广东省NDVI时空变化特征及其对气候因子的响应

邓玉娇，王捷纯，徐杰，杜尧东，陈靖扬，陈蝶聪

1.广东省生态气象中心，广东 广州 510640；2.广东省气候中心，广东 广州 510640

陆地生态系统不仅是人类赖以生存和发展的生命支持系统，同时也是对人类活动和气候变化最为敏感的生态系统，因此，气候变化与陆地生态系统的相互作用关系成为当前全球变化研究中的重要内容（Williams，2000；侯英雨等，2007）。植被是陆地生态系统的主体，也是连接土壤、大气、水分的自然“纽带”，且有明显的年际和季节变化，可充当陆表生态环境对气候变化响应的“指示器”（Sudipta et al.，2004；刘宪峰等，2015）。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）由卫星遥感的红光波段反射率和近红外波段反射率推导而来（Tucker，1979），可宏观、动态、定量地反映植被生态状况，已被广泛应用于植被物候、生态环境、气候变化等多个研究领域（郭志华等，2001；Fang et al.，2004；Liu et al.，2019；潘竟虎等，2020）。

长时序数据分析表明，1982—1999年间中国区域的 NDVI呈显著增加趋势（Piao et al.，2003），2000—2017年间中国的植被覆盖状况持续好转，全球叶面积指数增长量的 25%来自于中国（Chen et al.，2019）。气候条件是近40年来植被指数增加的重要驱动因素（刘洋洋等，2020），但两者的相关性在不同区域、不同季节存在显著差异。在祁连山地区，生长季NDVI与气温、降水关系密切，且生长季NDVI、气温、降水均具有14年的变化周期（付建新等，2020）。在黑河中游荒漠生态系统中，降水是植被结构和功能变化的根本驱动力，沙漠植被生长季NDVI变化的主要因素是暖季降水，而砾漠植物生长季NDVI变化的主要因素包括冷、暖季降水（李芳等，2016）。在广西十万大山与桂西岩溶山地两个生态区，NDVI与降水的相关性较为一致，而与气温的相关性具有显著不同（陈燕丽等，2015）。在华东及其周边地区，NDVI对当月气温和前1月降水变化响应最为强烈，在空间差异性方面，NDVI对气温变化的响应在整个研究区差异并不明显，而对降水变化的响应在北部地区滞后响应 1个月左右，在南部地区滞后响应 2—3个月（崔林丽等，2011）。在珠三角地区，NDVI对气温和降水的响应分别存在1个月和1—2个月的滞后效应，而对日照时数的响应不存在滞后（何全军，2019）。

在粤港澳大湾区国家战略中，广东省承担着大湾区生态保护屏障功能，其森林覆盖率达59.08%，因此，在全球气候变暖背景下，研究该区域植被变化及其对气候因子的响应具有重要的意义。在现有研究中，少见针对广东省植被对气候因子响应的相关成果，而其他区域植被对气候响应的规律不一定适用于广东省（贺忠华等，2020）。因此，本文利用2000—2018年MODIS NDVI数据与广东省地面气象观测数据，通过计算变化趋势率与空间自相关性揭示全省NDVI的时空分布特征，通过计算相关系数分析NDVI对气温、降水、日照时数等气候因子的响应规律，其研究成果可为广东省生态文明建设和气候变化应对提供科学依据。

1 研究区概况

广东省位于中国大陆最南端，地处 109°45′—117°20′E、20°09′—25°31′N，东西跨度约 800 km，南北跨度约600 km，陆地面积17.98×104km2，现辖21个地市（陈丹等，2006；张争胜等，2016）。地势北高南低，地貌以山地、丘陵占优势，其中山地约占总面积的35%，丘陵占28.5%，台地占15%（图1）。

图1 广东省数字高程模型及国家气象站分布图Fig.1 The digital elevation model and meteorological station distribution in Guangdong Province

广东省属于东亚季风区，从北向南跨越中亚热带、南亚热带、热带等3个温度带，年平均气温19—23 ℃，仅次于海南省，年降水量达1300—2500 mm，仅次于台湾省。区内植被主要有地带性的北热带季雨林、南亚热带季风常绿阔叶林、中亚热带典型常绿阔叶林和沿海的红树林，还有非纬度地带性的常绿-落叶阔叶混交林、常绿针-阔叶混交林、常绿针叶林、竹林、灌丛和草坡，以及水稻、甘蔗和茶园等人工栽培植被（裴凤松等，2015）。如此丰富的植被类型，复杂多样的背景气候条件，再加上近几十年来气候变化、经济发展对其造成的影响，使得研究广东省植被变化及其对气候因子的响应比其他区域更为复杂。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与预处理

