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    植被類型對樹輪重建賀蘭山NDVI的影響

    2020-11-17 02:18:58李明明李剛
    關(guān)鍵詞:樹輪年表賀蘭山

    李明明,李剛

    (1.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院,沙漠與沙漠化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,甘肅 蘭州 730000;2,中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049;3.甘肅祁連山國家級自然保護(hù)管理局,甘肅 張掖 734000)

    樹木作為組成森林中獨(dú)立的生命有機(jī)體,對氣候變化極為敏感且為減緩氣候變化帶來的影響發(fā)揮了重要作用,在其生長過程中樹木年輪記錄了大量的氣候、環(huán)境等方面的信息[1-2].然而,樹木的生長又分為初級生長和次級生長[3-4],初級生長包括發(fā)芽、枝葉的生長及根系的衍生,次級生長包括樹干、枝及根系的生長.一方面樹木冠層的葉片通過光合作用合成有機(jī)質(zhì)并通過樹木的韌皮部輸送到樹干以及樹根的各部位,另一方面,樹干將根系吸收的水和無機(jī)鹽等營養(yǎng)物質(zhì)通過邊材運(yùn)送到樹冠,并與根系一起支撐整棵樹木[5].因此,研究植被冠層與主干間的生長關(guān)系,有利于我們明確氣候變化背景下樹木生長的動態(tài)變化,更好地了解樹木的生理機(jī)制以及為應(yīng)對氣候變化提供參考依據(jù).

    隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展,利用遙感衛(wèi)星監(jiān)測探究植被的地表覆蓋度、生物量、凈初級生產(chǎn)力變化的研究日益增多[6-8],也為研究氣候變化對植被動態(tài)的影響提供重要參考.歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)作為使用較普遍的遙感數(shù)據(jù)之一,它是植物生長狀態(tài)及植被空間分布密度的最佳指示因子,能反映冠層繁茂程度和植被覆蓋度的動態(tài)變化[9].但NDVI僅代表樹木冠層的變化情況,而生長過程中樹木冠層與主干之間存在差異,且由于遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)記錄較短,限制了我們對過去植被變化歷史的認(rèn)識與理解.利用樹輪資料對NDVI進(jìn)行重建則可有效解決這一問題,因?yàn)闃漭嗁Y料具有定年準(zhǔn)確、分辨率高、樣本量大等優(yōu)點(diǎn)[10],被廣泛用于重建過去不同時期的溫度、降水、干濕指數(shù)、徑流量等環(huán)境信息[11-15],同樣可以利用樹輪資料重建NDVI,不僅可以彌補(bǔ)NDVI時間序列長度上的不足,且對揭示年代至百年尺度的植被生長變化規(guī)律、預(yù)估未來氣候情景下植被生長變化具有重要意義.

    國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了NDVI與樹輪資料的相關(guān)研究[16-22],汪青春等[16]利用樹輪資料重建了青海布哈河流域的NDVI,王文志等[17]利用樹輪資料重建了祁連山地區(qū)的NDVI.此外,Kaufmann等[18]發(fā)現(xiàn)在北半球中高緯度地區(qū)兩者的相關(guān)性受不同緯度和樹種影響;D’Arrigo等[19]研究發(fā)現(xiàn)美國北部地區(qū)樹輪最大晚材密度與NDVI呈顯著相關(guān),然而在北美高緯度地區(qū)、歐洲地區(qū)和加拿大的部分地區(qū)并沒有發(fā)現(xiàn)顯著相關(guān)性[20-22],表明樹輪資料和NDVI之間的響應(yīng)關(guān)系可能因研究區(qū)域和樹種或植被類型不同有所差異.以上研究在不同空間尺度上證實(shí)了NDVI與樹輪資料存在相關(guān)性,但結(jié)果存在差異.NDVI重建過程有諸多不確定性,可能是因?yàn)镹DVI包含區(qū)域內(nèi)所有植被的生長信息,不同植被類型的生理過程迥異,而現(xiàn)有的研究中幾乎均未考慮NDVI中植被類型對重建結(jié)果的影響[16-22],因此直接將NDVI結(jié)果與樹輪資料結(jié)合進(jìn)行重建,可能導(dǎo)致重建的NDVI序列出現(xiàn)偏差.如何提高重建結(jié)果的可靠性,使重建的NDVI更加準(zhǔn)確反映植被變化是一個值得探討的問題.本研究選取賀蘭山為研究區(qū)域,嘗試將NDVI中林地與草地信息分離,并單獨(dú)使用林地NDVI與樹木徑向生長的關(guān)系對該地區(qū)NDVI進(jìn)行重建,以期更準(zhǔn)確地了解賀蘭山地區(qū)林地NDVI的變化歷史,為預(yù)測未來森林動態(tài)提供理論.

