1 引言
全球变暖引发了一系列经济环境问题， 对全球范围内人类的生产生活、 经济和社会的可持续发展构成威胁， 严重制约人类生存与可持续发展。为控制全球变暖速度， 联合国气候变化框架公约（United Nations Framework Convention on Climate Change， UNFCCC）将“大气温室气体的浓度稳定在防止气候系统受到人为干扰的危险水平下”定为其最终工作目标。欧盟提出在本世纪末将相对于工业化前全球变暖控制在2 ℃以内作为目标（姜大膀和富元海， 2012）。2015年， 2 ℃温升目标首次被正式纳入具有法律约束力的国际条约《巴黎协定》（王晓欣等， 2012）。同时随着“双碳”目标的提出， 高原气候和植被生态环境如何变化， 也引起了科学界和中国决策部门较大的关注。
许多学者就达到2 ℃温升的时间、 全球和区域气候变化的特点及其影响和政策制定进行了研究（Meinshausen et al， 2009； Joshi et al， 2011； Randalls， 2010）。胡婷等（2017）研究表明， 除对于RCP2.6这种低浓度路径下本世纪末不可能达到2 ℃温升外， 其他三种浓度中低排放路径， 即RCP4.5、 RCP7.0和RCP8.5分别在2049年， 2056年和2039年达到并超过2 ℃； 近期发布的IPCC AR6报告指出， 在现有CO2排放水平下， 到21世纪末， 全球平均温度在气溶胶中高排放路径下较工业革命前（1850 -1900年）增温将超过2 ℃， 到21世纪末， 在SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5全球增温将分别达到2.1~3.5 ℃， 2.8~4.6 ℃和3.3~5.7 ℃。因此， 在2 ℃温升这一特定情况下研究不同区域对全球变暖的响应有其必要性。
号称“地球第三极”的青藏高原位于中纬度西风带对流层中部， 其垂直地带性和水平地带性明显， 气候分区复杂繁多， 因独特的地理位置和自然环境被称为“全球气候启动器”。由于青藏高原地处高纬度和高海拔地区， 更易受全球气候变暖因素的影响， 对于全球变暖的响应也更为敏感（姜大膀和富元海， 2012）。研究表明， 在2 ℃温升背景下， 在青藏高原地区存在一个温升3.0 ℃以上的高值区， 比中国区域气候温升的幅度要更大（2.7~2.9 ℃）， 可能是中国区域对全球变暖响应最敏感的区域（张宇欣等， 2019）。在未来全球持续变暖的情况下， 青藏高原仍将保持增暖趋势（王玉琦等， 2019）， 气候与生态环境灾害复合风险加大。2021年两会上， 全国政协委员、 政协人口资源环境委员会副主任刘雅鸣和全国政协常委、 中国气象局副局长宇如聪联名提案， 共同呼吁要准确把握全球气候变化和人类活动对青藏高原的影响， 提升青藏高原生态环境保护与气候变化适应能力。因此， 研究2 ℃温升这一特定情况下植被生态系统对气候变化的响应利于治理高原生态系统， 能够为高原生态多样性保护提供科学依据和方向， 具有重要意义。
青藏高原也是我国重要的生态安全屏障， 由于生态环境相对脆弱（Pan et al， 2000）， 遭受破坏后短时间内难以恢复， 因此该地区气候环境对全球变暖的响应首先体现在植被变化上。基于青藏高原植被对于高原生态环境保护和国家生物安全及地区经济发展的重要意义， 国内外学者围绕高原植被变化在近几十年已开展诸多工作， 已有研究表明， 随着气候变暖， 高原植被呈现区域性变化， 以生长季（5 -9月）归一化植被指数（normalized difference vegetation index， NDVI）（纪迪， 2012）和LAI在藏东南部的增加为主（Bao et al， 2014； Zhu et al， 2016； 任宏昌等， 2014）， 高原整体呈“变绿”趋势； 高原植被返青期总体上有提前的趋势， 高原林线呈上升趋势， 高寒草原植物物种丰富度和多样性减小， 高原植被生产力总体呈增加趋势， 高原生态系统储碳量增加（朴世龙等， 2019）。由于环境和条件限制， 目前我国对青藏高原多圈层综合观测不足， 是开展高原植被对气候变化响应研究的最大障碍。数值模拟使用地球系统模型和陆-气耦合模型研究植被对气候变暖的响应， 是研究植被-气候相互作用的重要方法。世界气候研究计划开展的国际耦合模式比较计划（the Coupled Model Inter-comparison Project， CMIP）目的是在统一的框架下开展多模式性能的比较研究。