付阳^,1,2, 陈辉^,1, 张斯琦^1,3, 杨祎^4,5, 赵元杰¹1.河北师范大学资源与环境科学学院,河北省环境演变与生态建设实验室,石家庄050024
2.兰州大学资源环境学院,兰州730000
3.北京师范大学地理科学学部自然资源学院,北京100875
4.中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都610041
5.中国科学院大学,北京100049

Phenological characteristics of alpine arid region based on biome type and its responses to climate factors: A case study of Qaidam Basin from 2000 to 2019

FU Yang^,1,2, CHEN Hui^,1, ZHANG Siqi^1,3, YANG Yi^4,5, ZHAO Yuanjie¹1. College of Resources and Environment Sciences, Hebei Normal University, Hebei Key Laboratory of Environmental Change and Ecological Construction, Shijiazhuang 050024, China
2. College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
3. College of Resources Science & Technology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
4. Institute of Mountain Hazards and Environment, CAS, Chengdu 610041, China
5. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: 陈辉（1972-）,女,河北承德人,教授,硕士生导师,研究方向为生态学,综合自然地理学。E-mail: chenhui@igsnrr.ac.cn

收稿日期:2020-04-19接受日期:2020-07-20网络出版日期:2021-01-10

基金资助:

国家自然科学基金项目.41877448 国家自然科学基金项目.40971118

Received:2020-04-19Accepted:2020-07-20Online:2021-01-10
作者简介 About authors
付阳（1987-）,男,河北石家庄人,博士研究生,研究方向为植被生态学。E-mail: fuyang0220@163.com







摘要
植被物候反映了植被对环境的适应策略,物候研究对理解植被的生长机制及其对生态因子的响应有重要意义。以柴达木盆地植被为对象,基于2000—2019年NDVI数据,采用双逻辑函数法和STL时序分解算法,从区域和群落层面研究了物候的静态（空间异质性）、动态（时空变化）及其对气候的响应。结果表明：① 柴达木盆地植被生长季始期（SOS）和生长季末期（EOS）均以提前为主,分别提前了0.13天/年和0.23天/年,其中57%的植被区EOS显著提前（P<0.01）。生长季长度（LOS）缩短了0.09天/年。② SOS和EOS在空间分布和变化趋势两方面存在正相关关系,SOS较早发生的区域,EOS也较早,反之亦然,SOS提前的区域和EOS提前的区域重叠度高。③ 水热组合制约着植被物候,LOS最长的为温性草原（131天）和灌丛（128天）,最短的为高寒草甸（113天）。
关键词： 寒区旱区;柴达木盆地;植被物候;群落类型;气候变化

Abstract
Vegetation phenology reflects the adaptation of vegetation to the comprehensive environment. Phenology research is of great significance to understand the growth mechanism of vegetation in the ecosystem and its response to ecological factors, especially climate factors. Based on the MODIS NDVI data and Double Logistic Function fitting method, the vegetation phenology in the typical alpine arid region of Qaidam Basin from 2000 to 2019 was selected as the object. The characteristics of static state (spatial heterogeneity) and dynamics (temporal and spatial change) of vegetation phenology and their responses to climate change were studied at the regional and biome levels. The results are as follows. First of all, in Qaidam Basin, the start of growth season (SOS) and the end of growth season (EOS) were mainly advanced. Specifically, the start of growth season was 0.13 days/yr in advance and the end of growth season was 0.23 days/yr in advance. With regard to the end of growth season, 57% of the vegetation areas had a significant advance level (P<0.01). The length of growth season (LOS) was mainly shortened. The trend of shortening was 0.09 days/yr. Secondly, there was a positive correlation between the start of growth season and the end of growth season in spatial distribution and variation trend. In the region where the start of growth season occurred earlier, the end of growth season occurred earlier, and vice versa. The region where the variation trends of the start of growth season and the end of growth season were both in advance showed an obvious overlapping. The last but not the least, the combination of water and heat has obvious restrictive effect on vegetation phenology. No matter in distribution or variation trend of phenology, the start of growth season and the end of growth season were affected more significantly by precipitation, and the response of variation trend to precipitation was faster. Under the alpine arid condition, there was more precipitation in warm steppe and shrub, resulting in the longest growth season, 131 days and 128 days respectively. And the shortest growth season occurred in the alpine meadow (113 days).
Keywords：alpine arid region;Qaidam Basin;vegetation phenology;biome type;climate change


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本文引用格式
付阳, 陈辉, 张斯琦, 杨祎, 赵元杰. 基于群落类型的寒区旱区物候特征及其对气候因子的响应——以2000—2019年柴达木盆地为例. 地理研究[J], 2021, 40(1): 52-66 doi:10.11821/dlyj020200327
FU Yang, CHEN Hui, ZHANG Siqi, YANG Yi, ZHAO Yuanjie. Phenological characteristics of alpine arid region based on biome type and its responses to climate factors: A case study of Qaidam Basin from 2000 to 2019. Geographical Research[J], 2021, 40(1): 52-66 doi:10.11821/dlyj020200327

1 引言

物候学是研究受环境要素影响、特别是受气温等气象和气候条件变化影响的动植物的周期性变化等生物学现象的学科^[1],是一门综合反映环境变化的科学。近年来,物候学重新受到学术界重视的一个重要原因是因为物候变化是全球气候变化的一项独立证据^[2]。不仅如此,物候的变化还会引起植被生产力、结构组成和陆地生态系统碳循环的变化,进而对气候系统给予反馈。如,对于气候变暖而言,物候生长季的延长可能起到负反馈的作用^[3]。

利用遥感数据和气候数据相结合研究物候-气候关系具有时空连续性好、覆盖范围广、时间序列长、数据获取简便、并能反映植物季节性生长发育过程及其年际变化等优点^[4,5,6,7],成为近几年物候与气候关系研究的重要方式。根据近年的研究,植被物候变化的驱动因素主要有气温、降水、土壤温湿度、光周期、日照和养分有效性等^{[8,9,10,11,12,13,14,15,16]}。北半球春季物候的提前便被普遍认为是春季气温上升引起^[17,18,19]。

