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2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)歸一化植被指數(shù)時空變化及其對氣候的響應(yīng)

2022-11-05 13:43:58曲學(xué)斌王彥平高紹鑫張煦明辛孝飛敖孟奇
氣象與環(huán)境學(xué)報 2022年5期
關(guān)鍵詞:呼倫貝爾大興安嶺耕地

曲學(xué)斌 王彥平 高紹鑫 張煦明 辛孝飛 敖孟奇

(1.呼倫貝爾市氣象局,內(nèi)蒙古呼倫貝爾 021008;2.呼倫貝爾市農(nóng)牧局,內(nèi)蒙古呼倫貝爾 021008)

引言

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分,參與了生態(tài)系統(tǒng)平衡、水循環(huán)和能量循環(huán)過程,是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的綜合體現(xiàn)[1]。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展,利用遙感數(shù)據(jù)與植被生物量的關(guān)系建立起的植被長勢[2]、植被覆蓋度[3]等指廣泛應(yīng)用于植被變化監(jiān)測與研究之中。其中歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)以其計算簡便、對植被生物特征敏感等優(yōu)勢廣泛應(yīng)用[4]。李思楠等[5]分析了孟加拉國博多河流域的植被NDVI變化,為中國“一帶一路”區(qū)域發(fā)展在生態(tài)方面建設(shè)的合作提供了重要參考。宗加權(quán)等[6]利用NDVI對中國生態(tài)狀況的分析評價表明,中國森林和草原生態(tài)系統(tǒng)整體呈向好趨勢,而荒漠、水體和濕地生態(tài)狀況變差。于靜等[7]分析了科爾沁草原NDVI變化及對氣候的響應(yīng),表明降水是驅(qū)動該地區(qū)植被變化的主要因素。徐佳等[8]利用NDVI分析了鄂爾多斯神東礦區(qū)植被恢復(fù)情況,證明沉陷區(qū)治理工程已幫助當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境顯著改善。

呼倫貝爾地區(qū)是中國北方重要的生態(tài)屏障之一,境內(nèi)擁有中國保存較完好、面積最大的原始森林—大興安嶺森林和世界四大天然草原之一的呼倫貝爾草原[9]。近年來呼倫貝爾開展了大興安嶺天然林保護工程、呼倫湖綜合治理工程等多項生態(tài)保護工程,同時也遭遇了2015—2017年、2019—2020年的連續(xù)區(qū)域性干旱[10],生態(tài)環(huán)境敏感而脆弱。本文通過分析呼倫貝爾歷年植被NDVI變化及其受氣候影響情況,探討該區(qū)域植被動態(tài)變化規(guī)律,以期為該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的保護工作提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

呼倫貝爾地區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部(115°31′~126°04′E,47°05′~53°20′N),西部、北部分別與蒙古國、俄羅斯接壤,南部與興安盟相連,東部以嫩江為界與黑龍江省為鄰,總面積為2.53×105km2。大興安嶺以東北—西南走向橫貫境內(nèi),構(gòu)成呼倫貝爾的林區(qū),以東為依托松嫩平原邊緣耕地的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟區(qū),以西為林草過渡帶形成的農(nóng)牧綜合經(jīng)濟帶和呼倫貝爾草原[11](圖1)。呼倫貝爾地區(qū)的年平均氣溫為-1~3℃,年平均降水量為300~500 mm,總體氣候呈現(xiàn)冬季寒冷漫長、夏季溫涼短促、春季干燥風(fēng)大、秋季氣溫驟降的特點[12]。

圖1 呼倫貝爾地區(qū)地表覆蓋及氣象站分布Fig.1 Spatial distribution of surface cover and weather stations in Hulun Buir region

