覃巧婷,陳建軍,2*,楊艷萍,趙曉宇,周國(guó)清,2,尤號(hào)田,2,韓小文,2 (.桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院,廣西 桂林54004；2.桂林理工大學(xué)廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 54004)

黃河源區(qū)位于青藏高原腹地,是黃河流域的主要產(chǎn)流區(qū)、水源涵養(yǎng)區(qū),也是我國(guó)重要的生態(tài)屏障[1-2].黃河源區(qū)植被以高寒草甸、高寒草原和高寒灌叢為主,其草地生態(tài)系統(tǒng)是長(zhǎng)期自然演化的結(jié)果,生態(tài)環(huán)境十分脆弱,容易因外界的干擾和破壞而發(fā)生變化,恢復(fù)難度極大且恢復(fù)過程緩慢[3].近幾十年來,在氣候變化和人類活動(dòng)的影響下,黃河源區(qū)的生態(tài)環(huán)境發(fā)生了顯著的變化,主要表現(xiàn)為高寒草地嚴(yán)重退化[4]、土地沙漠化[5]、生物多樣性和數(shù)量銳減[6]、水土流失加劇[7]等,引起了眾多學(xué)者和決策部門的廣泛關(guān)注[8-10].作為青藏高原陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,黃河源區(qū)植被對(duì)維護(hù)黃河流域生態(tài)環(huán)境安全及可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的作用[11].因此,研究黃河源區(qū)植被的變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制具有重要意義.

利用遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)植被的生長(zhǎng)有助于更好地了解植被信息.當(dāng)前用于度量植被變化的植被指數(shù)有很多,例如歸一化植被指數(shù)(NDVI)、增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)、差值植被指數(shù)(DVI)等,但NDVI是應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)[12].植被變化監(jiān)測(cè)的方法主要有兩種,一種是站點(diǎn)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè),一種是遙感監(jiān)測(cè).站點(diǎn)監(jiān)測(cè)精度較高,但空間代表性有限;遙感監(jiān)測(cè)能夠較精確地反映地面上植被的變化情況,是當(dāng)前研究區(qū)域植被變化的主要技術(shù)手段[13].近年來,許多學(xué)者利用 NDVI時(shí)間序列從月尺度[14]、年尺度[15]、像元尺度和區(qū)域尺度[16]等不同方面對(duì)植被變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),認(rèn)為全球氣候變化導(dǎo)致植被發(fā)生了顯著的變化.影響植被變化的氣候因子主要有氣溫、降水和輻射等,而這些氣候變化主要是通過改變植被生長(zhǎng)所需要的能量和水分,影響碳的積累過程、水循環(huán)過程和土壤有機(jī)碳的分解轉(zhuǎn)化過程,從而影響植被的生長(zhǎng)和分布格局[17].目前關(guān)于植被與氣候變化的研究相對(duì)較多,大多數(shù)學(xué)者采用氣溫、降水來研究植被對(duì)氣候變化的敏感性[18-20],指出與人類活動(dòng)、地形因素等相比,氣候變化對(duì)植被的生長(zhǎng)起決定性作用.以往的研究大多討論了整體植被與氣候變量之間的相關(guān)性,但氣溫、降水對(duì)植被的影響存在空間異質(zhì)性,且不同植被類型對(duì)氣候變化的響應(yīng)特征存在差異[21].同時(shí),相關(guān)研究表明植被在垂直方向上的變化是不同的,高海拔地區(qū)氣候變化對(duì)植被生態(tài)系統(tǒng)的影響更大[22].黃河源區(qū)位于青藏高原東北部,其平均海拔為4000m左右,地形起伏較大,地理?xiàng)l件復(fù)雜[23].而目前關(guān)于不同地形條件下氣候驅(qū)動(dòng)影響的植被分布及演化的研究較少,因此,綜合考慮地形因子和氣候因子對(duì)不同植被類型的影響,對(duì)于更好地了解黃河源區(qū)植被動(dòng)態(tài)具有重要意義.

