黃河源區(qū)植被NDVI時空變化特征與氣候變化響應分析

[摘要]基于20002014年MODIS NDVI遙感數(shù)據(jù)和同時期氣候數(shù)據(jù)，采用趨勢分析法、簡單相關分析法、偏相關分析法、復相關分析法等多種時間與空間分析方法，探討了黃河源區(qū)植被NDVI時空變化特征與氣候變化響應。結果表明，過去15年內，黃河源區(qū)植被NDVI在時間變化上呈緩慢增加趨勢，空間上呈由東南向西北遞減的分布格局。在時間上，植被NDVI與氣候因子均呈上升趨勢，氣溫和降水上升趨勢分別通過0.05和0.01的顯著性檢驗。偏相關系數(shù)空間分布上，整體上植被NDVI受降水童的影響要大于受氣溫的影響。復相關系數(shù)空間分布上，通過0.01、0.05、0.1的顯著性檢驗像元占比分別為3.26%、5.63%、4.09%。黃河源區(qū)北部植被NDVI主要受降水因子影響，西南部和中部植被主要受氣溫因子影響。

[關鍵詞]MODIS NDVI;黃河源區(qū);時空變化;氣候因子

[中圖分類號]Q948 [文獻標識碼]A

隨著全球氣候變暖，加速的冰川消融使全球海平面上升導致海岸自然生態(tài)環(huán)境失衡;增加了極端天氣發(fā)生頻率，出現(xiàn)干旱、洪澇、極端氣溫、熱浪、熱帶風暴、颶風等影響生物生存和農(nóng)業(yè)生產(chǎn);造成了全球生態(tài)系統(tǒng)破壞，改變生態(tài)環(huán)境而加快生物滅絕速率，其影響已成為制約人類社會發(fā)展的主要因素。植被作為連接大氣、土壤、水分和土地利用的自然“紐帶”，是陸地生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎條件。植被是生物地球化學循環(huán)、水文循環(huán)和陸地表面能力交換過程中的下墊層層，在土地利用/覆被變化、全球變化研究中起著“指示器”的作用。

氣候和人類活動共同影響著植被的變化，其中人類活動的影響不容易定量化，大部分通過定性描述的方式來研究。歸一化差分植被指數(shù)（NDVI，Normalized Difference VegetationIndex）被認為是目前監(jiān)測區(qū)域或全球植被與生態(tài)環(huán)境變化最有效指標，是研究植被變化常用的定量研究方法。已有研究從全球或區(qū)域等尺度采用不同研究方法（相關性分析、回歸分析、Granger因果檢驗等）分析了氣候因子對植被變化的影響，結果表明氣溫與降水是對植被生長影響最為顯著的2個氣候因子。

黃河源區(qū)作為我國黃河流域上游最重要的產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū)，源區(qū)高寒生態(tài)環(huán)境脆弱，對氣候變化響應敏感且迅速。本文以黃河源區(qū)為研究對象，運用多種方法分析植被變化與氣候的響應情況，為未來源區(qū)生態(tài)建設和環(huán)境保護以及氣候變化研究提供科學的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

黃河源區(qū)位于中國西北地區(qū)中部（E95°54′～103°24′，N32°09′～36°34′），橫跨甘肅、青海和四川三省，東西長約695km，南北寬約480km，面積達13.1～10⁴km²（圖1）。屬于大陸性高原氣候，由東南向西北大致劃分為3個氣候區(qū)：東南部屬濕潤氣候區(qū)、中部屬半干旱氣候區(qū)、西北部屬干早氣候區(qū)。年平均氣溫5℃左右，年均降水量為320～750mm。自然環(huán)境類型多樣，高寒植被分布廣泛，包括高寒草甸、高寒草原、高寒沼澤、高寒灌叢、常綠針闊葉林、高山稀疏植被等，以高寒草原和高寒草甸為主，約占研究區(qū)總面積70%以上。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文分析使用的遙感數(shù)據(jù)來自NASA網(wǎng)站（ttps：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html），獲取了2000年2月～2014年12月的MOD13Q1，空間分辨率為250m。在MRT（MothsReprojection Tools）工具中將原始影像（Sinusoidal投影）統(tǒng)一轉換為WGS84坐標系和UTM投影，采用最大合成法（MVC，Maximum Value Composites）將半旬植被NDVI數(shù)據(jù)進行處理得到年均植被NDVI，本文只分析黃河源區(qū)生長季植被NDVI與氣候相應情況。氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)（http：//data.cma.gov.cn/），選取了研究區(qū)14個氣象站點以及周邊地區(qū)10個補充站點15年（2000-2014年）的月平均降水、氣溫兩個參數(shù)，使用ArcGIS軟件進行Krigin8插值，得到與植被NDVI分辨率一致、投影相同的柵格數(shù)據(jù)。植被類型來自1：400萬植被類型圖（中國科學院中國植被圖編輯委員會，2007），將研究區(qū)植被類型劃分為：高山植被、高寒灌叢、高寒草原、高寒草甸、高寒沼澤和針闊葉林。

