0 引言

植被返青期（Start of Season，SOS）是指在温度和水分条件都适合的情况下，植被开始萌芽生长的时间。物候是指自然界中的植被受到气候因素影响表现出来的现象，例如植被的萌芽、发叶、开花、结实、叶黄和叶落等^［1］。植被物候变化可以直观反应某些气候变化^［2］。近年来，植被物候变化与气候变化关系密切，在气候上一点细微的变化都能被植被物候信息记录下来，植物物候已被认为是全球变化敏感而准确的综合指示器^［3,4］。

传统的物候观测方法是目视观察法^［5,6,7］，即直接定点观测植被物候生长节律的季节性和年际间变化，虽然简单易行，但是是以野外观测为基础，费时费力，受到时间、地点、物种因素限制，很少应用在更大尺度上^［8,9］。随着遥感技术的发展，特别是具有高时间分辨率的长时间序列（1982—至今）GIMMS NDVI数据的发布，克服了定点观测的局限性，为大区域尺度物候信息提取与气候响应研究开发了新途径^{［10,11,12,13］}。

目前，植物物候监测的遥感方法主要有阈值法^［14］、曲线导数法^［11］、函数平滑法^［15］和模型模拟法^［16］。侯学会等^［17］利用4种常用的植被物候遥感提取方法（动态阈值法、延后滑动平均法、导数法和Logistic函数拟合法），以及一种基于累积植被指数提取植被物候提取的方法iNDVI-Logistic，提取华北平原冬小麦返青期和成熟期，结果表明iNDVI-Logistic方法提取结果精度最好。包刚等^［18］利用累计NDVI的Logistic曲线曲率极值法、Logistic曲线曲率变化率法和NDVI变化率法等方法，识别了蒙古高原植被生长季开始日期、生长季结束日期和生长季长度等物候参数，发现基于累计NDVI的Logistic曲线曲率极值法和NDVI变化率法具有较好的预测效果。

内蒙古自治区地处欧亚大陆内部，资源储量丰富，有“东林西矿、南农北牧”之称，草原、森林和人均耕地面积居全中国第一，也是中国最大的草原牧区。内蒙古地区为典型的中温带季风气候，具有降水量少而不均，四季温度变化剧烈的特点，自然条件的严酷性、气候波动性以及社会经济条件的复杂性使这一地区成为对气候变化响应的敏感带。李政海等^［19］使用双Logistic函数，对呼伦贝尔草原返青期的时间与植被长势进行动态监测，结果表现出返青日期总体提前的趋势。极端气候现象是导致返青期显著推迟或明显提前的重要原因。陈效逑和李倞^［20］研究温带草原植物物候与气象因子变化的关系，利用1983—2002年的羊草物候观测数据，羊草返青日期的时空变化主要受到前期气温时空变化的影响，与返青前一个月均温的负相关关系最为显著，气温每升高1℃，返青期约提前2.4d。苗百岭等^［21］分析了2004—2013年内蒙古不同草原类型区优势种物候期变化及其与气候因子间的相互关系，返青期前以气温降低、降水增加的趋势占优势，不同草原类型物候变化趋势基本均呈现提前趋势。内蒙古草原区植物返青期主要受气温波动的影响。

以上研究或针对草原地区，或研究内蒙古的某一区域，少有对内蒙古全区不同植被进行返青期与气候变化响应的研究。文章采用1982—2013年GIMMS NDVI 3g数据，对内蒙古地区所有植被进行返青期的动态监测，研究内蒙古32年植被返青期的时空格局，分析内蒙古不同植被类型（森林，草原，沙地，灌木）随温度、降水的变化趋势特点，分析植被返青期时间的推迟或提前，以及气候变化对返青期的影响。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

