基于SPOT－VGT NDVI的浑善达克沙地天然牧草时空动态及气温、降水量的耦合效应分析＊

乌兰吐雅，高娃，吉木色，苏布达，图力古尔

（内蒙古草原勘察规划院，内蒙古 呼和浩特 010051）

浑善达克沙地处于祖国北部边陲和京津唐地区的上风口，生态环境脆弱，备受人们关注。研究该地区天然牧草动态变化，及时掌握草地植被与气温、降水量的耦合效应，不仅关系到草原的保护与建设，而且对牧民生产生活的提高以及该区域的可持续发展都有很重要的战略意义。

1 材料与方法

1.1 实验材料

数据下载于VEGETATION数据主要由瑞典的Kiruna地面站负责接收，由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数（如定标系数），最终由位于比利时的VITO研究所的图像处理与存档中心负责全球VEGETATION数据存档与用户定单。数据经过严格的系统误差订正并重采样为经纬网投影，像元分辨率lkm，像元亮度值是地物在大气顶层的反射率。SPOT源数据的预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生成了10d最大化合成的NDVI数据，并将－1到－0.1的值设置为－0.1，再通过公式YDN＝（JNDVI＋0.1）／0.004转换到0～250的YDN值。

1.2 研究区概况

浑善达克沙地又称小腾格里沙地，研究区位于N41°41′—N44°36′，E111°30′—117°56′，地处锡林郭勒高原中部，东起大兴安岭南段分水岭，最西可延伸到集宁—二连浩特铁路沿线。分布区在行政区划上属于内蒙古锡林郭勒盟和赤峰市，主要分布在锡林郭勒盟的锡林浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、多伦县、正蓝旗、正镶白旗、镶黄旗、赤峰市的克什克腾旗（图1）。

图1 研究区范围

浑善达克沙地是环境变化的敏感区和生态的脆弱区。平均海拔1 100—1 300m（内蒙古植被，1985），该沙地地处半干旱的东亚季风区，其年均温为1.3～5.1℃，年降水量为185.2～392.1mm〔4〕，由东南向西北递减。草原类型浑善达克沙地草地地带性草原有温带草甸草原类、温带干旱草原类、温带荒漠草原类等。主要植被为贝加尔针茅（Stipa baicalensis Roshev）、羊 草 （Leymus chinensis）、大针茅 （Stipagrandis）、克氏针茅（Stipa krylovii Roshev）、 冷 蒿 （Artemisia frigida）、糙隐子草（Cleistogenes squarosa）、冰草（Agropyron cristatum）小叶锦鸡儿 （Caragana microphylla）、差不嘎蒿（Artemisia hatodendron）、褐沙 蒿 （Artemisia intramongolica）、 兴 安 虫 实（Corisperum chinganicum）、 沙 蓬 （Agriophyllum squarrosum）、沙鞭（Psammochloa villosa）、石生针茅（Stipa klemenzii）、短花针茅（Stipa breviflora）、沙生针茅（Stipaglarevsa）和无芒隐子草（Cleistogenes songorica）油 蒿 （Artemisia ordosica）、乌 柳 （Salix cheilophila）、柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）、中间锦鸡儿（Caragana intermedia）和狭叶锦鸡儿（Caragana stenopylla）组成。

1.3 数据统计与分析方法

数据处理与分析中用了最大值合成法、均值法、回归分析法。最大值合成法和均值法用于NDVI的处理，NDVI采用目前国际上通用的最大值合成法MVC，对旬和月的NDVI数据取最大值，进一步消除云、大气、太阳高度角的干扰。为了降低特别高值和特别低值的影像，对研究区的NDVI值进行数学运算，算出均值。回归分析法用于NDVI和降水量、气温数据的回归分析。

2 结果与分析

2.1 浑善达克沙地草原植被2007年旬植被指数的时间变化分析

2.1.1 返青期

根据NDVI数据看2007年3月下旬开始反青，5月份快速生长，到6月初基本全返青。NDVI平均数据从3月下旬的56.69逐渐上升到5月下旬的77.07。研究区NDVI最高值3月末开始逐渐上升，到5月份提高很快。上旬的最高值从62.25到下旬77.02。标准偏差数据4月下旬开始逐渐提高。

