潘 霞，廖里平，高 永,3*，汪 季,4，黨曉宏,4

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 沙漠治理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；2.四川省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，四川 成都 610081；3.中央與地方共建風(fēng)沙物理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018；4.內(nèi)蒙古杭錦荒漠生態(tài)系統(tǒng)定位觀測研究站，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017400)

阿拉善高原處于我國全球氣候變化的極端敏感地帶，嚴(yán)酷的氣候條件和特殊的地理位置使該區(qū)的植被環(huán)境十分特殊[1-2]，被稱為我國生態(tài)環(huán)境重度危急區(qū)[3-6]。此外，阿拉善高原的植被可以阻擋西北風(fēng)沙的入侵，是我國北方地區(qū)的天然保護(hù)屏障，該區(qū)域在現(xiàn)今的西部環(huán)境和生態(tài)研究中占有重要的地位[7-8]。因此，及時、科學(xué)、準(zhǔn)確地評價阿拉善高原地區(qū)植被覆蓋動態(tài)演變規(guī)律及其影響因素，對科學(xué)評估區(qū)域生態(tài)環(huán)境和正確理解植被與氣候變化的相互關(guān)系都具有重要的參考價值和現(xiàn)實(shí)意義。

歸一化植被指數(shù)(normalized differences vegetation index,NDVI)是反映植被覆蓋度的指標(biāo)，具有衡量地表植被與區(qū)域生態(tài)環(huán)境的指示作用[9-10]。近年來，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，歸一化植被指數(shù)已經(jīng)成為監(jiān)測植被覆蓋變化的重要指標(biāo)之一，在水土保持和生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域中受到廣泛應(yīng)用[11-14]。賀振[15]等利用GIMMS-NDVI時序數(shù)據(jù)分析了黃河流域植被覆蓋時空格局和演化趨勢，結(jié)果表明：自1982年來，黃河流域的NDVI值呈現(xiàn)上升趨勢，生態(tài)環(huán)境日趨改善。同時，Henderson[16-17]等研究發(fā)現(xiàn)在全球氣候變暖的背景下，中國的植被覆蓋呈現(xiàn)顯著增加趨勢。

以往研究著重于對植被變化時空特征進(jìn)行分析，并從整體上探討植被與氣候因子的相關(guān)性，而關(guān)于阿拉善高原地區(qū)植被變化未來趨勢尚不明確，且植被與氣候相關(guān)性研究中只局限于氣溫和降水的關(guān)系[18-22]。基于此，以250 m空間分辨率的MOD13Q1為遙感數(shù)據(jù)源，輔以趨勢分析、重標(biāo)極差及偏相關(guān)分析等方法對阿拉善高原植被覆蓋時空動態(tài)變化進(jìn)行定量研究，并結(jié)合氣溫、降水、潛在蒸散、牲畜及人口數(shù)量等自然和人為因素對植被覆蓋變化的影響展開全面分析，以期為當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的保護(hù)提供最新依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

遙感影像數(shù)據(jù)來源于美國航空航天局的植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1。空間分辨率：250 m×250 m，時間分辨率：16 d，時間范圍：2000-2015年(7-9月份)，研究區(qū)范圍：37°30′-42°36′N，93°6′-106°36′E。

首先利用MRT(MODIS Reprojection Tool)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換，Hdf格式轉(zhuǎn)換為Geotiff格式，Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為WGS84/China Lambert Conformal Conic投影。然后在ENVI Class5.3中采用最大值合成法合成逐月逐年NDVI影像，并有效地去除云、大氣及太陽高度角等產(chǎn)生的影響[23-25]。然后對影像進(jìn)行鑲嵌與裁剪，獲得研究區(qū)范圍內(nèi)逐月逐年NDVI影像。最后基于ArcGIS10.2完成重分類和制圖等內(nèi)容。