基于大的区域研究某种植物物候,要考虑尺度效应。Liang等研究青藏高原物候变化时,证明物候会随经纬度的变化而变化^[20]15。遥感技术是大尺度物候监测,与实地监测在尺度上不匹配,因此更多区域尺度上的植被物候需要被关注,种群尺度（群落尺度）物候变化研究,群落中物种物候期分化,即时间生态位分化也值得进一步研究,以便从不同尺度深入阐述植被物候事件发生的生理生态机理^[21]。另外,区域尺度的物候研究还要考虑到水平和垂直两个维度的差异,差异过大会导致分析结果离散程度过大而可靠性降低。

目前,青藏高原高寒草甸的物候研究报道相对丰富,针对干旱半干旱区草原物候研究也有一定数量,草本物候逐渐受到重视是因为草本植物对于环境响应比木本植物敏感得多^[22]。但迄今为止,专门对柴达木盆地植被物候的研究很少。柴达木盆地位于青藏高原东北部,占据中国生态分区的一个独立分区,生态系统极其脆弱,具有高寒高旱高盐渍化且海拔异质性极大的特性。为适应这里的环境,盆地内不同部位形成了特有的植物群落,如盆地内部有适应荒漠的灌丛和适应盐湖条件的盐生禾草,山地垂直带分布着适应高寒环境的苔草草原和嵩草草甸等。前人对柴达木盆地植物的研究主要包括水分来源、土壤温湿度、生态位特征、植被指数及植被覆盖等方面^{[23,24,25,26,27,28]}。数据显示,柴达木盆地是青藏高原近半个世纪升温最显著的地区^[29,30],因此,研究该地区植被物候对认识气候变化的环境效应具有重要意义。基于这个背景,Fu等采用非对称高斯拟合法对柴达木盆地2000—2015年区域整体的植被物候时空格局进行研究^[31],但未对植被进行分类、量化分析各类群落物候时空变化上的差异,以及这些群落所在的细分生境下的水热组合如何影响物候格局。

本研究意在达到以下目的：

（1）基于高寒干旱、地势高差大且区域内气候差异显著的特点,分析柴达木盆地不同生境下分布哪些植物群落,并重点研究不同群落物候在这种异质环境下的适应特征。

（2）研究植被物候对气温和降水的响应,在区域和群落两种尺度上力求找出以柴达木盆地为代表的寒区旱区物候变化的决定因子。

2 数据与方法

2.1 研究区选择与气候、植被概况

柴达木盆地位于青藏高原东北部（90°16′E~99°16′E、35°00′N~39°20′N）,是一个由昆仑山、祁连山和阿尔金山环抱形成的山间构造盆地。盆地中央与四周山脉高差极大,地貌类型从约2600 m的中部湖积平原,向山前冲洪积倾斜平原、风蚀丘陵、固定半固定沙丘、戈壁和高山递变,其间不到150 km的水平距离抬升了约2400 m的高度（图1a）。

图1

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图1柴达木盆地位置及植物群落分布

Fig. 1Location of Qaidam Basin and biome distribution



柴达木盆地地处青藏高原和西北干旱区过渡带,干燥少雨,蒸发强烈,盆地东部多年降水200 mm,中部仅15 mm,绝对年温差达60℃以上,日温差也常在30℃左右,为典型内陆干旱荒漠气候。数据表明,柴达木盆地是中国半个世纪以来（1961—2010年）增温最强烈的地区,平均增幅0.05°C/年^[32],是气候变化的敏感区。柴达木盆地气温和降水呈半环状分布,气温从中部向边缘山地随海拔降低,降水与气温降低的方向大致相反（图2a）。2000—2019年,盆地内植被覆盖区气温和降水整体呈升高趋势,其中气温升高0.005°C/年,这与IPCC第五次评估报告的1998—2012年的全球升温数据一致^[33],该报告解释了进入21世纪后全球升温有所趋缓的原因,如始于厄尔尼诺年及太阳周期、火山喷发、海水热量重新分布等。降水升高1.94 mm/年,东南部昆仑山东段气温和降水升高明显,在盆地东部及东北部祁连山一带降水有下降趋势。

图2

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图22000—2019年柴达木盆地气候因子时空分布

Fig. 2Spatial pattern and interannual variations of climatic factor from 2000 to 2019

2.2 数据来源及预处理

植被指数数据来自美国航空航天局的戈达德航天中心（https://ladsweb.modaps.eosdis. nasa.gov）提供的MOD09GA逐日数据经投影、重采样、裁切、公式运算及最大化合成法等过程得到,包含从2000年到2019年共1440期,其空间分辨率为500 m,合成周期为5天。

EVI作为对NDVI的改进型,对植物形态和冠层结构等信息响应敏感,能提升高生物量地区植被监测精度,但其时序曲线幅度较小,对于植被稀疏区拟合会影响对植被绿度的敏感性^[34],而NDVI的特点是对浓密植被的敏感性低,但对稀疏植被敏感性强^[35],鉴于柴达木盆地植被覆盖低的特点,本研究选用NDVI这一植被指数。

植被类型数据及群落分类方法。中国1:100万植被类型数据来自中科院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=122）。本研究根据植物分类数据、柴达木盆地地形特点和生境相似性三个维度将研究区植被分为6类,分别为高寒草甸（高寒嵩草、杂草类草甸）、绿洲草甸（温带禾草、杂草类盐生草甸）、高寒草原（高寒禾草、苔草草原）、温性草原（温带丛生禾草、矮禾草草原）、灌丛（温带落叶、亚高山落叶阔叶灌丛）、荒漠（温带多汁盐生矮灌木、半灌木、矮半灌木、矮半乔木、高寒垫状矮半灌木荒漠）（图1b）。

