基于遥感方法监测植被变化以及分析植被对气候变化的响应与反馈机制已经成为全球变化研究的一个重要领域(马国明等，2006；Mark et al., 2001)。尽管归一化植被指数(NDVI)在高植被区的饱和性使其与一些植被生理参数之间的关系往往是非线性的(Carlson et al., 1990；Gillies et al., 1997)，并且容易受到土壤背景的影响(Huete，1997)，但由于NDVI与叶面积指数、光合有效辐射吸收率、生物量、初级生产力和植被盖度等植被生物物理特征的高度相关性(马国明等，2006；Veroustraete et al., 2002)，使其成为研究大尺度植被变化的重要指标。已有研究表明，北半球中、高纬度地区存在着广泛的植被变化增强现象(Kawabata et al., 2001；Zhou et al., 2001)，并且这种现象与春、秋两季的温度显著相关(Ichii et al., 2002)。从中国整体来看，植被变化略有增强，但局部差异很大，其中增强的区域以东部地区为主，西北地区和青藏高原植被变化呈现十分明显的减弱趋势(朴世龙等，2001；陈云浩等，2002；方精云等，2004)，东北地区，尤其在小兴安岭和长白山地区植被变化呈缓慢减弱趋势(国志兴等，2008；宋怡等，2008)。中国植被变化的增强缘于温度的升高，但区域尺度上则与降水有关，从北到南，植被变化与气候因子的相关性逐渐降低(朴世龙等，2002；赵茂盛等，2004)。

黑龙江省是我国植被覆盖较好的省份之一，是气候变化的敏感地带，同时也是研究区域植被变化及其对气候因子响应的典型地区。尽管有学者对我国植被变化及其对气候因子的响应做了一些研究(李晓兵等，2000；朴世龙等，2001；赵茂盛等，2001；陈云浩等，2002；方精云等，2004；王宏等, 2005, 2007；宋怡等，2008)，但由于尺度、对象和方法的差异性，所得研究结论对于黑龙江地区指导意义并不大。因此，研究全球变化背景下黑龙江省植被变化特征、植被与气候的响应与反馈机制对区域生态环境的管理与决策具有重要的现实意义。

1 研究区域及数据处理 1.1 研究区域自然概况

黑龙江省位于中国东北部(121°11′—135°05′ E，43°26′—53°33′ N，图 1)，南北相距1 120 km，跨10个纬度，2个热量带；东西相距930 km，跨14个经度，3个湿润区。全省土地面积45.4万km², 森林覆盖率达43.6%。西北部为东北—西南走向的大兴安岭山地，北部为西北—东南走向的小兴安岭山地，东南部为东北—西南走向的张广才岭、老爷岭、完达山脉。该地区属中温带到寒温带的大陆性季风气候，气候时空差异显著，年平均气温-4~5 ℃，气温由东南向西北逐渐降低，年降水量400~700 mm，无霜期3~5个月。冬季漫长而寒冷，夏季短促而日照充分，气温高，降水多，适宜植物生长。

1.2 数据来源及预处理

研究中所采用的NDVI数据取自NASA戈达德航天中心的标准GIMMS-NDVI数据集，时间跨度为1981年7月—2003年12月，空间分辨率为8 km×8 km, 时间分辨率15天。与PAL NDVI数据集相比，GIMMS-NDVI数据集进一步消除了卫星轨道漂移、地表火山喷发、大气气溶胶及云层覆盖、太阳天顶角和观测角度的影响，在大尺度植被变化研究中是其他数据集无法比拟的(朴世龙等，2005；Rikie et al., 2007)。

将获得的欧亚大陆GIMMS-NDVI数据在ENVI 4.3中将投影转换成Albers等面积圆锥投影(椭球：Krasovsky；中央经线：105° E；标准纬度：25° N和47° N)，并在Arcgis 9.2中根据黑龙江省行政边界逐幅裁切出研究区域，然后采用可以进一步消除数据中残留云、大气和太阳高度等影响的最大合成法(maximum value composites, MVC)得到每月的NDVI值(Holben，1986)。

气象数据(降水、温度)来源于中国气象局国家气象信息中心，选择黑龙江境内及其周围67个标准气象站逐月数据。采用克吕格法(Kriging)进行空间插值(宋怡等，2008；庄立伟等，2003)，并对温度使用1:10万DEM进行地形订正，然后通过Arcgis 9.2提取研究区域逐月温度和降水分布图。

