大凌河流域1998～2019 年NDVI 時空變化及其對氣溫和降水的響應

江山 ，石紹山 ，郭常來 ，馮雨林 ，孫家全 ，孫秀波 ，周麗

（中國地質(zhì)調(diào)查局沈陽地質(zhì)調(diào)查中心，遼寧 沈陽 110034）

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在地表能量交換、水平衡和生物循環(huán)等方面發(fā)揮重要作用。植被對溫度、降水等氣候因子尤為敏感，被稱為氣候變化“指示器”，是研究生態(tài)系統(tǒng)脆弱程度和全球變化的重要內(nèi)容（李曉兵等，2000；馬明國等，2006）。歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）能夠較好地反映植被覆蓋度和長勢，被廣泛應用于不同時空尺度的植被生長監(jiān)測中，用于探討植被與氣候因子之間的關系（樸世龍等，2001；楊元合等，2006；尤南山等，2019；杜臻等，2023；黃煜等，2023；王化齊等，2023）。

陳云浩等（2001）根據(jù)中國植被覆蓋與氣候因子驅(qū)動的區(qū)域分異規(guī)律，將植被區(qū)共劃分4 個一級區(qū)、6 個二級區(qū)和14 個三級區(qū)。Wardlow 等（2008）研究了美國中部大平原密集種植區(qū)植被覆蓋與環(huán)境條件之間的關系，為農(nóng)業(yè)管理提供科學支持。崔林麗等（2010）分析了中國東部NDVI 與氣溫和降水的響應特征，表明植被NDVI 與氣溫和降水的最大相關系數(shù)在中國東部由北向南逐漸減小。袁麗華等（2013）分析黃河流域NDVI 時空變化趨勢和Hurst 指數(shù)特征，研究植被覆蓋變化的可持續(xù)特征。武正麗等（2015）基于MODIS NDVI 等數(shù)據(jù)研究了祁連山地區(qū)植被覆蓋變化與氣候因子的響應關系。孟丹等（2015）通過分析2001～2013 年間京津冀地區(qū)NDVI 數(shù)據(jù)與降水、氣溫資料之間的相關關系，表明該區(qū)域植被覆蓋變化主要受非氣候因子驅(qū)動，面積占比為89.63%。徐嘉昕等（2020）分析了三江源區(qū)17 年來NDVI 時空分布特征及其與氣溫和降水之間的關系，表明植被生長季初期氣溫對NDVI 變化的影響大于降水量，但在生長季中期，降水量對部分類型植被的生長影響較大。

大凌河流域?qū)龠|西生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，流域內(nèi)山高谷深、地形復雜，受人為與自然因素影響，石漠化、水土流失等問題突出。生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定直接關系著遼西的經(jīng)濟發(fā)展和沿河居民生活（邸志強等，2007；王煒航等，2010），前人對該區(qū)植被覆蓋與氣候之間的關系研究較少，且數(shù)據(jù)陳舊。鑒于此，筆者以大凌河流域為研究區(qū)，基于GIS 等平臺分析最近20 年間流域NDVI的時空演變特征，研究了植被變化與降水和溫度等氣候條件之間的響應關系，為流域生態(tài)環(huán)境保護與修復提供了科學依據(jù)（強建華等，2021；王鵬等，2021）。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)簡介

大凌河全長為435 km，上游分南、北兩支，于喀左縣大城子東南匯合后，流經(jīng)朝陽、北漂、凌海、義縣等地，最終匯入渤海。大凌河流域地理范圍為：E 118°53'～121°52' 、N 40°28'～42°38' ，流域總面積為2.33×104km2（圖1）。該流域地貌類型以山地丘陵為主，少量平原區(qū)；氣候類型屬于中溫帶氣候，四季冷暖干濕分明，溫度變化較大。該流域多年平均氣溫為8.3 ℃，平均相對濕度為53%，日照時數(shù)為2 800 h，年均降雨量為465 mm，年蒸發(fā)量為1 974.4 mm，年均徑流量為1.79×109m3。

圖1 大凌河流域地理位置圖Fig.1 Geographical location map of Daling river basin

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

NDVI 數(shù)據(jù)來自中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心發(fā)布的中國月度植被指數(shù)（NDVI）空間分布數(shù)據(jù)集（http://www.resdc.cn/DOI），該數(shù)據(jù)是基于連續(xù)時間序列的SPOT/VEGETATION NDVI 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，采用最大值合成法生成的。數(shù)據(jù)獲取時間為1998～2019 年，數(shù)據(jù)格式為ARCGIS GRID 格式，空間分辨率為1 km。

