内蒙古羊草草原物候及其对气候变化的响应

范 德 芹，赵 学 胜*，郑 周 涛

(1.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083；2.北京师范大学资源学院，北京 100875)

内蒙古羊草草原物候及其对气候变化的响应

范 德 芹1，赵 学 胜1*，郑 周 涛2

(1.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083；2.北京师范大学资源学院，北京 100875)

为了有效分析内蒙古羊草草原的物候及其对气候变化的响应，基于NOAA归一化差值植被指数(NDVI)时序数据，利用S-G滤波拟合方法对原始NDVI时序数据进行了重建，然后采用滑动平均法对重建后的NDVI数据进行了物候期识别，利用地面物候观测数据对识别结果的验证结果表明，“S-G滤波+滑动平均法”识别的物候期与地面物候观测结果具有较好的一致性。在此基础上，获取了各气象站点的物候期及其生长季长度，结合气候数据进行物候期和生长季长度对气候变化的响应分析显示，返青期呈提前趋势，主要与当年春季温度升高和前一年10月到当年4月的累积降水量增加相关；黄枯期呈提前趋势，主要与当年8月份温度升高相关；生长季长度呈延长趋势，主要是由返青期提前的幅度较黄枯期提前幅度更大所致。

羊草；草原；NDVI；物候；遥感；气候

0 引言

内蒙古草原植被是中国北方温带草原的主体，具有极其典型的代表性[1]，羊草(Leymuschinensis)是其主要植被类型之一[2]，对气候变化的响应敏感。因此，研究羊草草原物候及其对气候变化的响应，不仅有助于增进内蒙古草原植被对气候变化响应的理解，还有助于研究全球植被生产力[3]、群落组成及结构、土壤-植被-大气系统水热碳交换的变化[4,5]，对提高气候-植被之间物质与能量交换的模拟精度、准确评估植被生产力与全球碳收支具有重要意义[6,7]。

目前，关于内蒙古草原植被物候及其对气候变化响应的监测，主要采用地面观测和遥感监测两大类方法。地面观测方法主要是根据内蒙古各地区多年的农气观测站资料和气候数据，统计分析内蒙古典型草原植物物候对气候变化的响应[8-11]。相关研究表明，近30年来内蒙古典型草原的物候期呈提前趋势[8]，其返青期的提前与春季气温升高呈正相关，与日照时数呈负相关，与降水的相关性因地域而异；黄枯期提前与前1～2个月温度呈负相关，与日照时数呈正相关[10,12]。地面观测法主要是通过人工观测记录植物的物候期[13]，在物种水平上进行物候对气候变化的响应研究[14]，很难从群落甚至生态系统角度反映植被物候对气候变化的响应。

遥感监测方法主要是将基于遥感植被指数时序数据(如NDVI、EVI等)识别出的物候期与气候数据结合，分析气候变化对物候的影响规律及影响程度[15,16]。遥感识别植被的物候期主要包含植被指数数据拟合和物候期求取。目前植被指数拟合方法主要有多项式拟合法、非对称高斯法、分段逻辑斯蒂拟合法、Savitzky-Golay(S-G)滤波法等，物候期求取方法有阈值法、滑动平均法、曲率法、求导法等[17],应根据植被所在区域、植被类型等选取合适的方法来识别植被的物候期[18]以及进行其与气候变化的相关性分析。例如，Piao等[19]利用1982-1999年NOAA/AVHRR NDVI数据，采用多项式拟合法对NDVI时序数据进行拟合，然后利用最大斜率阈值法识别中国温带植被的物候期，发现3-5月气温的升高导致返青期提前，8月中旬至10月气温的升高导致生长季结束日期延后；王植等[20]基于1982-2003年NOAA NDVI数据，采用Logistic函数拟合方法和曲率法研究了中国东部南北样带植被生长季起止日期，发现温带草原生长季起始和结束日期均呈提前趋势，生长季起始日期与前一年冬季和当年春季温度相关性较大，生长季结束日期与秋季降水相关；昝国盛等[21]利用1982-2006年NOAA/AVHRR NDVI数据，采用谐函数法和阈值法识别了呼伦贝尔草原植被的物候期，发现草原的生长季明显延长，受春季温度升高影响，返青期呈提前趋势。遥感技术可以在群落或生态系统水平上监测植被物候对气候变化的响应[22-24]。

