湿地植被对干湿状态的响应特征研究——以挠力河湿地群为例*
doi: 10.18307/2025.0442
王振山1 , 王天亮2 , 景海华1 , 刘建卫1 , 逄晓腾1
1. 大连理工大学建设工程学院水环境研究所,大连 116024
2. 黑龙江省水利水电勘测设计研究院,哈尔滨 150080
基金项目: 国家自然科学项目(52309079,42077348,42377412)资助
Response of wetland vegetation to dry and wet condition—A case study of the Naoli River Wetland Group*
Wang Zhenshan1 , Wang Tianliang2 , Jing Haihua1 , Liu Jianwei1 , Pang Xiaoteng1
1. Institute of Water and Environmental Research, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024 , P.R.China
2. Heilongjiang Provincial Water Conservancy and Hydroelectric Power Investigation,Design and Research Institute, Harbin 150080 , P.R.China
摘要
气候是湿地形成和发展的主要驱动力,气候变化造成的水分盈亏会对湿地植被产生严重威胁。量化湿地植被对干湿状态的响应特征,对湿地生态恢复具有重要意义。挠力河湿地群是中国重要的淡水沼泽湿地集中区,在全球温带湿地生态系统中具有代表性。因此,本文以挠力河湿地群保护区内的湿地植被为研究对象,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI),分析2003—2023年挠力河湿地群保护区内NDVI及SPEI的演变情况。根据干湿状态将研究期划分为干旱、湿润及洪涝期,在此基础上,揭示了湿地NDVI对SPEI累积效应和滞后效应的响应特征。结果显示:2003—2023年挠力河湿地群保护区内湿地NDVI整体呈波动增长趋势,增长速率为0.003/10 a,气象条件呈现由干旱向湿润的变化趋势。在干旱时期,挠力河、东升自然保护区湿地NDVI受SPEI累积效应和滞后效应的响应时间较短(2个月),七星河、三环泡自然保护区湿地NDVI受SPEI累积效应(9个月)和滞后效应(4~6个月)的响应时间较长。在湿润时期和洪涝时期,各湿地保护区内湿地NDVI受SPEI累积效应(9个月)和滞后效应(9~10个月、9~11个月)的响应较长。气象条件在轻度干旱和湿润(-1.15<SPEI<1.20)以及由湿润向干旱转变时,湿地NDVI与SPEI呈正相关,而当干旱和湿润强度较大(SPEI≤-1.15,SPEI≥1.20)以及由干旱向湿润转变时,湿地NDVI与SPEI呈负相关。研究结果为湿地植被对气象条件响应特征的深入研究提供参考价值,也为湿地生态保护和修复工作提供科学依据。
Abstract
Climate is the main driver of wetland formation and development, and water gains or losses caused by climate change can pose a serious threat to wetland vegetation. Quantifying the response characteristics of wetland vegetation to wet and dry states is important for wetland ecological restoration. The Naoli River wetland complex is an important freshwater marsh concentration area in China, which is representative of temperate wetlands in the world. This paper analyzed the evolution of normalized difference vegetation index (NDVI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) in the Naoli River Wetland Group Reserve from 2003 to 2023, taking the wetland vegetation in the reserve as the study object. The study period was divided into drought, wet and flood periods according to the dry and wet status, based on which the response characteristics of NDVI to the cumulative and lagged effects of SPEI were revealed. The results showed that from 2003 to 2023, the NDVI of the wetland in the Naoli River Wetland Reserve showed a fluctuating growth trend, with a growth rate of 0.003/10 a, and the meteorological conditions showed a trend from drought to wet. During the drought period, the response time of wetland NDVI in Naoli River and Dongsheng Nature Reserves to SPEI cumulative effect and lag effect was shorter (2 months), and the response time of wetland NDVI in Qixing River and Sanhuanpao Nature Reserves to SPEI cumulative effect (9 months) and lag effect (4-6 months) was longer. During the wet period and the flood period, the wetland NDVI in each wetland reserve was subject to the cumulative effect of SPEI (9 months) and the lag effect (9-10 months, 9-11 months). When the meteorological conditions were mildly dry and wet (-1.15<SPEI<1.20 ) and changed from wet to dry, wetland NDVI was positively correlated with SPEI. When the drought and wet intensity were large (SPEI≤-1.15, SPEI≥1.20 ) and changed from dry to wet, wetland NDVI was negatively correlated with SPEI. This study provide reference value for the in-depth study of the response characteristics of wetland vegetation to meteorological conditions, and provide scientific basis for wetland ecological protection and restoration work.
