基于VCI指數(shù)的青藏地區(qū)春旱時(shí)空動(dòng)態(tài)變化分析

季民，張超，趙建偉，嚴(yán)娟，梁亮

(1.山東科技大學(xué)測繪科學(xué)與工程學(xué)院,青島 266590； 2.江蘇師范大學(xué)地理測繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，徐州 221116)

0 引言

全球各個(gè)國家都曾或正在遭受干旱所帶來的生態(tài)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)破壞，這種自然災(zāi)害的特點(diǎn)主要具有持續(xù)時(shí)間長、涉及范圍廣等特點(diǎn)，受環(huán)境和生態(tài)的惡化影響，近幾年發(fā)生干旱的頻率越來越高，空間范圍越來越廣，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致一個(gè)國家或者地區(qū)出現(xiàn)嚴(yán)重的饑荒。目前針對區(qū)域內(nèi)的干旱問題研究主要以氣象和農(nóng)業(yè)干旱為主[1]。青藏地區(qū)地形極其復(fù)雜，空氣含氧量低，面積廣闊，可利用的觀察資料很少，給干旱監(jiān)測帶來了諸多不便，傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測方法也具有很大局限性，而遙感技術(shù)可以準(zhǔn)確實(shí)時(shí)獲取大面積地表溫度、植物長勢等干旱提取信息，并且具有多時(shí)相、多光譜、連續(xù)完整等優(yōu)勢，可廣泛應(yīng)用于干旱遙感監(jiān)測中，基于遙感數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測方法主要分為熱慣量法、植被指數(shù)法、微波遙感方法和冠層溫度方法4類[2-7]。植被指數(shù)是指根據(jù)植被的光譜特性，將衛(wèi)星可見光和近紅外波段進(jìn)行組合，形成各種植被指數(shù)。地表植被狀況的直接量化指標(biāo)為植被指數(shù)，這種度量方式簡單、有效，當(dāng)前全球?qū)W術(shù)統(tǒng)一定義的植被指數(shù)總共有40多種，其主要應(yīng)用于全球與區(qū)域土地覆蓋、植被分類和環(huán)境變化等方面，輔助分析第一生產(chǎn)力水平，同時(shí)用來分析農(nóng)作物、牧草估產(chǎn)和干旱監(jiān)測等。因?yàn)橹脖恢笖?shù)計(jì)算方便、獲取很簡易，所以可以利用植被指數(shù)來檢測干旱的情況。但是一些植被指數(shù)例如，歸一化差分植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、溫度植被干旱指數(shù)和植被條件指數(shù)，在對非均勻區(qū)域進(jìn)行干旱監(jiān)測的時(shí)候，可能會(huì)出現(xiàn)很多問題，為了克服這些問題，Kogan等[8]提出的植被狀態(tài)指數(shù)(vegetation condition index,VCI)。與NDVI一樣，VCI也可以通過NOAA衛(wèi)星的AVHRR傳感器獲取，VCI對干旱敏感可以消除地理位置、生態(tài)系統(tǒng)對NDVI的影響，成為了大規(guī)模遙感干旱監(jiān)測的理想數(shù)據(jù)，它的可靠性得到了大量數(shù)據(jù)的證明。本文以春旱的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化為研究對象，需要長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，所以采用VCI作為干旱指標(biāo)。

VCI要用到近紅外波段和紅外波段的數(shù)值可以通過NOAA數(shù)據(jù)獲得長時(shí)間序列的產(chǎn)品，消除或減弱由于地理位置、土壤條件、太陽高度等因素對NDVI產(chǎn)生的影響，適合大面積的旱情分析，在植被監(jiān)測和干旱監(jiān)測中有廣泛的應(yīng)用[9-11]。目前已經(jīng)有很多學(xué)者利用VCI指數(shù)進(jìn)行干旱時(shí)空分析，孫親[12]基于VCI指數(shù)對中國1981—2015年干旱時(shí)空變化特征進(jìn)行了研究； 呂瀟然等[13]基于VCI對云南省農(nóng)業(yè)干旱狀況進(jìn)行了時(shí)空分析，得出降水與VCI指數(shù)之間的相關(guān)性比較低，降水只是VCI的影響因素之一,干旱發(fā)生的頻率在不同季節(jié)具有不同的空間分布特點(diǎn)； 李新堯等[14]對陜西省農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行了時(shí)空動(dòng)態(tài)分析，指出陜西省農(nóng)業(yè)干旱狀況常見于春秋兩季，從干旱發(fā)生頻率和影響范圍來看，秋季的干旱更為嚴(yán)重，陜西省干旱的空間分布總體具有北高南低的特征，陜北大部分區(qū)域春旱和秋旱的發(fā)生概率都較高，而在關(guān)中和陜南大部分地區(qū)發(fā)生春旱和秋旱頻率較小。

