全 文 ：植物生态学报 2011, 35 (11): 1117–1126 doi: 10.3724/SP.J.1258.2011.01117
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2011-05-18 接受日期Accepted: 2011-08-01
* 通讯作者Author for correspondence (E-mail: sunpsen@forestry.ac.cn)
中国东部南北样带主要植被类型归一化植被指数对
气候变化的响应及不同时间尺度的差异性
余 振1 孙鹏森1* 刘世荣2
1中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 北京 100091; 2中国林业科学研究院, 北京 100091
摘 要 植被的动态变化及其与环境的关系已成为全球变化研究的热点问题。陆地样带是进行全球变化驱动因素梯度分析的
有效途径。该研究依托中国东部南北样带(NSTEC), 对南北样带不同时间尺度的气候因子和植被活动变化特征进行了分析,
并重点阐述了具有代表性的12种植被类型对气候因子的响应方式。研究结果表明: 南北样带植被的归一化植被指数(NDVI)
的变化同时受控于气温和降水, 但是在不同的空间和时间尺度上植被NDVI的响应方式各异。在年时间尺度上, 只有温带落叶
灌丛(TDS)的NDVI受气温控制; 而温带禾草草原(TGS)和亚热带和热带针叶林(STCF)的NDVI同时受气温和降水调控。其他植
被类型的年NDVI与年平均气温和年总降水量没有直接显著的联系, 而受年内气温变化和降水分配状况的影响更大。在月时
间尺度上, NDVI与气温的关系在不同类型植被之间存在很大差异。一般而言, 植被NDVI与前4个月内的气温关系最为密切,
并且从1月份到4月份气温的滞后时长在缩短。其中, 温带针叶林(TCF)、温带落叶阔叶林(TDBF)、TDS、STCF和亚热带热带
草丛(STG)等植被类型, 5–8月的NDVI与气温普遍呈负相关关系。草原和灌丛植被类型当月NDVI与当月降水量主要以正相关
为主, 而森林类型当月NDVI与当月降水量主要以负相关为主。
关键词 气候变化, 气候因子, 归一化植被指数(NDVI), 中国东部南北样带
Response of normalized difference vegetation index in main vegetation types to climate
change and their variations in different time scales along a North-South Transect of Eastern
China
YU Zhen1, SUN Peng-Sen1*, and LIU Shi-Rong2
1Institute of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; and 2Chinese Academy of Forestry, Beijing
100091, China
Abstract
Aims Climate change characterized by global warming has posed a great threat to terrestrial ecosystems and
sustainable development of human society. Our objective was to examine the response of major vegetation types
to climate change.
Methods We used the biweekly dataset of the National Oceanographic and Atmospheric Administra-
tion/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) normalized difference vegetation index
(NDVI) and climatic data from 752 standard stations in China for 1982–2006 to study the responses of 12 major
vegetation types to changes in air temperature and precipitation.
Important findings The NDVI trend was controlled by air temperature and precipitation at the transect scale,
while the NDVI trend showed large spatial heterogeneity, possibly associated with changes in regional climate,
land use and vegetation type. At the biome scale, annual NDVI of temperate deciduous shrubland (TDS) was sig-
nificantly correlated with air temperature and that of temperate grass steppe (TGS) and subtropical and tropical
coniferous forest (STCF) was significantly correlated with both air temperature and precipitation. No significant
relationships were detected between NDVI and climatic factors in other types of vegetation. NDVI was most sig-
nificantly correlated to the air temperature of the preceding four months. In addition, the time lag of NDVI re-
sponses to air temperature gradually decreased from January to April. Negative correlations were found between
NDVI and air temperature from May to August in temperate coniferous forest (TCF), temperate deciduous
broad-leaved forest (TDBF), TDS, STCF and subtropical and tropical grassland (STG). Results indicated a posi-
tive relationship between NDVI and precipitation of the same month in shrub and grassland types and a negative
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relationship between NDVI and precipitation of the same month in forest.
Key words climate change, climatic factors, normalized difference vegetation index (NDVI), North-South
Transect of Eastern China (NSTEC)