2.1.2 生长期

6、7月牧草快速生长，从6月上旬NDVI平均数据81.64，到7月下旬NDVI平均数据达到93.3。这期间NDVI最高值变化不大，几乎达到饱和状态。标准偏差数据波动也很小，达到最高值。

2.1.3 成熟期

进入8月上旬到9月上旬牧草进入成熟期，NDVI平均数据1年中达到最大，NDVI平均数据达到104.98。NDVI平均值、NDVI最高值、标准偏差等数据波动都很小。

2.1.4 枯萎期

9月份开始进入枯萎期，9月中旬的NDVI平均数据87.85到10月下旬下降到67.35牧草几乎全部枯萎，这段期间NDVI最高值变化很大，从9月中旬的203下降到10月下旬的119；之后一直到第2年3月末都处于枯萎状态，NDVI平均数据没有太大变化，平均植被指数为42左右。NDVI最高值从114下降到81.5左右。

2.1.5 时间变化规律

图2 NDVI值的36旬的动态变化图

1年当中36个旬NDVI平均值来看，最高值出现在8月中旬，最低值出现在1月上旬。整体趋势3月开始逐渐提高到8月中旬达到顶峰，之后逐渐下降。NDVI旬最高值5月上旬到6月上旬提高最快，9月上旬到10月中旬快速下降，其余时间变化不大。

2.2 浑善达克沙地草原植被2007年旬植被指数的空间变化分析

2.2.1 NDVI空间变化分析

12月中旬到3月中旬，这时枯草被雪压或被风吹，植被指数几乎没有变化。植被指数从3月下旬开始有明显的变化，这时受到气温影响，积雪融化牧草枯落物出来，牧草地下部分开始生长。NDVI最早有变化的地方主要分布在研究区东部南部，克什克腾旗、正蓝旗、多伦县、正镶白旗南部、阿巴嘎旗中部等地，之后往西北逐渐返青。4月下旬克什克腾旗柳条开始返青，到5月下旬大部分地区都返青，其中植被指数分布规律为从东到西逐渐降低。6月上旬到8月中旬牧草长势阶段，植被指数提高很快，8月中旬达到最大值。其中克什克腾旗、多伦县、正蓝旗、锡林浩特市南部、阿巴嘎旗局部地区的植被指数较高，达到135以上，植被指数最大值出现在克什克腾旗桦木沟，达到了237。8月中旬镶黄旗西部、东苏旗西北部、二连市、西苏大部分地区植被指数低于83，东苏、西苏极个别地区植被指数低于63，这种地方植被盖度、产量很低、甚至认为裸地。其他地区植被指数值在83－134之间。

3月中旬

3月下旬

4月上旬

4月中旬

4月下旬

5月上旬

5月中旬

5月下旬

6月上旬

6月中旬

6月下旬

7月上旬

7月中旬

7月下旬

8月上旬

8月中旬

8月下旬

9月上旬

9月中旬

9月下旬

10月上旬

10月中旬

10月下旬

11月上旬

11月中旬

11月下旬

12月上旬

12月中旬

图3 NDVI值3月中旬到12月中旬变化图

2.2.2 变化规律

春天NDVI开始变化的地方为研究区的东南方，逐渐往西北方向扩展。夏天NDVI分布规律为东部最大，越往西越低。秋天NDVI值逐渐变低，最后还有变化的地区分布在研究区东部和中部。冬天整个研究区的NDVI值都低于62。

3 结论与讨论

3.1 时间规律

天然草原牧草1年经历返青期、生长期、成熟期、枯萎期4种时期。每个时期NDVI有不同的变化规律。

3.1.1 返青期

根据1年36个旬的NDVI平均数据来看，2007年3月下旬开始东部地区的NDVI开始发生变化，从3月下旬的NDVI平均值56.69逐渐上升到5月下旬的77.07。标准偏差数据4月下旬开始开始逐渐提高。

3.1.2 生长期

6、7月牧草快速生长，从6月上旬NDVI平均数据81.64，到7月下旬NDVI平均数据达到93.3。这期间NDVI最高值变化不大，几乎达到饱和状态。标准偏差数据波动也很小，达到最高值。