2 研究方法 2.1 植被和气候因子变化特征的计算

鉴于NDVI与诸多植物生物物理特征的高度相关性(马国明等，2006；Veroustraete et al., 2002)，根据国内外同类研究的做法(方精云等，2004；Kawabata et al., 2001)，下文统一用NDVI的时空变化表征植被变化。选择年累积NDVI(∑NDVI)和年均NDVI(NDVI)作为反映植被变化的指标。同时，用年平均温度和年降水量作为衡量气候因子年际变化的主要指标。

采用趋势线分析方法反映植被和气候因子的空间变异(马国明等，2006)。趋势线斜率计算公式为：

式中：n为研究时间间隔内的累积年数；为第j年的变量平均值；Slope_Θ＞0，说明变量在n年的变化趋势是增加的，反之则减少。

2.2 植被与气候因子的相关性分析和时滞性分析

为消除非生长季植被落叶或干枯与否的影响，同时考虑到气候变化所引起的东北植被物候期有所提前(王宏等，2007)，选择每年4—9月NDVI的均值代表植被的生长状况，用于分析植被与气候因子相关性的时空特征。通过逐像元分别计算23年4—9月NDVI与同期温度和降水的皮尔逊相关系数的方法揭示植被与温度、降水相关性的区域性特征，然后在0.05水平下对相关系数R进行显著性检验(临界值为r_a)，并将空间样本相关性分为显著负相关(R＜-r_a)、负相关(-r_a＜R < 0)、正相关(0＜R＜r_a)和显著正相关(R＞r_a)。

分别计算23年间能代表该区最大植被覆盖特征的8月NDVI与同年8，7，6，7+6，8+7+6月的降水、温度的皮尔逊相关系数，并分别统计0.05显著性水平上达到显著的像元个数，进而分析植被与气候因子的时滞性特征。

3 结果与分析 3.1 植被变化特征

黑龙江省1981—2003年植被变化呈上升趋势，但不明显(图 2)，10年年均NDVI和月累积NDVI增长速率仅为0.002 8和39.39，对应的R²分别为0.033 9和0.000 086 7, 这与宋怡等(2008)研究表明黑龙江地区植被变化呈下降趋势的研究结果略有差异，这可能是研究尺度不同或表征植被指标的定义方法不同导致区域内平均NDVI的差异，并且NDVI在高植被覆盖区容易饱和的缺陷也会掩盖植被的长势。该地区23年间植被变化较强的年份分别发生在1995—1997年和2002—2003年，这也说明近期植被变化增强的频率在增加。另外，该地区植被变化的空间差异较大(图 3)，北部、西部大部分地区植被变化有增加的趋势。大兴安岭地区(黑龙江行政区域内)森林植被变化整体好转，说明大兴安岭地区近年来气候变化对区域植被产生了积极的影响，同时也表明“天保工程”在该区域已经取得了初步成效(董中云，2005)；西南地区植被变化增加趋势明显，这与该地区在20世纪末期，草地和沼泽面积锐减，耕地面积增加(陈建军等，2005)导致生长季NDVI增加有很大关系；东部地区和中部大部分地区植被变化有降低趋势，森林、草地地区植被变化降低趋势明显。小兴安岭地区森林植被具有明显的退化趋势，这可能与气候变化引起冻土线北移(常晓丽等，2008)，从而导致依靠冻土水分补给的树种大面积死亡有关，同时也说明小兴安岭地区20世纪90年代森林破坏比较严重、后期森林保护措施实施效果不明显。黑龙江省植被变化特征与气候变化的大背景有关，同时也可能与当地土地利用方式转变以及森林经营和保护措施的实施效果有关。

3.2 气候变化特征

该区域23年来年平均温度表现出增加的趋势，但趋势不显著，10年年均增长速率为0.337(R²=0.185 6，n=23，P＞0.05)，在1991年达到最高(图 4)；年降水量表现为减少的趋势，年际波动较大，10年年均减少速率为25.696 mm (R²=0.066 7, n=23, P＞0.05)(图 4)。这一结果表明黑龙江省23年来有逐渐变暖、变干旱的趋势，这与吉奇等(2006)对东北气候变化研究的结果是一致的。

温度和降水的变化特征在空间上有所差异(图 5)，北部大兴安岭地区、东部局部地区温度略有下降趋势，其他大部分区域温度以上升为主；降水减少的区域主要位于黑龙江省西部地区以及东部的局部地区。温度和降水的空间格局与全球气候变化的空间差异性有关，同时也可能与区域城市化以及土地利用变化所引起的热岛效应和气溶胶光学厚度差异密切相关(陈隆勋，2004)。