本文基于 2000～2019年的時(shí)序 MODIS NDVI數(shù)據(jù),采用一元線性回歸及趨勢(shì)分析等方法,分析黃河源區(qū)植被的時(shí)空變化特征;同時(shí),結(jié)合地形數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù),利用相關(guān)分析和統(tǒng)計(jì)分析等方法,探討植被對(duì)地形和氣候因子的響應(yīng)機(jī)制,以期為黃河源區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供理論依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河源區(qū)位于青藏高原東北部,東經(jīng) 95.5°～103.5°,北緯 31.5°～36.5°,涉及青海、四川、甘肅 3 省的6個(gè)州、18個(gè)縣,面積約為12.2萬km2[24-25],占黃河流域總面積的 16%[26].黃河源區(qū)海拔約在 3000m以上,地勢(shì)西高東低,地貌復(fù)雜,分布有高山、盆地、峽谷、草原、沙漠和眾多的湖泊、沼澤、冰川及多年凍土等.該區(qū)屬于典型的高原大陸性高寒氣候,冷熱兩季交替,干濕季節(jié)分明,日照時(shí)間長(zhǎng),輻射強(qiáng)烈[27].黃河源區(qū)多年平均氣溫為-4.0～5℃,自西北向東南逐漸降低,海拔越高氣溫越低;多年平均降水量為220～780mm,降水年內(nèi)分配不均,年際變化大,表現(xiàn)為冬干秋旱、夏秋降水集中[28].區(qū)內(nèi)高寒植被分布廣泛,主要有高寒草甸、高寒草原、高寒灌叢和高寒沼澤等,其中高寒草甸和高寒草原約占總面積的 80%.黃河源區(qū)主要以畜牧業(yè)為主,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一,生產(chǎn)力不發(fā)達(dá)[29].

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 NDVI數(shù)據(jù) 本研究使用的 MODIS NDVI數(shù)據(jù)是中分辨率成像光譜儀植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1,下載自美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)(https://lads web.modaps.eosdis.nasa.gov/search/),空間分辨率為 250m,時(shí)間分辨率為 16d.采用 MODIS重投影工具 (MRT)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、重采樣、格式轉(zhuǎn)換等處理,并利用黃河源區(qū)矢量邊界對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪.為了消除云層、大氣和太陽高度角等的影響,將每年 NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法進(jìn)行合成.

1.2.2 氣象數(shù)據(jù) 采用氣溫和降水作為氣象資料,氣象數(shù)據(jù)來自歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)第三代再分析資料 ERA-Interim (https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/),空間分辨率為0.5°.ERA-Interim提供了自1979年以來的再分析資料,并實(shí)時(shí)更新.相比第二代產(chǎn)品 ERA-40數(shù)據(jù)同化模型,ERA-Interim采用了四維變分分析(4D-Var),并結(jié)合改進(jìn)的濕度分析,衛(wèi)星數(shù)據(jù)誤差校正等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了再分析資料質(zhì)量的提升[30].采用克里金插值法對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,將氣象數(shù)據(jù)重采樣為空間分辨率為250m的柵格數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)與NDVI數(shù)據(jù)空間分辨率的統(tǒng)一.

1.2.3 輔助數(shù)據(jù) DEM 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為 30m,地理坐標(biāo)為GCS_WGS_1984,對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪、重投影的處理,獲得黃河源區(qū)的高程數(shù)據(jù),并提取坡度數(shù)據(jù),研究黃河源區(qū)植被隨高程、坡度的變化特征.植被類型數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),其植被類型主要包括針葉林、闊葉林、灌叢、荒漠、草原、草甸、沼澤、高山植被、栽培植被等,本文僅選取主要的3種植被類型(高寒草甸、高寒草原、高寒灌叢)進(jìn)行分析,其空間分布如圖1所示.

圖1 黃河源區(qū)主要植被類型空間分布Fig.1 Spatial distribution of main vegetation types in the source region of Yellow River

1.3 研究方法

1.3.1 最大值合成法 采用最大值合成法獲取黃河源區(qū)年NDVI的最大值,從而去除殘?jiān)啤堨F、大氣等的影響.計(jì)算方法如下所示:

式中:i為年序號(hào),取值范圍為2000～2019;NDVIi為第i年的最大 NDVI值;NDVI1、NDVI2、NDVI3、NDVI4分別表示每年7月份上半月和下半月、8月份上半月和下半月的NDVI數(shù)據(jù).

