桑婧

（內(nèi)蒙古生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051）

關(guān)鍵字 黃河流域內(nèi)蒙古段；NDVI；氣候變化；Mann-Kendall檢驗

引言

植被泛指地球表面某一區(qū)域所覆蓋的植物群落，是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分之一，連接了大氣、土壤和水，在圈層間物質(zhì)循環(huán)和能量、信息傳遞中起到了溝通的作用[1]。在全球范圍內(nèi)，植被在保持土壤水分、調(diào)節(jié)大氣氣候、維穩(wěn)生態(tài)環(huán)境等方面具有不可忽視的作用。植被歸一化指數(shù)（NDVI）與植物的生物量和葉面積指數(shù)有相對較好的相關(guān)關(guān)系，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，目前NDVI被廣泛地應(yīng)用于水土保持和生態(tài)環(huán)境的研究中，可以代表地面植被覆蓋程度的變化[2]。NOAA/AVHHRR和SPOT數(shù)據(jù)具有覆蓋范圍廣，分辨率高且獲取方便的優(yōu)勢，因此適合作為數(shù)據(jù)源研究長時間序列NDVI變化[3]。

黃河流域地理位置和氣候條件較為特殊，加之頻繁的人類活動，流域內(nèi)水土流失嚴(yán)重導(dǎo)致黃河流域生態(tài)環(huán)境十分脆弱，研究黃河流域內(nèi)植被覆蓋的變化對保護(hù)黃河流域生態(tài)環(huán)境具有重要意義[4-5]。新中國以來，我國在黃河流域植被覆蓋變化領(lǐng)域做了大量的研究工作，得到了許多有意義的結(jié)論。袁麗華等[3]利用2000—2010 年的MODI3QI數(shù)據(jù)研究了黃河流域植被覆蓋區(qū)域的NDVI時空變化特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2000—2010 年間黃河流域NDVI年值呈現(xiàn)出西部和東南部高，均值在0.3~0.4之間，黃河流域植被改善的區(qū)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于退化的區(qū)域。賀振等[2]利用GIMMS-NDVI數(shù)據(jù)分析了1982—2013黃河流域植被覆蓋時空演化趨勢，發(fā)現(xiàn)，黃河流域植被覆蓋增長較為緩慢，增速為每10 年增長0.018，32 年間黃河流域植被覆蓋整體得到改善，得到改善的區(qū)域約為59.49%。田智慧等[6]基于MOD17A3 NPP數(shù)據(jù)及氣象和土地利用數(shù)據(jù)分析了2000—2015年植被NPP變化，結(jié)果表明，上、中、下游植被NPP年均值呈明顯的梯度分布，即上游＜中游＜下游，說明中上游區(qū)域生態(tài)環(huán)境比較脆弱，且中上游植被NPP總量占整個流域的96%，可見中上游生態(tài)環(huán)境對整個黃河流域生態(tài)環(huán)境的影響較大，故加強(qiáng)對中上游流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和改善至關(guān)重要。郭帥等[7]基于GIMMS NDVI分析了黃河流域NDVI的時空變化，發(fā)現(xiàn)，1982—2015年黃河流域及上游、中游NDVI均呈現(xiàn)顯著線性增加的趨勢，中游的增速最快，顯著增加的區(qū)域面積也最大。

綜上所述，雖然前人對黃河流域植被覆蓋變化趨勢做了較多的研究，但鮮見長時間序列下只針對黃河流域內(nèi)蒙古段的研究。本研究融合多源遙感數(shù)據(jù)，通過預(yù)處理得到了1981—2017 年黃河流域年最大NDVI數(shù)據(jù)，采用了目前被廣泛認(rèn)可的Mann-Kendall趨勢檢驗研究黃河流域內(nèi)蒙古段植被覆蓋空間分布特征和變化規(guī)律，以期為黃河流域內(nèi)蒙古段生態(tài)環(huán)境保護(hù)和治理提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河發(fā)源于巴顏喀拉山北麓各姿各雅山下的卡日曲河谷，海拔高度4675 m，平均流量1774.5 m3·s-1，一路歷經(jīng)5464 km，最后在山東省注入渤海。內(nèi)蒙古自治區(qū)范圍內(nèi)黃河干流830 km，約占黃河中上游流域的17.7%，流經(jīng)內(nèi)蒙古7 個盟市。黃河流域內(nèi)蒙古段地貌多樣，屬于干旱半干旱氣候區(qū)，常年氣候干旱寒冷，流經(jīng)區(qū)域多為荒漠和半荒漠，氣候干燥再加上人類活動的影響使黃河生態(tài)環(huán)境較為脆弱。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

