應用遙感時序數據研究植被變化與氣候因子的關系——以環渤海地區為例

梁守真，禹定峰，王 猛，施 平

(1.山東省農業科學院可持續發展研究所，濟南 250100;2.山東省科學院海洋儀器儀表研究所，青島 266001;3.中國科學院南海海洋研究所，廣州 510301)

0 引言

植被是陸地生態系統的主體、是連接土壤、大氣和水分的自然紐帶，對全球能量平衡、生物化學循環、水循環起著調控作用。植被對氣候變化敏感，其類型的空間分布和活動狀況是長期適應氣候驅動的結果［1］。植被與氣候的關系已成為全球氣候變化研究中的重要組成部分。能否準確地預測氣候變化以及未來氣候變化對生態系統的可能影響，取決于我們對當前植被生態系統和氣候之間關系的了解程度和它們之間關系模式的建立［2－4］。

衛星遙感具有覆蓋面積大、時間分辨率高的特點，是獲取地物空間和時間變化信息的重要技術手段［5］。基于衛星遙感的歸一化差值植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)以其明確的物理意義和簡潔的計算方法，在國家、洲際、全球尺度的植被活動研究中被廣泛應用［6］。近年來，國內外學者基于NOAA/AVHRR，MODIS，SPOT等NDVI數據產品對植被及其氣候驅動的研究發現，隨著氣候的改變，陸地植被活動變化顯著，變化程度和方向具有明顯的空間異質性;氣溫和降水是影響植被活動的2個最主要的氣候因素，它們對植被的影響隨著時間和空間尺度以及氣候本身的變化也表現出極大的空間異質性［7－12］。由于不同的研究者所用資料類型、時間長度、數據的處理與分析方法等存在一定的差異，研究所得結論并不完全一致。例如，有研究認為我國東北地區降水對NDVI的影響大于氣溫，屬降水驅動型［13］，而其他研究得出的結論則是氣溫影響大于降水［14－15］。

環渤海地區地處中緯度，橫跨濕潤、半濕潤及半干旱3個干濕地帶，其環境具有空間上的復雜性、時間上的易變性特點，是中國也是全球氣候變化的敏感區和脆弱區之一。該區經濟發達，人類活動對植被的干擾強烈，主要表現為城市擴張和生態保護工程的開展。氣候變化、土地利用開發、生態環境保護工程等多因素的共同作用使得區域植被的時空變化錯綜復雜，因此需要開展區域尺度上植被的時空變化及其與氣候的相關關系研究，揭示多因素影響下植被變化規律，闡明植被對氣候的響應以及人類活動在植被變化中所起的作用。此類研究可為保護和改善區域生態環境，制定合適的生態環境保護措施提供一定的科學依據，并且為其他區域的相關研究提供一定的借鑒。

1 研究區概況

環渤海地區指環繞渤海的河北省、遼寧省、山東省、天津市以及毗鄰的北京市(圖1)。該區域位于N34°25'～43°35'，E113°23'～ 125°52'之間，屬溫帶季風氣候。大部分區域為暖溫帶落葉闊葉林帶，溫帶針闊混交林僅分布在遼東的部分區域，遼寧西北部和河北的承德和張家口北部等小部分山區屬溫帶草原帶。區域農業發達，是我國重要的糧食生產區，河北北部和遼寧為一年一熟區，其他地區為一年兩熟或兩年三熟區。

圖1 研究區及氣象站點分布圖Fig.1 Study area and the location ofmeteorological stations

2 數據與方法

2.1 數據及其預處理

本研究采用LPDAAC發布的MODIS16 d合成、1 km分辨率的NDVI數據產品MOD13A2。該產品采用Integerized Sinusodal投影，數據縮放尺度為10 000，有效值范圍為－2 000～10 000，填充值為－3 000。為計算方便，研究中NDVI的縮放尺度保持不變。研究共收集環渤海地區2000—2009年MODISNDVI數據(h26v04，h26v05，h27v04，h27v05)以及區域41個氣象站點每日的氣象數據，包括日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫和降水量。

