喀斯特地表植被覆蓋變化及其與氣候因子相關性分析

劉 煒, 焦樹林, 李銀久, 莫躍爽, 趙宗權, 張 潔, 趙 夢

(貴州師范大學 地理與環境科學學院, 貴陽 550025)

氣候，主要包括氣溫和降水[1-3]，是影響植被生長和分布的關鍵性條件，它對植被生長環境產生影響，進而影響植被的生長狀況以及季節變化。早期研究中關于北半球高緯度地區的植被覆蓋增加主要是由氣候變暖引起的[4]，在植被生長受水分制約的干旱和半干旱地區，降水量對植被覆蓋變化起關鍵作用[5]，國內金凱等[6-7]對全國植被覆蓋變化及其歸因進行深入研究，結果表明中國植被生長狀況的年際穩定性較好，人類活動對中國植被覆蓋的增加具有積極作用，其貢獻率大于氣候。羅玲等[8]及國志興等[9]對東北地區不同植被類型NDVI與氣候因子的相關性進行研究，結果表明溫度是影響東北森林植被NDVI最主要的氣候因子，不同類型的植被受氣溫影響的差異不大，且同一植被受氣溫影響的程度強于降水。我國干旱地區NDVI與降水量的相關性更顯著，其余大部分地區NDVI隨著氣溫的升高而增加[10-11]。

喀斯特地區土層薄、成土慢、土壤保水性差、石山多，植被的生長受到很大的限制，加上人為破壞，生態系統很容易發生逆向演替[12]。為了修復受喀斯特地貌及人類活動等因素造成的植被稀疏、水土流失、基巖裸露、生境破碎等復雜多樣的喀斯特生態環境[13]，貴州省于2000年開展退耕還林還草工程，2004年開始實施石漠化綜合治理工程，2016年開始實施濕地保護等各項生態工程。楊世凡等[10]對黔中地區的植被覆蓋度進行研究，結果表明植被覆蓋景觀的破碎程度逐漸降低，植被覆蓋呈現轉好的趨勢。吳端耀等[14]、彭睿文等[15]及張繼等[16]對貴州高原的植被覆蓋變化及其與氣溫降水的相關性進行分析，結果表明，植被NDVI與氣溫的相關性大于降水。

在全球氣候變暖及生態工程實施的背景下，了解植被覆蓋變化在不同時段與氣候因子關系的密切程度，對區域環境變化研究，保護地區植被，提高植被覆蓋度與生態系統抵抗力有重要意義[17-18]。因此基于植被指數(NDVI,Normalized Difference Vegetation Index)數據集、氣象數據分析貴州省NDVI、氣溫、降水的時空變化特征；并從定量分析的角度統計分析植被與氣候因子關系的密切程度。旨在探討氣候因子及植被的時空變化特征，并從相關性的角度出發，了解氣候因子對植被覆蓋程度的影響，以期在氣候變化背景下為貴州喀斯特生態環境中植被的生態保護提供理論參考依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

貴州省(103°36′—109°35′E，24°37′—29°13′N )是以烏蒙山為界的云貴高原東部地區，森林覆蓋率52%，植被資源豐富，地勢自西向東、自中部向南部和北部南面傾斜，喀斯特地貌發育非常典型，平均海拔在1 100 m左右(圖1)。氣候類型復雜多變，受南亞季風影響，干濕季分明，屬典型的低緯高原氣候，溫暖濕潤，因云層常年較多，所以日照少，陰天多，雨季明顯，降水充沛，雨熱同期，多集中于夏季；年平均降水量682～1 134 mm，年均氣溫14～16℃。

