中图分类号: P9;K903
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690(2013)02-0167-07
收稿日期: 2012-01-9
修回日期: 2012-06-18
网络出版日期: 2013-02-20
版权声明: 2013 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介:孙然好 (1981-), 男, 山东临沂人, 博士, 助理研究员, 主要从事景观规划与空间模型研究。E-mail: rhsun@rcees.ac.cn
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摘要
山地森林带界线对地形差异和气候变化敏感,是地学、生态学研究的重要内容。利用13个气候指标进行主成分分析,提取出中国31个自然地带的气候指数,包括夏季温度变异指数(STVI)、冬季温度变异指数(WTVI)和干旱指数(DI),3个气候指数符合地带性分布规律,STVI从南向北递减,WTVI以东部地区和南疆部分地区最高,DI则从东南向西北递增。基于文献发表的中国28个典型山体的森林带界线数据,将其与山体基面高度、山体相对高度和地带性气候指数进行多元回归分析。结果显示,山体基面高度对森林带下线南北坡差异贡献最大(39.67%),山体相对高度对森林带上线南北坡差异贡献最大(39.34%)。3个地带性气候指数的累积贡献对森林带上线南北差异、下线南北差异和带宽南北差异的影响差别不大,在51.4%~55.9%之间,其中STVI贡献最大,其次是WTVI和DI。通过定量揭示地形和气候要素对山地森林带界线差异的贡献,可以为区域或全球尺度的山地森林带界线评价和模拟提供参考。
关键词:
Abstract
The division of vegetation zones is an old and highly emphasized topic in both botany and geography. High mountains are characterized by different vegetation types at different elevations. Altitudinal vegetation belts are bounded by relatively narrow boundaries. Investigation and identification of altitudinal vegetation belts is significant in ecological and geographical studies due to extremely complex environment and diverse vegetation types in mountains. Altitudinal forest belts (AFBs) are significantly impacted by topographic and climatic factors. The climatic data used in this study were obtained from Chinese Ecosystem Research Network (CERN) between 1960 and 2000. After analyzing the significance of the 13 climatic factors in 31 base belts, we obtained three dominant principal components (PCs) designated as temperature variation index in winter (WTVI), temperature variation index in summer (STVI), and drought index (DI). WTVI decreased from South to North China, whereas STVI was high in South China and Tibetan Plateau. DI increased from the southwest to the northwest of China. Next, 28 AFB data were collected from published references. Multivariate regression analysis was used to quantify the relationship between AFB characteristics and topographic and climatic PCs. Results show that the base elevation of a mountain has the significant contribution to lower limits of AFBs (39.67%), whereas the relative elevation of a mountain has the significant contribution to upper limits of AFBs (39.34%). The climatic factors have similar contributions to variations in upper limits, lower limits, and width of AFBs. Among the three climatic PCs, STVI has the most contribution to variations of AFBs, followed by WTVI and DI. This paper quantifies the relative contributions of topographic and climatic factors to variations in AFBs at regional scales, and could potentially be used to evaluate and model the AFB distributions in other mountainous regions at regional or global scales.
