文章信息
- 殷刚, 孟现勇, 王浩, 胡增运, 孙志群
- YIN Gang, MENG Xianyong, WANG Hao, HU Zengyun, SUN Zhiqun.
- 1982-2012年中亚地区植被时空变化特征及其与气候变化的相关分析
- Spatial-temporal variation of vegetation and its correlation with climate change in Central Asia during the period of 1982-2012
- 生态学报. 2017, 37(9): 3149-3163
- Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(9): 3149-3163
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201601240164
-
文章历史
- 收稿日期: 2016-01-24
- 网络出版日期: 2016-12-19
2. 中国科学院新疆生态与地理研究所, 荒漠与绿洲生态国家重点实验室, 乌鲁木齐 830011;
3. 中国水利水电科学研究院, 北京 100038
2. Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China;
3. China Institute of Water Resources & Hydropower Research, Beijing 100038, China
中亚地区涵盖了哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家, 总面积近4.0×106 km2, 是地球陆地北半球温带面积最大的世界级干旱区[1]。中亚远离海洋, 年均降水量极其匮乏。在1979—2011年间, 中亚地区气候明显变暖, 并且增温幅度显著高于周边其他地区[2]。总体而言, 该地区年均降水量空间分布极不均匀[3]。在中亚干旱与半干旱区, 植被生态系统对气候变化尤为敏感, 相对于干旱区的其它生态系统而言, 植被系统更易受到气候变化影响。中亚地区植被变化对该地区碳循环以及全球碳循环具有重要的科学价值[4]。因此, 中亚地区的植被时空变化特征及植被对气候因素的动态响应是该区域研究中的亟待解决的科学问题。
NDVI是红色与近红外反射系数的标准化比值, 一般作为植被变化的良好指标[5-7]。NDVI也因此被广泛用于探查区域和全球范围内的土地利用/覆被的变化情况[8-11]。在1982—1999年之间, 中国NDVI总体分布在月与季节尺度上均呈现出显著增长趋势, 其中春季NDVI增长趋势最大[9]。而在全球范围内, 也有超过一半的陆地表面的NDVI有明显变化[12]。
现有研究表明, NDVI与气候因素 (如降水、气温等) 之间关系的研究有助于发现陆地生态系统碳循环变化的关键因素, 并有助于了解陆地生态系统碳储量对气候变化的响应机制[13-16]。研究发现:干旱与半干旱区的NDVI与降水呈现正相关, 尤其是在中亚[17]、南非与澳大利亚地区[18], NDVI对降水量的响应存在一定的时间延迟[8, 19-20]。北方高纬度地区及青藏高原最潮湿寒冷的生态系统覆盖的NDVI与其同一时间序列的日最高气温呈现显著的正相关[21], 而在北半球, NDVI则与其对应的日最低气温呈负相关[16]。
迄今为止, 中亚地区的植被多年动态变化及其对气候变化的响应尚未明确。系统分析中亚地区多年土地利用变化对NDVI空间分布的影响及NDVI与气候因素响应关系研究意义重大。此外, 中亚地区植被变化的研究也将对该区域生态系统和经济的可持续发展起到一定的促进作用。因此, 本文通过系统分析近30年来 (1982—2012年) 中亚地区月、季节与年的植被的时空变化规律, 探索中亚地区NDVI对气候要素的响应, 并进一步分析影响中亚地区植被变化的主要气候因子。
1 研究区介绍研究区域中亚包括哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦5个国家 (图 1)。中亚区域空间上位于欧亚大陆, 远离海洋, 气候属干旱与半干旱气候[22]。研究区总面积的四分之一为地势低洼的沙漠, 其间镶嵌零星的绿洲。草原海拔高度大多集中在300—500 m, 研究区东部山区海拔高度超过1000 m, 在山麓丘陵海拔以上及更高海拔的冰川以下的山区均覆盖有灌木、森林及高寒草甸等植被[23]。
![]() |
图 1 中亚五国的地形地貌和土地覆盖类型 Fig. 1 Topography and the major land features in five Central Asian countries and Land cover types of five Central Asia |
本研究数据来自美国国家大气与海洋局[24](NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration), 其中GIMMS[25](Global Inventory Modeling and Mapping Studies) 的NDVI数据集利用高分辨率辐射计进行采集, 时间分辨率为逐日。由于该数据时间序列长, 可用于长时期植被变化的研究。相对于其他AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) NDVI数据集[8], GIMMS系列NDVI数据集在实用性和性能方面进行了改进[26], 消除了来自火山爆发的噪声干扰和传感器带来的误差, 数据质量高, 使得GIMMS系列的NDVI数据集被广泛用于植被变化[5, 9, 27-29]、净初级生产力评估 (NPP)[30]和生物量估算等研究[31]。本研究将运用GIMMS系列NDVI数据分析31a (1982—2012年) 中亚地区的NDVI时空分布和变化规律。
为研究气候因素对植被变化的影响, 采用和观测数据最为接近地美国国家航空航天局 (NASA, National Aeronautics and Space Administration) 再分析气象数据集[32](简称MERRA, MODERN ERA-RETROSPECTIVE ANALYSIS FOR RESEARCH AND APPLICATIONS, 包括气温及降水数据)。MERRA数据集由全球气候模型与数据同化小组 (GMAO, Global Modeling and Assimilation Office Research Site) 建立[32], 时间范围为1979年至今, 空间分辨率为0.5°×0.667°(http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/daac-bin/FTPSubset.pl.下载)。
