衛(wèi)宇婷，楊懷卿

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，山西 太谷 030801）

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分，是能量交換的一個重要元素，也是地球表面水循環(huán)和生物化學(xué)循環(huán)的重要途徑[1]。它是物質(zhì)和能量在土壤圈、水圈和大氣圈中流動的主要驅(qū)動因子[2]。了解植被動態(tài)變化是植被生態(tài)一個優(yōu)先的宗旨并且是極其必要的，而且掌握和了解植被動態(tài)變化被認為是自然資源的一個可持續(xù)發(fā)展的行為[3]。季節(jié)整合的植被指數(shù)被廣泛應(yīng)用于植被變化監(jiān)測研究中，常被用作年指數(shù)指示一整年的植被狀態(tài)[4]。MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度高、覆蓋范圍廣、更新時間快且可以免費使用，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測和水文監(jiān)測中[1]。因此，大多數(shù)學(xué)者將MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)應(yīng)用到大尺度長時間序列的植被動態(tài)變化研究中，且結(jié)果也證明了利用遙感數(shù)據(jù)對植被進行監(jiān)測相比于傳統(tǒng)地面植被監(jiān)測的優(yōu)勢性[2-8]。植被的生長及分布狀態(tài)受人類作用和氣候變化的雙重影響[9]，植被通過影響地表溫度、濕度、氣體濃度和水分能量交換過程來對氣候變化做出相應(yīng)，同時影響局域甚至全球的氣候變化[10]。植被變化與氣候間的關(guān)系是全球氣候變化研究中的重要內(nèi)容之一[11]。近年來，山西省氣候朝著暖干化的方向發(fā)展，這一變化引發(fā)了一系列的生態(tài)環(huán)境問題，成為急需解決的關(guān)鍵問題之一[12]。植被通過光合作用、地表反射率以及粗糙度等調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)的能量交換、碳循環(huán)和區(qū)域氣候變化[13]。了解植被時空動態(tài)變化與氣候因子及氣候變化之間的關(guān)系，可以揭示植被變化和氣候變化之間的相互響應(yīng)機制，還能預(yù)測氣候的微小變化對植被的影響[14]。

目前，已有學(xué)者對山西省的植被變化以及植被和氣候之間的相關(guān)性進行了研究[15-20]，包括長時間序列的氣候變化研究[21]、長時間序列的植被變化研究[22]、不同生態(tài)功能區(qū)植被的變化[23]以及植被變化的影響研究[24]等。但是由于MODIS數(shù)據(jù)的持續(xù)更新，多數(shù)學(xué)者的研究還未加入新時期的植被數(shù)據(jù)，對于MODIS數(shù)據(jù)時效之前的年份及2000年之前的研究尚沒有。

本研究旨在利用 1986—1999，2000—2015年的NDVI數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)，探討長時間序列，包括更久之前和較新時期的植被變化和氣候變化之間的關(guān)系。基于趨勢分析方法了解1986—1999，2000—2015年植被變化和氣候變化的特征，基于Pettitt檢驗方法掌握植被變化的突變年，利用相關(guān)分析方法和多元回歸分析方法探索植被和氣候間的相關(guān)關(guān)系，包括影響植被的最佳氣候因子，并定量描述氣候變化對植被變化的響應(yīng)，旨在為山西省長時期氣候變化和植被變化提供理論依據(jù)，并指導(dǎo)植被恢復(fù)等相關(guān)政策的提出及修改等。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

山西省形狀呈現(xiàn)出斜向東南和西北的平行四邊形，地處北緯 34.59°～40.73°及東經(jīng)110.24°～114.55°，南北長約500 km，東西寬約300 km。山西省總面積約為16萬km2，約占全國的16%。山西省地形地貌復(fù)雜，海拔范圍為109～3 091 m，地形起伏較大，整體上北高南低，且中部地勢低兩側(cè)地勢高，中部為汾河穿越路徑。山西省年均氣溫7.8～10.33℃，年降雨量377.17～647.35 mm，降雨主要集中在夏季和秋季，最高氣溫可以達到38.7℃，最低氣溫可以達到-23.39℃。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

