祁连山植被覆盖年、季节、生长季变化的时间趋势和空间特征及其与气候因子响应关系进行了研究毕业论文-自然地理学-硕士.doc

第一章 绪论1.1 研究背景和意义全球变化科学(Global change science)是20世纪80年代开始的一个新兴科学领域。它的科学目标是描述和理解人类赖以生存的地球环境系统运转的机制、变化规律以及人类活动对地球的影响，从而提高对未来环境变化及其对人类社会发展影响的预测和评估能力（荣裕良，2008）。随着“国际地圈与生物圈计划”(IGBP，International Geo-sphere and Biosphere Plan)和“全球环境变化人文计划”(HDP，Human Dimensions of Global Environmental change program)两大国际全球变化研究组织的积极活动，人类对全球变化的认识不断深入（IGBP/HDP，1995）。全球气候变暖是全球变化中最重大的也是最严重的环境问题，在2012年，美国国家航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）和世界气象组织（WMO，World Meteorological Organization）均报道了自有地表温度器测资料(1850年)以来，全球最暖的10个年份有9个出现在20002011年间（邓少福，2013）。全球变暖表现为加速冰川融化、雪线上升、海平面上升、海水淡化，引起生物多样性变化和极端天气、气候事件的增多，从而对农业生产、经济、社会的可持续发展产生显著影响。陆地生态系统是人类赖于生存与可持续发展的生命支持系统，全球变化研究实质是探讨人类活动引起的全球变化对陆地生态系统与人类生存环境的作用及其响应（陈雪华，2012）。当前，“全球气候变化与陆地生态系统”(GCTE，Global Change and Terrestrial Ecosystem)和“土地利用/土地覆盖变化(Lucc，Land-use and cover change)”成为全球变化研究的核心项目和重要方向，并成为全球变化中最复杂、最具活力的研究内容（常顺利，2003）。植被是陆地生态系统的主体，是土地覆盖最主要的类型，其覆盖变化是反映区域性生态环境状况的重要指标之一，对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响（陈效逑等，2009）。植被具有明显的年际变化和季节变化的特点，并且是连结土壤、大气和水分的自然“纽带”，在全球变化研究中起着“指示器”的作用，对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化的趋势（孙红雨等，1998；马明国等，2006；崔林丽等，2010；李春晖等，2004），所以研究全球气候变化离不开分析植被覆盖的动态变化及其与气候变化的响应关系。植被气候关系是一个复杂的系统（孙艳玲等，2007），植被的生长过程受各种气候因子的影响，气候制约着植被的地理分布，植被是区域气候特征的反映和指示（香宝等，2002），两者之间存在密不可分的联系（李秀花等，2009）；研究植被指数与各类气候因子的相互关系，有利于应用植被指数模拟植物生长规律、预测植被长势、监测植被生物量等，监测植被动态变化以及分析这种变化与气候关系已经成为全球变化研究的一个重要领域（崔林丽等，2010；李春晖等，2004；贾艳红等，2007；王连喜等，2003；杨嘉等，2007；付新峰等，2007；赵茂盛等，2001）。遥感科学是地理学发展的一大推动学科（王强，2012），最早对植被覆盖变化研究运用的方法是传统的地表实测法，但植被覆盖具有明显的时空差异，用传统的地表实测法获取的是点上的数据，很难在较大空间尺度上进行动态测量，所以有很大的局限性（贾艳红等，2007）。近年来，随着遥感和GIS技术的不断成熟，利用遥感数据研究植被变化具有了更好的可操作性和可实现性，植被指数遥感为大尺度监测植被状况的演化过程提供了技术可能（李震等，2005；韦红波等，2002；索玉霞等，2009）。植被指数是根据绿色植物的光谱反射特征，利用以近红外和红光波段为主的多光谱遥感数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值，这些数值能够较好地反映植被覆盖情况、生长状况及生物量等，是一组常用的光谱常量（董永平等，2005；王强，2012）。常用的表征植被活动的指标有土壤调整植被指数(Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI)、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、季节/时间综合归一化差值植被指数(Seasonally/Time Integrated NDVI，SINDVI/TINDVI)和增强植被指数(Enhanced Vegetation Index，EVI)等（马明国等，2006；宋怡等，2008）。