沙地樟子松（ Pinus sylvestris var. mongolica ）物候特征及其对气候的响应

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2021.00112

摘要/Abstract

摘要：

物候反映植被对环境变化的响应。沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）被广泛引种栽植于中国北方风沙区，但引种区气候条件差异对沙地樟子松物候的影响仍然尚不明确。基于2001—2020年MOD13Q1数据和气象数据，分别采用最大斜率法和趋势分析方法提取沙地樟子松植被遥感物候信息并比较物候时空动态特征差异，以偏最小二乘回归方法分析沙地樟子松遥感物候对气象因子变化的响应。结果表明：（1）呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季分别始于第100—150、120—140、100—140天；生长季分别止于第300—340、270—315、260—310天；生长季长度分别为170—220、140—180、150—200 d。（2）呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季始期显著提前（P<0.05），变化率分别为-15.7、-5.7、-13.9 d/10a；科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季末期显著提前（P<0.05），变化率分别为-11.7、 -16.8 d/10a；呼伦贝尔沙地樟子松生长季长度显著延长（P<0.05），变化率为9.8 d/10a。（3）呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期提前主要受上年8月气温降低和3月降水减少影响，生长季末期提前主要受1月降水减少影响；科尔沁沙地樟子松生长季始期和末期提前分别受上年7月降水减少和5月降水增加影响；毛乌素沙地生长季始期提前主要受3月气温升高和上年12月降水减少影响，生长季末期提前主要受9月气温上升和上年12月降水减少影响。研究结果可为深入理解沙地樟子松物候特征和人工林经营管理提供理论依据。

关键词: 植被物候, 生长季, 沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）, 气侯因子, 偏最小二乘回归

Abstract:

Vegetation phenology reflects the direct response of vegetation to environmental change. Although Pinus sylvestris var. mongolica were widely introduced in the desertified northern China， the effects of climate conditions of introduction area on the phenology still remain unclear. Based on the MOD13Q1 products， and meteorological data （2001-2020）， the phenology information and the temporal and spatial dynamic of P. sylvestris were explored using the maximum slope and trend analysis method， respectively. Moreover， the relations between phenology and climate factors were identified using the partial least squares regression. The results showed that：（1） The growing season of P. sylvestris started at the 100-150， 120-140， 100-140 DOY （day of year） and ended in 300-340， 270-315， 260-315 DOY in the Hulunbuir， Horqin and Mu Us Sandy Land respectively. The growing season was 170-220， 140-180， 150-200 days， respectively. （2） The initial growing season was significant earlier in the Hulunbuir， Horqin and Mu Us Sandy Land （P<0.05） with the change rates of -15.7， -5.7， -13.9 days every decade， respectively. The end of growing season was significant earlier in the Horqin and Mu Us Sandy Land （P<0.05） with the change rates of -11.7 and -16.8 days every decade， respectively. The growing season increased significantly in the Hulunbuir Sandy Land （P<0.05） with the change rate of 9.8 days every decade. （3） In the Hulunbuir Sandy Land， the early beginning of growing season was affected by the temperature reduction in August last year and the precipitation decrease in March. The late end of growing season was affected by the precipitation decrease in January. In the Horqin Sandy Land， the early beginning and late end of growing season were affected by the precipitation reduction in July last year and precipitation increase in May， respectively. In the Mu Us Sandy Land， the early beginning of growing season was affected by the temperature rise in March and the precipitation decrease in December last year， and the early end of growing season was affected by the temperature rise in September and the precipitation decrease in December last year. This improved information not only provides a better understanding of the phenology of P. sylvestris， but also contributes to the forest management towards a changing world.

Key words: vegetation phenology, growing season, Pinus sylvestris var. mongolica, climate factor, partial least squares regression

中图分类号:

Q945

刘轩, 赵珮杉, 高广磊, 赵媛媛, 丁国栋, 糜万林. 沙地樟子松（ Pinus sylvestris var. mongolica ）物候特征及其对气候的响应[J]. 中国沙漠, 2022, 42(2): 25-35.

Xuan Liu, Peishan Zhao, Guanglei Gao, Yuanyuan Zhao, Guodong Ding, Wanlin Mi. Variations in phenology of Pinus sylvestris var. mongolica and the response to climate factors[J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(2): 25-35.

