宁夏地处中国北方的农牧交错带, 介于104° 17′ ~107° 39′ E和35° 14′ ~39° 23′ N之间。根据自然地理特征和农牧业生产格局可将全区划分为北部引黄灌区、中部干旱带和南部丘陵山区。北部引黄灌区以银川平原和卫宁平原为主, 年平均降水量在200 mm左右, 银川平原的西侧是绵延200多公里的贺兰山东麓洪积冲积平原, 东侧是鄂尔多斯台地西缘, 由于灌溉条件便利, 北部引黄灌区农业发达, 植被丰茂。中部干旱带多为缓坡丘陵和山间盆地, 年平均降水量在200~350 mm之间, 除了红寺堡等扬黄灌区外, 大部分是典型的荒漠化草原和退化干草原; 南部山区是黄土高原的一部分, 年平均降水量在350~600 mm, 其中六盘山地区植被丰富, 海拔多在2 000 m以上, 是宁夏最湿润的地方。

NOAA-VHP是美国海洋与大气管理局新开发的一种长时间序列全球数据集, 比以往的GIMMS、Pathfinder等数据集更具优势, 数据集不仅包括归一化植被指数（NDVI）、亮度温度（BT）等常规产品, 还包括植被状态指数（VCI）和温度状态指数（TCI）等衍生产品（表1）。TCI和VCI两种指数由NOAA的Kogan等提出, 基于长时间观测期内的NDVI与BT数据计算获得, VCI可评估植被生长状态, 其值越高表明植被生长越好, TCI可评估气候变暖情况, 其值越低表明地表辐射亮温相对历史同期越高。本研究从NOAA网站（http://www.star.nesdis.noaa.gov/）下载了近30 a的VHP时序数据（1982— 2013年）。并从中国气象数据共享网获取了宁夏9个典型气象站1981— 2013年的气象观测数据, 其中引黄灌区有惠农、陶乐和银川站, 中部干旱带有中宁、盐池和同心站, 南部山区有海原、固原和西吉站。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 几种不同的NOAA-VHP指数及其计算公式 Table 1 Several indices of NOAA-VHP and their formulas 指数名称 计算公式 文献出处 归一化植被指数 NDVI=ρNIR-ρRρNIR+ρR Tucker[12] 辐射亮温 BT=c2[λ·ln(1+c1λ5L)] Qin等[13] 植被状态指数 VCI=100·(NDVI-NDVImin)(NDVImax-NDVImin) Kogan等[14] 温度状态指数 TCI=100·(BTmax-BT)(BTmax-BTmin) Kogan[11] 注：上述公式中 ρNIR为近红外波段反射率, ρR为红光波段反射率, c1、c2为常数, λ 为热红外波段的有效中心波长, L为热红外波段的辐射率。

表1 几种不同的NOAA-VHP指数及其计算公式 Table 1 Several indices of NOAA-VHP and their formulas

Mann-Kendall检验法是一种非参数检验方法, 已广泛应用于气象及水文等领域的突变检验^[15], 其通过构建UF和UB两个统计量, 并根据这两个统计量的交叉情况来判断突变情况, 如果UF与UB的交点出现在显著水平临界线以内, 则交点对应的时刻为突变点^{[16, 17]}, 本研究用其检验时间序列指数是否存在突变及获取突变时间。

分形理论指出自然界的气候、水文等现象普遍存在自相似和长程依赖性, 英国水文学家Hurst发现时间序列的水文观测数据并非马尔可夫随机过程, 而是一种有偏的随机游走。为判断一种自然现象是遵从随机游走还是有偏的随机游走, Hurst提出了重新标度极差分析方法, 用赫斯特指数（H）来判断时间序列数据的未来走势。0.5< H< 1表明具有长期持续性; H=0.5说明为随机序列; 而0< H< 0.5则表明具有反持续性^[18]。

集合经验模态分解方法（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）是一种基于Hilbert-Huang变换的数据分析方法^{[19, 20]}, 可将原始数据中不同尺度的波动和趋势特征逐级分解开来, 即生成一系列具有不同特征尺度的内在模态函数分量（Intrinsic Mode Function, IMF）和一个剩余趋势分量（R）, 本研究使用EEMD对时间序列的TCI和VCI等指数进行分解与重构。

