西辽河流域归一化植被指数与气象因子相关性分析

田宝星 刘丹 宫丽娟 赵放 季生太 赵慧颖 于成龙

(1.黑龙江省气象科学研究所，黑龙江 哈尔滨 150030； 2.中国气象局东北地区生态气象创新开放实验室，黑龙江 哈尔滨 150030； 3.哈尔滨市气象局，黑龙江 哈尔滨 150028； 4.黑龙江省生态气象中心，黑龙江 哈尔滨 150030)

引言

植被既是陆地生态系统的主体，也是大气、土壤及水等要素的天然纽带[1-2]，对生态环境有指示作用，以气温升高、降水格局改变为主要特征的气候变化深刻影响着区域乃至全球植被的分布、物候规律及其生产力等要素，分析植被对气候变化的响应，对研究生态环境变化具有重要意义[3]。植被指数是描述植被生物量指标的重要参数，也能在一定程度上反映植被信息[4]。归一化植被指数(NDVI)不仅体现植被变化的监测功效，还可以反映植被覆盖度和植物生长状况的变化[5]，由此被广泛应用于植被监测研究中。

学者们从不同角度、不同层面对NDVI及其对气候变化的响应进行了大量研究。基于遥感数据对国内外地区植被指数动态分析[6-7]，NDVI与气温、降水和极端气候具有一定联系[8-10]，不同植被与气象因子存在相关性[11-13]。上述研究使得NDVI与气象因子相关性不断完善，可以反映气候变化对植被的影响。西辽河流域受温带大陆性季风气候控制，该区降水不均，干旱频发，土壤沙化严重，生态环境非常脆弱，是全球气候变化最敏感性的区域之一[14]。以往对该区域的研究主要集中在气候变化分析[14-15]、水资源综合利用[16-17]和土地利用变化[18-19]等方面，较少涉及气温、降水变化对当地植被指数的影响。因此，本文基于2000—2018年气象站观测数据和MODIS NDVI数据，通过生长季各月NDVI与气象因子的时滞性，气象站10 km缓冲区内不同植被类型NDVI与气象因子的相关性，探讨气候变化背景下西辽河流域植被指数与气象因子的变化规律以及相互关系，为进一步研究西辽河流域生态环境提供理论依据，对改善脆弱的生态环境有重要的指导意义。

1 资料与方法

1.1 研究区域概况

西辽河流域地处我国北方农牧交错带东缘，位于116°32′—124°30′E、41°05′—45°13′N之间，面积约为1.37×105km2，流域三面为山区所环抱，地形由西向东逐渐降低[20]。流域属于暖温带半湿润气候向中温带半干旱气候的过渡带，年平均气温为5.0—6.5 ℃，降水量为300—400 mm，日照时数为2800—3100 h，≥10 ℃积温为3000—3200 d·℃，作物一年一熟，主要种植大豆、小麦和玉米等[21]。流域包括内蒙古自治区、辽宁、河北和吉林四省区[22]，主要地区为通辽市、开鲁县、双辽市和赤峰市。

1.2 数据来源

选取西辽河流域11个气象站(图1)2000—2018年逐日平均气温、最高气温、最低气温和降水量，来源于中国气象科学共享服务网。NDVI数据为MODND1M中国1km的NDVI月合成产品，数据源来自地理空间数据云，时间范围为2000年1月到2018年12月。

图1 西辽河流域位置示意图Fig.1 Location of the West Liao River Basin

1.3 数据处理方法

基于气象站的地理位置，并结合土地利用现状[18-19](选取草地、林地、耕地3种植被类型)，以气象站为中心10 km为半径做缓冲区，缓冲区内草地、林地、耕地的NDVI值作为气象站对应的3种不同植被类型NDVI数据集。通榆站和宝国吐站的位置在西辽河流域之外，依据气候相似理论，可利用这两个站来弥补研究区域站点不足。利用全年12月的NDVI数据求均值，得到西辽河流域2000—2018年的NDVI年均值。将逐日气温、降水数据分别采用均值法和累计求和法，根据结果分析需要，计算了年(月)平均气温、年(月)平均最高气温、年(月)平均最低气温和年(月)降水量，结合与NDVI同样的时间尺度开展时滞分析和相关分析。

