2001—2017年青海省NDVI時空變化特征及其對氣候因子的響應

陳文靜 楊從從

摘 要：為研究青海省歸一化植被指數（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）時空變化特征及其對氣候因子的響應，基于2001—2017年MOD13A3植被指數產品和氣溫、降水數據，利用趨勢線分析模型和相關系數法分析青海省17 a間NDVI、氣溫和降水的分布特征及這三者之間的相關性和滯后性。研究結果表明：2001—2017年，青海省平均植被覆蓋呈現震蕩上升的趨勢，青海省的植被覆蓋情況整體呈現東高西低、南高北低的分布規律;青海省年平均降水整體呈現下降趨勢，空間上呈現南多北少，中部地區少的分布特征;青海省年平均氣溫整體呈現波動趨勢，海西和海東氣溫較高，其余地區氣溫較低，玉樹藏族自治州氣溫呈現上升趨勢;植被生長對氣候要素的變化具有一定的滯后性，青海省的NDVI受前0-1月降水影響最大，相關系數為0.928 4，青海省的NDVI受前0—1月份氣溫影響最大，相關系數為0.916 6。

關鍵詞：青海省;歸一化植被指數（NDVI）;滯后性;時空變化特征

中圖分類號：Q948 ? ?文獻標識碼：A ? 文章編號：1006-8023（2020）05-0054-08

Abstract：In order to study the spatiotemporal change characteristics of NDVI in Qinghai Province and its response to climate factors， based on MOD13A3 vegetation index products， temperature and precipitation data from 2001 to 2017 in Qinghai Province， the trend line analysis model and correlation coefficient method were used to analyze the distribution characteristics of NDVI， air temperature and precipitation， as well as the correlation and lag between NDVI and air temperature and precipitation. The results showed that： the average vegetation coverage in Qinghai Province showed an upward trend from 2001 to 2017， and the overall vegetation coverage in Qinghai Province showed a distribution pattern of high in the east and low in the west， and high in the south and low in the north. The average annual precipitation in Qinghai Province showed a downward trend overall， spatially showing more distribution in the south and less in the north and central region. The average annual temperature in Qinghai Province fluctuated as a whole. The temperature in Haixi and Haidong was relatively high， while the temperature in other areas was relatively low， and the temperature in Yushu showed an upward trend. Vegetation growth had a certain time-lag on the change of climate factors， NDVI in Qinghai Province was most affected by last 0-1 month precipitation with the correlation coefficient of 0.928 4， NDVI in Qinghai Province was most affected by last 0-1 month temperature with the correlation coefficient of 0.916 6.

Keywords：Qinghai Province; NDVI; time-lag;spatiotemporal change

0 引言

生態系統是一個復雜多變的系統，它不僅包含各類植物、動物和微生物，還涉及氣候學、土壤學、地理學、水文學、物理和化學等多個學科，其中植被在陸地生態系統中占有非常重要的地位。植被的生長與氣候變化之間有著密切的聯系，氣候的變化影響著植被的生長，同時植被的生長狀況又反過來影響著氣候的變化[1]。因此，植被動態研究一直是生態學和環境研究領域內的熱點問題之一[2]。

隨著遙感技術的發展，遙感光譜信息因其具有綜合性好、現勢性強的優點，一直被廣泛應用于植被的研究中。其中近年來發展起來的植被指數可以宏觀反映綠色植物的生物量和覆蓋度等特征，也可以很好地反映綠色植物的生長狀況及空間分布。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，歸一化植被指數）、EVI（Enhanced Vegetation Index，增強型植被指數）等在反映植被的空間分布和生長狀況方面都有很廣泛的應用。NDVI與綠色植物的植被覆蓋度之間存在較好的相關性，因此常用來研究區域生態環境的變化，并對這些變化進行定量的模擬和反演。近年來，學者們基于MODIS數據開展了大量研究，分析了不同研究區植被蓋度變化的驅動機制。李曉兵等[3]從季度和年際兩個角度研究了中國北方植被NDVI與降水之間的相關性，結果表明植被的生長與降水之間存在著顯著的相關性。高麗敏等[4]采用定性與定量相結合的方法，通過研究西北 1982—2000年的NDVI 和地面氣象因子之間的關系，分析了西北生態環境的變化過程，從年際的角度研究了黃土高原地區降水與NDVI之間的相關性。張蓓蓓等[5]利用2000—2017年貴州省MODIS數據和氣象站點數據，以時間序列、變化趨勢和空間動態變化分析等方法，研究貴州省植被覆蓋的時空變化特征，探討植被覆蓋變化對氣象因子在地域、變化速率和變化方向方面的時空響應規律。張韻捷等[6]利用1982—2013年的長時間序列NDVI和氣象數據分析了植被生長動態變化特征與氣溫、降水的相關性，發現蒙古高原植被的生長狀況與降水量有極顯著的正相關關系，與氣溫則有極顯著的負相關關系。張景華等[7]基于 2000—2010年瀾滄江流域的MODIS-NDVI數據和氣象站點數據，分析和探討了該地區NDVI與氣候因子的相關性。由此可見，利用NDVI 研究某些地區植被生長狀況及其與氣候之間的相關關系具有可行性。

青海省地形多樣，省內山脈高聳，河流縱橫，屬于典型的高原大陸氣候，常年干燥、少雨，氣溫較低，森林植被稀少，結構簡單。為了解近17 a來青海省植被生長狀況及其與氣候因子之間的相關關系，更好地保護青海省的植被，有效地提高植被覆蓋率，為青海省的生態建設提供數據參考，本文利用2001—2017年MODIS數據和氣象站點數據研究NDVI時空變化特征及其對氣候因子的響應[8-13]。

