張文奇, 李 丹, 師慶東, 郭玉川, 比拉力·依 明, 李 浩
(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 新疆 烏魯木齊 830046;2.綠洲生態(tài)教育部重點實驗室, 新疆 烏魯木齊 830046; 3.西安石油大學(xué) 石油工程學(xué)院, 陜西 西安 710065)
陸地植被通常被認為對氣候有著顯著的響應(yīng)[1-2],它驅(qū)動了大氣和地表之間的能量和質(zhì)量交換,在水文和生物地球化學(xué)循環(huán)中起著重要的作用。而植被物候經(jīng)常被視為生態(tài)晴雨表,它的本質(zhì)是植被生命周期事件對環(huán)境因素變化的適應(yīng)狀況,它為理解和測量氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)過程的影響提供了一種有價值的手段[3-4]。單個植物或物種在田間水平上的生命周期事件如(芽的萌發(fā)、開花和葉的衰老)被稱為植被物候?qū)W[5],研究植被物候變化規(guī)律,可以為農(nóng)作物的選種引種、農(nóng)時預(yù)報以及氣候情況的預(yù)測起到理論上的支持和指導(dǎo)價值。
傳統(tǒng)的地面植被物候期觀測方法收集工作繁重,時間空間范圍有限,而遙感衛(wèi)星長時間序列的連續(xù)觀測具有范圍廣、時間跨度長、工作量小等優(yōu)點,已成為一種被廣泛認可的工具用以監(jiān)測區(qū)域乃至全球大規(guī)模植被物候?;谶b感植被指數(shù)(Ⅵ),如歸一化植被指數(shù)(NDVI)來建立長時間序列的地表物候時間序列數(shù)據(jù),通過利用地表物質(zhì)的光譜反射率特性和時間特性提取一些關(guān)鍵指標(biāo)來描述植被生長期的開始和結(jié)束(返青期和枯黃期)。Jahan Kariyeva等[6]利用AVHRR衛(wèi)星獲得的8 km,16 d合成最大NDVI數(shù)據(jù)(1981-2008),以中亞地區(qū)為研究區(qū),對每年計算的物候響應(yīng)變量與多種環(huán)境因子進行建模分析,他認為山地景觀物候主要受海拔影響,草原景觀物候響應(yīng)受溫度年際變化的影響,沙漠景觀的物候響應(yīng)表現(xiàn)出最大的時間變異性,似乎受土壤碳含量、溫度變化及冬季降水模式等多方面影響。Jessica Walker等[7]使用500 m的modis數(shù)據(jù)與landsat影像分析了美國亞利桑那州黃松(Pinusponderosa)森林物候模式對場地特征和氣候條件的響應(yīng),認為在干旱年,海拔較低和草本植被比例較高的像素對降水條件變化的動態(tài)響應(yīng)更大?,?shù)啬醽喬帷さ乩锵奶岬萚8]對2001—2014年博斯騰湖流域植被物候信息進行了時空變化及驅(qū)動力分析,認為物候始期自南向北逐漸推遲、而末期逐漸提前,物候的空間分布特征與該區(qū)海拔高度的分布保持了較好的一致性,且該研究區(qū)物候期受人類影響較為明顯。
克里雅河流域位于新疆的塔里木盆地南緣,典型的大陸性暖溫帶極端氣候,同時包含了山地、人工/天然綠洲、荒漠等多種景觀。目前,整個地區(qū)存在有明顯的資源不協(xié)調(diào)的情況,該地區(qū)的農(nóng)業(yè)活動都基本聚集在中游,下游主要以畜牧業(yè)為主,在農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)多年影響下的干旱區(qū)綠洲植被物候變化情況如何?對于該地區(qū)植被物候期的變化研究仍處于空白,缺乏干旱區(qū)內(nèi)陸河流域植被在長時間遙感尺度上物候反演結(jié)果的討論分析。為此,本研究以MODIS反射率影像為原材料,對克里雅河流域植被生長期始期、末期、長度等指標(biāo)進行提取和時空變化分析,初步討論該地區(qū)植被物候期時空變化規(guī)律及其與氣候因子的聯(lián)系,為該地區(qū)氣候變化背景下流域植被的演變過程研究提供一定的參考和指導(dǎo)意義。
