干旱對內(nèi)蒙古植被生長的累積與滯后影響評估研究

顧錫羚， 郭恩亮,4*， 銀 山， 王永芳， 那仁滿都拉， 萬志強

(1．內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院， 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022； 2．內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原災(zāi)害與生態(tài)安全重點實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022； 3．內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點實驗室， 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；4．中國氣象局蘭州干旱氣象研究所， 甘肅 蘭州 730070)

隨著全球氣候變化，干旱事件發(fā)生的頻率和強度不斷增強，其影響范圍也在不斷擴(kuò)大[1]，干旱作為氣象災(zāi)害之首具有持續(xù)時間長，波及范圍大等特點[2]，每年會對我國造成不同程度的損失，尤其在陸地生態(tài)環(huán)境較為脆弱的干旱、半干旱地區(qū)對區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成的影響更為嚴(yán)重[3-4]。植被在全球陸地生態(tài)系統(tǒng)中起著重要作用，是響應(yīng)氣候變化最敏感的組分，可作為氣候變化的指示器[5]。大量研究表明植被生長易受到干旱的影響，如黃文琳等利用多時間尺度的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)和歸一化植被指數(shù)(Normalized difference vegetation Index,NDVI)時序數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)植被物候?qū)Χ喑叨雀珊涤胁煌潭鹊捻憫?yīng)規(guī)律[6]；張華等通過NDVI和植被狀態(tài)指數(shù)(Vegetation condition index,VCI)結(jié)合SPEI分析植被生長狀況，發(fā)現(xiàn)大部分區(qū)域植被變化均與SPEI呈現(xiàn)不同程度的正相關(guān)關(guān)系[7]。此外，有研究表明植被不僅受同時期干旱狀態(tài)的影響，也會受到早期干旱的累積與滯后影響[8]。如劉世梁等基于SPEI指數(shù)分析了干旱對植被的影響，發(fā)現(xiàn)不同尺度SPEI對月均NDVI的影響存在滯后性[9]；李明等發(fā)現(xiàn)氣象干旱對不同季節(jié)農(nóng)作物生長有滯后影響[10]；Zhao等指出干旱對于黃土高原草地生長有廣泛的累積效應(yīng)，干旱時滯效應(yīng)的影響覆蓋了黃土高原一半的草地[11]。然而，在氣候變暖背景下，區(qū)域干旱狀況及植被生長呈現(xiàn)出復(fù)雜的變化態(tài)勢，因此準(zhǔn)確監(jiān)測區(qū)域干旱狀況并定量化評估干旱對植被生長的影響就顯得尤為必要。

內(nèi)蒙古位于我國華北地區(qū)，85%以上屬于干旱、半干旱區(qū)[12]，是受氣候變化影響最敏感的地區(qū)之一[13]。內(nèi)蒙古植被類型從東北部向西部依次為森林、草原、荒漠[14]，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，區(qū)域植被易受干旱的影響，不同類型植被對多時間尺度干旱的響應(yīng)亦有不同[15]。然而，當(dāng)前的研究大多聚焦于單一植被類型對干旱的響應(yīng)，有關(guān)干旱的累積和時滯作用下不同類型植被的響應(yīng)研究相對匱乏，需進(jìn)一步探討干旱對不同類型植被帶來的累積與時滯效應(yīng)。因此，本文通過研究不同植被類型NDVI與不同時間尺度累積與滯后SPEI間的相關(guān)關(guān)系，探討干旱對內(nèi)蒙古不同植被的累積和時滯效應(yīng)，有助于為內(nèi)蒙古地區(qū)不同植被類型的干旱監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古地區(qū)(37°24′～53°23′ N，97°12′～126°04′ E)位于我國北部邊疆，地形由東北向西南斜伸，呈狹長型。大部分地區(qū)地貌類型為高原，海拔在1 000 m以上(圖1)。內(nèi)蒙古大部分地區(qū)為溫帶大陸性氣候，年均降水量為100～400 mm[16]。在空間分布上，降水分布自東向西減少,蒸散分布則自東向西增加,從而形成了自東而西由濕潤區(qū)、半濕潤區(qū)過渡為半干旱區(qū)、干旱區(qū)的氣候特征[17]。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1NDVI時間序列數(shù)據(jù)集 全球庫存監(jiān)測和建模系統(tǒng)(GIMMS3 g)NDVI數(shù)據(jù)集來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)。該數(shù)據(jù)是目前記錄全球植被信息時間序列最長的數(shù)據(jù)集，包括1982—2015年期間每15 d NDVI最大值合成數(shù)據(jù)，空間分辨率為8 km，格式為ENVI標(biāo)準(zhǔn)格式，現(xiàn)已被廣泛用于監(jiān)測植被動態(tài)(https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3 g.v1/)[18]。

