NDVI对气候因子的响应研究

张 翔，王 勇

（1.西南交通大学 地球科学与环境工程学院，四川 成都610031；2.南京信息工程大学 遥感学院，江苏 南京210044）

NDVI对气候因子的响应研究

张 翔1，王 勇2

（1.西南交通大学 地球科学与环境工程学院，四川 成都610031；2.南京信息工程大学 遥感学院，江苏 南京210044）

利用东北地区气象站点的气温、降水数据和GIMMS NDVI数据，采用趋势分析、相关分析方法，基于GIS技术分析了东北地区气候因子（气温、降水）、NDVI的变化趋势及其偏相关关系，并研究了不同气候区NDVI对气候因子的敏感性。

植被指数； 气候因子 ；东北地区

归一化植被指数（NDVI）是多种植被指数中应用最多最广泛的一种，是植物生长状态及其植物空间分布密度的最佳指示因子。研究气候因子对植被指数影响，对合理开发利用保护植被资源、土地资源，揭示气候变化的规律、监测气候环境有重要意义。Kawabata等对1982～1990年全球尺度植被的年际变化趋势进行分析[1]。Weiss等研究了美国新墨西哥中部植被NDVI与主要气候因子的季节性与年际关系[2]。李晓兵等利用中国主要植被类型的遥感特征参数分析了NDVI在生长季中的动态变化与同期气温、降水变化的关系[3]。李震等分析了西北地区植被变化与温度、降水变化的关系[4]。陈怀亮等利用中国黄淮海地区1981～2001年的NOAA/AVHRR NDVI卫星遥感资料、植被分类资料和气候资料，选择森林、草原、草甸、农田等植被类型，研究了该区域NDVI季节与年际动态变化过程及与气候变化过程的关系[5]。

本文以东北地区为例,分析气候因子、NDVI的变化规律，通过计算NDVI与气温、降水之间的偏相关系数来表征植被与气候变化的相关性。

1 资料处理与方法

1.1 数据来源及处理

研究区域为辽宁省、吉林省、黑龙江省和内蒙古自治区东部的中国东北地区。

研究区域NDVI数据来源于GIMMS NDVI数据。该数据集包括了1981～2006年间的全球植被指数变化，格式为ENVI标准格式，投影为Albers其时间分辨率是15 d，空间分辨率8 km。利用东北地区矢量图层对研究区域1982～2006年的NDVI值进行提取。

气象数据选自研究区内100个气象站点1982～2006 年日平均气温和降水观测资料。对日平均气温逐年求取平均值得到年平均气温数据，日降水数据逐年求和得到年降水量数据。利用气象站点的经纬度坐标向ArcGIS导入气象站点，导出气象站点shp格式，并进行矢量数据的投影和变换，最终输出与NDVI影像投影一致的矢量数据。利用ArcGIS地统计分析模块（Geostatistical Analyst），对气候数据进行空间插值处理和参数优化，获取像元大小与NDVI 数据一致、投影相同的气候要素栅格数据。由于气温数据的变化趋势较为连续平缓，采用克里金插值，插值时考虑各项异性，而降水具有一定的区域性，选择局部2次多项式进行插值。

1.2 研究方法

本文将NDVI及气候因子变量看作是时间的函数，采用一元线性回归模型分析NDVI、气候因子趋势变化规律，并进行显著性检验。

回归方程为：

式（2）中，n为研究时段年数；Xi为待分析变量[6]。

采用NDVI与气温、降水之间的偏相关系数来表征植被与气候变化的相关性。并用t检验法对偏相关系数的显著性进行检验[7]：

本文利用NDVI栅格图与气象要素栅格图逐像元进行相关分析，得到气象因子与NDVI的偏相关系数的空间分布图，由此从空间上来定量判断气候因子与NDVI的相关性。

2 研究结果与分析

2.1 气温、降水、NDVI的趋势变化规律

1982～2006年东北地区年均气温，除富锦站外均呈上升趋势，并且大部分站点通过0．01显著性检验，说明东北地区的气温普遍呈现上升趋势，如图1a。同时，绝大部分站点的年降水量呈下降趋势，其中大兴安岭一带、三江平原、辽东半岛部分站点通过0．01显著性检验（图1b）。NDVI的变化规律与东北地形、地貌、自然地理区划有一定的关系。其中，大兴安岭南部以东的内蒙古高原、松嫩平原、辽河平原的绝大部分地区NDVI呈现上升趋势。尤其在松嫩、辽河平原地区，上升趋势显著。而大兴安岭北部、三江平原、长白山一带NDVI呈现下降趋势，其中大兴安岭北部与松嫩平原交界处、长白山以北下降趋势显著，如图1c、图1d。

图1 气温、降水、NDVI趋势倾向率(a、b、c)及通过检验区域(d)

