中國遙感干旱指數時空特征及其對氣候和地表覆蓋變化的響應

袁 沭,邢秀麗,居為民,*

1 南京大學國際地球系統科學研究所, 南京 210000 2 南京大學地理與海洋科學學院, 南京 210000

IPCC第五次評估報告指出,1980—2012年,全球平均陸地和海洋表面溫度上升了0.85℃,氣候變化和人類活動等因素將大幅增加未來極端干旱發生的可能性[1]。干旱是全球分布最廣泛、持續時間最長的自然災害,全球干旱半干旱氣候區占陸地面積的30%以上,極大限制了人類的生存空間[2]。研究表明,長期和頻發的干旱,影響了環境、經濟和人類生活,干旱不僅嚴重影響農業生產,還導致糧食短缺、人類健康惡化、貧窮、區域動蕩、人口遷移和死亡[3]。在中國,干旱對社會經濟造成了嚴重的影響。據統計,我國常年農作物受旱面積約0.20億—0.27億hm2,每年造成糧食損失達250億—300億kg[4]。

近幾十年來,學者們發展了許多基于氣象數據的干旱指數,如帕默爾干旱程度指數PDSI(Palmer Drought Severity Index)[5]、干旱偵測指數RDI(Reconnaissance Drought Index)[6]、蒸散壓力指數ESI(Evaporative Stress Index)[7]、標準化降水指數SPI(Standardized Precipitation Index)[8]、標準化降水蒸散指數SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)[9]等。但是,這些指數僅能監測氣象干旱,不能充分反應干旱對植被的影響,在氣象站點分布稀疏的地區,這些指數也難以有效監測干旱[10—11]。隨著技術的發展,基于遙感數據的干旱指數不斷發展,很好地彌補了傳統干旱指數的缺陷,可以有效監測干旱對植被的影響[11—14]。

在早期,歸一化差異植被指數NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)被廣泛應用于干旱監測[15]。由于冠層光譜同時受葉片含水量和冠層結構的影響,制約了NDVI監測干旱的能力。為此,Kogan以NDVI為基礎提出了植被狀態指數 (Vegetation Condition Index,VCI)[16—17]。國內外的許多研究證明了VCI監測干旱的能力[18—25]。由于干旱影響地表能量分配,地表溫度變化在一定程度上也可能反映干旱狀況[26—27],Kogan提出了基于地表溫度LST(Land Surface Temperature)的溫度狀態指數 (Temperature Condition Index,TCI)[28]。為了集成VCI和TCI的優勢,Kogan進一步提出了植被健康指數 (Vegetation Health Index,VHI)[29],該指數是VCI和TCI的線性組合,可以更好地監測干旱[30—31]。為了更好地利用遙感數據監測干旱特征和量化干旱影響,這3個指數通常會同時使用[32—33],已成功應用于全球多個地區的農業干旱監測、植被對干旱的敏感性評估和農作物估產等[32, 34—37]。

由于全球變化和人類活動的影響,近年來我國氣候和地表覆蓋發生了顯著變化,干旱發生的頻率和強度不斷增加,但是我國干旱變化趨勢及其對植被的影響尚不清楚。為此,本文利用MODIS遙感數據計算2003—2016年的干旱指數VHIs(VCI、TCI和VHI),揭示其時空變化特征;分析上述指數與年平均溫度、年降水量和地表覆蓋變化的相關性,評價其對氣候和地表覆蓋變化的響應。

