西北干旱区植被覆盖时空动态特征

赵 晶，周耀治，邓兴耀

(新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐830046)

西北干旱区植被覆盖时空动态特征

赵 晶，周耀治，邓兴耀

(新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐830046)

用MODIS NDVI数据2000—2015年的归一化植被指数产品，运用变异系数、Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验和Hurst指数法，探讨了中国西北干旱区植被覆盖的时空变化特征及未来趋势的预测。研究表明:1)2000—2015年全区植被覆盖的空间异质性较强，有植被覆盖的区域占总面积的35.59%，无植被覆盖的区域占64.41%。受降水的影响，植被覆盖整体呈东南高西北低、山区高平原低的特点;受河流和人工灌溉的影响，绿洲区水热组合条件好，其植被覆盖高于荒漠区。2)近16年全区植被覆盖波动变化不明显，各亚区的波动普遍较低，变异系数小于0.10的比例均超过总面积的1/2。3)16年间全区植被覆盖总体有增长趋势，变化率为0.006/10a。基于像元尺度的分析也表明全区植被覆盖以增长趋势为主，各亚区中河西走廊的增长面积最多，北疆的增长面积最少，均超过1/2。4)全区NDVI的Hurst指数均值为0.73，Hurst指数大于0.5的范围所占比例为86.25%，未来全区植被覆盖的变化趋势以持续性增加为主，其中13.46%区域的未来趋势无法确定。各亚区呈不同程度的增加趋势，河西走廊的增加趋势最明显，北疆的增加趋势相对较弱。

MODIS;归一化植被指数;西北干旱区;趋势分析;降水量

植被是连接大气、水体和土壤的纽带，构成陆地生态系统的主体［1］。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)是当前广泛应用于表征植被覆盖的参数［2］。利用NDVI分析植被的变化趋势，对研究陆地生态系统的演变过程具有重要意义。

基于遥感技术可以获取多种植被指数，揭示地表植被覆盖的空间格局和异质性，满足全球和区域尺度的研究。NOAA/AVHRR，SPOT/VGT，MODIS卫星传感器获取的植被指数是长时间序列植被覆盖变化研究的主要数据源［3］。其中，MODIS NDVI数据集凭借较高的精度和空间分辨率，广泛应用于地表植被覆盖的动态监测［4］。

中国西北干旱区是亚洲中部干旱区的重要组成部分之一，区内山地盆地相间分布，形成全球干旱区具有代表性的山地—绿洲—荒漠景观格局，水资源分布极不均匀，是生态环境脆弱地区，也是对全球变化响应最敏感地区之一［5］。气候变化和人类活动强烈地影响着地表植被覆盖的演替进程［6－7］。近几十年来西北干旱区出现了草场退化、土壤盐渍化、土地沙化等生态问题［8］。在此背景下，气候变化和人类活动共同驱动下的西北干旱区植被覆盖时空分布及其变化受到诸多学者的关注。王海军等［9］利用SPOT/VGT和NOAA/AVHRR NDVI数据，采用相关分析和回归分析等，探讨了1982—2006年西北地区(陕、甘宁、青、新、内蒙西部)NDVI的时空变化特征及其与气候变化的耦合;李奇虎等［10］基于1981—2006年GIMMS NDVI和气象数据，利用倾向率和相关系数，分析了西北干旱区植被活动的年、季变化和空间差异;韦振锋等［11］选用1999—2010年SPOT/VGT NDVI和气象站数据，以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法，分析了西北5省人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响;王玮等［12］集合了MODIS NDVI和AVHRR NDVI数据，利用斜率和相关系数等方法，探讨了西北地区植被覆盖的空间分布和变化特征。

可见，目前关于西北干旱区植被覆盖的研究较多，但多讨论植被覆盖的现状，对植被覆盖未来变化趋势的定量研究较为薄弱。或以行政区划和全区整体分析为主，缺乏不同空间维度的变异性研究，难以反映研究区特殊的“山地—绿洲—荒漠”系统的异质性。本文选用2000—2015年MODIS NDVI数据，利用变异系数法、Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验以及Hurst指数法等，分析西北干旱区植被覆盖的时空变化特征及未来趋势的预测，为认识气候变化和人类活动共同驱动下的干旱区植被覆盖变迁提供依据。

