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小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化

张旭 宋文琦 赵慧颖 朱良军 王晓春

张旭, 宋文琦, 赵慧颖, 朱良军, 王晓春. 小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
引用本文: 张旭, 宋文琦, 赵慧颖, 朱良军, 王晓春. 小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
Zhang Xu, Song Wenqi, Zhao Huiying, Zhu Liangjun, Wang Xiaochun. Variation of July NDVI recorded by tree-ring index of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis forests in the southern Xiaoxing'an Mountains of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
Citation: Zhang Xu, Song Wenqi, Zhao Huiying, Zhu Liangjun, Wang Xiaochun. Variation of July NDVI recorded by tree-ring index of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis forests in the southern Xiaoxing'an Mountains of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295

小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目 41471168

中央高校基本科研业务费专项 2572016AA32

国家自然科学基金面上项目 41877426

详细信息
    作者简介:

    张旭。主要研究方向:树木年轮生态学。Email: 1309169572@qq.com  地址:150040  黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路51号东北林业大学林学院

    通讯作者:

    王晓春,教授,博士生导师。主要研究方向:树轮与气候变化。Email: wangx@nefu.edu.cn   地址:同上

  • 中图分类号: S718.51+2

Variation of July NDVI recorded by tree-ring index of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis forests in the southern Xiaoxing'an Mountains of northeastern China

  • 摘要: 目的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广的遥感数据之一,已被广泛应用于森林生态系统净初级生产力(Net primary productivity, NPP)的估算。但其缺点是实测数据时间较短,而基于树轮资料重建NDVI序列可在一定程度上弥补NDVI时间序列短的问题。方法本文研究了小兴安岭南部黑龙江省依兰县丹青河林场内红松、臭冷杉和蒙古栎的树轮宽度数据与NDVI的潜在关系,重建了小兴安岭南部地区过去的NDVI变化。结果红松、臭冷杉和蒙古栎树轮指数与当年7月的NDVI显著正相关,3个树种合成的样地年表与7月NDVI的相关性高于单个树种年表。样地年表和7月NDVI对气候因子(温度和降水)的响应一致;均与上一年10月至当年3月温度呈正相关,与当年4—7月温度呈负相关,与当年3月降水呈负相关,与4—7月降水呈正相关。因此,基于样地年表与7月NDVI的关系,利用一元线性回归模型建立二者之间的拟合方程,重建了过去115年的NDVI数据,方程的方差解释量达42.6% (Radj2=0.401, F=17.08, P < 0.000 1)。重建结果显示,自1900年以来NDVI序列存在2个高值时期(1967—1978、1986—1995)和3个低值时期(1920—1925、1949—1954、1999—2004),NDVI的低值时期与该区域旱灾历史记录相吻合,因此干旱可能是导致该区域NDVI低值的主要原因;此外,砍伐、林火等因素也会导致NDVI值下降。结论建立树木年轮与NDVI的关系时应综合考虑NDVI投影范围和样地多树种组合以减少重建误差。
  • 图  1  样地内红松、蒙古栎、臭冷杉标准年表及样地年表

    PK、QM、AF和SC分别代表红松、蒙古栎、臭冷杉和样地的标准年表(下同)。蓝色实线为年轮宽度指数,红色虚线为样本量。

    Figure  1.  Standard tree-ring chronologies of Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis and the synthesized chronology of the three tree species

    PK, QM, AF and SC represent the standard chronology of Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis and the synthesized chronology, respectively (as follows). The blue solid and red dash line represent the tree-ring index and sample number, respectively.

    图  2  实测NDVI与重建NDVI比较

    Figure  2.  Comparison between the reconstructed and observed NDVI

    图  3  1897年以来7月NDVI重建序列

    黑色曲线为重建序列的5年滑动平均,蓝色点和红色点分别代表重建序列中10个极高值年份和极低值年份。

    Figure  3.  July NDVI reconstruction for south of the Xiaoxing'an Mountains

    The thick line represents the 5-years moving average. Ten red and ten blue dots represent the lowest and highest value years, respectively.

    图  4  红松、臭冷杉、蒙古栎、样地年表和7月NDVI与温度和降水的关系

    * 代表P<0.05,表示显著相关;** 代表P<0.01,表示极显著相关。

    Figure  4.  Correlation coefficients between the three tree species chronologies (Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis), synthesized chronologies and July NDVI and the monthly temperature and precipitation

    * represents P<0.05, indicating significant correlation; ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.

