宗加權(quán), 白淑英, 馮朝陽, 蒲 陽

(1.南京信息工程大學(xué), 南京 210044 ; 2.中國環(huán)境科學(xué)研究院,國家環(huán)境保護(hù)區(qū)域生態(tài)過程與功能評(píng)估重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100012)

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，在陸地表層能量交換、水分循環(huán)和生物地球化學(xué)循環(huán)過程中扮演著重要角色[1]，植被覆蓋度變化是生態(tài)環(huán)境變化的直接結(jié)果，很大程度上表示了生態(tài)環(huán)境總體狀況[2]。相對(duì)于傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查植被覆蓋特征費(fèi)時(shí)費(fèi)力，通過遙感手段獲取數(shù)據(jù)，優(yōu)勢(shì)有空間范圍覆蓋面積大、時(shí)間序列長(zhǎng)、方便獲取等。歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)是目前常用的研究地表植被覆蓋特征的重要指標(biāo)之一[3]，長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)植被覆蓋特征變化對(duì)更好地模擬陸地生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化特征具有重要意義[4]。AVHRR NDVI是目前時(shí)間序列最長(zhǎng)的全球連續(xù)數(shù)據(jù)集，具有很高的科研價(jià)值和實(shí)際意義[5-6];MODIS NDVI是從2000年開始的數(shù)據(jù)集，提高了葉綠素敏感度和空間分辨率、排除了大氣水汽的干擾、改善了合成方法，但時(shí)間序列長(zhǎng)度有限。探尋兩者間的關(guān)系，通過數(shù)據(jù)擬合構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI數(shù)據(jù)集，是實(shí)現(xiàn)對(duì)植被長(zhǎng)期觀測(cè)的關(guān)鍵[7-8]。一些學(xué)者基于不同NDVI數(shù)據(jù)集重構(gòu)NDVI數(shù)據(jù)，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)等分析了植被狀況的時(shí)空變化特征，如:李凈等[9]基于重構(gòu)后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和植被類型數(shù)據(jù)集，分析了不同時(shí)期植被NDVI變化特征，發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)NDVI整體呈上升趨勢(shì);李飛等[10]根據(jù)MODIS NDVI與AVHRR數(shù)據(jù)構(gòu)建了較長(zhǎng)時(shí)間序列NDVI數(shù)據(jù)集，采用相關(guān)性分析法分析了全國農(nóng)業(yè)、森林、草地與稀疏植被區(qū)植被活動(dòng)的變化特征，結(jié)果指出近30 a來中國陸地植被活動(dòng)整體增強(qiáng)，這與方精云等[11]利用AVHRR NDVI研究中國地區(qū)植被活動(dòng)的結(jié)果相同。趙玉萍等[12]利用1982—2003年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)集和逐月氣象資料，用相關(guān)分析法研究了藏北高原草地生態(tài)系統(tǒng)NDVI與氣候因子的相關(guān)性及滯后性，得到NDVI與月平均氣溫等呈高度正相關(guān)(p<0.001)。劉可等[13]利用1982—2012年GIMMS NDVI3g和中國陸地生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)，采用一元線性經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和相關(guān)分析方法，研究了近30 a中國各生態(tài)系統(tǒng)NDVI的時(shí)空變化特征，結(jié)果表明近30 a中國植被活動(dòng)顯著上升，農(nóng)田、森林、草地和水體與濕地生態(tài)系統(tǒng)的NDVI總體為非穩(wěn)定上升趨勢(shì)。中國陸地生態(tài)系統(tǒng)中的森林、草原、荒漠、水體與濕地和其他生態(tài)系統(tǒng)類型是對(duì)土地利用/覆蓋的分類判別匯總，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)狀況有指示意義。水體與濕地在生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)中起到重要作用，其水體與濕地狀況好壞和面積變化影響著生態(tài)環(huán)境狀況，水域面積的減少會(huì)導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化[14]。水體和濕地因?yàn)樗簇S富、土壤肥沃，很容易被開墾為良田和進(jìn)行水產(chǎn)的養(yǎng)殖，水體與濕地生態(tài)系統(tǒng)因此被嚴(yán)重破壞[15]，牛振國等[16]研究表明，近30 a，中國濕地類型由濕地轉(zhuǎn)化為非濕地主要是氣候變化和農(nóng)業(yè)活動(dòng)引起的。

