氣候變化與放牧對西藏典型高寒荒漠草地植被指數變化的相對影響

趙旺林,羅天祥,張 林,*

1 中國科學院高寒生態重點實驗室,中國科學院青藏高原研究所,北京 100101 2 中國科學院大學,北京 100049 3 中國科學院青藏高原地球科學卓越創新中心,北京 100101

氣候變化對陸地植被生長的影響及其機制是當前全球變化研究領域的熱點問題。大量研究認為全球氣候變化是近幾十年來陸地植被變化的重要驅動因子[1-3]。就青藏高原而言,通常認為氣溫和降水同時增加將有利于高寒植被的生長[4-6],然而,21世紀初植被生產力對溫度變化的敏感程度下降,而非生長季氣候變暖被認為是敏感性下降的主要原因[7]。非生長季氣候變暖不利于冬季積雪的保存,在一定程度上通過影響生長季早期的水分供應,進而間接影響植被生長[8]。另有研究發現,在生長季初期,增溫很可能通過改變降水形態影響高寒草地植被生長[9]。由此可見,氣候變化背景下,與溫度相比,盡管降水的變化不一定是青藏高原植被NDVI變化的主要限制因子[10],但溫度導致的水分變化(如蒸發加劇)極有可能影響植被的生長。此外,氣溫和降水對青藏高原植被NDVI的影響因季節、區域不同而呈現明顯差異[11-12]；甚至也有研究發現青藏高原植被NDVI對氣溫和降水的響應存在明顯滯后效應,且滯后水平存在空間差異[13]?？梢?探索氣候變化對高寒草地的影響,需要充分考慮溫度和降水的時空變化。

青藏高原是我國主要牧區之一,長期以來的放牧活動對青藏高原草地植被具有雙重影響。放牧一方面通過牛羊啃食和踐踏影響草地植被生物量和土壤緊實度,另一方面也可能刺激植物生長[14],通過糞便提高土壤肥力[15],因此放牧強度在很大程度上決定了其對高寒草地的影響作用。例如,過度放牧會抑制草地植被的生長,牛羊過度啃食會減弱牧草與其他雜草的競爭力,在生長季末期還會影響植物越冬性,進而影響牧草第二年春季的生長發育[16],而適度放牧通常有利于草地植被的生長,牛羊適度啃食會刺激植物新葉的生長,使植物葉片保持嫩綠狀態從而有利于提高植物光合作用[17]。由此可見,放牧活動對牧區植被的影響因放牧密度和牧期長短而異,探索合理的放牧強度是當前高寒草地植被保護和牧草永續利用的關鍵,但相關研究仍存在爭議。

1961—2010年間,青藏高原氣候整體出現暖濕化趨勢,導致高寒草地NPP增加[18]。張憲洲等[19]和Lehnert等[20]指出氣候因素是高寒草地生態系統變化的主要控制因子,然而Pan等[21]認為1982—2013年非氣候因子才是青藏高原高寒草地變化的主要影響因子。另有研究認為,高寒草地植被變化的主要決定因素在青藏高原退牧還草工程實施前后存在明顯差異：退牧還草工程實施之前,盡管相對良好的水熱條件有助于草地生長,但過度放牧造成了大面積的草地退化；退牧還草工程實施之后,人類活動影響減弱,氣候變化則可能成為驅動草地變化的主要因素,且氣候變化和放牧對高寒草地植被變化的影響程度存在明顯的時空差異[20-23]。此外,也有研究表明退牧還草工程實施以后,氣候變化對圍封后的不同植被類型草地的影響也有所不同,例如變暖有利于高寒草甸的恢復,但并不利于高寒草原和荒漠植被的恢復,而變濕的影響正好相反[24]。由此可見,我們需要在不同時間尺度考慮氣候變化和人類活動(如放牧)對植被的影響,尤其是21世紀以來,退牧還草等重大工程在植被恢復過程中起到了非常重要的作用。

