高 瀅, 孫 虎, 徐崟堯, 張世芳

陜西師范大學地理科學與旅游學院, 西安 710119

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,是各個圈層進行物質能量交換和信息傳遞的關鍵[1],在氣候調節(jié)、水土保持以及生物多樣性保護等生態(tài)服務功能中發(fā)揮著重要作用[2]。植被指數(shù)是宏觀表征地表植被覆蓋變化的有力度量,目前常用植被指數(shù)包括:歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)和葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)等[3—5]。其中,NDVI不僅能明顯指示地表植被生長狀況和生態(tài)環(huán)境的演變,而且與植被覆蓋度存在顯著的線性相關關系[6],能夠較好地反映區(qū)域內(nèi)植被覆蓋情況,因此,NDVI常用于反映區(qū)域內(nèi)植被覆蓋變化對生態(tài)因子(如氣候、土地利用、人類活動等)的響應[7—8]。

在全球氣候變暖的背景下,研究氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)之間的關系是國際社會較為關注的問題,其中監(jiān)測植被動態(tài)并量化植被生長對氣候的響應成為全球變化研究的重要領域[9—10]。目前,國外學者分別在全球尺度[11]、全國尺度[12]和區(qū)域尺度[13]研究了不同植被類型NDVI變化特征與氣候因素的相關關系,結果表明植被生長對氣溫和降水非常敏感；國內(nèi)學者也通過應用NDVI數(shù)據(jù)分析表明氣候變化對植被生長具有明顯影響[3,7—8,14]。但上述研究多集中于植被對氣候平均態(tài)的響應,相較而言,植被對極端氣候的響應研究相對欠缺[15]。極端氣候事件由于其突發(fā)性強且強度較大[16],影響著陸地生態(tài)系統(tǒng)的植被動態(tài)變化,并具有一定的區(qū)域差異性[17],因此有必要開展植被對極端氣候的響應研究。由于氣候變化對植被影響具有累積效應,所以植被的反饋通常會出現(xiàn)時滯[18]。Arnone等通過對照實驗表明,草地生態(tài)系統(tǒng)中的極端氣候事件會導致當前和隨后幾年的凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力下降,時滯為兩年[19]。同時,在我國沿海[20]、黃土高原[21]、內(nèi)蒙古[22]等生態(tài)敏感區(qū)研究發(fā)現(xiàn),植被對極端氣候的響應也具有一定的時滯性,說明當氣候變化超過植被的承受能力時,在一段時間后植被生長才趨于對氣候做出反應[23—24]。所以,在探索植被對極端氣候的響應研究中應該考慮滯后效應,對于更好地了解地表生態(tài)環(huán)境對氣候變化的脆弱性具有重要意義。

在大區(qū)域的研究中,地表生態(tài)環(huán)境的差異會使植被對氣候變化的響應程度不同[25],所以從更細致的角度分析大區(qū)域內(nèi)各類型生態(tài)系統(tǒng)的植被時空變化及氣候變化特征尤為重要。生態(tài)分區(qū)是按照地形地貌、水熱組合、植被特征等自然條件,將大區(qū)域劃分或合并形成不同等級的區(qū)域系統(tǒng)[26],所以從生態(tài)分區(qū)視角分析能夠更好地揭示極端氣候對植被的影響。陜西省地處西部內(nèi)陸,南北緯度跨度大,水熱條件與地表生境異質性顯著,又是中國水土流失、沙化等環(huán)境問題比較嚴重的地區(qū)之一,所以眾多學者在陜西省開展了植被對氣候變化的響應研究[27—28],而關于極端氣候對植被的影響尚不明確。因此,本文基于生態(tài)分區(qū),利用2001—2018年MODIS NDVI數(shù)據(jù),結合同期日氣溫和降水數(shù)據(jù),分析陜西省植被覆蓋的年際變化趨勢及其對極端氣候的時空響應,并在多年月尺度上探討陜西省植被覆蓋對極端氣候的滯后效應,對于認識該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)演變、進行生態(tài)環(huán)境保護具有一定的理論與現(xiàn)實意義。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)位置及其氣象站點Fig.1 The location of the study area and meteorological stations

