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华北地区干旱时空变化及其对植被NDVI的影响 (1).pdf
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1、 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 374 中国农业气象(Chinese Journal of Agrometeorology)2024 年doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2024.04.005 高宇,张丽媛,杨文通.华北地区干旱时空变化及其对植被 NDVI 的影响J.中国农业气象,2024,45(4):374-389 华北地区干旱时空变化及其对植被 NDVI 的影响*高 宇1,张丽媛1*,杨文通2(1.山东理工大学管理学院,淄博 255049;2.河海大学商学院,南京 210000)摘要:采用 20002020 年华北地区 90 个气象站点气象观测数据构建标准化
2、降水蒸散指数(SPEI),选取 30m空间分辨率的归一化植被指数栅格数据提取归一化植被指数(NDVI),量化植被覆盖情况,采用 Sens 斜率估计、Mann-Kandall 检验、相关性分析、Copula-Bayesian 条件概率公式等对华北地区植被干旱敏感性进行分析。结果表明:(1)华北大部分地区 SPEI 值呈极显著增长,华北北部部分地区 SPEI 值呈极显著下降;华北西部及北部地区 NDVI 值呈极显著增长,其余地区呈极显著下降;(2)华北地区干旱与植被以不显著空间集聚为主,小部分地区出现干旱与植被呈高值集聚和低值集聚;(3)华北地区总体上年尺度 SPEI 与 NDVI 相关性较好,植
3、被对干旱的响应速度较慢,敏感程度较低,河南部分地区月尺度 SPEI 与 NDVI 相关性较好,植被对干旱敏感程度较高,NDVI 与 SPEI 的联合分布函数最符合 Clayton Copula 函数;(4)华北地区植被低覆盖度出现的可能性随着干旱程度减轻而不断减少,较低覆盖度出现的可能性在极旱至中旱时不断增加,从中旱至轻旱时不断减少,植被中覆盖度、较高覆盖度和高覆盖度的可能性都随着干旱减轻而增加。关键词:标准化降水蒸散指数;归一化植被指数;Sens 斜率估计;Mann-Kandall 检验;Copula-Bayesian 条件概率公式 Study on Temporal and Spatial
4、 Variation of Drought in North China and Its Influence on Vegetation NDVI GAO Yu1,ZHANG Li-yuan1,YANG Wen-tong2(1.School of Management,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China;2.School of Business,Hohai University,Nanjing 210000)Abstract:In order to grasp the evolutionary trend of drought
5、 and vegetation in various regions of North China,and to analyze the degree of response of vegetation to different drought types,it is of guiding significance for drought mitigation work.In the paper,data from 90 meteorological stations in North China were used to construct the standardized precipit
6、ation evapotranspiration index(SPEI),and the normalized vegetation index(NDVI)was selected to quantify the vegetation coverage.Then,the Sens slope estimator,Mann-Kandall test,correlation analysis,and Copula-Bayesian conditional probability formula were used to analyze the drought sensitivity of vege
7、tation in North China.The results show that:(1)the SPEI value in most parts of North China showed a extremely significant increase,the SPEI value in some parts of North China showed a extremely significant decrease,the NDVI value in the western and northern regions of North China showed an extremely
8、 significant increase,and the rest of the regions showed an extremely significant decline.(2)Drought and vegetation in North China were dominated by insignificant spatial clustering,with high and low values of drought and vegetation clustering in small areas.(3)In *收稿日期:20230601 基金项目:国家社会科学基金项目(19CG