科学研究证实全球变化正在加剧, 以气候变暖
为突出标志的全球环境变化对陆地生态系统产生
了严重影响, 并已经引起了各国政府与社会各界的
极大关注。经过长期研究, 科学家已经基本弄清了
全球变化引起生态系统和植被分布格局变化的驱
动因子, 但对其驱动机制的认识还存在很多不确定
性。因此, 国际地圈生物圈计划(IGBP)提出了全球
变化的陆地样带研究方法。由于陆地样带可以作为
分散研究站点的观测研究与一定空间区域综合分
析的桥梁, 以及不同时空尺度模型之间耦合与转换
的媒介, 尤其是进行全球变化驱动因素梯度分析的
有效途径, 已经成为IGBP的核心项目和非IGBP的
研究项目(如生物多样性研究)的重要而有效的途径
(周广胜, 1999)。这也使得陆地样带(terrestrial tran-
sect)成为解决这个关键问题的重要平台和有效途径
之一。
中国东部南北样带 (North-South Transect of
Eastern China, NSTEC)是世界上独特而完整的以热
量梯度驱动的植被连续带。由于它既包括了中国主
要的农林生态系统, 又几乎覆盖了夏季东南季风气
候控制下的地带性生态系统类型, 因而是世界上典
型的受热量驱动的纬度地带系列, 是全球变化增温
效应的气候-生态系统研究的天然试验平台(李岩等,
2004)。
归一化植被指数NDVI (normalized difference
vegetation index)能较好地反映植被的季节变化和
年际变化 , 因而被广泛用作指示植被活动强度
(Sun et al., 2008a; 余振等, 2010)以及净初级生产力
(NPP) (Goward et al., 1985)的指标。因此, 它可以在
一定程度上指示陆地植被覆盖的变化。气候与NDVI
之间的关系研究在全球变化探索中起着至关重要
的作用。
关于NDVI与气候因子之间的相关关系的研究
已经在区域尺度(Piao et al., 2003, 2004)和全球尺度
(Schultz & Halpert, 1995; Botta et al., 2000)上广泛开
展。对植被的动态监测和预测可以从一个侧面了解
气候变化的趋势。中国东部植被的NDVI在不同季
节、不同区域对气温和降水变化的响应存在着滞后
现象(崔林丽等, 2009; 王宗明等, 2009)。但是对不
同植被类型在各个时空尺度的滞后响应差异研究
相对较少。本研究基于我国东部南北样带上12种不
同的植被类型, 将遥感数据和气候数据结合分析,
在南北样带提供的温度梯度和降水变异条件下, 分
析探讨主要植被类型对温度和降水变化的响应及
不同尺度的差异性。
1 研究区概况
NSTEC的主体是从中国东部108°–118° E沿经线
由海南岛北上到40° N, 然后向东错位8°, 再由118°–
128° E往北到国界, 总面积约占国土面积的1/3, 覆
盖17个省市(彭少麟等, 2002) (表1)。NSTEC主要为
季风气候, 水分和热量资源十分充足, 从低纬度到
高纬度, 温度和降水呈递减趋势。样带南北距离超
过3 00 km, 有明显的热量梯度与水热组合梯度, 同
时还有土地利用强度的变化(滕菱等, 2000)。NSTEC
是IGBP在2000年设立的国际标准样带, 目的在于
研究全球变化的科学问题(Gao et al., 2003)。
2 数据处理方法
2.1 气象、植被类型与NDVI数据处理
利用Anusplin (Ver. 4.1; Australian National Uni-
versity, Center for Resources and Environmental Stud-
ies, Canberra, Australia)软件, 引入经度、纬度、高
程信息作为协变量, 采用三变量薄板光顺样条插值
法(McVicar et al., 2007; Sun et al., 2008b)对全国752
个气象站点1982–2006年逐月的气温和降水数据进
行插值。依据样带边界裁切, 在遥感影像处理软件
ENVI (Version 4.5)支持下进行多层堆栈处理, 最终
形成600个图层的与NDVI时间序列对应的数据集。由
于NSTEC主要是热量梯度驱动的植被连续带(李岩
等, 2004), 因此本研究主要关注的气象指标为气温
和降水。同时, 将气温和降水的耦合作用结合分析,
以水热因子的协同作用作为综合指标进行了探讨。
本研究使用的植被分类图来自中国科学院植
物研究所编制的1 : 100万植被图(侯学煜, 2001)。本
研究选取的样带上主要天然植被类型见表1。
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表1 中国东部南北样带上天然植被类型及其分布概况
Table 1 Natural vegetation types and their distribution along the North-South Transect of Eastern China
植被类型
Vegetation type
英文名
English name
缩写
Abbreviations
分布纬度(° N)
Distributional latitude
NDVI范围
NDVI range
寒温带温带针叶林 Temperate and cold temperate coniferous forest TCTCF 48–53 0.11–0.77
温带针叶林 Temperate coniferous forest TCF 32–42 0.21–0.59
温带针阔叶混交林 Temperate mixed forest TMF 40–47 0.20–0.77
温带落叶阔叶林 Temperate deciduous broad-leaved forest TDBF 32–53 0.16–0.70
温带落叶灌丛 Temperate deciduous shrubland TDS 30–50 0.18–0.61
温带草甸草原 Temperate meadow steppe TMS 35–53 0.11–0.67
温带禾草草原 Temperate grass steppe TGS 36–50 0.12–0.43
温带草丛 Temperate grassland TG 30–42 0.20–0.55
亚热带和热带针叶林 Subtropical and tropical coniferous forest STCF 21–34 0.33–0.61
亚热带落叶阔叶林 Subtropical deciduous broad-leaved forest SDBF 25–35 0.30–0.63
亚热带常绿阔叶林 Subtropical evergreen broad-leaved forest SEBF 22–31 0.35–0.63
亚热带和热带草丛 Subtropical and tropical grassland STG 18–34 0.31–0.59
NDVI, 归一化植被指数。
NDVI, normalized difference vegetation index.


