陜北地區退耕還林近20年三種類型人工林對干旱的響應
——以吳起縣為例

徐知遠,胡振宏,馬龍龍,劉光亮,張 震,王 釗,岳 超

(1.西北農林科技大學資源環境學院，陜西楊凌 712100；2.西北農林科技大學水土保持研究所，陜西楊凌 712100；3.吳起縣退耕還林生態(森林)公園管理處，陜西吳起 717600；4.陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室，西安 710016；5.陜西省農業遙感與經濟作物氣象服務中心，西安 710016)

陜北地區地處黃土高原腹地，是我國水土流失最嚴重的區域。自1999年起該地區實施大規模退耕還林工程以來，土壤年侵蝕模數由1997年的1.53萬t/km2下降到目前的0.5萬t/km2[1]。目前，黃土高原生態環境顯著恢復，植被覆蓋率大幅提高，土壤侵蝕得到有效控制，進入黃河的泥沙量顯著降低[2-3]。但植被恢復消耗了大量水分，使該區域普遍出現河流徑流量下降、人工林土壤水分虧缺的現象[4]；同時該地區光照強、降水量少且蒸散量大，年降水量與蒸散量極不平衡，水分虧缺嚴重，制約了植物的生長與水分利用，使得植被生長受到嚴重的水分脅迫[5-6]。隨著全球氣候變暖，嚴重干旱等極端氣候事件的頻率和強度急劇增加[7-8]，導致樹木生長率下降，死亡率普遍上升[9]，對人工林生態系統的發展產生不利影響，因此了解和掌握樹木對干旱脅迫的響應是研究氣候變化影響下人工林生態系統的基礎。

以往的研究考慮單一氣象因子較多，但植被變化及其對干旱的響應需從不同植被差異及多時空尺度考慮[10]。通常用干旱指數來量化干旱的程度，在種類眾多的干旱指數中，標準化降水蒸散指數(standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI, 用ISPE表示)不僅考慮了降水對干旱的影響，還綜合了其他干旱指數對潛在蒸散量的敏感性和多時間尺度的優勢，能夠滿足干旱多時空尺度監測的需求。目前關于陜北退耕還林的研究多集中于不同植被類型的土壤質量評價[11]以及群落恢復特征，關于干旱對陜北退耕還林地的影響研究較少，因此需要更加細致地研究干旱與植被之間的關系。吳起縣被稱為“全國退耕還林第一縣”[12]，屬于陜北退耕還林典型縣。截至2020年底，全縣共完成國家退耕還林計劃面積13.50萬hm2，森林覆蓋率、林草覆蓋度分別由1997年的8.4%、19.2%提高到目前的20.3%、72.9%。吳起縣退耕還林以刺槐和油松為主間或少量的混交林[12]，本文以吳起縣刺槐、油松和混交林為研究對象，基于2000—2020年逐月歸一化植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI，用INDV表示)和不同時間尺度的ISPE，分析了近20年來吳起縣退耕還林后人工林的生長狀態及其對氣候變化的響應，特別是植被在應對干旱時的抵抗力與恢復力，以期為吳起縣的生態環境建設及管理提供理論依據。

1 數據及研究方法

1.1 研究區概況

吳起縣地處延安市西北部，陜西與甘肅省交界處，位于107°38′57″E～108°32′49″E， 36°33′33″N～37°24′27″N，全縣總面積3 791.5 km2[13]。其西北、東南、東北、西南方向分別與定邊縣、志丹縣、靖邊縣和甘肅華池縣毗鄰。吳起縣地處中溫帶半濕潤—半干旱區域，溫帶大陸性季風氣候特征明顯，年平均溫度7.8 ℃，年平均降雨量483.4 mm。其中刺槐林采樣點位于108°10′10″E，36°53′59″N，油松林采樣點位于108°10′34″E，36°54′30″N，混交林采樣點位于108°10′36″E，36°54′15″N。

1.2 數據來源與處理

研究所用的INDV數據來自美國航空航天局(NASA)數據中心發布的第六版MOD13A3數據集(https://ladsweb.modaps.eosdis. nasa.gov/)，空間分辨率為1 km，時間分辨率為1個月，時間跨度為2000—2020年，基于GEE(Google Earth Engine)平臺提取了吳起縣油松、刺槐和混交林三個典型人工林樣地的INDV，為了減少人工林非生長季INDV帶來的誤差，以生長季INDV的平均值表征年INDV。