克里雅河流域地處亞歐大陸中心,塔克拉瑪干沙漠南緣,主要分布在于田縣境內(nèi)??死镅藕恿饔蚩偯娣e大約為3.95×104km2,南北長約466 km,東西寬30~120 km[9]。該地區(qū)常年多風(fēng)沙浮塵,四季分明,晝夜溫差大,降水稀少,蒸發(fā)量大,流域徑流補給主要依靠冰雪融水。發(fā)源于昆侖山北坡的克里雅河由經(jīng)過各山川河谷的水最后在北坡普魯村匯流而成[10],在穿過于田綠洲后克里雅河深入塔克拉瑪干沙漠,據(jù)相關(guān)文獻記載歷史上克里雅河曾經(jīng)穿過塔克拉瑪干沙漠流入塔里木河[11],受到斷流影響后在深入沙漠250 km處形成了達理雅博依綠洲[12-13]。研究區(qū)土地覆蓋類型為稀疏灌叢、草地、耕地、城市、冰川、裸地和低植被覆蓋地。
(1) 遙感數(shù)據(jù)。本文使用的原始遙感數(shù)據(jù)為Terra/Aqua衛(wèi)星的MOD09Q1產(chǎn)品,該數(shù)據(jù)來源于美國NASA LP DACC(Land Process Distributed Active Archive Center)。MOD09Q1提供了MODIS波段1(紅光),2(近紅外)地表反射率數(shù)據(jù),分辨率為250 m。它是MOD09GQ的三級合成產(chǎn)品。每個MOD09Q1像素都包含了在8 d內(nèi)最佳的L2G觀測結(jié)果,這是根據(jù)高觀測覆蓋范圍、低視角、無云和云影、氣溶膠負荷而選擇的。現(xiàn)有關(guān)于遙感物候提取的研究中大部分采用16 d合成的植被指數(shù)產(chǎn)品,一般而言,越高的時間分辨率提取的物候參數(shù)越精確[14]。由于數(shù)據(jù)只包含兩個波段,所以植被指數(shù)計算選擇已被廣泛使用的歸一化植被指數(shù)(NDVI),計算公式如下:
(1)
式中:nir為近紅外波段; red為紅光波段。
在美國NASA官網(wǎng)上下載了2000—2015年共730景MOD09Q1數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)從2000年第49 d開始),使用MRT.MODIS影像處理工具批量投影轉(zhuǎn)換,NDVI的計算、研究區(qū)裁剪以及異常值批處理通過python調(diào)用Arcpy及GDAL模塊實現(xiàn)。
(2) 氣象數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心http:∥data.cma.cn/site/index.html,選取于田縣氣象站點2000—2015年月均溫度、降水量數(shù)據(jù)集。
2.2.1 長時間序列植被指數(shù)重建方法 通過前期的數(shù)據(jù)預(yù)處理得到了研究區(qū)2000—2015年NDVI數(shù)據(jù)集,將所有年份中圖像的像元按照相同的行列號串聯(lián)起來,就得到了一條連續(xù)時間段內(nèi)的NDVI曲線[15]。但因為受到太陽角度、觀測角度、傳感器靈敏性、地物雙向性反射以及氣溶膠的影響[16],得到的曲線會是一條鋸齒狀且受某些不可抗力影響而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)大幅度變動,因此需要使用濾波器或曲線擬合法實現(xiàn)長時間序列植被數(shù)據(jù)的重建[17]。本文基于timesat 3.3軟件[18]使用Double Logistic(DL)曲線擬合法對2000—2015年計算后的8 d一景NDVI數(shù)據(jù)集進行擬合。如圖1所示,DL曲線具有在開始處緩慢增長,到某一范圍迅速增長,在極限時又緩慢增長的特性,這種特性符合大多數(shù)植被的生長情況,在缺乏有效觀測數(shù)據(jù)的情況下,也能大致模擬出植被整個生長季的生長特征[19]。
