SPEI和植被遙感信息監(jiān)測(cè)西南地區(qū)干旱差異分析

史曉亮 吳夢(mèng)月 丁 皓

(西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 西安 710054)

0 引言

干旱是一種由于長(zhǎng)期缺乏降水或降水偏少引發(fā)供求失衡的水分短缺現(xiàn)象，是全球范圍內(nèi)最復(fù)雜、最常見的自然災(zāi)害之一[1]。目前，水資源短缺問題日益嚴(yán)重，干旱災(zāi)害呈現(xiàn)出廣發(fā)、頻發(fā)的態(tài)勢(shì)，嚴(yán)重制約了社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展[2-3]。因此，有必要對(duì)區(qū)域干旱時(shí)空演變特征進(jìn)行研究，從而為水資源調(diào)控與干旱綜合應(yīng)對(duì)提供科學(xué)依據(jù)。

目前，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究主要利用各種干旱指標(biāo)進(jìn)行干旱定量評(píng)價(jià)，其中標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized precipitation index, SPI)具有較好的時(shí)空可比性及多時(shí)間尺度特性，可識(shí)別不同類型的氣象干旱[4-5]，因此得到了廣泛應(yīng)用[6]。但SPI僅考慮了降水因素，忽略了潛在蒸散的變化，無(wú)法反映氣溫變化對(duì)干旱的影響。在SPI的基礎(chǔ)上，VICENTE等[7]、BEGUERA等[8]考慮蒸散作用提出了適用于氣候變暖背景下的氣象干旱指標(biāo)——標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)，該指標(biāo)可有效監(jiān)測(cè)區(qū)域氣象干旱事件[9-11]。對(duì)于陸地植被而言，干旱的生態(tài)脅迫效應(yīng)還可能受到非氣象因子的影響，一些研究采用歸一化植被指數(shù)(Normalized differential vegetation index, NDVI)、增強(qiáng)型植被指數(shù)(Enhanced vegetation index, EVI)以及植被狀態(tài)指數(shù)(Vegetation condition index, VCI)等分析干旱對(duì)陸地植被的影響[12-14]，也證實(shí)了干旱會(huì)顯著影響植被生物量的變化，且其影響程度因植被類型、地形條件而異。這些研究多采用與植被生理狀態(tài)間接相關(guān)的植被綠度指數(shù)，而當(dāng)植被遭受水分脅迫時(shí)，其綠度并不能立刻發(fā)生變化，導(dǎo)致植被綠度指數(shù)對(duì)干旱的響應(yīng)存在一定的延遲效應(yīng)[15]。此外，由于這些植被指數(shù)僅與潛在的而非實(shí)際的植物光合作用有關(guān)，所以不能準(zhǔn)確反映植被生產(chǎn)力的變化，故難以獲取農(nóng)業(yè)干旱的早期特征。

日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF)作為植被光合作用吸收光后重新激發(fā)的能量，其與植被光合速率直接相關(guān)，可快速反映水分脅迫對(duì)植被生長(zhǎng)的影響[16]。近年來(lái)，隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，衛(wèi)星測(cè)量日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?SIF)已經(jīng)成為大范圍監(jiān)測(cè)全球植被光合作用的有效方法之一[17]。相關(guān)研究顯示，星載SIF信號(hào)與自然植被/作物的陸地總初級(jí)生產(chǎn)力(Gross primary productivity, GPP)、通量站點(diǎn)碳吸收的季節(jié)變化高度相關(guān)[18]，這表明SIF是對(duì)植被冠層功能進(jìn)行監(jiān)測(cè)的重要的、相對(duì)更為直接的遙感手段。相關(guān)研究[19-20]多側(cè)重于SIF對(duì)于GPP的模擬及其與土壤水分、光合有效輻射等環(huán)境因子的響應(yīng)方面，對(duì)植被綠度指數(shù)和葉綠素?zé)晒庠趨^(qū)域植被狀況監(jiān)測(cè)中的差異性以及植被對(duì)干旱響應(yīng)關(guān)系的研究鮮見報(bào)道。

本文基于降水、氣溫等氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)用不同時(shí)間尺度的氣象干旱指數(shù)SPEI，探究2000—2018年西南地區(qū)干旱的時(shí)間變化趨勢(shì)，并通過(guò)分析不同植被類型NDVI/EVI、SIF與SPEI的關(guān)系，以及干旱導(dǎo)致的標(biāo)準(zhǔn)化異常，進(jìn)一步探討在西南地區(qū)典型干旱事件中植被綠度指數(shù)和葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)對(duì)區(qū)域植被狀況監(jiān)測(cè)的差異性，同時(shí)探究該地區(qū)植被對(duì)干旱的響應(yīng)，以期為區(qū)域水資源管理調(diào)控、生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

