基于長時序遙感的京津冀森林物候特征分析

張王寬，孫永華*，成星露，王一涵，王衍昭，曹許悅

(1. 首都師范大學 水資源安全北京實驗室，北京 100048；2.首都師范大學 資源環(huán)境與旅游學院，北京 100048；3.首都師范大學 城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點實驗室培育基地，北京 100048；4.教育部三維信息獲取與應用重點實驗室，北京 100048)

0 引言

植被物候包括發(fā)芽、葉片膨脹、開花、葉片變色和落葉,是指受環(huán)境因素和人類活動影響的一年生自然現(xiàn)象[1]。植被物候與植被本身的生存和繁殖密切相關(guān),對維持物種群落的生態(tài)多樣性具有關(guān)鍵作用[2]。植被物候作為氣候變化的重要指標,能夠影響陸地和大氣之間的碳和水的交換,對于指導農(nóng)事以及安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等活動具有重要意義[3]。近50年來,全球氣候變化劇烈,由于植被物候能夠有效提供關(guān)于全球氣候變化以及氣候變化引起的植被周期變化的相關(guān)信息,研究者們開始關(guān)注氣候驅(qū)動和植被物候反應之間的關(guān)系[4]。

目前,植被物候監(jiān)測方法主要分為人工監(jiān)測和遙感監(jiān)測2種。人工監(jiān)測依賴于人工野外觀察并且記錄單株植物的物候信息,雖然操作簡單但是需要耗費大量的人力和物力,同時難以實現(xiàn)大面積長期監(jiān)測,而遙感監(jiān)測能夠有效克服這些問題,并且實現(xiàn)對植被物候觀測的對象從單株植物到區(qū)域的植被生態(tài)系統(tǒng),進一步加強人們對于生物圈和大氣圈之間相互作用機制的認識,更加全面地了解全球變化和陸地生態(tài)系統(tǒng)之間的關(guān)系,有效彌補了傳統(tǒng)人工檢測的不足。目前已經(jīng)有大量學者通過遙感監(jiān)測的方式進行大范圍植被物候變化研究。如王瑩瑩等[5]利用MODIS數(shù)據(jù)提取中國溫帶地區(qū)植被物候,研究物候變化對總初級生產(chǎn)力的影響;叢楠等[6]利用歸一化差值指數(shù)反演北半球中高緯地區(qū)植被春季物候開始日期,并進一步探討植被物候變化的氣候驅(qū)動因素;鄧晨暉等[7]通過遙感數(shù)據(jù)反演秦嶺山地植被物候變化時空特征和南北差異,進一步揭示了不同類型植被在不同海拔地區(qū)物候變化規(guī)律。國外學者[8]通過遙感方式對大面積農(nóng)業(yè)區(qū)域植被物候進行反演,解釋了耕地種植物對氣候變化的響應方式。

京津冀地區(qū)是我國北方重要的經(jīng)濟中心,隨著京津冀地區(qū)一體化進程加快, 地區(qū)生態(tài)環(huán)境建設越來越重要。在全球氣候變暖背景下,研究京津冀地區(qū)森林物候變化以及對氣候變化相應方式能夠?qū)┙蚣降貐^(qū)的生態(tài)環(huán)境保護、生態(tài)安全評價和如何應對氣候變化提供有效決策。因此,本文研究的主要目標是:① 分析2002—2020年期間京津冀地區(qū)森林物候變化的時空特征;② 研究京津冀地區(qū)森林在不同地貌和海拔的物候變化規(guī)律;③ 探討影響京津冀地區(qū)森林物候變化的關(guān)鍵因素。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

京津冀地區(qū)位于中國華北平原北部(113°04′E～119°53′E,36°01′N～42°37′N),整個區(qū)域的總面積約為21.7萬km2,擁有大約11 307.4萬常住人口。京津冀地區(qū)主要包括北京市、天津市和河北省,區(qū)域內(nèi)海拔在3 000 m以下,地形起伏較大,西北部地區(qū)地貌以山地為主,東南地區(qū)則大多數(shù)為平原,呈現(xiàn)出西北高、東南低的空間分布格局。由于受到半濕潤干旱大陸性氣候的影響,夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥。年平均降水累積量為400～800 mm,平均氣溫為12 ℃。西北部地區(qū)土地利用類型主要以林地和草地為主,東南部則以耕地為主。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究使用MODIS13Q1 V6產(chǎn)品作為監(jiān)測遙感物候變化的數(shù)據(jù)源,該產(chǎn)品的空間分辨率為250 m,周期為16 d,全年劃分為23個時段。該數(shù)據(jù)集包括2個植被指數(shù):歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)和增強植被指數(shù)(EVI),實驗選取2002—2020年NDVI提取京津冀地區(qū)森林物候特征。

