黃文琳,張 強,孔冬冬,顧西輝,孫 鵬,胡 畔

1 中山大學水資源與科學系,廣州 510275 2 北京師范大學環(huán)境演變與自然災害教育部重點實驗室,北京 100875 3 北京師范大學地理科學學部民政部/教育部減災與應急管理研究院,北京 100875 4 中國地質大學環(huán)境學院,武漢 430074 5 安徽師范大學國土資源與旅游學院,蕪湖 241003

植物物候是指植物受氣候和其他環(huán)境因子影響而出現的以年為周期的自然現象,是植物長期適應季節(jié)性變化環(huán)境而形成的生長發(fā)育節(jié)律[1],其中氣候是最重要、最活躍的環(huán)境因子[2],并且不同種類植被物候對氣候變化的響應具有差異性[3]。目前國內外在植被物候的時空變化規(guī)律、物候變化和氣候變化(氣溫、降水、光照)的相互關系以及植物響應氣候變化的研究等方面已經取得了很大進展[4],如Tan等研究表明氣候變化(如趨勢、波動和極端事件)對植被生長的影響是多樣的[5]。內蒙古區(qū)域內的植被物候及其對氣候變化響應的監(jiān)測有一定的研究成果,以物候期變化研究及氣候因子對物候的響應為主,如郭靈輝等[6]對內蒙古不同植被類型區(qū)生長季的變化研究,發(fā)現草原區(qū)生長季延長,以生長季初日提前為主;如吳瑞芬等[7]利用站點數據,分析內蒙古典型草本植物春季物候變化及其對氣候變暖的響應,發(fā)現20世紀80年代以來植物始花期變化為提前趨勢。

目前,國內外眾多成果都表明,植被受干旱的影響。如Zhao等利用標準化的降水蒸散指數(SPEI)和歸一化植被指數(NDVI)研究發(fā)現了青藏高原植被生產力對不同時間尺度干旱有不同程度的響應[8];嚴建武等在植被指數對旱災的響應研究中發(fā)現植被指數 NDVI與干旱指數有密切的相關性[9];Ji等利用NDVI與SPI的相關性來探討植被指數 NDVI對干旱的響應,NDVI和SPI之間的相關性在月份間顯著不同,3個月SPI與NDVI具有最好的相關性[10]。并且干旱對草原植被的影響具有敏感性[11],Gu等研究發(fā)現歸一化植被指數與草地干旱有強的相關性,NDVI能靈敏地響應草地干旱[12]。然而,目前國內外探討干旱對作物物候期影響的研究較少,多為站點實驗研究,尺度小,牟成香等[13]基于站點降雨和物候觀測數據,利用方差分析、T-測對青藏高原高寒草甸植物開花物候對極端干旱的響應進行了探討,結果表明植物開花物候對極端干旱顯著提前半花期,生長季旺期極端干旱顯著縮短花期持續(xù)時間等等。中國正在經歷一個明顯的氣候變化趨勢,干旱和半干旱地區(qū)的中國北部地區(qū)變得溫暖濕潤[14],內蒙古地區(qū)干旱逐漸減輕,1976年發(fā)生突變[15]。內蒙古自治區(qū)位處中國干旱半干旱區(qū),植被容易受到自然災害,特別是干旱的影響。盡管前人做了大量的關于植被指標NDVI與氣候變化關系的研究,但目前對內蒙古植被物候對干旱的響應尚未開展調查。內蒙古以蒙古高原為主體,其主要植被類型為草原,是中國最重要的天然牧場。內蒙古的物候對干旱的響應研究對內蒙古畜牧業(yè)發(fā)展和內蒙古生態(tài)系統(tǒng)的保護都具有重要意義。本文根據植被類型劃分不同的子植被分區(qū)進行研究,突破了前人對物候研究的分區(qū)界限,旨在揭示子植被分區(qū)的植被物候對干旱的響應規(guī)律,為子植被分區(qū)的植被保護和區(qū)域內畜牧業(yè)的發(fā)展規(guī)劃提供了科學的依據。

根據1∶100萬植被區(qū)劃,把內蒙古劃分為8個植被分區(qū)：寒溫帶針葉林區(qū)、溫帶北部草甸草原區(qū)、溫帶北部典型草原區(qū)、溫帶北部荒漠草原區(qū)、溫帶南部荒漠草原區(qū)、溫帶南部典型草原區(qū)、溫帶南部草甸草原區(qū)、溫帶半灌木,灌木荒漠區(qū)(圖中用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ 表示),對子植被分區(qū)的物候在不同尺度SPEI下的變化情況進行分析。植被物候參數即物候期,為方便計算將物候日期轉換為日序Day Of Year(簡稱DOY),即當年的第幾天。

