干旱是影响农田生态系统生产力稳定性的主要因素。如何从较大空间尺度识别干旱影响下农田生态系统的脆弱性,已成为全球变化与可持续发展研究的重要课题。本项目以东北黑土带典型农田生态系统为研究对象,采用实地取样调查、地理信息系统分析与模型模拟相结合的方法,利用多元空间数据源(地面实测与调查、气象资料、遥感信息),以SUST脆弱性理论框架为基础,构建干旱脆弱性表达公式,提出定量区域农田生态系统干旱脆弱性的方法;探索黑土带典型农田生态系统对干旱的脆弱性,揭示干旱脆弱性的空间分异规律,确定优先适应区;利用分位数计算方法将干旱脆弱性进行分区,采取分类与回归树统计模型(CART),提取不同分区农田生态系统应对干旱的适应性管理策略,计算各适应性管理策略的效益。本项目将对研究区域尺度上农田生态系统对干旱的脆弱性提供新思路,为东北黑土带农田生态系统应对干旱提供重要科学依据,对保障粮食安全具有重要意义。
Vulnerability;drought;SPI;adaptation;framework
近年来的研究发现,东北地区是中国过去半个世纪以来干旱最为显著的地区之一(Zou et al., 2005),尤其是近十年来(2001-1010)的干旱更为突显(Yu et al., 2014),以典型的干旱年份2007、2009和2010为代表,其特征表现为影响范围广、强度大。东北地区是中国粮食和木材的主要生产地之一,其中粮食产量占国家粮食总产量的17%以上(SSB,2010),该地区在稳定国家粮食安全和木材持续供给过程中发挥着重要的作用。基于以上背景,非常迫切需要研究该地区植被,尤其是农田生态系统对干旱的脆弱性,进而能设计、制定和提出有效的适应性管理策略,包括政策层面和实际管理层面的策略。脆弱性的概念从上个世纪90开始提出,到目前为止,脆弱性的定义已经遍及不同学科领域,伴随着脆弱性概念,同时出现了众多脆弱性的理论框架和评价模型。就与气候变化相关的研究领域,例如生态学、农业科学、社会科学等,IPCC的脆弱性概念被认为最有权威,并被广泛认可。然而,迄今为止,很少研究能真正将环境胁迫变量与研究系统结构和功能的变化进行有机的统一(Turner et al., 2003)。本项目就以上论述中存在的科学问题,首先提出了基于环境胁迫变量累积效应下系统的空间脆弱性理论框架,进而构建了以累积干旱指数(ASPI)为特色的空间脆弱性评价模型。其次,以野外大田实验为依托,矫正了植被生产力模型(Crop-C)的α参数;试验发现,在东北地区,大豆的α值为8.5,玉米的α值为18。再者,研究发现植被及农田生态系统对干旱的脆弱性具有明显的空间异质性和实效性,东北地区的西部、南部和东北部地区最为脆弱;6月份植物对干旱的脆弱性最强,8月份的脆弱性最弱,但不同月份植物的空间脆弱性的分布格局基本保持一致,这主要可能是由于植被覆盖类型和覆盖率所引起的。最后,根据脆弱性评价模型和野外监测实验,明确了农田生态系统应对干旱的适应性对策;结果显示,在极端干旱年份,磷肥施加量的调控是农田生态系统有效应干旱的管理策略,适当提高磷肥的施加量,可促进农田生态系统适应干旱,然而这个适应性策略存在阈值,超过适应性阈值,生产力又会降低;同时,研究发现,通过调控作物的空间布局和择时浇灌也可以有效提高作物对干旱的适应性。本项目的研究结果可为东北地区农田生态系统有效应对干旱提供科学的理论和技术指导。