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）作为植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子，在植被遥感中得到了广泛应用，被认为是监测地区或全球植被和生态环境变化的最有效指标（罗玲，2009），其自身有很多其他植被指数所不具备的优点：NDVI可以消除部分由于仪器定标、云和大气等因素形成的噪音，还能避免地形和群落结构的阴影和辐射干扰，能准确反映植被的变化信息（李娜，2010），植被生长变化特征可以准确地通过NDVI时序数据表征出来，采用NDVI时序数据研究植被物候是研究生态系统对气候变化响应的重要依据(Sehwaltz MD，1998)。归一化植被指数的计算公式为：NDVI=NIR-R/NIR+R，其中NIR为近红外波段（0.71.1m）反射率，R为红外波段（0.40.7m）反射率。NDVI的取值范围为-1.01.0，一般认为生长季节NDVI达到0.1以上表示有植被覆盖，NDVI的增加表示绿色植被的增加，0.1以下则表示地表无植被覆盖，如裸土、沙漠、戈壁、水体、冰雪和云（马明国等，2006；Shabanov N等，2002；Zhou L等，2001）。美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration）的TERRA MODIS传感器作为当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，是CZCS、AVHRR、HIRS和TM等仪器的继续。具有数据接收免费、时间分辨率高(一天可过境4次 ，对各种突发性、快速变化的自然灾害有更强的实时监测能力)、空间分辨率中等(最大空间分辨率可达250米，扫描宽度2330公里)、通道多(有36个波段，多波段数据可以同时提供反应陆地、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息，这大大增强了对地球复杂系统的观测能力和对地表类型的识别能力)、波段窄等的优点，其优良特性是其他传感器所不能比拟的，决定了MODIS-NDVI数据在实际应用中的广泛前景。同时MODIS 在红光和近红外波段地面空间分辨率为250m，且探测波段较窄，避开了近红外波段的水汽吸收带，且红色通道(620670nm)更窄，对叶绿素的吸收更敏感，提高了对稀疏植被的探测能力，但在高密度植被下比NOAA-NDVI更容易饱和。而MODIS-NDVI输入的RED和NIR是已经过大气校正的地表反射值；MODIS不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它的性能在整体上较稳定。1.2 国内外研究进展1.2.1 植被覆盖变化研究植被是陆地生态系统的主体、是土地覆盖最主要的类型。植被覆盖变化研究是土地利用/覆盖变化研究中重要的内容。植被状况的变化是反映区域性生态环境状况的重要指标之一，多年植被指数的变化则反映了植被生态环境随时间的变化规律。因此，在全球变化的背景下，地表植被覆盖及其变化的研究越来越受到重视。国外学者把研究重点放在了植被NDVI与气候因子的相关性方面，对植被覆盖变化特征的研究不多，主要包括：Soudani等（2012）基于NDVI研究了不同生物群落植物物候的变化规律；Kross等（2011）分析了加拿大阔叶林区植被NDVI的季节变化趋势；Maxwell等（2012）对北美大草原农业用地和非农业用地最大NDVI的年内动态变化进行了对比分析；Munyati 等（2013）研究了南非西北部半干旱区植被NDVI的时空变化；Amjad等（2013）在时间尺度上利用MODIS数据分析了不同植被类型NDVI的变化规律。对植被覆盖变化特征的研究国内学者做的较多，朴世龙等（2003）利用19821999年间的遥感数据，研究了18年来我国植被在不同季节生长状况的变化趋势及季节差异。结果显示：从时间变化上看，中国植被全年平均NDVI呈上升趋势，春季是NDVI上升速率最快的季节，秋季是NDVI变化最不显著的季节；从空间分布看，夏季平均NDVI增加速率最大的地区是西北干旱区和青藏高寒区，春季NDVI增加速率最大的区域则在东北季风区；从区域分布看，我国珠江三角洲和长江三角洲地区是18年来植被覆盖下降趋势最明显的地区，表明是受快速城市化的影响。梁四海等(2007)利用GIMMS-NDVI遥感数据和GIS技术，定量分析了19822002年间青藏高原植被覆盖随时间和空间的变化规律。结果表明：这21年来，青藏高原植被覆盖变化呈增加趋势，年平均增长率为3961.9km2/a。19821991年，高原植被呈现良好的增加趋势，增加幅度有东部南部向西部北部逐渐减弱；19922002年，高原中部和西北地区植被呈现退化趋势，退化最严重的区域主要集中在长江、黄河、澜沧江和怒江的源头地区。邓朝平等(2006)对中国西北地区不同植被类型区的植被变化特征进行了分析研究。结果表明：西北地区植被整体呈增加趋势，增加的区域主要集中在河西走廊绿洲、黄河沿岸灌区以及青海草区，植被NDVI减少的区域主要集中在西北东部地区；22年来，森林植被NDVI多呈下降趋势，草原植被NDVI呈上升趋势，雨养农业区NDVI变化幅度小，灌溉农业区NDVI呈显著的上升趋势。