盡管MODIS NDVI產品在生成的過程中經過了嚴格的處理，但最終得到的數據仍然受噪聲的干擾［16］。鑒于SPLINE插值法在時間序列重建方面的優勢［17］，本研究采用3次 SPLINE對 NDVI時間序列進行去噪重建(2000年缺失的前3個合成期的數據由重建后的2001年對應合成期的數據來補充)。

為與16 d合成NDVI數據集匹配，對每日的氣象數據進行合成處理。對于降水數據，求取每16 d的總降水量，氣溫數據則計算16 d的平均值。同時為避免氣象數據空間插值誤差可能引發的后續分析錯誤，參考相關研究［18－20］，本研究以氣象站點為中心的10 km為半徑的緩沖區內所有像元的NDVI均值代表站點植被的NDVI，形成基于臺站的NDVI時間序列數據集。

考慮到NDVI與氣溫和降水的值域區間相差較大，為避免相關分析時大值對小值的掩蓋，對數據進行標準化處理，即

式中:Xi為標準化后的數據;Xt為原始數據;X－為原始序列Xt的均值;σ為原始序列的標準方差。

2.2 研究方法

采用趨勢線分析法研究區域NDVI的時間變化，即基于最小二乘法對NDVI時間序列擬合，以擬合方程的線性斜率表示植被的變化趨勢，即

式中:SLOPE為回歸方程斜率;x，y分別為年份和年均NDVI;x－，y－分別為x，y的均值;i為計算期間年份序號;n為計算的總年份。如果SLOPE＜0，則表明植被覆蓋減少;反之，植被覆蓋呈增加的趨勢。

變量間的相關性程度一般采用相關系數來描述。考慮到氣候因子之間可能會相互影響或存在協同效應，在本研究中也同時計算偏相關系數和復相關系數。同時植被對氣溫和降水的響應可能存在一定的滯后［21－23］，因此研究還對 NDVI與前期(16 d，32 d，48 d)的氣溫和降水之間的相關性進行分析。相關系數分別采用T檢驗(簡單相關系數和偏相關系數)和F檢驗(復相關系數)進行0.05置信水平的顯著性檢驗。如果假設檢驗概率P＜0.05，則認為相關性顯著，否則為不顯著。

3 結果與討論

3.1 NDVI時空變化特征

圖2 環渤海地區年均NDVI變化Fig.2 Change trend of annualmean NDVI in Circum－Bohai Sea area

依據顯著性檢驗結果，將研究區年NDVI的變化分為4個區域:NDVI顯著增加(P＜0.05)、增加但不顯著(P＞0.05)、顯著減少(P＜0.05)、減少但不顯著區(P＞0.05)，結果如圖2所示。可以看出，2000—2009年間，環渤海地區80.8%區域NDVI年均值呈現增加的趨勢。但僅有33.7%的區域表現為顯著性增加，主要分布于山東西部、膠東半島部分區域、遼寧西部以及河北部分區域，增長率多在60(縮放尺度為10 000，下同)以下。顯著性減少的區域占總面積的3.3%，主要分布在山東的濰坊和淄博中部地區、臨沂、日照濱海地區、北京市中部南部地區、沈陽市周圍地區、唐山地區以及本溪與遼陽交界處;年均NDVI減少率最大為467，但大部分都小于100。年NDVI呈減少趨勢的區域大都為經濟發展較快的地區，可能是城市擴張導致。環渤海地區植被在生長季(即4—10月)的NDVI變化情況如圖3所示。

圖3 環渤海地區生長季NDVI均值變化Fig.3 Change trend ofmean NDVI in grow ing season in Circum－Bohai Sea area

由圖3可知，環渤海地區變化趨勢和年均值在空間上基本一致，兩者的差異主要表現為變化率不同。環渤海地區不同區域NDVI年均值變化見圖4。

圖4 環渤海地區不同區域NDVI年均值變化Fig.4 Time series of annual NDVI of each region in Circum－Bohai Sea area

由圖4可知，總體上，2000—2009年環渤海地區NDVI呈顯著性增加趨勢，平均年增加率為27.8%，這與侯西勇、崔林麗等采用SPOT數據分析得到的結果一致［7，24］。在環渤海區的5個省市中，除北京市的NDVI斜率表現為非顯著性增長外，其他地區都呈顯著增加的趨勢，其中以山東省的NDVI增加最高，遼寧省最低。

