长江流域陆地生态系统NDVI时空变化特征及其对水热条件的响应

(1.长江科学院 水资源综合利用研究所，武汉 430010; 2.湖北大学 资源与环境学院, 武汉 430062; 3.黄河水利职业技术学院，河南 开封 475004)

1 研究背景

气候变化与陆地生态系统之间存在双向反馈机制：一方面，在以增温为主要特征的全球气候变化背景下，区域水热条件的变化引起了陆地生态系统时空分布格局的改变[1-2]；另一方面，生态系统格局的变化会影响区域碳循环和水循环过程，进而反作用于区域气候条件[3]。因此，识别气候与陆地生态系统的互馈关系是气候变化研究中的重要内容。植被是陆地生态系统的重要组成部分，可作为陆地生态系统响应气候变化的指示器[4]。在大尺度上开展陆地生态系统植被的时空变化特征及其对水热条件的响应研究，有利于认知气候变化与陆地生态系统的相互作用机制[5]。当前大尺度上的植被变化研究主要依赖于遥感技术，常用美国国家航空和航天局(NASA)发布的NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据作为植被生长状况的指示因子，用以识别陆地植被的变化特征[6-8]。相关研究多从气象站点尺度或区域/流域面尺度研究NDVI对水热条件的响应，但不同区域气候、地形以及生态系统类型存在差异性[9]，因此，不同区域上的NDVI响应特征亦存在差别，单一点尺度或面尺度难以反映NDVI变化的真实情况。本文以长江流域为研究区，从像元尺度和区域尺度分析NDVI和水热条件的年际变化特征，并结合气候特征和陆地生态系统类型对长江流域进行分区，考虑气候和生态系统类型的空间差异性，在此基础上，研究主要陆地生态系统NDVI对水热条件的响应。

图1 长江流域地理位置Fig.1 Location of Yangtze River Basin

2 研究区概况

长江发源于青藏高原，全长6 300 km，自西北向东南流经青藏高原、横断山区、云贵高原、四川盆地和长江中下游平原注入东海。长江流域(图1)横跨中国东部、中部和西部3大经济区，涉及19个省(自治区、直辖市)。长江流域地理坐标为90°33′E—122°19′E，24°27′N—35°54′N，总面积约180万km2，约占国土面积的1/5[10]。流域大部分地区属于热带季风气候区，多年平均降水量为1 036 mm，地区差异性较大，总体上降水量自东南向西北递减；多年平均气温为13.3 ℃，空间上亦呈现出东南高、西北低的特点[11]。长江流域植被类型丰富，具有涵养水土、调节河川径流等功能，是维护整个长江流域生态平衡的屏障[12]。

3 资料与方法

3.1 数据来源及预处理

所选用的数据主要包括MODIS NDVI数据、气象数据、生态系统类型空间分布数据等，具体如下。

3.1.1 MODIS NDVI数据

本文所选用的NDVI数据源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)提供的MODND1D月合成产品。该产品空间分辨率为500 m，系列长度为2000—2015年。在ArcGIS10.2平台上，经裁剪并采用年内最大值法合成所需要的年尺度NDVI系列。

3.1.2 气象数据

本文所选用的气象数据为流域内及周边共148个气象站点2000—2015年逐日降水和气温观测资料(气象站点见图1)，该数据源于国家气象科学数据共享服务平台(http:∥data.cma.cn)。在ArcInfo Workstation 10.0 平台上，编制相关的AML语言，采用IDW(Inverse Distance Weighted)空间插值方法将其格网化为 500 m分辨率的日气温和降水数据，在此基础上，获取2000—2015年长江流域年降水量和积温(本文只研究气温≥10 ℃的积温，下同)的栅格图层。

3.1.3 陆地生态系统类型空间分布数据

长江流域陆地生态系统类型数据来源于全球变化科学研究数据出版系统(http:∥www.geodoi.ac.cn)所提供的中国陆地生态系统空间分布数据集，该分类系统共划分7个生态系统类型，包括：农田生态系统、森林生态系统、草地生态系统、水体与湿地生态系统、荒漠生态系统、聚落生态系统和其他生态系统。该产品空间分辨率为500 m，经裁剪后得到长江流域陆地生态系统类型空间分布(图2)。从图2可看出长江流域生态系统类型以农田、森林和草地生态系统为主，其面积占比分别为28.0%，40.9%，23.4%。

图2 长江流域陆地生态系统类型空间分布及其面积Fig.2 Terrestrial ecosystems and corresponding areas in the Yangtze River Basin

3.2 研究方法

利用趋势线分析法和Kendall秩相关检验法识别长江流域不同尺度下水热条件和NDVI变化程度，同时，基于相关性分析揭示NDVI对水热条件的响应及空间差异性。具体方法如下。

