田寶星 劉丹 宮麗娟 趙放 季生太 趙慧穎 于成龍

(1.黑龍江省氣象科學研究所，黑龍江 哈爾濱 150030； 2.中國氣象局東北地區(qū)生態(tài)氣象創(chuàng)新開放實驗室，黑龍江 哈爾濱 150030； 3.哈爾濱市氣象局，黑龍江 哈爾濱 150028； 4.黑龍江省生態(tài)氣象中心，黑龍江 哈爾濱 150030)

引言

植被既是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，也是大氣、土壤及水等要素的天然紐帶[1-2]，對生態(tài)環(huán)境有指示作用，以氣溫升高、降水格局改變?yōu)橹饕卣鞯臍夂蜃兓羁逃绊懼鴧^(qū)域乃至全球植被的分布、物候規(guī)律及其生產(chǎn)力等要素，分析植被對氣候變化的響應，對研究生態(tài)環(huán)境變化具有重要意義[3]。植被指數(shù)是描述植被生物量指標的重要參數(shù)，也能在一定程度上反映植被信息[4]。歸一化植被指數(shù)(NDVI)不僅體現(xiàn)植被變化的監(jiān)測功效，還可以反映植被覆蓋度和植物生長狀況的變化[5]，由此被廣泛應用于植被監(jiān)測研究中。

學者們從不同角度、不同層面對NDVI及其對氣候變化的響應進行了大量研究?；谶b感數(shù)據(jù)對國內(nèi)外地區(qū)植被指數(shù)動態(tài)分析[6-7]，NDVI與氣溫、降水和極端氣候具有一定聯(lián)系[8-10]，不同植被與氣象因子存在相關(guān)性[11-13]。上述研究使得NDVI與氣象因子相關(guān)性不斷完善，可以反映氣候變化對植被的影響。西遼河流域受溫帶大陸性季風氣候控制，該區(qū)降水不均，干旱頻發(fā)，土壤沙化嚴重，生態(tài)環(huán)境非常脆弱，是全球氣候變化最敏感性的區(qū)域之一[14]。以往對該區(qū)域的研究主要集中在氣候變化分析[14-15]、水資源綜合利用[16-17]和土地利用變化[18-19]等方面，較少涉及氣溫、降水變化對當?shù)刂脖恢笖?shù)的影響。因此，本文基于2000—2018年氣象站觀測數(shù)據(jù)和MODIS NDVI數(shù)據(jù)，通過生長季各月NDVI與氣象因子的時滯性，氣象站10 km緩沖區(qū)內(nèi)不同植被類型NDVI與氣象因子的相關(guān)性，探討氣候變化背景下西遼河流域植被指數(shù)與氣象因子的變化規(guī)律以及相互關(guān)系，為進一步研究西遼河流域生態(tài)環(huán)境提供理論依據(jù)，對改善脆弱的生態(tài)環(huán)境有重要的指導意義。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

西遼河流域地處我國北方農(nóng)牧交錯帶東緣，位于116°32′—124°30′E、41°05′—45°13′N之間，面積約為1.37×105km2，流域三面為山區(qū)所環(huán)抱，地形由西向東逐漸降低[20]。流域?qū)儆谂瘻貛О霛駶櫄夂蛳蛑袦貛О敫珊禋夂虻倪^渡帶，年平均氣溫為5.0—6.5 ℃，降水量為300—400 mm，日照時數(shù)為2800—3100 h，≥10 ℃積溫為3000—3200 d·℃，作物一年一熟，主要種植大豆、小麥和玉米等[21]。流域包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧、河北和吉林四省區(qū)[22]，主要地區(qū)為通遼市、開魯縣、雙遼市和赤峰市。

1.2 數(shù)據(jù)來源

選取西遼河流域11個氣象站(圖1)2000—2018年逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫和降水量，來源于中國氣象科學共享服務網(wǎng)。NDVI數(shù)據(jù)為MODND1M中國1km的NDVI月合成產(chǎn)品，數(shù)據(jù)源來自地理空間數(shù)據(jù)云，時間范圍為2000年1月到2018年12月。

圖1 西遼河流域位置示意圖Fig.1 Location of the West Liao River Basin

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

基于氣象站的地理位置，并結(jié)合土地利用現(xiàn)狀[18-19](選取草地、林地、耕地3種植被類型)，以氣象站為中心10 km為半徑做緩沖區(qū)，緩沖區(qū)內(nèi)草地、林地、耕地的NDVI值作為氣象站對應的3種不同植被類型NDVI數(shù)據(jù)集。通榆站和寶國吐站的位置在西遼河流域之外，依據(jù)氣候相似理論，可利用這兩個站來彌補研究區(qū)域站點不足。利用全年12月的NDVI數(shù)據(jù)求均值，得到西遼河流域2000—2018年的NDVI年均值。將逐日氣溫、降水數(shù)據(jù)分別采用均值法和累計求和法，根據(jù)結(jié)果分析需要，計算了年(月)平均氣溫、年(月)平均最高氣溫、年(月)平均最低氣溫和年(月)降水量，結(jié)合與NDVI同樣的時間尺度開展時滯分析和相關(guān)分析。

