基于FY3/MERIS NDVI的辽宁省植被动态及与气候因子关系研究

宋昀地　史洪杰　冯锐　纪源　盛晶博

摘要：基于风云三号卫星归一化植被指数（NDVI）数据和平均温度、平均水汽压、降水量、日照时数等9种气候因子数据，采用趋势分析、Pearson相关系数等方法，开展2009年-2019年辽宁省全域及分区域NDVI与气候因子相关性和时间滞后性分析。结果表明：辽宁省NDVI与平均水汽压相关性最好，与日照时数相关性最差；分区域NDVI与气候因子的相关性，除辽南外，与NDVI相关系数均高于全省。除平均相对湿度外，植被生长季（4-10月）NDVI与气候因子相关性均低于全年。降水量、气温和地温对NDVI的影响均存在着一定程度的时间滞后性，并且对植被生长茂盛期的影响要更为滞后。

关键词：辽宁省；MERIS NDVI；气候因子；相关性；滞后性

中图分类号：X16 文献标志码：A

前言

由于自然资源开发过度，土地生产力被破坏。研究气候变化对植被的影响，有助于植被恢复，改善生态环境。NDVI是植被生长状态及植被覆盖的最佳指示因子，被广泛用于植被长势监测和植被一气候关系等研究。研究表明，气温、降水量、湿度和季节等气候因素均对NDVI值产生显著的影响。在进行ND-VI与气候因子关系的研究时，需要针对特定的研究区域和时间范围进行更深入的分析和探讨。目前，风云卫星的数据积累已超过12年，具有监测全球生态环境变化和自然灾害的能力。但FY3/MERIS NDVI数据与气候因子的关系研究较少。文章基于FY3/MERIS NDVI数据集，选取平均温度、最高温度、最低温度、地表温度、5cm地温、平均水汽压、降水量、相对湿度、日照时数9种气候因子，采用数理分析方法，开展2009年-2019年辽宁省植被动态变化分析及其对气候变化的响应，为辽宁省植被恢复、生态系统安全保障、水土保持以及生态经济可持续发展的实现提供科学依据。

1 研究区概况

辽宁省位于欧亚大陆东岸，南北横跨4个纬度，东西纵览7个经度，大小河流多达300多条，水系发达，多年平均降水量约在600-1100mm之间，东南多西北少，东湿西干，空间差异性明显。辽宁省多年平均气温约7℃-11℃，由南向北气温递减，辽东沿海地区受到海洋性气候影响，冬季降温和春季回温相对于内陆地区较为缓慢。地势北高南低，山地丘陵分列东西，依据地理特征及气候条件，将辽宁省分为5个区域（辽北、辽西、中部、辽南、辽东）（如图1所示），针对辽宁省全域和5个不同区域分别进行植被变化及其对气候因子的响应分析。

2 材料与方法

2.1 数据及处理

FY3/MERSI数据来源于辽宁省气象局地面直收站，以FY3B/MERSI为主，FY3A/MERSI作为补充，数据分辨率250m，采用等经纬度投影，经定位校正后进行逐日 NDVI计算，通过最大值合成法建立旬值NDVI，利用SG滤波生成2009年-2019年辽宁省NDVI数据集。

气象数据来自辽宁省气象局61个观测站点，主要包括2009年-2019年全省61个站点的平均温度、最高温度、最低温度、地表温度、5cm地温、平均水汽压、降水量、相对湿度、日照时数数据。通过质量控制检测出错误数据，采用剔除或用多年平均值取代等方式修正错误数据，对缺测数据进行了插补处理，订正后的气候要素数据具有较好的连续性。

2.2 研究方法

2.2.1 相关分析

采用皮尔逊（Pearson）相关系数进行NDVI与各气候因子的相关分析，Pearson相关系数的变化范围为-1到1，绝对值越大代表拟合程度越高。计算公式如式（1）：

式（1）中，r为相关系数，n为研究时段年数；X、Y为相关分析的两个变量，Xi、Yi分别为样本值。

2.2.2 滞后性分析

植被对气候变化的响應存在滞后效应，利用滞后相关系数分析辽宁省植被生长季NDVI对气候响应的滞后性，将旬NDVI最大值与同期、前1旬、前2旬、前3旬……的旬气候数据进行相关性分析，根据相关系数进行统计学分析，并对相关系数进行显著性检验，当P<0.05时，说明二者线性相关，相关系数越大，两者间相关性越强。通过比较相关性的大小来确定时间滞后关系。计算公式如式（2）：

