福建地区NDVI时空变化及其与降水的响应关系

福建地区NDVI时空变化及其与降水的响应关系

邵步粉1，吴滨2，姚林塔1，林金淦1

（1 福州市气象台 福州 350014； 2 福建省气候中心 福州 350001）

摘要:

根据福建地区1982-1999年归一化植被指数（NDVI）数据集和59个气象观测站的逐日降水资料，采用相关分析和Morlet小波分析方法，应用ArcGIS软件，对福建地区NDVI时空变化特征及其与降水关系进行了研究。结果表明：分析期内该地区NDVI值从3月份开始回升，到7月份达到峰值，8、9、10月份总体上保持在峰值少变，10月份以后呈缓慢下降趋势，这可能与温度、降水（包括台风降水）、径流有关；从年际角度看，18年来NDVI值总体呈上升趋势，1994年以前波动比较明显，1994年以后NDVI值基本上少变，保持在0.43左右，这可能与人们环保意识增强和降水量逐年上升有关；多年NDVI覆盖情况良好，NDVI普遍在0.2以上，其中西北部优于东南部，这与地势、年降水分布和人类活动有很大的关系；NDVI滞后降水3个月相关性最高，达到0.842，NDVI滞后降水6个月为负相关，这可能与其大气环流背景场存在相反环流形式有关；该地区NDVI存在着12个月、25个月、55个月周期的震荡信号，降水量存在着12个月、31个月、59个月周期的震荡信号，各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异，其中12个月周期最强，短周期强于长周期；NDVI与降水量具有同等的周期变化特点，在周期12个月最显著，相关系数达到0.963，通过了0.001的信度检验，这说明降水对植被的生长尤为重要。

关键词:福建地区；降水量；NDVI；相关分析；Morlet小波分析

归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是反映植被吸收的光合有效辐射比例的一个重要指数。NDVI与绿叶植被生物量、叶面积指数、植物光合能力、总的干物质积累以及年净初级生产力等均有很好的相关性，可以用来表征植被覆盖的好坏，在一定程度上能表征地表植被覆盖变化[1]，因此常被作为生态系统检测的首选指标[2]。近年来，针对NDVI和气候因子（温度、降水）相互关系的研究在全球变化研究中占有举足轻重的地位。我国学者也利用NDVI研究植被与降水、温度的关系。如陈云浩等[3]探讨了气温、降水对中国植被NDVI动态变化的驱动作用，认为气温驱动区主要在常年降水量大于700mm的东南地区；王永立等[4]利用我国东部地区NDVI和气温、降水资料研究得到NDVI的最大值滞后于降水最大值的时间尺度在两个月左右；顾婷婷等[5]研究鄱阳湖流域植被和降水关系后认为植被的生长变化滞后于降水变化6、7、8旬的相关性最高,且滞后一个季节的相关性最显著,且春秋季的降水对植被生长尤为重要；邵步粉等[6]研究了鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系，发现径流量于滞后3个月的植被NDVI的相关性最高。

全球气候变化对陆地生态系统产生重要影响，而陆地生态系统的改变又将反馈于全球气候变化。植被作为陆地表面最突出的土地覆盖类型，是联系土壤、大气和水分的自然“纽带”

[7]，在全球变化研究中起着“指示器”的作用[8]。植被和气候相互作用的主要方式之一是地气之间的水汽输送和交替。气候始终影响着植被生长和分布，植被通过水汽输送影响气候[9]，不同植被覆盖有着显著水分差异[10-12]，对气候演变过程产生重大影响[13-14]。Pielke[15]指出，土地利用和地表覆盖的变化是气候变化的第一阶强迫作用，由陆面变化引起的区域降水、温度等的变化，与温室气体的效应相当甚至更大。植被覆盖在年际尺度上与后期降水存在正相

关[16]，降水与植被生长季的叶面积指数相关系数可以达到0.78[17]。植被对地表径流变化的影响，主要表现在阻滞地表径流、延长入渗时间、影响水量的再分配等。孙艳玲等[18]对中国9种植被型组与气候的相关关系进行了研究，说明了温度条件比水分条件更影响植被的生长，水分条件较其他气候因素对植被生长表现了更明显的滞后效应；李春晖等[19]研究了黄河流域各区域的NDVI 与降水、径流和径流系数的关系指出，年内变化上NDVI和径流呈明显的正相关，但年际变化上NDVI和径流不具有明显相关性。这些工作对研究植被和气候变化的关系有着重要意义。

