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藏北地區(qū)2005-2015年間植被覆蓋變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)

2021-01-30 06:07陽(yáng)昌霞阿的伍各
宜賓學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年12期
關(guān)鍵詞:降水量氣溫植被

陽(yáng)昌霞,阿的伍各,張 春

(1.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,四川成都610059;2.鹽源縣林業(yè)和草原局,四川涼山615700)

地表的植被是遙感記錄和觀測(cè)的第一表層,遙感圖像中能夠反映出直觀的信息,是地球的重要組成之一,區(qū)域的植被特征與氣候、地貌及土壤條件密切相關(guān)[1],能夠反映全球氣候變化,因此,利用有效的監(jiān)測(cè)方法正確監(jiān)測(cè)植被對(duì)人類活動(dòng)具有幫助性意義.

遙感技術(shù)可從多時(shí)相、多波段提取地表覆蓋狀況[2],具有大面積同步觀測(cè),客觀性、時(shí)效性、綜合性和可比性,并且有經(jīng)濟(jì)性[3],而傳統(tǒng)調(diào)查需要很多人力物力,花費(fèi)很久的時(shí)間才能獲得地表大區(qū)域動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù),所以遙感技術(shù)不僅有時(shí)效且更經(jīng)濟(jì).

國(guó)內(nèi)學(xué)者在植被覆蓋時(shí)空變化趨勢(shì)方面做了重點(diǎn)研究.曹旭娟等利用遙感技術(shù)的特性,利用空間數(shù)據(jù)對(duì)地表空間變化和定量化研究,定量化研究了區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的變化[4].李磊磊等分析了西藏自治區(qū)植被NDVI 與地表溫度上升密切相關(guān),且西藏中部主要受降雨因子影響,西藏東部與西藏西部區(qū)域主要受到地表氣溫的影響,得出氣候變化是當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)的響應(yīng)關(guān)系[5].劉振元等利用GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI 遙感數(shù)據(jù)分析了青藏高原植被NDVI 變化規(guī)律及其影響因子[6].陸晴等利用GIMMS/NDVI 數(shù)據(jù)對(duì)青藏高原1982-2013 年高寒草地覆蓋時(shí)空變化及其對(duì)氣象因素的響應(yīng)進(jìn)行研究,結(jié)果表明:青藏高原高寒草地生長(zhǎng)季NDVI表現(xiàn)為從東南到西北逐漸減少的趨勢(shì)[7].楊志剛等采用Slope 趨勢(shì)分析方法和相關(guān)性分析方法,分析一江兩河地區(qū)的植被變化特征及其主要?dú)夂蝌?qū)動(dòng)因素[8].樸世龍等對(duì)青藏高原草地植被覆蓋變化及其與氣候因子的關(guān)系進(jìn)行研究[9].崔慶虎等進(jìn)行了青藏高原草地退化原因述評(píng)[10].白淑英等進(jìn)行了基于時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的西藏山南地區(qū)植被覆蓋變化特征分析[11].高清竹等選擇草地植被覆蓋度作為評(píng)價(jià)草地退化的遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo),建立了藏北地區(qū)草地退化遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系[12].

國(guó)外學(xué)者Tucker 利用美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局的氣象衛(wèi)星系列操作系列先進(jìn)的極高分辨率輻射計(jì)傳感器的數(shù)據(jù)用于對(duì)非洲的土地覆蓋進(jìn)行分類并監(jiān)測(cè)19 個(gè)月的非洲植被動(dòng)態(tài),研究綠葉植被密度和范圍的季節(jié)變化與熱帶輻合區(qū)運(yùn)動(dòng)相關(guān)的降雨模式之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系[13].Fensholt 等基于時(shí)間序列利用GIMMS與MODIS全球NDVI的變化監(jiān)測(cè)對(duì)全球植被變化進(jìn)行了評(píng)估[14].