1.2 資料來源與預(yù)處理

NDVI采用美國國家航空航天局提供的2000—2020年MOD13Q1數(shù)據(jù)集,空間分辨率為250 m,是通過最大值合成法獲得的16 d植被產(chǎn)品[13]。使用MRT軟件對數(shù)據(jù)進行投影、拼接和格式轉(zhuǎn)換,統(tǒng)一采用雙線性(Bilinear)重采樣方式和蘭勃特投影(Lambert Azimuthal)方式處理,投影的中央經(jīng)緯度設(shè)置為50°N、120°E。氣象數(shù)據(jù)采用氣象部門提供的當(dāng)?shù)?6個氣象站2000—2020年5—9月生長季逐月降水量和氣溫。地表覆蓋采用國家基礎(chǔ)地理信息中心全球30 m地表覆蓋數(shù)據(jù),由于呼倫貝爾地區(qū)地表覆蓋主要由耕地(占13.4%)、森林(占42.1%)和草原(占41.0%)組成,因此分地表類型的分析也以此3種地表為主。

結(jié)合呼倫貝爾地區(qū)每年的植被生長季,利用ArcGIS軟件對每年5月中旬至9月上旬NDVI取平均作為每年生長季平均NDVI,以每年5—9月平均氣溫和累計降水量作為生長季平均氣溫和降水量,利用反距離權(quán)重法對每年生長季平均氣溫和降水量進行空間插值、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與制圖。利用Matlab軟件對NDVI變化趨勢、穩(wěn)定性及其與氣候的相關(guān)性進行計算。

1.3 分析方法

生長季平均NDVI變化趨勢分析采用Sen趨勢分析法和M-K顯著性檢驗,Sen是一種非參數(shù)統(tǒng)計的斜率估計方法,其計算公式為

式(1)中,S為NDVI變化趨勢;median為數(shù)據(jù)序列中位數(shù)運算符號;i,j為NDVI的年份,NDVIi和NDVIj分別表示第i,j年對應(yīng)的NDVI值。當(dāng)S>0時,說明NDVI呈增長趨勢,反之則為下降趨勢。由于Sen趨勢分析法無法體現(xiàn)變化趨勢的顯著程度,因此常與M-K顯著性檢驗結(jié)合使用,其計算公式為

式(2)中,Z為M-K的標(biāo)準(zhǔn)檢驗統(tǒng)計量,M和Var(M)分別為

式(3)—式(4)中,N為研究期NDVI總序列數(shù),sign為關(guān)于NDVIj-NDVIi的分段函數(shù),其算法為

在給定的顯著性水平α下,當(dāng)|Z|>Z(1-α)/2時,表明變化趨勢顯著,即當(dāng)|Z|值大于1.943或2.518時,分別表示通過了95%(顯著增加/減少)或99%(極顯著增加/減少)的顯著性檢驗。李晶等[14]研究表明,Sen結(jié)合M-K的分析方法較一元線性回歸方法對植被改善和退化反映更為敏感,具有受異常值影響小、不需要數(shù)據(jù)服從某種特定分布等諸多優(yōu)勢。

生長季平均NDVI變化穩(wěn)定性使用變異系數(shù)C進行分析,其數(shù)值越大表明NDVI受干擾程度越大,越不穩(wěn)定,反之則表明植被整體穩(wěn)定,計算公式為

長期依賴程度及未來趨勢研究使用R/S方法計算的Hurst指數(shù)進行分析[15]。首先將生長季平均NDVI序列分割為長度為n的A個相鄰且不重疊的子序列Ma,子序列中的元素記作mk,a,因此第k個子序列的累計均值偏差Yk,a、標(biāo)準(zhǔn)差Sk,Ma和極差Rk,Ma分別為

式(7)~式(9)中,ˉXa為第k個子序列中生長季平均NDVI的數(shù)學(xué)期望值,max和min分別為數(shù)據(jù)序列最大值和最小值的運算符號。每個子序列的重新標(biāo)度極差與A個序列的平均重新標(biāo)度極差的關(guān)系為