Keywords:
山地环境随着海拔升高而出现有规律的变化,所形成的山地垂直带是地理学研究的经典内容,对其进行描述和模拟是揭示地带性与非地带性规律本质原因的重要手段[1~4]。山地垂直带的一些重要界线,包括森林带界线、雪线、草甸带、冻土带等在山地发展、区域生态及全球变化研究中具有特别重要的意义。近年来人们已认识到山地森林界线、雪线等对气候变化特别敏感,能够比周围低地较早地反映气候变化,是气候变化的早期预警系统[5~8]。
国际上已经进行过全球主要山地雪线和森林带界线的对比[9],以及南北半球森林带界线的变化及其控制因素的研究[10]。国内学者基于中国大陆广袤的地域范围和丰富的植被带类型,对山地植被垂直带空间分布进行了大量研究,中国垂直带定量研究开始于垂直带界线的区域模型,包括指数模型[11~13]、正态频率分布曲线模型[14]、多级正弦函数模式[15]、高寒草甸“层带”模式[16]、二次抛物线模型等[17,18]。最近,有研究通过构建青藏高原部分山体的经度、纬度、山体基面高度对雪线的影响,充分认识到基面高度对雪线的重要影响[19]。
山地森林带界线具有重要的地学和生态学研究意义,包括上线和下线,上线也称之为林线。已有大量研究关注林线内部植被格局变化、林线海拔高度波动、林线构成树种变化等方面,同时也分析了林线对近代气候变化的响应以及主要控制因子[14,20~24]。国内外研究中主要的林线平衡理论包括热量(温度)控制、环境胁迫、干扰、繁殖更新障碍、碳平衡失调等[25]。山地森林带界线受气候变化影响敏感,除了受垂直地带性规律影响外,还受到水平地带性的影响[12,13,17]。因此,定量刻画基面高度、山体高度和水平地带性特征对山地森林带界线的影响,可以为在区域、乃至全球尺度的山地森林带评价和预测模拟提供重要的输入参数和基础背景信息。
本文通过分析中国31个自然带的水分和热量差异,构建地带性气候指数,并定量评价地带性气候指数、山体基面高度和山体相对高度对山地森林带上下线的影响,以及它们的相对贡献率和坡向差异。
山地森林带数据主要从已发表的文献中进行收集,其中部分文献介绍了山地森林带的坡向差异,从中共筛选了28个山体南北坡森林带上下线数据[26~43],这些森林带数据分布于15个自然带(图1、表1)。气候资料来自于中国生态系统研究网络(CERN)的近40 a(1960~2000年)的年均气候数据(1 km分辨率),具体的气候指标包括年总辐射总量(MJ/m2)、年日照时数(h)、年平均气温(℃)、1月最低/高温(℃)、7月最低/高温(℃)、日平均气温、≥0℃和≥10℃积温(℃)、年降水量(mm)、生物温度(℃)、温暖指数(℃·月)、干燥度。山体的基面高度和相对高度来自于文献中的描述。
图1 中国自然地带分布和28个代表性山体的位置
Fig.1 Location of 31 base belts and 28 mountains in China
表1 中国28个代表性山体的海拔及森林带界线
Table 1 Elevation and altitudinal forest limits of 28 mountains in China
代表山体 | 基面高度(m) | 海拔高度(m) | 南坡上线(m) | 南坡下线(m) | 北坡上线(m) | 北坡下线(m) |
---|---|---|---|---|---|---|
内蒙古奥克里堆山 | 500 | 1520 | 1400 | 700 | 1400 | 800 |
吉林长白山 | 250 | 2690 | 1540 | 845 | 2020 | 1650 |
山西恒山 | 1300 | 2300 | 2200 | 1900 | 2300 | 1900 |
内蒙古大青山 | 990 | 2400 | 1900 | 1300 | 2100 | 1700 |
宁夏贺兰山 | 1500 | 3700 | 3000 | 2200 | 3000 | 2000 |
新疆阿尔泰山 | 500 | 4374 | 2000 | 1200 | 2450 | 1200 |
甘肃兴隆山 | 1800 | 3620 | 2750 | 2200 | 2750 | 2200 |
宁夏大罗山 | 1850 | 2650 | 2650 | 2280 | 2650 | 2000 |
新疆果子沟 | 600 | 3900 | 2300 | 1100 | 2500 | 2000 |
辽宁本溪 | 0 | 1400 | 1400 | 900 | 1400 | 800 |
北京东灵山 | 800 | 2303 | 1800 | 900 | 2000 | 900 |