1.2.2SPEI base v.2.5版本數(shù)據(jù)集 全球SPEI數(shù)據(jù)庫SPEI base提供了全球尺度的干旱狀況，該數(shù)據(jù)集具有1至48個月的時間尺度和0.5度的空間分辨率。已有學(xué)者評估了SPEI base 2.4版本，發(fā)現(xiàn)該版本對內(nèi)蒙古地區(qū)有較好的適用性，可表征內(nèi)蒙古地區(qū)干旱特征[19]。本研究采用SPEI base v.2.5數(shù)據(jù)集的1至12月尺度數(shù)據(jù)討論干旱對內(nèi)蒙古地區(qū)植被的累積和時滯效應(yīng)，對SPEI數(shù)據(jù)集進(jìn)行雙線性插值算法重采樣，以獲得與NDVI數(shù)據(jù)集一致的空間分辨率。

1.2.3植被類型數(shù)據(jù) 根據(jù)1∶100萬內(nèi)蒙古地區(qū)植被圖，將其矢量化后再進(jìn)行柵格化處理，獲得植被類型空間柵格數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)所反映的年代為2000—2010年期間內(nèi)蒙古植被類型。內(nèi)蒙古地區(qū)植被類型劃分為森林植被、灌叢、草甸草原、典型草原、荒漠草原、農(nóng)田植被、戈壁荒漠、沙地植被等 9種(圖1)[20]。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Location of the research area

1.3 研究方法

1.3.1趨勢與突變分析 采用Sen’s斜率法計算內(nèi)蒙古地區(qū)1982—2015年植被NDVI與干旱變化的總體趨勢，并通過Mann-Kendall突變檢驗法對NDVI與干旱變化趨勢進(jìn)行突變分析。

Sen’s斜率法是Sen,P.K在1968年提出的計算時間序列數(shù)據(jù)趨勢分析的方法[21]，該方法主要思路是計算序列斜率的中值，利用該中值表示其變化趨勢，Sen’s斜率計算公式如下所示：

(1)

Xj和Xi為某一像元在j年和i年的NDVI或SPEI β值。在本文中1982≥j≥i≥2015；Median代表所求序列的中位數(shù)，β大于0，表示呈上升趨勢；β小于0,表示呈下降趨勢，β等于0,表示呈穩(wěn)定趨勢。

Mann-Kendall突變檢驗法是對于具有個樣本量的時間序列x，構(gòu)造一秩序列[22]：

(2)

其中

(3)

在時間序列隨機(jī)獨立的假定下，定義統(tǒng)計量：

(4)

式中，UF1=0，E(sk)，Var(sk)是累計數(shù)sk的均值和方差，在x1,x2,…,xn相互獨立，且有相同連續(xù)分布時，它們可由下式算出

(5)

(6)

式中，UFi為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，它是按時間序列x順序x1,x2,…,xn計算出的統(tǒng)計量序列，給定顯著水平a，若|UFi|>Ua，則表明序列存在明顯的趨勢變化。按時間序列x逆序xn，xn-1,…,x1，再重復(fù)上述過程，同時使UBk= -UFk，k=n,n-1,…,1，UB1=0。

