黑龙江省植被指数时空变化及其对气候因子的响应

王子龙，孙昌鸿，刘莹，姜秋香，朱彤

（东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030）

气候环境和人类活动对植被覆盖变化产生的干扰响应已成为研究热点，受到生态学术界高度关注［1-3］。植被作为生态系统中影响物质循环和能量转换的关键，是维持生态稳定的重要因素［4］。同时，植被具有防治土地沙化、减少农业水土流失及维护水土保持稳定等功能［5-6］。地表植被覆盖会受自然条件和人类活动影响产生变化［7］。其中，气候成为最为重要的自然因素，直接决定地表植被的种类和数量［8-9］。植被因气候变化组织结构发生改变从而影响生物量的变化［10］。

研究植被动态变化规律已取得一定进展。归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）NDVI具有数据空间分辨率较高、数据获取方便等优点，被广泛应用于黄土高原［11］、雅鲁藏布江流域［12］及全国范围内［13］的植被动态变化监测。国内外学者在研究气候因子与NDVI的关系中发现气温和降水对NDVI的影响最为明显。有学者［14］发现干旱指数对NDVI存在一定影响，但在中国北方［15-16］、汉江流域［17-18］以及全国范围内［19］的研究表明气温和降水仍是主导因子。此外，也有研究［20-23］发现GIMMS NDVI3g（global inventory modeling and mapping studies normalized difference vegetation index-3rd generation）数据对监测植被动态规律的适用性和可行性。学者们［24］通过对比分析发现NDVI3g数据更适用于北半球高纬度地区，并基于该数据研究植被时空变化规律［25］和气候变化对NDVI的影响［26］。

前人的研究多为全国尺度或区域和流域范围，且国内学者多使用NDVIg数据探讨植被覆盖变化。对东北地区，多聚焦于植被生长状况和物候期的研究［27-28］，但针对黑龙江省使用GIMMS NDVI3g数据监测植被动态特征，以及NDVI与蒸散量的响应关系研究并不多见。本研究基于1982—2015年GIMMS NDVI3g、降水、气温、蒸散及植被类型数据，利用Pearson相关分析法、Hurst指数法，分析黑龙江省植被覆盖的时空变化特征及其气候响应，以期为黑龙江省土地利用／覆被变化研究提供理论依据。

1 研究区域及方法

1.1 研究区概况

黑龙江省地处中国最北端，气候较为干燥寒冷、降水集中。年平均降水量为400～700 mm，平均年水资源总量775.8亿m3，平均年产水模数为16.6万m3。黑龙江省分为3个植被类型区域，包括温带草原区域、寒带灌木丛区域植被相对覆盖度高，主要植被类型为耕地、森林和草地。黑龙江省土地利用状况有：耕地占总面积的35%，林地占总面积的48.2%，草地仅占总面积的4.5%。本研究采用的植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中提供的《1∶1 000 000中国植被图集》。将黑龙江省植被类型划分为阔叶林、针叶林、针阔混合林、灌丛、草原、草甸、沼泽和栽培植被等8大类。大兴安岭地区植被多为针叶林，松嫩平原和三江冲积低平原地区被草原和草甸、沼泽和栽培植被覆盖，针阔混合林、阔叶林和灌丛多分布于小兴安岭、张广才岭和老爷岭等地区。其中分布于松嫩平原和三江平原的栽培植被如水稻、玉米和大豆作为农田主要种植作物，生长期普遍在4—10月份，黑龙江中部覆盖度较高的阔叶林生长期在6—8月份而针阔混合林生长期在4—10月份。

1.2 数据来源与处理

归一化植被指数（NDVI）是由美国国家航空航天局对外开放提供的（https：／／ecocast.arc.nasa.gov／data／pub／gimms／）。选取已修正最小程度太阳高度角、传感器误差和偏移等影响的GIMMS AVHRR（advanced very high resolution radiometer）NDVI全球植被指数资料，最新推出的时间序列较长的GIMMS NDVI3g数据，空间分辨率通常为0.083 3°×0.083 3°，时间尺度为15 d。时间起止范围为1981年7月—2015年12月，为探究数据的整体规律性，选取1982—2015年的数据研究。

