2018, Vol. 30 
(2: 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室, 南京 210008)
(3: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所, 北京 100081)
(4: 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院, 南京 210044)
(2: State Key Laboratory of Lake Science and Environment, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, P. R. China)
(3: Institute of Natural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, P. R. China)
(4: School of Remote Sensing and Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, P. R. China)
植被是连接土壤、大气和水分的自然纽带，在全球变化研究中具有“指示器”的作用[1-4].作为反映植被生长状况最有效的参数之一[4-5]，归一化差值植被指数(NDVI)在植被动态变化遥感监测研究中得到了广泛应用.近几十年高时间分辨率遥感传感器技术的发展为深入探讨植被与气候变化关系提供了新的数据源，如GIMMS、SPOT/VGT和EOS/MODIS等.国内外很多学者基于这些长时间序列NDVI数据开展了植被对气候变化的响应研究[6-10].我国西北地区是典型的干旱半干旱地区，生态环境恶劣，植被对气候变化敏感[11].针对西北地区植被对气候变化的响应，李震等[12]基于西北地区1982—2001年植被变化的研究认为降水是影响西北地区植被变化最主要的自然因素；Zhao等[13]则认为干旱半干旱区NDVI变化主要受生长季降水量和蒸散发的影响；李净等[14]研究表明西北地区近30年来NDVI整体呈上升趋势，且降水是影响植被变化的主要因素；杜加强等[15]对新疆近30年NDVI变化研究表明植被呈显著增加趋势，植被受水热条件控制存在月份差异.现有研究主要是基于区域和行政单元，对植被物候响应过程的差异性和滞后性研究较少[16].
流域作为独立的水文单元，可以更好地反映植被对水热条件变化的过程差异[17-18].博斯腾湖流域属于塔里木盆地的一个子流域，地形地貌空间差异显著，流域植被生长体现了比较明显的季节差异和空间差异[19-20]，在区域气候变化响应和湖泊流域过程研究中具有良好代表性[21-22].本文以博斯腾湖流域为研究区，基于MODIS NDVI时间序列数据并结合流域气象站点观测资料，研究植被NDVI对气候因子的响应特征，揭示不同生长阶段的植被对水热条件的需求及其对气候变化的敏感性，为正确认识植被对气候变化的响应提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况博斯腾湖流域位于塔里木盆地北缘的天山南坡(41°25′~43°34′N，82°57′~88°18′E)，包括博斯腾湖及上游开都河及下游孔雀河部分区域，总面积约4.33×104 km2(图 1).流域西北部属天山中段的高位山间盆地，海拔在2400~4500 m之间，气候为高寒山区气候，土地覆盖以高寒草甸、高寒草原和高寒低地沼泽草甸为主，是典型的牧区，年平均气温-4.5℃，年平均降水量276 mm；流域东南部为焉耆盆地，海拔在1000~2000 m之间，属暖温带大陆性干旱气候，土地覆盖随海拔高度自上而下包括高山草甸、草原、荒漠、农田及河湖湿地等，多年平均气温8.6℃，年降水量50~80 mm.中国内陆最大的淡水湖泊——博斯腾湖位于该流域的东南部焉耆盆地的中心，对开都河与孔雀河具有重要的径流调节作用[20, 22].
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图 1 研究区地形、水系及气象站点 Fig.1 DEM, stream networks and meteorological stations of the study area |
植被指数遥感数据主要采用2001—2016年TERRA/MODIS植被指数产品MOD13Q1，该数据为250 m分辨率的16天合成NDVI植被指数，每年共23景影像.其中，第1景影像为第1~16天的最大值合成，第2景影像为第17~32天的最大值合成，以此类推. MODIS数据除了11月只包含1景数据之外，其他月份均包含2景数据(表 1)，16年共368景影像.对下载的数据进行镶嵌、投影转换与裁切等处理，得到研究区2001—2016年逐16天合成NDVI时间序列数据.地面气象数据包括来自研究区范围内5个气象站点(巴伦台、库米什、巴音布鲁克、焉耆和库尔勒)的气温、降水、日照时数和相对湿度.对这5个站点2001—2016年逐日气温、降水、日照时数和相对湿度进行16天合成计算，以与16天合成NDVI相对应.
