石羊河流域干湿气候变化特征及对NDVI的影响

2023-11-14张金丹刘明春李兴宇丁文魁杨华蒋菊芳

干旱气象 2023年5期

张金丹，刘明春，李兴宇，丁文魁，杨华，蒋菊芳

（1.中国气象局兰州干旱气象研究所/甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室/中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020；2.甘肃省武威市气象局/武威国家气候观象台，甘肃武威 733000）

引言

IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）AR6（第六次气候变化报告）（IPCC，2022）指出，近10 a（2011—2020年）全球地表平均温度比1850—1900年高1.09 ℃，比2003—2012年（IPCC AR5评估的时间段）增暖0.19 ℃（周波涛，2021）。全球气候变暖加剧了干旱灾害事件的发生（Dai and Zhao，2017；王莺等，2022；唐懿等，2022），使干旱成为全球范围内最大的自然灾害之一。干旱为影响植被生长的主要因素之一，持续干旱会严重限制植被生长，而植被是地球上联系土壤、大气、水分的纽带（傅伯杰等，2020），在陆地生态系统中占据重要位置，因此，在全球变暖、干旱事件频发的背景下（杨舒畅和杨恒山，2019；Tsegai et al.，2022），分析植被对干旱的响应关系具有重要现实意义。

归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）是反映植被活动状况的重要指标（Piao et al.，2006）。由于NDVI与植被生产力和植被覆盖度之间具有较好的拟合关系，被广泛用于植被覆盖度变化、植被生产力、干旱等研究（曹晓云等，2022；李璠和徐维新，2017）。研究表明，我国植被覆盖度总体呈增加趋势，其中淮河流域、东北地区南部、黄土高原以及西部地区等增加速率较快（易雪等，2021；赵明伟等，2019）。另外，许多研究利用NDVI评估气候变化对植被生长特性的影响及植被对当地气候变化的反馈效应（Nemani et al.，2003；Zhang et al.，2003；罗新兰等，2020），表明不同区域植被覆盖度的变化特征不尽相同，这是植被对气温、降水等环境条件的依赖程度不同所致（卢乔倩等，2020），因此开展不同区域植被覆盖度对气候变化的响应研究非常必要。

石羊河流域处于西北干旱区、东部季风区和青藏高原区气候交界地带，是典型的生态敏感区，环境抵御自然灾害的能力较低。特殊的地理条件和气候特征导致石羊河流域干旱频发（张调风等，2013）。但目前干旱灾害对石羊河流域自然生态系统的影响方面研究较少，因此，研究石羊河流域干湿气候变化的客观规律，了解干旱灾害的时空分布特征及对植被NDVI的影响具有重要意义。本文旨在分析近50 a石羊河流域干湿变化特征，揭示干旱事件时空演变规律，并探讨植被指数对干旱的响应，以期为流域干旱灾害的预测预警提供科学依据。

1 研究区概况

石羊河流域（101°41′E—104°16′E，37°02′N—39°17′N）地处河西走廊东部，为甘肃省三大内陆河流域之一，行政范围包括武威市古浪县、凉州区、民勤县和天祝县部分区域及金昌市金川区和永昌县（图1）。流域总面积约4.12万km2，主要由西大河、东大河、西营河、金塔河、杂木河、黄羊河、古浪河和大靖河等河流组成，多年产流15.0亿m3。流域气候以大陆性干旱气候为主，受高原气候和沙漠气候共同影响。流域上游祁连山区年降水量较多，平均为300～500 mm，中下游干旱少雨、蒸发量大，年平均降水量为113～171 mm，年平均蒸发量为1 500～2 700 mm，是典型的干旱区水资源脆弱带。

图1 石羊河流域气象站点空间分布Fig.1 The spatial distribution of meteorological stations in the Shiyang River Basin

2 资料与方法

2.1 资料及处理

以石羊河流域及邻近地区代表站为研究对象，收集和整编上游的乌鞘岭（1971—2020年）、古浪（1971—2020年）、天祝（1992—2020年），中游的武威（1971—2020年）、永昌（1971—2020年）和下游的民勤（1971—2020年）6个气象站逐月降水和气温资料。四季划分按照3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月至次年2月为冬季进行分析。植被生育期划分按照1—2月为生长前期，3—5月为生长初期，6—8月为生长中期，9—10月为生长末期进行分析。