2.2 研究方法本研究通过线性最小二乘法得到不同时间范围 (春季:3月至5月;夏季:6月至8月;秋季:9月至11月;冬季:12月至次年2月) 的NDVI的变化趋势。采用t检验方法对NDVI变化趋势的显著性进行统计分析, NDVI突变年份则通过MK (Mann-Kendall) 方法进行检验。此外, 采用R/S方法计算Hurst指数 (H) 分析NDVI变化的持续性 (LRD) 特征[23], 为分析NDVI的时空变化格局, 本研究利用EOF (empirical orthogonal function) 方法对年和四季的NDVI变化进行分析。受地形因素影响, 山区的气候变化比平原区更加复杂, 并且降水多分布在山区, 这些差异对植被时间变化规律和空间分布特征产生影响。因此根据高程、坡度地形要素提取山区和平原区, 并分析对应的NDVI变化特征。最后, 为得到统一的空间分辨率, 采用双线性插值方法将覆盖中亚部分的MERRA气温和降水数据重采样, 与同一空间范围的NDVI数据空间分辨率和格网坐标一致。
3 结果与分析 3.1 NDVI的时间变化特征31年来, 中亚整个区域的年NDVI值呈现微弱增长趋势 (图 2)。其中, NDVI年均值在1982—1994年间呈现出显著增长趋势 (增长速度达0.019/10a), 1994年后NDVI呈现下降趋势。中亚山区NDVI以0.0025/10a的速度增长并通过95%显著水平的检验, 这表明过去30年间, 中亚山区植被整体呈现增加趋势。1982—2012年期间, 中亚山区NDVI显著增加 (k=0.0025/10a, P<0.05), 而平原区NDVI呈现微弱变化。
![]() |
图 2 中亚1982—2012年NDVI年、四季、生长季变化和突变检测 Fig. 2 Variations of annual, seasonal and growing season NDVI from 1982 to 2012 and abrupt change detection in Central Asia |
从季节尺度分析, 近31a (1982—2012年) 间, 中亚地区NDVI在春、夏季均呈现增长趋势 (图 2), 而在秋、冬季则呈现下降趋势 (图 2)。平原区的NDVI变化与整个中亚区呈现出类似的趋势 (表 1)。而在中亚山区, 除了冬季NDVI呈下降趋势外, 所有季节的NDVI均呈显著增长趋势。此外, NDVI最大增长幅度也出现在平原区的春季及山区的夏季 (表 1)。
时间范围 Time scale |
中亚 Central Asia |
中亚平原 Plain areas of Central Asia |
中亚山区 Mountainous areas of Central Asia |
||||||
Hurst 指数H |
NDVI趋势 K (10-4) |
NDVI | Hurst 指数H |
NDVI趋势 K (10-4) |
NDVI | Hurst 指数H |
NDVI趋势 K(10-4) |
NDVI | |
全年Annual | 0.86 | 0.56 | 0.18 | 0.83 | 0.11 | 0.18 | 1.02 | 2.50** | 0.18 |
春季Spring | 0.87 | 7.40** | 0.16 | 0.83 | 7.80** | 0.20 | 0.92 | 5.80** | 0.15 |
夏季Summer | 0.86 | 2.60 | 0.23 | 0.82 | 1.80 | 0.28 | 0.97 | 6.30** | 0.31 |
秋季Autumn | 0.90 | -0.60 | 0.15 | 0.91 | -1.80 | 0.17 | 0.85 | 4.50** | 0.18 |
冬季Winter | 0.94 | -7.40** | 0.06 | 0.93 | -7.60** | 0.07 | 0.98 | -6.70** | 0.07 |
生长季Growing season season | 0.79 | 4.50* | 0.22 | 0.76 | 4.10 | 0.27 | 0.93 | 6.60** | 0.26 |
*和**分别表示P<0.05和P<0.01置信区间, 春季, 3—5月; 夏季, 6—8月; 秋季, 9—11月; 冬季, 12—2月; 生长季, 3—9月. |
图 3给出1982—2012年间整个研究区、中亚山区和中亚平原区的NDVI、气温和降水的年内变化特征。在中亚和中亚平原区, NDVI存在类似的变化特征, 其中5月变化值最大。但是山区的NDVI最大值出现在7月, 这与山区的月气温变化相一致 (图 3)。气温变化可以很好地解释山区NDVI的最大值有两个月延迟的情况:在中亚及其平原, 最高气温超过16℃, 而在中亚的山区最高气温低于15℃。
![]() |
图 3 中亚、中亚平原和中亚山区1982—2012年NDVI月均值、气温月均值和降水月均值变化 Fig. 3 The mean monthly NDVI, monthly mean temperature and monthly precipitation from 1982 to 2012 in Central Asia |
区域 Region |
时间范围 Time scale |
突变年份 Abrupt year |
突变前的变化 Before the abrupt year |
突变后的变化 After the abrupt year |
||||
NDVI趋势 k1(10-3) |
NDVI | 均方根误差 RMSE (10-2) |
NDVI趋势 k1(10-3) |
NDVI | 均方根误差 RMSE (10-2) | |||
中亚Central Asia | 全年 | 1994 | 1.94* | 0.18 | 0.90 | -0.54 | 0.18 | 0.72 |
春季 | 2000 | 1.15* | 0.18 | 1.20 | -0.26 | 0.19 | 1.10 | |