蒙吉军等(2007)基于AVHRR NDVI数据通过把逐年植被指数数据层进行统计的方法对20世纪80年代以来西南喀斯特地区植被变化进行分析，表明在广西北部地区年均NDVI减少的趋势比较明显，其减率达0.10045/y；在云南西北部、广西南部和贵州的北部年均NDVI呈增加的趋势，其增率达0.10059/y。刘志红等(2011)利用遥感技术对近20年来黄土高原不同地貌类型植被指数变化进行研究，研究表明：黄土高原整体植被覆盖度较低，NDVI多年平均值为0.29，平原区、石质山地、黄土低山、黄土塬及其周围地区NDVI值在0.300.40之间，梁、峁、片沙黄土丘陵区NDVI值在0.180.22之间，其余地貌类型区均低于0.15；1998年之后8年NDVI的平均值比前10年的NDVI平均值略有增加，不同地貌类型区NDVI值变化表现出明显的地带性，呈东北西南走向，黄土高原主体部分中的黄土塬、黄土破碎塬、梁状黄土丘陵均增加10%以上，峁状黄土丘陵、风蚀沙化丘陵略有减少，减少的区域没有增加的区域大。康悦等(2011)基于卫星遥感利用19822001年NOAA/AVHRR NDVI和20002008年EOS/MODIS NDVI资料，分析了黄河源区植被变化趋势，结果表明：黄河源区植被在时间和空间尺度上都呈现退化趋势，19821990年黄河源区植被退化主要发生黄河源区鄂陵湖以东区域；19912000年植被退化范围进一步扩大到源区北部兴海共和地区以及若尔盖草原；20002008年植被退化范围扩大至黄河上游主要水源涵养区的玛曲草原，但源区北部的兴海和共和地区却出现了植被增加的趋势。陈效逑等（2009）利用内蒙古地区NDVI数据对不同植被类型的植被指数变化进行了分析，得到典型带草原的面积呈增加趋势，荒漠草原带的面积呈减少的趋势，森林带、森林草原带和荒漠带的面积变化趋势不明显。刘磊等（2007）利用MODIS产品分析长江上游川江段20002005年的植被变化，结果显示长江中上游的植被覆盖在过去六年内总体上是上升态势，植被指数整体上得到提高，湖北地区的变化要明显于四川重庆地区。程瑛等（2008）分析了祁连山植被覆盖的年际、年内变化特征，得到20世纪80年代植被覆盖变化较平稳，90年代植被覆盖变化幅度最大，年内植被覆盖较好主要集中在7、8月，总体上祁连山区植被覆盖自东向西递减。戴声佩等（2010）对19992007年祁连山区植被覆盖变化特征以及草地植被的变化进行了分析，发现植被增加区域主要集中在高山和亚高山森林草地，植被减少区域分布在河流河谷及青海湖周边。王建雷等（2009）研究了祁连山冷龙岭南坡小气候及植被分布特征，通过观测植被生物量表明，植被年初级生产力随海拔升高而降低。金晓媚等（2007）采用定量遥感技术对祁连山以北地区植被指数变化幅度及变化趋势进行了分析，研究表明：黑河中游的酒泉盆地和张掖盆地，石羊河流域的武威盆地和金昌盆地，多年植被指数呈上升趋势；而黑河下游的额济纳旗，多年植被指数呈负相关，绿洲呈现萎缩趋势。1.2.2 植被变化与气候的响应地球表面具有高度的异质性，所以因地区差异导致的不同气候类型所影响的植被变化不尽相同。气候制约着植被的地理分布，植被是区域气候特征的反映和指示，两者之间存在密不可分的联系。对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化的趋势；另一方面，气候是决定地球上植被类型及其分布的最主要因素。近几十年来，国内外学者在植被动态变化研究方面主要进行了NDVI与气候因子的相关性研究。他们对不同地区采用不同长度的时间序列、不同类型、不同精度的NDVI研究与气候因子之间的关系，表明气候是影响植被覆盖变化的主要因子。Myneni等（1997）对北半球高纬地区植被覆盖变化及其影响因子进行了分析，结果显示：10年间研究区植被覆盖呈增长趋势，主要原因是由于全球CO2的变化导致的高纬大气表层温度的增高，进而促进北半球高纬度夏季植被覆盖和冬季植被呼吸作用的增加；植被覆盖增加最明显的区域分布在4570度之间。Suzuki等（2006）分析了亚洲北部植被变化与气候的关系，发现亚洲北部从6月份开始植被生长与蒸发量呈正相关性，研究区东部湿度变化对植被生长起主要作用，北部和南部植被的生长主要受温度变化的影响。Moulin等（1997）研究表明热带稀疏草原NDVI的变化和生长季的开始时间均与降水呈一定的相关性，且NDVI变化一般滞后于气候变化；寒带针叶林的NDVI变化与气温的的相关性较大，生长季开始的时间与积温有关。Liming Zhou等（2001）分析了亚欧大陆和北美大陆生长季植被的变化趋势及其影响因素，结果表明：亚欧大陆大多数植被区NDVI呈增长趋势，亚洲东北部、加拿大北部NDVI呈减少趋势，这可能与缺乏持续性降水和气温升高引起的干旱有关。索玉霞等（2009）对中亚地区植被指数与气温和降水的相关性进行了分析，结果表明：中亚地区植被NDVI与降水量的相关性大于与气温的相关性，且春季降水对年均NDVI影响最大；不同植被类型受气候因子的影响不同，中亚地区常绿林、高山草甸受气温影响较大，作物和草原受生长期前期和生长期降水量影响较大。