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      內(nèi)蒙古典型植被區(qū)NDVI演化對(duì)干旱事件的響應(yīng)研究

      2023-07-21 10:13:24王雨晴王菜林布仁吉日嘎拉張葉呂嘉琪
      關(guān)鍵詞:阿魯科爾沁旗阿拉善左旗四子王旗

      王雨晴, 王菜林,2, 布仁吉日嘎拉,2, 張葉, 呂嘉琪

      (1.赤峰學(xué)院 資源環(huán)境與建筑工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 赤峰 024000; 2.赤峰學(xué)院 環(huán)境演變與災(zāi)害應(yīng)急管理研究創(chuàng)新團(tuán)隊(duì),內(nèi)蒙古 赤峰 024000)

      隨著全球氣候變暖加劇,干旱發(fā)生的強(qiáng)度和頻次都呈增加趨勢(shì)[1],加劇了區(qū)域水資源供需矛盾,引發(fā)了一系列連鎖災(zāi)害,對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響嚴(yán)峻[2-4]。植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)功能、保護(hù)生物多樣性等方面有著重要作用[5-7]。干旱是植物蒸騰作用和光合作用的限制因子,干旱程度在一定意義上決定了植被的分布和結(jié)構(gòu)[8-9]。由于干旱致災(zāi)機(jī)理復(fù)雜,且與外界環(huán)境交互廣泛,當(dāng)前關(guān)于不同植被類型對(duì)干旱的響應(yīng)機(jī)理的認(rèn)識(shí)有限,陸地植被對(duì)干旱的響應(yīng)已成為目前全球干旱生態(tài)研究中的重要科學(xué)問題[10-11]。深入了解干旱與植被的關(guān)系,對(duì)于提高區(qū)域植被與旱情協(xié)同關(guān)系的認(rèn)識(shí)及有效制定區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)策略都有著重要意義。

      眾所周知,干旱對(duì)植被的生長具有重要影響。已有眾多學(xué)者聚焦于此問題,并獲得了一系列有益的科學(xué)認(rèn)識(shí)。如有學(xué)者指出,在全球尺度上極端干旱條件下,森林區(qū)樹種的組成會(huì)向耐旱性更強(qiáng)且生長較慢的樹種轉(zhuǎn)移,耐旱性較差的樹種其生存和繁殖受到抑制,導(dǎo)致林分層次結(jié)構(gòu)簡單、物種單一[12]。有學(xué)者利用氣象干旱指數(shù)識(shí)別黑龍江省大豆生長季的旱澇時(shí)序特征,得到生長季旱澇對(duì)大豆產(chǎn)量的影響機(jī)制[13]。此外,朱曉萌等[14]利用干旱指數(shù)對(duì)煙草不同生育期干旱的影響程度進(jìn)行分析,得出不同生育期相同作物對(duì)干旱的響應(yīng)具有一定差異。趙水霞等[15]基于綜合干旱指數(shù)發(fā)現(xiàn),內(nèi)蒙古錫林郭勒草原干旱頻率呈波動(dòng)下降趨勢(shì),干旱強(qiáng)度主要以輕中旱為主。LI X Y 等[16]基于氣象干旱指數(shù)和不同碳通量數(shù)據(jù)產(chǎn)品指出,2009—2010年季節(jié)性連旱導(dǎo)致我國西南地區(qū)總初級(jí)生產(chǎn)力(GPP)大幅下降,其中森林和灌木的抗旱能力強(qiáng)于耕地和草地的,干旱恢復(fù)期更短。綜合以上研究成果不難發(fā)現(xiàn),森林由于自身的根系優(yōu)勢(shì)通??梢垣@得更充足的地下水,耕地一般通過人工灌溉可緩解干旱帶來的負(fù)面影響,但對(duì)干旱半干旱區(qū)的天然草地而言,降水基本是唯一的補(bǔ)水來源,故干旱的發(fā)生發(fā)展將對(duì)草原植被的影響劇烈且深遠(yuǎn)。目前,有關(guān)干旱對(duì)不同牧區(qū)草地類型影響及其空間異質(zhì)性的研究尚不多見,亟待深入探索,為草原區(qū)開展“四預(yù)”建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

      鑒于此,本文以內(nèi)蒙古牧區(qū)不同草原(典型草原、干草原、荒漠草原)和荒漠為研究區(qū),以標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)作為干旱等級(jí)判別依據(jù),研究不同研究區(qū)歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)[17]的時(shí)空演化特征,分析干旱對(duì)4種植被類型的影響及其空間差異,為制定內(nèi)蒙古牧區(qū)相應(yīng)規(guī)劃、減少生態(tài)與經(jīng)濟(jì)損失提供科學(xué)指導(dǎo)。

