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雅魯藏布江流域NDVI與降水量時空分布特征及其相關(guān)性分析

2018-03-21 11:05劉曉婉徐宗學(xué)彭定志
中國農(nóng)村水利水電 2018年1期
關(guān)鍵詞:樣點(diǎn)負(fù)相關(guān)降水量

劉曉婉,徐宗學(xué),彭定志

(北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院,北京 100875)

作為重要的能量傳輸通道與關(guān)鍵的水分循環(huán)接口,區(qū)域植被覆蓋情況不僅是生態(tài)健康重要的衡量指標(biāo),同時也是影響區(qū)域?qū)夂蜃兓舾行缘年P(guān)鍵因子之一[1,2]。因此,探究區(qū)域覆被情況及其與降水量的關(guān)系,是維持區(qū)域生物多樣性與有效進(jìn)行水土保持的重要基礎(chǔ)[3]。研究表明,歸一化植被差異指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index)是當(dāng)前研究中普遍用來表征植被覆蓋的一種指標(biāo),其不僅能精確地反映植被綠度、光合作用強(qiáng)度及其在不同時間尺度的變化,還能夠較好地削弱太陽高度角和大氣所帶來的噪音[4, 5]。為合理實施生態(tài)保護(hù)并對其進(jìn)行有效評估,分析NDVI空間分布特征以及時間變化趨勢具有重要作用。

眾多學(xué)者已對我國局部地區(qū)NDVI時空分布特征進(jìn)行了研究,普遍顯示NDVI分布對高程具有依賴性。如Wang等[6]探究了祁連山NDVI時空分布,并依據(jù)NDVI隨高程的變化特征以3 000 m和4 100 m高程線將整個流域分為三帶。鄒偉成等[7]研究發(fā)現(xiàn)武夷山世界遺產(chǎn)地高程600 m以上區(qū)域內(nèi)NDVI與高程呈正相關(guān)關(guān)系,而高程1 200 m以上區(qū)域二者表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系。Li等[8]統(tǒng)計分析雅魯藏布江流域內(nèi)NDVI分布,發(fā)現(xiàn)NDVI在海拔3 000 m附近區(qū)域內(nèi)達(dá)到最大。此外,NDVI對氣候因子的響應(yīng)研究也不在少數(shù),結(jié)果表明降水是影響NDVI的重要因素之一,其中年尺度與生長季研究居多。如Li等[9]調(diào)查發(fā)現(xiàn)小于500 mm的降水量會抑制NDVI增加。李本綱[10]分析認(rèn)為當(dāng)年降水量小于300 mm時,NDVI與降水量呈正相關(guān);年降水量位于300~700 mm之間時,降水量對植被生長的增益效果達(dá)到最大;年降水量大于700 mm時,NDVI與降水量的關(guān)系轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān)。Yang等[11]分析表明NDVI與春季和夏季的累積降水量呈正相關(guān)關(guān)系,Milich和Weiss[12]研究發(fā)現(xiàn)年降水量在250~500 mm之間的地區(qū)生長季NDVI與降水量相關(guān)性相對較好,一旦年降水量減至250 mm以下,二者相關(guān)性強(qiáng)度將減小。綜合來看,當(dāng)前研究針對高程差異顯著的區(qū)域研究仍較為缺乏,雅魯藏布江流域也不例外。

位于我國西南源區(qū)的雅魯藏布江流域是東南亞國家包括我國重要的水能和水源地,其水資源量和水能資源量僅次于長江均位居全國第二;同時,該流域還是我國重要的生態(tài)屏障與水汽通道。截至目前,僅付新峰等[13-15]于2006年和2007年對流域植被時空分布及其與降水量的關(guān)系有些許研究,結(jié)果表明2001-2003年NDVI高值區(qū)主要集中于流域中下游區(qū)域,且其與降水量線性相關(guān)系數(shù)達(dá)0.77;呂洋等[16]于2014年也對該地區(qū)NDVI時空分布及其與降水和高程的關(guān)系進(jìn)行了研究。綜合來看,已有研究中尚未基于NDVI隨高程分布差異進(jìn)行考慮,所涉及的數(shù)據(jù)空間分辨率也不高、時間尺度較為單一,還存在時間序列不夠長等問題,可見該區(qū)域相關(guān)研究尚顯薄弱。

