王雨晴, 王菜林,2, 布仁吉日嘎拉,2, 張葉, 呂嘉琪

(1.赤峰學院 資源環(huán)境與建筑工程學院,內蒙古 赤峰 024000; 2.赤峰學院 環(huán)境演變與災害應急管理研究創(chuàng)新團隊,內蒙古 赤峰 024000)

隨著全球氣候變暖加劇,干旱發(fā)生的強度和頻次都呈增加趨勢[1],加劇了區(qū)域水資源供需矛盾,引發(fā)了一系列連鎖災害,對陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響嚴峻[2-4]。植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在維護生態(tài)系統(tǒng)功能、保護生物多樣性等方面有著重要作用[5-7]。干旱是植物蒸騰作用和光合作用的限制因子,干旱程度在一定意義上決定了植被的分布和結構[8-9]。由于干旱致災機理復雜,且與外界環(huán)境交互廣泛,當前關于不同植被類型對干旱的響應機理的認識有限,陸地植被對干旱的響應已成為目前全球干旱生態(tài)研究中的重要科學問題[10-11]。深入了解干旱與植被的關系,對于提高區(qū)域植被與旱情協(xié)同關系的認識及有效制定區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護策略都有著重要意義。

眾所周知,干旱對植被的生長具有重要影響。已有眾多學者聚焦于此問題,并獲得了一系列有益的科學認識。如有學者指出,在全球尺度上極端干旱條件下,森林區(qū)樹種的組成會向耐旱性更強且生長較慢的樹種轉移,耐旱性較差的樹種其生存和繁殖受到抑制,導致林分層次結構簡單、物種單一[12]。有學者利用氣象干旱指數(shù)識別黑龍江省大豆生長季的旱澇時序特征,得到生長季旱澇對大豆產量的影響機制[13]。此外,朱曉萌等[14]利用干旱指數(shù)對煙草不同生育期干旱的影響程度進行分析,得出不同生育期相同作物對干旱的響應具有一定差異。趙水霞等[15]基于綜合干旱指數(shù)發(fā)現(xiàn),內蒙古錫林郭勒草原干旱頻率呈波動下降趨勢,干旱強度主要以輕中旱為主。LI X Y 等[16]基于氣象干旱指數(shù)和不同碳通量數(shù)據(jù)產品指出,2009—2010年季節(jié)性連旱導致我國西南地區(qū)總初級生產力(GPP)大幅下降,其中森林和灌木的抗旱能力強于耕地和草地的,干旱恢復期更短。綜合以上研究成果不難發(fā)現(xiàn),森林由于自身的根系優(yōu)勢通?？梢垣@得更充足的地下水,耕地一般通過人工灌溉可緩解干旱帶來的負面影響,但對干旱半干旱區(qū)的天然草地而言,降水基本是唯一的補水來源,故干旱的發(fā)生發(fā)展將對草原植被的影響劇烈且深遠。目前,有關干旱對不同牧區(qū)草地類型影響及其空間異質性的研究尚不多見,亟待深入探索,為草原區(qū)開展“四預”建設提供科學依據(jù)。

鑒于此,本文以內蒙古牧區(qū)不同草原(典型草原、干草原、荒漠草原)和荒漠為研究區(qū),以標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)作為干旱等級判別依據(jù),研究不同研究區(qū)歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)[17]的時空演化特征,分析干旱對4種植被類型的影響及其空間差異,為制定內蒙古牧區(qū)相應規(guī)劃、減少生態(tài)與經濟損失提供科學指導。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

內蒙古自治區(qū)位于我國的北部邊疆,由東北向西南斜伸,總面積118.3萬km2。全區(qū)降水量相對較少且不均勻,呈由東北向西南遞減趨勢。顯著的干濕度地帶性導致內蒙古植被類型從東到西依次為森林、草原和荒漠植被[18]。本研究主要聚焦內蒙古3種草原類型區(qū)和荒漠區(qū),研究區(qū)域如圖1所示,重點對典型草原區(qū)(阿魯科爾沁旗)、干草原區(qū)(阿巴嘎旗)、荒漠草原區(qū)(四子王旗)和荒漠區(qū)(阿拉善左旗)的NDVI與干旱程度的協(xié)同演化關系進行分析。