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https://data.cma.cn/）。研究區(qū)內(nèi)共有建昌站、喀左站、凌源站、建平站、朝陽站、北票站、阜新站、義縣站和凌海站等9 個國家氣象站點，選取各氣象站點1998～2019 年每日降水和氣溫數(shù)據(jù)，采用平滑樣條函數(shù)進行插值生成1 km 分辨率柵格數(shù)據(jù)。本研究中地理數(shù)據(jù)處理與分析采用ArcGIS 和Anusplin 等軟件完成。

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法

最大值合成法（MaximumValue Composites，MVC）是國際通用的NDVI 數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。通過最大值合成法可以消除大氣污染、云、太陽高度角等因素的干擾（陳云浩等，2001；王強等，2017）。本研究選取了大凌河流域1998～2019 年期間每年3～11 月的NDVI 值，取每月2 期數(shù)據(jù)的平均值為該月植被指數(shù)數(shù)據(jù)，再通過最大值合成法，提取每個像元的最大值為該年NDVI值，計算公式為：

式中：NDVIi表示第i 年的NDVI 值；i取值1～22，分別代表1998～2019 年；NDVIij表示第i年第j月的NDVI 值；j取值1～9，分別代表3～11 月。

表1 大凌河流域1998～2019 年間NDVI 變化趨勢表Tab.1 NDVI variation trend in Daling river basin from 1998 to 2019

1.3.2 變異系數(shù)

變異系數(shù)（Coefficient of Variance，CV），又稱為標準離差率或單位風險，是衡量資料中各觀測值變異程度的一個統(tǒng)計量，計算公式為：

式中： δ為樣本標準差， μ為樣本的平均值。

1.3.3 趨勢分析

為反映植被變化的年際和年內(nèi)特征，采用生長季（3～11 月）、春季（3～5 月）、夏季（6～8 月）和秋季（9～11 月）NDVI 合成值來表征植被生長，各季節(jié)分別為時段內(nèi)各月份NDVI 的平均值。筆者基于像元尺度，計算NDVI 與年份的一元線性回歸斜率slop（式3）。若slop＞0 表示NDVI 呈增加趨勢，slop＜0 則表示NDVI 呈減少趨勢。結(jié)合回歸系數(shù)的顯著性水平（p值），將研究區(qū)NDVI 年際變化情況劃分為6 個類型： 極 顯 著 降 低（p＜0.01，slop＜0）、 顯 著 降 低（0.01＜p＜0.05，slop＜0）、 不 顯 著 降 低（p＞0.05，slop＜0）、不顯著增加（p＞0.05，slop＞0）、顯著增加（0.01＜p＜0.05，slop＞0）和 極 顯 著 增 加（p＞0.01，slop＞0）（尤南山等，2019；張新悅等，2021）。

式中：n為監(jiān)測時間段的年數(shù)22，NDVIi表示第i年的植被指數(shù)。

1.3.4 偏相關分析

偏相關分析是在消除其他變量影響的前提下計算某兩個變量之間的相關性，筆者利用基于像元的偏相關分析法分別研究了氣溫和降水量對植被NDVI 變化的貢獻程度，計算公式如下：

式中：Rxyz為自變量z固定后因變量x與自變量y的偏相關系數(shù)。Rxy、Rxz、Ryz分別為變量x和y、變量x和z、變量y和z的皮爾遜相關系數(shù)。若Rxy,z＞0，表示正相關；若Rxy,z＜0，則表示負相關。偏相關系數(shù)越大，說明二者相關性越強。偏相關系數(shù)的顯著性檢驗采用t 檢驗法完成。