      1 材料與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      內(nèi)蒙古自治區(qū)位于我國的北部邊疆,由東北向西南斜伸,總面積118.3萬km2。全區(qū)降水量相對(duì)較少且不均勻,呈由東北向西南遞減趨勢(shì)。顯著的干濕度地帶性導(dǎo)致內(nèi)蒙古植被類型從東到西依次為森林、草原和荒漠植被[18]。本研究主要聚焦內(nèi)蒙古3種草原類型區(qū)和荒漠區(qū),研究區(qū)域如圖1所示,重點(diǎn)對(duì)典型草原區(qū)(阿魯科爾沁旗)、干草原區(qū)(阿巴嘎旗)、荒漠草原區(qū)(四子王旗)和荒漠區(qū)(阿拉善左旗)的NDVI與干旱程度的協(xié)同演化關(guān)系進(jìn)行分析。

      圖1 研究區(qū)空間分布

      1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

      本文所使用的氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局的國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(http://data.cma.cn/),這些數(shù)據(jù)包括阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗2000—2019年植被生長季(5—10月)的逐月降水量。

      遙感數(shù)據(jù)來源于美國宇航局 (https:∥www.nasa.gov/)。根據(jù)研究區(qū)的地理位置確定4景影像可覆蓋研究區(qū),其行列號(hào)分別為:h25v04、h25v05、h26v04、h26v05,獲取時(shí)間分辨率為16 d的2000—2019年包含NDVI波段的MODIS13A2所有數(shù)據(jù)。鑒于下載的 MODIS 數(shù)據(jù)格式是hdf,本文利用MCTK(MODIS Conversion Toolkit)軟件對(duì)所有影像進(jìn)行tiff格式轉(zhuǎn)換,再利用ArcGIS軟件進(jìn)行預(yù)處理,將影像轉(zhuǎn)化為坐標(biāo)系為 WGS1984 投影、像元大小為500 m的研究區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)。

      1.3 研究方法

      1.3.1 最大值合成法

      最大值合成法(Maximum Value Composites,MVC)是目前國際最常用的NDVI合成法,該方法可以去除數(shù)據(jù)中受殘?jiān)?、大氣和太陽角度等的影?提高區(qū)域 NDVI 數(shù)據(jù)質(zhì)量[19]。本文采用最大值合成法將16 d的NDVI值合成到年尺度數(shù)據(jù)。該方法可以顯示研究區(qū)當(dāng)年植被生長最好的狀況。

      1.3.2 SPI指數(shù)

      降水是影響草原生態(tài)變化最主要的因素,在干旱指標(biāo)的選擇上,采用了與降水密切相關(guān)的氣象干旱指標(biāo)SPI[20]。SPI干旱監(jiān)測(cè)方法[21]是中國氣象局《干旱監(jiān)測(cè)和影響評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)規(guī)定》中推薦的干旱指標(biāo)監(jiān)測(cè)方法,本文利用SPI對(duì)研究區(qū)干旱程度進(jìn)行評(píng)估,其干旱等級(jí)劃分見表1[22]。

      表1 SPI干旱等級(jí)劃分

      1.3.3 穩(wěn)定性分析

      變異系數(shù)(Coefficient of Variation,Cv),又稱離散系數(shù),是反映隨機(jī)變量在單位均值上的離散程度[23]。該方法可以有效衡量相同像元位置的NDVI值的時(shí)序穩(wěn)定性,數(shù)值小說明狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定,反之亦然。采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí),分為非常穩(wěn)定、穩(wěn)定、不穩(wěn)定、很不穩(wěn)定4個(gè)等級(jí)。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 NDVI時(shí)間及空間變化分析