1.3.2 NDVI變化趨勢(shì) 采用線性回歸趨勢(shì)分析方法計(jì)算植被 NDVI的變化趨勢(shì).多年回歸方程中的趨勢(shì)斜率代表年際變化,通常利用最小二乘法求解.計(jì)算公式如下:

式中:θslope為 NDVI的回歸斜率;n為研究時(shí)間段累計(jì)年數(shù),本文中n=20;i代表年序號(hào);NDVIi為第i年平均 NDVI值.若θslope＞0,表明 NDVI在 n 年間呈增加趨勢(shì);θslope＜0,表明 NDVI在 n年間為下降趨勢(shì);θslope=0,表明NDVI在n年間無明顯變化[31].

1.3.3 NDVI與氣溫、降水的偏相關(guān)分析 偏相關(guān)分析是探索植被生長(zhǎng)與單一氣候因子之間的聯(lián)系,同時(shí)剔除其他氣候因子的影響,被廣泛用于檢測(cè)影響植被生長(zhǎng)的主要?dú)夂蝌?qū)動(dòng)因子[32].計(jì)算公式如下:

式中:x為 NDVI;y/z為氣溫/降水,單位為℃/mm;rxy,z為將降水/氣溫固定后氣溫/降水與 NDVI的偏相關(guān)系數(shù).若 r＞0,表明氣溫/降水與 NDVI呈正相關(guān);r＜0表明氣溫/降水與 NDVI呈負(fù)相關(guān);r=0表明氣溫/降水與NDVI不存在線性相關(guān)性.rxy、rxz、ryz分別代表NDVI與氣溫、NDVI與降水、氣溫與降水的相關(guān)系數(shù).其中,相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下:

式中:x為 NDVI;y為氣溫/降水;rxy為氣溫/降水與NDVI之間的相關(guān)系數(shù);xi與yi分別為NDVI、氣溫/降水第 i年的值;ˉx和ˉy分別表示 NDVI、氣溫/降水兩變量n年的平均值;n為樣本數(shù),本文中n=20.

1.3.4 NDVI與氣溫、降水的復(fù)相關(guān)分析 復(fù)相關(guān)分析是研究一個(gè)變量與多個(gè)變量之間的相關(guān)程度.植被是受到多種因素影響的,因此運(yùn)用復(fù)相關(guān)分析計(jì)算出NDVI與氣溫、降水的復(fù)相關(guān)系數(shù),以此分析NDVI受兩者共同作用的影響有多大.復(fù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下所示:

式中:x為NDVI;y為氣溫;z為降水;rx,yz為NDVI與氣溫、降水的復(fù)相關(guān)系數(shù).

復(fù)相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)采用 F檢驗(yàn)法,其統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式如下所示.

式中:n為樣本數(shù),本文中n=20;k為自變量個(gè)數(shù).

1.3.5 NDVI與高程、坡度的關(guān)系 為了探究NDVI隨海拔梯度的分布和變化特征,將黃河源區(qū)分為 37個(gè) 100m(2564～6295)的高程帶,統(tǒng)計(jì)每一高程帶的平均 NDVI值和所占的像元比例,其中整個(gè)研究區(qū)共有 156056034個(gè)像元.同理,將黃河源區(qū)分為30 個(gè) 2°(0～60°)和 1 個(gè) 30°(60～90°)的坡度帶,統(tǒng)計(jì)不同坡度帶所占的像元比例和 NDVI值,分析 NDVI隨坡度的變化特征.

2 結(jié)果與分析

2.1 植被NDVI的時(shí)空變化特征

2.1.1 植被NDVI的時(shí)間變化特征 如圖 2所示,2000～2019年黃河源區(qū)植被NDVI呈波浪式的增加趨勢(shì),線性增長(zhǎng)率為 0.0014/a.在 2003年植被 NDVI出現(xiàn)最小值,在2018年植被NDVI出現(xiàn)最大值.黃河源區(qū)各植被類型NDVI的年際變化與植被整體基本一致.其中高寒草原的增加速率最大,為 0.0027/a;高寒草甸次之,為 0.0013/a;高寒灌叢的增加速率最小,為0.0008/a.表明近20a來研究區(qū)高寒草原的改善趨勢(shì)更為明顯.在數(shù)值上,3種植被類型NDVI值從大到小依次為高寒灌叢、高寒草甸、高寒草原.其中高寒草甸與植被整體的變化趨勢(shì)最為接近.