1 研究區域與數據源

1.1 研究區域

中國位于亞洲東部,緊鄰太平洋西岸,氣候和地形復雜多變[38],地勢西高東低且呈階梯狀分布,高原與山地是主要的地形地貌,約占國土面積的60%。地形的復雜多變導致了氣候的豐富多樣,中國有6個氣候帶,其中溫帶與亞熱帶地區就占據了全國的71%,中國東部地區多為季風氣候,雨熱同期,冬季的大陸性季風寒冷干燥,夏季的海洋季風濕熱多雨,青藏高原海拔高,形成了獨特的高山氣候,位于內陸的西北部地區,多為干旱氣候。本文的研究區域包括了中國大陸、臺灣島和海南島(圖1)。為了比較不同氣候帶干旱特征對氣候因子和地表覆蓋變化的響應情況,將研究區分為北溫帶、中溫帶、南溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶、南亞熱帶、北熱帶、中熱帶和高原氣候區9個氣候帶。氣候帶劃分如圖1所示。

圖1 中國各氣候帶區域及氣象站點位置 Fig.1 Locations of climatic zones and meteorological stations in China

1.2 數據來源及處理

研究使用的數據包括:(1)氣象數據、(2)氣候帶數據、(3)基于MODIS 地表溫度(LST)數據生成的逐日平均LST、(4)MODIS NDVI、(5)馬里蘭大學生成的裸土、低矮植被和樹木覆蓋度數據、(6)標準化降水蒸散指數(SPEI)數據和(7)土壤濕度(SM)遙感數據。這些數據的相關參數如表1所示。氣象數據(氣溫、降水)由氣象站點(圖1)觀測數據插值生成;氣候帶數據來自于中國科學院資源環境科學與數據中心,下載地址為https://www.resdc.cn;SPEI數據來源于東安格利亞大學氣候研究中心,下載地址為https://spei.csic.es/database.html;SM遙感數據來自于歐空局“氣候變化倡議”項目(ESA CCI)提供的全球土壤濕度被動微波融合數據集,下載地址為https://esa-soilmoisture-cci.org/data。

表1 使用數據的描述

利用MODIS官網提供的MRT軟件以及ArcGIS軟件等,對上述數據進行了拼接、重投影和裁剪等預處理,為與植被覆蓋度數據的空間分辨率一致,將上述數據的空間分辨率統一至0.05°。月度數據取平均得到年度數據,年度數據取平均得到整個時期的均值。

2 研究方法

2.1 基于遙感數據的干旱指數

使用的基于遙感數據的干旱指數(VCI、TCI和VHI)等級劃分如表2所示。TCI、VCI和VHI的具體計算方法如下:

表2 干旱指數等級的劃分[47—48]

(1)

(2)

VHI=α×VCI+(1-α)×TCI

(3)

式中,i、j和k分別表示第i個像元、第j個月份和第k個年份;max和min分別表示對應像元的多年最大值和最小值;α表示權重因子,在實際應用中一般將其固定為0.5[46]。

3個月(SPEI3)和6個月的SPEI(SPEI6)是有效的氣象干旱指數[9],SMCI能夠有效地指示土壤水分不足而導致的干旱[46]。采用逐月的3個月和 6個月時間尺度SPEI以及SM遙感數據計算的土壤濕度狀態指數(SMCI)評價上述3個干旱指數監測干旱的能力。其中SMCI計算為:

(4)

式中,SMijk為第i個像元、第j個月份和第k個年份的土壤濕度;SMijmax和SMijmin分別為i個像元、第j個月份土壤濕度的多年最大值和最小值。

2.2 干旱頻率

根據表2和以下公式,計算了14a區域內發生中度及以上干旱發生的頻率。

(5)

式中,f為干旱頻率,m為發生中度及以上干旱的月數,n為2003—2016年的總月數(n=168)。

2.3 變化趨勢分析

利用普通最小二乘回歸(OLS)和F統計量確定干旱指數變化趨勢:

(6)

式中,n表示年份總數(n=14)。DIi代表第i年的干旱指數平均值,SLOPE>0表示增加趨勢;反之,SLOPE<0表示降低趨勢。

2.4 計算干旱指數對溫度和降水變化的響應

利用年干旱指數與溫度和降水之間的偏相關系數表示干旱指數對氣候變化的響應。偏相關分析通常用于分析在剔除其他因素的影響后,兩個變量之間的關系[49]。利用下式計算干旱指數與年平均溫度和年降水量之間的偏相關系數:

