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2001—2014年博斯騰湖流域植被物候時(shí)空變化及其驅(qū)動因子

2018-11-14 12:38:06瑪?shù)啬醽喬?/span>地里夏提玉素甫江如素力
生態(tài)學(xué)報(bào) 2018年19期
關(guān)鍵詞:區(qū)域研究

瑪?shù)啬醽喬帷さ乩锵奶?玉素甫江·如素力,*,姜 紅

1 新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院流域信息集成與生態(tài)安全實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830054 2 新疆干旱區(qū)環(huán)境與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830054

植被是聯(lián)系大氣圈、水圈和土壤圈的紐帶,是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心[1]。對自然地理環(huán)境要素(如溫度、光照和水分等)和人文因素(如管理、施控、耕作制度和生活傳統(tǒng)等)影響比較敏感的植被物候是環(huán)境變化的指示器[2-3]。植被物候是指植被生長、發(fā)育和榮枯變化的周期性現(xiàn)象,物候變化影響到植被生產(chǎn)力、陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲備及碳循環(huán)過程[4- 6],它不僅反映自然季節(jié)的變化,而且能表現(xiàn)出生態(tài)系統(tǒng)對全球環(huán)境變化的響應(yīng)和適應(yīng)。近百年來,全球氣候與環(huán)境發(fā)生了巨大的變化,其中過去50年的變化更加顯著[7],20世紀(jì)50年代以來超過一半的氣候變暖是由人類活動引起的[8]。隨著人口的不斷增加和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,加快了人類大規(guī)模水土開發(fā)活動的步伐,自然植被區(qū)轉(zhuǎn)為農(nóng)作區(qū),長年覆蓋的土地變?yōu)榧竟?jié)覆蓋的耕地[9]。在這種環(huán)境演變的大局下研究氣候變化和人類活動的生態(tài)效應(yīng)是目前相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者研究的焦點(diǎn)問題之一[10]。

目前對植被物候的變化進(jìn)行監(jiān)測主要基于特定植物種類的觀測和遙感數(shù)據(jù)的觀測[11],然而大多數(shù)地區(qū)往往缺乏對特定植被物侯的觀測數(shù)據(jù)。隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步以及數(shù)據(jù)的不斷積累和更新,各國學(xué)者相繼開展了利用遙感數(shù)據(jù)對地面植被物候狀況的監(jiān)測[4,12-16]。20世紀(jì)以來開展的大量植被物候研究結(jié)果表明[17-18],在歐洲和美洲地區(qū)的植被物候都有較強(qiáng)的生長季開始期提前和生長季長度延長的趨勢,但是在中亞及中國新疆干旱區(qū)范圍內(nèi)物候變化情況還不明確。位于天山中部南緣和塔克拉瑪干沙漠北緣的博斯騰湖流域是我國西北干旱區(qū)的氣候變化明顯[19-20]、地貌條件較復(fù)雜[21]和人類生產(chǎn)活動影響顯著的區(qū)域之一[22-23]。探索變化環(huán)境下植被物候的時(shí)空變化及其影響因子的作用機(jī)制具有重要的理論意義及實(shí)用價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

博斯騰湖流域位于中國西北部新疆巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi),地理位置為82°58′—88°16′E, 41°28′—43°21′N。包括流入博斯騰湖的河流流域(主要有開都河上游、黃水溝上游、清水河上游等)、焉耆盆地和孔雀河流域,總面積約68687 km2,海拔高度856—4798 m之間。該區(qū)域?qū)儆跍貛Т箨懶愿珊禋夂?年平均降水量僅約60 mm,而潛在蒸發(fā)量2000 mm左右。區(qū)域內(nèi)地勢總體呈西北高、東南低,北側(cè)為天山中段,南側(cè)為霍拉山-庫魯克塔格低矮山地。博斯騰湖流域景觀格局的空間分布隨海拔高度的變化,自上往下主要包括冰雪帶、高山墊狀植被帶、高山草甸帶、草原帶、綠洲平原、荒漠草原帶和荒漠帶等[24](圖1)。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Sketch Map of the research area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

