黑龙江省大兴安岭地区植被生长与北极震荡的关系

吴浩然，李继红

(东北林业大学 林学院，哈尔滨 150040)

黑龙江省大兴安岭地区植被生长与北极震荡的关系

吴浩然，李继红*

(东北林业大学 林学院，哈尔滨 150040)

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)能够较好的反映植被的生长状况。根据2001-2015年NODIS/NDVI月值数据和北极震荡数据，探究北极震荡过程对黑龙江大兴安岭地区森林生长的影响，同时引入温度因子，对这种影响的机制进行了初步探讨，分析北极震荡过程是如何影响黑龙江大兴安岭地区森林的生长。研究结果表明：黑龙江大兴安岭地区森林生长与数千里之外的北极震荡过程具有较高的相关性。在生长季内，3月的北极震荡指数(AO)值和4月的NDVI值的决定系数为0.70，3月的北极震荡指数(AO)值能够解释4月的NDVI值的70%的变化。此外，北极震荡过程可以影响黑龙江大兴安岭地区的气温，而气温又能影响森林的生长，即北极震荡过程可以通过影响黑龙江大兴安岭地区的气温进而影响黑龙江大兴安岭地区森林的生长。此研究为林业工作者提供了一个新颖的视角，对更好地管理和利用森林资源具有重要意义。

MODIS；北极震荡；黑龙江大兴安岭；海洋过程

0 引言

森林生长在气候变化中扮演重要角色，因为其对气候变化存在潜在的反馈机制。另一方面，气候变化也会直接通过改变森林生长环境的温度、降水和日照辐射等因子来影响森林的生长[1]。黑龙江大兴安岭地区坐落于中国黑龙江省的东北部，区域内有大量珍贵的森林资源，对该区域森林生长进行研究具有十分重要的意义。近年来，很多学者对黑龙江大兴安岭地区植被生长和气候变化间的关系的进行了大量研究。国志兴等利用1982至2006年黑龙江大兴安岭地区的NDVI数据和同期的气象数据，对两者之间的关系进行了研究[2]，研究发现黑龙江大兴安岭地区森林的生长与气温、降水存在较强的相关性，在一个温暖湿润的春季，黑龙江大兴安岭地区NDVI的平均值达到了0.45，这比在干旱寒冷的春季高约28.7%。李明泽等利用2000-2009年黑龙江大兴安岭地区的MODIS/NDVI月值数据和气象数据，分析和检测了该地区的NDVI年际变化及其与气象因子的关系[3]，研究发现，当温度在10～25 ℃时会促进森林NDVI增长，在5 ℃以下对NDVI变化无显著影响。

北极震荡是一种海洋动态过程，它能够对几千里外的陆地上的气象过程产生影响[4-6]。Li等利用1982-2006年的NDVI数据和北大西洋震荡(Northern Atlantic Oscillation，NAO)指数，探究了北半球高纬度地区植被生长与北大西洋震荡之间的关系[7]，研究指出NAO能够对北半球高纬度地区植被的生长产生影响。Gouveia等也研究了欧亚大陆的植被生长与NAO之间的关系，并且指出当NAO在冬季处于正相位时，通常会导致欧亚大陆的地区在接下来的春季气温较高，而较高的温度又会促进春季植被的生长[8]。Li等使用经验正交函数(empirical orthogonal function，EOF)研究了这一问题并且得出了相同的结论[9]。

大兴安岭地区森林生长的年际变化与海洋过程，包括北冰洋震荡、北大西洋震荡等关系尚不明确，且之前学者在探究海洋过程对植被生长的影响时一般以半球尺度进行研究，尚缺乏在较小的尺度上对两者的关系进行研究。因此，本研究采用黑龙江大兴安岭地区的2001-2015年的MODIS/NDVI数据和海洋过程数据以及气象数据，对三者间的关系进行分析。通过本研究可以更好地了解黑龙江大兴安岭地区森林生长与海洋过程的关系，并进一步探究这种关系的机制，从而为林业部门提供一个全新的视角来对森林资源进行更好地管理和利用。

