江蘇省植被覆蓋動態變化及其與氣候因子的關系
2015-03-15 01:36:24奚硯濤
水土保持通報 2015年4期
徐 勇， 奚硯濤
(中國礦業大學 資源與地球科學學院， 江蘇 徐州 221000)
江蘇省植被覆蓋動態變化及其與氣候因子的關系
徐 勇， 奚硯濤
(中國礦業大學 資源與地球科學學院， 江蘇 徐州 221000)
摘要：[目的] 研究2000—2013年江蘇省植被覆蓋狀況的時空分布特征，并從年際和季節尺度上分析植被覆蓋的空間變化特征以及NDVI與氣溫、降水量的相關關系和滯后性，以期為區域生態環境監測、生態環境保護和植被可持續發展提供參考。 [方法] 運用美國國家航空航天局(NASA)發布的2000—2013年MODIS 13Q1級產品(歸一化植被指數)和江蘇省1999—2013年各氣象站點氣象資料，采用最大值合成法、趨勢線分析法、Person相關分析法和偏相關分析法。 [結果] (1) 14 a來，江蘇省植被NDVI整體上呈下降趨勢，且在時間和空間尺度上有所差異； (2) 由于氣溫、降水量、厄爾尼諾和拉尼娜等事件的影響，NDVI在年際和季節間呈波動性變化； (3) NDVI對降水變化響應的滯后期為1個月，NDVI基本同步于相應氣溫的變化，僅夏季滯后期為1月。 [結論] 從時間尺度上看，年際、秋季，NDVI呈下降趨勢，而春夏季，NDVI呈上升趨勢；從空間尺度上看,江蘇省西部的植被覆蓋程度明顯優于東部沿海和長江中下游平原。NDVI在年際和季節尺度上與氣候因子的相關性顯著，且與氣溫的相關性最好。
關鍵詞：氣候因子； 趨勢線分析法； 厄爾尼諾； NDVI； 江蘇省
植被覆蓋變化及其與氣候變化相互關系的研究是近年來全球變化研究的一個重要課題[1-2]。植被的空間分布及其變化特征是植被對氣候長期適應的結果。一方面,氣候決定著植被的空間分布，每種氣候類型都有對應的植被類型；另一方面，不同的植被類型通過影響與大氣間的物質和能量相互作用對氣候產生影響[3]。遙感數據因其具備時間和空間上的連續性，常被用來監測全球和區域植被變化趨勢[4]，也是植被—氣候關系研究中非常有效的數據源。利用MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)歸一化差值植被指數(normalized difference vegetation index, NDVI)數據，能實現植被覆蓋變化趨勢空間差異的直觀表達，從而更加直觀地了解自然因素和人為活動對植被覆蓋變化趨勢的影響。不同時相的植被指數可以用來監測某一地區的植被覆蓋變化趨勢[5]、植被的生長狀況[6]、葉面積指數[7]、植被生產力[8]等。許多學者利用NDVI數據對植被覆蓋變化趨勢及其與氣候因子之間的相互關系做了大量研究[7-9]，也取得了一系列成果。已有的研究成果表明，不同地區、不同植被類型植被覆蓋變化趨勢表現出較大的差異[10]，同一地區植被覆蓋變化趨勢在年際和季節尺度上也表現出不同的變化趨勢[11]。氣溫和降水是與植被生長息息相關的兩個氣候因子，其在時空上的變化對區域植被活動和植被覆蓋狀況有顯著影響[12]。渠翠平等[13]及吳麗麗等[14]的研究表明，植被對氣溫和降水的響應存在一定的時滯性。近年來全國范圍內植被覆蓋以改善為主，但由于快速城市化的影響，珠江三角洲和長江三角洲地區成為植被覆蓋下降最明顯的地區[15]。近年來，隨著江蘇省經濟的飛速發展，城市化水平呈現快速增長的態勢。由附圖4可知，2000—2010年江蘇省城市化率由41.5%提高到60.6%。江蘇省城市化水平由北往南梯度遞增，2010年江蘇省城市化水平居全國第7位，蘇南地區城市化率最高，蘇中地區次之，蘇北地區最低。截止到2010年底，蘇南、蘇中、蘇北地區城市化率分別為70.3%，56.0%和51.5%。農業結構的調整和非農業建設占用等導致1999—2007年江蘇省耕地減少了35 300 hm2，并有持續減少的趨勢[16]。隨著城市化進程的加快，江蘇省范圍內植被覆蓋率有下降的趨勢，尤其在長江下游地區太湖平原地區，城市面積不斷擴大，農作物種植面積不斷減少，該地區已成為江蘇省植被覆蓋率最低的地區[15]。