近15年黄土高原植被物候时空变化特征分析

删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

本站小编 Free考研考试/2021-12-26

李强, 张翀, 任志远. 近15年黄土高原植被物候时空变化特征分析[J]. , 2016, 49(22): 4352-4365 https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2016.22.008
LI Qiang, ZHANG Chong, REN Zhi-yuan. Analysis of Temporal and Spatial Variation of Vegetation Phenology in the Loess Plateau[J]. Scientia Acricultura Sinica, 2016, 49(22): 4352-4365 https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2016.22.008

0 引言

【研究意义】黄土高原农业生态环境脆弱,水旱灾害、气象灾害以及水土流失等农业灾害比较频繁和严重。植被作为陆地生态圈的重要组成,是气候系统的重要元素^[1],对区域生态环境与自然灾害有重要影响,对农业生产、环境保护和生态建设具有重要意义^[2]。在这样的背景下,掌握研究区地表植被覆盖度年际间的变化规律与空间差异性特征,对评价区域农业生态系统的环境质量、调节生态过程、促进农业可持续发展具有重要的理论和实际意义^[3]。【前人研究进展】归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）由红波段与近红外波段的反射率计算而来^[4],和植物的生产力密切相关^[5],并且NDVI趋势可以用来衡量植被覆盖的改善与退化^[6]。NDVI趋势被用在很多测算中,包括农业发展的生态响应^[7]、物候变化^[8]、作物状况^[9]、耕地利用^[10]以及土壤肥力变化^[11]。一系列研究表明在全球,特别是北半球,存在生长季的开始时刻提前以及生长季长度增大的趋势^[12],生长季长度增大与气温的上升会加快地表水分蒸发,增加干旱胁迫与林火发生的可能^[13],并增加了固碳强度^[14],进而大范围长时间地影响作物生产与农业发展。目前,许多****对黄土高原植被物候变化特征进行了分析,谢宝妮等^[15]分析认为黄土高原植被物候主要受气温影响,冬季和前年秋季气温上升是春季物候提前的主要驱动因子。韦振锋等^[16]认为陕甘宁多年物候同时与纬度和降水有关。张晗等^[17]研究认为随着纬度的升高陕西省植被返青期逐步推迟,枯黄期逐步提前。【本研究切入点】前人的研究均侧重于单一要素对植被物候特征的影响,而植被生长并不是单个要素作用的结果,需要综合分析多种因素的影响。本研究基于1998—2012年SPOT VEGETATION旬值NDVI数据,并结合GIS空间分析方法,将植被物候变化的生态过程与空间格局相耦合,对黄土高原近15年植被物候特征值进行了确定,并尝试分析其时空差异性,进而深入探讨海拔、气温和降水3种因素分别对植被物候时空变化的影响机制。【拟解决的关键问题】采用时间序列谐波分析法和线性趋势等方法对黄土高原植被生长季时刻进行了确定,计算了黄土高原生长季长度及其趋势,并进一步解释不同海拔高度与水热条件下植被物候趋势的差异。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黄土高原西起祁连山支脉乌鞘岭,东迄太行山,北到长城,南抵秦岭。横跨青、甘、宁、内蒙古、陕、晋、豫7省区,面积约63万km²,约占全国陆地总面积的8%。是东南湿润季风气候向西北内陆干旱气候过渡、暖温带落阔叶林向典型草原和荒漠草原过渡的过渡地带。受温带大陆性气候的控制,气温、降水量季相分明;从东南向西北,气候依次为半湿润气候、半干旱气候和干旱气候;土壤依次为褐土、垆土、黄绵土和灰钙土;植被依次出现森林草原、典型草原和荒漠草原。本区水土流失十分严重,是黄河泥沙的主要来源区。

1.2 数据来源

数据包括黄土高原1998—2012年SPOT VEGETATION旬值NDVI数据、131个台站1998—2012年的年降水资料和年平均气温资料以及DEM数据。NDVI数据是由比利时佛莱芒技术研究所（Flemish Institute for Technological Research,Vito）VEGETATION影像处理中心（VEGETATION Processing Centre,CTIV）负责预处理并提供免费下载,空间分辨率为1 000 m;降水和气温数据均来自于中国气象数据网,采用经验贝叶斯克里金法将其插值到空间上得到15年的年降水和年均温栅格数据,插值栅格分辨率为1 000 m;数字高程模型为GDEMV2 30M分辨率数字高程模型数据（Digital Elevation Model,DEM）,来源于地理空间云数据。

