基于MODIS NDVI的長江中游區域植被動態及與氣候因子的關系

易 揚,胡昕利,史明昌,康宏樟,王 彬,張 辰,劉春江,*

1 上海市園林科學規劃研究院,上海 200232 2 上海交通大學農業與生物學院,上海 200240 3 國家林業和草原局上海城市森林生態系統國家定位觀測研究站,上海 200240 4 北京林業大學水土保持學院,北京 100083 5 上海礎鼎環境科技有限公司,上海 200433

植被可定義為陸地地表上所覆蓋的所有植物群落的總稱,是陸地生態系統中的主體,其生長受到自然和人為的共同影響,對環境變化和氣候變化十分敏感[1-2]。植被長期處在動態演變之中,并在生物圈的物質循環、能量流動、生態系統穩定性上發揮著重要的作用,氣候變化是植被活動的重要影像因素,研究植被的動態變化和氣候因子的關系,對區域生態平衡維護有重要的現實意義[3-4]。歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反應和監測植被生長狀況和動態變化的重要指示因子,對地表植被的動態變化非常敏感(包括植被覆蓋度、生物量和葉面積指數等),在時間序列的植被監測方面有著廣泛的運用,已成為全球變化研究的重要方向之一[5- 7]。

國內外學者利用NDVI數據,從不同的時間和空間尺度上對各個區域的植被動態變化規律進行了研究,探討了各個不同研究區的NDVI變化特征、演變趨勢和對氣候變化的響應機制[8- 10]。陶帥等通過分析2000—2015年長江上游植被變化特征,指出該區NDVI未來可能出現波動的區域占一半以上,海拔和年均溫是影響NDVI變化的主要因素[11]。袁喆等探討了2000—2015年長江流域NDVI與氣象因子的關系,結果表明NDVI呈逐年增加的趨勢,長江流域水量豐沛,熱量條件是影響植被生長的限制性因子[12]。Mao等和Stenhman等研究表明全球的植被變化受人為活動影響較大,特別是一些大型的植樹造林活動[13-14]。John和Ichii等分析全球范圍內NDVI與氣候變量之間的關系,結果顯示區域北部中高緯度地區,植被NDVI與氣溫呈顯著正相關,而在北部和南部半干旱地區,植被NDVI與降水呈顯著負相關[15]。Fensholt等利用NDVI數據分析了半干旱地區植被的季節變化趨勢和氣候驅動因素,表明全球平均半干旱地區的植被覆蓋呈增加趨勢,降水是該地區植物生產的主要限制因素[16]。王桂鋼等通過分析天山地區氣候參數對草地季節變化影響的滯后性特征,指出當旬降水和前一個月降水累積量對于草地長勢的影響最大[17]。

圖1 研究區Fig.1 Study area

不同區域尺度上的NDVI響應特征存在差別,已有研究對長江流域植被變化進行了相關分析,然而針對長江中游地區植被演變趨勢和響應機制還未做充分探討。本研究選取長江中游地區(湖北省、湖南省和江西省),基于1999—2015年MODIS NDVI數據和氣象資料,分析長江中游地區NDVI的變化特征和演變趨勢,辨析了氣象因子與NDVI在年際尺度和月際尺度上的關系,從而全面揭示了長江中游地區植被動態變化規律,探討了植被對氣候變化的響應機制,以期為長江流域應對氣候變化影響、區域生態環境建設與保護措施的制定,提供科學參考依據。

1 研究區概況

長江中游區域包含湖北省、湖南省和江西省(24°25′N—33°16′N,108°24′E—118°23′E),總面積為56.46萬km2(圖1)。區域氣候類型屬于亞熱帶季風氣候,降水量達到1000—1600 mm/a,年平均氣溫在16—18℃[18]。長江中游區域地形主要以山地丘陵與平原為主,海拔最高處位于鄂西山地一帶,最低處位于中部平原地區,其中山地丘陵占50%以上,地勢西高東低,平均海拔約為1497 m[19]。2018年地區總人口為17438萬人,占全國總人口12.7%,生產總值為9.8萬億元,城市化水平達50%以上,人類經濟活動頻繁,對區域擾動較大[20]。