夏季 | 1993 | 2.99* | 0.29 | 1.40 | -0.59 | 0.29 | 0.98 | |
秋季 | 1992 | 2.27* | 0.17 | 0.90 | -0.78* | 0.18 | 0.85 | |
冬季 | 1993 | 1.63 | 0.08 | 1.31 | -1.72 | 0.07 | 1.10 | |
生长季 | 1993 | 2.52* | 0.26 | 1.10 | -0.19 | 0.27 | 0.88 | |
中亚平原 | 年 | 1994 | 2.10 | 0.18 | 1.00 | -0.61 | 0.18 | 0.79 |
Plain areas of | 春季 | 1992 | 1.30 | 0.19 | 1.30 | 0.49 | 0.20 | 1.20 |
Central Asia | 夏季 | 1993 | 3.13* | 0.28 | 1.50 | -0.75 | 0.28 | 1.20 |
秋季 | 1992 | 2.30 | 0.17 | 1.02 | -0.92 | 0.17 | 0.90 | |
冬季 | 1999 | 0.50 | 0.08 | 1.40 | -1.50 | 0.07 | 1.20 | |
生长季 | 1993 | 2.70* | 0.26 | 1.20 | -0.30 | 0.27 | 1.00 | |
中亚山区 | 年 | 1994 | 1.52 | 0.18 | 0.70 | -0.28 | 0.18 | 0.54 |
Mountainous areas | 春季 | 1997 | 0.80* | 0.15 | 1.40 | -0.07* | 0.16 | 1.00 |
of Central Asia | 夏季 | 1991 | 2.83* | 0.32 | 1.22 | 0.16* | 0.33 | 0.64 |
秋季 | 1993 | 2.10 | 0.18 | 0.81 | -0.26 | 0.19 | 1.20 | |
冬季 | 1999 | 0.51 | 0.08 | 1.10 | -0.86 | 0.06 | 1.20 | |
生长季 | 1991 | 2.20* | 0.27 | 0.90 | 0.32* | 0.28 | 0.57 | |
k1:突变前的NDVI线性趋势; k2:突变后的NDVI线性趋势; RMSE:均方根误差 |
在中亚、中亚平原和中亚山区, Hurst指数H均大于0.5(表 1), 这表明NDVI将在未来保持现有的变化趋势。整个年度、生长季、春季及夏季的NDVI将会继续保持增长趋势, 而整个中亚地区的秋、冬季, NDVI将继续呈现下降趋势。
3.2 NDVI的突变和长相关分析 (LRD)本研究通过M-K (Mann-Kendall) 方法和R/S方法分别检测到NDVI的突变和长相关 (LRD) 特征。图 2表明NDVI的明显突变, 全年、夏季和秋季的NDVI的增长趋势变为下降趋势。春季检测到NDVI的显著增长突变, 1992年是整个中亚近31年NDVI的突变年。冬季NDVI也同样存在显著的下降突变, 突变年出现在1993年。但是1982—2012年间全年、夏季、秋季及生长季的NDVI并没有显著突变。研究还发现, 中亚平原地区的NDVI与中亚整个区域的NDVI突变点相同。
3.3 NDVI的空间变化NDVI空间分布分析结果如图 4所示, 图 4显示了31a (1982—2012年), NDVI的高值中心出现在中亚东南部及北部地区 (塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦和哈萨克斯坦), 其中哈萨克斯坦南部及山区两侧的NDVI值最大;NDVI的低值中心出现在中亚的西南地区, 秋季的NDVI与年度NDVI的空间分布相同。而春、夏季和生长季的NDVI具有一致的空间分布格局 (图 4)。
![]() |
图 4 中亚1982—2012年的NDVI年均值、春季、夏季、秋季、冬季四季均值和生长季均值的空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of the mean NDVI at annual and seasonal scales from 1982 to 2012 |
中亚区域的1982—2012年的年度NDVI的增长中心主要在山区, 且最大值可达0.1—0.2/10a (表 5)。然而, 在中亚西部, 年NDVI均呈现出下降趋势。其中年NDVI变化中, 46%的面积出现增长趋势。而显著增长的面积达到总面积的16%(表 3)。春季的NDVI变化中, 超过总面积65%的区域呈现出增加趋势, 其中NDVI显著增长的区域超过研究区总面积的30%。
区域 Region |
时间范围 | NDVI | 降水 | 气温 | ||||||
k/ (10-3) |
Mean | RMSE/ (10-2) |
k/ (10-3) |
Mean | RMSE/ (10-2) |
k/ (10-3) |
Mean | RMSE/ (10-2) |
||
哈萨克斯坦北部 | 全年 | -0.13 | 0.29 | 1.39 | -1.94* | 323.25 | 41.06 | 0.05* | 4.88 | 0.90 |
草原地区 | 春 | 1.05* | 0.30 | 2.35 | 0.08 | 77.47 | 13.90 | 0.11** | 5.64 | 1.75 |
Grasslands of northern | 夏 | 0.60 | 0.50 | 2.68 | -0.01 | 103.57 | 21.73 | 0.05** | 22.34 | 1.00 |
Kazakhstan | 秋 | -0.39 | 0.28 | 1.76 | -1.10* | 73.63 | 18.88 | 0.08** | 5.09 | 1.55 |
冬 | -0.16* | 0.10 | 2.96 | -0.82* | 68.58 | 14.78 | -0.06 | -13.52 | 2.03 | |
生长季 | 0.76* | 0.45 | 1.96 | -0.70 | 177.98 | 29.93 | 0.07** | 17.32 | 0.99 |
区域 Region |
时间范围 Time scale |
增加/% Increase |
显著增加/% Significant increase |
减少/% Decrease |
