博斯腾湖流域归一化植被指数变化及其对气候变化的响应
2018-03-16徐培军徐丽萍李晓蕾
徐培军， 徐丽萍， 位 宏， 李晓蕾
(1.新疆塔里木河流域管理局， 新疆 库尔勒 841000； 2.石河子大学 理学院， 新疆 石河子 832003)
1 研究背景
陆地生态系统是人类赖以生存和发展的生命支持系统，作为全球陆地生态系统的主体，植被在调节陆地碳平衡和气候方面有着举足轻重的作用[1-2]。植被是全球变化的“指示器”，不仅具有分布广、可再生的特点，同时也是生态安全的天然屏障[3-4]。因此，对植被的动态监测一定程度上可以揭示气候变化的趋势。降水与温度是气候变化中最主要的两个气象因子，也是影响植被生长的主要驱动因子，二者的变化会直接影响植被的生长状况，尤其在干旱半干旱地区，植被生长对气候要素的年际变化极其敏感[5-6]。研究植被变化与气候因子之间的关系可为应对全球气候变化提供重要的理论依据[7-10]。归一化植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI)是应用最广的表征植被覆盖程度的参数，它可以较好地反映植被覆盖、生长力以及生物量等情况[11-13]。
20世纪90年代以来，国内外许多学者利用NDVI数据研究了区域植被覆盖变化趋势及其与气候因子之间的关系。姜红涛等[14]利用1km分辨率的MODIS-NDVI数据研究了艾比湖流域NDVI变化及其与气温和降水的关系，发现2000-2012年间艾比湖流域NDVI总体呈上升趋势，降水对NDVI的影响高于温度。王宇琛等[15]利用2001-2013年汾河流域MODIS-NDVI、地表温度(LST)和降水等实测资料，分析了汾河流域NDVI的时空变化特征及其对气候因子的响应，结果表明近13年来汾河流域的植被覆盖率有所提高；基于月尺度的NDVI与LST呈显著正相关，降水量与NDVI的相关关系为抛物线型。HeYuhong等[16]通过分析加拿大生态区1985-2007年的AVHRR-NDVI数据发现，加拿大生态区的NDVI指数呈上升趋势，气温是NDVI变化的主要驱动因素。ChangChunte等[17]分析了台湾地区植被与高程、降水和温度的关系，结果表明在低海拔地区，植被覆盖与降水呈正相关而与温度呈负相关；在高海拔地区，植被覆盖与降水和气温均呈正相关。
目前，关于植被NDVI对气候变化响应的研究较多，主要集中在全国和区域尺度上[18-19]，对中小流域的研究还比较少。为此，通过定量研究博斯腾湖流域NDVI变化趋势及其与气候因子的年际动态变化，在了解近10年博斯腾湖植被NDVI的变化趋势和气温、降水的年际变化情况的基础上对近10年博斯腾湖流域植被NDVI和气温、降水这2个气候因子之间的关系进行分析。
2 研究区概况
博斯腾湖流域地处新疆巴音郭楞蒙古自治州境内，地理位置位于41°25′～43°34′N，82°57′～88°18′E之间，流域面积约为4.33×104km2。该区域北侧为天山中段，南侧为霍拉山-库鲁克塔格低矮山地(图1)。流域地处亚欧大陆中心，光照充足，空气干燥，雨量稀少，蒸发量大。湖区多年平均降水量68.2mm，最大降水量105mm，年蒸发量为1 800～2 000mm，年平均气温 7.9℃，平均日照率达67%～68%，是典型的内陆干旱气候。
流域西北部为巴音布鲁克草原，海拔在2 400～4 500m之间，气候为高寒山区气候，土地覆盖以高寒草甸、高寒草原和高寒低地沼泽草甸为主。流域东南部为焉耆盆地，海拔在1 000～2 000m之间，气候为温带大陆性干旱气候，土地覆盖以荒漠、农田和水体为主。
3 研究数据与方法
3.1 研究数据
博斯腾湖流域的植被生长季始于4月下旬，结束于10月下旬[20]。基于此，本文采用的数据为2003-2012年每年4-10月的MODIS-NDVI数据，空间分辨率为250m，时间分辨率为16d；气象数据为博斯腾湖流域及其周边300km范围内的23个气象站同期的月降水量和月平均温度数据。
3.2 数据处理
利用MRT(MODISReprojectionTools)软件对MODIS数据做投影转换，然后进行格式转换和数值处理。运用ArcGIS软件批量裁剪出博斯腾湖流域的MODIS-NDVI数据。使用国际通用的最大值合成(MaximumValueComposites,MVC)法对NDVI数据进行合成，以消除一部分云、大气以及太阳高度角的影响，提高数据的可靠性。并将16d的MODIS-NDVI数据进行月合成，公式为：
