从1982年到以NDVI为基础的植被变化及其对气候的改变.docx
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从1982年到以NDVI为基础的植被变化及其对气候的改变
从1982年到2011年以NDVI为基础的植被变化及其对气候的改变：
——以喜马拉雅山脉中段的科西河流域为研究案例
张一力1，高军港1，刘临山1，王兆丰1，丁敏君1，2，杨徐朝3
1.中国科学院地理科学与资源研究所，中国研究所，北京100101，中国
2.江西师范大学，南昌330022，中国
3.气象科学研究所浙江杭州310008，中国
摘要：
由于其在调节陆地碳循环和气候系统的重要作用，在过去的几十年里大量的研究都集中在植被变化的监测。
在这项研究中，我们结合了卫星获得的归一化植被指数（NDVI）及气候因素的数据集，分析1982-2006年喜马拉雅山脉中段科西河流域（KRB）植被生长的时空格局。
此外，在1998-2011年从全球陆地表面卫星传感器数据集的SPOT-4的植被仪器被用来进一步验证本研究的结果。
在区域尺度上，虽然通过统计学观察在平均生长季NDVI值有显著增加，但在整个研究期间，存在着三个不同时期的对立趋势。
在1982-1994年生长季NDVI显著增加，然后在1994-2000年降低，而在2000-2006年，2000-2011年再次增加。
1994-2000突然下降的NDVI很大程度上促进了这些波动在生长季在KRB的NDVI。
在1994-2000年春、夏、秋季NDVI显著下降。
我们对于1994-2000年春、夏、秋季的NDVI的空间分析进一步支持了突然下降的存在。
关键词：
气候变化科西河流域归一化植被指数植被变化生长季节分段线性回归
1.简介
从1980-2000，全球大气中平均二氧化碳的浓度增加了9%（从337到369PPM），并在1751-2005每十年便以一个更快的速度在增加。
大气中二氧化碳的积累主要来自化石燃料燃烧，工业过程和大气，陆地和海洋中的碳交易所贡献的CO2排放量，作为地球上主要的碳汇，2000-2008土地排放物吸收率达29％，这是同期海洋吸收CO2的1.12倍之多，但是，它仍然不能确定我们的地球上的碳汇大小和时空变化的关系。
植被生产力是改变陆地碳净吸收变化的主要调节器，此外，植被生产率的变化会改变生物陆地表面物理性质和能量在大气中转移的性质，其最终可能会导致局部或区域性的气候变化。
因此，植被生长被给予越来越多的关注及其对过去几十年大陆和全球尺度的气候变化响应的动态规则。
气候变化最明显的区域是欧亚大陆，尤其是在亚洲中部的青藏高原这通常被称为世界第三极。
青藏高原包含1000平方公里冰川跨越十几个国家，这是冰川在除北极和南极以外最大程度分布.在这一地区了解气候变化对植被生长的影响至关重要，因为这一地区在世界上升温最迅速和冰川融化最迅速的区域之间，从青藏高原供给印度河，雅鲁藏布江，长江及其他主要亚洲河流的上游。
在过去的30年中，在欧亚大陆植被生长引起的气候变化已经有两种主要的调查方法。
第一种方法是，通过卫星获得的归一化植被指数（NDVI）数据直接作为植物光合作用的替代检测生物反应对气候变化的影响。
另一种方法是，来自卫星的NDVI数据被纳入植被生产力模型（如生物群落具体的生产效率模型）由叶面积指数（LAI）来评估每月及废止变化净初级生产力。
NDVI是红光和近红外反射率的标准比率，并通常被认为是陆地植被生长的代理，因为它是与光合有效辐射通过植物冠层，叶面积指数，光合潜力和生物吸收的部分相关。
以往的研究有一个强有力的事实，在20世纪80年代和90年代一般的绿化率北美都强于欧亚大陆。
这种假设用以反映欧亚大陆春季气温较快的上升。
一些研究还表明，欧亚大陆的碳汇在20世纪80年代和90年代比较显著。
然而，最近的一些研究表明，植被生长的增加在20世纪80年代和90年代可能已经停滞不前，欧亚大陆的一些地区的转变甚至是在过去的10年。
例如，朴等人发现的植被指数（TP）一个转折点发生于1997年的温带和寒温带欧亚大陆，从1982-1997年一个时期增加到1997-2000年另一个时期的减少。
邱（2008）表示，在全球气候变化的主要原因中青藏高原的高度起着举足轻重的作用。
在科西河流域（KRB），是世界上最高的盆地，位于喜马拉雅山脉中段青藏高原南缘。
