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中国东部南北样带森林生态系统蒸腾与蒸散比值（T/ET）时空变化

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

任小丽¹^,, 路倩倩², 何洪林¹^,³, 张黎¹^,³, 牛忠恩¹^,⁴

1. 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101

2. 中科同德（北京）生态科技有限公司,北京100124

3. 中国科学院大学资源与环境学院,北京 100190

4. 中国科学院大学,北京 100190

Spatio-temporal variations of the ratio of transpiration to evapotranspiration in forest ecosystems along theNorth-South Transect of Eastern China

RENXiaoli¹^,, LUQianqian², HEHonglin¹^,³, ZHANGLi¹^,³, NIUZhongen¹^,⁴

1. Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. Zhongke Tongde (Beijing) Ecology Technology Co., Beijing 100124, China

3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

收稿日期:2018-01-8
修回日期:2018-11-26
网络出版日期:--
版权声明:《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:

国家重点基础研究发展计划(973计划)(2015CB954102)

国家自然科学基金项目(31700417, 41571424)

国家重点研发计划(2016YFC0500204)

作者简介:
-->作者简介：任小丽(1984-), 女, 河北邢台人, 副研究员, 博士, 主要从事碳循环模型数据融合研究。E-mail: renxl@igsnrr.ac.cn

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摘要
植被蒸腾与蒸散的比值（transpiration/evapotranspiration, T/ET）表征了植被蒸腾对生态系统蒸散的贡献率,是准确量化生态系统水分利用效率的关键参数,对研究植被水分运移的生理生态机理以及碳水循环关系具有重要意义。基于站点数据验证PT-JPL模型（Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory Model）模拟精度,集成遥感数据和气象栅格数据模拟中国东部南北样带森林生态系统2001-2010年T/ET,并分析其时空变化及影响因子。结果表明：① PT-JPL模型适用于中国东部森林生态系统蒸散及其组分模拟,具有较高的稳定性和可靠性;② 中国东部南北样带森林生态系统T/ET空间差异显著,整体呈南部低、北部高,主要由夏季T/ET空间格局主导;样带整体T/ET均值为0.69,2001-2010年呈显著缓慢上升趋势,增幅为0.007/yr（p < 0.01）;③ T/ET季节和年际变异的主控因子不同：温度和EVI是影响T/ET季节变异的关键因子,两者均可解释T/ET季节变异的90%左右（p < 0.01）;而T/ET的年际变异则主要受EVI影响,解释率为53%（p < 0.05）。

关键词：中国东部南北样带;森林生态系统;蒸腾与蒸散比值（T/ET）;水分利用效率（WUE）
Abstract
The ratio of transpiration to evapotranspiration (T/ET) is a key parameter for quantifying water use efficiency of ecosystems and understanding the interaction between ecosystem carbon uptake and water cycling in the context of global change. The estimation of T/ET has been paid increasing attention from the scientific community in recent years globally. In this paper, we used the Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory Model (PT-JPL) driven by regional remote sensing data and gridded meteorological data, to simulate the T/ET in forest ecosystems along the North-South Transect of Eastern China (NSTEC) during 2001-2010, and to analyze the spatial distribution and temporal variation of T/ET, as well as the factors influencing the variation in T/ET. The results show that: (1) The PT-JPL model is suitable for the simulation of evapotranspiration and its components of forest ecosystems in Eastern China, and has relatively good stability and reliability. (2) Spatial distribution of T/ET in forest ecosystems along NSTEC was heterogeneous, i.e., T/ET was higher in the north and lower in the south, with an averaged value of 0.69; and the inter-annual variation of T/ET showed a significantly increasing trend, with an increment of 0.007/yr (p < 0.01). (3) Seasonal and inter-annual variations of T/ET had different dominant factors. Temperature and EVI can explain around 90% (p < 0.01) of the seasonal variation in T/ET, while the inter-annual variation in T/ET was mainly controlled by EVI (53%, p < 0.05).