本文首先對NOAA數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到VCI數(shù)據(jù)集用于分析青藏地區(qū)近15 a來干旱的時(shí)空變化特征； 然后，對干旱發(fā)生頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，并對4級干旱頻率進(jìn)行空間分析； 最后，采用最大值合成法，對VCI指數(shù)的季節(jié)變化和年際變化進(jìn)行分析。本研究可為預(yù)防干旱的應(yīng)對措施提供理論依據(jù)和決策基礎(chǔ)，進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

青藏地區(qū)平均海拔超過4 000 m，是全球范圍內(nèi)海拔最高的高原地區(qū)，被稱之為“世界屋脊”。地理位置位于E73°～104°，N28°～38°之間。整個(gè)青藏地區(qū)橫跨多個(gè)省份，包括青海省、西藏自治區(qū)、四川省西部、甘肅省西南部和新疆維吾爾自治區(qū)南部邊緣地區(qū)。青藏地區(qū)地域廣闊，面積為全國總陸地面積的四分之一，但人口只占1%左右，地廣人稀。青藏地區(qū)分布著大大小小湖泊超過1 000個(gè)，是全球著名的高原湖區(qū)，其中青海湖面積為4 340 km2。青藏地區(qū)的氣候特征主要體現(xiàn)為強(qiáng)輻射、多日照、低溫等特點(diǎn)，每日的溫差變化大，干濕分明顯著，夜雨較多； 冬季干冷漫長，以大風(fēng)為主； 夏季溫涼多雨，以冰雹為主。高山將來自南部的海洋暖濕氣流阻隔，導(dǎo)致整體北部地區(qū)年降水量僅僅不到50 mm。喜馬拉雅山脈北部總體降水量低于600 mm，南部降水量超過1 000 mm，屬于亞熱帶及熱帶北緣山地森林氣候，月平均氣溫最高為18～25 ℃。昆侖山中西段南翼年降水量只有不到100 mm，月平均氣溫最高只有4～6 ℃，屬于高寒半荒漠和荒漠型氣候。

1.2 數(shù)據(jù)源

AVHRR探測儀位于NOAA系列極軌氣象衛(wèi)星中，包含5個(gè)通道，由表1可知，5個(gè)通道中第1個(gè)通道為具有強(qiáng)吸收性的可見光波段，可吸收綠色植被，第2通道為可反射葉片的近紅外波段，因此通常采用第2通道來進(jìn)行植被觀測或反演。

表1 AVHRR各通道的波譜范圍及應(yīng)用領(lǐng)域Tab.1 Spectrum range and application fieldof each channel of AVHRR

從NOAA獲得1995年1月—2010年2月的VCI數(shù)據(jù)集。時(shí)間分辨率為7 d，空間分辨率為4 km，每年考慮52個(gè)時(shí)間段，但2000年的部分元數(shù)據(jù)缺失，因此采用時(shí)間插值法獲得連續(xù)的時(shí)間序列。

2 研究方法

2.1 VCI推導(dǎo)

大量的研究表明NDVI是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，計(jì)算公式為：

(1)

式中DNR和DNNIR分別為紅光和近紅外波段的DN值。該指數(shù)特別適合用于大陸或全球尺度的植被動(dòng)態(tài)監(jiān)測，在農(nóng)作物估產(chǎn)等方面得到了廣泛的應(yīng)用，但是NDVI的缺點(diǎn)也顯現(xiàn)出來，它只能孤立反映天氣條件、土壤、水分對植被的影響，對地物所處的條件很敏感，為此，Kogan等[8]在其研究中推導(dǎo)出VCI指數(shù)，計(jì)算公式為：

(2)

式中：NDVIi為一個(gè)確定年份的第i個(gè)時(shí)期的NDVI值；NDVImax和NDVImin分別為多年第i時(shí)期的NDVI最大值和最小值。該值位于0～100之間，當(dāng)數(shù)值越高時(shí)表示長勢良好，數(shù)值越低時(shí)表示長勢條件差，干旱越嚴(yán)重。

2.2 月/季VCI合成

采用最大值合成法(maximum value composite，MVC)對給定月份的VCI數(shù)據(jù)進(jìn)行組合。MVC可以消除云污染、大氣衰減和太陽高度的影響。本文以7 d的VCI數(shù)據(jù)集作為計(jì)算MVC的基礎(chǔ)，計(jì)算出每月的VCI數(shù)據(jù)，即

VCIi=max(VCIij)，

(3)