3.2 NDVI與氣溫、降水的相關性分析

3.2.1 總體相關性

環渤海區41個站點平均NDVI值與溫度和降水的相關分析結果如表1和表2所示。

表1 環渤海地區站點平均NDVI和溫度、降水的相關分析Tab.1 Correlation coefficients between NDVI and temperature，p recipitation in Circum－Bohai Sea area

表2 NDVI和溫度、降水的偏相關系數和復相關系數Tab.2 Partial and multiple correlation coefficients between NDVI and temperature，precipitation

由表1，2可知，環渤海地區NDVI和溫度、降水之間存在著明顯的正相關關系(P＜0.05)，與溫度的相關性總大于降水，且與最低溫度的相關性最大;區域NDVI與最低溫度/降水的復相關系數最高。統計表明，NDVI與前一個合成期的溫度和降水具有最大的相關系數(表1)，尤其是最低溫度，其相關系數為0.93。隨著時間的推進，相關系數開始減小。

在每年的NDVI逐漸增加階段，NDVI的表現總滯后于溫度，而降水的滯后主要表現在NDVI的峰值后期(圖5)。圖中縱坐標為標準化處理后的結果。

圖5 環渤海地區氣象站點NDVI、溫度和降水時間序列Fig.5 Time series ofmean NDVI，tem perature and precipitation in meteorological stations in Circum－Bohai Sea area

這些研究表明，盡管其他的氣候因素(如濕度等)可能也會影響植被生長，但整體上環渤海地區植被生長主要由最低溫度和降水驅動，在年內變化上，溫度比降水對植被的影響更大。溫度和降水對環渤海地區NDVI的影響具有顯著的滯后效應，前半個月的溫度和降水對植被NDVI的影響最大。這與崔林麗等利用旬數據分析得到的結果一致［21］。

3.2.2 NDVI與氣候因子相關關系的區域分異

總體上，各站點的NDVI都隨著溫度和降水的增加而增加，與降水的相關性小于與溫度的相關性，且與平均最低溫度有最高的相關性。但由于氣象站點所在的位置、氣候帶不同，各站點的相關系數具有一定的空間差異性(圖6)。

圖6 不同站點的NDVI同氣溫和降水的相關系數分布圖Fig.6 Correlation coefficients between NDVI and temperature，precipitation for different meteorological stations

由圖6可知，兗州、定陶、莘縣、陵縣、邢臺等環渤海區西南部站點NDVI與溫度、降水的相關系數都偏低;這些站點地處華北平原傳統的灌溉農業耕作區，緩沖區內的植被多為農田，因此作物的生長受人類活動影響大，這可能是NDVI與氣溫、降水相關系數較小的原因。而在遼東地區的寬甸、本溪、清原和丹東這幾個站點的NDVI和溫度的相關系數較大，在0.9左右;這些區域屬中溫帶濕潤氣候，年降水量大，但由于地處山區，溫度偏低，區域植被更容易受溫度波動的影響。山東中部山區的泰山和沂源站點的NDVI和溫度的相關系數也比較大，尤其是泰山站，其NDVI和平均最低溫度的相關系數達到了0.92，是所有相關系數中最大的一個;可能是臺站站點海拔比較高(1 536 m)，站點植被的生長受溫度限制較大所致。河北北部的張家口、豐寧、懷來、承德、蔚縣、圍場幾個站點NDVI和降水的相關系數較大;它們在氣候上屬中溫帶半干旱氣候，降水量偏少，因此，相比于其他地區，降水對其植被的影響更大。

除山東長島(主要受溫度影響)外，NDVI與氣溫、降水的偏相關系數、復相關系數都通過了0.05置信水平的T檢驗，與溫度的相關性大于降水。這說明環渤海地區大部分站點植被受溫度和降水的雙重驅動，溫度對NDVI的影響總體大于降水，即使是處于半干旱區的張家口、豐寧、圍場以及朝陽也是如此。

研究區大部分站點的溫度、降水和16 d后的NDVI數據存在著最大的相關系數，只有個別站點的滯后時間較長(蔚縣、張家口、懷來和彰武)或沒有滯后(成山頭和西南的兗州、定陶、莘縣)。并且在研究區，無論是半干旱區還是濕潤區，NDVI始終與平均最低溫度具有最大的滯后相關性，且與降水的相關性總低于溫度。

