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      亞洲熱帶森林減少的增溫效應(yīng)及其影響機(jī)制?

      2020-04-22 15:11:50徐希燕胡正華賈根鎖張瀟艷
      中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2020年4期
      關(guān)鍵詞:反照率格點(diǎn)潛熱

      薛 穎,徐希燕,胡正華**,賈根鎖,張瀟艷,馬 薇

      (1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心/應(yīng)用氣象學(xué)院,南京 210044;2.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所東亞區(qū)域氣候-環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100029;3.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,南京 210044;4.北京市氣象局,北京100089)

      21世紀(jì)以來(lái),森林作為最大的陸地生態(tài)系統(tǒng),由于人類(lèi)活動(dòng)和自然因素,經(jīng)歷著劇烈的變化。在所有氣候區(qū)中(熱帶、亞熱帶、溫帶、寒帶),僅熱帶地區(qū)的森林減少呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì),熱帶地區(qū)特別是亞洲印尼地區(qū)和南美洲亞馬遜地區(qū)經(jīng)歷了最劇烈的森林損失[1]。森林損失通過(guò)生物物理過(guò)程和生物化學(xué)過(guò)程影響氣候,熱帶森林的變化甚至影響全球的氣候變化和氣候調(diào)節(jié)過(guò)程[2]。生物化學(xué)過(guò)程指森林變化改變了大氣碳循環(huán)[3],生物物理過(guò)程通常是指森林變化改變了本地反照率、蒸散發(fā)和地表粗糙度,從而影響氣候。生物物理過(guò)程更為復(fù)雜,會(huì)引起地表升溫或冷卻的不同結(jié)果[4]。最近研究表明,在局地尺度上,生物物理過(guò)程占主導(dǎo)作用[5],且反照率引起的短波輻射吸收差和蒸散發(fā)引起的潛熱差在很大程度上決定著地表溫度對(duì)森林損失的響應(yīng)方向和幅度[6]。亞洲熱帶森林是森林減少最嚴(yán)重的地區(qū)之一,研究亞洲熱帶森林減少對(duì)地表溫度的影響,從能量角度量化其減少造成的短波輻射差和潛熱差,從而了解熱帶森林減少對(duì)當(dāng)?shù)氐乇頊囟鹊挠绊懠捌錂C(jī)制,具有重要意義。

      氣候模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在熱帶森林的生物物理效應(yīng)研究中,模型研究顯示,當(dāng)熱帶亞馬遜流域森林變?yōu)椴莸睾螅乇矸瓷渎噬仙?,粗糙度和蒸散發(fā)下降,蒸散發(fā)和粗糙度減少的升溫大于反照率上升造成的降溫,使地表溫度顯著上升[7]。Gallo 等研究表明,森林損失對(duì)地表溫度的影響與對(duì)氣溫的影響的變化趨勢(shì)相似[8]。巴西亞馬遜盆地中的通量塔觀測(cè)也證實(shí),森林與牧場(chǎng)相比反照率更低,凈輻射和蒸散發(fā)更大[9];FACE 實(shí)驗(yàn)、衛(wèi)星觀測(cè)和模型模擬中也得到類(lèi)似結(jié)論[10-13]。以往研究將熱帶作為一個(gè)完整的氣候區(qū),然而熱帶氣候可分為兩種氣候區(qū),即熱帶雨林氣候和熱帶季風(fēng)氣候,熱帶氣候區(qū)的不同是否會(huì)影響森林減少對(duì)地表溫度及生物物理過(guò)程的作用,需要進(jìn)一步研究。

      雖然對(duì)于熱帶森林的生物物理效應(yīng)的認(rèn)識(shí)主要來(lái)自于氣候模型和局地觀測(cè)(如通量塔和FACE 實(shí)驗(yàn)),但這兩種方法存在一定的局限性。由于全球氣候模型的空間分辨率較粗,且物理過(guò)程、參數(shù)化存在不確定性,不能可靠地再現(xiàn)局地氣候效應(yīng)。通過(guò)觀測(cè)方法可以提供準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,但是目前的熱帶區(qū)域觀測(cè)站點(diǎn)還很稀疏[5-6]。遙感可以在全球尺度上提供具有高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù),克服這些尺度和空間的局限性,從而更好地理解熱帶森林變化如何影響區(qū)域氣候及其背后生物物理機(jī)制。