本文選取0.05水平檢驗對應(yīng)的正負(fù)1.96 作為臨界值。如果UFk和UBk兩條曲線出現(xiàn)交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應(yīng)的時刻便是突變開始的時間，超過臨界值的范圍確定為出現(xiàn)突變的時間區(qū)域。

1.3.2干旱對NDVI的累積效應(yīng) 為解釋干旱對植被的累積效應(yīng)，采用皮爾森偏相關(guān)分析計算偏相關(guān)系數(shù)(R)，范圍從-1到1，表征從負(fù)相關(guān)到正相關(guān)。在本研究中將1982—2015年1—12個月時間尺度的逐月SPEI值和逐月的NDVI值的皮爾森偏相關(guān)系數(shù)(P<0.05)作為干旱對植被累積影響的候選指標(biāo)(公式7)，取偏相關(guān)系數(shù)最大的月份尺度為干旱對植被的累積效應(yīng)(公式8)。由此可見，通過兩個重要的數(shù)據(jù)集可生成干旱累積時間間隔，以及時間間隔下的相關(guān)性。

rj=corr(NDVI,SPEIj)1≤j≤12

(7)

rmax-cml=max(rj) 1≤j≤12

(8)

rj為NDVI與SPEI的皮爾森相關(guān)系數(shù)，j累積時間是1—12個月的SPEI，rmax-cml是rj的最大值。

1.3.3干旱對NDVI的時滯效應(yīng) 干旱對植被的時滯效應(yīng)同樣通過計算皮爾森偏相關(guān)系數(shù)來表征。在每個滯后時間間隔(0≤i≤12)，首先計算NDVI與一個月尺度SPEI(SPEI1)間的偏相關(guān)系數(shù)(r0,r1,r2,…,r12)(公式9)之后，取其最大相關(guān)系數(shù)為ri視為最優(yōu)相關(guān)，與月份有關(guān)數(shù)(i)被認(rèn)為是最優(yōu)時滯(公式10)。

ri=corr(NDVI,SPEIi)0≤i≤12

(9)

rmax-lag=max(ri) 0≤i≤12

(10)

其中ri為滯后i個月的皮爾森偏相關(guān)指數(shù)，i的范圍從0到12(0表示沒有時滯影響，而1～12表示1～12個月的時滯)，NDVI表示月份GIMMS3g NDVI時間序列(1982—2015年)，SPEI是1月尺度的SPEI值(1981—2015年)，rmax-lag是ri的最大值。例如，滯后1個月，主要是利用1981年12月到2015年11月逐月SPEI1數(shù)據(jù)與1982—2015年逐月NDVI進(jìn)行偏相關(guān)分析，以此類推至滯后12月。其中偏相關(guān)性最高的滯后月i被認(rèn)為是最優(yōu)滯后時間。

同時，為評價累積和時滯效應(yīng)對水文條件的響應(yīng)，以1982年至2015年12月的SPEI-12(年度SPEI)為年度水量平衡指標(biāo)來評價水量平衡的效果。基于1982—2015年期間每年SPEI的平均值，以等間距(0.05)確定水平衡梯度。

2 結(jié)果與分析

2.1 內(nèi)蒙古地區(qū)干旱和植被變化的時空特征

利用Mann-Kendall突變檢驗法探究內(nèi)蒙古1982—2015年植被與干旱變化情況，通過圖2a UF曲線可以看出NDVI年最大值整體以0.002·a-1速率呈微弱上升趨勢，UF與UB曲線有一交點但沒有通過顯著性檢驗，因此未變成突變點；由圖2b中的UF曲線可見，SPEI年平均值以0.01·a-1速率呈降低的變化趨勢，根據(jù)UF與UB曲線交點的位置，1998年確定SPEI平均值降低是一突變現(xiàn)象，這可能是1998年內(nèi)蒙古地區(qū)年降水量偏高導(dǎo)致[23]；1998年前后SPEI以0.05·a-1速率呈上升趨勢，而1982—1998年NDVI以-0.001·a-1速率呈下降趨勢，1999—2015以0.002·a-1速率年呈上升趨勢(圖2 c，d)。