2.2 研究方法

2.2.1 NDVI變化趨勢分析。趨勢分析是通過對一組隨時間變化的變量進行線性回歸分析，從而預測其變化趨勢的方法[16-17]。本文使用趨勢分析法來模擬研究區(qū)植被NDVI在15年內的空間變化趨勢，計算公式如下：

2.2.4 復相關分析。復相關分析是度量一個變量與多個變量之間的相關程度，用復相關分析來研究NDVI與氣溫、降水量的相關性。在計算簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)的基礎上計算復相關系數(shù)，公式如下：

3 結果與分析

3.1 黃河源區(qū)生長季植被覆蓋時空變化特征

3.1.1 時間變化。分析黃河源區(qū)2000～2014年生長季植被NDVI年際變化趨勢，結果如圖2所示。由圖2可知，研究區(qū)植被NDVI隨時間變化波動較小，呈先下降后上升再波動下降趨勢，2001年達到最小值，最大值在2012年，NDVI分布在0.49～0.53，NDVI均值為0.51，傾向率為0.019/10a，相關系數(shù)達0.73，上升趨勢通過0.01的顯著性檢驗，呈顯著增加趨勢。

研究區(qū)不同植被類型生長季植被NDVI變化趨勢有差別，如圖3所示。由圖3可知，黃河源區(qū)所有植被在2000～2014年均呈緩慢增長趨勢，其中高寒植被的增長速率最快為0.011/10a，不同植被類型生長季NDVI值有差異，在黃河源區(qū)植被生長季中高寒沼澤的平均NDVI值最高，值均在0.65～0.70。對不同植被NDVI變化趨勢率進行顯著性檢驗發(fā)現(xiàn)通過0.05顯著性檢驗的植被僅有針闊葉林，通過0.01顯著性檢驗的植被有高寒草原、高寒草甸、高寒沼澤。

3.1.2 空間變化。在2000～2014年生長季NDVI空間分布如圖4所示，由圖4可知DNVI大部分分布在0.2～0.8之間，均值是0.51。在研究區(qū)西北部的鄂陵湖、扎陵湖和龍羊峽水庫北部等地區(qū)植被覆蓋比較少，NDVI值較低，大部分NDVI為0.0～0.40在鄂陵湖、扎陵湖南部、巴顏喀拉山北部與北東部、龍羊峽水庫南部等地區(qū)植被覆蓋較好，NDVI主要分布在0.2～0.6之間。在若爾蓋盆地和阿尼瑪卿山東南部等地區(qū)植被覆蓋度高，NDVI多在0.60.8之間。研究區(qū)中部NDVI分布在0.40.8之間。

NDVI空間分布與氣候變化相關，研究區(qū)西北部屬于干早氣候區(qū)，生長的植被主要是高寒草甸及少量的高寒草原與高山植被，植被生長稀疏，DNVI值較小，主要分布在0.0."0.4之間。隨著向東南方向移動，中部屬于半干早氣候區(qū)，植被NDVI增加，主要在0.2～0.8之間，植被分布有高寒草甸、高寒灌叢、針闊葉林。到達東南地區(qū)，東南部屬于濕潤氣候帶，植被生長狀況好，NDVI值達到最大，大部分分布在0.6～0.8之間，植被主要是高寒草甸和高寒沼澤，還有少量的高寒灌叢。

