陜西省1982—2015 NDVI時(shí)空分布特征及其與氣候因子相關(guān)性

李躍鵬, 劉海艷, 周維博

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陜西省1982—2015 NDVI時(shí)空分布特征及其與氣候因子相關(guān)性

李躍鵬1,2,3, 劉海艷2, 周維博1,3*

1. 長(zhǎng)安大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 西安 710054 2. 華北水利水電大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院, 鄭州 450045 3. 長(zhǎng)安大學(xué) 旱區(qū)地下水文與生態(tài)效應(yīng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 西安 710054

基于1982—2015年8 km的GIMMS NDVI和氣象資料, 結(jié)合陜西省土地利用類型數(shù)據(jù), 利用斜率分析以及相關(guān)分析等方法, 對(duì)陜西省近34 a來植被指數(shù)NDVI的時(shí)空分布特征、變化規(guī)律及其與氣候因子之間的相關(guān)性進(jìn)行了深入研究, 得到如下主要結(jié)論: (1)1982—2015年陜西省年均NDVI呈現(xiàn)出明顯南高北低的地理特征, 年均NDVI分布的空間差異性與下墊面類型密切相關(guān), 年均NDVI呈輕度上升趨勢(shì), 局部地區(qū)(如渭河流域)增長(zhǎng)尤為明顯。(2)NDVI年際變化具有階段性明顯特征, 1982—1990間增長(zhǎng)顯著, 1991—2000和2001—2015年兩段時(shí)期增長(zhǎng)較為緩慢; NDVI年內(nèi)變化差異明顯, 夏季NDVI最高, 冬季最低, 春季上升趨勢(shì)最為明顯。月均NDVI變化曲線呈單峰型, 6—8月NDVI最高。(3)研究區(qū)NDVI與同期降水之間的響應(yīng)最為明顯, 而草地、農(nóng)地相比于整體區(qū)域以及林地與滯后1月的氣溫敏感性高于同期。

陜西省; NDVI; GIMMS; 土地利用類型

1 前言

植被是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的重要的組成[1], 是連接區(qū)域大氣、土壤、生物及水分等生態(tài)要素的關(guān)鍵, 植被動(dòng)態(tài)變化作為全球氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)演變的重要標(biāo)志, 能夠有效揭示全球與區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的變化特征[2-3]。目前, 在全球氣候變暖背景下, 植被生長(zhǎng)對(duì)氣候變化具有明顯的反饋機(jī)制, 通過植被的氣候效應(yīng)以及對(duì)氣溶膠、CO2含量等成分的作用, 對(duì)區(qū)域及全球氣候變化產(chǎn)生一定的減緩作用[4]。與此同時(shí), 氣溫、降水等氣候要素的演變對(duì)植被的生長(zhǎng)發(fā)育也產(chǎn)生了重要影響, 針對(duì)氣候變化背景下植被的動(dòng)態(tài)變化及與氣候之間的密切聯(lián)系已成為目前全球變化研究的熱點(diǎn)[5-10]。

歸一化植被指數(shù)(NDVI, Normal Difference Vegetation Index)能夠有效的表征區(qū)域地表植被的覆蓋和光合作用的能力, 廣泛的用于區(qū)域及全球生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)與評(píng)估。王新欣[11]等利用MODIS NDVI數(shù)據(jù)針對(duì)天山北坡中段草地生物量進(jìn)行了有效的評(píng)估, 并構(gòu)建了有效的生物量動(dòng)態(tài)估測(cè)模型。齊述華[12]等基于NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)對(duì)青藏高原中東部地區(qū)的植被長(zhǎng)勢(shì)與氣候因子密切聯(lián)系進(jìn)行了有效分析, 并定量評(píng)估了他們之間的關(guān)系。郭鈮[13]等也針對(duì)1982—2003年間西北地區(qū)NDVI 與氣溫、降水之間的相關(guān)性進(jìn)行了有效評(píng)估。Fensholt等[14]對(duì)比分析了GIMMS NDVI 與MODIS NDVI 之間反演全球植被動(dòng)態(tài)變化的能力, 指出了兩者之間的兼容性與一致性。GIMMS( Global Inventory Modeling and Mapping Studies) NDVI數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)段為1982—2015, 是目前時(shí)間序列最長(zhǎng)的連續(xù)數(shù)據(jù)集, 具有較強(qiáng)的植被動(dòng)態(tài)變化反演能力, 在全球性植被動(dòng)態(tài)變化、土地利用演變以及陸—?dú)馊犹计胶庾兓治雠c評(píng)估領(lǐng)域到了廣泛的應(yīng)用[15-18]。

