汾河流域植被NDVI的时空变化特征及其对气候因子的响应

张 衡，马义娟*，李乐乐，张 廷，周 欣，任 爽

（1.太原师范学院 地理科学学院，山西 晋中 030619；2.东北农业大学 园艺园林学院，黑龙江 哈尔滨 150030）

植被是陆地生态系统的重要组成部分。植被覆盖研究是土地科学和土地管理工作的一项重要任务，是评价生态系统、土地覆盖变化和碳储量的重要基础[1-2]，对生态系统恢复具有重要意义。

在全球气候变化背景下，基于归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）的植被覆盖变化动态监测与气候对植被覆盖变化的影响研究受到广泛关注。植被覆盖变化动态监测研究主要包括不同流域[3-5]、不同气候区[6]、不同植被类型[7]的NDVI时空变化，如张会霞等研究发现汾河流域的植被覆盖度总体呈现增加趋势，并明显受地形因子的影响[8]。在气候对植被覆盖变化的影响研究方面，研究人员主要利用NDVI研究了长期气候变化对植被覆盖的影响[9]、气候因子与植被覆盖变化的相关性[10-11]、增温与干旱对植被覆盖变化的影响[12-13]、气候波动对植被净初级生产力与物候的影响[14-15]等。管晓祥等研究发现黄河源区植被NDVI 与气温呈明显的正相关关系，但与降水的相关性不明显[16]。汪柳皓等认为青藏高原地区植被指数变化与地表温度和降水存在一定的相关性，并存在明显的区域差异[17]。

汾河流域位于我国半干旱半湿润过渡地区，生态环境脆弱，对区域环境变化响应敏感。近年来，因受到气候变化和人类活动的双重影响，汾河流域气候及其植被覆盖发生了深刻变化。因此，对汾河流域植被覆盖情况及其影响因素的相关研究具有重要意义。本研究通过分析2001—2019年汾河流域植被NDVI变化趋势、空间聚类状况以及流域气温和降水的时空变化趋势，探讨NDVI对气温与降水量的响应，以期在气候变化背景下为汾河流域生态环境恢复提供理论依据。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

汾河发源于山西省宁武县管涔山，位于黄土高原东部，是黄河第二大支流，流域面积达3.9×104km2，约占山西省总面积的25%。汾河东临太行山脉，西靠吕梁山脉，自北向南流经太原盆地、临汾盆地和运城盆地，在万荣县汇入黄河。汾河干流全长694 km，以太原市上兰村和洪洞县石滩村为界，流域分为上、中、下游（图1）。汾河流域属于大陆性半干旱季风气候，地处半干旱半湿润气候过渡带，是山西省人口密集地区、农产品主产区和经济发达地区，人地矛盾突出，生态环境脆弱。

图1 汾河流域地理位置Figure 1 Geographical location of the Fenhe River Basin

1.2 数据来源

本研究的数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据由地理空间数据云（http://www.gscloud.cn）下载得到，空间分辨率为90 m × 90 m。2001—2019 年MODIS 数据来自美国国家航空航天局（https://search.earthdata.nasa.gov/search）。MODIS 遥感产品为MOD13Q1，选取NDVI，为16 d 合成数据，空间分辨率250 m×250 m，使用最大值合成法计算得到研究区季度最大NDVI数据和年最大NDVI数据。2001—2019年降水和气温数据下载自国家地球系统科学数据中心网站（http://www.geodata.cn/），为NETCDF 格式的月数据集，空间分辨率为1 000 m×1 000 m。利用ArcGIS 10.8软件处理降水和气温数据，生成季度和年降水数据集以及季度和年平均气温数据集。以上数据统一采用WGS1984坐标系，空间分辨率为250 m×250 m。

1.3 研究方法

1.3.1 趋势分析

采用一元线性回归趋势分析法从像元尺度上模拟2001—2019年NDVI和气候因子的时空变化趋势，即以年或季度为自变量，以各像元的NDVI和气候因子为因变量进行一元线性回归分析。计算公式为

式中，slope表示变量回归方程的斜率，n表示年跨度，i表示年份，yi表示第i年的NDVI、气温与降水量数据。slope＞0表示变量呈增加趋势，slope＜0表示变量呈减少趋势。

