基于hadcm2sul和cgm1的東北森林氣候預(yù)測(cè)

基于hadcm2sul和cgm1的東北森林氣候預(yù)測(cè)

全球氣候模型hacd2sul和csi1預(yù)測(cè)100年后，世界年平均溫度分別增加了3.7和5.2，年降水量分別增加了30.7%和25.1%。東北森林對(duì)這兩種預(yù)測(cè)方案的反應(yīng)如何?目前類(lèi)似的研究主要在斑塊、景觀兩種尺度水平上、以模型預(yù)測(cè)方式來(lái)進(jìn)行。斑塊尺度模型的代表是林窗模型,空間范圍一般為0.01～1hm2,分辨率為幾米。它以單個(gè)樹(shù)木個(gè)體為對(duì)象,研究在林分中個(gè)體的行為以及個(gè)體間的相互作用的動(dòng)態(tài)[7,8,9,10,11,7,8,9,10,11]。景觀尺度的模型空間范圍一般為104～106hm2,分辨率為幾十米到幾百米,它以多個(gè)生態(tài)系統(tǒng)為對(duì)象,研究在景觀水平上,不同生態(tài)系統(tǒng)間的相互作用以及主要的生態(tài)過(guò)程(風(fēng)、火、動(dòng)物破壞、人類(lèi)采伐)動(dòng)態(tài)。林窗模型和景觀模型都是動(dòng)態(tài)模型,能夠在生態(tài)過(guò)程的基礎(chǔ)上模擬研究對(duì)象在時(shí)間維上的變化,但是因?yàn)檫@些過(guò)程主要體現(xiàn)在中、小尺度上,難以在如中國(guó)東北這樣大的區(qū)域水平上應(yīng)用。logistic回歸模型是一個(gè)靜態(tài)的統(tǒng)計(jì)模型,沒(méi)有以上動(dòng)態(tài)模型的困擾。它是對(duì)二分類(lèi)因變量(即y=0或y=1)進(jìn)行回歸分析時(shí)最為普遍應(yīng)用的多元量化分析方法。該模型應(yīng)用于植被環(huán)境關(guān)系中具有以下優(yōu)勢(shì):①它是非線(xiàn)性模型,可以模擬樹(shù)種在環(huán)境中分布的非線(xiàn)性現(xiàn)象;②模型的構(gòu)建比較簡(jiǎn)單;③它不直接受空間尺度的限制,只要數(shù)據(jù)來(lái)源精確、計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力足夠強(qiáng),它可以模擬極高分辨率、大的空間范圍內(nèi)的植被分布。本文擬以logistic回歸模型為手段,研究現(xiàn)行氣候條件下,植被與環(huán)境因子之間的關(guān)系,并以這種數(shù)量關(guān)系為依據(jù),預(yù)測(cè)兩種氣候變化條件下(HADCM2SUL方案和CGCM1方案),東北森林建群種的分布格局。1北緣海諸草原中國(guó)東北地處歐亞大陸東緣,地域遼闊,在東經(jīng)115°05′至135°02′、北緯38°40′至53°30′之間,面積約為129萬(wàn)km2。地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,主要由東北臺(tái)塊、華北臺(tái)塊和東西兩側(cè)的地槽組成,西側(cè)為大興安嶺和內(nèi)蒙古褶皺帶,東側(cè)為太平嶺和烏蘇里褶皺帶。由于東西南北的跨越很大,有明顯的水熱分布差異。從北到南,隨氣溫的變化,可分為寒溫帶、溫帶和暖溫帶;從東到西,隨水分的變化,可分為濕潤(rùn)區(qū)、半濕潤(rùn)區(qū)和半干旱區(qū)。相應(yīng)的植被從北到南有寒溫帶針葉林、溫帶針葉闊葉混交林和暖溫帶落葉闊葉林;從東到西有森林、草甸草原和典型草原。土壤類(lèi)型主要有山地苔原土、棕色針葉林土、暗棕壤、灰色森林土、褐土、黑土、白漿土、黑鈣土、栗鈣土、草甸土等。2學(xué)習(xí)方法2.1雙程式狀態(tài)s型增長(zhǎng)曲線(xiàn)logistic回歸模型的函數(shù)形式為:Ρ(yi=1|x1i,x2i,??xki)=11+e-(a+k∑k=1bkxki)(1)Logistic函數(shù)是一個(gè)累積分布函數(shù),它有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):1)P的取值總在0和1之間,這表明估計(jì)的概率不會(huì)超過(guò)1,也不會(huì)小于0;2)它具有S型增長(zhǎng)曲線(xiàn),表明自變量在不同的區(qū)間發(fā)生變化時(shí),對(duì)應(yīng)的p值的增長(zhǎng)是不同的:當(dāng)X極小或極大時(shí),對(duì)P的影響較小,而當(dāng)X居中時(shí),對(duì)P的影響較大。