孫 瑞,張方敏*,翁升恒,劉 倩

2001～2021年中國(guó)NDVI時(shí)空格局變化及對(duì)氣候的響應(yīng)

孫 瑞1,張方敏1*,翁升恒2,劉 倩1

(1.南京信息工程大學(xué),氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210044；2福建省氣象科學(xué)研究所,福建 福州 350007)

基于MODIS MOD13A3數(shù)據(jù)集和氣候資料數(shù)據(jù),通過(guò)線性回歸、Theil-Sen趨勢(shì)與Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法分析了2001～2021年中國(guó)九大流域NDVI時(shí)空變化特征,采用地理探測(cè)器探究了中國(guó)九大流域NDVI對(duì)降水、氣溫、太陽(yáng)總輻射和飽和水氣壓差的響應(yīng).結(jié)果表明, 2001～2021年中國(guó)及九大流域NDVI整體呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)(<0.05),其中長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域及淮河流域冬季的NDVI變化率最大,海河流域春季最大,西南諸河流域秋季最大,其他流域夏季最大;NDVI變化率在不同土地利用變化類型上表現(xiàn)為非城市化地區(qū)(0.0026/a)>未發(fā)生土地利用類型變化地區(qū)(0.0021/a)>城市化地區(qū)(0.0013/a),其中東南諸河流域和西南諸河流域的城市化地區(qū)NDVI整體表現(xiàn)為退化.空間上,NDVI變化率呈現(xiàn)出由東向西、由南向北遞減的分布.植被生長(zhǎng)穩(wěn)定區(qū)域占26.43%,主要集中在內(nèi)陸河流域以及西南諸河西北部區(qū)域;植被改善面積占70.31%,主要分布在九大流域內(nèi)的非城市化區(qū)域;植被退化面積占3.25%,集中在內(nèi)陸河流域北部地區(qū)、西南諸河流域的東部、長(zhǎng)江流域的西部及東部沿海流域.地理探測(cè)器分析表明,降水在全國(guó)尺度上是控制NDVI空間分布的主要決定因子,其次是氣溫、飽和水氣壓差、太陽(yáng)總輻射;在九大流域內(nèi),降水仍是大部分流域的主要決定因子,但在長(zhǎng)江流域、珠江流域和淮河流域,飽和水氣壓差是主要決定因子.2001～2021年,長(zhǎng)江流域、松遼河流域、黃河流域和西南諸河流域的氣候因子對(duì)NDVI的影響作用大部分在增加,而其他流域的氣候影響作用基本在下降.

九大流域；NDVI；氣候因素；時(shí)空變化；地理探測(cè)器

植被覆蓋了近四分之三的陸地表面,是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在陸地生態(tài)系統(tǒng)的能量、水熱通量以及碳循環(huán)中起著至關(guān)重要的作用[1-2].在全球氣候變化的背景下,植被不僅受氣候變化的顯著影響且對(duì)于氣候變化的反饋也十分敏感,成為了研究全球氣候變化的“指示器”[3].因此,研究植被動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候因素的響應(yīng)機(jī)制,能夠作為探討全球變化的理論依據(jù),對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)植被動(dòng)態(tài)和實(shí)施生態(tài)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略至關(guān)重要.

植被指數(shù)是植被相對(duì)豐度和活性的輻射量化值,作為反應(yīng)區(qū)域生態(tài)狀況的重要指標(biāo),被廣泛的應(yīng)用于陸地表面植被覆蓋及其生長(zhǎng)的定性和定量研究中[4-6].在已有的20多種植被指數(shù)中,歸一化植被指數(shù)(NDVI)應(yīng)用最為廣泛.NDVI與植被生產(chǎn)力、冠層覆蓋面積以及生物量具有較好的相關(guān)性,可以穩(wěn)定的反應(yīng)地表植被的生長(zhǎng)狀況,因此是研究植被生長(zhǎng)和活動(dòng)的年際變化與季節(jié)性變化的重要參數(shù)[7-8].

