阿 多,趙文吉,*,宮兆寧,張 敏,范云豹

1 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院, 北京 100048 2 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100048 3 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100048

1981—2013華北平原氣候時(shí)空變化及其對(duì)植被覆蓋度的影響

阿 多1,2,3,趙文吉1,2,3,*,宮兆寧1,2,3,張 敏1,2,3,范云豹1,2,3

1 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院, 北京 100048 2 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100048 3 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100048

基于1981—2013年華北平原氣象數(shù)據(jù),對(duì)華北平原近30a的氣候時(shí)空變化趨勢(shì)與突變情況進(jìn)行分析,并結(jié)合GIMMS-NDVI(1981—2006年)和MODIS-NDVI(2000—2013年)遙感數(shù)據(jù),探討氣候突變影響下,華北平原1981—2013年植被覆蓋度的空間分布和變化特征。結(jié)合生態(tài)學(xué)分區(qū),從不同時(shí)空尺度出發(fā),分析華北平原不同生態(tài)分區(qū)內(nèi)氣候因子與植被覆蓋度在年代際、年際和月變化的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)1981—2013年,華北平原氣溫整體呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)(0.20℃/10a,P<0.01),春季氣溫的升高、>15℃等溫線控制范圍的擴(kuò)大和年均溫0℃等值線在華北平原的消失,是區(qū)域平均氣溫升高的誘因。華北平原降水整體呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)(-1.75mm/10a,P>0.05),其中秋季降水量減少過(guò)快,400—600mm降水等值線控制范圍的擴(kuò)大、600—800mm和800—1000mm降水等值線的范圍的縮小,共同造成區(qū)域降水量的減少。四季氣候傾向率的特征變化敏感區(qū)域主要位于北緯35°—39°之間。1991—1994年為華北平原氣候的突變時(shí)期。(2)華北平原植被覆蓋度總體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),呈增加趨勢(shì)的面積占總面積的55%。人類(lèi)活動(dòng)不僅加速了區(qū)域植被覆蓋度的降低,也加劇了降低速率的變快。(3)總體上,研究區(qū)月尺度植被覆蓋度與氣候因子的相關(guān)性高于年尺度的值。植被覆蓋度與年降水量的偏相關(guān)性高于其與年均溫的偏相關(guān)性。年均溫對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)和森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度的影響更大,草原生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度對(duì)年降水量的依賴(lài)性更強(qiáng)。在月尺度上降水量對(duì)植被的影響具有時(shí)滯效應(yīng)。氣溫對(duì)草原生態(tài)區(qū)具有時(shí)滯效應(yīng),降水量對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)具有時(shí)滯效應(yīng)。(4)華北平原干熱化的氣候突變降低了植被覆蓋度的增加趨勢(shì)。從植被覆蓋度出發(fā),草原生態(tài)區(qū)對(duì)氣候突變的響應(yīng)最明顯；從變化速率角度出發(fā),農(nóng)田生態(tài)區(qū)的響應(yīng)最明顯。就整體而言,人類(lèi)活動(dòng)的影響力還在持續(xù)增強(qiáng),且呈現(xiàn)出在退化區(qū)的作用力高于改善區(qū)的趨勢(shì)。氣候突變后,出現(xiàn)了人類(lèi)活動(dòng)在植被覆蓋度的改善區(qū)的相對(duì)作用力高于退化區(qū)的變化。

氣候變化；植被覆蓋度；趨勢(shì)分析；殘差分析；偏相關(guān)性

依據(jù)IPCC的研究報(bào)告,從1880到2012年,全球陸地和海洋表面的平均溫度升高了0.85℃[1]。在過(guò)去的50a里,我國(guó)的地表溫度升高了1.1℃,升高的速率約為0.22/10a,略高于全球水平[2]。氣候和陸氣間相互作用的變化,通過(guò)氣溫的升高,降水機(jī)制的改變以及季節(jié)周期性的波動(dòng),對(duì)植物的生長(zhǎng)和分布產(chǎn)生重要影響[3]。因此,氣候變化引起的歸一化植被指數(shù)NDVI在一定范圍內(nèi)來(lái)回波動(dòng)[4]。20a以上的長(zhǎng)期研究揭示生物和自然系統(tǒng)變化與區(qū)域氣溫降水變化相關(guān)[5]。因此區(qū)域氣候特征變化和區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)變化的內(nèi)在聯(lián)系,以及兩者間的響應(yīng)機(jī)制成為了研究熱點(diǎn)。

植被作為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,對(duì)諸如大氣系統(tǒng)和土壤系統(tǒng)等生態(tài)系統(tǒng)之間的能量傳輸有重要的影響作用[6]。與植被覆蓋度有正相關(guān)系數(shù)的植被指數(shù)NDVI是指示植被密度和長(zhǎng)勢(shì)的重要指示器[7]。處在自然環(huán)境和人類(lèi)活動(dòng)共同影響下的植被覆蓋度,在全球氣候和碳循環(huán)系統(tǒng)中扮演重要的角色。所以,植被的變化情況揭示了自然環(huán)境和人類(lèi)活動(dòng)的相關(guān)影響,以及兩者之間的反饋影響。Myneny[8]和Tucker[9]研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間序列的植被覆蓋度呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),特別是在北半球中緯度地區(qū)。他們把這一趨勢(shì)歸因于全球氣候的變暖。一些研究發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的植被覆蓋度的增減趨勢(shì)是不一致的。Park[10]和Piao[11]研究發(fā)現(xiàn)在歐亞大陸增減趨勢(shì)是一致的。Wang[12]和Zhang[13]研究發(fā)現(xiàn)在北美洲,西北部和東北部的增減趨勢(shì)呈現(xiàn)相反趨勢(shì)。已有研究都表明,植被覆蓋度與氣候因子有內(nèi)在聯(lián)系,尤其是溫度因子和降水量因子[14-16]。研究表明在中國(guó)的西北地區(qū),植被覆蓋度的變化趨勢(shì)與降水量的變化趨勢(shì)一致,植被指數(shù)與降水量之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系,與氣溫的相關(guān)性較低。依據(jù)以上研究發(fā)現(xiàn),植被覆蓋度的變化呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異性,與氣候因子關(guān)系的空間異質(zhì)性也較強(qiáng)。同時(shí),氣候因子在一定的時(shí)間尺度內(nèi)會(huì)有突變現(xiàn)象發(fā)生[17]。氣候突變勢(shì)必影響動(dòng)植物生長(zhǎng)和生態(tài)結(jié)構(gòu)變化。因此,探討各生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)植被覆蓋度對(duì)氣候變化的響應(yīng),對(duì)保護(hù)區(qū)域生物多樣性與生態(tài)安全具有重要意義。

基于植被覆蓋度變化與氣候因子之間的密切關(guān)系,以及植被覆蓋度時(shí)空變化的空間異質(zhì)性。本文選擇華北平原為研究區(qū),探討華北平原植被覆蓋度的空間分布特征和變化趨勢(shì)。并從氣候要素入手,結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)分區(qū),從不同時(shí)空尺度出發(fā),分析了農(nóng)田生態(tài)區(qū)、草原生態(tài)區(qū)和森林生態(tài)區(qū)內(nèi)植被覆蓋度的年代際變化、年際變化和月變化對(duì)降水量因子和溫度因子的時(shí)空響應(yīng),并探討1981—2013年植被覆蓋度變化對(duì)氣候突變的響應(yīng)特征。

