曹永強(qiáng),周姝含,楊雪婷

遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,大連 116029

植被作為溝通大氣圈、水圈、土壤圈的媒介,對(duì)圈層能量交換和物質(zhì)循環(huán)起著重要作用[1],區(qū)域內(nèi)的植被覆蓋情況是范圍內(nèi)生態(tài)容量的反映,植被覆蓋狀態(tài)的改變會(huì)影響碳循環(huán)和氣候系統(tǒng)的穩(wěn)定性。區(qū)域尺度植被可以利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)的不同波段進(jìn)行一系列計(jì)算之后得出的反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)的指標(biāo),由于該指數(shù)與凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)和葉面積指數(shù)(LAT)有較好的相關(guān)性[2],因此被廣泛應(yīng)用于定量評(píng)價(jià)植被覆蓋的研究。對(duì)植被變化趨勢(shì)進(jìn)行研究可以指導(dǎo)人類在掌握規(guī)律的前提下,動(dòng)態(tài)的掌握區(qū)域內(nèi)生態(tài)過(guò)程,建立氣候—植被響應(yīng)關(guān)系并推動(dòng)區(qū)域的生態(tài)工程建設(shè)。

國(guó)外對(duì)NDVI研究起步較早,研究方向更為豐富,從NDVI的時(shí)空變化到植被對(duì)全球尺度氣候事件的響應(yīng)均有研究。Weissa等運(yùn)用NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)研究美國(guó)新墨西哥州6種半干旱環(huán)境的植被群落,發(fā)現(xiàn)NDVI每年的兩個(gè)峰值分別對(duì)應(yīng)植物的生長(zhǎng)高峰期,且NDVI變異性與季風(fēng)和厄爾尼諾現(xiàn)象變化一致[3]；Maxwell研究了北美大草原農(nóng)業(yè)用地和非農(nóng)業(yè)用地年內(nèi)NDVI最大值,并分析其動(dòng)態(tài)變化情況[4]；Ali研究了不同植被類型NDVI在時(shí)間尺度上的變化趨勢(shì)[5]等。

國(guó)內(nèi)的研究方向主要有NDVI的空間變化分析,時(shí)間變化分析和驅(qū)動(dòng)因子分析[6—17]。研究對(duì)象逐步從對(duì)研究區(qū)整體植被NDVI的研究轉(zhuǎn)向分植被類型NDVI的研究。最初,研究者將區(qū)域內(nèi)的植被作為一個(gè)整體看待,對(duì)研究區(qū)內(nèi)NDVI變化趨勢(shì)和驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析研究。陳奇樂(lè)等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)河北省植被大面積趨于恢復(fù)狀態(tài),植被生態(tài)系統(tǒng)向好發(fā)展,降水是控制河北省植被生長(zhǎng)的主要因子[6]；何云玲等學(xué)者發(fā)現(xiàn)云南地區(qū)植被生長(zhǎng)情況呈現(xiàn)顯著上升的趨勢(shì),氣溫是影響云南省植被生長(zhǎng)的主要原因[7];張亮亮等學(xué)者對(duì)遼寧省植被整體狀況的年際和年內(nèi)發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行分析,并探究了NDVI與海拔、坡向等因子的關(guān)系[8—9]。隨著衛(wèi)星精度增加,不同的植被類型可以從整體植被中分離,這成為提升NDVI研究精度的基礎(chǔ)。劉靜等對(duì)黃土高原10種不同植被類型NDVI與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性研究[10]；楊玲莉?qū)S河源6種不同植被類型的NDVI年變化進(jìn)行研究,利用偏相關(guān)方法對(duì)NDVI與氣溫和降水因子的響應(yīng)進(jìn)行分析[11]；盧喬倩等對(duì)全國(guó)8種植被類型進(jìn)行與氣溫和降水的相關(guān)性研究,并得到不同植被類型與氣溫和降水的滯后關(guān)系[12]。

遼寧省位于我國(guó)東北濕潤(rùn)區(qū)、華北半濕潤(rùn)區(qū)和內(nèi)蒙古半干旱區(qū)的交界位置,處于植被過(guò)渡地帶,研究遼寧省植被NDVI有助于監(jiān)測(cè)過(guò)渡地帶植被生長(zhǎng)狀況。目前對(duì)遼寧省植被NDVI的研究多是將植被看作一個(gè)整體進(jìn)行討論,而缺少分植被類型的研究,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,利用分辨率較高的ESA CCI-LC土地利用數(shù)據(jù),對(duì)遼寧省植被劃分為6類,通過(guò)繪制箱型圖對(duì)不同植被群年際變化穩(wěn)定程度進(jìn)行初步定性分析,再定量討論不同植被類型NDVI變化情況、穩(wěn)定程度和未來(lái)變化趨勢(shì),并對(duì)不同植被類型與氣象因子相關(guān)性進(jìn)行深度分析,以期掌握近年來(lái)遼寧省不同植被類型的生長(zhǎng)狀態(tài)和發(fā)育趨勢(shì),從而為遼寧省開(kāi)展生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)、生態(tài)容量變化和動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)生態(tài)過(guò)程提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