KRB受到比较少的人为干扰（夏尔马等，2000;匠，2005），2008年这主要发生在KRB的中部（Solukhumbu，Taplejung，Sankhuwasabha，和Dolakha区_尼泊尔）和北部（萨迦，聂拉木，定日，定结，岗巴和县_中国）地区，人口平均密度小于86.5人/平方公里和3.6人/平方公里（Joshi等人，2008;西藏统计局，2008）。
这使得KRB是一种理想的实验区，用于识别对植物生长增加对全球气候变化的影响（郑，2005）。
无论是KRB植被变化与上世纪80年代和90年代的植被绿化工作规则保持一致（詹森等，2003；Nemani等，2003；Ciais等，2005；波特等，2007；朴等，2009；Ciais等，2010），或在1997年出现的相反结果仍是不确定的（朴等，2010）。
关键是要了解植物的生长和碳循环对环境变化的影响，以及对将来陆地生态系统和气候系统在这个区域之间的交互作出预测。
本研究的主要目的是探讨在哪里，什么时候，为什么植被变化在过去的30年发生在KRB。
首先，我们分析1982-2006年气温和降水数据的变化去得出季节性增长NDVI与气候因素的关系；然后我们研究了每一季归一化植被指数的变化趋势获得了进一步了解，每个季节的变化在不断增长的反季节NDVI的贡献。
在这方面，我们采用了分段回归的方法来检测潜在的转折点（TPS）的NDVI时间序列数据。
2.1数据和方法
2.1．研究区域
在KRB（26°84'-29°15'，东经85°38'-88°95'E）是中国和尼泊尔边境的一个重要跨界流域，面积53955平方公里面积在喜马拉雅山中段。
它传播由东向西沿中国和尼泊尔之间的边界，有三大河流（阿伦，太阳志和Tamur河）。
山珠穆朗玛峰（珠峰）位于KRB的中心。
在北部和南部的山边珠穆朗玛峰，记录了存在于KRB气象观测站的数据显示，陡峭的北到南海拔梯度导致的变化在年降水量和温度。
在北坡，从不到300毫米的KRB北部超过600毫米的KRB中部山区年降水量的范围，而年平均温度为低于-5.0°C至高于3.0℃。
在南坡，年降水量在1000毫米左右的范围中的中部山区KRB以超过2500毫米，南部地区，而年平均温度范围从低于1.0℃至高于20℃的。
随着大仰角和气候的变化，在整个KRB植被显示一个明显的垂直分带性。
整个KRB植被冰川，草原和灌木林，以林的范围，包括大部分地球上的完整的植被类型，如高寒半干旱草原，高寒，冻土草甸，高寒，冻土冰碛地衣，亚高山的磨砂草甸，山地寒温带针叶林，山地暖温带针阔叶混交林和山地亚热带常绿阔叶林。
2.2数据集
两个NDVI数据集系列以不同的时间和空间分辨率在这项研究中被采纳。
双周NDVI数据集8公里在1982-2006年的空间分辨率是由全球库存建模与定位研究（GIMMS）提供。
该数据集从减少校准，视几何和火山气溶胶产生的NDVI变化和利用稳定沙漠的控制点已核实。
此外，为期10天的复合材料的全球陆地表面的卫星传感器数据集的SPOT-4的植被（VGT），文书，2011年12月较高的分辨率为1公里，从1998年5月也被用来进一步核实的变化趋势，植被生长在一个区域规模。
在这项研究中，气候数据，包括每月的温度和降水数据集是从的最新版本得到高分辨率气候研究组时间序列（CRU-TS）3.1数据集来自东安格利亚大学。
这是一个网格化数据集的空间分辨率在1982年至2009年0.5°。
2.3数据分析
最大值复合材料是一种简单的方法来降低NDVI噪声。
从8公里，1公里分辨率的NDVI数据集采用最大值合成两个或三个的NDVI图像从每个月生成每月的NDVI数据。
四月至十月分别在KRB定义为生长季节每一年。
生长季NDVI（GSN）为平均每月复合植被指数这一时期，被分为三个季节如下：
春季NDVI（SPN），（四，五月）;夏季NDVI（SMN）（六月，七月和八月）;秋季NDVI（ATN）（九月和十月）。
为了进一步对比的变化趋势NDVI数据集较长的时间序列，我们计算过用即期VGTNDVI数据集的研究领域的发展趋势GSN。
如图。
2，3和4中，GSN变化趋势SPOTVGT1998-2006年在类似于那些在GIMMSGSN，表明在本研究中使用的NDVI时间序列可以可靠地识别出变化的绿色植被在KRB。
要在一定时期内（如1982-2006年或1982-1994年）发现的变化趋势，NDVI与气候（温度和降水），最小二乘法线性回归应用如下：
其中Y代表年NDVI值或气候变化，T是今年以来，A和B都配变量（a为截距，b为斜率），ε为残差。