群落模板数据。将植被分类数据拆分组合提取出6种群落单独图像,各自与物候模板数据（数据获得方式见2.3章节）进行掩膜处理,得到不同群落类型模板数据。该数据可与柴达木区域整体数据进行掩膜提取,得到不同群落详细数据,尤其在进行趋势相关性和气候相关性分析时,可以提取单独群落类型的显著性占比情况。

DEM数据来自中科院寒区旱区科学数据中心（http://data.casnw.net/portal）。

气象数据源于国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn）,选择柴达木盆地及其周边18个气象站点2000—2019年逐日气温和降水数据,插值计算得到5天和逐月两套气象数据。气温插值方法：① 根据台站海拔将其气温数据在Office Excel中使用0.65°C/100 m气温直减率校正为海拔0 m气温。② 在Arcmap 10.2中构建模型,通过模型中的Kriging插值、裁切、DEM数据校正（0.65°C/100 m气温直减率）等程序得到柴达木盆地的气温数据。

2.3 物候提取和估算

采用双逻辑函数法（Double Logistic）^{[36,37,38,39]}和STL时序分解算法^[40]结合对盆地内2000—2019年逐年植被指数进行平滑拟合,后者算法对前者进行了校正,通过比对,可有效降低曲线噪声的影响^[41]。采用动态阈值法提取物候参数,生长季始期（SOS）和生长季末期（EOS）阈值参数分别设置为0.2和0.5,即选择NDVI拟合曲线的左右两个最低值距峰值20%和50%处对应的时间作为物候关键期。这两个阈值经过实地验证,且被多数研究者使用验证^[42,43],研究结果基于同一条件有利于研究者相互比较参考。柴达木盆地中部NDVI小于0.05的荒漠地区,其NDVI曲线每年峰值均出现在冬季,这在其他****对高寒干旱地区研究中也有报道^[21]5。因此,在设置拟合参数时将NDVI限制最小值为0.05,来剔除该地区数据,这样能有效地将非植被区去除,便于对植被区进行定量研究。

剔除拟合噪声方法。尽管前述步骤限制了提取范围,NDVI拟合数据过程中,仍有像元出现无效数据或空值,这主要来自卫星遥感数据本身受地物干扰,加上NDVI运算、平滑拟合两个过程加大了这部分噪声,且更严重的是,这些像元时空上分布不均。为此,本研究将拟合后的物候数据进一步掩膜处理：首先,利用初步计算得到的SOS多年均值图像,将像元值为小于100及大于200的像元剔除,然后与植被分类数据进行叠加分析,将非植被区剔除,获得可以使用的SOS多年均值数据,并以此作为模板,对近20年的所有物候数据进行掩膜,得到像元一致的待分析数据。结果证明,上述方法可大大减少噪声干扰,显著提高后续阶段分析结果的准确性和可靠性。

统计分析方法。本研究使用一元线性回归方法^[44]拟合了2000—2019年物候变化趋势,并对变化趋势进行F显著性检验。采用偏相关分析法^[28]871研究气象因素对物候变化的影响以排除其他因素干扰,最后对相关系数的显著性进行T检验。

2.4 分析步骤

（1）估算柴达木盆地2000—2019年各物候关键期的均值分布与变化趋势,并检验其显著性。 （2）将各物候期的所有像元与DEM数据进行分区统计,得到它们在海拔上的具体分布。 （3）将6种群落模板与物候均值、趋势数据和DEM数据进行统计分析,得到群落尺度的时空变化特征。

（4）将前一步得到的群落物候数据与季前气温和降水（这里的“季前”指物候期发生前1个月）进行相关性分析,得到柴达木盆地不同群落与气候的相关性特征,并进行显著性分析。

3 结果分析

3.1 柴达木盆地植被物候整体特征

3.1.1 植被物候区域时空特征 柴达木盆地SOS范围约为DOY（days of the year）110~190,整体均值是DOY 152,即每年的6月1日（平年）或2日（闰年）（图3a）。本研究把小于这个值的地区看作Early SOS,大于这个值的地区看作Late SOS。Early SOS成片出现在盆地东部低山河谷与山前冲积扇,局部出现在南部冲积扇前缘（如格尔木）、苏干湖东部的绿洲中部和尕斯库勒湖流域河谷。Late SOS主要分布于盆地西南部昆仑山和祁连山山体上部及冲积扇下游一带。

图3

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图32000—2019年柴达木盆地植被物候空间分布

Fig. 3The spatial pattern of phenology in Qaidam Basin from 2000 to 2019



EOS和LOS波动范围均较SOS小,其中EOS在DOY 250~300之间（图3b）。EOS均值为DOY 272,即每年的9月29日（平年）或30日（闰年）。本研究将小于这个值看作Early EOS,大于这个值看作Late EOS。Late EOS 出现的地区并没有和Early SOS 有多少重叠,而是局部地区与Late SOS重叠度更高。Early EOS主要出现在边缘山地的山前冲积扇,同样在中南部冲积扇下游EOS也普遍晚于平均值。高海拔山地,尤其山地南坡EOS均较早出现。这里特别指出,在盆地西部昆仑山北支的祁漫塔格山南坡SOS出现较早,EOS也早于均值。北坡SOS出现较晚,EOS也晚于南坡。在昆仑山其他地区和祁连山南北坡也有相似的“时差”现象。

LOS范围在90~140 天,均值为121 天（图3c）。本研究把小于均值的像元看作Short LOS,反之为Long LOS。Long LOS成片出现在盆地东部的河谷和冲积扇,其他山地河谷LOS也早于均值,剩余地区普遍为Short LOS。

柴达木盆地近20年间SOS和LOS变化趋势整体表现不显著（图4）,而EOS显著提前（P<0.01）。SOS显著提前的部分占植被覆盖区32%,远远大于显著推迟的比例（13%）,其中24%地区显著水平P<0.01,该地区提前0.6天/年,这些地区主要分布在中部冲积扇一带,其他则零散地分布在一些河谷低地。昆仑山东段和西段谷地阳坡有显著推迟情况,这些显著推迟的区域平均推迟（0.35~0.44）天/年。