3.3 NDVI年際變化的驅動分析

圖7 2000—2009年環渤海地區的年均溫度和年降水量變化趨勢Fig.7 Trend of annualmean temperature and precipitation in Circum－Bohai Sea area during 2000 to 2009

根據環渤海地區年均溫度和降水變化曲線(圖7)，2000—2009年環渤海區域的年均氣溫變化不明顯，降水波動較大，無顯著的變化趨勢。年平均NDVI與溫度無顯著的相關性，但與降水呈顯著的正相關關系，相關系數為0.8。考慮到冬季環渤海地區大多數植被都進入冬眠期，此時降水和溫度的變化對NDVI的影響不明顯，為此去除冬季數據，分析每年生長季降水量、溫度與NDVI的相關性。對比生長季和全年的NDVI、降水量時間序列(圖8，圖中縱坐標為標準化處理的結果)，可以發現生長季的降水和NDVI時間序列比年均值有更好的一致性，相關系數達到0.88，而溫度與年平均NDVI相關系數仍較小，無法通過0.05置信水平的檢驗，這個結果與趙茂盛等的研究結果一致［3］。由此可以看出，降水量的變化是影響環渤海地區NDVI的年際變化一個重要因素，降水量的增加可促進NDVI的增加，而溫度對NDVI的年際變化并沒有顯著的影響。出現這種現象的原因可能在于環渤海大部分地區為半濕潤、半干旱氣候，降水偏少且波動大，而日照時數和年太陽總輻射量較大，加上溫度年際變化較小，降水更容易成為影響植被年際變化的因子。

圖8 2000—2009年環渤海地區NDVI和降水時間序列Fig.8 Time series of NDVI and precipitation in Circum－Bohai Sea area during 2000 to 2009

除氣候因子外，研究短時間尺度上區域NDVI的時空變化還須考慮人類活動的影響。環渤海地區是我國重要的農業耕作區，也是生態環境脆弱區，生態環境的保護與治理是政府和民眾關注的焦點。近些年，政府大力開展植樹造林，實施“天然林保護工程”和“退耕還林還草”工程，在一定程度上提高了區域森林覆蓋率，增加區域NDVI。同時，環渤海地區經濟城市快速擴展，部分農田、林地轉為建設用地或交通用地，植被覆蓋度降低，NDVI減少。在人口與經濟社會要素高度密集的大、中、小城市周邊NDVI顯著減少。根據郭麗英等研究，在1998—2007年間，環渤海地區耕地面積減少42.98萬hm2，城鄉居民點及工礦用地面積增加36.56萬hm2。林地面積增加16.64萬 hm2［25］。人類活動引起的土地覆蓋的變化部分導致了區域NDVI的增加和減少;同時，人類對農田管理程度的加強(施肥、良種選育)可能是導致華北平原農田NDVI增加的一個重要因素。

由以上分析可知，環渤海地區NDVI的年際變化主要受降水和人類活動的影響，降水量越大，其平均NDVI就越大。人類活動通過改變土地利用方式，降低了部分區域的NDVI，同時也使部分區域森林覆蓋率升高，生態環境得到改善，NDVI增加。隨著社會的進一步發展，人類對自然的干擾可能會越來越強烈，可能增加或降低區域植被覆蓋。因此，在全球變化研究中，需要考慮人類活動對自然的干擾，區分人類活動在植被變化中的作用，尤其是在短時間尺度上的研究。

4 結論

利用2000—2009年MODIS NDVI時間序列數據以及環渤海地區41個站點的氣溫、降水數據，分析了環渤海地區NDVI的時空變化及其與氣溫、降水的相關關系，得到如下結論:

1)2000—2009年，環渤海地區的NDVI值總體呈增加趨勢，局部減少，空間差異明顯。

2)植被的生長受溫度和降水的雙重驅動，但溫度對植被生態系統的季相變化起著比降水略大的作用，且NDVI對氣溫和降水的響應存在明顯的滯后性;溫度和降水對NDVI的影響程度與其地理位置、高程和氣候類型有關。