圖1 研究區概況

1.2 數據源與預處理

氣象數據(氣溫、降水)來源于中國氣象數據共享服務網(http:∥data.cma.cn/)的1980—2019年日值數據集，經過氣象站的篩選、異常值處理、采用線性內插法并根據附近年份的數據對缺測數據進行插補。最后，通過對氣溫逐日數據求算術平均來獲得月、季、年時間序列數據；通過對降水逐日數據求和來獲得月、季、年累積降水量。其中，季節采用氣象季節劃分方法，即3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月為秋季、12—2月(翌年)為冬季；年平均值為當年12個月值的算術平均。植被覆蓋數據來源于資源環境數據云平臺(http:∥www.resdc.cn/)的SPOT/VEGETATION NDVI衛星遙感數據的月NDVI數據集，時間跨度為1998—2018年。該數據集采用國際通用的最大值合成法(Maximum Value Composite Syntheses′ MVC)處理，由每個像元NDVI的最大值確定，有利于消除非火山巖氣溶膠、云覆蓋、大氣水汽、太陽高度角等的部分干擾。由于缺少2019年1—2月數據，文中采用2016—2018年對應月份的NDVI數據平均值對其進行插值處理，用以計算2018年冬季NDVI。

1.3 分析方法

1.3.1 樣條插值法 氣候要素的空間分布特征能反映出研究區氣候長期變化的格局狀態，由于降雨、氣溫數據是基于測站點獲得的離散點數據，只有在這些點上才有準確的值。考慮各種插值方法的優、缺點及適用范圍，結合前人研究[19-21]，為避免產生極值的現象選用張力樣條插值法對氣象數據進行插值。樣條插值法[22]是使用一種數學函數，對一些限定的點值，通過控制估計方差，利用一些特征節點，用多項式擬合的方法來產生平滑的插值曲線。這種方法適用于逐漸變化的曲面，如溫度、高程、地下水位高度或污染濃度等。樣條插值法分為張力樣條插值法(Spline with tension)和規則樣條插值法(regularized Spline)；用Ve表示待估計點的值，則有：

(1)

式中:n為參與插值的臨近點數；dej為待插值點(xe,ye)與臨近點(xj，yj)之間的距離；Aj，a，b,c都是相應的參數[23-24]。

1.3.2 趨勢分析方法 變化趨勢分析是指時間序列的某一要素(如NDVI、氣溫、降水等)在長時間內表現出的持續增加或減少的變化分析[25]。采用距平值描述各氣候要素偏離均值的變化情況。在時間序列的氣候要素中，某一年的要素值與要素的多年平均值之差被定義為要素對應年份的距平值。將氣候要素的距平值計算出來，得到該要素的距平序列，使得基于新序列的分析結果更為直觀。距平序列的公式如下：

(2)

(3)

1.3.3 一元線性回歸分析法 采用一元線性回歸分析法分析1980—2019年貴州省的氣候變化特征。首先將氣溫和降水量的距平序列分別與年份進行線性擬合，然后將擬合方程的斜率擴大10倍，用以表示氣溫和降水的年際傾向率，單位分別為℃/10 a和mm/10 a。同時為了更好了解貴州省植被覆蓋度的整體差異，采用NDVI年、季平均值[26]進行植被覆蓋度的時空變化分析。通過計算1998—2018年NDVI的線性趨勢率(slope)來定量描述不同時空尺度上的植被覆蓋率；slope為正，代表植被覆蓋度增加，反之減小。回歸方程斜率的計算公式為

(4)

式中:slope為某一要素(氣溫、降水或植被NDVI)與時間變量擬合的一元線性回歸方程的斜率,用以表示該要素的年際變化趨勢;i為時間變量,等于1到n的整數;n為研究時段的年數;xi為某一要素在第i年的數值。

在回歸模型的擬合度中，采用決定系數R2來判別，其中p<0.05和p<0.01分別表示變化趨勢顯著和極顯著。計算公式為：

(5)

1.3.4 相關性分析 運用相關分析法來研究各要素之間的關系[27]。采用相關系數(r)來描述植被NDVI與氣溫、降水數據之間的相關程度。r的計算公式[28]如下：

(6)