1 數據

1.1 SPEI標準化降水蒸散指數

標準化降水蒸散指數(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,簡稱SPEI),結合了帕默爾干旱指標(Palmer Drought Severity Index,簡稱PDSI)與標準化降水指數(Standardized Precipitation Index,簡稱SPI)的優(yōu)點,既考慮了水分與熱量平衡過程,又能反映地表水分的虧缺量及其積累過程[16]。

(1)應用Thornthwaite方法計算逐月的潛在蒸發(fā)量：

式中,K為根據緯度計算的修正系數;T為月平均氣溫;I為年總加熱指數;m是由I決定的系數。

(2)計算逐月降水與潛在蒸散的差值：

Di=Pi-PETi

式中,Pi為月降水量,PETi為月潛在蒸散量。

(3) 采用三參數的Log-logistic分布對Di進行擬合,并求出累計函數：

式中,α為尺度參數,β為形狀參數,γ為origin參數,f(x)為概率密度函數,F(x)為概率分布函數。

(4)對序列進行標準化正態(tài)處理,得到相應SPEI：

式中,當P≤ 0.5時,P=F(x);當P>0.5 時,P= 1-F(x);其他參數分別為C0= 2.515 517,C1= 0.802 853,C2= 0.010 328,d1= 1.432 788,d2= 0.189 269,d3= 0.001 308。從計算公式物理意義來講,SPEI指數基于降水和蒸散發(fā)的差額, 既保留了PDSI對溫度敏感的特點,又具有多尺度的特點[16]。SPEI是能敏感響應干旱的指標,能夠對不同空間的旱澇進行比較且穩(wěn)定性好,該指數廣泛應用于全球變暖背景下的干旱監(jiān)測與評估,前人研究證實SPEI適用于監(jiān)測內蒙古地區(qū)的干旱[15-16]。本文使用的SPEI標準化降水蒸散指數是由全球SPEI數據庫(SPEIbase)提供1982—2013年、空間分辨率為0.5度、多時間尺度干旱狀況的長時間的SPEI標準化降水蒸散指數數據集(包括1、3、6、9和12個月尺度的SPEI,分別用SPEI- 1,SPEI- 3,SPEI- 6,SPEI- 9,SPEI- 12表示,http：//digital.csic.es/handle/10261/128892)。

1.2 NDVI數據

本文采用歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,簡稱NDVI)提取植被物候指數。NDVI已廣泛應用于檢測植被生長狀態(tài)和生長過程,相關研究也證明NDVI與植被初級生產力、葉面覆蓋、生物量等[17]具有很好的相關性。本文使用的NDVI數據是由全球監(jiān)測與模型組利用NOAA系列衛(wèi)星合成分辨率為1/12°的半月NDVI第三代數據集NDVI3g(時間跨度為1982年1月—2013年12月,http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/)。

本文為了防止荒漠或常年積雪柵格單元干擾整個區(qū)域的植被物候的計算統(tǒng)計,截除植被較為稀疏的荒漠和NDVI季節(jié)性變化不明顯的柵格區(qū)域[18],選擇植被活動較為活躍區(qū)域進行探討,選取出來的植被活動較為活躍的區(qū)域稱為植被活躍區(qū),具體分布如圖1所示。

1.3 農作物生長發(fā)育狀況資料數據

采用國家氣象局氣候中心提供的內蒙古地區(qū)農氣站觀測的物候數據作為研究區(qū)的站點物候數據。物候站點選取滿足以下兩個條件：1)站點主要作物為內蒙古的主要作物—牧草;2)站點牧草物候數據的記錄年限大于10年。根據選擇條件篩選出了分布均勻的7個物候站點,具體分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)及物候站點空間位置示意圖Fig.1 The locations of the study region and the observatory stations for vegetation phenology

2 研究方法

2.1 相關分析

研究區(qū)域的每個格點有12個NDVI(1—12月,由半月尺度NDVI做月平均處理得到)序列,分別計算與1、3、6、9和12個月時間尺度SPEI指標的相關系數,這樣對于每個格點將有60個相關系數值[9]。自然界植物現象同環(huán)境而周期性變化[19],環(huán)境變化在一定程度上能反映植物變化。本文使用最大相關系數來檢驗不同時間尺度的干旱反映植被變化的敏感程度[20]。每年1—12月份的月均NDVI分別與1、3、6、9和12個月時間尺度的SPEI求相關系數,這60個相關系數中最大值定義為年最大相關系數Rmax：

Ri,j=cor(NDVIi(DATA),SPEIj),Rmax=max (Ri,j)

(1)

