APP下载

孟加拉国博多河流域NDVI时空变化及其与气候因子的相关性

2021-01-12李思楠赵筱青普军伟苗培培

水土保持研究 2021年1期
关键词:降雨量气候变化植被

李思楠, 赵筱青, 谭 琨, 王 茜, 普军伟, 苗培培

(1.云南大学 地球科学学院, 昆明 650500; 2.云南大学 国际河流与生态安全研究院, 昆明 650500)

地表植被是陆地生态系统的核心组成部分,不仅能够促进地球生态系统平衡、能量流动、水循环以及气候变化[1-2],而且对于生态系统之间的能量传输和物质交换起着重要作用[3]。同时,它也是生态环境变化的敏感因子,是监测生态环境变化的一种重要的工具[4]。温度和降水等气候因子作为植物生长发育的必要环境因素,对植被的生长和物候等具有重要影响[5],气候变化必然也影响植物的生长状态[6]。因此,植被常常被视为全球环境变化的重要指示器[7]。植被覆盖变化严重受制于气候变化和人类活动的共同影响[8],其中,气温和降水是影响植被生长的主要自然因素[9]。由于研究植被变化及其与气候因子的关系可以为应对全球变化提供重要的理论依据[10],近年来,开展植被覆盖研究揭示区域生态系统演化特征已成为全球变化研究的一个重要领域[11]。

归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)是植被要素的重要表征之一[12],能较好地反映植被生长活动的季节变化和年际变化,因此被广泛应用于全球或区域尺度上植被覆盖变化特征及其对气候的响应模式的研究上[13-14]。在之前的研究中,研究者们侧重于分析均态气温和降水与植被覆盖之间的相关性,结果表明气温一般有利于水资源丰富地区的植被生长,降水则通常对干旱地区或者干湿季差异明显地区的植被活动具有显著的胁迫性[15-17]。有学者在中国三江源地区的研究中发现气候条件的变化对植被生长产生负面影响[18]。并且气温是决定流域植被绿度的控制因素,植被对降水的响应相对较低[19]。此外,也有学者在不同区域开展了长时间序列植被指数的动态分析[20-21]、植被覆盖变化驱动因子分析[22]、气候变化及人类活动对植被覆盖的影响[23]等研究,取得了很多丰厚的研究成果。区域植被覆盖度与气候变化的响应成为全球变化科学研究的热点。

博多河流域位于孟加拉国境内,是该国社会经济发展的核心区和战略区,而孟加拉国是中国“一带一路”发展倡议沿线重要节点国家,研究沿线国家的植被—气候环境,对于恢复和建设区域生态安全具有重要的意义和价值。研究以孟加拉国博多河流域为研究区,基于1980年、2000年、2017年流域遥感影像数据和流域内各城市气温与降水数据,采用GIS软件和数理统计分析工具相结合的方法,分析1980—2017年近40 a间博多河流域NDVI变化情况和气候变化情况,并试图分析两者间的关联性,旨在为改善流域生态安全状况、丰富流域植被变化与气候变化的响应研究提供科学参考。

1 试验材料与方法

1.1 研究区概况

博多河流域位于孟加拉国境内,起源于喜马拉雅山脉,是恒河在孟加拉国西端的两条分支之一,流域总面积约31 000 km2[24-25]。途经纳瓦布干、拉杰沙希、巴布纳、库什蒂亚、里德、拉杰巴里和坚德布尔区等7个区,属于恒河平原区,地势平坦(图1)。流域大部分地区属亚热带季风型气候,湿热多雨。博多河流域是孟加拉国最重要的流域,将孟加拉国分为西南和东北两个大部分,同时给沿岸的地区带来了丰富的水源和营养物质,对该国大气环境的改善和水资源的保护发挥着不可替代的作用。流域范围内耕地面积占流域总面积的70%以上,这也造成流域整体生态环境压力较大,植被覆盖指数较低。

