青藏高原地区的植被动态变化：特性诊断(1982-2006)及其归因分析外文翻译资料

 2022-11-19 14:29:14

英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

青藏高原地区的植被动态变化：特性诊断(1982-2006)及其归因分析

，,, , ，,
*Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese ,Academy of Sciences, Beijing, China
Max-Planck-Institute for Meteorology, Hamburg, Germany
#Meteorological Institute, University of Hamburg, Hamburg, Germany
@KlimaCampus, Hamburg University, Hamburg, Germany

摘要:由地面过剩能量通量比(U;显热H与净辐射的比值)和过剩水量(W,流域出口径流R0与降水P的比值)组成的特性空间中，植被绿度及其变化(基于归一化差分植被指数(NDVI)) 代表植被气候间的联系。因此，本文根据特性假设，将(U,W)的状态变化归因于外部(或气候)和内部(或人为)原因，并结合植被绿度变化加以解释。选择地形，气候和植被复杂的青藏高原作为研究区域，综合气象再分析资料，地理特征，(U,W)空间状态，和GIMMS(Global Inventory Modelling and Mapping Studies)数据集(NDVI)，选择2个时期(1982-93和1994-2006)，对其状态变化分析原因。研究得出以下结果：1)空间状态数据呈双峰分布，峰值位于2种不同的地理区域(半沙漠和草原)。这两种区域的植被绿度较低或中等，其分界为干旱指数D=2(净辐射超过降水)以及绿度指数NDVI=0.3。2)两个时期间的状态变化，约70%归因于外部过程，约30%归因于内部过程。3)归因条件以及NDVI分布(及变化)表明，绿度较低(中等)的区域减少了38.2%(增加了61.8%)，而绿度较高的区域有轻微减少。4)水量盈余地区受主要气候影响较大(表现为植物绿度提高)，而能量盈余地区变化原因不明，因为根据特性分析表明，高山地区(如喜马拉雅山脉地区)变化原因为内部因素，而这没有考虑植被增长所导致的蓄热亏损。

1.引言

现代气候变化，可以与暖季的开始，持续时间及其和无雪、无冰冻的地面条件间的关系相耦合(Goulden et al. 1998;Nemani et al. 2003)；通过研究向春季早期和秋季晚期输送的季节性热量，来加强植物动力学的研究(Barichivich et al.2013;Burrows et al. 2011)；减少积雪覆盖时间来延长植物生长时间(Keeling et al. 1996;Myneni et al. 1997)；在这些地区，物候现象决定季节的开始和碳吸收器的结束，因此直接影响生态圈中的碳平衡(Barr et al. 2009;Goulden et al. 1998; Richardson et al. 2010; Cong et al.2013)，以及和大气中能量、水分的交换(Pentilde;uelas et al. 2009)。

气候变化和人类活动都会影响植被状况(Hu et al.2012; Serra et al. 2008; Wang et al. 2008; Piao et al. 2003)，也因此会影响和大气能量、水分的交换(Renner et al. 2012; Tomer and Schilling 2009;Wang and Hejazi 2011; Zhang et al. 2001)。但是，在北半球的高海拔地区，尚未有应用降水—径流理论，综合分析气候和人类活动的影响。这种基于长期流域试验结论的特性分析方法，，耦合了水和能量，并将代表性变量相分离。它能将总体的变化归因于外部(气候)或内部(土地结构、流域)因素(Tomer and Schilling 2009)。

被称为“第三极”中心的青藏高原，对气候变化和人类活动高度敏感(Hu et al. 2012; Wang et al. 2008;Kang et al. 2010)。因此，本文利用归因诊断方法，将造成两个时期内明显变化的原因，分为外部或者气候因素，以及内部或人类活动因素。我们在目标空间进行归因分析(section 2; see Fig. 1)后，将这些数据标注在地理空间上，并用柱状图表示相应的状态。我们对显著的动态变化进行归因分析，将结果标注在地理空间上，并以一定条件下，归一化差分植被指数(NDVI)植被规模所导致的变化作为补充(见Figs.5d–g)。所得的结论及观点阐述了基础生物物理，并分析导致变化的原因间关系，认为植物恢复性应作为区域气候制度的一部分。