Keywords：North-South Transect of Eastern China (NSTEC);forest ecosystems;ratio of transpiration to evapotranspiration (T/ET);water use efficiency (WUE)

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任小丽, 路倩倩, 何洪林, 张黎, 牛忠恩. 中国东部南北样带森林生态系统蒸腾与蒸散比值（T/ET）时空变化[J]. 地理学报, 2019, 74(1): 63-75 https://doi.org/10.11821/dlxb201901005
REN Xiaoli, LU Qianqian, HE Honglin, ZHANG Li, NIU Zhongen. Spatio-temporal variations of the ratio of transpiration to evapotranspiration in forest ecosystems along theNorth-South Transect of Eastern China[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(1): 63-75 https://doi.org/10.11821/dlxb201901005

1 引言

全球变化带来的降水格局变化导致了淡水资源短缺等全球生态和环境问题,与此同时人口爆发式增长对水资源的需求迅猛增加,两者之间的矛盾加剧了全球水资源危机,严重威胁着人类社会的生存和可持续发展。地球表层淡水资源主要来源于大气降水,而60%左右的降水以生态系统蒸散的形式返回大气^[1]。陆地生态系统蒸散（evapotranspiration, ET）包括冠层截留蒸发（interception evaporation, E_i）、土壤蒸发（soil evaporation, E_s）和植被蒸腾（transpiration, T）^[1,2,3],其中植被蒸腾是蒸散最大的组分,其占蒸散的比例（T/ET）全球均值在60%左右^{[1, 4-9]}。因此,提高植被蒸腾的水分利用效率（water use efficiency, WUE=GPP/T）对于缓解当前的水资源危机具有重要意义^[10]。然而,由于植被蒸腾观测数据的准确获取相对较难^{[6, 11]},研究者多以蒸散替代蒸腾进行生态系统水分利用效率（ecosystem water use efficiency, EWUE=GPP/ET）的研究^[12,13],从而造成WUE的低估。因此T/ET的准确估算是深入量化和理解WUE时空变异特征的重要基础^[13]。另外,由于植被蒸腾作用与光合作用之间的耦合关系,T/ET的量化也是理解全球变化背景下碳水循环变化的关键因子^[5,6]。因此,T/ET的研究近年来受到广泛关注,已有很多研究报道了全球不同生态系统类型的T/ET^{[1, 4-6, 11, 14-15]},但中国森林生态系统尤其是区域尺度T/ET研究鲜见报道^[3]。
目前,T/ET的量化主要有野外观测^{[14, 16]}、同位素示踪^{[15, 17]}、遥感模型估算^{[3, 18]}和过程模型模拟^[19,20]等几种手段。虽然多数研究表明T是ET最大的组分,但利用不同方法对全球T/ET的估算仍然存在较大的不确定性,变化范围在20%~95%之间^{[4,5,6,7,8,9]}。相对于基于观测的T/ET（60%左右）,过程模型模拟得到的T/ET相对较低,例如CMIP5（Coupled Model Inter-comparison Project 5）中多模型模拟的T/ET变化范围为22%~58%,均值仅为43%^[6]。对于遥感模型,Miralles等^[18]比较分析了PM-MOD（Penman-Monteith algorithm behind the official Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer evaporation product）、GLEAM （Global Land Evaporation Amsterdam Model）和PT-JPL （Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory model）3个模型对全球尺度ET及其组分的模拟效果,发现对于大多数生态系统类型和气候带,PT-LPJ模型模拟效果最好,其全球T/ET模拟值为56%,接近于基于观测的结果,表明PT-LPJ模型适用于T/ET的估算研究。
中国东部南北样带（The North-South Transect of Eastern China, NSTEC）有明显的水热组合梯度,是一条独特完整的以热量和降水为主要驱动要素的连续植被带, 具有地球上最为完整的森林地带性植被系列,为模拟和分析森林生态系统T/ET时空分布及其驱动机制提供了天然的实验场。Zhu等^[3]在站点尺度上分析了中国东部森林生态系统T/ET的时空变异及其影响因子,然而尚未见报道NSTEC区域尺度森林生态系统的T/ET时空变化。路倩倩等^[21]针对NSTEC上长白山温带针阔混交林（CBS）、千烟洲亚热带人工常绿针叶林（QYZ）和鼎湖山亚热带常绿阔叶林（DHS）3个典型森林生态系统,对PT-LPJ模型进行了参数修正,提高了模型在中国东部森林生态系统蒸散模拟中的精度,但受数据限制,并未验证CBS和DHS的蒸腾模拟结果。本文在其基础上,进一步验证CBS和DHS的蒸腾模拟精度,以中国东部南北样带森林生态系统为研究对象,基于MODIS遥感植被指数数据和空间栅格化的气象数据,利用PT-JPL模型模拟区域尺度ET及其组分;并通过收集文献报道的ET和T观测数据,对ET和T的空间模拟结果分别进行精度验证,进而分析NSTEC森林生态系统T/ET时空变化及其影响因子,为深入量化和理解中国森林生态系统蒸腾水分利用效率时空变异规律提供支撑。