显著减少/% Significant decrease |
中亚Central Asia | 全年 | 46 | 16 | 54 | 24 |
春季 | 65 | 31 | 35 | 16 | |
夏季 | 49 | 14 | 51 | 20 | |
秋季 | 37 | 12 | 63 | 29 | |
冬季 | 18 | 4 | 82 | 47 | |
生长季 | 60 | 24 | 40 | 19 | |
中亚平原 | 全年 | 35 | 11 | 47 | 21 |
Plain areas of Central Asia | 春季 | 52 | 25 | 30 | 14 |
夏季 | 38 | 9 | 44 | 18 | |
秋季 | 26 | 9 | 56 | 25 | |
冬季 | 14 | 3 | 68 | 39 | |
生长季 | 50 | 16 | 32 | 14 | |
中亚山区 | 全年 | 11 | 5 | 7 | 3 |
Mountainous areas | 春季 | 13 | 6 | 5 | 2 |
of Central Asia | 夏季 | 12 | 5 | 6 | 2 |
秋季 | 11 | 4 | 7 | 3 | |
冬季 | 4 | 1 | 14 | 7 | |
生长季 | 13 | 7 | 5 | 2 | |
显著增加或显著减少的NDVI百分比是显著增加或减少的NDVI面积占研究区总面积百分比 |
为了研究31a (1982—2012年) 间中亚区域NDVI年代际的变化规律, 分3个年代:20世纪80年代、20世纪90年代和21世纪2000年代。研究发现:与80年代NDVI相比, 78%的区域在90年代出现增加, 而2000年代的NDVI变化中73.17%的区域小于90年代。1982—2012年期间, 80年代到90年代植被的增加及90年代到2000年代植被的减少可能是由于土地利用变化所致。植被变化主要集中在平原地区:其中, 61.75%的平原地区在90年代的NDVI大于80年代的数值, 而60.25%的整个平原地区在2000年代的NDVI要小于1990年代, 图 6显示了两个时期的空间差异。
![]() |
图 5 中亚1982—2012年NDVI均值、年累计降水和年平均气温变化趋势空间分布图 Fig. 5 Spatial distribution of the trends K in annual NDVI, annual Precipitation and annual Temperature from 1982 to 2012 |
![]() |
图 6 中亚1982—2012年NDVI 1980s—1990s年代际差异和1990s—2000s年代际差异空间分布 Fig. 6 Spatial differences of NDVI between 1980s—1990s and 1990s—2000s 1980s (1982—1989) 1990s (1990—1999) 2000s (2000—2012) |
为更好的研究分析近31年中亚地区NDVI的时空变化规律, 本研究利用经验正交函数 (EOF) 对其进行系统分析。研究发现:年、四季和生长季的EOF的第一模态 (EOF-1) 的方差贡献超过18%。图 7给出不同时间尺度NDVI的EOF-1空间分布结果和对应的时间系数 (PC-1)。中亚地区年时间尺度NDVI第一模态在大部分区域为正值, 这表明了相同的年际变化趋势。EOF-1的正值区域出现在哈萨克斯坦北部及山区。1982—2012年间, PC-1与年NDVI变化相似 (图 7), EOF-1春季空间分布与年NDVI空间分布相似 (图 7)。春季NVDI的PC-1时间系数在1996年之前为负值, 而在1996年之后则变为正值 (图 7)。同样发现在哈萨克斯坦北部地区夏季和秋季NDVI的时间系数 (PC-1) 有相反趋势 (图 7)。从图 7相应的EOF-1结果中可以看出, 夏季和秋季的负值中心在哈萨克斯坦北部。EOF-1为正值区域分布在中亚南部大部分区域, 表明夏季和秋季的NDVI的空间差异, 冬季与生长季的NDVI的EOF-1结果如图 7所示。
![]() |
图 7 中亚NDVI 1982—2012年的年、四季和生长季第一经验正交函数模态空间分布和对应第一主成分时间系数时间变化 Fig. 7 The first empirical orthogonal function EOF mode (EOF-1) and its time coefficient (PC-1) of annual and seasonal NDVI during 1982—2012 |
本部分从四季和年尺度分别讨论分析了NDVI与气温和降水的相关关系。表 5给出NDVI和气温与降水在整个中亚地区、中亚平原区和中亚山区的四季和年尺度的相关性分析结果。NDVI和气温的相关性研究表明:年气温和年NDVI存在弱的负相关性;春季NDVI和气温存在显著的正相关 (R=0.62, P<0.01), 这说明中亚地区春季的增温能够明显的促进该地区的植被生长。前面的研究[2]也表明在1979—2011年期间, 中亚地区的春季增温最大, 图 2中春季NDVI的显著增加表明春季植被和气温的正相关。其他季节NDVI和气温存在不同程度的负相关, 夏季的负相关性最大 (R=-0.23)。NDVI和降水的相关研究表明:整体上年降水和NDVI正相关;季节尺度上, 降水和NDVI在夏季、冬季、生长季正相关, 相关系数分别为0.24、0.20和0.28, 而春季和秋季NDVI和降水负相关。
平原区NDVI和气温在年尺度上呈现弱的负相关, 除春季的NDVI和气温显著正相关外 (R=0.58, P<0.01), 其他季节均为负相关。平原区的冬季降水与NDVI为显著的正相关 (R=0.39, P<0.05), 其他季节的为弱的正相关或负相关。山区年NDVI与年气温和年降水均呈现出正相关, 而春季山区降水与NDVI为显著的负相关, 这可能由在降水增加时段, 气温减小不利于植被生长。夏季降水和NDVI则呈现显著正相关, 主要因为山区气温升高, 降水增加有利于植被生长。其他季节的相关性详见表 5。上述分析表明中亚平原区降水对植被生长影响大于气温, 山区植被生长的受气温和降水的共同作用。季节尺度上, 无论平原区还是山区, 气温对植被生长起主导作用。
