杜宜臻,崔 巖,倪 杰
(棗莊學院 旅游與資源環境學院,山東 棗莊 277160)
青藏高原(以下簡稱高原)是我國乃至世界重要的生態區域,面積遼闊、地理位置特殊,生態環境又極為脆弱與敏感[1-2]。當前,氣候變暖給全球生態系統帶來極大影響,尤其是青藏高原地區生態環境發生明顯的變化,比如凍土消融、冰川退縮、濕地萎縮、湖泊擴張等現象[3-5],這會改變高原地區的土壤水熱平衡[6],進而影響到高原生態系統的結構、穩定性等[7-8],并最終影響到周邊地區乃至全球的氣候變化。因此,研究青藏高原地區植被的變化規律是認識青藏高原生態環境特征及其演變規律的關鍵,對未來生態環境保護具有重要參考價值。
歸一化植被指數(normalized difference vegetation Index,NDVI)作為植被空間分布密度以及植物生長狀態的最佳指示因子,能夠準確、連續地反映出植被的生長變化狀況,是反應植被分布與植被覆蓋的重要數據。近年來歸一化植指數被廣泛應用于植被動態變化及其影響因素的研究當中。Kawamura等[9]對內蒙古錫林郭勒中部草原區進行研究,利用回歸分析等方法得出MODIS-NDVI相比AVHRR-NDVI時間剖面更具有真實性。王思等[10]基于MODIS-NDVI數據對廣東省的植被覆蓋度進行提取研究,結果表明處于中高植被覆蓋度及以上的區域達到85%,且植被空間集聚性特征顯著。董璐等[11]利用NDVI數據研究了新疆地區植被生長對氣溫的響應。青藏高原作為亞洲乃至北半球氣候變化的“感應器”和“敏感區”,對中國乃至亞洲生態安全具有重要的屏障作用。當前氣候變化給高原植被生長帶來了一系列的影響,大量學者基于NDVI這一關鍵特征指標來研究青藏高原地區的植被演變特征和規律。已有研究表明,高原生長季NDVI總體變化呈上升趨勢,干旱地區植被改善面積比較大,而且植被NDVI空間分布季節性規律明顯[12-13]。同時,有研究發現植被NDVI受氣候因子的影響有明顯的地域差異性,其中降水影響高原北部的草原草甸等NDVI變化[14],并對高原雅魯藏布江流域NDVI變化起決定性作用[15],此外,草地水分利用效率也會影響到草地NDVI的變化[16]。空間變化上研究得知,三江源區生長季植被NDVI整體表現為由西北向東南逐漸增加[17],青海湖流域NDVI表現出同樣的空間變化趨勢,而且其季節性規律明顯[18]。總的來說,基于MODIS產品研究青藏高原生長季植被NDVI的時空變化特征對加深青藏高原物候的認識及生態環境的保護有重要意義。
青藏高原是世界海拔最高、最年輕的高原,平均海拔4000 m以上,高原上湖泊眾多,光照和地熱資源充足。氣候條件主要表現為氣溫低、日較差大、降水相對集中;并且都體現為由東南向西北逐漸減少的變化趨勢。高原上凍土廣布,主要的植被類型是草地、高山植被以及位于東南部的闊葉林和混交林等[19]。
本研究所選用的數據為MODIS(MOD13A2)2001—2020年青藏高原生長季NDVI與植被物候數據集[20],包括:2001—2020年每年生長季平均NDVI,時間為每年5—9月份;生長季始期(SOS)、生長季末期(EOS),時間單位為d,空間分辨率為1 km,數據均來自于國家青藏高原科學數據中心(https://data.tpdc.ac.cn)。
本研究主要采用趨勢分析法和顯著性檢驗法對青藏高原生長季NDVI的時空變化特征進行分析。
(1)趨勢分析法(Sen′ slope)
趨勢分析法是一種通過對隨時間變化的變量進行線性回歸分析,從而來預測其變化趨勢的方法。其計算方法如下:
(1)
式中:Slope為變化趨勢,i為第i年的平均值,n為研究的時間長度。當Slope>0時,表示該像元處NDVI為增加趨勢;當Slope=0時,表示該像元處NDVI基本保持不變;當Slope<0時,表示該像元處NDVI為減少趨勢。
(2)M-K趨勢檢驗
M-K趨勢檢驗是一種非參數檢驗方法,常與Sen′s slope方法結合使用,用于判定變化趨勢的顯著性,通過計算其標準正態分布量Z來判別顯著性。其計算公式如下:
(2)
式中:Z>0表明NDVI序列呈上升趨勢,Z<0表明NDVI序列呈下降趨勢,|Z|≥1.96時表示NDVI序列通過了置信度為95%的顯著性檢驗。式中Var(S)為S的方差,S的計算公式為:
(3)
式中:Sgn(xj-xk)為復合函數,其表達式如下:
(4)
本研究對2001—2020年青藏高原植被生長季NDVI均值進行了統計,得出青藏高原多年平均NDVI數值為0.14(表1)。

