刘虹涛，秦新永，何华，王飞，黄昆

（1.甘肃省白龙江林业科学研究所，甘 肃兰州 730000；2.甘肃白龙江森林生态系统国家定位观测研究站，甘肃 舟曲 746300；3.甘肃省白龙江林业生态监测和调查规划院，甘肃 兰州 730000）

白龙江流域是我国滑坡、泥石流等地质灾害高发区之一，生态脆弱[1-3]，在人为和自然因素的影响下，易造成环境退化，而频发的灾害反过来加剧了流域生态脆弱性[4]。作为多功能体，植被对维持生态环境至关重要[5-7]。归一化植被指数（normalized differential vegetation index，NDVI）是反映地表植被状况的遥感指标[8]，对分析植被与气候关系、衡量地表植被和区域生态环境变化具有重要指示作用[9-10]。近年来，众多学者利用NDVI研究了植被动态变化及其与气候因素的关系等[11-12]。然而，相关研究多以较大尺度或仅将像元NDVI最大值与气候因素做相关分析为主[13-15]，忽略了较小尺度下NDVI的空间变化对植被与气候因素之间关系的影响。基于此，本文利用NDVI探讨2000—2017年白龙江流域植被时空变化，及其对气温、降水、相对湿度和日照的响应，以期揭示白龙江流域植被变化的驱动因素,为流域内植被恢复和生态环境改善提供科学依据。

1 研究区概况

白龙江流域地处青藏高原、黄土高原、四川盆地交界处，102.5°～105.7°E、32.7°～34.4°N，位于新生代印度-亚洲板块碰撞变形带，主要包括甘南藏族自治州的碌曲县、迭部县和舟曲县，甘肃陇南市的宕昌县、文县和武都区，以及四川广元市青川县等。全域海拔578～4 523 m，主要的地貌类型有河谷地貌、山地地貌和黄土地貌等。属山地气候，年均气温6～14.9 ℃，年均降水400～850 mm，温度和降水由西北向东南逐渐增加，且降雨集中多暴雨。海拔由高到低植被分布依次为：高山草甸或基岩（4 100 m以上）、高山灌木林（3 700～4 100 m）、亚高山针叶林（800～3 700 m）。土壤类型为高山草甸土、棕壤、褐土等。

2 数据来源及处理

2.1 数据来源

NDVI数据来源于AtmosphereArchive and Distribution System网站（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov），分辨率 1 km，时间为 2000—2017年。年均气温数据来源于European Center for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF）网站（http://apps.ecmwf.int/datasets），年均降水数据来源于Climatic Research Unit （CRU）网站（https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/cru_ts_4.03），分辨率1 km，时间为2000—2017年。年均相对湿度和年总日照时数数据来源于国家地球系统科学数据中心网站（http://www.geodata.cn），时间为 2000—2015年，分辨率1 km。2016—2017年相对湿度和日照时数数据来源于中国地面气候资料日值V3.0（http://data.cma.cn/）。数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据来源于中国科学院资源与环境数据中心 （https://www.resdc.cn/Default.aspx），分辨率 250 m。

2.2 数据处理

研究区矢量边界数据由全国DEM数据和ArcGIS 10.2水文分析工具提取获得。以DEM数据为基础，利用ArcGIS 10.2进行填充洼地、流向分析、流量分析、河网分析、河流分级和栅格河网矢量化后获得白龙江流域矢量边界数据及流域内河流数据。NDV数据是利用python对其进行边界裁剪，使用MODISMRT工具进行预处理后，在ArcGIS 10.2中使用均值合成法合成后所得。年均气温、年总降水量、年相对湿度、年总日照时数栅格数据经ArcGIS 10.2重投影工具统一坐标系后，利用研究区矢量边界数据对其进行掩膜提取，由此获得所需研究区数据。2016—2017年年相对湿度和年总日照时数栅格数据由中国地面气候资料日值V3.0数据中气象站点原始数据按年度累加整理后，利用ArcGIS 10.2反距离权重法对数据进行插值，最后得到各年度的年相对湿度及日照时数栅格数据。

2.2 研究方法

利用线性最小二乘回归的方法对年均NDVI以及年均气温、年总降水量、年相对湿度以及年均日照时数利用公式（1）进行计算，分析每个像元值在2000—2017年变化趋势。

式中，slope表示变化斜率，单位为每年；n=18代表总年份数，i表示第几年，表示第i年变量的值，分别代表年均NDVI、年均气温、年总降水量、年均相对湿度以及年均日照时数。slope＞0表示各变量在这 18 年间的变化趋势为增加，反之slope＜0，表示变化趋势减少。

通过计算Spearman秩相关系数并进行相关性分析，其计算公式：

式中，Ri、Si分别为变量在各自顺序排列样本中所占位置的次序（即秩），为 Ri、Si的均值，n=18代表总年份数。对线性趋势Spearman相关分析的结果用F检验的方法对其显著性进行检验公式如下:

式中，QR代表回归平方和，回归自由度为1，QE代表残差平方和，n-2代表残差自由度。i=1，2，3，……，n。wi为第i年变量y的值。为 i与变量w的线性回归值，为变量w的n年平均。

3 结果与分析

3.1 全流域植被NDVI和气候因素的变化趋势

研究区绝大多数地区F检验结果p-value＜0.1（封二，图1a），即绝大多数地区通过检验，slope结果在误差范围内，slope的结果是可信的，p-value＜0.1的地区占研究区总面积的97.02%。2000—2017年植被年均NDVI变化趋势范围是－0.006 4～0.013 9，年均NDVI连续增加幅度为0～0.013 9，增加区域占比99.73%；减少幅度为－ 0.006 4～0，减少区域占比0.27%（封二，图1b），及少许连续减少区域主要分布在迭部县西部和武都区西北部。这表明白龙江流域大部分地区植被覆盖呈增加趋势，生态恢复效果明显。