      NDVI值在不同區(qū)域年際(2000—2019年)變化均呈現(xiàn)輕微的增加趨勢(shì),如圖2所示。由圖2可以看出:阿魯科爾沁旗(典型草原區(qū))的NDVI值增加趨勢(shì)率最大,為0.051/(10年);阿拉善左旗(荒漠區(qū))的增加趨勢(shì)率最小,為0.018/(10年);阿巴嘎旗(干草原區(qū))和四子王旗(荒漠草原區(qū))的增加趨勢(shì)率分別為0.020/(10年)和0.038/(10年)。不同類型植被區(qū)多年平均NDVI值從大到小分別為阿魯科爾沁旗(0.600)、阿巴嘎旗(0.380)、四子王旗(0.270)和阿拉善左旗(0.130);除阿巴嘎旗的最大值出現(xiàn)在2012年外,其余區(qū)域NDVI最大值均出現(xiàn)在2018年,阿魯科爾沁旗的NDVI最小值出現(xiàn)在2009年,阿巴嘎旗的NDVI最小值出現(xiàn)在2000年,四子王旗和阿拉善左旗的NDVI最小值均出現(xiàn)在2001年;NDVI值在不同區(qū)域變化差異較大,但隨年份遞增變化,其波動(dòng)變化具有一定的相似性。

      圖2 2000—2019年NDVI值的逐年變化情況

      在空間上,不同區(qū)域NDVI具有明顯的空間異質(zhì)性,如圖3所示。由圖3可以看出:阿魯科爾沁旗的NDVI值自北向西有減小的趨勢(shì),最大值為0.900,最小值為0.090;阿巴嘎旗的NDVI值自東北向西南有減小的趨勢(shì),最大值為0.800,最小值為0.000;四子王旗的NDVI值自北向南有減小的趨勢(shì),最大值為0.800,最小值為0.078;阿拉善左旗大部分地區(qū)的NDVI值均相對(duì)較低,自東南向西北呈減小趨勢(shì),最大值為0.780,最小值為0.010。

      圖3 不同區(qū)域NDVI值的空間分布

      為了更詳細(xì)地了解內(nèi)蒙古不同植被區(qū) 2000—2019年NDVI值的空間分布格局及其數(shù)值變化情況,以像元為單位計(jì)算研究區(qū)20年的NDVI平均值,將NDVI值劃分為5個(gè)級(jí)別并進(jìn)行重分類,得到不同區(qū)域NDVI像元占比,如圖4所示。由圖4可看出:阿魯科爾沁旗像元占比主要集中在NDVI值為0.4~0.8,占區(qū)域總像元的96.07%,其中NDVI值為0.4~0.6的像元占比為50.07%,NDVI值為0.6~0.8的像元占比為46%;阿巴嘎旗像元占比主要集中在NDVI值為0.2~0.6,占區(qū)域總像元的98.48%,其中NDVI值為0.2~0.4的像元占比為62.54%,NDVI值為0.4~0.6的像元占比為35.94%;四子王旗像元占比主要集中在NDVI值為0.2~0.4,占區(qū)域總像元的81.57%;阿拉善左旗像元占比主要集中在NDVI值為0.0~0.2,占區(qū)域總像元的93.98%。內(nèi)蒙古東西跨度較大,土壤質(zhì)地、植被、水熱情況及地形等分布不均,導(dǎo)致植被覆蓋度差異較大。

      圖4 不同區(qū)域NDVI值像元占比情況

      2.2 不同植被區(qū)NDVI值的穩(wěn)定性分析

      基于內(nèi)蒙古4種典型植被區(qū)多年NDVI數(shù)據(jù)的像元變異性計(jì)算結(jié)果,得到植被覆蓋度波動(dòng)狀態(tài),如圖5所示。

      圖5 不同區(qū)域NDVI值穩(wěn)定性分析結(jié)果

      由圖5可以看出:阿魯科爾沁旗的NDVI值自北向南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定到不穩(wěn)定的變化趨勢(shì);阿巴嘎旗的NDVI值自北向南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定(和非常穩(wěn)定)向不穩(wěn)定再到穩(wěn)定的變化趨勢(shì);四子王旗的NDVI值自東南向西北基本呈現(xiàn)由非常穩(wěn)定到不穩(wěn)定的變化趨勢(shì);阿拉善左旗的NDVI值自西北向東南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定(和非常穩(wěn)定)向不穩(wěn)定的變化趨勢(shì)。

      對(duì)不同區(qū)域NDVI值年際變化的空間穩(wěn)定性進(jìn)行量化分析發(fā)現(xiàn),NDVI值均在穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)像元占比最大,如圖6所示。由圖6可以看出:阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗的NDVI值穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比分別為45.86%、45.60%、40.20%和43.00%;各研究區(qū)NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比均較少,除四子王旗(6.14%)外,NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比均小于1.00%。

