川西高原植被特征及其气候变化的相关分析

曾 波, 谌 芸, 肖国杰

(1.成都信息工程学院大气科学学院,四川成都610225;2.国家气象中心,北京100081)

归一化植被指数(NDVI)被广泛用于植被覆盖的定量研究。许多学者基于NDVI资料从不同角度研究了植被覆盖变化及其与气候因子的关系：有的研究区[1-3]植被总体保持原状,有的研究区[4-6]植被覆盖增加,局部有所退化;气候因子与植被存在一定相关性,不同区域不同气候因子与植被的相关性有所差异[6-11];降水对植被的影响存在一定的滞后效应[3-4,12],谢国辉等[13]研究天山北坡植被指数则认为,研究区植被受气温和降水的复合影响。

川西高原为青藏高原东南缘和横断山脉的一部分,平均海拔在3500米以上,季节和昼夜温差大,地质环境典型,地表生态脆弱,研究川西高原植被及其与气候因子的相关性对于学术界和发展四川经济和旅游业都比较重要。张永恒等[14]研究了西南地区植被与气候关系,但没有涉及周期变化,陈权亮等[15]研究了川西高原植被和陆面温度变化,但没有涉及植被和气候的相关性分析。川西高原NDVI和气候因子的变化特征,相关性及周期变化是怎样一个状况?文中将对该地区的植被和气候的时空变化和其相关性情况进行研究讨论。

1 资料和方法

图1 14个站点分布

选取的川西高原位于青藏高原东南部(97°E～104°E,27°N～34°N),是南水北调西线一期工程的引水区,面积近50000km2,该地区海拔4600m以上主要为高寒草甸及高山寒漠草甸,海拔4600m以下以草原为主,同时部分地区有灌木林、乔木林等[16]。在高原,由于站点稀少,直接测植被要素值很难,但卫星数据提供了一个能够很方便、快捷、准确了解植被覆盖变化情况的渠道。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被定义为：

式(1)中 CH1和 CH2分别代表可见光(0.58～0.68μ m)通道和近红外通道(0.725～1.00μ m)。 -1≤NDVI≤1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,正值越大表示植被覆盖越好。资料采用已插值的美国国家航天航空局(NASA)的NOAA-AVHRR的 NDVI,空间分辨率为0.25°×0.25°,区域为103.875°E～97.125°E,34.625°N ～27.875°N,时间范围为1982年1月～2002年12月;此外选取川西高原14个气象站点(图1)的月平均气温和月降水总量资料。研究者[4-5,17]根据不同因素将植被覆盖度进行了分类,研究方法有趋势系数[18],皮尔逊相关、偏相关和滞后相关、Morlet小波分析等。

2 川西高原植被变化变化特征

2.1 NDVI的时间变化特征

图2是NDVI的时间序列图,由图可知：NDVI总体呈增加趋势,年均值在0.32～0.35变化,其中20世纪80年代和90年代初期年均值较小,90年代的NDVI年均值相对80年代波动较剧烈。

2.2 NDVI空间变化特征

通过NDVI、气温、降水21年均值(表1)对比划分川西高原四季可以更具体地了解它们的空间变化。根据均值大小,气候上将四季分为12～2月(冬季),3～5月(春季),6～8月(夏季),9～11月(秋季),但从NDVI的角度将四季分为1～3月(冬季),4～6月(春季),7～9月(夏季),10～12月(秋季)。这样计算3个量时,气候方面就有20年值(1982年1月和2月及 2002年3月～12月剔除),NDVI有21年值(1982年1月～2002年12月)。

图3是NDVI 4个季节21年均值的空间分布,春季整个川西高原植被基本都处于生长阶段,石渠NDVI值相对较小;夏季整个川西高原覆盖良好(若尔盖附近覆盖最好),局部(主要为川西高原西南部)覆盖差;秋季高原北部覆盖最差;冬季高原覆盖总体比秋季差。

为了更清晰的分析川西高原各个区域NDVI变化趋势,用趋势系数[18]分析4个季节的NDVI(图4)。从图4可以看出：春季大部分地区为线性增加趋势,其中西部增加比东部明显;夏季东部和南部是减小趋势,且越往东减小越明显;秋季北部线性减小趋势,南部线性增加趋势;冬季川西高原整体呈增加趋势,南部增加比北部明显。

图2 1982～2002年NDVI变化

表1 1982～2002年月均降水量、气温和NDVI

图3 1982～2002年的NDVI空间分布

图4 1982～2002年的NDVI趋势系数

2.3 NDVI的周期变化

用Morlet小波分析NDVI的周期变化,如图5所示。NDVI的明显主要振荡周期为4～5年和10年,其中大尺度周期经历了减少-增加-减少过程,而4～5年振荡周期在1985～1991年和1996～2002年表现最明显,在1994～2002年时间段增加中有减少,减少中有增加。