通過MODIS官方網(wǎng)站下載250 m×250 m分辨率的16 d合成NDVI數(shù)據(jù)，統(tǒng)一選擇2000—2015年10月16日的MOD16A1數(shù)據(jù)，1986—1999年的植被指數(shù)數(shù)據(jù)來源于MODIS的VIPPHEN_NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)，VIPPHEN數(shù)據(jù)分辨率為0.05°×0.05°，相當(dāng)于5 600 m×5 600 m，VIPPHEN_NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)來源于AVHRR衛(wèi)星，覆蓋范圍為N07，N09，N11和N14，涵蓋山西全省，時間年限為1981—1999年。氣候數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)站，包括16個站點。本研究搜集了1986—2015年的年降水（Pre）、年均氣溫（Tmean）、年最高溫度（Tmax）、年最低溫度（Tmin）、年潛在蒸散量（ETp）和葉面積指數(shù)（LAI）共6類氣候因子。通過GS＋計算站點的最佳插值參數(shù)，并利用最優(yōu)參數(shù)應(yīng)用普通克里金在ArcGIS 10.3.1中完成6種氣候因子在1986—2015年的山西省面上的插值。

由于不同數(shù)據(jù)間的空間尺度不同，尤其是1986—1999，2000—2015年的植被數(shù)據(jù)以及氣候因子數(shù)據(jù)，因此，本研究利用山西省邊界創(chuàng)建了1km×1 km的格網(wǎng)點，共154 087個格網(wǎng)點，并將所有數(shù)據(jù)賦值到這154 087個格網(wǎng)點上，實現(xiàn)尺度的統(tǒng)一，并在此基礎(chǔ)上進行數(shù)據(jù)分析。

1.3 研究方法

本研究利用趨勢分析方法（Trend analysis）評估綠度率（GRC）的變化。

式中，n代表 1986—1999年的年數(shù)為14和2000—2015年的年數(shù)為16，NDVIi為第i年NDVI值，GRC為綠度率。則NDVI的變化范圍計算公式如下。

如果Range值大于0，表明在14 a和16 a間NDVI值呈現(xiàn)增加的趨勢。反之，呈現(xiàn)減少的趨勢。

本研究利用Mann-Kendall（MK）趨勢檢驗方法評估1986—1999，2000—2015年的植被變化顯著性。MK檢驗方法是一個非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，被用于評估一個時間序列的變化顯著性，這個變化可以忽略季節(jié)性的變異性[1]，MK檢驗方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于檢測水文、氣候和環(huán)境因子的變化趨勢[1]。對一個獨立分布的時間序列（x1，x2，…，xn），MK 檢驗的空假設(shè)（H0）表明沒有趨勢存在。變化范圍的顯著性檢驗根據(jù)統(tǒng)計檢測 S（ifn≤8）或者 Z（ifn≥8），計算公式如下。

式中，xj和xi分別為第j年、第i年的NDVI值，NDVI值相同的話被分到同一層，NDVI各不相同即沒有層；n表示年數(shù)，本研究中分別為14，16 a。tp表示層數(shù)，q表示層中元素的個數(shù)。如果Z或S值為正，表明增加的趨勢，反之，代表減少的趨勢。如果絕對么 H0假設(shè)被拒絕，表明NDVI在α置信水平下具有統(tǒng)計學(xué)意義的顯著性，在MK檢驗中，α被設(shè)置為0.01，0.05，0.1和0.15。

Pettitt檢驗也是一個非參數(shù)的檢驗方法，常被用于檢測水文數(shù)據(jù)隨時間變化的突變點。本研究利用Pettitt檢驗識別NDVI序列的突變并檢測突變的顯著性。Pettitt檢驗將一個時間序列（x1，x2，…，xn）分在時間 τ上成 2 個子集（x1，x2，…，xτ）和（xτ＋1，xτ＋2，…，xn）。