孙红雨等（1998）对中国地表植被覆盖变化及与气候因子的相关性进行分析，通过绿波、褐波随季相推移规律分析得到结果：在中国东部沿海湿润平原区影响植被覆盖变化的主要驱动因子是气温，并且影响程度由南向北随着纬度的升高而降低；另外，在西北内陆干旱区，降水成为植被覆盖变化的主要限制因子，气温与NDVI呈不显著相关。崔林丽等（2010）利用中国东部SPOTVGTNDVI数据和相关资料，分析了19982007年中国东部植被在不同季节对气温和降水的旬响应特征。研究发现中国东部植被总体上对气温变化的响应大于降水，植被对气温变化的最大响应滞后1旬左右，对降水变化的最大响应滞后3旬左右；中国东部植被NDVI与气温和降水的相关系数都是以秋季最大。为了揭示气候变化对青藏高原草地生态系统的影响，杨元合等（2006）研究了近20年来青藏高原草地植被覆盖变化及其与气候因子的关系，研究发现生长季提前和生长季生长加速是青藏高原草地植被生长季NDVI增加的主要原因，高寒草地夏季NDVI的增加是夏季温度和春季降水共同作用的结果且与气候变化的响应存在一定的滞后效应，温性草原夏季NDVI变化与气候因子并没有表现出显著的相关关系。信忠保等（2007）利用GIMSS/ NDVI 数据对黄土高原地区植被覆盖变化与气候的响应关系的研究表明：黄土高原植被NDVI与气温年际变化呈现不显著的正相关，但年内变化则呈现出显著的指数关系；黄土高原地区平均NDVI和降水呈现出较强的正相关。当月降水量小于4060mm期间，NDVI和降水量呈线性关系，但当月降水量超过60mm时，NDVI不再明显增长。张戈丽等（2001）利用GIMMS NDVI数据和MODIS NDVI数据，主要应用植被变化斜率分析法和相关系数分析法从年际变化、季节变化和月变化角度对呼伦贝尔草地植被变化对气候变化的响应进行了分析研究。得到从年际变化看，19811990年为植被变化显著增加时期，19911999年为小幅波动的相对稳定期2000年以来为植被覆盖大幅波动期；而降水是驱动草地植被年际变化的主要因素。从季节变化看，春季草地植被覆盖对气温变化的敏感性高于降水变化，夏季和秋季草地植被变化对降水变化的敏感性较气温变化高，其中以夏季最为显著。从月变化看，45月草地植被变化受气温变化影响明显，58月受降水变化影响显著且具有1个月的滞后期。张永恒等（2009）利用卫星遥感植被归一化指数对西南地区植被变化与气温及降水的关系做了初步分析得到：西南地区13月植被和气温呈正相关，69月的植被生长和降水呈明显的负相关。同时，通过时滞相关分析表明西南地区植被与气温及降水存在显著的滞后效应。表现为：西南地区112月份的植被对超前其12个月的气温以及夏季植被对春季气温的敏感性比较大，34月植被生长对上半年夏季降水的敏感性比较大。李震等（2005）分析了西北地区植被变化与温度、降水变化的关系，发现NDVI与降水存在明显的正相关关系，而与温度变化的关系并不明显，表明降水是影响西北地区植被变化最主要的自然因素。这与郭妮等（2008）、徐兴奎等（2007）、戴声佩等（2010）的研究结果一致。戴声佩等(2010)基于GIS的祁连山植被NDVI对温度和降水的旬响应分析表明：在研究区内，植被NDVI与温度和降水的相关系数都是以秋季最大，并且在春夏秋三季对气温变化的响应大于降水；而在空间变化上植被NDVI对气温和降水的旬最大响应表现为中段大于东段和西段。不管是在国内还是国外对植被变化及其与气候变化的研究主要集中在对气候变化相对敏感的区域。我国在植被覆盖变化相关的研究主要集中在：内蒙古草地荒漠区、青藏高原区、西北干旱区和南方森林退化区等。1.2.3 植被变化与大气环流的响应研究区域及大陆尺度植被对气候变化的响应方式及程度是在全球变化背景下，国内外学者研究的热点问题。在近几年由于国家经济的支持以及退耕还林、还草政策的不断实施，大部分地区的植被覆盖状况良好，植被NDVI呈上升趋势。但植被NDVI变化往往存在一些空间差异，这可能是由于不同地区植被的生态特性不同导致的，但更重要可能是受到全球气候变化的影响。因为全球气候变化对不同地区降水、气温等要素的影响性质和影响程度是不同的。而造成这种植被对区域气候响应不同的主要是大气环流的变化，因为大气环流系统对区域或大陆尺度的温度、降水有直接的控制和影响，进而影响植被的覆盖状况。因此，在国际上越来越多的研究开始关注大气环流系统与区域植被覆盖变化的关系。WTLiu等（2001）对巴西19511998年间NDVI的动态变化进行了模拟分析。结果表明：NDVI的异常变化与南方涛动导致的干旱因素一致，说明南方涛动导致的干旱是巴西地区NDVI变化的主要影响因子，而降水量的变化则对其影响较小。龚道溢等（2002）采用奇异值分解分析法研究了北半球春季NDVI对温度变化响应的区域差异及与大气环流的耦合程度。结果显示：北半球春季植被NDVI的年际变化主要受温度的影响，NDVI对温度年际变化响应最突出的区域集中在西伯利亚及邻近区域；NDVI与温度的耦合程度最接近的区域是受大气环流影响最突出的区域，即北美西北部、北美东南部、欧洲、亚洲的高纬地区和东亚地区。同时还指出，随着全球气候的不断变化，大气环流系统的变率也会发生变化。所以，与这些环流系统密切相关的地区，植被的变化会更加的敏感和明显。