3 气候变化特征分析

图5 NDVI的Morlet小波分析

3.1 气温和降水的时间变化特征

图6和图7分别是气温和降水量的时间序列变化。从图6和图7可以看到,在整个全球气温上升的大背景下,川西高原21年来的气温整体呈上升趋势,20世纪80年代初期和90年代初期气温均值相对较低,90年代相对80年代波动较剧烈,这与前面分析的NDVI变化趋势较一致;整体看降水量没有明显增加趋势,80年代的降水量波动不大,而90年代的降水量波动幅度较大,这一点和气温的波动相似,由此看90年代的气候相对80年代波动大。

图6 1982～2002年气温变化

图7 1982～2002年降水量变化

对14个站气温和降水做趋势系数(表2)分析,进一步了解气温和降水的变化。从表中可以看出,多数站四季气温基本线性增加趋势,这与前面分析的气温序列变化一致;春季降水线性增加趋势,这可能与气温升高冰雪融化有关,其他3季有些站增加有些站减少。

表2 14个站气温和降水的趋势系数

3.2 气温和降水周期变化

用Morlet小波分析了降水和气温的周期变化,如图8和9所示。降水主要振荡周期是5年和10年,其中10年时间尺度与李海东等[19]发现雅鲁藏布江中游河谷地区准11年周期结论基本一致,文中10年时间尺度在1987～2000年经历了明显的增加-减少-增加过程变化,而处于2002年的降水减少线未闭合,说明2002年及后面几年可能处于降水减少阶段,5年的时间尺度在1987～1996年较明显;气温的主要振荡周期是4年和10～12年,其中大尺度时间经历了减少-增加-减少-增加,1993～2001年的4年时间尺度明显,在这个时间阶段内大的时间尺度又包括了小的时间尺度,增加中包含了减少的时间尺度。3个量在这21年的时间尺度分析中有非常接近的大时间尺度和小时间尺度,这可能说明3个量之间存在一定相关性。

图8 降水的Morlet小波分析

图9 气温的Morlet小波分析

4 NDVI和气候的相关性

众所周知,植物的生长离不开最基本的气象条件：水和温度。许多学者采用不同的方法及资料研究NDVI和气候因子的相关性,得到的相关程度不尽相同,对此从基本相关(皮尔逊相关)出发,采用偏相关(排除在其他变量的影响下计算变量间的相关系数),滞后1个月和滞后2个月相关对比来探讨川西高原植被和气候的相关性,如表3所示(*表示超过置信度水平0.05的检验)。做相关性研究时,由于资料样本量21少于30,所以采用无偏相关系数加以校正。从表3中可以看到,春初和夏末的降水与NDVI负相关显著,冬末春初降水和NDVI滞后正相关显著;冬末春初的气温和NDVI正相关显著,冬末春初NDVI和气温滞后正相关显著,而夏初NDVI和气温滞后负相关显著。NDVI与降水和气温的偏相关绝对值比皮尔逊相关的绝对值偏小一些,但值的正负一致。NDVI和气温,除5、6、7、10月之外,无论哪种相关都是正相关,这就是说气温和NDVI基本是正相关的,但当气温上升到一定值时,高原植被和气温的相关性不大或者负相关;NDVI和降水,除春季有一定正相关,其他三个季节都是负相关,滞后1～2个月春夏冬季基本正相关,说明NDVI对降水的反应存在一定的滞后性。此外对生长期(21年4～10月)147个月的相关性分析得出：NDVI和降水的相关性为0.651,NDVI和气温相关性为0.798。综合以上分析来看,川西高原有些地区NDVI和气候因子相关性大,有些地区小甚至负相关;不同季节相关性有所差异;高原NDVI与气温的相关性比与降水大,NDVI对降水有一定滞后效应。

表3 NDVI和气候因子的月相关性

5 结论与讨论

(1)1982～2002年川西高原植被覆盖度总体有所增加,不同地区增加幅度不同,气温上升明显,降水基本无变化,NDVI变化趋势和气温变化趋势较一致;NDVI不同季节不同区域增加和减少趋势不同;NDVI和降水趋势系数因季节、区域不同而有所增减,从总体看气温线性增加趋势。

(2)人为干扰也能引起NDVI值的变化,若采用数据分辨率较大,短期内人为干扰引起的NDVI值变化表现不明显,故大多数或所有类型的NDVI的变化一般都是由气候因子引起的[21]。因此,在不考虑其他因素的条件下(如人为因素),NDVI与气温的相关性比与降水的相关性大,说明在川西高原地区气温是植被生长的主导因子,降水是植被生长的重要因子;NDVI对降水有一定的滞后效应。

(3)川西高原NDVI周期约10年和5年左右,降水和气温周期也是类此变化,气温在未来可能为增加趋势,降水为减少趋势,NDVI短时间内可能处于增加趋势;NDVI和气温及降水之间大的时间尺度接近,短的时间尺度也很接近,进一步说明了这3个量之间存在一定相关性。

致谢：感谢成都信息工程学院大气科学学院的范光洲老师提供相关气象资料。

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