1.3 时间序列的谐波分析与物候特征提取

时间序列谐波分析法（harmonic analysis of time series,HANTS）是平滑和滤波两种方法的综合,它能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。首先,应用HANTS方法对原始的NDVI旬数据进行逐年平滑处理,然后利用傅里叶插值将平滑后的逐年NDVI旬数据插值成逐年NDVI天数据。
对平滑后的逐年NDVI天数据,计算植被生长季的逐年始期、末期与长度,以及多年平均始期、末期与长度。文中采用较为常用的最大比率法^[18-19],最大比率即为植被覆盖最大变化速率。首先,计算逐年NDVI天数据相邻时间点上的差分值（NDVI_j-NDVI_i,其中j=i+1）,差分可以反映出相邻时间点的比率,利用差分值的最大值对应天数确定为生长季始期（start of growing season,SOG）,最小值对应天数确定为生长季末期（end of growing season,EOG）,EOG和SOG的之差为生长季长度（length of growing season,LOG）（图1）。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图1NDVI 天数据最大相对变化值来确定物候特征
-->Fig. 1The identification of vegetation phenology through the maximum slope of day NDVI
-->

1.4 分析方法

文中采用Theil-Sen趋势对植被物候时空特征进行趋势分析,Theil-Sen趋势既不受异常值影响,也不用服从一定的分布,结果更为科学、可信^[20],以剔除异常年份对物候特征造成的影响。计算公式如下：

其中,TS Slope为Theil-Sen趋势,x_j,x_i为时间序列数据, t_j,t_i为时间序列对应的年份。
由于植被物候时空分布是多种因素作用的结果,文中分析了高程、降水和气温的影响,所以文中将3种要素进行等间距划分,并分别统计出每种间隔内植被物候特征的均值,以反映不同高程带、降水带和气温带上的时空变化差异。

2 结果

2.1 多年平均物候特征

2.1.1 多年平均物候空间分布黄土高原植被物候多年均值空间分布见图2。由黄土高原东南向西北方向,SOG逐渐推迟,EOG逐渐提前,LOG逐渐缩短,反映出气候影响下的空间分异规律。黄土高原东南部,SOG主要集中在80—120 d之间,而在关中平原、汾河谷地与黄淮平原,SOG早于80 d,西北部则晚于150 d;黄土高原东南部,EOG主要晚于310 d,也表现出海拔上的差异,黄土高原西北部主要分布在280—300 d,后套平原、宁夏平原以及青海境内在260—270 d,晋中北、鄂尔多斯高原中部、陇中高原以北等山地区以及前套平原在270—280 d;黄土高原东南部,LOG主要大于210 d,而在西北部的平原区以及青海境内则小于120 d。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图2黄土高原植被物候多年均值空间分布
-->Fig. 2The spatial distribution of mean vegetation phenology from 2000 to 2010
-->

2.1.2 多年平均物候的气候分异特征黄土高原植被物候与降水量关系十分密切（图3-(a-c)）。降水量每增加100 mm,SOG提前13 d,EOG推迟3 d,LOG增大16 d。降水量在200—475 mm,物候随降水量变化不明显;降水量高于475 mm以上区域,物候随降水量变化的波动性增强,尤其是EOG;降水量在475—670 mm,随降水量增大,SOG提前最为明显,而EOG波动性推迟,LOG波动性增大;降水量在670 mm以上的区域,SOG开始推迟,EOG先推迟再提前,LOG减小。降水量在670 mm以上的区域主要分布在黄土高原东南部,植被覆盖较高,且人口密集,主要分布为种植作物,植被物候与降水量的关系不明显可能受人类活动影响导致,比如一年两熟作物的种植导致物候特征提取精度降低。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图3黄土高原植被物候多年均值与水热之间的关系
-->Fig. 3The relationship between the mean vegetation phenology and hydrothermal condition
-->

