未來氣候變化情景下中國橡膠主產區內植被凈初級生產力預估

劉少軍 李偉光 陳小敏 佟金鶴

摘? 要：氣候變化影響生態系統的最重要表現之一是引起植被凈初級生產力（NPP）的變化。全球氣候變暖對中國天然橡膠樹種植區內植被NPP的影響值得深入研究。根據1981—2010全國氣候數據和RCP4.5情景的氣候預估數據，基于氣候植被NPP模型，對1981—2010、2041—2060、2061—2080年中國天然橡膠種植區內NPP變化進行分析。結果表明：（1）隨著氣候變暖，天然橡膠種植區內NPP呈現整體先增加后略減小趨勢，其中1981—2010年研究區內植被年平均NPP為12.89 tC/hm2;2041—2060年研究區內植被年平均NPP為15.07 tC/hm2;2061—2080年研究區內植被年平均NPP為15.01 tC/hm2;（2）從空間分布上看，不同時期的NPP的高值區主要集中分布在海南島的東部沿海，廣東的信宜、電白，廣西的東興，云南的景洪、勐臘等地;低值區主要分布在云南的臨滄、屏邊以北，海南島的西部沿海，廣東的徐聞等地。相關結果可為相關部門制定天然橡膠適應未來氣候變化的決策提供依據。

關鍵詞：天然橡膠;植被;NPP;預估

中圖分類號：P49;Q948? ? ? 文獻標識碼：A

Prediction of Net Primary Productivity of Vegetation in Main Rubber Areas of China under Future Climate Change

LIU Shaojun， LI Weiguang， CHEN Xiaomin， TONG Jinhe

Hainan Institute of Meteorological Science / Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province， Haikou， Hainan 570203， China

Abstract： One of the most important manifestations of climate change affecting ecosystems is the change of net primary productivity （NPP） of vegetation. Under the background of global warming， how much the net primary productivity of vegetation in natural rubber tree planting areas in China is affected needs to be studied. Based on the national climate data from 1981 to 2010 and the climate prediction data of RCP 4.5 scenario， and the net primary productivity model of climate vegetation， the NPP changes in natural rubber planting areas in China were analyzed from 1981 to 2010， 2041 to 2060 and 2061 to 2080. With climate warming， NPP in the natural rubber planting areas increased first and then decreased slightly. The annual average NPP of vegetation in the study area was 12.89 tC/hm2 from 1981 to 2010， 15.07 tC/hm2 from 2041 to 2060， and 15.01 tC/hm2 from 2061 to 2080. In spatial distribution， the high value areas of NPP in different periods were mainly distributed in the eastern coast of Hainan， Xinyi， Dianbai， Dongxing of Guangxi， Jinghong and Mengla of Yunnan， and the areas of low value of NPP were mainly distributed in Lincang， north of Pingbian of Yunnan， west coast of Hainan and Xuwen of Guangdong. Relevant results could provide making decisions on the adaptation of rubber to future climate change.

Keywords： natural rubber; vegetation; net primary production; prediction

DOI： 10.3969/j.issn.1000-2561.2020.03.028

過去100多年全球的平均地表溫度約升高了0.85 ℃，其中絕大多數區域以地表增暖為主[1]。在全球氣候變暖背景下，與氣候息息相關的植被生態系統受氣候變化的影響更為直接，氣候變化勢必會對植被的生長造成影響。由于全球氣候變化程度差異，不同區域植被生態系統對氣候變化的響應也因自身抗干擾和恢復能力的不同而有所差異[2]。在自然環境下，植被的生長除受自身的生物學特征和土壤等限制外，主要受氣候因子的影響。因此，可以通過植被的干物質與氣候因子的相關性估算凈初級生產力[3]。中國橡膠樹種植主要分布在海南、云南等地，種植區域緯度偏北和海拔偏高，橡膠樹對氣象條件的變化敏感。未來氣候變化將會對中國橡膠種植區植被產生怎樣的影響呢？因此，預估未來氣候變化對該區域植被初級生產力的影響，可以為未來橡膠種植規劃和布局提供決策依據。植被凈初級生產力（net primary productivity， NPP）作為在單位時間和單位面積上所產生的有機干物質總量，是反映植被生態系統對氣候變化響應的重要指標[4]。氣候變化影響生態系統的最重要表現之一是引起NPP的變化。因此，研究氣候變化對橡膠產區NPP的影響，可為預測氣候變化對橡膠產量的影響及其風險提供依據[5-6]。

