基于FY3/MERIS NDVI的遼寧省植被動態及與氣候因子關系研究

宋昀地　史洪杰　馮銳　紀源　盛晶博

摘要：基于風云三號衛星歸一化植被指數（NDVI）數據和平均溫度、平均水汽壓、降水量、日照時數等9種氣候因子數據，采用趨勢分析、Pearson相關系數等方法，開展2009年-2019年遼寧省全域及分區域NDVI與氣候因子相關性和時間滯后性分析。結果表明：遼寧省NDVI與平均水汽壓相關性最好，與日照時數相關性最差；分區域NDVI與氣候因子的相關性，除遼南外，與NDVI相關系數均高于全省。除平均相對濕度外，植被生長季（4-10月）NDVI與氣候因子相關性均低于全年。降水量、氣溫和地溫對NDVI的影響均存在著一定程度的時間滯后性，并且對植被生長茂盛期的影響要更為滯后。

關鍵詞：遼寧省；MERIS NDVI；氣候因子；相關性；滯后性

中圖分類號：X16 文獻標志碼：A

前言

由于自然資源開發過度，土地生產力被破壞。研究氣候變化對植被的影響，有助于植被恢復，改善生態環境。NDVI是植被生長狀態及植被覆蓋的最佳指示因子，被廣泛用于植被長勢監測和植被一氣候關系等研究。研究表明，氣溫、降水量、濕度和季節等氣候因素均對NDVI值產生顯著的影響。在進行ND-VI與氣候因子關系的研究時，需要針對特定的研究區域和時間范圍進行更深入的分析和探討。目前，風云衛星的數據積累已超過12年，具有監測全球生態環境變化和自然災害的能力。但FY3/MERIS NDVI數據與氣候因子的關系研究較少。文章基于FY3/MERIS NDVI數據集，選取平均溫度、最高溫度、最低溫度、地表溫度、5cm地溫、平均水汽壓、降水量、相對濕度、日照時數9種氣候因子，采用數理分析方法，開展2009年-2019年遼寧省植被動態變化分析及其對氣候變化的響應，為遼寧省植被恢復、生態系統安全保障、水土保持以及生態經濟可持續發展的實現提供科學依據。

1 研究區概況

遼寧省位于歐亞大陸東岸，南北橫跨4個緯度，東西縱覽7個經度，大小河流多達300多條，水系發達，多年平均降水量約在600-1100mm之間，東南多西北少，東濕西干，空間差異性明顯。遼寧省多年平均氣溫約7℃-11℃，由南向北氣溫遞減，遼東沿海地區受到海洋性氣候影響，冬季降溫和春季回溫相對于內陸地區較為緩慢。地勢北高南低，山地丘陵分列東西，依據地理特征及氣候條件，將遼寧省分為5個區域（遼北、遼西、中部、遼南、遼東）（如圖1所示），針對遼寧省全域和5個不同區域分別進行植被變化及其對氣候因子的響應分析。

2 材料與方法

2.1 數據及處理

FY3/MERSI數據來源于遼寧省氣象局地面直收站，以FY3B/MERSI為主，FY3A/MERSI作為補充，數據分辨率250m，采用等經緯度投影，經定位校正后進行逐日 NDVI計算，通過最大值合成法建立旬值NDVI，利用SG濾波生成2009年-2019年遼寧省NDVI數據集。

氣象數據來自遼寧省氣象局61個觀測站點，主要包括2009年-2019年全省61個站點的平均溫度、最高溫度、最低溫度、地表溫度、5cm地溫、平均水汽壓、降水量、相對濕度、日照時數數據。通過質量控制檢測出錯誤數據，采用剔除或用多年平均值取代等方式修正錯誤數據，對缺測數據進行了插補處理，訂正后的氣候要素數據具有較好的連續性。

2.2 研究方法

2.2.1 相關分析

采用皮爾遜（Pearson）相關系數進行NDVI與各氣候因子的相關分析，Pearson相關系數的變化范圍為-1到1，絕對值越大代表擬合程度越高。計算公式如式（1）：

式（1）中，r為相關系數，n為研究時段年數；X、Y為相關分析的兩個變量，Xi、Yi分別為樣本值。

2.2.2 滯后性分析

植被對氣候變化的響應存在滯后效應，利用滯后相關系數分析遼寧省植被生長季NDVI對氣候響應的滯后性，將旬NDVI最大值與同期、前1旬、前2旬、前3旬……的旬氣候數據進行相關性分析，根據相關系數進行統計學分析，并對相關系數進行顯著性檢驗，當P<0.05時，說明二者線性相關，相關系數越大，兩者間相關性越強。通過比較相關性的大小來確定時間滯后關系。計算公式如式（2）：