以上研究存在一些問題，首先采用的AVHRR數(shù)據(jù)為一代數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度不長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的空間分辨率不高(8 km×8 km);其次大多數(shù)研究多從行政區(qū)劃和地理單元探究植被活動(dòng)特征，未考慮到不同生態(tài)系統(tǒng)間的鑲嵌性，因此難以詳細(xì)地探究不同生態(tài)系統(tǒng)間NDVI的差異。對(duì)此，本研究基于重構(gòu)的1981—2018年長(zhǎng)時(shí)間序列植被指數(shù)數(shù)據(jù)集(GIMMS NDVI3g和MODSI NDVI)，采用分區(qū)統(tǒng)計(jì)、NDVI趨勢(shì)分析法，分析中國大陸范圍(包含香港、澳門，未包含中國臺(tái)灣省)非耕地、非聚落和濕地生態(tài)系統(tǒng)NDVI的空間分布和時(shí)間動(dòng)態(tài)變化特征，試圖為中國生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究利用2000年2月—2018年12月MODIS13 A3數(shù)據(jù)集植被指數(shù)產(chǎn)品的月合成數(shù)據(jù)(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)，空間分辨率為1 km。還有美國國家航天航空局NASA Goddard Space Flight Center的全球監(jiān)測(cè)與模型研究組(GIMMS)采用最大值合成法(MVC)合成的15 d、空間分辨率為8 km的最新GIMMS NDVI 3g.v1數(shù)據(jù)，時(shí)間范圍為1981年7月—2015年12月(https:∥ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1)。

中國陸地生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心的“資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)”。包括1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年，共7時(shí)期數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是在遙感解譯獲取的1∶10萬比例尺土地利用/土地覆蓋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過對(duì)各生態(tài)系統(tǒng)類型進(jìn)行辨識(shí)和研究，經(jīng)過分類處理形成多期中國陸地生態(tài)系統(tǒng)類型空間分布數(shù)據(jù)集，矢量數(shù)據(jù)柵格化生成的1 km柵格數(shù)據(jù)。生態(tài)系統(tǒng)類型依據(jù)土地利用/土地覆蓋遙感分類系統(tǒng)，歸分為7大生態(tài)系統(tǒng)類型:(1) 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)，主要包括水田和旱地;(2) 森林生態(tài)系統(tǒng)，主要包括密林地(有林地)、灌叢、疏林地、其他林地;(3) 草地生態(tài)系統(tǒng)，主要包括高覆蓋度草地、中覆蓋度草地、低覆蓋度草地;(4) 水體與濕地生態(tài)系統(tǒng)，主要包括沼澤地、河渠、湖泊、水庫、冰川與永久積雪、灘地;(5) 聚落生態(tài)系統(tǒng)，主要包括城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民地、工礦;(6) 荒漠生態(tài)系統(tǒng)，主要包括沙地、戈壁、鹽堿地;高寒荒漠;(7) 其他生態(tài)系統(tǒng)，主要包括裸土地和裸巖礫石地。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用MRT軟件對(duì)MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，投影轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。采用Matlab軟件對(duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行逐月最大值合成(MVC)，進(jìn)一步減少云的影響，并降低月內(nèi)物候循環(huán)的影響[17]，還原真值，格式轉(zhuǎn)換。由于GIMMS NDVI數(shù)據(jù)的空間分辨率約為8 km，將GIMMS NDVI由8 km重采樣為1 km的數(shù)據(jù)，不損失影像信息，以匹配MODIS NDVI。本文采用的地理坐標(biāo)系是WGS-84,Albers投影坐標(biāo)系，隨后統(tǒng)一采用IDL程序?qū)商讛?shù)據(jù)進(jìn)行逐月裁切、掩膜、還原真值等操作。

