马新萍
, 白红英, 贺映娜, 秦进
西北大学城市与环境学院, 陕西 西安 710127
MA Xin-ping, BAI Hong-ying, HE Ying-na, QIN Jin
中图分类号: K903
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2015）12-1616-06
通讯作者:
收稿日期: 2014-11-10
修回日期: 2015-03-2
网络出版日期: 2015-01-20
版权声明: 2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：马新萍（1988-）,女,陕西咸阳人,博士研究生,研究方向为自然地理及全球变化等方面的研究。 E-mail:maxinping_2007@126.com
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摘要
基于MODIS NDVI时间序列数据,利用动态阈值法提取秦岭山地2000~2010年的物候参数,并结合实测物候资料进行验证,在宏观尺度上量化了气温升高对植物物候的影响程度。研究得出：基于NDVI的物候变化趋势与实测物候资料结果一致;2000~2010年间物候始期提前的速率为0.165 6 d/a,末期推后速率为0.109 1 d/a;空间上,秦岭山地北部区域的植被物候始期主要发生在第120~130 d,相对于南坡较晚,物候末期主要发生在第300~325 d,北部区域物候末期的到来较迟,南部区域相对较早;物候始期NDVI与有效气温、春季、生长期气温相关性较好,末期NDVI与夏、秋季节气温相关性较好;气温对生长季开始阶段的NDVI在时间上存在2~3旬的滞后效应。
关键词：
Abstract
The vegetation phenology change was effected evidently by global temperature rising. The phenological parameters extracted from NDVI data can accurately showed a continuous phenology changes in macro scope. The vegetation phenology parameters was extracted by the method of dynamic threshold based on the MODIS NDVI time series of images data in 2000-2010 at the Qinling Mountains. The measured phenological data was used to verified the accuracy of remote sensing phenology results. The relationship between temperature changes and the phenology of Qinling region was quantitied at the macro scale. The resulte showed that the trend of vegetation phenology variation based on the NDVI are consistent with the results of measured phenological data. In 2000-2010, the advanced rate of phenology beginning period was 0.165 6 d/a, the delayed rate of phenology finaling period was 0.109 1 d/a. On space, the vegetation phenology beginning period in the northern region of the Qinling Mountains mainly occurred in the first 120 days to 130 days, it was later than the period of southern slope. The phenological ending period mainly occurred in 300-325 days , the arrival of phenology finaling period in the northern region was later than the southern region. The correlation of NDVI in phenological beginning period and the effective temperature, the spring and growing season temperature is significantly positive, NDVI in phenological ending period has a significantly positive correlation with the temperature in summer and autumn. The temperature lag 2-3 phase behind NDVI at the phenology beginning period.
