大理白族自治州植被水分利用效率时空变化趋势及其与海拔的关系

摘要 基于MODIS总初级生产力（GPP）和蒸散发（ET），估算大理白族自治州植被水分利用效率（WUE），采用趋势分析方法分析研究区植被WUE与海拔的关系。结果表明：2016—2020年大理白族自治州植被WUE为1.93～2.22 g/（m2·mm），平均值为2.07 g/（m2·mm），研究区植被WUE年均值在2019年出现波峰。大理白族自治州植被WUE东西分布存在差异，东部近5年WUE主要呈上升趋势，在东南区域WUE上升趋势较为明显；西部WUE上升与下降面积基本相同，在西北区域WUE上升趋势较为缓慢。不同海拔植被WUE变化不同，研究区植被WUE年均值随海拔呈先上升后下降的正态分布规律，海拔＞2 500～3 000 m区域WUE年均值达到最高，为2.14 g/（m2·mm）。

关键词 水分利用效率；时空变化趋势；MODIS；海拔；大理白族自治州

中图分类号 X173  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2024）03-0052-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.03.013

Temporal and Spatial Variation Trend of Vegetation Water Use Efficiency in Dali Bai Autonomous Prefecture and Its Relationship with Altitude

Abstract Based on MODIS gross primary productivity （GPP） and evapotranspiration （ET），the vegetation water use efficiency （WUE） in Dali Bai Autonomous Prefecture was estimated，and trend analysis method was used to analyze the relationship between vegetation WUE and altitude in the study area.The result showed that the vegetation WUE in Dali Bai Autonomous Prefecture from 2016 to 2020 was 1.93-2.22 g/（m2·mm），with an average of 2.07 g/（m2·mm），the annual mean value of vegetation WUE in the study area peaked in 2019.There were differences in the distribution of vegetation WUE between the east and west in Dali Bai Autonomous Prefecture.In the past 5 years，the WUE in the east had mainly shown an upward trend，and the upward trend of WUE in the southeast region was more obvious.The rising and falling areas of WUE in the western region were basically the same，while the upward trend of WUE in the northwest region was relatively slow.The changes of vegetation WUE at different altitudes were different，the annual mean value of vegetation WUE in the study area showed a normal distribution law of first increasing and then decreasing with altitude，the annual mean value of WUE in the area with an altitude of >2 500-3 000 reached the highest at 2.14 g/（m2·mm）.

Key words Water use efficiency;Temporal and spatial variation trend;MODIS;Altitude;Dali Bai Autonomous Prefecture

水分利用效率（WUE）是指植物消耗单位质量水分固定二氧化碳的量，是揭示生态系统碳水循环受气候变化影响的重要切入点［1-5］。WUE连接了水循环与陆地生态系统碳循环2个关键的生态系统过程［6］，不仅反映两者之间的相互关系，也是解释陆地生态系统对全球变化的响应过程的关键［7］。因此，研究陆地生态系统WUE的时空变化，有助于其对生态系统碳水循环影响的理解和预测。不同学者因对生态系统WUE的理解不同以及获取数据方式的差异，使WUE估算的方法不同［8］。基于总初级生产力（GPP）和蒸散发（ET）的比值来计算水分利用效率（WUE）是最经典的计算方式［9-10］，该计算方式通常用于年、月等不同时间尺度上，来分析生态系统的碳水耦合特征及其对环境变化的响应［11］。

陆地生态系统中WUE的时空变化特征及其对环境因子响应机制的研究受到多位学者的广泛关注［8，12-13］。仇宽彪等［9］利用MODIS产品数据分析计算了2003—2012年中国中东部地区农田生态系统水分利用效率，并分析其影响因素，结果表明气候因素是植被WUE的主要影响因子。李辉东等［14］对科尔沁草甸草地水分利用效率的研究中显示，不同植被类型的生态系统WUE存在很大区别。艾则孜提约麦尔·麦麦提等［15］研究表明WUE受多方面因素相互作用影响，不仅与生态系统内部植被自身的调控有关，还受外界环境条件影响。区域尺度的地域性特征导致空间异质性差异显著，进而影响区域内的气候、地形、地貌及海拔等因素的分布特征，是植被生态系统组成以及变化差异性的直接影响因素。基于此，了解区域内不同海拔梯度WUE时空分异特征是了解植物碳水平衡对区域适应性的基础。

滇西北地区是我国物种和生态系统类型最为集中和丰富的地区之一［16］。大理白族自治州位于滇西地区，地处青藏高原与云贵高原的过渡地带，区域内地形复杂，低海拔地区和高海拔地区之间存在显著差异［17］。滇西北地区干热河谷以及高山荒漠的植被差异导致WUE的差异，差异性显著的WUE又反映了地形变化、是全球变暖背景下碳水动态变化的关键指标［18］。然而，对滇西北地区不同海拔植被生态系统WUE空间分布特征缺乏具体研究。基于此，该研究将参考近年WUE数据，分析滇西大理白族自治州WUE的时空分布格局和变化特征。

1 资料与方法

1.1 研究区概况 研究区位于云南省大理白族自治州（98°52′～101°03′E，24°41′～26°42′N）。大理州地处于横断山脉结合部位，地势西北高东南低。地貌复杂多样，苍山以西为高山峡谷区。苍山以东、祥云以西为中山陡坡地形，大理州海拔最高点为雪斑山（4 295 m），最低点为云龙县怒江边的红旗坝（730 m）（图1）。州内湖盆众多，盆地多为线形盆地，呈带状分布，研究区处于低纬高原，受低纬度高海拔地理综合因素的影响，低纬高原季风气候呈现出四季温差小的特点。大理白族自治州冬旱夏雨，每年11月至次年4月为旱季，降水量仅占全年降水量的5%～15%；5—10月为雨季，降水量占全年降水量的85%～95%。大理州由于地形地貌复杂，海拔差异大，垂直气候差异显著。