西南地區(qū)(20°54′～34°19′N、91°21′～112°4′E)行政區(qū)劃包括廣西、云南、貴州、四川、重慶5省(市、區(qū))，總面積約為136.4萬(wàn)km2，是我國(guó)重要的生物多樣性分布中心和生態(tài)安全屏障(圖1)。該區(qū)域地形以山地和高原為主，氣候類型主要包括熱帶季風(fēng)氣候、亞熱帶季風(fēng)氣候、高原山地氣候等，年降水量為600～2 300 mm，主要集中在夏季，時(shí)空分布極為不均，干濕季分明，年均氣溫在0～24℃之間。區(qū)域植被類型以森林、農(nóng)田和草地為主[23]。在特殊地理位置、喀斯特地貌、氣候和地質(zhì)等因素的影響下，該區(qū)域面臨著植被退化、水土流失等生態(tài)問題，生態(tài)系統(tǒng)非常脆弱，易受人類活動(dòng)和氣候變化的影響，屬干旱頻發(fā)區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.cma.cn/)，包含西南地區(qū)110個(gè)氣象站2000—2018年的逐月降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的集中缺測(cè)和部分異常值均通過(guò)算術(shù)平均值進(jìn)行了插補(bǔ)。

葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)采用全球臭氧監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)-2(Global ozone monitoring experiment-2, GOME-2)(https:∥avdc.gsfc.nasa.gov/) level 3月尺度產(chǎn)品數(shù)據(jù)，時(shí)間尺度為2007—2013年，空間分辨率為0.5°×0.5°。

遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)航空航天局(http:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)數(shù)據(jù)中心。MODIS(Moderate-resolution imaging spectroradiometer)的月尺度NDVI/EVI植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)(MOD13A3)的空間分辨率為1 km×1 km，時(shí)間尺度為2007—2013年，與葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)時(shí)間尺度保持一致。土地覆蓋類型數(shù)據(jù)采用2010年西南地區(qū)的MODIS土地覆蓋類型產(chǎn)品(MCD12Q1)，空間分辨率為500 m。遙感數(shù)據(jù)均采用MODIS重投影工具(Modis reprojection tools, MRT)軟件對(duì)其進(jìn)行鑲嵌、格式與投影轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。

1.3 研究方法

1.3.1標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)

SPEI指數(shù)是對(duì)降水量與潛在蒸散量差值序列的累積概率值進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化后的指數(shù)[7]，其具體計(jì)算過(guò)程見文獻(xiàn)[24]，其中潛在蒸散量(Potential evapotranspiration, PET)的計(jì)算采用以氣溫為輸入數(shù)據(jù)的Thornthwaite方法[7-8]。參考VICENTE等[7]的研究，基于SPEI將氣象干旱劃分為5個(gè)等級(jí)(無(wú)旱：(-0.5，+∞)；輕旱：(-1，-0.5]；中旱：(-1.5，-1]；重旱：(-2，-1.5]；特旱：(-∞，-2]。

1.3.2標(biāo)準(zhǔn)化異常

通過(guò)計(jì)算SIF、NDVI和EVI的標(biāo)準(zhǔn)化異常，進(jìn)一步分析SIF和植被綠度指數(shù)對(duì)西南地區(qū)植被狀況監(jiān)測(cè)的差異性。計(jì)算公式為

式中SA(i,j)——標(biāo)準(zhǔn)化異常值

Var(i,j)——某時(shí)段NDVI/EVI/SIF值

S——標(biāo)準(zhǔn)差

1.3.3其他研究方法

采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)法分析西南地區(qū)各尺度SPEI變化的顯著性，當(dāng)|Z|>1.96時(shí)，則表示通過(guò)了置信度水平α=0.05的顯著性檢驗(yàn)。該方法不要求樣本服從特定的分布且不受少數(shù)異常值和缺測(cè)值的影響，具有廣泛適應(yīng)性的特點(diǎn)[25]。采用干旱站次比(研究區(qū)內(nèi)干旱發(fā)生的站數(shù)占站點(diǎn)總數(shù)百分比)分析西南地區(qū)氣象干旱影響范圍的變化特征[26]。采用相關(guān)性系數(shù)法分析不同植被類型的SIF、NDVI/EVI與各時(shí)間尺度SPEI的相關(guān)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于SPEI的西南地區(qū)干旱時(shí)間變化特征

