西藏雅魯藏布江流域植物物候變化及其海拔效應(yīng)

李海東， 陳 斌,， 葉爾納爾·胡馬爾汗， 曹學(xué)章

(1.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所， 江蘇 南京 210042； 2.南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院， 江蘇 南京 210044)

西藏雅魯藏布江流域植物物候變化及其海拔效應(yīng)

李海東1， 陳 斌1,2， 葉爾納爾·胡馬爾汗2， 曹學(xué)章1

(1.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所， 江蘇 南京 210042； 2.南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院， 江蘇 南京 210044)

雅魯藏布江流域位于青藏高原南部，海拔跨度較大，平均海拔4 600 m，是研究高海拔大流域氣候變化生態(tài)響應(yīng)的代表性區(qū)域。以雅魯藏布江流域為例，綜合運用1999—2013年的SPOT-VGT NDVI旬?dāng)?shù)據(jù)集和SRTM 數(shù)字高程模型(DEM)，利用閾值法提取物候特征，研究雅魯藏布江流域植物物候變化及其海拔效應(yīng)。結(jié)果表明,流域植物返青期提前的區(qū)域占流域總面積的61.3%，推遲的區(qū)域占38.7%；植物枯黃期提前的區(qū)域占45.3%，推遲的區(qū)域占54.7%。雅魯藏布江流域植物生長季長度存在縮短現(xiàn)象，年變化率的像元平均值為-0.47 d·a-1。自下游至上游，流域植物返青期逐漸推遲，枯黃期逐漸提前，植物生長季長度總體上呈縮短趨勢。隨著海拔的增加，雅魯藏布江流域植物生長季長度和年變化率總體上呈減小趨勢。

植物物候； 海拔效應(yīng)； 遙感技術(shù)； 高海拔地區(qū)； 青藏高原

植物物候指植物受氣候和其他環(huán)境因子(地形、水文和土壤等)影響而出現(xiàn)的、以年為周期的自然現(xiàn)象[1],對農(nóng)事預(yù)報、指導(dǎo)農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和適應(yīng)氣候變化的生態(tài)保護(hù)政策制定具有重要意義[2-3]。政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第5次評估報告報出,全球氣候系統(tǒng)的變暖是明確無疑的,自1901年以來全球地表氣溫已經(jīng)升高了0.89 ℃[4]。全球變暖導(dǎo)致我國植物春季物候期發(fā)生顯著變化[5]。自20世紀(jì)80年代以來,我國大部分植被的春季物候期主要表現(xiàn)為植物生長季始期呈現(xiàn)提前趨勢,特別是東北、華北和青藏高原等地區(qū)[6],而西南地區(qū)東部和長江中游等地區(qū)的物候期有所推遲[7]。

青藏高原作為世界的第3極,幅員遼闊,由于氣候條件和植被類型復(fù)雜多樣、區(qū)域水熱條件差異性大等因素影響,不同學(xué)者對其植物物候變化持有不同觀點。YU等[8]發(fā)現(xiàn)氣候變暖使青藏高原高寒草甸和高寒草原生長季推后,生長期縮短;DING等[2]認(rèn)為青藏高原高寒草地物候年際變化在不同的海拔和自然帶上分異顯著,植物生長季長度呈現(xiàn)中、西部縮短,東部延長的趨勢;ZHANG等[9]發(fā)現(xiàn)植物生長季始期逐漸提前;SHEN等[10]則認(rèn)為沒有證據(jù)表明青藏高原植物生長季始期已經(jīng)提前。雅魯藏布江流域位于青藏高原南部,面積為24.2萬km2,平均海拔4 600 m,高差達(dá)7 000多m,是典型的高海拔大流域[11]。復(fù)雜多樣的氣候條件和豐富的生物多樣性造就了雅魯藏布江流域極其顯著的植被垂直地帶性[12],使其成為研究青藏高原氣候變化生態(tài)響應(yīng)的典型代表性區(qū)域[13]。相關(guān)研究表明,全球變暖導(dǎo)致雅魯藏布江流域和大峽谷自然保護(hù)區(qū)植被綠度顯著增加,但植被生長率與升溫速率隨海拔梯度的變化趨勢不一致;降水變化是造成這種現(xiàn)象的一個重要因素,但基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的解釋并不能完全回答植被生長率隨海拔變化的差異性,亟待查明流域不同海拔梯度植物物候變化規(guī)律[14]。