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)的阿拉善高原6個氣象站的逐日數(shù)據(jù)，時間范圍：1980-2015年。數(shù)據(jù)內(nèi)容：平均氣溫、降水量、凈輻射量、風(fēng)速、水汽壓等。此外，牲畜數(shù)量數(shù)據(jù)來源于當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟(jì)統(tǒng)計資料匯編以及統(tǒng)計年鑒(http://www.alstj.gov.cn/)(http://#cnki.net)。該資料經(jīng)過反復(fù)檢查，具有較高的質(zhì)量和完整性。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢分析 基于一元線性回歸，采用最小二乘法逐像元擬合一定時間序列下的年均NDVI值的變化斜率[26-27]，以此來揭示植被時空格局的演變規(guī)律。采用t檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)斜率的顯著性[28]，顯著性水平設(shè)置4個等級水平，即極顯著(顯著水平0.01)、顯著(顯著水平0.05)、弱顯著(顯著水平0.1)和不顯著[27]。

(1)

式中，Slope為變化趨勢；n為研究時序；NDVIi為第i年的NDVI值；當(dāng)Slope>0時，NDVI呈增加趨勢；當(dāng)Slope<0時，NDVI呈下降趨勢。

2.2.2 Hurst指數(shù) 最早是由英國科學(xué)家赫斯特(H.E.Hurst)在對尼羅河多年水文監(jiān)測資料進(jìn)行研究時提出的重標(biāo)極差分析法(Rescaled Range Analysis，簡稱R/S分析)[29]。后來Mandelbrot和Wallis將其進(jìn)一步深入發(fā)展成為專供研究時間序列的分形理論[30]。近年來，分形理論在生態(tài)環(huán)境[31-32]和地理科學(xué)[33]等領(lǐng)域中受到廣泛應(yīng)用?；驹砣缦耓27,29]：

給定以時間序列{ξ(t)}，t=1，2，…，對于任意整數(shù)τ=1，定義均值序列：

(2)

累積極差：

(3)

極差：

(4)

標(biāo)準(zhǔn)差：

(5)

若存在R/S∝τH，則說明該時間序列具有Hurst現(xiàn)象。H即為Hurst指數(shù)，該值可通過最小二乘法在雙對數(shù)坐標(biāo)系(inτ，inR/S)中擬合得到。Hurst指數(shù)主要存在以下3種情況：1)當(dāng)0

2.2.3 潛在蒸散量 彭曼-蒙蒂斯模型(Penman-Monteith，P-M)有效地消除了太陽輻射和空氣動阻力學(xué)等多種因素的影響，在全球范圍內(nèi)得到普遍應(yīng)用[34-35]。計算公式如下：

(6)

式中，ET0為潛在蒸散量(mm)；Δ為飽和水汽壓曲線斜率(KPa/℃)；Rn為凈輻射(MJ/(m2·d))；G為土壤熱通量(MJ/(m2·d))；γ為干濕表常數(shù)(KPa/℃)；T為平均溫度(℃)；U2為2 m高處風(fēng)速(m/s)；es為飽和水汽壓(KPa)；ea為實(shí)際水汽壓(KPa)。

2.2.4 偏相關(guān)分析 偏相關(guān)分析可以有效地消除由其它次要影響因素所引起的變化，并將其化為常數(shù)，該方法在研究地理系統(tǒng)的某些要素時顯得十分重要[27]。計算公式如下：

(7)

式中，rxy,z為變量z固定后與變量x與y的偏相關(guān)系數(shù)；rxy、rxz、ryz分別為x與y、x與z、y與z的相關(guān)系數(shù)。

(8)

3 結(jié)果與分析

3.1 阿拉善高原NDVI時空變化特征分析

3.1.1 阿拉善高原NDVI時間變化特征 全區(qū)尺度：近16 a阿拉善高原植被NDVI總體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，NDVI值為0.040 2～0.052 3，增速為2.04%/15 a。按照變化特征可以將其劃分為6個階段，即3個上升階段和3個下降階段，且分別于2002、2007年及2012年出現(xiàn)波峰；2001、2005年及2010年出現(xiàn)波谷(圖1a)。