圖1 研究區(qū)空間分布

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文所使用的氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局的國家氣象科學數(shù)據(jù)共享平臺(http://data.cma.cn/),這些數(shù)據(jù)包括阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗2000—2019年植被生長季(5—10月)的逐月降水量。

遙感數(shù)據(jù)來源于美國宇航局 (https:∥www.nasa.gov/)。根據(jù)研究區(qū)的地理位置確定4景影像可覆蓋研究區(qū),其行列號分別為:h25v04、h25v05、h26v04、h26v05,獲取時間分辨率為16 d的2000—2019年包含NDVI波段的MODIS13A2所有數(shù)據(jù)。鑒于下載的 MODIS 數(shù)據(jù)格式是hdf,本文利用MCTK(MODIS Conversion Toolkit)軟件對所有影像進行tiff格式轉換,再利用ArcGIS軟件進行預處理,將影像轉化為坐標系為 WGS1984 投影、像元大小為500 m的研究區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法

最大值合成法(Maximum Value Composites,MVC)是目前國際最常用的NDVI合成法,該方法可以去除數(shù)據(jù)中受殘云、大氣和太陽角度等的影響,提高區(qū)域 NDVI 數(shù)據(jù)質量[19]。本文采用最大值合成法將16 d的NDVI值合成到年尺度數(shù)據(jù)。該方法可以顯示研究區(qū)當年植被生長最好的狀況。

1.3.2 SPI指數(shù)

降水是影響草原生態(tài)變化最主要的因素,在干旱指標的選擇上,采用了與降水密切相關的氣象干旱指標SPI[20]。SPI干旱監(jiān)測方法[21]是中國氣象局《干旱監(jiān)測和影響評價業(yè)務規(guī)定》中推薦的干旱指標監(jiān)測方法,本文利用SPI對研究區(qū)干旱程度進行評估,其干旱等級劃分見表1[22]。

表1 SPI干旱等級劃分

1.3.3 穩(wěn)定性分析

變異系數(shù)(Coefficient of Variation,Cv),又稱離散系數(shù),是反映隨機變量在單位均值上的離散程度[23]。該方法可以有效衡量相同像元位置的NDVI值的時序穩(wěn)定性,數(shù)值小說明狀態(tài)相對穩(wěn)定,反之亦然。采用自然斷點法進行分級,分為非常穩(wěn)定、穩(wěn)定、不穩(wěn)定、很不穩(wěn)定4個等級。

2 結果與分析

2.1 NDVI時間及空間變化分析

NDVI值在不同區(qū)域年際(2000—2019年)變化均呈現(xiàn)輕微的增加趨勢,如圖2所示。由圖2可以看出:阿魯科爾沁旗(典型草原區(qū))的NDVI值增加趨勢率最大,為0.051/(10年);阿拉善左旗(荒漠區(qū))的增加趨勢率最小,為0.018/(10年);阿巴嘎旗(干草原區(qū))和四子王旗(荒漠草原區(qū))的增加趨勢率分別為0.020/(10年)和0.038/(10年)。不同類型植被區(qū)多年平均NDVI值從大到小分別為阿魯科爾沁旗(0.600)、阿巴嘎旗(0.380)、四子王旗(0.270)和阿拉善左旗(0.130);除阿巴嘎旗的最大值出現(xiàn)在2012年外,其余區(qū)域NDVI最大值均出現(xiàn)在2018年,阿魯科爾沁旗的NDVI最小值出現(xiàn)在2009年,阿巴嘎旗的NDVI最小值出現(xiàn)在2000年,四子王旗和阿拉善左旗的NDVI最小值均出現(xiàn)在2001年;NDVI值在不同區(qū)域變化差異較大,但隨年份遞增變化,其波動變化具有一定的相似性。