長江中游地區林木資源豐富,2015年湖北省、湖南省和江西省的森林覆蓋率分別為39.61%、59.82%和64.00%[21]。主要植被資源有水杉(Metasequoiaglyptostroboides)、冬青(IlexchinensisSims)、銀杉(Cathayaargyrophylla)、珙桐(DavidiainvolucrataBaill.)、銀杏(GinkgobilobaL.)、杜仲(Eucommiaulmoides)、山茶(Camelliajaponica)、南方鐵杉(Tsugachinensisvar.tchekiangensis)竹柏(Podocarpusnagi)、江西槭(Acerkiangsiense)等。

2 數據和方法

2.1 數據來源與預處理

本研究所用的NDVI數據產品為1999—2015年MODIS NDVI數據,來源于美國國家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS植被指數產品數據MOD13A2(https：//wist.echo.nasa.gov/ap)。數據空間分辨率為1 km×1 km,時間分辨率為16d,獲取的數據利用Envi 5.3對原始數據進行預處理。氣象數據來源于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn),研究區附近的57個基準氣象臺站的逐月數據(月平均氣溫、月降水及月輻射等),時間序列為1999—2015年。

2.2 研究方法

2.2.1Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗

Theil-Sen Median趨勢分析計算時間序列數據的所有n×(n-1)/2成對組合之間的斜率的中位數。其計算公式為[22]：

(1)

式中,?是植被變化趨勢,NDVIj是第j年的NDVI值,NDVIi是第i年的NDVI值。如果?>0,則NDVI有增加的趨勢,表明在時間段內植被一直在改善或恢復。如果?<0,則NDVI呈下降趨勢,表明在時間段內植被呈現退化的趨勢。

Mann-Kenddall檢驗可以判斷趨勢顯著性,其樣本無特定的分布要求,其結果也更為準確,不受異常值的干擾[23]。計算公式如下：

設定NDVIj,j=1999,2000,…,2015,定義Z統計量為：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,NDVIi和NDVIj表示像元i年和j年的NDVI值；n是時間序列的長度；sgn是一個符號函數。統計量Z的值在(-∞,+∞)范圍內。在給定顯著性水平α下,當|Z|>Z1-α/2時,表示時間序列在α水平上存在顯著的變化。在本研究中,取α=0.05,判斷在0.05置信水平上即|Z|>1.96時,1999—2015年區域NDVI變化趨勢的顯著性。

2.2.2變異系數分析

變異系數通過計算標準差與平均值的比值而來,又稱為離散系數,是量度各觀測值與單位均值離散程度的數學指標[24]。

(6)

2.2.3未來變化趨勢分析

基于重標極差法(R/S)的Hurst指數是定量描述時間序列長期依賴性的有效方法[25],其計算公式是：

定義時間序列NDVI(t),t=1,2,…,n.,對于任意正整數τ,定義其均值序列：

(7)

計算累積離差：

(8)

計算極差：

(9)

計算標準差：

(10)

計算Hurst指數：

(11)

式中,通過使用最小二乘法擬合等式log(R/S)n=a+H×log (n)獲得H值,其中H為赫斯特指數。根據Hurst[25]和Mandelbrot[26]的觀點,Hurst指數值的范圍為(0,1),有3種類型：當H=0.5時,表明NDVI時間序列是隨機的序列,沒有可持續性,表明了此變化趨勢未來的時間序列與研究的時間序列無關；當H>0.5時,反映NDVI時間序列具有可持續性,表明未來趨勢變化與當前NDVI時間序列趨勢相同；當H<0.5時,此類未來變化趨勢有可能保持基本穩定或者發生逆轉,本研究中在空間變化上將其歸為變化趨勢不確定[26]。

2.2.4氣象因子數據插值

利用1999—2015年研究區及周邊57個國家級氣象站逐日記錄的氣象數據(氣溫、降水、相對濕度、日照時數)進行最大值合成計算出月最大值,基于月最大值求取年均值,形成站點逐年數據集,利用ArcGIS軟件的克里金插值法得出氣象因子空間分布。

