基于FY3B的甘蔗植被指數(shù)與氣象條件相關(guān)性研究

丁美花，陳燕麗*，孫瑞靜，劉志平，歐釗榮 ， 黃永 璘 ，匡昭敏

(1廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所/廣西壯族自治區(qū)生態(tài)氣象和衛(wèi)星遙感中心，廣西南寧530022；2國家衛(wèi)星氣象中心，北京100081)

0 引言

近年來，迅速發(fā)展的衛(wèi)星遙感技術(shù)被廣泛應(yīng)用于棉花[1]、水稻[2]、小麥[3-4]、橡膠[5]、甘蔗[6-13]等農(nóng)作物的種植面積、長勢、災(zāi)害以及產(chǎn)量監(jiān)測預(yù)測[14-15]。其中歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)得到廣泛的應(yīng)用，成為監(jiān)測陸表植被生長狀態(tài)最為常用的指示因子，NDVI數(shù)值的大小能定量地指示植被覆蓋變化，并能消除外部因素及內(nèi)部非植被因素的影響，增強(qiáng)了NDVI對植被的響應(yīng)能力，成為植物生長狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子[16]。溫度、降水等作為植物生長發(fā)育的必要環(huán)境因子，對植被的物候、生長、水分與氣體交換等具有重要影響，研究植被變化及其與氣候因子的關(guān)系可為應(yīng)對全球氣候變化提供重要的理論依據(jù)。許多學(xué)者對植被指數(shù)與氣候因子之間的關(guān)系進(jìn)行了研究[17-19]，這些研究大部分都是分析某區(qū)域NDVI指數(shù)的時空變化特征及其驅(qū)動因子，而專門針對某種農(nóng)作物，開展作物NDVI值與氣象條件相關(guān)性分析的研究尚不多見。

廣西是我國最大的甘蔗種植基地，自21世紀(jì)初以來，蔗糖年產(chǎn)量占全國的60%以上，糖出口量占70%以上[20]。甘蔗生產(chǎn)受到氣候、土壤等自然條件的影響，其中干旱、寒凍害等氣象災(zāi)害對甘蔗的生長和最終產(chǎn)量的影響非常大[2]。甘蔗作為廣西一種大宗人工栽培植被，在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中具有舉足輕重的地位。本文以廣西甘蔗種植區(qū)作為研究區(qū)，利用我國風(fēng)云氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)FY3B-MERSI和同期的溫度、降雨和日照等氣象數(shù)據(jù)，通過相關(guān)分析方法，探討甘蔗歸一化植被指數(shù)NDVI時空分布特征以及與氣象因子的相關(guān)性，為深入了解廣西甘蔗農(nóng)田生態(tài)環(huán)境變化及全球氣候變化背景下甘蔗生產(chǎn)趨利避害提供科學(xué)信息支撐，同時也為國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)在甘蔗監(jiān)測方面更好的發(fā)揮作用提供參考。

1 資料和方法

1.1 研究區(qū)概況

廣西位于中國南部，地處中、南亞熱帶，農(nóng)業(yè)氣候條件優(yōu)越。地理經(jīng)緯度坐標(biāo)為：104°29′～112°04′E，20°54′～26°26′N[21]。耕地面積約263萬hm2，占廣西土地面積的11.14%，其中旱地面積約115萬hm2，占耕地面積的43.7%，甘蔗種植面積僅占全區(qū)耕地總面積的26%左右，約為旱地面積的一半。廣西作物種類繁多，在旱地上種植的作物主要有甘蔗、玉米、大豆、紅薯、花生、蠶桑、茶葉、木薯、香蕉等，在水田上以水稻種植為主。

1.2 資料

1.2.1 衛(wèi)星資料

本文主要采用的是我國新一代氣象衛(wèi)星風(fēng)云三號B星(FY3B)上搭載的中分辨率光譜成像儀(MERSI)的歸一化植被指數(shù)NDVI(2014～2019年)各旬產(chǎn)品，廣西單日晴空數(shù)據(jù)較少，以旬為合成單位，可以降低云的影響，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。其中FY3B-MERSI的旬植被指數(shù)(NDVI)產(chǎn)品采用10°×10°分幅的1 km均勻網(wǎng)格HAMMER投影，空間分辨率為250 m，以HDF5格式存儲。

