中国草地NDVI时空动态对多尺度干旱的响应
2022-12-27刘洋洋任涵玉呼天明杨培志巴桑参木决张志新温仲明章钊颖
刘洋洋, 任涵玉, 呼天明, 杨培志, 巴桑参木决,张 伟, 张志新, 温仲明, 章钊颖
(1.西北农林科技大学 草业与草原学院, 陕西 杨凌 712100; 2.南京大学 国际地球系统科学研究所, 南京 210023)
中纬度地区气候的暖干化是造成全球干旱灾害频发的主要原因之一，IPCC第4次评估报告指出气候暖干化所波及的范围将不断扩大[1-2]，干旱成为国内外广大气象学者所关注的焦点问题之一。干旱通过抑制植被生长、减少植被生物量或者直接造成植被死亡等方式对陆地生态系统碳平衡产生严重影响[3]。尽管在全球变化背景下，干旱强度和范围在不断增大，但陆地生态系统对干旱的潜在响应机制仍不明确[4]。因植物个体防止水分流失的生理和结构特征的不同，且对干旱响应存在差异[5]，深入理解不同类型覆被对干旱的响应机制，便于促进对这些土地覆被的更有效管理[6]。
草地是中国主要的植被类型之一，在维持区域生态环境平衡和气候调节方面具有重要意义[7]。研究表明草地对干旱的响应较其他植被类型更为敏感[6,8]，且不同气候区及不同草地类型对水分匮乏或气候干旱的抵抗力及恢复力稳定性具有较大差异，例如，草地生态系统长期暴露在干旱和半干旱环境中，因其形态和物候策略，往往在干旱条件结束时能够表现出很高的抗旱性和抗逆性[9]。因此分气候区探究不同草地类型对干旱的响应机制对于草地资源的保护和抚育意义重大[10]。Xu等[11]研究中国北方地区不同植被类型对多尺度时间干旱的响应，孔冬冬等[6]也曾对中国不同植被类型对多尺度干旱事件的响应特征进行探究。然而，中国不同气候区及不同草地类型对多尺度干旱的响应机制尚不明确。标准化降水蒸腾指数(SPEI)是基于气象数据且可以量化不同干旱类型的多标量干旱指数[12]，而植被归一化指数(NDVI)则被视为区域和全球尺度上表征植被绿色和活力的稳定指标[13]。因此，本研究基于NDVI和SPEI数据分析1982—2015年中国不同气候区、不同草地类型植被NDVI的时空演变趋势，并计算不同气候区、不同草地类型植被NDVI和多尺度SPEI指数的最大相关系数，确定不同气候区及不同草地类型NDVI和SPEI指数的最大相关系数的干旱时间尺度，探究气温、降水和水平衡等因素对草地干旱响应的影响状况。
1 材料与方法
1.1 数据来源及处理
1.1.1 NDVI数据 本研究利用两套NDVI遥感数据作为后续的模型驱动数据。第一种为全球监测与模型研究组(GIMMS)提供的GIMMS NDVI数据(1982—2006年)，该数据的时空分辨率分别为15 d和8 km[10-12]。另一种NDVI数据选用美国国家航天航空局(NASA)地球观测系统提供的MOD13A2产品(2001—2015年)，该数据的时空分辨率分别为16 d和1 km，采用MRT工具实现数据格式的转换及数据的拼接、裁剪[13-14]。采用最大合成法将NDVI数据合成为月NDVI数据用于后续研究[15]。最终，在ArcGIS 10.3环境下对两种NDVI数据进行投影的转换及数据的重采样，数据统一选用China_Lambert_Conformal_Conic投影，分辨率统一为1 km。
