滇池流域NDVI動態(tài)變化特征及其對氣候的響應(yīng)

廖 悅，張劉東，陳 晨，李京東，倪匡迪，胥曉容

(云南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院，云南 昆明650201)

0 引言

植被是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在一定程度上植被覆蓋度的變化可以反映整個生態(tài)系統(tǒng)的變化[1-2]。它不僅維持著生態(tài)系統(tǒng)的平衡，而且可以作為評價區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)中環(huán)境質(zhì)量的重要依據(jù)[3-4]。因此，對研究區(qū)植被覆蓋的分布及其變化做定量分析并探尋其驅(qū)動因素對于生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)具有重要意義[5]。目前在對區(qū)域植被覆蓋狀況的國內(nèi)外研究中，利用最廣泛的是歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)。

滇池流域?qū)儆诘湫偷母珊怠敫珊档貐^(qū)，生態(tài)系統(tǒng)具有一定的脆弱性和不穩(wěn)定性。尤其在2000年以后，該流域的降水等氣象因素隨時間產(chǎn)生了較大的波動性變化。目前，國內(nèi)外有較多學(xué)者也在探索區(qū)域NDVI的變化與氣象因素等的響應(yīng)。楊達(dá)等[6]認(rèn)為在青藏高原內(nèi)，氣溫是影響濕潤氣候區(qū)和半濕潤氣候區(qū)NDVI變化的主導(dǎo)因子，而在干旱氣候區(qū)，降水對NDVI的影響明顯強(qiáng)于其他氣候因子。陳寬等[5]認(rèn)為在整個內(nèi)蒙古地區(qū)中，年降水量和土壤類型是影響植被NDVI的主要驅(qū)動因素。邢愿等[7]通過對貴州省的植被覆蓋度分析發(fā)現(xiàn)植被生長變化對降雨量變化的滯后期為1個月且植被生長對氣溫的敏感性高于降雨量。張卓群[8]認(rèn)為在西雙版納年平均降水量對于植被覆蓋度變化的影響尤為顯著。趙晨光等[9]通過主成分分析法對騰格里沙漠東北緣人工植被恢復(fù)區(qū)的土地利用/覆被變化驅(qū)動因子進(jìn)行分析，結(jié)果表明其中最主要的兩個分別是人工造林面積和降雨量。高江波等[10]認(rèn)為在華東、華中及西南地區(qū)植被活動與溫度的關(guān)系較為密切。王曉利等[11]在探討中國沿海地區(qū)NDVI變化情況時引入了極端氣溫和極端降水兩個影響因素。張靜靜等[12]認(rèn)為高海拔區(qū)植被動態(tài)主要受降水控制，而不同坡度上的植被NDVI與氣溫的相關(guān)性均大于與降水的相關(guān)性。羅敏等[13]通過對塔里木河流域的研究發(fā)現(xiàn)降水與植被生長季NDVI變化呈正相關(guān)而溫度與該變化呈負(fù)相關(guān)。王兆禮等[14]通過分析認(rèn)為西南地區(qū)呈干旱化趨勢且氣象干旱對植被生長的影響在干旱半干旱地區(qū)表現(xiàn)得更加明顯。關(guān)于云南省的植被覆蓋度的相關(guān)研究也有一些。何云玲等[15]認(rèn)為，在中部城市密集地區(qū)和滇西北區(qū)域植被覆蓋度是減小的，且基于NDVI的植被生態(tài)系統(tǒng)對該地區(qū)表現(xiàn)為不適應(yīng)。何云玲等[16]的另一項(xiàng)研究中，她認(rèn)為濕潤指數(shù)和水熱綜合因子在滇中地區(qū)以正相關(guān)為主，且植被生長對氣溫的響應(yīng)無明顯滯后效應(yīng)，對降水存在3個月的滯后期。魯韋坤等[17]認(rèn)為1999—2013年昆明地區(qū)植被指數(shù)上升不明顯。李同艷等[18]發(fā)現(xiàn)滇池周邊人口高密度區(qū)植被覆蓋常年最低(<20%)，且云南中部地區(qū)植被覆蓋變化主要受氣溫影響。

由于過去一直未得到足夠重視，目前尚無針對滇池流域植被覆蓋情況及其影響因素的相關(guān)研究。本研究采用500M分辨率的NDVI中國合成產(chǎn)品提取并分析了不同時空尺度的滇池流域植被覆蓋度的變化趨勢，并結(jié)合研究區(qū)內(nèi)不同尺度的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，分別分析了植被覆蓋度對降水和氣溫的響應(yīng)，以期在未來氣候變化的情況下，為滇池流域的植被動態(tài)變化研究及植物保護(hù)利用提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

