内蒙古典型植被区NDVI演化对干旱事件的响应研究

王雨晴, 王菜林,2, 布仁吉日嘎拉,2, 张叶, 吕嘉琪

(1.赤峰学院 资源环境与建筑工程学院,内蒙古 赤峰 024000; 2.赤峰学院 环境演变与灾害应急管理研究创新团队,内蒙古 赤峰 024000)

随着全球气候变暖加剧,干旱发生的强度和频次都呈增加趋势[1],加剧了区域水资源供需矛盾,引发了一系列连锁灾害,对陆地生态系统的影响严峻[2-4]。植被是陆地生态系统的重要组成部分,在维护生态系统功能、保护生物多样性等方面有着重要作用[5-7]。干旱是植物蒸腾作用和光合作用的限制因子,干旱程度在一定意义上决定了植被的分布和结构[8-9]。由于干旱致灾机理复杂,且与外界环境交互广泛,当前关于不同植被类型对干旱的响应机理的认识有限,陆地植被对干旱的响应已成为目前全球干旱生态研究中的重要科学问题[10-11]。深入了解干旱与植被的关系,对于提高区域植被与旱情协同关系的认识及有效制定区域生态环境保护策略都有着重要意义。

众所周知,干旱对植被的生长具有重要影响。已有众多学者聚焦于此问题,并获得了一系列有益的科学认识。如有学者指出,在全球尺度上极端干旱条件下,森林区树种的组成会向耐旱性更强且生长较慢的树种转移,耐旱性较差的树种其生存和繁殖受到抑制,导致林分层次结构简单、物种单一[12]。有学者利用气象干旱指数识别黑龙江省大豆生长季的旱涝时序特征,得到生长季旱涝对大豆产量的影响机制[13]。此外,朱晓萌等[14]利用干旱指数对烟草不同生育期干旱的影响程度进行分析,得出不同生育期相同作物对干旱的响应具有一定差异。赵水霞等[15]基于综合干旱指数发现,内蒙古锡林郭勒草原干旱频率呈波动下降趋势,干旱强度主要以轻中旱为主。LI X Y 等[16]基于气象干旱指数和不同碳通量数据产品指出,2009—2010年季节性连旱导致我国西南地区总初级生产力(GPP)大幅下降,其中森林和灌木的抗旱能力强于耕地和草地的,干旱恢复期更短。综合以上研究成果不难发现,森林由于自身的根系优势通常可以获得更充足的地下水,耕地一般通过人工灌溉可缓解干旱带来的负面影响,但对干旱半干旱区的天然草地而言,降水基本是唯一的补水来源,故干旱的发生发展将对草原植被的影响剧烈且深远。目前,有关干旱对不同牧区草地类型影响及其空间异质性的研究尚不多见,亟待深入探索,为草原区开展“四预”建设提供科学依据。

鉴于此,本文以内蒙古牧区不同草原(典型草原、干草原、荒漠草原)和荒漠为研究区,以标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)作为干旱等级判别依据,研究不同研究区归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)[17]的时空演化特征,分析干旱对4种植被类型的影响及其空间差异,为制定内蒙古牧区相应规划、减少生态与经济损失提供科学指导。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

内蒙古自治区位于我国的北部边疆,由东北向西南斜伸,总面积118.3万km2。全区降水量相对较少且不均匀,呈由东北向西南递减趋势。显著的干湿度地带性导致内蒙古植被类型从东到西依次为森林、草原和荒漠植被[18]。本研究主要聚焦内蒙古3种草原类型区和荒漠区,研究区域如图1所示,重点对典型草原区(阿鲁科尔沁旗)、干草原区(阿巴嘎旗)、荒漠草原区(四子王旗)和荒漠区(阿拉善左旗)的NDVI与干旱程度的协同演化关系进行分析。

图1 研究区空间分布

1.2 数据来源与处理

本文所使用的气象数据来源于中国气象局的国家气象科学数据共享平台(http://data.cma.cn/),这些数据包括阿鲁科尔沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗2000—2019年植被生长季(5—10月)的逐月降水量。