为较好地反映干湿气候与自然植被的内在关系，一定程度消除人类活动（农作物种植、植树造林等）对植被的影响，选用天祝县自然草地生态系统2000—2020年归一化植被指数（NDVI）月数据进行分析，该数据由美国EOS/MODIS（Earth Observation System/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）提供，分辨率为1 km。基于MRT和ArcGIS软件，对NDVI数据进行投影转换、拼接、裁剪、去空值、最大值合成和标准化等处理，得到逐月的标准化NDVI数据。

2.2 方法

降水温度均一化指数是降水标准化变量与温度标准化变量之差，计算公式（吴友均，2011）如下：

式中：Si为某时段降水温度均一化指数，P、P¯（mm）分别为某时段（月、季、年）降水量、同时段多年平均降水量；σP为降水量均方差；T、T¯（℃）分别为某时段（月、季、年）平均气温和同时段多年平均气温；σT为气温均方差。

张强等（1998）研究发现，降水温度均一化指数夸大了气温变化对干旱强度的作用，由于气温对干旱的影响程度随地区和时间不同而存在差异，在运用时，应对温度影响项适当增加适当权重。章大全等（2010）利用温度、降水和Palmer旱涝指数均一化数据库构建统计模型，计算得到中国西北地区西部温度对干旱的贡献率约为20%，降水对干旱的贡献率约为80%，基于以上研究，庞晶等（2019）在原降水温度均一化指数（Si）计算公式中对降水和温度影响项分别加0.8和0.2的权重，得到新的降水温度均一化指数（S），计算公式如下：

公式（2）也适用于研究石羊河流域各气象站干湿气候特征，基于该公式计算石羊河流域月、季、年尺度的S指标，并将S指标分为3个等级：湿润、正常、干旱（表1）。

表1 月、季和年尺度的S指标干湿等级划分标准Tab.1 standard for drought-wetness classification of S index in monthly, seasonal and annual scale

从干旱频次、干旱频率及干旱站次比等方面对石羊河流域的干旱变化特征进行评估，其中干旱频率及干旱站次比计算公式（道日娜和包玉海，2019）如下：

式中：Pi为干旱频率；n为该站点数据序列中发生干旱的次数；N为该站点数据序列数；i为不同站点代号；Pj为干旱站次比；M为研究区总气象站数；m为发生干旱的站数；j代表不同年份。当Pj≥50%时，为全区域性干旱；当33%≤Pj＜50%时，为区域性干旱；当25%≤Pj＜33%时，为部分区域性干旱；当10%≤Pj＜25%时，为局域性干旱；当Pj＜10%时，无干旱发生。

利用ArcGIS软件绘制石羊河流域各站点空间分布图；使用Mann-Kendall检验方法进行S指标的突变分析，该方法广泛应用于检测环境数据时间序列的变化趋势及变化趋势的起始位置（马景钊和郝璐，2021）。

3 结果与分析

3.1 流域干湿气候时空变化特征

3.1.1 年际变化特征

图2为1971—2020年石羊河流域S指标的年际变化和M-K突变检验。可以看出，S指标呈明显上升趋势，线性倾向率为0.266（10 a）-1，2019年最大为1.77，1991年最小为-1.61，表明近50 a石羊河流域呈湿润化趋势，干旱年份主要集中在1972—1991年，占总干旱年份的81%。M-K检测表明，在置信区间内，UF和UB曲线相交于1997年，表明石羊河流域干旱形势在1997年发生突变，1997年前流域S指标多为负值，干旱程度较强，1997年后多为正值，且呈明显增大趋势，湿润化程度增强，2002年后湿润化趋势超过α=0.05的置信水平。1997年以前，发生干旱的年份有1972、1974—1975、1980、1982、1986—1987、1990—1991年，其中，发生3次连续2 a干旱；1997年以后，干旱年为2009、2013年，未发生连续2 a干旱，表明石羊河流域干旱程度明显减轻。

图2 1971—2020年石羊河流域S指标年际变化和M-K突变检验Fig.2 The inter-annual variation and M-K mutation test of S index in the Shiyang River Basin during 1971-2020

干旱站次比的高低可在一定程度上反映干旱范围，从而表明区域干旱的严重程度。近50 a来，石羊河流域干旱站次比呈下降趋势（图3）。其中，1972、1974、1982、1990、1991、2005、2009、2013、2015年干旱站次比较大，超过50%，发生全域干旱。突变前，1972年和1991年所有站点均发生干旱，而突变后未出现全部站点同时干旱的情况，说明石羊河流域干旱发生区域有缩小趋势。

