2024, Vol. 44文章信息
- 方青青, 张思远, 王国强, 王运涛, 段利民, 刘廷玺, 姚继平
- FANG Qingqing, ZHANG Siyuan, WANG Guoqiang, WANG Yuntao, DUAN Limin, LIU Tingxi, YAO Jiping
- 半干旱流域水热变化规律及植被响应
- Water and thermal conditions variation and the vegetation response at semi-arid Basin
- 生态学报. 2024, 44(16): 7198-7212
- Acta Ecologica Sinica. 2024, 44(16): 7198-7212
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202304140768
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文章历史
- 收稿日期: 2023-04-14
- 网络出版日期: 2024-06-19
2. 北京师范大学水科学研究院, 北京 100875;
3. 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院, 呼和浩特 010018;
4. 内蒙古大学生态与环境学院, 呼和浩特 010021
2. College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
3. The College of Water Conservancy and Civil Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China;
4. The School of Ecology and Environment, Inner Mongolia University, Hohhot 010021, China
半干旱流域是我国陆地生态系统的重要组成部分, 约占我国国土面积的20%, 相较于干旱流域赋存更丰富的植被资源。然而, 该区域水资源时空分布不均, 水分限制显著, 生态系统极为脆弱。全球变暖背景下, 半干旱流域降水、气温和径流等水热条件发生显著变化, 并存在一定的周期性特征[1—2], 在不同的时空, 尺度对植被的伴生演变过程具有直接影响, 使得植被响应对水热条件变化的敏感性不断增强[3]。近些年来, 我国诸多半干旱流域中上游出现植被显著变绿现象[4—6], 有效加强了增汇减碳效应[7]。然而, 半干旱流域水热条件的复杂变化导致限制因子的不确定性, 当流域受水分控制而非能量控制时, 植被变绿会进一步激化半干旱流域水分亏缺, 降低流域水资源承载能力, 打破生态系统平衡, 导致径流量骤减等一系列生态水文负效应[8—9]。大量研究表明, 影响半干旱流域植被动态的因素主要有气候变化、下垫面因素以及人类活动, 而由于流域的时空异质性, 植被动态表现出不同的触发机制, 植被响应过程也不尽相同[10—12]。张博等[13]通过分析陕北黄土高原植被覆盖及影响因子, 结果表明气候变化与人类活动的共同作用是黄土高原植被恢复的主要原因。杨舒畅[14]等通过研究内蒙古地区干旱变化下的植被响应, 得出内蒙古地区不同区域植被状况与干旱状况相关性存在差异, 大部分地区为正相关, 但部分区域存在负相关。庞欣欣等[15]利用模型模拟温带半干旱草原生态水文过程, 结果表明气候变暖促进草地植被生长, 但水分胁迫的存在, 抑制了植被进一步生长。卓嘎等[16]通过分析青藏高原NDVI对于气候因子的时空响应, 结果表明降水与气温共同导致了青藏高原大部分地区植被状况明显改善, 且降水对植被覆盖的影响更密切。然而, 大多数研究只关注流域水热变化对植被动态的影响结果, 鲜少聚焦植被动态过程对水热变化的周期性和阶段性响应机制。
海拉尔河流域位于大兴安岭西坡与内蒙古高原东北边缘的结合地带, 是典型的半干旱流域。作为呼伦贝尔草原以及呼伦湖重要水源地, 其丰富的植被资源构筑成我国北方重要生态屏障, 然而, 流域内半干旱的水分输入条件导致生态系统极其脆弱, 对气候变化响应的敏感性强。受到气候变暖的影响, 海拉尔河流域中上游出现显著变绿的现象。然而, 由于中上游植被耗水的增加, 流域下游却出现植被显著退化现象, 荒漠化呈现扩展趋势。深入明晰海拉尔河流域植被响应机制, 对流域尺度植被恢复管理措施的制定、水资源配置调控和高质量发展具有重要意义。
本研究以半干旱且存在植被变绿现象的海拉尔河流域中上游为研究对象, 基于多源数据, 利用统计方法M-K趋势检验, Pettitt跃变点检验, 连续小波变换等方法, 以水热条件-植被响应-综合分析为研究的总体思路, 以植被、径流对气候变化的整体趋势响应和动态过程响应为重点, 深入探讨了植被动态对水热变化的周期性和阶段性响应机制。
