黄河源区植被NDVI演变及其与降水、气温的关系

管晓祥, 刘翠善, 鲍振鑫, 金君良,4, 王国庆,4

(1.河海大学 水文水资源学院, 南京 210098; 2.水利部 应对气候变化研究中心, 南京 210029; 3.南京水利科学研究院 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 南京 210029; 4.长江保护与绿色发展研究院, 南京 210098)

植被作为地表覆被系统中的主要组成部分，是陆地生态系统存在的基础条件，也是连接土壤、大气、水分和人类生产生活用地的自然纽带[1]。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是反映区域植被生长状态及植被覆盖程度的最佳指示因子，与植被覆盖度、净初级生产力及叶面积指数等具有良好的相关性[2-3]，因此NDVI被广泛用来监测区域或全球植被和生态环境变化[4-5]。基于NDVI监测植被动态变化以及分析其对气候演变和人类活动的响应己经成为全球变化研究中的热点问题[6]。

大量研究表明，植被变化主要受气候变化(如气温和降水的变化)的影响[4,7]。国内外学者利用NDVI数据来监测植被覆盖变化，并在像元尺度[8]、气象站点尺度[9]或者流域平均尺度[10]将NDVI与气象要素进行相关分析或回归分析以探寻植被覆盖与气象因子之间存在的响应关系。例如姜欣彤等[7]基于高程分段，研究了黄河源区NDVI变化与水热条件空间分布格局的关系，发现源头高海拔地区以及下游流域出口地区降水量较低，降水是主要驱动因子，而在中等海拔地区降水量丰沛，植被演变主要受气温影响。除气候因素外，人类活动(如人工生态恢复工程和城市化)也会在一定程度上影响区域的植被覆盖变化[2,11-12]。Evans和Geerken[13]提出了残差分析法，即通过构建NDVI与影响因子的回归方程，计算方程残差，从而分离气候变化和人类活动对植被覆盖的影响，该方法简单有效，在之后的人类活动对植被覆盖变化的影响研究中广范使用。易浪等[2]基于此方法在黄土高原区建立生长季植被NDVI与气温降水的回归关系，通过残差来表征人类活动在黄土高原不同地区对植被影响的正负作用，结果表明退耕还林还草工程极大地促进了该地区的植被恢复，而城市扩张、乱砍乱伐以及过度放牧则导致植被NDVI的降低。在三江源区，2000年以来的三江源区生态保护及相关实践举措对植被恢复起到显著的积极作用，但生态措施的实施效果存在空间差异[3]。刘宪峰等[14]基于MODIS NDVI数据分析了2000—2011年黄河源区植被覆盖的时空变化特征及驱动因素，发现植被整体呈增加趋势，植被覆盖的增加主要与气候的暖湿化、三江源国家级自然保护区建立、生态保护工程的实施有关。

黄河源区地理位置处于青藏高原东北部，是黄河上游主要产流区、水源涵养区，也是黄河流域生态环境保护重点区域。由于其独特的自然环境，生态环境脆弱，高寒植被系统的演变不仅决定着当地的生态环境和畜牧业生产，对整个黄河流域的生态安全和水资源的形成也具有重要影响。因此，研究黄河源区植被覆盖的变化及其对气候变化的响应，对于理解黄河流域和青藏高原环境生态系统的演变具有重要意义[15-16]。目前对黄河源区多时间尺度(季节尺度)NDVI演变进行相关关系及归因分析的研究尚有不足，定量化区分气候因素与人类活动对黄河源区内植被情势变化的手段需要进一步的验证。本文利用趋势分析和相关性分析的方法在像元尺度上对黄河源区1982—2018年不同季节植被NDVI进行时空变化分析，揭示植被演变的空间连续性和异质性；并利用复直线回归分析方法和残差分析法，定量分析气候因素和人为因素对植被动态变化的影响，实现气候因素与人类活动对植被指数影响的定量区分。

1 研究流域及数据来源

黄河发源于青藏高原东北巴颜喀拉山北麓，黄河源区通常是指位于黄河干流唐乃亥断面以上的区域，集水面积约为12.2万km2，占整个黄河流域面积的15%左右。流域内分布高山、盆地、峡谷、湖泊和沼泽等地貌，地势西高东低(图1)。研究区多年平均年降水量约为508 mm，多年平均天然径流量为205亿m3，降水产流多集中于夏秋季。具有典型内陆高原气候特征，冷热两季交替，干湿季分明，无明显的四季之分，气温东南高、西北低。