圖2 黃河源區(qū)植被NDVI的年際變化Fig.2 Annual variation of vegetation NDVI in the source region of the Yellow River

2.1.2 植被 NDVI的空間分布格局 將黃河源區(qū)植被 NDVI劃分為＜0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、＞0.8 5個(gè)等級(jí).如圖3所示,2000～2019年黃河源區(qū)平均NDVI為0.65,表明多年植被NDVI處于中高水平,但不同地區(qū)差異較大,呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的變化趨勢(shì).其中中高植被覆蓋區(qū)主要分布在東南部的紅原縣、若爾蓋縣、瑪曲縣、久治縣等區(qū)域;低植被覆蓋區(qū)主要分布在西北部的瑪多縣、曲麻萊縣的部分區(qū)域.

圖3 黃河源區(qū)植被NDVI的空間分布Fig.3 Spatial distribution of vegetation NDVI in the source region of the Yellow River

2.1.3 植被NDVI的變化趨勢(shì) 對(duì)黃河源區(qū)2000～2019年植被NDVI做一元線性回歸分析,根據(jù)回歸顯著性檢驗(yàn)結(jié)果(P＜0.01),將黃河源區(qū)植被 NDVI變化情況劃分為顯著減少、無顯著變化和顯著增加3類.

如圖4所示,總體上植被NDVI顯著增加的面積大于植被 NDVI顯著減少的面積.分析其原因,一方面是近幾十年來實(shí)施的生態(tài)保護(hù)與建設(shè)工程取得的成效,例如圍封、退牧還草、濕地保護(hù)等;另一方面是降水增多、氣溫升高等使得植被生長(zhǎng)的氣候環(huán)境變好.其中植被 NDVI顯著增加的面積占源區(qū)總面積的 20.42%,主要呈塊狀分布在黃河源區(qū)北部的興?？h、同德縣和澤庫縣的部分區(qū)域以及扎陵湖和鄂陵湖周邊地區(qū);植被 NDVI顯著減少的面積占研究區(qū)總面積的 3.14%,主要零星分布在東南部曲麻萊縣和南部達(dá)日縣和久治縣等部分區(qū)域;植被NDVI基本不變的面積占研究區(qū)總面積的 76.44%,分布于黃河源區(qū)大部分區(qū)域.

2.2 NDVI隨地形因子的變化特征

2.2.1 NDVI隨海拔的變化特征 黃河源區(qū)地勢(shì)西高東低,最高海拔達(dá)到6295m,高海拔地區(qū)主要分布在黃河源區(qū)西北部,低海拔地區(qū)主要分布在東南部.如圖 5所示,黃河源區(qū)的高程主要分布在3400～4700m之間,其所占比例達(dá)到整個(gè)研究區(qū)的92.26%.植被 NDVI隨著高程帶的不同而存在一定的差異,在高程小于3500m范圍內(nèi),植被NDVI隨著高程的增加而增加;高程在 3500～4100m 之間,植被 NDVI處于一個(gè)較平緩的趨勢(shì),之后隨著高程的增加迅速下降;高程在 5300m 以上時(shí),植被 NDVI極小,接近于0.

圖5 黃河源區(qū)植被NDVI隨海拔的變化關(guān)系Fig.5 The relationship of vegetation NDVI with altitude in the source region of the Yellow River

2.2.2 NDVI隨坡度的變化特征 由圖6可知,研究區(qū)內(nèi)坡度小于20°的區(qū)域所占比例較大,占研究區(qū)總面積的 72.42%,主要分布在黃河源區(qū)的西北部和東南部.植被 NDVI隨著坡度的增加呈現(xiàn)出單峰型曲線,在 24～26°坡度帶達(dá)到峰值.當(dāng)坡度小于 24°時(shí),植被 NDVI隨著坡度的增加而逐漸增大;當(dāng)坡度大于26°時(shí),植被NDVI隨著坡度的增大而逐漸減小.

圖6 黃河源區(qū)植被NDVI隨坡度的變化關(guān)系Fig.6 The relationship of vegetation NDVI with slope in the source region of the Yellow River

2.3 氣候因子對(duì)植被NDVI的影響

2.3.1 植被NDVI與氣溫、降水的時(shí)間相關(guān)性 植被NDVI與氣溫、降水時(shí)間序列的相關(guān)性采用皮爾遜系數(shù)來表示,如表 1所示,黃河源區(qū)植被 NDVI與氣溫、降水的相關(guān)性均顯著,相關(guān)系數(shù)分別為0.5109和0.5048,均通過了0.05的顯著性檢驗(yàn),表明氣溫、降水對(duì)植被的生長(zhǎng)起促進(jìn)作用.各植被類型與氣溫、降水均表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,其中氣溫與高寒草甸的相關(guān)性最好,且通過了0.05的顯著性檢驗(yàn);降水與高寒灌叢的相關(guān)性最好,高寒草甸次之;高寒草原與氣溫、降水的相關(guān)性相對(duì)較差,其與降水的相關(guān)系數(shù)通過了 0.05的顯著性檢驗(yàn),與氣溫的相關(guān)系數(shù)不具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性.