式中，sgn按照公式（4）計算。當(dāng) k（τ）的絕對值達到最大時突變很可能出現(xiàn)。

突變顯著性大致被定義如下。

Pettitt檢驗一般用0.05顯著性水平查驗。如果P小于0.05，那么突變在0.05置信水平上出現(xiàn)。

此外，利用相關(guān)分析方法和逐步線性回歸分析方法分析植被變化與氣候因子之間的關(guān)系。為了研究植被變化和氣候變化之間的相互關(guān)系，本研究分別建立了不同年份植被均值和累計值與氣候因子包括年降水、年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年潛在蒸散量及葉面積指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，以及植被變化范圍和不同氣候因子變化范圍之間的相關(guān)關(guān)系。通過計算相關(guān)系數(shù)來確定植被和氣候因子之間的相關(guān)性。逐步線性回歸分析方法常被用于影響因子分析中，并被廣泛用于土壤、水文、植被和生態(tài)研究中。在逐步構(gòu)建線性模型的過程中，通過刪減對模型不顯著的因子，最終確定研究對象的影響因子。本研究應(yīng)用逐步線性回歸分析方法分析了氣候因子對植被的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被變化趨勢分析

由于1986—1999，2000—2015年柵格尺度存在很大的差異，因此，本研究創(chuàng)建了1 km×1 km的格網(wǎng)，將每一年的NDVI數(shù)據(jù)提取到1 km的格網(wǎng)點上，并分別對1986—1999，2000—2015年的NDVI值進行計算，以減少誤差。將1 km×1 km的格網(wǎng)點數(shù)據(jù)輸入R 3.3.3，計算過程包括：（1）利用公式（1）和（2）計算了每一個柵格中NDVI值的變化趨勢，包括增加趨勢、減少趨勢和不變的趨勢；（2）利用公式（3）～（6）計算了每一個柵格NDVI值的變化是否顯著；（3）結(jié)合（1），（2）步得到的結(jié)果得出近30 a來山西省植被時空變化分布（圖1）。

從圖1可以看出，1986—1999年臨汾、呂梁、太原、晉中及長治交界處的植被呈現(xiàn)顯著增加的趨勢，陽泉西北部植被增加顯著。而大同市、朔州市、忻州市、晉城市和運城市植被基本呈顯著減少的趨勢。從圖1還可以看出，2000—2005年植被顯著增加的區(qū)域基本很少，而呂梁西部、運城西北部、朔州中部、晉中中部和臨汾西部區(qū)域植被減少顯著。

表1顯示，1986—1999年這14 a間，58.28%的區(qū)域植被顯著減少，18.42%的區(qū)域植被顯著增加；2000—2015年16 a間，40.55%的區(qū)域植被顯著減少，1.90%的區(qū)域植被顯著增加。

表1 近30 a來山西省植被變化統(tǒng)計

2.2 植被變化突變年監(jiān)測分析

利用植被突變檢測公式（7）～（9），將數(shù)據(jù)導(dǎo)入R 3.3.3中利用Pettitt檢驗方法分別對1986—1999，2000—2015年可能存在的突變點進行預(yù)測。突變點分為2類，一類是在這一年的這一點上發(fā)生了一個促進的因子導(dǎo)致了下一年植被的增加；而另一類是在這一年的這一點上發(fā)生了一個事件，從而導(dǎo)致了下一年植被的減少。

圖2顯示，在1986—1999年，山西省北部大部分區(qū)域曾在1990—1994年，尤其是1992—1994年發(fā)生了促進的因子，導(dǎo)致下一年的植被增加。此外，運城和晉城的部分區(qū)域也存在一些促進的因子導(dǎo)致了下一年植被的增加。在2000—2015年，山西省大部分區(qū)域在2004年發(fā)生了一個促進的因子導(dǎo)致了下一年植被的增加。而運城地區(qū)在2004，2005年均存在一些積極的因子導(dǎo)致了植被的增加。

由圖3可知，1986—1999年，臨汾、呂梁、晉中和太原交界的區(qū)域在1992年發(fā)生了一個消極的事件因子，導(dǎo)致了下一年植被的減少。2000—2015年基本不存在促進下一年植被減少的突變點。

結(jié)合突變監(jiān)測和植被變化顯著性分析，將促進增加的點和促進減少的點進行占比統(tǒng)計分析，結(jié)果如圖4，5所示。由圖4可知，促進植被增加的事件主要發(fā)生在1993，1994年，1993，1994年的促進增加點分別占增加突變點的38%和32%。促進植被減少的時間主要發(fā)生在1991，1992年，1991，1992年促進植被減少的點分別占減少突變點的31.9%和32.0%。

