2001-2019年云南省植被NDVI變化及其氣候因子的關系

徐 虹, 劉 琴

(云南省氣候中心, 昆明 650034)

在陸地生態系統中，植被是極重要的構成部分[1]。植被覆蓋度是衡量植被生長、生態環境的重要指標[2]。而歸一化植被指數NDVI可以直觀表征植被覆蓋度的狀況，常被作為植被覆蓋程度、生長狀況、生物量及凈初級生產力等植被參數的評價指標[3-4]。云南是中國甚至世界上最為重要的生物多樣性和資源基地之一。由于其生態系統的多樣、豐富，以及不可替代的獨特性，使得云南生態文明建設意義重大。但復雜的地形與氣候條件也讓云南植被一旦遭受被破壞，就難以恢復，特別是滇西北和滇西南地區植被恢復和演替過程更是十分緩慢。隨著社會經濟的快速發展，城市不斷擴張、林木遭到采伐、農田耕地不斷擴張等，人類活動對植被的影響越來越迅猛。準確掌握云南省植被動態變化特征以及影響因子，對加強生態環境建設和生態管理具有重要意義。

近年來，學者們采用SPOT VEGETATION，MODIS和Landsat NDVI數據對云南在植被的時空分布以及變化趨勢方面進行深入的研究[5-11]。如丁文榮[12]、李同艷[13]、張景華[14]等采用MODIS NDVI數據研究了滇中以及怒江、瀾滄江等流域植被覆蓋的變化，以及氣候、地形、人類活動等驅動因子對植被的影響。趙桔超等[15]分析2001—2015年西雙版納植被變化特征，其對水熱因子的響應。何云玲等[16]研究了云南植被與氣候因子之間的關系。這些研究均表明近年來云南植被覆蓋狀況總體水平較好，植被與氣候因子的變化較敏感，不同時間尺度和地域有著明顯的差異。但對于云南省植被覆蓋變化的持續性以及未來變化趨勢，植被與氣候滯后效應的空間結構格局這些相關研究尚比較欠缺。鑒于此，本文以2001—2019年NDVI時序數據為主要研究對象，通過趨勢分析方法，分析云南省NDVI時空的分布、變化及未來趨勢預測。并對研究區的氣溫和降水與植被NDVI進行逐像元相關性的分析，研究植被與當地氣候之間相互關系的時空格局，以期為云南省植被的科學管理和保護提供科學客觀的參考依據。

1 研究區概況

云南省地處青藏高原東南側，北緯21°8′32″—29°15′8″和東經97°31′39″—106°11′47″之間，是云貴高原主體。全省94%的國土面積是山地，盆地、山區、平壩交錯，河川湖泊縱橫。海拔高、低差高達6 663.6 m。云南氣候同時兼具低緯氣候、季風氣候和立體垂直氣候的特征，四季不分明、干濕季分明、立體氣候獨特，從山谷向山頂隨海拔升高，常常會出現不同的氣候類型、植被和自然地貌景觀[17]。云南氣候資源極其豐富，且分布廣、地域分布特征明顯。云南的植物種類繁多，據統計，2019年云南省森林覆蓋率為62.4%，以暖溫性灌草及灌叢、暖溫性針葉林、季風常綠闊葉林等分布面積較大[18](圖1)。

圖1 云南省2010年土地覆蓋分布

2 數據與方法

2.1 數據來源與處理

NDVI數據，來源于美國國家航天局NASA的MOD13Q1數據(https：∥neo.scigsfc.nasa.gov)，研究時段為2001—2019年。首先對MOD13Q1數據預處理，完成拼接、投影轉換和研究范圍裁剪后，基于時間序列諧波分析法(Savitzky-Golay濾波)進行對時序數據進行噪聲平滑[19]。再采用最大值合成法[20]構建逐月數據。最后求取平均值，獲得逐年NDVI時序數據。采用Savitzky-Golay濾波和最大值合成法能較好消除云和大氣干擾。

土地覆蓋數據，來源于國家基礎地理信息中心GlobeLand30數據集，時間為2010年，空間分辨率為30 m(http：∥www.globallandcover.com/GLC30 Download)。

氣象數據，來源于云南省氣象局。采用反距離權重法(IDW)插值，得到空間分辨率為250 m云南省2001—2019年平均氣溫和降水的格點數據。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢分析法 植被年際NDVI變化趨勢k，計算公式如下：

(1)

式中:n為研究時間序列的長度；i為年份；NDVIi為第i年的NDVI值。k>0時,NDVI變化趨勢為增加,植被覆蓋的表現為改善趨勢;反之,植被覆蓋表現為退化趨勢。

采用t檢驗法進行顯著性檢驗，結合變化趨勢k與顯著性水平p值，將NDVI變化趨勢劃分：顯著退化(k<0,p<0.05)、不顯著退化(k<0,p>0.05)、顯著改善(k>0,p<0.05)和不顯著改善(k>0,p<0.05)。

2.2.2 Hurst指數分析 本文采用了R/S分析的Hurst指數來對研究區植被NDVI未來的變化進行趨勢預測[21]。計算方法如下：時間序列{NDVI(t)}，t=1，2，…，n，對于任一正整數τ≥1：

均值序列：

(2)

