內蒙古典型草原區(qū)NDVI對氣候變化的響應

王雨晴, 張成福, 李曉鴻

(1.內蒙古農業(yè)大學 沙漠治理學院, 呼和浩特 010018; 2.內蒙古電子信息職業(yè)技術學院, 呼和浩特 010011)

植被是聯(lián)系土壤、大氣和水分的重要樞紐[1]。氣候的改變會對植物生長健康產生重要的影響，溫度和降水的改變可能會使氣象災害有增加的趨勢，如干旱、洪澇等[2]。近年來，由于溫室效應的產生，導致了全球氣候變化明顯[3]。有研究表明在中高緯度地區(qū)可能會出現(xiàn)干旱地區(qū)變得更干旱而濕潤地區(qū)變得更加濕潤的趨勢[4]。在干旱半干旱區(qū)干旱災害的危害是非常大的，這是由于干旱具有持續(xù)性、不易發(fā)覺性及影響范圍廣等特點[5]。我國大部分區(qū)域處于干旱半干旱地帶，大多數(shù)地區(qū)都遭受干旱災害的影響[6]。目前，干旱監(jiān)測評估有很多方法，其中標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在評判干旱程度中具有很高的適用性[7]。在全球溫度升高的背景下，SPEI指數(shù)考慮到溫度變化對蒸散量的影響，可以有效反映研究區(qū)的干旱化程度，且具有計算簡單和多時間尺度評估干旱的特點[8-9]。

內蒙古草原是中國天然草原和歐亞草原的重要組成部分[10-11]。在敏感的草原生態(tài)系統(tǒng)中，氣候變化和過度放牧對該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定有著重要的影響[12]。目前已出臺許多禁牧政策及建議，過度放牧已得到控制，但氣候變化對草原生態(tài)系統(tǒng)的影響是不可控的[13-14]。氣候變化背景下對草原區(qū)植被的生長狀況進行監(jiān)測是非常重要的。目前，植被生長健康的監(jiān)測常用遙感監(jiān)測方法，遙感監(jiān)測方法具有實時性、監(jiān)測范圍廣、成本低及準確性高等優(yōu)點，其中中分辨率成像光譜儀(MODIS)植被指數(shù)產品更適合中小尺度區(qū)域植被的研究[15-16]。在此基礎上的歸一化植被指數(shù)(Normalized Differences Vegetation Index，NDVI)在植被監(jiān)測中被廣泛運用[17]。本文運用NDVI研究典型草原區(qū)植被生長變化及其與氣候變化的關系，同時結合SPEI指數(shù)反映典型草原區(qū)干旱程度的變化情況。

氣候變化是一種非常復雜的現(xiàn)象，有效的氣候預測對草原生態(tài)系統(tǒng)的保護具有一定的現(xiàn)實意義[18]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Back Propagation Neural Networks)被廣泛應用于一些復雜非線性問題中[19]，該模型的建立可以有效的進行氣候預警。本文運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對影響植被的主要氣象要素進行預測。為了解典型草原的氣候變化特征對內蒙古草原的植被生長和生態(tài)環(huán)境研究具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

典型草原是內蒙古(37°24′—53°23′N，97°12′—126°04′E)主要的草原類型，位于中溫帶干旱區(qū)。年降水量大致在300～400 mm，年均溫為1～4℃，平均海拔約為1 224 m。土壤類型為典型的栗鈣土，易受風沙侵蝕。研究區(qū)基本情況見表1[20]。

2 研究方法與內容

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)(http：∥data.cma.gov.cn)，選取可以代表典型草原區(qū)的8個氣象站點(1970—2016年)的逐月溫度、風速、降水量數(shù)據(jù)(圖1)。

MODIS NDVI遙感影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)的2000—2015年數(shù)據(jù)。

表1 典型草原研究區(qū)位置與基本情況特征

圖1 內蒙古典型草原區(qū)分布

SPEI干旱指數(shù)：由氣象站數(shù)據(jù)對典型草原區(qū)的干旱情況進行了評估，依據(jù)《氣象干旱等級GB/T20481—2006》將SPEI等級劃分見表2，本文用-0.5表示干旱是否發(fā)生。

表2 SPEI干旱等級標準

本研究運用非參數(shù)Mann-Kendall突變(M-K檢驗)[21]監(jiān)測研究區(qū)內年際平均溫度、平均風速、總降水及SPEI指數(shù)。

通過計算NDVI與溫度、風速、降水量的相關性和SPEI對上述氣象要素的相關性進行分析，從而得出對NDVI和SPEI產生影響的氣候要素，并通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型對2019—2038年對NDVI有影響的氣象因子進行預測。

3 結果與分析

3.1 溫度、風速、降水及SPEI逐年變化分析

由圖2可知，1970—2016年平均溫度均有增加的趨勢，特別是1987年后溫度增加更加顯著，平均風速自20世紀70年代以來有減小的趨勢，特別是1982年風速減小的更加顯著。降水的突變點比較多且復雜，在20世紀后降水有減小的趨勢。SPEI評估的SPEI 值越小，表示干旱越嚴重，從圖中可以看出SPEI在1999年后減小趨勢顯著，說明干旱有增加的趨勢。