Mandelbrot等[16]證明(R/S)n與n的關(guān)系為

式(11)中,b為線性相關(guān)的截距,H為Hurst指數(shù)。H取值范圍為0~1。若H<0.5,表示NDVI時間序列具有反持續(xù)性;若H=0.5,表示NDVI時間序列為互相獨立的隨機序列;若H>0.5,表明NDVI時間序列具有長期相關(guān)性,過程具有持續(xù)性。Hurst指數(shù)可以根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測未來變化趨勢,是定量表達時間序列信息長期依賴性的有效方法[17]。

本研究以生長季平均NDVI與生長季平均氣溫、降水以年為單位進行相關(guān)性分析(IGSC),相比于生長季內(nèi)的相關(guān)性分析(WGSC),該分析不受數(shù)據(jù)量多少影響,分析結(jié)論的可信度更高,相關(guān)性分析采用Pearson相關(guān)系數(shù)法[18-19],其計算公式為

式(12)中,r為NDVI與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù),并結(jié)合相關(guān)系數(shù)顯著性表,確定達到顯著(P<0.05)和極顯著(P<0.01)的區(qū)域,xi和ˉx分別表示第i年生長季的平均氣溫、降水量和研究期內(nèi)xi的均值。

2 結(jié)果分析

2.1 NDVI時空分布

呼倫貝爾地區(qū)多年生長季平均NDVI為0.63,其中耕地的多年生長季平均NDVI為0.59,森林平均為0.76,草原平均為0.53,見圖2a。NDVI<0.4的區(qū)域主要位于新右旗、新左旗的典型草原和呼倫貝爾沙帶地區(qū);0.4≤NDVI<0.5的區(qū)域主要位于陳旗西部和鄂溫克旗西部的草甸草原區(qū);0.5≤NDVI<0.6的區(qū)域主要位于大興安嶺兩麓的耕地、耕地間草原和大興安嶺的林間草原區(qū)域;NDVI>0.6的區(qū)域主要位于大興安嶺林區(qū),其中大興安嶺東南麓由于水熱條件相對較好,NDVI普遍為0.7以上。不同地表類型的生長季平均NDVI的變化如圖2b所示,均呈現(xiàn)出森林>耕地>草原,總體來看呼倫貝爾的NDVI在2000—2007年存在明顯波動,2007—2014年持續(xù)增加,2015年后耕地、草原又呈現(xiàn)明顯波動,而森林NDVI從緩慢略增逐漸轉(zhuǎn)為緩慢略降。

圖2 2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI多年平均值空間分布(a)和主要地表類型生長季NDVI平均值變化(b)Fig.2 Spatial distribution of multi-year average of NDVI(a)and an annual average of NDVI for major surface types(b)in Hulun Buir region from 2000 to 2020

2.2 NDVI變化趨勢

呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI的Sen變化趨勢和M-K檢驗結(jié)果如圖3所示,生長季NDVI的平均年變化傾向率為0.028/10 a,其中耕地的平均年傾向率為0.047/10 a,森林為0.023/10 a,草原為0.030/10 a,NDVI均呈現(xiàn)增加趨勢。顯著性檢驗表明,生長季NDVI呈增加趨勢的面積占比達到全市總面積的91.0%,其中非顯著增加的占比最大(44.5%),主要集中在呼倫貝爾草原區(qū),其次為極顯著增加(28.7%),主要集中在大興安嶺森林大部及嶺西耕地,而顯著增加區(qū)常位于極顯著增加和非顯著增加的邊緣過渡區(qū)。NDVI呈減少趨勢的面積占全市總面積的9.0%,其中非顯著減少的占比最大(8.5%),主要集中在陳旗中部草原、額爾古納市北部森林等地,在鄂溫克旗、新右旗、新左旗等地也有零散分布。顯著減少和極顯著減少區(qū)零散分布在海拉爾區(qū)等人口聚集區(qū)和大興安嶺森林的火燒跡地區(qū)域,面積占比較小。