      本研究基于遙感方法,利用2000-2017年的亞洲熱帶森林變化產(chǎn)品[1]及2017年地表溫度、反照率、蒸散發(fā)、短波輻射等數(shù)據(jù),通過(guò)比較亞洲熱帶雨林和熱帶季雨林減少對(duì)地表凈短波輻射和潛熱通量的影響,分析森林減少如何通過(guò)影響地表能量,進(jìn)而影響地表溫度,以期為預(yù)測(cè)熱帶地區(qū)不同森林對(duì)人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化的響應(yīng)提供依據(jù)。

      1 資料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)

      1.1.1 森林覆蓋變化數(shù)據(jù)集

      全球覆蓋森林變化(GFC,global forest change)數(shù)據(jù)集[1]基于Landsat 衛(wèi)星圖像,提供了2000-2017年30m 高空間分辨率的森林覆蓋變化信息。該數(shù)據(jù)集包含了2000年的森林覆蓋率和2000-2017年的每年森林減少和增加分類(lèi),若格點(diǎn)森林損失則格點(diǎn)值為1,無(wú)森林損失則為0,森林增加同理,其中森林減少指由森林到非森林的狀態(tài)轉(zhuǎn)變,森林增加則相反。本研究利用該數(shù)據(jù)集的2000年森林覆蓋率和2000-2017年森林減少和增加分類(lèi)數(shù)據(jù),首先將空間分辨率30m的森林變化數(shù)據(jù)集采用聚合方法重采樣到0.05°空間分辨率,計(jì)算每個(gè)0.05°×0.05°格點(diǎn)內(nèi)2000年的森林覆蓋率和2000-2017年的總森林損失百分比(格點(diǎn)內(nèi)森林損失面積與格點(diǎn)總面積的比值)。

      1.1.2 地表溫度產(chǎn)品

      地表溫度數(shù)據(jù)采用中分辨率成像光譜儀(MODIS,Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)Aqua衛(wèi)星地表溫度(LST)和發(fā)射率產(chǎn)品(MYD11C2)[14]。該產(chǎn)品的空間分辨率為0.05°,時(shí)間分辨率為8d。利用2017年晴空條件下的地表溫度數(shù)據(jù),計(jì)算1-12月月平均地表溫度。

      1.1.3 反照率產(chǎn)品

      使用MODIS 短波反照率產(chǎn)品(MCD43C3)[15]。該產(chǎn)品空間分辨率為0.05°,時(shí)間分辨率為16d,包括白天空反照率和黑天空反照率。實(shí)際藍(lán)天空反照率是黑天空反照率和白天空反照率的組合,需要直射短波輻射與散射短波輻射的比率。藍(lán)天空反照率與黑、白天空反照率的平均值差異很小且高度相關(guān)[5]。因此,假設(shè)藍(lán)天空反照率即為黑天空反照率和白天空反照率的平均值。利用2017年黑天空反照率和白天空反照率數(shù)據(jù),計(jì)算1-12月月平均藍(lán)天空反照率。

      1.1.4 蒸散發(fā)產(chǎn)品

      使用MODIS 蒸散發(fā)產(chǎn)品(MOD16A2)的平均潛熱通量數(shù)據(jù)。MODIS 蒸散發(fā)運(yùn)用Penman-Monteith公式由MODIS 植被數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)得到[16]。包含總蒸散發(fā)和平均潛熱通量數(shù)據(jù),該蒸散發(fā)產(chǎn)品的空間分辨率為500m,時(shí)間分辨率為8d。利用2017年蒸散發(fā)和平均潛熱通量數(shù)據(jù),通過(guò)MODIS 重投影工具箱MRT的雙線(xiàn)性?xún)?nèi)插法將500m 分辨率重采樣到0.05°,并計(jì)算1-12月月平均蒸散發(fā)和潛熱通量。

