2000—2018年黄河流域森林和草地物候的时空变化_解晗.pdf filename-=utf-8''2000—2018年黄河流域森林和草地物候的时空变化_解晗.pdf
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1、解晗,李俊,同小娟,等 20002018 年黄河流域森林和草地物候的时空变化 应用生态学报,2023,34(3):647656Xie H,Li J,Tong XJ,et al Spatial-temporal variations of forest and grassland phenology in the Yellow iver Basin during 20002018 Chinese Journal of Applied Ecology,2023,34(3):64765620002018 年黄河流域森林和草地物候的时空变化解晗1李俊2同小娟1*张静茹1刘沛荣1于裴洋1胡海洋1杨铭鑫1
2、(1北京林业大学生态与自然保护学院,北京 100083;2中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,北京 100101)摘要植被物候研究对了解全球气候变化特征具有重要意义。黄河流域空间跨度大、生态环境复杂,林草植被的物候变化特征有待进一步明确。本研究基于 20002018 年 MODIS-EVI 数据,采用分段 Logistic 和双Logistic 物候模型及分别对应的曲率变化极值法和导数法对黄河流域林、草植被物候进行反演,分析物候参数的时间变化和空间差异。结果表明:研究区生长季开始期(SOS)在第 90165 天,从东南到西北逐渐推迟,海拔每升高 100 m,SOS 推
3、迟 094 d,其中,森林 SOS 早于草地。生长季结束期(EOS)在第 270315 天,从西向东南推迟,海拔每升高 100 m,EOS 提前 063 d,其中,森林 EOS 晚于草地。生长季长度(LOS)为110230 d,从东南向西北逐渐缩短,森林植被的 LOS 大于草地。研究期间,SOS 呈提前趋势,幅度为 41d(10 a)1,空间上提前面积比例为 732%,流域中部地区提前幅度较大;EOS 整体呈显著推迟趋势,幅度为23 d(10 a)1,空间上推迟面积比例为 634%,森林物候期提前和延迟都小于草地;LOS 呈显著延长趋势,幅度为 64 d(10 a)1,空间上延长比例为 718
4、%。分段 Logistic 和双 Logistic 物候模型以及相应的曲率极值法和导数法适用于提取黄河流域自然植被物候。研究区森林和草地 LOS 整体呈延长趋势,随海拔升高而缩短,且森林 LOS 长于草地。关键词植被物候;黄河流域;增强型植被指数;森林;草地本文由国家重点研发计划项目(2020YFA0608101)和国家自然科学基金项目(31872703,32271875)资助。2022-08-16 收稿,2023-01-10 接受。*通信作者 E-mail:tongxj bjfueducnSpatial-temporal variations of forest and grassland
5、phenology in the Yellow iver Basin during 20002018XIE Han1,LI Jun2,TONG Xiaojuan1*,ZHANG Jingru1,LIU Peirong1,YU Peiyang1,HU Haiyang1,YANGMingxin1(1School of Ecology and Nature Conservation,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;2KeyLaboratory of Water Cycle and elated Land Surface Process
6、es,Institute of Geographic Sciences and Natural esourcesesearch,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)Abstract:The study of vegetation phenology is of great significance for understanding global climate change TheYellow iver basin has a wide spatial range and a complex ecological environm
7、ent The phenological characteristicsof forest and grassland need further clarification Based on the MODIS-EVI data from 2000 to 2018,we extractedthe phenology of forest and grassland in the Yellow iver basin using piecewise logistic and double logistic pheno-logical models with the corresponding cur
8、vature change extremum method and derivative method,respectively Thetemporal and spatial variations of phenological parameters were analyzed The start of growing season(SOS)was at90165 day of year(DOY),and gradually delayed from southeast to northwest The increase of 100 m elevationdelayed SOS 094 d
