川西高原植被特征及其氣候變化的相關分析

曾 波, 諶 蕓, 肖國杰

(1.成都信息工程學院大氣科學學院,四川成都610225;2.國家氣象中心,北京100081)

歸一化植被指數(NDVI)被廣泛用于植被覆蓋的定量研究。許多學者基于NDVI資料從不同角度研究了植被覆蓋變化及其與氣候因子的關系：有的研究區[1-3]植被總體保持原狀,有的研究區[4-6]植被覆蓋增加,局部有所退化;氣候因子與植被存在一定相關性,不同區域不同氣候因子與植被的相關性有所差異[6-11];降水對植被的影響存在一定的滯后效應[3-4,12],謝國輝等[13]研究天山北坡植被指數則認為,研究區植被受氣溫和降水的復合影響。

川西高原為青藏高原東南緣和橫斷山脈的一部分,平均海拔在3500米以上,季節和晝夜溫差大,地質環境典型,地表生態脆弱,研究川西高原植被及其與氣候因子的相關性對于學術界和發展四川經濟和旅游業都比較重要。張永恒等[14]研究了西南地區植被與氣候關系,但沒有涉及周期變化,陳權亮等[15]研究了川西高原植被和陸面溫度變化,但沒有涉及植被和氣候的相關性分析。川西高原NDVI和氣候因子的變化特征,相關性及周期變化是怎樣一個狀況?文中將對該地區的植被和氣候的時空變化和其相關性情況進行研究討論。

1 資料和方法

圖1 14個站點分布

選取的川西高原位于青藏高原東南部(97°E～104°E,27°N～34°N),是南水北調西線一期工程的引水區,面積近50000km2,該地區海拔4600m以上主要為高寒草甸及高山寒漠草甸,海拔4600m以下以草原為主,同時部分地區有灌木林、喬木林等[16]。在高原,由于站點稀少,直接測植被要素值很難,但衛星數據提供了一個能夠很方便、快捷、準確了解植被覆蓋變化情況的渠道。歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被定義為：

式(1)中 CH1和 CH2分別代表可見光(0.58～0.68μ m)通道和近紅外通道(0.725～1.00μ m)。 -1≤NDVI≤1,負值表示地面覆蓋為云、水、雪等,對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,正值越大表示植被覆蓋越好。資料采用已插值的美國國家航天航空局(NASA)的NOAA-AVHRR的 NDVI,空間分辨率為0.25°×0.25°,區域為103.875°E～97.125°E,34.625°N ～27.875°N,時間范圍為1982年1月～2002年12月;此外選取川西高原14個氣象站點(圖1)的月平均氣溫和月降水總量資料。研究者[4-5,17]根據不同因素將植被覆蓋度進行了分類,研究方法有趨勢系數[18],皮爾遜相關、偏相關和滯后相關、Morlet小波分析等。

2 川西高原植被變化變化特征

2.1 NDVI的時間變化特征

圖2是NDVI的時間序列圖,由圖可知：NDVI總體呈增加趨勢,年均值在0.32～0.35變化,其中20世紀80年代和90年代初期年均值較小,90年代的NDVI年均值相對80年代波動較劇烈。

2.2 NDVI空間變化特征

通過NDVI、氣溫、降水21年均值(表1)對比劃分川西高原四季可以更具體地了解它們的空間變化。根據均值大小,氣候上將四季分為12～2月(冬季),3～5月(春季),6～8月(夏季),9～11月(秋季),但從NDVI的角度將四季分為1～3月(冬季),4～6月(春季),7～9月(夏季),10～12月(秋季)。這樣計算3個量時,氣候方面就有20年值(1982年1月和2月及 2002年3月～12月剔除),NDVI有21年值(1982年1月～2002年12月)。

圖3是NDVI 4個季節21年均值的空間分布,春季整個川西高原植被基本都處于生長階段,石渠NDVI值相對較小;夏季整個川西高原覆蓋良好(若爾蓋附近覆蓋最好),局部(主要為川西高原西南部)覆蓋差;秋季高原北部覆蓋最差;冬季高原覆蓋總體比秋季差。

為了更清晰的分析川西高原各個區域NDVI變化趨勢,用趨勢系數[18]分析4個季節的NDVI(圖4)。從圖4可以看出：春季大部分地區為線性增加趨勢,其中西部增加比東部明顯;夏季東部和南部是減小趨勢,且越往東減小越明顯;秋季北部線性減小趨勢,南部線性增加趨勢;冬季川西高原整體呈增加趨勢,南部增加比北部明顯。

圖2 1982～2002年NDVI變化

表1 1982～2002年月均降水量、氣溫和NDVI

圖3 1982～2002年的NDVI空間分布

圖4 1982～2002年的NDVI趨勢系數

2.3 NDVI的周期變化

用Morlet小波分析NDVI的周期變化,如圖5所示。NDVI的明顯主要振蕩周期為4～5年和10年,其中大尺度周期經歷了減少-增加-減少過程,而4～5年振蕩周期在1985～1991年和1996～2002年表現最明顯,在1994～2002年時間段增加中有減少,減少中有增加。