      1.1.5 向下短波輻射

      云和地球的輻射能量系統(tǒng)(CERES)能量平衡和填充(EBAF)表面產(chǎn)品提供月平均表面輻射通量[17]。表面輻射通量基于地球觀測(cè)系統(tǒng)中Terra和Aqua衛(wèi)星上的窄帶成像儀的云屬性,以及地球靜止衛(wèi)星和戈達(dá)德地球觀測(cè)系統(tǒng)(GEOS)版本4和5模型的氣象同化數(shù)據(jù)計(jì)算得到,以更全面地模擬云的晝夜循環(huán),使用CERES 在晴空條件下2017年1-12月向下短波輻射數(shù)據(jù),空間分辨率為1°,時(shí)間分辨率為1個(gè)月,用最鄰近法重采樣至0.5°。

      1.1.6 降水產(chǎn)品

      美國(guó)氣候預(yù)報(bào)中心降水合并分析資料(CPC Merged Analysis of Precipitation)提供月平均降水量[18]。通過(guò)合并地面雨量觀測(cè)資料、衛(wèi)星觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)、NCEP-NCAR 再分析資料,建立全球逐月降水?dāng)?shù)據(jù)集??臻g分辨率為2.5°,使用2017年1-12月降水量數(shù)據(jù),用最鄰近法重采樣至0.5°。

      1.2 數(shù)據(jù)處理

      1.2.1 空間采樣

      對(duì)30m 分辨率森林變化產(chǎn)品在0.05°×0.05°窗口進(jìn)行聚合,計(jì)算每個(gè)0.05°×0.05°內(nèi)2000年的森林覆蓋率以及研究期內(nèi)每年森林減少的比例(0.05°×0.05°格點(diǎn)內(nèi)森林減少的面積與格點(diǎn)總面積的比值)。選取2000年森林覆蓋率大于70%,并且2000-2017年歷年累計(jì)森林減少率小于5%的格點(diǎn)近似作為森林未改變的格點(diǎn)。而 2000年森林覆蓋大于 70%,且2000-2017年期間歷年累計(jì)森林損失超過(guò)65%的格點(diǎn)認(rèn)為是森林顯著減少的格點(diǎn)。對(duì) 10×10的0.05°×0.05°像素在0.5°×0.5°窗口中進(jìn)行搜索[5],如果森林顯著減少格點(diǎn)和森林未改變的格點(diǎn)均存在于同一個(gè)0.5°×0.5°窗口內(nèi),則這個(gè)窗口是一個(gè)有效的比較樣本,隨后在窗口內(nèi)比較森林顯著減少格點(diǎn)和森林未改變格點(diǎn)內(nèi)溫度和能量的差別[19]。該方法假設(shè)0.5°×0.5°格點(diǎn)內(nèi)森林損失地區(qū)和未改變地區(qū)距離相近且具有相似的背景氣候。

      1.2.2 熱帶森林分類(lèi)

      K?ppen-Geiger 氣候分類(lèi)是以氣溫和降水為基礎(chǔ),參照植被分布,建立的氣候分類(lèi)法[20]。利用K?ppen-Geiger 氣候分類(lèi),熱帶森林覆蓋地區(qū)可分為熱帶雨林氣候(tropical rainforest climate)和熱帶季風(fēng)氣候(tropical monsoon climate)。將篩選出的0.5°×0.5°窗口按照這兩種氣候類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi),熱帶雨林氣候?qū)?yīng)的窗口森林類(lèi)型為熱帶雨林,熱帶季風(fēng)氣候?qū)?yīng)的窗口森林類(lèi)型為熱帶季雨林。熱帶雨林全年高溫,降水充足,無(wú)明顯的季節(jié)差異。熱帶季雨林受季風(fēng)影響,雨季與旱季分明。據(jù)此篩選出亞洲熱帶雨林共244個(gè)窗口,熱帶季雨林共50個(gè)窗口(圖1)。由圖1可見(jiàn),篩選出的有效窗口中,熱帶雨林主要集中在印度尼西亞和馬來(lái)西亞地區(qū),熱帶季雨林主要分布在越南和柬埔寨地區(qū)。

