川西高原近20 a植被物候變化及其對氣候變化的響應

孫夢鑫 ，張岳 ，辛宇 ，鐘鼎杰 ，楊存建 *

1.四川師范大學/西南土地資源評價與監測教育部重點實驗室，四川 成都 610068；2.四川師范大學地理與資源科學學院，四川 成都 610068

隨著全球溫室氣體排放增加，引起了全球范圍內的氣候變化，植被的物候期也發生了改變，以適應氣候變化的影響（王連喜等，2010；徐滿厚等，2013）。植被物候的改變會影響生態系統中的水熱循環、碳循環機制以及植被凈生產力等，從而又反作用于氣候系統（Wang et al.，2019；李榮平等，2006；王連喜等，2010；曹沛雨等，2016；張艷可等，2021）。因此，研究植被物候變化對氣候變化的響應機制，了解植被物候變化的時空特征，對揭示氣候變化與植被物候之間的相互作用具有重要意義（Wang et al.，2019；何月等，2013）。

IPCC第5次評估報告表明，近百年來的人類活動以及氣候變化導致了全球氣溫上升（Christopher et al.，2014）。在全球變暖的大背景下，北半球大部分地區植被物候發生了變化，尤其對高緯度、高寒地區的影響顯著，主要表現為植被SOS提前、生長季長度延長（楊雪梅等，2016）。Wang et al.（2019）分析了北半球變暖間歇期的物候變化，研究表明在變暖間歇期內植被SOS、EOS沒有明顯的變化趨勢，溫度是控制物候變化的主要驅動力。青藏高原近幾十年增溫尤其顯著（Liu et al.，2000；Shi et al.，2014），出現了持續的暖冬和暖春現象（Yu et al.，2010；Zhang et al.，2013）。雖然針對該地區的植被物候變化有一系列研究，但研究結果卻不盡相同，有的甚至相互矛盾（宋春橋等，2011）。部分研究采用GIMMS NDVI3g數據反演青藏高原植被關鍵物候期，趨勢分析結果表明近30 a青藏高原植被關鍵物候期均在 2000年左右發生轉折，主要表現為返青季提前趨勢衰退并逐漸推遲，生長季節長度縮短，生長季結束期提前（Yu et al.，2010；Piao et al.，2011；Yu et al.，2012；孔冬冬等，2017）。有研究表明冬季溫度升高對植被春季物候的延遲效應強于春季溫度升高對植被物候的提前效應，造成植被SOS逐漸呈推遲趨勢，草原植被不能利用長期的熱有利條件也導致其生長季節縮短，而降水對植被物候的影響似乎不太明顯（Yu et al.，2010；Yu et al.，2012）。Piao et al.（2011）發現春季溫度每上升1 ℃植被SOS平均提前4.1 d，由于物候趨勢轉折點前后不同的溫度趨勢造成植被 SOS逐漸延遲，并且隨著海拔上升這種現象顯著增加。孔冬冬等（2017）的分析結果表明，溫度是物候變化的主要驅動因素，上年秋季和冬季溫度與生長季初期物候指標呈正相關，各月降水對物候的影響有明顯差異，上年秋冬季降水與植被SOS呈負相關，春季降水與植被SOS呈正相關，8月降水增加會延長植被EOS。而采用MODIS NDVI進行植被物候反演的研究表明，青藏高原地區植被返青時間在 2000年后仍然呈現持續提前的趨勢，植被生長季延長（Zhang et al.，2013；Shen et al.，2014；宋春橋等，2011）。Shen et al.（2014）發現除青藏高原西南地區植被 SOS顯著延遲，其余地區普遍呈提前趨勢（中部、東部），這種空間異質性使得整個高原地區植被SOS提前趨勢不顯著；Zheng et al.（2016）利用物候監測臺站數據分析了青藏高原近 30 a植被物候變化趨勢，結果表明該地區春夏物候期持續提前，并且2000年以后提前速度更快。Zhang et al.（2013）發現冬季和春季溫度上升可能是植被 SOS持續提前的主要驅動力，植被SOS提前可能延長植被生長季的長度。宋春橋等（2011）對青藏高原高寒植被物候變化的因素分析指出，溫度上升是影響植被生長季提前以及生長季延長的主要因素，而降水的影響并不顯著。Shen et al.（2014）發現在春季溫度持續上升的情況下，高原西南地區及高海拔地區的植被返青期呈現推遲趨勢，這可能是由于這些區域降水減少的因素，植被返青期在氣候變暖前提下主要受春季降水調節。Zheng et al.（2016）發現溫度變化是控制春、夏物候的主要因素并具有空間一致性，而對降水響應沒有統一的空間格局。

