京津冀地區植被物候時空變化及其對城市化的響應

張聰聰,孟 丹,*,李小娟

1 首都師范大學資源環境與旅游學院,北京 100048 2 水資源安全北京實驗室,北京 100048 3 北京市城市環境過程與數字模擬國家重點實驗室培育基地,北京 100048 4 資源環境與地理信息系統北京市重點實驗室,北京 100048

物候學是研究自然界植物、動物和環境條件的周期性變化之間相互關系的科學[1]。大多數植物的生長周期是與溫度、降水和光照的季節性變化緊密相聯的。植被物候是檢測氣候變化對植被影響的一個主要指標。城市地區的物候變化會影響許多生態過程,比如凈初級生產[2]、花期變化[3]、群落演替等,也會對人類健康產生巨大影響[4]。

目前已有大量研究聚焦于植被物候與氣候變化[5]、城市化進程之間的關系。氣候變量(如溫度、降水和日照等)[6—7]在調節物候的變化中起主導作用[8—9]。在控制了氣候因素的影響后,生長季始期(SOG)的提前和生長季結束期(EOG)的推遲與城市化的幅度(即不透水面積的增加)顯著相關,距城區10km范圍內,城市化對物候有明顯影響[10]。城市化的幅度,可以補償負效應(延遲的SOG或提前的EOG)并放大氣候變化對大多數氣候區(干燥氣候除外)物候變化的正效應(提前的SOG或延遲的EOG)[11]。東北地區植被春季物候可能主要受溫度影響,而秋季物候很可能主要受降水控制[12]。全球變暖使植被物候呈現植物開始生長的日期提前,結束的日期推遲的傾向[13],城市化通過地表變暖,加劇了氣候變化對植被物候的影響[14],隨著熱島強度等級的提高,SOG提前,EOG推遲,生長季長度(LOG)延長[15]。植被物候和平均氣溫相關性并不顯著,但 EOG和 LOG受氣溫年平均日較差影響顯著,降水主要影響SOG和LOG[16]。

與全球氣候背景相比,城市誘發的小氣候變化對城市及周邊地區植被生長的影響可能更大[17—18]。在長三角地區植被物候沿城區-郊區-農村方向呈現明顯的梯度變化,長三角地區的城市化使城區植被始綠期提前、終綠期推后、生長季節加長[19—20]。城市引起的氣溫升高令冬小麥的返青期提前,提前的程度與城市規模呈正相關[21]。城市化對植被物候的影響與該地區城市擴張類型存在相關性[22]。城市化效應隨著緯度的增加而增加,總體上遵循城市熱島效應的模式[23]。北方城市SOG和EOG的溫度敏感性高于南方城市[24]。

近年來,隨著城市的發展,改變和破壞了原有的自然環境,城市熱島效應加重,而城市化導致的城市小氣候變化及氣候變暖都會影響植被物候,區分二者的影響,將有利于深入了解植被物候與城市化的關系。以往的研究常常是將研究區范圍內所有植被類型的平均物候作為研究對象,但不同植被類型的物候會存在差異。因此,本研究將京津冀地區耕地、林地、草地作為研究對象,擬通過分析不同植被類型在新老城區、城鄉過渡帶和農村物候的差異,分析2001—2020年間京津冀地區植被物候的時空變化特征及其對城市化的響應,加強植被物候響應機理的研究。

1 研究區與數據源

1.1 研究區概況

京津冀地區地處東經113°27′—119°50′,北緯36°05′—42°40′之間,橫跨華北、東北兩大地區,是我國人口最密集、經濟最發達、城市化水平最高的地區之一。本文選取北京、天津兩個直轄市和河北省的保定、廊坊、唐山、石家莊、邯鄲、秦皇島、張家口、承德、滄州、邢臺、衡水 11個地級市,共13個城市為研究對象。