陜西地區(qū)地形復(fù)雜, 水熱空間分布差異性顯著, 氣候變化敏感, 生態(tài)系統(tǒng)脆弱[19]。隨著氣候的不斷變化以及人類活動(dòng)的增強(qiáng), 植被覆蓋變化明顯, 然而目前針對(duì)陜西地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI變化特征及其與氣候因子之間的相關(guān)性研究仍然較少, 因而本文基于GIMMS NDVI數(shù)據(jù), 通過相關(guān)分析、斜率分析等方法對(duì)陜西植被指數(shù)的時(shí)空變化特征進(jìn)行探討, 以期該區(qū)域應(yīng)對(duì)氣候變化以及生態(tài)保護(hù)工作的管理、規(guī)劃和開展提供理論依據(jù)。

2 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省位于中國(guó)西北部(圖1, 105°29′—111°15′E, 31°42′—39°35′N), 地域狹長(zhǎng), 南北長(zhǎng)約880 km, 兼跨黃河、長(zhǎng)江兩大流域, 具有承東啟西區(qū)位優(yōu)勢(shì)。陜西省土地利用類型(圖1, 表1)以草地、農(nóng)業(yè)用地和林地為主, 所占全省面積比例分別達(dá)到了42.67、45.5和14.6, 海拔約500 m到2000 m之間, 面積約占全省的90%, 平均海拔1127 m。地勢(shì)南北高、中部低, 自北向南依次為陜北高原[20]、中部的關(guān)中平原和南部的秦巴山區(qū)。境內(nèi)地貌復(fù)雜, 包括風(fēng)沙過渡區(qū)、黃土高原區(qū)、關(guān)中平原區(qū)以及秦嶺山地區(qū)、漢江盆地區(qū)和大巴山地區(qū)等主要六個(gè)地貌類型, 境內(nèi)主要河流有黃河二級(jí)河流渭河, 長(zhǎng)江流域內(nèi)漢江、嘉陵江。年平均降水量576.9 mm, 年平均氣溫13.0, 無霜期218 d左右, 境內(nèi)氣候差異很大, 由北向南漸次過度為溫帶、暖溫帶和北亞熱帶。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究所用GIMMS NDVI數(shù)據(jù)來源于美國(guó)國(guó)家航空和航天局(NASA, National Aeronautics and Space Administration)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最大化合成(MVC)的 8 km NDVI 新一代數(shù)據(jù)集[21-22], 時(shí)間序列跨度1982— 2015年。該數(shù)據(jù)集著重考慮了火山灰塵、太陽高度角以及傳感器靈敏度等變化對(duì)數(shù)據(jù)本身的影響, 并進(jìn)行了有效的消除, 目前已在全球范圍得到了廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)本身考慮了去云以及與氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一的需要, 通過最大值合成法合成月均數(shù)據(jù), 并通過IDL讀取, 生成影像, 并通過Arcmap10裁剪、統(tǒng)計(jì)與出圖等處理。氣象數(shù)據(jù)來源中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)陜西地區(qū)數(shù)據(jù), 其中定義春季為3—5月, 夏季6—8月, 秋季9—11月, 冬季12 至次年2 月。

