干旱對內蒙古植被生長的累積與滯后影響評估研究

顧錫羚， 郭恩亮,4*， 銀 山， 王永芳， 那仁滿都拉， 萬志強

(1．內蒙古師范大學地理科學學院， 內蒙古 呼和浩特 010022； 2．內蒙古自治區蒙古高原災害與生態安全重點實驗室，內蒙古 呼和浩特 010022； 3．內蒙古自治區遙感與地理信息系統重點實驗室， 內蒙古 呼和浩特 010022；4．中國氣象局蘭州干旱氣象研究所， 甘肅 蘭州 730070)

隨著全球氣候變化，干旱事件發生的頻率和強度不斷增強，其影響范圍也在不斷擴大[1]，干旱作為氣象災害之首具有持續時間長，波及范圍大等特點[2]，每年會對我國造成不同程度的損失，尤其在陸地生態環境較為脆弱的干旱、半干旱地區對區域生態環境造成的影響更為嚴重[3-4]。植被在全球陸地生態系統中起著重要作用，是響應氣候變化最敏感的組分，可作為氣候變化的指示器[5]。大量研究表明植被生長易受到干旱的影響，如黃文琳等利用多時間尺度的標準化降水蒸散指數(Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)和歸一化植被指數(Normalized difference vegetation Index,NDVI)時序數據進行研究，發現植被物候對多尺度干旱有不同程度的響應規律[6]；張華等通過NDVI和植被狀態指數(Vegetation condition index,VCI)結合SPEI分析植被生長狀況，發現大部分區域植被變化均與SPEI呈現不同程度的正相關關系[7]。此外，有研究表明植被不僅受同時期干旱狀態的影響，也會受到早期干旱的累積與滯后影響[8]。如劉世梁等基于SPEI指數分析了干旱對植被的影響，發現不同尺度SPEI對月均NDVI的影響存在滯后性[9]；李明等發現氣象干旱對不同季節農作物生長有滯后影響[10]；Zhao等指出干旱對于黃土高原草地生長有廣泛的累積效應，干旱時滯效應的影響覆蓋了黃土高原一半的草地[11]。然而，在氣候變暖背景下，區域干旱狀況及植被生長呈現出復雜的變化態勢，因此準確監測區域干旱狀況并定量化評估干旱對植被生長的影響就顯得尤為必要。

內蒙古位于我國華北地區，85%以上屬于干旱、半干旱區[12]，是受氣候變化影響最敏感的地區之一[13]。內蒙古植被類型從東北部向西部依次為森林、草原、荒漠[14]，生態環境十分脆弱，區域植被易受干旱的影響，不同類型植被對多時間尺度干旱的響應亦有不同[15]。然而，當前的研究大多聚焦于單一植被類型對干旱的響應，有關干旱的累積和時滯作用下不同類型植被的響應研究相對匱乏，需進一步探討干旱對不同類型植被帶來的累積與時滯效應。因此，本文通過研究不同植被類型NDVI與不同時間尺度累積與滯后SPEI間的相關關系，探討干旱對內蒙古不同植被的累積和時滯效應，有助于為內蒙古地區不同植被類型的干旱監測提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

內蒙古地區(37°24′～53°23′ N，97°12′～126°04′ E)位于我國北部邊疆，地形由東北向西南斜伸，呈狹長型。大部分地區地貌類型為高原，海拔在1 000 m以上(圖1)。內蒙古大部分地區為溫帶大陸性氣候，年均降水量為100～400 mm[16]。在空間分布上，降水分布自東向西減少,蒸散分布則自東向西增加,從而形成了自東而西由濕潤區、半濕潤區過渡為半干旱區、干旱區的氣候特征[17]。

1.2 數據來源與處理

1.2.1NDVI時間序列數據集 全球庫存監測和建模系統(GIMMS3 g)NDVI數據集來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)。該數據是目前記錄全球植被信息時間序列最長的數據集，包括1982—2015年期間每15 d NDVI最大值合成數據，空間分辨率為8 km，格式為ENVI標準格式，現已被廣泛用于監測植被動態(https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3 g.v1/)[18]。

1.2.2SPEI base v.2.5版本數據集 全球SPEI數據庫SPEI base提供了全球尺度的干旱狀況，該數據集具有1至48個月的時間尺度和0.5度的空間分辨率。已有學者評估了SPEI base 2.4版本，發現該版本對內蒙古地區有較好的適用性，可表征內蒙古地區干旱特征[19]。本研究采用SPEI base v.2.5數據集的1至12月尺度數據討論干旱對內蒙古地區植被的累積和時滯效應，對SPEI數據集進行雙線性插值算法重采樣，以獲得與NDVI數據集一致的空間分辨率。