1 研究区概况海拉尔河流域地处我国北部边陲, 南北冷暖气流交汇冲撞频繁, 气候变化响应敏感。根据120°经线划分界线, 以东为温带季风性混交林气候, 多为低山丘陵；以西为中温带大陆性草原气候, 多为平原区。多年平均降水为373mm, 属于半干旱流域, 植被水分胁迫问题尤为突出。多年平均温度-0.67℃。流域东部、中部、西部分别为森林、林草交界带和草原, 区域广泛分布有积雪和冻土。海拉尔河流域中上游流域(图 1, 47°24′7″—50°33′8″N, 117°33′12″—122°31′4″E)地形起伏相对较大, 植被生长良好, 多为森林和灌丛区, 河网发达, 是流域的主要流经区域, 且中上游出口断面坝后站包含较完整的水文资料, 是本文的主要研究区域。
2 数据与方法 2.1 数据与处理 2.1.1 气象数据海拉尔河流域中上游的日降水量, 日平均气温等气象要素, 降水及气温数据采用等气候数据, 来自国家青藏高原数据中心的中国气象强迫数据集(CMFD, https://data.tpdc.ac.cn)。该数据集是集成再分析数据、全球陆地数据同化系统数据、地表辐射收支辐射数据、热带测雨任务卫星降水和中国地面观测数据的高分辨率气象强迫数据集, 时间分辨率为3h, 空间分辨率为0.1°, 本研究采用累积计算和重采样方法将时空分辨率统一为天和10km。
2.1.2 径流数据径流观测数据来自于流域内的6个水文站乌尔其汗站, 牙克石站, 海拉尔站, 红花尔基站和伊敏牧场站, 时间为1980—2012年。综合考量多种因素后, 运用DEM数据结合Arcgis 10.3提取了6个子流域。如图 1所示。其中A区为以乌尔其汗站为出口的子流域；B区为以牙克石站为出口且包含A区的子流域；F区为以红花尔基站为出口的子流域；E区为以伊敏牧场站为出口且包含F区的子流域, D区为以海拉尔站为出口且包含E、F区的子流域；C区以坝后站为出口, 是整个流域的出口断面, 它包含了A、B、D、E和F区。
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| 图 1 海拉尔河流域中上游区域概况图 Fig. 1 Scheme of upper and middle stream of Hailar river basin (UMHRB) |
植被指数NDVI数据由马里兰大学提供, 时间分辨率为15d, 空间分辨率为8km, 时间跨度为1982—2012年。数字高程DEM(Digital Elevation Model)数据由“地理空间数据云”(www.gscloud.cn)提供, 空间分辨率为1km。
2.2 研究方法 2.2.1 趋势分析法非参数统计检验Mann-Kendall(M-K检验)被用来分析气象水文要素在时间尺度上的趋势变化。若存在一组时间序列|X=∣x1, x2, …, xn∣, 则其S统计量由下式可得：
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(1) |
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(2) |
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(3) |
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(4) |
式中, ZMK为正态分布统计量得检验值, Var(S)为方差, 当ZMK>0时, 说明序列为上升趋势, 反之则为下降趋势。
2.2.2 跃变点分析法本文采用Pettitt法, 用于对海拉尔河流域各要素跃变点分析, Pettitt方法是一种基于秩的非参数统计检验方法, 它可以检验时间序列样本X=∣x1, x2, …, xt∣, 其对应的检测统计量Ut, T(Mann-Whiteney)由以下公式计算[17]：
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(5) |
其中,
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(6) |
因此最有可能成为跃变点的位置发生在以下条件成立时,
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(7) |
其显著性概率可以通过以下公式计算而得,
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(8) |
