陳燕麗，李明志，謝 映，莫偉華，羅永明

（1.廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所，廣西南寧 530022；2.百色市氣象局，廣西百色 533000）

植被是生態(tài)環(huán)境變化的指示器，是聯(lián)結(jié)大氣、土壤、水分和生物的重要紐帶[1]。研究發(fā)現(xiàn)，氣象因子對(duì)不同地區(qū)植被影響差異明顯；在溫帶和寒帶地區(qū)，氣溫為影響植被的主導(dǎo)因子；在干旱半干旱或干濕季節(jié)差異明顯地區(qū)，降水為影響植被的主導(dǎo)因子[2-4]，這些結(jié)論一般基于氣溫和降水平均態(tài)得出。在全球氣候變暖背景下，氣候變化呈現(xiàn)極端化，氣象災(zāi)害發(fā)生頻繁，對(duì)植被生長(zhǎng)造成嚴(yán)重威脅，氣象災(zāi)害對(duì)植被的影響成為新的研究熱點(diǎn)。

中國(guó)是世界上喀斯特分布面積最大的國(guó)家，喀斯特地區(qū)多分布在廣西、貴州和云南等地；這些地區(qū)濕潤(rùn)多雨，屬典型的亞熱帶氣候，具有氣溫高、降水時(shí)空差異大和氣象災(zāi)害發(fā)生頻繁等特點(diǎn)[5]。在強(qiáng)烈的喀斯特作用和復(fù)雜景觀類型條件下，喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱，對(duì)外界環(huán)境的響應(yīng)敏感，加上資源的不合理開發(fā)與利用，導(dǎo)致該地區(qū)石漠化現(xiàn)象日益嚴(yán)重[6]。研究表明，氣溫和降水顯著作用于喀斯特地區(qū)歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力指數(shù)（Net Primary Productivity，NPP），氣溫的作用大于降水[7]，但降水的響應(yīng)速度大于氣溫[8]?？λ固氐貐^(qū)植被對(duì)不同氣候因子的響應(yīng)存在閾值效應(yīng)[9]和滯后性[10-11]。一般來說，短期的氣候變化對(duì)喀斯特地區(qū)植被的影響不明顯[12]，但極端氣候事件影響顯著。2008 年，氣溫極端變化引發(fā)我國(guó)南方特大凝凍事件，導(dǎo)致貴州省喀斯特集中連片區(qū)植被NPP 損失0.77×106tC，其中灌叢損失最嚴(yán)重，且恢復(fù)最差[13]。

近50年來，我國(guó)西南地區(qū)氣候呈現(xiàn)“暖干化”趨勢(shì)[14]，為喀斯特地區(qū)石漠化治理帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。氣溫極冷或極暖對(duì)喀斯特地區(qū)植被造成的影響是值得開展研究的課題。目前，針對(duì)高溫災(zāi)害對(duì)喀斯特地區(qū)植被影響的研究較少。持續(xù)高溫天氣是引發(fā)干旱的重要因素；干旱條件下，貴州省有31 種植物遭受破壞，其中中型葉、革質(zhì)葉和單葉熱帶常綠小喬木遭受的損失更嚴(yán)重[15]。嚴(yán)重低溫會(huì)對(duì)喀斯特地區(qū)植被造成不可逆?zhèn)Γ?008年的我國(guó)南方特大凝凍事件中，喀斯特巖性區(qū)受損程度明顯比非喀斯特巖性區(qū)嚴(yán)重，表現(xiàn)為植被NPP 受損率高，恢復(fù)程度差[13]，且冰雪凝凍使土壤結(jié)構(gòu)發(fā)生變化[16]。