表1 相關系數等級

2 結果與分析

2.1 NDVI的時空變化特征

2.1.1 年尺度空間變化 貴州省1998—2018年平均NDVI的空間分布整體上呈現南高北低、東高西低的分布規律(圖2)；近21 a來，貴州省平均NDVI值為0.56，植被覆蓋度整體較高。其中，NDVI較低的區域主要集中在畢節的西部和貴陽市的南部；究其原因，前者是喀斯特石漠化分布相對集中的地區，嚴重的石漠化導致植被稀疏，且區域坡度較大，地表破碎水土流失較為嚴重，土層薄、陡坡開墾嚴重，地表水資源流失嚴重，人類活動影響較大，導致生態承載力低。而中部的貴陽市是人類活動較為集中的場所，也是城鎮發展較快的地區，使得森林資源遭到損害，從而植被覆蓋度相對于研究區其他地方較低。NDVI較高的區域主要集中在黔東南和銅仁的部分地區；黔東南區域原始森林沒有遭到破壞，植被覆蓋度較好；從地貌組成來看，主要是由于黔東南地區屬于非喀斯特地貌，成土速率快，土層較厚，適宜植被生長。銅仁喀斯特石漠化分布嚴重地區在于石漠化治理成效好，使得植被覆蓋率得到明顯的改善。

圖2 貴州省1998-2018年NDVI空間分布

2.1.2 季尺度空間變化 通過計算1998—2018年貴州省植被NDVI不同季節的多年平均值，得到近21 a來各季節植被覆蓋度空間分布(圖3)。植被NDVI在空間上呈夏>秋>春>冬的特征，其值分別為0.69，0.63，0.52，0.39；黔東南地區四季均有較高的植被覆蓋，而貴陽地區四季都處于較低的植被覆蓋區；此外，春、秋季植被NDVI在空間上表現出與年均植被NDVI相似的分布特征；夏季植被NDVI均值在空間上具有整體綠化度延伸擴大的特征(圖3B)；秋季植被較春、冬兩季高，但由于植被生長隨著氣溫、降水氣候因子的變化而逐漸停止生長，在空間上呈現回落的特征(圖3C)；由于氣溫降低，降水減少，植被進入休眠期，NDVI呈減小趨勢的區域在冬季明顯多余其他季節(圖3D)。

圖3 貴州省1998-2018年植被季節NDVI空間分布

2.1.3 年、季尺度時間變化 從圖4A可以看出，1998—2018年貴州省植被NDVI年際變化趨勢呈震蕩上升的趨勢[30-31]，從1998年的0.49增加到2018年的0.62，年平均最高值出現在2016年(0.64)，最低值出現在1998年(0.49)；植被NDVI的上升速率為6.4×10-3/a(p<0.01)。貴州省自2000年開始實施退耕還林還草政策，2005年貴州啟動“綠色貴州建設三年行動計劃”，近21 a來退耕還林、封山育林等一系列生態工程建設成果顯著，植被覆蓋率得以提升。圖4A將貴州省植被NDVI的變化大致分為兩個階段，即1998—2012年(第一階段)，2013—2018年(第二階段)。在第一階段，植被NDVI表現出較快的增長趨勢，上升速率為4.2×10-3/a，且通過了0.05的顯著性水平檢驗；第二階段植被增長趨勢相對較為快速，上升速率為7.9×10-3/a，但沒有通過顯著性檢驗。其中2009—2012年植被NDVI降低明顯可能是由于2008年冰凍雪災以及2009年以來連續3 a均出現西南干旱等極端天氣事件所造成。

在季尺度上對植被NDVI進行統計分析(圖4B)。1998—2018年冬季NDVI值最低，夏季最高，研究區秋季植被NDVI大于春季；其中2010年秋季NDVI大于夏季，這一年主要受本季度氣候的影響，在兩季降水同時增加的情況下，2010年的溫度降低是主要原因。從四季植被NDVI的變化趨勢可以得到，貴州省四季植被NDVI均呈現上升的趨勢，其中夏季NDVI的變化趨勢最為明顯，其次是冬季、秋季、春季(5.83×10-3/a，6.09×10-3/a，6.30×10-3/a，7.43×10-3/a)，且均通過了p<0.01的顯著性檢驗。