      圖1 亞洲熱帶雨林和熱帶季雨林地區(qū)同時(shí)具有森林顯著減少格點(diǎn)和森林未改變格點(diǎn)的0.5°×0.5°窗口的空間分布Fig.1 Spatial distribution of selected 0.5°×0.5° windows with significant forest loss and unchanged forest for Asian tropical rainforest and monsoon forest

      1.3 森林減少區(qū)域溫度能量改變

      假定在同一個(gè)0.5°×0.5°窗口內(nèi)氣候背景相似,因此,可以認(rèn)為窗口內(nèi)氣候的顯著差別是由于森林覆蓋的變化導(dǎo)致。通過(guò)計(jì)算2017年1-12月0.5°×0.5°窗口內(nèi)的森林減少格點(diǎn)地表溫度的均值(LSTL)與未改變森林格點(diǎn)的地表溫度均值(LSTU)的差值,量化2000-2017年熱帶森林累積減少對(duì)地表溫度的實(shí)際影響。

      森林減少格點(diǎn)和未改變森林格點(diǎn)之間的蒸散發(fā)差(△ET)和反照率差(△Albedo)的計(jì)算與△LST類(lèi)似,即

      式(2)中,ETL為2017年1-12月森林減少格點(diǎn)的蒸散發(fā)量(mm),ETU為2017年1-12月未改變森林格點(diǎn)的蒸散發(fā)量(mm)。式(3)中,AlbedoL為2017年1-12月森林減少格點(diǎn)的反照率,AlbedoU為2017年1-12月未改變森林格點(diǎn)的反照率。

      森林減少地區(qū)和未改變森林地區(qū)凈短波輻射差(△SW)可表示為

      式(4)中,Sin為2017年1-12月向下的短波輻射(W?m-2),來(lái)自CERES EBAF Surface 數(shù)據(jù)集,假設(shè)同一個(gè)0.5°×0.5°窗口內(nèi)森林損失格點(diǎn)和未改變森林格點(diǎn)的短波輻射近似相同?!鰽lbedo可由式(3),根據(jù)MODIS 反照率產(chǎn)品計(jì)算得到。

      森林減少地區(qū)和相鄰未改變地區(qū)之間潛熱通量差(△LE)可表示為

      式(5)中,LEL、LEU分別為2017年1-12月森林減少地區(qū)和未改變森林地區(qū)的潛熱通量(W?m-2),來(lái)自MODIS 蒸散發(fā)產(chǎn)品(MOD16A2)中的潛熱通量數(shù)據(jù)。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 森林減少導(dǎo)致的年增溫效應(yīng)及其能量影響分析

      2.1.1 日均地表溫度

      由圖2可見(jiàn),亞洲熱帶森林減少對(duì)地表有顯著的增溫效應(yīng)。森林減少總體使日均地表溫度上升1.7±0.9℃。由于森林覆蓋的減少,2017年森林損失地區(qū)與未改變森林地區(qū)的白天地表溫度差值為2.3±1.1℃(P<0.05,圖2a)。而在2000年森林覆蓋未改變的情況下,相同區(qū)域白天地表溫度的差值僅為-0.3±2.6℃。說(shuō)明其地表溫度變化主要是由森林覆蓋變化導(dǎo)致的。大部分熱帶森林減少使得夜間地表增溫,地表溫度總體平均上升1.1±1.0℃(表1)。在靠近赤道的部分區(qū)域,森林損失表現(xiàn)出輕微的夜間降溫效應(yīng)(圖2b)。夜間森林損失的冷卻和增溫效應(yīng)均明顯小于白天的增溫效應(yīng)。因此,森林減少對(duì)日均地表溫度影響的空間分布很大程度上由白天的增溫決定??傮w上,熱帶季雨林減少對(duì)地表溫度的增溫效應(yīng)(3.1±0.9℃)大于熱帶雨林減少對(duì)地表溫度的增溫效應(yīng)(2.3±0.8℃),主要是由于二者白天增溫效應(yīng)的差異(表1),而森林損失對(duì)熱帶雨林區(qū)和季雨林區(qū)夜間溫度影響的差別較小。

