馬雪紅 程恒

摘 要 采用遙感植被指數(shù)數(shù)據(jù)評估植被綠度最大值、生長季開始時間、生長季結(jié)束時間三者與植被綠度年度變率之間的定量關(guān)系。結(jié)果表明：青藏高原植被指數(shù)的變化趨勢呈東部地區(qū)增加、西部地區(qū)減少，且越往東植被指數(shù)增加幅度越大，越往西減少幅度越大，整體呈上升趨勢;青藏高原植被指數(shù)最大值整體呈上升態(tài)勢，但在東南地區(qū)散布著許多植被綠度最大值呈增加趨勢的小區(qū)域;青藏高原地區(qū)植被生長季開始時間整體呈推后態(tài)勢，變化趨勢呈東南地區(qū)提前，西部、北部和西北地區(qū)推遲的空間格局;青藏高原地區(qū)植被生長季結(jié)束時間整體呈推遲態(tài)勢，其中東部、南部地區(qū)在推遲，西北地區(qū)在提前的變化趨勢;生長季開始時間與年NDVI指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，從東部向中部呈現(xiàn)出相關(guān)性逐漸增高的態(tài)勢;生長季結(jié)束時間SOS與年NDVI指數(shù)呈正相關(guān)。

關(guān)鍵詞 青藏高原;物候;植被生理;植被指數(shù)

中圖分類號：S812 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.36.060

1 研究背景

物候是指各類植物受自然環(huán)境（氣候、水文和土壤等）影響而呈現(xiàn)以年為周期的萌芽、展葉、開花和落葉等自然現(xiàn)象的現(xiàn)象[1]。決定植被活躍光合作用的時間和持續(xù)時間的植物物候?qū)W，在陸地生態(tài)系統(tǒng)年度碳吸收中具有重要作用。此外，植被物候的變化可能會影響各種生態(tài)系統(tǒng)特性，并通過改變陸地-大氣能量交換來反饋區(qū)域氣候。例如，春季綠化和植被秋季休眠的時間極大地影響植被生長、植被競爭和地表反照率，可能會進(jìn)一步影響局部溫度。因此，過去幾十年全球變化研究中，植被物候及其相關(guān)環(huán)境因子的空間和時間模式受到了越來越多的關(guān)注。遙感技術(shù)（如航空遙感、計算機(jī)遙感）和計算機(jī)技術(shù)（如圖形處理、大數(shù)據(jù)模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)）的應(yīng)用，使物候研究在數(shù)據(jù)采集、物候規(guī)律探索和物候綜合應(yīng)用方面取得了較大發(fā)展和重大突破。

青藏高原的溫度、降水量和太陽輻射等氣候因子的變化，直接或間接地影響了青藏高原的植被生長，而植被生長又反過來影響碳循環(huán)、微氣候、土地粗糙度、地表反照率以及放牧及農(nóng)作物估產(chǎn)等經(jīng)濟(jì)活動[2]。新世紀(jì)以來，青藏高原綠度變化很大。張鐿鋰指出[3]，青藏高原總體生長季植被覆蓋度呈增加趨勢，將青藏高原正在變綠的現(xiàn)象歸因于相關(guān)區(qū)域的氣候。此外，自然保護(hù)區(qū)的建設(shè)對增加中東部綠度和減緩西部綠度下降也有突出成效。卓嘎[4]將青藏高原植被覆蓋度變化進(jìn)行分區(qū)討論，認(rèn)為高原植被覆蓋既有增長又有退化趨勢。劉振元[5]則認(rèn)為，降水量、氣溫和太陽輻射是導(dǎo)致植被指數(shù)NDVI發(fā)生變化的原因。有研究表明[6]，溫度正向影響NDVI，降水反向影響NDVI，得出溫度是三江源地區(qū)植被生長的主導(dǎo)因子。同時，氣候因子與植被指數(shù)相關(guān)性分析中，西部優(yōu)于中東部，海拔不同則響應(yīng)程度也不同?？梢钥闯?，有關(guān)青藏高原的植被覆蓋度變化的研究很多，大部分研究認(rèn)可青藏高原植被覆蓋度整體上呈增加的趨勢。但是，對于植被覆蓋度變化的歸因分析中，多數(shù)研究將原因歸結(jié)于溫度、降水和輻射通量等氣候因素和退耕還林、畜牧等人為因素。所以，基于全球變化的現(xiàn)狀和生物圈物質(zhì)循環(huán)系統(tǒng)的重要性，研究青藏高原物候具有重要價值。