1.3.2 空间自相关分析

空间自相关分析是对变量在不同空间位置上属性值聚集程度的一种度量，局部空间自相关（Local indicators of spatial association，LISA）分析采用局部Moran′sI度量空间要素区域相似程度的聚集状况，以此表现空间要素的聚集和分异特征[18]。本研究对汾河流域植被NDVI进行局部空间自相关分析，采用LISA集聚图分析其集聚或离散的空间特征。将NDVI划分为高-高聚集型、低-低聚集型、高-低聚集型、低-高聚集型和不显著相关型5种不同类型。其中，高-高聚集型和低-低聚集型为正相关类型，表示NDVI空间聚合程度较高；高-低聚集型和低-高聚集型为负相关类型，表示NDVI空间结构呈离散特征；不显著相关型表示NDVI无明显的集聚或离散特征。引入单变量空间自相关分析法，以汾河流域植被NDVI变化趋势值为ID变量，采用Queen邻接法确定空间权重，在z检验P＜0.05的基础上绘制NDVI变化趋势的LISA图。局部Moran′sI指数通常用LISA统计量表示，局部空间自相关计算模型为[19]

式中，I为局部Moran′sI指数，n代表研究对象的个数，wij代表空间要素i和要素j的权重，xi-xˉ和xj-xˉ分别是第i、j个空间单元上的观测值与平均值的偏差。

1.3.3 相关性分析

利用相关性分析研究汾河流域年际气温变化、年际降水量变化与NDVI的相关性。计算公式为

式中，R表示变量x和y的相关系数，xi表示第i年或季度的NDVI，yi表示第i年或季度的气候因子的值，xˉ和yˉ分别表示NDVI和气候因子n年或季度的平均值。

2 结果与分析

2.1 汾河流域植被NDVI空间特征

2.1.1 汾河流域植被NDVI空间分布特征及变化趋势

汾河流域2001—2019年平均NDVI为0.678（图2a）。从空间分布看，汾河流域多年平均NDVI表现为盆地地区低、流域东西两侧山地地区高，并整体随着海拔的升高而增加。根据趋势斜率大小将NDVI的变化趋势划分为4类：明显减少（slope≤-0.1/10 a）、微弱减少（-0.1/10 a ＜slope≤0）、微弱增加（0 ＜slope≤0.1/10 a）、明显增加（slope＞0.1/10 a）。

图2 2001—2019年汾河流域植被NDVI空间分布及变化趋势Figure 2 Spatial distribution and change trend of NDVI in the Fenhe River Basin from 2001 to 2019

从季节尺度看，汾河流域2001—2019年春季、夏季、秋季和冬季的平均NDVI分别为0.478、0.674、0.551和0.258。汾河流域春季NDVIslope值为0.055/10 a（图2b），上游地区多为增加趋势，中游和下游地区多为减少趋势；夏季NDVIslope值为0.082/10 a（图2c），上游和下游地区多为增加趋势，中游带状地区为减少趋势；秋季NDVIslope值为0.062/10 a（图2d），中游盆地地区呈明显的减少趋势；冬季的NDVIslope值为0.041/10 a（图2e），整体呈微弱增加趋势，并由南向北逐渐增强。整体上，不同季节汾河流域植被NDVI的增长幅度表现为夏季＞春季＞秋季＞冬季。从全年来看（图2f），汾河流域近20年NDVIslope值为0.075/10 a，呈微弱增加趋势。其中，呈增加趋势的区域主要分布在流域的上游、下游以及东西两侧山地地区；中游部分地区的NDVI呈减小趋势，并呈带状分布。

2.1.2 汾河流域植被NDVI变化趋势LISA集聚

汾河流域植被NDVI变化趋势的LISA集聚结果见图3。

图3 2001—2019年汾河流域植被NDVI变化趋势LISA集聚图Figure 3 LISA aggregation map of change trend of NDVI in the Fenhe River Basin from 2001 to 2019

春季，高-高聚集型区域面积占汾河流域总面积的33.23%，主要分布在上游地区和中游环太原盆地地区，为流域NDVI高值区，适宜植被生长，生态环境优越；低-低聚集型区域面积占汾河流域总面积的22.04%，主要分布在中游和下游的盆地地区（图3a）。夏季，高-高聚集型区域面积占汾河流域总面积的32.48%，分布较为分散，主要集中在上游和下游地区；低-低聚集型区域面积占汾河流域总面积的25.83%，主要分布在中游地区（图3b）。秋季，高-高聚集型区域面积占汾河流域总面积的35.31%，集中分布在流域两侧山地地区；低-低聚集型区域面积占汾河流域总面积的17.57%，集中在太原盆地地区（图3c）。冬季，低-低聚集型区域面积占汾河流域总面积的28.79%，集中分布在中游和下游地区；高-高聚集型区域面积占汾河流域总面积的18.41%，集中分布在中游和上游山地地区（图3d）。从全年看，高-高聚集型区域面积占汾河流域总面积的36.13%，集中分布在流域两侧山地地区；低-低聚集型区域面积占汾河流域总面积的21.87%，主要分布在中游地区（图3e）。低-高聚集型和高-低聚集型区域在全年和各季节分布均较少，反映出汾河流域植被NDVI空间聚合程度较高。