在空間分布上，黃河源區(qū)生長季NDVI呈北西向東南方向遞增的空間分布格局。

為了表示NDVI變化幅度大小，通過對每個像元變化趨勢斜率的計算來表示，趨勢斜率的正負分別表示在2000～2014年間NDVI是增加還是減少。對趨勢斜率按標準差分為7類：顯著減少、中度減少、輕度減少、基本不變、輕度增加、中度增加、顯著增加，結果如圖5所示，統(tǒng)計結果如表2所示。

從圖5和表2可知在2000～2014年研究區(qū)植被覆蓋整體上呈穩(wěn)定趨勢。植被改善面積為38848.54km²，占總面積29.93%，顯著改善區(qū)域主要分布在龍羊峽水庫南部地區(qū)的低海拔河谷地帶，有少量分布在扎陵湖與鄂陵湖周邊，植被類型主要是高寒草原和少量高寒草甸。中度改善和輕度改善區(qū)域主要分布在扎陵湖西北部和鄂陵湖的東北部地區(qū)、巴顏喀拉山的北部及若爾蓋盆地，分布的植被是高寒草甸和高寒沼澤。植被退化區(qū)域主要集中在研究區(qū)中部地區(qū)，植被類型以高寒草甸和高寒灌叢為主。植被不變區(qū)域在全域均有不同程度的分布，所占比例是最大，占比為45.13%。

總體上，生長季植被增加區(qū)域主要分布在研究區(qū)的北部和南部。

3.2 黃河源區(qū)生長季植被NDVI與氣候變化的晌應

3.2.1 時間變化。研究區(qū)2000～2014年生長季氣溫和降水變化趨勢情況如圖6所示。由圖6可知，在全球氣候變暖的大背景下，黃河源區(qū)生長季平均氣溫呈上升趨勢，最低氣溫在2004年，最高值在2010年，氣溫每年平均增加0.0436℃，氣溫上升趨勢通過0.05的顯著性檢驗。生長季降水也呈上升趨勢，降水每年平均增加5.7043mm，降水上升趨勢通過了0.01的顯著性檢驗。

不同植被類型受氣候影響存在一定的差異，本文通過皮爾遜系數(shù)來表示NDVI與氣候時間序列的相關性，其檢驗結果如表3所示，由表3可見所有植被NDVI與氣候因子均呈正相關關系。高山植被、高寒草甸和高寒沼澤與氣溫相關性高，并通過0.05的顯著性檢驗，高寒草甸與降水的相關性通過了0.05的顯著性檢驗，高寒草甸與降水的相關性極高，通過0.001的顯著性檢驗。

3.2.2 空間變化。偏相關系數(shù)的顯著性檢驗采用t檢驗法，根據(jù)t檢驗結果將NDVI與溫度、降水相關性定義如下6個等級：極顯著負相關（R<0，P≤0.01），顯著負相關（R<0，0.010.05），不顯著正相關（R>0，P>0.05），顯著正相關（R>0，0.010，P≤0.01）。

（1）偏相關空間分布。研究區(qū)NDVI與氣候因子偏相關系數(shù)和顯著水平分布情況如圖7～8，表4所示。NDVI與莆溫的偏相關系數(shù)分布在-0.93～0.97，空間上正相關像元所占比例為76.22%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為6.00%與9.43%，植被類型是高賽草甸、高山植被和高寒沼澤，主要分布在扎陵湖、鄂陵湖周邊地區(qū)、巴顏喀拉山的東南部和若爾蓋盆地。NDVI與降水偏相關系數(shù)分布在-0.89～0.96，空間上正相關像元所占比例為76.50%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為9.24%%和8.31%，分布在扎陵湖北部、鄂陵湖北部和北東部、龍羊峽水庫周邊，以高寒草原為主。

總體上生長季植被NDVI受降水f的形響要大于受氣溫的影響。

（2）復相關空間分布。復相關系數(shù)反映的是NDVI與氣溫、降水的多因素相關程度，其結果空間分布如圖9所示。復相關系數(shù)在0.00～0.98，其空間均值為0.46。在鄂陵湖與扎陵湖周邊、龍羊峽水庫周圍、若爾蓋盆地等區(qū)域復相關系數(shù)值較高，在研究區(qū)的中部和南部復相關系數(shù)值較低。整體上，通過顯著性檢驗的像元較少，通過了0.01、0.05、0.1的顯著性檢驗的像元占比分布為3.26%、5.63%、4.09%，主要植被類型是高寒草原。