這種非線(xiàn)性的模式能夠很好地?cái)M合樹(shù)種在某一環(huán)境梯度上分布的實(shí)際情況。事件發(fā)生的概率是P,不發(fā)生的概率就是(1-P),比值P/(1-P)被稱(chēng)為事件的發(fā)生比(Odds):odds=Ρi1-Ρi=e(a+k∑k=1bixki)(2)把發(fā)生比取自然對(duì)數(shù),就將非線(xiàn)性方程轉(zhuǎn)換成了線(xiàn)性方程:ln(odds)=ln(Ρi1-Ρi)=a+k∑k=1bixki(3)ln(odds)又可以表示為logit(y),對(duì)于其參數(shù)而言是線(xiàn)性的,因此可以按照一般回歸方程來(lái)解釋其系數(shù)。系數(shù)計(jì)算出來(lái)后,根據(jù)公式(2)和(3)的逆變換,就可以計(jì)算出任意組合的環(huán)境因子條件下,樹(shù)種存在的概率。如果根據(jù)實(shí)際的環(huán)境因子組合情況,則得到樹(shù)種的實(shí)際空間分布概率圖。2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備2.2.1主要樹(shù)種的組成矢量化1∶100萬(wàn)東北植被圖,提取出所有喬木種類(lèi),生成喬木分布圖,然后將矢量圖轉(zhuǎn)換成分辨率為100m的柵格圖。根據(jù)各樹(shù)種占喬木總面積的百分比,提取了面積最大的、以及有代表性的8個(gè)樹(shù)種:興安落葉松(Larixgmelinii)、紅松(Pinuskoraiensis)、云杉(Piceajezoensis)、冷杉(Abiesnephrolepis)、長(zhǎng)白落葉松(Larixolgensisvar.changpaiensis)和蒙古櫟(Quercusmongolica)、白樺(Betulaplatyphylla)、山楊(Populusdavidiana)。2.2.2氣候因子與地形因子的關(guān)系影響東北森林植被分布的環(huán)境因子有許多,從大尺度上來(lái)看,有地帶性的氣候因子,如溫度、降水,從中小尺度上看,則有土壤因子、海拔、坡度和坡向等地形因子。為了與植被數(shù)據(jù)相匹配,以下圖件的分辨率均為100m。(1)不同坡向圖的轉(zhuǎn)換海拔、坡度和轉(zhuǎn)換坡向用1∶25萬(wàn)東北地形圖的等高線(xiàn)圖層以及參考點(diǎn)圖層生成東北地區(qū)的數(shù)字高程模型DEM。然后生成東北地區(qū)的坡度圖和坡向圖。海拔和坡度都是數(shù)值型變量,可以直接進(jìn)行比較,而坡向圖則只代表了坡面的朝向,直接比較其數(shù)據(jù)沒(méi)有任何意義;同時(shí)坡向?qū)?shù)種的影響主要是由于其接受陽(yáng)光輻射能量的多少引起的,因此,本文根據(jù)公式(4),計(jì)算轉(zhuǎn)換后的坡向圖(trasp):trasp=1-cos((π/180)(aspect-30))2(4)trasp:值域?yàn)?0表示接受的太陽(yáng)能最少,1表示接受的太陽(yáng)能最大;aspect:原始坡向圖,值域?yàn)椤?2)水和經(jīng)緯度、海拔高度的線(xiàn)性回歸分析氣溫和降水利用東北地區(qū)77個(gè)氣象臺(tái)站35a的氣象資料,分別建立溫度、降水和經(jīng)緯度、海拔高度的線(xiàn)性回歸方程,插值得到整個(gè)東北地區(qū)的溫度柵格圖Tem和降水柵格圖Pre。以此為基礎(chǔ),用圖形算法分別生成兩種氣候變化方案下的溫度柵格圖和降水柵格圖:H-Tem、C-Tem、H-Pre、C-Pre。(3)土壤的屬性與評(píng)價(jià)土壤粘粒、粉砂、砂粒、有機(jī)質(zhì)、全氮和厚度土壤與植被的關(guān)系極為密切,特定的植被往往生長(zhǎng)在特定的土壤之上。