      圖6 研究期各類型區(qū)NDVI值穩(wěn)定性像元占比情況

      結(jié)合圖5和圖6進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)四子王旗的NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元主要集中在西北區(qū)域,該區(qū)域土地利用類型多為裸地,裸地受氣候變化和人類活動(dòng)的影響較大,這可能是導(dǎo)致該區(qū)域NDVI值很不穩(wěn)定的原因。

      2.3 不同植被區(qū)長時(shí)序列干旱危險(xiǎn)性演變分析

      2000—2019年植被生長季 SPI逐年變化趨勢(shì)和 M-K 突變分析結(jié)果如圖7所示。圖7的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,20年內(nèi)研究區(qū)發(fā)生干旱的概率主要在30%~40%范圍內(nèi)波動(dòng),且隨著時(shí)間的增加,SPI值呈輕微增加的趨勢(shì)。

      圖7 2000—2019年生長季 SPI逐年變化趨勢(shì)和 M-K 突變分析結(jié)果

      由圖7可以看出:多年內(nèi)發(fā)生干旱的概率由大到小的順序?yàn)?括號(hào)內(nèi)數(shù)值為干旱概率):阿巴嘎旗(40%)>四子王旗(和阿拉善左旗的干旱概率均為35%)>阿魯科爾沁旗(30%);干旱年份多集中在2001—2011年,阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗的線性傾向率分別為:0.432/(10年)、0.306/(10年)、0.147/(10年)、0.444/(10年)。由M-K突變結(jié)果可知,UF值在部分時(shí)段大于0(阿魯科爾沁旗:2000—2008年及2012—2019年;阿巴嘎旗:2000年、2003—2010年及2012—2019年;四子王旗:2000年、2003—2004年、2013年、2016年及2018—2019年;阿拉善左旗:2000—2004年、2008年及2014—2019年),表示該時(shí)段區(qū)域有變濕潤的可能。

      2.4 SPI與NDVI相關(guān)關(guān)系分析

      SPI與NDVI相關(guān)關(guān)系分析結(jié)果如圖8所示。由圖8可知:阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗與阿拉善左旗逐年SPI與NDVI的均值都具有顯著相關(guān)性,其中阿魯科爾沁旗的SPI與NDVI具有顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.305 4);阿巴嘎旗的SPI與NDVI具有顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.470 8);四子王旗的SPI與NDVI具有顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.456 2);阿拉善左旗的SPI與NDVI具有顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.420 7)。不同植被區(qū)的SPI與NDVI的相關(guān)性由大到小依次為:阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗和阿魯科爾沁旗。由此可知,研究區(qū)的NDVI受干旱程度影響顯著,干旱程度越嚴(yán)重,NDVI值越小,反之亦然。

      圖8 SPI與NDVI相關(guān)關(guān)系分析結(jié)果

      由于SPI值是根據(jù)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取的,鑒于研究區(qū)氣象站點(diǎn)數(shù)相對(duì)較少,故假設(shè)相同區(qū)域的空間SPI值為研究區(qū)的站點(diǎn)值。

      對(duì)不同區(qū)域2000—2019年的SPI和NDVI的空間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的SPI和NDVI的相關(guān)性在空間分布上具有一定差異,如圖9所示。

      圖9 SPI與NDVI的空間相關(guān)關(guān)系

      由圖9可以看出:從空間像元分布來看,阿魯科爾沁旗和阿巴嘎旗的SPI和NDVI相關(guān)性較高區(qū)域多于四子王旗和阿拉善左旗的;SPI與NDVI空間相關(guān)關(guān)系的最高值從高到低依次為(括號(hào)內(nèi)為r的值):阿巴嘎旗(0.90)>阿魯科爾沁旗(0.81)>四子王旗(0.52)>阿拉善左旗(0.44);最低值從高到低依次為:阿巴嘎旗(-0.51)>阿魯科爾沁旗(-0.45)>阿拉善左旗(-0.35)>四子王旗(-0.13)。因此,分析SPI和NDVI的相關(guān)性時(shí)應(yīng)考慮空間變化差異,不同區(qū)域SPI和NDVI的相關(guān)性是不同的。

      將NDVI和SPI的相關(guān)性進(jìn)行定量分級(jí)(分為8個(gè)等級(jí)),結(jié)果如圖10所示。由圖10可知:阿魯科爾沁旗的SPI與NDVI的相關(guān)性為0.2~0.6的像元占比最高,為82.95%,其中0.2~0.4的像元占比為38.71%,0.4~0.6的像元占比為44.24%;阿巴嘎旗的SPI與NDVI的相關(guān)性為0.2~0.8的像元占比最高,為90.21%,其中0.2~0.4的像元占比為23.33%,0.4~0.6的像元占比為43.28%,0.6~0.8的像元占比為23.60%;四子王旗的SPI與NDVI的相關(guān)性為0.0~0.2的像元占比最高,為80.33%;阿拉善左旗的SPI與NDVI的相關(guān)性為0.0~0.2的像元占比最高,為95.89%。

