2000-2015年青海省不同功能区NDVI时空变化分析

李 璠， 徐维新

(青海省气象科学研究所， 青海 西宁 810001)

归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index, NDVI)作为评价植被生长状况的重要因子，不仅直观地反映植被长势在全球或区域尺度上的生长情况，亦可从长时间序列反映变化趋势[1]，同时节省了传统上地面调查所消耗的人力、物力和时间，在全球气候变化和生态系统研究中扮演着重要的角色。因此，近年来，以NDVI时空变化趋势为基础的相关研究成为全球变化与陆地生态系统的热点内容之一[2-4]。

青藏高原是气候变化的敏感区和脆弱区，存在对比强烈的气候带，这种极端环境下发育的植被对气候变化极为敏感，被认为是研究生态系统对气候变化适应与响应机制的天然实验室[5]。青海位于青藏高原东北部，地势西高东低，气候以高寒干旱为主，是典型的高原大陆性气候，空气稀薄，日照时数多。按照降水量和温度的变化特征，形成了东部农业区、环青海湖区、三江源地区和柴达木盆地4个不同特点的生态功能区，各区承载着不同强度的生产生活任务，人类活动的强度也不同，且生态环境脆弱，是气候变化的敏感区[6]。针对青海省的研究存在于前几年[7-9]，且各功能区的研究较为独立[10-13]，主要原因是每个功能区的草地承载力、生态系统类型、地形起伏、土壤理化性质等均不相同，学者们以每个功能区为例，延伸到不同的生态系统对气候变化、放牧强度的响应，然而这类研究深入讨论了生态系统对变化的反馈，并未对不同生态系统之间做系统比较。以青海省的4个生态功能区为例，比较荒漠生态系统(柴达木盆地)、高寒草甸生态系统(三江源地区)、高寒草原生态系统(环青海湖区)、农田生态系统(东部农业区)之间的异同。不同生态功能区之间NDVI存在怎样的时空变化特征,其差异如何,年际间波动特点有何异同,这些问题目前尚未形成定量结论。鉴于此，本研究以MODIS数据为基础，不同的生态功能区为研究对象，基于栅格单位，逐像元定量计算青海省NDVI分布现状、变化趋势和稳定性特征，重点阐明各功能区植被NDVI变化特征及波动特点，以期在未来气候变化和人类活动的双重影响下，为青海省的生态环境保护建设提供基础数据和科学参考。

1 研究区概况

青海省位于中国西部，青藏高原东北部，地处89°35′～103°04′E，31°39′～39°19′N，海拔介于1 650～6 860 m。属于典型的高原大陆性气候[14]，具有寒冷期长，太阳辐射强，气温日差较大，干旱少雨，降水比较集中等特点。根据青海气象观测资料分析，多年平均降水量为16.2～746.9 mm，平均气温为-6℃～9℃，太阳辐射量高达5 400～7 600 MJ·m-2，全年盛行偏西风和偏东风。省域北部与蒙新高原相接，东部与黄土高原交汇，境内有中国地势最高的内陆盆地——柴达木盆地，最大的内陆咸水湖——青海湖，长江、黄河、三江源的发源地——三江源及生物资源和农业资源较丰富的东部农业区(图1)。

图1 研究区地理位置Fig.1 Geographic location of the study area

2 数据分析与试验方法

2.1 数据来源及预处理

本文所利用的遥感数据来自美国NASA网站(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html) MOD13Q1陆地专题的产品，其中h25v5，h26v5文件覆盖青海省，收集2000-2015年生长季(6-9月)MODIS16天合成产品，空间分辨率为250 m。利用MRT工具(MODIS Reprojection Tool)将原始数据Sinusoidal投影转换成WGS84/Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影。

采用最大合成法[15]MVC(Maximum Value Composites)获取生长季NDVI数据，如此可最大限度地消除云、大气、太阳高度角的影响[16]，合成逐年最大值时选取像元可靠性为0和1的数据，得到高质量的NDVI数据集，并利用青海省矢量边界图裁剪出2000-2015年逐年最大NDVI栅格图像，以下NDVI无特殊说明的情况下均为年最大NDVI。

