新疆2000 －2012 年NDVI、降水和RUE 的时空特征

李春娥，刘秋荣，张丽君

(1．新疆气象培训中心，新疆 乌鲁木齐830013;2．新疆哈密地区气象局，新疆 哈密839000)

降水量是陆表植被组成的主要影响因素，因植被生长的地区和植被类型不同，降水量对其的影响程度也不一样。特别是在干旱和半干旱区域，降水量总体偏少，降水时间和大小对植被生长影响更为明显。植被降水利用率(Rain Use Efficiency，RUE)是植被光合作用生产的干物质(或净初级生产力，NPP)与降水量之比，对理解水循环有比较好的适用性。它反映了植被生长与耗水特性之间的关系，是描述生态系统中植被生产力和健康状况的一种综合指标。RUE 的变化与自然气候、植被和土地类型关系紧密［1-2］。

随着遥感技术的发展，利用遥感数据分析植被和降水的时空关系已成为研究植被特征的重要手段之一，RUE 更是作为荒漠化评价的重要指标之一［3-9］。目前，利用遥感手段研究植被和降水时空关系的文献主要是从NOAA/AVHRR、MODIS 等影像数据的NDVI/EVI 等植被指数产品和气候因子进行相关性分析得出植被变化和气候因子的时空分布关系［3-6］，或从植被指数反演产品(如植被盖度、植被降水利用率)和水热条件进行分析研究［7-9］，研究方法主要采用相关性分析植被与气候因子的相关情况［10-11］，采用趋势变化等方法分析植被时空变化与其影响因子的响应情况［12］。本研究以新疆区域作为研究区域，通过分析2000 －2012 年降水量、植被、RUE 的时空变化特征，研究干旱和半干旱区域植被对降水条件的响应特征。

1 材料与方法

1．1 研究区概况

新疆(73°40'－96°18' E，34°25' －48°10' N)深居内陆，属欧亚大陆干旱和半干旱气候带，“三山夹两盆(阿尔泰山、准格尔盆地、天山、塔里木盆地和昆仑山)”地貌格局对区域内的气候和植被产生了重要的影响，新疆地区的植被类型主要有草原、森林、灌丛、草甸等，绿洲与自然植被比重较小，植被整体稀疏，存在生态环境极其脆弱、荒漠化严重、土地生产力低等生态环境问题。降水量的多少对植被生长影响较大，但由于地域特殊的地表特征，不容易形成地表径流，因此RUE 是影响植被长势的重要因素之一［11］。

1．2 研究数据

本研究数据来源主要包括，1)气象数据:从中国气象局提供的2000 －2012 年6 －9 月逐月降水数据中(http://www． escience． gov． cn/metdata/page/index．html)，选取新疆及周边省份、自治区77 个气象站点地面观测数据;2)遥感影像数据:从地理空间数据云(http://www． gscloud． cn/)下载覆盖新疆地区的2000 －2012 年6 －9 月Terra 星陆地标准月植被指数产品(MOD13A3)，提取研究区的归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index，NDVI)数据，涉及h23v04、h23v05、h24v04、h24v05、h25v04 和h25v05 共6 景，空间分辨率为1 000 m;3)土地利用类型图:中国科学院地理科学研究所提供的2000 年1∶ 400 万数据。

1．3 研究方法

RUE 一般是通过NPP 与降水量的比值计算的，但由于植被对降水具有响应的滞后性，一般在40 ～60 d，因此，本研究采用与NDVI 相应时间的前两月降水累计值代替降水量［13-16］，考虑到NDVI 和NPP具有较强的相关性，采用月NDVI 代替NPP 值计算RUE［17］，研究时间段为6 －9 月(主要考虑降水集中时间段)，平均值统计范围为6 －9 月。

采用距平百分率(Anomaly)，用“实测值－同期历史均值)/同期历史均值”表示，反映了某一时段某指标与同期平均状态的偏离程度［18］)方法计算2000－2012年期间年降水量、年RUE 的距平百分率。

考虑到最小二乘法(Ordinary Least Squares，OLS)可以用简单公式处理极值问题、最小绝对偏差(Least Absolute Deviations，LAD)拟合结果不容易受到个别异常点影响的优势，本研究采用两种相结合的方式建立降水量、NDVI 和RUE 与年份的线性关系，通过两种方法求得的斜率代表2000 －2012 年各指标的变化趋势［19-21］，具体公式如下:

式中，θslope表示斜率，n 表示年份，本研究中取2000，2001，…，2012。

1．4 数据处理

数据处理主要包括预处理和叠加运算，预处理包括2000 －2012 年6 －9 月的312 景影像数据的投影、降水量数据克里金空间插值(Kriging)和土地利用类型数据合并(水域、城乡、工矿、居民用地类型暂不考虑)［22-24］，合并方案详见表1。叠加计算包括RUE 数据、NDVI、降水量和RUE 年距平百分率和年变化斜率的生成，具体流程详见图1。