圖1 研究區(qū)地理位置及其土地利用類型示意圖

1.3 研究方法

1.3.1 NDVI趨勢(shì)分析

趨勢(shì)線分析法[23]通過對(duì)不同的柵格的變化趨勢(shì)進(jìn)行模擬, 對(duì)不同時(shí)期植被變化的空間特征進(jìn)行分析。本文研究采用趨勢(shì)線分析模擬1982—2015年陜西省植被指數(shù)NDVI變化趨勢(shì), 計(jì)算公式如下:

表1 研究區(qū)主要土地利用類型及其所占面積百分比

1.3.2 相關(guān)分析法

研究分析兩個(gè)變量間密切程度長(zhǎng)通過相關(guān)分析法, 通過計(jì)算氣象要素(氣溫、降水)與歸一化植被指數(shù)NDVI之間的相關(guān)系數(shù), 能夠有效指出兩者之間的密切聯(lián)系, 相關(guān)系數(shù)取值區(qū)間位于［—1,1］, 其計(jì)算公式如下:

式中,表示年份數(shù)34(1982—2015),和表示相關(guān)分析的兩個(gè)變量;與分別表示變量樣本值的平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 陜西省NDVI空間變化特征

陜西省1982—2015不同時(shí)段年均NDVI空間分布特征, 如圖2, 表2所示。1982—2015年及其各個(gè)時(shí)段年均NDVI空間分布較為相似, 呈現(xiàn)出明顯南高北低的地理特征。1982—2015年陜西省年均NDVI約為0.47, 高值地區(qū)NDVI達(dá)到了0.76, 而部分地區(qū)年NDVI約為0.16。高值地區(qū)主要分布于南部秦巴山地和中部關(guān)中平原地區(qū), 而北部的陜北黃土高原地區(qū)為NDVI低值主要分布區(qū)。年均NDVI分布的空間差異性與下墊面類型明顯相關(guān), 南部秦巴山區(qū)氣候濕潤(rùn), 降水量較高, 植被茂盛, 土地利用類型以林地為主, 多常綠落葉林和落葉闊葉林, 植被指數(shù)NDVI明顯較高, 年均NDVI達(dá)到了0.622; 中部為關(guān)中平原地區(qū), 氣候類型以暖溫帶為主, 地表多為農(nóng)業(yè)用地, NDVI季節(jié)性差異明顯, 春夏農(nóng)作物生長(zhǎng)期NDVI較高, 年均NDVI達(dá)到了0.514, 標(biāo)準(zhǔn)差為最高0.117; 北部為黃土高原地區(qū), 溝壑縱橫, 地表破碎, 加上長(zhǎng)期亂墾濫伐, 植被破壞嚴(yán)重, 土地利用類型以草地為主, 年均NDVI較低, 為0.274。

陜西省1982—2015年不同時(shí)段年均NDVI空間變化特征, 如圖2b, 表2所示。1982—1990年間, 陜西省總體上年均NDVI呈輕度上升趨勢(shì), 增長(zhǎng)率達(dá)到了0.004, 尤其是渭河流域, 增長(zhǎng)尤為明顯, 渭河流域以農(nóng)地為主要土地利用方式, 農(nóng)地NDVI增長(zhǎng)率達(dá)到了0.002; 1991—2000年間, 10a間年NDVI仍以輕度增加為主, 年增長(zhǎng)率達(dá)到了0.002, 增加區(qū)域集中于關(guān)中平原和秦巴山區(qū), 南部的米倉山部分地區(qū)上升趨勢(shì)明顯, 東北部黃河流域NDVI則呈現(xiàn)出一定的輕度下降趨勢(shì); 2001—2015年陜北高原年均NDVI上升趨勢(shì)顯著, 而中部平原地區(qū)NDVI下降明顯。1982—2015年間陜西省年均NDVI總體上變化呈微弱增加趨勢(shì), 陜北延河、無定河流域, 以及大巴山附近地區(qū)是NDVI增加顯著區(qū)域, 而西安、咸陽附近地區(qū)年均NDVI則下降明顯。近34a來隨著“三北”防護(hù)林工作進(jìn)展的推進(jìn), 陜北黃土高原地區(qū)植被覆蓋有了較顯著的改善, 而關(guān)中地區(qū)地勢(shì)平坦, 工農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá), 城市發(fā)展迅速, 建設(shè)用地不斷增加, 地表覆蓋的不斷變化可能是引起西安、咸陽地區(qū)NDVI逐漸下降的重要原因。