图4

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图42000—2019年柴达木盆地植被物候年际变化

Fig. 4Interannual variation of phenology in Qaidam Basin from 2000 to 2019



除了昆仑山小部分谷地,盆地EOS整体以提前为主,显著提前区域占了66%（P<0.05）,而且多达57%区域显著性达到P<0.01,这部分区域平均提前0.3天/年。只有3%的区域显著推迟（P<0.05）。

受SOS和EOS控制,LOS显著延长（P<0.05）的区域占7%,延长趋势为（0.74~1.85）天/年。LOS显著缩短的区域占38%,如中部冲积扇绿洲区一带及茶卡盐湖流域,缩短趋势为（0.33~0.58）天/年。LOS的整体缩短受EOS整体大幅提前影响,SOS显著提前的区域要大于推迟的区域,但其变化趋势较EOS弱。

3.1.2 植被物候垂直分异特征 柴达木盆地物候在不同海拔上的分布呈现了较强的梯度变化（图5）,这反映了物候的海拔异质性。

图5

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图5柴达木盆地植被物候与海拔的关系

Fig. 5Relations between phenology and altitude of Qaidam Basin



本研究发现,柴达木盆地植被在海拔上的分布有一个稀疏带,具体位置在3200~3300 m,这个范围植被覆盖度非常低,土地覆盖上属于沙漠。物候期的规律以这个位置作为第一分界线。3200 m以下的区域为中部草甸和边缘荒漠的平原部分,3200 m以上为山地。将4250~4500 m范围作为第二分界线,这个范围植被覆盖在山地部分达到最大,单位植被覆盖仅次于平原最高值,但高植被覆盖的范围要比平原广。柴达木盆地植被物候在第一分界线以下呈振荡波动形式,振幅为10（DOY或天）左右。如SOS以DOY 150为平衡线波动（DOY 140~160）,EOS以DOY 280为平衡线上下波动,范围大致在DOY 270~290之间,LOS以130为水平线波动（120~140天）。

第一分界线到第二分界线之间,物候期呈线性变化。SOS从3200 m的DOY 148推迟到4250 m的DOY 151。在这个海拔范围内,EOS从DOY 286提前至DOY 266,LOS由137天缩短至114天。

第二分界线有250 m的海拔范围（4250~4500 m）,这个范围物候分布稳定,其均值分别为SOS=DOY 151,EOS=DOY 265,LOS=113天。4500 m以上植被覆盖迅速降低,到5500 m植物已较罕见,物候分布在这个范围内虽波动不明显,但物候期离散性强,沿海拔向上SOS仍以推迟为主,EOS以提前为主,LOS呈缩短趋势。

3.2 群落尺度的物候时空变化特征

从群落层面研究柴达木盆地植被物候时空特征,图6展示以SOS均值分布为例。通过运算,得到各类植物群落SOS、EOS和LOS均值分布及变化趋势（表1）,并对各群落变化趋势进行显著性分析。

图6

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图62000—2019年各类型群落分布及SOS多年均值分布

Fig. 6Distribution and mean value of SOS at biome scale from 2000 to 2019



Tab. 1
表1
表12000—2019年柴达木盆地6种群落类型物候变化趋势
Tab. 1Variation of phenology of 6 types of vegetation in Qaidam Basin from 2000 to 2019

群落 类型	植被区占比 (%)	SOS (DOY)	SOS趋势 (天/年)	EOS (DOY)	EOS趋势 (天/年)	LOS (天)	LOS趋势 (天/年)
高寒草甸	21	152.22 (± 10.75)	-0.19 (± 1.01)	265.51 (± 7.58)	-0.15 (± 0.30)	113.29 (± 13.61)	0.05 (± 1.03)
绿洲草甸	9	155.55 (± 8.96)	-0.04 (± 0.40)	276.90 (± 9.77)	-0.36 (± 1.11)	121.35 (± 12.43)	-0.32 (± 1.16)
高寒草原	22	153.23 (± 11.44)	-0.10 (± 0.76)	269.65 (± 8.14)	-0.16 (± 0.45)	116.42 (± 14.10)	-0.05 (± 0.87)
温性草原	4	146.41 (± 11.46)	-0.15 (± 0.75)	276.92 (± 10.33)	-0.24 (± 0.31)	130.51 (± 14.48)	-0.09 (± 0.80)
灌丛	3	143.08 (± 11.69)	-0.25 (± 0.64)	271.88 (± 9.09)	-0.22 (± 0.31)	128.80 (± 14.23)	0.03 (± 0.69)
荒漠	27	150.95 (± 8.65)	-0.07 (± 0.67)	279.57 (± 12.27)	-0.30 (± 0.72)	128.62 (± 14.71)	-0.24 (± 0.96)

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各群落SOS均值由早到晚的顺序为灌丛、温性草原、荒漠、高寒草甸、高寒草原和绿洲草甸。年际变化趋势均以提前为主,其中灌丛提前最多（0.25天/年）,显著性分析显示,各类植物群落显著提前的趋势都大于显著推迟。EOS均值按发生先后顺序为高寒草甸、高寒草原、灌丛、绿洲草甸、温性草原和荒漠。从变化趋势上看,所有群落EOS均显著提前,提前最多的为绿洲草甸（0.36天/年）,提前最少的为高寒草甸（0.15天/年）。从LOS看,最大值出现在温性草原（131天）,其后依次为灌丛、荒漠、绿洲草甸、高寒草原,最小值出现在高寒草甸（113天）。其中高寒草甸和灌丛以延长为主,其他以缩短为主。绿洲草甸的缩短趋势达到0.32天/年,该群落52%的区域显著缩短（P<0.01）。