    表  1  样地主要树种组成信息

    Table  1.   Information of the major tree species in two sampling plots

    树种
    Species
    样地1 Sample plot 1样地2 Sample plot 2
    株数
    Tree number
    平均胸径
    Mean
    DBH/cm
    株数占比
    Tree number
    proportion/%
    胸高断面积比例
    Basal area
    ratio/%
    株数
    Tree
    number
    平均胸径
    Mean
    DBH/cm
    株数占比
    Tree number
    proportion/%
    胸高断面积比例
    Basal area
    ratio/%
    红松Pinus koraiensis953.223.750.01140.626.241.0
    臭冷杉Abies nephrolepis1139.228.934.21035.523.828.2
    蒙古栎Quercus mongolica1223.431.613.61324.030.917.9
    其他树种Other trees624.915.82.2828.519.112.9
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    表  2  样地红松、臭冷杉、蒙古栎及样地年表统计特征

    Table  2.   Statistical characteristics of the Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis and the synthesized chronologies

    项目Item红松
    Pinus koraiensis
    臭冷杉
    Abies nephrolepis
    蒙古栎
    Quercus mongolica
    样地年表
    Synthesized chronology
    样芯个数Core number28332383
    年表长度Time span1800—20151884—20151897—20151897—2015
    标准差Standard deviation0.240.250.220.22
    平均敏感度Mean sensitivity0.210.180.220.18
    树木间相关系数Correlation coefficient between trees0.260.280.420.24
    一阶自相关Autocorrelation for order 10.490.630.740.54
    信噪比Signal-to-noise ratio7.5612.231518.02
    样本总体代表量Representative quantity of total samples0.880.930.940.95
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    表  3  不同树种及样地年表间的相关系数

    Table  3.   Correlation coefficients between chronologies of different tree species and synthesized chronology

    项目Item红松Pinus koraiensis臭冷杉Abies nephrolepis蒙古栎Quercus mongolica
    臭冷杉Abies nephrolepis0.67**
    蒙古栎Quercus mongolica0.60**0.69**
    样地年表Synthesized chronology0.85**0.91**0.87**
    注:**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes: ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.
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    表  4  3种树种标准年表以及样地标准年表与各月份NDVI的关系

    Table  4.   Relationship between tree-ring chronologies of three species, synthesized chronology and NDVI

    月份(组合)
    Month(combination)
    红松
    Pinus koraiensis
    臭冷杉
    Abies nephrolepis
    蒙古栎
    Quercus mongolica
    样地年表
    Synthesized chronology
    P100.210.160.020.14
    P110.190.14-0.080.11
    P120.110.170.050.13
    10.04-0.13-0.07-0.07
    20.260.13-0.120.09
    30.100.36-0.010.19
    40.180.180.060.16
    5-0.130.220.140.10
    60.330.47*0.50*0.49*
    70.60**0.56**0.56**0.65**
    8-0.060.12-0.020.04
    9-0.28-0.21-0.30-0.29
    生长季Growing season0.130.47*0.340.38
    年均值Annual mean0.210.42*0.200.33
    *代表P<0.05,表示显著相关;**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes:* represents P<0.05, indicating significant correlation; ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.
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    表  5  7月NDVI重建模型的逐一剔除法统计检验

    Table  5.   Leave-one-out cross-validation statistics of July NDVI

    项目ItemrR2Radj2RECESTPMT
    校准Calibration0.650.430.40
    验证Verification0.570.330.300.570.3219(18, 20)*5.00**
    *代表P<0.05,表示显著相关;**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes:* represents P<0.05, indicating significant correlation; ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.
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    表  6  NDVI低值期与档案记载的旱灾历史记录比较

    Table  6.   Comparison of the lower NDVI and the drought records in history documents

