三江源区干湿变化特征及其影响

白晓兰,魏加华,解宏伟

1 青海大学 三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,西宁 810016 2 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京 100084 3 青海大学 水利电力学院,西宁 810016

全球气温显著增加[1],位于青藏高原腹地的三江源区对气候变化敏感,气温增速明显高于世界其他区域[2- 4],且未来还可能持续升温[5]。干湿状况反映区域的水分平衡和气候特征,研究其对气候变暖的响应十分重要。三江源是中国海拔最高的天然湿地和生物多样性分布区,为生态文明建设的重点区域,具有水源涵养与调节、保障源头生态安全等功能,研究三江源区干湿变化规律特征,对水资源科学管理和三江源生态保护具有指导意义。

干燥度指数(Aridity index, AI)是表征一个地区干湿程度的指数[6]。潜在蒸散(Potential Evapotranspiration, PE)是水分循环的重要组成,也是导致干旱半干旱地区水分亏缺的重要因子,因此,常用潜在蒸散(也称可能蒸散)代表干燥度指数,评价区域干湿状况。国内外学者提出了多种干燥度计算方法,大致可分两类：(1)建立降水和气温的经验关系。如Selianinov干燥度[6]、deMartonne干燥度[7],这些方法在我国气候和干湿变化研究中均取得了较好的效果[8- 10]。(2)计算潜在蒸散(PE),以降水与潜在蒸散的关系代表干燥度。如国际上广泛采用的Penman法[11],Thornthwaite法[12]、Holdridge潜在蒸散率法(Potential Evapotranspiration Rate,PER)[13]等。Thornthwaite法广泛应用于气候分类和植被-气候关系、干湿变化的研究[14]。Holdridge潜在蒸散率法,又称Holdridge生命地带分类系统[15],美国植物生态学家Holdridge研究发现,某一区域的植被在特定气候条件下可根据其综合外貌的简单分类或更详细的个体及群体所构成的生命形式来划分,其分类单位称“生命地带”。

上述方法各有优劣和适用范围,孟猛等[6]分析了多种方法的特点,认为利用谢良尼诺夫、deMartonne和Holdridge等方法,可以分析过去50 a里我国干湿气候的波动,特别是北方地区干湿变化。Penman法虽然得到广泛应用[16-18],但所需气候指标较多,在高原高寒冻土分布广、资料稀缺的三江源区适用性受限。张新时[19]将Holdridge潜在蒸散率模型引入我国时,对模型作了适当修正,考虑了植被等因素影响,增加了青藏高原的植被模型和干旱分级。修正后的方法综合考虑气温、降水等对干湿变化的影响,符合三江源区主要因降水少、气温升高导致常年干燥的实际情况,且有明确的物理和生态学意义。李轶冰等[20]、汪治桂等[21]利用Holdridge潜在蒸散率分析了江河源区及局部区域干湿变化及影响因子,进一步验证了该方法的适用性。但已有研究很少综合考虑多个因子的影响,且数据样本时段较短,研究区域范围较小。本文利用三江源区1957年以来的水文气象等数据,采用Holdridge潜在蒸散率(PER)代表干燥度,用累计距平、Pettitt突变点检测及逆距离加权法分析三江源区干湿变化特征,探讨干湿变化对气象因子的响应,以揭示区域环境对气候变化的响应规律,为三江源区生态综合治理对策研究提供支撑。

1 研究区概况

三江源区是长江、黄河和澜沧江的源头汇水区,是我国重要的水源涵养地。根据《青海三江源生态保护和建设二期工程规划》,保护区总面积约39.5万km2,包括玉树藏族自治州、果洛藏族自治州、海南藏族自治州、黄南藏族自治州全部行政区域的21个县和格尔木市的唐古拉山镇,共158个乡镇。地理位置为31.39°—36.56°N,89.45°—102.23°E。平均海拔4000 m以上。近15 a的年平均降水量404 mm,降雨年际变化较大,主要集中在6—8月。三江源区具有典型高原大陆型气候特征,年平均气温在-5.4—7.5℃之间,近58 a该区的年日照时数在2300—2900 h之间。三江源地理位置、主要河流及气象站点分布如图1所示。