累積離差：

(3)

極差：

(4)

標準差：

τ=1，2，…，n

(5)

若R/S∝τH，則表明{NDVI(t)}存在Hurst現象，H值為Hurst指數。通過最小二乘法雙對數坐標系(lnτ,lnR/S)擬合計算得到。(1)H=0.5，時間序列與過去變化趨勢不相關；(2)0

2.2.3 NDVI與氣候因子的相關分析 本文選用氣溫和降水來探討NDVI與氣候因子之間的關系。相關系數rxy計算公式如下：

(6)

3 結果與分析

3.1 NDVI時空分布特征

3.1.1 NDVI時間變化特征 云南2001—2019年NDVI均值介于0.66～0.73，變化率0.37%/a(p<0.001)。2001—2008年和2014—2019年兩個時段呈增加趨勢，變化率為0.41%/a和0.89%/a。而2008—2014年呈減少趨勢，變化率-0.27%/a，主要原因與2009—2014年云南出現的嚴重干旱有關。年內各月NDVI均值在3月最小，8月、9月最大。在1—3月和9—12月NDVI值出現下降，下降率分別為1.31%和4.31%。3—8月為增長增長率為3.43%(圖2)。

圖2 云南省2001-2019年植被NDVI變化趨勢

根據氣候統計方法劃分：3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月為秋季、12—2月為冬季。秋、夏季NDVI值大于冬、春季，秋季NDVI值最大，冬季最小；近19 a四季植被NDVI變化均表現為顯著增加，冬、秋季變化趨勢大于春、夏季，冬季變化最大，秋季則最小。

3.1.2 空間變化特征 云南省NDVI均值為0.68，NDVI>0.7區域主要位于西南部和西部。NDVI>0.5的主要位于中東部和西北部，空間上總體呈西高東低、南高北低。NDVI值隨海拔升高而增加，在海拔800 m和2 600 m區域出現兩個峰值。

云南的耕地和人口集中分布在海拔800～2 000 m的地區，人類活動的影響導致植被覆蓋的下降。進入高海拔地區，特別是4 000 m以后，受自然環境因素和氣候條件的限制，使得植物數量驟減，NDVI急劇下降(圖3)。

圖3 云南省NDVI空間分布

3.2 NDVI動態變化特征

3.2.1 NDVI變化趨勢 整體上，2001—2019年云南植被NDVI呈改善趨勢。顯著改善面積占比為45.7%，主要位于中東部。顯著退化為2.4%，主要位于城鎮等地。不同土地覆蓋類型，除居民地植被NDVI變化為退化趨勢外，其余為改善趨勢。植被NDVI年際變化率從大到小的排序依次為：草地、灌木林、耕地、林地(圖4)。

圖4 2001-2019年云南省植被NDVI變化趨勢

3.2.2 未來趨勢預測 云南Hurst指數H均值為0.52。整體上，未來植被NDVI變化趨勢將持續改善。持續改善和持續退化的面積占比分別為58.4%和9.9%，變化趨勢發生反轉的為31.7%，其中未來退化的為27.5%。不同土地覆蓋類型，林地、耕地和居民地的H>0.5，表明未來變化趨勢繼續的可能性強，即林地、耕地將持續改善，居民地將持續退化；草地和灌木林的H<0.5，表明未來變化趨勢可能由改善轉變為退化(圖5)。需要對于這些區域的變化持續關注。

圖5 NDVI未來變化趨勢預測

3.3 植被NDVI與氣候因子的響應

3.3.1 氣候因子年際變化特征 近19年云南氣溫變化率為0.03℃/a(p=0.01)，降水為-2.67 mm/a(p=0.6)。4個季節的氣溫均表現為升高的變化趨勢，春、秋季的變化率大于夏、冬季，春季氣溫升高趨勢最大，冬季則最小；春、夏季的降水為減少趨勢，秋、冬季為增加趨勢，春、冬季的變化趨勢大于夏、秋季，春季降水變化最大，秋季最小(圖6)。

圖6 云南省2001-2019年平均氣溫和降水量變化趨勢

3.3.2 NDVI與氣候因子相關分析 NDVI與年平均氣溫和降水的相關系數分別記作Rt和Rr。|Rt|均值為0.26。Rt>0的面積占比為64.22%，Rt>0.3的占26.3%，Rt<-0.3占11.9%，顯著相關為14.24%。其中，顯著正相關為9.06%，主要位于西部、西南部和東南部的濕潤、半濕潤地區，這些地區降水充沛，氣溫升高對植被生長有利；顯著負相關為9.06%，主要位于西部和東部，這些地區多為云南干旱頻發區，熱量好，氣候干燥。溫度過高易加劇水分蒸發，引起土壤缺墑，植被受旱。|Rr|均值為0.21，Rr>0的面積占比為61.51%，Rr>0.3占20.30%，Rr<-0.3占7.39%，顯著相關的面積占比為8.65%。顯著正相關為7.07%，主要位于金沙江、元江、怒江和紅河等干熱河谷地區，這些地區往往極干燥，降水對對植被生長雨十分有利；顯著負相關為1.63%，主要位于西北部，降水過多，會影響光熱條件，抑制植被生長。特別是對于地質災害風險區，易引發山洪、滑坡、泥石流等地質災害。整體上，云南植被NDVI與年平均氣溫和年降水量呈正相關關系，氣溫對植被的影響大于降水(圖7)。