(1) 遙感數(shù)據(jù): 本文采用MODIS反照率產(chǎn)品MOD43B4提供的天底反射率數(shù)據(jù)(NBAR)計(jì)算EVI值反演植被物候期的MLCD物候產(chǎn)品(MCD12Q2 Collection 5)。王聰?shù)葘ξ挥谖覈鞅备珊祬^(qū)黑河流域MLCD物候產(chǎn)品的驗(yàn)證結(jié)果表明,物候產(chǎn)品數(shù)據(jù)與地面觀測數(shù)據(jù)相關(guān)性較好(R2均高于0.90)[24],對2001年以來的近期植被物候時(shí)空變化特征的提取更適合[25]。因此,考慮本研究的區(qū)域特征和時(shí)間段選用MODIS的MLCD物候產(chǎn)品。

(2)氣象要素遙感數(shù)據(jù):本研究采用的氣象數(shù)據(jù)有由NASA(美國國家航空航天局)下載的MOD11A2地表溫度(LST) 8d合成產(chǎn)品、空間分辨率1 km、時(shí)間跨度為2000—2014年和TRMM衛(wèi)星第7版本3級產(chǎn)品(3B43 Version7)的月降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)、空間分辨率為0.25°×0.25°、時(shí)間跨度為2000—2014年。博斯騰湖流域及其周圍區(qū)域TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)精度(R2=0.95[26])能滿足本項(xiàng)研究的精度需求。美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心-氣候預(yù)報(bào)中心(NCEP-CPC)收集的2 m高氣溫觀測/再分析資料GHCN_CAMS(空間分辨率為0.5°×0.5°)用于反演1 km空間分辨率的近地表氣溫?cái)?shù)據(jù)和MOD11A2地表溫度(LST) 8d合成產(chǎn)品、空間分辨率為1 km。

(3) DEM數(shù)據(jù):DEM數(shù)據(jù)是由美國國家航空航天局(NASA)與日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省(METI)合作完成的先進(jìn)星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型ASTER GDEM V2.0(分辨率為90 m)數(shù)據(jù)從地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http://www.gscloud.cn)下載獲取; 對高程數(shù)據(jù)進(jìn)了投影轉(zhuǎn)換、重采樣等處理,最后統(tǒng)一為500 m空間分辨率。

(4)氣象觀測數(shù)據(jù):為了檢驗(yàn)2 m高氣溫?cái)?shù)據(jù)的反演精度,選取博斯騰湖流域內(nèi)巴音布魯克、巴侖臺、焉耆、庫爾勒和輪臺等5個(gè)氣象站2001—2014年的逐月平均氣溫觀測數(shù)據(jù),通過比較統(tǒng)計(jì)實(shí)測和反演的氣溫?cái)?shù)據(jù)在“點(diǎn)”尺度上進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2 研究方法

(1)近地表氣溫的遙感反演:由于我國西北干旱區(qū)氣象觀測站稀少,氣溫資料極度匱乏,現(xiàn)有的內(nèi)插方法不能保證氣溫在區(qū)域上的分布精度。為了獲取研究區(qū)高時(shí)空分辨率的近地表氣溫?cái)?shù)據(jù)集,本文利用MODIS 的LST產(chǎn)品、GHCN_CAMS氣溫觀測/再分析資料、DEM數(shù)據(jù)和地面觀測資料等相結(jié)合,采用基于空間異質(zhì)性理論的地理加權(quán)回歸分析方法(GWR)[27],估算空間分辨率為1 km的月均氣溫。主要步驟包括:(1)在MOD11A2地表溫度8天合成產(chǎn)品的基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)獲取研究區(qū)2001—2014年的空間分辨率為1 km的逐月平均LST數(shù)據(jù)集;(2)對逐月的GHCN_CAMS氣溫觀測/再分析資料進(jìn)行Kriging插值(2215個(gè)點(diǎn)),形成空間分辨率為1 km的2 m高氣溫空間分布數(shù)據(jù)集;(3)通過重采樣ASTER GDEM V2.0(分辨率為30 m)數(shù)據(jù),獲取研究區(qū)1 km空間分辨率的DEM數(shù)據(jù);(4)各月GHCN_CAMS氣溫觀測/再分析數(shù)據(jù)作為因變量,DEM高程和LST數(shù)據(jù)作為自變量,建立逐月均氣溫估算GWR模型(表1);(5)通過比較統(tǒng)計(jì)氣象站實(shí)測氣溫和估算氣溫對反演精度進(jìn)行驗(yàn)證。研究區(qū)內(nèi)的巴音布魯克、巴侖臺、焉耆、庫爾勒和輪臺氣象站2001—2010年的反演精度(R2)都高于0.91,估算精度能滿足本研究對近地表氣溫時(shí)空分布數(shù)據(jù)的要求。