因為所用數(shù)據(jù)和研究方法不同，不同研究中青藏高原物候變化結(jié)果大有不同。比如，張鐿鋰等人[3]的研究表明，自2000年以來，青藏高原總體生長季植被覆蓋度逐年增加，即青藏高原正在變綠。于海英指出[7]，由于青藏高原冬季氣溫提高，一定程度上導(dǎo)致植物無法春化，從而推遲了返青期。田柳茜認(rèn)為[8]，凍融過程、降水等因素導(dǎo)致了青藏高原植被覆蓋度的變化。學(xué)界對青藏高原綠度如何變化、為什么變化的成因分析很多，且多數(shù)研究都是氣候引起的植物物候變化和生理變化，而植物物候與生理的相對重要性對每年的NDVI變化影響卻不清楚。因此，大量研究皆將青藏高原綠度變化原因歸結(jié)于青藏高原地區(qū)的氣候變化和人為活動，卻幾乎沒有將其歸因于植被本身生理變化。基于此，研究青藏高原植被綠度變化與其生理之間的關(guān)系，填補(bǔ)此類研究的缺失。

通過文獻(xiàn)調(diào)研，選擇GIMMS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行青藏高原菜地綠度與物候間關(guān)系的研究。在數(shù)據(jù)降噪方面選擇奇異譜濾波方法，物候因素的提取選擇動態(tài)閾值法，即利用動態(tài)閾值法提取出生長季開始時間、生長季結(jié)束時間和植被綠度最大值三個物候因子。利用MATLAB軟件對三個因子進(jìn)行簡單相關(guān)分析，檢驗三大因子的相互獨立性，再對所提的三個因子與植被綠度變化做定性的偏相關(guān)分析，從而獲得了三大因子與植被綠度變化的相關(guān)性結(jié)果。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)介紹

青藏高原位于中國的西北部，處于26°～39°N、73°～104°E。青藏高原西邊的起始點處于帕米爾高原，東部的終結(jié)點位于橫斷山，北部的邊界為昆侖山、阿爾金山，最南部抵達(dá)喜馬拉雅山[9]。青藏高原總面積2.5×106? km2，占全國總面積的26%，區(qū)域內(nèi)包含有西藏、青海、新疆、甘肅、四川和云南等地。

受地形和氣候的影響，青藏高原生態(tài)系統(tǒng)獨特，植被類型復(fù)雜多樣，包括有山地森林、高寒草甸和高寒草原等，并且呈現(xiàn)出自東南向西北，植被類型從森林過渡到草原的水平地帶性分布規(guī)律。整體上看，高原區(qū)域草地占地面積最大，面積高達(dá)青藏高原區(qū)域總面積的1/2，牧草資源豐富。青藏高原作為中國的一個重要天然牧場，區(qū)域內(nèi)天然草地類型多樣，包括有高山草甸草地類、地灌叢草地類等八類。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.2.1 NDVI數(shù)據(jù)

本研究選擇歸一化植被指數(shù)進(jìn)行植被物候變化趨勢的分析。NDVI與植被的綠度和植被覆蓋都具有很好的相關(guān)性[10]，被廣泛應(yīng)用于植被生長過程和趨勢變化研究中。歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)有GIMMS NDVI、MODIS NDVI等遙感數(shù)據(jù)。在杜加強(qiáng)等人[11]的研究中，兩者捕獲植被物候數(shù)據(jù)精確度的能力基本一致。GIMMS NDVI具有時間橫跨范圍廣、數(shù)據(jù)研究區(qū)范圍廣、時間空間可比性強(qiáng)、具有較強(qiáng)的植被動態(tài)變化表現(xiàn)能力等特點。監(jiān)測植被的變化趨勢需要時間序列數(shù)據(jù)的時間周期長，而MODIS NDVI、SPOT VGT NDVI都是從2000年開始進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取的，數(shù)據(jù)的時間跨度較短，沒有海量數(shù)據(jù)。歐盟支持生產(chǎn)的VEGETATION傳感器在1998年3月安裝在SPOT-4航天器上，升空后進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取工作。因此，AVHRR NDVI數(shù)據(jù)集是連接植被生長周期歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)代遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的連接點。所以，這是在GIMMS NDVI數(shù)據(jù)存在不足的情況下依舊選取GIMMS NDVI的原因。