INDVIij=max(INDVIij1,INDVIij2)
(1)
式中： INDVIij表示第i (i=2003,2004,…,2012)年第j(j=4,5,…,10)月的月NDVI最大合成值； INDVIij1和INDVIij2表示第i年第j月上旬和下旬的NDVI值。
将月MODIS-NDVI数据进行年合成，公式为：
YNDVIi=max(INDVIij)
(2)
式中： YNDVIi为第i(i=2003,2004,…，2012)年的NDVI最大合成值。一般认为，生长季节NDVI 小于0.1表示地表无植被覆盖。本研究中，水体及NDVI值小于0.1的像元赋值为0。以此计算博斯腾湖流域4-10月的月平均NDVI值，以及2003-2012年流域各年的NDVI平均值。
根据流域内的34个气象站点数据，统计流域4-10月的月平均降水量及平均温度。依据月平均气象数据计算流域年平均温度及年降水量，然后利用克里金法(Kriging)进行空间插值，最后裁剪出研究区平均温度和年降水量空间分布图，并重采样为250m×250m,与NDVI数据分辨率保持一致。
3.3 研究方法
建立基于像元的一元线性回归方程，模拟2004-2013年的各年最大合成NDVI值的变化趋势，公式如下：
(3)
式中：S为趋势斜率，S<0表示NDVI呈下降趋势，S>0表示NDVI呈上升趋势；i为2003-2012年序号(i=1,2,...,10)；NDVIi表示第i年的NDVI最大合成值。NDVI线性趋势检验采用F检验，显著性检验表示回归方程置信程度的高低。F检验的公式为：
(4)
根据显著性检验将NDVI变化趋势分为5个等级：极显著减少(S<0，P<0.01)；显著减少(S<0，0.01
(5)
相关系数r的取值范围为[-1,1]。|r|值越大，变量之间的线性相关程度越高； |r|值越接近于0，变量之间的线性相关程度越低。
相关系数的显著性检验，一般采用t检验法。其统计量计算公式为：
(6)
式中： r为相关系数； n为样本数量。 t统计量服从自由度为(n-2)的t分布。为方便相关系数的显著性检验，一般是在给定的置信水平下，通过查相关系数检验的临界值表来完成的。本文中样本个数为10，自变量个数为2，则自由度为8，查阅相关系数临界值表，将相关系数分为5个等级：相关性不显著(|r|<0.6319)；显著正相关(0.6319<|r|<0.7646，r>0)；显著负相关(0.6319<|r|<0.7646，r<0)；极显著正相关(|r|>0.7646,r>0)；极显著负相关(|r|>0.7646,r<0)。
根据NDVI、降水及温度数据，在年际水平上，计算基于像元的NDVI与降水和温度的Pearson相关系数；在月际水平上，计算每年4-10月的NDVI与当月序列及前12个月序列的降水及温度的Pearson相关系数，研究NDVI对降水、温度的滞后性。
图1 博斯腾湖流域概况图
4 结果与分析
4.1 博斯腾湖流域NDVI时间变化
2003-2012年间博斯腾湖流域NDVI总体呈上升趋势(图2)。研究区近10年的NDVI值在0.34～0.39之间波动，总体呈缓慢上升的趋势，NDVI线性倾向率为0.015/10a。表明该地区植被覆盖整体上得到了一定程度的改善。年平均NDVI最大值出现在2010年，最大值为0.383；最小值出现在2004年，最小值为0.341。2004年的植被NDVI值明显低于其他年份，主要是由于该年份的降水和温度低于研究期内其他年份，水热的空间匹配度也低于其他年份。植物生长必须的热量和降水不足影响了其正常生长，从而导致该年份植被覆被度较低。
图2 2003-2012年博斯腾湖流域NDVI变化图
4.2 博斯腾湖流域NDVI空间变化
2003-2012年博斯腾湖流域NDVI趋势变化空间差异明显(见图3)。10年间NDVI变化不显著的区域贯穿整个研究区，占据了去除核心绿洲部分的大部分区域。无值区为博斯腾湖区，由于该区域长期没有植被覆盖，本研究将该区域定义为无值区。NDVI显著减少区和极显著减少区主要分布在研究区的东北部和西南部。说明该区域植被退化比较严重，生态质量较差，需要相关部门采取应对措施加以改善，并注重保护该区域现存的植被。NDVI显著增加区在整个研究区均有分布，但主要集中在研究区西北部的巴音布鲁克草原和博斯腾湖周边的核心绿洲区。NDVI极显著增加区零散分布在博斯腾湖周边的核心绿洲区，在西北部的巴音布鲁克草原地区也有少量分布。这主要是由于人类活动对植被变化的影响远大于自然环境因素。
