偏最小二乘(PLS)回归方法在中国东部植被变化归因研究中的应用

• 作 者: 侯美亭 胡伟 乔海龙 李伟光 延晓冬
• 机 构: 中国气象局气象干部培训学院; Department of Soil Science, University of Saskatchewan; 江苏沿海地区农业科学研究所
• 出 处: 自然资源学报
• 发表日期: 2015年03期
• 关键词: 偏最小二乘回归 植被变化 中国东部
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(41201044);山西省气象局重点课题(SXKYBQH20127410);国家公益性行业(气象)科研专项(GYHY201406020);干旱气象科学研究基金(IAM201212)

植被变化往往受到不同气候变量的综合作用,人类活动影响又使得植被对气候响应变得更为复杂,如何准确判别各种影响因素的相对重要性是植被变化归因研究中的一个关键点。研究基于偏最小二乘(PLS)回归方法,使用1982—2006年的归一化植被指数(NDVI)数据,分析了降水、气温、日照、相对湿度和风等气候变量对中国东部植被变化的相对影响,并选取了NDVI变化较为典型的区域,量化了农业活动对该地区植被变化的相对贡献。PLS回归方法兼具了主成分分析和多元回归的优点,克服了众多自变量之间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题。研究结果表明:1 1982—2006年间,中国东部逐月NDVI的年际变化呈现出明显的南北差异。在12、1—5月,NDVI以显著上升为主,上升区域主要位于淮河以北。在6—10月,NDVI以显著下降为主,下降区域主要为淮河以南的部分区域,特别是6月江苏一带NDVI的大范围下降尤为明显。不过与NDVI发生显著变化的区域相比,更多区域的NDVI在各月并没有出现显著变化。2在NDVI显著上升的站点,对NDVI变化最具解释意义的气候变量为气温,特别是冬末春初(2—3月)的升温对黄淮海区域NDVI的显著上升具有主导控制作用。而对于NDVI显著下降的站点,多数都不能从气候角度解释这些区域的NDVI变化。3江苏省NDVI在6月出现的大范围显著下降,与农业种植结构的调整,主要是棉花种植面积的减少以及油菜面积的增加具有显著关系。