滇池流域位于云南省中部，坐落在金沙江、瀾江、南盤江和紅河4大水系分水嶺中，屬于干旱半干旱地區(qū)。該流域水資源短缺問題嚴(yán)重，已成為限制當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的重要瓶頸。滇池流域?qū)俚途暥雀吆０胃咴撅L(fēng)氣候，地勢高差大，海拔最高4 344 m，最低1 870 m，呈現(xiàn)北高南低的趨勢，輻射強(qiáng)，蒸騰蒸發(fā)量較大，氣候變化多端。目前針對該流域NDVI的研究較少，同時該流域氣候特點(diǎn)獨(dú)特，較國內(nèi)其他地區(qū)有所不同，因此在該區(qū)域開展此項(xiàng)研究對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水也具有實(shí)踐性指導(dǎo)意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http：//data.cma.cn/)，包含2000—2015年滇池流域昆明氣象站的地面氣候資料，包括氣溫和降雨。

2000—2015年的NDVI數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http：//www.gscloud.cn)，包含2000—2015年的全國合成產(chǎn)品，時間分辨率為月，空間分辨率為500 m，經(jīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)精度滿足研究要求。

2020—2021年的NDVI數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局(https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)提供的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13A2，時間分辨率為16 d，空間分辨率為500 m，經(jīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)精度滿足研究要求。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 遙感數(shù)據(jù)處理

對于地理空間數(shù)據(jù)云的NDVI合成產(chǎn)品，先利用滇池流域矢量數(shù)據(jù)掩膜裁取研究區(qū)，再使用最大值合成法，將NDVI月數(shù)據(jù)合成為春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12—2月)的四季數(shù)據(jù)和年數(shù)據(jù)，最后對數(shù)據(jù)進(jìn)行均值化處理得到2000—2015年的季度和年際NDVI數(shù)據(jù)集。

對于NASA的MOD13A2產(chǎn)品，第1步對NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，首先使用MRT和MODISTOOL軟件對圖像進(jìn)行地理信息添加和拼接的批量處理，接下來使用ENVI軟件對NDVI影像進(jìn)行層疊加和矢量裁剪處理，最后使用TIMESAT軟件對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。第2步使用最大值合成法，將16 d合成的NDVI數(shù)據(jù)處理成月度、季度和年度數(shù)據(jù)。

1.3.2 一元線性回歸趨勢分析

一元線性回歸趨勢分析是基于原始數(shù)據(jù)建立線性回歸方程或斜率來分析的一種方法，分析得到的傾向率用于表示變量的長期變化趨勢。不僅如此，一元線性回歸趨勢分析還可以應(yīng)用于空間像元上的趨勢分析。

(1)線性回歸方程。

yt=c+dt

(1)

式中yt——n個樣本值在統(tǒng)計(jì)階段內(nèi)的變量

t——時間序列

d——變化率

c——回歸系數(shù)

(2)斜率。

(2)

式中K——斜率，也寫作Slope，K>0時表示該參數(shù)呈現(xiàn)增長的趨勢，K=0時說明參數(shù)沒有變化，K<0代表參數(shù)呈現(xiàn)減少的趨勢

i——2000—2014年的第i年

pi——第i年的數(shù)值

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI變化特征

2.1.1 NDVI時間動態(tài)變化特征

2000—2015年滇池流域歸一化植被指數(shù)(NDVI)年際變化趨勢如圖1所示?？梢钥闯?，NDVI總體呈增長趨勢，變化范圍為0.701 6～0.761 8，平均值為0.734 5。其中最小值出現(xiàn)在2009年，最大值出現(xiàn)在2010年，原因可能是2009年滇池流域出現(xiàn)大旱(降水量不到600 mm)，在水資源不足的情況下，流域植被覆蓋度下降到十幾年來最低值，到了第2年水量較為充足的情況下，植被又茂盛生長。該變化趨勢說明，在一定范圍內(nèi)，降水量與流域內(nèi)的植被覆蓋度有正相關(guān)關(guān)系。但到了2020年，滇池流域NDVI出現(xiàn)了一定程度的下降，只有0.651 6。

圖1 滇池流域植被動態(tài)年際趨勢變化Fig.1 Interannual trend change of vegetation dynamics in Dianchi Lake Basin

如圖2所示，2000—2015年，滇池流域的四季NDVI按照從大到小排列為夏季最大，秋季略小于夏季，接下來是冬季，最小的是春季。其中春季、秋季和冬季整體呈波動上升趨勢，但夏季整體是呈下降趨勢的。由于NDVI在年內(nèi)呈季節(jié)性波動變化，在季度尺度上(圖2b)NDVI呈現(xiàn)出先增后減的波動性變化，但隨著時間推移，從第42季(2009年秋季)開始這種年內(nèi)波動性有明顯的減弱，2000—2015年NDVI總體呈上升趨勢。到了2020年，滇池流域四季的NDVI分別為0.502 3、0.634 2、0.6147和0.519 8。