偏相關系數(shù)的顯著性檢驗采用t檢驗法完成，計算公式如下：

式 中：n為 樣 本 數(shù)（時 間 序 列1998～2019，即n=22），m為自變量的數(shù)量。

1.3.5 復相關分析

復相關分析可研究一個變量與多個變量之間的相關程度，復相關的顯著性檢驗可采用F 檢驗法。復相關系數(shù)計算公式如下：

復相關的顯著性檢驗可采用F 檢驗法，計算公式如下：

式中：n為時間序列年份數(shù)，k為自變量的數(shù)量。

2 結(jié)果分析

2.1 區(qū)域尺度NDVI 年際動態(tài)變化特征

從區(qū)域尺度看，1998～2019 年間大凌河流域多年平均NDVI 值為0.49，總體呈顯著上升趨勢（R2=0.48，p＜0.01），其NDVI 值從1998 年的平均0.49 增至 2019年以來的0.52，年平均增長量為0.001 4（圖2）。

圖2 1998～2019 年大凌河流域生長季NDVI 值變化趨勢圖Fig.2 NDVI variation trend during the growing season of Daling river basin from 1998 to 2019

按照不同季節(jié)來看，1998～2019 年間大凌河流域在春季、夏季、秋季的NDVI 均值分別為0.362、0.739和0.642，整體呈緩慢增長趨勢。其中，夏季NDVI 增長率最大，為0.005 9；秋季（0.004 1）次之，春季（0.003 4）最小。春季變異系數(shù)最大（0.135），其次為夏季（0.065），秋季最小（0.090），說明春季植被覆蓋的波動性最明顯（圖3）。

圖3 1998～2019 年大凌河流域NDVI 值按季節(jié)變化趨勢圖Fig.3 Seasonal variation trend of NDVI in Daling river basin from 1998 to 2019

2.2 像元尺度的NDVI 動態(tài)變化

1998～2019 年間，大凌河流域逐像元NDVI 值在不同季節(jié)的變化趨勢見圖4 和圖5。

圖5 大凌河流域1998～2019 年逐像元NDVI 值變化趨勢的顯著性圖Fig.5 Significance of NDVI trend per pixel in Daling river basin from 1998 to 2019

2.2.1 生長季

大凌河流域22 年來生長季92.8%的區(qū)域NDVI值呈正增長，其中，增長率大于0.005 的面積占總面積的46.8%，主要分布于大凌河中上游。NDVI 值增長率位于0.003～0.005、0.001～0.003 兩個區(qū)間的面積比例分別為23.7%、16.3%，主要分布于阜新市以南至錦州市一帶，朝陽縣、建平縣和建昌縣有零星分布。此外，阜新市東北部、錦州市南部、朝陽市西部等地，NDVI 呈現(xiàn)局部斑塊狀緩慢負增長，增長率絕對值＜0.001（圖4，表1）。從NDVI 變化顯著性來看，生長季NDVI 以增加趨勢為主，面積占比90.8%。其中，不顯著增加區(qū)域占比為71.2%，主要分布于大凌河流域中上游地區(qū)，極顯著增加和顯著增加區(qū)域分別占18.0%和1.6%，主要分布于大凌河中下游的朝陽市、錦州市和阜新市等地（圖5，表2）。

表2 大凌河流域1998～2019 年間NDVI 變化的顯著性表Tab.2 Significance of NDVI change in Daling rver basin from 1998 to 2019

2.2.2 各季節(jié)

不同季節(jié)，NDVI 變化規(guī)律存在一定差異。從NDVI 增長率來看，不同季節(jié)超過六成的區(qū)域NDVI 變化率大于0.001，尤其是夏季，這一比例為91.9%。另有部分區(qū)域NDVI 呈緩慢負增長，春季負增長區(qū)最大，占總面積24.9%，秋季占比9.0%，夏季最?。ㄕ急?.4%）（圖4，表1）。從NDVI 變化的顯著性來看，秋季極顯著增加區(qū)面積占比達40.2%，為所有季節(jié)中最高，主要分布于朝陽市東北部、阜新—錦州一帶。春季極顯著增加區(qū)面積占比28.6%，最低的是夏季，這一比例為9.8%。顯著增加區(qū)，秋季面積最大，占比為19.3%。極顯著降低區(qū)中，比例最大的是春季，為18.2%，主要集中分布在大凌河下游阜新-錦州一帶，建平、喀左等局部有零星分布（圖5，表2）。

