近50年來青藏高原荒漠氣候因子的時空變化

近50年來青藏高原荒漠氣候因子的時空變化

1氣象要素與氣候變化近年來，荒漠化監(jiān)測、氣候和生態(tài)研究表明，青藏高原的荒漠化趨勢正在惡化。導(dǎo)致高原荒漠化加劇的因素包括自然和人為等多種因素,其中氣候因素起著關(guān)鍵作用。關(guān)于氣候因素,特別是氣候變化的趨勢如何影響高原的生態(tài)狀況,目前已經(jīng)做過的研究多是從中長期時間尺度上氣候的變化來分析其生態(tài)環(huán)境的效應(yīng)。研究表明,這種年際和年代際氣象要素累計(jì)值或平均值的變動往往不能很好地解釋荒漠化發(fā)展的氣候?qū)W原因。例如降水狀況的變動是導(dǎo)致荒漠化最重要的因素之一,然而實(shí)際研究往往會出現(xiàn)矛盾的結(jié)果。如章予舒等對河西走廊所做的研究表明,年降水變率與荒漠化之間相關(guān)性極低,艾麗坤等研究西北東部地區(qū)荒漠化特征時也發(fā)現(xiàn)表征地面荒漠化程度的地—?dú)鉁夭詈痛杭窘邓恐g呈負(fù)相關(guān)。近50年高原上一些荒漠化地區(qū)如柴達(dá)木盆地的德令哈、都蘭等地的年降水都有顯著增加,但當(dāng)?shù)鼗哪觿≮厔輩s并未減小。顯然,只研究氣象要素總量值或平均值的長周期變動趨勢不足以闡明其與當(dāng)?shù)鼗哪l(fā)生發(fā)展的聯(lián)系。例如某降水量或年平均溫度等氣象要素統(tǒng)計(jì)值還不能完全反映在該年時間尺度內(nèi)的溫濕情況。Lavee等的研究也指出了這一點(diǎn)。同樣的降水量,但在年度內(nèi)不同的分配狀況往往造成不同的干旱和荒漠化效果。因此,有必要將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到氣象要素在年度內(nèi)不同時段分配格局、配置狀況及其變動趨勢的研究上來,才能合理地解釋氣候變化與生態(tài)變化之間的關(guān)系和機(jī)理。另外,在探索荒漠化的氣候?qū)W成因時,過去多是根據(jù)氣候變化趨勢采用定性描述的方式來研究,缺乏對兩者之間關(guān)系有說服力的定量化描述。本研究以青藏高原北部重點(diǎn)荒漠化地區(qū)為對象,嘗試從降水、風(fēng)速等影響荒漠化的關(guān)鍵氣象要素在時間尺度上分配狀況和配置格局的變化入手,采用空間自相關(guān)分析等方法探討高原荒漠化加劇和氣候變化及人類活動的關(guān)系。青藏高原是我國主要荒漠化地區(qū)之一,根據(jù)1999\_2000年在西藏和青海進(jìn)行的第二次荒漠化監(jiān)測結(jié)果,兩地合計(jì)荒漠化土地為4092.85×104hm2,約占全國荒漠面積26740×104hm2的15.3%,占兩省區(qū)總面積的21%。其中,高原北部是全國重點(diǎn)荒漠化地區(qū),共有荒漠化土地2045.4×104hm2,其中沙化土地1196.5×104hm2,荒漠占高原北部總面積的三分之一,占整個高原荒漠化面積的一半。目前,以柴達(dá)木盆地和黃河源頭區(qū)域?yàn)榇淼母咴辈炕哪饕幸韵绿攸c(diǎn):一是風(fēng)蝕、水蝕、鹽漬和凍融等各種類型的荒漠化同時發(fā)生,其中風(fēng)蝕荒漠化類型占荒漠總面積的70%以上,是造成當(dāng)?shù)刂饕：Φ幕哪愋汀６腔哪焖侔l(fā)展,例如沙質(zhì)荒漠化(沙漠化)年增長率高達(dá)0.82%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于高原南部(西藏)0.154%和全國平均0.195%的增長率。三是治理的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上荒漠化擴(kuò)展的速度。5年來通過多種治理措施使沙化土地逆轉(zhuǎn)為非沙化土地面積共3250.3hm2,而同期由非沙化發(fā)展為沙化土地面積高達(dá)488936.5hm2,沙化速度是治理速度的150倍,荒漠化形勢十分嚴(yán)峻。高原上荒漠化的加劇不僅給當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)、人民生活和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來重大損失,也對高原周邊地區(qū)的生態(tài)環(huán)境構(gòu)成嚴(yán)重威脅,正確認(rèn)識高原荒漠化發(fā)生、發(fā)展的原因和過程并進(jìn)行科學(xué)地治理,顯得尤為緊迫。