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

    賀蘭山(N 38°27′~39°30′、E 105°20′~106°41′)位于寧夏回族自治區(qū)與內(nèi)蒙古自治區(qū)交接地帶(圖1),地處東亞夏季風(fēng)的西北緣,是我國干旱與半干旱、草原與荒漠的過渡地帶,生態(tài)環(huán)境敏感、脆弱[23].賀蘭山地區(qū)為典型的溫帶大陸性氣候,優(yōu)勢植被主要為針葉林,分布在海拔2 000 m以上,2 000 m以下主要為草地[24].根據(jù)氣象站觀測資料顯示(圖3),賀蘭山全年干旱少雨,多年平均氣溫為9.2 ℃,最冷月(1月)平均氣溫為-8 ℃;最熱月(7月)平均氣溫為23.8 ℃;年降水量在250~438 mm,主要集中在5~9月,約占全年降水量的80%左右,年蒸發(fā)量在2 000 mm以上[25].由于年降水量與蒸發(fā)量相差較大,空氣干燥;日照強(qiáng)烈,年平均日照達(dá)3 000 h以上,無霜期短.

    圖1 賀蘭山土地覆被及樹輪采樣點(diǎn)Figure 1 Land cover and tree-ring sampling site in Helan Mountains

    1.2 樣本采集與年表建立

    本研究油松樣本采集自賀蘭山蘇峪口國家森林公園,采樣點(diǎn)選取受人為干擾較小且遠(yuǎn)離旅游區(qū)的原生林,海拔在2 100~2 300 m.共選取98棵油松樣樹,分別用生長錐從垂直和平行山坡的方向上在樹高1.3 m處采集2根樹芯.對采集的樣芯按照國際通用的試驗(yàn)處理步驟進(jìn)行樣品前處理[27]:將樣芯晾干、固定、打磨至顯微鏡下樹木年輪輪廓清晰可見,并剔除斷裂及破損的部分樣芯,共篩選得到183根樣芯用于本研究.使用LINTAB-6系統(tǒng)對樹木年輪寬度進(jìn)行測量,精度為0.01 mm.之后利用TSAPwin程序完成交叉定年[28],通過COFECHA程序?qū)徊娑杲Y(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn).對完成定年后的樹木年輪寬度數(shù)據(jù)使用ARSTAN軟件來去除與樹木年齡有關(guān)的生長趨勢[29],并基于負(fù)指數(shù)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到樹輪寬度標(biāo)準(zhǔn)年表(圖2).選取1920~2018年(EPS>0.85)的賀蘭山油松樹輪寬度年表用于后續(xù)分析.

    圖2 賀蘭山地區(qū)樹輪寬度標(biāo)準(zhǔn)年表及樹芯樣本量Figure 2 Tree-ring standard chronology for Helan Mountains and sample size expressed as number of cores

    1.3 氣象數(shù)據(jù)

    氣象數(shù)據(jù)下載自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.nmic.cn /),所選臺站為銀川氣象站,其距離采樣點(diǎn)50 km,可用時段1951~2018年.選取該站的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、降水量、相對濕度等要素用于本研究.

    帕爾默干旱指數(shù)(palmer drought severity index,PDSI)用于分析溫度和降水的綜合影響,數(shù)據(jù)下載自荷蘭皇家氣象研究所(KNMI)(http://climexp.knmi.nl),格點(diǎn)位置:N 38°42′,E 105°45′,時段1934~2018年.