1 研究区概况

黑龙江大兴安岭地区位于中国黑龙江省东北部，地理坐标为121°11′～127°10′E，50°05′～53°34′N。黑龙江大兴安岭地区位置如图1所示，面积约为3.32万km2，包括漠河县、塔河县、呼玛县3个行政区[10]。该地区北临俄罗斯，冬季到最低气温在零下30 ℃左右，夏季最高气温约为20 ℃。每年区域降水主要集中在4～8月，年降水总量约为500 mm。区域内森林广布，树种主要以兴安落叶松(Larixgmelinii)为主，樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)、云杉(Piceaasperata)、白 桦(Betulaplatyphylla)、蒙古栎(Quercusmongolica)和山杨(Populusdavidiana)等也有广泛的分布。

图1 黑龙江大兴安岭地区位置示意图Fig.1 Geographic location of Daxinganling in Heilongjiang province

2 研究数据及方法

2.1 植被指数数据

NDVI数据能够很好的反映植被的生长状况[10-12]。本研究采用的NDVI数据是MODIS/NDVI月值数据，获取时间段为2001-2015年，共180景。该套数据的空间分辨率是500m，时间分辨率是30d。NDVI数据来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http：//www.gscloud.cn)，数据提供方已对MODIS原始数据进行了几何精校正，辐射校正和大气校正等预处理，并且采用了最大值合成法(MVC)来进一步减少云、大气和太阳高度角等的影响。采用ENVI5.2软件，利用黑龙江大兴安岭地区的矢量边界对180幅NDVI图像进行裁剪，得到180幅黑龙江大兴安岭地区NDVI分布专题图。图2和图3分别为黑龙江大兴安岭地区2009年3月和7月的NDVI分布情况。由图2可知，黑龙江大兴安岭地区的NDVI值在3月分布在0～0.4之间，呈现出中间高，四周低的趋势。与3月相比，7月黑龙江大兴安岭地区的大部分NDVI值比较高，集中在0.8以上。事实上，3月是一年中NDVI值最低的一个月，而7月是一年中最高的一个月。使用ENVI的统计工具，对180景NDVI月值数据进行了处理，对每一景数据求出整个区域的平均值，组成了黑龙江大兴安岭地区2001年至2015年NDVI月值的时间序列，结果如图4所示。2001-2015年NDVI值具有明显的周期性，即在一年中 3月NDVI值最低，之后NDVI值逐渐升高，7月达最大值，然后开始下降直至下一年的3月。值得注意的是，每一年的最高值差异不大，最低值却变化很大。比如2003年的最低值约为0.40，是2004最低值0.10的约4倍。

图 2 2009年3月黑龙江大兴安岭地区NDVI分布图Fig.2 Distribution map of NDVI in Daxinganling in Heilongjiang province in March 2009

图 3 2009年7月黑龙江大兴安岭地区NDVI分布图Fig.3 Distribution map of NDVI in Daxinganling in Heilongjiang province in July 2009

2.2 气象数据

气象数据包括黑龙江大兴安岭地区的漠河气象站、塔河气象站和新林气象站的地面气候标准值月值气温和降水数据。对气象数据进行统计分析得到黑龙江大兴安岭地区的月平均气温。图5描述了黑龙江大兴安岭地区的2001-2015年的月平均气温数据。与NDVI相似，平均气温也具有明显的周期性。在一年内，气温在1月达到最低值，然后逐渐升高，在7月达到最大值，随后开始下降，直至下一年的1月。黑龙江大兴安岭地区1月的平均气温约为-26 ℃，夏季的平均温度约为16 ℃，两者相差约40 ℃。此外，夏季和冬季还存在明显的年际变化特征。例如，在2011年夏季，气温达到了约18 ℃，这比2009年的夏季高了约5 ℃；在2002年冬季，气温达到了约-22 ℃，这比2012年冬季高了约8 ℃。

图5 黑龙江大兴安岭地区2001-2015年月平均温度 时间序列Fig.5 Time series of temperature over Daxinganling in Heilongjiang province between 2001 and 2015

2.3 海洋数据

北极震荡是一个半球尺度的气候变化过程，AO指数的大小代表其强弱。AO指数可以反映北半球的两个区域的气压异常，其中一处位于北冰洋，而另一处位于北纬37°至北纬45°之间的区域[13-14]。当AO处于正相位时，北半球的冷空气被限制在高纬度地区，从而导致北极地区变得更冷而北半球中纬度地区变的更加温暖；当AO处于负相位时，北半球的冷空气不再被限制在高纬度地区，而是南下到中纬度地区，从而导致北极地区变的更加温暖而中纬度地区变得更加寒冷[15-17]。AO月值指数来源于美国国家气象预测中(http：//www.cpc.ncep.noaa.gov/products)。图6显示了2001至2015年AO值的变化情况。15年间，AO在-4.4～2.4之间变化，年际间变化有很大不同。