為此,基于1999—2013年雅魯藏布江流域植被指數(shù)(NDVI)和數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù),分析植物返青期、枯黃期和生長季長度的時空變化規(guī)律,研究流域不同海拔梯度的植物物候變化特征,試圖探析全球變暖影響下青藏高原高海拔地區(qū)植被生長與海拔梯度的響應(yīng)關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

雅魯藏布江發(fā)源于我國喜馬拉雅山脈北麓海拔約5 750 m的杰馬央宗冰川,自西藏自治區(qū)巴昔卡(海拔約150 m)出境后流入印度。流域海拔跨度約為150～7 000 m,地勢西部高、東部低,其北側(cè)為岡底斯山、念青唐古拉山和唐古拉山,南側(cè)為喜馬拉雅山。流域內(nèi)上、下游氣候條件差異巨大,上游地區(qū)受環(huán)流形勢和水汽條件的限制,為溫帶草原氣候區(qū),無暴雨,年降水量<300 mm,發(fā)育著高寒草原、草甸和灌叢等。中游地區(qū)在米拉山的屏障作用下,潮濕的水汽難以抵達(dá)西部地區(qū),屬溫帶森林草原氣候區(qū),年降水量介于300～600 mm之間,發(fā)育著灌叢草原、亞高山灌叢草甸和亞高山草甸。下游地區(qū)屬于高山峽谷區(qū),雅魯藏布江在南迎巴瓦峰(海拔7 782 m)附近驟然由東流折向南流、再轉(zhuǎn)向西南流,形成世界上罕見的馬蹄形大河,該區(qū)為亞熱帶濕潤氣候區(qū),最大降水量達(dá)4 000 mm,分布著少量的亞熱帶常綠闊葉林、山地?zé)釒в炅趾图居炅值壬诸愋?近下游為過渡性的針闊混交或常綠闊葉林[12,14]。

從水文特點來看,流域可分為上游區(qū)、中游區(qū)和下游區(qū),上游為高原寬谷區(qū)(日喀則市拉孜縣里孜村以上),中游為寬窄相間河谷區(qū)(位于里孜村至林芝地區(qū)米林縣派鎮(zhèn)之間),下游為峽谷(派鎮(zhèn)以下)。上游海拔多在5 000 m以上,下游多在3 000 m以下,中游地處藏南寬谷和藏東南高山峽谷區(qū),海拔基本介于2 800～5 000 m之間。按河谷特征和行政邊界,自江源而下流域可劃分為4個寬谷段,即馬泉河寬谷、日喀則寬谷、山南寬谷和米林寬谷,面積分別占流域總面積的11.0%、33.3%、16.2%和39.5%。其中,馬泉河寬谷段位于上游地區(qū),日喀則寬谷段和山南寬谷段位于中游地區(qū),米林寬谷段位于中游和下游地區(qū)[11,15]。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

主要包括1999—2013年的NDVI數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)。NDVI數(shù)據(jù)為SPOT-VGT NDVI數(shù)據(jù)集(來源于http:∥www.vgt.vito.be/),空間分辨率為1 km×1 km,時間分辨率為10 d,1 a共有36期數(shù)據(jù)。該NDVI數(shù)據(jù)集在發(fā)布前已進(jìn)行了幾何校正、大氣糾正、輻射校正和地形校正等數(shù)據(jù)預(yù)處理,使用最大值合成法(MVC)消除了非植被因素對NDVI數(shù)據(jù)的不利影響,具體見文獻(xiàn)[14]。DEM數(shù)據(jù)為空間分辨率為1 km×1 km的SRTM DEM數(shù)據(jù)(來源于http:∥srtm.csi.cgiar.org/)。將DEM數(shù)據(jù)和NDVI數(shù)據(jù)集進(jìn)行幾何精校正,投影變換統(tǒng)一為GCS-WGS-1984。

2.2 物候期的提取方法

基于遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行植物物候監(jiān)測通常有6類方法:閾值法、擬合法、滑動平均法、最大斜率法、累積頻率法和主成分分析法[16]。其中,閾值法是通過設(shè)定一組閾值提取植物物候期,它是最早出現(xiàn)的一種方法,應(yīng)用較為廣泛,包括固定閾值法、動態(tài)閾值法和多參量閾值法;動態(tài)閾值法采用的閾值不是某個具體的NDVI值,而是一種動態(tài)比值,該閾值在時間域和空間域上都具有更好的適應(yīng)性[17]。擬合法是近幾年發(fā)展較快的物候提取方法,它是利用平滑模型函數(shù)擬和時間序列遙感數(shù)據(jù),進(jìn)而提取物候信息,包括Logistic函數(shù)法、非對稱高斯函數(shù)法(AG擬合法)和諧波函數(shù)法。AG擬合法是利用非高斯函數(shù)擬合曲線與比值閾值監(jiān)測植物物候的開始和結(jié)束日期,具有與原始NDVI曲線的整體特征更加吻合、最優(yōu)保持原始NDVI質(zhì)量的優(yōu)點。該研究通過TIMESAT 3.0軟件,采用AG擬合法對時間分辨率為10 d的SPOT-VGT NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理[18-19],主要步驟如下。