将GIMMS AVHRR NDVI3g数据进行预处理，包括格式转换、裁剪、投影转换、重采样等。通过最大值合成法（maximum value composition，MVC）削弱数据中大气水汽、云层覆盖及非火山岩气溶胶的干扰，得到1982—2015年研究区的NDVI月值和年值。为反映植被年均和作物生长季NDVI变化特征，采用生长季（4—10月）NDVI合成数据表征植被的生长情况，生长季用时段内的月平均NDVI值计算得出。

本研究依据中国气象科学数据共享服务网站（http：／／cdc.cma.gov.cn／）获取气象数据。选取黑龙江省34个气象站点1982—2015年的逐日气象数据，计算成累月和逐年的降水、气温数据，蒸散量数据的计算和Hurst指数法来自文献［29］，同时采用克里金插值方法将像元大小处理成与NDVI相符合、投影一致的气象要素栅格数据。

1.3 研究方法

采用趋势分析法、Hurst指数法和Pearson相关分析法研究黑龙江省植被覆盖的动态变化规律及其气候响应。

1.3.1 趋势分析法

趋势分析法是一种利用线性回归分析将时变变量进行计算，判断变量年际变化的显著性，从而来预测其变化趋势的方法。采用一元线性回归法拟合，基于1982—2015年的逐年NDVI的数据，用斜率值来反映NDVI的变化趋势［30］。其中：当斜率大于0时，NDVI变化呈显著增加趋势；当斜率小于0时，NDVI变化呈显著减小趋势；当斜率为0时，NDVI变化趋势不显著。

1.3.2 Hurst指数法

Hurst指数由水文学家Hurst提出［31］，主要用来定量表述具有长程依赖性的时间序列，目前应用于水文、地质、气候和地震等领域。Hurst指数H的范围为0～1，对应有2种情况：当H位于0～0.5时，时间序列具有长期的持续性，同时相对于未来趋势相反，表现为反持续性，H≈0时，反持续性越强；当H位于＞0.5～1.0时，时间序列具有长期的持续性，同时相对于未来趋势一致，表现为持续性，H≈1时，持续性越强［32］。基于1982—2015年NDVI的变化趋势和H值所处的范围，分析NDVI的未来变化趋势是否与研究序列一致，从而预测未来NDVI的变化趋势。

1.3.3 Pearson相关分析法

皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是一种可以反映出2个变量间线性相关程度的统计量。它是2个变量之间的协方差和标准差的商。协方差表示2个变量总体误差的期望，用于度量各个维度偏离自身均值的程度［33］：若结果为负值，则说明2个变量之间呈现负相关；若结果为正值，则说明2个变量之间呈现正相关；若结果为0，则说明2个变量之间没有关系，相互独立。通过皮尔森相关系数分别分析研究区内NDVI与降水量、平均气温和蒸散量的相关关系，研究气候因子对NDVI的影响。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖时间变化分析

黑龙江省的植被类型主要以农田、林地和草地为主，NDVI呈较缓上升趋势，1982—2015年NDVI多年平均值为0.55，趋势为0.003／10 a。其中，2014年NDVI达到最大值为0.57，NDVI最小值出现在1984年为0.53，见图1（a）。3种不同植被覆盖类型的NDVI均呈现上升趋势，其中林地和草地的上升趋势均为0.004／10 a，相比之下农田增长速率较为缓和为0.002／10 a。农田NDVI的动态变化范围在0.48～0.51，波动不大，变化不剧烈；林地NDVI的动态变化范围在0.59～0.65，相比较于农田，植被覆盖较为茂盛，归一化植被指数相对较高；草地NDVI的动态变化范围在0.51～0.56，在这3种植被覆盖类型中位于中间水平，见图1（b）。

图1 年均NDVI及不同植被类型NDVI变化趋势Fig.1 The variation trend of NDVI of annual average and different vegetation types