隨著全球氣候變化的加劇以及人口密集活動(dòng)導(dǎo)致的土地利用類型的變化,中國(guó)的植被變化趨勢(shì)非常復(fù)雜,不同流域的植被動(dòng)態(tài)變化和驅(qū)動(dòng)因素截然不同.在以往研究中,淮河流域年NDVI與四季NDVI均呈上升趨勢(shì)[9];珠江流域近20a NDVI上升較快,NDVI與氣溫和降水均以正相關(guān)為主,氣候因素對(duì)NDVI的影響以正向促進(jìn)作用為主,但人類活動(dòng)對(duì)珠江流域NDVI的變化影響較大[10];黃河流域和長(zhǎng)江流域植被變化具有空間異質(zhì)性,氣候變化對(duì)植被的影響較大,尤其是中部區(qū)域[11],氣溫對(duì)長(zhǎng)江流域植被綠化具有決定性的貢獻(xiàn),太陽(yáng)輻射是一個(gè)較強(qiáng)的負(fù)決定因素,由于長(zhǎng)江流域水資源豐富,降水與植被的相關(guān)性較低[12-13];在內(nèi)陸河流域,降水被認(rèn)為是植被變化的關(guān)鍵氣候因子,但植被與氣溫的關(guān)系隨著干旱程度的變化而變化[14];在松遼河流域,植被與氣候變化的關(guān)系在不同季節(jié)存在差異[15].

水熱條件的變化會(huì)影響植物的生長(zhǎng)與分布[16-17],降水、氣溫和太陽(yáng)輻射是驅(qū)動(dòng)植被變化的三大關(guān)鍵氣候因素.其次,飽和水氣壓差影響植被氣孔開(kāi)閉,控制植被生理過(guò)程,亦是陸地生態(tài)系統(tǒng)中影響植被生長(zhǎng)的重要?dú)夂蝌?qū)動(dòng)因素[18].從以往的研究可以看出,我國(guó)不同流域的植被變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有空間異質(zhì)性,但是現(xiàn)有對(duì)植被和氣候變化的研究主要集中在氣溫和降水,對(duì)植被和飽和水氣壓差之間的響應(yīng)規(guī)律的剖析不足.也有少量研究討論了中國(guó)不同地區(qū)植被變化情況[19-20],但對(duì)不同流域植被的變化以及與氣候驅(qū)動(dòng)因素的響應(yīng)機(jī)制仍缺乏研究.因此,有必要對(duì)流域尺度植被變化趨勢(shì)的空間異質(zhì)性及其氣候驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行更系統(tǒng)的研究.

本文以中國(guó)九大流域?yàn)閯澐?基于2001～2021年MODIS NDVI數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和土地利用類型數(shù)據(jù),研究中國(guó)近21a NDVI的時(shí)空變化特征以及對(duì)氣溫、降水、輻射和飽和水汽壓差的響應(yīng),有助于全面理解植被生態(tài)系統(tǒng)演化特征,為氣候變化背景下更好的保護(hù)和改善生態(tài)環(huán)境提供理論依據(jù).

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

中國(guó)(3°52'～53°33' N,135°2'～73°40' E)地處亞洲東部,陸地面積約為960萬(wàn)km2.中國(guó)大部分區(qū)域位于溫帶,小部分位于熱帶,且受季風(fēng)氣候影響顯著,導(dǎo)致其冬季寒冷干燥夏季溫暖濕潤(rùn)[21].

圖1 2001～2021年中國(guó)九大流域土地利用變化的空間分布

底圖審圖號(hào)GS2019(1825)號(hào).下同

本文選取全國(guó)劃分的九大流域作為研究區(qū)域(圖1),依照中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心的標(biāo)準(zhǔn)(https://www.resdc.cn/),依次是長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域、淮河流域、海河流域、松遼河流域、黃河流域、西南諸河流域、內(nèi)陸河流域.

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本文所有空間數(shù)據(jù)處理后均為1km分辨率,WGS84地理坐標(biāo)系,柵格數(shù)為6164×4356.季節(jié)劃分按照氣象標(biāo)準(zhǔn)劃分,春季為3～5月,夏季為6～8月,秋季為9～11月,冬季為12月～次年2月.

1.2.1氣象數(shù)據(jù)本文使用的氣象資料來(lái)源于中國(guó)國(guó)家氣候中心提供的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(http://data.cma.cn),包括2001～2021年全國(guó)2420個(gè)氣象站的平均氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、降水量等數(shù)據(jù).太陽(yáng)總輻射由日照時(shí)數(shù)計(jì)算得出[22],飽和水汽壓差作為影響植被生長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素之一,由平均氣溫與相對(duì)濕度計(jì)算得出[23].在完成異常值剔除和缺測(cè)值線性插補(bǔ)的基礎(chǔ)上,利用克里金插值方法[24]得到空間分辨率為1km的各氣象要素的柵格數(shù)據(jù)集,地理坐標(biāo)系為WGS84.