日土縣地處青藏高原西北部,是季風帶和西風帶的過渡區,植被由高寒草原向高寒荒漠過渡,形成以高寒荒漠草原為主的植被類型。同時該區地勢高低起伏,冰川發育,湖泊和河流眾多,使得濕地植被廣泛分布,而在高海拔的草地分布上限附近往往形成較為濕潤的高寒草甸。西藏退牧還草工程始于2004年,先在那曲、比如、改則三縣進行試點,2005年開始全面實施,工程的布局和實施安排以藏西北為重點區域,日土縣于2005年開始實施,2006年進一步推廣實施。此區域高寒荒漠草地對氣候和放牧強度變化更敏感,更容易區分兩者的相對影響,因此,本文以日土縣為研究對象,利用2000—2016年間的MODIS遙感植被指數(NDVI),以牲畜存欄數(LN)作為放牧的關鍵指標,以氣溫、降水和標準化降水蒸散指數(SPEI)表征氣候變化,開展放牧和氣候變化對該區高寒草地植被影響的研究,旨在闡明2000年以后氣候變化和放牧對高寒荒漠草地的相對影響,為評估高寒草地對氣候變化響應和制定合理放牧政策提供理論依據。

1 研究區域和研究方法

1.1 研究區概況

日土縣位于西藏自治區西北部的阿里地區,地處昆侖山脈南部,喀喇昆侖山東部,地理位置為32.11°—35.07°N,78.11°—82.07°E(圖1)。該地區氣候類型屬高原亞寒帶(部分高原溫帶)干旱大陸性氣候,根據附近氣象站數據,多年平均氣溫0.4 ℃,多年平均降水量71.2 mm,6—9月份降水量占全年降水量的84.2%,年平均風速為2.95 m/s[25]。氣候寒冷干燥,多大風,日照充足。低溫少雨的干旱特征使得研究區植被稀疏,具有明顯荒漠特征[26]。研究區植被可分為濕地、高寒草原、高寒荒漠和高山稀疏植被四大類(圖1),根據中國1∶100萬植被圖[27],各類型植被分布面積分別占0.21%、64.84%、13.5%和13.68%。日土縣主要以飼養山羊、牦牛為主,牛羊數量比例為1∶32,牧業比重大(畜牧業收入占總收入的92.35%),其中羊絨收入占總收入的49.4%,白絨山羊被稱為日土縣的“軟黃金”[28]。

圖1 日土縣高程分布及植被類型分布Fig.1 Distribution pattern of elevation and vegetation types in Ritu County

1.2 數據處理

歸一化差異植被指數(NDVI)是近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值之差與兩者之和的比值,可反映植被生長的季節和年際變化特征[29]。本研究所使用的MODIS NDVI數據來自NASA官網提供的植被指數產品MOD13Q1數據集,時段為2000—2016年,空間分辨率為250 m。該產品采用16天最大值合成(MVC)而來,然后使用MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件將下載的MOD13Q1產品數據進行拼接、投影轉換等預處理。研究植被指數的變化特征需要確定一個閾值以確定低植被覆蓋區植被分布范圍。理想狀態下NDVI負值代表云、水、雪,0值表示有巖石或裸土等土地覆蓋類型,正值表示有植被覆蓋且隨覆蓋度增大而增大。但受大氣輻射、和傳感器敏感性等影響,影像NDVI可能會與真實土地覆被NDVI產生偏差。日土縣植被稀疏,高寒荒漠植被NDVI值偏小,本文確定以NDVI≥0.08的區域作為主要分析對象。本文選用生長季最大NDVI作為生產力的代用指標,具體指生長季內影像中每個柵格所對應最大的像元值,植被生長季最大NDVI不僅能夠反應植被覆蓋度、生物量、生產力,而且也可以很靈敏地反映NPP的動態變化[30-32]。利用ArcGIS像元統計數據工具的MAXMUM方法計算出每一年植被生長季(日土縣植被生長季為5—9月份,即MODIS影像每年第11—17期)最大NDVI。本文中NDVI如無特殊說明皆指植被生長季最大NDVI。