1.1.2 草地类型数据 采用Global Land Cover 2 000(GLC2000)产品提取中国草地覆被。GLC 2000产品空间分辨率为1 km，相对于IGBP分类数据而言分类精度更高，且草地精度高达66.95%[2,12]，同时与中国的2000年1∶10万土地分类数据具有较高的面积一致性，被广泛应用于区域或全球的植被研究中[7]。该分类法中中国草地总面积为335万 km2，草地种类具体包括高山亚高山草甸(93.13万 km2)、坡面草地(20.98万 km2)、平原草地(41.99万 km2)、荒漠草地(55.16万 km2)、草甸(59.16万 km2)、高山亚高山草地(64.58万 km2)(图1)。
图1 中国草地类型及草地生态系统气候区分布特征
1.1.3 SPEI指数 全球尺度的SPEI数据从SPEI base v.2.5产品获得，时间序列为1901—2015年，空间分辨率为0.5°，包括1～48个月尺度，可用来分析植被对干旱响应的快慢程度[12]。本研究选取1982—2015年的SPEI指数来研究中国草地植被对干旱的响应状况。因本研究所选择的SPEI数据包括1～48个月尺度，研究表明，12个月尺度的SPEI对水分响应的滞后性较长，可以有效地监测干旱的年际变化特征[14-15]。
1.1.4 气象数据 气象数据源于中国气象数据共享网1982—2015年的中国720多个标准气象站点的月降水量、气温和蒸散数据[16]。通过引入海拔及日照等协变量因子，基于ANUSPLIN程序实现气象数据的空间插值处理。
1.1.5 湿润度指数(AI) 根据联合国环境规划署(UNEP)提出的标准格式，湿润度指数被定义为年均降水量和年潜在蒸散量的比值，被广泛应用于气候区和气候类型的划分。根据UNEP的干旱分类标准计算中国草原生态系统的湿润度指数，将中国草原生态系统划分为4个气候区以研究不同气候区草地覆盖的时空动态格局对气候变化的响应特征，气候区具体划分标准为：干旱区(AI<0.20，AR)、半干旱区(0.20
1.2 主要分析方法
1.2.1 趋势分析和F检验 基于一元线性拟合回归分析来研究NDVI/SPEI和气象因子在像元尺度上的时空变化率[2]：
(1)
式中:slope为斜率；i为研究年限；Vari表示第i年的研究变量，主要为NPP和气象因子。如果slope小于0表示变量呈下降趋势,反之则呈现上升趋势[2]。各个变量的变化率基于F检验来确定其变化的显著性[2],依据F检验的结果,趋势可分为:(1)极显著减少(slope<0,p<0.01);(2)显著减少(slope<0,0.01
1.2.2 最大相关系数 NDVI与SPEI的年最大相关系数能够表征植被活动对干旱的响应程度，而两者的年最大相关系数出现时所对应的月时间尺度能够反映植被活动对不同时间尺度干旱响应的敏感程度[8,15]。NDVI与SPEI的年最大相关系数所对应的月时间尺度越短，则植被对于干旱的响应速度越快，且植被对于干旱的恢复力及抵抗力稳定性较弱，反之则响应速度越慢，且这种恢复力和抵抗力稳定性越强[6]。本研究基于Pearson相关系数来分析草地NDVI与SPEI指数的相关程度。分别计算各像元12个NDVI值与1～48个月尺度下SPEI值的相关系数，进而可以获得576个相关系数值[15]。为了排除物候对研究结果的干扰，将每个像元处576个相关系数的最大值定义为该像元处的年最大相关系数，进而将月相关系数整合为年相关系数[10]。本研究将年最大相关系数所对应的时间尺度定义为Rtime-scale。计算方式如下[6,8]：
Rm，n=COR(NDVIn，SPEIm，n)；Rmax=max1≤m≤48，1≤n≤12(Rm，n)
(2)