式中,cor代表皮爾遜相關函數,i代表月份(1,2,…,12),DATA代表植被參數SOS、EOS、LOS,j代表時間尺度(1、3、6、9和12月)。本文公式1最大相關系數Rmax用于分析計算像元上NDVI與不同尺度SPEI敏感程度(植被參數SOS、EOS、LOS與干旱指數SPEI敏感程度)。

2.2 NDVI平滑處理及物候提取

圖2 S-G濾波效果圖Fig.2 Fitting effect of S-G

為了減少云和大氣對NDVI的干擾,要先對NDVI時間序列進行平滑處理,以去除由云污染和大氣變化引起的噪聲,使其能更好地描述植物活動動態(tài)變化。本文選用的是Timesat 軟件中Savitzky-Golay filtering(S-G)濾波函數進行數據處理[7],S-G濾波函數處理NDVI數據的具體效果如圖2。

采用NDVI動態(tài)閾值法(TRS)來提取物候：

式中,NDVIratio第一次超過閾值的日期定義為生長季開始日期;NDVIratio第一次低于閾值的日期定義為生長季結束日期[21- 22]。根據內蒙古植被活躍區(qū)的1982—2013年植被指數NDVI變化曲線,利用閾值法,提取了研究區(qū)各個象元點的物候信息,指標包括生長季開始(SOS)、生長季結束(EOS)、生長季長度(LOS)。

2.3 Mann-Kendall趨勢檢驗法

目前有許多可用于趨勢檢測的統(tǒng)計方法,這些統(tǒng)計方法在趨勢檢測上各有優(yōu)勢和劣勢[19]。Mann-Kendall(M-K)檢驗主要用來評估水文氣象要素時間序列的趨勢,因適用范圍廣、結論客觀、定量化程度高而得到廣泛應用[23]。

3 研究結果

3.1 SPEI與植被指數NDVI相關性分布特征

年最大相關系數對應的干旱時間尺度反映了植被變化對相應時間尺度干旱響應的敏感性[24]。當r≥0.449通過0.01的顯著性水平檢驗,當r≥0.349通過0.05的顯著性水平檢驗,從圖3可以看出整個區(qū)域大部分像元上的SPEI與植被指數NDVI呈顯著正相關,85.61%像元的SPEI與植被指數NDVI相關性通過了0.05的顯著性檢驗。說明1、3、6、9和12個月等5個尺度的SPEI能敏感地反映了植被變化對相應時間尺度干旱的響應,NDVI與SPEI有很強的相關性。從圖3年最大相關系數對應干旱時間尺度分布情況可以看出,年最大相關系數所對應為3個月尺度的SPEI的像元最多,主要集中分布在子植被分區(qū)Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ,說明這5個時間尺度的干旱中SPEI- 3最能敏感地反映了植被變化。

圖3 標準化的降水蒸散指數(SPEI)與歸一化差異植被指數(NDVI)最大相關系數分布圖及對應SPEI的時間尺度Fig.3 Spatial patterns of maximum correlation coefficient between standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) and normalized difference vegetation index (NDVI) and the time scales of SPEI

3.2 物候指數提取與驗證

3.2.1物候指數分布特征與站點驗證

為了驗證物候指標生長季起始(SOS),生長季結束(EOS)和生長季長度(LOS)的提取精度,利用地面站點觀測的物候資料作為基礎,調整Timesat軟件提取物候指標的參數,以保證物候指標提取的可靠性。

(1)地面物候數據觀測分析

由于地面物候觀測站點數據的時間長度不一,單個地面物候站點的觀測植被種類多樣,其物候期不一。本文選擇了研究區(qū)內7個主要作物類型為牧草、觀測時間超過十年(并且觀測時間在1982—2013年之間)的地面觀測站點的觀測數據進行統(tǒng)計分析,作為內蒙古植被活躍區(qū)物候指標提取參數調整的基礎。根據牧草的物候參數出苗與枯黃可以大致推算出物候的生長期長度,算出這7個地面物候觀測站點的多年平均物候期,如表1為研究區(qū)內7個地面觀測站觀測時間內的多年平均物候特征,從表1可見,出苗期平均介于第88.2—124.1天,枯黃期介于第229.9—307.9天。不同植被區(qū)劃的植被類型物候期差異較大。

表1 站點的多年平均物候期

DOY：一年中的第幾天,Day of year;Ⅰ：寒溫帶針葉林區(qū),The coniferous forest areas in cold temperate regions;Ⅱ：溫帶北部草甸草原區(qū),The meadow steppe areas in northern temperate regions;Ⅲ：溫帶北部典型草原區(qū),The typical grassland areas in the northern temperate regions;Ⅳ：溫帶北部荒漠草原區(qū),The desert steppe areas in northern temperate regions;Ⅴ: 溫帶南部荒漠草原區(qū),The desert steppe areas in southern temperate regions;Ⅵ：溫帶南部典型草原區(qū),The typical grassland areas in the southern temperate regions;Ⅶ：溫帶南部草甸草原區(qū),The meadow steppe areas in southern temperate regions;Ⅷ：溫帶半灌木,灌木荒漠區(qū),The semi-shrub, shrub desert areas in temperate

