山西省植被指数时空变化特征及其对气候变化的响应

2015-10-09李丽红等

湖北农业科学 2015年17期

李丽红等

摘要：基于2001-2013年山西省中分辨率成像光谱仪（MODIS）植被指数产品（MOD 13Q1）和气象数据（气温、降水量），利用斜率分析法、相关系数分析法等方法，研究近13年来植被指数（增强型植被指数EVI、归一化植被指数NDVI）的时空变化特征，以及植被覆盖变化对气候变化的响应。结果表明，年际变化方面，整体EVI和NDVI年均值显著增加，每个月均值也呈递增趋势，其中7月份的年际增长变化最为显著（EVI、NDVI的线性增长率分别为0.003 8和0.005 7）；空间分布上，植被覆盖较茂密的地区主要分布在山区一带，植被稀疏区主要位于盆地附近；植被指数与年均降水量呈显著正相关，与年均气温整体上呈负相关，显著性并不明显，表明植被覆盖受降水变化影响较大，对其变化响应较强，受温度变化影响较小，呈弱响应关系。

关键词：山西省；植被指数EVI、NDVI；气温；降水量

中图分类号：P461.7 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）17-4143-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.17.009

植被指数是描述植被数量、质量、反映植物长势和生物量等生长状况的重要指标[1，2]。植被指数不仅可以反映地表覆盖及其变化状况，而且可用于作物估产[3]、土地覆盖分类[4]、土地灾情研究、植被生产力分析[5，6]及矿区植被变化影响[7，8]等，受到学者的关注。在众多植被指数中，增强型植被指数（EVI）和归一化植被指数（NDVI）是研究植被覆盖及其变化方面应用最多的植被指数。利用这两种指数，学者们做了大量的研究。车良革等[9]基于NDVI像元二分模型，分析了南流江流域近19年来的植被覆盖时空特征，并分析了地质情况对植被覆盖变化的影响；李建国等[10]基于NDVI数据研究了三峡库重庆地区近10年来的植被生长状况，并指出地形、坡度和地形起伏度是影响该地区植被变化的最主要因素；缪丽娟等[11]基于NDVI数据分析了蒙古国和内蒙古地区的植被覆盖情况，并进一步分析降水和气温的变化趋势及其与植被覆盖变化的关系。已有研究表明，植被覆盖变化与气象因子之间存在一定的相关关系[12-14]，但由于不同地区的植被覆盖变化差异性较大、气候变化程度也不尽相同，因此二者的对应关系亦有所不同。

本研究基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）植被指数产品（MOD 13Q1）影像数据，分析了2001-2013年间山西省植被指数月和年际间的变化情况，得到近13年来山西省植被覆盖动态变化信息，同时对比分析了NDVI和EVI在表达植被覆盖时空变化特征性能方面的差异；在此基础上，结合温度、降水等气候因子，分析了植被覆盖变化与气候变化之间的相关关系，为进行生态环境监测及全球变化研究奠定了基础。

1 研究区域与实验数据

1.1 研究区域

山西省（N 34°34′-40°43′，E 110°14′-114°33′），位于太行山以西、吕梁山以东、黄河中游东岸，全省轮廓略呈东北斜向西南的平行四边形（图1），总面积15.67万km2。地貌种类较多，主要包括山区、丘陵、盆地和平原等，整体上呈现出东北高西南低的地势。全省属于温带大陆性季风气候，北部冬季寒冷干燥，南部夏季暖湿温和，因此南北在气候上差异显著，昼夜温差也较大。呈现出的总体气候特征为春季气候多变，风沙较多；夏季炎热，雨水集中；秋季短暂，天气温和；冬季寒冷干燥[15，16]。

1.2 数据处理

研究数据（MODIS13Q1）来源于美国地质勘探局（USGS）数据共享平台，是16 d合成的MODIS陆地2级标准数据植被指数数据产品，分辨率为250 m，数据内容包括蓝、绿、红、近红波段反射率影像、EVI影像和NDVI影像。整个山西省跨越了h26v04、h26v05和h27v04 3个轨道号，每年23景，共获取2001年至2013年299景影像数据。

对获取到的MODIS遥感数据做如下预处理。图像拼接：基于地理坐标，将山西省跨越的三幅图像进行拼接；投影转换：MODIS产品数据的Sinusoidal（正弦投影）投影转换为研究所需的Albers投影（等积投影）；图像裁剪：使用山西省行政边界矢量图对遥感图像进行裁剪，得到研究区数据。利用分层数据格式（HDF）对异常数据进行剔除[17]。

