孟 夢(mèng), 牛 錚, 馬 超, 田海峰, 裴 杰

(1.中國(guó)科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所, 遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101; 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049; 3.河南理工大學(xué) 測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院, 河南 焦作 454000)

青藏高原總面積約250萬km2，約占中國(guó)陸地總面積的1/4，平均海拔在4 000 m以上，是中國(guó)面積最大、世界上海拔最高的高原，被稱為世界的“第三極”[1]。其特殊的中低緯度地理位置、地貌條件以及巨大的海拔高度，形成了濕潤(rùn)、干旱、熱帶和寒帶等多種氣候類型，幾乎囊括了東南亞所有類型的生態(tài)系統(tǒng)[2]。青藏高原具有遼闊的生態(tài)脆弱區(qū)，生態(tài)系統(tǒng)敏感而脆弱，且受人類影響較小，這也成為其受廣大生態(tài)學(xué)研究者鐘愛的一個(gè)重要原因[3]。

近年來，在全球變化和人為因素的共同作用下，青藏高原生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了一系列負(fù)面變化，具體表現(xiàn)為濕地草地面積減小、凍土退化、土地沙漠化嚴(yán)重、水域減少、多種動(dòng)植物瀕臨滅絕以及自然災(zāi)害增多等現(xiàn)象[4]。青藏高原作為中國(guó)乃至亞洲地區(qū)的生態(tài)安全屏障，其“一舉一動(dòng)”都備受社會(huì)和學(xué)術(shù)界關(guān)注，因此科學(xué)有效的評(píng)判青藏高原生態(tài)環(huán)境變化以及探討其變化規(guī)律成為許多學(xué)者研究的重要課題[5]。植被作為高原生態(tài)系統(tǒng)中重要的組成部分，植被覆蓋變化在一定程度上能夠反映生態(tài)環(huán)境的變化，因此植被覆蓋變化研究對(duì)青藏高原生態(tài)環(huán)境變化規(guī)律的探索具有深刻意義。

歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)對(duì)植被的生長(zhǎng)量和長(zhǎng)勢(shì)十分敏感，是反映地表植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)，因而在定性和定量評(píng)價(jià)植被覆蓋及其生長(zhǎng)活力時(shí)被作為重要的信息源[6-7]。其定義為近紅外波段與可見光紅外波段波譜數(shù)值之差與兩波段波譜數(shù)值之和的比值，計(jì)算公式為NDVI=(NIR-IR)/(NIR+IR)，NDVI能較好的反映植被生長(zhǎng)狀況，且可以消除地形、部分太陽(yáng)角以及云等因素的影響[8-9]，其次，NDVI對(duì)干旱和半干旱區(qū)地區(qū)的低值被覆蓋信息十分敏感[10]，因此在低值被覆蓋區(qū)用NDVI反映植被信息得到了廣泛應(yīng)用。

近年來，很多學(xué)者利用NDVI研究青藏高原植被的動(dòng)態(tài)變化及植被與溫度、降水等氣候因子的關(guān)系。李艷芳等[11]基于SPOT-Vegetation植被指數(shù)數(shù)據(jù)，得出了青藏高原NDVI總體呈上升趨勢(shì)，季節(jié)變化趨勢(shì)不明顯的結(jié)論。向波等[12]基于全球歸一化植被指數(shù)(Glob-NDVI)發(fā)現(xiàn)近年來青藏高原植被向好的方面發(fā)展的現(xiàn)象。楊元合等[13]利用NOAA-AVHRR NDVI數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)青藏高原植被指數(shù)在生長(zhǎng)季階段顯著增加，春季對(duì)NDVI增長(zhǎng)率貢獻(xiàn)最大，且不同植被類型在不同的生長(zhǎng)季NDVI增長(zhǎng)率也有所區(qū)別。王青霞等[14]基于1982—2006年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，研究表明青藏高原植被與溫度降水等氣候因子具有相關(guān)性，不同等級(jí)的植被覆蓋度對(duì)溫度降水的響應(yīng)程度是不同的，植被生長(zhǎng)較好的區(qū)域?qū)夂蝽憫?yīng)更為明顯。楊保等[15]利用冰芯中的花粉以及氧同位素記錄，恢復(fù)了青藏高原過去500多年的植被演變與氣候變化趨勢(shì)，研究表明當(dāng)高原為暖干氣候時(shí)，植被生長(zhǎng)范圍擴(kuò)大，高原氣候變冷變濕則植被生長(zhǎng)范圍縮小。陸晴等[16]基于GIMMS NDVI和地面氣象站臺(tái)觀測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)青藏高原植被與溫度降水的相關(guān)關(guān)系具有空間差異性，在溫度較高、熱量條件較好的高原東北部地區(qū)，降水為植被NDVI變化的主導(dǎo)因素；在降水充足的高原東中部地區(qū)，溫度為植被NDVI變化的主導(dǎo)因子。