在以往的研究中，對流域尺度和大區域尺度的植被覆蓋變化趨勢研究較多，而對江蘇省植被覆蓋變化趨勢的研究較少。因此，本研究利用MODIS NDVI數據和氣象數據，在年際和季節尺度上分析2000—2013年江蘇省植被覆蓋時空變化趨勢。此外，由于江蘇省地勢平緩，平原面積在70%以上，該省植被覆蓋以農用地為主，林地、草地和灌木所占比例很少，而農用地對降水、溫度等因子的變化較為敏感[17]，為進一步了解江蘇省植被覆蓋變化與氣候變化相互關系，將探討分析降水、氣溫2個氣候因子變化對NDVI變化的相關性以及NDVI對氣候、降水響應的時滯性規律。研究結果可為江蘇省生態環境監測、生態環境保護和植被可持續發展提供參考。
1數據處理與研究方法
1.1 NDVI資料與處理
研究中使用的MODIS數據能夠準確的反映植被的變化情況，數據來源于美國國家航空航天局(NASA)提供的MOD13Q1產品，時間跨度為2000年2月至2013年12月，空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d，全年共23個時相，經過了幾何精校正、輻射校正、最大值合成等處理。利用MRT投影轉換工具和Cygwin軟件對MODIS數據進行投影和格式轉化批處理，在ENVI中利用江蘇省行政區劃矢量數據進行對重投影后的MODIS數據集進行批量裁剪，裁剪出研究區的NDVI數據集。
利用ENVI和ArcGIS對研究區NDVI數據進行統計和分析。采用目前國際上通用的最大化合成法(maximum value composites, MVC)合成月最大NDVI數據。該處理可以減少大氣中云、顆粒以及太陽高度角的影響。由于2000年1月MODIS NDVI數據的缺失，為了保證MODIS NDVI時間序列的完整性，取2001—2013年1月NDVI平均值為2000年1月NDVI值。從年際和季節尺度分析植被NDVI值的變化特征。根據氣象學方法劃分為4季，3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月至翌年2月為冬季。使用均值法合成2000—2013年各年NDVI平均值和春夏秋季的NDVI平均值。江蘇省植被覆蓋類型以農業植被和落葉林為主，冬季溫度較低，植被基本停止生長或已經枯萎，因此不對冬季的NDVI值進行分析。
1.2 氣象資料與處理
采用由中國氣象局和國家信息中心提供的降水和氣溫數據。數據可從中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)下載。采用江蘇省1999—2008年13個和2009—2013年22個基本、基準地面氣象觀測站及自動站《中國地面氣候資料月值數據集》，包括氣溫和降水量數據，時間分辨率為月，氣溫精度為0.1 ℃，降水量精度為0.1 mm，數據經過精度控制，質量良好。考慮到NDVI對于氣候因子變化的響應有滯后期[9]，所以對年際和季節NDVI分別與4個時滯期氣候因子進行相關分析，求出年際和季節NDVI分別與4個滯后期氣候因子的相關系數，并根據相關系數分析年際和季節NDVI對各氣候因子的響應特征，以及最大相關系數所對應的滯后期。所有氣候因子數據均為同期江蘇省各站點氣象數據均值。以春季NDVI與4個時滯期氣候因子的為例，4個滯后期分別為：(1) 滯后0月，降水量為3—5月累積降水量，溫度為3—5月平均溫度； (2) 滯后1月，降水量為2—4月累積降水量，氣溫為2—4月平均溫度； (3) 滯后2月，降水量為1—3月累積降水量，氣溫為1—3月平均溫度； (4) 滯后3月，降水量為前年12—2月累積降水量，氣溫為前年12—2月平均溫度。年際、夏季和秋季氣候因子的處理方式與春季氣候因子的處理方式相同。
1.3 趨勢線分析法