旗縣尺度：阿拉善右旗與阿拉善左旗NDVI值都于2012年達(dá)到最大值，與阿拉善高原NDVI最高值出現(xiàn)的年份一致。額濟(jì)納旗NDVI值的變化趨勢較為平緩，但仍有微弱波動，并于2013年達(dá)到最大值。阿拉善高原及3個旗縣的最低值均出現(xiàn)在2001年。查閱文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，阿拉善高原于同年先后發(fā)生沙塵暴20余次，成為史上沙塵暴發(fā)生頻數(shù)最多的年份之一[36]。阿拉善左旗NDVI值明顯高于阿拉善右旗和額濟(jì)納旗，說明阿拉善左旗植被覆蓋度最高?？傮w而言，阿拉善高原和3個旗縣植被NDVI值均呈現(xiàn)波動上升趨勢，可見，近16 a來阿拉善高原植被覆蓋度整體呈好轉(zhuǎn)趨勢(圖1b)。

3.1.2 阿拉善高原NDVI空間分布特征 植被NDVI基本特征：通過計算2000-2015年年均NDVI的平均值得到阿拉善高原近16 a平均值空間及頻度分布圖，以此說明其空間分布特征。阿拉善高原植被覆蓋度較低，且空間差異明顯，具有東南部高，西北部低的分布特征(圖2a)。

對16 a NDVI平均值的分級統(tǒng)計結(jié)果表明：阿拉善高原植被NDVI呈“單峰”結(jié)構(gòu)，且NDVI低值區(qū)(0.03～0.14)所占比例高達(dá)74.73%，NDVI中值區(qū)(0.14～0.51)比例為18.08%，而高值區(qū)(NDVI>0.51)所占比例僅為6.69%。通過像元統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，高植被覆蓋區(qū)域僅占阿拉善高原總面積的10.02%。總體而言，阿拉善高原低植被覆蓋區(qū)與中、高植被覆蓋區(qū)域差異明顯，且以低植被覆蓋區(qū)為主(圖2b)。

圖1 阿拉善高原植被NDVI年際變化

圖2 阿拉善高原NDVI空間分布(a)及頻度分布(b)

圖3 近16 a阿拉善高原植被變化穩(wěn)定性

植被NDVI變化穩(wěn)定性：阿拉善高原植被NDVI標(biāo)準(zhǔn)差為0.007 1～0.201 3，與變化最不穩(wěn)定的東南部地區(qū)相比，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)變化最為穩(wěn)定。此外，阿拉善高原植被NDVI標(biāo)準(zhǔn)差的分布趨勢和其空間分布相一致。除水體外，近16 a植被NDVI變化穩(wěn)定的地區(qū)主要分布在多為荒漠地區(qū)且植被NDVI較低的額濟(jì)納旗和阿拉善右旗；而變化相對穩(wěn)定的是阿拉善左旗(圖3)。

3.1.3 阿拉善高原NDVI趨勢分析 阿拉善高原NDVI變化趨勢：在像元尺度上利用一元回歸模型對2000-2015年阿拉善高原NDVI值變化趨勢進(jìn)行分析，并對分析結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。像元統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，NDVI值呈增加趨勢所占面積共計61.17%，極顯著和顯著增加面積合計占10.10%，主要分布在阿拉善左旗和阿拉善右旗；NDVI呈減少趨勢所占面積為38.83%，主要分布在額濟(jì)納旗，且存在明顯的植被退化現(xiàn)象。近16 a阿拉善原植被NDVI變化趨勢可以歸納為：東部強(qiáng)于西部，南部強(qiáng)于北部(圖4)。

圖4 近16 a阿拉善高原植被變化趨勢(a)和顯著性(b)

圖5 阿拉善高原植被Hurst指數(shù)(a)及未來趨勢(b)

圖6 阿拉善高原NDVI與氣候因子的偏相關(guān)系數(shù)