2.2.2 土地覆蓋類型數(shù)據(jù)

本研究選擇ESA CCI土地覆蓋產(chǎn)品。歐空局地面覆蓋數(shù)據(jù)涉及1992—2015年的24年，空間分辨率為300 m。這些地圖以聯(lián)合國土地覆蓋分類系統(tǒng)為基礎(chǔ)，描述了37個原始LC類別中地球的陸地表面。這個獨特的長期土地覆蓋時間序列通過五種不同觀測系統(tǒng)的全球日常地表反射率實現(xiàn)。因為研究需要研究植被物候因子的時序變化之間的相關(guān)性與貢獻(xiàn)，所以應(yīng)該保證在研究的時間區(qū)間內(nèi)該研究區(qū)的土地覆蓋類型一直是草地。所以，利用MATLAB將這24年間土地覆蓋類型沒有發(fā)生改變的地區(qū)標(biāo)為有效區(qū)域。

2.3 平滑降噪NDVI數(shù)據(jù)

雖然NDVI數(shù)據(jù)經(jīng)過了大氣、輻射、幾何校正等去掉數(shù)據(jù)噪聲因素的操作，產(chǎn)生了減弱NDVI噪聲因素的影響，但由于傳感器性的技術(shù)限制和使用限制，以及天氣等隨機(jī)因素的干擾，NDVI數(shù)據(jù)還存在一些殘余云及云霾等噪聲。這種隨機(jī)噪聲使得反映植被生長過程變化的時間序列曲線呈鋸齒狀分布，不利于進(jìn)行各種信息提取和趨勢分析。因此，對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑降噪處理必不可少，這里選用適合青藏高原地區(qū)的SSA濾波法。

SSA（奇異譜分析濾波模型）是一種用于時間序列分析的增長分析方法，已實際應(yīng)用于多個科學(xué)領(lǐng)域。標(biāo)準(zhǔn)的SSA算法包括嵌入、SVD分解（本質(zhì)上為非平穩(wěn)時間序列信號處理的一種遞歸過程，具有改進(jìn)分析信號的時頻特性功能）、分組和對角平均（即重構(gòu)）。綜上所述，SSA能夠?qū)r間序列分解，并對其進(jìn)行降噪平滑處理。

2.4 研究區(qū)植被物候點的提取方法

許多研究者采用的遙感植被指數(shù)數(shù)據(jù)分辨率各不相同，提出了多種以遙感數(shù)據(jù)提取物候信息的相關(guān)算法，如閾值法、主成分分析法、曲線擬合法、最累積頻率法、延遲滑動平均法和大變化斜率法等。當(dāng)代，獲取植被類型物候時期的方法多種多樣，全球范圍內(nèi)尚且沒有一個統(tǒng)一的方法，再加上青藏高原的植被類型屬于高寒植被類型，能采用的方法繁多。常清等人[12]選擇動態(tài)閾值法、最大變化斜率法及l(fā)ogistic曲線擬合法對青藏高原物候進(jìn)行物候期提取，發(fā)現(xiàn)動態(tài)閾值法比其他兩種方法速度更快，數(shù)據(jù)結(jié)果更加細(xì)致和精確?；诖?，研究選擇動態(tài)閾值法[13]：當(dāng)NDVI的數(shù)據(jù)值增長達(dá)到當(dāng)年NDVI數(shù)據(jù)值波動振幅的20%，即可定義為生長季的起始時間;而NDVI的數(shù)據(jù)值降低達(dá)到當(dāng)年NDVI數(shù)據(jù)值波動振幅的20%，即可定義生長季的結(jié)束時間;而將大于振幅95%的點全部挑選出來求平均值，定為NDVI最大值。因為該方法采用的動態(tài)閾值法的閾值是一種動態(tài)的給定像元和給定年份的植被指數(shù)值與當(dāng)年振幅的比值，可以有效避免由于因地域水熱狀況、植被類型和土壤類型等不同而造成的相互干擾。因此，動態(tài)閾值在時間和空間上的表現(xiàn)都優(yōu)于固定閾值。