IPCC 第五次評(píng)估報(bào)告中指出,1880-2012 年期間全球地表平均氣溫增加了0.85 ℃,增溫速度超過(guò)了過(guò)去任何時(shí)期,并且全球地表平均溫度具有明顯的年代際和年際變化的特點(diǎn)[15],其中根據(jù)遙感手段獲取的植被指數(shù)被廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測(cè)中,但是隨著遙感的技術(shù)在不斷地創(chuàng)新以及進(jìn)步,傳統(tǒng)的獲取植被覆蓋度的方式已經(jīng)不能滿足如今實(shí)時(shí)性的需求,因此在做大尺度范圍的植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化分析時(shí)常采用低空間分辨率的NDVI 產(chǎn)品,其中MODIS是Terra 和Aqua 衛(wèi)星上搭載的主要傳感器之一,具有時(shí)間分辨率高等優(yōu)點(diǎn),因此數(shù)據(jù)在大尺度植被分析上的應(yīng)用廣泛[16].

藏北地區(qū)植被變化對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)具有顯著性,并且藏北地區(qū)的植被變化不但直接影響藏北牧區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而且監(jiān)測(cè)預(yù)警草原沙化面積,水土流失,進(jìn)一步為生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)性的建議以及理論支撐,實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定.本文以藏北地區(qū)植被變化對(duì)氣候變化的長(zhǎng)期響應(yīng)為出發(fā)點(diǎn),結(jié)合MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)處理與分析,綜合分析了植被綠期與氣候因子的相互關(guān)系及其響應(yīng)特征以及對(duì)相關(guān)性特征的影響,旨在為研究區(qū)植被的科學(xué)管理及植被對(duì)氣候變化響應(yīng)的分析提供依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)藏北地區(qū)位于西藏自治區(qū)北部(圖1),主要包括那曲縣、安多縣、聶榮縣、比如縣,嘉黎縣、巴青縣、索縣、班戈縣、申扎縣、尼瑪縣共十個(gè)縣[16],土地總面積約44.6萬(wàn)km2(約66 901.2萬(wàn)畝),是青藏高原的重要組成部分.

圖1 研究區(qū)藏北地區(qū)概況

研究區(qū)北面是昆侖山和唐古拉山,南面與南木林縣相鄰,東面與生達(dá)、八宿縣相鄰,西面與改則縣和措青縣相鄰.海拔高程大約在4 500 m 以上.藏北高原是我國(guó)長(zhǎng)江、怒江、瀾滄江的發(fā)源地,對(duì)氣候變化以及人類的不合理開(kāi)發(fā)和利用極為敏感,高寒草地分布廣泛,草原占自治區(qū)內(nèi)天然草地面積的59%.研究區(qū)內(nèi)冰川、雪山面積約0.91萬(wàn)km2(約1 364.9萬(wàn)畝),占全區(qū)土地總面積的2.04%.受高原地形的影響,氣候的突出特點(diǎn)是寒冷干燥,冬季漫長(zhǎng)寒冷;受大氣環(huán)流和地形的影響,藏北地區(qū)的降水量從東向西、從南向北減少.藏北地區(qū)海拔高,光照充足,太陽(yáng)能充足.

1.2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

(1)遙感數(shù)據(jù):選取了2005 年至2015 年共11年的MODIS-NDVI 數(shù)據(jù).NDVI 數(shù)據(jù)分辨率為250 m,屬于MOD13Q1 數(shù)據(jù).MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)宇航局(National Aeronautics and Space Administration, NASA),經(jīng)過(guò)了水、云、重氣溶膠等處理.此數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一算法開(kāi)發(fā)的間隔16天的植被指數(shù)的最大值合成,能夠覆蓋整個(gè)研究區(qū)域.獲取數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)進(jìn)行MRT 格式轉(zhuǎn)化,統(tǒng)一數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng),轉(zhuǎn)換為WGS84 地理坐標(biāo)系,并將數(shù)據(jù)重采樣為( 1×1 )km分辨率.

(2)氣象數(shù)據(jù):由于地理位置使得藏北地區(qū)的氣象站點(diǎn)較少(僅安多縣、班戈縣、申扎縣、那曲縣、索縣、比如縣6 個(gè)氣象站),因此,本文利用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心獲取自1982 年以來(lái)逐年年降水量空間插值數(shù)據(jù)集以及逐年年均溫度空間插值數(shù)據(jù)集.將空間插值數(shù)據(jù)進(jìn)行投影變化、重采樣、裁剪等處理,并通過(guò)ArcGIS 軟件下的柵格計(jì)算器計(jì)算11年間的平均溫度和平均降水量.

