基于NDVI的近30 a來山西省植被動態變化特征及與氣候因子間的關系分析

衛宇婷，楊懷卿

（山西農業大學資源環境學院，山西 太谷 030801）

植被是陸地生態系統的主要組成部分，是能量交換的一個重要元素，也是地球表面水循環和生物化學循環的重要途徑[1]。它是物質和能量在土壤圈、水圈和大氣圈中流動的主要驅動因子[2]。了解植被動態變化是植被生態一個優先的宗旨并且是極其必要的，而且掌握和了解植被動態變化被認為是自然資源的一個可持續發展的行為[3]。季節整合的植被指數被廣泛應用于植被變化監測研究中，常被用作年指數指示一整年的植被狀態[4]。MODIS產品數據精度高、覆蓋范圍廣、更新時間快且可以免費使用，已經被廣泛應用于植被監測、環境監測和水文監測中[1]。因此，大多數學者將MODIS產品數據應用到大尺度長時間序列的植被動態變化研究中，且結果也證明了利用遙感數據對植被進行監測相比于傳統地面植被監測的優勢性[2-8]。植被的生長及分布狀態受人類作用和氣候變化的雙重影響[9]，植被通過影響地表溫度、濕度、氣體濃度和水分能量交換過程來對氣候變化做出相應，同時影響局域甚至全球的氣候變化[10]。植被變化與氣候間的關系是全球氣候變化研究中的重要內容之一[11]。近年來，山西省氣候朝著暖干化的方向發展，這一變化引發了一系列的生態環境問題，成為急需解決的關鍵問題之一[12]。植被通過光合作用、地表反射率以及粗糙度等調節生態系統的能量交換、碳循環和區域氣候變化[13]。了解植被時空動態變化與氣候因子及氣候變化之間的關系，可以揭示植被變化和氣候變化之間的相互響應機制，還能預測氣候的微小變化對植被的影響[14]。

目前，已有學者對山西省的植被變化以及植被和氣候之間的相關性進行了研究[15-20]，包括長時間序列的氣候變化研究[21]、長時間序列的植被變化研究[22]、不同生態功能區植被的變化[23]以及植被變化的影響研究[24]等。但是由于MODIS數據的持續更新，多數學者的研究還未加入新時期的植被數據，對于MODIS數據時效之前的年份及2000年之前的研究尚沒有。

本研究旨在利用 1986—1999，2000—2015年的NDVI數據和氣候數據，探討長時間序列，包括更久之前和較新時期的植被變化和氣候變化之間的關系?；谮厔莘治龇椒私?986—1999，2000—2015年植被變化和氣候變化的特征，基于Pettitt檢驗方法掌握植被變化的突變年，利用相關分析方法和多元回歸分析方法探索植被和氣候間的相關關系，包括影響植被的最佳氣候因子，并定量描述氣候變化對植被變化的響應，旨在為山西省長時期氣候變化和植被變化提供理論依據，并指導植被恢復等相關政策的提出及修改等。

1 數據來源和研究方法

1.1 研究區概況

山西省形狀呈現出斜向東南和西北的平行四邊形，地處北緯 34.59°～40.73°及東經110.24°～114.55°，南北長約500 km，東西寬約300 km。山西省總面積約為16萬km2，約占全國的16%。山西省地形地貌復雜，海拔范圍為109～3 091 m，地形起伏較大，整體上北高南低，且中部地勢低兩側地勢高，中部為汾河穿越路徑。山西省年均氣溫7.8～10.33℃，年降雨量377.17～647.35 mm，降雨主要集中在夏季和秋季，最高氣溫可以達到38.7℃，最低氣溫可以達到-23.39℃。

1.2 數據來源及處理

通過MODIS官方網站下載250 m×250 m分辨率的16 d合成NDVI數據，統一選擇2000—2015年10月16日的MOD16A1數據，1986—1999年的植被指數數據來源于MODIS的VIPPHEN_NDVI產品數據，VIPPHEN數據分辨率為0.05°×0.05°，相當于5 600 m×5 600 m，VIPPHEN_NDVI產品數據來源于AVHRR衛星，覆蓋范圍為N07，N09，N11和N14，涵蓋山西全省，時間年限為1981—1999年。氣候數據來源于國家氣象科學數據服務網站，包括16個站點。本研究搜集了1986—2015年的年降水（Pre）、年均氣溫（Tmean）、年最高溫度（Tmax）、年最低溫度（Tmin）、年潛在蒸散量（ETp）和葉面積指數（LAI）共6類氣候因子。通過GS＋計算站點的最佳插值參數，并利用最優參數應用普通克里金在ArcGIS 10.3.1中完成6種氣候因子在1986—2015年的山西省面上的插值。