研究發(fā)現(xiàn)，在喀斯特地區(qū)有林地和無林地中，裸露巖石表面的溫度和地表溫度差異較大，選擇耐高溫性較強(qiáng)、水分蒸騰較小的樹種可提高該地區(qū)造林成活率和生態(tài)恢復(fù)效果[17]?？λ固氐貐^(qū)地表覆蓋特征對(duì)土壤溫度、土壤水分均有較大影響，且大氣溫度與不同林種覆被下的土壤溫度變化密切相關(guān)[18]。海拔、坡度和坡向等地理環(huán)境對(duì)植被生長(zhǎng)也有重要影響[19]。高低溫氣象災(zāi)害對(duì)植被在不同地形、地貌條件下的影響差異值得深入研究，可為林業(yè)種植布局提供更科學(xué)合理的參考。

作為我國(guó)排名第3 的喀斯特?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），喀斯特是廣西典型的脆弱生態(tài)系統(tǒng)，是政府生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)。本研究以廣西喀斯特地區(qū)為研究對(duì)象，基于廣西喀斯特地區(qū)2000—2021 年植被NPP 和氣溫資料，通過分析植被NPP 變化趨勢(shì)和多種高溫、低溫氣象災(zāi)害指數(shù)與不同林種NPP 的相關(guān)性，研究該地區(qū)植被變化趨勢(shì)和高低溫氣象災(zāi)害對(duì)植被的影響規(guī)律，為氣候變暖背景下喀斯特地區(qū)植被保護(hù)修復(fù)和氣象防災(zāi)減災(zāi)等提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣西（104°26′～112°04′E，20°54′～26°24′N）地處中國(guó)南部，北回歸線橫貫中部，南瀕熱帶海洋，北接南嶺山地，西延云貴高原，具有周高中低、盆地和山地多及平原少的地形特點(diǎn)；其中，喀斯特地貌區(qū)面積占廣西總面積的37.8%。廣西喀斯特地區(qū)山多地少，土地貧瘠，生態(tài)環(huán)境較差，石漠化現(xiàn)象嚴(yán)重，氣象災(zāi)害發(fā)生頻繁，嚴(yán)重制約當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展，屬全國(guó)貧困落后地區(qū)（圖1）。

圖1 廣西喀斯特地區(qū)林種和氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distributions of forest species and meteorological stations in Guangxi karst areas

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)為廣西壯族自治區(qū)氣象信息中心提供的研究區(qū)69 個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2021 年逐日氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)。日數(shù)和積溫可較好地表征氣象災(zāi)害影響的時(shí)長(zhǎng)和嚴(yán)重程度；最高氣溫和最低氣溫可反映氣象災(zāi)害的極端變化；同時(shí)綜合考慮在高低溫氣象災(zāi)害過程中常用的監(jiān)測(cè)指標(biāo)，選擇高低溫氣象災(zāi)害指標(biāo)（表1）。

表1 氣象災(zāi)害指標(biāo)Tab.1 Indexes of meteorological disasters

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來自美國(guó)國(guó)家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）中分辨率成像光譜儀（Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer，MODIS）反演的植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1，250 m分辨率16天合成，數(shù)據(jù)版本為V006，數(shù)據(jù)時(shí)段為2000—2021 年。對(duì)研究區(qū)MOD13Q1 遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像鑲嵌、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換和質(zhì)量檢驗(yàn)等預(yù)處理，得到質(zhì)量可靠的NDVI 數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行月合成，獲得月NDVI 數(shù)據(jù)集，用于計(jì)算植被NPP。

地理信息數(shù)據(jù)包括廣西喀斯特地區(qū)林種分布數(shù)據(jù)（由廣西壯族自治區(qū)森林資源與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心提供）、30 m 空間分辨率廣西數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)（來源于地理空間數(shù)據(jù)云）及1∶25 萬廣西縣行政邊界、廣西喀斯特地區(qū)矢量邊界和廣西氣象站點(diǎn)經(jīng)緯度信息（均來源于廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所）。

1.3 研究方法

1.3.1 植被NPP計(jì)算

基于陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量（Terrestrial Ecosystem Carbon Budget，TEC）模型計(jì)算植被NPP[20]，計(jì)算公式為：