2 研究方法

MODIS NDVI數(shù)據(jù)被稱為GIMMS NDVI數(shù)據(jù)的延續(xù)[18]，兩套數(shù)據(jù)集有一段時(shí)間的重疊部分，即2000年2月份-2015年12月份。已有學(xué)者[17,19]的研究表明可以利用兩套數(shù)據(jù)的重疊時(shí)間部分，以此建立逐月線性轉(zhuǎn)換方程，但未能從文章中找出適合本研究區(qū)域的轉(zhuǎn)換方程，本研究中建立的最佳轉(zhuǎn)換方程為y=0.970034x+0.016953，擬合方程的判定系數(shù)R2為0.88,p<0.01，擬合效果較好。利用轉(zhuǎn)換方程將1981年7月—2001年12月的GIMMS NDVI進(jìn)行修正擬合，為了保留MODIS數(shù)據(jù)1 km的空間分辨率，將GIMMS NDVI數(shù)據(jù)也重采樣為1 km，并連接MODIS NDVI 2002年1月至2018年12月數(shù)據(jù)，最終獲得中國大陸地區(qū)的1981年7月至2018年12月長(zhǎng)時(shí)間序列空間分辨率為1 km的NDVI數(shù)據(jù)集。

2.1 NDVI時(shí)空變化趨勢(shì)分析法

2.1.1 NDVI時(shí)間變化趨勢(shì)分析法 趨勢(shì)分析是對(duì)一組隨時(shí)間變化的變量進(jìn)行回歸分析，得到其變化趨勢(shì)的方法。對(duì)多年植被指數(shù)數(shù)據(jù)逐像元NDVI值進(jìn)行一元線性回歸，得到研究區(qū)內(nèi)植被隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，即NDVI的年際變化。計(jì)算公式為[20-21]:

(1)

式中:k為研究時(shí)間段內(nèi)的年數(shù),取1-n；YNDVIk是第k年某季相的NDVI平均值,如夏季NDVI平均值采用當(dāng)年6月、7月、8月份NDVI值求得平均；slope>0表示植被覆蓋呈增加趨勢(shì);slope小于0則相反;slope=0表示植被覆蓋沒有明顯的變化。

2.1.2 NDVI空間變化分析法 將大陸地區(qū)分為六大區(qū)域(東北、華北、華東、中南、西北、西南)，分區(qū)統(tǒng)計(jì)分析NDVI的總體變化特征，能整體上體現(xiàn)NDVI均值和趨勢(shì)變化情況。

2.2 主要生態(tài)系統(tǒng)類型的NDVI時(shí)空變化分析法

采用分區(qū)統(tǒng)計(jì)的方法來統(tǒng)計(jì)不同生態(tài)系統(tǒng)NDVI的變化情況，及其空間分異特征。由于生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)為多年一幅的柵格數(shù)據(jù)，為充分利用生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，將連續(xù)時(shí)間序列的NDVI與最鄰近年的生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)，表1是分區(qū)統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)表。

表1 分區(qū)統(tǒng)計(jì)年份對(duì)應(yīng)

3 結(jié)果與分析

3.1 中國植被NDVI時(shí)空變化分析

3.1.1 中國植被NDVI時(shí)間變化分析 圖1是整個(gè)中國大陸范圍內(nèi)NDVI大于0值，2000年2月至2015年12月GIMMS NDVI平均值修正前后與MODIS NDVI平均值變化曲線，由圖1可知，原始GIMMS NDVI的周期性變化趨勢(shì)與MODIS NDVI相似，每年冬季原始GIMMS NDVI都小于MODIS NDVI，在植被生長(zhǎng)季，兩者相差不大，修正后GIMMS NDVI與MODIS NDVI值相接近，具有一致性。值得注意的是MODIS NDVI數(shù)據(jù)在2000年初和2001年冬季，其值明顯低于修正前后GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，可見MODIS數(shù)據(jù)在剛獲取的階段，數(shù)據(jù)質(zhì)量可能不穩(wěn)定，所以對(duì)于中國大陸地區(qū)，在使用MODIS NDVI數(shù)據(jù)時(shí)，可以從2001年7月份開始選用。