盡管前人做了大量的研究，但多以行政邊界劃分研究區(qū)域，并且研究區(qū)中包括了西藏自治區(qū)東南部、四川省西南部、云南省西北部和青海省中部植被十分茂盛的地區(qū)，且多數(shù)研究所用遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)時(shí)序短，因此不能突出地反映青藏高原高原植被的時(shí)空變化。鑒于此，本文以地理界線劃分研究區(qū)，突破人為劃定的行政邊界，選取青藏高原海拔4 000 m以上的生態(tài)極端脆弱敏感區(qū)作為本次的研究區(qū)域，此外，選用長(zhǎng)時(shí)間序列1982—2012年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)、1982—2012年溫度降水?dāng)?shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，結(jié)合多種統(tǒng)計(jì)方法，分析青藏高原植被NDVI的變化趨勢(shì)及NDVI對(duì)氣候的響應(yīng)，旨在揭示全球變化背景下青藏高原植被變化趨勢(shì)以及氣候?qū)Ω咴脖簧L(zhǎng)的影響機(jī)制。

1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1　研究區(qū)概況

青藏高原雄踞亞洲東南，西起帕米爾高原，東到橫斷山脈，北以昆侖山、阿爾金山和祁連山為鄰，南抵喜馬拉雅山脈，西南邊緣部分分屬印度、巴基斯坦、尼泊爾、錫金、不丹及緬甸等國(guó)，其地理位置大致為27°17′—40°19′N，68°52′—102°43′E(圖1)。青藏高原氣溫隨緯度和海拔的升高而降低，氣溫日差大，年平均氣溫和降水量由東南向西北遞減。該區(qū)域的氣候變化不僅對(duì)北半球有巨大的影響，甚至對(duì)全球氣候變化也具有顯著的超前性和敏感性。

1.2　數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.2.1數(shù) 據(jù)文中所用主要數(shù)據(jù)：GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，來源于美國(guó)國(guó)家航空航天局(https:∥ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/)，時(shí)間分辨率為15 d，空間分辨率為8 km×8 km，時(shí)間跨度為1982—2012年，31 a的數(shù)據(jù)共包括了744期半月合成圖像。GIMMS NDVI數(shù)據(jù)經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、除云、除壞線等處理，是目前研究干旱、半干旱區(qū)植被變化質(zhì)量比較可靠的NDVI數(shù)據(jù)集[17]。氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.nmic.cn)提供的氣候資料年值數(shù)據(jù)集。高程數(shù)據(jù)來源于GTOP30項(xiàng)目所提供的DEM數(shù)據(jù)，分辨率為90 m。

1.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理首先利用青藏高原矢量數(shù)據(jù)對(duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)批量裁剪，其次采用最大值合成法(Maximum Value Composite，MVC)獲取青藏高原月度、年度NDVI數(shù)據(jù)，最后對(duì)得到的月度、年度NDVI值進(jìn)行計(jì)算，獲取研究區(qū)月度、年度NDVI均值并統(tǒng)計(jì)入Excel表格。