(3)DEM 數(shù)據(jù):獲取了研究區(qū)內(nèi)90 m 分辨率的DEM 數(shù)據(jù),統(tǒng)一數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng),并進(jìn)行裁剪獲取研究區(qū)的DEM數(shù)據(jù).

(4)除上述數(shù)據(jù)之外的其他主要數(shù)據(jù):全國(guó)省級(jí)和縣級(jí)行政區(qū)劃.

1.3 研究方法

(1)最大值合成法:利用MVC(Maximum Value Composite)計(jì)算得到NDVI 的季節(jié)變化及NDVI 年份變化的最大值:

式中:Ii是第i 月的NDVI 值,Iij為第i 個(gè)月第j 旬的NDVI 值.最大值合成法(MVC)原理是對(duì)一旬的NDVI 值進(jìn)行統(tǒng)計(jì),選擇一旬內(nèi)天氣最晴朗、云量最少、對(duì)植被覆蓋影響最小的一天的最大值作為這一旬的NDVI 值,以降低衛(wèi)星與地表之間如云、大氣、太陽(yáng)高度角等各種干擾程度.

(2)變異指數(shù):利用變異指數(shù)CV(Coefficient of Variation)得到NDVI在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性:

式中:xi為第i 年植被最大的NDVI 值,xˉ是這11 年間的NDVI 變化的平均值.變異系數(shù)CV 越大說(shuō)明數(shù)據(jù)分布越離散,越不穩(wěn)定,NDVI 年季變化越大,反之則表明數(shù)據(jù)分布的較為緊湊,NDVI 時(shí)間序列數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定[17].

(3)Slope 趨勢(shì)分析法:計(jì)算出每個(gè)象元間的變化情況,也就是可以反映出NDVI的變化趨勢(shì):

式中:slope 是植被變化的斜率,n 為年份數(shù),n=11,Ii是第i年的NDVI值.

(4)相關(guān)性分析法:通過(guò)要素對(duì)比,可得出對(duì)植被變化的主要影響因子,即固定其中一個(gè)變量來(lái)計(jì)算其余兩個(gè)變量之間的相關(guān)性大小,對(duì)比分析得主控因子.利用格網(wǎng)法計(jì)算出各個(gè)變量的元素屬性,同時(shí)在EXCEL中計(jì)算元素間的相關(guān)系數(shù),并利用簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)值可看出相應(yīng)元素間的相關(guān)性;通過(guò)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)進(jìn)一步計(jì)算偏相關(guān)系數(shù),由圖像可以直觀看出相關(guān)性分布,綜合分析降水,氣溫對(duì)植被變化的影響[17],偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下:

其中:rab、rac、rbc分別表示變量a 與b、a 與c、b 與c 之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)表示將變量c 固定后變量a 與b之間的偏相關(guān)系數(shù).則為正相關(guān),反之則為負(fù)相關(guān),偏相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大,則表示該象元處二者要素相關(guān)性越強(qiáng).簡(jiǎn)單的相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法如式(5)所示:

式中:Rxy為要素x 和y 之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù),表示x與y 的之間的相關(guān)性程度有多高,其取值范圍介于[-1,1]之間;xi、yi分別表示為要素x和y在第i年該要素的值;xˉ和yˉ分別表示為兩個(gè)元素的年間平均值.

(5)格網(wǎng)法:因?yàn)檠芯繀^(qū)面積約44.6 萬(wàn)km2,以柵格作為評(píng)價(jià)單元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法數(shù)據(jù)量過(guò)大,并且容易因數(shù)據(jù)的誤差導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確,并且格網(wǎng)法可以減弱因研究區(qū)的氣象站點(diǎn)少而造成的研究誤差.因此建立格網(wǎng),分析植被對(duì)氣候與地形因子的靜態(tài)響應(yīng),以表格的形式記錄每一分析單元的平均值,用其中一個(gè)元素為橫坐標(biāo),另一元素為縱坐標(biāo),繪制出變量間的關(guān)系散點(diǎn)圖(質(zhì)心在網(wǎng)格內(nèi)的像元納入統(tǒng)計(jì)范圍)以及線性回歸線,并以此為依據(jù)進(jìn)行分析討論.