图3-(d-f)反映出,黄土高原气温与降水量相比,随着气温的升高,EOG推迟以及LOG增大强度均高于随降水量变化强度,而SOG相对较小。黄土高原气温每升高2℃,SOG提前12 d,EOG推迟9 d,LOG增大21 d。可以看出在气温低于6℃的地区,物候随气温变化不明显。随着气温升高,EOG推迟明显,其次是LOG的增大,而气温在6—9℃之间SOG甚至表现为推迟,高于9℃,SOG明显提前,LOG增大明显。
图4显示的是每1 mm降水量带,每0.1℃气温带上物候多年均值变化。可以看出降水量在475 mm与540 mm处,以及气温在9℃处,SOG、EOG和LOG存在明显变化。在降水量小于475 mm的区域,随着降水量的增加,物候变化不明显;随着气温的升高,SOG逐渐推迟,EOG逐渐推迟,LOG变化不明显。主要是因为该区域属于干旱半干旱地区,降水量在小于475 mm的范围内变化,植被生长不明显,而气温的上升会加快地表水分蒸发,从而抑制生长初期植被生长并延缓了生长末期时间。降水量在475—540 mm之间的区域,当气温低于9℃,物候变化不明显;当气温高于9℃,SOG逐渐提前,EOG逐渐推迟,LOG逐渐增大。该区域降水量大于475 mm,满足植被生长需求,并且气温高于9℃时,便会促进植被生长。在降水量大于540 mm的区域,随着降水量的增加,除降水量在640—690 mm之间的区域SOG有所提前外,SOG变化不明显,EOG与LOG波动性较强,规律性较差;随着气温的变化,SOG变化不明显,EOG与LOG也呈较强波动性,主要是由于该地区农作物生长季末期受人类活动（收割与耕种等）影响造成的。但是在降水量大于700 mm的地区,EOG与LOG随着气温的变化不明显,随降水量变化波动性加强,该区域主要集中在秦岭山地区,植被覆盖高,土壤含水量丰富,降水量和气温的变化对植被生长作用不明显。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图4黄土高原植被物候在气候因子影响下的分异特征（a：SOG;b：EOG;c：LOG）
-->Fig. 4The difference of vegetation phenology under climatic factors (a: SOG; b: EOG; c: LOG)
-->

2.1.3 多年平均物候的海拔分异特征图5中海拔每升高1 000 m,SOG推迟13 d,EOG提前9 d,LOG缩短23 d。在海拔1 750 m以下地区,物候随海拔变化波动比较强,随着海拔升高,SOG主要变现为推迟,EOG变化不明显,LOG主要表现为减小;在海拔1 750 m以上地区,随海拔升高,SOG不断推迟,EOG在1 750—2 350 m区域明显提前,大于2 350 m则变化不明显,LOG不断减小。海拔大于1 750 m的地区主要分布在陇中高原与青海境内,另外晋北山地区也有分布,这些地区海拔高,气温低,并且降水量相对较少,主要以自然植被为主;而海拔小于1 750 m的地区地形复杂,降水与气温空间差异较大,且容易受到人类活动影响。1 750 m为黄土高原植被生长随海拔明显分异的界限,高于1 750m,植被生长相对缓慢,低于1 750 m则植被生长长度延长。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图5黄土高原植被物候多年均值与海拔之间的关系
-->Fig. 5The relationship between the mean vegetation phenology and elevation
-->

2.2 物候年际变化特征

2.2.1 物候区域尺度上的年际变化黄土高原植被LOG变化趋势最为明显,其次为SOG,而EOG趋势最弱。SOG呈提前趋势,平均每年平均提前0.9 d。EOG呈推迟趋势,但趋势相对较弱,平均每年推迟约0.8 d。LOG变化趋势较强,呈上升趋势,平均每年的变化幅度为1.7 d。SOG趋势高于全球的0.3 d·a^-1、欧亚大陆的0.33 d·a^-1、北半球的0.31 d·a^-1、中国的0.79 d·a^-1,以及北半球的0.02 d·a^-1。EOG的推迟趋势均高于全球的0.05 d·a^-1、欧亚大陆的0.61 d·a^-1、北半球的0.23 d·a^-1和中国的0.37 d·a^-1,以及北半球的 0.25 d·a^-1。LOG的增加趋势远远高于全球的0.38 d·a^-1,高于北半球的0.56 d·a^-1、欧亚大陆的1.33 d·a^-1和中国的1.16 d·a^-1,以及北半球的0.28 d·a^-1[21-25]。
2.2.2 物候年际变化的空间分布特征采用Sen趋势计算了黄土高原植被物候年际趋势空间差异,如图6所示。73.71% 的区域SOG呈提前趋势,26.29% 的区域有推迟趋势,其中提前的区域占24.27%,主要分布在陕北高原与晋中北山地区,其次陇中高原以西也有分布。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图6黄土高原植被物候变化趋势的空间分布
-->Fig. 6The spatial distribution of vegetation phenology trends
-->