1 研究區(qū)地理概況及生態(tài)區(qū)劃分

華北平原位于30°00′—40°24′N(xiāo)、112°48′—122°45′E之間,包括河北、河南、山東、安徽、江蘇、北京及天津等5省2市的大部或部分地區(qū),總面積約40×104km2。研究區(qū)北起燕山,西沿太行山、伏牛山,南抵淮河干流及蘇北灌溉總渠,東臨黃海和渤海,除山東半島為丘陵外,大部分地區(qū)地勢(shì)平坦,平原面積約為33×104km2,耕地面積約占總面積的72%。研究區(qū)屬于溫帶大陸季風(fēng)氣候區(qū),光熱資源豐富,雨熱同季,降水量大且多集中于6—9月。冬小麥、夏玉米為主要種植農(nóng)作物,種植制度為一年兩熟[18-19]。

圖1 華北平原地理位置和氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 The distribution of the meteorological station

圖2 研究區(qū)生態(tài)區(qū)分區(qū)圖Fig.2 The distribution of the ecological area

參考Wu等[20]的研究成果,將研究區(qū)分為8個(gè)地理分區(qū)(圖2)。從南到北按照編碼順序依次為：淮南與長(zhǎng)江中下游自然區(qū)(1)、漢中盆地自然區(qū)(2)、華北平原自然區(qū)(3)、魯中山地丘陵自然區(qū)(4)、遼東膠東山地丘陵區(qū)(5)、華北山地丘陵自然區(qū)(6)、大興安嶺南部自然區(qū)(7)和內(nèi)蒙古高原平原東部自然區(qū)(8)。為探討不同生態(tài)系統(tǒng)分區(qū)植被覆蓋度的變化特征,將已有自然分區(qū)按照生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型合并為3個(gè)大類(lèi)分區(qū)：森林生態(tài)系統(tǒng)區(qū)、草原生態(tài)系統(tǒng)區(qū)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)區(qū)。結(jié)果如圖2所示。草原生態(tài)區(qū)主要分布于河北省的西北部,包括張北地區(qū)和木蘭圍場(chǎng)。該生態(tài)區(qū)地處我國(guó)溫帶半濕潤(rùn)地區(qū)與半干旱地區(qū)的交織帶,主要以溫性草甸草原、山地草甸和溫性草原為主[21]。森林生態(tài)區(qū)包括燕山山脈、太行山-伏牛山山脈和山東半島的丘陵山地,植被類(lèi)型從山麓至山頂,大體分布落葉林、闊葉針葉混交林、針葉林和高山灌木草叢,主要以松林、側(cè)柏林、櫟林為主[22]。農(nóng)田生態(tài)區(qū)分布區(qū)域?yàn)槌瞬菰鷳B(tài)區(qū)和森林生態(tài)區(qū)以外的區(qū)域。華北平原的農(nóng)業(yè)以一年兩熟為主,農(nóng)作物中冬小麥、玉米占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與一致性檢驗(yàn)

美國(guó)馬里蘭大學(xué)提供的GIMMS-NDVI數(shù)據(jù)集包含1981—2006年半月最大合成數(shù)據(jù),空間分辨率為8km×8km,數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)輻射校正和幾何校正、大氣校正、除云等處理,GIMMS數(shù)據(jù)集的質(zhì)量?jī)?yōu)于其他NDVI數(shù)據(jù)集[23]。GIMMS數(shù)據(jù)集是目前最長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI數(shù)據(jù),與其他高分辨率數(shù)據(jù)集之間具有較好的相關(guān)性,已廣泛應(yīng)用在全球和區(qū)域尺度植被動(dòng)力學(xué)研究中[24-25]。NASA提供的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)集包含2000—2013年華北平原MOD13Q1級(jí)產(chǎn)品,時(shí)間分辨率為16d,空間分辨率為250m×250m。應(yīng)用MODIS Reprojection Tools (MRT)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)拼接等處理。

在獲取植被覆蓋度的方法中,最大值合成法MVC(Maximum Value Composites)使用較為廣泛,它是基于NDVI旬?dāng)?shù)據(jù)合成獲得月度和年度NDVI數(shù)據(jù)的方法。具體公式如下[26]：

NDVIi=Max(NDVIij)

式中，NDVIi指第i個(gè)月或者第i年的NDVI, NDVIij指第i月的第j個(gè)15天的NDVI數(shù)據(jù)或第i年的第j月的NDVI 數(shù)據(jù)。

由于GIMMS和MODIS數(shù)據(jù)采用不同的傳感器,因此需要對(duì)兩者進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[27-28]。本文采用的GIMMS-NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間序列為1981—2006,MODIS-NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間序列為2000—2013年,依據(jù)2000—2006年的重疊數(shù)據(jù),對(duì)年最大NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,得到兩者相關(guān)系數(shù)為0.801,在0.05置信水平上顯著相關(guān),說(shuō)明兩種數(shù)據(jù)的年度數(shù)據(jù)在全區(qū)域尺度上具有顯著一致性,二者的線性回歸方程為：NDVIGIMMS=0.5886×NDVIMODIS+0.0965(r2=0.6417,n=7,P<0.05)。采用同樣方法對(duì)兩者的月尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),兩者月尺度數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.957,在0.01置信水平上通過(guò)檢驗(yàn),線性回歸方程為：NDVIGIMMS=0.781NDVIMODIS-0.0469(r2=0.9161,n=7,P<0.01)。通過(guò)以上回歸方程,結(jié)合2007—2013年MODIS-NDVI數(shù)據(jù)插補(bǔ)2007—2013年度和月度GIMMS-NDVI數(shù)據(jù),將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度延伸為1981—2013年。

2.2 突變檢測(cè)

氣候突變是普遍存在于氣候系統(tǒng)中的重要現(xiàn)象。氣候突變的普適性定義：氣候從一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢(shì))跳躍式地轉(zhuǎn)變到另一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢(shì))的現(xiàn)象,表現(xiàn)為氣候在時(shí)空上從一個(gè)統(tǒng)計(jì)特性到另一個(gè)統(tǒng)計(jì)特性的急劇變化。在氣候突變的檢測(cè)方法中,Mann-Kendall非參數(shù)檢測(cè)法的檢測(cè)范圍寬、人為性少,定量化程度高,不需要樣本遵從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾[29-30]。

Mann-Kendall檢測(cè)的基本原理如下：氣候序列設(shè)為平穩(wěn)序列(i=1,2,3,…,n),表示第i個(gè)樣本(1≤j≤i)的累計(jì)數(shù),定義統(tǒng)計(jì)量:

在原序列的隨機(jī)獨(dú)立等的假設(shè)下,均值、方差分別為：

var(dk)=k(k-1)(2k+5)/72

dk標(biāo)準(zhǔn)化后,

滿(mǎn)足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其概率a=prob(|U|>|UFk|)可以通過(guò)計(jì)算或者查表獲得。給出顯著性水平a(取a=0.05,=1.96),若|UF|>Ua則表明該氣候序列呈現(xiàn)顯著的變化趨勢(shì)。