圖2 滇池流域植被季節(jié)變化趨勢Fig.2 Dynamic interannual variation of four seasons vegetation in Dianchi Lake Basin

根據(jù)表1所示，2000—2015年，滇池流域NDVI在春季、秋季和冬季呈增長趨勢，而夏季呈下降趨勢。其中四季NDVI的年均變化速率以春季和冬季最大，分別為0.006 0 a-1和0.005 8a-1；夏季變化速率次之，為-0.003 4 a-1；秋季年增長速率最小為0.002 1 a-1。

表1 NDVI與時間回歸方程Tab.1 NDVI and time regressione quation

2020年滇池流域年內(nèi)月度NDVI的變化情況如圖3所示，年內(nèi)NDVI范圍為0.438～0.618，其中最大值和最小值分別出現(xiàn)在8月份和6月份?？傮w而言，其變化情況大致滿足正弦函數(shù)，說明滇池流域年內(nèi)NDVI具有一定的季節(jié)性變化趨勢。

圖3 2020年滇池流域植被月度變化趨勢Fig.3 Trend of vegetation monthly vegetation watershed in 2020

2.1.2 NDVI空間動態(tài)變化特征

滇池流域2000—2015年NDVI空間分布如圖4所示，2020年滇池流域的NDVI空間分布如圖5所示?？傮w而言，滇池流域內(nèi)不同區(qū)域植被空間分布差異明顯，在水體(滇池及松華壩)周圍的植被覆蓋度最低，呈現(xiàn)由南向北、由西向東逐漸增大的變化趨勢，NDVI最高的地區(qū)集中在流域上游。但通過對圖4和圖5的比較可以看出，2020年的植被覆蓋度在水體附近出現(xiàn)明顯的減少，該變化情況與圖6中的滇池流域空間變化趨勢也表現(xiàn)出一致性。

圖4 2000—2015年滇池流域NDVI空間分布特征Fig.4 Spatial distribution characteristics of NDVI in Dianchi Lake Basin from 2000 to 2015

圖5 2020年滇池流域NDVI空間分布特征Fig.5 Spatial distribution characteristics of NDVI in Dianchi Lake Basin in 2020

采用一元線性回歸趨勢分析法計(jì)算得到的2000—2015年逐像元NDVI變化趨勢如圖6所示，根據(jù)此圖分析統(tǒng)計(jì)得到的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。根據(jù)K的取值范圍，將植被覆蓋度的空間變化分為極顯著減小(K<-0.04)、顯著減小(-0.040.02)5類。滇池流域中50%以上的區(qū)域增長率>0，說明流域中絕大數(shù)地區(qū)歸一化植被指數(shù)是增加的，其中絕大部分地區(qū)的增加率為0～0.02 a-1。NDVI減少的區(qū)域分布在南部地區(qū)，水體及其周邊地區(qū)的植被退化較為明顯。

表2 NDVI變化趨勢顯著性檢驗(yàn)Tab.2 Significant test of NDVI change trend

圖6 滇池流域NDVI空間變化趨勢Fig.6 NDVI spatial change trend of Dianchi Watershed

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)和計(jì)算發(fā)現(xiàn)，歸一化植被指數(shù)減少的面積為986.965 km2，占滇池流域總面積的33.8%，其中-0.02 a-1

2.2 NDVI與降水量及溫度的關(guān)系

滇池流域1999—2015年年際降水量和平均氣溫變化情況如圖7所示。1999—2015年滇池流域年均降水量為963 mm，平均氣溫為16.13 ℃，降水量和溫度分別在2009和2008年取到最小值，最小值分別為567 mm和15.41 ℃，而兩者的最大值分別在1999年和2005年取到，最大值分別為1 449 mm和16.68 ℃。降水和溫度均呈現(xiàn)波動性變化。

圖7 滇池流域年際降水和年均氣溫變化Fig.7 Changes of interannual precipitation and annual temperature in Dianchi Lake Basin

滇池流域1999—2015年四季降水和平均氣溫變化情況如圖8所示。1999—2015年滇池流域的春夏兩季降水量呈下降趨勢，秋季降水量變化不大，而冬季降水量呈上升趨勢。春季降水量為83～230 mm，平均值為126.41 mm；夏季降水量平均值為519.42 mm，降水最大值出現(xiàn)在2001年(674 mm)，降雨最小值出現(xiàn)在1999年(214 mm)；秋季的降水量平均值256.76 mm，其最大最小值相差最大，分別為59 mm和835 mm，產(chǎn)生年份分別為2009年和1999年；冬季的降水量在2009年最低，為4 mm，降水量最大值出現(xiàn)在1999年，為311 mm；四季降水量按照從高到底分別為夏季、秋季、春季和冬季。分析滇池流域1999—2015年四季氣溫變化可知，四季平均氣溫差別較大，其按照從大到小排列分別為夏季、春季、秋季和冬季，具體數(shù)值分別為20.54、17.57、15.93和10.33 ℃；四季氣溫的變化趨勢和四季降水量剛好相反，其中春夏兩季的平均氣溫呈下降趨勢，秋季平均氣溫變化幾乎持平，而冬季平均氣溫則呈現(xiàn)下降趨勢。

