2017, Vol. 22
2 天津市蓟州区气象局, 天津 300074;
3 福建省气候中心, 福州 350001
2 Jizhou District Meteorological office, Tianjin 300074;
3 Fujian Climate Center, Fuzhou 350001
青藏高原地域辽阔，平均海拔在4 km以上，它是全球气候系统的重要组成部分。其气候因子、动力及热力作用对全球气候系统的变化有着深刻的影响（叶笃正和高由禧，1979）。受全球变暖的影响，青藏高原正处在一个不断升温的过程中（冯松等，2001；蔡英等，2003；姚檀栋等，2006），并且温度的增长率要高于中国其它地区（Piao et al., 2004）。在温度升高的同时，日照时数（华维等，2009）和风速（杨春艳等，2014）呈减小趋势，湿度和降水的总趋势在波动中逐步增加（牛涛等，2002），并且以唐古拉山为界，南北差异比较明显（段克勤等，2008）。青藏高原气候的改变势必会对高原的下垫面状态产生影响，而植被作为高原下垫面最重要的表现形式之一（周锁铨和陈万隆，1995），近年来普遍受到重视。
随着观测技术的不断成熟，利用遥感数据对植被生长状况的监测已经成为现实（武正丽等，2014）。丁明军等(2005)对青藏公路与铁路沿途植被覆盖研究发现，1981~2001年植被覆盖程度总体呈减少趋势。杨富裕等(2003)在研究藏北牧场时，发现已有近30%的草地出现了严重退化，局部植被覆盖度下降了近80%。赵忠等(2002)通过定位监测，发现高原东缘不同草地类型植物多样性随退化程度的加重而降低，优良牧草呈现退化演替趋势。王谋等(2005)通过分析青藏高原碳同位素的组成，得出高原腹地植被表现出明显退化趋势的结果。以上研究表明，近年来青藏高原大部分地区的植被都表现出退化趋势。
除人类活动外，气候条件是影响植被生长的主要因素，其中空气温度、降水、日照、土壤温度、空气湿度、CO2浓度等的变化都会影响植被的正常生长（陈世强等，2007；王根绪等，2010）。植被指数作为一种描述植被生长的重要信息，在植被生长状态以及植物物候研究中得到广泛应用，近年来，国内外有诸多学者利用植被指数针对不同区域，研究了植被变化与气候因子的关系。在国外，Ichii et al.(2002)在全球尺度上分析了气候变化与植被的关系，结果表明在北半球中高纬度地区春秋季植被指数随温度的升高而升高。Weiss et al.(2004)分析了新墨西哥州不同季节以及年内植被与气候的相关性，发现冬春季变暖是植被变化的主要原因。在国内，Piao et al.(2006)分析认为在全国尺度上和区域尺度上影响植被变化的因子有所不同，在全国尺度上植被的增长源于温度的升高，区域尺度上则与降水的增加有关。朴世龙和方精云(2003)对中国植被年际变化活动进行趋势分析，研究表明青藏高原植被对气候变化的响应最为明显。因此青藏高原更是成为了研究的热点区域。王谋等(2004)分析认为青藏高原高寒草甸植被群落退化、生物量减少的主要原因是气候暖干化。康悦等(2011)分析气候变化对植被变化的影响时发现，黄河源区植被对气温的响应最为敏感，对局地降水响应很小。丁明军等(2010)分析了青藏高原植被对水热条件变化的响应，发现青藏高原植被对气温和降水的响应有滞后效应。
综合以上可以看出，大多数对高原植被变化及其与气候因子的关系的研究，只是停留在青藏高原局部地区，且对于青藏高原整体的研究也较为笼统，没有进行合理的分区。本研究采用最新的植被指数数据和更加全面的青藏高原气象站的观测资料，根据高原各地区植被变化趋势的不一致性，将高原植被分成不同的气候分区，更新了高原不同区域植被最近的演变动态。并选用分别位于高原不同分区内具有代表性的站点，探讨分析了不同区域植被退化与气候因子的关系。对高原植被生长状况变化的准确监测及其与气候变化关系的研究，有助于我们预测未来高原植被的变化和分布情况，为青藏高原热力作用的研究、植被生产、生态建设和社会经济的可持续发展提供决策依据。
2 资料与方法 2.1 数据选取本文所采用的是归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation index，记为NDVI）（James and Kalluri, 1994；Townshend, 1994），其定义式为
| $ {N_{{\rm{DVI}}}} = ({P_{{\rm{NIR}}}} - {P_{{\rm{red}}}})/\left( {{P_{{\rm{NIR}}}} - {P_{{\rm{red}}}}} \right), $ | (1) |