表1 研究區(qū)各月平均氣溫的線性估算模型及統(tǒng)計(jì)值

*Ta:地表氣溫Surface temperature;Ts:地表溫度,Land surface temperature;H:高程,Elevation

(2)統(tǒng)計(jì)分析:在研究區(qū)物候、氣溫和降水柵格數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,借助于 IDL 編程語言分別逐像元計(jì)算各要素的變化趨勢和要素之間的偏相關(guān)系數(shù)及復(fù)相關(guān)系數(shù),分析2001—2014年的植被物候時(shí)空變化及其驅(qū)動因子。

(3)趨勢分析:一元線性回歸模型可以模擬空間上每個(gè)像元的植被生長季始期和末期的時(shí)間變化,斜率(Slope)表示生長季始期變化的趨勢,用最小二乘法來計(jì)算,公式如下:

(1)

式中,n為累積年數(shù),本文為 14;Pi為第i年的生長季始期或末期;Slope為一元線性回歸方程的斜率,是n年連續(xù)年份的趨勢,Slope>0 說明生長季始期,末期在n年間的變化趨勢是推遲的,反之則是提前的。

(4)相關(guān)性分析:在多元相關(guān)分析中,簡單相關(guān)系數(shù)不能夠真實(shí)的反映出變量X和Y之間的相關(guān)性,因?yàn)樽兞恐g的關(guān)系很復(fù)雜,它們可能受到不止一個(gè)變量的影響,偏相關(guān)系數(shù)有效的解決了這個(gè)問題。本文利用基于像元的偏相關(guān)分析分別研究了降水和氣溫對植被物候變化的影響,線性相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為:

(2)

(3)

式中,Rxy,z為自變量z(降水或氣溫) 固定后因變量x(物候)與自變量y(降水或氣溫)的偏相關(guān)系數(shù)。偏相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)采用t檢驗(yàn)法完成。其統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式:

(4)

式中,n為樣本數(shù)(時(shí)間序列為2001—2014,即n=14);m為自變量個(gè)數(shù)。

實(shí)際上,一個(gè)要素的變化往往受多個(gè)因子的綜合作用影響,而要素間又是相互影響、相互聯(lián)系的,上述的單相關(guān)分析和偏相關(guān)分析都不能反映各要素的綜合影響,某個(gè)變量固定條件是不成立的,這就需要采用復(fù)相關(guān)分析方法來解決。復(fù)相關(guān)的計(jì)算公式如下:

(5)

式中,Rx,yz表示因變量x和自變量y,z的復(fù)相關(guān)系數(shù);Rxy表示x與y的線性相關(guān)系數(shù),Rxz,y表示固定自變量y之后因變量x與自變量z的偏相關(guān)系數(shù)。

本文用F檢驗(yàn)對復(fù)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),其計(jì)算公式為:

(6)

式中,n為樣本數(shù)(時(shí)間序列為2001—2014,即n=14);k為自變量個(gè)數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被物候始期和末期空間變化特征

2001—2014年物候始期和末期的空間分布圖可以看出博斯騰湖流域自南向北植被始期逐漸推遲、末期逐漸提前、這種分布格局與該區(qū)海拔高度的分布保持了較好的一致性。博斯騰湖流域大部分地區(qū)生長季始期均值主要集中分布在第 76—168天,全區(qū)14年平均值為120.7d。焉耆盆地的大部分區(qū)域,霍拉山,庫魯克塔格山,大、小尤路都斯盆地的腹部和塔里木盆地北部的低山區(qū)的植被始期比較早(即早于第130天)??兹负恿饔虻膸鞝柪蘸臀纠缈h綠洲區(qū)、焉耆盆地綠洲的中部、黃水溝流域和開都河流域中山區(qū)的植被始期比較晚(圖2a)。

