秦岭山地4种典型针叶林更新特征及其影响因子

合集下载

秦岭山地松栎混交林主要木本植物组成及更新特征

秦岭山地松栎混交林主要木本植物组成及更新特征于飞;王得祥;史晓晓;陈莉莉;黄青平;宋彬【摘要】采用样方法对秦岭南坡中段松栎混交林主要木本植物组成及天然更新特征进行了研究.结果表明:(1)松栎混交林乔木层物种共计40种,油松、锐齿槲栎和华山松为优势种,重要值分别为35.19％、31.99％和8.12％,漆树、栓皮栎和楝木为亚优势种.(2)更新层木本植物共计87种,其中乔木幼苗34种,占总数的39.08％,灌木物种也有一定优势地位,优势种有锐齿槲栎、悬钩子和菝葜等,高度级较小的更新苗在群落内占有较大比例.(3)优势乔木更新特征不同,锐齿槲栎幼苗和幼树密度显著高于油松和华山松,且锐齿槲栎幼苗密度显著高于其幼树,但油松幼苗与幼树、华山松幼苗与幼树间无明显差异.(4)混交林内锐齿槲栎径级结构呈近似倒“J”形分布,种群稳定；油松和华山松种群均呈近似正态分布,大径级个体群相对稳定,但林下幼树不足.该研究结果提示,松栎混交林下油松和华山松更新不良,这将不利于其长期存留于群落中,虽然锐齿槲栎从幼苗到幼树的发育过程中存在更新障碍,但并未影响其种群整体更新,若无大规模干扰,锐齿槲栎将维持逆“J”型的更新方式并成为松栎混交林群落中的第一优势种.【期刊名称】《西北植物学报》【年(卷),期】2013(033)003【总页数】7页(P592-598)【关键词】秦岭;松栎混交林;重要值;更新特征;群落学特征【作者】于飞;王得祥;史晓晓;陈莉莉;黄青平;宋彬【作者单位】西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学动物科技学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100【正文语种】中文【中图分类】Q948.15+4森林更新是森林生态系统自我繁衍、恢复的手段和基础，也是维持森林动态稳定与可持续发展的基础。