黄河源区内以及周边的16个气象站点的降水、气温观测资料通过国家气象科学数据中心(http:∥data.cma.cn/)下载获取，并采用基于高程修正方法结合IDW(Inverse Distance Weighted)对气象数据进行插值处理，依据已有研究结果在利用气象站点观测数据对气温进行空间插值时，设定气温的垂直递减率为-0.55℃/100 m[7]。1982—2018年的归一化植被指数NDVI数据来源于NASA发布的基于NOAA气象卫星数据全球8 km数据集，时间分辨率为15 d，该数据集是目前持续时间最长的连续数据集，具有覆盖范围广、时间跨度长和较强的植被监测能力等优点[17]。为方便在不同时间尺度研究NDVI演变特点，采用年最大值合成法(Maximum Value Composite, MVC)获得NDVI月值，此方法可以有效减少大气中来自云、气溶胶、云阴影、视角以及太阳高度角的影响，以各月份的平均值作为季度或年NDVI的结果。

图1 黄河源区地形、水系及气象站分布

2 研究方法

2.1 趋势检验方法

本文除采用线性回归法之外，还选择Mann-Kendall趋势检验法(简称MK法)诊断时间序列演变的趋势特征及其显著性。利用线性回归法计算要素的变化率，即气候倾向率，用来反映要素变化的方向和剧烈程度。MK法具有检验范围宽、受人为影响较小的特点，是目前水文、气象系列趋势检验方法中应用较多且具有理论意义的一种方法。其统计量MK值的绝对值大于1.96时，即说明趋势在0.05置信水平上显著，MK为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势，具体计算公式详见参考文献[18]。

2.2 残差分析法

残差分析法通过剔除NDVI长时间序列变化中降水、气温因素的影响来剥离植被覆盖变化中自然因素和人为因素。利用NDVI和降水量、气温做多元线性回归分析，并计算出NDVI的预测值和真实值之间的差值，以此表征人类活动因素对植被覆盖变化的正负影响，即残差趋势法。该方法在研究中得到了广泛的应用[2-3,19]，多元线性回归方程表达式如下：

NDVI=a·P+b·T+c

(1)

式中:P和T分别代表降水(mm)和气温(℃)。利用遥感观测的NDVI数据以及实测降水气温数据,计算得到3个回归方程参数a,b,c的值;NDVI残差计算公式为:

ε=NDVI真实值-NDVI预测值

(2)

式中:NDVI预测值为根据多元线性回归模型预测的NDVI值；NDVI真实值即是NDVI时间数据集。NDVI残差ε为正值时,表示人类活动对流域内植被生长产生正面作用;若ε<0,人类活动产生负面影响。

3 结果与分析

3.1 黄河源区降水、气温变化特征

基于MK趋势检验法，计算并分析了黄河源区以内8个代表性气象台站的降水和气温系列的变化趋势。四季划分如下：每年3—5月份为春季，6—8月份为夏季，9—11月份为秋季，12月至下一年1月、2月份为冬季。就气温变化趋势而言，1982年以来年均气温升高显著，所有气象站点的四季以及年气温系列MK趋势检验结果都表明，源区内升温现象显著，通过0.05水平置信度检验(MK都大于1.96)，平均升温率达到了0.54℃/10 a，该结论与张成凤等[20]和王栋等[21]研究结果一致，具体计算值在本文中略去。就降水系列演变结果而言(图2)，不同站点1982—2018年不同季节降水量的变化趋势各不相同，在春季多数站点降水呈现增加趋势，但是趋势不显著(MK<1.96)，源头处玛多站和下游河南站、兴海站春季降水未发生显著变化；夏季降水量变化率最大，但MK检验结果表明趋势不显著；而所有气象站点冬季的降水都呈现减少趋势，源头玛多站和黄河源区下游地带减少趋势显著。就年降水系列而言，MK值都在±0.5之间，黄河源区内降水量年际略有波动，但无明显趋势。

