山东省植被覆盖度变化与气候因子相关性分析頭條網

2021-05-12 11:57:18 佚名

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摘要

植被是陆地生态系统的重要组成部分，能够对陆地生态系统的所有变化做出响应，在能量交换中也起着至关重要的作用，是表现和衡量生态环境状况的主要指标。植被覆盖度是衡量植被生长情况的一个重要指标，而植被的生长受外界因素影响很大，尤其是降水、温度等气候因素，反过来，植被的生长也能够一定程度地反映气候特征。

为分析山东省植被覆盖度变化及其与降水量、温度等气候因子变化的相关性，该文采用2005—2015年的NDVI、降水量和温度数据，利用重心模型和相关系数法，进行了植被覆盖度与降水、温度的月动态变化和季度动态变化分析。研究结果显示，在2005—2015年的10年间，山东省植被覆盖度在整体上呈现增长趋势，植被覆盖度与气候因子无论是在月动态变化还是季动态变化都表现出不同程度的正相关性，植被NDVI的季度走向与降水和温度的季动态变化趋势几乎一致，并且温度对植被生长的影响大于降水对植被生长的影响。本文的研究验证了植被覆盖度的变化与气候因子的变化有一定的关系。

引用格式

宋鹏飞，季民，刘泽群，等.山东省植被覆盖度变化与气候因子相关性分析[J].测绘科学,2020,45(03):81-86.

正文

1 数据与方法

1.1 研究区概况

山东省地处我国东部沿海地区，位于34°22′ ~38°23′ N，114°19′~ 122°43′ E之间，东临黄海，与朝鲜半岛相望，隔东海与日本相望。山东省属于温带季风气候，降水特征为夏季多雨,春季少雨，年降水量大于480 mm，全省温度在11~14.5 ℃之间。

1.2 数据来源与预处理

本次研究使用的数据是全球MOD13A3提供的16 d覆盖全月的1 km月产品数据，从美国国家航空航天局（NASA）网站上一共下载了132张影像。气象数据来源于中国气象网，在其网站下载2005—2015年的降水和温度数据(表1)。

表1 数据详情

数据类型

来源

年份

处理后数据

分辨率/m

影像数据

NASA网站

2005—2015

年均、月均、季均NDVI数据

1 000

降水数据

中国气象网

2005—2015

月均、季均降水数据

温度数据

中国气象网

2005—2015

月均、季均温度数据

影像预处理：首先进行投影坐标转换，将坐标系转换为WGS-1984-Albers；然后进行影像裁剪与地图代数计算，将阈值调整为[—1,1]；最后进行分区统计，提取出山东省内栅格数据的NDVI值。

气象数据预处理：首先将数据分别整理成降水和温度的月均值数据和季度均值数据，裁剪出山东省区域；然后使用克里金法对数据进行空间插值，获取到山东省内的气象数据；最后通过ArcGIS对数据进行区域分析与统计，整理为数据集以供后期使用。

2 结果与分析

2.1月动态变化分析

本次研究为揭示山东省植被覆盖度在月空间分布和时间序列上的动态变化，以及降水、温度对植被生长的影响，结合重心模型计算月植被、降水和温度的空间重心坐标。其中，降水和温度的重心计算同样是根据监测站点的分布将研究区划分为19个区域，以站点坐标为中心点坐标，月均降水量和温度作为“重量”Mi计算重心坐标，伴随连续的时间变化得到变化的重心坐标，以此来反映植被在空间分布上的动态变化。为反映植被覆盖度的逐月变化以及植被在月生长变化和气候因子的相关性，将植被的月NDVI、降水量和温度的变化趋势图进行对比分析。

2.1.1月空间分布上的重心迁移对比分析

为得到连续变化的月均空间坐标，需要近十年的相同月份的NDVI、降水量和温度数据进行相加和求平均值，得到该月份的NDVI、降水量和温度的均值，然后分别进行每月的NDVI、降水、温度的空间重心坐标计算。1—12月的月重心坐标如表2所示。

