近20年遼寧省植被動態特征及其對氣候變化的響應

曹永強,周姝含,楊雪婷

遼寧師范大學地理科學學院,大連 116029

植被作為溝通大氣圈、水圈、土壤圈的媒介,對圈層能量交換和物質循環起著重要作用[1],區域內的植被覆蓋情況是范圍內生態容量的反映,植被覆蓋狀態的改變會影響碳循環和氣候系統的穩定性。區域尺度植被可以利用遙感數據進行監測。歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是通過對遙感數據的不同波段進行一系列計算之后得出的反映植被生長狀態的指標,由于該指數與凈初級生產力(NPP)和葉面積指數(LAT)有較好的相關性[2],因此被廣泛應用于定量評價植被覆蓋的研究。對植被變化趨勢進行研究可以指導人類在掌握規律的前提下,動態的掌握區域內生態過程,建立氣候—植被響應關系并推動區域的生態工程建設。

國外對NDVI研究起步較早,研究方向更為豐富,從NDVI的時空變化到植被對全球尺度氣候事件的響應均有研究。Weissa等運用NDVI時序數據研究美國新墨西哥州6種半干旱環境的植被群落,發現NDVI每年的兩個峰值分別對應植物的生長高峰期,且NDVI變異性與季風和厄爾尼諾現象變化一致[3]；Maxwell研究了北美大草原農業用地和非農業用地年內NDVI最大值,并分析其動態變化情況[4]；Ali研究了不同植被類型NDVI在時間尺度上的變化趨勢[5]等。

國內的研究方向主要有NDVI的空間變化分析,時間變化分析和驅動因子分析[6—17]。研究對象逐步從對研究區整體植被NDVI的研究轉向分植被類型NDVI的研究。最初,研究者將區域內的植被作為一個整體看待,對研究區內NDVI變化趨勢和驅動因子進行分析研究。陳奇樂等學者研究發現河北省植被大面積趨于恢復狀態,植被生態系統向好發展,降水是控制河北省植被生長的主要因子[6]；何云玲等學者發現云南地區植被生長情況呈現顯著上升的趨勢,氣溫是影響云南省植被生長的主要原因[7];張亮亮等學者對遼寧省植被整體狀況的年際和年內發展狀態進行分析,并探究了NDVI與海拔、坡向等因子的關系[8—9]。隨著衛星精度增加,不同的植被類型可以從整體植被中分離,這成為提升NDVI研究精度的基礎。劉靜等對黃土高原10種不同植被類型NDVI與氣象因子進行相關性研究[10]；楊玲莉對黃河源6種不同植被類型的NDVI年變化進行研究,利用偏相關方法對NDVI與氣溫和降水因子的響應進行分析[11]；盧喬倩等對全國8種植被類型進行與氣溫和降水的相關性研究,并得到不同植被類型與氣溫和降水的滯后關系[12]。

遼寧省位于我國東北濕潤區、華北半濕潤區和內蒙古半干旱區的交界位置,處于植被過渡地帶,研究遼寧省植被NDVI有助于監測過渡地帶植被生長狀況。目前對遼寧省植被NDVI的研究多是將植被看作一個整體進行討論,而缺少分植被類型的研究,本文在前人研究的基礎上,利用分辨率較高的ESA CCI-LC土地利用數據,對遼寧省植被劃分為6類,通過繪制箱型圖對不同植被群年際變化穩定程度進行初步定性分析,再定量討論不同植被類型NDVI變化情況、穩定程度和未來變化趨勢,并對不同植被類型與氣象因子相關性進行深度分析,以期掌握近年來遼寧省不同植被類型的生長狀態和發育趨勢,從而為遼寧省開展生態環境質量評價、生態容量變化和動態調節生態過程提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