3)區域植被NDVI的年際變化主要受降水和人類活動的影響。年降水量增加可提高區域年NDVI;城市化過程導致NDVI降低，同時“退耕還林還草”等生態工程的實施使部分區域NDVI增加，農業活動的加強部分促進了農田NDVI的增加。

由于本研究只是采用了10 a的遙感和氣象數據進行分析，盡管這些數據在分析植被的年內變動是足夠的，但是在年際變化上序列長度仍稍顯不足。因此，在未來的研究中，采用更長時間序列的數據和更加密集的氣象站點數據開展相關研究十分必要。

［1］ NemaniR R，Keeling CD，Hashimoto H，etal.Climate－ driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999［J］.Science，2003，300(5625):1560－1563.

［2］ 周廣勝，張新時.中國氣候－植被關系初探［J］.植物生態學報，1996，20(2):113－119.Zhou G S，Zhang X S.Study on climate－ vegetation relationship［J］.Acta Phytoecologica Sinica，1996，20(2):113－119.

［3］ 趙茂盛，符淙斌，延曉冬，等.應用遙感數據研究中國植被生態系統與氣候的關系［J］.地理學報，2001，56(3):287－296.Zhao M S，Fu C B，Yan X D，et al.Study on the relationship between different ecosystems and climate in China using NOAA/AVHRR data［J］.Acta Geographyica Sinica，2001，56(3):287－296.

［4］ Roerink G J，Menenti M，SoepboerW，et al.Assessment of climate impact on vegetation dynamics by using remote sensing［J］.Physics and Chemistry of the Earth，2003，28(1/3):103－109.

［5］ 方精云，樸世龍，賀金生，等.近20年來中國植被活動在增強［J］.中國科學(C 輯:生命科學)，2003，33(6):554－565.Fang JY，Piao S L，He JS，et al.Increasing terrestrial vegetation activity in China，1982－ 1999［J］.Science in China(Ser C:Life Sciences，2004，47(3):229－240.

［6］ Julien Y，Sobrino J A.The yearly land cover dynamics(YLCD)method:An analysisof global vegetation from NDVIand LST parameters［J］.Remote Sensing of Environment，2009，113(2):329－334.

［7］ 崔林麗，史 軍，肖風勁，等.中國東部NDVI的變化趨勢及其與氣候因子的相關分析［J］.資源科學，2010，32(1):124－131.Cui L L，Shi J，Xiao F J，etal.Variation trends in vegetation NDVI and its correlation with climatic factors in Eastern China［J］.Resources Science，2010，32(1):124－131.

［8］ 王宗明，國志興，宋開山，等.中國東北地區植被NDVI對氣候變化的響應［J］.生態學雜志，2009，28(6):1041－1048.Wang ZM，Guo Z X，Song K S，et al.Responses of vegetation NDVI in Northeast China to climate change［J］.Chinese Journal of E-cology，2009，28(6):1041－1048.

［9］ 陳 歡，任志遠.中國大陸植被覆蓋對降水與溫度變化的響應［J］.水土保持通報，2013，33(2):78－82，74.Chen H，Ren Z Y.Response of vegetation coverage to changes of precipitation and temperature in Chinesemainland［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2013，33(2):78－82，74.

［10］ Ichii K，Kawabata A，Yamaguchi Y.Global correlation analysis for NDVIand climatic variables and NDVI trends:1982－1990［J］.International Journal of Remote Sensing，2002，23(18):3873－3878.

［11］ 王 箏，趙天保，侯美亭，等.21世紀初中國北方地區植被變化特征分析［J］.氣候與環境研究，2013，18(2):156－164.Wang Z，Zhao T B，Hou M T，et al.Vegetation index trends for the northern partof China at the beginning of the21st century［J］.Climatic and Environmental Research，2013，18(2):156－164.

［12］ Kawabata A，Ichii K，Yamaguehi Y.Globalmonitoring of in terannual changes in vegetation activities using NDVI and its relationships to temperature and precipitation［J］.International Journal of Remote Sensing，2001，22(7):1377－1382.

［13］ 陳云浩，李曉兵，史培軍.基于遙感的植被NDVI與氣候關系圖式研究［J］.中國圖象圖形學報，2002，7(4):332－335.Chen Y H，Li X B，Shi P J.The image formsof correlation between NDVI change and climate factors in China using remotely sensed data［J］.Journal of Image and Graphics，2002，7(4):332－335.