3 氣候變化特征分析

圖5 NDVI的Morlet小波分析

3.1 氣溫和降水的時間變化特征

圖6和圖7分別是氣溫和降水量的時間序列變化。從圖6和圖7可以看到,在整個全球氣溫上升的大背景下,川西高原21年來的氣溫整體呈上升趨勢,20世紀80年代初期和90年代初期氣溫均值相對較低,90年代相對80年代波動較劇烈,這與前面分析的NDVI變化趨勢較一致;整體看降水量沒有明顯增加趨勢,80年代的降水量波動不大,而90年代的降水量波動幅度較大,這一點和氣溫的波動相似,由此看90年代的氣候相對80年代波動大。

圖6 1982～2002年氣溫變化

圖7 1982～2002年降水量變化

對14個站氣溫和降水做趨勢系數(表2)分析,進一步了解氣溫和降水的變化。從表中可以看出,多數站四季氣溫基本線性增加趨勢,這與前面分析的氣溫序列變化一致;春季降水線性增加趨勢,這可能與氣溫升高冰雪融化有關,其他3季有些站增加有些站減少。

表2 14個站氣溫和降水的趨勢系數

3.2 氣溫和降水周期變化

用Morlet小波分析了降水和氣溫的周期變化,如圖8和9所示。降水主要振蕩周期是5年和10年,其中10年時間尺度與李海東等[19]發現雅魯藏布江中游河谷地區準11年周期結論基本一致,文中10年時間尺度在1987～2000年經歷了明顯的增加-減少-增加過程變化,而處于2002年的降水減少線未閉合,說明2002年及后面幾年可能處于降水減少階段,5年的時間尺度在1987～1996年較明顯;氣溫的主要振蕩周期是4年和10～12年,其中大尺度時間經歷了減少-增加-減少-增加,1993～2001年的4年時間尺度明顯,在這個時間階段內大的時間尺度又包括了小的時間尺度,增加中包含了減少的時間尺度。3個量在這21年的時間尺度分析中有非常接近的大時間尺度和小時間尺度,這可能說明3個量之間存在一定相關性。

圖8 降水的Morlet小波分析

圖9 氣溫的Morlet小波分析

4 NDVI和氣候的相關性

眾所周知,植物的生長離不開最基本的氣象條件：水和溫度。許多學者采用不同的方法及資料研究NDVI和氣候因子的相關性,得到的相關程度不盡相同,對此從基本相關(皮爾遜相關)出發,采用偏相關(排除在其他變量的影響下計算變量間的相關系數),滯后1個月和滯后2個月相關對比來探討川西高原植被和氣候的相關性,如表3所示(*表示超過置信度水平0.05的檢驗)。做相關性研究時,由于資料樣本量21少于30,所以采用無偏相關系數加以校正。從表3中可以看到,春初和夏末的降水與NDVI負相關顯著,冬末春初降水和NDVI滯后正相關顯著;冬末春初的氣溫和NDVI正相關顯著,冬末春初NDVI和氣溫滯后正相關顯著,而夏初NDVI和氣溫滯后負相關顯著。NDVI與降水和氣溫的偏相關絕對值比皮爾遜相關的絕對值偏小一些,但值的正負一致。NDVI和氣溫,除5、6、7、10月之外,無論哪種相關都是正相關,這就是說氣溫和NDVI基本是正相關的,但當氣溫上升到一定值時,高原植被和氣溫的相關性不大或者負相關;NDVI和降水,除春季有一定正相關,其他三個季節都是負相關,滯后1～2個月春夏冬季基本正相關,說明NDVI對降水的反應存在一定的滯后性。此外對生長期(21年4～10月)147個月的相關性分析得出：NDVI和降水的相關性為0.651,NDVI和氣溫相關性為0.798。綜合以上分析來看,川西高原有些地區NDVI和氣候因子相關性大,有些地區小甚至負相關;不同季節相關性有所差異;高原NDVI與氣溫的相關性比與降水大,NDVI對降水有一定滯后效應。

表3 NDVI和氣候因子的月相關性

5 結論與討論

(1)1982～2002年川西高原植被覆蓋度總體有所增加,不同地區增加幅度不同,氣溫上升明顯,降水基本無變化,NDVI變化趨勢和氣溫變化趨勢較一致;NDVI不同季節不同區域增加和減少趨勢不同;NDVI和降水趨勢系數因季節、區域不同而有所增減,從總體看氣溫線性增加趨勢。

(2)人為干擾也能引起NDVI值的變化,若采用數據分辨率較大,短期內人為干擾引起的NDVI值變化表現不明顯,故大多數或所有類型的NDVI的變化一般都是由氣候因子引起的[21]。因此,在不考慮其他因素的條件下(如人為因素),NDVI與氣溫的相關性比與降水的相關性大,說明在川西高原地區氣溫是植被生長的主導因子,降水是植被生長的重要因子;NDVI對降水有一定的滯后效應。

(3)川西高原NDVI周期約10年和5年左右,降水和氣溫周期也是類此變化,氣溫在未來可能為增加趨勢,降水為減少趨勢,NDVI短時間內可能處于增加趨勢;NDVI和氣溫及降水之間大的時間尺度接近,短的時間尺度也很接近,進一步說明了這3個量之間存在一定相關性。

致謝：感謝成都信息工程學院大氣科學學院的范光洲老師提供相關氣象資料。

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