岳勝如 周紀云 胡雪菲 孟福軍

（塔里木大學水利與建筑工程學院，新疆阿拉爾843300）

植被是地表環(huán)境的重要構成部分，在地表的氧、碳、氮、水等能量交換和物質循環(huán)過程中發(fā)揮著不可代替的作用。植被覆蓋隨空間和時間的變化在很大程度上反映地球表面生態(tài)環(huán)境的演變規(guī)律[1]。氣候和人類活動是植被覆蓋變化的兩個最主要的影響因素。而植被變化與氣候演變的關系在氣候變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響機制研究中發(fā)揮重要作用，可用來分析和預測未來氣候變化條件下植被的響應機制，為生態(tài)環(huán)境保護提供科學依據[2]。已有研究成果表明，全球氣溫在過去的幾十年中顯著上升，受氣溫影響北半球中高緯度地區(qū)植被生長季已經延長[3]，國內外學者已對這些變化做了大量的研究。干旱半干旱地區(qū)受到水資源短缺的限制，植被生長對氣候的變化十分敏感[4]，這成為植被變化研究和氣候響應的熱點區(qū)域。新疆位于中亞干旱區(qū)腹地，極端干旱的氣候使當地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的響應非常敏感[5]。

隨著遙感技術的發(fā)展，基于遙感技術的植被覆蓋監(jiān)測在生態(tài)環(huán)境評價和保護方面發(fā)揮著不可替代的作用。歸一化植被指數（NDVI，Normalized Vegetation Index）數據具有長時間序列和較高空間覆蓋等優(yōu)點，包含植被覆蓋信息，是植物生長狀態(tài)及植被空間分布密度的最佳指示因子，是指示表征植被變化的有效參數，在大尺度植被變化和空間密度分布的研究中已成為監(jiān)測當前狀態(tài)、分析植被生長歷史和進行變化趨勢分析的重要工具[6-7]。目前我國很多地區(qū)基于NDVI數據進行了植被覆蓋變化及其影響因素分析。研究表明，中國北方地區(qū)NDVI呈現(xiàn)輕微上升態(tài)勢[8]。凌威等[9]利用多時相 Landsat數據研究表明卡山保護區(qū)1990—2014年植被覆蓋度下降明顯，人文因素對植被覆蓋度變化影響顯著。丁玥等[10]利用MODIS NDVI數據集結合氣溫和降水數據分析發(fā)現(xiàn)，2000—2016年和田地區(qū)植被覆蓋顯著增加，植被覆蓋與溫度為正相關，與降雨以負相關為主。段崢嶸等[11]利用像元二分模型對植被覆蓋度進行估算，發(fā)現(xiàn)1991—2016年阿克蘇地區(qū)植被覆蓋總體呈現(xiàn)增長趨勢，且認為植被覆蓋變化與氣候變化存在一定程度的相關性，但短期內植被覆蓋變化主導因素應考慮人類活動影響。毛志春等[12]利用MODIS數據反演葉面積指數、土地覆蓋類型、增強植被指數和歸一化植被指數，分析研究了河套地區(qū)的荒漠化特征及其季節(jié)變化特點。以上研究表明MODIS數據可以用于荒漠化監(jiān)測，且精度和結果都較好。

本文以MODIS NDVI數據集和新疆范圍各氣象站點月降雨量、氣溫數據為數據源，定量分析2000—2018年新疆植被覆蓋時空變化特征。建立基于像元的植被指數和氣候因子的響應關系，分析植被覆蓋變化的驅動因子，以期在全球氣候變化的大背景下為干旱的新疆地區(qū)的環(huán)境保護和生態(tài)管理提供一定的科學依據。

1 研究區(qū)概況和數據來源

1.1 研究區(qū)概況

新疆維吾爾自治區(qū)地處 73°40′～96°18′E，34°25′～48°10′N之間（如圖1），是我國陸地面積最大的省級行政區(qū)。地形特點突出，山脈與盆地相間排列，稱為“三山夾兩盆”，北部阿爾泰山，南部是昆侖山，中部天山把新疆分為北疆和南疆，哈密和吐魯番盆地為東疆。深居內陸，遠離海洋且四周有高山阻隔，海洋氣流到達不易，從而形成明顯的溫帶大陸性氣候。日照時間充足（約3 000 h），蒸騰蒸發(fā)量高，年均降雨量為150 mm，但各地相差很大。新疆土地資源豐富，其中可利用農林牧土地及后備耕地面積全國第一，但是由于植被破壞、大風吹蝕、土壤鹽漬化等因素使土壤荒漠化問題依然突出。

圖1 新疆地理位置

1.2 數據來源及處理

遙感數據采用 2000—2018年 6、7、8月 Terra-MODIS13A2月合成3級產品數據，行列號為h23-h25、v04-v05，空間分辨率為1 000 m，來源于美國國家航空航天局NASA（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。使用Modis tool和ENVI軟件將下載的數據進行格式和投影轉換、拼接裁剪等處理。