1981—2001 年的NOAA/AVHHRR逐旬NDVI數(shù)據(jù)(分辨率為2.2 km)來源于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，1998—2017 年的SPOT-Vegetation NDVI(分辨率為1.0 km)數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局官網(wǎng)。黃河流域1:250000二級流域分級數(shù)據(jù)集（2002 年）來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心。黃河流域內(nèi)蒙古段及周邊內(nèi)蒙古境內(nèi)44 個氣象站點對應(yīng)年份的年平均氣溫、年降水量和相對濕度數(shù)據(jù)（黃河流域內(nèi)蒙古段區(qū)域及氣象站點位置見圖1）。

圖1 黃河流域內(nèi)蒙古段位置及氣象站點分布情況

1.2.2 非同源遙感影像處理

NOAA/AVHRR NDVI(1981—2001)、SPOTVegetation(1998—2017)數(shù)據(jù)集在時間長度和空間分辨率方面各具優(yōu)勢，通過重采樣（ArcTool box完成）、相關(guān)分析和最小二乘擬合等方法，依據(jù)重合時段(1998—2001年)的40 期月值數(shù)據(jù)的對比分析，將以上非同源數(shù)據(jù)序列進(jìn)行融合，構(gòu)建1981—2017年長時間序列的植被遙感數(shù)據(jù)集。而后將1981—2017 年長時間序列的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行年最大值合成。

最小二乘法在估計誤差、擬合多源數(shù)據(jù)、預(yù)報預(yù)測等許多學(xué)科領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[10]。最小二乘法（又稱最小平方法）屬于一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化的誤差的平方和已達(dá)到尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地通過已知數(shù)據(jù)求得未知的數(shù)據(jù)，并使得求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。根據(jù)最小二乘原理，本研究通過重合時段的數(shù)據(jù)求得a1和a0，代入到原公式Y(jié)=a1X+a0中，其中Y為校準(zhǔn)后的遙感數(shù)據(jù)，X為需校準(zhǔn)的遙感數(shù)據(jù)：

式中：n= 40。xi、yj分別為重合時段對應(yīng)NOAA和SPOT遙感數(shù)據(jù)。

1.3 MK檢驗計算方法

Mann-Kendall趨勢檢驗是目前被廣泛認(rèn)可的可以使用在氣象和生態(tài)研究的領(lǐng)域的趨勢檢驗方法。Mann-Kendall趨勢檢驗適用于趨勢可能是單調(diào)的，因此數(shù)據(jù)中不存在周期性的情況，該檢驗允許缺少值，并且數(shù)據(jù)不需要符合正態(tài)分布[11]。計算公式如下：

首先，S的方差由公式（3）計算，q是樣本的數(shù)量，tp是樣本中第p個樣本的值。

S和VAR（S）的值用于計算測試統(tǒng)計量MK：

MK值評估在統(tǒng)計上顯示趨勢，MK的正值表示上升趨勢，負(fù)值表示下降趨勢。且統(tǒng)計量MK具有正態(tài)分布，取值范圍為（-∞,+∞）。為了測試在顯著性水平為a的向上或向下單調(diào)趨勢（雙尾檢驗），在給定顯著性水平α下，當(dāng)|MK|>u1-α/2時，表示研究序列在α水平上存在顯著的變化。在Mann-Kendall檢驗的顯著性水平α為0.001、0.01、0.05和0.1，常用的是0.1和0.05，即90%和95%置信水平。本研究取α=0.05，本文判斷在95%置信水平上NDVI、年降水量、年平均氣溫和相對濕度時間序列變化趨勢的顯著性。

對于研究區(qū)內(nèi)氣象站點的氣象數(shù)據(jù)的Mann-Kendall趨勢檢驗結(jié)果，我們采用反距離權(quán)重法進(jìn)行插值形成格點數(shù)據(jù)(分辨率為2.2 km)。對于NDVI數(shù)據(jù)，使用Matlab等工具，根據(jù)Mann-Kendall檢驗公式進(jìn)行編程，將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成ASCII碼進(jìn)行計算，然后格點結(jié)果在Arcgis軟件上進(jìn)行繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域內(nèi)蒙古段氣候條件變化趨勢分析

黃河流域內(nèi)蒙古段和周邊內(nèi)蒙古境內(nèi)氣象站點年平均氣溫、年降水量和年平均相對濕度Mann-Kendall檢驗結(jié)果（圖2），黃河流域內(nèi)蒙段區(qū)域年平均氣溫和年降水量變化（圖3）。從圖2a和圖3a可見，年降水量在空間上基本沒有明顯的上升或者下降趨勢，區(qū)域平均年降水量在時間上略有上升趨勢。區(qū)域年降水量最高值是4017.5 mm（2012 年），最低值是1925.9 mm（2005 年），最高值和最低值相差一倍多。從圖2b和圖3b可見，年平均氣溫除了個別氣象站點的變化趨勢不明顯之外，其他的站點均呈現(xiàn)顯著增加的趨勢，且區(qū)域年平均氣溫也呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，氣候傾向斜率為0.048 ℃/a，通過了95%置信水平檢驗。從時間上看，區(qū)域年平均氣溫最高值為8.1 ℃（1998年），最低值為5.1 ℃（1984 年），1981—2017 年氣溫總體呈現(xiàn)波動上升的趨勢。