1.2.3植被類型數據 根據1∶100萬內蒙古地區植被圖，將其矢量化后再進行柵格化處理，獲得植被類型空間柵格數據。該數據所反映的年代為2000—2010年期間內蒙古植被類型。內蒙古地區植被類型劃分為森林植被、灌叢、草甸草原、典型草原、荒漠草原、農田植被、戈壁荒漠、沙地植被等 9種(圖1)[20]。

圖1 研究區概況Fig.1 Location of the research area

1.3 研究方法

1.3.1趨勢與突變分析 采用Sen’s斜率法計算內蒙古地區1982—2015年植被NDVI與干旱變化的總體趨勢，并通過Mann-Kendall突變檢驗法對NDVI與干旱變化趨勢進行突變分析。

Sen’s斜率法是Sen,P.K在1968年提出的計算時間序列數據趨勢分析的方法[21]，該方法主要思路是計算序列斜率的中值，利用該中值表示其變化趨勢，Sen’s斜率計算公式如下所示：

(1)

Xj和Xi為某一像元在j年和i年的NDVI或SPEI β值。在本文中1982≥j≥i≥2015；Median代表所求序列的中位數，β大于0，表示呈上升趨勢；β小于0,表示呈下降趨勢，β等于0,表示呈穩定趨勢。

Mann-Kendall突變檢驗法是對于具有個樣本量的時間序列x，構造一秩序列[22]：

(2)

其中

(3)

在時間序列隨機獨立的假定下，定義統計量：

(4)

式中，UF1=0，E(sk)，Var(sk)是累計數sk的均值和方差，在x1,x2,…,xn相互獨立，且有相同連續分布時，它們可由下式算出

(5)

(6)

式中，UFi為標準正態分布，它是按時間序列x順序x1,x2,…,xn計算出的統計量序列，給定顯著水平a，若|UFi|>Ua，則表明序列存在明顯的趨勢變化。按時間序列x逆序xn，xn-1,…,x1，再重復上述過程，同時使UBk= -UFk，k=n,n-1,…,1，UB1=0。

本文選取0.05水平檢驗對應的正負1.96 作為臨界值。如果UFk和UBk兩條曲線出現交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應的時刻便是突變開始的時間，超過臨界值的范圍確定為出現突變的時間區域。

1.3.2干旱對NDVI的累積效應 為解釋干旱對植被的累積效應，采用皮爾森偏相關分析計算偏相關系數(R)，范圍從-1到1，表征從負相關到正相關。在本研究中將1982—2015年1—12個月時間尺度的逐月SPEI值和逐月的NDVI值的皮爾森偏相關系數(P<0.05)作為干旱對植被累積影響的候選指標(公式7)，取偏相關系數最大的月份尺度為干旱對植被的累積效應(公式8)。由此可見，通過兩個重要的數據集可生成干旱累積時間間隔，以及時間間隔下的相關性。

rj=corr(NDVI,SPEIj)1≤j≤12

(7)

rmax-cml=max(rj) 1≤j≤12

(8)

rj為NDVI與SPEI的皮爾森相關系數，j累積時間是1—12個月的SPEI，rmax-cml是rj的最大值。

1.3.3干旱對NDVI的時滯效應 干旱對植被的時滯效應同樣通過計算皮爾森偏相關系數來表征。在每個滯后時間間隔(0≤i≤12)，首先計算NDVI與一個月尺度SPEI(SPEI1)間的偏相關系數(r0,r1,r2,…,r12)(公式9)之后，取其最大相關系數為ri視為最優相關，與月份有關數(i)被認為是最優時滯(公式10)。

ri=corr(NDVI,SPEIi)0≤i≤12

(9)

rmax-lag=max(ri) 0≤i≤12

(10)

其中ri為滯后i個月的皮爾森偏相關指數，i的范圍從0到12(0表示沒有時滯影響，而1～12表示1～12個月的時滯)，NDVI表示月份GIMMS3g NDVI時間序列(1982—2015年)，SPEI是1月尺度的SPEI值(1981—2015年)，rmax-lag是ri的最大值。例如，滯后1個月，主要是利用1981年12月到2015年11月逐月SPEI1數據與1982—2015年逐月NDVI進行偏相關分析，以此類推至滯后12月。其中偏相關性最高的滯后月i被認為是最優滯后時間。