表1 黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficient between vegetation NDVI and temperature and precipitation in the source region of the Yellow River

2.3.2 植被NDVI與氣溫、降水的空間相關(guān)性 由于不同地區(qū)特殊的自然條件,植被對(duì)氣溫、降水的響應(yīng)程度各不相同.由圖 7可知,黃河源區(qū)植被 NDVI與氣溫、降水在空間上呈現(xiàn)出以正相關(guān)為主的趨勢(shì).NDVI與氣溫、降水的最大偏相關(guān)系數(shù)分別為0.922和0.907.植被NDVI與氣溫呈現(xiàn)正相關(guān)的區(qū)域主要分布在黃河源區(qū)西北部,表明在這些區(qū)域氣溫是影響植被變化的重要因素;與氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的區(qū)域主要分布在黃河源區(qū)東南部.植被 NDVI與降水呈現(xiàn)正相關(guān)的區(qū)域主要分布在扎陵湖、鄂陵湖西北部及龍羊峽水庫周邊,與降水呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的區(qū)域主要分布在研究區(qū)中部和東南部部分地區(qū).

圖7 黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫和降水的偏相關(guān)系數(shù)Fig.7 Partial correlation coefficient between vegetation NDVI and air temperature and precipitation in the source region of the Yellow River

除了單一的氣候因子對(duì)植被的影響之外,植被的變化還受到多種因素共同作用的影響.利用復(fù)相關(guān)公式對(duì)氣溫、降水進(jìn)行計(jì)算并用F檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),分析氣溫、降水共同作用下植被的變化.由圖8可知,黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫、降水的復(fù)相關(guān)系數(shù)介于0～0.93之間.整體上,植被NDVI與氣候因子復(fù)相關(guān)性較強(qiáng)的區(qū)域主要集中在黃河源區(qū)西北部的曲麻萊縣、瑪多縣、達(dá)日縣;復(fù)相關(guān)性較弱的區(qū)域分布在龍羊峽水庫周圍及若爾蓋縣等海拔較低的區(qū)域.

圖8 黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫、降水的復(fù)相關(guān)系數(shù)Fig.8 The multiple correlation coefficient between vegetation NDVI and temperature and precipitation in the source region of the Yellow River

3 討論

3.1 植被NDVI動(dòng)態(tài)變化

本文基于MODIS NDVI數(shù)據(jù),采用最大值合成法、趨勢(shì)分析法研究黃河源區(qū)植被的時(shí)空變化特征.研究結(jié)果表明,2000～2019年黃河源區(qū)植被NDVI呈增長(zhǎng)趨勢(shì),與劉啟興[24]、Yang[33]等的研究結(jié)論相一致,表明近年來黃河源區(qū)生態(tài)環(huán)境在不斷改善.植被的變化是氣候因子和人類活動(dòng)共同作用的結(jié)果[34],對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱的敏感區(qū)域,氣候的突變或人類活動(dòng)的加劇,都會(huì)使植被的變化出現(xiàn)較大的波動(dòng)[35].黃河源區(qū)地處高海拔地區(qū),是我國(guó)生態(tài)環(huán)境脆弱的地區(qū)之一.近年來由于人類活動(dòng)加劇和全球氣候變暖,區(qū)域內(nèi)植被變化在不同年份間出現(xiàn)了較大的波動(dòng)性,整體上植被呈增加趨勢(shì).但植被的改善主要依賴于局部地區(qū)的增長(zhǎng),而不是整個(gè)區(qū)域.其中植被 NDVI增加的區(qū)域主要分布在研究區(qū)北部,例如澤庫縣、興?？h和瑪多縣等;植被NDVI減少的區(qū)域主要分布在研究區(qū)南部和東南部,例如紅原縣、若爾蓋縣、達(dá)日縣和甘德縣等.除了氣候因素,植被變化與人類活動(dòng)也有著不可分割的聯(lián)系.黃河源區(qū)在過去很長(zhǎng)一段時(shí)間一直處于嚴(yán)重超載放牧的狀態(tài),過度放牧是引起該區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)退化的主要原因

