李亞強，陳 成，楊棟淏，辛京達，刀 劍，王建雄

（云南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院/云南省高校農(nóng)業(yè)遙感與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工程研究中心，昆明 650201）

植被是陸地重要的生態(tài)系統(tǒng)之一，多樣的環(huán)境因素對某一區(qū)域的植被具有很大的影響［1］，而且這些因素對當(dāng)?shù)氐闹脖桓采w的演變表現(xiàn)為不同的時空分布特征。歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）常被用來描述植被生長狀況，對植被有較好的動態(tài)監(jiān)測效果［2］。通過結(jié)合NDVI與氣象、土壤、海拔等因子的研究分析，可以多角度地了解植被覆蓋的變化趨勢［3-5］。近些年來，一些學(xué)者在這方面做了大量的研究來分析NDVI與不同環(huán)境變量之間的關(guān)系。童珊等［6］利用34年的GIMMSNDVI數(shù)據(jù)分析了祁連山南坡植被覆蓋變化的時空特征，杜佳夢等［7］分析了人類活動是影響蒙古國植被覆蓋變化的重要因素。邵周玲等［8］探討了不同植被類型在不同生長期的物候變化以及對氣象因子的響應(yīng)。徐光來等［9］通過分析生態(tài)功能區(qū)NDVI與氣候的相關(guān)性和顯著性，以此來表現(xiàn)出NDVI在空間尺度上的氣候驅(qū)動分區(qū)。相差各異的植被類型與氣象因子在不同的時空尺度表現(xiàn)出不同的相關(guān)性［10-13］，由此能得出植被覆蓋與某一氣象因子的敏感性強弱。在不同的土地利用方面NDVI空間分布是不均勻的［14］，在地形復(fù)雜的地區(qū)，不同干旱程度的區(qū)域氣溫和降水量對植被覆蓋的影響也是各有差異，并表現(xiàn)出不同的滯后性現(xiàn)象［15，16］。云南省位于中國的西南邊陲，植被種類豐富，不過近幾年來頻發(fā)高溫干旱，對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)及植被覆蓋造成很大威脅。本研究通過選取云南省MODIS13Q1 2006—2018年NDVI數(shù)據(jù)集與氣象數(shù)據(jù)及DEM來分析當(dāng)?shù)刂脖桓采w變化的時空分布特征［17，18］，對研究該區(qū)域氣候，提高當(dāng)?shù)刂脖桓采w度有重要的意義，同時也為云南省的生態(tài)環(huán)境植被保護提供一些參考。

1 研究區(qū)概況

云南省地處中國西南邊陲，位置介于21°8＇N—29°15＇N和97°31＇E—106°11＇E之間，屬于低緯度內(nèi)陸地區(qū)，為山地高原地形。云南省氣候為亞熱帶高原季風(fēng)型，植被種類眾多，干濕季節(jié)較為明顯，降水量在地域和季節(jié)分布極不均勻，雨季為5—10月，旱季為第1年11月到第2年4月。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用的數(shù)據(jù)來自美國NASA網(wǎng)站下載的MODIS13Q1數(shù)據(jù)集，時間為2006—2018年，空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d，包含NDVI、EVI和NIR等數(shù)據(jù)。源數(shù)據(jù)格式為EOS-HDF，采用sin投影，利用NASA提供的MRT軟件拼接投影轉(zhuǎn)換為GCS_WGS_1984坐標(biāo)與tiff格式。使用ARCGIS 10.7軟件將投影后的MODIS13Q1，按照云南省矢量邊界進行裁剪，以每月第1天、第17天2期合成月NDVI均值，并進一步合成季均值、年均值，其中有個別單獨天數(shù)的數(shù)據(jù)集為這個月的NDVI均值。13年氣溫和降水量數(shù)據(jù)均來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)站逐日觀測資料。將云南省25個氣象站點的日值數(shù)據(jù)通過ARCGIS插值得到氣象數(shù)據(jù)的年、月、季平均值等。DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載的GDEMV2 30 m產(chǎn)品，數(shù)據(jù)都重采樣為250 m。圖1為云南省DEM和25個氣象站點分布。