河南伏牛山 | 480 | 2211 | 2000 | 1100 | 2000 | 1600 |
陕西太白山 | 500 | 3767 | 3400 | 1000 | 3400 | 1300 |
安徽大别山 | 100 | 1750 | 1729 | 800 | 1750 | 700 |
陕西秦巴山区草链岭 | 600 | 2700 | 2600 | 1200 | 2600 | 1200 |
陕西秦巴山区鹰咀石 | 500 | 2700 | 2550 | 800 | 2550 | 800 |
湖北神农架 | 400 | 3106 | 3106 | 700 | 3106 | 1800 |
福建武夷山 | 200 | 2158 | 1700 | 200 | 2158 | 200 |
广西大瑶山 | 110 | 1979 | 1500 | 1300 | 1500 | 1300 |
湖南龙山 | 300 | 1514 | 1200 | 700 | 1350 | 700 |
海南五指山 | 100 | 1550 | 950 | 100 | 650 | 100 |
西藏南迦巴瓦峰 | 1300 | 6000 | 3400 | 1300 | 3000 | 1300 |
西藏珠穆朗玛峰波曲谷地 | 1500 | 8465 | 3400 | 2500 | 3500 | 2500 |
西藏珠穆朗玛峰甘马藏布河谷地 | 1500 | 8465 | 3600 | 2500 | 3800 | 2500 |
西藏珠穆朗玛峰吉隆河谷地 | 1500 | 4800 | 3800 | 3100 | 3600 | 3000 |
西藏珠穆朗玛峰绒辖曲谷地 | 1500 | 8465 | 3300 | 2500 | 3800 | 2500 |
西藏珠穆朗玛峰卓姆曲谷地 | 1500 | 8465 | 3800 | 2500 | 3800 | 2500 |
西藏东喜马拉雅山东段 | 0 | 6450 | 3750 | 600 | 4000 | 3200 |
1) 地带性气候指数构建方法。尽管不同山地的局地小气候对山地森林带的影响比较明显,有着直接的作用,但决定山地森林带宏观格局的主要还是区域尺度的水热差异。因此,针对每个自然地带构建一个概化的地带性气候指数,用于表征该地带的宏观气候特征,可以用于评价和预测该区域内山地垂直带的总体分布特征。
构建地带性气候指数,需要从现有收集的气候指标中提取最大的信息,因此,将所有的气候指标按照中国31个自然地带的边界进行统计,得到各个自然地带的不同气候指标。而由于所收集的气候指标具有很大的相关性,因此首先利用主成分分析(PCA),提取最主要的影响因子。
2) 山地森林带界线影响因子识别方法。山地森林带界线特征包括3个指标:山地森林带上线南北差异、山地森林带下线南北差异、山地森林带宽度南北差异。基于线性多元回归模型,利用山体基面高度、山体相对高度、地带性气候指数3个因子,分析它们对山地森林带界线特征的贡献率差异。
1) 地带性气候指数的含义。通过主成分分析可以看出(表2),前3个主成分的综合贡献已经超过了总变异的95%,所以可以选择这3个主成分代表地带性气候指数。PC1主要是1月最高和最低温度,可以定义为“冬季温度变异指数”(WTVI);PC2主要是7月最高和最低温度,可以代表“夏季温度变异指数”(STVI);PC3主要是干燥度和年均降水,可以定义为“干旱指数”(DI)。
2) 地带性指数的空间格局。将31个自然地带的地带性气候指数进行空间赋值,可以看出3个指数具有明显的空间异质性规律(图2)。WTVI基本符合从南向北的空间递减(图2a),最大值位于中国最南端的“热带季雨林-砖红壤地带(东部)”,最小值位于最北端的“明亮针叶林-泰加林棕色土地带”。STVI以东部地区和南疆部分地区最高(图2b),最大值位于华南地区的“常绿阔叶林-红壤与黄壤地带”和塔里木盆地的“荒漠-棕色荒漠土地带”,最小值位于“藏南山地灌丛草原地带”。DI则从东南向西北递增(图2c),最大值位于塔里木盆地的“荒漠-棕色荒漠土地带”,最小值位于华南地区的“常绿阔叶林-红壤与黄壤地带”。
图2 中国31个自然地带的冬季温度变异指数(a)、夏季温度变异指数(b)和干旱指数(c)
Fig.2 Indices of temperature variations in winter(a)and summer(b) and humidity indices (c)for 31 base belts of China
表2 利用气候指标提取的主成分因子