图6 2001-2015年逐月AO时间序列Fig.6 Time series of AO index between 2001 and 2015

2.4 研究方法

当AO出于正相位时，黑龙江大兴安岭地区的温度通常会高于标准年份，而当AO处于负相位时，黑龙江大兴安岭地区则会变得比标准年份更寒冷。AO的变化可能影响研究区域的温度变化，进而影响其森林的生长。因此，以2001-2015年黑龙江大兴安岭地区逐月的NDVI时间序列、温度时间序列与AO时间序列数据为基础数据，研究进行

AO对NDVI的影响。采用相关性分析的方法，分析每月的AO值与当月及之后月份的关系，并采用student’t 检验对结果进行验证。同时引入黑龙江大兴安岭地区的月平均温度变量，分析每月的AO对当月及以后月份的温度的关系及每月的温度对当月及以后月份的NDVI的关系，研究植被生长与北极震荡的关系。

3 结果与分析

3.1NDVI与温度的关系分析

为了研究温度对植被活动的影响，利用黑龙江大兴安岭地区的平均气温数据和区域平均NDVI数据进行相关性分析，结果见表1。在3个不同的时期，温度与NDVI都有很强的相关性。第一个是在生长期(3月和4月)，3月的温度可以解释35%的3月的NDVI的变化和45%的4月的NDVI的变化，4月的温度可以解释50%的4月的NDVI的变化。第二个鼎盛期(6月和7月)，在这一时期，NDVI的变化与温度显著相关。其中，5月的气温能够解释5月的NDVI的变化的48%和6月NDVI变化的62%； 6月的温度能够解释7月的NDVI变化的50%，而7月的温度则能够解释其变化的69%。第三个时期是衰退期(9月和10月)，在这一时期，10月的NDVI变化与5至10月的温度都有较强的相关关系，相似的特征也能够在11月的NDVI上发现。以4月的温度异常和NDVI的关系为例，图7显示了这两者之间的关系。当温度从零度升至7度时，NDVI值从0.35升至0.50，增加的速度为0.023 ℃。

表1 温度与NDVI的R2结果分布Tab.1 R2 between temperature and NDVI

注：* 为p< 0.05；横坐标变量为每月的温度；纵坐标为每月的NDVI

3.2AO与温度之间的关系分析

表2显示了AO与温度间R2的结果分布。在春季，AO与温度间存在显著的相关关系。2月-4月两者间的R2在0.30～0.61间变化。例如，2月的AO值能够解释3月温度变化的61%。而3月的

AO值与3月、4月的气温间有显著的相关关系。由表2可知，AO对黑龙江大兴安岭地区温度的影响有1个月的滞后期。图8显示了3月的AO值与4月的温度的散点图。由图8可知，3月的AO能够解释4月温度变化的28%，显著性水平为0.05。

图8 黑龙江大兴安岭地区2001-2015年3月AO值与 4月平均温度散点图及拟合结果Fig.8 Scatterplots of the spatially averaged March AO and the April temperature shown over Daxinganling in Heilongjiang province from 2001 to 2015，with a least squares fit to the data表2 温度与AO的R2结果分布Tab.2 R2 between temperature and NDVI

月份12345678910111210.210.210.210.210.210.130.010.010.010.020.240.0020.39*0.61*0.30*0.000.000.250.20.010.080.040.0430.32*0.28*0.000.030.110.050.050.020.130.0140.34*0.180.000.260.57*0.110.130.040.0950.000.200.010.040.030.000.010.32*60.000.020.000.020.070.000.0070.010.110.010.120.000.0080.10.140.210.000.0090.060.040.110.00100.250.130.02110.190.26120.08