本次研究結(jié)合1 km分辨率的NDVI數(shù)據(jù)及空間分辨率為0.1°的降水量數(shù)據(jù),采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗等方法,全面分析年尺度、生長季和非生長季三種時間尺度上流域不同高程區(qū)域內(nèi)NDVI空間分布特征及其變化趨勢與顯著性,并結(jié)合Pearson相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗探究了不同時間尺度上NDVI與降水量的相關(guān)性。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 區(qū)域概況

作為西南諸河之一的雅魯藏布江是一條國際性河流,發(fā)源于以杰馬央宗冰川為代表的冰川群,并自西向東流經(jīng)整個西藏南部,于巴昔卡出境流入印度,位于東經(jīng)82°~97°07′、北緯28°~31°16′之間,全長2 057 m,流域面積約24 萬km2。流域總體呈西高東低、南北部高、中間低的地形特征,最大高差達(dá)5 435 m[17-18]。該區(qū)水汽源地主要有南中國海、孟加拉灣、西太平洋,據(jù)統(tǒng)計,流域多年平均降水量為946 mm,且60%~90%降水量集中于6-9月。巨大的高程差異以及水汽通道分布也造就了區(qū)域內(nèi)多樣氣候分布,包括干旱、半干旱半濕潤和濕潤3種氣候類型[19]。上下游氣候條件差異顯著,源區(qū)海拔高、氣溫低,植被稀疏,沿著流域走向降水量增多、植被覆蓋狀況逐漸改善,下游大拐彎地區(qū)是中國第二大天然林區(qū),也是世界上山地生態(tài)類型、植被類型、生物群落最為豐富的峽谷谷底,該大峽谷所在地為全球熱帶雨林分布中緯度最高的區(qū)域,其中原始森林面積達(dá)264.4 萬hm2[20]。雅魯藏布江流域高程與水系分布如圖1所示。

圖1 雅魯藏布江流域高程與水系分布圖Fig.1 Distribution of elevation and river in the Yarlung Zangbo River basin

1.2 數(shù)據(jù)來源

本次研究采用的數(shù)據(jù)包括SRTM的90 m×90 m的DEM數(shù)據(jù)(Digital Elevation Model)(http:∥srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp)、SPOT VEGETATION經(jīng)大氣校正與多波段合成技術(shù)得到的VGT-S10歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https:∥www.vito-eodata.be/),其空間分辨率為1km。降水?dāng)?shù)據(jù)收集自國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)平臺(http:∥westdc.westgis.ac.cn/),其通過綜合TRMM降水、GLDAS等數(shù)據(jù)開發(fā)形成中國區(qū)域地面氣象要素數(shù)據(jù)集,其空間分辨率為0.1°,時間分辨率為3h。研究數(shù)據(jù)的時間跨度為1998年4月至2014年4月。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 NDVI數(shù)據(jù)提取

最大值合成法是一種能夠最大限度消除云等其他因素干擾的月NDVI提取方法,并已得到成功而廣泛的應(yīng)用[21]。本次研究在收集的1998年4月至2014年4月旬尺度NDVI數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,首先采用最大值合成法得到月NDVI數(shù)據(jù),然后考慮到為月份間差異的存在,通過取月NDVI平均值得到年和生長季兩種時間尺度的NDVI。

1.3.2 高程帶劃分

早期的研究結(jié)果[13]顯示,研究區(qū)域內(nèi)NDVI分布隨高程變化呈現(xiàn)空間分帶特征,圖2(a)為本次研究所采樣點(diǎn)多年平均NDVI隨相應(yīng)高程的變化示意圖。為探究NDVI分帶高程區(qū)間,本次研究采用滑動t檢驗方法[22]檢測了NDVI隨高程變化的突變高程點(diǎn),結(jié)果如圖1(b)所示。由圖可知,主突變高程為3 523 m、次突變高程為5 000 m,以二者為界的3 523 m以下、3 523~5 000 m以及5 000 m以上3個區(qū)域內(nèi)對應(yīng)NDVI分別位于[0.6,0.81]、[0.2,0.6)、[0,0.2)區(qū)間內(nèi),總體表現(xiàn)為由Ⅰ區(qū)到Ⅱ區(qū)到Ⅲ區(qū)高程逐漸增加、NDVI不斷減小,3 523~5 000 m高程范圍內(nèi)NDVI數(shù)值分布跨度較大,3個高程區(qū)域分別包括203、1 198和856個樣點(diǎn),即各區(qū)域樣點(diǎn)數(shù)目分別占流域總樣點(diǎn)數(shù)的9%、53%和38%,具體如圖3所示。