將氣候序列(i=1,2,3,…,n)的逆序列,按照以上過(guò)程計(jì)算一次。同時(shí)使|UBk|=-UFk,k=n、n-1,...,1,UB1=0。若|UF|>0,此時(shí)序列呈上升趨勢(shì)；若|UF|<0序列呈下降趨勢(shì)。通過(guò)信度檢驗(yàn)可知其是否有變化趨勢(shì)。當(dāng)曲線超過(guò)置信水平線時(shí),表明序列的上升(下降)趨勢(shì)顯著.若UF和UB兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn),且交點(diǎn)位于置信區(qū)間內(nèi),該交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即序列突變開(kāi)始的時(shí)刻。

2.3 植被覆蓋度變化趨勢(shì)

基于像元的植被覆蓋度的變化趨勢(shì),可以通過(guò)一元線性回歸分析得出,計(jì)算公式為[31]：

式中,θslope為變化趨勢(shì)的斜率,n為監(jiān)測(cè)的年數(shù),Ci為第i年的年最大植被覆蓋度。植被覆蓋年際間變化的顯著性可以通過(guò)年時(shí)間序列和植被覆蓋度的相關(guān)關(guān)系獲得。正值代表植被覆蓋度上升,負(fù)值代表植被覆蓋度下降。變化趨勢(shì)的顯著性檢驗(yàn)采用F檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式為：

2.4 氣候因子與植被覆蓋度的相關(guān)關(guān)系

地理系統(tǒng)是一種多要素的復(fù)雜巨系統(tǒng),其中一個(gè)要素的變化必然影響到其他要素的變化。在多要素系統(tǒng)中,研究一個(gè)要素對(duì)另外一個(gè)要素的相關(guān)性時(shí),暫不考慮其他要素的影響,則稱(chēng)為偏相關(guān)[32]。偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為:

式中,rxy*z為變量z固定后變量x與變量y的偏相關(guān)系數(shù)； rxy為變量x與變量y的相關(guān)系數(shù)；rxz為變量y與變量z的相關(guān)系數(shù)；ryz為變量x與變量z的相關(guān)系數(shù)。

其中,x、y和z之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為：

式中,rxy為x與y之間的相關(guān)系數(shù),xij、yij分別為第i年第j月的研究變量值；xij、yij分別為變量在各時(shí)間尺度的均值。

偏相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),一般采用t檢驗(yàn)法。其統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式為：

式中,r12,34,...,m為偏相關(guān)系數(shù)；n為樣本數(shù)；m為自變量個(gè)數(shù)。顯著水平的臨界值ta可以通過(guò)查詢(xún)t分布表獲得,若t>ta,則表明偏相關(guān)顯著；若t

2.5 殘差分析

氣候變化對(duì)植被覆蓋度變化產(chǎn)生重要影響,降水因子和氣溫因子是氣候變化影響中的重要因子。通過(guò)降水因子和氣溫因子擬合出NDVI的預(yù)測(cè)值,即為氣候變化的影響量。計(jì)算其與NDVI真實(shí)值之間的差,可作為人為因素的影響,該方法即為殘差分析,已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[33-35]。

ε=NDVIreal-NDVIpre

式中,NDVIreal為NDVI真實(shí)值,NDVIpre為NDVI預(yù)測(cè)值,ε>0,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生正面影響;ε<0,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生負(fù)面影響;ε=0,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)影響比較微弱。

3 結(jié)果與討論

3.1 華北平原氣候變化特征與突變分析

1981—2013年華北平原氣溫和降水量的年際和四季變化趨勢(shì)如圖3所示,表1為統(tǒng)計(jì)的氣溫和降水量的年際和四季的氣候傾向率。從圖3中可見(jiàn),華北平原年均溫呈現(xiàn)整體上升的趨勢(shì),其氣候傾向率約為0.26℃/10a(P<0.01)。氣溫的季節(jié)性變化整體呈現(xiàn)升高趨勢(shì),只是幅度略有不同,春季(0.34℃/10a)增溫最快,冬季(0.09℃/10a)最慢。春季均溫的氣候傾向率大于年均溫,說(shuō)明春季增溫對(duì)年均溫的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)大于其他季節(jié)。該研究結(jié)果與趙少華的研究結(jié)果一致[36]。降水量呈現(xiàn)減少的趨勢(shì),氣候傾向率約為-18.15mm/10a(P>0.05)。與氣溫的季節(jié)性整體升高趨勢(shì)不同,降水量季節(jié)性差異更加明顯。降水量在秋季減少最快(-10.70 mm/10a),夏季減少最慢(-0.35 mm/10a),冬季呈現(xiàn)略微增長(zhǎng)的趨勢(shì),氣候傾向率為1.4mm/10a。雖然冬季的降水呈增加趨勢(shì),但增加幅度小,遠(yuǎn)不及其他季節(jié)降水量的減少幅度。從氣溫與降水量的變化趨勢(shì)可見(jiàn),華北平原的氣候變化有向干熱化發(fā)展的趨勢(shì)。

表1 1981—2013年氣候因子氣候傾向率統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖3 華北平原氣溫與降水量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)Fig.3 The change trend of temperature and precipitation

圖4為華北平原年降水量和年均溫的氣候傾向率的空間分布圖。1981—2013年間,華北平原82個(gè)氣象站點(diǎn)的年均溫氣候傾向率大部分呈現(xiàn)增溫變化趨勢(shì),增溫趨勢(shì)為0.32℃/10a。增溫趨勢(shì)較高區(qū)域位于河北省西部太行山地區(qū)以及山東省的威海(0.64℃/10a)和青島(0.67℃/10a)。河北承德、山東東營(yíng)站點(diǎn)年均溫的氣候傾向率呈現(xiàn)降低趨勢(shì),氣候傾向率分別為-0.06℃/10a和-0.28℃/10a。河北省的氣候傾向率均值高于山東省,山東省的值高于河南省。說(shuō)明在全球增暖背景下,華北平原氣溫的空間變化具有一定的緯度地帶性,即：氣溫的氣候傾向率隨緯度升高而升高。春季、夏季和秋季的氣候傾向率分布特征從南到北呈現(xiàn)高—低—高的趨勢(shì),低值區(qū)域分布也相似,主要呈帶狀沿河南、山東和河北三省交界地區(qū)向東直到渤海一帶分布。冬季從南到北呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)。華北平原年降水量的氣候傾向率為-1.75℃/10a,整體呈減少趨勢(shì),減少幅度最快的站點(diǎn)為東營(yíng)。年降水量增加的區(qū)域主要位于南陽(yáng)—鄭州—菏澤一線的南側(cè)。春、秋兩季呈現(xiàn)南部減少,北部增加的趨勢(shì),夏、冬兩季呈現(xiàn)南部增加北部減少的趨勢(shì)。季節(jié)氣候傾向率增減特征變化敏感區(qū)域主要位于35°—39°N之間。

圖4 華北平原年降水量氣候傾向率(a)與年均溫氣候傾向率(b)空間分布Fig.4 The spatial distribution of climate tendency rate of precipitation (a) and temperature (b)

分別提取各年代際的氣候因子的面積要素,探尋氣溫和降水量因子各量級(jí)在不同年代際的空間分布變化。氣溫因子按照<0、0—5、5—10、10—15℃、>15℃五類(lèi)統(tǒng)計(jì),降水量因子按照<400、400—600、600—800、800—1000、1000—1500、>1500mm六類(lèi)統(tǒng)計(jì)。