陜西省(105°29′—111°15′E,31°42′—39°35′N)位于中國西部內(nèi)陸地區(qū),總面積20.56萬km2。陜西省海拔在500—2000 m,地表高程差異較大,呈南北高中部低的地勢格局；省內(nèi)地貌類型復雜多樣,兼具高原、山地、平原和盆地等地形。年降水量576.9 mm,年均氣溫13.0℃,無霜期218 d左右[29],陜西省縱跨3個氣候帶,自北向南依次為中溫帶、暖溫帶、北亞熱帶,南北氣候類型多樣且差異顯著,即長城沿線以北為溫帶干旱半干旱氣候、陜北黃土丘陵溝壑區(qū)和關中平原為暖溫帶半干旱和半濕潤氣候、陜南盆地則為北亞熱帶濕潤氣候、山地大部分為暖溫帶濕潤氣候[30]。

根據(jù)中國生態(tài)區(qū)劃分標準(http://www.ecosystem.csdb.cn/),同時結合省內(nèi)自然條件,陜西省可分為四個生態(tài)區(qū)(圖1),從北向南依次為:陜北北部典型草原生態(tài)區(qū)(I)、黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)(II)、汾渭盆地農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)(III)、秦巴山地落葉與闊葉林生態(tài)區(qū)(IV)。其中,秦巴山地落葉與闊葉林生態(tài)區(qū)所占面積最大,陜北北部典型草原生態(tài)區(qū)所占面積最小。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理

NDVI數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局(NASA)數(shù)據(jù)中心提供的2001—2018年MODISQ1數(shù)據(jù)產(chǎn)品,空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d。陜西省在全球正弦投影系統(tǒng)中編號為h26v05和h27v05,選取全年1—12月的影像資料,該產(chǎn)品已進行去云、輻射校正、大氣校正等處理。由于最大值NDVI能夠更好地表示地表植被覆蓋狀況,故采用最大合成法(MVC)[31]得到逐月NDVI數(shù)據(jù),用于分析陜西省植被覆蓋時空變化以及與極端氣候的相關性。

氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)中心(https://data.cma.cn),選取陜西省內(nèi)時間序列完整一致的31個氣象站點(2000—2018年),利用日氣溫和日降水量數(shù)據(jù)在RClimdex 1.0計算出15個極端氣候指數(shù),包括11個極端氣溫指數(shù)和4個極端降水指數(shù),上述極端氣候指數(shù)是結合陜西省氣候條件,從ETCCDI(Expert Team for Climate Change Detection and Indices)所提供的指標體系中選取,可以表征氣溫溫差的邊緣態(tài),以及降水的極端態(tài)過程[32],能夠捕獲極端氣候,并能夠有效地反映極端氣候對植被動態(tài)變化的影響[33],具體定義見表1。

2.2 研究方法

2.2.1趨勢分析

Theil-Sen斜率估計是用于分析長時間序列變化趨勢的一種非參數(shù)估計方法[34]。計算公式如下:

(1)

式中,median表示中位數(shù)函數(shù)；i和j為時間序列數(shù)據(jù)，NDVIi和NDVIj表示第i、j年份的NDVI值。當β>0時,表示NDVI呈上升趨勢；β<0時,表示NDVI呈下降趨勢。

2.2.2Mann-Kendal檢驗

Mann-Kendall是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法[35—36],由于其不受缺失值和異常值的影響,在水文、氣象時間序列分析中廣泛應用,檢驗方法如下:

表1 極端氣溫指數(shù)與極端降水指數(shù)定義

假設序列{NDVIi}，其中i=1，2，…，i，…j，…，n。定義檢驗統(tǒng)計量S:

(2)

(3)

式中,NDVIi和NDVIj為第i、j年份的NDVI值,n為數(shù)據(jù)個數(shù),sgn為符號函數(shù)。當n≥10時,統(tǒng)計量S近似服從正態(tài)分布,所以定義標準化檢驗統(tǒng)計量Z:

(4)

(5)

