黃河河潼區(qū)間NDVI變化及其對(duì)氣候的響應(yīng)

賈培培　薛華柱　董國(guó)濤　周俊利　殷會(huì)娟　黨素珍

摘要：以黃河河潼（河口鎮(zhèn)一潼關(guān)）區(qū)間為研究區(qū)，采用1982-2015年第三代CIMMS NDVI數(shù)據(jù)集為研究數(shù)據(jù)，利用最大值合成方法獲取月數(shù)據(jù)，并將其分為7個(gè)時(shí)間段，對(duì)研究區(qū)生長(zhǎng)季5-9月NDVI變化進(jìn)行趨勢(shì)分析和相關(guān)分析，并利用研究區(qū)內(nèi)23個(gè)氣象站數(shù)據(jù)分析了降水量與氣溫對(duì)NDVI的影響。結(jié)果表明：在時(shí)間上，1982-2015年5-9月NDVI變化呈顯著增大趨勢(shì)（顯著性水平P

關(guān)鍵詞：NDVI;降水;氣溫;趨勢(shì)分析;河潼區(qū)間;黃河

中圖分類號(hào)：P463.22;TV882.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn. 1000 - 1379.2019. 04.008

植被是生態(tài)系統(tǒng)存在和發(fā)展的基礎(chǔ)，能夠維持生物多樣性，對(duì)環(huán)境有強(qiáng)大的改造作用。植被具有明顯的年際變化和季節(jié)變化的特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)植被覆蓋的時(shí)空演變可以從一定程度上了解氣候變化的趨勢(shì)[1]。植被覆蓋變化強(qiáng)烈地受到氣候變化與人類活動(dòng)的影響[2-3]。歸一化植被指數(shù)（ NDVI）是遙感影像中近紅外波段的反射率和紅外波段的反射率之差與之和的比值，是反映植被覆蓋和營(yíng)養(yǎng)狀況的重要參數(shù)之一，可以消除大部分與儀器定標(biāo)、太陽(yáng)角、地形、云陰影和大氣條件有關(guān)輻照度的變化，增強(qiáng)了對(duì)植被的響應(yīng)能力，因而在地表監(jiān)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。隨著退耕還林政策的實(shí)施，黃土高原地區(qū)植被發(fā)生了很大變化，NDVI呈顯著增大趨勢(shì)[4-5]。不同季節(jié)NDVI變化趨勢(shì)不同[6-8]，氣候因子是影響NDVI變化的因素之一。已有研究表明，NDVI與氣溫多成顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與降水成正相關(guān)關(guān)系[9-10].NDVI響應(yīng)具有一定的滯后性，沈斌等[11]研究表明，在藏北那曲草地滯后時(shí)間為1個(gè)月時(shí)，NDVI對(duì)降水的響應(yīng)最為強(qiáng)烈。徐勇等[12]研究表明，江蘇省NDVI對(duì)降水的時(shí)滯尺度以1個(gè)月為主，對(duì)氣溫變化呈同步響應(yīng)。目前對(duì)黃河中游NDVI的研究多集中在生長(zhǎng)季或季節(jié)性年際尺度長(zhǎng)時(shí)間序列，而對(duì)月尺度分段變化關(guān)注較少[13]。筆者采用第三代GIMMS NDVI數(shù)據(jù)集對(duì)黃河河潼（河口鎮(zhèn)一潼關(guān)）區(qū)間1982-2015年ⅣDVI變化進(jìn)行分析，以1982年為基準(zhǔn)年份，采用逐漸增加結(jié)束年份的方法[14].以不同時(shí)間段NDVI的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)來(lái)判斷植被生長(zhǎng)狀況[15]，分為1982-2009年、1982-2010年、1982-2011年、1982-2012年、1982-2013年、1982-2014年和1982-2015年7個(gè)時(shí)段，對(duì)研究區(qū)NDVI時(shí)空變化進(jìn)行分析，并探討NDVI對(duì)氣候因子（降水量、氣溫）的響應(yīng)關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)黃河中游河潼區(qū)間（見(jiàn)圖1）位于北緯33040'19"-40035 '43”、東經(jīng)103057'I"-112039'43”，包括渭河、涇河、無(wú)定河等流域[16]，涉及陜西、甘肅、寧夏、山西、內(nèi)蒙古5?。▍^(qū)）。區(qū)間內(nèi)黃河干流長(zhǎng)849 km.流域面積約29萬(wàn)km2.占黃河流域面積的38%[1 7]。該區(qū)域?qū)俑珊蛋敫珊禋夂騾^(qū)，降水量少且集中，多以暴雨形式出現(xiàn)，年降水量為300 - 800 mm，水土流失嚴(yán)重，生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用的1982-2015年第三代GIMMS NDVI數(shù)據(jù)集（ NDVl3g Vl.O）來(lái)源于NASA戈達(dá)德航天中心全球監(jiān)測(cè)與模擬研究組制作的15 d最大值合成的8km NDVI數(shù)據(jù)集（http：//ecocast. arc. nasa. gov/data/pub/gimms/），數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為1981年7月-2015年12月。該數(shù)據(jù)集消除了火山爆發(fā)、太陽(yáng)高度角和傳感器靈敏度隨時(shí)間變化等的影響，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用[7]。該數(shù)據(jù)集具有時(shí)間序列長(zhǎng)、覆蓋范圍廣、植被動(dòng)態(tài)變化表征能力強(qiáng)等特點(diǎn)[18-19]，被證明是描述植被生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)變化最好的數(shù)據(jù)集之一[20-22]。通過(guò)原始數(shù)據(jù)投影轉(zhuǎn)換、最大值合成、裁剪、波段運(yùn)算等預(yù)處理，獲取1982-2015年34 a生長(zhǎng)季（5-9月）每月的NDVI均值。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（ http：//data.cma.cn/），通過(guò)IDL編程提取出黃河河潼區(qū)間內(nèi)23個(gè)氣象站點(diǎn)的月降水量和氣溫?cái)?shù)據(jù)。采用反距離權(quán)重插值法將站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與GIMMSNDVI數(shù)據(jù)集空間分辨率相同的柵格影像。

