氣候變化對西南亞高山區(qū)流域碳水平衡的影響模擬

鄧慧平，丹利，王倩，楊秀靜，楊富強

1. 聊城大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，山東 聊城 252059；2. 中國科學(xué)院東亞區(qū)域氣候-環(huán)境重點實驗室，中國科學(xué)院大氣物理研究所，北京 100029

陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和水循環(huán)是陸地生態(tài)系統(tǒng)兩個重要的基本過程，隨著對碳水耦合機理認(rèn)識的深化，國內(nèi)外已開展了大量應(yīng)用碳水耦合機理的模式進行的碳水循環(huán)模擬研究（Cox et al.，2000；Dan et al.，2007；Peng et al.，2015；Zeng et al.，2018）。陸面過程物理模式定量描述對氣候系統(tǒng)有重要影響的陸氣間輻射、熱量、動量以及水分和CO2等交換過程（Sellers et al.，1986；Xue et al.，1991；Sellers et al.，1996；Zhan et al.，2003）。第三代陸面模式與動態(tài)植被模型和全球氣候模式（或區(qū)域氣候模式）相耦合，模擬生物圈與大氣圈相互作用與反饋（Cox et al.，2000；Bonan et al.，2003；Betts，2004；Cowling et al.，2009；Zeng et al.，2018）。以往的模擬研究主要采用垂直一維的陸面模式對土壤-植被-大氣連續(xù)體中垂直方向的碳水循環(huán)過程進行模擬，而忽略了流域尺度碳水循環(huán)過程的二維特性。因此，在新一代陸面模式中耦合一個具有較好的物理基礎(chǔ)和外延能力的考慮土壤水分非均勻分布的水文模型顯得至關(guān)重要（Stieglitz et al.，1996；Gedney et al.，2003；Niu et al.，2005）。流域地形指數(shù)水文模型TOPMODEL反映了重力作用下地形對土壤濕度非均勻分布的影響（Beven，2000），對于研究地形對水文過程二維特性的影響，TOPMODEL具有明顯的優(yōu)越性，受到研究者的關(guān)注并提出一些簡化有效的耦合方案將TOPMODEL與當(dāng)前流行的陸面模式進行耦合，用于陸-氣耦合相互作用研究（Stieglitz et al.，1996；Warrach et al.，2002；Gedney et al.，2003；Niu et al.，2005；Deng et al.，2012）。

簡化的簡單生物圈模式（Simplified Simple Biosphere Model，SSiB）是當(dāng)前較流行的用于區(qū)域和全球陸面與大氣相互作用的陸面過程模式，其第4版本SSiB4包括了Collatz等發(fā)展的植被光合與氣孔導(dǎo)度模型（Xue et al.，1991；Zhan et al.，2003）。為探討植被與陸面水、能量和CO2交換的相互作用，SSiB4耦合了動態(tài)植被模型（Top-down Representation of Interactive Foliage and Flora Including Dynamics，TRIFFID）（Cox，2001），發(fā)展成生物物理/動態(tài)植被耦合模式SSiB4/TRIFFID，并在全球不同氣候地區(qū)用實測潛熱、感熱、CO2通量和衛(wèi)星遙感反演的葉面積指數(shù)對SSiB4/TRIFFID進行單點模擬檢驗（Xue et al.，2006）。為了更好地開展流域尺度的碳水循環(huán)模擬，將生物物理/動態(tài)植被模式SSiB4/TRIFFID與TOPMODEL進行耦合（鄧慧平，2010）。應(yīng)用耦合模式SSiB4T/TRIFFID進行了西南山區(qū)的梭磨河流域植被及其水文效應(yīng)的動態(tài)模擬，得到植被演替初期流域主要由灌木覆蓋時蒸散達到最大，后隨著森林覆蓋率增加流域蒸散減小而徑流增加的模擬結(jié)果（鄧慧平，2010）。西南亞高山森林植被變化對流域產(chǎn)水量的影響研究給出了以下的結(jié)論：采伐后植被從草本階段很快進入次生灌叢階段，繁茂的次生灌叢植被的耗水高于老齡暗針葉林（張遠(yuǎn)東等，2011）。這一結(jié)論與 SSiB4T/TRIFFID在該地區(qū)的模擬結(jié)果一致，為 SSiB4T/TRIFFID的模擬結(jié)果提供了一次檢驗。此外，應(yīng)用SSiB4T/TRIFFID對長江上游的梭磨河流域和長江下游的青弋江流域水文進行了模擬，并用實測水文資料對模擬的月徑流量和日流量進行了檢驗，結(jié)果表明SSiB4/TRIFFID耦合TOPMODEL使土壤水分模擬結(jié)果更加合理，并改進了徑流在地表徑流與基流之間的分配，使模擬的逐日流量和月流量更符合實測流量（鄧慧平，2012；鄧慧平等，2012）。