2數(shù)據(jù)和分析2.1氣象站和監(jiān)測數(shù)據(jù)氣象資料選擇高原北部有代表性的重點(diǎn)沙漠化地區(qū)德令哈、格爾木、都蘭、共和以及黃河源頭瑪多共5個氣象站近50年的氣象觀測,包括降水、蒸發(fā)量和風(fēng)速等因子,同時結(jié)合5個地區(qū)荒漠化動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和同期社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對導(dǎo)致荒漠化加劇的氣候—人為因素進(jìn)行分析?；哪O(jiān)測數(shù)據(jù)主要采用了國家荒漠化監(jiān)測中心公布的第二次荒漠化監(jiān)測數(shù)據(jù)和董得紅、李森等、鄒學(xué)勇等的研究結(jié)果。2.2相關(guān)參數(shù)的確定及關(guān)聯(lián)度分析空間統(tǒng)計(jì)分析中的空間自相關(guān)分析(SpatialAutocorrelationAnalysis)方法被廣泛應(yīng)用于地理、生態(tài)和人類學(xué)等研究領(lǐng)域,能夠有效地探討某一隨機(jī)變量在二維空間中與位置相關(guān)的分布狀態(tài)。如果一個變量有較高的空間自相關(guān)性,說明該變量在空間中存在著有序的結(jié)構(gòu)(Patterns),并可能存在聚集分布區(qū)(Clustering)。較低的相關(guān)性說明該變量在空間的分布是趨于與位置無關(guān)的隨機(jī)分布。雖然該方法多用于二維空間數(shù)據(jù)分布狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)分析,但也完全可以用于一維時間尺度上氣象要素分配狀況的分析,只是將樣本的二維空間相鄰關(guān)系理解為一維時間相鄰關(guān)系而已,其本質(zhì)上和數(shù)學(xué)處理上沒有任何不同。描述空間自相關(guān)的指數(shù)公式較多,本研究中采用了Moran指數(shù),公式為I=n∑i=1n∑j∈NiWij?∑i=1n∑j∈NiWijzizj∑i=1nz2i,Ι=n∑i=1n∑j∈ΝiWij?∑i=1n∑j∈ΝiWijzizj∑i=1nzi2,式中,I為Moran指數(shù),Zi=(xi?xˉ),Zj=(xj?xˉ)Ζi=(xi-xˉ),Ζj=(xj-xˉ)為變量x在位置i和相鄰位置j的距平,Wij為空間相鄰權(quán)重矩陣,n為樣本單元個數(shù),Ni為i單元的相鄰單元個數(shù)。Moran指數(shù)是一區(qū)間為[-1,+1]的相對值,I值越高,變量的自相關(guān)性就越大。如某一氣象要素具有較高的I值,就說明該要素在時間維上的分布與其時間位置密切相關(guān),也即存在明顯有序的時間分布格局和相近觀測值的密集分布區(qū)。I值為負(fù)時說明分布呈現(xiàn)為極為粗糙或劇烈跌宕起伏的“插花”狀態(tài),I→0時,觀測值趨近于與時間位置無關(guān)的均勻隨機(jī)分布。比較年度間I值的變化趨勢將能夠說明與荒漠化有關(guān)的氣象要素在年度內(nèi)時間分配格局和均勻度的變化。相鄰權(quán)重矩陣Wij選擇的適當(dāng)與否將決定分析效果的好壞。首先用某一年的觀測數(shù)據(jù)按下式進(jìn)行半方差分析(SemivarianceAnalysis),以期找出一個較好的分析距離尺度h,并以h確定相鄰矩陣的大小:γ(h)=12nh∑i=1nh(xi?xi+k)2,γ(h)=12nh∑i=1nh(xi-xi+k)2,式中γ(h)為半方差,h為選定相鄰單元集的距離,nh為相鄰單元個數(shù)。由于荒漠化與氣象要素時間分配變異以及人為活動之間存在著復(fù)雜的關(guān)系,加之樣本數(shù)據(jù)所限,用傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法很難建立理想的數(shù)量模型。本研究中將采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法,定量描述荒漠化趨勢與氣候、人為因素之間的關(guān)聯(lián)度和關(guān)聯(lián)排序,以期找出影響荒漠化發(fā)展的主導(dǎo)因子。關(guān)聯(lián)度分析對樣本的大小和概率分布無特定要求,還能夠?qū)θ我舛嗟臄?shù)據(jù)序列(即相關(guān)因子)間的關(guān)聯(lián)度或曲線間幾何形狀的接近程度進(jìn)行比較。在本研究中使用了面積關(guān)聯(lián)度分析方法。