38.73%的区域EOG具有提前趋势,61.27%的区域具有推迟趋势,其中提前的区域约为4.34%,推迟的区域约为16.27%。从图6-b可以看出,大部分地区EOG呈推迟趋势,推迟趋势集中在0—2.0 d·a^-1,推迟的区域主要分布于高原西北部边缘和南部。
从LOG变化来看,80.77%的区域具有增长趋势,19.23%的区域具有缩短趋势,其中增长的区域约为30.06%,缩短的区域约为4.38%,增长与缩短的空间分布与SOG提前与推迟的分布极为相似,说明黄土高原生长季长度主要由SOG的变化引起。
2.2.3 生长季物候年际变化的海拔分异特征从SOG 来看（图7）,850—4 000 m的地区呈提前趋势;小于850 m的区域呈推迟趋势;大于4 000 m的区域,表现为推迟趋势,但显著性随海拔升高逐渐减小。从EOG来看,低于2 500 m的地区,呈推迟趋势,显著性随海拔减小,但在1 350—2 500 m显著性逐渐回升;高于2 500 m的地区,呈提前趋势,但是显著性随海拔升高在逐渐减小。LOG主要呈增长趋势,显著性随海拔升高整体上是减小的,在小于850 m或大于4 000 m的地区表现为缩短趋势。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图7黄土高原植被物候年际变化特征在海拔上的分异特征（a：SOG;b：EOG;c：LOG）
-->Fig. 7The variation of inter-annual vegetation phenology trends under different elevation (a: SOG; b: EOG; c: LOG)
-->

黄土高原海拔小于850 m的地区为汾渭盆地农业区,占总面积的11.41%;海拔在850—2 500 m之间的区域,植被物候变化趋势相对最为明显,占总面积的82.93%;海拔在2 500—4 000 m之间包括祁连山森林与高寒草原区以及江河源区-甘南高寒草甸草原区,面积占5.34%;大于4 000 m的区域占0.33%。所以海拔对黄土高原植被物候变化趋势上的影响相对于水热条件不明显。
2.2.4 生长季物候年际趋势的水热条件的分异特征
从SOG与降水量的关系来看（图8）,随降水量变化SOG基本上呈提前趋势,在260—560 mm的区域,随降水量的增大,提前幅度有所减小,由1.3 d·a^-1减小到0.4 d·a^-1,但是显著性在升高;560—720 mm的地区,推迟趋势明显;大于720 mm的地区,提前幅度增强,由0增加到1.0 d·a^-1,而显著水平先减后增。从EOG 来看,绝大部分研究区呈推迟趋势,仅在630 m左右呈提前趋势;推迟幅度随降水量增大在缓慢升高,显著水平先增后减。LOG主要呈增长趋势,在350—560 mm地区上增长,在600—660 mm的地区表现为减小趋势。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图8黄土高原植被物候年际变化特征在降水上的分异特征（a：SOG;b：EOG;c：LOG）
-->Fig. 8The variation of inter-annual vegetation phenology trends under different precipitation (a: SOG; b: EOG; c: LOG)
-->

从SOG与气温的关系来看（图9）,气温在小于8℃地区上提前幅度缓慢增大,8—12℃区域上呈提前趋势。从EOG来看,气温在大于5℃地区上,随气温升高表现为推迟趋势,趋势幅度与显著性均在波动性增加。LOG主要呈增长趋势,在小于10℃地区上,增长幅度与显著性随气温升高波动性增大,而在大于10℃地区上,幅度与显著性在不断减小。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图9黄土高原植被物候年际变化特征在气温上的分异特征（a：SOG;b：EOG;c：LOG）
-->Fig. 9The variation of inter-annual vegetation phenology trends under different temperature (a: SOG; b: EOG; c: LOG)
-->

2.3 植被物候年际趋势的海拔、水热空间分异特征

由于植被物候年际趋势受到降水、气温、海拔的综合影响,上述分异特征中无法剔除其他两种要素的影响,所以对像元某一邻域内的所有栅格进行偏相关分析,其中邻域内所有栅格的物候特征年际趋势作为因变量,领域内三要素作为自变量,剔除其他两种要素得到物候趋势与某一要素的偏相关系数,以反映植被物候在3种影响因素上的空间分异特征（图10—12）。