遥感数据是由美国航空航天局(NASA)全球监
测与模型研究组(Global Inventor Modeling and Map-
ping Studies, GIMMS)发布的空间分辨率为8 km × 8
km、时间范围从1982年到2006年共25年的600个图
层数据。该数据已经过几何精纠正、辐射校正、大
气校正等预处理, 且都已采用最大值合成法, 以减
少云、大气和太阳高度角等的影响 (McVicar &
Bierwirth, 2001; Tucker et al., 2005; Sun et al.,
2008b)。
2.2 像元除噪
自1980年以来, 中国东部地区土地利用覆盖变
化巨大, 因此需要前期的处理工作降低土地覆盖变
化的影响。首先, 因栽培植被的生长变化主要受人
类活动的影响(如施肥、灌溉和栽种类型等), 故难以
分辨引起栽培植被NDVI变化的影响因素是源于人
类活动还是气候变化, 因此本研究只选取自然植被
作为研究对象。其次, 由于植被图中的细小斑块在
20多年的土地覆盖变化中, 易受人类活动的影响而
转变为其他地类, 是十分重要的噪声来源, 因此在
植被图上删去64 km2以下的细小斑块。最后, 因为
核心区域的斑块最能保持稳定, 为确保基于植被图
提取出的NDVI数据能代表单一纯净的植被类型,
再对植被图进行向内缓冲处理, 只保留植被图核心
部分的植被斑块(余振等, 2010)。
2.3 SMK (Seasonal Mann-Kendall)趋势检验
本研究对温度数据的趋势检验采用SMK检验
法。该检验方法最早是由Mann (1945)和Kendall
(1975)提出的, 经过补充增加了季节性(Hirsch et al.,
1982)、多观测点(Lettenmaier, 1988)以及协变量代表
自然波动(Libiseller & Grimvall, 2002)。SMK趋势性
分析纠正了时间上的自相关, 能直接计算出季节性
数据的趋势显著性, 而无须将数据转换为年平均
值。de Beurs和Henebry (2004, 2005)提供了关于
SMK方法对时间序列数据检验的更详尽说明(Sun
et al., 2008b)。
3 结果和分析
3.1 NSTEC年平均气温、降水和NDVI的空间格局
和长期趋势
1958–2006年, 中国的陆地存在普遍增温的趋
势。本研究结果发现, 这个时期内NSTEC年平均气
温升高比较显著的区域达到0.06 ·a℃ –1。但是从1982
年以来, NSTEC普遍增温有逐步加快的趋势, 增温
最为显著的区域在样带中部, 部分区域年增温趋势
达到0.25 ·a℃ –1。1982–2006年增温速率远超过该区
域1958–1981年的增温速率(0.05 ·a℃ –1), 这种加速
增温的趋势也对中国陆地植被有着巨大的影响。
降水的变化格局与气温的变化格局有所不同,
样带北部出现降水减少的趋势, 南部出现增加趋
势。1982–2006年的25年间, 样带东北部和中部部分
区域降水减少约35% (18 mm·a–1), 样带南部区域增
加降水约25% (10 mm·a–1)。而这种南增北减的趋势
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也在加速, 进一步加剧了南涝北旱(图1, 图2)。
NSTEC上的年NDVI的变化有很大的空间异质
性(图3)。其中, NDVI上升比较明显的区域为样带东
北部和样带中部, NDVI的增速为每年0–0.005, 而
NDVI减小比较显著的区域集中在样带南部区域,
达到每年0–0.006。每年NDVI在样带南部区域尤其
是珠江流域出现了显著降低。
3.2 不同植被类型年尺度上NDVI与气候因子的关系
以25年(1982–2006年)各年年平均NDVI值与气
温和降水量做相关分析, 分析年际NDVI波动与气
候因子的关系(表2)可以看出, 温带落叶灌丛(TDS)
和亚热带和热带针叶林(STCF)的年NDVI与气温呈
极显著正相关关系, 其他植被类型的NDVI与气温
的关系未达到显著水平, 但是以正相关关系为主。
而STCF的年NDVI值与降水呈显著的负相关关系。
因此, TDS在年尺度上的NDVI受气温控制; 而STCF
年尺度上的NDVI同时受气温和降水调控。其他各植
被类型的NDVI在年尺度上与气温和降水单一因子
的关系不显著。
从年际NDVI与气候因子的关系上看, 可以将
样带划分为4种响应类型区域(表2)。根据4种响应方
式划分自然植被, 分析每种植被的响应方式比例可
以看出, 在年时间尺度上, 样带植被NDVI与气候因
子的相关性显示了较大的空间异质性, 大部分植被
类型的NDVI只有较小的比例受年平均气温和年降
水量的控制, 其中, 年NDVI受年降水量影响较大的
类型为STCF, 受降水控制比例达到62.5%; 其次为
TDS、亚热带落叶阔叶林 (SDBF)和温带针叶林
(TCF),分别达到30.58%、28.21%和25%; 而温带禾
草草原(TGS)受气温和降水调控的比例也较大, 分
别达到21.57%和23.95%。寒温带温带山地针叶林
(TCTCF)和温带针阔叶混交林(TMF)的年NDVI受年
平均气温和年总降水控制的比例都在10%左右。
因此, 除部分植被类型, 如亚热带和热带针叶
林(STCF)、温带草甸草原(TMS)和TDS等, 其他植被
类型的NDVI只有较小的比例受年平均气温和年降
水量的控制, 这也表明这些植被类型的年NDVI与
年平均气温和年总降水量没有非常直接的联系, 而