植被作为湿地生态系统的重要组成部分,在控制生态系统生产力、生物多样性保护、气候调节和碳固存等方面发挥重要作用[1]。湿地植被对气候变化敏感[2],气候变化产生的干旱和湿润事件成为影响湿地植被生长的重要因素[3]。极端干旱和湿润事件造成的水分不足和过剩,会限制植被生长,影响植被生产力,甚至导致植被凋亡[4]。与单年的极端事件相比,连续多年的干旱和湿润事件通常会对植被生长产生更大的影响[5]。同时,植被对干旱和湿润事件的响应可能不是立即发生的,而是受水分积累的时间效应影响[6]。干旱和湿润事件对植被生长的时间效应主要为累积效应和滞后效应[7]。累积效应是指前几个月和当月累积的干旱和湿润对植被生长的影响,而滞后效应是指过去的干旱或湿润事件对当前植被生长的影响。以往的研究主要集中在干旱对植被生长的累积效应和滞后效应,而忽视了湿润事件的潜在影响[8-10]。然而,多年干旱后的连续湿润可能会对植被生长产生独特的影响,这些影响可能无法仅通过植被对多年干旱的响应进行理解[11]。目前,气象干旱和湿润对林地、草地植被的时间效应已取得一定研究进展[12-13],而湿地植被对气象干旱和湿润时间效应的研究相对有限,因此迫切需要进行更多研究来了解湿地植被对气象干旱和湿润的响应特征。
在气象干湿状态方面,国内外学者提出多种用于描述复杂气象条件的指数,代表性的指数有帕尔默干旱严重指数(palmer drought index,PDSI)[14]、标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)[15]和标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)[16]。与PDSI和SPI相比,SPEI考虑了降水和温度对水平衡的影响,同时可以识别不同时间尺度(1~48个月)下的干旱和湿润状况,更适用于评估植被生长对气象干湿条件的响应特征[17]。此外,遥感影像为监测植被动态变化提供了先进的方法[18],归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以作为衡量植被生长活动的指标,使用SPEI和NDVI来表示气象干湿状况和植被生长,在研究植被对气候变化的响应中得到广泛应用[19]
三江平原是中国最大的淡水沼泽湿地分布区,挠力河湿地群位于其腹地,是三江平原原始湿地生态系统的缩影,在全球温带湿地生态系统中具有典型性和代表性[20]。当前对于该区域的研究,多集中于降水、温度等气象因子[21-22]对湿地植被的影响,而缺乏连续干旱和湿润对湿地植被影响的研究。因此,本文的研究目的为:①确定2003—2023年挠力河湿地群保护区内湿地NDVI及气象干湿的演变情况;②确定湿地NDVI在不同气象时期对干旱和湿润累积、滞后效应的响应关系,以及响应的时间尺度;③确定湿地NDVI在干旱、湿润以及干湿转换条件下的演变情况。本研究为湿地植被对气象条件响应特征的深入研究提供了参考,也为湿地生态修复工作提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
挠力河湿地群(图1a)位于三江平原东北部(45°42′~47°31′N,131°10~134°09′E),平均海拔为60 m[23]。气候属温带湿润半湿润大陆性季风气候[24],多年平均降水量为532 mm,降水集中在6—9月,占全年降水量的70%以上,多年平均气温为3.3℃,多年平均蒸发量为542.4 mm[25]。挠力河湿地群包含挠力河国家级自然保护区、七星河国家级自然保护区、三环泡国家级自然保护区、东升省级自然保护区、友谊市级自然保护区,各保护区内湿地总面积为1025.50 km2。挠力河湿地群主要湿地类型为沼泽湿地,且以芦苇沼泽和苔草沼泽为主。湿地内水分主要依靠降水及河流洪泛水补充,其中降水是挠力河径流变化的主要因子[26],同时也是地表水和地下水的重要补给源[27-28]
1挠力河湿地群保护区高程及范围(a),土地利用类型(b),2023年9月Landsat 8 RGB影像(c)
Fig.1DEM and scope of the Naoli River Wetland Group Reserve Area (a) , land use types (b) , Landsat 8 RGB image on September 2023
1.2 数据来源
1.2.1 NDVI数据
选用MOD13Q1数据集提供的250 m空间分辨率,16 d时间间隔的NDVI数据。考虑到挠力河湿地群位于中国东北部,冬季NDVI会受冰雪覆盖影响,因此选择2003—2023年植被生长季(4—10月)NDVI进行研究[29]。利用SG滤波对NDVI进行平滑处理后,采用最大值合成的方法得到2003—2023年4—10月份的月最大NDVI。
1.2.2 气象数据