表2 1—12月NDVI、降水量、温度空间分布重心坐标

月份

NDVI坐标

降水坐标

温度坐标

X/（°E）

Y/（°N）

X/（°E）

Y/（°N）

X/（°E）

Y/（°N）

118.107

36.184

118.878

36.341

117.915

36.559

118.110

36.165

118.264

36.087

118.001

35.792

117.970

36.111

118.603

36.149

118.092

36.224

117.935

36.116

118.360

36.203

118.176

36.263

118.045

36.164

118.325

36.221

118.215

36.282

118.205

36.247

118.258

36.186

118.199

36.284

118.141

36.242

118.333

36.245

118.254

36.281

118.126

36.246

118.361

36.233

118.305

36.281

118.129

36.249

118.413

36.139

118.333

36.284

118.333

36.281

118.455

36.241

118.335

36.273

118.185

36.276

118.382

36.145

118.449

36.245

118.123

36.223

119.012

36.210

121.007

35.168

将每组月NDVI数据、降水数据和温度数据生成月变化轨迹图，如图1所示，然后将NDVI与降水和温度的变化轨迹做对比。

(a)NDVI重心迁移轨迹（b）降水量重心迁移轨迹（c）温度重心迁移轨迹

图1 1—12月NDVI与降水量和温度的重心迁移轨迹对比

为了方便分析NDVI和两种气候因子在空间变化上的相关性，根据图2将NDVI和降水、温度在迁移方向上的变化和相关性做成表格，见表3和表4。

1）NDVI与降水量的重心迁移轨迹对比。图1、表3和表4显示了基于重心模型计算的2005—2015年山东省1—12月NDVI重心和降水重心的移动轨迹，结果表明：其中3—4月、9—10月共两个阶段的NDVI重心迁移方向与降水重心迁移方向完全一致；10—11月的NDVI重心迁移方向与降水重心迁移方向非常相近，在经线方向上保持一致；1—2月、3—4月、4—5月共3个阶段的NDVI重心迁移方向与降水重心迁移方向非常相近，在纬线方向上保持一致。以上结果表明，山东地区1—12月NDVI重心迁移轨迹与降水重心迁移轨迹在方向上具有很大的相关性，山东省植被覆盖度在很大程度上受到降水变化的影响。同时，存在其他因素影响植被覆盖度变化，主要表现为2—3月、5—6月、6—7月、7—8月、8—9月、11—12月的重心迁移轨迹在方向上呈现完全相反的状态，可能是由温度变化导致。

表3 1—12月NDVI与月均降水、温度的重心迁移轨迹对比

月份

重心迁移方向

植被NDVI

降水

温度

1—2

东南

西南

东南

2—3

西南

东北

3—4

西北

东北

4—5

东北

西北

东北

5—6

东北

西南

东北

6—7

西南

东北

东南

7—8

西北

东南

8—9

西北

东南

东北

9—10

东北

东南

10—11

西北

西南

东南

11—12

西南

东北

东南

2）NDVI与温度的重心迁移轨迹对比。将2005—2015年山东地区1—12月NDVI重心和温度重心的迁移轨迹进行对比分析，结果表明：其中1—2月、4—5月、5—6月共3个阶段的NDVI重心迁移方向与温度重心迁移方向完全一致；9—10月的植被重心迁移方向与温度重心迁移方向非常相近，在经线方向上保持一致；3—4月、6—7月、8—9月、11—12月共4个阶段的植被NDVI重心迁移方向与温度重心迁移方向非常相近，在纬线方向上保持一致。以上结果表明，山东省1—12月NDVI重心迁移轨迹与温度重心迁移轨迹在方向上具有很大的相关性，山东省植被覆盖度变化在很大程度上受到温度变化的影响。同时，还有其他因素也对植被覆盖度产生较大的影响，主要表现为2—3月、7—8月、10—11月的重心迁移轨迹在方向上呈现完全相反的状态。

