戴 燁

（哈爾濱師范大學(xué)，黑龍江哈爾濱 150025）

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，是聯(lián)結(jié)生物圈、水圈、大氣圈和土壤圈的重要紐帶之一，對氣候調(diào)節(jié)和物質(zhì)循環(huán)起到關(guān)鍵作用，影響整個生態(tài)系統(tǒng)的平衡[1]。植被對環(huán)境變化的反應(yīng)十分敏感，是生態(tài)環(huán)境改善的關(guān)鍵因素之一，可作為生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的指示器[2-3]。因此，研究植被分布及其響應(yīng)對于區(qū)域建設(shè)具有重要的指導(dǎo)作用，對氣候變化的應(yīng)對具有重要意義。

遙感技術(shù)是獲取區(qū)域和全球植被覆蓋參數(shù)的一種重要方法，可以顯示不同空間尺度下的植被覆蓋情況和動態(tài)變化[4]。歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）作為一個簡單而有效的植被指數(shù)，能夠有效反映植被的生長狀態(tài)，被廣泛應(yīng)用于植被動態(tài)研究[5]。相關(guān)研究將NDVI作為衡量地表植被覆蓋的代表指標，用于間接表示植被的生長情況、覆蓋情況和種類情況[6]。氣候變化對植被生長具有較大影響。研究表明，影響植被變化的主要氣候因子是氣溫和降水[2，5]，也有研究表明，相對濕度和日照時數(shù)也會對植被變化產(chǎn)生一定的影響[7]。各氣候因子對植被的影響存在空間差異。宗加權(quán)等[8]利用NDVI 統(tǒng)計中國不同生態(tài)系統(tǒng)變化特征，結(jié)果表明中國森林和草原生態(tài)系統(tǒng)整體向好趨勢發(fā)展，而荒漠、水體和濕地生態(tài)狀態(tài)變差。根據(jù)劉向培等[9]基于GIMMS NDVI數(shù)據(jù)的研究，發(fā)現(xiàn)1982—2006 年東北地區(qū)的地表植被年均NDVI 變化呈現(xiàn)由東北向西南遞減的趨勢。王宗明等[10]分析了1982—2003 年東北地區(qū)植被對氣候變化的響應(yīng)，表明氣溫對植被生長的影響明顯大于降水。

本研究基于2000—2020 年的MOD13Q1-NDVI數(shù)據(jù)，揭示黑龍江省植被生長季NDVI空間分布和變化狀況，以反映研究期間植被變化的狀況，并通過變異系數(shù)進行穩(wěn)定性分析，同時結(jié)合多個氣候因子，分析植被NDVI對氣候變化的響應(yīng)，為該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的變化和區(qū)域響應(yīng)研究提供參考。

1 研究區(qū)概況

黑龍江省位于東北部邊境，地理位置位于43°26'～53°33' N，121°11'～135°05' E，是中國緯度最高，經(jīng)度最東的省份。其地勢錯綜復(fù)雜，以平原和山地為主，呈西北部、北部和東南部較高，而東北部和西南部相對較低趨勢。該地區(qū)氣候嚴寒，屬于寒溫帶與溫帶大陸性季風氣候，夏季短促且溫熱多雨，冬季寒冷漫長，氣候在地域上具有明顯差異，降水則呈現(xiàn)出明顯的季風性特征[11]。省境內(nèi)水系發(fā)達，主要有黑龍江、烏蘇里江、松花江和綏芬河等。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究采用NASA 官網(wǎng)的MOD13Q1-NDVI 作為數(shù)據(jù)源，由搭載在Terra衛(wèi)星的MODIS傳感器獲取的植被指數(shù)產(chǎn)品，時間分辨率為16 d合成的空間分辨率為250 m產(chǎn)品[12]。該數(shù)據(jù)已經(jīng)完成大氣校正和輻射校正等預(yù)處理步驟，并且被廣泛用于研究區(qū)域和全球植被覆蓋的變化。NDVI 指數(shù)對葉綠素含量更加敏感，能反映植被長勢信息，被廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測研究[13]。

本文選取黑龍江省2000—2020 年生長季的MOD13Q1 產(chǎn)品，對遙感數(shù)據(jù)利用MODIS Re-projection Tool (MRT)及Arcgis 進行波段提取、拼接、裁剪和投影轉(zhuǎn)換（由Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度投影）。采用植被生長季（4—10 月）平均NDVI 來表征植被的生長狀況。此外，為了消除裸土和巖石等的影響，選取年均NDVI值大于0.1的區(qū)域。