(2)物候指標分布特征

本文利用Timesat物候分析軟件,設置了不同的NDVI閾值(包括NDVIratio分別為0.2、0.3、0.4、0.5),分別提取了物候參數SOS、EOS和LOS。最終根據表1地面物候觀測站點的多年平均物候期統(tǒng)計資料,選擇了NDVIratio等于0.5時,所提取的物候參數作為本文反演的物候參數。

從整個研究區(qū)域的多年平均物候參數空間分布格局看,圖4可知,遙感反演出來的物候參數SOS、EOS和LOS主要分布范圍分別為第120—160天、第275—295和120—170天,各植被分區(qū)之間的物候參數也具有較大的差異,在寒溫帶針葉林區(qū),SOS主要分布在第120—135天之間,而在溫帶北部典型草原區(qū)和溫帶南部草甸草原區(qū),SOS主要分布在第135—160天之間,這兩個子植被區(qū)的SOS平均相差20天;在寒溫帶針葉林區(qū),EOS主要分布在第275—285天之間,而在溫帶北部荒漠草原區(qū),EOS主要分布在第285—295天之間;在溫帶北部荒漠草原區(qū),LOS主要分布150—170天之間,而在溫帶南部草甸草原區(qū),主要分布在120—155天。各植被區(qū)之間物候參數范圍存在差異,同一植被類型區(qū)物候參數較集中,大部分參數范圍都在30天之內。反演出來的物候參數分布與安佑志,畢超等人的研究成果一致[25-26]。

圖4 1982—2013年物候指數生長季開始(SOS)、生長季結束(EOS)、生長季長度(LOS)分布圖Fig.4 The distribution of phenology metrics during 1982—2013 includes the starting of the growing season (SOS) 、the ending of the growing season (EOS) and the length of the growing season (LOS) DOY: 一年中的第幾天Day of year

(3)物候指標驗證

表2的地面觀測LOS由表1計算而來(地面觀測LOS=枯黃期-出苗期)。因為地面觀測的物候期是從植物個體尺度觀測的,而遙感監(jiān)測的物候期是在群落甚至生態(tài)系統(tǒng)尺度監(jiān)測的[27],監(jiān)測方法的不同可能導致遙感監(jiān)測結果較地面觀測結果有延遲。監(jiān)測方法的延遲性對于生長期長度的影響較小,(原因是生長期長度=生長季結束-生長季開始,延遲有所抵消),本文選擇生長季長度進行驗證。并且出苗期和枯黃期的NDVIratio都不一定剛好為0.5,也會導致反演出來的物候期與站點物候期有所差異。所以只要反演出來的物候期與站點物候期差在30天內,認為在反演物候參數與實際物候期吻合的。表2所示,在驗證期內7個地面觀測站所統(tǒng)計得到多年平均LOS數據,基本上與所在的植被區(qū)域基于遙感反演的LOS主要范圍相一致。反演出來的參數分布特征與前人的研究成果相一致[25-26]。表明基于遙感提取的物候參數的準確性較高,與實際觀測結果較為接近。說明本研究中基于遙感反演提取的物候參數具有較高的可靠性,提取的物候參數能夠反映區(qū)域物候的基本特征[25]。

3.2.2SPEI與物候指數的年最大相關系數顯著水平

從圖5可以看出,整個區(qū)域大部分像元上的干旱指標對于物候變化的影響具有敏感性。物候指標SOS、EOS、LOS與SPEI年最大相關系數的相關性通過了0.05顯著性檢驗的像元分別達到了36.64%、45.72%、58.55%,物候指標SOS、EOS、LOS與SPEI年最大相關系數的相關性通過了0.1顯著性檢驗的像元分別達到了56.25%、67.16%、77.13%(圖6)。說明植被物候與干旱指標SPEI有很強的相關性。

表2 站點物候參數與反演物候參數的對比表

LOS：生長季長度,The length of the growing season

圖5 SPEI與物候參數最大相關系數相關顯著水平分布圖Fig.5 Spatial patterns of maximum correlation coefficient between SPEI and phenology metrics

圖6 SPEI與物候參數最大相關系數顯著水平直方圖 Fig.6 Histogram of the significant level of maximum correlation coefficient between SPEI and phenology metrics