以本研究规定的第一分界线（3200~3300 m）划分,分界线以下以绿洲草甸为主,第一分界线以上主要分布有高寒草甸、高寒草原、温性草原和灌丛,荒漠在所有植被分布的海拔范围都有分布（图7）。高寒草甸和高寒草原分布的范围较为一致,且植被覆盖峰值都出现在第二分界线（4250~4500 m）,温性草原比灌丛分布海拔低一些,荒漠在各海拔分布甚广,峰值在2800 m附近,主要分布在绿洲草甸边缘。

图7

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图7各类群落与海拔的关系

Fig. 7Relations between biome and altitude

3.3 物候-气候相关性特征

3.3.1 区域尺度物候-气候相关性分析 本研究采用物候期分别与季前1、2、3个月的气温和降水进行相关性对比,发现季前1个月的气温和降水与物候期具有更好的相关性。将季前1个月的气温和降水称为季前气温和季前降水。SOS与季前气温整体显著相关性较差,但不显著的负相关（P≥0.05）占绝对优势,其中显著负相关（P<0.05）的区域占植被覆盖区5%,如：盆地西部和东部山地一带（图8a）。SOS与季前降水显著负相关区域比重较大,位于盆地东南高原部分和祁连山一带（占29%）。EOS与气温相关性仍比较差,2%的区域EOS与季前气温呈显著负相关,1%的区域EOS与气温显著正相关。占植被覆盖区24%的区域EOS与降水呈正相关,这些地区主要在盆地东部降水在200 mm上下的区域。可以看出SOS与降水显著相关的区域和EOS与降水相关的区域在盆地东部镶嵌分布,互为补充。

图8

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图8区域尺度物候-气候相关性

注：图a~图d是SOS和EOS分别与季前气温和季前降水的相关性显著水平。
Fig. 8Distribution of significance between phenology and climate factor



3.3.2 群落尺度物候-气候相关性分析 SOS与季前气温关系中,灌丛和荒漠与季前气温显著负相关（P<0.05）区域约占本区域10%,温性草原为8%。除绿洲草甸SOS与季前气温呈负相关区域为56%外,其他群落都达到80%以上,但均以不显著区域为主。各群落的SOS与季前降水普遍呈负相关,显著负相关区域高于研究区平均值（29%）的有温性草原、灌丛和荒漠,这些区域位于盆地东部,与前文结果一致。EOS与季前气温的关系不显著,且正负相关性各占一半,这个情况在各类群落中比较一致。

EOS与季前降水关系最密切的植物群落是灌丛,显著性为P<0.05的区域达到63%,其次是温性草原、高寒草甸、荒漠、高寒草甸和绿洲草甸。绿洲草甸与季前降水关系很小,其只有6%的区域EOS与季前降水呈正相关。

4 讨论

4.1 区域物候分析

柴达木盆地植被物候受地形和水热条件控制。因高寒干旱的气候特点,SOS均值较晚,为DOY 152,大概出现在6月初。2000—2019年SOS整体提前0.13天/年,显著提前的区域和Early SOS出现的区域表现出较大的重叠性（图9a）,这表明,气候变暖背景下,SOS提前的趋势更加明显,Late SOS的区域对气候响应速度较慢,而Early SOS不断提前,其出现越早,提前趋势越大,最终使SOS的数值范围倾向扩大化。

图9

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图9物候期与年际变化的关系

Fig. 9Relations between phenology and interannual variations



Guo等研究北方物候时发现,返青期和枯黄期呈正相关关系,认为返青期提前也会导致枯黄期提前,反之亦然^[45]。本研究有相似的结果,Late EOS和Late SOS出现的区域有重叠现象,主要分布在东部冲积扇下游,说明这里的植物对气温变化响应迟缓,EOS提前的范围和趋势都很明显,同时,Late EOS出现的区域提前趋势比Early SOS更大,且EOS越晚,提前趋势越大（图9b）,这就导致EOS数值范围呈与SOS相反的缩小趋势,这与Liu等对北半球温带植被物候研究结果一致^[8]1647。

盆地西部昆仑山北支祁漫塔格山阳坡和阴坡物候的“时差”现象明显,且昆仑山其他沟谷河谷的阳坡和阴坡也有这种现象（图3）。结合贾蕾对昆仑山的调查^[46],从降水量上分析,阳坡降水较少,阴坡降水较多,积雪量上,阳坡少,阴坡多,但是气温上,阳坡高,阴坡低,这样可能导致阳坡SOS出现更早。随着生长季降水和冰雪融水对阴坡土壤水分的补充,当阳坡已经通过EOS时,阴坡植物的EOS推迟。Long LOS出现的区域与Late EOS出现的区域较为吻合,尤其东部冲洪积扇,以及昆仑山阳坡和阴坡表现明显。SOS提前并没有延长LOS。从LOS整体缩短来看,EOS的显著提前是决定因素,这与李强等对三江源研究结果一致^[47],因此,单独研究SOS或EOS的变化并不能得出生长季延长或缩短与否的结论。反而是,SOS提前往往意味着植物活动积温提前,EOS相应有提前趋势,加上生长季平均气温提高,根据活动积温基本恒定原理,LOS自然会缩短。当然,活动积温的概念是针对单个物种,但也一定会对群落产生影响。

海拔高度上SOS与EOS的变化基本呈线性负相关,这里主要对两者控制的LOS进行讨论。柴达木盆地物候的海拔梯度变化表现出两个分界线,第一分界线3200~3300 m是一个植被稀疏带,因为已经剔除了中部荒漠,所以第一分界线的范围恰好是山前倾斜平原发育的广阔沙漠^[48]。第一分界线以下植被覆盖度高,物候变化呈微小振荡波动,因这里属于冲积扇前缘绿洲区到冲积扇下游过渡地带,自然环境较优越加上人类活动作用,使这里植物和作物种类丰富,因此物候变化呈非线性波动。第二分界线是4250~4500 m,LOS在一二分界线之间随气温降低而线性缩短（约1.4天/100 m）。随着海拔升高,受山地抬升作用,水热条件在第二分界线达到最好,这里也成为植被覆盖仅次于中部绿洲区的地带。第二分界线以上,气温继续降低加上降水迅速减少,使LOS缩短速度加快。到5500 m以上几乎无植被覆盖。

