2001-2018年雅砻江流域植被NDVI时空动态及其对气候变化的响应

陈 安, 李景吉,2, 黎文婷, 刘延国, 王 娜

(1.成都理工大学 生态环境学院, 成都 610059; 2.地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学),成都 610059; 3.西南科技大学 环境与资源学院, 四川 绵阳 621010; 4.成都理工大学 地球科学学院, 成都 610059)

陆生植被作为巨大的碳汇，在减缓气候变化方面发挥着重要作用[1]。植被覆被常被用来表征气候变化影响的程度，指示着植被对气候变化的敏感程度，其变化幅度可以改变碳汇强度，并对当地气候起到反馈作用[2]。因此，植被与气候变化关系及作用机制一直是全球气候变化研究的热点问题，也成为了开展区域植被保护和实现生态系统可持续发展的重要理论依据[3-4]。

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)能够精准反映植被覆盖度、植被生产力、叶面积指数和土地利用等变化特征[5-7]。研究NDVI与气候变化关系，能够有效表达流域植被生长与气候变化的相互关系。分析NDVI时空变化特征及其与气候变化响应的研究方法已较为成熟，如国内外学者基于MOD13Q1/NDVI，Spot VEGETATION/NDVI等数据，采用线性回归分析[8]、Theil-Sen median趋势分析[9]、Mann-Kendall检验等[10]方法，对黄河流域[11]、三江源区等[12]重大流域开展了大量研究。目前普遍认为不同尺度上植被覆盖变化主要是受气候要素变化作用的结果[13]，并且气温和降水的变化对植被覆盖变化影响最为直接[14-15]，是植被覆盖变化与气候响应研究的首选因子[16]。然而，限于影像数据精度的要求和数据处理的难度，对于垂直地带性显著的高山峡谷区复杂植被组成与多气候类型变化的交叉影响机制研究鲜有报道。研究复杂植被组成与多气候条件的交互影响，更有助于理解全球气候变化背景下植被与气候要素的作用机制[17]。

雅砻江流域地处青藏高原东南缘，区域地质条件复杂，气候类型多变，是青藏高原典型生态脆弱区和生物多样性保护重要区。流域内植被垂直地带性十分显著(地势落差5 188 m)，并且对全球气候变化的响应极为敏感[18-19]。目前，国内外对雅砻江流域植被分布与气候变化作用机制的研究鲜有报道，流域尺度水平的气候变化对植被分布影响的特征及机制不清楚。鉴于此，本研究基于MODIS/NDVI数据及同期气候数据，重点研究2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI的时空变化特征及其对气候变化的响应规律，以期为流域生态环境保护和植被恢复提供科学依据。

1 研究区概况

雅砻江发源于青海省巴颜喀拉山，是长江上游金沙江的最大支流，地理位置为26°32′—33°58′N，96°52′—102°48′E，石渠至新龙为上游段，中游段为新龙至木里，木里至攀枝花为下游段。雅砻江干流全长约为1 571 km，流域面积约10.68万km2。流域内高空西风带大气环流和西南季风活动频繁，加之地形差异大，造成区内气候条件复杂多变[20]。流域的多年平均降水量为500～2 470 mm，多年平均蒸发量为1 166～2 500 mm，多年平均气温为-4.9～19.7℃，并且降水量、蒸发量和气温均呈由北向南的递增分布[21-22]。流域内植被水平地带性和垂直地带性显著，主要植被类型沿东南至西北一线依次为森林、灌丛和草甸。

2 数据和方法

2.1 数据来源及处理

NDVI数据来源于美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)发布的空间分辨率250 m、时间分辨率16 d的MOD13Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-DayL3Global 250 m SIN Grid)数据集。地形数据来源于地理空间数据云平台(http:∥www.gscloud.cn)的ASTER GDEM V2数字高程数据，空间分辨率为30 m。土地覆被数据来源于资源环境数据云(http:∥www.resdc.cn)。气象数据来自中国气象科学数据共享服务网(http:∥cdc.cma.gov.cn)，包括研究区及其周边45个气象站点2001—2018年的逐月平均气温和累积降水量。植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http: ∥www.resdc cn)1∶100万中国植被类型图。