2 数据和方法

2.1 研究区概况

中国东部南北样带（NSTEC）南北距离超过3500 km,跨越3个气候带,沿样带自南向北分别为热带、亚热带和暖温带^[22],具备明显的热量梯度与水热组合梯度,是一条独特完整的以热量和降水为主要驱动要素的连续植被带,被国际地圈生物圈计划（IGBP）列为第15条国际标准样带。此样带（向外扩展为欧亚大陆东缘森林样带）具有地球上最为完整的森林地带性植被系列（图1）,区域内森林面积超过全国森林总面积的1/2,是研究全球变化和森林生态系统相互作用关系的理想实验样带。长白山温带针阔混交林（CBS）、千烟洲亚热带人工常绿针叶林（QYZ）和鼎湖山亚热带常绿阔叶林（DHS）3个站点自北向南分布于中国东部南北样带（图1）,具有不同的水热条件及植被类型,均隶属于中国陆地生态系统通量研究网络（ChinaFLUX）,年均温分别为3.6 ℃、17.9 ℃和21 ℃,年降水量分别为695 mm、1485 mm和1956 mm。3个站点详细的气候状况、植被特征等参见Yu等^[23]和路倩倩等^[21]。

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图1中国东部南北样带(NSTEC)及ChinaFLUX研究站点和文献搜集观测点分布图
-->Fig. 1Location of the NSTEC, ChinaFLUX sites and observation sites collected from literature
-->

2.2 PT-JPL模型介绍

PT-JPL模型（Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory Model）是由Fisher等^[2]基于Priestley-Taylor方程发展起来的实际蒸散（ET）估算模型,将ET拆分为土壤蒸发（E_s）、冠层截留蒸发（E_i）和植被蒸腾（T）3个组分。模型驱动变量包括：空气温度（air temperature, T_a）、相对湿度（relative humidity, RH）、净辐射（net radiation, R_n）、归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）及增强型植被指数（enhanced vegetation index, EVI）;数据较易获取,便于区域尺度扩展。模型主要结构见公式（1）~（4）,详细介绍参见文献^{[2, 21, 24]}。

ET = T + E_{i} + E_{s}

（1）

T = (1 - F_{wet}) \times F_{g} \times F_{m} \times α \frac{Δ}{Δ + γ} R_{nc}

（2）

E_{i} = F_{wet} \times α \frac{Δ}{Δ + γ} R_{nc}

（3）

E_{s} = (1 - F_{wet} + F_{sm}) \times (1 - F_{wet}) \times α \frac{Δ}{Δ + γ} R_{ns}

（4）
式中：F_wet为相对表面湿度;F_g为绿色冠层所占比例;F_m为蒸腾水分限制因子;F_sm为土壤蒸发水分限制因子;R_nc和R_ns分别为冠层截获的净辐射和到达土壤表面的净辐射,两者之和为净辐射;α为Priestley-Taylor常数;Δ为温度—饱和水汽压斜率;γ为干湿表常数。

2.3 研究数据

研究数据包括2001-2010年中国东部南北样带森林生态系统区域尺度的MODIS植被指数数据（NDVI和EVI）、空间栅格化的气象数据（空气温度、相对湿度、净辐射和降水量）以及植被类型数据。另外,收集了Zhu等^[3]利用S-W模型（Shuttleworth-Wallace model）模拟的2003-2008年CBS、QYZ和DHS 3个站点的蒸腾数据,并将数据处理为8 d尺度,用于站点尺度蒸腾模拟结果的验证;并进一步收集了文献报道的中国东部森林生态系统蒸散和蒸腾的观测数据（图1）,用于区域尺度蒸散和蒸腾模拟结果的验证。
EVI和NDVI是基于下载的MODIS地表反射率数据（MOD09A1）利用ENVI软件进行波段运算得到（式（5）~（6））,为消除云、气溶胶等的影响,利用TIMESAT软件对植被指数数据进行了平滑处理。栅格化气象要素是基于中国气象局的地面气象站观测数据,利用ANUSPLIN软件包进行空间化得到。植被指数和栅格气象数据的时间分辨率均为8 d,空间分辨率均为1 km×1 km。

