张晓明

（江西理工大学 土木与测绘工程学院，江西 赣州 341000）

随着全球气候的暖化，各地气温和降水的规律发生了很大的变化[1]，对植被的状态造成了很大的影响，尤其是各种极端气候对植被生长产生很大的抑制作用，NDVI作为一种被广泛使用的遥感植被指数，对植被状态的监测具有不可替代的作用，通过NDVI对植被进行长时间序列的时空分析可以反映生态系统在全球暖化中的影响，为研究生态环境的变化有很重要的意义。

近几年，中国南方地区的降水规律发生了很大的变化，旱涝急转、冰雹等极端气象事件频繁发生，而且发生的时间和地点还未发现规律，这对植被的生长造成了很大的影响[2-4]。此前研究人员对植被NDVI的时空变化分析进行了很多的研究，比如张亮等[5]对安徽省植被覆盖的长时间序列分析及姜萍等[6]对新疆NDVI的时空变化研究，但更多是研究人类活动对植被覆盖率的影响或者对南方植被的长时间序列分析仅限于2013年左右[7-8]，对近些年南方植被的状态的变化分析较少。

鄂湘赣地区属于长江中下游，植被覆盖度高，降水丰富，四季分明。随着全球极端气候的加剧，鄂湘赣地区的降水和气温等受到很大影响，对鄂湘赣地区近几年的植被进行长时间序列的时空分析具有重要的意义，可以为农业干旱、气象变化和生态系统的研究提供一定的基础和思路。本文通过Slope趋势分析、M-K显著性检验和距平值分析等对鄂湘赣地区2007—2018年的NDVI进行时空分析，并结合相同时间尺度的降水量数据分析研究干旱事件对植被状态的影响，得到鄂湘赣地区植被状态的变化规律。

1 研究区概况

湖北、湖南和江西3省简称鄂湘赣，省会分别为武汉、长沙和南昌。位于北纬24°29′~33°6′之间，东经108°21′~116°07′之间，其中东西距离约为940 km，南北距离约为993 km，面积为56.46万km2，地貌类型以山地、丘陵为主。鄂湘赣3省在地理位置上北侧与河南、陕西相连，西侧与重庆、贵州毗邻，南侧与广东、福建交接，东侧与安徽、浙江接壤。

鄂湘赣3省处于亚热带季风气候，光能充足，热量丰富，降水丰沛，雨热同期。各地年平均气温一般为15～19℃，气候温暖。该区域四季变化分明，冬季寒冷，春季温暖，夏季炎热，秋季凉爽，而且该地区的无霜期长达200~300 d。但该区域的降水在不同的季节分配不均，降水的年际变化大，易发生干旱和洪涝等气象灾害，对植被影响较大。

2 数据与方法

2.1 数据来源与处理

本文使用NDVI数据的时间跨度为2007—2018年。月尺度NDVI数据为MODIS平台上的MOD13C2数据集（https：//search.earthdata.nasa.gov），空间分辨率为0.05°，该平台NDVI产品种类多样见表1，有很好的时间和空间连续性，对大尺度空间区域的长时间序列分析，该数据集已被广泛应用于植被监测。通过对MODIS的月尺度NDVI数据进行MODIS重投影工具（MRT）软件进行格式和投影转化等预处理，再对得到的全球NDVI栅格数据进行裁剪，再以季度和年度等时间尺度求均值得到不同时间尺度的鄂湘赣地区栅格影像。

表1 MODIS卫星的NDVI产品种类

2.2 研究方法

2.2.1 Slope趋势分析

Slope趋势分析法是对随时间变化的变量进行线性回归分析从而得到变量在时间序上的变化趋势的方法，计算公式为

式中：Ti为第i年的平均值；n为时间长度。当Slope>0表明该数据在研究时间段内为增加趋势，Slope<0表明研究数据在研究时间段内为减少趋势。

2.2.2 M-K显著性检验

M-K显著性检验是一种非参数统计检验方法，该方法不要求统计数据服从正态分布，也不要求数据的变化趋势为线性，并且不受缺失值和异常值影响，是一种很好的对长时间序列分析检验的方法。

3 结果分析

3.1 月尺度NDVI干旱时空分析

对2007—2018年同一月份的NDVI栅格数据进行Slope趋势分析和M-K显著性检验，如图1和图2所示，以P<0.1作为显著性标准。在2007—2018年鄂湘赣地区不同的月份通过显著性检验的区域和面积存在很大差异。通过显著检验的区域面积在39%~82%，主要分布在鄂湘赣地区的南部区域，且大部分区域的Slope>0。未通过M-K显著性检验的区域主要集中在鄂湘赣地区的北部，在武汉和南昌等城市群附近。其中1、3、4、5、6、10、11、12月通过显著性检验的区域在54%~82%，2、7、8、9通过显著性检验的区域在39%~48%，具体区域面积见表2。表明在1、3、4、5、6、10、11、12月鄂湘赣大部分地区的植被状态在逐年好转，受气象条件影响较少。在2、7、8、9月NDVI值逐年升高的区域较少，在这几个月份鄂湘赣地区气象变化复杂，植被状态受气象影响较大。