氣象數據來源于中國氣象科學數據共享網(http://cdc.nmic.cn/home.do)發布的中國地面氣候資料日值數據集，使用了其中的降水和氣溫數據。利用R語言的SPEI包計算不同時間尺度的ISPE(1)、ISPE(3)、ISPE(6)、ISPE(9)和ISPE(12)(ISPE(1)、ISPE(3)、ISPE(6)、ISPE(9)和ISPE(12)分別表示1、3、6、9和12個月的ISPE)。其中ISPE(1)、ISPE(3)、ISPE(6)、ISPE(12)分別代表月、季、半年及全年尺度的干旱狀況。本研究將單一干旱年稱為獨立干旱事件，連續3 a的干旱稱之為持續干旱事件。

1.3 研究方法

1.3.1 干旱監測指標 標準化降水蒸散指數ISPE是由Vicente-Serrano在2010年提出[14]，該指數利用降水與蒸散量之間的差異程度來代表區域干旱狀況，對氣候干旱有良好表征性[15-17]，具有多尺度的特點。根據ISPE大小，可判斷出區域的干濕情況[18]，ISPE小于-0.5時表示發生干旱，ISPE越小干旱越嚴重[19]。為分析極端干旱對人工林的影響，將前一年10月到當年9月ISPE(12)<-1的年份設定為極端干旱年。

1.3.2 線性變化趨勢及相關分析 以時間為自變量，INDV為因變量進行一元線性回歸擬合，得到回歸系數，以表示INDV隨時間的變化趨勢。用R語言進行Pearson相關系數分析，同時考慮到ISPE對INDV影響的滯后效應，分別將不同時間尺度的ISPE后置相應時間，通過相關性分析得出其與INDV的滯后關系。

1.3.3 植被對極端干旱的抵抗力和恢復力 計算樹木生長對極端干旱響應的兩個指標：抵抗力(Rt)和恢復力(Rc)。Rt為干旱與干旱發生前樹木生長的差異，表征樹木在干旱脅迫后保持生長的能力；Rc為干旱與干旱發生后樹木生長的差異，表征樹木在干旱脅迫后恢復生長的能力[20]。兩個指標的計算公式如下。

Rt=INDV(d)/INDV(prev)，

(1)

Rc=INDV(post)/INDV(d)。

(2)

式中，INDV(d)表示極端干旱事件發生年的INDV，INDV(prev)和INDV(post)分別表示極端干旱事件發生前3年和后3年的INDV的算數平均。

Rt量化干旱前期、干旱期樹木生長的差異。Rt=1表示完全抵抗，干旱脅迫未影響樹木生長；Rt>1表征樹木承受干旱脅迫后快速生長；Rt<1表征樹木遭受干旱脅迫后生長下降。Rc描述干旱期后恢復生長的反應。Rc=1表明干旱期后低生長水平仍存在；Rc<1表明生長水平進一步下降；Rc>1表明干旱后生長水平恢復[21]。

2 結果與討論

2.1 2000—2020年吳起縣干旱事件和典型人工林INDV變化趨勢

由圖1可以看出，2000—2020年吳起縣共發生8次干旱(ISPE(12)< -0.5)，分別是2000、2004、2005、2006、2009、2010、2011和2015年，其中2004—2006年和2009—2011年為連續干旱事件，2000、2015年為獨立干旱事件。2000、2005年和2015年為極端干旱年(ISPE(12)<-1)。

圖1 2000—2020年吳起縣ISPE(a)和三種類型人工林INDV(b刺槐；c油松；d混交林)變化趨勢

研究時段內，刺槐、油松和混交林的INDV在波動中呈顯著增加趨勢(p<0.001)，且均以0.01/a的速率增加，這可能與吳起縣植樹造林活動密切相關。其中刺槐、油松和混交林INDV的最大值分別出現在2020、2018和2018年，分別為0.54，0.54和0.55，這可能與該時段豐沛的降水相關；刺槐、油松和混交林的INDV最小值均出現2000年，分別為0.25，0.26和0.26，這是由于2000年處于退耕還林初期，三種類型人工林的覆蓋度相對較低所導致的。

2.2 三種類型人工林對干旱響應的敏感性和滯后效應

不同時間尺度ISPE與INDV的最大相關系數能反映干旱下植被的活動，最大相關系數對應的干旱時間尺度反映了植物變化對相應時間尺度干旱影響的敏感性，INDV與短時間尺度ISPE相關性越大說明植被對干旱響應較快；相應地，INDV與長時間尺度ISPE相關性越大則說明植被對干旱的響應越慢，生態系統對干旱的抵抗力或恢復力也越強[22]。由表1可看出，三種類型人工林INDV隨著ISPE時間尺度的增大，其與ISPE的相關系數呈現出先減小后增大的趨勢，其中INDV(刺槐)、INDV(油松)與ISPE(12)顯著相關(p<0.05)，INDV(混交林)與ISPE(12)極顯著(p<0.01)相關，說明三種類型的人工林生態系統對年尺度的干旱敏感性最強，在年內，植被對干旱均具有較強的抵抗力和恢復力，持續時間較短的干旱對其無顯著影響。