圖1 研究區2020年土地覆蓋圖Fig.1 Land cover of the study area in 2020

京津冀地區地勢西北高、東南低,由西北向東南傾斜。西北部為山區、丘陵和高原,中部和東南部為廣闊的平原。本區四季分明,夏季炎熱多雨,冬季寒冷干燥,屬華北平原暖溫帶大陸性濕潤、半濕潤氣候。植被類型主要為林地、草地、耕地和灌叢,草地多分布在壩上高原地區,林地主要分布在燕山和太行山山區,灌叢主要分布在北部燕山地區,農田多分布在華北平原地區。京津冀地區糧食作物類型以小麥和玉米為主,兼有谷子、高粱和大豆的種植,除河北省張家口和承德地區外,其它地區均有種植,種植區主要集中在平原,在平原向山地過渡的丘陵地帶也有種植[25]。研究區總面積為21.85萬km2,根據中國統計年鑒,研究區2019年的城市面積為2.54萬km2,耕地、林地、草地面積分別為6.46萬km2、1.98萬km2、7.54萬km2。研究區2020年土地覆蓋如圖1所示。

1.2 數據來源

本文用到的研究數據包括MOD13Q1、土地利用數據、城市邊界數據、物候站點數據、數字高程模型(DEM)數據、氣溫數據等,詳見表1。

表1 數據來源及用途Table 1 Data source and application

本文采用2001年、2005年、2010年、2015年、2020年的MOD13Q1的NDVI數據進行物候期的提取,時間分辨率為16d,共115期數據,空間分辨率為250m。MODIS 產品數據具有良好的時間連續性、較高的空間分辨率等優點,被廣泛應用于植被生長監測、土地覆被檢測、植被物候變化研究。在Google earth engine(GEE)導入京津冀矢量邊界,調用NDVI數據,坐標系設置為EPSG:4326 (WGS84),批量導出下載。

本文采用2000年和2020年的土地利用數據,該數據來自GlobeLand 30數據集,GlobeLand 30的空間分辨率達到30m,是世界上第一套高空間分辨率的全球地表覆蓋產品。GlobeLand30數據共包括10個一級類型,分別是:耕地、林地、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久積雪。本文選取耕地、林地和草地3種植被覆蓋區,并且在2000—2020年間植被類型未發生變化的區域用于城鄉植被物候時空變化分析。

圖2 3種植被覆蓋類型與城鄉梯度帶空間分布疊加圖 Fig.2 Overlay of three vegetation types and spatial distribution of urban-rural gradients

城市的邊界通過宮鵬研究組發布的全球城市邊界確定[26]。全球城市邊界(GUB)數據集基于已開發的全球高分辨率(30m)人造不透水面制圖產品(GAIA)提取。GUB數據集采用全球一致的邊界定義和繪制方法,通過算法能自動地根據不透水面的分布進行劃定。通過對比人工解譯的結果,GUB數據集能夠很好地捕獲到城鄉邊緣地區的輪廓特征。選取2000年和2018年的城市邊界,以2000年的城區范圍作為老城區,2018年的城區范圍與2000年相比變化的部分作為新城區,在新城區外圍以0—5km、5—10km、10—15km、15—20km、20—25km建緩沖區,0—20km作為城鄉過渡帶,20—25km設定為農村地區。

3種植被覆蓋類型與城鄉梯度帶空間分布如圖2所示。

本文采用90m分辨率的DEM數據,該數據來源于地理空間數據云。為了排除高程對物候產生的影響[27—28],本文統計了各城市城區DEM的平均值,分別篩選了與各城區高程差在50m內的區域。

本文選取了來源于國家生態科學數據中心的北京和欒城的物候站點數據,用于遙感數據提取物候期時確定動態閾值。

本文采用氣溫數據來自中國氣象數據網的“中國地面氣溫日值0.5°×0.5°格點數據集(V2.0)”,空間分辨率0.5°,通過ArcGIS合成為春季平均氣溫(3—5月)和秋季平均氣溫(9—11月)。

2 研究方法

2.1 動態閾值法提取植被關鍵物候期指標

圖3 動態閾值法示意圖(以林地閾值為例) Fig.3 Schematic diagram of dynamic threshold method (take forestland threshold as an example)SOG:生長季始期 Start of Growing Season；EOG:生長季結束期 End of Growing Season；LOG:生長季長度 Length of Growing Season;NDVImax:歸一化植被指數的最大值 Maximum value of Normalized Difference Vegetation Index；NDVImin:歸一化植被指數的最小值 Minimum value of Normalized Difference Vegetation Index