圖2 2000—2019年NDVI值的逐年變化情況

在空間上,不同區(qū)域NDVI具有明顯的空間異質性,如圖3所示。由圖3可以看出:阿魯科爾沁旗的NDVI值自北向西有減小的趨勢,最大值為0.900,最小值為0.090;阿巴嘎旗的NDVI值自東北向西南有減小的趨勢,最大值為0.800,最小值為0.000;四子王旗的NDVI值自北向南有減小的趨勢,最大值為0.800,最小值為0.078;阿拉善左旗大部分地區(qū)的NDVI值均相對較低,自東南向西北呈減小趨勢,最大值為0.780,最小值為0.010。

圖3 不同區(qū)域NDVI值的空間分布

為了更詳細地了解內蒙古不同植被區(qū) 2000—2019年NDVI值的空間分布格局及其數(shù)值變化情況,以像元為單位計算研究區(qū)20年的NDVI平均值,將NDVI值劃分為5個級別并進行重分類,得到不同區(qū)域NDVI像元占比,如圖4所示。由圖4可看出:阿魯科爾沁旗像元占比主要集中在NDVI值為0.4～0.8,占區(qū)域總像元的96.07%,其中NDVI值為0.4～0.6的像元占比為50.07%,NDVI值為0.6～0.8的像元占比為46%;阿巴嘎旗像元占比主要集中在NDVI值為0.2～0.6,占區(qū)域總像元的98.48%,其中NDVI值為0.2～0.4的像元占比為62.54%,NDVI值為0.4～0.6的像元占比為35.94%;四子王旗像元占比主要集中在NDVI值為0.2～0.4,占區(qū)域總像元的81.57%;阿拉善左旗像元占比主要集中在NDVI值為0.0～0.2,占區(qū)域總像元的93.98%。內蒙古東西跨度較大,土壤質地、植被、水熱情況及地形等分布不均,導致植被覆蓋度差異較大。

圖4 不同區(qū)域NDVI值像元占比情況

2.2 不同植被區(qū)NDVI值的穩(wěn)定性分析

基于內蒙古4種典型植被區(qū)多年NDVI數(shù)據(jù)的像元變異性計算結果,得到植被覆蓋度波動狀態(tài),如圖5所示。

圖5 不同區(qū)域NDVI值穩(wěn)定性分析結果

由圖5可以看出:阿魯科爾沁旗的NDVI值自北向南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定到不穩(wěn)定的變化趨勢;阿巴嘎旗的NDVI值自北向南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定(和非常穩(wěn)定)向不穩(wěn)定再到穩(wěn)定的變化趨勢;四子王旗的NDVI值自東南向西北基本呈現(xiàn)由非常穩(wěn)定到不穩(wěn)定的變化趨勢;阿拉善左旗的NDVI值自西北向東南基本呈現(xiàn)由穩(wěn)定(和非常穩(wěn)定)向不穩(wěn)定的變化趨勢。

對不同區(qū)域NDVI值年際變化的空間穩(wěn)定性進行量化分析發(fā)現(xiàn),NDVI值均在穩(wěn)定狀態(tài)時像元占比最大,如圖6所示。由圖6可以看出:阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗和阿拉善左旗的NDVI值穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比分別為45.86%、45.60%、40.20%和43.00%;各研究區(qū)NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比均較少,除四子王旗(6.14%)外,NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元占比均小于1.00%。

圖6 研究期各類型區(qū)NDVI值穩(wěn)定性像元占比情況

結合圖5和圖6進行分析,發(fā)現(xiàn)四子王旗的NDVI值很不穩(wěn)定狀態(tài)的像元主要集中在西北區(qū)域,該區(qū)域土地利用類型多為裸地,裸地受氣候變化和人類活動的影響較大,這可能是導致該區(qū)域NDVI值很不穩(wěn)定的原因。