2000—2017年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异

第４１卷第３期２０２１年２月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１，Ｎｏ．３Ｆｅｂ．，２０２１基金项目：陕西省教育厅专项科研计划项目（１９ＪＫ０９３０）；中国博士后科学基金面上项目（２０１９Ｍ６６３９２２ＸＢ）收稿日期：２０２０⁃０２⁃１４；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃１２⁃１４∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｃｈｅｎｈｕｉｓｎｏｗ＠１２６．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００２１４０２５０邓晨晖，白红英，马新萍，黄晓月，赵婷．２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异．生态学报，２０２１，４１（３）：１０６８⁃１０８０．ＤｅｎｇＣＨ，ＢａｉＨＹ，ＭａＸＰ，ＨｕａｎｇＸＹ，ＺｈａｏＴ．Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２１，４１（３）：１０６８⁃１０８０．２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异邓晨晖１，２，∗，白红英３，马新萍１，黄晓月３，赵㊀婷３１咸阳师范学院资源环境与历史文化学院，咸阳㊀７１２０００２陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安㊀７１０１１９３西北大学城市与资源环境学院，西安㊀７１０１２７摘要：气候变化背景下开展山地过渡带植被物候变化规律及区域差异研究对于揭示过渡带对气候变化的响应方式具有重要意义㊂基于２０００２０１７年ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据，反演了秦岭山地植被物候参数并建立了遥感物候数据集，分析了近１８年来秦岭山地植被物候变化的时空特征及其南北差异㊂结果表明：①秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候地域分异规律，尤以高海拔区的变化最为显著，全区ＧＳＳ（物候始期）主要发生于７０１３０ＤＯＹ（ＤａｙｏｆＹｅａｒ），８３．２９％的区域呈提前趋势，提前主要集中在０５ｄ／１０ａ（４４．４６％）与５１０ｄ／１０ａ（２８．６０％）；ＧＳＥ（物候末期）主要发生于２７０３１０ＤＯＹ，５０．１７％的区域呈推迟趋势，变化趋势不明显；ＧＳＬ（生长期）集中在１５０２１０ｄ，６５．３４％的区域呈延长趋势，延长在０５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５１０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０１５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布㊂②秦岭山地ＧＳＳ对气候变化的响应程度显著大于ＧＳＥ，南北坡植被物候变化不仅存在区域差异且存在季节差异，ＧＳＳ北坡较南坡平均约早６．２ｄ且南坡提前趋势较北坡显著，ＧＳＥ南坡较北坡平均约晚５．８ｄ且北坡推迟趋势较南坡显著，ＧＳＬ北坡较南坡约长１８．７２３．２ｄ㊂③ＧＳＳ㊁ＧＳＳ及ＧＳＳ变化表现出显著的海拔敏感性，随着海拔上升，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短，三者在海拔ɤ６００ｍ及ȡ２７００ｍ地区随海拔变化的波动幅度较大，南北坡三者随海拔的变化亦存在明显的差异，海拔每上升１００ｍ，北坡ＧＳＳ推迟１．７６ｄ，ＧＳＥ提前０．２５ｄ，ＧＳＬ缩短２．０１ｄ；南坡ＧＳＳ推迟１．５０ｄ，ＧＳＥ提前０．４４ｄ，ＧＳＬ缩短１．９４ｄ㊂④不同植被垂直带上ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ的变化存在明显差异，尤以ɤ６００ｍ植被带上及高山灌丛草甸带上的差异最为明显，且三者在高山灌丛草甸带的发生时间及时长北坡与南坡发生转换，表现为ＧＳＳ㊁ＧＳＥ㊁ＧＳＬ北坡较南坡分别平均早３．５ｄ㊁晚２．９ｄ㊁长６．４ｄ㊂关键词：遥感物候；海拔敏感性；南北差异；植被垂直带；秦岭山地Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７ＤＥＮＧＣｈｅｎｈｕｉ１，２，∗，ＢＡＩＨｏｎｇｙｉｎｇ３，ＭＡＸｉｎｐｉｎｇ１，ＨＵＡＮＧＸｉａｏｙｕｅ３，ＺＨＡＯＴｉｎｇ３１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＨｉｓｔｏｒｉｃａｌＣｕｌｔｕｒｅ，ＸｉａｎｙａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎｙａｎｇ７１２０００，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＴｏｕｒｉｓｍ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１０１１９，Ｃｈｉｎａ３ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＵｒｂａｎａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１０１２７，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｃｈａｎｇｅｌａｗａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｒｅｖｅａｌｈｏｗｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｚｏｎｅｒｅｓｐｏｎｄｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｏｆｔｈｅＭＯＤＩＳＥＶＩ２，ｏｕｒｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｅｄｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｒｅｔｒｉｅｖａｌｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｃｒｅａｔｅｄｔｈｅｄａｔａｓｅｔｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７．Ｗｅｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｐａｓｔ１８ｙｅａｒｓ．Ｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ．（１）ＴｈｅｃｈａｎｇｅｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｓｈｏｗｅｄｏｂｖｉｏｕｓｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａ．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｔａｒｔ（ＧＳＳ）ｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｒｅｇｉｏｎｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｏｎｔｈｅ７０ｔｈ１３０ｔｈｄａｙｏｆｙｅａｒ（ＤＯＹ），８３．２９％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｓｈｏｗｅｄａｎａｄｖａｎｃｅｔｒｅｎｄ，ｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎａｄｖａｎｃｅａｔ０５ｄ／１０ａ（４４．４６％）ａｎｄ５１０ｄ／１０ａ（２８．６０％）．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｅｎｄ（ＧＳＥ）ｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｏｎｔｈｅ２７０ｔｈ３１０ｔｈＤＯＹ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｗａｓｎｏｔｏｂｖｉｏｕｓ，５０．１７％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｗｅｒｅｄｅｌａｙｅｄ．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｌｅｎｇｔｈ（ＧＳＬ）ｗａｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｗｉｔｈｉｎ１５０２１０ｄａｙｓ，６５．３４％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｓｈｏｗｅｄａｎｅｘｔｅｎｄｅｄｔｒｅｎｄ，ｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｉｓｓｃａｔｔｅｒｅｄｉｎ０５ｄ／１０ａ（１９．２８％），５１０ｄ／１０ａ（２０．７１％）ａｎｄ１０１５ｄ／１０ａ（１４．１２％）．（２）ＴｈｅＧＳＳｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅＧＳＥ，ａｎｄｔｈｅｒｅｗｅｒｅｎｏｔｏｎｌｙｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｕｔａｌｓｏｓｅａｓｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈｅｒｎ⁃ＳｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＴｈｅＧＳＳｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ６．２ｄａｙｓｅａｒｌｉｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｎａｖｅｒａｇｅａｎｄｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｈａｄａｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｄｖａｎｃｅｔｒｅｎｄ．ＴｈｅＧＳＥｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ５．８ｄａｙｓｌａｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｎａｖｅｒａｇｅａｎｄｔｈｅｄｅｌａｙｔｒｅｎｄｏｆＧＳＥｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．ＴｈｅＧＳＬｅｘｔｅｎｄｅｄｗｉｔｈａｎａｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆ３．７ｄ／１０ａ，ａｎｄｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｔｒｅｎｄｗａｓｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ．ＴｈｅＧＳＬｗｅｒｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ１１４．６２４９．７ｄａｙｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅａｎｄ９１．４２３１．０ｄａｙｓｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ．（３）ＴｈｅＧＳＳ，ＧＳＥ，ａｎｄＧＳＬｓｈｏｗｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｌｔｉｔｕｄｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｈｅｍｗｉｔｈｔｈｅｒｉｓｉｎｇａｌｔｉｔｕｄｅｓｈｏｗｅｄｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎａｎｄｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓ．Ａｓｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｉｎｃｒｅａｓｅ，ＧＳＳｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｄｅｌａｙｅｄ，ＧＳＥｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙａｄｖａｎｃｅｄ，ａｎｄＧＳＬｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｓｈｏｒｔｅｎｅｄ．Ａｔｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｓｏｆɤ６００ｍａｎｄȡ２７００ｍ，ｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｗｉｔｈｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｗａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌａｒｇｅ．Ｗｉｔｈａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎａｌｔｉｔｕｄｅｏｆ１００ｍｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ，ｔｈｅｒｅｗａｓａｄｅｌａｙｉｎｔｈｅＧＳＳｂｙ１．７６ｄａｙｓ，ａｎａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＧＳＥｂｙ０．２５ｄａｙｓ，ａｎｄａｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇｏｆｔｈｅＧＳＬｂｙ２．０１ｄａｙｓ．Ｆｏｒｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ，ｔｈｅＧＳＳｗａｓｄｅｌａｙｅｄｂｙ１．５０ｄａｙｓ，ｔｈｅＧＳＥｗａｓａｄｖａｎｃｅｄｂｙ０．４４ｄａｙｓ，ａｎｄｔｈｅＧＳＬｗａｓｓｈｏｒｔｅｎｅｄｂｙ１．９４ｄａｙｓ．（４）ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆＧＳＳ，ＧＳＥ，ａｎｄＧＳＬｉｎｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｚｏｎｅ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅɤ６００ｍｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｚｏｎｅａｎｄｔｈｅａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗｚｏｎｅ，ｈａｄｔｈｅｍｏｓｔｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎａｎｄｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓ．Ｔｈｅｔｈｒｅｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅａｎｄｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗｅｒｅｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｈｅａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗｂｅｌｔ．ＴｈｅＧＳＳ，ＧＳＥａｎｄＧＳＬｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓｗｅｒｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆ３．５ｄａｙｓｅａｒｌｉｅｒ，２．９ｄａｙｓｌａｔｅｒａｎｄ６．４ｄａｙｓｌｏｎｇｅｒｌａｔｅｒｔｈａｎｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ａｌｔｉｔｕｄｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ；ｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ；ｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｅｌｔｓ；ＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ气候变化对陆地生态系统产生了重要影响，已成为国内外学者关注的重大科学问题㊂气候变化表现出显著的区域差异性，生态脆弱带㊁生态敏感区，尤其是山地及中高纬地区的地理过渡带等区域被认为是全球变暖信号的放大器［１⁃５］，山地过渡带是响应气候变化的典型区域㊂山地生态系统重要组成部分的植被被认为是响应气候变化的敏感指示器，植被物候对气候波动非常敏感，其变化不仅可以揭示山地植被的生长动态，而且能够直观反映山地生态系统对全球环境变化的响应与适应过程［６⁃９］，被认为是表征植被⁃气候相互关系变化的重要指标之一，以及生物圈对气候变暖反应最敏感也最明显的指示［１０⁃１４］，已成为目前全球气候评价与自然环境变化的重要指标［１５⁃１６］㊂因此，研究气候变化背景下山地过渡带植被物候的变化规律，探讨山地过渡带地理环境变化的规律和区域差异，对于深入了解植被气候关系及揭示山地过渡带对气候变化的响应方式具有重要意义㊂植物物候监测主要通过一定的方法和手段对植物生长节律变化进行监测［１７］，传统的地面物候观测是从９６０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀０７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀个体水平对物种进行监测；在大尺度物候变化时空格局研究中，亦有学者采用对物候影响占主导地位的温度数据进行提取气候生长期开展研究［１８⁃２２］；近年来，遥感技术为物候研究提供了新的手段，遥感物候则是通过卫星在群落和生态系统水平上监测地表植被指数，该物候期是在像元尺度上，单个像元涵盖很多物种，空间覆盖广，连续性强，便于区域乃至全球尺度物候变化研究，成为传统物候观测方法的有效补充［２３］㊂因此，遥感监测的植被指数近年来受到众多物候研究者的青睐［２４⁃２７］，其中归一化植被指数（ＮＤＶＩ）被广泛用于反演植被物候期［２８⁃３２］㊂然而，有学者指出ＮＤＶＩ存在某些缺陷，尤其是在高植被覆盖区存在大气噪声㊁土壤背景㊁饱和度等问题［３３］㊂亦有学者发现，在解析不同土壤背景下的植被信息时增强型植被指数２（ＥＶＩ２）要优于ＮＤＶＩ［３４］，ＥＶＩ２不仅改进了ＮＤＶＩ的缺陷，同时在高生物量地区具有更高的敏感性，与叶面积指数（ＬＡＩ）线性相关度更高；且当地表湿度较高时，ＥＶＩ２比ＮＤＶＩ的效果要好很多［３５］，能更好地反映出高植被覆盖区的植被生长状况㊂此外，在提取物候信息时，理论上数据的时间分辨率越高所获得的物候反演数据越精确㊂但是，高时间分辨率数据往往需要附加数据和降噪技术来完成数据重构，而过粗的时间分辨率数据又可能会错过一些关键的物候变化时期［３６⁃３８］㊂由此来看，ＥＶＩ２对于物候研究而言其时空间分辨率（２５０ｍ，８ｄ）目前相对更适合㊂秦岭山地被称为中国的脊梁，是我国重要的地理分界线与气候分界线，秦岭南北气候差异明显，植被垂直分带明显㊂秦岭也被认为是我国中部地区典型的生态过渡带㊁生态敏感区，以及重要的气候敏感区［３９⁃４０］㊂近半个世纪以来，秦岭地区气温呈显著上升趋势，自１９８０ｓ以来增温尤为显著，且秦岭南北增温表现出北高南低的区域差异［４１，１４］㊂气候变暖背景下，开展秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异研究具有重要意义㊂然而，秦岭山地地面观测物候数据缺失，虽有学者采用遥感植被指数ＮＤＶＩ㊁ＥＶＩ对秦岭山地植物物候变化做了初步研究［４２⁃４３，３３］，但以植被指数ＥＶＩ２开展秦岭植被物候变化南北差异对比研究的尚不多见㊂鉴于此，本研究基于２０００２０１７年ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据，反演了秦岭山地的植被物候期参数并建立了其遥感物候数据集，分析了近１８年来秦岭山地植被物候的时空格局变化特征及其南北差异㊂试图回答：气候变化背景下，近１８年来秦岭山地植被物候有何变化特征？南北坡的植被物候变化表现出怎样的差异性？植被物候沿南北坡的海拔梯度呈现怎样的变化规律？以及南北坡的不同植被垂直带上植被物候变化又有何特征？研究旨在揭示气候变化背景下秦岭山地过渡带对气候变化的响应方式，以期为秦岭山地的生态环境保护㊁生态安全评价以及应对气候变化策略提供科学依据和决策支持，为深入理解全球变化的事实及其对山地植被生态系统的影响等科学问题提供基础资料㊂１㊀数据与方法１．１㊀研究区概况及其植被垂直带分布秦岭是全球生物多样性关键地带之一，是我国最具有自然地理分界意义的山脉，亦是我国重要的生态安全屏障，其在我国具有无可比拟的特殊地位及重要意义㊂由于秦岭山体对北进的东亚暖湿气流及南侵的北方干冷气流具有巨大的阻挡作用，南北气候差异显著，表现为北干南湿，北坡属于暖温带半湿润半干旱气候，１月年均温低于０ħ，广布暖温带针阔混交林与落叶阔叶林；而南坡为北亚热带湿润气候，１月年均温则高于０ħ，以常绿落叶阔叶混交林为基带㊂本研究以秦岭的核心组成部分陕西秦岭为研究区（图１），以山脊线作为秦岭的南北分界线㊂秦岭植被类型丰富，植被垂直带谱完整而复杂㊂依据学者们对秦岭植被垂直带谱划分的相关研究结果［４４］，秦岭植被垂直带的空间分布如图２所示㊂秦岭植被垂直带谱南北坡差异明显，自下而上，北坡依次为落叶阔叶林（６００１５００ｍ）针阔混交林（１５００２４００ｍ）针叶林（２４００３１００ｍ）高山灌丛草甸和落叶针叶林（＞３１００ｍ）；南坡依次为常绿㊁落叶阔叶混交林（６００１３００ｍ）针阔混交林（１３００２２００ｍ）针叶林（２２００３０００ｍ）高山灌丛草甸（＞３０００ｍ）㊂秦岭山脊两侧呈现南草北树的景观差异，是由秦岭南北气候差异造成的㊂图１㊀研究区地理位置及高程分布㊀Ｆｉｇ．１㊀Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｅｌｅｖａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ图２㊀秦岭植被垂直带空间分布㊀Ｆｉｇ．２㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｅｌｔｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ１．２㊀数据来源与处理１．２．１㊀遥感物候监测数据来源及预处理本研究选取时间分辨率为８ｄ及空间分辨率２５０ｍ的ＭＯＤＩＳＥＶＩ２植被指数作为监测遥感物候变化的数据源，其来源于ＮＡＳＡ的ＭＯＤＩＳ数据产品中ＭＯＤ０９Ｑ１地表反射率数据集（ｈｔｔｐｓ：／／ｌａｄｓｗｅｂ．ｎａｓｃｏｍ．ｎａｓａ．ｇｏｖ），时段为２０００２０１７年㊂首先采用最大值合成法（ＭＶＣ）消除太阳高度角㊁大气㊁云㊁气溶胶等对ＥＶＩ２数据的影响，并通过ＥＮＶＩ５．３软件的波段运算工具计算得到该地区的增强植被指数ＥＶＩ２（ｅｎｈａｎｃｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ２），其计算公式如下：ＥＶＩ２＝２．５ρｎｉｒ－ρｒｅｄρｎｉｒ＋２．４ρｒｅｄ＋１式中：ρｎｉｒ和ρｒｅｄ分别为近红外反射率和红外波段反射率㊂之后，采用时间序列谐波分析法（ＨＡＮＴＳ）进一步对ＥＶＩ２时序数据进行去噪㊁平滑滤波处理，以去除亚像元内残余云及云霾或其他负面影响㊂１．２．２㊀遥感物候反演方法时序数据能够反映植被在一年中的变化状况，与植被的物候特征相联系，因此可以通过提取植被指数ＥＶＩ２的关键指标来确定植被物候变化㊂研究以物候始期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＳｔａｒｔ，ＧＳＳ）㊁末期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＥｎｄ，ＧＳＥ）及生长期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＬｅｎｇｔｈ，ＧＳＬ）三个参数作为研究区植被物候的判识指标㊂采用年日序（ＤａｙｏｆＹｅａｒ，ＤＯＹ）表示物候期出现的时间，即以当年１月１日开始的实际日数㊂目前利用遥感提取物候的常用方法有：滑动平均法㊁阈值法㊁最大比率法㊁阈值法和最大比率法结合等，但尚无一种方法被广泛接受㊂本研究采用阈值法与最大比率法相结合的方法进行物候期参数的提取㊂过程如下：①确定ＧＳＳ与ＧＳＥ的阈值㊂计算ＨＡＮＴＳ平滑后日ＥＶＩ２时间序列的多年均值，可获得每个像元上ＥＶＩ２多年平均的年内变化曲线；计算基于像元尺度两相邻时间点上的ＥＶＩ２差值，即相对变化值，利用相对变化值的最大绝对值确定ＧＳＳ与ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值㊂②提取每年的ＧＳＳ与ＧＳＥ㊂在ＴＩＭＥＳＡＴ软件中选取双Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型曲线拟合法重建ＥＶＩ２时间序列拟合曲线，以确定的ＥＶＩ２阈值分别提取每年的ＧＳＳ与ＧＳＥ㊂③设定置信区间剔除异常值并计算ＧＳＬ㊂在ＡｒｃＧＩＳ软件中，设置１％的置信区间剔除提取的ＧＳＳ与ＧＳＥ异常值，进一步计算每年ＧＳＳ与ＧＳＥ的差值，即为该年的ＧＳＬ㊂１７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀１．３㊀分析方法空间尺度的一元线性回归趋势分析法，是采用最小二乘法逐像元拟合ＥＶＩ２所确定的ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ的斜率，其能够模拟每个栅格的变化趋势，综合反映区域植被的时空格局演变［４５］，公式为：ｓｌｏｐｅ＝ｎðｎｉ＝１ｉＥＶＩ２ｉ－ðｎｉ＝１ｉðｎｉ＝１ＥＶＩ２ｉｎðｎｉ＝１ｉ２－ðｎｉ＝１ｉ()２式中：ｎ为时间序列（年）；ＥＶＩ２ｉ为第ｉ年的ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ值；当ｓｌｏｐｅ＞０时，表明ＧＳＳ与ＧＳＥ呈推迟趋势，ＧＳＬ呈延长趋势；当ｓｌｏｐｅ＜０时，表明ＧＳＳ与ＧＳＥ呈提前趋势，ＧＳＬ呈缩短趋势㊂采用ｔ检验变化趋势的显著性，并将结果划分为极显著（Ｐɤ０．０１）㊁显著（０．０１＜Ｐɤ０．０５）㊁弱显著（０．０５＜Ｐɤ０．１）和不显著（Ｐ＞０．１）变化４个等级㊂４㊀结果与分析４．１㊀秦岭山地遥感ＧＳＳ与ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值确定及精度验证植物物候期识别所需的各项参数均应根据其多年的时间演化规律进行确定，这样能够提高物候遥感识别方法的鲁棒性㊂图３为２０００２０１７年秦岭山地ＥＶＩ２年均值最大相对变化值确定的ＧＳＳ与ＧＳＥ阈值㊂结果显示，ＧＳＳ的ＥＶＩ２阈值为０．２６４，其对应一年中９３ＤＯＹ，即秦岭山地物候始期平均发生于４月初；ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值为０．２８９，其对应一年中２７７ＤＯＹ，即秦岭山地物候末期平均发生于１０月上旬㊂图３㊀２０００—２０１７年秦岭山地ＥＶＩ２多年均值确定的ＧＳＳ与ＧＳＥ阈值Ｆｉｇ．３㊀ＴｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆＥＶＩ２ｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７ＧＳＳ：物候始期Ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｔａｒｔ；ＧＳＥ：物候末期Ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｅｎｄ秦岭地区的地面物候观测数据甚少，目前可用于验证以上结论的相关研究仅是学者们采用中国物候观测网中秦岭北麓西安站的木本植物观测数据分析得到的结论［３３，４２⁃４３，４６⁃４８］㊂此外，研究者本人以研究区日均温１０ħ气温阈值反演的气候生长期并采用ＡＮＵＳＰＬＩＮ法进行空间插值获得的２０００２０１５年相关结果（见图４）；以及学者们采用遥感监测的植被指数ＮＤＶＩ㊁ＥＶＩ反演的物候期分析结果［３３，４２⁃４３］，以上三类不同意义的物候研究情况见表１㊂由表１可知，秦岭地区三类不同意义的研究结果显示，物候始末期发生时间较为一致，始期主要发生于４月前后，末期主要发生于１０月前后㊂但是，由于存在数据源㊁时间尺度㊁物候期时期，以及提取物候期方法等不同，学者们对于秦岭地区的物候研究结果也存在一定差异㊂通过对比发现，本研究所提取的遥感物候期与以上研究所得的物候始末期发生时间也较为一致，表明基于ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据反演的秦岭山地物候期数据对于该区域的物候监测研究具有一定的参考价值㊂２７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀图４㊀２０００—２０１５年秦岭山地气候生长期ＧＳＳ与ＧＳＥ的多年均值空间分布Ｆｉｇ．４㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１５表１㊀三类不同意义的物候研究结果对比Ｔａｂｌｅ１㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅａｎｉｎｇｓ物候监测类型Ｔｙｐｅｓｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙｍｏｎｉｔｏｒｅｄ数据类型Ｔｙｐｅｓｏｆｄａｔａ作者Ｓｃｈｏｌａｒｓ研究区域Ｓｔｕｄｙａｒｅａ时期Ｐｅｒｉｏｄｓ始期发生时间Ｔｉｍｅｏｆｓｔａｒｔｐｈｅｎｏｐｈａｓｅｓ末期发生时间Ｔｉｍｅｏｆｅｎｄｐｈｅｎｏｐｈａｓｅｓ传统地面观测Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｒｏｕｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ观测树种邓晨晖等［４６］西安站１９８５２０１５９７ＤＯＹ展叶盛期３１６ＤＯＹ叶全变色期２０００２０１５９３ＤＯＹ展叶盛期３２２ＤＯＹ叶全变色期李淑娟和刘雅莉［４７］西安植物园及曲江风景区各大公园１９８８２０１０３月（３７．７％）４月（６１．６％）开始展叶期９月（６７．６％）１０月（３２．４％）叶开始变色期贺映娜［４２］西安站１９６３１９８９９９．５ＤＯＹ展叶盛期３０１．６ＤＯＹ叶全变色期１９９０２００８９７．４ＤＯＹ展叶盛期３０８．６ＤＯＹ叶全变色期陈效逑等［４８］西安站１９８２１９９６２月底３月６７ＤＯＹ变绿期９月初１０月初２５７ＤＯＹ凋零期气温反演Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄａｔａ１０ħ气温邓晨晖陕西秦岭２０００２０１５８８．４４ＤＯＹ２９８．３０ＤＯＹ遥感监测ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ马新萍等［４３］陕西秦岭２０００２０１０第７９旬第３２３４旬ＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭＯＤＩＳＥＶＩ夏浩铭ｖ［３３］广义秦岭２００１２０１０８１１２０ＤＯＹ２７０３１１ＤＯＹＳＰＯＴＮＤＶＩ贺映娜等［４２］陕西秦岭１９９８２００９９６．８ＤＯＹ３０９．０ＤＯＹ４．２㊀植被物候空间分布及年际变化特征４．２．１㊀植被物候空间分布特征图５为２０００２０１７年秦岭山地植被物候生长期参数的多年均值空间分布㊂由图５可见，近１８年来，秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候地域分异规律㊂全区ＧＳＳ主要发生于７０１３０ＤＯＹ，平均为１０７．０ＤＯＹ，但在秦岭北坡的地势低平区早于７０ＤＯＹ；而在一些海拔和纬度较高的地区ＧＳＳ则晚于１３０ＤＯＹ㊂北坡ＧＳＳ平均发生于１０２．１ＤＯＹ，而南坡为１０８．３ＤＯＹ，北坡较南坡平均约早６．２ｄ㊂全区ＧＳＥ主要发生于２７０３１０ＤＯＹ，平均为２９２．３ＤＯＹ，但在南北坡地势低平人口密集区却早于２７０ＤＯＹ，也表现出一定的海拔及纬度差异㊂北坡ＧＳＥ平均发生于２８７．７ＤＯＹ，南坡为２９３．５ＤＯＹ，北坡较南坡平均约早５．８ｄ㊂全区ＧＳＬ主要集中３７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀在１５０２１０ｄ，平均为１８５．３ｄ，北坡约１１４．６２４９．７ｄ，南坡约９１．４２３１．０ｄ㊂南北坡ＧＳＬ平均长度基本相同，但就总体来看，北坡较南坡的长，北坡较南坡约长１８．７２３．２ｄ㊂图５㊀２０００—２０１７年秦岭山地植被物候期参数的多年均值空间分布Ｆｉｇ．５㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７４．２．２㊀植被物候年际变化特征图６为２０００２０１７年秦岭山地植被物候期参数的年际变化趋势及显著性㊂由图６可见，近１８年来，秦岭山地植被物候年际变化存在明显的空间差异㊂ＧＳＳ全区以提前趋势为主，平均速率为－３．７ｄ／１０ａ，其中８３．２９％的区域呈提前趋势，１６．７１％的区域呈推迟趋势；且以提前０５ｄ／１０ａ（４４．４６％）为主，提前５１０ｄ／１０ａ（２８．６０％）次之㊂ｔ检验结果显示，提前趋势达到显著性（Ｐ＜０．１，下同）的区域仅占２５．４１％，主要位于山脊线附近的高海拔区及南坡的西部地区；推迟趋势达到显著性的区域仅占３．５７％，主要位于北坡的低海拔区，这可能与近些年频发的倒春寒气候对北坡影响较大有关㊂北坡提前趋势达到显著性的区域仅１１．６５％与不显著的区域为５３．００％；而南坡分别为２９．０３％㊁５９．１８％㊂ＧＳＥ全区变化趋势不明显，其中５０．１７％的区域呈推迟趋势，４９．８３％的区域呈提前趋势；且推迟趋势以０５ｄ／１０ａ（２５．５１％）㊁５１０ｄ／１０ａ（１５．４４％）为主，提前趋势亦以０５ｄ／１０ａ（２２．８２％）㊁５１０ｄ／１０ａ（１４．８１％）为主㊂推迟趋势达到显著性的区域仅７．４９％，主要位于北坡人口密集的低海拔区，可能与城市热岛效应的有关；提前趋势达到显著性的区域仅５．０８％㊂北坡推迟趋势达到显著性的区域为２０．４５％与不显著的区域为５７．４０％；而南坡分别为４．１０％㊁３８．８３％㊂ＧＳＬ全区以延长趋势为主，平均速率为３．７ｄ／１０ａ，其中６５．３４％的区域呈延长趋势，３４．６６％的区域呈缩短趋势，延长在０５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５１０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０１５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布，缩短趋势以０５ｄ／１０ａ（１４．８３％）与５１０ｄ／１０ａ（１０．１５％）的占比相对较多㊂延长趋势达到显著性的区域仅占１２．０６％，主要位于山脊线附近的高海拔区，这与学者们近年来研究发现高海拔区增温较低海拔区更为显著的结论一致［４９］；４７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀缩短趋势达到显著性的区域仅占２．１７％㊂北坡延长趋势达到显著性的区域为１２．７４％与不显著的区域为６３．６６％，而南坡分别为１１．８９％㊁５０．５７％㊂图６㊀２０００—２０１７年秦岭山地植被物候期参数的年际变化趋势及显著性Ｆｉｇ．６㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７综上可知，ＧＳＬ延长主要是ＧＳＳ提前的结果，由此可知秦岭山地植被生长期延长主要归因于物候始期的提前，物候始期对气候变化的响应程度显著大于物候末期㊂ＧＳＳ的提前趋势南坡较北坡显著，ＧＳＥ的推迟趋势北坡较南坡显著，可知秦岭南北坡的植被物候变化不仅表现出显著的区域差异而且存在显著的季节性差异㊂与此同时，秦岭山地植被物候在高海拔区的变化趋势更为显著㊂４．３㊀植被物候沿海拔梯度变化特征２０００２０１７年秦岭山地植被物候期多年均值与海拔的关系显示（图７），ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ随海拔升高呈５７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀规律性变化，表现出显著的海拔敏感性㊂随着海拔升高，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短㊂在海拔ɤ６００ｍ平原区，三者随海拔变化的波动幅度较大，规律不明显，这可能与人类活动有关，低海拔区受城市热岛效应的影响区域增温差异明显；而在海拔ȡ２７００ｍ高海拔区，三者随海拔变化的波动幅度相对更为剧烈，这与气候条件密切相关，这一区域为冰缘气候所控制，气温低且多强风，山顶效应明显㊂图７㊀２０００—２０１７年秦岭山地及其南北坡植被物候期参数多年均值与海拔的关系Ｆｉｇ．７㊀Ｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｌｏｎｇａｌｔｉｔｕｄｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈａｎｄＳｏｕｔｈＳｌｏｐｅｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７秦岭南北坡２０００２０１７年植被物候期多年均值与海拔的关系显示（图７），北坡ＧＳＳ与ＧＳＬ随海拔上升的变化幅度大于南坡，而ＧＳＥ则表现为南坡大于北坡㊂海拔每上升１００ｍ，北坡ＧＳＳ推迟１．７６ｄ，ＧＳＥ提前０．２５ｄ，ＧＳＬ缩短２．０１ｄ；南坡ＧＳＳ推迟１．５０ｄ，ＧＳＥ提前０．４４ｄ，ＧＳＬ缩短１．９４ｄ，这可能与秦岭山地北坡陡短而南坡缓长的地形差异有关㊂就ＧＳＳ而言，在海拔＜９００ｍ地区北坡的变化幅度波动较大且发生时间早于南坡；而在ȡ２６００ｍ地区南北坡均随海拔上升推迟趋势减缓，且北坡早于南坡；在９００２６００ｍ地区南北坡的发生时间相差不大且均随海拔上升呈规律性推迟趋势㊂就ＧＳＥ而言，南北坡的发生时间随海拔变化波动均较大，在海拔ȡ９００ｍ地区表现出随海拔上升呈规律性提前趋势；而在ȡ３０００ｍ地区变化趋势发生转折，均表现出随海拔上升呈明显的推迟，且在３３００ｍ之后推迟趋势均有所减缓；在ɤ１０００ｍ及２３００３０００ｍ地区则是南坡的发生时间晚于北坡㊂就ＧＳＬ而言，海拔ɤ６００ｍ地区北坡的变化幅度波动大且较南坡长；在６００２８００ｍ地区表现出随海拔上升呈规律性缩短趋势且南北坡生长期相差不大；而在ȡ２８００ｍ地区则随海拔上升呈缓慢的延长趋势且北坡ＧＳＬ长于南坡㊂６７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀４．４㊀植被垂直带上物候变化特征依据秦岭植被垂直带的划分情况，进一步分析了秦岭南北坡的不同植被垂直带上遥感物候变化特征（见表２）㊂表２显示，落叶阔叶林带与高山灌丛草甸带ＧＳＳ北坡较南坡分别平均早４．２ｄ㊁３．５ｄ，而针阔混交林带与针叶林带ＧＳＳ则是北坡较南坡分别平均晚６．０ｄ㊁１．６ｄ㊂就ＧＳＥ而言，除南北坡的ɤ６００ｍ植被带及高山灌丛草甸带外，落叶阔叶林带㊁针阔混交林带及针叶林带北坡较南坡依次分别平均早４．７ｄ㊁４ｄ㊁１．２ｄ，而高山灌丛草甸带北坡较南坡平均晚２．９ｄ；落叶阔叶林带㊁针阔混交林带㊁针叶林带ＧＳＬ北坡较南坡依次分别平均短０．４ｄ㊁１０．０ｄ㊁２．８ｄ，而高山灌丛草甸带北坡较南坡平均长６．４ｄ㊂表２㊀２０００—２０１７年不同植被垂直带上物候期参数的多年均值Ｔａｂｌｅ２㊀Ｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｖｅｒｔｉｃａｌｂｅｌｔｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００三者的变化在ɤ６００ｍ植被带上表现出差异性，可能与北坡低海拔区平缓，人口密度大，人类活动对北坡早春气温回升的影响大于南坡有关；而在高山灌丛草甸带的不同，一方面可能是因为高海拔区增温幅度更显著，另一方面也可能与受气候变暖的影响林线树种太白红杉上限已伸入灌丛草甸区有关㊂三者在高山灌丛草甸带发生时间及时长南坡与北坡发生转换的原因，可能归于山顶南北两侧气候的差异，南坡向阳，土壤干燥，水分蒸发快，而北坡背阴，阳光照射时间短，水分蒸发慢，土壤相对湿润，故在高山草甸区北坡的气候条件更利于植物生长，更利于物候始期提前与末期推迟㊂５㊀结论与讨论５．１㊀讨论为寻求遥感物候与实测物候之间的关系，绘制同期（２０００２０１５年）遥感物候与实测物候㊁气候表征的物候的ＧＳＳ与ＧＳＥ变化趋势图（见图８）㊂由图８可知，虽然三种意义表征的物候期变化均表现出ＧＳＳ提前及ＧＳＥ推迟，但变化趋势并不完全一致，尤其是秋季物候㊂ＧＳＳ遥感物候与实测物候的相关性为０．５４０（Ｐ＜０．０５），其与气候表征的物候的ＧＳＳ相关性为０．５１９（Ｐ＜０．０５），均达到了显著性水平；而ＧＳＥ遥感物候与其他两类物候的相关性均为达到显著性水平㊂实际上，实测物候与遥感物候之间本身就因观测尺度与观测内容的不同而存在明显的内涵差异，二者所监测的物候期并不是明确的对应关系［１７］，而气候表征的物候虽然能够实现较大空间尺度的生长期变化研究，但存在仅考虑了气温因素的自身局限性㊂因此，如何找到一种合理科学的方法，建立起实测物候与遥感物候之间转换的纽带，实现二者之间监测尺度和监测内容的匹配，从而实现实测物候与遥感物候的结合，将地面个体水平上观测的植物物候期扩展到遥感监测的植被群落甚至生态系统尺７７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀度上，实现物候研究尺度从点到面的区域扩展㊁时间序列的延长㊁分辨率的精度更高，将有望获得更准确的研究结果㊂这仍然是物候研究的重要内容㊂图８㊀２０００２０１５年秦岭遥感物候与实测物候㊁气候表征的物候ＧＳＳ与ＧＳＥ的变化趋势Ｆｉｇ．８㊀ＣｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｇｒｏｕｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，ｐｈｅｎｏｌｏｇｙｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１５研究结果显示，秦岭南北坡的同一类型植被带上物候变化存在明显差异，这不仅与南北气候差异有关，而且与植被带内的树种差异有关㊂由于秦岭南北气候的差异，南北坡植被垂直带谱呈现明显的分异现象，主要表现在各植被垂直带的分布高度及基带特征［４４］㊂北坡基带为落叶阔叶林，主要分布于海拔６００１５００ｍ的地区，以栓皮栎林为代表；南坡基带为常绿落叶阔叶混交林，主要分布于海拔６００１３００ｍ的地区，除栓皮栎㊁麻栎外，常有常绿树种小青冈和岩栎等混生其中［４４］㊂此外，北坡有较明显的辽东栎林亚带，而南坡则没有，辽东栎林亚带出现与否被认为是秦岭南北坡植被垂直带差异明显的标志之一［４４］㊂此外，研究亦发现气候变暖背景下秦岭山地植被物候变化的显著区域主要集中在人为影响较少的高海拔区，这一结论亦从植被物候变化视角证实了学者们的研究发现，全球变化背景下山地对气候变化具有高度的敏感性，其中高山带对气候变化的响应更敏感，高海拔地区对全球变暖的响应较低海拔区更强烈［５０⁃５６］㊂再者，高海拔区亦是秦岭天然林连片分布区，气候变暖导致秦岭高山林线波动上升，植被带上限向更高海拔区上升，各植被带内植物适生区扩大㊂与此同时，秦岭高山区特有物种的太白红杉为适应生境变化正向高山灌丛㊁裸岩分布处迁移，林线附近的幼龄林随处可见；而巴山冷杉却出现大面积退化甚至死亡现象，尤其是在其上限区域更为严重㊂那么，山地高海拔区变暖更为显著的原因是什么？有关机理仍有待进一步深入探究㊂５．２㊀结论（１）近１８年来，秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候的地域分异规律㊂全区ＧＳＳ主要发生于７０１３０ＤＯＹ，平均为１０７．０ＤＯＹ，北坡较南坡约早６．２ｄ；ＧＳＥ主要发生于２７０３１０ＤＯＹ，平均为２９２．３ＤＯＹ，南坡较北坡约晚５．８ｄ㊂全区ＧＳＬ主要集中在１５０２１０ｄ，平均为１８５．３ｄ，南北坡ＧＳＬ平均长度基本相同，但时长范围相差较大，北坡约１１４．６２４９．７ｄ，南坡约９１．４２３１．０ｄ，北坡较南坡约长１８．７２３．２ｄ㊂（２）近１８年来，秦岭山地植被物候变化趋势存在明显的空间差异，尤以高海拔区的变化最为显著，物候始期对气候变化的响应程度显著大于末期，且南北坡的变化不仅存在区域差异且存在季节差异㊂ＧＳＳ全区以提前趋势为主，８３．２９％的区域提前，平均速率为－３．７ｄ／１０ａ，提前主要集中在０５ｄ／１０ａ（４４．４６％）及５１０ｄ／１０ａ（２８．６０％），南坡的提前趋势较北坡显著；ＧＳＥ全区变化趋势不明显，５０．１７％的区域推迟，４９．８３％的区域提前，北坡的推迟趋势较南坡显著；ＧＳＬ全区以延长趋势为主，６５．３４％的区域延长，平均速率为３．７ｄ／１０ａ，延长在０５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５１０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０１５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布，北坡的延长趋势较南坡显著㊂（３）ＧＳＳ㊁ＧＳＳ及ＧＳＳ随海拔升高呈规律性变化，表现出显著的海拔敏感性，南北坡三者随海拔上升的变化幅度呈现明显的差异㊂随着海拔升高，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短㊂在海拔ɤ６００ｍ盆地８７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀。