其中，PNIR、Pred表示红外波段与红光波段的反射率。NDVI值介于–1和1之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等；0表示有岩石或裸土等；正值表示有植被覆盖，且正值越大表明绿色植被密度越大。
研究所用到的数据：1）植被数据，GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) NDVI数据是由美国马里兰大学全球土地覆盖研究组发布，时间分辨率为半月，空间分辨率为8 km，时间序列为1981~2006年（其中1981年为7~10月）；MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI数据是由MODIS陆地产品组按照一定算法开发的月最大合成NDVI植被指数，空间分辨率1 km，时间序列为2001~2013年5~10月。现将2001~2006年5~10月的MODIS NDVI与同时相的GIMMS NDVI数据逐月建立两者的回归模型（表 1），根据每月的回归方程将MODIS NDVI数据转换成GIMMS NDVI数据，这样就使GIMMS NDVI数据的时间序列延长为1982~2013年5~10月。2）气象数据，1961~2013年青藏高原102个气象台站观测的数据，为保证研究结果的可靠性，经过筛选，最终选定青藏高原及其周边附近地区的74个无缺测数据的有效站点。
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表 1 青藏高原逐月GIMMS NDVI和MODIS NDVI之间的回归模型 Table 1 Regression model between monthly GIMMS NDVI and MODIS NDVI over the Qinghai-Tibetan Plateau |
在利用遥感数据进行计算之前，本文首先选取青藏高原北部的柴达木盆地内裸地的NDVI值作为稳定的本底值，对原数据的可靠性进行检验。图 1为柴达木盆地内裸地的1982~2013年6~9月平均植被NDVI变化曲线，可以看出柴达木盆地内NDVI平均变化率为0.00009/a，变化幅度约为0.02。在近30年间NDVI线性变化趋势不明显，并且变化幅度较小。说明所选的NDVI数据完全满足计算的精度要求，表明本研究所利用的遥感数据在青藏高原存在很好的适用性及很高的可靠性。
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图 1 柴达木盆地NDVI的时间序列 Fig. 1 Changes in NDVI from 1982 to 2013 in the Qaidam basin |
在植被指数计算中，首先要确定植被与非植被的临界值，本文利用植被与非植被交界处，像素点的频率具有显著不同的特征，选取了2002年8月的NDVI数据，计算了NDVI的频率分布，发现植被指数频率分布的最大似然值为0.079，将此值作为植被与非植被的临界值，来排除非植被因素对青藏高原植被变化的研究所带来的影响，下文所有计算全部把NDVI值低于0.079的视为非植被。
3 结果与分析 3.1 青藏高原植被多年平均NDVI空间分布青藏高原独特的地理环境和其在全球气候变化以及区域气候变化中的重要地位，使得其植被变化特征成为全球研究的热点领域之一，本文的研究区域是青藏高原（25°N~40°N，68°E~105°E），所有绘图的青藏高底图为2500 m等高线以上的高原区域。多年平均的NDVI能够表征高原植被的整体状况，根据NDVI数据分析了1982~2013年6~9月平均植被的空间分布（图 2），从图 2可以看出植被NDVI空间分布存在明显的区域差异，总体上呈从东南向西北递减的趋势，造成这种现象的主要原因是高原东部上空初夏受西南季风的影响，西南季风将孟加拉湾的暖湿空气源源不断地输送到高原的东部，使该地区的低空水汽条件充足，降水偏多，适合植被的生长（明庆忠，2007；王同美等，2008）。NDVI的高值区位于青海、四川的交界处，由南至北主要包括岷山、邛崃山区针叶林地带、若尔盖丘状高原区灌丛地带、黄南山南部；NDVI的最低值位于柴达木盆地附近地区，昆仑山南翼高原区为次低值区。