3 結(jié)果與分析

3.1 青藏高原物候的綠度變化趨勢

為了剖析青藏高原植被物候1982—2015年間的時空變化趨勢，將研究區(qū)內(nèi)每一個柵格中34年的物候數(shù)據(jù)都進(jìn)行線性回歸，再用每個柵格線性回歸系數(shù)表示物候參數(shù)變化幅度的大小。需要說明的是，年NDVI值和NDVI最大值的線性回歸系數(shù)的正負(fù)表示NDVI的增大和縮小，生長季開始/結(jié)束時間的線性回歸系數(shù)正負(fù)表示物候的推遲和提前。

青藏高原在34年間的植被綠度變化率在空間上的分布狀況。青藏高原植被綠度呈現(xiàn)出年均不斷增長的趨勢，面積占青藏高原總面積的56.93%;植被綠度呈減少趨勢的面積占青藏高總面積的42.34%;青藏高原地區(qū)植被綠度在整個研究區(qū)上呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)值不斷增長的趨勢。從空間分布分析可得，青藏高原東部地區(qū)、南部地區(qū)的植被綠度呈增加趨勢，變化率處于0～0.6。在地圖上可以明顯看出，東部三江源地區(qū)的增加趨勢最顯著，變化數(shù)值率處于0.2～0.6;青藏高原西部地區(qū)植被綠度呈減少趨勢，變化率在-0.2～0，且西部地區(qū)有部分散點的變化率達(dá)到了-1～-0.6。綜合上述研究數(shù)據(jù)和整個青藏高原研究區(qū)的數(shù)據(jù)分布看，變化趨勢呈東部增加、西部減少、向東增加的趨勢。

3.2 生長季開始時間時空變化趨勢

青藏高原1982—2015年植被生長季開始時間變化率的空間分布狀況。青藏高原生長季開始時間的數(shù)據(jù)值為負(fù)數(shù)的面積占青藏高原總面積的31.36%，植被物候終止時期的數(shù)據(jù)值為正數(shù)的面積占青藏高總面積的64.17%，因此青藏高原地區(qū)植被物候起始時間整體上在延后。在空間分布上，青藏高原東南部的三江源地區(qū)的植被生長季開始時間呈提前趨勢，變化率處于

-0.5～0 d/a;青藏高原西部地區(qū)植被開始時間呈推遲趨勢，變化率在0～1 d/年，且西北地區(qū)植被開始時間推遲趨勢最明顯，變化率達(dá)到了0.5～-1.0 d/年。所以，青藏高原植被開始時間的變化趨勢整體上呈現(xiàn)的空間格局為：東南地區(qū)在提前，西部、北部和西北地區(qū)在推遲。

3.3 生長季結(jié)束時間時空變化趨勢

青藏高原1982—2015年植被生長季結(jié)束時間變化率的空間分布狀況。青藏高原生長季結(jié)束時間的數(shù)據(jù)值為負(fù)數(shù)的面積占青藏高原總面積的42.43%，生長季結(jié)束時間的數(shù)據(jù)值為正數(shù)的面積占青藏高總面積的56.12%，因此青藏高原地區(qū)生長季結(jié)束時間整體上呈推后趨勢。在空間分布上，青藏高原東部地區(qū)、南部地區(qū)的植被生長季結(jié)束時間的數(shù)據(jù)值為正數(shù)，變化率處于0～7 d/年;西北角長條形區(qū)域也呈物候延后2 d左右的態(tài)勢，變化率處于2.6～7.1 d/年，且東部地區(qū)的物候終止期的數(shù)據(jù)值為正數(shù)的態(tài)勢相當(dāng)明顯;青藏高原西部地區(qū)植被數(shù)據(jù)值的變化率在-0.5～0 d/年，且西北部地區(qū)有部分散點的變化率達(dá)到了-2～-7.0 d/年。所以，青藏高原生長季結(jié)束時間的變化趨勢整體呈現(xiàn)的空間格局為：東部地區(qū)、南部地區(qū)在推遲，西北地區(qū)在提前。

