全 文 ：植物生态学报 2010, 34 (7): 792–799 doi: 10.3773/j.issn.1005-264x.2010.07.004
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2009-07-18 接受日期Accepted: 2010-01-17
* 通讯作者Author for correspondence (E-mail: gszhou@ibcas.ac.cn)
辽河三角洲植被生产功能的年际变化及其驱动
因子分析
汲玉河1, 2 周广胜1*
1中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室, 北京 100093; 2中国科学院研究生院, 北京 100049
摘 要 基于辽河三角洲14年的水稻(Oryza sativa)与玉米(Zea mays)产量、42年的芦苇(Phragmites australis)产量及相应的气
候、农业人口、灌溉和施肥等资料, 主要利用主成分分析、简单相关分析和偏相关分析, 阐述了辽河三角洲3种主要植被生产
功能的年际变化及其驱动因子。结果表明: 玉米和水稻的单产呈弱上升趋势, 但年际间波动较大; 芦苇单产则呈显著上升趋
势, 但年际间波动不大。气候因子是玉米和水稻产量年际间变化的主要驱动因子, 而人为因子(农业人口、灌溉和施肥)的作
用不明显; 气候因子和人为因子(灌溉)均明显影响芦苇产量的年际变化。但驱动辽河三角洲3种主要植被(玉米、水稻和芦苇)
生产功能年际波动的主导气候因子并不相同, 分别是年日照数、年降水量和年蒸发量。
关键词 气候变化, 粮食产量, 辽河三角洲, 生产力, 植被
Inter-annual change of vegetation productivity and its driving factors in the Liaohe Delta,
northeastern China
JI Yu-He1,2 and ZHOU Guang-Sheng1*
1State Key Laboratory of Vegetation and Environmental Change, Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, China; and 2Graduate
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract
Aims Our objectives were to illustrate inter-annual change of the productivity of three main vegetation types in
the Liaohe Delta and to discover the driving factors resulting in the change of productivity.
Methods Principal component analysis, Pearson correlation analysis and partial correlation analysis were ap-
plied, based on data for 14-year yield of maize (Zea mays) and rice (Oryza sativa), 42-year productivity of com-
mon reed (Phragmites australis), and data on climatic factors, agricultural population, irrigation area and fertilizer
use in the Liaohe Delta.
Important findings A slight increased yield of rice and maize was shown, but with obvious inter-annual fluctua-
tion. However, a large increased yield of common reed was shown, but with slight inter-annual fluctuation. Cli-
matic factors played an important role as the key factors for the inter-annual fluctuation of yield of maize and rice,
while human factors (agricultural population, irrigation and fertilization) played a relatively small role. Both cli-
matic factors and human factors (irrigation) played an important role in the inter-annual fluctuation of yield of
common reed. Nevertheless, the three dominant vegetation types had different driving factors for their fluctuating
yield. Annual hours of sunshine, annual precipitation and annual evaporation were identified as the mainly driving
factors for the fluctuating yield of maize, rice and common reed, respectively.
Key words climatic change, grain yield, Liaohe Delta, productivity, vegetation

