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

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

刘轩^,¹^,²^,³, 赵珮杉¹^,²^,³, 高广磊^,¹^,²^,³^,⁴, 赵媛媛¹^,²^,³^,⁴, 丁国栋¹^,²^,³^,⁴, 糜万林⁵

1.北京林业大学，水土保持学院，北京 100083

2.北京林业大学，林业生态工程教育部工程研究中心，北京 100083

3.北京林业大学，宁夏盐池毛乌素沙地生态系统国家定位观测研究站，北京 100083

4.北京林业大学，水土保持国家林业和草原局重点实验室，北京 100083

5.巴彦淖尔市封育飞播管理站，内蒙古巴彦淖尔 015000

Variations in phenology of Pinus sylvestris var. mongolica and the response to climate factors

Liu Xuan^,¹^,²^,³, Zhao Peishan¹^,²^,³, Gao Guanglei^,¹^,²^,³^,⁴, Zhao Yuanyuan¹^,²^,³^,⁴, Ding Guodong¹^,²^,³^,⁴, Mi Wanlin⁵

1.School of Soil and Water Conservation /, Beijing Forestry University，Beijing 100083，China

2.Ministry of Education Engineering Research Center of Forestry Ecological Engineering /, Beijing Forestry University，Beijing 100083，China

3.Yanchi Ecology Research Station of the Mu Us Desert /, Beijing Forestry University，Beijing 100083，China

4.Key Laboratory of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University，Beijing 100083，China

5.Management Station for Enclosure and Aerial Seedling of Bayannur City，Bayannur 015000，Inner Mongolia，China

通讯作者: 高广磊（E-mail： gaoguanglei@bjfu.edu.cn）

收稿日期: 2021-07-09 修回日期: 2021-09-01

基金资助:

中央高校基本科研业务费项目.  2021ZY47
国家自然科学基金项目.  41971130
国家重点研发计划项目.  2018YFC0507102

内蒙古自治区中央引导地方科技项目“浑善达克沙地生态文化产业关键技术研究与示范”

Received: 2021-07-09 Revised: 2021-09-01

作者简介 About authors

刘轩（1998—），女，黑龙江巴彦人，硕士研究生，主要研究方向为荒漠化防治E-mail：liuxuan@bjfu.edu.cn , E-mail：liuxuan@bjfu.edu.cn

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.

Keywords： vegetation phenology ; growing season ; Pinus sylvestris var. mongolica ; climate factor ; partial least squares regression

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本文引用格式

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. 中国沙漠[J], 2022, 42(2): 25-35 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2021.00112

Liu Xuan, Zhao Peishan, Gao Guanglei, Zhao Yuanyuan, Ding Guodong, Mi Wanlin. Variations in phenology of Pinus sylvestris var. mongolica and the response to climate factors. Journal of Desert Research[J], 2022, 42(2): 25-35 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2021.00112

0 引言

植被物候是植被群落受气候变化和其他环境因素影响，以年为周期重复出现的生物学现象，是植物长期适应环境的季节性变化而形成的生长发育节律^［1］，也是反映植被动态和气候变化影响的重要指标^［2］。在陆地生态系统中，气候特征存在时空尺度的强烈差异，是导致植被物候周期性变化的关键因素^［3］。同时，植被物候的变化也会引起生态系统生产力的变化，并通过直接改变陆地碳氧动态平衡和生物多样性格局向气候系统做出反馈^［4-5］。因此，随着气候环境的变化，植被物候也出现动态波动，以参与调节生态系统的稳定性。