2000—2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应

第３９卷第１２期２０１９年６月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．１２Ｊｕｎ．，２０１９ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０６０６１２７０赵婷，白红英，邓晨晖，孟清，郭少壮，齐贵增．２０００—２０１６年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应．生态学报，２０１９，３９（１２）：４４９９⁃ ４５０９．ＺｈａｏＴ，ＢａｉＨＹ，ＤｅｎｇＣＨ，ＭｅｎｇＱ，ＧｕｏＳＺ，ＱｉＧＺ．ＴｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（１２）：４４９９⁃ ４５０９．２０００—２０１６年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应赵婷１，白红英１，２，∗，邓晨晖１，孟清１，郭少壮１，齐贵增１１西北大学，西安７１０１２７２陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，西安７１０１２７摘要：利用２０００—２０１６年ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ数据，采用趋势分析及地形差异修正法，探讨秦岭山地植被覆盖变化在南北坡、不同海拔以及不同坡度坡向下的空间分异性。

结果表明：近１７年来，秦岭山地植被覆盖度良好，整体呈上升趋势，南北坡、不同海拔、不同坡度、不同坡向下植被覆盖度有所差异，植被变化趋势也不同。

（１）就南北坡而言，近１７年来秦岭南坡植被覆盖度上升趋势大于北坡，南坡植被覆盖以上升趋势为主，而北坡以稳定为主。

（２）不同的海拔高度上秦岭山地植被覆盖变化在存在分异性：低海拔区域呈减少趋势，中海拔区呈明显的上升趋势，２０００ｍ以上的高海拔区域北坡的植被覆盖度较为稳定，而南坡的２５００到３１００ｍ区域内有较明显的减小趋势。

地理秦岭知识点归纳总结

地理秦岭知识点归纳总结秦岭主要地理位置秦岭位于中国中部，东起黄河，西至大街以北，全长约1200公里。

秦岭东北端在四川省宝鸡市，西南至陕西省渭南市一带。

秦岭山脉主脉为断续、不规则向西北走向。

其中以秦岭南麓和北麓，以西山和沣水、漳河流域为界。

秦岭山脉特点：秦岭山脉主要由石灰岩构成，地质构造复杂，孤岛状高山、岭地多达上百条之多，高峰2000米以上的有20多座。

长年云雾缭绕，山岭错落有致，森林茂密。

由于其地貌复杂，地形陡峭多变，气候多样，地理环境保持原生态不受污染，具有特有的自然景观和植被种类。

由于其地形的多变，气候的多样性，使得秦岭成为中国著名的自然生态保护区。

秦岭植被：秦岭山脉的植被种类丰富，由于地形的多变和气候的多样性，使得秦岭的植被多样性非常高。

主要植被类型有针叶林、阔叶林、针阔叶混交林、高山草甸、草甸和灌丛。

秦岭山脉的针阔叶混交林尤为典型，其中包括华北油松、松树、小叶黄杨、山黧豆等树种。

由于丰富的植被资源，秦岭山脉成为动植物的乐园，也是中国的重要的自然生态保护区。

秦岭气候：秦岭山脉由于地形的多变，气候的多样性，气候特征各异。

秦岭山脉的气候可分为北坡气候和南坡气候。

北坡气候干燥、气温较低，夏季炎热，冬季严寒，降雨少，日照时间长，适宜农作物种植。

南坡气候湿润、气温适中，夏季凉爽，冬季温和，降雨较多，植被茂盛。

秦岭山脉的气候适宜农作物的种植和动植物的生长，也是中国重要的水源涵养地。

秦岭地貌：秦岭山脉的地形多变、地貌奇特，包括有：山地、丘陵、河谷、盆地、峡谷、台地和喀斯特地貌等。

秦岭山脉东段多为山地、丘陵和盆地，中段为峡谷、塬台和谷地，西段为喀斯特地貌。

其中有不少的雄峰、奇崖、怪石和岩洞，著名的如华山、太白山、光头山等。

秦岭地理分区：秦岭山脉依地理条件划分为秦岭北部、中部和南部。

秦岭北部为陕北秦岭，是秦岭山脉的主要山脉，并有众多的陕北秦岭省级自然保护区。

秦岭中部为陕中秦岭，都有着永宁寺、太乙真人等著名地标。

秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应

秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应闫伯前;林万众;刘琪璟;于健【期刊名称】《北京林业大学学报》【年(卷),期】2017(39)9【摘要】秦岭地区是我国最为典型的太白红杉温带针叶林分布区,也是受全球气候变化影响最为显著的地区之一。

已有的研究已经显示树木的生理特征会随着树木年龄发生变化,这可能会造成与树木生长有关的气候信号随时间改变。

为探索该区不同年龄太白红杉树木径向生长对气候变化的响应差异,本研究运用树木年轮气候学传统方法,研究了不同年龄太白红杉年表特征及其与气候因子的关系,以期揭示年龄因素对年表的潜在影响。

结果表明:1)不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应存在差异,老龄组太白红杉年表较中、低龄组年表对气候因子的响应更加敏感,更适合用于年轮气候学研究;2)响应函数分析表明,老龄组太白红杉年表对生长季早期和春季温度以及春季降水更加敏感,而幼龄组太白红杉年表与各月气候变量均未表现出显著相关关系。

综上所述,太白红杉年轮宽度与气候变化的响应模式受年龄因素影响,高龄年轮年表对气候响应的敏感性更高,包含更多的气候信息。

该研究结果为全球变暖背景下秦岭高山林线太白红杉林的合理经营管理及该区域气候重建提供了一定的基础数据。

【总页数】8页(P58-65)【关键词】秦岭;太白红杉;径向生长;气候变化;年龄【作者】闫伯前;林万众;刘琪璟;于健【作者单位】北京农学院植物科学技术学院;北京林业大学林学院;江苏农林职业技术学院【正文语种】中文【中图分类】S718.51【相关文献】1.太白山不同海拔太白红杉年轮生长对气候变化的响应 [J], 康永祥;刘婧辉;代拴发;何晓军2.川西亚高山不同年龄紫果云杉径向生长对气候因子的响应 [J], 赵志江;康东伟;李俊清3.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋4.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋5.秦岭北坡太白红杉不同时间尺度上的径向生长特征及其与环境因子的关系 [J], 邓美皎;王孝安;韩兵兵;李静因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

秦岭野生常绿针叶植物及其在园林绿化上的应用

３２油松（ｉｕｂｌｅｒｉ）．Ｐｎｓｔｕａｏｍｓａｆ
形态特征：常绿乔木，达３树冠宽塔形或高０ｍ，伞形。幼时树皮灰绿色，滑，光长大后树皮呈不规则薄片状脱落，出淡黄绿色新皮；时树皮呈褐灰色露老或灰白色，裂成不规则的鳞片状脱落，成白褐相间形的斑鳞状。叶三针一束，硬，５～１ｌ。球果粗长０ＣＩＴ多单生，熟前淡绿色，成成熟后淡黄褐色，圆卵形或圆锥状卵圆形。种鳞边缘肥厚，盾近菱形，鳞横脊名显，脐三角形，端具刺。花期４～鳞顶５月，熟期翌果
种分布，隶属于５科１４属（１。表）
表１秦岭地区野生常绿针叶植物统计表
一
２ — ７
中国野生植物资源
第３０卷
３秦岭野生常绿针口植物在园林绿化中的应用十
秦岭分布的３野生常绿针叶植物，３种部分已经
在环境绿化和城市园林建设中得到了应用，白皮如松、柏、侧红豆杉等，本文对这些植物的形态特征、生长习性、园林用途进行了归纳和总结 ¨ Ｊ。
年１０～１１月。
形态特征：常绿乔木，达２树冠塔形或广高５ｍ，卵形。树皮灰棕色，片状开裂，鳞裂缝红褐色。枝平展或向下斜展，枝粗壮。叶两针一束，小深绿色，粗
硬，１长０～１ｃ５ｍ。球果卵形或圆卵形，短梗，下有向