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图10黄土高原植被SOG与海拔、降水、气温的空间偏相关系数
-->Fig. 10The spatial coefficient of partial correlation between altitude, temperature, precipitation and SOG
-->

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图11黄土高原植被EOG与海拔、降水、气温的空间偏相关系数
-->Fig. 11The spatial coefficient of partial correlation between altitude, temperature, precipitation and EOG
-->

显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图12黄土高原植被LOG与海拔、降水、气温的空间偏相关系数
-->Fig. 12The spatial coefficient of partial correlation between altitude, temperature, precipitation and LOG
-->

整体上,黄土高原植被物候年际趋势随DEM、降水和气温表现出明显的空间分异特征。其中SOG随着海拔增加呈提前趋势,随降水量增加呈推迟趋势,随气温增加呈提前趋势;EOG趋势空间分异特征正好与SOG相反;LOG在SOG和EOG的共同作用下随DEM和气温的增加呈延长趋势,随降水增加呈缩短趋势（表1）。
Table 1
表1
表1黄土高原植被物候趋势与影响因素的空间偏相关系数
Table 1The spatial coefficient of partial correlation between vegetation phenology trend and influence factors

偏相关 Paltial correlation	DEM	Precipitation	Temperature
SOG趋势 SOG trend	-0.0749	0.0152	-0.0179
EOG趋势 EOG trend	0.0149	-0.0147	0.0032
LOG趋势 LOG trend	0.0591	-0.0174	0.0139

新窗口打开
空间上,植被物候趋势随DEM的空间分异特征明显,随降水和气温的变化主要体现在较小区域范围,大范围上差异性不明显（图10—12）,植被类型的空间差异性产生的影响不容忽视。因此,利用植被类型对空间偏相关系数进行统计,并基于空间偏相关系数利用K-means法对各个植被类型进行聚类,如表2所示。
Table 2
表2
表2黄土高原各个植被类型物候趋势与影响因素的空间偏相关系数及其聚类结果
Table 2The clustering results and the spatial coefficient of partial correlation between vegetation phenology trend and influence factors

植被类型 Vegetation type	SOG-DEM	EOG-DEM	LOG-DEM	SOG-P	EOG-P	LOG-P	SOG-T	EOG-T	LOG-T	聚类结果 Clustering results
寒温性针叶林 Cold-warm conifer forest	0.187	-0.066	-0.226	-0.016	0.008	-0.001	0.014	-0.034	-0.033	4
温性针叶林 Warm conifer forest	0.077	0.118	0.040	0.007	0.013	0.003	0.048	0.036	0.000	35
落叶阔叶林 Deciduous broad-leaved forest	0.039	0.019	-0.015	0.074	0.023	-0.008	-0.031	0.031	0.033	37
杂木林 Shaw	-0.075	0.020	0.076	0.029	0.005	-0.005	-0.026	0.003	0.026	34
竹林 Bamboo	-0.018	0.119	0.056	-0.344	0.083	0.334	0.097	0.063	-0.052	2
高寒落叶灌丛 Alpine-cold broad-leaved brushwood	0.180	-0.102	-0.380	0.038	-0.009	-0.053	-0.064	-0.066	-0.012	4
高寒常绿灌丛 Alpine-cold evergreen brushwood	0.102	-0.180	-0.376	0.017	-0.036	-0.072	-0.012	-0.052	-0.070	4
温性落叶灌丛 Warm broad-leaved brushwood	0.016	0.012	-0.002	0.005	0.010	0.011	-0.021	-0.013	0.006	37
盐地落叶灌丛 Saline deciduous brushwood	-0.086	0.075	0.095	-0.019	-0.079	-0.037	0.015	0.071	0.010	1
草丛 Herbosa	-0.024	0.058	0.053	0.028	-0.014	-0.028	0.010	0.011	0.000	34
草甸草原 Meadow grassland	-0.028	-0.108	-0.060	0.023	0.008	-0.016	-0.057	-0.034	0.017	33
典型草原 Typical grassland	-0.110	-0.029	0.056	-0.018	-0.033	0.002	-0.021	-0.018	0.007	36
荒漠化草原 Desertifieation grassland	-0.172	0.089	0.170	-0.014	-0.017	-0.007	-0.027	-0.004	0.021	1
高寒草原 Alpine-cold grassland	0.006	-0.149	-0.260	0.054	-0.022	-0.079	-0.081	-0.070	-0.016	4
(亚）高山草甸 Alpine or subalpine meadow	0.148	-0.116	-0.341	0.022	0.008	-0.022	-0.060	-0.052	0.004	4
河、湖滩地草甸 Flood plain meadow	-0.064	-0.039	0.053	0.001	-0.016	0.001	-0.039	-0.020	0.033	36
低地盐生草甸 Lowland salt meadow	-0.073	-0.013	0.055	0.025	0.009	-0.038	0.052	0.067	-0.028	32
强旱生小灌木、半灌木、灌木 Strong drought fruticous desert	-0.199	0.136	0.213	0.092	-0.090	-0.130	-0.024	0.000	0.016	1
强旱生杂类草 Strong drought herb	-0.202	-0.035	0.174	0.172	-0.560	-0.398	0.057	-0.585	-0.325	6
沼泽植被 Marsh	-0.130	0.088	0.150	-0.002	-0.160	-0.102	-0.052	0.258	0.204	5
沙生植被 Psammo vegetation	-0.115	0.034	0.128	-0.002	0.003	0.002	-0.028	-0.014	0.010	1
草本栽培植被 Herbaceous cultivated vegetation	-0.098	0.016	0.076	0.018	-0.018	-0.021	-0.016	0.011	0.017	34
木本栽培植被 Woody cultivated vegetation	0.034	-0.010	-0.024	0.011	-0.010	-0.024	-0.026	0.075	0.064	31