遥感植被物候是基于卫星遥感植被指数时间序列的曲线变化而得到的植被物候，与传统植被物候（如出苗、展叶、抽穗和开花）相比，能在宏观上反映植被生长季的关键信息，判断该区域的植被是否进入生长季、生长季的长短等，能够更有效地反映区域植被生长季变化过程及其年际变化等^［6-7］。随着卫星遥感技术的发展，MODIS数据因具有相对较高的光谱和时空分辨率，决定了其在大范围植被变化研究中的优势，被广泛应用于区域与全球尺度植被物候变化和生态环境监测^［8］。近年来，许多学者基于长时间序列MODIS数据，从不同时空尺度对植被物候变化开展了深入研究。李丹等^［9］重建了2001—2016年MODIS NDVI时间序列影像并利用最大斜率法提取了西南喀斯特植被物候信息，发现研究区植被生长季始期和末期均呈延长趋势，且水分是制约植被生长的主要因素。郭少壮等^［10］重建了2000—2015年MODIS EVI时间序列影像并提取太白红杉林关键物候参数，发现秦岭太白红杉林生长季始期整体呈提前趋势、生长季末期整体呈推迟趋势，其中气温是太白红杉林生长季始期提前的主要影响因素。因此，运用MODIS遥感数据对多种生态系统的物候的监测，对获得单一生态系统甚至区域尺度上植被生长季过程，以及全面综合地分析气候环境对植被物候生长的影响具有重要意义。

沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）是欧洲赤松（P. sylvestris）在东亚的地理变种，原产于呼伦贝尔红花尔基地区，具有适应性强、耐低温干旱和生长迅速等特点。20世纪50年代以来，沙地樟子松被广泛引种栽植在中国北方风沙区^［11］。由于引种范围覆盖较大空间范围，引种后不同地理位置的气候条件可能导致樟子松物候存在很大差异，但不同引种地樟子松物候特征相关研究还未见报道。鉴于此，基于MODIS NDVI时间序列数据，结合气温、降水资料，通过最大斜率法提取了沙地樟子松植被生长季始期、生长季末期和生长季长度3个反映植被生长季变化特点的典型植被遥感物候参数，采用趋势分析、偏最小二乘法回归等方法分析2001—2020年呼伦贝尔沙地、科尔沁沙地和毛乌素沙地樟子松林植被物候动态的时空差异及其对气侯因子变化的响应，以期为沙地樟子松林的抚育和经营提供理论依据。

1 数据与方法

1.1　研究区概况

研究区分别位于红石峡沙地植物园、章古台沙地森林公园和海拉尔区樟子松国家森林公园，引种栽植了大面积的沙地樟子松人工林，林龄为20—50 a。

红石峡沙生植物园（38°19′49″—38°20′12″N，109°42′08″—109°42′55″E）地处毛乌素沙地东南部，海拔1 080 m。属暖温带半干旱大陆性季风气候，光照充足，昼夜温差大。年均气温6.0—8.5 °C，多年平均降水量385 mm，降雨分配不均，多年平均蒸发量2 914 mm，多年平均日照时间为2 914 h。主要灌草植物包括油蒿（Artemisia ordosica）、铁杆蒿（A. gmelinii）、鬼针草（Bidens pilosa）和蒺藜（Tribulus terrestris）等^［11］。

章古台沙地森林公园（42°23′—42°51′N，121°53′—122°22′E）地处科尔沁沙地东南部，海拔226.5 m。属温带亚湿润大陆性季风气候，光照充足，昼夜温差大。年均气温8 ℃，多年平均降水量526.5 mm，多年平均蒸发量1 932.7 mm。多年平均日照时间2 615.2 h。主要灌草植物包括胡枝子（Lespedeza bicolor）、小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）、狗尾草（Setaria viridis）和羊草（Leymus chinensis）等^［11］。

海拉尔区国家森林公园（47°07′—49°13′N，119°21′—119°44′E）地处呼伦贝尔沙地东北部，海拔606 m。属于中温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。年均气温-3—0 ℃，年降水量280—359 mm，年蒸发量1 400—1 900 mm，多年平均日照时间2 558.6 h。主要灌草植物包括羊草、针茅（Stipa capillata）、小叶锦鸡儿和黄柳（Salix gordejevii）等^［12］。

1.2　数据来源与处理

归一化植被指数（NDVI）来自美国航天局的MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid产品（简称MOD13Q1），数据源从2001年1月1日至2020年12月31日，时间分辨率为16 d，空间分辨率为250 m。对获取的植被指数产品进行投影变换、重采样、格式转化，结合野外踏勘调查按照沙地樟子松人工林位置进行裁切，为消除NDVI时间序列的云、大气气溶胶和冰雪噪声影响，采用TIMESAT软件的S-G滤波法对数据进行降噪处理^［13］。

气象数据源于中国气象数据共享网站（http：//data.cma/cn）的2001—2020年毛乌素沙地、科尔沁沙地、呼伦贝尔沙地樟子松林区域的气象站点的月平均气温和降水数据。