從圖5中可以發(fā)現(xiàn),1960—2010年,華北平原大部分地區(qū)都被10—15℃范圍的溫度控制(多年均值面積占比78.52%),其次是5—10℃的控制范圍(15.49%),>15℃的控制范圍排在第三位(5.08%),<0℃和0—5℃的平均面積占比均未超過(guò)1%。各量級(jí)區(qū)間面積占比在不同年代際的變化各不相同。1980s是各溫度范圍控制面積變化的特征年代,>15℃的面積范圍在1990s超過(guò)了5—10℃的面積范圍?？傮w上,>15℃溫度的控制范圍在變大,其它等溫線控制的范圍,從1960s到2010s面積都在減小。結(jié)合研究區(qū)年均溫的整體升高趨勢(shì),可以得出結(jié)論：一方面,全球變暖背景下的華北平原各站點(diǎn)的年均溫大部分呈升高趨勢(shì)；另一方面,>15℃等溫線控制范圍的擴(kuò)張,也是年均溫升高的因素之一。從圖5可見(jiàn),華北平原降水量400—600mm等值線(面積占比33.97%)和600—800mm(面積占比35.06%)等值線控制范圍的平均面積相當(dāng),其次是降水量1000—1500mm等值線控制范圍(面積占比20.15%)。<400mm等值線控制面積和1000—1500mm的控制面積的平均值相當(dāng),分別為4.51%和6.87%。研究區(qū)降水量>1500mm的面積占比多年來(lái)一直低于1%,但也呈現(xiàn)略微下降趨勢(shì)?？傮w上,全區(qū)大部分地區(qū)的降水量范圍為400—600mm和600—800mm,兩種類(lèi)型斑塊面積平均占比之和達(dá)到79%。400—600mm等值線控制的面積整體呈現(xiàn)增加趨勢(shì),其余等值線的控制范圍都呈現(xiàn)下降或者維持不變的態(tài)勢(shì)。1970s—1980s之間,400—600mm降水等值線控制范圍超過(guò)了600—800mm控制范圍,成為最大面積斑塊。1980s是各降水量等值線控制面積變化的特征年代。

圖5 華北平原氣溫與降水量各統(tǒng)計(jì)量變化趨勢(shì)圖Fig.5 The change trend chart of temperature and the precipitation in Huabei Plain

華北平原的氣候環(huán)境在過(guò)去的30多年內(nèi)經(jīng)歷了突變,尤其是氣溫的突變比較明顯(圖6)。M-K檢測(cè)結(jié)果顯示：1981—2013年間,UF和UB曲線在1994年相交,且交點(diǎn)在置信區(qū)間內(nèi)。累積距平統(tǒng)計(jì)結(jié)果呈“V”字形,轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在1993年,表明華北平原氣溫經(jīng)歷了從1981—1993年之間的降溫過(guò)程和1994—2009年之間的增溫過(guò)程,2009—2013年又有小幅回落。結(jié)合兩種檢測(cè)方法結(jié)果分析得出：1981—2013年,華北平原氣溫由冷到暖的轉(zhuǎn)變時(shí)間出現(xiàn)在1993—1994年間。華北平原年降水量的M-K檢測(cè)結(jié)果顯示(圖7),UF和UB曲線在置信水平內(nèi)有5個(gè)交點(diǎn)。依據(jù)累積距平的統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析,1982—1991年間,降水量累積距平呈現(xiàn)增多的變化過(guò)程；1991—2013年間,累積距平變?yōu)闇p少趨勢(shì),降水量累積距平的最大值出現(xiàn)在1991年。結(jié)合兩種檢測(cè)結(jié)果分析得出：在1981—2013年間,華北平原降水由多到少的轉(zhuǎn)變時(shí)間發(fā)生在1991年前后。結(jié)合年均溫和降水量的突變研究結(jié)果得出：1991—1994年間是氣候因子活躍變化時(shí)期,該時(shí)期為突變特征時(shí)期。

圖6 年均溫M-K檢測(cè)與累積距平圖Fig.6 M-K test and Cumulative anomaly of temperature

圖7 年均降水量M-K檢測(cè)與累積距平圖Fig.7 M-K test and Cumulative anomaly of precipitation

3.2 植被覆蓋度空間分布與變化趨勢(shì)特征

圖8是華北平原1981—2013年植被覆蓋度空間分布格局。研究區(qū)年平均植被覆蓋度為0.6471。城市群、較大的水面和海岸線地區(qū)的植被覆蓋度相對(duì)稀疏,甚至沒(méi)有植被覆蓋。植被覆蓋度較低和中等水平植被覆蓋度區(qū)域,主要分布在河北省西北部半干旱的農(nóng)牧交織帶以及河南省和山東省的低山丘陵地區(qū)。植被覆蓋度較高的區(qū)域主要集中在華北平原中部,包括河北平原、河南省的中東部、山東省西部以及安徽北部地區(qū)。植被覆蓋度最高區(qū)域集中分布在燕山和秦嶺東延的伏牛山山脈中的幾乎不受人類(lèi)影響的區(qū)域。草原生態(tài)區(qū)多年平均植被覆蓋度約為0.5504。森林生態(tài)區(qū)平均植被覆蓋度約為0.6526。農(nóng)田生態(tài)區(qū)平均植被覆蓋度約為0.6520,水平與森林生態(tài)區(qū)差別不大。

從月尺度植被覆蓋度變化趨勢(shì)圖(圖9)中可以看出,在植被生長(zhǎng)季,草原生態(tài)區(qū)和森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度在植物生長(zhǎng)期內(nèi)表現(xiàn)出先增加后下降的趨勢(shì)。兩者出現(xiàn)峰值均在8月份,分別為0.541和0.549。草原生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度整體低于森林生態(tài)區(qū)。農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度在植物生長(zhǎng)季的變化相對(duì)復(fù)雜,6月份植被覆蓋度出現(xiàn)明顯的降低,隨后持續(xù)增高,在8月出現(xiàn)峰值0.59。華北平原農(nóng)作物以冬小麥為主, 6月是小麥?zhǔn)斋@的季,大面積裸露的農(nóng)田造成了該生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的突然降低。4—5月的峰值期,農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的植被類(lèi)型主要是以小麥為主。8月的峰值期主要以玉米、高粱以及經(jīng)濟(jì)作物為主,且生態(tài)區(qū)內(nèi)栽培果樹(shù)等都達(dá)到生長(zhǎng)季峰值。植被類(lèi)型的不同,是造成8月份峰值高于4—5月峰值的主要原因。

圖8 植被覆蓋度空間分布Fig.8 Spatial patterns of vegetation coverage

圖9 植被生長(zhǎng)期內(nèi)各生態(tài)區(qū)覆蓋度變化趨勢(shì)Fig.9 Variation trend of coverage of ecotope