本研究采用土壤的6個(gè)可量化的屬性,即粘粒、粉砂、砂粒、有機(jī)質(zhì)、全氮和厚度作為植被的影響因子,中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所制作的中國(guó)1∶100萬(wàn)土壤柵格圖原始分辨率為2km,重采樣成100m分辨率的柵格圖。由于植被圖與各個(gè)環(huán)境因子圖的來(lái)源不同,選取地形圖中的184個(gè)控制點(diǎn)對(duì)植被圖和土壤圖進(jìn)行校正和匹配。2.3logistic回歸模型隨機(jī)選擇喬木分布區(qū)總像元數(shù)的10%,提取其中的樹(shù)種和各個(gè)環(huán)境因子信息,作為logistic回歸模型的建模數(shù)據(jù)。以樹(shù)種在像元上的存在與否作為因變量,存在取1,不存在取0,以11個(gè)環(huán)境因子圖層在對(duì)應(yīng)像元上的值作為自變量,選擇向前逐步回歸法,建立logistic回歸模型。3結(jié)果分析3.1影響樹(shù)種的雙重性回歸系數(shù)的符號(hào)指示了環(huán)境因子對(duì)樹(shù)種的影響方式,正號(hào)表示環(huán)境因子的值越大,樹(shù)種存在的概率也越大;回歸系數(shù)的絕對(duì)值指示了環(huán)境因子對(duì)樹(shù)種的影響程度,值越大表示影響越顯著。由表1可以看出,不受溫度的影響的樹(shù)種是蒙古櫟和山楊,受溫度正面影響的樹(shù)種是長(zhǎng)白落葉松,其它所有樹(shù)種都受溫度的負(fù)影響。不受降水影響的樹(shù)種是山楊,受降水負(fù)面影響的是興安落葉松,其它所有樹(shù)種都受降水的正影響。由于東北地區(qū)溫度和降水的分布格局已知:東南部高、西北部低,可以大致推測(cè)興安落葉松主要分布于西北山區(qū)(低溫少雨),而長(zhǎng)白落葉松主要分布于東南山區(qū)(高溫多雨),云冷杉和紅松分布于東部山區(qū)(低溫多雨)、山楊的分布沒(méi)有明顯的規(guī)律。3.2應(yīng)確定其擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)函數(shù),增設(shè)hl模型估計(jì)完成之后,需要評(píng)價(jià)模型是否有效地表述了因變量與自變量的關(guān)系,以及模型匹配觀測(cè)數(shù)據(jù)的程度,如果模型的預(yù)測(cè)值能夠與對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值有較高的一致性,就認(rèn)為這一模型擬合數(shù)據(jù),否則,將不能接受該模型,需要重新設(shè)置。最常用的擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有皮爾遜χ2、偏差(Deviance)和Hosmer-Lemeshow指標(biāo)。由于前兩者不適用于連續(xù)自變量的評(píng)價(jià),本文選取Hosmer-Lemeshow指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。其統(tǒng)計(jì)公式如下:ΗL=G∑g=1(yg-ng?pg)ng?pg(1-?pg)(5)式中,G代表分組數(shù),G≤10;ng為第g組中的案例數(shù);yg為第g組事件的觀測(cè)數(shù)量;?pg為第g組的預(yù)測(cè)事件概率。HL指標(biāo)越小說(shuō)明模型擬合越好。8個(gè)樹(shù)種的HL指標(biāo)都極顯著,表明模型擬合不佳,而回歸系數(shù)的極顯著又說(shuō)明自變量能夠很好地解釋因變量,這種矛盾經(jīng)常出現(xiàn),尤其是在大樣本的情況下。3.3未發(fā)現(xiàn)有任何先驗(yàn)知識(shí)的支撐Logistic回歸模型預(yù)測(cè)得到的結(jié)果是一系列的系數(shù),根據(jù)各個(gè)空間位置點(diǎn)的環(huán)境因子的組合條件,可以求出樹(shù)種在該點(diǎn)存在的概率值。