秦岭北坡及其以北自然带的分异规律

秦岭北坡及其以北自然带的分异规律秦岭位于中国的中部地区，地处陕西、陕北、陕南和陕西北三地交界，是中国北方最著名的山脉之一。

秦岭北坡及其以北自然带的分异规律，是一个引人注目的课题。

秦岭北坡的自然条件相当复杂，主要包括地形地貌、气候、土壤类型、植被等方面的不同，这一系列的分异因素对于高山地区植物的生长、分布和演替过程都产生了深远影响。

首先，在地形地貌上，秦岭北坡呈现出较大的垂直变化，山地、丘陵、盆地、台地等不同地貌形态使得该地区的植被类型和分布也产生了显著的差异。

山地地区的秦岭北坡因为地势较高，气候寒冷，水分相对充足，往往植被较为丰富，主要分布着以松、柏、杜鹃、白蜡等为主的针叶林和森林。

而在丘陵地区，气候条件稍好，植被也略显丰富，主要以针叶林和落叶阔叶林为主，分布着一些桃花源、黑松、枫树等。

盆地和台地地区则以草甸、草原、沙地和裸岩地带为主。

其次，在气候条件上，秦岭北坡也呈现出显著的分异规律。

随着海拔的不断升高，气温逐渐减低，并且降水量逐渐增多。

这样的气候垂直变化使得不同地带的植被类型和分布也发生了相应的变化。

在山地地区，气候寒冷，降水充沛，适宜针叶树的生长。

而在丘陵地区，气候条件略好，适宜落叶阔叶树和针叶树的共同生长。

而在盆地和台地地区，气候条件较差，植被类型主要以沙生植物、耐旱植物等为主。

再者，在土壤类型和植被方面，秦岭北坡的土壤类型多样，石灰质土壤广泛分布于山顶和山脊的稳定部位，因缺少深层土壤贫薄，植被相对稀疏。

因此，在土壤类型和植被的适应性上产生了一定的差异，也进一步加剧了植被类型和分布的差异。

综上所述，秦岭北坡及其以北自然带的分异规律主要包括地形地貌、气候、土壤类型、植被等方面的差异。

这些差异因素相互作用，使得该地区的植被呈现出多样性和丰富性。

同时，这些差异也为植物的生长、分布和演替提供了丰富的生态资源，为区域的生态环境保护与建设提供了重要的理论依据。

因此，秦岭北坡及其以北自然带的分异规律的研究具有很高的学术研究价值和实践意义。

秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

第３９卷第９期２０１９年５月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．９Ｍａｙ，２０１９基金项目：国家自然科学基金项目（４１６７１０９０）；科技基础资源调查专项（２０１７ＦＹ１００９０２）收稿日期：２０１８⁃０１⁃３０；㊀㊀网络出版日期：２０１９⁃０２⁃２７∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｔｉａｎｌｉ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０１３００２５２陈超男，朱连奇，田莉，李新鸽．秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析．生态学报，２０１９，３９（９）：３２５７⁃３２６６．ＣｈｅｎＣＮ，ＺｈｕＬＱ，ＴｉａｎＬ，ＬｉＸＧ．Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（９）：３２５７⁃３２６６．秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析陈超男１，朱连奇１，田㊀莉２，３，∗，李新鸽１１河南大学环境与规划学院，开封㊀４７５００４２中国科学院地理科学与资源研究所，北京㊀１００１０１３千烟洲生态试验站，生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京㊀１００１０１摘要：基于ＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２２０１５年）㊁ＳＯＰＴＶＥＧ（１９９８２０１５年）和ＭＯＤＩＳ（２０００２０１７年）３种ＮＤＶＩ数据集，结合气温㊁降水和ＤＥＭ数据，利用平均法㊁线性趋势分析法和相关分析法等方法，分析了秦巴山区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子的相关性，并以秦岭山地（陕西境内）为重点区域，分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式㊂结果表明：①１９８２２０１７年秦巴山区３种植被ＮＤＶＩ均呈显著增加趋势，其中１９８２２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ增速为１．４％／１０ａ，１９８２２０００年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ较低且波幅较大，增速为１．６％／１０ａ，年际间变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ较高且稳定增加，增速为１．７％／１０ａ，ＣＶ为０．０２；２０００２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＳＰＯＴＶＥＧ增速为４．１％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；２０００２０１７年ＮＤＶＩ⁃ＭＯＤＩＳ年增速为４．５％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；②２０００２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖高值区主要为秦岭㊁米仓山和神农架等山地，低值区主要为西部高海拔区和东部低海拔区等区域；秦岭山地随海拔升高植被ＮＤＶＩ先升高后降低；③２０００２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖增加和减少的区域分别占９６．９０％和３．１０％，低海拔地区较高海拔地区变化剧烈；秦岭山地低海拔带植被覆盖较高海拔带增加显著；④２０００２０１５年（ＳＯＰＴＶＥＧ数据）秦巴山区增温效应显著，增速为０．４９ħ／１０ａ，植被覆盖与温度以正相关为主，与降水正负相关并存，与温度的相关性较降水的相关性高；秦岭山地高海拔带植被对温度变化更敏感，低海拔带对降水更敏感㊂关键词：植被覆盖；ＮＤＶＩ；时空格局；气候变化；秦巴山区Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓＣＨＥＮＣｈａｏｎａｎ１，ＺＨＵＬｉａｎｑｉ１，ＴＩＡＮＬｉ２，３，∗，ＬＩＸｉｎᶄｇｅ１１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ４７５００４，Ｃｈｉｎａ２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ３ＱｉａｎｙａｎｚｈｏｕＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎ，ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｃｏｓｙｓｔｅｍＮｅｔｗｏｒｋＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｒｅｌａｒｇｅｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｆｏｒｍｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅ．ＴｈｅＱｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓａｒｅｌｏｃａｔｅｄｉｎａｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌａｎｄｔｈｅｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｃｌｉｍａｔｅｉｎＣｈｉｎａ，ｗｈｅｒｅａｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｃｌｉｍａｔｅｅｘｉｔｓ．Ｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｉｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ｗｅｕｓｅｄＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２２０１５），ＳＰＯＴＶＥＧＴＡＴＩＯＮ（ＳＰＯＴＶＥＧ）（１９９８２０１５），ａｎｄＭＯＤＩＳ（２０００２０１７），ｔｈｅＤＥＭ，ａｎｄｃｌｉｍａｔｅｄａｔａ（ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）ｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｓ．Ｗｅｆｏｕｎｄｔｈａｔ：（１）ＮＤＶＩｏｆｔｈｅＧＩＭＭＳ３ｇｄａｔａｂａｓｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｔａｒａｔｅｏｆ１．４％／１０ａｆｒｏｍ１９８２ｔｈｒｏｕｇｈ２０１５．Ｆｏｒ８５２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀１９８２２０００，ＮＤＶＩｏｆＧＩＭＭＳ３ｇｗａｓｌｏｗｂｕｔｈｉｇｈｌｙｖａｒｉａｂｌｅ（ｌｉｎｅａｒｔｅｎｄｅｎｃｙ１．６％／１０ａ，ＣＶ＝０．４）ｂｙｙｅａｒ，ｗｈｅｒｅａｓａｓｔａｂｌｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄａｐｐｅａｒｅｄａｆｔｅｒ２０００（ｌｉｎｅａｒｔｅｎｄｅｎｃｙ１．７％／１０ａ，ＣＶ＝０．２）．Ｆｏｒ２０００２０１５，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｗａｓ４．１％／１０ａ（ＣＶ＝０．０４）ｆｏｒＮＤＶＩｏｆｔｈｅＳＰＯＴＶＥＧｄａｔａｂａｓｅ．Ｆｏｒ２０００２０１５，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｗａｓ４．５％／１０ａ（ＣＶ＝０．０４）ｆｏｒＮＤＶＩｏｆｔｈｅＭＯＤＩＳｄａｔａｂａｓｅ．（２）ＨｉｇｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｗａｓｆｏｕｎｄｆｒｏｍＭＯＤＩＳｆｏｒ２０００２０１７，ｐｒｉｍａｒｉｌｙｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ（ｅ．ｇ．，ＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ＭｉｃａｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ａｎｄＳｈｅｎｎｏｎｇｊｉａ），ｗｈｅｒｅａｓｌｏｗｃｏｖｅｒｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄａｔｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎｔｈｅｗｅｓｔａｎｄｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎｔｈｅｅａｓｔ．ＦｏｒｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ＮＤＶＩｉｎｃｒｅａｓｅｄａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｗｉｔｈｅｌｅｖａｔｉｏｎ．（３）Ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７ａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒ９６．９０％ａｎｄ３．１０％ｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｌａｎｄａｒｅａ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｔｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅａｐｐｅａｒｅｄｍｏｒｅｐｒｏｔｅｃｔｅｄｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ．（４）Ａｎｎｕａｌｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０．４９ħ／１０ａｄｕｒｉｎｇ１９８２２０１５，ｗｈｅｒｅａｓｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｓｈｏｗｅｄｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｎｇｅ．Ｆｏｒ２０００２０１５，ｗｅｆｏｕｎｄｔｈａｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒ（ｂａｓｅｄｏｎＳＰＯＴＶＥＧａｎｄｃｌｉｍａｔｅｄａｔａ）ｗａｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｂｕｔｎｏｔｗｉｔｈｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｆｕｒｔｈｅｒｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒｗａｓｍｏｒｅｓｔｒｏｎｇｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅＱｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＩｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｂｅｔｗｅｅｎＮＤＶＩａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ，ａｎｄｂｅｔｗｅｅｎＮＤＶＩａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｌｏｗ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒ；ＮＤＶＩ；ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓ；ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ；Ｑｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ植被作为陆地生态系统的主体，在物质循环和能量流动中起着重要作用，是联结大气㊁水分和土壤关系的自然纽带，被认为是全球变化研究中的指示器［１⁃３］，其动态变化受土壤㊁气候㊁人类活动等多重因素的共同影响，气候因子中以温度和降水的影响最为直接［４⁃７］㊂归一化植被指数（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，ＮＤＶＩ）能较好的反映区域植被覆盖与植被生长状况，在全球范围内得到广泛应用［８⁃１１］㊂近百年来，气候系统正经历以全球变暖为主要特征的显著变化，尤其是在北半球高海拔㊁高纬度（如蒙古高原㊁北极）等自然过渡带与生境脆弱区，温度升高显著高于全球温度升高的平均水平［１２⁃１３］，由这种变化所引起的陆地生态系统效应已受到人类的高度重视㊂山地因在较小的空间具有浓缩的环境梯度和高度异质化的生境，对气候变化的敏感性仅次于极地，亦成为全球变化背景下研究植被动态对气候响应的热点区域［１４⁃１６］㊂秦巴山区（１０２ʎ２４ᶄ １１２ʎ４０ᶄＥ和３０ʎ４３ᶄ ３５ʎ２９ᶄＮ）西接青藏高原东缘，东临华北平原，汉江以北为秦岭，南为大巴山，中部分布有汉中盆地和安康盆地㊂该区是中国地理格局的重要枢纽㊁大尺度东西向的生态廊道，又是最高级别的生态安全保障区㊁扶贫开发重点区，以复杂㊁多样㊁独特的自然环境孕育了丰富的天然动植物资源，对其生态环境变化的研究具有重要意义㊂作为气候变化的敏感区和生境脆弱区，秦巴山区植被覆盖变化及其驱动力研究是全球变化研究领域的重点内容之一，国内学者在这方面已做了大量工作且取得一定成果［１４，１７⁃１９］㊂雒新萍［２０］研究秦巴山区１９８２２００３年植被年均ＮＤＶＩ与气候因子的相关性，认为秦巴山区植被覆盖与温度的相关性高于降水，这与刘宪锋等［２１］的研究结果相反㊂崔晓临等［２２⁃２３］分析了２０００２００９年秦岭山地植被覆盖与温度的响应，发现研究时段内秦岭植被覆盖整体呈增加趋势，高海拔植被ＮＤＶＩ对温度变化更为敏感㊂邓晨辉等［２４］则指出２０００２０１５年间秦岭覆盖植被变化主要受人类活动影响，其次是降水与温度㊂张清雨等［２５］对秦岭山地林地类型时空变化格局进行研究，发现１９７８２００６年研究区林地面积增加但破碎化日益严重，经济发展㊁适耕地面积等是林地类型转换的主要驱动力㊂然而，目前关于秦巴山区植被覆盖变化及其驱动力研究主要集中于陕西省境内［２１⁃２２，２６⁃２８］，对西秦岭㊁伏牛山和大巴山研究较少，且前人对秦巴山区植被覆盖变化的主要气候驱动因子争议较大，大多仅用一种植被数据对植被覆盖变化进行探究，全面㊁准确评价整个秦巴山区植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应机制㊁整合碎片化㊁局域化资料显得尤为重要与紧迫㊂鉴于此，本文使用ＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２２０１５年）㊁ＳＰＯＴＶＥＧ（１９９８２０１５年）㊁ＭＯＤＩＳ（２０００２０１７年）３种不同时空分辨率的ＮＤＶＩ数据集，对秦巴山区１９８２２０１７年植被覆盖的时空变化特征及其与主要气候因子的相关性进行研究，并以秦岭山地（陕西境内）为重点，分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式，以期在全球气候变化的背景下为山地植被保护与恢复提供科学依据㊂１㊀研究方法与数据来源１．１㊀研究区概况秦巴山区（图１）地跨甘㊁川㊁陕㊁渝㊁鄂和豫等６个省市，东西长约１０００ｋｍ，南北宽约３００ｋｍ，总面积约为３０万ｋｍ２㊂以秦岭⁃大巴山为主体的秦巴山区是长江⁃黄河流域的分水岭，也是我国南北过渡带的主体区㊂过渡带的地理位置使得该区植被区系复杂，秦岭北坡主要为暖温带落叶阔叶林，南坡主要为混有常绿树种的落叶阔叶林，大巴山北坡与秦岭南坡植被相似，南坡则为典型的常绿阔叶林，随海拔升高，气候㊁植被等呈明显的垂直地带性分布［２９⁃３０］㊂该地区年平均气温介于１２１６ħ，年平均降水量介于７０９１５００ｍｍ㊂因其地理环境的高度复杂性㊁生物多样性和气候敏感性，该区已成为我国地学㊁生物学研究的天然实验室㊂图１㊀秦巴山区地理位置及其地形示意图Ｆｉｇ．１㊀ＬｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｏｆＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ１．２㊀数据来源与预处理为了延长对区域植被覆盖变化的研究时间，避免遥感数据本身的机械误差，本研究采用了三套不同时空分辨率的植被遥感数据集㊂其中ＧＩＭＭＳ３ｇＶ１．０（１９８２２０１５年）数据来源于美国全球检测与模型组（ＧｌｏｂａｌＩｎｖｅｎｔｏｒＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＳｔｕｄｉｅｓ，ＧＩＭＭＳ）１５ｄ合成的空间分辨率为８ｋｍ（ｈｔｔｐｓ：／／ｅｃｏｃａｓｔ．ａｒｃ．ｎｓｄｓ．ｇｏｖ）的ＮＤＶＩ数据集；ＳＰＯＴＶＥＧ（１９９８２０１５年）数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心提供的逐月ＮＤＶＩ数据集（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），空间分辨率为１ｋｍ；ＭＯＤＩＳ（２０００２０１７年）数据来源于美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）１６ｄ合成的空间分辨率为２５０ｍＭＯＤ１３Ｑ１产品㊂利用ＭＲＴ（ＭＯＤＩＳＲｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎＴｏｏｌ）工具对ＭＯＤＩＳ数据集进行拼接㊁剪裁等预处理，提取ＮＤＶＩ影像㊂为减少云㊁气溶胶㊁视角等影响，ＧＩＭＭＳ３ｇ和ＭＯＤＩＳ数据均采用最大值合成法ＭＶＣ（ＭａｘｉｍｕｍＶａｌｕｅＣｏｍｐｏｓｉｔｅｓ）［３１］得到月ＮＤＶＩ㊂气象数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ）提供的中国年降水量㊁年平均气温空间插值数据集，空间分辨率为１ｋｍ㊂ＤＥＭ数据（空间分辨率为３０ｍ）来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａｍｉｒｒｏｒ．ｃｓｄｂ．ｃｎ）㊂９５２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀１．３㊀研究方法采用均值法得到年均ＮＤＶＩ和多年累计平均ＮＤＶＩ，为了避免遥感数据本身带来的误差，将年均ＮＤＶＩ进行ｚ⁃ｓｃｏｒｅ标准化处理，利用线性趋势分析法探讨研究区植被覆盖年际变化特征，并基于像元尺度的线性趋势分析法对多年年均ＮＤＶＩ进行处理，以回归方程斜率表征不同区域植被覆盖空间变化特征，斜率为正时，植被呈改善趋势（ＮＤＶＩ随时间推移而增加），斜率为负时，植被呈退化趋势（ＮＤＶＩ随时间推移而降低），且斜率绝对值越大，植被覆盖变化趋势越明显；最后采用相关分析法来探明区域植被覆盖变化对气候因子的响应状况㊂另外，水热组合㊁土壤养分等条件随海拔变化导致植被覆盖有很大的差异［３２⁃３５］，本文以秦岭山地（陕西境内）为重点区，参考‘秦岭山地自然地理“［３６］，根据秦岭植被分布的垂直带性将海拔划分为６个梯度（＜５００ｍ，５００１０００ｍ，１０００１６００ｍ，１６００２７００ｍ，２７００３２００ｍ，＞３２００ｍ）以观察植被覆盖的垂直变化特征㊂由于本文采用了３种不同时空分辨率的植被遥感数据集，根据研究需要，在分析秦巴山区植被覆盖长时间序列（１９８２２０１７年）年际变化特征时采用３种数据，这样既能对各种遥感数据质量互相验证又延长了对区域植被变化的研究时段；分析植被覆盖空间分布㊁空间变化（包括不同海拔带）特征时采用高分辨率的ＭＯＤＩＳ数据；分析植被覆盖变化对气候因素的响应时采用和气象数据具有相同空间分辨率的ＳＰＯＴＶＥＧ数据㊂２㊀结果与分析２．１㊀植被ＮＤＶＩ（ＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２２０１７㊁ＳＰＯＴＶＥＧ１９９８２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００２０１７）年际变化特征将秦巴山区１９８２２０１７年（ＧＩＭＭＳ３ｇ㊁ＳＰＯＴＶＥＧ和ＭＯＤＩＳ数据）年均ＮＤＶＩ进行标准化处理，用其年际变化趋势代表研究区植被覆盖年际变化趋势（图２）㊂图２㊀１９８２２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ变化趋势Ｆｉｇ．２㊀ＴｈｅｔｒｅｎｄｓｏｆｔｈｅＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２２０１５，ＳＰＯＴＶＥＧ１９９８２０１５ａｎｄＭＯＤＩＳ２０００２０１７ｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ１９８２２０１７ＣＶ：变异系数，ＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＶａｒｉａｔｉｏｎ；Ｇ１９８２２０１５：１９８２２０１５年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ１９８２２０１５；Ｇ１９８２２０００：１９８２２０００年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ１９８２２０００；Ｇ２０００２０１５：２０００２０１５年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００２０１５；Ｓ２０００２０１５：２０００２０１５年ＳＰＯＴＶＥＧＮＤＶＩ数据，ＳＯＰＴＶＥＧＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００２０１５；Ｍ２０００２０１７：２０００２０１７年ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ数据，ＭＯＤＩＳＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７结果表明，基于不同分辨率的３种遥感数据在重叠年份的年际变化趋势一致，充分证明了该区域遥感数据的可靠性，适用于分析秦巴山区植被覆盖的时空变化格局㊂２０００２０１７年间，三种遥感数据ＮＤＶＩ均呈现稳定增加趋势，且年际波动表现为较好的一致性，ＧＩＭＭＳ３ｇ２０００２０１５㊁ＳＰＯＴＶＥＧ２０００２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００２０１７增速分别０６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀为２．２％／１０ａ（Ｐ＜０．００１）㊁４．１％／１０ａ（Ｐ＝０．００１）和４．５％／１０ａ（Ｐ＜０．００１），由于传感器自身差异，ＧＩＭＭＳ３ｇ数据增速略小于ＳＰＯＴＶＥＧ和ＭＯＤＩＳ数据增速，但整体上可以准确显示研究区植被覆盖变化趋势㊂由ＧＩＭＭＳ３ｇ数据可知，秦巴山区１９８２２０１５年间植被覆盖整体为增加趋势，增速为１．４％／１０ａ，其中１９８２２０００年增速为１．６％／１０ａ（Ｐ＝０．０９８），植被覆盖变化主要受气候因子影响，ＮＤＶＩ水平较低且年际波动较大，仅１９９０㊁１９９１㊁１９９５㊁１９９７和１９９８年ＮＤＶＩ高于平均值，其余年份均低于平均水平，在１９９８２０００年间ＮＤＶＩ迅速下降（与ＳＰＯＴＶＥＧ数据表现一致），该时间段为研究区实施退耕还林工程初期，耕地面积急剧减少［３７］，导致植被覆盖度降低；２０００年之后，生态保护工程成效显著，在人为作用的影响下，植被覆盖呈稳定增加趋势（１．７％／１０ａ，Ｐ＜０．００１），除２００５㊁２０１１㊁２０１２年有较大下降，其余年份ＮＤＶＩ值均处于较高水平且稳定上升㊂计算ＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２２０００ＮＤＶＩ年际变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００２０１５年为０．０２，ＳＰＯＴＶＥＧ２０００２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００２０１７ＣＶ值分别为０．０４和０．０５，对比不同时期ＧＩＭＭＳ３ｇ数据的ＣＶ值可知，２０００年之前，秦巴山区植被覆盖变化受气候因素影响年际波动较大，而２０００年之后，在人为因素（如植树造林工程）影响下稳定增加㊂２．２㊀植被ＮＤＶＩ（ＭＯＤＩＳ２０００２０１７）空间分布特征由于植被类型㊁土地利用㊁气候因素等不同，秦巴山区２０００２０１７年植被覆盖呈现明显的区域差异（图３ａ），ＮＤＶＩ介于０．２７０．７４之间，平均值为０．５９㊂对比地形图（图１）可以发现，研究区植被覆盖最好的区域主要为太白山㊁米仓山㊁雪宝顶和神农架等山地，ＮＤＶＩ达到０．６００．７４，这些区域植被覆盖以森林为主，植被组成主要有常绿阔叶林㊁落叶阔叶林以及暖温带针阔叶林等；研究区中部的汉中盆地土地利用类型主要为农耕地及人工园林，与林地相比，ＮＤＶＩ有所下降，集中分布于０．４０．５之间；研究区东北部海拔较低，人口密集，植被覆盖受人为干扰严重相对较低，ＮＤＶＩ多分布于０．３００．４０之间，另外，西秦岭（研究区西北㊁西南边缘的岷县㊁武都县以及西和县）以及研究区海拔最高的西南部等地区，因受水热条件制约，植被类型以亚高山落叶阔叶灌丛㊁禾草㊁杂草草甸为主，植被覆盖度相对较差，ＮＤＶＩ小于０．３５㊂图３㊀２０００２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ空间分布及垂直分布特征Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＮＤＶＩｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７由图３可以看出，秦岭山地随着海拔的升高，ＮＤＶＩ值呈先增大后减小的变化特征，海拔＜５００ｍ时，ＮＤＶＩ相对较小且分布分散，平均值为０．５２，主要介于０．５００．６０之间，占该海拔带总面积的５５．５０％，其次为０．４００．５０和０．６００．７０，所占比例分别为２３．６２％㊁１３．５２％，小于０．３０和０．３００．４０之间分布较少；５００１０００ｍ，ＮＤＶＩ有所上升且分布较为集中，平均值为０．５９，主要介于０．５００．６与０．６０．７之间，所占比例分别为４１．６９％㊁４９．２１％，０．３００．４０分布较少；１０００１６００ｍ，ＮＤＶＩ继续上升，平均值为０．６３，介于０．６００．７０之间的比例为７１．１３％；１６００２７００ｍ，平均值为０．６７，植被覆盖状况最好且分布最为集中，ＮＤＶＩ主要介于０．６００．７０之间，所占比例为７１．４７％，大于０．７的分布比例次之；２７００３２００ｍ，ＮＤＶＩ略有下降，平均值为０．５９，０．６０．７之间所占比例为３９．００％；＞３２００ｍ时，ＮＤＶＩ最小，平均值为０．３４，小于０．４的区域占７８．１１％㊂植被分布受多种因素的影响，其中人为因素与气候因素最为重要［３８⁃４１］㊂海拔小于５００ｍ时，植被类型主要为农耕栽培植被，５００１６００ｍ海拔带植被覆盖有所升高，但由于受人类活动影响，不少山坡已被开垦，原１６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀始森林植被遭到破坏，植被类型主要为人工林地，植被组成单一［４２］，且山麓气候干燥，故植被覆盖较差；海拔升高至１６００２７００ｍ时，人为干扰较小，森林植被保存完好，水热条件适宜，植被覆盖状况最好，植被组成主要为针阔叶混交林［３６］；２７００３２００ｍ为亚高山植被带，植被成分单纯，ＮＤＶＩ值迅速下降，海拔高于３２００ｍ时，受温度限制，植被主要由灌丛和草甸组成，ＮＤＶＩ值最小㊂２．３㊀植被ＮＤＶＩ（ＭＯＤＩＳ２０００２０１７）空间变化特征利用线性趋势分析法对２０００２０１７年各年均ＮＤＶＩ值与其相对应的时间序列进行逐项元回归分析，将其回归斜率划分为五类，用以表征该时间段内植被覆盖变化趋势，划分标准及结果见图４㊁表１㊂结果表明，１８ａ间秦巴山区植被覆盖改善的区域面积约２０．０７万ｋｍ２，占总面积的９６．９０％，退化的区域面积约０．９３万ｋｍ２，所占比例为３．１０％，即研究区植被覆盖整体呈增加趋势㊂其中轻度改善的面积最大，为１３．７９万ｋｍ２（４５．９７％），中度改善的面积次之，为１３．４２万ｋｍ２（４４．７３％），明显改善的区域面积为１．８６万ｋｍ２（６．１９％），之后为轻度退化和中度退化，面积分别为０．７１万ｋｍ２（２．３５％）和０．１４万ｋｍ２（０．４７％），明显退化的面积最小，为０．０９万ｋｍ２（２．９％）㊂从空间分布来看，植被明显改善的区域主要集中在西秦岭（甘南的礼县㊁武都县㊁西和县），另外，安康中部和十堰北部等低海拔区域植被覆盖也以明显改善为主；中度改善的区域较为零散，遍布整个研究区；轻度改善的区域主要集中在研究区北部高海拔区域，太白山㊁米仓山和神农架等山地也多表现为轻度改善；植被退化的面积较少，主要集中在研究区西南部的少数地区，如成都北部和德阳北部的交界处，汉中盆地及南阳西部边缘区域也有零星分布㊂由上述分析可得，近１８ａ秦巴山区植被覆盖整体呈改善趋势，以轻度改善和中度改善为主体，变化斜率较大的区域主要集中在海拔相对较低㊁人类活动较为频繁的地区，高海拔区域主要受气候因素影响，植被覆盖变化主要表现为基本不变（轻度退化㊁轻度改善）㊂图４㊀２０００２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ空间及垂直变化特征Ｆｉｇ．４㊀Ｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎ（ａ）ａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ（ｂ）ｏｆＮＤＶＩｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７∗和∗∗分别为通过置信水平为９５％和９９％的显著性检验表１㊀２０００２０１７年秦巴山区植被变化趋势分类标准及结果统计Ｔａｂｌｅ１㊀ＴｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１７类型Ｔｙｐｅ分类标准Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌ面积／万ｋｍ２Ａｒｅａ面积比例／％Ａｒｅａｐｅｒｃｅｎｔ明显退化ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎＳｌｏｐｅ＜－０．００２０．０９０．２９中度退化Ｍｏｄｅｒａｔｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ－０．００２＜Ｓｌｏｐｅ＜－０．００１０．１４０．４７轻度退化Ｍｉｌｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ－０．００１＜Ｓｌｏｐｅ＜００．７１２．３５轻度改善Ｍｉｌｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ０＜Ｓｌｏｐｅ＜０．００１１３．７９４５．９７中度改善Ｍｏｄｅｒａｔｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ０．００１＜Ｓｌｏｐｅ＜０．００２１３．４２４４．７３明显改善ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＳｌｏｐｅ＞０．００２１．８６６．１９为进一步探究海拔对植被覆盖变化的影响，统计秦岭地区不同海拔带多年来植被覆盖的变化情况，结果显示，不同海拔带植被覆盖均呈增加趋势，但增速有所不同（图４）㊂海拔＜５００ｍ㊁５００１０００ｍ㊁１０００１６００ｍ２６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀时，植被类型以农作物与人工园林为主，植被覆盖变化主要受人类活动（耕作制度㊁灌溉及施肥方式㊁退耕还林政策等）影响，ＮＤＶＩ增速较大，分别为４．８％／１０ａ㊁５．７％／１０ａ㊁５．１％／１０ａ，且均通过了置信水平为９９％的显著性检验；海拔在１６００２７００ｍ与２７００３２００ｍ时，植被覆盖变化受人为干扰较小，主要受温度和降水等气候因子影响，在全球变暖的大背景下，该区植被覆盖有所增加，但与低海拔相比增速减小，分别为３．２％／１０ａ（Ｐ＜０．００１）㊁２．６％／１０ａ（Ｐ＜０．０５）；随着海拔的继续升高（＞３２００ｍ），ＮＤＶＩ变化不显著，增速为１．２％／１０ａ（Ｐ＞０．０５）㊂进一步说明人为因素对植被覆盖影响的速度大于气候因素对植被覆盖影响的速度，人类活动可在短时间内改变区域植被覆盖格局㊂２．４㊀植被ＮＤＶＩ（ＳＰＯＴＶＥＧ１９８２２０１５）变化的气候因子驱动力分析温度和降水是影响植被覆盖最直接㊁重要的气候因子［７］，在全球气候变化的大背景下，１９８２２０１５年秦巴山区以增温效应为主，温度增加速率为０．４９ħ／１０ａ（Ｒ＝０．８２６，Ｐ＜０．００１，ｎ＝３４），增湿效应不显著㊂在这种情况下，本文以年为单位，逐项元分别计算２０００２０１５年植被ＮＤＶＩ与年均温和年降水的相关系数，得到其空间分布图，用以分析研究区植被覆盖对气候因子的响应模式，并对相关系数进行统计分类（表２）㊂结果显示，研究区植被覆盖变化与温度主要为正相关，与降水为正负相关并存，与温度的相关性较降水高㊂２０００２０１５年秦巴山区植被覆盖变化与温度的平均相关系数为０．２２，区域正相关系数和负相关系数所占比例分别为８８．８１％和１１．１９％（图５，表２），即在研究时段内，研究区植被覆盖变化与温度主要呈正相关㊂在正相关区域中，低度正相关的区域占总面积的５７．１２％，分布于整个研究区；中度正相关和高度正相关比例分别为１０．６１％㊁０．５８％，主要分布在太白山㊁米仓山和神农架等森林面积较大的高海拔区域，这些地区降水充沛但温度较低，热量为该区域植被生长的主要限制性因子，温度升高有利于植被覆盖的增加㊂负相关的区域面积较小，主要分布在四川北部的松藩县㊁平武县和茂县等地区，另外，豫西地区人口密集㊁人为干扰较大的洛宁县㊁栾川县㊁内乡县一带也与温度呈负相关，但相关性均不显著㊂相比之下，植被覆盖变化与降水的正负相关性较为平衡，平均相关系数为０．０３，正相关与负相关所占比例分别为４１．５３％和５８．４７％㊂其中呈低度正相关的区域比例为４９．１４％，主要分布在研究区北部和南部边缘地区，中度和高度正相关的区域比例分别为７．８６％和１．６６％，主要位于研究区西北部的临潭县㊁岷县和温县等降雨较少的地区，这些地区温度较高，土壤水分蒸发严重，降水增加将促进植被生长；呈低度负相关和中度负相关的区域比例为３４．９８％和６．５５％，主要集中在研究区东部城镇化水平较高的大面积低海拔区域，另外，西南部的高海拔区域也呈负相关，这些区域降水量相对较多，植物生长所需的水分足够，降水增加将导致光照强度下降㊁光合作用减弱，从而抑制植被的生长［４３］㊂表２㊀２０００２０１５年秦巴山区ＮＤＶＩ与温度㊁降水相关系数分类标准及结果统计Ｔａｂｌｅ２㊀ＴｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｆｏｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｍｏｎｇＮＤＶＩ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１５相关性Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ相关系数Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ面积比例／％Ａｒｅａｐｅｒｃｅｎｔ温度Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ降水Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ中度负相关Ｍｏｄｅｒａｔｅｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ＜－０．３０．５８６．５５低度负相关Ｍｉｌｄｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ－０．３０．０１０．６１３４．９８低度正相关Ｍｉｌｄｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ０．００．３５７．１２４９．１４中度正相关Ｍｏｄｅｒａｔｅｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ０．３０．５２６．６２７．６８高度正相关Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ＞０．５５．０７１．６６不同海拔带植被覆盖变化对气候因子的响应具有明显的差异性（图５）㊂结果表明，随着海拔的升高，植被覆盖与温度的相关性出现由负到正的转变㊂海拔小于１６００ｍ时，植被ＮＤＶＩ与温度主要呈负相关，但均未通过显著性检验，１０００１６００ｍ海拔带与温度相关系数最大；海拔在１６００３２００ｍ时，相关性转为正相关，２７００３２００ｍ时，相关系数略有上升，＞３２００ｍ时，相关系数最大为０．３５，且通过了置信水平为９０％的显著性检验，即高海拔区域植被对温度变化更为敏感；与温度相反，随着海拔的升高，ＮＤＶＩ与降水的相关性出现由３６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀图５㊀秦巴山区气温距平㊁降水距平百分率变化趋势，ＮＤＶＩ与温度㊁降水与的相关系数分布以及对温度㊁降水的垂直响应模式Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｏｍａｌｙ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｏｍａｌｙｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ；ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇＮＤＶＩｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇＮＤＶＩａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００２０１５∗为通过置信水平为９０％的显著性检验正到负的转变，海拔在低于２７００ｍ时两者为负相关，高于２７００ｍ时两者为正相关，低海拔区域相关系数更大，但不同海拔带相关性均未通过显著性检验㊂造成这种现象的原因主要为：在低海拔区域，植被覆盖类型主要为农作物和人工园林，植被覆盖与人类活动的相关性高于与气候因子的相关性，且栽培植被对水分要求较高，因此与降水呈正相关，随着海拔的升高，降水增加而温度降低，植被生长主要受热量条件限制，因此与温度呈正相关㊂３㊀结论（１）时间变化上，１９８２２０１７年３种ＮＤＶＩ遥感数据在秦巴山区均呈显著上升趋势㊂１９８２２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ增速为１．４％／１０ａ，其中１９８２２０００年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ整体较低且波动幅度较大，增速为１．６％／１０ａ，年际间变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００年后ＮＤＶＩ较高且呈稳定增加状态，增速为１．７％／１０ａ，ＣＶ为０．０２；２０００２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＳＰＯＴＶＥＧ增速为４．１％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；２０００２０１７年ＮＤＶＩ⁃ＭＯＤＩＳ增速为４．５％／１０ａ，４６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀ＣＶ为０．０５㊂（２）空间分布上，２０００２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区高植被覆盖区主要为太白山㊁米仓山㊁神农架等山地，低植被覆盖区主要为研究区西部的高海拔区和东部受人为干扰严重的低海拔区；随海拔升高，秦岭山地ＮＤＶＩ呈先增加后减少的变化趋势㊂（３）空间变化上，２０００２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖增加的区域大于减少的区域，增加和减少的区域分别占总面积的９６．９０％和３．１０％，低海拔区域变化显著，高海拔区域基本不变；秦岭山地不同海拔梯度带植被覆盖均呈增加趋势，低海拔增速较高海拔大㊂（４）１９８２２０１５年（ＳＰＯＴＶＥＧ数据）秦巴山区增温效应显著，增速为０．４９ħ／１０ａ，增湿效应不显著；２０００２０１５年研究区植被覆盖与温度以正相关为主，主要分布在山地等降水较多的地区；与降水为正负相关性并存，正相关主要分布在研究区西北部降水较少的半干旱区，负相关主要分布在东部城镇化水平较高的低海拔区域；秦岭山地随着海拔的升高，植被覆盖与温度的相关系数呈由负到正的转变，高海拔区域对温度更敏感，与降水的相关系数呈由正到负的转变，低海拔区对降水更敏感㊂研究结果表明，１９８２２０１７年秦巴山区植被覆盖呈显著增加趋势，１９８２２０００年植被ＮＤＶＩ较低且年际波动大，２０００年后植被ＮＤＶＩ较高且稳定增加㊂植被动态变化受气候㊁人为和历史等多种因素共同影响，在研究时段内，研究区温度和降水均呈增加趋势，增温效应尤为明显，但对２０００２０１５年植被覆盖与气温和降水进行相关分析，发现植被覆盖与温度以正相关为主，与降水为正负相关并存，且高海拔区域植被对温度变化更为敏感，低海拔区域对降水更为敏感，这与以往的研究结果相似［１３，２０，２２，２７，３６］，但无论是气温还是降水，呈明显相关的区域面积并不是很大［４４］，造成这种现象的可能性主要有以下几点：首先，气候虽为植被覆盖变化的决定性因子，但两者的相关性受研究时段和空间尺度影响［５］，研究的时空尺度不同，相关系数将存在较大的差异性；其次，植被覆盖变化对气候的响应模式存在显著的空间差异性，并可能存在一定的滞后性［１４，４５⁃４７］，本文仅研究了年均温㊁年降水量对植被ＮＤＶＩ的影响，未对其滞后性进行分析；另外，有研究表明，近年来植被覆盖变化的主要驱动力已由气候因素转为人为因素［４８］，人类活动能在短时间内改变区域环境，退耕还林㊁植树造林等生态保护工程可快速增加区域植被覆盖［２１，４９⁃５０］，自２０００年后，研究区全面实施退耕还林政策，林地增加面积为２．５４ˑ１０６ｈｍ２，约占全国退耕还林总面积的１０％［３７］，植被覆盖变化受人为因素干扰较大㊂因此，秦巴山区植被覆盖变化对不同时段气候因子的响应以及定量分析人为因素（社会经济㊁城市扩张等）对植被覆盖的影响是以后工作的重点内容，以期更为全面的揭示秦巴山区植被覆盖对气候因素与人为因素的响应机制，为山地植被保护和恢复提供科学依据㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＢｒａｓｗｅｌｌＢＨ，ＳｃｈｉｍｅｌＤＳ，ＬｉｎｄｅｒＥ，ＭｏｏｒｅＩＩＩＢ．Ｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔｏｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９７，２７８（５３３９）：８７０⁃８７３．［２］㊀ＢｕｉｔｅｎｗｅｒｆＲ，ＲｏｓｅＬ，ＨｉｇｇｉｎｓＳＩ．Ｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓｏｆｍｕｌｔｉ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｈａｎｇｅｉｎｇｌｏｂａｌｌｅａｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙ．ＮａｔｕｒｅＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ，２０１５，５（４）：３６４⁃３６８．［３］㊀ＶｅｒｂｅｅｃｋＨ，ＫｅａｒｓｌｅｙＥ．Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｉｎｃｌｕｄｉｎｇｌｉａｎａｓｉｎｇｌｏｂａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓｏｆＡｍｅｒｉｃａ，２０１６，１１３（１）：Ｅ４⁃Ｅ４．［４］㊀袁丽华，蒋卫国，申文明，刘颖慧，王文杰，陶亮亮，郑华，刘孝富．２０００⁃２０１０年黄河流域植被覆盖的时空变化．生态学报，２０１３，３３（２４）：７７９８⁃７８０６．［５］㊀王永财，孙艳玲，王中良．１９９８⁃２０１１年海河流域植被覆盖变化及气候因子驱动分析．资源科学，２０１４，３６（３）：５９４⁃６０２．［６］㊀于泉洲，梁春玲，张祖陆．近４０年来南四湖湿地ＮＤＶＩ变化特征及其控制因子分析．湖泊科学，２０１４，２６（３）：４５５⁃４６３．［７］㊀ＮｅｍａｎｉＲＲ，ＫｅｅｌｉｎｇＣＤ，ＨａｓｈｉｍｏｔｏＨ，ＪｏｌｌｙＷＭ，ＰｉｐｅｒＳＣ，ＴｕｃｋｅｒＣＪ，ＭｙｎｅｎｉＲＢ，ＲｕｎｎｉｎｇＳＷ．Ｃｌｉｍａｔｅ⁃ｄｒｉｖｅｎｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９８２ｔｏ１９９９．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００３，３００（５６２５）：１５６０⁃１５６３．［８］㊀ＥｃｋｅｒｔＳ，ＨｕｓｌｅｒＦ，ＬｉｎｉｇｅｒＨ，ＨｏｄｅｌＥ．ＴｒｅｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆＭＯＤＩＳＮＤＶＩｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｌａｎｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎＭｏｎｇｏｌｉａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，２０１５，１１３：１６⁃２８．［９］㊀Ｇｅｈｒｉｇ⁃ＦａｓｅｌＪ，ＧｕｉｓａｎＡ，ＺｉｍｍｅｒｍａｎｎＮＥ．ＴｒｅｅｌｉｎｅｓｈｉｆｔｓｉｎｔｈｅＳｗｉｓｓＡｌｐｓ：ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｒｌａｎｄａｂａｎｄｏｎｍｅｎｔ？ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，２００７，１８（４）：５７１⁃５８２．［１０］㊀ＭａｎｃｉｎｏＧ，ＮｏｌèＡ，ＲｉｐｕｌｌｏｎｅＦ，ＦｅｒｒａｒａＡ．ＬａｎｄｓａｔＴＭｉｍａｇｅｒｙａｎｄＮＤＶＩｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇｔｏｄｅｔｅｃｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅ：ａｓｓｅｓｓｉｎｇｎａｔｕｒａｌｆｏｒｅｓｔ５６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀。