(7)

式中,RXY,Z為控制Z條件下X與Y之間的偏相關系數,rij為i與j的相關系數。RXY,Z>0,表示在Z不變條件下,Y隨X的增大而增大,反之亦然。

如干旱指數與溫度/降水量之間的偏相關系數大于0,表示溫度/降水量上升導致干旱指數增大、干旱減輕;干旱指數與溫度/降水量之間的偏相關系數小于0,表示溫度/降水量上升導致干旱指數降低、干旱加重。

2.5 計算干旱對地表覆蓋變化的響應

為了分析干旱指數對地表覆蓋變化的響應,將生成的SLOPE圖與地表覆蓋變化率(裸土、低矮植被和樹木覆蓋度變化率)圖疊加,計算9×9移動窗口內共81個格點SLOPE分別與裸土覆蓋度變化率、低矮植被覆蓋度變化率和樹木覆蓋度變化率的相關系數,分析干旱指數對地表覆蓋變化的響應。相關系數大于零表示覆蓋度的上升導致干旱指數增大。

3 研究結果與分析

3.1 干旱指數時空變化特征

3.1.1干旱頻率空間分布

利用月干旱指數計算的月干旱發生頻率分布如圖2所示。利用TCI、VCI和VHI計算的研究區內月干旱發生頻率的平均值分別是27%、28%和19%,表明14年中有20%—30%的月份發生了中度及以上干旱。基于TCI的結果表明,5.4%的區域干旱發生頻率低于20%,主要位于高原氣候區和中溫帶的東北部;67.4%的區域干旱發生頻率介于20%—30%之間;在27.2%的區域干旱頻率高于30%,主要分布在中溫帶中部、南溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶等部分地區,干旱發生頻率高于50%的區域分布不足1%;基于VCI的結果表明,65.7%的區域干旱頻率低于30%;28.0%的區域干旱頻率介于30%—40%,主要位于我國中溫帶和南溫帶的大部分地區;干旱頻率高于40%的區域占6.3%,分布在中溫帶的中部和西北部以及南溫帶的部分地區。基于VHI的計算的干旱發生頻率低于TCI和VCI,在74.4%的區域干旱頻率低于20%;在24.4%的區域干旱發生頻率介于20%—30%之間,分布于中溫帶中部、南溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶和南亞熱帶等部分地區;干旱頻率高于30%的區域僅占1.2%,位于中溫帶中部及其西北部。

圖2 根據2003—2016年TCI、VCI和VHI確定的月干旱頻率分布Fig.2 Frequency of monthly drought determined according to TCI, VCI and VHI from 2003 to 2016TCI:溫度狀態指數 Temperature condition index; VCI:植被狀態指數 Vegetation condition index; VHI:植被健康指數 Vegetation health index

3.1.2干旱指數變化趨勢

利用方程6逐像元診斷干旱指數年平均值的時間變化特征。根據計算的斜率(SLOPE)和顯著水平,將干旱指數的變化趨勢分為以下七類:(1)極顯著下降(SLOPE<0,P≤0.01),(2)中度顯著下降(SLOPE <0,0.010.1),(5)輕度顯著上升(SLOPE>,0.050,0.010,P≤0.01)[50]。TCI的趨勢表明(圖3),13.8%的區域TCI顯著下降,中度顯著下降區域為5.6%,輕度顯著下降區域為6.9%,顯著下降的區域主要位于中溫帶中部、南溫帶東部和高原氣候區的部分地區,表明這些地區在14年中干旱程度加劇。1.3%的區域TCI顯著上升,輕度顯著上升的區域為0.8%,顯著上升趨勢出現在中溫帶的東北部和中亞熱帶的部分地區。在北溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶等區域TCI趨勢不顯著;