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋變化時(shí)空特征

2.1.1 月平均植被覆蓋變化特征

利用藏北地區(qū)2005-2015 年每年每個(gè)月的平均NDVI 值,得到這11 年間的每年的NDVI 變化的趨勢(shì)間的情況(如圖2).從圖2 可知,藏北地區(qū)植被覆蓋在1-5月份基本不變,5月份之后NDVI呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)至7 月份,且增加的幅度明顯,7 月份之后呈現(xiàn)不明顯下降至7月中旬上升至8月,在7-8月份之間NDVI 值達(dá)到最大,8 月份之后則快速下降至10月份,10月之后有回升狀態(tài),但是上升幅度不明顯.

圖2 藏北地區(qū)2005-2015年月均NDVI值變化圖

年間的NDVI 呈現(xiàn)如此波動(dòng)的原因是藏北地區(qū)的凍土從5 月初溫度升高時(shí)開(kāi)始解凍,并且降雨量也增加,植被開(kāi)始發(fā)芽生長(zhǎng),所以5 月開(kāi)始NDVI 快速上升,植被快速增長(zhǎng)到8 月份為植被長(zhǎng)勢(shì)最好的階段,8 月份之后氣溫降低,降雨量也隨之減少,植被開(kāi)始停止生長(zhǎng)并向干枯,枯萎的趨勢(shì)發(fā)展,所以從8月下旬至9月初期階段NDVI值降低.根據(jù)藏北地區(qū)植被生長(zhǎng)的實(shí)際情況,確定藏北地區(qū)植被生長(zhǎng)季為5-8 月,5-10 月份的NDVI 對(duì)藏北地區(qū)的植被覆蓋具有代表性,變化趨勢(shì)為單峰型.

2.1.2 季平均植被覆蓋變化特征

利用藏北地區(qū)2005-2015年每月的NDVI,由最大值合成法(MVC)在ENVI 軟件中合成每年四季(理論意義上的四季,即春季為1-3 月,夏季為4-6月,秋季為7-9 月,冬季為10-12 月)的值,得到各個(gè)季節(jié)從2005-2015 年的植被變化趨勢(shì),如圖3 所示.藏北地區(qū)2005-2015 年春季NDVI 值比較穩(wěn)定,基本為0.1,即植被覆蓋度低且隨著年份的變化趨勢(shì)不明顯.夏季變化明顯,NDVI 值在0.15~0.2 之間波動(dòng).秋季NDVI 波動(dòng)明顯,可以看到2005-2007 三年間NDVI 值是呈下降的趨勢(shì),到2008 年時(shí)NDVI 驟升.冬季相較秋季變化的相對(duì)穩(wěn)定,與春季相近,變化范圍在[0.08,0.13]之間.

圖3 藏北地區(qū)2005-2015季平均NDVI平均值變化圖

2.1.3 年平均植被覆蓋變化特征

為了分析藏北地區(qū)2005-2015 年間植被NDVI年際變化趨勢(shì),對(duì)藏北地區(qū)這11 年月NDVI 進(jìn)行最大值合成得到年NDVI 平均值,如圖4 所示,2005-2015 的11 年間藏北地區(qū)植被總體呈下降趨勢(shì),除2009-2011年之外,波動(dòng)比較小.

圖4 年均NDVI值變化趨勢(shì)

由圖4 可知,藏北地區(qū)年NDVI 范圍在[0.145,0.267]變動(dòng),多年平均值為0.243.2005-2008 年間,植被覆蓋自2005年有些許下降之后呈現(xiàn)為NDVI從0.25呈穩(wěn)定下降的狀態(tài),2009年度有小幅度的上升,2009 年開(kāi)始驟降至2010 年的0.22 之下,之后上升,而從2011 年到2015 年NDVI 值又一直呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),但植被覆蓋NDVI值仍≥0.25.可見(jiàn)藏北地區(qū)的植被覆蓋呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),草地大部分呈現(xiàn)退化的趨勢(shì),這與高清竹對(duì)西藏草地呈嚴(yán)重退化趨勢(shì)的研究結(jié)果一致.