      圖10 空間相關(guān)性像元占比

      2.5 干旱程度對(duì)NDVI的影響分析

      基于不同植被區(qū)為研究對(duì)象,分析2000—2019年有旱和無旱年份下NDVI值的變化特征,并將無旱和有旱情景下的多年NDVI值進(jìn)行求均值處理,結(jié)果如圖11所示。

      圖11 無旱和干旱時(shí)NDVI空間變化及像元占比

      圖11顯示:有旱和無旱時(shí)NDVI值的空間分布特征基本與NDVI值多年空間變化特征一致,不同植被區(qū)發(fā)生干旱時(shí)NDVI值變化差異較大的區(qū)域主要集中在無旱時(shí)NDVI值較低的區(qū)域附近。

      在空間變化的基礎(chǔ)上,將發(fā)生干旱和無旱下的NDVI像元進(jìn)行量化分析,結(jié)果如圖11所示。由圖11可以看出:阿魯科爾沁旗無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.6~0.8(45.25%)和0.4~0.6(57.52%)時(shí)較高;阿巴嘎旗無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.2~0.6(99.16%)和0.2~0.4(76.09%)時(shí)較高;四子王旗在無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.2~0.4(65.60%)和0.0~0.4(93.62%)時(shí)較高;阿拉善左旗在無旱和有旱的NDVI像元占比均在NDVI值為0.0~0.2時(shí)較高(分別為91.49%和97.57%)(括號(hào)內(nèi)為像元占比值)。由此可知,干旱對(duì)不同植被區(qū)NDVI值均有一定影響。

      NDVI無旱較有旱時(shí)的NDVI像元占比減少最多的區(qū)域?yàn)?阿魯科爾沁旗(0.6~0.8)、阿巴嘎旗(0.4~0.6)、四子王旗(0.2~0.4)和阿拉善左旗(0.2~0.4)(括號(hào)內(nèi)為NDVI值的范圍),像元比分別減少了17.96%、23.74%、16.25%和5.89%。與無旱年份相比,有旱年份下的NDVI像元占比會(huì)向NDVI值小的一方轉(zhuǎn)移。

      3 討論

      4種不同植被區(qū)發(fā)生干旱的概率為30%~45%,這與內(nèi)蒙古地區(qū)干旱發(fā)生頻率在25%~49%范圍的結(jié)果基本一致[24]。不同植被區(qū)均在2000—2011年集中多發(fā)生干旱,這與內(nèi)蒙古2000年后,干旱氣候頻發(fā)且主要集中在2000—2011年的結(jié)果一致[25]。SPI值年際變化呈輕微增加趨勢(shì),這與內(nèi)蒙古有變濕潤的可能結(jié)果一致[24]。但有研究表明,內(nèi)蒙古年際變化呈現(xiàn)輕微干旱的趨勢(shì)[25]。導(dǎo)致結(jié)果不同的原因可能是時(shí)間尺度的選取不同,不同的時(shí)間尺度會(huì)導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)一定偏差。

      內(nèi)蒙古草原牧區(qū)旱災(zāi)形成的主要原因在于區(qū)域降水稀少且時(shí)空分布不均,氣候因素是導(dǎo)致草原牧區(qū)旱災(zāi)頻發(fā)的最直接影響因子[26]。通過分析內(nèi)蒙古典型草原區(qū)、干草原區(qū)、荒漠草原區(qū)和荒漠區(qū)4類植被區(qū)2000—2019年的NDVI與SPI的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)不同植被類型對(duì)干旱的響應(yīng)均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,但相關(guān)性具有一定差異,這與萬紅蓮等的結(jié)果一致[27]。草原植被的NDVI與SPI相關(guān)性最高的為干草原,荒漠草原區(qū)的次之,典型草原區(qū)的最小。這是由于草地植被屬于淺根系植被,在降雨時(shí)的儲(chǔ)水能力較弱,使得草地對(duì)干旱具有較強(qiáng)的響應(yīng),對(duì)短時(shí)間的干旱敏感性強(qiáng)于長時(shí)間的[28]。因此,降水量越少的草原,NDVI對(duì)干旱的響應(yīng)越敏感。NDVI和SPI空間上在某些區(qū)域呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,但像元占比較少,這可能與區(qū)域的土地利用有關(guān)。因此,在未來分析干旱對(duì)研究區(qū)域NDVI演化的影響中,應(yīng)基于更詳細(xì)的土地利用劃分。