气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn),选取三江平原周围28个气象站点2003—2023年逐月气温、风速、日照时间、相对湿度、大气压强、降雨等数据。采用ANUsplin插值方法,得到与NDVI相同空间分辨率的气象栅格数据。该方法通过引入协变量,能更好地拟合实际观测数据,反映数据间的变化趋势,插值结果更接近真实值。
1.2.3 土地利用数据
土地利用数据来源于第三次全国土地调查数据,参考《土地利用现状分类》(GB/T21010—2017),将挠力河湿地群保护区内土地利用类型分为湿地、耕地、水域、林地、草地及建设用地,分类结果见图1b
1.2.4 土壤水分数据
土壤水分数据来源于ERA5-Land再分析数据集,该数据集提供0.1°×0.1°空间分辨率,逐小时时间间隔的土壤水分数据。将各月份土壤水分数据取均值,得到2003—2023年1—12月0~7、7~28、28~100 cm的土壤水分数据。
1.3 研究方法
1.3.1 SPEI指数
SPEI可以描述干旱发生的程度,其通过结合降水量和蒸发量来确定长期或累计的干旱情况,具有多个时间特征尺度,且在同一空间位置,不同时间尺度下的SPEI所表示的干旱程度可能会存在一定的差异。相关研究表明[30-31],采用Penman-Monteith公式计算的SPEI指数可以更合理地描述干湿变化特征。因此本文以Penman-Monteith公式为基础,计算了12个时间尺度的SPEI指数(SPEI-1~SPEI-12),用于分析挠力河湿地群的气象干湿情况以及水分盈亏对湿地植被的影响。本文将干湿情况分为9个等级[32-33],如表1所示,SPEI<0时,其值越小干旱程度越大,SPEI>0时,其值越大湿润程度越大。SPEI具体计算步骤见附件一。
1SPEI划分干旱/湿润标准
Tab.1 SPEI classification of dry/wet
1.3.2 Mann-Kendall检验
Mann-Kendall(MK)检验法[34]是一种非参数检验方法,不需要特定的样本分布特征且对个别异常值的敏感性低,常被用于气象、水文及植被指数的变化趋势及突变特征分析,其具体计算步骤见附件二。
1.3.3 Hurst指数
本研究采用重标级差分析法(rescaled range analysis,R/S)来判断时间序列数据在未来的可持续性,通过Hurst指数[35](H)来表示,H=0.5,表示时间序列未来变化趋势与过去不相关;H>0.5,表示时间序列未来变化趋势与当前一致,其中H≥0.7表示一致性较强,0.5<H<0.7表示一致性较弱;H<0.5,表示时间序列未来变化趋势与当前相反,呈现反持续性,其中0.35<H<0.5表示反持续性较弱,H≤0.35表示反持续性较强。
1.3.4 累积效应
干湿条件对植被生长的累积效应是指在先前月份以及当月累积的干旱和湿润对当月植被生长的影响。为了评估干旱和湿润对植被生长的累积效应,本文采用Pearson相关系数[36],分析2003—2023年生长季(4—10月)植被NDVI与对应月份SPEI-1~SPEI-12的相关性。计算SPEI-m对NDVI的最大相关系数rmax_cum,表示该像元处植被NDVI对干旱和湿润累积效应的最大响应。
rm=corr( NDVI, SPEI-m)(1m12)
(1)
rmax_cum =maxrm(1m12)
(2)
式中,m为累积时间,SPEI-m为累积时间m的SPEI时间序列,rm为NDVI与SPEI-m的相关系数,rmax_cumrm的最大值,与r对应月份的mmax_cum为最佳累积时间(月)。
1.3.5 滞后效应
干湿条件对植被生长的滞后效应是指在特定时间发生的先前干湿事件对当前植被生长的影响。因此,与累积效应不同,滞后效应分析当月植被NDVI与当月及过去月份SPEI-1的相关性。计算SPEI-i对NDVI的最大相关系数rmax_lag,表示该像元处植被NDVI对干旱和湿润滞后效应的最大响应。
ri=corrNDVI,SPEIi(0i11)
(3)
rmax_lag =maxri(0i11)
(4)
式中,i为累积时间,SPEI-i为累积时间i的SPEI时间序列,ri为NDVI与SPEI-i的相关系数,rmax_lagri的最大值,与r对应月份的imax_lag为最佳滞后时间(月)。
2 结果
2.1 NDVI变化特征分析
在生长季,挠力河湿地群NDVI平均值在0.51~0.60范围内波动,NDVI最小值出现在2019年,为0.51,在2021年达到最大,为0.60(图2a)。从空间上看,位于西南部的七星河国家级自然保护区内NDVI值最高,中部的挠力河国家级自然保护区及与之相连的三环泡国家级自然保护区次之,南部的东升省级自然保护区最低。2003—2023年间,NDVI呈波动增长趋势,增长速率为0.003/10 a。