圖1 云南省DEM和25個氣象站點分布

2.2 方法

將云南省13年的25個氣象站點的氣溫和降水量統(tǒng)一使用克里金插值法插值，進行相關(guān)設(shè)置得到較為精準(zhǔn)的氣溫與降水量變化。

通過分析云南省13年NDVI均值變化差異的變異系數(shù)CV（Coefficient of variation）來評價其在時間上的穩(wěn)定性，公式如下：

式中，xi為某一年的NDVI均值，xˉ為云南省13年的NDVI均值，NDVIcv越大，則數(shù)據(jù)離散程度越大，NDVI年變化越大；NDVIcv越小，則數(shù)據(jù)離散程度趨于平緩，NDVI年變化越小，得到的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性就越好。

2.2.1 均值法計算NDVI通過均值法計算MODIS13Q1數(shù)據(jù)集的年、月、季NDVI，由此得到各自的NDVI均值。其中NDVI年、季、月均值公式如下：

式中，以春夏秋冬4季為例，春季（3—5月），夏季（6—8月），秋季（9—11月），冬季（12月到第2年1、2月），i、j分別為每季的最后1個月和第1個月。

式中，i=2018，j以2006年開始，NDVIjm為某年某月的NDVI。

2.2.2 相關(guān)系數(shù)檢驗 通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)以及NDVI與氣象因子的偏相關(guān)系數(shù)進行檢驗分析，公式如下：

式中，n為總年數(shù)，xi、yi分別為2個因子第i年的要素平均值，xˉ、yˉ分別為2個因子要素平均值。相關(guān)系數(shù)Rxy值區(qū)間為［-1，1］，可以通過相關(guān)系數(shù)運算并檢驗顯著性。其中，可以通過控制降水量或者氣溫因子來分析另一個因子與NDVI的相關(guān)性，以此得出對NDVI影響最大的變量，公式如下：

式中，Rab、Rac、Rbc分別表示事件a與b、事件a與c、事件b與c的相關(guān)系數(shù)。Rab,c表示控制因素c來分析事件a與事件b的偏相關(guān)性，當(dāng)Rab,c>0，事件a與事件b為正相關(guān)，Rab,c<0，事件a與事件b為負(fù)相關(guān)，Rab,c值越大，說明兩者之間相關(guān)性越好。

3 結(jié)果與分析

3.1 NDVI年、月、季均值變化分析

3.1.1NDVI年變化動態(tài) 圖2是通過全部像元計算得到的云南省13年的NDVI年均值變化系數(shù)，從宏觀角度來說，2006—2018年云南省NDVI年均值變異系數(shù)較小，變異系數(shù)在0.25以下的區(qū)域像元占比99.89%，說明云南省13年NDVI時間序列的均值是較為穩(wěn)定的。其中變異系數(shù)0.25～0.73的多為滇池、撫仙湖等湖泊及海拔較高的山區(qū)。

圖2 云南省13年NDVI變異系數(shù)

從圖3看出，云南省2006—2018年的NDVI年均值為0.641。對NDVI與時間變量進行線性與三次曲線擬合，發(fā)現(xiàn)經(jīng)擬合的線性曲線R2為0.380（P<0.05），2006—2018年的NDVI整體為上升趨勢，增長速率為0.002 26/10年。相關(guān)性R2較好的為0.603（P<0.05）。在三次擬合曲線中，云南省NDVI在2006年到2010年呈現(xiàn)下降趨勢，隨后上升明顯。根據(jù)當(dāng)時氣象統(tǒng)計資料，云南連續(xù)4年平均降水量偏少，而且云南省在2010年遭遇百年一遇的特大旱災(zāi)，至2012年連續(xù)3年遭遇大范圍干旱，植物生長受到極大影響，NDVI有所下降。其中以2012年NDVI年均值最低，為0.618，最大值在2016年，為0.662，云南省13年NDVI年均值為0.641。

