摘要：基于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI監(jiān)測(cè)水文干旱，基于MODIS植被指數(shù)(NDVI、EVI)評(píng)估生態(tài)環(huán)境。采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法來(lái)量化三江源區(qū)1961-2018年干旱與植被的時(shí)空演變，并基于斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行不同干旱變量與植被指數(shù)的相關(guān)性分析。結(jié)果表明：(1)三江源區(qū)季度干旱事件發(fā)生于1963、1966、1984、1992、2000和2017年。(2)春季有顯著濕潤(rùn)化現(xiàn)象(平均趨勢(shì)特征值Z等于2.28)，秋季瀾滄江和長(zhǎng)江中部有不顯著干旱威脅。(3)5月黃河以北地區(qū)有顯著植被增加趨勢(shì)，9月長(zhǎng)江中部與瀾滄江有不顯著植被退化趨勢(shì)。2000-2018年期間植被覆蓋變化趨勢(shì)是北部強(qiáng)于南部、西部強(qiáng)于東部。(4)21世紀(jì)以來(lái)，干旱事件與植被覆蓋有一定的響應(yīng)關(guān)系，SPI3與植被指數(shù)有顯著正相關(guān)性。

　　關(guān)鍵詞：水文干旱;SPI;植被指數(shù);Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn);時(shí)空演變;相關(guān)性分析;三江源區(qū)

　　干旱事件是一種高頻的自然災(zāi)害，具有最廣泛的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)影響[1,2]。未來(lái)氣候變化對(duì)徑流和降水等有影響，研究地區(qū)干旱演變特性對(duì)了解區(qū)域氣候變化，指導(dǎo)未來(lái)水資源規(guī)劃和利用具有重要意義[3,4]。Mckee等人提出標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI，被廣泛地使用于評(píng)估不同時(shí)間尺度的氣象干旱事件[5]。布魯諾等人表明SPI指數(shù)在干旱時(shí)空特征研究中有非常好的作用[6]。

　　水文論文投稿刊物：《干旱區(qū)地理》Arid Land Geography(雙月刊)曾用刊名：新疆地理，創(chuàng)刊時(shí)間：1978，是綜合性學(xué)術(shù)刊物。主要刊載干旱區(qū)地理學(xué)及其分支學(xué)科、邊緣學(xué)科和交叉學(xué)科的新理論、新技術(shù)和新方法。即：自然地理、全球變化及氣候變化、土壤學(xué)研究、水文與水資源，環(huán)境變化、景觀生態(tài)研究、植被與生態(tài)建設(shè)、地理信息與遙感技術(shù)的應(yīng)用、動(dòng)物生態(tài)學(xué)與動(dòng)物地理學(xué)、區(qū)域地理與可持續(xù)發(fā)展等。

　　WANGJ等人提出植被指數(shù)DVI來(lái)研究植被與干旱的關(guān)系[7]。目前有研究表明利用EVI進(jìn)行植被變化研究甚少，SPI已被廣泛應(yīng)用于世界各個(gè)國(guó)家的干旱監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)[8]。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，三江源區(qū)氣候呈暖濕現(xiàn)象，長(zhǎng)江流域濕地面積呈整體上升趨勢(shì)，黃河流域和瀾滄江流域呈下降趨勢(shì)[9]。該地區(qū)的植被覆蓋、氣候變化和生態(tài)保護(hù)是重點(diǎn)研究方向，王根緒等人研究發(fā)現(xiàn)草地退化比較明顯的地區(qū)為黃河源區(qū)[10]。

　　目前大部分研究是針對(duì)2010年前后的地區(qū)干旱與植被演變，然而對(duì)三江源區(qū)的多尺度干旱演變與植被變化研究甚少[11]。本研究基于SPI和遙感植被指數(shù)(NDVI/EVI)，來(lái)量化19612018年三江源區(qū)的生長(zhǎng)季植被和水文干旱的演化特性;基于多尺度趨勢(shì)檢驗(yàn)方法，分析1961年至2018年TRSR多尺度干旱的時(shí)空特征和變化趨勢(shì)以及2000年至2018年植被時(shí)空演變，并進(jìn)一步探討三江源區(qū)的植被狀態(tài)與干旱事件的聯(lián)系。這為后期探究該地區(qū)的植被干旱的響應(yīng)關(guān)系提供參考價(jià)值。