内蒙古自治区是中国北部边疆，地处欧亚大陆内部，是我国北部重要的生态屏障，属于干旱、半干旱气候向东南沿海湿润、半湿润季风气候的过渡带^［22］，位于97°E~126°E；37°N~53°N之间，占地118.3万km²。东西方向长度为2 400km，南北跨度1 700km，土地国境线长4 200km。海拔在1 000m以上，属于高原型的地貌区，是中国的第二大高原。内蒙古属于大陆性季风气候，雨热同期，植物的生长发育时间较为集中，气象要素的地带性规律明显，水分和热量分别呈现出自东向西和由南向北连续递减的变化规律。按照降雨量和温度的梯度变化，植被类型沿东北—西南一线依次为森林、草原和荒漠^［23］。年平均气温为-1.6~8.4℃，春季均温为0.7~10℃，自治区内部各地方的气温差距较大。年降水量的变化范围为193.3~461.3mm。春季降水量占全年降水量的17%，生长季的降水量占全年降水量的89%^［24］。

1.2 数据来源与预处理

该研究采用的数据包括1982—2013年3-5月份GIMMS NDVI 3g数据、气温与降水数据。GIMMS NDVI 3g数据用于对内蒙古地区返青期进行提取和分析，气温降水数据用来分析研究区气候变化趋势以及气温降水变化与返青期的关系。

GIMMS NDVI 3g数据是由美国宇航局（NASA）全球监测与模型研究组（Global Inventor Modeling Mapping Studies，GIMMS）提供的全球植被指数变化数据，目前可以得到1981年7月到2013年10月的数据，时间跨度长达33年，时间分辨率为15d，空间分辨率为8km，根据时间分辨率可以得到每年的24幅GIMMS NDVI 数据影像。GIMMS NDVI数据集，具有时间序列长、覆盖范围广的植被动态变化表征能力等特点，被广泛应用于区域和全球尺度的植被覆盖变化监测，提高了对植被动态变化的理解。该数据已做过辐射校正、几何纠正和图像增强等预处理。经过一系列校正处理后，GIMMS NDVI数据集可以用于植被活动长期动态评估，并被证明是描述植被生长动态变化最好的数据集之一。GIMMS NDVI反映植被动态变化方面的可靠性较强，可能的原因是GIMMS数据集存在数值上的空间偏差，但时间变化上不存在偏差^［25］。GIMMS NDVI数据可在美国全球土地覆盖设施网站（http：//modis.gsfc.nasa.gov）直接下载。

气象数据包括1982—2013年4、5月的气温和降水数据，包括内蒙古自治区整个区域内45个气象站点的月平均气温数据和月累计降水数据。气象数据可从中国气象科学数据共享网（http：//cdc.cma.gov.cn/）下载得到。基于ArcGIS的地统计工具，利用插值法将1982—2013年4、5月的气温与降水数据分别插值成与内蒙古研究区NDVI有相同空间分辨率（8km）的栅格数据。

该研究主要是内蒙古地区的返青期，为了使研究结果更为精确，剔除内蒙古地区西部沙漠地带植被较少区域，对研究区进行系数为0.08的掩膜处理，认为NDVI常年小于0.08为无植被覆盖区，最终内蒙古地区内85.6%的区域参与本次研究。

2 研究方法

该研究使用累积NDVI的Logistic曲线曲率极值法对返青期进行识别。Zhang等^［26］提出的Logistic函数拟合方法，对年际NDVI时间序列数据进行拟合，根据拟合曲线曲率变化的特点，得到NDVI时间序列曲线上植物的返青期：生长季开始日期。曲率在数学上表示曲线在某一点的弯曲程度，曲率求导（即曲率变化率）则表示曲线在该点处弯曲程度变化的大小，极大值点代表邻域内弯曲程度变化的最大值。根据现实意义来看，该方法以曲率变化率的极值点反映植物各个物候转换期，将极大值点作为植被返青期。累积NDVI的Logistic曲线曲率极值法与Zhang等提出的方法相似，但是该方法物候返青期参数的提取主要基于年内累积NDVI，计算公式如下：