圖8 滇池流域四季降水和平均氣溫變化Fig.8 Changes of precipitation and average temperature in four seasons in Dianchi Lake Basin

由于降水和氣溫對NDVI的影響具有一定的滯后性，故同時對滇池流域季度NDVI和降水、平均氣溫的同期(NDVI與氣象數(shù)據(jù)保持同一個季度)情況以及前期(氣象數(shù)據(jù)相比于NDVI提前一個季度)情況的趨勢變化進(jìn)行分析。結(jié)果如圖9和圖10所示，在前期情況下，NDVI和平均氣溫表現(xiàn)出較好的一致性，增減變化趨勢相同，均呈波動性變化。

圖9 滇池流域季度NDVI和同期降水、前期降水的變化趨勢Fig.9 Variation trend of quarterly NDVI，precipitation in the same period and early precipitation in Dianchi Lake Basin

圖10 滇池流域季度NDVI和同期平均氣溫、前期平均氣溫的變化趨勢Fig.10 Variation trend of quarterly NDVI，average temperature in the same period and average temperature in the early stage in Dianchi Lake Basin

2000—2015年季度尺度下NDVI與氣象要素的偏相關(guān)分析如表3所示。總體而言，滇池流域NDVI與降水和平均氣溫均表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。其中相關(guān)性最顯著的是NDVI和前期情況的平均氣溫，其次是NDVI和同期情況的降水量。這表明植被變化對平均氣溫變化的響應(yīng)存在明顯的滯后效應(yīng)，且滯后期為3個月，但植被變化對降水量的變化也表現(xiàn)出一定程度的響應(yīng)，且無明顯的滯后期。

表3 季度尺度下NDVI與氣象要素的偏相關(guān)分析Tab.3 Deviation analysis of NDVI and meteorological elements at different time scale

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

(1)2000—2015年滇池流域年際，以及春季、秋季和冬季NDVI均呈現(xiàn)增長趨勢，只有夏季NDVI呈下降趨勢，但總體而言滇池流域NDVI是呈增長趨勢的。四季NDVI的年均變化速率以春季和秋季最大，夏季變化速率次之，秋季年增長速率最小。2020年滇池流域年內(nèi)NDVI呈季節(jié)性的波動變化，整體而言2020年植被覆蓋度小于前16年的情況。

(2)不同區(qū)域植被空間分布差異明顯，整體上呈現(xiàn)由南向北、由西向東逐漸增大的變化趨勢。NDVI較高的地區(qū)集中在流域上游，滇池及其上游附近地區(qū)植被覆蓋較低，并且2020年滇池流域NDVI在水體周圍出現(xiàn)了明顯的減少。歸一化植被指數(shù)減少的面積占滇池流域總面積的33.8%，NDVI增加的面積占總面積的66.2%，其中-0.02a-1

(3)滇池流域的年際降水和溫度均呈現(xiàn)波動性變化，其中降水量呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。在季度尺度上，植被和降水量以及平均氣溫均呈正相關(guān)關(guān)系，且植被變化對平均氣溫變化的響應(yīng)存在明顯的滯后效應(yīng)，且滯后期長達(dá)3個月。

3.2 討論

本研究采用長序列的500M空間分辨率NDVI數(shù)據(jù)，使用趨勢分析和相關(guān)性分析法，分析了滇池流域植被的時空變化特征、氣象因素的趨勢變化情況，以及植被覆蓋度分別和同期及前期降水、平均氣溫的相關(guān)性。該研究結(jié)果有效地反映了滇池流域植被覆蓋的年際年內(nèi)變化情況及其影響因素，有助于保護(hù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境，具有一定的實(shí)用性。但同時，也有一定的局限性。首先，在進(jìn)行NDVI空間動態(tài)變化分析時沒有對流域進(jìn)行分區(qū)。其次，在分析植被覆蓋度的變化對降水和平均氣溫響應(yīng)的滯后性時，可以選取不同的滯后時間進(jìn)行分析比較。最后，植被變化受多種條件的影響，可以繼續(xù)從土地利用或者地形方面對NDVI變化的影響因素作進(jìn)一步分析。