圖1 2000年2月至2015年12月MODIS NDVI、原始與修正后GIMMS NDVI時(shí)間序列曲線對(duì)比

由表2看出，修正后GIMMS NDVI在3種數(shù)據(jù)中的平均值和最小值都為最大，平均值最大為0.373，最小值最大為0.273;除了2000年和2001年，修正后GIMMS NDVI與MODIS NDVI的年平均值環(huán)比增長(zhǎng)率和最大值有相似的變化規(guī)律，且有相同的NDVI線性趨勢(shì)(0.000 8/a)，最大值最小僅相差0.002。這說明，除了2000年、2001年，修正后GIMMS NDVI在年尺度上與MODIS NDVI相似的變化規(guī)律。

表2 不同數(shù)據(jù)年平均值、最大值、最小值和年平均值環(huán)比增長(zhǎng)率

從表3中看出，MODIS NDVI和修正后GIMMS NDVI在2月至5月NDVI平均值環(huán)比增長(zhǎng)率逐漸增加，而從5月至6月NDVI值月平均環(huán)比增長(zhǎng)率有所下降，這是因?yàn)槎←湷墒焓崭睿虏シN的作物未生長(zhǎng)成熟造成的NDVI值下降現(xiàn)象，原始GIMMS NDVI未能捕捉到這個(gè)現(xiàn)象;修正后GIMMS NDVI平均值和最大值與MODIS NDVI有相似的變化規(guī)律，GIMMS NDVI月均值環(huán)比增長(zhǎng)率最大為0.266%,MODIS NDVI為0.273%;修正后GIMMS NDVI最小值大于MODIS NDVI,2月份最大差值為0.096，這可能是由于2000年2月份MODIS NDVI數(shù)據(jù)剛剛獲取，數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定導(dǎo)致NDVI值偏低，10月份相差值最小為0.008。

表3 不同數(shù)據(jù)月平均值、最大值、最小值和月平均值環(huán)比增長(zhǎng)率

3.1.2 中國植被NDVI空間變化分析 從圖2中可以看出中國大陸夏季的NDVI的空間分布整體呈現(xiàn)東南和東北高、西北低的格局。在沿海的華北平原、長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)呈現(xiàn)低NDVI值的現(xiàn)象，這是由于人類自身發(fā)展的需要，NDVI值隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展而降低;在新疆的阿爾泰山南坡、天山山脈北坡的NDVI值卻反常高，最高可達(dá)到0.896，是因?yàn)樵跍?zhǔn)格爾盆地西部有缺口，大西洋和北冰洋的水汽能夠影響到兩側(cè)的山脈，形成迎風(fēng)坡，對(duì)于植被生長(zhǎng)有利;另外，在西北新疆塔里木盆地、準(zhǔn)格爾盆地、甘肅西北部、青海西北部、內(nèi)蒙古西部有沙漠、荒漠戈壁等，西藏自治區(qū)內(nèi)的高原有高原荒漠和裸巖，氣候惡劣，不利于植物生長(zhǎng)的環(huán)境，所以NDVI值普遍偏低，平均值為0.275。華北平原主要有農(nóng)田，冬小麥?zhǔn)崭钪螅募静シN農(nóng)作物還未完全長(zhǎng)成，摻雜土壤背景信息，因此NDVI值較低，平均值為0.471。位于華東地區(qū)的浙江、福建有丘陵，貴州、重慶、湖南和湖北西部有山地適宜森林生長(zhǎng)，NDVI值較高，平均值為0.668。內(nèi)蒙古東北部和東北三省內(nèi)有大興安嶺、小興安嶺和長(zhǎng)白山山脈，夏季森林和農(nóng)作物生長(zhǎng)旺盛NDVI值較高，平均值為0.775。