研究使用了2005—2020年的土地利用數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)來自于GLC_FCS30,時間分辨率為5年,空間分辨率為30 m,共包括29種土地利用類型[9]。實驗把數(shù)據(jù)集中常綠闊葉林、常綠針葉林等土地利用類型合并為森林。為了消除土地利用類型變化對森林物候特征提取結(jié)果造成的影響,以及其他類型植被的影響,實驗選取2005—2020年間具有相同類別的森林像元,利用重分類后的數(shù)據(jù)對獲取的MODIS13Q1 V6產(chǎn)品進行掩膜處理,以提取研究區(qū)林地NDVI。

研究使用的氣候數(shù)據(jù)包括降水量和氣溫數(shù)據(jù)。氣溫數(shù)據(jù)來自ERA5_LAND數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集的空間分辨率為0.1°,時間分辨率為1個月[10]。降水數(shù)據(jù)使用TERRACLIMATE,因為該降水產(chǎn)品具有更高的空間分辨率(4 638.3 m),且已經(jīng)被驗證能夠更好地反映中國區(qū)域的干濕狀況和變化特征,適用性更強,其時間分辨率為1個月[11-12]。地貌數(shù)據(jù)來自于資源環(huán)境科學中心與數(shù)據(jù)中心的中國100萬地貌類型空間分布數(shù)據(jù)。高程數(shù)據(jù)來源于NASA的STRM,空間分辨率為90 m。

2 研究方法

2.1 時間序列數(shù)據(jù)的預處理

(1)

式中:Yj為重建后的NDVI時序數(shù)據(jù),Yj+i為原始的NDVI時序數(shù)據(jù),Ci為濾波系數(shù),N為滑動窗口。

2.2 植被物候期提取

目前,植被物候指標提取的方法主要可分為閾值法、曲線特征法和數(shù)學分析法三大類[14]。其中,閾值法利用植被指數(shù)到達某一閾值時的日期作為植被物候期;曲線特征法通過數(shù)據(jù)曲線變化特征來提取植被物候期;數(shù)學分析法采用數(shù)學模型來提取植被物候。研究以生長季開始(the Start of Growing Season, SOS)、生長季結(jié)束(the End of Growing Season, EOS)以及生長季長度(the Length of Growing Season, LOS)作為植被物候特征的識別指標。用儒略歷(Julian calendar)計算法對植被的物候期進行統(tǒng)計分析。與其他物候特征提取方法相比,動態(tài)閾值法更適用于提取具有顯著不同物候參數(shù)的大尺度區(qū)域中的植被物候特征,因此,實驗采用動態(tài)閾值法提取植被物候參數(shù)[15]。動態(tài)閾值法公式如下:

NDVIthr=(NDVImax-NDVImin)×C,

(2)

式中:NDVIthr為閾值,NDVImax為上升階段的最大值,NDVImin為遞減階段最小值,C為系數(shù)。根據(jù)相關(guān)研究,SOS和EOS的系數(shù)均設置為20%,LOS則為EOS與SOS之間的日期差值[16-17]。

2.3 植被物候特征趨勢分析

研究采用Theil-Sen斜率估計法計算京津冀地區(qū)2002—2020年的森林物候變化趨勢,結(jié)合Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗法對變化趨勢進行顯著性檢驗。Theil-Sen斜率估計法與M-K趨勢檢驗相結(jié)合已廣泛應用于植被長時間序列分析[18-19]。與線性回歸分析的方法相比,Theil-Sen斜率估計法不需要遵循特定的分布,可以有效避免異常數(shù)據(jù)的影響[20]。因此,選用該方法來計算植被的物候變化趨勢。Theil-Sen斜率估計法計算如下:

(3)

式中:β為植被物候變化趨勢,xi、xj分別為第i年和第j年的物候特征值。M-K檢驗是一種單調(diào)趨勢的非參數(shù)方法,用于評估物候趨勢的顯著性,公式如下:

(4)

