范晨雨, 景海濤, 王 莉, 程 儉, 李新元, 余 汛

(河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院, 河南 焦作 454000)

近年來全球氣候變化已經(jīng)成為國際高度關(guān)注的一個重大問題。自20世紀(jì)90年代以來全球氣溫升高速率加快，在第4次評估報告中給出了一系列新的氣候變化事實，過去100年(1906—2005年)全球地表平均溫度升高0.74℃[1]。降水量作為反映氣候特征最重要的指標(biāo)之一，其變化規(guī)律受氣候、緯度等多種因子的影響，具有明顯的年際和年內(nèi)變化特征，對經(jīng)濟發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及生態(tài)建設(shè)都有突出的影響[2]。在植被覆蓋空間變化方面，研究表明，氣候變暖導(dǎo)致全球部分地區(qū)植被覆蓋發(fā)生顯著變化，其中北半球中高緯地區(qū)植被活動顯著增加[3]。在全球變化中，植被扮演著陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的角色[4]，而氣候變化會改變植被群落的組成、結(jié)構(gòu),影響到植被的生物量,進而影響到植被覆蓋度的狀況[5]。因此，研究區(qū)域氣候變化與植被的關(guān)系已成為全球關(guān)注的問題。

目前，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于不同區(qū)域氣候變化與植被的關(guān)系的研究已經(jīng)取得了大量的成果，如王麗霞等[6]研究了渭河流域NDVI、氣溫和降水的時空變化特征及其相關(guān)性，結(jié)果表明在時間尺度上氣溫對植被的生長更為顯著，在空間尺度上，降水的增加會促進植被的生長；邵雅琪等[7]對張承地區(qū)植被指數(shù)與氣候因子的關(guān)系進行了研究，結(jié)果顯示同一植被類型的NDVI與降水量的相關(guān)性最高；丁文榮[8]研究發(fā)現(xiàn)滇中地區(qū)年內(nèi)植被NDVI變化由氣候因子所控制，而長期變化則受人類活動的制約；陳超男等[9]分析秦巴山區(qū)植被覆蓋變化及氣候因子驅(qū)動分析，發(fā)現(xiàn)植被覆蓋與溫度以正相關(guān)為主，與降水正負相關(guān)并存，與溫度的相關(guān)性較降水的相關(guān)性高；Liu X等[10]研究秦嶺—大巴山區(qū)植被動態(tài)與氣候因子的關(guān)系，認為植被覆蓋度的變化主要歸因于降水量的變化。Ya L等[11]研究全球NDVI趨勢的時空格局與氣候和人為因素的相關(guān)性，指出氣溫對植被生長的影響隨時間逐漸減弱，降水對NDVI變化有積極影響。

Hu S等[12]利用簡單相關(guān)分析、偏相關(guān)分析和多重相關(guān)分析等方法對太行山植被變化的歸因進行了分析，結(jié)果表明在海拔小于1 000 m的低海拔地區(qū)，降水增加是植被恢復(fù)的主要因素，而在高海拔地區(qū)，溫度是制約植被恢復(fù)的主要因素。楊永輝等[13]基于野外試驗結(jié)果以及對WAVES模型模擬分析了氣候變化對太行山區(qū)植被的影響并得出結(jié)論，受驗植被對降水反映敏感，降水每增加10%，植被生產(chǎn)力增加15%左右。以上研究結(jié)果已表明太行山區(qū)氣溫、降水與NDVI存在相關(guān)性，但目前鮮有針對區(qū)域氣候因子突變點來著重分析植被覆蓋的變化。鑒于此，本文利用1973—2018年太行山區(qū)域內(nèi)18個基準(zhǔn)氣象監(jiān)測站點的日平均氣溫和日降水量數(shù)據(jù)，結(jié)合太行山氣溫突變點前后10 a(1986—2005年)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，采用趨勢分析法、累積距平分析、Mann-Kendall突變檢驗法等理論，基于ArcGIS等平臺分析太行山區(qū)氣溫與降水時空變化及其對植被覆蓋度的影響，為太行山區(qū)氣候預(yù)測、災(zāi)害預(yù)警以及植被變化監(jiān)測提供有力的依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