考虑到不同地区的NDVI和气候因素的正负相关性对区域平均结果的影响, 进一步分析年和生长季的NDVI和气温与降水的相关性空间分布规律 (图 8)。年NDVI和气温的正相关中心在中亚南部地区, 负相关中心则出现在哈萨克斯坦的西部和北部地区, 及哈萨克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦西部的交界地区 (图 8a)。并且负相关区域大于正相关区域, 这使得在区域平均尺度上年气温和年NDVI出现负的相关性。图 8b表明生长季中NDVI和气温的正相关中心出现在哈萨克斯坦中部地区 (46°—48°N) 和中亚山区。降水和NDVI的年相关性空间分布表明正值中心与气温和NDVI的负值中心大部分区域一致 (图 8a, c), 这表明在哈萨克斯坦的西部和北部地区年降水促进植被生长, 而较低的气温抑制植被生长。在生长季中, 中亚大部分地区降水与NDVI正相关, 正值中心出现在哈萨克斯坦中部和北部草原地区, 中亚的南部地区和东部部分地区 (图 8d)。
![]() |
图 8 中亚1982—2012年的NDVI和气温、降水相关系数空间分布 Fig. 8 Spatial distribution of correlation coefficient between temperature and precipitation during 1982—2012 a:年NDVI和年平均气温相关系数, b:生长季NDVI和生长季气温相关系数, c:年NDVI和年降水量相关系数, d:生长季NDVI和生长季降水量相关系数 |
已有研究[8, 15]表明植被对气候因素的响应存在一定的时间延迟。本研究得到中亚地区从每年6—9月期间NDVI对气温变化响应存在一个月的时间延迟。8月的NDVI与7月的气温呈显著正相关, 9月的NDVI与8月的气温正相关。对于中亚平原地区的NDVI的研究也发现每年的6—9月, NDVI对于气温响应有1个月的时间延迟。中亚地区每年的7—9月, NDVI对气温有1个月的响应延迟。然而在生长季, NDVI对降水的响应并没有发现时间延迟。在中亚和中亚平原地区4月份NDVI与降水量 (通过99%的显著性检验) 显著正相关, 在中亚山区4—6月NDVI与降水显著正相关。
4 讨论与结论中亚及西北干旱区NDVI变化是近年来的研究热点, 本文以全新视角分析了地形影响下的中亚地区NDVI与气候变化的响应关系, 主要包括:将气象数据处理分析的数学方法应用于NDVI分析;同时, 应用经验正交函数 (EOF), 对中亚地区NDVI的时空变化特征和趋势进行了研究。
从地形角度看, 由于其气候变化的重要影响因素之一, 因此与地形变化相对较小的平原相比, 地形分异大的山区气候往往复杂多变。中亚的山区大部分位于中亚境内的阿勒泰山、天山和帕米尔高原。以丘陵、平原为主, 地势呈东南高, 西北低 (图 1) 的地貌。由于中亚山区和平原地貌差异较大, 造成了不同的气候变化特征 (图 3), 故NDVI在该地区山区及平原的时空变化特征会具有显著差异。本研究根据高程分析了中亚高山带、中山带和低山丘陵带年内、四季与生长季期间NDVI的变化情况, 该变化分析可以更好的反映NDVI与海拔直接的变化关系。从表 4可以看出, 中山带占中亚面积的百分比虽然最小, 但中山带的NDVI变化趋势最大, 年NDVI变化趋势分别为:高山带NDVI变化趋势的6倍和低山丘陵带NDVI变化趋势的23.8倍。考虑整个研究区降水量最大的区域是中山带, 因而, 在降水增加的情况下, NDVI呈现增长趋势, 降水减少情况下NDVI减少 (即NDVI与降水显著正相关, ), NDVI对气象要素中的降水变化响应最敏感。
区域 Mountain belt |
高程 Elevation/m |
% | 全年 Annual |
春季 Spring |
夏季 Summer |
秋季 Autumn |
冬季 Winter |
生长季 Growing season |
高山带Alpine belt | 2650—7169 | 10 | 0.82 | 2.03 | 3.10 | 2.10 | -4.50 | 2.81 |
中山带Middle mountain belt | 1700—2650 | 5 | 5.01 | 12.02 | 11.00 | 6.40 | -9.70 | 13.03 |
低山丘陵带Low mountain belt | <1700 | 85 | 0.21 | 7.60 | 2.00 | -1.40 | -7.63 | 4.20 |
从生态体系角度看, 中亚地区最大的生态体系为温带草原、稀树草原和疏灌丛, 其它生态体系还包括山地草原和稀疏灌木、沙漠和耐旱灌木和温带针叶林[33]。其中, 哈萨克斯坦北部草原面积几乎占中亚面积的四分之一 (图 1)。为此, 本文重点研究了哈萨克斯坦北部草原地区年、四季和生长季NDVI、降水和气温的线性趋势和均值。研究结果表明:哈萨克斯坦北部草原1982—2012年间NDVI呈现减少趋势 (-0.13×10-3/a), 年降水明显减少 (k=-1.94mm/a, P<0.05), 年平均气温增加 (k=0.05℃/a, P<0.05), 年NDVI与年降水正相关 (表 5), 说明降水减少是哈萨克斯坦北部草原NDVI减少的主要原因。
此外, 本研究还采用经验正交函数 (EOF) 研究了中亚NDVI的时空变化特征。研究表明:中亚的NDVI在不同的区域、不同的季节和不同的时间序列范围变化特征不同 (图 7)。春季中亚NDVI变化与其他季节有明显差异, 根据EOF和时间系数 (PC-1) 图, 春季中亚NDVI从1982—1999年间变化呈现增加和减少交替出现的波动状态, 1999年后保持增长趋势, 夏季、秋季和冬季的NDVI变化处于波动状态。EOF结果表明, 年和春季的NDVI的EOF第一模态在空间上具有一致的变化特征, 其对应的时间系数与NDVI的变化规律一致。其他季节和生长季表现出NDVI纬带分布特征以及山区对NDVI分布的影响。
本研究最终得到以下结论:
(1) 1982—2012年期间, 中亚地区年NDVI呈现出微弱增长趋势。与平原区比较, 山区既是NDVI的高值中心, 亦是NDVI显著增长中心, NDVI变化增长速率为0.0025/10a。
(2) 就季节变化而言, 整个研究区的春季NDVI在四季中增长最大并且变化显著 (k=0.007/10a, P<0.01)。而秋季和冬季则出现下降趋势。平原区的NDVI变化与整个研究区保持一致;而山区不仅是NDVI高值中心。同时在1982—2012年间, 山区NDVI在年和四季尺度上均具有显著增加趋势 (P<0.05)。