图1 研究区位置

1.2 数据来源及处理

1.2.1 NDVI数据 研究使用60 m空间分辨率的1980年7月Landsat 3 MSS影像以及30 m空间分辨率的2000年、2017年7月Landsat 5 TM影像(NDVI数据在每年6—8月效果最佳[26],因此本文选取中间月份计算流域NDVI),以上影像均来自美国地质勘探局(http:∥glovis.usgs.gov/)。利用ENVI 5.1和ArcGIS 10.2对遥感影像进行几何校正、图像增强、镶嵌和裁剪等处理后,通过ENVI 5.1的Band Math工具计算博多河流域1980年、2000年、2017年流域NDVI数据,其值在-1~1。同时,为同步各年份NDVI计算结果的尺度大小,本研究综合考虑遥感影像的分辨率及转化后的影像效果,将所有影像的栅格单元大小转化为60 m×60 m。

为更好地分析植被覆盖动态变化,根据博多河流域NDVI值和土地利用覆盖情况,除了将NDVI≤0的区域设为裸露区外,将NDVI>0的区域通过自然断点法[27]分为以下5个等级:裸露区、低覆盖区、中等覆盖区、较高覆盖区和高覆盖区。

1.2.2 气象数据 研究采用年总降雨量和年平均温度作为影响地表植被动态变化的气候要素,其中1980年、2000年、2017年的气象数据来源于美国国家海洋和大气管理局(https:∥www.noaa.gov/)。综合考虑结果的准确性和城市气象数据的可获取性,本研究选取达卡、博格拉、拉杰沙希和朗布尔等10个城市作为气象点(10个城市均匀分布于博多河流域全境范围内),在ArcGIS 10.2中采用Kriging插值进行空间插值处理,再通过掩膜提取,最终获得博多河流域1980年、2000年、2017年的年总降雨量和年平均温度的空间分布数据,其空间分辨率为60 m。

1.3 研究方法

1.3.1 NDVI趋势分析 由于数据的获取限制,本研究采用差值法[28]对1980年、2000年、2017年NDVI的变化趋势进行分析,计算公式如下:

Ci-j=NDVIi-NDVIj

(1)

式中:Ci-j为第i年NDVI与第j年NDVI的差值。

借鉴相关学者的研究,将NDVI的变化趋势分为以下7个等级:高度改善(Ci-j>0.25)、中度改善(0.15

1.3.2 NDVI与气候因子的相关性分析 基于1980年、2000年、2017年博多河流域NDVI与气候数据(降雨和温度),通过ArcGIS 10.2中的Raster Calculator工具逐像元计算Pearson相关系数,来反映不同降雨和温度与植被指数的相关性[29]。计算公式如下:

(2)

同时,对相关性的显著性水平进行分级,|rx,y|<0.3为弱相关,0.3<|rx,y|<0.5为低度相关,0.5<|rx,y|<0.8为显著相关,0.8<|rx,y|<1为极显著相关[30]。

2 结果与分析

2.1 博多河流域NDVI时空变化特征

2.1.1 NDVI数量变化 1980年、2000年、2017年孟加拉国博多河流域各等级下NDVI的数量结构见表1,1980年、2000年流域以裸露区为主,均占流域总面积的80%以上,其余4个等级所占流域面积比例较少。同时,1980年存在0.37 km2的高覆盖区,而在其他年份中均无高覆盖区。2017年博多河流域NDVI整体呈上升趋势,且低覆盖区所占比例较多,占流域总面积的40.45%,其次为裸露区和中等覆盖区,分别占31.79%和27.64%。较高覆盖区在各年份中所占比例较小,分别占流域总面积的0.003 5%,0.066%和0.12%。从NDVI变化结构上看,流域植被整体生长状况开始好转。