黑龙江省主要植被类型中农田种植作物覆盖较广且受人类活动影响较大，在作物生长期植被覆盖率有显著变化，因此探究作物生长季NDVI变化有助于理解黑龙江省覆被变化特征。在生长季，不同植被类型下NDVI变化趋势见图2，在黑龙江省设定生长季为4月至10月，研究时段内生长季NDVI变化范围在0.65～0.72波动，变化速率为0.003／10 a。其中，NDVI最小值出现在2003年为0.65，最大值出现在2014年和2015年为0.71。1982—1998年，NDVI变化速率为0.013／10 a，其中：农田以0.014／10 a呈增长态势；林地以0.013／10 a呈上升趋势；草地以0.011／10 a呈增加趋势。1999—2015年，NDVI变化速率较为迟缓，但农田NDVI变化速率较高以0.013／10 a的速率呈现增长态势。相比于秋季和夏季，在作物生长季的物候期间，NDVI变化在不同植被覆盖类型下较为剧烈，其中农田在1998—2015年的变化速率尤为明显。

图2 不同植被类型生长季NDVI变化趋势Fig.2 Variation trend of NDVI in the growing season of different vegetation types

2.2 植被覆盖空间变化分析

利用Arc Map 10.5软件绘制出1982—2015年黑龙江省年均和季节NDVI空间分布（图3），可以看出NDVI分布明显的空间异质性，在全省呈现出自西向东先逐渐上升随后又下降的趋势，年均NDVI在0.10～0.59浮动，见图3（a）。全省NDVI均值最高区域在大兴安岭、牡丹江和伊春等地区，这些地区植被覆盖面积普遍较广，NDVI均值在0.45以上，最高可达0.59；NDVI均值最低区域集中在西部和东部地区，NDVI主要在0.23～0.36。由图3（b）可知，作物生长季NDVI在0.20～0.72变化，处于伊春、大兴安岭、鹤岗、双鸭山等地区的相对植被覆盖程度较高，年最大NDVI值均在0.59以上。在黑龙江省人口相对稠密和经济较为发达的哈尔滨、齐齐哈尔、大庆及绥化等地区，植被覆盖水平受人为因素的剧烈干扰。

图3 年均和生长季NDVI空间分布Fig.3 Spatial distribution of NDVI for annual average and growing season

黑龙江省的植被生长状况在1982—2015年整体上有所改善，但各区域植被指数的变化趋势都不明显，整体上的变化趋势率在—0.004～0.004波动。明显改善的区域主要位于黑龙江省的北部大兴安岭、西部松嫩平原偏南部和佳木斯部分地区及周围地区，明显退化区域出现在尼尔基流域、嫩江地区和克山地区一带，在三江平原地区也出现了略微下降趋势。1982—2015年黑龙江省的年均和生长季植被覆盖度变化都不明显，但两者之间仍具有一定的差异性。增加程度较大的位于大兴安岭地区，NDVI呈上升趋势且大于0.003；绝大多数高海拔地区如老爷岭、张广才岭和海拔较高地区如小兴安岭，其NDVI呈下降趋势且小于－0.003，整体趋势范围变化不大；减少程度较为明显的位于三江平原的东南部地区和小兴安岭部分地区：见图4（a）。平原地区作物生长季时因其耕地较多植被覆盖少，1982—2015年NDVI变化不明显；山岭和林地生长季时NDVI上升趋势较为显著；草原地区的植被覆盖变化因其气候和人类活动因素呈下降趋势：见图4（b）。由此可知，黑龙江省1982—2015年NDVI变化总体走向平缓，局部有些许变化。

图4 年均和生长季NDVI分布趋势率Fig.4 Distribution trend rate of NDVI for annual average and growing season

利用Hurst指数法根据H值所处的范围分析目前的变化趋势与未来变化趋势是否一致。统计不同类型所占研究区面积比例，对黑龙江省植被生长趋势进行分析，得出NDVI持续性变化的空间分布见图5。黑龙江省呈现反持续性的区域占研究区总面积的2.35%，其余区域均呈持续性即与未来变化趋势一致，整体NDVI呈持续性变化较为明显，分为4种情形：持续退化，持续稳定不变，持续改善，未来变化不确定。其中未来变化不确定包括前3种组合，因此无法确定未来趋势。NDVI未来变化不确定区域集中分布在松嫩平原、中部地区以及三江平原南部地区；在黑龙江省北部的大兴安岭地区呈现出退化的趋势，未来趋势也将持续退化；NDVI持续改善的地区在全省分布均匀：见图5（a）。在植被生长季，未来NDVI变化不确定的区域主要分布在铁力站和伊春站附近，未来在西部的齐齐哈尔、龙江及在嫩江站北部的局部区域NDVI呈现持续退化，NDVI持续稳定不变和持续改善的面积占比相似，见图5（b）。