遼寧省位于118°53′—125°46′E,38°43′—43°26′N(xiāo),處于中國(guó)東北三省南部,懷抱渤海灣,南臨黃海,遼寧省整體屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候,遼東沿海地區(qū)受海洋影響較強(qiáng),有海洋性氣候特征。年平均氣溫6—11℃,全境年降水量600—1200mm,降水量高于東北地區(qū)平均水平。遼寧省各地形單元呈現(xiàn)出東北-西南的走向特點(diǎn)和東高西緩中部平坦的地勢(shì)特點(diǎn)。遼寧省植被覆蓋以溫帶森林為優(yōu)勢(shì)兼有溫帶草原的分布。溫帶森林中以落葉闊葉林?jǐn)?shù)量最多,分布最廣,集中分布于遼寧東部山地；遼西北地區(qū)由西南向東北從喬木植被逐步過(guò)渡至草原型植被。遼寧省位于我國(guó)東北濕潤(rùn)區(qū)、華北半濕潤(rùn)區(qū)和內(nèi)蒙古半干旱區(qū)的交界位置,處于植被過(guò)渡地帶,研究遼寧省不同植被類型的NDVI有助于監(jiān)測(cè)過(guò)渡地帶植被生長(zhǎng)狀況。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

對(duì)于不同研究區(qū)選取分辨率合適的數(shù)據(jù)十分重要。GIMMS NDVI數(shù)據(jù)為8km×8km,對(duì)于地理尺度較大的研究區(qū)而言更為合適,而對(duì)于中尺度研究區(qū)而言則存在細(xì)節(jié)刻畫(huà)不足的問(wèn)題。本文選用的NDVI數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院自然資源與環(huán)境研究所發(fā)布NDVI數(shù)據(jù)集(https://www.resdc.cn/),數(shù)據(jù)基于SPOT/VEGETATION NDVI衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),空間分辨率為1km×1km,選取2000—2019年共20年生長(zhǎng)季(5—10月)逐月植被數(shù)據(jù)。

植被覆蓋類型數(shù)據(jù)采用歐洲航天局所提供的2000—2019年全球范圍的土地利用柵格數(shù)據(jù)(https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer),該數(shù)據(jù)空間分辨率為300m。其中,2016—2019年數(shù)據(jù)為NC格式。首先通過(guò)QGIS軟件,將其轉(zhuǎn)化為T(mén)IFF格式；其次對(duì)該數(shù)據(jù)重采樣到1km,使其與NDVI數(shù)據(jù)得以匹配；提取研究區(qū)2000—2019年植被覆蓋類型區(qū)域,將20年內(nèi)利用類型均未發(fā)生變化的區(qū)域作為各植被類型的集合；最后通過(guò)重分類得到2000—2019年土地利用類型圖[8]。對(duì)遼寧省植被類型進(jìn)行歸類和劃分,最終共得到6種植被類型,分別為：農(nóng)田、草原、林灌草地帶(包括灌叢、鑲嵌型林地、鑲嵌型草地)、落葉闊葉林、常綠闊葉林、針葉林植被(包括常綠針葉林、落葉針葉林和針闊葉混交林)。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn),包括2000—2019年遼寧省逐日氣溫和降水量數(shù)據(jù),為保證精度,選取了23個(gè)分布均勻且連續(xù)性較好的氣象站點(diǎn)資料(圖1),利用ArcGIS 10.4平臺(tái)對(duì)各站點(diǎn)氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)采用反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值,得到與NDVI分辨率一致的氣溫和降水柵格數(shù)據(jù),文中所有數(shù)據(jù)均使用以WGS 84為基準(zhǔn)面的Albers等面積圓錐投影。

圖1 遼寧省23個(gè)氣象站點(diǎn)空間分布

1.3 研究方法

1.3.1基于像元的NDVI變化趨勢(shì)分析

利用Theil-Sen Median 趨勢(shì)分析和檢驗(yàn)來(lái)判斷NDVI時(shí)間序列的變化趨勢(shì),并對(duì)NDVI的變化率進(jìn)行量化[18]：

(1)