2.2.2 植被物候信息提取方法 根據(jù)植被指數(shù)序列數(shù)據(jù)確定植被的返青期、枯黃期常用的方法包括閾值法、曲線曲率法等。其中,閾值法是2002年由學(xué)者Jonsson和Eklunda提出來的,它的關(guān)鍵是閾值的確定,根據(jù)擬合好的植被指數(shù)曲線,當(dāng)植被生長曲線上的時間早于該閾值對應(yīng)的時間時,認為植被未開始生長;當(dāng)植被的生長曲線晚于該閾值時,則判定植被已經(jīng)開始生長[20]。動態(tài)閾值法是此方法的進一步加強的方法,該方法采用的閾值不是某個具體的植被指數(shù)值,而是一種動態(tài)比值形式,以給定像元Ⅵ值增長、減少時期振幅的百分比為閾值,當(dāng)大于或小于該閾值時認為此像元內(nèi)植被開始或結(jié)束生長。對于閾值的選擇,Jonsson和Eklundh在提出這一方法時建議將植被物候生長的開始期和結(jié)束期的閾值比例設(shè)置為20%[20],考慮到干旱區(qū)的植被像元變化幅度小,最終選擇30%作為本文的動態(tài)閾值條件(見圖1)。
圖1 NDVI數(shù)據(jù)集DL曲線擬合結(jié)果
2.2.3 趨勢分析 時間上以年份為變化因子,采用一元線性方程定量描述植被返青期、枯黃期、溫度、降水量的自回歸變化趨勢。
空間上對2000—2015年克里雅河流域植被物候期逐像元采用最小二乘法線性擬合得到相應(yīng)的一元線性回歸方程,方程里的斜率(slope)說明了植被物候期多年的變化,公式如下:
(2)
式中:n為累積年數(shù),本文為16;Pi為第i年的生長季始期或末期; slope為一元線性回歸方程的斜率,是n年連續(xù)年份的趨勢;slope>0說明植被物候期在n年間的變化趨勢是推遲的,反之則是提前的。
斜率趨勢分析后以F檢驗對物候期變化程度進行顯著性判斷,此過程在Matlab2016 b軟件中編程實現(xiàn)。
2.2.4 偏最小二乘回歸 偏最小二乘回歸(PLS)是由Wold S和Albanno C等人在1984年最先提出的[21],作為一種新型的多元統(tǒng)計方法,偏最小二乘法實現(xiàn)了在一個算法下,同時做到回歸建模(多元線性回歸)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡化(主成分分析)以及兩組變量之間的相關(guān)性分析(典型相關(guān)分析)。不同于傳統(tǒng)的簡單相關(guān)性分析,偏最小二乘回歸特別適合變量數(shù)量多于樣本數(shù)量、自變量值中有多重共線性的情況[22]。
本文通過SPSS的PLS擴展包實現(xiàn)偏最小二乘回歸分析,選取輸出結(jié)果中的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(MC)以及變量重要值(VIP)進行分析討論,其中MC的正負表示自變量對因變量是正面影響還是負面影響,VIP值代表變量對因變量的解釋重要性,一般認為大于0.8才有決定意義[21]。氣候的變化不一定立刻改變植被的物候特征,已有研究認為植被的物候期對氣候變化的響應(yīng)具有滯后效應(yīng)[23],因此自變量本文選擇當(dāng)?shù)刂脖环登嗥谇?個月即當(dāng)年1—5月的月平均氣溫和月降水量,植被枯黃期影響因素選擇當(dāng)年的7—11月的月平均氣溫和月降水量。通過這種分析方法探討近16 a來克里雅河流域植被物候期與氣候因子的關(guān)系。
由2000—2015年關(guān)鍵物候期空間分布特征(見圖2)可以看出,克里雅河流域由南向北植被生長期始期逐漸推遲,這顯然與該地區(qū)的海拔的分布格局具有一致性。整個流域的植被生長季始期主要在第60—180 d之間,全區(qū)16 a的平均值為130 d。其中上游地區(qū)昆侖山北坡植被帶生長季開始時間主要在第140—160 d之間;中游為于田綠洲,物候始期主要在80—140 d之間;下游為達理雅布依綠洲,物候始期在120—140 d之間。上游地區(qū)的高海拔使得它的溫度回升速率沒有中下游快,植被的種子萌發(fā)、葉片展葉期來的更晚;中游于田綠洲地區(qū)物候期明顯分為兩極,造成這種情況的原因主要是部分區(qū)域為農(nóng)作物,剩下的區(qū)域為人工景觀植被和自然植被,整個克里雅河流域的人口基本都集中在于田綠洲,這也影響到了于田綠洲正常的物候期。