NDVI = \frac{r_{nir} - r_{red}}{r_{nir} + r_{red}}

（5）

EVI = 2.5 \times \frac{r_{nir} - r_{red}}{r_{nir} + 6 \times r_{red} - 7.5 \times r_{blue} + 1}

（6）
式中：r表示波段地表反射率;下标nir、red和blue分别代表近红外、红和蓝波段。
植被类型数据是以《中华人民共和国植被图（1∶1000000）》为底图,根据植被共同的生理生态特征及所属气候类型,对森林植被进行合并编码处理并从中提取NSTEC区域。NSTEC的森林生态系统共分为7大类（图1）,分别为：① 寒温带、温带针叶林,② 温带、亚热带落叶阔叶林,③ 温带针阔混交林,④ 亚热带、热带常绿针叶林,⑤ 亚热带常绿阔叶林,⑥ 亚热带常绿落叶阔叶混交林,⑦ 热带雨林性常绿阔叶林。

3 结果分析

3.1 模型参数化与验证

T/ET模拟精度依赖于蒸腾和蒸散两个量的估算精度。路倩倩等^[21]已验证了中国东部南北样带上CBS、QYZ和DHS 3个典型森林生态系统蒸散的模拟精度。本文收集Zhu等^[3]利用S-W模型模拟的2003-2008年CBS、QYZ和DHS 3个站点蒸腾数据,进一步验证了3个站点的蒸腾模拟效果。由图2可知,PT-JPL与S-W模型模拟的植被蒸腾具有基本一致的大小和季节变化规律,表明两个模型模拟结果之间具有较高的一致性（R² > 0.8, p < 0.01）。因此,PT-JPL模型模拟的中国东部3个典型森林生态系统的T/ET数据具有较高的可信度。

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图2PT-JPL和S-W模型模拟的长白山、千烟洲、鼎湖山2003-2008年蒸腾对比散点图
-->Fig. 2Comparison of the transpiration rates modeled by the PT-JPL model and the S-W model in CBS, QYZ, and DHS forests during 2003-2008
-->

不同森林生态系统类型,其气候条件、生态系统结构、植被特性等都存在很大差异,因此本文将PT-JPL模型应用于NSTEC区域尺度T/ET模拟时,采取分植被类型设定模型关键参数的方法。NSTEC区域尺度所有植被型的植物生长最适温度（T_opt）计算方法均设定为EVI与T_a乘积最大时的T_a;蒸腾水分限制因子（F_m）计算方法采用（F_apar+1）/（F_aparmax+1）形式,其中F_apar和F_aparmax分别为冠层吸收PAR的实际比例和最大比例,详见路倩倩等^[21];关于冠层消光系数（k_par）和土壤蒸发水分限制因子（

F_{sm} = R H^{VPD / β}

）计算中的参量β,温带针阔混交林、亚热带热带常绿针叶林、亚热带常绿阔叶林分别采用CBS、QYZ和DHS的取值^[21],其他4种森林类型参考文献值,β参量参考Fisher等^[2]的经验值,k_par参考Zhang等^[25]的整合分析结果,具体取值如表1所示。
Tab. 1
表1
表1中国东部南北样带各森林类型关键参数取值
Tab. 1Determined values of key model parameters for different forest types along the NSTEC

森林类型编码	森林类型	β	k_par
1	寒温带、温带针叶林	1	0.45
2	温带、亚热带落叶阔叶林	1	0.59
3	温带针阔混交林	1.8	0.4
4	亚热带、热带常绿针叶林	1.5	0.3
5	亚热带常绿阔叶林	1.5	0.3
6	亚热带常绿落叶阔叶树混交林	1	0.59
7	热带雨林性常绿阔叶林	1	0.59