1 研究区概况数据与方法

1.1 研究区概况

西北干旱区深居亚洲中部大陆腹地，为典型的大陆性气候［13］。区域范围包括新疆维吾尔自治区全境、甘肃省河西走廊、祁连山区、内蒙古阿拉善高原及黄河宁夏段以西的宁夏回族自治区部分，区内有天山、阿尔泰山、昆仑山、祁连山等山脉，包围着准噶尔盆地、塔里木盆地等内陆盆地和河西走廊，分布着大片沙漠和戈壁，构成以山地—绿洲—荒漠三大生态系统为基本特征的自然单元。根据以往研究成果［13］和全区自然地理差异，将全区分为北疆、南疆、天山、祁连山、河西走廊和内蒙古西部6个亚区(图1)。

图1 研究区概况Fig.1 Sketch map of arid region of Northwest China

1.2 数据来源

选用MODIS的月合成产品MOD13A3，空间分辨率为1km×1km，时间序列从2000年4月至2015年10月，在美国国家航天航空局网站下载［14］。为反映植被覆盖的年际特征，采用生长季(4—10月)时段NDVI合成值表征植被生长［15］。

DEM数据为SRTM3(Shuttle Radar Topography Mission)，空间分辨率为90m×90m，从中国科学院数据云下载［16］。

降水量和气温资料为英国East Anglia大学气候研究中心(Climatic Research Unit，CRU)发布的全球陆地表面月平均气候数据集［17］，空间分辨率0.5°×0.5°，选取时间序列从2000年1月至2014年12月。

1.3 研究方法

1.3.1 变异系数法

变异系数用于分析植被覆盖的空间格局与空间分异规律［18］。

式中，CVNDVI指NDVI的变异系数;σ为像元的标准差;为像元的均值。CVNDVI值越大，说明各年份同一像元的NDVI值分布越离散，植被覆盖在时序上不稳定;反之，表明各年份NDVI值分布集中，植被覆盖时序稳定。

1.3.2 Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验

Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验耦合，以判断时间序列中植被覆盖的改善或退化趋势［19］。其中，Theil-Sen median趋势分析表达为:

式中:NDVIi和NDVIj为样本数据(2000≤i＜j≤2015);β指计算n(n－1)/2个数据组合的斜率的中位数(n=16，为时间序列的长度)。当β＞0时，表明该时间序列的植被覆盖呈改善趋势;反之，则为退化趋势。

Mann-Kendall检验用于判断时间序列数据的增强或衰减趋势［20－21］，将某时序的NDVI值看作一组独立分布的样本数据，以参数Zc作为像元NDVI衰减指标，计算公式为:

式中，

式中，sign为符号函数。本文以置信水平α= 0.05判断NDVI变化趋势的显著性［19］。将检验结果Zc分为显著变化(|Zc|＞1.96)和不显著变化(|Zc|＜1.96)。

1.3.3 Hurst指数

Hurst指数［22］用于定量描述时间序列中植被覆盖变化的可持续性。NDVI时间序列{NDVI(t)} (t=1，2，3，4，…，n)对于任意正整数t≥1，定义该时间序列的均值序列:

计算累积离差:

极差序列为:

标准差序列为:

计算Hurst指数:

式中，c为常数。对公式(11)两边取对数可得到Hurst指数经验公式。基于时间序列并利用Hurst经验公式得到一簇H值进行最小二乘法拟合，得出的直线斜率即为修正后的Hurst指数(H)，反映了时间序列的分形特征。

H=0.5时，表明时间序列完全独立，没有相关性或短程相关;0＜H＜0.5时，表明未来的变化状况与过去相反，即反持续性，H越小，反持续性越强; H＞0.5时，表明未来的变化状况与过去趋势一致，即持续性，H越大，持续性越强。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖的空间格局

将2000—2015年MODIS NDVI数据、2000—2014年CRU降水和气温数据逐像元逐年平均，探讨植被覆盖的的空间分布特征。

图2 2000—2015年西北干旱区年均NDVI空间分布Fig.2 Spatial distribution of average annual NDVI in arid region of Northwest China from 2000 to 2015

图3 2000—2014年西北干旱区年均降水量、气温空间分布Fig.3 Spatial distribution of average annual precipitation and temperature in arid region of Northwest China from 2000 to 2014

NDVI值等于0.1是地表有无植被的阈值［23］。故将年均NDVI值分为6级(表1)。全区有植被覆盖的区域(NDVI≥0.1)占总面积的35.59%，无植被覆盖的区域(NDVI＜0.1)占64.41%，其中NDVI高值区(NDVI≥0.4)的面积比例为3.95%。同时，各亚区植被覆盖的空间异质性较强，有植被覆盖的区域面积:天山＞北疆＞祁连山＞河西走廊＞内蒙古西部＞南疆。其中天山、祁连山和北疆有植被覆盖的区域面积比例超过总面积2/3，南疆有植被覆盖区域面积比例最低，仅占16.48%。

