霍普金斯生物气候定律认为, 植物的阶段发育受当地气候的影响^[1], 气候因子的任何变化都会对生态系统以及植被分布产生影响^[2]。全球气候变暖已经成为不争的事实^[3], 在此背景下, 植被作为生态系统中最重要的要素之一, 必然会对气候变化产生响应。因此, 开展区域植被变化研究、开发区域植被动态模型、剖析气候植被关系, 对于认识气候变化与陆地生态系统的相互作用具有重要意义。

气候-植被分类模型对于识别气候变化下生态系统可能发生的变化是一种较为有效的方法^[4—6]。虽然目前基于过程的动态模型被认为是气候变化研究中比较前卫的方法^[7], 但基于生物气候指标的传统静态模型, 仍是最基本的植被分类方法, 亦是在自然资源管理中最可行的植被预测方法^{[8, 9]}。目前学术界所采用的生物气候指标多为热量指标, 如温暖指数、寒冷指数、年生物温度等, 其中温暖指数更受学者们的青睐, 在其基础上又陆续提出了生物温暖指数、有效温暖指数等^[10—16]。有效温暖指数(EWI)结合了温暖指数与气温年较差, 既反映了植被生长有效能量的总和, 又反映了最低及最高气温对植被分布的限制, 被认为是适合四季分明的大陆性气候的较适宜生物气候指标, Chiu等利用该指数对台湾植被进行分类, 并分析其分类精度, 得到了较好的结果^[16]。

秦岭山地是全球生物多样性关键地区之一, 是中国气候南北分界线, 亦是中国重要的生态安全屏障, 其南北坡具有典型的气候差异以及植被分布差异^[17]。同时, 秦岭是我国气候变化的过渡区及敏感区, 研究表明秦岭山地气温在不同时空尺度发生了不同程度的变化^[18—20]。在此背景下, 秦岭山地的主要的生物气候指标会发生怎样的变化？它们对植被分布格局是否产生影响？影响程度如何？未来气候模式下, 秦岭山地植被潜在分布格局又将可能产生怎样的变化？这些问题的研究可为深入认识秦岭作为特殊地理单元的作用和意义提供借鉴, 为区域自然资源合理利用及区域可持续发展战略的制定提供理论参考。

目前利用生物指标研究气候变化对植被的影响多集中于东北地区^[21—23], 南北过渡带秦岭在此方面的研究成果较少。张月悦等分析了1975—2017年秦巴山区温暖指数、寒冷指数的演变特征, 发现其呈增大趋势, 且变化率均与海拔呈正相关^[24], 但未将生物气候指标与植被变化相关联起来。因此, 本文从生态气候学的角度, 通过EWI的时空变动分析, 探讨1959—2020年秦岭陕西段植被地理分布格局的变化, 并对未来气候模式下秦岭山地植被潜在分布格局的可能趋势进行预估, 揭示气候变化背景下过渡带的稳定性与变异性。

1 研究区概况与数据方法 1.1 研究区概况

秦岭为东西走向的大山岭, 本文的研究区为狭义的秦岭山地, 即位于陕西省境内的秦岭腹地区域, 其位于105°30′—110°05′E, 32°40′—34°35′N之间, 西起嘉陵江, 东与伏牛山相接, 北以渭河为界, 南以汉江为边, 包括陕西的六市32县区。海拔高度范围为195—3771.2 m。研究区地理位置及海拔高度分布见图 1。

受地形的影响, 秦岭山地形成了复杂的气候环境与丰富多样的气候资源。秦岭四季分明, 雨热同期。气候要素随着海拔高度的增加而明显不同, 海拔1800 m以下的地带, 年均温10—16℃, 最冷月平均气温1—5℃, 最热月平均气温20—28℃, 年降水量600—900 mm；海拔1800—2800 m的地带, 年均温2—10℃, 最冷月气温-9—1℃, 最热月气温10—20℃, 年降水量800—1000 mm；在2800 m以上的地带, 长冬无夏, 气温低是其最显著的的气候特征, 年均温不超过2℃, 最冷月气温低于-9℃, 最热月平均气温在10℃以下, 由于海拔高度过高, 气流中水汽含量减少, 因而降水量也随之减少, 年降水量不足1000 mm^[18]。丰富的气候资源孕育了丰富的植被资源, 秦岭山地的植被呈现出明显的垂直地带性, 自下而上分布着常绿阔叶林(仅南坡)、山地落叶阔叶林、山地针阔混交林、山地针叶林以及亚高山草甸等山地植被^{[25, 26]}。