趨勢線分析法是對一組隨時間變化的變量進行一元線性回歸分析，從而預測其未來的變化趨勢[4]。為了研究2000—2013年江蘇省植被覆蓋變化的空間分布特征，采用一元線性回歸分析的方法，分析每個像元的NDVI變化趨勢，計算數據集中所有像元的NDVI與時間的回歸斜率。趨勢線的斜率slope>0，說明NDVI值在n年間有增加的趨勢；若slope<0，則呈減少趨勢；slope絕對值越大，說明植被覆蓋狀況變化越明顯。根據slope值的范圍及江蘇省實際情況，去除超出閾值的異常值，定義[10]嚴重退化(slope<-0.009),中度退化(-0.009
1.4 相關分析
利用SPSS 19.0軟件，采用相關分析和偏相關分析法進行植被覆蓋變化對4個不同滯后期氣候因子的響應分析[18]。通過計算NDVI與各氣候因子的偏相關系數，在消除其他變量影響的條件下，得出其與各氣候因子的相關程度。偏相關系數越大，表明氣候因子與NDVI值之間的相關性越好，該氣候因子對植被生長狀況的影響越大，反之則相關性越差，對植被生長狀況的影響越小。對相關系數和偏相關系數計算結果，采用t檢驗法進行顯著性檢驗。
2結果與分析
2.1 NDVI時空格局及變化趨勢
2.1.1江蘇省NDVI時空分布格局通過計算2000—2013年年平均NDVI和季節平均NDVI來反應江蘇省近14 a來的植被覆蓋狀況,并劃分等級[5]。由附圖5可知，江蘇省植被覆蓋狀況呈現出明顯的區域差異和季節差異。江蘇省多年平均植被覆蓋程度良好，僅各城市中心區和東部沿海灘涂覆蓋程度較低。江蘇省植被覆蓋程度表現為：夏季>春季>秋季。夏季，江蘇省范圍內植被覆蓋程度最好，空間分布較為一致，無明顯差異，僅太湖平原地區和東部沿海鹽堿地區植被覆蓋較低。春季，植被覆蓋程度較夏季弱，且空間差異明顯，呈現出由東南往西北梯度遞增的趨勢，江蘇省里下河平原區和蘇北地區植被覆蓋程度明顯好于江蘇省東南部太湖平原地區、江蘇省西南部丘陵區和江蘇省東部沿海地區。秋季，該省范圍內植被覆蓋程度都較低，但西南部較高，該區NDVI值在0.6左右，這是由于該區為丘陵，分布有大量的森林。江蘇省里下河平原區和蘇北地區為主要的農業區，春季和夏季NDVI值較高，這是由于長時間進行制約化經營，追求作物高產導致投入增加，從而使植被覆蓋程度增高。江蘇省快速的城市化和工業化使得各城市中心區面積不斷擴大，植被覆蓋程度較低附圖5所示，NDVI值均在0.4以下，占該省面積的6.38%。
2.1.2江蘇省NDVI空間分布變化趨勢根據江蘇省NDVI變化趨勢斜率值，將江蘇省NDVI變化情況劃分為嚴重退化、中度退化、基本不變、中度改善、明顯改善5類，其空間分布情況如附圖6所示。
從年際尺度來看(表1，附圖6)，江蘇省植被明顯改善和中度改善區域面積共為3.93×104km2，占總面積的38.29%，主要分布在江蘇省東南部的長江中下游的太湖平原、江蘇省西南部的丘陵區和江蘇省腹地的里下河區；3.47×104km2的區域植被覆蓋基本不變；植被覆蓋嚴重退化和中度退化的區域為2.86×104km2，占總面積的27.85%，主要分布在江蘇省各市中心城區、江蘇省東部沿河沿海的濱江平原及以北區域和蘇北地區。因城市有環湖、沿江、沿海發展的特點，故在太湖、高郵湖、洪澤湖、駱馬湖、長江及沿海區域植被覆蓋狀態惡化尤為嚴重。
從季節尺度來看(表1，附圖6)，春季，江蘇省植被覆蓋情況較為穩定，基本不變區域面積為6.241×104km2，占總面積的60.83%；中度改善區域面積為1.336×104km2，占總面積的13.02%，主要分布于江蘇省西南部丘陵和平原地區，該區水熱條件豐沛，是森林資源分布最多的區域；退化區域面積為2.640×104km2，占總面積的25.73%，主要分布在東部沿海和各城市中心區。夏季，江蘇省植被覆蓋狀況明顯改善，明顯改善和中度改善區域面積共為4.037×104km2，占總面積的39.35%，主要分布在江蘇省西南部的丘陵區、江蘇省腹地里下河區和蘇北連云港及鹽城部分區域；退化面積較少，僅占區域總面積的4.86%，主要分布在東部沿海和各城市中心區。秋季，江蘇省植被覆蓋狀況惡化最為嚴重，退化區域面積為4.487×104km2，占區域總面積的43.74%，主要分布在江蘇省腹地的里下河區和蘇北地區，其它地區零星分布；植被狀況改善的區域面積為1.128×104km2，僅占區域總面積的10.99%，零星分布于江蘇省南部和東部各區。春季，夏季為植被生長季，江蘇省沿海地區和各城市中心區植被呈退化趨勢，主要是由于近年來快速城市化、耕地面積縮減和人類活動所產生的負面影響；秋季植被退化區域主要集中在里下河平原和各農業區，作物的收割是引起這一現象的根本原因。