2.2.5偏相關分析

地球系統是由多要素所構成的復雜系統,系統中任何一個要素的變化都會引起其它要素也產生變化,偏相關分析便可有效解決上述問題,單獨研究兩要素之間的相關性時,偏相關將其它要素的影響視為常數[27]。計算公式為

(12)

(13)

式中,rxy、rxz、ryz分別為要素x與y、x與z、y與z之間的相關系數；rxy·z為將要素z固定后要素x與y的偏相關系數,通常采用t檢驗法對偏相關系數進行顯著性檢驗。

圖2 長江中游地區NDVI平均值年際變化 Fig.2 Interannual variation of average NDVI in the middle reaches of the Yangtze RiverNDVI：表示歸一化植被指數 Normalized difference vegetation index

3 結果

3.1 NDVI的時間變化及空間分布特征

3.1.1NDVI的時間變化特征

1999—2015年NDVI數據的年平均值變化成體呈現增加的趨勢,最低值為2001年的0.72,最高值為2015年的0.80,整個研究時段內的平均值為0.76。研究區植被覆蓋向好的趨勢發展,可大致分為3個階段：第一階段為緩慢下降期(1999—2001年)、第二階段為波動上升期(2002—2011年)、第三階段為平穩上升期(2011—2015年)。區域NDVI在2000—2005年、2006—2010年、2011—2015年的增長率分別為4.86%、2.23%、4.81%。在2000—2005年與2011—2015年時間段內,研究區植被得到了顯著的改善(圖2)。

3.1.2NDVI的空間分布特征

利用1999—2015年的年平均NDVI數據,計算16年間平均值得到長江中游地區NDVI空間分布圖(圖3)。研究區植被覆蓋格局整體呈現“西高東低、北高南低”的分布特征,西部地區海拔較高,以山區為主,天然林、灌木和草地等分布廣泛,植被生長良好,NDVI值較高。北部地區以平原為主,是中國重要的商品糧基地,NDVI值同樣較高。NDVI低值區主要分布在三生省會城市(湖南省長沙市、湖北省武漢市和江西省南昌市)及其附近城市地區,此部分區域多數經濟發展迅速,人工擾動較大。16年間,NDVI值在0.1—0.5段占比1.40%,NDVI值在0.5—0.7段的區域分別占11.45%,NDVI值從0.7—0.8的區域占55.06%,NDVI值大于0.8的區域占32.09%。

圖3 1999—2015年長江中游地區平均NDVI空間分布及像元特征Fig.3 Spatial distribution of average NDVI and pixel distribution in the middle reaches of the Yangtze River from 1999 to 2015

3.2 NDVI趨勢變化特征

3.2.1NDVI動態趨勢分析

長江中游地區1999—2015年NDVI空間格局變化特征表現為,植被明顯改善區域占最大比例(67.39%),主要分布在研究區西部及東南部；穩定不變及輕微改善區域占區域面積的四分之一(25.79%),主要以江漢平原、洞庭湖平原、鄱陽湖平原為中心分布；退化區域占區域面積的6.82%,零星散布在各大城市的中心區位置,并以中心區向外擴散分布；嚴重退化位置以三省省會武漢市、長沙市和南昌市為中心向外輻射,表明城市規模的擴大對NDVI帶來顯著影響(表1和圖4)。

表1 長江中游地區NDVI變化趨勢

3.2.2NDVI動態穩定性分析

長江中游區域1999—2015年NDVI穩定性整體表現為“高低波動并存,低波動占比高,區域性明顯”。空間格局變化特征表現為：低波動區(0.014

圖4 1999—2015年長江中游地區NDVI變化趨勢 Fig.4 Trends of NDVI in the Middle Reaches of the Yangtze River from 1999 to 2015

圖5 1999—2015年長江中游地區植被年均NDVI變異程度 Fig.5 Annual average NDVI variation of vegetation in the middle reaches of the Yangtze River from 1999 to 2015