(3) M-K检验表明:中亚地区年和四季NDVI在1982—2012年期间发生突变, 突变时段主要发生在20世纪90年代前期。突变后NDVI出现下降趋势。这与90年代后期中亚降水的剧烈减少和增温速率的降低有关。
(4) NDVI的多年平均的空间分布表明:年、四季和生长季的NDVI在整体上的高值中心均出现在哈萨克斯坦北部草原地区和中亚山区。其中年NDVI和秋季NDVI的空间分布一致, 春季、夏季和生长季的具有类似的空间分布特征。
(5) 年NDVI和年气温变化具有弱的负相关性, 与年降水存在正相关关系。在四季和生长季变化中, 春季气温和NDVI存在显著的正相关性, 表明春季的增温有利于植被的生长。年降水和年NDVI的存在正的相关性, 夏季和生长季的降水促进植被生长, 其与NDVI表现出正相关性, 这表明整体上中亚植被主要受降水影响。
(6) NDVI、气温及降水相关性的空间分布表明:年NDVI和气温的正相关中心在中亚南部地区, 负相关中心则出现在哈萨克斯坦的西部和北部地区及哈萨克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦西部的交界地区。降水和NDVI的年相关性空间分布表明正值中心与气温和NDVI的负值中心大部分区域一致, 这表明在哈萨克斯坦的西部和北部地区年降水促进植被生长, 而较低的气温抑制植被生长。
(8) 中亚地区NDVI对气候变化的响应延时现象主要发生在年内6—9月, NDVI对气温变化的响应存在一个月的延迟。
[1] | 胡汝骥, 姜逢清, 王亚俊, 李均力, 李耀明, 阿布都米吉提·阿布力克木, 罗格平, 张建明. 中亚 (五国) 干旱生态地理环境特征. 干旱区研究, 2014, 31(1): 1–12. |
[2] | Hu Z Y, Zhang C, Hu Q, Tian H Q. Temperature changes in Central Asia from 1979 to 2011 based on multiple datasets. Journal of Climate, 2014, 27(3): 1143–1167. DOI:10.1175/JCLI-D-13-00064.1 |
[3] | IPCC. Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation//Field C B, Barros V, Stocker T F, Qin D, Dokken D J, Ebi K L, Mastrandrea M D, Mach K J, Plattner G K, Allen S K, Tignor M, Midgley P M, eds. Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, NY, USA: Cambridge University Press, 2012: 29-56. |
[4] | Li C F, Zhang C, Luo G P, Chen X. Modeling the carbon dynamics of the dryland ecosystems in Xinjiang, China from 1981 to 2007-the spatiotemporal patterns and climate controls. Ecological Modelling, 2013, 267: 148–157. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2013.06.007 |
[5] | Tucker C J, Townshend J R G, Goff T E. African land-cover classification using satellite data. Science, 1985, 227(4685): 369–375. DOI:10.1126/science.227.4685.369 |
[6] | Goetz S J, Prince S D. Modelling terrestrial carbon exchange and storage: evidence and implications of functional convergence in light-use efficiency. Advances in Ecological Research, 1999, 28: 57–92. DOI:10.1016/S0065-2504(08)60029-X |
[7] | Guay K C, Beck P S A, Berner L T, Goetz S J, Baccini A, Buermann W. Vegetation productivity patterns at high northern latitudes: a multi-sensor satellite data assessment. Global Change Biology, 2014, 20(10): 3147–3158. DOI:10.1111/gcb.2014.20.issue-10 |
[8] | Yang W, Yang L, Merchant J W. An assessment of AVHRR/NDVI-ecoclimatological relations in Nebraska, U.S.A. International Journal of Remote Sensing, 1997, 18(10): 2161–2180. DOI:10.1080/014311697217819 |
[9] | Piao S L, Fang J Y, Zhou L M, Guo Q H, Henderson M, Ji W, Li Y, Tao S. Interannual variations of monthly and seasonal normalized difference vegetation index (NDVI) in China from 1982 to 1999. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2003, 108(D14): 4401. DOI:10.1029/2002JD002848 |