图1 1982–2006年中国东部南北样带
年平均气温趋势( ·a℃ –1)。
Fig. 1 Trend of mean annual air tem-
perature in North-South Transect of
Eastern China from 1982 to 2006
( ·a℃ –1).


图2 1982–2006年中国东部南北样带
年平均降水趋势(mm·a–1)。
Fig. 2 Trend of mean annual precipi-
tation in North-South Transect of East-
ern China from 1982 to 2006 (mm·a–1).



图3 1982–2006年中国东部南北样带
年平均归一化植被指数趋势。
Fig. 3 Trend of mean annual normal-
ized difference vegetation index in
North-South Transect of Eastern China
from 1982 to 2006.
余振等: 中国东部南北样带主要植被类型归一化植被指数对气候变化的响应及不同时间尺度的差异性 1121

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表2 中国东部南北样带不同植被类型年平均归一化植被指数(NDVI)与气温和降水的相关系数(1982–2006年)
Table 2 Correlation coefficients between mean annual normalized difference vegetation index (NDVI) and air temperature and
precipitation for different vegetation types in North-South Transect of Eastern China from 1982 to 2006
*, p < 0.05; **, p < 0.01; r p, NDVI与降水的相关系数; rt, NDVI与气温的相关系数; rNDVI-tp, NDVI与气温和降水的复相关系数。缩写同表1。
rp, correlation coefficients between NDVI and precipitation; rt, correlation coefficients between NDVI and air temperature; rNDVI-tp, multiple correlation
coefficients between NDVI, precipitation and air temperature. Abbreviations are the same as in Table 1.



表3 中国东部南北样带自然植被对气温和降水不同响应方式的比较
Table 3 Composition of natural vegetation response mode to air temperature and precipitation in North-South Transect of Eastern
China
响应方式 Response mode
受降水控制百分数 Percentage dominated
by precipitation (%)
受气温控制百分数
Percentage dominated by air
temperature (%)
受气温和降水控制百分数(%)
Percentage dominated by
precipitation and air temperature
不受气温和降水控制百分数(%)
Percentage not dominated
by precipitation and
air temperature
TCTCF 9.12 1.23 0.00 89.82
TCF 12.50 25.00 0.00 75.00
TMF 0.00 7.14 0.00 92.86
TDBF 3.85 19.23 0.00 76.92
TDS 4.13 30.58 2.48 64.46
TMS 4.89 10.90 2.26 81.95
TGS 23.95 21.57 3.11 51.74
TG 5.00 20.00 7.50 70.00
STCF 12.50 62.50 0.00 37.50
SDBF 10.26 28.21 2.56 64.10
SEBF 10.53 12.28 3.51 77.19
STG 8.91 15.84 0.99 76.24
百分数表示该响应方式对应像元数所占该植被类型总像元数的比例。缩写同表1。
Percentage represents the pixel proportion of each specific response mode occupied in total pixels of respective vegetation types. Abbreviations are
the same as in Table 1.