      眾所周知,NDVI可有效反映區(qū)域植被生長狀況,是監(jiān)測(cè)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)和植被變化的有效指標(biāo)[29]。研究發(fā)現(xiàn),隨著年份的增加,不同植被類型區(qū)的NDVI值均呈現(xiàn)增大的趨勢(shì),這與蘇日罕等的內(nèi)蒙古NDVI值呈增大趨勢(shì)的研究結(jié)果一致[30]。通過分析干旱年份下NDVI的變化情況可知,在所有植被類型下,無旱時(shí)的NDVI值均高于有旱時(shí)的,其中草原區(qū)的NDVI值分布差異最大,荒漠草原區(qū)的為0.063,典型草原區(qū)的為0.061,干草原區(qū)的為0.055,而荒漠區(qū)的則僅為0.018。由此可見,草原區(qū)植被覆蓋度極易受干旱的影響?;哪畢^(qū)的NDVI分布差異性較小的原因可能是荒漠區(qū)的NDVI本底值相對(duì)較低,對(duì)氣候變化響應(yīng)不敏感所致。

      4 結(jié)論

      本文研究了內(nèi)蒙古典型草原區(qū)(阿魯科爾沁旗)、干草原區(qū)(阿巴嘎旗)、荒漠草原區(qū)(四子王旗)和荒漠區(qū)(阿拉善左旗)的NDVI與SPI的協(xié)同演化關(guān)系,并得到以下主要結(jié)論:

      1) 4種植被區(qū)的植被覆蓋度隨著年份的增加波動(dòng)較小。NDVI值隨年份變化的線性傾向率分別為:典型草原0.051/(10年)、干草原0.020/(10年)、荒漠草原0.038/(10年)和荒漠0.018/(10年),線性傾向率由大到小依次為:典型草原、荒漠草原、干草原和荒漠。

      2) 4種植被區(qū)發(fā)生干旱的概率在30%~40%范圍內(nèi)波動(dòng),隨著年份的增加,SPI值有輕微增大的趨勢(shì),線性傾向率分別為:典型草原0.432/(10年)、干草原0.306/(10年)、荒漠草原0.147/(10年)和荒漠0.444/(10年),線性傾向率從大到小順序?yàn)榛哪?、典型草原、干草原和荒漠草原?/p>

      3) 4種植被區(qū)SPI與NDVI均值具有顯著相關(guān)關(guān)系,但在空間上相關(guān)性分布具有一定差異。相關(guān)性由大到小分別為:干草原、荒漠草原、荒漠和典型草原。

      4)無旱和有旱年份下的NDVI值及像元占比在空間上具有一定差異??臻g上,有旱時(shí)NDVI值減小的區(qū)域主要集中在無旱時(shí)NDVI值較小的區(qū)域附近。將無旱和有旱年份下的NDVI像元進(jìn)行量化處理發(fā)現(xiàn),NDVI像元占比較多區(qū)域分別為:阿魯科爾沁旗,0.6~0.8(無旱年份)和0.4~0.6(有旱年份);阿巴嘎旗,0.2~0.6(無旱年份)和0.2~0.4(有旱年份);四子王旗,0.2~0.4(無旱年份)和0.0~0.4(有旱年份)。阿拉善左旗0.0~0.2(無旱和有旱年份像元占比較多,但有旱較無旱時(shí)的像元占比增大)。因此,與無旱年份先比,有旱年份下的NDVI像元占比大的區(qū)域會(huì)向NDVI值小的一方轉(zhuǎn)移。無旱較有旱時(shí)NDVI像元占比減少較多的區(qū)域分布為:阿魯科爾沁旗NDVI值在0.6~0.8的區(qū)域占比減少了17.96%;阿巴嘎旗NDVI值在0.4~0.6的區(qū)域占比減少了23.74%;四子王旗NDVI值在0.2~0.4的區(qū)域占比減少了16.25%;阿拉善左旗NDVI值在0.2~0.4的區(qū)域占比減少了5.89%。由此可知,干旱對(duì)不同植被區(qū)NDVI均有一定影響,尤其是草原區(qū)。

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