1.2 数据来源 该研究使用美国宇航局地球科学数据系统（ESDS）项目提供的基于MODIS数据的大理州总初级生产力（GPP）和蒸散发（ET）遥感观测产品MOD17A3HGF和MOD16A3GF（https：//www.earthdata.nasa.gov/），数据的时间跨度为2016—2020年，空间分辨率为500 m。

1.3 研究方法

1.3.1 水分利用效率（WUE）的计算。此次研究WUE是使用GPP与ET的比值计算［19-22］，即：

式中：WUE的单位是g/（m2·mm）；GPP的单位是g/m2；ET的单位是mm。

1.3.2 数据分析。该研究在每个像元基础上，使用一元线性回归分析对2016—2020年WUE进行模拟，得到其变化趋势，计算公式如下：

式中，n为时间段年数（n=5）；θslope为趋势斜率；Ci为第i年的WUE。使用θslope对WUE年变化显著性进行判断，当θslope为负数表示WUE为下降趋势，θslope当为正数表示WUE为上升趋势。

2 结果与分析

2.1 WUE空间分布特征 从图2可以看出，大理白族自治州植被WUE总体呈现东部高、西部低的空间分布特征。大理州东部，各县域WUE年均值高于2.05 g/（m2·mm）；大理州西部，各县域WUE年均值低于2.05 g/（m2·mm）。在不同行政区划尺度中，WUE因县域不同而体现出独特的地域性。鹤庆县WUE年均值为2.19 g/（m2·mm），在研究区中最高区域（图3a）；大理市WUE年均值为2.00 g/（m2·mm），与巍山县一致，并且两地区WUE年均值在研究区域中最低。研究区WUE年均值随海拔变化总体呈现正态分布规律（图3b）。WUE高值区域主要位于海拔＞2 000～3 000 m，最高值为2.14 g/（m2·mm），此区域WUE年均值大于2.04 g/（m2·mm）；WUE低值区域主要位于海拔3 500 m处以上，最低值为1.59 g/（m2·mm），此区域WUE年均值低于1.60 g/（m2·mm）。

2.2 WUE时间变化特征 从图4可以看出，2016—2020年大理州植被WUE年均值为1.93～2.22 g/（m2·mm），平均值为2.07 g/（m2·mm），大理州近5年WUE整体呈上升趋势，但2018和2020年WUE年均值略有下降，2019年WUE出现峰值，相对于近5年WUE均值高出约0.19 g/（m2·mm）；5年间WUE平均每年上升0.17 g/（m2·mm）。

在大理州各个县域中，WUE变化速率呈现出明显的差异性（图4a）。弥渡县WUE的变化速率为0.05 g/（m2·mm·a），其中呈现上升趋势的面积占县域的80.5%，上升速率在各县域中最高。云龙县WUE的变化速率为0.10 g/（m2·mm·a），其中呈现下降趋势的面积占县域的41.4%，变化速率在各县域中最低。大理州全境内年均WUE呈现上升趋势，但是位于不同区域上升速率存在差异性，呈现从东南向西北逐渐递减的趋势。

从空间分布（图4a）来看，近5年大理白族自治州植被WUE主要呈上升趋势；研究区内WUE年均值呈上升趋势的区域占总面积的68%，WUE年均值呈下降趋势的区域占32%。东部近5年WUE主要呈上升趋势，在东南区域WUE上升趋势较为明显；西部WUE上升与下降面积基本相同，在西北区域WUE上升趋势较为缓慢。WUE的上升率随海拔呈现先上升后逐渐降低的趋势，不同海拔植被WUE上升和下降区域存在差异性。海拔766～2 000 m WUE上升区域占比最高，为80%，植被WUE上升明显；海拔2 500～3 000 m上升区域占比最低，为54%，与下降区域占比相当，WUE上升缓慢。

2.3 WUE时空变化趋势分析 2016—2020年大理白族自治州植被WUE为1.93～2.22 g/（m2·mm），平均值为2.07 g/（m2·mm），2019年出现峰值。研究区WUE年均值总体呈上升趋势，但是在不同区域表现明显的差异性；研究区东南区域近5年WUE年均值上升趋势较西北区域更为明显。这是由于北部多高山地区，植被覆盖度低，生态群落稳定性差，植被WUE变化明显；南部地势相对平稳，生态群落稳定，植被WUE稳定（图2），且不同地区WUE与植被类型有显著关系［23］。

生态系统WUE由GPP和ET决定的［21，24-27］，与气温、降水量、辐射、水汽压和相对湿度有关［13，24］。由图5可知，该研究区域近5年降水量整体呈下降趋势，气温整体呈上升趋势。2019年植被WUE年均值最高，年均温为近5年最高，年降水量为近5年最低；植被WUE与气温呈正相关，与降水量呈负相关［24］。气温升高有助于提高植被光合速率，增加CO2的固定和其他干物质的生产，从而提高植被GPP；降水量的减少，环境水分降低，使植物气孔关闭，气孔导度降低，减少植被水分的蒸发［28］，受GPP与ET的综合影响，提高了植被的WUE。研究表明，面对气候条件的改变，植物会改变用水策略，以多种方式应对水分胁迫，从而减少水分损失［29］。研究区西部区域主要海拔在766～3 000 m，东部区域主要海拔在3 000～4 119 m，地势差异会制约水分、温度、太阳辐射等因素，从而影响植被的分布［30］，不同类型的植被WUE不同，不同海拔的植被生长环境差异明显，在低海拔区域，温度较高，雨水较少，在高海拔地区气温极低，气候条件复杂，两区域气候环境均不利于植被的生长［31］。