史曉亮，尚 雨，陳 沖，張 娜

（西安科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安710054）

0 引 言

在氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的雙重影響下，干旱已成為我國(guó)發(fā)生頻率高、影響范圍廣、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的重大自然災(zāi)害之一，導(dǎo)致水資源短缺以及荒漠化加劇，從而對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成嚴(yán)重的影響［1-2］。2009年12月—2010年4月，我國(guó)西南5省出現(xiàn)大范圍特大旱情，部分旱情超過(guò)100 a一遇；2011年我國(guó)因農(nóng)業(yè)干旱造成的經(jīng)濟(jì)損失占自然災(zāi)害總損失的30%.2009—2013年云南更是發(fā)生4 a連旱，對(duì)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響。因此，干旱已成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大障礙性因素之一，在氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)影響背景下，定量探討干旱成因具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

干旱的形成與水熱狀況和土壤類(lèi)型直接相關(guān)［3］，而植被是全球生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分［4］，是聯(lián)結(jié)大氣、土壤和水分的自然紐帶，也是干旱影響程度的重要反饋［5］。因此，研究干旱和植被的關(guān)系，對(duì)分析干旱成因及其影響評(píng)估具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。歸一化植被指數(shù)（NDVI）是公認(rèn)的陸地植被生長(zhǎng)狀況的最佳表征指標(biāo)，可用于區(qū)域和全球尺度的植被覆蓋研究，在植被監(jiān)測(cè)過(guò)程中得到了廣泛的應(yīng)用［6］。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在全國(guó)或區(qū)域尺度上，對(duì)植被NDVI和干旱條件之間的關(guān)系開(kāi)展了大量的研究。王兆禮等在全國(guó)尺度分析了植被NDVI時(shí)空變化及其與氣象干旱的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)氣象干旱對(duì)植被生長(zhǎng)的影響在干旱半干旱地區(qū)表現(xiàn)更加明顯［7］。在區(qū)域尺度上，Wang J，Ji L等利用不同時(shí)間序列NDVI數(shù)據(jù)分析了植被生長(zhǎng)季NDVI與降水的關(guān)系［8-9］。嚴(yán)建武等利用2001—2010年NDVI數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)分析了中國(guó)西南地區(qū)植被NDVI和氣象干旱指數(shù)的關(guān)系，結(jié)果表明二者在季節(jié)尺度上有明顯的相關(guān)性［3］。趙舒怡等研究發(fā)現(xiàn)華北大部分地區(qū)，夏季和秋季的氣候干旱條件對(duì)植被覆蓋度的影響最為明顯［10］。劉世梁等基于氣象站點(diǎn)降水資料和NDVI數(shù)據(jù)分析了不同時(shí)間尺度云南省植被NDVI動(dòng)態(tài)變化特征及其對(duì)干旱的響應(yīng)，發(fā)現(xiàn)在年尺度上植被NDVI對(duì)干旱的影響較弱，月尺度上影響較強(qiáng)［11］。

淮河流域地處我國(guó)南北方氣候過(guò)渡帶和東西結(jié)合部，地理位置復(fù)雜，其特殊的自然條件和人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致該區(qū)域干旱災(zāi)害頻發(fā)，對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的影響［12］，但是目前對(duì)該區(qū)域植被覆蓋與干旱之間相關(guān)性研究較少，且以往研究多采用地面氣象站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)，存在站點(diǎn)少、分布不均、不能很好的反映降水的時(shí)空異質(zhì)性等不足，而基于空間分布連續(xù)的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)成為研究熱點(diǎn)并被廣泛應(yīng)用于旱情監(jiān)測(cè)。因此，文中以淮河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于TRMM（Tropical Rainfall Measurement Mission）衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)，選擇降水距平百分率（Pa）作為干旱評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析流域干旱發(fā)生頻率和強(qiáng)度的時(shí)空演變特征。并結(jié)合長(zhǎng)時(shí)間序列MODISNDVI遙感影像，進(jìn)一步分析探討淮河流域2001—2016年植被指數(shù)和干旱條件的關(guān)系，以期為該區(qū)域的生態(tài)文明建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

淮河流域地處中國(guó)東部，介于長(zhǎng)江與黃河之間，位于111°55′～121°25′E，30°55′～36°36′N(xiāo)，跨河南、安徽、江蘇和山東4省，總面積約為2.7×105km2［13］。