其中,xi和xj為時(shí)間序列數(shù)據(jù),當(dāng)β>0時(shí),意味著時(shí)間序列呈上升趨勢(shì),否則,時(shí)間序列上呈下降趨勢(shì)。變化趨勢(shì)是否顯著通過(guò)Mann-Kendall方法檢驗(yàn)：

(2)

(3)

(4)

式中：S為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；Zc為標(biāo)準(zhǔn)化后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；xi和xj為時(shí)間序列數(shù)據(jù),n為序列樣本數(shù)。

(5)

結(jié)合β值所表征的趨勢(shì),將NDVI變化趨勢(shì)顯著性與顯著性指標(biāo)進(jìn)行比較,選取顯著性水平P0.05和P0.01為臨界值,綜合分為6個(gè)等級(jí),如表1：

表1 趨勢(shì)分析等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

1.3.2基于像元的植被NDVI變異系數(shù)

通過(guò)計(jì)算遼寧省2000—2019年NDVI變異系數(shù)Cv來(lái)反映植被覆被在時(shí)序上的波動(dòng)情況[14]。變異系數(shù)數(shù)值大則植被受到的干擾強(qiáng)度越大,表示越不穩(wěn)定,否則表示處于較為穩(wěn)定的狀態(tài),波動(dòng)不明顯。

(6)

1.3.3基于像元的NDVI持續(xù)性分析

基于重標(biāo)極差分析方法(R/S)的Hurst指數(shù)是定量描述非常數(shù)長(zhǎng)周期序列信息依賴性的有效方法[19—20],廣泛應(yīng)用于氣象、水文等領(lǐng)域的時(shí)序信息的走勢(shì)預(yù)測(cè)[21—22]。近年來(lái)也逐步運(yùn)用于NDVI和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力變化分析。具體計(jì)算方法可以參考相關(guān)研究[19—23]。Hurst指數(shù)取值范圍在0—1之間,當(dāng)H=0.5,未來(lái)變化與過(guò)去變化無(wú)關(guān)；當(dāng)0.5

1.3.4基于像元的Pearson相關(guān)性分析

本文運(yùn)用相關(guān)性分析方法,計(jì)算NDVI與氣象 因子氣溫和降水時(shí)間序列之間的皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù),研究不同植被NDVI對(duì)氣象因子中氣溫和降水的響應(yīng)[10,24]。

(7)

式中,r的取值范圍在[-1,1],當(dāng)r>0時(shí),表示兩個(gè)變量呈正相關(guān)關(guān)系,r值越接近1表示正相關(guān)關(guān)系越顯著；當(dāng)r<0時(shí),表示兩個(gè)變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,r值越接近-1表示負(fù)相關(guān)關(guān)系越顯著；當(dāng)r=0時(shí),則表示兩個(gè)變量相互獨(dú)立。

2 結(jié)果與分析

2.1 遼寧省生長(zhǎng)季氣溫、降水統(tǒng)計(jì)和植被分布分析

氣候?qū)χ参锷L(zhǎng)作息有顯著影響。遼寧省處于我國(guó)東北地區(qū)南部,氣候受海洋影響,有春夏升溫慢,秋冬降溫晚的氣候特征。為確定遼寧省NDVI生長(zhǎng)季的時(shí)間,對(duì)遼寧省NDVI和氣象指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(圖2)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)遼寧省2000—2019年各月NDVI,計(jì)算得到遼寧省年NDVI均值為0.418,對(duì)各月NDVI均值求取NDVI距平值,可知NDVI最高值出現(xiàn)在8月,最低值出現(xiàn)在1月,5—10月NDVI月距平值為連續(xù)正值,說(shuō)明在該時(shí)間段內(nèi)植被處于生發(fā)階段,狀態(tài)好于年內(nèi)平均水平,在綜合考慮前人研究的基礎(chǔ)上[8,25],對(duì)遼寧省植被生長(zhǎng)季定義為每年的5—10月。對(duì)2000—2019年年內(nèi)生長(zhǎng)季的氣溫、降水量以及非生長(zhǎng)季降水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可以觀察到每年以5—10月為生長(zhǎng)季的降水量占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

圖2 NDVI距平值及遼寧省生長(zhǎng)季氣溫、降水量和非生長(zhǎng)季降水量

對(duì)遼寧省生長(zhǎng)季NDVI進(jìn)行逐年統(tǒng)計(jì)得到圖3,遼寧省2000—2019年NDVI呈逐漸增長(zhǎng)趨勢(shì),r=0.89,通過(guò)P0.05顯著性檢驗(yàn),存在顯著增加的趨勢(shì),變化速率為0.046/10a。2000—2013年,遼寧省生長(zhǎng)季NDVI整體呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的上升,在2015年出現(xiàn)較為明顯的下降,由于植被對(duì)干旱響應(yīng)具有遲滯效應(yīng)[26],所以這可能與2014年遼寧省全省降水少氣溫高等氣象條件有關(guān)。2014年為遼寧省近60年最典型的澇轉(zhuǎn)旱年,是1961年以來(lái)最為嚴(yán)重的春夏連旱[27—29],2015年之后,NDVI再次呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的上升趨勢(shì)。