遥感数据来源于美国宇航局 (https:∥www.nasa.gov/)。根据研究区的地理位置确定4景影像可覆盖研究区,其行列号分别为:h25v04、h25v05、h26v04、h26v05,获取时间分辨率为16 d的2000—2019年包含NDVI波段的MODIS13A2所有数据。鉴于下载的 MODIS 数据格式是hdf,本文利用MCTK(MODIS Conversion Toolkit)软件对所有影像进行tiff格式转换,再利用ArcGIS软件进行预处理,将影像转化为坐标系为 WGS1984 投影、像元大小为500 m的研究区遥感影像数据。

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法

最大值合成法(Maximum Value Composites,MVC)是目前国际最常用的NDVI合成法,该方法可以去除数据中受残云、大气和太阳角度等的影响,提高区域 NDVI 数据质量[19]。本文采用最大值合成法将16 d的NDVI值合成到年尺度数据。该方法可以显示研究区当年植被生长最好的状况。

1.3.2 SPI指数

降水是影响草原生态变化最主要的因素,在干旱指标的选择上,采用了与降水密切相关的气象干旱指标SPI[20]。SPI干旱监测方法[21]是中国气象局《干旱监测和影响评价业务规定》中推荐的干旱指标监测方法,本文利用SPI对研究区干旱程度进行评估,其干旱等级划分见表1[22]。

表1 SPI干旱等级划分

1.3.3 稳定性分析

变异系数(Coefficient of Variation,Cv),又称离散系数,是反映随机变量在单位均值上的离散程度[23]。该方法可以有效衡量相同像元位置的NDVI值的时序稳定性,数值小说明状态相对稳定,反之亦然。采用自然断点法进行分级,分为非常稳定、稳定、不稳定、很不稳定4个等级。

2 结果与分析

2.1 NDVI时间及空间变化分析

NDVI值在不同区域年际(2000—2019年)变化均呈现轻微的增加趋势,如图2所示。由图2可以看出:阿鲁科尔沁旗(典型草原区)的NDVI值增加趋势率最大,为0.051/(10年);阿拉善左旗(荒漠区)的增加趋势率最小,为0.018/(10年);阿巴嘎旗(干草原区)和四子王旗(荒漠草原区)的增加趋势率分别为0.020/(10年)和0.038/(10年)。不同类型植被区多年平均NDVI值从大到小分别为阿鲁科尔沁旗(0.600)、阿巴嘎旗(0.380)、四子王旗(0.270)和阿拉善左旗(0.130);除阿巴嘎旗的最大值出现在2012年外,其余区域NDVI最大值均出现在2018年,阿鲁科尔沁旗的NDVI最小值出现在2009年,阿巴嘎旗的NDVI最小值出现在2000年,四子王旗和阿拉善左旗的NDVI最小值均出现在2001年;NDVI值在不同区域变化差异较大,但随年份递增变化,其波动变化具有一定的相似性。

图2 2000—2019年NDVI值的逐年变化情况

在空间上,不同区域NDVI具有明显的空间异质性,如图3所示。由图3可以看出:阿鲁科尔沁旗的NDVI值自北向西有减小的趋势,最大值为0.900,最小值为0.090;阿巴嘎旗的NDVI值自东北向西南有减小的趋势,最大值为0.800,最小值为0.000;四子王旗的NDVI值自北向南有减小的趋势,最大值为0.800,最小值为0.078;阿拉善左旗大部分地区的NDVI值均相对较低,自东南向西北呈减小趋势,最大值为0.780,最小值为0.010。

图3 不同区域NDVI值的空间分布

为了更详细地了解内蒙古不同植被区 2000—2019年NDVI值的空间分布格局及其数值变化情况,以像元为单位计算研究区20年的NDVI平均值,将NDVI值划分为5个级别并进行重分类,得到不同区域NDVI像元占比,如图4所示。由图4可看出:阿鲁科尔沁旗像元占比主要集中在NDVI值为0.4～0.8,占区域总像元的96.07%,其中NDVI值为0.4～0.6的像元占比为50.07%,NDVI值为0.6～0.8的像元占比为46%;阿巴嘎旗像元占比主要集中在NDVI值为0.2～0.6,占区域总像元的98.48%,其中NDVI值为0.2～0.4的像元占比为62.54%,NDVI值为0.4～0.6的像元占比为35.94%;四子王旗像元占比主要集中在NDVI值为0.2～0.4,占区域总像元的81.57%;阿拉善左旗像元占比主要集中在NDVI值为0.0～0.2,占区域总像元的93.98%。内蒙古东西跨度较大,土壤质地、植被、水热情况及地形等分布不均,导致植被覆盖度差异较大。

