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    近38 年科爾沁沙地NDVI時空演化

    2022-05-26 13:11:16張昱鑫
    關(guān)鍵詞:科爾沁沙地蒸發(fā)量均值

    張 麗,張昱鑫

    (吉林師范大學 旅游與地理科學學院,吉林 四平 136000)

    0 引言

    植被在陸表能量交換、水文循環(huán)和氣候調(diào)節(jié)方面發(fā)揮著重要作用,是氣候變化的敏感指示器[1-2].歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是指示大尺度植被覆蓋和生產(chǎn)力的重要指標,其數(shù)值大小可表征植被活動強度,進而反映生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的屬性特征[3-4].利用遙感技術(shù)開展大區(qū)域長時間序列植被變化研究,是揭示生態(tài)系統(tǒng)的變化特征的重要方法[5-6].學者已報道全球范圍內(nèi)植被覆蓋呈現(xiàn)上升趨勢[7],中國[8]及其東北部地區(qū)[9]植被覆蓋均表現(xiàn)出一定程度的變化,而植被覆蓋變化受氣候變化與人類活動共同影響,是區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的直接結(jié)果[10],揭示植被時空演化與氣候變化、人類活動的關(guān)系,可為應(yīng)對氣候變化、提升生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)能力提供理論依據(jù)[11].在植被變化驅(qū)動力方面,洲際尺度上,A.Mohammat等[12]通過對亞洲內(nèi)陸地區(qū)1982—2009年各季節(jié)NDVI變化研究認為,地表變綠趨勢在20世紀90年代終止,春季變冷和夏季干旱是其主要原因;在國家尺度上,樸世龍等[13]通過對1982—1999年中國NDVI變化分析認為,春季是中國植被NDVI均值上升趨勢最明顯、增長速率最快季節(jié),生長季的提前是中國植被對全球變化響應(yīng)最主要方式;而在區(qū)域尺度上,J.Ren等[14]通過對天山北麓1982—2000年NDVI變化及氣候驅(qū)動因素分析發(fā)現(xiàn),NDVI增加主要是由氣象因子中降水量增加所致.科爾沁沙地處于歐亞大陸中緯度巨型沙帶的東緣[15],是中國北方典型的農(nóng)牧交錯帶,區(qū)域氣候變化與人類活動具有特殊性[16-17].目前,學者在科爾沁沙地,多開展沙丘形態(tài)監(jiān)測、土壤水分空間變異特征等工作,而較少關(guān)注長時間序列植被的演化特征.因此,本文選擇中國東北典型沙地——科爾沁沙地為研究對象,利用GIMMS NDVI和MODIS NDVI數(shù)據(jù),獲得該區(qū)長時間序列NDVI數(shù)據(jù),在時空尺度上分析該區(qū)植被演化特征,同時結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù),探討影響因子及其貢獻率.以期闡明中國北方沙地NDVI時序變化過程及驅(qū)動力,為進一步實施生態(tài)恢復工程提供科學參數(shù).

    1 研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    科爾沁沙地處于西遼河下游干、支流沿岸的沖積平原上,是大興安嶺與燕山山脈東延相交地帶,屬新華夏系和陰山緯向構(gòu)造體系所控制的松遼沉降帶的一部分[18],西起燕山山系的七老圖山,東至松遼平原西部,南以努魯兒虎山為界,北接大興安嶺山地南緣.范圍42°30′~44°50′N,118°30′~124°15′E,面積64 387.22 km2,處于溫帶季風氣候區(qū)向溫帶大陸性氣候過渡地帶,年均溫為5.2~6.4 ℃,年降水量為343~500 mm,多年平均蒸發(fā)量為1 500~2 500 mm,冬季多西北風,春季多西南風,年均風速為3.5~4.5 m/s,全年日照時長為2 900~3 100 h,無霜期約140~160 d.地帶性土壤主要為栗鈣土、黑鈣土和栗褐土.天然植物群落以中旱生植物為主,原生植被以榆樹和蒙古櫟為主.