2.4 相關(guān)性分析

通過參考相關(guān)學者的研究結(jié)果,分別選取植被的SOS和EOS前8個月的氣溫和降水量作為氣候因子,采用斯皮爾曼秩相關(guān)分析法來研究不同類型植被物候變化的驅(qū)動力。具體而言:① 評價了前一年7—12月、當年1—2月氣溫和降水量與SOS的相關(guān)性;② 評價了當年2—9月的氣溫和降水量與EOS的相關(guān)性。計算如下:

通過對加強臨床檢驗質(zhì)量控制的研究,我們可以發(fā)現(xiàn),該項工作理想效果的取得,有賴于對其多項影響因素與關(guān)鍵環(huán)節(jié)的充分掌控,有關(guān)人員應該從客觀實際出發(fā),充分利用既有優(yōu)勢資源與條件,研究制定最為符合實際的臨床檢驗實施方案。

(5)

式中:xt為第t年的氣候數(shù)據(jù),yt為第t年的物候參數(shù)。按|r|大小劃分為:不相關(guān)(0<|r|<0.2)、弱相關(guān)(0.2<|r|<0.4)、中等相關(guān)(0.4<|r|<0.6)和強相關(guān)(|r|>0.6)。采用t檢驗物候參數(shù)和氣候因子相關(guān)性的顯著性。

3 結(jié)果

3.1 植物物候多年均值的空間分布特征

根據(jù)中國生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡植被物候觀測數(shù)據(jù)集以及相關(guān)學者提供的觀測資料和研究成果,通過北京站點的木本植被物候觀測數(shù)據(jù)確定森林SOS為第74～149 d,EOS為第213～311 d[21-22]。研究提取森林SOS為第68～157 d,EOS為第226～305 d,與上述驗證數(shù)據(jù)基本一致。

根據(jù)京津冀地區(qū)物候特征多年計算結(jié)果可知,京津冀地區(qū)森林物候自南向北隨緯度而變化,但是由于不同區(qū)域的地形和氣候差異,森林物候特征表現(xiàn)出明顯的空間差異性。研究區(qū)內(nèi)森林的SOS、EOS和LOS分別呈現(xiàn)明顯的從南往北逐漸推遲、提前和縮短的緯向空間分布特征。緯度每上升1°,SOS約推遲2.25 d,EOS提前2.1 d,LOS縮短4.35 d。

全區(qū)森林SOS主要發(fā)生在89～113DOY,平均為100DOY。但是,在北京的北部和河北南部地勢較為平緩地區(qū)的森林SOS早于90DOY,約占6.7%的森林總面積;而在河北北部緯度和地勢較高地區(qū)的森林SOS則晚于110DOY,約占9%的森林總面積。區(qū)域內(nèi)森林EOS主要發(fā)生在254～273DOY,平均為262DOY。其中,森林SOS晚于 250DOY發(fā)生的區(qū)域與森林SOS早于90DOY的區(qū)域基本一致。全區(qū)森林LOS集中在143～182 d,平均為162 d,明顯呈現(xiàn)出西北短、東南長的空間特征。少部分森林LOS小于145 d發(fā)生在緯度和海拔較高的山區(qū),約占森林總面積7.5%。

3.2 森林物候年際變化特征

圖1是京津冀地區(qū)森林物候參數(shù)年際變化時間特征。2002—2020年間,全區(qū)森林SOS呈現(xiàn)提前趨勢,平均速率為-4.5 d/10 a;EOS呈現(xiàn)延遲趨勢,平均速率為4.2 d/10 a;LOS呈現(xiàn)延長趨勢,平均速率為8.7 d/10 a。

京津冀地區(qū)在2002—2020年間森林物候年際變化存在明顯的空間分布特征。其中,全區(qū)森林SOS變化趨勢以提前為主,占森林總面積89%,大部分區(qū)域森林SOS提前3～6 d/10 a和0～3 d/10 a,分別占35%和30%。經(jīng)過顯著性檢驗分析,森林SOS變化趨勢達到顯著性區(qū)域僅占13%。其中,顯著提前趨勢占12.6%(α<0.05,下同),主要位于北京和河北的平原和山地區(qū)域;顯著推遲趨勢僅占0.4%,且集中在海拔較高的地區(qū)。