预估未来气候变化特征和分析气候变化趋势等研究就充分应用了参与这一计划的试验数据， 第五、 第六阶段试验计划（CMIP5， CMIP6）较之前的阶段更为完善， 为研究植被对气候变化的敏感性提供了丰富的数据基础（赵彦茜等， 2019）。Yu et al（2014）基于CMIP5全球气候模式驱动动态植被模型（CLM-CN-DV）对未来陆地生态系统进行预测； Jiang et al（2013）利用动态植被模型（DGVM）的通用地球系统模式（Community Earth System Model， CESM）预测了21世纪末北美洲西部植被的变化。
本文在2 ℃温升背景下， 研究了在气溶胶高浓度排放情景下高原植被对全球变暖的响应， 对响应的机制及其敏感性进行了探讨， 以对高原植被生态安全维护和制定相关环境保护政策提供参考依据。
2 数据来源和方法介绍
2.1 数据来源
使用的数据来源于CMIP5的8个模式在RCP8.5浓度排放路径下的模拟结果， 包括降水率、 气温、 植被叶面积指数（LAI）、 植被覆盖率4个变量。已有的研究表明， 这8个模式能较好地再现历史时期高原植被LAI的时空分布特征（Bao et al， 2014）， 因此选择这8个模式为基础开展本研究。表1 列出了所选模式的具体信息。
表1 模式列表Table 1 Model description |
| 模式名称 | 所属国家 | 分辨率（纬向格点数× 经向格点数） |
|---|---|---|
| BCC-CSM1.1（m） | 中国 | 160×320 |
| BNU-ESM | 中国 | 64×128 |
| CanESM2 | 加拿大 | 64×128 |
| CCSM4 | 美国 | 192×288 |
| GFDL-ESM2G | 美国 | 90×144 |
| IPSL-CM5A-LR | 法国 | 96×96 |
| MIROC-ESM | 日本 | 64×128 |
| MPI-ESM-MR | 德国 | 96×192 |
2.2 方法介绍
2.2.1 2 ℃温升时间的确定
已有的工作对CMIP5模式在不同的气溶胶浓度排放路径下达到2 ℃温升的时间进行了研究， 研究结果表明， 在较低浓度排放路径RCP2.6下， 全球气温在21世纪末不太可能超过2 ℃（胡婷等， 2017）； 在RCP4.5中等浓度排放路径， 由于各学者研究参考时段与模式数量不同， 各研究计算达到2 ℃温升的年份差异比较大， 但基本集中在2040 -2049年； 对于高等浓度排放路径RCP8.5下达到2 ℃温升的年份较为一致， 多集中在2040年附近（Jiang et al， 2013； 胡婷等， 2017； 张莉等， 2013； 周梦子等， 2018； 李红梅和李林， 2015； Vautard et al， 2014）。基于以上讨论， 本研究选择在增暖效应放大的情况下（即RCP8.5高浓度排放路径）， 以2040年为达到2 ℃温升的基准年， 2026 -2055年（2040年±15年， 参照IPCC-AR6报告设定）30年为2 ℃温升期， 1971 -2000年的30年作为历史参考期， 研究在未来高原持续变暖的情况下， 高原植被对变暖的响应及其敏感度。
2.2.2 线性回归
采用一元线性回归的方法研究高原植被变量在不同时段随时间的变化特征。用回归系数来刻画两个时段植被变量的线性趋势（张含玉等， 2016）。回归系数的计算表达式为：
式中： k为变化速率即斜率； i表示月序号； n为研究序列的长度； 为第i个月的植被变量值； 若k>0， 则表示该格点31年间的植被变量的变化趋势在增加， 数值越大说明增加速度越快， 增加趋势越明显， 反之则表明该植被变量变化趋势是减少的。
使用Pearson相关系数来考察植被变量与气候因子之间是否具有稳定的相关关系并进行T检验。相关系数的计算公式为：
式中： 为相关系数； t为年序号； n为研究序列的长度； 是第t年的植被变量； 是第t年的气候因子。
3 2 ℃温升背景下高原植被对变暖的响应
3.1 叶面积指数、 植被储碳量的变化