3 研究方法

主要采用趨勢(shì)分析方法與Mann - Kendall檢驗(yàn)方法研究黃河河潼區(qū)間植被生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)，并利用相關(guān)分析法分析NDVI對(duì)降水量與氣溫的響應(yīng)關(guān)系。

3.1 趨勢(shì)分析方法

趨勢(shì)分析方法[23]是研究植被變化趨勢(shì)的常用方法，回歸直線方程的斜率代表植被生長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，其計(jì)算公式為

采用SPSS軟件對(duì)趨勢(shì)分析、Mann - Kendall檢驗(yàn)和相關(guān)分析結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)：顯著性水平P

4 結(jié)果與分析

4.1 NDVI在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化

對(duì)1982-2015年生長(zhǎng)季每月NDVI進(jìn)行Mann -Kendall檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖2?？梢钥闯龈髟翹DVI變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)各不相同：5月，NDVI整體呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，2008年之后NDVI呈現(xiàn)顯著增大趨勢(shì);6月，2009年之前ⅣDVI呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì)，2009年之后呈現(xiàn)顯著增大趨勢(shì)：7月.2011年之前ⅣDVI呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì).2011年之后呈現(xiàn)顯著增大趨勢(shì);8月，NDVI整體呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，2009年以后呈現(xiàn)顯著增大趨勢(shì);9月，2000年之前NDVI呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì).2000年之后呈現(xiàn)顯著增大趨勢(shì)。生長(zhǎng)季各月NDVI呈現(xiàn)一個(gè)共同點(diǎn)，即從1982年開始，月均值呈增大一減小一增大趨勢(shì)。從整體變化趨勢(shì)看，除5月外NDVI均呈顯著增大趨勢(shì)（P<0.01），7-9月顯著增大，與Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)果一致：斜率由7月的0.002 3增大到8月的0.002 8.7月、8月、9月NDVI與時(shí)間的相關(guān)系數(shù)分別為0.63、0.76、0.70，表明NDVI呈波動(dòng)變化趨勢(shì)。1995年7月和1999年9月NDVI值出現(xiàn)該時(shí)段最小值，原因可能是該時(shí)段降水較少，氣溫較高，水分蒸散較多，從而抑制了植被生長(zhǎng)。 4.2 NDVI在空間上的變化趨勢(shì)