表1 1980-2017年博多河流域不同类型NDVI数量结构百分比 %

2.1.2 NDVI空间变化 1980—2017年孟加拉国博多河流域植被覆盖状况呈现上升趋势(图2)。由图可知:(1) 裸露区:除水域范围外,1980年裸露区主要分布于流域北部和中部,在东南部有少量集中连片分布,2000年流域北部和中部的裸露区范围有扩大趋势,且主要由低覆盖区转入,2017年裸露区主要分布于流域东南部以及河流周边;(2) 低覆盖区:1980年、2000年、2017年都主要分布于流域南部和东南部,同时在2017年流域的西北部存在大片低覆盖区,并主要由裸露区转入;(3) 中等覆盖区:1980年、2000年中等覆盖区在流域范围内分布较少,主要分布于流域南部靠近河流入海口的区域,在2017年中等覆盖区呈现显著的扩张趋势,其扩张范围主要分布于流域北部和中部且主要由裸露区转入;(4) 较高覆盖区:1980年主要分布于流域东南部并为零星分布,2000年在流域东南部的分布有明显的扩张且主要由中等覆盖区转入,而2017年则主要分布于流域中部;(5) 高覆盖区:1980年零星分布于流域东南部且分布范围极小,在其他年份没有分布。

图2 1980年、2000年、2017年博多河流域NDVI空间分布

利用1980年、2000年、2017年流域整体NDVI数据,计算1980—2017年博多河流域NDVI平均值并得到平均NDVI空间分布图(图3)。从图3可以看出,博多河流域1980—2017年平均NDVI呈现东、南部高,西、北部低的分布模式。流域东部林地分布广泛且降雨较多,南部则位于博多河入海口位置,生态多样性丰富,生态环境质量相比其他区域更好,因此在这些地区NDVI较高,整体处于0.2~0.5,属于低覆盖区和中等覆盖区;流域南部和西部存在广泛的耕地分布,且主要为旱地,水田面积较小,因此在这些区域植被覆盖程度较弱,NDVI较低,集中处于0.1~0.2。NDVI值小于0.1的无植被覆盖区域主要为河流、湖泊和荒滩等。

图3 博多河流域1980-2017年年均NDVI空间分布

2.1.3 NDVI变化趋势 博多河流域1980—2000年植被覆盖指数呈下降趋势(表2),退化区面积占流域总面积的47.91%,并主要以轻度退化区为主,其次为无变化区,占30.97%。如图4A所示,退化区主要位于流域北部、西部和中部,其中轻度退化区主要位于流域北部和西部;无变化区主要位于流域西北部和北部,在流域东南部有少量零星分布;改善区主要位于流域南部和东部且以轻度改善为主。

博多河流域2000—2017年植被覆盖状况呈现好转趋势(表2),改善区面积占流域总面积的73.45%且以高度改善为主,退化区较1980—2000年期间有明显减少,仅占流域总面积的15.27%,无变化区的减少也很显著。如图4B所示,高度改善区在流域北部、西北部、东北部、东部和中部有大规模连片分布,中度改善区和轻度改善区主要分布于流域东部和东南部,无变化区在流域西部和东南部有少量分布,3种类型的退化区集中分布于流域南部和东南部。

从1980—2017年博多河流域NDVI的整体变化趋势上看,流域植被覆盖状况有明显的好转(表2),3种类型的改善区所占面积比例较大,占流域总面积的70.64%,其中,高度改善区面积最大。其他趋势类型按面积占比从大到小依次为:无变化区,轻度退化区,高度退化区和中度退化区。从空间分布上看,见图4C所示,博多河流域NDVI呈现快速增长趋势,且在流域北部和中部增长较为显著,在流域东南部也存在规模分布的中度改善区和轻度改善区,退化区则主要分布于流域南部和东南部,其中高度退化区主要位于博多河周边范围内,而无变化区在流域东部和东南部有少量连片分布。

图4 博多河流域1980-2017年NDVI变化趋势空间分布

表2 博多河流域不同年份不同NDVI变化趋势类型的面积百分比 %

2.2 博多河流域气候变化特征

2.2.1 年总降雨量变化 1980—2017年博多河流域年总降雨量呈现逐年的显著增长(图5A),年最高降雨量增长率分别为49.94%和231.14%,年最低降雨量增长率分别为362.65%和245.90%。

从空间分布上看(图6),1980年博多河流域年总降雨量呈现自北向南逐渐增加的空间分异特征,降雨量较高的区域主要位于流域南部靠近河流入海口的区域,降雨量较低的区域则主要位于流域西北部和中部。2000年最高降雨量位于流域南部和东南部,最低降雨量位于流域西北部,全年降雨量呈现自西北向东南逐渐增加的趋势。2017年最高降雨量主要位于流域北部河流广泛分布区和流域南部河流入海口处,年最低降雨量则主要位于流域西部水资源量较少的区域。