不同時(shí)間尺度的SPEI時(shí)間序列變化趨勢(shì)存在一定差異(圖2)。隨著時(shí)間尺度的增大，SPEI時(shí)間序列波動(dòng)趨于平緩。SPEI-1的波動(dòng)較大，說(shuō)明其對(duì)短期降水和氣溫的變化敏感；SPEI-3的波動(dòng)比SPEI-1小，反映出研究區(qū)干旱的季節(jié)變化特征；SPEI-12則主要受到長(zhǎng)期降水和氣溫的影響，可以較好地反映干旱的年際變化趨勢(shì)。根據(jù)SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12的趨勢(shì)線斜率可知，西南地區(qū)SPEI整體呈現(xiàn)微弱增加的趨勢(shì)，說(shuō)明研究區(qū)氣象干旱有緩解的趨勢(shì)。從SPEI-12的時(shí)間序列變化來(lái)看，西南地區(qū)發(fā)生的干旱年份有2006、2009、2010、2011年等。根據(jù)2005—2014年全國(guó)干旱信息記載，西南地區(qū)于2006年春、2009年秋至2010年春和2011年夏均發(fā)生了全局性特大干旱[27]，這與SPEI-12的監(jiān)測(cè)結(jié)果基本一致，說(shuō)明SPEI-12可以準(zhǔn)確反映區(qū)域干旱的年際變化特征。2000—2013年間，SPEI-12呈下降趨勢(shì)(趨勢(shì)率為-0.05/(10a)，R2=0.295)，表明在這一時(shí)間段西南地區(qū)呈干旱化趨勢(shì)，這一結(jié)論與相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)論一致[28-30]。2014—2018年間，SPEI-12時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)(趨勢(shì)率為0.04/(10a)，R2=0.094)。

通過(guò)對(duì)SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)可知(圖3)，2000—2018年間，除2000年初外，SPEI-1、SPEI-3在其余時(shí)間段的UF曲線均小于0，呈下降趨勢(shì)，且在2001年、2003—2004年、2006—2008年、2009—2015年間UF曲線超過(guò)了0.05顯著性水平線，說(shuō)明此時(shí)間段內(nèi)西南地區(qū)SPEI-1、SPEI-3指數(shù)下降趨勢(shì)顯著，容易發(fā)生短期干旱和季節(jié)干旱。在2000年初雖UF值大于0，但未超過(guò)α=0.05顯著性水平線，說(shuō)明上升趨勢(shì)不顯著。在2000—2001年、2002—2017年間，SPEI-12的UF值均小于0，呈下降趨勢(shì)，且在2002—2012年間UF曲線超過(guò)了0.05顯著性水平線。2001—2002年、2017—2018年間，SPEI-12的UF值大于0，未超出α=0.05顯著性水平線，表明該時(shí)間段內(nèi)研究區(qū)的SPEI指數(shù)呈不顯著增加趨勢(shì)。SPEI-12的趨勢(shì)突變點(diǎn)發(fā)生在2016年和2017年，整體上看，近年來(lái)西南地區(qū)的干旱化趨勢(shì)有所緩解。

圖3 2000—2018年西南地區(qū)不同時(shí)間尺度SPEI序列M-K檢驗(yàn)Fig.3 M-K curves of SPEI-1, SPEI-3 and SPEI-12 sequences in Southwest China from 2000 to 2018

2.2 氣象干旱影響范圍變化特征

圖4反映了西南地區(qū)氣象干旱影響范圍的時(shí)間變化特征，可以看出，2009—2010年、2011年間發(fā)生的干旱影響范圍最大，均有60%以上的站點(diǎn)發(fā)生了干旱；2003、2006、2012—2013年發(fā)生的干旱次之，干旱站次比在40%～60%之間。同時(shí)結(jié)合SPEI-12的監(jiān)測(cè)結(jié)果可得(圖2)，2009—2010年、2011年發(fā)生的干旱事件明顯呈現(xiàn)等級(jí)高、范圍廣的特點(diǎn)，故在后續(xù)分析中，將這兩次干旱事件作為典型干旱年份，進(jìn)一步分析干旱期間SIF、NDVI/EVI的表現(xiàn)特征。

