蘭小瑩 烏蘭 劉玉明

摘要 基于2001—2021年的16 d合成Terra MODIS 250 m NDVI時間序列數據，利用Savitzky-Golay濾波法和動態(tài)閾值方法，提取、分析額濟納綠洲植被生長季開始日期（SOS）、結束日期（EOS）、生長季長度（LOS）及NDVI最大值（MAX）4種植被物候參數的時空變化，并通過2011—2013年的實地觀測數據對提取的植被物候參數進行驗證；同時，結合同期的溫度、降水量、徑流和地下水位埋深的觀測數據，分析額濟納植被物候參數對氣候變化和調水的響應關系。結果表明，SOS和EOS分別為第120～160天和第256～320天。近21年植被MAX有所增長，LOS延長趨勢明顯，變化趨勢為4.65 d/10 a，植被SOS整體呈提前趨勢，變化趨勢為2.05 d/10 a，EOS整體上呈推遲趨勢，變化趨勢為2.60 d/10 a。物候參數與氣候因子和調水的相關分析表明，氣溫的升高對SOS提前有促進作用，對EOS推遲有促進作用，徑流和地下水位埋深對SOS和MAX起到促進作用，前一年的徑流和地下水位埋深對MAX值增加和SOS提前有顯著影響。

關鍵詞 植被物候；氣候變化；調水；物候；MODIS；額濟納

中圖分類號 X173? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2023）13-0064-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.13.016

Response of Vegetation Phenology in Ejina to Climate Change and Water Transfer Based on MODIS Data

LAN Xiao-ying1，WU Lan2，LIU Yu-ming3

（1.Shanghai Weizhi Zhuoxin Information Technology Co.， Ltd.， Shanghai 200000;2.School of Ecology and Environment， Hainan University， Haikou， Hainan 570100;3.31016 Troops，Beijing 100000）

Abstract Based on the 16 days synthetic Terra MODIS 250 m NDVI time series data from 2001 to 2021， the Savitzky Golay filtering method and dynamic threshold method were used to extract and analyze the temporal and spatial changes of four vegetation phenological parameters in Ejina Oasis， including the start of growing season （SOS），the end of growing season （EOS），the length of growing season （LOS） and maximum value of NDVI，and the extracted vegetation phenological parameters were validated through field observation data from 2011 to 2013. At the same time， combined with observation data of temperature， precipitation， runoff and groundwater depth during the same period， the response relationship of vegetation phenological parameters to climate change and water diversion in Ejina was analyzed.The results showed that the SOS and the EOS were mainly occurred from the day of year （DOY） 120-160 and DOY 256-320， respectively. In the past 21 years， the vegetation MAX had increased， and LOS had shown a significant trend of prolongation， with a trend of 4.65 d/10 a. The overall vegetation SOS showed an advanced trend， with a trend of 2.05 d/10 a. The overall EOS showed a delayed trend， with a trend of 2.60 d/10 a.The correlation analysis between phenological parameters， climate factors and water regulation showed that an increase in temperature had a promoting effect on the advance of SOS and a promoting effect on the delay of EOS. Runoff and groundwater burial depth had a promoting effect on SOS and MAX. The previous years runoff and groundwater burial depth had a significant impact on the increase of MAX value and the advance of SOS.

Key words Vegetation phenology;Climate change;Water transfer;Phenology;MODIS;Ejina

作者簡介 蘭小瑩（1990—），女，內蒙古包頭人，工程師，碩士，從事GIS與資源環(huán)境等方面的研究。

收稿日期 2023-02-06

植被物候學是研究植被與環(huán)境條件（氣候、水文、土壤）的周期性變化（萌發(fā)、開花、結果、落葉）的科學［1］。陸地生態(tài)系統(tǒng)中植被的變化是對氣候、水文條件和人類活動等的響應［2-4］。植被物候與氣候變化關系的研究對預測植被動態(tài)變化、改善生態(tài)環(huán)境有重要作用［5］。遙感監(jiān)測方法能連續(xù)長期觀測，為氣候響應［6-7］、農業(yè)生產管理［8-9］、生物量估算［10-11］等領域研究提供了有力的手段。植被指數作為植被變化的指示參數，近年來，MODIS植被指數產品歸一化植被指數（NDVI）、增強植被指數（EVI）、比值植被指數（RVI）、綠度植被指數（GVI）等在大尺度范圍分析植被物候研究得到廣泛開展［12-14］。一般來說，基于MODIS植被指數時間序列數據提取植被物候參數需要2個步驟，即重構植被指數時間序列數據和提取植被物候參數。首先，由于遙感監(jiān)測過程中受到云、大氣和傳感器本身性能等因素的影響，使得觀測值存在干擾信息［15-16］。為了得到真實的植被觀測值，大量學者提出了BISE法、分段式Logistic函數擬合法、非對稱高斯法、Savitzky-Golay（S-G）濾波等［16-19］方法對植被指數時間序列數據進行降噪處理并重建一個新的植被指數時間序列用于分析。其次，針對植被物候參數提取，不同的學者也提出了不同的方法，如固定閾值法［20］、動態(tài)閾值法［19］、延遲移動平均法［21］、物候學累積頻率法等［22］。其中，S-G濾波法能充分考慮到NDVI最大值和最小值，可以較好地保留NDVI的微妙變化，因此該研究選擇利用TIMESAT軟件中的S-G濾波法和動態(tài)閾值法進行額濟納綠洲研究區(qū)域植被物候參數的提取及植被物候變化特征分析。