3.3 植被与气候因子的相关性特征

黑龙江省植被总体长势与温度呈正相关，即随着温度的升高而增加，但在0.05水平上相关性并不显著(R=0.165, P＞0.05)(图 6)，这是由于研究区域地处中温带和寒温带，年均温度较低，温度的增加会促进植被的生长。植被随降水的增多而长势减缓，并且相关性显著(R=0.426, P < 0.05)(图 6)，该地区的年降水量比较高，基本可以满足植被生长的要求，过多的降水反而会使云量增加，减少太阳入射辐射量，对植被的光合作用产生负面影响(宋怡，2008)，同时温度下降，使植被生长进一步降低。因此，降水是影响该地区植被生长的主要气候因子，这与王宏等(2005)的研究结果一致，但与国志兴等(2007)认为温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要因子的结论不同，由于本文研究的是包括森林植被在内的黑龙江省的整体植被变化，可能是因非森林植被区弱化了温度对于区域植被的整体影响造成的。

黑龙江西部和北部大部分地区NDVI与降水呈负相关，北部地区NDVI与温度呈正相关(图 7)。中部和东部地区，NDVI与降水和温度的相关性特征的空间异质性较大，但负相关区域略多于正相关区域(图 7)，该地区温度呈减少趋势，降水呈增加趋势，最终的植被变化却整体降低(图 3)，这可能是降水的制约效应起主导作用所导致的结果。另外，中部和东部地区近20年来，森林、草地区域植被变化有降低趋势，而耕地区域植被变化明显增加(图 1，图 7)。可见，人为干扰对于这些区域植被的退化具有重要的影响，气候变化和人类活动的共同作用导致了这一地区植被变化的整体减弱及其与气候因子相互作用呈现较高的空间异质性。

3.4 黑龙江省植被与气候因子相关关系的时滞性特征

NDVI对降水和温度的响应存在一定的滞后性(Yang et al., 1997；Wang et al., 2003)。分别选择23年中能代表黑龙江省整体植被状况最好的8月的NDVI来分析植被与气候因子相关关系的时滞性，结果显示：NDVI与8+7+6月的累计降水相关性最强(显著的区域3.95万km²)，其次是8月降水(显著的区域为3.5万km²)(图 8)，说明该区域8月的植被长势，受到该月与前2个月降水的综合影响较大，而3个单月中又以当月降水对植被长势的影响最大。NDVI与8月温度相关性最强(显著的区域为0.58万km²)，其次是6月的温度(显著的区域为0.53万km²)(图 8)，说明该区域8月的植被长势受当月的温度影响最大，而该月前2个月影响次之。因此，黑龙江省整体植被长势与降水之间的关系具有一定的时滞性，主要体现为当月和前2个月降水的累积效应，而温度与植被长势并没有表现出明显的时滞性关系。

4 结论与讨论

尽管已有学者对全国和东北地区的NDVI与降水、温度的关系做了一些探讨，但是大尺度的结果很难应用到小尺度的管理实践中，甚至可能误导政府决策。本文研究表明：黑龙江省23年来植被总体活动呈上升趋势，但变化趋势不明显，区域差异较大。西部和北部大部分地区植被变化有增加的趋势，而东部地区和中部大部分地区植被变化略有减少。大兴安岭(黑龙江行政区域内)森林植被变化呈现明显的增强趋势，而小兴安岭及黑龙江中部地区森林、草原退化比较明显，农田区域植被变化有了一定程度的增加。同时，气候有逐渐变暖、变干旱的态势。温度增加的区域主要分布在黑龙江的西部，降水增加的区域主要分布在黑龙江的中部和东部地区。

该地区植被长势总体上与温度呈正相关，但相关性不显著，而与降水呈现显著的负相关，降水是影响该地区植被变化最主要的气候因子。温度所产生的正效应和降水所产生的负效应，是区域植被有所好转的主要原因。不同地区相关性有所差异，西部和北部地区NDVI与降水主要呈负相关，北部地区NDVI与温度呈正相关，中部和东部地区的NDVI与降水、温度主要呈负相关。降水对植被生长的影响有一定的时滞性，但不明显，主要体现为前2个月降水的累积效应，而温度与植被生长不具有明显的时滞性。

人为活动对植被变化也具有重要的影响(陈建军，2005)，而本文未将其纳入植被与气象因子分析的时间序列体系中，而仅研究了植被变化与气候因素的相关性。另外，遥感数据分辨率、气象插值的精确性以及NDVI在高植被区的饱和性也会对结果产生一定的影响，这些还需要在以后的研究中进一步完善。