图5 年均和生长季NDVI的Hurst指数变化Fig.5 Changes of Hurst index of NDVI for annual average and growing season

2.3 降水量与NDVI的响应关系

植被指数在反映全球气候变化和表征地表植被生态及其生产力状况方面具有重要作用。北半球植被对气候变化非常敏感，在陆地和大气之间的碳循环中起着重要作用。利用1982—2015年的NDVI和气象站点气候资料，应用NDVI与气候变量的趋势检测方法和相关分析方法，分析黑龙江省植被NDVI对降水量在全年和植被生长季的响应关系。NDVI的变化趋势与降水量的相关关系有较好的一致性，植被生长季NDVI对降水的响应与年均NDVI对降水的响应存在异质性。1982—2015年黑龙江省年均降水量与NDVI总体相关系数在－0.86～0.87，P值小于0.01，显著性较好［图6（a）］：年均降水量与NDVI呈现出正相关的区域集中在西部地区；年均降水量与NDVI呈现出负相关的区域分别在中部地区和三江平原的东北部地区。

图6 年均降水量、植被生长季降水量与NDVI的相关关系Fig.6 Correlation between annual average and growing season precipitation and NDVI

黑龙江省植被生长季降水量和NDVI的相关关系见图6（b）。植被生长季降水量与NDVI呈负相关的地区主要位于大兴安岭、老爷岭和小兴安岭等山区，因受其海拔高度影响，当降水增加时温度偏低，所以整体趋势呈负相关。植被生长季降水量与NDVI呈较显著正相关的地区分布于松嫩平原和三江平原，其降水少温度高导致水分成为影响生长趋势的主要因素。研究表明，黑龙江省降水对植被生长季的结束期影响较高，植被生长季NDVI主要受降水调节。

2.4 平均气温与NDVI的响应关系

在全年尺度上，平均气温与NDVI总体呈正相关地区集中分布在黑龙江省的东南地区，包括勃利、鸡西、依兰、佳木斯和牡丹江一带，相关系数最高达到0.83，表明随着温度上升，全省总体植被覆盖率增大。对于黑龙江省西部如松嫩平原地区，部分中部如明水、海伦等站点，气温的升高并不能让植物生长得更好，反而呈现出负相关系数，最高达－0.59，见图7（a）。植被生长季气温与NDVI的相关关系同年均相比差别较大，1982—2015年植被生长季气温与NDVI主要呈正相关，最明显的位于大兴安岭地区，因其属高海拔高寒地区，气温对植被的影响更为显著。在全省大部分草地地区，气温与NDVI呈负相关，气温变化对全省大部分地区的NDVI影响较小，见图7（b）。

图7 年均气温和植被生长季平均气温与NDVI的相关关系Fig.7 Correlation between average annual and growing season air temperature and NDVI

2.5 蒸散量与NDVI的响应关系

1982—2015年黑龙江省蒸散量与NDVI的相关性较低，相关系数在－0.58～0.70，见图8（a）。相关系数较高的地区集中在北部，主要分布在大兴安岭地区，蒸散量的增加对山区植被生长有促进作用。蒸散量与NDVI呈负相关的地区集中在齐齐哈尔、大庆和哈尔滨等城市，植被生长季NDVI与蒸散量的相关关系与全年略有不同，相关系数最高为0.85，相关系数最低为－0.24，见图8（b）。蒸散量与NDVI呈正相关的地区集中分布在松嫩平原的东北部和中部地区的偏南部。黑龙江纬度较高北部寒冷，因此蒸散量较少，植被缺乏呼吸作用长势下降。在全省西南部如齐齐哈尔、大庆等地区，蒸散量与NDVI呈负相关。

图8 年均蒸散量和植被生长季蒸散量与NDVI相关关系Fig.8 Correlation between annual average and growing season evapotranspiration and NDVI