SOG-DEM is the spatial mean coefficient of partial correlation of SOG & DEM in different vegetation types, and so on. 1, 2, etc are big class. 31, 32, etc are re-cluster results, where single digits are re-cluster classesSOG-DEM为不同植被类型SOG与DEM空间偏相关系数的均值,其他以此类推;聚类结果中1、2等表示大类,31、32等表示第3类重聚类的结果,个位数为重聚类类别

新窗口打开
从聚类结果可以看出,盐地落叶灌丛、荒漠化草原、强旱生小灌木-半灌木-灌木与沙生植被归属为第1类,该类植被SOG随DEM增加呈提前趋势,EOG随DEM增加呈推迟趋势,LOG随DEM增加呈延长趋势,温室气体的增加以及全球变暖会致使各地区植被物候始期提前和末期推迟,从而导致生长期延长,随着气温的升高,高海拔植被感温效果较为明显,因此各种植被物候趋势随海拔变化具有较强的一致性;其中,盐地落叶灌丛、荒漠化草原与沙生植被SOG随降水增加呈提前趋势,强旱生灌木SOG却随降水增加呈推迟趋势;各个植被的EOG趋势与降水量的空间相关性较SOG趋势与降水量的相关性强烈,仅沙生植被EOG随降水量增加呈推迟趋势,因此其LOG随降水增加呈延长趋势,其他3种植被EOG均在降水量增加下不断提前,从而导致其LOG趋势随降水增加而缩短;该类植被LOG随气温上升呈延长趋势,其中荒漠化草原、强旱生灌木与沙生植被主要是SOG随气温上升的提前趋势引起的,而盐地落叶灌丛是由EOG随气温上升的推迟趋势引起的。
竹林、强旱生杂类草与沼泽植被各自成一类。竹林对水热条件要求均较高,其SOG随DEM与降水的增加均呈提前趋势,EOG均呈推迟趋势,从而竹林LOG随DEM与降水的增加呈延长趋势;气温的上升虽然使EOG推迟趋势增强,但由于SOG的推迟更甚,所以竹林LOG随气温上升呈缩短趋势;强旱生杂类草LOG随DEM增加呈延长趋势,由SOG的提前趋势引起,LOG随降水和气温的增加呈缩短趋势,均由EOG的提前趋势引起;沼泽植被LOG随降水增加呈缩短趋势,主要由EOG提前趋势引起,LOG均随DEM和气温增加呈延长趋势,由SOG提前与EOG推迟共同决定。
寒温性针叶林、高寒灌丛、高寒草原与（亚）高山草甸物候变化特征类似。除过（亚）高山草甸LOG随气温升高呈延长趋势外,其他植被LOG均随DEM、降水与气温增加呈缩短趋势,主要是由于SOG的推迟趋势和EOG的提前趋势共同作用的结果。
其他植被类型虽被聚为一类,但是其物候随三因素的空间变化特征差异性较大,经过对其进行重新聚类,聚为7类,说明这些植被类型物候变化趋势受三因素影响的空间差异性较大。其中,落叶阔叶林与温性落叶灌丛物候趋势特征相似,其LOG均随DEM增加呈缩短趋势,主要由于SOG推迟趋势导致;LOG均随气温上升呈延长趋势,由SOG的提前引起;LOG受降水影响特征不一致。杂木林、草丛与草本栽培植被物候随三要素变化特征高度一致,其LOG随DEM与气温增加均呈延长趋势,是SOG提前趋势与EOG推迟趋势共同作用的结果;LOG随降水增加呈缩短趋势,主要为SOG推迟趋势造成的,另外还有EOG提前趋势的作用。典型草原与河-湖滩地草甸LOG均随三要素的增加呈延长趋势,且SOG与EOG均随三要素呈提前趋势,而SOG提前趋势更强。综上,植被物候趋势随DEM、降水、气温的变化表现出明显的自然分带特征,SOG的变化特征对于植被LOG变化影响较EOG强烈。