R=max{R0，R1，R2，…，R-1，Rn} 式（2）

式（2）中，R為最大的相關系數，R0，R1，…，Rn分別為NDVI與同期、前1旬……前n旬氣候因子間所計算出的相關系數。若R=Rn，則NDVI對這一氣候因子變化響應的滯后時間為n旬。

3 結果分析

3.1 NDVI時空變化特征

基于2009年-2019年遼寧省NDVI數據集，利用ENVI進行時序變化趨勢率計算，得到遼寧省旬NDVI變化趨勢率。2009年-2019年遼寧省NDVI變化趨勢率在-0.001a-1-0.0017a-1之間，NDVI變化不明顯。

基于2009年-2019年遼寧省NDVI數據集，將5個區域內的NDVI進行平均計算，得到2009年一2019年遼寧省各區逐句NDVI（如圖2所示）。從圖2中可以看出，遼寧省5個區域的旬NDVI最大值多出現在8月上旬，旬NDVI最小值多出現在12月中旬。每個生長季，遼東NDVI均高于其他4區，4-6月份尤為明顯，與遼東有大面積的森林有關，與劉艷偉等人利用MODIS/NDVI的研究結論基本一致。2009年-2019年遼寧省NDVI年際變化呈震蕩趨勢，2014年、2015年和2017年遼寧省NDVI值偏低，可能與這幾年遼寧省均發生大范圍干旱有關。

3.2 NDVI與氣候因子的相關性

3.2.1 全年NDVI與氣候因子相關性

將年內各旬NDVI取最大值，得到遼寧省2009年-2019年逐年NDVI，將其與9種氣候因子進行相關系數計算（如圖3所示），均通過了0.01顯著性檢驗，從圖3中可以看出，遼寧省全省NDVI與不同氣候因子的相關系數差別較大，與平均水汽壓相關系數最大，為0.79，與日照時數相關系數最低，為0.14，與溫度類的氣候因子相關系數均較高，在0.73-0.78之間。高溫會導致植物光合作用減弱、蒸騰作用增加、水分虧缺加劇；低溫則會減緩植物體內化學反應的速率，使植物的生長周期延長。67%的分區NDVI與不同氣候因子的相關系數高于全省，尤其是遼北和中部，9個氣候因子的相關系數均高于全省；在溫度類別氣候因子中，遼北、中部、遼東三個區相關系數均高于遼寧全省，尤其是平均5cm地溫，與NDVI的相關系數大于0.8，呈極強正相關。在水分類別氣候因子中，除遼南外，其余四區與NDVI相關系數均高于遼寧全省，平均水汽壓與NDVI相關系數均達0.8以上，呈極強正相關。遼南對水分類需求少于其他地區，尤其降水量，可能是由于遼南臨海水分條件好，也可能是水體面積較大，對NDVI數值提取產生影響。

3.2.2 生長季NDVI與氣候因子相關性

為更好的描述植被生長與氣候因子之間的關系，將遼寧省2009年-2019年植被生長季（4-10月）各旬NDVI進行最大值計算，得到生長季NDVI，將其與氣候因子進行Pearson相關系數計算（如圖4所示），均通過了0.01顯著性檢驗。從圖4中可以看出，遼寧全省植被生長季NDVI與平均水汽壓相關系數最大，為0.66，其次是與溫度類氣候因子，相關系數在0.55-0.63之間，與相對濕度相關系數為0.53，與日照時數相關系數最低，為-0.12。遼北、遼中、遼東三個區域生長季平均氣溫與NDVI相關系數高于遼寧全省，達到0.66。在溫度類別氣候因子中，遼北、遼西、中部和遼東四個區域的NDVI與平均5cm地溫的相關系數最好，地溫可以影響植物的根系活動和土壤中微生物的活動，進而影響植物的養分吸收和水分利用效率；在水分類別氣候因子中，平均水汽壓與NDVI相關性最好，除遼南外，相關系數均達到0.65以上，當空氣中的水汽充足時，能與土壤中的水分形成平衡，使土壤不容易干旱，同時有助于有機質的積累。