1.3　研究方法

1.3.1　植被物候提取方法

采用高阶曲线拟合方法拟合NDVI的时间序列曲线^［7］。

N D V I_{t} = α_{0} + α_{1} x_{1} + α_{2} x_{2} + \dots + α_{n} x_{n}

（1）

式中： $x$ 为每年的第多少天； $α_{0}$ 、α₁、α₂、…、α_n 是高阶曲线拟合参数。

采用最大斜率法测定植被物候期^［14］。

N D V I_{r a d i o (t)} = \frac{N D V I_{t + 1} - N D V I_{t}}{N D V I_{t}}

（2）

式中： $N D V I_{r a d i o (t)}$ 为NDVI在时间t上的斜率，当NDVI_radio达到最大时对应的日期即为生长季始期，当NDVI_radio达到最小时对应的日期即为生长季末期，生长季末期减去生长季末期即为生长季长度。

1.3.2　趋势分析方法

采用一元线性回归方法分析2001—2020年物候变化趋势，对变化趋势进行显著性检验^［15］。

S L O P E = \frac{n \times \sum_{i = 1}^{n} i \times T_{i} - \sum_{i = 1}^{n} i \times \sum_{i = 1}^{n} T_{i}}{n \times \sum_{i = 1}^{n} i^{2} - {(\sum_{i = 1}^{n} i)}^{2}}

（3）

式中：n为累积年数，本研究为20；变量为年序号；T为第i年的物候参数数据值；SLOPE为一元线性回归方程的斜率，斜率值的正或负表示研究期间物候数据的延迟或推进趋势。斜率值为0表示研究期间物候数据无明显变化。

1.3.3　偏最小二乘回归

采用偏最小二乘回归（PLS）分析沙地樟子松生长季始期对前年5月至次年4月月降水量和气温的响应和生长季末期对前年11月至次年10月月降水量和气温的响应。在分析气候变化对植被物候影响时，气候因子的变化对植被物候的影响可能不连续，偏最小二乘回归可以识别出是哪段时间气象因子对植被物候造成的影响^［16］。选取输出结果中的标准化回归系数（MC）以及变量重要值（VIP）进行分析讨论，其中MC的正负表示自变量对因变量是正面影响还是负面影响，VIP值代表变量对因变量的解释重要性，一般认为大于0.8才有决定意义^［17-18］。

2 结果与分析

2.1　物候的变化趋势

2001—2020年，呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季始期分别在第100—150、120—140、100—140天，平均值分别为第120、130、125天（图1）。呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季始期均显著提前（P<0.05），变化速率分别为-15.7、 -5.7、-13.9 d/10a。

图1

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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

呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季末期分别在第300—340、270—315、260—310天，平均值分别为第320、298、294天（图2）。呼伦贝尔、科尔沁沙地和毛乌素沙地樟子松生长季末期均提前。其中，科尔沁沙地和毛乌素沙地显著提前（P<0.05），变化速率分别为-11.7 d/10a和-16.8 d/10a，呼伦贝尔沙地变化不显著（P>0.05）。

图2

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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

呼伦贝尔、科尔沁、毛乌素沙地樟子松生长季长度分别为170—220、140—180、150—200 d，平均值分别为210、164、169 d（图3）。呼伦贝尔沙地樟子松生长季长度延长，科尔沁沙地和毛乌素沙地樟子松生长季长度均缩短。其中，呼伦贝尔沙地显著延长（P<0.05），变化速率为9.8 d/10a，科尔沁沙地和毛乌素沙地变化不显著（P>0.05）。

图3

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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

2.2　物候与气温的相关性

由图4所示，呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期与上年5月和当年4月气温显著负相关，且与上年6、8—12月气温显著正相关，说明上年5月和当年4月气温上升会提前生长季始期（表1），上年8—11月气温上升会推迟生长季始期。其中，上年8月气温与樟子松生长季始期VIP值最大，说明呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期主要受上年8月气温影响。科尔沁沙地樟子松生长季始期与上年10月气温存在显著正相关关系，说明上年10月气温上升对生长季始期有推迟作用，其中上年7月气温与生长季始期VIP值最大，说明生长季始期主要受上年7月气温影响。毛乌素沙地樟子松生长季始期与上年11—12月和当年3—4月气温存在显著负相关关系，说明上年11—12月和当年3—4月气温上升会加快樟子松生长季始期，其中3月气温与生长季始期的VIP值最大，说明毛乌素沙地樟子松生长季始期主要受3月气温影响。

