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    淮河流域NDVI周期性分析

    2013-12-31 00:00:00陳思英等
    安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2013年10期

    摘 要:利用1982年1月到2006年12月的 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) GIMMS(Global Inventory Monitoring and Modeling Studies) NDVI數(shù)據(jù),應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,對(duì)淮河流域NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行了周期分析。結(jié)果表明:淮河流域安徽段各站點(diǎn)SINDVI基本存在2~3a、9~10a、12~13a及15~16a的變化周期,其主要影響因子可能為氣溫和降水,而氣候因子的周期性變化主要受海-氣相互作用和太陽(yáng)黑子活動(dòng)的影響,進(jìn)而影響植被的周期變化。

    關(guān)鍵詞:NDVI;EMD;周期分析;氣候因子

    中圖分類(lèi)號(hào) P343.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731(2013)10-116-02

    目前,在全球變化研究領(lǐng)域中,利用遙感的方法對(duì)植被的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè),并且對(duì)植被的這種動(dòng)態(tài)變化與氣候的關(guān)系進(jìn)行分析,已成為一種重要方法。地表植被作為生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ),是土壤和大氣間物質(zhì)能量交換的重要環(huán)節(jié),在地表能量交換和水分循環(huán)及地球生化循環(huán)中起著尤為重要的作用。植被-氣候關(guān)系具有很大的復(fù)雜性,其復(fù)雜程度主要是因?yàn)闅夂虻亩嘧冃?。影響地表植被的因素包括氣候變化、施肥的效?yīng)以及土地利用的變化,在這些影響因素中,對(duì)植被有著最為直接和重要的因素就是氣溫和降水。因此,對(duì)植被—大氣之間的關(guān)系進(jìn)行分析研究,有助于了解并預(yù)測(cè)全球氣候變化對(duì)未來(lái)陸地生態(tài)系統(tǒng)造成的影響[1]。陸地生態(tài)系統(tǒng)是巨大的,研究獲得的數(shù)據(jù)信息也是復(fù)雜多樣的,如果單憑人工獲取數(shù)據(jù)信息,不僅造成人力資源的浪費(fèi),而且獲取的數(shù)據(jù)時(shí)效性相對(duì)較低。遙感衛(wèi)星因其獲取數(shù)據(jù)信息具有時(shí)空連續(xù)性和覆蓋范圍廣等優(yōu)勢(shì),已經(jīng)成為獲取植被動(dòng)態(tài)變化信息的可靠方法和有效數(shù)據(jù)源。因此,用遙感方法監(jiān)測(cè)植被動(dòng)態(tài)變化并以此分析這種變化與氣候之間的關(guān)系,已成為研究全球氣候變化的一個(gè)重要領(lǐng)域[2]。遙感植被動(dòng)態(tài)研究中應(yīng)用最為廣泛的影響因子就是歸一化植被指數(shù)[3](Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),它不僅能很好地反映出植被生長(zhǎng)狀況和植被覆蓋度,而且也能對(duì)植被生長(zhǎng)狀況、生物物理化學(xué)性質(zhì)及生態(tài)系統(tǒng)參數(shù)的變化作出動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

    筆者利用1982年1月到2006年12月的AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) GIMMS(Global Inventory Monitoring and Modeling Studies) NDVI數(shù)據(jù),應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,選取了淮河流域蚌埠、合肥、阜陽(yáng)、宿州、六安共5個(gè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)氣象站為分析站點(diǎn),結(jié)合該區(qū)域的氣象數(shù)據(jù),對(duì)同一時(shí)段淮河流域植被歸一化指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期分析,并且研究了NDVI周期性與氣溫、降水周期性之間的關(guān)系。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域概況 淮河流域是我國(guó)南北方的一條自然分界線,介于長(zhǎng)江和黃河兩流域之間,位于E111°55′-121°25′、N30°55′-36°36′,面積為27萬(wàn)km2?;春右员睂倥瘻貛^(qū)域,淮河以南屬北亞熱帶區(qū)域。安徽省位居淮河中游,境內(nèi)流域面積達(dá)到6.7萬(wàn)km2,地處南北氣候過(guò)渡帶,季風(fēng)盛行,冬季干旱少雨,夏季炎熱多雨,旱澇災(zāi)害往往交替出現(xiàn),氣候變化脆弱敏感。