3.2.1 线性倾向率

参考Stow等[13]的研究，以倾向率来表征长江流域2000—2015年降水量、积温和NDVI变化趋势程度。在研究区n个样本中，xi(i=1,2,…,n)表示某一降水、积温或NDVI，ti(i=1,2,…,n)表示xi相应的时间。两者之间的一元线性回归方程为

xi=a+bti,i=1,2,…,n。

(1)

式中：a为常数项；b为倾向率。b>0表示研究对象在统计时段内呈现出增加的趋势，反之则呈现出减小的趋势，其绝对值大小表示变化趋势的程度[14-15]。

3.2.2 Kendall秩相关检验法

采用Kendall秩相关检验法对长江流域降水量、积温和NDVI变化趋势进行显著性检验，根据式(2)构建检验统计量U，给定显著水平α，当|U|

(2)

其中：

(3)

(4)

式中：n为序列长度，本文n=16；p为给定序列{xi}(i=1, 2,…,n)中所有对偶值{xi,xj,i

3.2.3 相关性分析

从像元水平和区域尺度对长江流域2000—2015年期间NDVI与降水、积温的相关性进行分析，根据相关性分析结果，识别长江流域NDVI对水热条件的响应。相关系数的计算公式为

(5)

4 结果分析

4.1 长江流域NDVI时空变化特征

4.1.1 长江流域NDVI空间变化特征

在年内最大值法合成得到的2000—2015年年尺度NDVI系列基础上，利用ArcGIS 10.2平台中的Cell Statistics工具，获得各单元格近16 a的NDVI均值，得到长江流域2000—2015年期间NDVI多年平均值空间分布，如图3所示。从图3可看出，全流域NDVI值由上游到下游、由西向东逐渐增加，与高程的空间变化特征相反，即NDVI随高程的增加而减小。

图3 长江流域2000—2015年NDVI多年平均值 空间分布Fig.3 Annual average NDVI in the Yangtze River Basin (2000-2015)

图4统计了不同高程处NDVI的空间均值：高程在4 000 m以下的区域，随高程的增加，NDVI减小幅度并不大，约为-0.001/(100 m)；但在4 000 m以上的区域，随高程的增加，NDVI明显减小，其递减幅度约为-0.040/(100 m)。主要是因为长江流域低海拔地区水热条件相对较好，更适宜植被的生长。

图4 不同高程处NDVI空间均值Fig.4 Average NDVI at different elevations

长江流域2000—2015年NDVI变化趋势的空间特征如图5所示：图5(a)为趋势线分析法分析结果，图5(b)为Kendall秩相关检验法分析结果。可看出，2000—2015年期间长江流域NDVI呈现出较大幅度的增加趋势，以金沙江中下游、嘉陵江上游和汉江上游尤为明显(图5(a))；全流域约有43.2%的区域NDVI呈现出显著增加的趋势，主要分布于金沙江下游、长江中游和洞庭湖水系(图5 (b))。

图5 长江流域2000—2015年NDVI变化趋势Fig.5 Trend of NDVI in the Yangtze River Basin (2000-2015)

图6 不同生态系统NDVI年际变化Fig.6 Interannual variations of NDVI in different ecosystems

4.1.2 长江流域NDVI时间变化特征

2.6 九种病原体的混合感染情况 本次研究仅存在两种病原体的混合感染，感染率为2.78%（194/6 984），占阳性病例的10.55%（194/1 839）。其中肺炎支原体合并乙型流感病毒居首位，占阳性病例的5.00%（92/1 839），其次为肺炎支原体合并副流感病毒，占阳性病例的3.75%（69/1 839）。

如图6所示，各类型生态系统的NDVI变化存在一定差异，但均呈现出增加的趋势，其中农田、森林、水体与湿地生态系统NDVI年际增长率约为0.004 a-1，草地生态系统和荒漠生态系统NDVI年际增长率约为0.003 a-1，全流域NDVI年际增长率约为0.004 a-1，且各生态系统以及全流域Kendall统计值均>1.96，即其增加趋势达到了α=0.05的显著水平。在一定程度上说明长江流域植被长势良好，朝正向演替的方向发育。这主要是由于长江流域降水相对丰沛，且在研究时段内，环境气温上升，植被覆盖有所增加；此外，诸如退牧还草、防沙治沙、湿地修复等措施的实施，在一定程度上促进了植被的恢复。

