河南省近30年植被指數(shù)與氣象因子的相關(guān)性分析

郭磊, 王世東

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河南省近30年植被指數(shù)與氣象因子的相關(guān)性分析

郭磊, 王世東*

河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院, 焦作 454000

GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)因其具有半月合成及長(zhǎng)時(shí)間序列的優(yōu)勢(shì), 被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于植被指數(shù)研究。因此利用河南省1982—2013年該數(shù)據(jù)集和省內(nèi)及周邊共32個(gè)氣象站點(diǎn)的逐月氣象數(shù)據(jù), 采用均值法、克里金插值和相關(guān)性分析等方法, 分析了河南省近30年來的植被指數(shù)與主要?dú)庀笠蜃?溫度、降雨量)的相關(guān)性。結(jié)果表明: (1)近30年來, 河南省年平均NDVI呈波動(dòng)性上升趨勢(shì), 其年增長(zhǎng)率為0.002, 總體植被覆蓋增加; (2)在全球變暖的大環(huán)境下, 省內(nèi)年均氣溫顯著增加, 其年平均增長(zhǎng)率為0.038, 而降雨量則逐年減少, 其年下降率為2.151; (3)年平均NDVI與年平均溫度呈一般正相關(guān), 兩者增減基本同步, 而與降雨量的年際變化則存在一定的滯后性, 體現(xiàn)在當(dāng)年降雨增多作用于來年植被NDVI上升明顯。(4)在植被覆蓋較差的中部地區(qū), 植被NDVI與氣溫、降雨的相關(guān)性較高, 在植被覆蓋較好的東部和西部地區(qū), 其NDVI與氣溫、降雨的相關(guān)性相對(duì)較低, 該結(jié)果為土地遭破壞區(qū)域的生態(tài)恢復(fù)提供了理論參考。

歸一化植被指數(shù)(NDVI); 氣象因子; 相關(guān)性分析; 生態(tài)恢復(fù)

1 前言

近些年來, 我國(guó)受氣候變暖的影響日益劇增[1]。作為中原大地的河南省, 其植被生長(zhǎng)變化與氣候的關(guān)系也越來越緊密。因此, 探討植被覆蓋變化與氣象因子之間的相互作用關(guān)系對(duì)植被保護(hù)、氣候變化和生態(tài)恢復(fù)等研究都有著重要的指示意義。但是, 受制于研究區(qū)面積和自然經(jīng)濟(jì)條件, 傳統(tǒng)的常規(guī)觀測(cè)手段很難實(shí)現(xiàn)對(duì)大面積區(qū)域內(nèi)的植被生長(zhǎng)狀況進(jìn)行觀測(cè)[2]。

遙感技術(shù)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了對(duì)某一地區(qū)的植被覆蓋變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)觀測(cè)[3]。其中, GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)因其時(shí)間跨度長(zhǎng)、覆蓋范圍廣, 被越來越多的應(yīng)用于植被與氣候變化研究。

NDVI(歸一化植被指數(shù))是表示植被生長(zhǎng)狀況的系數(shù)[4], 是反映植被動(dòng)態(tài)變化的有效指標(biāo)[5]。學(xué)者們對(duì)NDVI與氣象因子的研究已取得顯著成果。例如, 在全國(guó)區(qū)域, 王茜等[6]利用GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)NDVI的年內(nèi)變化顯著, 劉可等[7]發(fā)現(xiàn)近30年來我國(guó)東部季風(fēng)區(qū)的農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)的植被活動(dòng)顯著增強(qiáng), 而西北的荒漠生態(tài)系統(tǒng)和東北的森林生態(tài)系統(tǒng)的植被活動(dòng)顯著下降; 在西北地區(qū), 劉振元等[8]對(duì)青藏高原植被進(jìn)行分區(qū), 發(fā)現(xiàn)不同區(qū)影響NDVI下降的氣候因子不同, 而趙紫薇[9]發(fā)現(xiàn)青藏高原植被有改善趨勢(shì), 同時(shí)陸晴等[10]也發(fā)現(xiàn)高原草地生長(zhǎng)季NDVI整體有增加趨勢(shì); 在東北地區(qū), 王彥穎[11]發(fā)現(xiàn)植被在過去32年里NDVI趨勢(shì)以負(fù)向變化為主, 郭金停等[12]卻發(fā)現(xiàn)在凍土區(qū)植被生長(zhǎng)季平均NDVI呈顯著增加趨勢(shì); 在西南地區(qū), 張笑鶴[13]發(fā)現(xiàn)絕大部分地區(qū)NDVI與溫度呈正相關(guān), 與降水以負(fù)相關(guān)為主, 而鄭朝菊等[14]卻發(fā)現(xiàn)年最大植被覆蓋度(FVC)與夏季均溫和秋季降雨的相關(guān)性最好。從以上的研究中可以發(fā)現(xiàn)影響NDVI的氣候因子具有空間異質(zhì)性, 在不同地區(qū), 氣候因子對(duì)NDVI的響應(yīng)程度不同, 然而針對(duì)我國(guó)腹地, 特別是以河南省為主的中原地區(qū)的NDVI與氣候因子的相關(guān)性研究相對(duì)較少。