太行山區(qū)是指太行山地及其毗鄰區(qū)域[14]，總面積約13.69 萬km2。太行山區(qū)位于山西省與華北平原之間，北起北京市西山，向南延伸至?xí)x豫兩省交界的黃河北岸，西接山西高原，東臨華北平原，呈東北—西南走向[15]。太行山區(qū)地勢北高南低，地貌類型復(fù)雜，地處我國中緯度溫帶、暖溫帶，屬大陸性氣候，年均氣溫為10.3℃，年降水量為501.8 mm。太行山區(qū)是典型的半干旱山地，干旱直接影響山地的生產(chǎn)力及人口承載力，同時這一地區(qū)又承擔(dān)著巨大的人口壓力，生態(tài)系統(tǒng)極端脆弱，因而氣候環(huán)境的改變對于這一系統(tǒng)至關(guān)重要[16]。太行山區(qū)氣象站點分布見圖1[14]。

圖1 太行山區(qū)氣象站點分布

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文研究數(shù)據(jù)包括太行山區(qū)DEM數(shù)據(jù)、氣象站點數(shù)據(jù)和GIMMS NDVI數(shù)據(jù)。太行山區(qū)DEM數(shù)據(jù)源自ASTER GDEMV2數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)類型為TIFF，空間分辨率為30 m，下載于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn/)。氣象站點數(shù)據(jù)來源于中國氣象網(wǎng)(http:∥www.cma.gov.cn/)，選取了研究區(qū)域內(nèi)18個基準(zhǔn)氣象監(jiān)測站點的日平均氣溫和日降水量，時間段為1973—2018年。通過Python編程從全國所有站點中剝離出研究區(qū)域18個氣象站點日數(shù)據(jù)，進而計算出年數(shù)據(jù)。

歸一化差分植被指數(shù)(NDVI)被廣泛應(yīng)用于植被覆蓋監(jiān)測、土地覆蓋分類、作物估產(chǎn)、物候監(jiān)測、自然災(zāi)害監(jiān)測等眾多研究領(lǐng)域[17]。本文采用的GIMMS NDVI數(shù)據(jù)來源于美國國家航天航空局[18]，空間分辨率為8 km，時間分辨率為15 d。最大值合成法可以有效減少大氣中氣溶膠、云陰影、太陽高度角等因素的影響[19]。通過最大值合成法對GIMMS NDVI數(shù)據(jù)進行合成得到NDVI年數(shù)據(jù)。反距離加權(quán)插值法是氣象學(xué)上最常用的空間插值方法之一，以距離反比的冪次方作為權(quán)重，距離較近的點權(quán)重較大，距離較遠的點權(quán)重較小，冪次參數(shù)控制著權(quán)重系數(shù)隨著距離增加而下降的速度[20]。為了便于分析，利用反距離加權(quán)插值法將氣象站點的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)插值為空間分辨率為8 km的柵格數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 趨勢分析

趨勢線是對一組隨時間變化的變量進行回歸分析,預(yù)測其變化的趨勢[21]。本文利用趨勢分析法對1973—2018年太行山區(qū)氣溫、降水進行變化趨勢分析。計算公式為：

(1)

式中：slope表示線性變化趨勢斜率；xi表示第i年的氣溫、降水；表示i年份；若slope>0，表示氣溫、降水在研究時段內(nèi)有上升趨勢，若slope<0，表示氣溫、降水在研究時段內(nèi)有下降趨勢，若slope=0，則表示氣溫、降水在研究時段內(nèi)無明顯變化趨勢。

2.2 累積距平分析

在氣象分析上，通常用累積距平曲線來判斷數(shù)據(jù)長期顯著的演變趨勢以及持續(xù)性變化，基于它也可以診斷出發(fā)生突變的大致時間[22]。對于時間序列x1,x2,…,xn，其某一時刻t的累積距平值表示為：

(2)

2.3 Mann-Kendall突變檢驗分析

Mann-Kendall檢驗法是世界氣象組織推薦并廣泛使用的非參數(shù)檢驗方法,該方法既可以檢測序列的變化趨勢,也可以進行突變點檢驗,主要用于氣候要素在時間序列趨勢中的突變性檢測[23]。其檢驗原理如下[24]：