4.2 群落尺度物候分析

通过对研究区内群落进行裁切,得到不同群落类型的物候模型,有利于单独对不同群落类型物候变化显著性占比情况进行量化分析。与其他多数研究不同的是,本研究区柴达木盆地面积较小,且盆地内部荒漠带占主体,因此本研究对群落的分类类似于山地垂直带谱,各群落的分布具有明显三维地带性。它们主体的分布由高到低可分三对：高寒草甸-高寒草原、温性草原-灌丛、荒漠-绿洲草甸。

各类群落物候均值的差异与前述的区域研究一致,如灌丛的SOS出现最早,其提前趋势也是最大的（表1）,高寒草甸的EOS出现最早,提前趋势也最小。这一现象不一定反映两者对气候变化响应的速度不同,而可能是因为高寒草甸占据了缺少竞争的生态位,在有限的气候变化下能稳定在一个阈值内,而灌丛、温性草原和荒漠等物候变化趋势较显著的群落其生境变化较不稳定,对生态位的争夺也较频繁,加上自身生态幅比较窄,同样的气候变化容易打破他们的生存阈值。所有群落的SOS和EOS均以提前为主,而各个群落EOS提前的显著水平达到了P<0.01,这远远高于SOS的表现。因此各群落的LOS显著缩短的区域占本区域比重更大。这里特别指出,在这种前提下,之所以灌丛和高寒草甸仍表现了延长的趋势,主要是由于灌丛SOS出现最早且提前趋势最大。而如前所述,高寒草甸的延长是由于其SOS提前趋势较多（0.19天/年）,同时,EOS提前趋势在所有群落里最小（0.05天/年）。

绿洲草甸的冲积扇前缘有early SOS出现,这里河流和地下水富集,孕育了干旱区的城镇、村落和独特的绿洲农耕文明,植被在人类的灌溉、施肥等因素影响下返青较早。但这一带下游的湖积平原整体年降水量非常低,不足50 mm,形成了蒸发强烈的盐生环境,因此,其SOS均值出现最晚。

综上所述,柴达木盆地各类群落物候的不同表现可归因于不同生境下水热组合的异质性等因素。而水热组合又受到经纬度、地形及人类活动等因素制约。

4.3 物候-气候相关性分析

柴达木盆地虽然面积只有青海省的1/3,但位于高原季风和西风交界地带^[49],因此气候的区域差异性明显,植被物候的空间分布也能体现这一点。物候与气候因子的偏相关分析显示,SOS与季前气温负相关的区域占植被覆盖区80%,但显著负相关（P<0.05）的区域只有5%,根据前人研究,气温对SOS的影响可能是非线性的^[50,51,52],另外还要考虑这段时期可能存在其他对SOS影响更大的因素。而SOS与季前降水相关性比气温更强,这并不能否认气温制约植物生长的决定性作用,从另一方面说明,2000—2019年物候变化的这一时间序列里,有效气温变化不显著,没有对物候变化做功,而变化较明显的降水起到了主导作用。前人研究证明了春季物候中降水的巨大作用^[53,54],柴达木盆地大气环境较为稳定,蒸发强烈,水分的变化对这里的植物而言更加敏感。

在EOS与气象因子相关性研究中,降水仍起到关键作用。EOS和SOS两者与降水的相关性大小顺序在群落里基本一致,分别是灌丛、温性草甸、荒漠、高寒草甸、高寒草原和绿洲草甸。EOS与降水相关性较高（正相关）的群落集中在盆地东部,其降水总量也较多,但结合本研究及相关研究^[55]都表明盆地东部降水有所下降,这可能是该区域EOS显著提前的原因之一。

绿洲草甸的SOS与气温和降水的相关性都是最低的,这一带降水稀少,但河流冲积扇地区地表径流带来的水源较充足,地下水埋藏浅,对降水依赖小。还有,绿洲草甸物候本身年际变化最小,这可能也是原因之一。

5 结论

本研究以柴达木盆地典型高寒干旱区植被为对象,从区域和群落层面研究物候的空间异质性、时空变化和对气候响应三个方面。主要结论如下：

（1）区域层面,柴达木盆地植被SOS和EOS有正相关关系,表现在两方面：空间分布上,出现Early SOS的地区同时也出现了Early EOS,Late SOS与Late EOS在区域上也有重叠现象。变化趋势上,SOS和EOS都以提前为主,SOS和EOS两者提前的区域重叠度较高。20年里SOS提前趋势为0.13天/年,显著提前的区域占32%。EOS提前0.23天/年,其中57%的区域显著性水平达到P<0.01。

LOS不论是分布还是变化都受EOS影响更大,比如,Long LOS与Late EOS重叠更多,且受EOS大幅提前影响,LOS以缩短为主,缩短趋势为0.09天/年。

（2）水热组合制约着植被及其物候的分布。柴达木盆地水热条件海拔异质性明显,植物群落从冲积扇平原到5500 m以上的冰雪带,按水热组合进行分组,沿海拔从低到高大致呈暖干（绿洲草甸/荒漠）-暖湿（灌丛/温性草原）-冷湿（高寒草原/高寒草甸）-冷干（高山冰雪带）趋势。物候也随之发生规律性变化,如,降水较多的温性草原、灌丛LOS最长,而高寒草甸的LOS最短。

