三江平原耕地歸一化植被指數(shù)對氣候因子的時(shí)滯響應(yīng)*

張露洋，雷國平，郭一洋，路 中

（東北大學(xué)土地管理研究所，沈陽 110169）

在全球氣候變暖和極端氣候事件頻繁發(fā)生的背景下，土地利用覆蓋變化與氣候的關(guān)系及其對區(qū)域氣候變化的響應(yīng)研究引起國內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注[1-2]。針對我國人地矛盾突出的基本國情和切實(shí)保護(hù)耕地的基本國策，分析耕地利用對區(qū)域氣候變化的響應(yīng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)耕地的氣候適應(yīng)性種植，對于保護(hù)國家糧食安全和穩(wěn)定具有十分重要的意義。歸一化植被指數(shù)（ NDVI ， Normalized Difference Vegetation Index）是評(píng)價(jià)與分析植被生長與覆蓋狀況以及生態(tài)環(huán)境的主要指標(biāo)之一[3]。耕地作為一種人工植被，其NDVI 值在某種程度上能較好地反映作物的長勢和產(chǎn)量等信息[4-5]。因此可以通過分析氣候因子對耕地NDVI 的影響進(jìn)而獲取區(qū)域耕地利用對氣候變化的響應(yīng)信息。目前耕地利用對氣候變化的響應(yīng)研究大多集中在氣候?qū)Ω赝寥赖挠绊慬6]、耕地格局變化的貢獻(xiàn)歸因[7]、氣候變化背景下各尺度耕地生產(chǎn)潛力變化[8]以及針對未來氣候變化的耕地動(dòng)態(tài)模擬研究[9]。而針對耕地NDVI 對氣候因子的響應(yīng)研究則較少。同時(shí)不同地區(qū)耕地NDVI 與水熱因子之間的相關(guān)性差異顯著，不同耕地利用類型的NDVI 對氣候因子的響應(yīng)時(shí)間和響應(yīng)特征也不盡相同。耕地NDVI 對區(qū)域水熱因子的響應(yīng)特征以及不同縣域和耕地利用類型的NDVI 對區(qū)域水熱因子的響應(yīng)差異仍不清晰，亟待進(jìn)行相關(guān)研究以科學(xué)合理地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。由于農(nóng)作物的生長需要一定的氣候、土壤等條件，所以耕地對氣候變化的響應(yīng)往往具有一定的滯后效應(yīng)。眾多學(xué)者通過分析長時(shí)間序列氣候因子（氣溫、降水量）對NDVI 的時(shí)滯相關(guān)性，來分析水熱條件對植被的影響和滯后效應(yīng)，研究結(jié)果具有可信性及科學(xué)意義[10-11]。本文利用此方法，分析2000—2015 年耕作期內(nèi)（5—9 月）旬降水和旬均溫對耕地旬NDVI 的時(shí)滯相關(guān)性，進(jìn)而分析氣候因子與旱地和水田的相關(guān)性及影響的時(shí)滯性，為指導(dǎo)合理有效生產(chǎn)提供依據(jù)。

三江平原位于我國東北部、中溫帶北段，近年來氣候變暖較為顯著。2000 年以來，隨著區(qū)域增溫趨勢的累積效應(yīng)，在耕地種植面積不斷增加的基礎(chǔ)上耕地的種植結(jié)構(gòu)也持續(xù)調(diào)整，進(jìn)而促進(jìn)了區(qū)域糧食產(chǎn)量的提升[12-13]。區(qū)域氣候變化對耕地利用影響的研究得到了眾多學(xué)者的關(guān)注[14-15]。作為國家商品糧基地和重要的粳稻主產(chǎn)區(qū)，三江平原耕地合理開發(fā)利用問題的研究不僅對區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)作用，同時(shí)對保障國家糧食安全與穩(wěn)定意義重大。因此，選取研究區(qū)氣候變化較為明顯的時(shí)段，即2000—2015 年；分析氣候因子（氣溫、降水量）對區(qū)域耕地NDVI 的影響以及耕地NDVI 對氣候因子的響應(yīng)時(shí)滯，可為區(qū)域耕地資源的氣候適應(yīng)性種植、提升糧食產(chǎn)能、保障國家糧食安全等方面提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)基本信息Fig. 1 Basic information of the study area