图4 不同区域NDVI值像元占比情况

2.2 不同植被区NDVI值的稳定性分析

基于内蒙古4种典型植被区多年NDVI数据的像元变异性计算结果,得到植被覆盖度波动状态,如图5所示。

图5 不同区域NDVI值稳定性分析结果

由图5可以看出:阿鲁科尔沁旗的NDVI值自北向南基本呈现由稳定到不稳定的变化趋势;阿巴嘎旗的NDVI值自北向南基本呈现由稳定(和非常稳定)向不稳定再到稳定的变化趋势;四子王旗的NDVI值自东南向西北基本呈现由非常稳定到不稳定的变化趋势;阿拉善左旗的NDVI值自西北向东南基本呈现由稳定(和非常稳定)向不稳定的变化趋势。

对不同区域NDVI值年际变化的空间稳定性进行量化分析发现,NDVI值均在稳定状态时像元占比最大,如图6所示。由图6可以看出:阿鲁科尔沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗的NDVI值稳定状态的像元占比分别为45.86%、45.60%、40.20%和43.00%;各研究区NDVI值很不稳定状态的像元占比均较少,除四子王旗(6.14%)外,NDVI值很不稳定状态的像元占比均小于1.00%。

图6 研究期各类型区NDVI值稳定性像元占比情况

结合图5和图6进行分析,发现四子王旗的NDVI值很不稳定状态的像元主要集中在西北区域,该区域土地利用类型多为裸地,裸地受气候变化和人类活动的影响较大,这可能是导致该区域NDVI值很不稳定的原因。

2.3 不同植被区长时序列干旱危险性演变分析

2000—2019年植被生长季 SPI逐年变化趋势和 M-K 突变分析结果如图7所示。图7的统计结果显示,20年内研究区发生干旱的概率主要在30%～40%范围内波动,且随着时间的增加,SPI值呈轻微增加的趋势。

图7 2000—2019年生长季 SPI逐年变化趋势和 M-K 突变分析结果

由图7可以看出:多年内发生干旱的概率由大到小的顺序为(括号内数值为干旱概率):阿巴嘎旗(40%)>四子王旗(和阿拉善左旗的干旱概率均为35%)>阿鲁科尔沁旗(30%);干旱年份多集中在2001—2011年,阿鲁科尔沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗的线性倾向率分别为:0.432/(10年)、0.306/(10年)、0.147/(10年)、0.444/(10年)。由M-K突变结果可知,UF值在部分时段大于0(阿鲁科尔沁旗:2000—2008年及2012—2019年;阿巴嘎旗:2000年、2003—2010年及2012—2019年;四子王旗:2000年、2003—2004年、2013年、2016年及2018—2019年;阿拉善左旗:2000—2004年、2008年及2014—2019年),表示该时段区域有变湿润的可能。

2.4 SPI与NDVI相关关系分析

SPI与NDVI相关关系分析结果如图8所示。由图8可知:阿鲁科尔沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗与阿拉善左旗逐年SPI与NDVI的均值都具有显著相关性,其中阿鲁科尔沁旗的SPI与NDVI具有显著正相关关系(R2=0.305 4);阿巴嘎旗的SPI与NDVI具有显著正相关关系(R2=0.470 8);四子王旗的SPI与NDVI具有显著正相关关系(R2=0.456 2);阿拉善左旗的SPI与NDVI具有显著正相关关系(R2=0.420 7)。不同植被区的SPI与NDVI的相关性由大到小依次为:阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗和阿鲁科尔沁旗。由此可知,研究区的NDVI受干旱程度影响显著,干旱程度越严重,NDVI值越小,反之亦然。

