【摘 要】
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西南地区植被类型丰富,地形复杂,是我国典型的生态脆弱区。近几十年来,该地区极端气候事件明显增多,对植被产生一定的影响。本文基于1980–2018年西南地区119个气象站点的温度和降水数据,1980–2018年7个大气环流指数,2009–2010年自校正帕默尔干旱指数以及2000–2018年归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、叶面
【基金项目】
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国家重点研发计划课题“国家生态屏障区生态系统服务体系形成与协同机制（2018YFC0507302）”；
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西南地区植被类型丰富,地形复杂,是我国典型的生态脆弱区。近几十年来,该地区极端气候事件明显增多,对植被产生一定的影响。本文基于1980–2018年西南地区119个气象站点的温度和降水数据,1980–2018年7个大气环流指数,2009–2010年自校正帕默尔干旱指数以及2000–2018年归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）和总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）,利用线性趋势法、多元逐步回归法和Pearson相关系数,分析西南地区极端气候指数、NDVI、LAI和GPP时空变化特征以及极端气候指数与植被生长和生产力的关系,并以2009/2010年极端干旱事件为例,分析植被的抵抗力和恢复力情况,得到以下主要结论:（1）在时间上,除连续湿润日数外,西南地区1980–2018年所有湿相关指数均呈上升趋势,表明西南地区近几十年短期暴雨天数和降水强度在增加。在空间上,极端降水指数具有明显的空间差异性,广西地区暴雨天数增多,降水强度变大,可能面临洪涝灾害,而云贵高原和横断山脉地区连续干旱日数上升明显（P＜0.05）,连续湿润日数下降明显（P＜0.05）,该地区降水不足,可能在今后会出现干旱事件。（2）1980–2018年西南地区暖相关指数和其他温度指数均表现为上升的趋势,而冷相关指数变化趋势相反,其中暖夜日数上升速率最快,为0.32 days year-1（P＜0.001）,冷夜日数下降速率最快,为-0.32 days year-1（P＜0.001）,这表明1980–2018年西南地区总体上呈现变暖的趋势,而且夜间温度上升明显。在空间上,暖相关指数增加明显的区域和冷相关指数下降明显的区域主要集中在横断山脉、云贵高原和四川西部等高海拔地区。（3）西南地区生态环境逐渐变好,植被绿度和生产力不断增加。年平均NDVI、LAI和GPP空间分布总体上类似,高值区主要位于四川盆地周围、云贵高原东部和云南西南部,低值区主要位于四川盆地和四川西北部地区。（4）植被生长和生产力对不同的极端气候指数响应不同。极端降水指数中,NDVI、LAI和GPP均对大雨日数和连续干旱日数敏感,大雨日数会促进NDVI、LAI和GPP的增加,连续干旱日数则会抑制NDVI、LAI和GPP的增加。极端温度指数中,暖夜日数、日最低温度极大值和温度日较差对NDVI的影响最大;日最低温度极小值、日最低温度极大值和生长季长度对LAI的影响最大;GPP对日最高温度极小值、冷昼日数、冷夜日数和温度日较差敏感。敏感的极端温度指数对NDVI、LAI和GPP的相对贡献率总和均大于敏感的极端降水指数的相对贡献率总和,表明西南地区极端温度指数对植被的影响要大于极端降水指数的影响。（5）滞后性结果表明大多数极端气候指数对植被均存在1–3个月的滞后影响（P＜0.05）。单日最大降水量和五天最大降水量对NDVI和LAI存在滞后3个月的影响（P＜0.01）,对GPP存在滞后2个月的影响（P＜0.01）。暖相关指数和其他温度指数对NDVI、LAI和GPP存在1–3个月的滞后影响（P＜0.05）。（6）2009/2010年极端干旱事件中,不同季节对植被生长和生产力的影响有差异,秋季干旱对NDVI、LAI和GPP的影响总体较小,春季干旱影响最大;所有植被中,落叶阔叶林最先受干旱影响,干旱发生后,LAI下降最快,而常绿阔叶林受干旱影响较小。
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