利用Sen’s斜率法評估1982—2015年植被與干旱空間趨勢變化特征。從圖3a可看出內(nèi)蒙古地區(qū)1982—2015年NDVI趨勢變化由東北向西南逐漸增高，呈上升趨勢的像元占比77%，主要位于中部草原區(qū)與西南部戈壁荒漠區(qū)，僅有23%像元呈下降趨勢，主要分布在內(nèi)蒙古北部森林區(qū)與草甸草原區(qū)；由圖3b可知，內(nèi)蒙古年尺度SPEI也呈由東北向西南增高的趨勢變化，63%的像元呈上升趨勢，37%的區(qū)域呈現(xiàn)出干旱化趨勢。總體上來說，內(nèi)蒙古地區(qū)NDVI最大值與SPEI平均值在時空變化上呈現(xiàn)一定的相似性，由于內(nèi)蒙古地區(qū)大部分是干旱化較嚴(yán)重的區(qū)域，植被類型多樣，不同植被類型對干旱的響應(yīng)關(guān)系較為復(fù)雜，因此，需進(jìn)一步探討干旱對內(nèi)蒙古地區(qū)不同植被類型的累積與滯后作用。

2.2 干旱對植被NDVI的累積效應(yīng)

2.2.1植被NDVI對干旱在不同尺度上的響應(yīng) 如圖4所示，NDVI與累積SPEI的相關(guān)性在不同時間尺度下存在較大差異。整體呈現(xiàn)先增加后降低的變化趨勢。從1個月增加到7個月隨后緩慢減小，最小值出現(xiàn)在1個月時間尺度(r=-0.081，P<0.05)，最大值為7個月時間尺度(r=0.0473，P<0.05)，表明NDVI與累積月份為7個月的SPEI相關(guān)性較好。NDVI與SPEI之間顯著相關(guān)性與其所占比例隨著累積月數(shù)的增加呈現(xiàn)出相同的變化趨勢，在6個月(75.57%)和7個月(75.49%)達(dá)到峰值，1個月(59.34%)為最小值。

2.2.2干旱對植被NDVI的累積效應(yīng)的空間分布 基于NDVI與不同尺度累積SPEI的偏相關(guān)分析，得到SPEI對植被NDVI累積效應(yīng)的最大偏相關(guān)系數(shù)(rmax-cum)和最大累積月份。由圖5a可看出，NDVI與累積SPEI正相關(guān)區(qū)域占全區(qū)面積的90%，僅東北部針葉林與西部戈壁區(qū)域處于負(fù)相關(guān)。主要是因為針葉林位于高海拔區(qū)，植被生長受低溫影響，因此植被類型隨干旱狀況減輕，生長狀況仍會受到影響[24]，而戈壁荒漠區(qū)處于負(fù)相關(guān)可能是該區(qū)域植被稀疏，氣候較干旱，長期干燥的氣候條件導(dǎo)致該區(qū)植物具有較強的抗旱性，需經(jīng)歷長期干旱才有可能對植被造成不利影響，因此與SPEI的相關(guān)性較弱[25]。

圖2 1982—2015年NDVI與SPEI突變結(jié)果與變化趨勢Fig.2 The mutation results and trend of NDVI and SPEI from 1982 to 2015注：(a) NDVI最大值(b) SPEI平均值MK突變檢驗結(jié)果(c) NDVI年最大值(d) SPEI平均值變化趨勢。UB與UF交點超過1.96表示差異顯著(P<0.05)Note:(a) maximum NDVI (b) mean SPEI MK mutation test results (c) annual maximum NDVI (d) mean SPEI variation trend.The intersection point of UB and UF above 1.96 was significant at the 0.05 level