在空间上,生长季NDVI的变化趋势具有明显的空间异质性。26.37%区域的NDVI呈显著上升趋势,主要分布在七星河、三环泡国家级自然保护区,39.57%区域的NDVI处于不显著上升趋势。34.06%区域的NDVI呈下降趋势,主要分布在挠力河沿岸。NDVI在生长季Hurst指数的平均值为0.48,其中52.55%区域的Hurst指数在0.35~0.50之间,处于反持续性,表明未来一段时间NDVI可能出现与当前相反的变化趋势,主要集中在七星和三环泡国家级自然保护区。40.76%区域的Hurst指数在0.50~0.70之间,处于弱持续性,表明未来一段时间NDVI可能出现与当前相同的变化趋势,主要集中在挠力河国家级自然保护区。
22003—2023年挠力河湿地群生长季NDVI空间分布格局(点线图表示NDVI的时间变化)(a); Hurst指数(b);NDVI变化趋势(c);变化趋势显著性(d)(b~d图的饼状图表示湿地百分比)
Fig.2Spatial distribution pattern of NDVI during the growing season in the Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023 (The point-line diagram represents the time change of NDVI) (a) ; Hurst index (b) ; trend of NDVI change (c) ; and significance of the change trend (d) (Pie charts indicate the percentage of wetlands in figure b-d)
2.2 SPEI变化特征分析
2003—2023年挠力河湿地群各时间尺度均存在干旱和湿润的胁迫条件,且各时间尺度干旱和湿润的强度和持续时间存在差异。时间尺度越短干旱和湿润变化越剧烈,干旱和湿润交替越频繁。随着时间尺度的增加,干旱和湿润持续时间相应增加(图3)。
2003—2023年挠力河湿地群SPEI呈现增加趋势,且2013年后SPEI增加趋势显著,表明挠力河区域气象干湿情况呈现由干旱向湿润的变化趋势(图3)。其中,2003—2009年为连续干旱时期,该时期40.48%的月份发生干旱,13.10%的月份发生重度及以上干旱,且干旱主要发生在夏季、秋季和冬季,而春季多表现为湿润。2009年SPEI发生突变,此后SPEI呈上升趋势。2010—2012年为干旱和湿润交替变化时期,该时期发生干旱-湿润-干旱-湿润的转变。2013—2017年为湿润时期,在该时期夏季和秋季干旱发生的频率降低,78.33%的月份干湿情况达到正常及以上水平。2019—2022年为洪涝时期,该时期气象湿润的持续时间和强度显著增大,从年尺度看,出现连续12个月重度及以上的湿润。综上,将2003—2009年作为干旱时期,2013—2018年作为湿润时期,2019—2022年作为洪涝时期,分别讨论挠力河湿地群NDVI在干旱和湿润时期对SPEI的响应特征。
2.3 NDVI对SPEI累积效应的响应
图4图5可以看出,挠力河湿地群NDVI对SPEI累积效应的响应存在明显空间异质性。在干旱时期,38.09%区域的NDVI受2个月SPEI累积效应的影响,7.18%区域的NDVI受4个月SPEI累积效应的影响,主要集中在东升省级自然保护区西南部、挠力河国家级自然保护区的中部及东北部分,NDVI与累积SPEI呈负相关关系。45.70%区域的NDVI受9个月SPEI累积效应的影响,主要分布在七星河、三环泡及东升自然保护区,NDVI与累积SPEI呈正相关关系。在湿润时期,68.23%区域的NDVI受10个月SPEI累积效应的正向影响,22.40%区域的NDVI受4个月以内累积效应的负面影响,主要集中在挠力河国家级自然保护区。而洪涝时期,NDVI主要受9~10个月SPEI累积效应的负面影响。
32003—2023年挠力河湿地群不同时间尺度SPEI的变化特征及SPEI-12突变检验
Fig.3Characterization of SPEI changes at different time scales and SPEI-12 mutation test in Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023
2.4 NDVI对SPEI的滞后效应的响应
图6图7表示挠力河湿地群NDVI对SPEI滞后效应的响应情况。从图中可以看出,在干旱时期,NDVI主要受2~6个月SPEI滞后效应的影响。其中在七星河、三环泡以及挠力河自然保护区,NDVI与SPEI呈正相关,而在东升自然保护区NDVI与SPEI呈负相关。相比于干旱时期,在湿润时期NDVI对SPEI具有更长的响应时间,81.15%区域的NDVI受8~9个月SPEI滞后效应的正向影响。在洪涝时期,9~11个月SPEI的滞后效应对NDVI的正向影响更大,而洪涝过后的3~5个月,会对NDVI产生一定的负面影响。