［14］ 李本綱，陶 澍.AVHRR NDVI與氣候因子的相關分析［J］.生態學報，2000，20(5):898－902.Li BG，Tao S.Correlation between AVHRR NDVIand climate factors［J］.Acta Ecologica Sinica，2000，20(5):898－902.

［15］ 李月臣，宮 鵬，劉春霞，等.北方13省1982年—1999年植被變化及其與氣候因子的關系［J］.資源科學，2006，28(2):109－117.Li Y C，Gong P，Liu C X，et al.Vegetation cover changes and correlation with climatic factors in Northern China during1982－1999［J］.Resources Science，2006，28(2):109－ 117.

［16］ 李杭燕，頡耀文，馬明國.時序NDVI數據集重建方法評價與實例研究［J］.遙感技術與應用，2009，24(5):596－602.Li H Y，Xie YW，Ma M G.Reconstruction of temporal NDVIdataset:Evaluation and case study［J］.Remote Sengsing Technology and Application，2009，24(5):596－602.

［17］ 梁守真，施 平，邢前國.MODISNDVI時間序列數據的去云算法比較［J］.國土資源遙感，2011，22(1):33－36.doi:10.6046/gtzyyg.2011.01.06.Liang SZ，Shi P，Xing Q G.A comparison between the algorithms for removing cloud pixel from MODISNDVI time series data［J］.Remote Sensing for Land and Resources，2011，22(1):33－ 36.doi:10.6046/gtzyyg.2011.01.06.

［18］ 辜智慧，陳 晉，史培軍，等.錫林郭勒草原1983—1999年NDVI逐旬變化量與氣象因子的相關分析［J］.植物生態學報，2005，29(5):753－765.Gu Z H，Chen J，Shi P J，et al.Correlation analysis of NDVIdifference series and climate variables in Xilinguole steppe from 1983 to 1999［J］.Acta Phytoecologica Sinica，2005，29(5):753－765.

［19］ Ji L，Peters A J.A spatial regression procedure for evaluating the relationship between AVHRR－NDVI and climate in the northern Great Plains［J］.International Journal of Remote Sensing，2004，25(2):297－311.

［20］ Yu F F，Price K P，Ellis J，et al.Response of seasonal vegetation development to climatic variations in eastern central Asia［J］.Remote Sensing of Environment，2003，87(1):42－54.

［21］ 崔林麗，史 軍，楊引明，等.中國東部植被NDVI對氣溫和降水的旬響應特征［J］.地理學報，2009，64(7):850－860.Cui L L，Shi J，Yang Y M，et al.Ten－ day response of vegetation NDVI to the variations of temperature and precipitation in Eastern China［J］.Acta Geographica Sinica，2009，64(7):850－860.

［22］ 趙玉萍，張憲洲，王景升，等.1982年至2003年藏北高原草地生態系統NDVI與氣候因子的相關分析［J］.資源科學，2009，31(11):1988－1998.Zhao Y P，Zhang X Z，Wang JS，etal.Correlation analysis between NDVIand climatic factors of grassland ecosystems in the Northern Tibetan Plateau from 1982 to 2003［J］.Resources Science，2009，31(11):1988－1998.

［23］ Wang J，Price K P，Rich PM.Spatial patternsof NDVIin response to precipitation and temperature in the central Great Plains［J］.International Journal of Remote Sensing，2001，22(18):3827－3844.

［24］ 侯西勇，應蘭蘭，高 猛，等.1998—2008年中國東部沿海植被覆蓋變化特征［J］.地理科學，2010，30(5):735－741.Hou X Y，Ying L L，Gao M，et al.Character of vegetation cover change in China’s eastern coastal areas 1998－ 2008［J］.Scientia Geographica Sinica，2010，30(5):735－741.

［25］ 郭麗英，王道龍，邱建軍.環渤海區域土地利用類型動態變化研究［J］.地域研究與開發，2009，28(3):92－95.Guo L Y，Wang D L，Qiu J J.Study on the land－ use types changes in the area around Bohai Bay in China［J］.Areal Research and Development，2009，28(3):92－95.