本文最主要的数据源是 MODIS NDVI数据，该数据为美国航空航天局戈达德航天中心的MODIS数据归档与分发系统提供的MOD13A3产品（http://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），该数据为采用最大值合成法得到的月产品，空间分辨率为1 km，投影方式为正弦投影，时间范围为 2000—2018年。NDVI数据的预处理需将其投影方式转化为等经纬度投影，并利用广东省行政边界进行研究区提取。

此外，文中使用的广东省 86个国家气象站的逐月平均气温、降水量、日照时数资料，由广东省气候中心提供；广东省植被分类数据由国家气象中心提供。

2.2 研究方法

2.2.1 月、季、年时序数据处理

MOD13A3产品本身即为月合成产品，只需完成预处理即可得到2000—2018年广东省NDVI月产品序列。基于NDVI月产品，以当年3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月至次年2月为冬季，采用平均值合成方法计算得到春、夏、秋、冬4个季节的NDVI产品序列。基于NDVI月产品，将每年1—12月产品采用平均值合成方式计算得到NDVI年产品序列。基于NDVI年产品，采用平均值合成法计算得到近19年NDVI平均值，用以分析NDVI的空间分布特征。

2.2.2 变化趋势计算

基于2000—2018年广东省NDVI年产品数据，逐象元构建 NDVI随时间变化的一元线性回归方程，将利用最小二乘法估算得到的一元线性回归方程斜率作为象元值，该值即为NDVI的变化趋势。变化趋势用以反映NDVI在某时间段内的变化方向和速度，“正值”表示上升趋势，“负值”表示下降趋势，“绝对值”表示变化的快慢和程度。

2.2.3 空间自相关分析

空间自相关指地理事物或属性具有对空间位置的依赖关系，并且空间位置上越靠近，相关性就越强（陈志青等，2020）。莫兰指数是目前应用最广泛的空间自相关性的度量指标（Moran，1950），它可分为全局莫兰指数（Global Moran'sI）和安瑟伦局部莫兰指数（Local Moran'sI）（Anselin，1995）。本文利用空间数据分析软件GeoDa计算全局Moran'sI、LISA集聚图，用以分析植被指数的空间集聚程度。

2.2.4 相关性分析

Pearson相关系数是用来描述两个变量间线性关系密切程度和相关方向的统计指标，其定义为两个变量之间的协方差和标准差的商。利用 2000—2018年NDVI月产品与气温、降水量、日照时数月数据，计算从当月开始到滞后6个月的NDVI与各因子的相关系数，并做相关系数显著性检验，用以分析气候因子对植被的影响。

3 结果与分析

3.1 NDVI时间变化规律

就年尺度而言（图 2），2000—2018年广东省NDVI呈波动上升趋势，年平均NDVI介于0.55—0.68之间，年增长值为 0.0053。不同类型植被的NDVI均呈现出上升趋势，常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林、矮树灌丛、落叶阔叶林、农田、落叶针叶林、草地的多年平均NDVI依次减少，分别为0.72、0.69、0.69、0.68、0.66、0.59、0.42、0.40，农田、矮树灌木、混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、草地、落叶针叶林的NDVI年增长值依次降低，分别为0.0057、0.0056、0.0053、0.0051、0.0051、0.0041、0.0039、0.0035。

图2 2000—2018年广东省年、季平均NDVI（a）及不同植被NDVI变化（b）Fig.2 The average NDVI of seasonal (a), annual (b) and different vegetation types (c) from 2000 to 2018 in Guangdong Province

就季节尺度而言（图2），近19年NDVI春、夏、秋、冬季节平均值分别为0.58、0.68、0.67、0.56，其年增长值分别为0.0047、0.0038、0.0039、0.0079，由此可见，夏季NDVI值最大、年增长率最小，冬季NDVI值最小、年增长率最大。冬季、春季NDVI年际波动大，而夏季、秋季NDVI年际变化平缓，主要是因为广东省降水充沛但季节分布不均，80%的降水集中在4—9月，加之植被生长对降水存在1—2月的滞后效应（何全军，2019），所以夏、秋两季植被生长稳定，而冬、春两季植被生长状况波动较大。

就月尺度而言（图3），由于受到气候因子的影响，NDVI月均值存在明显的周期性变化规律，一个周期内最低值通常出现在2月，其19年平均值0.52，最高值通常出现在 9月，其 19年平均值为0.71；2000—2018年NDVI月均值的周期性变化的振幅逐渐收窄，表明随着NDVI的逐年增长，气候因子造成的NDVI月尺度差异逐渐减小。

图3 2000—2018年广东省月平均NDVI变化趋势Fig.3 The trendency of monthly average NDVI from 2000 to 2018 in Guangdong Province