图1 三江源地理位置及气象站点位置图Fig.1 Distribution diagram of location and meteorological stations in the TRH

2 数据与方法

2.1 数据来源

本研究实测降水数据来自中国国家气象数据服务网提供的国家气象站的日气象数据(表1)。为保持数据的连续性和一致性,剔除了存在站点迁址的治多站。鉴于各站点的数据起始时间不同,且个别站点存在缺测漏测的情况,本文采用连续性、一致性好的18个站点1957—2014年的实测数据进行分析,个别月份缺失的数据采用相邻或经纬度相近的站点数据进行插补。

2.2 研究方法

2.2.1 Holdridge潜在蒸散率(PER)

本文采用Holdridge潜在蒸散率(PER)代表干燥度。该方法确定年生物温度(ABT)、年降水量(P)与潜在蒸散率(PER)3个气候指标为主要参数,参数意义如下：

表1 三江源国家气象站站点经纬度、海拔要素表

(1)Holdridge方法以生物温度(BT)作为热量指标。认为,0℃是植物生长的主要界线温度,因此将一年内大于0℃积温的日平均值作为生物温度。规定小于0℃按0℃计,大于30℃按30℃计。ABT代表年生物温度。

(2)潜在蒸散率(PER)是潜在蒸散(PE)与温度的函数。Holdridge通过总结世界大量气象台站及相应生态类型,研究潜在蒸散(PE)与生物温度(BT)关系后,发现二者存在比例关系,即潜在蒸散率(PER)是潜在蒸散(PE)与年降水量(P)的比值。

本文采用张新时[19]修正的模型计算：

PER=PE/P

(1)

式中,PE为潜在蒸散量,P为年降水量；PE由式(2)计算：

PE=58.93×ABT

(2)

式中,ABT为年生物温度,由式(3)确定：

(3)

式中,ti为日均温(0℃≤ti≤30℃,i为日,i=1,2,…,365)；tj为月均温(0℃≤tj≤30℃,j为月,j=1,2,…,12)。计算时,日均温ti与月均温tj低于0℃计作0℃,高于30℃计作30℃。用潜在蒸散率PER值代表的干湿程度(表2),为8级[13]。从计算过程可知,用日均温计算的精度要高于用月均温的计算,结合掌握的日均温气象资料,本文采用日均温,即：

(4)

表2 潜在蒸散率PER代表的干湿状况划分标准

2.2.2 累计距平趋势检验

累计距平是一种由曲线直观判断趋势的方法,对于序列x,某一时刻t的累计距平表示为：

(5)

2.2.3 Pettitt突变点检验

Pettitt突变点检验是一种基于非参数序列的检验,用于突变点的识别[22]。统计参数Kt(t=2,3,…,n)由式(6)给出：

(6)

其中,sgn为秩序列,是第i时刻数值大于或小于j时刻数值个数的累计数；若xi-xj>0,则sgn(xi-xj)=1；xi-xj=0,则sgn(xi-xj)=0；xi-xj<0,则sgn(xi-xj)=-1；可能发生突变的点T应满足KT=Max|Kt|(1≤t

P=2exp[-6KT2/(n3+n2)]

(7)

式中,若P≤0.5,则认为T点为检测的变异点,在统计学意义上显著。

2.2.4 逆距离加权法(IDW)

为计算因子的空间分布,常用的空间内插方法有泰森多边形法、逆距离加权法(IDW)和克里金法。相对而言,IDW方法比泰森插值更加精确和流畅[23]。考虑简易程度和内插气象变量的精确性,本文选择IDW方法进行因子空间化处理,该方法计算公式如下：

(8)

式中,N是气象站数量,Zp是目标点的值,Zi是第i个点的值,Di是第i个点到目标点p的距离,β是Di的指数，经过多年研究，将该指数赋值为2，因此，逆距离权重法也称为逆距离平方法。