以1982-2009年和1982-2015年為例，分析NDVI的空間變化特征。這兩個(gè)時(shí)間段5-9月NDVI逐像元變化斜率空間分布圖（圖略）表明：生長(zhǎng)季NDVI像元斜率大于0.002所覆蓋的面積逐漸增大。1982-2009年，渭河流域NDVI逐漸減小，8月達(dá)到最小值，像元變化斜率大多為-0.005 -0.001，原因可能是該流域以耕地為主，受農(nóng)作物收割等因素影響，NDVI逐漸減小。涇河流域NDVI從7月開始逐漸增大，無(wú)定河、北洛河、窟野河、皇甫川和渾河流域NDVI也逐漸變大。1982-2015年，NDVI整體呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，無(wú)定河、涇河和北洛河流域NDVI變化較1982-2009年明顯，渭河流域NDVI雖然變化緩慢，但較1982-2009年有一定的增長(zhǎng)。

像元變化斜率slope代表了NDVI變化趨勢(shì)。表1為7個(gè)時(shí)間段5-9月slope值在各個(gè)范圍的像元個(gè)數(shù)占總像元個(gè)數(shù)的百分比，可以看出，生長(zhǎng)季斜率小于0的像元個(gè)數(shù)占比呈逐漸減小趨勢(shì)，說(shuō)明在這7個(gè)時(shí)間段內(nèi)NDVI呈逐漸增大趨勢(shì)。但在1982-2011年9月，slope<0的像元個(gè)數(shù)占比為82.30%，表明NDVI呈減小趨勢(shì)，原因可能是該期間植被受到氣候因素或人為因素的影響，或者土地類型發(fā)生了改變，使得植被面積減小。0≤slope<0.003的像元個(gè)數(shù)占比最大，隨著歷時(shí)的變化，0.003≤slope<0.006、0.006≤slope<0.009以及slope≥0.009的像元個(gè)數(shù)占比呈波動(dòng)變化趨勢(shì)。

4.3 NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)關(guān)系

4.3.1 NDVI對(duì)降水量的響應(yīng)

選用研究區(qū)1982-2015年2-9月降水量數(shù)據(jù)與生長(zhǎng)季5-9月月均NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，生長(zhǎng)季月均ⅣDVI與降水量的相關(guān)性通過(guò)了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)。采用2—6月、3-7月、4-8月、5-9月降水量分別與生長(zhǎng)季5-9月月均NDVI進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列分析和相關(guān)分析。由圖3可知.2013年8月降水量達(dá)到最大值，月均NDVI變化與4-8月降水量的變化趨勢(shì)一致，與3-7月、2-6月降水量的變化趨勢(shì)不同。

圖4為NDVI與2-6月、3-7月、4-8月、5-9月降水量相關(guān)系數(shù)最大值合成，可以看出，在河潼區(qū)間北部，整體最大相關(guān)系數(shù)在0.4以上，渾河、皇甫川、窟野河、無(wú)定河流域最大相關(guān)系數(shù)在0.4 - 0.6范圍內(nèi)分布較多，涇河上游、北洛河上游最大相關(guān)系數(shù)在0.4-0.6范圍內(nèi)分布較少，而在渭河流域、涇河中下游、北洛河中下游、山川河、昕水河流域最大相關(guān)系數(shù)均在0.3以下。

降水對(duì)NDVI的影響具有一定的時(shí)滯性，從圖5可以看出，黃河河潼區(qū)間降水對(duì)NDVI影響的滯后時(shí)間為1個(gè)月時(shí)中北部以上區(qū)域分布范圍最大，無(wú)定河上游和渭河中下游小部分區(qū)域降水對(duì)NDVI影響的滯后時(shí)間為2個(gè)月，而降水對(duì)NDVI影響的滯后時(shí)間為3個(gè)月時(shí)大都分布在渭河中下游。滯后時(shí)間為1個(gè)月時(shí)，NDVI與降水量之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大（r=0.50）.且NDVI與降水量成正相關(guān)關(guān)系，這與沈斌等II]的研究結(jié)果一致。NDVI出現(xiàn)滯后現(xiàn)象的原因是降水被植被吸收并表現(xiàn)為植被增長(zhǎng)需要一定的時(shí)間。4.3.2 NDVI變化對(duì)氣溫的響應(yīng)