采用動態振幅閾值法提取SOG、EOG、LOG3個重要的物候參數,以MOD13Q1的NDVI遙感數據為主、輔以實地調查及站點物候數據進行驗證,確定物候參數提取的最佳閾值。動態閾值法示意圖如圖3所示,在像元尺度上采用Savitzky-Golay濾波重建平滑的NDVI時間序列,在動態閾值法中,將NDVI擬合曲線的左右兩個最低值(NDVIMIN)距峰值(NDVIMAX)一定百分比(n)處對應的時間作為物候關鍵期。在擬合曲線上升階段,當NDVI到達設定百分比n所對應的NDVI值時,該點對應的時間即為生長季開始的時間(SOG)；在擬合曲線下降階段,當NDVI到達設定比例所對應的NDVI值時,該點對應的時間即為生長季結束的時間(EOG)；生長季長度(LOG)則為生長季結束時間減去生長季開始時間。

2.2 城市化對植被物候的影響

使用距離城市區域的范圍將研究區依次劃分為老城區、新城區、城鄉過渡帶(新城區邊緣外0—20km)和農村(新城區邊緣外20—25km),然后分析這些區域物候特點以期了解不同城市化水平的物候響應差異。為了探索植被物候隨城市化梯度的變化,將城鄉過渡帶進一步劃分為從新城區邊緣延伸的4個緩沖區(0—5、5—10、10—15、15—20km)。物候對城市化的響應定義為受城市化影響的地區(即城區和城鄉過渡帶)與農村地區之間的物候差異。因此,物候差異的定義如下:

ΔP=P城-P村

(1)

式中,△P為新老城區和城鄉過渡帶各緩沖區與農村物候的差異,P城為受城市化影響的地區(即老城區、新城區和城鄉過渡帶)的物候參數,P村為農村的物候參數,物候參數包括SOG、EOG、LOG。

2.3 Theil-Sen趨勢計算和Mann-Kendall檢驗(TS-MK) 趨勢分析

本研究選擇TS-MK趨勢檢驗分析2001—2020年物候的變化趨勢。TS-MK趨勢分析法包括Theil-Sen趨勢計算與Mann-Kendall趨勢檢驗兩部分,前者只能計算序列的斜率值,無法進行顯著性檢驗分析,而后者則是一種趨勢顯著性檢驗的非參數統計方法。結合二者的TS-MK趨勢檢驗法是一種時間序列趨勢分析的優良方法,近年來被廣泛應用于氣候與水文等變化趨勢研究中。

Theil-Sen趨勢值β的計算公式(2)如下:

(2)

式中,xi和xj為時間序列數據,β>0表示時間序列呈現上升的趨勢；β<0表示時間序列呈現下降的趨勢。

Mann-Kendall 趨勢檢驗計算過程如下:

計算統計量S:

(3)

式中,n為時間序列長度,sgn(xj-xi)為符號函數,計算方法如下:

(4)

式中,n為時間序列長度,當n≤10時,通過S判斷顯著性[29],本文中n=5,本文取顯著性水平α=0.05,|S|≥8,S為正表示變化趨勢增加,S為負代表變化趨勢減少。

圖4 北京和欒城物候觀測站點的物候參數箱形圖(綠色圖形代表SOG,橙色圖形代表EOG)Fig.4 Box plots of phenological parameters of Beijing and Luancheng phenological observation stations (green figure represents SOG, yellow figure represents EOG)SOG: 生長季始期Start of growing season;EOG: 生長期結束期End of growing season

3 結果與分析

3.1 植被關鍵物候期的空間分布特征

本文利用S-G濾波擬合植被生長曲線,使用動態閾值法提取了京津冀地區的物候參數。動態閾值法提取物候參數的關鍵步驟是確定閾值。北京和欒城物候觀測站點的物候參數箱型圖(圖4)展示了各植被類型的物候范圍,其中北京物候觀測站記錄了草地和林地的物候期,欒城站記錄了小麥和玉米的物候期。北京物候觀測站記錄有白樺、蒿柳、華北落葉松等32種木本植物,龍芽草、歪頭菜、銀背風毛菊等27種草本植物,欒城站記錄了石麥12 、科農199、科農1066等11個品種的小麥,掖單20 、蠡玉16 、先玉335 等17個品種的玉米的物候參數。通過所有木本植物確定林地SOG范圍(第92—149天)和EOG的范圍(第213—299天)；通過所有草本植物的物候參數確定草地SOG范圍(第90—132天)和EOG的范圍(第236—300天)；該區域農作物主要為冬小麥、夏玉米輪作,通過所有小麥的物候參數確定耕地SOG的范圍(第55—73天),通過所有玉米的物候參數確定耕地EOG的范圍(第260—272天)。根據站點數據記錄的物候期范圍,確定了耕地SOG和EOG的閾值參數分別為0.2和0.5；林地SOG和EOG的閾值參數分別為0.2和0.4；草地SOG和EOG的閾值參數分別為0.15和0.45。