表1 西北干旱区年均NDVI分级Tab.1 Gradation of average NDVI in arid region of Northwest China

在空间格局上，近16年西北干旱区植被覆盖呈东南高西北低、山区高平原低、绿洲区高于荒漠区的特点(图2)。NDVI的高值区主要在两类区域:一是天山、阿尔泰山、祁连山等降水量较多的山区，结合降水分布(图3)可以看出，西北干旱区东南部及祁连山东部受西南暖湿气流和东亚季风影响，降水量多。区域西部为西风环流的通道，在山地迎风坡形成丰富的降水，而平原地区降水量较少。降水丰富有利于植被生长;二是内陆河流域绿洲区，如北疆的额敏河、博尔塔拉河、奎屯河、玛纳斯河、呼图壁河等流域，南疆的塔里木河、开都河、喀什噶尔河、叶尔羌河、和田河等流域及河西走廊的黑河、石羊河等流域。绿洲是干旱区荒漠大背景下依赖河流而形成的特殊景观，其降水量虽不及山区，但河流和地下水提供了丰富的水资源，同时区域气温较高(图2b)，水热组合条件较好，植被发育良好，加之人工灌溉，绿洲的植被覆盖高于荒漠区。

NDVI的低值区主要在塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠、巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠等沙漠和荒漠戈壁地区，干旱的气候和贫瘠多盐的土壤条件，限制了荒漠植物的生长、发育和分布，故植被覆盖较低;天山、阿尔泰山、昆仑山、祁连山等山脉的高山寒漠带和冰川带，分布着极少的耐寒、耐旱(生理干旱)植物，植被覆盖亦较低。

2.2 植被覆盖的变异特征

逐像元计算2000—2015年西北干旱区NDVI的变异系数CVNDVI(图3)，将计算结果分为5级(表2)，整体上，全区植被覆盖波动较低，各变异程度的面积:相对较低的波动变化＞低波动变化＞中等波动变化＞相对较高的波动变化＞高波动变化。各亚区植被覆盖的波动普遍较低，CVNDVI≤0.10的面积比例最高和最低的亚区分别为内蒙古西部(90.77%)和北疆(55.27%)。

图4 2000—2015年西北干旱区NDVI变异程度Fig.3 Spatial distribution of variation coefficient of NDVI in arid region of Northwest China from 2000 to 2015

从图4可以看出，植被覆盖高波动变化主要在两类区域:一是南北疆和河西走廊的诸内陆河流域绿洲区，原因是随着绿洲规模扩大，绿洲荒漠过渡带的天然植被演替为人工植被，引起NDVI在时间序列上的波动变化。此外，绿洲区农田种植结构和种植品种的调整也会导致NDVI的波动;第二类区域是天山和昆仑山的高海拔地带，NDVI高波动变化区大致分布在高山寒漠带和高寒草甸的界线附近，高寒草甸植被生长的海拔上限对气温变化响应敏感。

植被覆盖的低波动变化区面积广大，主要分布在沙漠、戈壁和山地的冰川带，该区域植被稀疏或无植被生长，植被波动变化低。

表2 西北干旱区NDVI的变异系数统计Tab.2 Statistics of variation coefficient of NDVI in arid region of Northwest China %

2.3 植被覆盖的时间变化

将西北干旱区 2000—2015年 NDVI和2000—2014年CRU降水、气温逐年均值进行一元线性回归分析，讨论植被覆盖在时间序列上的变化。全区 NDVI大致稳定分布在 0.107～0.124之间(图5)，总体以0.006/10a的变化率呈改善趋势。

从降水量和气温的变化(图6)可以看出，全区降水量呈增加趋势，增湿趋势为1.241mm/10a，气温为降低趋势，变化率为－0.258℃/10a，计算NDVI与降水量、气温的相关系数分别为0.57，－0.08。西北干旱区以典型的干旱、半干旱大陆性气候为主，植被类型以旱生草本和灌木植物为代表，热量条件相对充足，降水量成为植被生长的制约因素。全区降水量显著增加、气温降低使土壤水分充足，有利于植被生长，使区域植被覆盖持续改善。

图5 2000—2015年西北干旱区年际NDVI变化Fig.5 Inter-annual variation of NDVI in arid region of Northwest China from 2000 to 2015

图6 2000—2014年西北干旱区年际降水量气温变化Fig.6 Inter-annual variation of precipitation and temperature in arid region of Northwest China from 2000 to 2014