圖3 2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI的Sen變化趨勢(a)和M-K檢驗(b)空間分布Fig.3 Spatial distributions of Sen change trend(a)and M-K test(b)of NDVI in Hulun Buir region from 2000 to 2020

呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI的平均變異系數(shù)為0.08,其中耕地為0.09,森林為0.05,草原為0.12,參考秦格霞等[20]對中國北方草原NDVI變異系數(shù)的等級劃分標(biāo)準(zhǔn),將呼倫貝爾地區(qū)NDVI變異系數(shù)劃分為5個等級,不同等級的空間分布如圖4a。其中變化穩(wěn)定區(qū)(C<0.05)占全市總面積的29.3%,主要位于大興安嶺中部森林,低波動區(qū)(0.05≤C<0.10)占42.8%,主要位于大興安嶺兩麓森林和耕地區(qū),較低波動區(qū)(0.10≤C<0.15)占14.4%,主要位于呼倫貝爾草原東部和扎蘭屯市、阿榮旗東南部耕地,較高波動區(qū)和高波動區(qū)(C≥0.15)共占全市總面積的13.5%,主要位于呼倫貝爾草原西部,其中新右旗的高波動區(qū)域面積占全旗總面積的91.8%,是呼倫貝爾地區(qū)NDVI波動最明顯的區(qū)域。

圖4 2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI的變異系數(shù)(a)和Hurst指數(shù)(b)Fig.4 Spatial distributions of coefficient of variation(a)and Hurst index(b)of NDVI in Hulun Buir region from 2000 to 2020

呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI的Hurst指數(shù)均值為0.46,即在未來一段時間NDVI的變化趨勢與2000—2020年的變化趨勢整體相反,空間分布如圖4b,其中反持續(xù)性顯著(H<0.4)的區(qū)域占20.4%,主要位于新右旗草原區(qū),同時在莫旗和大興安嶺森林區(qū)域東側(cè)等地也有分布,持續(xù)性顯著(H>0.6)的區(qū)域僅占5%,主要位于鄂溫克旗中部等草原區(qū),非顯著的反持續(xù)性和持續(xù)性的面積占比分別為46.7%和27.9%,由于2000—2020年生長季NDVI主要呈增加趨勢,而未來呈反持續(xù)性即呈減少趨勢,因此在未來一段時間內(nèi)呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI呈減少趨勢的可能性較大,對生態(tài)環(huán)境保護工作較為不利。

2.3 NDVI變化對氣候的響應(yīng)

2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季年氣溫、年降水量及年平均NDVI變化見圖5a和圖5b,該地區(qū)生長季平均氣溫為16.3℃,線性變化的傾向率為-0.10℃/10 a,未通過顯著性檢驗,生長季平均降水量為337.8 mm,線性變化的傾向率為83.8 mm/10 a,通過0.01水平的顯著性檢驗。呼倫貝爾地區(qū)NDVI與氣溫的平均相關(guān)系數(shù)為0.04,其中耕地的相關(guān)系數(shù)為-0.02,森林的為0.16,草原的為-0.09,顯著和極顯著正相關(guān)的區(qū)域占20.3%,主要分布在大興安嶺中北部森林地區(qū),顯著和極顯著負相關(guān)的區(qū)域占11.2%,主要位于鄂溫克旗、陳旗中部、新右旗南部、新左旗南部的草原區(qū)域(圖5c)。呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI與降水的平均相關(guān)系數(shù)為0.65,其中耕地的相關(guān)系數(shù)為0.20,森林的為0.03,草原的為0.26,顯著和極顯著正相關(guān)的區(qū)域占41.4%,主要分布在呼倫貝爾草原和大興安嶺兩麓的耕地區(qū),顯著和極顯著負相關(guān)的區(qū)域占2.4%,零星分布在大興安嶺北部森林(圖5d)。由于森林植被的抗旱能力較強,降水變化對其生長的影響有限,而大興安嶺中北部處于寒溫帶,植被生長季較短,熱量條件對該區(qū)域森林植被生長的脅迫作用明顯。大興安嶺兩麓的耕地與草原常遭受干旱災(zāi)害,受降水脅迫明顯,同時由于呼倫貝爾地區(qū)雨熱同期,降水偏少常與氣溫偏高同時出現(xiàn),因此該區(qū)域年平均NDVI與降水呈正相關(guān)的同時,與氣溫存在負相關(guān)關(guān)系。