阿拉善高原NDVI未來趨勢預(yù)測：阿拉善高原植被Hurst指數(shù)為0.154 3～0.902 3，其中<0.5像元的Hurst指數(shù)多達(dá)60.75%，可見該區(qū)NDVI變化的反向特征明顯，即未來與過去變化趨勢相反；而Hurst指數(shù)>0.5的像元僅占14.49%。此外，Hurst指數(shù)高值區(qū)主要集中分布在具有同向特征且未來變化趨勢與過去變化趨勢相一致的阿拉善左旗和阿拉善右旗；而Hurst低值區(qū)主要分布在具有反向特征且未來變化趨勢與過去變化趨勢相反的額濟(jì)納旗(圖5a)。

將Hurst指數(shù)與Slope分析結(jié)果進(jìn)行圖層疊加分析后可以得出阿拉善高原植被未來的變化趨勢(圖5b)。阿拉善右旗和阿拉善左旗植被NDVI值的未來變化趨勢將由退化轉(zhuǎn)為改善；而額濟(jì)納旗則主要是由改善轉(zhuǎn)為退化，且退化現(xiàn)象嚴(yán)重。簡而言之，阿拉善高原植被NDVI未來趨勢是：東南部持續(xù)改善，西北部嚴(yán)重退化。

3.2 阿拉善高原NDVI影響因素分析

3.2.1 阿拉善高原NDVI與氣候因子的相關(guān)性 在ArcGIS10.2中根據(jù)研究區(qū)氣象站點(diǎn)的地理位置，提取各個氣象站點(diǎn)周邊3 km×3 km范圍內(nèi)的月和年NDVI平均值，并與各個站點(diǎn)的月平均和年平均氣溫、降水量及潛在蒸散量進(jìn)行逐站點(diǎn)偏相關(guān)分析并對阿拉善高原植被NDVI與氣候因子的關(guān)系進(jìn)行分析，該方法可以保證研究結(jié)果的可信度及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

阿拉善高原植被NDVI與前一個月降水與潛在蒸散的偏相關(guān)系數(shù)均明顯高于當(dāng)月，說明阿拉善高原植被NDVI對降水和潛在蒸散存在時滯效應(yīng)。與此相反，阿拉善高原植被NDVI與前一個月氣溫的偏相關(guān)系數(shù)要明顯小于當(dāng)月，由此說明阿拉善高原NDVI對氣溫不存在時滯效應(yīng)(圖6)。

圖7 阿拉善高原氣候因子時間變化特征

3.2.2 阿拉善高原氣候變化趨勢 1980-2015年阿拉善高原氣溫逐漸升高，增速為0.5℃/10 a。M-K檢驗(yàn)結(jié)果表明：近36 a該區(qū)氣溫曾在1989年前后發(fā)生突變，信度值為0.05。對額濟(jì)納旗、阿拉善右旗及阿拉善左旗的氣溫未來趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)：未來氣溫升高的趨勢均不顯著(圖7a和圖8a)。

近36 a間阿拉善高原降水量的變化趨勢波動較大，并無明顯規(guī)律。M-K檢驗(yàn)結(jié)果表明：近36 a來阿拉善高原降水于1996、2000年及2009年前后發(fā)生突變，信度值為0.05。對額濟(jì)納旗、阿拉善右旗及阿拉善左旗的降水未來變化趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：阿拉善左旗的降水將顯著增加，而額濟(jì)納旗和阿拉善右旗未來降水量的變化并不顯著(圖7b和圖8b)。

圖8 阿拉善高原氣候因子突變特征(M-K檢驗(yàn))分析

近36 a阿拉善高原年潛在蒸散的擬合效果并不明顯，變化趨勢波動較大，且無明顯規(guī)律。顯著性檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)：，阿拉善左旗潛在蒸散將顯著減少，而額濟(jì)納旗和阿拉善右旗年潛在蒸散的變化并不顯著(圖7c和圖8c)。

3.2.3 阿拉善高原人類影響因素分析 有關(guān)影響植被覆蓋變化因素涉及到多方面，可以歸納概括為氣候變化和人類活動[37-38]。短時間尺度上自然因素特別是氣溫和降水的變化往往是導(dǎo)致植被NDVI發(fā)生變化的主控因子[39]，而人為因素中牲畜數(shù)量等有關(guān)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)等問題對植被的影響也不容小覷。