3.3 氣像變化對植被NDVI的驅動分析

根據(jù)中國植被覆蓋變化的驅動分區(qū)方法，對研究區(qū)植被覆蓋變化進行驅動分析，分類準則見表6。

根據(jù)表6準則得到研究區(qū)分類結果如圖10，屬于氣溫馭動型區(qū)域分布較少，主要在扎陵湖和鄂陵湖北部，所占比例為1.32%。降水驅動型主要分布研究區(qū)北部的扎陵湖、鄂陵湖和龍羊峽水庫周邊，所占比例為7.41%，以高寒草原為主。受氣溫和降水驅動型區(qū)域在水域周邊，所占比例為1.42%。非氣候因子驅動型呈片狀分布在黃河源區(qū)大部分地方，所占比例為89.85%。

整體上，氣候因子中降水驅動型作用大于氣溫驅動型和降水、氣溫驅動型的影響，氣溫驅動和降水、氣溫綜合驅動作用相當。

4 討論與結論

通過上述分析，可以得出以下結論。

（1）植被NDVI時空變化特征。在時間上，植被NDVI呈增加趨勢。在空間分布上，植被NDVI呈由西北向東南逐增的分布格局。

（2）植被NDVI與氣候變化的響應。在時間上，植被NDVI與氣候因子均呈上升趨勢，氣溫和降水上升趨勢分別通過0.05和0.01的顯著性檢驗。與氣溫相關性最高的植被是高寒草甸、高山植被和高寒沼澤，均通過了0.05的顯著性檢驗;與降水相關性最高植被的是高寒草原，通過了0.001的顯著性檢驗，高寒草甸通過了0.05的顯著性檢驗，其中高寒草甸與氣溫和降水相關性均顯著。

偏相關系數(shù)空間分布上，整體植被NDVI受降水量的影響要大于受氣溫的影響。NDVI與氣溫偏相關系數(shù)中，空間上呈正相關像元所占比例為76.22%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為6.00%與9.43%，植被是高寒草甸、高山植被和高寒沼澤，主要分布在扎陵湖、鄂陵湖周邊地區(qū)、巴顏喀拉山的東南部和若爾蓋盆地。NDVI與降水空間上呈正相關像元所占比例為76.50%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為9.24%%和8.31%，分布在扎陵湖北部、鄂陵湖北部和北東部、龍羊峽水庫周邊，以高寒草原為主。

復相關系數(shù)空間分布上，復相關系數(shù)分布在0.000.98，其空間均值為0.46。在鄂陵湖與扎陵湖周邊、龍羊峽水庫周圍、若爾蓋盆地等區(qū)域，復相關系數(shù)值較高，在研究區(qū)的中部和南部復相關系數(shù)值較低。整體上，通過顯著性檢驗的像元較少，通過了0.01、0.05、0.1的顯著性檢驗的像元占比分布為3.26%，5.63%、4.09%，主要是高寒草原。

（3）植被NDVI與氣候的驅動分析。整體上，氣候因子中降水驅動型作用大于氣溫驅動型和降水、氣溫驅動型的影響作用，氣溫驅動和降水、氣溫綜合驅動作用相當。屬于氣溫驅動型區(qū)域分布較少，主要在扎陵湖和鄂陵湖北部，所占比例為1.32%。屬于降水驅動型主要分布研究區(qū)北部的扎陵湖、鄂陵翻和龍羊峽水庫周邊，所占比例為7.41%，以高寒草原為主。受氣溫和降水驅動型區(qū)域在水域周邊，所占比例為1.42%。