      2.1.2 能量影響

      圖2 2017年研究區(qū)亞洲熱帶森林減少格點(diǎn)與未改變格點(diǎn)的年平均地表溫度差異(△LST)的日間(a),夜間(b)和全天平均(c)的空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual mean surface temperature differences(△LST)for daytime (a), nighttime (b) and daily mean (c) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids in 2017

      地表反照率和蒸散發(fā)變化是森林變化影響氣候系統(tǒng)的主要生物物理機(jī)制。大部分地區(qū)的熱帶森林減少,使地表反照率增加,地表凈短波輻射低于未改變的森林地區(qū),使得地表凈短波輻射減少,從而地表溫度降低。由圖3a可見(jiàn),森林減少地區(qū)和森林 未改變地區(qū)的年平均反照率差為2.3±0.8個(gè)百分點(diǎn),地表凈短波輻射差為7.2±1.8W?m-2。熱帶雨林減少對(duì)地表凈短波輻射的影響略高于熱帶季雨林減少對(duì)地表凈短波輻射的影響,說(shuō)明熱帶雨林減少導(dǎo)致的反照率增加的降溫效應(yīng)更強(qiáng)。

      熱帶森林減少對(duì)潛熱通量的影響存在明顯的區(qū)域差異,主要表現(xiàn)為大部分熱帶雨林減少使?jié)摕嵬吭黾?,而大部分熱帶季雨林減少使?jié)摕嵬繙p少(圖3b)。熱帶雨林減少使蒸散發(fā)增加了0.32±0.15mm?d-1,從而潛熱通量增加8.9±4.4W?m-2,對(duì)地表具有降溫效應(yīng);而熱帶季雨林減少使蒸散發(fā)平均減少了0.14±0.32mm?d-1,從而使?jié)摕嵬科骄鶞p少了3.9±9.2W?m-2(圖3b),對(duì)地表具有增溫效應(yīng)。由于潛熱通量變化的顯著差別,熱帶雨林減少的凈能量變化(△SW-△LE)在大部分地區(qū)為負(fù)值,平均值為-16.3±4.5W?m-2,而熱帶季雨林減少的凈能量變化值則有正有負(fù),平均為-2.9±8.8W?m-2(圖3c)。

      2.2 森林減少導(dǎo)致增溫效應(yīng)的季節(jié)差異及其能量影響分析

      2.2.1 增溫效應(yīng)的月變化特征

      由圖4可見(jiàn),熱帶雨林和季雨林的減少對(duì)地表溫度的影響表現(xiàn)出不同的月份分布特征。熱帶雨林白天、夜晚和全天的增溫效應(yīng)在全年較均勻,略有起伏,但無(wú)明顯的月份變化(圖4a1、b1、c1)。全年白天的地表溫度影響極顯著大于夜間(P<0.01)。而熱帶季雨林減少導(dǎo)致的增溫效應(yīng)有明顯的月份差異(圖4a2、b2、c2),1-4月的白天增溫效應(yīng)明顯強(qiáng)于其它月份的白天增溫效應(yīng),而5-7月夜間增溫效應(yīng)強(qiáng)于其它月份的夜間增溫。白天增溫在3月達(dá)到最大值,為4.5±1.7℃,最小值在7月,為2.1±0.9℃;全天△LST 在4月分別達(dá)到最大值2.1±1.1℃,最小值在10月,為1.6±0.8℃。2-4月季雨林減少的全天增溫效應(yīng)相對(duì)于其它月份更強(qiáng)烈。

      表1 亞洲不同熱帶森林減少格點(diǎn)與未改變格點(diǎn)的白天、夜間、全天年均地表溫度(△LST)、地表凈短波輻射(△SW)和潛熱通量(△LE)的差異Table1 Daytime, nighttime and daily annual mean surface temperature differences(△LST), net shortwave radiation differences(△SW) and latent heat flux differences (△LE) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids

      圖3 2017年亞洲熱帶森林減少格點(diǎn)與未改變格點(diǎn)的凈輻射能量之差(△SW,a)、潛熱通量之差(△LE,b),以及前兩者之差(△SW-△LE,c)的空間分布Fig.3 Spatial distribution of differences in net shortwave radiation (△SW, a), net latent heat flux (△LE, b) and their difference (△SW-△LE, c) between Asian tropical forest loss grids and unchanged forest grids in 2017

