老哈河流域NDVI动态变化及其与气候因子的关系

刘晓帆,任立良,袁 飞,徐 静,刘 薇,喇承芳

(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;2.南京大学水科学系,江苏南京 210093;3.黄河水利委员会上游水文水资源局,甘肃兰州 730030)

目前全球气候变化成为许多学科的研究热点,主要是因为近百年来,地球表面的年平均气温上升了约0.6℃,北半球的气温升高趋势为1000a来所罕见,这一变化与人类的生存密切相关[1].植被覆盖变化是对全球气候变化和人类活动最重要的响应之一.因此,在气候变化背景下研究植被覆盖的时空变化对生态环境评估、预测以及理解植被与气候的关系都具有重要意义.

遥感数据覆盖范围广、时空连续性好,为研究大范围植被变化提供了依据[2].其中归一化植被指数NDVI(normal difference vegetation index)是目前应用最广的表征植被状况的指数,它可以很好地反映植被覆盖、生长活力以及生物量等情况[3].20世纪90年代以来,国内外许多学者利用NDVI研究了植被覆盖变化趋势及其与气候因子的关系.Ichii等[4]认为在中高纬度地区的春夏季NDVI的年际变化与气温的变化显著相关,而半干旱地区与降水和气温的相关性都很显著.信忠保等[3]利用GIMMS/NDVI数据对黄土高原地区1982～2003年间植被覆盖变化的研究表明:黄土高原地区植被整体呈现增加趋势,并存在明显的空间差异;降水是影响黄土高原地区植被变化的重要因素.

老哈河流域位于北纬40.9°～42.9°,东经117.2°～120°之间,面积为 18599km2,多年平均年降水量为450mm,属于典型的半干旱区.由于水资源缺乏,气候变化深刻影响着流域内的植被状况.本文利用1982～2006年GIMMS/NDVI数据,对老哈河流域不同植被类型NDVI年内和年际变化及其与降水、气温的关系进行分析,以进一步了解全球气候变化背景下该流域内不同类型植被覆盖度的变化及其对气候因子的响应程度.

1 数据与研究方法

1.1 数据来源与处理

本文采用的NDVI数据是由美国航空航天局(NASA)全球监测与模型研究组(Global Inventory Modelingand Mapping Studies,GIMMS)发布的GIMMS/NDVI数据.该数据是来自NOAA系列卫星(NOAA7,9,11,14,16和17)AVHRR的15d最大化合成数据,空间分辨率为8km×8km,时间是1982年1月～2006年12月.利用遥感影像处理软件ENVI分割出老哈河流域的NDVI数据,并按照临近原则对原始数据进行重采样,使其空间分辨率转变为1km×1km.为了减少云层对遥感影像的影响,采用最大像元合成法MVC(maximum value composites)[5]选取各月中最大NDVI值作为该月的NDVI值.

1982～2005年气温数据来源于老哈河流域内赤峰气象站,降水数据来源于老哈河流域内52个雨量站(图1).采用反距离平方法[6],将老哈河流域内雨量站实测的降水量插值到空间分辨率为30″的栅格单元,在栅格的基础上分别计算各类植被类型的区域平均值,并将区域平均值作为该类植被的雨量值.

土地覆被资料采用的是美国马里兰大学的全球1km土地覆被资料UMD(University of Maryland's1kmglobal land cover data),空间分辨率为30″.老哈河流域内主要植被类型有林地、灌丛、草地和耕地,其面积分别占流域面积的18.1%,5.6%,40.2%和35.6%,其余水体和城乡用地面积约占流域面积的0.5%(图1).

1.2 研究方法

应用一元线性回归分析[7]模拟各种植被类型年均NDVI和季均NDVI的年际变化趋势,经验回归方程斜率的正负反映了植被覆盖的增减趋势,其绝对值的大小反映植被覆盖的增减速率.为了研究NDVI与气温和降水的关系,选用了简单相关系数和偏相关系数[8]作为评价指标.简单相关系数能衡量2个变量之间的直接相关程度,而偏相关系数能在对其他变量的影响进行控制的条件下,衡量多个变量中某2个变量之的线性相关程度.为了客观真实地反映气温、降水对植被生长的影响,避免冬季积雪对NDVI值的影响,本文只对生长季(4～10月)的NDVI进行研究[9],在栅格的基础上分别计算各类植被类型的区域平均值,并将区域平均值作为该类植被的NDVI值.

图1 老哈河流域土地覆被类型、气象站和雨量站分布Fig.1 Distribution of land cover,meteorological tations,and rainfall gaugestations in Laoha River Basin

2 结果分析

2.1 NDVI年内变化及其与气候因子的关系

2.1.1 NDVI年内变化

计算得到的不同植被类型25a平均月NDVI如图2所示.由图2可知:林地、灌丛、草地和耕地的NDVI年内变化均呈单峰型,年最大值出现在8月,分别为0.677,0.583,0.595和0.628,生长季NDVI平均为0.523,0.389,0.411和0.447;各种植被类型NDVI从4月开始迅速增加,至7月达到较大值,之后缓慢增加至8月达到最大值,然后NDVI开始下降,到11月回到春天明显增加前的水平.11月到翌年4月老哈河流域植被枯黄,NDVI很小,变化也很小.