圖3 2003—2016年TCI、VCI和VHI的變化趨勢分布。空值為不顯著區域Fig.3 Temporal trends of TCI, VCI and VHI from 2003 to 2016. The null values indicate insignificant temporal trends

圖3顯示在2003—2016期間,66.3%的區域顯著VCI上升,其中47.2%區域的VCI呈現極顯著上升,12.9%的區域VCI中度顯著上升。VCI顯著上升的區域主要是位于北溫帶、東部的南溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶和南亞熱帶的大部分地區,表明這些地區的干旱有所減輕;VCI僅在1.6%的區域顯著下降,呈零星分布。中溫帶東北部和高原氣候區中部等地區14年內VCI未發生顯著變化;與VCI相似,14年間VHI在41.7%的區域顯著上升(圖3),VHI極顯著上升的區域為22.6%,中度顯著上升的區域為12.3%。在3.1%的區域VHI呈顯著下降趨勢,極顯著下降區域為0.9%,中度顯著區域下降為1.1%。

3.2 干旱對氣候變化的響應

3.2.1干旱指數對溫度變化的響應

利用公式7計算了干旱指數年平均值與年平均溫度和年降水量的偏相關系數,為避免地表覆蓋變化的影響,剔除了14年內植被覆蓋變化率超過±3%的區域。干旱指數對溫度變化響應的空間分布和不同氣候區的統計結果如圖4所示。在23.4%的區域TCI對氣溫為負相關,分布在中溫帶、南溫帶、北亞熱帶和高原氣候區中部等地區,其余大部分區域不顯著。除中亞熱帶東部以外,VHI對氣溫為負相關,2.9%的區域達到了P<0.05的顯著水平,表明氣溫升高會導致該指數降低。而VCI對氣溫主要為正相關,但只有2.3%的區域達到了P<0.05的顯著水平。總體而言,在所有的氣候區,TCI和VHI對氣溫呈現出一致的顯著負相關,表明溫度升高會導致干旱加劇;然而,除中熱帶外,VCI對氣溫的變化均為正相關。

丁達一副沮喪的樣子，頭都懶得抬起來，任由臉朝下埋在地上。盡管希望渺茫，他還是忍不住問道：“鏡心羽衣，你呢？你也像壺天曉一樣，把我看透了嗎？你們智能生物都是這樣先斬后奏嗎？”

圖4 年TCI、VCI和VHI與溫度偏相關的空間分布(空白區為相關性不顯著區域)和偏相關系數統計結果Fig.4 Partial correlations of annual TCI, VCI and VHI with temperature (Areas without significant correlations are masked with white color) and statistical results of partial correlations

3.2.2干旱指數對降水變化的響應

干旱指數與年降水量的偏相關系數空間分布及不同氣候區的統計結果如圖5所示。TCI、VCI和VHI對降水響應的表現較為一致。在2.5%的區域內TCI對降水為正相關,主要分布在中溫帶東部、中亞熱帶東部和高原氣候區等地;TCI對降水的負相關主要分布在南溫帶和北亞熱帶,但比例低于0.5%。VCI和VHI對降水響應的分布相似,除南溫帶和高原氣候區部分地區對降水為負相關以外,在其他氣候區內VCI和VHI對降水為正相關,比例分別為4.6%和5.5%。總體而言,在所有的氣候區,VCI和VHI對降水變化表現出一致的正相關,降水的增多有利于促進植被生長從而緩解干旱;而在南溫帶、北亞熱帶和北熱帶,TCI對降水變化表現為負相關,除中熱帶TCI對降水變化的響應不顯著以外,其余地區為正相關。作為綜合干旱指數,VHI在不同的氣候區表現出一致的對氣溫的負相關和對降水的正相關,穩定性明顯優于TCI和VCI。

圖5 年TCI、VCI和VHI與降水偏相關的空間分布(空白區為相關性不顯著區域)和偏相關系數統計結果Fig.5 Partial correlations of annual TCI, VCI and VHI with precipitation (Areas without significant correlations are masked with white color) and statistical results of partial correlations