對比圖3和圖4得出，遼寧省植被生長季NDVI與相對濕度相關系數大于全年。生長季NDVI與溫度類氣候因子相關系數小于全年，可能是由于在4-10月溫度較高，溫度不是植被生長的限制因素，溫度與NDVI的相關性較小；生長季NDVI與降水量的相關系數小于全年，可能是由于遼寧省夏季雨水充沛，降水過于集中會使植被生長受到非生物脅迫，并且在農田區域，受人工灌溉、排澇等影響較大。

3.2.3 春、夏、秋季NDVI與氣候因子相關性

將遼寧省的5個氣候分區的NDVI按照春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）分別進行最大值計算，得到春、夏、秋季NDVI，將其與氣候因子進行相關性分析，并采用柱形圖表示出5個分區全年NDVI與氣候因子相關性（如圖5所示），利于對同一分區不同時間尺度NDVI與氣候因子相關性進行分析。春季遼中、遼南、遼北相對濕度與NDVI相關系數沒有通過顯著性檢驗，夏季遼寧全省、遼西、遼北日照時數；遼東、遼南相對濕度；遼南地面溫度與NDVI相關系數沒有通過顯著性檢驗，其余氣候因子與NDVI相關系數均通過了顯著性檢驗（P<0.05）。由圖5得出，除降水量外，其余氣候因子在秋季與NDVI的相關系數均好于春、夏兩季。可能是由于春季植物生長緩慢、夏季NDVI基本達峰值，隨NDVI變化不明顯，秋季生長季的延長與氣候因子相關。秋季和春季日照時數與NDVI的相關性高于全年，遼東、遼南、遼中夏季NDVI與日照時數相關系數絕對值小于0.2，表現為不相關或相關性極弱。由于夏季日照充足，當達到光飽和點時，光合作用的強度不會隨光照強度增加而增加。遼北秋季與平均氣溫、最高氣溫、地面溫度、5cm地溫的相關性高于全年。5個區域中，遼北、遼中與溫度相關系數最高，可能是由于緯度相對較高，對溫度變化相對敏感。

3.3 NDVI與氣候因子相關時滯性

為研究降水與氣溫對NDVI影響的積累性與滯后性，選取植被生長茂盛期（6-8月）、植被生長季（4-10月）NDVI值與同期及前期氣候因子進行相關性分析（如表1所示）。結果表明除遼東外，植被生長茂盛期6-8月NDVI與前7旬的平均氣溫、5cm地溫相關性最大，這可能由于遼寧省3-5月氣溫、地溫較低，植被生長茂盛期受前期溫度影響較大。這與畢馨予等利用SPOT/VEGE-TATION逐旬NDVI數據，研究遼寧省NDVI對溫度的滯后天數在遼寧省東南部向西北部逐漸延長結論部分相同。除遼寧東部、南部外，植被茂盛期6-8月NDVI與前7旬的降水量的相關系數最大。這可能是由于遼東的本溪和丹東、遼南的大連地區降水相對較為充足，降水因素不足以成為植被茂盛期生長的限制性因子。遼寧省中部和西部有大范圍大田作物集中種植區，作物前期生長發育對氣溫、地溫、降水有一定需求。另外遼寧西部屬于半干旱地區，高溫干旱時有發生，溫度及降水在一定程度上限制了植被生長。無論植被是生長季還是茂盛期，平均水汽壓對NDVI影響基本不存在滯后效應，這與研究MODIS NDVI與MODIS EVI對氣候因子響應結果相同，降水量對植被生長影響的持續時間比平均水汽壓長。

4 結論

遼寧全省NDVI與9種氣候因子中平均水汽壓相關性最好，其次是5cm地溫。分區域后，遼北、遼中、遼東溫度類氣候因子與NDVI相關性提高。除遼南外水分類氣候因子與NDVI相關性提高。生長季NDVI與9種氣候因子相關性中，依舊與平均水汽壓相關性最好。分區域后，遼北、遼中、遼東植被生長季平均氣溫與NDVI相關性提高。從時間尺度分析，除降水量外，秋季NDVI對氣候因子最為敏感，其次是春季。從時間滯后性分析，遼東地區植被茂盛期ND-VI受前期溫度影響更為明顯，而其余地區均受前期降水量和溫度的共同影響。NDVI與氣候因子表現出一定的相關性，但影響植被變化的因素還受土壤、地形、人為因素等影響，有待于今后開展進一步研究，從而更好的揭示植被變化的復雜規律。