圖4 西南地區(qū)2000—2018年氣象干旱影響范圍變化趨勢(shì)Fig.4 Variation trend of drought affected area in Southwest China from 2000 to 2018

2.3 NDVI/EVI、SIF對(duì)西南地區(qū)典型年份干旱事件的響應(yīng)

對(duì)植被綠度指數(shù)NDVI/EVI以及葉綠素?zé)晒釹IF在西南地區(qū)植被狀況監(jiān)測(cè)中的有效性及差異性作進(jìn)一步分析(圖5)，由于SPEI小于-0.5時(shí)認(rèn)為發(fā)生了氣象干旱，故根據(jù)2009—2011年SPEI-1的變化趨勢(shì)可知，2009年2月(SPEI為-1.241)、2009年8—10月(SPEI在-0.854～-0.803之間)和2010年1—4月(SPEI在-0.849～-0.629之間)以及2011年7—9月(SPEI在-1.053～-0.691之間)分別發(fā)生了不同等級(jí)的氣象干旱。在2009年秋至2010年春和2011年夏發(fā)生的干旱事件中，NDVI/EVI的變化趨勢(shì)較為穩(wěn)定，2009年11月開始有微小的負(fù)異?，F(xiàn)象，2010年3—7月，NDVI值均呈現(xiàn)出低于平均值的現(xiàn)象，但不明顯。2011年7—9月發(fā)生氣象干旱期間，NDVI、EVI無(wú)明顯變化。EVI變化雖與NDVI較為接近，但其負(fù)異常的變化幅度小于NDVI。SIF在2009年11—12月期間，實(shí)際值比平均值有微弱的負(fù)異常，但在此之后直到2010年4月，SIF實(shí)際值則高于平均值，而在2010年4—10月即植被生長(zhǎng)季期間[30]，SIF呈現(xiàn)明顯的負(fù)異常。整體上看，相比于NDVI、EVI，SIF表現(xiàn)出明顯的負(fù)異常現(xiàn)象，能夠有效、快速地反映植被遭受干旱脅迫的情況。

圖5 西南地區(qū)2009—2011年SPEI-1、SIF、NDVI/EVI的年內(nèi)變化趨勢(shì)Fig.5 Annual variation trend of SPEI-1, NDVI/EVI and SIF in Southwest China from 2009 to 2011

圖6 2010年5—9月西南地區(qū)SIF的標(biāo)準(zhǔn)化異常值空間分布Fig.6 Spatial distribution of SIF standardized anomalies in Southwest China in 2010

由圖6可知，西南地區(qū)2010年5—9月發(fā)生的干旱嚴(yán)重影響了植被生長(zhǎng)。從5月開始，除廣西壯族自治區(qū)南部地區(qū)外，西南地區(qū)的其他大部分區(qū)域SIF均呈現(xiàn)不同程度負(fù)異常。2010年6—7月，在四川省東部、重慶市的東北部以及云南省大部分區(qū)域SIF均顯示較大的負(fù)異常。2010年8月，除貴州省東北部和重慶市西部外，四川省中部及西北部、云南省西部等地區(qū)的SIF呈現(xiàn)明顯負(fù)異常。2010年9月，干旱導(dǎo)致的SIF負(fù)異常未表現(xiàn)出明顯的緩解，在四川省南部及西部、重慶市中部以及廣西壯族自治區(qū)的大部分地區(qū)，仍呈現(xiàn)SIF負(fù)異常。在整個(gè)植被生長(zhǎng)季，廣西壯族自治區(qū)SIF的負(fù)異常持續(xù)擴(kuò)大，說(shuō)明該地區(qū)植被受旱程度不斷增加。

圖7 2010年5—9月西南地區(qū)NDVI、EVI的標(biāo)準(zhǔn)化異?？臻g分布Fig.7 Spatial distribution of NDVI and EVI standardized anomalies in Southwest China in 2010

