河北省植被覆盖对气候变化的响应

安晓丹， 朱 骥， 刘学锋*， 齐永青

(1.长江大学，湖北武汉 430100；2.石家庄经济学院，河北石家庄 050031；3.中国科学院遗传与发育生物学研究所，河北石家庄 050022)



河北省植被覆盖对气候变化的响应

安晓丹1， 朱 骥2， 刘学锋1*， 齐永青3

(1.长江大学，湖北武汉 430100；2.石家庄经济学院，河北石家庄 050031；3.中国科学院遗传与发育生物学研究所，河北石家庄 050022)

气候变化对地理环境具有驱动性，能够决定植被分布；而植被分布等变化会导致水热量循环改变，反过来影响气候[1]。因此，研究植被的动态变化以及分析植被与气候变化关系等具有十分重要的现实意义[2]。植被指数(Vegetation index，VI)是通过探测卫星不同波段的数据而获得的，能作为代表植被生长好坏的数据。植被信息可以大范围地从遥感影像中获取，对植被的研究主要是通过不同组合的波段信息，这些波段所拥有的植被信息可以高达90%以上。归一化植被指数(Normalized difference vegetation index，NDVI)能够代表植被生成和营养状况，是通过计算卫星遥感中2个波段反射率而得。气候变化对植被覆盖的变化具有深远影响[3-4]，而气温和降水量则是植被覆盖最为敏感的2个气候要素[5]。

近半个世纪以来，有关植被覆盖与气候变化的关系，国内已有大量研究。武永利等[6]通过研究1982～2006年山西省植被覆盖对气候变化的响应，发现降水量的累计效应对植被NDVI指数变化最敏感。陈京华等[7]利用多种方法分析了祁连山地区的植被覆盖特征，发现祁连山地区的植被指数变化的主导因素为气温和降水量。笔者对河北省NDVI变化及其与主要气候因子的关系作了较深入分析，得到河北省植被覆盖的变化趋势及时空分布特征，并且分析河北省植被覆盖与气候变化响应的关系以及在季节上植被覆盖和气候的关系。这在一定程度上丰富和补充了河北省植被覆盖变化及其与气候因子关系方面的研究工作，可为河北省生态环境变化的评估和生态治理工作提供科学依据，为河北省现有生态环境监测方案的论证提供理论依据。

1材料与方法

1.1研究区概况河北省是华北地区的腹地，外包京、津两市，自古就是京畿要地。该地区地处36°5′～42°37′N，113°11′～119°45′E。气候特点是，春季干旱多风沙，夏季高温多雨，秋高气爽，冬季低温少雪。全省年平均气温为4～13 ℃，各地区地势不一，温度差异较大。河北省年均降水量在400～800 mm，年变率很大，分布也很不均匀。太行山东侧迎风坡和燕山南麓是河北省的2个降水频繁区，而张北高原由于地理位置在内陆，降水量一般低于400 mm，降水稀少。春旱、夏涝对农作物的生长有害。

1.2数据源

1.2.1植被数据。所采用的植被数据是AVHRR (Advanced Very high resolution radiometer)反演的月平均归一化植被指数，由美国NOAA/NASA探险者AVHRR中心(Pathfinder AVHRR Land, PAL)提供。该数据将全球划分为5 004×2 168个矩形单元，其空间分辨率为8 km ×8 km(5’×5’) 。时间跨度为1982～2000年，其中1994年9～12月的数据缺失。该研究利用1993年和1995年NDVI与其相对应月份的平均值来替代，并且利用其他月份的值进行校正。

1.2.2气象数据。所有的气象数据为1982～2000年河北省19个气象站点的日平均气温和日降水量资料。河北省气象站点的分布见图1。该数据由中国气象科学数据共享服务网中的中国地面气候资料数据集所提供。

图1　河北省气象站点分布图Fig.1　Hebei Province spatial distribution of meteorological stations

