王文亞，張 鑫，王 云，蘇夏羿

(西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊陵 712100)

干旱是全球范圍內(nèi)最為常見的、復(fù)雜的自然災(zāi)害，在每個氣候區(qū)域內(nèi)均時有發(fā)生，在世界上引起了嚴(yán)重的環(huán)境、社會、生態(tài)以及經(jīng)濟問題[1]。對于我國來說，干旱是影響面最廣、最為嚴(yán)重的氣象災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計，自然災(zāi)害中70 % 為氣象災(zāi)害，而干旱災(zāi)害又占氣象災(zāi)害的50% 左右[2]。

歸一化植被指數(shù)NDVI是能反映植被覆蓋情況和生長狀況的指數(shù)[3，4，9]。利用遙感影像的NDVI值可以很好地反映地表植被的變化特點，同時，植被的覆蓋程度又能在一定程度上反映氣候的變化趨勢，所以監(jiān)測植被的動態(tài)變化以及分析這種變化與氣候的關(guān)系已成為研究熱點之一[4-6]。嚴(yán)少鋒等以江蘇沿海地區(qū)的SPOTNDVI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了該地區(qū)植被覆蓋的時空變化規(guī)律。研究表明，江蘇沿海地區(qū)的氣溫、降水等氣候因子對植被覆蓋有較大的影響，二者均顯示出較為顯著的正相關(guān)性，其中氣溫占主導(dǎo)因素[7]。劉綠柳等[8]以黃河流域為研究區(qū)，通過分析流域內(nèi)灌木、林地、草地、農(nóng)作物4種植被類型的NDVI在20世紀(jì)80年代初到90年代末的變化規(guī)律以及NDVI與降水、氣溫、API(可利用水指數(shù)) 的相互關(guān)系，分析研究流域內(nèi)植被覆蓋度的變化趨勢及NDVI對氣候因子的敏感性，得出流域內(nèi)農(nóng)作物對降水變化較為敏感的結(jié)論。

青海省位于我國西北地區(qū)，其東部高原屬旱作物農(nóng)業(yè)區(qū)，對青海省國民經(jīng)濟的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,然而干旱成為了制約該區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的限制性因子[9]。本文基于青海省東部高原1998-2006年期間由SPOT影像資料得到的歸一化植被指數(shù)NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)和區(qū)內(nèi)13個氣象站點的連續(xù)觀測資料，提取研究區(qū)內(nèi)各氣象站點印跡區(qū)的NDVI值，計算降水量距平百分率(Pa)和綜合干旱指數(shù)(D指數(shù))這兩種氣象干旱指數(shù)。在月時間尺度上對氣象干旱年分析這兩種氣象干旱指數(shù)與研究區(qū)內(nèi)植被的距平NDVI的相關(guān)性。研究青海省東部高原植被指數(shù)對干旱的響應(yīng)情況，進而分析說明植被在反映氣候變化中的突出作用，這對旱災(zāi)的預(yù)防有著重要的戰(zhàn)略意義。

1 研究資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

青海省東部處于青藏高原與黃土高原的過渡地帶，地處東經(jīng)100°～103°04 ′，北緯34°48′～ 38°，海拔1 650～5 254.5 m，年平均降水量為300 mm左右，屬于半干旱氣候。省內(nèi)西高東低且高低懸殊的地勢，使得大河自西向東流，這種地勢有利于東南氣流和西南氣流伸入東部地區(qū)，形成一定的降水量，利于東部植被的生長。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本次研究所用資料主要有青海省東部高原區(qū)1998-2006年由SPOT衛(wèi)星影像資料得到的歸一化植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品、該區(qū)內(nèi)13個氣象站點1998-2006年的日氣象數(shù)據(jù)資料。研究區(qū)域及區(qū)內(nèi)氣象站點的分布圖見圖1。

圖1 研究區(qū)及氣象站點分布圖Fig.1 The study area and the meteorological site map

1.3 研究方法

(1)降水量距平百分率Pa。鑒于該地區(qū)在不同時間尺度上的降水量差異很大，如果使用降水量作為干旱指標(biāo)，缺乏可比性，而降水量距平百分率是反映干旱的基本指標(biāo)之一，是表征某時段降水量較常年值偏多或偏少的指標(biāo)，能直觀反映降水異常引起的干旱[10]。

降水量距平百分率的計算公式如下：

(1)