當|Z|>1.65、1.96和2.58時,表示趨勢分別通過了置信度90%、95%和99%的顯著性檢驗,說明NDVI存在顯著變化趨勢。

結合β值和|Z|值,將NDVI變化趨勢分為4個等級[37]:0.01置信水平下,極顯著增加(β≥0,|Z|>2.58)、極顯著減少(β<0,|Z|>2.58)；0.05置信水平下,顯著增加(β≥0,|Z|>1.96)、顯著減少(β<0,|Z|>1.96)。

2.2.3相關分析

本文利用Pearson相關分析來研究NDVI與極端氣候的相關性,計算公式如下[38]:

(6)

3 結果與分析

3.1 NDVI時空變化特征

3.1.1時間變化趨勢

2001—2018年間陜西省NDVI顯著增長,增長速率為 0.06/10a(P<0.001),說明陜西省植被覆蓋整體呈上升趨勢。同時,陜西省各生態(tài)區(qū)NDVI變化趨勢與年NDVI變化趨勢相近,均呈顯著上升趨勢(圖2)。其中,II區(qū)NDVI增長最快,增長速率達0.1/10a,說明該區(qū)域的植被恢復治理具有顯著成效,而III區(qū)植被變化速率最小,為0.031/10a。

3.1.2空間分布特征

在空間分布上,陜西省年NDVI呈自南向北逐漸降低的空間格局(圖3),表現(xiàn)為IV區(qū)(0.86)>III區(qū)(0.71)>II區(qū)(0.61)>I區(qū)(0.38)。其中,II區(qū)和III區(qū)的NDVI空間分布具有明顯差異,II區(qū)年NDVI高值主要分布于區(qū)內(nèi)南部黃土丘陵區(qū),北部黃土溝壑區(qū)的NDVI值相對較低；III區(qū)植被覆蓋整體較好,年NDVI高值主要分布于區(qū)內(nèi)西部。

在空間變化趨勢上,基于Theil-Sen斜率估計與M-K檢驗的方法,估算了2001—2018年植被覆蓋的空間變化趨勢(圖3)。結果表明,研究區(qū)年NDVI整體呈增長趨勢,增長趨勢面積占總面積93.07%,遠大于減少趨勢的面積(6.93%),說明近18年陜西省內(nèi)植被覆蓋狀況明顯改善。其中,I區(qū)和II區(qū)NDVI增加趨勢顯著,說明區(qū)內(nèi)植被生態(tài)恢復工程取得明顯成效。值得注意的是,III區(qū)中部地區(qū)NDVI呈極顯著的減少趨勢,可能因為該地區(qū)人口密集,植被易受人類活動影響,隨著該區(qū)城鎮(zhèn)化進程的加快,部分農(nóng)田和草地轉為建筑用地,一定程度上加劇了植被退化,致使植被覆蓋有所降低[28]。

圖3 2001—2018年陜西省各生態(tài)區(qū)NDVI空間分布及變化趨勢Fig.3 Spatial distribution and variation trend of NDVI in different ecological areas in Shaanxi Province from 2001 to 2018

3.2 NDVI對極端氣候的響應

3.2.1年NDVI與極端氣溫的相關性

圖4表明整個研究區(qū)內(nèi),NDVI與冷極值的平均相關系數(shù)絕對值在0.2以下,普遍呈弱相關關系；NDVI與暖極值相關性較好,其中與TN90p呈正相關的區(qū)域占85.30%,且有11.17%的區(qū)域呈顯著正相關(P<0.05)；NDVI與DTR的相關系數(shù)在-0.896—0.860之間,呈正相關與負相關區(qū)域分別占47.57%和52.43%,這說明植被覆蓋與極端氣溫之間存在一定程度的聯(lián)系。

同時,NDVI與極端氣溫相關系數(shù)的分布規(guī)律具有明顯的差異性。其中,NDVI與冷極值TMINmean在秦嶺以北相關性較弱；在IV區(qū)內(nèi)則多呈正相關,其中呈正相關區(qū)域占78.66%,且有17.59%呈顯著正相關(P<0.05),說明日最低溫升高,在一定程度上降低了該區(qū)植被日間受低溫傷害的風險,更好地促進植被生長發(fā)育。除III區(qū)中部地區(qū)以外,NDVI與暖極值TN90p多呈正相關,說明隨著暖夜日數(shù)的增加,夜間積溫充足,為植被創(chuàng)造了適宜的生長條件。NDVI與暖極值TNx呈負相關的區(qū)域主要分布于I區(qū)和II區(qū)北部,平均相關系數(shù)分別為-0.25和-0.20,分別有16.81%和18.58%區(qū)域呈顯著負相關(P<0.05),而NDVI與DTR在II區(qū)中部多呈正相關,平均相關系數(shù)為0.14,在其他3個生態(tài)區(qū)則多呈負相關。