圖2 博斯騰湖流域2001—2014年植被物候始期(a)和末期(b)變化空間分布Fig.2 Spatial distribution of SOG (a) and EOG (b) from 2001—2014SOG:生長季開始期,Start of growth season;EOG:生長季末期,End of growth season

生長季植被物侯末期均值主要集中分布在第172—295天,14年平均值為220.3天。研究區(qū)大部分高山區(qū)和中山區(qū)的植被末期早于第230天,其中,大尤路都斯盆地的中部、博斯騰湖小湖區(qū)、焉耆盆地人工綠洲區(qū)(包括農(nóng)作物區(qū))、黃水溝和清水河的河溝區(qū)在第220—230天之間。孔雀河流域的庫爾勒、尉犁縣、輪臺縣綠洲區(qū)和博斯騰湖周圍的天然植被區(qū)晚于第230天,即8月中旬(圖2b)。

3.2 植被物候始期和末期年際空間變化趨勢分析

基于趨勢分析得到了2001—2014 年博斯騰湖流域植被生長季物候始期和末期的空間變化趨勢。從圖3可以看出,植被物候始期的變化比較明顯。整個(gè)流域的46.95%區(qū)域呈現(xiàn)開始期提前趨勢,每年平均提前0.5天。包括焉耆盆地大部分區(qū),孔雀河流域的尉犁縣,庫爾勒綠洲區(qū),塔里木盆地北部的低山區(qū),提前了3—8天;僅有17.85%的區(qū)域開始期具有推遲趨勢,主要包括流域內(nèi)的大尤路都斯盆地腹地區(qū)呈4—8天推遲現(xiàn)象(圖3a)。

圖3 2001—2014生長季始期(a)和末期(b)年際空間變化趨勢Fig.3 Changing trend of annual SOG (a) and EOG (b) from 2001 to 2014SOG:生長季開始期,Start of growth season;EOG:生長季末期,End of growth season

博斯騰湖流域植被面積的46.04%的區(qū)域植被物候末期具有提前趨勢,集中分布在焉耆盆地農(nóng)作物區(qū),提前了3—6天;研究區(qū)15.15%的區(qū)域物候末期呈現(xiàn)推遲趨勢,主要分布在博斯騰湖小湖區(qū),霍拉山,大尤路都斯盆地高山區(qū),孔雀河流域的尉犁縣和塔里木盆地北部區(qū)(圖3b)。