式中, xt为随机变量, T为样本长度, p为跃变点的显著性水平, 当p < 0.05时, 时间序列存在明显跃变点, 否则不存在。
2.2.3 CWT小波周期分析法利用小波变化分析海拉尔河流域各要素长时间序列的周期变化, 该方法被广泛应用到生态水文研究中[18—19]。连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT)是一种利用母小波转换时间序列f(λ)(λ=1, 2, 3, …, n)的线性运算, 并将序列转化成一系列小波能量系数。在数学上, 连续小波函数ψα, β(λ)根据伸缩和平移母小波函数ψ(λ)而得。
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(9) |
式中, α和β分别表示伸缩系数和平移系数, 而所获得的小波能量系数为：
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(10) |
本研究采用Morlet小波作为母小波函数, 进行连续小波变换, 其表达式为：
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(11) |
式中, C为常数, η是中心频率, σ是伸缩参数。此为以Morlet母小波变换而得的小波能量系数, 以复数形式表征, 其表达式为,
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(12) |
其中部小波系数(a1, a2, a3, …, an)表示时间序列的波动状态, 数值越高代表时间序列值越高, 系数值越低代表时间序列值越低。
3 结果与分析 3.1 降水及气温特征分析由图 2可知, 空间上流域多年平均降水量在265—497mm之间变化, 生长季降水量则在250—474mm之间变化。全年和生长季降水量空间分异规律相同, 降水量由西向东递增。而非生长季降水量在14—25mm之间变化, 空间分异规律变化较大。多年平均气温在-1.4—3.6℃之间变化, 非生长季气温均在0℃以下。和降水变化正好相反, 全年以及生长季平均气温自西向东逐渐减少, 非生长季空间分异规律较不明显。
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| 图 2 流域生长季、非生长季及全年平均降水量、气温分布 Fig. 2 Spatial distribution maps of annual precipitation and temperature over growing season, nongrowing season and whole year in the UMHRB |
图 3和图 4显示了1980—2012年不同区域降水量和气温随时间的变化及趋势特征。其中A, B和F区降水量高于其他区域, 多年平均值分别为420.3, 426.5mm和404.8mm, 其他则在400mm以下；降水量在生长季和全年时间上的趋势变化为显著减小；除A区外, 其他区域降水量减小值倾向率均大于10mm/10a, 其中E, F区减小的倾向率最大(-15.8mm/10a、-19.3mm/10a)。相反的, 非生长季降水量却存在升高的趋势, 倾向率在9.1—9.5mm/10a之间。由气温的变化趋势可知, 生长季, 非生长季及全年气温均表现出上升趋势, 倾向率大小排序为非生长季(0.65℃/10a)>全年(0.53℃/10a)>生长季(0.13℃/10a)。对于不同植被类型而言, 草原区(C和D区)较森林区(A, B, E和F区)升温快, 但是降水降幅小。综合气温、降水量及其变化趋势的结果可知, A, B和F区为流域中的冷湿区, 而C, D和E区则属于区域内的暖干区。
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| 图 3 流域各分区生长季、非生长季及全年平均降水量及气温 Fig. 3 Variations of annual precipitation and temperature over growing season, nongrowing season and whole year in the UMHRB |
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| 图 4 流域各分区降水量、气温趋势变化及多年平均值 Fig. 4 Varied trends of annual precipitation, temperature and multiyear value |