目前，关于内蒙古羊草草原物候及其对气候变化的响应研究大多数是基于地面观测的物候数据进行的，少数基于遥感监测的研究，尚缺乏地面观测的验证，这使得遥感识别的物候期在数值和时空变化趋势上的可靠性不强，从而影响植被物候变化趋势的有效判断和植被物候对气候变化响应机理研究的深入开展。因此，本文基于地面观测的物候数据、遥感监测NOAA NDVI数据和气候数据，结合中国植被类型图[2]，选取覆盖内蒙古羊草草原的实验点，建立了经过农气站点观测结果验证的物候期识别方法(NDVI曲线S-G滤波重建、滑动平均法求取物候期)，获得了1982-2013年内蒙古羊草草原的物候期，并结合各气象站点及其对应年份的温度、降水数据，分析了大范围物候与主要气象因子变化之间的作用关系。

1 数据来源

(1)地面物候数据。采用国家气象局气候中心提供的内蒙古地区各农气站观测的物候数据，选取了额尔古纳市(50°15′N，120°11′E)、鄂温克自治旗(49°09′N，119°45′E)、巴雅尔图胡硕(45°04′N，120°20′E)和镶黄旗(42°14′N，113°50′E)4个站点30年(1982-2011年)共113个样本点(排除缺失值)的羊草返青期和黄枯期作为地面验证数据。

(2)遥感数据。遥感数据来源于NOAA NDVI 3g数据(http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/)，其空间分辨率为8 km，时段为1982-2013年。该数据产品为15 d最大值合成，每年含有24个数值，32年的NDVI时序数据共含有768个数值。本实验点是基于1∶100万中国植被类型图[2]选取的覆盖内蒙古羊草草原且与农气站和气象站点邻近的像元。

(3)气象数据。气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/)，从其地面资料的中国地面气候资料日值数据集中选取了覆盖内蒙古羊草草原(或在农气站附近)15个气象站点的日均温数据和降水数据，数据时段为1981-2013年(共33年)。

2 研究方法

2.1 技术路线

首先根据中国植被类型图[2]中羊草草原的分布情况，选取内蒙古羊草草原的实验点，从NOAA NDVI影像中提取各实验点的1982-2013年NDVI时序数据；然后采用S-G滤波拟合法对每年NDVI时序数据进行拟合，将得到的NDVI时序曲线采用滑动平均法求取羊草草原的物候期(主要是返青期和黄枯期)；最后利用地面物候观测数据对求取的返青期和黄枯期进行验证，以确定物候期识别方法的可行性。在此基础上，结合日均温数据和降水数据，进行遥感识别的物候期对气候变化的响应分析。

2.2 NDVI曲线拟合去噪声方法

Savitzky-Golay滤波法[25]是一种基于最小二乘原理的局域低阶多项式拟合的数据平滑滤波方法，可在尽量保持原始信号规律的基础上有效提高信噪比。其表达式为：

(1)

式中:yj、Yj分别表示第j个原始NDVI值和滤波后的NDVI值;Ci为局域内第i个样本点的卷积系数;m为窗口宽度;共计m+1个原始样本点参与第j个样本点的低阶(

2.3 物候期求取方法

滑动平均法[26,27]是利用原始植被指数曲线与其滑动平均曲线的交叉点判断植被物候期。

Yt=(Xt+Xt-1+Xt-2+…+Xt-(w-1))/w

(2)

式中:Yt表示在t时刻的滑动平均值;Xt表示t时刻平滑后的NDVI值;w表示滑动平均的时间间隔(窗口宽度)。本文对比分析了180～290之间，间隔为10个DOY(Day Of Year)的12个窗口宽度，通过比较返青期、枯黄期识别结果的稳定性、遥感识别结果与地面观测结果的一致性，确定返青期和枯黄期识别的最佳窗口宽度分别为280和190。

3 实验结果及对比分析

3.1 物候期识别结果与验证

图1和图2给出了4个气象站30年(1982-2011年)遥感识别的返青期和黄枯期与地面物候观测值的相关性分析结果。可以看出，基于S-G滤波拟合后采用滑动平均法识别返青期和黄枯期与地面观测结果呈现出较显著的正相关性，表明这种识别方法获得的返青期和黄枯期变化趋势与地面观测结果一致，识别的返青期和黄枯期与地面观测值之间的相关性均较高(相关系数(r)在0.43～0.63之间，显著性水平(P)在0.005～0.05之间)。同时，识别的返青期和黄枯期与地面观测结果在数值上差别主要集中在10～30 d，这可能是因为地面观测的物候期是从植物个体尺度观测的，而遥感监测的物候期是在群落甚至生态系统尺度监测的，监测方法的不同可能导致遥感监测结果较地面观测结果有所滞后。