3.3 變化趨勢空間分布特征

本文基于一元線性回歸法,對SPEI、SOS、EOS和LOS計算了32年來其變化趨勢率,并進行了95%和90%的顯著性檢驗。

3.3.1SPEI變化趨勢空間分布特征

圖7可知整個研究區(qū)域大部分的像元SPEI(這里使用的是具有年際特征的SPEI- 12)呈下降趨勢。以溫帶半灌木,灌木荒漠區(qū)、溫帶南部荒漠草原區(qū)、溫帶北部荒漠草原區(qū)等為主的內蒙古西部地區(qū)的部分柵格單元上的SPEI呈上升趨勢,但只有半灌木,灌木荒漠地區(qū)的部分柵格單元上升趨勢通過了0.05的顯著性水平;寒溫帶針葉林區(qū)、溫帶北部草甸草原區(qū)、溫帶北部典型草原區(qū)、溫帶南部典型草原區(qū)和溫帶南部草甸草原區(qū)均呈下降趨勢,尤其溫帶北部草甸草原區(qū)的絕大部分柵格單元的下降趨勢通過了0.05的顯著性水平。

圖7 SPEI變化趨勢及顯著水平Fig.7 The variation trend of SPEI and significant level

3.3.2物候變化趨勢空間分布特征

植被物候變化趨勢存在明顯的空間變化規(guī)律,整個研究區(qū)大部分的地區(qū)SOS變化率介于-0.6—0.8d/a(圖8),SOS呈提前趨勢,從變化的面積來看,SOS呈顯著提前趨勢的面積占總面積的20.49%,SOS顯著延后趨勢的面積占13.01%,呈提前但不顯著的面積占總面積的43.30%,呈延后趨勢,但不顯著的面積占總面積的23.20%(圖8)。整個研究區(qū)大部分的地區(qū)EOS變化率介于-0.4—0.4d/a,說明整個研究區(qū)多數地區(qū)的EOS變化趨勢不明顯(圖8)。子植被分區(qū)地區(qū)Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅷ,多呈提前的趨勢;子植被分區(qū)Ⅰ、Ⅱ、Ⅵ、Ⅶ 地區(qū)多呈延后的趨勢。從變化的面積來看,EOS呈顯著提前趨勢的面積占總面積的13.10%,呈顯著延后的面積占29.70%,呈提前但不顯著的面積占總面積的27.13%,呈延后趨勢,但不顯著的面積占總面積的29.82%(圖8)。整個研究區(qū)大部分的地區(qū)LOS變化率介于-0.8—0.6d/a(圖8)。子植被分區(qū)Ⅳ、Ⅴ、Ⅷ 地區(qū)的LOS多呈縮短的趨勢;子植被分區(qū)Ⅰ、Ⅱ 地區(qū)LOS多呈延長的趨勢;子植被分區(qū)Ⅲ、Ⅴ、Ⅵ等區(qū)域的LOS變化趨勢相對比較復雜,縮短或延長的趨勢都不明顯。從變化的面積來看,LOS呈顯著提前趨勢的面積占總面積的13.09%,呈顯著延后的面積占31.90%,呈提前但不顯著的面積占總面積的24.08%,呈延后趨勢,但不顯著的面積占總面積的30.85%(圖8)。整體來說,但內蒙古區(qū)域內SOS多呈提前趨勢,EOS多延后趨勢,LOS多呈延長趨勢。這與韓芳,安佑志,張戈麗等人,荒漠植被區(qū)SOS、EOS多呈提前趨勢和LOS多呈縮短趨勢[19,26,28], SOS延遲地區(qū)主要分布在內蒙古中部和新疆南部部分地區(qū)[7]和內蒙古草原的SOS多呈提前趨勢,EOS多延后趨勢,LOS多呈延長趨勢[26-28]有相同的結論。

圖8 物候指標的Slope與趨勢顯著水平分布圖Fig.8 The variation trend of phenology metrics′ slope and significant level

3.4 物候指數對干旱強度的響應

以各柵格單元歷年每月季節(jié)性的SPEI- 3(≤ -1)之和構建研究區(qū)年內干旱強度時間序列,同時由于植被分區(qū)不同,每個區(qū)域內的柵格單元數量也不同,該方法算出的干旱強度各個區(qū)域不具可比性,故將該指數除以該區(qū)域的總柵格數[29]。斜率越小(干旱強度指數越小),表明干旱強度增強。