香宝等（2002）对东亚地区土地植被覆盖动态与季风气候年际变化的关系进行了分析。因为东亚地区是典型的季风气候，植被对夏季雨热同期的气候特征结果显示：从土地覆盖年际动态变化来看，除了西北内陆干旱区外，土地覆盖都有不同程度的增加，在东亚北部、青藏中西部表现尤为明显；用奇异值分解模型法对东亚地区生长季（59月）土地覆盖与降水的相关性进行耦合，得到土地覆盖场与降水场时间系数之间的相关系数高达91.3%，说明降水是限制该地区植被覆盖的主要因子；从空间分布看，亚洲北部和东部季风区相关系数较高，而中部干旱区相对较低。史军等（2008）对中国东部NDVI时空变化及对东亚夏季风的响应关系进行了分析，得到中国东部被NDVI对夏季700hPa经向风具有较强的响应，夏季南风抵达的纬度高，中国东部植被NDVI就较高。植被NDVI与东亚夏季风强度也有关，总体上东亚夏季风强，中国东部植被NDVI较高。鲍艳等(2006)对澳大利亚植被覆盖变化对地方性气候变化及对亚澳季风环流的影响进行了探讨，结果显示：植被覆盖增加能使低层南北半球越赤道气流略微增强，增加了北半球冬季寒潮深入南半球内部的几率，并引起了澳洲大陆北部沿岸的气流明显增强，季风槽南移，降雨带区域性的南移，增加了气旋干扰深入内陆的几率，降水发生的频率增多；植被减少则引起澳洲大陆增温显著，由于局地下沉运动抑制了对流造成了陆上降水的减少，通过波的外传引起了100110E和120130E的低层越赤道气流的变弱和澳大利亚季风槽降水的减少。1.3 研究内容与技术路线1.3.1研究内容生态环境不仅是全人类生存与发展的根基，也是社会经济发展的基础，保护和建设生态环境实现可持续发展，是我国当前社会建设的一项基本原则(王强，2012)。祁连山是西北地区重要的生态区，也是内陆河流石羊河、黑河和疏勒河的发源地和径流形成区，其对河西绿洲具有重要的意义。本文综合运用遥感、地统计学和地理信息系统的知识与方法，研究了祁连山地区20002012年NDVI时空变化特征并结合平均气温、降水资料分析了植被覆盖变化和气候变化的响应关系，主要包括以下4个方面的研究内容：(1)利用祁连山地区20002012年的MODIS NDVI数据采用均值法、线性趋势分析法分析祁连山不同季节、生长季、年、月的植被覆盖以及不同植被类型植被的时间变化趋势。(2)利用祁连山地区20002012年的MODIS NDVI数据，采用斜率分析法研究20002012年祁连山不同季节、生长季、年平均植被覆盖变化的空间分布特征。(3)收集祁连山地区20002012年间的月降水和月气温资料，通过气候倾向率、区域平均的方法，揭示祁连山地区20002012年气候(气温、降水)时间序列的变化趋势与演变规律；基于Arcgis9.3中地统计分析模块选择克里金插值分析法，反映祁连山地区气象要素的空间分布特征。(4)利用祁连山地区MODIS NDVI数据并结合气温、降水数据，通过相关分析等数理统计方法，研究植被变化与区域气温、降水的相关关系并对植被变化与气候变化的时滞效应进行分析。研究祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的敏感性，不仅对祁连山植被的生长状况及影响因子有更深入的了解，对监测该地区生态系统稳定性、预警灾害发生、减缓退化过程等能提供科学依据和决策服务。1.3.2 技术路线本研究的主要技术路线如下：MODIS NDVI 数据气候数据数据预处理提取研究区NDVI数据植被类型图、DEMNDVI的时间变化规律NDVI变化的空间分布特征年、季节、月的栅数据NDVI与气候因子的相关性研究祁连山植被覆盖变化特征及其与气候因子的响应研究图1 技术路线图Fig.1 The technique routine of this paper 第二章 研究资料与方法2.1研究区概况2.1.1 地理位置祁连山是中国西北部的重要山脉，位于青海省东北部与甘肃省西部边境。祁连山西北高，东南低，绝大部分海拔35005000m，长约1000km，宽约300km。山系南北两翼极不对称，北坡相对高度达3000m，南麓相对高度仅5001000m。祁连山东起乌鞘岭，西至当金山口，北临河西走廊，南接柴达木盆地，由多条西北东南走向的平行山脉和宽谷组成，包括走廊南山冷龙岭乌鞘岭、大通山达坡山、青海南山拉脊山三列平行山系，其间夹有大通河谷地、湟水谷地和青海湖盆。图2 祁连山的位置示意图Fig.2 Location stations of Qilian Mountains2.1.2 地质地貌祁连山系东部以流水侵蚀为主，西部干燥剥蚀作用强烈，高山为寒冻风化作用所控制。祁连山区存在三级夷平面：第一级东段海拔44004600m，西段48005000m；第二级东段40004200m，西段45004700m；第三级东段36003800m，西段40004200m。白垩纪以来祁连山主要处于断块升降运动中，最后形成一系列平行地垒（或山岭）和地堑（谷地、盆地），河谷中发育多级阶地。古冰川冰碛地貌广泛分布于北坡27002800m以上地区。现代冰川下限，北坡为41004300m，南坡43004500m，且西部较东部高200300m。祁连山的北侧与南侧分别以明显的断裂降至平原。