中國西南林區(qū)是中國第二大天然林區(qū)，位于青藏高原東南部，主要包括四川、云南和西藏 3省區(qū)交界處的橫斷山區(qū)。該區(qū)海拔高差懸殊，形成明顯的垂直氣候帶，海拔 1400～3000 m是亞熱帶及溫帶氣候，3000 m以上屬寒溫帶及寒帶氣候。森林多分布在海拔4000 m以下的山坡中下部，海拔2600～3000 m為中山針闊混交林帶，3000～3800 m為亞高山針葉林帶，3000～4100 m為高山疏林灌叢帶（馬雪華，1987）。自上世紀(jì)60年代初開始，該地區(qū)開展了研究森林砍伐（或造林）與河川徑流變化的集水區(qū)比較試驗研究，有森林增加徑流（馬雪華，1987）、森林覆蓋率變化對徑流影響不大（馬雪華，1980）和森林恢復(fù)減小徑流（張發(fā)會等，2007）的不同結(jié)論。因此，需要將不同地區(qū)森林集水區(qū)試驗結(jié)果有機聯(lián)系起來，以形成對森林植被徑流影響問題的規(guī)律性認(rèn)識。此外，該地區(qū)也是氣候變化的敏感區(qū)，在全球變暖背景下，研究森林植被和碳水循環(huán)對溫度增加的響應(yīng)，對應(yīng)對全球變暖森林和水資源影響也具有重要意義。為了深入探討森林植被水文影響機理，揭示森林-徑流關(guān)系的空間變化規(guī)律和碳水平衡對氣候變化的敏感性，有必要在同一個動力框架下研究碳-水循環(huán)過程的相互反饋機制及其對氣候的響應(yīng)。本研究選擇西南亞高山區(qū)的梭磨河流域為研究對象，應(yīng)用SSiB4T/TRIFFID模式在各種假定的氣候情景下進行梭磨河流域植被與碳水平衡模擬，并根據(jù)模擬結(jié)果分析氣候?qū)α饔蛱妓胶獾挠绊懀沂旧?徑流關(guān)系空間變化機理，為西南林區(qū)在全球變暖背景下合理配置碳水資源提供科學(xué)依據(jù)。

1 耦合模式SSiB4T/TRIFFID簡介

1.1 SSiB4/TRIFFID簡介

原始的SSiB有8個預(yù)報量：冠層溫度Tc，表層土壤溫度 Tgs，深層土壤溫度 Td，冠層截留水分儲量Mc，地面截留固態(tài)（雪和冰）水分儲量Mg，3層土壤濕度 w1、w2和 w3（Xue et al.，1991）。地面和冠層感熱通量和潛熱通量在模型中作為診斷變量由預(yù)報量計算（Sellers et al.，1986；Xue et al.，1991）。

式中，L為汽化潛熱；Ec為冠層蒸散；Ewc為冠層濕潤部分的蒸發(fā)（冠層截留蒸發(fā)）；Edc為蒸騰；Egs為土壤表面蒸發(fā)。γ為干濕表常數(shù)；ρ為空氣密度；cp為空氣定壓比熱。ea為冠層空間高度處（canopy air space）的水汽壓；e*(Tc)為Tc時的飽和水汽壓；e*(Tgs)為土壤表面溫度下的飽和水汽壓。fh為土壤表面空氣相對濕度；Wc為冠層濕潤分?jǐn)?shù)（wetness fraction）。rb為葉片邊界層阻力；rsurf為土壤表面阻抗；rd為地表至冠層空間高度的空氣動力學(xué)阻力；rc為冠層阻力。