FY3B-NDVI旬產(chǎn)品合成算法中采用的是一種優(yōu)化的最大值合成方法，該方法一般是通過云檢測、質(zhì)量檢查等步驟后，逐像元地比較幾張NDVI圖像并選取最大的NDVI值作為合成后的NDVI值。FY3B-NDVI旬產(chǎn)品的合成是在像元基準(zhǔn)上進(jìn)行的，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，按照優(yōu)先次序采用以下4種合成方法中的一種：①BRDF合成：在合成時段內(nèi)有5天以上資料是晴天的話，就對各通道的雙向反射率應(yīng)用BRDF模式，將反射率值訂正到星下點(diǎn)視角，然后計(jì)算太陽在天頂時的植被指數(shù)；②約束視角最大值合成：如果合成時段內(nèi)無云像元數(shù)小于5天且大于1天，選擇其中視角最小的2天資料，計(jì)算植被指數(shù)，取二者中最大值；③直接計(jì)算植被指數(shù)：如果只有1天無云，則直接使用這天數(shù)據(jù)計(jì)算植被指數(shù)；④最大值合成：如果合成時段內(nèi)的資料都有云，則逐日計(jì)算植被指數(shù)，用植被指數(shù)最大值合成方法選擇最佳像元。

提取對應(yīng)網(wǎng)格的數(shù)據(jù)，進(jìn)行拼接處理以及HAMMER投影轉(zhuǎn)換，再結(jié)合廣西甘蔗本底矢量邊界數(shù)據(jù)得到甘蔗主產(chǎn)區(qū)的等經(jīng)緯度NDVI旬產(chǎn)品。即2014～2019年共6年旬為單位的NDVI數(shù)據(jù)(每年36旬)。為了開展甘蔗關(guān)鍵生長期NDVI趨勢變化分析，在旬?dāng)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上計(jì)算8～10月時段的NDVI平均值。其中NDVI計(jì)算主要用到可見光和近紅外波段?？梢姽狻⒔t外分別指定星載儀器涵蓋0.58～0.68 μm、0.76～1.25 μm的波長范圍，計(jì)算方式如式(1)所示：

式(1)中，NDVI為歸一化植被指數(shù)；ρnir為近紅外波段反射率；ρred為紅波段反射率，分別對應(yīng)FY3B圖像上的B4、B3波段。

1.2.2 氣象資料

溫度、降雨量和日照是影響甘蔗生長發(fā)育最重要的氣象要素[22]，本文主要選用2014～2019年廣西甘蔗主產(chǎn)區(qū)范圍內(nèi)45個氣象臺站各旬(每年第1～36旬)降雨量、平均氣溫、日照時數(shù)等觀測數(shù)據(jù)，求算甘蔗主產(chǎn)區(qū)3個氣象要素各旬6年平均值，得到第1～36旬的6年平均降雨量、平均氣溫和日照時數(shù)。

1.3 一元線性回歸分析法

一元線性回歸分析能夠模擬每個柵格的變化趨勢，該方法是指在一定時間內(nèi)，采用最小二乘法逐像元擬合NDVI的斜率，用以綜合反映植被覆蓋的時空演變特征[18]。基于像元尺度的NDVI一元線性回歸分析法，得出廣西甘蔗種植區(qū)NDVI的年際變化趨勢。公示如下：

式(2)中：n表示總年份數(shù)，本文中n=6；Slope為NDVI在這6年間的變化趨勢值；NDVIi為第i年NDVI值。當(dāng)Slope＞0時，表示所在像元的NDVI值隨時間變化呈增加趨勢；當(dāng)Slope＜0時，NDVI隨時間變化呈減少趨勢；當(dāng)Slope=0時，NDVI值隨時間變化沒有明顯變化。為了更好地分析甘蔗植被變化趨勢情況，參考文獻(xiàn)[19]將變化趨勢劃分為5個等級，分別是明顯減小(Slope≤-0.005)、輕度減小(-0.005＜Slope≤-0.002)、基本不變(-0.002＜Slope≤0.002)、輕度增加(0.002＜Slope≤0.005)和顯著增加(Slope＞0.005)。

1.4 氣象因子與甘蔗NDVI值相關(guān)分析方法

利用通徑分析方法探尋甘蔗主產(chǎn)區(qū)的氣溫、降雨量、日照時數(shù)與NDVI的相關(guān)關(guān)系。由于氣象因子之間存在相互影響關(guān)系，在多元回歸的基礎(chǔ)上，利用通徑分析方法解析不同氣象因子對甘蔗NDVI影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。通徑分析可以通過對自變量與因變量之間表面直接相關(guān)性的分解，來研究自變量對因變量的直接重要性和間接重要性，從而為統(tǒng)計(jì)決策提供可靠的依據(jù)。