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利用文献报道的ET和T观测数据（观测点分布如图1所示）,进一步对PT-LPJ模型的空间模拟结果进行了验证。通过提取观测点对应位置的空间模拟数据,得到了模拟值和观测值的散点图（图3）,可以看出ET和T的模拟结果与观测值较为接近,ET模拟值与实测值的R²为0.62,RMSE为135.84 mm yr^-1;T模拟值与实测值的R²为0.71,RMSE为88.07 mm yr^-1,说明PT-LPJ模型能够较好地模拟中国东部森林生态系统区域尺度蒸散及其组分。

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图3PT-JPL模型模拟的ET和T与文献实测值对比散点图
-->Fig. 3Comparison of the evapotranspiration and transpiration rates between modeled values by the PT-JPL model and measured values collected from literature
-->

3.2 T/ET年和季节空间分布

2001-2010年中国东部南北样带森林生态系统T/ET多年均值空间分布差异显著,整体呈现南部低、北部高的特点（图4）,样带均值为0.69。具体来看,T/ET模拟值集中分布在0.5~0.8范围内,90%以上的地区处于0.6~0.8范围内,表明植被蒸腾是NSTEC绝大部分森林生态系统蒸散耗水的主要途径。仅有不足1%的区域T/ET超过0.8或低于0.5,其中低值区主要分布于南部沿海的亚热带、热带常绿针叶林及热带雨林性常绿阔叶林。从纬度梯度来看（图5）,T/ET空间变化纬向差异显著,整体呈现出随纬度升高T/ET逐渐增大的趋势,52.5°N以北T/ET值最高,为0.75;最低值出现在南部20°N~22.5°N,为0.60。分植被类型（图6）来看,不同植被类型间T/ET差异较大。寒温带、温带针叶林与温带、亚热带落叶阔叶林及温带针阔混交林具有相对最高的T/ET值（0.71~0.72）,T/ET最小值出现在亚热带常绿、落叶阔叶树混交林（0.64）。

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图42001-2010年中国东部南北样带森林生态系统T/ET均值空间分布
-->Fig. 4Spatial distribution of averaged T/ET in forests along the NSTEC during 2001-2010
-->

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图5NSTEC森林生态系统不同纬度带T/ET值
-->Fig. 5The zonally average T/ET along latitude along the NSTEC
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图6NSTEC不同森林类型T/ET值
-->Fig. 6The average T/ET for different forest types (see Table 1 for the specific forest type names represented by ID) along the NSTEC
-->

NSTEC森林生态系统T/ET空间分布格局表现出明显的季节差异性（图7）。冬季,NSTEC森林生态系统T/ET整体呈现随纬度升高逐渐降低的趋势,均值为0.15;超过72%的地区T/ET不足0.2,主要分布在温带森林生态系统及亚热带落叶林等冬季落叶生态系统;约18%的地区T/ET介于0.2~0.4,集中分布在亚热带常绿阔叶林生态系统;T/ET值超过0.4的地区不足NSTEC总面积的11%,主要分布在热带森林生态系统。春季,NSTEC森林生态系统T/ET仍保持南方高于北方的空间格局,均值为0.44,约95%的地区T/ET分布于0.2~0.8;夏季,T/ET空间差异缩小,均值高达0.80,约99%的地区T/ET值在0.6以上,其中53%的地区T/ET值超过0.8。秋季,T/ET空间格局与春季相似,整体呈现随纬度升高逐渐降低的趋势且空间差异显著,均值为0.55。对比图7b和图4可以看出,夏季T/ET空间格局与年均T/ET最为相似,即夏季T/ET主导了年均T/ET的空间格局。

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图72001-2010年中国东部南北样带年均T/ET季节分布图
-->Fig. 7Spatial distribution of average seasonal T/ET in forests along the NSTEC during 2001-2010
-->