式（1）~（3）中，t为以日为单位连续计时的儒略日即一年中的某一天；y（t）为与时间t对应的Logistic拟合的累积NDVI值；d为背景值NDVI，GIMMS NDVI数据为15d分辨率，一年有24幅影像，每个像元一年有24个值，选取最小值作为背景值；c+d为累计NDVI的最大值，a、b为拟合参数，用Levenberg Marquardt方法求得。再利用式（2）、（3）计算累计NDVI Logistic拟合曲线曲率（K），根据曲线曲率极值法^［27］逐像元提取内蒙古地区的返青期数据。k为拟合的时间累积NDVI曲线变化曲率；α沿时间曲线移动单位弧长时切线转过的角度；s为单位弧长。

图1 累计NDVI的Logistic拟合曲线曲率极值法示意图

Fig.1 Diagram of cumulative NDVI Logistic curve curvature extremum method

为反映内蒙古植被返青期的整体变化趋势，使用线性趋势分析方法（式（4）和式（5）），对每一个像元对应的年平均NDVI值与年份进行回归分析，得到Pearson相关系数（R），用斜率来表达变化趋势的大小，来表示32年间的总体变化趋势。以相关系数（R）的P值来表达其变化的显著与否，相关系数（R）值为负值地区，则植被返青期呈提前趋势；相关系数（R）值为正值地区，则植被返青期呈推迟趋势^［28］。考虑到长时间序列数据常具有明显的阶段性（即存在趋势转折点），因此再利用分段线性回归方法（式6）^{［29,30,31］}，分析内蒙古整体植被返青期、不同植被类型变化趋势的转折点及其两侧的变化趋势。

式（4）、（5）中，b表示线性变化趋势，即斜率，正值表示上升趋势，负值表示下降趋势；y_i为第i年的区域平均返青日期数据；为多年平均植被返青期数据；t为年份，取值为1982—2013。如果回归方程的R值通过0.05的显著性鈮水平（P<0.05），则认为植被返青期呈显著提前或显著推迟^［32］。

式（6）中，y为植被返青期或温度降水数据的时间序列；t为年份；a₀、b₁、b₂和ε为拟合参数，a₀为截距，a为转折点，b₁和b₁+b₂分别为转折点前后的斜率，即转折点前后的植被返青期数据的变化趋势。分段线性回归模型试图寻找时间序列的趋势转折点，在转折点前后分别做线性拟合，使拟合残差平方和最小的转折点和斜率为分段拟合的最优解^［33,34］。

为反映内蒙古不同植被类型的返青期变化的空间格局，将上述两种趋势分析方法延伸到像元尺度上，获得逐像元的线性变化趋势，来表示不同植被的返青期的空间格局。将每年植被返青期图像和内蒙古的植被图进行叠加分析，计算内蒙古不同植被类型的返青期、温度和降水数据的平均值，并形成32年时间序列数据集，分析不同植被类型的返青期及其分布区温度和降水的变化趋势^［35］。

3 结果分析

3.1 内蒙古植被返青期的时空变化趋势

3.1.1 内蒙古植被返青期的总体空间格局

利用累积NDVI的Logistic曲线曲率法提取内蒙古地区植被返青期。图2显示了内蒙古地区1982—2013年植被多年平均返青期的空间分布格局。植被返青期平均开始日期主要集中在第116~143d，即4月26日到5月23日之间，返青时间在空间上存在较大差异。总体上，内蒙古东北部返青期最早（不考虑内蒙古西部荒漠地区），在第116~122d之间，即4月下旬，该地区属于大兴安岭森林覆盖区，温度湿度相对充实，较早就满足返青期需求；在内蒙古中部以及西部，返青期时间主要集中在第122~140d之间，原因和所在地的高海拔，干旱半干旱气候有关，这里需要温度湿度同时适宜，植被才会开始生长。