可能与气温年内变化和降水年内分配状况的关系
更加密切。基于这个设想, 降低研究的时间尺度,
对月NDVI与气温和降水的关系进行分析。
3.3 NDVI与气温和降水的相关性的季节变化及滞
后效应
受植物生理周期、区域下垫面异质性等因素的
影响, 植被NDVI对气温和降水的响应可能存在滞
后效应(Piao et al., 2003), 并且不同的植被类型这
种滞后效应各不相同。本研究提取了12种植被类型
自1982年至2006年25年来每月的NDVI数据, 结合
气温和降水数据进行相关分析, 计算每个月NDVI
与该月之前月份的气温和降水的关系。以横轴为气
温、纵轴为NDVI, 做气温与NDVI在不同月份相关系
数值的矩阵(图4)。因此, 横轴和纵轴相交的像元表
示该月份气候因子与NDVI的相关系数值, 颜色由
浅到深依次表示: 显著正相关、不显著正相关、不
显著负相关和显著负相关。可以看出, NDVI与气温
的关系在不同类型植被、不同月份都存在很大差
异。一般而言, 植被的NDVI与前4个月内的气温关
系最为密切, 不同植被类型在不同季节各有差异。
温带针叶林(TCF)、温带落叶阔叶林(TDBF)、温带
落叶灌丛(TDS)、亚热带热带针叶林(STCF)和亚热
带热带草丛(STG)等植被类型, 5–8月的NDVI与气温
普遍呈负相关。可以看出, NDVI与降水的关系在
植被类型 Vegetation type

TCTCF TCF TMF TDBF TDS TMS TGS TG STCF STG SDBF SEBF
r t 0.07 0.34 –0.05 0.28 0.51** 0.11 0.34 0.36 0.52** –0.18 0.34 –0.22
r p –0.18 –0.35 0.05 –0.18 0.10 0.22 0.32 –0.03 –0.44* 0.08 –0.19 –0.09
rNDVI-tp 0.19 0.40 0.06 0.30 0.57* 0.26 0.51* 0.38 0.55* 0.20 0.35 0.23
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图4 中国东部南北样带各植被类型不同月份归一化植被指数与气温的相关关系。缩写同表1。
Fig. 4 Correlation coefficients between normalized difference vegetation index and air temperature in different months and vegeta-
tion types in North-South Transect of Eastern China. Abbreviations are the same as in Table 1.



不同类型植被、不同月份也存在很大差异。4–8月,
草原和灌丛类型, 如TDS、温带草甸草原(TMS)、温
带禾草草原(TGS)、温带草丛(TG)、STG等植被类型,
当月NDVI与当月降水主要以正相关为主, 而森林
类型当月NDVI与当月降水主要以负相关为主。
1–3月和10–12月以负相关为主, 这可能是由于
该时期内植被活动强度较弱, 降水的增加对NDVI
的贡献不大。颜色较深的象元集中在中间区域, 即
4–9月区间, 这段时间内植被活动强度大, 对水分的
需求较高, 因此降水的增加有助于NDVI的升高。
3.4 不同植被类型月尺度上NDVI的变化趋势及与
气候因子的关系
基于Anusplin软件插值出的数据提取出样带上
每一种植被类型自1982到2006年每年12个月的气温
和降水数据, 并通过Mann-Kendall检验分析各个月
份气温、降水和NDVI的变化趋势。表4为气温、降
水和NDVI的检验结果。
以图4和图5作为NDVI与气温和降水关系的参
照 , 可以解释气温和降水在各个月份的变化对
NDVI的影响。例如, 对于温带针叶林(TCF), 2–4月
气温显著升高, 与其密切相关的5月份NDVI也显著
上升。3月份的降水和6–10月份的NDVI都有比较显
著的正相关, 因此3月份降水的显著减少造成7–8月
的NDVI出现了下降的趋势, 加之6月份增温的负效
应, 7月份的下降趋势更是达到了显著水平。
对于温带落叶灌丛(TDS), 1–6月的气温对1–6
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图5 中国东部南北样带各植被类型不同月份归一化植被指数与降水的相关关系。缩写同表1。
Fig. 5 Correlation coefficients between normalized difference vegetation index and precipitation in different months and vegetation
types in North-South Transect of Eastern China. Abbreviations are the same as in Table 1.