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网，数据包括2001年至2013年的气温、降水量、平均气温距平、降水距平等内容，全省覆盖气象站点共18个（图1）。对获取到的数据进行了整理、合并、剔除无效数据等处理。

2 方法与结果

2.1 植被指数的变化特征

2.1.1 植被指数的时间变化特征对预处理后的MOD13Q1数据进行分解和整理后，分别得到了2001-2013历年的EVI和NDVI数据集。考虑到天气状况，为消除图像中云和积雪覆盖产生的影响，首先使用最大值合成算法，生成了每年12个月的月最大合成图，然后再对每年12个月的数据进行最大值合成，得到EVI和NDVI年最大值合成图。在此基础上，首先统计了2001-2013年两种植被指年最大合成图的平均值并绘制了变化曲线（图2）；其次，分别统计了这13年来每年12个月的EVI和NDVI年平均值数据并绘制出了它们的变化趋势图（图3）。

为了定量的研究区域内植被指数的年际变化趋势，采用斜率分析法，通过计算时间变量与对应植被指数之间的斜率值，反映植被指数的变化情况。根据斜率取值范围的不同，可以对植被指数的变化趋势进行不同程度的划分，根据文献[1]和[2]中的等级分类和结合本研究结果，将其划分为以下几个等级：-0.006 5

由图2可知，EVI和NDVI在2001-2013年间总体呈现出递增的趋势，其NDVI线性斜率为0.004 1，属于显著增加，年际相关系数为0.684 1；EVI线性斜率虽略低于NDVI（0.002 6），但也属于中度增加趋势，相关系数0.516 8。

由于山西省大部分地区主要是以农业为主，且农作物以一年一季为主，因此其植被指数变化显示出明显的作物生长季相特征。通过分析图3可以得到全省植被覆盖的季节性变化特征为：在1、2月以及12月期间属于冬季，除了种植冬小麦之外田地里基本上无其他植被，大部分为裸地，因此植被指数值最低；从3月开始进入播种期，田地里开始出苗，绿色植被覆盖率开始升高，植被指数也均开始增长；7、8月进入夏季，农产品也进入了生长旺盛期，各种类型的作物，比如最主要的两种作物玉米和大豆都基本达到生长中最旺盛的时期，以及其他的一些灌木林也是枝叶茂密，因此两种植被指数达到最大值；在之后的9、10月，随着作物进入成熟期，开始收割，直接导致了植被指数值的下降，最后在11月以后又进入冬季裸地状态。

结合图2和图3可知，除EVI和NDVI的全年植被覆盖变化趋势一致之外，同期NDVI值整体高于EVI值，这与两种植被指数的构造有关。这也与王正兴等[18]的研究结果是一致的。

此外，表1也充分反映了植被指数的季节性变化特征。从表1可以看出，从1月到12月基本上是由基本不变到轻度增加到中度、显著增加后再到轻度增加到基本不变的趋势变化。其中5月到9月的增长较为显著，而这与农作物的生长季也是相一致的；7月的EVI和NDVI增加最为显著，线性斜率分别为0.003 80和0.005 7。

2.1.2 植被指数的空间变化特征为了分析植被覆盖变化特征，基于2001-2013年EVI和NDVI年最大合成数据，按照植被生长不同阶段的阈值对其进行了密度分割，得到近13年的年均EVI和NDVI密度分割影像（图4）。全省植被覆盖状况较好的区域主要是位于北部大同以南的恒山、五台山，中西部的吕梁山、云中山、五麓山以及南部的中条山和东南部的太行山一代；植被覆盖状况相对较差的区域主要是位于北部的大同盆地、忻定盆地，中部的太原盆地，东部的长治盆地等地区。而且，通过对比可知，NDVI的变化特征较EVI更为明显，这表明在植被覆盖的空间差异性表达方面，NDVI具有明显优势。

为了研究该区域植被覆盖在空间分布上的变化情况，在2001-2013年的EVI和NDVI年最大合成影像中采集了以气象站点为中心周围的3×3的EVI和NDVI值，以9个值的平均值作为该气象站点对应的植被指数值，并利用相关系数分析法，计算了每个站点植被指数序列值与年份时间序列的相关系数，最后利用ArcGIS空间插值的方法生成了植被指数的空间年际变化分布图（图5）。绿色部分的相关系数为正数，代表植被覆盖增加的区域；红色部分代表植被覆盖减少的区域。从图5可以看出，植被覆盖增加区域主要分布在西部、南部的一些山区地带，这些地区是以落叶阔叶林和次生落叶灌丛为主的夏绿阔叶林或针叶阔叶混交林分布区，植被类型较多；而植被覆盖减少区域主要位于太原、大同、运城附近，这些地区是温带灌草丛和半干旱草原分布区，森林植被较少，优势植物是长芒草、旱生蒿类和柠条、沙棘等，且太原作为省会城市是工业化、城市化最多的城市，植被覆盖也会相应减少。这一结果说明植被覆盖的变化主要与该地区的植被覆盖类型和气象有关，因此很有必要研究植被指数与气象因子之间的关系。