3.3 植被物候與降水,氣溫的相關(guān)分析

3.3.1 偏相關(guān)分析

氣候要素是決定植物生長狀況的重要的因子,影響著植物生長發(fā)育的每個(gè)階段。已有的大量研究顯示,植被物候可以與氣溫降水等氣候因子之間同時(shí)發(fā)生相關(guān)關(guān)系。因此偏相關(guān)分析的結(jié)果既可能較為全面地揭示出在綜合氣象條件下大氣環(huán)境要素與逐個(gè)氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系,其分析結(jié)果也更接近于實(shí)際。博斯騰湖流域生長季植被物候始期與降水的偏相關(guān)性分析圖4可知,植被年物候均值與降水量在-0.82—0.89之間,正、負(fù)相關(guān)的區(qū)域分別占研究區(qū)植被面積的43.30%和56.70%。正相關(guān)區(qū)域主要集中霍拉山,博斯騰湖小湖區(qū),孔雀河流域的尉犁縣,庫爾勒綠洲區(qū),黃水溝河流域和清水河流域中山區(qū),大尤路都斯盆地腹地等區(qū)域;負(fù)相關(guān)的區(qū)域在焉耆盆地綠洲中部,庫魯克塔格山,開都河流域高山區(qū)和大尤路都斯盆地周圍的高山區(qū);研究區(qū)植被年物候始期均值與氣溫在-0.97—0.81之間,正、負(fù)相關(guān)的區(qū)域占流域植被面積的20.81%和79.19%; 研究區(qū)植被末期與降水的偏相關(guān)系數(shù)在-0.98—0.98之間,正、負(fù)相關(guān)區(qū)域面積占流域植被面積的43.78%和56.22%;正相關(guān)區(qū)域主要集中在焉耆盆地人工綠洲區(qū)(包括農(nóng)作物區(qū)),拉溝山,霍拉山,庫魯克塔格山,孔雀河流域的尉犁縣和庫爾勒綠洲,塔里木盆地北部低山區(qū)等;流域的北部區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)而且小尤路都斯盆地腹地及高山區(qū)顯示很明顯;植被物候末期與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)在-0.86—0.86之間,正、負(fù)相關(guān)區(qū)域分別占研究區(qū)植被面積的38.90%和61.10%,表示研究區(qū)植被物候末期與氣溫之間有較高的負(fù)相關(guān)性關(guān)系。博斯騰湖流域的植被始期,末期與氣候因子的偏相關(guān)性關(guān)系中,物候與降水和氣溫的負(fù)相關(guān)性特征明顯。意味著大部分區(qū)域的秋季物候隨著溫度升高和降水量的增加而逐漸提前。這是跟博斯騰湖流域的氣候特征和植被類型有密切的關(guān)系。一般來說,氣溫上升會導(dǎo)致地溫升高,會加速植物內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)過程,為植物發(fā)育提供有利條件,使得植被春秋物候提前[28]。

圖5可以看出,研究區(qū)植被物候始期與氣溫相關(guān)不顯著,其中極顯著相關(guān)約有1.29 %(a<0.01),置信水平在0.01—0.05 約占5.52%,而大部分地區(qū)的植被物候始期與氣溫相關(guān)不顯著,且在空間分布在無明顯特征,說明近14年博斯騰湖流域植被物候始期與氣溫相關(guān)較弱。研究區(qū)物候末期與氣溫偏相關(guān)顯著水平空間分布圖(圖6),得出無顯著負(fù)相關(guān)約占66.64%,分布在黃水溝流域和清水河流域周圍,博斯騰湖小湖區(qū),大尤路都斯盆地腹地,庫魯克塔格山。而無顯著正相關(guān)約占42.76%,主要集中分布焉耆盆地及其周圍平原綠洲區(qū),大尤路都斯和小尤路都斯盆地周圍高山區(qū)。顯著和極顯著相關(guān)約占不到2%,說明物候末期與氣溫相關(guān)不顯著,且以負(fù)相關(guān)為主。綜上所述,近14年博斯騰湖流域植被物候與氣溫成較弱相關(guān)性,相關(guān)不顯著,無明顯的空間分布特征。

博斯騰湖流域植被物候始期與降水偏相關(guān)顯著空間特征(圖5),負(fù)相關(guān)約占56.73%,其中表現(xiàn)比較明顯的是不顯著負(fù)相關(guān)(a>0.05),空間分布比較零散,主要分布在研究區(qū)四周,尤其在靠近博斯騰湖周圍的平原綠洲區(qū),大尤路都斯和小尤路都斯盆地周圍的高山區(qū),庫魯克塔格山等區(qū)域,約占55.89%;正相關(guān)主要表明為不顯著正相關(guān)(a>0.05),集中分布在研究區(qū)的中心地區(qū),以及靠近黃水溝河流域和清水河流域周圍,博斯騰湖小湖區(qū),大尤路都斯盆地腹地,約占42.81%,其中顯著正相關(guān)(a<0.05)分布較少,只有0.38%。從物候始期 與降水相關(guān)的空間分布圖來看,在河流密布的地區(qū),水資源相對充沛,因而降水補(bǔ)給作用相對較弱,但在河流網(wǎng)稀疏的干旱地區(qū),以及沙漠地區(qū),水資源相對缺乏,降水補(bǔ)給作用較強(qiáng),因而與降水呈正相關(guān)。研究區(qū)多年物候末期 與降水偏相關(guān)顯著空間特征(圖6),研究區(qū)大部分南部地區(qū)以及低海拔高度(<1500 m)的地區(qū)呈正相關(guān),高海拔地區(qū)呈負(fù)相關(guān),整個(gè)區(qū)域負(fù)相關(guān)相對大于正相關(guān)。其中負(fù)相關(guān)約為62.86%,負(fù)相關(guān)程度不明顯,主要表明為不顯著負(fù)相關(guān)(a>0.05),約為61.93%,顯著負(fù)相關(guān)相對較少(a<0.05),約為0.93%,零散分布;正相關(guān)約為 48.96%,正相關(guān)程度不明顯,主要表明為不顯著正相關(guān)(a>0.05),約為47.69%,顯著正相關(guān)相對較少(a<0.05),約為1.29%零散分布。綜合說明綜合說海拔越高溫度相對較低,加上降水也會降低氣溫,從而使得植被停滯生長提早,即末期提前。