圖2 NDVI隨高程變化及其突變點(diǎn)檢測圖Fig.2 Variability of NDVI with elevation and detection of change points 注:(b)中縱坐標(biāo)T為滑動t檢驗中統(tǒng)計量,具體參考文獻(xiàn)[22]。

1.3.3 生長季的選取

本次研究基于年、生長季兩種時間尺度進(jìn)行,結(jié)合前人的 研究成果[23]及當(dāng)前數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果,表明高程較小的區(qū)域內(nèi)植被生長季開始日期略早,且生長期相對較長。因此,本次研究將高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)植被生長季選為4-10月,高程3 523~5 000 m和高程5 000 m以上兩個區(qū)域內(nèi)植被生長季被選取為5-9月。

圖3 雅魯藏布江流域不同高程區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)分布圖Fig.3 Distribution of sampling points in elevation-bands in the Yarlung Zangbo River basin 注:圖中深灰色、中灰色和淺灰色圓點(diǎn)標(biāo)記分別分布于高程5 000 m以上、高程5 000~3 523 m和高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)。

2 NDVI與降水量空間分布特征分析

2.1 NDVI空間分布

流域內(nèi)2 257個樣點(diǎn)年尺度和生長季NDVI的分布如圖4(a)-(b)所示。結(jié)果顯示,整個流域內(nèi)各樣點(diǎn)年和生長季NDVI總體表現(xiàn)為隨高程增加而減小的分布形態(tài),各樣點(diǎn)多年平均NDVI分布于-0.03~0.81之間,多年平均生長季NDVI位于-0.01~0.79之間。其中,3 523 m和5 000 m高程線將流域分割成高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上3個區(qū)域,各區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)多年平均NDVI分別分布于0.6~0.81、0.2~0.6和-0.03~0.2范圍內(nèi),對應(yīng)多年平均生長季NDVI分別處于0.6~0.79、0.25~0.6和-0.01~0.25之間。

圖4 年和生長季NDVI與降水量空間分布圖Fig.4 Distribution of NDVI and precipitation at annual and growing season scale

此外,整個流域及3個高程區(qū)域內(nèi)多年面平均NDVI和生長季面平均NDVI統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。結(jié)果顯示,流域多年面平均和生長季NDVI分別為0.22、0.28。其中,高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上3個區(qū)域內(nèi)多年面平均NDVI分別為0.6、0.23和0.13,3個高程分區(qū)對應(yīng)生長季面平均NDVI分別為0.6、0.3和0.17。

表1 年和生長季不同高程區(qū)域NDVI和降水量分布統(tǒng)計表Tab.1 Statistics of NDVI and precipitation at annualand growing season scale

2.2 降水量空間分布

流域內(nèi)年尺度和生長季降水量分布同NDVI,總體也呈隨高程增加而減小的空間形態(tài)[圖4(c)-(d)]。流域內(nèi)樣點(diǎn)多年平均降水量在74~706 mm之間,但其隨高程的分帶性不如NDVI明顯,尤其是高程3 523~5 000 m區(qū)域和高程5 000 m以上區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)多年平均降水量差異較小,高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)多年平均降水量分別位于179~706、81~456、74~482 mm之間;各樣點(diǎn)多年平均生長季降水量處于44~612 mm范圍內(nèi),高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)多年平均生長季降水量分別在146~612、45~300和44~316 mm之間。

不同高程區(qū)域多年面平均降水量仍呈現(xiàn)隨高程增加而減少的分布形態(tài)。就整個流域而言,多年面平均降水量和生長季降水量分別為203和153 mm。其中降水量級最大、降水量級居中及其降水量級最小的高程3 523 m以下、高程3 523~5 000 m和高程5 000 m以上區(qū)域多年面平均降水量分別為423、186 和175 mm,而三者對應(yīng)多年面平均生長季降水量為363、136和128 mm。