图2 1982—2013年平均返青期（SOS）的空间格局

Fig.2 Spatial distribution of SOS from 1982 to 2013

3.1.2 内蒙古植被返青期时间变化趋势

图3显示了基于线性回归模型和分段线性回归模型的1982—2013年内蒙古地区植被返青期的变化趋势。内蒙古地区植被返青期总体呈现推迟趋势，以2010年为分界线，2010年之前返青日期大致维持在第124d保持不变，2010年之后，返青期呈现逐年推迟的趋势。这可能与2010年之后的温度与降水的变化有关。

图3 1982—2013年内蒙古地区植被返青期变化趋势

Fig.3 Trend of SOS in Inner Mongolia from 1982 to 2013

3.1.3 内蒙古植被返青期空间变化趋势

在线性回归分析和分段线性回归分析模型的基础上，得到内蒙古植被返青期空间变化趋势。图4分别显示了内蒙古地区植被返青期在1982—2013年间的总体变化趋势、转折点及转折点前后的变化趋势。在1982—2013年间，约占内蒙古研究区40.2%的范围呈现返青日期提前的趋势（图4A），主要表现在锡林郭勒大草原，兴安盟，通辽北部以及阿拉善东部地区，其中6.8%的区域呈现返青期显著提前趋势；内蒙古研究区内59.9%的区域呈现推迟趋势，表现在呼伦贝尔大草原，通辽南部区域，赤峰，乌兰察布，呼和浩特，包头，鄂尔多斯以及巴彦淖尔地区，31.6%的地区呈现返青期显著推迟趋势。

图4 内蒙古地区SOS变化趋势空间格局（A：1982—2013年变化趋势；B：转折点；C：转折点以前的变化趋势；D：转折点以后的变化趋势）

Fig.4 Spatial distribution of SOS trend in Inner Mongolia（A：trend from 1982 to 2013；B：turing point；C：trend before turing point；D：trend after turing point）

1982—2013年内蒙古地区不同植被的返青期的转折点基本发生在1995—2013年间，面积占研究区的72%（图4B）。转折点介于1982—1994年的面积为28%，主要分布在呼伦贝尔北部，锡林郭勒西部以及鄂尔多斯等地区。在转折点前后，内蒙古研究区内的植被返青期提前推迟的地区表现出完全相反的趋势（图4C、D）。在转折点之前，返青期提前的区域占内蒙古研究区的59.4%，主要分布于呼伦贝尔，兴安盟，通辽北部，赤峰北部，锡林郭勒盟东部和中部地区以及乌兰察布等区域。返青期呈现推迟的区域占内蒙古研究区的40.6%。转折点之后，返青期提前区域占内蒙古地区的19.5%，主要分布在锡林郭勒西部，巴彦淖尔，阿拉善，以及鄂尔多斯西部等区域；返青期推迟的区域占内蒙古总面积的80.5%，主要分布在锡林郭勒东部和南部，乌兰察布，包头，赤峰北部，通辽北和呼伦贝尔等地区。

3.2 气象数据对返青期的响应

3.2.1 返青期对气候变化的响应方式

由图2可知，1982—2013年内蒙古地区平均返青期主要集中在第116~143d，即4月26日到5月23日之间。考虑到3月份内蒙古的气温在0℃以下，并且有积雪覆盖等天气原因，返青期不在3月份发生，因此只分析内蒙古研究区范围内4月和5月温度与降水对返青期的影响，逐像元计算内蒙古地区返青期与4、5月平均气温和累计降水量的相关性（图5）。从图5可知，4月份内蒙古研究区内大部分区域的返青期与温度呈现负相关，占72.5%，除鄂尔多斯，巴彦淖尔，呼和浩特，锡林郭勒盟北部，呼伦贝尔西部小部分区域，大部分地区开始返青，特别是呼伦贝尔北部中部地区温度与返青期呈显著负相关，占13.6%，说明这些地区温度升高，返青期提前（图5A），促进植被生长发育。5月份的温度对返青期呈负相关的区域占56.2%，呈现显著负相关的区域在兴安盟西部和锡林郭勒盟东北部及阿拉善中部小部分区域，占7.3%。由此得出4月份温度对植被返青的开始比5月份温度对植被返青的开始更为重要。