[36].過度放牧?xí)茐狞S河源區(qū)脆弱的草地生態(tài)系統(tǒng),降低其保水性能,從而導(dǎo)致草場(chǎng)退化,地表裸露,出現(xiàn)沙礫地.近年來黃河源區(qū)植被的好轉(zhuǎn)可能與多種生態(tài)保護(hù)與建設(shè)工程有關(guān),例如三江源自然保護(hù)區(qū)、退耕還草、生態(tài)移民等.

3.2 植被與氣候因子的相關(guān)性

氣候變化對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)的影響主要是通過降水和溫度的變化,改變土壤濕度和溫度,同時(shí)影響光合作用和植物呼吸作用,進(jìn)而調(diào)節(jié)草地的生長(zhǎng)和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力[37-38].在全球變暖的大背景下,對(duì)植被變化與氣候因子的研究呈現(xiàn)多樣性,尤其是在年尺度上.通過對(duì)黃河源區(qū)過去20a氣溫和降水的變化曲線進(jìn)行分析(圖 9),發(fā)現(xiàn)近 20a間研究區(qū)氣溫和降水整體上均呈增加趨勢(shì),線性增長(zhǎng)率分別為 0.0344℃/a和 0.4949mm/a,其中氣溫增長(zhǎng)速率與馮曉莉[39]、劉光生[40]等的研究結(jié)果一致,降水增長(zhǎng)率低于兩位作者的研究結(jié)果,可能是研究區(qū)域范圍以及研究時(shí)間段不一致導(dǎo)致的結(jié)果.植被 NDVI隨氣溫和降水上下波動(dòng),與降水相比,NDVI與氣溫的變化曲線走勢(shì)較為一致,表明植被對(duì)氣溫的響應(yīng)更強(qiáng)烈.

圖9 黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫和降水的變化曲線Fig.9 Variation curve of NDVI, temperature and precipitation in the source region of the Yellow River

經(jīng)過計(jì)算可知,植被NDVI與氣溫、降水均呈線性正相關(guān)關(guān)系,與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)均通過了0.05的顯著性檢驗(yàn)(表 1).不同植被類型對(duì)氣候變化的響應(yīng)存在差異,其中高寒草甸受到氣溫的影響較大,高寒灌叢對(duì)降水的敏感性強(qiáng)于氣溫.高寒草甸主要分布在較高海拔地區(qū),氣溫較低,降水量較大,植被的生長(zhǎng)主要受氣溫的影響,所以高寒草甸對(duì)氣溫的敏感性更強(qiáng).高寒灌叢主要分布在較低海拔地區(qū),氣溫高,蒸發(fā)量大,可能由于水分條件的限制,植被的生長(zhǎng)受到影響,所以其生長(zhǎng)更依賴于降水[41].結(jié)合相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)近20a來黃河源區(qū)植被NDVI與氣溫、降水均呈現(xiàn)出以正相關(guān)為主的趨勢(shì),但與降水相比,氣溫對(duì)黃河源區(qū)植被變化的影響更為顯著,這與相關(guān)研究結(jié)果一致[42-43].在一定程度上,溫度的升高可以增強(qiáng)植物的光合強(qiáng)度,延長(zhǎng)植物的生長(zhǎng)期[44-45],從而促進(jìn)植被的生長(zhǎng).因此,黃河源區(qū)植被覆蓋的提高可能是氣候變暖的結(jié)果.