圖2 1982—2015年陜西省NDVI空間分布(a)與空間變化率變化(b)

表2 1982—2015年陜西省不同時(shí)段年均NDVI及其變化率

2.2 陜西省NDVI時(shí)間變化特征

2.2.1 NDVI年際變化特征

陜西省1982—2015年均NDVI年際變化特征, 如圖3, 表3所示。總體上, 1982—2015年間NDVI呈輕度增加趨勢(shì), 增長(zhǎng)率約為0.001, 年均NDVI達(dá)到了0.47。1982—1990間年均NDVI年際增長(zhǎng)率大約為0.0039, 呈顯著增加趨勢(shì), 1991—2000和2001—2015年期間年均NDVI增長(zhǎng)放緩, 增長(zhǎng)率分別為0.0018和0.0014。

陜西省林地、草地以及農(nóng)業(yè)用地為其主要土地利用類型, 各類用地年均NDVI及其變化率存在差異性。1982—2015年間草地類型年均NDVI為0.274, 增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著, 年際增長(zhǎng)率約為0.002, 其中1982—1990和1991—2000年間增長(zhǎng)率約為0.002, 上升顯著, 2001—2015年間NDVI增長(zhǎng)率高達(dá)0.006, 標(biāo)準(zhǔn)差為0.004, 呈快速波動(dòng)上升趨勢(shì); 1982—2015年林業(yè)、農(nóng)地年均NDVI高達(dá)到了0.622、0.514, 兩者增長(zhǎng)率約為0.001, 呈輕度上升趨勢(shì)。1982—1990年間, 兩類用地年均NDVI增長(zhǎng)顯著, 增長(zhǎng)率達(dá)到0.006, 而1991—2000年間增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩, 2001—2015期間NDVI顯著下降, 下降率約為0.007, 標(biāo)準(zhǔn)差為0.004, 變幅明顯。

圖3 陜西省1982—2015年不同土地利用類型年均NDVI年際變化

表3 1982—2015年不同土地利用類型不同時(shí)段NDVI變化率及其標(biāo)準(zhǔn)差

2.2.2 NDVI年內(nèi)變化特征

陜西省1982—2015年NDVI季節(jié)性變化特征, 如圖4a, 表4所示?？傮w上, 近34a來, 各季NDVI依次為夏季>秋季>春季>冬季, 夏季年均NDVI高達(dá)0.65, 秋季次之, 冬季NDVI為最低的0.29。春季NDVI上升趨勢(shì)最為明顯, 增長(zhǎng)率達(dá)到最高的0.002, 夏秋其次, 冬季為最低的0.0012。近些30年來研究區(qū)氣候變化明顯, 從80年代中期開始, 增溫顯著, 春季回溫增速, 植被的返青期提前可能是引起春季NDVI快速上升的重要原因。

1982—2015年研究區(qū)及主要土地利用類型月均NDVI變化曲線均呈單峰型如圖4b所示。6—8月NDVI最高, 12—2月NDVI值最低。3—5月份隨著氣溫的回升、降水量的不斷增加, 植被逐漸返青, 植被覆蓋增加, NDVI處于快速上升期。6—8月份, 雨熱同季, 為植被生長(zhǎng)期, 植被覆蓋大幅增加, 月均NDVI達(dá)到最高, 期間林地月均NDVI達(dá)到0.84。9月氣溫逐漸降低, 降水量不斷下降, 植被處于生長(zhǎng)晚期, 植被蓋度不斷下降。11—12與1—2月陜西省大部分地區(qū), 尤其是關(guān)中平原和陜北高原處于植被枯黃期, 植被蓋度最低, 月均NDVI最小。