因此, 為進(jìn)一步了解我國(guó)中原地區(qū)的植被覆蓋變化特征, 本文利用1982—2013年GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)和省內(nèi)及周邊共32個(gè)氣象站點(diǎn)的逐月氣象資料(溫度、降雨量), 分析了河南省近30年來的NDVI生長(zhǎng)季(4—9月)和年際(1—12月)變化規(guī)律, 同時(shí)進(jìn)一步對(duì)溫度和降雨與NDVI的相關(guān)性進(jìn)行了分析。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)來自美國(guó)航天局全球監(jiān)測(cè)和模型研究組(Global Inventor Modeling and Mapping Studies, GIMMS)發(fā)布的半月合成數(shù)據(jù), 經(jīng)最大合成法合成所得的月數(shù)據(jù)能最大限度的減少云層和氣溶膠的影響[15], 其空間分辨率為8km, 時(shí)間跨度為1982—2013年, 且該數(shù)據(jù)已經(jīng)過投影轉(zhuǎn)換、輻射定標(biāo)、幾何校正等一系列處理[16]。

氣象數(shù)據(jù)下載自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http: //cdc.gov.cn/home.do)。根據(jù)河南省內(nèi)及周邊區(qū)域篩選出32個(gè)氣象站點(diǎn)得到研究區(qū)1982—2013年逐月氣象數(shù)據(jù), 包括月平均溫度、月降水量2個(gè)主要?dú)庀笠蜃拥臄?shù)據(jù)資料。

2.2 數(shù)據(jù)分析

(1) NDVI

NDVI(歸一化植被指數(shù))是一種表示植被生長(zhǎng)狀況的系數(shù)。其多光譜遙感數(shù)據(jù)主要是近紅外和紅光波段, 計(jì)算原理是根據(jù)植被的光譜反射特征來評(píng)價(jià)地表植被覆蓋度[17]。NDVI的計(jì)算公式為:

式中:是近紅外波段的數(shù)值,是紅光波段的數(shù)值。計(jì)算得到的NDVI值在[-1, 1]之間, 當(dāng)?shù)乇碛兄脖桓采w時(shí)其值為正, 且覆蓋度越高值越大; 當(dāng)?shù)乇肀辉茖踊蜓┱趽鯐r(shí)其值為負(fù); 當(dāng)?shù)乇頌槁懵稁r石或土壤時(shí)其值為零。

(2) GIMMS NDVI3g

GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)集是相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù), 其通過轉(zhuǎn)化公式可以將柵格單元的灰度值轉(zhuǎn)化成NDVI真實(shí)值[18]。對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、添加投影信息(WGS-84)后, 利用河南省的邊界矢量文件裁剪得到研究區(qū)圖像, 然后創(chuàng)建掩膜文件進(jìn)行掩膜處理并進(jìn)行歸一化, 歸一化完成之后可以進(jìn)行信息提取, 最后對(duì)圖像進(jìn)行最大合成法合成, 以上過程皆由IDL編程完成。河南省1982—2013年半月數(shù)據(jù)共768景, 合成月數(shù)據(jù)384景, 再由月數(shù)據(jù)合成季度數(shù)據(jù)128景, 最終由季度數(shù)據(jù)合成年數(shù)據(jù)32景。GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)合成方法如下:

①半月合成:

式中:表示上半月,表示下半月,表示半月NDVI值。

②月合成:

式中:表示月最大NDVI值,、表示月份。

③季度合成:

式中:表示季度最大NDVI值,表示季度,表示月份。

④年合成:

式中:表示年最大NDVI值,表示年份,表示月份。

2.3 研究方法

2.3.1 克里金插值法

為使氣象數(shù)據(jù)和植被指數(shù)能進(jìn)行空間計(jì)算, 本文對(duì)溫度和降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行克里金插值, 使離散的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的柵格數(shù)據(jù)[19], 得到河南省1982—2013年的年平均溫度柵格數(shù)據(jù)和年降雨量柵格數(shù)據(jù)。

2.3.2 均值法

為反映河南省近30年來的總體植被覆蓋變化特征, 本文采用年平均植被指數(shù)和生長(zhǎng)季平均植被指數(shù)來對(duì)河南省植被NDVI的變化進(jìn)行趨勢(shì)計(jì)算, 即計(jì)算相應(yīng)時(shí)間區(qū)間內(nèi)所有象元NDVI的平均值。同時(shí), 對(duì)于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù), 本文所采用的生長(zhǎng)季和年際劃分標(biāo)準(zhǔn)分別為4—9月份和1—12月份, 將由氣象站點(diǎn)所得的逐月氣象數(shù)據(jù), 對(duì)溫度累加求平均得生長(zhǎng)季平均溫度和年平均溫度, 對(duì)降雨量累加除氣象站點(diǎn)個(gè)數(shù)得生長(zhǎng)季降雨量和年降雨量。

2.3.3 相關(guān)性分析法

相關(guān)性分析是用來研究要素與要素之間相互作用強(qiáng)弱的關(guān)系量[20], 本文主要采用偏相關(guān)分析和復(fù)相關(guān)分析的方法。偏相關(guān)分析是指忽略其他因素影響, 僅考慮某一種要素對(duì)另一種要素作用時(shí)產(chǎn)生的影響程度, 其結(jié)果以偏相關(guān)系數(shù)的形式展現(xiàn), 偏相關(guān)系數(shù)越大, 表明這種要素對(duì)另一種要素的作用效果越強(qiáng), 兩者間的相關(guān)性就越大。當(dāng)要素類型多于兩個(gè)時(shí), 會(huì)遇到考慮其中多種要素同時(shí)對(duì)某一種要素作用的情況, 這時(shí)就會(huì)用到復(fù)相關(guān)分析, 同理, 復(fù)相關(guān)系數(shù)越大, 表明它們之間的相關(guān)性越高。

本文在討論溫度和降雨與植被指數(shù)之間的響應(yīng)關(guān)系時(shí), 采用偏相關(guān)分析和復(fù)相關(guān)分析的方法, 通過討論單一氣象因子對(duì)植被指數(shù)的影響和兩個(gè)氣象因子同時(shí)對(duì)植被指數(shù)影響的方法來分析氣象因子與植被指數(shù)的相關(guān)性。其計(jì)算公式如下:

(1)偏相關(guān)分析

式中:k、k表示兩個(gè)變量,r表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)。假如有三個(gè)變量、、,固定求變量與變量的偏相關(guān)系數(shù), 其計(jì)算公式為:

式中:r、r、r表示變量?jī)蓛砷g的相關(guān)系數(shù),r表示變量、間的偏相關(guān)系數(shù)。

(2)復(fù)相關(guān)分析

式中:為因變量,、為自變量,r為k與、的復(fù)相關(guān)系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 NDVI的時(shí)間變化特點(diǎn)

為研究河南省近30年來整體植被指數(shù)年際間的變化趨勢(shì), 本文主要從植被生長(zhǎng)季平均NDVI和年平均NDVI的變化特征進(jìn)行分析。生長(zhǎng)季是植被在全年里生長(zhǎng)變化特征最明顯的時(shí)段, 分析生長(zhǎng)季植被的NDVI可以預(yù)測(cè)該年植被的長(zhǎng)勢(shì), 而植被NDVI的年際變化可以反映出全年植被覆蓋的增減。如圖2所示, 近30年來河南省植被NDVI逐生長(zhǎng)季變化顯著, 變化范圍在0.656—0.780之間, 其增長(zhǎng)率為0.002, 在2011年達(dá)到峰值0.780。NDVI的逐年變化特性也呈現(xiàn)出波動(dòng)性上升趨勢(shì), 其年增長(zhǎng)率為0.002, 變化范圍在0.717—0.820之間, 總體上與生長(zhǎng)季NDVI的變化特性一致。由生長(zhǎng)季平均NDVI和年平均NDVI都呈波動(dòng)性上升趨勢(shì), 表明河南省近30年來總體植被覆蓋度有所增加, 植被生長(zhǎng)狀況逐漸得到改善。