施加的分段回归模型以检测NDVI时间序列在本研究中的电位变化的定时和幅度。
在以往的研究中，分段回归模型已被广泛用于评价的变化趋势群落生态学，NDVI与气候随着时间的推移，因为它有效地检测在噪声的时间序列数据TPS：
其中y是每年NDVI;t为一年;α为时间序列的估计TP;β0，β1，β2和是回归系数（β0是截距和β1，β1+β2确定的趋势的大小之前和TP后，分别）;和ε是残差随机误差。
因为长的时间序列数据中可能包含多于一个转折点，方程
（2）已被修改，本文以检测一个以上的TP，如下所示：
其中n是TP于该时间序列和α的编号i+1是第i个TP的时间。
式中的其他参数（3）如上述所定义。
最小二乘线性回归来估计α和其他系数。
AP-valueb0.05被认为显著。
为了进一步探讨气候因素推动变化的NDVI，温度和降水的趋势也使用修订后的方程建模（3）。
要做到这一点，我们从0.5°使用最近邻方法的1公里分辨率的重新采样的气候数据。
3.结果和讨论
3.1变化NDVI与拐点（turningpoint）
在区域尺度上，GSN的TPIN1982-2006年中的NDVI数据集中发生在1994年和2000年（图2）。
尽管观察到在整个研究期间（R^2=0.19，P=0.0313）（数据未示出）中的GSN具有统计学显著趋势，存在着三种不同的时期具有相反的变化趋势：
1982年至1994年，1994年至2000年，和2000-20012009（图2）。
在1982-1994年，GSN空间平均在KRB微升0.0019每年（R^2=0.36，P=0.0309），这与以往的研究周和朴等人是一致的。
显著的植被生长在欧亚大陆上世纪80年代和90年代（图2）增强。
在1994-2000年，GSN在KRB突然下降-0.0058YR-1
（R^2=0.90，P<0.0001），这是显著低于-0.0013YR-1在朴等人的研究。
在欧亚大陆同期。
从2000年到2006年，GSN显著增加0.0049/年（R^2=0.48，Pb0.0001），这是相反的由朴等人的报告。
在欧亚大陆在同一时间段。
通过SPOTVGTNDVI数据集，我们发现，GSN在2000-2011显著增加了0.0034YR-1的平均速率（R^2=0.57，P<0.0001）（图2）。
相反的变化空间平均GSN在KRB在1994年和2000年引发了以前主要由之前的变化，SPN和ATN的在这两个TP之后（图3和图5）;而SMN没有在1994年和2000年在GSN的变化的显著贡献（图4）。
这两个SPN和ATN中的NDVI数据集中在1982-1994年增加（R^2=0.39，P=0.0225为SPN，R^2=0.29，P=0.0573为ATN），并在1994-2000年显著下降（R^2=0.41，P=0.0004为SPN，R^2=0.48，P=0.0002为ATN），然后由0.0053年（R^2=0.59,P<0.0001）以及0.0030年-1（R再次增加^2=0.50，P<0.0001），分别为2000-2006年。
基于SPOTVGTNDVI数据集在2000-2011也证实了结果的SPN和ATN显著在KRB2000年之后增加（图3和图5）。
GIMMS中的NDVI数据集的SMN增加1982至2006年，并在SPOT的VGTNDVI数据集2000-2011不显著。
我们的研究还显示，总共学习时间内的植被指数总体变化趋势可能会掩盖在短期内一些显著变化。
3.2NDVI对气候变化的响应
改变植被生产力，主要是由气候变化确定。
许多研究表明，温度的变化在开始和生长季节的结束，对植被生长在寒带地区有很大的影响。
上升春季和秋季气温会延长生长期，有利于碳同化，并增加生物量的增长和植被生产力。
在我们的研究中，这些效果是由SPN，春季温度（R^2=0.46，P=0.0080），在1982-1994年的KRB，并通过ATN和秋季温度之间的更强的正相关关系（之间的正相关关系进一步证实R^2=0.31，P=0.1980），比2000-2006年ATN和沉淀（R^2=0.05，P=0.6210）之间。
【在我们的研究中，这些作用进一步SPN，春季温度之间的正相关关系，在KRB证实在1982-1994年，以及ATN和秋季温度之间的更强的正相关性比ATN和降水量2000-2006之间（图3和图5）】然而，SPN在1982-2000年和1994-2009年ATN用了更多的降水呈负相关比温度，尤其是在1982-1994年秋天（R^2=0.35，P=0.0330）。