1.2.2NDVI數(shù)據(jù)與其他NDVI數(shù)據(jù)集相比,考慮時(shí)空分辨率、時(shí)間跨度和在軌狀態(tài),MODIS NDVI產(chǎn)品更可靠,更適合反映大空間尺度上的長(zhǎng)期植被動(dòng)態(tài).本研究使用的NDVI數(shù)據(jù)來(lái)自于 MODIS MOD13A3 數(shù)據(jù)集,時(shí)間分辨率為30d,時(shí)間序列為2001年1月～2022年2月.由于研究面積為960萬(wàn)km2,數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)量較大,所以本研究使用1km分辨率的數(shù)據(jù).首先,利用Python對(duì)MODIS原始NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪拼接,利用ArcGIS軟件將NDVI數(shù)據(jù)集重投影到WGS84坐標(biāo)系,采用S-G (Savitzky- Golay)濾波對(duì)NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑去噪[19],利用最大值合成法(MVC)進(jìn)一步合成季和年尺度的NDVI數(shù) 據(jù).

1.2.3土地利用類型數(shù)據(jù)土地利用類型數(shù)據(jù)來(lái)源[25]CLCD土地利用類型數(shù)據(jù)集(https://doi.org/ 10.5281/zenodo.5816591),空間分辨率為30m,地理坐標(biāo)系為WGS84,采用最鄰近法進(jìn)行重采樣至1km分辨率.根據(jù)8種土地利用類型(耕地、林地、灌木、草地、水、雪地、荒地、不透水和濕地),定義了3種土地變化類型為未發(fā)生改變、城市化及非城市化,其判定標(biāo)準(zhǔn)分別為:每5a內(nèi)沒(méi)有發(fā)生土地利用類型變化的土地;每5a內(nèi)由其他土地利用類型轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌杆耐恋?每5a內(nèi)發(fā)生其他土地利用類型轉(zhuǎn)變的土地.根據(jù)2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的土地利用類型數(shù)據(jù)集,篩選出2001～2021年全國(guó)土地類型中未發(fā)生改變、城市化、非城市化變化的柵格區(qū)域(見(jiàn)圖1),其分別占全國(guó)面積的87.88%、1.11%和12.01%.以未發(fā)生土地利用類型變化的柵格為基礎(chǔ),進(jìn)一步采用地理探測(cè)器進(jìn)行氣候因子對(duì)植被變化的影響分析.

1.3 研究方法

1.3.1線性回歸分析采用線性回歸方法分析中國(guó)九大流域NDVI的年際變化和季節(jié)變化,其中線性趨勢(shì)的顯著性選取無(wú)偏相關(guān)系數(shù) 進(jìn)行分析[26].

1.3.2Theil-Sen趨勢(shì)分析與 Mann-Kendall 顯著性檢驗(yàn)采用廣泛應(yīng)用于植被長(zhǎng)時(shí)間序列的Theil- Sen趨勢(shì)分析[27-28]計(jì)算每個(gè)柵格上NDVI時(shí)間序列的變化率(),并通過(guò)Mann-Kendall檢驗(yàn)[29]對(duì)其變化趨勢(shì)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn).當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量時(shí),表示柵格的變化趨勢(shì)通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn),當(dāng)0<||￡1.96時(shí),表示柵格的變化趨勢(shì)不顯著.故此,根據(jù)值和值將空間柵格的NDVI趨勢(shì)水平定義為5個(gè)等級(jí)[26,30],分別為嚴(yán)重退化(<-0.0005,||31.96)、輕微退化(<-0.0005,||<1.96)、穩(wěn)定(<0.0005,||<1.96)、明顯改善(30.0005,||31.96)、輕微改善(30.0005, ||<1.96).