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图 2 1982~2013年6~9月青藏高原平均NDVI分布 Fig. 2 Average NDVI distribution over the Qinghai-Tibetan Plateau from Jun to Sep during 1982–2013 |
植被的生长状况取决于植被对自然环境、气候条件以及人为干扰的适应能力，在受到外界条件的胁迫下，植被的健康状况会受到影响。青藏高原人为干扰相对平原而言较小，但是气候变率较大。因此，高原上植被生长状况存在显著的时空差异。施能(1996)用下式定义了一个要素序列的气候趋势相关系数，这个系数能定量给出某种要素时间序列的升降程度。当趋势相关系数为正时，表示该要素所在计算的n年内有线性增加的趋势，且越接近1时上升趋势越接近线性；当趋势相关系数为负时，表示有线性下降趋势，且越接近–1时下降趋势接近于线性。显著性检验：
| $ t = \frac{{r\sqrt {n - 2} }}{{\sqrt {1 - {r^2}} }} $ | (2) |
（其中r表示趋势相关系数）符合自由度为n–2的t分布，从而可以检验这种趋势是否有意义。
图 3a给出了青藏高原6月NDVI趋势相关系数分布图（空白地方趋势相关系数为0），通过计算可以得出植被下降地区面积占高原总面积的41.3%，上升地区面积占高原总面积的45.4%。从图中可以看出，植被下降区域主要集中在羌塘高原大湖区，高原南部边缘雅鲁藏布江下游高山峡谷区线性下降趋势并不明显。高原的东北部有上升趋势，在东祁连山地区植被有明显的线性上升趋势。图 3b为青藏高原7月植被趋势相关系数图，其中有42.1%的地区植被NDVI表现出下降趋势，48.9%的地区植被NDVI表现出上升趋势。线性下降趋势比较明显的地区主要集中在青海湖附近地区。图 3c为青藏高原8月植被趋势相关系数图，经计算可得，在青藏高原有45.8%的地区植被NDVI表现出下降趋势，另有46.0%的地区植被NDVI表现出上升趋势。在高原的东南部表现出明显的线性下降趋势，主要集中在高原的东南部横断山中部，岷山、邛崃山区附近。图 3d为青藏高原9月植被趋势相关系数图，经计算可得，在青藏高原有41.5%的地区植被NDVI表现出下降趋势，另有46.2%的地区植被NDVI表现出上升的趋势。在青藏高原的中部长江源宽谷区和那曲当曲河源宽谷区表现出明显的线性下降趋势，并且在高原的东南部横断山中部也表现出退化趋势。
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图 3 1982~2013年（a）6月、（b）7月、（c）8月、（d）9月青藏高原植被NDVI趋势相关系数分布（相关系数大于0.32超过90%的信度检验，大于0.38超过95%的信度检验） Fig. 3 Distributions of trend correlation coefficient of NDVI over the Qinghai-Tibetan Plateau in (a) Jun, (b) Jul, (c)Aug, and (d) Sep during 1982–2013 (correlation coefficient greater than 0.32 exceeds the 90% confidence level, and that greater than 0.38 exceeds the 95% confidence level) |
由图 3可以看出，青藏高原NDVI的趋势相关系数在不同月份有显著差异，主要的原因可能与不同月份的植被生长限制因素有关，另外，同一地区的植被在不同月份表现出不同的变化趋势，特别是青藏高原腹地地区，造成这种现象的主要原因是人为因素的影响，人为种植的经济农作物存在时间差异，而牧草和草甸具有时间连续性，这就可能造成同一地区在不同月份表现出不同的变化趋势。这说明高原植被生长与气候条件以及其它因素关系密切。对比不同月份的趋势相关系数，可以看出植被NDVI的趋势相关系数在高原中东部、西南部以及北部的祁连山地区都表现为增加趋势，而在高原西北部、中西部、中部以及东南部分区域出现斑块状降低趋势。NDVI在不同时间的演变规律反映了植被的演变与更替，特别是当NDVI的趋势相关系数为负值时，反映出植被正处于降低趋势中，其有可能与植被退化相联系，因此，更值得关注。