物候期识别方法的地面验证结果表明，遥感物候期识别结果与农气站观测结果在物候变化趋势上较一致。因此，本文采用S-G滤波拟合重建及滑动平均法识别羊草草原的返青期和黄枯期。

图1 各气象站遥感识别的返青期与地面观测值的散点图

图2 各气象站遥感识别的黄枯期与地面观测值的散点图

3.2 羊草草原物候及其生长季变化

在15个气象站点附近选取1982-2013年NDVI数据，基于S-G滤波拟合方法重建NDVI曲线后，采用滑动平均法识别羊草草原的返青期和黄枯期。为分析相同年份各气象站点物候期识别结果的统计分布情况，图3-图5给出了每年各站点物候期的四分位图分析结果，为分析物候期随年份的变化规律，对各站点遥感识别的物候期随年份变化做了线性拟合分析，在图3-图5中增加了物候期随年份变化的趋势线及其显著性评估结果。从图3可以看出，1982-2013年各站点返青期主要集中在每年的第110-130天左右，同时发现近32年的返青期呈现出较显著的提前趋势，平均提前了2.2 d/10 a。从图4可以看出，1982-2013年各站点黄枯期主要集中在每年的第255-275天左右，近32年的黄枯期变化趋势不明显。从图5可以看出，1982-2013年各站点生长季长度主要为135～155 d左右，呈不显著的延长趋势，延长了1.4 d/10 a，这主要是由返青期提前导致的。

通过上述分析可知，同一年内，不同气象站点的返青期、枯黄期、生长季长度均存在一定的差异，这与不同站点附近的遥感实验点所处的地理环境及气候条件有关，对于干旱、半干旱地区的草原植被而言，温度、降水空间分布的差异可能是造成不同遥感实验点物候期差异的重要原因。比较物候期的年际变化规律可知，1982-2013年返青期的提前趋势较为显著，黄枯期的变化趋势相对不明显，这表明返青期对气候变化响应可能更为敏感，因此研究返青期与主要气候因子的关系及其气候响应机制，对于开展大面积物候变化预测、认识气候变化对植被物候的影响等均具有重要参考价值。

图3 各站点1982-2013年返青期变化趋势

图4 各站点1982-2013年黄枯期变化趋势

图5 各站点1982-2013年生长季长度变化趋势

3.3 羊草草原物候对气候变化的响应分析

表1给出了1982-2013年内蒙古15个气象站点附近羊草草原的返青期、枯黄期、生长季长度变化量及其与温度、降水的相关性分析结果。

1982-2013年大部分站点返青期提前7～10 d，少部分站点返青期提前1～4 d。返青期与春季温度、冬春累积降水有明显的相关性。返青期与春季气温，尤其是与当年4月、5月上旬平均气温呈负相关关系，与春季平均气温的相关系数多在-0.6～-0.2之间，与4月平均气温的相关系数多在-0.4～-0.1之间，与5月上旬平均气温的相关系数多在-0.7～-0.2之间。这种相关性的内在生长机制可能在于：羊草返青前需经历一定程度的抗寒锻炼及温度驱动作用，内蒙古冬春温度普遍较低，充足的抗寒锻炼可以自然满足，因而温度驱动作用的强弱(即返青前春季气温的高低)便成为影响返青日期的重要气象因素。降水对羊草草原的驱动效果也十分明显，大部分站点返青期与前一年10月至当年4月的累积降水量呈负相关关系，相关系数多在-0.5～-0.2之间。这种相关作用的内在生长机制可能在于：在干旱/半干旱地区种子发育的休眠期[28]，土壤墒情会对发育速度造成一定影响，在温度满足一定条件的前提下，充足的降水会对植被返青起到促进作用。

1982-2013年羊草草原的黄枯期也呈提前趋势，但比返青期的提前幅度小，仅提前了0～4 d。黄枯期的变化主要与当年8月的平均气温呈负相关关系，相关系数在-0.5～-0.1之间，即黄枯前的气温越高，黄枯期越提前。

1982-2013年羊草草原的生长季长度整体呈延长趋势，大部分站点延长了3～9 d。生长季长度的变化是返青和黄枯两种发育过程综合作用的结果，但主要是由返青期提前引起的，因为返青期比黄枯期提前的趋势更加明显。因此，生长季长度变化的主要影响因素与春季物候的影响因素相近，春季温度及冬春累积降水作用较大，秋季温度也有一定影响。