由于不同數據間的空間尺度不同，尤其是1986—1999，2000—2015年的植被數據以及氣候因子數據，因此，本研究利用山西省邊界創建了1km×1 km的格網點，共154 087個格網點，并將所有數據賦值到這154 087個格網點上，實現尺度的統一，并在此基礎上進行數據分析。

1.3 研究方法

本研究利用趨勢分析方法（Trend analysis）評估綠度率（GRC）的變化。

式中，n代表 1986—1999年的年數為14和2000—2015年的年數為16，NDVIi為第i年NDVI值，GRC為綠度率。則NDVI的變化范圍計算公式如下。

如果Range值大于0，表明在14 a和16 a間NDVI值呈現增加的趨勢。反之，呈現減少的趨勢。

本研究利用Mann-Kendall（MK）趨勢檢驗方法評估1986—1999，2000—2015年的植被變化顯著性。MK檢驗方法是一個非參數統計檢驗方法，被用于評估一個時間序列的變化顯著性，這個變化可以忽略季節性的變異性[1]，MK檢驗方法已經被廣泛應用于檢測水文、氣候和環境因子的變化趨勢[1]。對一個獨立分布的時間序列（x1，x2，…，xn），MK 檢驗的空假設（H0）表明沒有趨勢存在。變化范圍的顯著性檢驗根據統計檢測 S（ifn≤8）或者 Z（ifn≥8），計算公式如下。

式中，xj和xi分別為第j年、第i年的NDVI值，NDVI值相同的話被分到同一層，NDVI各不相同即沒有層；n表示年數，本研究中分別為14，16 a。tp表示層數，q表示層中元素的個數。如果Z或S值為正，表明增加的趨勢，反之，代表減少的趨勢。如果絕對么 H0假設被拒絕，表明NDVI在α置信水平下具有統計學意義的顯著性，在MK檢驗中，α被設置為0.01，0.05，0.1和0.15。

Pettitt檢驗也是一個非參數的檢驗方法，常被用于檢測水文數據隨時間變化的突變點。本研究利用Pettitt檢驗識別NDVI序列的突變并檢測突變的顯著性。Pettitt檢驗將一個時間序列（x1，x2，…，xn）分在時間 τ上成 2 個子集（x1，x2，…，xτ）和（xτ＋1，xτ＋2，…，xn）。

式中，sgn按照公式（4）計算。當 k（τ）的絕對值達到最大時突變很可能出現。

突變顯著性大致被定義如下。

Pettitt檢驗一般用0.05顯著性水平查驗。如果P小于0.05，那么突變在0.05置信水平上出現。

此外，利用相關分析方法和逐步線性回歸分析方法分析植被變化與氣候因子之間的關系。為了研究植被變化和氣候變化之間的相互關系，本研究分別建立了不同年份植被均值和累計值與氣候因子包括年降水、年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年潛在蒸散量及葉面積指數之間的相關關系，以及植被變化范圍和不同氣候因子變化范圍之間的相關關系。通過計算相關系數來確定植被和氣候因子之間的相關性。逐步線性回歸分析方法常被用于影響因子分析中，并被廣泛用于土壤、水文、植被和生態研究中。在逐步構建線性模型的過程中，通過刪減對模型不顯著的因子，最終確定研究對象的影響因子。本研究應用逐步線性回歸分析方法分析了氣候因子對植被的影響。

2 結果與分析

2.1 植被變化趨勢分析

由于1986—1999，2000—2015年柵格尺度存在很大的差異，因此，本研究創建了1 km×1 km的格網，將每一年的NDVI數據提取到1 km的格網點上，并分別對1986—1999，2000—2015年的NDVI值進行計算，以減少誤差。將1 km×1 km的格網點數據輸入R 3.3.3，計算過程包括：（1）利用公式（1）和（2）計算了每一個柵格中NDVI值的變化趨勢，包括增加趨勢、減少趨勢和不變的趨勢；（2）利用公式（3）～（6）計算了每一個柵格NDVI值的變化是否顯著；（3）結合（1），（2）步得到的結果得出近30 a來山西省植被時空變化分布（圖1）。

從圖1可以看出，1986—1999年臨汾、呂梁、太原、晉中及長治交界處的植被呈現顯著增加的趨勢，陽泉西北部植被增加顯著。而大同市、朔州市、忻州市、晉城市和運城市植被基本呈顯著減少的趨勢。從圖1還可以看出，2000—2005年植被顯著增加的區域基本很少，而呂梁西部、運城西北部、朔州中部、晉中中部和臨汾西部區域植被減少顯著。