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表 1 MODIS数据逐月对应的数据情况 Tab.1 Adopted monthly MODIS data |
在植被覆盖率低的干旱半干旱地区，通常采用NDVI均值0.1作为阈值来界定植被的生长季[23-24].根据博斯腾湖流域2001—2016年平均16天合成NDVI年内变化规律，确定博斯腾湖流域植被生长季开始于4月的下半月(第8景)，结束于10月的上半月(第19景).每年生长季共有12个上、下半月数据，将这12景NDVI数据进行累加，得到生长季累积NDVI(即∑NDVI)作为植被变化分析的基础数据用于后续分析.
逐像元利用最小二乘法对∑NDVI因变量数据进行一元线性回归分析，拟合出的回归斜率Slope(即年变化率)表征植被在该时段内的变化趋势.计算公式为：
| $ {\theta _{Slope}} = \frac{{n \cdot \sum\limits_{i = 1}^n {\left( {i \cdot NDV{I_i}} \right) - } \sum\limits_{i = 1}^n i \cdot \sum\limits_{i = 1}^n {NDV{I_i}} }}{{n \cdot \sum\limits_{i = 1}^n {{i^2}} - {{\left( {\sum\limits_{i = 1}^n i } \right)}^2}}} $ | (1) |
式中，n为监测时间(年数)，NDVIi为第i年的∑NDVI值.若Slope>零，说明植被变化呈增加趋势，反之植被变化呈下降趋势.
为了研究植被不同生长阶段与水热条件的关系，分别计算∑NDVI和16天NDVI与平均气温、累积降水量、平均日照时数和平均相对湿度的相关系数，公式为：
| $ {R_{XY}} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left[ {\left( {{X_i} - \bar X} \right)\left( {{Y_i} - \bar Y} \right)} \right]} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{X_i} - \bar X} \right)}^2} \cdot \sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{Y_i} - \bar Y} \right)}^2}} } } }} $ | (2) |
式中，n为样本数，Xi和Yi分别为两个变量的观测值，X和Y分别为两个变量的均值，RXY表示两个变量间线性相关强弱的程度，采用T检验并查询相关系数的临界值表来判断相关系数的显著水平.
2 结果与讨论 2.1 植被NDVI的时间变化从2001—2016年流域植被覆盖变化(图 2)可知，16年间NDVI多年平均值为2.85，年变化率为0.014，在0.05水平上达显著.从不同阶段变化来看，研究区∑NDVI从2001年的2.73上升到2002年的2.95，然后快速下降到2004年的2.66，之后在2005—2015年期间呈相对平缓的上升趋势，到2016年快速上升到3.17.在16年间研究区的植被覆盖状况整体上有所改善，这与之前对该流域植被2013年前NDVI年际变化呈不显著减少趋势的结论有差异[25]，主要原因是2014—2016年期间研究区NDVI迅速上升(图 2)，这是由大尺度区域性降水量的增加所引起的[26].植被对气候变化响应的研究中需要关注不同时空尺度变化过程，研究时段的选择会影响植被变化趋势和突变点的差异[27].
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图 2 研究区植被生长季累积NDVI的时间变化过程 Fig.2 Accumulative NDVI dynamics during growing seasons |
从逐16天NDVI植被短期覆盖状况分析(图 3)可以看出所有时期NDVI的变化率均为正值，9月上半月和4月下半月植被生长的年变化率最大，超过了15.50×10-4 a-1，其次为6月下半月和6月上半月，分别为14.67×10-4和14.04×10-4 a-1，5月上半月和8月上半月NDVI的年变化率相差不大，约为13.50×10-4 a-1，其后分别为8月下半月、7月上半月、9月下半月、5月下半月、7月下半月和10月上半月，其中仅6月下半月NDVI年变化率在0.05水平上显著升高.结合前期流域气候和冰川等变化研究认为这主要与期间冻土消融补给、积温或植被生长萌芽期滞后有关[21].
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图 3 2001—2016年植被逐16天NDVI年变化率 Fig.3 Change rate of 16-day NDVI during 2001-2016 |
从研究区2001—2016年平均∑NDVI的空间分布(图 4a)可以看出，博斯腾湖流域西北部和东南部植被具有明显的空间差异.流域西北部除冰雪覆盖的高海拔高山地带受冰川分布的影响∑NDVI < 0之外，其他区域∑NDVI均在3.0以上，其中巴音布鲁克草原、开都河流域大部分地区植被生长活动最旺盛，∑NDVI在4.5以上.东南部焉耆盆地大部分区域平均∑NDVI < 1.0，几乎都是裸地或低植被覆盖地，而博斯腾湖湖区西南与西北侧之间的湿地和农业种植用地∑NDVI>3.0.流域西北部地势较高，植被覆盖变化受气候变化影响较大，而流域东南部地势较低，位于中心的博斯腾湖为生产和生活提供了丰富的水资源，人口分布比较集中，该区域植被覆盖受人类活动影响大于气候变化的影响[28].