图3 1971—2020年石羊河流域干旱站次比年际变化Fig.3 The inter-annual variation of drought station frequency ratio in the Shiyang River Basin from 1971 to 2020

3.1.2 季节变化特征

1971—2020年石羊河流域在季节尺度上发生单季干旱共46次，其中春旱13次，占28.3%（图4）；夏旱10次，占21.7%；秋旱12次，占26.1%；冬旱11次，占23.9%，春旱占比最大，其次为秋旱、冬旱，夏旱占比最少。发生连季干旱共46次，其中发生冬-春连旱10次，占21.7%，春-夏、秋-冬连旱均发生9次，均占19.6%，夏-秋连旱发生7次，占15.2%，春-夏-秋3季连旱发生6次，占13.0%，春-夏-秋-冬4季连旱发生5次，占10.9%。说明在连旱灾害中，冬-春连旱占比较大，其次为春-夏和秋-冬连旱，春-夏-秋-冬4季连旱发生次数最少。

图4 1971—2020年石羊河流域干旱频次的季节变化Fig.4 Seasonal variation of drought frequency in Shiyang River Basin during 1971-2020

1971—2020年石羊河流域不同季节S指标呈缓慢上升趋势，且不同季节S指标增加速度存在差异（图5）。春季S指标的变化倾向率为0.145·（10 a）-1，M-K突变检验显示，UF和UB曲线相交于1981年，且交点在置信水平线之间，即自1981年起，流域春季开始趋于湿润化［图5（a）］；夏季S指标的变化倾向率为0.184·（10 a）-1，没有明显的突变点［图5（b）］；秋季S指标的变化倾向率为0.103·（10 a）-1，UF和UB相交于1999年，且交点在置信水平线之间，即自1999年起，流域秋季湿润化开始加剧［图5（c）］；冬季S的变化倾向率为0.182·（10 a）-1，也没有明显的突变点［图5（d）］。综上所述，近50 a石羊河流域春、夏、秋、冬季均表现为湿润化趋势，其中夏季湿润化速度最快。

图5 1971—2020年石羊河流域不同季节S指标年际变化及M-K突变检验（a）春季、（b）夏季、（c）秋季、（d）冬季Fig.5 The inter-annual variation and M-K mutation test of S index in different seasons in the Shiyang River Basin during 1971-2020(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

3.2 流域干湿空间变化特征

表2为流域突变前、后（1971—1996年、1997—2020年）平均S指标及干旱频率，可以看出石羊河流域不同地区不同时间干旱程度存在明显差异。1971—1996年，流域各站S指标为-0.18～0.31，其中，永昌干旱程度最强，S指标为-0.18，其次为乌鞘岭、凉州、民勤，古浪干旱程度最弱，S指标为0.31；1997—2020年，流域各站S指标为-0.19～0.02，其中永昌干旱程度最强，S指标为-0.19，其次是古浪、民勤、凉州、乌鞘岭，天祝干旱程度最弱，S指标为0.02。整体来看，石羊河中下游干旱程度较强，高于上游地区。

表2 1971—1996年和1997—2020年石羊河流域不同站点平均S指标及干旱频率Tab.2 The mean S index and drought frequency of different stations in Shiyang River Basin during 1971-1996 and 1997-2020

1971—1996年流域各站干旱频率明显高于1997—2020年。1971—1996年，石羊河流域干旱频率最高的地区是民勤和乌鞘岭，均为28%，其次为凉州、永昌，均为24%，古浪干旱频率较低，为16%；1997—2020年，石羊河流域干旱频率最高的地区是天祝，为28%，民勤、凉州均为20%，古浪、乌鞘岭均为16%，永昌干旱频率最低为8%。整体来看，石羊河流域下游地区干旱频率高于中上游地区。

3.3 干湿对NDVI的影响

表3列出2000—2020年天祝不同时段不同气象要素与NDVI的相关系数。可以看出，1—10月S指标与年NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数为0.684，年NDVI随S指标的增大而增大，1—10月干旱程度减小，全年植被覆盖增加。1—10月降水量与年NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数为0.597，气温与年NDVI呈显著负相关（P＜0.05），相关系数为-0.504。说明年NDVI随着1—10月降水量增多、气温降低而增加。生长前期、初期、中期S指标与年NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.619、0.557、0.717，说明生长中期干旱对植被生长影响最大。年NDVI与生长前期、中期降水量呈显著正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.600、0.595，与生长中期气温呈显著负相关（P＜0.01），相关系数为-0.617，说明生长前、中期降雨增加、生长中期气温降低有利于全年植被的增加。