月的NDVI都有比较显著的促进作用, 因此2、3月份
的显著增温促使1–5月份的NDVI都有上升趋势, 其
中3月份达到了显著水平。对于温带草甸草原(TMS),
6–8月份的气温和8月份的降水对8月份的NDVI分别
具有正效应和负效应, 因此7月份显著增温与8月份
降水减少的耦合效应使得8月份NDVI的上升趋势达
到显著水平。对于温带草丛(TG), 2–9月几乎都出现
了显著增温, 但是2–3月的气温的滞后效应使增温
主要对3–5月的NDVI产生较大影响 , 因此5月份
NDVI升高达到了显著水平。
对于亚热带植被 , 如亚热带和热带针叶林
(STCF), 1–4月的气温对4月份的NDVI升高有显著的
促进作用, 因此2–4月份的增温趋势(2–3月份增温
趋势达到显著)提高了4月份的NDVI。对于亚热带和
热带草丛(STG), 1–7月的温度对8月份的NDVI都有
滞后的负效应, 因此2、3、4、6月份的显著增温使
得8月份的NDVI降低。对于亚热带落叶阔叶林
(SDBF), 4月份的NDVI显著增加归因于2–4月份显
著增温的正效应。而8月NDVI的显著降低则归因于
4–7月气温显著升高的负效应。
4 讨论和结论
4.1 1958–2006年, 中国陆地存在普遍增温的趋
势。国家气象局研究发现这段时期内NSTEC区域气
温的增加幅度为0.04–0.06 ·a℃ –1。本研究结果与此
相似, 从1958到2006年, NSTEC上年平均气温升高

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表4 1982–2006年不同植被类型气温、降水和归一化植被指数(NDVI)的Mann-Kendall检验值
Table 4 Mann-Kendall tests of data series of air temperature, precipitation and normalized difference vegetation index (NDVI) in
different vegetation types from 1982 to 2006
植被类型 Vegetation type 月
Month

TCTCF TCF TMF TDBF TDS TMS TGS TG STCF STG SDBF SEBF
气温 Air temperature Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο + Ο Ο Ο Ο
降水 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
1月
January
NDVI – Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο + – Ο Ο
气温 Air temperature Ο ++ ++ ++ ++ + ++ ++ ++ ++ ++ ++
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο – Ο Ο
2月
February
NDVI Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
气温 Air temperature Ο ++ Ο Ο ++ Ο + ++ ++ ++ ++ ++
降水量 Precipitation Ο – – Ο Ο Ο Ο Ο – – – – Ο Ο Ο
3月
March
NDVI Ο Ο – – Ο ++ Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
气温 Air temperature Ο ++ Ο Ο Ο Ο + ++ + ++ ++ ++
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
4月
April
NDVI Ο Ο Ο – – Ο + Ο Ο ++ + ++ Ο
气温 Air temperature Ο Ο Ο Ο ++ Ο ++ ++ Ο Ο Ο Ο
降水量 Precipitation Ο – Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
5月
May
NDVI Ο ++ Ο + + Ο Ο ++ Ο Ο Ο Ο
气温 Air temperature Ο ++ ++ + ++ Ο ++ ++ ++ ++ ++ Ο
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο +
6月
June
NDVI Ο Ο – – – Ο Ο Ο Ο Ο – Ο –
气温 Air temperature ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ + ++ Ο
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο ++
7月
July
NDVI Ο – – Ο – – Ο Ο Ο Ο Ο – Ο – –
气温 Air temperature Ο + Ο Ο Ο + ++ Ο Ο Ο Ο Ο
降水量 Precipitation – – Ο Ο Ο Ο – – Ο Ο Ο Ο Ο
8月
August
NDVI Ο – Ο Ο Ο ++ ++ Ο Ο – – – – – –
气温 Air temperature Ο + ++ ++ ++ ++ ++ ++ + + Ο Ο
降水量 Precipitation Ο Ο – – – – – – – – – Ο Ο – – Ο – –
9月
September
NDVI + Ο Ο Ο Ο Ο Ο + Ο Ο Ο – –
气温 Air temperature Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
10月
October
NDVI Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο – Ο Ο
气温 Air temperature Ο + Ο Ο Ο Ο Ο + Ο Ο Ο ++
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
11月
November
NDVI – – Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
气温 Air temperature Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
降水量 Precipitation Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
12月
December
NDVI – – Ο – Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο Ο
气温 Air temperature Ο ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++
降水量 Precipitation – – Ο – – Ο – – – – Ο – – Ο Ο – – Ο
年
Annual
NDVI Ο – Ο Ο Ο Ο Ο ++ Ο – – Ο – –
植被类型缩写同表1。“+”表示显著上升趋势(p < 0.05); “++”表示极显著上升趋势(p < 0.01); “–”表示显著下降趋势(p < 0.05); “– –”表示极显著
下降趋势(p < 0.01); “Ο”表示无显著变化趋势。
Abbreviations of vegetation types are the same as in Table 1. “+” denotes an upward trend (p < 0.05); “++” denotes a significant upward trend
(p < 0.01); “–” denotes a downward trend (p < 0.05); “– –” denotes a significant downward trend (p < 0.01); “Ο” denotes no significant change trend.