图2 黄河源区8个气象站不同季节降水变化气侯倾向率和趋势检验MK值

3.2 黄河源区NDVI变化特征

3.2.1 NDVI时间变化特征 经计算，黄河源区流域1982—2018年流域面均NDVI值为0.335，1982年以来年NDVI变化率为0.016/a，MK值为3.21，表明黄河源区NDVI值呈现显著的上升趋势，流域植被覆盖情况向良好方向发展。4个季节流域NDVI值年际变化情况如图3所示(图中S表示变化斜率)，结果表明各个季节NDVI值都呈现上升的趋势，而且趋势显著(MK值都在1.96之上)；其中夏季和秋季NDVI值增长率较大，在0.015/a以上；春季和冬季NDVI增长率相近，约为0.013/a。

3.2.2 NDVI空间变化特征 为分析黄河源区NDVI演变的空间特征，计算各个像元NDVI变化的MK值，其空间分布结果如图4所示，相对应的MK值超过制频率曲线如图5所示。结果表明，达日站以下的下游地区NDVI值的增加趋势比较显著。黄河源头(鄂陵湖、扎陵湖附近及以上地区)NDVI值的变化较不显著，源区中下游地区春、夏、秋季NDVI值都有显著的上升趋势，超过95%的像元NDVI呈现增长趋势(MK>0)，其中65%的地区趋势显著(MK>1.96)，冬季NDVI增长趋势显著的地区不超过40%。综合而言，黄河源区多数地区NDVI值全年呈现增长趋势，植被状况呈现良好改善态势，而中下游地区这一趋势比源头区更为显著。

图3 黄河源区不同季节NDVI变化趋势

图4 黄河源区NDVI变化趋势MK检验结果空间分布

图5 黄河源区NDVI趋势检验MK值超过频率分布曲线

3.3 降水、气温对NDVI的影响

为分析气候要素对黄河源区植被状况变化的影响，选择降水和气温两个气候因子与NDVI做相关性分析，计算各季节的相关系数，其空间分布如图6所示，统计相关系数分布情况结果如图7所示，描述气候因子与NDVI相关关系显著性空间分布如图8所示。

图6显示1982—2018年源区内NDVI与降水多呈负相关关系，尤其是在冬季，相关系数低于0(见图6和图7)，且超过60%的地区相关系数低于-0.4，从图8可以看出绝大多数(超过90%)地区负相关关系显著。春季约有超过32%的地区相关系数在0以上，主要集中于黄河源区东南较为湿润的中游地区(久治—玛曲一带)，说明春季该地区雨量的增加(图2)有助于植被的生长，对NDVI的增长起到正面作用，从图3也可以看出久治—玛曲一带春季NDVI增长格外显著，MK值多在4以上。在秋季，降水和NDVI之间的相关系数大多数(约85%)都在-0.2，0.2之间(见图7)，中下游地区相关系数值在0附近(见图6)，p值大于0.05，以上表明秋季降水与NDVI变化无显著关系。在夏季，约有超过50%的地区相关系数在0以上，主要集中于流域的源头区(鄂陵湖、扎陵湖周边，玛多县一带)，玛多气象站观测到的夏季降水年增长率为10 mm/a(图2)，对植被生长具有促进作用。

图6 黄河源区NDVI与降水、气温因子的相关性

就气温与NDVI相关关系分析结果而言，黄河源区NDVI与气温呈正相关，相关系数都大于0。就年尺度以及春夏两季而言，气温的升高对植被生长起到显著的正面促进作用。秋冬两季，气温与NDVI的相关系数对比春夏两季较小，其超过频率曲线在春夏两季的下方(图7)，相关系数在0.2～0.6，相较而言显著的相关性(p<0.05)多发生在黄河源区东南部的湿润地区。

图7 黄河源区降水和气温与NDVI相关系数超过频率分布曲线

图8 黄河源区NDVI与降水、气温因子相关检验p值空间分布

3.4 人类活动对NDVI的影响

除了气候波动影响流域内植被生长外，人类活动对流域下垫面情势的改变也起到显著作用。残差值的正负以及变化即可反映人类活动对植被覆被变化的影响。将1982—2018年以2000年为节点划分为2个历史阶段，分别进行多元线性回归模型分析，计算得到2个时期NDVI残差多年平均值的结果及其空间分布如图9所示，其超过频率曲线见图10。

