内蒙古典型草原区NDVI对气候变化的响应

王雨晴, 张成福, 李晓鸿

(1.内蒙古农业大学 沙漠治理学院, 呼和浩特 010018; 2.内蒙古电子信息职业技术学院, 呼和浩特 010011)

植被是联系土壤、大气和水分的重要枢纽[1]。气候的改变会对植物生长健康产生重要的影响，温度和降水的改变可能会使气象灾害有增加的趋势，如干旱、洪涝等[2]。近年来，由于温室效应的产生，导致了全球气候变化明显[3]。有研究表明在中高纬度地区可能会出现干旱地区变得更干旱而湿润地区变得更加湿润的趋势[4]。在干旱半干旱区干旱灾害的危害是非常大的，这是由于干旱具有持续性、不易发觉性及影响范围广等特点[5]。我国大部分区域处于干旱半干旱地带，大多数地区都遭受干旱灾害的影响[6]。目前，干旱监测评估有很多方法，其中标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在评判干旱程度中具有很高的适用性[7]。在全球温度升高的背景下，SPEI指数考虑到温度变化对蒸散量的影响，可以有效反映研究区的干旱化程度，且具有计算简单和多时间尺度评估干旱的特点[8-9]。

内蒙古草原是中国天然草原和欧亚草原的重要组成部分[10-11]。在敏感的草原生态系统中，气候变化和过度放牧对该区生态系统的稳定有着重要的影响[12]。目前已出台许多禁牧政策及建议，过度放牧已得到控制，但气候变化对草原生态系统的影响是不可控的[13-14]。气候变化背景下对草原区植被的生长状况进行监测是非常重要的。目前，植被生长健康的监测常用遥感监测方法，遥感监测方法具有实时性、监测范围广、成本低及准确性高等优点，其中中分辨率成像光谱仪(MODIS)植被指数产品更适合中小尺度区域植被的研究[15-16]。在此基础上的归一化植被指数(Normalized Differences Vegetation Index，NDVI)在植被监测中被广泛运用[17]。本文运用NDVI研究典型草原区植被生长变化及其与气候变化的关系，同时结合SPEI指数反映典型草原区干旱程度的变化情况。

气候变化是一种非常复杂的现象，有效的气候预测对草原生态系统的保护具有一定的现实意义[18]。BP神经网络(Back Propagation Neural Networks)被广泛应用于一些复杂非线性问题中[19]，该模型的建立可以有效的进行气候预警。本文运用BP神经网络对影响植被的主要气象要素进行预测。为了解典型草原的气候变化特征对内蒙古草原的植被生长和生态环境研究具有重要意义。

1 研究区概况

典型草原是内蒙古(37°24′—53°23′N，97°12′—126°04′E)主要的草原类型，位于中温带干旱区。年降水量大致在300～400 mm，年均温为1～4℃，平均海拔约为1 224 m。土壤类型为典型的栗钙土，易受风沙侵蚀。研究区基本情况见表1[20]。

2 研究方法与内容

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http：∥data.cma.gov.cn)，选取可以代表典型草原区的8个气象站点(1970—2016年)的逐月温度、风速、降水量数据(图1)。

MODIS NDVI遥感影像数据来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)的2000—2015年数据。

表1 典型草原研究区位置与基本情况特征

图1 内蒙古典型草原区分布

SPEI干旱指数：由气象站数据对典型草原区的干旱情况进行了评估，依据《气象干旱等级GB/T20481—2006》将SPEI等级划分见表2，本文用-0.5表示干旱是否发生。

表2 SPEI干旱等级标准

本研究运用非参数Mann-Kendall突变(M-K检验)[21]监测研究区内年际平均温度、平均风速、总降水及SPEI指数。

通过计算NDVI与温度、风速、降水量的相关性和SPEI对上述气象要素的相关性进行分析，从而得出对NDVI和SPEI产生影响的气候要素，并通过BP 神经网络模型对2019—2038年对NDVI有影响的气象因子进行预测。

3 结果与分析

3.1 温度、风速、降水及SPEI逐年变化分析

由图2可知，1970—2016年平均温度均有增加的趋势，特别是1987年后温度增加更加显著，平均风速自20世纪70年代以来有减小的趋势，特别是1982年风速减小的更加显著。降水的突变点比较多且复杂，在20世纪后降水有减小的趋势。SPEI评估的SPEI 值越小，表示干旱越严重，从图中可以看出SPEI在1999年后减小趋势显著，说明干旱有增加的趋势。