通徑分析在多元回歸的基礎(chǔ)上將相關(guān)系數(shù)riy分解為直接通徑系數(shù)(某一自變量對因變量的直接作用)和間接通徑系數(shù)(該自變量通過其他自變量對因變量的間接作用)。

任一自變量xi(氣象要素)與因變量y(NDVI)之間的簡單相關(guān)系數(shù)(riy)=xi與y之間的直接通徑系數(shù)(Piy)+所有xi與y的間接通徑系數(shù)；

任一自變量xi對y的間接通徑系數(shù)=相關(guān)系數(shù)(rij)×通徑系數(shù)(Pjy)；

具體計(jì)算過程可以根據(jù)參考文獻(xiàn)[23]的方法，通過SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)。

1.5 滯后性分析方法

植被對氣候因子響應(yīng)存在著明顯的滯后性，即植被生長除了受同時期的氣候因子影響外，前一段時間的氣候條件的累積效應(yīng)對植被的生長也產(chǎn)生很大的影響。利用滯后相關(guān)系數(shù)可以分析植被NDVI對氣候因子響應(yīng)的滯后期[24]，公式如下：

式(3)中，R為滯后相關(guān)系數(shù)，n為樣本數(shù)；R0,R1,R2,……Rn分別為NDVI與當(dāng)前旬，前推1旬，2旬至前推n旬的滯后系數(shù)；若R=Rn，則NDVI對該氣候因子變化響應(yīng)的滯后期為n旬。

2 結(jié)果與分析

2.1 甘蔗NDVI值旬變化規(guī)律分析

由圖1可見，根據(jù)廣西甘蔗NDVI多年平均值(2014～2019年)，以旬為單位變化規(guī)律為：NDVI值在第9旬(3月底)最低，此時上一年種植的甘蔗基本砍收完畢；第10～21旬(4～7月)NDVI值處于快速升高階段，這個階段甘蔗從出苗、分蘗到莖伸長期，生長旺盛；而6～7月是甘蔗生長最旺盛的時期，NDVI值也達(dá)到較高水平；22～27旬(8～9月)NDVI值基本達(dá)到峰值并維持；從28旬(10月)開始，進(jìn)入甘蔗的糖分積累期，生長緩慢，NDVI值開始逐漸降低；第31旬(11月)之后，甘蔗成熟，逐漸被砍收，因此NDVI值也迅速降低。由此可見，NDVI值年度內(nèi)旬變化曲線基本反映了甘蔗在生長季節(jié)內(nèi)的光譜特征變化規(guī)律，與實(shí)況相符。進(jìn)一步說明FY3B衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以較好地反映甘蔗的生長狀況。

圖1 廣西甘蔗NDVI多年平均值旬變化曲線圖

2.2 甘蔗NDVI值變化趨勢分析

8～10月份是甘蔗生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的關(guān)鍵期，本文對2014～2019年共6年的數(shù)據(jù)求取該時段各年的NDVI平均值，并利用一元線性回歸分析法，逐像元計(jì)算NDVI變化趨勢。通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)甘蔗NDVI值變化趨勢范圍在-0.007～0.006之間，相對穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)劇烈變化。其中顯著增加的區(qū)域占25%，輕度增加的區(qū)域占16%，明顯減小的區(qū)域占22%，輕度減小的區(qū)域14%，基本保持不變的區(qū)域占23%，由統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見甘蔗NDVI值整體得到改善的區(qū)域面積稍大于退化區(qū)域。在空間分布上，崇左市、防城港市、北海市及來賓市北部、柳州市北部的甘蔗NDVI值以增加趨勢為主，其它地市大部區(qū)域甘蔗NDVI值呈減小趨勢(圖2)。

圖2 2014～2019年廣西蔗莖伸長關(guān)鍵期(8～10月)NDVI變化趨勢分布

2.3 甘蔗NDVI值與氣象條件相關(guān)性分析

甘蔗旬NDVI值與同期降水量、氣溫、日照時數(shù)呈極顯著(P＜0.01)正相關(guān)關(guān)系(表1)。其中日照時數(shù)對甘蔗NDVI值影響最顯著，降雨量影響最小，三者對甘蔗NDVI值的影響大小為：日照時數(shù)＞氣溫＞降水量。

表1 氣象因子與甘蔗NDVI的相關(guān)系數(shù)