氣象數據為2000—2018年新疆阿勒泰等12個氣象站點的降雨和氣溫數據，數據來源于國家氣象科學數據中心（http://data.cma.cn/user/toLogin.html）。利用SPSS和Origin軟件分析研究區(qū)氣象站點數據與NDVI的響應關系。

2 研究方法

2.1 NDVI變化趨勢分析

對NDVI的年際變化的研究，采用常用的最大值合成方法（MVC），第i年NDVI最高值的計算方法見公式（1）：

式中：NDVIi是第i年NDVI最大合成值；NDVIt為各像元植被6、7、8月份月NDVI值；d為第i年月合成NDVI影像總數。

為對研究區(qū)歸一化植被指數時序變化進一步研究分析，對2000—2018年的植被覆蓋情況進行分級統(tǒng)計分析，基于彭飛等[13]對呼倫貝爾草原植被覆蓋度變化趨勢分析的結果和閆蕭蕭等[14]對陳巴爾虎旗植被覆蓋度時空變化遙感監(jiān)測的結果以及結合新疆植被覆蓋實際情況，在等差分級的基礎上進行了相應的調整，以此進行歸一化植被指數分級。即：NDVI＜0 的區(qū)域為水域、0＜NDVI＜0.1（極低）、NDVI＜0.2（低）、0.2＜NDVI＜0.4（中低）、0.4＜NDVI＜0.6（中）、0.6＜NDVI＜0.8（中高）、0.8＜NDVI＜1.0（高）?；跁r序的近19年研究區(qū)歸一化植被指數時間變化分析，采用最小二乘原理進行擬合，分別分析各植被分級面積、水域面積、生長季年平均植被覆蓋度隨時間的變化趨勢。

對近19年研究區(qū)歸一化植被指數空間變化規(guī)律基于像元進行模擬，使用的方法是一元線性回歸趨勢分析，即利用最小二乘原理逐像元擬合每個像元的斜率，從而得到變化率，進而達到對研究區(qū)歸一化植被指數變化的空間特征分析的目的，其計算公式（2）：

式中：θslope為變化斜率；n=19為監(jiān)測年數；i=1，2…，19為年序號；fci為第i年歸一化植被指數值。顯然，植被指數減少斜率為負，植被指數上升則斜率為正。

2.2 氣候變化趨勢分析

氣候變化趨勢可以用來表示氣象要素變化的定量程度，它定義為n年的要素序列與自然數列1，2，…，19的相關系數：

式中n為年數，xi是第i年要素值，為多年均值，rxt正（負）值的大小表示該要素在n年內線性變化趨勢。遵從自由度為n-2的t分布，可以用來進行變化趨勢的顯著性檢驗。

2.3 NDVI與降雨量和氣溫的相關性分析

為保證研究尺度的一致性，取2000-2018年氣象站點處6、7、8月像元NDVI值分別與氣象站點6、7、8月月均氣溫、月降雨量計算相關系數，計算公式為：

式中y表示氣候因子第i年的數值，代表氣候因子多年平均值，xi表示在第i年NDVI的某個柵格數值，表示NDVI多年平均值。本研究中的相關性分析與線性擬合分析分別借助SPSS軟件和Origin軟件進行。

3 結果與分析

3.1 NDVI時空變化特征

由圖2所示，新疆維吾爾自治區(qū)NDVI（6、7、8月最大值合成）空間特征差異顯著，整體呈現(xiàn)北高南低、西高東低的總體特征。中高、高植被覆蓋區(qū)域由北往南依次分布在哈巴河縣、阿勒泰市、富蘊縣、清河縣以北的阿爾泰山，塔城市、額敏縣北部的塔爾巴哈臺山，霍城縣、新源縣和昭蘇縣三角區(qū)，烏魯木齊到石河子市一線，博格達山、巴里坤部分地區(qū)，溫宿、阿克蘇、阿瓦提、阿拉爾一線的阿克蘇河流域，以及葉城縣、莎車縣和麥蓋提縣一線葉爾羌河流域。以萬km2為單位統(tǒng)計2000—2018年新疆NDVI各分級面積其結果如表1所示。

圖2 2000—2018年新疆NDVI時空分布特征

表1 2000—2018年新疆NDVI分級統(tǒng)計

（續(xù)表）

由表1，分析多年平均數據統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)水域面積約占總面積的1.82%，極低植被覆蓋區(qū)域約占總面積的54.59%，低植被覆蓋區(qū)域約占總面積的19.77%，中低植被覆蓋度區(qū)域約占總面積的10.39%，中等植被覆蓋度區(qū)域約占總面積的7.00%，中高植被覆蓋度區(qū)域約占總面積的5.40%，高植被覆蓋度區(qū)域約占總面積的1.03%。可知研究區(qū)植被覆蓋整體水平較低。建立NDVI與時間序列的擬合方程（綜合分析采用線性擬合），進行變化趨勢分析，并進行顯著性檢驗，結果如表2所示。