表1顯示，1986—1999年這14 a間，58.28%的區域植被顯著減少，18.42%的區域植被顯著增加；2000—2015年16 a間，40.55%的區域植被顯著減少，1.90%的區域植被顯著增加。

表1 近30 a來山西省植被變化統計

2.2 植被變化突變年監測分析

利用植被突變檢測公式（7）～（9），將數據導入R 3.3.3中利用Pettitt檢驗方法分別對1986—1999，2000—2015年可能存在的突變點進行預測。突變點分為2類，一類是在這一年的這一點上發生了一個促進的因子導致了下一年植被的增加；而另一類是在這一年的這一點上發生了一個事件，從而導致了下一年植被的減少。

圖2顯示，在1986—1999年，山西省北部大部分區域曾在1990—1994年，尤其是1992—1994年發生了促進的因子，導致下一年的植被增加。此外，運城和晉城的部分區域也存在一些促進的因子導致了下一年植被的增加。在2000—2015年，山西省大部分區域在2004年發生了一個促進的因子導致了下一年植被的增加。而運城地區在2004，2005年均存在一些積極的因子導致了植被的增加。

由圖3可知，1986—1999年，臨汾、呂梁、晉中和太原交界的區域在1992年發生了一個消極的事件因子，導致了下一年植被的減少。2000—2015年基本不存在促進下一年植被減少的突變點。

結合突變監測和植被變化顯著性分析，將促進增加的點和促進減少的點進行占比統計分析，結果如圖4，5所示。由圖4可知，促進植被增加的事件主要發生在1993，1994年，1993，1994年的促進增加點分別占增加突變點的38%和32%。促進植被減少的時間主要發生在1991，1992年，1991，1992年促進植被減少的點分別占減少突變點的31.9%和32.0%。

從圖5可以看出，促進植被增加的事件主要發生在2004年，2004年促進植被增加的點占增加突變點的91.6%。促進植被減少的事件主要發生在2010年，2010年促進植被減少的點占減少突變點的58.6%。

將突變點結合 1986—1999，2000—2015年山西省植被累計值變化分布情況，得到圖6。從圖6可以看出，1986—1999年整體上植被存在一個增加的趨勢，且R2達到0.347 2，且從圖6還可以看出，1993，1994年明顯存在一個促進植被增加的事件。2000—2015年整體上植被同樣呈現增加的趨勢，但是R2很小，僅為0.034 3。2004年明顯存在一個事件促進了植被的增加，2010年存在一個事件造成了植被的減少。

2.3 氣候因子變化趨勢分析

從圖7可以看出，1986—2015年間，植被指數僅在2005—2011年間均值高于0.45，葉面積指數從2000—2015年總體上呈現增加的趨勢，降水量在1997—2002年低于450 mm，在2003年降雨量年均達到最高，潛在蒸散量在1991年突然降低到200 mm，這可能成為一個導致植被衰退的事件，最低氣溫在 1994—1995，2007，2014—2015 年高于-19℃，在1998年達到最低，接近-24℃，年均氣溫和最高溫度均呈現一個上升的趨勢，在1992年年均氣溫降到最低，也可能成為一個導致植被衰退的事件，年均氣溫在2005年達到最高。

2.4 NDVI值與氣候因子的相關性分析

從表2可以看出，SNDVI（NDVI累積值）和MNDVI（NDVI均值）與各個氣候因子均在0.01水平上達到顯著，且植被指數與氣候因子均呈正相關關系。

表2 NDVI均值及累計值與氣候因子間的相關性統計

2.5 植被變化與氣候變化的相關性分析

為研究植被變化和氣候變化間的相關性，計算了近30 a來植被變化Range值（公式（2））和氣候因子變化Range值（公式（2））間的相關性，相關性分布結果如圖8所示，圖中顏色越深相關性越強。圖8表明，1986—1999年這14 a間植被變化NDVI-range14與最高氣溫變化TmaxRange14、蒸散量變化ETpRange14、年均氣溫變化TmeanRange14、最低氣溫變化TminRange14及葉面積指數變化LAIRange14均呈正相關關系，且與年均氣溫變化值相關性最高，相關系數為0.42，表明植被變化和年均氣溫變化之間具有顯著關系。但是，1986—1999年這14 a的植被變化與降水變化PreRange14呈負相關關系，表明植被變化與降水變化之間存在相反的關系。圖8結果顯示，2000—2015年這16 a間植被指數NDVIrange16與所有的氣候因子變化之間均呈現負相關關系，且與葉面積指數變化LAIRange16結果最為顯著，為-0.18，其次是最低氣溫變化TminRange16，為-0.17，表明在2000—2015年期間植被變化與最低氣溫變化之間存在相反的關系。