圖3 1982—2015年NDVI與SPEI變化趨勢空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of NDVI and SPEI during 1982—2015注：(a) NDVI最大值(b) SPEI平均值圖左上角柱狀圖表示不同NDVI,SPEI變化趨勢所占百分比Note:(a) Maximum NDVI (b) Average SPEI The bar chart on the upper left of the graph shows the percentages of different trends in NDVI and SPEI

圖4 累積SPEI與NDVI偏相關(guān)性和百分比Fig.4 Partial correlation and percentage of cumulative SPEI and NDVI注：NDVI與累積SPEI相關(guān)性顯著水平(P<0.05)Note:The correlation between NDVI and cumulative SPEI was significant at the 0.05 level

從對應(yīng)累積月份的空間分布(圖5 b)可見，累積月份為5～9個月占全區(qū)面積81%，出現(xiàn)在內(nèi)蒙古中部典型草原、荒漠草原、農(nóng)業(yè)植被區(qū)域。其中占草原面積的64%區(qū)域?qū)?yīng)的累積月數(shù)為5～8個月。內(nèi)蒙古北部針葉林與西南部戈壁對應(yīng)的累積月數(shù)較大為10～12個月，說明該區(qū)域植被NDVI變化對于干旱敏感性較低，需經(jīng)歷長時間的干旱才有可能對植被帶來一定的影響。

圖5 1982—2015年干旱累積效應(yīng)空間分布Fig.5 Spatial distribution of cumulative effects of drought from 1982 to 2015注：(a) 偏相關(guān)性空間格局(b)對應(yīng)累積月數(shù)的空間分布Note:(a) Spatial pattern of partial correlation from 1982 to 2015 (b) Spatial distribution of corresponding cumulative months

2.2.3干旱對不同水分條件下植被NDVI的累積效應(yīng) 如圖6所示，年平均SPEI與相應(yīng)的累積月數(shù)以及累積偏相關(guān)系數(shù)平均值之間的關(guān)系。累積月數(shù)與年平均SPEI相關(guān)性為顯著正相關(guān)(R2=0.6115)，隨年平均SPEI值增大，累積尺度不斷變長，表明干旱對水分狀況較好地區(qū)(即年平均SPEI較高)的植被NDVI具有長時間的累積影響(圖6 a)。累積偏相關(guān)系數(shù)也與年平均SPEI相關(guān)性為正相關(guān)(R2=0.2325)說明隨干旱狀況減輕，植被NDVI對干旱的累積效應(yīng)響應(yīng)較好(圖6 b)。

圖6 累積效應(yīng)與年平均SPEI的關(guān)系Fig.6 The relationship between cumulative effect and annual average SPEI注：(a) 累積月數(shù)b) 累積偏相關(guān)系數(shù)與年平均SPEI的關(guān)系Note:(a) cumulative months (b) the cumulative partial correlation coefficient and the annual average SPEI

2.3 干旱對植被NDVI的時滯效應(yīng)

2.3.1植被NDVI對干旱在不同滯后尺度上的響應(yīng) 從1月尺度SPEI與多時間序列NDVI相關(guān)性與其面積占比(圖7)可以看出，NDVI與1月尺度SPEI偏相關(guān)性均呈現(xiàn)正相關(guān)。隨著月數(shù)增加，偏相關(guān)性波動較大。最大值出現(xiàn)在2個月(r=0.0163，P<0.05)，最小值出現(xiàn)在10個月(r=0.0001,P<0.05)。總體上可以看出內(nèi)蒙古地區(qū)植被NDVI與1月尺度SPEI的相關(guān)性較弱。從1月尺度SPEI與NDVI偏相關(guān)性的所占百分比看，呈現(xiàn)出與兩者偏相關(guān)性較為一致的趨勢，同樣在2個月(63.10%)達(dá)到高峰，最小值出現(xiàn)在10個月(52.77%)。