2.1.4 植被覆蓋空間分布特征

根據(jù)已有研究的植被覆蓋分級(jí),并結(jié)合藏北地區(qū)的實(shí)際情況,將植被覆蓋分為5 個(gè)等級(jí),分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示.基于像元計(jì)算得到2005-2015 年藏北地區(qū)平均年度NDVI的空間分布(圖5).

表1 植被覆蓋分級(jí)表

圖5 2005-2015研究區(qū)年平均NDVI植被覆蓋分布圖

由圖5 可知,藏北地區(qū)2005-2015 年間植被覆蓋的平均NDVI 為0.24,植被覆蓋呈現(xiàn)出從西向東增加的趨勢(shì),NDVI 小于0.3 的低植被覆蓋區(qū)域分布于藏北地區(qū)的北部,其中還有些地方?jīng)]有植被的覆蓋,為無(wú)植被覆蓋區(qū).高植被覆蓋區(qū)主要分布于藏北東南部分.

圖5 表明,藏北地區(qū)主要以低植被覆蓋區(qū)與中植被覆蓋區(qū)為主,其中無(wú)植被覆蓋地區(qū)面積為8 191 km2,零星分布在藏北地區(qū)的中部和西北部地區(qū);低植被覆蓋地區(qū)域面積約為30萬(wàn)km2,主要分布于西北部、北部、申扎縣大部分地區(qū);中植被覆蓋區(qū)域面積約為7.7 萬(wàn)km2,主要分布于西南部、南部及東南部的大部分地區(qū)如安多縣、那曲縣、聶榮縣;高植被覆蓋區(qū)域面積為2.58 萬(wàn)km2;極高植被覆蓋區(qū)域的面積最小,僅為385 km2,主要分布在氣候適宜,海拔較低的東南部地區(qū).

2005-2015 年藏北地區(qū)生長(zhǎng)季中的植被呈東南向西北遞減的趨勢(shì),由于藏北地區(qū)氣候梯度差異明顯,氣溫以及降水量由東南向西北隨海拔和緯度的升高而逐漸下降,導(dǎo)致藏北地區(qū)植被NDVI 表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間抑制性.計(jì)算結(jié)果表明,藏北地區(qū)2005-2015 年11 年間的變異系數(shù)的平均值為0.05(圖6),變異系數(shù)較小,說(shuō)明藏北研究區(qū)的NDVI 數(shù)據(jù)變異程度低,因此這11 年間的NDVI 值較為穩(wěn)定,數(shù)據(jù)可靠性高.

圖6 藏北研究區(qū)變異指數(shù)空間分布圖

2.1.5 植被覆蓋變化趨勢(shì)特征

利用Slope 趨勢(shì)分析方法對(duì)植被變化的趨勢(shì)進(jìn)行分析計(jì)算,對(duì)藏北地區(qū)植被覆蓋退化趨勢(shì)進(jìn)行分析.植被覆蓋退化分級(jí)的依據(jù)見(jiàn)表2.

表2 植被覆蓋退化分級(jí)表

對(duì)藏北地區(qū)退化趨勢(shì)進(jìn)行分析得到如圖7 所示結(jié)果.可見(jiàn)藏北地區(qū)北部植被呈中度退化趨勢(shì),面積約為11.3 萬(wàn)km2;嚴(yán)重退化和輕微退化的地區(qū)的面積占了19 萬(wàn)km2左右面積;基本不變的地區(qū)集中在西部和中部地區(qū),面積約為7.1 萬(wàn)km2;有改善的地區(qū)為南部和東南部地區(qū),面積約為8.99萬(wàn)km2.

圖7 藏北地區(qū)2005-2015年年均NDVI變化趨勢(shì)圖

退化地區(qū)主要是尼瑪縣的北部地區(qū)、班戈的北部地區(qū);基本不變的地區(qū)主要是申扎縣大部分地區(qū)和尼瑪縣南部地區(qū)以及班戈縣南部地區(qū),同時(shí)還有安多縣的西北部地區(qū);植被覆蓋改善的有安多縣東部地區(qū)、聶榮縣、那曲縣、嘉黎縣、巴青縣、比如縣以及索縣.