SSiB引入Collatz植被光合-氣孔導(dǎo)度模型發(fā)展成 SSiB4后，模型中又增加了與光合作用有關(guān)的5個方程（Zhan et al.，2003）。

TRIFFID模型核心是 2個描述植被碳密度 Cv（Cv分解為葉片碳、根部和莖部碳）和植被覆蓋率v的微分方程，對于一種給定的植被類型，Cv和v的更新取決于該植被類型的碳平衡及其與其他植被類型之間的競爭。

式中，v*=MAX{v, 0.01}；П為該植被類型每單位植被覆蓋面積凈初級生產(chǎn)率（net primary productivity，NPP），對于所有植被類型，v*最小值不小于0.01；λ1是NPP用于增加該植被類型覆蓋度的比例系數(shù)（假定其是葉面積指數(shù) LAI的線形函數(shù)）；cij是競爭系數(shù)，代表第j種植被類型對第i種植被類型的影響；lΛ為凋落物率；γv是大尺度撓動參數(shù)。

式（6）是基于Lotka-Volterra方程以處理不同植被類型和同一植被類型之間的競爭。cij的值在0～1之間，對于同一植被類型競爭，cij=1。對于不同植被類型之間的競爭，支配順序為喬木-灌木-草。居支配地位的植被類型i限制居受支配地位的植被類型j的擴張（cij=1，而cij=0）。但在喬木與喬木、草本與草本和灌木與灌木之間，cij由他們的高度hi和hj決定。

凋落物率Λl為：

式中，γl、γr和 γw分別為葉片、根部和莖的碳轉(zhuǎn)化為凋落物的速率；Lf、R、W 分別為葉片、根部和莖的碳含量。

葉片死亡率 γlm除自然死亡影響外還受溫度和水分的控制，不同的植被類型具有不同的影響植被落葉的臨界溫度和臨界水分條件。

式中，γ0為葉片最小死亡率；FM和FT分別為水分影響函數(shù)和溫度影響函數(shù)。

土壤中的碳儲量Cs的變化：

式中，cΛ為總的凋落物速率；Rs為土壤呼吸速率。

在原始的TRIFFID中，植被類型共有5種：闊葉林、針葉林、C3草地、C4草地和灌木。在與SSiB4耦合時又增加了一種苔原（Tundra）灌木，此外增加了裸土這一下墊面類型。每一個時間步長，對每個TRIFFID中的植被類型（包括裸土）運行SSiB4，然后將SSiB4輸出的每個植被類型的冠層溫度Tc，土壤水分虧缺對光合作用的影響函數(shù) RSTFAC2，植被冠層CO2凈同化速率An，冠層暗呼吸速率Rd及對每個類型加權(quán)平均的土壤深層溫度 Td和根系層土壤濕度w2輸送給TRIFFID。Tc、RSTFAC2作為溫度和水分控制因子在 TRIFFID中控制植被落葉率。Td和w2為計算土壤呼吸Rs所需。根據(jù)每個步長的An和Rd獲得10 d平均的凈初級生產(chǎn)量以及由每個步長計算的Rs獲得10 d平均的土壤呼吸速率并輸入到TRIFFID，由TRIFFID計算每個植被類型的生長及植被類型間的競爭，每 10天對植被和土壤的碳進行更新。然后將更新的每個類型的植被葉面積指數(shù)、植被覆蓋率和植被高度等SSiB4所需的植被要素傳給 SSiB4。對于每個步長，當(dāng)完成所有類型的計算后，潛熱、感熱、光合速率、土壤水分和冠層溫度等物理量按每個類型的覆蓋率（包括裸地）求出這些物理量該時間步長的加權(quán)平均值。

1.2 TOPMODEL的基本方程及與SSiB4/TRIFFID的耦合

根據(jù)3個基本假設(shè)，TOPMODEL建立了流域各處地下水埋深zi的二維分布與流域地形指數(shù)分布和平均地下水埋深z之間以及地表以下徑流 Qb與z之間的解析解（Sivapalan et al.，1987）：