圖5 物候始期與氣溫和降水的偏相關(guān)顯著水平分布Fig.5 Spatial Distribution of significant horizontal of partial correlations between SOG and temperature and precipitationSOG:生長季開始期,Start of growth season

圖6 物候末期與氣溫和降水的偏相關(guān)顯著水平分布Fig.6 Spatial Distribution of significant horizontal of partial correlations between EOG and temperature and precipitationEOG:生長季末期,End of growth season

3.3.2 復(fù)相關(guān)分析

研究區(qū)植被物候與降水和氣溫的復(fù)相關(guān)分析可知(圖7),物候始期與氣候因子(降水,氣溫)的復(fù)相關(guān)系數(shù)在0—0.97之間。整體而言,植被物候始期與氣候因子的復(fù)相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域集中大,小尤路都斯盆高山區(qū)和黃水溝流域中山區(qū);復(fù)相關(guān)性較弱的區(qū)域包括焉耆盆地,黃水溝流域和清水河流域高山區(qū),霍拉山,孔雀河流域的尉犁縣和庫爾勒綠洲區(qū)。植被物候末期與氣候因子的復(fù)相關(guān)系數(shù)在0—0.89之間,除了庫魯克塔格山,黃水溝流域中,高山區(qū)和小尤路都斯盆地腹地等地區(qū)之外其他區(qū)域的復(fù)相關(guān)性較弱。通過分析,博斯騰湖流域植被物候與氣候因子的復(fù)相關(guān)性的差異很可能與海拔,植被類型和人類活動有關(guān)。博斯騰湖流域南北海拔差異大,東北,西北部處于高海拔地區(qū)(>3000 m),南部大部分地區(qū)海拔1500 m以下,根據(jù)有關(guān)研究,同緯度不同海拔氣溫變化敏感性有差異,高海拔地區(qū)對氣溫變化敏感度高于同緯度的低海拔地區(qū)[29]。此外,博斯騰湖流域東北,西北部植被類型以草甸和高山植被,南部地區(qū)一年生草本植被為主,草甸和高山植被對氣溫,降水的敏感性要高于其他植被類型[30]。

圖7 博斯騰湖流域2001—2014年植被物候與氣候因子復(fù)相關(guān)分布Fig.7 Spatial distribution of multiple correlation between vegetation phenology and climatic factors during 2001—2014

3.3.3 物候變化驅(qū)動分區(qū)

