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    氣候和人類因素在黃土高原西北部植被變化中的貢獻(xiàn)率研究

    2014-02-03 02:07:36孫建國張卓韓惠顏長珍
    遙感信息 2014年2期
    關(guān)鍵詞:貢獻(xiàn)率殘差氣候變化

    孫建國,張卓,韓惠,顏長珍

    (1.蘭州交通大學(xué) 測繪與地理信息學(xué)院,蘭州 730070;2.中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所,蘭州 730000)

    1 引 言

    植被變化是全球變化研究的核心內(nèi)容之一。半干旱半濕潤區(qū)是全球變化的敏感區(qū),也是植被變化研究關(guān)注的焦點區(qū)[1-3]。通過分析衛(wèi)星遙感獲取的長時間序列的凈初級生產(chǎn)力(NPP)或歸一化植被指數(shù)(NDVI)等數(shù)據(jù),科學(xué)家們已經(jīng)基本掌握了近30年全球范圍內(nèi)半干旱半濕潤區(qū)植被動態(tài)變化的基本特征,也明確了氣候變化和人類活動是其兩大主要驅(qū)動力,但是,對于兩種作用的貢獻(xiàn)率至今尚未形成公認(rèn)有效的區(qū)分方法[4-6]。

    植被變化特征可以在多種時間分辨率下予以考察,本研究以年內(nèi)特定時段的NDVI平均值代表年度植被狀態(tài),分析其年際變化趨勢。由于觀測人類活動要比觀測氣候變化困難的多,在像元(柵格)尺度上量化植被年際變化中氣候和人類因素貢獻(xiàn)率的主流思想是:利用機(jī)理模型或者統(tǒng)計模型模擬植被(NPP或NDVI)對氣候變化的年際響應(yīng),用模擬值隨年份的趨勢變化量來衡量氣候因素的作用,用實際值和模擬值差值的趨勢變化量來表達(dá)人類因素的作用。其具體實現(xiàn)方法又有兩類:一類可稱為“潛在剩余法”[7-10],另一類可稱為“回歸殘差法”?!盎貧w殘差法”模擬的是假定人類活動保持穩(wěn)定情形下氣候條件所決定的植被動態(tài),比潛在植被動態(tài)更加接近于現(xiàn)實存在,而且模型相對簡單實用,不需要地形、土壤和植被類型等空間異質(zhì)因子數(shù)據(jù)。因此,該方法在當(dāng)前研究中比較流行[11-17]。然而,現(xiàn)有“回歸殘差法”存在混淆氣候變化和人類活動作用內(nèi)在缺陷[18],氣候變化的趨勢性越強(qiáng),人類驅(qū)動作用就越容易被錯誤地識別為由氣候變化所致。本研究在提出一個能夠克服上述缺陷的“去趨勢回歸殘差法”的基礎(chǔ)上,研究近15年黃土高原西北部植被變化中氣候和人類因素的貢獻(xiàn)率。

    2 研究區(qū)和數(shù)據(jù)

    2.1 研究區(qū)概況

    本文的研究區(qū)選擇了黃土高原西北部,包括了寧夏回族自治區(qū)全部、甘肅省中東部、陜西省北部,以及內(nèi)蒙古自治區(qū)南部部分地區(qū)(圖1)。該區(qū)自西北向東南由干旱、半干旱過渡為半濕潤氣候帶,主要的生態(tài)和環(huán)境問題也由荒漠化過渡為水土流失。由于人類對土地的不合理利用,特別是草地過度放牧和陡坡地開墾,導(dǎo)致荒漠化和水土流失進(jìn)一步加劇。為了改善該區(qū)的植被覆蓋,治理土地退化,中國政府投入了大量的人力、物力和財力,尤其是自1999年開始實施了退耕還林(草)等大規(guī)模植被建設(shè)[19-20]。同時,研究區(qū)內(nèi)降水年際變異大,氣溫持續(xù)升高,對植被活動產(chǎn)生著深刻影響[21]。為了客觀評價該區(qū)植被恢復(fù)和水土保持效果,迫切需要明確氣候變化和人類活動在植被動態(tài)中的貢獻(xiàn)率。