    NDVI低值期
    Periods of low NDVI
    旱灾年份
    Year of drought
    旱灾描述[26]
    Resume of drought
    1920—19251916—1925黑龙江地区连续干旱,1919—1921年间干旱最为严重
    Continuously dry in Heilongjiang region, and the most serious dry occurred in 1919-1921
    1949—19541948—1955黑龙江大部分区域受旱灾影响,1949和1954年旱灾最广且最严重
    Most region in Heilongjiang was affected by drought, and the most widely and seriously drought occurred
    in 1949 and 1954
    19821976—19821982年干旱面积之大、旱期之长、灾情之重为自1683年以来最严重
    The drought area, drought period and disaster situation in 1982 were the most serious one since 1683
    1999—20041996—2000黑龙江省连年旱灾,2000年旱灾程度为50年来所罕见
    There was successive drought disaster in Heilongjiang Province, and the drought disaster condition in
    2000 was rare in 50 years
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-21
  • 修回日期:  2018-11-22
  • 刊出日期:  2018-12-01

小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
    基金项目:

    国家自然科学基金面上项目 41471168

    中央高校基本科研业务费专项 2572016AA32

    国家自然科学基金面上项目 41877426

    作者简介:

    张旭。主要研究方向:树木年轮生态学。Email: 1309169572@qq.com  地址:150040  黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路51号东北林业大学林学院

    通讯作者: 王晓春,教授,博士生导师。主要研究方向:树轮与气候变化。Email: wangx@nefu.edu.cn   地址:同上
  • 中图分类号: S718.51+2

摘要: 目的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广的遥感数据之一,已被广泛应用于森林生态系统净初级生产力(Net primary productivity, NPP)的估算。但其缺点是实测数据时间较短,而基于树轮资料重建NDVI序列可在一定程度上弥补NDVI时间序列短的问题。方法本文研究了小兴安岭南部黑龙江省依兰县丹青河林场内红松、臭冷杉和蒙古栎的树轮宽度数据与NDVI的潜在关系,重建了小兴安岭南部地区过去的NDVI变化。结果红松、臭冷杉和蒙古栎树轮指数与当年7月的NDVI显著正相关,3个树种合成的样地年表与7月NDVI的相关性高于单个树种年表。样地年表和7月NDVI对气候因子(温度和降水)的响应一致;均与上一年10月至当年3月温度呈正相关,与当年4—7月温度呈负相关,与当年3月降水呈负相关,与4—7月降水呈正相关。因此,基于样地年表与7月NDVI的关系,利用一元线性回归模型建立二者之间的拟合方程,重建了过去115年的NDVI数据,方程的方差解释量达42.6% (Radj2=0.401, F=17.08, P < 0.000 1)。重建结果显示,自1900年以来NDVI序列存在2个高值时期(1967—1978、1986—1995)和3个低值时期(1920—1925、1949—1954、1999—2004),NDVI的低值时期与该区域旱灾历史记录相吻合,因此干旱可能是导致该区域NDVI低值的主要原因;此外,砍伐、林火等因素也会导致NDVI值下降。结论建立树木年轮与NDVI的关系时应综合考虑NDVI投影范围和样地多树种组合以减少重建误差。

English Abstract

张旭, 宋文琦, 赵慧颖, 朱良军, 王晓春. 小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
引用本文: 张旭, 宋文琦, 赵慧颖, 朱良军, 王晓春. 小兴安岭南部臭冷杉红松林树轮指数记录的7月NDVI变化[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
Zhang Xu, Song Wenqi, Zhao Huiying, Zhu Liangjun, Wang Xiaochun. Variation of July NDVI recorded by tree-ring index of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis forests in the southern Xiaoxing'an Mountains of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
Citation: Zhang Xu, Song Wenqi, Zhao Huiying, Zhu Liangjun, Wang Xiaochun. Variation of July NDVI recorded by tree-ring index of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis forests in the southern Xiaoxing'an Mountains of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(12): 9-17. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180295
  • 随着遥感技术的兴起和发展,由遥感图像红外和近红外波段反射率值确定的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)被广泛应用于区域及生态系统的净初级生产力(Net primary productivity, NPP)计算中[1-2]。但是,实测NDVI数据仅开始于20世纪80年代,不能满足研究长时间NPP变化规律的需求,使人们在探讨气候变化对NPP的影响时具有时长局限性。