圖3 2000—2019年遼寧省生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)

對(duì)遼寧省2000—2019年用地類型進(jìn)行提取,得到遼寧省植被類型分布圖(如圖4),讀圖可知,遼寧省作為產(chǎn)糧大省,作物植被主要分布在遼寧省中部平原和遼西北山地邊緣,占比達(dá)到49.96%；自然植被以溫帶森林為優(yōu)勢(shì)兼有一定數(shù)量的草原植被,溫帶森林覆蓋于遼寧省東部和東南部山地,草地和灌叢集中分布于遼西北山地丘陵地區(qū),其中以落葉闊葉林比重最大,占比達(dá)到28.10%,草原占比6.24%,林灌草混交地帶占據(jù)5.74%；變化用地集中出現(xiàn)在河流沿線,城市群周邊和東南山麓位置。不同植被類型生長(zhǎng)季最小值、最大值和均值統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

表2 2000—2019年遼寧省生長(zhǎng)季不同植被覆蓋類型NDVI最小值、最大值和平均值

圖4 2000—2019年遼寧省植被類型分布圖

2.2 不同植被類型生長(zhǎng)季時(shí)序變化分析

利用矢量化后的遼寧省不同植被覆蓋類型圖,對(duì)遼寧省NDVI進(jìn)行植被種類分離,統(tǒng)計(jì)得到不同植被類型2000—2019年NDVI生長(zhǎng)季變化趨勢(shì)。分析圖5,可知不同植被類型在生長(zhǎng)季的生長(zhǎng)趨勢(shì)基本一致,但NDVI均值有顯著差異,均值從高到低分別為落葉闊葉林>常綠闊葉林>針葉林植被>林灌草地帶>農(nóng)田>草原。

圖5 不同植被類型生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)

對(duì)不同植被類型繪制生長(zhǎng)季逐月NDVI箱型圖得到圖6。不同植被在生長(zhǎng)季的NDVI變化情況有較大差異。利用箱型圖繪制2000—2019年不同月份各植被類型的NDVI值,優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)觀察不同植被類型箱體形態(tài)的差異,可以對(duì)各植被類型同期年際穩(wěn)定性進(jìn)行定性的觀察分析,箱體越扁代表不同年份同月的NDVI數(shù)值越集中,受環(huán)境的影響小,植被群自身穩(wěn)定性越強(qiáng),箱體越長(zhǎng)表示不同年份同月的數(shù)值越分散,越易受到環(huán)境變化的影響,植被自身穩(wěn)定性越差。

圖6 不同植被類型生長(zhǎng)季逐月NDVI變化情況

5月為植被生發(fā)的初期,喬木植被NDVI稍高,處于0.52—0.62之間,農(nóng)田和草原的NDVI值整體偏低；6月由春入夏,雨水增加氣溫升高,各植被類型NDVI迅速上升；7—8月處于一年中夏季雨水最為充沛和氣溫最高的時(shí)段,7月各類型的植被生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)持續(xù)向好,NDVI處于0.65—0.85之間,除草原型植被各年生長(zhǎng)差異仍然較大之外,其他植被類型的箱體均處于收縮狀態(tài),說(shuō)明草原植被受環(huán)境影響較大,年際變化大,相對(duì)其他植被類型較為不穩(wěn)定[13]。各類植被在8月達(dá)到一年中最好生長(zhǎng)狀態(tài)并且各植被類型箱體較扁,數(shù)據(jù)離散程度小,說(shuō)明各植被類型在各年8月的生長(zhǎng)狀態(tài)較為一致。

9—10月由夏入秋,各植被NDVI輕微的下降。農(nóng)田NDVI值下降速度較快的原因是農(nóng)業(yè)活動(dòng)所致,草原NDVI值下降較快并且植被群內(nèi)的年際差異增大,落葉闊葉林型植被在9月的NDVI值仍然維持在0.75—0.85,直到10月出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,此時(shí)農(nóng)田植被變化不大基本穩(wěn)定,草原植被持續(xù)下降,但植被群內(nèi)的差異在減小,其他植被類型NDVI都普遍下降。