設(shè)有參考序列:X0(j)={x01,x02,x03,…x0j,…x0n}與比較序列Xi(j)={xi1,xi2,xi3,…xij,…xin},則第j項(xiàng)比較數(shù)據(jù)對x0j與xij之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)為ζ0i(j)=Δmin+ΔmaxKΔ0i(j)+ΔmaxK,ζ0i(j)=Δmin+ΔmaxΚΔ0i(j)+ΔmaxΚ,式中Δ0i(j)為x0j與xij之間的絕對差值,Δmin和Δmax分別為各數(shù)據(jù)對之間的最小和最大絕對差值,K是分辨系數(shù),取值介于0～1之間。參考序列X0(j)與比較序列Xi(j)之間的關(guān)聯(lián)度為γ0i=1n∑i=1nζ0i(j),γ0i=1n∑i=1nζ0i(j),通過關(guān)聯(lián)度的比較和排序,可以確認(rèn)各比較序列與參考序列間相關(guān)程度的大小。3結(jié)果分析3.1降水的時間分布選擇5個荒漠化重點(diǎn)地區(qū)中降水最少的格爾木和降水最多的共和2000年的候降水資料進(jìn)行半方差分析(圖1)。結(jié)果表明:(1)不論降水多寡,候降水半方差都在5個候(約25天～1個月)的時間距離尺度(lag)之后趨于穩(wěn)定,這也是半方差變動的主要區(qū)間(range)。這說明5個候是選定候降水自相關(guān)分析相鄰矩陣的較佳時間尺度,也是這兩個地區(qū)降水在時間分布上存在自相關(guān)的最大時間尺度。(2)降水量大而且降水次數(shù)較多的共和候降水半方差遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于降水量較小的格爾木,方差變異區(qū)間也大得多。共和為2817～5336,格爾木僅為441～640。這說明半方差分析用于降水量大、降水次數(shù)多的地區(qū)效果較好,而對于像格爾木這樣降水稀少地區(qū)降水時間分布狀況的研究較不可靠。(3)兩個地區(qū)降水的最小剩余半方差(nugget)完全不同,降水量大的地區(qū)遠(yuǎn)大于降水量小的地區(qū),說明兩個地區(qū)有著不同質(zhì)的天氣系統(tǒng),進(jìn)行降水時間分布狀況分析的最小分辨率也不一樣,因而不宜將不同地區(qū)半方差分析結(jié)果的絕對值進(jìn)行簡單的橫向?qū)Ρ?而只能將其時間分布特征值的相對指數(shù)(如Moran指數(shù))進(jìn)行比較。3.2雙向氣候變化的趨勢根據(jù)上述半方差分析所確定的5個候的時間尺度用于所選重點(diǎn)荒漠化地區(qū)降水隨時間分布的自相關(guān)分析,得到反映5個地區(qū)近50年降水年度內(nèi)時間分布特征的Moran指數(shù)如圖2所示。仔細(xì)分析5個地區(qū)逐年降水的Moran指數(shù)變化趨勢,得到如下結(jié)論:第一,從20世紀(jì)80年代以來,所有5個荒漠化區(qū)的Moran指數(shù)均呈振蕩上升的趨勢,降水隨時間的自相關(guān)性顯著增加,表明降水事件從80年代以來具有明顯的時間有序性,呈現(xiàn)集中或集聚分布的趨勢。也就是說,降水強(qiáng)度大的降水事件或降水強(qiáng)度小的降水事件均集中發(fā)生,年度內(nèi)降水隨時間分配的不均勻程度大大增加。這一現(xiàn)象與近年來荒漠加劇趨勢同步發(fā)生,表明兩者之間存在著必然的聯(lián)系。降水隨時間不均勻性增加,必然會導(dǎo)致下墊面水濕條件趨于過濕或過旱的極端狀況,容易導(dǎo)致水土流失或旱情,不利于植被的生長。進(jìn)一步考慮到高原北部總體降水稀少和蒸發(fā)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于降水量的現(xiàn)實(shí),降水的不均勻顯然將導(dǎo)致大范圍的干旱化趨勢,所有這些都必然為荒漠化趨勢的加劇創(chuàng)造條件。第二,各地區(qū)降水Moran指數(shù)從20世紀(jì)80年代以來呈劇烈振蕩,年際間變異幅度明顯增加。這說明了兩點(diǎn):首先,振蕩的加劇表明年際間降水的不均衡在加劇,這使發(fā)生旱、澇災(zāi)害的可能性增大,同樣也將有助于荒漠化的發(fā)生。其次,Moran指數(shù)變異的增大表明,以降水時間分布均勻性為特征的天氣系統(tǒng)的不穩(wěn)定性或變異性在增加,給出了近十多年來高原北部氣候正在發(fā)生劇烈變化的強(qiáng)烈信號,也為荒漠化的加劇提供了預(yù)警信號。第三,20世紀(jì)80年代以前,5個地區(qū)降水的Moran指數(shù)多數(shù)為負(fù)值或接近于零的正值(表1)。