图5 内蒙古SOS与4、5月温度和降水的相关关系（A：4月温度与SOS；B：4月降水与SOS；C：5月温度与SOS；D：5月降水与SOS）

Fig.5 Spatial pattern of correlation between SOS and temperature and precipitation in April and May （A：temperature in April and SOS；B：precipitation in April and SOS；C：temperature in May and SOS；D：in May and SOS）

4月内蒙古研究区内累计降水量与返青期呈现显著负相关的地区（占55.9%），主要分布在锡林郭勒中部、兴安盟中部，说明这里的降水增加会使返青期提前，促进植被生长（图5B）。5月份累计降水量对内蒙古研究区内的影响主要表现为正相关（占63.7%）。由图5B和5D对比分析可知，4月份的累计降水量对内蒙植被返青提前的影响比5月份更为重要。

综合分析温度、降水与返青期的相关关系随时间的变化趋势，4月累计降水量增加与4月温度升高是使内蒙古返青期提前的重要因素。

3.2.2 不同植被类型返青期变化趋势

为反映内蒙古不同植被类型的返青期变化及气候响应方式的空间格局，将线性趋势分析方法和分段线性趋势回归模型两种趋势分析方法，获取逐像元的线性变化趋势，将每年植被返青期图像和内蒙古的植被图进行叠加分析。内蒙古的主要植被类型为草原，为了分析内蒙古地区不同植被类型的返青期变化趋势，利用内蒙古植被类型图，提取内蒙古的森林区、草地区、沙地区、灌木区和荒漠区（图6），因为荒漠区植被稀少，认为NDVI小于0.08为无植被覆盖区，本研究对内蒙古地区做NDVI为0.08的掩膜处理。研究范围不包括荒漠区，故不研究该区域的返青期，其他空白区域是农业植被区和水域，由于人工影响，返青变化十分复杂，不可控因素很多，本文中这些区域也不做研究。依次对不同植被类型的返青期做折线图，图7是1982—2013年间不同植被类型（（A）森林（B）草地（C）灌木（D）沙地）的返青期总体变化趋势，转折点及其前后的变化趋势。从图上可知，不同地区植被类型不同，返青期的变化各不相同。（A）森林主要分布在内蒙古呼伦贝尔和兴安盟地区，32年返青期总体呈现推迟趋势，返青期开始时间在第115~130d之间，即4月25至5月10日之间。转折点发生在1998年，转折点之前，森林区的返青期呈现提前趋势，平均每年提前0.68d，1998年以后以推迟为主，平均每年推迟0.47d。

图6 内蒙古不同植被类型分布

Fig.6 Distribution map of different vegetation types in Inner Mongolia

图7 1982—2013年内蒙古不同植被区返青期变化趋势

Fig.7 Trend of SOS for different vegetation types from 1982 to 2013 in Inner Mongolia

（B）草地是内蒙古地区占地面积最广的一种植被类型，在1982—2013年间，草地区域表现出的返青期没有明显的体现和推迟趋势，返青期发生在第119~130d，即4月29至5月10日之间。转折点发生在2010年，转折点之前表现为返青期提前趋势，平均每年提前0.06d，转折点之后表现出推迟趋势，平均每年推迟1.7d。

（C）灌木区的返青期总体呈现推迟趋势，返青期开始时间在第119~132d之间，即4月29至5月12日之间。转折点发生在2010年，转折点前后均呈现推迟趋势，平均每年推迟0.1d，转折点后推迟更为显著，平均每年推迟1.89d。

（D）沙地植被的返青期总体表现为推迟趋势，返青期发生在第118~131d之间，即4月28至5月11日之间。转折点发生在2010年，在转折点之前返青期表现出提前的趋势，平均每年提前0.06d，转折点之后返青期呈现推迟趋势，平均每年推迟2.25d。

