青藏高原地區草地綠度對物候變化的響應

馬雪紅 程恒

摘 要 采用遙感植被指數數據評估植被綠度最大值、生長季開始時間、生長季結束時間三者與植被綠度年度變率之間的定量關系。結果表明：青藏高原植被指數的變化趨勢呈東部地區增加、西部地區減少，且越往東植被指數增加幅度越大，越往西減少幅度越大，整體呈上升趨勢;青藏高原植被指數最大值整體呈上升態勢，但在東南地區散布著許多植被綠度最大值呈增加趨勢的小區域;青藏高原地區植被生長季開始時間整體呈推后態勢，變化趨勢呈東南地區提前，西部、北部和西北地區推遲的空間格局;青藏高原地區植被生長季結束時間整體呈推遲態勢，其中東部、南部地區在推遲，西北地區在提前的變化趨勢;生長季開始時間與年NDVI指數呈負相關，從東部向中部呈現出相關性逐漸增高的態勢;生長季結束時間SOS與年NDVI指數呈正相關。

關鍵詞 青藏高原;物候;植被生理;植被指數

中圖分類號：S812 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.36.060

1 研究背景

物候是指各類植物受自然環境（氣候、水文和土壤等）影響而呈現以年為周期的萌芽、展葉、開花和落葉等自然現象的現象[1]。決定植被活躍光合作用的時間和持續時間的植物物候學，在陸地生態系統年度碳吸收中具有重要作用。此外，植被物候的變化可能會影響各種生態系統特性，并通過改變陸地-大氣能量交換來反饋區域氣候。例如，春季綠化和植被秋季休眠的時間極大地影響植被生長、植被競爭和地表反照率，可能會進一步影響局部溫度。因此，過去幾十年全球變化研究中，植被物候及其相關環境因子的空間和時間模式受到了越來越多的關注。遙感技術（如航空遙感、計算機遙感）和計算機技術（如圖形處理、大數據模擬、機器學習）的應用，使物候研究在數據采集、物候規律探索和物候綜合應用方面取得了較大發展和重大突破。

青藏高原的溫度、降水量和太陽輻射等氣候因子的變化，直接或間接地影響了青藏高原的植被生長，而植被生長又反過來影響碳循環、微氣候、土地粗糙度、地表反照率以及放牧及農作物估產等經濟活動[2]。新世紀以來，青藏高原綠度變化很大。張鐿鋰指出[3]，青藏高原總體生長季植被覆蓋度呈增加趨勢，將青藏高原正在變綠的現象歸因于相關區域的氣候。此外，自然保護區的建設對增加中東部綠度和減緩西部綠度下降也有突出成效。卓嘎[4]將青藏高原植被覆蓋度變化進行分區討論，認為高原植被覆蓋既有增長又有退化趨勢。劉振元[5]則認為，降水量、氣溫和太陽輻射是導致植被指數NDVI發生變化的原因。有研究表明[6]，溫度正向影響NDVI，降水反向影響NDVI，得出溫度是三江源地區植被生長的主導因子。同時，氣候因子與植被指數相關性分析中，西部優于中東部，海拔不同則響應程度也不同。可以看出，有關青藏高原的植被覆蓋度變化的研究很多，大部分研究認可青藏高原植被覆蓋度整體上呈增加的趨勢。但是，對于植被覆蓋度變化的歸因分析中，多數研究將原因歸結于溫度、降水和輻射通量等氣候因素和退耕還林、畜牧等人為因素。所以，基于全球變化的現狀和生物圈物質循環系統的重要性，研究青藏高原物候具有重要價值。

因為所用數據和研究方法不同，不同研究中青藏高原物候變化結果大有不同。比如，張鐿鋰等人[3]的研究表明，自2000年以來，青藏高原總體生長季植被覆蓋度逐年增加，即青藏高原正在變綠。于海英指出[7]，由于青藏高原冬季氣溫提高，一定程度上導致植物無法春化，從而推遲了返青期。田柳茜認為[8]，凍融過程、降水等因素導致了青藏高原植被覆蓋度的變化。學界對青藏高原綠度如何變化、為什么變化的成因分析很多，且多數研究都是氣候引起的植物物候變化和生理變化，而植物物候與生理的相對重要性對每年的NDVI變化影響卻不清楚。因此，大量研究皆將青藏高原綠度變化原因歸結于青藏高原地區的氣候變化和人為活動，卻幾乎沒有將其歸因于植被本身生理變化。基于此，研究青藏高原植被綠度變化與其生理之間的關系，填補此類研究的缺失。

通過文獻調研，選擇GIMMS NDVI數據進行青藏高原菜地綠度與物候間關系的研究。在數據降噪方面選擇奇異譜濾波方法，物候因素的提取選擇動態閾值法，即利用動態閾值法提取出生長季開始時間、生長季結束時間和植被綠度最大值三個物候因子。利用MATLAB軟件對三個因子進行簡單相關分析，檢驗三大因子的相互獨立性，再對所提的三個因子與植被綠度變化做定性的偏相關分析，從而獲得了三大因子與植被綠度變化的相關性結果。