Table 2 Loading of climatic factors (13) on significant principal components for 31 base belts
气候指标 | PC1 | PC2 | PC3 |
---|---|---|---|
1月最高温 | 0.977 | 0.067 | -0.131 |
1月最低温 | 0.942 | 0.282 | -0.143 |
7月最高温 | 0.344 | 0.903 | 0.182 |
7月最低温 | 0.443 | 0.867 | -0.056 |
年均干燥度 | -0.034 | 0.181 | 0.860 |
年降水量 | 0.707 | 0.311 | -0.604 |
年均温 | 0.820 | 0.560 | -0.059 |
≥10℃积温 | 0.728 | 0.664 | -0.061 |
≥0℃积温 | 0.749 | 0.648 | -0.086 |
温暖指数 | 0.755 | 0.638 | -0.094 |
生物温度 | 0.760 | 0.633 | -0.100 |
年均日照时数 | -0.532 | -0.461 | 0.635 |
年均太阳辐射 | -0.002 | -0.763 | 0.592 |
特征值 | 9.489 | 1.65 | 1.236 |
贡献率(%) | 72.989 | 12.689 | 9.507 |
累积贡献率(%) | 72.989 | 85.679 | 95.185 |
山地森林带上下线在中国西南、中部地区比较高,而在中国东南、东北地区相对较低,这一方面由于基面高度、山体高度的影响,另外一方面也受制于区域水热组合特征。通过分析山地森林带界线与3个气候指标的相关性(表3),可以看出WTVI越大,山地森林带上下线的南北差异越大,说明WTVI与森林带上下线具有正相关关系;STVI和DI与森林带上线南北差异具有负相关,与森林带下线南北差异具有正相关,这也说明了STVI和DI对山地森林带界线的影响是一致的;而3个指数对山地森林带南北坡宽度差异具有负相关关系。由于地形和气候因子对山地森林带界线的影响不同,不同组合特征导致森林带界线差异明显,因此本文结合多元回归统计方法,对地形和气候因子与山地森林带界线的关系进行辨识,并对其贡献率进行定量识别。
表3 山地森林带界线与地带性气候指数的相关性
Table 3 Pearson correlation coefficients between altitudinal forest limits and climatic factors
上线南北差异 | 下线南北差异 | 林宽南北差异 | |
---|---|---|---|
冬季温度变异指数 | 0.339* | 0.386* | -0.21 |
夏季温度变异指数 | -0.422* | 0.458* | -0.412* |
干旱指数 | -0.36* | 0.154 | -0.334* |
注:* p<0.05。
根据28个山地森林带的地带性气候指数、山体基面高度、山体相对高度构建多元线性回归模型,并分析不同因子对山地森林带界线的影响(表4)。山体基面高度与山地森林带界线南北坡差异呈正相关关系,基面高度对山地森林带下线南北差异的贡献最大,达到39.67%,而对上线南北差异的贡献最小,仅为4.74%;相反地,山体相对高度与山地森林带界线南北坡差异呈负相关关系,山体相对高度对山地森林带上线南北差异的贡献最大,达到39.34%,而对下线南北差异的贡献最小,仅为8.89%,这反映了山体南北坡林线高度越接近,较低的山体由于林线缺失等造成南北坡林线高度具有较大差异。
3个地带性气候指数对山地森林带上下线南北差异、森林带南北宽度差异的累积贡献相差不大,介于51%~56%之间。具体地,WTVI、STVI和DI对上线南北差异的贡献为21.06%、24.64%和10.22%,对下线南北差异的贡献为16.49%、31.41%和3.54%,对林带宽度南北差异的贡献为7.21%、40.77%和7.71%。可见,STVI是最重要的因素,其次是WTVI,最后是DI。
表4 山地森林带界线坡向差异的多元线性回归模型
Table 4 Multivariate regression results for altitudinal forest limits of 28 mountains
模型 | 模型系数及检验 | 模型检验 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