黃河源區(qū)北部屬于干旱氣候區(qū)，靠近柴達木盆地，水資源匱乏、氣溫高，土壤中的水分含量不足。降水可以促進北部植被生長，因此北部地區(qū)植被NDVI一受降水因子驅動比較明顯，氣溫升高可能會加強水分散發(fā)加劇干旱的趨勢，所以北部地區(qū)植被NDVI受氣溫因子驅動較少。黃河源區(qū)西南部和東南部屬于濕潤氣候區(qū)，海拔較高，氣溫較低，土壤水分含量充足，水分匱乏不再是影響植被生長的主要因素，反而降雨的增多可能引起局部云量增大會導致光照減少，影響植被的光合作用，因此研究區(qū)西南部和東南部植被覆蓋受降水影響較少，主要受氣溫因子驅動，由于在水分充足的情況下，氣溫的升高能夠促進植物的光合作用。

[參考文獻]

[1]徐冠華，葛全勝，宮鵬，等.全球變化和人類可持續(xù)發(fā)展：挑戰(zhàn)與對策[J].科學通報，2013，58（21）：2100-2106.

[2]楊修，孫芳，林而達，等.我國水稻對氣候變化的敏感性和脆弱性[J].自然災害學報，2004，13（5）：85-89.

[3]程楊，楊林生，李海蓉.全球環(huán)境變化與人類健康[J].地理科學進展，2006，25（2）：46-58.

[4]陳鵬飛，于延春，楊飛，等.氣候變化對魯西北平原冬小麥產(chǎn)量的影響及對策[J].自然資源學報，2013，28（2）：211-219.

[5]Salim H A，Chen X L，Gong J、Analysis of Sudan vegetationdynamics using NOAA-AVHRR NDVI data from 1982-1993[J].Journalof Asian Earth Sciences，2008（1）：1-15.

[6]Zhao M S，Running S W.Drought-induced reduction in globalterrestrial net primary production from 2000 through 2009.Soience[J].2010，329（5994）：940-943.

[7]Fabio M.Monitoring forest conditions in a protected Mediterraneancoastal～by the analysis of multiyear NDVI data[J].Remote Sensing ofEnvironment，2004，89（4）：423-433.

[8]郭敏杰.基于NDVI的黃土高原地區(qū)植被覆蓋度對氣候變化響應及定量分析[D].北京：中國科學院大學，2014.

[9]Han L J，Wang P X，Yang H，et al.Study on NDVI-Ts space bycombining LAI and evapotranapiration[J].Science in China Series D：Earth Sciences，2006，49（7）：747-754.

[10]王蕊，李虎.2001-2010年蒙古國MODIS-NDVI時空變化監(jiān)測分析[J].地球信息科學，2011，13（5）：665-671.

[11]張雪梅，楊太保，劉海猛.氣候變暖背景下近30a北半球植被變化研究綜述[J].干早區(qū)研究，2016.33（2）：379-391.

[12]Hernnann S M，Anyamba A，Tucker C J.Recent trends in vegetationdynamics in the African Sahel and their relationship to climate[J]Journalof Arid Environments，2017，57（4）：535-554.

[13]劉梁美子，占車生，胡實.黔貴喀斯山區(qū)年NDVI變化的影響因素研究[J].地理科學進展，2019，38（11）：1783-1792.

[14]吳喜芳，李改欣，潘學鵬.黃河源區(qū)植被覆蓋度對氣溫和降水的響應研究[J].資源科學，2015，37（3）：521-520.

[15]徐浩杰，楊太保，曾彪.黃河源區(qū)植被生長季NDVI時空特征及其對氣候變化的響應[J].生態(tài)環(huán)境，2012，21（7）：1205-1210.

[16]馬明國，王建，王雪梅.基于遙感的植被年際變化及其與氣候關系研究進展[J].遙感學報，2006，10（3）：421-431.

[17]徐建華.現(xiàn)代地理學中的數(shù)學方法[M].北京：高等教育出版社，2002.

[18]黃海濤.科爾沁沙地不同沙地景觀區(qū)NDVI變化對氣象因子的響應[D].煙臺：魯東大學，2015.

[19]陳云浩，李曉兵，史培軍.1983～1992年中國陸地NDVI變化的氣候因子驅動分析[J].植物生態(tài)學報，2001，25（6）：716-720.

[20]王永財，孫艷玲，王中良.1998-2011年海河流域植被覆蓋變化及氣候因子馭動分析[J].資源科學，2014，36（3）：594-602.

[收稿日期]2020-04-14

[作者簡介]楊玲莉（1989-），女，四川廣安人，工程師，碩士，研究方向：生態(tài)遙感。