余振等: 中国东部南北样带主要植被类型归一化植被指数对气候变化的响应及不同时间尺度的差异性 1125

doi: 10.3724/SP.J.1258.2011.01117
比较显著的区域达到0.06 ·a℃ –1。根据国家气象局发
布的研究结果, 近50年来我国东部地区频繁出现南
涝北旱, 华南地区降水增加5%至10%, 而华北和东
北大部分地区降水减少10%至30%。但是从1982–
2006年的25年间, 这种变化速度进一步加快, 东北
地区和长江中游地区的降水减少35% (18 mm·a–1),
华南地区降水增加25% (10 mm·a–1)。
4.2 全国尺度上NDVI的变化与气温相关, 但局域
上的NDVI变化受降水调控。NDVI在局域上的异质
性与局部气候、土地利用和植被类型密切相关, 这
个结论与Piao (2003)的研究结果相同。对于具体植
被类型而言, 在年尺度上NDVI受气温控制的是温
带落叶灌丛(TDS); 而温带禾草草原(TGS)和亚热带
和热带针叶林(STCF)受气温和降水调控。其他植被
类型整体上的年NDVI与年平均气温和年总降水没
有直接显著的联系, 只有部分达到显著相关, 这些
植被类型的NDVI受年内气温变化和降水分配状况
的影响更大, 因此与月尺度的气温和降水关系更为
密切。这可能是由于水热的年际变异对植被的NDVI
的影响强度不如水热的季节分配状况影响大。换言
之, 降水丰沛的年份, 可能由于降水多集中于非生
长季, 甚至在生长季出现干旱, 因而导致降水量与
NDVI的关系不甚密切。
4.3 NDVI与气温的关系在不同类型植被、不同月
份都存在很大差异。温带针叶林(TCF)、温带落叶
阔叶林(TDBF)、TDS、STCF和亚热带热带草丛
(STG)等植被类型, 5–8月的NDVI与气温普遍呈负相
关关系。大部分植被类型各个月份的NDVI主要受到
某些月份气温的影响。例如TDS、TCF和温带草丛
(TG)中5月份的气温对NDVI产生极大的负效应, 这
可能是由于TDS、TCF和TG分布在比较干旱的区域,
5月份的高温伴随着稀少的降水, 对植被生长不利。
4.4 NDVI与降水的关系在不同类型植被、不同月
份也存在很大差异。草原和灌丛类型(TDS、TMS、
TGS、TG、STG等)当月NDVI与当月降水主要以正
相关为主, 而森林类型当月NDVI与当月降水主要
以负相关为主。这可能是由于草原和灌丛类型对降
水的响应速度比森林类型迅速, 如若降水在短期内
没有利用或流失, 则积聚在下垫面表层可能会降低
NDVI。
4.5 从月尺度上NDVI与温度和降水的关系分析可
以看出, 某些月份的气候因子对NDVI的影响特别
显著。如果该月份的温度或降水对NDVI产生相同的
效应, 并且温度和降水的变化趋势相同, 那么NDVI
一般也相应地发生同向变化。此外, 如果温度和降
水对NDVI产生相同的效应, 虽然温度和降水同向
变化的趋势都不显著, 但是两者的耦合作用可能会
促使NDVI发生显著变化。
致谢 国家自然科学基金重大研究项目 (30590-
383)、国家科技支撑项目(2006BAD03A0401)、中国
林业科学研究院院所基金海外人才专项(CAFYBB-
2008007)和林业公益性行业科研专项(200804001)
资助。
参考文献
Botta A, Viovy N, Ciais P, Friedlingstein P, Monfray P (2000).
A global prognostic scheme of leaf onset using satellite
data. Global Change Biology, 6, 709–725.
Cui LL (崔林丽), Shi J (史军), Yang YM (杨引明), Fan WY
(范文义) (2009). Ten-day response of vegetation NDVI to
the variations of temperature and precipitation in Eastern
China. Acta Geographic Sinica (地理学报), 64, 850–860.
(in Chinese with English abstract)
de Beurs KM, Henebry GM (2004). Trend analysis of the path-
finder AVHRR Land (PAL) NDVI data for the deserts of
central Asia. IEEE Geoscience and Remote Sensing Let-
ters, 1, 282–286.
de Beurs KM, Henebry GM (2005). A statistical framework for
the analysis of long image time series. International
Journal of Remote Sensing, 26, 1551–1573.
Gao Q, Li XB, Yang XS (2003). Responses of vegetation and
primary production in North-South Transect of Eastern
China to global change under land use constraint. Acta
Botanica Sinica, 45, 1274–1284.
Goward SN, Tucker CJ, Dye DG (1985). North American
vegetation patterns observed with the NOAA-7 advanced
very high resolution radiometer. Plant Ecology, 64, 3–14.
Hirsch RM, Slack JR, Smith RA (1982). Techniques of trend
analysis for monthly water quality data. Water Resources
Research, 18, 107–121.
Hou XY (侯学煜) (2001). Vegetation Atlas of China (1:1 000 000)
(1:1 000 000中国植被图集). Science Press, Beijing. (in
Chinese)
Kendall MG (1975). Rank Correlation Methods. Charles Grif-
fin, London.
Lettenmaier DP (1988). Multivariate nonparametric tests for
trend in water quality. Water Resources Bulletin, 24,
505–512.
Libiseller C, Grimvall A (2002). Performance of partial
1126 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2011, 35 (11): 1117–1126