川西高原位于四川省西部、青藏高原東南緣，是重要的生態保護區和生態屏障（楊存建等，2012），目前對該地區植被的研究多以植被指數變化的研究為主（鄭勇等，2020；伍良旭等，2021），而對植被物候變化的研究較少。以往研究中僅使用單一的閾值提取大范圍植被物候信息（何月等，2013；吉珍霞等，2021；王貝貝等，2021），但不同類型植被生長的趨勢存在差異（陳效逑等，2009），僅使用單一閾值提取植被物候期的客觀性容易遭受質疑（丁登等，2007），因此本文采用不同的閾值提取川西高原地區 2001—2020年森林植被和草地的物候信息，并通過趨勢分析、偏相關分析研究該地區植被物候變化特征及其對季節性氣溫、降水的響應機制，從而為理解該地區植被物候變化與氣候變化的關系，進而為當地的生態保護和建設提供借鑒和參考。

1 研究區域與數據

1.1 川西高原地區概況

川西高原是青藏高原東南部的主要部分，屬于我國第二、三階梯的過渡帶，經緯度范圍為（97°21′—104°26′E；27°57′—34°11′N），總面積約 2.73×105km2。該區域平均海拔在4000 m以上，地勢起伏大，有明顯的垂直地帶性分異（圖 1）。受季風影響，雨熱同期、干濕分明，形成顯著的立體氣候，屬青藏高原山地氣候（王慶莉等，2021）；植被類型以高寒草甸、灌叢為主，土壤類型主要為高山草甸土（盧晨媛等，2021）。

1.2 數據來源與預處理

（1）MODIS NDVI數據：來源于16 d植被指數合成產品（MOD13Q1），空間分辨率為250 m，時間跨度為2001—2020年，共460期；土地覆蓋數據使用的是MCD12Q1土地覆蓋產品，空間分辨率為500 m，分別為2001年和2019年兩期數據，重采樣為250 m，本研究選取用途廣泛的國際地圈——生物圈計劃（International Geosphere-Biosphere Programme，IGBP）分類體系，該產品有較高的分類精度，全球總體分類精度為73.6%（Friedl et al.，2002），中國土地覆蓋數據（MICL Cover）使用了IGBP 分類體系（Ran et al.，2012；冉有華等，2009）。吳偉等（2021）研究中國西南地區植被生態系統時采用了MCD12Q1產品中的IGBP分類體系，曹云等（2020）也使用了MCD12Q1產品中的IGBP分類體系分析西南地區森林植被的時空變化。以上兩種數據均可從（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）免費下載，衛星軌道號均為h26v06、h26v05。DEM數據使用SRTM產品，分辨率為30 m，數據可從（http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/）免費下載。以上數據下載和預處理工作利用Google Earth Engine（https://code.earthengine.google.com/）云平臺進行。

（2）物候站點數據：來自于國家科技資源共享服務平臺（http://rs.cern.ac.cn/index.jsp）；本文選取了茂縣和貢嘎山兩個生態站（圖 1）的監測數據，該數據分別記錄了兩個地區草本植物和森林植被的物候信息。根據吉（吉珍霞等，2021）的研究將草地的SOS定為萌芽期，EOS定為枯黃期；森林植被的SOS定為展葉期，EOS定為葉變色期；計算兩個站點草地和森林植被的逐年平均 SOS和EOS用于物候驗證。

圖1 川西高原區域概況Figure 1 Regional overview of western Sichuan Plateau

（3）氣象數據：溫度和降水站點數據來源于中國氣象數據網提供的日值數據集（http://data.cma.cn/），共58個站點，跨度為2000—2020年；先將其預處理為季節性（冬季：11—3月；春季：4—6月；夏季：7—8月；秋季：9—10月）平均溫和總降水。各季節根據青藏高原地區四季物候方法劃分（范思睿等，2011），在Arcgis 10.4中用克里金插值法將站點數據插值為柵格數據。