表1 江蘇省NDVI變化統計
2.2 NDVI對氣候因子的響應
2.2.1江蘇省NDVI年際、季節變化對降水、氣溫的響應由圖1可以看出，2000—2013年，江蘇省多年平均氣溫為15.72 ℃，氣溫的季節性差異表現為：夏季>秋季>春季，夏季氣溫最高，多年夏季平均氣溫為26.72 ℃。氣溫在年際、春季、秋季均呈下降趨勢，下降速率分別為0.040，0.044，0.028 ℃/a，夏季呈上升趨勢，上升速率為0.034 ℃/a。2000—2013年，江蘇省多年平均降水量為1 015.3 mm，降水量的季節性差異表現為：夏季>春季>秋季，夏季降水量最為豐沛，多年夏季平均降水量為533.5 mm。降水量在年際，春季、夏季均呈下降趨勢，下降速率分別為6.984，0.703，3.529 mm/a，其中，年際下降最為明顯。秋季，降水量呈上升趨勢，上升速率為1.913 mm/a。
圖1 江蘇省2000-2013年NDVI值和氣候因子年際、季節變化
2000—2013年江蘇省年平均NDVI總體上呈輕微減少的趨勢，遞減率為0.000 8/a，其變化大致可分為3個階段：2000—2007年交替上升期，2007—2009年，和2010—2012年的持續遞減期。由圖2可知，植被NDVI的異常在時間上與溫度和降水量存在較明顯的耦合關系。江蘇省NDVI在季節上呈現出不同的變化趨勢，春季，夏季呈上升趨勢，夏季上升趨勢明顯，為0.002 1/a，秋季NDVI呈下降趨勢，下降速率為0.001 6/a。采用均值法求取2000—2013年春季，夏季，秋季多年平均NDVI值。NDVI值在季節上表現出較大的差異。夏季NDVI值最高，為0.656 2，秋季NDVI最低，僅0.468 1。由此可見，NDVI的季節性變化與降水量的關系更為一致，過多或過少的降水量會在一定程度上影響NDVI的高低，NDVI與氣溫的關系在春季和秋季存在一定差別。這與唐海萍等[19]在季節變化上植被生長與降水量關系密切這一結論相符。
由圖1可知，在年際和季節尺度上，NDVI異常受極端氣候條件的影響較大，與氣溫和降水量表現出明顯的耦合關系。2002，2004，2006和2010年由于受厄爾尼諾事件的影響，江蘇省降水量低于往年平均水平，夏季氣溫急劇上升，出現大面積高溫，過高的溫度加快土壤水分的蒸發和植被的蒸騰作用，土壤濕度和空氣濕度減小，植被的光合作用能力減弱，植被指數降低[20]。2003年7月淮河流域和江蘇北部出現暴雨和大暴雨，2003年夏季降水量達680.0 mm，淮河流域遭遇大洪水，損失大面積農作物[21]。2011年為厄爾尼諾事件向拉尼娜事件轉換年，2011上半年受厄爾尼諾事件的影響春季降水量較少，溫度升高，全省范圍內出現近50 a來的歷史高溫和嚴重干旱，抑制植被生長，7月受拉尼娜事件的影響，江蘇省出現暴雨，2011年夏季降水量為739.9 mm，為近14 a夏季最高，致使大面積農作物遭受洪澇而減產，NDVI降低[20]。
2.2.2江蘇省NDVI對降水、氣溫響應的時間相關性采用均值法，求得多年各月平均NDVI，氣溫，降水量值。從圖2可知，3—5月為植被的返青期，隨著溫度的升高，NDVI呈現快速增長趨勢，NDVI與氣溫存在有較大相關性。而在這一時期，月降水量在50 mm左右，無明顯變化。NDVI年內變化較大，NDVI值呈現出2個波峰，分別為5和8月，6月出現一個波谷，這是由于江蘇是重要的商品糧基地，地勢以平原為主，種植大量的水稻和小麥，6月正好是農作物換茬，水稻和小麥的收割使得NDVI出現短暫的減少。從圖2可以看出，7月以后降水量呈下降趨勢，而NDVI下降趨勢明顯滯后于1個月降水量的下降，NDVI而與氣溫變化趨勢則更為一致，沒有出現明顯的滯后期。