进一步检测在2082至00年的沉淀上ATN的效果，皮尔逊相关性（r=-0.405，p=0.0440）和偏相关系数（R=-0.411，p=0.0460）施加并显示出相同的结果。
因此，温度或降水是否主要气候因素影响植被生产力与季节和周期自1982年以来，在KRB变化，这可能导致TP在植被生长在1994年和2000年。
这是与以前的研究由朴等不同。
这可能是由高海拔独特的生物地理和植被对全球气候变化KRB的反应来做出了贡献。
类似与SPN和交替进行温度和降水调节ATN，SMN是降水比气温更1982-2000相关。
类似与SPN和ATN的人或者受温度和降水调节，SMN是降水较相关（r^2=0.14，P=0.2050在1982年至1994年，R^2=0.50，P=0.1180在1994-2000）比与温度（R^2=0.01，P=0.7550在1982-1994年，R^2=0.15，P=0.4460在1994-2000），在1982-2000年。
然而，SMN是随温度更相关（r^2=0.32，P=0.1220）高于降水量（R^2=0.01，P=0.7590），在2000-2009年的KRB（图4）。
不同与夏季降水未在整个研究期间（R^2=0.09，P=0.1271），夏季温度显示显著展会之一显著趋势（R^2=0.25，P=0.0064）（图4）。
我们在大部分的研究阶段的结果是违背了以前的研究，最近的炎热和干燥的夏季气候导致电流减少植被生长横跨欧亚大陆和北半球观察到的。
这可能是通过增加不能达到对植被生长在KRB令人满意的水平降水减少的土壤温度所引起的。
3.3生长季节植被指数趋势的空间格局
跨越80％的研究区1982-1994年中（图6b）GSN的增加，特别是在西南KRB其中GSN超过0.002YR-1。
最西南KRB经历大幅增加生长期降水量的速度>2毫米YR-1在1982年-1994（图6J），同时温度不显著在该区域减少在1982-1994（图6F）。
因此，GSN在1982-1994年的增长更相关，降水量比温度，虽然上升的大气CO2浓度，氮沉降和人为活动，如土地管理和植树造林还可以在GSN的增长发挥了作用。
GSN的整个研究区的86％下降的速度低于-0.005YR-11994-2000年，当显著湿的趋势（>5毫米YR-1），在此期间在整个发生在生长季节KRB（图6中C和K）。
在2000-2006年，GSN增加整个研究区域（图6d）和生长季节的温度在整个KRB（图6H）通常增加60％。
最显著增加的GSN（>0.005YR-1）发生在尼泊尔的KRB（图6d）与气候变暖的趋势（图6H），而在东部KRB生长季节降雨的减少导致了GSN有所下降2000-2006年（图6L）。
基于现场VGTNDVI数据集，GSN在研究区域内的86％上升2000-2011，在尼泊尔KRB（图7a）中出现的增幅最为明显。
虽然GSN在1994年之前上升，下降1994-2000年，然后再次登上2000年以后，总增加的GSN在整个研究期间，地区相对不明显（图2）。
地区费率范围从-0.002年-1至0.002YR-1GSN占研究区的86％。
这也表明，在GSN的改变了，在空间格局与降水量较显著负相关关系。
3.4季节性植被指数趋势的空间格局
NDVI趋势的方向在春季，夏季和秋季大致扭转了1994年和2000年，在1982-1994年的初始上升，在1994-2000年的下降，而在2000-2006年的最终增长。
该SPN，例如，增加在研究面积超过52％，在1982年至1994年（图8N），降低了研究区的82％，在1994至2000年（图80），并再次增加超过研究区2000-2006年（图8P）的62％，可能表明不同的气候趋势的三个时期之一。
这些空间格局进一步被SPOTVGTNDVI数据在2000-2011证实了研究区的93％以上（图7b）。
以往的研究表明，降低春季气温普遍延迟植被绿色行动和相关的序贯在寒带地区减少植被的生长。
然而，增加的SPN没有与气候变暖的趋势时，在KRB（图6R）1982-1994联系在一起，但它可能与春季降水（图6V）的下降。
该SPN显著下降1994-2000年和在大多数研究区2000-2006年增加（图6O和P），拥有超过0.05℃，YR-1在此期间，春季气温的速率增加（图6s和t）。