2.2.2 年平均温度变化 1980—2017年博多河流域年均温度呈先减少后增加的趋势(图5B),在1980—2000年期间,流域年平均最高温度下降0.7℃,下降率为2.66%,年平均最低温度下降0.68℃,下降率为2.74%;在2000—2017年期间,年平均最高温度增加0.93℃,增长率为3.66%,年平均最低温度增加0.90℃,增长率为3.73%。从近40 a温度变化上看,年均最高温度上升0.24℃,年均最低温度上升0.22℃。

图5 1980年、2000年、2017年博多河流域气候变化对比

从空间分布上看(图6),1980—2017年年均最低温度都主要分布于流域北部,随着时间的增长,最低温度线呈现显著的向流域南部推移的趋势;年均最高温度则主要分布于流域东南部,其分布范围随时间的增长逐渐向东南部缩小。

图6 1980年、2000年、2017年博多河流域气候变化空间分布

2.3 博多河流域NDVI与气候之间相关性分析

为进一步分析博多河流域NDVI变化与气候变化之间的关系,本研究从年总降雨量和年均温度两个角度,通过相关系数对流域NDVI变化与气候变化进行相关性分析。

2.3.1 NDVI与降雨量的相关性 博多河流域NDVI与年总降雨量之间相关系数的平均值为0.40,NDVI与年总降雨量之间的相关性较大,并主要呈现正相关关系,其中显著正相关所占比例最多,占流域总面积的53.09%,由此表明降雨的多少对博多河流域植被的生长活动总体上造成了显著的正向影响。如图7A所示,在1980—2017年博多河流域年降雨量较低的北部和中部地区,流域NDVI与年降雨量之间的相关系数较高且主要为显著正相关关系,这说明在气候条件干旱的地区,降雨的增加有利于植被的生长发育,促进覆盖指数的增加;相反,在河流等水域周边范围及南部沿海等水资源丰富的地区,相关系数较低并整体趋于弱负相关关系,从而表明在水源丰富的地区降雨量的多少对区域植被的生长不会产生促进作用,甚至可能会产生不利的影响。

2.3.2 NDVI与温度的相关性 博多河流域NDVI与年均温度之间的相关系数平均值为0.20,远低于NDVI与年总降雨量之间的相关系数,且主要为中度正相关和弱正相关,占流域总面积的62.47%,由此表明温度对博多河流域植被生长状况的影响没有降雨量高,温度的变化不是流域植物生长最主要的影响因素。如图7B所示,流域北部以中度正相关为主,在该地区植被的生长发育受到温度的正向影响最为显著,流域西部和东南部则以弱正相关为主;在流域中部、东部和南部,相关性均呈负向趋势,特别是在南部地区,存在集中连片的中度负相关区域,由此表明在这些地区温度的增加会阻碍植物生长。

图7 1980-2017年博多河流域NDVI与气候因子的相关性

3 讨 论

3.1 NDVI与气候变化的相关性分析方法

对于区域NDVI变化与气候变化两者间的响应研究,旨在为区域植被生长和生态安全提供最优的改善思路和科学基础。目前,对于NDVI变化与气候变化的相关性研究方法包括基于Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验方法的NDVI驱动力分析[17,31]和基于相关系数计算方法的NDVI相关性分析[5,10,32]等。前者是判断长时间序列数据趋势的重要方法并且已经逐渐应用到植被长时间序列分析中[31],然而这种方法需要序列数据作为数据基础[31],对于长时间间隔的数据并不适用。后者是分析不同因子间关联程度的重要基础,它不需要序列数据作为数据源,可对单一年份或间隔年份两个因子间的关联程度进行评价[10],这是它与前者最大的区别。综合考虑本文数据的可获取性和研究结果的科学性,我们基于Pearson相关系数的计算公式,对1980年、2000年、2017年博多河流域NDVI数据与气候变化数据进行逐像元计算后发现,我们的研究结果和其他众多学者对于NDVI变化与气候因子的相关性研究结果一致,说明研究方法适合流域对区域变化的研究,同时也为类似区域中长时间尺度的NDVI与气候要素的相关性研究提供参考。