    树木年轮以其定年准确、易于获取以及样本分布广泛和环境指示意义明确等优势,在过去全球变化研究中成为首选的代用资料之一[3-7],并且在估算和重建森林生态系统NPP中发挥了重要的作用[8-9]。Bunn等[10]认为综合遥感和树木年轮方法可以推测出生态系统生产力的低频变化。目前国内外对于树木年轮与NDVI关系的研究多集中于北半球高纬度地区,但是研究结果也因区域或树种的不同而存在差异。例如,Bunn等[10]、Berner等[11]和Vicente-Serrano等[12]发现高纬度地区针叶树年轮指数与夏季NDVI有较高的正相关关系。在同一区域中,Berner等[11]发现兴安落叶松(Larix gmelinii)年轮指数与NDVI的相关性低于欧洲赤松(Pinus sylvestris)和挪威云杉(Picea abies)。在我国祁连山[13-16]、天山[17]等区域均发现树轮指数与NDVI关系较好,并且用树轮指数重建了过去的区域NDVI变化。与上述地区不同,在长白山[18]、鸡公山[19]、塔里木河流域[20]等区域的某些单一树种树轮指数不能作为NDVI长期变化的代理指标。此前研究中多数使用单个树种年表与NDVI建立关系,但在混交林中单一树种或该群落内优势树种的年轮指数能否准确表征NDVI的年际间变化;样地内主要树种的综合年表与NDVI的关系是否较单一树种与NDVI的关系更佳;以及样地内主要树种的综合年表重建过去NDVI变化是否更加准确;目前这些问题尚不完全清楚。

    阔叶红松(Pinus koraiensis)林是我国东北东部山地的地带性顶级植被,小兴安岭是阔叶红松林在我国分布最为集中且保存完好的核心地区之一,是世界上为数不多的大面积原生针阔混交林,以其结构复杂、组成独特生物多样性丰富而著称[21]。在此区域内探究单一树种年表、样地综合年表与NDVI关系的异同较为适合,并且利用树轮指数重建臭冷杉(Abies nephrolepis)红松林NDVI可以为了解过去森林生长动态及NPP的变化,预测气候变化下阔叶红松林生产力动态提供科学依据。

    • 研究区域位于小兴安岭南部黑龙江省依兰县丹青河林场(46.58° N、129.36° E)。该地区属于温带大陆性季风气候,年平均气温为3.6 ℃,年平均降水量为550 mm,降水多集中于6—8月,占全年总降水的62%。地貌类型为低山丘陵,海拔327~587 m,土壤为暗棕色森林土,pH值为5.5~6.5,呈弱酸性,土表层累积了大量腐殖质,含量可达5%~10%,具有较高肥力[22]。研究区域为人为干扰较少的天然次生林,该区域植物种类比较丰富,主要乔木树种包括红松、臭冷杉、蒙古栎(Quercus mongolica)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、黄菠萝(Phellodendron amurense)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、紫椴(Tilia amurensis)等,下木层主要包括暴马丁香(Syringa amurensis)、青楷槭(Acer tegmentosum)、花楷槭(Acer ukurunduense)等。

    • 本研究野外采样工作于2016年6月进行, 在研究区域内设立2个30 m×30 m的样方,记录样地内所有乔木树种株数。调查结果显示2个样方内乔木树种总株数80株,各样地内均以红松、臭冷杉和蒙古栎为主,分别占2个样地内乔木总株数的25%、26.2%和31.3%,其余乔木树种例如胡桃楸、水曲柳、黄菠萝、紫椴等占乔木总株数的17.5%(表 1)。采集样地内胸径大于20 cm红松、臭冷杉和蒙古栎的年轮样本,采样时使用内径为5.15 mm的生长锥于胸径处(1.3 m)钻取生长芯,每棵树采集一根样芯。为补充样本量,在样地周围采集与样地内胸径大小相当的3种树种,最终获得28根红松样芯、33根臭冷杉样芯和23根蒙古栎样芯。将所采集的样芯装入孔径相当的塑料管内,记录每根样芯的编号及各样芯对应树木的生长环境。

      表 1  样地主要树种组成信息

      Table 1.  Information of the major tree species in two sampling plots

      树种
      Species
      样地1 Sample plot 1样地2 Sample plot 2
      株数
      Tree number
      平均胸径
      Mean
      DBH/cm
      株数占比
      Tree number
      proportion/%
      胸高断面积比例
      Basal area
      ratio/%
      株数
      Tree
      number
      平均胸径
      Mean
      DBH/cm
      株数占比
      Tree number
      proportion/%
      胸高断面积比例
      Basal area
      ratio/%
      红松Pinus koraiensis953.223.750.01140.626.241.0
      臭冷杉Abies nephrolepis1139.228.934.21035.523.828.2
      蒙古栎Quercus mongolica1223.431.613.61324.030.917.9
      其他树种Other trees624.915.82.2828.519.112.9