2.2 气温和降水的空间分布及其变化

基于2001-2010年全省18个站点的气象数据，在ArcGIS环境中采用克里金空间插值模型[19]得到全省的年均气温、年均降水量插值数据的空间分布图（图6）。山西省的年均气温呈现出南高北低的空间分布趋势，由南向北逐渐递减，这与山西北高南低的地势相一致，近10年的年均气温为9.82 ℃，年均气温最高的站点是南部的临汾（14.46 ℃），年均气温最低的站点为五台山（2.05 ℃）。山西的年均降水量呈现出东南高西北低的空间分布格局，近10年的年均降水量为476.72 mm，年均降水量最高的站点为五台山（622.67 mm），年均降水量最低的站点是北部的大同（360.70 mm），这与山西的温带大陆性季风气候有关。

图7为2001-2010年10年的全省年均气温距平和降水量距平的年际变化趋势。由图7可知，近10年来全省的年均降水量呈上升状态，近10年上升了1.75 mm，其中2003年的变化差异最为明显；而年均气温呈现出略微下降的趋势，10年下降了1.64 ℃，整体上变化不大，差异也不显著。

2.3 植被指数与气象因子的关系

本研究通过统计山西省近10年以来的年均气温和降水数据，分析其在年尺度上与植被指数EVI和NDVI的关系。表2是利用相关系数分析法计算出的EVI和NDVI分别对气温和降水量的相关系数。从表2中可以看出，植被指数与年均降水量整体上呈正相关状态，且相关性较明显，其中东南部的几个站点与降水量呈现为高度相关（如五台山、阳城、侯马），其中最显著的是阳城，年均降水与NDVI和EVI的相关系数分别为0.540和0.867；植被指数与年均气温整体表现为负相关，其中最显著的为阳城，年均气温与NDVI和EVI的相关系数分别为-0.541和-0.619。西北部的几个站点相关性较差（如右玉、大同、河曲），其中最差的是大同，与NDVI和EVI的相关系数分别为-0.096和-0.087。同时从图7中可以看出，2003年的年均降水距平变化显著，而年均气温变化不明显，但是在图2中的植被指数年际变化趋势中容易发现，2003年的NDVI和EVI值都呈现出了明显的递增趋势，这一点说明了植被指数对年均降水比年均气温要敏感的多。

3 结论

本研究基于山西省2001-2013年MODIS数据和气象站点数据，采用最大值合成法生成年、月最大值EVI和NDVI影像，并通过空间插值得到气温和降水空间分布，在此基础上分析了近13年来植被指数在时间、空间上的变化特征，以及植被指数与气象因子之间的相关性，得到以下主要结论：

（1）在时间上，近13年来的植被指数均呈现出了增加的趋势，其中NDVI的线性斜率为0.004 1，属于显著增加，EVI线性斜率为0.002 6，属于中度增加；纵向对比发现，不同年份的对应月份也为递增趋势，其中7月份增加最为显著，EVI、NDVI的线性斜率分别达到0.003 8和0.005 7。

（2）在空间上，植被指数很好的反映了地表植被覆盖的空间差异性，植被覆盖较浓密的位于北部大同以南的恒山、五台山，中西部的吕梁山等一带，相对植被覆盖较稀疏的主要位于山西境内的盆地附近一代。植被覆盖变化与该地区的植被覆盖类型、城市化工业化程度及其气候有关。

（3）同期NDVI和EVI比较发现，无论是在时间上还是空间上，NDVI的值总是高于EVI值，这符合二者的构造特征，说明在植被空间差异性表达方面，NDVI的性能要优于EVI。

（4）全省植被指数与年均降水均呈正相关，其中相关性最为显著的是阳城，年均降水与NDVI和EVI的相关系数分别为0.540和0.867；植被指数与年均气温呈负相关，最显著的为阳城（与NDVI -0.541，与EVI-0.619）。这与山西省这些年的植被指数、气温、降水的年际变化趋势相吻合。说明植被覆盖受降水变化影响就大，对其变化响应较强，受温度变化影响较小，呈弱响应关系。

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