全區(qū)森林EOS變化趨勢以推遲為主,占90%。其中,以推遲2～4 d/10 a的為主,占31%,其次為推遲4～6 d/10 a,占25%。森林EOS變化趨勢達到顯著性的區(qū)域占20%,發(fā)生區(qū)域與SOS顯著提前趨勢相似,且以顯著推遲為主。

LOS變化趨勢以延長為主,占總面積93.3%,大部分區(qū)域延長5～10 d/10 a,占40%。LOS具有顯著變化趨勢的區(qū)域占37%,且基本為顯著延長。LOS顯著延長發(fā)生區(qū)域與SOS顯著提或EOS顯著推遲區(qū)域相似,還有小部分發(fā)生在丘陵地區(qū)。

3.3 森林物候在不同地貌和沿海拔梯度變化特征

京津冀地區(qū)地貌以平原和山地為主。圖2展示了不同地貌森林物候參數(shù)年際變化特征。由圖2可以看出,近19年來,京津冀地區(qū)不同地貌森林物候變化趨勢基本一致。森林SOS在不同地貌區(qū)域均呈現(xiàn)提前趨勢,年際變化率最快的是平原地區(qū)(6 d/10 a),其他地貌依次為丘陵(5.6 d/10 a)、臺地(3.5 d/10 a)和山地(3.4 d/10 a)。EOS在所有地貌均呈現(xiàn)顯著延遲趨勢,其中平原和丘陵地區(qū)年際變化率均是4.2 d/10 a,其次為臺地(4.1 d/10 a)和山地(4 d/10 a)。LOS在所有地貌均呈現(xiàn)延長趨勢,年際變化變化率依次為平原(9.8 d/10 a)、丘陵(9.1 d/10 a)、臺地(6.7 d/10 a)和山地(6.3 d/10 a)。這表明,2002—2020年間京津冀地區(qū)平原地區(qū)森林物候變化幅度比其他地貌更大。

(b)不同地貌EOS年際變化特征

(c)不同地貌LOS年際變化特征

京津冀地區(qū)森林物候參數(shù)隨海拔升高呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性變化,如圖3所示。隨著海拔的升高,SOS、EOS和LOS分別呈現(xiàn)顯著的推遲、提前和縮短趨勢。海拔每上升100 m,SOS推遲0.8 d,EOS提前0.8 d,LOS縮短1.6 d。同時,3個物候參數(shù)在海拔小于500 m,以及海拔大于2 300 m的地區(qū)隨海拔變化規(guī)律性并不明顯,這可能是因為海拔低的區(qū)域受城市熱島效應影響,而海拔高的區(qū)域氣溫常年較低且多強風,氣候變化不穩(wěn)定。

(a)森林SOS多年均值與海拔關(guān)系

(b)森林EOS多年均值與海拔關(guān)系

(c)森林LOS多年均值與海拔關(guān)系

3.4 森林物候變化與季前氣候因子的相關(guān)性分析

森林SOS受到不同季前氣候因子的影響具有明顯的差異性,如圖4(a)所示?？梢钥闯?SOS主要受到當年1、2月以及前一年12月的溫度的影響,三者與SOS相關(guān)系數(shù)分別為-0.61、-0.62、-0.57。同時,前一年11、12月以及當年1、2月的降水量對SOS也有一定的影響,相關(guān)系數(shù)分別為-0.43、-0.45、-0.42、-0.48。上述結(jié)果表明,該地區(qū)內(nèi)的植被SOS容易受到季前3月內(nèi)的溫度和降水的影響,該時間段內(nèi)溫度升高和降水增多均容易引起植被SOS的提前。

森林EOS受到季前氣候因子影響也不盡相同,如圖4(b)所示。EOS主要受到8月和9月氣溫影響,相關(guān)系數(shù)分別為0.71和0.74,7月氣溫(相關(guān)系數(shù)0.45)也有一定影響。除此之外,夏季(7—8月)的降雨量對EOS有明顯的影響,相關(guān)系數(shù)分別為0.73和0.69,9月降雨量(相關(guān)系數(shù)0.48)影響較弱。上述結(jié)果表明,該地區(qū)植被EOS的變化主要受到夏季(7—8月)和9月氣溫和降水影響,該時間段內(nèi)溫度的升高和降水增多均容易導致EOS的延遲。