圖4 陜西省年NDVI與極端氣溫指數(shù)的相關性Fig.4 Correlation between annual NDVI and extreme temperature indices in Shaanxi Province TMINmean:最低氣溫 Monthly average value of daily minimum temperature；TN10p:冷夜日數(shù) Percentage of days when TN<10th percentile；TX10p:冷晝?nèi)諗?shù) Percentage of days when TX<10th percentile；TNn:日最低氣溫的極低值 Monthly minimum value of daily minimum temperature；TXn:日最高氣溫的極低值 Monthly minimum value of daily maximum temperature；TMAXmean:最高氣溫 Monthly average value of daily maximum temperature；TN90p:暖夜日數(shù) Percentage of days when TN>90th percentile；TX90p:暖晝?nèi)諗?shù) Percentage of days when TX>90th percentile；TNx:日最低氣溫的極高值 Monthly maximum value of daily minimum temperature；TXx:日最高氣溫的極高值 Monthly minimum value of daily maximum temperature；DTR:氣溫日較差 Daily temperature range

3.2.2年NDVI與極端降水的相關性

圖5結果表明,NDVI與極端降水指數(shù)PRCPTOT、Rx1day、Rx5day和SDII的平均相關系數(shù)分別為0.20、0.13、0.12和0.20,呈正相關的區(qū)域分別占整個區(qū)域的77.57%、66.80%、64.68%和78.56%,其中分別有15.99%、12.54%、11.12%和15.07%的區(qū)域呈顯著正相關(P<0.05)。同時,NDVI與極端降水的相關性具有明顯的空間異質性,主要表現(xiàn)為:呈顯著正相關的區(qū)域多分布于I區(qū)和II區(qū)東北部,說明在半干旱地區(qū)降水能夠有效地促進植被生長。而III區(qū)和IV區(qū)NDVI與極端降水呈正相關關系,平均相關系數(shù)在0—0.2之間,但大多未通過顯著性檢驗,相關性總體較弱。

圖5 陜西省年NDVI與極端降水指數(shù)的相關性Fig.5 Correlation between annual NDVI and extreme precipitation indices in Shaanxi ProvincePRCPTOT:年總降水量 Annual total precipitation in wet days；Rx1day:單日最大降水量 Monthly maximum 1-day precipitation；Rx5day:連續(xù)5日最大降水量 Monthly maximum consecutive 5-day precipitation；SDII:年均雨日降水強度 Simple precipitation intensity index

3.3 NDVI對極端氣候的滯后響應

3.3.1NDVI與極端氣溫的滯后性分析

從圖6中可以看出,各生態(tài)區(qū)極端氣溫指數(shù)與同期NDVI總體呈顯著正相關,僅有TX10p和TX90p未通過顯著性檢驗,整體反應出氣溫對于陜西省植被恢復起正向促進作用。I區(qū)和II區(qū)內(nèi)極端氣溫指數(shù)TMINmean、TNn、TXn、TMAXmean、TNx和TXx與同期、滯后1月、2月和3月的NDVI均呈顯著正相關,表明區(qū)域NDVI對極端氣溫的滯后響應顯著；DTR與同期NDVI則呈顯著負相關,相關系數(shù)分別為-0.438和-0.305,這說明隨著氣溫日較差的減小,能夠增強草地植被生態(tài)系統(tǒng)的碳固定能力[39],從而促進植被生長；而與滯后2月和3月NDVI呈顯著正相關,可以說明植被生長對極端氣溫的響應需要一定的時間周期,滯后期可達3個月。