2.地表气候状态空间的特性诊断

降水—径流链中，外界供给的水量和能量：降水P(由径流量R0和蒸散发E平衡)和净辐射N或者代表需水量的潜在蒸散发，由感热通量H和蒸散发E平衡(能量通量单位转化为水通量的等价物，)。

(1)

(2)

在平衡中，外界提供的水和能量，P和N，是外界或者气候因素的作用，而分割的水和能量通量，和，受内部过程作用。

2.1 特性空间状态(U,W)

一般情况下，会从通量比的角度分析地表气候，从而界定是否为干旱地区(Budyko 1974)。定义,不仅综合外界供给的水和能量，也对分析地表植物状态特征有重要意义。同时，分割的水和能量通量，需要能够表现生态水文环境的特征(Milneetal.2002)：1)相对过剩的水，是外界供水中未被生态系统消耗的一部分，因此，能够对地貌形成有所作用。2)相对过剩的能量，是外界供给能量中未被用于蒸发的一部分：

(3)

(4)

因此，以(U,W)为坐标轴，建立表现地表变量的特性状态空间，通过将能量与流量相关的盈余水中分离，从“用于光合作用的能量(U)和用于形成地形的水量W”，“反映了生物和非生物在陆地(流域)上活动的耦合” (Milne et al.2002)。通常情况下，通量比被认为是产生于内部，是降水—径流链中水和能量的极限。

图1表现在(U,W)平面中，通过点(U=1,W=1)且符合的函数线，它的倾斜程度代表干旱指数。

(5)

以主对角线()为分界，时代表能量有限且潮湿的地区，时代表水量有限且干燥的地区。在Budykorsquo;s(1974)的研究中，植被干旱体系通过植被—气候关系，提供了一种定量方法：，冻土；，森林；，草原；，半沙漠；，沙漠。

2.2 (U,W)空间状态的变化：一种归因分析

在(U,W)平面的特性分析，是在长期平均状态的基础上，平衡水和能量通量，耦合土壤，植被，水的状态和大气室(Milneetal.2002)。可以跟踪从一个(长期)平均时期到下一个时期的状态变化[图1; Tomer and Schilling (2009)图2]，由于坐标轴分离了外界供给的能量和水，这些轨迹可以直接用以研究导致变化的原因，这些原因包含外界(气候)作用和内部(人类活动)过程。

1) 变化向量(箭头)表示变化轨迹，标志特性状态从第一个时期到第二个时期的变化，方向范围为0°-360°。

2) 以Budyko的干旱指数为基础，，将能量有限和水量有限地区相分离，变化向量方向为45°至225°，此地区在第二个时期变得更干燥，若方向相反，则变得更湿润。

图1：(U,W)图中，包含相对过剩水量W(径流量对比降水)，相对过剩能量U(感热通量对比净辐射)以及恒定干燥指数D(净辐射对比降水)的函数线。用方形和圆形来表示特性状态：前一种(方形)表示第一个时期，随后转变为第二个时期(圆形)。连接两个时期的箭头的长度和方向，体现了发生变化的原因(见附文)。沿着主对角线方向的轨迹将变化分为外部因素和内部因素。

3) 在(U,W)空间中的特性状态变化，与外界供给的相对过剩水量W和相对过剩能量U相关，被分为4种(见图1)：两者都增加(粉色第一象限，0°至90°)，两者都减少(浅蓝色第三象限，180°至270°)，W增加U减少(深蓝色第四象限，180°-270°)，U增加W减少(黄色第二象限，90°-180°)。

加入一种基于(U,W)状态空间变化轨迹的归因模型。1)假设气候作用不变(P,N不变)，蒸散发E随时间变化：,即分割出影响流域的内部通量变化，例如，植被或地表发生变化，导致轨迹偏离正对角线方向(图1，粉色第一象限和浅蓝色第三象限)。2)另一方面，假设E为定值，若，会导致增加(或减少)和减少(或增加)。也就是，气候导致的变化会沿着负对角线，指向黄色第二象限和深蓝色第四象限(见图1)。

3. 青藏高原的变化

青藏高原复杂的地形和气候，使得它对于近期和未来的全球性变化较为敏感(An et al. 2001; Yao et al. 2006; Duan and Wu 2008; Yang et al. 2011; Zhu et al. 2011; Yao et al. 2012;Zhu et al. 2013)，也是研究特性特性的理想对象(见 Chen et al. 2014)。在将其变化归因于外部或内部因素之前，先获得地理和空间状态数据。