式中，NPPij、GPPij和Rij分別為第i年第j月的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、總初級(jí)生產(chǎn)力和呼吸消耗量（gC·m-2）；εij為第i年第j月的光能實(shí)際利用率（gC/MJ），反映溫度、水分等因子對(duì)光合作用的影響；FPAR 為植被吸收光合有效輻射的比例；PARij為第i年第j月的入射光合有效輻射（MJ/m2）；NPPi為第i年植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（gC·m-2）；n為1年總月份數(shù)，n=12。

1.3.2 相關(guān)性分析

采用Pearson相關(guān)性分析，研究植被NPP與各氣象災(zāi)害指標(biāo)的相關(guān)性，計(jì)算公式[21-22]為：

式中，R為變量x和y的相關(guān)系數(shù)；xi為第i年植被NPP值；為多年植被NPP均值；yi為第i年氣象災(zāi)害指標(biāo)值；為多年氣象災(zāi)害指標(biāo)均值。R的取值范圍為[-1，1]，R越大表明變量間的相關(guān)性越強(qiáng)；采用t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

1.3.3 線性趨勢(shì)分析

采用線性趨勢(shì)法分析植被NPP 變化趨勢(shì)，計(jì)算公式[22]為：

式中，k為植被NPP 的變化趨勢(shì)率；n為年份；i為年序號(hào)；Ci為第i年的植被NPP均值。k為正值表示一段時(shí)間內(nèi)年植被NPP 呈增加趨勢(shì)，為負(fù)值表示呈降低趨勢(shì)。

1.3.4 氣象要素空間插值

氣象要素插值采用小網(wǎng)格推算模型[23]，通過建立站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)與地理因子的線性回歸模型，對(duì)高低溫氣象災(zāi)害指數(shù)進(jìn)行空間插值和訂正，模型為：

式中，p為氣象災(zāi)害指數(shù)；φ、λ、?、θ和β分別為地理因子緯度、經(jīng)度、海拔、坡度和坡向；ε為地理殘差。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被NPP時(shí)空變化特征

2000—2021 年，研究區(qū)植被NPP 呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，增長(zhǎng)速率為84.7 gC·m-2/10a（圖2）。2021年植被NPP 最高（1 073.9 gC·m-2）；2005、2006、2009、2010和2012 年植被NPP 均較低，均低于800 gC·m-2；2013、2016—2019 和2021 年植被NPP 均較高，均高于900 gC·m-2。2000—2021 年，植被NPP 變化趨勢(shì)率為正值的區(qū)域面積占比為90.4%，即大多數(shù)地區(qū)植被NPP 呈增加趨勢(shì)；植被改善較明顯的地區(qū)主要分布在桂林市東北部和來賓市中部，植被退化較明顯的地區(qū)主要分布在柳州市中部和河池市西部（圖3）。

圖2 2000—2021年植被NPP變化Fig.2 Vegetation NPP changes from 2000 to 2021

圖3 2000—2021年植被NPP均值空間分布Fig.3 Space distributions of average vegetation NPP from 2000 to 2021

2.2 植被NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性

研究區(qū)植被NPP 與≥35 ℃日數(shù)、≥37 ℃日數(shù)、≥35 ℃積溫、≥37 ℃積溫和最高氣溫的相關(guān)系數(shù)均值分別為-0.24、-0.06、-0.21、-0.03 和-0.02；呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比分別為84.9%、58.8%、80.1%、56.2%和56.1%；呈弱相關(guān)（|R|<0.3）的區(qū)域面積占比分別為54.6%、68.3%、59.2%、82.7%和80.1%（圖4）。研究區(qū)植被NPP 與各高溫災(zāi)害指數(shù)均以弱負(fù)相關(guān)為主；大部分地區(qū)植被NPP 對(duì)高溫災(zāi)害為負(fù)響應(yīng)，與各高溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)響應(yīng)的區(qū)域面積占比均超過50%。