北坡与河西走廊间相对高度在2000m以上，而南坡与柴达木盆地间仅1000m，山间的谷地、河谷宽广，面积约占山地总面积的三分之一以上，是个水草丰美的牧场，地势较低的大通河谷、湟水谷地，更是青海省的重要农业区。2.1.3 气候水文祁连山区自然条件复杂，水热条件差异大，东部湿度大，降水多，西部气候干燥，降水少，具有典型的大陆性气候特征。一般山前低山属荒漠气候，年均温6左右，年降水量约150mm。中山下部属半干旱草原气候，年均温25，年降水量250300mm。中山上部为半湿润森林草原气候，年均温01，年降水量400500mm。亚高山和高山属寒冷湿润气候，年均温5左右，年降水量约800mm。祁连山水系呈辐射格状分布。辐射中心位于3820N，东经99E附近的所谓“五河之源”，即托来河和布哈河源头。由此沿至毛毛山一线，再沿大通山、至青海南山东段一线为内外流域分界线，此线东南侧的黄河支流有庄浪河、大通河，属外流水系；西北侧的、黑河、托来河、疏勒河、党河，属河西走廊内陆水系；哈尔腾河、鱼卡河、塔塔凌河、阿让郭勒河，属柴达木内陆水系。上述各河多发源于高山冰川，冰川融水补给为主，冰川补给比重西部远大于东部。河流流量年际变化较小，而季节变化和日变化较大。2.1.4 植被土壤植被垂直带结构，山地东西部南北坡不尽相同。东段北坡植被垂直带谱(自下而上)：荒漠带山地草原带山地森林草原带高山灌丛草甸带高山亚冰雪稀疏植被带。南坡：草原带山地森林草原带高山灌丛草甸带高山亚冰雪稀疏植被带。西段北坡：荒漠带山地草原带高山草原带高山亚冰雪稀疏植被带。南坡：荒漠带高山草原带(限荒漠草原亚带)高山亚冰雪稀疏植被带。土壤与植被相对应，东段北坡：灰钙土带山地栗钙土带山地黑土(阳坡)和山地森林灰褐土(阴坡)带高山草甸土(阳坡)和高山灌丛草甸土(阴坡)带高山寒漠土带。南坡：灰钙土带山地栗钙土(阳坡)和山地森林灰褐土(阴坡)带高山草甸土(阳坡)和高山灌丛草甸土(阴坡)带高山寒漠土带。西段北坡：棕荒漠土带山地灰钙土带山地栗钙土带高山寒漠土带；南坡：灰棕荒漠土带高山棕钙土带高山寒漠土带。2.1.5. 社会经济祁连山前的河西走廊自古就是内地通往西北的天然通道，文化遗迹和名胜众多。在汉代和唐代，著名的“丝绸之路”即由此通过，留下众多中西文化交流的古迹和关口、城镇，例如嘉峪关、黑水国汉墓、马蹄寺石窟、西夏碑、炳灵寺石窟等等。祁连山区农业主要限于东部的湟水和大通河中下游谷地及北坡的山麓地带，春麦、青稞、马铃薯、油菜、豌豆和瓜菜等，一年一熟。草场辽阔，宜于发展畜牧业，并有大片水源涵养林。有多种药用和其他经济植物,还有不少珍贵动物,如甘肃马鹿、蓝马鸡、血雉、林麝等。为保护祁连山地区的生态环境，国家于1988年成立了“祁连山国家级自然保护区”。是甘肃省面积最大的森林生态系统和野生动物类型的保护区，地处甘肃、青海两省交界处，东起乌鞘岭的松山，西到当金山口，北临河西走廊，南靠柴达木盆地。地跨天祝、肃南、古浪、凉州、永昌、山丹、民乐、甘州八县（区）。区划面积272.2万公顷，林业用地60.7万公顷，分布有高等植物1044种、陆栖脊椎动物229种，森林覆盖率21.3%，境内有冰川2194条、储量615亿立方米，是中国西北地区重要的水源涵养林区，每年涵养调蓄石羊河、黑河、疏勒河三大内陆河72.6亿立方米水源。2.2数据来源及预处理本研究所采用的植被数据是美国国家航空航天局提供的MODIS NDVI数据，该数据可以在NASA（）这一网站免费下载。本文下载了祁连山20002012年的MODIS NDVI数据，研究区范围包括3个条带的数据，其条带号分别为：h25v04、h25v05、h26v05；MODIS从2000年3月开始接收数据，因此对于2000年1、2月份缺失的数据，采用其余年份同月份的多年平均值来代替。利用MRT(Modis Reprojection Tools)工具、ArcMap软件对下载的遥感数据进行拼接、裁剪等一系列预处理；MODIS所接收的卫星信息为灰度值，由于受大气和目标方向反射特征的影响(马明国等，2006)，所得到的NDVI数据可能受到云层、大气和太阳高度角等的干扰，最后为了消除云层、大气和太阳高度角等的干扰，将每月的数据采用最大值合成法MVC(Maximum Value Composites)进行最大值合成，得到的月最大NDVI来代表相应月的NDVI值。公式为： （1）式中：为月序号，取值范围为112月，为第月的NDVI值，、分别为第月上半月和下半月的NDVI值。因为NDVI小于0.1代表无植被覆盖，因此为了方便计算在研究植被变化时，只计算NDVI大于0.1的象元。本文采用的气候数据为2000年1月2012年12月祁连山及其周边地区共31个气象站点的月降水量和月平均气温数据，来源于中国气象科学数据共享服务网。在ArcView空间分析模块支持下，将气候数据采用Kriging插值法获得与NDVI数据同样投影和空间分辨率的栅格数据。2.3研究方法2.3.1均值法植被年累计平均NDVI是对20002012年间每年的NDVI积累后的平均值，采用植被年累计平均NDVI值来反映13年间祁连山生长季植被覆盖的总体特征。公式为： （2）式中：表示植被年累计平均NDVI，表示第年第月的，表示年，表示年，表示年。