3 流域NDVI與降水量變化趨勢分析

3.1 不同高程區(qū)域NDVI與降水量變化趨勢

為探究流域內(nèi)NDVI與降水量的變化趨勢,本次研究采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法對不同高程區(qū)域內(nèi)各樣點(diǎn)年尺度和生長季NDVI與降水量變化趨勢及其顯著性進(jìn)行了檢驗,該方法已廣泛應(yīng)用于氣象與水文分析領(lǐng)域[22]。

3.1.1 年和生長季NDVI

流域內(nèi)各樣點(diǎn)年和生長季NDVI變化趨勢空間分布及其統(tǒng)計結(jié)果如圖5(a)-(b)和圖6所示,結(jié)果表明流域總體及不同高程區(qū)域內(nèi)年尺度和生長季植被均以逐漸改善的趨勢為主。就流域整體而言,高達(dá)90%的區(qū)域NDVI在年與生長季尺度上呈增加趨勢,兩種時間尺度上分別有42%和32%的樣點(diǎn)NDVI增加趨勢顯著,而該區(qū)內(nèi)僅10%的樣點(diǎn)NDVI表現(xiàn)為減少趨勢。高程3 523 m以下和高程5 000 m以上的區(qū)域內(nèi)各時間尺度植被改善區(qū)域的面積比重更大。其中,高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)年和生長季尺度NDVI呈增加趨勢的區(qū)域面積比重分別為90%和97%,其中增加趨勢顯著的樣點(diǎn)數(shù)目分別占該區(qū)總樣點(diǎn)數(shù)的40%和55%,且兩尺度上僅10%和3%的樣點(diǎn)NDVI表現(xiàn)為減少趨勢;高程5 000 m以上區(qū)域內(nèi)兩尺度NDVI為增加趨勢的面積比重分別為93%和89%,即僅7%和11%樣點(diǎn)NDVI呈下降趨勢,且年和生長季尺度上分別有47%和36%樣點(diǎn)NDVI增加趨勢顯著。高程3 523~5 000 m的區(qū)域內(nèi)年尺度和生長季NDVI為增加趨勢的樣點(diǎn)數(shù)目比重與高程3 523 m以下區(qū)域和高程5 000 m以上區(qū)域相比略低,但總體比重值也十分可 觀,具體地,年、生長季尺度上NDVI呈增加趨勢的樣點(diǎn)數(shù)目比重均為88%,僅12%樣點(diǎn)NDVI表現(xiàn)為下降態(tài)勢,另外兩尺度上分別對應(yīng)39%和24%的樣點(diǎn)NDVI增加趨勢顯著。該分析結(jié)果與呂洋等[14]的分析結(jié)果相近。

圖5 年和生長季NDVI與降水量變化趨勢及其顯著性分布圖Fig.5 Trend and significance of NDVI and precipitation at annual and growing season scale 注:圖中深色和淺色上三角標(biāo)記分別表示顯著增加、不顯著增加趨勢,深色和淺色下三角標(biāo)記為顯著下降和不顯著下降標(biāo)記(其中顯著增加或顯著減少為通過Mann-Kendall的0.05水平的顯著性檢驗,不顯著增加和不顯著減少表示未通過該水平檢驗)[22]。

圖6 年和生長季NDVI與降水量變化趨勢顯著性統(tǒng)計結(jié)果(單位:%)Fig.6 Statistics of significance of trend in NDVI and precipitation at annual and growing season scale

3.1.2 年和生長季降水量

流域內(nèi)各樣點(diǎn)年和生長季降水量變化趨勢空間分布及其統(tǒng)計結(jié)果如圖5(c)-(d)和圖6所示。結(jié)果顯示,除高程3 523 m以下的區(qū)域外,高程3 523~5 000 m區(qū)域、5 000 m以上區(qū)域及整個流域內(nèi)年和生長季降水量總體均呈下降趨勢。具體地,高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)兩尺度降水量總體呈增加趨勢,年和生長季降水量呈增加趨勢的樣點(diǎn)占區(qū)域樣點(diǎn)總數(shù)的比例分別為73%和66%,其中增加趨勢顯著的樣點(diǎn)數(shù)目比重分別為20%和5%,余下的27%和34%的樣點(diǎn)兩尺度上降水量為下降趨勢;就高程3 523~5 000 m區(qū)域而言,年和生長季降水量呈下降趨勢的樣點(diǎn)數(shù)目占該區(qū)樣點(diǎn)總數(shù)的比例分別高達(dá)73%和81%,兩尺度上分別對應(yīng)10%和20%樣點(diǎn)降水量下降趨勢顯著,則年和生長季內(nèi)僅27%和19%樣點(diǎn)降水量表現(xiàn)為增加趨勢;在高程5 000 m以上區(qū)域內(nèi),年和生長季降水量呈下降趨勢的樣點(diǎn)數(shù)目比重分別為69%和72%,其中對應(yīng)存在13%和16%樣點(diǎn)下降趨勢顯著,此外兩尺度上分別有31%和28%樣點(diǎn)降水量為增加趨勢。