2.1.2 月NDVI与月平均气温、降水的关系

建立不同植被类型1982～2005年生长期月NDVI与月气温、月降水的相关统计样本,样本容量为168.植被的生长相对于气候因子的变化要缓慢得多,因而NDVI对气候因子的响应存在滞后现象,滞后现象与气候因子和所研究的区域有关[10].为了定量分析老哈河流域NDVI对降水、气温的响应,分别计算了不同植被类型生长期月NDVI与同期以及前期月气温、月降水的简单相关系数,见表1.

图2 老哈河流域NDVI年内变化Fig.2 Annual variation of NDVI in Laoha River Basin

表1 不同植被类型月NDVI与气温、降水简单相关系数和偏相关系数(1982～2005年)Table 1 Pearson and partial correlation coefficients between monthly NDVI and temperature and precipitation for different vegetation types from 1982 to 2005

从相关分析结果可以看出:各种植被类型NDVI与气温、降水之间均具有正相关关系,相关性较大,尤其是NDVI与前1个月气温之间简单相关系数均达到了0.85以上,而且相关性均通过置信度99%的显著性检验.各种植被类型NDVI对气温和降水的响应均存在滞后现象,当滞后时间为1个月时,各种植被类型NDVI与气温、降水的简单相关系数均达到了最大.灌丛、草地NDVI与前1个月降水的相关性较大,而林地相对较小,这主要受到2个方面因素的影响:一是植被生长的环境,老哈河流域林地主要分布在上游高海拔区,雨水相对充足,降水不是植被生长的限制因素,因而其NDVI与降水的相关性较小;二是植被自身的生长特性,灌丛和草地根系发达且相对较浅,对降水很敏感,因而其NDVI与降水的相关系数较大.由简单相关分析结果可知,月NDVI与气温、降水之间均存在显著的相关关系.为了区别这两者对NDVI的影响程度,又进行了NDVI与降水、气温的偏相关分析,即在假定气温或降水因子不变的情况下,分析NDVI与其中1种因子的相关性,偏相关系数见表1.各种植被类型NDVI与气温的偏相关系数均大于与降水的偏相关系数,而且相关性均通过了置信度99%的显著性检验,因而老哈河流域气温对植被年内生长的影响大于降水.

2.2 NDVI年际变化及其与气候因子的关系

2.2.1 NDVI年际变化

本文只对生长季(4～10月)的NDVI进行研究,利用4～10月NDVI均值作为年均NDVI,4～5月NDVI均值作为春季NDVI,6～8月NDVI均值作为夏季NDVI,9～10月NDVI均值作为秋季NDVI.图3给出了老哈河流域1982～2006年均和季均NDVI的年际变化趋势.从图3可以看出,老哈河流域年均NDVI在1980～1999年呈显著上升趋势,2000年陡降至最低点,在2000～2006年又呈显著上升趋势,植被覆盖逐渐恢复到20世纪90年代后期水平.总体上,1982～2006年老哈河流域年均NDVI呈上升趋势,其中20世纪90年代老哈河流域植被覆盖水平最好.从季节来看,老哈河流域夏秋季NDVI增加显著,而春季没有明显的变化趋势,各种植被类型均未通过0.01水平的显著性检验.从植被类型来看,林地NDVI增加趋势不显著,其趋势均未通过0.01水平的显著性检验,而灌丛NDVI增加最显著,其次为草地和耕地.表2给出了不同植被类型NDVI年际变化斜率、样本决定系数R2和t检验的概率值P.

图3 老哈河流域1982～2006年不同植被类型NDVI年际变化Fig.3 Inter-annual variation of NDVI for different vegetation types in Laoha River Basin from 1982 to2006

表2 老哈河流域1982～2006年 NDVI年际变化斜率、样本决定系数 R2和 t检验的概率PTable 2 Values of regression slope,determination coefficient R 2,and probability P of t-check for inter-annual variation of NDVI in Laoha River Basin from 1982 to2006

2.2.2 NDVI与气温、降水年际变化之间的关系

为了分析老哈河流域1982～2005年NDVI变化的原因,以植被生长最旺盛的夏季(6～8月)NDVI平均值为代表,分别计算了1982～2005年各种植被类型夏季NDVI与5～7月平均气温、6～8月平均气温、5～7月平均降水、6～8月平均降水的简单相关系数和偏相关系数,见表3.其中样本容量为24.由简单相关分析结果可知,夏季NDVI与同期和前期的气温呈显著的负相关,与前期降水呈显著的正相关.这说明,老哈河流域夏季气温升高会导致植被覆盖减少,而降水增加有利于植被的生长.由偏相关分析结果可知,林地和耕地夏季NDVI与同期和前期气温的偏相关系数的绝对值均大于与降水的偏相关系数的绝对值,因而在老哈河流域林地和耕地NDVI的年际变化主要是受到了气温年际变化的影响,而灌丛和草地NDVI的年际变化受前期降水变化的影响较大.图4给出了老哈河流域1982～2005年5～7月平均气温以及各植被类型5～7月平均降水年际变化趋势.对比图3(c)和图4可以看出,老哈河流域NDVI在1982～1999年呈显著上升趋势,这是1982～1999年期间老哈河流域气温降低和降水增加共同作用的结果.2000年老哈河流域夏季气温骤升和降水减少导致NDVI在2000年出现了最小值,2000年后气温的降低和降水的升高使流域植被覆盖逐渐得到恢复.