遼寧省位于118°53′—125°46′E,38°43′—43°26′N,處于中國東北三省南部,懷抱渤海灣,南臨黃海,遼寧省整體屬于溫帶大陸性季風氣候,遼東沿海地區受海洋影響較強,有海洋性氣候特征。年平均氣溫6—11℃,全境年降水量600—1200mm,降水量高于東北地區平均水平。遼寧省各地形單元呈現出東北-西南的走向特點和東高西緩中部平坦的地勢特點。遼寧省植被覆蓋以溫帶森林為優勢兼有溫帶草原的分布。溫帶森林中以落葉闊葉林數量最多,分布最廣,集中分布于遼寧東部山地；遼西北地區由西南向東北從喬木植被逐步過渡至草原型植被。遼寧省位于我國東北濕潤區、華北半濕潤區和內蒙古半干旱區的交界位置,處于植被過渡地帶,研究遼寧省不同植被類型的NDVI有助于監測過渡地帶植被生長狀況。

1.2 數據來源與預處理

對于不同研究區選取分辨率合適的數據十分重要。GIMMS NDVI數據為8km×8km,對于地理尺度較大的研究區而言更為合適,而對于中尺度研究區而言則存在細節刻畫不足的問題。本文選用的NDVI數據來自于中國科學院自然資源與環境研究所發布NDVI數據集(https://www.resdc.cn/),數據基于SPOT/VEGETATION NDVI衛星遙感數據,空間分辨率為1km×1km,選取2000—2019年共20年生長季(5—10月)逐月植被數據。

植被覆蓋類型數據采用歐洲航天局所提供的2000—2019年全球范圍的土地利用柵格數據(https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer),該數據空間分辨率為300m。其中,2016—2019年數據為NC格式。首先通過QGIS軟件,將其轉化為TIFF格式；其次對該數據重采樣到1km,使其與NDVI數據得以匹配；提取研究區2000—2019年植被覆蓋類型區域,將20年內利用類型均未發生變化的區域作為各植被類型的集合；最后通過重分類得到2000—2019年土地利用類型圖[8]。對遼寧省植被類型進行歸類和劃分,最終共得到6種植被類型,分別為：農田、草原、林灌草地帶(包括灌叢、鑲嵌型林地、鑲嵌型草地)、落葉闊葉林、常綠闊葉林、針葉林植被(包括常綠針葉林、落葉針葉林和針闊葉混交林)。

氣象數據來源于中國氣象數據網(http://data.cma.cn),包括2000—2019年遼寧省逐日氣溫和降水量數據,為保證精度,選取了23個分布均勻且連續性較好的氣象站點資料(圖1),利用ArcGIS 10.4平臺對各站點氣溫和降水數據采用反距離權重法進行空間插值,得到與NDVI分辨率一致的氣溫和降水柵格數據,文中所有數據均使用以WGS 84為基準面的Albers等面積圓錐投影。

圖1 遼寧省23個氣象站點空間分布

1.3 研究方法

1.3.1基于像元的NDVI變化趨勢分析

利用Theil-Sen Median 趨勢分析和檢驗來判斷NDVI時間序列的變化趨勢,并對NDVI的變化率進行量化[18]：

(1)

其中,xi和xj為時間序列數據,當β>0時,意味著時間序列呈上升趨勢,否則,時間序列上呈下降趨勢。變化趨勢是否顯著通過Mann-Kendall方法檢驗：

(2)

(3)

(4)

式中：S為檢驗統計量；Zc為標準化后的檢驗統計量；xi和xj為時間序列數據,n為序列樣本數。

(5)

結合β值所表征的趨勢,將NDVI變化趨勢顯著性與顯著性指標進行比較,選取顯著性水平P0.05和P0.01為臨界值,綜合分為6個等級,如表1：

表1 趨勢分析等級標準

1.3.2基于像元的植被NDVI變異系數

通過計算遼寧省2000—2019年NDVI變異系數Cv來反映植被覆被在時序上的波動情況[14]。變異系數數值大則植被受到的干擾強度越大,表示越不穩定,否則表示處于較為穩定的狀態,波動不明顯。

(6)