式中:Rm,n表示NDVI与SPEI的相关函数；Rmax为最大相关系数；m为时间尺度,1,2,…,48;n为月份,1,2,…,12。后续研究主要分析中国不同气候区及不同草地类型植被NDVI和SPEI的最大相关系数及其对应的时间尺度,探究草地对干旱的响应特征及响应快慢程度。
2 结果与分析
2.1 中国草地NDVI的年际变化特征
草地区域多年气温均值为0.31，最高值为2010年的0.39，最小值为1982年的0.26(图2)。趋势上，草地NDVI呈现出波动增加的变化趋势，其中1982—1999年呈小幅增加趋势，而1999年之后NDVI陡然上升。
总体而言，34 a间中国草地NDVI呈现出极显著增加的变化趋势(p<0.001)，年均增长率为0.004/a(图2A)。MK检验表明(图2B)，草地NDVI在1988年前呈现不显著增加的变化趋势，而1988年之后呈现出显著增加的变化趋势(p<0.05)，此外，草地NDVI的UF和UB曲线于1994年相交，表明NDVI均值在1994年发生突变。
图2 中国草地NDVI年际变化
从图3可以看出，HU区域的NDVI均值最高(0.37)，DSH区域次之(0.35)，而AR区域的平均NDVI值最低(0.24)。变化趋势上，各气候区草地NDVI的波动趋势与年变化趋势大致相符，在1999年之前呈现小幅波动增加趋势，但增加趋势并不明显，1999年之后草地各个气候区的草地NDVI均陡然上升，随后呈现出大幅度的波动增加趋势。总体看来，各气候区草地NDVI均呈现出极显著上升趋势(p<0.001)，其中DSH和HU区域NDVI的年际变化率较大(0.005/a)，而SAR和AR区域NDVI的平均增加率相对较小(0.003/a)。
图3 中国不同气候区草地NDVI年际变化趋势
从图4可以看出，坡面草地的植被NDVI均值最高(0.33)，高山亚高山草甸(0.31)和草甸次之(0.30)，而高山亚高山草地的植被NDVI均值最低(0.14)。趋势上，6种草地类型植被NDVI均值均表现为极显著增加趋势(p<0.001)，其中坡面草地的年际平均变化率最大(0.005/a)，高山亚高山草甸和草甸次之，其年际平均增加率分别为0.004/a和0.003/a。其余3种草地类型的植被NDVI年际平均变化率均为0.002/a。
图4 中国不同草地类型植被NDVI年际变化趋势
2.2 中国草地NDVI的空间变化特征
从图5A可以看出，草地NDVI均值大于0.4的区域主要约占总草地面积的34.7%，主要分布在青藏高原东部、云南省、广西省、黑龙江及内蒙古的呼伦贝尔地区。草地NDVI均值处于0.2～0.4之间的区域集中在青藏高原中部地区、内蒙古中部地区及新疆中部和北部地区。图5B表明，1982—2015年草地NDVI呈现出明显的减少趋势的区域主要分布在黄土高原北部等地，另在新疆北部地区及青藏高原的中西部地区也有分布，其中最大减少率可达0.08/a，而中国青藏高原的东部地区及南方大部分地区的草地NDVI则均表现为增加趋势，而最大增速可达0.06/a。图5C表明，23.49%的区域草地植被NDVI表现为增加趋势，其中草地NDVI显著增加区域主要集中在华北平原地区、四川、云南、广西及西藏的东南部，另在新疆中部地区也有零星分布。而草地NDVI呈现减少趋势的区域分布范围较大，主要集中在黄土高原北部及青藏高原中西部。
图5 中国草地年均NDVI、变化率和显著性检验的空间分布格局
2.3 中国草地区域干旱的时空变化趋势