式中，ai為流經(jīng)坡面任一點i處的單位等高線長度的上坡匯流面積；βi為該點處地面的坡降梯度；為該點處的地形指數(shù)；λ為流域平均地形指數(shù)。Qb為單位面積地表以下徑流（基流）；Ksx(z=0)意義同前。

考慮到土壤垂向飽和導(dǎo)水率與側(cè)向飽和導(dǎo)水率較大的差異，引入飽和導(dǎo)水率非各向同性因子α，Ksx(z=0)=αKs(z=0)，單位面積地表以下徑流深Qb為（Chen et al.，2001；Niu et al.，2005）：

采用將研究區(qū)域劃分為飽和區(qū)和非飽和區(qū)的簡便耦合方案（Gedney et al.，2003；Stieglitz et al.，1996；Niu et al.，2005；Deng et al.，2012），將 SSiB4/TRIFFID與TOPMODEL實行耦合。根據(jù)式（11），在流域平均地下水埋深為的區(qū)域都為飽和區(qū)，全部飽和區(qū)占流域的總分?jǐn)?shù)Fsat可按地形指數(shù)分布函數(shù)對范圍進行積分求得（Niu et al.，2005），所以，飽和區(qū)占流域的分?jǐn)?shù)Fsat為：

式中，p[df(λ)]是地形指數(shù)的概率密度函數(shù)。為了簡化Fsat的求解，用e指數(shù)函數(shù)擬合地形指數(shù)分布函數(shù)（Niu et al.，2005），則由式（14）很容易積分求出Fsat。

式中，F(xiàn)max為流域最大飽和區(qū)面積分?jǐn)?shù)；Cs為系數(shù)，可以通過地形指數(shù)值統(tǒng)計得到的累積分布函數(shù)經(jīng)e指數(shù)函數(shù)擬合求得。

式（13）被用來計算地表以下徑流 Qb，去掉SSiB4/TRIFFID中的深層滲漏項，最后將Qb從包含地下水位的土壤層及其以下的土壤層的土壤水中按一定的比例系數(shù)扣除（Niu et al.，2005；Deng et al.，2012），當(dāng)流域平均地下水埋深z位于第3層土壤之下時，按Stieglitz et al.（1996）的建議Qb取值零。對于飽和區(qū)，沒有入滲；對于非飽和區(qū)，入滲速率取有效降水速率和表層土壤飽和導(dǎo)水率中的較小值。當(dāng)區(qū)分了飽和區(qū)和非飽和區(qū)后，區(qū)域總的地表徑流則為非飽和區(qū)的超滲產(chǎn)流加上飽和區(qū)產(chǎn)流，總徑流來源為地表徑流以及基流Qb，由于飽和區(qū)的降水直接形成地表徑流而沒有入滲，原先SSiB4/TRIFFID中流域表層土壤平均入滲速率 P1變?yōu)?1-Fsat)P1（Deng et al.，2012）。每一個時間步長，對每個TRIFFID中的植被類型（包括裸土）運行耦合TOPMODEL的SSiB4/TRIFFID（每個植被類型覆蓋率取值1），然后將各下墊面類型下計算的各物理量根據(jù)各植被類型的覆蓋率（包括裸土）按面積加權(quán)平均求出流域的平均值。