1.3.3基于像元的NDVI持續性分析

基于重標極差分析方法(R/S)的Hurst指數是定量描述非常數長周期序列信息依賴性的有效方法[19—20],廣泛應用于氣象、水文等領域的時序信息的走勢預測[21—22]。近年來也逐步運用于NDVI和植被凈初級生產力變化分析。具體計算方法可以參考相關研究[19—23]。Hurst指數取值范圍在0—1之間,當H=0.5,未來變化與過去變化無關；當0.5

1.3.4基于像元的Pearson相關性分析

本文運用相關性分析方法,計算NDVI與氣象 因子氣溫和降水時間序列之間的皮爾遜(Pearson)相關系數,研究不同植被NDVI對氣象因子中氣溫和降水的響應[10,24]。

(7)

式中,r的取值范圍在[-1,1],當r>0時,表示兩個變量呈正相關關系,r值越接近1表示正相關關系越顯著；當r<0時,表示兩個變量呈負相關關系,r值越接近-1表示負相關關系越顯著；當r=0時,則表示兩個變量相互獨立。

2 結果與分析

2.1 遼寧省生長季氣溫、降水統計和植被分布分析

氣候對植物生長作息有顯著影響。遼寧省處于我國東北地區南部,氣候受海洋影響,有春夏升溫慢,秋冬降溫晚的氣候特征。為確定遼寧省NDVI生長季的時間,對遼寧省NDVI和氣象指標進行統計分析(圖2)。通過統計遼寧省2000—2019年各月NDVI,計算得到遼寧省年NDVI均值為0.418,對各月NDVI均值求取NDVI距平值,可知NDVI最高值出現在8月,最低值出現在1月,5—10月NDVI月距平值為連續正值,說明在該時間段內植被處于生發階段,狀態好于年內平均水平,在綜合考慮前人研究的基礎上[8,25],對遼寧省植被生長季定義為每年的5—10月。對2000—2019年年內生長季的氣溫、降水量以及非生長季降水量進行統計,可以觀察到每年以5—10月為生長季的降水量占絕對優勢。

圖2 NDVI距平值及遼寧省生長季氣溫、降水量和非生長季降水量

對遼寧省生長季NDVI進行逐年統計得到圖3,遼寧省2000—2019年NDVI呈逐漸增長趨勢,r=0.89,通過P0.05顯著性檢驗,存在顯著增加的趨勢,變化速率為0.046/10a。2000—2013年,遼寧省生長季NDVI整體呈現較為平穩的上升,在2015年出現較為明顯的下降,由于植被對干旱響應具有遲滯效應[26],所以這可能與2014年遼寧省全省降水少氣溫高等氣象條件有關。2014年為遼寧省近60年最典型的澇轉旱年,是1961年以來最為嚴重的春夏連旱[27—29],2015年之后,NDVI再次呈現較為穩定的上升趨勢。

圖3 2000—2019年遼寧省生長季NDVI變化趨勢

對遼寧省2000—2019年用地類型進行提取,得到遼寧省植被類型分布圖(如圖4),讀圖可知,遼寧省作為產糧大省,作物植被主要分布在遼寧省中部平原和遼西北山地邊緣,占比達到49.96%；自然植被以溫帶森林為優勢兼有一定數量的草原植被,溫帶森林覆蓋于遼寧省東部和東南部山地,草地和灌叢集中分布于遼西北山地丘陵地區,其中以落葉闊葉林比重最大,占比達到28.10%,草原占比6.24%,林灌草混交地帶占據5.74%；變化用地集中出現在河流沿線,城市群周邊和東南山麓位置。不同植被類型生長季最小值、最大值和均值統計見表2。

表2 2000—2019年遼寧省生長季不同植被覆蓋類型NDVI最小值、最大值和平均值

圖4 2000—2019年遼寧省植被類型分布圖

2.2 不同植被類型生長季時序變化分析

利用矢量化后的遼寧省不同植被覆蓋類型圖,對遼寧省NDVI進行植被種類分離,統計得到不同植被類型2000—2019年NDVI生長季變化趨勢。分析圖5,可知不同植被類型在生長季的生長趨勢基本一致,但NDVI均值有顯著差異,均值從高到低分別為落葉闊葉林>常綠闊葉林>針葉林植被>林灌草地帶>農田>草原。