图2 历史时期（a）和2 ℃温升期（b）LAI变率［单位： （100a）-1］及高原区域平均LAI的时间序列（c）图（a）和（b）中打点区域为变化率通过95%信度检验的区域； 图（c）中加*号表示变率通过了95%的信度检验 Fig.2 LAI variability ［unit： （100a）-1］ during historical period （a） and 2 ℃ global warming （b）， and region-averaged LAI time series over the Qinghai-Xizang Plateau （QXP） （c）.Areas with dots in Fig.2（a） and （b） are values passing by the 95% confidence level.Trend lines with * in Fig.2（c） represent variability passing by the 95% confidence level |
植被的储碳量即植被净初级生产力（Net Primary Production， NPP）是指绿色植物在单位时间、 单位面积上有机干物质的总量， 是描述碳循环以及生态系统功能的一个重要指标（黄珏等， 2013）。研究高原NPP的变化对评价高原生态系统的质量、 估算高原碳汇、 控制大气CO2浓度上升有重要作用（Peng and Michael， 1999）， 同时也与政府制定相关减少碳排放的政策有密切联系（Cao and Woodward， 1998）。图3 给出了历史参考期NPP及其变化的空间分布图。与LAI分布类似， NPP呈现从高原东南部向西北部递减趋势， 高原东南边缘地区NPP最高（最高值可达1222.0 gC·m-2·a-1）， 在藏北高原西部最低（最低值可达63.1 gC·m-2·a-1）［图3 （a）］。与LAI增加相对应， 相比于历史参考期， 2 ℃增暖期高原NPP以增加为主， 高原平均的NPP值比历史参考期高出202.1 gC·m-2·a-1， 增幅在66.2~342.4 gC·m-2·a-1， 以三江源中游地区为主要的增加区， 原LAI较低的藏北高原中西部地区NPP值则增长较少［图3 （b）］。
图3 NPP历史时期（1971 -2000年）空间分布（a）及其与2 ℃温升期（2026 -2055年）空间分布差异（b）（单位： gC·m-2·a-1）Fig.3 Spatial distribution of NPP during historical period （from 1971 to 2000） （a） and difference ［（2026 -2055） minus（1971 -2000）］ between historical period and 2 ℃ global warming （from 2026 to 2055） （b）.Unit： gC·m-2·a-1 |
图4 历史时期（a）和2 ℃温升期（b）NPP变率［单位： gC·m-2·（100a-1）］及高原区域平均的NPP时间序列（c）图（a）和（b）中打点区域为变率通过95%信度检验的区域； 图（c）中加*号表示变化趋势通过了95%的信度检验 Fig.4 NPP variability ［unit： gC·m-2·（100a-1）］ during historical period （a） and 2 ℃ global warming （b）， and region-averaged NPP time series over the QXP （c）.Areas with dots in Fig.4（a） and （b） are values passing by the 95% confidence levelTrend lines with * in Fig.4（c） represent variability passing by the 95% confidence level |
3.2 主要下垫面类型覆盖率变化
高原的下垫面类型主要以裸土、 草地为主， 其中草地是最主要的植被覆盖类型， 森林占比较低。以下基于这三种下垫面类型的变化来分析高原的地表植被覆盖对2 ℃温升的响应。