    圖1 研究區(qū)位置

    1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

    遙感數(shù)據(jù)包括GIMMS NDVI和MODIS NDVI,GIMMS NDVI數(shù)據(jù)采用美國國家航天航空局(NASA)全球檢測與模型研究組(GIMMS)提供的GIMMS NDVI半月最大合成數(shù)據(jù),時間序列為1982—2006年,時間分辨率為15 d,空間分辨率為8 km×8 km,該數(shù)據(jù)集是目前最長時間序列的NDVI數(shù)據(jù),與其他NDVI數(shù)據(jù)相比,其誤差小、精度高,已廣泛應(yīng)用于全球及區(qū)域大尺度植被變化的研究中[19];MODIS NDVI數(shù)據(jù)為2001—2020年,時間分辨率為16 d,空間分辨率為1 km×1 km.利用MODIS Reprojection Tools(MRT)軟件對下載的原始數(shù)據(jù)進行格式與投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)拼接和裁剪,統(tǒng)一采用WGS1984地理坐標系統(tǒng),并重采樣為8 km×8 km空間分辨率.兩種數(shù)據(jù)集在制備過程中已經(jīng)過輻射校正和幾何粗校正、圖像幾何精校正、除壞線、除云等處理,保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量[20].

    由于兩種NDVI數(shù)據(jù)采用了不同的傳感器,在近紅波段NIR、紅波段R以及時間和空間分辨率方面有差異,故在數(shù)據(jù)補插融合前需要對兩種數(shù)據(jù)進行一致性檢驗.本文采用GIMMS NDVI時間序列范圍為1982—2006年,MODIS NDVI數(shù)據(jù)的時間范圍為2001—2020年,依據(jù)2001—2006年共6年的重疊數(shù)據(jù),對年生長季(4—10月)平均最大植被NDVI數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析,得到兩者相關(guān)系數(shù)為0.894,在0.05置信水平上顯著相關(guān),說明兩種數(shù)據(jù)年度數(shù)據(jù)在全區(qū)域尺度上具有顯著一致性.采取同樣方法對兩者月尺度數(shù)據(jù)進行一致性檢驗,相關(guān)系數(shù)為0.958,在0.01置信水平上通過檢驗.綜上,針對科爾沁沙地區(qū)域空間尺度來說,可以用MODIS NDVI數(shù)據(jù)集對GIMMS NDVI數(shù)據(jù)插補進行時間序列分析,結(jié)合2007—2020年MODIS NDVI數(shù)據(jù)插補2007—2020年度和月份GIMMS NDVI數(shù)據(jù),將實驗數(shù)據(jù)的時間跨度延伸為1982—2020年.

    氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://www.gscloud.cn),包括1982—2020年研究區(qū)內(nèi)26個氣象站點的月平均氣溫、降水、風速和蒸發(fā)量數(shù)據(jù).

    1.3 研究方法

    1.3.1 最大值合成法

    為分析區(qū)域植被覆蓋及NDVI在時間和空間上變化特征,采用最大合成法(Maximum Value Composites,MVC)獲取月NDVI最大值,反映某段時間內(nèi)植被指數(shù)最佳狀態(tài),可減少氣溶膠、云陰影和視角等噪音影響,降低誤差[21],提高植被指數(shù)精度和質(zhì)量,計算公式為

    MNDVIi=Max(NDVI1,NDVI2).

    其中:i為月序號(i=1,2,…,12),取值范圍為1~12;MNDVIi為第i月的NDVI最大值;NDVI1和NDVI2分別為第i月上、下半月NDVI值;Max()為最大值,并在此基礎(chǔ)上通過月NDVI最大值求取年NDVI最大值.

    1.3.2 均值法

    為反映研究區(qū)域NDVI平均水平,采用均值法統(tǒng)計研究區(qū)NDVI均值.均值處理(Mean Value Method,MVM)能有效的降低極端氣候條件對植被指數(shù)異常值造成的干擾,公式為

    其中:i為年序號(i=1,2,…,38);NDVIi表示第i年NDVI值;n為數(shù)據(jù)項數(shù)目;j為天序號(j=1,2,…,31);NDVIij表示第i年j月NDVI值.