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图 4 研究区2001—2016年年均∑NDVI(a)及变化趋势(b)的空间分布 Fig.4 Spatial distribution of the average accumulative NDVI (a) and the change trend (b) during 2001-2016 in the study area |
流域2001—2016年植被变化趋势空间分布(图 4b)表明，植被变化呈略微减少趋势的区域主要在北部中天山部分山区和博斯腾湖西南小湖区出湖口下游部分区域，而在巴音布鲁克草原的湿地和焉耆盆地的农业灌溉区边缘植被呈现出明显改善趋势，尤其是博斯腾湖南缘部分区域植被呈显著改善趋势，这部分区域主要受人类活动影响使得植被变化呈增加趋势.植被变化趋势的空间特征与王涛等[25]和哈丽旦·司地克等[28]的前期研究结果相近，但是空间分布范围上略有差异，这一差异主要与2014—2016年研究区NDVI明显升高有密切关系.
2.3 植被NDVI与气候因子的关系区域植被覆盖的变化不仅受到气温和降水量的影响，还受到日照时数和相对湿度等能量和水分条件的影响[3, 8-9].此外，植被变化对气候变化的响应往往还具有一定的滞后性特征[27, 29].
2.3.1 累积NDVI与气候要素变化从图 5可以看出，生长季累积NDVI气候因子的相关性从大到小依次为：降水、相对湿度、日照时数和气温.年累积NDVI与降水和相对湿度均呈显著正相关，且相关性较强，相关系数分别为0.7444和0.4955，而年累积NDVI与气温和日照时数呈负相关，相关性未达到显著水平，说明博斯腾湖流域植被年际变化与水分关系更为密切.博斯腾湖流域植被覆盖变化主要受降水和相对湿度影响，而与气温的相关性较弱，这与Zhao等[13]认为干旱半干旱区NDVI变化主要受生长季降水量的影响，与气温关联性较小的结论一致，而与整个新疆植被变化驱动因素的认识存在一定差异[12].不同研究结果存在差异主要由研究区、研究时段和研究尺度的不同所致.
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图 5 研究区植被累积NDVI与年均温、累积降水、日照时数和相对湿度的相关性 Fig.5 Correlation between accumulative NDVI and average annual temperature, accumulative precipitation, sunshine duration and relative humidity in the study area |
由2001—2016年博斯腾湖流域气温、降水、日照时数和相对湿度逐16天的年变化率(图 6)可知，逐16天气温年变化率既有增加也有下降，其中4月下半月增加率达0.15℃/a，但不显著，5月下半月气温下降最明显，年变化率为-0.16℃/a，在0.05水平上显著；降水年变化率大多以增加趋势为主，其中5月下半月增加最为明显，达0.96 mm/a，但所有月份降水变化均不显著；逐16天日照时数年变化率以增加为主，7月上半月增加最明显，达0.17 h/a，且在0.05水平上显著；相对湿度变化既有增加也有减少，其中4月下半月减少趋势最明显，年变化率达-0.65%/a，5月下半月增加趋势最明显，年变化率约为0.39%/a，均在0.05水平上显著.
