何金苹, 徐长春, 李晓菲, 杨童童, 何旦旦, 鲁斯达姆

(1.新疆大学 资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046; 2.新疆大学 绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046)

植被是连接土壤、大气和水分的中枢系统，是组成整个生态系统的自然纽带，在全球变化研究中往往扮演着“指示器”的作用[1-4]。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)与植被覆盖度、叶面积指数、生物量和生产力等地表参数联系较为紧密[5-6]，并且被广泛应用于大尺度、长时间序列的植被趋势变化研究中[7]。植被的生长受温度、降水等气候因子制约并对其变化表现出显著的响应特征[7-8]。研究NDVI与气候因子的关系在全球变化研究中具有重要意义。

基于当前先进的卫星遥感技术，NDVI作为一种描述植被覆盖的地表参量，可以获取丰富的植被指数信息，揭示区域乃至全球的植被覆盖的动态变化，为植被覆盖的区域性和空间异质性研究提供可能[9-11]。已有研究表明，NDVI与气候因子(如降水、气温等)之间关系的响应特征有利于探寻陆地生态系统碳循环变化的关键因素，并且有利于了解陆地生态系统碳储量对气候变化的响应机制[12-15]。NDVI的趋势变化特征及与气候因子的响应特征随着气候区、植被类型和研究时期的不同等而有所差异[16-18]。干旱与半干旱区的NDVI与降水呈现正相关，尤其是在中亚[19]、南非与澳大利亚地区[20]。NDVI对降水量的响应存在一定的时间延迟[21-23]。NDVI的垂直变化特征能够揭示植被长势的垂直梯度变化及分水岭所在[24]；降水因素对NDVI变化的影响在年际变化上高于温度，在月际变化上低于温度[25]。

鉴于以上研究，本文针对地处中国西部干旱与半干旱区的开都—孔雀河流域，分析近年来NDVI的趋势变化及其对降水和温度的响应特征。根据MODIS—NDVI数据大尺度和高时间分辨率的优势，选用2000—2014年NDVI数据，结合同期降水与温度数据，分析NDVI的时空变化及其对降水和温度的响应，揭示不同环境、不同时间和空间尺度下自然驱动因素对植被的影响效果，以期对区域的生态环境监测与改善起到一定的指示作用。

1 研究资料与方法

1.1 研究区概况

开都—孔雀河(以下简称开孔河)流域位于新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州(简称巴州)境内，地处天山南麓，塔里木盆地东北部(82°56′—88°12′E，40°48′—43°20′N)。开孔河流域由开都河流域、孔雀河流域和博斯腾湖共同组成。其中，开都河全长560 km，孔雀河全长420 km，博斯腾湖湖水面积在平水期约为980 km2。

开孔河流域地处中国西北干旱区腹地，远离海洋，降水较少，高温少雨，蒸发量大，光热资源丰富；流域内植被物种丰富，地面高程差较大，自然带变化多样，有沙漠、荒漠、荒漠戈壁、草原、灌木、湿地、林地、高山林地、高山草甸等[26]。

1.2 研究资料与数据处理

本文所用数据主要为：2000—2014年每年4—10月的MOD11A2—NDVI数据，轨道号为H24V04，空间分辨率为1 km×1 km，共计405期；气象数据为2000—2014年开孔河流域及其周边的15个气象站点的月降水量及月平均气温数据。

利用MRT软件将MODIS数据的正弦曲线投影(SIN)转换为通用横轴墨卡托投影(UTM)，并进行图像镶嵌和格式转换等处理[27]，运用ENVI软件批量裁剪出流域的MODIS—NDVI数据。将NDVI数据利用国际通用MVC(Maximum Value Composites)法进行年最大值合成[28-29]，以消除大气和云层的部分信号干扰，减少噪声，提高数据的可信度。

YNDVIi=max(NDVIij)

(1)

式中：YNDVIi表示i年份的年NDVI最大合成值(i为2000年、2001年、…、2014年)；NDVIij表示i年份j月的NDVI(j为4月、5月、…、10月)。在计算过程中，水体及NDVI值小于0.1的网格单元一般认为没有NDVI[29]，赋值为0。计算流域4—10月的月平均NDVI值，及近15年流域各年的NDVI平均值。