表2 2000—2018年新疆NDVI與時間序列擬合結果

由表2可知，水域和極低植被覆蓋面積與時間序列呈負相關，其他植被覆蓋級別呈正相關。水域、低、中低級別植被覆蓋面積隨時間變化趨勢通過置信水平為0.05的顯著性檢驗；極低、中、中高級別植被覆蓋面積隨時間變化趨勢通過置信水平為0.01的顯著性檢驗；高植被覆蓋級別呈現(xiàn)不顯著正相關，即極低植被覆蓋面積顯著減少，中、中高植被覆蓋面積顯著增加。為進一步分析研究區(qū)植被覆蓋變化情況，現(xiàn)分析研究區(qū)平均NDVI和基于像元的NDVI標準差平均值隨時間序列的變化趨勢，其結果如下：

圖3 平均NDVI變化趨勢

由圖3可知，研究區(qū)平均NDVI值與時間序列呈現(xiàn)顯著正相關（通過置信水平0.01的顯著性檢驗），結合表1、表2分析結果可知，新疆維吾爾自治區(qū)2000—2018年植被覆蓋整體呈現(xiàn)顯著增加趨勢。在概率統(tǒng)計中標準差常用作統(tǒng)計分布程度，定義為總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。由圖4可知研究區(qū)基于像元的平均NDVI標準差與時間序列呈現(xiàn)顯著正相關（通過置信水平0.01的顯著性檢驗），說明研究區(qū)植被覆蓋程度變化顯著，可認為局部區(qū)域植被覆蓋增加明顯。

圖4 基于像元的平均NDVI標準差變化趨勢

利用公式（2）基于像元進行NDVI變化趨勢分析，結果如圖5（a）所示。可知新疆地區(qū)NDVI從2000-2018年的變化斜率主要在0附近，占研究區(qū)總面積的73.01%；呈顯著減少趨勢的區(qū)域占研究區(qū)總面積的16.48%，主要分布在塔克拉瑪干沙漠及哈密、鄯善南部區(qū)域；呈增加趨勢的區(qū)域占研究區(qū)總面積的10.51%，主要分布在阿爾泰山、塔城、伊寧三角形區(qū)域、烏魯木齊及庫爾勒、輪臺、庫車一線等區(qū)域。以塔城裕民縣為例，2000—2018年裕民縣整體NDVI值隨時間變化有所波動，但整體呈現(xiàn)增長趨勢（通過置信水平0.05的顯著性檢驗，如圖5（b）所示）?？梢詫?9 a植被NDVI變化劃分為上升—波動上升2個階段，其中2000—2011年呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，2012—2018年呈波動上升趨勢，且2012、2014年出現(xiàn)兩次谷值，之后又逐漸回升。

圖5 基于像元的NDVI變化斜率空間分布及明顯區(qū)域趨勢分析

3.2 氣候因子變化趨勢

降雨量和氣溫是影響植被生長狀況最重要的水熱因子[15]。由公式（3）從年尺度和月尺度基礎上，分別分析各氣象站點降雨量和氣溫隨時間序列的變化趨勢。12個氣象站點降雨量和氣溫隨時間序列變化趨勢性分析結果均未通過0.05水平顯著性檢驗，表明獲取的新疆12個站點的降雨量、氣溫水平在2000—2018年之間未有顯著變化。

3.3 NDVI與同期降雨量和氣溫的響應分析

為保持研究數據空間尺度的一致性，分析各站點2000—2018年6、7、8月NDVI值與同期降雨量和氣溫的響應關系，結果如表3所示。

表3 站點NDVI與同期降雨量、溫度的相關系數

分析12個站點處NDVI值與同期降雨量、氣溫響應關系如表3所示，NDVI與同月降雨量普遍存在正相關，且相關系數8月＞7月＞6月，個別站點呈顯著相關（精河7-7、和布克塞爾8-8），相關系數分別為-0.424 1、0.424 0。NDVI與同月氣溫普遍存在負相關，且相關系數7月＞8月＞6月，通過顯著性檢驗的站點個數8月＞7月＞6月。6、7、8月降雨量與氣溫的相關系數大小沒有顯著區(qū)別；6月NDVI值與同期降雨量、氣溫相關系數整體最小，7月、8月基本相當。說明研究區(qū)植被受降雨量、氣溫共同影響，從顯著性檢驗角度分析，氣溫在一部分站點對植被的影響大于降雨量。