內蒙古額濟納胡楊林國家級自然保護區(qū)是集自然動植物保護、生產、科學研究、教育和旅游等多功能于一體的保護區(qū)。自20世紀90年代以來，額濟納綠洲的自然植被明顯減少，但在2000年我國政府實施生態(tài)引水工程（EWDP）后，加大了額濟納綠洲徑流量和地下水存儲量，植被覆蓋度有所改善。額濟納豐富的徑流和地下水使其成為研究物候參數對水文條件響應的合理選擇。該地區(qū)先前的研究主要集中于氣候因素，然而，關于額濟納綠洲植被物候對氣候變化和對調水響應研究甚少。因此，該研究選取黑河下游額濟納旗綠洲作為研究對象，采用遙感和GIS技術，基于MODIS NDVI長時間序列數據，利用Savitzky-Golay濾波法和動態(tài)閾值法獲取降噪擬合的時間序列數據并提取植被物候參數信息，分析2001—2021年額濟納綠洲植被物候參數的年際變化趨勢和空間上的分布格局，探索植被物候參數信息與氣候因素（氣溫、降水量）和調水后的水文數據（徑流、地下水位埋深）之間的相關關系，分析植被物候變化對氣候、調水等因素的響應，以期為當地生態(tài)環(huán)境建設、額濟納綠洲保護提供有利依據。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于內蒙古自治區(qū)最西端黑河下游額濟納河三角洲，地理位置為97°10′～103°07′E、39°52～42°47′N，面積約11.46 km2。陸地表面海拔為820～1 127 m，平均坡度小于3°。研究區(qū)屬于大陸性干旱氣候，具有干旱少雨（年降水量37 mm，年均氣溫8.3 ℃）、蒸發(fā)量大（年蒸發(fā)量3 800 mm）、風沙多（年均≥8級以上大風日數44 d）等特點。研究區(qū)包括以農田和人工林為主的人工植被和以胡楊、檉柳、苦豆子等為主的各類天然植被（圖1），天然植被不僅用于畜牧業(yè)，其胡楊林自然保護區(qū)對旅游業(yè)發(fā)展也有很重要作用。

1.2 數據來源

1.2.1

MODIS NDVI數據。該研究中使用的是由美國航空局（NASA）提供的覆蓋內蒙古額濟納研究區(qū)行列號為h25v04的 MOD13Q1v005 16 d合成250 m分辨率的陸地產品數據。該研究下載了2001—2021年共483幅影像，影像為正弦投影（WGS84基準）。基于需要對影像進行投影轉換、NDVI數據提取、圖像裁剪等處理，形成可用于植被物候參數信息提取的NDVI時間序列數據。

1.2.2

實地物候觀測數據。該研究利用研究區(qū)額濟納綠洲植被物候日期的實地觀測數據來驗證基于MODIS數據提取的植被物候參數。實地物候觀測數據由首都師范大學王樂教授課題組提供。額濟納實地物候觀測數據包括2011—2013年的數據，每年分別在4—6月和9—11月2個不同時期對額濟納植被進行實地觀測，并通過測量結果計算SOS、EOS、NDVI。

1.2.3

氣象和水文數據。該研究使用氣象和水文數據來分析物候變化背后的驅動因素。研究區(qū)域內的氣象、水文數據、地下水位埋深監(jiān)測數據均由國家冰川凍土沙漠科學數據中心（http：//www.ncdc.ac.cn）提供，獲取1957—2016年的逐月逐年降水量、平均氣溫、徑流及1990—2015年黑河流域下游地下水位埋深監(jiān)測數據。

1.3 研究方法

1.3.1 MODIS NDVI 時間序列重構。MODIS NDVI時間序列數據降噪處理是提取植被物候參數的關鍵點，合理的降噪算法能有效去除各種噪聲對植被物候參數提取的影響。該研究利用S-G濾波法對NDVI時間序列數據進行重構得到光滑穩(wěn)定的曲線。S-G利用移動窗口附近值的線性組合來替代原始數據yi，達到平滑數據和剔除異常值的目的?；赟-G濾波原理，NDVI時間序列數據濾波公式如下：