2 流域概況和試驗設(shè)計

2.1 流域概況與所用資料

西南亞高山區(qū)梭磨河流域位于 31°～33°N，102°～103°E ， 流 域面 積 3015.6 km2， 海 拔 在2180～5301 m之間，平均海拔高度4000 m（陳軍鋒等，2004）。由于海拔高差懸殊，形成明顯的垂直氣候帶，植被自河谷至高山頂部依次分布有暖溫帶河谷半干早灌叢及夏綠闊葉林、溫帶針闊葉混交林、寒溫帶純針葉林、亞寒帶灌叢草甸、寒帶寒漠及流石灘植被。模式驅(qū)動因子采用美國國家大氣研究中心空間分辨率1°×1°、時間步長為3 h的1983—1987年再分析資料。根據(jù)氣候變化水文影響研究（Dan et al.，2012），1983—1987年時段能代表氣候背景值。驅(qū)動因子包括：向下的短波輻射、向下的長波輻射、氣溫、降水、水汽壓、風(fēng)速和大氣壓，用流域內(nèi)2個網(wǎng)格點（31.5°N，102.5°E和32.5°N，102.5°E）上的近地面各驅(qū)動因子分別進行求平均值。流域內(nèi)馬爾康和流域周邊紅原兩個氣象站多年平均年降水量為 777.6 mm，兩個臺站平均氣溫為4.6 ℃。再分析資料近地面氣溫 5年平均值為5.0 ℃，7月和 9月降水小于馬爾康站實測降水，其他月份差異很小。再分析資料雖與實際情況存在差異，但還是能夠反映梭磨河流域高原寒溫帶季風(fēng)氣候特征，降水和氣溫與實測降水和氣溫季節(jié)變化也是一致的（鄧慧平，2012）。

2.2 試驗設(shè)計

為揭示西南亞高山區(qū)梭磨河流域碳水平衡對氣候變化的響應(yīng)，應(yīng)用耦合模型 SSiB4T/TRIFFID進行一系列植被演替和碳水循環(huán)的數(shù)值試驗。氣候情景設(shè)置是基于變化因子法（Arnell，2003），這種方法在敏感脆弱地區(qū)能有效地用于氣候變化影響評估（Minville et al.，2008），其缺點是不能改變空間的變率（Minville et al.，2008）。第1組試驗將梭磨河流域5年驅(qū)動資料重復(fù)運行120次，連續(xù)模擬600年，作為控制試驗，記為 T。為了進行植被與碳水平衡對氣候變化的敏感性模擬，在1983—1987年驅(qū)動資料基礎(chǔ)上對每個計算步長的氣溫和降水資料進行外延。考慮到垂直氣候帶最顯著特征是溫度隨海拔高度降低而增加，第2組試驗是將每個計算步長輸入的氣溫均增加2 ℃，連續(xù)模擬600年，作為氣溫上升2 ℃的敏感性試驗，記為T+2。此外，隨著海拔高度進一步降低，降水一般會增加，第 3組試驗是將每個計算步長輸入的氣溫升高5 ℃、降水增加40%，連續(xù)模擬600年，作為氣溫上升5 ℃同時降水增加 40%的敏感性試驗，記為 T+5，(1+40%) P。模型中 6種植被類型分別為落葉闊葉林、常綠針葉林、C3草地、C4草地、灌木和苔原灌木。控制植被落葉的臨界溫度除落葉闊葉林取值275 K外，其余均采用TRIFFID的值：常綠針葉林取值243 K，C3和C4草地取值253 K，灌木取值243 K，各植被類型落葉的臨界水分影響因子均取值0.2，各植被類型初始葉面積指數(shù)取TRIFFID設(shè)置的最小值（喬木為 4.0，草本和灌木為 1.0），初始覆蓋率均取值為0.01。3層土壤厚度分別取值0.02 m（表層）、1.00 m（根系層）和2.00 m（深層）。根據(jù)梭磨河流域累積地形指數(shù)分布函數(shù)，采用e指數(shù)函數(shù)進行擬合，F(xiàn)max和Cs分別為0.4和0.45（Deng et al.，2012）。衰減系數(shù) f取值為 2.0（Niu et al.，2005），Ks(z=0)和飽和導(dǎo)水率非各向同性因子 α分別取值為 2.2×10-3m·s-1和 75（Deng et al.，2012）。

