论文部分内容阅读
全球气候变化问题在学术界一直倍受关注。近些年,陆地生态系统对全球气候变化的响应已成为该问题的核心之一。而森林作为陆地生态系统的重要组成部分在某些方面能体现出环境的变化,如树木生长会受到遗传因子的控制及环境的制约,因此树木生长过程可以反映出当地的气候转变。由于大兴安岭位于我国东北部,是我国纬度最高且多年冻土分布地区,所以该区域对气候变化极为敏感,可用于实际分析。本文选定大兴安岭地区的塔河、新林、呼玛、呼中为研究区域,以大兴安岭地区的主要生长树种(兴安落叶松)为研究对象。记录大量的气候、环境等方面信息,分别建立四个区域的落叶松树轮宽度年表,下载国家气象科学数据中心大兴安岭地区各站点的气象数据(包括月平均气温、月平均最低气温、月平均最高气温、月降水量)以及各采样点五百米范围内的GIMMS NDVI数据集,进而分析兴安落叶松对气候要素的响应差异。从冠层和径向两个方面剖析树木对气候要素的响应差异,此研究不仅对了解大兴安岭地区落叶松树木生长机理具有重要意义,还可为过去灾害事件的发生提供理论依据。本文主要结论为:(1)野外采集兴安落叶松样芯,经过检验、去趋势、修正等处理后,建立塔河、新林、呼玛、呼中四个标准化年表,并分析各样地标准年表。各年表特征值均较大,能较好地反映当地气候,但各年表间有差异,呼玛地区信噪比(SNR)较其他三个地区小,说明呼玛地区落叶松生长受到人为影响较其他地区强烈。塔河、新林、呼玛地区平均相关系数较呼中地区大,呼中地区树木生长与其他地区存在显著差异。(2)为能准确反映气温、降水在空间尺度上对大兴安岭地区植被覆盖度的影响规律,下载SPOT-VEGETATION卫星遥感数据的月度NDVI数据,与样条差值后的气候要素进行空间相关分析,可知大兴安岭植被覆盖度与5-9月份气温相关性最强。(3)大兴安岭地区落叶松径向生长对气候要素的响应在空间上存在差异,塔河地区树轮宽度指数与上年9月平均气温、平均最高气温和当年6月、7月气温(平均气温、平均最高气温)呈显著负相关。塔河样本采集纬度最高,受到水分和养分限制较弱,纬度变化的影响主要体现在热量上,纬度升高导致树木生长周期减少和光合速率降低,使生产量降低。新林地区采样点受地形影响,降水量高于其他地区。生长季期间降水量过多导致树木光照不足,光合作用效率缓慢。除此之外,也会导致土壤湿度升高,植被根系会发生缺氧的情况,从而限制树木生长。此时温度成为影响树木的主要因素,主要体现于升高加快水分蒸发,从而缓解因土壤过湿而造成的生长缓慢。所以新林地区树轮宽度指数与上年8月、当年8月平均最低气温显著正相关,与上年10月降水显著正相关。呼玛地区树轮宽度指数与月平均气温、月均最低温、月均最高温的相关性均不显著。呼中样地海拔较高,随着海拔升高,温度降低,生长环境温度较其他地区低,温度成为树木径向生长的主要影响因子。呼中地区树轮宽度指数与5月气温(平均气温、平均最高气温)显著正相关,与6月平均气温、8月平均最低气温显著正相关。(4)大兴安岭落叶松冠层生长在空间上差异较小,塔河地区NDVI与5月气温(平均气温、平均最低气温、平均最高气温)呈显著正相关,。呼玛地区NDVI与5月份平均最低气温呈显著正相关。呼中地区NDVI与5月平均气温呈显著正相关。5月温度的升高可促进落叶松叶片发育,并且对光合作用起着重要作用。各地区表现出相关性差异是由于采集样点的自然环境不同。7月、8月平均气温与平均最高气温对塔河、新林、呼玛、呼中地区NDVI均呈显著正相关。7-8月是温度最高的月份,也是叶片绿度最高的时期,此时叶片细胞分裂最为旺盛,光合作用较为强烈。塔河、新林地区NDVI与上年8月平均最高气温显著正相关,呼中地区NDVI与上年7月、8月、9月平均最高气温显著正相关,与上年6月、7月平均最低气温显著正相关。上年6-9月处于生长季阶段,此时气温的升高促进了叶片生长,产生养分供树木生长,剩余养分存储起来,以供下年使用。(5)呼中地区与呼玛地区树轮宽度指数与7月份NDVI呈显著正相关关系(P<0.01),利用长时间序列的树木年轮年表重建大兴安岭地区历史时期7月份的NDVI变化序列,发现重建的历史时期7月NDVI变化序列存在5个下降时段,这些时段与大兴安岭地区的气候变化趋势以及发生的旱灾、火灾记录相对应。利用时序叠加分析法表明重建NDVI序列与ENSO事件有关,在厄尔尼诺现象发生后的第一年NDVI值出现下降。