4 結(jié)論與展望

本文立足于生物地球化學(xué)調(diào)控機(jī)制，利用遙感植被物候參數(shù)，研究青藏高原地區(qū)草地綠度變化的生物成因，明晰高寒草地生態(tài)系統(tǒng)植被活性的驅(qū)動因子及其定量貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，青藏高原植被指數(shù)東部地區(qū)增加、西部地區(qū)減少，且越往東植被指數(shù)增加幅度越大，越往西減少幅度越大，整體呈上升趨勢;青藏高原植被指數(shù)最大值整體呈上升態(tài)勢，但在東南地區(qū)散布著許多植被綠度最大值呈增加趨勢的小區(qū)域;青藏高原地區(qū)植被生長季開始時間的空間格局為東南地區(qū)在提前，西部、北部和西北地區(qū)在推遲，整體呈推后態(tài)勢;青藏高原地區(qū)植被生長季結(jié)束時間的變化趨勢為東部、南部地區(qū)在推遲，西北地區(qū)在提前，整體呈推遲態(tài)勢;生長季開始時間與年NDVI指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，從東部向中部呈現(xiàn)出相關(guān)性逐漸增高的態(tài)勢;生長季結(jié)束時間SOS與年NDVI指數(shù)呈正相關(guān)，西部敏感性高于東部，高緯度地區(qū)的敏感性高于低緯度地區(qū)。

未來研究中，可從以下方面加以改進(jìn)：1）可以選擇多源遙感數(shù)據(jù)，同時選用GIMMS NDVI和MODIS NDVI兩種數(shù)據(jù)，對兩組結(jié)果進(jìn)行比對，得出的結(jié)論更貼合實際;2）物候提取方法可以多選擇幾種，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)比對，選擇提取效果更好的數(shù)據(jù);3）可以考慮物候因子對氣候因素變化的響應(yīng)，探究物候因子年際變化的原因。

參考文獻(xiàn)：

[1] 竺可楨，宛敏渭.物候?qū)W[M].長沙：湖南教育出版社，1999.

[2] Luo C， Xu G， Chao Z，et al.Effect ofwarming and grazing on litter mass loss and temperature sensitivity of litter and dung mass loss onthe Tibetan plateau[J].Global Change Biology，2010，16（5）：1606-1617.

[3] 張鐿鋰，李蘭暉，丁明軍，等.新世紀(jì)以來青藏高原綠度變化及動因[J].自然雜志，2017，39（3）：173-178.

[4] 卓嘎.青藏高原植被覆蓋時空變化及其對氣候因子的響應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)報，2017，38（9）：220-230.

[5] 劉振元，張杰，陳立.青藏高原植被指數(shù)最新變化特征及其與氣候因子的關(guān)系[J].氣候與環(huán)境研究，2017，22（3）：289-300.

[6] 陳瓊，周強(qiáng)，張海峰，等.三江源地區(qū)基于植被生長季的NDVI對氣候因子響應(yīng)的差異性研究[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2010，26（6）：1284-1289.

[7] 于海英.青藏高原植被生長季變化及對氣候的響應(yīng)研究[D].昆明：昆明植物所，2010.

[8] 田柳茜.基于遙感技術(shù)的青藏高原返青期的研究[D].咸陽：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2015.

[9] 張鐿鋰，李炳元，鄭度.論青藏高原范圍與面積[J].地理研究，2002（1）：1-8.

[10] Zhang G， Zhang Y， Dong J，et al.Green-up dates in the Tibetan Plateau have continuously advanced from 1982 to 2011[J].Proc Natl AcadSci USA，2013，110（11）：4309-4314.

[11] 杜加強(qiáng)，舒儉民，王躍輝，等.青藏高原MODIS NDVI與GIMMS NDVI的對比[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2014，25（2）：533-544.

[12] 常清，王思遠(yuǎn)，孫云曉，等.青藏高原典型植被生長季遙感模型提取分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報，2014，16（5）：815-823.

[13] 張晗，任志遠(yuǎn).多種時序NDVI重建方法比較與應(yīng)用分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，47（15）：2998-3008.

（責(zé)任編輯：劉昀）