位于青藏高原地區(qū)的氣象站點(diǎn)數(shù)目極少，本文選取該數(shù)據(jù)集青藏高原地區(qū)102個(gè)地面氣象站臺(tái)的氣象數(shù)據(jù)(1982—2012年)進(jìn)行克里金插值，獲取分辨率為8 km×8 km的年平均氣溫和年平均降水量圖像，從而獲取青藏高原地區(qū)年氣溫、年降水量信息。

使用ArcGIS軟件中的雙線性插值法將DEM數(shù)據(jù)重采樣為和NDVI相同的分辨率，即8 km×8 km，其次在Global Mapper中生成海拔為4 000 m的等高線，確定本次研究區(qū)范圍，即青藏高原海拔高于4 000 m的區(qū)域。

圖1研究區(qū)域及氣象站點(diǎn)分布

2　研究方法

(1) 最大值合成法。為了研究青藏高原地區(qū)植被在空間上的整體變化特征，采用最大值合成法獲取研究區(qū)月NDVI值和年NDVI值，最大值合成法可以有效減少大氣中氣溶膠、云陰影、太陽(yáng)高度角等因素的影響[18]。計(jì)算公式如下：

(1)

式中：MNDVIi為第i月NDVI最大值；i=1,2，…，12為月序號(hào)；NDVI1為第i月上半月NDVI值；NDVI2為第i月下半月NDVI值。以求取的月NDVI值為基礎(chǔ)求取年NDVI。

(2) 植被變化分析。結(jié)合植被綠度變化率(Greenness Rate of Change,GRC)[19]分析青藏高原植被變化趨勢(shì)。GRC定義為在一定時(shí)間范圍內(nèi)采用最小二乘法擬合年度NDVI均值的斜率，它能夠反映出每個(gè)柵格的變化趨勢(shì)[20]。計(jì)算公式如下：

(2)

式中：變量i為年份序號(hào)，取值范圍為1～31；n為研究的時(shí)間序列長(zhǎng)度，n=31；YMNDVIi為第i年的年度NDVI平均值。GRC>0說明NDVI在31 a間的變化趨勢(shì)是增加的，反之則是減少的[21]。

(3) 植被覆蓋度分析。計(jì)算公式如下[22]：

(3)

(4) NDVI變化率分析。由下式計(jì)算：

(4)

式中：直線斜率表示31 a(1982—2012)間NDVI年平均值與年份之間求直線回歸所得直線的斜率，均值為31 a的年度NDVI平均值，該變化率在數(shù)值上相當(dāng)于初期值除以研究期間年平均NDVI的末期值與初期值之差[22]。

(5) 相關(guān)性分析。此外，考慮到植被生長(zhǎng)與地形有密切的關(guān)系，借助GTOP 30DEM數(shù)據(jù)，分析了青藏高原歸一化植被指數(shù)隨地形的變化情況。

3　結(jié)果與分析

3.1　青藏高原NDVI時(shí)間序列變化特征

圖2　青藏高原月度NDVI變化趨勢(shì)

3.1.2年度NDVI變化將利用最大值合成法獲取的的年NDVI進(jìn)行計(jì)算得到年NDVI均值，將其與年份線性回歸，得到青藏高原31 a NDVI均值變化趨勢(shì)(圖3)。可知31 a來青藏高原總體年NDVI均值呈緩慢增加趨勢(shì)(slope=0.000 2)，利用公式(4)可計(jì)算得到青藏高原31 a年NDVI變化率為0.029，表明該研究區(qū)植被向好的方向發(fā)展，與王敏等[25]得出的結(jié)論一致。

圖3　青藏高原年度NDVI變化趨勢(shì)