表1 不同類型植被生長季NDVI的面積占比及NDVI值
結合高原植被類型分布圖[19]分析發現,整個青藏高原植被生長狀況相對較稀疏,同時具有空間異質性。受到氣溫和降水等方面的影響[13],高原西北部生長季植被表現較差,腹地適中,東南部表現較好。統計結果表明,NDVI高值區一般為落葉闊葉林、針闊葉混交林、常綠針葉林、郁閉灌叢和栽培植被等,其中落葉闊葉林平均NDVI最大,為0.70,其次是常綠針葉林、針闊葉混交林和郁閉灌叢,分別為0.63、0.63和0.55。然而,這些高大林木的總面積不足青藏高原總面積的2%。低值區植被類型主要以高山植被、沼澤和草地為主,其中草地面積占整個青藏高原總面積的80%以上,而這些植被類型區的NDVI一般較低,多在0.2左右及以下。
基于前人研究結果進一步將青藏高原2000—2020年NDVI變化率進行如下分類,如表2所示。

表2 青藏高原生長季植被變化趨勢面積占比
統計結果表明青藏高原生長季NDVI變化率為-0.004~0.006,平均值接近于0。整體來看,青藏高原大部分地區的植被保持穩定生長,變化趨勢基本不變,其面積占高原總面積的80%以上。同時發現,高原退化區面積占比相對較少,不到6%,而改善區(包含輕微改善)面積相對較高,占比達到14%左右。即在研究時段內,青藏高原的植被狀況整體表現出變綠的趨勢。
本研究進一步分析了青藏高原2001—2020年NDVI的逐年變化趨勢,結果如圖1所示。

圖1 2001—2020年青藏高原植被生長季NDVI年際變化
由圖1可知,青藏高原NDVI在研究時段內總體表現為上升的趨勢,其年際變化率為0.008(10 a)。MK檢驗通過了信度99%的顯著性檢驗,說明高原植被生長季NDVI在2000—2020年間上升趨勢顯著,且表現出一定的波動性。其中,NDVI的高值年份主要集中在2009—2011年以及2017—2019年間。此外,在2020年,植被NDVI出現了極端低值,為0.12,低于平均值的14.29%。數值上的差異體現了在相應時間段內高原氣候以及局地環境的變化狀況,這主要是受到高原暖濕變化的影響。也有相關研究證實青藏高原植被生長季NDV的變化總體上和氣溫和降水呈正相關關系[12,15]。
植被生長季是指植被1 a內從開始復蘇返青(生長季始期)到植被枯黃落葉(生長季末期)的時段。為了更詳細的探討高原植被的生長變化,本研究引入植被生長季始期和末期兩個參量,并基于這兩個變量得到生長季長度(DOS,即生長季末期-生長季始期)?;诖?,分別對上述3個變量,包括SOS、EOS和DOS的時間變化趨勢展開分析,結果如圖2所示。

圖2 2001—2020年青藏高原植被生長季始期(SOS)、生長季末期(EOS)、生長季長度(DOS)變化
由圖2可知,在研究時段內,青藏高原植被SOS提前,平均每年提前0.13 d;而EOS在推遲,每年推遲0.05 d,比SOS的變化速度略慢;進一步表明DOS在延長,其每年延長約0.14 d。這種變化趨勢與前人研究結果基本一致[21-22]。然而,在總的研究時段內,這些因子的變化也表現出一定的波動性。其中2006—2009年變化相對較大,SOS較早,而EOS相對較晚,表明這段時間內,高原植被的DOS較其它時間段相對較長。
進一步探究SOS、EOS和DOS三個因素與NDVI之間的關系,結果如圖3所示。

圖3 2001—2020年青藏高原植被生長季始期(SOS)、生長季末期(EOS)、生長季長度(DOS)與NDVI的關系
由圖3可知:高原EOS與NDVI相關系數最高,其R為0.32;而SOS和DOS與NDVI的相關系數相對較低:其R分別為-0.15和0.21。統計結果表明,上述三個參數與NDVI的變化都具有一定的相關性,然而均表現為弱的相關性,其中SOS與NDVI的相關性表現為弱的負相關。綜上所述,近20 a來,青藏高原植被的NDVI不僅在數值上表現為增大趨勢,而且每年植被生長的持續時長也在增大。
海拔升高導致氣溫降低,這會影響高原植物的生長和分布。基于此,本研究探究了青藏高原NDVI的變化與海拔之間的關系,結果如圖4所示。

圖4 研究區海拔與NDVI變化趨勢散點圖
研究結果表明(圖4),整體上青藏高原生長季植被NDVI與海拔呈負相關,即NDVI會隨著海拔的升高而降低,平均海拔每升高1 km,NDVI下降0.09。這主要是因為海拔越高,氣溫越低,NDVI與氣溫基本呈現正相關關系,因此NDVI也降低[14,23]。但是在不同海拔梯度下NDVI隨海拔的變化趨勢表現出差異性,其中NDVI值在海拔高度0~1 km與3~4 km呈上升趨勢,在1~3 km與4~6 km呈下降趨勢。研究結果對青藏高原當前以及未來的生態保護等具有重要科學和現實意義。
本文基于2001—2020年MODIS數據,探討青藏高原地區生長季植被NDVI的時空變化特征,主要結論如下。
(1)青藏高原植被生長季NDVI具有明顯的空間異質性,NDVI高值區和低值區的植被類型存在較大差異。
(2)研究時段內青藏高原生長季NDVI表現為上升趨勢,除80%地區的植被保持穩定生長外,有接近14%的區域植被正逐年改善,高原整體表現出變綠的趨勢。
(3)整體上青藏高原生長季植被NDVI與海拔呈負相關,即NDVI隨著海拔的升高而降低,平均海拔每升高1 km,NDVI下降0.09。