秦岭主要森林类型近自然度评价

秦岭主要森林类型近自然度评价彭舜磊;王得祥【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2011(047)001【摘要】选择秦岭火地塘林区7个森林类型,在样地调查的基础上,基于敏感性分析,选择17个反映森林类型特征的指标,运用层次分析法建立秦岭主要森林类型近自然度评价指标体系,应用综合指数法建立评价数学模型.根据等间距法,将森林类型近自然度评价综合指数划分为5个等级.评价结果表明:秦岭7个主要森林类型即铁杉天然次生林、锐齿栎天然次生林、华山松天然次生林、红桦天然次生林、华山松人工林、油松人工林、华北落叶松人工林的近自然度评价综合指数分别为0.98,0.90,0.78,0.56,0.39,0.35,0.01,近自然度等级分别为1,1,2,3,4,4,5,铁杉和锐齿栎天然次生林处于近自然状态,其他林分分别处于半自然、远天然、近人工和人工状态,近自然度顺序表现为顶极群落森林>演替过渡群落森林>先锋群落森林>乡土树种人工林>外来树种人工林.评价结果与该区森林天然性程度相吻合,证明评价指标体系和模型的适用性.针对不同森林类型的近自然度,提出相应的经营措施.%Naturalness assessment was a basic work for natural forest management and it also could be used to propose reasonable measures for forestation. This study was carried out in Qinling mountain where most forests were natural secondary forests and our objective was to assess naturalness of the main forest types in this region. The data were collected from 35 stand plots and 105 soil samples. On this basis, through sensitivity analysis of 30 indexes which describes the community characteristics, 17indexes were filtered out and used to establish an assessment index system. Integrated indexes were analyzed with the analytic hierarchy process (AHP) to build a model for assessing the naturalness. The results showed that: The integrated indexes of naturalness of Tsuga chinensis secondary forest, Quercus aliena var.acuteserrata secondary forest, Pinus armandii secondary forest, Cephalotaxus sinensis secondary forest, Pinus armandii plantation, Pinus tabulaeformis plantation, Larix principis-rupprechtii plantation were 0.98,0.90, 0.78, 0.56, 0.39, 0.35, 0.01 and their naturalness classifications were 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5 respectively. Tsuga chinensis secondary forest,Quercus aliena var. acuteserrata secondary forest were Near -natural forest, other forests were semi-natural forest, Far from-natural forest, Near-plantation and plantation, respectively. The order of naturalness was climax community ＞transition succession community ＞ pioneer community ＞ native seedling plantation ＞ exotic seedling plantation. The assessment results fitted the actual situation well, which indicated the index system had good performance in this region.According to the naturalness of different forest types, some corresponding measures of management were proposed.【总页数】8页(P135-142)【作者】彭舜磊;王得祥【作者单位】西北农林科技大学林学院,杨凌,712100;华东师范大学环境科学系,上海,200062;西北农林科技大学林学院,杨凌,712100【正文语种】中文【中图分类】S718.54【相关文献】1.秦岭火地塘林区主要森林类型的碳储量和碳密度 [J], 刘华;雷瑞德;侯琳;王富群2.永安市洪田村森林类型现状及森林自然度与经营度评价 [J], 胡丽秋;邓华锋3.秦岭森林类型近自然度评价研究 [J], 周小勇4.不同云南松群落近自然度评价及其评价指标体系的构建 [J], 张俊艳;成克武;臧润国;郎南军;江期川;王茜5.宝天曼自然保护区主要森林类型自然度评价 [J], 彭舜磊;吕建华;陈昌东;齐光;赵干卿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

秦岭森林群落分布格局初步解析

秦岭森林群落分布格局初步解析秦岭是中国著名的山脉之一，位于中国中部，横贯陕西、甘肃、四川和重庆四个省（市）。

这里地势复杂，气候多样，形成了多样化的森林群落，具有重要的生态功能和保护价值。

本文将对秦岭森林群落分布格局进行初步解析。

秦岭地区的森林群落类型丰富多样，主要包括常绿阔叶林、针叶林、落叶阔叶林和混交林等。

其中，常绿阔叶林是秦岭森林群落分布的主要类型之一。

这种森林群落一年四季都保持着浓绿色，树种主要包括柏树、榆树、水杉、南方红豆杉等。

常绿阔叶林分布于海拔较低的山脊和山坡上，它们具有较强的耐旱能力，适应陕西北部的干旱气候。

针叶林是另一种常见的森林群落类型，分布于海拔较高的山区，如太白山、华山等地。

这些森林群落主要由松树、杉树、云杉等针叶树种组成，它们具有较强的抗寒能力，能够在寒冷的冬季中生存。

针叶林在秦岭地区起到了重要的生态保护作用，保持了山区的水源和土壤稳定。

落叶阔叶林也是秦岭地区的一种重要森林群落类型，分布于中海拔地区，如秦岭主峰等地。

这种森林群落主要由槭树、橡树、枫树等树种组成，它们在秋季会失去叶子，形成美丽的秋景。

落叶阔叶林是秦岭地区的重要景观资源之一，也是吸引游客的重要原因之一。

此外，秦岭地区还存在着丰富多样的混交林群落，这是指不同类型的树种在同一地区共同生长形成的森林群落。

混交林群落具有较高的生物多样性和生态系统服务能力，在生态系统恢复和资源保护中具有重要意义。

秦岭地区的混交林主要由常绿阔叶树种和针叶树种混合而成，形成了独特的景观。

总体而言，秦岭森林群落的分布格局呈现出多样化和复杂性的特点。

这种格局的形成受到多种因素的综合影响，如地形、气候、土壤等。

而这些森林群落的存在和分布不仅仅是自然因素的结果，也与人类活动密切相关。

长期以来，人类在秦岭地区进行的砍伐、开垦和建设等活动，对森林群落的分布格局产生了一定的影响。

在当代，保护秦岭地区的森林群落已经成为社会关注的焦点之一。

各级政府和环境保护组织加强了对秦岭地区的保护力度，制定了相关政策和措施，加强了森林资源的保护和合理利用。

秦岭林区四种典型次生林林下层植物多样性研究

ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ；ｓｅｃｏｎｄａｒｙｆｏｒｅｓｔ；ｕｎｄｅｒｓｔｏｒｙｓｐｅｃｉｅｓ；ｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｄｅｘ
林下灌草层既是乔木林结构的重要组成部分，反映和影响着林地立地条件和环境，在涵养水源、保持水土、维护物种多样性等方面也发挥着重要作用。秦岭是我国南北气候的分界线，森林植物南北过渡特征明显，森林类型丰富多样，秦岭林区是陕西省最重要、最大的林区，有林地面积约占全省有林地近６０％，对全省乃至全国社会经济发展、气候及大气质量调节维护有着至关重要的影响。自２０世纪八九十年代实施全面禁伐、退耕还林、封山育林等政策以来，秦岭林区林地质量逐步
犝狀犱犲狉狊狋狅狉狔犇犻狏犲狉狊犻狋狔犪狀犱犚犲犵犲狀犲狉犪狋犻狅狀狅犳犉狅狌狉犜狔狆犻犮犪犾犛犲犮狅狀犱犪狉狔犉狅狉犲狊狋狊犻狀犙犻狀犾犻狀犵犕狅狌狀狋犪犻狀狊
ＣＩＡＹｉｎ１，２，ＫＡＮＧＢｉｎｇ２，ＣＡＩＺｈｏｎｇｋｅ３（１．犛犺犪犪狀狓犻犕狌狊犲狌犿狅犳犖犪狋狌狉犪犾犎犻狊狋狅狉狔，犡犻＇犪狀，犛犺犪犪狀狓犻７１００６１；
工措施，改善其林下群落结构，提高林地生产力和生态功能。
关键词：秦岭；次生林；林下物种；多样性指数
中图分类号：Ｓ７１８．５５＋３