三江平原地處黑龍江省的東北部，包括23 個(gè)縣（市、區(qū)）（圖1）。位于中溫帶濕潤、半濕潤大陸性季風(fēng)氣候區(qū)。多年均溫為1～4℃，平均降水量為450～650 mm。春季風(fēng)大干燥，夏季高溫雨豐，秋季多風(fēng)、晝夜溫差顯著，冬季寒冷干燥。土壤有機(jī)質(zhì)和養(yǎng)分含量較高，適宜農(nóng)業(yè)耕作，是我國重要的糧食生產(chǎn)區(qū)。由于本文研究的是氣候因子對耕地NDVI 的時(shí)滯影響，因此研究時(shí)間點(diǎn)界定為2000—2015 年的耕作期（5—9 月）。為消除土地利用變化對NDVI 的影響，本文的研究區(qū)域界定為耕地不變區(qū)，包括旱地和水田。

1.2 數(shù)據(jù)來源

（1）土地利用數(shù)據(jù)：本文利用Landsat TM 影像進(jìn)行土地利用信息的目視解譯進(jìn)而獲取耕地不變區(qū)（不變旱地區(qū)和不變水田區(qū)）。利用3 020 個(gè)2015 年耕地隨機(jī)驗(yàn)證點(diǎn)，計(jì)算得出耕地解譯正確率為88.90%，滿足相關(guān)研究精度需求（圖1）。

（2）NDVI 旬?dāng)?shù)據(jù)：NDVI 數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站（http://www.gscloud.cn）的“MODND1T 中國NDVI旬合成產(chǎn)品（500 m）”。中國NDVI 十天合成產(chǎn)品（500 m）是根據(jù)TERRA 由MODND1D 計(jì)算得到，計(jì)算方法為選取月內(nèi)每十天中的最大值。

（3）氣候旬?dāng)?shù)據(jù)：基于國家氣象信息中心——中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/site/index.html）的“中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）”中黑龍江省 32 個(gè)基礎(chǔ)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)（圖 1），利用ANUSPLIN 軟件的薄盤樣條法（TPS，Thin Plate Spline）進(jìn)行空間插值并按照研究區(qū)邊界進(jìn)行裁剪，形成2000—2015 年三江平原耕作期氣溫和降水量的日值數(shù)據(jù)，并將氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行旬均值計(jì)算、降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行旬和值計(jì)算，最后形成研究區(qū)分辨率為500 m 的氣候柵格數(shù)據(jù)集。

2 結(jié)果與討論

2.1 氣候因子變化特征

根據(jù)2000—2015 年三江平原耕作期氣候因子變化情況（圖2）可知，三江平原耕作期氣溫年際變化較降水量更加穩(wěn)定，峰值集中在 20.30℃～24.44℃，谷值集中在10.75℃～14.63℃。降水量年際變化的峰谷值波動(dòng)較大，最大峰值達(dá)218.3 mm，最小峰值達(dá)141.2 mm；最大谷值達(dá)81.72 mm，最小谷值達(dá)11.47 mm。氣溫在耕作期月際變化上的表現(xiàn)較有規(guī)律性，5—9 月的月均溫呈“拋物線”狀。而耕作期降水量月際變化的規(guī)律性較弱，峰谷值月份有所差異，年內(nèi)波動(dòng)較大。

圖2 氣候因子變化特征Fig. 2 Characteristics of changes in climate factor

2.2 NDVI 變化特征

耕作期耕地NDVI 年際差異不大（圖3）。除2000年外，年內(nèi)峰值集中在0.83～0.87 之間；除2000 年和2015 年外，耕地NDVI 峰值均出現(xiàn)在9 月，說明針對研究區(qū)耕地而言，9 月植被覆蓋度最大，作物長勢較好。

從耕作期耕地NDVI 多年均值來看（圖4），三江平原北部和西部較低，東部區(qū)域相對較高。利用變異系數(shù)[16]表征耕地NDVI 多年變化穩(wěn)定性的空間差異，發(fā)現(xiàn)東部較為穩(wěn)定西部較為波動(dòng)。利用趨勢系數(shù)[17]計(jì)算耕地NDVI 年際變化趨勢的空間差異，發(fā)現(xiàn)西部和南部部分區(qū)域變化趨勢系數(shù)較高，長期來看有增長趨勢；而東部部分地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢。