同時，為評價累積和時滯效應對水文條件的響應，以1982年至2015年12月的SPEI-12(年度SPEI)為年度水量平衡指標來評價水量平衡的效果。基于1982—2015年期間每年SPEI的平均值，以等間距(0.05)確定水平衡梯度。

2 結果與分析

2.1 內蒙古地區干旱和植被變化的時空特征

利用Mann-Kendall突變檢驗法探究內蒙古1982—2015年植被與干旱變化情況，通過圖2a UF曲線可以看出NDVI年最大值整體以0.002·a-1速率呈微弱上升趨勢，UF與UB曲線有一交點但沒有通過顯著性檢驗，因此未變成突變點；由圖2b中的UF曲線可見，SPEI年平均值以0.01·a-1速率呈降低的變化趨勢，根據UF與UB曲線交點的位置，1998年確定SPEI平均值降低是一突變現象，這可能是1998年內蒙古地區年降水量偏高導致[23]；1998年前后SPEI以0.05·a-1速率呈上升趨勢，而1982—1998年NDVI以-0.001·a-1速率呈下降趨勢，1999—2015以0.002·a-1速率年呈上升趨勢(圖2 c，d)。

利用Sen’s斜率法評估1982—2015年植被與干旱空間趨勢變化特征。從圖3a可看出內蒙古地區1982—2015年NDVI趨勢變化由東北向西南逐漸增高，呈上升趨勢的像元占比77%，主要位于中部草原區與西南部戈壁荒漠區，僅有23%像元呈下降趨勢，主要分布在內蒙古北部森林區與草甸草原區；由圖3b可知，內蒙古年尺度SPEI也呈由東北向西南增高的趨勢變化，63%的像元呈上升趨勢，37%的區域呈現出干旱化趨勢。總體上來說，內蒙古地區NDVI最大值與SPEI平均值在時空變化上呈現一定的相似性，由于內蒙古地區大部分是干旱化較嚴重的區域，植被類型多樣，不同植被類型對干旱的響應關系較為復雜，因此，需進一步探討干旱對內蒙古地區不同植被類型的累積與滯后作用。

2.2 干旱對植被NDVI的累積效應

2.2.1植被NDVI對干旱在不同尺度上的響應 如圖4所示，NDVI與累積SPEI的相關性在不同時間尺度下存在較大差異。整體呈現先增加后降低的變化趨勢。從1個月增加到7個月隨后緩慢減小，最小值出現在1個月時間尺度(r=-0.081，P<0.05)，最大值為7個月時間尺度(r=0.0473，P<0.05)，表明NDVI與累積月份為7個月的SPEI相關性較好。NDVI與SPEI之間顯著相關性與其所占比例隨著累積月數的增加呈現出相同的變化趨勢，在6個月(75.57%)和7個月(75.49%)達到峰值，1個月(59.34%)為最小值。

2.2.2干旱對植被NDVI的累積效應的空間分布 基于NDVI與不同尺度累積SPEI的偏相關分析，得到SPEI對植被NDVI累積效應的最大偏相關系數(rmax-cum)和最大累積月份。由圖5a可看出，NDVI與累積SPEI正相關區域占全區面積的90%，僅東北部針葉林與西部戈壁區域處于負相關。主要是因為針葉林位于高海拔區，植被生長受低溫影響，因此植被類型隨干旱狀況減輕，生長狀況仍會受到影響[24]，而戈壁荒漠區處于負相關可能是該區域植被稀疏，氣候較干旱，長期干燥的氣候條件導致該區植物具有較強的抗旱性，需經歷長期干旱才有可能對植被造成不利影響，因此與SPEI的相關性較弱[25]。

圖2 1982—2015年NDVI與SPEI突變結果與變化趨勢Fig.2 The mutation results and trend of NDVI and SPEI from 1982 to 2015注：(a) NDVI最大值(b) SPEI平均值MK突變檢驗結果(c) NDVI年最大值(d) SPEI平均值變化趨勢。UB與UF交點超過1.96表示差異顯著(P<0.05)Note:(a) maximum NDVI (b) mean SPEI MK mutation test results (c) annual maximum NDVI (d) mean SPEI variation trend.The intersection point of UB and UF above 1.96 was significant at the 0.05 level

圖3 1982—2015年NDVI與SPEI變化趨勢空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of NDVI and SPEI during 1982—2015注：(a) NDVI最大值(b) SPEI平均值圖左上角柱狀圖表示不同NDVI,SPEI變化趨勢所占百分比Note:(a) Maximum NDVI (b) Average SPEI The bar chart on the upper left of the graph shows the percentages of different trends in NDVI and SPEI