3 讨论
本文通过对挠力河湿地群多尺度SPEI演变特征进行分析,发现挠力河区域气象干湿情况呈现由干旱向湿润的变化趋势,这与郑越馨等[37]及孙滨峰等[38]对三江平原和东北地区气象干旱情况的研究结果相符。同时根据干湿情况对气象时期进行划分,分析NDVI与SPEI在多个时间尺度上的最大相关性,发现各湿地保护区NDVI在不同气象时期对SPEI累积效应和滞后效应的响应时间存在差异。在干旱时期,挠力河、东升自然保护区内湿地植被对累积效应和滞后效应的响应时间较短(2个月);七星河、三环泡和友谊自然保护区内湿地植被对累积效应(9个月)和滞后效应(4~6个月)的响应时间较长。这是因为在干旱时期植被主要使用地下水并不会直接使用雨水[39],土壤水是湿地植被生长过程中的重要水分来源[40-41],而干旱时期湿地土壤水分含量较低,植被需要延长根系汲取更深层土壤中的水分,且土壤水分对气象干湿条件变化的反馈较慢,进而导致湿地植被在长期干旱中对气象变化有较长的响应时间(图8)。挠力河和东升自然保护区的区域狭长,且湿地植被主要生长于河流两侧,以水生和旱生植被为主,河流的侧向补给可以补充土壤水,为植物生长提供一定的水分。植被生长于水分条件相对充足的环境中,其根系相对于其他区域较浅,短期的气象干旱导致河流水位及土壤水分含量发生变化[42],会对植被产生强烈的干扰[43],因此该地区湿地植被在干旱时期对气象变化的响应时间较短。湿润及洪涝时期,各保护区内湿地植被对累积效应(9个月、9~10个月)和滞后效应(8~9个月、9~11个月)的响应时间较长。在湿润时期,湿地土壤水分明显高于干旱时期,且湿地内水位较高,发生短时间的气象变化时,湿地内仍能保留部分水分维持植被生长,植被对土壤湿度的依赖程度较低[44],因此该时期湿地植被对气象干湿状态响应时间较长。先前研究发现,东北地区和黄河流域半湿润地区,NDVI对SPEI累积和滞后效应的响应时间较长,为9~12个月[45-46]。挠力河湿地群位于湿润半湿润地区,在湿润及洪涝时期,NDVI对SPEI的响应时间与先前研究结果存在相似性,而干旱时期存在较大差别。
4湿地NDVI对SPEI累积效应响应时间的面积占比及相关性(柱状图为湿地NDVI对SPEI累积效应响应时间所占面积与湿地总面积的比例;点线图为NDVI与SPEI在对应累积时间的最大相关性)
Fig.4The area percentage and correlation of the response time of wetland NDVI to SPEI cumulative effect (The histogram is the percentage of the area of the response time of wetland NDVI to SPEI cumulative effect to the total area of wetland; the point-line diagram is the maximum correlation between NDVI and SPEI at the corresponding cumulative time)
5NDVI对SPEI累积效应最大相关性及累积时间的空间分布
Fig.5Spatial distribution of maximum correlation and cumulative time of NDVI to SPEI cumulative effect
6湿地NDVI对SPEI滞后效应响应时间的面积占比及相关性(柱状图为湿地NDVI对SPEI滞后效应响应时间所占面积与湿地总面积的比例;点线图为NDVI与SPEI在对应滞后时间的最大相关性)
Fig.6The area percentage and correlation of the response time of wetland NDVI to SPEI lag effect (The histogram is the percentage of the area of the response time of wetland NDVI to SPEI lag effect to the total area of wetland; the maximum correlation between NDVI and SPEI in the corresponding lag time)
7NDVI对SPEI滞后效应最大相关性及滞后时间的空间分布
Fig.7Spatial distribution of maximum correlation and lag time of NDVI to SPEI lagged effect