貴州省植被NDVI的年內變化趨勢大體為鐘形或單峰形(圖4C)；年內植被NDVI的最低值出現在2月份(0.34)，從3月份開始植被NDVI逐漸增加，至8月份達到最高(0.73)，隨后又逐漸降低，12月份植被NDVI降至0.47。從植被NDVI的季節變化來看，夏季是一年內NDVI最高的季節，冬季NDVI最低，年均值大于春冬季均值而小于夏秋季，年均值、春季、夏季、秋季和冬季的植被NDVI分別為0.56，0.52，0.69，0.63,0.39(圖4D)。總體而言，貴州省植被NDVI呈現明顯的季節性變化規律。

圖4 貴州省近21 a平均NDVI變化

2.2 氣溫的時空變化特征

2.2.1 年尺度空間變化 圖5為貴州省1980—2018年年均溫的空間分布，總體來說，各站點平均氣溫為10.9～19.8℃，全省多年平均氣溫為15.7℃。具體而言，貴州省年均溫分布從西北向東部、向南部逐漸升高；呈現“東高西低，南高北低”的空間分布特征。年平均氣溫在空間上最大值與最小值相差11.1℃，年均溫在17.2℃以上的區域主要集中在省黔西南、黔南的南部邊緣區域，黔東南及銅仁的東部邊緣；而西北部大部分年均溫低于13.5℃，省內其余區域介于13.5～17.2℃之間。

圖5 1980-2018年貴州省多年平均氣溫空間分布

2.2.2 季尺度空間變化 貴州各季節平均氣溫的空間分布各異，低溫區域除春、冬兩季延伸到中部外，大多集中在西北部(圖6)。具體而言，春、冬兩季的空間分布較為相似，最低溫區均集中在赫章縣及威寧彝族回族苗族自治縣，部分較低溫延伸到了省中部；春季高溫區主要分布在黔西南東南部、黔南西南部，夏季高溫主要集中在銅仁東部、黔東南東南部，秋冬季最高溫主要集中在黔西南東南部，全省春季、夏季、秋季和冬季的區域平均氣溫分別為16.0，23.7，16.6，6.7℃。

圖6 貴州近39 a季節平均氣溫空間分布

2.2.3 年尺度時間變化 貴州近39 a區域氣溫呈極顯著增加的趨勢(p<0.01)，上升速率為0.23℃/10 a(圖7)。此外，1980—1997年為貴州區域氣候變暖趨緩期，區域平均氣溫表現為不顯著增加趨勢，線性上升速率僅為0.02℃/10 a(p>0.1)；1998—2018年為區域平均氣溫的上升期，其區域平均氣溫的線性趨勢率達0.20℃/10 a(p>0.1)。整體而言，1980年以來貴州氣溫升溫速率明顯加快，與全球和中國進入21世紀后表現出的氣溫主要變化特征相一致[32]。

圖7 1980-2018年貴州省年平均氣溫距平

2.2.4 季尺度時間變化 貴州省各季節平均氣溫在近39 a來，除夏季是先下降后上升外，其他3個季節均呈上升趨勢，但各季節平均氣溫的年際變化和升溫速率差異較大。圖8A表明，1980—2018年省春季平均氣溫波動較大，整體上呈極顯著上升趨勢，上升速率為0.38/10 a(p<0.01)。其中，春季氣溫在1980—1996年以-0.21℃/10 a(p>0.1)的下降速率下降；1996—2018年則以不太明顯的上升速率即0.52℃/10 a(p>0.01)上升。相比于其他3個季節，夏季平均氣溫的波動幅度較大(圖8B)，在1980—2004年和2004—2018年的變化趨勢差異很大，趨勢率分別達-1.16℃/10 a(p<0.01)和1.92℃/10 a(p<0.01)，最低值(2013年)和最高值(2004年)差異達1.8℃。與春季氣溫的年際變化趨勢相似，1980—1997年秋季氣溫呈現極顯著的上升趨勢(圖8C)。其中，1997年以前氣溫迅速下降，而在1997年以后升溫速率明顯上升。秋季平均氣溫在1980—1997年、1997—2018年和1980—2018年3個階段的趨勢率分別為-0.27，0.19，0.19℃/10 a。冬季平均氣溫在近39 a年呈現上升的趨勢(圖8D)，但顯著性不高，上升速率為0.22℃/10 a(p>0.1)。