图3 2003-2012年NDVI趋势变化空间分布图
博斯腾湖流域的植被覆盖呈现较好的增加趋势(表1)。NDVI显著增加区和极显著增加区的面积分别占研究区总面积的5.34%和3.33%，二者之和为8.67%，大于NDVI显著减少和极显著减少区的比例之和(分别为2.50%和1.03%)，说明博斯腾湖流域的植被覆盖呈现较好的增加趋势。NDVI变化不显著的区域占研究区总面积的比例为87.35%，说明研究区内大部分地表植被的演变过程基本维持在稳定状态。
表1 博斯腾湖流域2003-2012年NDVI 不同变化趋势面积比例 %
4.3 博斯腾湖流域气温和降水的时空变化特征
近10年博斯腾湖流域的气温和降水都呈现出下降趋势(图4)。其中，气温变化率为-0.584℃/10a，降水量的变化率为-3.805mm/10a。研究期内年平均气温最大值为7.064℃(2007年)；年平均气温最小值为5.505℃(2011年)；10年间平均气温为6.150℃。2003-2012年间年降水量最大值为187.765mm(2010年)；年降水量最小值为140.424mm(2009年)；10年间平均降水量为154.628mm。总体来说，近10年博斯腾湖流域的气温和降水都呈下降趋势，但下降趋势并不明显。
研究区气温增温率自西北向东南递增，随海拔的升高而降低(图5(a))。增温率大于0的区域主要分布在库尔勒和焉耆附近的核心绿洲区。其余地区的增温率都小于0，说明10年来这些区域的年平均气温呈下降趋势。其中，巴伦台和巴音布鲁克附近的区域气温下降最为明显。
由2003-2012年的年降水量倾向率可以看出(图5(b))，降水倾向率自西北向东南递减，随着海拔的升高而不断增加。研究区中部是一个过渡带，
图4 2003-2012年间年平均气温和年降水量变化
图5 博斯腾湖流域2003-2012年平均气温增温率和降水倾向率空间分布图
经过过渡带之后，降水倾向率有所回升。降水倾向率大于0的区域主要分布在巴音布鲁克草原及其附近的高海拔地区。余下区域的降水倾向率都小于0，说明近10年这些区域的年降水量呈下降趋势。其中，研究区中部的年降水量减少最为明显，这与该区域的人类活动有一定的关系。
4.4 博斯腾湖流域NDVI与气温、降水的关系
在年际水平上，计算各像元2003-2012年间NDVI与年降雨量、年平均温度的Pearson相关系数，并查阅相关系数临界值表对相关系数进行显著性检验。对研究区每个像元NDVI与年平均气温的相关系数求平均值，发现NDVI与年平均气温的平均相关系数为-0.162。说明在年际变化水平上，研究区NDVI总体与平均温度呈负相关。由NDVI与年平均气温、降水的相关系数显著性检验结果(图6)可知，近10年NDVI与年平均气温的相关性总体不显著的区域贯穿整个博斯腾湖流域，并且占了很大比例。相关性不显著的区域占全区的面积比例达到了93.74%(表2)。显著正相关、显著负相关、极显著正相关和极显著负相关等区域在整个研究区零星分布。其中，显著负相关和极显著负相关区在博湖县、和硕县、尉犁县这3个县的边界处有较为明显的分布。显著正相关和极显著正相关区域的面积比例之和为0.44%，显著负相关和极显著负相关区域的面积比例之和为5.36%。这也进一步说明了NDVI与年平均温度呈负相关。
图6 2003-2012年间NDVI与年平均气温、年平均降水的相关系数的显著性检验图
%
对研究区每个像元NDVI与年降水量的相关系数求平均值，发现NDVI与年降水量的平均偏相关系数为0.148。说明在年际变化水平上，研究区NDVI总体与降水量呈正相关。NDVI与年降水量的相关系数显著性检验结果(图6)显示，相关性不显著的区域仍然占据了研究区的很大一部分。由表2可知，相关性不显著的区域占全区面积的92%，小于NDVI与年平均气温相关性不显著区域的面积比例。显著正相关、显著负相关、极显著正相关、极显著负相关等区域在整个研究区也呈零星分布，但可以明显看出显著正相关和极显著正相关区域的分布情况，其中极显著正相关区主要分布在巴伦台和巴音布鲁克附近。显著正相关和极显著正相关区域的面积比例之和为6.72%，显著负相关和极显著负相关区域的面积比例之和为0.83%。这也进一步说明了NDVI与年降水量呈正相关。