在轻度干旱和湿润(-1.15<SPEI<1.2)以及由湿润向干旱转变的环境下,气象条件对湿地植被生长起促进作用(图9)。轻度干旱(SPEI>-1.15)可以增加阳光照射进而增强植被的光合作用[47]来促进植被生长,同时在轻度干旱的环境下湿地植被通过快速繁殖的方式来缓解水分缺失带来的影响[48]。而当干旱强度较大(SPEI≤-1.15)时,湿地水位和土壤含水量明显降低[49-50],导致植被种子在局部相对湿润的区域生长[51],对湿地植被分布产生较大影响。同时,湿地中水生植被相较于湿生和旱生植被,其根系在土壤中相对不发达,对水分变化响应敏感。在长期严重干旱下,植被通过将根系延长等方式逐渐进化出适应水分供应不足的生理机制,优势种群不断退化[52],出现水生-湿生-旱生的演变模式。研究发现,在长期干旱环境下,三江平原地区湿地水生和湿生植被逐渐减少,已经发生向旱生转变的趋势[53]
气象条件由干旱向湿润转变时,挠力河湿地群NDVI发生下降情况,原因可能为湿地在干旱环境中已经进化出适应缺水环境的生理机制[54],由干旱向湿润转变后,产生过量的水导致湿地水位上升,超过当前植被生长的适宜水位甚至淹没植被,叶片对CO2的吸收遭到限制,导致湿地植被光合作用的能力下降[55],进而对植被生长起抑制作用。洪涝(SPEI≥1.2)也会对当前植被生长带来负面影响,如1998年洪水过后,鄱阳湖湿地植被密度及生物量也发生显著下降[56]。同时洪涝事件也可能导致湿地植被在短时间内发生演替[57],植被通过改变植株高度、叶面积等性状以适应更湿润的环境[58]。因此,适宜生存在高水位的湿地植物在经历洪涝事件后成为优势物种,并快速生长。
以往的研究集中于气温、降水单独对湿地NDVI的影响情况,而本文通过SPEI指数将气温和降水耦合,表示气象干旱和湿润情况,并对气象时期进行划分,以此探讨湿地植被对干旱和湿润累积、滞后效应的响应特征。但本研究仍存在一些局限性,首先,植被与气候之间存在着复杂的相互作用机制,本研究基于累积效应和滞后效应的视角探讨植被-气候关系,虽然为理解这一相互作用提供了新的研究思路,但对植被变化的气候驱动解释可能存在一定程度的简化,其背后的生物化学机制有待进一步揭示[59]。此外,已有研究表明不同生态系统中NDVI对SPEI的累积、滞后效应的响应情况存在一定相似性和差异性[60],而湿地内包含芦苇、苔草等多种植被类型,由于湿地内存在植被演替,且缺乏高精度、长时间序列的遥感数据,难以精准识别各时期的湿地植被类型,因此本文以挠力河湿地群NDVI进行分析,而未对植被类型进行细分。在未来的研究中可以通过影像融合重建高精度、长时间序列的遥感影像及NDVI数据集,以识别湿地的主要植被类型,并分析湿地内不同植被类型NDVI对干旱和湿润的响应特征。
8挠力河湿地群2003—2023年湿地年平均土壤水分含量
Fig.8Annual average soil moisture content of the Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023
9不同干湿时期SPEI与NDVI变化关系
Fig.9Relationship between SPEI and NDVI changes in different wet and dry periods
4 结论
本文根据当前月份的NDVI与累积效应(1~12个月时间尺度)和滞后效应(1个月时间尺度)SPEI的最大Pearson相关系数及其对应的累积、滞后时间,以分析挠力河湿地群植被对干旱和湿润的响应特征。主要结论如下:
1)2003—2023年挠力河湿地群自然保护区内湿地NDVI呈波动增长的趋势,增长速率为0.003/10 a。气象条件逐渐由干旱转变为湿润。
2)在不同气象时期,挠力河湿地群植被对气象干湿累积、滞后效应的响应存在明显空间异质性。在干旱时期,挠力河、东升自然保护区内植被对累积效应和滞后效应的响应时间较短(2个月),七星河、三环泡自然保护区内植被对累积效应(9个月)和滞后效应(4~6个月)的响应时间较长。湿润时期,各保护区内湿地植被对累积效应和滞后效应的响应时间分别为9个月、9~10个月。而洪涝时期与湿润时期相似,累积效应和滞后效应分别对植被有8~9个月、9~11个月的影响。
3)湿地植被对干旱和湿润的响应具有复杂的关系。轻度干旱及湿润(-1.15<SPEI<1.20),可以促进挠力河湿地群植被生长,干旱和湿润强度较大(SPEI≤-1.15,SPEI≥1.20)时,则会抑制植被生长。同时,气象条件由湿润向干旱的转变,对湿地植被生长可以起一定程度的促进作用,而由干旱向湿润的转变,则会在一定程度上抑制湿地植被的生长。
5 附录
附件一和附件二见电子版(DOI: 10.18307/2025.0442)。
1挠力河湿地群保护区高程及范围(a),土地利用类型(b),2023年9月Landsat 8 RGB影像(c)
Fig.1DEM and scope of the Naoli River Wetland Group Reserve Area (a) , land use types (b) , Landsat 8 RGB image on September 2023