利用MRT(MODIS Reprojection Tools)工具对下载的MOD13Q1数据进行格式转换和重投影等预处理，应用时间序列谐波分析法(Harmonic analysis of time series，HANTS)对NDVI数据进行降噪处理(图1)。HANTS算法滤波后的NDVI曲线变的较为平滑，与植被生长周期和物候特征基本吻合[23]。采用最大值合成法MVC(maximum Value Composite)得到逐月NDVI数据，选取植被长势较好的5—9月份作为其生长季[24]。本文为减少土壤背景影响、增强绿色植被信号，剔除了NDVI<0.1的区域(非植被区)[25]。气象数据中降水选用Kriging方法进行空间插值，气温采用ANUSPLIN方法[26]进行空间插值。植被类型数据以植被大类为分类基准进行合并、裁剪后形成研究区植被类型分布。

图1 HANTS滤波前后NDVI

2.2 研究方法

2.2.1 趋势分析法 采用Theil-Sen Median方法分析2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI的变化趋势，并结合Mann-Kendall检验方法判断NDVI变化趋势的显著性。上述两种方法结合使用可有效降低异常值对数据的影响[27]。Theil-Sen Median公式如下：

(1)

式中:NDVIi和NDVIj分别表示像元i年和j年的NDVI值。当SNDVI>0时,表明NDVI呈增加趋势,反之则表明NDVI呈下降趋势。Mann-Kendall方法中统计量Z值等计算公式如下:

(2)

其中，

(3)

(4)

(5)

式中:sgn为函数符号。结合p值和Z值,将NDVI变化趋势在0.01置信水平下划分为极显著增加(p≥0,|Z|>2.58)、极显著减少(p<0,|Z|>2.58);0.05置信水平下划分为显著增加(p≥0,|Z|>1.96)、显著减少(p<0,|Z|>1.96)、不显著增加(p≥0,|Z|<1.96)及不显著减少(p<0,|Z|<1.96)。

2.2.2 相关分析法 对2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI与气候因子(气温和降水)进行逐像元的偏相关分析和复相关分析，采用0.05的置信水平完成偏相关分析的T检验和复相关分析的F检验。偏相关系数计算公式如下：

(6)

式中:rab,c为变量c固定后变量a与b的偏相关系数；rab,rac,rbc为两因子间的相关系数；a为NDVI值;b为气温值;c为降水值。

3 结果与分析

3.1 NDVI的时间变化特征

利用线性回归方法，分析2001—2018年雅砻江流域生长季平均NDVI的年际变化趋势(图2)。结果表明，近18年流域生长季NDVI值介于0.68～0.73之间，增长率为0.003/10 a，2006年、2011年和2013年出现最高值，2001年出现最低值。整体而言，2001—2018年流域生长季平均NDVI上升趋势显著(p<0.05)，表明植被生长总体呈较好的发展趋势。

图2 NDVI的年际变化趋势

3.2 NDVI的空间分布及变化特征

3.2.1 NDVI的空间分布 2001—2018年雅砻江流域生长季平均NDVI空间分布见图3A所示，全区NDVI总体状况良好，平均值为0.66，整体呈东南向西北逐渐下降趋势。由于流域地形差异大，海拔由西北向东南逐渐下降，因此植被NDVI的空间分布具有明显的地域性特征。NDVI低值区多出现在流域上游海拔高于4 500 m的高海拔区，主要分布在石渠县北部和甘孜县，植被类型以草甸和高山植被为主(图3B)。NDVI高值区多集中于流域中、下游海拔3 500 m以下地区，主要分布在雅江县、木里县、九龙县和盐源县，植被类型多为针叶林、阔叶林和针阔叶混交林。

图3 研究区多年生长季平均NDVI空间分布和植被类型

结合雅砻江流域的地形特征，将其海拔划分为5个海拔区间(<1 500 m，1 500～2 500 m，2 500～3 500 m，3 500～4 500 m，>4 500 m)，统计出植被NDVI均值随海拔变化情况(表1)。结果显示，近18年来雅砻江流域植被NDVI均值随海拔升高呈现出先增后减的特点。海拔低于3 500 m地区的面积占比21.63%，该区植被NDVI是随海拔的升高而增加；高于3 500 m地区的面积占比78.37%，植被NDVI随海拔升高呈现出下降趋势。植被NDVI均值的最高值(0.74)出现在2 500～3 500 m海拔区间，主要植被类型为针叶林和阔叶林；最低值(0.52)出现在>4 500 m海拔区间，主要植被类型为草甸和高山植被。1 500～2 500 m和3 500～4 500 m海拔区间的NDVI均值分别为0.7，0.68，主要植被类型分别为灌丛和草甸。海拔低于1 500 m地区的植被NDVI均值为0.57，该区由于人类活动较强，植被NDVI较低。