1.3处理方法对于植被数据，运用最大合成法MVC(Maximum value composites)进行处理。具体操作为通过卫星数据获取每个像元每旬的NDVI值，每个像元中最大的旬值作为该月的像元值，同样通过计算得到最大年值、春季、夏季、秋季的NDVI值，作为年均NDVI值和3季的NDVI值。该方法的优点是能够消除云、大气、太阳高度角等所引起的部分干扰[8]。因冬季寒冷，华北地区的植被生长处于休眠状态，所以只对春季、夏季和秋季植被特征进行研究[9]。对于植被与气象数据的关系分析，该研究采用简单的相关分析法和偏相关分析法两种方法。

简单相关分析法主要应用一元线性回归法对1982～2000年的年均NDVI数据和气象数据(温度和降水)进行处理，分析植被随时间的变化情况。采用最小二乘法，计算线性倾向率(m)。

(1)

偏相关分析法主要揭示的是在剔除2个变量共同相关的1个变量后得到的2个变量单独的相关性[10]。

(2)

式中，rij.k为第k个变量固定时，第i个变量和第j个变量的偏相关系数；rij、rik、rjk表示2个变量之间的简单相关系数。该研究涉及到的3个变量分别是植被覆盖的NDVI值、气温和降水量。

2结果与分析

2.1植被覆盖变化特征

2.1.1时间分布特征。为了分析近19a的河北省植被指数年际间的变化情况，对1982～2000年NOAA/AVHRR的植被NDVI数据进行最大值合成法和统计计算，得到河北省植被NDVI值的年际变化曲线。从图2可以看出，研究区年平均NDVI值在0.55～0.70之间波动，植被指数整体呈增长的状况，年平均NDVI值的线性倾向率为0.002 8。其中，植被生长茂盛的年份出现在1984、1988、1990、1994和1998年，且在1994年达到0.69；1983年NDVI值为0.56,植被覆盖较差。

图2　1982～2000年河北省平均NDVI值的年际变化Fig.2　Annual variations of average NDVI of Hebei Province from 1982 to 2000

2.1.2空间分布特征。从图3可以看出，19a来研究区北部和东北部植被NDVI值高，植被覆盖良好，而低值区域主要分布在西部，中部植被覆盖适中。植被覆盖较好的地区主要分布在秦皇岛、唐山、承德和张家口东部的部分地区，在涞水、涞源、涿鹿、蔚县的交界处也有少量分布，而张家口西北部、沧州和石家庄北部为植被覆盖稀少区域。

图3　1982～2000年河北省年均NDVI分布Fig.3　The spatial distribution of annual average NDVI of Hebei Province from 1982 to 2000

2.1.3季节分布特征。季节NDVI值可以反映各季节植被的生长变化。从图4可以看出，春季NDVI值最小，在0.30～0.55间浮动，季节植被指数呈增长状况，并且NDVI值的线性倾向率为0.007 3/a，增长趋势在3个季节中最大，1998年达到春季植被指数的峰值(0.52)。夏季NDVI值最大，分布于0.55～0.70之间，季节植被指数有增长趋势，其线性倾向率为0.002 4/a，增长状况在3个季节中较弱，峰值出现在1994年。秋季植被指数值居中，处于0.45～0.65之间，仍是增长状况， NDVI值的线性倾向率为0.002 3/a，增长状况在3个季节中最慢，1994年达到秋季植被NDVI的峰值。从3个季节与年均NDVI的相关程度来看，以夏季最大，达到0.990，且通过0.01水平的显著性检验，春秋两季的相关性分别为0.591和0.818，也都通过0.01水平的显著性检验。夏季植被覆盖的大小在很大层面上决定了全年植被覆盖的大小。

图4　1982～2000年平均季节NDVI值Fig.4　Chart of mean seasonal NDVI from 1982 to 2000

2.2河北省气温、降水量特征

图5　1982～2000年河北省年均降水量和气温变化Fig.5　Variations of mean temperature and precipitation of Hebei Province from 1982 to 2000