圖3 云南省13年NDVI均值

3.1.2NDVI季變化動態(tài) 由每年不同月份合成的4季NDVI均值如圖4所示，秋季的NDVI均值最高，為0.682～0.724，其次為冬季、春季，而夏季的NDVI均值最低，為0.555～0.643。秋、冬季的NDVI均值波動比較平緩，春、冬季的NDVI均值呈逐年上升趨勢，植被覆蓋在這個時候有所增加。對4季進行線性擬合得到y(tǒng)春、y夏、y秋、y冬4條曲線（表1）。春、冬季（P<0.05），R2分別為0.654和0.607，達到顯著水平；夏、秋季（P>0.05），R2分別為0.015和0.089，為極不顯著相關(guān)。通過分析云南省13年4季NDVI均值變化趨勢，只有夏季的NDVI是負(fù)相關(guān)，為遞減趨勢，其他3季為正相關(guān)并逐漸遞增。在13年的4季NDVI均值中，夏季NDVI均值極不穩(wěn)定，NDVI在2010年達到極低值0.555，這是2010—2012年云南省遭受高溫旱情所致。

表1 云南省13年四季NDVI均值線性擬合

圖4 云南省2006—2018年NDVI季均值

3.1.3NDVI月變化動態(tài) 從圖5a、表2可以看出，云南省13年NDVI月均值線性擬合總體呈上升趨勢，最低值為0.575，增長速率為0.009/10年，曲線擬合 以 二、三 次 為 佳（P<0.01），R2分 別 為0.659和0.748。從圖5b中可以看出，云南省各年份1—6月NDVI整體呈現(xiàn)出下降趨勢，而后到秋季11月為上升趨勢，最高值為0.721。因為云南省5—10月為雨季，在此期間為地面植被提供全年過半的降雨量，植被生長狀態(tài)較好，在旱季的11月到次年4月，降雨量較少，植物所需的水分減少，生長環(huán)境受限，因此NDVI降低，植被覆蓋率較低。

表2 云南省13年NDVI月均值曲線估算

圖5 云南省2006—2018年NDVI月均值

3.2 NDVI與地形因子及氣溫降水量分析

3.2.1 不同海拔的NDVI分布 將云南省DEM分為6個等級范圍，即：<3 000、3 000～3 500、3 500～4 000、4 000～4 500、4 500～5 500、>5 500 m（圖6），云南省13年NDVI均值在不同等級海拔占比分別為91.51%、4.20%、2.62%、1.25%、0.37%、0.03%，其中3 000 m以下的植被覆蓋占總面積最多。NDVI均值在0.41～0.5占比最多的海拔區(qū)域為4 000～4 500 m，占23.84%，在3 000～3 500 m和3 500～4 000 m區(qū)域內(nèi)，兩者NDVI均值在0.51～0.60時占比接近分別為27.50%和29.89%。在 海 拔<3 000、3 000～3 500、3 500～4 000 m區(qū)域中，NDVI均值以0.61～0.70為主，NDVI均值占比分別為46.83%、48.13%、36.13%。在所有的海拔范圍內(nèi)，NDVI均值為0.71～0.80時占比最多的只有<3 000 m區(qū)域，達到了27.58%，主要分布于滇西南和文山州東南部，說明當(dāng)?shù)刂脖桓采w度較好。在>5000 m的海拔區(qū)域，NDVI均值主要為0.11～0.20，說明這個范圍的植被生長狀況較差，植被覆蓋度低。當(dāng)NDVI均值以0.51～0.70為研究目標(biāo)時，<3 000 m區(qū)域的NDVI占比67.97%，為最多?？傮w來看，研究區(qū)域受自然環(huán)境因素影響較大，在海拔大于3 000 m以后，云南省的植被覆蓋度變化趨勢是隨著海拔升高逐漸降低。

圖6 云南省13年不同海拔NDVI分布圖

3.2.2 坡度與坡向的NDVI分布 云南省DEM分為9個等級的坡度：<5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、35°～40°、>40°；9個等級的坡向為平面、北、東、東北、東南、南、西、西北、西南。從圖7可以看出，在NDVI均值為0.51～0.60的范圍內(nèi)，坡度在<5°的區(qū)域占比最多，為39.77%，在所有坡度（不包括<5°）區(qū)域，NDVI均值在0.61～0.7占比近1/2。NDVI均值在0.51～0.80內(nèi)，隨著坡度增大，NDVI呈先上升后下降的趨勢，在10°～15°區(qū)域NDVI均值占比達到最大，為96.71%。