2.2 植被NDVI對(duì)氣候變化的響應(yīng)

2.2.1 氣溫變化特征

藏北地區(qū)因其特殊地理位置,年平均溫度介于-2.8 ℃~1.6 ℃,冬季寒冷且時(shí)間長(zhǎng);2005-2015年這11 年間的溫度介于-11.24 ℃~8.65 ℃之間,平均氣溫為-1.85 ℃(圖8).藏北地區(qū)高海拔地區(qū)尼瑪縣和班戈縣的北部多年平均溫度低,東部低海拔的索縣最高,呈現(xiàn)出北部高海拔地區(qū)溫度低,南部低海拔地區(qū)溫度高的趨勢(shì),藏北地區(qū)的溫度變化大,溫度總體呈現(xiàn)上升的變化(圖9).

藏北地區(qū)在11 年間年均氣溫出現(xiàn)過(guò)兩次明顯的波動(dòng),分別為2008 年和2011 年,氣溫急劇降低使得藏北地區(qū)凍土面積增大而不利于植被的生長(zhǎng),2010 年溫度的明顯升高會(huì)加速冰川和永久性積雪的融化,增加當(dāng)?shù)氐目衫盟Y源,對(duì)農(nóng)牧發(fā)展產(chǎn)生有利的影響,但是在帶來(lái)有利影響的同時(shí)對(duì)會(huì)改變藏北地區(qū)的水域環(huán)境,對(duì)生態(tài)脆弱的地區(qū)造成一定的影響,在降水量不變的時(shí)候可能會(huì)對(duì)植被的生長(zhǎng)產(chǎn)生不好的影響,即抑制植被的生長(zhǎng).

圖8 藏北地區(qū)年平均溫度分布圖

圖9 藏北地區(qū)2005-2015年溫度變化折線圖

2.2.2 降水量變化特征

藏北地區(qū)由于其特殊的地理位置,平均年降雨量在247.3 mm~513.6 mm 之間,年蒸發(fā)總量大于自然降水量[14],2005-2015 年的年平均降水量為425 mm.降水量的增加,使得藏北地區(qū)的濕潤(rùn)指數(shù)增加,也可使表土層水分增加,對(duì)藏北地區(qū)的草地退化和地表沙化有一定的抑制作用,可以減緩草地的退化速度,尤其是干旱半干旱的西部地區(qū),降水的增加更能減緩草地退化的狀況[18].圖10 的年均降水量分布顯示,降水量由東到西依次遞減,班戈縣北部高海拔地區(qū)、尼瑪縣西部與申扎縣等高海拔草原無(wú)人區(qū)年均降雨量最少,可以明顯看到藏北地區(qū)東南部聶榮縣、那曲縣、比如縣、嘉黎縣、巴青縣以及索縣等低海拔地區(qū)的年降水量較大.

將2005-2015 年間藏北地區(qū)的降水量作圖分析得到圖11,可見(jiàn)藏北地區(qū)的降水量處于波動(dòng)下降的趨勢(shì),由散點(diǎn)圖和擬合線可知,擬合程度高.其中這11 年來(lái)藏北地區(qū)降水量有明顯的3 次降水量最大,分別為2005 年、2008 年、2011 年,其值為500 mm、497 mm、503 mm,最小出現(xiàn)在2015 年(266.25 mm).氣候暖濕向變化不僅對(duì)該地區(qū)的動(dòng)植物生長(zhǎng)提供了有利的條件,也能夠使草地的退化速度減慢維持生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定.由于研究區(qū)冰川多,常年凍土的面積大,溫度升高會(huì)改變研究區(qū)的水系狀況,在帶來(lái)有利的生態(tài)環(huán)境同時(shí),長(zhǎng)期的溫度升高也會(huì)加劇藏北地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)脆弱性,帶來(lái)不利的影響.