2 结果

2．1 2000 －2012 年降水量时空分布

2000 －2012 年期间，新疆区域伊犁河谷月平均降水量最高，在300 mm 以上，由此向东南呈逐渐减少的趋势;其次，西天山沿线、准格尔盆地西部山区和北塔山地区月平均降水量在200 ～300 mm，准格尔盆地东部、北塔山南部峡谷和塔里木盆地月平均降水量最低，低于200 mm，特别是塔克拉玛干、罗布泊区域在50 mm 以下，甚至为0 mm(图2)。

13 年间，除准格尔盆地部分山区外的北疆地区、南疆吐鲁番盆地和塔里木河、孔雀河流域土地类型多样复杂，斜率在－11 ～0，年降水量呈缓慢的递减趋势。南疆地区，沿昆仑山山脉和塔里木盆地南缘年降水量呈递增趋势，阿尔金山地区和昆仑山东麓的峡谷地带降水量递增趋势较明显，此地区多为草地、沙地、戈壁等未利用土地，斜率在0 ～6。总之，新疆区域近13 年降水量整体上北疆呈不同程度的递减趋势，南疆大部分地区呈不同程度的递增趋势，整体而言递增和递减趋势集中在0 ～3 和－3 ～0之间(图3)。

图1 数据处理流程Fig．1 Data processing flow

图2 2000 －2012 年月平均降水量(mm)Fig．2 Monthly mean precipitation(mm)in 2000 －2012

2．2 2000 －2012 年NDVI 时空分布

2000－2012 年期间，新疆区域月平均NDVI 呈西北向东南递减的趋势，天山沿线、伊犁河谷、准格尔西部山区、阿勒泰山区、塔里木盆地北部和西部的绿洲地区NDVI 平均值在0．4 以上，植被长势较好。其他区域多为沙漠、戈壁，NDVI 平均值在0．2 以下(图4)。

图3 2000 －2012 年降水量变化斜率Fig．3 Change slope of annual precipitation in 2000 －2012

13年间，西天山、伊犁河谷、阿勒泰山山区、准格尔西部山区和昆仑山南坡有零星区域年NDVI 呈递减趋势，此地区多为耕地、林地和草地等土地类型，斜率在－0．053 ～0 之间。南疆大部分地区和北疆准格尔盆地年NDVI 呈递增趋势，此地区多为沙地、戈壁、盐碱地、裸土和沼泽等未利用类土地，斜率在0 ～0．067 之间。整体而言递减趋势较递增趋势较缓(图5)。

图4 2000 －2012 年月平均NDVIFig．4 Monthly mean NDVI in 2000 －2012

图5 2000 －2012 年NDVI 变化斜率Fig．5 Change slope of annual NDVI in 2000 －2012

2．3 2000 －2012 年RUE 时空分布

2000 －2012 年期间，北疆阿勒泰山、西天山沿线、塔里木盆地周边绿洲流域、吐鲁番盆地东部区域月平均RUE 在0．008 ～0．092 NDVI 值·mm－1。准格尔西部山区、伊犁河谷、孔雀河流域、塔里木盆地南 部 绿 洲 边 缘 次 之，在 0． 004 ～ 0． 008 NDVI 值·mm－1。准格尔盆地、北塔山、塔里木盆地、昆仑山、阿尔金山山脉沿线最低，在0 ～0． 002 NDVI 值·mm－1(图6)。

13 年间，准格尔盆地北部及其西部山区、吐鲁番盆地、塔里木河流域、孔雀河流域、塔里木盆地西部羌河流域和阿尔金山沿线多为沙地、戈壁、草地等土地类型，年RUE 变化斜率在－0．03 ～0，呈递减趋势。阿勒泰北部山区、天山沿线、塔里木盆地腹地、昆仑山沿线土地类型多样并存，年RUE 变化斜率在0 ～0．03，呈递增趋势，整体而言，递增和递减趋势集中在0 ～0．03 和－0．03 ～0(图7)。

图6 2000 －2012 年月平均RUEFig．6 Monthly mean RUE in 2000 －2012

图7 2000 －2012 年RUE 变化斜率Fig．7 Change slope of annual RUE in 2000 －2012

2．4 2000 －2012 年不同土地类型RUE 距平百分率年际变化特征

计算耕地、林地、草地和未利用土地4 种土地类型所对应的13 年年RUE 距平百分率最小值、最大值和平均值(表2)。结果表明，从每年不同土地类型的RUE 距平百分率平均值整体情况来看，2001年(除耕地和林地类型RUE 距平百分率小于0)、2004 年(除耕地类型RUE 距平百分率小于0 外)、2006 年、2008 年和2009 年期间RUE 距平百分率平均值大于0，不同土地类型的植被对降水条件的响应情况较好，表明2006 年、2008 年和2009 年植被对降水条件的响应情况明显好转(图8);其他年份RUE 距平百分率平均值小于0，不同土地类型的植被对降水条件的响应情况较差，特别是2005 年各种土地类型RUE 距平百分率明显下降。