1.3.3地理探測(cè)器地理探測(cè)器[31]是探測(cè)地理現(xiàn)象空間分異并揭示其驅(qū)動(dòng)力的一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法.本文采用因子探測(cè)器探究降水(PRE)、氣溫(TEM)、輻射(RAD)以及飽和水汽壓差(VPD)對(duì)NDVI的影響.其中,氣候因子對(duì)NDVI的影響稱作空間分異解釋程度,值的范圍為[0,1],值越接近0,證明NDVI對(duì)4類氣候因子的解釋力越弱,反之越強(qiáng).

2 結(jié)果分析

2.1 2001～2021年NDVI時(shí)間變化

從全國(guó)年際變化看(圖2),2001～2021年中國(guó)NDVI總體呈顯著上升趨勢(shì)(<0.05),NDVI變化范圍在0.31～0.36之間,2001～2021年NDVI均值為0.34,NDVI線性趨勢(shì)變化率為0.0022/a.在3種土地利用變化類型中,城市化地區(qū)的NDVI增長(zhǎng)速率最慢(0.0013/a),非城市化地區(qū)的NDVI增長(zhǎng)最高(0.0026/a),未發(fā)生土地類型變化的地區(qū)NDVI增長(zhǎng)居中(0.0021/a).

圖2 2001～2021年中國(guó)NDVI變化

由表1可知,中國(guó)九大流域NDVI在2001～2021年間整體均為顯著上升趨勢(shì)(<0.05),其中長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域、淮河流域、海河流域、黃河流域的NDVI變化率均大于0.003/a,西南諸河流和內(nèi)陸河流域的NDVI變化率僅為0.0012/a和0.0007/a.

表1 九大流域的NDVI時(shí)間變化統(tǒng)計(jì)

圖3給出了九大流域不同土地利用變化類型的NDVI變化率對(duì)比情況.除內(nèi)陸河流域外,其他流域均是城市化區(qū)域的NDVI變化率最小,且在東南諸河流域和西南諸河流域?yàn)樨?fù)值.在長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域和西南諸河流域內(nèi),土地利用類型未變化區(qū)域的NDVI變化率最大,植被改善最多,其次為非城市化區(qū)域;在淮河流域、海河流域和黃河流域內(nèi)非城市化區(qū)域的NDVI變化率最大,植被改善最多,其次是土地利用類型未變化區(qū)域;在內(nèi)陸河流域內(nèi)城市化區(qū)域的NDVI變化率最大,植被改善最多,其次是非城市化區(qū)域,最后是土地利用類型未變化區(qū)域.由變化率可以看出,所有流域中未發(fā)生土地利用類型變化以及非城市化區(qū)域的NDVI均表現(xiàn)為顯著增長(zhǎng)的趨勢(shì)(<0.05).在城市化區(qū)域中,各個(gè)流域表現(xiàn)不同,其中東南諸河流域和西南諸河流域城市化區(qū)域NDVI表現(xiàn)為下降趨勢(shì),但未通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)(>0.05),長(zhǎng)江流域和珠江流域表現(xiàn)為上升趨勢(shì),但亦未通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)(>0.05),其余流域均表現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì)(<0.05).

圖3 2001～2021年九大流域不同土地利用變化類型的NDVI變化率

表示通過(guò)0.05顯著性水平.a為長(zhǎng)江流域;b為珠江流域;c為東南諸河流域;d為淮河流域;e為海河流域;f為松遼河流域;g為黃河流域;h為西南諸河流域;i為內(nèi)陸河流域.下同

由全國(guó)季節(jié)變化可知(圖4),2001～2021年春、夏、秋和冬季NDVI均值分別為0.29、0.46、0.36和0.22.NDVI四季的變化均表現(xiàn)為顯著增長(zhǎng)的趨勢(shì)(<0.05),且增長(zhǎng)速率沒(méi)有明顯差異,分別為0.0022/ a、0.0022/a、0.0021/a及0.0021/a.