2 结果分析

2.1 西辽河流域气象因子的趋势变化

基于各气象站逐日气象数据处理为年尺度各站平均值数据，绘制气象因子年变化趋势(图2)，研究区域2000—2018年年平均气温、最高气温和最低气温呈增加趋势，气候倾向率分别为0.12 ℃/10 a、0.24 ℃/10 a和0.41 ℃/10 a，均呈上升趋势，最低气温变化速率最快。从年代际来看，在21世纪10年代平均气温和最高气温较21世纪初略有下降，而最低气温则有所上升，气温变化呈现一定的波动。研究区域2000—2018年年降水量呈上升趋势。近19 a年降水量平均值为356 mm；最大值出现在2012年，为497 mm；最小值出现在2009年，为257 mm。从年代际来看，在21世纪10年代降水量明显增加，降水量波动较为明显。

图2 2000—2018年西辽河流域气温和降水量变化趋势Fig.2 The changing trends of temperature and precipitation in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.2 西辽河流域年均NDVI时空变化特征

2.2.1 NDVI时序变化

从年际变化特征来看(图3a)，2000—2018年西辽河流域NDVI值呈上升趋势，趋势率为0.04/10 a，平均值为0.38，最大值为0.43(2014年)，最小值为0.33(2001年)。从年代际来看，研究区域21世纪初期NDVI平均值均低于0.40，21世纪10年代NDVI平均值均高于0.40，可见该区域植被有所改善。

图3 2000—2018年西辽河流域全部植被(a)和三种植被(b)年均NDVI变化趋势Fig.3 The changing trends of annual NDVIs of all vegetation(a)and three types of vegetations(b)in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

根据土地利用分类，计算不同植被类型NDVI值。如图3b所示，该区域林地、草地和耕地NDVI均呈增加趋势，耕地的增加趋势最快,为0.05/10 a，其次是林地为0.04/10 a，草地的增加趋势最慢为0.03/10 a，耕地长势受益于农业技术和农事活动的完善和增进。

2.2.2 NDVI空间分布

西辽河流域NDVI呈现明显的空间差异，大致表现为中间低，四周高特点(图4)。该区域植被指数地域特性明显，大部分地区NDVI值在0.28—0.49之间。NDVI高值区主要集中在西南部等地，这个区域的NDVI最大值为0.79且高值区较为集中；同时研究区域北部的大兴安岭林区NDVI值也较高。NDVI低值区域在西辽河中下游的科尔沁沙地，植被状况较差。

图4 2000—2018年西辽河流域年平均NDVI空间分布Fig.4 Spatial distribution of annual mean NDVI in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.2.3 NDVI波动程度

由图5可见，西辽河流域NDVI标准差的空间分布，植被年际波动最大的地区主要分布在研究区域的西南部等地，即多年NDVI平均值最大值所在区域，这些地区的植被覆盖状况年际间发生了较大变化。而研究区域中部地区NDVI标准差则较小，由于西辽河中下游科尔沁沙地造成的，植被覆盖年际变化小，常年保持稳定。

图5 2000—2018年西辽河流域年平均NDVI标准差空间分布Fig.5 Spatial distribution of standard deviation of annual mean NDVI in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.3 气象因子对西辽河流域植被指数影响

2.3.1 西辽河流域植被指数与生长季气象因子的时滞分析

由表1可见，研究区域5月、6月和7月NDVI与前1个月降水量的相关性较大，8月和9月NDVI与前1—2个月降水量的相关性较大，6月、7月和8月NDVI与前1个月降水量的相关性通过显著检验，说明研究区域NDVI对降水量存在滞后性，滞后期为1个月。西辽河流域5月、6月、7月和9月NDVI与当月平均气温的相关性较大，7月NDVI与当月和前1个月平均气温的相关性通过显著性检验，8月NDVI与前1—2个月平均气温的相关性较大，8月NDVI与前1个月平均气温的相关性通过显著检验，最高气温亦相似。5月、6月、7月和9月NDVI与当月最低气温的相关性较大，8月NDVI与前1—2个月最低气温的相关性较大，但未能通过显著性检验。