設(shè)原始時間序列為y1,y2,…,yn,mi表示第i個樣本，yi大于yj(1≤j≤i)的累積數(shù)，定義統(tǒng)計量：

(3)

在原序列隨機獨立等假定前提下，統(tǒng)計量dk的均值和方差分別為：

(4)

(5)

將上面公式的dk標(biāo)準(zhǔn)化后，得：

(6)

UFk組成一條UF曲線，通過置信度檢驗可得出序列是否有明顯的變化趨勢。把此方法引用到反序列中，計算得到另一條曲線UBk，則兩條曲線在置信區(qū)間內(nèi)的交點確定為突變點。在給定顯著性水平α=0.05下，統(tǒng)計量UFk和UBk的臨界值為±1.96。若UFk>0，則表示序列呈上升趨勢；若UFk<0，則表示序列呈下降趨勢；若統(tǒng)計量UFk和UBk超出臨界值，則表示序列上升或下降趨勢明顯。

3 結(jié)果與分析

3.1 太行山區(qū)氣溫、降水時空變化分析

3.1.1 氣溫、降水線性變化分析 根據(jù)1973—2018年太行山區(qū)年平均氣溫變化趨勢圖分析得出，近50 a來太行山區(qū)年平均氣溫呈現(xiàn)顯著上升趨勢(R2≈0.6)，其中最高溫度為11.46℃(2018年)，最低溫度為8.84℃(1984年)。并且從圖2可以看出太行山區(qū)年均氣溫上升速率為0.39℃/10 a，高于近年來全國平均每10 a增溫0.23℃的上升速率[25]。這表明了太行山區(qū)氣溫變化與全國甚至全球氣候變化趨勢一致。

從近50 a太行山區(qū)域年降水趨勢線變化可以看出，在1973—2018年這個研究時間段內(nèi)，太行山區(qū)域年降水量變化速率為每10 a增加5.06 mm，總體呈現(xiàn)上升趨勢，最高年降雨量出現(xiàn)在2003年為664 mm，最低年降雨量出現(xiàn)在1997年為318 mm。從圖3可知，其中在1978—1983年期間，年降水量逐漸增多，上升趨勢顯著，在2004—2015年期間，年降水量處于小范圍波動上升階段，但是上升趨勢不太明顯。

圖2 1973-2018年太行山區(qū)年均氣溫變化趨勢

3.1.2 氣溫、降水累積距平分析 由圖4可知，太行山區(qū)在1973—1995年期間氣溫距平值以負值為主，只存在一個正距平值，距平均值為-0.53℃。在1996—2018年期間氣溫距平值以正值為主，距平均值為+0.53℃。由累積距平曲線可以看出1973—1995年氣溫累積距平整體呈下降趨勢，在1995年處發(fā)生轉(zhuǎn)折之后，1996—2018年氣溫累積距平整體呈上升趨勢。從圖5可知，太行山區(qū)在1973—2018年期間降水量距平值總體波動趨勢不一致，分為4個階段。在1973—1982年、1996—2002年期間，降水量距平值呈現(xiàn)明顯下降趨勢，在1986—1990年、2003—2017年期間，降水量距平值呈現(xiàn)波動上升趨勢。

圖3 1973-2018年太行山區(qū)年降水變化趨勢

圖4 1973-2018年太行山區(qū)年均氣溫距平與累積距平變化曲線

圖5 1973-2018年太行山區(qū)年降水距平與累積距平變化曲線

3.1.3 氣溫、降水Mann-Kendall突變檢驗分析 利用Mann-Kendall突變檢驗法對太行山區(qū)域近50 a氣溫和降水量進行突變點分析。由圖6氣溫Mann-Kendall突變檢驗可以看出，在給定顯著性水平α=0.05下，UF曲線與UB曲線在第23年(1995年)處有一個交點，并且UF曲線在1995年之后，UF值大于零，同時超過臨界值1.96，則表明氣溫序列數(shù)據(jù)存在上升趨勢且上升趨勢顯著，即太行山區(qū)氣溫變化在1995年有明顯的突變特征，與前文累積距平分析結(jié)果一致。