2001—2020年五期研究區植被SOG、EOG、LOG的空間分布格局均值和耕地、林地和草地3種地表覆蓋類型物候參數像元統計分布直方圖結果如圖5所示。

京津冀的SOG呈現西北晚、東南早的空間分布情況。整體來看,SOG偏早的區域主要集中在植被類型為耕地的區域,但張家口地區的耕地SOG要明顯晚于南部地區,這與京津冀西北高、東南低的地勢有一定關系,張家口海拔高,隨著海拔的升高,溫度會隨之降低,而溫度是影響物候的一個重要因素,因此出現了耕地SOG差異大的情況。耕地區域由于種植作物的多樣性,且各作物生長期不一致而顯示出了較大的SOG范圍(標準差為28d),并出現的雙波峰現象。林地和草地的SOG相對集中(標準差分別為10d、12d)。從圖5中標記的平均值來看,林地和草地SOG平均值分別為第99天和第102天,皆在站點數據記錄的SOG范圍內；耕地SOG選取閾值時是以研究區NDVI擬合曲線最早上升階段計算,對應冬小麥的返青期,但耕地區域存在其他作物的SOG晚于小麥的情況,因此在對SOG進行像元統計時,會出現平均值為第105天,晚于站點數據的情況。

2001—2020年研究區EOG的分布情況均值及耕地、林地和草地3種地表覆蓋類型EOG的像元統計結果,京津冀EOG分布呈現中部和西南部偏晚,東南部偏早的情況。其中林地EOG偏晚,耕地EOG偏早。耕地、林地和草地的平均EOG分別為第272天、第287天和第279天,均在物候觀測站點數據的EOG范圍內。3種植被類型的EOG都是單波峰的情況,說明在生長季結束時各物種的EOG較為集中。

2001—2020年研究區LOG的分布情況均值及耕地、林地和草地3種地表覆蓋類型LOG的像元統計結果,整體呈現城市周邊LOG偏長,隨著與城市距離的增加,LOG逐漸變短的情況。LOG較短的區域位于張家口、秦皇島、唐山、天津和廊坊的耕地區域,與劉金龍等的研究一致[22]。

圖5 關鍵物候參數(SOG、EOG和LOG)多年均值空間分布圖和像元統計分布直方圖Fig.5 The spatial distribution map and pixel statistical distribution histogram of multi-year mean value for key phenological parameters (SOG, EOG and LOG)

3.2 植被關鍵物候期的時間變化趨勢分析

為了識別物候特征參數隨時間變化特征,本研究對2001—2020年間SOG、EOG和LOG在像元尺度的時間變化趨勢及其顯著性進行制圖,見圖6。由趨勢分布圖可知,京津冀大部分地區的SOG以提前為主,SOG提前的區域面積占比為78.62%(其中的18.09%通過α=0.05顯著性檢驗),提前趨勢值主要集中在-1-0 d/a(占研究區總面積的36.70%)；EOG以推遲為主,EOG推遲的區域面積占比為67.29%(其中的14.89%通過α=0.05顯著性檢驗),推遲的趨勢值主要集中在0—1d/a(占研究區總面積53.95%)；LOG以延長為主,LOG延長的區域面積占比為78.21%(其中的26.08%通過α=0.05顯著性檢驗),延長的趨勢值主要集中在0—2d/a(占研究區總面積54.75%)。在通過α=0.05顯著性檢驗的物候變化區域中,87.31%的區域SOG提前,84.56%的區域EOG推遲,92.20%的區域LOG延長。

將物候變化趨勢空間分布圖與植被類型數據進行疊加分析,顯示在京津冀中西部地區,有SOG推遲的現象,且推遲的大部分是耕地,小部分是林地和草地；而EOG提前的區域位于京津冀西北部和南部地區,提前的大部分是耕地,小部分是林地和草地。作物物候期的變化是由氣候變化、品種更替、栽培管理措施演變共同作用的綜合結果[30],所以部分耕地可能會出現SOG推遲或EOG提前的情況。