植被覆蓋度是單位面積內(nèi)植被(包括葉、莖、枝)垂直投影面積所占的百分比[26]，它是陸面過程模式中最重要的參數(shù)[27]。植被覆蓋度不僅可以表示植被進(jìn)行光合作用面積的大小，它在一定程度上對(duì)植被的茂密程度、生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)以及區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化也有所指示[28]。由公式(3)計(jì)算得到青藏高原31 a植被覆蓋度(圖4)，將其與年份線性回歸，可知青藏高原31 a間植被覆蓋度呈0.000 3/a 的速率緩慢增長(zhǎng)，其中在1988年、1994年、2000年、2010年有大幅度的躍升。認(rèn)為全球變化對(duì)青藏高原起到了正面影響，植被長(zhǎng)勢(shì)逐漸向好的方向發(fā)展，植被覆蓋度相應(yīng)增加[29]。

3.2　青藏高原NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)

陸氣與氣候間相互作用的變化，通過降水機(jī)制改變和氣溫變化等對(duì)植被的生長(zhǎng)和分布產(chǎn)生重要影響。圖5A、圖5B分別展示了青藏高原1982—2012年31 a年平均氣溫以及年平均降水量的變化趨勢(shì)。

圖4　青藏高原31 a植被覆蓋度變化趨勢(shì)

圖5A展示了青藏高原1982—2012年共31 a的年平均降水量變化趨勢(shì)，年最低降水量為255.2 mm(1994年)，最高降水量為343.7 mm(2010年)，31 a平均降水量為309.9 mm。1982—1995年，年降水量呈下降趨勢(shì)，1995—2012年，年降水量呈上升趨勢(shì)，31 a青藏高原地區(qū)總體降水量呈逐漸增加趨勢(shì)，變化率為0.223 mm/10 a。

由圖5B可以看出，近31 a青藏高原海拔高于4 000 m的區(qū)域平均氣溫呈明顯增加趨勢(shì)，年最低氣溫為4.82℃(1983年)，最高氣溫為6.99℃(2009年)，增長(zhǎng)速率為0.018℃/10 a。氣溫增長(zhǎng)速率在1995年前后存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)，1982—1995年年平均氣溫增長(zhǎng)速率為0.037℃/10 a，1995—2012年年平均氣溫增長(zhǎng)速率為0.029℃/10 a，宋辭等[30]認(rèn)為青藏高原氣溫發(fā)生突變，整體呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)。

圖5　青藏高原31 a降水、溫度變化趨勢(shì)

對(duì)青藏高原地區(qū)NDVI與降水、溫度做相關(guān)性分析，見圖6A,6B所示。研究區(qū)年均NDVI與降水、溫度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.183，0.281，均呈現(xiàn)不顯著的弱相關(guān)。相關(guān)系數(shù)表明該地區(qū)溫度對(duì)植被的影響大于降水對(duì)植被的影響。此外，對(duì)降水、溫度與NDVI做超前滯后分析，發(fā)現(xiàn)降水對(duì)研究區(qū)NDVI有三年的滯后效應(yīng)，與劉雅勤等[31]的研究結(jié)果保持一致，當(dāng)降水向后移動(dòng)三年時(shí)，降水與NDVI的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大值0.387。溫度對(duì)植被指數(shù)滯后性影響不明顯。

由圖6A，6B可以看出，青藏高原地區(qū)年NDVI均值在2000—2008年呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。對(duì)此，分別對(duì)2000—2008年的年NDVI均值、年降水量、年氣溫與年份做一元線性回歸分析(圖7)。由圖7可以看出，2000—2008年年降水量呈下降趨勢(shì)，年氣溫呈升高趨勢(shì)，溫度的升高及降水量的減少有可能打破了青藏高原地區(qū)降水量與蒸發(fā)量之間的平衡狀態(tài)，使青藏高原干旱地區(qū)更加干旱。已有研究表明[32]，干旱對(duì)青藏高原高山草甸植被的生長(zhǎng)具有抑制作用，加劇了植被的退化，因此對(duì)總體區(qū)域植被NDVI產(chǎn)生了重要影響。

此外，在2008—2012年年NDVI均值呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)于這一變化趨勢(shì)，考慮到時(shí)間序列短、所用氣象數(shù)據(jù)和NDVI數(shù)據(jù)集分辨率低、以及青藏高原自然環(huán)境復(fù)雜等因素，因此尚不能對(duì)此情況做出合理的解釋。

