延边朝鲜族自治州NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系

摘要   为明确延边朝鲜族自治州（以下简称延边州）植被指数变化规律及其对气候因子的响应机制，利用2000—2022年的MOD13Q1数据，结合降水量、气温等资料，通过一元线性回归法、Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall检验法和相关系数分析法等，从时间和空间2个尺度分析延边州NDVI变化特征及其与气温和降水量的响应程度。结果表明：时间变化上来看，2000—2022年延边州植被NDVI多年平均值为0.539，呈波动上升趋势，上升斜率为0.003 6/年。各县（市）植被NDVI存在差异，但总体均呈现相似的波动上升趋势。其中，和龙市年均NDVI最高，为0.560，延吉市最低，为0.515。图们市NDVI年均值上升趋势最为明显，为0.004 3/年，和龙市NDVI年均值上升趋势最慢，为0.003 1/年。空间分布上来看，延边州植被整体覆盖状况较好，植被NDVI年均值大于0.6的区域面积占总面积的22.93%，NDVI年均值在0.4～0.6的占67.16%；植被NDVI年均值小于0.4的面积仅占9.91%，主要分布在各县（市）中心及周边区域。植被NDVI呈上升趋势的面积占研究区总面积的94.23%，其中，呈极显著上升趋势的面积占71.80%，呈下降趋势的面积仅占研究区面积的2.48%，零星分布在部分耕地区域。植被NDVI对气候因子响应方面，延边州大部分地区NDVI与气温、降水量呈正相关，约有67.23%的地区与降水量呈显著正相关，大于与气温呈显著正相关区域（59.49%），表明全州范围内NDVI与降水量和气温均以正向促进为主，且与降水量的相关性强于气温。

关键词  NDVI；时空变化特征；气候因子；响应程度；延边州

中图分类号  Q948.112  文献标识码  A  文章编号  0517-6611（2024）21-0187-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.21.039

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

The Spatiotemporal Variation Characteristics of NDVI in Yanbian Korean Autonomous Prefecture and Its Relationship with Climate Factors

WANG Jing-jie，ZHAO Jing，LIU Yan-bin et al

（Meteorological Bureau of Yanbian Korean Autonomous Prefecture，Yanji，Jilin 133001）

Abstract  In order to clarify the variation law of vegetation index in Yanbian Korean Autonomous Prefecture and its response mechanism to climate factors，MOD13Q1 data from 2000 to 2022 were used，combined with precipitation，temperature and other data.Through univariate linear regression，Theil Sen Median trend analysis，Mann-Kendall test and correlation coefficient analysis，the NDVI variation characteristics of Yanbian Prefecture and their response degree to temperature and precipitation were analyzed from two scales of time and space.The results showed that in terms of temporal variation，the average NDVI of vegetation in Yanbian Prefecture from 2000 to 2022 was 0.539，showing a fluctuating upward trend with an upward slope of 0.003 6 per year.There were differences in vegetation NDVI among various counties and cities，but overall they showed a similar fluctuating upward trend.Among them，Helong City had the highest annual NDVI value at 0.560，while Yanji City had the lowest at 0.515.The annual average increase trend of NDVI in Tumen City was the most obvious，at 0.004 3/year，while the annual average increase trend of NDVI in Helong City was the slowest，at 0.003 1/year.In terms of spatial distribution，the overall vegetation coverage in Yanbian area was good，with 22.93% of the total area having an annual average NDVI greater than 0.6，ranging from 0.4 to 0.6，accounting for 67.16%;the area with vegetation NDVI less than 0.4 accounted for only 9.91%，mainly distributed in the centers and surrounding areas of various counties and cities.The area with vegetation NDVI showing an upward trend accounted for 94.23% of the total area of the study area，of which 71.8% showed a highly significant upward trend，and only 2.48% showed a downward trend，sporadically distributed in some cultivated land areas.In terms of the response of vegetation NDVI to climate factors，in most areas of Yanbian Prefecture，NDVI was positively correlated with temperature and precipitation，with about 67.23% of areas showing a significant positive correlation with precipitation，which was greater than the significant positive correlation with temperature （59.49%）.This indicated that NDVI was mainly positively promoted with precipitation and temperature throughout the state，and the correlation with precipitation was stronger than that with temperature.