残差分析结果表明，1982—2000年阶段夏秋两季，超过90%的地区残差多年平均值小于0，而2000年之后(2001—2018年)超过90%的地区残差均值大于0(见图10)，达日站—久治站区间和河南站—兴海站区间尤为明显(见图9)，说明人类活动对该地区植被的影响较为显著、即2000年之前该地区受人类活动影响、NDVI值较预测值偏小、2000年之后人类活动的影响对植被生长其正面作用，实测NDVI值大于预测值。在冬季，2个历史时期的NDVI残差均值绝大多数(超过95%，见图10)落在[-0.01,0.01]区间，说明在冬季人类活动对流域植被变化(NDVI演变情势)的影响微弱。就年系列而言，2000年之后人类活动所导致的植被退化情势减缓，黄河源区植被情况得到一定的改善。

图9 黄河源区1982-2000年、2001-2018年时期NDVI残差多年平均值空间分布

图10 NDVI残差均值超过频率分布曲线

4 讨 论

本文研究结果表明1982—2018年黄河源区年平均NDVI与气温存在显著的正相关性。一般而言，水热条件较好的情况有利于植被生长，高寒山区气温上升可延长植被生长季并增加其光合作用，从而促进植被生长[22-23]，尤其是在流域内降水相对丰富的地区[11]。就季节而言，流域春季气温对NDVI的影响最大，这是因为春季多为植被生长季，植被生长的增温效应较其他季节更为明显，这一结论与Richardson等[24]的研究结果较为一致。1982—2018年黄河源区NDVI与降水量之间的负相关关系较弱，即降水对流域NDVI的影响不显著。Wang等[25]研究表明在气候湿润或降水较为丰富的地区，降水量波动并不是植被生长的主要限制因子。而在干旱缺水的地区，降水少，蒸发大，则植被生长对降水量极为敏感，NDVI与降水量的相关性也更高[26-28]。

就黄河源区而言，其年降水量从东南(800 mm左右)到西北(300 mm左右)递减，多年平均天然径流量为205亿m3，约占黄河天然总径流量(利津站)的38%，相对黄河流域中下游其他地区来说，水资源较为丰富，而源区平均海拔在4 km以上，热量条件不足是限制植被生长的主要因素。此外，黄河源地方政府自2003年起开展实施退牧还草和减畜工程，2015年平均牲畜存栏量减少至1 959.8万头，减幅达到8.6%[29]。同时2000年国家批准成立三江源国家级自然保护区和一期工程，对黄河源区等地的生态环境产生了积极影响[12]，植被的增加趋势是以气候因素为主的气候暖湿化与保护工程叠加效应的结果。

不过在多数关于植被NDVI演变与气温关系的研究中，着重日均气温对植被NDVI的影响，而神祥金等[30]指出植被NDVI对日最高气温与日最最低气温变化的响应存在明显差异，夏季青藏高原植被NDVI与平均日最低气温呈现显著正相关关系，而与日平均最高气温呈现负相关系[31]，而在沼泽地区平均日最低气温的升高对植被生长的促进效果比平均日最高气温更加显著[30]。可以看出，不同地表类型(森林、草地或冻土等)下日平均、最高、最低气温对植被NDVI的影响并不一致，升温背景下植被NDVI演变是一个比较复杂的系统过程，其作用机理与影响程度还需进一步的研究与对比验证。

5 结 论

(1) 黄河源区自1982年以来气温升高显著，平均升温率达到了0.54℃/10 a，各个季节气象站点的升温现象都通过了0.05水平的置信度检验。流域内降水年际内略有波动，变化趋势不显著，冬季降水略有减少趋势，春夏两季降水波动幅度较大。研究区内超过90%的地区NDVI值全年呈增长趋势，即流域内植被状况呈现改善态势，而且中下游地区这一趋势比上游源头区更为显著。

(2) 黄河源区NDVI与气象因子相关分析结果表明，NDVI与气温呈现显著的正相关关系，即气温的升高对植被生长起到积极的正面促进作用。而NDVI与降水之间相关系数多为负数，在夏季约有50%的地区呈正相关关系，源头玛多县地区降水的增加有助于植被生长；除冬季之外，NDVI与降水之间的相关性并不显著(p>0.05)。

(3) 就NDVI残差分析结果而言，冬季人类活动对流域植被变化(NDVI演变情势)的影响微弱；达日站—久治站区间和河南站—兴海站区间受人类活动影响较为显著，2000年之后人类活动所导致的植被退化情势减缓，黄河源区植被情况得到一定的改善。