阿尔泰山萨彦岭4种优势树种径向生长对气候因子的响应

第４０卷第１７期２０２０年９月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金国际合作项目（４１７１１０１３４６）收稿日期：２０１９⁃０８⁃０８；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０７⁃１０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｈｕａｎｇｊｇ＠ｓｃｂｇ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０８０８１６６５康剑，蒋少伟，黄建国．阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应．生态学报，２０２０，４０（１７）：６１３５⁃６１４６．ＫａｎｇＪ，ＪｉａｎｇＳＷ，ＨｕａｎｇＪＧ．ＲａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅＳａｙａｎＲａｎｇｅｏｆｔｈｅＡｌｔａｉＭｏｕｎｔａｉｎｓ，Ｒｕｓｓｉａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１７）：６１３５⁃６１４６．阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应康㊀剑１，２，３，蒋少伟１，２，３，黄建国１，２，３，∗１中国科学院华南植物园，退化生态系统植被恢复与管理重点实验室，广州㊀５１０６５０２中国科学院大学资源与环境学院，北京㊀１０００４９３中国科学院核心植物园，广州㊀５１０６５０摘要：气候变化深刻地影响森林树木的生长，而树种对气候变化敏感度的差异可能影响了气候变化下的森林生态系统响应㊂因此，研究优势树种间生长对气候变化的敏感度差异，对正确认识气候变化下林分生长动态及分布格局十分重要㊂基于树木年代学的方法，研究了阿尔泰山萨彦岭西伯利亚落叶松（Ｌａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ）㊁西伯利亚红松（Ｐｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ）㊁西伯利亚冷杉（Ａｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａ）以及西伯利亚云杉（Ｐｉｃｅａｏｂｏｖａｔａ）４种优势树种的径向生长⁃气候关系㊂结果显示：（１）西伯利亚冷杉径向生长与上一年１０１１月㊁当年１９月的干旱指数㊁２４月的降水显著正相关，与１月的平均温和最高温呈显著负相关关系，与当年４㊁６月份的水汽压正相关；（２）西伯利亚落叶松径向生长与上一年８月和当年８月的平均温㊁最高温以及当年８月的最低温显著负相关，而与当年６月的最低温则正相关，与８月份的水汽压显著负相关；（３）西伯利亚红松径向生长与３月降水㊁７月最低温㊁上一年１０月的水汽压显著正相关；（４）西伯利亚云杉径向生长与６月平均温㊁最高温㊁水汽压正相关，与上一年１０１１月㊁当年２４月和９月的干旱指数正相关，同时与３㊁４月的降水量显著正相关㊂西伯利亚冷杉和西伯利亚云杉㊁西伯利亚云杉和西伯利亚落叶松㊁西伯利亚云杉和西伯利亚红松对于特定气候因子表现出相似的响应结果，与年表间相关性的结果一致㊂但差异也是明显的，西伯利亚冷杉和西伯利亚云杉对区域水分变化敏感，而西伯利亚落叶松和西伯利亚红松主要对区域温度变化敏感㊂综上所述，气候变化下，该区域优势树种对气候变化响应的差异可能导致区域林分动态和格局的改变，因此，多树种径向生长⁃气候关系研究有助于正确反映森林动态㊂研究结果可以为区域森林管理与生态保护工作提供理论依据㊂关键词：阿尔泰山萨彦岭；４种优势树种；树木年轮；气候；径向生长ＲａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅＳａｙａｎＲａｎｇｅｏｆｔｈｅＡｌｔａｉＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ＲｕｓｓｉａＫＡＮＧＪｉａｎ１，２，３，ＪＩＡＮＧＳｈａｏｗｅｉ１，２，３，ＨＵＡＮＧＪｉａｎｇｕｏ１，２，３，∗１ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＲｅｓｔｏｒａｔｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＤｅｇｒａｄｅｄＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＢｏｔａｎｉｃａｌＧａｒｄｅｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６５０，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ３ＣｏｒｅＢｏｔａｎｉｃａｌＧａｒｄｅｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６５０，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｈａｓａｐｒｏｆｏｕｎｄｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｆｏｒｅｓｔｔｒｅｅｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｍａｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｉｓｅｘｔｒｅｍｅｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｍｏｎｇｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ，ｔｏｃｏｒｒｅｃｔｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｇｒｏｗｔｈｄｙｎａｍｉｃｓａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｓｔａｎｄｕｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｍｅｔｈｏｄｏｆ６３１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ，ｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｔｒｅｅ⁃ｒｉｎｇｗｉｄｔｈｉｎｄｅｘｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ，Ｐｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ，ＡｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａａｎｄＰｉｃｅａｏｂｏｖａｔｅｏｎｔｈｅＳａｙａｎＲａｎｇｅｏｆｔｈｅＡｌｔａｉＭｏｕｎｔａｉｎｓ，Ｒｕｓｓｉａｎ．Ｗｅｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｔｈｅｓｉｘｃｌｉｍａｔｉｃｆａｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ（１）ｔｈｅｒｅｗａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＡ．ｓｉｂｉｒｉｃａａｎｄＰＤＳＩｆｒｏｍＯｃｔｏｂｅｒｔｏＮｏｖｅｍｂｅｒｏｆｔｈｅｐｒｅｖｉｏｕｓｙｅａｒａｎｄｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｙｅａｒ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｒｏｍＦｅｂｒｕａｒｙｔｏＡｐｒｉｌ，ａｎｄｔｈｅｍｅａｎａｎｄｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＪａｎｕａｒｙ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅｉｎＡｐｒｉｌａｎｄＪｕｎｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｙｅａｒｗａｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈ．（２）ＴｈｅｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＬ．Ｓｉｂｅｒｉａｎｗａｓｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅｉｎＡｕｇｕｓｔｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｙｅａｒ，ｔｈｅｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＡｕｇｕｓｔｏｆｔｈｅｐｒｅｖｉｏｕｓｙｅａｒ，ａｎｄｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＪｕｎｅ．（３）ＴｈｅｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＰ．ｓｉｂｉｒｉｃａｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｎｄｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＭａｒｃｈａｎｄｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＪｕｌｙ，ａｌｓｏｔｈｅｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅｉｎｌａｓｔＯｃｔｏｂｅｒ．（４）ＴｈｅｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＰ．ｏｂｏｖａｔｅｗａｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｍｅａｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｉｎＪｕｎｅ，ＰＤＳＩｆｒｏｍＯｃｔｏｂｅｒｔｏＮｏｖｅｍｂｅｒｏｆｐｒｅｖｉｏｕｓｙｅａｒａｎｄｆｒｏｍＦｅｂｒｕａｒｙｔｏＡｐｒｉｌａｎｄＳｅｐｔｅｍｂｅｒｏｆｃｕｒｒｅｎｔｙｅａｒ．Ｏｕｒｆｉｎｄｉｎｇｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｓｉｍｉｌａｒｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｒｅｅｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈ⁃ｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓｂｅｔｗｅｅｎｓｐｅｃｉｅｓ．ＢｕｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｈａｔＡ．ｓｉｂｉｒｉｃａａｎｄＰ．ｏｂｏｖａｔｅｗａｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｒｅｇｉｏｎａｌｗａｔｅｒ，ｗｈｉｌｅＬ．ＳｉｂｅｒｉａｎａｎｄＰ．ｓｉｂｉｒｉｃａｗａｓｍａｉｎｌｙｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｒｅｇｉｏｎａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｉｓｒｅｇｉｏｎｍａｙｌｅａｄｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｓｔａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓａｎｄｐａｔｔｅｒｎｕｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈ⁃ｃｌｉｍａｔｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｉｓｈｅｌｐｆｕｌｔｏｃｏｒｒｅｃｔｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｆｏｒｅｓｔｄｙｎａｍｉｃｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒｒｅｇｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＳａｙａｎＲａｎｇｅｏｆｔｈｅＡｌｔａｉＭｏｕｎｔａｉｎｓ；ｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ；ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ；ｃｌｉｍａｔｅ；ｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈ近年来，全球变化趋势明显，人类活动导致的全球变暖比工业化前的水平高出０．８１．２ħ之间㊂如果全球变暖继续以目前的速度增长，预计在２０３０年至２０５２年间，全球温度变暖增幅可能会达到１．５ħ［１］㊂森林作为重要的碳汇，极易受到全球变化的影响㊂树木作为森林的组成元素，其生长除受其自身生理因素影响外，还与气候因子紧密相关㊂因此，气候变化对全球范围内的森林生态系统产生重要影响［２］，特别是作为全球最大生物群落之一的北方森林㊂研究气候变化背景下北方森林优势树种间径向生长⁃气候变化关系的差异，有助于反映森林生态系统动态发展，为森林生态管理与可持续发展提供科学依据㊂由于具有年分辨率高以及可靠性强的特点，树木年轮学成为研究气候变化条件下树木生长⁃气候关系的重要手段［３］㊂研究发现除了海拔㊁纬度等因子是影响树木生长⁃气候因子间关系的重要因素外，同一生境中不同树种的差异也会导致响应的分异［４⁃９］㊂黄建国等通过对加拿大东部的北方森林中的４种主要树种研究发现，黑云杉（Ｐｉｃｅａｍａｒｉａｎａ）和北美短叶松（Ｐｉｎｕｓｂａｎｋｓｉａｎａ）受到生长季温度的影响，而生长季前的降水对阔叶树种山杨（Ｐｏｐｕｌｕｓｔｒｅｍｕｌｏｉｄｅｓ）㊁北美白桦（Ｂｅｔｕｌａｐａｐｙｒｉｆｅｒａ）的生长有积极作用［１０］㊂张卫国等对玉龙雪山３个针叶树种对气候响应的研究发现，大果红杉（Ｌａｒｉｘｐｏｔａｎｉｎｉｉ）和长苞冷杉（Ａｂｉｅｓｇｅｏｒｇｅｉ）主要受到生长季温度㊁水分的限制，而丽江云杉（Ｐｉｃｅａｌｉｋｉａｎｇｅｎｓｉｓ）则主要受限于生长季前的水热条件［１１］㊂王婷等通过对比油松和华山松年表与气候变化的相关关系，发现２个树种与温度㊁降水的响应发生在不同时期［１２］㊂上述研究结果表明，径向生长⁃气候变化关系在优势树种种间存在差异㊂阿尔泰山位于北半球的中高纬度地区，是中亚地区最大的山系之一，也是中亚气候变化的敏感区域，在全球气候变化研究中具有特殊地位［１３⁃１４］㊂其森林生态系统被普遍认为是对气候变化响应最敏感的生态系统［１５］㊂阿尔泰山西萨彦岭地区森林覆盖广泛，为典型的北方森林，包括西伯利亚落叶松（Ｌ．ｓｉｂｉｒｉｃａ）㊁西伯利亚红松（Ｐ．ｓｉｂｉｒｉｃａ）㊁西伯利亚冷杉（Ａ．ｓｉｂｉｒｉｃａ）以及西伯利亚云杉（Ｐ．ｏｂｏｖａｔａ）等优势种，且研究区域人为干扰较少，是研究气候变化⁃树木生长关系的理想区域㊂作为全球重要的生物多样性保护地区之一，该区域目前已经开展了部分对树木径向生长⁃气候变化关系的研究，且发现树木径向生长主要受到温度㊁水分的影响［１６⁃１７］㊂但目前还没有针对优势树种间响应的报道，而径向生长⁃气候关系在树种间的差异往往影响了气候变化下森林的响应㊂因此，研究优势树种间生长对气候变化的敏感度差异，对正确认识气候变化下林分生长动态及分布格局非常重要㊂本文通过测定阿尔泰山西萨彦岭的４种优势树种的树轮宽度数据，建立标准年表，对７６年间（１９４０２０１６）４种优势树种与６个气候因子（平均温度（Ｔ）㊁最高温度（ＴＭＡＸ）㊁最低温度（ＴＭＩＮ）㊁降水（ＰＣＰ）㊁干旱指数（ＰＤＳＩ）㊁水汽压（ＶＡＰ））的响应做了深入分析，探究不同树种径向生长对气候的响应异同㊂该结果有助于完善该区域优势树种径向生长⁃气候变化关系，预测未来林分动态以及分布格局，旨在为我国一带一路战略的重要生态屏障保护提供科技支撑㊂１㊀研究区域研究区域为俄罗斯境内的西萨彦岭，属于阿尔泰山东支，位于蒙古高原的北沿㊁西伯利亚的南缘（４２ʎＮ５３ʎＮ，９３ʎＥ９４ʎＥ）（图１）㊂该地区属于寒冷带常湿冷温气候，受到极地气旋和西伯利亚寒流的影响，夏季温暖相对较短，冬季严寒漫长［１８⁃１９］㊂该区域年均气温－５．３８ħ，其中７月份月均温度最高，为１３．９２ħ；１月份月均温度最低，为－２７．１７ħ，１４月㊁１０１２月平均气温均为零下㊂年均总降水量９２５．５５ｍｍ，且集中在５８月，占全年总降水量的５０％（图２）㊂研究区域的植被具有高度的垂直地带性，受地形影响，北部被大面积北方森林所覆盖㊂海拔２２００２５００ｍ达到树线，树线以上则主要是灌木与亚高山草甸等植被类型［２０］㊂图１㊀研究区位置示意及样点位置Ｆｉｇ．１㊀ＳｔｕｄｙａｒｅａｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｓｉｔｅｓｌｏｃａｔｉｏｎＲＵＡＢＳＩ：西伯利亚冷杉样点，ＲｕｓｓｉａＡｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＰＩＯＢ：西伯利亚云杉样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｃｅａｏｂｏｖａｔａ；ＲＵＰＩＳＩ：西伯利亚红松样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＬＡＳＩ：西伯利亚落叶松样点，ＲｕｓｓｉａＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ２㊀研究方法２．１㊀样本采集西伯利亚冷杉喜湿耐寒，多生长于阴坡半阴坡区域，常与西伯利亚落叶松或西伯利亚云杉等树种组成混交林［２１］㊂西伯利亚云杉耐寒耐阴，多为纯林，分布于海拔１２００２４００ｍ范围内，是北方森林的重要建群种之７３１６㊀１７期㊀㊀㊀康剑㊀等：阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应㊀图２㊀研究区１９４０２０１６年区间月平均气温㊁月平均最低气温㊁月平均最高气温和降水的变化趋势Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｏｆｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｆｒｏｍ１９４０ｔｏ２０１６一［２２］㊂西伯利亚红松的生境与冷杉较为相似，同样不耐干旱［２３］㊂而西伯利亚落叶松为落叶针叶树种，该树种喜光，相对较为耐旱［２４］（图３）㊂研究区域内，分布有针叶树混交林，针阔叶混交林，此外还有部分以纯林形式存在㊂２０１７年７月于研究区海拔１２００１３００ｍ之间的区域内选取了４个样地，样地分别为各树种与疣枝桦（Ｂｅｔｕｌａｐｅｎｄｕｌａ）组成的混交林，每个样地分别选择一个优势树种，并在每个样地中均设置１个２０ｍˑ２０ｍ的无人为干扰㊁未经过火灾㊁虫害等的林分作为样方，样方内有可采样的树木１５株以上（表１），样方内平均树木高度２２．５ｍ，平均胸径３５．７ｃｍ，立木密度约为每公顷１８７５株㊂用生长锥在每株树木胸径处（树高１．３ｍ处）从平行于所在坡面的两个不同方向分别钻取一个样芯，封装于塑料管中带回实验室㊂图３㊀主要树种Ｆｉｇ．３㊀Ｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ２．２㊀年表建立采集的树轮样本在实验室经过干燥㊁固定㊁打磨等处理后，运用树轮测量专业仪器ＬｉｎＴａｂ树轮宽度测量８３１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀仪及配套ＴＳＡＰ软件（ＬｉｎＴａｂ６．０，ＦｒａｎｋＲｉｎｎｔｅｃｈ，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，Ｇｅｒｍａｎｙ）测量年轮宽度（精度为０．００１ｍｍ），采用目视初步定年㊁骨架图定年等方式交叉定年，确定每一轮的精确年份，并使用ＣＯＦＦＥＣＨＡ程序检测交叉定年的准确度以及缺失轮判断的可靠性［２５］㊂运用Ｒ软件中的ｄｐｌＲ包［２６］，使用响应截止频率为５０％，级数长度６７％的样条函数对年表进行去趋势处理［２７］，以消除与树龄有关的生长趋势及非气候因子所引起的树木生长波动，最终建立各树种的标准年表（ＳＴＤ，Ｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ）（图４）㊂同时，为了更好的评估年表的质量，计算了部分参数，包括平均敏感度（ＭＳ，Ｍｅａｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）㊁一阶自回归系数（ＡＲ１，Ｆｉｒｓｔ⁃ｏｒｄｅｒｓｅｒｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）㊁样本相关系数（ｒｂａｒ，Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒａｌｌｓｅｒｉｅｓ）㊁第一主分量方差（ＰＣ１，Ｖａｒｉａｎｃｅｉｎｆｉｒｓｔｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ）㊁信噪比（ＳＮＲ，Ｓｉｇｎａｌ⁃ｔｏ⁃ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ）以及样本总体解释量（ＥＰＳ，Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ）㊂表１㊀采样基本信息表Ｔａｂｌｅ１㊀Ｓａｍｐｌｅｂａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｂｌｅ样点Ｓｉｔｅ⁃ｐｌｏｔ经度Ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ纬度Ｌａｔｉｔｕｄｅ海拔／ｍＥｌｅｖａｔｉｏｎ树／棵Ｔｒｅｅｓ样芯／个ＣｏｒｅｓＲＵＡＢＳＩ９３ʎ１８ᶄＥ５２ʎ４９ᶄＮ１３１９２５５０ＲＵＰＩＯＢ９３ʎ５７ᶄＥ５２ʎ４１ᶄＮ１２６５１７３４ＲＵＰＩＳＩ９３ʎ１１ᶄＥ５２ʎ４８ᶄＮ１２８７２０４０ＲＵＬＡＳＩ９３ʎ２６ᶄＥ５２ʎ３５ᶄＮ１１９９２０４０㊀㊀ＲＵＡＢＳＩ：西伯利亚冷杉样点，ＲｕｓｓｉａＡｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＰＩＯＢ：西伯利亚云杉样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｃｅａｏｂｏｖａｔａ；ＲＵＰＩＳＩ：西伯利亚红松样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＬＡＳＩ：西伯利亚落叶松样点，ＲｕｓｓｉａＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ２．３㊀气象资料所有样点均位于ＣＲＵ规范的同一个０．５ʎˑ０．５ʎ的格点当中，格点历史气象插值资料（主要为月资料）从ＫＮＭＩＣｌｉｍａｔｅＥｘｐｌｏｒｅｒ网站ＣＲＵＴＳ４．０２下载（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｌｉｍｅｘｐ．ｋｎｍｉ．ｎｌ／ｓｔａｒｔ．ｃｇｉ？ｉｄ＝ｓｏｍｅｏｎｅ＠ｓｏｍｅｗｈｅｒｅ），并整理用于后续统计分析㊂数据长度为１９４０２０１６年，主要指标包括月平均温度（Ｔ）㊁月平均最低温度（ＴＭＩＮ）㊁月平均最高温度（ＴＭＡＸ）㊁月降水量（ＰＣＰ）㊁水汽压（ＶＡＰ）㊁帕尔默干旱指数（ＰＤＳＩ）［２８］（ＰＤＳＩ是土壤干旱程度的重要表征指数）㊂除当年数据外，还选择了上一年８１２月的上述气候指标作为分析对象㊂２．４㊀数据分析利用Ｒ软件，计算各年表的参数，运用Ｒ包ｔｒｅｅｃｌｉｍ对不同树种与气候因子之间的Ｐｅａｒｓｏｎ系数进行分析，该函数根据年轮年表与每月的气候数据计算响应和相关系数，同时在Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ重采样分析中获得显著性检验结果，所有图件使用Ｒ㊁ＡｒｃＭａｐ等软件制作［２９⁃３０］㊂３㊀结果与分析３．１㊀４种不同树种年表的特征分析通过对研究区域４种优势树种树轮年表统计参数特征分析发现（表２），年表序列长度的平均值为２１５年㊂平均敏感度（ＭＳ）较高，为０．１１０．１４，其中西伯利亚落叶松（ＬＹ）的ＭＳ最高为０．１４㊂一阶自回归系数（ＡＲ１）均较高，在０．４１０．７１间㊂第一主分量方差（ＰＣ１）均在３４．８％以上，样本间相关系数均大于０．３０，信噪比（ＳＮＲ）的数值除了西伯利亚落叶松外均保持在１８．７７１９．２６，表明年表中用于分析的环境信息量较大㊂样本总体解释量（ＥＰＳ）的数值均高于０．８５的临界值［３１］㊂因此，本研究建立的年表具有一定的敏感性，且包含了由气候产生的低频变化和树木生理滞后效应［２６］，气候因子对树木径向生长影响较大，年表中含有较多的气候信息［３２］，采集的样本量中的信号可以代表总体特征㊂对４种树种的标准年表（１９４０２０１６）间的相关分析发现，西伯利亚云杉与西伯利亚冷杉年表的相关性最高（ｒ＝０．６８，Ｐ＜０．０５），其次为西伯利亚云杉的年表与西伯利亚红松之间的相关性（ｒ＝０．６５，Ｐ＜０．０５），此外，西伯利亚云杉与西伯利亚落叶松的相关性也较高（ｒ＝０．４７，Ｐ＜０．０５），相关系数反映了采样点树种之间的生长一致性（图５）㊂９３１６㊀１７期㊀㊀㊀康剑㊀等：阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应㊀表２㊀４种优势树种标准年表主要特征参数Ｔａｂｌｅ２㊀Ｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓᶄｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓ树种Ｓｐｅｃｉｅｓ西伯利亚冷杉Ａ．ｓｉｂｉｒｉｃａ西伯利亚落叶松Ｌ．ｓｉｂｉｒｉｃａ西伯利亚红松Ｐ．ｓｉｂｉｒｉｃａ西伯利亚云杉Ｐ．ｏｂｏｖａｔａ年表长度Ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｌｅｎｇｔｈ１８２９２０１８１９２８２０１８１７１３２０１８１７５３２０１８样本数量Ｎｕｍｂｅｒｏｆｔｒｅｅｓ（ｒａｄｉｉ）２５（４７）２０（４０）２０（４０）１７（３３）平均敏感度（ＭＳ）Ｍｅａｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ０．１１４０．１４１０．１２８０．１２９标准差（ＳＤ）Ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ０．２１４０．４４９０．１７４０．２２８一阶自回归系数（ＡＣ１）Ｆｉｒｓｔ⁃ｏｒｄｅｒｓｅｒｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ０．７１３０．４０６０．５２６０．５５８公共区间１９４０２０１６样本相关系数Ｒ１：Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒａｌｌｓｅｒｉｅｓ０．３１９０．３０．３２２０．３６９第一主分量方差（ＰＣ１）Ｖａｒｉａｎｃｅｉｎｆｉｒｓｔｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ／％３４．８３７３４．９３９．６信噪比（ＳＮＲ）Ｓｉｇｎａｌ⁃ｔｏ⁃ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ１８．７６７８．１３３１８．９８１９．２５８样本总体解释量（ＥＰＳ）Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ０．９４９０．８９１０．９５０．９５１图４㊀４种优势树种的标准年表和样本量Ｆｉｇ．４㊀Ｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｓａｍｐｌｅｓｉｚｅｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｓｐｅｃｉｅｓ３．２㊀４种优势树种对气候因子的响应通过对４种树种年表分别与６个气候因子做相关分析发现，４种优势树种径向生长的限制因子不尽相同㊂其中，西伯利亚冷杉的径向生长与２４月（生长季前期）（ｒ＝０．２０，ｒ＝０．２３，ｒ＝０．３３；Ｐ＜０．０５）的降水量（ＰＣＰ）显著正相关，与干旱指数（ＰＤＳＩ）有着很强的相关性，表现为上一年的１０㊁１１月（ｒ＝０．２５，ｒ＝０．３０；Ｐ＜０．０５）㊁当年１９月（ｒ＝０．２５０．４３，Ｐ＜０．０５）该树种的径向生长与干旱指数呈显著正相关㊂当年１月份的平均温度（Ｔ）㊁最高温度（ＴＭＡＸ）与径向生长有显著负相关关系（ｒ＝－０．１６，ｒ＝－０．１６；Ｐ＜０．０５）㊂此外，当年４㊁６月的水汽压（ＶＡＰ）与径向生长显著正相关（ｒ＝０．２７，ｒ＝０．２６；Ｐ＜０．０５）（图６）㊂西伯利亚落叶松的径向生长与降水量的相关性未达到显著性水平，但与上一年８㊁９月的干旱指数显著负０４１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀４种优势树种的标准年表的相关性（１９４０２０１６）Ｆｉｇ．５㊀Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄａｒｄｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｓｐｅｃｉｅｓｉｎｃｏｍｍｏｎｐｅｒｉｏｄｆｒｏｍ１９４０ｔｏ２０１６ＲＵＡＢＳＩ：西伯利亚冷杉样点，ＲｕｓｓｉａＡｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＰＩＯＢ：西伯利亚云杉样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｃｅａｏｂｏｖａｔａ；ＲＵＰＩＳＩ：西伯利亚红松样点，ＲｕｓｓｉａＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ；ＲＵＬＡＳＩ：西伯利亚落叶松样点，ＲｕｓｓｉａＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ相关（ｒ＝－０．２５，ｒ＝－０．１５；Ｐ＜０．０５）㊂此外，落叶松生长对温度的响应较为明显，其中上一年８月和当年８月的平均温（ｒ＝－０．