    1.3.3 灰色關(guān)聯(lián)分析

    灰色關(guān)聯(lián)分析方法是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度[22-23],對運行機制與物理原型不清楚或者根本缺乏物理原型灰關(guān)系進行模式化[24],公式具體如下:

    設(shè)序列Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n)),Xj=(xj(1),xj(2),…,xj(n)).始點零化像分別為

    ρij=θεij+(1-θ)γij.

    其中θ∈[0,1].

    1.3.4 相關(guān)分析

    相關(guān)分析是研究兩個或兩個以上處于同等地位隨機變量間的相關(guān)關(guān)系,是對總體中確實具有聯(lián)系的標志進行分析,可衡量兩個變量因素的相關(guān)密切程度,公式為

    2 結(jié)果與分析

    2.1 NDVI時間變化特征

    2.1.1 年際變化

    科爾沁沙地1982—2020年生長季(4—10月)NDVI值總體呈波動增加趨勢(見圖2),增幅23.05%,年均增長率為0.59%.其中,1982—1992年NDVI值呈波動增加趨勢,增幅為16.43%,年均增加率為1.64%;1992—2007年波動減少,降幅為17.46%,年均減少速率為1.16%;2007—2020年又呈顯著增加趨勢,增幅為28.31%,年均增加速度為2.18%,2017年NDVI達到最大值(2.063 9).

    圖2 科爾沁沙地NDVI年際變化趨勢

    2.1.2 季節(jié)變化

    研究期內(nèi),科爾沁沙地春季NDVI均值為0.319 7,從1982年的0.352 1增加到2020年的0.415 2(見圖3),增幅為17.92%,年均增長率為1.46%;夏季NDVI均值為0.711 9,由研究初期的0.583 0增至研究末期的0.822 0,增幅高達40.99%,年均增長率為1.05%;秋季NDVI均值為0.578 0,總體增加0.036 7,增幅為4.89%,年均增長率為0.13%.總體來看,2003年以后,科爾沁沙地各季節(jié)NDVI均值波動較大.

    圖3 科爾沁沙地NDVI季節(jié)變化趨勢

    2.2 NDVI空間演化特征

    2.2.1 空間總體特征

    在科爾沁沙地尺度上,植被生長季NDVI東部高、西部低,由東部向西部呈減少趨勢(見圖4(A)).近38 年大部分地區(qū)植被生長季NDVI的年均值都在0.25以上,植被狀況良好;而沙地西南部NDVI年均值集中在0.15~0.25之間,植被狀況稍差.從縣域角度看,雙遼市、康平縣和科爾沁左翼后旗東南部的NDVI多年平均值較高,在0.35~0.49之間;而翁牛特旗和奈曼旗西部的NDVI多年均值相對較低,在0.15~0.26之間.

    2.2.2 空間演化特征

    科爾沁沙地大部分地區(qū)生長季NDVI呈上升趨勢(見圖4(B)),增加數(shù)值介于0.05~0.15之間,其中,庫倫旗中西部、奈曼旗中部和開魯縣中西部地區(qū)NDVI的增加數(shù)值介于0.25~0.35之間,變化顯著;而庫倫旗東部、康平縣中部、科爾沁右翼中旗和阿魯科爾沁旗北部的部分地區(qū),NDVI呈現(xiàn)下降趨勢,減少數(shù)值介于0.05~0.15之間.

    (A)多年均值;(B)空間變化

    2.3 NDVI時空演化氣候因素分析

    2.3.1 氣候變化特征

    科爾沁沙地年均氣溫呈波動降低趨勢,降幅為27.99%;年均降水量總體呈波動減少趨勢,近38年平均年均降水量334.27 mm,二次滑動平均分析發(fā)現(xiàn),該區(qū)呈現(xiàn)干濕交替的氣候變化特征;年均風速整體呈先上升后下降趨勢,其中1982—1998年增幅為35.14%,而1998—2019年降幅為27.66%;年均蒸發(fā)量亦可分兩個階段,1982—2002年年均蒸發(fā)量較高且波動變化顯著,降幅達46.05%,而2000—2020年年均蒸發(fā)量顯著減少且較為穩(wěn)定.