1.2 数据来源及处理 1.2.1 EWI数据获取

本文所采用的气候数据来源于陕西省气象信息中心, 包含陕西秦岭境内的32个国家气象站月平均气温, 站点分布见图 1。各气象站点的EWI值由式(1)、式(2)、式(3)计算得出, 并利用空间插值将站点数据转换为栅格面域数据。空间插值方法采用国际上较为先进的ANUSPLIN软件内置的薄盘光滑样条函数(TPS)插值方法, 该方法通过使用光滑参数平衡优化拟合曲面光滑度和数据逼真度, 均方根误差等统计指标评价该方法的插值精度高, 适用于复杂山地^[27]。插值过程将数字高程模型(DEM)作为协变量以提高插值精度。

(1)

(2)

(3)

式中, MT为月平均温度(℃)。

1.2.2 基于EWI的植被适生区划分方案

秦岭山地属典型的大陆型气候, 在以太白山为例的秦岭山地植被生物气候指标适宜性分析中发现, Chiu等人提出的EWI范围为植被分类精度评估中Kappa系数较高的气候植被分类方案^[28]。因此本文参考该方案对秦岭山地陕西段进行植被类型划分。各植被类型分类指标如表 1所示。

1.2.3 EWI时间序列数据变化趋势检验

EWI时间序列突变及显著性检验采用Mann-Kendall法, 简称M-K检验。M-K检验作为一种既可以检验时间序列变化趋势的显著性, 亦可进行突变检验的非参数检验方法而被世界气象组织推荐并广泛使用^[29]。此检验的基础是给出统计量U, 给定显著性水平a。当a=0.05时, U_0.05=1.96, 若|U|>U_a/2, 则存在显著变化趋势。UF为顺序时间序列的秩序列, UB为逆序时间序列的秩序列, UF为负值时为下降趋势, UF为正值时为上升趋势。当UF等于UB时, 即UF与UB曲线出现交点且交点在1.96置信水平区间之内, 则交叉点对应的时刻便是突变开始的时间。

2 结果与分析 2.1 秦岭山地EWI变时空变化规律 2.1.1 近62年秦岭山地EWI空间分布及变化

图 2为1959—2020年秦岭山地EWI平均值及变化趋势空间分布图。由图 2知, 近62年来, 秦岭山地陕西段平均EWI为74.7℃, 最高达121.6℃, 高值区位于秦岭南麓的紫阳、汉阴、安康等地。EWI最低值仅7.1℃, 低值区主要位于太白、佛坪、柞水、华山等沿山脊线的高海拔区。可见, 秦岭山地EWI范围具有很大的跨度, 巨大的热量差异形成了秦岭山地植被分布的多样性、复杂性以及典型的垂直地带性。

从变化趋势的空间分布来看, 近62年来, 秦岭山地陕西段EWI整体呈上升趋势, 平均倾向率为4.7℃/10 a, 且全区域的上升趋势通过了P＜0.05的显著性检验。秦岭南坡EWI上升趋势略强于北坡, 南北坡分别为0.48℃/10 a与0.46℃/10 a。EWI上升趋势较强的区域位于秦岭南坡西部的略阳、勉县、汉中等地, 而秦岭东部的商洛市及渭南市各地EWI上升趋势较弱。可见, 秦岭山地EWI变化趋势在空间上既存在整体的一致性, 又存在区域上的差异性。

2.1.2 近62年秦岭山地EWI时间变化及突变分析

图 3为1959—2020年秦岭山地陕西段EWI的时间变化趋势及M-K突变检验。由图 3知, 近62年来, 秦岭山地EWI呈上升趋势, 其中最低值出现在1967年, EWI值为65.2℃, 最高值出现在2018年, 为97.9℃。就M-K突变监测结果来看, UF曲线与UB曲线于2001年相交, 且在1.96置信水平区间之内, 即秦岭山地EWI于2001年发生显著的上升型突变, 2004年达到显著。突变前1959—2001年EWI平均值为71.9℃, 而突变后2002—2020年EWI平均值为80.9℃。已有研究表明, 秦岭山地气温于1994年前后发生增温性突变^[20], 秦岭日均温≥10℃日数于1999年发生突变^[30], 而日均温≥10℃日数通常被用于植被物候期的判定。由此可见, 在气候变化背景下, 无论是生态气候学角度还是植被物候的角度, 秦岭山地植被均在20世纪末及21世纪初对气候变化产生了较为明显的响应。