www.plant-ecology.com
Mann-Kendall tests for trend detection in the presence of
covariates. Environmetrics, 13, 71–84.
Li Y (李岩), Liao SD (廖圣东), Chi GB (迟国彬), Liao QF (廖
其芳) (2004). Spatial distribution NPP in forest and crop
along North-South Transect of Eastern China. Chinese
Science Bulletin (科学通报), 49, 679–685. (in Chinese)
Mann HB (1945). Nonparametric tests against trend. Econo-
metrica, 13, 245–259.
McVicar TR, Bierwirth PN (2001). Rapidly assessing the 1997
drought in Papua New Guinea using composite AVHRR
imagery. International Journal of Remote Sensing, 22,
2109–2128.
McVicar TR, van Niel TG, Li LT, Hutchinson MF, Mu XM,
Liu ZH (2007). Spatially distributing monthly reference
evapotranspiration and pan evaporation considering topo-
graphic influences. Journal of Hydrology, 338, 196–220.
Peng SL (彭少麟), Zhao P (赵平), Ren H (任海), Zheng FY
(郑凤英) (2002). The possible heat-driven pattern varia-
tion of zonal vegetation and agricultural ecosystems along
the North-South Transect of China under the global
change. Earth Science Frontiers (地学前缘), 9, 217–226.
(in Chinese with English abstract)
Piao SL, Fang JY, Ji W, Guo QH, Ke JH, Tao S (2004). Varia-
tion in a satellite-based vegetation index in relation to cli-
mate in China. Journal of Vegetation Science, 15, 219–
226.
Piao SL, Fang JY, Zhou LM, Guo QH, Henderson M, Ji W, Li
Y, Tao S (2003). Interannual variations of monthly and
seasonal normalized difference vegetation index NDVI in
China from 1982 to 1999. Journal of Geophysical Re-
search, 108, 1–13.
Schultz PA, Halpert MS (1995). Global analysis of the rela-
tionships among a vegetation index, precipitation and land
surface temperature. International Journal of Remote
Sensing, 16, 2755–2777.
Sun PS, Grignetti A, Liu SR, Casacchia R, Salvatori R, Pietrini
F, Loreto F, Centritto M (2008a). Associated changes in
physiological parameters and spectral reflectance indices
in olive (Olea europaea L.) leaves in response to different
levels of water stress. International Journal of Remote
Sensing, 29, 1725–1743.
Sun PS, Liu SR, Jiang H, Liu YL, Liu JT, Lin Y, Liu XL
(2008b). Hydrologic effects of NDVI time series in a con-
text of climatic variability in an upstream catchment of the
Minjiang River. Journal of the American Water Resources
Association, 44, 1132–1143.
Teng L (滕菱), Ren H (任海), Peng SL (彭少麟) (2000). The
natural situation of North South Transect of Eastern
China. Ecologic Science (生态科学), 19(4), 1–10. (in
Chinese with English abstract)
Tucker CJ, Pinzon JE, Brown ME, Slayback DA, Pak EW,
Mahoney R, Vermote EF, Saleous NE (2005). An ex-
tended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with
MODIS and SPOT vegetation NDVI data. International
Journal of Remote Sensing, 26, 4485–4498.
Wang ZM (王宗明), Guo ZX (国志兴), Song KS (宋开山),
Luo L (罗玲), Zhang B (张柏), Liu DW (刘殿伟), Huang
N (黄妮), Ren CY (任春颖) (2009). Responses of vegeta-
tion NDVI in Northeast China to climate change. Chinese
Journal of Ecology (生态学杂志), 28, 1041–1048. (in
Chinese with English abstract)
Yu Z (余振), Sun PS (孙鹏森), Liu SR (刘世荣) (2010).
Phenological change of main vegetation types along a
North-South Transect of Eastern China. Chinese Journal
of Plant Ecology (植物生态学报), 34, 316–329. (in Chi-
nese with English abstract)
Zhou GS (周广胜) (1999). Impact of climate change on NPP of
agriculture and animal husbandry in ecologically vuln-
erable areas: mechanism and modelling. Resources Sci-
ence (资源科学), 21(5), 46–52. (in Chinese with English
abstract)


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