3.3 干旱對地表覆蓋變化的響應

3.3.1地表覆蓋變化特征

2003—2016年中國裸土、低矮植被和樹木覆蓋變化情況如圖6所示,地表覆蓋變化主要表現為裸土的減少和植被的增加。其中,64.2%的地區裸土比例下降,18.7%的地區裸土覆蓋率沒有發生變化;低矮植被覆蓋率上升和下降的區域分別占46.0%和47.0%;樹木覆蓋率在47.0%的地區升高, 在46.3%的地區沒有變化。在北溫帶、中溫帶的東北部、西北部南溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶中和南亞熱帶的大部分地區,樹木覆蓋率的增加來自于裸土與低矮植被覆蓋率的減少。在中溫帶的中部、西北部的南溫帶和高原氣候區的大部分地區,這些地區樹木覆蓋率沒有發生變化,主要反映為裸土和低矮植被之間的相互轉化,其中高原氣候區的中部、中溫帶的中部和西北部南溫帶等部分地區由裸土轉變為低矮植被,其余地區整體上表現為低矮植被向裸土的轉變。而在南溫帶的東部和北亞熱帶東部等沿海地區,受城市擴張的影響,裸土替代了植被。其余區域主要表現為樹木向裸土或低矮植被的轉變。

3.3.2干旱指數對地表覆蓋變化的響應

為研究干旱對地表覆蓋變化的響應特征,分析了不同裸土和植被覆蓋度變化范圍內三個干旱指數的變化趨勢,結果表明(圖7),總體而言,裸土覆蓋率的降低和樹木覆蓋率的增加導致干旱指數增大趨勢越明顯,干旱減輕;而裸土覆蓋率的增加和樹木覆蓋率的減少可能會導致干旱指數降低的趨勢越明顯,干旱加劇。

圖7 樹木及裸土覆蓋變化對VHIs趨勢的聯合影響Fig.7 Combined effects of tree and bare ground cover changes on VHIs trends

為探究在各氣候帶內干旱對地表覆蓋變化的響應情況,計算了干旱指數變化趨勢與裸土覆蓋度、低矮植被覆蓋度和樹木覆蓋度變化率之間的相關系數。結果如圖8所示,VCI、TCI和VHI的變化趨勢均與裸土比例變化率負相關,即裸土比例的增加/減少會導致干旱指數的降低/上升、干旱的加重/減弱。除VHI在高原氣候區與樹木覆蓋變化率負相關以外,三個干旱指數的變化趨勢與樹木覆蓋度變化率正相關,樹木覆蓋度增大會導致干旱指數上升。干旱指數對低矮植被覆蓋度變化的響應在不同氣候區存在差異,在中溫帶和南溫帶,干旱指數的變化趨勢與低矮植被覆蓋度正相關,低矮植被覆蓋的上升會導致干旱指數的增大;而在北溫帶、北亞熱帶、中亞熱帶和南亞熱帶等地區,干旱指數的變化趨勢與低矮植被覆蓋度負相關,低矮植被覆蓋的上升會導致干旱指數的降低;在高原氣候區,VCI和VHI的變化趨勢與低矮植被覆蓋度正相關。干旱指數對低矮植被覆蓋度變化的響應取決于低矮植被覆蓋度的變化是由于裸土還是樹木的轉變有關。

圖8 不同氣候帶內VHIs變化趨勢對裸土、低矮植被和樹木覆蓋度變化的響應Fig.8 Response of VHIs trends to changes of bare ground, nontree vegetation and tree cover changes in different climatic zones