3 结果与分析

3.1 潜在蒸散率PER时间变化分析

3.1.1 PER年际变化

利用泰森多边形法得到研究区18个气象站的权重,计算得到加权的年平均潜在蒸散率PER值,图2是三江源区1957—2014年PER的年际变化。从图中可以看出,三江源区多年PER值呈上升趋势(图2),但并不显著。多年平均潜在蒸散率5.58,其中最低值为4.17(1976年)；最高值为7.56(2000年)。1957—1998年间PER值在4.17—6.54,整体处于干旱状态；1998年后,PER值在4.93—7.56,有明显的增加。表明该区域1998年之后出现干旱增强态势。3年、5年滑动平均分析结果均呈现与上述相似的增加趋势(图2),1990年前趋势较平缓,1990年后呈明显的波动上升。

图2 1957—2014年潜在蒸散率的变化趋势及滑动平均检验Fig.2 Trend test and Moving average change test of PER from 1957 to 2014

3.1.2 PER趋势及突变点检验

为进一步分析三江源区干旱的变化趋势,采用累计距平法检验PER变化趋势,结果如图3所示。图3表明58 a来该区PER经历了一次显著的波动,1957—1993年该区PER呈下降趋势,但20世纪60年代中期到80年代初期出现两次小幅波动,1966年累计距平值突增并在1967年又回归到正常水平；1968—1976、1976—1983年分别出现小幅波动,直到1993年达到极值。1993年后PER增加趋势明显,到2002年后达到新的状态,上升趋势趋缓。

线性估计及累计距平尽管也能估测突变点的出现时段,但是它们更倾向于表现趋势变化,Pettitt非参数检验法在排除自相关后,能更好的表现突变性。Box-Ljung检验法是基于一系列滞后阶数,判断序列总体的相关性。该检验原假设总体的相关系数为零。用此方法检验了PER序列的自相关,结果表明(表3),自相关系数都在置信区间(95%)内,没有超出阈值,并且所有的滞后项都不显著,证明PER序列不存在显著地自相关。

表3 PER序列的自相关检验

Pettitt突变点检验结果进一步表明(图3),1957—2014年该区PER值突变点发生在1997年,趋势变化中出现明显转折的点是1998年,两种分析呈现的结果接近。综合以上时间变化规律特征,说明三江源的干旱状况从20世纪90年代中后期开始加剧。有研究认为[24],三江源区在全球变暖背景下存在强烈的气候转型,20世纪80年代末出现暖干化趋势。这也说明三江源区的干旱增强与气候变化密切相关。出现这种结果可能有两方面原因,一是20世纪90年代中后期的厄尔尼诺导致气候变化异常,引起三江源区PER的突变；二是受全球气候变化的影响,20世纪90年代后期全球气温升高,导致蒸散发增加。刘蕊蕊等[25]也认为三江源的干旱突变与厄尔尼诺现象发生的时间基本相近。三江源区由亚洲季风气候主导,该气候系统变化复杂,且容易受到大范围天气模式的影响,例如厄尔尼诺南方涛动(ENSO)和北大西洋振荡[26]。一般,使气候变暖的厄尔尼诺事件削弱了印度夏季季风[27],导致降水比平时少,地表水分减少。

图3 1957—2014年潜在蒸散率的趋势检验和突变点检验Fig.3 Trend test and mutation point test of PER from 1957 to 2014

3.2 PER空间变化特征

采用IDW分析三江源区PER的空间分布,结果如图4所示。三江源区多年平均PER整体上自东南向西北递减。三江源东北部的贵州、同仁PER值较高(图4),贵州站PER均值为20.8,同仁为10.7,表明这些地区为干旱到超干旱；到西南、东南部,PER值逐渐减小,兴海、贵南以及南部的囊谦和玉树地区PER均值为6—8,干湿等级为干旱；而东北部的恰卜恰、东南部的久治、班玛、西北部的伍道梁及三江源大部分地区PER值为1—4,处于半干旱半湿润区。

各站58 a来PER值的变化速率表明：河南(-0.09/10a)和贵南(-0.03/10a)没有表现出显著的变化趋势(显著性水平P<0.1),其他16个站点均呈现上升趋势,其中三江源中部的玉树(0.22/10a,P<0.05)、东南部的班玛(0.25/10a,P<0.0.05)和同仁(0.30/10a,P<0.05)增长速率最高,上升趋势明显。