淮河流域位于中國(guó)南北方氣候過(guò)渡地帶和東西結(jié)合部，地形復(fù)雜，氣候多變，冬春干旱少雨，夏秋悶熱多雨，冷暖和旱澇轉(zhuǎn)變急劇。流域多年平均降水量為895 mm，總體呈由西北向東南遞增的規(guī)律，降水時(shí)空差異大，干旱災(zāi)害頻發(fā)［14］。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近55 a來(lái)淮河流域總體處于干旱狀態(tài)，且干旱歷時(shí)長(zhǎng)、強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，呈自東南向西北逐漸增強(qiáng)的規(guī)律［15］。

圖1 淮河流域范圍與氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of Huaihe River Basin and meteorological stations

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

1.2.1 NDVI數(shù)據(jù)

研究使用的NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)宇航局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）的MODIS遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13A3 v006（https：//e4ftl01.cr.usgs.gov/），時(shí) 間 序 列 為2001—2016年，時(shí)間分辨率為月，空間分辨率為1 km×1 km.利用MRT（Modis Reprojection Tool）完成對(duì)MODISNDVI數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換等預(yù)處理工作。并利用淮河流域邊界裁切獲取淮河流域16年的逐月MODIS NDVI影像數(shù)據(jù)集。

1.2.2 TRMM 3B43數(shù)據(jù)

熱帶降雨計(jì)劃衛(wèi)星（TRMM-Tropical Rainfall Measuring Mission）是由美國(guó)國(guó)家宇航局和日本國(guó)家空間發(fā)展局聯(lián)合開(kāi)展，于1997年11月發(fā)射的第一顆用于定量測(cè)量熱帶、亞熱帶降雨量的氣象衛(wèi)星［16］。文中所用的TRMM 3B43數(shù)據(jù)為T(mén)RMM第7版產(chǎn)品的月降水?dāng)?shù)據(jù)（https：//disc.gsfc.nasa.gov/），由TRMM 3B42產(chǎn)品與氣候評(píng)估與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及全球氣候降水中心降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行融合而成［17］。該數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為月，覆蓋區(qū)域?yàn)槟暇?0°～北緯50°.利用ArcGIS完成對(duì)TRMM數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、裁切，以及降水速率（mm/h）到月降水量轉(zhuǎn)換等處理工作，獲取2001—2016年淮河流域逐月TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)。

1.2.3 氣象站點(diǎn)降水量數(shù)據(jù)

氣象站點(diǎn)降水量觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/）提供的地面氣象資料月值數(shù)據(jù)集。選取2001—2016年淮河流域23個(gè)氣象站點(diǎn)的月降水實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)（圖1），用于TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的精度檢驗(yàn)。

1.3 研究方法

1.3.1 TRMM數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)

采用決定系數(shù)（R2）和相對(duì)誤差（BIAS）2個(gè)指標(biāo)對(duì)TRMM 3B43月尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。相對(duì)誤差的計(jì)算公式如下［18］

式中xi為T(mén)RMM降水量；yi為氣象站點(diǎn)降水量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。BIAS反映了x，y2個(gè)因子的偏離程度，BIAS越接近0，表明數(shù)據(jù)越精確。

1.3.2 干旱指數(shù)

降水距平百分率（Pa）是常用的表征干旱的指標(biāo)之一，是指某時(shí)段的降水量與常年同期平均降水量之差與常年同期平均降水量相比的百分比率，可以反映某一時(shí)段降水與同期平均狀態(tài)的偏離程度，能直觀反映干旱發(fā)生的強(qiáng)度，計(jì)算公式如下［19］

式中P為某一特定年某一時(shí)期（如月、季度）的降水量；ˉP為多年同期降水量的平均值；Pa為該時(shí)段的降水距平百分率；n為年數(shù)，文中是16；i=1，2，3，…，n.