步驟1(區(qū)間提取):提取NDVI時間序列數(shù)據(jù)區(qū)間的谷值和峰值。

步驟2(局部擬合):對位于谷值和峰值之間的NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行2次局部擬合,讓最優(yōu)化擬合函數(shù)能較好地描述NDVI的數(shù)據(jù)曲線,公式為

f(t)≡f(t;c,x)=c1+c2g(t;x),

(1)

g(t;x)=g(t;x1,x2,x3,x4,x5)

(2)

式(1)～(2)中,g(t;x)為高斯函數(shù);c1和c2為定義基線和振幅的線性參數(shù);x1為對應(yīng)時間變量t的峰值或谷值的位置參數(shù);x2和x3為決定函數(shù)曲線右半部分的寬度和陡峭度的參數(shù);x4和x5為決定函數(shù)曲線左半部分的寬度和陡峭度的參數(shù)。

步驟3(整體連接):在局部擬合函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行整體擬合,描述整個NDVI變化過程,公式為

(3)

式(3)中,[tL,tR]為NDVI的總體變化區(qū)間,包含至少1個左谷值、峰值和右谷值的時間區(qū)間;fL(t)、fC(t)、fR(t)分別為[tL，tR]區(qū)間內(nèi)左谷值、峰值和右谷值所對應(yīng)的局部擬合函數(shù);α(t)和β(t)為位于[0,1]之間的剪切系數(shù)。

通過式(1)～(3)得到流域植物物候的時間序列曲線,擬合后曲線更接近真實情況,避免了整體數(shù)據(jù)對局部擬合的干擾。反映植物物候的參數(shù)包括生長季始期(又稱返青期,the start date of growing season,SOG)、生長季末期(又稱枯黃期,the end date of the growing season,EOG)和生長季長度(the length of the growing season,LOG),其中LOG為EOG與SOG之差。采用J?NSSON等[19]改進(jìn)后的閾值法提取物候參數(shù),即首先利用AG擬合法得到時間序列曲線,再使用動態(tài)閾值法提取SOG、EOG和LOG。SOG的閾值為時間序列曲線的左谷值到峰值之間的值,EOG的閾值為峰值到右谷值之間的值。閾值的設(shè)定對SOG、EOG和LOG的提取至關(guān)重要,但動態(tài)閾值的設(shè)定要綜合考慮區(qū)域植被類型的差異性。

根據(jù)《中華人民共和國植被圖》分類系統(tǒng),雅魯藏布江流域包括針葉林(占流域面積的比例約為7%)、闊葉林(4.5%)、灌叢(5.8%)、草原(7%)、草甸(33.5%)和高山植被(19.2%)等11個植被型組、21個植被型。其中,針葉林主要為亞熱帶和熱帶山地針葉林,闊葉林包括亞熱帶落葉闊葉林、亞熱帶硬葉常綠闊葉林和熱帶雨林等。森林植被面積約占流域總面積的11.5%[12]。J?NSSON等[18]在提出動態(tài)閾值法時建議SOG和EOG閾值為NDVI達(dá)到年振幅的20%左右。據(jù)此,宋春橋等[17]在進(jìn)行藏北高寒草原物候參數(shù)提取時,將SOG閾值設(shè)定為10%,將EOG閾值設(shè)定為20%;李明等[20]在進(jìn)行森林植被為主地區(qū)的物候參數(shù)提取時,將SOG和EOG閾值設(shè)定為50%。筆者在綜合考慮流域主要植被類型的基礎(chǔ)上,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)研究成果,將物候SOG和EOG閾值均設(shè)定為NDVI達(dá)到年振幅的20%,以提取流域植物物候參數(shù)(圖1)。

圖1 基于時間序列曲線的物候參數(shù)提取原理示意圖Fig.1 Sketch of the principle for extracting phenologicalparameters based on chronosequential NDVI curve