氣候因子選取年均氣溫（℃）、年累積降水量（mm）和年均相對濕度（%），用于分析氣候因子對植被生長季NDVI 的影響。氣溫采用Zenodo（https://doi.org/）氣溫數(shù)據(jù)庫的GPRChinaTemp 1 km 數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是中國新的高分辨率（1 km）月網(wǎng)格氣溫數(shù)據(jù)集，由基于氣象站數(shù)據(jù)的高斯過程回歸（GPR）方法插值得到。降水數(shù)據(jù)來源于中國1 km 分辨率月降水數(shù)據(jù)集（http://doi.org/10.11922/sciencedb.01607）。數(shù)據(jù)集基于氣象站點的降水監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用氣候數(shù)據(jù)空間插值軟件ANUSPLIN4.4 插值。相對濕度數(shù)據(jù)來自于國家科技基礎(chǔ)條件平臺-國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.geodata.cn）。所有氣候數(shù)據(jù)空間分辨率為1 km，重采樣為250 m。

2.2 研究方法

2.2.1 一元線性回歸分析為直觀準確地揭示植被NDVI長期的變化特征，本文采用一元線性回歸分析法進行趨勢分析，計算公式如下。

式（1）中，slope為像元回歸方程的斜率，NDVIi為第i年的NDVI的平均值，n為年份。當slope＞0.000 5表示植被NDVI改善；slope＜-0.000 5表示植被NDVI退化；當-0.000 5≤slope≤0.000 5表示植被NDVI穩(wěn)定。

2.2.2 變異系數(shù)變異系數(shù)是一種用來衡量觀測序列值變化程度的統(tǒng)計量，它能夠有效地反映時間序列上空間數(shù)據(jù)變化的差異程度，用來評估數(shù)據(jù)時間序列的穩(wěn)定性[14-15]。計算公式如下。

式（2）中，σ為標準差，μ為算術(shù)平均值。CV越大，數(shù)據(jù)波動越大。

2.2.3 相關(guān)性基于Pearson 相關(guān)系數(shù)可以反映變量間的相關(guān)關(guān)系，探究變量之間的密切程度。本文利用相關(guān)分析探究植被NDVI 和各氣候因子的相關(guān)關(guān)系。計算公式如下。

式（3）中，n為樣本數(shù)；變量xi表示相關(guān)因子；變量yi表示植被NDVI 指標；xˉ、yˉ分別為變量xi、yi的均值；r為相關(guān)系數(shù)。

2.2.4 多元線性回歸系數(shù)與單因素相關(guān)分析相比，多因素分析更能全面反映植被NDVI 與各影響因素的關(guān)系。多元線性回歸可以研究一個因變量與多個自變量之間的相互關(guān)系，分析植被NDVI與氣溫、降水和相對濕度的影響程度。其公式如下。

式（4）中，a0為常數(shù)項，aj(j=1, 2,...,n)為方程回歸系數(shù)，n代表方程中變量的數(shù)目。

標準化回歸系數(shù)可反映各個氣候因子對NDVI的重要程度。標準化后的多元線性回歸方程如下。

標準化回歸系數(shù)的絕對值大小即表示該氣候因子對植被NDVI的重要程度，系數(shù)的絕對值越大反映變量的相對貢獻率越大。

3 結(jié)果與分析

3.1 生長季NDVI空間分布特征

研究區(qū)平均NDVI 值為0.57，表明研究區(qū)內(nèi)植被生長季整體覆蓋度水平較高。根據(jù)植被覆蓋度劃分標準（表1），NDVI 值大于0.6 為高覆蓋，0.4～0.6 為中等覆蓋，0.1～0.4 為低覆蓋，大部分為中等覆蓋和高覆蓋區(qū)域。其區(qū)域分布總體呈北部和東南部高，東北部和西南部低，大致與地形相吻合。

表1 植被NDVI均值劃分空間分布占比

3.2 生長季NDVI時空動態(tài)變化

該地區(qū)2000—2020年生長季平均NDVI值變化如圖1 所示。該地區(qū)2000—2020 年NDVI 總體呈顯著上升趨勢，NDVI 值波動處于0.54～0.61，年變化率為0.003 5（P＜0.01）。表明該省近21 年的植被覆蓋顯著增加，生態(tài)環(huán)境不斷提升。

圖1 植被生長季NDVI年際變化

由表2可知，在像元尺度上，研究區(qū)內(nèi)植被變化主要表現(xiàn)為改善（slope＞0.000 5）。植被改善區(qū)域的面積占93.71%。通過顯著性檢驗可知，其中70.69%和11.13%的像元通過置信度為99%和95%的顯著性檢驗，這些區(qū)域NDVI明顯改善。穩(wěn)定區(qū)域和植被退化區(qū)域分布占2.94%和3.35%，僅有1.10%區(qū)域像元呈明顯退化趨勢。