圖7 NDVI與氣溫和降水的相關系數分布

3.3.3 植被與氣候的滯后響應 本文分別計算植被NDVI與當前月、前推1—3月的氣溫和降水的相關系數。將相關系數絕對值最大值對應時間作為NDVI對氣溫和降水響應的滯后時間，從而分析植被對氣候滯后響應的空間差異[14]。植被與氣溫和降水響應的滯后時間平均值分別是1.9個月和1.5個月。短期內，植被對降水變化的響應時間更短、更敏感。植被對氣候的響應有著明顯的地域差異，西南部地區滯后期長于東北部，氣溫和降水滯后期0個月的地區面積占比為5.4%和8.4%，主要位于陰冷多雨的東北部和寒冷的西北部，對氣候變化較為敏感。滯后期3個月的為27.6%和18.2%，主要位于西南部，森林覆蓋率較高，高溫多雨，較為濕潤，對氣候響應時間較遲。不同植被類型的滯后時間存在明顯差異。林地和灌木林的滯后時間長于耕地和草地，森林植被最不易受短期氣候變化的影響(圖8)。

圖8 NDVI與氣溫和降水響應的滯后時間分布

4 結論和討論

4.1 討 論

已有關于云南植被覆蓋時空分布的研究與本文的研究結果基本一致[5,8-9,22]。但有研究[23]認為云南植被NDVI值3月最小，11月最大；四季的植被均呈增加趨勢，秋季變化趨勢最顯著。部分結論不一致的原因主要在于研究時段以及植被NDVI時序數據處理方法的不同。

總體上，近19 a云南省氣溫顯著增加、降水不顯著減少的“暖干化”的變化趨勢，植被NDVI表現為改善趨勢。其在中2009—2014年云南出現的嚴重干旱，這一時期植被NDVI出現明顯下降，可見植被與氣候具有較好的相關性。云南大部地區年平均氣溫升高和降水增多有利植被生長，氣溫對植被的影響大于降水。另一方面，植被對氣候變化存在1～2個月“時滯效應”，時間響應有著明顯的地域差異。中部的干旱、半干旱地區干濕季分明、熱量條件充足，冬春干旱頻發，溫度升高會增加地表蒸發，加劇土壤缺墑，抑制植被生長。西部較為濕潤的地區，降水充沛，但光照條件一般，特別是西北部高海拔地區，降水的增加使得光熱條件變差，不利于植被生長。在一些高山峽谷地區，降水增多還會提升地質災害的風險，對生態植被有一定破壞作用。從氣候變化響應時間上看，陰冷潮濕東北部和寒冷干燥的西北部地區比溫暖濕潤且森林覆蓋率較高的西南部更為敏感。

本文僅分析了氣候對云南省植被的影響，沒有考慮人為活動、社會經濟等因素以及干旱、低溫等極端氣候事件與植被之間的關系。同時現有云南植被覆蓋的研究中，定量評估人類活動影響、以及植被變化對氣候的影響等方面研究尚比較缺乏，因此有必要借鑒新方法和新理論進行更深一步的研究。

4.2 結 論

(1)2001—2019年云南植被NDVI均值為0.68，西高東低、南高北低的空間分布。NDVI值隨海拔升高增加，在海拔800 m和2 600 m區域出現兩個峰值。年內3月NDVI值最小，8月、9月則最大。4個季節的NDVI值，秋、夏季大于冬、春季，秋季最大，春季最小。

(2)2001—2019年NDVI均值介于0.66～0.73，變化率0.37%/a(p<0.001)，顯著改善面積占比為45.7%。不同土地覆蓋類型，除居民地植被NDVI變化為退化趨勢外，其余為改善趨勢。

(3)全省Hurst指數H均值為0.52，未來植被NDVI變化趨勢將持續改善。持續改善和持續退化的面積占比分別為58.4%和9.9%，變化趨勢發生反轉的為31.7%，其中未來退化的為27.5%。不同土地覆蓋類型，林地、耕地和居民地的H>0.5，未來變化趨勢繼續的可能性強，即林地、耕地將持續改善，居民地將持續退化；草地和灌木林的H<0.5，表明未來變化趨勢可能由改善轉變為退化。

(4)年NDVI值與氣溫和降水的相關程度均值分別是0.26和0.21，大部分地區表現為正相關。顯著相關面積占比分別為14.24%和8.65%。總體上，氣溫對植被的影響大于降水。氣溫和降水的植被滯后響應時間的均值分別是1.9月和1.5月。月尺度上植被對降水的響應更敏感。滯后期在空間上有著明顯的地域差異，西南部大于東北部。相對其他植被類型，森林植被受氣候變化的影響更小。