表1 2000—2020年吳起縣INDV與不同時間尺度ISPE的相關系數

從表2可知，三種類型人工林與滯后3個月的ISPE(3)呈顯著的負相關(p<0.05)，與滯后6個月的ISPE呈極顯著(p<0.01)的正相關，可見INDV對ISPE的響應具有顯著的滯后效應，三種人工林植被對干旱的響應滯后為3～6個月。滯后3個月尺度的ISPE會對人工林生態系統產生正面的影響，造成植被綠度及生產力增加，這可能因為在干旱的初期雖然降雨減少，但是土壤中的水分依然充足，且到達地面的太陽輻射增強，森林光合作用增加，從而比同期非干旱年份生長更加茂盛[23]；而在干旱滯后6個月后，干旱會對人工林INDV產生負向的影響，從而導致人工林植被綠度和生產力的下降。由于長時段的干旱缺水，干旱的加劇，森林冠層的溫度會快速上升，在缺水和高溫的共同作用下使得森林的葉片變黃枯萎，甚至樹木的死亡率上升，因此森林在干旱中經歷了一個先變綠后變黃的過程[23]。

表2 2000年—2020年吳起縣INDV與滯后不同時間尺度ISPE的相關系數

2.3 三種類型人工林對干旱的抵抗力和恢復力

研究時段的極端干旱年分別為2000年(ISPE(12)為-1.21)，2005年(ISPE(12)為-1.36)和2015年(ISPE(12)為-1.64)，由于缺少2000年之前吳起縣人工林植被INDV數據，因此不討論2000年的人工林對干旱的抵抗力和恢復力。

由表3可知，2005年三種類型人工林Rt均大于1，表明干旱并未直接影響樹木生長，其中油松的Rc小于1，表明干旱發生后油松的植被綠度下降。在兩次極端干旱事件中油松與混交林的Rt均大于刺槐(表3)，表明相比于刺槐，油松與混交林在面對干旱時具有較強的抵抗力，其中油松應對干旱的能力在三種人工林中是最強。雖然從年尺度上看2015年的干旱更加嚴重，但由于2005年極端干旱事件發生在2004—2006年間的連續干旱中，因此2005年的干旱事件持續時間更長。研究表明，即使樹木能在特定干旱時期存活，對干旱事件敏感性也會發生變化，這種變化將導致干旱后持續數年的滯后效應[24-25]，可能推遲樹木生長恢復，并增加樹木面對未來干旱事件的脆弱性[26-28]，這可能是造成2005年和2015年兩次極端干旱事件中三種類型人工林Rt和Rc差異的原因之一。刺槐在面對持續時間較長的極端干旱事件時有著較強的抵抗力，但面對干旱強度更大的短時間干旱的抵抗力相對較小。就恢復力而言，在持續時間較長的干旱事件中刺槐>混交林>油松(表3)，但在持續時間較短干旱事件中混交林對干旱的恢復力高于刺槐和油松(表3)。

表3 2005、2015年的極端干旱中吳起縣三種類型人工林Rt和Rc

3 結論

基于吳起縣2000—2020年的INDV和ISPE，分析了該縣近20年來退耕還林后人工林的生長狀態及其對氣候變化的響應特征。

(1)近20年來吳起縣退耕還林等生態治理工程的實施使該區域典型人工林生態系統INDV呈顯著的增長趨勢，但受極端氣候事件的影響年際波動較大。

(2)年內持續時間較短的干旱對吳起縣人工林生態系統無顯著影響。三種類型的人工林對干旱影響的響應較慢，人工林的INDV對干旱的敏感性在年尺度最強，干旱對INDV影響具有滯后效應，約為3～6個月。

(3)三種類型人工林對干旱的抵抗力油松>混交林>刺槐；持續較長的干旱中恢復力刺槐>混交林>油松，但在持續時間較短干旱中混交林對干旱的恢復力高于刺槐和油松。考慮到保護生物多樣性的重要意義及不同樹種面對干旱時的抵抗力與恢復力不同，建議陜西省在退耕還林的過程中應當慎重選擇樹種。