图4 1957—2014年三江源区潜在蒸散率PER的空间变化Fig.4 Spatial variations of PER in the TRH from 1957 to 2014

综合分析,三江源区干湿变化表现为东南部干旱程度逐渐加剧,东北部干旱有所缓和,西北部及西南部地区增长速率较小,干旱加剧相对缓慢。三江源干湿空间差异还与海拔和地理位置密切相关,特别是以巴颜喀拉山为界,东部较湿润、西部干旱。Shi等[28]研究认为,三江源区,海拔3800 m以下,降水随海拔升高而增加,3800 m以上,降水随海拔升高而减少。

3.3 PER对气候变化的响应

3.3.1 气象因子时空变化特征

研究三江源区干湿状况对气象因子的响应,需揭示气象因子的时空变化规律。图5是采用IDW插值得到58 a来气象因子均值的空间分布。降水是主要的水分来源。三江源区多年平均年降水量自东南向西北递减,与PER值空间分布正好相反(图4和图5)。三江源平均年降水量456 mm,东部边缘的久治、班玛年降水量最高,年降水量600—800之间,PER在2.5—4.1范围,干旱程度最弱,属半湿润区；贵州、同仁、沱沱河地区降水量最小,处于254—413 mm之间,PER值较高,贵州和同仁地区分别高达20.8和10.7,干旱较严重。主要原因在于东南部山脉阻挡水汽输送,导致该区域西北部的降水减少[29],我国400 mm降水线正好自东北到西南穿过三江源[28]。过去58 a,三江源的降水以9.9 mm/10a(P<0.01)的速率增加,徐维新等[30]认为三江源大部分地区趋于干旱化,主要决定于降水量和相对湿度的变化,降水的增加一定程度上使PER减小。气候变化引起降水的巨大变化,多项研究指出三江源区的年降水量存在增加的趋势[31- 32],认为1990年之后,三江源年降水量普遍呈现增加趋势[33],与本文的研究一致。

图5 1957—2014年三江源区降水量、气温、日照时数、风速、相对湿度的时空变化Fig.5 Change of time and space of precipitation, air temperature,sunshine duration,wind speed, relative humidity in the TRH from 1957 to 2014

气候变暖引起的温度上升会导致大气水分需求的增加,从而影响蒸散发过程和大气环流状况,加剧干旱化[34- 35]。三江源区平均气温分布(图5)自东向西递减,年平均气温最高的为东西部的贵州、同仁地区,最高为7.5℃；最低气温主要分布在西北部的伍道梁地区,为-5.2℃。因为西北部常年有冰川、积雪和多年冻土覆盖,使周围气温低于其他区域。三江源气温总体以0.29℃/10a(P<0.01)的速率增加,气温和PER在空间上的分布基本一致。

三江源的日照时数(图5)由东南向西北递增,与PER的空间也基本一致。三江源多年平均年日照时数2588 h,其中恰卜恰、沱沱河等站点日照时数最高,分别为2938 h和2885 h,全年日照天数在240 d左右,南部地区日照时数最短。日照时数对PER的影响主要表现在促进植被、水面及地面的蒸散发,导致水分减少,加速干旱化。日照时数随着海拔升高增加,因为随海拔升高大气层薄,空气密度、水汽和气溶胶较少,这也是西北部高海拔区PER较高的原因之一[36]。

风速对蒸散发的变化有显著地影响[37]。三江源区1957—2014年平均相对湿度和平均风速的变化如图5所示。风速自东南向西北递增,西北地区的沱沱河、伍道梁站风速最高,平均风速达4.3 m/s,东南地区雨量比较丰富的地区风速较低,在1—2.3 m/s范围内,整个高原上风速一般随着海拔升高而增加；根据每日8时和20时数据统计计算的日平均相对湿度,空间分布上与降水大体一致,自东南向西北递减,雨量高的东南地区平均相对湿度达66%(久治、班玛),西北部相对湿度偏低,在50%左右。区别于其他因子,三江源区的风速和相对湿度以0.05 m s-110a-1(P<0.01)和0.3%/10a(P<0.1)的速率减小。实际上,风速快加速水汽输送,也会使降水增加。然而三江源区域,风速逐渐减小,风速的减弱有助于减小PER,但相对湿度的减弱却起着相反的作用。