圖4 植被NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性Fig.4 Correlations among vegetation NPP and high temperature disaster indexes

研究區(qū)植被NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性呈明顯空間差異；以河池市和崇左市為界，西部地區(qū)以正相關(guān)為主，東部地區(qū)以負(fù)相關(guān)為主。研究區(qū)中部（河池市東北部和南部、柳州市中部）為植被NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)負(fù)響應(yīng)高值區(qū)；研究區(qū)西部（百色市西南部）為植被NPP 與高溫災(zāi)害指數(shù)正響應(yīng)高值區(qū)。百色市與河池市交界處的喀斯特地區(qū)植被NPP對(duì)高溫災(zāi)害指數(shù)響應(yīng)變化較大，氣溫閾值由≥35 ℃上升至≥37 ℃時(shí)，兩者的相關(guān)性甚至發(fā)生正負(fù)轉(zhuǎn)變。

2.3 植被NPP與低溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性

研究區(qū)植被NPP與≤0 ℃日數(shù)、≤0 ℃積溫和最低氣溫的相關(guān)系數(shù)均值分別為0.03、-0.05 和-0.02；呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比分別為48.1%、54.6%和52.2%；呈弱相關(guān)（|R|<0.3）的區(qū)域面積占比分別為85.3%、83.0%和90.8%（圖5）。研究區(qū)植被NPP與≤0 ℃積溫和最低氣溫均以弱負(fù)相關(guān)為主，與≤0 ℃日數(shù)以弱正相關(guān)為主。

圖5 植被NPP與低溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性Fig.5 Correlations among vegetation NPP and low temperature disaster indexes

研究區(qū)植被NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性呈明顯空間差異；來賓市西南部、柳州中部和桂林市東南部的植被NPP 對(duì)≤0 ℃積溫的負(fù)響應(yīng)較明顯，但對(duì)≤0 ℃日數(shù)的負(fù)響應(yīng)不明顯，甚至表現(xiàn)為正響應(yīng)；植被NPP 對(duì)最低氣溫呈負(fù)響應(yīng)明顯的區(qū)域主要分布在研究區(qū)西南部的崇左市（圖5）。

2.4 不同林種NPP對(duì)高低溫災(zāi)害的響應(yīng)

上述分析發(fā)現(xiàn)，植被NPP 與高低溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性存在正、負(fù)兩種情況，為更清楚地了解氣象災(zāi)害對(duì)植被的負(fù)面影響，分析不同林種NPP 與高低溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性（負(fù)相關(guān)系數(shù)和呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域）差異。

各林種NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性均較弱，R為-0.163～-0.354（圖6）。各林種NPP與≥35 ℃日數(shù)的負(fù)相關(guān)性均強(qiáng)于≥37 ℃日數(shù)，與≥35 ℃積溫的負(fù)相關(guān)性均強(qiáng)于≥37 ℃積溫。闊葉林NPP 與高溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性較弱，R均值為-0.205；竹林NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性相對(duì)較強(qiáng)，R均值為-0.282。

圖6 不同林種NPP與高溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性Fig.6 Correlations among NPP of different forest species and high temperature disaster indexes

各林種NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性均較弱，R為-0.114～-0.258（圖7）。各林種NPP 與≤0 ℃積溫和≤0 ℃日數(shù)的負(fù)相關(guān)性均強(qiáng)于最低氣溫。松樹類NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性較弱，R均值為-0.161；桉樹（Eucalyptusspp.）類NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)的負(fù)相關(guān)性相對(duì)較強(qiáng)，R均值為-0.197。

圖7 不同林種NPP與低溫災(zāi)害指數(shù)的相關(guān)性Fig.7 Correlations among NPP of different forest species and low temperature disaster indexes