（4）植被范圍提取：川西高原植被類型主要有常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、混交林、郁閉灌叢、木本稀樹草原、稀樹草原、草地。稀樹草原植被主要分布在青藏高原東部的邊緣地帶，由于人類干擾導致森林植被退化，在草山、草坡上形成了獨特的植被景觀（宋歌，2020）。本文沒有將常綠針葉林、常綠闊葉林納入研究范圍，并將剩余植被分為草地與森林植被兩種植被類型。提取兩期土地利用類型未變化且屬于植被的區域，再去掉460期NDVI數據平均值低于0.1的像元，這些像元可視為非植被（鄭勇等，2020）；將土地利用類型未變化的區域與NDVI平均值大于0.1的區域取交集得到最終的研究范圍（圖2）。

圖2 植被類型分區Figure 2 Vegetation type zoning

2 研究方法

2.1 NDVI時間序列數據重構

Savitzky-Golay（S-G）濾波方法可以在很大程度上保留NDVI變化曲線的原始特征，避免過度擬合并有效消除數據噪聲，高保真的實現NDVI時間序列數據重構（何月等，2013；程琳琳等，2019；胡順石等，2020）。其公式為：

式中：

Yi+j——原始NDVI序列數據；

Yj——濾波后NDVI序列數據；

j——數據序列中第j個數據點；

Ci——第i個數據點的濾波系數；

N——滑動窗口大小（2m+1）；

m——窗口寬度（賈文雄等，2016）。

2.2 物候期提取

本文采用了Jonsson et al.（2002）提出的動態閾值法提取川西高原的植被物候信息，由于各自研究區和植被類型的差異等，許多學者在研究植被物候時積極嘗試使用不同閾值以準確提取物候信息。本文經過反復實驗并且與地面監測數據相結合，在TIMESAT 3.3（Jonsson et al.，2002；Jonsson et al.，2004）中將森林植被的生長開始期和結束期的閾值定為40%、45%，草地的生長開始期和結束期的閾值定為20%、55%。

2.3 植被物候趨勢分析

本文采用Theil-Sen Median（Sen）趨勢分析和Mann-Kendall非參數檢驗方法對川西高原植被物候變化進行了斜率估算和顯著性檢驗（袁麗華等，2013）。其公式為：

式中：

xj和xi——像元在j年和i年的NDVI值（袁麗華等，2013）；

S——物候變化趨勢。當S＜0時物候呈提前趨勢，S＞0時物候呈推遲趨勢（吉珍霞等，2021）；Mann-Kendall非參數檢驗方法的具體原理見袁麗華等（2013）的研究。

2.4 偏相關分析法

采用偏相關分析方法逐像元計算冬、春季的平均氣溫、總降水和夏、秋季的平均氣溫、總降水分別對植被SOS和EOS的相對影響，并對其進行顯著性檢驗。偏相關系數的計算公式為（張婷等，2021）：

式中：

R——偏相關系數；

a——植被物候；

T和P——分別為氣溫和降水。RaT.P表示P固定時，a與T的偏相關系數；R＞0為正相關，R＜0為負相關。

3 結果與分析

3.1 物候精度驗證

利用茂縣和貢嘎山兩個物候監測站點構建直徑為3 km的緩沖區，分別計算緩沖區內遙感數據提取的物候信息逐年平均值以及兩個站點草地和森林植被的逐年平均SOS和EOS用于物候驗證，并用相關系數（r）、均方根誤差（RMSE）、偏差（BIAS）來評估遙感數據提取的物候信息精度（圖3）。如圖 3所示遙感數據提取的物候數據與站點監測數據的相關系數（r）均大于 0.6（P＜0.05）、偏差 (BIAS)≤±1，兩者除個別數據的誤差大于16 d，總體上其誤差基本都在16 d以內。考慮到遙感數據的時效性，這種誤差在可接受的范圍，從遙感數據提取的物候信息能夠反映川西高原植被物候的基本情況，可以進行下一步分析與研究（謝寶妮等，2015；吉珍霞等，2021；王貝貝等，2021）。