圖2 江蘇省NDVI與氣候因子年內變化
氣候因子對植被的生長有著最直接的作用，為了更好地探討氣候因子在年際和季節尺度上對植被覆蓋變化的影響，運用SPSS軟件，選取降水量、溫度2個氣候因子，4種時滯期與年際和季節NDVI進行了相關分析和偏相關分析。相關分析結果顯示(表2)，從年際尺度來看，植被NDVI與同期氣溫的相關系數大于與同期降水量的相關系數，NDVI與氣溫的相關系數為0.845,通過了p<0.01的顯著性檢驗，NDVI與降水量的最大相關系數為0.658，通過了p<0.05的顯著性檢驗，表明在年際尺度上，溫度與植被NDVI有更好的相關性。植被NDVI最大響應與當月氣候的變化，而滯后一月最大響應與降水量的變化。
從季節尺度來看，植被NDVI與同期氣溫和降水量的相關系數均為正，植被NDVI與氣溫的相關系數在春季通過了p<0.05的顯著性檢驗，而在夏季和秋季通過了p<0.01的顯著性檢驗。植被NDVI在春季，秋季同步響應與當月氣溫的變化，秋季相關系數最大，為0.897。夏季NDVI滯后1月最大響應于氣溫的變化，最大相關系數為0.771，植被NDVI與氣溫的最大相關系數在春季，夏季和秋季均通過了p<0.01的顯著性檢驗。植被NDVI在春季，夏季和秋季均滯后1月最大響應于降水量的變化，秋季相關系數最大，為0.732，通過了p<0.01的顯著性檢驗，而在春季和夏季通過了p<0.05的顯著性檢驗。為去除氣溫和降水量的相互影響，本文將植被NDVI與氣溫、降水量進行偏相關分析，偏相關分析結果顯示(表3)，在年際和季節NDVI對氣溫變化的響應均大于對同期降水量的響應，植被NDVI在年際，春季和秋季最大響應于當月氣溫的變化，偏相關系數在年際和秋季均通過了p<0.01的顯著性檢驗，秋季相關系數最大為0.886。夏季，最大相關系數為0.668，植被NDVI滯后1月最大響應于氣溫的變化，偏相關系數在夏季通過了p<0.05的顯著性檢驗。植被NDVI與降水量的最大量相關系數在年際，春季和秋季均未通過p<0.05的顯著性檢驗，僅夏季植被NDVI與前一月降水量的偏相關系數在春季通過了p<0.05的顯著性檢驗，相關系數為0.636，這與陳云浩等[22]利用偏相關分析，得出在中國東部氣溫是植被變化的主要驅動因子結論相符，說明在江蘇省生態系統中，熱量條件對植被的生長起決定性作用。
表2 江蘇省NDVI與氣候因子的相關關系
注:**表示0.01水平的顯著性; *表示0.05水平的顯著性。下同。
表3 江蘇省NDVI與氣候因子的偏相關關系
植被NDVI與氣溫的偏相關系數在夏季和秋季明顯高于春季。這與江蘇省種植作物生長規律有關，春季為返青期和生長季，溫度的回升有利于植被進行光合作用，增加植被指數，但江蘇省種植大量的冬小麥，5月為冬小麥成熟的季節，植被NDVI并不能隨溫度的升高而增加。夏季植被NDVI與氣溫的最大相關系數低于秋季，一方面是由于江蘇省種植有大量的水稻和小麥，6月為作物收割換茬的時期，這一時期植被NDVI明顯下降，溫度的升高不能對植被NDVI的影響不大，另一方面是夏季溫度較高，較高的溫度反而會加快水分的蒸發速度，使得植被的蒸騰作用加快，土壤相對濕度下降，土壤含蓄水分的能力降低，在一定程度上會抑制作物的生長。植被NDVI與降水量的偏相關系數春秋季較高，夏季最低。夏季植被NDVI與降水量的響應較弱，一方面是由于植被生長進入穩定期，植被受降水的影響較小，另一方面是由于江蘇省東部沿海，南部有長江和太湖，蘇北有灌溉總渠，灌溉溝渠縱橫，水網密布，加之夏季降水量充足，灌溉和降水能夠滿足植被生長的需要，降水對植被生長狀況影響就會減弱。通過對年際、春季、夏季和秋季NDVI與氣候因子變化響應4種時滯期的對比分析。在年際尺度上，植被NDVI同步響應與當月氣溫的變化，從當月至前3月相關系數呈遞減趨勢，在前3月出現負相關。從年內季節尺度來看，春季，秋季植被NDVI同步響應與當月的氣溫變化，夏季植被NDVI滯后1月響應于氣溫的變化，這與崔林麗等[23]的研究結果一致，江蘇省種植大量的冬小麥，5—6月為冬小麥成熟的季節，植被NDVI下降，而從NDVI下降到新種植的農田作物恢復到較高NDVI水平需要較長時間，因而在夏季植被NDVI對氣溫增加滯后期較長。