图5 裸土覆盖率历史时期空间分布（a）和变化［（2026 -2055）减（1971 -2000）］ （b） （单位： %）， 历史参考期（c）和2 ℃温升期（d）覆盖率变率（线性趋势）的空间分布［单位： %·（100a）-1］及高原区域平均的时间序列（e）Fig.5 Spatial distribution of bare ground coverage fraction （unit： %） during historical period （a） and its changes ［（2026 -2055） minus （1971 -2000）］ （b）， and distribution of fraction variability （linear trend）［unit： %·（100a）-1］ during historical period （c） and 2 ℃ global warming （d）， and region-averaged time series over the QXP （e） |
高原裸地覆盖面积在增暖背景下的迅速减少与植被覆盖率的变化有关。草地是青藏高原最主要、 面积分布最广、 最有代表性的植被覆盖类型， 青藏高原草地资源占全国总草地资源的1/3， 是我国面积最大的天然草地。研究高原草地覆盖率在2 ℃温升背景下的变化对于研究高原高寒植被对气候变化的响应特征具有广泛的代表意义， 对于我国草地资源的保护也具有重要的现实意义。图6 给出了高原草地覆盖率的空间分布、 变化及年际变化。图6 （a）显示青海省中部黄河源地区、 柴达木盆地以及高原西北部的帕米尔高原地区是青藏高原最主要的草地覆盖区， 在三江源中下游地区， 草地覆盖率可达30%。藏北高原西部和北部为草地低覆盖区， 草地覆盖率总体小于15%。2 ℃温升期草地覆盖变化较历史参考期的区域差异性较大， 在藏北高原西部、 北部和柴达木盆地西部、 北部地区植被覆盖较少的区域（草地覆盖率低于10%）， 草地覆盖率增加， 这说明增暖使草地的分布区域扩展。这与高原低草地和裸土覆盖区多处于冰雪、 冻土覆盖区（王晓云， 2014）， 在2 ℃温升发生后， 这些地区冰雪消融、 冻土退化、 植被生长的空间扩展、 水热条件得到改善使得草地覆盖区域外延有关。草地覆盖较多的三江源地区和高原东南部地区在2 ℃温升期草地覆盖率则有所减少［图6 （b）］。图6 （c）和（d）同时显示出草地覆盖率的分布趋势在不同时期有着较大差异。历史参考期的草地覆盖率除高原西部和西北地区呈显著增加的趋势外， 大部分地区显著减少， 草地呈退化趋势［图6 （c）］。与历史参考期草地变化趋势相反， 在2 ℃温升期， 除三江源中上游、 柴达木盆地草地覆盖率呈减少趋势外（通过95%的信度检验）， 大部分地区均呈现缓慢增加趋势， 其中高原南部草地覆盖增加最快， 最高增速可超过20%·（100a）-1［图6 （d）］。整体上， 历史参考期草地的覆盖率呈波动式减少的趋势， 在1990年前减少的速率较快， 1990年后减缓速率趋缓， 直至延续到20世纪末。2 ℃温升期草地覆盖率呈缓慢增加趋势， 1995年后进一步趋缓。这说明2 ℃温升在一定程度上改善了历史参考期高原草地退化的情况， 高原草地在未来增暖的情况下， 有覆盖增加的良性发展的趋势。
图6 草地覆盖率历史时期的空间分布（a）和变化［（2026 -2055）减（1971 -2000）］ （b）（单位： %）历史参考期（c）和2 ℃温升期（d）覆盖率变化率的空间分布［单位： %·（100a）-1］及高原区域平均时间序列（e）Fig.6 Spatial distribution of grass coverage fraction （unit： %） during historical period （a） and its changes ［（2026 -2055） minus （1971 -2000）］ （b）， distribution of fraction variability［unit： %·（100a）-1］ during historical period （c） and 2 ℃ global warming （d）， and region-averaged fraction time series over the QXP（e） |