降水和气温数据来源于中国气象数据共享网提供的2000—2014年全国722个标准气象站点的月平均温度和月降水量资料，其中研究区域共覆盖15个站点。利用ArcGIS Spatial Analyst Tools模块对气温和降水数据进行IDW空间插值，采样成1 km×1 km空间分辨率，并采用Albert投影，以获取与NDVI数据像元大小一致、投影相同的气象栅格数据。通过数据裁切获取开孔河流域的月平均温度和月降水量的栅格图像[30]。

1.3 研究方法

1.3.1 NDVI变化趋势 基于像元的一元线性回归方程，模拟2000—2014年的各年最大合成NDVI的变化趋势，公式为：

(2)

1.3.2 偏相关分析 地理要素之间相关关系密切程度的测定，主要是通过对相关系数的计算与检验来完成的。在多要素所构成的地理系统中，不考虑其他要素的影响，而单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，称为偏相关。用以度量偏相关程度的统计量，称为偏相关系数[31]。首先计算相关系数，其次固定变量由相关系数得到偏相关系数。相关系数计算公式如下：

(3)

基于降水量的NDVI与温度的偏相关系数及基于温度的NDVI与降水量的偏相关系数计算公式为：

(4)

式中：rxy,z为变量z固定后变量x和y的偏相关系数；rxy，rxz，ryz分别为变量x和y、变量x与z、变量y与z的相关系数。偏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：

(5)

式中：tp为偏相关系数显著性检验所构建的统计量；rxy,z为偏相关系数；rxy为变量x和y的偏相关系数；n为样本数目；m为自变量数目。

2 结果与分析

2.1 NDVI时间变化特征

2000—2014年开孔河流域NDVI呈波动变化，但总体趋势并不明显(图1)。其主要原因可能一方面波动是由研究区降水和温度本身的波动变化所导致，当然也可能存在人为的干扰；另一方面，研究区地形较为复杂，不同地形下的植被长势空间差异极为显著。研究区北部的和静县主要以山区为主，植被长势较好，NDVI较大；研究区南部的尉犁县主要以沙漠和荒漠为主，植被覆盖稀疏，NDVI值较小。北部NDVI的较大变化可能会被南部较小的变化拉平，从而在长时间上看并不显现十分明显的趋势。由NDVI最大合成年均值可以看出，研究区NDVI较大年均值出现在2000年、2002年、2003年、2010年和2014年，较小年均值出现在2001年、2004年、2009年。

图1 开孔河流域2000-2014年NDVI动态变化

2.2 NDVI空间变化特征

2.2.1 NDVI年际变化 开孔河流域NDVI整体上呈西北高东南低的空间分布特征，研究区内植被覆盖呈现极为严重的两极分化现象，其中植被覆盖度较高的区域位于和静县大部、博湖流域绿洲、库尔勒市东部等，其他区域则为荒漠戈壁和沙漠等土地类型，NDVI极低。由于气候与地形的影响，地处山区的和静县NDVI最高，较为丰沛的降水和高海拔处的空气湿度，以及光热条件充足，为植被生长提供了良好的条件；博湖流域绿洲充分借助博湖湿地的优势，植被易于生长；在孔雀河流域内，NDVI高值区域主要集中在库尔勒市及周边区域，流域下游也存在较为丰富的植被覆盖。

为了进一步分析开孔河流域NDVI年际变化程度在空间上的分布状况，本文根据公式(2)对研究区内每个像元的NDVI变化趋势进行了计算和分析，可更加细致地展示研究区内不同区域NDVI在15年内发生退化、增长或者保持不变的态势。首先，利用ArcGIS软件下标准差重分类的功能，将研究区自动划分为7个等级[31]，然后依次计算出不同NDVI变化下的面积(表1)。