圖5反映了2001～2021年中國(guó)九大流域四季的NDVI變化率情況.整體而言,九大流域植被變化表現(xiàn)為明顯的空間異質(zhì)性.盡管九大流域的四季NDVI大部分均呈現(xiàn)出顯著增長(zhǎng)的趨勢(shì)(<0.05),但是淮河流域夏季、松遼河流域冬季、西南諸河流域夏季以及內(nèi)陸河流域冬季的植被NDVI增加趨勢(shì)不顯著(<0.05).長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域及淮河流域冬季的NDVI變化率最大,其次是春季.海河流域春季的NDVI變化率最大,其次為夏季.松遼河流域、黃河流域和內(nèi)陸河流域夏季的NDVI變化率最大,其次為秋季.西南諸河流域秋季的NDVI變化率最大,其次為春季.九大流域四季變化率的平均值從大到小依次是珠江流域、長(zhǎng)江流域、海河流域、黃河流域、東南諸河流域、淮河流域、松遼河流域、西南諸河流域、內(nèi)陸河流域,由此可知,九大流域的NDVI變化率呈現(xiàn)出由東向西、由南向北遞減的趨勢(shì).

圖4 2001～2021年中國(guó)NDVI的季節(jié)變化

*表示通過(guò)0.05顯著性水平

圖5 九大流域季節(jié)NDVI的變化率

2.2 2001～2021年NDVI空間變化

2001～2021年中國(guó)NDVI年均值分布情況及其變化趨勢(shì)如圖6所示,結(jié)果顯示2001～2021年中國(guó)NDVI空間分異明顯,自西北向東南NDVI逐漸增加,NDVI低值主要分布在內(nèi)陸河流域,高值主要分布在西南諸河流域東部、長(zhǎng)江流域中部、東南諸河流域及松遼河流域.2001～2021年中國(guó)NDVI整體呈改善趨勢(shì),結(jié)合表2可知,全國(guó)植被增長(zhǎng)趨勢(shì)良好,全國(guó)植被明顯改善和輕微改善的面積分別占56.16%和14.15%,共占全國(guó)總面積的近70.31%,主要分布在珠江流域、長(zhǎng)江流域中部、黃河流域中部、松遼河流域及西南諸河流域南部;嚴(yán)重退化和輕微退化的面積分別為1.12%和2.13%,共僅占全國(guó)總面積的3.25%,其中輕微退化主要集中在內(nèi)陸河流域北部地區(qū)、西南諸河流域的東部和長(zhǎng)江流域的西部,嚴(yán)重退化主要分布在海河流域、淮河流域、長(zhǎng)江流域中下游及東南諸河流域等東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的沿海地區(qū);植被生長(zhǎng)穩(wěn)定區(qū)域占全國(guó)面積的26.43%,主要集中在內(nèi)陸河流域以及西南諸河西北部區(qū)域.

表2給出了NDVI不同變化趨勢(shì)的面積統(tǒng)計(jì).可以看出,長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域、淮河流域、海河流域、松遼河流域及黃河流域的改善面積均達(dá)到了其流域總面積的80%以上, 流域整體植被增長(zhǎng)趨勢(shì)良好;全國(guó)植被穩(wěn)定區(qū)域大都集中于內(nèi)陸河流域和西南諸河流域,其植被穩(wěn)定區(qū)域分別占其流域總面積的30.31%和56.52%;淮河流域、海河流域及東南諸河流域的植被退化趨勢(shì)面積達(dá)到了流域面積的5%以上, ,但各流域植被改善的面積均遠(yuǎn)高于植被退化的面積.

由圖7可知,2001～2021年除松遼河流域外,其他流域都在夏季退化最嚴(yán)重.內(nèi)陸河流域北部和南部、西南諸河流域、長(zhǎng)江流域下游和上游、淮河流域和海河流域全年四季都存在植被退化的現(xiàn)象,并且該區(qū)域在夏季的植被退化面積遠(yuǎn)高于其他季節(jié).除此之外,內(nèi)陸河流域的北部在秋季退化也很明顯,長(zhǎng)江流域上游在冬季退化也比較明顯.在松遼河流域,也就是中國(guó)的東北地區(qū),秋冬季有嚴(yán)重的植被退化現(xiàn)象.

圖6 2001～2021年中國(guó)NDVI及其變化趨勢(shì)的空間分布

圖7 2001～2021中國(guó)季節(jié)NDVI變化的空間分布

表2 2001～2021年九大流域NDVI變化的面積比統(tǒng)計(jì)(%)

2.3 NDVI與氣候因素的關(guān)系

本文采用地理探測(cè)器揭示全國(guó)和流域尺度上氣候因子對(duì)NDVI空間分異的解釋力大小().在全國(guó)尺度上(圖8),PRE的值為0.76～0.83,均值為0.8; TEM的值為0.48～0.56,均值為0.52; VPD的值為0.48～0.55,均值為0.51;RAD的值為0.31～0.58,均值為0.48.因此,影響全國(guó)NDVI空間分異最主要的因子是PRE,其次是TEM、VPD和RAD.