(2)綜合干旱指數(shù)(D指數(shù))。由于影響干旱的因素很多，造成干旱的原因不同，各地氣候、地理條件差異很大，本次研究除了使用降水距平百分率外，還計算了一種干旱指數(shù)：綜合干旱指數(shù)(D指數(shù))[11]，用來分析降水量、蒸發(fā)量與植被指數(shù)的相關(guān)性，其計算公式是：

r=P-E

(2)

式中：r是綜合干旱指數(shù)；P是時段降水量；E是對應(yīng)時段的蒸發(fā)量。

(3)歸一化植被指數(shù)(NDVI)。本次研究采用的是SPOTNDVI數(shù)據(jù)。將收集到的SPOT影像資料用圖像處理軟件ENVI 5.0計算得到13個氣象站點的每連續(xù)十天的NDVI值即旬NDVI值，其計算公式如下：

NDVI=0.004DN-0.1

(3)

式中：DN為像元初始值。

對于SPOTNDVI的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用最大值處理法(MVC)，即圖像中每一個像元用該月三旬中最大的NDVI代替月NDVI值。此法假設(shè)每旬中NDVI最大值出現(xiàn)的那一天天氣晴朗，同時不受云層的影響，這么做的目的是減少大氣中云、固體顆粒、視角、陰影以及太陽高度角等因素的影響。

(4)相關(guān)性分析法。相關(guān)性分析是指對兩個或多個具備相關(guān)性的隨機變量因素進行分析，從而衡量兩個變量因素之間的相關(guān)密切程度。本文中應(yīng)用相關(guān)性分析法研究距平NDVI與降水量距平百分率和D指數(shù)之間是否存在某種依存關(guān)系，以及其密切程度。并且采用F檢驗進行相關(guān)性的顯著性檢驗。

2 結(jié)果與分析

越干旱年份植被對水分的依賴性越大，進而覆蓋度的變化越明顯，因此本文選擇重旱年作為重點研究對象。根據(jù)《氣象干旱等級》(見表1)[12]，以降水量距平百分率為單項氣象干旱指數(shù)計算得2001年月尺度上達到了-87%，符合重旱標(biāo)準(zhǔn)。

表1 降水量距平百分率氣象干旱等級劃分表Tab.1 The standard grade of drought with precipitation anomaly percentage

在水分循環(huán)過程中，降水滲透然后被植物吸收，外在表現(xiàn)為NDVI對于氣象因子的響應(yīng)具有一定的時間滯后性，因此在做NDVI分布和降水量的相關(guān)性分析時必須考慮其時間滯后性，在研究中發(fā)現(xiàn)，滯后期為一個月時，相關(guān)性達到最佳。

2.1 降水量距平百分率Pa與距平NDVI的相關(guān)性分析

利用ArcGIS 10繪制的青海省東部高原區(qū)的降水量距平百分率與距平NDVI相關(guān)性空間分異圖如圖2所示。底圖是2001年4-11月經(jīng)過插值的距平NDVI圖。圖2顯示，2001年各月青海省東部高原區(qū)13個站點的距平NDVI存在差異，即空間分布具有不均勻性。就整個研究區(qū)而言，4-7月均是負距平，8-10月區(qū)域北部的門源、大通等地才出現(xiàn)NDVI的正距平值。圖中以圓點表示的是青海省東部高原區(qū)2001年3-10月的降水量距平百分率顯示圖。以月降水量與該月多年平均降水量的差值作為變量，應(yīng)用Arc GIS分析軟件在各氣象站點區(qū)域內(nèi)以圓圈的大小來反映降水量距平百分率。圖2中顯示，2001年每月的降水量距平值在各站點普遍偏小，尤其在綠色植被需要水分以生長的4-10月，湟源、湟中、貴德、西寧大多以負距平值出現(xiàn)，說明在這段時期內(nèi)，降水量少于多年平均降水量。

圖2 滯后1個月的降水距平百分率與距平NDVI相關(guān)性空間分異圖Fig.2 The spatial distribution of the correlation between Pa(with a lag of one month) and anomaly NDVI

對比各月的降水量距平百分率與距平NDVI顯示圖，對各月的分析如下：4月降水主要集中在研究區(qū)南部，植被逐漸返青，距平NDVI也相應(yīng)地在南部較大；5月整個研究區(qū)降水量很少，距平NDVI較4月份變化不大；6月降水量較多年平均值持續(xù)偏少，以至于距平NDVI較小值的控制范圍進一步加大，以門源為例，4、5月距平NDVI在-0.037～-0.089范圍，盡管6月降水量距平百分率達到0.2，但是由于植被返青前期受到水分脅迫，所以本月距平NDVI擴大到-0.1；7-10月，降水量距平百分率與距平NDVI顯出較強的相關(guān)性，尤其表現(xiàn)在研究區(qū)北部，圖2中顯示為圓點較大的地區(qū)，距平NDVI基本由黃綠顏色覆蓋；南部的尖扎、民和、黃南等地區(qū)降水量距平百分率均在-0.4左右，而距平NDVI隨著時間的推移逐漸增大，說明植被在旺盛時期雖然受到降水一定的限制，但是生長還在繼續(xù)；11月，盡管降水量距平百分率基本都為正值，但是距平NDVI相對于10月還是從正值衰減到負值，說明植進入枯黃期后，降水量距平百分率與距平NDVI的相關(guān)性程度減弱。