圖3 川西高原遙感物候與站點實測數據比較Figure 3 Comparison of remote sensing phenology and site measured data in the western Sichuan Plateau

續圖3 川西高原遙感物候與站點實測數據比較Continued figure 3 Comparison of remote sensing phenology and site measured data in the western Sichuan Plateau

3.2 川西高原植被物候空間分布特征

2001—2020年川西高原植被平均SOS主要集中在70—130 d（圖4a），即3月中旬到5月上旬，占比為87.74%（圖5a）。其中，草地平均SOS主要集中在70—130 d，占比為91.14%（圖6b）；森林植被平均SOS主要集中在100—140 d，占比為66.93%（圖6a）。阿壩州草地平均SOS空間變化比甘孜州小，主要集中在 90—110 d；甘孜州草地平均SOS主要集中在100—130 d，南北變化幅度大。森林植被平均SOS總體上由東向西、由南向北變晚。

圖4 2001—2020年川西高原植被SOS、EOS均值空間分布Figure 4 Spatial distribution of mean values of SOS and EOS of vegetation on the western Sichuan Plateau from 2001 to 2020

圖5 2001—2020年川西高原植被平均SOS、EOS比重Figure 5 The average SOS and EOS proportions of vegetation on the western Sichuan Plateau from 2001 to 2020

圖6 草地與森林植被平均SOS、EOS比重Figure 6 Average SOS and EOS proportions of grassland and forest vegetation

川西高原植被平均 EOS空間分布更集中（圖4b），主要集中在260—290 d，即 9月下旬到10月下旬，占比為81.07%（圖5b）。草地平均EOS主要集中在260—290 d，占比為86.66%（圖6d）；森林植被平均EOS主要集中在280—330 d，占比為69.55%（圖 6c），晚于 330 d的比重也較大，為15.83%。阿壩州、甘孜州北部以及中部高山地區的草地平均EOS空間變化較小，主要集中在260—280 d；甘孜州東南部與雅礱江南部河谷草地平均 EOS空間差異大，總體晚于280 d。森林植被平均EOS空間分布均勻，整體比草地晚。綜上所述，川西高原植被平均SOS空間差異比平均EOS大，草地平均SOS、EOS整體早于森林植被，且草地平均SOS、EOS比森林植被更集中。

3.3 川西高原植被物候時間變化特征

使用Theil-Sen Median（Sen）趨勢分析方法逐像元計算了 2001—2020年川西高原植被物候的變化趨勢（圖 7）。植被 SOS呈提前趨勢的像元占65.91%（通過Mann-Kendall顯著性檢驗的像元占比約為14.47%，α=0.05，圖7a），從提前速率上來看川西高原植被SOS平均提前2.4 d·(10 a)-1；草地中55.36%的像元SOS整體提前0—9 d·(10 a)-1，森林植被55.73%的像元SOS整體提前0—9 d·(10 a)-1。植被 EOS呈推遲趨勢的像元占 61.1%（通過Mann-Kendall顯著性檢驗的像元占比約為7.59%，α=0.05，圖7b），從推遲速率上來看川西高原植被EOS平均推遲 1.4 d·(10 a)-1。草地 57.15%的像元EOS整體推遲0—9 d·(10 a)-1；森林植被34.47%的像元EOS整體推遲0—9 d·(10 a)-1。圖8反映了川西高原草地與森林植被物候的年均值變化。Sen趨勢分析得出，草地與森林植被 SOS分別平均提前2.4 d·(10 a)-1、2.3 d·(10 a)-1；草地與森林植被 EOS分別平均推遲 1.4 d·(10 a)-1、2.2 d·(10 a)-1。可以看出，草地與森林植被 SOS提前的平均速率大致相同，而草地推遲的平均速率比森林植被小；總體上植被SOS平均變化速率大于EOS。

圖7 2001—2020年川西高原植被SOS、EOS變化趨勢Figure 7 Variation trends of SOS and EOS of vegetation on the Western Sichuan Plateau from 2001 to 2020

圖8 草地與森林植被SOS、EOS年均值變化趨勢Figure 8 Change trend of annual average value of SOS and EOS of grassland and forest vegetation