圖2 2000-2015年克里雅河流域植被物候參數(shù)空間分布
克里雅河流域的生長期末期以及生長期長度主要在第180—322 d及70—250 d之間,16 a平均值分別為261 d和137 d。從圖2中生長期末期和長度來看,中游于田綠洲的物候末期要比上下游來的都晚,且生長期持續(xù)時間更久。上游地區(qū)的植被生長期持續(xù)時間最短。
利用GIS軟件按流域上、中、下游分區(qū)提取2000—2015年植被物候始期(返青期)、末期(枯黃期)均值,用線性回歸方程對其進行趨勢分析,結(jié)果見圖3。
圖3 2000-2015年克里雅河流域植被物候始期及末期時間變化
由圖3中可以看出整個流域16 a來物候始期呈現(xiàn)提前的趨勢速率為-1.3 d/10 a,其中上游地區(qū)和下游地區(qū)都表現(xiàn)為小幅度推遲趨勢,中游呈現(xiàn)大幅度提前趨勢,變化速率為-3.2 d/10 a。流域物候末期呈現(xiàn)出推遲趨勢,變化速率為1.1 d/10 a。上游和中游地區(qū)為推遲趨勢,其中中游變化速率最大,變化速率為6.7 d/10 a,上游植被枯黃期波動較為明顯,2007年后在295 d到173 d之間波動。下游的植被枯黃期變化和上中游呈相反趨勢,在2011—2014年逐年大幅度提前,到2015年才有所回升。由圖3中不同分區(qū)物候末期數(shù)據(jù)點分布來看,中游植被進入枯黃期的時間最晚,然后為上游,下游植被結(jié)束生長最早。
為了從整體上觀測克里雅河流域植被關(guān)鍵物候參數(shù)的提前和推遲動態(tài)變化趨勢,利用Matlab 2016b軟件對研究區(qū)多年的物候信息進行逐像元的回歸分析和顯著性檢驗得到物候其關(guān)鍵參數(shù)變化趨勢和F檢驗空間分布特征(見圖4)。
圖4 2000-2015年克里雅河流域植被物候參數(shù)空間變化趨勢及顯著性檢驗
結(jié)果表明,整個流域52.4%的區(qū)域物候始期呈現(xiàn)提前趨勢,47.6%的區(qū)域表現(xiàn)為推遲趨勢。返青期變化顯著提前的區(qū)域所占面積為11%,不顯著提前的區(qū)域占41.4%,4.8%和42.8%的區(qū)域呈現(xiàn)顯著、不顯著推遲。提前的區(qū)域主要集中在綠洲中部,分布較為密集,推遲的區(qū)域主要在上游和下游零星分布;枯黃期推遲面積占59.4%大于提前面積(40.6%),其中顯著推遲的面積為5.1%,不顯著推遲面積占54.3%,顯著提前區(qū)域占1.4%,不顯著提前區(qū)域為39.2%。
推遲區(qū)域集中在綠洲上游和中游區(qū)域,上下游部分表現(xiàn)為提前趨勢;克里雅河流域植被生長季長度增加的區(qū)域(64.7%)大于減少的區(qū)域(35.3%),其中顯著增加的面積占6.3%,不顯著增加的面積占58.4%,2.2%的區(qū)域植被生長季長度顯著減少,33.1%的區(qū)域呈不顯著減少。整個流域上中游都成片的呈現(xiàn)生長期長度增加趨勢,減少趨勢區(qū)域零星分布,下游增加和減少區(qū)域均勻分布。
圖5為于田縣氣象站2000—2015年溫度、降水情況,研究區(qū)年平均溫度、降水量呈上升趨勢,年升溫幅度為0.11 ℃/10 a,年降水量增加幅度為2.45 mm/10 a。雖然16 a來整體呈現(xiàn)上升趨勢但數(shù)據(jù)分布表現(xiàn)為不規(guī)則波動狀態(tài),多年平均溫度均值為12.37 ℃,2012年最低為11.52 ℃,2015年溫度達到最高值13.09 ℃。多年平均降水量為57.95 mm,2010年降水量達到最高186.9 mm,2009年降水量最低僅為23.5 mm。2000—2015年月均溫(c)7月溫度達到25.02 ℃,此處為峰值向兩側(cè)遞減。多年月降水量6月降水量達到最高,然后向兩極遞減,在9月出現(xiàn)降水量小幅度回升現(xiàn)象。