負(fù)的自相關(guān)說明不同降水強(qiáng)度的降水事件呈“插花狀”的相間分布,近于零的自相關(guān)則表明,年度內(nèi)降水事件隨時間呈均勻隨機(jī)分布的狀態(tài)。不論哪一種情形,都表明80年代之前降水時間分布相對較均勻,有利于植被生長而不利于荒漠化發(fā)生。80年代之后,降水時間自相關(guān)指數(shù)>0.1的年份驟然增加(見表1),所占比例由80年代之前的7.7%增加到55.2%,尤其是降水呈強(qiáng)自相關(guān)(MoranI>0.3)的年份大量出現(xiàn),降水年度內(nèi)分配不均勻程度劇烈,若又同時伴隨降水的異常和強(qiáng)風(fēng)、高溫天氣,將會大大加劇荒漠化進(jìn)程。第四,從圖1中Moran指數(shù)變化趨勢線可以看出,雖然5地區(qū)降水Moran指數(shù)在20世紀(jì)80年代之后均明顯增加,但增加的幅度是不同的,其次序?yàn)楝敹?gt;都蘭>德令哈>共和>格爾木。位于黃河源頭區(qū)域的瑪多雖然近20年降水波動增加,但其年度內(nèi)降水不均勻性也明顯加劇,這可能是造成近年黃河上游干流頻繁持續(xù)斷流和黃河源頭區(qū)域干旱和荒漠化加劇的原因之一。3.3生長季內(nèi)降水集中度的提高為了進(jìn)一步研究降水年內(nèi)分配情況對高原生態(tài)狀況的影響,我們分別按全年和候均溫穩(wěn)定>5℃的生長季,統(tǒng)計(jì)了5個地區(qū)平均連續(xù)無降水日數(shù)。該指標(biāo)的意義在于,不論多年平均降水量如何變化,如果平均連續(xù)無降水日數(shù)增大,就意味著降水(或無降水)集中度的增大,也即降水年度內(nèi)的分配不均勻程度增高,氣候及下墊面會呈現(xiàn)干濕極端化趨勢,就會促使荒漠化加劇發(fā)展。生長季內(nèi)的平均連續(xù)無降水日數(shù)大小對于植被的生長具有重要的生理、生態(tài)意義。如生長季內(nèi)平均連續(xù)無降水日增加,將導(dǎo)致土壤墑情惡化,不利于植被的生長,也會間接促使荒漠化趨勢加劇。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,5個地區(qū)除德令哈外,年平均連續(xù)無降水日均略有不同程度的增長(圖3),而除共和以外的4個地區(qū)生長季平均連續(xù)無降水日數(shù)從20世紀(jì)80年代以來都呈現(xiàn)較明顯的增加趨勢,直線變動率達(dá)0.26～0.71d/10a(表2),說明除共和外的各荒漠化地區(qū)生長季內(nèi)降水不均勻程度在加劇,干旱化加劇趨勢仍在持續(xù)。這也許是近年來高原天然植被、天然草場和濕地生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)退化的主要原因之一。3.4從風(fēng)蝕到地震反應(yīng)的期內(nèi)變化風(fēng)力是風(fēng)蝕荒漠化和沙質(zhì)荒漠化發(fā)展的主要動力,也是產(chǎn)生沙塵暴的直接原因。據(jù)風(fēng)洞試驗(yàn)研究,對于流動沙丘而言,臨界風(fēng)速達(dá)到5m/s時即可揚(yáng)塵起沙。我們對5個荒漠區(qū)風(fēng)速≥5m/s的起沙風(fēng)日數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)(圖4,表3),結(jié)果顯示,除共和以外的4個地區(qū)自20世紀(jì)80年代以來起沙風(fēng)日數(shù)明顯減少,而共和同期則有所增加。這預(yù)示共和的風(fēng)蝕荒漠化未來有可能進(jìn)一步加劇,而其他4個地區(qū)的起沙風(fēng)對荒漠化發(fā)展的影響會有所減弱。柴達(dá)木盆地的德令哈、格爾木和都蘭在60年代中期至80年代中期,黃河源頭瑪多直至90年代初存在著一個起沙風(fēng)高發(fā)時期,所產(chǎn)生的強(qiáng)烈的風(fēng)蝕效應(yīng)可能也是這4個地區(qū)近幾十年流沙面積比例急劇擴(kuò)大的外在驅(qū)動力之一。德令哈、格爾木的大風(fēng)日數(shù)多集中于生長季,這兩地的降水量又相對較小,有利于流沙移動和形成沙塵天氣。瑪多、共和兩地生長季的大風(fēng)日數(shù)比例較小,產(chǎn)生春、夏沙塵天氣的可能性相對較低。從平均風(fēng)速和起沙風(fēng)日數(shù)上看,瑪多這兩項(xiàng)指標(biāo)都相對較高,表明起沙風(fēng)是驅(qū)動瑪多縣荒漠化擴(kuò)展的另一個重要因素。