    1.4 土地覆被數(shù)據(jù)

    本文選用清華大學(xué)研發(fā)的全球土地覆蓋產(chǎn)品[26](FROM-GLC10),下載網(wǎng)址:http://data.ess.tsinghua.edu.cn/fromglc2017v1.html.該數(shù)據(jù)通過對覆蓋全球的陸地衛(wèi)星專題制圖儀和增強(qiáng)型專題制圖儀傳感器(Landsat TM/ETM+)影像進(jìn)行分類,獲得10 m分辨率的FROM-GLC10,該數(shù)據(jù)共分為10個不同土地覆蓋類型,包括:1 耕地,2 林地,3 草地,4 灌木叢,5 濕地,6 水體,7 苔原,8 建設(shè)用地,9 裸地,10 冰川與永久積雪.在ARCGIS10.2中將FROM-GLC 2017數(shù)據(jù)與NDVI影像疊加,將不同植被類型進(jìn)行分類,裁剪出賀蘭山地區(qū)林地和草地的NDVI影像數(shù)據(jù).

    1.5 NDVI數(shù)據(jù)

    NDVI數(shù)據(jù)下載自中國科學(xué)院資源科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),該數(shù)據(jù)是基于SPOT-VEGETATION NDVI衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)合成產(chǎn)品,空間分辨率為1 km,時段為1998~2018年.該數(shù)據(jù)通過最大值合成法(MVC)得到每月1期的月值數(shù)據(jù),進(jìn)一步消除了云和衛(wèi)星偏角等噪音影響[30].該數(shù)據(jù)有效反映了在空間和時間尺度上的植被覆蓋分布和變化狀況,對植被變化狀況監(jiān)測、植被資源合理利用和其它生態(tài)環(huán)境相關(guān)領(lǐng)域的研究有十分重要的參考意義[31].將分類提取后林地、草地的NDVI影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化得到NDVI時間序列[30].

    2 結(jié)果與分析

    2.1 賀蘭山NDVI的變化特征

    1998~2018年賀蘭山5~9月林地NDVI的平均值為0.277,高于草地(0.119)以及未分類情況(0.17),且林地NDVI變化幅度略高于草地NDVI(圖3-A).對比21年NDVI月均值發(fā)現(xiàn)(圖3-B),1~3月NDVI維持在全年較低水平,4月下旬植被緩慢生長NDVI開始上升,5月植被生長旺盛NDVI上升速度較快,5~8月持續(xù)增長,Gao等[32]2017年在賀蘭山地區(qū)微樹芯監(jiān)測油松形成層細(xì)胞分生速率的結(jié)果顯示(圖3-B),油松在6~7月形成層細(xì)胞分生速率最快.8月溫度開始下降(圖3-C),但8月的降水量全年最高(41.22 mm),此時水熱條件下植被仍可生長,NDVI在8月達(dá)到峰值,但不同植被類型的NDVI峰值差異較大,林地為0.30,草地為0.13.隨著9月降水開始下降,溫度進(jìn)一步降低,植被冠層光合作用強(qiáng)度降低,生長速率開始減緩趨于停滯,植被逐漸停止生長(圖3-B).

    圖3 賀蘭山地區(qū)不同植被NDVI年際(A)、年內(nèi)(B)變化趨勢,形成層細(xì)胞分生速率及銀川氣象站溫度和降水變化(C)Figure 3 Variations of NDVI of different vegetation types on annual (A) and intra-annual (B) scales and cambium cell growth rate in Helan Mountains;distribution of monthly mean temperature and monthly total precipitation of Yinchuan meteorological station (C)

    2.2 不同植被類型NDVI與樹輪寬度指數(shù)的關(guān)系

    1998~2018年不同植被類型NDVI與樹輪寬度指數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果顯示(圖4),上一年7月至當(dāng)年3月,NDVI與樹輪寬度指數(shù)呈負(fù)相關(guān)且不顯著;在生長季,未分類NDVI與樹輪寬度指數(shù)僅在6月和7月呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.484和0.528(n=21,P<0.05);草地NDVI與樹輪年表在6月和7月也呈顯著正相關(guān)(r=0.561,r=0.603,n=21,P<0.01),且草地的相關(guān)系數(shù)高于未分類.草地NDVI與樹輪寬度指數(shù)在6月和7月呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.561和0.603(n= 21,P<0.01),林地NDVI與樹輪寬度指數(shù)在5~7月均達(dá)到0.01顯著性水平,7月相關(guān)性最高,相關(guān)系數(shù)為0.685(n=21,P<0.01).林地NDVI與樹輪寬度指數(shù)的相關(guān)系數(shù)在6~7月高于草地和未分類的情況.不同月份組合的相關(guān)性分析結(jié)果也表明,林地NDVI(6~8月)與樹輪寬度的相關(guān)系數(shù)最大(r=0.645,n=21,P<0.01),5~9月的月份組合兩者同樣具有較高的統(tǒng)計相關(guān)性(r=0.634,n=21,P<0.01).NDVI與樹輪寬度指數(shù)的顯著相關(guān)性說明兩者對限制因子的響應(yīng)結(jié)果較一致,樹輪寬度指數(shù)可以反映生長季特別是夏季(6~8月)林地NDVI的變化.

