摘要:为了对青藏高原近年来的植被变化趋势提供生态地理性差异方面的研究参考，利用MODISMOD13Q1归一化差异植被指数资料，采用一元线性回归、空间插值、Mann-Kendall检验法和滑动t检验法等统计方法，对青藏高原地区4种生态植被类型2000-2018年的NDVI变化特征进行一系列初步研究，包括空间分布、趋势分析和突变检验等。结果表明:青藏高原植被空间上呈现东南-西北的梯度和带状分布特征，且从东南向西北递减;NDVI月变化表现为单峰变化趋势;NDVI年均值、年最大值和生长季均值的年际变化趋势存在明显的生态地理区域性差异，高寒草甸和针叶林近年来呈现减少趋势，高寒草原和高寒荒漠则明显增加;高寒草甸在2011年存在气候突变，高寒草原仅在2007年存在均值突变，高寒荒漠不存在趋势突变，亦不存在均值突变，针叶林在2008年存在由增加向减少的趋势突变，但从其滑动t检验来看，不存在均值突变;高原NDVI年际变化线性趋势的空间分布大部分呈现增加趋势，且从长势上看由东南向西北逐渐改善。
关键词:气象学;气候变化;青藏高原;生态地理分区;归一化差异植被指数;变化特征
0引言
气候和陆地生态系统(即植被)是共存于一个动态系统中的两个方面。气候是决定地球自然植被类型与分布特征的重要因素之一，而反过来，下垫面植被分布的改变也不同程度地影响着区域乃至全球气候的变化[1]。由于降水、温度、海拔和土壤条件等因素的不同，不同的区域会有不同的植被特征;而植被影响着地表反射率、地表粗糙度和土壤湿度，并且，不同的植被其蒸腾作用也是不同的，因此，植被严重影响着地表的温度、水分平衡和地-气系统的热量、动量交换[2]。青藏高原(下称“高原”)总面积约250万km2，平均海拔在4000m以上，其下垫面的物理属性和物理状态，决定着高原对大气非绝热加热的影响[3]。
近些年来，在人类活动和全球变暖的大背景下，降水及温度的变化对高原植被物候产生了巨大影响，极端气候事件频繁发生，给高原脆弱的植被生态增加了更多不确定因素[4]。因此，对高原的植被分布及其多年发展趋势进行分析和研究，对于了解高原生态系统的物候变化具有重要意义。
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Charney在20世纪70年代提出一种副热带植被影响气候的理论机制，指出在下沉辐散的环流背景下，若过度开垦易使地面反射率增大，干热的下沉气流在边界层摩擦作用下得到增强，会使植被进一步退化，从而使沙漠化加剧[2]。R.K.Kaufmann[5]从统计学角度研究了植被与气候之间的反馈关系，指出温度引起的植被增加减缓了地表温度的增加，但是这种反馈可能受到温度对植被产生积极影响范围的限制。郑益群等[6-7]利用区域气候模式模拟研究了中国植被变化的气候影响，指出植被退化的程度不同，其与降水之间的反馈关系也会不同。
在高原植被变化趋势方面，已有不少工作与研究。周玉科等[8]利用多种方法并使用高原站点资料及对应的MODISNDVI时序数据，对高原植被物候时空特征进行了分析。孟梦等[9]利用GIMMSNDVI资料和同时期气象观测数据研究了1982-2012年高原NDVI的变化趋势及其对气候的响应，并指出，地势对于NDVI具有显著影响。卓嘎等[10]对近17年来高原植被覆盖变化的研究发现，高原植被改善的地区多于植被退化的地区，同时指出，降水对植被覆盖的影响较于气温密切。
在当前的高原植被变化特征研究中，也有部分研究针对于不同的植被类型。陆晴等[11]利用GIMMSNDVI时序数据和地面气象观测资料，研究了高原1982-2013年高寒草地覆盖的时空变化及其对气象因素的响应。王志鹏等[12]利用MOD13A2的NDVI数据产品和高原气象站点资料，探讨了高原草地对降水年际变化的响应。黄文洁等[13]利用MOD13A1的植被指数资料，分析了高原高寒草地2001-2015年植被物候时空变化及其驱动力。
基于时空分辨率相对较高的MODISMOD13Q1卫星数据产品，按照高原地区的生态地理分区，提取高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和针叶林4种生态地理区域的2000-2018年NDVI时间序列，分析在全球变暖的气候背景下高原植被近年来的变化趋势。
1资料与方法
1.1资料来源与预处理
1.2方法
首先采用最大值合成法(maximumvaluecomposite，MVC)获取研究对象(85站点×64=5440个像元，下同)的NDVI月值数据。然后对研究对象的NDVI时间序列进行像元值的筛选和剔除，以排除裸地、稀疏植被、常绿林以及非植被因素的影响。筛选和剔除综合了周玉科等[8]、陆晴等[11]和方精云等[15]的方法，原则如下:
(1)年内NDVI无效值(即负值)应小于3期(月)。
(2)冬季NDVI均值应小于0.4;生长季(5-9月，下同)均值应大于0.1;月最大值应大于0.15。
(3)NDVI年均值应大于0.1。最后对处理的多个像元的NDVI时间序列进行以85个气象站点为中心、2km×2km的区域平均，获得高原85个气象站点的区域平均NDVI月值时间序列。而后基于此时间序列，获得对应气象站点的年NDVI均值、年NDVI最大值和生长季NDVI均值，并统计入Excel表格。
为表现不同生态地理区域NDVI指数的变化特征，采用郑度等[18]的中国生态地理区域图，根据中国生态地理区划，采用自上而下顺序划分和自下而上逐级合并相结合的方法，可以将高原划分为10个自然地区(见图2和表1)，主要包括亚寒带和温带两个温度带，以及湿润/半湿润、半湿润、半干旱和干旱等4个干湿地区(表1)。绘制图2所使用的植被类型数据和植被分布数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心的中国100万植被类型空间分布数据。结合图2和表1可以看到，针叶林(常绿类除外)绝大部分分布在高原东南部的HIIA/B1生态区内;高寒草甸主要分布在高原中东部及东北部的HIB1、HIC1、HIIC1这3个生态区内，而在高原西南部包括HIC2南部和HIIC2生态区内则有较为稀疏的分布;高寒草原则在高原北部和高原西部等大片地区均有分布;而高寒荒漠则分布在高原北部的边缘地带，包括HID1、HIID1、HIID2这3个生态区。因此这种生态地理分区能够很好体现高原植被生态分布的地域性。将不同区域内多个气象站点的NDVI时间序列各自进行求平均，就可以获得不同生态区域内特定植被类型的NDVI时序数据。使用NCL软件对其进行一元线性回归处理和绘图，得到4种高原植被类型(高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和针叶林)的NDVI多年变化特征。
关于高原NDVI的空间分布特征，使用ArcMap软件的泛克里金插值法(universalkriging，UK)[12]，对高原85个气象站点的NDVI离散数据进行空间插值，得到高原NDVI多年平均分布以及多年线性变化趋势的空间分布。
2青藏高原NDVI空间分布及月变化特征
从高原NDVI的空间分布(如图3所示)看，高原的植被基本表现为东南-西北的梯度特征和带状分布，即高原东南部地区植被分布较好，而后逐渐向西北地区逐渐递减的基本特征。其中高原东部的NDVI值最大、东南部的NDVI值较大，而高原西北部和北侧边界地区的NDVI值较小。整体而言，使用泛克里金法所获得的插值结果与刘雅勤等[1]的研究结果是吻合的。而就月变化水平(如图4所示)，自下往上分别为高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和针叶林(常绿类除外)，高原不同生态区域不同植被类型的NDVI曲线也表现为针叶林﹥高寒草甸﹥高寒草原﹥高寒荒漠的特征，这与高原NDVI的空间分布表现的梯度分布特征契合。从高原不同植被类型的NDVI月变化上看，高原植被的返青季为4-6月，NDVI大值区在7-8月，11-次年2月长势较差。生长速率最大值在5月左右，植被NDVI最大值一般在7月，但不超过0.6。
3、青藏高原NDVI年际变化特征及突变检验
3.1青藏高原NDVI年际变化特征
相关研究显示，青藏高原近31年来NDVI年均值的年际变化呈现显著的缓慢增加趋势(slope=0.0002)[9]。而从图5中可以看到，高原上的NDVI年均值、年最大值，不同植被类型的年际变化是明显不同的，所以高原NDVI的年际变化趋势存在生态地理区域性差异。
高寒草甸(图5a、e)NDVI年均值和年最大值的年际变化表现为显著的减少趋势(slopeave=-0.0022/a，显著性水平P=2×10-5<0.05;slopemax=-0.0045/a，显著性水平P=5×10-6<0.05)，其中2000-2013年波动减少，年均值在2016年有一个极小值，年最大值在2017年亦有一个极小值，而后在2018年有较弱的回升。高寒草原(图5b、f)NDVI年均值的年际变化表现出较为明显的增加趋势(slopeave=0.00036/a，显著性水平P=0.085)，2000-2002年明显增加，在2002-2012年较为稳定，而在2015年后则明显增加;年最大值则表现为较稳定的波动态势，但在2015年有一个极小值，整体而言在0.4～0.42波动。高寒荒漠年均NDVI的年际变化为非常显著的增加趋势，年增长率达到了0.002/a(显著性水平P=2×10-5<0.05)，而年最大值则整体呈现单一的波动态势。针叶林NDVI的年最大值在2000-2018年呈显著的波动减少(slopemax=-0.0025/a，显著性水平P=0.0009<0.05)，并且在2015年达到最低，而年均值变化趋势则不明显。