从图6可以看出，34 a间中国草地区域SPEI指数波动程度较大，呈现不显著增加趋势(0.05/10 a，p>0.05)，即近几十年草地区域呈现出不显著的变湿趋势。具体看来，1982—1987年中国草地SPEI呈现减小趋势，由正值逐渐变为负值，说明干旱趋势增加，而1987年后SPEI指数不断增大，并于1990年增至最大值，1990年为34 a间最湿润年，随后SPEI指数呈现不断下降趋势，并于1995年减少至最小值，1995年为34 a间的最干旱年。1995年之后SPEI指数呈现出波动上升的变化趋势，表明气候干旱有所缓解。1995—2015年除2007年外，其他年份SPEI值多以正值为主，表明该段时间内中国草地区域气候整体较为湿润。MK检验同样表明，UF和UB曲线主要在1988年后相交，表明1988年后中国干旱趋势发生突变，草地区域由干旱转变为湿润，此后于1993年后相交，即1993年草地区域气候由湿润转变为干旱，而1997年后又由干旱转变为湿润。
图6 中国草地区域SPEI的年际变化趋势及其突变检验
从图7A可以看出，1982—2015年年尺度SPEI变化率分布范围处于-0.09～0.12/10 a，SPEI的平均变化率为0.07/10 a，气候状况总体呈现变湿趋势。草地区域干旱缓解的地区主要分布在新疆的中部及北部地区、青海省、四川西部地区以及西藏中部的大部分地区，其中SPEI的最大增加幅度为0.12/10 a，而干旱加剧的地区主要集中在内蒙古中部及东部的大部分地区、宁夏地区、西藏的西部地区及云南省北部地区。
图7B表明，中国草地区域气候变干的区域主要集中在内蒙古中部和宁夏地区。而草地区域气候变湿的区域则集中在新疆中部和北部及青藏高原大部分地区。
图7 草地区域SPEI变化率及显著性空间分布
2.4 草地NDVI与SPEI的相关性及其对应的尺度
图8A表明，中国草地NDVI与SPEI指数呈正相关的区域占全国草地总面积的75.16%，其中正相关系数达0.6以上的区域集中在内蒙古大部分地区、青海省北部、黄土高原北部及新疆北部地区，正相关系数于0.4～0.6之间的区域集中在青海省大部分地区、西藏中部偏西地区、华北平原地区及广西省。
图8B表明，草地NDVI与SPEI指数呈显著(p<0.05)和极显著(p<0.01)正相关的面积分别占全国草地总面积的17.92%和32.39%，集中分布在内蒙古大部分地区、青海省南部及新疆北部地带；而草地NDVI与SPEI指数呈显著(p<0.05)和极显著(p<0.01)负相关的面积分别占全国草地总面积的4.46%和3.62%，主要分布在西藏东南部、四川西部及云南等地。
图8C表示中国草地NDVI与SPEI的年最大相关系数所对应的月时间尺度。中国内蒙古地区、新疆地区、青海省北部及西藏南部地区的草地NDVI对SPEI响应的时间尺度较短，主要集中在1～3个月、3～6个月及6～9个月的时间尺度内。而青海省南部及东部地区及西藏的中部地区草地NDVI对SPEI的响应的时间尺度较长，达24～36个月，主要由于该部分地区地貌以冰川、冻土为主，土壤水分除了受降水量影响之外，冻土消融及冰川融水对于土壤水分的变化也会产生重大影响，因而草地生长对干旱响应的时间尺度较长。
图8 中国草地NDVI与1-48月尺度SPEI指数的年最大相关系数、显著性检验及其对应时间尺度的空间分布格局