9、,and the SOS of forest was earlier than that of grassland The end of growing season(EOS)wasat 270315 DOY,which delayed from west to southeast For every 100 m increase in altitude,the EOS advanced063 d,with EOS of forest being later than that of grassland The length of growing season(LOS)was 110230 d
10、,which shortened gradually from southeast to northwest The LOS of forest was larger than that of grassland Duringthe study,SOS showed an advance trend from 2000 to 2018 with a rate of 41 d(10 a)1,and the proportion ofspatial advance area was 732%There was an obvious advance in the central part of th
11、e basin EOS generallyshowed a significant postponement trend with a rate of 23 d(10 a)1,and the proportion of spatially delayedarea was 634%,the phenological advance and delay of forest was less stronger than that of grassland LOS showeda significant prolongation trend with a rate of 64 d(10 a)1,and
12、 the proportion of spatial extension was 718%The piecewise Logistic and double Logistic phenological models and the corresponding curvature extremum methodand derivative method were suitable for the extraction of natural vegetation in the Yellow iver Basin The overall应 用 生 态 学 报2023 年 3 月第 34 卷第 3 期
13、http:/wwwcjaenetChinese Journal of Applied Ecology,Mar 2023,34(3):647656DOI:1013287/j10019332202303035LOS of forest and grassland showed a prolonging trend,which was shortened with the increases of altitude The LOSof forest was longer than that of grassland in the study areaKey words:vegetation phen
14、ology;the Yellow iver basin;enhanced vegetation index;forest;grassland全球气候变化是生态学研究中的热点问题。IPCC 第六次评估报告表明,20112021 年全球气温比 18501900 年平均高 11 1。物候学是研究周期性和季节性现象及其与生物和非生物环境因素的关系的学科2,主要研究植被重复出现的植物生命周期阶段的生长规律,植被物候变化是指示气候和环境变化的关键生物学指标34,能够提供有关全球气候变化以及随之而来的植物周期变化的许多信息56。植被物候期受气候变化影响较大,物候变化会导致土壤-植被-大气系统之间的水、碳和热
15、交换发生变化79。传统的物候地面观测连续性较差,主观性强。卫星遥感具有观测范围广、时间序列连续、数据特征明显等特点10。卫星遥感获取的植被指数经过处理分析可以反演物候信息。遥感图像数据所反映的物候信息是植被在生长过程中呈现出的绿度增长或降低及活跃状况的生长规律,而且植被指数需要达到一定的变化程度才能被传感器所识别11,其所获取的物候参数主要为生长季始期(start of growingseason,SOS)、生长季末期(end of growing season,EOS)和生长季长度(length of growing season,LOS)。尽管物候期的计算可能会因使用的植被指数产品或算法而
16、有所不同,但在 19802020 年北半球的大部分地区都监测出 SOS 提前了 28 d(10 a)1,EOS 推迟了 1 6 d(10 a)1,LOS 延长了 2 10d(10 a)1,且变化趋势显著12。在植被物候的地面观测方面,Parmesan 等13 对前人报道过的600 多物种的物候进行定量评估后发现,27%的物种物候没有显著变化,9%的物种春季物候出现推迟趋势,62%的物种表现出春季物候提前。Menzel等14 研究发现,欧洲春季树木的展叶期在 19591993 年提前了 6 d,秋季叶子变色期推迟了 48 d。在大尺度遥感反演物候方面,Piao 等15 研究表明,19821999
17、 年中国温带地区春季植被返青提前079 d,秋季休眠推迟 037 d。吉珍霞等16 对我国黄土高原地区物候的研究发现,大部分地区 SOS 提前趋势为 02 d(10 a)1,EOS 推迟趋势为 03d(10 a)1。黄河流域西接青藏高原,东邻华北平原,横跨黄土高原,主要分布于我国干旱与半干旱地区,地处中纬度地带,自然环境复杂,其发展对我国生态、经济有重大意义17,该地区还被认为是监测植被绿化的关键区域12。同时,黄河流域又是我国生态环境敏感区,水资源匮乏且区域分布不均,易受气候变化和人类活动的影响18,曾经一度植被退化严重。近年来,该地区植被绿度改善显著,覆盖率增加1920,研究该地区自然植被