圖6 2001—2020年關鍵物候參數(SOG、EOG和LOG)的變化趨勢空間分布圖Fig.6 The spatial distribution map of the change trend of key phenological parameters(SOG, EOG and LOG) from 2001 to 2020LOG: 生長季長度Length of growing season

3.3 城市化對植被物候的影響分析

3.3.1城鄉梯度物候差異的空間分布特征分析

統計2001—2020年老城區、新城區、城鄉過渡帶(新城區外圍0—5km、5—10km、10—15km、15—20km)與農村(新城區外圍20—25km)物候參數的差值均值(見圖7),對京津冀地區耕地、林地和草地在城鄉梯度下的物候差異進行分析。由圖7可知,不同的植被類型的物候參數在城鄉梯度上存在差異。整體而言耕地、林地、草地3種植被類型新老城區的物候與農村相比都存在SOG提前,EOG推遲的情況。

圖7 城鄉梯度下耕地、林地及草地的物候差異Fig.7 Phenological differences of cropland, forestland and grassland along the urban-rural gradients

3種植被類型在城鄉過渡帶的變化存在差異,耕地的SOG在城鄉過渡帶出現了推遲的情況,EOG在城鄉過渡帶范圍內出現了提前的情況,這種情況可能是由于耕地受人為影響較大,作物物候變化的驅動因子主要是氣候變化和農業管理措施變化(品種變化、作物播種期變化等)兩大類影響因子[31],調整農業管理措施,會在一定程度上影響作物的物候期。

隨著距離城區的增加,林地表現出較為明顯的梯度特征。城鄉過渡帶的林地SOG與農村相比是提前的,總體而言隨著距離城市越近,SOG提前的天數越大。郊區林地EOG與農村相比是推遲的,在城鄉過渡帶上EOG推遲的天數有所波動,總體而言距離城市越近,EOG推遲的天數越大,說明EOG受城市化影響明顯。

與農村相比,城區和城鄉過渡帶的草地整體呈現SOG提前,EOG推遲的情況,但新城區SOG與農村的差異要小于0—10km范圍內與農村的差異,這種情況可能與物種差異有關,城市的草本植物多為觀賞性植物,受人為影響較大,而城鄉過渡帶與農村的草本植物多為自然生長的優勢物種。此外,新城區作為城市化逐漸增強的一個區域,一直處于一個不斷建設的過程中,也會對植被的生長造成影響。

3.3.2城鄉梯度物候差異的時間變化特征分析

統計2001—2020年老城區、新城區、城鄉過渡帶與農村各個區域物候參數自身的年際變化,以及新老城區、城鄉過渡帶與農村物候參數差值的年際變化,對京津冀地區耕地、林地和草地在城鄉梯度下的物候差異的年際變化趨勢進行分析。

為了分析城市化對物候的影響,選取了新老城區物候及完全不受城市化影響的農村進行對比分析。新老城市、農村的耕地、林地、草地3種地表覆蓋類型物候參數在2001—2020年的均值變化如圖8—10所示,關鍵物候期的整體趨勢與前人研究一致[32—33]；城鄉梯度物候差異的年際變化趨勢見統計表2—4。

SOG的城鄉梯度差異隨時間變化如圖8和表2所示,雖然耕地在2000—2010年間SOG呈現推遲,整體來看SOG呈現提前的趨勢,大部分年份城區內耕地、林地和草地的SOG要早于農村,其中林地的SOG變化最大,以-1.21d/a(P<0.01)的速率提前。除林地15—20km的△SOG為負,其余區域△SOG變化趨勢整體為正,結合△SOG城鄉梯度的空間差異,說明大部分地區城鄉物候差異逐漸縮小。這種情況可能與城市化范圍逐漸擴大有關,隨著經濟的發展,老城區的城市化水平逐漸增強,新城區的城市化范圍逐漸擴大,城鄉過渡帶受到的城市化影響也會逐年增加,因此會促進SOG提前。但通過表2可以看出耕地的SOG在5km外的區域提前趨勢要大于5km內的區域,而除老城區的林地和草地以外,新城區15km外的區域SOG的提前趨勢大于新城區外0—15km的區域,這表明在城市化與氣候變暖的雙重影響下,可能會造成對SOG提前的抑制,導致物候的城鄉差異出現縮小的情況。