尽管辐射亮温（BT）反映的是地表热辐射和大气热辐射的混合信息, 但其依然可以作为衡量全球气候变暖的一个指标。由NOAA-AVHRR数据反演的周合成辐射亮温数据显示, 近30 a来宁夏辐射亮温在波动中逐年升高 [图1(a)], 这与全球气候变暖的事实一致。辐射亮温线性拟合结果显示, 年平均辐射亮温、最高辐射亮温和最低辐射亮温以0.15 K/a、0.09 K/a和0.18 K/a的幅度升高, 最低亮温的升温幅度比最高亮温的升温幅度快一倍, 这一特征与北半球中高纬度地区冬季升温率比夏季快的研究结论^[21]一致。辐射亮温日较差呈现缩小的趋势, 这与已有的气温升温特征研究结论一致^[22]。由于遥感辐射亮温不仅含有大气热辐射信息, 还有地表热辐射信息, 而地温增温幅度普遍要比气温高^[22], 因此宁夏辐射亮温年增温幅度也比气温增温幅度要高。

图1

Fig. 1

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	图1 近30 a辐射亮温(a)、温度状态指数(b)及温度状态指数的Mann-Kendall统计量(c)变化Fig. 1 Variations of Brightness Temperature (a), Temperature Condition Index (b) and Mann-Kendall statistics of Temperature Condition Index (c) from 1982 to 2013 in Ningxia

宁夏近30 a来的温度状态指数（TCI）变化曲线可以分为两个明显的阶段 [图1(b)]：1982— 1994年TCI的平均值为52.1, 但波动较大, 可见该时期是气候波动期; 1995— 2013年TCI平均值为34.9, 指数整体降低, 除了个别年份（2000和2008年）外, 大部分时期的TCI值处于20~40之间, 即地表温度处在历史同期的较高水平。Mann-Kendall突变检验结果显示 [图1(c)], TCI的UF和UB线在95%显著水平临界线以内有一个明显的交点, 由此判断1995年是一个气候突变点。另外, 从UF线的变化特征来看, 其在1982— 1994年波动不定, 从1995年以后基本处于单一降低趋势, 其中2000年前后又有一次波动过程, 这可能与全球气候的强厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件有关。结合突变点时间与UF线的变化, 可得出1982— 1994年是宁夏的气候波动期, 气候变化趋势不甚明显, 1995年左右气候发生突变后, 宁夏进入了气候持续增暖期。这与气象研究的结果基本一致, 西北地区于20世纪90年代初发生气候突变^[23], 华北地区在1993年发生气温 突变^[24]。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 1982— 2013年各指标线性回归趋势及赫斯特指数 Table 2 Linear regression trend and Hurst index of each NOAA-VHP index in 1982-2013 时序指数 样本量 (n) 线性斜率 决定系数(R2) 显著性 赫斯特指数(H) BT 32 0.151 1 0.277 4 * * 0.636 0 NDVI 32 0.001 2 0.485 3 * * 0.709 9 TCI 32 -0.830 8 0.229 5 * * 0.615 0 VCI 32 1.242 5 0.539 0 * * 0.764 8 注：* * 为通过P< 0.01的显著性检验。

表2 1982— 2013年各指标线性回归趋势及赫斯特指数 Table 2 Linear regression trend and Hurst index of each NOAA-VHP index in 1982-2013

以上分析得出了宁夏辐射亮温在近30 a整体处于升高趋势、TCI处于降低趋势的结果, 但是这种变化趋势是否在未来还具有持续性, 这需要做进一步的判断。由于时间序列的辐射亮温并非马尔可夫随机过程, 其存在有偏的随机游走, 根据分形理论, 通过分析当前观测数据的自相似和长程依赖性, 便可判断其未来的发展趋势, 为此计算了辐射亮温和TCI的赫斯特指数（表2）。从结果来看, 辐射亮温和TCI的赫斯特指数分别为0.636 0和0.615 0, 二者均大于0.5, 这说明在未来它们的变化趋势与当前趋势一致, 具有长期持续性, 即未来辐射亮温还会继续升高, 而TCI还会继续降低。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 TCI与VCI各IMF分量的方差贡献率、周期和振幅 Table 3 Variance contribution rate, average cycle and amplitude of each IMF components of TCI and VCI IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5 IMF6 IMF7 IMF8 IMF9 剩余趋势分量R TCI 方差贡献率/% 1.18 4.22 13.75 21.76 10.09 22.00 16.41 3.16 5.65 1.78 平均周期/a 白噪声 0.1 0.25 1 2 3.5 7 13 32 平均振幅 1.07 2.46 4.79 6.43 4.32 6.51 5.49 2.74 3.75 VCI 方差贡献率/% 0.64 1.38 10.19 10.45 9.02 12.13 14.89 5.72 0.22 35.37 平均周期/a 白噪声 0.1 0.25 1 1.5 3 6.5 14 25 平均振幅 0.99 1.54 4.35 4.60 4.29 4.93 5.78 3.64 0.80

