基于GIS的江蘇省冬小麥植被物候時(shí)空分析

李娜，司林靜

（1.鄆城縣氣象局，山東菏澤274700；2.肥城市氣象局，山東泰安271600）

基于GIS的江蘇省冬小麥植被物候時(shí)空分析

李娜1，司林靜2

（1.鄆城縣氣象局，山東菏澤274700；2.肥城市氣象局，山東泰安271600）

為全面認(rèn)識(shí)江蘇省植被物候的變化規(guī)律，進(jìn)一步完善區(qū)域氣候變化的植被響應(yīng)機(jī)制，本文選用國家氣候中心農(nóng)氣室和國家氣象中心9210要素庫中江蘇省近15年的冬小麥重要物候信息，利用時(shí)間序列分析方法，結(jié)合Arc GIS空間分析工具，分析江蘇省冬小麥物候期的空間分異特征和年際變化趨勢(shì)。在空間分布上，江蘇省冬小麥物候期總體上呈現(xiàn)由南到北逐漸推遲的空間分布規(guī)律，從具體年份來看，1998—2012年冬小麥遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果符合實(shí)際的物候地面觀測(cè)結(jié)果，并且與物候期因異常氣候變化而發(fā)生變化的年份也有較好的反映。本文結(jié)果表明，通過時(shí)空序列分析方法可以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)江蘇省冬小麥的關(guān)鍵物候期。

植被；物候；時(shí)間序列分析；空間分析

植被在全球的能量和物質(zhì)循環(huán)中起著重要作用，成為陸地生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分。物候是一種以年為周期的自然現(xiàn)象，受人類活動(dòng)和環(huán)境因子的影響。植被物候?qū)θ蛭镔|(zhì)能量變化具有較明顯的指示作用，伴隨著更廣泛更深入的全球氣候變化研究，植被物候的研究得到了長足的發(fā)展。近年來，物候預(yù)報(bào)模型主要運(yùn)用地面實(shí)測(cè)物候資料與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，獲取地表不同植被相關(guān)物候信息，利用較長時(shí)間序列的有關(guān)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，與氣象方程相聯(lián)系，為全球氣候變化研究和遙感應(yīng)用的重要方面之一[1]。

作為全球氣候變化的顯著區(qū)域，北半球溫帶地區(qū)物候生長季的研究具有典型性，能夠更好地反映陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)。Chen等結(jié)合物候期頻率分布型——遙感綜合法，對(duì)中國東部溫帶地區(qū)物候生長季節(jié)的時(shí)空變化特點(diǎn)進(jìn)行了分析[2]；王宏等運(yùn)用閾值法和滑動(dòng)平均法對(duì)中國北方植物物候生長季節(jié)變化進(jìn)行了討論研究[3]；丁登等采用中值法、經(jīng)驗(yàn)公式法、延遲滑動(dòng)平均法和原型曲線法進(jìn)行地面檢驗(yàn)，并且劃分出中國溫帶草原區(qū)和暖溫帶落葉闊葉林區(qū)的生長季節(jié)[4]。上述研究均對(duì)一個(gè)整體范圍區(qū)域進(jìn)行分析，強(qiáng)調(diào)大范圍植被在時(shí)間序列上的物候生長季變化特征，忽略了小區(qū)域差異對(duì)典型代表植被物候生長季變化的影響，而這種小范圍局部區(qū)域的典型植被物候生長季對(duì)農(nóng)業(yè)氣候資源的規(guī)劃管理和評(píng)估至關(guān)重要。另外，目前關(guān)于江蘇省冬小麥植被物候的時(shí)空分析變化規(guī)律的研究很少，而江蘇省面積廣闊、人口稠密、土地利用變化劇烈,研究江蘇省的植被物候?qū)ρ芯繗夂虻某梢蚣邦A(yù)測(cè)預(yù)報(bào)至關(guān)重要，將有助于全面認(rèn)識(shí)植被隨氣侯的變化規(guī)律，促進(jìn)江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省地處亞洲大陸東岸中緯度地帶，屬東亞季風(fēng)氣候區(qū)，季風(fēng)顯著、氣候溫和、四季分明、雨量適中、光熱充沛。全省年平均氣溫13.6～16.1℃，年平均降水量704～1 250 mm，降水分布不均。江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口稠密，自然環(huán)境優(yōu)越，生態(tài)系統(tǒng)豐富，氣候資源多樣，是我國農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)的省區(qū)之一。全省耕地面積468萬hm2，水田約占60%，旱地約占40%。糧食作物以水稻、麥類為主；經(jīng)濟(jì)作物有棉花、花生、油菜、黃麻、蠶桑等。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文基于國家氣候中心農(nóng)氣室和國家氣象中心9210要素庫的歷史數(shù)據(jù)資料，整理1991年以來的農(nóng)業(yè)氣象旬月報(bào)報(bào)文資料和近年來農(nóng)作物生長發(fā)育狀況資料的數(shù)據(jù)集。其中農(nóng)作物生長發(fā)育狀況資料所含地面觀測(cè)數(shù)據(jù)包括江蘇省主要?dú)庀笳军c(diǎn)1998—2012年各類植被物候的平均氣溫、土壤相對(duì)濕度、植株高度和密度及發(fā)育程度、發(fā)育期日期實(shí)測(cè)和發(fā)育期距平分析。為使2種不同來源的資料具有相同的格式和表示方法，我們以農(nóng)氣室提供的資料為藍(lán)本，將實(shí)時(shí)接收的資料按此格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。運(yùn)用ENVI軟件對(duì)完成下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式和投影的轉(zhuǎn)換，并完成對(duì)圖像的拼接和裁切。本研究重點(diǎn)采用1998—2012年10—12月份發(fā)育期日期和發(fā)育期距平的平均數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)和分析江蘇省冬小麥的發(fā)育期日期和發(fā)育期距平隨時(shí)間變化的規(guī)律。