利用Pettitt方法对流域内6个区域的降水量及气温进行跃变分析检验(图 5)所示的四条虚线为Pettitt统计量Ut, T对应的1%(±119.2)和5%(±99.4)显著性水平。根据降水量的跃变点变化可知, 除A区外, B, C, D, E和F区均表现出显著的跃变点特征(均达到5%), 其中E和F区的显著性水平达到1%, 均在1998年达到最大值。因此确定1998年为跃变点, 即降水量在1998年之前显著大于1998年之后。将跃变点作为临界点, 分不同时期进行M-K趋势检验。由表 1可知, 1980—2012年降水量在整个时期内存在不显著的降低趋势, 同时在1980—1998年期间, 除了A区之外, 其他区域表现出上升的趋势, 其中E区表现出显著的上升趋势。而跃变点之后, 1998—2012年期间, 区域内降水表现出显著的上升趋势, 其中A和B区显著性大于99%。对于气温而言, 各区域Ut, T均于1988年达到最大值(Ut, T分别为-184, -182, -186, -182, -184和-182), 因此确定1988年为跃变点, 即1988年后气温显著大于1988年之前气温。将1988年设置为临界点可知, 气温在1980—1988年之间存在不显著的上升趋势, 然而1988—2012时段, 气温则存在下降趋势。但整个时间段内, 气温仍存在着显著的上升趋势。
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| 图 5 流域各分区年平均降水量、气温跃变点分析 Fig. 5 Breakpoint analysis of annual precipitation and temperature by Pettitt method |
| 变量 Variable |
指标 Index |
时间范围 Time range |
A区 Area A |
B区 Area B |
C区 Area C |
D区 Area D |
E区 Area E |
F区 Area F |
| 统计检验值 Statistical test value |
降水量 | 1980—1998 | 0 | 0.69 | 0.97 | 0.97 | 1.32* | 1.11 |
| 1998—2012 | 2.29** | 1.97** | 1.75* | 1.64* | 1.64* | 1.86* | ||
| 1980—2012 | -0.41 | -0.63 | -0.60 | -0.69 | -0.72 | -0.75 | ||
| 气温 | 1980—1988 | 0.72 | 0.52 | 0.31 | 0.52 | 0.52 | 0.31 | |
| 1988—2012 | -0.49 | -0.72 | -1.00 | -1.19 | -1.51* | -1.56* | ||
| 1998—2012 | -1.18 | -1.18 | -1.68* | -1.88* | -1.88* | -1.68* | ||
| 1980—2012 | 2.30** | 2.09** | 1.93* | 1.78* | 1.59* | 1.53* | ||
| * *代表通过95%显著性水平, *代表通过90%显著性水平 | ||||||||
为了和降水量时间段进行匹配, 将添加时间段1998—2012年的M-K趋势检验(表 1), 可以看出在该时间段内大部分区域(C, D, E和F区)气温存在着显著的下降趋势。根据方差和小波能量系数图(图 6)可以看出, 周期a为6.9a时周期性最强, 且震荡强度最大, 表明降水量在33a内发生了五次明显的“干—湿”转换的现象, 且这种变换的震荡强度随时间逐渐减弱, 当周期大于6.9a之后, 周期性明显减弱。25—33a期间存在一次由湿转干的趋势, 但震荡强度低于6.9a周期的强度, 而该转变期在1998年附近, 与跃变点分析结果一致。对于气温而言, 当周期a为4.1, 13.8a时, 表现出一定的周期性, 并且随时间的增加, 周期性明显增强。此外, 当周期为4.1a时震荡幅度较小, 明显小于13.8a的震荡幅度。同时33a期震荡强度达到最大, 而该冷暖交替期在1988年附近, 与跃变点一致。
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| 图 6 流域年平均降水量、气温周期分析 Fig. 6 Wavelet periodic analysis of annual precipitation and temperature in the UMHRB |