圖1 河南省省內(nèi)及周邊氣象站點(diǎn)分布圖

圖2 河南省1982—2013年生長(zhǎng)季平均NDVI和年平均NDVI變化趨勢(shì)圖

3.2 NDVI的空間變化特點(diǎn)

圖3反映了河南省1982到2013年多年平均NDVI的空間分布狀況。從圖中可以看出, 植被覆蓋最高的地區(qū)在河南省洛陽(yáng)、南陽(yáng)和三門峽三市交界處的伏牛山地區(qū), 其NDVI為0.859—0.952; 其次是河南省東部的大部分地區(qū), 其NDVI為0.742—0.859; 植被覆蓋較差的地區(qū)主要分布在河南省中部的鄭州市、平頂山市, 北部的濟(jì)源市、焦作市, 以及洛陽(yáng)北部和南陽(yáng)南部等地區(qū), 其NDVI在0.551—0.742之間。

圖3 河南省1982—2013年平均NDVI空間分布圖

3.3 河南省氣候因子的時(shí)空變化特點(diǎn)

河南省1982到2013年的2種主要?dú)夂蛞蜃?溫度和降雨量)在植被生長(zhǎng)季和年際的變化狀況分別如圖4、圖5所示。在生長(zhǎng)季(圖4), 平均溫度上升趨勢(shì)明顯, 增長(zhǎng)率為0.035, 降雨量逐生長(zhǎng)季也有輕微上升, 但遠(yuǎn)沒溫度上升明顯, 大部分年份的生長(zhǎng)季降雨量都保持在400 mm到800 mm之間; 而在年際(圖5), 平均溫度逐年明顯上升, 年增長(zhǎng)率為0.038, 與生長(zhǎng)季的溫度增長(zhǎng)率十分相近, 而年降雨量則呈下降趨勢(shì), 年減少率為2.151, 大部分年份的年降雨量保持在600 mm到1000 mm之間。

在空間上, 對(duì)32年溫度和降雨量逐象元求平均得圖6和圖7。由圖6可以看出, 高溫地區(qū)主要集中在河南省的南部, 年平均氣溫可達(dá)15 ℃以上, 低溫地區(qū)主要集中在西部和北部的部分地區(qū), 年平均溫度在13 ℃左右, 而中部地區(qū)的年平均溫度則介于兩者之間; 由圖7可得, 河南省年降雨量由南向北逐漸減少, 南部地區(qū)年降雨量較高, 在1000 mm左右, 中部處于過渡區(qū), 在600—1000 mm之間, 而北部地區(qū)則在600 mm以下。

圖4 1982—2013年生長(zhǎng)季溫度和降雨變化曲線

Fig. 4 1982-2013 curve of growing season temperature and rainfall

圖5 1982—2013年年際溫度和降雨變化曲線

Fig. 5 1982-2013 curve of interannual temperature and rainfall

圖6 河南省1982—2013年平均溫度空間分布圖

3.4 NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)

3.4.1 NDVI與溫度和降雨的年際關(guān)系

圖8和圖9是河南省1982—2013年植被NDVI分別與溫度和降水的生長(zhǎng)季和年際變化曲線。如圖8所示, 河南省近30年來植被NDVI在生長(zhǎng)季和年際的變化趨勢(shì)都和相應(yīng)時(shí)段溫度的變化趨勢(shì)相似, 兩者在大部分年份具有相同的增減性, 但也有少部分年份不符合這一特性。這一方面說明溫度的升高確實(shí)促進(jìn)了植被生長(zhǎng), 但另一方面也表明溫度并不是影響植被NDVI變化的唯一限制因子。由圖9可以看出, NDVI在生長(zhǎng)季和年際間的變化趨勢(shì)與相應(yīng)時(shí)段的降雨量變化存在一定的滯后性, 大部分年份NDVI隨降雨量的增加呈現(xiàn)減小趨勢(shì), 但作用于來年植被NDVI上升明顯, 這表明植被對(duì)降水更加敏感。