耦合Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验，得到2000—2015年全区像元尺度的NDVI变化趋势(表3、图7)。

从表3可以看出，整体上全区植被覆盖变化趋势以增加为主，各变化趋势的面积:轻微增加＞显著增加＞轻微减小＞显著减小。各亚区的植被覆盖均以增加趋势占主导，“轻微增加和显著增加”的区域面积比例均超过1/2，其中河西走廊的面积比例最高(93.68%)，北疆的面积比例最低，但也达到55.91%。

表3 西北干旱区NDVI的变化趋势统计Tab.3 Statistics of NDVI trend in arid region of Northwest China %

从图7可以看出，南北疆和河西走廊诸内陆河流域绿洲区的植被覆盖呈显著增加趋势，是因为以上流域有高强度的绿洲农业发展，耕地面积不断扩张，原有天然植被演替为人工植被，使得植被覆盖显著增加;河西走廊、内蒙古高原中部和塔里木盆地西南部NDVI的显著增加可能与降水量的增加有关。NDVI显著减小的区域主要在准噶尔盆地、天山山区和内蒙古高原西部。

图7 2000—2015年西北干旱区NDVI变化趋势Fig.5 Spatial distribution of the trend of NDVI in arid region of Northwest China from 2000 to 2015

2.4 植被覆盖的预测

计算得到2000—2015年西北干旱区NDVI的Hurst指数空间分布图(图8)。全区Hurst指数均值为0.73，Hurst指数小于0.5的范围所占比例为13.75%，大于0.5的范围为86.25%，表明全区植被覆盖的正向持续性较强，即未来的变化状况与过去趋势一致。

图8 2000—2015年西北干旱区NDVI的Hurst指数分布Fig.6 Spatial distribution of Hurst Index of NDVI in arid region of Northwest China from 2000 to 2015

为预测植被覆盖的未来变化，耦合NDVI变化趋势(图7)与持续性(图8)，得到预测结果(图9、表4)。

图9 西北干旱区NDVI的预测Fig.9 The predictions for the future of NDVI in in arid region of Northwest China

未来全区植被覆盖的变化趋势以持续性增加为主，各预测类型比重:持续性轻微增加＞持续性显著增加＞无法确定＞持续性轻微减小＞持续性显著减小。各亚区植被覆盖呈不同程度的增加趋势，河西走廊、祁连山、南疆和内蒙古西部亚区“持续性轻微增加和显著增加”的面积比例超过1/2，河西走廊的趋势最明显，90.09%的区域为增加趋势，天山和北疆亚区增加趋势的面积比例最低，分别为46.31%和43.6%。值得注意的是，全区13.46%的区域未来变化趋势无法确定，零星分布在阿尔泰山南坡、天山山区和昆仑山等区域，以上地区植被覆盖未来的变化状况需要持续关注。

表4 西北干旱区NDVI预测的类型统计Tab.4 Statistics of the predictions for the future of NDVI in arid region of Northwest China %

3 结论与讨论

1)空间格局上，西北干旱区植被覆盖的空间异质性较强。受降水分布的影响，植被覆盖整体呈东南高西北低、山区高平原低的特点;受河流和人工灌溉的影响，绿洲区水热组合条件好，其植被覆盖高于荒漠区。郭铌等［24］研究了西北地区不同植被NDVI与气候因子的关系，认为除戈壁沙漠区，NDVI与气温、降水有较好的相关性，与本文结论相似;本文的研究与张琪等［25］认为中亚干旱区植被活动受降水和气温的共同影响的结论是一致的。因此，本研究的结论对认识西北干旱区不同空间维度的植被覆盖格局增添了新的证据。

2)近16年全区植被覆盖波动变化不明显，各亚区的波动普遍较低，变异系数小于0.10的比例均超过总面积的1/2，高波动变化区零星分布在绿洲和山区。西北干旱区内陆河流域发展了典型的绿洲农业，绿洲面积扩大、农田种植结构调整和种植品种变化均会引起植被覆盖的波动;除人类活动，气候变化对植被覆盖的分异亦产生深刻影响，尤其是高寒山区植被生长的海拔上限受气温控制。气候变化和人类活动驱动下的西北干旱区植被覆盖响应［9，12，24］已有较多探讨。与以上研究相比，本研究有以下优势:根据自然地理差异，将西北干旱区分为6个亚区，分析不同尺度的植被覆盖时间变化和分异特征，揭示了空间异质性，认为植被覆盖波动变化在不同亚区程度不一:内蒙古西部＞南疆＞河西走廊＞祁连山＞天山＞北疆。西北干旱区“山地—绿洲—荒漠”系统自然要素的分异特征鲜明，在全球干旱区具有很好的代表性。本研究的结论，对认识干旱区内部不同干湿背景下植被覆盖的异质性提供了参考。