值得注意的是，所有的植被类型，其NDVI值在2014-2016年都普遍存在着一个极小值，在变化趋势上，曲线亦在2015年前后存在拐点。那么，这个NDVI极小值年及趋势变化与气候变化存在的关系，这就是后面工作需要关注的地方。
植被生长季是对所在环境季节性变化的长期适应而形成的生长规律，是陆面过程以及植被生产力模型的重要参数。通过图6可以看到，高寒草甸和针叶林的生长季NDVI均值年际变化均呈非常显著的减少趋势，其年变化率分别为-0.0039/a(显著性水平P=2×10-5<0.05)和-0.002/a(显著性水平P=0.00043<0.05)，并且变化过程中存在较小的波动;高寒草原年际变化趋势不明显但整体稳定，并且在2015在年后呈现较好的增加态势;而高寒荒漠年际变化呈波动增加(slopeseason=0.0013/a，显著性水平P=0.087)，而且存在高值年(2001年和2014年)和低值年(2010年和2018年)。
3.2青藏高原NDVI变化趋势和突变检验
图7通过Mann-Kendall(即M-K)方法(图7a、b、c、d)和滑动t检验(图7e、f、g、h)对高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和针叶林的NDVI年均值时间序列进行突变检验。由UF曲线可以看到，高寒草甸(图7a、e)统计量在2000-2005年为波动态势，从2006年开始转为减少趋势，并且在2012年后这种减少趋势均大大超过0.05显著性水平线(u0.05=1.96，下同)甚至超过0.001显著性水平(u0.001=2.56，下同)，表明高寒草甸NDVI年均值近年来的减少趋势十分显著。然后根据UF和UB曲线交点的位置及其处于显著性水平临界线之间可以判定，高寒草甸NDVI年均值近年来的减少趋势是一突变现象，并且从2011年开始。由图7(e)可知，M-K检验得出的突变点在滑动t检验中超过了其显著性水平线，因此并非是虚假突变。高寒草原(图7b、f)的UF曲线整体表现为增加趋势，但均未超过0.05显著性水平线，故其增加趋势并不显著，并且UF曲线和UB曲线存在多个交点;而由滑动t检验可以看到，在2007年有一个正的突变点，因此高寒草原的NDVI年均值仅在2007年存在突变。高寒荒漠的M-K检验图中，UF曲线始终为正值，且在2004年即超过了0.05显著性水平线，为显著的增加趋势，但UF和UB曲线的交点在显著性水平临界线以外，故不存在趋势突变;由滑动t检验图可知，高寒荒漠NDVI亦不存在均值突变。针叶林的M-K检验图中，UF曲线在2000-2008年为正值，2008年后变为负值，并且在2015-2017年超过了0.05显著性水平线，UF曲线和UB曲线的交点亦在显著性水平临界线以内，所以针叶林NDVI存在减少的趋势突变，且这种减少趋势的突变从2008年开始;而从其滑动t检验图中的曲线来看，曲线均未超过其显著性水平线，故针叶林NDVI不存在均值突变。
3.3青藏高原NDVI年际变化线性趋势空间分布
通过一元线性回归和泛克里金插值法，用每个像元19年一元线性回归系数来表征高原植被覆盖的空间变化特征，并采用了NDVI不同时间尺度(包括年均尺度和生长季尺度)的均值和年最大值进行19年的一元线性回归。从图8中得出，高原植被在年际尺度上大部分呈现增加趋势，通过α=0.05显著性检验的气象站点百分比，年均值、年最大值和生长季均值分别为64.56%、50.63%和55.70%。从年均值的线性变化趋势(图8a)上看，高原东端的较小区域为显著增加，生态地理分区主要为针叶林(HIIA/B1)和少数高寒草甸(HIB1);显著减少的区域主要分布在HIB1(果洛那曲高原山地高寒灌丛草甸区)、HIIC1(祁连青东高山盆地针叶林、草原区)东部和HIIA/B1(川西藏东高山深谷针叶林区)的绝大部分地区，线性趋势负值的大值区在高原东南端，减少最大可达0.013/a;在高原的南端(HIIC2藏南高山谷地灌丛草原区)、中部(HIC1青南高原宽谷高寒草甸草原区)及北部(HIID1柴达木盆地高寒荒漠区)也存在较显著的线性趋势弱增长区(不超过0.005/a)。线性趋势正值的大值区分布在高原北部的高寒草原和高寒荒漠区域，增加最大可达0.012/a。年最大值和生长季均值的线性趋势空间分布，与年均值的分布基本相似，不同的是高原东端和南端的线性趋势正值区比年均值的要小得多，并且线性趋势负值区比年均值的范围要大。——论文作者：王万鑫，范广洲
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