近年来, 为了科学地管理植被生态系统, 应对
气候变化和人类活动造成的不利影响, 植被的生产
功能越来越受到关注(Dilley, 1997; Alexandrov &
Hoogenboom, 2001)。目前, 对植被生产功能的研究
主要集中在森林和草地植被的净第一性生产力, 以
及小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)和水稻
(Oryza sativa)等主要农作物产量的估算(Potgieter et
al., 2002; 晏明等, 2005; Stige et al., 2006; Wang et
al., 2008; Sang & Su, 2009)。研究方法包括实地调查
(Huenneke et al., 2002; Ewe et al., 2006)、模型模拟
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或遥感估算(Veron et al., 2002; Chen et al., 2004)。模
型和遥感方法能够估算大尺度的植被生产力, 但是
精度较低(郝永萍等, 1998; 阎雨等, 2004; 蒙继华,
2006)。
关于植被生产功能的年际变化及其驱动因子,
研究主要集中在气候因子方面, 包括降水量、气温
和光照等(Donohue et al., 2009)。同时灌溉、施肥、
施药和培育新品种等人类活动在植被生产功能年
际变化中的作用越来越大, 已经引起了关注(Kar et
al., 2006)。研究发现, 世界主要农作物产量的波动,
30%是由生长季的降水和气温变化造成的(Lobell &
Field, 2007); 年降水量变化可直接导致小麦、水稻
和高粱(Sorghum vulgare)等农作物产量的年际波动
(Kumar et al., 2004)。随着全球气温变暖, 夜间温度
升高导致了水稻产量的显著下降(Peng et al., 2004)。
但是, 不同地区和不同植被类型生产功能的年际变
化驱动因子并不相同, 需要进一步研究。
辽河三角洲植被面临着诸如洪涝、干旱、盐碱
化和海水入侵等自然灾害, 以及农业开垦、油田开
发和城市扩展等人为因素干扰, 已经出现破碎化
(王宪礼等, 1996; 李加林等, 2006), 并严重影响了
该地区植被生产功能的稳定。虽然一些研究者提出
了保护植被生产功能的措施和预案 (李晓文等 ,
2001; 王凌等, 2004), 但对于该地区植被生产功能
的年际变化及其驱动因子还缺乏足够的认识, 制约
着对该地区植被的科学管理和保护。本研究主要利
用辽河三角洲14年的粮食产量、42年的芦苇产量及
相应的气候资料与农业人口、灌溉和施肥等资料,
重点阐述玉米、水稻和芦苇生产功能的年际变化特
点, 并分别探讨这3种植被生产功能年际变化的驱
动因子。
1 研究区域
研究区域包括整个辽河三角洲地区, 东至大清
河河口, 西至小凌河河口, 南至渤海, 北至盘锦市
最北端(121°10′–122°30′ E, 40°30′–41°30′ N) , 面积
约10 317 km2。行政区域包括盘锦市全部、锦州市、
营口市、鞍山市、沈阳市和辽阳市的一部分。辽河
三角洲的主要地貌是低平的三角洲平原。气候属于
暖温带大陆性半湿润季风气候, 年平均气温8.3 ℃,
年平均降水量为611.6 mm (周广胜等, 2006)。辽河三
角洲的主体植被是芦苇、水稻和玉米, 分别是自然
湿地、人工湿地和旱地的代表性植被。
2 资料来源和研究方法
2.1 资料来源
从《辽宁统计年鉴》系列文献中收集了1992–
2005年有关玉米和水稻的产量、农业人口、灌溉面
积和施肥量等信息。辽河三角洲包括6个地区的一
部分或全部, 为从《辽宁统计年鉴》中提取辽河三
角洲的资料, 辽河三角洲玉米和水稻的单产分别取
6个相关地区的平均值。辽河三角洲的农业人口、
灌溉面积和施肥量采用面积比例法获取, 即首先计
算各个地区属于三角洲的面积与本地区面积的比
例(表1), 然后再以各地区的农业人口、灌溉面积和
施肥量分别乘以各自的面积比例, 最后求和获得。
从《盘锦市志》(1998)收集了1949–1990年5个
主要芦苇农场每年的芦苇总产量; 6个年份(1965、
1970、1975、1980、1985和1990)的芦苇灌溉面积; 8
个年份(1949、1953、1958、1965、1969、1978、1985
和1990)的芦苇收割面积, 并由此计算出这8个年份
的芦苇单位面积产量。
辽河三角洲1992–2005年的气候资料, 主要包
括各年的年平均温度、年降水量、年蒸发量、年日
照时数和无霜期, 它们分别是辽河三角洲11个气象
站的平均值。
2.2 研究方法
为了比较研究人为因素与气候因素对植被生
产功能年际变化的影响, 首先采用主成分分析方
法, 把多个因子分别综合为一个因子。
为把影响玉米粮食产量的3项人为因子(农业人
口、玉米施肥量和玉米灌溉面积)综合成一个因子,
根据主成分分析获得的方差累计贡献率, 提取2个
主成分。这2个主成分的方差累计贡献率为94.739%,