图9A表明高山亚高山草甸与草甸植被NDVI与SPEI的最大相关系数较大，分别为0.30，0.26，平原草地次之，而其余3种草地类型植被NDVI与SPEI的最大相关系数均在0.18左右。图9B表明，高山亚高山草甸植被NDVI对SPEI的干旱响应尺度最长(长达14个月尺度)，高山亚高山草地和草甸次之(8～10个月尺度之间)，而其余3种草地类型植被NDVI对短时间尺度的SPEI响应更为敏感。就不同气候区而言，半干旱区域草地NDVI与SPEI的最大相关系数最大(0.36)，干旱区域次之(0.21)，而湿润地区则相对较小(图9C)。同样地，半干旱区域草地NDVI对SPEI的响应尺度较长(长达14个月尺度)，干旱区域次之(8个月尺度)，而湿润地区草地NDVI对SPEI响应的响应尺度集中在6个月尺度左右(图9D)。
注：ASAM表示高山亚高山草甸；SG表示坡面草地；PG表示平原草地；DG表示荒漠草地；MG表示草甸；ASAG表示高山亚高山草地；AR表示干旱地区；SAR表示半干旱地区；DSH表示干旱和半湿润地区；HU表示湿润地区。
2.5 气象因素及水平量衡对草地响应干旱的影响分析
由图10A可以看出，多年平均气温与草地NDVI和SPEI的相关性呈现出不显著的负相关关系(R=-0.29)，表明气温对于草地响应干旱的影响程度较弱，总体表现为气温较高的状况下，草地生长与气候干旱的相关性较低，诸如坡面草地；而对于高山亚高山草甸和草甸等气温较低区域，草地生长对于干旱的响应更为明显。图10C表明，草地区域多年平均降水与草地NDVI和SPEI的相关性呈现出不显著的正相关关系(R=0.38)，表明降水对于草地干旱响应的影响较大，主要表现在对荒漠草地、高山亚高山草地及平原草地的植被干旱响应状况影响较小，而对降水较多的高山亚高山草甸植被生长的影响较大，但对于降水较多的坡面草地区域影响较小。图10E表明，多年水平衡对于草地响应干旱的影响也较大(R=0.37)，但不显著，具体表现为对高山亚高山草甸和草甸区域的植被干旱响应影响较大，而对荒漠草地区域的植被干旱响应影响较小。综合以上分析，降水是草地干旱响应的最主要因素，水平衡次之，而气温对于草地干旱响应的影响相对较小。
图10B，D，F表示气温、降水及多年平均水平衡对不同类型草地NDVI与SPEI的最大相关系数所对应的干旱时间尺度的影响状况。由图可知，气温、降水及水平衡对于草地响应干旱快慢程度的影响存在较大差异性。图10B表明，多年平均气温与最大相关系数所对应的时间尺度之间呈现不显著的负相关关系(R=-0.33)，即气温对于草地干旱响应快慢的影响并不明显，具体表现为随着气温的升高，不同草地类型植被NDVI对于SPEI的响应尺度将不断缩短，其中高山亚高山草甸的响应尺度最久，而荒漠草地的响应尺度较短。图10D表明，多年平均降水对于草地干旱响应尺度的影响较大，两者呈现出正相关关系(R=0.47)，表现为降水缺乏的区域草地生长往往更容易被短时间尺度的干旱所影响，诸如荒漠草地等，而降水较多的高山亚高山草甸区域，植被NDVI对于SPEI的响应则集中在长时间尺度。图10F表明，水平衡对于草地干旱响应快慢的影响程度较弱，呈现出弱的正相关关系(R=0.25)，体现为水分亏损严重的地区草地生长对于干旱响应的时间尺度较短。综上分析，中国草地生长对于干旱响应快慢的影响因素主要为降水，气温次之，而水平衡影响相对较小。
图10 气温、降水及水平衡对中国草地植被NDVI与SPEI相关性及其最大相关系数所对应的尺度的影响特征
3 讨 论