圖7為NDVI、EVI的標(biāo)準(zhǔn)化異常的空間分布，與SIF負(fù)異常的空間分布較為相似，但是二者仍有一定差異。根據(jù)表1可知，2010年5—9月，隨著干旱時(shí)間延長(zhǎng)和程度增加，導(dǎo)致植被光合器官的光合活性降低，特別是在植被生長(zhǎng)高峰期(7、8月)，相對(duì)于NDVI和EVI，SIF明顯減少。相關(guān)研究表明，NDVI存在一定“飽和效應(yīng)”[31]，即在植被覆蓋度較高區(qū)域無(wú)法準(zhǔn)確反映植被的生理生態(tài)變化，并且只有當(dāng)水分脅迫嚴(yán)重阻礙作物生長(zhǎng)時(shí)NDVI才會(huì)產(chǎn)生值的突變[32]，故其無(wú)法及時(shí)獲取早期干旱的特征。EVI雖克服了NDVI在植被高覆蓋區(qū)易飽和、植被低覆蓋區(qū)受土壤背景影響較大的缺點(diǎn)[33]，但是整體上，與這兩種植被綠度指數(shù)相比，干旱引發(fā)的SIF負(fù)異常更為突出。

通過(guò)選取2010年5—9月西南地區(qū)森林、草地、農(nóng)田的NDVI/EVI以及SIF樣本(NDVI和EVI樣本數(shù)為30；SIF樣本數(shù)為18)，進(jìn)一步分析不同植被類型的SIF、NDVI/EVI和SPEI-1及SPEI-3的相關(guān)性(圖8)。森林、農(nóng)田和草地的SIF與不同時(shí)間尺度氣象干旱指數(shù)的相關(guān)性均高于NDVI和EVI，表現(xiàn)出SIF對(duì)森林、農(nóng)田和草地植被生態(tài)系統(tǒng)所發(fā)生干旱的敏感性優(yōu)于傳統(tǒng)的植被綠度指數(shù)。森林和草地的NDVI與不同時(shí)間尺度SPEI的相關(guān)性均高于EVI，其中草地NDVI與SPEI的相關(guān)性最高(R=0.60,P<0.01;R=0.57,P<0.01)。農(nóng)田EVI與SPEI-3的相關(guān)性最高(R=0.49,P<0.01)。

表1 2010年5—9月SIF、NDVI、EVI標(biāo)準(zhǔn)化異常統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of SIF, NDVI and EVI standardization anomalies from May to September in 2010

3 討論

3.1 SIF、植被綠度指數(shù)對(duì)干旱敏感性的差異

由于NDVI、EVI對(duì)冠層結(jié)構(gòu)和色素含量變化不敏感，只能間接反映植被生理變化。SIF與植被的光合作用直接相關(guān)，可在干旱導(dǎo)致植被可見特征(綠度)變化之前獲取植被的脅迫信息[22]，且SIF對(duì)于植被生長(zhǎng)期間遭受的水分脅迫更為敏感[16]。根據(jù)中國(guó)水旱災(zāi)害公報(bào)記載，2011年西南地區(qū)在5—10月上旬期間，由于降水持續(xù)偏少，氣溫持續(xù)升高，7—9月發(fā)生了短期氣象干旱[34]，在9月中下旬后，隨著區(qū)域有效降水的增加，農(nóng)業(yè)干旱得到了解除[35]。在這一短期氣象干旱期間，區(qū)域NDVI、EVI值均未出現(xiàn)負(fù)異常，而在此期間SIF的實(shí)際值則低于平均值。進(jìn)一步說(shuō)明短期干旱脅迫不能改變植被綠度，但受其影響的植被光合作用信息會(huì)通過(guò)SIF信號(hào)快速反映。并且在2010年植被生長(zhǎng)季(4—10月)發(fā)生的干旱導(dǎo)致SIF異常更為明顯，這也證明了相對(duì)于植被綠度指數(shù)，SIF更能有效反映植被遭受干旱脅迫的信息。區(qū)域干旱事件中，SIF異常主要源于干旱引起的植被吸收的光合有效輻射(Absorbed photosynthetically active radiation, APAR)的變化和葉綠素?zé)晒饬孔赢a(chǎn)額的變化。一方面，干旱會(huì)引起植被葉面積指數(shù)(Leaf area index, LAI)減少，使得植被層對(duì)入射光合有效輻射的吸收比例(Fraction of photosynthetically active radiation, FPAR)相應(yīng)減少，從而引起用于光合作用和葉綠素?zé)晒饧ぐl(fā)的能量(SIF)也隨之減少[21]。另一方面，干旱初期引起的葉片氣孔關(guān)閉，減少了對(duì)光合作用底物CO2的吸收，引起光合速率下降，雖用于光合作用的APAR比例減少，但由于還存在熱耗散機(jī)制，所以造成的熒光量子產(chǎn)額變化更為復(fù)雜。對(duì)于二者在西南地區(qū)干旱引發(fā)的SIF異常中的主導(dǎo)作用仍有待進(jìn)一步探究。