1 研究區及數據來源

1.1 研究區概況

青海位于中國西部，是中國青藏高原上的重要省份之一，地理位置為89°35～103°04′E，31°09′～39°19′N。境內山脈高聳，地形復雜多樣，河流縱橫交錯。青海省與甘肅、四川、西藏和新疆接壤，是長江、黃河和瀾滄江的發源地，稱為“三江源”地區。地形以盆地、高山和河谷相間分布的高原為主，屬于“世界屋脊”青藏高原的一部分。青海省獨特的自然環境決定了其植物區系和植被類型具有相應的特征。青?，F有的森林資源主要分布在江河源頭的高山峽谷地帶，樹種高寒性突出，分布海拔高。草地是青海省的主要植被類型，天然草地面積占全省土地面積的 51.36%，主要草地類型包括高寒草甸、高寒草原和溫性草原，森林資源主要分布在江河源頭的高山峽谷地帶[14]。圖1為青海省地理位置及氣象站點分布圖。

1.2 數據源及預處理

MODIS植被指數產品（MOD13A3）數據來自 NASA-Land Processes DAAC數據中心（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov），為月合成產品，空間分辨率為1 000 m。選擇行列號分別為h25v05和h26v05的同一時期（例如 MOD13A3.A2001001.h25v05.006.2015140092848.hdf 為 2001年1月的h25v05數據）MODIS數據。利用USGS EROS（美國地質調查局地球資源觀測與科技中心）提供的MRT（MODIS Reprojection Tool）工具對數據進行獲取NDVI柵格數據及投影的轉換，為了便于實驗過程中的統計分析，本研究統一采用Krasovsky Albers投影。對獲取的NDVI數據進行裁剪便可以獲得研究區域的NDVI柵格數據。利用ArcGIS中“像元統計數據”工具，進一步得到年均NDVI柵格影像數據集。

氣象數據由中國氣象科學數據共享服務網提供（https：//data.cma.cn），包括2001—2017年青海省內的33個氣象站點的日降水和氣溫資料。利用C語言實現對氣象數據的預處理，得到月平均降水和氣象數據，基于預處理之后的氣象數據使用ArcGIS利用克里金插值法做插值處理，獲得年均降水和年均氣溫的插值圖像。

2 研究方法

2.1 相關系數模型

相關系數模型是衡量變量之間線性相關程度的指標。樣本相關系數用r表示，相關系數的取值范圍為[-1，1]。|r|值越大，誤差Q越小，變量之間的線性相關程度越高;|r|值越接近0，Q越大，變量之間的線性相關程度越低。

式中：xi為自變量;yi為因變量;x，y分別為兩變量的平均值。本研究中以月平均氣溫和NDVI的相關性為例，xi為NDVI第i月的值，x為12個月NDVI的平均值;yi為第i月的平均氣溫，y為12個月的平均氣溫。

2.2 趨勢線分析模型

趨勢線分析模型能夠模擬每個柵格的變化特征，根據變化特征可以反演出該柵格的植被生長趨勢，從而反映研究區在不同研究時段內的植被覆蓋度變化的空間特征。本文主要利用趨勢線分析青海省2001—2017年植被覆蓋度空間特征[13]。其公式為：

式中：n為監測累計年數;Valuei為第i年數據的值（比如第i年NDVI的值）;θslope為趨勢線的斜率，若θslope>0，說明NDVI在n年間的變化趨勢是增加的，反之則減少。

3 結果與分析

3.1 植被變化的時空特征

由青海省2000 — 2017年植被覆蓋年際變化趨勢（圖2）中線性回歸方程的斜率可知，2001—2017年青海省平均植被覆蓋呈現震蕩上升的趨勢，年平均NDVI從2001年的0.167 2增加到 2017年的0.189 5，年平均NDVI最高值出現在2010年（0.193 6），最低值出現在2001年（0.167 2）。雖然增長的速度不快，且呈震蕩趨勢，但就總體而言呈現緩慢上升趨勢?？梢娗嗪Ｊ≡诒ＷC現有植被健康生長的同時，增加了植被覆蓋度。

從2001—2017年NDVI空間分布圖（圖3）中可以看出青海省的植被覆蓋情況整體呈現東高西低、南高北低的分布規律。其主要原因是青海的玉樹與果洛是長江、黃河、瀾滄江的發源地，這里水資源比較充沛，植被生長旺盛，所以植被覆蓋度高于海西地區。海西土地面積30.09萬km2，其中耕地、草地和林地總土地面積的32.25%，石山、雪山、冰川、沙漠、戈壁和鹽沼等占全州土地面積的67.75%。所以植被覆蓋度較海北、海南、西寧和海東等這些水資源比較充沛的地區低。

從2001—2017年NDVI變化趨勢圖（圖4）中可以看出海北、海南、西寧、海東和黃南這些地區植被覆蓋度呈現上升趨勢（θslope>0），但是海西、玉樹、格爾木市和果洛這些地區植被覆蓋度呈現不增長甚至下降趨勢（θslope<0），其下降較為嚴重的地方海西和玉樹，玉樹下降的主要原因和玉樹地震后，生態環境遭到了嚴重破壞有十分重要的關系[15-17]。海西地形主要是昆侖山、阿爾金山和祁連山環抱的柴達木盆地和唐古拉山北麓高原兩部分，盆地從邊緣至中央大體依次為高山、丘陵、戈壁、平原及湖沼，地勢復雜，人工干預程度降低，受自然條件影響較大。接下來會進一步研究該地區植被覆蓋度與降水和溫度之間的關系。

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