表1 雅砻江流域植被NDVI垂直分布特征

3.2.2 NDVI的空间变化特征 基于Sen+Mann-Kendall检验方法得到雅砻江流域生长季平均NDVI变化趋势(图4A、表2)。结果发现，流域生长季NDVI整体以增加趋势(极显著增加、显著增加和不显著增加总和)为主，面积占比为63.97%，多出现在流域上游和下游，其中极显著增加和显著增加区域主要分布在石渠县北的长沙贡马乡和盐源县，该地区主要植被类型为草甸和针叶林。NDVI呈减少趋势(极显著减少、显著减少和不显著减少的总和)区域面积占比为36.03%，多出现在流域中游，其中极显著减少和显著减少区域主要分布在石渠县南部、雅江县两河口、理塘河河谷和盐边县二滩等地，植被类型以灌丛和草甸为主。

表2 NDVI变化趋势统计

图4 NDVI与气温、降水变化趋势

3.3 NDVI变化对气候因子的响应

3.3.1 气候因子的时空变化特征 采用线性回归方法，分析2001—2018年雅砻江流域生长季平均气温、累积降水量的年际变化趋势(图5)。近18年雅砻江流域生长季平均气温上升趋势显著(p<0.05)，平均增速为0.48℃/10 a，2009年出现最高值15.34℃，2004年出现最低值14.04℃。流域生长季累积降水量整体呈增加趋势(p=0.147)，平均增速为15.34 mm/10 a，2014年出现最高值675.76 mm，2006年出现最低值476.4 mm。

图5 生长季平均气温及累计降水量

2001—2018年雅砻江流域生长季平均气温和累积降水量的空间变化特征见图4B、图4C所示。近18年雅砻江流域生长季气温增速为0.15～0.71℃/10 a，以中、上游地区的增温趋势最显著，主要分布在石渠县、甘孜县和木里县，区内植被类型主要为草甸和针叶林。近18年雅砻江流域生长季累积降水量增速介于-56.38～88.96 mm/10 a之间，其变化趋势具有明显的空间差异性。上游地区降水量呈增加趋势，主要分布在石渠县南部和甘孜县，植被类型多为草甸。中游地区降水量呈下降趋势，以理塘县、木里县和九龙县最明显，植被类型多为灌丛和针叶林。

3.3.2 NDVI对气候因子的响应分析 将2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI均值与平均气温、累积降水分别进行线性回归(图6)。结果表明，研究区生长季NDVI随气温的上升而增加，随降水的增加而减少。生长季NDVI与平均气温的相关系数为0.358，与累计降水的相关系数为-0.469，整体上植被生长受气温影响大于降水。

图6 逐年NDVI与气候因子的相关性

相关研究表明[28-29]，植被生长对气候因子的响应存在一定程度的“时滞效应”。本研究将雅砻江流域生长季逐月NDVI与同期及提前1—2月气候因子的响应进行分析(表3)。从气温变化来分析，前1个月气温和NDVI的相关系数较大，并且6月、7月、8月、9月份都通过了显著性检验(p<0.05)，表明研究区前1个月气温上升对当月植被生长起较强促进作用。其中8月份的NDVI与同期及前1—2月的气温呈正相关性都较显著，说明6—8月份的气温与8月份的植被生长关系密切，7月份温度升高对8月份植被生长影响最大。从降水变化来分析，当月NDVI与前1个月降水的相关系数较大，并且通过显著性检验(p<0.05)的月份最多(6月、7月和8月)，表明研究区前一个月降水对当月植被生长有一定抑制作用。

表3 逐月NDVI与气候因子的相关性

对流域生长季NDVI与平均气温和累积降水进行逐像元的偏相关分析(图7)。由图7A知，NDVI与平均气温的偏相关系数范围为-0.90～0.94，平均值为0.11，正、负相关区域面积占比分别为65.05%和34.95%。通过显著性检验(p<0.05)的区域占流域面积的13.6%，其中显著正相关区域(11.19%)主要分布在石渠县长沙贡玛乡—色达、新龙县城—鲜水河和盐源盆地一带(图7D)，该地区植被类型为草甸和针叶林；显著负相关区域(2.41%)分布在中、下游的理塘县、盐边县等地，植被类型以灌丛为主。由图7B可以看出，NDVI与累积降水的偏相关系数范围为-0.89～0.91，平均值为-0.015，正、负相关区域面积占比分别为47.68%和52.32%，显著正、负相关区域面积占比仅为2.76%和2.88%。显著正相关区域分布在新龙县及周边区域(图7E)，主要植被类型为草甸；显著负相关区域零散分布在流域中、下游的河谷地带，植被类型多为灌丛。