１１，ｒ＝－０．１９；Ｐ＜０．０５）与径向生长显著负相关，当年８月的平均最高温也表现相同的响应（ｒ＝－０．１９，Ｐ＜０．０５），上一年８月和当年８月的平均最低温（ＴＭＩＮ）与径向生长显著负相关（ｒ＝－０．１４，ｒ＝－０．１６；Ｐ＜０．０５），而在当年６月则呈现显著正相关（ｒ＝０．２３，Ｐ＜０．０５）㊂水汽压在当年８月的值也显示与落叶松径向生长显著负相关（ｒ＝－０．１３，Ｐ＜０．０５）（图７）㊂４种树种当中，西伯利亚红松径向生长与气候因子的相关性较低，仅与当年３月降水㊁当年７月平均最低温㊁上一年１０月的水汽压存在显著正相关的关系（ｒ＝０．２４，ｒ＝０．２５，ｒ＝０．２０；Ｐ＜０．０５）（图８）㊂西伯利亚云杉的径向生长与当年３㊁４月的降水量显著正相关（ｒ＝０．２３，ｒ＝０．２１；Ｐ＜０．０５），与上一年１０１１月㊁当年２４㊁９月的干旱指数有显著正相关关系（ｒ＝０．２４０．３１；Ｐ＜０．０５）㊂在温度响应方面，与６月的平均温㊁平均最高温都有显著正相关关系（ｒ＝０．３２，ｒ＝０．３３；Ｐ＜０．０５）㊂此外，该树种径向生长还与上一年１０月㊁当年６月的水汽压显著正相关（ｒ＝０．２５，ｒ＝０．３９；Ｐ＜０．０５）（图９）㊂４㊀讨论研究结果充分表明，对于同一气候条件下，西伯利亚冷杉与西伯利亚云杉均与干旱指数有正响应关系，６月份温度对于西伯利亚云杉和西伯利亚落叶松有着相似的正响应，西伯利亚云杉与西伯利亚红松均受到生长季前的降水影响㊂这可能是由于在大环境下，树种的径向生长在特定方面产生的一致性信号，树种年表间的相关性分析结果与上述的树种间径向生长⁃气候关系的共性是一致的㊂但是，不同的树种径向生长⁃气候因子的关系也存在差异，包括对同一气候因子的响应方式㊁响应时间㊁响应程度等方面都存在一定的差异，这种差异可能来自于不同树种的生理特征以及遗传差异㊂西伯利亚冷杉的径向生长与２４月降水量显著正相关，与上一年１０㊁１１月和当年１９月干旱指数显著正相关，而与１月温度显著负相关，该结果说明该区域西伯利亚冷杉径向生长主要受到干旱限制，为干旱敏感１４１６㊀１７期㊀㊀㊀康剑㊀等：阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应㊀图６㊀西伯利亚冷杉树轮宽度年表（１９４０２０１６年）与月气候因子的相关性Ｆｉｇ．６㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｉｎｇｗｉｄｔｈｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｏｆＡｂｉｅｓｓｉｂｉｒｉｃａ（１９４０２０１６）ａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓｐ８ｐ１２表示上一年８１２月份，∗表示达到０．０５水平的显著相关；ＰＣＰ：降水，Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ＰＤＳＩ：干旱指数，ＰａｌｍｅｒＤｒｏｕｇｈｔＳｅｖｅｒｉｔｙＩｎｄｅｘ；Ｔ：温度，Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ＴＭＡＸ，最高温度，Ｍａｘｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ＴＭＩＮ：最低温度，Ｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ＶＡＰ：水汽压，Ｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅ树种㊂生长季前期的降雪增加，有利于对根部的保温［１２］，同时，这一期间的降雪融化是生长季前期细胞水分的主要来源，充足的水分可以促进径向生长［３３］㊂植物生长需要不断通过根部从土壤吸收充足的水分来维持生理活动，冷杉属于喜湿树种，其生长极易受到干旱的限制［３４］㊂生长季前期，树木正处于休眠期，过高的温度会导致树木消耗增加，不利于树木生长期前期的物质积累，影响到即将到来的生长旺盛期㊂研究区降水在４月份开始逐渐增加，而此时植物还处于水分胁迫的状态，此时水汽压力的增大并不会抑制叶片的气孔活动，反而有助于缓解水分胁迫带来的压力㊂而西伯利亚落叶松则表现不同，其生长主要受温度的影响，主要与８月的温度㊁水气压显著负相关，而与６月平均最低温正相关㊂该区域落叶松的生长季在６８月之间，１０月落叶，６月为树木萌发新叶㊁快速发育的初期，由于此时融雪㊁降雨都在增加，水分充足，温度的升高有利于植物进行光合作用，从而提供更多的营养物质，促进树木生长，该结果与此前在阿尔泰山关于落叶松的研究一致［３５⁃３７］㊂生长季末期，由于降水量依旧较大，８月温度的升高会导致空气湿度增加，使得叶片气孔关闭，光合作用减弱，进一步影响树木生长［３８］㊂树种生物学特征的不同，对气候变化的响应特征以及敏感性强弱也有一定的差异［３９］㊂西伯利亚红松与气候因子的响应较弱，其生长受到３月降水㊁７月平均最低温的显著正影响㊂在树木生长季前期，气温整体较低，而较多的降雪可以有效的保护土壤温度，从而降低低温对根系的损伤㊂而生长季旺盛时期，温度的上升能有效促进酶活，提高植物光合作用速率，从而有利于树木径向生长㊂而有关于阿尔泰山中部的西伯利亚红松与气候变化的响应研究表明，６月份温度对树木径向生长起直接作用［４０⁃４２］㊂本研究结果与该研究结果不完全一致，可能是由于局部区域的气候差异所导致的㊂西伯利亚云杉生长与当年３４月的降水量，上一年１０１１月㊁当年２４㊁９月的干旱指数正相关，与６月的平均温度㊁平均最高温度㊁水气压显著正相关㊂该结果与新疆阿尔泰山的西伯利亚云杉生长与生长季温２４１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图７㊀西伯利亚落叶松树轮宽度年表（１９４０２０１６年）与月气候因子的相关性Ｆｉｇ．７㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｉｎｇｗｉｄｔｈｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｏｆＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａ（１９４０２０１６）ａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓ图８㊀西伯利亚红松树轮宽度年表（１９４０２０１６年）与月气候因子的相关性Ｆｉｇ．８㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｉｎｇｗｉｄｔｈｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｏｆＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ（１９４０２０１６）ａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓ３４１６㊀１７期㊀㊀㊀康剑㊀等：阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应㊀图９㊀西伯利亚云杉树轮宽度年表（１９４０２０１６年）与月气候因子的相关性Ｆｉｇ．９㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｉｎｇｗｉｄｔｈｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｏｆＰｉｃｅａｏｂｏｖａｔａ（１９４０２０１６）ａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｃｌｉｍａｔｅｆａｃｔｏｒｓ度负相关的研究结果不同，可能是由于研究区的生长季温度较新疆阿尔泰山更低，因此呈现出不同的响应结果［４３］㊂生长季前期，充足的降雪可以有效地维持土温㊂同时，在融雪初期，大量的水分也有利于树木生长㊂伴随生长季到来，气温逐渐升高，土壤水分蒸发量增加，水汽压增大，植物叶片可以从空气中吸收水分，提升了光合作用的速率，有利于有机碳物质的积累，从而加快生长㊂由于该树种喜湿，生长季期间（６８月），土壤水分充足，可以保证树木的快速生长，而在生长季前㊁后两个阶段由于土壤水分的不足，树木生长会受到干旱带来的限制㊂５㊀结论本研究表明，树木径向生长⁃气候因子的关系在树种间存在一定的相似性，西伯利亚冷杉与西伯利亚云杉㊁西伯利亚云杉和西伯利亚落叶松㊁西伯利亚云杉与西伯利亚红松对于特定气候因子的响应有一致性㊂但同时，也存在着显著的差异，这种差异可能主要缘于树种生理特征的差异以及种间遗传因素的差异㊂西伯利亚冷杉的生长对干旱的响应最为强烈，因此主要受干旱限制㊂而温度则是西伯利亚落叶松的主要限制因子，其径向生长主要受到生长季低温及生长后期高温㊁高湿的不利影响㊂西伯利亚红松对于气候因子的敏感性较弱，主要受生长季前期降水㊁生长季温度的限制㊂西伯利亚云杉在生长季受温度限制，生长季之外主要受水分限制㊂综上所述，西伯利亚冷杉和西伯利亚云杉主要对区域水分变化敏感，而西伯利亚落叶松和西伯利亚红松则对温度更敏感㊂本研究结果说明，在气候变化的背景下，优势树种种间对气候响应的差异会对林分结构㊁森林动态等产生重要影响，进一步证明了多树种径向生长⁃气候关系的研究有助于正确反映森林动态㊂该区域优势树种的可能会随着气候变化表现出不同的生长状态，从而影响该地区森林生态系统的群落组成以及分布格局，该结果可以为该区域森林管理与生态保护工作提供依据㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ（ＩＰＣＣ）．ＧｌｏｂａｌＷａｒｍｉｎｇｏｆ１．５ħ．［２０１９－０８－０８］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｐｃｃ．ｃｈ／ｓｒ１５／．４４１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀［２］㊀ＫｅｒｈｏｕｌａｓＬＰ，ＫａｎｅＪＭ．Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｒｉｎｇｇｒｏｗｔｈａｎｄｃａｒｂｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｔｏｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｔｉｏｎｖａｒｙｗｉｔｈｉｎｐｏｎｄｅｒｏｓａｐｉｎｅｔｒｅｅｓ．ＴｒｅｅＰｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，２０１２，３２（１）：１４⁃２３．［３］㊀ＦｒａｎｋｓＳＪ，ＷｅｂｅｒＪＪ，ＡｉｔｋｅｎＳＮ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｎｄｐｌａｓｔｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｐｌａｎｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ．ＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，７（１）：１２３⁃１３９．［４］㊀ＧｉｒａｒｄＦ，ＰａｙｅｔｔｅＳ，ＧａｇｎｏｎＲ．Ｄｅｎｄｒｏｅｃｏｌｏｇｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｂｌａｃｋｓｐｒｕｃｅｉｎｌｉｃｈｅｎ－ｓｐｒｕｃｅｗｏｏｄｌａｎｄｓｏｆｔｈｅｃｌｏｓｅｄ－ｃｒｏｗｎｆｏｒｅｓｔｚｏｎｅｉｎｅａｓｔｅｒｎＣａｎａｄａ．Éｃｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０１１，１８（３）：２７９⁃２９４．［５］㊀张文涛，江源，王明昌，张凌楠，董满宇．芦芽山阳坡不同海拔华北落叶松径向生长对气候变化的响应．生态学报，２０１５，３５（１９）：６４８１⁃６４８８．［６］㊀陈力，尹云鹤，赵东升，苑全治，吴绍洪．长白山不同海拔树木生长对气候变化的响应差异．生态学报，２０１４，３４（６）：１５６８⁃１５７４．［７］㊀刘敏，毛子军，厉悦，孙涛，李兴欢，黄唯，刘瑞鹏，李元昊．不同纬度阔叶红松林红松径向生长对气候因子的响应．应用生态学报，２０１６，２７（５）：１３４１⁃１３５２．［８］㊀ＡｌｔｍａｎＪ，ＦｉｂｉｃｈＰ，ＳａｎｔｒｕｃｋｏｖａＨ，ＤｏｌｅｚａｌＪ，ＳｔｅｐａｎｅｋＰ，ＫｏｐａｃｅｋＪ，ＨｕｎｏｖａＩ，ＯｕｌｅｈｌｅＦ，ＴｕｍａｊｅｒＪ，ＣｉｅｎｃｉａｌａＥ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓｅｘｅｒｔｓｔｒｏｎｇｃｏｎｔｒｏｌｏｖｅｒｔｈｅｃｌｉｍａｔｅ－ｇｒｏｗｔｈｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｏｆＰｉｃｅａａｂｉｅｓｉｎＣｅｎｔｒａｌＥｕｒｏｐｅ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１７，６０９：５０６⁃５１６．［９］㊀刘敏，毛子军，厉悦，李兴欢，刘瑞鹏，黄唯，孙涛，赵晶．凉水自然保护区不同皮型红松径向生长对气候的响应．应用生态学报，２０１４，２５（９）：２５１１⁃２５２０．［１０］㊀ＨｕａｎｇＪＧ，ＴａｒｄｉｆＪＣ，ＢｅｒｇｅｒｏｎＹ，ＤｅｎｎｅｌｅｒＢ，ＢｅｒｎｉｎｇｅｒＦ，ＧｉｒａｒｄｉｎＭＰ．ＲａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｆｏｕｒｄｏｍｉｎａｎｔｂｏｒｅａｌｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅａｌｏｎｇａｌａｔｉｔｕｄｉｎａｌｇｒａｄｉｅｎｔｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎＣａｎａｄｉａｎｂｏｒｅａｌｆｏｒｅｓｔ．ＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＢｉｏｌｏｇｙ，２０１０，１６（２）：７１１⁃７３１．［１１］㊀张卫国，肖德荣，田昆，陈广磊，和荣华，张贇．玉龙雪山３个针叶树种在海拔上限的径向生长及气候响应．生态学报，２０１７，３７（１１）：３７９６⁃３８０４．［１２］㊀王婷，李聪，张弘，任思远，李鹿鑫，潘娜，袁志良，叶永忠．宝天曼自然保护区不同针叶树径向生长对气候的响应．生态学报，２０１６，３６（１７）：５３２４⁃５３３２．［１３］㊀ＣｈｅｎＦ，ＹｕａｎＹＪ，ＷｅｉＷＳ，ＦａｎＺＡ，ＺｈａｎｇＴＷ，ＳｈａｎｇＨＭ，ＺｈａｎｇＲＢ，ＹｕＳＬ，ＪｉＣＲ，ＱｉｎＬ．ＣｌｉｍａｔｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｒｉｎｇｗｉｄｔｈａｎｄｍａｘｉｍｕｍｌａｔｅｗｏｏｄｄｅｎｓｉｔｙｏｆＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａｉｎｔｈｅＡｌｔａｙＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ｒｅｖｅａｌｓｒｅｃｅｎｔｗａｒｍｉｎｇｔｒｅｎｄｓ．ＡｎｎａｌｓｏｆＦｏｒｅｓｔＳｃｉｅｎｃｅ，２０１２，６９（６）：７２３⁃７３３．［１４］㊀ＴａｙｎｉｋＡＶ，ＢａｒｉｎｏｖＶＶ，ＯｉｄｕｐａａＯＣ，ＭｙｇｌａｎＶＳ，ＲｅｉｎｉｇＦ，ＢüｎｔｇｅｎＵ．ＧｒｏｗｔｈｃｏｈｅｒｅｎｃｙａｎｄｃｌｉｍａｔｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａａｔｔｈｅｕｐｐｅｒｔｒｅｅｌｉｎｅｉｎｔｈｅＲｕｓｓｉａｎＡｌｔａｉ⁃ＳａｙａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓ．Ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉａ，２０１６，３９：１０⁃１６．［１５］㊀ＳｔｏｃｋｅｒＴＦ，ＱｉｎＤ，ＰｌａｔｔｎｅｒＧＫ，ＴｉｇｎｏｒＭ，ＡｌｌｅｎＳＫ，ＢｏｓｃｈｕｎｇＪ，ＮａｕｅｌｓＡ，ＸｉａＹ，ＢｅｘＶ，ＭｉｄｇｌｅｙＰＭ．ＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ２０１３：ＴｈｅＰｈｙｓｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅＢａｓｉｓ．ＷｏｒｋｉｎｇＧｒｏｕｐＩＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｏｔｈｅＦｉｆｔｈＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＲｅｐｏｒｔｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ（ＩＰＣＣ）．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２０１３，４３：１４３⁃１５１．［１６］㊀崔宇，张同文，袁玉江，喻树龙，尚华明，张瑞波．新疆阿尔泰山森林上树线树轮宽度的气候响应．干旱区研究，２０１４，３１（４）：６５８⁃６６４．［１７］㊀ＣｈｅｎＦ，ＭａｍｂｅｔｏｖＢ，ＭａｉｓｕｐｏｖａＢ，ＫｅｌｇｅｎｂａｙｅｖＮ．ＤｒｏｕｇｈｔｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎＡｌｍａｔｙ（Ｋａｚａｋｈｓｔａｎ）ｓｉｎｃｅＡＤ１７８５ｂａｓｅｄｏｎｓｐｒｕｃｅｔｒｅｅｒｉｎｇｓ．ＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，２０１７，３１（８）：２０９７⁃２１０５．［１８］㊀ＮｏｓｅｎｋｏＧＡ，ＮｉｋｉｔｉｎＳＡ，ＫｈｒｏｍｏｖａＴＥ．ＧｌａｃｉｅｒａｒｅａａｎｄｖｏｌｕｍｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅＭｏｕｎｔａｉｎＡｌｔａｉ（Ｒｕｓｓｉａ）ｓｉｎｃｅｔｈｅｍｉｄ⁃ｔｗｅｎｔｉｅｔｈｃｅｎｔｕｒｙｆｒｏｍｓｐａｃｅｉｍａｇｅｒｙｄａｔａ．ＩｃｅＳｎｏｗ，２０１４，２：５⁃１３．［１９］㊀ＫｈａｒｕｋＶＩ，ＰｅｔｒｏｖＩＡ，ＤｖｉｎｓｋａｙａＭＬ，ＩｍＳＴ，ＳｈｕｓｈｐａｎｏｖＡＳ．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅａｃｔｉｏｎｏｆｌａｒｃｈ（ＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａＬｅｄｅｂ．）ｒａｄｉａｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔｏｎｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｆｏｒｅｓｔｓｔｅｐｐｅａｎｄｈｉｇｈｌａｎｄｓｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎＳｉｂｅｒｉａ．ＣｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙＰｒｏｂｌｅｍｓｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，２０１８，１１（４）：３８８⁃３９５．［２０］㊀ＳｈａｇｈｅｄａｎｏｖａＭ，ＭｉｋｈａｌｏｖＮ，ＬａｒｉｎＳ，ＢｒｅｄｉｋｈｉｎＡ．ＴｈｅＭｏｕｎｔａｉｎｓｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎＳｉｂｅｒｉａ．Ｏｘｆｏｒｄ：ＯｘｆｏｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００２．［２１］㊀中国科学院中国植物志编辑委员会．中国植物志．北京：科学出版社，１９５９⁃２００４．［２２］㊀姜盛夏，袁玉江，喻树龙，张同文，陈峰，尚华明，张瑞波，崔宇．额尔齐斯河上游西伯利亚云杉树轮宽度年表特征分析及其对气候的响应．沙漠与绿洲气象，２０１５，９（２）：１６⁃２３．［２３］㊀ＤｅＧｒａｎｄｐｒéＬ，ＴａｒｄｉｆＪＣ，ＨｅｓｓｌＡ，ＰｅｄｅｒｓｏｎＮ，ＣｏｎｃｉａｔｏｒｉＦ，ＧｒｅｅｎＴＲ，ＯｙｕｎｓａｎａａＢ，ＢａａｔａｒｂｉｌｅｇＮ．ＳｅａｓｏｎａｌｓｈｉｆｔｉｎｔｈｅｃｌｉｍａｔｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａ，Ｐｉｎｕｓｓｙｌｖｅｓｔｒｉｓ，ａｎｄＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａｔｒｅｅｓｆｒｏｍｓｅｍｉ⁃ａｒｉｄ，ｎｏｒｔｈ⁃ｃｅｎｔｒａｌＭｏｎｇｏｌｉａ．ＣａｎａｄｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１１，４１（６）：１２４２⁃１２５５．［２４］㊀刘蕊，王勇辉，姜盛夏，张瑞波，秦莉，ＭａｍｂｅｔｏｖＢＴ，ＫｅｌｇｅｎｂａｙｅｖＮ，ＤｏｓｍａｎｂｅｔｏｖＤ，ＭａｉｓｕｐｏｖａＢ，张同文．哈萨克斯坦阿尔泰山树木径向生长及其对气候要素的响应．干旱区研究，２０１９，３６（３）：７２３⁃７３３．［２５］㊀ＨｏｌｍｅｓＲＬ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃ａｓｓｉｓｔｅｄｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｉｎｔｒｅｅ⁃ｒｉｎｇｄａｔｉｎｇａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ｔｒｅｅ⁃ＲｉｎｇＢｕｌｌｅｔｉｎ，１９８３，４３：６９⁃７８．［２６］㊀ＢｕｎｎＡＧ．ＡｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙｐｒｏｇｒａｍｌｉｂｒａｒｙｉｎＲ（ｄｐｌＲ）．Ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉａ，２００８，２６（２）：１１５⁃１２４．［２７］㊀ＣｏｏｋＥＲ，ＨｏｌｍｅｓＲＬ．ＵｓｅｒｓＭａｎｕａｌｆｏｒＰｒｏｇｒａｍＡＲＳＴＡＮ：ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｒｅｅ⁃ＲｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｕｃｓｏｎ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｉｚｏｎａ，１９８６．［２８］㊀ＣｈｅｎＬ，ＨｕａｎｇＪＧ，ＳｔａｄｔＫＪ，ＣｏｍｅａｕＰＧ，ＺｈａｉＬＨ，ＤａｗｓｏｎＡ，ＡｌａｍＳＡ．Ｄｒｏｕｇｈｔｅｘｐｌａｉｎｓｖａｒｉａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆｗｈｉｔｅｓｐｒｕｃｅｉｎ５４１６㊀１７期㊀㊀㊀康剑㊀等：阿尔泰山萨彦岭４种优势树种径向生长对气候因子的响应㊀６４１６㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ｗｅｓｔｅｒｎＣａｎａｄａ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄＦｏｒｅｓｔＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０１７，２３３：１３３⁃１４２．［２９］㊀ＲＣｏｒｅＴｅａｍ．Ｒ：ＡＬａｎｇｕａｇｅａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＵＲＬ．ＲＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ，２０１８．［２０１９⁃０８⁃０８］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．Ｒ⁃ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／．［３０］㊀ＺａｎｇＣ，ＢｉｏｎｄｉＦ．Ｔｒｅｅｃｌｉｍ：ａｎＲｐａｃｋａｇｅｆｏｒｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｘｙ⁃ｃｌｉｍａｔｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ．Ｅｃｏｇｒａｐｈｙ，２０１５，３８（４）：４３１⁃４３６．［３１］㊀ＷｉｇｌｅｙＴＭＬ，ＢｒｉｆｆａＫＲ，ＪｏｎｅｓＰＤ．Ｏｎｔｈｅａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｄｅｎｄｒｏｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙａｎｄｈｙｄｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｍａｔｅａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，１９８４，２３（２）：２０１⁃２１３．［３２］㊀李宗善，刘国华，傅伯杰，张齐兵，胡婵娟，罗淑政．不同去趋势方法对树轮年表气候信号的影响以卧龙地区为例．植物生态学报，２０１１，３５（７）：７０７⁃７２１．［３３］㊀于大炮，王顺忠，唐立娜，代力民，王庆礼，王绍先．长白山北坡落叶松年轮年表及其与气候变化的关系．应用生态学报，２００５，１６（１）：１４⁃２０．［３４］㊀佘春燕．喀纳斯自然保护区主要树种蒸腾耗水特性研究［Ｄ］．合肥：安徽农业大学，２０１６．［３５］㊀尚华明，魏文寿，袁玉江，喻树龙，张同文，瓦合提㊃艾则买提，李新建．阿尔泰山南坡树轮宽度对气候变暖的响应．生态学报，２０１０，３０（９）：２２４６⁃２２５３．［３６］㊀ＭｏｉｓｅｅｖＰＡ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｃｌｉｍａｔｉｃｃｈａｎｇｅｓｏｎｒａｄｉａｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｎｄａｇｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｈｉｇｈ⁃ｍｏｕｎｔａｉｎｌａｒｃｈｆｏｒｅｓｔｓｏｆｔｈｅＫｕｚｎｅｔｓｋＡｌａＴａｕ．ＲｕｓｓｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，２００２，３３（１）：７⁃１３．［３７］㊀ＶｅｌｉｓｅｖｉｃｈＳＮ，ＫｏｚｌｏｖＤＳ．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｎｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＳｉｂｅｒｉａｎｌａｒｃｈｉｎｅｃｏｔｏｐｅｓｗｉｔｈｏｐｔｉｍａｌ，ｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｅｘｃｅｓｓｉｖｅｓｏｉｌｍｏｉｓｔｅｎｉｎｇ．ＲｕｓｓｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，２００６，３７（４）：２４１⁃２４６．［３８］㊀ＤｕｌａｍｓｕｒｅｎＣ，ＫｈｉｓｈｉｇｊａｒｇａｌＭ，ＬｅｕｓｃｈｎｅｒＣ，ＨａｕｃｋＭ．Ｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｒｅｅ⁃ｒｉｎｇｗｉｄｔｈｔｏｃｌｉｍａｔｅｗａｒｍｉｎｇａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｖｅｌｏｇｇｉｎｇｉｎｌａｒｃｈｆｏｒｅｓｔｓｏｆｔｈｅＭｏｎｇｏｌｉａｎＡｌｔａｉ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｌａｎｔＥｃｏｌｏｇｙ，２０１４，７（１）：２４⁃３８．［３９］㊀ＢｌａｎｃｈｅｔＧ，ＧｕｉｌｌｅｔＳ，ＣａｌｌｉａｒｉＢ，ＣｏｒｏｎａＣ，ＥｄｖａｒｄｓｓｏｎＪ，ＳｔｏｆｆｅｌＭ，ＢｒａｇａｚｚａＬ．ＩｍｐａｃｔｓｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｃｌｉｍａｔｉｃｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｏｎｒａｄｉａｌｇｒｏｗｔｈｏｆＳｉｂｅｒｉａｎａｎｄＳｃｏｔｓｐｉｎｅａｔＭｕｋｈｒｉｎｏｍｉｒｅ（ｃｅｎｔｒａｌ⁃ｗｅｓｔｅｒｎＳｉｂｅｒｉａ）．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１７，５７４：１２０９⁃１２１６．［４０］㊀张贇，尹定财，张卫国，岳海涛，杜杰次丹，李秋平，杨荣，田昆．普达措国家公园２个针叶树种径向生长对温度和降水的响应．生态学报，２０１８，３８（１５）：５３８３⁃５３９２．［４１］㊀ＮｉｋｏｌａｅｖａＳＡ，ＳａｖｃｈｕｋＤＡ，ＢｏｃｈａｒｏｖＡＹ．ＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｒｅｅｇｒｏｗｔｈｏｆＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａｉｎｔｈｅｈｉｇｈｌａｎｄｓｏｆｔｈｅｃｅｎｔｒａｌＡｌｔａｉｍｏｕｎｔａｉｎｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｂｅｒｉａｎＦｅｄｅｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＢｉｏｌｏｇｙ，２０１５，８（３）：２９９⁃３１８．［４２］㊀ＫｈａｒｕｋＶＩ，ＲａｎｓｏｎＫＪ，ＩｍＳＴ，ＤｖｉｎｓｋａｙａＭＬ．ＲｅｓｐｏｎｓｅｏｆＰｉｎｕｓｓｉｂｉｒｉｃａａｎｄＬａｒｉｘｓｉｂｉｒｉｃａｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎＳｉｂｅｒｉａｎａｌｐｉｎｅｆｏｒｅｓｔ⁃ｔｕｎｄｒａｅｃｏｔｏｎｅ．ＳｃａｎｄｉｎａｖｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔＲｅｓｅａｒｃｈ，２００９，２４（２）：１３０⁃１３９．［４３］㊀ＣｈｅｎＦ，ＹｕａｎＹＪ，ＷｅｉＷＳ，ＺｈａｎｇＴＷ，ＳｈａｎｇＨＭ，ＺｈａｎｇＲＢ．ＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎＡｌｔａｙＭｏｕｎｔａｉｎｓ（Ｃｈｉｎａ）ｆｒｏｍｔｒｅｅｒｉｎｇｓｏｆＳｉｂｅｒｉａｎｓｐｒｕｃｅ，ｒｅｖｅａｌｓｒｅｃｅｎｔｗｅｔｔｉｎｇｔｒｅｎｄ．Ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉａ，２０１４，３２（３）：２６６⁃２７２．。