從圖5可以看出，促進植被增加的事件主要發(fā)生在2004年，2004年促進植被增加的點占增加突變點的91.6%。促進植被減少的事件主要發(fā)生在2010年，2010年促進植被減少的點占減少突變點的58.6%。

將突變點結(jié)合 1986—1999，2000—2015年山西省植被累計值變化分布情況，得到圖6。從圖6可以看出，1986—1999年整體上植被存在一個增加的趨勢，且R2達到0.347 2，且從圖6還可以看出，1993，1994年明顯存在一個促進植被增加的事件。2000—2015年整體上植被同樣呈現(xiàn)增加的趨勢，但是R2很小，僅為0.034 3。2004年明顯存在一個事件促進了植被的增加，2010年存在一個事件造成了植被的減少。

2.3 氣候因子變化趨勢分析

從圖7可以看出，1986—2015年間，植被指數(shù)僅在2005—2011年間均值高于0.45，葉面積指數(shù)從2000—2015年總體上呈現(xiàn)增加的趨勢，降水量在1997—2002年低于450 mm，在2003年降雨量年均達到最高，潛在蒸散量在1991年突然降低到200 mm，這可能成為一個導(dǎo)致植被衰退的事件，最低氣溫在 1994—1995，2007，2014—2015 年高于-19℃，在1998年達到最低，接近-24℃，年均氣溫和最高溫度均呈現(xiàn)一個上升的趨勢，在1992年年均氣溫降到最低，也可能成為一個導(dǎo)致植被衰退的事件，年均氣溫在2005年達到最高。

2.4 NDVI值與氣候因子的相關(guān)性分析

從表2可以看出，SNDVI（NDVI累積值）和MNDVI（NDVI均值）與各個氣候因子均在0.01水平上達到顯著，且植被指數(shù)與氣候因子均呈正相關(guān)關(guān)系。

表2 NDVI均值及累計值與氣候因子間的相關(guān)性統(tǒng)計

2.5 植被變化與氣候變化的相關(guān)性分析

為研究植被變化和氣候變化間的相關(guān)性，計算了近30 a來植被變化Range值（公式（2））和氣候因子變化Range值（公式（2））間的相關(guān)性，相關(guān)性分布結(jié)果如圖8所示，圖中顏色越深相關(guān)性越強。圖8表明，1986—1999年這14 a間植被變化NDVI-range14與最高氣溫變化TmaxRange14、蒸散量變化ETpRange14、年均氣溫變化TmeanRange14、最低氣溫變化TminRange14及葉面積指數(shù)變化LAIRange14均呈正相關(guān)關(guān)系，且與年均氣溫變化值相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為0.42，表明植被變化和年均氣溫變化之間具有顯著關(guān)系。但是，1986—1999年這14 a的植被變化與降水變化PreRange14呈負相關(guān)關(guān)系，表明植被變化與降水變化之間存在相反的關(guān)系。圖8結(jié)果顯示，2000—2015年這16 a間植被指數(shù)NDVIrange16與所有的氣候因子變化之間均呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，且與葉面積指數(shù)變化LAIRange16結(jié)果最為顯著，為-0.18，其次是最低氣溫變化TminRange16，為-0.17，表明在2000—2015年期間植被變化與最低氣溫變化之間存在相反的關(guān)系。

從 1986—1999，2000—2015年的植被變化和相關(guān)因子變化結(jié)果來看，1986—1999年的植被變化與氣候因子間關(guān)系更為顯著，這可能與尺度有很大的關(guān)系，1986—1999年植被數(shù)據(jù)柵格值大小為0.05°，大約為 5.6 km，2000—2015年植被數(shù)據(jù)柵格值大小為250 m，表明在更大尺度上植被變化和氣候變化間的關(guān)系才更加突出。其還可能與氣候變化有關(guān)，1986—1999年和2000—2015年氣候變化顯然相差較大，不同的氣候變化例如極端降水或者極端高溫等現(xiàn)象也可能導(dǎo)致前后2次的結(jié)果不同。