      将所有的树木年轮样芯进行晾干、固定、打磨等处理[23],在显微镜下进行目视交叉定年,使用Velmex年轮分析仪测量每根样芯的年轮宽度(精度为0.001 mm),使用COFECHA程序检验定年及测量结果[24],按照程序提示修改定年及测量误差。所有样本定年及测量准确无误后,使用ARSTAN程序对测得的年轮宽度序列去趋势和标准化,去趋势方法采用负指数函数或线性函数进行,使用双权重平均对年轮曲线进行标准化,最终得到采样点3个树种,红松(PK)、臭冷杉(AN)和蒙古栎(QM)的标准年表(图 1)。此外,将每根样芯的宽度数据进行统一整理,作为样地宽度数据,并使用COFFCHA进行检验,按照检验结果剔除1根与所有序列相关系数较小的蒙古栎样芯,继续使用上述方法建立样地标准年表(图 1, SC),由于蒙古栎生长年份较短,故样地年表使用3种树种的共同区间1900—2015年。各年表的样本总体代表性(EPS)均高于0.85,说明所选样本能代表区域树木生长特征;年表的信噪比(SNR)和平均敏感度(MS)较高,说明树轮较好的记录了周围环境的变化(表 2)。各年表间以及与样地年表的相关系数较高,均达到显著水平(表 3),说明树木生长趋势一致。

      图  1  样地内红松、蒙古栎、臭冷杉标准年表及样地年表

      Figure 1.  Standard tree-ring chronologies of Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis and the synthesized chronology of the three tree species

      表 2  样地红松、臭冷杉、蒙古栎及样地年表统计特征

      Table 2.  Statistical characteristics of the Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis and the synthesized chronologies

      项目Item红松
      Pinus koraiensis
      臭冷杉
      Abies nephrolepis
      蒙古栎
      Quercus mongolica
      样地年表
      Synthesized chronology
      样芯个数Core number28332383
      年表长度Time span1800—20151884—20151897—20151897—2015
      标准差Standard deviation0.240.250.220.22
      平均敏感度Mean sensitivity0.210.180.220.18
      树木间相关系数Correlation coefficient between trees0.260.280.420.24
      一阶自相关Autocorrelation for order 10.490.630.740.54
      信噪比Signal-to-noise ratio7.5612.231518.02
      样本总体代表量Representative quantity of total samples0.880.930.940.95

      表 3  不同树种及样地年表间的相关系数

      Table 3.  Correlation coefficients between chronologies of different tree species and synthesized chronology

      项目Item红松Pinus koraiensis臭冷杉Abies nephrolepis蒙古栎Quercus mongolica
      臭冷杉Abies nephrolepis0.67**
      蒙古栎Quercus mongolica0.60**0.69**
      样地年表Synthesized chronology0.85**0.91**0.87**
      注:**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes: ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.
    • 本研究采用下载自荷兰皇家气象研究所的数据共享网站(http://climexp.knmi.nl)的GIMMS NDVI数据集,提取其中逐月平均NDVI数据,空间分辨率为0.22°×0.22°,时间段为1982年7月—2006年12月。该数据集中的NDVI数据均已经过几何校正、辐射校正、大气校正等预处理,采用最大值合成法以减少云、大气、太阳高度角等的影响。由于所选采样点处于两个NDVI格点的中间位置,故本研究取两个NDVI格点(46°28′~46°41′N,129°10′~129°36′E)的平均值,建立1982—2006年的逐月NDVI序列,以及生长季(5—9月)的NDVI序列和年均(1—12月平均) NDVI序列,进行后续分析。

      气象数据选取与采样点最近的依兰县气象站(46°19′N、129°34′E),该气象站有效气象数据为1959年至今,由于NDVI数据年份较短,在分析树轮年表和NDVI与气象数据关系时采用NDVI最长时间段(1982—2006年)。考虑到前一年气候状况对当年树木生长的影响,所用气候资料的时间跨度为前一年10月到当年7月,使用的气候因子为气温和降水。