3.4.1不同植被類型的物候與當年干旱強度指數的相關性分析

不同植被類型下的SOS、EOS和LOS與不同季節(jié)和年干旱強度指數的相關性有正也有負,并且多不顯著(圖9)。除了子植被分區(qū)Ⅷ年干旱強度指數與SOS呈正相關,其他子植被分區(qū)年干旱強度指數與SOS均呈負相關。除了子植被分區(qū)Ⅳ、Ⅴ和Ⅷ的年干旱強度指數與EOS呈正相關,其他子植被分區(qū)年干旱強度指數與EOS均呈負相關。對于整個研究區(qū),研究區(qū)當年的春夏季干旱強度指數對不同植被類型的SOS具有普遍的負影響作用,即干旱減弱,促進生長季開始提前;當年的秋季干旱對不同植被類型的EOS具有普遍的負影響作用?；哪参飬^(qū)Ⅳ、Ⅴ和Ⅷ的物候與干旱均呈不顯著正相關,干旱影響荒漠植物枯黃的機制與草原不同。

不同的植被區(qū)物候對于季節(jié)干旱強度指數的響應存在差異,春夏季干旱對SOS和秋季干旱對EOS的影響比較統(tǒng)一,其他的季節(jié)對物候參數的影響正負比例平衡,并且多呈不顯著相關。子植被分區(qū)Ⅷ的夏季干旱強度指數與SOS呈顯著正相關,其他子植被分區(qū)夏季干旱強度指數與SOS均呈負相關,尤其在植被分區(qū)Ⅰ、Ⅵ,夏季干旱強度指數與SOS呈顯著負相關;各子植被分區(qū)春季干旱強度指數與SOS均呈不顯著負相關;子植被分區(qū)Ⅴ的秋季干旱強度指數與EOS呈不顯著正相關,其他子植被分區(qū)的秋季干旱強度指數與EOS均呈不顯著負相關。此外,在溫帶北部草甸草原區(qū),冬季干旱強度指數與SOS呈顯著負相關,經查資料驗證是上一年的干旱對當年SOS有顯著負影響[25],所以冬季干旱強度指數序列與SOS序列呈顯著負相關;在溫帶北部典型草原區(qū),夏、冬季干旱強度指數與EOS呈顯著負相關;在溫帶南部荒漠草原區(qū),夏季干旱強度指數對EOS呈顯著正相關。

圖9 干旱強度與物候相關分析 Fig.9 Correlation analysis between drought intensity and phenology metrics

3.4.2不同植被類型分區(qū)的物候與干旱強度指數的變化趨勢

不同植被分區(qū)的干旱強度指數和物候指數都具有不同的變化特征,對各個季節(jié)平均和年均的SPEI(有這里使用最能敏感地反映了植被變化的SPEI- 3)、SOS、EOS和LOS進行趨勢分析,選擇0.1、0.05作為顯著性水平。研究不同植被分區(qū)干旱強度指數的時間變化趨勢,及在該干旱強度指數變化下平均物候指數的時間變化趨勢特征。圖10可知,各植被分區(qū)的干旱強度指數和物候的變化趨勢并不統(tǒng)一,大多分區(qū)的干旱強度指數變化趨勢不明顯,變化在-0.1—0.1(/10a)占55%,并且大多數干旱強度指數變化趨勢未通過顯著性檢驗。大多分區(qū)的物候參數變化趨勢差異較大,變化在大于 2d/10a 占37.5%,并且有將近一半的變化趨勢通過顯著性檢驗,尤其EOS除了溫帶南部荒漠草原區(qū),其余的植被類型區(qū)都通過了顯著性檢驗。在寒溫帶針葉林區(qū),EOS呈顯著(2.04/10a)延后趨勢,LOS呈顯著(3.35/10a)延長趨勢。在溫帶北部草甸草原區(qū),EOS呈顯著(1.2/10a)延后趨勢,LOS顯著(2.2/10a)延長趨勢。在溫帶北部典型草原區(qū),EOS呈顯著(-0.82/10a)提前趨勢。在溫帶北部荒漠草原區(qū),EOS呈顯著(-2.89/10a)提前趨勢。在溫帶南部荒漠草原區(qū)。在溫帶南部典型草原區(qū),EOS呈顯著(1.1/10a)延后趨勢。在溫帶南部草甸草原區(qū),EOS呈顯著(1.0/10a)延后趨勢。在溫帶半灌木,灌木荒漠區(qū),SOS呈顯著提前趨勢,EOS呈顯著提前趨勢。

不同植被區(qū)的同一季節(jié)的干旱強度指數變化趨勢也不一致。除了溫帶南部典型草原區(qū)以外,各個植被區(qū)的夏季干旱強度指數均呈下降不顯著降趨勢,說明大部分地區(qū)夏季的呈不顯著干旱增強。春、秋、冬季干旱強度指數變化趨勢有正也有負,且大多不顯著,干旱強度指數變化趨勢通過顯著性檢驗的均為上升趨勢。寒溫帶針葉林區(qū)的春季干旱強度指數、溫帶北部草甸草原區(qū)的春和冬季干旱強度指數、溫帶北部典型草原區(qū)的冬季干旱強度指數、溫帶南部草甸草原區(qū)的冬季干旱強度指數和溫帶半灌木,灌木荒漠區(qū)的秋季干旱強度指數均呈顯著上升趨勢,上升趨勢分別為(0.1/10a、0.24/10a、0.18/10a、0.33/10a、0.31/10a、0.42/10a)。

