植被生产力是评价生态系统结构与功能协调性的重要指标。植物地理学指出，气候是决定陆地植被类型分布格局及其结构功能特性的最主要因素^[1]。植被气候生产力是指在其他条件均适宜的情况下，自然生长发育的植被由气候资源所决定的单位面积生物学产量或经济产量^{[2, 3]}，其实质是一种潜在生产力。研究植被的气候生产力，除了能揭示生产力与气候因素的关系，预测植被在某一地区发展的潜在能力外，还可根据全球气候变化的趋势，预测植被生产力的未来发展，对于区域林业生产布局，生态系统管理、气候资源的充分利用、植物产量的提高和全球气候变化的应对均具有重要的指导意义^[4]。

气候生产力研究从20世纪60年代开始兴起，在国际生物学计划(IBP)和国际地圈-生物圈计划(IGBP)的推动下，一些著名全球性气候生产力估测模型应运而生，如Miami模型、Thornthwaite Memorial 模型、Chikugo 模型等，成为模拟全球性植被生产力分布及其对气候变化可能响应的经典性工作。从20世纪80年代开始，国内有学者^{[5, 6, 7, 8]}利用这些模型对全国或地区尺度上的植被气候生产力进行了分析。其后，研究者开始结合我国的气候及植被资源特点，开展了模型开发或改进方面的探索工作^{[3, 4, 9, 10]}。这些工作为我国植被气候生产力研究起到了重要的推动作用，但由于资料、数据及方法的限制，现有的植被气候生产力研究可比性不强，一定程度上限制了相关成果的实际应用。利用连续、稳定的森林资源清查数据进行相关研究将是解决上述问题的重要途径之一^{[11, 12]}。

三峡库区地形复杂、气候多变，森林分布、生长与物质生产受到众多自然或人为因素的干扰，植被气候生产力研究对于估计植被生产潜力、确定区域人口承载能力及植被生态建设很有意义。有学者^[13]利用光能利用率模型对长江流域植被的生产力进行了估测，而关于库区植被气候生产力的研究尚未见系统报道。本研究将利用库区范围基于森林资源调查数据建立的森林生产力数据对库区森林植被气候生产力进行研究，以期为这一区域的森林植被生产力研究、决策与应用提供参考。

根据三峡库区森林植被分类体系^{[14, 15]}，结合库区森林的垂直分布特点及亚热带地区植被分布特点，将现有森林类型进行适当合并，共将三峡库区森林植被分为常绿阔叶林、落叶阔叶林、针阔叶混交林及常绿针叶林，分析各自的气候生产力模式，其中常绿针叶林包括马尾松林、杉木林、柏木林、温性松林及针叶混交林。

根据本研究建立的生产力数据库，从中选择自然或接近自然状态下的森林生产力数据，选择标准包括(1)林龄，要求成熟林或近熟林。按照国家林业局对各类型森林龄组划分标准，常绿阔叶林、落叶阔叶林、针阔混交林及柏木林60a以上、马尾松林、针叶混交林、温性松林50a以上、杉木林26a以上；(2)土层厚度60 cm以上；(3)公顷株数1000—2000 株；(4)坡度小于35°、坡位中坡。在0.1°经度×0.1°纬度×100 m海拔网格内选择用于气候生产力分析的NPP(Net Primary Productivity，净第一性生产力)数据，若1个网格内有多组数据，取值最大的前3个数据平均。

本研究选择的估算气候生产力的水热因子包括年均降水量、年均温度、最大蒸散量、实际蒸散量、温暖指数、湿度指数、辐射干燥度等气候因子。

(1)温暖指数

(2)湿度指数

(3)年最大蒸散量

(4)年实际蒸散量

(5)生物温度

(6)可能蒸散率

(7)辐射干燥度

选择年均降水量、年均温度、最大蒸散量、实际蒸散量、温暖指数、湿度指数、辐射干燥度等气候因子，与选择出的各森林类型净第一性生产力进行单因素和多因素回归分析，结果表明各种森林类型NPP与年实际蒸散量的单因子回归效果良好。