    2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    遙感影像數(shù)據(jù)。本研究使用SPOT VEGETATION(VGT)NDVI數(shù)據(jù),下載自http://free.vgt.vito.be網(wǎng)站,空間分辨率0.009°(約1km),時間分辨率為10日,從1998年4月至2012年12月共計531幅影像。該數(shù)據(jù)已經(jīng)過幾何精糾正、輻射校正、大氣校正等預(yù)處理,且采用最大值合成(MVC)算法進(jìn)一步減小了云、大氣、太陽高度角等的影響[22]。本研究對該數(shù)據(jù)做了如下處理:首先,將記錄的DN值換算為原始的NDVI;其次,為減小數(shù)據(jù)量,將NDVI數(shù)據(jù)集重采樣到0.07°(約8km)空間分辨率。

    氣候數(shù)據(jù)。原始?xì)夂驍?shù)據(jù)為1997年~2012年研究區(qū)及周邊48個地面氣象觀測站的月降水量和月平均氣溫記錄,來源于http://cdc.cma.gov.cn。為了與VGT NDVI進(jìn)行集成分析,在ANUSPLIN4.0軟件中對降水和氣溫記錄進(jìn)行空間內(nèi)插生成0.07°空間分辨率的柵格數(shù)據(jù)集。內(nèi)插過程中使用了GTOPO30數(shù)字高程模型(DEM)。

    3 研究方法

    3.1 變量選擇和時滯分析

    對于黃土高原地區(qū),識別植被覆蓋變化的主要目的之一是揭示其水土流失動態(tài),而該區(qū)水土流失與暴雨集中期(6月~8月)的植被覆蓋關(guān)系最為密切。以每年6月~8月的NDVI平均值代表植被覆蓋(以下記為NDVI678)??紤]的氣候變量包括降水和氣溫。一般地,植被對氣候的響應(yīng)存在一定的時滯,確定時滯長度是建立植被響應(yīng)氣候模型的重要基礎(chǔ)。通過計算和比較NDVI678與同期(6月~8月)及前期不同月數(shù)累積降水和累積氣溫的相關(guān)系數(shù)大小,逐像元確定降水和氣溫的最佳累積月數(shù)。

    圖1 研究區(qū)概況圖

    3.2 回歸分析

    3.2.1 常規(guī)回歸分析

    利用二元一次回歸方程模擬植被對氣候的響應(yīng)[15,23]:

    NDVI678=a*LagP+b*LagT+c+ε

    (1)

    式中,LagP和LagT分別代表得到的累積降水和累積氣溫時間序列,a、b和c為系數(shù),ε為隨機(jī)項。

    3.2.2 去趨勢回歸分析

    為了克服式(1)對氣候和人類驅(qū)動作用的混淆問題[15,18,23],提出一種“去趨勢回歸分析”方法。首先,對NDVI678、LagP和LagT進(jìn)行去趨勢處理,結(jié)果分別記為D(NDVI678)、D(LagP)和D(LagT)。去趨勢的方法是,以年份對變量進(jìn)行一元線性回歸模擬,再用殘差值加上原始數(shù)據(jù)的初期值。

    其次,利用與式(1)形式完全相同的式(2)來模擬D(NDVI678)對D(LagP)和D(LagT)的響應(yīng):

    D(NDVI678)=a′*D(LagP)+b′*D(LagT)+c′+ε′

    (2)

    最后,將原始LagP和LagT代入式(2),得到NDVI678的模擬結(jié)果。

    在上述去趨勢回歸過程中,植被和氣候的變化均被視為由初值、趨勢和波動3部分信號所構(gòu)成。利用去除趨勢而保留了初值和波動成分的植被和氣候變量所構(gòu)建的式(2),其系數(shù)a′和b′與式(1)的系數(shù)a和b一樣,表達(dá)的也是單位氣候變化量所對應(yīng)的植被變化量,常數(shù)項c′和c一樣表達(dá)的也是氣候變量取0值時植被變量的理論值。因此,當(dāng)式(2)的系數(shù)確定之后,將未經(jīng)去趨勢的氣候數(shù)據(jù)代入其中所得到的模擬植被時間序列,既完整包含了氣候因子的作用,又徹底規(guī)避了人類活動的趨勢性影響。