图8 SPI与NDVI相关关系分析结果

由于SPI值是根据气象站点数据获取的,鉴于研究区气象站点数相对较少,故假设相同区域的空间SPI值为研究区的站点值。

对不同区域2000—2019年的SPI和NDVI的空间相关关系进行分析,发现不同区域的SPI和NDVI的相关性在空间分布上具有一定差异,如图9所示。

图9 SPI与NDVI的空间相关关系

由图9可以看出:从空间像元分布来看,阿鲁科尔沁旗和阿巴嘎旗的SPI和NDVI相关性较高区域多于四子王旗和阿拉善左旗的;SPI与NDVI空间相关关系的最高值从高到低依次为(括号内为r的值):阿巴嘎旗(0.90)>阿鲁科尔沁旗(0.81)>四子王旗(0.52)>阿拉善左旗(0.44);最低值从高到低依次为:阿巴嘎旗(-0.51)>阿鲁科尔沁旗(-0.45)>阿拉善左旗(-0.35)>四子王旗(-0.13)。因此,分析SPI和NDVI的相关性时应考虑空间变化差异,不同区域SPI和NDVI的相关性是不同的。

将NDVI和SPI的相关性进行定量分级(分为8个等级),结果如图10所示。由图10可知:阿鲁科尔沁旗的SPI与NDVI的相关性为0.2～0.6的像元占比最高,为82.95%,其中0.2～0.4的像元占比为38.71%,0.4～0.6的像元占比为44.24%;阿巴嘎旗的SPI与NDVI的相关性为0.2～0.8的像元占比最高,为90.21%,其中0.2～0.4的像元占比为23.33%,0.4～0.6的像元占比为43.28%,0.6～0.8的像元占比为23.60%;四子王旗的SPI与NDVI的相关性为0.0～0.2的像元占比最高,为80.33%;阿拉善左旗的SPI与NDVI的相关性为0.0～0.2的像元占比最高,为95.89%。

图10 空间相关性像元占比

2.5 干旱程度对NDVI的影响分析

基于不同植被区为研究对象,分析2000—2019年有旱和无旱年份下NDVI值的变化特征,并将无旱和有旱情景下的多年NDVI值进行求均值处理,结果如图11所示。

图11 无旱和干旱时NDVI空间变化及像元占比

图11显示:有旱和无旱时NDVI值的空间分布特征基本与NDVI值多年空间变化特征一致,不同植被区发生干旱时NDVI值变化差异较大的区域主要集中在无旱时NDVI值较低的区域附近。

在空间变化的基础上,将发生干旱和无旱下的NDVI像元进行量化分析,结果如图11所示。由图11可以看出:阿鲁科尔沁旗无旱和有旱年份下的NDVI像元占比分别在NDVI值为0.6～0.8(45.25%)和0.4～0.6(57.52%)时较高;阿巴嘎旗无旱和有旱年份下的NDVI像元占比分别在NDVI值为0.2～0.6(99.16%)和0.2～0.4(76.09%)时较高;四子王旗在无旱和有旱年份下的NDVI像元占比分别在NDVI值为0.2～0.4(65.60%)和0.0～0.4(93.62%)时较高;阿拉善左旗在无旱和有旱的NDVI像元占比均在NDVI值为0.0～0.2时较高(分别为91.49%和97.57%)(括号内为像元占比值)。由此可知,干旱对不同植被区NDVI值均有一定影响。

NDVI无旱较有旱时的NDVI像元占比减少最多的区域为:阿鲁科尔沁旗(0.6～0.8)、阿巴嘎旗(0.4～0.6)、四子王旗(0.2～0.4)和阿拉善左旗(0.2～0.4)(括号内为NDVI值的范围),像元比分别减少了17.96%、23.74%、16.25%和5.89%。与无旱年份相比,有旱年份下的NDVI像元占比会向NDVI值小的一方转移。

3 讨论

4种不同植被区发生干旱的概率为30%～45%,这与内蒙古地区干旱发生频率在25%～49%范围的结果基本一致[24]。不同植被区均在2000—2011年集中多发生干旱,这与内蒙古2000年后,干旱气候频发且主要集中在2000—2011年的结果一致[25]。SPI值年际变化呈轻微增加趋势,这与内蒙古有变湿润的可能结果一致[24]。但有研究表明,内蒙古年际变化呈现轻微干旱的趋势[25]。导致结果不同的原因可能是时间尺度的选取不同,不同的时间尺度会导致结果出现一定偏差。