4 討論

4.1 干旱指數與SPEI和SMCI的比較

圖9展示了TCI、VCI和VHI分別與SPEI3、SPEI6和SMCI年平均值的相關性。TCI與SPEI3、SPEI6和SMCI在大部分區域呈正相關,P<0.1的面積比例分別為44.0%、45.8%和21.6%;P<0.05的面積分別占34.1%、35.9%和15.0%,主要分布在北溫帶、中溫帶東北部、中亞熱帶東部和高原氣候區等部分地區。VCI與SPEI3、SPEI6和SMCI的相關性較弱,P<0.1的正相關面積比例分別為15.5%、18.0%和14.7%;P<0.05的正相關面積比例分別為10.5%、12.2%和10.0%,主要分布在亞熱帶地區。VCI與SPEI3、SPEI6和SMCI負相關達到P<0.1顯著水平的面積比例分別為5.3%、5.2%和4.9%;達到P<0.05的面積比例分別為3.1%、3.0%和3.3%,主要分布于中溫帶東北部、南溫帶和高原氣候區的部分地區。在大部分區域,VHI與SPEI3、SPEI6和SMCI正相關,達到P<0.1顯著水平的面積比例分別為40.6%、44.5%和26.6%;達到P<0.05顯著水平的面積比例分別為29.9%、34.0%和19.8%。

圖9 年干旱指數TCI、VCI、VHI與SPEI3、SPEI6、SMCI相關性的空間分布,空值為不顯著(P>0.1)區域Fig.9 Spatial distribution of correlations of annual mean TCI, VCI and VHI with SPEI3, SPEI6, and SMCI. The null values indicate insignificant correlations(P>0.1) SPEI:標準化降水蒸散指數 Standardized precipitation evapotranspiration index; SMCI:土壤濕度狀態指數 Soil moisture condition index

表3 不同指數計算的不同氣候區中度及以上月干旱發生頻率平均值/%

圖10 根據2003—2016年SPEI3、SPEI6和SMCI確定的月干旱頻率分布Fig.10 Frequency of monthly drought determined according to SPEI3, SPEI6 and SMCI from 2003 to 2016

4.2 干旱指數的變化特征

3個干旱指數的變化趨勢并不一致,VCI與VHI變化趨勢的空間分布基本相似,但與TCI存在較大的差異(圖3)。人工植樹造林改善了我國的植被覆蓋情況,表現為NDVI的顯著增大[51],從而導致全國大部分地區的VCI明顯上升。在全球變暖的背景下我國氣溫顯著增加,從而會導致地面溫度的上升和TCI的降低[51];在VCI明顯上升的地區,植被覆蓋度增大,部分抵償氣溫升高導致的地表溫度上升,氣溫和植被覆蓋度變化的共同作用使得TCI變化趨勢不明顯。VHI是VCI和TCI的平均值,在VCI明顯增大、TCI變化趨勢不明顯的地區,VHI與VCI的變化趨勢相似。相反,在TCI明顯降低、VCI變化趨勢不明顯的地區,VHI與TCI的變化趨勢相近。

VCI和VHI的變化趨勢表明,2003—2016年期間我國大部分地區的干旱有所緩解,在南亞熱帶、中亞熱帶、中溫帶中部和北亞熱帶大部分地區尤為明顯;但在南溫帶東部和高原氣候區的部分地區,干旱有所加劇。TCI指示,我國西部的部分地區在2003—2016年期間的干旱有所加劇。3個干旱指數的變化趨勢共同指示出我國南溫帶、中溫帶和高原氣候區等部分地區變得更干燥,與圖2中干旱頻率較高的區域相吻合,表明發生極端干旱的可能性和頻率相比其他區域會更高。

4.3 氣候變化對干旱指數的影響

在全球變暖的背景下,氣候變化引起的干旱可能會變得更加頻繁,這給生態環境構成了巨大威脅[52],研究表明,區域氣候變暖和水資源缺乏所引起的干旱是造成樹木死亡率明顯增加的主要原因[53—54]。溫度的升高會導致植被蒸散增加,而植被的蒸騰過程需要從土壤中獲取水分,土壤缺水會使得植物根系受損和氣孔阻力增加,導致蒸騰減少,從而減弱光合作用,由此阻礙植物生長[55]。植被對溫度的負響應關系早在上世紀就已有學者提出[56],且這種關系與植被蒸騰和土壤濕度密不可分[57—58],這與圖4中TCI和VHI對溫度變化的負相關結果相符合。然而,研究表明植被對溫度的響應存在空間異質性。在中國大部分地區,VCI與溫度的偏相關系數大于0,說明溫度升高促進了植被生長、導致VCI增大[59—60]。