3.4.2 NDVI與溫度和降雨的空間關(guān)系

一般而言, 氣候變化和人類活動(dòng)是影響植被覆蓋變化的主要因子, 其中, 氣候變化更是作為驅(qū)動(dòng)力, 通過改變其自身的條件從而對(duì)植被產(chǎn)生影響[21–22], 然而僅在時(shí)序上討論其對(duì)NDVI的作用并不能反映出植被覆蓋變化的空間差異, 在空間上對(duì)其與NDVI的相互作用進(jìn)行分析能更直接的反映出它們之間的相關(guān)性。因此, 本文對(duì)1982—2013年河南省植被NDVI與年平均溫度、年降雨量進(jìn)行基于象元的偏相關(guān)性分析和復(fù)相關(guān)分析。由圖10可以看出, 河南省絕大部分區(qū)域的NDVI都與年平均溫度在空間上呈現(xiàn)正相關(guān), 且在中部地區(qū)相關(guān)性最高, 達(dá)到0.8以上, 僅在西部的三門峽、洛陽(yáng)和南陽(yáng)三市交界處以及北部的安陽(yáng)和南部的信陽(yáng)的少量區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān); 由圖11可以看出, NDVI與年降雨量呈正相關(guān)的區(qū)域也占了河南省的大部分面積, 但要少于溫度與NDVI呈正相關(guān)的區(qū)域面積, 降雨對(duì)NDVI影響最顯著的區(qū)域主要在河南省東北部的安陽(yáng)市、濮陽(yáng)市、新鄉(xiāng)市以及中部的鄭州、平頂山與洛陽(yáng)三市交匯之地和南陽(yáng)南部的部分地區(qū), 其相關(guān)系數(shù)達(dá)0.6以上, 而在信陽(yáng)市北部和駐馬店南部以及周口西北部的NDVI顯示出與降雨量成明顯負(fù)相關(guān); 圖12是NDVI與年平均溫度和年降雨量進(jìn)行復(fù)相關(guān)分析的結(jié)果圖, 從圖中可以看出在, 在河南省中部地區(qū), NDVI與溫度和降雨的復(fù)相關(guān)系數(shù)較高, 其值在0.8左右, 而在東部和西部地區(qū)的復(fù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低, 其值在0.5以下。

圖7 河南省1982—2013年年均降雨量空間分布圖

圖8 生長(zhǎng)季和年際NDVI與溫度的變化曲線

圖9 生長(zhǎng)季和年際NDVI與降雨量的變化曲線

綜上所述, 溫度和降雨與NDVI的相關(guān)性存在空間差異。在河南省內(nèi)的絕大部分地區(qū), 兩種氣象因子與NDVI都呈現(xiàn)出正相關(guān), 且NDVI與溫度相關(guān)性要高于NDVI與降雨的相關(guān)性。同時(shí), 通過對(duì)溫度和降雨與NDVI進(jìn)行偏相關(guān)分析與復(fù)相關(guān)分析, 結(jié)果表明在河南省植被覆蓋較好的東部和西部地區(qū), 其偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)較小, 而在植被覆蓋較差的中部地區(qū), 其偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)較大。

4 結(jié)論與討論

本文基于GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù), 結(jié)合1982—2013年氣象數(shù)據(jù), 利用多種分析和計(jì)算方法, 研究了河南省近30年來的NDVI時(shí)空變化規(guī)律, 并探討了溫度和降雨與NDVI的相關(guān)性, 所得結(jié)論如下:

圖10 河南省平均NDVI與平均溫度偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖

圖11 河南省平均NDVI與年均降雨量偏相關(guān)系數(shù)空間分布圖

(1) 河南省近30年來, 在植被生長(zhǎng)季和年際, 其NDVI都以0.002的增長(zhǎng)率不斷上升, 表明總體植被覆蓋有所增加。NDVI的空間分布存在較明顯的區(qū)域差異, 總體上呈現(xiàn)出東、西高, 中部低的分布特點(diǎn)。

(2) 近30年來的氣象數(shù)據(jù)表明, 省內(nèi)年均溫度在以0.038的增長(zhǎng)率逐漸升高, 而年降雨量則以每年2.151的減少率在逐漸下降。在空間上表現(xiàn)為, 河南省東南地區(qū)的氣候條件要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于中部以及西北地區(qū)。