表3 九大流域氣候因素的年均q值及主導(dǎo)因子排序

在流域尺度上(表3),PRE是影響海河流域、東南諸河流域、黃河流域、西南諸河流域和內(nèi)陸河流域NDVI空間分異的主要決定因子;VPD是影響長(zhǎng)江流域、珠江流域和淮河流域NDVI空間分異的主要決定因子;四種氣候因子均為影響松遼河流域NDVI的空間分異的主要決定因子.對(duì)比值可知,氣候因子對(duì)東南諸河流域和珠江流域的NDVI影響比較小,僅能解釋低于12%的NDVI變化;在西南諸河流域、黃河流域、長(zhǎng)江流域和松遼河流域氣候因子對(duì)NDVI的影響相對(duì)比較大,能解釋超過(guò)40%的NDVI變化,特別是松遼河流域97%的NDVI變化由氣候因子決定.

圖9反映了2001～2021年九大流域中四種氣候因子對(duì)NDVI的因子解釋力()的變化情況.整體而言,長(zhǎng)江流域、松遼河流域、黃河流域和西南諸河流域的值呈上升趨勢(shì), 表明在這4個(gè)流域中氣候因素對(duì)植被NDVI的影響在逐漸增強(qiáng);珠江流域、東南諸河流域、淮河流域、海河流域和內(nèi)陸河流域的值呈下降趨勢(shì),表明在這5個(gè)流域中氣候因素對(duì)植被NDVI的影響在逐漸減弱.在長(zhǎng)江流域和西南諸河流域,TEM和VPD的值呈顯著增加趨勢(shì)(< 0.05),相反在珠江流域、東南諸河流域及內(nèi)陸河流域,TEM和VPD的值呈顯著減小趨勢(shì)(<0.05).在內(nèi)陸河流域中,PRE的值顯著減小的趨勢(shì)尤為明顯,遠(yuǎn)高于其他氣候因素.

圖9 2001～2021年九大流域四個(gè)氣候因素q值的變化率

*表示通過(guò)0.05顯著性水平

3 討論

本文發(fā)現(xiàn)2001～2021年中國(guó)及九大流域NDVI雖在不同年份存在增減波動(dòng),但整體呈顯著上升趨勢(shì),這與已有的研究結(jié)果相一致[16,31-32].但是NDVI存在很強(qiáng)的空間區(qū)域差異,中國(guó)NDVI呈從東南向西北逐漸遞減的分布格局,改善趨勢(shì)的面積占比為70.31%,主要分布在珠江流域、內(nèi)陸河流域、長(zhǎng)江流域中部、黃河流域中部、松遼河流域及西南諸河流域南部,表明國(guó)家一系列天然林保護(hù)工程、退耕還林還草工程、三北防護(hù)林工程、長(zhǎng)江中下游地區(qū)重點(diǎn)防護(hù)林體系建設(shè)工程的實(shí)施,使得以上地區(qū)植被覆蓋呈顯著上升趨勢(shì),區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到明顯改善,這與圖1的土地利用類型變化中的非城市化區(qū)域相對(duì)應(yīng),也與已有研究結(jié)果一致[33-34].中國(guó)NDVI呈退化趨勢(shì)的面積占比為3.25%,主要分布在內(nèi)陸河流域東北部地區(qū)、海河流域、淮河流域及東南諸河流域等東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的沿海地區(qū),西北部屬于西北干旱與半干旱區(qū)和青藏高原高寒區(qū),該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)脆弱,人類活動(dòng)(如放牧)導(dǎo)致草場(chǎng)和濕地退化,荒漠化不斷擴(kuò)大[35],而全球氣候變暖背景下氣溫和降水等氣候條件的限制,也導(dǎo)致其植被覆蓋呈下降趨勢(shì).圖1的城市化區(qū)域內(nèi),大量的林地、草地和耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地是導(dǎo)致海河流域、淮河流域及東南諸河流域NDVI下降的主要原因[36].