由于日土縣缺乏長期的氣象觀測數據,本文運用了獅泉河站(距離日土縣120 km,海拔與日土十分接近)的氣象觀測數據(數據來自中國科學數據共享服務網)。DEM數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)SRTM DEM,分辨率為90 m。植被類型數據(1∶100萬植被圖)來自于地球大數據科學工程數據共享服務系統(http://data.casearth.cn/)。鑒于溫度和降水可能同時影響植被的生長,同時單點(氣象站)的氣溫降水數據不足以反映區域尺度的氣候狀況,因此本研究采用了網格數據標準化降水蒸散指數(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),該指數能夠綜合表征溫度和降水的變化,SPEI來自Global Drought Monitor(http://spei.csic.es/index.html)。SPEI利用月水分虧缺量(月降水量與月潛在蒸發量之差)描述當前地表干濕變化,由于不同時間、不同地域的水分虧缺量變化幅度很大,很難進行相互比較,且其概率分布是一種偏態分布,因而采用log-logistic概率分布函數來描述水分虧缺量的變化,最后經正態標準化得到SPEI值。SPEI具有多時間尺度特征,時間尺度越小,干濕變化越顯著,其值波動較大,反映短期的干旱程度[33]。一個月尺度的SPEI主要受每月的溫度和降水控制,可以準確反映土壤水分狀況[34],而土壤水分是影響植被生長的最主要因子。因此,本研究采用了2000—2015年間植被生長季早期平均SPEI衡量研究區植被生長季早期的干旱程度。

本文以青藏高原科學數據中心(http://www.tpedatabase.cn/)提供的日土縣年末牲畜存欄數(Livestock numbers,LN)作為放牧的關鍵指標。

1.3 數據分析方法

1.3.1NDVI時空變化趨勢分析

一元線性回歸模擬是以單個像元的時間變化規律反映整體的空間變化規律。Stow等[35]用一元線性回歸方程的斜率反映每個柵格上植被年際變化趨勢。本文運用最小二乘法計算回歸系數,即NDVI年際變化率。

其中：i為年序號,NDVIi為第i年的NDVI值,n為樣本量。θslope是NDVI在研究時間內的變化率(即表示年際變化的最小二乘的線性回歸方程的斜率),如果其為正值,說明此單元格的植被狀況趨好,其值為負則說明該單元格的植被狀況趨于退化。根據顯著性檢驗結果將變化程度分級(顯著變化(P≤0.05)、無顯著變化(P>0.05)),然后對NDVI的變化率進行計算,統計不同變化趨勢的柵格所占的比例。

1.3.2NDVI與主要影響因子相關性分析

通過相關系數的計算與顯著性檢驗來測度植被長勢變化與氣候要素之間的相互關系。Pearson相關系數的數學表達式為：

式中：R為相關系數,n為樣本數；Xi、NDVIi分別為自變量和因變量；本研究基于日土縣2000—2016年MODIS NDVI時間序列數據及相應的SPEI數據、LN數據,對研究區植被NDVI與主要氣候、人為因子的相關關系進行分析,同時進行顯著性檢驗。

本文運用偏相關方法分析放牧和氣候變化對NDVI變化的相對影響。當只有三個變量時,可以用簡單相關系數間接計算偏相關系數,設三個變量為LN、SPEI和NDVI,則LN保持一定時,SPEI和NDVI的偏相關系數為：

式中：RNDVI SPEI·LN為LN固定時,NDVI與SPEI的偏相關系數,其中RNDVI SPEI、RNDVI LN、RSPEI LN分別為NDVI與SPEI、NDVI與LN、SPEI與LN的相關系數。

2 結果與分析

2.1 日土縣草地NDVI變化的空間格局

日土縣2000—2016年間,草地NDVI總體呈現增加趨勢,顯著增加區域所占比例為12.14%,尤其在北部地區更為明顯,NDVI減少的地方主要在南部,占2.13%。在NDVI增加的區域,荒漠和濕地植被增加最為明顯,分別占植被分布區的18.65%和15.46%,在顯著減少的區域,相對來說濕地和草原更明顯,占比分別為2.92%和2.2%(圖2)。

從2000—2016年日土縣不同草地類型NDVI變化趨勢的海拔分布格局來看,高山稀疏植被NDVI、濕地NDVI變化趨勢的海拔差異不顯著；荒漠NDVI顯著增加、顯著減少的區域分別集中在4800—5200 m、4400 m以下；草原NDVI顯著增加、顯著減少的區域分別集中在5000—5400 m、4400—5000 m(圖3)。

圖2 2000—2016年日土縣草地NDVI變化趨勢的空間格局Fig.2 Spatial pattern for the trends of NDVI variations in Ritu County during 2000—2016

圖3 2000—2016年日土縣不同草地類型NDVI變化趨勢的海拔分布Fig.3 Altitudinal distribution for the trends of NDVI variations of different grassland types in Ritu County during 2000—2016