自19世紀80年代植被NPP的研究開始以后，先后發展了基于氣候與植被的統計模型、基于植物生理生態過程的機理模型、基于衛星遙感的光能利用率模型等[7]。氣候生產潛力模型模擬的是在光、溫、水等自然條件下、采用最佳管理手段導致某種作物可能達到產量的上限。因此，利用氣候生產力模型能預估該區域作物可能達到最大產量。典型估算NPP的氣候生產力模型有Miami模型[8]、Thornthwaite Memorial模型[9]、Chikugo模型[10]、朱志輝模型[11]和周廣勝模型[12]、Wagenigen模型、農業生態區位（AEZ）模型、GAEZ模型等[13]。在全球氣候變暖背景下，氣候變化必將對橡膠樹主產區內植被NPP產生較大影響。IPCC第5次評估報告（AR5）給出了典型濃度路徑（representative concentration pathways， RCPs）下的氣候情景，包括RCP8.5、RCP6、RCP4.5及RCP2.6，其中RCP4.5的優先性大于RCP6和RCP2.6[14-17]。

本研究擬采用全球氣候模式（BCC-CSM1-1）在RCP4.5排放情境下的預估氣候數據（時段：2041—2060年、2061—2080年）和基準時段（1981—2010年）的氣候資料，選擇氣候植被NPP模型，結合未來氣候情景數據，分析未來氣候變化對中國橡膠主產區內植被NPP的影響，預估初級生產力的空間分布。探究氣候變化對橡膠種植區NPP綜合影響程度，以期為橡膠樹種植區域應對氣候變化提供決策依據。

1? 材料與方法

1.1? 數據來源

研究區1981—2010年溫度、降水要素氣候數據集來源于國家氣象信息中心。RCP4.5氣候情景數據（2041—2060、2061—2080年）來源于http：//worldclim.org/cmip5。橡膠種植分布北界來自文獻[18]，根據橡膠種植北界，確定橡膠種植北界以南為研究區域（圖1）。

1.2? 方法

根據孫成明等[19]多種模型對比研究表明：周廣勝模型模擬的NPP相對誤差、根均方誤差、相對根均方誤差均最小，適宜對南方區域植被的NPP的估算。而且其估算效果明顯優于其他模型。周廣勝等[3]建立的植物的凈第一性生產力模型具體算法如下：

式中：NPP為植被NPP（tC/hm2），r為年降水量（mm），RDI為輻射干燥度，PER為可能蒸散率，PET為可能蒸散量（mm），BT為年平均生物溫度（℃），t為0～30日的月平均溫度（℃）。

2? 結果與分析

2.1? 蒸散率的變化特征

將1981—2010、2041—2060、2061—2080年變化特征的數據分別代入公式（4），計算植被可能蒸散率。從圖2可以看出，整個研究區植被可能蒸散率在不同時期存在明顯差異。1981—2010年蒸散率最大值為1.25，最小值為0.60，平均值為0.94;高蒸散率主要分布在廣東雷州半島和海南島，低蒸散率主要分云南的瀾滄以西區域。2041—2060年主要分布年蒸散率最大值為2.12，最小值為0.46，平均值為0.83;高蒸散率主要分布在廣東雷州半島、海南島的西部沿海區域和云南的臨滄以東區域;低蒸散率主要分云南的瑞麗以北、思茅、江城一帶，廣西的東興、廣東的電白。2061—2080年主要分布年蒸散率最大值為2.41，最小值為0.47，平均值為0.86，蒸散率的空間分布與2041—2060年的空間分布年蒸散率基本一致，但在廣東的汕尾、福建的廈門等區域存在差異，該區域較2041—2060年蒸散率有所下降。

2.2? 輻射干燥度的變化特征

從圖3可以看出，整個研究區輻射干燥度在不同時期存在一定的差異。1981—2010年輻射干燥度最大值為0.84，最小值為0.59，平均值為0.72;輻射干燥度高值區主要分布在廣東雷州半島和海南島四周沿海區域;低值區主要分云南的瀾滄以西區域，廣東的汕尾、惠來一帶。2041— 2060年主要分年輻射干燥度最大值為1.25，最小值為0.54，平均值為0.68;輻射干燥度高值區主要分布在廣東雷州半島、海南島的西部沿海區域、云南的臨滄以東區域、福建的廈門、汕頭一帶;低值區主要分云南的瑞麗以北、思茅、江城一帶，廣西的東興、廣東的電白、海南的東部沿海。2061—2080年高值區年輻射干燥度最大值為1.40，最小值為0.54，平均值為0.69;輻射干燥度高值區主要分布在廣東雷州半島、海南島的西部和南部沿海區域;低值區主要分云南的大部分區域、廣西的東興等地。