    • 采用Pearson相关函数分析3个树种年表及样地年表与NDVI的相关性,并分析4个树轮年表和NDVI与气候因子间的关系。采用一元线性回归模型的方法建立年轮指数与NDVI的拟合方程,以重建过去高分辨率的植被指数变化。由于NDVI观测数据仅有25年,故采用逐一剔除法[25]验证拟合方程的稳定性与可靠性,检验参数包括相关系数、误差缩减值(Reduction of error, RE)、效率系数(Coefficient of efficiency, CE)、符号检验(Sign test, ST)和乘积平均值检验(Product mean test, PMT)。定义重建序列中NDVI值高于平均值加标准差表示植被长势较好,NDVI值低于平均值减标准差表示植被长势较差。使用SPSS 20.0和Excel 2013进行数据分析,使用Excel 2013、Sigma Plot 12.5和Origin 2016进行图表制作。

    • 红松、臭冷杉和蒙古栎的标准年表与NDVI的相关关系呈现出高度的一致性(表 4),3种树种标准年表均与6、7月NDVI、生长季NDVI和年均NDVI呈正相关关系,均与7月NDVI相关系数最高(rPK=0.60; rAN=0.56; rQM=0.55, P<0.01),与9月NDVI呈负相关关系(rPK=-0.28; rAN=-0.21; rQM=-0.30),各年表与NDVI相关系数无显著差异。与各树种年表相同,样地年表与7月NDVI的相关系数最高(rSC=0.65, P<0.01),并高于3个树种年表与7月NDVI的相关系数,因此使用样地年表作为区域NDVI的代理指标优于单个树种。

      表 4  3种树种标准年表以及样地标准年表与各月份NDVI的关系

      Table 4.  Relationship between tree-ring chronologies of three species, synthesized chronology and NDVI

      月份(组合)
      Month(combination)
      红松
      Pinus koraiensis
      臭冷杉
      Abies nephrolepis
      蒙古栎
      Quercus mongolica
      样地年表
      Synthesized chronology
      P100.210.160.020.14
      P110.190.14-0.080.11
      P120.110.170.050.13
      10.04-0.13-0.07-0.07
      20.260.13-0.120.09
      30.100.36-0.010.19
      40.180.180.060.16
      5-0.130.220.140.10
      60.330.47*0.50*0.49*
      70.60**0.56**0.56**0.65**
      8-0.060.12-0.020.04
      9-0.28-0.21-0.30-0.29
      生长季Growing season0.130.47*0.340.38
      年均值Annual mean0.210.42*0.200.33
      *代表P<0.05,表示显著相关;**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes:* represents P<0.05, indicating significant correlation; ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.
    • 基于以上分析结果,使用样地年表重建7月NDVI值,得到拟合方程:

      $$ \text{NDV}{{\text{I}}_{7}}=0.655\ 6+0.107\ 6\text{TR}{{\text{I}}_{\text{SC}}}~ $$ (1)

      式中:NDVI7代表距离采样点最近的两格点7月NDVI,TRISC表示样地年表,此方程方差解释量为42.62%,调整后方差解释量为40.12%,F=18.02, P<0.000 1,重建序列与实测序列具有较好的一致性(图 2)。经逐一剔除法检验结果显示(表 5),相关系数为0.58,达到了0.01的显著水平。一般认为,RE和CE为正值时,表明重建模型有一定的可靠性,可以被用来进行历史重建,该检验中RE和CE值分别为0.578和0.36,较好的通过了检验。符号检验表示重建序列与实测序列在低频变化上的一致性,本文中符号检验通过了19个,达到了0.05显著性水平,说明重建序列与实测序列在低频变化上存在一致性。PMT检验不仅考虑到重建值与实测值间的距平符号,而且考虑到二者的数值大小,本文中t=5,通过0.01的显著水平(P=0.01, t=4.032)。回归方程的各项检验参数均通过了统计检验,说明重建方程稳定可靠。

      图  2  实测NDVI与重建NDVI比较

      Figure 2.  Comparison between the reconstructed and observed NDVI

      表 5  7月NDVI重建模型的逐一剔除法统计检验

      Table 5.  Leave-one-out cross-validation statistics of July NDVI

      项目ItemrR2Radj2RECESTPMT
      校准Calibration0.650.430.40
      验证Verification0.570.330.300.570.3219(18, 20)*5.00**
      *代表P<0.05,表示显著相关;**代表P<0.01,表示极显著相关。Notes:* represents P<0.05, indicating significant correlation; ** represents P<0.01, indicating extremely significant correlation.