3.3 青藏高原植被的气候分区综合分析1982~2013年6、7、8、9月NDVI的趋势相关系数分布图，可以得出：6、9月青藏高原植被NDVI表现出下降趋势的地区主要集中在高原中部；7、8月高原植被NDVI在不同地区表现出下降趋势，其中线性下降比较明显的地区在高原东南部的边缘。造成这种空间变化不一致现象的主要原因是这些下降区域处在不同的气候区，受不同的气候系统和气候条件的影响。
青藏高原地区由于特殊的地理位置及地形，气象要素的变化受地形影响程度比其他地区要高，局地特征显著（张立新等，2001）。高原的温度和水分条件具有自西北向东南变化的特征，高原的西北部比较严寒干燥，东南部比较温暖湿润（林振耀和吴祥定，1981）。高原大部分地区属于干旱半干旱地区，一年当中的降水量主要集中在5~10月（韦志刚等，2003）。在具有地域分布特征的各自然因子及过程的影响下，植被空间分布及其变化也具有明显的地域分异特征（李晓兵等，2004）。NDVI植被指数能够有效地反映植被的长势情况，并且能够侦查出植被随气候的变化而发生变化，可以合理地判断出植被变化是否鉴于植被类型的转变而产生的。因此可以根据高原植被不同地区的NDVI变化情况对高原植被进行分区，本文通过经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分析方法对青藏高原植被生长季长势最好的6~9月NDVI进行时空分离，结果表明：青藏高原植被NDVI信息主要集中在前几个模态，其中前5个模态的累计方差贡献率达55.31%，由此说明植被NDVI一半以上的信息都包含在前5个模态之中。对特征向量进行North检验（魏凤英，2007），发现只有前2个模态能够有效地分离，因此在EOF分析的基础上，进行了旋转经验正交函数（Rotated Empirical Orthogonal Function，REOF）分析，根据REOF前五个旋转模态的空间分布，可以将高原分成如图 4所示的5个不同的植被分区。由图 4可以看出青藏高原植被的分区基本上分出了高原地区不同的植被类型，一、二区为高原中西部荒漠区，三区为高寒草原、草甸的过渡区，四区为青海省东部的草甸灌木以及高原北部的荒漠区，五区为高原东南部的森林灌木区。
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图 4 青藏高原植被分区图青藏高原植被分区图 Fig. 4 Subregions over the Qinghai-Tibetan Plateau based on NDVI |
为了探讨不同分区植被的变化规律，对青藏高原5个分区植被生长季NDVI的变化规律分别进行了研究，分析了1982~2013年6~9月平均NDVI的时间变化规律，如图 5所示，四区和五区的平均NDVI值要明显高于其他分区的平均NDVI值，平均NDVI的次高值在三区，而二区的NDVI值最低。经计算可得一至五区植被NDVI的趋势相关系数分别为0.6243、–0.4187、0.3774、–0.4293、–0.5108。因此可以看出，在青藏高原一区和三区的NDVI值表现出上升趋势，而二、四、五区出现下降趋势，其中线性下降最明显的为第五区。
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图 5 青藏高原各分区内6~9月平均NDVI时间序列 Fig. 5 Time sequences of average NDVI in each subregion over the Qinghai-Tibetan Plateau from Jun to Sep |
由于植被的生长变化存在周期性，为了进一步确定青藏高原不同地区NDVI的具体变化情况，对1982~2013年6、7、8、9月青藏高原植被NDVI进行分析研究，如图 6a所示，为青藏高原1982~2013年6~9月NDVI的趋势相关系数全部小于0的区域，由图可以看出近30年间青藏高原植被退化比较明显的区域分布在高原的西北部和东南部。青藏高原植被NDVI下降最明显的区域在高原西北部的噶尔—班公宽谷湖盆地地区和北羌塘高原地区；青藏高原北部柴达木盆地地区植被NDVI有下降趋势，下降趋势最明显的在柴达木盆地东南部地区；青藏高原东南部出现大面积的植被NDVI退化趋势，但退化趋势并不明显。如图 6b所示，为青藏高原1982~2013年6~9月NDVI的趋势相关系数全部大于0的区域，青藏高原植被NDVI上升趋势最明显的区域在祁连山东部地区；其次是在柴达木盆地东南部的阿尔金—祁漫塔格山区，另外高原东部的若尔盖丘状高原区和高原南部雅鲁藏布江中上游宽谷区，尤其在雅鲁藏布江中游宽谷区附近地区的植被NDVI有明显的上升趋势。