畜牧業(yè)是阿拉善高原的支柱型產(chǎn)業(yè)，牲畜數(shù)量的劇增曾是人類活動影響植被覆蓋的最佳例證。本文對植被NDVI值與牲畜數(shù)量及兩者之間的關(guān)系進(jìn)行分析，阿拉善高原牲畜數(shù)量于2000-2012年有所下降，同時植被NDVI于2002-2012年呈上升趨勢，說明阿拉善高原植被覆蓋度的增加與當(dāng)?shù)厣髷?shù)量的下降具有負(fù)相關(guān)關(guān)系(圖9)。

圖9 阿拉善高原NDVI與牲畜數(shù)量變化關(guān)系

4 結(jié)論與討論

武正麗[40]等在對祁連山植被覆蓋變化的研究中指出，全球氣候變暖導(dǎo)致的降水增加是其植被覆蓋增加的主要原因。戴聲佩[41]等研究發(fā)現(xiàn)，氣溫是影響草地植物生長的主要因素，而夏季降水是生長期影響植物生長的主要因子。胡玉福[42]等基于RS對安寧河上游植被覆蓋進(jìn)行分析，結(jié)果表明，研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋的提高主要?dú)w功于1998年以來退耕還林和天然保護(hù)工程的實(shí)施。研究中發(fā)現(xiàn)，近36 a阿拉善高原氣溫呈現(xiàn)不斷升高趨勢，而降水量和年潛在蒸散量的變化幅度較大，無明顯規(guī)律。由此可見，該區(qū)植被覆蓋度的增加并未與降水量有直接關(guān)系。那么，在這樣的環(huán)境條件下是否還存在其它導(dǎo)致植被覆蓋度增加的限制因子(比如地形因子等)，還未可知。同時，有關(guān)阿拉善高原氣候是趨于暖濕型還是暖干化的說法還有待驗(yàn)證。

已有研究指出，中國西北地區(qū)的植被覆蓋于20世紀(jì)90年代末至21世紀(jì)初將呈緩慢增加趨勢[43]，與本文的研究結(jié)果一致。但是，也有研究指出，歐亞大陸的植被覆蓋趨勢將于20世紀(jì)末處于停滯甚至下降趨勢[44-45]，與本研究結(jié)果存在較大差異。其原因可能是前人研究所采用的是GIMMS NDVI，而本文采用的是MODIS NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品，由此表明不同的遙感監(jiān)測源所得到的結(jié)論可能會存在差異，因此應(yīng)提高并加強(qiáng)不同監(jiān)測源數(shù)據(jù)產(chǎn)品的融合性，將誤差降到最低，以便于獲得更可信的科學(xué)結(jié)論。此外，在全球化背景下，極端事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度不斷增加[46-47]，如高溫?zé)崂?、沙塵暴、暴雨等事件，極端事件勢必會對植被覆蓋的變化趨勢及其空間格局造成嚴(yán)重影響[48-49]。因此在今后的研究中應(yīng)考慮到全球氣候變化下極端事件發(fā)生頻率的影響。

額濟(jì)納旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗植被覆蓋均呈增加趨勢，阿拉善左旗植被覆蓋度最高。

近16 a阿拉善高原植被覆蓋呈現(xiàn)改善趨勢，但以低植被覆蓋度為主。截止2015年，植被覆蓋區(qū)占阿拉善高原總面積的24.77%。

阿拉善高原植被覆蓋存在明顯的空間差異，具有東南部高，西北部低的分布特征。Hurst指數(shù)表明阿拉善高原植被覆蓋未來變化趨勢為東南部持續(xù)改善，西北部嚴(yán)重退化。

植被覆蓋對降水和潛在蒸散存在時滯效應(yīng)，但對氣溫不存在時滯效應(yīng)。此外，阿拉善高原植被覆蓋度的增加與當(dāng)?shù)厣髷?shù)量的下降具有負(fù)相關(guān)關(guān)系。