表2 植被生長季NDVI變化趨勢面積占比

3.3 生長季NDVI穩(wěn)定性

由表3可知，2000—2020年間研究區(qū)內(nèi)植被NDVI總體穩(wěn)定性好，平均變異系數(shù)為0.06。大部分地區(qū)CV值較小，說明該省21年植被NDVI時間序列較為穩(wěn)定。低波動和相對低波動占比分別為38.77%和51.89%。

表3 生長季NDVI變異系數(shù)統(tǒng)計

3.4 植被NDVI對氣候變化的響應(yīng)

2000—2020 年研究區(qū)內(nèi)年均氣溫、年累積降水量和年均相對濕度均呈上升趨勢，增長速率分別為0.021 9 ℃/a、8.434 mm/a 和0.289 1%/a。通過計算植被NDVI與氣溫、降水和相對濕度的Person相關(guān)系數(shù)可知（表4），相關(guān)系數(shù)分別為0.324、0.515 和0.637。其中降水和相對濕度的相關(guān)系數(shù)呈顯著相關(guān)（P＜0.05）。

表4 植被NDVI與不同氣候因子的相關(guān)關(guān)系

經(jīng)統(tǒng)計（表5），研究區(qū)85.71%的區(qū)域NDVI與氣溫呈正相關(guān)，表明在一定范圍內(nèi)，隨著溫度上升，有利于植被生長。其中呈顯著正相關(guān)（P＜0.05）的區(qū)域占比為9.29%。研究區(qū)內(nèi)植被NDVI 與降水的相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)正相關(guān)，且呈正相關(guān)的區(qū)域占比為78.37%，其中呈顯著正相關(guān)的區(qū)域占比為29.49%。植被年降水量與NDVI 呈負相關(guān)的區(qū)域主要位于大興安嶺地區(qū)，因其受海拔高度影響，降水增加導(dǎo)致區(qū)域溫度偏低。植被NDVI 與相對濕度呈正相關(guān)的區(qū)域占比最高，為91.91%。其中呈顯著正相關(guān)的區(qū)域為53.15%。表明相對濕度對研究區(qū)植被生長季NDVI變化起到促進作用。

表5 植被生長季NDVI與氣候因子相關(guān)性統(tǒng)計單位：%

為準確量化多個氣候因子對研究區(qū)內(nèi)植被生長季NDVI 變化的影響程度，基于標準化多元線性回歸方程，對回歸系數(shù)進行標準化，取標準化回歸系數(shù)絕對值最大的氣候因子作為像元的主導(dǎo)氣候因子。通過構(gòu)建多元線性回歸方程，基于標準化回歸系數(shù)計算得到氣溫、降水和相對濕度對植被NDVI 變化的相對貢獻率，分別為28.00%、26.17%和45.83%。相對濕度對植被NDVI 變化的相對貢獻率最大，其次為氣溫和降水，表明相對濕度是導(dǎo)致該省植被NDVI 變化的主要驅(qū)動因子?？臻g上，以相對濕度為主導(dǎo)氣候因子的區(qū)域占比最高，為60.40%，說明相對濕度對該省植被生長起到關(guān)鍵作用。以氣溫和降水為主導(dǎo)氣候因子的區(qū)域占比分別為19.60%和19.90%。

4 結(jié)論

本研究利用MOD13Q1 數(shù)據(jù)，對2000—2020 年黑龍江植被生長季（4—10 月）NDVI 數(shù)據(jù)進行分析，采用趨勢分析、變異系數(shù)方法，探索該地區(qū)植被生長季NDVI 的時空變化規(guī)律，并結(jié)合氣候因子對植被NDVI 變化及其與氣候之間的關(guān)系進行分析。得到以下結(jié)論。

（1）2000—2020 年該地區(qū)植被NDVI 多年平均值為0.57，空間上呈北部和東南部高，東北部和西南部低的分布格局。

（2）21 年來該地區(qū)植被生長季NDVI 整體呈顯著改善趨勢（P＜0.01），平均增長速率為0.003 5/a。像元尺度上，植被NDVI 呈改善區(qū)域占總面積的93.71%，其中極顯著改善和顯著改善的區(qū)域分別占70.69%和11.13%。穩(wěn)定區(qū)域和植被退化區(qū)域分別占2.94%和3.35%。

（3）NDVI 的平均變異系數(shù)為0.06，總體穩(wěn)定性好。以低波動和相對低波動為主，分布占比為38.77%和51.89%。

（4）該地區(qū)植被NDVI 與氣溫、降水和相對濕度均呈現(xiàn)正相關(guān)，其中與降水和相對濕度的相關(guān)性較大且呈顯著性正相關(guān)。氣溫、降水和相對濕度對植被NDVI 變化的相對貢獻率為28.00%、26.17%和45.83%。

（5）該地區(qū)生長季植被NDVI變化的主導(dǎo)氣候驅(qū)動因子為相對濕度。