(3) 通過對(duì)NDVI與氣象因子的相關(guān)性分析, 發(fā)現(xiàn)河南省植被NDVI變化是受這兩種氣象因子共同作用的結(jié)果。河南省大部分面積的NDVI與年平均溫度和年降雨量均呈較明顯的正相關(guān)關(guān)系, 與年平均溫度的正相關(guān)系數(shù)最高達(dá)0.811, 與年降雨量的正相關(guān)系數(shù)最高達(dá)0.673, 溫度和降雨共同對(duì)NDVI作用的復(fù)相關(guān)系數(shù)最高達(dá)0.859?？梢? 河南省NDVI年際間0.002的增長(zhǎng)率主要?dú)w功于年平均溫度的升高, 同時(shí)降雨也促進(jìn)了年平均NDVI的提升, 但其促進(jìn)作用沒有溫度的促進(jìn)效果大。

圖12 河南省年均NDVI與年均溫度和年均降雨量復(fù)相關(guān)系數(shù)空間分布圖

(4) 相關(guān)性分析結(jié)果表明, 在植被覆蓋較好的東部和西部地區(qū), 溫度和降雨與NDVI的復(fù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低, 在0.002—0.489之間, 而在植被覆蓋較差的中部地區(qū), 其與NDVI的復(fù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)較高, 在0.489—0.859之間。這表明, 在植被覆蓋較差區(qū)域, 溫度和降雨對(duì)植被生長(zhǎng)起著決定性作用, 該結(jié)果為生態(tài)環(huán)境遭破壞區(qū)域的植被恢復(fù)提供了理論依據(jù)。

綜上所述, 本研究主要說明了河南省近30年來植被NDVI的時(shí)空變化特點(diǎn), 闡述了其與溫度和降雨這兩種主要?dú)庀笠蜃拥南嚓P(guān)關(guān)系。但由于缺乏人類活動(dòng)和自然災(zāi)害數(shù)據(jù), 也未考慮其它氣象因子影響, 因而存在部分年份的變化規(guī)律不符現(xiàn)象。這些有待后續(xù)進(jìn)一步研究, 為我國(guó)中原地區(qū)的植被恢復(fù)及生態(tài)重建提出合理建議。

[1] 杜衛(wèi), 張?jiān)鲂? 郝雨杉, 等. 江蘇省植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化及影響因素分析[J]. 科技通報(bào), 2017, 33(5): 24–29.

[2] 阿多, 趙文吉, 宮兆寧, 等. 1981–2013華北平原氣候時(shí)空變化及其對(duì)植被覆蓋的影響[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2017, 37(2): 576–592.

[3] 郭繼凱, 吳秀芹, 董貴華, 等. 基于MODIS/NDVI的塔里木河流域植被覆蓋變化驅(qū)動(dòng)因素相對(duì)作用分析[J]. 干旱區(qū)研究, 2017, 34(3): 621–629.

[4] ECKERT S, HUSLER F, LINIGER H, et al. Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia[J]. Journal of Arid Environments, 2015, 113(2): 16–28.

[5] 徐麗萍, 郭鵬, 劉林, 等. 天山北坡NDVI對(duì)氣候因子響應(yīng)的敏感性分析[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 53(21): 5116–5125.

[6] 王茜, 陳瑩, 阮璽睿, 等. 1982–2012年中國(guó)NDVI變化及其與氣候因子的關(guān)系[J]. 草地學(xué)報(bào), 2017, 25(4): 691–700.

[7] 劉可, 杜靈通, 候靜, 等. 近30年中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)NDVI時(shí)空變化特征[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2017, 38(6): 1–12.

[8] 劉振元, 張杰, 陳立. 青藏高原植被指數(shù)最新變化特征及其與氣候因子的關(guān)系[J]. 氣候與環(huán)境研究, 2017, 22(3): 289–300.

[9] 趙紫薇. 1982–2013年青藏高原植被動(dòng)態(tài)變化時(shí)序分析[J]. 測(cè)繪科學(xué), 2017, 42(6): 62–70.

[10] 陸晴, 吳紹洪, 趙東升. 1982–2013年青藏高原高寒草地覆蓋變化及與氣候之間的關(guān)系[J]. 地理科學(xué), 2017, 37(2): 292–300.

[11] 王彥穎. 中國(guó)東北植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候響應(yīng)研究[D]. 長(zhǎng)春: 東北師范大學(xué), 2016.

[12] 郭金停, 胡遠(yuǎn)滿, 熊在平, 等. 中國(guó)東北多年凍土區(qū)土地植被生長(zhǎng)季NDVI時(shí)空變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2017, 28(8): 2413–2422.