    3.3 殘差分析

    利用相關(guān)系數(shù)法判斷NDVI678變化趨勢的方向及其顯著性。若趨勢顯著(包括正向和負(fù)向),則使用下面兩式計算氣候和人類因素在植被動態(tài)中的貢獻(xiàn)率(分別記為Cc和Ch):

    Cc=Slope(EstNDVI678)/Slope(NDVI678)×100%

    (3)

    Ch=Slope(ResNDVI678)/Slope(NDVI678)×100%

    (4)

    其中,EstNDVI678和ResNDVI678分別表示NDVI678模擬值和殘差的年際序列,Slope表示隨年份變化的斜率。事實上,Ch=1-Cc。

    若NDVI678的變化趨勢不顯著,繼續(xù)利用相關(guān)系數(shù)檢驗法判斷EstNDVI678變化趨勢的方向及其顯著性,以確定是否存在方向相反而相互抵消的氣候和人類因素的作用。

    上述殘差分析基于常規(guī)的和去趨勢的回歸分析結(jié)果來進(jìn)行,分別稱為常規(guī)回歸殘差法(以下記作RR法)和去趨勢回歸殘差法(以下記作DRR法)。

    4 結(jié)果分析

    圖2是RR法和DRR法對氣候和人類因素貢獻(xiàn)率識別結(jié)果的對比圖。其中,a和d為植被(NDVI678)顯著增強(qiáng)區(qū),b和e為無顯著變化區(qū),c和f為顯著減弱區(qū);a,b和c為RR法識別結(jié)果,d,e和f為DRR法識別結(jié)果。

    在植被顯著增強(qiáng)區(qū):RR法識別的Cc≥50%(Ch≤50%)的面積比例為11.9%,主要位于陜西省的榆林、橫山、靖邊、子洲、米脂和佳縣,以及內(nèi)蒙古自治區(qū)烏審旗和鄂托克旗的接壤地帶;10%≤Cc<50%(50%150%)柵格,主要分布在寧夏的西吉、固原等縣??傮w而言,DRR法和RR法都認(rèn)為近15年西北黃土高原的植被活動增強(qiáng)以人類因素引發(fā)為主、氣候變化的作用較弱。但是,RR法識別的人類貢獻(xiàn)率較低,約76%;DRR法識別的人類因素貢獻(xiàn)率更大,達(dá)到92%。

    在植被無顯著變化區(qū)內(nèi):RR法識別出在內(nèi)蒙古自治區(qū)杭景旗及周邊零星地方存在EstNDVI678增加現(xiàn)象,這些地方的氣候變化有利于植被發(fā)育,但被破壞性人類活動的加劇所抵消;在甘肅省的榆中、皋蘭、白銀和靖遠(yuǎn)以及寧夏自治區(qū)的西吉、海原和固原等3縣的少量地方存在EstNDVI678顯著降低現(xiàn)象,這些地方的氣候變化不利于植被活動,但人類為恢復(fù)植被做出了艱巨努力。較之RR法,DRR法識別出的EstNDVI678顯著增加像元數(shù)有所減少,EstNDVI678顯著降低像元數(shù)略有增加。也就是說,DRR法認(rèn)為人類活動對植被的負(fù)向作用更少一些,正向作用更多一些。

    對于NDVI678顯著減弱區(qū)而言,RR法識別的氣候變化和人類活動的作用大小相當(dāng),DRR法識別的氣候貢獻(xiàn)率小于人類貢獻(xiàn)率,分別為40%和60%。

    圖2 RR法和DRR法的結(jié)果對比

    5 結(jié)論與討論

    5.1 結(jié)果的可靠性分析

    一方面,氣候和人類貢獻(xiàn)率計算結(jié)果的直接驗證有相當(dāng)難度[24-25]。另一方面,雖然RR法主要被用于監(jiān)測以放牧為主要人類活動的半干旱區(qū)草地退化,但也適用于本研究的目標(biāo)區(qū)域——黃土高原西北部,因為該區(qū)域也屬于半干旱氣候帶,具備使用RR法的前提條件——氣候尤其是降水的年際變異及其植被響應(yīng)非常明顯,盡管區(qū)內(nèi)人類活動的表現(xiàn)形式要比純牧區(qū)復(fù)雜得多。周洪建等[16]和Zhou等[26]針對陜西省退耕還林草效果評價的研究已經(jīng)證明了RR法在黃土高原大部分地區(qū)具有很好的適應(yīng)性。鑒于此,這里只驗證DRR法比RR法的計算結(jié)果更加可信。