2.3? 植被凈初級生產力特征

從圖4可以看出，1981—2010年研究區內植被年平均NPP最大值為15.26 tC/hm2，最小值為9.49 tC/hm2，平均值為12.89 tC/hm2;1981—2010年研究區內植被年平均NPP的高值區分布在海南島，廣東的湛江、電白、汕尾、惠來等地，云南的勐臘;低值區主要分布在云南瑞麗瀾滄思茅江城屏邊以北區域。2041—2060年研究區內植被年平均NPP最大值為21.21 tC/hm2，最小值為10.89 tC/hm2，平均值為15.07 tC/hm2;2041—2060年研究區內植被年平均NPP的高值區分布在海南島的東部，廣東的湛江、電白，廣西的東興;低值區主要分布在云南的臨滄、屏邊以北，海南的西北部。2061—2080年研究區內植被年平均NPP最大值為19.98 tC/hm2，最小值為10.13 tC/hm2，平均值為15.01 tC/hm2;2061—2080年研究區內植被年平均NPP的高值區分布在海南島的東部沿海，廣東的信宜、電白，廣西的東興;云南的景洪、勐臘等地;低值區主要分布在云南的臨滄、屏邊以北，海南島的西部沿海，廣東的徐聞等地。

3? 討論

本研究利用氣候植被NPP模型模擬不用時期中國橡膠種植區內植被NPP的變化規律。其中，潛在蒸散量表征植被對干旱的耐受程度。研究區1981—2010、2041—2060、2061—2080年的平均蒸散率呈先減少后略增的趨勢;在空間分布上看，不同時期高低值分布趨勢整體一致。輻射干燥度表征一個地區干濕程度的指標。研究區1981— 2010、2041—2060、2061—2080年輻射干燥度呈先減少后略增趨勢;在空間分布上看，在不同時期存在一定的差異。研究表明，隨著未來氣候進一步增暖，研究區內NPP值將出現先增后降的趨勢，植被NPP年平均值從1981—2010年的12.89 tC/hm2增加到2041—2060年的15.07 tC/hm2，然后小幅度下降到15.01 tC/hm2（2061—2080年）。這一研究結論與趙東升等[2]采用Lund-Potsdam- Jena（LPJ）模型分析的中國自然植被NPP變化趨勢基本一致。研究時間段內的植被NPP年平均值（1981—2010年）與孫成明等[19]的研究結論基本一致，與劉明亮[20]和陶波等[21]的研究結論接近，略有偏差。這進一步說明，利用氣候植被NPP模型模擬未來情景下中國橡膠主產區NPP的變化趨勢是可行的。研究區的植被NPP值出現先增后降的趨勢，主要原因在于RCP4.5預估的2041—2060年的年平均氣溫和年平均降水量較1981—2010年整體呈增加趨勢，有利于植被NPP的提高;與2041—2060年平均降水和溫度相比，2061—2080年在年平均降水相對變化不大的條件下，年平均溫度的增加，導致潛在蒸散量和輻射干燥的增加，對植被NPP可能會產生一定的負面影響[2]，導致研究區2061—2080年的植被NPP較2041—2060年有所下降。

植被NPP是衡量生態狀況的重要指標之一[2]，隨著氣候變暖，研究區的植被NPP將提高，整體生態狀況將持續保持上升的趨勢。同時也不能排除，受氣候變化的影響，區域內極端天氣氣候事件的概率增加，導致在特定的區域可能會出現NPP降低。植被的生長受到光照、溫度、水分等的共同影響[22]，在不同區域影響植被NPP變化的主要原因也略有不同。本研究所采用的氣候植被NPP模型主要考慮溫度和降水的影響。根據不同時期研究區內溫度和降水的差異，預估了研究區植被NPP值在空間上的分布差異。羅紅霞等[23]研究表明，研究區域內植被指數的變化受溫度的影響大于降水。根據實際情況而言，植被指數的變化是氣候變化、環境和人類活動等多種因素共同作用的結果。因此，研究區域內植被NPP變化的主因時，要根據不同區域開展具體的分析。

總體而言，未來氣候變化對中國橡膠種植區NPP的影響是利大于弊，但對局部區域的NPP可能產生負作用，因此需要根據實際情況，采用相應的對策。研究結果對于理解未來氣候變化對中國橡膠種植區植被NPP的影響有重要作用。

氣候變化對橡膠種植區NPP影響十分復雜，氣候生產潛力模型法以公式推導理論上的潛在產量，計算結果普遍偏高[13]。因此需要綜合考慮植被NPP不同的影響因子[3， 24-26]，進一步驗證模擬結果的可靠性，才能為準確評價不同時間段內中國橡膠種植區內植被NPP的變化以及預測未來氣候變化對其影響。由于RCP4.5數據是模式輸出的對未來氣候變化情景的模擬，必定與未來真實的情況有偏差，導致估算的中國天然橡膠種植區的NPP變化特征難免存在一定誤差。

參考文獻

IPCC. Climate change 2013： the physical science basis [M]. Cambridge： Cambridge University Press， 2013.