年平均NDVI是对20002012年间祁连山每年12个月的NDVI进行平均来代表每年的NDVI，以此反映祁连山植被覆盖的年际变化特征。公式为： （3）式中：表示年平均NDVI，年。生长季平均NDVI是对20002012年间祁连山生长季的NDVI进行平均来代表每年生长季的NDVI，以此反映祁连山生长季植被覆盖的年际变化特征。公式为： （4）式中：表示生长季平均NDVI，年。采用不同季节平均NDVI值来分析植被覆盖的变化趋势，通过计20002012年各年祁连山植被春（3-5月）、夏（6-8月）、秋（9-11月）、冬（12-次年2月）各季植被平均NDVI来反映20002012年祁连山植被季节的年际变化特征。 （5）式中：表示不同季节NDVI的平均值，n分别为3、6、9、12，年。2.3.2斜率分析法斜率分析法是对每个栅格的变化趋势进行模拟，并不是简单的最后一年与第一年的连线，反映不同时期植被覆盖变化的空间分布特征。与差值法相比，该方法消除了研究时段端点年份偶发性异常因素的影响，更真实地反映长时间序列植被覆盖的演化趋势（侯西勇等，2010）。本文采用该方法来模拟祁连山12年来NDVI的变化趋势，其计算公式为： （6）式中：n为监测时间段的累计年数；为第年最大化NDVI；是趋势线的斜率，其中0，说明NDVI在n年间的变化趋势是增加的，反之0，则说明NDVI在n年间存在退化趋势（马明国等，2003；戴声佩等，2010）。2.3.3 相关分析法地理要素之间相互关系的密切程度是通过地理要素之间的相关分析来揭示的，而地理要素之间相互关系的密切程度主要是通过对相关系数的计算来完成的。采用相关分析法研究植被NDVI与气候因子之间的响应关系，对不同时间序列的NDVI与该时段平均气温和降水量逐个像元进行空间相关分析，通过计算其相关系数来反映气候因子与NDVI的相关程度，相关系数取值在-1,1之间。相关系数大于零，表示正相关，即两要素同向发展；相关系数小于零，表示负相关，即两要素异向发展（李丽娜，2009）。相关系数的绝对值越大，说明植被变化与气候因子变化的相关性越高；绝对值越小，说明两者的相关性越低（王强等，2012）。其计算公式为： （7）式中：n为监测时间段的累计年数；、分别为相关分析的2个变量；、为变量样本值的平均值；0.3为弱相关，0.30.5为低度相关，0.50.8为显著相关，0.81为极显著相关（索玉霞等，2009）。2.3.4 克里金插值和DEM修正克里金插值法是法国地理数学家Gerges Matheron和南非矿业工程D.G.Krige创立的地质统计学中矿品位的最佳内插方法，近年来已广泛用于GIS中的空间插值。其原理是建立在半方差或者称为半变异函数理论分析的基础上，对有限区域内的区域变化取值进行无偏最优估计的一种方法，适合对大尺度气温、降水的空间变化和差异进行研究(王强，2012)。基于这种方法进行插值时，不仅考虑了待预测点与邻近样点数据的空间距离关系，还考虑了各参与样点之间的位置关系，充分利用了各样点数据的空间分布结构特征，使其估计结果比传统方法更精确、更符合实际、更有效地避免了系统误差的出现。本研究在ArcView空间分析模块支持下，将祁连山及其周边地区31个气象站点的气温和降水数据采用Kriging插值法获得与NDVI数据同样投影和空间分辨率的栅格数据，由于地形原因，得到的气候数据和实际气候的空间分布有一定的差距，需要采用DEM对气候栅格数据进行修正。(1) 气温：第三章 祁连山植被覆盖变化特征3.1祁连山区植被覆盖的基本特征祁连山地区20002012年累计平均NDVI分布图（图2），反映了祁连山地区植被覆盖的基本空间特征。从图上并结合图1看出，在祁连山的东部地区，年累积平均NDVI最大，达到34.5之间，主要植被覆盖类型为森林、高寒草原和典型草原，分布在青海南山、冷龙岭、乌鞘岭、达坂山、大通山东段、拉脊山等地。在祁连山的中部地区，年累积平均NDVI次之，在23之间，主要植被类型为高寒草原和典型草原区，分布在走廊南山、大通山西段、托来山、青海湖沿岸及西北部、托来南山等地。在祁连山的西部地区，年累积平均NDVI值介于12之间，植被覆盖较少，主要植被类型为荒漠草原，分布在党河南山、疏勒图3 祁连山年累计平均NDVI的空间分布图Fig.3 Distribution of annual cumulative average NDVI in the Qilian Mountains南山、柴达木山、野马南山等地，而在最西部地区，植被覆盖最小，年累积平均NDVI值在01之间，主要是荒漠，裸地、冰川区。总体上说，祁连山植被覆盖呈现出东多西少的分布特征，与祁连山降水的空间分布特征(王海军等，2009)基本一致。造成祁连山植被自西向东逐渐增加的原因主要是由于祁连山东部距海洋相对较近，受海洋季风的影响降水较多，而西部距海洋远常年又受到盛行西风的影响降水只有东部的三分之一。