Keywords：
相对于传统的基于站点的植物物候观测,遥感观测具有多时相覆盖范围广、空间连续、时间序列较长等特点,已成为揭示植被动态对全球气候变化响应与反馈的重要手段。具有高时间分辨率的NOAA/AVHRR提取出的标准化差异植被指数（NDVI）是监测地区植被和生态环境的有效指标,可以在较大时空尺度上客观反映研究区植被覆盖信息[1,2],揭示地表植被覆盖的变化趋势。
目前全球气温逐渐升高,对植被物候变化产生了很大影响[3~7],并且这种变化是全球变暖的结果。中国对于遥感物候研究的区域主要分布在藏北高原、东北地区、长江三角洲地区以及中国北方的大尺度地区,而对于秦岭山地的遥感物候研究较少。秦岭是中国中部典型的大型山地,也是全球变化研究的热点地区,森林植被分布广、自然过渡性质明显,秦岭山地的遥感物候研究能够为中国中部区域性气候变化研究提供重要的基础依据。本研究基于2000~2010年MODIS NDVI（moderate-resolution imaging spectral radiometer Normalized Difference Vegetation Index）数据集,研究了秦岭山地11 a的植被物候变化特征,从宏观角度定量揭示气温与秦岭山地植被物候变化的响应关系。NDVI反应的是宏观尺度上的植被生长状况,而秦岭山地植被类型主要以森林植被类型为主,本研究中秦岭范围内的森林面积占94%,本文采用NDVI数据能够反映秦岭山地森林植被的物候变化情况。
秦岭是传统意义上中国南北方的气候、地理分界线,陕西境内的秦岭山地西起嘉陵江,东与伏牛山相接,大致位于105°30′~110°05′E,32°40′~34°35′N之间。它是暖温带和北亚热带之间的过渡区[8],也是中国0°等温线经过的地方,在自然条件上具有显著的过渡性质,因此秦岭山地气温与物候变化的响应关系在气候变化研究中显得十分必要。
本文的研究区域是陕西境内的秦岭山地,其中包括30个县（市、区）,研究区内共包含24个气象站点;物候观测数据为记录于西安植物园的8种植物（图1）。
本研究采用的数据包括：2000~2010年的MODIS NDVI数据集,该数据来源于“陕西省生态十年项目”数据集,该数据集是通过对原始的MODIS NDVI数据进行大气校正、辐射校正、几何校正和拉伸后,生成10 d 最大化合成NDVI数据,其空间分辨率为250 m,数据投影为Albers投影,坐标采用WGS-84。在ArcGIS10.0支持下,以研究区行政图做掩膜,切割出研究区的影像,将生成的原始DN数据集转换为标准的逐旬NDVI值,MODIS NDVI的DN值（文中量符号为DDN）与NDVI值（文中量符号为NNDVI）转换公式为：NNDVI=DDN/10 000。
研究区内24个地面站点（见图1）1960~2012年的月平均气温、秦岭山地县界图、1∶100万秦巴山区植被类型图[9]、物候观测数据。物候观测数据为西安站8种木本植物开花期（物候始期）和落叶期（物候末期）的观测日期,采用儒略日计算法,即将每年的1月1日记为第1天,依此类推,得出每种植物物候始末期对应的天数,就是该植物的物候始末期（记为第i天）。物候观测数据来源于《中国动植物物候观测年报》西安站1~11号年报。
阈值法是通过给植被指数设定阈值条件来确定作物生长季的开始和结束的。与传统的固定阈值法比较,动态阈值法与每个像元的NDVI季节变化幅度紧密相关,根据研究区条件的不同,可以动态地确定阈值,并消除不同土壤背景值和植被类型的影响[10]。对于动态阈值法应用的具体步骤见参考文献[11]。本研究采用动态阈值法从NDVI数据集中提取秦岭山地植被物候的始末期。动态阈值的计算方法通常为：
NNDVIlim =（NNDVImax-NNDVImin)×C
式中,NNDVImax为NDVI最大值,NNDVImin为NDVI上升（下降）阶段的最小值,C为系数,本文将物候始期的系数设置为20%,物候末期的系数设置为10%。
Person相关系数法用来衡量定距变量间的线性关系,当相关系数为正时,表示序列具有线性增加的趋势;当相关系数为负时,表示序列具有线性减少的趋势。对相关系数进行检验时,一般根据自由度值和给定的显著性水平α=0.01或0.05,查表或计算得到相关系数的临界值,如果样本相关系数大于或等于临界值,则相关性通过检验,否则说明相关性未达到显著水平。
1） 动态阈值法对秦岭山地植被物候始、末期的提取。有研究[2]指出,由遥感数据生成的归一化植被指数能够在很大覆盖范围内相当精确地反映植被的绿度和光合作用强度,能够较好地反映植被的代谢强度及其季节性变化和年际间变化,因此NDVI数据能够定量反映植物随时间的生长与衰落情况,采用NDVI来提取植被物候期具有科学依据。
基于NDVI 数据,对大尺度植物物候始期、末期、生长季长度进行监测,比较常用的方法有利用 NDVI 阈值确定植被生长季的方法、NDVI 时间序列分析的方法、平滑移动平均法、基于曲线拟合的方法等。目前动态阈值法被认为是确定大尺度区域植被物候较为合适的方法[10,12~15]。