图4

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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

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由图5所示，呼伦贝尔沙地樟子松生长季末期与1、3—4、6、8月气温显著正相关，其中3月VIP值最大，说明呼伦贝尔沙地樟子松生长季末期主要受3月气温影响。科尔沁沙地樟子松生长季末期与1、5、7月存在显著负相关，与上年11月和当年10月存在显著正相关，其中7月VIP值最大，说明科尔沁沙地樟子松生长季末期主要受7月气温影响。毛乌素沙地樟子松生长季末期与上年11—12月和当年8—9月气温上升存在显著负相关，与5、10月存在显著正相关，其中9月VIP值最大，说明毛乌素沙地樟子松生长季末期主要受9月气温影响。

图5

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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

2.3　物候与降水量的相关性

由图6所示，呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期与上年6、8月降水量显著负相关，且除上年7、9月和当年2月外，其余月份均与其存在显著相关，说明上年6、8月降水量的增加会加快生长季始期（表2），且3月降水量与生长季始期VIP值最大，说明呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期主要受3月降水量影响。科尔沁沙地生长季始期与当上年8月降水量显著负相关，与上年6—7、11月和当年4月降水量显著正相关，说明上年8月降水量增加会加快生长季始期，且上年7月降水量与樟子松生长季始期VIP值最大，说明科尔沁沙地生长季始期主要受上年7月降水量影响。毛乌素沙地樟子松生长季始期与上年12月存在显著正相关，与上年9月和当年1、4月存在显著负相关，说明上年12月降水量减少会加速生长季始期，且上年12月降水量与樟子松生长季始期VIP值最大，说明毛乌素沙地生长季始期主要受上年12月降水量影响。

图6

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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

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由图7所示，呼伦贝尔沙地樟子松生长季末期与1、4月降水量存在显著正相关，与3、5—8月降水量存在显著负相关，其中1月VIP值最大，樟子松生长季末期主要受1月降水量影响。科尔沁沙地樟子松生长季始期与1、6月降水量存在显著正相关，与上年12月和当年3—5月存在显著负相关，其中5月VIP值最大，生长季末期主要受5月降水量影响。毛乌素沙地樟子松生长季末期与上年12月和当年6、9月降水量存在显著正相关，与上年11月和当年3—4、7—8、10月存在显著负相关，其中上年12月VIP值最大，生长季末期主要受上年12月降水量影响。

图7

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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

3 讨论

3.1　沙地樟子松植被物候的时空动态特征

沙地樟子松植被物候期具有明显的空间异质性。呼伦贝尔沙地生长季开始时间最早，其次是毛乌素沙地，科尔沁沙地最晚。由于高纬度和海拔，呼伦贝尔沙地植被春季物候更易受温度影响。研究发现，冬季寒冷地区植被需要一定的累积温度阈值来促发生长^［19］。较冷地区对温度需求较低，因此呼伦贝尔沙地植被春季开始生长所需累积温度阈值可能小于其他两个沙地，这可能是呼伦贝尔沙地植被开始生长时间最早的原因^［20］。在干旱或半干旱地区，光合活动受温度限制较小，水分状况是影响植被春季生长的限制因素^［21］。研究表明，中国温带地区需要适宜量的降水来触发春季绿化^［22］。长期累积降水可能是科尔沁沙地樟子松生长季始期最晚的原因。

毛乌素沙地生长季结束时间最早，其次是科尔沁沙地，呼伦贝尔沙地最晚。有研究表明，高海拔地区增温对植被呼吸促进远大于光合促进^［23-24］。在植物的生长季，植物叶片净光合速率并没有受到生长季低温环境影响而显著下降^［25］，这可能是高海拔的呼伦贝尔沙地樟子松生长季结束最晚的原因之一。