各植被類型在生長(zhǎng)季表現(xiàn)出不同的生長(zhǎng)習(xí)性,闊葉林植被年內(nèi)NDVI值變化幅度大,具有生發(fā)快,緩凋落的特征,針葉林類的植被在生長(zhǎng)季表現(xiàn)的特征為變化幅度不大；草原類型的植被有緩生發(fā),快凋落的特征,受環(huán)境影響植被群年際變化較大,林灌草地帶處于喬木向草地過(guò)渡的生態(tài)位置,生長(zhǎng)習(xí)性也有過(guò)渡性特征[30]。

2.3 遼寧省各植被類型NDVI變化趨勢(shì)和顯著性檢驗(yàn)

為研究遼寧省NDVI的變化趨勢(shì),通過(guò)逐像元計(jì)算Theil-Sen變化趨勢(shì),并檢驗(yàn)其變化速率,獲得遼寧省NDVI變化速率β值空間分布和Mann-Kendall檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Zc值的空間分布圖,如圖7。由β值空間分布圖可知,遼寧省全省范圍內(nèi)變化率在-0.034—0.036之間,全區(qū)植被年NDVI顯著增加的區(qū)域占總面積的71.18%。遼西北以上升趨勢(shì)為主,遼河平原有退化的趨勢(shì),遼寧省整體由西北向東南呈現(xiàn) “增-減-增”的分布規(guī)律。對(duì)β值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),可以發(fā)現(xiàn)顯著減少和極顯著減少區(qū)域有“圍點(diǎn)沿線”的特征,即呈現(xiàn)出集中分布在城市和河流沿岸地區(qū),這樣的分布特征與變化用地類型的空間位置有較大的重合。

圖7 2000—2019年生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)及變化趨勢(shì)顯著性

對(duì)不同植被類型的β值和Zc值進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì),得到不同植被類型的β變化趨勢(shì)范圍、β值均值和Zc值,如表3,對(duì)不同植被覆蓋類型顯著性統(tǒng)計(jì)并繪制百分比堆積圖,如圖8。各植被類型平均β值均為正,表示各植被類型總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),增速最快的植被為草原型植被,達(dá)到0.056/10a,其次是林灌草地帶和常綠闊葉林等植被類型。各植被類型變化的范圍存在差異,顯著性也有所區(qū)別。不同植被變化幅度一定程度上可以解釋植物群落的穩(wěn)定性,變化幅度越小說(shuō)明植被整體穩(wěn)定程度越強(qiáng)。由大到小依次是草原>農(nóng)田>林灌草地帶>落葉闊葉林>針葉林植被>常綠闊葉林。草原的變化幅度最大,喬木類植被變化幅度較小,側(cè)面反映出喬木類植被應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的穩(wěn)定性高于草本灌叢類植被。各植被類型中增長(zhǎng)趨勢(shì)達(dá)到顯著水平的有農(nóng)田、草原、林灌草地帶,增長(zhǎng)趨勢(shì)通過(guò)極顯著水平的植被類型為常綠闊葉林、落葉闊葉林、針葉林植被。

表3 不同植被類型NDVI變化趨勢(shì)和顯著性

圖8 不同植被類型變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)圖

2.4 不同植被覆被類型穩(wěn)定性的空間分布

變異系數(shù)可以反應(yīng)植被多年NDVI穩(wěn)定性。變異系數(shù)在0—0.15范圍內(nèi)定義為弱變異,0—0.30為中等變異,高于0.30為強(qiáng)變異[23]。如圖9所示,遼寧省植被變異系數(shù)整體處于0—1.57的范圍內(nèi),弱變異占97.95%中等變異占1.76%,強(qiáng)變異占整體的0.29%,平均變異系數(shù)為0.058,呈現(xiàn)由遼西北向遼東南逐漸趨穩(wěn)的態(tài)勢(shì),整體處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。中等變異主要集中分布在沿海地區(qū)和城市周邊,強(qiáng)變異分布于渤海東北沿岸、渤海東南島嶼。遼寧省北部出現(xiàn)局部高值區(qū),結(jié)合變化趨勢(shì)圖分析,此處屬于植被退化型強(qiáng)變異狀態(tài)。

圖9 2000—2019年生長(zhǎng)季NDVI變異系數(shù)及不同植被覆被類型統(tǒng)計(jì)

對(duì)不同植被類型進(jìn)行變異系數(shù)統(tǒng)計(jì)并作百分比堆積圖,各植被類型整體處于較為穩(wěn)定的狀態(tài),變異系數(shù)均值由大到小分別是：草原(0.081)>林灌草地帶(0.070)>針葉林植被(0.069)>農(nóng)田(0.060)>常綠闊葉林(0.052)>落葉闊葉林(0.040)。可以看出草原植被的穩(wěn)定性最低,闊葉林穩(wěn)定性最高,這與前文利用各植被類型箱型圖形態(tài)進(jìn)行的定性分析得到了基本一致的結(jié)論。