各林種NPP 與各高溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比差異較大。高溫閾值從35 ℃上升至37 ℃時(shí)，各林種NPP 與對(duì)應(yīng)高溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比明顯下降。各林種NPP 與≥35 ℃日數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最高（83.0%），與最高氣溫呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最低（54.1%）。闊葉林NPP 與高溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比較低，均值為51.7%；桉樹類NPP 與高溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比較高，均值為78.0%。

各林種NPP 與各低溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比差異較大。各林種NPP 與≤0 ℃積溫呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最高（52.8%），與最低氣溫呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比均值最低（45.9%）。杉木林NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比較低，均值為44.9%；闊葉林NPP 與低溫災(zāi)害指數(shù)呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積占比較高，均值為53.5%。

各林種NPP 與各高低溫災(zāi)害指數(shù)總體上均以弱負(fù)相關(guān)為主，高溫災(zāi)害對(duì)各林種NPP 的負(fù)影響強(qiáng)度大于低溫災(zāi)害；高溫災(zāi)害中，≥35 ℃日數(shù)對(duì)各林種NPP 的負(fù)影響較強(qiáng)；低溫災(zāi)害中，≤0 ℃積溫對(duì)各林種NPP 的負(fù)影響較強(qiáng)；高溫災(zāi)害對(duì)竹林NPP 負(fù)影響較強(qiáng)；低溫災(zāi)害對(duì)桉樹類NPP 負(fù)影響較強(qiáng)。高溫災(zāi)害對(duì)各林種NPP 的負(fù)影響區(qū)域面積大于低溫災(zāi)害；高溫災(zāi)害中，≥35 ℃日數(shù)對(duì)各林種NPP 的負(fù)影響區(qū)域面積較大；低溫災(zāi)害中，≤0 ℃積溫對(duì)各林種NPP的負(fù)影響區(qū)域面積較大；高溫災(zāi)害對(duì)桉樹類NPP 的負(fù)影響區(qū)域面積較大；低溫災(zāi)害對(duì)闊葉林NPP 的負(fù)影響區(qū)域面積較大。

3 討 論

石漠化是喀斯特地區(qū)最突出的生態(tài)問題，隨著退耕還林、珠江防護(hù)林和森林生態(tài)效益補(bǔ)償?shù)萚24]林業(yè)重點(diǎn)生態(tài)工程及一系列喀斯特地區(qū)生態(tài)保護(hù)和治理項(xiàng)目的實(shí)施，在人為活動(dòng)壓力減輕和廣西良好的雨熱同期氣候條件下，廣西石漠化面積持續(xù)減少[25]，生態(tài)狀況逐步好轉(zhuǎn)，這是廣西喀斯特大部分地區(qū)植被長(zhǎng)勢(shì)穩(wěn)定變化和改善的重要原因。研究結(jié)果顯示，2000—2021 年廣西喀斯特地區(qū)植被NPP 變化趨勢(shì)率為正值的區(qū)域面積占比為90.4%，植被改善趨勢(shì)明顯。前期研究發(fā)現(xiàn)，采用植被增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)，2000—2018 年廣西喀斯特地區(qū)植被增加面積比例達(dá)91.45%[26]；廣西百色市植被變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，植被NPP呈增長(zhǎng)趨勢(shì)[27]。

廣西喀斯特地區(qū)植被改善呈明顯的空間差異，東北和中部地區(qū)（桂林市東北部和來賓市中部）植被改善趨勢(shì)較明顯。植被類型不同是植被NPP 空間差異的重要原因[28-29]。桉樹成林速度快，對(duì)植被NPP變化影響較大；以灌木和灌草植物為主的地區(qū)，植被變化較穩(wěn)定。研究區(qū)近20 年植被NPP 增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，但存在較大波動(dòng)，主要原因?yàn)闅庀鬄?zāi)害的影響，如2005 夏季、2009 夏末秋初的高溫干旱均造成植被NPP 大幅降低。由于氣象災(zāi)害具有種類多、交替性強(qiáng)和滯后性等特點(diǎn)，其對(duì)植被的影響較復(fù)雜，需深入研究。不同林種的NPP具有較大差異，即植被種類更替也是NPP 波動(dòng)的重要原因之一。