3.3.2 PER与气象变量的相关性

以三江源58 a的降水量、气温、日照时数、相对湿度、风速5个气象因子为三江源区PER的主要影响因素,进行Spearman相关性分析,并通过双侧显著性检验,结果如表4所示。其中PER和气温、日照时数的相关性在0.01水平上显著,相关系数为0.334和0.348,呈正相关,表明气温和日照时数的增加均使PER增大。而降水量和相对湿度在0.01显著性水平上,与PER呈负相关,且与降水的负相关性较高,为-0.523。二者的增大使三江源区PER减弱。结果显示风速与PER并没有显著相关,可能是由于近年三江源区风速变化十分弱小,对PER未产生较大影响。

表4 PER与各因子间的Spearman相关分析

*相关性在0.05水平上显著；**相关性在0.01水平上显著

为克服Spearman多元相关分析有时并不能真实的反映变量间的相关性,本文分析了PER与各影响因子的偏相关性,结果见表5。气温作为控制变量时,PER与降水呈显著负相关(P<0.01),与日照时数显著正相关(P<0.01),而与风速和相对湿度相关性不显著；以降水作为控制变量,PER与气温显著正相关(P<0.01),与相对湿度和风速呈显著负相关(P<0.05),相关系数在0.3左右；日照时数作控制变量时,PER与气温显著正相关(P<0.01),与降水和相对湿度呈负相关,显著性水平分别为0.01和0.05,与风速无显著关系。相对湿度控制下,PER与降水量呈负相关,相关性较大(P<0.01),为0.498,与日照时数在0.05显著水平上呈正相关,而与气温和风速无显著关系。风速不变时,PER与气温和日照时数呈正相关,与降水和相对湿度负相关。

表5 PER与各因子偏相关性分析

*相关性在0.05水平上显著；**相关性在0.01水平上显著

采用回归分析法估算各因子对PER的贡献率(表6),结果表明,气温和风速对PER的影响较大,贡献率分别为48%和42%,但风速的贡献不显著,认为三江源区PER的增大主要归因于气温的升高,但是近年来风速的减弱一定程度上减缓了这种趋势。降水量和日照时数的贡献率较小(P<0.01),相对湿度的贡献率为2.3%,其他因素的贡献约占7%,可能是人类活动或者异常气候所致。

表6 各因子对PER的贡献率

综上,区域干湿变化对气象因子的响应较为复杂。三江源区PER主要受到气温、降水量和风速的影响,日照和湿度的影响整体上表现较弱。Zhang等[38]认为风速全年主导三江源区潜在蒸散变化,尽管全球变暖导致潜在蒸散增加,可减小的风速和增加的日照,共同抵消升温的作用。但是该结论忽略了降水和相对湿度对潜在蒸散的影响,且近年来三江源风速变化并不显著,气温升高却导致整个水文过程发生不同程度变化。气温升高促进地表蒸散发,对降水和相对湿度也产生一定的影响,再结合三江源地区日照充足,风速较大等特征,导致三江源区干湿空间分布差异大、暖干化趋势显著。因此,本文认为三江源干暖化的主导因素是气温。

4 讨论

4.1 Holdridge潜在蒸散率(PER)在三江源的适用性

本文用Holdridge潜在蒸散率法研究三江源区气候变化背景下的干湿变化,结果认为：三江源区气候趋于暖干化,趋势不断增强。许吟隆等[39]根据IPCC气候情景模拟三江源未来气候变化,认为尽管整体降水量增加,但夏季降水量的减少和气温的升高会加剧三江源地区气候变干的趋势；刘蕊蕊等[25]用PDSI指数分析三江源干旱特征,认为黄河源区显著变干的趋势对三江源变干影响较大。本文的研究认为三江源上东南部黄河源区的变化趋势更为强烈,源区整体降水趋势虽然增强,但是气温上升和其他气象因子的变化共同影响源区气候趋向暖干化。空间分布上,潜在蒸散率与三江源区降水、气温、日照等对应关系好,能很好地体现各因子空间分布的差异对三江源干湿变化特征的影响。故Holdridge潜在率法应用于三江源区,在气候干湿特征研究上适用性较好。只是该方法并未考虑三江源上辐射、海拔等对干湿变化的影响,下一步研究,如将这些因素考虑在内,进行改进,该方法在气候变化研究方面将会有更好的表现。