以落葉闊葉林為代表的喬木型植被普遍具有較為穩(wěn)定的生長(zhǎng)狀態(tài),落葉闊葉林在遼寧省屬于基帶植被,具有廣泛的地理分布和龐大的種群優(yōu)勢(shì),所以植被群內(nèi)生長(zhǎng)狀態(tài)處于極弱變異的比例高達(dá)83%,整體非常穩(wěn)定,這與孫銳等人的研究結(jié)果一致[14]；草原型植被變異系數(shù)整體偏高。首先,草原生態(tài)系統(tǒng)較為敏感,較喬木生態(tài)系統(tǒng)更易受環(huán)境的影響；其次,通過(guò)前文對(duì)不同植被類型變化趨勢(shì)分析可知,草原為增速最快的植被類型,所以草原植被向好發(fā)展也使其變異系數(shù)偏高。

2.5 遼寧省不同植被類型Hurst指數(shù)與未來(lái)變化趨勢(shì)

為了掌握遼寧省整體和不同植被類型NDVI的未來(lái)演化趨勢(shì),對(duì)遼寧省生長(zhǎng)季NDVI逐像元進(jìn)行Hurst指數(shù)計(jì)算,結(jié)合Theil-Sen趨勢(shì),確定遼寧省植被覆蓋情況未來(lái)演化趨勢(shì)與過(guò)去變化趨勢(shì)的關(guān)系,如圖10。遼寧省Hurst指數(shù)在0.153—0.966之間,高值是指0.5

圖10 2000—2019年生長(zhǎng)季NDVI Hurst指數(shù)及NDVI未來(lái)變化趨勢(shì)

結(jié)合Hurst指數(shù)和遼寧省2000—2019年NDVI變化趨勢(shì),可以將全區(qū)分為持續(xù)改善、由增變減、持續(xù)退化、由減變?cè)?、隨機(jī)變化和未通過(guò)檢驗(yàn)六類。持續(xù)增加是指過(guò)去以增長(zhǎng)為主,未來(lái)將繼續(xù)處于增長(zhǎng)的狀態(tài),這類區(qū)域占有全省31.74%,空間上主要位于遼寧省北部向渤海北岸一線延伸,在遼東山地也有分布；持續(xù)減少是指過(guò)去的時(shí)間以植被退化為主,且未來(lái)將繼續(xù)退化的狀態(tài),這類區(qū)域占有全省6.51%,這類區(qū)域主要位于河流沿岸和山麓山谷地帶；由增變減是指過(guò)去以增加為主,而未來(lái)將向減少的趨勢(shì)發(fā)展,這類區(qū)域占有全省54.99%,是各類型中占比最大的部分,空間上主要分布在山地丘陵地區(qū)；由減變?cè)鍪侵高^(guò)去處于減少的趨勢(shì)為主,但在未來(lái)將可能向生態(tài)改善的方向發(fā)展,這類地區(qū)在全省占有4.51%,主要分布在城市周邊和沿海地區(qū)。隨機(jī)變化是指未來(lái)變化趨勢(shì)與過(guò)去無(wú)關(guān),占有2.25%。全省NDVI未來(lái)變化趨于增加的面積占36.26%,趨于退化的面積占61.51%。

為了解不同植被類型未來(lái)變化的趨勢(shì),分植被類型對(duì)其各自未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),繪制百分比堆疊圖如圖11。對(duì)不同植被類型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,有助于對(duì)不同植被發(fā)展?fàn)顩r的監(jiān)測(cè)。各植被類型內(nèi)部總體上約有23%—37%的區(qū)域處于持續(xù)改善的方向發(fā)展,各植被類型中持續(xù)退化的百分比皆小于5%,需要注意的是由增變減類型在各類植被中都占不小的比例,由于人類活動(dòng)在大尺度地理上作用能力是有限的,所以該變化產(chǎn)生的直接原因可能是由于氣候要素變化[15,19],但這種變化可能間接來(lái)自于人類活動(dòng)。

圖11 不同植被類型NDVI未來(lái)變化趨勢(shì)

2.6 不同植被類型 NDVI與氣候因子相關(guān)性分析

為探究NDVI與氣候因子的相關(guān)性,選擇氣溫和降水為典型氣候因子,繪制NDVI與氣溫、降水的相關(guān)關(guān)系空間分布圖,并提取P<0.05顯著性水平的相關(guān)像元,如圖12。