式中：VCIi代表第i個(gè)月的VCI值；VCIij代表第i個(gè)月第j個(gè)星期的VCI值。在IDL軟件中進(jìn)行編程，將1個(gè)月4個(gè)星期的4幅VCI圖像通過波段運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)最大值合成，用4幅圖像中每個(gè)像元最大值代表VCI值。本文以春旱為研究對象，根據(jù)太陽歷按季節(jié)劃分春季為3—5月，季節(jié)的平均VCI可用相應(yīng)季節(jié)3個(gè)月的累計(jì)平均VCI值表示，即

(4)

2.3 VCI趨勢分析

為了了解這15 a間的總體變化趨勢，根據(jù)15 a以上像素的VCI值，計(jì)算趨勢密度率(Slope)[23]，即

(5)

式中：ti為15 a間的序列號(1～15)；n為時(shí)間序列長度(n=15)；xi表示第i年的VCI，Slope>0表示研究期間VCI增加，干旱程度隨時(shí)間增加，否則VCI降低。為了避免VCI序列中會(huì)影響趨勢分析的自相關(guān)效應(yīng)，在趨勢分析之前，要進(jìn)行自相關(guān)檢查(VCI時(shí)間序列數(shù)據(jù)由不同地理區(qū)域的平均VCI組成)。統(tǒng)計(jì)分析表明，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換后，VCI序列中不存在自相關(guān)。這些過程在SPSS18.0和IDL8.3軟件中進(jìn)行。為了確定干旱的意義，采用F檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)服從F分布，自由度為(1，n-2)，n代表15 a，根據(jù)F分布表可知F0.05(1.33)=4.14，F(xiàn)0.01(1.33)=7.56，根據(jù)該閾值可以將VCI的趨勢密度率分為非顯著、顯著和極顯著水平。同時(shí)，根據(jù)其值的正和負(fù)，結(jié)果可以分為5個(gè)級別： 極顯著增加、顯著增加、無顯著變化、顯著減少、極顯著減少。

2.4 VCI突變檢驗(yàn)

為了確定15 a之間是否發(fā)生突變，并確定這一變化的年份，對VCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行Mann-Kendall突變實(shí)驗(yàn)。Mann-Kendall是一個(gè)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，它在假設(shè)一個(gè)獨(dú)立隨機(jī)時(shí)間序列的前提下定義了一個(gè)統(tǒng)計(jì)序列，即

(6)

(7)

(8)

反時(shí)間序列重復(fù)此過程計(jì)算得到UBk。本文中的統(tǒng)計(jì)序列UFk為1995—2010年VCI分析結(jié)果，UBk為2010—1995年VCI分析結(jié)果，UFk和UBk曲線在Excel軟件中繪制，置信區(qū)間為0.05(U0.05=±1.96)。Mann-Kendall測試可有效區(qū)分一個(gè)過程是自然波動(dòng)還是遵循一個(gè)特定的趨勢。UFk和UBk值大于0表示一個(gè)增加的趨勢； 否則，趨勢是減少的。當(dāng)UFk和UBk超過0.05置信區(qū)間，表示有顯著的變化趨勢，超過置信區(qū)間的范圍為突變的時(shí)間區(qū)域。當(dāng)UFk和UBk發(fā)生交叉，并且處于置信區(qū)間之間時(shí)，交叉的時(shí)間被認(rèn)為是開始突變的時(shí)間。

3 結(jié)果與分析

3.1 干旱的時(shí)間變化特征

為進(jìn)一步分析干旱的時(shí)間特征，計(jì)算1995—2010年春季的平均VCI指數(shù)，得到1995—2010年青藏地區(qū)春季VCI均值的分布情況(圖1)。

從圖1可以看出，1995—2010年間VCI在春季呈現(xiàn)出緩慢增長的趨勢。表明春季干旱開始逐漸緩解，變化趨勢可以分為4個(gè)階段。2000年發(fā)生全國性旱災(zāi)，旱災(zāi)發(fā)生了明顯的年際變化。從2001—2010年，青藏地區(qū)的VCI值開始增加，到2010年標(biāo)志著另一個(gè)增長期達(dá)到了峰值。然后，從2010年開始，VCI再次開始下降。值得注意的是，VCI大于2000年全國干旱平均值。這一變化可能是1999年加強(qiáng)綠化的結(jié)果。

3.2 VCI變化趨勢分析

變化趨勢分析采用Excel軟件對年平均VCI值進(jìn)行線性擬合，得到VCI變化曲線，通過變化趨勢的變化率即曲線斜率分析干旱變化趨勢； 通過分析得到VCI值的變化情況如圖2所示。

圖2 1995—2010年季VCI均值的變化趨勢Fig.2 Change trend of VCI mean value from 1995 to 2010

利用趨勢分析得到春季VCI變化趨勢，對VCI不同變化趨勢等級進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖3所示。