2.2 研究方法

2.2.1趋势分析 最小二乘法[17]常被用于拟合NDVI随时间的变化速率。以时间t作为自变量，NDVI 作为因变量y，拟合的直线方程为y=a+bt，b为NDVI随时间t变化的线性回归系数。按照最小二乘法分析每个像元内的时间变化特征，当b>0时，NDVI在这16年间的变化趋势是增加的；反之则是减少。即b的统计学意义是NDVI逐年增加(或减少)一个单位：

式中变量i为1～16的年序号，NDVIi表示第i年的最大化NDVI值。利用NDVI序列和时间序列(年份)的关系来判断NDVI年际间变化的显著性，b>0，表示NDVI在这16年间的变化趋势是上升的,反之则下降。趋势的显著性采用F检验，显著性仅代表趋势性变化可置信程度的高低，与变化快慢无关。统计量计算公式为：

2.2.2变异系数 变异系数(Coefficient of Variation, CV)反映变异程度，广泛运用于波动水平的分析中[18]，即标准差与平均值的比值。

3 结果与分析

3.1 青海省植物NDVI 的空间格局

青海省地形复杂，区域内局部小气候差异显著，植被NDVI空间分布差异较大。从整个区域来看(图2)，2000-2015年青海省NDVI的平均值为0.364。表现为东南偏高，西北偏低，由东南向西北、由东向西逐渐递减的分布特征。该分布的决定因素为降水季节特征和地形差异。三江源地区夏季受孟加拉湾西南季风暖湿气流的影响，加上地形抬升，使得降水充沛；柴达木盆地在暖湿气流翻越青藏高原腹地到达该地后，水汽大减，加上昆仑山及其支脉的北坡形成下沉气流，使得该区域气候干燥少雨，荒漠化现象十分严重；环湖地区受青海湖“调节”作用及祁连山地形起伏的影响，形成上升气流，使该区域降水充沛；东部农业区受海洋季风、地形起伏、人为种植结构的影响，该区域植被长势好。

不同功能区平均NDVI存在差异(图3)，东部农业区NDVI最大，达0.619，柴达木盆地最小，仅为0.138。这是因为生长季时期东部农业区种植大面积农作物，致使植被NDVI较大，而柴达木地区受恶劣气候条件的影响，荒漠化面积巨大，加之人为过度干扰(放牧、城镇化等)导致该地区长期NDVI处于低值。4个功能区NDVI频度分布表明(图4)，东部农业区NDVI多数分布在0.735～0.809之间；柴达木盆地NDVI分布比较集中，波峰范围为0.048～0.069，这些NDVI低值区主要是盆地内部沙漠分布区，面积大分布广；三江源地区NDVI频度分布范围较广，呈“M”型的双峰模型，其中一个波峰约在0.127～0.311范围内，代表地区为西部高寒荒漠生态系统，另一个介于0.615～0.817之间，代表地区为东部常年森林生态系统，这是因为三江源地区气候条件优越，大部分地区为生物量较高的高寒草甸，东西两边明显的差异使得三江源地区NDVI频度分布表现为双峰模型；环湖地区NDVI频度分布趋势与东部农业区类似，但波峰范围略低，介于0.637～0.761之间，这是因为相对于以高寒草原为主的环湖地区来说，以农田为主的东部农业区NDVI略高。

图2 青海省植被NDVI的空间分布Fig.2 Spatial distribution of NDVI in Qinghai

图3 2000-2015年各功能区NDVI平均值Fig.3 The average NDVI of functional area from 2000 to 2015

3.2 基于像元的NDVI年际变化特征

3.2.1NDVI时空稳定性分析 2000-2015年NDVI年际间稳定性程度用变异系数CV表示。从图6和表1可以看出，东部农业区NDVI以高稳定水平面积分布(CV=0～0.054)最大，占植被覆盖区的38.97%，其次是较低稳定性(CV=0.114～0.520)，较低稳定性分布在湟水河流域和黄河流域两侧，这里受人为因素的影响，波动性较大。柴达木盆地NDVI的稳定性水平以较低稳定性为主，占植被覆盖区的40.12%，这里气候条件恶劣，生态环境脆弱，微弱的气候变化都会使该区域的NDVI发生较大波动。三江源地区NDVI的稳定性水平以中等(CV=0.061～0.114)程度为主，占植被覆盖区的39.99%，高稳定的地区集中在东南部森林植被类型覆盖区。环湖地区以较低稳定性分布最广，占植被覆盖区的35.96%。青海湖北岸山区稳定性较高，南岸分布一“条带”状的稳定性高值区，这一“条带”状的地区依托青海湖的旅游业常年种植同一作物油菜，因此，稳定性较高，加上青海湖的水汽调节作用，使得周边水分条件优于环湖周围的其他地区。可以看出，青海省稳定性由植被长势和人类活动共同决定。植被长势好、草地保护力度大，稳定性则高，如三江源地区东部，有些地区虽然植被长势好，但人口密度大、种植结构频繁调整，导致稳定性较差，如东部农业区的河湟谷地。