將Sen趨勢分析結果和Mann-Kendall顯著性檢驗的結果合并，可以反映出2001—2020年川西高原地區植被物候變化趨勢的空間特征。Z值為Mann-Kendall顯著性檢驗在0.05置信水平上的檢驗結果，當Z的絕對值大于1.96時說明植被物候發生了顯著變化，Z的絕對值小于1.96則說明植被物候變化不顯著。Sen分析結果與Mann-Kendall結果結合得到圖9，從圖9a中可以看出，SOS顯著提前的區域主要分布在川西高原北部，其中，草地SOS顯著提前的占比為13.36%；輕微提前和輕微推遲分別占 52.67%、32.6%，并且散落分布在整個區域；顯著推遲占1.37%，主要分布在甘孜州東南部。森林植被SOS顯著提前的占比為11.85%，輕微提前和輕微推遲分別占 52.97%、34.18%，顯著推遲占 1%，總體上分布均勻。圖9b中植被EOS顯著提前和推遲的區域主要集中在阿壩州北部的若爾蓋草原與甘孜州中部的沙魯里山，以草地為主；草地EOS顯著提前占比為 4.3%，輕微提前和輕微推遲分別占33.71%、58.91%，顯著推遲占 3.08%，空間上分布均勻。森林植被EOS顯著提前占比為4.17%，輕微提前和輕微推遲分別占42.54%、48.06%，顯著推遲占5.23%，分布均勻。通過上述分析可以看出，川西高原植被物候以輕微變化為主，分布較為均勻，發生顯著變化的集中于個別區域，主要是植被 SOS。川西高原植被物候各變化類型所占百分比見表1。

圖9 2001—2020年川西高原植被物候變化空間分布特征Figure 9 Spatial distribution characteristics of vegetation phenology changes in the Western Sichuan Plateau from 2001 to 2020

表1 川西高原植被物候變化各類型所占百分比Table 1 Percentage of various types of vegetation phenology changes in the Western Sichuan Plateau %

3.4 氣溫、降水對物候變化的影響

本文將冬季、春季的總降水、平均溫度和SOS進行偏相關分析，將夏季、秋季的總降水、平均溫度和EOS進行偏相關分析；采用一元線性回歸模型逐像元計算季節性氣候要素20 a變化趨勢（圖10）。冬季、春季降水量呈增加趨勢主要分布于高原北部和東部，高原南部和西部主要呈減少趨勢，秋季降水量呈增加趨勢的像元比例最大，而夏季降水量呈減少趨勢的像元比例較大；4個季節平均溫度呈上升趨勢的像元比例都較大，呈下降趨勢的比例較小，并且呈下降趨勢的區域較為固定。

偏相關分析的結果如圖 11所示。冬季降水與草地SOS、森林植被SOS的平均偏相關系數分別為-0.04、0.06（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占7.46%、5.57%），與草地SOS呈負相關關系的像元比例為55.15%，而44.85%的區域呈正相關關系；與森林植被 SOS呈正相關關系的像元比例為61.49%，而38.51%的區域呈負相關關系。春季降水與草地SOS、森林植被SOS的平均偏相關系數分別為0.03、-0.02（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占4.52%、5.45%），與草地SOS呈正相關關系的像元比例為 56.58%，而呈負相關的像元占43.42%；與森林植被SOS呈正相關關系的像元比例為46.45%，而呈負相關的像元占53.55%。冬季溫度與草地SOS、森林植被SOS的平均偏相關系數分別為-0.02、-0.01（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占6.15%、5.06%），與草地SOS呈負相關和正相關關系的像元分別占51.88%和48.12%，與森林植被 SOS呈負相關和正相關關系的分別占51.43%和 48.57%。春季溫度與草地 SOS、森林植被SOS的平均偏相關系數分別為-0.15、-0.14（通過P=0.05顯著性檢驗的像元占比約分別占9.91%、10.04%），與草地SOS呈負相關和正相關關系的分別占74.12%和25.88%，與森林植被SOS呈負相關和正相關關系的分別占71.03%和28.97%。從偏相關分析來看，川西高原植被SOS主要受春季溫度的影響，暖春會使大部分地區植被SOS提前；冬季溫度上升使植被 SOS出現提前的區域略大于植被SOS出現推遲的區域，但總體上兩種情況的占比相對均衡，這說明冬季溫度上升并不足以使植被SOS出現普遍的提前。草地、森林植被SOS對冬、春季降水量變化的響應沒有明顯的規律，圖 10中可以看出高原北部冬、春兩季的降水量呈增加趨勢，南部呈減少趨勢，這種變化趨勢使植被SOS提前或推遲的情況都有發生，這說明冬、春兩季降水量的增加或減少一方面能使一些區域的植被SOS提前，另一方面也能使一些區域的植被 SOS推遲，總體上冬、春季降水量變化對植被SOS的影響具有較大的空間差異。