2 數據與方法

2.1 研究區介紹

青藏高原位于中國的西北部，處于26°～39°N、73°～104°E。青藏高原西邊的起始點處于帕米爾高原，東部的終結點位于橫斷山，北部的邊界為昆侖山、阿爾金山，最南部抵達喜馬拉雅山[9]。青藏高原總面積2.5×106? km2，占全國總面積的26%，區域內包含有西藏、青海、新疆、甘肅、四川和云南等地。

受地形和氣候的影響，青藏高原生態系統獨特，植被類型復雜多樣，包括有山地森林、高寒草甸和高寒草原等，并且呈現出自東南向西北，植被類型從森林過渡到草原的水平地帶性分布規律。整體上看，高原區域草地占地面積最大，面積高達青藏高原區域總面積的1/2，牧草資源豐富。青藏高原作為中國的一個重要天然牧場，區域內天然草地類型多樣，包括有高山草甸草地類、地灌叢草地類等八類。

2.2 數據準備

2.2.1 NDVI數據

本研究選擇歸一化植被指數進行植被物候變化趨勢的分析。NDVI與植被的綠度和植被覆蓋都具有很好的相關性[10]，被廣泛應用于植被生長過程和趨勢變化研究中。歸一化植被指數數據有GIMMS NDVI、MODIS NDVI等遙感數據。在杜加強等人[11]的研究中，兩者捕獲植被物候數據精確度的能力基本一致。GIMMS NDVI具有時間橫跨范圍廣、數據研究區范圍廣、時間空間可比性強、具有較強的植被動態變化表現能力等特點。監測植被的變化趨勢需要時間序列數據的時間周期長，而MODIS NDVI、SPOT VGT NDVI都是從2000年開始進行數據獲取的，數據的時間跨度較短，沒有海量數據。歐盟支持生產的VEGETATION傳感器在1998年3月安裝在SPOT-4航天器上，升空后進行數據獲取工作。因此，AVHRR NDVI數據集是連接植被生長周期歷史數據和當代遙感衛星數據的連接點。所以，這是在GIMMS NDVI數據存在不足的情況下依舊選取GIMMS NDVI的原因。

2.2.2 土地覆蓋類型數據

本研究選擇ESA CCI土地覆蓋產品。歐空局地面覆蓋數據涉及1992—2015年的24年，空間分辨率為300 m。這些地圖以聯合國土地覆蓋分類系統為基礎，描述了37個原始LC類別中地球的陸地表面。這個獨特的長期土地覆蓋時間序列通過五種不同觀測系統的全球日常地表反射率實現。因為研究需要研究植被物候因子的時序變化之間的相關性與貢獻，所以應該保證在研究的時間區間內該研究區的土地覆蓋類型一直是草地。所以，利用MATLAB將這24年間土地覆蓋類型沒有發生改變的地區標為有效區域。

2.3 平滑降噪NDVI數據

雖然NDVI數據經過了大氣、輻射、幾何校正等去掉數據噪聲因素的操作，產生了減弱NDVI噪聲因素的影響，但由于傳感器性的技術限制和使用限制，以及天氣等隨機因素的干擾，NDVI數據還存在一些殘余云及云霾等噪聲。這種隨機噪聲使得反映植被生長過程變化的時間序列曲線呈鋸齒狀分布，不利于進行各種信息提取和趨勢分析。因此，對數據進行平滑降噪處理必不可少，這里選用適合青藏高原地區的SSA濾波法。

SSA（奇異譜分析濾波模型）是一種用于時間序列分析的增長分析方法，已實際應用于多個科學領域。標準的SSA算法包括嵌入、SVD分解（本質上為非平穩時間序列信號處理的一種遞歸過程，具有改進分析信號的時頻特性功能）、分組和對角平均（即重構）。綜上所述，SSA能夠將時間序列分解，并對其進行降噪平滑處理。

2.4 研究區植被物候點的提取方法

許多研究者采用的遙感植被指數數據分辨率各不相同，提出了多種以遙感數據提取物候信息的相關算法，如閾值法、主成分分析法、曲線擬合法、最累積頻率法、延遲滑動平均法和大變化斜率法等。當代，獲取植被類型物候時期的方法多種多樣，全球范圍內尚且沒有一個統一的方法，再加上青藏高原的植被類型屬于高寒植被類型，能采用的方法繁多。常清等人[12]選擇動態閾值法、最大變化斜率法及logistic曲線擬合法對青藏高原物候進行物候期提取，發現動態閾值法比其他兩種方法速度更快，數據結果更加細致和精確。基于此，研究選擇動態閾值法[13]：當NDVI的數據值增長達到當年NDVI數據值波動振幅的20%，即可定義為生長季的起始時間;而NDVI的數據值降低達到當年NDVI數據值波動振幅的20%，即可定義生長季的結束時間;而將大于振幅95%的點全部挑選出來求平均值，定為NDVI最大值。因為該方法采用的動態閾值法的閾值是一種動態的給定像元和給定年份的植被指數值與當年振幅的比值，可以有效避免由于因地域水熱狀況、植被類型和土壤類型等不同而造成的相互干擾。因此，動態閾值在時間和空間上的表現都優于固定閾值。