圖5 于田縣年均溫度(a)、降水量(b)、多年月均氣溫(c)及降水量(d)變化
由PLS回歸分析可知(見圖6—7),克里雅河流域植被返青期與2,4月和5月的溫度成負相關(guān)關(guān)系,與1,3月溫度成正相關(guān),1—4月的溫度對其有顯著的相關(guān)關(guān)系。說明1月的溫度上升對植被返青期有推遲作用,4月的溫度上升對植被返青期有促進作用,其中4月的溫度與植被返青期VIP值最大,說明植被返青期主要受4月溫度的影響。從降水來看,除了3月與植被返青期呈正相關(guān),其他月份都為負相關(guān),且只有5月降水月植被返青期的提前有顯著的相關(guān)關(guān)系,說明5月的降水對植被返青期有促進作用,返青期主要受5月降水的影響。
圖6 研究區(qū)植被返青期與溫度及降水偏最小二乘回歸系數(shù)(MC)及重要值(VIP)
圖7 研究區(qū)植被枯黃期與溫度及降水偏最小二乘回歸系數(shù)(MC)及重要值(VIP)
圖7為2000—2015年研究區(qū)植被枯黃期與月均溫度和降水量(7—11月)PLS回歸結(jié)果。圖7表明,7,9月和11月溫度與當(dāng)年植被枯黃期存在顯著相關(guān)關(guān)系,其中7月溫度上升對植被物候末期的延長存在負相關(guān),9—10月溫度上升對物候末期延長起到正相關(guān)作用,9月VIP值最大,說明植被枯黃期主要受9月溫度的影響。就降水量而言,7,8,11月對當(dāng)年物候末期延長存在顯著相關(guān)關(guān)系,7月為負相關(guān),相關(guān)系數(shù)較低,8,11月為正相關(guān),這兩個月降水的增加會對當(dāng)年該地區(qū)物候起到推遲的作用,其中8月VIP值最大,植被枯黃期主要受8月降水的影響。
在全球變暖的大背景下,植被物候期的變化特征一直受諸多學(xué)者關(guān)注,研究植被物候在空間時間及氣候驅(qū)動下的變化情況可以為氣候或植被生長趨勢起到預(yù)測作用。Jeong等[24]通過對1982—2008年衛(wèi)星測得的歸一化植被指數(shù),分析了北半球溫帶植被生長季節(jié)的長期變化,發(fā)現(xiàn)半球尺度上物候始期呈提前趨勢,物候末期呈推遲趨勢,這與本文研究區(qū)結(jié)果相似。
對克里雅河流域的分析結(jié)果來看,上游、部分中游區(qū)域、下游保持了一種隨海拔降低植被返青期、枯黃期提前的趨勢。而中游大部分區(qū)域異常于上下游,植物生長季開始時間早于下游,生長季結(jié)束時間晚于上游,顯然這是在人類活動影響下發(fā)生的。在祖拜代·木依布拉等[9]對該地區(qū)土地利用變化的研究中,克里雅河中游地區(qū)近20 a以來,耕地在綠洲內(nèi)占據(jù)優(yōu)勢,耕地面積增加了6.44%,而草地和濕地面積減少了16.69%和4.38%。中游大面積農(nóng)作物的種植是中游物候信息異于上下游的主要原因,農(nóng)作物的生長環(huán)境區(qū)別于當(dāng)?shù)氐母珊祬^(qū)植被,它們的生長狀況除了受當(dāng)?shù)販囟鹊挠绊?,還看人為引水灌溉的時間、灌溉量與灌溉面積等,同時中游對克里雅河水量攔截也會給下游的植被帶來負面影響,缺少相應(yīng)的洪水漫灌可能讓下游的植被葉片開始發(fā)育時間較晚。