数据和预处理

本文数据使用了再分析资料(Balsamo et al. 2012)和GIMMIS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)NDVI (Tucker et al. 2005)数据集(一个大型的再分析地理单元约等于100个小型的NDVI单元)。更加详细的重采样数据以及能量通量转化为水的当量，见Cai et al. (2014b)。本文认为，在1982-93和1993-06的时期中，平均年日照时长在第一个(第二个)时期中有高(低)值(见Fig. 2 of You et al.2010; You et al. 2013)，Wang et al. (2015)证明了日照时长对西藏地区植被动态变化(和NDVI)有强烈影响，特别是根据近期的温度变化和近20年来二氧化碳浓度。

图2：特性平均气候的地理分布(1982-2006)。(a)相对过剩水量()。(b)相对过剩能量，感热和净辐射的比值()，来自再分析资料。(c)卫星植被绿度指数(NDVI)，基于卫星遥感数据：极低的NDVI数值(小于等于0.1)代表贫瘠的地区、沙漠或雪地；中等的数值代表灌木或草地(0.1-0.3)；高值代表温带和热带雨林。特性平均气候的地理分布(第二个时期1994-2006减去第一个1982-93，例如，)。(d)相对过剩水量。(e)相对过剩能量。(f)基于卫星的植被—绿度指数。

1) 地理和气候环境

本文先提供了(U,W)状态变量的地理分布，植被绿度及其相关变化(图2)。相较于平均过剩能量U，平均过剩水量W呈现出更加不均匀或随机的形式。植被绿度在东西部有明显差异，极低的数值(小于等于0.1)代表贫瘠的地区、沙漠或雪地；较低的数值代表灌木或草地(0.1-0.3)，接着是中等的过渡区域，高值地区代表温带和热带雨林(大于等于0.6)((Panday and Ghimire 2012)。

用频率分布(数密度)来表现这些不同的地表形态(图3)，这包含了青藏高原地区所有373个再分析地区单元。1)这是由于NDVI和过剩的水或能量线性相关。虽然地区上偏离线性，反映了地区内复杂的土壤—植被动态变化，但是，NDVI的变化来自于(U,W)(在固定位置)的变化，从而可以被看做为“积极的示踪剂”。2)集中的水量有限地区()，有很高的过剩能量()。3)它的特点是具有双峰性，两种较高值地表植被状态为半沙漠和草原，分界线为干旱指数D~2和过剩能量U~0.6。

图3：青藏高原植物绿度指数(NDVI)频率分布于a)过剩能量U，b)过剩水量W，以及在c)1982-93和d)1994-2006过剩能量和水量(U,W)的频率分布；总陆地面积对应等面积单元的总数量。也包含从水量有限地区到能量有限地区的分界(D=1)。

2) (U,W)状态空间的植被：平均及变化

将地区平均NDVI值投影到(U,W)平面上(图4a,b, 平滑频率)，植被绿度低，中等，高(分别为灰色，棕色，绿色)在第一个时期，分别为235,128,10个像素；在第二个时期，为238,121,14个像素。对比图4a，4b和图3c，3d，Budyko的半沙漠，草原的地理形态，对应低或中等的植被绿度等级。同样，在能量有限地区，，表示中等绿度。

(U,W)空间的变化，表现为点变化轨迹；本文仅分析(图4c,d)超过U或W标准偏差的部分[std (U)或std(W)]；即78个像素(一共373个)。大部分明显的变化发生在水量有限地区，主要为植被绿度增加(50个像素)：半干旱地区轨迹(，NDVI值低)趋向湿度增大(~65%)绿度更高。只有东南部和西北部，在湿润地区，绿度降低(图2f)。草原轨迹()变化沿着U~0.6，这也是区分低和中等绿度的分界。即，草原地区绿度增加，只取决于过剩水量W增加或干旱指数D减少。在青藏高原植被贫瘠的西北部和森林覆盖的东南部，在水或能量有限的地区，有植被绿度减少区域(28像素)的集群。

3) (U,W)变化的归因分析

将地区的变化归因为内部和外部因素，将其划分为四个象限，并标注在地理图上(图5a，b)。1)

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[23702]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章