表1 1982-2013年内蒙古羊草草原物候对气候变化的响应

4 结论与讨论

本文基于NOAA NDVI数据和内蒙古部分气象站点的羊草物候期地面观测数据，在对原始植被指数进行去噪预处理[29]的基础上，利用S-G滤波法进行了NDVI植被指数曲线的重建；采用滑动平均法进行了返青期和黄枯期的求取，并结合地面物候观测结果进行了验证，发现此法识别的物候期与地面观测结果具有较好的一致性。然后，围绕内蒙古羊草草原的15个气象站点进行了遥感选点及物候期求取，并结合气候数据对返青期、黄枯期和生长季长度的变化趋势进行了分析，研究了物候期与气候变化的相关性。结果表明：1982-2013年内蒙古羊草草原的返青期和黄枯期均呈提前趋势，但返青期较黄枯期提前趋势更加明显，从而使生长季长度呈延长趋势。返青期的提前与春季气温升高有关，尤其与当年4月和5月上旬气温的负相关作用明显，与前一年10月至当年4月累积降水量增加也有显著的负相关性；黄枯期的延后主要与当年8月气温的升高有关，与降水的相关性不大。

对于干旱/半干旱地区的草原植被而言，为更好地研究气候对物候变化的影响，今后有必要考虑温度和降水两种主要气象因素的联合影响，同时考虑光照、土壤含水量等的综合影响，最好是结合植物物候模型、地面物候观测和遥感监测，从机理层面深入分析植物物候对气候变化的响应。

[1] 张宏斌,唐华俊,杨桂霞,等.2000-2008年内蒙古草原MODIS NDVI时空特征变化[J].农业工程学报,2009,25(9):168-175.

[2] 中国科学院中国植被图编辑委员会.中国植被图集(1∶100万)[M].北京:地质出版社,2007.

[3] 王旭阳,张显峰,赵杰鹏,等.基于MODIS和TRMM数据的准格尔南缘植被净初级生产力估算与分析[J].地理与地理信息科学,2011,27(2):21-25.

[4] DRAGONI D,SCHMID H P,WAYSON C A,et al.Evidence of increased net ecosystem productivity associated with a longer vegetated season in a deciduous forest in south-central Indiana,USA[J].Global Change Biology,2011,17(2):886-897.

[5] RICHARDSON A D,BLACK T A,CIAIS P,et al.Influence of spring and autumn phenological transitions on forest ecosystem productivity[J].Philosophical Transactions of the Royal Society B-Biological Sciences,2010,365(1555):3227-3246.

[6] WALTHER G R,POST E,CONVEY P,et al.Ecological responses to recent climate change[J].Nature,2002,416(6879):389-395.

[7] 杨柏娟,王思远,常清,等.青藏高原植被净初级生产力对物候变化的响应[J].地理与地理信息科学,2015,31(5):115-120.

[8] 顾润源,周伟灿,白美兰,等.气候变化对内蒙古草原典型植物物候的影响[J].生态学报,2012,32(3):767-776.

[9] 杨晓华,越晓玲,娜日斯.内蒙古典型草原植物物候变化特征及其对气候变化的响应[J].内蒙古草业,2010,22(3):51-56.

[10] 陈效逑,李倞.内蒙古草原羊草物候与气象因子的关系[J].生态学报,2009,29(10):5280-5290.

[11] 张峰,周广胜,王玉辉.内蒙古克氏针茅草原植物物候及其与气候因子关系[J].植物生态学报,2008,32(6):1312-1322.

[12] 李荣平,周广胜,王玉辉,等.羊草物候特征对气候因子的响应[J].生态学杂志,2006,25(3):277-280.

[13] 翟佳,袁凤辉,吴家兵.植物物候变化研究进展[J].生态学杂志,2015,34(11):3237-3243.

[14] MENZEL A,SPARKS T H,ESTRELLA N,et al.European phenological response to climate change matches the warming pattern[J].Global Change Biology,2006,12(10):1969-1976.

[15] 谢宝妮,秦占飞,王洋,等.基于遥感的黄土高原植被物候监测及其对气候变化的响应[J].农业工程学报,2015(15):153-160.

[16] CONG N,WANG T,NAN H J,et al.Changes in satellite-derived spring vegetation green-up date and its linkage to climate in China from 1982 to 2010:A multimethod analysis[J].Global Change Biology,2013,19(3):881-891.

[17] HUDSON I L,KEATLEY M R.Phenological Research Methods for Environmental and Climate Change Analysis[M].Springer Dordrecht Heidelberg London New York:Springer,2010.

[18] 范德芹,赵学胜,朱文泉,等.植物物候遥感监测精度影响因素研究综述[J].地理科学进展,2016,35(3):304-319.