研究發(fā)現(xiàn),影響NDVI空間分異的主導(dǎo)因素存在明顯的地域差異,從全國(guó)范圍來(lái)看,在大部分流域中影響NDVI變化的氣候因子仍是降水占主導(dǎo)地位,這與已有的研究結(jié)果相一致[26,37-38],但在長(zhǎng)江流域、珠江流域及淮河流域,VPD卻是主要決定因子.已有研究結(jié)果證明VPD對(duì)季風(fēng)區(qū)域植被有較大影響[39],并也有研究指出,當(dāng)土壤水分充分供應(yīng)時(shí)植被會(huì)出現(xiàn)由VPD驅(qū)動(dòng)的氣孔關(guān)閉的現(xiàn)象[40],所以上述三區(qū)域雖處于亞熱帶季風(fēng)區(qū),但沒(méi)有東部沿海區(qū)域例如東南諸河流域等流域的充沛的降水,導(dǎo)致其VPD成為影響NDVI空間分異的主要決定因子.除此之外,夏季退化嚴(yán)重的區(qū)域主要聚集在淮河流域及長(zhǎng)江流域東部,可能由于VPD是其NDVI變化的主要?dú)庀罂刂埔蜃?受到夏季高溫事件增加的影響,空氣相對(duì)濕度降低,且光照的增加促進(jìn)植物蒸騰作用,提高植物對(duì)水的需求,從而使的VPD增大,這與Li等研究的結(jié)論相一致[41],因此該區(qū)域的植被退化在夏季較為突出.這表明,VPD作為反應(yīng)大氣對(duì)水分“需求”[42]及影響植被生長(zhǎng)的重要因素,在濕潤(rùn)半濕潤(rùn)地區(qū)對(duì)植被空間異質(zhì)性的影響要大于降水.

本研究還存在一定的不確定性,比如由于北方冬季的積雪覆蓋或者無(wú)植被,NDVI算法本身可能會(huì)存在對(duì)植被低值高估的現(xiàn)象;其次,城市區(qū)域是植被和建筑的綜合體,很多城市綠化良好,采用1km分辨率會(huì)平滑粗化城市的不透水面和植被分布,產(chǎn)生很多植被混合像元,導(dǎo)致城市化地區(qū)的NDVI也可能存在高估現(xiàn)象.在未來(lái)研究中,可以采用更高分辨率的產(chǎn)品和植被指數(shù)優(yōu)化算法產(chǎn)品對(duì)北方冬季植被和城市化地區(qū)的植被演變情況進(jìn)行進(jìn)一步精細(xì)化研究.

4 結(jié)論

4.1 2001～2021年中國(guó)年均和季均NDVI總體呈顯著上升趨勢(shì),NDVI整體變化率為0.0022/a,四季變化無(wú)明顯差異.九大流域NDVI均呈顯著上升趨勢(shì),NDVI變化率表現(xiàn)為由東向西、由南向北遞減.除西南諸河流域、內(nèi)陸河流域和松遼河流域以外,其他六個(gè)流域的年NDVI變化率均大于0.003/a.流域NDVI四季變化差異顯著,其中在長(zhǎng)江流域、珠江流域、東南諸河流域及淮河流域冬季的NDVI變化率最大,海河流域春季最大,西南諸河流域秋季最大,其他流域夏季最大.

4.2 全國(guó)3種土地利用變化類型的NDVI增長(zhǎng)速率表現(xiàn)為非城市化地區(qū)(0.0026/a)>未發(fā)生土地利用類型變化地區(qū)(0.0021/a)>城市化地區(qū)(0.0013/a).九大流域中非城市化以及未發(fā)生土地利用類型變化的地區(qū)NDVI均表現(xiàn)出顯著增長(zhǎng)趨勢(shì);城市化地區(qū)中,東南諸河流域和西南諸河流域NDVI表現(xiàn)為不顯著下降趨勢(shì),長(zhǎng)江流域和珠江流域表現(xiàn)為上升趨勢(shì),其余流域均表現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì).

4.3空間上,中國(guó)NDVI變化率整體呈現(xiàn)出由東向西、由南向北減少的分布格局.全國(guó)植被增長(zhǎng)趨勢(shì)良好,植被穩(wěn)定區(qū)域面積占全國(guó)總面積的26.43%,植被改善區(qū)域面積占70.31%,遠(yuǎn)高于退化面積的3.25%.植被退化區(qū)域集中在東部沿海區(qū)域(淮河流域、海河流域、長(zhǎng)江流域東部及東南諸河流域)、西南諸河流域西部和內(nèi)陸河流域的北部,且夏季較為突出.