圖5 不同植被類型生長季NDVI變化趨勢

對不同植被類型繪制生長季逐月NDVI箱型圖得到圖6。不同植被在生長季的NDVI變化情況有較大差異。利用箱型圖繪制2000—2019年不同月份各植被類型的NDVI值,優點在于通過觀察不同植被類型箱體形態的差異,可以對各植被類型同期年際穩定性進行定性的觀察分析,箱體越扁代表不同年份同月的NDVI數值越集中,受環境的影響小,植被群自身穩定性越強,箱體越長表示不同年份同月的數值越分散,越易受到環境變化的影響,植被自身穩定性越差。

圖6 不同植被類型生長季逐月NDVI變化情況

5月為植被生發的初期,喬木植被NDVI稍高,處于0.52—0.62之間,農田和草原的NDVI值整體偏低；6月由春入夏,雨水增加氣溫升高,各植被類型NDVI迅速上升；7—8月處于一年中夏季雨水最為充沛和氣溫最高的時段,7月各類型的植被生長態勢持續向好,NDVI處于0.65—0.85之間,除草原型植被各年生長差異仍然較大之外,其他植被類型的箱體均處于收縮狀態,說明草原植被受環境影響較大,年際變化大,相對其他植被類型較為不穩定[13]。各類植被在8月達到一年中最好生長狀態并且各植被類型箱體較扁,數據離散程度小,說明各植被類型在各年8月的生長狀態較為一致。

9—10月由夏入秋,各植被NDVI輕微的下降。農田NDVI值下降速度較快的原因是農業活動所致,草原NDVI值下降較快并且植被群內的年際差異增大,落葉闊葉林型植被在9月的NDVI值仍然維持在0.75—0.85,直到10月出現下降的現象,此時農田植被變化不大基本穩定,草原植被持續下降,但植被群內的差異在減小,其他植被類型NDVI都普遍下降。

各植被類型在生長季表現出不同的生長習性,闊葉林植被年內NDVI值變化幅度大,具有生發快,緩凋落的特征,針葉林類的植被在生長季表現的特征為變化幅度不大；草原類型的植被有緩生發,快凋落的特征,受環境影響植被群年際變化較大,林灌草地帶處于喬木向草地過渡的生態位置,生長習性也有過渡性特征[30]。

2.3 遼寧省各植被類型NDVI變化趨勢和顯著性檢驗

為研究遼寧省NDVI的變化趨勢,通過逐像元計算Theil-Sen變化趨勢,并檢驗其變化速率,獲得遼寧省NDVI變化速率β值空間分布和Mann-Kendall檢驗統計量Zc值的空間分布圖,如圖7。由β值空間分布圖可知,遼寧省全省范圍內變化率在-0.034—0.036之間,全區植被年NDVI顯著增加的區域占總面積的71.18%。遼西北以上升趨勢為主,遼河平原有退化的趨勢,遼寧省整體由西北向東南呈現 “增-減-增”的分布規律。對β值進行顯著性檢驗,可以發現顯著減少和極顯著減少區域有“圍點沿線”的特征,即呈現出集中分布在城市和河流沿岸地區,這樣的分布特征與變化用地類型的空間位置有較大的重合。

圖7 2000—2019年生長季NDVI變化趨勢及變化趨勢顯著性

對不同植被類型的β值和Zc值進行分區統計,得到不同植被類型的β變化趨勢范圍、β值均值和Zc值,如表3,對不同植被覆蓋類型顯著性統計并繪制百分比堆積圖,如圖8。各植被類型平均β值均為正,表示各植被類型總體呈現上升趨勢,增速最快的植被為草原型植被,達到0.056/10a,其次是林灌草地帶和常綠闊葉林等植被類型。各植被類型變化的范圍存在差異,顯著性也有所區別。不同植被變化幅度一定程度上可以解釋植物群落的穩定性,變化幅度越小說明植被整體穩定程度越強。由大到小依次是草原>農田>林灌草地帶>落葉闊葉林>針葉林植被>常綠闊葉林。草原的變化幅度最大,喬木類植被變化幅度較小,側面反映出喬木類植被應對環境變化的穩定性高于草本灌叢類植被。各植被類型中增長趨勢達到顯著水平的有農田、草原、林灌草地帶,增長趨勢通過極顯著水平的植被類型為常綠闊葉林、落葉闊葉林、針葉林植被。