2 研究方法

2.1 植被物候的時(shí)間序列分析方法

時(shí)間序列為按時(shí)間先后順序排列組成的一組數(shù)字序列。時(shí)間序列分析方法作為定量預(yù)測(cè)方法之一，即采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)這組數(shù)字序列進(jìn)行處理，用來預(yù)測(cè)未來時(shí)段事物的發(fā)展及演變規(guī)律。它的基本原理：一是承認(rèn)事物發(fā)展的延續(xù)性。應(yīng)用過去數(shù)據(jù)，就能推測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)。二是考慮到事物發(fā)展的隨機(jī)性。任何事物發(fā)展都可能受偶然因素影響，為此要利用統(tǒng)計(jì)分析中加權(quán)平均法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，從Excel數(shù)據(jù)中提取江蘇省近15年的冬小麥相關(guān)物候要素，分析出其年、季、月、旬的時(shí)間序列變化特征。表1為江蘇省1998—2012年各站點(diǎn)冬小麥發(fā)育期距平多年平均值、冬小麥發(fā)育期距平標(biāo)準(zhǔn)方差、冬小麥發(fā)育期距平增長率等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

表1 江蘇省1998—2012年各站點(diǎn)冬小麥發(fā)育期距平多年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析

2.2 植被物候的空間插值方法

研究數(shù)據(jù)的空間插值方法，即收集相關(guān)典型區(qū)域的樣點(diǎn)樣方數(shù)據(jù)，通過研究分析其變化規(guī)律，運(yùn)用外推內(nèi)插的方法，得出以整個(gè)研究區(qū)域?yàn)槊鏀?shù)據(jù)的演變趨勢(shì)規(guī)律的結(jié)果。點(diǎn)的插值是常用的空間數(shù)據(jù)插值方法，可以分析研究具有連續(xù)變化特征現(xiàn)象的數(shù)值，即基于空間已知點(diǎn)的數(shù)據(jù)，推測(cè)出同一研究區(qū)域其他未知點(diǎn)數(shù)據(jù)。

本文結(jié)合Arc GIS空間分析工具，運(yùn)用IDW插值方法，實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)數(shù)據(jù)到空間分布數(shù)據(jù)，分析了江蘇省整個(gè)研究區(qū)域冬小麥物候期的年際變化趨勢(shì)和空間分異特征。IDW插值方法，屬于局部插值法，又稱反距離加權(quán)法。IDW插值法以空間插值點(diǎn)與樣本研究點(diǎn)之間的距離為權(quán)重，空間插值點(diǎn)距離樣本研究點(diǎn)的距離越近，賦予的權(quán)重越大，其權(quán)重貢獻(xiàn)與距離成反比?？杀硎緸樯鲜街衂為插值點(diǎn)估計(jì)值，Zi(i=1+n)為實(shí)測(cè)樣本值，n為參與計(jì)算的實(shí)測(cè)樣本數(shù)，Di為插值點(diǎn)與第i個(gè)站點(diǎn)間的距離，p為距離的冪，會(huì)對(duì)內(nèi)插結(jié)果造成顯著影響，選擇標(biāo)準(zhǔn)為最小平均絕對(duì)誤差。當(dāng)取p=2時(shí)，即稱作反距離平方加權(quán)法。距平是某一系列數(shù)值中的某一個(gè)數(shù)值與平均值的差，分正距平和負(fù)距平。

3 結(jié)果與分析

從植被物候期空間格局來看，物候期的分布與植被類型分布具有一致性。江蘇省1998—2012年冬小麥整個(gè)生育期的發(fā)育期距平空間分布見圖2。從空間分布格局來看，江蘇省東北大部分地區(qū)及西北徐州地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平較大，月均距平＞2 d；北部沭陽和西北部豐縣地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平較小，月均距平＜-2 d；中部地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平接近0，月均距平在-1～1 d之間；南部地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平較小，月均距平＜-2 d。

圖3為江蘇省1998—2012年冬小麥發(fā)育期距平標(biāo)準(zhǔn)方差的空間分布。從空間分布格局來看，江蘇省東部和西北部發(fā)育期距平標(biāo)準(zhǔn)方差較低，最低標(biāo)準(zhǔn)方差出現(xiàn)在豐縣；北部、西部及南部地區(qū)發(fā)育期距平標(biāo)準(zhǔn)方差較高，最高標(biāo)準(zhǔn)方差出現(xiàn)在丹徒。