    以植被顯著增強(qiáng)區(qū)為例。從DRR計算的Ch中減去RR計算的Ch,結(jié)果圖層中的局部高值像元相比其鄰居像元應(yīng)當(dāng)具有更加明顯的人類積極作用的地表跡象。把該圖層在Google Earth疊加顯示,選擇了一個局部高值像元。該像元處于蘭州以南山區(qū),屬嚴(yán)重水土流失區(qū)。放大顯示(圖3),發(fā)現(xiàn)該像元內(nèi)退耕地較多。2013年8月28日實地調(diào)查確認(rèn)了圖中紅色多邊形標(biāo)示的地塊均為退耕地。與當(dāng)?shù)鼐用竦膯栐兊弥?,該區(qū)域在國家退耕還林還草政策實施初期就有大量土地退耕,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)壓力有所減輕。相反,在上述兩個像元的鄰域像元中,可尋找到的類似的造林或退耕土地要少得多。上述分析初步表明了DRR法的可靠性。

    圖3 一個用于驗證DRR法可靠性的像元對應(yīng)的Google Earth影像

    5.2 未來的工作

    DRR法與RR法相比優(yōu)勢明顯,但與后者一樣,仍然面臨著其他原因造成的諸多不確定性。后續(xù)研究內(nèi)容至少包括以下兩個方面:①考慮植被響應(yīng)氣候的分布式滯后。本研究中對時滯現(xiàn)象的處理延用了常見的累積求和辦法,這種處理忽略了現(xiàn)實世界中普遍存在的滯后的季節(jié)性特征[27-28]。②考慮相對濕度、風(fēng)速和太陽輻射等氣候因子的作用。盡管降水和氣溫是干旱半干旱區(qū)植被動態(tài)的主要氣候控制因子,但其他氣候因子的作用也不應(yīng)被完全忽略。需要特別指出的是,近年來有不少研究證明,大氣CO2濃度升高能夠明顯促進(jìn)干旱半干旱區(qū)植被光合作用、提高植被生產(chǎn)力[29]。然而,由于大氣CO2濃度變化的趨勢性極強(qiáng)而年際波動很小,DRR法和RR法均難以將其作用從植被動態(tài)中有效分離出來。對解決這一問題,“潛在剩余法”比“回歸殘差法”更有優(yōu)勢。

    此外,在區(qū)分氣候和人類因素貢獻(xiàn)率的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步區(qū)分降水和氣溫變化的貢獻(xiàn)率也是重要的后續(xù)研究內(nèi)容。無論DRR法還是RR法,一旦在模型中納入了氣溫因子,也就具備了區(qū)分降水和氣溫變化貢獻(xiàn)率的潛力。

    6 結(jié)束語

    就近15年黃土高原西北部植被整體增強(qiáng)的原因而言,人類活動變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到了92%,氣候變化的影響成分僅占8%,且在相當(dāng)一部分區(qū)域表現(xiàn)為負(fù)向作用。同屬植被活動的顯著增強(qiáng)區(qū),陜西省北部和鄂爾多斯高原南部的人類對植被恢復(fù)的積極作用是在氣候變化比較有利的條件下所獲得,而甘肅省和寧夏回族自治區(qū)接壤地帶的人類對植被恢復(fù)的促進(jìn)作用是與不利的氣候變化進(jìn)行斗爭的成果。同屬植被活動的無顯著變化區(qū),在甘肅省中部的榆中、皋蘭、白銀、靖遠(yuǎn)及其寧夏南部的部分縣域內(nèi),存在氣候變化的負(fù)向驅(qū)動和人類因素的正向驅(qū)動相互抵消現(xiàn)象,而在內(nèi)蒙古自治區(qū)的杭景旗及其他零星地方,氣候變化的正向作用和人類因素的負(fù)向作用彼此抵消。

    從方法層面來看,本研究提出的DRR法雖然仍存在諸多局限性,但與傳統(tǒng)的RR法相比,能夠很好地克服后者混淆氣候和人類驅(qū)動作用的問題,在未來的同類研究中具有良好的應(yīng)用前景。

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