圖2 2018年夏季中國大陸NDVI平均值

表4 2018年夏季中國大陸六大分區(qū)NDVI均值

由圖3和表5，6可以看出過去38 a中，有49.923%的NDVI穩(wěn)定不變，49.846%的NDVI輕微改善，中國大陸地區(qū)整體植被沒有發(fā)生劇烈變化。西北地區(qū)NDVI趨勢(shì)整體無明顯變化(0.000 098/a)，但新疆天山山脈北坡和塔里木河流域處發(fā)現(xiàn)NDVI的變化較為劇烈，最大為0.030 272/a，呈上升趨勢(shì);內(nèi)蒙古陰山南、甘肅省內(nèi)祁連山、寧夏賀蘭山等NDVI變化為上升趨勢(shì);在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲、京津翼地區(qū)NDVI趨勢(shì)呈現(xiàn)下降現(xiàn)象。在西藏藏南地區(qū)、內(nèi)蒙古大興安嶺、東北三省內(nèi)的小興安嶺和長(zhǎng)白山，夏季NDVI值較高，而年際變化趨勢(shì)中呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說明植被覆蓋濃郁，多年以來的植被覆蓋有所下降。

表5 1981-2018年六大分區(qū)NDVI趨勢(shì)均值

表6 1981-2018年NDVI變化趨勢(shì)分類級(jí)別

圖3 1981-2018年中國大陸夏季NDVI變化趨勢(shì)

3.2 主要生態(tài)系統(tǒng)類型的NDVI變化分析

中國陸地生態(tài)系統(tǒng)具體分為農(nóng)業(yè)、森林、草地、水體與濕地、聚落、荒漠和其他共7種生態(tài)系統(tǒng)類型。農(nóng)田和聚落受人類活動(dòng)影響較大，近30 a來農(nóng)作物總產(chǎn)和單產(chǎn)都有所提高[22]，對(duì)于全國范圍內(nèi)植被NDVI增加是正向作用，但想要更詳細(xì)地分析中國大陸的生態(tài)狀況則需要中國陸地生態(tài)系統(tǒng)分類數(shù)據(jù)的支持。自然生態(tài)系統(tǒng)有森林、草地、水體與濕地、荒漠或者其他生態(tài)系統(tǒng)，這些生態(tài)系統(tǒng)類型受人類影響較小，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)狀況有指示意義，按表1對(duì)上述生態(tài)系統(tǒng)分區(qū)統(tǒng)計(jì)其NDVI長(zhǎng)時(shí)間序列變化，有助于中國生物多樣性保護(hù)和開展生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)。

森林和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)在過去38 a中NDVI呈現(xiàn)波動(dòng)式上升，上升趨勢(shì)分別為0.001 4/a，0.001 1/a，森林生態(tài)系統(tǒng)NDVI最低值為1982年0.692，最高值為2017年0.766。1987年5月6日至6月2日大興安嶺發(fā)生特大森林火災(zāi);2000年6月17，18日黑龍江大興安嶺呼中區(qū)呼源、松嶺區(qū)發(fā)生特大森林火災(zāi)，同年8月6日新疆裕民縣巴旦杏林保護(hù)區(qū)發(fā)生重大森林火災(zāi);2002年7月28日和2004年6月22日內(nèi)蒙古大興安嶺北部原始林區(qū)分別發(fā)生特大、重大森林大火;2018年6月1日和2日內(nèi)蒙古大興安嶺汗馬國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和北部原始林區(qū)發(fā)生森林火災(zāi)等，這些森林大火使NDVI值在時(shí)間序列上呈現(xiàn)出偏低或者谷。在過去38 a中草地生態(tài)系統(tǒng)的NDVI在0.358至0.402間變化，草地生態(tài)系統(tǒng)NDVI變化較為劇烈，說明NDVI對(duì)于不同覆蓋度草地的變化敏感，1995年、1997年錫林浩特市草原分別發(fā)生3次和1次特大火災(zāi)，該年份NDVI值有所下降，草地生態(tài)環(huán)境狀況變差。荒漠生態(tài)系統(tǒng)的NDVI在過去38 a中呈下降趨勢(shì)(-0.000 6/a)，最低為0.094，最高為0.126，荒漠生態(tài)系統(tǒng)主要包含沙地、戈壁、鹽堿地、高寒荒漠，這些土地類型環(huán)境惡劣，十分脆弱，NDVI能夠反映出其變化狀況，在1981—2001年NDVI幾乎沒有大的變化，處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，而在2002—2018年NDVI值的上升趨勢(shì)為0.000 9/a，說明近17 a的生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)向好的態(tài)勢(shì)發(fā)展。其他生態(tài)系統(tǒng)的NDVI在過去38 a中呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(-0.000 7/a)，最低為0.138，最高為0.184，與荒漠生態(tài)系統(tǒng)類似，在1981—2001年，NDVI也變化不大，2002—2018年，其NDVI的上升趨勢(shì)與荒漠生態(tài)系統(tǒng)一樣，生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)向好態(tài)勢(shì)。水體與濕地生態(tài)系統(tǒng)NDVI在過去38 a中呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(-0.001 7/a)，最低為0.311，最高為0.401，在1981—2001年NDVI呈現(xiàn)較穩(wěn)定狀態(tài)，在2002—2018年中呈現(xiàn)上升趨勢(shì)(0.001 6/a)。