(a)森林SOS與季前氣候因子相關(guān)性

(b)森林EOS與季前氣候因子相關(guān)性

4 討論

2002—2020年間京津冀區(qū)域SOS提前、EOS延遲和LOS延長,這與全球大環(huán)境背景下SOS、EOS和LOS的變化趨勢是一致的,與該地區(qū)內(nèi)的氣候因素和大環(huán)境下的氣候因素對于植被物候變化影響方式有關(guān)[23]。同時,全球尺度下,SOS、EOS和LOS的年際變化率分別為3 d/10 a、0.5 d/10 a和3.8 d/10 a,三者年際變化率均比研究區(qū)內(nèi)的森林物候參數(shù)年際變化率要小,這表明京津冀地區(qū)的森林相比全球背景下的植被在2002—2020年間受到氣候因素的影響程度較大,物候變化幅度也較大[23]。

與其他研究結(jié)果一致,季前溫度是影響植被物候的主要因素之一[24-25]。但是,研究結(jié)果表明,在京津冀地區(qū),季前降水對于植被物候變化同樣起著重要的作用。這是由于降水對于植物物候期的影響在熱帶和干旱地區(qū)更明顯,而北方地區(qū)降水量少,干旱會導致植物物候期延遲,因此當干旱發(fā)生時,植物無法利用光、熱等條件,進而導致降水成為植物物候的重要因素[26]。此外,由于不同區(qū)域內(nèi)不同植被對于降水的需求的不同,在南方降水較多區(qū)域,植被在潮濕條件下可以茁壯成長發(fā)育;而北方地區(qū)植被較為耐旱[27]。因此,無論降水量或多或少都會對植被SOS和EOS產(chǎn)生影響。這些結(jié)果均表明,物候變化對于氣候變化的響應是復雜,影響物候變化的因素因地區(qū)而異,且控制植被物候的氣候因素在不同地區(qū)也不盡相同。

研究綜合利用土地利用數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)等,分析了2002—2020年京津冀地區(qū)森林物候的時空變化特征和驅(qū)動因素。研究仍然存在一些問題,氣候因素,包括氣溫、降水和日照時長等均可以用來解釋植被物候的變化,其中降水和溫度被廣泛認為對物候變化起關(guān)鍵作用[28]。因此,研究僅對降水和溫度對研究區(qū)內(nèi)森林物候的影響進行了分析。但實際上,除了自然因素外,人為因素也對植被物候變化產(chǎn)生一定的影響,例如由于城市化引起的人口密度增加、二氧化碳濃度上升以及城市熱島效應等[29]。因此,除了自然因素外,在后續(xù)的工作中將進一步關(guān)注在全球變化背景下,植被物候?qū)ψ匀画h(huán)境變化和人類活動的綜合響應,研究城市化進程包括城市空間擴張、人口變化等因素對城市周圍植被物候的影響機制。

5 結(jié)論

① 京津冀地區(qū)森林物候具有明顯的緯向分布特征,主要表現(xiàn)為隨緯度每上升1°,SOS、EOS和LOS分別推遲2.25 d、提前2.1 d和縮短4.35 d。研究區(qū)森林SOS集中在3月下旬—4月下旬(89～113DOY,平均為第100DOY);EOS則集中在9月(254～273DOY,平均為第262DOY);LOS集中在143～182DOY,平均為162 d。

② 2002—2020年間,京津冀森林物候變化趨勢具有明顯的空間分布特征。時間上,全區(qū)平均SOS呈現(xiàn)提前趨勢,年際變化速率為-4.5 d/10 a;EOS呈現(xiàn)推遲趨勢,年際變化速率為4.2 d/10 a;LOS呈現(xiàn)延長趨勢,年際變化速率為8.7 d/10 a。空間上, SOS提前區(qū)域占全區(qū)89%,EOS延遲區(qū)域占90%,LOS延長區(qū)域占93.3%。

③ 隨海拔上升,森林物候變化呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性。海拔每上升100 m,SOS、EOS和LOS分別推遲0.8 d、提前0.8 d和縮短1.6 d。森林在海拔較低的平原地區(qū)比在其他地貌區(qū)域變化得更加明顯。

④ 通過斯皮爾曼秩相關(guān)分析,結(jié)果表明京津冀地區(qū)森林物候受季前溫度影響明顯,同時也受到季前降水變化影響。SOS提前主要受到冬季(12—次年2月)溫度升高的影響,同期降水增多對SOS提前也有一定促進作用;EOS延遲主要是由于7—9月氣溫上升,以及同期降水增多引起。