2.3 不同植被區(qū)長時序列干旱危險性演變分析

2000—2019年植被生長季 SPI逐年變化趨勢和 M-K 突變分析結果如圖7所示。圖7的統(tǒng)計結果顯示,20年內研究區(qū)發(fā)生干旱的概率主要在30%～40%范圍內波動,且隨著時間的增加,SPI值呈輕微增加的趨勢。

圖7 2000—2019年生長季 SPI逐年變化趨勢和 M-K 突變分析結果

由圖7可以看出:多年內發(fā)生干旱的概率由大到小的順序為(括號內數(shù)值為干旱概率):阿巴嘎旗(40%)>四子王旗(和阿拉善左旗的干旱概率均為35%)>阿魯科爾沁旗(30%);干旱年份多集中在2001—2011年,阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗的線性傾向率分別為:0.432/(10年)、0.306/(10年)、0.147/(10年)、0.444/(10年)。由M-K突變結果可知,UF值在部分時段大于0(阿魯科爾沁旗:2000—2008年及2012—2019年;阿巴嘎旗:2000年、2003—2010年及2012—2019年;四子王旗:2000年、2003—2004年、2013年、2016年及2018—2019年;阿拉善左旗:2000—2004年、2008年及2014—2019年),表示該時段區(qū)域有變濕潤的可能。

2.4 SPI與NDVI相關關系分析

SPI與NDVI相關關系分析結果如圖8所示。由圖8可知:阿魯科爾沁旗、阿巴嘎旗、四子王旗與阿拉善左旗逐年SPI與NDVI的均值都具有顯著相關性,其中阿魯科爾沁旗的SPI與NDVI具有顯著正相關關系(R2=0.305 4);阿巴嘎旗的SPI與NDVI具有顯著正相關關系(R2=0.470 8);四子王旗的SPI與NDVI具有顯著正相關關系(R2=0.456 2);阿拉善左旗的SPI與NDVI具有顯著正相關關系(R2=0.420 7)。不同植被區(qū)的SPI與NDVI的相關性由大到小依次為:阿巴嘎旗、四子王旗、阿拉善左旗和阿魯科爾沁旗。由此可知,研究區(qū)的NDVI受干旱程度影響顯著,干旱程度越嚴重,NDVI值越小,反之亦然。

圖8 SPI與NDVI相關關系分析結果

由于SPI值是根據(jù)氣象站點數(shù)據(jù)獲取的,鑒于研究區(qū)氣象站點數(shù)相對較少,故假設相同區(qū)域的空間SPI值為研究區(qū)的站點值。

對不同區(qū)域2000—2019年的SPI和NDVI的空間相關關系進行分析,發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的SPI和NDVI的相關性在空間分布上具有一定差異,如圖9所示。

圖9 SPI與NDVI的空間相關關系

由圖9可以看出:從空間像元分布來看,阿魯科爾沁旗和阿巴嘎旗的SPI和NDVI相關性較高區(qū)域多于四子王旗和阿拉善左旗的;SPI與NDVI空間相關關系的最高值從高到低依次為(括號內為r的值):阿巴嘎旗(0.90)>阿魯科爾沁旗(0.81)>四子王旗(0.52)>阿拉善左旗(0.44);最低值從高到低依次為:阿巴嘎旗(-0.51)>阿魯科爾沁旗(-0.45)>阿拉善左旗(-0.35)>四子王旗(-0.13)。因此,分析SPI和NDVI的相關性時應考慮空間變化差異,不同區(qū)域SPI和NDVI的相關性是不同的。

將NDVI和SPI的相關性進行定量分級(分為8個等級),結果如圖10所示。由圖10可知:阿魯科爾沁旗的SPI與NDVI的相關性為0.2～0.6的像元占比最高,為82.95%,其中0.2～0.4的像元占比為38.71%,0.4～0.6的像元占比為44.24%;阿巴嘎旗的SPI與NDVI的相關性為0.2～0.8的像元占比最高,為90.21%,其中0.2～0.4的像元占比為23.33%,0.4～0.6的像元占比為43.28%,0.6～0.8的像元占比為23.60%;四子王旗的SPI與NDVI的相關性為0.0～0.2的像元占比最高,為80.33%;阿拉善左旗的SPI與NDVI的相關性為0.0～0.2的像元占比最高,為95.89%。