圖10 干旱強度和物候指數的M-K趨勢特征Fig.10 The M-K trend of drought intensity and phenology metrics

3.4.3物候對干旱強度指數變化的響應程度分析

只有當干旱強度指數變化趨勢、物候參數變化趨勢都呈顯著性趨勢,并且其兩者相關性通過顯著性物候檢驗時,我們才認為該物候參數對干旱強度指數的響應通過了顯著性檢驗,響應程度為物候參數變化趨勢與干旱強度指數變化趨勢的比值。反之,呈不顯著響應。

結合不同植被類型的物候與干旱強度指數的相關性分析結果(圖9)和物候與干旱強度指數的變化趨勢(圖10),可知研究區(qū)內的各子植被區(qū)的季節(jié)干旱強度指數和物候參數SOS、EOS多呈不顯著變化趨勢。分析可知植被區(qū)的物候參數生長季開始(SOS)與生長季結束(EOS)對季節(jié)干旱強度指數響應具有較大差異性,響應程度集中在-10d/0.1—10d/0.1。如在寒溫帶針葉林區(qū),夏季干旱強度指數與SOS呈顯著負相關,SOS呈不顯著(-1.15/10a)提前趨勢,夏季干旱強度指數分別呈不顯著-0.01/10a下降趨勢,響應程度為-11.5d/0.1,該響應程度并未通過顯著性檢驗;而在溫帶南部草甸草原區(qū),SOS對夏季干旱的響應程度為-0.45d/0.1,該響應程度并未通過檢驗。并且植被區(qū)的物候參數生長季開始(SOS)與生長季結束(EOS)對季節(jié)干旱強度指數響應多呈不顯著響應,只有部分呈顯著響應。在溫帶北部典型草原區(qū),冬季干旱強度指數與EOS呈顯著負相關,冬季干旱呈顯著0.33/10a上升趨勢,EOS呈顯著-0.82d提前趨勢,EOS對冬季干旱強度指數的負影響程度為-0.25d/0.1,并通過了顯著性檢驗,說明冬季干旱強度指數每增大0.1,會促進EOS提前0.25d。

4 討論

1)保證物候提取的精度是保證研究成果可信度的重要前提。本文物候提取方法的驗證有兩步：1)先用具有代表性的站點物候,代表作物類型肯定不是子植被分區(qū)唯一作物類型,但子植被分區(qū)內的作物類型肯定以代表作物為主,只要提取后的大部分像元的物候參數落在了代表類型物候的彈性區(qū)間30天內,都認為提取的物候有可信度。只做該步驟的驗證會存在缺陷,并不能直接確定NDVIratio為0.5時提取的物候精度最高,只能驗證NDVIratio為0.5時提取的物候參數可用驗證方法,有待提高;2)本文又用前人提取該研究區(qū)物候的成果來驗證NDVIratio為0.5時提取的物候參數,發(fā)現NDVIratio為0.5時提取的物候參數與前人提取物候參數一致,再次證實了NDVIratio為0.5提取的物候的可信度較高。地面站點觀測物候數據相對遙感反演的物候參數精度較高,希望以后的研究,可以從物候提取的方法上有所改進,并能把遙感反演物候數據和地面觀測數據有效結合,而不僅用于驗證反演的物候參數。

2)本研究中選擇時間尺度的步驟是一個典型的研究課題。植被指數NDVI具有顯著的季節(jié)性變化,植被物候也遵循季節(jié)變化規(guī)律,此外,季節(jié)性的SPEI與物候的相關性最大。選擇季節(jié)性的干旱指標SPEI,并分析植被物候在的季節(jié)性變化SPEI上的響應情況是合理的。但是同植被對氣候因素的響應存在時間滯后一樣,NDVI對氣象干旱指數也存在滯后效應。植被變化不僅受到現下氣候條件普遍的影響,也由以前的氣候條件造成累積效應。本文根據最大相關系數檢驗不同時間尺度的干旱反映植被變化的敏感程度,得到的最能反映植被變化的干旱尺度為季節(jié)尺度,該方法可靠,結論符合實際可用。研究發(fā)現3個月尺度的干旱對植被影響最大,推測因為植被對干旱的響應具有時間滯后性。然而,本文并沒有具體去分析滯后效應,不能定量得描述滯后效應的大小。在以后的研究中,不同類型植被的物候對氣象干旱指數的滯后效應大小,及物候在不同時間尺度干旱變化下的響應情況,都是非常值得探討和分析的問題。