1.3.3 分析方法

采用一元線性回歸法在像元尺度分析2001—2016年間年均NDVI的變化趨勢(shì)。計(jì)算公式如下［20］

式中 Slope為一元線性回歸斜率；n為年數(shù)，文中是16；i=1，2，3，…，n；xi為年均NDVI值，斜率為正表示NDVI增加，反之表示下降。

此外，在像元尺度計(jì)算2001—2016年的NDVI與降水距平百分率的相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而分析該區(qū)域植被指數(shù)與干旱的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下［21］

式中xi為第i年的NDVI值；yi為第i年的Pa值。相關(guān)系數(shù)R的取值范圍為［-1，1］，當(dāng)R＞0時(shí)，表示x與y正相關(guān)，當(dāng)R＜0時(shí)，表示x與y負(fù)相關(guān)。定義|R|＜0.3為弱相關(guān)，0.3＜|R|＜0.5為低度相關(guān)，0.5＜|R|＜0.8為顯著相關(guān)，0.8＜|R|＜1為極顯著相關(guān)。

2 結(jié)果與分析

2.1 TRMM數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)

圖2 2001—2016年淮河流域TRMM 3B43與氣象站點(diǎn)降水量散點(diǎn)Fig.2 Precipitation scatter diagram of TRMM 3B43 and meteorological stations in Huaihe River Basin from 2001 to 2016

利用一元線性回歸分析方法，對(duì)TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)整體精度進(jìn)行檢驗(yàn)（圖2）。經(jīng)檢驗(yàn)，二者的決定系數(shù)R2=0.82，相對(duì)誤差BIAS=0.9%.單個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1，可以看出，在23個(gè)氣象站點(diǎn)中，大部分TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的決定系數(shù)R2在0.9左右。有16個(gè)氣象站點(diǎn)的相對(duì)誤差BIAS在±10%以?xún)?nèi)，但是盱眙站R2=0.78，顯著低于其他站點(diǎn)，這是由于2007年7月盱眙站實(shí)測(cè)降水量高達(dá)1 397.2 mm，導(dǎo)致TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較弱?？傮w來(lái)說(shuō)，淮河流域TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有較好的線性相關(guān)性和一致性，在一定程度上能夠真實(shí)反映流域降水量，可以用于研究區(qū)干旱評(píng)價(jià)。

表1 淮河流域2001—2016年TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)與相對(duì)誤差Table 1 Correlation coefficient and relative error between TRMM data and site precipitation data from 2001 to 2016 in Huaihe River Basin

2.2 淮河流域NDVI時(shí)空變化分析

2.2.1 NDVI年際變化

對(duì)淮河流域2001—2016年中12個(gè)月的NDVI取平均值，將其作為該年的NDVI值，分析該區(qū)域年均植被NDVI的變化趨勢(shì)。從圖3可以看出，16 a間淮河流域年均NDVI呈現(xiàn)明顯增加的趨勢(shì)。其中，2016年最高（0.54），2001年的年均NDVI值最低（0.43）。結(jié)果表明，淮河流域16 a間NDVI在波動(dòng)中逐漸上升，植被覆蓋狀況有改善的趨勢(shì)。

圖3 2001—2016年淮河流域植被NDVI變化趨勢(shì)Fig.3 Variation trend of NDVI in Huaihe River Basin from 2001 to 2016

2.2.2 NDVI的空間分布特征

2001—2016年淮河流域年均NDVI空間分布如圖4所示。從圖4可以看出，流域年均NDVI分布在0.3～0.73之間，總體呈南高北低。其中，植被NDVI高值區(qū)主要分布在安徽省的南部，河南省中部以及西部邊界、江蘇省北部有零散分布。只有少數(shù)區(qū)域植被生長(zhǎng)狀況較差，主要分布在江蘇省的東北以及西南邊界等少數(shù)區(qū)域，該區(qū)域城市周邊經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，人為活動(dòng)的影響導(dǎo)致該區(qū)域植被覆蓋情況較差。

圖4 淮河流域年均植被NDVI空間分布Fig.4 Average annual NDVI spatial distribution in Huaihe River Basin

2.2.3 NDVI變化趨勢(shì)的空間分布

通過(guò)一元線性回歸法在像元尺度得到淮河流域2001—2016年間植被年均NDVI的變化趨勢(shì)（圖5）。參考戴聲佩等在NDVI對(duì)氣溫降水的旬響應(yīng)的研究中劃分NDVI的變化等級(jí)［22］，將2001—2016年淮河流域年均NDVI的變化趨勢(shì)分為3個(gè)變化等級(jí)，并統(tǒng)計(jì)各個(gè)等級(jí)的面積及所占比例（表2）?？梢钥闯觯脖籒DVI基本不變的區(qū)域占淮河流域的比例為43.25%，分布在山東省的中部和東部、江蘇省大部分地區(qū)，以及河南省西北部。植被NDVI改善的區(qū)域所占比例為54.86%，主要分布在安徽、河南省的大部分地區(qū)，以及山東省西南部。植被NDVI出現(xiàn)退化的區(qū)域較少，僅占淮河流域的1.89%，主要分布在河南省北部以及江蘇省東南部，這些區(qū)域城市發(fā)展較快，大量的人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致該區(qū)域植被覆蓋情況較差。