一般來(lái)講,對(duì)于空間上的任意一點(diǎn),如果沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的支撐,該點(diǎn)上出現(xiàn)某一樹(shù)種的概率是0.5,也即樹(shù)種存在與不存在的概率相等。一旦對(duì)樹(shù)種生境有所了解,根據(jù)這些知識(shí),可以確定出一套新的概率值,環(huán)境類(lèi)似于某一樹(shù)種生境的地點(diǎn),該樹(shù)種存在的可能性變大。反之則變小。但是面積小的樹(shù)種在空間上存在的概率也小,這樣系統(tǒng)誤差對(duì)它的影響變大,為了消除面積對(duì)稀少樹(shù)種預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,根據(jù)樹(shù)種實(shí)際分布的面積占整個(gè)研究區(qū)的面積比例來(lái)確定其存在的閾值,8個(gè)樹(shù)種的面積比例見(jiàn)表1。3.4基于nr的方法確定了樹(shù)種存在的閾值之后,概率大于該閾值的位置,樹(shù)種預(yù)測(cè)為存在,否則為不存在。需要比較樹(shù)種原始分布圖和預(yù)測(cè)圖來(lái)確定各個(gè)樹(shù)種的預(yù)測(cè)結(jié)果在多大程度上與真實(shí)圖相符合。通常有四種可能性出現(xiàn):實(shí)際存在,預(yù)測(cè)也存在;實(shí)際存在,預(yù)測(cè)不存在;實(shí)際不存在,預(yù)測(cè)存在;實(shí)際不存在,預(yù)測(cè)也不存在。有5個(gè)指標(biāo)可以用于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度,總正確率(PerC,percentageofcorrect)、敏感度(sensitivity)、指定度(specificity)、錯(cuò)誤肯定率(FPR,falsepositiverate)、錯(cuò)誤否定率(FNR,falsenegativerate):ΡerC=a11+a22Asum×100(6)Sensitivity=a11A?1×100(7)Specificity=a22A?2×100(8)FΡR=a12A1?×100(9)FΝR=a21A2?×100(10)總正確率是正確預(yù)測(cè)的樹(shù)種分布像元數(shù)和像元總數(shù)之比,其值高說(shuō)明總的精度高;敏感度是正確預(yù)測(cè)樹(shù)種存在的像元數(shù)與觀測(cè)存在的像元數(shù)之比,其值高說(shuō)明樹(shù)種觀測(cè)存在的位置上,預(yù)測(cè)也存在的概率較高;指定度是正確預(yù)測(cè)樹(shù)種不存在的像元數(shù)和實(shí)際不存在的像元數(shù)之比,其值高說(shuō)明樹(shù)種預(yù)測(cè)不存在的位置上,預(yù)測(cè)也不存在的概率較高;錯(cuò)誤肯定率是預(yù)測(cè)存在、而觀測(cè)不存在的像元數(shù)與觀測(cè)存在的像元數(shù)之比,其值高說(shuō)明把觀測(cè)不存在的地方預(yù)測(cè)為存在的概率較高;錯(cuò)誤否定率是預(yù)測(cè)不存在、而觀測(cè)存在的像元數(shù)與觀測(cè)不存在的像元數(shù)之比,其值高說(shuō)明把觀測(cè)存在的地方預(yù)測(cè)為不存在的概率較高。由以上定義可知,總正確率、敏感度和指定度的值越高,預(yù)測(cè)精度越高;而錯(cuò)誤肯定率和否定率的值越低,預(yù)測(cè)精度越高。由表3可見(jiàn),除了錯(cuò)誤肯定率較高、不符合越低越好的標(biāo)準(zhǔn)之外,其它各個(gè)指標(biāo)都較好。從總體來(lái)看,針葉樹(shù)預(yù)測(cè)效果要好于闊葉落葉樹(shù)。