表1 各地区属于辽河三角洲的面积与该地区的面积比
Table 1 The area percentage of each region falling into the Liaohe Delta
地区 Region 盘锦 Panjin 锦州 Jinzhou 营口 Yingkou 鞍山 Anshan 沈阳 Shenyang 辽阳 Liaoyang
百分比 Percentage 100% 35.4% 27.7% 15.4% 0.5% 0.2%

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表2 从影响玉米产量的人为因子中提取的主成分特征值和
贡献率
Table 2 The eigenvalue and contribution rate of principal
component extracting from anthropic factors which effect the
yield of maize
主成分
Principal
component
特征值
Eigenvalue
贡献率
Contribution
(%)
累计贡献率
Accumulative
contribution (%)
1 1.796 59.844 59.844
2 1.047 34.894 94.739
3 0.158 5.261 100



表3 从影响玉米产量的人为因子中提取的主成分载荷和主
成分特征向量
Table 3 The loading and eigenvector of principal component
extracting from anthropic factors which effect the yield of
maize
主成分载荷
Principal compo-
nent loading
特征向量
Eigenvector

L1 L2 T1 T2
农业人口
Agricultural population
–0.961 –0.005 –0.717 –0.005
玉米灌溉面积
Irrigation area of maize
0.630 0.752 0.470 0.735
玉米施肥量
Fertilizer for maize
0.689 –0.694 0.514 –0.678


因此可以满足从3项人为因子中萃取94.739%的信
息(表2), 可以代表3个影响玉米产量的人为因子。然
后, 根据公式(L为因子T = L/E 载荷、E为特征值)
计算出各主成分的特征向量T (表3)。设农业人口、
玉米灌溉面积和玉米施肥量分别为X1、X2和X3, 则
根据特征向量可以写出两个主成分表达式:
Y1 = –0.717X1 + 0.47X2 + 0.514X3
Y2 = –0.005X1 + 0.735X2 – 0.678X3
则影响玉米产量的人为因子综合得分表达式为:
Y = (59.844Y1 + 34.894Y2)/100
根据此综合得分表达式, 就可以把农业人口、玉米
灌溉面积和玉米施肥量综合为一个新变量。
同理, 根据大于85%的方差贡献率提取主成分,
得到相应的主成分综合得分表达式, 把农业人口、
水稻灌溉面积和水稻施肥量综合为一个新变量; 把
年平均温度、年降水量、年蒸发量、年日照时数和
无霜期综合为一个新变量。
然后, 把这3个新变量分别与玉米和水稻的单
位面积产量进行相关分析, 根据相关系数大小来确
定人为因素和气候因素哪一个是主导因素。
将辽河三角洲的5个气候因子(年平均温度、年
降水量、年蒸发量、年日照时数和无霜期)分别与玉
米和水稻的单位面积产量进行偏相关分析, 根据偏
相关系数确定影响玉米和水稻产量年际变化的主
导气候因子。将大洼县气象站(该气象站距离芦苇主
产区最近)的5个气候因子分别与芦苇的单位面积产
量进行相关分析, 根据相关系数确定影响芦苇产量
年际变化的主导气候因子。
3 结果分析
3.1 辽河三角洲植被生产功能的年际变化
1992–2005年玉米和水稻粮食单产的年际变化
具有相似的特点: 既存在微弱的整体上升趋势, 又
存在显著的年际间波动。玉米单产的年际波动最明
显, 波动幅度很大(图1), 最大可达3 603 kg⋅hm–2。水
稻单产也存在着显著的年际波动(图2), 最大波动幅
度可达2 832 kg⋅hm–2。玉米和水稻的单产存在整体
上升的趋势和显著的年际波动, 反映出玉米和水稻
植被的生产功能呈增强趋势, 但表现出较强的不稳
定性。
1949–1990年芦苇单产呈显著增加趋势, 但年
际波动不大 (图3)。1949年芦苇单产约0.54×103
kg⋅hm–2, 1990年芦苇单产达5.03×103 kg⋅hm–2, 增加
近10倍。芦苇单产的显著增加预示着芦苇植被生产
功能的极大提高。
3.2 辽河三角洲植被生产功能年际变化的驱动因
子分析
3.3.1 玉米和水稻产量年际变化的驱动因子分析
相关分析显示, 玉米单产与气候因子综合得分