      圖4 2017年亞洲熱帶雨林(a1-c1)和熱帶季雨林(a2-c2)森林減少格點(diǎn)與未改變格點(diǎn)地表溫度差(△LST)的日間(a),夜間(b)和全天平均(c)的月均值Fig.4 Monthly mean surface temperature differences(△LST) for daytime (a), nighttime (b) and daily mean (c) between forest loss grids and unchanged forest grids of Asian tropical rainforest (a1-c1) and monsoon forest (a2-c2)in 2017

      2.2.2 能量影響的季節(jié)特征

      熱帶雨林和熱帶季雨林減少對(duì)地表凈短波輻射和潛熱通量的影響也表現(xiàn)出不同的季節(jié)特征。熱帶雨林的地表凈短波輻射差△SW和潛熱通量差△LE全年略有波動(dòng),無(wú)明顯季節(jié)變化,△SW 全年為負(fù)值,△LE 全年為正值,表明森林減少地區(qū)地表凈短波輻射全年少于未改變的森林地區(qū),而潛熱通量全年高于未改變的森林地區(qū),△SW-△LE 全年為負(fù)值(圖5a1、b1、c1)。

      熱帶季雨林月平均△SW 全年均為負(fù)值,月變化波動(dòng)明顯,5-8月△SW 值大于其它月份,即在5-8月森林減少對(duì)反照率的影響小于其它月份。月平均△SW 在8月最大,為-6.2±1.2W?m-2,在2月最小,為-7.7±1.5W?m-2(圖5a1)。月平均△LE 在降水偏多的5-10月為正值,最大值在7月,為10.4±7.7W?m-2。森林減少的區(qū)域比未改變森林地區(qū)釋放更多的潛熱。在降水偏少的其它月△LE 為負(fù)值,最小值在2月,為-22.7±13.4W?m-2,即森林減少會(huì)降低潛熱的釋放?!鱈E 在2-7月呈現(xiàn)上升趨勢(shì),7-12月呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(圖5b2、d2)?!鱏W-△LE 在1-4月為正值,最大值在2月,為14.9±13.0W?m-2,在其它月為負(fù)值,最小值在7月,為-16.5±5.7W?m-2,變化趨勢(shì)與△LE 相反,在2-7月呈現(xiàn)下降趨勢(shì),1-2月和7-12月呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

      由圖4c2和圖5c2可見(jiàn),熱帶季雨林白天和全天△LST年變化趨勢(shì)與△SW-△LE年變化具有很高的相似性,在1-4月,△LST和△SW-△LE的值都偏大,其它月份△LST和△SW-△LE的值都偏小,且熱帶季雨林△SW-△LE 與△LST 相關(guān)系數(shù)r 達(dá)到0.72(P<0.01),表明熱帶季雨林減少導(dǎo)致地表反照率下降,蒸散發(fā)改變,反照率下降引起的凈短波輻射變化和蒸散發(fā)改變引起的潛熱通量變化通過(guò)地表輻射收支,影響地表溫度,從而在一定程度上決定了熱帶季雨林地表增溫效應(yīng)的季節(jié)變化模式。熱帶雨林區(qū)的△SW-△LE 為負(fù)值,△LST 為正值,相關(guān)系數(shù)為r=0.44,表明凈短波輻射和潛熱通量的變化雖然在一定程度上影響了熱帶雨林減少的增溫效應(yīng),但非主要因素。

      圖5 2017年亞洲熱帶雨林(a1-d1)和熱帶季雨林(a2-d2)森林減少格點(diǎn)與未改變格點(diǎn)地表凈短波輻射之差月均值(△SW,a)、潛熱通量之差月均值(△LE,b)、兩者之差的月均值(△SW-△LE,c)及窗口內(nèi)月均降水量(d)Fig.5 Monthly mean net shortwave radiation differences (△SW,a), latent heat flux differences (△LE,b),their difference (△SW-△LE, c) between forest loss grids and unchanged forest grids and monthly mean precipitation (d) of tropical rainforest (a1-d1) and monsoon forest(a2-d2) in 2017