本研究利用6个水文站点的降水和径流逐月数据(图 7), 进行双累积曲线分析, 结果表明所有的6个站点基本保持了稳定的降水—径流关系(R2接近于1, 且均大于0.93), 说明在该区域降水—径流关系受人类活动的影响较小, 因此本研究将所获得的流量数据视为天然流量。1980—2012年各水文站点的流域年径流深随着时间的变化均出现下降的趋势(图 8)。6个站点的多年平均径流深由高至低依次排列为：牙克石站(137.4mm)>乌尔其汗站(133.7mm)>红花尔基站(131.3mm)>伊敏牧场站(108.7mm)>坝后站(79.86mm)>海拉尔站(52.33mm)。这种特征表现为在森林覆盖较大的流域, 径流深相对较高, 相反的, 在跨越到草原地带之后, 径流量就显著下降, 尤其是坝后站和海拉尔站。此外各区域的年径流深均有下降趋势, 其中总径流深倾向率分别为：乌尔其汗站(-30.9mm/10a), 牙克石站(-39.3 mm/10a), 坝后站(-19.3mm/10a), 海拉尔站(-16.1mm/10a), 伊敏牧场站(-32.9mm/10a)和红花尔基站(-43.7mm/10a)。由pettitt跃变点分析(图 9)可知, 红花尔基和乌尔其汗站在1989—2006年期间, 伊敏牧场站在1989—2005年期间, 海拉尔站在1989—2003年期间, 牙克石站在1989—2005年期间, 坝后站在1989—2001年间存在径流的跃变点, 且均通过了99%的显著性检验, 说明1980至其中任意年份的径流都要显著大于该年份之后的径流；显著性水平在1998年附近分别达到最大值(160, 208, 212, 230, 238, 234)。因此, 1998年前后是各个站点最显著的径流跃变点年份, 径流与降水量的跃变点年份存在较好的一致性, 即当降水量较高时, 即1998年以前, 年总径流深较高, 反之亦然, 表明在1998年前后的径流显著变化主要受到降水的控制作用。此外, 同样将跃变点1998年作为临界点, 分不同时期进行M-K趋势检验(表 2)。除了A区和E区分别在时段1980—1998和1998—2012有不显著的上升趋势外, 其他区域都呈现出下降趋势, 但只有全时段(1980—2012)的下降趋势是显著的(95%的显著性水平)。
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| 图 7 海拉尔河流域中上游月降水-径流双累积曲线 Fig. 7 Double-mass plots of monthly rainfall and runoff in the UMHRB |
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| 图 8 流域各水文站月平均径流深年际变化 Fig. 8 Inter-annual Variations of monthly runoff in each sub-basin |
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| 图 9 流域各水文站年平均径流深跃变点分析 Fig. 9 Breakpoint analysis of annual runoff by Pettitt method for each sub-basin |
| 变量 Variable |
指标 Index |
时间范围 Time range |
A区 Area A |
B区 Area B |
C区 Area C |
D区 Area D |
E区 Area E |
F区 Area F |
| 统计检验值 Statistical test value |
径流深 | 1980—1998 | -0.62 | -0.63 | -0.28 | -0.13 | 0.34 | -0.49 |
| 1998—2012 | 0.29 | -0.49 | -0.19 | -1.28* | -1.48* | -0.89 | ||
| 1980—2012 | -2.43** | 3.45** | 3.26** | 3.64** | -3.70** | -3.85** | ||
| * *代表通过95%显著性水平, *代表通过90%显著性水平 | ||||||||
根据结合小波能量系数和方差图(图 10), 流域径流深在6.9a周期性最强, 震荡幅度达到最大, 6.9a左右这个周期段存在明显的五次“枯-丰”转换的现象, 这一点也同样和降水量相似。当周期大于11.5a之后, 震荡幅度逐渐增大, 在31.2—33a达到最大值, 但仅在1998年附近发生一次“枯-丰”转换, 而该结果与跃变点分析结果一致。
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| 图 10 流域出口断面(坝后站) 年平均径流深周期分析 Fig. 10 Wavelet periodic analysis of annual runoff at the outlet (Bahou Station) of UMHRB |