研究表明,植被物候的變化主要?dú)夂蚝腿祟惢顒佑嘘P(guān)。當(dāng)然氣候變化以及降水和氣溫的變化具有很重要的影響。本文參考國內(nèi)外眾多學(xué)者研究[31-33],參照植被覆蓋變化驅(qū)動分區(qū)的原則[34],對博斯騰湖流域植被物候變化進(jìn)行驅(qū)動分區(qū)研究:①2001—2014年植被物候始期變化受降水,氣溫強(qiáng)驅(qū)動區(qū)域占研究區(qū)植被總面積的20.72%,主要包括大,小尤路都斯盆地周圍的高山區(qū);物候末期與氣候因子強(qiáng)驅(qū)動區(qū)域面積占17.70%,集中在庫魯克塔格山區(qū);②以氣溫為主要驅(qū)動因素的區(qū)域,在植被物候始期中,占研究區(qū)植被面積25.98%,集中在流域大,小尤路都斯盆地腹地,黃水溝流域以及清水河流域中山區(qū);植被物候末期中占16.97%,包括黃水溝河流域和清水河流域;③植被物候始期中,以降水為主要驅(qū)動因素的區(qū)域面積較少占研究區(qū)植被面積的10.30%;末期中占16.30%,包括小尤路都斯盆腹地和黃水溝流域高山區(qū);④植被物候始期和末期中以降水,氣溫為弱驅(qū)動因素的區(qū)域分別占研究區(qū)植被總面積的0.02%和0.30%;⑤除了湖泊和冰川之外的地區(qū)屬于非氣候因素驅(qū)動的區(qū)域。主要分布在博斯騰湖流域的中部和西南部的盆地和綠洲區(qū)。以上研究表明對流域的物候變化非氣候因子的影響比較強(qiáng)(圖8)。

圖8 博斯騰湖流域植被物候始期(a)和末期(b)變化驅(qū)動力分區(qū)Fig.8 SOG (a) and EOG (b) change regions driven by different factors in Bosten Lake Drainage BasinSOG:生長季開始期,Start of growth season;EOG:生長季末期,End of growth season;[T+P]+:氣溫,降水強(qiáng)驅(qū)動區(qū)Change driven by temperature and precipitation strongly;T:氣溫為主驅(qū)動Change driven by temperature mainly;P:降水為主驅(qū)動 Change driven by precipitation mainly;[T+P]-:氣溫降水弱驅(qū)動Change driven by temperature and precipitation weakly; NC:非氣候驅(qū)動 Change driven by non-climate

4 結(jié)論

本文基于2001—2014年連續(xù)14年的MCD12Q2數(shù)據(jù),利用Slope分析,相關(guān)性檢驗(yàn)和驅(qū)動分析對博斯騰湖流域植被物候變化規(guī)律進(jìn)行了分析研究,得到如下結(jié)論:

(1)研究區(qū)植被物候始期在第76—168天,全區(qū)14年平均值為第 120.7 天;末期在第172—295天,14年平均值為220.3天。通過一元線性回歸模型分析博斯騰湖流域植被生長季物候始期和末期的時(shí)空變化特征。研究區(qū)49.95%的區(qū)域始期呈3—8天的提前趨勢現(xiàn)象,僅有17.85%區(qū)域始期推遲4—8天;博斯騰湖流域的46.04%的區(qū)域末期具有提前趨勢,僅有17.85%的區(qū)域開始期具有推遲趨勢,主要包括流域內(nèi)的大尤路都斯盆地腹地及其周圍的高山區(qū)呈4—8天推遲現(xiàn)象。

(2)2001—2014年博斯騰湖流域植被物候與氣溫成較弱相關(guān)性,相關(guān)不顯著,無明顯的空間分布特征。對降水的影響而言,海拔越高溫度相對較低,加上降水也會降低氣溫,從而使得植被停滯生長提早,即末期 提前。根據(jù)復(fù)相關(guān)分析可以得到,研究區(qū)高海拔地區(qū)(>3000 m)植被對氣溫的敏感性強(qiáng)于低海拔地區(qū),這跟所相關(guān)的研究結(jié)果一致。

(3)基于植被物候和氣候因子的相關(guān)關(guān)系,分區(qū)了5個(gè)驅(qū)動區(qū)域:博斯騰湖流域物候始期和末期變化受氣候因子影響的區(qū)域占比分別是57.02%和51.27%(氣溫和降水強(qiáng)影響20.72%和17.70%;氣溫為主25.98%和16.97%,降水為主10.30%和16.30%;氣溫和降水弱影響的0.02%和0.30%),主要分布在黃水溝流域,清水河流域,孔雀河流域,大尤路都斯盆地以及小尤路都斯盆地周圍地區(qū);非氣候因子(包括人類活動、自然災(zāi)害等)占42.98%和48.73%,主要位于流域的盆地和綠洲區(qū)。

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