      降水作為熱帶地區(qū)重要的背景氣候因素,對(duì)蒸散發(fā)和潛熱通量差有一定的影響。圖6 中,亞洲熱帶地區(qū)的△ET 與月平均日降水量呈線(xiàn)性正相關(guān)關(guān)系(r = 0.87,P< 0.01),降水量增大,蒸散發(fā)和潛熱通量差異將會(huì)縮小,當(dāng)月平均降水量超過(guò)6.5mm·d-1時(shí),△ET 將由負(fù)值變?yōu)檎?。在熱帶季雨林區(qū),旱季降雨量較小時(shí),潛熱和潛熱通量差異較大,為負(fù)值,雨季降水量較大時(shí),土壤水分充足,蒸散和潛熱通量差異較小,為正值。熱帶雨林地區(qū)全年雨水充沛,月降水量較平均,降水極顯著高于熱帶季風(fēng)區(qū)(P< 0.01)。

      圖6 月平均降水量與月均△ET的關(guān)系Fig.6 The relationship between the monthly mean precipitation and the monthly mean △ET

      3 結(jié)論與討論

      3.1 討論

      本研究表明亞洲熱帶森林減少具有一定的增溫效應(yīng),使地表變暖,Li 等[19]就森林砍伐對(duì)地表溫度的潛在和實(shí)際影響的研究中也有相似的結(jié)果,其研究顯示熱帶地區(qū)森林減少使地表溫度在10a 內(nèi)顯著上升0.28℃。這表明熱帶森林若持續(xù)減少將會(huì)進(jìn)一步加劇熱帶變暖的趨勢(shì),使熱帶生態(tài)系統(tǒng)更加脆弱。過(guò)去的研究通常將熱帶森林作為一個(gè)整體進(jìn)行研究,有關(guān)熱帶雨林和熱帶季雨林減少增溫效應(yīng)區(qū)別的相關(guān)研究較少。本研究顯示,雖然熱帶雨林和熱帶季雨林減少均具有增溫效應(yīng),但是熱帶雨林減少的增溫效應(yīng)不存在明顯的季節(jié)變化,而熱帶季雨林減少的增溫效應(yīng)則存在明顯的季節(jié)變化,這主要是受地表凈短波輻射和潛熱通量改變的季節(jié)變化的影響,溫度變化與輻射變化顯示出相同的季節(jié)變化特征。而熱帶雨林區(qū)吸收短波輻射和潛熱通量變化不是影響其增溫效應(yīng)的唯一因素,以往的模型研究解釋了這一現(xiàn)象,研究顯示,在赤道附近的熱帶地區(qū),粗糙度是影響熱帶地表溫度的重要因素,甚至占據(jù)著主導(dǎo)作用[21],粗糙度下降會(huì)抑制陸地和大氣之間的湍流能量交換,森林損失使地表粗糙度降低從而使地表升溫,補(bǔ)償了反照率和蒸散發(fā)的影響。

      本研究中熱帶森林地表凈短波輻射之差△SW與夜間地表溫度變化△LST 呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系(r=0.71,P<0.01),且表現(xiàn)出相同的季節(jié)變化趨勢(shì),這是因?yàn)橐归g森林的地面長(zhǎng)波輻射更大,白天地面存儲(chǔ)的能量在夜間將以長(zhǎng)波輻射形式從地面向上輸送。由于森林地表反照率低,能夠在白天吸收更多的短波輻射使夜晚向上的長(zhǎng)波輻射增大,使夜間森林變暖,與森林減少區(qū)的差距縮小[22-23],從而使夜間森林損失的增溫效應(yīng)弱于白天,冬季地表增溫效應(yīng)弱于夏季。這一結(jié)論與Ma 等[6]對(duì)溫帶森林減少的地表溫度效應(yīng)的研究結(jié)果一致。