表3 TCI与VCI各IMF分量的方差贡献率、周期和振幅 Table 3 Variance contribution rate, average cycle and amplitude of each IMF components of TCI and VCI

宁夏NDVI表现出逐渐增高的态势 [图2(a)], 年平均NDVI的线性变化增长趋势显著（R²=0.485 3, P< 0.01）, 上升幅度为0.012/10 a, 这比三北防护林地区的平均值0.007/10 a^[25]略高, 特别是近10 a, NDVI的增长趋势更为明显。年平均NDVI在年际间波动较小, 但年最大NDVI在不同年份间波动较大, 这是因为年最大NDVI易受短时强降水等因素的影响, 导致利用年最大值合成算法合成的NDVI时间序列研究植被动态时, 在一定程度上会扩大NDVI的波动, 且不能发现植被指数在年内的一些变化规律。

图2

Fig. 2

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图2 近30 a归一化植被指数(a)、植被状态指数(b)及植被状态指数的Mann-Kendall统计量(c)变化Fig. 2 Variations of Normalized Difference Vegetation Index (a), Vegetation Condition Index (b) and Mann-Kendall statistics of Vegetation Condition Index (c) from 1982 to 2013 in Ningxia

植被状态指数（VCI）可以划分为3个不同的阶段 [图2(b)], 20世纪80年代VCI均值小于40, 是近30 a来植被生长最差时期, 且VCI呈逐年降低的趋势; 20世纪90年代VCI均值处在40~60之间, 并呈增加的趋势; 2000年以后的VCI均值超过了60, 除了几个极端干旱年份波动外, 总体呈现出很强的增加趋势。Mann-Kendall突变检验显示 [图2(c)], VCI的UF和UB线虽然在1995年左右有个交点, 但该交点超出了95%的显著水平临界线, 故不宜判定为VCI的突变点^[17], 从VCI的分段波动特征来看, 1990年是宁夏植被状态的一个突变点。在突变之前的80年代, 植被总体以退化为主, 其中UF线在1982年出现一个最低值, 这是因为该年是宁夏近50 a来的一个极端干旱年份, 全区年平均降水量只有192.14 mm^[26]。1990年以后, 植被总体以波动改善为主, 其中UF线在2000年前后发生一次波动, 但这并没有改变UF线的整体上升趋势。

为判断未来NDVI和VCI的变化趋势, 计算了它们的赫斯特指数（表2）。NDVI和VCI的赫斯特指数分别为0.709 9和0.764 8, 二者均大于0.5, 且高于辐射亮温与TCI的赫斯特指数。由此可知, 它们未来的变化趋势与当前趋势一致, 即NDVI会继续升高, VCI也会继续升高, 且它们的这种长期持续性要比辐射亮温和TCI强。

利用集合经验模态分解（EEMD）对1982— 2013年的TCI与VCI数据序列进行模态分解, 依据Wu等^[27]的建议, 分解过程中添加的辅助白噪声标准差与原始信号标准差的比率为0.2, 集合平均次数为150次。TCI和VCI均分解出了9个内在模态函数分量（IMF）, 因EEMD分解时加入了白噪声以促进抗混分解, 因此IMF1分量被认为是无实际物理意义的白噪声信息。从各分量的方差贡献率和平均振幅来看, 原始数据的信息量主要集中在IMF3至IMF7分量上（表3）, 其中IMF2和IMF3具有准月和准季的周期, 因此这两个分量为年内变化信息; IMF4至IMF9为周期1 a及以上的低频分量, 它们代表的是年际和年代际的气候波动和植被活动特征。VCI与TCI分解出的各分量基本具有一致的周期性, 但剩余趋势分量存在差异, VCI剩余趋势分量呈近直线的上升趋势, 其方差贡献率也很高, 达到了35.37%; 而TCI剩余趋势分量则为先增加后降低的微抛物线形态, 整体呈下降趋势, 且方差贡献率仅仅只有1.78%。

为减少数据本身的高频噪声和年内降水、气温短期异常波动造成的TCI、VCI短时间尺度振荡, 本研究将年际以上周期的内在模态函数分量与剩余趋势分量累加, 重构长时间尺度TCI和VCI变化曲线（图3）, 用于气候变暖与植被变化的关系分析。由于EEMD重构的TCI和VCI数据是剔除原始数据高频信息的结果, 其代表的是原始数据低频部分, 即气候和植被在年际、年代际之间的变化特征, 因此重构后的TCI与VCI数据序列适合分析大尺度气候变化对区域植被长期变化的影响。从重构后的数据可初步看出, TCI具有线性下降趋势, 而VCI具有线性上升趋势, 两条曲线在1995年之前波动相似, 而从1995年之后则出现相反波动。