Y*j=nj=-n（cjyi+j）（1）

式中，Y*j為擬合后的NDVI數據；yi+j為NDVI原始時間序列數據；cj=1/（2n+1）為濾波權重；n是平滑窗口的寬度，n越大曲線擬合更平滑。

1.3.2 植被物候參數提取。該研究利用TIMESAT程序的動態(tài)閾值方法提取SOS和EOS，即設置閾值當NDVI 值達到其左邊振幅的一定百分比認為是SOS，當NDVI 值達到其右邊振幅的一定百分比認為是EOS。參考前人的研究［23-25］，認為閾值設定20%時，得到的SOS和EOS比較接近實際物候日期。該研究提取研究區(qū)2001—2021年逐年的植被SOS、EOS、MAX、LOS等參數來分析額濟納綠洲植被物候變化，并利用2011—2013年實地觀測的SOS和EOS數據進行驗證。

1.3.3

植被物候參數對氣候和調水的響應分析。該研究采用相關分析方法探究植被物候與氣候變化和調水之間的相互作用關系，選擇偏相關系數作為定量化指標。為研究氣溫、降水量、徑流和地下水位埋深分別對植被物候變化的影響，先不考慮降水量、徑流和地下水位埋深對植被的影響，氣溫數據與植被物候參數數據進行偏相關分析，以此類推，分別得到4種因素與植被物候變化的相關程度。

2 結果與分析

2.1 植被物候空間分布特征及精度驗證

該研究基于2001—2021年MODIS NDVI時間序列數據提取了額濟納綠洲植被物候信息，選擇SOS、EOS、LOS和MAX關鍵物候參數進行分析。從近21年植被MAX空間分布（圖2a）可以看出，額濟納綠洲植被覆蓋度整體較好，MAX值在0.2～0.7，MAX值在西側的范圍大于東側范圍，是因為西側主要以灌木和林木農田為主，而東側以草地分布為主。從近21年植被物候參數SOS、EOS和LOS空間分布（圖2b～d）可以看出，額濟納綠洲植被的生長開始日期（SOS）主要集中在一年中的第120～160天，開始日期出現(xiàn)在第120天的植被在靠近河流的范圍，開始日期出現(xiàn)在第160天左右的植被則出現(xiàn)在沙漠戈壁的范圍，例如研究區(qū)的右上角范圍。植被EOS主要出現(xiàn)在第256～320天，最早結束的植被主要分布在農田和靠近沙漠戈壁的草地，而在第300天以后結束生長的多為喬木和灌木區(qū)。額濟納綠洲植被LOS平均為180 d，植被生長季為5—7個月（第150～210天）。這與趙敏麗等［26］ 對額濟納旗地區(qū)的研究結果基本一致，喬木胡楊的平均生長季開始日期為第115天，平均生長季結束日期為第295 天。

利用2011—2013年實地觀測植被物候的SOS和EOS對MODIS NDVI獲取的植被物候參數進行驗證，結果如圖3所示。從圖3可以看出，實測數據與遙感監(jiān)測數據有較好的相關性，SOS、EOS的R2分別為0.84、0.76；SOS、EOS的RMSE分別為4.36、6.48 d，誤差波動不大。這表明基于MODIS 16 d合成250 m空間分辨率的NDVI影像利用TIMESAT軟件設定閾值（20%的NDVI最大振幅）確定開始日期和結束日期取得較好的結果。

2.2 額濟納綠洲植被物候年際變化特征

從2001—2021年額濟納綠洲植被最大NDVI（MAX）年變化（圖4a）可以看出，近21年額濟納綠洲植被覆蓋整體呈上升趨勢，上升趨勢顯著（R2=0.734 7，P<0.01），植被覆蓋有所增加，這與相關研究結果一致［27-28］。從2001—2021年額濟納綠洲植被生長季開始日期（SOS）、生長季結束日期（EOS）和生長期長度（LOS）的變化曲線（圖4b～d）可以看出，生長季開始的時間序列呈下降趨勢，表明生長季開始的時間越來越早，SOS有提前的趨勢，提前且顯著（R2=0.264 8，P<0.05）；植被生長季結束的時間序列呈上升趨勢，表明額濟納綠洲研究區(qū)的植被平均生長季結束的時間出現(xiàn)了推遲，但推遲不顯著（R2=0.207 7，P>0.05）；額濟納綠洲植被生長季長度在延長，延長趨勢相對明顯（R2=0.474 3，P<0.05）。線性變化趨勢分析表明，近21年額濟納綠洲植被的MAX不斷增加，植被生長季開始的時間每10年提前了2.05 d，植被生長季結束的時間每10年推遲了2.60 d，這說明生長季在延長，平均延長幅度為4.65 d/10 a。