      重建结果显示自19世纪以来地表植被覆盖波动比较明显(图 3)。在1900—2015年间,有16年植被长势较好,占全部年份的13.4%,有19年植被长势较差,占全部年份的15.9%。其中植被长势较好的10年有1932、1967、1969、1972、1973、1978、1988、1990、1991年以及1993年;植被长势较差的10年有1921、1925、1936、1949、1953、1954、1957、2000、2001年以及2003年。重建NDVI序列的11年滑动曲线显示,植被在1967—1978年和1986—1995年长势较好;在1920—1925年、1949—1954年、1999—2004年植被长势较差。

      图  3  1897年以来7月NDVI重建序列

      Figure 3.  July NDVI reconstruction for south of the Xiaoxing'an Mountains

    • 在各个年表和7月NDVI与气候因子的相关分析中发现(图 4):各树种年表及样地年表与温度和降水的相关性同7月NDVI具有明显的一致性,年表及7月NDVI均与前一年10月至当年3月温度正相关,与当年4月至当年7月温度负相关;均与当年3月降水呈负相关,与当年4月至当年7月降水正相关;各树种年表及样地年表与8、9月温度和降水相关性较弱。综上所述,进一步证明使用样地年表重建7月NDVI具有可行性。

      图  4  红松、臭冷杉、蒙古栎、样地年表和7月NDVI与温度和降水的关系

      Figure 4.  Correlation coefficients between the three tree species chronologies (Pinus koraiensis, Quercus mongolica, Abies nephrolepis), synthesized chronologies and July NDVI and the monthly temperature and precipitation

    • 为进一步验证重建NDVI序列的可靠性,本文对比分析了重建NDVI序列与黑龙江省的旱灾记录。结果发现:重建序列中的低值时段与该地区旱灾发生历史时期相吻合(表 6),重建NDVI序列低值期1920—1925年、1949—1954年和1999—2004年正处于旱灾发生时期(1916—1925年、1948—1955年和1996—2000年)。重建序列中1982年NDVI值为0.737,低于整段序列中所有年份的86.6%,干旱可能是引起该年NDVI低值的原因,在中国气象灾害大典(黑龙江卷) [26]中具有1982年的旱灾记录:“全年全省降水量锐减,加上高温、多风、旱象来势猛、发展快,出现了春、夏、秋连续特旱,为30多年来最重的年份。曾有人认为:本年干旱面积之大、旱期之长、灾情之重是自1683年(清康熙二十二年)以来300多年历史记录之冠”。

      表 6  NDVI低值期与档案记载的旱灾历史记录比较

      Table 6.  Comparison of the lower NDVI and the drought records in history documents

      NDVI低值期
      Periods of low NDVI
      旱灾年份
      Year of drought
      旱灾描述[26]
      Resume of drought
      1920—19251916—1925黑龙江地区连续干旱,1919—1921年间干旱最为严重
      Continuously dry in Heilongjiang region, and the most serious dry occurred in 1919-1921
      1949—19541948—1955黑龙江大部分区域受旱灾影响,1949和1954年旱灾最广且最严重
      Most region in Heilongjiang was affected by drought, and the most widely and seriously drought occurred
      in 1949 and 1954
      19821976—19821982年干旱面积之大、旱期之长、灾情之重为自1683年以来最严重
      The drought area, drought period and disaster situation in 1982 were the most serious one since 1683
      1999—20041996—2000黑龙江省连年旱灾,2000年旱灾程度为50年来所罕见
      There was successive drought disaster in Heilongjiang Province, and the drought disaster condition in
      2000 was rare in 50 years
    • 在全球200多个样点中发现大约67%的森林与NDVI显著正相关[12],并且大多研究已经证明北半球高纬度地区树轮宽度指数与6—7月NDVI高度相关[27-28]。7月是NDVI年内的峰值时期,也是树木径向生长最快的时期[29],因此树轮与7月NDVI关系最好。本文的研究结果与前人相符,红松、臭冷杉和蒙古栎与7月NDVI的相关性最好,并且高于与生长季和年均NDVI的相关系数。