產(chǎn)生這種結(jié)果的主要原因可能有:①針葉樹(shù)種往往是地帶性植被,生境特征明顯,比較有規(guī)律;而3種闊葉樹(shù)都是東北的廣布種,廣泛分布于東西部的山地,沒(méi)有明顯的規(guī)律可循;②構(gòu)建logistic模型時(shí),只考慮了自然因素對(duì)樹(shù)種分布的影響,而沒(méi)有考慮到生態(tài)過(guò)程和人為活動(dòng)的影響,針葉樹(shù)種分布地點(diǎn)受人類(lèi)活動(dòng)的干擾相對(duì)較少,因此預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際較吻合;而白樺等闊葉樹(shù)種生存的地點(diǎn)受人類(lèi)活動(dòng)影響較大,導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際相差較大。也即,預(yù)測(cè)的結(jié)果是純理論的可能性,而實(shí)際樹(shù)種的分布總是或多或少受其他因素的影響,因此理論分布范圍總是大于實(shí)際分布范圍。3.5主要建群種類(lèi)型的分布圖在已建立的各樹(shù)種的logistic回歸模型基礎(chǔ)上,分別用兩種氣候變化方案下的溫度柵格圖H-Tem、C-Tem和降水柵格圖H-Pre、C-Pre制作出100a后的東北目前主要建群種的分布圖(圖1)。由預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)分析結(jié)果可知,預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)的樹(shù)種分布范圍總是比現(xiàn)實(shí)樹(shù)種分布的范圍要大,為了避免由于logistic模型本身的原因造成的誤差,以預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)的圖作為標(biāo)準(zhǔn),來(lái)比較分析兩種升溫方案下、100a后植被空間分布的變化。H-Tem、C-Tem、H-Pre、C-Pre。3.5.1干草原區(qū)的植物分布及氣象條件興安落葉松屬于強(qiáng)陽(yáng)性的寒溫性樹(shù)種,是東北最大的落葉松林,對(duì)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng),但是與其它樹(shù)種的競(jìng)爭(zhēng)力較弱。它集中分布在中國(guó)東北大興安嶺,在北緯49°20′以北為水平地帶性植被;向南沿大興安嶺主脈延伸到溫帶草原區(qū),則形成山地垂直地帶性植被;向東南至小興安嶺,多生長(zhǎng)在低濕地,形成的隱域性植被(圖2A(a)),預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積約為1435萬(wàn)hm2(圖2A(b))。HADCM2SUL方案下,興安落葉松總面積將減少到126萬(wàn)hm2,只在大興安嶺北端和伊勒呼里山有分布(圖2A(c)),那里的年均溫在-3.42～-2.24℃之間,降水在207～617mm之間。CGCM1方案下,其面積將進(jìn)一步減少到1.1萬(wàn)hm2,只零星分布于大興安嶺北部山嶺地帶(圖2A(d)),年均溫在-1.92～1.77℃之間,降水在286～587mm之間?？梢?jiàn),溫度的增加對(duì)興安落葉松的影響比降水要大,氣候變化后興安落葉松劇幅減少,趨于消失。3.5.2hadcm2b開(kāi)展的試驗(yàn),內(nèi)在法測(cè)定區(qū)域紅松屬于溫性樹(shù)種,是小興安嶺的地帶性樹(shù)種。在長(zhǎng)白山區(qū)分布時(shí),則和多種闊葉樹(shù),如紫椴、春榆等形成闊葉紅松混交林(圖2B(a))。它的預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積約為1299萬(wàn)hm2(圖2B(b))。HADCM2SUL方案下,面積增加到2008萬(wàn)hm2,主要分布在張廣才嶺、老爺嶺和長(zhǎng)白山區(qū)(圖2B(c)),分布區(qū)年均溫在-3.38～12.63℃之間,平均為5.95℃;年降水在540～1259mm,平均為818mm。CGCM1方案下,面積減少到1235萬(wàn)hm2,主要分布范圍同上(圖2B(d)),分布區(qū)溫度在1.57～11.94℃之間,平均為7.26℃;年降水在612～1205mm,平均為833mm。這說(shuō)明,紅松面積隨著溫度增加有先增加后減少的趨勢(shì),表明HADCM2SUL方案更加適宜于紅松的生存。