[10] | Cai D L, Fraedrich K, Sielmann F, Guan Y N, Guo S, Zhang L, Zhu X H. Climate and vegetation: an ERA-interim and GIMMS NDVI analysis. Journal of Climate, 2014, 27(13): 5111–5118. DOI:10.1175/JCLI-D-13-00674.1 |
[11] | Wu D H, Zhao X, Liang S L, Zhou T, Huang K, Tang B J, Zhao W Q. Time-lag effects of global vegetation responses to climate change. Global Change Biology, 2015, 21(9): 3520–3531. DOI:10.1111/gcb.2015.21.issue-9 |
[12] | Eastman J R, Sangermano F, Machado E A, Rogan J, Anyamba A. Global trends in seasonality of normalized difference vegetation index (NDVI), 1982-2011. Remote Sensing, 2013, 5(10): 4799–4818. DOI:10.3390/rs5104799 |
[13] | Potter C S, Brooks V. Global analysis of empirical relations between annual climate and seasonality of NDVI. International Journal of Remote Sensing, 1998, 19(15): 2921–2948. DOI:10.1080/014311698214352 |
[14] | Wang J, Rich P M, Price K P. Temporal responses of NDVI to precipitation and temperature in the central Great Plains, USA. International Journal of Remote Sensing, 2003, 24(11): 2345–2364. DOI:10.1080/01431160210154812 |
[15] | Piao S L, Mohammat A, Fang J Y, Cai Q, Feng J M. NDVI-based increase in growth of temperate grasslands and its responses to climate changes in China. Global Environmental Change, 2006, 16(4): 340–348. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2006.02.002 |
[16] | Peng S S, Piao S L, Ciais P, Myneni R B, Chen A P, Chevallier F, Dolman A J, Janssens I A, Peñuelas J, Zhang G X, Vicca S, Wan S Q, Wang S P, Zeng H. Asymmetric effects of daytime and night-time warming on Northern Hemisphere vegetation. Nature, 2013, 501(7465): 88–92. DOI:10.1038/nature12434 |
[17] | 索玉霞, 王正兴, 刘闯, 于伯华. 中亚地区1982年至2002年植被指数与气温和降水的相关性分析. 资源科学, 2009, 31(8): 1422–1429. |
[18] | Ichii K, Kawabata A, Yamaguchi Y. Global correlation analysis for NDVI and climatic variables and NDVI trends: 1982-1990. International Journal of Remote Sensing, 2002, 23(18): 3873–3878. DOI:10.1080/01431160110119416 |
[19] | Martiny N, Richard Y, Camberlin P. Interannual persistence effects in vegetation dynamics of semi-arid Africa. Geophysical Research Letters, 2005, 32(24): L24403. DOI:10.1029/2005GL024634 |
[20] | Camberlin P, Martiny N, Philippon N, Richard Y. Determinants of the interannual relationships between remote sensed photosynthetic activity and rainfall in tropical Africa. Remote Sensing of Environment, 2007, 106(2): 199–216. DOI:10.1016/j.rse.2006.08.009 |
[21] | Shen M G, Tang Y H, Chen J, Zhu X L, Zheng Y H. Influences of temperature and precipitation before the growing season on spring phenology in grasslands of the central and eastern Qinghai-Tibetan Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 2011, 151(12): 1711–1722. DOI:10.1016/j.agrformet.2011.07.003 |