從整個流域的角度來看,各樣點(diǎn)年和生長季降水量主要表現(xiàn)為下降趨勢,其中年降水量為下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)目占總樣點(diǎn)數(shù)的67%,高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域樣點(diǎn)貢獻(xiàn)率分別為2%、39%、26%;其中下降趨勢顯著的樣點(diǎn)比重為10%,來自于高程3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域的樣點(diǎn)均占5%。生長季降水量呈下降趨勢的站點(diǎn)數(shù)目占總樣點(diǎn)數(shù)的73%,其中有3%、43%、27%的樣點(diǎn)分別來自高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域;生長季降水量呈顯著下降趨勢的樣點(diǎn)比重為17%,分別有11%和6%的樣點(diǎn)來自于高程3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域。

3.2 代表樣點(diǎn)NDVI與降水量變化趨勢

由于流域存在90%的樣點(diǎn)年和生長季NDVI呈增加趨勢,因此選擇其中增加趨勢最顯著的樣點(diǎn)作為代表樣點(diǎn)(見圖7)。年NDVI變化趨勢最顯著的樣點(diǎn)位于高程3 523~5 000 m區(qū)域內(nèi),該樣點(diǎn)于1999-2013年平均NDVI值為0.13,期間增加率[24]為0.004 4 /a;生長季NDVI變化代表樣點(diǎn)來自高程3 523 m以下區(qū)域,此樣點(diǎn)多年平均NDVI值為0.45,其于1999-2013年間線性增加率為0.011 5 /a。

就流域內(nèi)各樣點(diǎn)年和生長季降水量而言,其中年降水量表現(xiàn)為增加趨勢和下降趨勢的樣點(diǎn)比重分別為67%和33%,生長季降水量為增加趨勢和下降趨勢的樣點(diǎn)數(shù)目分別占總樣點(diǎn)數(shù)的73%和27%。因此,選取二者增加趨勢最顯著的樣點(diǎn)和下降趨勢最顯著的樣點(diǎn)作為代表樣點(diǎn),分析各自的年和生長季降水量變化如圖8(a)和(b)所示。其中,年降水量增加趨勢最顯著與下降趨勢最顯著的樣點(diǎn)均來自高程5 000 m以上區(qū)域,二者1999-2013年間平均降水量分別為90和182 mm,對應(yīng)線性變率分別為2.65和-5.23mm/a。生長季降水量增加最顯著和下降最顯著的樣點(diǎn)分別取自高程3 523 m以下和3 523~5 000 m區(qū)域,二者于1998-2013年間平均生長季降水量分別為497和183 mm,對應(yīng)生長季降水量變率分別為7.87和-4.36 mm/a。

圖7 年和生長季代表樣點(diǎn)NDVI變化圖Fig.7 Variability of representative NDVI at annual and growing season scale

圖8 年和生長季代表樣點(diǎn)降水量變化圖Fig.8 Variability of representative precipitation at annual and growing season scale