4.2 长江流域水热条件时空变化特征

4.2.1 长江流域水热条件空间变化特征

近16 a来长江流域多年平均降水量和多年平均积温分别为1 047 mm和4 528 ℃。降水量和积温的空间分布特征较为一致，均呈现出由西向东逐渐增加的趋势。流域上游、中游和下游多年平均降水量分别为832，1 210，1 502 mm，多年平均积温分别3 620，5 526，5 910 ℃(图7)。长江流域水热条件时空变化特征与高程相反，即随高程的增加而减小，从近似的线性关系来看，高程每上升100 m，年降水量和年积温分别减小15.2 mm和107.3 ℃(图8)。

图8 不同高程处年降水量和年积温空间均值Fig.8 Average NDVI precipitation and accumulated temperature at different elevations

对长江流域近16 a来降水和积温变化趋势(图9、图10)进行分析可知：降水量倾向率呈现出较为明显的空间差异性，上游云贵地区和中游两湖地区降水量普遍呈现出减小的趋势，上游川渝地区和下游地区降水量普遍呈现出增加的趋势(图9(a))；但从变化趋势的显著性来看，全流域降水显著变化的区域仅占流域面积的10%左右，降水显著减少的地区主要分布在金沙江中下游，显著增加的地区主要分布在嘉陵江流域和下游的安徽、江苏等地区(图9(b))。全流域积温普遍呈现出增加的趋势，在上游地区尤为明显，积温减小的区域主要分布于长江干流武汉到南京段左岸地区(图10(a))；变化趋势显著性检验结果表明全流域积温显著变化的区域约占流域面积的16%，几乎全为显著增加的区域，且集中于金沙江中下游地区(图10(b))。

图10 长江流域2000—2015年积温变化趋势Fig.10 Trend of accumulated temperature in the Yangtze River Basin (2000-2015)

4.2.2 长江流域水热条件时间变化特征

图11 不同生态系统年降水量年际变化Fig.11 Interannual variations of precipitation in different ecosystems

长江流域农田、森林、草地、水体与湿地、荒漠生态系统的降水量和积温均呈现出增加的趋势。具体而言，对于年降水量变化，农田、水体与湿地生态系统年降水增加速率较快，近16 a来降水量倾向率分别约为4.8 mm/a和6.1 mm/a；其次为森林和荒漠生态系统，降水量倾向率约在2.0 mm/a以上；草地生态系统降水倾向率最小，约为1.7 mm/a(图11)。对于积温的变化，森林和草地生态系统积温增加幅度较大，倾向率分别约为9.5 ℃/a和10.4 ℃/a；其次为农田生态系统，积温倾向率约为6.5 ℃/a；水体与湿地生态系统和荒漠生态系统积温增加幅度较小，倾向率约为3～4 ℃/a(图12)。Kendall秩次相关检验表明：除草地生态系统积温增加趋势达到了α=0.05的显著水平外，其他生态系统水热条件变化趋势并不显著(图13)。

图12 不同生态系统积温年际变化Fig.12 Interannual variations of accumulated temperature in different ecosystems

图13 不同生态系统年降水量和年积温 变化趋势显著性检验Fig.13 Results of significance testfor precipitation and accumulated temperature in different ecosystems

4.3 长江流域NDVI对水热条件的响应

图14 多年平均降水量、积温与NDVI的关系Fig.14 Relations between average NDVI and precipitation, average NDVI and accumulated temperature

表1 不同水热条件分区的面积占全流域面积的比例Table 1 Hydrothermal regions and their area proportions

根据式(5)对长江流域NDVI与水热条件的相关性进行分析，结果如图15所示。从图15可看出，长江流域NDVI与降水量呈现明显正相关关系的区域主要位于长江源头区、嘉陵江流域和下游湖口以下，而在金沙江石鼓以下和汉江丹江口以下NDVI与降水量呈现出负相关关系。对于NDVI与积温的关系，两者呈现出明显正相关关系的区域主要位于长江上游地区。

图15 植被 NDVI 与降水量、积温相关性空间分布Fig.15 Correlations between NDVI and precipitation, NDVI and accumulated temperature above 10℃

依据图14中的研究结果，年降水量取800 mm和1 000 mm 2个阈值，积温取1 000 ℃和5 000 ℃ 2个阈值，将长江流域划分为不同水热条件气候区，并与图2中的生态系统类型组合，得到如表1所示的分区结果。本文重点分析面积占1.5%以上的区域NDVI与水热条件的相关关系，各区域上NDVI与降水量、积温的相关系数分别如表2和表3所示。