[13] 張笑鶴. 西南地區(qū)NDVI和NPP時(shí)空動(dòng)態(tài)及其與氣候因子相關(guān)性分析[D]. 北京: 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院, 2011.

[14] 鄭朝菊, 曾源, 趙玉金, 等. 近15年中國(guó)西南地區(qū)植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化[J]. 國(guó)土資源遙感, 2017, 29(3): 128–136.

[15] BECK H E, MCVICAR T R, DIJK A I J M V, et al. Global evaluation of four AVHRR–NDVI data sets: Intercomparison and assessment against Landsat imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2011, 115(10): 2547–2563.

[16] 時(shí)忠杰, 高吉喜, 徐麗宏. 內(nèi)蒙古地區(qū)近25年植被對(duì)氣溫和降水變化的影響[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2011, 20(11): 1594–1601.

[17] 郭鈮. 植被指數(shù)及其研究進(jìn)展[J]. 干旱氣象, 2003, 21(4): 71–75.

[18] 單楠. 京津風(fēng)沙源區(qū)植被指數(shù)(NDVI)對(duì)氣候變化響應(yīng)研究[D]. 北京: 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院, 2013.

[19] 蔣育昊, 劉鵬舉, 夏智武, 等. 站點(diǎn)密度對(duì)復(fù)雜地形PRISM月降雨空間插值精度的影響[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017, 41(4): 115–120.

[20] 潘秋玲. 那曲地區(qū)植被指數(shù)時(shí)空變化及其影響因素分析[D]. 北京: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京), 2017.

[21] 華東師范大學(xué). 植物學(xué)[M]. 北京: 高等教育出版社, 1982.

[22] 李娜. 1999–2006石羊河流域植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)研究[D]. 蘭州: 蘭州大學(xué), 2010.

Correlation analysis of vegetation index and meteorological factors in Henan Province in the last 30 years

GUO Lei, WANG Shidong*

School of Surveying and mapping and land information engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China

GIMMS NDVI3gdata has been widely used by scholars both at home and abroad for the study of vegetation index because of its advantages of semilunar synthesis and long time series. This paper used the 1982-2013 year GIMMS NDVI3gdata set in Henan and the data of 32 meteorological stations in and around the province, andadopted many methodsabout average, Kriging interpolation, correlation analysis and so on toanalyze the correlation between the vegetation index and the main meteorological factors (temperature, rainfall) in Henan Province in the last 30 years. The results are as follows. (1) In the past 30 years, the average annual NDVI in Henan province was fluctuating upward trend, the annual growth rate of 0.002; the overall vegetation coverage increased. (2) In the environment of global warming, the annual average temperature increased significantly, with the average annual growth rate of 0.038; while the rainfall was decreasing year by year and it fell at an annual rate of 2.151. (3) The annual average NDVI was generally positively correlated with annual mean temperature change, and the annual variation of precipitation was lagging behind. (4) In the areas of poor vegetation cover, there was a high correlation between NDVI and temperature or rainfall.In the area of vegetation cover was good, the correlation between NDVI and temperature or rainfall was relatively low. The result can provide a theoretical reference for ecological restoration.

normalized vegetation index (NDVI); meteorological factors; correlation analysis; ecological restoration

10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.05.014

S46

A

1008-8873(2018)05-102-11

2018-03-02;

2018-07-27

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301617); 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2016M590679); 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(17A420001); 河南省高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NSFRF1630); 河南理工大學(xué)創(chuàng)新性科研團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(B2017-16); 河南省高校科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃(18IRTSTHN008)資助

郭磊(1993—), 碩士生, 主要研究方向?yàn)閲?guó)土資源遙感, E-mail: 1174283475@qq.com

通信作者:王世東(1978—), 副教授, 博士, 碩士生導(dǎo)師, 主要研究方向?yàn)閲?guó)土資源信息化與遙感, 土地復(fù)墾, E-mail: wsd0908@163.com

郭磊, 王世東. 河南省近30年植被指數(shù)與氣象因子的相關(guān)性分析[J]. 生態(tài)科學(xué), 2018, 37(5): 102-112.

GUO Lei, WANG Shidong. Correlation analysis of vegetation index and meteorological factors in Henan Province in the last 30 years[J]. Ecological Science, 2018, 37(5): 102-112.