受气候变化的影响, 海拉尔河流域植被变化特征反映了生态系统对气候变化的响应过程。由于水热条件的限制作用, 区域内的植被具有较强的敏感性。从图 10分析流域NDVI的空间变化, 可以看出NDVI在生长季和全年自东向西逐渐减小, 其中生长季在0.31—0.67之间变化, 而全年则在0.21—0.58之间变化。这种空间变化特征与植被类型有较好的一致性, 即东部森林区域NDVI较高, 西部草原区域NDVI较低。非生长季区域的NDVI则在0.08—0.47之间变化, 空间上没有明显的规律性。
分析NDVI的长时间序列(图 11), 可以发现NDVI在生长季的以0.003—0.006/10a的速率增加, 而在非生长季, 植被的NDVI显著降低(-0.008—-0.01/10a), 并且呈现北部森林流域下降速率显著大于南部森林流域, 这可能是由于在非生长季北部森林流域的水分胁迫大于南部森林流域。在全年尺度上NDVI则是以微弱的速率降低(-0.0008—-0.003/10a)。
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| 图 11 流域生长季、非生长季及全年NDVI时空分布特征及变化趋势 Fig. 11 Spatio-temporal distributions and trends of NDVI over growing season, nongrowing season and whole year |
通过pettitt跃变点分析可知区域生长季NDVI在2006年出现明显的跃变点, 2006年之后的NDVI显著大于2006年之前的NDVI, 但与气温及降水量的跃变点不尽相同。对全流域生长季进行周期分析, 由图 12可知NDVI在2.9和9.8a存在明显的周期性, 2.9a时震荡幅度较小, 明显小于9.8a的震荡幅, 并且在9.8a期间存在明显的三次“小-大”的转换过程, 且随着时间的推移, 植被NDVI周期性震荡幅度加大。大于9.8a后, 周期性减弱, 震荡幅度逐渐降低。
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| 图 12 流域年平均NDVI周期分析 Fig. 12 Wavelet periodic analysis of annual NDVI in UHRB |
水热条件是维持半干旱流域生态系统平衡的中心纽带, 是植被生长的重要因子[20]。海拉尔河流域夏季受到来自东部的太平洋季风影响, 由于地处内陆, 水汽动力不足, 降水自西向东增加, 而气温受海拔影响, 自西向东降低。研究结果表明, 相较于森林覆盖区, 草原区升温快, 这可能是由于不同下垫面对区域气候存在不同的响应与反馈效应[21], 使得森林区域对气温升高有一定的缓冲作用[22]。根据跃迁点分析, 海拉尔河流域气温在1988年左右发生跃变, 这与何文鑫等[23]、王维坤等[24]分别在内蒙古呼伦贝尔市与西部沙地气温突变分析中得出气温在1990年左右发生突变基本一致, 而周莹等[25]得出内蒙古气温在1981—1993之间发生突变的类似结论, 具体发生突变的原因还需要进一步研究。海拉尔河流域气温变化以13.8a为主周期, 何文鑫等[23]通过对内蒙古赤峰市与呼伦贝尔市进行气温周期分析, 结果发现赤峰市、呼伦贝尔市气温主周期分别为14、10a, 这可能表明内蒙古东部气温周期驱动因子相似, 使得周期存在一致性。整个研究时段内, 流域气温显著升高, 降水不显著降低, 流域趋向于暖干化, 这与前人在呼伦湖流域[26]、内蒙古东北部[27]关于气候变化趋势的研究结果一致。
4.2 植被动态过程响应机制水热条件是径流周期变化的主要驱动因素。本研究径流与降水周期基本保持一致, 均存在五次转换现象, 并且两者跃变节点相似, 表明径流的周期性变化过程主要受降水控制。许美娇等[28]在黄河源区径流演变与驱动因素分析中也得出降水与径流主周期分别为38、30a, 周期性变化基本一致的类似结论, 而李子威等[29]通过对漓江上游径流量与气象因子年际与周期性变化分析得出, 相较于降水, 气温是影响径流变化的主要因素, 其次是人类活动。这可能是因为漓江上游防洪补水工程修建较多, 城市扩张明显。而相较于前人在太白山流域[30]所得出的植被动态与气温、降水周期存在相似性的结论, 本研究中植被动态与气温、降水两者在周期上并无明显一致性, 这可能是因为海拉尔河流域为半干旱流域, 植被响应受到复杂水热条件与冻土融化等下垫面变化的综合影响。