III區(qū)和IV區(qū)內(nèi)極端氣溫指數(shù)TMINmean、TNn、TXn、TMAXmean、TNx和TXx與滯后1月和2月的NDVI呈顯著正相關,具有明顯的滯后效應,DTR與NDVI的滯后時間則達3個月。值得注意的是,III區(qū)NDVI與同期TN10p呈顯著負相關,說明夜間氣溫過低容易造成積溫不足,影響植被生長。

圖6 不同生態(tài)區(qū)極端氣溫指數(shù)與同期、滯后1個月、2個月和3個月的NDVI相關性統(tǒng)計Fig.6 Correlation coefficients between NDVI and extreme temperature indices for time lags in different ecological areas **在0.01水平(雙側)上顯著相關; *在0.05水平(雙側)上顯著相關;滯后2個月2 months later

3.3.2NDVI與極端降水的滯后性分析

由于極端降水指數(shù)PRCPTOT和SDII為年總降水量和年均雨日降水強度,所以選取Rx1day和Rx5day進行多年月尺度上的滯后性分析。由圖7可知,各生態(tài)區(qū)極端降水指數(shù)Rx1day和Rx5day與同期NDVI呈顯著正相關,反映降水總體有利于植被生長。同時,極端降水指數(shù)與滯后1月和2月的NDVI均呈顯著正相關,表明NDVI對降水具有一定的滯后性。值得注意的是,III區(qū)和IV區(qū)極端降水與滯后3月的NDVI呈顯著負相關,表明極端降水對植被生長起一定的抑制作用。

圖7 不同生態(tài)區(qū)極端降水指數(shù)與同期、滯后1個月、2個月和3個月NDVI的相關性統(tǒng)計Fig.7 Correlation coefficients between NDVI and extreme precipitation indices for time lags in different ecological areas**在0.01水平(雙側)上顯著相關; *在0.05水平(雙側)上顯著相關

4 討論

4.1 NDVI的動態(tài)變化

2001—2018年間,陜西省內(nèi)NDVI值總體呈顯著上升趨勢,整體植被覆蓋狀況改善明顯,與岳輝等[28]、錢琛[29]關于陜西省NDVI變化趨勢研究結果一致。從空間分布特征來看,陜西省NDVI分布的空間異質性明顯(圖3),呈現(xiàn)出南高北低的空間分布格局,這可能是由于南部水熱條件較好,植被類型主要是闊葉林,而北部植被類型主要是草原,體現(xiàn)出不同植被類型導致了NDVI值的空間差異[40],而II區(qū)和III區(qū)NDVI空間分布差異明顯,還可能是由于受土地利用類型、人類活動的影響[3]。但從NDVI的空間變化趨勢來看(圖3),北部NDVI呈極顯著增加趨勢,尤其是府谷、神木、佳縣、子長以及安塞等地區(qū),因退耕還林還草、“三北”防護林工程和防沙治沙等大規(guī)模的植被保護與恢復工程的實施,使得該區(qū)域植被覆蓋得到了明顯恢復。

4.2 NDVI對極端氣溫的響應

從NDVI與極端氣溫指數(shù)的相關系數(shù)計算結果來看,不同時間尺度上各生態(tài)區(qū)NDVI對極端氣溫響應程度不同。年際尺度上,I區(qū)NDVI與TN90p呈正相關,說明隨著夜間氣溫升高,夜間積溫充足,可以避免植被受極端低溫危害,有利于植被生長；與TNx呈負相關,多是由于該區(qū)為溫帶草原區(qū),隨著日間氣溫升高,增加了植被蒸騰和土壤水分蒸發(fā),抑制了該區(qū)灌草植被的生長[41]。II區(qū)中部NDVI與DTR多呈正相關,這可能是因為日高溫或日低溫的升高,增加了地表蒸發(fā)量,從而加快了土壤水分的揮發(fā),當氣溫超過了適宜植被生長的最佳溫度時,植被的凈光合作用下降[42],隨著夜間氣溫的升高,植物夜間呼吸作用增強,不利于有機質的積累,進而減緩了植被生長。III區(qū)內(nèi)中部地區(qū)NDVI與暖極值多呈負相關,這可能由于該區(qū)中部氣溫升高導致植被的蒸散發(fā)增加,從而加快了土壤水分的消耗,影響植被的正常生長狀態(tài)[43]。IV區(qū)NDVI與TMINmean和TN90p呈顯著正相關,這與黃土高原地區(qū)的研究結果一致[21]。