3.3 T/ET年和季节时间变化

基于ArcGIS平台对2001-2010年T/ET空间数据进行代数运算,得出中国东部南北样带森林生态系统所有栅格T/ET年均值和各季节平均值,从而计算得到年、季节T/ET的年际距平序列,并用线性回归方法分析其变化趋势（图8）。2001-2010年NSTEC年均T/ET呈缓慢显著上升趋势（R² = 0.67, p < 0.01）,平均增幅为0.007/yr（图8a）。从NSTEC季节平均T/ET年际距平曲线（图8b、8c、8d、8e）可知,春、夏、秋、冬4个季节均表现为上升趋势,上升幅度分别为0.003/yr,0.005/yr,0.009/yr和0.001/yr;其中,只有夏季上升趋势显著（R² = 0.39, p = 0.05）,且其距平变化曲线与年均曲线最为相似,说明夏季T/ET年际波动对年均T/ET年际变化贡献最大。2003年厄尔尼诺现象导致的夏、秋季T/ET显著降低可能是当年T/ET年均值显著低于其他年份的原因之一^[26]。

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图82001-2010年中国东部南北样带年、季节平均T/ET距平曲线
-->Fig. 8Anomalies of annual (a) and seasonal (b-e) T/ET averaged all over the forests along the NSTEC during 2001-2010
-->

3.4 T/ET影响因子分析

3.4.1 T/ET季节变异影响因子由2001-2010年8 d尺度T/ET对温度、降水量和EVI变化的响应曲线（图9）可知,三者均与T/ET间呈显著的正相关关系;其中,温度和EVI是T/ET季节变异的主导因子,两者分别可以解释T/ET季节变异的91%（p < 0.01）和88%（p < 0.01）,降水量对T/ET季节变化的影响则相对较弱。T/ET随温度升高线性增大,温度每升高1℃,T/ET增大0.03;EVI与T/ET呈显著的对数正相关关系,当EVI低于0.4时,随EVI增大T/ET表现出线性增大趋势,当EVI超过0.4时,T/ET升高趋势减缓。

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图9中国东部南北样带森林生态系统8 d尺度T/ET对温度、降水量和EVI变化的响应
-->Fig. 9Responses of the modeled T/ET （8 d） to temperature, precipitation, and EVI in forests along the NSTEC
-->

为进一步了解不同森林类型T/ET季节变异受温度、降水量及EVI的影响,本文计算了8 d尺度逐像元T/ET与3个影响因子之间的Pearson相关系数（R）值（图10）。NSTEC大部分地区T/ET季节变异都由温度和EVI控制,尤其是在温带森林及北亚热带、南亚热带气候区的森林生态系统,温度和EVI与T/ET间的相关系数超过0.8。在整条样带上,T/ET与降水量的相关系数均不超过0.4,说明在几乎所有森林生态系统类型中,降水量都不是影响T/ET季节变化的关键因子。

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图10中国东部南北样带森林生态系统8 d尺度T/ET与温度、降水量和EVI之间相关系数空间分布
-->Fig. 10Spatial distribution of the correlation coefficient (R) between the modeled T/ET (8 d) to temperature, precipitation, and EVI in forests along the NSTEC
-->

3.4.2 T/ET年际变异影响因子由样带平均T/ET年值与年均温、年降水量、年均EVI间的相关关系（图11）可知,年降水量和年均温的年际变化对T/ET的影响极弱（R² = 0.01, p > 0.7）,EVI年际变异是2001-2010年样带平均T/ET年值显著升高的关键因素。年均EVI可解释样带平均T/ET年际变异的53%,二者表现出显著的正相关关系（p < 0.05）,EVI每升高0.01,T/ET随之增大0.027。

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图11中国东部南北样带森林生态系统T/ET年值与年均温、年降水量和年均EVI的关系
-->Fig. 11Relationships between the annual T/ET to temperature, precipitation, and EVI in forests along the NSTEC
-->

通过计算NSTEC森林生态系统逐像素2001-2010年T/ET年值与年均温、年降水量和年均EVI的相关系数（图12）,定量分析了气候和植被生长状况年际变化对年均T/ET年际变异影响的空间差异性。整体而言,EVI与T/ET之间相关性最高,其次为年均温,年降水量与T/ET相关性最低。约90%的地区年均T/ET与年均EVI之间表现为正相关关系,年均EVI增大对T/ET起促进作用;其中,超过50%的森林生态系统二者之间相关系数高于0.5,主要分布在寒温带、温带针叶林及亚热带常绿、落叶混交林生态系统（图12c）。年均温与年均T/ET之间的正相关关系在整条样带80%左右的森林生态系统中都得以体现,其中仅有不足20%的地区相关系数大于0.5,主要分布于中部亚热带、热带常绿针叶林（图12a）。年降水量与T/ET的相关系数在大部地区（近90%）为负值,即降水增大会抑制T/ET,只有中温带中部及东南部一小部分年降水量不足800 mm的地区,降水增加对T/ET起到促进作用（图12b）。