图2用动态阈值法提取秦岭山地2000~2010年植被物候始期、末期时间变化趋势,2000~2010年物候始期主要发生在7~9旬（从每年1月1日算起,每10 d为1旬）,末期主要发生在32~34旬;始期整体呈提前趋势,2000~2010年间物候始期提前的速率为0.165 6 d/a;末期整体呈推后趋势,11 a间末期推后速率为0.109 1 d/a;可看出植被物候始期提前的趋势大于末期的推后趋势。
2） 基于NDVI的植被物候结果验证。前文采用的遥感观测结果反映了秦岭山地整体植被物候的变化状态,主要以森林植被类型为主,地面观测数据采用的是西安站8种木本植物的物候实测数据,虽然不同类型的植物物候期略有差异,遥感观测数据最终反映的是物候变化的平均水平,地面实测的物候数据最终也是将不同类型的植物物候进行平均,而气温升高具有整体效应,所以两种方法得出的物候变化趋势是具有共性的,所以本文采用秦岭山地西安站的8种植物物候实测数据来验证基于NDVI的植被物候结果,由儒略日换算法得出的2000~2008年8种植物物候的始、末期变化趋势图（图3）,可以看出2000~2008年8种植物物候表现为始期提前,末期推后的趋势,始期提前的变化率为0.169 2 d/a,末期推后的变化率为0.106 7 d/a,而前文得出2000~2010年间物候始期提前的速率为0.165 6 d/a,末期推后速率为0.109 1 d/a,两种方法得出的结果基本一致,物候始末期提前和推后的时间也较为接近,由此断定,基于NDVI的动态阈值法对植物物候期的提取方法能够正确反映植物物候的变化趋势,具有可行性,其结果也具有可信度。
图2 秦岭山地植被物候始末期变化趋势
Fig.2 The variation of vegetation phenological beginning and the end period in the Qinling Mountains
图3 2000~2008年西安站8种木本植物物候始、末期变化
Fig.3 The variation of the 8 species of woody plant phenology beginning and the end period at Xi 'an station in 2000-2008
NDVI能够全面地反映植被的生长状况,由以上结论得出 NDVI与植被物候的关系极为密切,因此NDVI能够定量揭示植被的物候变化情况,并且两者之间的关系也值得进一步推敲。秦岭山地的植被类型主要是以森林植被为主,所以采用NDVI影像数据能够整体反映秦岭山地植被的变化情况,本文试图对秦岭山地整体的植被变化进行分析,寻找秦岭山地NDVI阈值对应的物候期。
前文通过采用动态阈值法计算得出每年的物候始期和末期,然后将11 a始期、末期的NDVI经栅格图取平均值,分别得到始、末期的NDVI空间分布图,由图4可以看出,秦岭山地物候始、末期NDVI较高的区域主要分布在秦岭山地西部地区,秦岭山地东部地区的NDVI明显较低。通过栅格统计得出,物候始期NNDVI<0.4的地区占到总面积的33.1%,0.4≤NNDVI<0.5的地区占到了48.44%,NNDVI≥0.5的地区占到了18.16%;物候末期NNDVI<0.4的地区占到了8.6%,0.4≤NNDVI<0.5的地区占到了47.59%,NNDVI≥0.5的地区占到了43.81%。由此可以看出物候末期NNDVI>0.5的地区比始期更多, NDVI较小的地区所占的面积比始期更小,这说明在空间分布上物候末期的NDVI普遍大于始期的NDVI。
另外由图也可以看出在始末期秦岭山地NNDVI<0.4的地区主要分布在秦岭山地东部和北部边缘,NDVI较高地区主要分布在秦岭山地西部以及南部的一些边缘地区。
采用动态阈值法对2000~2010年年均NDVI数据序列进行物候期提取,生成物候始期和末期的空间分布图（图5）,由图5可看出秦岭山地北部区域的植被物候始期主要发生在第120~130 d及130 d之后,相对于南坡较晚,北坡一些高海拔地区物候始期相对较早,南部区域物候始期主要在90~100 d,这说明秦岭南坡以及高海拔地区物候始期相对较早;从物候末期的空间分布图中可以看出物候末期主要发生在第300~325 d,北部区域物候末期的到来较迟,南部地区相对较早,由此可看出南部和高海拔植被物候期普遍早于北部区域。
图4 物候始末期NDVI空间分布
Fig.4 The spatial distribution of NDVI at phenology beginning and the end period
图5 秦岭山地植被2000~2010年平均物候始末期空间分布
Fig.5 The spatial distribution of average phenology beginning and the end period of the Qinling Mountains in 2000-2010
1） 物候始、末期与气温变化的响应关系。由物候始期、末期的变化趋势可以看出：气温的升高导致秦岭山地植被物候始期提前、末期推迟、生长季延长。综上,NDVI能够很好地反映物候的变化情况,为了探讨气温变化对植被物候的影响,将物候始、末期NDVI序列与有效气温和当年1~6月份平均气温以及上一年6~12月月均温作相关性分析,可以看出始期NDVI与始期气温、有效气温、当年1~4月月均温呈正相关关系,而与上一年6、7月以及当年6月月均温呈显著的负相关关系,与其他月份气温相关性不显著或者不相关;末期NDVI与有效气温、末期气温、当年1~3月气温、上一年12月月均温呈显著正相关关系,当年5、6月以及上一年6~10月月均温与末期NDVI均呈显著负相关关系;综上,物候始期NDVI与有效气温、春季、始期气温相关性较好,末期NDVI与有效气温、末期和冬季气温相关性较好（表1）。