　　1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

　　1.1研究區(qū)域概況

　　三江源區(qū)的地理位置在31°39'~36°12'N和89°45'~102°23'E之間，位于中國(guó)青海省南部，是長(zhǎng)江，黃河和瀾滄江的發(fā)源地，也是青藏高原的腹地。面積約30萬(wàn)平方公里，占青海省總面積的43%，地勢(shì)高聳、氣候寒冷，年平均氣溫在-5.4℃～4.2℃之間，年降水量由東南部的770mm向西北逐漸遞減至260mm，氣候條件具有明顯的區(qū)域分異特征。三河源區(qū)中黃河，長(zhǎng)江和瀾滄江年平均徑流量分別是20.1×10，12.4×10和15.0×10[12]。年蒸發(fā)量在7301700毫米之間，超過(guò)80%年降水量發(fā)生在月至10月的雨季[13]。

　　1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

　　三江源區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)，在rcGIS中以三江源區(qū)邊界來(lái)裁剪和鑲嵌得到研究區(qū)的DEM。青藏高原土地利用覆蓋數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)，通過(guò)裁剪和重分類(lèi)得到三江源區(qū)的土地利用類(lèi)型。

　　遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)MOD13Q1來(lái)自美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)EOS/MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https://modis.gsfc.nasa.gov/)，空間分辨率為250m×250m，時(shí)間分辨率為16d。MOD13Q1植被指數(shù)產(chǎn)品(NDVI和EVI)用水、云、重氣溶膠等處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。這兩種產(chǎn)品有效地表征了全球植被狀態(tài)和過(guò)程。為了消除異常值的影響，采用最大合成法(MVC)合成月度NDVI數(shù)據(jù)，將月度NDVI數(shù)據(jù)合成為最大年NDVI影像[14]。1961201年月降水量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/)。

　　其中，9612016年數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)0.5°×0.5°網(wǎng)格數(shù)據(jù)集(V2.0)產(chǎn)品，三江源區(qū)共有150個(gè)格點(diǎn)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)交叉驗(yàn)證，錯(cuò)誤分析，質(zhì)量狀況良好。20172018年數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集。由研究區(qū)20個(gè)氣象站點(diǎn)的地面月降水量數(shù)據(jù)，采取最優(yōu)Kriging插值方法重采樣20172018年期間150個(gè)格點(diǎn)的月降水量數(shù)據(jù)，得到19612018年的三江源區(qū)月降水?dāng)?shù)據(jù)。本文依據(jù)氣象站點(diǎn)位置以及區(qū)域分布特點(diǎn)選取了個(gè)格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

　　2研究方法

　　2.1標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)SPI是常用的多時(shí)間尺度氣象干旱指數(shù)[5]，它可以計(jì)算多個(gè)時(shí)間尺度[15]。根據(jù)《氣象干旱等級(jí)GB/T20481—2006》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的定義，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)是表征某時(shí)段降水量出現(xiàn)概率多少的指標(biāo)，適用于月尺度以上的干旱監(jiān)測(cè)與評(píng)估。該指數(shù)假設(shè)降水量服從Γ分布，考慮了降水服從偏態(tài)分布的實(shí)際，然后進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得同一個(gè)干旱指數(shù)可以反映不同時(shí)間尺度和不同類(lèi)型的水資源狀況。一般當(dāng)SPI值小于且連續(xù)觀察到該值小于等于時(shí)，定義為發(fā)生干旱事件[16]。SPI1通常用來(lái)反映短期地表水分異常變化，SPI3可反映干旱的季節(jié)變化。表為中國(guó)的干旱分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。SPI的詳細(xì)介紹和計(jì)算機(jī)程序可在國(guó)家干旱減災(zāi)中心網(wǎng)站(https://drought.unl.edu/)上獲得。

　　2.2植被狀態(tài)監(jiān)測(cè)指數(shù)