采用1982-2015年5-9月氣溫?cái)?shù)據(jù)與月均NDVI進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列變化分析與相關(guān)分析，均通過(guò)了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)。采用1982-2015年2-6月、3-7月、4-8月、5-9月氣溫?cái)?shù)據(jù)與5-9月NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)滯性分析，見(jiàn)圖6。從圖6（a）可以看出，生長(zhǎng)季氣溫最大值為23℃，NDVI最大值為0.6，生長(zhǎng)季NDVI與氣溫的變化趨勢(shì)大致相同;圖6（b）表明NDVI與氣溫在整個(gè)研究區(qū)的相關(guān)性較高，通過(guò)了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)。

NDVI與氣溫的相關(guān)系數(shù)空間分布見(jiàn)圖7，可以看出，黃河河潼區(qū)間中北部植被與氣溫的相關(guān)系數(shù)一般為0-0.5;而在無(wú)定河上游、窟野河中下游、北洛河上游等部分區(qū)域ⅣDVI與氣溫的相關(guān)系數(shù)為0.1- 0.3.NDVI與氣溫成正相關(guān)關(guān)系;而在渭河流域、涇河下游、北洛河中下游地區(qū)NDVI與氣溫的相關(guān)系數(shù)小于0.成負(fù)相關(guān)關(guān)系，原因可能是氣溫升高加速了地表蒸散發(fā)，使得水分加速缺失，抑制了植被的生長(zhǎng)，從而使得NDVI減小。

氣溫對(duì)NDVI的影響同樣具有一定的時(shí)滯性（見(jiàn)圖8）。由圖8可知，在河潼區(qū)間中北部地區(qū)NDVI滯后時(shí)間為3個(gè)月，無(wú)定河流域部分地區(qū)滯后時(shí)間為2個(gè)月，涇河、北洛河下游和渭河上中游流域NDVI無(wú)滯后時(shí)間，而渭河下游部分區(qū)域NDVI滯后時(shí)間為3個(gè)月。整體來(lái)看，研究區(qū)NDVI時(shí)滯為3個(gè)月時(shí)，與氣溫的相關(guān)系數(shù)最大（r=0.46）。5結(jié)語(yǔ)

（1）黃河河潼區(qū)間在1982-2015年生長(zhǎng)季，植被指數(shù)NDVI呈現(xiàn)出顯著增大趨勢(shì)，尤其在6-8月，隨著降水量的增大，NDVI整體增大趨勢(shì)明顯。NDVI隨時(shí)間波動(dòng)變化，空間上呈顯著增大趨勢(shì)。NDVI像元斜率slope值在各個(gè)取值范圍內(nèi)的像元個(gè)數(shù)占總像元個(gè)數(shù)的百分比隨歷時(shí)逐漸增大，說(shuō)明NDVI在研究期總體呈增大趨勢(shì)。

（2）NDVI與降水量成顯著的正相關(guān)關(guān)系，降水量是影響植被生長(zhǎng)的重要因素。4-8月NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)最大，2-6月和3-7月NDVI與降水量的相關(guān)性逐漸減弱。NDVI對(duì)降水的響應(yīng)有時(shí)滯性，滯后時(shí)間為1個(gè)月時(shí)二者的相關(guān)系數(shù)最大。

（3） NDVI變化整體上與氣溫成正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)性較高，且NDVI對(duì)氣溫的響應(yīng)時(shí)滯大多為3個(gè)月。而渭河流域、涇河下游和北洛河中下游地區(qū)ⅣDVI與氣溫成負(fù)相關(guān)關(guān)系，氣溫升高，加快了蒸發(fā)速度，使得植被生長(zhǎng)緩慢，且無(wú)滯后性。

（4） NDVI與降水最大相關(guān)系數(shù)（r=0.50）大于NDVI與氣溫最大相關(guān)系數(shù)（r=0.46），說(shuō)明河潼區(qū)間植被受降水的影響略大于氣溫的影響。

本文采用的氣象數(shù)據(jù)為國(guó)家氣象站數(shù)據(jù)，而黃河河潼區(qū)間的氣象站數(shù)量較少，氣象數(shù)據(jù)插值后效果不佳，不能全面準(zhǔn)確地反映氣候因子的變化情況。另外，本文只分析了黃河河潼區(qū)間NDVI與降水、氣溫的關(guān)系，然而植被生長(zhǎng)受到很多因素的影響，日照、人類活動(dòng)、蒸散發(fā)等因素的影響還有待進(jìn)一步研究。

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【責(zé)任編輯張華興】