圖4為江蘇省1998—2012年冬小麥發(fā)育期距平增長率的空間分布。從空間分布格局來看，江蘇省南部冬小麥發(fā)育期距平年增長率最大，＞2 d/年；中部建湖地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平年增長率最小，＜2 d/年；其他大部分地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平年增長率變化接近于0，在-1～1 d/年之間；另外，江蘇省北部豐縣、贛榆等部分地區(qū)及偏南部部分地區(qū)冬小麥發(fā)育期距平增長率相對(duì)較大，在1～2 d/年之間。

4 結(jié)論與討論

本文選用中國近年農(nóng)作物生長發(fā)育狀況資料數(shù)據(jù)集，從Excel數(shù)據(jù)資料中提取出江蘇省研究區(qū)域近15年冬小麥重要相關(guān)物候信息，利用時(shí)間序列分析方法，結(jié)合Arc GIS空間分析工具，分析了整個(gè)研究區(qū)域冬小麥物候期的空間分異特征和年際變化趨勢(shì)?？臻g分布上，江蘇省冬小麥物候期總體上呈現(xiàn)由南到北逐漸推遲的空間分布規(guī)律，從各具體年份來看，冬小麥遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果符合實(shí)際的物候地面觀測(cè)結(jié)果，并在因異常氣候變化物候期發(fā)生變化的年份也有較好的反映。結(jié)果表明，通過時(shí)空序列分析的方法可以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)江蘇省冬小麥的關(guān)鍵物候期。

圖2 江蘇省1998—2012年冬小麥發(fā)育期距平多年平均的空間分布

圖3 江蘇省1998—2012年冬小麥發(fā)育期距平標(biāo)準(zhǔn)方差的空間分布

圖4 江蘇省1998—2012年發(fā)育期距平增長率的空間分布

植被生長季的發(fā)展變化對(duì)全球碳、水、氮的循環(huán)有重要影響，揭示植被生長季的變化規(guī)律當(dāng)前已經(jīng)成為物候?qū)W研究的熱點(diǎn)問題，對(duì)植被物候現(xiàn)象的綜合評(píng)估起很大的促進(jìn)作用?；趪H植被物候遙感研究分析前沿以及我國植被物候研究分析現(xiàn)狀，我國研究者將繼續(xù)深入探討基于遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的植物物候現(xiàn)象分析，以便進(jìn)一步全面理解區(qū)域、大洲乃至全球尺度的植被動(dòng)態(tài)以及超過20年以上的年際變化[5]。

[1]宋春橋,游松財(cái),柯靈紅,等.藏北高原植被物候時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的遙感監(jiān)測(cè)研究[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào),2011,35(8):853-863.

[2]CHEN X Q,HU B,YU R.Spatial and temporal variation of phenological growing season and climate change impacts in temperate eastern China[J].Global Change Biology,2005,11: 1118-1130.

[3]王宏,李曉兵,李霞，等.基于NOAA NDVI和MSAV研究中國北方植被生長季變化[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2007,27(2):504-515.

[4]丁登,陳效逑.我國遙感植被生長季節(jié)的地面檢驗(yàn)研究—以溫帶草原和暖溫帶落葉闊葉林區(qū)為例[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007,22(3):382-386.

[5]張學(xué)霞,葛全勝,鄭景云.遙感技術(shù)在植物物候研究中的應(yīng)用綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(4):534-544.

Spatial and Temporal Analysis of Winter Wheat Phenology in Jiangsu Province Based on GIS

LI Na,SI Lin-jing
(1.Yuncheng Meteorological Bureau,Heze 274700,Sandong Province,China;2.Feicheng MeteorologicalBureau,Taian 271600,China)

The current research was aimed to gain a comprehensive understanding of the variation patterns of vegetation phenology in Jiangsu Province,and to improve the mechanisms of vegetation response to regional climate change.For this purpose,we drew the information on winter wheat phonology in Jiangsu Province in the past 15 years from the Agroclimatic Division of the National Climate Center and the 9210 core database of the National Meteorological Center.The winter wheat phenological phases in Jiangsu were analyzed for their spatial differentiation and trends in interannual variations by using the time series analysis method and the ArcGIS 10.0 spatial analysis tools.With regard to their spatial distribution,the winter wheat phenological phases of Jiangsu Province showed a gradual delay from the south to the north.Regarding the data from specific years,the results derived from remote sensing accorded with the actual phenological observations on the ground.Also,the changes in the winter wheat phenological phases corresponded well to the abnormal climatic changes occurring in some specific years.

Vegetation;Phenology;Time series analysis;Spatial analysis

S162.2

：A

：1673-6486-20160259

李娜,司林靜.基于GIS的江蘇省冬小麥植被物候時(shí)空分析[J/OL].大麥與谷類科學(xué),2017,34(1):53-56[2017-02-11].http://www.cnki. net/kcms/detail/32.1769.S.20170211.1720.005.html

2016-09-20

李娜（1989—），女，助理工程師，主要從事地面氣象觀測(cè)和農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)等研究。E-mail:sdhzsls1990@163.com。