圖10為基于像元的植被覆蓋度變化趨勢(shì)空間分布圖。華北平原植被覆蓋度呈現(xiàn)增加趨勢(shì),增加速率為0.00039/10a,呈現(xiàn)增加趨勢(shì)的區(qū)域占總面積的55%,主要位于河北省西北部山區(qū)、山東省西南部、河南省東部以及安徽省北部地區(qū)。呈現(xiàn)減少趨勢(shì)的區(qū)域主要集中于人類(lèi)活動(dòng)相對(duì)頻繁的地區(qū),包括河南省中部和西部,山東省北部,以及人口密集京津唐地區(qū)。在各生態(tài)區(qū)的趨勢(shì)變化中,森林生態(tài)區(qū)的增加趨勢(shì)最快,約為0.000034/10a；農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的增加速率最慢,約為0.00024/10a,草原生態(tài)區(qū)增加的速率約為0.0029/10a。

3.3 氣候因子與植被覆蓋度的關(guān)系

3.3.1 不同年代際的水熱條件對(duì)植被覆蓋度的影響

植被生長(zhǎng)受到氣象要素、土地利用和CO2的等因素的多重影響,其中氣溫和降水是植被生長(zhǎng)的關(guān)鍵性因素[37],水熱條件是決定植被空間分布及其變化的主要非生物因素[23]。同時(shí),地表植被覆蓋度的變化也影響局部氣候[38]。為探討不同水熱組合與植被覆蓋度之間的相互作用關(guān)系,選擇1980s、1990s和2010s 3個(gè)時(shí)期的相關(guān)數(shù)據(jù),分別計(jì)算溫度累積距平、降水量距平百分率和植被覆蓋度的變化趨勢(shì),探尋不同水熱組合影響下的植被覆蓋度變化情況。1980s、1990s和2010s 3個(gè)時(shí)期的氣溫和降水相較于多年均值的盈虧情況如表2所示：1980s年處于氣溫偏低、降雨偏多的水熱狀況,1990s處于氣溫偏高,降雨偏多的水熱狀況,2010s處于氣溫偏高降雨偏少的水熱狀況。

圖10 植被覆蓋度變化趨勢(shì)空間分布Fig.10 Dynamic of vegetation coverage

圖11 1990s研究區(qū)氣候因子偏差分析Fig.11 Deviation analysis of climatic factors in 1990s

時(shí)間尺度Timescale溫度距平百分比Temperaturdeparturepercentage降水量距平百分比Precipitationdeparturepercentage1980s1990s2010s1980s1990s2010s春季Spring-0.5034-0.1510.791-0.021460.101-0.119夏季Summer-0.4150.0720.371-0.0150.014-0.003秋季Autumn-0.3480.0830.2790.140-0.105-0.010冬季W(wǎng)inter-0.6760.4070.191-0.179-0.0100.219年Year-0.5120.0960.4490.00020.008-0.011

在1980s,華北平原植被覆蓋度呈現(xiàn)整體增加的趨勢(shì),速率約為0.03/10a。農(nóng)田生態(tài)區(qū)(0.08/10a)和森林生態(tài)區(qū)(0.04/10a)呈增加趨勢(shì),草原生態(tài)區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢(shì)(-0.03/10a)。該年代際的溫低水多的水熱條件對(duì)整體以及農(nóng)田和森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度呈現(xiàn)增加的影響,對(duì)草原生態(tài)區(qū)則呈現(xiàn)減少的影響。

在1990s,華北平原植被覆蓋度的呈現(xiàn)整體減少趨勢(shì),速率約為-0.02/10a。農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)(-0.05/10a)和森林生態(tài)區(qū)(-0.03/10a)呈減少趨勢(shì),農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的減少速率最快,草原生態(tài)區(qū)呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)(0.02/10a)。結(jié)合該時(shí)期的年均溫和年降水量的距平百分比可以發(fā)現(xiàn),雨熱不同步抑制了植被的生長(zhǎng)(圖11)。草原生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度呈現(xiàn)增加趨勢(shì),主要得益于5℃等溫線和400mm降水等值線的北移。以400mm降水等值線為例,多年均位于草原生態(tài)區(qū)的邊緣,而該時(shí)段卻幾乎覆蓋了整個(gè)草原生態(tài)區(qū)。相較于整個(gè)研究區(qū)的雨熱不均, 平原草原區(qū)降水的增多結(jié)合適宜的溫度,導(dǎo)致植被覆蓋度呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

在2010s,華北平原植被覆蓋度呈現(xiàn)整體增加趨勢(shì),速率約為0.02/10a。農(nóng)田生態(tài)區(qū)(0.02/10a)、森林生態(tài)區(qū)(0.07/10a)和草原生態(tài)區(qū)(0.13/10a)均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。研究區(qū)的干熱化趨勢(shì)已經(jīng)呈現(xiàn),區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度呈現(xiàn)整體增加的趨勢(shì)。雖然降水量整體有所降低,但是與多年均值的空間分布相比,沒(méi)有呈現(xiàn)明顯差異。說(shuō)明區(qū)域內(nèi)各生態(tài)區(qū)的氣溫和降水量達(dá)到了較好的水熱組合條件,

綜合1981—2010的華北平原不同年代際的植被覆蓋度對(duì)不同水熱組合的分析結(jié)果得出：在基于年代際的時(shí)間尺度研究中,氣溫的增加,對(duì)華北平原農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的影響體現(xiàn)為植被覆蓋度的穩(wěn)定增加,但是速率在不斷降低。降水量的減少對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的影響相對(duì)較小。草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的變化趨勢(shì)在一定程度上與氣溫的變化趨勢(shì)一致。當(dāng)氣溫偏高降雨偏多時(shí),森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度呈減少趨勢(shì),其余的水熱組合方式植被覆蓋度均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

3.3.2 氣候突變前后植被覆蓋度變化特征

在3.1節(jié)得出結(jié)論1991—1994年為研究時(shí)段華北平原氣候因子突變的特征時(shí)段。因要對(duì)氣候突變前后植被覆蓋度對(duì)氣候因子響應(yīng)情況進(jìn)行比對(duì),因此暫將華北平原的氣候突變年選在1994年,此時(shí)降水量因子和氣溫因子均已經(jīng)歷了突變變化。

將1981—1994年和1995—2013年兩個(gè)時(shí)間段的遙感影像分別計(jì)算,得出基于像元的植被覆蓋度分布和變化速率統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖(圖12)。華北平原年均植被覆蓋度在氣候突變前后分別為0.662和0.663。結(jié)合各生態(tài)區(qū)年均植被覆蓋度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖發(fā)現(xiàn),草原生態(tài)系統(tǒng)區(qū)在氣候突變后由0.544增加到0.590,顯著增幅約為8%。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)區(qū)由0.668增加到0.669。森林生態(tài)系統(tǒng)區(qū)由0.668減少到0.663。說(shuō)明植被覆蓋度在研究區(qū)內(nèi)部,空間異質(zhì)性較強(qiáng),氣候突變對(duì)草原生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度的影響比其他生態(tài)區(qū)顯著。氣候突變前后植被覆蓋度的平均增加趨勢(shì)為0.018/10a和0.006/10a,增加幅度降低了0.012/10a。在各生態(tài)區(qū)中,降低幅度最快的是農(nóng)田生態(tài)區(qū)(降低了0.016/10a),其次是森林生態(tài)區(qū)(降低了0.005/10a),草原生態(tài)區(qū)變化最小(降低了0.001/10a)。在氣候突變前,增加速率最快的是農(nóng)田生態(tài)區(qū),氣候突變后草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度增加速率最快。森林生態(tài)區(qū)的速率相對(duì)較慢。氣候突變對(duì)農(nóng)田生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度變化速率影響最大,其次是森林生態(tài)區(qū),草原生態(tài)區(qū)幾乎不受氣候突變的影響。可見(jiàn),從植被覆蓋度高低的角度出發(fā),氣候突變對(duì)草原生態(tài)區(qū)影響最大；從變化速率角度出發(fā),對(duì)農(nóng)田生態(tài)區(qū)的影響最大。