    圖4 1998~2018年賀蘭山地區(qū)不同植被類型NDVI與樹輪年表的相關(guān)系數(shù)Figure 4 Correlation coefficients between NDVI of different vegetation types and tree-ring chronology in Helan Mountains during 1998~2018

    2.3 樹輪寬度與不同植被類型NDVI對氣候因子的響應(yīng)

    為進(jìn)一步探究樹木徑向生長對氣候因子的響應(yīng),本研究分析了樹輪年表、林地NDVI、草地NDVI與溫度、降水以及PDSI的關(guān)系(圖5-A).結(jié)果表明,在1951~2018年樹木徑向生長與溫度呈負(fù)相關(guān),與降水呈正相關(guān),顯著相關(guān)的月份較少,兩者在6月相關(guān)性最強(qiáng);與PDSI的相關(guān)性高于對溫度及降水的響應(yīng),幾乎在整個水文年均呈現(xiàn)顯著正相關(guān),與5月和6月份相關(guān)系數(shù)最高,分別為0.56和0.566(n= 68,P<0.05).因?yàn)镻DSI是降水、溫度及土壤水分等多種因素的綜合指標(biāo)[33],是水分供需累積效應(yīng)的近似度量值,可以更好地指示土壤水分變化,表征土壤對于樹木生長的可供水量.

    1998~2018年6~8月林地NDVI和溫度、降水的相關(guān)性結(jié)果顯示(圖5-B),林地NDVI與降水主要是正相關(guān)關(guān)系,而與溫度主要為負(fù)相關(guān)關(guān)系,6月NDVI與降水的相關(guān)系數(shù)為0.452(n=21,P<0.05).林地NDVI同樣表現(xiàn)出對降水響應(yīng)的滯后效應(yīng).草地NDVI對溫度、降水的響應(yīng)結(jié)果(圖5-C),逐月相關(guān)性不顯著,且相關(guān)系數(shù)低于林地NDVI與氣候因子的相關(guān)性.因此,林地NDVI與溫度、降水及PDSI的相關(guān)性高于草地,表明林地對氣候變化可能更敏感.

    圖5 樹輪年表(A)與氣候因子、林地NDVI(B)和草地NDVI(C)與氣候因子的相關(guān)性分析Figure 5 Correlation coefficients between tree-ring chronology (A),forestland NDVI (B) and grassland NDVI (C) and climate variables

    2.4 賀蘭山夏季林地NDVI的重建

    樹輪年表與賀蘭山地區(qū)夏季林地NDVI的相關(guān)系數(shù)為0.645(n=21,P<0.01).基于樹輪年表重建賀蘭山地區(qū)1920~2018年的林地NDVI,利用最小二乘法建立線性回歸方程:

    NDVI=0.662×STD+0.221

    (1)

    公式(1)中NDVI表示林地NDVI在6~8月的重建值,STD表示賀蘭山樹輪標(biāo)準(zhǔn)化年表.根據(jù)擬合方程,本文重建了賀蘭山1920~2018年林地NDVI的變化(圖6-A).為檢驗(yàn)重建的可靠性,利用逐一剔除法對擬合方程進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn),誤差縮減值(RE)為0.357(P<0.01,n=99),說明重建方程是穩(wěn)定可靠的.