圖10 空間相關性像元占比

2.5 干旱程度對NDVI的影響分析

基于不同植被區(qū)為研究對象,分析2000—2019年有旱和無旱年份下NDVI值的變化特征,并將無旱和有旱情景下的多年NDVI值進行求均值處理,結果如圖11所示。

圖11 無旱和干旱時NDVI空間變化及像元占比

圖11顯示:有旱和無旱時NDVI值的空間分布特征基本與NDVI值多年空間變化特征一致,不同植被區(qū)發(fā)生干旱時NDVI值變化差異較大的區(qū)域主要集中在無旱時NDVI值較低的區(qū)域附近。

在空間變化的基礎上,將發(fā)生干旱和無旱下的NDVI像元進行量化分析,結果如圖11所示。由圖11可以看出:阿魯科爾沁旗無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.6～0.8(45.25%)和0.4～0.6(57.52%)時較高;阿巴嘎旗無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.2～0.6(99.16%)和0.2～0.4(76.09%)時較高;四子王旗在無旱和有旱年份下的NDVI像元占比分別在NDVI值為0.2～0.4(65.60%)和0.0～0.4(93.62%)時較高;阿拉善左旗在無旱和有旱的NDVI像元占比均在NDVI值為0.0～0.2時較高(分別為91.49%和97.57%)(括號內為像元占比值)。由此可知,干旱對不同植被區(qū)NDVI值均有一定影響。

NDVI無旱較有旱時的NDVI像元占比減少最多的區(qū)域為:阿魯科爾沁旗(0.6～0.8)、阿巴嘎旗(0.4～0.6)、四子王旗(0.2～0.4)和阿拉善左旗(0.2～0.4)(括號內為NDVI值的范圍),像元比分別減少了17.96%、23.74%、16.25%和5.89%。與無旱年份相比,有旱年份下的NDVI像元占比會向NDVI值小的一方轉移。

3 討論

4種不同植被區(qū)發(fā)生干旱的概率為30%～45%,這與內蒙古地區(qū)干旱發(fā)生頻率在25%～49%范圍的結果基本一致[24]。不同植被區(qū)均在2000—2011年集中多發(fā)生干旱,這與內蒙古2000年后,干旱氣候頻發(fā)且主要集中在2000—2011年的結果一致[25]。SPI值年際變化呈輕微增加趨勢,這與內蒙古有變濕潤的可能結果一致[24]。但有研究表明,內蒙古年際變化呈現(xiàn)輕微干旱的趨勢[25]。導致結果不同的原因可能是時間尺度的選取不同,不同的時間尺度會導致結果出現(xiàn)一定偏差。

內蒙古草原牧區(qū)旱災形成的主要原因在于區(qū)域降水稀少且時空分布不均,氣候因素是導致草原牧區(qū)旱災頻發(fā)的最直接影響因子[26]。通過分析內蒙古典型草原區(qū)、干草原區(qū)、荒漠草原區(qū)和荒漠區(qū)4類植被區(qū)2000—2019年的NDVI與SPI的關系,發(fā)現(xiàn)不同植被類型對干旱的響應均呈現(xiàn)正相關關系,但相關性具有一定差異,這與萬紅蓮等的結果一致[27]。草原植被的NDVI與SPI相關性最高的為干草原,荒漠草原區(qū)的次之,典型草原區(qū)的最小。這是由于草地植被屬于淺根系植被,在降雨時的儲水能力較弱,使得草地對干旱具有較強的響應,對短時間的干旱敏感性強于長時間的[28]。因此,降水量越少的草原,NDVI對干旱的響應越敏感。NDVI和SPI空間上在某些區(qū)域呈現(xiàn)負相關關系,但像元占比較少,這可能與區(qū)域的土地利用有關。因此,在未來分析干旱對研究區(qū)域NDVI演化的影響中,應基于更詳細的土地利用劃分。