氣候變化對植被的影響體現(xiàn)在種子萌發(fā)、呼吸作用和光合作用等多個方面,他們的時間長度變化影響到大氣—植被季節(jié)性碳循環(huán)格局[25]。在PLS分析結(jié)果里,4月的溫度和5月降水量的增加會對植被返青期起到提前的作用,這符合春季溫度和降水量對種子萌發(fā)、植被光合作用提前的規(guī)律。而1月溫度對植物返青期起到推遲作用,1月屬于該地區(qū)低溫月,植物需要經(jīng)歷一定的休眠過程,避免霜凍對植物組織的破壞,1月的高溫會延長植物休眠期,進而延長植被返青期[26-27]。與植被枯黃期的分析中秋季的溫度和降水有利于植物生長季的延長,而7月的溫度起到了提前結(jié)束生長季的作用。在西北干旱區(qū)7月植被處在生長季的峰值,如此強烈的蒸散發(fā)在水資源短缺的地方很難做到平衡。根據(jù)師慶東等人的調(diào)查,1 a中克里雅河只有少數(shù)月份才能流入下游的達理雅博依綠洲[12],其他月份大部分河道都處于干涸狀態(tài),受水分脅迫的植被在高溫下產(chǎn)生強烈的蒸散作用就會出現(xiàn)枯萎的情況,從而在影像上反應(yīng)為植物綠度提前消失,物候末期提前。
遙感影像記錄了不同地物類型的反射率,描述了像元尺度上植被信息的變化和分布特征,這也使得不同數(shù)據(jù)類型得出的物候信息也不相同,受傳感器、分辨率、以及成像角度等多方面影響。目前較為常見的遙感物候分析數(shù)據(jù)主要包括MODIS,AVHRR,SPOT等數(shù)據(jù)。本文研究區(qū)域相對較小,在選擇遙感影像數(shù)據(jù)類型時選用空間時間分辨率兼具的MOD09Q1地表反射率數(shù)據(jù),同時也發(fā)現(xiàn)了很多不足??死镅藕恿饔蛑脖活愋投酁榛哪参铮嬖诖蟛糠謪^(qū)域植被稀疏,綠度不高,遙感影像較難捕捉到植被稀疏地區(qū)的變化情況等問題,在數(shù)據(jù)擬合時忽略了這種變化不敏感地區(qū)(見圖8)。
圖8 植被稀疏像元NDVI擬合曲線
因此植物物候信息都集中在成規(guī)模的綠洲內(nèi),越靠近綠洲邊緣物候信息越混亂,容易出現(xiàn)今年的物候信息出現(xiàn)在下一年的情況。而在上游山區(qū)植被物候信息分布點較為雜亂,且差異性較大,一是這里的植被分布不集中,二是MOD09Q1產(chǎn)品在這里存在很多的噪音點,反射率值異常于其他地區(qū)。在選擇氣象數(shù)據(jù)時,由于研究區(qū)位于新疆南部且多為荒漠區(qū),公開數(shù)據(jù)的氣象站點只有一個,研究區(qū)外的氣象點距離遠且分布不均勻,不能構(gòu)成插值的必要條件。將于田縣氣象站點數(shù)據(jù)作為整個流域的氣象均值來進行分析,可能在代表整個地區(qū)的氣象條件上較為薄弱。本文提出的結(jié)果及不足之處對該地區(qū)后續(xù)的相關(guān)研究提供了重要的參考價值,以期進一步加強和改進對干旱區(qū)植被物候變化遙感反演結(jié)果。
本文基于2000—2015年連續(xù)16 a的MOD09Q1地表反射率數(shù)據(jù)制作了時間分辨率為8 d的NDVI序列影像,利用MATLAB軟件、一元線性回歸方程以及偏最小二乘回歸對克里雅河流域植被物候變化規(guī)律進行了分析討論,得到如下結(jié)論:
(1) 2000—2015年,研究區(qū)植被生長季開始時間主要在第60—180 d之間,平均為第130 d;生長期結(jié)束時間在第180—322 d,平均值在第261 d;生長期持續(xù)時間70~250 d,平均持續(xù)137 d;中游于田綠洲的植被物候期開始時間最早,結(jié)束時間最晚,生長期持續(xù)時間最長。
(2) 流域物候的年際時間和空間變化上,植被生長期始期整體呈提前趨勢,變化率為-1.3 d/10 a;生長期末期呈推遲趨勢,變化速率為1.1 d/10 a;流域52.4%的區(qū)域物候始期呈現(xiàn)提前趨勢,47.6%的區(qū)域表現(xiàn)為推遲趨勢;生長期末期推遲面積占59.4%大于提前面積(40.6%);64.7%的區(qū)域生長期長度為增加趨勢。
(3) 由PLS回歸分析可知:克里雅河流域物候始期主要受4月溫度以及5月降水的影響,春季氣溫和降水量的升高會促進植被返青期的提前,但1月的溫度上升會對植被返青期起到推遲的作用;物候末期主要受9月溫度以及8月降水的影響,秋季氣溫和降水量的升高會對物候末期起到推遲作用。