2.2.1年均气温与降水量的变化。从图5可知，河北省近19a来温度整体呈增加状况，增长速率为0.068 2 ℃/a，其中以1998年年均温度最高，达到11.9 ℃，1984年年均温度最低，为9.5 ℃；而降水量则呈现下降的趋势，下降的速率为2.906 6 mm/a，降水量最高的年份出现在1987年，其次为1995年，分别为742.3和673.2 mm。气温与降水量之间整体上呈现相反的趋势，即在雨量丰沛的年份气温偏低，而在温度较高的年份降水量偏低。

2.2.2季节气温与降水量的变化。从图6、7可以看出，河北省春、夏、秋季气温与降水量具有不同的变化趋势。在气温方面，整体上变化幅度不大，以增长趋势为主，变化最大的为夏季，变化率为0.065 7 ℃/a。与年均气温相比，各个季节都与年均气温具有0.05水平显著的相关关系，以春季的相关性最大。在降水量方面，整体变化幅度比较大，变化形式表现出秋季为增长型，而春夏两季为减少型。与年均降水量相比，各个季节的降水量只有春夏两季与年降水量有较大的显著相关性。总体来说，1982～2000年河北省春季和夏季均为气温的增加和降水量的减少，秋季表现为气温的增加和降水量的增多，其中夏季气候暖干化趋势明显。

图7　1982～2000年春季、夏季、秋季的平均气温变化Fig.7　Variations of average temperature in spring, summer and autumn from 1982 to 2000

2.3植被NDVI与气温、降水量变化的关系

2.3.1气候要素年际变化对植被的影响。从图8、9可以看出，NDVI的年际变化与气温的年际变化呈现出一定的相似性，其中大部分年份呈现出两者增减步调的一致性，但个别年份如1983、1984、1990年植被与气温呈现相反的变化。这不仅表明植被NDVI对气温变化的关系，而且显示气温不是改变植被覆盖的唯一因素。从表面观察不能科学地确定它们之间的关系，下面对NDVI与气温、降水量的关系做相关分析和偏相关分析，以科学地确定它们之间的关系。

图8　1982～2000年河北省植被NDVI与气温的年际变化Fig.8　Annual variations of vegetation NDVI and temperature of Hebei Province from 1982 to 2000

图9　1982～2000年河北省植被NDVI与降水量的年际变化Fig.9　Annual variations of vegetation NDVI and precipitation of Hebei Province from 1982 to 2000

对1982～2000年年均植被覆盖与年均气候要素做相关程度分析，发现在年平均上，无论是简单的相关分析还是偏相关分析，NDVI与气温、降水量均呈正相关。在简单相关分析中，NDVI与气温Pearson的相关系数为0.459，并且通过0.05水平的显著性检验，但相关程度不高，NDVI和降水量Pearson相关系数仅为0.268。在偏相关分析中，NDVI与气温的相关系数达到0.566，并且通过0.05水平的显著性检验，而降水量与NDVI偏相关系数为0.448，没有达到显著性检验。这说明近19a来河北省植被覆盖和气温的关系较大。

2.3.2气候要素季节变化对植被的影响。将春、夏、秋三季植被NDVI与该季气温和降水量间的关系分别进行简单相关分析和偏相关分析，发现在不同时期植被对气候因子变化的响应不同。在春季，植被变化与气温的关系要明显高于降水量。这无论是在简单相关分析中还是在偏相关分析中都得到了验证，但都未达到显著性水平。在夏季，气温对植被的影响显然已不是主导因素，降水量对植被的影响作用最大，且夏季植被覆盖变化与降水量的偏相关系数达0.519，通过0.05水平的显著性检验。这说明夏季河北省降水量的高低决定了植被的覆盖变化。在秋季，植被覆盖变化和气温的相关程度比降水量大，但相关程度不是很高。总体来看，在春、夏、秋三季河北省植被生长对气温和降水量的需求不同，其中春、秋两季植被生长和气温的相关程度较大，夏季植被和降水量的相关性较大。此结果与孙艳玲等[9]对华北地区植被覆盖与气候变化响应的研究具有一致性。