18、物候变化对理解植被对气候变化的响应具有重要意义。目前,对于范围较大、分辨率较高的物候研究,大多采用动态阈值法等需大量地面数据支撑的方法来提取物候信息。然而,黄河流域地理环境复杂,水热分布不均,植被情况存在较大的空间差异,且地面物候数据有限。因此,本研究以黄河流域的森林和草原植被为研究对象,利用MODIS-EVI遥感数据,采用分段 Logistic 和双 Logis-tic 物候模型分别对 20002018 年植被物候进行反演,融合反演结果得出植被物候信息,分析研究区内植被物候时空变化格局。本研究有助于认识黄河流域森林、草地植被物候的时空变化特征,可为黄河流域的生态系统服务评估提供理论参考。1研
19、究地区与研究方法1.1研究区概况黄河流域位于 3242 N、96119 E(图1),东西长约 1900 km,南北宽约 1100 km,流域面积约 7945 万 km2,占全国国土面积的 83%。黄河流域地处中纬度地带,位于我国干旱、半干旱地区,属温带大陆性气候,受大气环流和季风环流影响,情况复杂。中北部较为干旱,东南部较为湿润,日照充足,太阳辐射较强。流域内上游海拔高,遍布山脉沟壑,多为高山草甸;中游为地势比较平缓的内蒙古高图 1研究区森林和草地的分布Fig1Distribution of forests and grasslands in the study area846应用生态学报34
20、 卷原和黄土高原,以森林和草地居多;下游多是平原地貌,耕地比例较大。本研究中,黄河中上游流域边界按分水岭划分,黄河下游成地上悬河则按传统习惯加上灌区划分流域边界。1.2数据来源本研究选用 20002018 年 MODIS-EVI 遥感数据来反演植被物候,数据来自 NASA 官网(https:/ladswebnascomnasagov/)MOD13A2 数据集,源于搭载在 Terra 卫星上的 MODIS(Moderate-ImagingSpectroradiometer)中分辨率成像光谱仪,空间分辨率为 1 km,时间分辨率为 16 d,同时包含相同分辨率质量控制波段数据 pixel_reli
21、ability。黄河流域区域矢量图来自中国科学院地理科学与资源研究所水文室。高程数据来自资源环境科学与数据中心(https:/wwwresdccn/)的全国 DEM1 km数据。土地利用类型数据来自中国科学院资源环境科学数据中心(http:/wwwresdccn)发布的2000 和 2018 年中国土地利用遥感监测数据,空间分辨率为 1 km。根据土地资源及其利用属性,分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地,本研究主要对其中 19 年未变化的森林和草地进行研究。1.3质量控制与物候反演MOD13A2 产品是经去除云、气溶胶等噪声污染的产品,但受传感器监测位置和太阳高度角角度等因素影响
22、,仍存在异常值,部分增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列曲线存在尖峰或凹陷,直接使用误差干扰较大。因此,在进行物候提取前需要进行一定的质量控制,以提升参数反演结果的精度,增强植被物候提取的准确度。本研究基于 TIMESAT 软件,结合 MOD13A2 质量控制波段数据集“pixel_reliability”分配质量权重,并进行一定的尖峰处理,使用 Savitzky-Golay(S-G)滤波法2122 将 EVI 时间序列原始数据进行滤波去噪,在查阅相关资料与反复试验下将草地滤波窗口设为 3,迭代 3 次,将森林滤波窗口设为 4,迭代 3次,最终生
23、成高质量 EVI 时间序列数据。S-G 滤波法以最小二乘卷积拟合和移动窗口的方法,通过滑动窗口的大小,采用高阶多项式最小二乘法对滑动窗口进行加权平均。在区域和更大空间尺度上,群落组成、微观和区域气候制度、土壤和土地管理的变化导致物候发生复杂的时空变化。此外,不同植被在 1 个年度周期内表现出的生长和衰老模式存在差异,基于遥感的时间序列重构方法和物候提取方法需要足够灵活,以适应多种植被生长变化。黄河流域范围广,区域间环境差异较大,目前没有足够的地面物候数据支撑。因此,基于阈值的反演方法难以应用于物候研究中。经过对比测试,本研究应用分段 Logistic 函数模型2223 和加权双 Logisti
24、c 函数模型2425 方法对经过质量控制后的 EVI 数据进行时间序列重构,两种方法都能很好地拟合研究区森林、草地植被物候,采用导数法或曲率变化极值法分别确定两种方法各自的 SOS 和 EOS(图 2)。将每年两种方法得到的物候参数进行平均处理得到最终物候信息,SOS 与EOS 间隔即为 LOS。这些日期表明了年度周期从一个近似线性阶段过渡到另一个阶段的时间。1.4趋势分析和显著性检验Theil-Sen media 趋势分析为非参数统计趋势分析方法2627。该方法在分析中不受异常值影响,且不要求数据服从正态分布,避免了由异常值产生的误差2829。其计算公式为:=medianxjxiji1ijn
25、()(1)式中:表示研究对象的年际变化趋势,0 表示呈升高趋势,0 表示呈下降趋势;Xi、Xj分别为第 i 和第 j 年研究对象的数值;n 为时间序列长度。Mann-Kendall(M-K)检验是一种非参数检验方图 2分段 Logistic 模型(a)和双 Logistic 模型(b)提取植被物候参数Fig 2Extraction of vegetation phenological parameters inpiecewise Logistic model(a)and double Logistic model(b)EVI:增强型植被指数 Enhanced vegetation index9
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