2.3 NDVI 與氣溫、降水量等因素之間的響應關系

對大凌河流域22 年來生長季NDVI 與年降水和平均氣溫進行偏相關性分析（圖6、圖7）。結(jié)果顯示，生長季NDVI 與氣溫和降水的評價偏相關系數(shù)，分別為—0.24、0.32，表明年際變化水平上，大凌河流域NDVI 與氣溫呈負相關、與降水量呈正相關，且NDVI 與年降水量關系更密切。研究區(qū)域內(nèi)NDVI 與平均氣溫呈正、負相關的區(qū)域分別占總區(qū)域的5.40%、94.60%，對偏相關系數(shù)進行顯著性檢驗，可知0.02%的區(qū)域通過p＜0.01 的顯著性檢驗，主要分布在大凌河口。研究區(qū)域內(nèi)NDVI 與降水量呈正、負相關的區(qū)域，分別占總區(qū)域的97.36%、2.64%，其中通過p＜0.01 顯著性檢驗區(qū)域比例為4.40%，主要分布于阜新-義縣一帶，朝陽和建平等地有零星分布。

圖6 大凌河流域生長季NDVI 與氣溫的偏相關關系圖Fig.6 Partial correlation between NDVI and air temperature in the growing season of Daling river basin

圖7 大凌河流域生長季NDVI 與降水量的偏相關關系圖Fig.7 Partial correlation between NDVI and precipitation in the growing season of Daling river basin

大凌河流域生長季NDVI 與氣溫、降水復相關系數(shù)為0～0.90（圖8），平均復相關系數(shù)為0.38，高值主要集中在阜新縣—義縣一帶，以及朝陽縣和建平縣部分區(qū)域，低值區(qū)分布較廣，主要分布于大凌河中上游。根據(jù)表3 確立的分區(qū)規(guī)則（王強等，2017），統(tǒng)計大凌河流域降水驅(qū)動型區(qū)域占比為4.33%，主要分布在阜新縣、朝陽市等地區(qū)，還有部分零星分布在建平縣和義縣；氣溫驅(qū)動型區(qū)域所占面積比為0.03%，主要分布錦州市大凌河入?？?；降水、氣溫共同驅(qū)動區(qū)域占總面積的2.73%，主要分布在阜新市周邊，其他縣市均有零星分布。

表3 大凌河流域植被覆蓋驅(qū)動分區(qū)規(guī)則表Tab.3 Vegetation cover driving zoning criteria in the Daling river basin

圖8 生長季NDVI 氣溫、降水量的復相關系數(shù)（a）與不同驅(qū)動因子分區(qū)圖（b）Fig.8 (a) Multiple correlation coefficients between NDVI and temperature and (b) precipitation and partitioning of different driving factors in growing season

3 討論與結(jié)論

（1）1998～2019 年，大凌河流域NDVI 整體呈增加趨勢，說明植被覆蓋整體變好。不同季節(jié)變化趨勢各異，夏季NDVI 增長率最高，秋季次之，春季增長率最低，且波動最明顯。

（2）大凌河流域植被覆蓋空間上呈現(xiàn)不同特征，中上游NDVI 增長率較大，變化顯著性以不顯著為主，說明呈緩慢穩(wěn)定增長規(guī)律。下游地區(qū)NDVI 增長率整體較小，但變化顯著性方面存在多種情況，特別是極顯著增加和極顯著降低區(qū)相鄰共存。究其原因，大凌河流域上游以丘陵山區(qū)為主，自然資源開發(fā)程度較低；下游地區(qū)由于人類活動更頻繁，對植被的破壞和修復同時進行，造成更復雜的植被覆蓋變化規(guī)律。

（3）大凌河流域NDVI 總體與平均氣溫呈負相關、與降水量呈正相關，且NDVI 與年降水量關系更密切。區(qū)內(nèi)94.60%的區(qū)域NDVI 與平均氣溫呈負相關，其中通過顯著性檢驗（p＜0.01）的比例為0.02%，主要分布于大凌河口。區(qū)內(nèi)97.36%的區(qū)域NDVI 與降水量呈正相關的區(qū)域，占總區(qū)域的，通過p＜0.01顯著性檢驗區(qū)域比例為4.40%，主要分布于阜新—義縣一帶。

（4）根據(jù)前人研究中氣候因子驅(qū)動評價模型，大凌河流域植被覆蓋降水驅(qū)動型區(qū)域占比為4.33%，主要分布在阜新縣、朝陽市等地區(qū)；氣溫驅(qū)動型所占面積比為0.03%，主要分布錦州市大凌河入海口；降水、氣溫共同驅(qū)動區(qū)域占總面積的2.73%，主要分布在阜新市周邊。