2.3 陜西省NDVI與氣候因子相關(guān)性分析

2.3.1 研究區(qū)氣候變化趨勢(shì)

基于1982—2015年氣象數(shù)據(jù), 對(duì)研究區(qū)34a氣溫、降水變化趨勢(shì)進(jìn)行回歸分析, 以其變化率的大小、正負(fù)表征各月氣溫、降水的變化的大小、增減趨勢(shì), 如表5所示。分析表明, 陜西省近34 a來月均氣溫均呈增暖趨勢(shì), 其中3、10月份增溫顯著(<0.05); 研究區(qū)秋冬兩季降水增加, 春夏兩季減少, 均未通過顯著性檢驗(yàn), 也反映了各月降水變化趨勢(shì)并不明顯。

圖4 陜西省1982—2015年NDVI年內(nèi)變化(a)季節(jié)性變化(b)月變化

表4 陜西省1982—2015年季節(jié)性NDVI及其變化率

2.3.2 研究區(qū)植被指數(shù)NDVI與氣溫、降水相關(guān)性

基于1982—2015年NDVI數(shù)據(jù)與同期、滯后1月、滯后2月和滯后3月的氣溫、降水分別進(jìn)行相關(guān)分析, 具體結(jié)果如表6所示。根據(jù)分析結(jié)果, 研究區(qū)整體、林地、草地以及農(nóng)地NDVI與同期、滯后1月、滯后2月和滯后3月的氣溫、降水之間相關(guān)系數(shù)都通過了0.01的顯著性檢驗(yàn), 其中研究區(qū)、林業(yè)用地NDVI與同期氣溫之間的相關(guān)性最優(yōu), 相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.938、0.929, 而草地、農(nóng)業(yè)用地的NDVI與滯后1月的氣溫之間的相關(guān)性最為顯著, 分別達(dá)到了0.888和0.848; NDVI與各類用地的同期降水量之間的相關(guān)性最好, 分別達(dá)到了0.765、0.728、0.784和0.738, 隨著滯后月份的增加, 相關(guān)性逐漸降低。氣溫、降水的變化主要通過植被生長(zhǎng)引起植被蓋度發(fā)生改變, 而植被指數(shù)NDVI與氣溫之間的相關(guān)系數(shù)明顯高于降水也反映了植被的生長(zhǎng)對(duì)氣溫變化更為敏感, 與此同時(shí), 草地、農(nóng)業(yè)用地NDVI相比林地與滯后1月的降水敏感性高于同期。

近34 a年均NDVI與各月氣溫、降水量之間的相關(guān)分析, 分析結(jié)果如表7所示。據(jù)表5所示, 近34a來3、6—10月份氣溫呈增暖趨勢(shì), 而3、6—10月年均NDVI與氣溫之間的相關(guān)性都通過了顯著性檢驗(yàn), 這也反映了該期間NDVI隨著氣溫的增暖快速上升, 3月氣溫的增暖加速了植被的返青, 6—10月雨熱同期, 植被生長(zhǎng)旺盛, NDVI對(duì)氣溫增暖的響應(yīng)更為敏感; 研究區(qū)暖季(5—9月份)降水量與年均NDVI相關(guān)系數(shù)多呈負(fù)相關(guān), 據(jù)表5所示, 5—9月降水呈減少趨勢(shì), 這也反映了隨著降水的減少, NDVI逐漸降低, 但相關(guān)系數(shù)明顯低于氣溫, 也進(jìn)一步印證了NDVI對(duì)氣溫的變化的響應(yīng)更為敏感。

表5 陜西省月均氣溫、降水與年份的回歸系數(shù)

注:分別代表月均氣溫、降水與年份的相關(guān)系數(shù), *和**分別表示通過0.05和0.01顯著性檢驗(yàn)。

表6 陜西省歸一化植被指數(shù)NDVI與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)