表1 青海省各功能区稳定性水平面积比例/%Table 1 Classification of volatility level and corresponding proportions of area in functional zone

图5 各功能区稳定性水平分布Fig.5 The distribution of level of vegetation volatility in functional area

图6 青海省植被NDVI稳定性空间分布Fig.6 Spatial distribution of vegetation volatility of NDVI in Qinghai

3.2.2NDVI趋势分析 图7反映了青海省及各功能区NDVI在2000-2015年间的变化趋势，图8反映青海省植被NDVI空间变化。可以看出，在过去16年间青海省变化率为0.012·10a-1，各功能区与其变化趋势基本一致，均呈现出波动性缓慢上升趋势，各功能区变化率分别为，三江源地区0.008·10a-1、环湖地区0.018·10a-1、东部农业区0.037·10a-1、柴达木盆地0.015·10a-1，其中东部农业区和柴达木盆地NDVI增加趋势达到了显著性水平(P<0.05)。柴达木盆地是青海省重要的经济开发区，也是我国重点循环经济试验区之一，然而生态风险累积和水环境影响尤为突出[19]，在采取防风固沙和水资源保护利用等一系列综合措施后，该区NDVI得到明显改善。东部农业区水热条件匹配好，且处于低海拔地区，植被光合作用和水分利用率均高于其他地区，加之人为有利活动的影响，使该区NDVI处于高值且利好发展。三江源地区NDVI的变化趋势虽然不显著，但从图8可以看出，三江源地区的东北部有明显的好转，这部分区域通过植树造林和退耕还草的方式改善了地表覆盖状况，进而提高NDVI。结合图2和图8可以看出,环湖地区植被长势好的地方NDVI在减小，反之好转，这可能与放牧强度有关，生物量越高意味着更高的载畜量，牧民一味追求牲畜数量，不断挑战该地区草地承载力，反而生物量低的地区载畜量低，放牧强度低，加上封育及工程措施使得植被长势差的地方逐渐趋好。

图7 2000-2015年植被NDVI年际变化Fig.7 Inter-annual change of NDVI from 2000-1015

图8 青海省植被NDVI变化率Fig.8 Change rate of NDVI in Qinghai

NDVI的空间变化反映了土地的变化。2000-2015年间青海省NDVI变化趋势显著性分析表明(表2)，发生极显著减少、显著减少、轻微减少、保持不变、轻微增加、显著增加和极显著增加的植被面积分别占全区总面积的0.71%，1.28%，19.90%，3.98%，40.96%，8.88%和6.91%，结合3.2.2分析可知，近16年间青海省植被NDVI整体上呈增加趋势，其中15.79%的增加趋势达到显著。

表2 2000-2015年青海省植被NDVI变化趋势统计结果Table 2 The statistics of NDVI change trend in Qinghai from 2000 to 2015

从空间分布上看(图9)，植被NDVI极显著增加的区域主要分布在东部农业区的川水地区和柴达木盆地边缘地区。显著增加的区域广泛分布在柴达木盆地、东部农业区、青海湖南岸及黄河源头。极显著减少和显著减少的区域分布在长江源区以东、黄河源区以南、澜沧江源区及环湖地区北部。综合分析青海省植被NDVI处于整体趋好，局地轻度恶化。