3.5.3有機(jī)溫hadcm2云冷杉的生境相近,都屬暗針葉樹(shù)種,主要分布在東部山區(qū)的高海拔地帶,自北向南,其生境逐漸升高,在小興安嶺,它分布于700～1100m,到張廣才嶺上升至900～1500m,到長(zhǎng)白山則上升至1100～1800m間(圖2C(a),(圖2D(a))。它們的預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積分別為1116和1280萬(wàn)hm2(圖2C(b),(圖2D(b))。HADCM2SUL方案下,面積分別減少到1004和1128萬(wàn)hm2;主要分布于長(zhǎng)白山區(qū)、張廣才嶺(圖2C(c),(圖2D(c));分布區(qū)年均溫在-3.42～10.28℃,平均為5.15℃;年降水在430～1259mm,平均為852mm左右。CGCM1方案下,面積則分別銳減到157和215萬(wàn)hm2;分布區(qū)范圍同上(圖2C(d),(圖2D(d)),年均溫在1.57～10.22℃,平均為6.06℃;年降水在647～1205mm,平均為918mm左右。這說(shuō)明云冷杉和紅松具有相似的趨勢(shì):隨著溫度的增加,其面積不斷減少,但是樹(shù)種的水平遷移不大,主要表現(xiàn)在垂直遷移上,表明其生境的海拔位置不斷上升。3.5.4cgm1b特點(diǎn)長(zhǎng)白落葉松也屬于強(qiáng)陽(yáng)性的寒溫性樹(shù)種,主要分布在長(zhǎng)白山區(qū),向北可分布至張廣才嶺及老爺嶺山區(qū),多分布在沼澤地或沼澤化地段(圖2E(a))。它的預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積為1607萬(wàn)hm2(圖2E(b))。HADCM2SUL方案下,面積增加到3018,占據(jù)了位于遼東半島的千山、龍崗山、長(zhǎng)白山以及黑龍江境內(nèi)的張廣才嶺和老爺嶺地區(qū)(圖2E(c))。分布區(qū)年均溫在-0.48～14.87℃,平均為6.38℃;年降水在450～1259mm,平均為763mm左右。CGCM1方案下,面積增加到3106萬(wàn)公頃,分布區(qū)范圍同上(圖2E(d)),年均溫在1.02～16.37℃,平均為7.80℃;年降水在430～1205mm,平均為724mm左右。表明長(zhǎng)白落葉松隨著溫度的增加,生境有向北遷移的趨勢(shì)。3.5.5fd-3-樹(shù)種協(xié)調(diào)蒙古櫟是目前東北面積最大的樹(shù)種,廣泛分布于除了中部平原、北部興安落葉松林之外的東西部山地中。它的發(fā)生主要由于原森林經(jīng)過(guò)皆伐或火燒后,環(huán)境發(fā)生改變,不再適合于原始樹(shù)種的生長(zhǎng),而蒙古櫟作為一種耐干旱貧瘠、萌發(fā)力極強(qiáng)的樹(shù)種,就會(huì)進(jìn)入該地,成為優(yōu)勢(shì)樹(shù)種(圖2F(a))。它的預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積為2455萬(wàn)hm2(圖2F(b))。HADCM2SUL方案下,面積增加到3224萬(wàn)hm2,廣泛分布于東北山區(qū)(圖2F(c)),分布區(qū)年均溫在-0.88～14.87℃,平均為6.38℃;年降水在152～1151mm之間,平均為715mm。CGCM1方案下,面積增加到3131萬(wàn)hm2,分布區(qū)范圍同上(圖2F(d)),年均溫在0.80～16.37℃,平均為7.45℃;年降水在145～1100mm,平均為686mm左右。表明在溫度升高的條件下,蒙古櫟的生境增多,溫度再持續(xù)升高,對(duì)它的影響也不大。3.5.6hadcm2b土壤降水白樺是除蒙古櫟外最多的闊葉樹(shù)種,喜光耐寒,較集中分布于北部寒溫帶針葉林區(qū)域(大興安嶺),向南至東部溫帶針葉闊葉混交林區(qū)域,也常有分布(圖2G(a))。它的預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)面積為2354萬(wàn)hm2(圖2G(b))。HADCM2SUL方案下,面積減小到768萬(wàn)hm2,主要分布于大、小興安嶺,張廣才嶺(圖2G(c))。