表3 不同植被類型NDVI變化趨勢和顯著性

圖8 不同植被類型變化趨勢統計圖

2.4 不同植被覆被類型穩定性的空間分布

變異系數可以反應植被多年NDVI穩定性。變異系數在0—0.15范圍內定義為弱變異,0—0.30為中等變異,高于0.30為強變異[23]。如圖9所示,遼寧省植被變異系數整體處于0—1.57的范圍內,弱變異占97.95%中等變異占1.76%,強變異占整體的0.29%,平均變異系數為0.058,呈現由遼西北向遼東南逐漸趨穩的態勢,整體處于較為穩定的狀態。中等變異主要集中分布在沿海地區和城市周邊,強變異分布于渤海東北沿岸、渤海東南島嶼。遼寧省北部出現局部高值區,結合變化趨勢圖分析,此處屬于植被退化型強變異狀態。

圖9 2000—2019年生長季NDVI變異系數及不同植被覆被類型統計

對不同植被類型進行變異系數統計并作百分比堆積圖,各植被類型整體處于較為穩定的狀態,變異系數均值由大到小分別是：草原(0.081)>林灌草地帶(0.070)>針葉林植被(0.069)>農田(0.060)>常綠闊葉林(0.052)>落葉闊葉林(0.040)。可以看出草原植被的穩定性最低,闊葉林穩定性最高,這與前文利用各植被類型箱型圖形態進行的定性分析得到了基本一致的結論。

以落葉闊葉林為代表的喬木型植被普遍具有較為穩定的生長狀態,落葉闊葉林在遼寧省屬于基帶植被,具有廣泛的地理分布和龐大的種群優勢,所以植被群內生長狀態處于極弱變異的比例高達83%,整體非常穩定,這與孫銳等人的研究結果一致[14]；草原型植被變異系數整體偏高。首先,草原生態系統較為敏感,較喬木生態系統更易受環境的影響；其次,通過前文對不同植被類型變化趨勢分析可知,草原為增速最快的植被類型,所以草原植被向好發展也使其變異系數偏高。

2.5 遼寧省不同植被類型Hurst指數與未來變化趨勢

為了掌握遼寧省整體和不同植被類型NDVI的未來演化趨勢,對遼寧省生長季NDVI逐像元進行Hurst指數計算,結合Theil-Sen趨勢,確定遼寧省植被覆蓋情況未來演化趨勢與過去變化趨勢的關系,如圖10。遼寧省Hurst指數在0.153—0.966之間,高值是指0.5

圖10 2000—2019年生長季NDVI Hurst指數及NDVI未來變化趨勢

結合Hurst指數和遼寧省2000—2019年NDVI變化趨勢,可以將全區分為持續改善、由增變減、持續退化、由減變增、隨機變化和未通過檢驗六類。持續增加是指過去以增長為主,未來將繼續處于增長的狀態,這類區域占有全省31.74%,空間上主要位于遼寧省北部向渤海北岸一線延伸,在遼東山地也有分布；持續減少是指過去的時間以植被退化為主,且未來將繼續退化的狀態,這類區域占有全省6.51%,這類區域主要位于河流沿岸和山麓山谷地帶；由增變減是指過去以增加為主,而未來將向減少的趨勢發展,這類區域占有全省54.99%,是各類型中占比最大的部分,空間上主要分布在山地丘陵地區；由減變增是指過去處于減少的趨勢為主,但在未來將可能向生態改善的方向發展,這類地區在全省占有4.51%,主要分布在城市周邊和沿海地區。隨機變化是指未來變化趨勢與過去無關,占有2.25%。全省NDVI未來變化趨于增加的面積占36.26%,趨于退化的面積占61.51%。