3)时间序列上，2000年以来西北干旱区NDVI总体有增长趋势，变化率为0.006/10a。基于像元尺度的分析也表明全区植被覆盖变化趋势以增加为主，各亚区均呈增长趋势，其中祁连山的增长幅度最大，河西走廊的增长面积最多，但局部地区的植被覆盖有退化趋势。植被覆盖持续改善是因为区域降水量显著增加、气温降低，使得土壤水分充足，有利于植被生长。本研究与全球干旱区［21］、欧亚大陆［26］得出的植被覆盖“变绿”的趋势一致;与韦振锋等［11］认为1999—2010年西北地区植被覆盖整体呈增加趋势，局部减小的结论是一致的;与王玮等［12］研究的1981—2013年西北干旱区植被活动为增强态势的结论是一致的。本研究对西北干旱区植被覆盖的变化趋势增加了定量的分析，为认识气候变化和人类活动共同驱动下的干旱区植被覆盖演替研究提供了一定参考。

4)未来，西北干旱区植被覆盖的变化趋势以持续性增加为主，各亚区呈不同程度的增加趋势，河西走廊的增加趋势最明显，北疆的增加趋势相对较弱。植被覆盖的持续改善对西北干旱区生态效应有积极作用，可以抑制草场退化、土地沙化等生态问题，也有利于弱化沙尘暴的发生。值得注意的是，在区域气候系统的变化和人类活动的干预下，全区植被改善是人工绿洲扩大的结果还是气候变化的正效应，二者的贡献率各占多少，植被改善的趋势是否会持续发展，干旱区水文循环、生态系统和地表过程将如何响应，尤其是对荒漠生态环境的保护和修复将产生怎样的影响，依然需要全面的、长序列的数据进行深入研究。

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Temporal-spatial Dynamic Change Characteristics of Vegetation Coverage in Arid Regions of Northwest China

ZHAO Jing，ZHOU Yaozhi，DENG Xingyao
(College of Resources and Environment Science，Xinjiang University，Urumqi，830046，China)

Based on the MODIS NDVI data of the normalized difference vegetation index products obtained between 2000 and 2015，Variable coefficient，Theil-Sen median trend analysis，Mann-Kendall test method and Hurst index method were utilized for research on the temporal-spatial dynamic change characteristics of vegetation coverage in the arid region of Northwest China and the future trends.The results showed:1)the vegetation coverage in the entire region has a strong spatial heterogeneity，the area of vegetation and bare fallow accounts for 35.59%and 64.41%of the total area，respectively.Affected by precipitation，higher value area of NDVI is mainly in the mountains and southeastern region which have a rich rainfall，the low value areas of NDVI are concentrated on plains and northwestern region which have apoor rainfall;Influenced by rivers and irrigation，the vegetation coverage of desert is lower than the oasis which has the better hydrothermal conditions.2)the variation degree of the entire regional vegetation coverage in the recent 16 years was not obvious.The fluctuation in each subregion is slight，and the proportion of region where the variation degree is less than 0.10 is as high as 1/2.3)the entire regional vegetation coverage in the recent 16 years shows fluctuation changes which have a increase trend，the change rate is 0.006/10a.The analysis based on the pixel scale also shows a increase trend，the area of increase trend in Hexi Corridor is the largest and in Northern Xinjiang is the least.4)Hurst index average of the entire regional NDVI is 0.73.The scope of Hurst index greater than 0.5 accounts for 86.25%.The change trend of the entire regional vegetation coverage in the future is mainly in persistent increase.A-mong them，13.46%area change trend cannot be determined.The change trend in the future of the increase degree in each subregion is different，the increase trend in Hexi Corridor is the most obvious and in Northern Xinjiang is the least.

MODIS，normalized difference vegetation index，the arid region of Northwest China，trend analysis，precipitation

S718.45

A

1002－6622(2017)01－0118－09

10．13466/j．cnki．lyzygl．2017．01．020

2016－08－23;

2016－12－12

赵晶(1988－)，男，河南卫辉人，在读硕士，主要研究方向:生态规划与管理。Email:xdazhaojing@163.com

周耀治(1970－)，男，教授，博士，主要从事生态经济学研究。Email:xdaliaosha@sina.com