图/表 9

图1 2001—2020年沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季始期变化

Fig.1 Temporal variations in the beginning of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica from 2001 to 2020

图2 2001—2020年沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季末期变化

Fig.2 Temporal variations in the end of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica from 2001 to 2020

图3 2001—2020年沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季长度变化

Fig.3 Temporal variations in the length of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica from 2001 to 2020

图4 沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季始期与气温偏最小二乘回归系数（MC）及重要值（VIP）

Fig.4 Partial least squares regression coefficient （MC） and significance value （VIP） between the beginning of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica and temperature

表1 2001—2020年沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）种植区月平均气温变化率 (°C·a-1)

Table 1 Change rate of monthly mean temperature of Pinus sylvestris var. mongolica planting areas from 2001 to 2020

种植区	月份
种植区	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
呼伦贝尔沙地	-0.01	-0.04	0.02	0.02	0.02	0.08	0.03	-0.08	-0.02	-0.06	-0.05	0.03
科尔沁沙地	0.12	0.02	0.10	0.01	0.01	0.02	-0.07	0.04	-0.01	0.04	0.05	0.06
毛乌素沙地	0.08	0.03	0.11	0.07	0.02	0.03	0.04	-0.01	0.01	-0.01	0.05	0.06

图5 沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季末期与气温偏最小二乘回归系数（MC）及重要值（VIP）

Fig.5 Partial least squares regression coefficient （MC） and significance value （VIP） between the end of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica and temperature

图6 沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季始期与降水量偏最小二乘回归系数（MC）及重要值（VIP）

Fig.6 Partial least squares regression coefficient （MC） and significance value （VIP） between the beginning of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica and precipitation

表2 2001—2020年沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）种植区月平均降水量变化率 (mm·a-1)

Table 2 Change rate of monthly mean precipitation of Pinus sylvestris var. mongolica planting areas from 2001 to 2020

种植区	月份
种植区	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
呼伦贝尔沙地	-0.46	-0.08	-0.32	-0.85	0.25	0.99	0.46	2.48	1.78	0.02	-0.23	-0.38
科尔沁沙地	-0.13	0.17	0.20	-0.06	2.42	-2.05	-3.68	5.89	1.87	0.24	0.16	0.08
毛乌素沙地	0.06	0.07	0.04	0.59	-0.23	-0.68	5.11	1.39	-0.27	1.01	0.57	-0.22

图7 沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）生长季末期与降水量偏最小二乘回归系数（MC）及重要值（VIP）

Fig.7 Partial least squares regression coefficient （MC） and significance value （VIP） between the end of growing season of Pinus sylvestris var. mongolica and precipitation