表4 NDVI与降水、温度的重心迁移相关性对比

月份

重心迁移方向

降水

温度

1—2

相关

完全一致

2—3

完全相反

3—4

完全一致

相关

4—5

相关

完全一致

5—6

完全相反

完全一致

6—7

完全相反

相关

7—8

完全相反

8—9

完全相反

相关

9—10

完全一致

相关

10—11

相关

完全相反

11—12

完全相反

相关

根据以上月数据的分析发现植被的月度生长受降水和温度影响很大，植被NDVI与降水和温度的重心迁移轨迹在方向上保持很高的相关性，在进行月植被NDVI和降水的相关性分析时，2—3月、5—6月、6—7月、7—8月、8—9月、11—12月的植被NDVI重心轨迹迁移方向与降水呈现完全相反的状态，但其中2—3月、5—6月、6—7月、8—9月、11—12月植被NDVI与温度的重心轨迹迁移方向保持很高的相关性。在进行月植被NDVI和温度的相关性分析时，2—3月、7—8月、10—11月的植被NDVI重心轨迹迁移方向与温度呈现完全相反的状态，但其中10—11月植被NDVI重心轨迹迁移方向与降水保持很高的相关性。因此，植被生长在受降水和温度影响的同时，还受其他未知因素影响。月数据中植被NDVI的空间迁移轨迹有10个迁移动态与温度高度相关，植被NDVI与温度的相关性明显高于与降水的相关性，温度对月植被在空间分布上的影响大于降水对植被生长的影响。

2.2相关性分析

为了反映植被覆盖度的逐月变化和季度变化，以及植被和降水、温度在月变化、季度变化方面的相关性，下面将植被NDVI、降水量、温度的月均数据和季均数据生成变化趋势对比分析，见图2。

（a）月均NDVI变化趋势线（b）月均降水量变化趋势线

（c）月均温度变化趋势线（d）季均NDVI变化趋势线

（e）季均降水量变化趋势线（f）季均温度变化趋势线

图2 植被NDVI与气候因子的月变化和季度变化趋势对比

2.2.1 植被NDVI与降水、温度的月相关性分析

1）植被生长与降水的月相关性分析。根据图2可知植被月生长变化与月降水变化非常相似，2—3、3—4、4—5、6—7、8—9、9—10、11—12月共7个时间段的植被NDVI变化与降水量的变化趋势相同。存在其他因素对植被生长变化产生影响，表现为1—2、5—6、7—8、10—11月与降水变化不同。

2）植被生长与温度的月相关分析。分析图2可知植被的月生长变化与温度变化非常相似，2—3、3—4、4—5、6—7、8—9、9—10、10—11、11—12月共8个区间的植被NDVI与温度的变化趋势线相同。还有其他因素影响植被生长，表现为1—2、5—6、7—8月这3个时间的植被NDVI变化与温度变化不同。

以上分析中有3个月份的植被生长状态与降水和温度变化都不相同，可能由其他因素影响导致。其中降水量和温度的高峰期集中在7月，而植被覆盖度最高值在8月，因此考虑可能还有植被生长对降水、温度变化的响应存在滞后的原因。

2.2.2植被NDVI与降水、温度的季度相关性分析

分别将NDVI的季数据与季降水量、季度温度的变化折线图对比分析。可发现NDVI的变化与降水变化趋势几乎一致，而NDVI的季度变化趋势与温度的季度变化趋势完全一致。因此，与降水对植被生长的影响相比，温度对植被生长的影响更显著。

计算出每一年的年均植被NDVI值和4个季度植被NDVI均值，然后将2005年—2015年11年间的年度和季度NDVI数据绘制成植被NDVI指数变化折线图，见图3。通过折线图可以明显地观察到，山东省植被覆盖度总体是呈上升趋势的。植被NDVI在2005—2015年期间除2008—2009年、2012—2013年以及第三季度的植被NDVI值有所减少，其他年份与季度均保持增长状态，且从2005年的0.3958增长到2015年的0.4256。