2.2 NDVI与气温、降水的相关性

计算研究区1982～2006年NDVI与气温的偏相关系数发现，大兴安岭北部以西的呼伦贝尔大草原一带，NDVI与气温呈负相关（如图2）。该区为典型的寒温带落叶针叶林区域，气温有升高的趋势，而降水和NDVI呈现出下降趋势（如图1）。该区域植被可能由于气温上升和降水减少，导致对气候变化不适应，而呈现出气温上升NDVI减少的负相关关系。而大兴安岭以东地区的NDVI与气温呈现显著的正相关性，平原地区相关性显著（尤其辽河平原），但大小兴安岭地区、长白山部分地区NDVI与气温的相关关系稍弱（如图2）。NDVI年平均值与气温的偏相关系数分布与气温的空间分布规律相似，NDVI与气温的相关性正负交界线大致在0℃等温线附近。-1℃～2℃范围内，NDVI与气温的相关性并不明显，当气温小于-3℃，NDVI与气温呈负相关，而当气温大于5℃，NDVI与气温的相关性呈现显著的正相关。说明不同的气温范围，NDVI对气温响应的敏感程度不同。

图2 NDVI与气温偏相关系数空间分布

全区NDVI与降水的相关性分布与地形地貌、自然地理区划、植被分布有一定的联系。区域内NDVI与降水均表现出较高的正相关性。从偏相关系数空间分布和通过0．05检验的情况来看，平原地区NDVI与降水的相关性稍低，尤其是松嫩平原和辽河平原，该区域水系较多，土壤含水量较高，并且植被以一年一熟粮食作物和耐寒经济作物为主[8]，受人工灌溉影响较大，因此与降水影响较小。而大兴安岭南部以西的内蒙古高原处于中温带干旱区，植被以温带丛生矮禾草、矮半灌木草原为主，因而NDVI与降水呈现显著的相关性；以温带、亚热带落叶阔叶林、落叶灌丛、矮林为主，处于500～600 mm降水线范围内的大兴安岭以北-小兴安岭-长白山一带，NDVI与降水的相关性也很明显（如图3）。

图3 NDVI与降水偏相关系数空间分布

2.3 不同气候区划NDVI与气温、降水的年际变化规律和相关性

将1982～2006年的NDVI、气温、降水求25 d平均值，并利用气候区划矢量数据进行分区统计栅格的平均值，分析不同气候区划NDVI、气温、降水的年际变化曲线和它们之间的关系。从数值大小看，湿润区NDVI普遍高于干旱区（如图4）。从相关性看，暖温带亚湿润区、中温带干旱、亚干旱区与气温、降水的相关性均为正，且显著。而寒温带湿润区、中温带湿润、亚湿润区NDVI与降水呈相关性为负，且不显著，如表1。综上，湿润区域植被状况好于干旱区，干旱区域NDVI与降水呈现显著的正相关，植被对降水更为敏感。

表1 不同气候区划NDVI与气温、降水偏相关系数

图4 不同气候区划NDVI、气温、降水年平均值变化曲线

3 结 语

本文进行了气象因子、NDVI趋势分析，计算了NDVI与气温、降水之间的偏相关系数，分析了不同气候区划NDVI、气象因子的年际变化规律及其相关性。

1）东北地区年均气温普遍呈现显著上升趋势，绝大部分区域年降水量呈下降趋势。松嫩平原、辽河平原一带NDVI与气温变化趋势相同，均为上升。而大兴安岭北部、三江平原、长白山一带地区NDVI与降水变化趋势相同，均为下降。

2）NDVI受气温影响大于降水的区域主要集中在平原地区，呈现显著的正相关性，且不同气温范围NDVI对气温的响应敏感程度不同。全区NDVI与降水呈正相关性，且山地区域和干旱区域NDVI受降水影响大于气温。这可能由于平原内水系较多，土壤含水量较高，植被以经济作物为主，受人工灌溉影响较大，而造成该片区域NDVI对降水响应稍弱的现象。

3）在不同的气候区划中，湿润区NDVI＞干旱区NDVI，干旱区域NDVI与降水呈现显著的正相关，说明相对于湿润区，干旱区植被对降水更为敏感。

[1] Kawabata A， Ichii K， Yamaguchi Y． Global Monitoring of the Interannual Changes in Vegetation Activities Using NDVI and Its Relationships to Temperature and Precipitation [J]． International Journal of Remote Sensing，2001(22): 1 377-1 382

[2] Weiss J L，Gutzler D S，Coonrod J E，et al． Seasonal and Inter-Annual Relationships between Vegetation and Climate in central New Mexico，USA[J]． Journal of Arid Environments，2004(57):507-534

[3] 李晓兵，史培军．中国典型植被类型NDVI动态变化与气温、降水变化的敏感性分析[J]． 植物生态学报，2000,24(3)379-382

[4] 李震，阎福礼，范湘涛．中国西北地区NDVI变化及其与温度和降水的关系[J]．遥感学报，2005,9(3):8-13

[5] 陈怀亮，邹春辉，刘玉洁，等． 1981～2001年中国黄淮海地区植被 NDVI 变化特征及其与气候的关系[C]．中国气象学会，2005

[6] 魏凤英．现代气候统计诊断与预测技术[M]． 北京：气象出版社,1999

[7] 徐建华．现代地理学中的数学方法 [M]． 北京：高等教育出版社，2002

[8] 周琳．东北气候[M]．北京：气象出版社,1991

P208

B

1672-4623（2014）06-0039-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2014.06.014

张翔，硕士，研究方向为地图学与地理信息系统。

2013-07-10。