3.2 NDVI空间分布规律

从2000—2018年广东省多年平均NDVI空间分布图（图4）可知，广东省大部分地区NDVI处于较高水平，19年平均 NDVI达 0.62。粤北地区（梅州、清远、河源、韶关、云浮等5市）以丘陵、山地为主，拥有大片的森林，是原生型亚热带常绿阔叶林、天然针叶林的集中分布区，其19年NDVI平均值达0.66，远高于全省其他地区。粤西地区（湛江、茂名、阳江等3市）以丘陵、台地、平原为主，是全省热量资源最丰富的区域，植被种类丰富，其19年NDVI平均值为0.61，仅次于粤北地区。粤东地区（潮州、揭阳、汕头、汕尾等4市）以山地、丘陵、台地为主，是广东省人口密度较大的地区，频繁的人类活动使得区内原生自然植被保存很少，该区19年NDVI平均值为0.58，低于粤北、粤西地区。珠三角（广州、深圳、佛山、肇庆、东莞、惠州、珠海、中山、江门等9市）以冲积平原为主，是广东省最重要的经济发展核心区域，该区 19年NDVI平均值为0.57，低于全省其他区域。

图4 2000—2018年广东省多年平均NDVI空间分布Fig.4 The spatial distribution of multi-year average NDVI from 2000 to 2018 in Guangdong Province

基于2000—2018年广东省NDVI数据，逐象元构建NDVI随时间变化的一元线性回归方程，将利用最小二乘法估算得到的一元线性回归方程斜率作为象元值，即可得到 2000—2018年广东省NDVI变化趋势图（图 5）。近 19年全省绝大部分地区NDVI呈正增长趋势，正增长区域面积占全省面积的94.50%。分区域统计表明，粤北、粤西、粤东、珠三角正增长区域面积占比分别为 97.20%、97.60%、84.55%、91.68%。

图5 2000—2018年广东省NDVI变化趋势Fig.5 The trendency of NDVI from 2000 to 2018 in Guangdong Province

利用GeoDa软件，计算全局Moran'sI、LISA集聚图，进而分析植被的空间自相关性。对于全局Moran'sI，若I＞0，表示植被指数空间分布呈正相关性，且值越大表示空间相关性越明显，若I＜0表示植被空间分布呈负相关，且值越小表示空间差异越大，若I=0，表示植被空间分布呈随机性。2000—2018年广东省多年平均NDVI的全局Moran'sI为0.476，表明广东省植被在空间上表现为较强的正相关。LISA集聚图（图6）反映NDVI的局部空间集聚性，其中，High-High表示NDVI高值集聚区，Low-Low表示NDVI低值集聚区，Low-High表示低NDVI被高NDVI包围的区域，High-Low表示高NDVI被低NDVI包围的区域，Not significant表示未通过P=0.05显著性检验的区域。从图6可知，在通过P=0.05显著性检验的条件下，广东省大部分区域植被呈现显著空间集聚性，面积占比达73.72%，其中High-High区域占48.19%，主要分布在粤北地区，Low-Low区域占 25.53%，主要分布在珠三角、雷州半岛及粤东沿海地区。

图6 广东省多年平均NDVI的LISA集聚图Fig.6 LISA cluster map of multi-year average NDVI in Guangdong Province

3.3 NDVI对气候因子的响应规律

植被受人为活动、气候因子、地形地貌等多种因素影响（Chakraborty et al.，2018；姜春等，2016），其中气温、降水量、日照时数是影响植被生态变化的主要气候因子。本研究分析了 2000—2018年广东省月平均NDVI与当月平均气温（图7a）、月降水量（图7b）、月日照时数（图7c）的变化曲线。NDVI与气温的变化曲线形状最为接近，但 NDVI在一个自然年内峰值出现时间略滞后于气温；NDVI与降水量的变化曲线差异较大，NDVI峰值明显滞后于降雨量峰值；NDVI与日照时数的变化曲线差异较大，但两者在自然年内峰值出现时间基本一致。

图7 2000—2018年广东省月平均NDVI与气温（a）、降水量（b）、日照时数（c）的关系Fig.7 The relationship between Monthly average NDVI and air temperature (a), precipitaion (b) and sunshine duration from 2000 to 2018 in Guangdong Province

考虑到植被对气候因子的响应存在一定的滞后性，本文统计分析了从当月开始到滞后6个月的NDVI与各因子的相关系数。从表1可知，广东省月平均NDVI和气温、降水、日照时数相关性显著，其最大相关系数分别为0.8637、0.6394、0.6057，均通过P=0.01显著性检验，表明在月时间尺度上，气温是对广东省植被生长影响最显著的气候因子，其次是降水，再次是日照时数。NDVI与气温的相关系数在滞后1个月时为最大值，其后逐渐降低，滞后4个月时为负值；与降水量的相关系数在滞后1个月时为最大值，滞后2个月时变化不大，其后逐渐降低，滞后5个月时为负值；与日照时数的相关系数在当月为最大值，其后明显降低，滞后3个月时为负值。由此可见，NDVI对日照数据的响应不存在滞后，对气温的响应存在1个月的滞后，对降水的响应存在 1—2个月的滞后，而日照时数对NDVI的影响持续时间较短，主要在当月，温度、降水对NDVI的影响持续时间较长可达4—5个月。