圖8 1980—2018年貴州省平均氣溫距平序列變化

從季節溫度變化曲線來看(圖8)，四季氣溫均體現出一定的規律性，除夏季氣溫是先下降后上升外，春、秋和冬季均以不同的上升速率在逐年增溫，春季升溫速率最快，為0.38℃/10 a，冬季次之(0.22℃/10 a)，秋季最慢(0.19℃/10 a)。前人研究表明[33]，南北兩極濤動是我國西南區域主要影響系統，南北極濤動的持續增強是導致貴州在內的整個西南地區冬季氣溫偏高的重要原因之一；另一方面是季風與地理區位的共同作用，近幾十年由于孟加拉灣季風結束偏早，我國西南及周邊地區秋季降水呈減少趨勢，干旱增多，土壤濕度降低，從而通過能量與物質或者水汽的交換過程，導致地表在接收太陽輻射后升溫加快[34-35]。

2.3 降水的時空變化特征

2.3.1 年尺度空間變化 基于1980—2018年的累計降水量空間插值圖，計算得到貴州省年累積降水量約為1 121 mm(圖9)。年累計降水量地域差異明顯，從北至南、從西到東方向呈條帶狀增加，其在空間上的差異最大可達566 mm；整體表現為西北部降水較少，南部降水較多的空間分布格局；這種空間分布格局可能是受地形及典型亞熱帶季風氣候的影響，由東南向西北推進，夏季東南季風受阻，使降水主要集中在貴州地區的南部。其中，畢節地區屬于少雨區，多年累積降雨量均少965 mm；黔西南、安順、六盤水西南部及黔南東南部同為多雨區，盤縣、銅仁、安順、興仁、望謨、獨山及榕江等氣象站降水量均超過1 200 mm，尤其是盤縣，降水量高達1 318.0 mm，是貴州省降水最充沛的地區。

圖9 1980-2018年貴州省多年累計降水量空間分布

2.3.2 季尺度空間變化 從貴州省四季累積降水量空間分布圖(圖10)可以看出，降水量遵循夏季>春季>秋季>冬季的季節性變化規律；其中，春季降水量較為匱乏，大部分地區的降水量均低于300 mm，但省東部地區的銅仁、黔東南、黔南等地區降水量均在300 mm以上，形成以威寧站點為降水中心，呈環狀向外幅散增加的空間格局，且一直延伸到以榕江、銅仁為中心的東部地區。夏季降水以省東北部地區降水較少，西南部地區降水較多為主；其中畢節及黔東南地區降水量最少，黔東南地區形成以三穗站點為中心向外擴散降水量逐漸增加的條帶狀。秋季降水的空間分異較其他3個季節來說最大，省西南部降水較多，西北部降水最少；冬季降水空間分布與春季相似，由西部向東部成條帶狀增加的格局，其中，銅仁站點的降水量最多，為111.9 mm，威寧站點降水最少為28.3 mm。

圖10 貴州省1980-2018年季節累計降水量空間分布

2.3.3 年尺度時間變化 圖11表明，年累計降水量在1997年以前以37.47 mm/10 a(p>0.1)的上升速率增加，1997年以后呈不顯著減少趨勢，下降速率為-17.72 mm/10 a(p>0.1)；近39 a來整體變化呈不顯著的下降趨勢，下降速率為-10.71 mm/10 a(p>0.1)。年累計降水量在2011年達到最低，其數值比39 a來的平均值低307.7 mm；1989年、2009年、2013年的累計降水量也相對較少。而最高值出現在1997年，比39 a來的平均值高170 mm；近39 a來，年累計降水量的波動幅度為477.7 mm，波動幅度很大。