2.6 植被因子與氣候因子逐步線性回歸分析

選擇降水和年均氣溫代表氣候因子與累積植被指數(shù)進行逐步線性回歸分析，2000—2015年植被與氣候因子逐步線性回歸結(jié)果R2為0.265 8，結(jié)果在0.001水平上顯著。

1986—1999年植被與降水和年均氣溫逐步線性回歸結(jié)果R2為0.289 6，結(jié)果在0.001水平上顯著。

利用累積植被指數(shù)與降水和氣候因子的線性回歸公式分析植被變化對降水和氣溫變化的響應(yīng)，結(jié)果如表3所示。表3顯示，利用1986—1999年的公式，設(shè)置初始降水和氣溫值分別為400mm和8℃，當(dāng)氣溫不變時，降水增加或減少100 mm，植被指數(shù)累計值分別增加和減少0.859；當(dāng)降水不變時，氣溫每增加或減少1℃，植被指數(shù)增加或減少0.188 86；當(dāng)降水和氣溫同時增加或減少100 mm和1℃時，植被指數(shù)增加或減少1.04786。若利用2000—2015年的公式，設(shè)置初始降水和氣溫值分別為400 mm和8℃，當(dāng)氣溫不變時，降水增加或減少100 mm時，植被指數(shù)累計值分別增加和減少1.244；當(dāng)降水不變時，氣溫每增加或減少1℃，植被指數(shù)增加或減少0.152 93；當(dāng)降水和氣溫同時增加或減少100 mm和1℃時，植被指數(shù)增加或減少1.396 93。

表3 植被變化對降水和氣溫變化的響應(yīng)分析

通過上述分析發(fā)現(xiàn)，降水每變化100 mm，對2000—2015年的植被影響高于1986—1999年；但溫度每變化1℃時，對1986—1999年的植被影響高于2000—2015年；若降水和氣溫同步變化，則對2000—2015年植被變化影響較大。表明植被變化在2000年以后對氣候變化的響應(yīng)變得更加敏感。

3 結(jié)論

本研究利用趨勢分析方法、Mann-Kendall（MK）趨勢檢驗方法及Pettitt突變檢驗分別對1986—1999，2000—2015年植被變化進行了分析，并利用相關(guān)分析方法和逐步線性回歸分析方法對植被和氣候間的關(guān)系進行了分析。結(jié)果表明，在1986—1999年山西省有57.44%的區(qū)域植被沒有發(fā)生顯著變化，33.15%的區(qū)域植被顯著增加，9.42%的區(qū)域植被顯著減少，其中，促進植被增加的事件主要發(fā)生在1993，1994年，1993，1994年的促進增加點分別占增加突變點的38%和32%，促進植被減少的事件主要發(fā)生在1991，1992年，1991，1992年促進植被減少的點占減少突變點的31.9%和32.0%；在2000—2015年山西省有77.87%的區(qū)域植被沒有發(fā)生顯著性變化，21.92%的區(qū)域植被顯著增加，0.2%的區(qū)域植被顯著減少，其中，促進植被增加的事件主要發(fā)生在2004年，2004年促進植被增加的點占增加突變點的91.6%，促進植被減少的事件主要發(fā)生在2010年，2010年促進植被減少的點主要占減少突變點的58.6%。

1986—2015年這30 a來全山西省氣候呈現(xiàn)暖干化：最低氣溫、最高氣溫及年均氣溫均呈升高趨勢，降雨呈減少趨勢，潛在蒸散量呈現(xiàn)增加的趨勢。潛在蒸散量在1991年突然降低到200 mm，可能成為一個導(dǎo)致植被衰退的事件；在1992年年均氣溫降到最低，也可能成為一個導(dǎo)致植被衰退的事件。

在1986—2015年期間，植被指數(shù)累計值與氣候因子均呈正相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)系數(shù)均在0.01水平達到顯著。降水每變化100 mm，對2000—2015年的植被影響高于1986—1999年；但溫度每變化1℃時，對1986—1999年的植被影響高于2000—2015年；若降水和氣溫同步變化，則對2000—2015年植被變化影響較大。表明植被變化在2000年以后對氣候變化的響應(yīng)變得更加敏感。