从图 1中所示的散点分布规律也可以看出，4 种森林类型的生产力都表现出了与年实际蒸散量的良好相关性，表 1列出了各森林类型气候生产力模型，模型的相关系数、F值及剩余标准差等指标可反映本次模拟的效果理想。

图 1 三峡库区不同森林植被气候生产力与年蒸散量关系 Fig. 1 Relationship between climatic NPP and annual actual evaporation of different forest types

图选项

蒸散量受太阳辐射、温度、降水、气压、风速等一系列气候因素的影响，理论上也包括了植被的蒸腾量，是一个反映能量平衡、植被与环境相互作用的综合性因子，在估算水热梯度变化较大区域的森林气候生产力上有较好的实际应用效果^[3]。从各森林类型自然状态下与蒸散量表现出的关系看，与各森林类型现实生产力在水热因子上的变化规律较为一致，但是从生产力值的大小上看，各类型森林的气候生产力明显高于其现实生产力的平均水平，库区森林生产与生态服务能力还有较大发展潜力。

按0.1°经度×0.1°纬度×100 m海拔将库区划分成若干网格，同时将温度与降水量按相同分辨率进行插值，同一网格内取其中心点的气候因子平均值，基于ArcGIS建立库区网格内的温度、降水及蒸散量数据库。在每个网格内代入前述建立的各森林类型气候生产力模式，得到1组气候生产力数据，若忽略立地条件、树种组成等其它生物或非生物因子对森林分布的影响，在库区范围内由气候决定的森林生产力则可由每一个网格内4种森林类型NPP的最大值确定。据此，得到库区森林植被的气候生产力与蒸散量分布的关系，可用下式进行模拟:

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式中, E 指年实际蒸散量(mm)

表 2列出了4 种森林类型代表全库区气候生产力的分布范围及气候生产值区间，可以看出，根据气候生产力大小确定的常绿阔叶林分布范围最广，主要分布在海拔200—1600 m，温度10 ℃以上，年均蒸散量在550— 900 mm的区域，在这一区域常绿阔叶林的理论气候生产力应该在11.95—21.27t·hm^-2·a^-1之间变动。在海拔1400—1900 m区域，温度明显下降，蒸散量亦趋降低，常绿针叶林和针阔混交林的气候生产力最大，成为这一区域分布的主要森林类型，常绿阔叶林和落叶阔叶林仅有少量分布，这一区域的气候生产力大致变动在8.61—12.55 t·hm^-2·a^-1之间。到了2000 m以上的高海拔地段，气温下降和湿度加大的趋势更加明显，年实际蒸散量大都在550 mm以下，这一区域分布的落叶阔叶林是区域气候生产力的代表，其理论气候生产力为8.54—10.62 t·hm^-2·a^-1。

为估算气候变化对三峡库区森林气候生产力的可能影响，首先需要对气候变化进行定量表达，而气温和降雨是区域气候变化情景分析的2个基本要素^[16]。据政府间气候变化专门委员会(IPCC)第3次评估报告预测，全球平均气温在1990—2100年间将升高1.4—5.8 ℃，预计21世纪全球平均年降水量会增加，但在区域尺度上降水的增加和减少都有可能，主要介于增加5 ％—20 ％。三峡库区局地气候多变^[17]，水库蓄水对气候变化也会因距库体远近不同产生不同程度的影响^[18]，为此本研究在确定气候情景时综合考虑了温度增加，降雨量变化(增加和减少)的情况(表 3)。