22003—2023年挠力河湿地群生长季NDVI空间分布格局(点线图表示NDVI的时间变化)(a); Hurst指数(b);NDVI变化趋势(c);变化趋势显著性(d)(b~d图的饼状图表示湿地百分比)
Fig.2Spatial distribution pattern of NDVI during the growing season in the Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023 (The point-line diagram represents the time change of NDVI) (a) ; Hurst index (b) ; trend of NDVI change (c) ; and significance of the change trend (d) (Pie charts indicate the percentage of wetlands in figure b-d)
32003—2023年挠力河湿地群不同时间尺度SPEI的变化特征及SPEI-12突变检验
Fig.3Characterization of SPEI changes at different time scales and SPEI-12 mutation test in Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023
4湿地NDVI对SPEI累积效应响应时间的面积占比及相关性(柱状图为湿地NDVI对SPEI累积效应响应时间所占面积与湿地总面积的比例;点线图为NDVI与SPEI在对应累积时间的最大相关性)
Fig.4The area percentage and correlation of the response time of wetland NDVI to SPEI cumulative effect (The histogram is the percentage of the area of the response time of wetland NDVI to SPEI cumulative effect to the total area of wetland; the point-line diagram is the maximum correlation between NDVI and SPEI at the corresponding cumulative time)
5NDVI对SPEI累积效应最大相关性及累积时间的空间分布
Fig.5Spatial distribution of maximum correlation and cumulative time of NDVI to SPEI cumulative effect
6湿地NDVI对SPEI滞后效应响应时间的面积占比及相关性(柱状图为湿地NDVI对SPEI滞后效应响应时间所占面积与湿地总面积的比例;点线图为NDVI与SPEI在对应滞后时间的最大相关性)
Fig.6The area percentage and correlation of the response time of wetland NDVI to SPEI lag effect (The histogram is the percentage of the area of the response time of wetland NDVI to SPEI lag effect to the total area of wetland; the maximum correlation between NDVI and SPEI in the corresponding lag time)
7NDVI对SPEI滞后效应最大相关性及滞后时间的空间分布
Fig.7Spatial distribution of maximum correlation and lag time of NDVI to SPEI lagged effect
8挠力河湿地群2003—2023年湿地年平均土壤水分含量
Fig.8Annual average soil moisture content of the Naoli River Wetland Group from 2003 to 2023
9不同干湿时期SPEI与NDVI变化关系
Fig.9Relationship between SPEI and NDVI changes in different wet and dry periods
1SPEI划分干旱/湿润标准
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