3.2　沙地樟子松植被物候对气象因子的响应

沙地樟子松生长季开始和结束均呈提前趋势，生长季始期、末期受到了多个月份温度和降水变化的共同影响。呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期受上年8月气温和3月降水影响最大，上年8月气温降低和3月降水减少导致了呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期提前。这与前人研究一致，干旱区生长季始期受温度和降水双重调控^［26］。科尔沁沙地樟子松生长季始期受上年7月降水影响最大，上年7月降水增加导致生长季始期提前。科尔沁沙地处于典型的半湿润半干旱地区，水分条件限制了植被的生长，当地水分供给主要来源于降水，因此降水量增加能够使植被获取充足水分，提高其生长速率，物候期提前^［27］。毛乌素沙地生长季始期受3月气温和上年12月降水影响最大，上年12月降水减少和3月气温升高可导致沙地樟子松生长季始期提前。这符合春季温度和降水促进种子萌发、植被光合作用的规律^［17］。

呼伦贝尔沙地樟子松生长季末期受1月降水影响最大，1月降水增加导致了生长季末期提前。可能原因是降水增多加大了土壤湿度，进而影响植被羟化作用和光合作用速率，使植被加速完成生长，最终导致呼伦贝尔沙地樟子松生长季末期提前^［28］。科尔沁沙地樟子松生长季末期受5月降水影响最大，5月降水增加导致了生长季末期提前，这与前人研究一致，降水量是制约科尔沁沙地生长季的主要因子^［29］。毛乌素沙地生长季末期主要受9月气温和上年12月降水的影响，9月温度升高和上年12月降水减少导致了生长季末期提前，秋季气温升高，蒸发旺盛，植被呼吸作用增强、光合作用减弱，进而在一定程度上抑制植被生长，导致植被生长季末期提前^［30］。根据沙地樟子松物候期对气象因子变化的响应，可以预测未来沙地樟子松生长季始期和生长季末期均会提前。

研究区沙地樟子松林龄均为20—50 a。赵志平等^［31］对江西省中部山区不同龄组林地NDVI进行对比分析，发现不同林龄之间NDVI均值差异不显著，进一步推断林龄对区域植被物候影响不显著。此外，本研究区为沙地，沙地樟子松是常见的常绿针叶林，终年常绿和季相变化不明显是该植被类型的特征，也是该区域利用遥感技术研究其物候变化的疑难点之一。本研究选取NDVI最大斜率法提取物候指标，最大化彰显了该区域植被生长变化趋势，宏观尺度上加深了对沙地樟子松植被物候指标变化的规律性认知^［9］。方法上，PLS兼具主成分分析和多元回归的优点，克服了预测变量相关导致的多元共线性，其得到了广泛的认可，并应用于诸多自然科学领域^［16］。值得注意的是，本研究采用的16 d时间分辨率的MODIS数据遥感监测结果可能较地面观测结果有所滞后。Kross等^［32］利用时间分辨率为16 d的MODIS NDVI时间序列，与加拿大落叶阔叶林生态站实测的完全展叶日数据进行了对比分析，发现使用16 d合成期遥感影像，绝对误差为13—20 d。但尽管存在一些限制，基于大范围、长时序的MODIS遥感数据仍可从宏观上把控研究区的植被物候的空间分布和时间变化情况，提供关于植被物候的有价值的空间连续信息^［33］。

4 结论

沙地樟子松植被物候期具有明显的时空异质性。2001—2020年，呼伦贝尔沙地樟子松生长季开始时间最早，结束时间最晚，生长季持续时间最长；科尔沁沙地樟子松生长季开始时间最晚，持续时间最短；毛乌素沙地生长季结束时间最早。沙地樟子松生长季始期在呼伦贝尔、科尔沁沙地和毛乌素沙地均表现出显著提前（P<0.05），生长季末期在科尔沁沙地和毛乌素沙地均表现出显著提前（P<0.05），生长季长度仅在呼伦贝尔沙地显著延长（P<0.05）。

气侯条件对沙地樟子松植被物候的影响具有地域差异。呼伦贝尔沙地樟子松生长季始期和生长季末期提前均与降水减少有关，气温降低也会导致生长季始期提前；科尔沁沙地樟子松生长季始期和季末期提前主要与降水增加有关；毛乌素沙地樟子松生长季始期和生长季末期提前主要与气温升高和降水增加有关。

参考文献

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被引期刊影响因子

[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.