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图12中国东部南北样带森林生态系统年均T/ET与年均温度、年降水量、年均EVI相关系数空间分布图
-->Fig. 12Spatial distribution of the correlation coefficient (R) between the annual T/ET to temperature, precipitation, and EVI in forests along the NSTEC
-->

4 讨论

近年来,学术界对T/ET比较关注,已有很多研究报道了全球陆地生态系统的T/ET,其均值集中分布在0.6左右^{[1, 4-9]};本文估算的中国东部南北样带（NSTEC）森林生态系统平均T/ET值为0.69,与全球均值较为接近。由于NSTEC自然条件复杂多样,孕育了几乎中国全部森林类型,不同森林生态系统其植被生理生态过程、生态系统结构等都存在较大差异,因此,本文也分析了各植被型的T/ET,发现各森林生态系统类型T/ET均超过了0.60,其中寒温带、温带针叶林与温带、亚热带落叶阔叶林及温带针阔混交林具有相对最高的T/ET值（0.71~0.72）,T/ET最小值出现在亚热带常绿落叶阔叶混交林（0.64）。表明在中国东部森林生态系统中,植被蒸腾是生态系统蒸散的最主要贡献者。
全球尺度上,目前对于不同森林类型研究结果差异较大,并未呈现出一致的规律性^{[5-7, 14, 20]}。例如,Wang-Erlandsson等^[20]利用STEAM模型（Simple Terrestrial Evaporation to Atmosphere Model）模拟了全球蒸散及其组分,发现落叶阔叶林最大（0.64）,其次是混交林和常绿阔叶林（0.57和0.54）,落叶和常绿针叶林最小（0.52和0.50）;Wei等^[6]利用T/ET与LAI经验关系估算了全球不同植被型的T/ET,发现阔叶林（0.61）大于混交林和针叶林（0.55）;而Zhou等^[14]基于FLUXNET涡度相关通量观测数据,利用表观LUE和潜在LUE比值法估算了17个美国通量站点的T/ET,结果表明常绿针叶林大于落叶阔叶林（0.56和0.52）,与上述两个研究的结论相反;Fatichi等^[5]对全球不同植被型的T/ET研究发现,不同植被型的T/ET值较为接近,基本都在0.70±0.09范围内。虽然不同方法获取的不同森林类型T/ET规律并不一致,但数值变化范围均集中在0.50~0.79之间,本文各植被类型模拟结果（图6,0.64~0.72）处于其变化范围内。
中国NSTEC森林生态系统T/ET年均值呈现出的随纬度升高而增大的趋势,与Wei等^[6]的全球研究结果一致。T/ET低值区主要分布于南部沿海的亚热带、热带常绿针叶林及热带雨林性常绿阔叶林（图4）,可能是由于林冠厚度大、结构复杂,吸纳储存水分的能力强^[27],加之沿海多雨的气候条件,导致该地区较高的截留蒸发比例,从而削减了蒸腾对蒸散的贡献。冬季,T/ET整体较低,但在热带森林生态系统T/ET有超过0.4的区域,可能是由于该类生态系统冬季植被常绿,相比北方地区植被生理活动相对旺盛;从冬季到春季,随降水量增多温度升高,南方常绿林蒸腾活动逐渐加快,北方落叶林逐渐复苏、萌芽,恢复蒸腾过程,整个样带T/ET均有所提高,但仍保持南方T/ET高于北方的分布格局;夏季,整个样带森林生态系统均进入植被旺盛生长期,因此样带整体T/ET值较高;秋季,北方落叶林开始进入落叶期,用于蒸腾的叶面积减少,植被生理活动减弱,但南方常绿林仍保持较高的蒸腾潜力,因此T/ET表现出随纬度升高逐渐降低的趋势。
T/ET涉及植被蒸腾和蒸发两个过程,受太阳辐射、空气温度、空气湿度、降水、风速、土壤含水量等环境因素^{[3, 28]}及植被生长状况、植被类型、LAI等生物因素的共同影响^{[9, 16, 28]}。本文定量分析了表征环境条件的气温、降水量以及表征植被生长状况的EVI 3个变量对T/ET变异的影响,发现NSTEC森林生态系统T/ET年际变异主要由EVI主导;Hu等^[29]和Zhu等^[3]基于不同生态系统T/ET的研究结果也证实了植被生长状况对T/ET年际变化的主控作用。而对于T/ET的季节变异,本文研究表明主要是由气温和EVI共同主导。温度对T/ET季节变异的影响主要是通过调节叶片气孔导度来实现的^{[3, 29-30]}。EVI增大意味着用于植被蒸腾的叶面积增大,冠层截获的辐射增多而到达地表的辐射减少,从而导致蒸腾耗水增加而蒸发耗水减少,进而对T/ET的增大起到促进作用;但当EVI达到一定数值之后再继续增大,虽然仍会使得冠层截留蒸发增大,但也会在很大程度上减小土壤蒸发,两个作用相互抵消^[5],因此对T/ET影响逐渐减弱,呈现非线性关系（图9c）。Zhou等^[14]研究也证实EVI与T/ET的季节变异相关关系显著,能解释T/ET季节变异的75%;Fatichi等^[5]也发现T/ET的季节变异与植被生长状况存在较大的相关性。
本文T/ET的影响因子分析采用的是单变量相关分析方法,由于气温、降水量和EVI之间存在相互作用,可能会影响结论的准确性。因此,进一步利用偏相关分析方法分析T/ET的影响因子,结果表明气温和EVI仍然是T/ET季节变异的主导因子（温度：R² = 0.53, p < 0.0001;降水量：R² = 0.00, p = 0.93;EVI：R² = 0.02, p < 0.05）,但EVI的解释率明显下降,说明EVI对T/ET季节变异的影响很大程度上是由于其与温度的相关性所致;T/ET的年际变异主导因子依然是EVI（温度：R² = 0.19, p = 0.29;降水量：R² = 0.00, p = 0.91;EVI：R² = 0.62, p < 0.05）。可见,自变量之间的相关性确实会干扰分析结果,但主要结论并没有受到影响。另外,结构方程模型可以更深层次地分析变量间的因果关系,也是分析T/ET影响因子的有效方法^[31];土壤水分、饱和水汽压差、风速等环境因子均会影响T/ET,而本文尚未分析这些因子的影响;而且本文目前仅模拟分析了2001-2010年;未来可搜集更多环境因子数据,并延长数据时段,利用结构方程模型进一步深入分析近几十年中国东部森林生态系统T/ET的时空变异及其影响因子。