3 梭磨河流域碳水模擬結(jié)果與分析

3.1 葉面積指數(shù)模擬結(jié)果

控制試驗初，C3草地植被覆蓋率迅速增加，在第 6個模擬年達到峰值后隨灌木的增加而迅速減小，苔原灌木覆蓋率在第 25個模擬年達到峰值后隨喬木的增加而減小，最后流域基本為森林所覆蓋，其中，針葉林覆蓋率為 0.806，闊葉林覆蓋率為0.073（鄧慧平，2012）。溫度增加更有利于落葉闊葉林的光合作用，使其固定更多的碳而使覆蓋范圍進一步擴張。因此，隨著溫度增加，常綠針葉林覆蓋率下降而落葉闊葉林覆蓋率上升，氣溫增加5 ℃，常綠針葉林覆蓋率從控制試驗的0.806下降到0.699，而落葉闊葉林覆蓋率從0.073上升到0.301（鄧慧平，2012）。圖1(a)所示為600個模擬年流域逐年葉面積指數(shù)的變化，隨著植被覆蓋率的增加，流域葉面積指數(shù)增加，第450個模擬年以后基本穩(wěn)定在8.0左右。圖1(b)所示為最后5個模擬年平均各月葉面積指數(shù)。控制試驗?zāi)昶骄~面積指數(shù)為8.0，隨著溫度增加2 ℃和5 ℃，年平均葉面積指數(shù)分別為8.1和8.3。夏半年隨著溫度升高，森林葉面積指數(shù)增加，冬季T+2和T+5，(1+40%) P試驗葉面積指數(shù)低于控制試驗，這是由于隨著溫度升高，落葉闊葉林覆蓋率增加，當(dāng)冠層溫度低于控制落葉闊葉林落葉的臨界溫度275 K時，落葉闊葉林落葉增加，使流域葉面積指數(shù)減小。下文取流域植被主要為C3草地的第6～10模擬年，流域植被主要為苔原灌木的第21～25和流域植被主要為森林的最后5個模擬年的碳水平衡模擬結(jié)果分析氣候因子對碳水平衡的影響。

3.2 流域水量平衡的模擬結(jié)果

本研究3組試驗均不存在水分脅迫，如表1所示，對于控制試驗，流域植被主要為苔原灌木時蒸散最大，徑流深最小，流域植被主要為C3草地和森林時蒸散基本相等。對于T+2試驗，森林蒸散已大于C3草地但仍低于苔原灌木，但與苔原灌木蒸散差異減小。對于T+5，(1+40%) P試驗，森林蒸散已大于苔原灌木，流域植被主要為森林時蒸散最大而徑流深最小。隨著溫度增加，各植被類型蒸散增加，但森林蒸散增加幅度大于C3草地和苔原灌木，使流域蒸散從苔原灌木覆蓋時最大而徑流深最小變?yōu)樯指采w時最大而徑流深最小，與苔原灌木覆蓋相比，森林從增加徑流變?yōu)闇p小徑流。從控制試驗到T+5，(1+40%) P試驗，森林覆蓋流域徑流系數(shù)依次為0.43、0.21和0.16，隨溫度增加而減小。溫度增加使流域蒸散增加，流域蒸散增加使流域土壤濕度、地下水位和飽和區(qū)減小，進而使地表徑流和基流減小（鄧慧平等，2012），故溫度增加使流域徑流量減小。溫度變化對流域蒸散和徑流的影響與流域植被類型有關(guān)，流域植被為森林時，流域蒸散和徑流對溫度變化最敏感。

表1 梭磨河流域3個時段的水量平衡Table 1 Water balance of the Suomo Basin for the three periods

圖1 年葉面積指數(shù)的變化（a）和第596～600模擬年平均各月葉面積指數(shù)（b）Fig. 1 Changes of simulated annual leaf area index (a) and averaged monthly leaf area index for the 596th～600th simulation years (b)