3.2 祁连山NDVI的时间变化规律3.2.1 年内NDVI变化趋势3.2.2 生长季平均NDVI变化趋势通过计算20002011年生长季(5-9月)平均NDVI值，得到祁连山植被近10年来的变化情况（图3a），从图中可以看出，20002001年NDVI呈下降趋势，且在2001年达到最小值，NDVI为0.28，20012002年NDVI表现出明显的上升趋势，20022007年呈现出波动现象，NDVI变化平缓，20072008年又呈现出下降趋势，2008-2010年则呈现出明显的上升趋势，2010年NDVI值达到最大值0.33，20102011年再次表现为下降趋势。总体来说，近10年来祁连山植被整体上呈增加趋势，这与程瑛（2008）、戴声佩（2010）等对祁连山植被覆盖变化研究后得到的结论基本一致。随着全球气候变暖，西南和东南季风势力增强，祁连山区降水增加(贾文雄等，2008)，所以祁连山植被覆盖呈增加趋势。通过计算生长季内各月（59月）的植被指数，来反映祁连山生长季内植被12年来的变化趋势（图3b、3c、3d、3e、3f）。从图中可以看出，祁连山植被在20002011年59月整体上均呈增加趋势，这主要是由于祁连山的气温、降水和积雪消融的影响。因为祁连山59月雨热同期，适应植被生长(戴声佩等，2010)，而祁连山气温和降水自2000年以来明显升高和增多(贾文雄等，2008)，所以近10年来生长期各月植被覆盖均呈增加趋势，并且增加幅度最大的为5月，7月次之，图4 祁连山生长季NDVI的年际变化趋势(a)为年平均NDVI年际变化趋势,(b)(c)(d)(e)(f)分别为56789月NDVI的年际变化趋势)Fig.4 Inter-annual variation of the growth NDVI in Qilian Mountains( (a) is the Inter-annual variation of average year NDVI, (b)(c)(d)(e)(f) is the Inter-annual variation of NDVI during the month of 56789)8月最小，各月NDVI的变化趋势各有差异。从图3b可以看出，5月份NDVI最大值为0.23，最小值为0.18，20012005年NDVI上升最为明显，增加量为0.04；对比图3c、3d发现，在6月份近10年来NDVI变化不明显，在20032009年NDVI基本没有发生变化，7月份NDVI在20012002、20082010年增加趋势最明显，最大增加量为0.05；从图3e、3f可以看出，8、9月NDVI在12年来都表现出相同的趋势，呈先增加后减少再增加再减少的变化趋势。3.2.3 不同季节平均NDVI变化趋势通过计算20002012年祁连山植被NDVI不同季节多年平均值，得到祁连山13年来不同季节植被NDVI的变化趋势图。图2ad分别是祁连山春季(3-5月)、夏季(6-8月)、秋季(9-11月)、冬季(12-次年2月)植被覆盖平均NDVI的变化情况，从图中可以看出，各季植被的变化趋势存在一定的差异，春季植被改善最为明显，NDVI变化速率最大，其次为秋季、夏季，冬季NDVI变化率最小，冬季植被处于休眠期，植被基本停止生长植被NDVI较低，NDVI基本不发生变化，夏季植被是一年中最好的时候所以夏季植被NDVI的变化趋势与年变化趋势较一致，一些年份，春季植被变化趋势与秋季植被变化趋势正好相反，即春季植被NDVI增加则秋季植被NDVI减小，这可能跟植被生长季提前或延长有一定联系(范锦龙等，2009)。图5祁连山不同季节植被覆盖的年际变化趋势Fig.5 Inter-annual variation of seasonal NDVI in Qilian Mountains3.3 祁连山NDVI变化的空间分布特征3.3.1 祁连山年植被覆盖变化的空间分布特征由图3e可知，13年来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势，植被改善的区域主要集中在中西部，这主要是由于近年来祁连山中西段降水有了明显增加，从而导致植被增加；还有就是因为植被增加的区域主要分布在高山、亚高山森林草甸区，这些地区海拔较高，受人类活动的影响小。植被覆盖显著增加的面积达6943km2，占祁连山总面积的3.7，主要分布在青海南山、布哈湖谷地、湟水谷地和拉脊山，同时在青海湖东南部地区也有一些分布；植被中度增加和轻度增加面积分别为28797km2、69808km2，占总面积的52.4，主要分布在党河南山、 图6 2000-2012年祁连山植被覆盖年平均变化趋势的空间分布 Fig.6 Spatial distribution of Inter-annual variation of yearly NDVI in Qilian Mountains during 2000-2012表1 2000-2012年祁连山年平均NDVI年际变化趋势统计Tab.1 The statistics of NDVI Inter-annual variation in Qilian Mountains during 2000-2012大雪山、土尔根达坂山、疏勒南山、托来南山西段、冷龙岭、青海南山及大通山西段等地；祁连山植被减少（轻度减少、中度减少和显著减少）的面积为29149km2，占祁连山总面积的15.5，主要分布在乌鞘岭、大通河谷地、冷龙岭、达坂山、湟水谷地、大通山东段、托来山、走廊南山、北大河及疏勒河流域和