    1.2 研究方法 研究方法主要采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法。應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法是一種全新的處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法,應(yīng)用此方法主要有以下2個(gè)前提條件:(1)待分解的信號(hào)至少同時(shí)含有極大值和極小值2個(gè)極值點(diǎn);(2)連續(xù)的2個(gè)極值點(diǎn)間的時(shí)間間隔決定了信號(hào)的時(shí)間特征尺度。EMD可將原始信號(hào)X(t)分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)(IMF),IMF具有以下2個(gè)特征:(1)在整個(gè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度中,極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)的數(shù)目必須相等或至多相差1個(gè);(2)在任意數(shù)據(jù)點(diǎn),局部極大值包絡(luò)和局部極小值包絡(luò)的均值必須為零。EMD分解過(guò)程主要步驟詳見(jiàn)文獻(xiàn)[4]。實(shí)際上,EMD的分解完全可以近似地認(rèn)為就是對(duì)各個(gè)IMF分量進(jìn)行提取的過(guò)程。在分解過(guò)程中,容易出現(xiàn)邊界問(wèn)題,本研究采用鏡像延伸方法[5]很好地解決了EMD方法在分解過(guò)程中容易出現(xiàn)的上沖和下沖現(xiàn)象,取得了預(yù)期效果。

    2 結(jié)果與分析

    利用EMD方法對(duì)淮河流域合肥、蚌埠、阜陽(yáng)、宿州、六安5個(gè)氣象站所在像元的SINDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲得各個(gè)分站點(diǎn)的IMF分量。圖1是六安站SINDVI經(jīng)過(guò)EMD分解后獲得的IMF分量。從圖1中可以看出,該序列經(jīng)EMD分解后得到3個(gè)IMF分量及1個(gè)趨勢(shì)分量。IMF1表示一個(gè)2~3a的變化周期;IMF2表示一個(gè)9~10a的變化周期;IMF3表示一個(gè)15~16a的變化周期。表1是計(jì)算得到的各分量的方差貢獻(xiàn)率,IMF1貢獻(xiàn)率最大(57.19%),表明六安站SINDVI波動(dòng)周期以2~3a為主。趨勢(shì)分量r呈上升狀態(tài),表明在1982-2006年間,六安站的植被呈不斷增加趨勢(shì)(圖1)。

    利用EMD方法對(duì)淮河流域其余各站SINDVI序列進(jìn)行分析,得到各站的IMF分量,各分量所表示的周期如表2所示。從表2可以看出,1982-2006年期間,淮河流域安徽段各站點(diǎn)SINDVI基本存在2~3a、9~10a、12~13a及15~16a的變化周期;通過(guò)計(jì)算各站點(diǎn)IMF分量的方差貢獻(xiàn)率發(fā)現(xiàn)(表略),SINDVI波動(dòng)周期均以2~3a為主,表明2~3a的周期為淮河流域安徽段植被變化的主要周期。

    3 討論

    已有的研究證明[6],由于受到海-氣相互作用和太陽(yáng)黑子活動(dòng)的影響,氣候因子,尤其是氣溫和降水也存在著周期性變化。一般認(rèn)為,地球上氣象要素變化的最基本周期為2~3a,而本文分析得出的5~6a、10~11a、15~16a的周期很可能與天體運(yùn)動(dòng)以及太陽(yáng)黑子強(qiáng)弱變化的周期有關(guān),有資料表明:太陽(yáng)黑子的活動(dòng)強(qiáng)弱和海-氣相互作用以及氣候要素的變化具有密切的關(guān)系,淮河流域水文氣象序列的變化規(guī)律很大原因是這種因素的影響。因此認(rèn)為:影響淮河流域植被變化的重要因子就是氣溫和降水。本文利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法分析了淮河流域植被指數(shù)的周期性,取得了較好的效果。但是,植被和氣候的變化規(guī)律極其復(fù)雜,影響淮河流域植被周期性變化的具體原因還有待進(jìn)一步的深入研究。

    參考文獻(xiàn)

    [1]羅玲,王宗明,宋開(kāi)山,等.1982-2003年中國(guó)東北地區(qū)不同類(lèi)型植被NDVI與氣候因子的關(guān)系研究[J]. 西北植物學(xué)報(bào),2009,29(4): 800-808.

    [2]趙英時(shí). 遙感應(yīng)用分析原理與方法[M]. 北京:科學(xué)出版社,2003.

    [3]Rees M,Condit R,Crawley M,et al. Long-term Studies of Vegetation Dynamics[J]. Science,2001,293(5 530): 650-655.

    [4]Huang N,Shen Z,Long S,et al. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis[J]. Proceedings: Mathematical,Physical and Engineering Sciences,1998,454(1 971): 903-995.

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    [6]楊建平,丁永建,陳仁升.長(zhǎng)江黃河源區(qū)水文和氣象序列周期變化分析[J].中國(guó)沙漠,2005,25(3): 351-355. (責(zé)編:徐世紅)

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