注:分別代表月均氣溫、降水與年份的相關(guān)系數(shù), *和**分別表示通過0.05和0.01顯著性檢驗(yàn)。

表7 陜西省年均NDVI與月均氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)

注:分別代表月均氣溫、降水與年份的相關(guān)系數(shù), *和**分別表示通過0.05和0.01顯著性檢驗(yàn)。

3 結(jié)論

本文通過對(duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)集以及土地利用類型數(shù)據(jù)和陜西省氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理, 分析了陜西地區(qū)植被指數(shù)NDVI時(shí)空分布特征以及與氣候因子之間的關(guān)系, 得到如下結(jié)論: (1)1982—2015年陜西省年均NDVI約為0.47, 呈現(xiàn)出明顯南高北低的地理特征, 年均NDVI分布的空間差異性與下墊面類型顯著相關(guān), 南部秦巴林地和中部關(guān)中農(nóng)業(yè)用地年均NDVI較高, 而北部的陜北黃土草原地區(qū)為NDVI偏低; 總體上, 年均NDVI呈輕度上升趨勢(shì), 局部地區(qū)(如渭河流域)增長(zhǎng)尤為明顯。(2)NDVI年際變化具有階段性明顯特征, 年均NDVI達(dá)到了0.47, 增長(zhǎng)率約為0.001, 總體上呈輕度增加趨勢(shì), 而1982—1990間為年均NDVI增長(zhǎng)顯著期, 增長(zhǎng)率高達(dá)0.0039; 研究區(qū)夏季年均NDVI為最高的0.65, 冬季NDVI為最低的0.29, 春季NDVI上升趨勢(shì)最為明顯, 增長(zhǎng)率達(dá)到最高的0.002; 月均NDVI變化曲線呈單峰型, 6—8月NDVI最高, 12—2月NDVI最低。(4)研究區(qū)34 a來植被指數(shù)NDVI與氣候因子之間存在較為明顯的響應(yīng)聯(lián)系。研究區(qū)整體以及主要土地利用類型的NDVI與同期降水之間的響應(yīng)最為明顯, 相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到了0.765、0.728、0.784和0.738, 而草地、農(nóng)地相比于整體以及林地與滯后1月的氣溫敏感性高于同期, 相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到了0.888和0.848, 通過了0.01顯著性檢驗(yàn)。

氣候變化背景下陜西地區(qū)歸一化植被指數(shù)NDVI的相關(guān)研究, 有助于把握陜西省植被時(shí)空分布與演變特征, 提升區(qū)域植被變化規(guī)律的認(rèn)識(shí)水平[25-26], 對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)估、保護(hù)與規(guī)劃也具有重要的促進(jìn)作用。然而陜西地區(qū)地貌類型復(fù)雜, 植被類型繁多, 僅通過相對(duì)簡(jiǎn)單的土地類型分類并不足以充分解釋本區(qū)域植被指數(shù)NDVI的變化特征及規(guī)律, 本文相關(guān)研究?jī)H限于本地區(qū)NDVI的時(shí)空分布特征及其與氣候因子之間的相關(guān)性, 接下來將會(huì)結(jié)合陜西地區(qū)地面反照率、土壤水分以及蒸散等影響因子進(jìn)行進(jìn)一步研究與探索, 以期獲取更為詳實(shí)的特征和規(guī)律。

[1] KEMP P R, GARDETTO P E. Photosynthetic pathway types of evergreen rosette plants (Liliaceae) of the Chihuahuan desert[J]. Oecologia, 1982, 55: 149–156.

[2] JULIEN Y, SOBRINO J A. Global land surface phenology trends from GIMMS database[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009, 30: 3495–3513.

[3] 索玉霞, 王正興, 劉闖, 等.中亞地區(qū)1982年至2002年植被指數(shù)與氣溫和降水的相關(guān)性分析[J].資源科學(xué), 2009, 31(8): 1422–1429.