2.2 1959—2020年秦岭陕西段植被潜在分布格局变化 2.2.1 近62年来秦岭山地植被潜在分布区划分

以EWI突变时间2001年为节点, 按照表 1中的植被类型分类方案, 对1959—2001及2002—2020年秦岭山地陕西段植被潜在分布区进行划分, 得到两个时段内秦岭山地陕西段植被潜在分布区格局(图 4)。由图 4知, 1959—2001年, 秦岭山地南坡可分为五个植被类型潜在分布区, 分别为暖温带常绿落阔混交林、暖温带落叶阔叶林、温带针阔混交林、寒温带亚高山针叶林、高寒灌丛草甸。秦岭北坡划分为四个植被类型潜在分布区, 与南坡相比, 无暖温带常绿落阔混交林。2001年后, 秦岭北坡的渭河东部平原地区逐渐出现了暖温带常绿落阔混交林的潜在分布区, 秦岭南北坡均包含五种植被类型的潜在分布区。

2.2.2 秦岭山地陕西段植被潜在分布区面积变化

图 5为EWI突变前后秦岭山地陕西段不同植被类型潜在分布区空间变化。由图 5可知, EWI突变前后各植被类型分布区域发生了不同程度的变化, 总体表现为以维持原有潜在分布区为主, 但又有不同程度的减小及增大区。其中, 暖温带落阔常绿混交林在低海拔潜在分布区明显增大, 其余各植被类型在低海拔处的潜在分布区减小, 整体向高海拔区迁移。

根据每种植被类型所含的像元数以及每个像元所代表的实际地表面积, 计算得出EWI突变前后秦岭山地南北坡植被分布面积变化(表 2)。根据表 2, 突变点以后, 暖温带落叶常绿混交林及暖温带落叶阔叶林潜在分布区面积增大。暖温带常绿阔叶林为潜在分布区面积增大比率最大的植被类型, 在秦岭南坡, 突变后较突变前面积增长了283.58%, 增加区域主要分布于汉江上游；在秦岭北坡, 突变点前无该植被的潜在分布区, 而突变后在渭河东部出现了面积为547.6 km²的潜在分布区。暖温带落叶阔叶林为秦岭山地分布面积最大的植被类型, 该类型植被的潜在分布区在突变点前后呈较弱的增长, 在南坡与北坡的面积增长比率分别为7.92%与7.39%。

秦岭山地潜在分布区面积减小的植被类型有温带针阔混交林、寒温带针叶林以及高寒灌丛草甸。其中, 寒温带针叶林是气温突变前后潜在分布区面积减小比例最大的植被类型, 秦岭南坡与北坡的缩减比率分别为49.07%与40.91%。高寒灌丛草甸为秦岭山地面积最小的植被类型, 其潜在分布区亦呈明显的减小趋势, 南坡与北坡的缩减比率分别为46.45%与37.48%。温带针阔混交林为除暖温带落叶阔叶林外秦岭山地面积最大的植被类型, 亦为潜在分布区面积减小最多的植被类型, 南坡与北坡的缩减比率分别为27.28%与11.41%。

2.2.3 秦岭山地陕西段植被潜在分布区垂直变化

受秦岭山地地形要素的影响, 秦岭山地不同植被类型呈现出明显的垂直地带性, 在气候变暖的影响下, 各植被类型分布的海拔高度会发生不同程度的迁移。利用植被分布区与DEM数据做叠加分析, 得到秦岭山地南北坡植被潜在分布区平均海拔高度变化情况(表 3)。由表 3知, 在秦岭南坡, EWI突变点后, 常绿落阔混交林、落叶阔叶林、针阔混交林、亚高山针叶林、高寒草甸灌丛潜在分布区的平均海拔高度较突变点前向高海拔区分别上移了118 m、116 m、143 m、157 m、159 m。在秦岭北坡, EWI突变前无常绿落阔混交林潜在分布区, EWI突变点后海拔344 m处为常绿落阔混交林潜在分布区, 落叶阔叶林、针阔混交林、亚高山针叶林、高山灌丛草甸潜在分布区较突变点前向高海拔区分别上移了114 m、145 m、166 m、160 m。