為了解不同植被類型未來變化的趨勢,分植被類型對其各自未來發展趨勢進行統計,繪制百分比堆疊圖如圖11。對不同植被類型未來發展趨勢的結構進行分析,有助于對不同植被發展狀況的監測。各植被類型內部總體上約有23%—37%的區域處于持續改善的方向發展,各植被類型中持續退化的百分比皆小于5%,需要注意的是由增變減類型在各類植被中都占不小的比例,由于人類活動在大尺度地理上作用能力是有限的,所以該變化產生的直接原因可能是由于氣候要素變化[15,19],但這種變化可能間接來自于人類活動。

圖11 不同植被類型NDVI未來變化趨勢

2.6 不同植被類型 NDVI與氣候因子相關性分析

為探究NDVI與氣候因子的相關性,選擇氣溫和降水為典型氣候因子,繪制NDVI與氣溫、降水的相關關系空間分布圖,并提取P<0.05顯著性水平的相關像元,如圖12。

圖12 NDVI與氣象因子的相關性空間分布

遼寧省NDVI與氣溫的相關系數在-0.849—0.776之間,空間上正相關像元所占比例為60.99%,負相關像元比例為39.01%,整體正相關性稍強。對NDVI與氣溫相關性進行顯著性檢驗,P值越低說明兩者的相關性越強烈,顯著性越好；為更直觀的分析NDVI與氣溫的相關關系,提取P<0.05顯著性水平的相關性像元。可以觀察到氣溫對NDVI的作用力整體呈東北-西南走向分布,西南部分以負相關為主,東北部分以正相關為主,氣溫正相關區域主要集中在遼河平原主體,圍繞城市和河流分布,氣溫負相區域主要集中在環渤海和黃海東北岸分布。

遼寧省NDVI與降水的相關系數在-0.673—0.856之間,空間上正相關像元所占比例為95.39%,負相關像元所占比例為4.68%,整體上以正相關關系為主。對NDVI與降水相關性進行顯著性檢驗,P值越低說明兩者的相關性越強烈,顯著性越強；為幫助直觀的分析NDVI與降水的相關關系,提取P<0.05顯著性水平的像元。可以觀察到降水對NDVI的作用力為平行于遼河,分布在南北兩側的東北-西南走向的相關性區域,以121.5°E為軸,出現南北兩個正相關集聚區,北部以阜新為核心出現一個極高正相關的分布區,南部出現一個以大連瓦房店為核心的極高正相關分布區。降水負相關性高值區主要呈現出與山地丘陵走勢接近的分布形態,這與張亮亮等[8—9]研究結果具有一致性。

對不同植被類型NDVI與氣溫、降水相關系數進行統計得到表4。不同植被類型與氣溫相關性強度差異較大,以不同植被與氣象因子相關性的均值衡量該植被類型與該氣象因子的驅動方向。草原與氣溫負相關關系的面積占61%,針葉林植被與氣溫負相關關系面積占57.07%,農田和林灌草地帶與氣溫相關關系均值雖為負值,但僅為-0.01,并且正負相關面積均在50%上下,并未明顯表現出與氣溫的相關關系；落葉闊葉林、常綠闊葉林與氣溫正相關性更強,正相關植被面積均超過80%。草原型植被和針葉林植被表現出與氣溫較強的負相關關系,這類植被類型在空間上呈現出趨冷的特點,其中針葉林植被在海拔高度和緯度分布上體現出趨冷的特點,草原型植被在緯度和海陸位置上體現出趨冷的特點。

表4 不同植被類型與氣象因子相關性

不同植被類型與降水相關性系數普遍為正,表示各植被類型與降水量的關系普遍呈現正相關關系,即降水越多植被覆蓋情況越好,以草原型植被最為典型,降水對農田型植被的影響低于草原型植被,可能是由于農田除降水外,還受人工灌溉影響,因此農田與降水相關性較草原更低。