在月际水平上，分别计算4-10月NDVI序列与2-8月、3-9月、4-10月平均温度及平均降水量的Pearson相关系数，并进行显著性检验(见表3)。4-10月NDVI与平均温度的相关系数多在0.8～1.0之间，最小值为0.88(2012年)；最大值为0.97(2010年)。4-10月NDVI序列与3-9月平均温度序列的相关系数多在0.6～0.8之间，最小值为0.64(2006年)；最大值为0.76(2007年)。4-10月NDVI序列与2-8月平均温度序列的相关系数多在0.3～0.5之间，最小值为0.35(2011年)，最大值为0.49(2005年)。综合气温序列和NDVI序列发现，4-10月平均温度序列与同时期NDVI序列的相关性明显高于其他两个时段平均温度序列，说明总体上博斯腾湖流域植被的生长与平均温度基本上没有滞后效应或者滞后时间较短。4-10月NDVI序列与平均降水序列的相关系数多在0.7～1.0之间，最小值为0.73(2010年)；最大值为0.99(2004年)。4-10月NDVI序列与3-9月平均降水序列的相关系数多在0.2～0.9之间，最小值为0.30(2003年)；最大值为0.82(2010年)。4-10月NDVI序列与2-8月平均降水序列的相关系数多在-0.2～0.4之间，最小值为-0.19(2007年)；最大值为0.39(2010年)。
综合降水序列和NDVI序列发现，4-10月平均降水序列与NDVI序列的相关性明显高于其他两个时段序列，说明总体上博斯腾湖流域植被的生长与平均降水量基本上没有滞后性或者滞后时间较短。总体说来，博斯腾湖流域植被的生长与降水和气温都没有滞后性，这主要是由于本文选取数据的时间尺度过大造成的。
表3 博斯腾湖流域2003-2012年4-10月NDVI与不同时序气温降水的相关系数
注：*表示通过了0.05水平下的显著性检验，**表示通过了0.01水平下的显著性检验
对比表3发现，月序列的平均温度与NDVI的相关系数明显高于月序列的平均降水与NDVI的相关系数，说明在月际水平上，温度对植被生长发育的作用比降水大。主要是由于研究区春季较短，升温迅速，冬天的冰雪消融，补充了大量地下水，地下水位抬升，土壤湿度相应增加，植被生长所需的水分条件已经具备，温度成为影响植被生长的最大制约因素。
5 结论与讨论
5.1 结论
本文利用2003-2012年4-10月MODIS-NDVI遥感数据，结合博斯腾湖流域同期降水和温度数据，分析了博斯腾湖流域NDVI的变化趋势、流域降水和气温在年际水平上的时空变化，以及NDVI与气温和降水的响应关系。
(1)10年间，博斯腾湖流域NDVI呈波浪上升的趋势，NDVI显著增加区和极显著增加区分布较为集中，主要分布在巴音布鲁克草原及其附近区域和博斯腾湖附近的核心绿洲区；变化不显著区面积最大，占全区总面积的87.35%。
(2)年际水平上，近10年博斯腾湖流域的降水和气温都呈下降趋势；气温增温率自流域西北部向东南部递增，增温中心位于库尔勒和焉耆附近的核心绿洲区；降水倾向率自流域西北部向东南部递减，降水减少最明显的区域位于研究区中部，这与人类活动有一定关系。
(3)2003-2012年博斯腾湖流域NDVI变化与气温呈负相关，与降水量呈正相关。与降水量极显著正相关的区域主要分布在巴伦台和巴音布鲁克附近。月际水平上，4-10月博斯腾湖流域NDVI与降水、气温呈现很强的正相关，滞后现象不明显。月序列的平均温度与NDVI的相关系数明显高于降水与NDVI的相关系数，说明在月际水平上，温度对植被生长的影响比降水更大。
5.2 讨论
本文通过分析NDVI与气候要素间相关性发现，二者之间存在相关性，但未发现博斯腾湖流域NDVI对气温、降水的滞后性，这主要是由于数据尺度过大造成的。博斯腾湖流域的植被NDVI变化不仅受到气候因子的影响，还受到了人为因素的影响，但是在新疆地区气候要素是影响NDVI变化的最主要因素，下一步可以进一步分析气象要素与人为驱动因子对区域NDVI变化的驱动机制，定量分析植被NDVI变化和社会经济发展的关系。
[1] 马明国,王 建,王雪梅. 基于遥感的植被年际变化及其与气候关系研究进展[J]. 遥感学报,2006,10(3):421-431.