    根據(jù)1920~2018年賀蘭山林地夏季NDVI重建結(jié)果(圖6-A),林地生長狀況最好的5 a分別是:1950,1956,1963,1970和1979;最差的5 a分別是:1928,1947,1966,1973和1982年.對NDVI進(jìn)行10 a低通濾波分析結(jié)果顯示,1950~1979年NDVI高于平均值(0.284),森林生長狀況較好;1922~1933年低于平均值,森林生長狀況較差.將重建的林地NDVI結(jié)果(圖6-A)與銀川氣象站點(diǎn)6~8月的溫度、降水等器測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比(圖6-B~C),發(fā)現(xiàn)1951~1981年該地區(qū)的溫度低于6~8月的多年平均溫度22.5 ℃,降水較平均值37.6 mm/月略高,而NDVI處于整個序列平均值之上,樹木生長狀況較好.根據(jù)重建結(jié)果,賀蘭山地區(qū)植被生長較差的時段是1922~1933年,通過旱澇指數(shù)發(fā)現(xiàn)(圖6-E),造成植被生長較差的主要原因是持續(xù)的干旱.在1920~1930年左右,該地區(qū)發(fā)生過極端干旱事件,主要是降水的減少導(dǎo)致植被生長狀況較差,該階段NDVI處于低值水平.此外,1982年左右賀蘭山地區(qū)再次出現(xiàn)極端干旱事件,NDVI出現(xiàn)極端低值年,但NDVI對該極端干旱事件存在一定的滯后性.為進(jìn)一步探究重建的林地NDVI與氣象因子的關(guān)系(表1),對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分去除趨勢噪音的影響,發(fā)現(xiàn)重建的林地NDVI和降水、PDSI的相關(guān)性提高.重建NDVI序列與降水的相關(guān)系數(shù)為0.586(n=69,P<0.01);與PDSI的相關(guān)系數(shù)為0.508(n=84,P<'0.01),可見重建結(jié)果是可靠的.

    圖6 1920~2018年賀蘭山夏季林地NDVI變化歷史(A)與溫度(b)、降水(C)、PDSI(D)、旱澇指數(shù)(E)對比Figure 6 Comparison between reconstructed summer NDVI (A) and temperature (B),precipitation (C),PDSI (D),drought and flood index (E) in the Helan Mountains

    表1 1920~2018年NDVI與溫度、降水、PDSI、旱澇指數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)

    3 討論

    通過NDVI變化特征可以了解賀蘭山地區(qū)植被的生長動態(tài)歷史.賀蘭山地區(qū)不同時段NDVI的增長速率相異,但不同植被類型的年內(nèi)增長趨勢大體一致,與溫度、降水基本維持同步變化.因?yàn)闃淠鹃_始生長需要特定的條件,比如當(dāng)積溫和降水到達(dá)一定程度后樹木形成層才開始活動[34-35].賀蘭山地區(qū)樹木徑向生長的開始時間大致為4月下旬或者5月初,局部受地形的影響可能在5月之前就已經(jīng)開始生長,初期生長較為緩慢,這也是5月之前NDVI值較低的主要原因.將NDVI中的林地類型提取后發(fā)現(xiàn)其NDVI值高于草地和未分類,可能是由于賀蘭山地區(qū)建群種為常綠針葉樹種,一年四季并未完全枯黃落葉,而草地多為一年生草本植物,其經(jīng)歷發(fā)芽、生長、枯黃等過程,導(dǎo)致其NDVI值不及林地.尤其是賀蘭山地區(qū)林地冠層的變化,即使該地區(qū)針葉林的冠層常綠,但隨著生長季前期溫度升高和降水增多,進(jìn)入生長季樹木冠層綠度逐漸發(fā)生變化,這一變化遙感衛(wèi)星可以較好的捕獲.另外,2017年在賀蘭山利用微樹芯對形成層細(xì)胞分生速率監(jiān)測結(jié)果顯示[32],細(xì)胞分生速率最快的時期在6~7月,而NDVI在8月達(dá)到最大值,這可能是因?yàn)樵跇淠旧L初期,僅有一部分物質(zhì)和能量用于樹木徑向生長,還有一部分用于冠層中新生枝葉的生長[36],冠層密度和綠度逐漸增加,NDVI也逐漸上升.