表1 2000—2018年西辽河流域生长季各月NDVI与气象因子的相关性Table 1 Correlations between NDVI and meteorological factors in each month of growing season in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

2.3.2 不同植被类型NDVI与生长季气象因子的相关性分析

由表2可见，西辽河流域不同植被类型NDVI与生长季气象因子的相关系数。通榆和宝国吐两地均属季风气候，植被生长受季节变化影响较大，而行政区内变化不明显，故气象站点附近不同植被长势基本可以反映行政区内不同植被长势。林地、草地、耕地NDVI与大部分地区平均气温和最高气温存在显著相关，与低纬度地区最低气温存在显著相关，与扎鲁特、通榆、林西、翁牛特旗和宝国吐等地降水量存在显著相关。南部地区(翁牛特旗、赤峰、宝国吐和建平)各植被NDVI与气象因子相关性较高；北部地区(扎鲁特)、西部地区(林西)和东部地区(通榆、通辽和双辽)各植被NDVI与平均气温、最高气温和降水量相关性较高，同时各地耕地NDVI与气象因子的相关性较好。不同植被类型NDVI与平均气温、最高气温的相关性密切。

表2 2000—2018年西辽河流域林地、草地和耕地NDVI与气象因子的相关性Table 2 Correlations between NDVI of woodland,grassland,cultivated land and meteorological factors in the West Liao River Basin from 2000 to 2018

3 结论与讨论

(1)近19 a，西辽河流域年平均气温、最高气温、最低气温和降水量均呈增加趋势，21世纪10年代气温和降水波动较为明显。

(2)近19 a，西辽河流域NDVI呈上升趋势，年代际间变化明显；不同植被类型NDVI均呈增加趋势，耕地增加趋势最快，其次是林地，草地增加趋势较慢，耕地长势受益于农事活动的完善和增进。

(3)西辽河流域年均NDVI空间分布呈现中间低，四周高特点。植被指数较高的区域主要集中在西南部地区和北部的大兴安岭林区等地。西辽河中下游的科尔沁沙地指数较低。植被指数波动较大地区主要分布在研究区域的西南部等地，这些地区的植被覆盖状况年际间发生了较大变化；波动较小地区主要分布在中部地区等地，植被覆盖年际变化小。

(4)西辽河流域生长季各月NDVI与降水量存在明显的滞后性，滞后期为1个月；气温对NDVI的滞后性不明显，5月、6月、7月和9月NDVI与当月气温的相关性较大，仅8月NDVI与前1个月平均气温和最高气温存在滞后性。不同植被类型NDVI与平均气温、最高气温的相关性密切。耕地NDVI与气象因子的相关性较好。

(5)研究表明，近19 a来西辽河流域NDVI呈增加趋势，与已有研究中国北方植被转绿趋势一致[23-24]，表明西辽河流域生态环境在不断改善。该区域9月NDVI与当月平均气温，最高气温相关性较高，相关性高于降水，说明秋季气温升高利于延长植被生长季，促进生长。研究表明[23]，植被生长受水热条件的共同影响，受气温影响更显著，西辽河流域气温呈增加趋势，为植被改善提供热量基础；西辽河流域水资源相对匮乏，植被水分需求高，降水有利于植被生长，而降水量对生长季各月NDVI存在滞后效应，可见降水是影响该地植被生长的重要胁迫因子，西辽河流域气温升高和降水增加促进了植被改善。气象条件是影响NDVI的主要因素，同时海拔、坡向、坡度等地理因子与NDVI具有一定的相关性[25]，人类活动在较短时间尺度上对植被也有较大影响[26]。因此，研究植被生长变化时不仅要考虑气候因子，人为因素也不容忽视，还应注意气候变化和人为驱动对植被覆盖变化的贡献率。