圖12 氣候突變前后各生態(tài)區(qū)植被覆蓋度變化情況統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.12 The results of climate change effects on vegetation coverage of ecological zones

3.3.3 植被覆蓋度與氣候因子的相關(guān)性分析

圖13為年際植被覆蓋度與年均溫和年降水量的偏相關(guān)性空間分布結(jié)果。如圖顯示：在1981—2013年之間,華北平原年際植被覆蓋度與年降水量的整體平均偏相關(guān)系數(shù)為0.018,年植被覆蓋度與年溫度的整體平均偏相關(guān)系數(shù)為0.006,其中呈正相關(guān)的像元分別占總像元面積的59%和51%。總體來(lái)說(shuō),植被覆蓋度與降水量的偏相關(guān)性,高于其與年均溫的偏相關(guān)性。兩者在空間分布上都表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。

農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度與年均溫和年降水量的平均相關(guān)系數(shù)為0.01和-0.001,與之對(duì)應(yīng)的呈正相關(guān)的區(qū)域面積占分區(qū)面積的52%和48%,表明在農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)氣溫是影響區(qū)域內(nèi)植被長(zhǎng)勢(shì)的主導(dǎo)因素。從圖13b可以看出,農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)與氣溫呈正相關(guān)的區(qū)域主要分布在河北平原、河南東南部、安徽北部,呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的區(qū)域主要集中于山東半島以及山東省西北部地區(qū),且相對(duì)集中。華北農(nóng)業(yè)主要以種植冬小麥、玉米、棉花為主,冬小麥生長(zhǎng)周期長(zhǎng),且在主要生長(zhǎng)期多抽取地下水灌溉,導(dǎo)致區(qū)域植被覆蓋度與降水量相關(guān)性較弱,甚至呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度與年均溫和年降水量的平均相關(guān)系數(shù)為0.03和-0.001,與之對(duì)應(yīng)的呈正相關(guān)區(qū)域面積占比為53%和49%,表明氣溫是影響森林生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的主導(dǎo)因子。森林生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與降水呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),原因在于降雨意味著輻射減少和溫度的降低,從而影響植被生長(zhǎng)[13,27]。森林生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與氣溫因子的相關(guān)性有區(qū)域差異。北部太行山、燕山山脈的植被生長(zhǎng)更多受到低溫的影響,因此與氣溫呈正相關(guān)的區(qū)域面積更大,約為55%。山東半島丘陵地區(qū)的森林植被覆蓋度與氣溫呈現(xiàn)正相關(guān)的區(qū)域占比為35%。山東半島丘陵地區(qū)相較于太行山、燕山山脈更靠南,植被生長(zhǎng)所需的熱量資源更豐富。熱量資源較為充足的地區(qū),增溫對(duì)植被的影響會(huì)變?nèi)鮗39]。太行山脈地區(qū)的降水量與植被覆蓋度相關(guān)性高于山東半島丘陵地區(qū)的相關(guān)性,燕山地區(qū)的相關(guān)性最低。除了各地區(qū)的氣候、地形、土壤類(lèi)型不同以外,太行山山脈的植被類(lèi)型以落葉灌和草甸為主,山東半島丘陵地區(qū)植被以溫帶針葉林和闊葉林為主,燕山山脈的植被類(lèi)型以灌叢和溫帶闊葉林為主。不同的植被類(lèi)型,對(duì)降水的響應(yīng)機(jī)制不同,增強(qiáng)了相關(guān)系數(shù)的空間異質(zhì)性。草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與年均溫和年降水量的平均相關(guān)系數(shù)為-0.015和0.18,與之對(duì)應(yīng)的呈正相關(guān)的區(qū)域面積分別占分區(qū)面積的39%和92%.說(shuō)明降水量是影響該區(qū)域植被生長(zhǎng)的主要?dú)夂蛞蜃印Ｔ摻Y(jié)論與張戈麗和穆少杰[28,31]的結(jié)論一致。該區(qū)域內(nèi)的草原生態(tài)區(qū)位于內(nèi)蒙古高原,地處我國(guó)水資源相對(duì)緊缺地區(qū),因此降水對(duì)該地區(qū)的影響要高于氣溫的影響。

圖13 植被覆蓋度與降水量(a)和溫度(b)的相關(guān)系數(shù)Fig.13 Coefficient of vegetation and temperature (a) and precipitation (b)

3.4 氣候?qū)χ脖桓采w度的滯后性研究

以1982—2006年植被覆蓋度和氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別計(jì)算生長(zhǎng)季3月—11月的月植被覆蓋度和月降水量、月均溫的偏相關(guān)系數(shù),以探討月植被覆蓋度與前一月以及當(dāng)月氣候因子的相關(guān)性,進(jìn)而得出植被覆蓋度對(duì)氣候因子的滯后性變化。

華北平原當(dāng)月植被覆蓋度與當(dāng)月的月均溫和月降水量的平均相關(guān)系數(shù)為0.14和0.13(圖14),與之對(duì)應(yīng)的呈正相關(guān)的區(qū)域面積分別占總面積的88%和94%,其中通過(guò)P<0.05檢驗(yàn)的面積占比分別為27.45%和31.15%。華北平原月植被覆蓋度與前一月的月均溫和月降水量的平均相關(guān)系數(shù)為0.008和0.227(圖15),與之對(duì)應(yīng)的呈正相關(guān)的區(qū)域面積分別占總面積的47%和85%,通過(guò)P<0.05檢驗(yàn)的面積占比分別為8.01%和54.65%?？傮w而言,植被覆蓋度與前一個(gè)月的月均溫的相關(guān)性低于當(dāng)月均溫的相關(guān)性,與前一個(gè)月的月降水量的相關(guān)性高于當(dāng)月降水量的相關(guān)性。說(shuō)明在月尺度上,降水量對(duì)整體植被覆蓋度有時(shí)滯效應(yīng)。植被覆蓋度與前一月氣象因子關(guān)系的空間分布具有顯著緯度地帶性：月均溫與植被覆蓋度的相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)隨緯度升高而降低的總體趨勢(shì),月降水量與植被覆蓋度的相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)隨緯度增高而升高的趨勢(shì)?？傮w月尺度的相關(guān)性要遠(yuǎn)高于年際水平。