分布區(qū)年均溫在-3.42～9.57℃,平均為1.57℃;年降水在273～1259mm之間,平均為549mm。CGCM1方案下,降水增加25%時(shí),面積減小到238萬(wàn)hm2,分布區(qū)范圍同上(圖2G(d)),年均溫在-1.92～10.95℃,平均為2.91℃,年降水在271～1205mm,平均為554mm左右。這表明溫度增加,對(duì)白樺有負(fù)面影響,導(dǎo)致其面積持續(xù)減少。3.5.7南至溫溫帶落葉落葉區(qū)域圖7山楊為強(qiáng)陽(yáng)性樹(shù)種,耐寒,與白樺的生境相近,只是對(duì)土壤水分要求較高。分布區(qū)域廣泛,北自寒溫帶針葉林區(qū)域,南至溫帶針葉闊葉混交林區(qū)域(東北東部山區(qū)),再向南至暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域(遼寧省南部)(圖2H(a))。從回歸方程中可以看出,溫度和降水并沒(méi)有進(jìn)入方程,可見(jiàn)它們對(duì)山楊的分布并無(wú)影響。因此它的3種預(yù)測(cè)方案的分布范圍一致,主要分布于大、小興安嶺、張廣才嶺和長(zhǎng)白山區(qū)(圖2H(b),圖2H(c),圖2H(d))。3.5.8不同處理葉松、白樺、冷杉、楊樹(shù)林的覆蓋率在兩種氣候變暖方案下,東北森林建群種有如下3種變化趨勢(shì):①種群下降;②種群增加;③種群不變。HADCM2SUL方案下,興安落葉松、白樺、冷杉、云杉的覆蓋率分別下降91.2%、67.4%、11.9%、10%;長(zhǎng)白落葉松、紅松、蒙古櫟的覆蓋率分別增長(zhǎng)87.8%、54.6%和31.3%;在CGCM1方案下,興安落葉松、白樺、云杉、冷杉、紅松的覆蓋率分別下降99.2%、89.9%、85.9%、83.2%和4.9%;長(zhǎng)白落葉松、蒙古櫟的覆蓋率分別增長(zhǎng)93.3%和27.5%;山楊在這兩種方案下數(shù)量不變。4討論4.1研究手段及區(qū)域東北地區(qū)有關(guān)氣候變暖對(duì)樹(shù)種影響的研究已經(jīng)有許多前人做過(guò),研究手段大概有兩種,一是對(duì)幾期歷史資料的分析對(duì)比,另一種就是小尺度上的林窗模型模擬。主要研究區(qū)在小興安嶺和長(zhǎng)白山。本文的模擬結(jié)果可以通過(guò)與上述研究對(duì)比來(lái)檢驗(yàn)其合理性與正確性。4.1.1氣候變化的影響陳雄文分析1896年和1986年間黑龍江省幾種森林景觀的特征變化,結(jié)果表明在這90a間,云冷杉林、闊葉紅松林的面積分別減少87%和84%。在這期間該區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)干擾非常強(qiáng)烈,因此不能推斷森林面積減少是由于氣候變暖造成。常禹在重建長(zhǎng)白山自然保護(hù)區(qū)歷史森林景觀時(shí),研究了該區(qū)1975年到1997年間的森林變化,發(fā)現(xiàn)苔原、云冷杉林面積減小,而紅松林面積增加。由于保護(hù)區(qū)內(nèi)沒(méi)有人為活動(dòng)干擾,這種變化趨勢(shì)應(yīng)該歸結(jié)于氣候變化。本文用Logistic回歸模型模擬的結(jié)果(云冷杉林面積減少,紅松林增加)與這一結(jié)論一致。4.1.2氣候變化的潛在反應(yīng)模擬鄧慧平等人應(yīng)用林窗模型模擬了小興安嶺闊葉紅松林在氣候變化下的動(dòng)態(tài),結(jié)果表明,當(dāng)降水增加幅度大于10%,溫度增幅小于4℃時(shí),云冷杉林面積減少,而紅松林面積增加;當(dāng)降水增加幅度大于10%,溫度增幅大于5℃時(shí),云冷杉林、紅松林面積都減少。郝占慶等用林窗模型LINKAGES對(duì)長(zhǎng)白山自然保護(hù)區(qū)內(nèi)主要樹(shù)種在各斑塊類(lèi)型中對(duì)氣候變化的潛在反應(yīng)進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明云冷杉林有上移的趨勢(shì),闊葉紅松林的生長(zhǎng)加速。本文關(guān)于云冷杉和紅松的模擬結(jié)論與此一致。陳雄文用林窗模型BKP