[2] 张雪芹,孙 杨,毛炜峄,等. 中国干旱区气温变化对全球变暖的区域响应[J]. 干旱区研究,2010,27(4):592-599.
[3] 包 刚，覃志豪，包玉海，等.1982-2006年蒙古高原植被覆盖时空变化分析[J].中国沙漠，2013,33(3):918-927.[4] 韦振锋,王德光,张 翀,等. 1999-2010年中国西北地区植被覆盖对气候变化和人类活动的响应[J]. 中国沙漠,2014,34(6):1665-1670. [5] 张生军，王 涛，王天明，等.新疆不同植被NDVI的变化及其与气候因子的关系[J].草业科学，2009,26(5):26-31.
[6] 赵 霞，谭 琨，方精云.1982-2006年新疆植被活动的年际变化及其季节差异[J].干旱区研究，2011,28(1):10-16.[7] 张远彬,王开运,乔云周. 研究高寒区植物生长过程对气候变化响应的封顶式生长室系统[J]. 应用与环境生物学报,2007,13(5):601-608.
[8] 张 凯，司建华，王润元，等.气候变化对阿拉善荒漠植被的影响研究[J].中国沙漠，2008，28(5):879-885.
[9] 王 漠，李 勇，黄润秋，等.气候变暖对青藏高原腹地髙寒植被的影响[J].生态学报，2005，25(6):1275-1281.
[10] 刘登峰,黄 强,林 木. 基于遥感的塔里木河植被变化规律研究[J]. 水资源与水工程学报,2013,24(4):32-36.[11] 信忠保，许炯心.黄土高原地区植被覆盖时空演变对气候的响应[J].自然科学进展，2007,17(6):770-778.
[12]NEZLINNP,KOSTIANOYAG,LIBL.Inter-annualvariabilityandinteractionofremote-sensedvegetationindexandatmosphericprecipitationintheAralSearegion.[J].JournalofAridEnvironments, 2005, 62(4):677-700. [13] 李 霞，李晓兵，陈云浩，等.中国北方草原植被对气象因子的时滞效应[J].植物生态学报，2007,31(6):1054-1062.
[14] 姜红涛，塔西普拉提·特依拜，阿尔达克·克里木，等.艾比湖流域NDVI变化及其与降水、温度的关系[J].中国沙漠，2014,34(6):1678-1684.
[15] 王宇琛，李松鸣，王 霄，等.汾河流域2001-2013年植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应[J].山西农业科学，2016，44(5):640-645.
[16]HEYuhong,GUOXulin,DIXONP,etal.NDVIvariationanditsrelationtoclimateinCanadianecozones[J].CanadianGeographer, 2012, 56(4):492-507.
[17]CHANGChunte,WANGSufen,VADEBONCOEURMA,etal.RelatingvegetationdynamicstotemperatureandprecipitationatmonthlyandannualtimescalesinTaiwanusingMODISvegetationindices[J].InternationalJournalofRemoteSensing, 2014, 35(2):598-620.
[18] 李秀花，师庆东，常顺利，等.中国西北干旱区1981-2001年NDVI对气候变化的响应分析[J].中国沙漠，2009，29(5):989-994.
[19] 李军媛，徐维新，程志刚，等.1982-2006年中国半干旱、干旱区气候植被覆盖的时空变化[J].生态环境学报，2012，21(2):268-272.
[20] 王 涛，陶 辉，雷 刚等.博斯腾湖流域植被覆盖变化及驱动因素分析[J].中国农学通报，2015,31(4):228-236.[21] 张 辉,刘江华,张 超. 阿克苏河流域不同植被类型NDVI时空变化特征[J]. 水资源与水工程学报,2017,28(4):88-92.