圖11 1980-2018年貴州年累計降水量距平序列變化趨勢

2.3.4 季尺度時間變化 圖12為1980—2018年貴州省季節累計降水量的距平序列變化。總體上，貴州4個季節的累計降水量在近39 a來的變化趨勢均不顯著，其中春季呈微弱增加趨勢，上升速率為2.39 mm/10 a，而夏季、秋季和冬季呈微弱減少趨勢，下降速率分別為-6.99 mm/10 a，-2.93 mm/10 a和-2.52 mm/10 a。此外，春季累計降水量在2011年達到最低，其數值比近39 a來的平均值低121.2 mm；而最高值出現在2016年，其數值比近39 a來的平均值高101.6 mm。可見，近39 a來春季累計降水量的波動很大，振幅為222.7 mm(圖12A)。夏季累計降水量在1999年以前呈不顯著的增加趨勢，上升速率為66.34 mm/10 a(p>0.1)；在1999年以后呈不顯著的減少趨勢，下降速率為-24.41 mm/10 a(p>0.1)；近34 a的變化趨勢也不顯著(圖12B)。夏季累計降水量在2013年達到最低，其數值比近39 a來的平均值低214.5 mm；而最高值出現在1999年，比近39 a來的平均值高167.1 mm；近39 a來夏季累計降水量的波動幅度約為381.6 mm。

圖12 1980-2018年貴州省累計降水距平序列變化

貴州省秋季累計降水量波動幅度也較大，但整體變化趨勢不顯著，下降速率僅為-2.93 mm/10 a(p>0.1)。近39 a來最小值出現在2009年，其累計降水量比多年累計降水量少106 mm；而最高值出現在1994年，比近39 a來的平均值高141.4 mm；近39 a來秋季的波動幅度為247.4 mm(圖12C)。冬季累計降水量在1994年以前呈不顯著的增加趨勢，上升速率為10.89 mm/10 a(p>0.1)，1994年以后以更為弱的趨勢率增加，上升速率為1.61 mm/10 a(p>0.1)；近39 a來的波動幅度較小，振幅為150.5 mm(圖12D)。

2.4 氣溫、降水對NDVI的影響

2.4.1 區域尺度NDVI年際變化與氣候的關系 省尺度上，1998—2018年，年、春、夏、秋和冬4個季節NDVI年際變化與平均氣溫均呈顯著正相關關系(p<0.01)，其中冬季及年際NDVI與氣溫的相關性最高，夏季NDVI與平均氣溫的相關性最低；各季節及年際NDVI與累積降水量呈顯著的相關關系((p<0.01))，其中在夏、秋季，植被NDVI與累積降水量的r呈負相關關系，尤其是在秋季，植被NDVI與累積降水量的r接近于0(表2)。可見，近21 a來貴州省植被NDVI的顯著增加與氣候暖化關系密切(r=0.44)，但與降水量變化關系較弱(r=0.31)。整體分析得出貴州省植被的生長在不同季節對水熱條件變化的敏感性不同，夏、秋季與氣溫呈正相關，與降水呈負相關，說明夏、秋季氣溫的升高或者降水的降低有利于植被生長。究其原因，可能與貴州喀斯特地表具有獨特的地貌類型、地下具有特殊的地質結構，形成了地表與地下雙重儲水空間，降水充足，植被更依賴于氣溫變化有關。