圖8 2001—2020年京津冀地區城區及農村地區SOG年際變化Fig.8 Interannual changes of SOG in urban and rural areas in the BTH region from 2001 to 2020

表2 2001—2020年京津冀地區SOG城鄉梯度物候差異的年際變化趨勢統計表/(d/a)Table 2 Statistical table of interannual variation trends of SOG differences in the BTH urban-rural gradients from 2001 to 2020

圖9 2001—2020年京津冀地區城區及農村地區EOG年際變化Fig.9 Interannual changes of EOG in urban and rural areas in the BTH region from 2001 to 2020

如圖9和表3所示,EOG整體呈現推遲的趨勢。城區內耕地、林地和草地的EOG要晚于農村,老城區林地的EOG變化最大,以0.97d/a(P<0.05)的速率推遲。△EOG變化趨勢大部分為負,結合△EOG城鄉梯度的空間差異,說明大部分區域的EOG城鄉差異在縮小。但是耕地的△EOG在新城區呈現增加的狀態,草地在新城區及0—5km范圍內△EOG呈現增加的狀態,林地則在新老城區及15—20km范圍內呈現增加的狀態,3種植被覆蓋類型出現△EOG增加狀態的區域并不完全相同,說明不同的植被類型在不同區域的EOG變化對城市化的響應并不一致。

表3 2001—2020年京津冀地區EOG城鄉物候差異的年際變化趨勢統計表/(d/a)Table 3 Statistical table of interannual variation trends of EOG differences in the BTH urban-rural gradients from 2001 to 2020

如圖10和表4所示,LOG整體呈現延長的趨勢。城區內耕地、林地和草地的LOG要長于農村,林地的LOG變化最為明顯,新城區外15—20km的林地以2.27d/a(P<0.01)的速率延長,老城區林地以2.18d/a(P<0.01)的速率延長。由表2—4可知,受SOG提前和EOG推遲的影響,耕地、林地、草地的LOG都呈現延長的趨勢；除老城區林地與新城區外15—20km林地的△LOG分別以0.08d/a和0.17d/a的趨勢增加外,其余區域的林地以及全部區域的耕地和草地的△LOG都呈現縮小的態勢,說明城郊植被的生長季長度差異在逐年縮小,此結果與劉金龍等人對北京周邊緩沖區LOG的變化研究結果一致[22]。

圖10 2001—2020年京津冀地區城區及農村地區LOG年際變化Fig.10 Interannual changes of LOG in urban and rural areas in the BTH region from 2001 to 2020

表4 2001—2020年京津冀地區LOG城鄉物候差異的年際變化趨勢統計表/(d/a)Table 4 Statistical table of interannual variation trends of LOG differences in the BTH urban-rural gradients from 2001 to 2020

3.3.3城鄉梯度下氣溫與植被物候的響應關系

圖11 城鄉梯度下的氣溫變化情況Fig.11 Temperature variation along urban-rural gradients

統計新老城區、城鄉過渡帶和農村2001、2005、2010、2015、2020年春季(3—5月)和秋季(9—11月)的平均氣溫,如圖11所示。可以發現隨著距新老城區的距離的增加,氣溫逐漸下降。

為了進一步研究城鄉溫度差異對物候的影響,本研究對城鄉梯度下的溫度差異和城鄉物候差異△SOG、△EOG進行相關分析(結果如圖12所示),探討城鄉梯度下植被物候與溫度的關系,由于耕地受人為因素影響較多,所以僅對林地和草地的物候參數進行分析。由圖12可知,城鄉梯度下春季的溫度差值與△SOG的相關性為負,城鄉溫度差異每增加1℃,林地的城鄉物候差異擴大9.44d(P<0.05),草地的城鄉物候差異擴大10.66d(P<0.01)；城鄉梯度下秋季的溫度差值與△EOG的相關性為正,城鄉溫度差異每增加1℃,林地的城鄉物候差異擴大13.03d(P<0.05),草地的城鄉物候差異擴大7.15d(P<0.01)。由此可知,城鄉溫度差異越大,SOG提前的幅度越大,EOG推遲的幅度也越大。