图1 1992–2005年间辽河三角洲玉米粮食单产(kg·hm–2)的
年际变化(辽宁省统计局, 1993–2006)。
Fig. 1 The inter-annual change of maize yield per unit (kg·
hm–2) in the Liaohe Delta during 1992–2005 (Liaoning Provin-
cial Bureau of Statistics, 1993–2006).
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图2 1992–2005年间辽河三角洲水稻粮食单产(kg·hm–2)的
年际变化(辽宁省统计局, 1993–2006)。
Fig. 2 The inter-annual change of rice yield per unit (kg·hm–2)
in the Liaohe Delta during 1993–2005 (Liaoning Provincial
Bureau of Statistics, 1993–2006).



图3 1949–1990年辽河三角洲5个农场的芦苇单产的年际变
化(kg·hm–2) (盘锦市人民政府地方志办公室, 1998)。
Fig. 3 The inter-annual change of reed yield per unit in the five
reed farms in the Liaohe Delta during 1949–1990 (kg·hm–2)
(Panjin Municipal Government Office of local Chorography,
1998).


表4 1992–2005年玉米单产与影响玉米产量的人为因素综合得分、气候因子综合得分的皮尔逊相关关系
Table 4 The Pearson correlation between maize yield per unit and the synthesized score of climatic factors, and the synthesized score
of human factors effected maize during 1992–2005
皮尔逊相关 Pearson correlation p N
人为综合因子得分 Synthesized score of human factors –0.019 0.947 14
气候因子综合得分 Synthesized score of climatic factors –0.279 0.334 14



的相关系数为r = –0.297 (p = 0.334); 玉米单产与影
响玉米产量的人为因子综合得分的相关系数为r =
–0.019 (p = 0.947) (表4)。比较而言, 玉米单产与气
候因子的相关系数远远大于与人为因子的相关系
数, 表明该地区气候因子对玉米单产的影响远大于
人为因子的影响。
水稻单产与气候因子综合得分的相关系数为r
= –0.537 (p = 0.048); 水稻单产与影响水稻产量的
人为因子综合得分的相关系数为r = –0.046 (p =
0.876) (表5)。水稻单产与气候因子的相关系数远大
于与人为因子的相关系数, 亦表明该地区气候因子
对水稻单产的影响远大于人为因子的影响。
为识别制约玉米产量年际变化的主要气候因
子, 进行了偏相关分析。结果显示: 年日照时数与
玉米单产的关系最密切, 二者之间的相关系数为r
= –0.555 (p = 0.096), 其次是年降水量与玉米单产,
相关系数为r = –0.431 (p = 0.213), 而无霜期、年蒸
发量和年平均温度与玉米单产的相关性较低(表6)。
偏相关结果表明, 光照是驱动该地区玉米单产年际
变化的主导因子。
表5 1992–2005年水稻单产与影响水稻产量的人为因素综
合得分、气候因子综合得分的皮尔逊相关关系
Table 5 The Pearson correlation between rice yield per unit and
the synthesized score of climatic factors, and the synthesized
score of human factors effected rice during 1992–2005
皮尔逊相关
Pearson correlation
p N
人为因子综合得分
Synthesized score of
human factors
–0.046 0.876 14
气候因子综合得分
Synthesized score of
climatic factors
–0.537* 0.048 14
*, p < 0.05.


同理, 分析了制约水稻产量年际变化的主要气
候因子。结果显示: 年降水量与水稻单产具有最强
的相关性, 相关系数为r = –0.666 (p = 0.035), 其次
是年日照时数与水稻单产, 相关系数为r = –0.430
(p = 0.215), 而无霜期、年蒸发量和年平均温度与水
稻单位面积产量的相关性较低(表7)。这表明年降水
量是驱动该地区水稻单产年际变化的主导因子。一
般来说, 水稻是需要灌溉的作物, 适量的降水有利
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表6 1992–2005年玉米单产与气候因子的偏相关关系
Table 6 The partial correlation between climatic factors and maize yield per unit during 1992–2005