这些模式表明，温度升高可能不会永远是关键因素，因为1982年在KRB驾驶更高的SPN，而变化的春季降水可能已经NDVI的一个显著负面影响（图6W和X）。
此结果与研究由朴和Richardson相反。
这是因为，温度和降水对植被生长在高海拔位置的影响是不同的，在较低的高度位置。
降水量增加，可能会导致土壤温度降低，而土壤温度大概是最低限制植被生长因子在这一领域。
根据最小的李比希的定律，降低土壤温度可能会限制了植被的生长。
GIMMS中SMN中的NDVI数据集中在整个研究期间中的增加观察到的KRB的60％以上，在1982至2006年。
从2000年到2011年，SMN现货VGTNDVI数据集显示，超过90％的研究区（图7C）的上升趋势。
不过，也有一段1994年至2000年，其中约79％的研究区显示，SMN（图8C）突然下降;在此期间，夏季气温经历的增加，南部KRB和KRB北部的一个显着的下降（图8克）;夏季降水不断
在整个KRB增加1994-2000（图8K）。
在KRB南部，在SMN减少主要贡献增加所增加的夏季气温在1994〜2000年有关夏季降水。
大面积水田分布在KRB南部轻微的斜坡，而降水增加将加速土壤侵蚀，这些耕地面积，并导致SMN的下降。
在KRB北部，但是，降低温度和降水增加抑制了植被的生长，这主要是由于KRB北部高海拔地区。
从1982年到1994年，SMN增加在北部KRB并在KRB南部零散补丁的形式很可能是由于夏季气温的整个地区的下降（图8F），也由于在下降降水量除东北地区KRB（图8J）。
在2000-2006年显着增加的SMN观察对面约79％的KRB，并主要分布在南部KRB（图8d）。
这可以通过具有增加的夏季温度（图8的H和L）相关联的夏季降水的显著增加来解释。
改变SMN在KRB南部（中区在KRB如Sindhuli，Sindhupalchok，的Bhojpur和Ramechhap南缘）也受到负面的相对激烈的人类学活动和泥石流是由于有利的气候种植在最近影响年。
例如，平均人口密度在这些南部KRB区是超过386.3人/平方千米于2008年，在5.7人/平方千米/年的速度越来越快；而植被生长在北方的KRB被长期限制积雪，低温，低水分利用效率在高海拔地区。
在ATN的增长发生在80％的KRB在1982-1994年（图8N），并在2000-2006年65％的KRB（图8P），特别是在中部和南部的KRB，其中显着秋天干燥还观察到（图8V和X）。
然而，下降的秋季降水量一般认为抑制植物生长在蒙古东部和中国东南部，同时增加植被生产力的寒带地区，是由于秋季气温上升。
在ATN减少横跨约74％的研究区观察1994-2000（图80）和被相对均匀地分布在整个KRB。
在ATN在KRB北部的下降可能已经在迅速增加秋季降水，秋季温度（图8S和W）的减少有关。
在ATN在KRB南部的减少可能与增加秋季降水（图8W）可以部分相关联。
虽然我们的NDVI为基础的变化，植被生长的分析与以前的报告相比显著改善，未来的研究可以进一步提高对植被生长在一个较长的时间序列气候变化影响的认识。
此外，未来的研究将是非常有价值的，如果他们能结合的过程为基础的生态系统模型和气候模型，并探讨植被生长的变化是如何影响陆地生态系统碳循环及其反馈给地球的气候系统。
这项研究将有助于确定影响植被生长的时空格局在过去的三十年中的主要因素。
4.结论
我们的研究表明，植物生产力增加，在1982-1994期间KRB，这与先前跨越欧亚的结果一致。
然而，在1994-2000年的急剧下降，并在2000-2011在KRB随后增加植被生产力不同于先前的研究。
气候变化可能在植被生长的这种趋势中发挥了重要作用。
本研究表明，在1982-2006年的整个研究期间的线性趋势无法准确在整个研究期间显示出植被生长的实际时间模式。
该研究还表明，植被指数在1982-1994年和1994-2000年期间显著下降与降水在1982-1994年突然增加相关，但SPN，这表明，在KRB植被生长在短期内对降水显著变化很敏感。
此外，1994年植被生长在KRB出现了第一个转折点比跨欧亚大陆的研究早3年，这可以通过植被生长对高，低海拔地区的气候变化反应差异得出结论。
对KRB植被生长的空间格局进行了各种分析与在不同的时期受显著温度或降水变化影响。
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