参考文献 33

1	翟佳，袁凤辉，吴家兵.植物物候变化研究进展［J］.生态学杂志，2015，34（11）：3237-3243.
2	胡召玲，戴慧，侯飞，等.中国东北城乡植被物候时空变化及其对地表温度的响应［J］.生态学报，2020，40（12）：4137-4145.
3	邓晨晖，白红英，马新萍，等.2000-2017年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异［J］.生态学报，2021，41（3）：1068-1080.
4	邵周玲，周文佐，李凤，等.2003-2018年米仓山地区植被物候时空变化及对气候的响应［J］.生态学报，2021，41（9）：3701-3712.
5	付阳，陈辉，张斯琦，等.基于群落类型的寒区旱区物候特征及其对气候因子的响应：以2000-2019年柴达木盆地为例［J］.地理研究，2021，40（1）：52-66.
6	Verbesselt J， Hyndman R， Newnham G，et al.Detecting trend and seasonal changes in satellite image time series［J］.Remote Sensing of Environment，2010，114（1）：106-115.
7	朱娅坤，秦树高，张宇清，等.毛乌素沙地植被物候动态及其对气象因子变化的响应［J］.北京林业大学学报，2018，40（9）：98-106.
8	王小霞，刘志华，焦珂伟.2000-2017年东北森林NDVI时空动态及其驱动因子［J］.生态学杂志，2020，39（9）：2878-2886.
9	李丹，吴秀芹，张靖宙，等.西南喀斯特断陷盆地植被物候动态变化及其与气候因子的响应［J］.水土保持研究，2020，27（6）：168-173.
10	郭少壮，白红英，黄晓月，等.秦岭太白红杉林遥感物候提取及对气候变化的响应［J］.生态学杂志，2019，38（4）：1123-1132.
11	任悦，高广磊，丁国栋，等.沙地樟子松人工林叶片-枯落物-土壤有机碳含量特征［J］.北京林业大学学报，2018，40（7）：36-44.
12	郭米山，高广磊，丁国栋，等.呼伦贝尔沙地樟子松外生菌根真菌多样性［J］.菌物学报，2018，37（9）：1133-1142.
13	边金虎，李爱农，宋孟强，等.MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构［J］.遥感学报，2010，14（4）：725-741.
14	Wang X， Wang T， Liu D，et al.Moisture-induced greening of the South Asia over the past three decades［J］.Global Change Biology，2017，23（11）：4995-5005.
15	胡召玲，戴慧，侯飞，等.中国东北城乡植被物候时空变化及其对地表温度的响应［J］.生态学报，2020，40（12）：4137-4145.
16	孔冬冬，张强，黄文琳，等.1982-2013年青藏高原植被物候变化及气象因素影响［J］.地理学报，2017，72（1）：39-52.
17	张文奇，李丹，师庆东，等.克里雅河流域植被物候时空变化及影响因素［J］.水土保持通报，2020，40（5）：291-298，309.
18	Guo L， Dai J， Wang M，et al.Responses of spring phenology in temperate zone trees to climate warming：a case study of apricot flowering in China［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2015，201：1-7.
19	Liu L， Liu L， Liang L，et al.Effects of elevation on spring phenological sensitivity to temperature in Tibetan Plateau grasslands［J］.Chinese Science Bulletin，2014，59（34）：4856-4863.
20	Wang Y， Shen X， Jiang M，et al.Vegetation change and its response to climate change between 2000 and 2016 in marshes of the Songnen Plain，northeast China［J］.Sustainability，2020，12：35699.
21	Shen X， Liu B， Xue Z，et al.Spatiotemporal variation in vegetation spring phenology and its response to climate change in freshwater marshes of northeast China［J］.Science of the Total Environment，2019，666：1169-1177.
22	李耀斌，张远东，顾峰雪，等.中国温带草原和荒漠区域春季物候的变化及其敏感性分析［J］.林业科学研究，2019，32（4）：1-10.
23	孙宝玉，韩广轩.模拟增温对土壤呼吸影响机制的研究进展与展望［J］.应用生态学报，2016，27（10）：3394-3402.
24	邓伟，袁兴中，刘红，等.区域性气候变化对长江中下游流域植被覆盖的影响］J］.环境科学研究，2014，27（9）：1032-1042.
25	季劲钧，黄玫，刘青.气候变化对中国中纬度半干旱草原生产力影响机理的模拟研究［J］.气象学报，2005（3）：257-266.
26	张玉静，杨秀春，郭剑，等.呼伦贝尔草原物候变化及其与气象因子的关系［J］.干旱区地理，2019，42（1）：144-153.
27	张晓东，朱文博，张静静，等.伏牛山地森林植被物候及其对气候变化的响应［J］.地理学报，2018，73（1）：41-53.
28	俎佳星，杨健.东北地区植被物候时序变化［J］.生态学报，2016，36（7）：2015-2023.
29	于静，高亚敏，付铭.科尔沁草原NDVI时空变化特征及其对气候的响应［J］.中国草地学报，2020，42（6）：82-90.
30	桑国庆，唐志光，邓刚，等.基于MODIS NDVI时序数据的湖南省植被变化研究［J］.长江流域资源与环境，2021，30（5）：1100-1109.
31	赵志平，邵全琴，黄麟.2008年南方特大冰雪冻害对森林损毁的NDVI响应分析：以江西省中部山区林地为例［J］.地球信息科学学报，2009，11（4）：535-540.
32	Kross A， Fernandes R， Seaquist J，et al.The effect of the temporal resolution of NDVI data on season onset dates and trends across Canadian broadleaf forests［J］.Remote Sensing of Environment，2011，115：1564-1575.
33	张艳可，王金亮，农兰萍，等.基于MODIS时序数据北回归线（云南段）地区植被物候时空变化及其对气候响应分析［J］.生态环境学报，2021，30（2）：274-287.

[1]	李小院, 张圣微, 王帅, 李瑞燊, 赵星宇, 刘敏敏. 放牧对退化草地近地面辐射的影响[J]. 中国沙漠, 2022, 42(1): 223-233.
[2]	岳祥飞, 张铜会, 赵学勇, 李玉霖, 刘新平, 王少昆. 科尔沁沙地降雨特征分析——以奈曼旗为例[J]. 中国沙漠, 2016, 36(1): 118-123.
[3]	陶兰花, 塔西甫拉提·特依拜, 姜红涛, 买买提·沙吾提, 吴雪梅. 克里雅河流域土壤盐分光谱定量分析[J]. 中国沙漠, 2014, 34(6): 1562-1567.
[4]	左小安，赵学勇，张铜会，王少昆，罗亚勇，周欣. 沙质草地放牧和封育下物种丰富度和生物量关系的季节变化[J]. 中国沙漠, 2013, 33(2): 501-507.
[5]	李晓松;李增元;高志海*;白黎娜;王琫瑜. 基于NDVI与偏最小二乘回归的荒漠化地区植被覆盖度高光谱遥感估测[J]. 中国沙漠, 2011, 31(1): 162-167.
[6]	刘新平;赵哈林;何玉惠;张铜会;赵学勇;李玉霖. 生长季流动沙地水量平衡研究[J]. 中国沙漠, 2009, 29(4): 663-667.
[7]	常学向, 赵文智. 黑河中游沙枣树干液流的动态变化及其与林木个体生长的关系[J]. 中国沙漠, 2004, 24(4): 473-478.
[8]	王邦锡, 黄久常, 王辉. 不同生长季节光照强度和温度对柠条叶片光合作用和呼吸作用的影响[J]. 中国沙漠, 1996, 11(2): 145-148.