综上，内蒙古地区的返青期在不同植被区表现不同。森林区转折点发生在1998年，且森林区的返青期到来最早，在第115d开始，这与森林区温度湿度相对其他地区更早就满足返青要求有关。灌木、草地、沙地的返青期转折点均发生在2010年，且2010年后都呈现推迟趋势，平均每年返青期大概发生在第118~119d左右。内蒙古地区植被返青期发生在4月末至5月上旬之间。

3.2.3 不同植被类型上的温度和降水对返青期的影响

将内蒙古植被分为4种类型：森林、草地、灌木、沙地，提取不同植被类型每年的返青期，并与温度、降水进行相关分析。从表1可知，所有植被类型SOS与4月温度均呈负相关，且森林区温度与返青期的相关性通过0.01的显著性水平，说明4月温度对森林区返青影响极为重要。温度升高促进返青提前。5月草地，森林植被返青期与温度均呈负相关关系；灌木，沙地返青期与温度呈正相关关系，4月森林、草地、灌木的温度对返青期影响比5月重要，沙地植被区5月温度的影响更为重要。

表1 不同植被类型返青期与气温降水的相关性

Table 1 Response of SOS to temperature and precipitation for different vegetation types

植被类型	温度		降水
月份	4	5	4	5
森林	-0.449**	-0.029	0.14	0.29
草地	-0.199	-0.057	-0.46**	-0.1
灌木	-0.147	0.14	0.2	0.03
沙地	-0.002	0.339	-0.18	-0.09

^*，^**分别代表0.05和0.01的显著性水平

4月降水量增加对草地返青期影响显著，通过0.01显著性水平，4月温度对森林、沙地区返青期的影响表现为负相关，对灌木区表现为正相关影响。5月降水增加与森林区，灌木区返青期呈现正相关关系，与草地，沙地成负相关关系。4月降水量对返青期提前影响均大于5月降水量对影响。

综上，4月温度增加和4月降水量增加对内蒙古返青期影响至关重要。

4 结论

该文利用累积NDVI的Logistic曲线曲率极值法对物候返青期进行识别，得到1982—2013年内蒙古地区平均返青时间在4月26日到5月23日之间。利用一元线性回归模型、分段线性回归模型和相关分析法分析1982—2013年内蒙古地区植被返青期总体变化趋势，阶段性变化趋势以及返青期对气向因子的响应特征。结果表明，1982—2013年内蒙古地区植被返青期总体呈现推迟趋势。以2010年为分界线，分界线之前返青期没有明显的提前或推迟的现象，2010年之后，返青期呈现逐年推迟趋势。从4类植被类型来看，森林区返青期的转折点发生在1998年；草地、灌木、沙地的返青期均发生在2010年。森林区转折点1998年前，返青期呈现提前趋势，平均每年提前0.68d，1998年以后以推迟为主，平均每年推迟0.47d。草地区转折点之前返青期表现为提前趋势，平均每年提前0.06d，转折点之后表现出推迟趋势，平均每年推迟1.7d。灌木区转折点前后均呈现推迟趋势，平均每天推迟0.1d，转折点后推迟更为显著，平均每年推迟1.89d。沙地区转折点之前返青期表现出提前的趋势，平均每天提前0.06d，转折点之后返青期呈现推迟趋势，平均每年推迟2.25d。

内蒙古温度和降水对内蒙古整个研究区内返青期的影响表明，4月份的温度升高和4月份的降水增加对内蒙古研究区内返青期的影响相比5月更为重要，4月温度和降水的增加会促进返青期提前。对4类不同植被类型进行返青期与气象数据的相关性分析表明，4月森林、草地、灌木的温度对返青期影响比5月重要，沙地植被区5月温度的影响更为重要。4月温度与森林区返青期相关性通过了0.01的显著性水平。4、5两月降水对返青期的影响相比，4月降水量增加促进返青期提前，草地区4月降水量增加与返青期相关性通过0.01显著性检验水平。

参考文献