圖3 NDVI 變化特征Fig. 3 Characteristics of changes in NDVI

總體來看，研究區(qū)耕作期耕地NDVI 變化的空間差異主要表現(xiàn)為兩種典型模式。其一是以綏濱縣南部、蘿北縣、鶴崗市市轄區(qū)、湯原縣、佳木斯市轄區(qū)、集賢縣、雙鴨山市市轄區(qū)、友誼縣中部、寶清縣西南部、樺南縣西南部、依蘭縣、密山市西部以及雞東縣等為代表的西部區(qū)域“低值-不穩(wěn)定-增加趨勢”發(fā)展模式；即該區(qū)域耕作期耕地NDVI 多年均值較低，年際間呈現(xiàn)不穩(wěn)定的態(tài)勢，但長期呈現(xiàn)出增加的趨勢。其二是以撫遠(yuǎn)縣、同江市東部、饒河縣、富錦市東部、寶清縣東部、虎林市、密山市東部為代表的東部區(qū)域“高值-穩(wěn)定-減少趨勢”發(fā)展模式；即該區(qū)域耕作期耕地NDVI 的多年均值較高，同時(shí)年際間呈現(xiàn)穩(wěn)定的態(tài)勢，長期呈現(xiàn)出減少的趨勢。

圖4 NDVI 相關(guān)指標(biāo)空間差異Fig. 4 Spatial variation of NDVI related indices

2.3 耕地NDVI 的氣候因子時(shí)滯響應(yīng)

2.3.1 縣域差異 時(shí)滯互相關(guān)法作為滯后效應(yīng)研究較常用的方法，被眾多學(xué)者廣泛應(yīng)用[18]。運(yùn)用ArcGIS10.6 軟件的柵格計(jì)算器（Raster Calculator）功能計(jì)算了耕地在各時(shí)滯情況下旬NDVI 和旬均溫的相關(guān)性，獲取了最大無偏相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)的時(shí)滯旬?dāng)?shù)（圖5），來分析耕地NDVI 對區(qū)域氣溫變化的響應(yīng)程度和響應(yīng)時(shí)間差異。旬均溫與旬NDVI 的相關(guān)系數(shù)總體上較大，大多集中在0.931～0.992 之間，區(qū)域耕地NDVI 受氣溫的影響較大。僅穆棱市、雞西市市轄區(qū)、富錦市西北部、饒河縣南部以及由七臺(tái)河市市轄區(qū)、寶清縣、雙鴨山市市轄區(qū)、樺南縣以及勃利縣形成的環(huán)狀邊緣區(qū)域呈現(xiàn)較低的態(tài)勢，區(qū)域高程和坡度相對較大、地形相對不平緩，可能是造成氣溫對耕地NDVI 影響程度存在差異的原因之一。時(shí)滯旬?dāng)?shù)以2 旬為主，西部集賢縣、湯原縣、佳木斯市市轄區(qū)、依蘭縣以及勃利縣等部分區(qū)域響應(yīng)時(shí)間較長時(shí)滯3 旬，東部富錦市、寶清市、虎林市以及密山市部分區(qū)域響應(yīng)時(shí)間較短時(shí)滯1 旬。

具體分析各縣域旬均溫與旬NDVI 的最大無偏相關(guān)系數(shù)和時(shí)滯旬?dāng)?shù)發(fā)現(xiàn)（表1），縣域最大無偏相關(guān)系數(shù)均值均大于0.91。友誼縣最高為0.97，區(qū)域耕地NDVI 受氣溫變化的影響程度較大；穆棱市最低為0.91，區(qū)域耕地NDVI 受氣溫變化的影響程度較小。佳木斯市市轄區(qū)、集賢縣、湯原縣時(shí)滯旬?dāng)?shù)大于2.30 旬，區(qū)域耕地NDVI 對氣溫變化的響應(yīng)較慢；虎林市時(shí)滯旬?dāng)?shù)小于1.5 旬，區(qū)域耕地NDVI對氣溫變化的響應(yīng)較快。

通過計(jì)算耕地在各時(shí)滯情況下旬NDVI 和旬降水的相關(guān)性，獲取了最大無偏相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)的時(shí)滯旬?dāng)?shù)（圖6），來分析耕地NDVI 對區(qū)域降水量變化的響應(yīng)程度和響應(yīng)時(shí)間差異。旬降水與旬NDVI的最大無偏相關(guān)系數(shù)大多集中在0.778～0.927 之間；研究區(qū)東部撫遠(yuǎn)縣、同江市、饒河縣、虎林市、密山市、寶清縣以及富錦市部分區(qū)域較低，區(qū)域降水對耕地NDVI 的影響較小。時(shí)滯旬?dāng)?shù)以1 旬為主，寶清縣、樺川縣、虎林市以及密山市等部分區(qū)域未出現(xiàn)時(shí)滯現(xiàn)象；而西南部部分區(qū)域時(shí)滯達(dá)2 旬，以撫遠(yuǎn)縣、饒河縣以及同江市為代表的東北角區(qū)域響應(yīng)時(shí)間較長，時(shí)滯達(dá)3 旬。