3 討論與結論

3.1 討論

本文利用ESA CCI-LC提供的植被類型劃分數據,對遼寧省不同植被類型生長季NDVI時序變化、穩定性和未來發展趨勢進行研究,并將其與氣溫和降水因子進行相關性分析。

通過繪制不同植被類型生長季逐月NDVI箱型圖,定性評估了不同植被類型受環境影響的大小,其結果與本文利用變異系數所求結果基本一致,均顯示出喬木型植被的穩定性高于草原型植被,這與孫銳等[14]對黃土高原不同植被類型穩定性研究結果相一致；但需要注意的是,影響不同植被類型箱型圖形態的要素很多,除各植被類型自身穩定性因素以外,還可能會受以下原因影響：首先,同一植被類型在空間上的分布可能不是連續的,而由經緯度或海拔變化引起的水熱差異可能對不同地區同類植被的生長過程產生影響；其次,研究樣本的數量過少可能會導致箱型圖受到極端值影響；最后,混交型植被的箱體形態受控因素復雜。以林灌草地帶為例,該植被類型是灌叢、鑲嵌草地、鑲嵌林地的組合類型,是一種由喬木型植被、灌叢植被和草原型植被組合而成的混交型植被類型,所以影響其NDVI值的因素也較為復雜[31]。所以該方法對于討論地理跨度較大的研究區可能并不合適。

討論NDVI與降水、氣溫的相關性關系時,發現降水負相關性高值區主要呈現出與山地丘陵走勢接近的分布形態,這與張亮亮等[8—9]研究結果具有一致性。但不同之處在于張亮亮等選取的指標為坡向和高程,本文選取的指標為降水量,兩類指標存在一定的影響關系,但仍需在以后的研究中進行思考;另外，一些學者認為NDVI應當為糧食作物不同生育期的生長監測提供信息和技術支持，所以未來應當從保障糧食安全的角度出發開展相關研究[32]。

本文在選取影響因子時僅考慮了氣溫和降水兩個氣象因子,未能討論NDVI與高程、土壤、坡向和人為因素的關系,例如,本文在研究中發現降水對農田型植被的影響低于草原型植被,可能是由于農田除降水外,還受人工灌溉影響,因此農田的穩定性較草原更高。所以在后續的研究中,需要更綜合的考慮各類自然和人為因素對植被NDVI變化的影響。

3.2 結論

基于ESA CCI-LC遼寧省植被類型的劃分,結合多種分析方法,對遼寧省整體和不同植被類型進行時序變化分析,未來可持續性分析、穩定性分析,并對不同植被類型對氣象因子的響應進行初步分析,結果表明：

(1)不同植被類型在生長季的生長趨勢基本一致,NDVI均值從高到低分別為落葉闊葉林>常綠闊葉林>針葉林植被>林灌草地帶>農田>草原；

(2)各植被類型在生長季表現出不同的生長習性：闊葉林植被具有生發快,緩凋落的特征,草原型植被有緩生發,快凋落的特征,混合植被類型有過渡性生長習性；

(3)利用多種方法對不同植被類型年際穩定性進行定量和定性分析的結果基本一致,即草原型植被穩定性低于喬木型植被,農田型植被由于人工灌溉影響,整體較為穩定；

(4)各植被類型中增長趨勢最快的植被類型為草原型植被,增速趨勢達到顯著水平的有農田、草原、林灌草地帶,增長趨勢通過極顯著水平的植被類型為常綠闊葉林、落葉闊葉林、針葉林植被。未來遼寧省植被向好發展的部分占全部植被的36.26%,約有61.51%的植被將趨于退化,不同植被類型約有23%—37%的植被呈持續改善趨勢；

(5)遼寧各植被類型與降水整體相關性均為正；除草原和喬木植被外,其他植被類型與氣溫相關性不顯著,草原型植被和針葉林植被對氣溫的相關性為負相關。降水對遼寧省植被生長有較為明顯的促進作用。