根據(jù)1973—2018年太行山區(qū)降水Mann-Kendall突變檢驗圖可以分析出，UF曲線與UB曲線在46 a間產(chǎn)生了多處交點，分別出現(xiàn)在第11年(1983年)、第13～14年(1985—1986年)、第16～17年(1988—1989年)、第18年(1990年)、第31年(2003年)以及第37年(2009年),但是由于UF曲線在這些交點之后的變化范圍都沒有超出臨界值±1.96，則表明降水量序列無明顯上升或者下降的趨勢，即太行山區(qū)域年降水量變化在1973—2018年無明顯突變特征。

圖6 1973-2018年太行山區(qū)年均氣溫與年降水Mann-Kendall突變檢驗

3.1.4 氣溫、降水空間變化分析 太行山區(qū)氣溫與降水傾向率空間分布如圖7所示。由氣溫空間分布圖可以分析，太行山區(qū)氣溫傾向率空間分布與海拔有關(guān)，呈現(xiàn)以海拔最高的五臺山站為中心向四周逐漸遞減的分布格局，且氣溫氣傾向率全部為正值，則表明太行山區(qū)氣溫整體呈現(xiàn)增長趨勢。其中五臺山站氣溫傾向率最高達到1.96℃/10 a，剩余大部分區(qū)域氣溫傾向率都處于0.11℃/10 a～0.45℃/10 a。太行山區(qū)降水傾向率受海拔影響不如氣溫明顯，區(qū)域性變化特征相對明顯，近50 a太行山區(qū)降水變化波動較小，波動范圍為-13.01 mm/10 a～17.80 mm/10 a，多數(shù)區(qū)域降水傾向率為正值，其中有5個站點的降水傾向率為負值，分別為處于山西省的靈丘、襄垣、榆社、陽城和鹽湖，降水傾向率總體呈現(xiàn)自東北向西南逐漸遞減的變化趨勢。

圖7 1973-2018年太行山區(qū)年均氣溫與年降水空間傾向率分布

3.2 太行山區(qū)氣溫、降水與NDVI相關(guān)性分析

太行山區(qū)氣溫與NDVI的相關(guān)系數(shù)介于-0.63～0.75。太行山區(qū)氣溫與NDVI的相關(guān)性為正相關(guān)的區(qū)域占太行山區(qū)總面積的57.17%，其中主要表現(xiàn)為不顯著正相關(guān)(p>0.05)，約占整個研究區(qū)的53.05%，表現(xiàn)為顯著正相關(guān)(0.010.05)約占39.74%，顯著負相關(guān)(0.010.05)、顯著正相關(guān)(0.010.05)的區(qū)域占17.82%，顯著正相關(guān)(0.01

總體來看，太行山區(qū)氣溫、降水與NDVI均具有相關(guān)性，且以正相關(guān)性為主。以空間分布來看，降水與NDVI的相關(guān)性通過p<0.05顯著性檢驗所占比例最高，達到11.22%，說明太行山區(qū)NDVI在空間分布上受降水的影響的區(qū)域相對更多。但在通過顯著性檢驗的基礎(chǔ)上，以相關(guān)系數(shù)高低來看，氣溫與NDVI的相關(guān)性在局部區(qū)域相關(guān)性相對更高。

3.3 太行山區(qū)氣溫突變前后NDVI變化分析

3.3.1 NDVI線性變化分析 本文利用最大值合成法得到的年均NDVI數(shù)據(jù)代表太行山區(qū)植被覆蓋度，來分析太行山區(qū)氣溫突變(1995年)前后10 a植被覆蓋的變化。圖8為太行山區(qū)1986—2005年年均NDVI值變化曲線，由圖可知，太行山區(qū)植被覆蓋度逐年增加，但是增速較慢，僅為0.4%/10 a，最大值出現(xiàn)在1990年，為0.69，最小值出現(xiàn)在1993年，為0.63。總體來看，太行山區(qū)年均NDVI值變化具有明顯波動性，轉(zhuǎn)折點主要出現(xiàn)在1990年、1993年和1997年，然而在1996年僅存在小的波動，這說明NDVI的變化在一定程度上受氣溫突變的影響但并不明顯。