通过复相关分析(图7C)发现，NDVI与气候因子(平均气温、累积降水)的平均复相关系数为0.36，研究区有27.59%的面积通过了显著性检验(p<0.05)。其中复相关关系显著区域主要分布在流域上游石渠和甘孜二县(图7F)，植被类型以草甸和草丛为主，说明这些植被生长发育受水热条件限制较大。

图7 NDVI与气候因子的偏相关、复相关系数及显著性检验结果

4 讨论与结论

4.1 讨 论

本研究发现，近18年雅砻江流域植被NDVI整体呈波动上升趋势，植被总体趋于向好，局部变差。这种变化与流域差异性气候变化有关，近年来青藏高原增温同时，降水也出现不同程度增加，使流域整体的植被生产力和覆盖度增加[30]，植被生长总体向好。另外，植被覆盖的增加与多年来流域内实施的退耕还林、封山育林和土地沙漠化治理等[31-32]各项生态保护工程也有关，生态恢复工程在植被恢复方面发挥出显著生态效益[33-34]。雅砻江流域局部区域植被NDVI呈减少趋势，以石渠县南部、理塘县、雅江县两河口和盐边县二滩最为集中。NDVI减少区域在流域中游分布较集中，一方面这与中游各县快速城镇化而大量修建基础设施和不合理的旅游开发密切相关[35-36]，另一方面由于流域上、中游水热条件的增加导致局部冰川冻土消融，使原有脆弱的生态地质环境发生变化，植被生长受到影响[37]。

本文分析了不同时间尺度上植被NDVI对气温和降水的响应，得到研究区植被NDVI整体上受气温和降水共同影响，但不同地区空间差异较大的结果。雅砻江流域上游为高原高寒气候，而下游多为干旱河谷气候，受西南季风影响，下游的降雨量远大于上游。上游脆弱的生态环境造成植被生长受水热条件限制较大，植被生长和气温、降水主要为正相关关系，即水热条件的增加会促进该区植被生长，这与杨元合等[38]得出的青藏高原东南缘夏季高寒草甸、草地NDVI的增长是受温度、降水共同影响的结论相一致。而在中、下游地区植被的生长具有相对适宜温度，降水成为植被生长的主控因子。近18年流域中、下游地区的降雨量减少，蒸发量增加，土壤承载力变低，并且受流域地形影响，虽然降水对土壤有保湿作用，但易造成地区水土流失[39]，甚至引起不同程度的地质灾害，破坏植被生长环境，导致植被NDVI降低[40]。此外，极端事件的发生也会影响植被正常生长，如2008年汶川地震导致地表大面积裸露，部分植被根系的生长环境被破坏，造成水土流失加重，植被覆盖状态退化[41]。2012年左右雅砻江流域气温较低，降水增多，发生的洪涝灾害[42]直接导致2012年植被NDVI的降低。不同地域植被NDVI对气候要素的响应较为复杂，文中只选择气温和降水这两个对植被生长影响最大的气候因子进行分析，但湿度和日照等也会影响植被NDVI的变化[43]，未来可以加以考虑。

4.2 结 论

(1)2001—2018年雅砻江流域生长季植被生长状况良好，NDVI均值为0.66，且以0.003/10 a的速率波动上升。NDVI分布受地形影响较大，空间上呈东南向西北逐渐下降的分布格局，垂直分布上呈现随海拔上升呈现出先升后降的特点。

(2)2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI整体以不显著增加趋势为主，面积占比达57.36%，广泛分布在流域各县。近18年流域生长季平均气温上升趋势显著(p<0.05)，累积降水量上升趋势不显著(p=0.147)，流域上、中游气候向暖湿方向发展。

(3)2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI对气温、降水变化的响应均滞后一个月。整体上NDVI受气温影响大于降水，与气温呈正相关关系，与降水呈负相关关系；空间差异明显，上游受气温影响较大，中、下游大部分地区受降水影响较大。