3.2 博多河流域NDVI与气候变化的相关性结果

我们的研究结果验证了植被活动随气候因子的变化过程存在明显的阈值[33]。1980—2017年博多河流域NDVI与降雨量存在显著的正相关关系,特别是在降雨量较少的干旱地区,由于降水量稀少,蒸发量大,植被生长对降水量极为敏感,此研究结果与其他学者对于NDVI与降雨量的相关性研究结果一致[34]。同时,我们的研究也发现,在水资源充沛的地区,降雨量与NDVI表现出负相关关系,即降雨量的增多会导致植被生长状况的下降。究其原因,我们不难发现,在河流分布区和河流入海口等水资源充足的地区,植被已拥有满足其生长需求的水资源量,当植被生长区的水资源总量超过一定阈值[35],就会干扰植被根系对水的吸收,影响植被生长。

1980—2017年博多河流域NDVI与温度存在正相关关系,但相关性低于降雨与NDVI之间的相关性。区域温度的上升会导致植被光合作用的加强并促进植物的生长[36],特别是在降雨量较高的区域[37]。同时,张晓东[9]、李艳菊[15]和尤山南[32]等的研究结果都已表明在温度较低的地区植被生长与温度之间呈现显著的正相关关系。然而,当不断上升的温度超过植被生长所需的最优值,过高的温度会导致植被蒸发的加快,植被生理活动受温度限制较大,从而严重阻碍植被的生长[38-39]。

值得注意的是,区域NDVI的变化受到多重气候要素的影响,而本文对于博多河流域NDVI变化特征与气候因子的相关性研究由于数据和区域的限制,只是从降雨量和温度两个方面对其展开分析,针对气候变化对植被生长的季节性差异和滞后性问题[26]没有考虑,同时,对于区域人类活动对植被覆盖的影像也没有展开研究,今后将在这些方面对博多河流域展开更加深入的研究。

4 结 论

(1) 从NDVI的数量和空间变化上看,1980年、2000年流域NDVI以裸露区为主,流域南部的植被生长状况较好,2017年以低覆盖区为主,流域北部和中部的植被生长状况较好。流域1980—2017年的平均NDVI呈东部、南部高,西部、北部低地域分布模式。

(2) 从NDVI的变化趋势上看,1980—2000年博多河流域NDVI呈现下降趋势,2000—2017年呈显著上升,从1980—2017年流域整体NDVI变化状况上看,近40 a流域植被状况显著好转。1980年、2000年、2017年增长区和退化区的空间分布呈现显著的空间差异特征。

(3) 1980—2017年博多河流域年总降雨量逐年递增,1980年自南部向北部增递减,2000年自南部和东南部向西北部递减,2017年自南部和北部向西部递减。流域年平均温度先减少后增加,且整体呈上升趋势,流域1980年、2000年、2017年温度均呈现自东南部向北部递减的趋势。

(4) 博多河流域年总降雨量和年平均温度与NDVI的相关系数平均值分别为0.40,0.20,降雨量对NDVI的影响要高于温度。其中,NDVI与年降雨量在流域北部和中部相关系数较高并主要为显著正相关关系,在水域周边及南部沿海地区,相关系数较低并整体趋于弱负相关关系;NDVI与年平均温度在流域北部以中度正相关为主,西部和东南部则以弱正相关为主,而在流域中部、东部和南部,相关性均呈负向趋势。

猜你喜欢

降雨量气候变化植被
呼和浩特市和林格尔县植被覆盖度变化遥感监测
基于植被复绿技术的孔植试验及应用
探索气候变化起源真相的艺术作品
来安县水旱灾害分析与防灾措施探讨
德州市多年降雨特征分析
降雨量与面积的关系
与生命赛跑的“沙漠植被之王”——梭梭
央行行长们就应对气候变化展开辩论 精读
蝗灾降临东非,气候变化可能是罪魁祸首
美中摩擦可能会破坏与气候变化做斗争