R=max{R0，R1，R2，…，R-1，Rn} 式（2）

式（2）中，R为最大的相关系数，R0，R1，…，Rn分别为NDVI与同期、前1旬……前n旬气候因子间所计算出的相关系数。若R=Rn，则NDVI对这一气候因子变化响应的滞后时间为n旬。

3 结果分析

3.1 NDVI时空变化特征

基于2009年-2019年辽宁省NDVI数据集，利用ENVI进行时序变化趋势率计算，得到辽宁省旬NDVI变化趋势率。2009年-2019年辽宁省NDVI变化趋势率在-0.001a-1-0.0017a-1之间，NDVI变化不明显。

基于2009年-2019年辽宁省NDVI数据集，将5个区域内的NDVI进行平均计算，得到2009年一2019年辽宁省各区逐句NDVI（如图2所示）。从图2中可以看出，辽宁省5个区域的旬NDVI最大值多出现在8月上旬，旬NDVI最小值多出现在12月中旬。每个生长季，辽东NDVI均高于其他4区，4-6月份尤为明显，与辽东有大面积的森林有关，与刘艳伟等人利用MODIS/NDVI的研究结论基本一致。2009年-2019年辽宁省NDVI年际变化呈震荡趋势，2014年、2015年和2017年辽宁省NDVI值偏低，可能与这几年辽宁省均发生大范围干旱有关。

3.2 NDVI与气候因子的相关性

3.2.1 全年NDVI与气候因子相关性

将年内各旬NDVI取最大值，得到辽宁省2009年-2019年逐年NDVI，将其与9种气候因子进行相关系数计算（如图3所示），均通过了0.01显著性检验，从图3中可以看出，辽宁省全省NDVI与不同气候因子的相关系数差别较大，与平均水汽压相关系数最大，为0.79，与日照时数相关系数最低，为0.14，与温度类的气候因子相关系数均较高，在0.73-0.78之间。高温会导致植物光合作用减弱、蒸腾作用增加、水分亏缺加剧；低温则会减缓植物体内化学反应的速率，使植物的生长周期延长。67%的分区NDVI与不同气候因子的相关系数高于全省，尤其是辽北和中部，9个气候因子的相关系数均高于全省；在温度类别气候因子中，辽北、中部、辽东三个区相关系数均高于辽宁全省，尤其是平均5cm地温，与NDVI的相关系数大于0.8，呈极强正相关。在水分类别气候因子中，除辽南外，其余四区与NDVI相关系数均高于辽宁全省，平均水汽压与NDVI相关系数均达0.8以上，呈极强正相关。辽南对水分类需求少于其他地区，尤其降水量，可能是由于辽南临海水分条件好，也可能是水体面积较大，对NDVI数值提取产生影响。

3.2.2 生长季NDVI与气候因子相关性

为更好的描述植被生长与气候因子之间的关系，将辽宁省2009年-2019年植被生长季（4-10月）各旬NDVI进行最大值计算，得到生长季NDVI，将其与气候因子进行Pearson相关系数计算（如图4所示），均通过了0.01显著性检验。从图4中可以看出，辽宁全省植被生长季NDVI与平均水汽压相关系数最大，为0.66，其次是与温度类气候因子，相关系数在0.55-0.63之间，与相对湿度相关系数为0.53，与日照时数相关系数最低，为-0.12。辽北、辽中、辽东三个区域生长季平均气温与NDVI相关系数高于辽宁全省，达到0.66。在温度类别气候因子中，辽北、辽西、中部和辽东四个区域的NDVI与平均5cm地温的相关系数最好，地温可以影响植物的根系活动和土壤中微生物的活动，进而影响植物的养分吸收和水分利用效率；在水分类别气候因子中，平均水汽压与NDVI相关性最好，除辽南外，相关系数均達到0.65以上，当空气中的水汽充足时，能与土壤中的水分形成平衡，使土壤不容易干旱，同时有助于有机质的积累。