表2 長江中游地區NDVI變異系數分類表

3.2.3NDVI動態持續性分析

長江中游地區1999年至2015年間,植被Hurst小于0.5的區域占總面積的60.54%,大于0.5的區域占39.46%。將NDVI變化趨勢與Hurst指數結果耦合疊加,得到研究區NDVI變化趨勢與持續性的耦合空間圖(圖6),將結果分為6類(表3)：持續性嚴重退化和持續性輕微退化,其比例為0.79%和2.47%,主要以大斑塊分布在長沙、南昌、武漢省會發達城市及其周邊；持續性穩定不變,其比例達1.42%；持續性輕微改善和持續性明顯改善,其比例為9.78%和25%,主要分布在低山丘陵區；未來變化趨勢不確定,此類占比高達60.54%,均勻分布在各個省市。

3.3 NDVI與氣候變化的關系

3.3.1NDVI與氣候因子的時間相關性分析

對長江中游地區1999—2015年NDVI與各氣象因子在年際變化尺度上,分別做了相關、偏相關分析(表4)。結果表明,區域整體NDVI與氣溫、降水呈正相關,偏相關系數分別為0.488、0.277,與相對濕度、日照時數呈負相關,偏相關系數分別為-0.646、-0.532。NDVI與氣溫的相關性大于與降水的相關性。NDVI與相對濕度的相關性大于日照時數的相關性,NDVI與各氣候因子的相關系數及偏相關系數均未達到顯著水平(P>0.05)。表明在年際變化尺度上,長江中游地區整體區域NDVI對同期氣候變化的響應不是特別強烈。

表3 長江中游地區NDVI變化趨勢及Hurst指數分類

表4 1999—2015年長江中游地區NDVI與氣候因子的相關系數

圖6 長江中游地區NDVI未來變化趨勢 Fig.6 Future trends of NDVI in the middle reaches of the Yangtze River

分析每月氣候因子與NDVI之間的相關性,可以更好地揭示氣候因子是如何在月際尺度上影響NDVI變化的。對1999—2015年12個月各月份的NDVI年際變化與當月及前1—3月的氣溫、降水、相對濕度、日照時數進行雙變量相關性分析,得出對應的相關系數表(表5)。結果顯示,1—4月份NDVI生長受降水和日照影響較為顯著,并且具有明顯的滯后性；6月NDVI與當月相對濕度具有顯著的相關性；7月NDVI受5月降水的滯后性影響；8月與當月的氣溫、相對濕度、日照時數均存在顯著的相關性,受氣候因子的影響最大；9月受當月降水和相對濕度的共同影響；10月受9月的降水、相對濕度和日照的影響；11月與各個氣象因子均無顯著相關關系；12月受當月相對濕度與日照時數的影響。降水、相對濕度和日照時數是影響長江中游區域NDVI季節變化的主要氣候因子,降水和日照時數的時滯性較為明顯。

3.3.2NDVI與氣候因子的空間相關性分析

從空間相關性來看,研究區絕大部分地區NDVI年際變化與氣候因子的相關性并不顯著,NDVI與氣溫、降水呈正相關的面積比例大于負相關的面積比例(表6和圖7)。NDVI與氣溫和降水呈正相關的面積比例占71.82%和61.56%,其中,在P<0.01(氣溫：1.85%；降水：0.63%)和P<0.05(氣溫：5.39%；降水：2.82%)水平上達到顯著。NDVI與相對濕度和日照時數呈負相關的面積比例占66.38%和60.51%,其中,在P<0.01(相對濕度：1.90%；日照：0.32%)和P<0.05(相對濕度：4.66%；日照：2.28%)水平上達到顯著。總體來看,長江中游地區NDVI與各氣候因子達到顯著的相關性比例分別為(圖7和圖8)：7.53%(氣溫)、7.31%(相對濕度)、4.12%(降水)、3.76%(日照時數)。表明在研究區大面積范圍內氣溫升高、降水增多有利于植被的動態生長。

表5 長江中游地區當月NDVI與前0—3月各氣候因子的相關系數

表6 長江中游地區NDVI年際變化與氣候因子的相關性面積分布/%

圖7 1999—2015年長江中游地區NDVI與氣候因子空間相關性分類Fig.7 Spatial correlation of NDVI and climatic factors in the middle reaches of the Yangtze River from 1999 to 2015

