高氣溫均在2011年達(dá)到最大值，2020年年均空氣濕度達(dá)到最大值。 由線性擬合斜率可以看出，年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度均呈上升趨勢，上升速率依次為 1.564 ℃ ／（10 a）、0.155 ℃ ／（10 a）、0.691℃ ／（10 a）、1.333% ／（10 a），氣溫變化最顯著，年降水量呈下降趨勢，下降速率為28.582 mm／10 a。

圖1 鄭州邙山局地小氣候要素年際變化情況

鄭州邙山局地氣象要素距平年際變化見表1，年均氣溫負(fù)距平最小值出現(xiàn)在2011年，除2010年、2011年、2012年、2015年外其余年份年均氣溫距平均為正，表明 2013年、2014年、2016年、2017年、2018年、2019年、2020年年均氣溫均高于多年平均氣溫，2017年達(dá)到年均氣溫正距平峰值；年降水量在2011年、2015年、2016年、2020年距平均為正值，其余年份均為負(fù)值，2011年達(dá)到年降水量正距平峰值；2016年為年最高氣溫負(fù)距平的最小值，除2011年、2012年、2017年、2018年、2019年、2020年外其余年份年最高氣溫距平值均為負(fù)值，2011年為年最高氣溫正距平的最大值；2017年年最低氣溫正距平達(dá)到峰值，除2013年、2014年、2015年、2017年、2018年、2020年外其余年份距平均為負(fù)值；2020年年均空氣濕度正距平達(dá)到峰值（4.4%），負(fù)距平最小值（-2.2%）出現(xiàn)在 2019年。年均氣溫、年降水量、年最高氣溫與其多年平均值的最大差值均出現(xiàn)在2011年，年最低氣溫與其多年平均值的最大差值出現(xiàn)在2017年，2020年年均空氣濕度與其多年平均值的差值達(dá)到最大，表明邙山近10 a 有關(guān)年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度等氣象要素極端天氣出現(xiàn)概率最大的年份為2011年。

表1 鄭州邙山局地氣象要素距平年際變化

3.2 生態(tài)保護(hù)與各氣象要素相關(guān)性分析

為探討生態(tài)保護(hù)對邙山局地小氣候的影響，選用生態(tài)脆弱性指數(shù)間接表示生態(tài)保護(hù)效果。 利用遙感和GIS 技術(shù)，基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)評價(jià)模型，運(yùn)用主成分分析法，計(jì)算生態(tài)脆弱性指數(shù)。 生態(tài)脆弱性指數(shù)越小表明生態(tài)保護(hù)效果越好。 2008年水利部黃河水利委員會與鄭州市政府聯(lián)合完成了黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程，核心區(qū)面積約100 km2，通過植被重建、生態(tài)修復(fù)、建壩攔蓄洪水泥沙、建立生態(tài)科教示范區(qū)、調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)等措施對鄭州邙山進(jìn)行生態(tài)保護(hù)。 通過對2010—2020年鄭州邙山生態(tài)脆弱性評價(jià)，得到近10 a 生態(tài)脆弱性指數(shù)總體呈下降趨勢（見圖2），生態(tài)保護(hù)效果顯著，鄭州邙山生態(tài)系統(tǒng)對于外界干擾的自我恢復(fù)能力整體增強(qiáng)。

圖2 生態(tài)脆弱性年際變化趨勢

已有研究表明，引起氣象要素變化的原因眾多，其中植被凈初級生產(chǎn)力、植被類型等與生態(tài)保護(hù)相關(guān)的因素均會對氣象要素產(chǎn)生影響，因此利用近10 a 生態(tài)觀測基站實(shí)測數(shù)據(jù)分析黃河生態(tài)保護(hù)實(shí)施對鄭州邙山各氣候要素變化的影響。 生態(tài)脆弱性指數(shù)與年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫的Pearson 相關(guān)系數(shù)和無偏相關(guān)系數(shù)見表2。 取顯著度為5%，經(jīng)顯著性檢驗(yàn)，生態(tài)脆弱性指數(shù)與年降水量、年最低氣溫的相關(guān)性最強(qiáng)，其中生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最低溫度的無偏相關(guān)系數(shù)為（-0.98），與年降水量的相關(guān)性次之，與年最高氣溫的相關(guān)性最弱，具體表現(xiàn)為生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最高氣溫正相關(guān)，與年均氣溫、年降水量、年最低氣溫均負(fù)相關(guān)。

表2 2010—2020年鄭州邙山生態(tài)脆弱性指數(shù)與各氣象要素的Pearson 相關(guān)系數(shù)與無偏相關(guān)系數(shù)

4 結(jié) 語

2010—2020年鄭州邙山局地小氣候變化明顯，除年降水量外，年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度均呈上升趨勢，年降水量減小，氣溫升高，年空氣濕度增大，土壤及地表植被持水量及保水功能增強(qiáng)。 生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最高氣溫正相關(guān)，與年均氣溫、年降水量、年最低氣溫均負(fù)相關(guān)，當(dāng)生態(tài)保護(hù)效果越來越顯著（生態(tài)脆弱性指數(shù)逐漸降低）時(shí)，年最高氣溫將會整體下降，年均氣溫、年降水量、年最低氣溫整體上升，極端天氣出現(xiàn)概率降低。 黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程的實(shí)施，有效降低了黃河鄭州邙山極端天氣出現(xiàn)的概率，改善了鄭州邙山局地小氣候，說明實(shí)施生態(tài)保護(hù)可以有效改善區(qū)域氣候條件，對黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。