共和起沙風(fēng)速最高而累計(jì)天數(shù)最少,但近年來共和起沙風(fēng)天數(shù)呈增加態(tài)勢,可能在今后會加劇當(dāng)?shù)亓魃硵U(kuò)展的程度。3.5社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度分析荒漠化是一個受氣候—人類活動綜合影響的復(fù)雜過程,為進(jìn)一步定量地探討兩類因子與荒漠化加劇的關(guān)系,我們選取了與荒漠化密切相關(guān)的6項(xiàng)氣象指標(biāo)和5項(xiàng)社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)即人為因子與表征沙質(zhì)荒漠化動態(tài)變化的動態(tài)指標(biāo)和表征沙化現(xiàn)狀的靜態(tài)指標(biāo)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。沙化動態(tài)指標(biāo)以沙化最嚴(yán)重的類型——流動沙丘及其移動擴(kuò)散致使沙化土地增加的百分比為衡量指標(biāo),沙化靜態(tài)指標(biāo)則以5個地區(qū)1999年沙化土地占土地總面積的比例作為衡量指標(biāo),分析數(shù)據(jù)和結(jié)果見表4和表5。3.6氣候變化的影響11個氣象指標(biāo)和社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與沙化動態(tài)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度排序?yàn)榻邓甅oran指數(shù)0.651>降水Moran指數(shù)變動率0.628>平均起沙風(fēng)日數(shù)0.612>草場載畜量0.558>人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值0.536>平均連續(xù)無降水日數(shù)變動率0.499>人口密度0.489>地面\_空氣溫差0.487>人均耕地0.480>平均連續(xù)無降水日數(shù)0.463>森林覆蓋率0.414。其中,關(guān)聯(lián)度>0.5,對沙化土地動態(tài)變化(即流沙擴(kuò)展)可能有較大貢獻(xiàn)的有降水Moran指數(shù)等3項(xiàng)氣候因子和草場載畜量等2項(xiàng)人為因子(圖5)。降水Moran指數(shù)位列關(guān)聯(lián)度首位,表明Moran指數(shù)所反映的降水年度內(nèi)分配不均勻程度的加劇對流沙擴(kuò)展有較大影響。另一氣象因子——生長季平均起沙風(fēng)日數(shù)位居關(guān)聯(lián)度第二位,表明起沙風(fēng)日數(shù)的增加可能有助于風(fēng)蝕荒漠化尤其是流沙的擴(kuò)展。影響沙化動態(tài)變化的人為因子中位于前兩位的是單位草場載畜量和人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。超載過牧一直是導(dǎo)致高原草甸退化和沙化的重要外在脅迫因子。需要指出的是,這里的載畜量指標(biāo)反映的是已經(jīng)發(fā)生超載放牧的情況下每一羊單位所能破壞草場面積的大小。因此,這一指標(biāo)越大,表明單位牲畜對脆弱的天然草場危害的面積也越大,導(dǎo)致草場退化、沙化的脅迫壓力也越大。人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值反映了人類以土地為對象的開發(fā)強(qiáng)度的大小,在生產(chǎn)力水平普遍低下的情況下,人均產(chǎn)值愈高,對土地的索取和壓力也越大,越有利于形成荒漠化的條件(見表5)。3.7人為因子環(huán)境因子對森林沙化的影響與沙化靜態(tài)指標(biāo)相關(guān)的11個氣象指數(shù)和社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度排序?yàn)槠骄B續(xù)無降水日數(shù)0.782>草場載畜量0.754>人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值0.740>降水Moran指數(shù)變動率0.7>地面-空氣溫差0.687>平均連續(xù)無降水日數(shù)變動率0.643>森林覆蓋率0.414>人均耕地0.586>平均起沙風(fēng)日數(shù)0.548>降水Moran指數(shù)0.528>人