表2 2000 －2012 年期间不同土地类型年RUE 距平百分率统计表Table 2 The statistical table of annual RUE in different land-use types in 2000 －2012

图8 2006、2008 和2009 年RUE 距平百分率Fig．8 The RUE anomaly in 2006，2008，and 2009

3 讨论

3．1 降水量和NDVI、RUE 的相关性分析

通过提取77 个台站站点所对应的13 年降水量、NDVI 和RUE 的平均值进行相关分析，结果显示，1)降水量和NDVI 的相关系数r 为0．23，降水量和RUE 的相关系数r 为－0．59，相比NDVI，降水量和RUE 的相关性较明显，且呈负相关。

通过耕地、林地、草地和未利用土地4 种土地类型所对应的13 年降水量、NDVI 和RUE 平均值的相关分析(表3)发现，1)降水量和NDVI 在4 种土地类型中相关系数r 均大于0，其中林地和草地类型的植被受降水的影响比较明显，耕地类型中的植被长势受人为因素影响较大，未利用类型土地生产力不高，两者受降水量的影响较小;2)降水和RUE 在4种土地类型中相关系数r 均小于0，降水对耕地类型RUE 的负面影响较大，对林地、草地和未利用土地RUE 的负面影响较小［8］。

新疆区域13 年月平均降水量和月平均NDVI的空间分布特征基本一致，表明在干旱和半干旱地区，植被长势对降水量的响应比较明显，降水量的多少在很大程度上影响着植被的分布状况，新疆区域年降水量和年NDVI 呈递增或递减年际变化的区域大致相似，也说明降水量对植被长势的有一定的影响。

RUE 与植被净初级生产力有关，且植被净初级生产力是水分、热量和下垫面覆盖相互作用的结果［9］，RUE 的影响因素较为复杂。13 年间，平均降水量和平均RUE 呈负相关，且年降水量和年RUE的年际变化趋势相异，这主要是由于降水对RUE 的影响主要体现在降水对植被净初级生产力的影响，夏天过量的降水会抑制植被光合作用，在降水量增加到一定程度时，过量的降水反而抑制植被的生长。2006 年、2008 年和2009 年3 年的RUE 距平百分率均为正值，与这3 年的RUE 距平百分率空间分布相一致，与这3 年的降水量距平百分率(图9)的空间分布相异，从另一个角度表明降水与RUE 呈负相关。

表3 降水量与NDVI、RUE 的相关性Table 3 The correlation between precipitation and NDVI，RUE

3．2 NDVI 替换为NPP 的误差分析

RUE 一般是通过NPP 和NDVI 的比值计算的，为减小NPP 模型产生的误差，同时由于NPP 和NDVI 之间良好的相关性、植被指数对地面植被叶绿素变化的敏感性和高时空分辨率［25-26］，本研究采用NDVI 代替NPP 计算。由于NPP 和NDVI 产生的机理不同(NPP 表示光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分，反映植被碳循环能力的大小，NDVI 是植被覆盖指数，能够反映出植物冠层的背景影响)，NDVI 对高盖度植被区的反映情况较好，对低盖度植被区有较大的误差，受土壤背景的干扰比较强烈［27］，对土壤亮度、反射率的变化更敏感。

本研究的研究时间段是植被长势较好的生长关键期，植被指数较全年情况较好，但仍有部分区域为未利用土地类型的低盖度植被区、积雪覆盖区，土壤背景复杂，NDVI和NPP存在较大的误差，对RUE的计算会产生误差的传递，最终影响部分研究结果的准确性。

图9 2006、2008 和2009 年降水量距平百分率Fig．9 The precipitation anomaly in 2006，2008，2009

4 结论

本研究主要分析新疆区域2000 －2012 年6 －9月降水集中的夏季时间段植被和降水量的时空变化特征，结果表明，近13 年来，NDVI 和降水量在时空分布上呈北疆递减、南疆递增的相似特征，降水量和RUE 在时空分布上呈现相异的特征，通过不同土地类型中降水量与NDVI 和RUE 的相关性分析也证明这点。但由于植被、RUE 影响因素的多样性和复杂性，后续将对其他时间段、其他影响因素(例如:温度、土壤肥力等)的变化特征做进一步的分析和对比研究，同时对NDVI 代替NPP 计算的精度也需做进一步验证和分析。

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