圖5 旬均溫對旬NDVI 的最大無偏相關(guān)系數(shù)（左）及相應(yīng)時(shí)滯（右）分布Fig. 5 Distribution of the maximum unbiased correlation coefficients between ten-day mean air temperature and ten-day NDVI（Left）and their respective time-lags（Right）

表1 縣域耕地NDVI 與氣候因子最大無偏相關(guān)系數(shù)和時(shí)滯Table1 Maximum unbiased correlation coefficient and time-lag of NDVI and change in climate factors in farmland relative to county

各縣最大無偏相關(guān)系數(shù)均值均大于0.71（表1）。七臺(tái)河市市轄區(qū)、蘿北縣、雙鴨山市市轄區(qū)以及雞西市市轄區(qū)最高為0.83，區(qū)域耕地NDVI 受降水量變化的影響較大；饒河縣和撫遠(yuǎn)縣最低為0.71，區(qū)域耕地NDVI 受降水量變化的影響較小。撫遠(yuǎn)縣、同江市以及饒河縣時(shí)滯旬?dāng)?shù)大于2 旬，區(qū)域耕地NDVI 對降水變化的響應(yīng)較慢；寶清縣和虎林市時(shí)滯旬?dāng)?shù)小于1 旬，區(qū)域耕地NDVI 對降水變化的響應(yīng)較快。

綜合分析區(qū)域耕地旬NDVI 與旬氣候因子的最大無偏相關(guān)系數(shù)和時(shí)滯旬?dāng)?shù)發(fā)現(xiàn)，區(qū)域旬均溫與旬NDVI 的相關(guān)系數(shù)整體大于旬降水與旬NDVI 的相關(guān)系數(shù)，說明區(qū)域氣溫對耕地NDVI 的影響程度大于降水對其的影響。同時(shí)除了撫遠(yuǎn)縣、饒河縣以及同江市外耕地旬NDVI 對旬均溫的時(shí)滯旬?dāng)?shù)均大于其對旬降水的時(shí)滯旬?dāng)?shù)，說明除了上述三個(gè)縣域外區(qū)域耕地NDVI 對氣溫的響應(yīng)時(shí)間均大于對降水的響應(yīng)時(shí)間。值得注意的是，佳木斯市市轄區(qū)以及雙鴨山市市轄區(qū)耕地NDVI 無論是對氣溫或降水的時(shí)滯旬?dāng)?shù)均高于三江平原其他區(qū)域，說明該區(qū)域耕地NDVI 對區(qū)域氣候因子變化的響應(yīng)較慢。而密山市、寶清縣以及虎林市的表征完全相反，說明該區(qū)域耕地NDVI 對區(qū)域氣候因子變化的響應(yīng)較快。撫遠(yuǎn)縣和穆棱市耕地NDVI 對氣溫的時(shí)滯旬?dāng)?shù)較低而對降水的時(shí)滯旬?dāng)?shù)較高，說明區(qū)域?qū)鉁刈兓捻憫?yīng)較快而對降水變化的響應(yīng)較慢。在指導(dǎo)耕作時(shí)，應(yīng)積極考慮相關(guān)因素，因地適宜地進(jìn)行調(diào)整，保障區(qū)域糧食生產(chǎn)與安全。

2.3.2 耕地利用類型差異 分析氣候因子對不同耕地類型（旱地和水田）NDVI 的最大無偏相關(guān)系數(shù)和時(shí)滯旬?dāng)?shù)（表2）。發(fā)現(xiàn)氣溫對水田NDVI 的影響大于其對旱地NDVI 的影響；旬均溫與旱地旬NDVI 的最大無偏相關(guān)系數(shù)均值為0.942，水田則為0.962。同時(shí)旱地NDVI 對氣溫變化的響應(yīng)時(shí)間要較水田NDVI 長；旱地旬NDVI 對旬均溫的時(shí)滯旬?dāng)?shù)均值為2.026 旬，水田則為1.633 旬。

表2 氣溫和降水與不同耕地類型的相關(guān)系數(shù)及時(shí)滯Table2 Correlation coefficients of NDVI with air temperature and precipitation and time-lags relative to type of cultivated land

降水對旱地NDVI 的影響大于其對水田NDVI的影響；旬降水與旱地旬NDVI 的最大無偏相關(guān)系數(shù)均值為0.809，水田則為0.765。但是旱地NDVI對降水變化的響應(yīng)時(shí)間較水田NDVI 的長；旱地旬NDVI 對旬降水的時(shí)滯旬?dāng)?shù)均值為1.323 旬，水田則為1.045 旬。