多年月尺度上,各生態(tài)區(qū)在考慮滯后三個月的情況下,NDVI與極端氣溫指數(shù)TMINmean、TNn、TXn、TMAXmean、TNx、TXx和DTR均呈顯著正相關,說明植被生長對極端氣溫的響應具有明顯的滯后效應,進而可以反映出植被生長反饋于氣溫需要一定的時間,可能是由于受到土壤溫度變化和土壤有機質分解過程的影響[44]。

4.3 NDVI對極端降水的響應

不同生態(tài)區(qū)內(nèi),NDVI對極端降水的響應具有差異性。I區(qū)和II區(qū)年NDVI與極端降水呈顯著正相關,說明降水能夠促進植被生長,這可能是由于兩個生態(tài)區(qū)較為干旱,水資源相對匱乏,使得水分為植被生長的主要限制條件[11,14]。多年月尺度上,極端降水對植被的影響滯后兩個月,這可能是由于在干旱和半干旱地區(qū)植物生長受到水分脅迫,降水通過土壤滲透被植被根系吸收的過程需要一定的時間間隔[18],致使植被對降水的響應有所延遲。

III區(qū)和IV區(qū)年NDVI與極端降水相關性并不顯著,與極端氣溫相比較,這兩個生態(tài)區(qū)植被生長對降水相對不敏感,可能是由于區(qū)域內(nèi)氣候濕潤,植被有足夠的生長所需水分,氣溫一定程度上成為植被生長的主要影響因素[7]。多年月尺度上,在考慮滯后兩個月的情況下,NDVI與極端降水呈顯著正相關,反映出植被對累積降水的滯后響應,這與降水豐沛地區(qū)的鄱陽湖流域結果較一致[33]。

極端氣溫與極端降水均影響著研究區(qū)植被生長,且存在一定的區(qū)域差異性,同時NDVI對極端氣候的響應具有明顯的滯后效應,這與氣候平均態(tài)對植被的影響規(guī)律一致[24]。極端氣候對植被覆蓋的影響是一個復雜的過程,會受到其他非氣候因素干擾。文章以極端氣候指數(shù)分析了極端氣候對NDVI的影響,但尚未考慮具體的極端氣候事件,今后研究中可著重分析NDVI對具體極端事件的響應關系。

5 結論

本文分析了陜西省2001—2018年NDVI的時空變化特征,并結合日最高低氣溫和降水數(shù)據(jù),探討了NDVI對極端氣溫和極端降水的響應特征,得到以下結論:

(1)陜西省及其各生態(tài)區(qū)的NDVI變化均呈顯著上升趨勢(P<0.001),省內(nèi)總體增長速率為0.06/10a；空間上NDVI呈南高北低的分布特點,其中陜北北部典型草原生態(tài)區(qū)(I)NDVI值最低為0.38,秦巴山地落葉與闊葉林生態(tài)區(qū)(IV)的NDVI值最高為0.86。

(2)年際尺度上,NDVI對極端氣候的響應具有明顯的空間差異,陜北北部典型草原生態(tài)區(qū)(I)和黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)(II)氣候較干旱,NDVI對極端降水響應敏感。汾渭盆地農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)(III)和秦巴山地落葉與闊葉生態(tài)區(qū)(IV)NDVI與極端氣溫的相關性更為顯著。

(3)多年月尺度上,NDVI對極端氣候的響應具有一定的滯后效應。其中,各生態(tài)區(qū)NDVI與極端氣溫TMINmean、TNn、TXn、TMAXmean、TNx和TXx均呈顯著正相關,滯后期可達3個月。各生態(tài)區(qū)NDVI對DTR存在滯后2月和3月的顯著響應,但陜北北部典型草原生態(tài)區(qū)(I)和黃土高原農(nóng)業(yè)與草原生態(tài)區(qū)(II)NDVI與同期DTR呈顯著負相關。同時,各生態(tài)區(qū)NDVI對極端降水Rx1day和Rx5day均呈顯著正相關,且滯后期可達2個月。