圖7 滯后SPEI與NDVI偏相關(guān)性和百分比Fig.7 Partial correlation and percentage of lagging SPEI and NDVI注：NDVI與累積SPEI相關(guān)性顯著水平(P < 0.05)Note:The correlation between NDVI and cumulative SPEI was significant at the 0.05 level

2.3.2干旱對植被NDVI的時滯效應(yīng)的空間分布 通過NDVI與1個月尺度滯后SPEI的偏相關(guān)分析，得到干旱對植被NDVI的滯后效應(yīng)與滯后月數(shù)。由圖8a所示，內(nèi)蒙古大部分地區(qū)植被NDVI與滯后SPEI呈正相關(guān)。滯后月數(shù)為1～3個月占全區(qū)面積52%，集中分布在內(nèi)蒙古中部草原與農(nóng)業(yè)植被區(qū)，表明該區(qū)植被類型受SPEI滯后的影響更為明顯(圖8 b)。從空間整體看，內(nèi)蒙古北部60%林區(qū)滯后月數(shù)為6～9個月，西南部戈壁表現(xiàn)出與累積月份相似的空間分布，即對應(yīng)滯后月數(shù)較大，說明該區(qū)域植被NDVI主要受到滯后月數(shù)較長的SPEI影響。

圖8 1981—2015年干旱滯后效應(yīng)空間分布Fig.8 The spatial distribution of time-lag effect from 1981 to 2015注:(a)偏相關(guān)性空間格局(b)對應(yīng)滯后月數(shù)的空間分布Note:(a) Spatial pattern of partial correlation (b) Spatial distribution of corresponding lagged months

2.3.3干旱對不同水分條件下植被NDVI的時滯效應(yīng) 如圖9所示，滯后月數(shù)與年平均SPEI呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(R2=0.481)，隨著年平均SPEI值不斷增大，干旱對NDVI的滯后月數(shù)降低。說明在隨地區(qū)干旱狀況加重(即年平均SPEI值降低)，干旱對植被NDVI的影響通常有較長時間的滯后作用(圖9a)。滯后偏相關(guān)系數(shù)與年平均SPEI相關(guān)性為負(fù)相關(guān)(R2=0.481)表明在較干旱地區(qū)，干旱滯后對于植被的影響更明顯(圖9b)。

圖9 時滯效應(yīng)與年平均SPEI關(guān)系Fig.9 The relationship between time-lag effect and annual average SPEI注：(a)滯后月數(shù)(b)滯后偏相關(guān)系數(shù)與年平均SPEI的關(guān)系Note:(a) lagged months (b) the lagged partial correlation coefficient and the annual average SPEI

3 討論

通過多時間尺度SPEI與NDVI間的偏相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)1982—2015年間內(nèi)蒙古大部分地區(qū)的植被生長狀況與干旱的累積與滯后作用有正相關(guān)關(guān)系。僅內(nèi)蒙古北部林區(qū)和西南部荒漠戈壁區(qū)與干旱的累積作用存在微弱的負(fù)相關(guān)，同時對應(yīng)的累積月數(shù)多為10～12個月。這與楊舒暢等基于SPEI指數(shù)的干旱變化及植被響應(yīng)研究結(jié)果基本一致[17]。主要原因是由于北部林區(qū)所處位置海拔較高，高海拔會導(dǎo)致低溫現(xiàn)象[26]，有研究表明溫度是限制寒地植被生長的主要因素，因此干旱的累積效應(yīng)對林區(qū)產(chǎn)生的影響較小[24,27]，且該植被類型位于森林地區(qū)土壤含水量較高，抗旱能力較強，能夠抵御較長時間的干旱，因此導(dǎo)致干旱對其累積月數(shù)多為10～12個月[28]；西部荒漠戈壁區(qū)可能是由于該植被類型常年生長在氣候較干旱的荒漠戈壁區(qū)，植被對干旱抵抗能力較強，因此與干旱的累積效應(yīng)存在一定的負(fù)相關(guān)。