如图3所示，典型草原区随年际变化中，温度的气候倾向率为0.41℃/10 a，线性回归相关性r=0.65>r0.01，整体呈显著增加趋势，尤其是2007年出现温度最高值(3.58℃)，5 a滑动曲线在1980—1981年，1987—1988年达到波谷，1999年、2002年、2007年达到波峰。风速线性变化趋势为-0.246/10a,线性回归相关性r=0.81>r0.01，整体呈显著减小趋势，1972—1974年风速最大(4.22～4.24 m/s),在2014年达到最小(2.83 m/s)。降水气候倾向率为-2.71 mm/10 a，线性回归相r=-0.068-0.5)，但在1996年后，干旱事件的发生情况有增加的趋势(SPEI≤-0.5的年份增多)，在1997—2016年里发生了12次干旱(20 a内有12 a的SPEI<-0.5)。

图2 温度、风速和降水及SPEI的Mann-Kendall突变分析

3.2 NDVI与气温、风速、降水量、SPEI的相关性分析

由表3，图4可知，在典型草原区，干旱程度SPEI和温度T(r=-0.49*)、降水P(r=0.86**)具有显著相关性，说明干旱程度受降水和温度的影响。NDVI和SPEI(r=0.68**)、P(r=0.61*)具有显著相关性，说明植被生长受干旱程度和降水量的影响，其中，SPEI和NDVI的相关性最为显著。

3.3 基于BP 网络模型对影响植被的气象因子预测分析

植被受干旱的影响是显著的。而干旱受气象要素温度和降水的影响显著。为此，本文基于BP网络模型对温度和降水量2019—2038年进行了预测。由图5可以看出，BP网络模型对降水和温度有很好的预测能力。如图6所示，从温度和降水量的预测结果中可以看出温度有增加趋势，降水有减小趋势，其变化趋势较1970—2016年变化趋势基本一致。

4 讨 论

典型草原区的温度有显著升高的趋势，风速有显著减小的趋势，降水在20世纪后有减小的趋势，这与全国的气候变化中温度、风速和降水的基本变化趋势相一致[22]。干旱程度主要受气候变化影响，SPEI的回归分析是气象要素对干旱程度响应的有力补充，体现了气象要素对SPEI响应的动态过程，能够更好地解释温度和水分与干旱程度活动之间的动态关系，为此可以得出降水的减小和温度的增加对干旱的加重有着显著的影响。

注：**表示在0.01水平上显著相关，下图同。

图3 温度、风速、降水及SPEI逐年变化特征

表3 气候变化对SPEI对NDVI相关性分析

注:**表示在0.01水平上显著相关；*表示在0.05水平上显著相关。

图4 随年份变化SPEI对NDVI的影响分析

图5 神经网络降水量和温度的拟合效果

气候因子中降水和温度对植被的影响非常显著[23]。在本研究区内植被与降水呈显著正相关关系，而植被和温度呈负相关但相关性不显著，这与中国北方草地生产力主要受降水的限制的结果相一致[11]。

典型草原区植被类型主要是草本植物，草本植物根系较浅，一般从上层和中层吸收土壤水分，对降雨量的变化有快速的反应[24]。正是该区植被储水能力较低，而使得干旱的发生会导致该区植被具有强烈的响应[25]。植被生长与干旱程度呈显著正相关，这与内蒙古大部分地区的植被状况与干旱程度呈显著正相关的结论一致，为此，干旱对浅根系植被的生长起着一定的制约作用[26]。

图6 2019-2038年总降水量和平均温度预测

5 结 论

自19世纪，典型草原区温度、干旱程度有明显增加趋势，风速有明显减小的趋势。在20世纪后，降水有减小的趋势。温度和降水对干旱的影响显著。温度的增加、降水的减小都会使得干旱有增加的趋势。降水量是影响植被生长的重要原因，典型草原由于降水不足的气候干旱在一定程度内会抑制典型草原区植被的生长，而干旱程度的大小主要受温度和降水的控制，因此温度间接影响着植物的生长。BP网络模型对典型草原区气候具有很好的预测效果，BP网络模型对2019—2038年温度和降水量的预测中可以发现其变化趋势与1970—2016年趋势变化基本一致，温度呈增加趋势，而降水呈减小趋势。