圖10 溫度、降水變化趨勢Figure 10 Change trend of temperature and precipitation

圖11 2001—2020年川西高原植被物候與季節性溫度、降水的偏相關系數Figure 11 Partial correlation coefficients of vegetation phenology, seasonal temperature and precipitation in the western Sichuan Plateau from 2001 to 2020

圖11中夏季降水與草地EOS、森林植被EOS的平均偏相關系數分別為0.11、-0.01（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占6.86%、3.45%），與草地EOS呈負相關和正相關關系的分別占 29.6%和70.4%，與森林植被EOS呈負相關和正相關關系的分別占51.59%和48.41%；秋季降水與草地EOS、森林植被EOS的平均偏相關系數分別為0.08、0.05（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占 5.68%、4.89%），與草地EOS呈負相關和正相關關系的分別占35.78%和64.22%，與森林植被EOS呈負相關和正相關關系的分別占42.21%和58.79%。夏季溫度與草地 EOS、森林植被 EOS的平均偏相關系數均為 0.01（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占4.6%、7.09%），與草地EOS呈負相關和正相關關系的分別占47.65%和52.35%，與森林植被EOS呈負相關和正相關關系的分別占48.88%和51.12%；秋季溫度與草地 EOS、森林植被EOS的平均偏相關系數分別為0.21、0.03（通過P=0.05顯著性檢驗的像元分別占17.44%、9.13%），與草地EOS呈負相關和正相關關系的分別占21.09%和78.91%，與森林植被 EOS呈負相關和正相關關系的分別占45.33%和54.67%。偏相關分析結果表明，秋季平均溫上升是植被EOS發生延遲的主要因素，尤其是草地EOS受秋季影溫度上升的影響，大部分區域出現EOS延遲的現象，而夏季溫度上升使草地和森林植被EOS發生延遲的占比都稍大于使EOS發生提前的占比，兩種情況的占比也相對均衡。夏季降水量呈減少趨勢的區域大多為草地，且主要與草地EOS呈正相關關系，這說明夏季降水量減少會使草地EOS提前，而森林植被區域夏季降水量主要呈增加趨勢，但對其EOS的影響不明顯；秋季降水量主要與植被EOS呈正相關，這說明秋季降水量增加會使植被EOS出現延遲，但草地對秋季降水量的敏感性要強于森林植被。

4 討論

本文使用空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d的MODIS NDVI數據提取川西高原20年的植被物候信息，與以往的研究相比具有較高的空間精度（謝寶妮等，2015；孔冬冬等，2017）。此外，以往研究（何月等，2013；吉珍霞等，2021；王貝貝等，2021）大多使用單一的動態閾值方法不同，本文采用兩種動態閾值分別提取川西高原地區森林植被和草地的物候信息，并與茂縣和貢嘎山物候監測站的多年物候信息進行驗證，結果表明兩者的相關系數較高，物候日期的誤差基本在16 d以內，遙感數據提取的植被物候信息具有較高的精度。地面監測數據記錄的是植被短時間內的變化狀態，但植被大范圍的展葉、凋落是一個循序漸進的過程，遙感衛星在感知地表植被變化時存在一定的滯后性（劉嘯添等，2018），所以本文從遙感影像中提取的物候信息普遍晚于監測數據，這也符合遙感衛星感知地表植被變化存在滯后這一事實。