    2.3.2 NDVI與氣候因素的關(guān)系

    植被指數(shù)變化受自然與社會經(jīng)濟多方面影響,是一個隨機變化的灰色量,適合于灰色關(guān)聯(lián)分析.科爾沁沙地NDVI年均值與年均風速、年均氣溫、年均降水量、年均蒸發(fā)量的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)皆大于0.7,說明NDVI變化與氣候因素存在著較大的相關(guān)性.NDVI與氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)序均為年均降水量>年均風速>年均氣溫>年均蒸發(fā)量。

    這表明該區(qū)年均降水和年均風速對植被指數(shù)變化影響最大,年均氣溫與年均蒸發(fā)量次之.

    表1 NDVI與氣象因素灰色關(guān)聯(lián)系分析

    對沙地1982—2020年NDVI與各對應(yīng)相同年份氣象因子年均氣溫、年均降水、年均風速和年均蒸發(fā)量進行相關(guān)分析表明,科爾沁沙地年NDVI與年均氣溫、年均降水量、年均風速和年均蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)分別為0.361,0.656,0.597,0.233,且均在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).科爾沁沙地NDVI與氣候要素的相關(guān)系數(shù)中,年均降水量>年均風速>年均氣溫>年均蒸發(fā)量,表明降水對NDVI的影響較大,降水對植被生長具有重要作用,是影響沙地NDVI變化主控因素.

    3 結(jié)語

    1982—2020年,科爾沁沙地植被生長季NDVI總體呈現(xiàn)波動上升趨勢,與全球干旱區(qū)[25]、中國[26]及其東部地區(qū)[27]等不同尺度上關(guān)于NDVI變化趨勢的研究結(jié)果一致.特別是以1992年為分水嶺,該年以前NDVI呈現(xiàn)顯著增加趨勢,之后呈顯著減少趨勢,這一特征與S.L.Piao等[28]、A.Mohammat等[12]研究結(jié)果一致.科爾沁沙地NDVI年內(nèi)變化呈單峰型曲線,5月份增大,7月份達到最高值,9月份開始回落,與馬明國等[29]和程瑛等[30]報道一致.這種變化驅(qū)動力是全球氣候變化背景下的區(qū)域響應(yīng).

    科爾沁沙地植被覆蓋總體上呈增加趨勢,并受控于氣候條件的變化,如大氣的水熱狀況,尤其是大氣降水作用更為明顯.學者已開展的相關(guān)研究成果已證實這一點[20,27].而2000年以后,尤其在國家退耕還林還草、天然林保護、防沙治沙工程等政策的影響下,使得該區(qū)由沙漠化向綠洲化方向發(fā)展的進程加快,下一步工作將開展政策指標的量化分析,以定量分析政策成效.

    (1)近38年科爾沁沙地NDVI呈增加趨勢,年均增長速度為0.01,增幅為32.78%;NDVI增加區(qū)域多位于農(nóng)田分布區(qū),且具有空間差異性,沙地整體呈現(xiàn)由荒漠化向綠洲化方向發(fā)展.

    (2)科爾沁沙地NDVI多年均值在1.423 5~2.063 9間波動,變化階段特征明顯,其中,1985—1992年和2007—2020年植被覆蓋增加顯著,增速分別為4.06%/年和4.53%/年;季節(jié)變化特征與年內(nèi)變化特征具有一致性,并都呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢.

    (3)科爾沁沙地NDVI增加區(qū)域較大,但增幅較小,且具有空間差異性,高值地區(qū)主要分布于其東南部,低值地區(qū)主要分布在西北部,從像元分布看,增加區(qū)域主要位于農(nóng)田種植區(qū).

    (4)科爾沁沙地植被生長季NDVI變化受氣象因素中的年均降水和年均風速共同驅(qū)動,而降水是影響該區(qū)NDVI值變化的主導因素.

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