圖8 1999—2015年長江中游地區NDVI與氣候因子空間相關性系數分布Fig.8 Spatial correlation of NDVI and climatic factors in the middle reaches of the Yangtze River from 1999 to 2015

4 討論

1999—2015年,長江中游地區NDVI呈總體上升趨勢,這與湖北省[28]、湖南省[29]、江西省[30]、長江流域[12]等區域的研究果相一致。長三角、珠三角等沿海城市群的NDVI年均值多在0.3—0.5之間,與之相比,長江中游地區NDVI相對較高,多年均值為0.76。從NDVI的變化趨勢來看,NDVI穩定不變及輕微改善區域占區域面積的四分之一(25.79%),主要以江漢平原、洞庭湖平原、鄱陽湖平原為中心展布,這三大平原是我國主要商品糧基地,符合農作物輕微變化特征。退化區域占區域面積的6.82%,以三省省會武漢市、長沙市、南昌市為中心向外輻射,表明城市規模的擴大對植被覆蓋帶來顯著影響。

從NDVI的波動性來看,NDVI較高和高波動區占7.00%,在區域中部形成連接三省省會的帶狀分布(長沙市-岳陽市-咸寧市-武漢市-黃岡市-九江市-上饒市-南昌市),其余呈斑塊狀分布在各城市中心,對應輕微退化及嚴重退化區域。中度波動區占全區32.59%,環簇于較高波動區邊界并向外延伸,低波動區與較低波動區占全區面積的59.32%,植被變化較小,與NDVI穩定不變及輕微改善相吻合。從NDVI的未來變化趨勢來看,未來變化趨勢不確定的區域占研究區一半以上,這與前人在長江流域的結果一致[11]。持續性明顯改善區域占研究區四分之一,其斑塊分布在各個省市內,主要分布在區域西部山地區,十堰市、神農架林區等地。持續性嚴重退化區域(0.79%)則主要以大斑塊分布在長沙、南昌、武漢省會發達城市,在襄樊市、宜昌市、常德市等人類活動頻繁的較發達城市呈小斑塊分布。

Nemani等和Liu等認為水熱氣候條件是影響陸地植被覆蓋空間格局的驅動因素[31-32]。本文研究表明,在年際變化上氣溫是影響研究區植被生長的主要氣候因素,這與崔林麗等[33]、李本綱等[34]和陳云浩等[35]對我國華東及周邊地區植被NDVI對氣候響應的研究結果基本一致,其原因可能是研究區降水較豐富,降水足夠滿足植被生長需求,而熱量的差異便是造成NDVI差異的主要驅動因素。本文研究表明,降水對該區植被生長的影響為滯后2—3個月,日照時數為滯后2個月,相對濕度為滯后3個月,表明植被NDVI變化也受土壤水分和養分有效性的影響。這與Bao等[36]從全球、區域等多尺度研究證實結果一致,植被覆蓋對氣候變化的反饋存在一定的滯后效應。從空間相關性來看,研究區與各氣候因子達到顯著相關的比例為：氣溫>相對濕度>降水>日照時數。

5 結論

(1)在年際尺度上,研究區近16年NDVI呈上升趨勢平均值為0.76,植被狀況較好。在空間尺度上,分布呈現“西高東低、北高南低“的分布特征。

(2)從變化趨勢來看,研究區NDVI改善區域占比一半以上,穩定性表現為“高低波動并存,低波動占比高,區域性明顯“。區域NDVI未來變化趨勢不確定的區域占比60.54%,需要引起持續關注和重視。

(3)從植被與氣候因子的相關性來看,年際尺度上,研究區NDVI與各氣象因子關系均不顯著；月際尺度上,降水、相對濕度和日照時數是影響NDVI變化的主要因子,降水和日照時數有明顯的時滯性；空間相關性上,植被變化與氣溫、降水呈正相關的面積大于負相關,與相對濕度、日照時數呈負相關的面積大于正相關。