如圖3所示，典型草原區(qū)隨年際變化中，溫度的氣候傾向率為0.41℃/10 a，線性回歸相關性r=0.65>r0.01，整體呈顯著增加趨勢，尤其是2007年出現(xiàn)溫度最高值(3.58℃)，5 a滑動曲線在1980—1981年，1987—1988年達到波谷，1999年、2002年、2007年達到波峰。風速線性變化趨勢為-0.246/10a,線性回歸相關性r=0.81>r0.01，整體呈顯著減小趨勢，1972—1974年風速最大(4.22～4.24 m/s),在2014年達到最小(2.83 m/s)。降水氣候傾向率為-2.71 mm/10 a，線性回歸相r=-0.068-0.5)，但在1996年后，干旱事件的發(fā)生情況有增加的趨勢(SPEI≤-0.5的年份增多)，在1997—2016年里發(fā)生了12次干旱(20 a內有12 a的SPEI<-0.5)。

圖2 溫度、風速和降水及SPEI的Mann-Kendall突變分析

3.2 NDVI與氣溫、風速、降水量、SPEI的相關性分析

由表3，圖4可知，在典型草原區(qū)，干旱程度SPEI和溫度T(r=-0.49*)、降水P(r=0.86**)具有顯著相關性，說明干旱程度受降水和溫度的影響。NDVI和SPEI(r=0.68**)、P(r=0.61*)具有顯著相關性，說明植被生長受干旱程度和降水量的影響，其中，SPEI和NDVI的相關性最為顯著。

3.3 基于BP 網(wǎng)絡模型對影響植被的氣象因子預測分析

植被受干旱的影響是顯著的。而干旱受氣象要素溫度和降水的影響顯著。為此，本文基于BP網(wǎng)絡模型對溫度和降水量2019—2038年進行了預測。由圖5可以看出，BP網(wǎng)絡模型對降水和溫度有很好的預測能力。如圖6所示，從溫度和降水量的預測結果中可以看出溫度有增加趨勢，降水有減小趨勢，其變化趨勢較1970—2016年變化趨勢基本一致。

4 討 論

典型草原區(qū)的溫度有顯著升高的趨勢，風速有顯著減小的趨勢，降水在20世紀后有減小的趨勢，這與全國的氣候變化中溫度、風速和降水的基本變化趨勢相一致[22]。干旱程度主要受氣候變化影響，SPEI的回歸分析是氣象要素對干旱程度響應的有力補充，體現(xiàn)了氣象要素對SPEI響應的動態(tài)過程，能夠更好地解釋溫度和水分與干旱程度活動之間的動態(tài)關系，為此可以得出降水的減小和溫度的增加對干旱的加重有著顯著的影響。

注：**表示在0.01水平上顯著相關，下圖同。

圖3 溫度、風速、降水及SPEI逐年變化特征

表3 氣候變化對SPEI對NDVI相關性分析

注:**表示在0.01水平上顯著相關；*表示在0.05水平上顯著相關。

圖4 隨年份變化SPEI對NDVI的影響分析

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡降水量和溫度的擬合效果

氣候因子中降水和溫度對植被的影響非常顯著[23]。在本研究區(qū)內植被與降水呈顯著正相關關系，而植被和溫度呈負相關但相關性不顯著，這與中國北方草地生產力主要受降水的限制的結果相一致[11]。

典型草原區(qū)植被類型主要是草本植物，草本植物根系較淺，一般從上層和中層吸收土壤水分，對降雨量的變化有快速的反應[24]。正是該區(qū)植被儲水能力較低，而使得干旱的發(fā)生會導致該區(qū)植被具有強烈的響應[25]。植被生長與干旱程度呈顯著正相關，這與內蒙古大部分地區(qū)的植被狀況與干旱程度呈顯著正相關的結論一致，為此，干旱對淺根系植被的生長起著一定的制約作用[26]。

圖6 2019-2038年總降水量和平均溫度預測

5 結 論

自19世紀，典型草原區(qū)溫度、干旱程度有明顯增加趨勢，風速有明顯減小的趨勢。在20世紀后，降水有減小的趨勢。溫度和降水對干旱的影響顯著。溫度的增加、降水的減小都會使得干旱有增加的趨勢。降水量是影響植被生長的重要原因，典型草原由于降水不足的氣候干旱在一定程度內會抑制典型草原區(qū)植被的生長，而干旱程度的大小主要受溫度和降水的控制，因此溫度間接影響著植物的生長。BP網(wǎng)絡模型對典型草原區(qū)氣候具有很好的預測效果，BP網(wǎng)絡模型對2019—2038年溫度和降水量的預測中可以發(fā)現(xiàn)其變化趨勢與1970—2016年趨勢變化基本一致，溫度呈增加趨勢，而降水呈減小趨勢。