在全球變暖的大背景下，植被的生長受到影響，物候規律發生改變，使得植被生長季開始期提前到來，而生長季結束期發生推遲，許多學者的研究已證明了該觀點（何月等，2013；謝寶妮等，2015；楊雪梅等，2016；吉珍霞等，2021；王貝貝等，2021；楊琪等，2021），本文對川西高原植被SOS、EOS的趨勢分析結果也符合這一觀點，SOS整體呈提前趨勢，EOS整體呈推遲趨勢。王云川（2017）得出2001—2015年川西高原SOS平均提前約2.7 d·(10 a)-1、EOS平均推遲約4.2 d·(10 a)-1，由于研究時段的不同，本研究得出的結果是SOS平均提前約2.4 d·(10 a)-1、EOS 平均推遲約 1.4 d·(10 a)-1，但該區域植被 SOS總體呈提前趨勢、EOS總體呈推遲趨勢的結論相同。也有研究表明青藏高原地區的植被SOS 呈推遲趨勢（Yu et al.，2010；Piao et al.，2011；Yu et al.，2012；孔冬冬等，2017），這些研究都基于GIMMS NDVI3g數據反演植被物候期，但青藏高原地區的GIMMS NDVI3g數據可能受氣溶膠濃度的影響，在 4—6月存在數據質量問題，這與植被返青期重疊，因此從GIMMS NDVI3g數據集中提取的植被 SOS表現出推遲的趨勢，而 SPOT VEGETATION（SPOT-VGT）和MODIS NDVI兩種數據反演青藏高原地區植被 SOS具有相同的提前趨勢，植被SOS變化趨勢相反是由于數據源不同造成的（Zhang et al.，2013）。AVHRR NDVI數據集提取的植被 SOS與 MODIS NDVI、EVI以及SPOT-VGT提取的植被 SOS在部分區域具有相反的變化趨勢，這和傳感器對植被生長的響應不同有關。利用MODIS NDVI、EVI以及SPOT-VGT數據集提取的植被 SOS在青藏高原中東部地區呈持續提前的趨勢，3種數據集反演結果整合后的平均值也表明川西高原地區SOS呈提前趨勢，同時青藏高原地區 SOS變化趨勢空間差異大，由于西南部SOS的顯著延遲弱化了其余地區 SOS提前對高原整體SOS趨勢走向的影響，造成整體上青藏高原地區植被 SOS 趨勢不顯著（Shen et al.，2014）。MODIS NDVI數據反演藏北地區的植被物候變化，結果同樣是植被SOS呈提前趨勢、EOS呈推遲趨勢（宋春橋等，2011）。本文利用MODIS NDVI數據反演川西高原植被物候變化，通過分析后發現后SOS呈提前趨勢、EOS呈推遲趨勢，這與前人的研究結論是相同的（Zhang et al.，2013；Shen et al.，2014；王云川，2017）。但由于受遙感觀測數據長度的限制，植被物候變化趨勢仍需要更長期的觀測數據來驗證，同時整合多種數據集反演的物候結果，以便一定程度上消除由數據質量引起的物候反演時產生的不確定性（Zhang et al.，2013；Shen et al.，2014）。