2.3 分析方法

基于各年的NDVI時間序列數(shù)據(jù),利用動態(tài)閾值法提取植物的SOG、LOG和EOG參數(shù),采用線性回歸分析方法,計算1999—2013年流域每個像元的植物SOG、LOG和EOG的年際變化趨勢,回歸模型為

y=at+b。

(4)

式(4)中,y為SOG、LOG或EOG值;t為年份(1999—2013年);a為變化率;b為截距。

基于1 km×1 km空間分辨率的流域DEM數(shù)據(jù),以500 m為間隔,將流域高程劃分為12個海拔梯度(中心點高程分別為500,1 000,1 500,…,6 000 m),每個海拔梯度為該中心點高程加減250 m的高程區(qū)間(例如海拔梯度500 m即為高程250～750 m,海拔梯度1 000 m 即為高程750～1 250 m,依次類推)?；诤０翁荻葎澐?繪制流域LOG多年平均值,以及SOG、EOG和LOG隨海拔梯度變化的箱線圖(the box-and-whisker plot),以分析不同海拔梯度植物物候的變化特征。其中,箱體的高低表示四分位距(interquartile range,IQR)大小,即第3四分位數(shù)(Q3)和第1四分位數(shù)(Q1)之差,反映各物候參數(shù)(SOG、EOG和LOG)的集中范圍。

3 結(jié)果與分析

3.1 1999—2013年流域植物物候的年際變化

由圖2可見,近15 a雅魯藏布江流域SOG提前的區(qū)域占流域總面積的61.29%,年變化率為>0～5 d·a-1的區(qū)域最多(59.3%),年變化率為>5～20和>20 d·a-1的區(qū)域分別占2.0%和0.03%。

圖2 1999—2013年流域植物返青期(SOG)、枯黃期(EOG)和生長季長度(LOG)的年際變化Fig.2 Annual changing rates of SOG, EOG, and LOG in the valley during 1999-2013

流域SOG推遲的區(qū)域占流域總面積的38.71%,以年變化率為>-5～0 d·a-1的區(qū)域較多(35.5%),年變化率為-20～-5和<-20 d·a-1的區(qū)域分別占3.1%和0.12%。SOG年變化率為>0～5 d·a-1的區(qū)域主要分布在山南寬谷段、日喀則寬谷段以及米林寬谷段較高海拔地區(qū);SOG年變化率為>-5～0 d·a-1的區(qū)域主要分布在馬泉河寬谷段以及日喀則寬谷段的較高海拔地區(qū)、米林寬谷段的較低海拔地區(qū)。整個流域SOG年變化率的像元平均值為0.29 d·a-1,返青期略有提前。

流域EOG提前的區(qū)域占流域總面積的45.3%,以年變化率為>0～5 d·a-1的區(qū)域較多(42%),年變化率為>5～20和> 20 d·a-1的區(qū)域分別占3.3%和0.02%。流域EOG推遲的區(qū)域占流域總面積的54.7%,以年變化率為>-5～0 d·a-1的區(qū)域較多(50.50%),年變化率為-20～0和<-20 d·a-1的區(qū)域分別占4.2%和0.05%。EOG年變化率為>0～5和>-5～0 d·a-1的區(qū)域空間分布與其對應(yīng)的SOG年變化率為>-5～0和>0～5 d·a-1的區(qū)域相似。整個流域EOG年變化率的像元平均值為-0.18 d·a-1,枯黃期略有延遲。

流域LOG延長的區(qū)域占流域總面積的40.9%,以年變化率為>0～5 d·a-1的區(qū)域較多(32.5%),年變化率為>5～20和>20 d·a-1的區(qū)域分別占8.4%和0.03%。流域LOG縮短的區(qū)域占流域總面積的59.14%,以年變化率為>-5～0 d·a-1的區(qū)域較多(48.9%),年變化率為-20～0和<-20 d·a-1的區(qū)域分別占10.2%和0.01%。流域LOG年變化率的像元平均值為-0.47 d·a-1,植物生長季長度存在縮短現(xiàn)象。這表明流域植物物候變化存在較大的空間異質(zhì)性現(xiàn)象,返青期提前的區(qū)域枯黃期不一定推遲,返青期推遲的區(qū)域枯黃期也不一定提前。