内蒙古草原牧区旱灾形成的主要原因在于区域降水稀少且时空分布不均,气候因素是导致草原牧区旱灾频发的最直接影响因子[26]。通过分析内蒙古典型草原区、干草原区、荒漠草原区和荒漠区4类植被区2000—2019年的NDVI与SPI的关系,发现不同植被类型对干旱的响应均呈现正相关关系,但相关性具有一定差异,这与万红莲等的结果一致[27]。草原植被的NDVI与SPI相关性最高的为干草原,荒漠草原区的次之,典型草原区的最小。这是由于草地植被属于浅根系植被,在降雨时的储水能力较弱,使得草地对干旱具有较强的响应,对短时间的干旱敏感性强于长时间的[28]。因此,降水量越少的草原,NDVI对干旱的响应越敏感。NDVI和SPI空间上在某些区域呈现负相关关系,但像元占比较少,这可能与区域的土地利用有关。因此,在未来分析干旱对研究区域NDVI演化的影响中,应基于更详细的土地利用划分。

众所周知,NDVI可有效反映区域植被生长状况,是监测区域生态系统和植被变化的有效指标[29]。研究发现,随着年份的增加,不同植被类型区的NDVI值均呈现增大的趋势,这与苏日罕等的内蒙古NDVI值呈增大趋势的研究结果一致[30]。通过分析干旱年份下NDVI的变化情况可知,在所有植被类型下,无旱时的NDVI值均高于有旱时的,其中草原区的NDVI值分布差异最大,荒漠草原区的为0.063,典型草原区的为0.061,干草原区的为0.055,而荒漠区的则仅为0.018。由此可见,草原区植被覆盖度极易受干旱的影响。荒漠区的NDVI分布差异性较小的原因可能是荒漠区的NDVI本底值相对较低,对气候变化响应不敏感所致。

4 结论

本文研究了内蒙古典型草原区(阿鲁科尔沁旗)、干草原区(阿巴嘎旗)、荒漠草原区(四子王旗)和荒漠区(阿拉善左旗)的NDVI与SPI的协同演化关系,并得到以下主要结论:

1) 4种植被区的植被覆盖度随着年份的增加波动较小。NDVI值随年份变化的线性倾向率分别为:典型草原0.051/(10年)、干草原0.020/(10年)、荒漠草原0.038/(10年)和荒漠0.018/(10年),线性倾向率由大到小依次为:典型草原、荒漠草原、干草原和荒漠。

2) 4种植被区发生干旱的概率在30%～40%范围内波动,随着年份的增加,SPI值有轻微增大的趋势,线性倾向率分别为:典型草原0.432/(10年)、干草原0.306/(10年)、荒漠草原0.147/(10年)和荒漠0.444/(10年),线性倾向率从大到小顺序为荒漠、典型草原、干草原和荒漠草原。

3) 4种植被区SPI与NDVI均值具有显著相关关系,但在空间上相关性分布具有一定差异。相关性由大到小分别为:干草原、荒漠草原、荒漠和典型草原。

4)无旱和有旱年份下的NDVI值及像元占比在空间上具有一定差异。空间上,有旱时NDVI值减小的区域主要集中在无旱时NDVI值较小的区域附近。将无旱和有旱年份下的NDVI像元进行量化处理发现,NDVI像元占比较多区域分别为:阿鲁科尔沁旗,0.6～0.8(无旱年份)和0.4～0.6(有旱年份);阿巴嘎旗,0.2～0.6(无旱年份)和0.2～0.4(有旱年份);四子王旗,0.2～0.4(无旱年份)和0.0～0.4(有旱年份)。阿拉善左旗0.0～0.2(无旱和有旱年份像元占比较多,但有旱较无旱时的像元占比增大)。因此,与无旱年份先比,有旱年份下的NDVI像元占比大的区域会向NDVI值小的一方转移。无旱较有旱时NDVI像元占比减少较多的区域分布为:阿鲁科尔沁旗NDVI值在0.6～0.8的区域占比减少了17.96%;阿巴嘎旗NDVI值在0.4～0.6的区域占比减少了23.74%;四子王旗NDVI值在0.2～0.4的区域占比减少了16.25%;阿拉善左旗NDVI值在0.2～0.4的区域占比减少了5.89%。由此可知,干旱对不同植被区NDVI均有一定影响,尤其是草原区。