圖2 黃河流域內(nèi)蒙古段1981—2017 年年降水量（a）、年平均氣溫（b）和年平均相對濕度（c）變化趨勢

從圖2c可以看出，總體上，年平均相對濕度在空間上呈現(xiàn)北部明顯減少，中部和南部基本沒有明顯變化。在呼和浩特市、包頭市和鄂爾多斯市三市交界部分、河套平原和庫布齊沙漠的東部、烏蘭布和沙漠的東南部年相對濕度均呈現(xiàn)顯著的降低。從時間上看（圖3c），區(qū)域的年平均相對濕度總體呈現(xiàn)波動下降的趨勢，但趨勢并不明顯。最高值為57%（2003年），最低值為46%（2013年），近10 年的相對濕度平均水平較低，為48%，低于1981—2017年的平均值50%。

圖3 黃河流域內(nèi)蒙古段1981—2017 年區(qū)域年降水量（a）、年平均氣溫（b）和年平均相對濕度（c）變化

綜上所述，黃河流域內(nèi)蒙古段和周邊內(nèi)蒙古境內(nèi)氣象站點的年平均氣溫?zé)o論從空間還是時間上均呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，氣候傾向斜率為0.048 ℃/a；年降水量在時間上和空間上均沒有明顯的上升和下降的趨勢，但降水分布不均，區(qū)域年降水量最高值和最低值相差一倍多；年平均相對濕度在空間上主要表現(xiàn)為北部明顯減少，中部和南部無明顯變化趨勢，時間上呈現(xiàn)波動下降的趨勢。

2.2 黃河流域內(nèi)蒙古段植被覆蓋及其空間分布

利用1981—2017 年年最大值合成的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值計算，得到了37 年黃河流域內(nèi)蒙古段的植被歸一化指數(shù)空間分布（圖4）。從圖4中可以得出，總體上，黃河流域內(nèi)蒙古段的NDVI值以0.1～0.4的低值為主，總體呈現(xiàn)從北到南，低到高再到低的變化過程，即西北和南部較低，大部分在0.4以內(nèi)；中部偏北的地區(qū)較高，大部在0.4以上。黃河流域內(nèi)蒙古段的高值區(qū)主要位于黃河干流以北，陰山山脈以南的區(qū)域，此地的地形較為平坦，土壤較為肥沃，有利于植被的生長。

圖4 黃河流域內(nèi)蒙古段1981—2017年植被歸一化指數(shù)平均年最大值空間分布

黃河流域內(nèi)蒙古段所流經(jīng)的土地主要以草地和耕地為主，有少部分荒地和林地[10]。其中耕地和林地的植被類型較為豐富，生態(tài)環(huán)境較好，所以耕地和林地的NDVI值較高，大部分在0.4以上，小部分地區(qū)甚至可以達(dá)到0.7以上。草地區(qū)域的NDVI值較低，主要在0.1～0.3之間，由于草地和荒地是穿插分布，所以部分NDVI＜0.1的區(qū)域基本與黃河流域內(nèi)蒙古段荒地出現(xiàn)的范圍吻合，荒地的生態(tài)環(huán)境脆弱植被稀少，有些是裸露的沙地甚至是荒漠。

對1981—2017年NDVI年最大值平均的像元分級統(tǒng)計結(jié)果顯示：NDVI＜0.1的無植被覆蓋區(qū)面積為2910 km2,占黃河流域內(nèi)蒙古段的2%，NDVI＞0.1的有植被覆蓋區(qū)域面積占98%。其中NDVI在0.1～0.4的低值區(qū)面積為108295 km2，約占黃河流域內(nèi)蒙古段的74.4%；NDVI＞0.4的高值區(qū)面積為34270 km2，約占該流域面積的23.6%，其中NDVI＞0.6的高值區(qū)面積為3470 km2，約占該流域面積的2.39%。NDVI值像元分級面積（表1）。