对比图3和图4得出，辽宁省植被生长季NDVI与相对湿度相关系数大于全年。生长季NDVI与温度类气候因子相关系数小于全年，可能是由于在4-10月温度较高，温度不是植被生长的限制因素，温度与NDVI的相关性较小；生长季NDVI与降水量的相关系数小于全年，可能是由于辽宁省夏季雨水充沛，降水过于集中会使植被生长受到非生物胁迫，并且在农田区域，受人工灌溉、排涝等影响较大。

3.2.3 春、夏、秋季NDVI与气候因子相关性

将辽宁省的5个气候分区的NDVI按照春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）分别进行最大值计算，得到春、夏、秋季NDVI，将其与气候因子进行相关性分析，并采用柱形图表示出5个分区全年NDVI与气候因子相关性（如图5所示），利于对同一分区不同时间尺度NDVI与气候因子相关性进行分析。春季辽中、辽南、辽北相对湿度与NDVI相关系数没有通过显著性检验，夏季辽宁全省、辽西、辽北日照时数；辽东、辽南相对湿度；辽南地面温度与NDVI相关系数没有通过显著性检验，其余气候因子与NDVI相关系数均通过了显著性检验（P<0.05）。由图5得出，除降水量外，其余气候因子在秋季与NDVI的相关系数均好于春、夏两季。可能是由于春季植物生长缓慢、夏季NDVI基本达峰值，随NDVI变化不明显，秋季生长季的延长与气候因子相关。秋季和春季日照时数与NDVI的相关性高于全年，辽东、辽南、辽中夏季NDVI与日照时数相关系数绝对值小于0.2，表现为不相关或相关性极弱。由于夏季日照充足，当达到光饱和点时，光合作用的强度不会随光照强度增加而增加。辽北秋季与平均气温、最高气温、地面温度、5cm地温的相关性高于全年。5个区域中，辽北、辽中与温度相关系数最高，可能是由于纬度相对较高，对温度变化相对敏感。

3.3 NDVI与气候因子相关时滞性

为研究降水与气温对NDVI影响的积累性与滞后性，选取植被生长茂盛期（6-8月）、植被生长季（4-10月）NDVI值与同期及前期气候因子进行相关性分析（如表1所示）。结果表明除辽东外，植被生长茂盛期6-8月NDVI与前7旬的平均气温、5cm地温相关性最大，这可能由于辽宁省3-5月气温、地温较低，植被生长茂盛期受前期温度影响较大。这与毕馨予等利用SPOT/VEGE-TATION逐旬NDVI数据，研究辽宁省NDVI对温度的滞后天数在辽宁省东南部向西北部逐渐延长结论部分相同。除辽宁东部、南部外，植被茂盛期6-8月NDVI与前7旬的降水量的相关系数最大。这可能是由于辽东的本溪和丹东、辽南的大连地区降水相对较为充足，降水因素不足以成为植被茂盛期生长的限制性因子。辽宁省中部和西部有大范围大田作物集中种植区，作物前期生长发育对气温、地温、降水有一定需求。另外辽宁西部属于半干旱地区，高温干旱时有发生，温度及降水在一定程度上限制了植被生长。无论植被是生长季还是茂盛期，平均水汽压对NDVI影响基本不存在滞后效应，这与研究MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应结果相同，降水量对植被生长影响的持续时间比平均水汽压长。

4 结论

辽宁全省NDVI与9种气候因子中平均水汽压相关性最好，其次是5cm地温。分区域后，辽北、辽中、辽东温度类气候因子与NDVI相关性提高。除辽南外水分类气候因子与NDVI相关性提高。生长季NDVI与9种气候因子相关性中，依旧与平均水汽压相关性最好。分区域后，辽北、辽中、辽东植被生长季平均气温与NDVI相关性提高。从时间尺度分析，除降水量外，秋季NDVI对气候因子最为敏感，其次是春季。从时间滞后性分析，辽东地区植被茂盛期ND-VI受前期温度影响更为明显，而其余地区均受前期降水量和温度的共同影响。NDVI与气候因子表现出一定的相关性，但影响植被变化的因素还受土壤、地形、人为因素等影响，有待于今后开展进一步研究，从而更好的揭示植被变化的复杂规律。