（3）从区域和群落尺度全面分析得出,无论物候分布上还是变化趋势上,SOS和EOS受降水影响更大,且变化趋势对降水的响应更加敏感。相关性结果显示,在降水量较多的地区,物候响应最敏感,如,温性草原和灌丛与降水相关性显著水平最高,降水最少的地区,如,绿洲草甸和降水相关性最低。从另一方面说,在高寒干旱区,气温相似条件下,降水变率越大的区域,物候对降水响应越敏感。

局限性和设想：本研究发现,有大量与气温、降水相关性不强的区域存在,一方面可能与物候-气候之间的非线性关系有关,另一方面,物候驱动因素的研究内容还需要进一步充实,多因素整合的物候模型亟待研究。在本研究的基础上,有必要通过实地调查,设置物候相机进行连续拍摄,对于群落（种群）尺度遥感物候参数的匹配设置有重要意义。

致谢

真诚感谢二位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文整体研究思路、物候拟合方法选择、气象指标选取、结果分析、结论梳理方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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[38] Pinty B, Lavergne T, Vo?beck M, et al. Retrieving surface parameters for climate models from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)-Multiangle Imaging Spectroradiometer (MISR) albedo products
Journal of Geophysical Research, 2007,112:1-23. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.1029/2006JD008105.
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[39] Julien Y, Sobrino J. Global land surface phenology trends from GIMMS database
International Journal of Remote Sensing, 2009, (30):3495-3513. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.1080/01431160802562255.
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[40] Cleveland, Robert B, William S, et al. STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess
Journal of Official Statistics, 1990, (6):3-33.
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[41] Liu Q, Fu Y S, Zeng Z, et al. Temperature, precipitation, and insolation effects on autumn vegetation phenology in temperate China
Global Change Biology, 2016,22(2):644-655. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.1111/gcb.13081.
URLPMID:26340580 [本文引用: 1]
Autumn phenology plays a critical role in regulating climate-biosphere interactions. However, the climatic drivers of autumn phenology remain unclear. In this study, we applied four methods to estimate the date of the end of the growing season (EOS) across China's temperate biomes based on a 30-year normalized difference vegetation index (NDVI) dataset from Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS). We investigated the relationships of EOS with temperature, precipitation sum, and insolation sum over the preseason periods by computing temporal partial correlation coefficients. The results showed that the EOS date was delayed in temperate China by an average rate at 0.12 +/- 0.01 days per year over the time period of 1982-2011. EOS of dry grassland in Inner Mongolia was advanced. Temporal trends of EOS determined across the four methods were similar in sign, but different in magnitude. Consistent with previous studies, we observed positive correlations between temperature and EOS. Interestingly, the sum of precipitation and insolation during the preseason was also associated with EOS, but their effects were biome dependent. For the forest biomes, except for evergreen needle-leaf forests, the EOS dates were positively associated with insolation sum over the preseason, whereas for dry grassland, the precipitation over the preseason was more dominant. Our results confirmed the importance of temperature on phenological processes in autumn, and further suggested that both precipitation and insolation should be considered to improve the performance of autumn phenology models.