Key words  NDVI;Spatiotemporal variation characteristics;Climate factors;Response level;Yanbian Prefecture

作者简介  王警洁（1983—），女，内蒙古宁城人，工程师，从事气象服务工作与研究。

收稿日期  2023-12-26

植被作为陆地生态系统的主体，在调节碳平衡、物质能量循环及维持生态系统多样性等方面发挥着重要作用，是全球气候变化的“指示器”［1-2］。分析长时间序列的植被指数变化是监测植被覆盖变化的主要手段。在众多植被指数中，归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）被证实能够真实评价植被覆盖状况，已被广泛应用于全球和区域尺度的植被覆盖变化监测。近年来，国内外众多学者基于长时间序列NDVI数据源对不同区域的植被覆盖动态变化及其影响因素进行了研究［3-15］。如毛德华等［3］利用1982—2006年GIMMS NDVI数据和MODIS NDVI数据分析了东北多年冻土区植被覆盖的时空特征，并结合同期气象观测数据和土地利用/覆被数据，探讨冻土区植被覆盖对气候变化和土地覆被变化的响应，发现植被NDVI与气温和降水均具有较显著的相关性，不同的土地利用类型间的转变对植被NDVI的大小和空间分布产生了重要影响；刘家福等［4］基于MODIS NDVI和GIMMS NDVI数据集，研究了东北黑土区1982—2016年植被生长动态，指出平原地区植被NDVI与气温主要呈显著正相关，而平原地区边缘和山地地区的植被NDVI与降水量呈显著正相关；石淞等［5］分析了2000—2020年东北地区植被时空演变特征及其对气候变化的响应，指出近年来东北地区NDVI均呈上升趋势，与气温、降水呈正相关，其中降水对NDVI的影响作用最强。上述学者的研究多集中在省域以上的大尺度范围，但对延边地区小尺度近20年植被指数评估的研究鲜见报道。基于此，笔者利用2000—2022年长时间序列MOD13Q1数据，以整个延边朝鲜族自治州（以下简称延边州）作为研究对象，分析植被指数NDVI的时空变化和气温、降水量对其的响应程度，为该区域生态与环境保护、国土资源的开发建设提供科学依据。

1  资料与方法

1.1  数据源及预处理

1.1.1  遥感数据。2000—2022年NDVI数据来源于美国国家航空航天局的MOD13Q1产品，时间和空间分辨率分别为16 d和250 m。使用MRT软件对MOD13Q1时间序列数据进行镶嵌、重采样、投影转换和格式转换等批处理；应用最大值合成法得到月NDVI 时间序列，利用均值法获取2000—2022年年平均NDVI时间序列。

1.1.2  矢量文件。来源于全国地理信息资源目录服务系统官网1∶100万矢量数据，数据来源可靠，精度高。

1.1.3  气象数据。来源于气象大数据云平台“天擎”，选取2000—2022年延边州9个气象站点的月平均气温和月降水量数据，通过克里金插值方法生成栅格数据集。

1.2  研究方法  该研究采用一元线性回归法计算2000—2022年延边州植被NDVI时间变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验法判断延边州植被NDVI时间序列变化趋势和显著程度。采用皮尔逊相关分析法估算延边州NDVI与降水量和气温的相关性，从而分析气候因素对全州植被NDVI变化的响应。

2  结果与分析

2.1  植被NDVI时间变化特征  采用一元线性回归方法对延边州年均植被NDVI时间序列进行趋势分析，结果如图1和表1所示。从图1可以看出，延边州及各县（市）NDVI年均值存在差异，但整体波动趋势相似。2000—2022年延边州植被NDVI多年平均值为0.539，最大值出现在2019年，为0.595，最小值出现在2010年，为0.497。和龙市NDVI年均值最高，为0.560；汪清县次之，为0.559；延吉市最低，为0.515。

从表1可以看出，延边州及各县（市）NDVI年均值均呈现波动上升趋势，延边州上升斜率为0.003 6/年。图们市植被NDVI上升趋势最为明显，上升斜率为0.004 3/年，汪清县植被NDVI上升趋势次之，上升斜率为0.004 0/年，和龙市植被NDVI上升趋势最慢，上升斜率为0.003 1/年。

2.2  植被NDVI空间分布特征  利用ArcGIS软件计算2000—2022年延边州NDVI多年均值，得到延边州植被NDVI多年均值空间分布，如图2所示。延边州植被覆盖状况整体较好，但植被NDVI在空间上呈现明显地域差异，大部分地区的植被NDVI年均值较高，局部地区植被NDVI年均值较低。从图2可以看出，植被NDVI年均值大于0.6的区域面积占总面积的22.93%，主要分布在汪清中部、敦化北部、安图南部等区域；延边州大部分地区植被NDVI年均值在0.4～0.6，其面积占总面积的67.16%；植被NDVI年均值小于0.4的面积仅占9.91%，主要分布在各县（市）中心及周边区域。由此可知，植被NDVI低值区主要分布在城市化水平较高的市中心及其周边地区，而植被NDVI高值区主要位于林区，原因可能与以上地区的土地植被覆盖类型、人类活动强度以及城市扩张速度有关。

2.3  植被NDVI空间变化趋势  采用Theil-Sen Median趋势分析方法，基于像元尺度计算植被NDVI的变化趋势，揭示延边州植被NDVI变化的空间差异。结果如图3所示，2000—2022年延边州植被NDVI变化斜率为-0.027～0.020/年。整体上，植被NDVI呈上升趋势的面积远远大于呈下降趋势的面积，东部呈上升趋势的面积大于西部地区，南部呈上升趋势的面积大于北部地区。