4 流域NDVI與降水量相關(guān)性分析

4.1 不同高程區(qū)域內(nèi)NDVI與降水量相關(guān)分析

為探究流域內(nèi)NDVI與降水量的相關(guān)關(guān)系,本次研究計算了年和生長季尺度上NDVI與降水量的Pearson相關(guān)系數(shù),并采用t檢驗方法[25]對其顯著性進(jìn)行了檢驗,各樣點(diǎn)NDVI與降水量相關(guān)性及其顯著性統(tǒng)計結(jié)果分別如圖9(a)-(b)和圖10所示。從高程5 000 m以上區(qū)域各樣點(diǎn)NDVI和降水量的相關(guān)性來看,年和生長季尺度上二者均以負(fù)相關(guān)關(guān)系為主,年、生長季NDVI與降水量呈負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)數(shù)目分別占該區(qū)樣點(diǎn)總數(shù)的78%和63%,兩尺度上分別存在23%和15%的樣點(diǎn)NDVI與降水量呈顯著負(fù)相關(guān)。高程3 523 m以下和3 523~5 000 m區(qū)域內(nèi)NDVI與降水量呈正相關(guān)與負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)數(shù)目比例均分布在50%左右,其中高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)年NDVI與降水量呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)比重分別為52%和47%,而該區(qū)生長季NDVI與降水量呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)比重分別為45%和55%;高程3 523~5 000 m區(qū)域內(nèi)NDVI與降水量呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)比重分別為48%和52%,該區(qū)生長季NDVI與降水量呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)比重分別為55%和45%。綜合來看,高程5 000 m以下區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)NDVI與降水的相關(guān)性均不明顯,且二者呈正相關(guān)關(guān)系與負(fù)相關(guān)關(guān)系的樣點(diǎn)數(shù)目比例相當(dāng),這與付新峰等[14]的研究結(jié)果一致,其中樣點(diǎn)NDVI與降水呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的形成原因需結(jié)合其他氣象因素與樣點(diǎn)所處地貌條件進(jìn)一步探究。

從整個流域的角度來看,年、生長季NDVI與降水量呈負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)數(shù)目分別占流域總樣點(diǎn)數(shù)的61%和52%,對應(yīng)兩尺度分別有12%和9%的樣點(diǎn)NDVI與降水量負(fù)相關(guān)性表現(xiàn)顯著。總體而言,NDVI與降水量呈現(xiàn)不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖9 年和生長季NDVI與降水量相關(guān)系數(shù)顯著性分布圖Fig.9 Significance in correlation coefficient between NDVI and precipitation at annual and growing season scale 注:圖中深色和淺色上三角標(biāo)記分別表示顯著正相關(guān)、不顯著正相關(guān),深色和淺色下三角標(biāo)記為顯著負(fù)相關(guān)和不顯著負(fù)相關(guān)標(biāo)記(其中顯著正相關(guān)和顯著負(fù)相關(guān)為通過Mann-Kendall的0.05水平的顯著性檢驗,不顯著正相關(guān)和不顯著負(fù)相關(guān)表示未通過該水平檢驗)[22]。

圖10 年和生長季NDVI與降水量變化趨勢顯著性統(tǒng)計結(jié)果(單位:%)Fig.10 Significance in trend of NDVI and precipitation at annual and growing season scale

4.2 代表樣點(diǎn)NDVI與降水量相關(guān)關(guān)系

年NDVI與降水量呈顯著正相關(guān)與顯著負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)均取自高程3 523~5 000 m區(qū)域內(nèi),具體如圖11(a)所示。年NDVI與降水量為顯著正相關(guān)的樣點(diǎn)于1999-2013年間平均年降水量為156 mm,平均年NDVI為0.27,該樣點(diǎn)年NDVI與降水量相關(guān)系數(shù)為0.59,年NDVI隨年降水量的增加率為0.003/10 mm;年NDVI與降水量呈顯著負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)于1999-2013年間平均年降水量為194 mm,平均年NDVI為0.16,此處年NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.73,年NDVI隨降水量的變率為-0.005/10 mm。

選取生長季NDVI與降水量關(guān)系最為顯著的樣點(diǎn)作為代表樣點(diǎn),該樣點(diǎn)處NDVI與降水量關(guān)系如圖11(b)所示,其中呈顯著正相關(guān)的樣點(diǎn)位于高程3 523~5 000 m區(qū)域內(nèi),此樣點(diǎn)于1998-2013年間生長季平均降水量為134mm,平均NDVI為0.47,生長季NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)為0.66,生長季NDVI隨降水量的變幅為0.009/10 mm;生長季NDVI與降水量呈顯著負(fù)相關(guān)的樣點(diǎn)取自高程5 000 m以上區(qū)域內(nèi),其于1998-2013年間生長季平均降水量為153 mm,平均NDVI為0.19,該樣點(diǎn)處生長季NDVI與降水量相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.74,其生長季NDVI隨降水量的變率為-0.006/10 mm。