表3 不同植被类型夏季NDVI与气温、降水简单相关系数和偏相关系数(1982～2005年)Table 3 Pearson and partial correlation coefficients between summer NDVI and temperature and precipitation for different vegetation types from 1982 to2005

图4 老哈河流域1982～2005年5～7月平均气温、降水年际变化趋势Fig.4 Inter-annual variation trends of averagetemperatureand precipitation in Laoha River Basin from May to July,1982-2005

3 结 论

本文利用1982～2006年GIMMS/NDVI数据,对老哈河流域不同植被类型NDVI年内和年际变化及其与气温、降水的关系进行了研究,并得到了如下结论:

a.老哈河流域NDVI年内变化均呈单峰型,年最大值出现在8月,年最小值出现在冬季.NDVI和气温、降水之间均具有显著的正相关关系,且存在滞后现象,当滞后时间为1个月时,NDVI与气温、降水的简单相关系数均达到了最大值.老哈河流域林地与灌丛、草地相比,其NDVI受前1个月降水影响相对较小.老哈河流域气温对植被年内生长的影响大于降水.

b.老哈河流域NDVI的年际变化表现为1982～2006年老哈河流域年均NDVI呈上升趋势,其中20世纪90年代老哈河流域植被覆盖水平最好.从季节来看,老哈河流域夏秋季NDVI增加显著,而春季没有明显的变化.从植被类型来看,林地NDVI增加趋势不显著,而灌丛NDVI增加趋势最显著,其次为草地和耕地.老哈河流域夏季气温升高会导致植被覆盖减少,降水增加有利于植被的生长.老哈河流域林地和耕地NDVI的年际变化主要是受到了气温年际变化的影响,而灌丛和草地NDVI的年际变化受前期降水变化的影响较大.2000年老哈河流域夏季气温骤升和降水减少导致NDVI在2000年出现了最小值.

[1]齐述华,王长耀,牛铮,等.利用NDVI时间序列数据分析植被长势对气候因子的响应[J].地理科学进展,2004,23(3):91-99.(QIShu-hua,WANG Chang-yao,NIUZheng,et al.SVI and VCIbased on NDVItime-series dataset used tomonitor vegetation growth status and its response to climate variables[J].Progress in Geography,2004,23(3):91-99.(in Chinese))

[2]郭铌,朱燕君,王介民,等.近22年来西北不同类型植被NDVI变化与气候因子的关系[J].植物生态学报,2008,32(2):319-327.(GUONi,ZHU Yan-jun,WANGJie-min,et al.The relationship between NDVIand climateelementsfor 22yearsindifferent vegetation areas of northwest China[J].Journal of Plant Ecology,2008,32(2):319-327.(in Chinese))

[3]信忠保,许炯心.黄土高原地区植被覆盖时空演变对气候的响应[J].自然科学进展,2007,17(6):770-778.(XIN Zhong-bao,XU Jiong-xin.Time-space evolution of vegetation response to climatein the loess plateau[J].Advances in Natural Science,2007,17(6):770-778.(in Chinese))

[4]ICHII K,KAWABATA A,YAMAGUCHIY.Global decadal changes in NDVI and its relationships to climate variables[C]//International Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS).Sydney:[s.n.],2001:1818-1819.

[5]袁飞.考虑植被影响的水文过程研究[D].南京:河海大学,2006.

[6]ASHRAFM,LOFTISJ,HUBBARDK G.Application of geostatistics to evaluatepartial weather station networks[J].Agricultural and Forest Meteorology,1997,84:255-271.

[7]孙荣恒.应用数理统计[M].北京:科学出版社,1998.

[8]刘顺忠.数理统计理论、方法、应用和软件计算[M].武汉:华中科技大学出版社,2005.

[9]陈世强,文莉娟,吕世华,等.黄河上游玛曲县植被指数与气候变化研究[J].冰川冻土,2007,29(1):131-136.(CHEN Shiqiang,WEN Li-juan,LV Shi-hua.et al.Study of NDVI and climate change in Maqu county upstream of Yellow River[J].Journal of Glaciology and Geocryology,2007,29(1):131-136.(in Chinese))

[10]毛飞,卢志光,张佳华,等.近20年藏北地区AVHRRNDVI与气候因子的关系[J].生态学报,2007,27(8):3198-3205.(MAO Fei,LU Zhi-guang,ZHANGJia-hua,et al.Relations between AVHRRNDVI and climatefactors in Northern Tibet in recent 20 years[J].Acta Ecologica Sinica,2007,27(8):3198-3205.(in Chinese))