表2 1998-2018年貴州省年季NDVI與氣溫、降水的相關系數

2.4.2 像元尺度NDVI季節變化與氣候的關系 圖13A表明，貴州省多數地區1998—2018年的春季NDVI與平均氣溫呈正相關關系，r大于0的像元數量約占總數的98.37%，其中r大于0.67的像元占97.34%；植被NDVI與氣溫呈負相關的像元約占1.63%，主要分布在安順北部以及黔西南的部分地區。圖13B表明，春季NDVI與降水量呈正相關關系的像元占像元總數的97.94%，但相關系數在0.114～0.220的像元居多，占60.29%；與降水呈現負相關的像元數占2.06%，主要分布于安順北部及黔西南的部分地區。究其原因，安順市是貴州典型石漠化地區，其中紫云縣及鎮寧縣近幾年生態恢復工程實施得到見效，植被恢復較好，r值較大；西秀區—普定縣—平壩縣沿線一帶及其周邊地區，與植被覆蓋顯著增加的紫云縣和鎮寧縣相比，該區域由于是城鎮、人口和交通道路網密集區，植被變化受人為負向干擾活動的影響較大[36]，導致該區域的石漠化治理措施收效不明顯；黔西南地區也是由于石漠化現象導致此結果。可見貴州省春季大部分地區NDVI主要受氣溫變化的影響，其中在安順北部及黔西南部分地區，受石漠化及人類活動干擾，植被NDVI與氣溫、降水均呈負相關。

圖13 1998-2018年貴州省春季NDVI與平均氣溫以及累積降水量相關系數空間分布

貴州省1998—2018年夏季NDVI與多年平均氣溫具有較高的相關性，其中呈正相關和負相關的像元數量分別占像元總數的98.45%和1.55%(圖14A)。圖14B表明，夏季NDVI與降水量呈負相關的像元數占絕大部分，但相關性較弱；僅有1.32%的像元呈正相關關系，且相關系數很小，在0.082以上的像元數僅占0.01%；可見，貴州省夏季NDVI的年際變化主要受氣溫的影響，受降水量影響的地區很少且相關性自西北向東南逐漸減弱。究其原因，可能是貴州降水充足，夏季正值植被生長季，需要充足的陽光及熱量，進行光合作用，以供植被生長所需。

圖14 1998-2018年貴州省夏季NDVI與平均氣溫以及累積降水量相關系數空間分布

圖15A表明，貴州省秋季幾乎全部的地區NDVI與氣溫都呈正相關關系，只有0.08%的像元呈負相關關系。圖15B表明，秋季NDVI與降水呈正相關關系的像元占比約為99.81%，只有0.19%的像元呈負相關，但相關性較低，相關系數大于0.197的像元僅占13.68%；在空間分布上，秋季NDVI與降水量呈自西向東逐漸減弱的趨勢。整體分析得出，秋季植被NDVI生長更依賴于氣溫，與降水的相關性弱，但更有層次性。

圖15 1998-2018年貴州省秋季NDVI與平均氣溫以及累積降水量相關系數空間分布

由圖16A可知，冬季NDVI與氣溫呈正相關關系，相關系數r值從省西南部向東北部遞減，呈強相關(r>0.6)的像元約占5.95%，相關性空間分異比其他季節大。圖16B表明，研究區范圍內，冬季植被NDVI與降水均呈負相關關系，其中呈極強負相關的像元數占87.24%。猜測，可能是由于冬季溫度降低，植被生長需要一定的光和熱，隨著氣溫的降低，植被停止生長。可見，貴州省冬季NDVI受氣溫的影響范圍更廣，冬季降水對植被的生長起到延緩甚至是抑制作用。

圖16 1998-2018年貴州省冬季NDVI與平均氣溫以及累積降水量相關系數空間分布

圖17表明，貴州省不同季節的相關系數隨氣溫的變化存在較大的差異。隨春季氣溫的升高，除在15℃左右時，相關系數約為0.78外，相關系數r基本保持在0.90以上。由于植物屬于變溫類型，植物體溫度通常接近氣溫，并隨環境溫度的變化而變化，并有一定的滯后效應，在15℃左右時，相關系數降低，猜測是由于春季氣溫升高，致使部分植被死亡或者枯萎造成。夏季相關系數r隨著平均氣溫的升高而增強，在18℃左右時達到最高，隨后開始減低到0.80左右保持不變，表明夏季NDVI對18℃氣溫最為敏感。猜測18℃時，植物葉綠體中的酶活性最高，光合最強，此后溫度過高，植被氣孔關閉，使得植被生長減緩，相關系數減低。秋季相關系數r隨平均氣溫的升高呈線性減小趨勢，主要是因為秋末低溫條件下落葉，植被即將進入休眠期，因此相關系數降低。冬季NDVI與平均氣溫的相關性先隨氣溫的升高而降低，約在6.5℃以后，隨著氣溫的升高而增強，約在11℃以后，相關性不再隨著氣溫的升高而增強。冬季出現相關系數隨著氣溫的升高先降低再升高，可能是因為冬季植被開始受到凍害，部分植被死亡，相關性降低，后期植被長期受到低溫影響后，產生生態適應，比如在芽和葉的表面生成鱗片以及油脂等物質保護，從而后期相關性開始提高。