4.2 气候暖干化对生态环境的影响

三江源气温升幅明显高于我国及全球大部分地区,进一步的暖干化必然对源区生态系统带来明显的影响,生态系统和气候变化两者的相互反馈作用将变的更为复杂。暖干化可能导致水源补给不足,减少地表径流,促进冻土消融,影响土壤水热过程,进一步改变植被覆盖度。李太兵等[40]研究发现三江源多年冻土区降水大部分冻结于土壤中或用于补充土壤水分亏缺；杨梅学等[41]发现土壤水热过程和冻土在季节转换中发挥重要的作用,认为浅层土壤水热变化对外界干扰十分敏感并对表层植被生长与演替具有重要作用。王俊峰[42]、刘光生等[43]认为增温产生的后果是表层土壤和植被蒸腾速率增加,加速地表干旱,浅层土壤融化使植被覆盖度降低；并加速寒区有机质的分解、降低土壤稳定性,促使高原气候进一步暖干化。蔡迪花等[44]认为气候暖干化是江河源区湿地萎缩的主要原因。王根绪等[45]研究发现青藏高原湿地面积萎缩达10%以上,长江源区沼泽湿地退化最严重,湿地系统变化与区域气温显著升高有关,湿地退化也是径流持续递减的因素之一。此外,三江源上的物种多样性与其高寒植被、湿地等生态系统的稳定性密切相关,气候暖干化、植被覆盖的降低使适应高寒气候的物种减少甚至消失,降低物种多样性,严重威胁着区域经济发展和生态安全。

4.3 暖干化的应对措施

气候暖干化的加剧对生态系统带来复杂的影响,尤其是对气候变化十分敏感的江河源区。为应对日益严重的气候变化,需要从研究、保护、政策等方面采取应对措施。首先,结合卫星、遥感等先进的观测手段,加强对气候水文、生态、环境的监测和研究,掌握实时资料,及时应对异常变化。进一步完善源区生态环境保护机制,制定更合理的保护方案,例如可以通过适当的人工影响天气改善地表水分状况,缓解干旱。此外,还需结合政策措施,加强监管,减少温室气体的排放,禁止过度放牧,有效遏制危害生态环境的人类活动。

5 结论

采用Holdridge潜在蒸散率(PER)代表干燥度,利用近58 a的水文、气象数据,研究了基于PER的三江源区干湿变化特征和分布,探讨了气候变化背景下干湿变化对气象因子的响应和暖干化的主要原因。得出如下结论：

(1)时间上,三江源区PER近58 a来呈现整体增加的趋势,1957—1997年出现较缓慢的下降,20世纪70年代、80年代出现短暂的回升,1997年之后PER值出现异常突变,1998年之后呈显著上升趋势。

(2)空间上,PER值自东北部向西北、西南递减。最干旱的地区位于北部的贵州一带,也是三江源区气温和日照时数全年最高的区域,随气温和日照时数在空间上的递减,干湿程度逐渐过渡到半干旱半湿润状态。东南部干旱逐渐加剧,东北部变化不显著,西北部及西南部地区增长速率较小,干旱程度加剧相对缓慢。整体上,未来三江源区暖干化趋势明显。

(3)分析各气象因子与PER的相关性,发现PER与气温、日照时数呈显著正相关,与降水量、相对湿度显著负相关,且在各气象因子空间变化差异的影响下,PER空间分布表现出规律性。通过归因分析,认为气温升高是三江源暖干化的主要原因。

(4)暖干化的加剧可能会进一步促使三江源区土壤水热变化、植被退化,湿地退缩,生物多样性遭到破坏等问题。为减缓三江源区干旱态势,因实施一系列生态保护措施,减少人类干预,增加退牧还林还草,重视生物多样性保护,在适宜区域可以开展人工影响天气,补水护源。

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