農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與前一月降水量的平均相關(guān)系數(shù)為0.3,高于其與當(dāng)月降水量的相關(guān)系數(shù)0.131。其與前一月的月均溫的平均相關(guān)性為-0.08,低于其與當(dāng)月均溫的相關(guān)性0.109,這表明,在月水平上農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)植被生長(zhǎng)對(duì)降水量的響應(yīng)存在時(shí)滯效應(yīng),與月均溫則沒(méi)有明顯的時(shí)滯效應(yīng)。氣溫隨季節(jié)變化是一種自然規(guī)律,在植物生長(zhǎng)季,氣溫是植被某些生長(zhǎng)期的關(guān)鍵誘因,植被遵循氣溫的變化進(jìn)入不同的生長(zhǎng)期,因而在月尺度上,氣溫對(duì)植物生長(zhǎng)不存在時(shí)滯效應(yīng)。森林生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與前一月的月均溫的平均相關(guān)系數(shù)為0.13,低于其與當(dāng)月的數(shù)值0.205,其與前一月降水量的相關(guān)系數(shù)為0.12,與當(dāng)月降水量的數(shù)值0.11基本相同,整體而言不存在時(shí)滯效應(yīng)。這與穆少杰[31]的研究結(jié)果一致。其中當(dāng)月的月均溫與月植被覆蓋度的相關(guān)系數(shù)呈正相關(guān)的面積占分區(qū)面積的93%,范圍分布在0—0.35之間。草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度與前一月的月均溫的平均相關(guān)系數(shù)為0.24,高于其與當(dāng)月平均相關(guān)性0.046,其與前一月降水量的相關(guān)系數(shù)為0.07,低于其與當(dāng)月平均相關(guān)性系數(shù)0.26。這表明,草原生態(tài)分區(qū)對(duì)氣溫的響應(yīng)具有時(shí)滯效應(yīng)。在月水平上,相關(guān)性結(jié)果表現(xiàn)出一定的經(jīng)度地帶性：從西到東,植被生長(zhǎng)與降雨的相關(guān)性遞減,同時(shí)與溫度的相關(guān)性則表現(xiàn)出遞增趨勢(shì)。

圖14 植被覆蓋度與當(dāng)月溫度(a)和降水量(b)的相關(guān)系數(shù)Fig.14 The coefficient of vegetation and temperature (a) and precipitation (b) in month scale

圖15 植被覆蓋度與前一月溫度(a)和降水量(b)的相關(guān)系數(shù)Fig.15 The coefficient of vegetation and temperature (a) and precipitation (b) of the month bfore

3.5 人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度影響力的趨勢(shì)分析

圖16 人類(lèi)活動(dòng)影響力變化趨勢(shì)圖Fig.16 Dynamic of vegetation coverage

為探討人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度的影響,本文用殘差分析計(jì)算人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度的影響,并在此基礎(chǔ)上計(jì)算人類(lèi)活動(dòng)影響的變化趨勢(shì)。圖16為影響植被覆蓋度變化的人類(lèi)活動(dòng)影響力的變化趨勢(shì)空間分布圖。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,人類(lèi)活動(dòng)影響力的整體平均變化趨勢(shì)為0.004/10a,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)影響力呈現(xiàn)繼續(xù)增強(qiáng)的趨勢(shì)。圖中正值表示人類(lèi)活動(dòng)影響力繼續(xù)增強(qiáng),負(fù)值表示影響力減弱。從圖中可見(jiàn),河北北部和河南中東部地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)影響力在持續(xù)下降,其中京津唐地區(qū)減弱速度最快。以北京市為例,不斷涌入的人口加快了城市化進(jìn)程,中心城區(qū)的不透水面建設(shè)接近飽和,導(dǎo)致人類(lèi)對(duì)植被覆蓋度變化的影響力的變?nèi)?。山東省西南部、安徽和江蘇北部地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)影響力呈現(xiàn)持續(xù)增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)。從生態(tài)學(xué)角度出發(fā),草原生態(tài)區(qū)的人類(lèi)影響力增加速率最快(0.005/10a),農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的影響力增加最慢(0.003/10a)。農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)中,果樹(shù)和糧食混種區(qū)的人類(lèi)影響增加的趨勢(shì)最快(0.005/10a),糧食和經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物種植區(qū)次之(0.004/10a),果樹(shù)種植區(qū)最慢(0.003/10a)。同時(shí),結(jié)合植被覆蓋度變化趨勢(shì)圖,統(tǒng)計(jì)研究區(qū)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)的整體作用力為-5%(其中,植被覆蓋度呈增加趨勢(shì)的區(qū)域的相對(duì)作用力為正值,植被覆蓋度變化趨勢(shì)呈退化趨勢(shì)區(qū)域的相對(duì)作用力為負(fù)值,兩者之差即為整體相對(duì)作用力),說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)將繼續(xù)以負(fù)面影響的作用力為主。氣候突變前植被改善區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)作用力低于植被退化區(qū)的相對(duì)作用力；氣候突變后植被改善區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)作用力高于退化區(qū)。農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的作用力一直呈現(xiàn)負(fù)面作用,改善區(qū)的相對(duì)作用力減弱了4%。草原生態(tài)區(qū)的作用力呈現(xiàn)改善力增強(qiáng)的趨勢(shì),幅度達(dá)到12%。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文基于GIMMS-NDVI和MODIS-NDVI遙感數(shù)據(jù),結(jié)合1981—2013年氣象數(shù)據(jù),利用殘差分析、趨勢(shì)分析、相關(guān)性分析,揭示了華北平原近30年氣候和植被覆蓋度的空間變化特征,并對(duì)氣候變化對(duì)各生態(tài)區(qū)內(nèi)植被覆蓋度的影響進(jìn)行了分析,結(jié)論如下：

(1)1981—2013年間,華北平原氣溫整體呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)(0.20℃/10a,P<0.01),一方面全球氣候變暖背景下大部分站點(diǎn)氣溫整體升高,另一方面春季氣溫的升高、>15℃等溫線控制范圍的擴(kuò)大和年均溫0℃等值線在華北平原的消失,也是區(qū)域平均氣溫升高的誘因。其中,15℃等值線的年代際間南北波動(dòng)范圍達(dá)到2個(gè)緯度, 有大于200km的北移。華北平原降水整體呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)(-1.75mm/10a,P>0.05),其中秋季降水量減少過(guò)快,加上400—600mm降水等值線控制范圍的擴(kuò)大,壓縮了600—800mm和800—1000mm降水等值線的范圍,這些因素都造成了區(qū)域降水量的減少。四季氣候傾向率的特征變化敏感區(qū)域主要位于35°—39°N之間。1991—1994年為華北平原氣候的突變時(shí)期。

(2)華北平原植被覆蓋度空間分布具有顯著的地區(qū)差異性,整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì),呈現(xiàn)增加趨勢(shì)的面積占比為55%。草原生態(tài)區(qū)的年均植被覆蓋度較低,森林生態(tài)區(qū)和農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)相對(duì)較高。從植被覆蓋度和植被覆蓋度變化趨勢(shì)的空間分布來(lái)看,人類(lèi)活動(dòng)不僅加速了區(qū)域植被覆蓋度的降低,也加劇了降低速率的變快。在基于年代際的時(shí)間尺度研究中,氣溫的增加,對(duì)華北平原農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的影響體現(xiàn)為植被覆蓋度的穩(wěn)定增加,但是速率在不斷降低；草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的變化趨勢(shì)在一定程度上與氣溫的變化趨勢(shì)一直。當(dāng)氣溫偏高降雨偏多時(shí)；森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度呈減少趨勢(shì),其余的水熱組合方式植被覆蓋度均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