表3 2000—2020年天祝不同时段不同气象要素与年NDVI的相关系数Tab.3 Correlation coefficient between different meteorological elements and annual NDVI in Tianzhu in different time periods from 2000 to 2020

从不同月份S指标与同期NDVI及滞后1、2、3个月NDVI的相关性（表略）可以看出，2月S指标与4月、5月的NDVI呈显著正相关（P＜0.05），相关系数分别为0.503、0.456；5月S指标与6月、7月的NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.583、0.742，与8月NDVI呈显著正相关（P＜0.05），相关系数为0.539；6月S指标与同期、7月的NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.830、0.704；7月S指标与8月、9月、10月的NDVI均呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数分别为0.632、0.607、0.554；8月S指标与9月NDVI呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数为0.490。以上结果表明，大部分月份NDVI对S指标有滞后效应，其中，2月、5月、7月干旱分别对其后1—3个月的植被覆盖有较大影响，6月干旱对同期植被覆盖影响较大。

通过对比天祝2000—2020年降水量、S指标、NDVI数据发现（表4），S≥0.76的湿润年份为2011、2012、2014、2016、2018和2019年，主要集中在2010—2020年，年降水量为412.4～516.0 mm；S≤-0.67的干旱年份为2004、2005、2006、2008和2009年，主要集中在2000—2010年，年降水量为251.8～290.0 mm。在湿润年和干旱年NDVI均随降雨增多而增大，说明无论是湿润年还是干旱年降水量增加均有利于植被生长。

表4 天祝站典型年份不同指标分析Tab.4 Analysis of different indicators in typical years of Tianzhu station

4 讨论与结论

4.1 讨论

目前，西北地区正由暖干型向暖湿型转变（张强等，2010），其原因与近年来降水量增加有关，与潜在蒸发也有一定关系（王菱等，2004），本文研究发现石羊河流域有湿润化发展趋势，这与张利利等（2017）研究结论基本一致。另外，干旱事件的发生因季节不同而存在明显差异（张宇等，2018）。本文分析石羊河流域近50 a的干旱演变趋势，发现该流域四季中春季干旱频次最高，因此，预警预防时应着重关注春季，但也要密切注意夏旱和秋旱的实时监测，避免影响植株生长，进而影响植被的覆盖程度。西北地区干旱因地形、气候差异具有明显的区域特征（薛亮等，2023），本文研究发现石羊河流域中下游干旱程度较强，高于上游地区，其原因可能是干旱对降水量较为敏感，而在上游山区干旱程度与各类气候影响因子的敏感系数均高于中下游平原区（张雪蕾等，2017）。

NDVI与生长季干旱程度显著相关，当区域干旱加重时，NDVI降低，这与王兆礼等（2016）和刘洋洋等（2022）的研究结论基本一致。主要原因是干旱使得植物的叶片水分和营养供给不足，植物通过减少叶面积和气孔导度来防止体内水分散失过多以维持一定的光合作用，进而降低植物光合作用与生态系统呼吸作用而导致生长减弱（罗丹丹等，2019）。另外，干旱胁迫会破坏植物细胞膜系统，使植物细胞内O2的产生与清除失衡，这也是干旱造成植物伤害的重要原因之一（鲁松，2012）。不同生长阶段干旱对植被覆盖的影响不同，作物生长中期干旱对NDVI抑制作用较强。干旱指数与植被覆盖度相关性显著阶段通常会出现在生长初期至峰值期（6—8月）（苗百岭，2017；顾锡羚等，2021），本文研究发现天祝地区6月干旱对年和同期NDVI均有显著影响，而5月、7月干旱对NDVI产生较强的滞后影响，滞后期为1～3个月，因此植被生长受春旱、夏旱影响较重，其原因是这一阶段植物的生长速度较快（朱生翠等，2020），而天祝地区海拔较高，相对于平原地区温度较低，降水不足，植被对水热因子的变化更敏感。本文也证实了植被生长中期降水与NDVI呈极显著正相关，而气温与NDVI呈极显著负相关，天祝植被覆盖受生长中期的气温、降水影响较大。