2.2 氣候變化與放牧對日土縣草地NDVI變化的相對影響

2000—2016年間日土縣草地NDVI、生長季前期平均氣溫和降水均呈現出先降后升的總趨勢,NDVI在2009年和2016年分別出現近17年間的最小值和最大值。SPEI在2000—2009年間呈下降趨勢,2009年出現轉折,隨后波動上升。放牧指標牲畜存欄數LN在2000—2007年間逐年增加,受退牧還草工程影響,2007年出現轉折,隨后逐年減少(圖4)。

圖4 2000—2016年日土縣草地NDVI與平均溫度 、降水、標準化降水蒸散指數和牲畜存欄數的年際變化及相關關系Fig.4 Inter-annual variations of NDVI,air temperature,precipitation,SPEI,LN in Ritu during 2000—2016.Inserted boxes presented the relationships between NDVI and corresponding impact factors

根據Pearson相關分析,日土縣高寒草地NDVI與生長季前期氣溫(R2=0.30,P<0.05)、降水(R2=0.25,P<0.05)以及SPEI(R2=0.30,P<0.05)均呈正相關,與LN成負相關(R2=0.49,P<0.01)。偏相關分析表明,LN比SPEI對日土縣高寒草地NDVI影響更大(圖4，表1)。

表1 2000—2016年日土縣草地NDVI與LN和SPEI的偏相關系數Table 1 The Partial correlation coefficient between NDVI and LN,SPEI in Ritu during 2000—2016

*表示P<0.05

2.3 退牧還草工程實施前后日土縣草地NDVI的變化趨勢

日土縣退牧還草工程實施前(2000—2007),草地NDVI總體呈現減少趨勢,顯著減少區域所占植被分布區的比例為6.52%,在南部地區更為明顯。就不同植被類型而言,草原和濕地NDVI的減少相對更明顯,占比分別為8.12%和6.03%。NDVI顯著增加的區域主要在北部,僅占3.34%,荒漠和濕地植被增加最為明顯,占比分別為4.41%和3.9%(圖5)。

退牧還草工程實施后(2008—2016),草地NDVI總體呈現增加趨勢,顯著增加區域所占植被分布區的比例為7.09%,在北部地區更為明顯。就不同植被類型而言,荒漠和濕地植被增加最為明顯,占比分別為7.87%和7.01%。NDVI減少的地方僅占0.89%,主要以草原和濕地為主(圖5)。

偏相關分析表明,退牧還草工程實施前(2000—2007),LN比SPEI對NDVI的影響更大；實施后(2008—2016),SPEI比LN對NDVI的影響更大(表2)。

圖5 退牧還草工程實施前后草地NDVI空間變化趨勢Fig.5 Spatial variation of grasslands NDVI before and after the launch of Grazing Withdrawal Program

3 討論

3.1 日土縣退牧還草工程實施效果

2000—2016年間日土縣草地NDVI變化同時受到氣候變化和放牧的影響,其中放牧的影響相對更大,但退牧還草工程實施前后日土縣草地NDVI的變化及其影響因子卻有所不同。2000—2007年間在干旱持續加劇(SPEI不斷降低)和牲畜數量激增的雙重壓力下,草地NDVI呈下降趨勢,放牧活動的加劇是影響這一時期草地NDVI降低的主要原因。受退牧還草工程影響,日土縣牲畜數量在2007年達到近20年來最大值(43.95萬頭)之后逐漸下降,放牧壓力逐漸減小,加之干旱狀況有所緩解,2007—2016年日土縣草地NDVI呈上升趨勢,氣候因子則是這一時期草地NDVI變化的主要影響因素。類似研究同樣表明[30,36],退牧還草工程實施前,青藏高原草地退化主要受過度放牧影響,而退牧還草工程實施后,放牧壓力減小,植被生長主要受氣候變化影響。暢慧勤等[37]研究表明,日土縣可利用天然草地理論載畜量為43萬個羊單位,而本研究發現,2000—2016年間日土縣牲畜存欄數平均為39.48萬頭,折算為羊單位約44.03萬頭,略大于43萬,因此,總體而言該區處于過牧狀態,但退牧還草工程的實施,嚴格控制了載畜量,使得載畜量由2007年的49.11萬個羊單位逐漸降低到2016年的37.40萬個羊單位。由此可見,退牧還草工程在一定程度上促進了退化草地恢復,有效遏制了草地退化,總體有利于畜牧業的可持續發展。