利用甘蔗NDVI值與前1～5旬氣象因子分析其對甘蔗生長的滯后效應(yīng)(圖3)發(fā)現(xiàn)，除了日照時數(shù)外，氣溫和降水量對甘蔗NDVI值的影響均存在明顯的滯后性，且氣溫的滯后期更長，降水量的滯后期為1旬，而氣溫的滯后期長達(dá)5旬。甘蔗是大田需水量較大的作物，且甘蔗生長周期較長，廣西地區(qū)降水時空分布不均，大田甘蔗的保水保墑能力對后期降水減少干旱發(fā)生的抵御能力有重要影響，因此前期降雨對甘蔗后期生長影響顯著。氣溫影響的滯后則可能是由于累積積溫對甘蔗生長的持續(xù)影響造成的。

圖3 氣象因子與甘蔗NDVI的滯后性分析

由于氣象因子相互作用，氣象因子之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，利用通徑分析方法進(jìn)一步解析各個氣象因子對甘蔗NDVI值的影響，結(jié)果如表2所示。

表2 氣象因子對甘蔗NDVI影響的通徑分析

各氣象因子對甘蔗旬NDVI值影響的直接作用大小為日照時數(shù)＞降水量＞氣溫，且日照時數(shù)對甘蔗NDVI值有著決定性的正效應(yīng)作用(pc=0.774)，降水量也為正效應(yīng)，但作用遠(yuǎn)小于日照時數(shù)(pc=0.161)，而氣溫為負(fù)效應(yīng)(pc=-0.019)。廣西地區(qū)雨熱同期，熱量資源豐沛但降水時空分布不均，且在甘蔗生長季多云雨天氣，甘蔗作為C4作物，光合作用的大小直接決定了其生物量的大小。

直接作用的分析結(jié)果表明，在廣西地區(qū)，對于甘蔗而言，熱量資源存在富余，雨量可以滿足大多數(shù)地區(qū)甘蔗生長需求，但在部分地區(qū)存在不足，而日照由于云雨天氣的影響，成為決定甘蔗地區(qū)差異的決定因素。

間接作用的分析結(jié)果表明，氣溫和降水量主要通過間接作用影響甘蔗生長，氣溫的總間接正效應(yīng)最大(pc=0.559)，其次為降水量(pc=0.302)、日照時數(shù)(pc=0.053)；降水量和氣溫均通過日照時數(shù)起到了較強(qiáng)的間接作用，且氣溫的間接作用大于降水量。

3 結(jié)論與討論

(1)FY3B-NDVI旬變化曲線基本真實(shí)反映了甘蔗年內(nèi)出苗、莖伸長、成熟、砍收等不同生長發(fā)育期的光譜特征變化規(guī)律。在甘蔗生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的關(guān)鍵期(8～10月)，甘蔗NDVI值多年變化趨勢相對穩(wěn)定，整體得到改善的區(qū)域面積稍大于退化區(qū)域，甘蔗農(nóng)田生態(tài)環(huán)境較穩(wěn)定。

(2)甘蔗旬NDVI值與同期降水量、氣溫、日照時數(shù)呈極顯著正相關(guān)關(guān)系，三者對甘蔗NDVI值的影響大小為：日照時數(shù)＞氣溫＞降水量。

對甘蔗旬NDVI值影響的直接作用大小為日照時數(shù)＞降水量＞氣溫，且日照時數(shù)對甘蔗NDVI值有著決定性的正效應(yīng)作用，降水量和氣溫均通過日照時數(shù)起到了較強(qiáng)的間接作用，且氣溫的間接作用大于降水量。

(3)氣溫和降水量對甘蔗NDVI值生長均存在明顯的滯后性，降水量的滯后期為1旬，而氣溫滯后期更長，達(dá)5旬。

由上述結(jié)論可見，F(xiàn)Y3B-NDVI多年平均值與日照、溫度和降水都存在很好的相關(guān)關(guān)系，F(xiàn)Y3B-NDVI值可以較精確地反映氣象條件對甘蔗生長發(fā)育的影響。但個別年份，尤其是6～7月份，若甘蔗區(qū)晴空率太低，旬NDVI合成數(shù)值就會受到很大影響，導(dǎo)致數(shù)值偏低，難以真實(shí)反映甘蔗的生長狀況，因此NDVI作為指標(biāo)參與甘蔗長勢、災(zāi)害監(jiān)測評估及產(chǎn)量預(yù)測過程中，還要進(jìn)一步借助地面觀測數(shù)據(jù)對結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正。