2.2 汾河流域气温与降水量空间分布特征及变化趋势

2.2.1 汾河流域气温空间分布特征及变化趋势

汾河流域气温空间分布特征及变化趋势见图4。

图4 2001—2019年汾河流域气温空间分布及变化趋势Figure 4 The spatial distribution and change trend of temperature in the Fenhe River basin from 2001 to 2019

汾河流域2001—2019年平均气温为10.12 ℃（图4a），从空间分布看，盆地地区气温较高，流域东西两侧山地地区气温较低，整体上由南向北气温逐渐降低。从季节尺度看，春季、夏季、秋季和冬季的多年平均气温分别为11.39、21.68、10.12和-2.69 ℃。汾河流域的春季气温slope值为0.069 ℃/a（图4b），太原盆地和临汾盆地升温较快，上游地区升温较缓。汾河流域的夏季气温slope值为0.036 ℃/a（图4c），流域两侧山地地区气温多为下降趋势，盆地地区气温多为上升趋势，气温变化趋势的空间差异较大。汾河流域的秋季气温slope值为0.024 ℃/a（图4d），山地地区气温主要呈下降趋势，盆地地区气温上升较缓。汾河流域的冬季气温slope值为0.021 ℃/a（图4e），上游地区气温为上升趋势，下游地区气温为下降趋势，气温变化趋势的南北差异较大。可见，不同季节汾河流域气温的上升幅度表现为春季＞夏季＞秋季＞冬季。汾河流域的全年气温slope值为0.038 ℃/a（图4f），全流域气温均表现为上升趋势，其中太原盆地升温最为明显。

2.2.2 汾河流域降水空间分布特征及变化趋势

汾河流域2001—2019年平均降水量为508.48 mm（图5a）。从空间分布看，汾河流域降水量整体由南向北递减，其中流域东北部降水量最少。从季节尺度看，汾河流域春季、夏季、秋季和冬季的多年平均降水量分别为74.43、287.62、133.64和12.78 mm。汾河流域的春季降水量slope值为0.496 mm/a（图5b），流域南部降水量增加明显，北部降水量变化微弱，整体上降水量增加趋势强度为由南向北递减。汾河流域的夏季降水量slope值为3.210 mm/a（图5c），中游地区降水量增加明显，下游地区降水量增加最少。汾河流域的秋季降水量slope值为-0.338 mm/a（图5d），中游和下游地区降水量主要表现为减少趋势，上游地区表现为增加趋势。汾河流域的冬季降水量slope值为-0.284 mm/a（图5e），全流域基本表现为减少趋势，中下游地区减少明显。可见，不同季节汾河流域降水量的增加趋势强度表现为夏季＞春季＞冬季＞秋季。汾河流域的全年降水量slope值为3.084 mm/a（图5f），这主要是由于汾河流域降水集中在夏季，夏季降水量变化主导了全年降水趋势，其降水量增加趋势强度表现为北高南低，下游地区增加最少。

图5 2001—2019年汾河流域降水空间分布及变化趋势Figure 5 The spatial distribution and change trend of precipitation in the Fenhe River Basin from 2001 to 2019

2.3 汾河流域气温、降水量与NDVI的相关性分析

2.3.1 汾河流域气温与NDVI的相关性分析

从季节尺度看，2001—2019 年汾河流域春季（r= 0.512，R2= 0.203，P= 0.053）、夏季（r= 0.200，R2=0.040，P=0.412）、秋季（r=0.021，R2=0.001，P=0.931）和冬季（r=0.145，R2=0.021，P=0.554）的年际气温变化与NDVI变化均呈正相关，但均不显著（图6）。不同季节的相关性大小表现为春季＞夏季＞冬季＞秋季。从全年看，汾河流域年际气温变化未对NDVI 变化产生显著影响（r=0.224，R2=0.050，P=0.358）（图6e）。因此，汾河流域植被NDVI对年际气温变化响应不显著。

图6 2001—2019年汾河流域气温与NDVI的相关性拟合Figure 6 Correlation between temperature and NDVI in the Fenhe River Basin from 2001 to 2019

2.3.2 汾河流域降水量与NDVI的相关性分析

2001—2019 年，汾河流域春季的年际降水量变化和NDVI 变化显著正相关（r= 0.512，R2= 0.262，P=0.025）（图6a）；夏季的年际降水量变化和NDVI变化显著正相关（r=0.514，R2=0.264，P=0.024）（图6b）；秋季的年际降水量变化和NDVI变化正相关，冬季的年际降水量变化和NDVI变化负相关，但均不显著（图6c、图6d）。不同季节的相关性大小表现为夏季＞春季＞冬季＞秋季。从全年来看，汾河流域年际降水量变化和NDVI变化无显著相关性（r=0.410，R2=0.168，P=0.081）（图6e）。可见，汾河流域不同季节NDVI对年际降水量变化存在不同程度的响应。