表2 2001—2016年淮河流域NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)及占比Table 2 Change trend classification and proportion of NDVI in Huaihe River Basin from 2001 to 2016

圖5 2001—2016年淮河流域NDVI變化趨勢(shì)分布Fig.5 Variation trend distribution of NDVI in Huaihe River Basin from 2001 to 2016

2.3 干旱特征分析

利用降水距平百分率分析淮河流域2001—2016年干旱的發(fā)生情況。按照降水距平百分率干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（表3），將干旱劃分為無(wú)旱、輕旱、中旱、重旱、特旱等5級(jí)［19］。從表3可知，在2001—2016年間，淮河流域有4年的降水距平百分率小于15%，說(shuō)明16 a間有4 a氣候條件較好沒(méi)有發(fā)生干旱的情況。有12 a的Pa值達(dá)到輕旱及以上標(biāo)準(zhǔn)，其中，6 a發(fā)生了輕旱，其頻率是37.5%.有6 a達(dá)到了中旱及以上標(biāo)準(zhǔn)，其中，有3 a發(fā)生中旱，頻率是18.75%.有3 a達(dá)到特旱的標(biāo)準(zhǔn)，頻率是18.75%.總體來(lái)看，16 a間淮河流域共發(fā)生12次干旱事件，其中輕旱發(fā)生頻率最高，其次為無(wú)旱，中旱和特旱發(fā)生的頻率相同。

表3 降水距平百分率（P a）干旱等級(jí)劃分Table 3 Precipitation anomaly percentage（P a）drought classification

圖6 淮河流域2001—2016年各干旱等級(jí)面積占比Fig.6 Proportion of various drought grades in the Huaihe River Basin from 2001 to 2016

淮河流域2001—2016年各等級(jí)干旱發(fā)生面積比例如圖6所示。從圖6可以看出，2001—2016年間流域干旱發(fā)生情況差異明顯，有12 a發(fā)生輕旱以上的旱情，其中有3 a發(fā)生了特旱。2001—2002年干旱發(fā)生情況較為嚴(yán)重。其中，2001年發(fā)生輕旱、中旱、重旱、特旱的區(qū)域分別占淮河流域的37.53%，20.43%，6.89%，1.9%，2002年發(fā)生輕旱、中旱、重旱、特旱的比例相當(dāng)，分別占17.58%，11.64%，11.64%，7.36%.另外，大多數(shù)年份有輕度干旱發(fā)生，其中，輕旱區(qū)域所占的比例從2001年的37.53%下降到2008年的1.43%，后又逐年上升直至2013年所占比例達(dá)到最大值61.05%；流域內(nèi)共有6 a發(fā)生過(guò)中旱，2001—2016年前后各占3 a，而在2001年發(fā)生中旱的區(qū)域趨于較大，達(dá)到20.43%，2012年中旱區(qū)域只有1.43%；重旱與特旱只在2001、2002與2004年發(fā)生，其中2002年旱情較嚴(yán)重，有11.64%的區(qū)域發(fā)生了重旱，7.36%達(dá)到了特旱等級(jí)?？傮w來(lái)看，淮河流域2001—2016年間，2001年、2002年以及2004年干旱頻發(fā)，干旱等級(jí)達(dá)到了特旱，發(fā)生干旱的區(qū)域面積占比達(dá)到50%左右，之后流域旱情有所緩解，多以輕旱為主，且2016年沒(méi)有發(fā)生干旱。

2.4 NDVI與降水距平百分率的相關(guān)性分析

為進(jìn)一步研究淮河流域干旱情況與植被長(zhǎng)勢(shì)的影響關(guān)系，在像元尺度上計(jì)算了2001—2016年流域年均植被NDVI與降水距平百分率的相關(guān)性，進(jìn)而綜合分析植被NDVI對(duì)干旱情況的響應(yīng)特征。