廣西喀斯特地區(qū)植被對(duì)不同氣象災(zāi)害指數(shù)的響應(yīng)存在明顯的空間異質(zhì)性，即使是同類型氣象災(zāi)害指數(shù)，由于閾值差異，植被NPP 的響應(yīng)也不同。≤0 ℃日數(shù)和≤0 ℃積溫的空間分布規(guī)律相似，主要分布在桂林市東北部、河池市北部山區(qū)，但其對(duì)植被NPP 產(chǎn)生負(fù)影響的高值區(qū)與其高發(fā)區(qū)存在較大差異。在廣西，高溫氣象災(zāi)害的發(fā)生具有連續(xù)性、持續(xù)性等特點(diǎn)，低溫氣象災(zāi)害的發(fā)生一般具有突發(fā)性，且大部分地區(qū)低溫持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。植被類型差異是高低溫氣象災(zāi)害對(duì)植被影響產(chǎn)生空間異質(zhì)性的重要原因，高低溫氣象災(zāi)害的高發(fā)區(qū)與其對(duì)植被影響高值區(qū)的差異較大說明了這一點(diǎn)；在精細(xì)化氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)中，需充分考慮植被特性。此外，氣象災(zāi)害發(fā)生過程會(huì)使植被葉和莖的生理活動(dòng)、土壤水分及植被生長(zhǎng)發(fā)育環(huán)境等發(fā)生一系列變化，進(jìn)而影響植被長(zhǎng)勢(shì)，即植被對(duì)氣象因素的響應(yīng)在時(shí)間上有一定的延遲，即滯后效應(yīng)[30]；滯后效應(yīng)的時(shí)長(zhǎng)在不同類型植被和氣候帶間差異顯著[20]，喀斯特地區(qū)植被對(duì)氣象因子的響應(yīng)滯后期多為1～2 個(gè)月[31]。本研究從年尺度分析植被NPP 對(duì)高低溫災(zāi)害的響應(yīng)特征，時(shí)間跨度長(zhǎng)，滯后性不明顯，如在月尺度上分析植被對(duì)氣象災(zāi)害的響應(yīng)，則需充分考慮滯后期的影響。

4 結(jié) 論

2000—2021 年，廣西喀斯特絕大多數(shù)地區(qū)的植被NPP 呈明顯改善趨勢(shì)。高溫災(zāi)害指數(shù)對(duì)研究區(qū)植被NPP 均以弱負(fù)影響為主；低溫災(zāi)害各指標(biāo)表現(xiàn)不同，其中≤0 ℃積溫和最低氣溫均以弱負(fù)影響為主。高溫災(zāi)害對(duì)植被NPP 的高負(fù)影響區(qū)為研究區(qū)中部，低溫災(zāi)害的高負(fù)影響區(qū)不同指數(shù)間差異較大。發(fā)生高溫災(zāi)害時(shí)，竹林NPP 受影響程度較大，桉樹類NPP 受影響區(qū)域較大；發(fā)生低溫災(zāi)害時(shí)，桉樹類NPP 受影響程度較大，闊葉林NPP 受影響區(qū)域較大。

利益沖突：所有作者聲明無利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：陳燕麗負(fù)責(zé)試驗(yàn)調(diào)查與設(shè)計(jì)、試驗(yàn)實(shí)施和論文撰寫；李明志負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集與分析；謝映負(fù)責(zé)協(xié)助完成試驗(yàn)調(diào)查和文獻(xiàn)檢索；莫偉華、羅永明負(fù)責(zé)材料提供和項(xiàng)目支持。