综合以上, 随着气候变暖, 秦岭山地各植被类型潜在分布区的平均海拔上移幅度由大到小分别为高寒草甸灌丛、寒温带亚高山针叶林、温带针阔混交林、暖温带落叶阔叶林、暖温带落阔常绿混交林。可见, 在秦岭山地高海拔区植被较低海拔区植被对气候变化更加敏感。

2.3 未来气候模式下秦岭山地植被潜在分布区格局预估

基于多元线性回归的统计降尺度及多气候模式集合的方法对秦岭山地未来气温可进行较好的模拟^[31], 利用该方法分别预测了在RCP4.5情景(中端浓度排放路径)及RCP8.5情景(高端浓度排放路径)下未来50 a(2070年)秦岭山地气温, 并计算EWI, 根据EWI对秦岭山地未来植被潜在分布区变化进行预估。

图 6为两种情景下秦岭山地2070年植被潜在分布区的分布格局预估。由图 6可知, 由于气候变暖, 未来秦岭山地的植被带潜在分布区不但发生了空间上的位移, 而且其植被带谱格局也可能发生变化。到2070年, 秦岭山地南北坡均有可能出现亚热带常绿阔叶林潜在分布区。考虑到秦岭北坡低海拔区人为干扰明显, 此区域应多为人工种植植被, 而高海拔区的植被则可能发生自然演替。

表 4为RCP4.5及RCP8.5情景下2070年秦岭山地不同植被带潜在分布区的面积预估。由表 4可知, 随着气候变暖, 热量指标上升, 亚热带及暖温带植被潜在分布区面积不断扩大, 而温带及寒温带植被类型的面积不断缩减, 高寒植被潜在分布区将有可能变得很小甚至消失。到2070年, 秦岭山地陕西段北坡的亚热带常绿阔叶林将可能快速发展, 在RCP4.5及RCP8.5情景下, 其潜在分布区面积将可能分别占北坡面积的35%及38%, 超过暖温带落叶常绿混交林及暖温带落叶阔叶林, 成为北坡生长区面积最大的植被类型。而在秦岭南坡, 亚热带常绿阔叶林的潜在分布区面积在两种情景下将可能达到南坡面积的31%及41%, 暖温带落叶常绿混交林在秦岭南坡为主导植被类型, 两种情景下该植被类型潜在分布区面积将可能占南坡面积的51%及45%。在RCP4.5及RCP8.5情景下, 秦岭山地南北坡高寒植被类型的潜在分布区不断减小, 尤其是在秦岭南坡, 高寒灌丛草甸潜在分布区的面积将可能缩减至3 km², 面积占比不足0.1%。

3 结论与讨论 3.1 讨论 3.1.1 植被潜在分布区划分的可靠性与不确定性分析

本文的研究结果表明, 21世纪以来秦岭山地暖温带植被类型的潜在分布区呈扩张趋势, 高寒植被类型的潜在分布区呈缩减趋势。这与同类研究结果具有一致性, Grabherr曾预计全球增温将导致植被带以每十年8—10m的速度向高海拔移动^[32]；李霞和张新时预计年均温增加4℃时中国部分暖温型山地森林将转变为亚热带型山地森林, 亚热带型山地森林面积增加近3倍, 暖温型山地森林面积小幅增加, 寒温型山地森林面积减少^[33]；在区域尺度上亦有类似的结论, 四川省20世纪80至90年代、21世纪初期、中期以及末期四个时段各气候植被类型的平均海拔均向高海拔上移^[34]；东北主要森林类型生长将受限于气候增暖, 针叶树种比例下降, 阔叶树比例增加, 温带针阔混交林垂直分布带有上移的趋势^{[35, 36]}。在秦岭地区, 亦有研究表明草地呈现出减少趋势^[37], 而秦岭草地多为高寒草甸。这充分说明了在气候变暖条件下, 气温的升高有利于暖温带植被的生长, 而高寒区域的植被类型的生长条件发生改变, 再加之下方植被类型的侵入, 导致其潜在分布区面积减小。