圖4 1981-2018年森林和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NDVI變化

4 討 論

本研究利用NDVI探究生態(tài)系統(tǒng)狀況，但可能有所欠缺，另如氣候、地形等多種因素可以加以綜合考慮;趨勢(shì)線分析方法能很好地體現(xiàn)NDVI的變化趨勢(shì)，但是如何尋找合適的NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)區(qū)間，需要進(jìn)一步研究。劉可等[13]僅使用2010年一時(shí)期的中國陸地生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)近30 a GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)，指出森林、農(nóng)田、草地和水體與濕地總體NDVI非穩(wěn)定上升，本文利用生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)重構(gòu)后的NDVI數(shù)據(jù)，指出森林和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NDVI整體呈增強(qiáng)趨勢(shì)，草地生態(tài)系統(tǒng)NDVI呈非穩(wěn)定上升趨勢(shì)，這可能是因?yàn)楸疚睦玫氖嵌嗥谏鷳B(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)。利用生態(tài)系統(tǒng)分區(qū)統(tǒng)計(jì)不同年份的NDVI數(shù)據(jù)時(shí)，雖然盡可能利用生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，但最終統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可能與實(shí)際的有差別，荒漠、水體與濕地和其他生態(tài)系統(tǒng)的NDVI曲線都在2000—2001年處有下降的陡坡，這可能是因?yàn)閷?duì)GIMMS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，仍無法解決其分辨率粗的問題，但若將MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行降分辨率，則會(huì)損失大量信息。

5 結(jié) 論

(1) 構(gòu)建數(shù)據(jù)集時(shí)，修正后GIMMS NDVI和MODIS NDVI相似的年份和月份變化規(guī)律;中國大陸地區(qū)MODIS NDVI在2000年、2001年的冬季數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，可以從2001年7月開始選用數(shù)據(jù)。中國大陸地區(qū)夏季NDVI整體分布特征呈現(xiàn)西北低，東南和東北高，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，由于人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)因素出現(xiàn)低NDVI值現(xiàn)象。

(2) 在過去38 a中，對(duì)受人類活動(dòng)影響較小的生態(tài)系統(tǒng)，森林生態(tài)系統(tǒng)植被呈上升趨勢(shì)，森林火災(zāi)對(duì)森林的影響在NDVI序列變化能夠反映出來;草地生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì)，NDVI變化較為劇烈，NDVI序列可以作為監(jiān)測(cè)草地生態(tài)狀況變化的指示;荒漠、水體與濕地、其他生態(tài)系統(tǒng)的都呈下降趨勢(shì)，三者在1981—2001年NDVI變化都較為穩(wěn)定，且2002年以后NDVI呈現(xiàn)向好態(tài)勢(shì)發(fā)展，這與MODIS傳感器分辨率和波段寬度設(shè)置優(yōu)于AVHRR傳感器有關(guān)。