從氣象站點的地理分布發(fā)現(xiàn)，南疆南部氣象站點（喀什、莎車、和田）NDVI與對降雨量、氣溫變化的響應強度最強，塔克拉瑪干沙漠東部邊緣氣象站點（塔中、鐵干里克）NDVI與對降雨量、氣溫變化的響應強度最弱。北疆氣象站點（阿勒泰、富蘊、和布克塞爾、克拉瑪依、精河）NDVI與對降雨量、氣溫變化的響應強度略大于東疆站點（吐魯番、哈密）的響應強度。由此結果可知，NDVI與對降雨量、氣溫變化的響應強度可能受到地理位置和地形、地貌等影響。

3.4 降雨和氣溫對NDVI影響的滯后性分析

氣象因子對植被的影響并不一定是瞬時完成的，例如要考慮水的滲透、植物根系的吸收等過程，氣溫的影響也是如此，植被指數對降雨、氣溫的響應在時間上可能存在一定的滯后性[16]。利用氣象資料月數據分析12個站點降雨、氣溫對NDVI影響的滯后性,即6月降雨、氣溫對7月NDVI的影響（用6-7表示），7月降雨、氣溫對8月NDVI的影響（用7-8表示）。分析結果如表4所示。12個站點中部分站點降雨與NDVI的相關性通過0.05水平顯著性檢驗，但存在部分負相關情況?？紤]從三個方面解釋：①12站點中降雨對NDVI影響的滯后性不顯著；②站點樣本數小，代表性不足；③人類活動等其他因素影響，有待進一步研究。12個站點中近半數站點氣溫與NDVI的相關性通過0.05水平顯著性檢驗，且大部分為負相關，部分為正相關，說明大部分站點生長季氣溫升高對植被生長存在一定的抑制作用?？偟膩碚f，12個站點中降雨、氣溫對NDVI的影響存在一定的滯后性規(guī)律，且NDVI對氣溫的滯后性響應強度大于降雨。

表4 降雨和氣溫對NDVI影響的滯后性分析

4 結論與討論

4.1 結論

基于中分辨率MOD13A2遙感影像和新疆12個氣象監(jiān)測站點的降雨量和氣溫月數據，分析研究區(qū)植被覆蓋時空變化特征及對降雨量、氣溫的響應關系，結果如下：

（1）研究區(qū)植被覆蓋空間上呈現(xiàn)北高南低、西高東低的總體特征。極低、低植被覆蓋區(qū)域約占研究區(qū)面積的74.36%，即研究區(qū)植被覆蓋整體水平較低。2000—2018年期間，NDVI整體呈波動式增長趨勢，植被生態(tài)得到顯著改變。

（2）研究區(qū)水域、極低植被覆蓋面積顯著減少，低、中低、中、中高植被覆蓋面積顯著增加，高植被覆蓋級別呈現(xiàn)不顯著增加。

（3）2000—2018年6、7、8月各氣象站點NDVI與同期降雨量、氣溫相關性分析發(fā)現(xiàn)，12個監(jiān)測站點NDVI對降雨量、氣溫響應強度不同，存在月際、地理位置的區(qū)別，且NDVI對同期降雨量、氣溫響應強度沒有明顯區(qū)別。

（4）從月尺度研究發(fā)現(xiàn)降雨量、氣溫對NDVI影響存在一定的滯后性（NDVI與前一月降雨量、氣溫），且NDVI對氣溫的響應強度大于降雨。

4.2 討論

在全球氣候變化的背景下，近19年新疆地區(qū)植被覆蓋呈顯著增長趨勢。植被覆蓋變化是氣候、人類活動等多種因素共同影響的結果，12個站點NDVI變化，與降雨量主要呈正相關，與氣溫主要為負相關，降雨量、氣溫對NDVI影響在月尺度上存在一定的滯后性，且氣溫的響應強度大于降雨。此外，人口的增長和經濟的發(fā)展促使耕地面積增加和城市的快速擴張，對植被覆蓋變化的影響相對于氣候變化較為顯著[11,17]。政策措施對植被覆蓋變化也起到很大的調控作用。隨著經濟社會的發(fā)展，新疆加快了產業(yè)結構調整，鼓勵個人和集體開墾土地，減免農業(yè)稅，促使第三產業(yè)發(fā)展。在西部大開發(fā)進程中，政府大力推行天然林保護、大規(guī)模植樹造林和退耕還林、塔里木河生態(tài)治理等生態(tài)環(huán)境建設工程。這些均對研究區(qū)植被覆蓋變化產生了重要影響，其生態(tài)效應已經呈現(xiàn)。

因此，在今后對新疆地區(qū)植被覆蓋變化的研究中，在考慮氣候因子的同時，還應充分考慮人為因素，揭示研究區(qū)植被覆蓋對氣候因素與人為活動的響應關系，進而更有效地保護新疆的生態(tài)環(huán)境。