3 讨 论

通过对1982—2015年的黑龙江省植被变化趋势进行分析可知，黑龙江省植被覆盖情况呈现逐步缓慢改善，相比于人口密集的城市，改善程度明显偏低，其主要原因是受到人为因素的影响。从1998年开始在黑龙江省实施退耕还林政策，黑龙江省西南地区就开始了全面的退耕还林还草工作，仅在黑龙江省的齐齐哈尔市1998—2014年17年的退耕还林还草工作就取得了较大成绩，造林面积达到了13.48万hm2，改造荒山面积6.78万hm2，原来已经荒废的荒地，经过几年的建设植被已经基本得到了恢复［34］。在黑龙江省城市区和高海拔地区植被覆盖变化呈现小幅上升的趋势，其他地形植被覆盖率呈现减少的趋势，产生这种减少态势的原因可能是农田开垦面积的增加和城市化进程的加速。

国志兴等［35］指出在1984年出现严重干旱情况，因此NDVI有所降低，影响了植被的生长。2003年黑龙江省出现了洪水灾害，植被生长受到自然要素和环境因素的影响，导致NDVI值减小。2004—2014年植被生长逐渐呈向好态势，整体水平逐渐有了生机勃勃的状态，尤其从2012年开始，植被大面积恢复生长并呈现增长趋势。产生这种现象的主要原因与复杂多样的地势形态有关：黑龙江省西部和东部地区分布着较多的沼泽和栽培植被；中部地区为松嫩平原，水系分布紧密，有利于人类的居住和城市化发展，主要城镇分布于此，导致地区部分植被覆盖率较低；而东南部有较多山地，植被类型较为丰富，所以NDVI普遍偏高。

罗兰新等［36］研究认为，水分对植被生长的限制较小，温度则成为影响植被生长的主要因子。由于黑龙江省属温带季风气候，降水与植被覆盖指数在空间上异质性较为明显。大部分地区平均气温较低冰雪覆盖时间长，植被休眠时期较长，降水主要集中于夏季，因此在分析降水量与NDVI关系变化时，要考虑多种要素。因为降水并不是影响植被生长的主要因素，所以黑龙江省中部林区即使降水较多，也并未导致NDVI增加。年均气温以升高趋势为主，而近大兴安岭北部小部分地区气温年变化率呈现降低趋势，对于气温变化，受春季气温上升影响阔叶林和沼泽植被的生长季时间延长。气温成为影响植被生长的主导因子，而人类活动可能导致中国农业区植被退化，自然灾害现象也影响该地区植被动态变化［37-38］。

4 结 论

1982—2015年黑龙江省植被覆盖变化整体呈缓慢增加的趋势，植被生长季NDVI上升趋势比年均NDVI上升趋势显著，年均及植被生长季NDVI的波动有很好的一致性。植被覆盖变化空间异质性明显，大部分NDVI变化范围在±0.1。如：植被覆盖增加程度较高且NDVI大于0.3的一般位于大兴安岭地区；整体变化趋势不大且NDVI在0～0.1的多位于高海拔地区；NDVI减少程度较为明显的位于三江平原的东南部地区和小兴安岭部分地区。不同土地利用类型的NDVI山区林地高，平原耕地、城市地区低。在植被生长季，耕地和草地的NDVI增长趋势显著，而林地NDVI出现轻微减小趋势。

对黑龙江省1982—2015年NDVI变化的未来趋势进行预测，植被覆盖指数未来变化趋势呈向好趋势的区域和不确定性的区域较多，在南部地区呈退化现象。NDVI未来变化不确定区域集中分布在松嫩平原、中部地区以及三江平原南部地区。在不同时期，NDVI未来变化趋势明显不同，空间差异性明显。主要由于地理位置和气候要素的改变，NDVI未来变化趋势呈现出持续退化和持续改善的情况。

1982—2015年黑龙江省NDVI与气温正相关性较弱，与降水负相关性弱，所以NDVI对气温的响应更为明显。相对于林地而言，城市自我调节能力较弱，因此位于城市的NDVI对气候因子的响应较大。黑龙江省西南部城市地区的NDVI变化与气温和降水的变化有明显一致性。NDVI与对气温和降水的响应空间异质性明显，尤其在植被生长季，其长势多受降水影响，而位于松嫩平原的绥化地区，植被覆盖变化受气温和降水的影响基本没有差异。