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图 6 1982~2013年6~9月青藏高原植被NDVI（a）下降和（b）上升区域分布（阴影为趋势相关系数） Fig. 6 NDVI distributions in the regions with (a) decreasing NDVI and (b) increasing NDVI over the Qinghai-Tibetan Plateau from Jun to Sep during 1982–2013 (shadings denote trend correlation coefficients) |
植被的变化是在地球内部作用（土壤母质和土壤类型）和外部作用（气温和降水等）共同影响下造成的（陈永金等，2010），并且植被能够影响太阳辐射吸收、潜热和感热通量以及碳循环等（黄方等，2008）。许多研究表明，在过去的几十年中，以气候变暖为主要特征的气候变化已经导致了植被生长的显著变化，并且植被的变化在区域上存在很大的差异性。高原的东南部在夏季受西南季风影响，北部和西部受西风带影响，这就导致东南部较湿润，西部及西北部相对干燥并且由于复杂的气候与较大的地形差异，使区域降水量和温度有很大的差异。
由图 6b可以看出，青藏高原第三分区属于高寒草原、草甸的过渡区，植被表现出不同程度的增加趋势，另外在高原四区高原北部荒漠地带和一区的低植被覆盖区域也出现植被NDVI增加现象，在植被相对比较稀疏的地区降水的变化是引起植被变化的主要因素（李晓兵等，2002；王青霞等，2014）。
为了探讨青藏高原不同地区植被NDVI出现下降趋势的成因，在青藏高原植被NDVI表现出下降趋势的二区、四区和五区分别选取2个代表站点作为研究对象，所选站点首先要根据图 6a选取NDVI下降趋势比较集中地区的站点，其次站点的植被NDVI指数下降趋势比较明显（NDVI趋势相关系数小于–0.3），并且站点的植被变化受人类活动的影响相对较小。综合以上考虑，最终决定在青藏高原四区选取小灶火和都兰两个站点，在五区选取林芝和巴塘两个站点，在二区选取狮泉河和改则两个站点。根据6个气象站的地理位置，从1982~2013年青藏高原植被NDVI数据中提取与站点位置相对应的最近邻格点的NDVI值，作为该站点的植被指数。考虑到影响青藏高原植被生长变化的气候因子比较复杂多样，本文选取了月平均降水量、平均气温、平均最高气温、平均最低气温和日照百分率5个因子，分别计算青藏高原二区、四区和五区各个代表站6、7、8、9月植被NDVI和5个气候因子的相关系数如表 2所示。
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表 2 青藏高原各分区代表站植被NDVI和5个气象要素的相关系数 Table 2 Correlation coefficients between NDVI and five meteorological elements at the representative stations of each subregion over the Qinghai-Tibetan Plateau |
从表 2可以看出，青藏高原中西部二区6月植被NDVI与降水量、平均最高气温表现出负相关，与日照呈正相关，高原中西部6月多年平均降水量在13 mm左右，平均最高气温在17 ℃左右，而日照相对其他两区较为强烈，是同时期五区的两倍左右，因此地表蒸发量大，使植被生长得不到足够水分；7月平均降水量在37 mm左右，但温度升高，日照基本不变，使降水很快在地表蒸发土壤中缺少水分，此时植被生长仍然得不到充足水分供应；8月降水量继续增加，平均降水量在40 mm，但日照也在增强，所以植被NDVI并没有增加的趋势；9月平均降水量在13 mm左右，在降水量减少的同时平均气温降到10 ℃以下，但是日照比前几个月都要强烈，不利于植被的生长。
从表 2可以看出，位于青藏高原北部的四区6月植被NDVI与降水量成正相关，相关系数达0.5以上，与平均气温、平均最低气温、平均最高气温成负相关，相关系数在0.5左右，由于青藏高原北部6月代表站多年平均降水量在28 mm左右，降水量处于较低值，同时温度的升高和日照的增强也加大了地表蒸发量，不利于土壤中水分的保存，进而对植被的生长产生了不利的影响；7月降水量相比6月略有增加，但由于平均气温相比6月增长了4 ℃，平均最高气温增长了3 ℃，且平均最低气温也增长了3 ℃左右，不利于植被的生长；8月相对于7月平均温度略有下降，但平均最高气温要比7月还高出5 ℃，而且降水量（15 mm左右）相对于前两个月份都要低，温度高、日照强和降水少使得土壤中水分减少，使植被生长得不到充足的水分供应；9月降水量为四个月份中最低的在9 mm左右，温度有所降低，而日照却是最强烈的不利于植被的生长。