      由于NDVI是区域植被覆盖度的指示因子,故NDVI记录的不仅是某一树种的冠层生长状况,尤其是在针阔混交的长白山、小兴安岭等林区,而前人在建立树轮指数和NDVI的关系时,大多使用单树种的宽度指数,这可能是导致树轮宽度指数与NDVI关系较差的原因之一。本研究发现该区域合成样地年表与7月NDVI的相关性优于单个树种年表,证明在该区域使用样地年表重建NDVI序列优于单树种年表。

    • 水热条件是影响植被生长的主要因素[30],该区域植被7月NDVI变化主要受到3月份降水和4、5月份温度的抑制作用(图 4)。3月份的降雪引起生长季前低温现象,使树木根系生长受阻,生理活动能力受限,吸收土壤水分的能力较弱[31],也会引起覆雪期和霜冻期延长,推迟生长季开始时间[32]。但是,如果土壤水分含量过低,不能为生长季树木生长提供充足的水分,也会使树木生长受阻,2月份的降雪为生长季树木生长提供了充足的水分,并且充足的降雪有利于土壤保温,从而降低根系的冻害受损,因此,7月NDVI与2月份降水正相关。4、5月份温度过高会加剧呼吸作用对自身营养物质的消耗,并且高温会加速土壤水分蒸散,使树木可利用水分降低,进而导致树木生长受限[33],这也正是7月NDVI与4—7月降水正相关,与4—7月温度负相关的原因。3种树种以及样地年表受到温度和降水的影响与7月NDVI基本一致,前人的研究已经证明局地尺度上的树轮指数可以揭示与其处于相同生长气候条件下的大范围植被NDVI的变化[34],进一步证明了在该区域使用样地年表反演NDVI的历史变化较单树种年表更佳。此外,在使用NDVI提取植被信息时,应尽可能多的考虑NDVI投影范围内的树种,尤其是在大尺度NPP的计算中以及观测植被物候中,若仅考虑主要树种可能会导致计算误差较大。

      王亚军等[16]在使用差值年表序列重建兴隆山地区夏季NDVI时发现,重建序列和实测序列的低频变化比较一致。本文使用标准年表建立重建方程,前人的研究表明差值年表中含有较多高频变化信息,而标准年表中具有更多的低频变化信息[35],故本文重建序列较好的体现出该区域植被NDVI的低频变化。重建序列中的低值时段与该地区旱灾发生历史时期相吻合,在国内的其他NDVI重建序列中也发现1920年前后和2000年前后出现低值时段[13, 16, 29, 36],并认为上世纪20年代和2000—2001年中国北方极端干旱事件是导致植被覆盖较低的原因;Chen等[3]认为1990年前后充足的降水促进了该时期植被的生长,致使该时期NDVI值较高。

      重建NDVI序列1949—1954年的低值时段可能也会受到森林火灾的影响,中国气象灾害大典(黑龙江卷) [25]中记载1951年黑龙江省鹤岗、汤原、勃利、林口、宁安、海林、铁力、讷河、北安、通北等县共发生森林重大火灾(受害森林面积100~1 000 hm2)和特大火灾(受害森林面积1 000 hm2以上)共9次;全年共发生大小森林火灾499次,过火面积165.2万hm2。林火的发生与干旱气象因子关系密切[37],一般在当年干旱而前几年相对湿润时易发生火灾[38]。此外,森林采伐也是影响NDVI高低值变化的因素,建国前后是采伐最为严重的时期,可能也是1949—1954年植被覆盖较低的原因之一;而采伐后产生林窗干扰,周围树木由于竞争去除而产生生长释放,并且这种释放可以持续很多年[21],可能是1967—1978年该区域植被覆盖较高的原因之一。

    • 丹青河地区主要树种红松、臭冷杉和蒙古栎径向生长与年内NDVI最大值(7月)的相关系数优于其他月份及生长季均值和年均值,样地年表与年内NDVI最大值的关系高于各个单树种年表。样地年表与该区域7月NDVI对气候因子(温度和降水)的响应具有一致性,因此,使用样地年表重建自1900年以来7月NDVI变化序列。重建序列显示NDVI出现2个高值时期(1967—1978、1986—1995)和3个低值时期(1920—1925、1949—1954、1999—2004)。干旱是限制NDVI变化的主要因素,砍伐、林火等因素也是引起NDVI低值的原因之一。

参考文献 (38)

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