山西高原近25年植被指数时空变化特征分析.docVIP

近25年山西植被指数时空变化特征分析 武永利，栾青，赵永强，王志伟 山西省气候中心，山西 太原 030006 在遥感及地理信息系统技术支持下，利8 km×8 km的NASA/GIMMS植被指数（NDVI）数据，采用多种方法分析了山西高原近25 a来植被指数的时空动态变化规律。结果表明：①25 a来，山西省年均NDVI基本在0.33上下呈波动中上升趋势，表明山西高原植被活动在增强；②从季节变化来看，山西省春季和秋季的植被都在增加，冬季上升趋势较弱，夏季变化很小，呈现极弱的递减趋势；③空间上，植被指数南部好于北部，山区好于平原；④从植被变化趋势图中也可以看出植被呈现总体变好趋势，其中北部变好趋势明显，其次是南部；⑤植被年际变化表现出较为一致的变化趋势以及较为明显中部和南北反相的局地变化特征。 山西; GIMMS; NDVI; 时空变化中图分类号： 文献标识码：A 文章编号：1672-2175（200）0-2330-06植被作为生态系统的主要组分，是生态系统存在的基础也是联结土壤、大气和水分的自然“纽带”，植被状况的变化是反映区域性生态环境状况的重要指标之一，多年植被指数的变化则反映了植被生态环境随时间的变化规律。近20多年来，随着遥感技术的发展，从多时相、多波段遥感信息可以提取植被指数，这为研究陆地植被的分布季节变化及年际间的变化提供了强有力的手段，同时由于卫星遥感数据具有空间上和时间上的连续性，在研究中得到广泛应用。研究表明归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)能够较准确地反映植被覆盖程度、生长状况、生物量以及光合作用强度[1,2]，是指示植被活动和植被生产力的良好指标，广泛应用于植被活动的研究。尤其是第3代NOAA/AVHRR NDVI时间序列数据精度进一步提高，从而使该数据成为研究植被生态活动的良好数据源[3]。方精云等[4]利用GIMMS-NDVI数据研究间中国地区的NDVI变化，发现我国大多数地区的NDVI都呈现不同程度的增加趋势，生长季节的延长和生长加速是我国NDVI增加的主要原因；朴世龙等[5]以NDVI作为植被活动的指标，研究中四季植被活动的变化，发现春季是中国植被平均NDVI上升最快的季节；邓朝平等[6]分析了西北地区不同植被类型区的NDVI的年、年际变化特征并对植被覆盖空间变化进行动态研究；李月臣等[7]基于NOAA/AVHRR NDVI数据对北方13省(市、区)1982-1999年植被动态变化进行了分析，结果表明18 a间研究区植被总体呈现增加趋势。这些研究因资料序列长度不同而得出不同结论，甚至结论截然相反；或研究区的选择上多侧重于对中国或西北地区等大尺度地理单元进行分析, 而不能具体涉及山西高原的植被变化情况，或对于山西高原的研究资料时间序列短，所得的结论具有一定局限性。 山西地处黄土高原东翼，南北跨越6个纬度带，由于水、热条件的差异，由东南向西北构成暖温带和温带两个气候带，自然环境复杂，生态条件多样且较为脆弱，是“全国生态省建设试点”。因此，利用遥感手段研究山西植被覆盖的时空变化特征，通过建立山西高近25 a植被指数时间序列，对该地区植被指数的年际变化、季节变化进行深入分析，以揭示该地区NDVI所反映的植被变化事实，采用线性回归法和经验正交分解分析植被变化情况，摸清山西高原近25 a来的植被演变规律，为山西生态环境建设与治理提供科学依据。 本文NDVI数据选取GIMMS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)-NDVI数据作为计算的标准数据，GIMMS NDVI数据是美国国家航天航空局(NASA)C-J-Tucker等人于2003年11月推出的必威体育精装版全球植被指数变化数据[8-9]。其时间分辨率是15 d，空间分辨率是8 km，使用美国NOAA2、7、9、11、14、16的AVHRR数据合成植被指数数据集。该数据集被认为是相对标准的数据，采用最大值合成法，对太阳高度角、仪器视场角、气溶胶、火山喷发的影响进行了大气校正，尽量消除云等其他因素的影响，是目前使用比较广泛的遥感数据[10-11]。 对获取到8 km×8 km的NASA/GIMMS NDVI数据进行处理。主要过程包括图像格式转换、投影、裁剪、波段叠合等，每月的NDVI数据采用国际上通用的最大值合成法制作成月数据[12]，进一步消除云、大气、太阳高度角等的干扰。逐月提取山西高原NDVI数据，生成研究区域25 a共计300个月的植被指数数据集。 采用常规数理统计分析方法，分析研究区域植被指数的年均、季均及月变化