注：* 为p< 0.05；横坐标变量为每月的AO；纵坐标为每月的温度

3.3AO与NDVI的关系分析

3月的AO值能够解释4月的NDVI值的70%的变化(表3)。然而，在其他月份两者之间却没有显著的关系，这是因为AO主要影响春季的温度变化(见表2)。图9为3月的温度与4月的NDVI的散点图。由图9可知，3月的AO值可以解释4月的NDVI值70%的变化，显著性水平为0.01。研究结果表明，3月的温度能够影响研究区域的3月和4月的温度，温度则能进一步影响研究区域NDVI的变化。AO能够通过影响黑龙江大兴安岭地区的温度，进而影响黑龙江大兴安岭地区森林的生长，但影响约有一个月的延迟。基于本研究的数据得出的结论Cho等人的结论相同[21-22]。

表3 AO与NDVI的R2结果分布Tab.3 R2 between AO and NDVI

注：* 为p< 0.05；横坐标变量为每月的AO；纵坐标为每月的NDVI

图9 黑龙江大兴安岭地区2001-2015年3月 AO值与4月NDVI散点图及拟合结果Fig.9 Scatterplots of the spatially averaged April NDVI and the March AO is shown over Daxinganling in Heilongjiang province from 2001 to 2015，with a least squares fit to the data

4 结果与讨论

本研究分析2010-2015年15年间的NDVI，气象数据和北极震荡月值数据，采用回归分析、相关分析等方法，对三者之间的关系进行了分析，结果发现北极震荡过程对黑龙江大兴安岭地区的森林生长过程有显著的影响。3月的AO可以解释4月的NDVI值70%的变化。并对这一影响机制进行了初步的分析：当AO处于正相位时，黑龙江大兴安岭地区的温度一般会高于正常年份；当AO处于负相位时，黑龙江大兴安岭地区则会比正常年份更温暖。而温度则是影响黑龙江大兴安岭地区森林生长最重要的气象因子。因此，AO主要通过影响黑龙江大兴安岭地区的气温，来影响其森林生长。探究AO对森林的生长问题对森林资源的建设和保护具有十分重要的意义。

对这种影响的机制的探讨还处于认识阶段。当AO处于负相位时，北极的冷空气不在被局限在北极地区，它将南下进入北半球中高纬度地区(包括黑龙江大兴安岭)，使这些地区的气温降低，进而影响这些地区的森林生长。但是，在AO处于负相位时冷空气影响的范围并不确定，即它不一定影响某一地区。将在接下来的研究中进一步探究这种影响的机制。此外，其它海洋过程，比如厄尔尼诺和北大西洋震荡，也有可能对黑龙江大兴安岭地区的森林生长产生影响，这些问题都有待进一步的研究。

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Effects of Arctic Oscillation on the Vegetation Growth OverDaxinganling in Heilongjiang Province

Wu Haoran，Li Jihong*

(School of Forestry，Northeast Forestry University，Harbin 150040).

Normalized difference vegetation index(NDVI)can reflect the condition of vegetation growth.Using the monthly data of MODIS/NDVI between 2001 and 2015，contemporaneous data of temperature and Arctic Oscillation(AO)index，we investigate the influence of Arctic Oscillation process on the forest growth of Daxinganling in Heilongjiang province.Furthermore，the meteorological factors are introduced.The mechanism of this effect is discussed，and the influence of Arctic Oscillation on the growth of forest in Daxinganling in Heilongjiang province is analyzed.The results show that the growth of forest in Daxinganling in Heilongjiang province is related toAO，which is away from it at thousands of miles.During the growing season，theAOin March was able to account for 70% of theNDVIchange in April.In addition，the Arctic oscillation process can affect the temperature in Daxinganling in Heilongjiang province and the temperature can affect the growth of forests，so the Arctic oscillation process can affect the growth of forests in this area affected by the temperature.This study provides a new perspective for forestry workers to management and utilization of forest resources of great significance.

MODIS；Arctic Oscillation；Daxinganling in Heilongjiang province；Oceanic processes

2017-03-25

黑龙江省博士后基金资助(LBH-Z10279)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572014CB20)；哈尔滨市科技局应用技术研究与开发项目(2015RQQXJ071)

吴浩然，硕士研究生，研究方向：定量遥感。

*通信作者：李继红，博士，副教授，研究方向：定量遥感。E-mail：jihonglee2011@gmail.com

吴浩然，李继红.黑龙江省大兴安岭地区植被生长与北极震荡的关系.森林工程，2017，33(3)：18-23.

S 152；S 718.5

A

1001-005X(2017)03-0018-06