[4] 孫紅雨, 王常耀, 牛錚, 等. 中國(guó)地表植被覆蓋變化及其與氣候因子關(guān)系——基于NOAA時(shí)間序列數(shù)據(jù)[J].遙感學(xué)報(bào), 19988, 2(3): 204–210

[5] ALCARAZ—SEGURA D, LIRAS E, TABIK S, et al. Evaluating the consistency of the 1982-1999 NDVI trends in the Iberian Peninsula across four time-series derived from the AVHRR sensor: LTDR, GIMMS, FASIR, and PAL—II[J]. Sensor, 2010, 10: 1291–1314

[6] 任繼周, 梁天剛, 林慧龍, 等.草地對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)及其碳匯潛勢(shì)研究[J].草業(yè)學(xué)報(bào), 2011, 20(2): 1–22.

[7] ZHAO X, TAN K, ZHAO S, et al. Changing climate affects vegetation growth in the arid region of the northwest China[J]. Journal of Arid Environments, 2011, 75: 946–952

[8] 國(guó)志興, 張曉寧, 王宗明, 等. 東北地區(qū)植被物候期遙感模擬與變化規(guī)律.生態(tài)學(xué)雜志, 2010, 29(1): 165–172.

[9] 李登科, 郭鈮. 陜西MODIS/NDVI的區(qū)域分布和季節(jié)變化[J].中國(guó)沙漠, 2008, 28(1): 108–113.

[10] 周偉, 王倩, 章超斌, 等.黑河中上游草地 NDVI時(shí)空變化規(guī)律及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)分析[J].草業(yè)學(xué)報(bào), 2013, 22(1): 138–147.

[11] 王新欣, 朱進(jìn)忠, 范艷敏, 等.基于MODIS NDVI的天山北坡中段草地動(dòng)態(tài)估產(chǎn)模型研究[J] .草業(yè)科學(xué), 2009, 26(7): 24–27.

[12] 齊述華, 王長(zhǎng)耀, 牛錚, 等.利用NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析植被長(zhǎng)勢(shì)對(duì)氣候因子的響應(yīng)[J].地理科學(xué)進(jìn)展, 2004, 23(3): 91–99.

[13] 郭鈮, 朱燕君, 王介民, 等.近22年來西北不同類型植被NDVI變化與氣候因子的關(guān)系[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2008, 32(2): 319–327.

[14] FENSHOLT R, PROUD S R. Evaluation of earth observation based global long term vegetation trends: Comparing GIMMS and MODIS global NDVI time series[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 119: 131–147.

[15] BECK H E, MCVICAR T R, DIJK A, et al. Global evaluation of four AVHRR—NDVI data sets: Inter comparison and assessment against Landsat imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2011, 115: 2547–2563

[16] 毛德華, 王宗明, 宋開山, 等. 東北多年凍土區(qū)植被NDVI 變化及其對(duì)氣候變化和土地覆被變化的響應(yīng)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2011, 31(2): 283–292

[17] 王堯, 蔡運(yùn)龍, 潘懋. 貴州省烏江流域土地利用與土壤侵蝕關(guān)系研究[J]. 水土保持研究, 2013, 20(20): 3: 11–19.

[18] 侯美亭, 延曉冬. 中國(guó)東部植被物候變化及其對(duì)氣候的響應(yīng)[J].氣象科技進(jìn)展, 2012, 2(4): 39–47.

[19] 高蓓, 栗珂, 李艷麗. 陜西近40年氣候變化特征的分析[J]. 成都信息工程學(xué)院學(xué)報(bào), 2006, 21(2): 1671–1742.

[20] 李登科. 陜北黃土高原丘陵溝壑區(qū)植被覆蓋變化及其對(duì)氣候的響應(yīng)[J]. 西北植物學(xué)報(bào), 2009 , 29 (5): 0867– 0873.

[21] RASMUSSEN M S. Operational yield forecast using AVHRR NDVI data: Reduction of environmental and inter—annual variability[J]. International Journal of Remote Sensing, 1997, 18: 1059–1077.