從圖7可以看出，淮河流域年均植被NDVI與降水距平百分率相關(guān)性的空間差異顯著。NDVI與降水距平百分率的相關(guān)系數(shù)為正的區(qū)域所占比例為61.31%，表明在流域大部分區(qū)域，干旱對(duì)植被NDVI產(chǎn)生了一定程度的影響。其中NDVI與降水距平百分率呈極顯著正相關(guān)和顯著正相關(guān)的區(qū)域面積所占比例分別0.96%和5.04%，主要分布在河南省西南部、安徽省東南部和江蘇省東南邊界，這些區(qū)域干旱對(duì)植被NDVI產(chǎn)生了明顯的影響，區(qū)域降水較為充足，植被覆蓋情況出現(xiàn)了明顯的改善。相關(guān)性呈低度正相關(guān)和弱相關(guān)的面積分別占12.5%和42.17%，主要分布在河南省南北邊界、安徽省東南部邊界、江蘇省邊界和山東省東北部等區(qū)域。而在河南省東南部、山東省西部、安徽省西北部以及江蘇省東部邊界等地區(qū)呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，負(fù)相關(guān)系數(shù)最高為-0.817.這可能是由于在這些區(qū)域植被生長(zhǎng)還受到氣溫、土壤水分有效性等其他因素的影響，降水并不是植被生長(zhǎng)的主導(dǎo)因素。尤其是在江蘇省東部邊界分布著城市化程度較高的沿海城市，雖然降水較為充足，但人類(lèi)活動(dòng)影響對(duì)植被生長(zhǎng)的影響則更加顯著。因此，在這些區(qū)域植被NDVI與降水距平百分率均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

目前，傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測(cè)主要是基于氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，雖然在點(diǎn)尺度上具有較高的觀測(cè)精度，但氣象站點(diǎn)覆蓋范圍有限，難以獲取高精度的降水時(shí)空分布特征［23］。近年來(lái)，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，TRMM衛(wèi)星能夠提供覆蓋范圍廣、時(shí)空連續(xù)性高的降水?dāng)?shù)據(jù)，被廣泛應(yīng)用于干旱監(jiān)測(cè)方面［24］。陳少丹、王兆禮等利用TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)干旱時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析，結(jié)果均表明TRMM數(shù)據(jù)適用于區(qū)域尺度和大尺度的干旱監(jiān)測(cè)［25-26］。因此，通過(guò)分析TRMM數(shù)據(jù)在淮河流域的適用性，研究認(rèn)為空間連續(xù)分布的TRMM數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于該地區(qū)的干旱監(jiān)測(cè)。盡管TRMM數(shù)據(jù)存在空間分辨率較低的不足，但是相對(duì)于氣象站點(diǎn)分布較少地區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)的空間插值，TRMM數(shù)據(jù)可以較好地刻畫(huà)區(qū)域降水的空間異質(zhì)性，因此可以為缺資料地區(qū)提供一種新的干旱監(jiān)測(cè)手段。

文中就淮河流域植被NDVI與干旱條件的相關(guān)性進(jìn)行了研究，但未考慮其它因素對(duì)植被NDVI的作用，以及NDVI與干旱指數(shù)之間的滯后效應(yīng)［3］。因此，對(duì)于植被NDVI與干旱之間的相應(yīng)機(jī)制尚需進(jìn)一步深入研究。

3 結(jié) 論

1）淮河流域2001—2016年間植被NDVI呈增加趨勢(shì)，在空間分布上表現(xiàn)為南高北低。而從植被NDVI變化趨勢(shì)的空間分布來(lái)看，植被NDVI增加的區(qū)域所占比例達(dá)到54.86%，主要分布在安徽、河南省的大部分地區(qū)，以及山東省西南部地區(qū)。而植被NDVI退化的區(qū)域僅占1.89%，淮河流域植被覆蓋總體表現(xiàn)為改善趨勢(shì)。

2）2001—2016年間，淮河流域有12 a發(fā)生輕旱及以上的旱情，發(fā)生頻率為75%.其中，2001年、2002年以及2004年干旱頻發(fā)，干旱等級(jí)達(dá)到了特旱，發(fā)生干旱的區(qū)域面積占比達(dá)到50%左右，之后流域旱情有所緩解，多以輕旱為主。

3）淮河流域植被NDVI與降水距平百分率的相關(guān)性時(shí)空差異較為復(fù)雜，整體上干旱會(huì)對(duì)植被NDVI產(chǎn)生一定程度的影響，相關(guān)性最顯著的區(qū)域主要分布在河南省南部、安徽省南部地區(qū)。