3.2 植物物候隨海拔梯度的變化特征

1999—2013年雅魯藏布江流域植物L(fēng)OG的多年平均值總體上呈現(xiàn)隨海拔增加而減小的趨勢(圖3)。自海拔500 m開始增加,在海拔1 000 m時達(dá)最大,其后逐漸減小。 流域SOG年變化率介于-10～10 d·a-1之間,隨海拔梯度的增加呈現(xiàn)明顯的先減小再增加趨勢。從四分位距來看,SOG年變化率自海拔500～1 500 m呈現(xiàn)減小趨勢,在>1 500～3 500 m總體呈增加趨勢(在3 000 m處達(dá)最大)。就中位數(shù)而言,隨海拔梯度的增加呈現(xiàn)先減小再增加后趨于平穩(wěn)的變化趨勢,總體上表現(xiàn)為海拔梯度< 3 000 m時中位數(shù)為負(fù)值,其中海拔1 000 ～2 000 m之間的中位數(shù)較小;在海拔> 3 000 m時,中位數(shù)為正值。

矩形箱體的頂部和底部線條分別對應(yīng)該海拔梯度包含數(shù)據(jù)批的第3四分位數(shù)和第1四分位數(shù)； 矩形箱體中的橫線對應(yīng)中位數(shù);上下2條豎線分別對應(yīng)最大值和最小值。

流域EOG的年變化率基本介于-5～10 d·a-1之間,隨海拔梯度的增加總體呈減小趨勢。從四分位距來看,EOG年變化率隨海拔梯度的增加呈略微減的趨勢,在海拔3 500～4 500 m之間稍低。就中位數(shù)而言,隨海拔梯度的增加呈現(xiàn)先減小后趨于平穩(wěn)的變化趨勢,所在海拔梯度的中位數(shù)值均大于0,海拔超過3 500 m以后基本保持不變。

流域LOG年變化率基本介于-10～15 d·a-1之間,表現(xiàn)為隨海拔梯度增加而先減小再增加的變化趨勢。從四分位距來看,LOG年變化率除在海拔3 000 m處較大外,其余海拔梯度基本保持不變。就中位數(shù)而言,在海拔500 ～2 500 m基本保持不變(其值在5 d·a-1左右),自海拔高度達(dá)2 500 m以后,其隨海拔梯度增加呈現(xiàn)先減小后平穩(wěn)的趨勢,海拔>3 500 m后中位數(shù)保持穩(wěn)定,其值小于0?？傮w而言,隨著海拔梯度的增加,雅魯藏布江流域植物L(fēng)OG及其年變化率逐漸減小。

4 討論

有證據(jù)表明,青藏高原的升溫速率隨海拔增加而增大[21],造成不同海拔梯度高山帶植物多樣性的變化[11]和植被生長率的差異性[14]。筆者以雅魯藏布江流域為例研究發(fā)現(xiàn),隨著海拔梯度的增加,植物生長季長度和年變化率總體上呈減小趨勢,該結(jié)論與DING等[2]和樸世龍等[22]指出的海拔在物候的地域分異中扮演重要作用相一致。溫度被認(rèn)為是影響植物物候最重要的氣象因子[23],地表氣溫不僅隨著海拔的增加而降低〔速率為-0.65 ℃·(100 m)-1〕,而且相關(guān)研究表明,高海拔地區(qū)的升溫速率要大于低海拔地區(qū)[24-25]。雅魯藏布江流域不同寬谷段植物物候呈現(xiàn)一定的空間差異性,日喀則寬谷段和山南寬谷段呈現(xiàn)縮短現(xiàn)象,海拔較高的馬泉河寬谷段和海拔較低的米林寬谷段呈現(xiàn)延長現(xiàn)象;部分地區(qū)植物生長季的延長,可能是氣溫升高和年降水量變化對特定植被類型綜合作用的結(jié)果[12,14]。該研究試圖查明高海拔大流域植物物候的變化特征及其在不同海拔梯度的分異性,然而,雅魯藏布江流域植被類型豐富,垂直地帶性顯著,植物物候變化的影響因素極其復(fù)雜。筆者雖基于遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些有益的探索,仍存在一定的不足之處。一是未分析不同植被類型物候變化的差異性;二是即使在相同水熱條件下,特別是在高寒地帶,不同植物的萌動發(fā)芽和物候特征亦不盡相同。