春季，夏季，秋季植被NDVI均滯后1月響應于降水量的變化，從當月至前3月相關系數有先增大后減少的趨勢，秋季植被NDVI與降水量的相關系數在前3月出現負值。植被NDVI對氣溫的響應主要是由于適宜的溫度能夠促進植被進行光合作用，產生葉綠體和葉綠素，從而增加植被指數，故能在較短的時間內影響植被指數。夏季溫度過高，植被的生長也已進入穩定期，溫度的升高對植被指數的增加無明顯效果。降水的滯后響應是由于植被生長所需的水分直接來自于土壤，土壤的水分含量多少直接影響植被生長發育，而土壤水分的獲得主要通過大氣的降水量，降水可以增加土壤濕度，植被通過根莖吸收土壤水分運輸到葉部進行光合作用，增加了葉綠素從而反映到植被指數上。
3結 論
(1) 江蘇省2000—2013年植被覆蓋分布狀況在年際和季節尺度上呈現出明顯的時空差異。春季NDVI呈現出由東南往西北梯度遞增的趨勢；夏季平均NDVI在該省范圍都較高；秋季平均NDVI較春季和夏季有明顯的下降，江蘇省西南部為丘陵，分布有大量的森林，故秋季西南部NDVI較高，在0.6左右。
(2) 2000—2013年江蘇省植被覆蓋長期變化趨勢在年際和季節尺度上呈現出明顯的空間差異。植被NDVI在年際和秋季呈下降趨勢，但秋季下降趨勢更為明顯，下降面積占總面積的43.74%。夏季呈上升趨勢，且上升趨勢明顯。年際、春季和秋季植被覆蓋中度退化的面積分別為2.810×104，2.589×104，4.437×104km2，退化區域主要集中在江蘇省東南部的長江中下游平原、江蘇省東部沿海及以北區域和蘇北地區。夏季植被改善面積為4.037×104km2，占總面積的39.35%，改善區域主要集中在江蘇省西南部的丘陵區和腹地的里下河平原區。春季植被覆蓋最為穩定，基本不變區域占60.83%，其次依次為夏季、秋季、年際。
(3) 江蘇省2000—2013年植被覆蓋狀況在年際和季節尺度上呈現出明顯的時間差異。江蘇省14 a來植被覆蓋狀況呈下降趨勢。由于受氣候因子，厄爾尼諾和拉尼娜等事件的影響，NDVI在年際和季節呈波動性變化。
(4) 植被NDVI與氣溫和降水量的最大相關系數在年際和季節尺度上均為正，且氣溫的相關性強于與降水量的相關性。植被NDVI與氣溫的最大相關系數為:秋季>夏季>春季，與降水量的相關系數為：秋季>春季>夏季。植被NDVI基本同步響應與當月氣溫的變化，僅夏季滯后期為1個月；植被NDVI在年際和季節均滯后1月最大響應于降水量的變化。
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Change of Vegetation Coverage in Jiangsu Province and Its Relation with Climatic Factors
XU Yong, XI Yantao
(SchoolofResourcesandGeosciences,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,Jiangsu221000,China)
Abstract：[Objective] The spatial distribution of vegetation on both annual and seasonal scale was illustrated, and the correlations between NDVI and climate factors, including air temperature, precipitation and the lag of NDVI were analyzed. Upon these, we aimed to provide some references for the monitoring and protection of eco-environment and sustainable development of vegetation.