[22] PENG S S, CHEN A P, XU L, et al. Recent change of vegetation growth trend in China[J]. Environmental Research Letters, 2011, 6: 4027–4039

[23] 管延龍, 王讓會(huì), 姚建, 等.氣候變化背景下天山區(qū)域地表反照率特征分析[J].干旱區(qū)地理, 2015, 38(2): 351—358.

[24] 戴聲佩, 張勃, 王海軍, 等. 基于SPOT NDVI的祁連山草地植被覆蓋時(shí)空變化趨勢(shì)分析[J].地理科學(xué)進(jìn)展, 2010, 29(9): 1075–1080.

[25] ZHAO X, TAN K, ZHAO S, et al. Changing climate affects vegetation growth in the arid region of the northwest China[J]. Journal of Arid Environments, 2011, 75: 946–952

[26] RICOTTA C, AVENA G C. The remote sensing approach in broad scale phenological studies[J]. Applied Vegetation Science, 2000, 3: 117–122.

李躍鵬, 劉海艷, 周維博. 陜西省1982—2015 NDVI時(shí)空分布特征及其與氣候因子相關(guān)性[J]. 生態(tài)科學(xué), 2017, 36(6): 153-160.

LI Yuepeng, LIU Haiyan, ZHOU Weibo. The variation characteristics of NDVI and relationship with climatic factors in Shanxi Province from 1982 to 2015[J]. Ecological Science, 2017, 36(6): 153-160.

The variation characteristics of NDVI and relationship with climatic factors in Shanxi Province from 1982 to 2015

LI Yuepeng1,2,3, LIU Haiyan2, ZHOU Weibo1,3,*

1. School of Environmental Science and Engineering,Chang,an University, Xi’an 710064, China 2. School of Power Resources and Environmental Sciences, North China University of Water Resources and Electric, Zheng-Zhou 450045, China 3. Key Laboratory of Subsurface Hydrology and Ecological Effects in Arid Region Ministry of Education, Changan Univer-sity, Xi,an 710064, China

Based on the GIMMS NDVI data and meteorological data from 1982 to 2015, the temporal and spatial distribution characteristics of NDVI in recent 34 years in Shanxi Province were analyzed by means of slope analysis and correlation analysis. The results are as follows. (1) From 1982 to 2015, the annual average NDVI of Shanxi Province showed an obvious geographical characteristic from south to the north, in which the NDVI of south was higher than the north. With the spatial difference of the annual NDVI distribution, there was an significant correlation between NDVI and land use types. In general, the average annual NDVI showed a slight upward trend, andin some areas (such as the Weihe River Basin) the growth was particularly evident. (2) The interannual variability of NDVI had obvious characteristics. During the period from 1982 to 1990, NDVI grew obviously, but increased slowly from 1991 to 2000 and from 2001 to 2015. The NDVI was the highest in summer and the lowest in winter, and the increase trend was the most obvious in spring. The monthly average NDVI curve showed a single peak, and the NDVI was the highest between June and August. (3) The response of NDVI to precipitation in the same period was the most obvious, while the sensitivity to temperature of 1 month lag in grassland and agricultural land was higher than that of whole land and woodland of the same period.

Shanxi; NDVI; GIMMS; land use types

10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.06.021

X833

A

1008-8873(2017)06-153-08

2016-10-04;

2016-12-15

國(guó)家自然科學(xué)基金(41372260); 水利部公益性行業(yè)專項(xiàng)(201501008); 河南省高?？萍紕?chuàng)新人才支持計(jì)劃 (13HASTIT035)

李躍鵬(1981—), 男, 內(nèi)蒙古通遼人, 講師, 博士研究生, 從事水文與水資源方面的研究, E-mail: liyuepeng1981@163.com

周維博(1956—), 男, 陜西乾縣人, 教授, 博士生導(dǎo)師, 從事水資源與水環(huán)境及節(jié)水灌溉方面的教學(xué)與研究工作, E-mail: zwbzyz823@163.com