3)本文發(fā)現除了荒漠草原區(qū)外,內蒙古地區(qū)大部分像元年干旱與SOS、EOS均呈正相關,干旱加強,SOS和EOS都會延后。前人的研究發(fā)現,內蒙古地區(qū)降水的減少是當地植被物候SOS延后和EOS提前主要原因,并且氣溫升高會導致SOS延后、EOS延后[7,25,30- 32]。從物理意義討論本文研究結論與前人成果的異同,本文使用SPEI指數是基于降水和蒸散發(fā)(根據Thornthwaite方法基于氣溫計算所得)的差額累計擬合而來,SPEI的大小與降水呈正相關,與氣溫呈負相關。降水減少,氣溫升高,SPEI指數減少,干旱加強,SOS會延后,這與前人研究降水、氣溫對SOS的結論一致。降水減少,氣溫升高,SPEI指數減少,干旱加強,EOS的延后,與前人研究氣溫對EOS的影響結論一致,但并不符合前人研究降水對EOS的影響結論。推測可能是干旱指標SPEI對氣溫敏感導致的,認為干旱對EOS的影響以氣溫對EOS的影響為主。

5 結論

本文根據NDVI3g時序數據,利用Timesat物候分析軟件提取了各個柵格單元多種植被物候參數。并根據1∶100萬植被區(qū)劃,把內蒙古劃分為8個植被分區(qū),分析了內蒙古各子植被區(qū)植被物候的時空變化及其對干旱的響應規(guī)律。得出以下結論：

1)在1982年至2013年,內蒙古植被受到不同時間尺度下干旱的高度控制。植被變化與氣象干旱指標SPEI有很強的相關性,像元比例85.61%呈顯著正相關,但是不同植被分區(qū)間存在一定的差異性。除了寒溫帶針葉林區(qū)和溫帶草甸草原區(qū)的NDVI對與SPEI- 6和SPEI- 12響應敏感,其他區(qū)域對SPEI- 3均響應敏感,尤其在內蒙古中部區(qū)域。為后面研究內蒙古植被與干旱關系而選取干旱指標的時間尺度時,提供了科學的依據。

2)研究區(qū)遙感反演的多年平均物候參數SOS、EOS和LOS主要分布范圍分別為第120—160天、第275—295天和120—170天,并且各物候參數都具有明顯的空間差異,SOS表現為內蒙古的東南區(qū)SOS時間較晚,寒溫帶針葉林、溫帶北部草甸草原區(qū)和溫帶半灌木,灌木荒漠植被區(qū)SOS的較早;EOS表現為內蒙古東北區(qū)EOS時間較早,西南區(qū)EOS的較晚;LOS表現為內蒙古南部多年平均LOS較短,北部的多年平均LOS較長。

3)對于整個研究區(qū)SOS多呈提前趨勢,像元比例為63.79%,EOS多呈延后趨勢,像元比例為59.77%,LOS多呈延長趨勢,像元比例為62.83%。植被物候變化趨勢存在明顯的空間變化規(guī)律,荒漠草原區(qū)SOS、EOS多呈提前趨勢,LOS呈縮短趨勢;研究區(qū)北部寒溫帶針葉林和溫帶草甸草原區(qū) SOS 呈提前趨勢、EOS 多呈延后趨勢,LOS 呈延長趨勢;研究區(qū)南部的溫帶南部典型草原區(qū)和溫帶南部草甸草原區(qū) SOS 多呈延遲趨勢、EOS 多呈延后趨勢,LOS呈延長趨勢。

4)研究區(qū)同年春夏季干旱減弱,促進SOS提前;同年秋季干旱減弱,促EOS提前;同年春夏季干旱減弱LOS延長,推測LOS延長主要由SOS提前導致的。根據當年春季的干旱程度可以推斷植被生長季開始的變化情況,當年秋季的干旱程度可以推斷植被生長季結束的變化情況,這對內蒙古生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展和保護具有重要意義。

5)研究區(qū)域內不同類型植被分區(qū)對干旱強度指數的響應不同,響應程度集中在-10d/0.1—10d/0.1,并且多呈不顯著響應,只有部分呈顯著響應。在溫帶北部典型草原區(qū),EOS對冬季干旱強度指數的負影響程度為-0.25d/0.1,并通過了顯著性檢驗,說明冬季干旱強度指數每增大0.1,干旱減弱,會促進EOS提前0.25d。本文按植被類型分區(qū),研究不同植被類型的子植被分區(qū)對干旱的響應情況,突破了前人對物候研究的分區(qū)界限,對研究區(qū)內不同植被類型的保護提供了科學的依據。