圖10 藏北地區(qū)年均降水量分布圖

圖11 藏北地區(qū)2005-2015降水量變化折線圖

2.2.3 植被NDVI與氣候因子的相關(guān)性分析

為了研究植被覆蓋對(duì)氣候變化的動(dòng)態(tài)響應(yīng),本文計(jì)算了每個(gè)像元的NDVI與年均氣溫與年均降水量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)以及偏相關(guān).基于拓展時(shí)間序列進(jìn)行逐像元相關(guān)分析可知,通過(guò)格網(wǎng)法得到藏北地區(qū)2005-2015 年的11 年平均NDVI和年平均溫度以及平均降水量的散點(diǎn)圖.

對(duì)植被NDVI與溫度的偏相關(guān)性分析(圖12)表明,植被NDVI與溫度間的系數(shù)為-0.27~0.32,在散點(diǎn)圖上可以看出藏北地區(qū)的植被與溫度呈連續(xù)的線性相關(guān),即溫度升高植被NDVI也增加.

圖12 藏北地區(qū)年平均NDVI與年均氣溫間相關(guān)性散點(diǎn)圖

植被NDVI 與溫度整體表現(xiàn)出一次函數(shù)的關(guān)系,其斜率k=0.0423,相關(guān)系數(shù)R2=0.3005,且根據(jù)ArcGIS計(jì)算得出年均NDVI與年均溫度間的偏相關(guān)系數(shù)的平均值為-0.11,可見(jiàn)植被NDVI 與溫度的相關(guān)性不是很高,原因是整個(gè)藏北地區(qū)的溫度相對(duì)都較低,2005-2015 年平均溫度僅為-1.85 ℃,常年低溫,植被的變化與氣溫的變化相關(guān)性不是很明顯.其中偏相關(guān)性分布與分區(qū)分別如圖13a、13b 所示,藏北地區(qū)尼瑪和班戈縣北部因?yàn)楹0屋^高,氣溫較低、寒冷等特點(diǎn)以及山岳冰川和廣泛發(fā)育的多年凍土使得北部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)脆弱,造成草地退化,因此北部地區(qū)植被NDVI 與氣溫的變化的相關(guān)性較強(qiáng);東南部索縣、比如縣、嘉黎縣海拔較低,氣溫較高,植被長(zhǎng)勢(shì)較好,植被的生長(zhǎng)依賴氣溫的穩(wěn)定,所以藏北地區(qū)東南部地區(qū)植被NDVI與氣溫的變化正相關(guān)性較強(qiáng).整個(gè)藏北地區(qū)的植被NDVI 與年均氣溫間的相關(guān)性分布中,呈負(fù)相關(guān)的地區(qū)約占71.3%,呈正相關(guān)的地區(qū)占28.7%,其中主要呈負(fù)相關(guān)的地區(qū)是位于南部地區(qū)的申扎縣和東南部地區(qū)的那曲縣.

NDVI 植被變化與降水量的偏相關(guān)系數(shù)為-0.35~0.46(圖14a),由散點(diǎn)圖15 可知,NDVI 值隨著降水量的升高呈連續(xù)的線性變化,整體表現(xiàn)出一次函數(shù)y=0.0009x-0.1521 的關(guān)系,其中斜率k=0.0009,相關(guān)系數(shù)為R2=0.6292,散點(diǎn)與線性的擬合度較強(qiáng),基于軟件計(jì)算偏相關(guān)性可知平均偏相關(guān)系數(shù)為0.0025,由此可知植被覆蓋變化與降水量間呈正相關(guān)性,且相關(guān)性強(qiáng),即隨著降水量的增加,植被長(zhǎng)勢(shì)越好,植被覆蓋度越高.其中藏北地區(qū)的西北部地區(qū)屬于不敏感和輕度敏感的土壤侵蝕低敏感地區(qū),降水少,起伏度小,即坡度較緩,海拔高,因此降水量的變化多少對(duì)植被覆蓋變化的影響以及相關(guān)性不明顯;東南部申扎、聶榮、那曲、安多、比如等縣降水量高,地勢(shì)起伏度大,屬于土壤侵蝕敏感區(qū)域,植被覆蓋與該地區(qū)的降水量的變化之間的相關(guān)性明顯且呈正相關(guān),植被覆蓋及長(zhǎng)勢(shì)隨著降水量的增加而增加;中部地區(qū)尼瑪和班戈縣的中部為東西部過(guò)渡區(qū).如圖14b 所示,其中整個(gè)藏北地區(qū)的植被NDVI與年均氣溫間的相關(guān)性分布,呈負(fù)相關(guān)的地區(qū)約占38.8%,呈正相關(guān)的地區(qū)占61.2%,因此整個(gè)藏北地區(qū)的植被NDVI與降水量總體呈正相關(guān).