3.3 流域蒸散的3個主要分量的模擬結(jié)果

表2所示為3組試驗第6～10模擬年、第21～25和最后5個模擬年流域蒸散的3個主要分量：植被蒸騰、冠層截留蒸發(fā)和土壤蒸發(fā)。隨著溫度增加，3種植被類型中森林蒸騰和冠層截留蒸發(fā)增加幅度最大，苔原灌木次之，C3草地最小，而C3草地和苔原灌木土壤蒸發(fā)增加幅度大于森林。對于森林，控制試驗森林冠層截留蒸發(fā)最大，在蒸散中所占比例也最大，但隨著溫度增加，由于蒸騰增幅最大，T+2試驗蒸騰已與冠層截留蒸發(fā)基本相等，T+5，(1+40%) P試驗蒸騰已明顯大于冠層截留蒸發(fā)，在蒸散中所占比例最大。而對于C3草地和苔原灌木，土壤蒸發(fā)在蒸散中所占比例最大，蒸騰次之，冠層截留蒸發(fā)在蒸散中所占比例最小。圖2(a)和圖2(b)所示分別為最后5個模擬年平均各月蒸騰和冠層截留蒸發(fā)。森林蒸騰和冠層截留蒸發(fā)隨溫度增加而增加，降水在7月和9月有兩個峰值，7月和9月蒸騰隨冠層濕潤分?jǐn)?shù)增加而減小，冠層截留蒸發(fā)隨冠層濕潤分?jǐn)?shù)增加而增加，旱季森林蒸騰大于冠層截留蒸發(fā)。雖然隨著溫度增加，森林土壤蒸發(fā)的增加幅度小于苔原灌木和C3草地，但森林蒸騰和冠層截留蒸發(fā)的增加幅度明顯大于苔原灌木和C3草地，導(dǎo)致森林蒸散隨溫度增加的增幅最大。

表2 3個時段平均年蒸騰，冠層截留蒸發(fā)和土壤蒸發(fā)Table 2 Mean annual transpiration, canopy interception and soil evaporation for the three periods

3.4 流域森林凈初級生產(chǎn)力、凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力和水分利用效率

第596～600個模擬年平均凈光合速率從試驗T到試驗T+5，(1+40%) P依次為2.78、2.89和3.17 μmol·m-2·s-1，隨溫度增加而增加；5 年平均土壤呼吸速率分別為 1.47、1.47、1.45 μmol·m-2·s-1，3 組試驗差異不大；5年平均森林生態(tài)系統(tǒng)凈固碳速率分別為 1.31、1.42 和 1.72 μmol·m-2·s-1，隨溫度增加而增加。表3所示為最后5個模擬年5年平均流域凈初級生產(chǎn)力（Net primary productivity，NPP）和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（Net ecosystem productivity，NEP），有關(guān)衡量碳水耦合關(guān)系的水分利用效率（Water use efficiency，WUE）有多種計算方式，目前多采用凈初級生產(chǎn)力 NPP和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力NEP與蒸散或蒸騰的比值，本文同時計算了 NPP和NEP與蒸散的比值以及NPP與蒸騰的比值這3種水分利用效率，分別記為 WUE1、WUE2和WUE3，列于表3。從試驗T到T+5，(1+40%)P，NPP 從 1052.0 g·m-2·a-1增加到 1199.5 g·m-2·a-1；生態(tài)系統(tǒng)凈固定的碳 NEP從 495.7 g·m-2·a-1增加到650.8 g·m-2·a-1。由于 NPP 和 NEP 隨溫度增加的幅度小于蒸散和蒸騰隨溫度增加的幅度，水分利用效率WUE1、WUE2和WUE3均隨溫度增加而減小。

圖2 第596～600個模擬年平均各月蒸騰（a）和平均各月冠層截留蒸發(fā)（b）Fig. 2 Averaged monthly transpiration for the 596th～600th simulation years (a) and averaged monthly canopy interception evaporation for the 596th～600th simulation years (b)

表3 第596～600模擬年平均NPP，NEP和WUETable 3 Mean annual NPP, NEP and WUE averaged for the 596th～600th simulation years