5 结论

本文基于MODIS遥感植被指数数据和空间栅格化的气象数据,利用PT-JPL模型模拟得到中国东部南北样带（NSTEC）森林生态系统2001-2010年8 d尺度T/ET空间数据,并分析了T/ET的空间分布和时间变化;在此基础上结合气温、降水量和EVI数据,探讨了NSTEC森林生态系统T/ET季节和年际变异的影响因素。
研究结论为：① 经多站点验证,PT-JPL模型适用于中国东部森林生态系统蒸散及其组分模拟研究,具有较高的稳定性和可靠性。② 2001-2010年NSTEC森林生态系统T/ET年均值具有显著的空间差异性,整体呈现南部低、北部高的分布格局,样带均值为0.69。③ 2001-2010年NSTEC森林生态系统年、季节平均T/ET年际变异均呈增大趋势。其中,年、夏季平均T/ET变化趋势显著,增幅分别为0.007/yr和0.005/yr。④ NSTEC森林生态系统T/ET季节和年际变异的主要影响因子不同：季节变异主要受温度和EVI影响,而年际变异则主要受EVI影响。
致谢：特别感谢ChinaFLUX长白山、千烟洲和鼎湖山3个台站提供通量观测数据,感谢朱先进博士和于贵瑞研究员提供S-W模型模拟的3个台站蒸腾数据。
The authors have declared that no competing interests exist.

中国东部南北样带森林生态系统蒸腾与蒸散比值（T/ET）时空变化

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Spatio-temporal variations of the ratio of transpiration to evapotranspiration in forest ecosystems along theNorth-South Transect of Eastern China

1 引言