从表 2可以看出，位于青藏高原东南部的五区6月植被NDVI与降水量表现出负相关，与平均气温、平均最高气温、平均最低气温和日照百分率都表现出正相关，由于青藏高原东部6月降水量多年平均值较高，保持在120 mm左右，虽然为植被的生长提供了充足的水分，但是由于平均温度在17 ℃左右，并不是植被生长的最佳温度，日照相比北部地区也有所不足，不能让植被很好地进行光合作用积累有机物；青藏高原东部地区7月植被NDVI与降水正相关，与平均气温、平均最高气温、平均最低气温和日照百分率呈负相关，高原东部7月多年平均降水量在140 mm左右，能够为植被的生长提供水分，但日照的强度不能为植被的光合作用提供充足的光照，不利于植被生长；青藏高原东部地区8月平均气温有所升高，日照与前两个月相比基本没变，但是降水量有所下降，平均在100 mm左右，这是植被下降的原因；9月植被NDVI与降水量和平均最高气温表现出正相关，与日照表现出负相关，因为9月平均降水量最少在95 mm左右，而日照为几个月当中最强的，使植被不能正常生长，出现下降趋势。
植被NDVI与气候因子的相关系数，可以在一定程度上反映出植被NDVI与气候因子的关系，从表 2及多年平均状态的气候特征可以看出植被NDVI的退化与气候因子存在一定的联系，而植被指数的减小也可能是植被类型的转变，在高原主要的植被类型包括高山灌木，高寒草地等。高原植被由灌木向草地的转变也是植被退化的一种表现形式，并且通过NDVI的变化能较好地侦查到植被类型的转变。考虑到气候的变化存在年际变化特征，所以对每个代表站近30年的NDVI和气象要素进行去趋势处理后，得到NDVI和5个气象要素的时间序列，将NDVI的波动序列分别与去趋势之后的气象要素进行相关分析，相关系数如表 3所示。
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表 3 青藏高原各分区代表站植被NDVI和5个气象要素去趋势以后的相关系数 Table 3 Correlation coefficient between detrended NDVI and five meteorological factors at the representative stations over the Qinghai-Tibetan Plateau |
从表 3可以看出，在高原中西部的二区6月植被NDVI与降水量相关系数为－0.36（P≤0.05），植被指数降低的时候高原西部6月降水量随时间在增加，尽管如此西部的降水量仍然很低，是控制植被生长的主要因子。7月平均气温在不断增加，日照基本没有太大变化，降水量也随时间有所增加，由于日照的最低值都要比高原其他地区强烈，所以使水分迅速蒸发，不利于植被生长，使NDVI表现出下降趋势；8月高原的平均气温、平均最高气温、平均最低气温都在下降，日照在增强，与此同时植被NDVI表现出下降趋势；9月的降水量、平均气温、平均最高气温、平均最低气温相对前几个月继续下降，日照继续增强，结合表 3可以看出，降水量和日照是限制9月高原中西部二区植被生长的主要因素。
从表 3可以看出，在青藏高原北部的四区，代表站6月植被NDVI指数随着时间在减小，6月的平均气温和最高气温都在不同程度的升高，并且NDVI与平均气温和平均最高气温相关系数都在0.41左右（P≤0.05），虽然在6月高原北部的四区降水较少，但是植被正处于生长开始阶段，所需水分并不是限制植被生长的主要因素，在四区影响6月植被生长的主要气候因子是温度；代表站7月的平均温度和日照随着时间都在增强，增加的速度要强于6月，并且NDVI与平均气温和日照百分率的相关系数在0.40左右（P≤0.05），温度和日照的同时增强导致地表蒸发量在增加，植被生长缺少水分，所以在四区影响7月植被生长的主要气候因子是温度和日照；8月代表站NDVI与降水量的相关系数为0.4（P≤0.05），代表站8月的NDVI在减小，降水同时也在不断减少，而NDVI与平均最高气温相关性在－0.39（P≤0.05），随着NDVI的减小平均最高气温在升高，这就使植被生长可吸收到的水分减少，导致NDVI在降低；9月代表站NDVI与降水量相关系数为0.46（P≤0.01），代表站NDVI与日照的相关系数在－0.49（P≤0.01），降水量的减少和日照的增强使得高原北部的四区9月NDVI出现下降趋势。