圖13 藏北地區(qū)2005-2015年NDVI值與年均溫度的相關(guān)性分布與分區(qū)圖

圖14 藏北地區(qū)2005-2015年NDVI值與年均降水量的偏相關(guān)性分布與分區(qū)圖

圖15 藏北地區(qū)年平均NDVI與年均降水量間的相關(guān)性散點(diǎn)圖

雖然植被覆蓋變化與溫度和降水量都變現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,但由R2可知,植被覆蓋的變化對(duì)于降水量的相關(guān)性明顯大于年均氣溫的相關(guān)性,由此可見(jiàn)藏北地區(qū)的植被覆蓋變化是溫度以及降水量共同作用影響的結(jié)果.

3 討論與結(jié)論

本文根據(jù)MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù),采用MVC 方法,通過(guò)變異系數(shù)的計(jì)算、Slope 趨勢(shì)分析、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算以及偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法,研究了藏北地區(qū)2005-2015 年間的植被覆蓋月變化、季節(jié)間的變化以及年份間的變化,進(jìn)行了植被變化特征以及變化趨勢(shì)的分析,研究植被變化與氣候之間的響應(yīng)關(guān)系,得到如下結(jié)論:

(1)根據(jù)MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)分析得到藏北地區(qū)植被覆蓋呈降低的趨勢(shì),根據(jù)月NDVI 確定藏北地區(qū)植被生長(zhǎng)季為5-8月,變化趨勢(shì)為單峰型,根據(jù)季NDVI 變化可知植被對(duì)季節(jié)的變化敏感,有特定的生長(zhǎng)季,夏秋兩季的植被覆蓋明顯有起伏.年平均NDVI 為-0.23~0.90,平均值為0.24.植被覆蓋變化從研究區(qū)的西北部向研究區(qū)的東南部呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),總體植被覆蓋朝著良好的改善方向走,改善的區(qū)域?yàn)闁|南部海拔較低的溫暖濕潤(rùn)地區(qū),中部地區(qū)的植被沒(méi)有明顯的改善情況,西北部地區(qū)植被處于退化趨勢(shì).

(2)藏北地區(qū)2005-2015 年的年平均氣溫和年降水量東南部地區(qū)明顯高于西北部地區(qū),氣溫上升趨勢(shì),降水量呈小幅度下降趨勢(shì),總體氣候呈暖濕方向發(fā)展.同時(shí)藏北地區(qū)近11 年來(lái)溫度具有上升趨勢(shì),溫度波動(dòng)明顯,降水量小幅下降.

(3)植被覆蓋變化與氣候因子(溫度和降水量)呈正相關(guān)性.可以看出藏北地區(qū)東南部植被變化成覆蓋較好的情況,西北部邊緣、北部邊緣、中部地區(qū)植被覆蓋低.藏北地區(qū)的植被覆蓋變化不是受一個(gè)單一的因子的影響,而是由多個(gè)因子共同作用,但是在總體驅(qū)動(dòng)中,氣候因子響應(yīng)中降水量的影響大于氣溫的影響.

在選擇時(shí)間序列上選取了11 年的數(shù)據(jù),研究時(shí)間尺度較小,在對(duì)氣候變化的研究中,氣候因子只考慮了年均氣溫及降水量,沒(méi)有對(duì)其他因子如濕度、蒸發(fā)量、太陽(yáng)的日照情況等進(jìn)行研究討論.研究植被覆蓋變化對(duì)氣候因子的響應(yīng),利用的是相關(guān)性和偏相關(guān)性方法進(jìn)行分析,而氣候因子等各個(gè)因子間的相關(guān)性并不局限于簡(jiǎn)單的線性相關(guān),今后的研究過(guò)程中可考慮更多的方法對(duì)植被與氣候因子間的響應(yīng)研究.

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