由表1可以看出，在近15年间开孔河流域内NDVI退化面积大于改善面积，可见生态环境不容乐观。流域NDVI变化程度中，有84.57%为基本不变；退化总面积占到研究区的9.1%，其中轻微退化为6.8%，中度退化面积为1.81%，严重退化面积较少，仅占到研究区总面积的0.49%；改善总面积为6.33%，其中轻微改善、中度改善和明显改善的面积分别占到研究区总面积的3.72%，1.11%和1.50%。

开孔河流域NDVI变化程度呈现较为明显的空间差异性，由研究区西北向中部再向东南方向延伸，NDVI变化程度依次为退化区域、改善区域、基本不变区域。造成这种现象的原因可能有气候、人为和地理环境多方面的因素。退化区域中，由于近年来人口增加，当地居民的生态环保意识不足，对和静县山区林草地破坏严重，资源利用不够合理导致NDVI出现了大面积的退化现象；博湖绿洲和库尔勒市及周边的NDVI改善较好，可以认为在原有的博湖湿地利于植被生长的地理环境的影响下，区域植被长势较好，另外，由于库尔勒市为巴州重点城市，政府对基础生态恢复和生态改善建设较多，在15年间，整体上呈现植被改善较好的趋势。研究区NDVI基本不变区域主要集中在尉犁县，由于该区域土地类型大部分为荒漠和沙漠地带，仅有少量的绿洲分布于孔雀河流域下游，所以在NDVI趋势变化中基本不变的面积占比较多。

表1 开孔河流域NDVI趋势变化等级划分及统计特征

2.2.2 NDVI年内变化 对年内的月NDVI数据进行统计分析，由附图3可以看出，研究区各年内NDVI变化差异较大，NDVI改善区域、退化区域以及基本不变区域的空间分布差异性显著且分布特征较为明显。NDVI改善较为明显的年份为2002年与2010年，主要分布于和静县。2000—2001年、2003—2004年以及2010—2011年的NDVI退化现象较为严重，退化区域由和静县大部扩展到和硕县北部；由于地理环境和土地利用类型的影响，尉犁县大部分区域在15年间一直以NDVI基本不变占主导。

通过分析各年内NDVI的变化及空间分布可知，整体上NDVI变化程度的空间分布特征与年际变化的空间分布特征相似，都表现为研究区北部为退化区域，中部为改善区域，南部为基本不变区域。

3 降水、气温的时空分布及其与NDVI的相关性

3.1 降水、气温的时空分布特征

选用开孔河流域及周边气象站点15 a的月降水量与月均温数据，利用ArcGIS软件下反距离加权插值(Inverse Distance Weighted，IDW)模块对月降水量与月均温数据进行年际空间插值。最后利用研究区边界裁剪得到本文开孔河流域各县市的月降水量与月均温的年际空间差值(附图4)。由附图4可以看出，月均降水量和月均气温呈现相反的空间分布特征，降水量较高的区域主要集中在研究区北部，气温较高的区域主要集中在研究区南部；由于研究区地势高程落差较大，北部的和静县主要为山区区域，海拔较高，植被覆盖度大，而研究区南部主要以干旱沙漠和荒漠为主，降水稀少，导致北部的降水量大于南部的降水量，其中月均降水量最大值达到19.9 mm(附图4A)；同时由于研究区主要以干旱与半干旱的荒漠和沙漠地带为主，下垫面吸收地表太阳辐射较多，其次由于植被稀疏，降水量较少，导致研究区南部的气温较高于北部区域，月均温最高达到13.3℃(附图4B)；另外，在研究区中部的库尔勒市和博斯腾湖绿洲形成典型的热岛和冷岛效应，使得研究区中部的降水和气温相对性较高，差异性较大。

3.2 NDVI与气象因子的相关性

3.2.1 偏相关分析 计算开孔河流域15年间NDVI与月平均气温和月降水偏相关系数，得出该区域温度和NDVI偏相关系数r1及降水和NDVI偏相关系数r2的空间分布图(附图5)。其中，NDVI与月降水和月均温的最大偏相关系数分别为0.81，0.88，与月降水和月均温的最小偏相关系数分别为-0.76和-0.91。NDVI与降水和气温均存在不同程度的正负相关关系，但其分布空间有所差异。