[22] | Lioubimtseva E, Cole R. Uncertainties of climate change in arid environments of Central Asia. Reviews in Fisheries Science, 2006, 14(1/2): 29–49. |
[23] | Hu Z Y, Li Q X, Chen X, Teng Z D, Chen C C, Yin G, Zhang Y Q. Climate changes in temperature and precipitation extremes in an alpine grassland of Central Asia. Theoretical and Applied Climatology, 2015: 1–13. DOI:10.1007/s00704-015-1568-x |
[24] | Gutman G, Ignatov A. The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models. International Journal of Remote Sensing, 1998, 19(8): 1533–1543. DOI:10.1080/014311698215333 |
[25] | 孙红雨, 王长耀, 牛铮, 布和敖斯尔, 李兵. 中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系-基于NOAA时间序列数据分析. 遥感学报, 1998, 2(3): 204–210. DOI:10.11834/jrs.19980309 |
[26] | Beck P S A, Goetz S J. Satellite observations of high northern latitude vegetation productivity changes between 1982 and 2008: ecological variability and regional differences. Environmental Research Letters, 2011, 6(4): 045501. DOI:10.1088/1748-9326/6/4/045501 |
[27] | Zhou L M, Tucker C J, Kaufmann R K, Slayback D, Shabanov N V, Myneni R B. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2001, 106(D17): 20069–20083. DOI:10.1029/2000JD000115 |
[28] | Anyamba A, Tucker C J, MahoneyR. From El Niño to La Niña: vegetation response patterns over East and southern Africa during the 1997-2000 period. Journal of Climate, 2002, 15(21): 3096–3103. DOI:10.1175/1520-0442(2002)015<3096:FENOTL>2.0.CO;2 |
[29] | Yuan X L, Li L H, Chen X, Shi H. Effects of precipitation intensity and temperature on NDVI-based grass change over northern China during the Period from 1982 to 2011. Remote Sensing, 2015, 7(8): 10164–10183. DOI:10.3390/rs70810164 |
[30] | 毛德华, 王宗明, 韩佶兴, 任春颖. 1982-2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析. 地理科学, 2012, 32(9): 1106–1111. |
[31] | Dong J R, Kaufmann R K, Myneni R B, Tucker C J, Kauppi P E, Liski J, Buermann W, Alexeyev V, Hughes M K. Remote sensing estimates of boreal and temperate forest woody biomass: carbon pools, sources, and sinks. Remote Sensing of Environment, 2003, 84(3): 393–410. DOI:10.1016/S0034-4257(02)00130-X |
[32] | Rienecker M M, Suarez M J, Gelaro R, Todling R, Bacmeister J, Liu E, Bosilovich M G, Schubert S D, Takacs L, Kim G K, Bloom S, Chen J Y, Collins D, Conaty A, da Silva A, Gu W, Joiner J, Koster R D, Lucchesi R, Molod A, Owens T, Pawson S, Pegion P, Redder C R, Reichle R, Robertson F R, Ruddick A G, Sienkiewicz M, Woollen J. MERRA: NASA's modern-era retrospective analysis for research and applications. Journal of Climate, 2011, 24(14): 3624–3648. DOI:10.1175/JCLI-D-11-00015.1 |
[33] | Klein I, Gessner U, Kuenzer C. Regional land cover mapping and change detection in Central Asia using MODIS time-series. Applied Geography, 2012, 35(1): 219–34. |