圖5 2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季氣溫(a)、降水(b)及NDVI變化,氣溫(c)和降水(d)與NDVI的相關(guān)性分布Fig.5 Variations of changes in temperature(a),precipitation(b)and NDVI,spatial distributions of correlations of NDVI with temperature(c)and precipitation(d)in Hulun Buir region from 2000 to 2020

3 結(jié)論與討論

(1)2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)多年生長季NDVI平均為0.63,平均年變化傾向率為0.028/10 a,大部分地區(qū)的NDVI以增加趨勢為主,其中顯著和極顯著增加的區(qū)域主要分布在大興安嶺森林大部及嶺西耕地區(qū)。

(2)2000—2020年呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI平均變異系數(shù)為0.08,NDVI整體變化相對穩(wěn)定,高波動和較高波動區(qū)主要位于呼倫貝爾草原西部,新右旗是呼倫貝爾地區(qū)NDVI波動最明顯的區(qū)域。Hurst指數(shù)表明呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI變化趨勢大部分呈反持續(xù)性,結(jié)合NDVI變化趨勢,未來NDVI的變化主要呈下降趨勢。

(3)呼倫貝爾地區(qū)生長季NDVI與氣溫呈正相關(guān)的區(qū)域主要位于大興安嶺森林,呈負相關(guān)的區(qū)域主要位于呼倫貝爾草原和耕地,達到顯著和極顯著的區(qū)域為31.5%。呼倫貝爾大部分地區(qū)的NDVI與降水呈正相關(guān),其中呼倫貝爾草原和大興安嶺兩麓的耕地區(qū)達到顯著或極顯著正相關(guān)。大興安嶺中北部森林主要受溫度脅迫,而耕地與草原區(qū)主要受降水脅迫,受雨熱同期影響,降水減少會造成陰雨天減少,氣溫偏高,因此在耕地、草原區(qū)與降水呈正相關(guān)的同時也多與氣溫呈負相關(guān)。

(4)研究期內(nèi)呼倫貝爾地區(qū)的植被長勢整體呈增加趨勢,生態(tài)環(huán)境向好的方向發(fā)展,但存在兩方面不容忽視的問題:一是呼倫貝爾草原西部等地的植被長勢波動較大,部分區(qū)域的生態(tài)環(huán)境仍較為脆弱;二是Hurst指數(shù)分析的植被長勢未來呈反持續(xù)性的下降趨勢,對未來生態(tài)環(huán)境保護與治理工作不利。建議重點加強農(nóng)牧水旱災(zāi)害的防范能力:開展草原生態(tài)保護修復(fù)治理項目,做好重點生態(tài)區(qū)的退耕還林還草工作,增加水源涵養(yǎng)能力;加大力度加強黑土地保護工作,大力建設(shè)“旱能灌、澇能排”的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田,保障糧食生產(chǎn)安全;同時提高人工影響天氣作業(yè)能力,科學(xué)開發(fā)利用空中云水資源,減輕干旱災(zāi)害對農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)的影響。在提高防范能力的同時,還應(yīng)加強生態(tài)環(huán)境的日常監(jiān)測,密切關(guān)注生態(tài)環(huán)境的變化趨勢,幫助政府科學(xué)、及時進行決策,保障生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定、健康、可持續(xù)發(fā)展。

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