從 1986—1999，2000—2015年的植被變化和相關因子變化結果來看，1986—1999年的植被變化與氣候因子間關系更為顯著，這可能與尺度有很大的關系，1986—1999年植被數據柵格值大小為0.05°，大約為 5.6 km，2000—2015年植被數據柵格值大小為250 m，表明在更大尺度上植被變化和氣候變化間的關系才更加突出。其還可能與氣候變化有關，1986—1999年和2000—2015年氣候變化顯然相差較大，不同的氣候變化例如極端降水或者極端高溫等現象也可能導致前后2次的結果不同。

2.6 植被因子與氣候因子逐步線性回歸分析

選擇降水和年均氣溫代表氣候因子與累積植被指數進行逐步線性回歸分析，2000—2015年植被與氣候因子逐步線性回歸結果R2為0.265 8，結果在0.001水平上顯著。

1986—1999年植被與降水和年均氣溫逐步線性回歸結果R2為0.289 6，結果在0.001水平上顯著。

利用累積植被指數與降水和氣候因子的線性回歸公式分析植被變化對降水和氣溫變化的響應，結果如表3所示。表3顯示，利用1986—1999年的公式，設置初始降水和氣溫值分別為400mm和8℃，當氣溫不變時，降水增加或減少100 mm，植被指數累計值分別增加和減少0.859；當降水不變時，氣溫每增加或減少1℃，植被指數增加或減少0.188 86；當降水和氣溫同時增加或減少100 mm和1℃時，植被指數增加或減少1.04786。若利用2000—2015年的公式，設置初始降水和氣溫值分別為400 mm和8℃，當氣溫不變時，降水增加或減少100 mm時，植被指數累計值分別增加和減少1.244；當降水不變時，氣溫每增加或減少1℃，植被指數增加或減少0.152 93；當降水和氣溫同時增加或減少100 mm和1℃時，植被指數增加或減少1.396 93。

表3 植被變化對降水和氣溫變化的響應分析

通過上述分析發現，降水每變化100 mm，對2000—2015年的植被影響高于1986—1999年；但溫度每變化1℃時，對1986—1999年的植被影響高于2000—2015年；若降水和氣溫同步變化，則對2000—2015年植被變化影響較大。表明植被變化在2000年以后對氣候變化的響應變得更加敏感。

3 結論

本研究利用趨勢分析方法、Mann-Kendall（MK）趨勢檢驗方法及Pettitt突變檢驗分別對1986—1999，2000—2015年植被變化進行了分析，并利用相關分析方法和逐步線性回歸分析方法對植被和氣候間的關系進行了分析。結果表明，在1986—1999年山西省有57.44%的區域植被沒有發生顯著變化，33.15%的區域植被顯著增加，9.42%的區域植被顯著減少，其中，促進植被增加的事件主要發生在1993，1994年，1993，1994年的促進增加點分別占增加突變點的38%和32%，促進植被減少的事件主要發生在1991，1992年，1991，1992年促進植被減少的點占減少突變點的31.9%和32.0%；在2000—2015年山西省有77.87%的區域植被沒有發生顯著性變化，21.92%的區域植被顯著增加，0.2%的區域植被顯著減少，其中，促進植被增加的事件主要發生在2004年，2004年促進植被增加的點占增加突變點的91.6%，促進植被減少的事件主要發生在2010年，2010年促進植被減少的點主要占減少突變點的58.6%。

1986—2015年這30 a來全山西省氣候呈現暖干化：最低氣溫、最高氣溫及年均氣溫均呈升高趨勢，降雨呈減少趨勢，潛在蒸散量呈現增加的趨勢。潛在蒸散量在1991年突然降低到200 mm，可能成為一個導致植被衰退的事件；在1992年年均氣溫降到最低，也可能成為一個導致植被衰退的事件。

在1986—2015年期間，植被指數累計值與氣候因子均呈正相關關系，且相關系數均在0.01水平達到顯著。降水每變化100 mm，對2000—2015年的植被影響高于1986—1999年；但溫度每變化1℃時，對1986—1999年的植被影響高于2000—2015年；若降水和氣溫同步變化，則對2000—2015年植被變化影響較大。表明植被變化在2000年以后對氣候變化的響應變得更加敏感。