圖12 NDVI與氣象因子的相關(guān)性空間分布

遼寧省NDVI與氣溫的相關(guān)系數(shù)在-0.849—0.776之間,空間上正相關(guān)像元所占比例為60.99%,負(fù)相關(guān)像元比例為39.01%,整體正相關(guān)性稍強(qiáng)。對(duì)NDVI與氣溫相關(guān)性進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),P值越低說(shuō)明兩者的相關(guān)性越強(qiáng)烈,顯著性越好；為更直觀的分析NDVI與氣溫的相關(guān)關(guān)系,提取P<0.05顯著性水平的相關(guān)性像元?？梢杂^察到氣溫對(duì)NDVI的作用力整體呈東北-西南走向分布,西南部分以負(fù)相關(guān)為主,東北部分以正相關(guān)為主,氣溫正相關(guān)區(qū)域主要集中在遼河平原主體,圍繞城市和河流分布,氣溫負(fù)相區(qū)域主要集中在環(huán)渤海和黃海東北岸分布。

遼寧省NDVI與降水的相關(guān)系數(shù)在-0.673—0.856之間,空間上正相關(guān)像元所占比例為95.39%,負(fù)相關(guān)像元所占比例為4.68%,整體上以正相關(guān)關(guān)系為主。對(duì)NDVI與降水相關(guān)性進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),P值越低說(shuō)明兩者的相關(guān)性越強(qiáng)烈,顯著性越強(qiáng)；為幫助直觀的分析NDVI與降水的相關(guān)關(guān)系,提取P<0.05顯著性水平的像元?？梢杂^察到降水對(duì)NDVI的作用力為平行于遼河,分布在南北兩側(cè)的東北-西南走向的相關(guān)性區(qū)域,以121.5°E為軸,出現(xiàn)南北兩個(gè)正相關(guān)集聚區(qū),北部以阜新為核心出現(xiàn)一個(gè)極高正相關(guān)的分布區(qū),南部出現(xiàn)一個(gè)以大連瓦房店為核心的極高正相關(guān)分布區(qū)。降水負(fù)相關(guān)性高值區(qū)主要呈現(xiàn)出與山地丘陵走勢(shì)接近的分布形態(tài),這與張亮亮等[8—9]研究結(jié)果具有一致性。

對(duì)不同植被類型NDVI與氣溫、降水相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到表4。不同植被類型與氣溫相關(guān)性強(qiáng)度差異較大,以不同植被與氣象因子相關(guān)性的均值衡量該植被類型與該氣象因子的驅(qū)動(dòng)方向。草原與氣溫負(fù)相關(guān)關(guān)系的面積占61%,針葉林植被與氣溫負(fù)相關(guān)關(guān)系面積占57.07%,農(nóng)田和林灌草地帶與氣溫相關(guān)關(guān)系均值雖為負(fù)值,但僅為-0.01,并且正負(fù)相關(guān)面積均在50%上下,并未明顯表現(xiàn)出與氣溫的相關(guān)關(guān)系；落葉闊葉林、常綠闊葉林與氣溫正相關(guān)性更強(qiáng),正相關(guān)植被面積均超過(guò)80%。草原型植被和針葉林植被表現(xiàn)出與氣溫較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,這類植被類型在空間上呈現(xiàn)出趨冷的特點(diǎn),其中針葉林植被在海拔高度和緯度分布上體現(xiàn)出趨冷的特點(diǎn),草原型植被在緯度和海陸位置上體現(xiàn)出趨冷的特點(diǎn)。

表4 不同植被類型與氣象因子相關(guān)性

不同植被類型與降水相關(guān)性系數(shù)普遍為正,表示各植被類型與降水量的關(guān)系普遍呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,即降水越多植被覆蓋情況越好,以草原型植被最為典型,降水對(duì)農(nóng)田型植被的影響低于草原型植被,可能是由于農(nóng)田除降水外,還受人工灌溉影響,因此農(nóng)田與降水相關(guān)性較草原更低。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本文利用ESA CCI-LC提供的植被類型劃分?jǐn)?shù)據(jù),對(duì)遼寧省不同植被類型生長(zhǎng)季NDVI時(shí)序變化、穩(wěn)定性和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行研究,并將其與氣溫和降水因子進(jìn)行相關(guān)性分析。