2） 始期NDVI对气温变化的滞后性。气温的变化与物候期的变化不一定同时存在并显现出来,可能存在时间上的滞后性。为进一步研究气温与物候期变化之间的关系,将2000~2010年的气温日值转化为气温旬值,并计算同一时期第1~10旬的NDVI值,用这两列数据分别计算每年第1~10旬的气温与大多数植物生长季普遍开始期的第7、8、9、10旬的NDVI值之间的相关系数（表2）。
从表2可以看出,旬气温对物候始期NDVI的影响主要集中在前2~3旬,即温度对植物生长开始阶段的影响滞后20~30 d。其中第7旬气温与第9旬NDVI呈极显著的正相关,第8旬气温与第10旬NDVI同样是极显著的正相关,可见气温对物候始期NDVI的影响滞后2旬以极显著相关为主。
表1 始末期NDVI与各时期气温的相关系数
Table 1 The correlation coefficient of temperature at each period and NDVI in phenology beginning and the end period
| 始期气温 | 有效气温 | T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 始期NDVI | 0.643** | 0.823** | 0.754** | 0.751** | 0.798** | 0.855** | -0.225 | -0.520** |
| 末期NDVI | -0.040 | 0.501** | 0.651** | 0.561** | 0.460** | 0.169 | -0.582** | -0.723** |
| 末期气温 | T-6 | T-7 | T-8 | T-9 | T-10 | T-11 | T-12 | |
| 始期NDVI | 0.231 | -0.553** | -0.428* | 0.194 | -0.534 | 0.252 | 0.259 | 0.001 |
| 末期NDVI | 0.879** | -0.631** | -0.680** | -0.989** | -0.991** | -0.949** | 0.391 | 0.981** |
表2 旬NDVI与气温的相关系数矩阵
Table 2 The correlation coefficient matrix of NDVI and temperature at ten days
| 旬NDVI | 旬气温值（第i旬） | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
| 第7旬 | -0.268 | 0.076 | 0.375 | 0.510 | 0.843** | 0.39 | -0.068 | -0.239 | 0.205 | 0.012 |
| 第8旬 | 0.096 | 0.013 | 0.078** | 0.078** | 0.068* | 0.795** | 0.047* | 0.029 | -0.039** | -0.162 |
| 第9旬 | 0.160** | -0.002 | 0.150** | 0.145** | 0.137** | -0.004 | 0.799** | 0.128** | -0.366** | -0.202* |
| 第10旬 | 0.023 | 0.035 | 0.015 | 0.016 | 0.013 | 0.030 | 0.021 | 0.838** | -0.393** | -0.215* |
从上述分析中可以看出,NDVI 可以较好地反映地面植被物候变化的时相和周期,无论是定性上还是定量上,NDVI 作为较易获得的、适用大区域监测的遥感数据都可以准确地揭示地面植被的物候更迭变化。
在研究物候始末期的植被指数与气候变化的相关性时,本文只考虑气温因子的影响,而物候变化是受多种自然因素以及人为活动共同作用影响的。若能将全部影响因子综合分析,建立遥感物候与各因子之间的数值模型,这样就能够对植被物候变化进行准确的模拟和预测。
综上,可以看出秦岭山地基于NDVI的动态阈值法对植物物候期的提取方法能够正确反映植物物候的变化趋势,随着气温升高,秦岭山地物候始末期也产生了明显的变化。通过相关性分析研究得出有效气温与春季、生长期气温对物候始期NDVI的影响最大,夏、秋季节的气温对末期NDVI影响较大,物候始期NDVI对气温在时间上存在2~3旬的滞后效应。空间上,秦岭山地北坡植物物候始期、末期相对南坡较晚,北坡一些高海拔地区物候始期相对较早。
本文通过量化计算说明了NDVI与物候之间存在着相应关系,秦岭山地物候变化受气温变化影响较为明显,然而在植物物候的影响因素分析方面还应该考虑得全面,综合分析他们之间共同的响应机理。
The authors have declared that no competing interests exist.