3.1.3 成熟期

进入8月上旬到9月上旬牧草进入成熟期，NDVI平均数据1年中达到最大，NDVI平均数据达到104.98。NDVI平均值、NDVI最高值、标准偏差等数据波动都很小。

3.1.4 枯萎期

9月份大部分地区开始进入枯萎期，9月中旬的NDVI平均数据87.85到10月下旬下降到67.35牧草几乎全部枯萎，这段期间NDVI最高值变化很大，从9月中旬的203下降到10月下旬的119；之后一直到第2年3月末都处于枯萎状态，NDVI平均数据没有太大变化，平均植被指数为42左右。NDVI最高值从114下降到81.5左右。

3.1.5 时间变化规律

1年当中36个旬NDVI平均值来看，最高值出现在8月中旬，最低值出现在1月上旬。整体趋势3月开始逐渐提高到8月中旬达到顶峰，之后逐渐下降。旬最高值5月上旬到6月上旬提高最快，9月上旬到10月中旬快速下降，其余时间变化不大。

3.2 空间规律

3.2.1 返青期及枯萎期

返青期植被指数最早发生变化地与枯萎期植被指数最后还有变化的地区相同，主要分布在研究区东部南部，克什克腾旗、正蓝旗、多伦县、正镶白旗南部、阿巴嘎中部。

3.2.2 生长期和成熟区

植被生长旺季植被指数最高地方出现在克什克腾旗桦木沟，达到了237。植被指数达到135以上地区出现在克什克腾旗、多伦县、正蓝旗、锡林浩特市南部、阿巴嘎旗局部地区。植被指数整体规律是从东到西逐渐降低。

3.3 NDVI与气候因子关系

首先对数据进行了标准化。用了z－score标准化方法。这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将原始值x使用z－score标准化到x’。新数据＝（原数据－均值）／标准差。标准化的目的是：使得平均值为0，标准差为1，这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵，这种叫做无量纲化处理，好处是可以将一些基数过大或者过小的序列按照一个统一的标准进行比较，看起来很方便。

数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。从图上看降水量与气温数据最高值都出现在7月，而NDVI数据最高值出现在8月，有滞后现象。标准化后的NDVI、降水量、气温数据的1－12月的变化状况图。

图4 标准化的NDVI、降水量、气温变化图

3.3.1 NDVI与降水量的回归分析

NDVI（y）与降水量（x）进行回归分析发现NDVI与降水量的关系符合二次曲线。y＝－0.491＋1.627x－0.500x2，R2＝0.702，p值小于0.01，若方程的检验水平取a＝0.01，那么y与x的方程具有显著性。

降水量与NDVI的拟合曲线上看，植被指数随着降水量的提高而提高，达到一定数量后随着降水量的提高而植被指数降低。

图5 NDVI与降水量关系值拟合图

3.3.2 NDVI与气温的回归分析

NDVI（y）与气温（x）进行回归分析后发现符合线性回归模型。y＝－0.039＋0.908x，R2＝0.819，p值小于0.01，若方程的检验水平取a＝0.01，那么y与x的方程具有显著性。

图6 NDVI与气温关系值拟合图

3.3.3 NDVI与气温与降水量的耦合效应

气温降水量都作为变量时NDVI（Y）与气温（X1）降水量（X2）的关系如下：y＝－0.038＋0.872x1＋0.051x2，R2＝0.820，p值小于0.01，若方程的检验水平取a＝0.01，那么y与x的方程具有显著性。

〔1〕马保东，陈绍杰，吴立新等 .基于SPOT－VGT NDVI的矿区植被遥感监测方法〔J〕.地理与地理信息科学，2009，25（1）：84－87.

〔2〕陈云浩，李晓兵，史培军 .基于遥感的NDVI与气候关系图式研究〔J〕.中国图像图形学报，2002，7（4）：332－336.

〔3〕李鸿威，杨小平 .浑善达克沙地近30年来土地沙漠化研究进展与问题〔J〕.地球科学进展，2010.25（6）：647－655.

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〔5〕李志辉，罗平.SPSS for Windows统计分析教程〔M〕.电子工业出版社，2005.