表 4列出了不同气候变化情景下库区森林气候生产力变化的统计结果。降水量增加能不同程度地提高常绿阔叶林、落叶阔叶林及针阔混交林的生产力，在温度不变降水量增加20%情况下，常绿阔叶林、落叶阔叶林及针阔混交林生产力可提高3.31%—4.43%，而在降水量减少10%情况下，3 种森林类型的气候生产力将下降0.03%—2.44%。常绿针叶林则出现了相反的变化趋势，降水量增加库区常绿针叶林生产力总体上呈减少趋势，但是其变动幅度明显小于其它 3 种森林类型。主要是由于针叶林在库区分布的范围很广，在不同的水热组合条件下，针叶林的NPP会表现出正负2 个方向的变化，反映出来的总体变动值较小。温度增加对常绿阔叶林、落叶阔叶林及针阔混交林生产力的提高有明显促进作用，3 者在温度增加2℃情景下，气候生产力可分别提高17.19%、8.57%和11.15%；而增温对针叶纯林的作用不明显，总体上其生产力还略有下降。对于温度与降水同时增加的气候情景下，各种森林类型生产力的变动幅度都进一步加大，常绿阔叶林增幅最大为24.34%，常绿针叶林减幅则达5.55%。落叶阔叶林对气候变化最为敏感，5种气候情景下其NPP变动的标准误都最大，而针阔混交林和常绿针叶林的变动标准误相对较小。不同森林类型对温度与降水变化的反映不一，常绿阔叶林、落叶阔叶林对温度的变化反映较为敏感，而降水量变化对针阔混交林与常绿针叶林影响更大。

(1)三峡库区不同森林类型气候生产力与年均实际蒸散量表现出了较强相关性。建立了 4 种森林类型的气候生产力模式，模型相关系数都达到极显著水平。罗天祥^[19]分析了全国尺度上的马尾松林、杉木林等常绿针叶林的水热分布模式，认为在潜在蒸散量为960—980 mm及920—922 mm时马尾松和杉木林的生产力达到最大值。本研究建立的常绿针叶林随实际蒸散量的变化曲线亦表现为抛物线型，库区常绿针叶林在实际蒸散量650—700 mm之间气候生产力值最高，而与之对应的潜在蒸散量大致在820—900 mm之间，与上述研究结论非常吻合。

(2)根据建立的4种森林类型气候生产力，对库区现有森林分布的区域进行森林气候生产力分析。结果表明，在海拔200—1600 m，温度10 ℃以上，年均蒸散量550—900 mm的区域，常绿阔叶林气候生产力在4种森林类型中最高；在海拔1400—1900 m区域，温度8—10 ℃,降水量1500—1700 mm区域，常绿针叶林和针阔混交林的气候生产力值最高，这一区域的气候生产力大致变动在8.61 —12.55 t·hm^-2·a^-1之间；在2000 m以上的高海拔地段，年实际蒸散量大都在550 mm以下，这一区域分布的落叶阔叶林气候生产力最高，其值在8.54—10.62 t·hm^-2·a^-1之间。不同的水热组合条件决定了对资源利用效率最高的森林类型，根据这一原则建立了库区森林植被的气候生产力模式，库区森林气候生产力与年均实际蒸散量呈指数相关。

(3)不同区域由于水热环境不同，森林对气候变化的反应存在较大差异^{[16, 20, 21]}。假设了5种气候变化情景分析库区森林气候生产力的可能响应，常绿阔叶林、落叶阔叶林及针阔混交林对温度或降水变化表现出正向变化，在温度增加2 ℃、降水增加20%的情况下，其生产力增幅分别达到24.34%、22.50%和15.98%；常绿针叶林生产力对气候变化的响应方向与此相反，在温度与降水同时增加情景下其生产力减幅达5.55%。

(4)对于气候生产力的理解可以有2种不同形式，一是指区域或更大尺度上由气候资源决定的植被生产力，一般是通过对区域内自然植被生产力与相匹配的气候数据进行模拟分析^[3]，Miami模型、Thornthwaite模型即是这类气候生产力模型的经典代表；二是对于某一种或几种特定的森林类型，在研究区域不同的气候条件下所能达到的生产潜力，也有称之为水热优化模型^{[4, 19, 22]}。显然，二者有联系也有区别，在实际应用中如果不加甄别可能会降低模型模拟精度，甚至得出相反的结论^[23]。本文建立的 2 类森林气候生产力模型就分别属于以上2种情况，可分别为库区现有植被的恢复与改造及区域生态规划与植被重建提供决策参考。