3.3 植被與地形因子的相關(guān)性

相關(guān)研究表明,海拔高度對(duì)植被覆蓋有一定的影響,植被覆蓋與溫度的關(guān)系隨著海拔的變化具有不同的特征[46-47].在本文的研究結(jié)果中,植被 NDVI隨著海拔高度的增加呈現(xiàn)出單峰型曲線,峰值出現(xiàn)在 2700～2800m 和 3500～3600m.植被 NDVI較大的區(qū)域主要集中在3100～4800m的中高海拔地區(qū).在高程＜3600m 的范圍內(nèi),植被 NDVI與高程呈正相關(guān),NDVI隨著海拔高度的增加而增加.海拔在3600～5300m的范圍內(nèi),植被NDVI隨著高程的增加呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì);當(dāng)海拔＞5300m時(shí),植被NDVI趨于穩(wěn)定,且數(shù)值較低,這可能反映了氣候變化條件下高寒植被對(duì)環(huán)境的響應(yīng).分析其原因,可能是在低海拔地區(qū),地勢(shì)相對(duì)平緩,水熱條件優(yōu)越,人類活動(dòng)較為頻繁,嚴(yán)重影響了植被的恢復(fù)和生長(zhǎng),使植被覆蓋降低.而高海拔地區(qū)人口稀少,人類活動(dòng)相對(duì)較少,從而黃河源區(qū)植被呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì),并達(dá)到一個(gè)峰值.而后,隨著海拔的進(jìn)一步升高,地勢(shì)陡峭,降水量增加,氣溫下降,光照強(qiáng)烈,風(fēng)速大,蒸散迅速,植被的生長(zhǎng)受到限制,因此植被呈減少的趨勢(shì).

坡度是影響地表物質(zhì)流動(dòng)的重要因子,直接影響物質(zhì)交流與能量轉(zhuǎn)換的方式和程度,改變土壤的基本屬性,從而影響植被的分布態(tài)勢(shì)[48].本文的研究結(jié)果表明,隨著坡度的增大,植被 NDVI呈現(xiàn)出先增大后減小的變化趨勢(shì),且在 24～26°坡度帶 NDVI達(dá)到最大值(圖6).相對(duì)于坡度較大的區(qū)域,坡度平緩更有利于植被的生長(zhǎng),但黃河源區(qū)大部分坡度相對(duì)較緩的地區(qū)受到的人為干擾相對(duì)較多,所以水熱條件較好的緩坡地區(qū)其植被覆蓋反而較低.坡度影響地表徑流和排水狀況,所以坡度越高的區(qū)域自然降水就越容易流失,土壤礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)等稀薄,植被生長(zhǎng)差,植被覆蓋也較低.

3.4 本研究的局限性

植被的動(dòng)態(tài)演變受到氣候因素、地形因素、土壤因素、人類活動(dòng)等多個(gè)方面因素的共同影響,作用機(jī)制復(fù)雜.本文由于缺少相關(guān)資料,只考慮了地形因子和氣候因子對(duì)黃河源區(qū)植被變化的影響,尚未考慮到其他的因子,若能把影響植被變化的其他因子共同進(jìn)行研究,則更能深刻地揭示各種因素對(duì)植被生長(zhǎng)的作用機(jī)理.

此外,目前NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)主要有NOAA/AVHRR NDVI、MODIS NDVI、SPOT/VGT NDVI等,而研究植被變化及其影響機(jī)制的方法也有許多種,例如趨勢(shì)分析法、相關(guān)分析法、殘差分析法、Hust指數(shù)法、統(tǒng)計(jì)分析法等.本研究使用的數(shù)據(jù)為MODIS NDVI,采用的方法為趨勢(shì)分析法、偏相關(guān)分析法、復(fù)相關(guān)分析法,研究結(jié)果因使用的數(shù)據(jù)、方法不同可能存在一些差異.

4 結(jié)論

4.1 黃河源區(qū)植被 NDVI整體呈增加趨勢(shì),線性增長(zhǎng)率為0.0014/a,波動(dòng)性較大.多年平均NDVI為0.65,但空間差異顯著,呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的空間分布格局.NDVI顯著增加的區(qū)域主要呈塊狀分布在黃河源區(qū)北部及扎陵湖、鄂陵湖周邊地區(qū),NDVI顯著減少的區(qū)域主要零星分布在研究區(qū)東南部及南部的部分區(qū)域.

4.2 高海拔地區(qū)主要分布在黃河源區(qū)西北部,低海拔地區(qū)主要分布在東南部.隨著高程的增加,植被NDVI呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢(shì),但在 3500～4100m區(qū)間 NDVI變化不顯著.隨著坡度的增大,植被 NDVI呈現(xiàn)出單峰型曲線,并在 24～26°坡度帶達(dá)到最大值.

4.3 2000～2019年氣溫和降水整體上均呈上升趨勢(shì).NDVI與氣溫、降水的相關(guān)性均通過了0.05的顯著性檢驗(yàn),表明氣溫、降水對(duì)植被的生長(zhǎng)起促進(jìn)作用.與降水相比,NDVI對(duì)氣溫的敏感性更強(qiáng).