2 結(jié)果分析

2.1 西遼河流域氣象因子的趨勢變化

基于各氣象站逐日氣象數(shù)據(jù)處理為年尺度各站平均值數(shù)據(jù)，繪制氣象因子年變化趨勢(圖2)，研究區(qū)域2000—2018年年平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫呈增加趨勢，氣候傾向率分別為0.12 ℃/10 a、0.24 ℃/10 a和0.41 ℃/10 a，均呈上升趨勢，最低氣溫變化速率最快。從年代際來看，在21世紀10年代平均氣溫和最高氣溫較21世紀初略有下降，而最低氣溫則有所上升，氣溫變化呈現(xiàn)一定的波動。研究區(qū)域2000—2018年年降水量呈上升趨勢。近19 a年降水量平均值為356 mm；最大值出現(xiàn)在2012年，為497 mm；最小值出現(xiàn)在2009年，為257 mm。從年代際來看，在21世紀10年代降水量明顯增加，降水量波動較為明顯。

圖2 2000—2018年西遼河流域氣溫和降水量變化趨勢Fig.2 The changing trends of temperature and precipitation in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.2 西遼河流域年均NDVI時空變化特征

2.2.1 NDVI時序變化

從年際變化特征來看(圖3a)，2000—2018年西遼河流域NDVI值呈上升趨勢，趨勢率為0.04/10 a，平均值為0.38，最大值為0.43(2014年)，最小值為0.33(2001年)。從年代際來看，研究區(qū)域21世紀初期NDVI平均值均低于0.40，21世紀10年代NDVI平均值均高于0.40，可見該區(qū)域植被有所改善。

圖3 2000—2018年西遼河流域全部植被(a)和三種植被(b)年均NDVI變化趨勢Fig.3 The changing trends of annual NDVIs of all vegetation(a)and three types of vegetations(b)in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

根據(jù)土地利用分類，計算不同植被類型NDVI值。如圖3b所示，該區(qū)域林地、草地和耕地NDVI均呈增加趨勢，耕地的增加趨勢最快,為0.05/10 a，其次是林地為0.04/10 a，草地的增加趨勢最慢為0.03/10 a，耕地長勢受益于農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)事活動的完善和增進。

2.2.2 NDVI空間分布

西遼河流域NDVI呈現(xiàn)明顯的空間差異，大致表現(xiàn)為中間低，四周高特點(圖4)。該區(qū)域植被指數(shù)地域特性明顯，大部分地區(qū)NDVI值在0.28—0.49之間。NDVI高值區(qū)主要集中在西南部等地，這個區(qū)域的NDVI最大值為0.79且高值區(qū)較為集中；同時研究區(qū)域北部的大興安嶺林區(qū)NDVI值也較高。NDVI低值區(qū)域在西遼河中下游的科爾沁沙地，植被狀況較差。

圖4 2000—2018年西遼河流域年平均NDVI空間分布Fig.4 Spatial distribution of annual mean NDVI in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.2.3 NDVI波動程度

由圖5可見，西遼河流域NDVI標準差的空間分布，植被年際波動最大的地區(qū)主要分布在研究區(qū)域的西南部等地，即多年NDVI平均值最大值所在區(qū)域，這些地區(qū)的植被覆蓋狀況年際間發(fā)生了較大變化。而研究區(qū)域中部地區(qū)NDVI標準差則較小，由于西遼河中下游科爾沁沙地造成的，植被覆蓋年際變化小，常年保持穩(wěn)定。

圖5 2000—2018年西遼河流域年平均NDVI標準差空間分布Fig.5 Spatial distribution of standard deviation of annual mean NDVI in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.3 氣象因子對西遼河流域植被指數(shù)影響

2.3.1 西遼河流域植被指數(shù)與生長季氣象因子的時滯分析

由表1可見，研究區(qū)域5月、6月和7月NDVI與前1個月降水量的相關(guān)性較大，8月和9月NDVI與前1—2個月降水量的相關(guān)性較大，6月、7月和8月NDVI與前1個月降水量的相關(guān)性通過顯著檢驗，說明研究區(qū)域NDVI對降水量存在滯后性，滯后期為1個月。西遼河流域5月、6月、7月和9月NDVI與當月平均氣溫的相關(guān)性較大，7月NDVI與當月和前1個月平均氣溫的相關(guān)性通過顯著性檢驗，8月NDVI與前1—2個月平均氣溫的相關(guān)性較大，8月NDVI與前1個月平均氣溫的相關(guān)性通過顯著檢驗，最高氣溫亦相似。5月、6月、7月和9月NDVI與當月最低氣溫的相關(guān)性較大，8月NDVI與前1—2個月最低氣溫的相關(guān)性較大，但未能通過顯著性檢驗。