由附图5A可以看出，在研究区北部和中部区域的偏相关系数主要为正，表明降水对植被起到促进作用，且正相关系数大于负相关系数；北部和中部的温度对NDVI表现出极高的负相关性，其作用面积可占到和静县的大部分区域(附图5B)。在研究区南部，降水的偏相关系数主要为负，而气温的偏相关系数主要为正。北、中部与南部呈现出了相反的态势。表2为通过t检验的r1和r2的空间分布状况以及不同检验程度的面积百分比。对研究区中NDVI对降水量和气温的偏相关关系分布图进行空间统计分析，发现NDVI与气温负相关关系的面积为77.64%，并有1.02%和4.15%的面积分别通过p<0.01和p<0.05的显著性检验；NDVI与降水的正相关关系的面积为72.79%，并有0.89%和5.15%的面积分别通过p<0.01和p<0.05的显著性检验；另外，NDVI与气温正相关关系的面积和NDVI与降水的负相关关系的面积分别为22.36%与27.21%。对整个研究区进行空间统计后发现，同一像元符合r1>r2的区域占整个研究区域的66.24%，表明植被变化对温度的响应程度高于对降水的响应程度。综上，整个研究区NDVI对气温要素主要表现为负相关，对降水要素主要表现为正相关，且温度影响大于降水影响。

表2 不同类别面积百分比

4 讨论与结论

4.1 讨 论

陈欢等[32]对中国大陆植被对降水和温度的变化响应特征进行了研究，NDVI与降水和温度之间有较显著的相关性，中国大陆植被NDVI对气温和降水有滞后效应，并且滞后水平存在着明显的空间差异，植被对温度具有较强的敏感性和依赖性，同时温度的季节性变动对植被生长有重要性的影响；另外，由于植被在生长过程中需要经历从土壤中吸收水分，而土壤获得水分的主要途径是通过大气降水，所以导致降水对植被有较为明显的滞后性。在中国干旱与半干旱地区，降水量的多少是限制植被长势的重要因子，新疆虽然降水稀少，但是天山融水丰沛，所以表现出NDVI对温度的响应特征较为敏感[33-34]。

2000—2014年新疆开孔河流域NDVI有所波动但变化趋势较小，气候因子(降水量、温度)对研究区NDVI变化的驱动力不同，其中温度对NDVI的主导促进因素较大于降水；由于流域NDVI的退化和改善是由多方面驱动力共同决定的，非气候驱动力因素也会对研究区NDVI变化起到不同程度的影响，例如，植树造林、耕地改良、退耕还林、人口增加、过度放牧等人为因素都会影响流域NDVI的改善与退化；另外本研究在分析NDVI与气候因子的响应特征时仅选用了月降水量与月均温气象数据，虽然在消减气候因子对NDVI的滞后性时有一定的促进作用，但为了将影响因素考量地更加全面，后期研究应扩展为年降水量和年气温数据并实现更大空间尺度的研究。鉴于以上讨论，在后续研究中将进一步对以上问题进行分析，以期更科学地评定人类活动和气象因子对NDVI时空格局变化的影响及各自贡献值的大小。

4.2 结 论

(1) 从空间分布上看，新疆开孔河流域NDVI从2000—2014年有波动但无明显趋势，植被覆盖呈现西北高东南低的空间分布特征。

(2) 从变化趋势的空间分布看研究区NDVI退化面积区域大于改善面积区域，退化面积为9.1%，主要集中在研究区北部，而改善面积为6.33%，主要集中在研究区中部；在年内变化中，NDVI在2002年和2010年有较为明显的改善外，其他年份均出现不同程度的退化现象。

(3) 从对气象因子的响应特征上看，Pearson相关分析和偏相关分析结果相同，同一像元符合r1>r2的区域占整个研究区域的66.24%；NDVI对温度的负相关的区域面积要大于NDVI对降水负相关的区域面积，且温度通过p<0.01的像元面积大于降水通过p<0.01的像元面积，NDVI变化对温度的响应特征高于对降水的响应特征。