结果显示降水量在1980—2012年整个阶段表现出微弱降低趋势, 在1998年存在突变降低特点, 且1980—1998年及1998—2012年表现出阶段性增加趋势；而气温则在1980—1988年阶段性显著上升, 1988后缓慢上升；然而径流量和植被NDVI在2000和2006年之后仍旧表现显著的降低和升高趋势, 体现了水热条件的暖干化抑制径流量(“抑流”)和促进植被生长的特征(“促长”), 甚至在降水回升和气温升高趋于平缓仍表现出“抑流”和“促长”的特征, 表明了水热条件对植被影响的累积效应。已有研究表明：植被变化不会同步响应气候因素变化, 并且气候因素对植被生长的影响会持续累积[31]。根据植被响应分析, 随着水热周期性演变, 植被周期性生长振幅不断增强, 表明气温升高, 叠加土壤冻融的影响持续累积, 导致了即使在降水减少的情景下, 植被仍然变绿的结果。并且在1988—2006年区间内, 气温显著高于之前年份, 但植被并未显著变化, 直到2006年后, 植被显著绿化, 这也进一步验证了累积效应在该区域的影响, 表明持续处于较高水平的气温使得区域内可提供的能量明显升高, 导致植被变绿。
4.3 植被整体趋势响应机制植被整体趋势响应在长时间尺度上的变化表现出明显的分异。尽管降水量减小, 但是由于气温的升高仍然导致生长季植被变绿, 说明区域近三十年气温升高相较于降水减小影响较为显著, 类似的研究结果也出现在黄河流域[32]。温度增加一方面能够增强植被动态, 提前和延长生长季[33], 另一方面对于植被生长, 起到直接影响作用的是土壤水分而不是降水, 海拉尔河流域位于我国多年冻土区, 冻土层较薄, 对气候变化敏感性强[34], 尽管降水减少, 但近些年来受升温影响, 流域冻土以厚度减薄、界线北移等多种形式退化[35], 土壤水分增加, 在两方面综合影响下进而增强光合作用。蒋元春等[36]在青藏高原冻土变化与植被研究中, 也发现冻土下界提升对植被变绿有一定的积极影响。因此, 在高寒冻土流域, 气候变化下, 冻土响应对植被生长的影响不容忽视。而尽管非生长季气温升高, 降水增加, 但植被NDVI呈现下降趋势, 可能是因为非生长季冻土固结, 气温升高导致流域的水分胁迫加剧。植被变绿虽然能够增汇减碳和减少土壤侵蚀[37], 但植被生长与水资源之间存在一定的制约关系[38]。根据水量平衡原理, 植被变绿增加植被蒸腾和冠层截留蒸发[39], 改变降水的分配, 从而导致土壤水分与径流减少, 进一步加剧干旱流域的水分胁迫。研究结果发现, 降水轻微减少情景下, 径流却显著衰减, 与此同时生长季植被变绿, 表明植被变绿对径流造成挤兑。严伟卿等[40]在对金溪径流变化归因分析的研究中得出, 金溪流域径流减少的主要原因是植被的显著变绿, 贡献率达到100%。夏岩等[41]黄河中游延河流域对径流演变的估算分析研究中得出, 除了植被恢复外, 以大规模水库、河道取水等水利工程为代表的水利工程、降水变化等也是重要影响因素。综上所述, 在人类活动较少的自然流域, 植被变绿已成为径流衰减的主导因素。因此, 海拉尔流域下游荒漠化的原因可能是中上游植被变绿增加了耗水, 造成水资源短缺。而未来水分胁迫下, 荒漠化扩张可能蔓延至全流域, 最终导致流域生态水文失衡。
5 总结本文分析了海拉尔流域水热条件关键因子降水、气温、径流的时空特征及周期性规律, 探讨了区域水热变化趋势。然后分析了水热变化下的植被响应, 从整体趋势和动态过程两个维度讨论了时空尺度上植被响应的原因及机制。主要得到以下几点结论：
(1) 空间尺度上, 流域年均降水量自西向东增加, 气温自西向东减少；相较于草原区, 森林区径流量与植被NDVI较大, 且呈现升温慢、降水降幅大的特点。森林区内部, 北部森林NDVI下降速率显著大于南部森林。
(2) 时间尺度上, 流域年均降水量以大于10mm/10a的趋势轻微减少, 径流量以19.3mm/10a的趋势显著减少, 两者均在1998年前后发生跃变, 存在6.9a的周期；而年均气温以0.65℃/10a的趋势上升, 并在1988年前后发生跃变, 存在13.8a的周期；植被生长季NDVI以0.003—0.006/10a趋势增长, 在2006年前后发生跃变, 存在9.8a的周期。从整体而言, 流域趋于暖干化, 但在1988后变缓, 而植被逐渐变绿。水热条件的暖干化抑制径流量和促进植被生长的特征, 甚至在1998年后, 降水回升和气温升高趋于平缓仍表现出相同特征。
(3) 整体趋势方面, 植被整体变化趋势主要受温度主导, 升温带来的冻土融化多重影响导致植被变绿, 而植被变绿增加了流域耗水, 从而加剧了径流衰减；动态过程方面, 径流动态变化和周期性规律主要受降水控制, 而植被动态变化和周期性规律受到降水、气温等的综合影响。且随着水热条件演变, 植被周期性生长振幅增强, 同时1988—2006区间内的气温显著高于之前, 而植被却在2006年后显著绿化, 表明水热条件对植被响应的影响存在累积效应。
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