[42] 牟敏杰, 朱文泉, 王伶俐, 等. 基于通量塔净生态系统碳交换数据的植被物候遥感识别方法评价
应用生态学报, 2012,23(2):319-327.
URL [本文引用: 1]
选择北美洲72座通量塔观测的净生态系统碳交换（NEE）数据来计算植被物候，并以此作为参考数据，从可行性和准确性两方面对阈值法、移动平均法和函数拟合法三大类常用的植被物候遥感识别方法进行了综合评价.结果表明： 基于局部中值的阈值法对植被物候识别的可行性和准确性均最优；其次为Logistic函数拟合法中的一阶导数方法；移动平均法对植被物候识别的可行性和准确性与移动窗口的大小有关，对于16 d合成的归一化差值植被指数（NDVI）时间序列数据来说，移动窗口大小为15时能获得较优的结果；而全局阈值法对植被物候识别的可行性和准确性均最差；Logistic函数拟合法中的曲率变化率方法在识别植被物候时虽然与基于NEE数据得到的植被物候在数值上存在较大偏差，但二者之间具有较高的相关性，说明基于曲率变化率方法识别出的植被物候能较真实地反映植被物候在时空上的变化趋势.
[ Mou Minjie, Zhu Wenquan, Wang Lingli, et al. Evaluation of remote sensing extraction methods for vegetation phenology based on flux tower net ecosystem carbon exchange data
Chinese Journal of Applied Ecology, 2012,23(2):319-327.]. DOI: cnki:SUN:YYSB.0.2012-02-006.
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[43] 黄文琳, 张强, 孔冬冬, 等. 1982-2013年内蒙古地区植被物候对干旱变化的响应
生态学报, 2019,39(13):4953-4965.
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[ Huang Wenlin, Zhang Qiang, Kong Dongdong, et al. Response of vegetation phenology to drought in Inner Mongolia from 1982 to 2013
Acta Ecologica Sinica, 2019,39(13):4953-4965.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.5846/stxb201801150118.
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[44] Stow D, Daeschner S, Hope A, et al. Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the North Slope of Alaska in the 1990s
International Journal of Remote Sensing, 2003,24(5):1111-1117. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.1080/0143116021000020144.
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[45] Guo J, Yang X, Niu J, et al. Remote sensing monitoring of green-up dates in the Xilingol grasslands of northern China and their correlations with meteorological factors
International Journal of Remote Sensing, 2019,40(5-6):2190-2211. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.1080/01431161.2018.1506185.
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[46] 贾蕾. 2000-2013年西昆仑山植被对气候变化的响应及其时空差异研究
兰州: 兰州大学硕士学位论文, 2015: 6-7.
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[ Jia Lei. Vegetation response to climate change and its spatial-temporal differences in West Kunlun Mountains from 2000 to 2013
Lanzhou: Master Dissertation of Lanzhou University, 2015: 6-7.]
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[47] 李强. 近12a三江源地区植被物候对水热的响应
干旱区研究, 2016, (1):150-158.
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[ Li Qiang. Phenology response of vegetation to hydrothermal condition in Three-River Source Region for the last 12 years
Arid Zone Research, 2016, (1):150-158.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.13866/j.azr.2016.01.19.
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[48] 吴绍洪. 柴达木盆地土地类型的卫星图象解译探讨
干旱区研究, 1987, (3):39-48.
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[ Wu Shaohong. Satellite image interpretation of land types in Qaidam Basin
Arid Zone Research, 1987, (3):39-48.]. DOI: cnki:SUN:GHQJ.0.1987-03-%20004.
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[49] 李林, 申红艳, 李红梅, 等. 柴达木盆地气候变化的区域显著性及其成因研究
自然资源学报, 2015 (4):641-650.
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[ Li Lin, Shen Hongyan, Li Hongmei, et al. Regional differences of climate change in Qaidam Basin and its contributing factors
Journal of Natural Resources, 2015, (4):641-650.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.11849/zrzyxb.2015.04.010.
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[50] 张学霞, 葛全胜, 郑景云, 等. 近150年北京春季物候对气候变化的响应
中国农业气象, 2005,26(4):263-267.
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[ Zhang Xuexia, Ge Quansheng, Zheng Jingyun, et al. Responses of spring phenology to climate changes in Beijing in last 150 years
Chinese Journal of Agrometeorology, 2005,26(4):263-267.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.3969/j.issn.1000-6362.2005.04.015.
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[51] 杨丽桃, 侯琼. 内蒙古东部地区小叶杨物候变化与气象条件的关系
气象与环境学报, 2008, (6):39-44.
URL [本文引用: 1]
利用数理统计方法对近20-30 a内蒙古东部主要牧业试验站的气候变化及小叶杨的物候变化进行探讨，研究小叶杨的物候变化与气象条件的关系。结果显示：近20-30 a来大于等于0℃的初日提早，终日推后，积温显著增加。上半年的物候现象(花芽开放期、展叶始期、展叶盛期和开花始期)提前；下半年物候现象(叶全变色期、落叶末期)及开花盛期均推迟。小叶杨自然物候现象存在着明显的地域性差异。小叶杨上半年的物候期与气温呈显著负相关，而下半年的物候期与气温呈显著正相关；物候期变化对温度的响应较强，其关系有可能是非线性的。日照和降水对物候期变化的影响，由于其地理位置和生育时段的不同而呈现各不相同的关系。小叶杨物候期的变化对降水和日照的响应不明显。
[ Yang Litao, Hou Qiong. Phenological changes of populus simonii and its relationship with meteorological conditions in the Eastern Inner Mongolia
Journal of Meteorology and Environment, 2008, (6):39-44.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.3969/j.issn.1673-503X.2008.06.008.
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[52] 高祺, 缪启龙, 赵世林. 近43年石家庄春季物候与气候变暖的关系. 中国气象学会年会气候变化分会场
杭州: 中国气象学会, 2009: 402-408.
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[ Gao Qi, Miao Qilong, Zhao Shilin. Relationship between phenology and climate warming in spring of Shijiazhuang in recent 43 years
Climate change branch of annual meeting of China Meteorological Society, Hangzhou: Chinese Meteorological Society, 2009: 402-408.]
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[53] 张学涛, 谭敦炎. 10种菊科短命植物的物候与主要气象因子的关系
干旱区研究, 2007, (4):58-63.
[本文引用: 1]

[ Zhang Xuetao, Tan Dunyan. Phenology of 10 ephemeral species of asteraceae in relation to the main meteorological factors
Arid Zone Research, 2007, (4):58-63.]. DOI: cnki:SUN:GHQJ.0.2007-04-011.
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[54] 邓晨晖, 白红英, 高山, 等. 1964-2015年气候因子对秦岭地区植物物候的综合影响效应
地理学报, 2018,73(5):917-931.
DOI:http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.11821/dlxb201805011URL [本文引用: 1]
以1964-2015年物候观测数据和逐日气象资料为基础,运用相关分析和PLS回归法,研究了秦岭地区植物物候变化与气候变化的响应关系。结果表明：① 1964-2015年,秦岭地区物候始末期的气候均呈干暖化趋势,且始期的暖化趋势较末期显著,物候突变后（1985年之后）尤为显著。② 就单一因素而言,物候始末期对气温、降水、日照等气候因子的响应程度存在差异,突变前（1985年之前）,除物候始期的日均温外,其他气候因子对物候的影响均不显著,但突变后影响显著,始期与末期的日均温每升高1 ℃,始期提前3.0 d,末期推迟12.0 d;始期的累积降水每减少1 mm始期提前1.3 d,末期的每增加1 mm末期推迟1.0 d;始期与末期的日均日照时数每增加1 h,始期提前4.3 d,末期推迟18.3 d。③ 气候因子对物候始末期的影响存在滞后效应,物候始期,气温影响的滞后时效约1~2个月,降水的滞后时效约1~3个月,而日照几乎无滞后效应;物候末期,气温的滞后时效约1~3个月,降水几乎无滞后效应,而日照影响的滞后时效约1~2个月。④ 物候始期与末期均受气温、日照、降水的综合影响,气温是影响物候变化最重要的因素,特别是同期日均温的升高对物候始期的提前及末期的推迟具有主导控制作用。
[ Deng Chenhui, Bai Hongying, Gao Shan, et al. Comprehensive effect of climate factors on plant phenology in Qinling Mountains region during 1964-2015
Acta Geographica Sinica, 2018,73(5):917-931.]. DOI: http://www.dlyj.ac.cn/article/2021/1000-0585/10.11821/dlxb201805011.
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青海环境, 2018, (2):64-71.
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[ Xiang Shougui, Zhang Chengyi, Li Shengchen, et al. Analysis of climate change and precipitation characteristics in Qaidam Basin from 1966 to 2015
Qinghai Huanjing, 2018, (2):64-71.]. DOI: cnki:SUN:QHHJ.0.2018-02-003.
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