表1 2000—2018年西遼河流域生長季各月NDVI與氣象因子的相關(guān)性Table 1 Correlations between NDVI and meteorological factors in each month of growing season in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.3.2 不同植被類型NDVI與生長季氣象因子的相關(guān)性分析

由表2可見，西遼河流域不同植被類型NDVI與生長季氣象因子的相關(guān)系數(shù)。通榆和寶國吐兩地均屬季風氣候，植被生長受季節(jié)變化影響較大，而行政區(qū)內(nèi)變化不明顯，故氣象站點附近不同植被長勢基本可以反映行政區(qū)內(nèi)不同植被長勢。林地、草地、耕地NDVI與大部分地區(qū)平均氣溫和最高氣溫存在顯著相關(guān)，與低緯度地區(qū)最低氣溫存在顯著相關(guān)，與扎魯特、通榆、林西、翁牛特旗和寶國吐等地降水量存在顯著相關(guān)。南部地區(qū)(翁牛特旗、赤峰、寶國吐和建平)各植被NDVI與氣象因子相關(guān)性較高；北部地區(qū)(扎魯特)、西部地區(qū)(林西)和東部地區(qū)(通榆、通遼和雙遼)各植被NDVI與平均氣溫、最高氣溫和降水量相關(guān)性較高，同時各地耕地NDVI與氣象因子的相關(guān)性較好。不同植被類型NDVI與平均氣溫、最高氣溫的相關(guān)性密切。

表2 2000—2018年西遼河流域林地、草地和耕地NDVI與氣象因子的相關(guān)性Table 2 Correlations between NDVI of woodland,grassland,cultivated land and meteorological factors in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

3 結(jié)論與討論

(1)近19 a，西遼河流域年平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫和降水量均呈增加趨勢，21世紀10年代氣溫和降水波動較為明顯。

(2)近19 a，西遼河流域NDVI呈上升趨勢，年代際間變化明顯；不同植被類型NDVI均呈增加趨勢，耕地增加趨勢最快，其次是林地，草地增加趨勢較慢，耕地長勢受益于農(nóng)事活動的完善和增進。

(3)西遼河流域年均NDVI空間分布呈現(xiàn)中間低，四周高特點。植被指數(shù)較高的區(qū)域主要集中在西南部地區(qū)和北部的大興安嶺林區(qū)等地。西遼河中下游的科爾沁沙地指數(shù)較低。植被指數(shù)波動較大地區(qū)主要分布在研究區(qū)域的西南部等地，這些地區(qū)的植被覆蓋狀況年際間發(fā)生了較大變化；波動較小地區(qū)主要分布在中部地區(qū)等地，植被覆蓋年際變化小。

(4)西遼河流域生長季各月NDVI與降水量存在明顯的滯后性，滯后期為1個月；氣溫對NDVI的滯后性不明顯，5月、6月、7月和9月NDVI與當月氣溫的相關(guān)性較大，僅8月NDVI與前1個月平均氣溫和最高氣溫存在滯后性。不同植被類型NDVI與平均氣溫、最高氣溫的相關(guān)性密切。耕地NDVI與氣象因子的相關(guān)性較好。

(5)研究表明，近19 a來西遼河流域NDVI呈增加趨勢，與已有研究中國北方植被轉(zhuǎn)綠趨勢一致[23-24]，表明西遼河流域生態(tài)環(huán)境在不斷改善。該區(qū)域9月NDVI與當月平均氣溫，最高氣溫相關(guān)性較高，相關(guān)性高于降水，說明秋季氣溫升高利于延長植被生長季，促進生長。研究表明[23]，植被生長受水熱條件的共同影響，受氣溫影響更顯著，西遼河流域氣溫呈增加趨勢，為植被改善提供熱量基礎；西遼河流域水資源相對匱乏，植被水分需求高，降水有利于植被生長，而降水量對生長季各月NDVI存在滯后效應，可見降水是影響該地植被生長的重要脅迫因子，西遼河流域氣溫升高和降水增加促進了植被改善。氣象條件是影響NDVI的主要因素，同時海拔、坡向、坡度等地理因子與NDVI具有一定的相關(guān)性[25]，人類活動在較短時間尺度上對植被也有較大影響[26]。因此，研究植被生長變化時不僅要考慮氣候因子，人為因素也不容忽視，還應注意氣候變化和人為驅(qū)動對植被覆蓋變化的貢獻率。