(3)總體上,研究區(qū)月尺度植被覆蓋度與氣候因子的相關(guān)性高于年尺度上的值。植被覆蓋度與年降水量的偏相關(guān)性高于其與年均溫的偏相關(guān)性,但是存在明顯的區(qū)域差異。年均溫對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)和森林生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度的影響更大,草原生態(tài)區(qū)的植被覆蓋度對(duì)年降水量的依賴(lài)性更大。在月尺度上年降水量對(duì)植被的影響具有時(shí)滯效應(yīng)。氣溫對(duì)草原生態(tài)區(qū)具有時(shí)滯效應(yīng),降雨對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)具有時(shí)滯效應(yīng)。

(4)華北平原干熱化的氣候突變降低了植被覆蓋度的增加趨勢(shì)。在氣候突變前,增加速率最快的是農(nóng)田生態(tài)區(qū)；氣候突變后草原生態(tài)區(qū)植被覆蓋度增加速率最快。從植被覆蓋度高低的角度出發(fā),氣候突變對(duì)草原生態(tài)區(qū)影響最大；從變化速率角度出發(fā),對(duì)農(nóng)田生態(tài)區(qū)的影響最大。雖然氣候突變后,人類(lèi)活動(dòng)在植被覆蓋度的改善區(qū)的相對(duì)作用力高于退化區(qū),但是就整體而言,人類(lèi)活動(dòng)的影響力還在持續(xù)增強(qiáng),且呈現(xiàn)出在退化區(qū)的作用力高于改善區(qū)的趨勢(shì)。

4.2 討論

本文從生態(tài)學(xué)角度出發(fā),對(duì)不同生態(tài)區(qū)植被覆蓋度的分布與變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析討論,總結(jié)了基于生態(tài)學(xué)分區(qū)的植被覆蓋的分布和變化規(guī)律,探討了植被覆蓋度與氣候因子的關(guān)系。相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,相關(guān)系數(shù)有一些不同。與把整個(gè)研究區(qū)域作為統(tǒng)計(jì)單元的研究方法相比,基于像元的小樣本統(tǒng)計(jì)能更好的體現(xiàn)NDVI和氣候因子的空間差異性。在統(tǒng)計(jì)年限有限的情況下,顯著的空間差異可能會(huì)影響小樣本的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,掩飾了氣候因子與NDVI的相關(guān)性。另外,植被生長(zhǎng)季的有效降水跟NDVI的相關(guān)性可能更高,此次研究沒(méi)有排除非生長(zhǎng)季的無(wú)關(guān)水影響。

水熱組合是決定植被生長(zhǎng)的重要非生物因素。雖然本研究利用不同年代際的水熱組合對(duì)植被覆蓋度的響應(yīng)進(jìn)行了粗略探討,但是水熱組合的形式多樣,且不同植物種類(lèi)對(duì)水熱組合的脅迫響應(yīng)機(jī)制也各不相同。適宜的水熱組合加速植物的生長(zhǎng),不適宜的水熱組合將對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生抑制作用。因此,在全球氣候不斷變暖,厄爾尼諾現(xiàn)象頻發(fā)的大背景下,研究植被對(duì)不同水熱組合的響應(yīng)機(jī)理,探討不同植被類(lèi)型氣候變化的響應(yīng)和分布,可以做為下一步研究?jī)?nèi)容。

除了氣候因子,人類(lèi)活動(dòng)也是影響植被覆蓋度變化的重要驅(qū)動(dòng)因素,雖然本文對(duì)人類(lèi)活動(dòng)的整體影響做了簡(jiǎn)單分析,但是人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度的影響機(jī)理錯(cuò)綜復(fù)雜。特別是進(jìn)入21世紀(jì),人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和范圍逐漸擴(kuò)大,包括人口增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化發(fā)展、能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整、退耕還林、退耕還牧、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整等,都會(huì)對(duì)區(qū)域植被覆蓋度產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此,如何細(xì)化人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度的影響,定位重要的人類(lèi)活動(dòng)因子,消除影響植被變化的不利因素,將對(duì)植被覆蓋度的變化產(chǎn)生積極影響,對(duì)于區(qū)域生態(tài)安全也有積極意義。

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Temporal analysis of climate change and its relationship with vegetation cover on the north china plain from 1981 to 2013

A Duo1,2,3, ZHAO Wenji1,2,3,*, GONG Zhaoning1,2,3, ZHANG Min1,2,3, FAN Yunbao1,2,3

1CollegeofResourcesEnvironment&Tourism,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China2KeyLaboratoryof3DInformationAcquisitionandApplicationofMinistry,Beijing100048,China3KeyLaboratoryofResourcesEnvironmentandGISofBeijingMunicipal,Beijing100048,China

Global climate change has resulted in significant vegetation changes in the past fifty years. The North China Plain, the most important grain production base of China, is experiencing prominent warming and drying. Vegetation cover, which is used to monitor vegetation change, is affected by climate change, predominantly temperature and precipitation. In the present study, GIMMS (Glaobal Inventory Modelling and Mapping Studies)NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectrometer) NDVI, and climate data, during 1981—2013, were used to investigate the spatial distribution and changes of vegetation. The relationship between climate and vegetation on the North China Plain were also analyzed on different spatial (agricultural, forest, and grassland) and temporal (yearly, decadal, and monthly) scales. (1) It was found that the temperature increased slightly (0.20℃/10a,P< 0.01). This may be due to the disappearance of the 0℃ isotherm, the rise of spring temperatures, and the increase of the isotherm (>15℃) area. At the same time, precipitation decreased significantly (-1.75mm/10a,P> 0.05). The expanding of the 400—600 mm precipitation contour area, the narrowing of ranges of 600—800 and 800—1000 mm, and excessive reduction of autumn precipitation indicated less precipitation. The sensitive areas of characteristic climatic change were mainly located between the latitudes 35—39°. The climate mutation occurred during 1991—1994. (2) Vegetation cover increased slightly in 55% of the total study area, with a rate of change of 0.00039/10a. Human activities could accelerate the changes of the vegetation cover and affect the rate of these changes. (3) Overall, the correlation between the vegetation cover and climatic factors is higher for a monthly than yearly scale. The correlation analysis between vegetation cover and climate change showed that annual vegetation cover was positively correlated with precipitation in grassland biomes; but it showed a more positive correlation with temperature in the agricultural and forest biomes. In addition, vegetation cover was temporally sensitive to precipitation. (4) The vegetation cover increased before and after the climate variations, but the rate of increase slowed down. Moreover, the grassland biome had an obvious response to the climatic variations, but the agricultural biome showed a significant response. The effect of human activity in regions of degradation was higher than that in environmentally improved areas. However, after the climate abruptly changing, the effect of human activity in environmentally improvement areas was higher than that in the degraded regions, and the influence of human activity will continue in the future.

climatic change; vegetation coverage; trend analysis; residual analysis; partial correlation

國(guó)家國(guó)際科技合作專(zhuān)項(xiàng)資助項(xiàng)目(2014DFA21620)

2015-07-30;

日期:2016-06-13

10.5846/stxb201507301600

* 通訊作者Corresponding author.E-mail: zhwenji1215@163.com

阿多,趙文吉,宮兆寧,張敏,范云豹.1981—2013華北平原氣候時(shí)空變化及其對(duì)植被覆蓋度的影響.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(2):576-592.

A D, Zhao W J, Gong Z N, Zhang M, Fan Y B.Temporal analysis of climate change and its relationship with vegetation cover on the north china plain from 1981 to 2013.Acta Ecologica Sinica,2017,37(2):576-592.