从表 3可以看出，在高原东南部的五区，6月植被NDVI与平均气温的相关系数为0.45（P≤ 0.05），NDVI与平均最高气温的相关系数为0.47（P≤0.01），可以看出在代表站植被NDVI下降的同时，平均气温和平均最高气温都在随时间表现出不同程度的下降，NDVI与日照的相关系数在0.5（P≤ 0.01），降水量随着时间没有明显变化，基本上维持在较高的值，所以控制五区6月植被生长的主要气候因子为平均气温和日照；7月NDVI与平均最低气温和日照的相关系数都在0.4（P≤0.05）左右，说明在近几十年高原东南部7月的气温在降低，温度的降低不利于植被生长，并且日照的减弱使植被白天不能有效地进行光合作用积累有机物供呼吸消耗，所以在五区影响7月植被生长的主要气候因子为平均最低气温和日照；8月NDVI与降水量的相关系数在0.39（P≤0.05），在NDVI下降的同时降水量也在减少，并且下降速度明显，所以在高原东南部影响8月植被生长的主要气候因子为降水量；9月NDVI与降水量相关系数在0.45（P≤ 0.05），NDVI与平均最高气温、平均最低气温的相关系数都要大于0.47（P≤0.01），与日照的相关系数在0.46（P≤0.01），可以看出在高原五区导致植被NDVI处于下降趋势的主要因素为降水量和温度的降低，同时日照的增强也不利于植被的生长。
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表 4 青藏高原各分区代表站气象要素的月平均值 Table 4 Meteorological elements on average at the representative stations over the Qinghai-Tibetan Plateau |
本文利用GIMMS NDVI遥感数据（1982~2006年）和经MODIS NDVI繁衍得到的GIMMS NDVI数据（2007~2013年）以及青藏高原6个气象代表站的站点数据，结合多种统计和计算方法，分析了青藏高原植被覆盖变化规律和空间分布格局，主要探讨了青藏高原不同分区内导致植被下降的影响因子，得出以下结论：
（1）青藏高原多年平均植被NDVI空间分布存在明显的区域差异，总体上从东南向西北递减的趋势，植被NDVI的高值区位于青海、四川、宁夏的交界处，由南至北主要包括岷山、邛崃山区针叶林地带、若尔盖丘状高原区灌丛地带、黄南山南部；NDVI的最低值位于柴达木盆地附近地区，昆仑山南翼高原区为次低值区。
（2）1982~2013年青藏高原NDVI变化规律：6月青藏高原植被NDVI下降区域主要集中在羌塘高原大湖区，高原南部边缘雅鲁藏布江下游高山峡谷区出现略微下降的趋势。高原的东北部有上升趋势，其中东祁连山地区植被有明显的上升趋势；7月下降比较明显的地区主要集中在青海湖附近地区；8月在高原的东南部横断山中部，岷山、邛崃山区附近出现明显的下降趋势。9月在青藏高原中部的长江源宽谷区和那曲当曲河源宽谷区植被NDVI表现出明显的下降趋势，且在高原的东南部横断山中部也表现出退化趋势。
（3）对青藏高原长势最好的6~9月植被NDVI进行经验正交分解，将青藏高原植被分为五个区，对五个分区植被NDVI进行研究分析发现，下降趋势最明显的区域在二区的噶尔—班公宽谷湖盆地地区和北羌塘高原地区，其次为四区的柴达木盆地地区，主要集中在盆地的东南部地区。上升趋势比较明显的是四区的祁连山东部地区和柴达木盆地东南部的阿尔金—祁漫塔格山区，其次是在三区的雅鲁藏布江中游宽谷区附近地区。
（4）在青藏高原北部的四区6、7月影响植被生长的主要因子是温度和日照，随着温度的升高，日照的增强，植被NDVI表现出下降趋势，8、9月日照继续增强，并且降水量减少迅速，使植被不能正常生长；在青藏高原东南部的五区各月份降水量充足，但是由于温度比较低并且日照较弱，致使植被不能通过光合作用积累足够的有机物供呼吸作用消耗，导致NDVI下降。在高原中西部的二区，各个月份的日照强度是其它地区的两倍左右，而降水量相对较少导致植被NDVI降低。
统计分析表明：不同气候区域的高原植被变化受不同气候条件的影响，20世纪80年代之后的气候变暖背景改变了高原及周边的气候条件，使得高原植被出现了退化现象，不同区域植被退化成因也有所不同，本项目组将对上述的统计分析进行模拟研究，进一步解释高原植被退化的物理机理。
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