森林虽然在高原上覆盖的面积相对较少， 由于涉及植被类型在温暖环境的“升级（upgrade）”和“转换（transition）”等问题， 研究在未来持续变暖的情况下， 高原森林覆盖率的变化对于高寒植被对变暖的响应分布也非常具有代表性。已有的研究显示， CMIP5多模式集合模拟的森林覆盖面积达到了高原总面积的一半， 主要分布在高原的东南部边缘、 川藏峡谷区和藏南谷地和柴达木盆地、 青海高原的部分地区（图略）， 无论在量值上还是空间分布上， 该结果都与气候平均的遥感观测相去甚远（Bao et al， 2014）。研究表明， 高原森林仅分布于高原南部和东南缘等少量地区（王青霞等， 2014）， CMIP5多模式的模拟误差主要由耦合模式中植被模型的偏差造成的（Bao et al， 2014）。鉴于此， 本文仅考察历史参考期和2 ℃温升期高原东南边缘森林分布的趋势变化， 以研究高原森林分布对变暖的响应。图7 （a）显示， 与历史参考期相比， 在2 ℃温升期高原南部和东南边缘森林小幅减少， 整体而言， 历史参考期高原南部和东南边缘森林覆盖率呈显著减少趋势（通过95%的信度检验）， 尤其在20世纪80~90年代（1992年之后）， 年际变率趋缓， 在2 ℃温升期该区森林减少趋势变缓［图7 （b）］， 并在21世纪中后期覆盖率有所增加。
图7 历史时期与2 ℃温升期森林覆盖率的空间分布变化［（2026 -2055） -（1971 -2000）］（a， 单位： %）和高原区域平均的森林覆盖率时间序列（b）图（a）中右下角的黑框为实际的森林覆盖区（王青霞等， 2014） Fig.7 Difference of spatial distribution of forest coverage fraction between historical period and 2 ℃ global warming［（2026 -2055） -（1971 -2000）］ （a， unit： %）， and region-averaged fraction time series over the forest-covered area （b） over the QXP.The square at the bottom right corner in Fig.7（a） is real forest-covered area （from Wang et al， 2014） |
4 高原植被对气候因子的敏感性分析
气温和降水率是影响植被生长的最重要的气候因子（Fang et al， 2004）， 二者通过影响植物的光合作用、 呼吸作用、 土壤有机碳分解等进而影响植物的生长和分布。全球变暖首先会影响高原局地气候环境， 再作用于植被。因此， 图8 首先给出了高原区域温度、 降水率在2 ℃温升期的变化和趋势。图8 （a）表明， 在2 ℃温升期， 青藏高原升温较大的区域在高原西部和北部， 以海拔相对高， 地处高原西北部的帕米尔高原升温最显著， 增幅最大可达2.78 ℃， 海拔相对较低的三江源地区和川藏高山峡谷区增温幅度较小， 最小值为1.64 ℃， 高原整体平均升温达到了2.12 ℃。历史参考期和2 ℃温升期气温随时间呈线性增长趋势， 但2 ℃温升期气温增加的速率要远高于历史参考期， 说明在2 ℃温升期高原局地增暖加速。增暖幅度较大的区域还包括海拔相对高、 积雪冰川广布的藏北高原区域、 高原西北部的柴达木盆地区域［图8 （c）］， 这与李红梅和李林（2015）的研究结论一致， 也验证了前人有关高原是中国区域对全球变暖响应较为敏感的说法。全球2 ℃温升条件下高原增暖对于高原这类高寒植被生长具有特殊的意义， 一方面， 高原的局地增温使许多因受热量限制， 到了生长季（高原植被生长季开始时期平均为5月）却无法开始生长的区域气温高于0 ℃， 另一方面， 雪线上移使得植被生长空间扩展， 所以增温可能是高原植被LAI增加和植被覆盖增加的一个重要原因。
图8 历史时期与2 ℃温升期气温（a， 单位： ℃）和降水率（b， 单位： mm·d-1）的变化［（2026 -2055）减（1971 -2000）］及高原区域平均气温（c）、 降水率（d）的时间序列Fig.8 Changes of air surface temperature （a， unit： ℃） and precipitation （b， unit： mm·d-1）［（2026 -2055） minus （1971 -2000）］， and region-averaged time series of air surface temperature （c） and precipitation rate （d） between historical period and 2 ℃ global warming |