对分区上NDVI与降水量的相关系数分析可知：在年降水量<800 mm的区域，除部分热量条件相对较好的草地生态系统外，其余生态系统NDVI与降水量均呈现出正相关关系，以荒漠生态系统相关性最高；在年降水量介于800～1 000 mm之间的区域，对于热量条件相对较低的地区，NDVI与降水量之间的相关性较小，但在热量较高的农业和森林生态系统，NDVI与降水量之间呈现出负相关关系；在年降水量>1 000 mm的区域，NDVI与降水量之间存在微弱的相关性，即NDVI对降水量的变化并不敏感，主要是由于该地区土壤水分充沛，能够满足植被生长。但所有区域上，NDVI与降水量的相关性均未通过显著性检验，可能是由于降水作用存在季节滞后性的影响，在一定程度上削弱了降水对植被的直接效应。

对不同分区上NDVI与积温的相关系数分析可以知道：NDVI与积温均呈现出较强的正相关性，在积温<5 000 ℃的地区尤为明显，主要是因为该地区温度较低导致热量供应不足，土壤微生物活性和植被机体代谢水平偏低，限制了植被生长。而气温的升高会缓解热量对植被的限制，成为该地区植被生长的主要驱动力。长江流域绝大部分农田、森林、草地和荒漠生态系统NDVI与积温的相关性都通过了显著性检验，说明长江流域主要陆地生态系统NDVI对热量条件的变化较为敏感。

表2 不同水热条件分区上NDVI与降水量的相关系数Table 2 Coefficient of correlation between NDVI and precipitation in different hydrothermal regions

表3 不同水热条件分区上NDVI与积温的相关系数Table 3 Coefficient of correlation between NDVI and accumulated temperature in different hydrothermal regions

注:*表明满足p<0.05的显著性检验水平。

5 结 论

本文基于MODIS NDVI资料和气象数据，采用时间序列分析法和相关性分析法研究了2000—2015年长江流域陆地生态系统NDVI和水热条件的年际变化及其相关性特征，得到以下主要结论：

(1)长江流域多年平均NDVI随高程的上升而呈现出减小的趋势。在高程<4 000 m的地区，随高程的上升，NDVI变化缓慢，高程每上升100 m，NDVI减少0.001；但在高程超过4 000 m的地区，随高程上升，NDVI明显减小，高程每上升100 m，NDVI减少0.040。多年平均降水量和多年平均积温空间变化特征与NDVI相反，即随高程的增加而减小，高程每上升100 m，多年平均降水量和多年平均积温分别减小15.2 mm和107.3 ℃。

(2)近16 a来，全流域及主要类型生态系统NDVI呈现出显著的增加趋势。从空间上看，全流域约有43.2%的区域NDVI呈现出显著增加的趋势，主要分布于金沙江下游、长江中游和洞庭湖水系。从生态系统类型上看，农田、森林、水体与湿地生态系统NDVI年际增长率较大。

(3)近16 a来，长江流域降水量整体呈现略微增加的趋势，其变化具有较为明显的空间差异性，且显著变化的区域仅占流域面积的10%左右。其中金沙江中下游降水量显著减小，嘉陵江流域和下游的安徽和江苏等地区降水量显著增加；积温普遍呈现出增加的趋势，其中金沙江中下游地区气温上升明显，主要是受近年来以增温为主要特征的气候变化影响。对于主要的生态系统而言，农田和水体与湿地生态系统年降水量增加速率较快，森林和草地生态系统积温增加幅度较大，但除草地生态系统积温增加趋势通过了显著性检验外，其他生态系统水热条件变化趋势并不显著。

(4)总体而言，气温是长江流域植被动态变化的主导性因子，在长江流域气温对NDVI的影响要强于降水量。从空间上看，长江源区、嘉陵江流域和下游湖口以下地区NDVI与降水量呈现相对明显的正相关关系，而在金沙江石鼓以下和汉江丹江口以下则呈现出相对明显的负相关关系；NDVI与积温呈现出较为明显正相关关系的区域主要位于长江上游地区。不同生态系统对于水热条件的响应存在一定的差异性。在年降水量<800 mm的区域，草地、水体与湿地、荒漠生态系统NDVI与降水量普遍正相关，以荒漠生态系统两者相关性最高；在年降水量介于800～1 000 mm之间的地区，NDVI与降水量之间的相关性受热量条件影响，当热量相对较低时，相关性较弱，而热量相对较高时，农业和森林生态系统NDVI与降水量之间负相关；但在降水量>1 000 mm的地区，NDVI对降水量的变化并不敏感。在积温<5 000 ℃的地区绝大部分农田、森林、草地和荒漠生态系统NDVI与积温呈现出显著正相关关系，其中在长江源地区尤为明显。

本文是基于统计学方法从大尺度上研究长江流域植被变化对水热条件的响应，可为主要陆地生态系统变化的监测和预测提供一定的数据和技术支撑，后续可进一步采用原型观测和数值模拟等技术手段识别水热条件变化对植被的影响机理，构建具有物理机制的模拟模型，研究地表植被对气候变化的响应。