[Methods] MODIS13Q1 data published by NASA in 2000—2013 and the meteorological data monitored by sites of Jiangsu Province in 1999—2013 were used. Methods of maximum value synthesis, trend line analysis and Pearson correlation analysis on seasonal and annual scale were applied. [Results] (1) As a whole, vegetation NDVI in the 14 year long interval in Jiangsu Province showed a declining tendency on different tempo-spatial scales. (2) Due to the influence of the climate events, like El Nino or La Nina events and so on, NDVI fluctuated on seasonal and annual scale. (3) NDVI showed a one-month lag of response to precipitation change, while the changes of NDVI and temperature synchronized largely, only a 1-month lag was observed in summer. [Conclusion] From temporal scale, decreasing tendencies of NDVI were observed on the annual scale and in the seasonal periode of autumn. while on the seasonal scale of spring and summer it tended to go high. From the spatial scales, the vegetation coverage in the west of Jiangsu Province was significantly better than those in the eastern coastal plain and in the middle and lower reaches of the Yangtze River. NDVI showed significant correlations with climate factors on the seasonal and annual scale, especially with air temperature.
Keywords:climatic factors; trend line analysis; El Nino; NDVI； Jiangsu Province
文獻標識碼：A
文章編號：1000-288X(2015)04-0195-07
中圖分類號：Q948
通信作者：奚硯濤(1973—)，男(漢族)，江蘇省徐州市人，博士，副教授，碩士生導師。主要從事遙感與地理信息系統研究。E-mail：xyt556@163.com。
收稿日期：2014-09-07修回日期：2014-11-23
資助項目：國家自然科學基金項目“面向流域的城市化水文效應與城市可持續發展研究”(41201166)； 國家國際科技合作專項(2012DFG22140)
第一作者：徐勇(1988—)，男(漢族)，湖南省益陽市人，碩士研究生，研究方向為資源環境遙感。E-mal：xuyongjiangsu@163.com。