圖6　青藏高原地區(qū)NDVI、降水相關(guān)曲線NDVI(A)、溫度相關(guān)曲線(B)

圖7　青藏高原地區(qū)(2000-2008)年NDVI、降水量、氣溫變化趨勢(shì)

3.3　青藏高原NDVI與海拔的相關(guān)性分析

高原植被在全球變化中發(fā)揮著重要的指示作用，因此備受關(guān)注。高原植被不僅對(duì)溫度、降水等氣候因子響應(yīng)敏感，而且受海拔高度的影響也很大[33]。在研究區(qū)2000年的NDVI影像中均勻選取100個(gè)樣本點(diǎn)，分別統(tǒng)計(jì)它們所對(duì)應(yīng)的NDVI值和高程值，將NDVI值和高程值映射到以NDVI值為縱坐標(biāo)，海拔高度為橫坐標(biāo)的的坐標(biāo)系中(圖8)。結(jié)果表明整體NDVI與海拔高度呈現(xiàn)相關(guān)程度不是很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，二者皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.309，究其原因可能是植被類型過多，且植被指數(shù)受植被覆蓋度、海拔高度、氣候因子等綜合影響，因此使海拔高度的影響變的不是太明顯[34]。

在ArcGIS軟件中用2000年的NDVI影像生成間距為0.1的等值線(圖9)，并將等值線與青藏高原DEM影響疊加，可知在青藏高原中部、東南部、以及西北部海拔較低的區(qū)域NDVI等值線分布比較密集，印證了NDVI與海拔相關(guān)的事實(shí)。

圖8　青藏高原地區(qū)NDVI與DEM相關(guān)曲線

圖9　青藏高原地區(qū)NDVI等值線與DEM疊加

4　結(jié) 論

(1) 在全球變化影響下，1982—2012年各研究區(qū)NDVI值呈現(xiàn)以年為周期的變化特點(diǎn)，年NDVI值表明，植被的生長(zhǎng)旺季處于每年的7月、8月、9月份，且年NDVI值總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，年NDVI變化率為0.029，表明青藏高原地區(qū)植被生長(zhǎng)狀況發(fā)展良好。

(2) 青藏高原地區(qū)1982—2012年植被覆蓋度呈0.000 3/10 a的速率增長(zhǎng)，認(rèn)為全球變化對(duì)青藏高原起到了正面影響，植被長(zhǎng)勢(shì)逐漸向好的方向發(fā)展，植被覆蓋度相應(yīng)增加。

(3) 青藏高原地區(qū)溫度、降水都呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，在1995年之前，年降水量呈下降趨勢(shì)，1995年之后，年降水量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。溫度在1995年之后增長(zhǎng)趨勢(shì)比1995年之前慢，總體增長(zhǎng)趨勢(shì)為前高后低。

(4) 研究區(qū)NDVI與溫度降水的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.281，0.183，均呈現(xiàn)不顯著的弱相關(guān)，降水對(duì)歸一化植被指數(shù)的影響有三年的滯后效應(yīng)，溫度對(duì)植被指數(shù)滯后性影響不明顯。

(5) 植被生長(zhǎng)受海拔高度影響明顯，NDVI與海拔高度皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.309，青藏高原中部、東南部、以及西北部海拔較低的區(qū)域植被長(zhǎng)勢(shì)相對(duì)較好，且NDVI值相對(duì)較高。

此外，青藏高原地區(qū)地面氣象站臺(tái)分布稀疏，即使我們采用了國(guó)際相對(duì)認(rèn)可的克里金插值方法，但氣象站臺(tái)稀疏地區(qū)插值數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性仍然是存在的，這種不穩(wěn)定性對(duì)于后期的趨勢(shì)分析會(huì)產(chǎn)生影響，因此，采用更多的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)來提高青藏高原地區(qū)氣候插值的結(jié)果精度是十分必要的。

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