基于山地垂直带谱的秦岭南北坡景观分异

基于山地垂直带谱的秦岭南北坡景观分异摘要：本文采用文献研究法，阐述了秦岭南北坡向的景观分异，分析了影响秦岭南北坡景观分异的主要的四个因子：温度、土壤、降水、坡向。

景观分异与许多自然因素有关(气候条件、土壤质地与类型、地形地貌等)。

对于秦岭的研究表明:随着海拔高度的增加，环境中的水热因子发生变化，形成水热因子的复合梯度，生境中所对应的植物种类相应改变。

植被的坡向分布体现了山体的南陡北缓、南仰北俯的地形特点。

坡度、坡向对植被分布的影响是次要的，主要因素是光、热、水等条件发挥作用。

关键字：山地垂直带谱；秦岭南北坡；景观分异；影响因子1. 研究区域概况秦岭古称“南山”，其区域范围有广义和狭义之分。

广义秦岭，西起昆仑，中经陇南、陕南，东至鄂豫皖-大别山以及蚌埠附近的张八岭，耸立于洮河与渭河以南、汉江与嘉陵江支流———白龙江以北[6]；位于102°19~113°40E、31°1′~35°31′N之间，跨越甘肃、四川、陕西、河南、湖北五省，总面积达106 766 km2。

通常所说秦岭是狭义秦岭，乃是广义秦岭的中段，界于渭河中、下游与汉江上游之间、包括嘉陵江上游和南洛河上游在内的陕西省南部山地，面积55 000 km2，是本文的研究区域。

[1]图1 秦岭地理位置、范围示意图2. 秦岭南北坡分界线秦岭南北坡分界线的划分有多种说法，大地构造上，大致以商(城)丹(凤)断裂带将秦岭划分为南北；地貌上通常以徽县-成县盆地为界线[2]。

根据垂直带谱完整性原则，位于过渡地带的山地其界线位置应与山脉主脊或主分水岭一致[3]。

本文按照渭河、汉水的分水岭作为其南北坡的界限。

3. 南北坡景观分异秦岭由于地势高，造成南北气候的差异，南北植被景观也不相同，北坡多暖温带类型，南坡则多北亚热带常绿阔叶的成分，是我国华北、华中、唐古特及横断山脉植物区系的交汇区，具有多种区系成分并存的丰富多样性，因而具有明显的过渡性和复杂性的特点[4，5]。

秦岭中段北坡不同海拔土壤中细菌群落的分布特征及区域差异比较

ＨＥＪｉｎｇ１ꎬ２ ꎬ ＹＡＮＢｉｎｇ１ꎬ３ ꎬ ＬＩＪｕｎｓｈｅｎｇ１∗ ꎬ ＦＵＧａｎｇ１ ꎬ ＱＩＹｕｅ１ ꎬ ＭＡＹｉｗｅｎ１ꎬ２ ꎬ ＱＩＡＯＭｅｎｇｐｉｎｇ１ꎬ２
１.ＳｔａｔｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏ￣ＰｒｏｃｅｓｓａｎｄＦｕｎｃｔｉｏｎＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔꎬ ＣｈｉｎｅｓｅＲｅｓｅａｒｃｈＡｃａｄｅｍｙｏｆ
一. 目前ꎬ秦岭野生动物资源包括国家一级重点保护
动物８种、二级重点保护动物３４种ꎬ已发现的包括鸟
类、兽类、昆虫类总计１８９８种
[２￣３]
. 土壤微生物在生
物地球化学循环中扮演着重要角色ꎬ是生态系统中养
分元素迁移转化的驱动者ꎬ对生态系统的平衡稳定至
关重要. 与动物和植物多样性研究相比ꎬ目前对秦岭
ＳｏｉｌｂａｃｔｅｒｉａｌｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｄｅｘｅｓｓｕｃｈａｓＳｈａｎｎｏｎ￣Ｗｉｅｎｅｒꎬ Ｃｈａｏ１ꎬ ｏｂｓｅｒｖｅｄ￣ｓｐｅｃｉｅｓａｎｄＰＤ＿ｗｈｏｌｅ＿ｔｒｅｅｓｈｏｗｅｄｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｎｇｅａｌｏｎｇ
ｔｈｅｅｌｅｖａｔｉｏｎｇｒａｄｉｅｎｔｉｎｔｈｅｔｗｏｓｔｕｄｙａｒｅａｓꎬ ｂｕｔｔｈｅｓｅｉｎｄｅｘｅｓｗｅｒｅｈｉｇｈｅｒｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｆｔｈｅＴａｉｂａｉＭｏｕｎｔａｉｎｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅ
与太白山自然保护区太白山北坡( 简称“ 太白山北坡” ) 为研究区域ꎬ海拔梯度上每隔４００ｍ设置采样点ꎬ通过高通量测序研究土
壤细菌群落的海拔变化规律及其关键影响因素. 结果表明:研究区域内ꎬ随海拔升高ꎬ土壤ｐＨ趋于降低( 太白山北坡不明显) ꎬ

秦岭地区不同林分土壤微生物群落代谢特征

秦岭地区不同林分土壤微生物群落代谢特征曹永昌;谭向平;和文祥;耿增超;刘帅;佘雕;侯林【摘要】利用BIOLOG微孔板法研究了秦岭山脉的锐齿栎(Quercus aliena var.acutidentata)、油松(Pinus tabuliformis)、华山松(Pinus armandii)、松栎混交、云杉(Picea asperata)6个林地5种典型林分土壤微生物群落代谢特征.发现:(1)5种典型林分中,华山松的平均颜色变化率(AWCD)最高,然后是锐齿栎1＞云杉＞油松＞锐齿栎2＞松栎混交.位于不同林场的锐齿栎林地土壤AWCD值差异较大;(2)土壤微生物功能多样性指数与平均颜色变化率表现一致,6种林分之间差异显著,且不同的林分土壤微生物对6种碳源利用差异较大.(3)主成分分析显示各土壤微生物功能多样性具有显著差异,其综合因子得分为华山松＞锐齿栎1＞油松＞云杉＞锐齿栎2＞松栎混交.(4)冗余分析表明土壤pH、有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾的综合作用对土壤微生物群落功能多样性有显著影响,其中速效磷和pH 与土壤微生物功能多样性最密切.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2016(036)010【总页数】9页(P2978-2986)【关键词】秦岭;土壤微生物;代谢特征;BIOLOG【作者】曹永昌;谭向平;和文祥;耿增超;刘帅;佘雕;侯林【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院,农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所,杨凌712100;西北农林科技大学林学院,杨凌712100【正文语种】中文土壤微生物作为凋落物的主要分解者，是森林土壤中最具活力的部分。

陕西秦岭西段典型森林群落数量分类与排序及多样性特征

陕西秦岭西段典型森林群落数量分类与排序及多样性特征崔雨昕;胡宁宁;王丹;孙萌;康冰【期刊名称】《西北林学院学报》【年(卷),期】2024(39)2【摘要】为探究陕西秦岭西段典型森林群落的空间分布格局及其与环境因子的关系,为研究区域森林群落物种多样性保护提供理论依据。

分别对摩天岭自然保护区和紫柏山自然保护区进行全面踏查,共选取了20个具有典型植被特征的群落作为样地,通过多元回归树(multivariate regression trees,MRT)对20个样地进行数量分类,使用典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)进行排序,并对分类得到的森林群落总体多样性进行分析。

结果表明,1)对20个样地进行MRT分类,得出陕西秦岭西段典型森林群落可以分为3类,分别为油松-白刺花-野棉花群落、辽东栎-覆盆子-蛇莓群落和华山松-巴山木竹-野青茅群落。

2)CCA排序揭示了陕西秦岭西段典型森林群落分布与环境因子的关系,表明海拔是影响研究区域森林群落分布最主要的环境因子,其次是坡向和坡度。

3)研究区域森林群落各层次的物种丰富度和Shannon-Wiener多样性指数以及乔木层的Pielou均匀度指数总体上呈沿海拔梯度上升的趋势,而灌木层和草本层的Pielou均匀度指数随海拔梯度波动不大。

综上,海拔是影响陕西秦岭西段森林群落组成和分布的主要环境因子,研究结果可为深入探究陕西秦岭西段森林群落的空间分布格局及其物种多样性的保护提供了理论依据。

【总页数】9页(P173-181)【作者】崔雨昕;胡宁宁;王丹;孙萌;康冰【作者单位】西北农林科技大学生命科学学院【正文语种】中文【中图分类】Q948【相关文献】1.小秦岭自然保护区苔藓植物群落数量分类、排序及多样性垂直格局2.小秦岭森林群落数量分类、排序及多样性垂直格局3.昆嵛山森林群落数量分类、排序及多样性垂直格局4.秦岭山地天然次生林群落MRT数量分类、CCA排序及多样性垂直格局5.太白山自然保护区典型森林群落数量分类、排序及多样性格局因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

秦岭及周边地区树木径向生长与气候因子的关系研究进展

秦岭及周边地区树木径向生长与气候因子的关系研究进展王红桃;包光
【期刊名称】《亚热带资源与环境学报》
【年(卷),期】2016(11)1
【摘要】使用树轮年代学的方法探讨不同地区不同气候条件下树木径向生长的气候要素响应特征,有助于深入理解局地树木生长状况的制约因素,进而有助于全球变化的应对与适应.简要回顾秦岭及周边地区的树轮年代学的研究工作,发现该地区树木生长与气候响应关系存在明显的地域分异现象:在秦岭以北,水分是树木生长的主要限制因子;秦岭分水岭和南坡,温度则是主要控制因子;秦岭以南区,海拔差异影响树木生长和气候因子的响应关系.针对当前的研究现状提出相关建议,以期对该区域后续研究有所帮助.
【总页数】7页(P52-58)
【作者】王红桃;包光
【作者单位】陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室,宝鸡文理学院地理与环境学院,陕西宝鸡721013;陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室,宝鸡文理学院地理与环境学院,陕西宝鸡721013;中国科学院地球环境研究所,黄土与第四纪地质国家重点实验室,西安710075
【正文语种】中文
【中图分类】P951
【相关文献】
1.温度、降水与树木径向生长关系研究进展 [J], 姜倩倩;田娜娜;夏泰英;许玉婷;鲁法典
2.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋
3.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋
4.秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应 [J], 闫伯前;林万众;刘琪璟;于健
5.缙云山四川大头茶树木年轮生长动态与气候因子关系的研究 [J], 孙凡;钟章成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

西秦岭植被分布与环境因子的关系研究的开题报告

西秦岭植被分布与环境因子的关系研究的开题报告一、选题背景西秦岭地处我国西南边陲，是松岭栎林的较为典型的划分地带。

研究西秦岭植被分布与环境因子的关系，对于了解该地区植被类型特点、理解其生态系统演变规律、为保护生态环境提供科学依据都具有重要意义。

二、选题意义1.掌握西秦岭植被类型特点和多样性分布规律，为地区生态系统演化规律研究、资源开发利用提供依据。

2.深入分析西秦岭不同区域植被类型特征，阐释环境因素与不同植被类型分布的关系，为生态环境建设和资源合理开发提供科学依据。

3.学术价值：为学科的发展增添新的理论知识和创新思想，拓宽研究领域。

三、研究内容本题旨在通过对西秦岭植被分布与环境因子的关系进行探索，全面分析西秦岭植被类型特点及其在地理空间上的分布规律，揭示不同植被类型发生的原因和根源，为地区生态环境建设和资源开发利用提供科学依据。

具体研究内容包括：1.西秦岭植被类型特征的探索及其在地理空间上的分布规律。

2.分析自然环境因素（如温度、降雨、海拔等）和人为环境因素（如基础设施建设、经济利用等）对西秦岭植被分布的影响。

3. 选取2-3种代表性植被类型，对其群落结构、物种组成、多样性指数等进行深入研究，探讨其与环境因子的关系。

四、研究方法1.采用遥感技术辅助，借助于卫星影像和GIS技术等手段，获取大尺度植被分布和生态环境信息。

2.通过实地考察、数据分析等手段，获取各样点的环境参数和植被群落信息。

3.统计分析植物群落的物种组成、多样性指数等参数，描绘植物群落结构组成图。

4.运用统计学方法建立植被与环境因子的数量关系模型，分析不同因素对植被分布的影响及其作用机制。

五、预期成果1.总结西秦岭植被类型特点及其在地理空间上的分布规律，探讨景观生态演变规律及其对生态系统的影响。

2.对自然和人为环境因素对植被分布的作用、植物群落结构和多样性变化的关系进行探索，探讨不同因素对植物群落分布的主导作用。

3.提出针对西秦岭生态系统保护与可持续发展的建议，为该地区的生态环境保护和经济发展提供科学依据。