3 結果與分析

3.1 青藏高原物候的綠度變化趨勢

為了剖析青藏高原植被物候1982—2015年間的時空變化趨勢，將研究區內每一個柵格中34年的物候數據都進行線性回歸，再用每個柵格線性回歸系數表示物候參數變化幅度的大小。需要說明的是，年NDVI值和NDVI最大值的線性回歸系數的正負表示NDVI的增大和縮小，生長季開始/結束時間的線性回歸系數正負表示物候的推遲和提前。

青藏高原在34年間的植被綠度變化率在空間上的分布狀況。青藏高原植被綠度呈現出年均不斷增長的趨勢，面積占青藏高原總面積的56.93%;植被綠度呈減少趨勢的面積占青藏高總面積的42.34%;青藏高原地區植被綠度在整個研究區上呈現出數據值不斷增長的趨勢。從空間分布分析可得，青藏高原東部地區、南部地區的植被綠度呈增加趨勢，變化率處于0～0.6。在地圖上可以明顯看出，東部三江源地區的增加趨勢最顯著，變化數值率處于0.2～0.6;青藏高原西部地區植被綠度呈減少趨勢，變化率在-0.2～0，且西部地區有部分散點的變化率達到了-1～-0.6。綜合上述研究數據和整個青藏高原研究區的數據分布看，變化趨勢呈東部增加、西部減少、向東增加的趨勢。

3.2 生長季開始時間時空變化趨勢

青藏高原1982—2015年植被生長季開始時間變化率的空間分布狀況。青藏高原生長季開始時間的數據值為負數的面積占青藏高原總面積的31.36%，植被物候終止時期的數據值為正數的面積占青藏高總面積的64.17%，因此青藏高原地區植被物候起始時間整體上在延后。在空間分布上，青藏高原東南部的三江源地區的植被生長季開始時間呈提前趨勢，變化率處于

-0.5～0 d/a;青藏高原西部地區植被開始時間呈推遲趨勢，變化率在0～1 d/年，且西北地區植被開始時間推遲趨勢最明顯，變化率達到了0.5～-1.0 d/年。所以，青藏高原植被開始時間的變化趨勢整體上呈現的空間格局為：東南地區在提前，西部、北部和西北地區在推遲。

3.3 生長季結束時間時空變化趨勢

青藏高原1982—2015年植被生長季結束時間變化率的空間分布狀況。青藏高原生長季結束時間的數據值為負數的面積占青藏高原總面積的42.43%，生長季結束時間的數據值為正數的面積占青藏高總面積的56.12%，因此青藏高原地區生長季結束時間整體上呈推后趨勢。在空間分布上，青藏高原東部地區、南部地區的植被生長季結束時間的數據值為正數，變化率處于0～7 d/年;西北角長條形區域也呈物候延后2 d左右的態勢，變化率處于2.6～7.1 d/年，且東部地區的物候終止期的數據值為正數的態勢相當明顯;青藏高原西部地區植被數據值的變化率在-0.5～0 d/年，且西北部地區有部分散點的變化率達到了-2～-7.0 d/年。所以，青藏高原生長季結束時間的變化趨勢整體呈現的空間格局為：東部地區、南部地區在推遲，西北地區在提前。

4 結論與展望

本文立足于生物地球化學調控機制，利用遙感植被物候參數，研究青藏高原地區草地綠度變化的生物成因，明晰高寒草地生態系統植被活性的驅動因子及其定量貢獻。結果表明，青藏高原植被指數東部地區增加、西部地區減少，且越往東植被指數增加幅度越大，越往西減少幅度越大，整體呈上升趨勢;青藏高原植被指數最大值整體呈上升態勢，但在東南地區散布著許多植被綠度最大值呈增加趨勢的小區域;青藏高原地區植被生長季開始時間的空間格局為東南地區在提前，西部、北部和西北地區在推遲，整體呈推后態勢;青藏高原地區植被生長季結束時間的變化趨勢為東部、南部地區在推遲，西北地區在提前，整體呈推遲態勢;生長季開始時間與年NDVI指數呈負相關，從東部向中部呈現出相關性逐漸增高的態勢;生長季結束時間SOS與年NDVI指數呈正相關，西部敏感性高于東部，高緯度地區的敏感性高于低緯度地區。

未來研究中，可從以下方面加以改進：1）可以選擇多源遙感數據，同時選用GIMMS NDVI和MODIS NDVI兩種數據，對兩組結果進行比對，得出的結論更貼合實際;2）物候提取方法可以多選擇幾種，然后進行數據比對，選擇提取效果更好的數據;3）可以考慮物候因子對氣候因素變化的響應，探究物候因子年際變化的原因。

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（責任編輯：劉昀）