      本研究中熱帶雨林森林損失使?jié)摕嵬吭黾?,意味著森林損失地區(qū)的蒸散發(fā)大于未改變森林地區(qū)的蒸散發(fā)。降水對(duì)熱帶雨林的潛熱通量之差△LE 有著重要的作用,隨著降水量的增大,蒸散發(fā)和潛熱通量之差縮小。熱帶雨林損失地區(qū)的蒸散發(fā)大于未改變森林地區(qū),是因?yàn)?,一方面,熱帶雨林區(qū)水資源豐富,常年降水充沛,月降水量顯著大于熱帶季雨林區(qū),且2017年的降水量顯著大于其它年份,研究發(fā)現(xiàn),森林蒸散比在降水量過(guò)大時(shí)會(huì)達(dá)到飽和,不同于草地蒸散發(fā)隨著降水量增加而增加[21]。森林減少區(qū)由于降水充沛使土壤水分充足,且風(fēng)速增加[24],溫度升高,進(jìn)一步加大了其蒸散發(fā)[25];另一方面,熱帶雨林常年保持非常接近飽和的空氣濕度,如印度尼西亞地區(qū)的相對(duì)濕度一般維持在70%以上,飽和的空氣濕度會(huì)抑制熱帶雨林蒸散發(fā)的進(jìn)行,減少與大氣的水分交換,從而使熱帶雨林損失區(qū)的蒸散發(fā)大于未改變森林區(qū)。程根偉等[26]對(duì)森林水文效應(yīng)的研究認(rèn)為,在濕潤(rùn)的南方地區(qū)造林反而可能會(huì)減少蒸散發(fā)。熱帶季雨林區(qū)的降水存在明顯的季節(jié)差異,如本研究中的亞洲季雨林區(qū)5-10月通常高溫高濕,與熱帶雨林類(lèi)似,森林損失區(qū)域的蒸散發(fā)大于未改變森林地區(qū)的蒸散發(fā)。而在11月-翌年4月,通常為亞洲季雨林的干季。季雨林區(qū)干季的蒸散發(fā)主要是由森林冠層的蒸散供應(yīng),森林的減少會(huì)大幅削減干季的蒸散,從而減少潛熱通量[27]。

      森林砍伐對(duì)區(qū)域降雨的影響相較于地表溫度更為復(fù)雜,地表粗糙度的改變以復(fù)雜的方式影響降水,并可能增加霧和云的凝結(jié)[28]。熱帶森林損失的重要原因森林火災(zāi),產(chǎn)生的煙霧和霾通過(guò)大氣遙相關(guān)更將影響熱帶以外的地區(qū)降水[29]。

      熱帶森林因?yàn)槿藶榭撤ズ妥匀粸?zāi)害未來(lái)也面臨嚴(yán)重的損失,這種損失將使地表溫度進(jìn)一步變暖,同時(shí)森林砍伐釋放的CO2,將加劇全球溫室效應(yīng),使變暖更加劇烈[30-31]。熱帶森林損失導(dǎo)致的溫度和降水的變化,會(huì)加劇熱帶區(qū)域的極端災(zāi)害事件的頻率和強(qiáng)度,如暴雨、干旱、火災(zāi)事件,使得熱帶森林面臨更加嚴(yán)峻的考驗(yàn)[32]。森林損失造成的熱帶氣候變暖可能進(jìn)一步加劇高溫下的樹(shù)木死亡率,增加熱帶森林火災(zāi)的發(fā)生,使森林覆蓋率進(jìn)一步減少[33-34]。

      3.2 結(jié)論

      (1)熱帶森林減少使地表溫度升高,白天的變暖效應(yīng)強(qiáng)于夜間。

      (2)森林減少區(qū)比未改變森林區(qū)吸收更少的短波輻射,熱帶季雨林減少在降水偏少月份森林損失使?jié)摕嵬孔冃?,在降水偏多月份使?jié)摕嵬孔兇?,而熱帶雨林減少使?jié)摕嵬孔兇螅邓颗c潛熱通量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

      (3)熱帶雨林的地表溫度變化,地表凈短波輻射變化和潛熱通量變化無(wú)明顯季節(jié)改變,熱帶季雨林則具有明顯的季節(jié)變化,凈能量變化在一定程度上決定了熱帶季雨林地表溫度變化,但不是影響熱帶雨林地表溫度變化的主要因素。

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