通過(guò)繪制不同植被類型生長(zhǎng)季逐月NDVI箱型圖,定性評(píng)估了不同植被類型受環(huán)境影響的大小,其結(jié)果與本文利用變異系數(shù)所求結(jié)果基本一致,均顯示出喬木型植被的穩(wěn)定性高于草原型植被,這與孫銳等[14]對(duì)黃土高原不同植被類型穩(wěn)定性研究結(jié)果相一致；但需要注意的是,影響不同植被類型箱型圖形態(tài)的要素很多,除各植被類型自身穩(wěn)定性因素以外,還可能會(huì)受以下原因影響：首先,同一植被類型在空間上的分布可能不是連續(xù)的,而由經(jīng)緯度或海拔變化引起的水熱差異可能對(duì)不同地區(qū)同類植被的生長(zhǎng)過(guò)程產(chǎn)生影響；其次,研究樣本的數(shù)量過(guò)少可能會(huì)導(dǎo)致箱型圖受到極端值影響；最后,混交型植被的箱體形態(tài)受控因素復(fù)雜。以林灌草地帶為例,該植被類型是灌叢、鑲嵌草地、鑲嵌林地的組合類型,是一種由喬木型植被、灌叢植被和草原型植被組合而成的混交型植被類型,所以影響其N(xiāo)DVI值的因素也較為復(fù)雜[31]。所以該方法對(duì)于討論地理跨度較大的研究區(qū)可能并不合適。

討論NDVI與降水、氣溫的相關(guān)性關(guān)系時(shí),發(fā)現(xiàn)降水負(fù)相關(guān)性高值區(qū)主要呈現(xiàn)出與山地丘陵走勢(shì)接近的分布形態(tài),這與張亮亮等[8—9]研究結(jié)果具有一致性。但不同之處在于張亮亮等選取的指標(biāo)為坡向和高程,本文選取的指標(biāo)為降水量,兩類指標(biāo)存在一定的影響關(guān)系,但仍需在以后的研究中進(jìn)行思考;另外，一些學(xué)者認(rèn)為NDVI應(yīng)當(dāng)為糧食作物不同生育期的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)提供信息和技術(shù)支持，所以未來(lái)應(yīng)當(dāng)從保障糧食安全的角度出發(fā)開(kāi)展相關(guān)研究[32]。

本文在選取影響因子時(shí)僅考慮了氣溫和降水兩個(gè)氣象因子,未能討論NDVI與高程、土壤、坡向和人為因素的關(guān)系,例如,本文在研究中發(fā)現(xiàn)降水對(duì)農(nóng)田型植被的影響低于草原型植被,可能是由于農(nóng)田除降水外,還受人工灌溉影響,因此農(nóng)田的穩(wěn)定性較草原更高。所以在后續(xù)的研究中,需要更綜合的考慮各類自然和人為因素對(duì)植被NDVI變化的影響。

3.2 結(jié)論

基于ESA CCI-LC遼寧省植被類型的劃分,結(jié)合多種分析方法,對(duì)遼寧省整體和不同植被類型進(jìn)行時(shí)序變化分析,未來(lái)可持續(xù)性分析、穩(wěn)定性分析,并對(duì)不同植被類型對(duì)氣象因子的響應(yīng)進(jìn)行初步分析,結(jié)果表明：

(1)不同植被類型在生長(zhǎng)季的生長(zhǎng)趨勢(shì)基本一致,NDVI均值從高到低分別為落葉闊葉林>常綠闊葉林>針葉林植被>林灌草地帶>農(nóng)田>草原；

(2)各植被類型在生長(zhǎng)季表現(xiàn)出不同的生長(zhǎng)習(xí)性：闊葉林植被具有生發(fā)快,緩凋落的特征,草原型植被有緩生發(fā),快凋落的特征,混合植被類型有過(guò)渡性生長(zhǎng)習(xí)性；

(3)利用多種方法對(duì)不同植被類型年際穩(wěn)定性進(jìn)行定量和定性分析的結(jié)果基本一致,即草原型植被穩(wěn)定性低于喬木型植被,農(nóng)田型植被由于人工灌溉影響,整體較為穩(wěn)定；

(4)各植被類型中增長(zhǎng)趨勢(shì)最快的植被類型為草原型植被,增速趨勢(shì)達(dá)到顯著水平的有農(nóng)田、草原、林灌草地帶,增長(zhǎng)趨勢(shì)通過(guò)極顯著水平的植被類型為常綠闊葉林、落葉闊葉林、針葉林植被。未來(lái)遼寧省植被向好發(fā)展的部分占全部植被的36.26%,約有61.51%的植被將趨于退化,不同植被類型約有23%—37%的植被呈持續(xù)改善趨勢(shì)；

(5)遼寧各植被類型與降水整體相關(guān)性均為正；除草原和喬木植被外,其他植被類型與氣溫相關(guān)性不顯著,草原型植被和針葉林植被對(duì)氣溫的相關(guān)性為負(fù)相關(guān)。降水對(duì)遼寧省植被生長(zhǎng)有較為明顯的促進(jìn)作用。