表1 广东省月平均NDVI与气温、降雨量、日照时数的相关系数Table 1 Correlation coefficients between monthly average NDVI and air temperature, precipitation and sunshine duration in Guangdong Province

4 结论与讨论

4.1 讨论

2000—2018年广东省植被年际变化呈现显著增长趋势，这与全球植被整体变化趋势一致（Yuan et al.，2018）。广东省近19年植被平均年增长量为0.0053，总增长量达多年平均值的16.24%，远高于位于中国东部的浙江省，该省 2000—2019年植被总增长量占多年平均值的7.66%（贺忠华等，2020），但低于位于中国西南部的贵州省，该省近 19年植被平均年增长量为0.0073（许玉凤等，2020）。在空间上，全省植被呈正增长的区域面积占比达94.50%，仅5.5%的地区发生植被退化，植被退化区主要位于中山、佛山、广州、东莞等珠三角核心城市，植被退化原因主要是由于高度城市化过程中人类活动对植被造成的强烈干扰所致（闫小培等，2006）。从植被的空间自相关分析结果可知，广东省植被空间集聚性显著，高值集聚区面积占比为48.19%，主要分布在粤北地区，低值集聚区面积占25.53%，主要分布在珠三角、雷州半岛及粤东沿海地区，这种空间格局与广东省的地势特征、土地利用类型、城市化进程以及经济发展水平的区域差异密切相关（Seyed et al.，2017）。

植被的生长状况对气候因子的响应十分敏感。已有研究表明，气温和降水是影响植被变化的重要因素，在年和月等不同的时间尺度上，不同植被类型有不同的响应，植物生长的缓慢过程决定了其对气温和降水的响应具有一定的时滞效应（Jiang et al.，2017）。本文利用广东省月平均NDVI与气温、降水、日照时数进行相关性分析的结果表明，NDVI与气温的相关系数达0.8637，而与降水、日照的相关系数分别为0.6394、0.6057，由此可见，气温是对广东省植被生长影响最为显著的气候因子。这一规律与孙应龙等（2019）研究所得云南省临沧市植被与气候因子的响应规律不一致，而与许玉凤等（2020）得到的贵州 NDVI对气候因子的响应规律一致。

植被的变化除了受气候因子影响，还受到人类活动、地形地貌等多种因素影响。本文仅基于统计学方法研究了广东省植被的时空特征及其对气温、降水、日照等气候因子的响应，其研究内容和研究方法在后期还可进一步拓展。从研究内容而言，可对植被类型、土地利用类型或生态景观类型作进一步细化，定量研究气候条件、人类活动对其变化的贡献率，综合分析各类驱动因子对植被的作用机理，尝试基于气象预报产品进行植被生长状况的预报；从研究方法而言，可基于数值模拟、小波分析、地理空间分析等多种方法，分析植被时空格局与地形地貌、气候条件的多时空尺度的关系。

4.2 结论

本文基于2000—2018年MODIS NDVI数据和地面气象观测数据，利用变化趋势分析、空间自相关分析、相关性分析等方法，揭示了近19年广东省植被生态状况的时空分布特征及其对气温、降水、日照时数等气候因子的响应规律。研究发现，2000—2018年广东省NDVI呈波动上升趋势，年平均NDVI介于0.55—0.68，平均年增长值为0.0053。NDVI具有明显的季节规律，夏季NDVI值最大、年增长率最小，冬季NDVI值最小、年增长率最大，且冬季、春季NDVI年际波动大，而夏季、秋季NDVI年际变化平缓。月平均NDVI最低值出现在2月，最高值出现在9月。从空间分布而言，广东省大部分地区NDVI处于较高水平，区域平均值按从高到低顺序排列依次为粤北（0.66）、粤西（0.61）、粤东（0.58）、珠三角（0.57）；全省植被空间集聚性显著，高值集聚区占48.19%，主要分布在粤北地区，低值集聚区占25.53%，主要分布在珠三角、雷州半岛及粤东沿海地区。植被的生长状况与气候因子关系密切，气温对广东省植被生长影响最为显著，降水、日照也对植被影响较大。NDVI对日照时数的响应不存在滞后，对气温存在1个月的滞后，对降水存在1—2个月的滞后。