图7 2001—2019年汾河流域降水量与NDVI的相关性拟合Figure 7 Correlation between precipitation and NDVI in the Fenhe River Basin from 2001 to 2019

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）2001—2019年汾河流域植被NDVI表现为盆地地区较低，流域东西两侧山地地区较高，并整体随着海拔的升高而增加。近20 a NDVI整体呈微弱增加趋势，其中山地地区NDVI增加趋势明显，盆地地区NDVI多呈减少趋势；夏季NDVI增加最为明显，冬季NDVI增加最缓。

（2）汾河流域植被NDVI变化趋势的LISA集聚图表明，春季上游地区和中游环太原盆地地区主要为高-高聚集型，为流域NDVI高值区；夏季高-高聚集型部分转移到下游地区；秋季在中游太原盆地形成一个NDVI低值中心，为低-低聚集型；冬季气候寒冷，使得大部分地区NDVI为低-低聚集型。

（3）2001—2019年汾河流域气温和降水量整体表现为增加趋势，并存在明显空间差异。NDVI对降水量的响应要强于对气温的响应。在季节尺度上，各季节年际气温变化未对NDVI产生显著影响，而夏季的年际降水量变化对NDVI的影响最为显著。

3.2 讨论

2001—2019年汾河流域为升温趋势，这与Meng等对黄土高原相关研究的结果相似[20]。从不同区域看，流域内升温幅度差异较大，太原盆地和临汾盆地升温最明显，可能是由盆地地区城市和人口相对集中造成[21]。在季节尺度上，汾河流域夏季降水量增加趋势最为明显，可能由于汾河流域为大陆性半干旱季风气候，夏季降水集中且变化更为明显。

汾河流域植被NDVI 呈微弱增加趋势，这与白建伟的研究结果相似[22]。在流域内不同区域，山地地区NDVI增加趋势明显，可能是由于山地地区人类活动较少且较适宜植树造林，导致林地面积增加[23]；盆地地区NDVI多呈减小趋势，主要原因是该地区为山西省人口较稠密、城市化水平较高以及农业生产活动较发达的地区，挤占了大量林地和草地[24]。从季节尺度看，近20 a来汾河流域不同季节植被NDVI增长趋势强度表现为夏季＞春季＞秋季＞冬季。可能是由于汾河流域夏季的水热条件最好，利于植被的快速恢复和生长；春季是主要的植树造林季节，人为导致的植被增加明显[23]；冬季的植被存活率最低，进而影响了NDVI变化。

汾河流域植被NDVI对气温和降水量的响应较弱，可能是由于流域内部自然环境差异较大，气温、降水量和NDVI的相关性存在区域正负波动，导致整体上其相关性较低[25]。有研究表明，汾河流域北部的植被生产力与气温主要呈负相关关系，而流域南部的植被生产力与气温呈正相关关系[26]，进而表现为年际气温变化对汾河流域NDVI整体变化的相关性较弱。同时，可能由于研究时间范围较短，年际气温变化较小，对植被生长影响不明显。降水量与NDVI 的相关性相对较强，这与朱小聪等的发现一致[26]，一方面，可能是由于近20 a来汾河流域降水量的变化较大，对NDVI 产生了较明显的影响；另一方面，汾河流域为半干旱半湿润过渡地区，近20 a来年平均降水量仅为508.48 mm，植被受水分制约较大，对降水变化较为敏感[27]。

汾河流域春季的年际气温变化对NDVI的影响最强，可能是由于春季气温较低，同时是植被重要的生长期，对气温变化较敏感。汾河流域夏季的年际降水量变化对NDVI的影响最强，这与安晓丹等的研究结果一致[28]，可能是由于该地区降水集中在夏季，夏季降水量对植被生长影响明显。汾河流域冬季的年际降水量变化与NDVI 变化存在一定负相关关系，可能是由于冬季气温低，较多降水反而易导致植被遭受冻害[29]，降低了流域NDVI。

除气候因子外，汾河流域多样的土壤类型也是NDVI变化的重要影响因子[30]。王竞等研究发现，生态修复政策、建设用地扩张以及退耕还林还草工程等人为因素对汾河流域植被变化具有显著影响[31]。本研究仅考虑了汾河流域近20 a 的NDVI 变化特征，未来需进一步分析长时间序列的植被变化与气候因子的相互关系。