地面觀測是查明植物物候變化的最佳手段[7]。面對幅員遼闊的青藏高原,目前仍缺乏足夠的實地觀測站點,并且歷史觀測數(shù)據(jù)無法獲取等,阻礙了對物候變化遙感監(jiān)測的有效驗證,這些科學(xué)問題有待下一步認(rèn)真探索?！笆濉逼陂g,西藏地區(qū)將通過設(shè)置主要生態(tài)系統(tǒng)綜合監(jiān)測大樣地和優(yōu)勢種群輔助監(jiān)測樣點,建成山南、林芝和日喀則等10個生態(tài)監(jiān)測站,開展生態(tài)安全屏障功能監(jiān)測與評估,指標(biāo)涉及返青期、開花期和枯黃期等觀測內(nèi)容,可以為驗證植物物候提取所需的動態(tài)閾值設(shè)定提供依據(jù)。該研究基于遙感手段和野外調(diào)查開展分析,是在生態(tài)監(jiān)測站正式運行之前的一次有益嘗試,以期科學(xué)認(rèn)知高海拔大流域植物物候變化的時空分異特征,為開展青藏高原關(guān)鍵區(qū)域氣候變化生態(tài)風(fēng)險預(yù)警提供依據(jù)。

5 結(jié)論

(1)雅魯藏布江流域植物生長季長度存在縮短現(xiàn)象,年變化率的平均值為-0.47 d·a-1,植物物候變化存在較大的空間異質(zhì)性現(xiàn)象。返青期提前的區(qū)域,枯黃期不一定推遲;返青期推遲的區(qū)域,枯黃期也不一定提前。雅魯藏布江流域植物的返青期提前的區(qū)域占流域的61.3%,枯黃期提前的區(qū)域占流域的45.27%。

(2)隨著海拔梯度的增加,雅魯藏布江流域植物生長季長度和年變化率總體上在逐漸減小,返青期提前和枯黃期推遲的趨勢愈發(fā)明顯,生長季長度呈現(xiàn)縮短趨勢。部分地區(qū)植物生長季的延長,可能是氣溫升高和年降水量變化對特定植被類型綜合作用的結(jié)果。

(3)雅魯藏布江流域是青藏高原典型的高海拔大流域，基于該區(qū)域研究發(fā)現(xiàn)的不同海拔梯度植物物候的變化規(guī)律，不僅對“十三五”期間青藏高原生態(tài)保護(hù)與修復(fù)工程的實施具有一定的參考價值，而且對基于水土保持與防風(fēng)固沙、生物多樣性維護(hù)、水源涵養(yǎng)等不同主導(dǎo)生態(tài)功能建設(shè)的生態(tài)監(jiān)測站的觀測樣地布設(shè)和監(jiān)測指標(biāo)選取方面具有重要的實踐價值。

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ChangesinVegetationPhenologyandItsElevation-DependentEffectsintheYarlungZangboRiverValleyofTibet,China.

LI Hai-dong1, CHEN Bin1,2, YERNAER·Humaerhan2, CAO Xue-zhang1

(1.Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China； 2.School of Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China)

The Yarlung Zangbo River Valley (YZR), stretching across the southern part of the Tibetan Plateau from west to east over a wide range of elevation from 147 m to over 7 000 m above sea level (a.s.l.) with an average elevation of 4 600 m, has been regarded as one of the ideal regions for the study on ecological response to climate change in alpine watershed. Based on the datasets of SPOT-VGT normalized difference vegetation index (NDVI) and SRTM digital elevation model (DEM), phonological features of the valley were extracted and elevation-dependent phenological change of the vegetation of the YZR during 1999-2013 was analyzed. The SPOT-VGT NDVI was first preprocessed with the non-symmetrical Gaussian function (AG) fitting method, and then the start date of growing season (SOG), the end date of the growing season (EOG) and the length of the growing season (LOG) of the vegetation was extracted, separately, through the threshold value method. Results show: (1) The SOG exhibited an advancing trend in 61.3% of the YZR, and a delaying trend in 38.8%, while the EOG did an advancing trend in 45.3% and a delaying trend in 54.7%. As a consequence, the LOG in the YZR was shortening, with the annual changing rate per pixel being -0.47 d·a-1; (2) The SOG was gradually delaying, the EOG gradually advancing and the LOG gradually shortening along the river from the downstream up to the upstream. Besides, LOG and its annual changing rate is generally on a declining trend with rising elevation.

vegetation phenology； elevation-dependent effects； remote sensing technology； alpine regions； Tibetan Plateau

2017-06-12

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(GYZX170201); 西藏山南生態(tài)監(jiān)測站2017年度監(jiān)測任務(wù)項目;國家自然科學(xué)基金(41301611)

X87

A

1673-4831(2017)12-1102-07

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.12.006

李海東(1984—),男,安徽毫州人，副研究員，博士,主要從事生態(tài)環(huán)境遙感研究。E-mail: Lihd2020@163.com

許 素)