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基于NDVI数据的华北地区耕地物候空间格局 [J].https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2009.02.021 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要
【目的】探讨基于多时相遥感信 息监测中国华北地区耕地种植制度和物候空间格局特征。【方法】选择NDVI时间序列数据,采用非对称性高斯函数拟合方法重建平滑曲线,依据年内NDVI变 化曲线峰值数目监测华北地区耕地的多熟种植制度,并利用动态阈值法获取该种植制度下耕地物候空间格局。【结果】华北地区耕地种植制度以一年两熟为主,其分 布具有明显的空间差异性,随着纬度递减呈现出从简单到复杂的总体趋势。在该种植制度下,华北地区耕地第一季作物的生长开始期和生长结束期存在十分明显的空 间差异,一年两熟区域的第一季作物生长开始期和生长结束期要明显早于一熟区域。与第一季作物物候期明显的空间差异相比,华北地区耕地第二季作物物候期差异 不显著。【结论】华北地区耕地种植制度与物候分布格局和自然地理环境紧密相关,不同区域的温度、降水和光照等气候资源的禀赋和匹配程度对该区域的种植结构 和作物布局有很大影响。此外,这种耕地物候空间格局还与作物品质、耕作水平、灌溉、施肥和农药等有密切关系。如何区别生态环境因子和人类活动因子对耕地物 候的影响是今后值得深入研究的问题。
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基于遥感技术的作物物候监测方法及动态变化分析研究[D] .
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A phenological classification of terrestrial vegetation covers using shortwave vegetation index imagery [J].https://doi.org/10.1080/01431169008955174 URL [本文引用: 1] 摘要
Not Available
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A model for the seasonal variations of vegetation indices in coarse resolution data and its inversion to extract crop parameters [J].https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90143-0 URL 摘要
The GRP receptor mediated growth response in Swiss 3T3 cells has been used to identify BN/GRP antagonists. Analysis of bombesin antagonism by substance P analogues and by truncated GRP analogues revealed that deletion of the C-terminal methionine residue was important for antagonism. Des-Met analogues showing potent antagonist activity in the in vitro 3T3 system (IC50 approximately 2nM) were synthesized. Further structural modification of these peptides led to the identification of (CH3)2CHCO-His-Trp-Ala-Val-D-Ala-His-Leu-NHCH3 (ICI 216140) which reduced bombesin-stimulated rat pancreatic amylase secretion to basal levels when administered subcutaneously at 2.0 mg per kg.
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藏北高原植被物候时空动态变化的遥感监测研究 [J].https://doi.org/10.3724/SP.J.1258.2011.00853 Magsci 摘要
<p>利用遥感数据提取的植被物候格局及时空变化特征能很好地反映区域尺度上植被对全球变化的响应。目前关于青藏高原地区植被物候的少量报道基本上是基于物候站点的观测记录展开分析的。该文基于非对称高斯拟合算法重建了藏北高原2001–2010年的MODIS <em>EVI</em> (增强型植被指数)时间序列影像, 然后利用动态阈值法提取整个藏北高原2001–2010年植被覆盖的重要物候信息, 包括植被返青期、枯黄期与生长季长度, 分析了植被物候10年间平均状况的空间分异特征以及年际变化情</br>况, 并结合站点观测记录分析了气温和降水对植被物候变化的影响, 结果表明: (1)藏北高原植被返青期在空间上表现出从东南到西北逐渐推迟的水平地带性与东南高山峡谷区的垂直地带性相结合的特征, 近60%区域的植被返青期提前, 特别是高山地区; (2)植被枯黄期的年际变化不太明显, 大部分地区都表现为自然的年际波动; (3)生长季长度的时空变化特征由植被返青期和枯黄期二者决定, 但主要受返青期提前影响, 大部分地区生长季长度延长; (4)研究区内不同气候区划植被物候的年际变化以那曲高山谷地亚寒带半湿润区和青南高原亚寒带半干旱区的植被返青期提前和生长季延长程度最为明显; (5)基于气象台站数据分析气候变化对物候的影响发现, 返青期提前及生长季延长主要受气温升高的影响, 与降水的关系尚不明确。</p>
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基于NDVI数据的三江平原农田物候监测 [J].
物候现象被称为气候变化的积分仪,研究农田物候现象对农业生产有重要的指导意义.多时相遥感影像使区域物候监测成为可能.利用傅里叶级数对MODIS NDVI数据进行平滑,结合地面观测资料,采用动态阈值法提取物候信息,并与实际观测结果进行比较分析.研究结果表明:三江平原大部分农作物在第120～130 d开始生长,在第250～260 d左右停止生长,2003年三江平原农作物开始生长和结束的时间较早,2005年开始生长日期比2003年有所推迟,2007年农作物开始生长的日期早于2005年,但生长季结束的日期比2003年和2005年都晚,2007年生长季长度较长.采用MODIS NDVI数据获取的物候参数具有一定的可靠性,在农田大面积分布区域监测结果更为准确.
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