眾所周知,NDVI可有效反映區(qū)域植被生長狀況,是監(jiān)測區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)和植被變化的有效指標[29]。研究發(fā)現(xiàn),隨著年份的增加,不同植被類型區(qū)的NDVI值均呈現(xiàn)增大的趨勢,這與蘇日罕等的內蒙古NDVI值呈增大趨勢的研究結果一致[30]。通過分析干旱年份下NDVI的變化情況可知,在所有植被類型下,無旱時的NDVI值均高于有旱時的,其中草原區(qū)的NDVI值分布差異最大,荒漠草原區(qū)的為0.063,典型草原區(qū)的為0.061,干草原區(qū)的為0.055,而荒漠區(qū)的則僅為0.018。由此可見,草原區(qū)植被覆蓋度極易受干旱的影響?；哪畢^(qū)的NDVI分布差異性較小的原因可能是荒漠區(qū)的NDVI本底值相對較低,對氣候變化響應不敏感所致。

4 結論

本文研究了內蒙古典型草原區(qū)(阿魯科爾沁旗)、干草原區(qū)(阿巴嘎旗)、荒漠草原區(qū)(四子王旗)和荒漠區(qū)(阿拉善左旗)的NDVI與SPI的協(xié)同演化關系,并得到以下主要結論:

1) 4種植被區(qū)的植被覆蓋度隨著年份的增加波動較小。NDVI值隨年份變化的線性傾向率分別為:典型草原0.051/(10年)、干草原0.020/(10年)、荒漠草原0.038/(10年)和荒漠0.018/(10年),線性傾向率由大到小依次為:典型草原、荒漠草原、干草原和荒漠。

2) 4種植被區(qū)發(fā)生干旱的概率在30%～40%范圍內波動,隨著年份的增加,SPI值有輕微增大的趨勢,線性傾向率分別為:典型草原0.432/(10年)、干草原0.306/(10年)、荒漠草原0.147/(10年)和荒漠0.444/(10年),線性傾向率從大到小順序為荒漠、典型草原、干草原和荒漠草原。

3) 4種植被區(qū)SPI與NDVI均值具有顯著相關關系,但在空間上相關性分布具有一定差異。相關性由大到小分別為:干草原、荒漠草原、荒漠和典型草原。

4)無旱和有旱年份下的NDVI值及像元占比在空間上具有一定差異。空間上,有旱時NDVI值減小的區(qū)域主要集中在無旱時NDVI值較小的區(qū)域附近。將無旱和有旱年份下的NDVI像元進行量化處理發(fā)現(xiàn),NDVI像元占比較多區(qū)域分別為:阿魯科爾沁旗,0.6～0.8(無旱年份)和0.4～0.6(有旱年份);阿巴嘎旗,0.2～0.6(無旱年份)和0.2～0.4(有旱年份);四子王旗,0.2～0.4(無旱年份)和0.0～0.4(有旱年份)。阿拉善左旗0.0～0.2(無旱和有旱年份像元占比較多,但有旱較無旱時的像元占比增大)。因此,與無旱年份先比,有旱年份下的NDVI像元占比大的區(qū)域會向NDVI值小的一方轉移。無旱較有旱時NDVI像元占比減少較多的區(qū)域分布為:阿魯科爾沁旗NDVI值在0.6～0.8的區(qū)域占比減少了17.96%;阿巴嘎旗NDVI值在0.4～0.6的區(qū)域占比減少了23.74%;四子王旗NDVI值在0.2～0.4的區(qū)域占比減少了16.25%;阿拉善左旗NDVI值在0.2～0.4的區(qū)域占比減少了5.89%。由此可知,干旱對不同植被區(qū)NDVI均有一定影響,尤其是草原區(qū)。