2.2 綜合干旱指數(shù)(D指數(shù))與距平NDVI的相關(guān)性分析

以D指數(shù)和距平NDVI作為變量，根據(jù)1998-2006年的降水量、蒸發(fā)量、NDVI系列等數(shù)據(jù)，應(yīng)用一元線性回歸的分析方法對NDVI和D指數(shù)做出的相關(guān)性分析如圖3所示。由圖3可以看出，除5、6、11月份外，距平NDVI與D指數(shù)都呈正相關(guān)關(guān)系。4月植被開始返青，但是受到前期降水量較少的影響，距平NDVI值均表現(xiàn)為負值，其與D指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.228。5、6月的距平NDVI值接近，較同期的NDVI值偏小，與D指數(shù)的相關(guān)性程度不明顯。7-10月距平NDVI與D指數(shù)的相關(guān)系數(shù)在0.2～0.8之間波動，特別是8月份的相關(guān)系數(shù)0.566和10月份的相關(guān)系數(shù)0.825均通過了 的顯著性檢驗，說明在植被生長旺盛時期，距平NDVI與D指數(shù)具有很好的相關(guān)性。而在11月份，植被進入枯黃期，由于青海的地理位置，冬季陽光輻射強，使得蒸散發(fā)量比較大，相對而言，降水量偏少，使得D指數(shù)較小，與距平NDVI表現(xiàn)為負相關(guān)關(guān)系(見表2)。

圖3 滯后1個月的D指數(shù)與NDVI距平相關(guān)性分析圖Fig.3 Correlation analysis between D index at lag one month and NDVI anomaly

月份Pa與距平NDVI回歸方程R2RD指數(shù)與距平NDVI回歸方程R2R4y=-0．0004x-0．06520．02100．14y=0．0002x-0．01460．05180．2285y=0．0002x-0．05020．03000．17y=0．000035x-0．05560．00040．0206y=-0．0001x-0．05960．00300．06y=-0．0001x-0．06410．00800．0897y=0．0004x-0．02400．02200．15y=0．0004x-0．00640．04120．2038y=0．0005x-0．02470．16900．41y=0．0005x+0．00670．32090．566??9y=-0．00006x+0．00540．00020．01y=0．0008x+0．05830．23210．48210y=0．001x-0．02590．68900．83?y=0．0007x+0．00600．68040．825??11y=0．00004x-0．01190．03000．17y=-0．0003x-0．02640．04560．214

注：**表示通過0.05的顯著性檢驗，*表示通過0.1的顯著性檢驗。

3 結(jié) 語

本文以1998-2006年覆蓋青海省東部高原區(qū)的SPOT數(shù)據(jù)位基礎(chǔ)，分析了該地區(qū)植被指數(shù)對干旱的響應(yīng)情況。研究表明：

(1)月時間尺度上，氣象干旱指數(shù)與滯后一個月的植被指數(shù)的相關(guān)性在7-10月表現(xiàn)出較密切的相關(guān)程度，說明在植被的生長旺盛時期，用植被指數(shù)反映干旱情況較有可靠性。

(2)在重旱年份(2001年)，距平NDVI與綜合干旱指數(shù)較與降水量距平百分率有更好的相關(guān)性，說明NDVI較單一的降水量因素而言，與綜合考慮眾多氣象因子的指標(biāo)關(guān)系更為密切，因此在植被指數(shù)反映干旱時，干旱的成因更趨向于多種氣候因子共同作用的，而不是簡單的由降水缺少所引起。

(3)文中所使用的SPOT影像數(shù)據(jù)僅有8 a的資料系列，系列過短對研究NDVI的多年平均值有一定的局限性，不能完整的體現(xiàn)出植被的變化趨勢。

(4)NDVI本身尚有不足之處：首先NDVI的運算結(jié)果可能會出現(xiàn)飽和情況，其次來自大氣、土壤、噪音各方面的干擾將對NDVI的值產(chǎn)生影響。

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