表2 日土縣草地NDVI與LN和SPEI的偏相關系數Table 2 The partial correlation coefficient between NDVI and LN,SPEI of grasslands in Ritu County

*表示P<0.05,**表示P<0.01

根據本研究結果,退牧還草生態工程總體有利于退化草地的恢復,因此建議繼續實施退牧還草工程,控制家畜數量在43萬個羊單位以內。此外,由于日土縣草地NDVI的變化存在明顯的空間差異,尤其在退牧還草工程實施之前,草地NDVI顯著減少地區主要集中在日土縣南部,而草地NDVI顯著趨好的地區主要集中在日土縣北部,因此,根據目前的草地NDVI變化情況,應該重點控制日土縣南部牲畜數量,增加牧場的流動性或使部分主要牧場北遷。

3.2 不同草地類型NDVI變化趨勢的差異

圖6 2000—2016年NDVI發生顯著變化的草地類型比較Fig.6 Comparisons between vegetation types showing significant changes in NDVI during 2000—2016

從不同草地類型NDVI的年際變化來看,紫花針茅、沙生針茅草原NDVI顯著減少的區域明顯高于其他植被類型,墊狀駝絨藜荒漠、青藏薹草草原NDVI顯著增加區域的比例明顯高于其他植被類型(圖6),這種現象可能與牧民的放牧技術、牛羊選擇性取食有關。已有研究表明,牛羊對牧草種類的選擇性取食會導致放牧活動對高寒草地不同植被類型產生不同影響[38]。高寒草原的優勢物種,紫花針茅營養價值高,耐牧性強[39],沙生針茅營養物質的降解率較低,營養成分容易積累,是一種催肥的優質牧草[40],二者的適口性好,因而成為牛羊的主要采食對象,故牛羊數量的變化對這兩個物種地上生物量影響較大。青藏薹草葉稈短小,墊狀駝絨藜植株低矮,群落較為稀疏,主要分布在寒旱、鹽堿、貧瘠的高海拔地區[41],牛羊取食較少,所以放牧對稀疏植被總體影響較小,相對而言,氣候因素的影響通常較大。

理論上講,將縣域尺度的載畜量分解到不同的植被類型中是無法實現的,即不同植被類型NDVI與載畜量的關系存在很大的不確定性,但我們可以根據植被的分布規律做一些定性分析,因為牲畜對不同植被的影響是不同的。首先,由于日土縣主要植被類型分布存在明顯的海拔分異(圖3),濕地主要分布在4400 m以下的河谷或湖邊區域；草原分布較廣,幾乎每個海拔區間都可見；荒漠主要分布在4400 m以下地區和4800—5300 m之間地區；高山稀疏植被則主要分布在5000 m以上高山地區。草地植被的海拔分異在一定程度上決定了其載畜能力,即牲畜對不同海拔草地的影響是不同的。其次,由于牧民的放牧技術、牧草的適口性和營養價值不同,所以牛羊取食有一定的選擇性,這種人為或自然因素導致的選擇性取食決定了牲畜對不同植被類型產生的影響不同(圖6)。因此,將LN與各種植被類型進行回歸分析可比較牲畜對不同植被類型的相對影響,盡管存在不確定性,但相關結果具有一定的合理性。

3.3 展望

歸一化植被指數NDVI可以作為表征植被生長狀態的指標,但是NDVI無法反應植被物種組成和群落結構信息[42],本研究利用地球大數據科學工程數據共享服務系統已有的數字化植被圖(1∶100萬),嘗試分析了不同區域、不同植被類型NDVI的變化情況及其海拔差異,但由于人類活動的影響以及土地利用的變化,現有植被圖能否反映目前植被的真實分布情況,仍存在不確定性,加強對該區不同植被類型開展長期定位觀測研究將有助于進一步驗證上述遙感分析結果。

針對放牧而言,本研究只利用了縣域水平的牲畜數量數據,旨在分析區域尺度上載畜量對草地植被的影響,但是,放牧方式、放牧制度以及退牧還草工程中的一些具體措施如休牧[43]、輪牧[44,45]、圍欄封育管理[24,46]等,對草地植被的結構和功能都有重要影響,通過實地入戶跟蹤調查和不同圍封年限的草地調查將有助于全面了解不同放牧方式對草地植被的影響機制,從而不斷完善現有草地管理制度,為高寒區草地植被恢復以及草場可持續發展提供科學決策。