3 讨论

黄土高原植被物候特征变化稳定且趋势明显的区域主要分布在陕北高原与晋中北山地区,表现为生长季长度增长。该地区属半干旱地区,降水量相对较少,加之全球处于升温阶段,生长季长度的增加必然会加剧土壤水分的减小,近15年来,该区域生长季长度的增长主要是由人类活动的影响造成的,三北防护林建设以及退耕还林还草政策的实施,人工林草的种植在很大程度上改变了地表覆盖类型,并增加了该地区植被覆盖,从而改变了黄土高原植被的物候特征。
目前,植被物候对气候、地形等要素的响应受到了国内外****的广泛关注与研究^{[15, 26-27]}。然而在许多影响因素中存在着信息的冗余,影响因素之间相互影响、相互依存、互为因果,且植被物候是多种因素综合作用的结果,所以如何剔除其他影响因素的影响,分析植被物候与某因素之间的关系至关重要。本文选择邻域计算方法,在邻域内利用偏相关系数表达植被物候趋势与某因素的相关程度,既剔除了其他因素影响,也保证了结果是基于像元计算的,并统计出不同植被类型的偏相关系数,基于空间偏相关系数利用K-means法对各个植被类型进行聚类,发现植被物候趋势随DEM、降水、气温的变化表现出明显的自然分带特征,而同一地域不同植被物候变化的驱动机制差异性较大,因此不同类型植被物候变化的驱动力分析值得关注。同时还需关注年内各因子对植被物候的影响。
另外,本文仅分析了黄土高原植被物候趋势在水热条件与海拔高度上的分异特征,并没有分析这种趋势的产生机制,而不同地域物候的变化应该主要受当地气候要素的变化影响,比如,降水量满足植被生长的区域,如果气温处于增长趋势,则可能导致生长季始期的提前与末期的推迟,从而导致生长季长度的增长。由于篇幅限制,本文未做更进一步探讨,笔者在以后的研究中将对这方面进行更深层次的分析。

4 结论

黄土高原植被物候多年均值由东南向西北,生长季始期（SOG）逐渐推迟,生长季末期（EOG）逐渐提前,生长季长度（LOG）逐渐缩短,反映出气候的空间分异规律。1998—2012年间SOG呈提前趋势,平均每年提前0.9d,EOG平均每年推迟约0.8d,LOG在SOG和EOG共同作用下变化率达1.7 d·a^-1。黄土高原生长季长度变化主要由SOG的变化引起,物候特征变化趋势明显且稳定的区域主要分布在陕北高原与晋中北山地区,其次陇中高原以西也有分布。
黄土高原植被物候年际趋势随DEM、降水和气温表现出明显的空间分异特征。其中SOG趋势随海拔增加的提前趋势增强,随降水量增加的推迟趋势增强,随气温增加的提前趋势增强;EOG趋势空间分异特征正好与SOG相反;LOG在SOG和EOG的共同作用下随DEM和气温的增加的延长趋势增强,随降水增加的缩短趋势增强。同种植被物候趋势随DEM、降水、气温的变化特征具有一致性,SOG的变化特征对于植被LOG变化影响较EOG强烈。
The authors have declared that no competing interests exist.