本文用于分析秦岭山地的植被潜在分布区划分的生物气候学指标是建立在热量因子的基础上, 即认为年均温、最热月气温、最冷月气温对植被的分布格局起主要作用。热量因子在植被分布中起到关键的作用, 同时水分因子、自然灾害以及人类活动等诸多因素对植被空间分布也具有一定的影响^{[38, 39]}。本文在生物气候学模型中未考虑水分因子的原因主要是基于以下考虑; 首先是基于秦岭山地水热条件的考虑。就热量而言, 秦岭山地气温垂直地带性非常明显^{[40, 41]}, 且近些年具有显著的上升趋势^[20]；而就水分条件而言, 秦岭山地年均降水量约825 mm^[42], 水量充沛, 且近些年来秦岭山地降水量虽有减少趋势但并未达到显著^[19]。因此水分条件对于秦岭山地植被生长的限定性较弱, 而热量因子对秦岭山地植被分布的解释力明显大于水分因子^[28], 因此认为植被分布格局更多地受到热量因子的控制。同时, 亦有研究指出, 以单因素为标准对于确定区域植被类型具有较好的指示意义^{[43, 44]}。因此本文根据基于三个气温要素建立的热量因子推算秦岭山地植被带变化具有一定的参考意义。

另外, 根据前人相关研究结论, 植被带的迁移对于气候变化的响应往往有一定的滞后性, 这种滞后的时间尺度或许是一、二百年^[45], 同时植被带的迁移也受到其迁移能力、迁移速率、成土能力以及迁移障碍等因素的影响^[46]。因此, 本研究中提出的植被带的潜在分布区的变化在某种程度上指该区域的热量指标的变化达到了该类植被带的生长需求, 在气候持续变暖的大背景下, 这种植被带的迁移存在一定的可能性。

3.1.2 气候变化背景下秦岭山地植被管理建议

针对气候变化引起的植被垂直格局的变化, 应积极制定应对措施以保证植被正常生长, 尤其要注意防御不利条件对新生植被的干扰。由于气候变暖而发生的植被带更替是在较为理想的条件下发生, 但在植被带更替过程中, 新生植被往往比较脆弱, 容易受到极端气候条件以及人为活动的干扰^[47]。新生植被带未成林之前, 原有植被带死亡, 会造成秦岭植被整体覆盖度下降, 生产力减退。目前已有学者提出, 在秦岭的太白山及牛背梁等地观测到巴山冷杉的死亡, 巴山冷杉表现出一定的衰退趋势^[48]。这也反映了随着气候变暖, 喜阴冷环境的巴山冷杉原有生境发生了变化^[49], 其热量条件在一定程度上不利于巴山冷杉的生长, 故而出现了植被带在更替过程中原有植被死亡的现象。因此, 应积极防御不利条件对不同类型植被的影响, 尤其是对新生植被的干扰, 制定新生植被的保护措施以及应对自然灾害预案, 保证新老植被的顺利更替, 保持秦岭生态活力。同时, 在气候变化背景下, 科学合理地评估气候资源, 根据气候条件的变化逐步调整农林作物适生区, 实现农林生产力的最大化^[50], 是秦岭山地科学应对气候变化必要手段。

3.2 结论

(1) 在气候变暖背景下, 1959—2020年秦岭山地陕西段EWI整体呈上升趋势, 进入21世纪后的增长趋势更为明显, 秦岭南坡EWI上升趋势略强于北坡, 近62年来南北坡倾向率分别为0.48℃/10 a与0.46℃/10 a。

(2) 气候变暖导致秦岭山地植被潜在分布区格局发生变化。在秦岭北坡, 21世纪前仅包含四个植被类型潜在分布区, 分别为落叶阔叶林、针阔混交林、亚高山针叶林、高山灌丛；21世纪后, 秦岭山地北坡渭河东部逐渐出现常绿落阔混交林潜在分布区, 共含五个植被类型分布区。

(3) 秦岭山地植被潜在分布区面积及海拔高度发生变化。随着气候变暖, 秦岭山地南北坡暖温带落叶常绿混交林、暖温带落叶阔叶林潜在分布区的面积扩张, 而温带针阔混交林、寒温带针叶林以及高寒灌丛潜在分布区的面积减小。秦岭山地各植被带潜在分布区的平均海拔均呈现上移趋势, 高寒植被类型上移幅度大于暖温植被类型。

(4) 未来气候情景下秦岭山地植被垂直分布格局可能发生变化。在RCP4.5及RCP8.5情景下, 低海拔区植被带面积持续扩张, 高海拔区植被带面积持续缩减, 到2070年秦岭南北坡均可能出现亚热带常绿阔叶林潜在分布区, 亚热带常绿阔叶林、暖温带落阔常绿混交林将可能代替温带针阔混交林发展为秦岭山地潜在分布区面积最大的植被类型。