圖7 云南省13年不同坡度NDVI分布

從圖8可以看出，去除平面之后，NDVI均值在各坡向以0.61～0.70為主，以東南坡占比最大，為46.89%。在NDVI均值為0.50～0.80，以北坡占比最

圖8 云南省13年不同坡向NDVI分布

大，為94.70%，并且陰坡總體NDVI占比比陽坡要大，說明云南省植被覆蓋在這個坡向受到人類活動影響最小，受氣溫降雨影響較多，植被生長狀態(tài)較好，除了平面，其余各坡占比均在90%以上。

3.2.3NDVI與氣溫降水量關(guān)系 通過一元線性回歸分析云南省13年的年降水量與年平均氣溫的變化趨勢（圖9），年降水量與年均氣溫總體表現(xiàn)為增長趨勢，其中降水量和氣溫均值增長趨勢分別為9.853 mm/10年（P>0.05）和0.067℃/10年（P>0.05），為不顯著增加。在個別時間尺度上，降水量與氣溫表現(xiàn)出了同步變化趨勢。

圖9 云南省13年年降水量與年氣溫均值變化

從圖10a可以看出，云南省13年的NDVI年均值與年氣溫均值在2011—2015年呈現(xiàn)出一定的同步趨勢，在2006—2011年和2015—2018 2個時間段兩者變化趨勢不同步。而NDVI年均值與年降水量表現(xiàn)出了更好地契合（圖10b）。從2011—2018年兩者變化趨勢基本一致，其余時間段趨勢表現(xiàn)為不一致。這些表明了云南省13年年NDVI均值受降水量影響更大，從而研究區(qū)植被覆蓋對降水量也更加敏感。

圖10 云南省13年NDVI年均值與降水量、氣溫關(guān)系

3.2.4NDVI在海拔、坡度及坡向與氣溫降水量相關(guān)性 將云南省13年NDVI年均值、年均氣溫、年降雨量與DEM進行柵格像元統(tǒng)計分析，從而得出NDVI與氣象因子在海拔、坡度及坡向方面的相關(guān)系數(shù)，如表3、表4所示。在海拔方面，NDVI更容易受氣溫的影響（P<0.05）。在坡度、坡向方面，NDVI與降水量的相關(guān)性更好（P<0.05），所以降水量是影響此地區(qū)植被覆蓋最大的因素。

表3 NDVI與降水量及氣溫相關(guān)系數(shù)

表4 NDVI與降水量及氣溫偏相關(guān)系數(shù)

4 小結(jié)與討論

云南省2006—2018年的NDVI整體呈上升趨勢，平均增長速率為0.002 26/10年（P<0.05），為顯著增加。而且春、冬、秋3季的NDVI均值呈逐年上升趨勢，植被覆蓋在這個時候有所增加，只有夏季為遞減趨勢，云南省每年NDVI呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢。云南省13年年降水量和年氣溫均值為增長趨勢，呈不顯著增加，可能是由于研究區(qū)旱、雨2季氣溫降水量的不平衡及研究年份數(shù)量較少導(dǎo)致。在海拔范圍內(nèi)，NDVI與氣溫的相關(guān)性更好（P<0.05），當(dāng)海拔在3 000 m以上時，植被覆蓋度隨著海拔升高呈現(xiàn)出逐漸降低的趨勢。在坡度、坡向方面，植被的生長環(huán)境更容易受降雨量的影響（P<0.05）。本研究以云南省為研究區(qū)域，對MOD13Q1數(shù)據(jù)集和氣象數(shù)據(jù)及高程數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，得到了各因素之間的關(guān)聯(lián)。植被生長不僅與三者的關(guān)系密切，還受到日照時長、風(fēng)速、相對濕度、地面氣壓及當(dāng)?shù)厝祟惢顒拥挠绊懀@些都是沒有考慮的多重因素。通過進一步使用更高精度和更長時間序列的影像數(shù)據(jù)，并組合多種環(huán)境變量與植被的相關(guān)分析，能更準(zhǔn)確地對當(dāng)?shù)刂脖桓采w進行監(jiān)測，從而得到準(zhǔn)確的NDVI與氣候的響應(yīng)關(guān)系。