圖8 SIF、NDVI/EVI與各時(shí)間尺度氣象干旱指數(shù)SPEI的相關(guān)系數(shù)Fig.8 Correlation between SIF, NDVI/EVI and SPEI of different time scales

3.2 植被對(duì)干旱的響應(yīng)

2010年云南、廣西、貴州交界地區(qū)均發(fā)生了嚴(yán)重的氣象干旱，相應(yīng)的上述區(qū)域在植被生長(zhǎng)季期間NDVI、EVI、SIF均顯示明顯的負(fù)異常，表明氣象干旱導(dǎo)致這些地區(qū)植被生長(zhǎng)受到了水分和高溫脅迫。但是在四川省中部和北部地區(qū)，未發(fā)生嚴(yán)重的氣象干旱，可是NDVI、EVI、SIF卻出現(xiàn)了負(fù)異常，說(shuō)明由降水、氣溫變化主導(dǎo)的氣象干旱事件不是抑制該區(qū)域植被生長(zhǎng)的主要因素，可能與該區(qū)域地下水儲(chǔ)量變化、水資源不合理利用有關(guān)。由于植被自身對(duì)其生存環(huán)境具有一定的適應(yīng)和抵抗能力，所以氣象干旱的發(fā)生到其影響植被光合和呼吸作用等生理過(guò)程存在一定的延遲效應(yīng)。西南地區(qū)在2009年9月至2010年4月發(fā)生氣象干旱后，在2010年5—9月，研究區(qū)雖未發(fā)生嚴(yán)重的氣象干旱，但由于前幾個(gè)月氣象干旱的累積效應(yīng)，使得區(qū)域植被在生長(zhǎng)季期間的生長(zhǎng)出現(xiàn)停滯，大多數(shù)地區(qū)的SIF、NDVI、EVI均顯示出負(fù)異常。

另外，對(duì)于不同植被生態(tài)系統(tǒng)而言，群落結(jié)構(gòu)、用水策略的不同使其在遭受干旱脅迫時(shí)的表現(xiàn)也存在一定差異。西南地區(qū)的森林、農(nóng)田SIF與各時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)相關(guān)性接近，而草地的SIF則與SPEI-1的相關(guān)性更高(R=0.859,P<0.01)，說(shuō)明草地的光合作用受到短期水分脅迫的影響較大，對(duì)于生長(zhǎng)季的水分虧缺更為敏感，抗旱性較弱?？锥萚13]在對(duì)中國(guó)不同植被類型對(duì)干旱事件的響應(yīng)分析中也發(fā)現(xiàn)草地對(duì)干旱的影響最為敏感。由于草地抗旱性弱且人工草地加劇土壤水分流失的特點(diǎn)[36]，西南地區(qū)應(yīng)著重采取植樹造林、節(jié)水灌溉等措施來(lái)改善區(qū)域的水土流失、植被退化等生態(tài)問題。

4 結(jié)論

(1)2000—2018年西南地區(qū)SPEI整體上呈微弱增加趨勢(shì)，說(shuō)明干旱有所緩解。在年際變化上，2000—2013年間，SPEI-12呈下降趨勢(shì)(趨勢(shì)率為-0.05/(10a)，R2=0.295)，2014—2018年間，SPEI-12時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)(趨勢(shì)率為0.04/(10a)，R2=0.094)。SPEI-12的趨勢(shì)突變點(diǎn)發(fā)生在2016、2017年。

(2)2010年植被生長(zhǎng)季(5—9月)期間，西南地區(qū)干旱導(dǎo)致的SIF、NDVI、EVI異常具有一定的空間一致性。相對(duì)于植被綠度指數(shù)NDVI和EVI，SIF對(duì)植被生長(zhǎng)季期間發(fā)生的長(zhǎng)期和短期干旱事件均表現(xiàn)出較大負(fù)異常，說(shuō)明SIF可快速獲取水分脅迫下的植被光合作用信息。

(3)西南地區(qū)的森林、農(nóng)田和草地的SIF與不同時(shí)間尺度的SPEI指數(shù)的相關(guān)性接近，且均高于NDVI、EVI和SPEI指數(shù)的相關(guān)性。草地SIF與SPEI-1的相關(guān)性更高(R=0.859,P<0.01)，其光合作用受短期水分脅迫的影響較大，對(duì)生長(zhǎng)季的水分虧缺更為敏感，抗旱性較弱。