表1 NDVI各級面積和所占該流域面積比例

2.3 黃河流域內(nèi)蒙古段植被覆蓋變化趨勢分析

黃河流域內(nèi)蒙古段植被歸一化指數(shù)（NDVI）Mann-Kendall檢驗結(jié)果如表2和圖5所示，將Mann-Kendall趨勢檢驗按照95%置信水平劃分為顯著變化和無明顯變化，即MK＞1.96顯著增加，-1.96≤MK≤1.96無明顯變化，MK＜-1.96顯著減少，NDVI變化趨勢可以明顯看出像元尺度上，黃河流域內(nèi)蒙古段的NDVI值顯著增加的區(qū)域占該流域總面積的43.39%，顯著減少區(qū)域面積占該流域面積的38.70%，無明顯變化區(qū)域面積占該流域總面積的17.91%，顯著增加區(qū)域面積占比最高，無明顯變化其次，顯著減少最少，總體上來說黃河流域內(nèi)蒙古段植被歸一化指數(shù)是增加趨勢。

表2 NDVI變化趨勢統(tǒng)計

從圖5可見，顯著增加的區(qū)域主要分布在河套平原、呼和浩特市、包頭市和鄂爾多斯市三市交界處；無明顯變化的區(qū)域主要分布在陰山山脈、鄂爾多斯高原；顯著減少區(qū)域主要分布在大青山、庫布齊沙漠。在毛烏素沙地零散分布著顯著增加和顯著減少的區(qū)域，可能是由于毛烏素沙地處于幾個自然地帶的交接處，植被和土壤都呈現(xiàn)過渡性特點，分布交錯類型較為復(fù)雜。

圖5 黃河流域內(nèi)蒙古段1981—2017年植被歸一化指數(shù)年最大值 變化趨勢

結(jié)合土地利用類型來看，黃河流域內(nèi)蒙古段的耕地NDVI值以顯著增加為主，包括有“塞外江南”和“塞上糧倉”之稱的河套平原、以及大青山南麓；林地和草地的NDVI值主要以無明顯變化為主；荒地和沙地主要以顯著減少為主。

結(jié)合年平均值和變化趨勢圖來看，在NDVI年平均值較高的區(qū)域，變化趨勢基本以顯著增加為主，從河套平原和大青山南麓可以明顯的看出這一結(jié)果。在NDVI值較低的地區(qū)，特別是鄂爾多斯高原的西北、河套平原的西北，NDVI的變化趨勢基本是顯著減少為主。值得關(guān)注的是在準(zhǔn)格爾旗和呼和浩特市的交界處，NDVI平均值是較低的，在0.2~0.3之間為主，但NDVI的趨勢卻是以顯著增加為主，這說明該地的植被覆蓋程度雖然較差，卻在逐步改善中。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）黃河流域內(nèi)蒙古段和周邊內(nèi)蒙古境內(nèi)氣象站點的年平均氣溫呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，氣候傾向斜率為0.048 ℃/a；年降水量在時間上和空間上均沒有明顯的上升和下降的趨勢；年平均相對濕度在空間上主要表現(xiàn)為北部明顯減少，中部和南部無明顯變化趨勢，時間上呈現(xiàn)波動下降的趨勢。

（2）從空間上看，黃河流域內(nèi)蒙古段總體呈現(xiàn)從北到南，NDVI值由低到高再變低的變化過程，即西北和南部較低，以0.1~0.4低值為主；中部偏北的地區(qū)較高，大部在0.4以上。黃河流域內(nèi)蒙古段的NDVI值顯著增加的區(qū)域面積占整個流域的43.39%多于顯著減少區(qū)域（面積占比僅為17.91%）。

（3）耕地的NDVI值較高，大部分在0.4以上，且以NDVI值從1981—2017年顯著增加為主；林地的NDVI值大部分也在0.4以上，但從1981—2017年無明顯的變化趨勢；草地和荒地的NDVI值較低，在0.1~0.3之間，以顯著減少為主。

（4）NDVI年平均值較高的區(qū)域，變化趨勢基本也以顯著增加為主，在NDVI值較低的地區(qū)，NDVI的變化趨勢基本是顯著減少為主，但準(zhǔn)格爾旗和呼和浩特市的交界的植被覆蓋程度雖然較差，改善的趨勢卻十分明顯。

3.2 討論

本研究使用NOAA/AVHHRR和SPOT-Vegetation數(shù)據(jù)制作成長時間序列的NDVI數(shù)據(jù)，利用Mann-Kendall趨勢檢驗對黃河流域內(nèi)蒙古段植被變化趨勢特征進(jìn)行分析。由于時間序列較長，可以更有效地展現(xiàn)黃河流域內(nèi)蒙古段植被時間變化的趨勢特征，具有一定的說服力。同時本研究也有一些局限性，比如，沒有針對不用的植被類型進(jìn)行分析；沒有進(jìn)行實地考察，將考察結(jié)果與Mann-Kendall趨勢檢驗結(jié)果進(jìn)行對比；對于由于毛烏素沙地土地類型較為復(fù)雜，Mann-Kendall趨勢檢驗的結(jié)果也出現(xiàn)了增加和減少交錯分布的情況，對此情況還需調(diào)查后給出合理的解釋。