[19] PIAO S L,FANG J Y,ZHOU L M,et al.Variations in satellite-derived phenology in China's temperate vegetation[J].Global Change Biology,2006,12(4):672-685.

[20] 王植.基于物候表征的中国东部南北样带上植被动态变化研究[D].北京:中国林业科学研究院,2008.

[21] 昝国盛,孙涛.呼伦贝尔草原植被覆盖变化趋势研究[J].林业资源管理,2011(1):44-48.

[22] XU H,TWINE T E,YANG X.Evaluating remotely sensed phenological metrics in a dynamic ecosystem model[J].Remote Sensing,2014,6(6):4660-4686.

[23] 陈效逑,王林海.遥感物候学研究进展[J].地理科学进展,2009,28(1):33-40.

[24] BADECK F W,BONDEAU A,BÖTTCHER K,et al.Responses of spring phenology to climate change[J].New Phytologist,2004,162(2):295-309.

[25] CHEN J,JÖNSSON P,TAMURA M,et al.A simple method for reconstructing a high-quality NDVI time-series data set based on the Savitzky-Golay filter[J].Remote Sensing of Environment,2004,91(3-4):332-344.

[26] DUCHEMIN B,GOUBIER J,COURRIER G.Monitoring phenological key stages and cycle duration of temperate deciduous forest ecosystems with NOAA/AVHRR data[J].Remote Sensing of Environment,1999,67(1):68-82.

[27] REED B C,BROWN J F,VANDERZEE D,et al.Measuring phenological variability from satellite imagery[J].Journal of Vegetation Science,1994,5(5):703-714.

[28] CESARACCIO C,SPANO D,SNYDER R L,et al.Chilling and forcing model to predict bud-burst of crop and forest species[J].Agricultural and Forest Meteorology,2004,126(1-2):1-13.

[29] 范德芹,朱文泉,潘耀忠,等.基于狄克松检验的NDVI时序数据噪声检测及其在数据重建中的应用[J].遥感学报,2013,17(5):1158-1174.

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2016年11月15日

Phenology ofLeymusChinensisSteppe in Inner Mongolia and Its Response to Climate Changes

FAN De-qin1,ZHAO Xue-sheng1,ZHENG Zhou-tao2

(1.CollegeofGeosciencesandSurveyEngineering,ChinaUniversityofMining&Technology(Beijing),Beijing100083;2.CollegeofResourcesScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China)

Along with the global climate change,plant phenology has also changed.In order to analyze the response of phenology forLeymuschinensissteppe in Inner Mongolia to climate effectively,we first used the Savitzky-Golay function to reconstruct the National Oceanic and Atmospheric Administration Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series for the selected test pixels,then used moving average methods to derive the phenology forLeymuschinensissteppe.The performance of the methods for green-up date and the end of season date identification were verified by the ground observation samples.The phenology dates identified by the moving average method using the reconstructed NDVI time series,were well consistent with the observed ground phenology data.The correlations coefficient (r) of the phenology derived from remote sensing and the ground observation were between 0.43 and 0.63,while the significant level (P) were between 0.005 and 0.05.The differences of the phenology derived from remote sensing and the ground observation were between 10 and 30 days.On this basis,we acquired phenology stages (e.g.green-up dates and end of season dates) and the length of the growing season at each weather station,and analyzed their response to climate change combing with climate data (temperature and precipitation data) from 1982 to 2013.The result showed that the mean green-up dates forLeymuschinensissteppe in Inner Mongolia were mainly occurred between DOY (Day Of Year) 110 and 130,and the green-up dates were advanced at a rate of 2.2 days per decade during 1982-2013.The mean end of season dates forLeymuschinensissteppe in Inner Mongolia were mainly occurred between DOY 255 and 275,which were slightly advanced during 1982-2013.The trend of green-up dates forLeymuschinensissteppe in Inner Mongolia advanced,which was related with the rising spring temperature and the increasing accumulated precipitation between October of the last year and April of this year.The trend of end of season dates also advanced,which was related with the rising temperature of this year,but not related with the precipitation.Therefore,the length of growing season was delayed mainly due to the advanced trend of green-up dates was more obviously than the end of season dates.

Leymuschinensis;steppe;NDVI;phenology;remote sensing;climate

2016-06-27；

2016-08-26

国家自然科学基金项目(41171306、41601456)

范德芹(1982-)，女，博士后，主要从事植被与生态遥感研究。*通讯作者E-mail: zxs@cumtb.edu.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.06.014

TP79

A

1672-0504(2016)06-0081-06