圖11 年和生長季代表樣點(diǎn)NDVI與降水量關(guān)系圖Fig.11 Relationship between representative NDVI and precipitation at annual and growing season scale 注:各代表樣點(diǎn)NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)均通過了0.01水平的顯著性檢驗[25]。

5 結(jié) 論

本研究從NDVI沿高程增加呈逐漸減小的分布特征出發(fā),將整個區(qū)域分為高程5 000 m以上、3 523~5 000 m之間和3 523 m以下3個分區(qū)。從年和生長季兩種時間尺度上分析了3個高程分區(qū)內(nèi)NDVI的空間分布和時間變化特征,探討了兩種時間尺度內(nèi)3個高程區(qū)域NDVI與降水量的相關(guān)性。主要結(jié)論包括:

(1)流域內(nèi)年尺度和生長季NDVI與降水量總體均表現(xiàn)為隨高程增加而減少的分布特征,且3 523 m和5 000 m高程將NDVI分成高、中、低三種量級,高程5 000 m以上、3 523~5 000 m之間和3 523 m以下各樣點(diǎn)多年平均年NDVI分別位于 0~0.2、0.2~0.6、0.6~0.81之間。植被生長相對于降水量具有滯后效應(yīng),滯時為1個月左右。

(2)整個流域內(nèi)NDVI總體呈增加趨勢,流域內(nèi)90%區(qū)域植被覆蓋表現(xiàn)為不斷改善態(tài)勢,其中年尺度和生長季NDVI增加趨勢顯著的樣點(diǎn)比重分別為42%和32%,其中年NDVI增加趨勢最顯著的樣點(diǎn)趨勢系數(shù)達(dá)0.94。

(3)流域樣點(diǎn)年和生長季降水量以下降趨勢為主,有67%樣點(diǎn)年降水量呈下降趨勢,其中39%和26%的樣點(diǎn)分別來自高程3 523~5 000和5 000 m以上區(qū)域;生長季內(nèi)存在73%樣點(diǎn)降水量表現(xiàn)為下降趨勢,其中43%和27%的樣點(diǎn)分別來自高程3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域。

(4)流域內(nèi)年和生長季NDVI與降水量以負(fù)相關(guān)關(guān)系為主,尤其是高程5 000 m以上的區(qū)域,其次為高程3 523~5 000 m區(qū)域。整個流域內(nèi)有61%的樣點(diǎn)年NDVI與降水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,其中30%的樣點(diǎn)來自于高程5 000 m以上區(qū)域,年NDVI與降水量最大負(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.73,其內(nèi)降水量以下降趨勢為主,植被生長狀況反而改善,個中原因仍待后期結(jié)合其他氣象要素深入剖析。

該研究結(jié)果顯示,不僅高程3 523~5 000 m和5 000 m以上區(qū)域內(nèi)眾多樣點(diǎn)NDVI與降水量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,高程3 523 m以下區(qū)域內(nèi)也存在部分樣點(diǎn)NDVI與降水量為負(fù)相關(guān);其中高海拔樣點(diǎn)處二者的負(fù)相關(guān)性是否直接源于水汽含量及其與氣溫的關(guān)聯(lián)性,以及低海拔處二者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的成因仍有待進(jìn)一步探討。

[1] Fabricante I, Oesterheld M, Paruelo J M. Annual and seasonal variation of NDVI explained by current and previous precipitation across Northern Patagonia[J]. Journal of Arid Environments, 2009, 73(8), 745-753.

[2] 王文亞, 張 鑫, 王 云,等. 青海省東部高原植被指數(shù)對干旱的響應(yīng)研究[J]. 中國農(nóng)村水利水電, 2016,(6): 94-98.

[3] Tourre Y M, Jarlan L, Lacaux J P, et al. Spatio-temporal variability ofNDVI-precipitation over southernmost South America: possible linkages between climate signals and epidemics[J]. Environmental Research Letters, 2008,3(4):52-55.

[4] Pettorelli N, Vik J O, Mysterud A, et al. Using the satellite-derivedNDVIto assess ecological responses to environmental change[J]. Trends in Ecology & Evolution, 2005,20(9):503-510.

[5] 李麗娜. 基于陜西省溫度和降水的空間變化及其與NDVI的相關(guān)性研究[D]. 西北大學(xué), 2009.