研究区气温虽都呈增加趋势，但没有地区通过检验。降水通过检验的地区占研究区17.66%，通过检验的地区，都呈增加趋势（封二，图2a、b），其中上游增加趋势比下游明显（封二，图2c、d）。相对湿度增加幅度为0～0.200 0，减少幅度为－0.285 7～0，总日照时数增加幅度为0～9.428 6，减少幅度为－22%～0%（封二，图2e）。其中相对湿度通过检验的地区主要分布在河流中上游，占研究区45.09%（封二，图2f），总日照时数通过检验的地区主要分布于流域中游的宕昌县、上游的碌曲县和若尔盖县，占研究区32.56%（封二，图2h）。

3.2 全流域植被NDVI和气候因素的相关关系

植被年均NDVI与各气候因素的空间相关性分析结果表明，大部分区域年均气温与年均NDVI无相关关系，少部分呈显著正相关，主要分布在中游地区（封三，图3a、b）。除极少部分区域外，流域内年总降水量与年均NDVI呈显著正相关，其中上游高海拔和下游河干流周边区域相关性较强（封三，图3c、d）。气温和降水量与植被覆盖度的关系，在高彦净等人的研究中也得以证实[4]，表明该区域植被对气温和降水的响应相对一致，且植被对气温和降水的需求都存在上升的空间[10]。在中上游地区，年均NDVI与年相对湿度显著负相关（封三，图3e），而在下游存在少部分地区二者显著正相关（封三，图3f）。年总日照时数与年均NDVI之间的关系与年相对湿度类似（封三，图3g、i）。相对湿度和日照时数与植被覆盖的关系，和徐丽萍、张含玉和刘静等人的研究结果类似[10,17-18]。

上游地区地势起伏较大，地广人稀，因此根据已有研究推断，在本研究区气候因素对植被覆盖的影响强于人为因素[19]。尽管白龙江流域上游地区气温和降水都呈增加趋势，但变化不显著或仅有极少部分区域变化显著（封三）。结合上游地区相对湿度呈显著减少趋势，以及其与植被覆盖呈显著负相关来看，河流上游空气条件相对干燥，导致降雨量的减少，使得上游地区土壤水分条件相对贫乏[10]。有研究发现，植被处于水分贫乏的条件下，相对湿度的增加可能会降低植物叶片气孔导度，从而对植被的生长产生负效应[20-21]。与此同时，中上游地区的总日照时数与年均NDVI呈显著负相关（封三，图4i），可能也与该区域水分相对缺乏有关。通常，日照时数影响植物进行光合作用的时间长短，日照时数减少，植物进行光合作用所储存的能量越少，因此用于植被生长的能量分配越少，越不利于植被的生长发育[22]。但当植物受到水分胁迫时，光照对植物的影响应考虑到光合有效辐射和植物对光的抑制效应[10,23]。

在下游少部分地区，相对湿度和总日照时数与年均NDVI显著正相关，如流域与四川盆地交界处、武都区北部和青川县等地，表明相对湿度和总日照时数在该区域还未达到植被生长的需求限度[10]。与此同时，流域中下游所处温带半湿润-亚热带湿润气候区，相比于上游来说，气温和降水都有所增加，水分条件充足[24]，因此，随着日照时数和相对湿度的增加，即使蒸发速率加快，但不会影响植被光合作用能力的增加，从而促进植被生长[25-26]。

总的来说，植被覆盖呈显著增加的区域与气候因素的相关性较弱。例如宕昌县、武都区和文县等地的植被覆盖呈显著增加，但该区域气温和降水与其的相关性较弱，说明气温和降水对该区域植被覆盖的增加影响有限，存在其他因素也会使植被覆盖增加。近年来，随着白龙江流域生态建设的实施，如宕昌县1989—2008年、武都区1999—2009年分别造林552.6 km2和1 471.2 km2，势必会增加该区域的植被覆盖。因此，植被覆盖的增加是人为因素和自然因素共同作用的结果[4]。值得注意的是，下游地区植被覆盖类型多以乔木为主[4]，但本研究由于遥感影像分辨率不高，不能对人工林和天然林进行区分[27]，所以在今后的研究中，关于下游地区植被覆盖对气候变化的响应，应剔除或充分考虑灌溉等人为因素的影响。

4 结论

本文基于MOD13A3/NDVI归一化植被指数数据，使用线性趋势分析、Spearman秩相关系数分析的方法，分析了2000—2017年白龙江流域植被覆盖和气候因素的变化及其相关关系，探讨了植被覆盖对气候因素的响应，得出以下结论:

1）从2000至2017年，白龙江流域全域植被覆盖增加趋势明显，通过检验变化区域占总面积的97.02%，表明该流域近18年植被覆盖整体提高，生态环境恢复明显。建议保持现有的生态建设发展战略，并在此基础上进一步改善该流域生态环境。

2）在全流域大部分地区，植被覆盖与气温和降水呈正相关，与相对湿度和日照时数呈负相关，表明白龙江流域植被对不同气候因素的响应比较一致，即植被与气候因子的关系具有空间同质性特点。

3）全流域少部分地区，植被覆盖呈显著增加的区域与气候因素的相关性较弱，表明气温和降水对该区域植被覆盖的增加影响有限，可能是生态建设的原因使植被覆盖增加。因此，2000—2017年白龙江流域植被覆盖的增加是人为因素和自然因素共同作用的结果。