　　NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是歸一化植被指數(shù)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)。可以反映植被的覆蓋度、植被的基本生長(zhǎng)狀態(tài)等。EVI(EnhancedVegetationIndex)是增強(qiáng)型植被指數(shù)，相對(duì)于NDVI在大氣噪聲、土壤背景、飽和度等問(wèn)題上有所改進(jìn)[18]。本文根據(jù)三江源區(qū)植被生長(zhǎng)的實(shí)際情況，確定干旱對(duì)植被生長(zhǎng)狀況的影響主要表現(xiàn)在植被生長(zhǎng)季(月月)。本文提取每年的月至月的DVI和EVI數(shù)據(jù)進(jìn)行植被時(shí)空演變分析。

　　3討論對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間的植被檢測(cè)，通常可以使用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源，如歸一化植被指數(shù)(NDVI)和增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)。NDVI與植被覆蓋之間有很好的關(guān)系，EVI則有相對(duì)較高的空間、大面積的近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分辨率的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在植被狀況監(jiān)測(cè)方面得到廣泛地使用[23]。

　　等人研究表明SPI與NDVI的相關(guān)性最高[24]，HaroMonteagudo等人提到個(gè)月時(shí)間尺度的干旱指標(biāo)與植被變化的相關(guān)性最高[25]。這與本文研究結(jié)果有一致性，可知植被變化與干旱事件是有一定的聯(lián)系和互相影響的[26]。本文發(fā)現(xiàn)三江源區(qū)西北部和東北部大部分地區(qū)的植被呈顯著增加趨勢(shì)，這與該地區(qū)的干旱變化趨勢(shì)有一致性。植被增加區(qū)域主要分布在長(zhǎng)江西北部，其中瀾滄江北部和黃河西部某些區(qū)域有植被退化跡象，這與先前學(xué)者的研究有一致性：錢(qián)拴等人研究三江源地區(qū)生長(zhǎng)季草地植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)，發(fā)現(xiàn)2004年以后草地植被有顯著的好轉(zhuǎn)趨勢(shì)[27]。

　　本文發(fā)現(xiàn)世紀(jì)以來(lái)，三江源區(qū)整體呈濕潤(rùn)化趨勢(shì)，但同時(shí)監(jiān)測(cè)到017年存在月度和季度干旱事件，以及黃河西南部地區(qū)也存在一定的植被覆蓋度減少趨勢(shì)。這也推動(dòng)著我們今后探究不同時(shí)間尺度干旱特征變量以及其他氣象因素對(duì)植被的影響，探討更有效的方法來(lái)量化和解釋該地區(qū)植被干旱的響應(yīng)關(guān)系。結(jié)論本研究利用空間分析、MannerKendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法分析了TRSR的干旱指數(shù)與遙感植被指數(shù)時(shí)空變化，并探討了三江源區(qū)植被覆蓋與干旱的關(guān)系。

　　該研究可獲得以下結(jié)論：

　　(1)近58年來(lái)不同時(shí)間尺度的SPI均體現(xiàn)RSR在逐漸變得濕潤(rùn)，時(shí)間尺度越大，干濕交替周期越長(zhǎng)。世紀(jì)以來(lái)，TRSR干旱事件出現(xiàn)在002/2006/2015/2012/2017年，秋冬季節(jié)發(fā)生干旱的頻率更高，其次是春季。 (2)長(zhǎng)江西北地區(qū)有顯著濕潤(rùn)化趨勢(shì)，長(zhǎng)江與黃河南部在秋冬季節(jié)有不顯著的干旱化威脅，春季有顯著的濕潤(rùn)化趨，整體呈濕潤(rùn)化趨勢(shì)。(3)TRSR的植被覆蓋在世紀(jì)以來(lái)有所增加，在002和013年增加量出現(xiàn)減少現(xiàn)象;NDVI與EVI在TRSR有明顯增加的趨勢(shì)，空間上變化趨勢(shì)是北部強(qiáng)于南部、西部強(qiáng)于東部。(4)三江源區(qū)的PI3與植被指數(shù)均呈正相關(guān)(ρ),SPI_AVE與NDVI_MVC有最顯著的正相關(guān)性(ρ=0.584**)，SPI3MIN與DVI_5月、VI_5月有顯著正相關(guān)性。這對(duì)未來(lái)三江源區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供一定的理論依據(jù)。

　　參考文獻(xiàn)

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　　作者：肖祖香1,2，朱雙1,2，羅顯剛1,2，婁連惠*,3，李江4，羅順根5，操麗5