表7 1992–2005年水稻单产与气候因子的偏相关关系
Table 7 The partial correlation between climatic factors and rice yield per unit during 1992–2005


于水稻增产。但是, 本研究发现年降水量与水稻单
产呈显著的负相关关系, 即降水量越多, 产量越
低。可能的原因是该地区地势低平, 降水量较多时
容易引发水涝, 超出了水稻最适宜的需水量; 同时,
降水较多时阳光不足, 降低了水稻的光合作用。
3.3.2 芦苇产量年际变化的驱动因子分析
1949–1990年5个主要农场的芦苇总产量、芦苇
面积和芦苇灌溉面积, 在一定程度上体现了芦苇产
量年际变化的特点及其驱动因子(图4)。1949–1990
年芦苇面积呈减少趋势, 但每年的芦苇总产量却呈
现整体增加趋势, 预示芦苇生产功能增加。而芦苇
总产量的增加趋势与灌溉面积的增加趋势较为一
致, 表明人为灌溉促进了芦苇生产功能的增加。辽
河三角洲的芦苇湿地是天然盐沼湿地, 灌溉不仅为
芦苇提供了足够的水源, 而且带走了多余的土壤盐
分, 极大地促进了芦苇产量的提高。
芦苇单产与大洼县气候因子的相关分析显示:
气候因子与芦苇单产的年际变化关系密切。年蒸发
量与芦苇单产显著相关, 相关系数为r = –0.979 (p =
0.001); 年降水量和年日照时数也与芦苇单产有较
显著的相关性 , 相关系数分别为 r = 0.79 (p =
0.062)和r = –0.775 (p = 0.07) (表8)。从相关系数大小
可知, 年蒸发量是驱动芦苇产量年际变化的主导因
子。


图4 1949–1990年辽河三角洲5个芦苇农场的芦苇总产量和
灌溉面积、苇田面积(盘锦市人民政府地方志办公室, 1998)。
Fig. 4 The irrigation area, reed area and total yield of the five
reed farms in the Liaohe Delta during 1949–1990 (Panjin Mu-
nicipal Government Office of local Chorography, 1998).

4 讨论
本研究表明, 在辽河三角洲地区, 无论玉米、
水稻还是芦苇, 其产量都呈上升趋势, 反映出辽河
三角洲植被生态系统的整体优化。在辽河三角洲,
玉米、水稻和芦苇都具有很高的初级生产力, 且呈
现生产力上升趋势, 但是这并不意味着植被生产功
能的稳定。本研究表明辽河三角洲的玉米和水稻生
相关系数
r
显著度
p
自由度
df
控制变量
Control variable
年日照数 Annual hours of sunshine (Ann_shine) –0.555 0.096 8 Ann_preci, Frost free, Ann_evap, Ann_temp
年降水量 Annual precipitation (Ann_preci) –0.431 0.213 8 Ann_shine, Frost free, Ann_evap, Ann_temp
无霜期 Frost free –0.075 0.837 8 Ann_shine, Ann_preci, Ann_evap, Ann_temp
年蒸发量 Annual evaporation (Ann_evap) 0.024 0.948 8 Ann_shine, Ann_preci, Frost free, Ann_temp
年平均温度 Mean annual temperature (Ann_temp) 0.109 0.764 8 Ann_shine, Ann_preci, Frost free, Ann_evap
相关系数
r
显著度
p
自由度
df
控制变量
Control variable
年降水量 Annual precipitation (Ann_preci) –0.666 0.035 8 Ann_shine, Frost free, Ann_evap, Ann_temp
年日照数 Annual hours of sunshine (Ann_shine) –0.430 0.215 8 Ann_preci, Frost free, Ann_evap, Ann_temp
年平均温度 Mean annual temperature (Ann_temp) 0.058 0.874 8 Ann_shine, Ann_preci, Frost free, Ann_evap
年蒸发量 Annual evaporation (Ann_evap) 0.077 0.832 8 Ann_shine, Ann_preci, Frost free, Ann_temp
无霜期 Frost free 0.211 0.559 8 Ann_shine, Ann_preci, Ann_evap, Ann_temp
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表8 1958–1990年5个芦苇农场的芦苇单产与大洼县气候因子的相关关系
Table 8 The correlation between climatic factors in the Dawa county and reed yield per unit at the five reed farms during 1958–1990
年平均温度
Ann_temp (℃)
年降水量
Ann_preci (mm)
年蒸发量
Ann_evap (mm)
年日照数
Ann_shine (h)
无霜期
Frost free (d)
皮尔逊相关(r)
Pearson correlation 0.348 0.79 –0.979 –0.775 0.364
p 0.5 0.062 0.001 0.07 0.478
N 6 6 6 6 6
Ann_temp, Ann_preci, Ann_evap, Ann_shine, Frost free: 同表6。
Ann_temp, Ann_preci, Ann_evap, Ann_shine, Frost free: see Table 6.