圖17 1998-2018年貴州省NDVI與平均氣溫的相關系數隨氣溫的變化

圖18 1998-2018年貴州省NDVI與累積降水量的相關系數隨降水量的變化

圖18表明，四季中，省植被NDVI與降水的相關性都較低，其中春季日照較少，植被生長還未開始，降水增多對植被起抑制作用，相關系數r隨降水量的增加呈減小趨勢。夏、秋兩季r隨累積降水量的增加而逐漸減弱，夏季在585 mm左右最弱，秋季在217 mm敏感性最弱，之后均隨累積降水量的增加而逐漸增強。冬季NDVI對降水的敏感性呈負相關的下降趨勢，可能是由于冬季植被葉片老化，氣溫降低，植被進入休眠期，對降水量的需求減少。總體來說，貴州省年累積降水量約1 000 mm左右，屬于降水充沛區，所以對降水的敏感性較低，植被NDVI對降水的敏感性呈春季>秋季>夏季>冬季規律。

3 討論與結論

(1) 近21 a，年均植被NDVI值為0.56，植被覆蓋度整體較高；年內變化趨勢大體為鐘形或單峰形，NDVI年際變化呈震蕩上升的趨勢，空間上呈現南高北低、東高西低的分布規律，四季平均NDVI均呈現上升的趨勢；

(2) 近39 a，全省年平均氣溫為15.7℃，呈“東高西低，南高北低”的空間分布特征；區域氣溫呈極顯著增加的趨勢。四季氣溫除夏季氣溫是先下降后上升外，春、秋和冬季均以不同的上升速率在逐年增溫，春季升溫速率最快，秋季最慢。

(3) 近39 a，年累計降水量空間上整體表現為從北至南、從西到東呈條帶狀增加，其在空間上的差異最大可達566 mm；整體以-10.71 mm/10 a(p>0.1)的下降速率減少；其中春季呈微弱增加趨勢，而夏季、秋季和冬季呈微弱減少趨勢。

(4) 近21 a來，貴州省植被NDVI的顯著增加與氣候暖化關系密切，但與降水量變化關系較弱。夏、秋季與氣溫呈正相關，與降水呈負相關，說明夏、秋季氣溫的升高或者降水的降低有利于植被生長。

(5) 四季中植被NDVI除冬季約在6.5℃時敏感性最弱約為0.20，其余季節對溫度敏感性不明顯；對降水的敏感性各個季節均有差異，其中冬季的抑制作用最為明顯，r值約為-0.80。

貴州自2000年開始實施退耕還林還草政策到2005年啟動“綠色貴州建設三年行動計劃”，退耕還林、封山育林等一系列生態工程建設成果顯著，植被覆蓋率得以提升，植被NDVI整體逐漸改善。文中僅利用氣候因子來分析植被覆蓋的時空變化，并沒有考慮其他因素。NDVI是表征陸地表層植被生長狀況質量的函數指標，生長狀況的好壞不僅受到干旱氣象因子的影響，并且還會受到其他人類活動以及自然因素(地形變化、火災等)的影響。此外，在不同植被類型、不同的地理環境，使植被生長對氣候條件的響應的差異性也很大。因此，不同植被類型、不同地形、海拔以及人類活動對氣候變化的響應和敏感性還需要進一步討論與探索。