降水的增加在導致地表溫度降低的同時,促使土壤水分上升,有利于植被生長[61]。圖5表明,在大部分區域3個干旱指數與降水量之間顯著正相關。但是,在南溫帶、北亞熱帶和北熱帶的部分地區,主要位于華北平原的東部地區,TCI與降水量負相關。根據TCI的計算公式可見,溫度上升、TCI下降[28],而地表溫度取決于區域植被覆蓋和地表土壤水分狀況,降水的減少經常伴隨著輻射的增加和氣溫的上升,在有灌溉或濕潤地區,植被覆蓋度反而會上升,導致地表溫度的降低。在地表溫度與降水量變化趨勢一致的地區,TCI難以有效監測干旱狀況[61—62]。

4.4 地表覆蓋變化對干旱指數的影響

氣候變化和人類活動等因素所導致的地表覆蓋變化對區域內干旱的影響巨大[63—64]。裸土轉變為植被,會導致地表反射率的降低和凈太陽輻射的升高,從而導致潛熱和顯熱的增大。且植被覆蓋的地表面相對于裸土覆蓋的地表面粗糙度更大,湍流更強,空氣和水汽混合動力阻力更小[65],蒸騰的增加會導致區域內大氣濕度的上升,從而改變當地降水和水文過程[66]。

總體而言,如圖7和8所示,在大部分區域裸土覆蓋率的降低和樹木覆蓋率的增加會導致地表溫度的降低、NDVI的上升和干旱指數的增大,這與許多研究結果一致[67—70]。研究表明,1982—2020年期間高原氣候區的大部分區域NDVI顯著上升、其東部及南部部分區域的NDVI下降[71]。本文分析發現,在高原氣候區內,樹木的覆蓋度降低、而低矮植被的覆蓋度明顯上升,大面積低矮植被的增加導致該地區NDVI顯著上升,使得樹木覆蓋度與VCI和VHI的負相關,有別于其他氣候區。

5 結論

基于氣溫、降水及多源遙感數據,采用趨勢分析和偏相關分析方法,本文研究了2003—2016年中國3個干旱指數的時空變化特征、干旱發生的頻率以及干旱指數對氣候和地表覆蓋變化的響應。主要結論如下:

2003—2016年期間,中國大部分地區的月干旱發生頻率為20%—30%,其中中溫帶中部和南溫帶部分地區的干旱頻率更高。干旱指數的變化趨勢表明,大部分區域的干旱緩解和局部的干旱加劇。干旱緩解主要分布在北溫帶、中溫帶的東北部、北亞熱帶、中亞熱帶和南亞熱帶的大部分地區。而干旱加劇的區域主要分布在南溫帶、北亞熱帶等沿海地區以及高原氣候區的部分地區。

大多數氣候區內,干旱指數對溫度的響應不一致,溫度上升會導致TCI和VHI降低(干旱加重)、VCI的上升(干旱減輕)。所以,利用這3個指數監測溫度上升導致的干旱時會得出不一致的結論。在大部分區域,3個干旱指數與降水量正相關,他們在監測降水減少導致的干旱時有較好的一致性。裸土覆蓋率降低和樹木覆蓋率上升會導致干旱指數的上升,而低矮植被覆蓋率變化的對干旱指數的影響存在空間差異,取決于低矮植被覆蓋度的變化是源于裸土還是樹木覆蓋度的變化。在利用基于遙感的干旱指數監測干旱時,要考慮地表覆蓋變化的作用。