3结论

根据1982～2000年AVHRR 8 km的NDVI数据和河北省19个气象站点的气温、降水量数据，从年平均尺度和季节平均尺度两个方面分别研究了河北省植被覆盖特征、气象特征以及植被覆盖变化对气候变化的响应，得出如下结论：

(1)从年平均变化方面来看，河北省植被覆盖年最大NDVI值总体上为增长型；植被覆盖较好地区主要在秦皇岛、唐山和承德地区。从季节平均变化方面来看，河北省的年际植被覆盖在很大程度上取决于夏季的植被覆盖，二者之间的相关程度最大。

(2)从年平均变化方面来看，河北省年均气温为增长型，年均降水量呈下降型。从季节平均变化方面来看，春夏气温增加，降水量减少，秋季气温增加，降水量增加，夏季的干热化明显。

(3)从年平均变化方面来看，植被生长与气温具有显著的关系，与降水量间关系不显著。从季节平均变化方面来看，春秋两季植被生长与气温变化的相关程度高，夏季植被生长与降水量的相关性高。

参考文献

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[9] 孙艳玲，郭鹏.1982-2006年华北植被覆盖变化及其与气候变化的关系[J].生态环境学报，2012，21(1)：7-12.

[10] 徐建华.现代地理学中的数学方法[M].北京：高等教育出版社，2002.

摘要[目的] 研究河北地区植被覆盖变化与气候变化的关系。[方法] 利用1982～2000年NOAA 归一化植被指数(NDVI)数据，结合19个气象站点的气温和降水量数据，采用最大值合成法、相关分析法以及偏相关分析法，分别从年平均和季节平均变化方面分析河北省植被覆盖变化与气候变化的相互关系。[结果] 在年平均上，河北省植被覆盖与气温的变化关系大于植被覆盖与降水量的变化关系；在季节平均上，在研究区春、夏、秋季植被生长对气温和降水量的需求不同，春秋两季气温对植被生长有较为密切的关系，而夏季降水量则是植被生长更为重要的因子。[结论] 除夏季外，河北省植被覆盖对气温变化的响应较为明显。

关键词植被覆盖；气候变化；NDVI；河北省

Vegetation Change and Its Response to Climate in Hebei Province

AN Xiao-dan1, ZHU Ji2, LIU Xue-feng1*et al (1.Yangtze University, Wuhan, Hubei 430100; 2. Shijiazhuang University of Economic, Shijiazhuang, Hebei 050031; 3.Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences, Shijiazhuang, Hebei 050022)

Abstract[Objective] The research aimed to reveal the relationship between the vegetation change and the climate change in Hebei Province. [Method] We used the NDVI data of 1982-2000 NOAA combined with air temperature and precipitation data of 19 meteorological stations in the area. And we adopted the maximum synthesis, correlation analysis and partial correlation analysis to study the vegetation change and its relationship with climate change from two time scales (inter annual and seasonal variation). [Result] From the view of the inter-annual change, the relationship of vegetation change and temperature change was more close than precipitation in Hebei. From the view of seasonal variation, the vegetation growth in the research area was different in response to the changes in different seasons of different hydrothermal conditions. Vegetation growth was in relation to air temperature in spring and autumn, and the growth of vegetation was affected by precipitation in summer. [Conclusion] The response of vegetation cover to temperature change is more obvious than precipitation in addition to the summer in Hebei Province.

Key wordsVegetation cover; Climate change; NDVI; Hebei Province

收稿日期2015-11-30

作者简介安晓丹(1989- )，女，河北石家庄人，硕士研究生，研究方向：植被、大气遥感等。 * 通讯作者，教授，从事空间信息处理、地学三维建模与可视化、遥感及地理信息系统应用方面的研究。

基金项目国家自然科学基金项目(410011060)。

中图分类号S 127

文献标识码A

文章编号0517-6611(2016)01-057-04