9、L045)*通讯作者:张丽媛,博士,副教授,主要从事应急决策与灾害管理研究,E-mail: 第一作者联系方式:高宇,E-mail: 第 4 期 高宇等:华北地区干旱时空变化及其对植被 NDVI 的影响 375North China,the correlation between annual scale SPEI and NDVI was good,the response rate of vegetation to drought was slower and the sensitivity was low,the correlation between month-scale SPEI a
10、nd NDVI was better in some parts of Henan,and the vegetation was more sensitive to drought,and the joint distribution function of NDVI and SPEI was the most consistent with the Clayton Copula function.(4)The likelihood of lowest vegetation coverage occurring in North China was decreasing with decrea
11、sing drought,the likelihood of lower vegetation coverage occurring was increasing from extreme to moderate drought and decreasing from moderate to light drought,and the likelihood of medium,higher and highest vegetation coverage all increase with decreasing drought.Key words:SPEI;NVDI;Sens slope est
12、imator;Mann-Kandall test;Copula-Bayesian conditional probability formula function 干旱作为一种极端气象灾害,是全球最重要的环境挑战之一,给植被繁衍带来严重威胁1。目前,全球气候变暖加剧了干旱区域的扩张2,带来了一系列生态、农业和社会经济问题34。IPCC 第六次评估报告(AR6)提到,2001-2020 年全球地表平均温度升高了 0.99,观测到的暖事件和农业生态干旱普遍增加5。随着气候变暖和人类活动加剧,中国区域气候呈暖干化趋势6,每年由旱灾造成的损失占气象灾害损失的 55%7。干旱不仅对社会生产活动造成重大损
13、失,也会对植被生长造成不利影响8。在中国干旱与半干旱地区,长期且严重的干旱事件对植被生长造成严重影响,甚至导致植被退化9。华北地区是半湿润向干旱半干旱带过渡的地区,区域干旱呈加剧的趋势10。20 世纪 60 年代以来,华北地区中度及以上的干旱事件发生频率高于 10%11,1997 年河北、山东、河南 3 省遭受大面积干旱,生态和经济损失巨大12。对于干旱指数应用较多的有标准化降水指数(SPI)、帕默尔指数(PDSI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)13。赵安周等14采用多时间尺度的 SPI 研究了京津冀地区干旱的时空变化。Zarei 等15通过 SPI、SPEI 和干旱侦测指数(RDI),评估
14、了伊朗不同地区冬小麦因旱损失情况,认为 SPEI 是最适合评估伊朗冬小麦的干旱指数。刘媛媛等16利用 PDSI 研究了中老交通走廊植被对极端干旱的响应情况,表明常绿阔叶林对干旱事件的抵抗力更好。Yang 等17利用 PDSI 检测了中国 700a 长时间序列的干旱趋势和周期性,表明中国正在经历不显著的干旱趋势。然而,PDSI 固定时间尺度和自回归特性限制了其应用范围,SPI 没有考虑温度对干旱的影响18,而 SPEI 可克服 PDSI 和 SPI 的局限性,并广泛应用于华北地区干旱评估1920。基于干旱指数可进一步研究区域干旱与植被覆盖的关系,归一化植被指数(NDVI)常被用于量化植被状态。孔
15、冬冬等21根据 NDVI 研究了中国植被生长状况和植被对不同时间尺度干旱事件的响应特征,发现多年平均日照时数对植被干旱的响应较强,且影响程度具有较大的空间差异性。康尧等22以蒙古高原为研究区,利用 NDVI 和陆地表面温度(LST)构建 NDVILST 特征空间,由该特征空间计算蒙古高原温度植被干旱指数(TVDI),得出蒙古地区植被与干旱的响应关系。尹振良等23认为中国西北地区植被覆盖增加与区域气温、降水等干旱指标有关。为了探明华北地区干旱监测的最优指标,减少华北地区植被生长面临的干旱问题、保障生态安全,本文采用 SPEI作为干旱指数量化华北地区的干旱状态、NDVI 量化该地区植被生长情况,了
16、解华北地区干旱与植被的时空分布;通过 Sens 斜率估计和 Mann-Kendall 检验得到华北地区干旱与植被覆盖的时间尺度变化,莫兰指数求得 SPEI 与 NDVI 的空间集聚情况,通过皮尔逊相关系数得到华北地区植被变化与不同时间尺度干旱指数的相关性,找出植被对干旱响应的最优指标,采用Copula-Bayesian 条件概率模型24研究在不同干旱状态下植被覆盖情景出现的可能性,分析干旱监测指数与植被覆盖程度的概率关系,为华北地区植被监测部门提供决策指导,对理解气候变化下植被脆弱性和预测植被转移精度方面具有重要意义。1 材料与方法 1.1 研究区域 华北地区(31233605N,110141
17、2242E)位于黄河以北,燕山以南,吕梁山以东,包括河北、河南、山西、山东、北京和天津。该地区受蒙古高压以及太平洋低压影响,属季风性气候区,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥,年降水量为 600900mm,年潜在蒸散量约为 1000mm,年积温自北向南处于32004500d。区域内主要地理单元有山东丘陵、华北平原、黄土高原和冀北山地等,地形较为复杂。华北地区是中国重要的经济中心和粮食产地之一,人 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 376 口密集,需水量大,生态环境脆弱,对该区域进行干旱与植被的时空变化及响应分析有其必要性25。1.2 数据来源 选取气象数据来源于中国气象数据网,包含华北地区 90