    此外,NDVI是植物葉面由紅光和近紅外2個波段合成計算得到的植被指數(shù)[7],主要反映植物葉片的綠度,與光合作用密切相關(guān).樹輪寬度反映樹木徑向生長狀況,主要取決于光合作用與呼吸作用所產(chǎn)生的部分碳水化合物[34],另一部分碳水化合物用于根、莖、葉生長發(fā)育以及呼吸作用等.森林冠層生長與徑向生長之間存在聯(lián)系,例如當(dāng)干旱發(fā)生時,樹木徑向生長與冠層生長減退,表現(xiàn)出較好的一致性.賀蘭山地區(qū)植被生長最差的時段是1922~1933年,造成植被生長下降的主要原因是降水的減少和持續(xù)的干旱,該極端干旱事件已被較多研究結(jié)果所證實(shí)[37-39].此外,1982年左右賀蘭山地區(qū)出現(xiàn)了極端干旱事件,但NDVI對干旱的響應(yīng)存在滯后性,體現(xiàn)了樹木對極端干旱的“遺留效應(yīng)”[40].陳峰等[33]在賀蘭山地區(qū)發(fā)現(xiàn)油松生長主要受水分的限制,我們通過對比分析多氣候序列指標(biāo),同樣發(fā)現(xiàn)該地區(qū)植被生長受干旱條件的控制,降水是影響樹木徑向生長的主要原因.

    賀蘭山地區(qū)植被類型主要為林地和草地,生長季在5~9月,分類后林地NDVI值高于草地NDVI,且林地NDVI和樹輪年表的相關(guān)系數(shù)高于草地NDVI與樹輪年表的相關(guān)系數(shù).兩者NDVI的差異可能與植被類型、葉片形狀、葉綠素和水分的含量等因素有關(guān)[41-42],葉綠素對藍(lán)色(470 nm)和紅色(670 nm)波段最為敏感,葉綠素作為主要的吸光物質(zhì),直接影響到植物光合作用的光能利用效率,含量越低,藍(lán)、紅波段吸收減弱,可見光波段反射率升高近紅外反射率減弱,反之葉綠素含量越多,藍(lán)、紅波段吸收增強(qiáng),可見光波段反射率降低,近紅外反射率增強(qiáng)[35],且近乎所有的近紅外輻射由于被散射掉而很少被吸收.楊紅飛等[43]發(fā)現(xiàn)不同植被類型反射光譜曲線形態(tài)和特征不同,造成林地和草地冠層光譜反射差異較大.賀蘭山地區(qū)樹木在夏季冠層茂密,地面生物量大,相對葉綠素含量較高;該地區(qū)草地稀疏,地面生物量低,葉綠素含量和水分含量較低.李明明在賀蘭山地區(qū)通過提取NDVI中不同植被冠層物候與油松形成層物候進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)[44],NDVI中林地、草地的物候參數(shù)存在差異,林地的植被結(jié)束生長時間受8月最低溫影響顯著,草地則不顯著.這也說明了不同植被類型對溫度的不同敏感度,也說明不同植被NDVI所包含的植被信息可能存在差異.因此不同植被的生理過程存在差異,例如林地和草地的根系深淺不同,且對環(huán)境因子的變化敏感度也存在差異[45].將林地NDVI單獨(dú)提取后,樹輪年表與林地的NDVI相關(guān)性有所上升,揭示了考慮不同植被類型對重建NDVI的必要性.

    4 結(jié)論

    根據(jù)賀蘭山1998~2018年間林地NDVI數(shù)據(jù)與樹輪年表的分析結(jié)果,驗(yàn)證了植被類型對NDVI重建產(chǎn)生影響.對比分析草地、林地以及未分類的NDVI與樹輪年表的相關(guān)性結(jié)果表明,分類后的林地NDVI能更好的表示樹木生長信號.根據(jù)林地NDVI與樹輪年表重建1920~2018年6~8月林地NDVI的變化序列,顯示在過去的98 a樹木生長狀況波動較大,受20世紀(jì)20至30年代持續(xù)干旱事件的影響,該地區(qū)林地生長狀況較差;20世紀(jì)40至80年代降水增加樹木生長狀況較好;20世紀(jì)80年代至今生長基本保持穩(wěn)定狀態(tài).這種樹木生長狀況的變化受局地的水分狀況影響,極端干旱事件的“遺留效應(yīng)”影響樹木徑向生長.本研究證實(shí)了不同植被類型會影響NDVI中樹木生長信號的反映,并為基于樹木年輪重建NDVI的研究提供參考依據(jù).

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