高原的降水率存在极大的区域不平衡性。生长季平均降水率的分布从东南向西北方向递减， 降水率高值区主要位于藏南谷地和川藏峡谷区， 低值区位于藏北高原（图略）。2 ℃温升期， 高原降水率增加的区域集中在高原南部的藏南谷地和川藏峡谷区， 高原西南部和中部长江源头区域也略有增加， 高原西北部降水率变化相对小［图8 （b）］。对比两个时期降水率的变化趋势， 可以发现历史参考期降水率变化不显著（未通过0.05的显著性检验）， 但在2 ℃温升期， 降水率则呈显著的上升趋势［图8 （d）］。总体来说， 2 ℃温升期的高原比历史参考期的高原降水增多， 高原变暖湿， 尤其在高原南部降水率增加趋势较大。未来大气水汽含量增加， 大气环流的调整， Hadley环流向极地移动使得信风带区域变大， 加强了高原南部的水汽输送， 从而使得高原整体都变得更加湿润（王玉琦等， 2019）。
降水率变化的区域分布与植被LAI增加较快［图2 （b）］和植被碳存储增加较快的区域分布［图3 （b）］有很好的对应， 一方面说明降水率的增加对于2 ℃温升情况下植被的生长有较好的促进作用， 尤其是在2 ℃温升的背景下， 高原植被生长对于热状况的需求在一定程度得到满足的条件下， 对于水的需求可能更加突出； 另一方面也表明， 在未来增暖加速情况下， 植被对气温、 降水率等气候因子反馈较历史时期可能更加敏感。
与温度和LAI的高度一致变化不同， 历史时期降水率的长期变化趋势不显著， 植被生长与降水率变化显示了一定的滞后性［图8 （d）］， 与LAI与降水率的相关系数仅为0.35， 未通过0.05的显著性检验， 表明历史时期降水率不是影响LAI变化的决定性因子， LAI对于降水率的变化响应不够敏感。2 ℃温升期LAI的变化和降水变化率的一致性升高， 相关系数可达0.64， 通过了0.05的显著性检验。在2040年之后， 降水和LAI的变化趋势更加相似， 这表明2 ℃温升期降水率的变化对于植被的影响增强， 植被对于降水率变化的响应更加敏感。
Bao et al（2014）研究表明， 植被储碳量（NPP）与温度和降水率等气候因子的变化趋势有相似的特点， 这与大多数数值模式的陆面过程中NPP的计算与LAI存在一定关系有关。总的来说， LAI（NPP）与气温和降水率的变化都是正相关关系， 即气温越高、 降水越多、 LAI（NPP）值越大。气温与LAI（NPP）之间的相关性比降水率与LAI（NPP）的相关性大， 在2 ℃温升期， 尤其是2040年高原进入更暖的一个时期以来， 温度和降水率对高原植被生长的影响权重， 尤其是降水率对植被生长的影响权重增加， 这说明2 ℃温升后LAI（NPP）对气温和降水率的响应都要比历史参考期更敏感， 高原植被生长对气候的温湿状况， 尤其是降水率的依赖性随着气候变暖而增强。
5 结论
本文基于CMIP5多模式模拟， 在RCP8.5浓度路径下和全球2 ℃温升的情景下， 使用相关分析等方法， 以1971 -2000年为历史参考期， 基于2026 -2055年高原LAI、 NPP、 主要下垫面类型、 主要植被类型探讨了高原植被对于气候变化的响应， 得出以下结论：
（1） 与历史参考期相比， 在2 ℃温升背景下， 高原生长期LAI呈显著增加趋势， 高原中部是增长较快的区域。与LAI变化相似， NPP也呈显著增加趋势， 增幅较大的区域集中在高原东部三江源地区以及南部， 植被储碳量增加。
（2） 2 ℃温升后裸地面积加速减少， 高原整体植被覆盖率增加， 植被覆盖面积增加， 高原大部分地区草地呈增加趋势， 历史参考期表现出的森林减少趋势趋于平缓， 说明2 ℃温升能够在一定程度上促进高原植被生长。
（3） 气温是影响高原植被生态系统变化的主控因子。在全球变暖的背景下， 植被对于气温和降水率的变化较历史时期相关性更好， 表明了植被生长对于气候因子的依赖性更强， 植被生长对于气候变化也更加敏感。
本文通过分析CMIP5试验数据了得出了全球2 ℃温升的背景下， 高原气候变暖湿、 植被状态变好、 气温和降水率与植被生长正相关、 气温是影响植被的主控因子、 植被对气候变化更敏感的结论。由于模式模拟的性能误差（王希群等， 2005）、 数据处理误差、 与地形的复杂性以及影响植被的气候因子多样性， 本文的分析结果并不够全面和深入。关于青藏高原植被的变化， 有部分学者进行了研究， 比如本文没考虑到的海拔因素（Jiang et al， 2013）、 地形因素、 在其他浓度路径下、 在21世纪末期（王玉琦， 2018； Wang et al， 2017； 朱再春等， 2018）高原植被的变化以及植被的变化对气候的影响也是值得深入研究的方向， 因此本文研究结果有待深入。