圖4 累積SPEI與NDVI偏相關性和百分比Fig.4 Partial correlation and percentage of cumulative SPEI and NDVI注：NDVI與累積SPEI相關性顯著水平(P<0.05)Note:The correlation between NDVI and cumulative SPEI was significant at the 0.05 level

從對應累積月份的空間分布(圖5 b)可見，累積月份為5～9個月占全區面積81%，出現在內蒙古中部典型草原、荒漠草原、農業植被區域。其中占草原面積的64%區域對應的累積月數為5～8個月。內蒙古北部針葉林與西南部戈壁對應的累積月數較大為10～12個月，說明該區域植被NDVI變化對于干旱敏感性較低，需經歷長時間的干旱才有可能對植被帶來一定的影響。

圖5 1982—2015年干旱累積效應空間分布Fig.5 Spatial distribution of cumulative effects of drought from 1982 to 2015注：(a) 偏相關性空間格局(b)對應累積月數的空間分布Note:(a) Spatial pattern of partial correlation from 1982 to 2015 (b) Spatial distribution of corresponding cumulative months

2.2.3干旱對不同水分條件下植被NDVI的累積效應 如圖6所示，年平均SPEI與相應的累積月數以及累積偏相關系數平均值之間的關系。累積月數與年平均SPEI相關性為顯著正相關(R2=0.6115)，隨年平均SPEI值增大，累積尺度不斷變長，表明干旱對水分狀況較好地區(即年平均SPEI較高)的植被NDVI具有長時間的累積影響(圖6 a)。累積偏相關系數也與年平均SPEI相關性為正相關(R2=0.2325)說明隨干旱狀況減輕，植被NDVI對干旱的累積效應響應較好(圖6 b)。

圖6 累積效應與年平均SPEI的關系Fig.6 The relationship between cumulative effect and annual average SPEI注：(a) 累積月數b) 累積偏相關系數與年平均SPEI的關系Note:(a) cumulative months (b) the cumulative partial correlation coefficient and the annual average SPEI

2.3 干旱對植被NDVI的時滯效應

2.3.1植被NDVI對干旱在不同滯后尺度上的響應 從1月尺度SPEI與多時間序列NDVI相關性與其面積占比(圖7)可以看出，NDVI與1月尺度SPEI偏相關性均呈現正相關。隨著月數增加，偏相關性波動較大。最大值出現在2個月(r=0.0163，P<0.05)，最小值出現在10個月(r=0.0001,P<0.05)。總體上可以看出內蒙古地區植被NDVI與1月尺度SPEI的相關性較弱。從1月尺度SPEI與NDVI偏相關性的所占百分比看，呈現出與兩者偏相關性較為一致的趨勢，同樣在2個月(63.10%)達到高峰，最小值出現在10個月(52.77%)。

圖7 滯后SPEI與NDVI偏相關性和百分比Fig.7 Partial correlation and percentage of lagging SPEI and NDVI注：NDVI與累積SPEI相關性顯著水平(P < 0.05)Note:The correlation between NDVI and cumulative SPEI was significant at the 0.05 level

2.3.2干旱對植被NDVI的時滯效應的空間分布 通過NDVI與1個月尺度滯后SPEI的偏相關分析，得到干旱對植被NDVI的滯后效應與滯后月數。由圖8a所示，內蒙古大部分地區植被NDVI與滯后SPEI呈正相關。滯后月數為1～3個月占全區面積52%，集中分布在內蒙古中部草原與農業植被區，表明該區植被類型受SPEI滯后的影響更為明顯(圖8 b)。從空間整體看，內蒙古北部60%林區滯后月數為6～9個月，西南部戈壁表現出與累積月份相似的空間分布，即對應滯后月數較大，說明該區域植被NDVI主要受到滯后月數較長的SPEI影響。

圖8 1981—2015年干旱滯后效應空間分布Fig.8 The spatial distribution of time-lag effect from 1981 to 2015注:(a)偏相關性空間格局(b)對應滯后月數的空間分布Note:(a) Spatial pattern of partial correlation (b) Spatial distribution of corresponding lagged months

2.3.3干旱對不同水分條件下植被NDVI的時滯效應 如圖9所示，滯后月數與年平均SPEI呈負相關關系(R2=0.481)，隨著年平均SPEI值不斷增大，干旱對NDVI的滯后月數降低。說明在隨地區干旱狀況加重(即年平均SPEI值降低)，干旱對植被NDVI的影響通常有較長時間的滯后作用(圖9a)。滯后偏相關系數與年平均SPEI相關性為負相關(R2=0.481)表明在較干旱地區，干旱滯后對于植被的影響更明顯(圖9b)。