圖3 1995 —2010 年青藏地區(qū)趨勢分析Fig.3 Rrend analysis of Qinghai-TibetRegion from 1995 to 2010

對青藏地區(qū)1995—2010年15幅季VCI均值時(shí)間序列結(jié)合F檢驗(yàn)進(jìn)行趨勢分析，從圖3可以看出VCI下降的部分(紅色)主要分布在四川省的西部、青海省的絕大部分地區(qū)和西藏自治區(qū)少部分地區(qū)，但是干旱的情況也不一定是VCI指數(shù)下降引起的，可能最近幾年西部大開發(fā)，人為干擾要素也不可忽略。青藏地區(qū)由于遠(yuǎn)離海洋，周圍又有高大山脈環(huán)繞，來自海洋的水汽不易到達(dá)，所以青藏高原降水稀少，直接就會(huì)導(dǎo)致該地區(qū)干旱，故青藏地區(qū)大部分都處于輕旱和中旱，靠近山脈的地方由于高山積雪融化，會(huì)滋潤該地域，所以其附近基本沒有出現(xiàn)干旱的情況。另外，干旱發(fā)生較輕的地方在新疆維吾爾自治區(qū)南部、青海省北部、甘肅省北部一小部分地區(qū)，這些地區(qū)干旱情況比較小，主要原因是這些區(qū)域在阿爾金山、昆侖山和祁連山等山脈附近，高山積雪融化成水對干旱有一定的緩解作用，所以這些區(qū)域的干旱相比較西藏自治區(qū)和四川省西部地區(qū)緩解很多。

3.3 VCI 頻率分析

根據(jù)VCI干旱等級的劃分，可以得出當(dāng)VCI值大于70時(shí)，認(rèn)為該地區(qū)正常，據(jù)此得到了青藏地區(qū)干旱發(fā)生頻率的分布情況(圖4)，由圖4中可以得出，從整體上看，15 a內(nèi)青藏地區(qū)春季發(fā)生干旱的頻率不高，其中青藏地區(qū)的西北部與賀蘭山、祁連山附近地區(qū)發(fā)生干旱頻率較低。青藏地區(qū)的東部干旱頻率較高，尤其是青海省南部和四川省西北部干旱情況較為嚴(yán)重。導(dǎo)致青藏部分地區(qū)干旱發(fā)生頻率較高的原因是季風(fēng)氣候被高山阻斷，因此無法深入帶來足夠降水，使這些地區(qū)干旱頻發(fā)。雖然青藏地區(qū)降水稀少，但還可以看出，青藏地區(qū)仍有部分區(qū)域干旱發(fā)生頻率較低，這是因?yàn)榍嗖氐貐^(qū)海拔高，常年積雪，高山冰雪融化會(huì)帶來充沛的水分供附近植被生長。

3.4 VCI突變分析

為了確定1995—2010年間VCI的時(shí)間變化是隨機(jī)波動(dòng)還是明顯的趨勢，進(jìn)行了Mann-Kendall測試結(jié)果如圖5所示。從圖5中可以看出，青藏地區(qū)春季VCI序列的UF曲線與UB曲線在1996年相交，表明在1996年開始發(fā)生突變，并且在2000年以后呈小幅度上升趨勢，但直到2010年UF曲線均未達(dá)到0.05顯著性水平，表明青藏地區(qū)春季干旱突變不顯著。

圖5 青藏地區(qū)Mann-Kendall檢驗(yàn)曲線Fig.5 Mann-Kendall test curve in Qinghai-Tibet Region

4 結(jié)論

本文利用NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)獲取青藏地區(qū)1995—2010年VCI數(shù)據(jù)，使用趨勢分析法、頻率分析法等，分析出15 a來青藏地區(qū)春旱時(shí)空變化特征，利用1995—2010年的VCI數(shù)據(jù)對青藏地區(qū)15 a的干旱趨勢突變分析，主要結(jié)論如下:

1)在1995—2010年，青藏地區(qū)VCI總體呈上升趨勢，表明旱情趨于減輕，VCI序列是逐漸上升的，大致可以分為2個(gè)階段，分別為1995—2000年的不平穩(wěn)期和2001—2010年VCI指數(shù)基本不變略微上升期。說明在1995—2000年干旱的情況還不穩(wěn)定； 在2001—2010年，VCI一直基本不變，且VCI值基本大于30，表明處于中旱。

2)為了解干旱趨勢，采用趨勢分析法和Mann-Kwndall檢測，表明了青藏地區(qū)的VCI序列有明確的上升趨勢，而且不是隨機(jī)波動(dòng)的，在春季的變化較為明顯，可以看出在1996年左右發(fā)生突變，該分析表明青藏地區(qū)的干旱越來越穩(wěn)定，基本大部分地區(qū)都處于中旱狀態(tài)。