趙東升， 吳紹洪， 尹云鶴. 氣候變化情景下中國自然植被凈初級生產力分布[J]. 應用生態學報， 2011， 22（4）： 897-904.

周廣勝， 張新時. 全球氣候變化的中國自然植被的凈第一性生產力研究[J]. 植物生態學報， 1996， 20（1）： 11-19.

吳珊珊， 姚治君， 姜麗光， 等. 基于MODIS的長江源植被NPP時空變化特征及其水文效應[J]. 自然資源學報， 2016， 31（1）： 39-51.

彭少麟， 侯愛敏， 周國逸. 氣候變化對陸地生態系統第一性生產力的影響研究綜述[J]. 地球科學進展， 2000， 15（6）： 717-722.

劉? 夏， 王毅勇， 范雅秋. 氣候變化情景下濕地凈初級生產力風險評價—以三江平原富錦地區小葉章濕地為例[J]. 中國環境科學， 2015， 35（12）： 3762-3770.

韓王亞， 張? 超， 曾? 源， 等. 2000—2015年拉薩河流域 NPP 時空變化及驅動因子[J]. 生態學報， 2018， 38（24）： 8787-8798.

Lieth H. Modelling the primary productivity of the world [J]. Nature and Resources， 1972， 8 （2）： 5-10.

Lieth H， Box E O. Evapotranspiration and primary production [C]//Thornthwaite W. Memorial model， publications in climatology. New Jersey： C W Thornthwaite Associates， 1972： 37-46.

Uchijima Z， Seino H. Agroclimatic evaluation of net primary productivity of natural vegetation （1） Chikugo model for evaluating net primary productivity[J]. Journal of Agricultural Meteorological， 1985， 40（4）： 343-352.

朱志輝. 自然植被凈第一性生產力估計模型[J]. 科學通報， 1993， 38（15）： 1422-1426.

周廣勝， 張新時. 自然植被凈第一性生產力模型初探[J]. 植物生態學報， 1995， 19（3）： 193-200.

王亞飛， 廖順寶. 氣候變化對糧食產量影響的研究方法綜述[J]. 中國農業資源與區劃， 2018， 39（12）： 54-63.

Moss R， Edmonds J， Hibbard K， et al. The next generation of scenarios for climate change research and assessment[J]. Nature， 2009， 463（7282）： 747-756.

王紹武， 羅? 勇， 趙宗慈， 等. 新一代溫室氣體排放情景[J]. 氣候變化研究進展， 2012， 8（4）： 305-307.

陳敏鵬， 林而達. 代表性濃度路徑情景下的全球溫室氣體減排和對中國的挑戰[J]. 氣候變化研究進展， 2010， 6（6）： 436-442.

占明錦， 殷劍敏， 孔? 萍， 等. 典型濃度路徑（RCP）情景下未來50 年鄱陽湖流域氣候變化預估[J]. 科學技術與工程， 2013， 13（34）： 10107-10115.

農牧漁業部熱帶作物區劃辦公室. 中國熱帶作物種植業區劃[M]. 廣州： 廣東科技出版社， 1989.

孫成明， 陳瑛瑛， 武? 威， 等. 基于氣候生產力模型的中國南方草地NPP空間分布格局研究[J]. 揚州大學學報（農業與生命科學版）， 2013， 34（4）： 56-61.

劉明亮. 中國土地利用/土地覆蓋變化與陸地生態系統植被碳庫和生產力研究[D]. 北京： 中國科學院遙感應用研究所， 2001.

陶? 波， 李克讓， 邵雪梅， 等. 中國陸地凈初級生產力時空特征模擬[J]. 地理學報， 2003， 58（3）： 372-380.

朱文泉， 潘耀忠， 陽小瓊， 等. 氣候變化對中國陸地植被凈初級生產力的影響分析[J]. 科學通報， 2007， 52（21）： 2535-2541.

羅紅霞， 王玲玲， 曹建華， 等. 海南島2001—2014年植被覆蓋變化及其對氣溫降水響應特征研究[J]. 西南農業學報， 2018， 31（4）： 856-861.

Yuan Q Z， Wu S H， Dai E F， et al. NPP vulnerability of the potential vegetation of China to climate change in the past and future[J]. Journal of Geographical Sciences， 2017， 27（2）： 131-142.

Bai Y F， Han X G， Wu J G， et al. Ecosystem stability and compensatory effects in the Inner Mongolia grassland[J]. Nature， 2004， 431（7005）： 181-184.

葉永昌， 周廣勝， 殷曉潔. 1961—2010 年內蒙古草原植被分布和生產力變化——基于MaxEnt模型和綜合模型的模擬分析[J]. 生態學報， 2016， 36（15）： 4718-4728.