产具有显著的年际波动性, 最大波动幅度为3 603
kg⋅hm–2, 反映出该地区植被生产功能具有很大的
不稳定性(脆弱性)。辽河三角洲被称为辽宁省的粮
仓, 是全国著名的商品粮基地和造纸原料基地, 植
被生产功能不稳定直接威胁着粮食安全, 是农业经
济发展的一个不利因素。
虽然许多实践表明, 灌溉和施肥等人为措施能
够显著提高玉米和水稻的单位面积产量; 降水量、
蒸发量和日照时数等也都显著影响玉米和水稻产
量(Kahabka et al., 2004)。但是, 在不同地区, 人为
措施的强度不同, 气候因子年际变化的强度也不一
致(Rathore et al., 1996; Walker & Schulze, 2008), 因
此, 各地区人为因素和气候因素对植被生产功能年
际波动的作用差异较大。一般认为, 相对于人为因
子而言, 气候因子对植被生产功能年际波动的影响
更为明显 (Nagy & Huzsvai, 2005; Pennington &
Collins, 2007)。本研究的结果也表明, 气候因子对
玉米和水稻产量年际变化的影响远大于人为因子。
总之, 本文发现辽河三角洲植被生态系统在整
体上并没有退化, 而是向着良性方向发展, 但是主
要植被的生产力存在着很大的年际波动性。这种年
际波动性主要由气候因子的波动造成, 人为因子的
作用不大。但是, 驱动3种主要植被生产力年际波动
的气候因子并不相同。年降水量仅仅是驱动水稻产
量年际变化的主导气候因子, 驱动玉米产量年际变
化的主导气候因子是年日照数, 驱动芦苇产量年际
变化的主导气候因子是年蒸发量。
降水量的年际变化经常会导致干旱和洪涝等
自然灾害, 对植被生产功能的影响往往非常显著
(Piovesan et al., 2008)。长期以来, 人们认为降水量
的变化是影响植被生产力的主要因素。但是, 本研
究发现, 在辽河三角洲控制玉米和芦苇产量年际波
动的气候因素主要是年日照数和年蒸发量, 而不是
年降水量。这个结论有可能颠覆人们对气候因子与
植被生产力关系的传统认识, 有助于人们深入理解
气候-植被关系, 对于指导农业生产等具有重要意
义。
虽然本研究发现植被生产力与某些气候因子
密切相关, 但对它们的生态学机理还不太清楚, 仍
需要进一步探索。对于玉米产量与年日照数之间显
著的负相关关系, 其生态学机理可能是: 年日照数
延长预示着旱情增加, 致使生长期的玉米缺乏充足
的水分供应, 导致其产量下降, 从而造成年日照数
与玉米产量呈负相关。对于芦苇产量与年蒸发量之
间显著的负相关关系, 其生态学机理可能是: 辽河
三角洲土壤多为盐渍土, 含盐量较高, 蒸发量的增
加导致土壤盐分上移, 富集在表层土壤的盐分对芦
苇的生长产生胁迫, 导致芦苇生长受到限制, 从而
造成年蒸发量与芦苇产量的显著负相关。
致谢 国家杰出青年科学基金(4062- 5015)、国家重
点基础研究发展计划项目 (2010CB951303)以及
2005年沈阳大气环境研究所开放课题共同资助。
参考文献
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责任编委: 刘世荣 实习编辑: 黄祥忠