干旱频发对草地生态系统的生长及分布格局产生严重影响，不同气候区干旱的发生有较大差异，而不同草地类型对干旱的响应机制也有区别，研究不同气候区各草地类型对干旱的响应机制对于草地保护具有重要意义[18]。Vicente-Serrano等[19]评估全球不同气候区下陆地生态系统对多尺度干旱的响应特征，发现美国中部、西南部及墨西哥的半干旱和干旱地区的森林NDVI与SPEI之间的相关性最高，而湿润地区的相关性则明显低于半干旱和干旱地区。本研究得出半干旱区域草地NDVI与SPEI的最大相关系数最大(0.36)，而湿润地区则相对较小(图9C)，湿润地区的特点是水平衡通常大于0，降水较为充足且植被的水分利用效率低[20]。尽管湿润区域干旱对植被的影响小于干旱区域，但干旱同样对于湿润区域的植被活动产生影响，因而导致58.39%的区域草地NDVI与SPEI的相关性达到显著。
了解干旱对植被影响的最大主导时间尺度有助于评估植被对于干旱的抵抗力及其自身的恢复力[17]。Vicente-Serrano等[19]研究表明，全球尺度范围内干旱地区的植被对干旱的响应往往集中在短时间尺度范围下，而湿润区域的植被则对长时间尺度的干旱响应更为敏感，该结论与本研究结果一致。根据Xu等[11]的研究，气候干旱的条件下植被对于干旱的响应非常迅速，因而干旱与半干旱区域的植被对于干旱的响应的时间尺度往往较短，尤其对于内蒙古高原、黄土高原以及中国的西部干旱区。本研究结果与Xu等的结论同样一致，发现草地NDVI对SPEI响应的时间尺度较短的区域主要分布在内蒙古地区、新疆地区、青海省北部等干旱地带，该部分地区主要分布着荒漠草地及平原草地等，原因可能是干旱半干旱地区降水相对较为匮乏，一旦土壤水分发生缺失，植物物种存在特有的抵抗力及适应机制促使它们能够迅速适应不断变化的水资源[21]。孔冬冬等[6]发现中国川西及青藏高原地区主要分布着高原草甸、草地，地表地貌以冰川、冻土为主，冻土消融及冰川融水对于土壤水分的变化也会产生重大影响，因而草地生长对干旱响应的响应较弱。本研究结果与上述结果相吻合，主要归因于该区域独特的气候水文条件[11]。
本研究发现，区域气温的升高会导致草地NDVI对于干旱的响应尺度不断缩短，且多年平均降水对于草地干旱响应尺度的影响较大，降水缺乏的区域草地生长往往更容易被短时间尺度的干旱所影响，诸如荒漠草地等，而降水较多的高山亚高山草甸区域，植被NDVI对于SPEI的响应则集中在长时间尺度。原因主要是气温的升高和降水的缺失均会导致干旱加剧，而干旱生态系统对水的有效性以高度可塑性的方式做出反映，能够通过减少水分损失、呼吸成本、光合活性和生长速率的生理、解剖学和功能策略而立即对缺水环境产生适应，因此对于干旱区域的而言，植被能够对干旱做出快速响应，且干旱响应所对应的时间尺度较短[22-23]。
4 结 论
本研究分析1982—2015年中国不同气候区及不同草地类型覆被下植被NDVI的时空动态趋势及其对干旱的响应状况，表明中国草地NDVI呈现出极显著增加的变化趋势(0.004/a)，各气候区草地NDVI均呈现极显著上升趋势，且湿润区域增加率较干旱区大。草地NDVI呈显著增加的区域集中在华北平原地区、四川、云南、广西及西藏的东南部地区。期间草地区域SPEI值呈现不显著增加趋势(0.05/10 a)，其中显著变干的区域集中在内蒙古中部和宁夏地区。草地NDVI与SPEI指数呈显著正相关的区域集中在内蒙古、青海省南部及新疆北部地带。内蒙古、新疆、青海省北部及西藏南部地区的草地NDVI对干旱响应的时间尺度较短，而青海东南部及西藏中部草地NDVI对干旱响应的时间尺度较长。高山亚高山草甸和草甸区域植被NDVI与SPEI的相关性最强，且对干旱的响应时间尺度相对较长，而荒漠草地对干旱的响应时间尺度较短；与湿润区域相比，干旱区域草地NDVI与SPEI的相关性更强，且对干旱响应的时间尺度更短。降水是草地干旱响应的最主要因素，水平衡次之，而气温的影响相对较小。