4.4在全國(guó)尺度上,PRE是控制NDVI空間分異的主要決定因子,其次是TEM、VPD、RAD.在各個(gè)流域內(nèi),PRE仍是大部分流域的主要決定因子,但在長(zhǎng)江流域、珠江流域和淮河流域,VPD為主要決定因子,其次為氣溫.長(zhǎng)江流域、松遼河流域、黃河流域和西南諸河流域的氣候因素對(duì)NDVI的影響逐年增加,而珠江流域、東南諸河流域、淮河流域、海河流域和內(nèi)陸河流域的氣候因素影響作用則有所下降.

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Spatio-temporal changes of NDVI and its response to climate in China from 2001 to 2021.

SUN Rui1, ZHANG Fang-min1*, WENG Sheng-heng2, LIU Qian1

(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/ Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China；2.Fujian Institute of Meteorological Sciences, Fuzhou 350007, China)., 2023,43(10)：5519～5528

Based on the MODIS MOD13A3 dataset and climate data to analyze the spatio-temporal variations of NDVI in the nine major basins in China from 2001 to 2021 by statistical methods of linear regression, Theil-Sen trend and Mann-Kendall significance test. Further, the responses of NDVI to precipitation, air temperature, solar radiation and saturated water pressure difference in the nine major basins in China were investigated by using Geodetector analysis. The results showed that NDVI showed a significant upward trend (<0.05) both in China and the nine major river basins from 2001 to 2021. The change rate of NDVI in the Yangtze River Basin, the Pearl River Basin, the Southeast River Basin and the Huaihe River Basin was the largest in winter, the Haihe River Basin in spring, the Southwest River Basin in autumn, and the other river basins in summer. From the perspective of land use change types, the NDVI change rate was ranking in the order of non-urbanized area (0.0026/a) > non-type change area (0.0021/a) > urbanized area (0.0013/a). Moreover, the NDVI of the urbanization areas was degraded in the Southeast River Basin and the Southwest River Basin. Spatially, the change rate of NDVI decreased from east to west and from south to north. The areas with stable vegetation growth accounted for 26.43% of the total area of China, mainly concentrated in the Inland River Basin and the northwest of the Southwest River Basin. The areas with vegetation improvement accounted for 70.31%, mainly distributed in the non-urbanized area of the nine major river basins. The area with vegetation degradation accounted for 3.25%, which was concentrated in the north of the Inland River Basin, the east of the Southwest River Basin, the west of Yangtze River Basin and the coastal basins in the east China. The factor detection results showed precipitation was the main factor controlling the spatial distribution of NDVI across China, followed by air temperature, saturated water pressure difference and solar radiation. In most of the nine river basins, precipitation was still the main determinant, but the saturated water pressure difference was the main determinant in the Yangtze River Basin, the Pearl River Basin and the Huaihe River Basin. In the past 21years, the influence of climatic factors on NDVI in the Yangtze River Basin, the Songliao River Basin, the Yellow River Basin and the Southwest River Basin has mostly increased, while the influence of climatic factors in other river basins has basically decreased.

nine major basins；NDVI；climatic factors；spatial-temporal variations；Geodetector

X171.1

A

1000-6923(2023)10-5519-10

2023-02-27

江蘇省碳達(dá)峰碳中和科技創(chuàng)新專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(BK20220017);中國(guó)氣象局創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)資助項(xiàng)目(CXFZ2023J073);江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(KYCX23_1338)

* 責(zé)任作者, 教授, fmin.zhang@nuist.edu.cn

孫 瑞(1999-),男,黑龍江北安人,南京信息工程大學(xué)碩士研究生,主要從事氣候變化與植被響應(yīng)研究.1016614123@qq.com.

孫 瑞,張方敏,翁升恒,等.2001～2021年中國(guó)NDVI時(shí)空格局變化及對(duì)氣候的響應(yīng) [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2023,43(10):5519-5528.

Sun Rui, Zhang F M, Weng S H, et al. Spatio-temporal changes of NDVI and its response to climate in China from 2001 to 2021 [J]. China Environmental Science, 2023,43(10):5519-5528.