內(nèi)蒙古中部草原和農(nóng)業(yè)植被區(qū)與干旱累積和滯后效應(yīng)呈正相關(guān)，干旱累積效應(yīng)對草原植被影響更大。有研究表明草原對SPEI的響應(yīng)最好[3]，這與本研究草原區(qū)與干旱累積效應(yīng)相關(guān)性較好結(jié)果一致。農(nóng)業(yè)植被區(qū)受累積與滯后效應(yīng)帶來的影響均較弱，這可能是因為農(nóng)業(yè)植被主要受人為灌溉干擾，干旱的累積與滯后效應(yīng)對其影響較弱。草原區(qū)與農(nóng)業(yè)植被區(qū)滯后月數(shù)大部分為1～3個月，是由于該植被類型根系較淺，儲水能力較弱外加人類活動影響，因此該區(qū)域植被對干旱敏感性較高。

研究表明，水分的虧缺可能對植被的生長有較明顯的作用[29]。不同的水分狀態(tài)(充沛或者缺乏)會對植物生長和發(fā)育起到促進(jìn)或者抑制作用，進(jìn)而影響植物生命周期的當(dāng)前階段[28]，基本上，在植物的生命周期中，每個階段的狀態(tài)取決于前一個階段。本研究將不同水分條件下與干旱累積與滯后效應(yīng)的相關(guān)性進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，水分狀況與干旱累積效應(yīng)呈正相關(guān)。這一結(jié)果與前人研究的在較干旱區(qū)域草原NDVI受長時間尺度的干旱累積影響結(jié)論不一致[12]，可能由于本研究植被類型多樣，并且內(nèi)蒙古地區(qū)特殊的地理位置及水文狀況導(dǎo)致近幾十年向暖干化趨勢發(fā)展，使植物體內(nèi)抗旱性發(fā)生變化。有研究表明不同區(qū)域植被類型對多時間尺度上干旱變化的敏感程度與抵抗干旱的能力存在很大差異[29]，因此植物會在不同水分條件地區(qū)對累積效應(yīng)產(chǎn)生不同時間尺度響應(yīng)；而水分狀況與干旱滯后效應(yīng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明在干旱嚴(yán)重時，會對植被NDVI產(chǎn)生長時間較強的滯后影響，這與Peng等研究結(jié)果一致[32]。不同水分條件下干旱對植被的累積與滯后效應(yīng)相比發(fā)現(xiàn)，隨干旱狀況的加重，干旱對植被的滯后作用有較長時間影響，相反干旱的累積效應(yīng)影響持續(xù)時間較短，同時干旱對植被NDVI的滯后影響強度遠(yuǎn)小于累積效應(yīng)的影響強度。因此，未來監(jiān)測內(nèi)蒙古地區(qū)植被生長狀況需更加關(guān)心其干旱累積效應(yīng)對植被帶來的影響。

4 結(jié)論

在本研究中，通過分析內(nèi)蒙古地區(qū)干旱對植被的累積和時滯效應(yīng)，得到如下結(jié)論：內(nèi)蒙古植被NDVI年最大值以0.002·a-1速率呈微弱上升趨勢，SPEI年平均值以-0.01·a-1速率呈現(xiàn)降低的變化趨勢；干旱對內(nèi)蒙古北部林區(qū)NDVI的累積與滯后影響較小，累積與滯后月數(shù)分別為6～9個月與9～12個月。中部草原和農(nóng)田植被NDVI與干旱累積和時滯效應(yīng)均呈正相關(guān)，草原與農(nóng)業(yè)植被區(qū)滯后月數(shù)大部分為1—3個月。西部荒漠戈壁NDVI與干旱的累積與時滯效應(yīng)表現(xiàn)出微弱相關(guān)性，累積與滯后月數(shù)均在10—12個月；通過不同水分利用條件下干旱累積與時滯效應(yīng)對比發(fā)現(xiàn)，干旱累積效應(yīng)對植被的影響遠(yuǎn)大于時滯效應(yīng)的影響，植物對干旱累積效應(yīng)更敏感。