季前溫度尤其是春季溫度，是控制植被SOS的主要因素，春季溫度的上升可以使植被提前結束冬眠，導致植被SOS提前（Zhang et al.，2013；叢楠等，2016；Wang et al.，2019；周穩等，2021）。本文的研究結果也符合這一觀點，春季平均溫度上升導致川西高原大部分區域植被SOS提前；但暖春也有可能使植被SOS推遲，春季升溫加劇地表的蒸散，植被生長無法獲取充足的水分，從而使返青期推遲（吉珍霞等，2021）。溫暖的冬季能夠使植被獲得足夠的積溫，促進生長季節的提前到來（何月等，2013）。當年 1、2月溫度升高可以使植被提前達到生長發育所需的有效積溫（孔冬冬等，2017），這可能是川西高原地區冬季溫度升高部分植被SOS提前的原因。Zhang et al.（2013）也認為青藏高原過去30 a植被SOS持續提前，可能與冬春兩季溫度上升有關；但冬季溫度強烈變暖，植被可能無法獲得有效的冷凍積累，從而延遲進入冬眠，植被遭受凍害的威脅也會增加，導致植被SOS出現推遲（Yu et al.，2010；Fu et al.，2015；Wang et al.，2020；周穩等，2021）。這可以解釋本文研究結果中為什么冬季平均溫上升，而有相當一部分植被SOS出現推遲的現象。而Yu et al.（2010）和Zhang et al.（2013）得出的植被SOS變化趨勢以及使用的氣象數據不同，可能是導致兩者結論不同的原因。偏相關分析的結果表明，川西高原植被SOS對冬春季降水的響應沒有明顯的規律，空間差異較大，這與之前的研究一致（Yu et al.，2012；Zheng et al.，2016；宋春橋等，2011），Shen et al.（2014）卻發現在青藏高原西南部植被 SOS顯著推遲可能是季前降水量減少導致的，而中東部地區是否存在這種現象尚不明確。川西高原植被EOS對秋季溫度的響應最顯著，并且秋季溫度升高能夠使大部分植被EOS推遲，這與若干學者（Wang et al.，2019；吉珍霞等，2021）的研究結論一致。秋季溫度升高導致植被光合作用增強，減緩植被葉綠素退化，可以使生長季得以延長（Liu et al.，2016；孔冬冬等，2017）。夏季平均溫度升高，使地表蒸發加劇，加上暖秋的影響，對植被生長產生水分脅迫，會使植被提前結束生長（Chen et al.，2020）；生長季溫度上升，植被發育更快、更旺盛，提前到達生長周期的終點（Yu et al.，2012），也可能是夏季平均溫上升使部分植被EOS提前的因素。而隨著夏季溫度上升，EOS呈推遲趨勢的那部分地區，可能是由于升溫對其生長季延長的影響更直接（宋春橋等，2011）。雖然夏季草地分布地區的降水主要呈減少趨勢，并且與EOS呈正相關關系的比例較大，但草地 EOS并沒有出現顯著提前，反而以推遲趨勢為主，這可能是因為秋季降水大范圍增加而緩解了水分脅迫（Liu et al.，2016；Zhang et al.，2020），同時加上秋季溫度上升的共同作用，使夏季降水減少帶來的影響降低；森林植被對夏秋降水的響應并不明顯，這可能是草地與森林植被生理特性（如根系發育、葉面積等）不同導致的。不同植被類型具有不同的生理特性，對降水、溫度的敏感性不同（Ying et al.，2020）。所以，草地與森林植被對氣溫、降水的響應，以及SOS與EOS的對氣候變化的響應復雜程度存在差異。本文從氣溫、降水兩方面分析植物被候變化的響應機制，能夠揭示出的物候變化機制的有限性，因為植被物候變化是一個復雜的生態過程，不同環境要素與植被物候的響應機制是不同的（如氣溫、降水、光照、土壤溫度、海拔等）（Wang et al.，2019；劉嘯添等，2018）。因此，研究多種環境要素與植被物候變化的響應機制是未來關注的重點（Chen et al.，2020；Wang et al.，2020；周穩等，2021）。

5 結論

該研究采用不同的動態閾值提取具有不同物候特征的植被的物候信息，具有較高的精度，可以為基于遙感的植被物候研究提供借鑒和參考。（1）川西高原植被平均 SOS集中在 70—130 d，平均EOS集中260—290 d，SOS的空間分布差異比EOS大，草地平均SOS、EOS早于森林植被。（2）植被 SOS呈提前趨勢、EOS呈推遲趨勢的像元占比均大于60%，整體上SOS平均提前2.4 d·(10 a)-1、EOS平均推遲1.4 d·(10 a)-1，植被SOS發生顯著變化的較多。（3）SOS主要受春季溫度控制且兩者主要呈負相關關系，暖春能夠使植被返青季提前；冬季溫度與植被 SOS呈正相關和負相關的占比大致相同；冬春季降水對SOS的影響沒有明顯規律。（4）EOS主要受秋季溫度控制，兩者主要呈正相關關系，秋季溫度上升對植被EOS有推遲效應；夏季溫度與植被 EOS呈正相關和負相關的占比大致相同；夏秋季降水對草地EOS的影響較強且以正相關為主，對森林植被的影響不明顯。

致謝：感謝三位匿名評審專家對研究提出寶貴的修改建議，這些寶貴的修改建議對本文的進一步完善和提升起到了重要作用。