图3

Fig. 3

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	图3 低频分量重构的TCI、VCI变化曲线Fig. 3 Reconstruction curve of TCI and VCI from low frequency IMFs

现有研究表明, 北半球中高纬度地区的气温上升会导致植被生长活性增加^[4]。然而全球气候变暖, 对宁夏地区的植被活动却是一把双刃剑, 在水源充沛的引黄灌区, 气温升高和无霜期的延长会增加植被的生长活性, 导致植被覆盖度升高^[28]; 然而在中部荒漠草原区和部分黄土丘陵旱作农业区, 植被生长活性主要受水分因素限制, 气温的升高会导致土壤水分降低, 加剧干旱化, 从而使得植被生长活性减弱。为定量探析宁夏气候变暖对整体植被的作用, 本研究对EEMD重构后的近30 a TCI和VCI序列数据进行相关分析, 发现二者具有负相关性, 相关系数R=-0.46（P< 0.01）, 这说明气候变暖对宁夏的植被活动有促进作用, 这与Myneni等^[29]对北半球高纬度地区植被活动特性研究和方精云 等^[5]对中国植被活动研究的结果一致。此外, 在北部引黄灌区、中部干旱带和南部山区各选3个代表气象站, 将9个站点的气温和降水量数据进行平均, 以代表宁夏全区气温与降水, 分析它们与VCI间的关系。结果显示, 平均气温与VCI存在正相关性, 相关系数R=0.49（P< 0.01）, 但降水量与VCI之间相关性很弱, 相关系数R=0.13（P=0.49）, 无统计学意义。这进一步说明, 近30 a气候变暖对宁夏的植被活动有促进作用, 而降水可能仅对年内的植被波动起主导作用。

从全球尺度来看, 不同季节的升温对生态系统生产力的影响存在很大差异^[21]。为探析宁夏不同季节气候变暖对植被变化的影响, 本研究将前述EEMD重构的TCI、VCI数据按季节划分, 分析不同季节TCI与VCI之间的关系。由于前文已发现TCI和VCI在1995年前后的变化特征有差异, 这里选择1982— 1994年和1995— 2013年两个阶段分别进行相关分析（图4）。从结果可以看出, 1982— 1994年的TCI与VCI呈弱正相关性, 4个季节均未通过显著性检验, 这说明该时期气候变暖对植被活动的影响不甚明显; 1995— 2013年的TCI与VCI呈负相关性, 相关系数较高, 且都通过了P< 0.01的显著性检验, 这说明地表辐射亮温越高, 植被长势越好, 即该时期气候变暖增强了宁夏的植被活动。相关性由强到弱依次是秋季、冬季、春季和夏季, 这说明秋季气候变暖对植被活动影响最强, 其次是冬季和春季, 而夏季最弱。宁夏秋季的气候变暖会导致初霜期推后, 延长植被生长季, 增进植被的生长活性, 导致植被活动增强; 此外, 因受季风气候的影响, 宁夏的降水主要集中在夏秋季, 这种降水格局使得秋季土壤水分状况良好, 在水分限制性下降的情况下, 热量便成为制约植被生长的重要因素, 因此秋季增温对植被活动有利。冬季升温会使植被的返青期提前, 从而增强该季节的植被活性; 夏季增温幅度最低, 且该季节光热充足, 温度并不是植被活动的制约因子, 因此夏季增温对植被的影响最弱。

图4

Fig. 4

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	图4 不同季节TCI与VCI之间的散点图及相关性Fig. 4 Scatter plots and correlation of TCI and VCI in different seasons

从时间序列上来看, 1995年前后是宁夏气候变暖对植被活动影响出现差异的一个时间节点。引起这一变化的原因主要有两方面：一方面是1995年为宁夏转向暖干时期的气候突变点, 在这之后气候变暖表现得非常明显; 另一方面是宁夏从20世纪90年代中后期开始, 实施了一系列的扬黄灌溉开发和众多的生态治理工程, 如1995年启动的“ 1236” 扶贫扬黄灌溉工程在宁夏中南部地区开发百万亩灌区, 2000年开始的退耕还林工程在中南部地区开展大面积退耕造林。这些工程使得宁夏的灌溉耕地面积与林地面积在20世纪90年代后期突然大幅度增加（图5）, 明显改变了区域植被的分布格局与类型, 即大量的荒漠草原转向灌溉耕地、旱作耕地转向林地。在这两方面因素的共同作用下, 宁夏地区的植被活动从20世纪90年代中后期开始表现出与气候变暖显著相关。

图5

Fig. 5

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	图5 宁夏1985— 2012年灌溉面积和累计造林面积Fig. 5 Annual irrigation area and total forestation area of Ningxia from 1985 to 2012