18、个国家基准气象站点(图 1)20002020年逐日最高温度、平均温度、最低温度、平均风速、平均空气相对湿度、平均日照时数和降水量等数据。选取华北地区 20002020 年 30m 空间分辨率的归一化植被指数栅格数据,数据集来源于 Google Earth Engine 平台(GEE)(https:/)下载合成的 MODIS 数据集,从 Landsat5/7/8 有效观测遥感数据中提取年尺度 NDVI 值,采用线性插值和 S-G 平滑法26,确定每个像元 NDVI 值。1.3 干旱指数 1.3.1 标准化降水蒸散指数(SPEI)标准化降水蒸散指数(SPEI)是量化干旱的指数之一,通过计算降水量与
19、潜在蒸散量差值后正态标准化处理得到27。其中,潜在蒸散量采用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith(PM)法计算2829。(1)计算逐月潜在蒸散量(PETi)n2saai29000.408(RG)u(ee)T273PET(10.34u)(1)式中,G 为土壤热通量密度(MJm2d1),Rn为作物表面净辐射(MJm2d1),为干湿计常数(kPa1),Ta为 2m 高处日平均气温(),es为饱和水汽压(kPa),ea为实际水汽压(kPa),为温度饱和水汽压关系曲线在 T 处的斜率(kPa1),u2为 2m 高处的风速(ms1)。(2)计算逐月降水量与逐月潜在蒸散量的差值,即 Di=Pi
20、PETi。(3)采用三参数 Log-Logistic 概率分布函数拟合Di数据序列,其概率分布函数为 F(x)。(4)记三参数 Log-Logistic 拟合分布超过某个Di值的累计概率 P。计算每个 Di对应的 SPEI 值。201123123201123123cccP0.51dddSPEIcccP0.51ddd (2)2lnP (3)P1F(x)(4)式中,c0、c1、d1、d2和 d3为常数。SPEI 可衡量干旱严重程度,当 SPEI0.5 时视为干旱发生。前推 1 个月、3 个月、6 个月、9 个月和 图 1 华北地区气象站点分布 Fig.1 Distribution of meteo
21、rological stations in North China 第 4 期 高宇等:华北地区干旱时空变化及其对植被 NDVI 的影响 37712 个月为时间间隔尺度计算的 SPEI,分别代表前 1个月(SPEI1)、前 3 个月(SPEI3)、前 6 个月(SPEI6)、前 9 个月(SPEI9)和前 1a(SPEI12)的累计水分平衡情况,以上时间尺度已经广泛应用于干旱研究中30。参考 Yang 等18的研究,基于 SPEI值将干旱程度进行分级(表 1)。表 1 干旱等级划分 Table 1 Drought classification 干旱等级 Drought level SPEI 值
22、 SPEI value 无旱 Free drought 0.5SPEI 轻度干旱 Mild drought 1SPEI0.5 中度干旱 Moderate drought 1.5SPEI1 重度干旱 Severe drought 2SPEI1.5 极度干旱 Intense drought SPEI2 1.3.2 归一化植被指数 遥感影像时间序列的归一化植被指数(NDVI),是目前常用干旱指数之一,用于检测植被覆盖变化,表征区域植被覆盖情况31。该指数通过近红外波段和红光波段反射率之差比近红外波段和红光波段反射率之和求出的。在植被较少或无植被地区,两种波段反差小;在植被密集区,两种波段反差大32。
23、nrnrNDVI (5)式中,n为近红外波段反射率,r为红光波段反射率。参考程国等3334的研究,基于 NDVI 值可划分不同等级植被覆盖情况(表 2)。表 2 植被覆盖等级划分 Table 2 Vegetation coverage classification 等级 Level NDVI 低覆盖度 Low coverage NDVI0.1 较低覆盖度 Relatively low coverage 0.1NDVI0.3 中等覆盖度 Medium coverage 0.3NDVI0.5 较高覆盖度 Relatively high coverage 0.5NDVI0.7 高覆盖度 High c
24、overage 0.7NDVI 1.3.3 数据处理 应用 ArcGIS10.8 的插值分析(反距离权重法)获得华北地区 SPEI 值的空间分布。采用 ArcGIS10.8的空间分析工具按地级市划分求出华北地区插值后的栅格 SPEI 数据及栅格 NDVI 数据平均值,将气象和遥感数据处理为地级市尺度。最后,采用 Microsoft Excel,SPSS 和 Matlab2022b 对各地级市气象和遥感平均值进行分析和检验,包括相关性分析及检验、边缘分布函数拟合、二维 Copula 函数拟合及 Copula-Bayesian 条件概率的计算。1.4 相关性分析 1.4.1 皮尔逊相关系数 皮尔逊
25、相关系数(Pearson)是由英国数学家皮尔逊在统计回归研究的基础上提出的。皮尔逊相关系数可用来表示两个变量间线性相关程度的强弱,以两组数据与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘反映两变量之间相关程度35。目前,该系数已经广泛用于干旱指数相关性问题的研究中36。1.4.2 莫兰指数 莫兰指数(Moran)是空间自相关分析的基本测度,来源于皮尔逊相关系数,是将原有时间序列自相关推广到空间序列自相关,采用加权函数代替滞后函数,将一维自相关推广到二维空间自相关37。莫兰指数的取值范围为1,1,当其接近 1 时,表明数据具有空间自相关和集聚模式,当其接近1 时,表明数据离散。莫兰指数的局部自相关聚
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