非标准化系数 | t 统计值 | 容差 | 相对贡献率(%) | R2 | F值 | DW值 | |||
上线南北差异 | 常数项C | 0 | 0.52 | 3.19 (p=0.026) | 2.47 | ||||
基面海拔高度 | 0.11 | 0.52 | 0.54 | 4.74 | |||||
山体相对高度 | -0.95 | -3.21 | 0.3 | 39.34 | |||||
冬季温度变异指数 | 0.51 | 2.75 | 0.78 | 21.06 | 55.92 | ||||
夏季温度变异指数 | -0.59 | -1.81 | 0.25 | 24.64 | |||||
干旱指数 | -0.25 | -1.18 | 0.61 | 10.22 | |||||
下线南北差异 | 常数项C | 0 | 0.63 | 4.99 (p=0.003) | 1.6 | ||||
基面海拔高度 | 0.83 | 4.17 | 0.54 | 39.67 | |||||
山体相对高度 | -0.19 | -0.7 | 0.3 | 8.89 | |||||
冬季温度变异指数 | 0.35 | 2.08 | 0.78 | 16.49 | 51.43 | ||||
夏季温度变异指数 | 0.66 | 2.23 | 0.25 | 31.41 | |||||
干旱指数 | 0.07 | 0.4 | 0.61 | 3.54 | |||||
林宽南北差异 | 常数项C | 0 | 0.54 | 3.48 (p=0.018) | 1.38 | ||||
基面海拔高度 | -0.8 | -3.7 | 0.54 | 36.46 | |||||
山体相对高度 | -0.17 | -0.6 | 0.3 | 7.85 | |||||
冬季温度变异指数 | -0.16 | -0.88 | 0.78 | 7.21 | 55.69 | ||||
夏季温度变异指数 | -0.9 | -2.79 | 0.25 | 40.77 | |||||
干旱指数 | -0.17 | -0.83 | 0.61 | 7.71 |
山体效应对山地森林带界线的形成和维持有影响[18,19],很多较低的山区,出现的林线比气候林线低。本研究表明山体效应中的“基面效应”和“山顶效应”对山地森林带界线的影响是有差异的,基面高度对山地森林带下线的贡献率在39.67%,而对上线的贡献率仅为4.74%;相反地,山体相对高度对山地森林带上线的贡献率达到39.34%,而对下线的贡献率为8.89%。此外,“坡向效应”也是山体效应中不可或缺的重要内容,但是考虑到数据的可获得性,本研究仅选择山地森林带上下线作为代表,分析地形和气候对山地森林带南北坡界线差异的影响。除了变异最明显的南北坡外,山地植被带界线的东西坡差异也是值得关注的地学规律,在以后的研究中,应该加以关注,这对于研究山体效应和林线模型至关重要。
国内外已经对山地森林带上线(林线)从分布规律到形成机理等进行了大量研究。但是对于山地森林带下线的研究相对较少。困难主要在于,在干旱区半干旱地区确实存在明显的森林下线,但在一些湿润地区,实际上不存在明显的森林带下线,文献中的数据有时候也不统一,多是指冷杉林等,这也使分析山地森林带下线分布规律及原因造成了一定的误差。尽管山地植被带的其它界线也具有重要的地学和生态学意义,如草原带、高山草甸带等,但是进行相关研究时也会遇到类似的困难,因此数据的收集和筛选在以后的研究中显得尤为关键和重要。
1) 利用山体基面高度、山体相对高度和气候因子对山地森林带界线变异进行的分析,可以看出,地带性气候指数对于山地森林带界线的南北坡差异影响明显,贡献率在50%以上,其中STVI的贡献率最高,其次是WTVI和DI。山体基面高度和山体相对高度对山地森林带界线的影响是不一样的,山体基面高度对于森林带下线的南北差异和森林带南北坡宽度的影响比较大,而山体相对高度仅对森林带上线的南北差异影响明显。
2) 山体基面高度、山体相对高度和地带性气候指数构建的多元回归模型,对山地森林带界线差异的拟合度在52%~63%之间,无法解释的山地森林带界线变异可能受到其它因素的影响,比如局地地形(坡度、局地坡向、起伏度等)、局地小气候等。在进行单个或者几个山地的植被垂直带研究中,需要考虑这些中小尺度地形和气候因素的影响。
The authors have declared that no competing interests exist.
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