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图 6 博斯腾湖流域2001—2016年逐16天气温、降水量、日照时数和相对湿度的年变化率 Fig.6 Interannual variation of temperature, precipitation, sunshine duration and relative humidity during 2001-2016 in Bosten Lake Basin |
为了研究植被生长对不同时期气候要素变化的响应特征，分析植被变化与当期、前0.5月、前1月、前1.5月、前2月、前2.5月和前3月气温、降水、日照时数和相对湿度变化的关系(表 2).当期植被NDVI在4月下半月和9月下半月受同期气温(T0)变化影响较大，相关系数分别在0.01和0.05水平上达显著水平，与前期气温(T1~T6)在4月下半月、5月上、下半月以及9月下半月和10月上半月有0.5个月的滞后，5月上半月有1个月的滞后；植被变化受同期降水(P0)的影响均不显著，与前期降水(P1~P6)在7月上半月有0.5个月的滞后，6月下半月和7月上、下半月有1个月的滞后，7月上、下半月和8月上半月有1.5个月的滞后，7月下半月和8月上、下半月有2个月的滞后，5月上半月、8月上半月和9月上半月有2.5个月的滞后，8月下半月和9月下半月有3个月的滞后；植被变化在4月下半月、8月上半月和9月上半月受同期日照时数(S0)的影响显著，与前期日照时数(S1~S6)在4月下半月、5月上半月、8月下半月、9月下半月和10月上半月有0.5个月的滞后，4月下半月和7月上半月有1.5个月的滞后，4月下半月和7月下半月有2个月的滞后，5月上半月和7月上半月有2.5个月的滞后；植被变化仅4月下半月受当期相对湿度(H0)影响显著，与前期相对湿度(H1~H6)在6月下半月、7月上半月和10月上半月有0.5个月的滞后，6月下半月和7月上半月有1个月的滞后，7月上半月、8月下半月有1.5个月的滞后，7月下半月、8月上半月有2个月的滞后，8月上半月有2.5个月的滞后.由此可见，在博斯腾湖流域植被生长对同期不同的气候要素变化有瞬时响应特征，对前0.5~3月气候要素还具有不同时间长度的滞后性.
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表 2 研究区逐16天NDVI与当期、前0.5~3月的气温、降水量、日照时数和相对湿度的相关系数 Tab.2 Correlation coefficient between 16-day NDVI of current stage and temperature, precipitation, sunshine duration, relative humidity of the previous stages in the study area |
研究结果表明，植被对气温变化的瞬时响应主要在植被生长初期和末期，且存在0.5~1个月的滞后期，对降水变化的瞬时响应均不显著，但在生长盛期有0.5~3个月不等的滞后效应.这表明虽然博斯腾湖流域植被生长对气温的瞬时响应要强于降水，但降水比气温对植被影响的滞后时间长.这可能是由于在流域西北部冰川融水是植被生长的重要水源，气温升高使冰川融化、径流量增加，植被覆盖度增大.而降水在土壤中的循环和植物体内输送、吸收有一个过程，因此使得植被生长对降水的滞后期延长.植被生长部分时期受日照时数和相对湿度变化瞬时响应较显著，同时也有0.5~2.5个月不等的滞后性.这些研究结果与在西北黑河上中游流域植被受气温的影响大于降水的认识一致，对降水的响应更为迅速的结论有差异[30]，而与新疆地区植被对降水的响应一般以2个月时滞为主，对气温的响应一般以时滞1个月为主，植被对前期降水与对同期气温的响应程度较为明显的结果基本一致[31]，同时也与天山山区在旬尺度上的NDVI变化与同期气温、日照时数相关性较强，降水的滞后时间尺度长于气温，以及植被受日照时数影响的滞后期较长这些结论一致，但与同期降水相关性强和日照时数相关性弱的结论存在差异[32].研究结论存在差异的原因主要是不同区域植被在不同生长时期的响应特征以及植被类型、人类活动，甚至下垫面土壤结构差异的影响.植被变化对气候要素变化的时滞响应研究揭示了植被生长不同时期与哪个气候要素的关系更密切，以及不同气候因子对植被生长节律的控制，反映了植被生长不同阶段对水热条件的响应特征及植被的物候特征.
3 结论本文基于2001—2016年MODIS NDVI时间序列数据分析了博斯腾湖流域植被时空变化特征，并结合气象数据分析了植被对气候变化的响应特征，得出如下结论：
1) 16年间博斯腾湖流域生长季累积NDVI年变化呈增长趋势，明显增加的区域主要分布在山区中部的巴音布鲁克草原湿地和受人类活动影响较大的流域东南部新增灌区，体现了气候和人类活动双重影响下的植被分布及其变化的格局特征.
2) 流域植被累积NDVI长期(年)变化主要受降水和相对湿度等水分条件的影响，生长季逐16天NDVI对同期气温、日照时数等热量条件更为敏感，而受同期降水和相对湿度影响并不显著，反映了植被生长不同阶段对水热条件敏感差异.
3) 流域植被生长对不同的气候要素变化具有不同的时间滞后性，在生长季初期和末期植被变化对气温、日照时数的响应表现出明显的滞后性，而生长旺盛时期植被变化对降水和相对湿度有较长时间的滞后效应，揭示了水热条件对植被年内生长时间韵律的控制特征.
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