圖8 1986-2005年太行山區(qū)年均NDVI值變化趨勢

3.3.2 NDVI空間變化分析 圖9為太行山區(qū)1986—2005年的NDVI空間變化分布圖。從圖可知，自1986—2005年太行山區(qū)NDVI值變化范圍處于-0.21～0.25，把變化結(jié)果重分類統(tǒng)計出，NDVI值增加的區(qū)域占總面積的79.99%，NDVI值減少的區(qū)域僅占總面積的20.01%。整體來說，在太行山區(qū)氣溫突變前后近20 a間，植被覆蓋水平處于增加趨勢。其中太行山區(qū)NDVI增加最明顯的區(qū)域主要分布于海拔相對較高的區(qū)域，如山西省南部的中條山一帶。太行山區(qū)NDVI減少最明顯的區(qū)域主要位于靠近縣域以及城鎮(zhèn)等的人口聚集地，如北京市的昌平區(qū)、門頭溝區(qū)，河北省的易縣、滿城縣，以及山西省的侯馬市、曲沃縣、聞喜縣等。

圖10為太行山區(qū)近50 a來氣溫突變前后10 a的NDVI值空間變化分布。由圖可知，1986—1996年太行山區(qū)NDVI值變化范圍為-0.14～0.23，其中NDVI值增加的區(qū)域占總面積的76.44%，減少的區(qū)域占總面積的23.56%。1996—2005年太行山區(qū)NDVI值變化范圍為-0.18～0.20，其中NDVI值增加的區(qū)域占總面積的66.23%，減少的區(qū)域占總面積的33.77%。由統(tǒng)計結(jié)果可分析，在這兩個研究時間段中，太行山區(qū)NDVI值變化范圍基本無明顯變化，但是NDVI值增加的區(qū)域減少10.21%，主要位于山西北部的恒山一帶，揭示了這部分區(qū)域植被覆蓋水平對氣溫的變化相對敏感。

圖9 1986-2005年太行山區(qū)NDVI值空間變化分布

4 討論與結(jié)論

自1973年以來，太行山區(qū)年均氣溫以0.39℃/10 a的速率呈現(xiàn)顯著上升趨勢，且在突變點之后氣溫明顯上升。太行山區(qū)年降水的變化速率為+5.06 mm/10 a，在近50 a內(nèi)波動較大，無明顯的上升趨勢。太行山區(qū)氣溫變化在研究時段內(nèi)有明顯的突變特征，出現(xiàn)在1995年。太行山區(qū)年降水變化在1973—2018年沒有明顯的突變特征。

從氣候傾向率空間分布格局來看，太行山區(qū)氣溫空間變化受海拔影響較為明顯，整體呈現(xiàn)上升趨勢。太行山區(qū)降水量空間變化波動范圍小，總體表現(xiàn)自東北向西南逐漸遞減的趨勢。

通過氣溫、降水與NDVI的相關(guān)性分析，氣溫、降水與NDVI均具有相關(guān)性，且以正相關(guān)性為主。以空間分布來看，太行山區(qū)NDVI在空間分布上受降水的影響的區(qū)域相對較多。通過顯著性檢驗的基礎(chǔ)上，以相關(guān)性系數(shù)高低來看，氣溫與NDVI的相關(guān)性在局部區(qū)域相關(guān)性相對較高。

圖10 1986-1995年與1996-2005年太行山區(qū)NDVI值空間變化分布

以氣溫突變點為著手點對太行山區(qū)NDVI變化進行研究，在1986—2005年期間太行山區(qū)NDVI值增加的區(qū)域占總面積的76.44%。通過對比1986—1995年與1996—2005年太行山區(qū)NDVI值空間變化發(fā)現(xiàn)，NDVI值增加的區(qū)域減少10.21%，主要位于山西北部的恒山一帶?？偟貋碚f，就太行山區(qū)而言，降水主要起到一定促進作用，氣溫對植被覆蓋水平的變化存在區(qū)域差異性，但太行山區(qū)NDVI總體變化具有明顯波動性，在一定程度上也說明氣溫突變對NDVI變化幾乎不存在明顯影響。