圖9 時滯效應與年平均SPEI關系Fig.9 The relationship between time-lag effect and annual average SPEI注：(a)滯后月數(b)滯后偏相關系數與年平均SPEI的關系Note:(a) lagged months (b) the lagged partial correlation coefficient and the annual average SPEI

3 討論

通過多時間尺度SPEI與NDVI間的偏相關分析發現1982—2015年間內蒙古大部分地區的植被生長狀況與干旱的累積與滯后作用有正相關關系。僅內蒙古北部林區和西南部荒漠戈壁區與干旱的累積作用存在微弱的負相關，同時對應的累積月數多為10～12個月。這與楊舒暢等基于SPEI指數的干旱變化及植被響應研究結果基本一致[17]。主要原因是由于北部林區所處位置海拔較高，高海拔會導致低溫現象[26]，有研究表明溫度是限制寒地植被生長的主要因素，因此干旱的累積效應對林區產生的影響較小[24,27]，且該植被類型位于森林地區土壤含水量較高，抗旱能力較強，能夠抵御較長時間的干旱，因此導致干旱對其累積月數多為10～12個月[28]；西部荒漠戈壁區可能是由于該植被類型常年生長在氣候較干旱的荒漠戈壁區，植被對干旱抵抗能力較強，因此與干旱的累積效應存在一定的負相關。

內蒙古中部草原和農業植被區與干旱累積和滯后效應呈正相關，干旱累積效應對草原植被影響更大。有研究表明草原對SPEI的響應最好[3]，這與本研究草原區與干旱累積效應相關性較好結果一致。農業植被區受累積與滯后效應帶來的影響均較弱，這可能是因為農業植被主要受人為灌溉干擾，干旱的累積與滯后效應對其影響較弱。草原區與農業植被區滯后月數大部分為1～3個月，是由于該植被類型根系較淺，儲水能力較弱外加人類活動影響，因此該區域植被對干旱敏感性較高。

研究表明，水分的虧缺可能對植被的生長有較明顯的作用[29]。不同的水分狀態(充沛或者缺乏)會對植物生長和發育起到促進或者抑制作用，進而影響植物生命周期的當前階段[28]，基本上，在植物的生命周期中，每個階段的狀態取決于前一個階段。本研究將不同水分條件下與干旱累積與滯后效應的相關性進行對比發現，水分狀況與干旱累積效應呈正相關。這一結果與前人研究的在較干旱區域草原NDVI受長時間尺度的干旱累積影響結論不一致[12]，可能由于本研究植被類型多樣，并且內蒙古地區特殊的地理位置及水文狀況導致近幾十年向暖干化趨勢發展，使植物體內抗旱性發生變化。有研究表明不同區域植被類型對多時間尺度上干旱變化的敏感程度與抵抗干旱的能力存在很大差異[29]，因此植物會在不同水分條件地區對累積效應產生不同時間尺度響應；而水分狀況與干旱滯后效應呈負相關關系，說明在干旱嚴重時，會對植被NDVI產生長時間較強的滯后影響，這與Peng等研究結果一致[32]。不同水分條件下干旱對植被的累積與滯后效應相比發現，隨干旱狀況的加重，干旱對植被的滯后作用有較長時間影響，相反干旱的累積效應影響持續時間較短，同時干旱對植被NDVI的滯后影響強度遠小于累積效應的影響強度。因此，未來監測內蒙古地區植被生長狀況需更加關心其干旱累積效應對植被帶來的影響。

4 結論

在本研究中，通過分析內蒙古地區干旱對植被的累積和時滯效應，得到如下結論：內蒙古植被NDVI年最大值以0.002·a-1速率呈微弱上升趨勢，SPEI年平均值以-0.01·a-1速率呈現降低的變化趨勢；干旱對內蒙古北部林區NDVI的累積與滯后影響較小，累積與滯后月數分別為6～9個月與9～12個月。中部草原和農田植被NDVI與干旱累積和時滯效應均呈正相關，草原與農業植被區滯后月數大部分為1—3個月。西部荒漠戈壁NDVI與干旱的累積與時滯效應表現出微弱相關性，累積與滯后月數均在10—12個月；通過不同水分利用條件下干旱累積與時滯效應對比發現，干旱累積效應對植被的影響遠大于時滯效應的影響，植物對干旱累積效應更敏感。