4 讨论

NDVI能够很好的反映植被覆盖度、生物量和生态系统参数的变化，被认为是监测陆地植被变化的最佳指示因子[18]。

从整个区域来看(图2)，研究时间段内NDVI的平均值为0.364。表现为东南偏高，西北偏低，由东南向西北、由东向西逐渐递减的分布特征，这与刘栎杉[8]的结果一致。NDVI的空间差异主要原因在于，第一：地形影响 祁连山脉位于青海省东北部，西面地势高，平行岭谷紧密相间；柴达木盆地位于西北部，周围有阿尔金山、祁连山、昆仑山环绕；青南高原占据青海省南部的广大地区，面积近全省的一半，海拔多在5 000 m以上。第二：水热条件 年降水量由东南向西北逐次减少，柴达木盆地中、西部大部在50 m以下，与之相反的是，该地区热量条件为全省最高，青南高原和祁连山区为低温区。第三：青海湖 青海湖作为最大的内陆咸水湖，对周边生态环境的调节作用不容忽视,前两点使得柴达木盆地NDVI处于低值。三江源地区东部森林植被丰富，西部高寒荒漠面积大，使得该区NDVI频度分布呈“M”型的双峰模式。环湖地区水热条件匹配较好，NDVI值较高，仅次于东部农业区。

图9 各显著水平上NDVI变化率(极显著P<0.01，显著P<0.05)Fig.9 Significance test of NDVI trend(Highly significant P<0.01，Significant P<0.05)

从稳定性来看，植被长势和人类活动共同作用影响着青海省植被的稳定性。东部农业区在湟水河流域和黄河流域两侧有明显的较低稳定性分布，这可能是人类活动的影响对该区起主要作用，东部农业区气候条件好，适宜种植的物种多，极有可能是人为改变种植结构造成了稳定性水平较低。靠近青海湖南岸有一“条带”状的稳定性高值区，这是因为“条带”所在区域是每年生长季旅游观光的圣地，常年种植油菜花供游客赏玩，人为种植单一物种使得该区域稳定性较高。三江源地区东部植被长势好，且受相关保护政策，比如禁牧和休牧等措施，稳定性较高，然而，三江源地区中部和西部大范围地区由于气候条件恶劣，人为活动(如放牧、采药)影响,处于非常脆弱的状态，稳定性较低。

从时间变化趋势上看，青海省植被NDVI整体趋好，局地轻度恶化。尤其以柴达木盆地边缘和东部农业区浅山、川水地区趋好较明显，这与之前的结果相似[11]。三江源地区植被呈改善趋势，其中东南部改善较为缓慢，这与先前的[20-21]的研究一致，但西北部改善及长江源区以东和澜沧江源区的零散退化区尚未提及。这可能与时间序列、数据获取和实验手段的差异有关。环湖地区植被好转，变化率仅次于东部农业区，这可能得益于该区气候变暖和春秋冬降水量增多[10]，值得一提的是，环湖地区南部的共和盆地NDVI趋于好转，这与该地区实施优化牲畜结构、生态移民等一系列工程措施密不可分，然而从该地区稳定性来看依然处于劣势，因此，遏制共和盆地沙漠化任重道远。

青海省植被生长对气候因子的依赖性强，从空间分布特征便可得知气候优劣(图2)，然而人类活动逐渐的消弱了这种依赖性，如东部农业区中部、柴达木盆地东部、环湖地区西部、三江源地区东北部植被逐渐趋好(图8、9)，东部农业区的NDVI增长最快，不同于其他3个功能区，该区实施退耕还林、退牧还草、封育等一系列生态恢复工程措施的力度大、效果好。在本文中仅分析4个功能区，虽然它们有各自不同的优势生态系统，但并不单一，没有考虑不同生态系统下的NDVI变化特征；另外，未能将人类活动对不同功能区的影响量化，后期将从这两点出发在以后的研究中应予以思考和分析。

5 结论

本文基于MODIS NDVI遥感数据，通过趋势分析和稳定性分析，揭示了2000-2015年青海省各功能区逐像元尺度植被NDVI时空变化规律，结论如下：2000-2015年青海省年最大NDVI的平均值为0.364，表现为东南偏高，西北偏低，由东南向西北、由东向西逐渐递减的分布特征。除三江源地区NDVI频度分布表现为双峰外，其余3个功能区均表现为单峰，由大到小依次为东部农业区、环湖地区、柴达木盆地；各功能区稳定性均有差异，其中东部农业区最大，柴达木盆地最低；过去16年间，植被NDVI极显著增加的区域主要分布在东部农业区的川水地区和柴达木盆地边缘地区。