福建省地处我国南方低山丘陵区，是我国重点林区之一，树木种类繁多，森林覆盖率达62.96%。近年来，由于城市化的发展，人类活动使生态环境遭到了破坏，水土流失日益严重，从而由气象灾害导致的次生灾害越来越频繁。研究NDVI和降水之间的响应，对福建省乃至中国亚热带季风气候区的林业发展和生态环境的保护都具有重要的参考意义。本文拟利用1982－1999年NDVI数据集和福建省59个气象站（图1）的逐日降水资料，研究NDVI与降水的相关性特征，探讨NDVI和降水的响应，以期对植被－大气相互作用获得一些新的认识。

图1 福建省气象要素站点分布示意图

Fig.1 Distribution of meteorological station

1 资料和研究方法

1.1 研究区域

福建省（23°33′～28°20′N,115°50′～120°40′E）位于中国东南沿海，属亚热带湿润季风气候。年均气温在17-21℃，冬季温暖，1月沿海平均气温9～13℃，山区6～8℃。夏季炎热，平均气温26～28℃，并多台风。区内水热条件和垂直分带较明显，年降水量1000～2000毫米，从西北向东南递减。季节分配不均，有较明显雨季和干季；3～6月为雨季，占全年降水50～60%，7～9月是台风季，降水量较多，年际变化极大，容易发生水旱灾害；10月至次年2月降水较少。福建省土壤资源丰富，类型繁多，为农、牧副业的综合发展提供了极为有利的条件，其土地利用类型主要为耕地、林地、草地等。

1.2 数据来源及处理

1.2.1 NDVI植被数据[20]

基准数据来源于美国NASA Pathfinder A VHRR数据，在美国Pathfinder陆地科学家处理小组原始处理数据完成的基础上，对数据进行重采样和订正处理（原数据为高德处理），并进行了时间序列滤波处理，生成中国区域植被指数数据集。数据集的地理范围包括70°～140°E，5°～55°N，格点数为973×695，空间分辨率是0.072°×0.072°，起止时间是1981年7月中旬～2001年9月下旬，资料历时21年3个月，观测频率是每旬一次。该数据集以单字节（1 byte）存放，记数值动态范围为0至253，其中0表示缺省，1表示水体，2表示外空，3～253为植被记数值，使用前根据表达式（1）转换到归一化差分植被指数（介于-1～＋1之间）：

NDVI＝0.008×（count-128） （1） 式中，count为NDVI的原始逐旬数据。为了获得福建省各观测站1982～1999年的NDVI逐月数据，对原始逐旬NDVI遥感数据进行处理：以月为单位，对每月3旬的NDVI值通过国际通用的MVC（最大值合成）法进行处理，可以消除云、大气、太阳高度角等部分干扰，保证NDVI反映的是每月地表植被覆盖状况，即

NDVI=max ( NDVI ij ) (2) 其中，NDVI i是第i月值，NDVI ij是第i月第j旬的值。1994年缺9－12月资料，采用相邻年平均值插补得到。

在ArcGIS软件支持下，分别计算福建省各观测站的逐月平均NDVI并进行统计分析。

1.2.2降水数据

1982～1999年逐日降水数据是由福建省气象局提供，为了研究需要将逐日资料累加成月降水资料。

1.3研究方法

小波分析是一种时间－频率分析方法，小波变换系数的模和实部是两个重要的变量。模的大小表示特征时间尺度信号的强弱，实部可表示不同特征时间尺度信号在不同时间强弱和位相两方面的信息，近年来广泛应用于气候分析研究中，并取得了良好效果[20-22]。本文利用Morlet小波方法[23]分析了福建省59个观测站18a来216个月的降水量和NDVI连续序列的周期变化特点。

2结果与分析

2.1 福建地区NDVI时空变化特征

2.1.1 年内变化

计算福建地区1982－1999年平均NDVI逐月变化。图2 为福建地区平均NDVI的年内变化曲线。从图上可以看出，NDVI多年平均从3月份逐渐升高，到7月份达到峰值，8、9、10月份总体上稳定，10月份之后再呈缓慢下降趋势的过程。引起这种现象的原因是：冬季温度比较低、降水量小，不利于草木生长，从而导致植被覆盖度低；春夏季温度逐渐回升，