圖12 城鄉梯度下植被物候與溫度的響應關系Fig.12 Response of vegetation phenology to temperature along urban-rural gradients△SOG:SOG在城鄉梯度下的差異 Difference of SOG along urban-rural gradients；△EOG:EOG在城鄉梯度下的差異 Difference of EOG along urban-rural gradients

4 結論與討論

4.1 討論

本研究綜合利用土地利用數據、城市邊界數據、DEM數據等,研究區各市劃分為老城區、新城區、緩沖區梯度帶和農村,初步建立城鄉梯度；篩選了高程差在50m內的區域,力圖剔除高程對物候產生不確定性的影響；分別分析了京津冀地區耕地、林地、草地3種不同植被類型的物候對城市化的響應。但是植被物候的影響因素眾多,除了城鄉梯度之外如植被物種差異、水文狀況、CO2濃度等都可能會影響植被物候。農作物的生長更易受到作物類型、人工播種和灌溉等因素的影響,因此會導致提取的物候值與真實值存在偏差,但從前人研究所得變化趨勢來看,溫度和降水的變化會對農作物的生長產生影響[34—35],因此在趨勢分析中并未剔除耕地像元。京津冀農作物雖以冬小麥、夏玉米輪作為主,但是也有種植一季糧的區域,并且種植作物類型多樣,包括棉花、谷物等,而本文并未對作物種類及種植結構進行詳細分類,因此耕地SOG的分布較為分散且會出現兩個波峰的情況。在后續的研究中,應當全面考慮物候的影響因子,對耕地物候也應劃分作物類型及種植結構,或針對京津冀主要的農作物玉米和小麥進行分析。京津冀地區地勢西北高、東南低,受自然環境影響京津冀南部和北部的植物物種也會有所不同。此外各城市規模、城市發展水平和人口密度等條件也存在差異,這些情況都會造成各市之間的物候差異,因此,為了更深入的了解植被物候對城市化的響應機制,應對京津冀各市進行更詳細的劃分,從而得到不同的城市化環境下植被物候的變化情況。

4.2 結論

本文利用MOD13Q1中的NDVI數據,參照北京、欒城物候觀測站點數據,使用動態閾值法提取了京津冀地區2001—2020年的植被物候參數,并分別對耕地、林地、草地的物候參數的時空變化及其對城市化的響應進行了分析,得到以下主要結論:

(1)由于京津冀地區耕地作物種植差異較大使得SOG分布范圍較大,而林地和草地的SOG相對集中,3種植被的EOG的分布均較為集中,耕地、林地和草地SOG平均值分別為第105天、第99天、第102天,EOG平均值分別為第272天、第287天和第279天,LOG平均值分別為第171天、第188天和第178天。從空間分布來看,京津冀的SOG呈現西北晚、東南早的分布情況,EOG分布呈現中部和西南部偏晚,東南部偏早的情況,LOG則在城區周邊較長,隨著距城區越遠,LOG逐漸縮短。

(2)為了識別物候特征參數隨時間變化特征,本研究對2001—2020年間SOG、EOG和LOG在像元尺度的時間變化趨勢及其顯著性進行制圖,在通過α=0.05顯著性檢驗的物候變化區域中,87.31%的地區的SOG提前,84.56%的地區EOG推遲,92.20%的區域LOG延長。

(3)城鄉梯度物候差異的空間分布特征結果表明林地新老城區與農村的物候差異幅度要明顯大于城鄉過渡帶與農村的差異,草地新老城區的EOG和老城區的SOG與農村的物候差異幅度要明顯大于城鄉過渡帶與農村的差異。城鄉梯度物候差異的時間變化特征結果顯示新老城區內耕地、林地和草地大部分年份的SOG要早于農村,LOG要長于農村,EOG要晚于農村。隨著時間的推移,京津冀地區的耕地、林地、草地呈現SOG提前、EOG推遲、LOG延長的趨勢；從城鄉物候差異的年際變化來看,△SOG、△EOG和△LOG的城鄉差異在逐年縮小。

(4)隨著距新老城區的距離的增加,氣溫逐漸下降。城鄉梯度下的春季溫度差異與城鄉物候差異△SOG呈負相關,城鄉梯度下的秋季溫度差異與△EOG呈正相關,即城鄉溫度差異越大,SOG提前的幅度越大,EOG推遲的幅度也越大。