表2 2007—2018年1—12月份NDVI的显著性检验影像像元占比

图1 月尺度NDVI的Slope趋势影像数据

图2 月尺度NDVI的显著性检验影像

3.2 季尺度NDVI干旱时空分析

在季尺度，通过NDVI栅格数据对鄂湘赣地区进行Slope趋势分析和M-K显著性检验见图3和图4，其中通过M-K显著性检验区域的面积为44%~81%，见表3，且该区域NDVI的Slope>0。其中Slope趋势值为正的区域面积中冬季大于春季大于夏季大于秋季，通过显著性检验的区域面积分别为81%、79%、45%、44%。表明鄂湘赣地区在冬季和春季有80%左右的区域植被状态在逐渐好转，夏季和秋季有44%的区域植被状态在逐渐好转。其中夏季和秋季通过显著性检验的区域与冬季和春季相比较少，显示鄂湘赣地区在夏季和秋季的气象条件较差，影响了植被的生长。

表3 季尺度的NDVI的显著性检验影像像元百分比

图3 季尺度NDVI的Slope趋势影像数据

图4 季尺度NDVI的显著性检验影像

3.3年尺度NDVI干旱时空分析

3.3.1年尺度NDVI的干旱时空分析

在年尺度上，通过距平法对年尺度NDVI与年平均值做差，得到表4。由表4可知鄂湘赣地区2007、2008、2009、2010、2011和2013年有54%~73%的区域植被生长状态较差，低于平均值。其中2008年和2011年植被状态最差，有73%的区域植被状态受到影响，2015年植被状态最好，有80%的区域NDVI距平值高于年平均值，NDVI距平值小于0的区域变化幅度达到53%。在2007—2013年NDVI距平值小于0的区域面积平均为63%，2014—2018年NDVI距平值小于0的区域面积平均为33%，说明在2007—2018年鄂湘赣地区的植被状态在逐渐好转，该结果和月尺度与季尺度NDVI的Slope趋势分析和M-K显著性检验结果相符。

表4年尺度NDVI距平值不同等级所占像元百分比

3.3.2 基于年降水量的年尺度NDVI变化分析

植被状态主要受降水影响较大，但降水不是影响植被状态的唯一因素。在图5中2007—2018年间鄂湘赣地区NDVI距平负值的面积和年降水量的变化具有很强的负相关性。但在2007—2009年之间，NDVI距平负值的区域面积和年降水量的变化呈正相关性，表明在2007—2009年降水不是造成鄂湘赣地区NDVI负值面积增大的原因。

图5 NDVI距平负值和降水量变化趋势

4 结束语

对鄂湘赣地区进行NDVI的时空分析有助于了解该地区的植被变化状况，对人类活动影响、干旱区域分析和生态系统生产力的研究等有很大的帮助，本研究通过对月尺度、季尺度和年尺度NDVI的数据进行Slope趋势分析、M-K显著性检验和距平值分析对鄂湘赣地区的植被状态进行时空分析。得到以下结论。

（1）鄂湘赣地区NDVI总体上呈增加的趋势，在月尺度，不同月份之间鄂湘赣地区NDVI通过M-K显著性检验的区域面积存在很大的差异，其中通过显著检验的区域面积在39%~82%，主要分布在鄂湘赣地区的南部区域，区域面积最大相差43%。在季尺度，春季和冬季鄂湘赣地区NDVI的逐年增加的区域相较夏季和秋季多40%左右。说明鄂湘赣区域不同月份和季节的植被趋势变化存在很大的差异。

（2）鄂湘赣地区的植被状态在2013年存在一个拐点，由2007—2013年NDVI距平值小于0的区域面积为63%的平均值到2014—2018年变为33%，表明在2007—2013年鄂湘赣地区的植被状态受气象等条件影响较大，在2007—2018年后鄂湘赣地区的植被状态逐渐变好。

（3）武汉和南昌等城市群附近的植被受人类活动影响较大，该地区植被状态变化复杂，不存在一定的趋势变化。

（4）鄂湘赣地区的NDVI主要受降水影响，但降水不是唯一影响NDVI的因素，气温等其他气象因素对NDVI的影响也很大。