綜合氣溫和降水量對不同耕地利用類型NDVI的影響發(fā)現(xiàn)，氣溫對區(qū)域水田NDVI 的影響較大；而受灌溉條件的影響，降水量對區(qū)域旱地NDVI 的影響較大。旱地NDVI 對區(qū)域氣候因子的響應(yīng)時(shí)間大于水田的響應(yīng)時(shí)間。

三江平原氣候變化顯著，對區(qū)域土地利用影響深遠(yuǎn)[19]。土地利用變化進(jìn)一步影響地表溫度[20]、生態(tài)系統(tǒng)[21]進(jìn)而對區(qū)域氣候產(chǎn)生影響。三江平原植被NDVI 與氣溫和降水量主要呈正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)降水是三江平原植被生長的主導(dǎo)氣候因子[22]。本文進(jìn)一步分析耕地NDVI 對氣候因子的響應(yīng)關(guān)系發(fā)現(xiàn)，區(qū)域氣溫對耕地NDVI 的影響程度大于降水對其的影響，這可能是由于三江平原高緯度的地理位置以及農(nóng)作物生長需要累積必要的積溫條件導(dǎo)致的。氣溫和降水量對三江平原農(nóng)作物蒸散發(fā)量產(chǎn)生一定影響；氣溫對作物需水量影響顯著，降水對其的影響不顯著[23]。這也間接說明區(qū)域氣溫對農(nóng)作物生長的影響程度大于降水量對其的影響。同時(shí)三江平原水文干旱往往滯后于氣候干旱[24]。本文研究也表明，區(qū)域耕地NDVI 對氣候因子變化的響應(yīng)往往產(chǎn)生一定的滯后性，對氣溫的滯后時(shí)間更長。因此，根據(jù)不同縣域耕地NDVI 以及不同耕地利用類型NDVI對區(qū)域氣溫和降水的時(shí)滯響應(yīng)差異可以適當(dāng)調(diào)整實(shí)際農(nóng)業(yè)耕種與機(jī)械投入的側(cè)重點(diǎn)，根據(jù)氣象預(yù)測及時(shí)調(diào)整并進(jìn)行針對性的機(jī)械灌溉以保障耕地長勢與產(chǎn)量的穩(wěn)定與安全。

研究結(jié)果可為指導(dǎo)區(qū)域耕作生產(chǎn)、氣候適應(yīng)性種植、保障糧食穩(wěn)定等提供依據(jù)。但影響耕地利用的因素較多，氣候資源、水資源、土壤資源、地形因素以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等會(huì)對耕地利用系統(tǒng)產(chǎn)生綜合性、系統(tǒng)性的影響。本文從氣候因子與耕地NDVI的時(shí)滯關(guān)系出發(fā)進(jìn)而探尋區(qū)域氣候變化對耕地利用的可能影響。今后將在厘清復(fù)雜耦合關(guān)系，明晰耕地利用系統(tǒng)的變化規(guī)律上展開進(jìn)一步研究。同時(shí)NDVI 受區(qū)域氣候因子變化、人類活動(dòng)變化以及土地利用變化等多種因素影響，未來研究將在定量化分析氣候因子變化對其的影響上進(jìn)一步開展。

3 結(jié) 論

三江平原耕作期氣溫年際變化較降水量變化更加穩(wěn)定。氣溫在月際變化上的表現(xiàn)較為規(guī)律，而降水量月際變化的規(guī)律性較弱、年內(nèi)波動(dòng)較大。研究區(qū)耕地9 月植被覆蓋度最大，耕地長勢較好。耕作期耕地NDVI 年際差異較小，多年變化的空間差異主要分為以西部區(qū)域?yàn)榇淼摹暗椭?不穩(wěn)定-增加趨勢”區(qū)域以及東部為代表的“高值-穩(wěn)定-減少趨勢”區(qū)域。區(qū)域氣溫對耕地NDVI 的影響程度大于降水對其的影響。除撫遠(yuǎn)縣、饒河縣以及同江市外區(qū)域耕地NDVI 對氣溫的響應(yīng)時(shí)間大于對降水的響應(yīng)時(shí)間。佳木斯市市轄區(qū)以及雙鴨山市市轄區(qū)耕地NDVI 對區(qū)域氣候因子變化的響應(yīng)較慢；而密山市、寶清縣以及虎林市耕地NDVI 對區(qū)域氣候因子變化的響應(yīng)較快；撫遠(yuǎn)縣和穆棱市耕地NDVI 對氣溫變化的響應(yīng)較快而對降水變化的響應(yīng)較慢。氣溫對區(qū)域水田NDVI 的影響較大，旱地NDVI 對區(qū)域氣候因子的響應(yīng)時(shí)間大于水田NDVI 的響應(yīng)時(shí)間。