[6] Wang J, Ye B, Liu F, et al. Variations ofNDVIOver Elevational Zones During the Past Two Decades and Climatic Controls in the Qilian Mountains, Northwestern China[J]. Arctic Antarctic & Alpine Research, 2011,43(1):127-136.

[7] 鄒偉成, 肖桂榮. 基于小波相干的武夷山NDVI與環(huán)境因子的關(guān)聯(lián)性分析[J]. 福州大學(xué)學(xué)報, 2015,(4):482-487.

[8] Li H, Jiang J, Chen B, et al. Pattern of NDVI-based vegetation greening along an altitudinal gradient in the eastern Himalayas and its response to global warming[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2016,188(3):1-10.

[9] Li H, Li Y, Shen W, et al. Elevation-Dependent Vegetation Greening of the Yarlung Zangbo River Basin in the Southern Tibetan Plateau, 1999-2013[J]. Remote Sensing, 2015,7(12):16 672-16 687.

[10] 李本綱, 陶 澍. 一種利用多時相TM影像分析地表植被變化的新方法——以敦煌地區(qū)綠洲植被變化分析為例[J]. 遙感學(xué)報, 2000,21(4):295-298.

[11] Yang L, Wylie B K, Tieszen L L, et al. An analysis of relationships among climate forcing and time-integrated NDVI of grasslands over the U.S. northern and central Great Plains[J]. Remote Sensing of Environment, 1998,65(1):25-37.

[12] Milich L., Weiss E. GAC NDVI images: Relationship to rainfall and potential evaporation in the grazing lands of The Gourma (northern Sahel) and in the croplands of the Niger-Nigeria border (southern Sahel)[J]. International Journal of Remote Sensing, 2000,21(2):261-280.

[13] 付新峰, 楊勝天, 劉昌明. 雅魯藏布江流域NDVI時空分布及與站點(diǎn)氣候因子的關(guān)系[J]. 水土保持研究, 2006,13(3):229-232.

[14] 付新峰, 楊勝天, 劉昌明. 雅魯藏布江流域NDVI時空分布及與降水量的關(guān)系[J]. 北京師范大學(xué)學(xué)報自然科學(xué)版, 2006,42(5):539-542.

[15] 付新峰, 楊勝天, 劉昌明. 雅魯藏布江流域NDVI變化與主要?dú)夂蛞蜃拥年P(guān)系[J]. 地理研究, 2007,26(1):60-66.

[16] 呂 洋, 董國濤, 楊勝天, 等. 雅魯藏布江流域NDVI時空變化及其與降水和高程的關(guān)系[J]. 資源科學(xué), 2014,36(3):603-611.

[17] 陳 斌, 李海東, 曹學(xué)章, 等. 雅魯藏布江流域植被格局與NDVI分布的空間響應(yīng)[J]. 中國沙漠, 2015,35(1):120-128.

[18] 胡林涓, 彭定志, 張明月, 等. 雅魯藏布江流域氣象要素空間插值方法的比較與改進(jìn)[J]. 北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2012,48(5):449-452.

[19] 趙魯青. 雅魯藏布江中下游區(qū)域植被綠期和凈初級生產(chǎn)力時空格局及其對氣候變化的響應(yīng)[D]. 上海:華東師范大學(xué), 2011.

[20] 《中國河湖大典》編纂委員會. 中國河湖大典.西南諸河卷[M]. 北京: 中國水利水電出版社, 2014.

[21] 李曉兵, 史培軍. 基于NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)的中國主要植被類型NDVI變化規(guī)律研究[J]. 植物學(xué)報, 1999,(3):314-324.

[22] 魏鳳英. 現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)[M]. 2版. 北京:氣象出版社, 2007:59-63.

[23] 郭 晶, 廖夢思, 楊 霞. 洞庭湖流域植被NDVI的時空變化特征及其對降水的響應(yīng)[J]. 衡陽師范學(xué)院學(xué)報, 2014,35(6):115-120.

[24] 劉曉婉, 許繼軍, 韓志明. 金沙江流域降水空間分布特征及變化趨勢分析[J]. 人民長江, 2016,47(15):36-44.

[25] 左任俠. 教育與心理統(tǒng)計學(xué)[M]. 北京:人民教育出版社, 1993:145-148.

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