杜清江 成都理工大学 四川成都 610000

　　植被归一化指数NDVI用于反映植被的覆盖和生长状况等【1】.近年来,气候变化和人类活动对生态环境的影响日益加剧,气候变化被认为是影响地表覆盖的主要影响因素之一,尤其像若尔盖这样的湿地,对气候变化更为敏感,因此,研究若尔盖地区的NDVI变化及其驱动力具有重要意义.

一、研究区域概况

若尔盖地区地处青藏高原东北部边缘,位于四川省北部,处于 102° 08′ -103° 39′ E,32° 56′ -34° 19′ N,总面积约为10436.58KM2.属高原寒温带湿润季风气候,降水多集中在5月下旬至7月中旬.

二、数据来源与处理

(一)数据来源.本文采用的数据主要有植被归一化指数NDVI,来源于EOS/Terra卫星上搭载的中分辨率成像光谱仪获取处理的产品MOD13Q1,时间分辨率为16天,空间分辨率为250m;气温和降水数据来源于中国地面气候资料日值数据集;行政边界等矢量数据来源于全国1:400万基础地理信息数据;DEM数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn),分辨率为90m,将其重采样为250m.

　　(二)数据预处理.本文利用ArcGIS10.4、MRT和Anusplin插值软件等作为数据处理的平台.对下载的MOD13Q1数据使用MRT软件进行投影转换、拼接和裁剪,统一使用WGS84坐标系UTM投影.对33个气象站点的气温和降水数据整理成月值数据【2】,并采用Kriging方法对生长季降水数据进行空间插值,采用Anusplin插值方法对气温进行空间插值.

三、研究方法

(一)偏相关系数.偏相关分析是研究某一要素对另一要素的影响,用于描述要素间相互关系的密切程度【3】.在计算偏相关系数时需要先计算相关系数.

　　

　　其中,rxyz是固定z后,变量x与y的偏相关系数;rxy是x与y的相关系数;xi和yi是两要素分别对应的数值;x和y代表的是均值.

　　(二)复相关系数.复相关分析是研究几个要素与某一个要素的相关关系.用于探讨气温和降水的共同驱动作用.

　　

　　(三)驱动分区.对偏相关分析运用t-检验法,对复相关分析运用F-检验法进行结果的显著性检验【3】.对检验结果进行显著性驱动分区,主要分为降水和气温强驱动、气温驱动、降水驱动、降水和气温弱驱动以及非气候因子驱动.

四、 结果分析

(一)在近17年间,若尔盖地区生长季NDVI最大值呈现出逐渐增长趋势,最大值为0.968,出现在2015年,说明植被覆盖呈现一定的改善趋势【4】;生长季的降水和气温同样呈现缓慢增加趋势.

　　(二)若尔盖地区生长季NDVI与气温和降水的平均偏相关系数分别为0.17和0.05,表明生长季NDVI变化与气温和降水均呈现正相关,其中气温对NDVI的影响较较大,降水影响较小【5】.

　　(三)根据以上分析发现,若尔盖地区NDVI变化的气候因子驱动存在明显的区域分异现象.非气候因子驱动占总面积的94.5%,是若尔盖地区NDVI生长季主要的驱动力;气温驱动占总面积的3.6%,降水驱动占总面积的0.77%,表明该地区受气温驱动比降水驱动更广泛;降水和气温强驱动占总面积的1.05%,气温和降水弱驱动占总面积的0.05%,表明该地区NDVI变化受到降水和气温的共同影响.总体表明,若尔盖地区气候因子对NDVI变化的影响较小,主要受非气候因子的影响.