2.3 植被變化與氣溫和降水的關系

為了分析物候參數SOS和EOS對不同時間尺度的降水、氣溫的響應程度，該研究利用氣象學劃分標準（春季3—5月、夏季6—8月、秋季9—11月、冬季12月—次年2月）研究不同時間尺度上的SOS、EOS和LOS與氣溫、降水量的相關系數，探索物候參數（SOS和EOS）與氣候因素（溫度和降水量）之間的關系。

從圖5可以看出，1957—2016年額濟納綠洲溫度有所上升，升溫速度不斷增加；2001—2016年平均氣溫比1957—2016年平均氣溫高出1.53 ℃，這符合全球變暖趨勢。1957—2016年額濟納綠洲平均降水量比1957—2016年平均降水量少約9 mm。從2001—2016年物候參數（SOS和EOS）與氣候因素（溫度和降水量）之間的相關系數（表1）可以看出，對于SOS來說，除去前一年平均氣溫，3—5月、春季、前一年冬季、當年的氣溫與SOS均呈負相關，表明氣溫的升高會促使生長季開始時間的提前，對植被生長有促進作用；當年的氣溫對SOS的促進作用比較顯著，相關系數為-0.573（P<0.05）；3—5月、春季、當年的降水量與SOS均呈正相關，表明春季降水量將推遲SOS的提前。對于EOS來說，9—11月、夏季、秋季、生長季、當年的氣溫與EOS均呈正相關，表明夏秋季的氣溫對植被生長季結束時間推遲具有促進作用；夏季的降水量與EOS呈正相關，說明夏季充足的降水對于植被的生長季結束時間的延后有很大幫助。而9—11月、秋季、生長季和當年的降水量與EOS均呈負相關，說明隨著秋后降水的增多會對植被生長季結束的推遲有抑制作用?？傮w而言，溫度對SOS的影響大于降水，但降水對EOS的影響更大。

2.4 植被變化與徑流和地下水位埋深的關系

從圖6可以看出，2001—2016年額濟納綠洲的總徑流量為92.53×108 m3，高于20世紀90年代（37.20×108 m3）。2000年調水前地下水位埋深增加，表明地下水水位總體呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，自從2000年黑河年實施統(tǒng)一水量調度以后，額濟納綠洲地下水水位下降速度明顯低于調水前（2000年前）地下水水位下降趨勢。

為了進一步評估水文條件對植被物候參數變化的影響，基于2001—2015年MODIS NDVI數據獲取的MAX、SOS和EOS物候參數與當年、前一年的徑流和地下水位埋深進行相關分析。從表2可以看出，MAX和SOS與前一年徑流高度相關，相關系數分別為0.857（P＜0.01）和-0.681（P＜0.05）。

由此可見，徑流對植被生長有密切的關系，對植被生長季開始時間的提前有促進作用。同時，MAX與當年地下水位埋深的相關系數（r=-0.673）強于前一年（r=-0.578），說明地下水位埋深越淺，植被生長越好；而SOS與前一年地下水位埋深的相關性（r=0.742）強于當年（r=0.490），這可能與黑河下游額濟納旗每年調水時間安排有關系。EOS與徑流和地下水位埋深的相關性不明顯。

3 結論與討論

該研究基于2001—2021年的16 d合成Terra MODIS 250 m NDVI時間序列數據，利用2001—2021年483幅影像，采用TIMESAT軟件中的Savitzky-Golay濾波法對NDVI時間序列數據進行重構，得到光滑降噪后的時間序列曲線，選取最優(yōu)閾值（NDVI最大振幅的20%）提取植被物候參數。通過2011—2013年連續(xù)實地觀測的植被物候日期對遙感提取物候日期的驗證，發(fā)現(xiàn)實地觀測植被物候日期與遙感提取物候日期有較好的相關性。

通過對2001—2021年額濟納植被物候年際間變化趨勢分析，得出近21年額濟納植被MAX整體呈上升趨勢，植被物候參數呈現(xiàn)SOS提前（提前趨勢為2.05 d/10 a）、EOS推遲（推遲趨勢為2.60 d/10 a）、LOS延長（延長趨勢為4.65 d/10 a）的趨勢。物候參數與氣候因子（氣溫和降水量）和水文數據（徑流和地下水位埋深）的相關分析發(fā)現(xiàn)，氣溫的升高對SOS提前有促進作用，對EOS推遲有促進作用，徑流和地下水位埋深對SOS和MAX升高起到促進作用，前一年的徑流和地下水位埋深對MAX值增加和SOS提前有顯著影響。

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