4 討論

西南山區(qū)岷江上游米亞羅森林與采伐跡地兩個小集水區(qū)（分別為3.31 km2和2.91 km2）徑流的對比觀測結(jié)果是高山森林增加了年徑流量（馬雪華，1987），整個岷江上游流域（紫坪埔站以上）森林覆蓋率變化對徑流量影響已不明顯（馬雪華，1980），嘉陵江上游廣元碗廠溝 5個小流域地處四川盆地北緣，海拔515～835 m，屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，多年平均氣溫16.1 ℃，平均年降雨量937.3 mm，森林的恢復(fù)減小了徑流量（張發(fā)會等，2007）。垂直氣候帶對森林-徑流關(guān)系能產(chǎn)生什么作用？根據(jù)控制試驗T的模擬結(jié)果，在西南亞高山區(qū)的梭磨河流域本底氣候條件下，流域植被從C3草地到苔原灌木最后到森林的演替過程中，在流域主要為苔原灌木覆蓋時期流域蒸散達到最大而徑流深達到最小，隨著流域森林覆蓋率的增加流域徑流深增加，與苔原灌木相比，森林增加了流域徑流量；其他條件保持不變溫度增加2 ℃，各植被類型蒸散增加，但森林蒸散增加幅度最大，使森林蒸散與苔原灌木蒸散的差異較控制試驗減小，森林增加徑流的作用減小；溫度增加5 ℃，森林蒸散已大于苔原灌木，隨著流域森林覆蓋率的增加，流域徑流深減小，森林減小了徑流量。模擬結(jié)果表明，溫度變化能導(dǎo)致森林-徑流關(guān)系發(fā)生變化。隨著溫度增加，3種植被類型中森林蒸散增加幅度最大，灌木次之，C3草地最小。當(dāng)溫度增加到使森林蒸散等于苔原灌木蒸散時，森林從原先增加徑流量轉(zhuǎn)變?yōu)閷搅髁繘]有影響，當(dāng)溫度進一步增加到使森林蒸散大于苔原灌木蒸散時，森林減小了徑流量。由于森林蒸散對溫度增加最敏感，使森林-徑流關(guān)系隨著溫度增加從增加徑流量轉(zhuǎn)變?yōu)闇p小徑流量。森林生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率隨著溫度增加而明顯減小，西南山區(qū)氣候的垂直地帶性分布對森林-徑流關(guān)系和水分利用效率的空間變化有著重要的作用。

以往大量氣候變化水文影響評估工作采用的各類流域水文模型主要側(cè)重河川徑流的模擬，對植被光合作用、地表與大氣能量交換和植被動態(tài)變化等過程缺乏詳細(xì)的刻畫；垂向一維的陸面物理過程模式雖在一維垂直方向上較詳細(xì)刻畫了冠層截留、植被蒸騰、土壤蒸發(fā)、入滲和土壤水分運動，但忽略了流域碳水循環(huán)過程的二維特性，主要模擬垂直一維方向的碳水循環(huán)及其對氣候變化的響應(yīng)。通過SSiB4與動態(tài)植被模型 TRIFFID和流域水文模型TOPMODEL的耦合，使耦合系統(tǒng)SSiB4T/TRIFFID能夠模擬流域尺度的植被和碳水平衡對變化的氣候條件的響應(yīng)，揭示氣候?qū)α饔蛱妓胶夂蜕?徑流關(guān)系的影響及影響機制，對科學(xué)認(rèn)識氣候垂直地帶性和未來全球變暖對西南山區(qū)流域碳水平衡和森林-徑流關(guān)系的影響具有一定的意義。

5 結(jié)論

本研究應(yīng)用耦合模式SSiB4T/TRIFFID模擬了西南亞高山區(qū)的梭磨河流域不同氣候情景下的碳水平衡，通過對模擬結(jié)果進行分析，得出以下主要結(jié)論：

（1）隨著溫度增加，森林闊葉林比例增加而針葉林比例減小，森林年平均和夏半年葉面積指數(shù)增加。

（2）植被增加蒸散和減小徑流的作用隨著溫度增加而增強，流域徑流量和徑流系數(shù)隨溫度增加而減小，流域蒸散對溫度變化的敏感性與流域植被類型有關(guān)，森林覆蓋的流域蒸散對溫度變化最敏感。

（3）流域森林凈初級生產(chǎn)力和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力隨溫度增加而增加，但增加幅度低于蒸散增加的幅度，水分利用效率隨著溫度增加而減小。

（4）隨著溫度增加，由于森林蒸騰和冠層截留蒸發(fā)增加幅度明顯大于苔原灌木和C3草地，3種植被類型中森林蒸散增加的幅度最大，導(dǎo)致森林從增加徑流量轉(zhuǎn)變?yōu)閷搅髁坑绊懖幻黠@和減小徑流量。