2000—2010年黃河流域植被覆蓋的時空變化

袁麗華，蔣衛(wèi)國，申文明 ，劉穎慧，王文杰，陶亮亮，鄭 華，劉孝富

(1.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，北京 100875;2.北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點實驗，北京 100875;3.環(huán)境保護部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京 100094;4.北京師范大學(xué)資源學(xué)院，北京 100875;5.中國環(huán)境科學(xué)研究院環(huán)境信息科學(xué)研究所，北京 100012;6.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室，北京 100085)

植被具有明顯的年際和季節(jié)變化特點，是連接大氣、水體、土壤的自然紐帶，在保持土壤、調(diào)節(jié)大氣和維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定等方面具有十分重要的作用［1-2］。NOAA/AVHRR、SPOT/VGT、MODIS傳感器獲取的數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、時間分辨率高并且數(shù)據(jù)免費，因此成為長時間序列植被覆蓋年際變化研究的數(shù)據(jù)源［3-8］。(NDVI)與生物量、葉面積指數(shù)有較好的相關(guān)關(guān)系，能夠很好地反映地表植被的繁茂程度，在一定程度上代表地表植被覆蓋變化［9-12］。

黃河流域位于我國干旱、半干旱和半濕潤地區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，在氣候變化和人類活動影響下，流域植被覆蓋的狀況發(fā)生了改變［13］。目前，黃河流域植被變化研究取得了一定成果。楊勝天、孫睿等利用8 km的AVHRR/NDVI數(shù)據(jù)，對黃河流域1982—1999年植被覆蓋的空間變化及其與降水的相關(guān)關(guān)系進行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)20a來黃河流域植被覆蓋度有增加趨勢;汛期降水量的多少對植被覆蓋的年際變化起主導(dǎo)作用［14-15］。李春暉等利用8 km的AVHRR/NDVI研究黃河流域1982—1998年NDVI空間分布、年際/季節(jié)變化以及與降水和徑流的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)17a來黃河流域各分區(qū)年平均NDVI都呈現(xiàn)增加趨勢;NDVI年內(nèi)變化與降水、徑流年內(nèi)變化呈現(xiàn)明顯的正相關(guān);NDVI年際變化與降水具有一定的相關(guān)性，但與徑流變化的關(guān)系相對復(fù)雜［16］。劉綠柳等利用1982—1999年8 km的NOAA/AVHRR分析黃河流域NDVI與氣溫、降水的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)流域NDVI與降水、溫度相關(guān)顯著的植被類型以草地、灌木為主［17］。賀振等基于1998—2011年1 km的SPOT/VGT數(shù)據(jù)，分析黃河流域NDVI時空分布、時間變化特征和年際變化趨勢，得出自1998年以來，黃河流域NDVI整體在不斷提高，生態(tài)環(huán)境在不斷改善的結(jié)論［13］。目前的研究成果主要是基于8km的NOAA/AVHRR和1 km的SPOT/VGT數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的空間分辨率偏低;其次，研究植被年際變化趨勢采用一元線性回歸，而線性回歸規(guī)避誤差能力較弱［7］;再者，利用Hurst指數(shù)研究植被可持續(xù)性的研究比較少見。

鑒于上述情況，本文以250 m的MOD13Q1為數(shù)據(jù)源，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理獲得2000—2010年黃河流域年均NDVI時間序列，采用規(guī)避誤差能力較強的Theil-Sen median趨勢分析和Mann-Kendall以及Hurst指數(shù)方法，研究黃河流域植被覆蓋區(qū)域NDVI的空間分布特征、時間變化特征、變化趨勢特征特征和可持續(xù)性特征，以期為黃河流域生態(tài)環(huán)境的保護提供依據(jù)。

圖1 黃河流域位置示意圖Fig.1 Location of the Yellow River Basin

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

黃河流域發(fā)源于青海省巴顏喀拉山，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西、山西、河南和山東9省，在山東墾利縣流入渤海，流域面積為79.46×104km2(圖1)。黃河流域地勢西高東低，西部河源地區(qū)平均海拔在4000 m以上，由一系列高山組成;中部地區(qū)海拔在1000—2000 m之間，為黃土地貌，水土流失嚴重;東部海拔不超過100 m，主要由黃河沖積平原形成［13］。黃河流域?qū)儆诖箨懶詺夂颍瑬|南部屬半濕潤氣候，中部屬半干早氣候，西北部屬干旱氣候。流域內(nèi)地貌類型多樣，生境復(fù)雜，為各種植被類型的發(fā)育創(chuàng)造了有利條件［17］;主要土地利用類型為林地、草地和耕地。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

NDVI數(shù)據(jù)來源于美國NASA的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD13Q1。數(shù)據(jù)空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d，時間范圍:2000年2月—2010年12月。首先利用MRT(MODISReProjection Tools)軟件進行格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換，把Hdf格式轉(zhuǎn)換為Geotiff格式，把Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為WGS84/Albers Equal Area Conic投影，重采樣方法和重采樣分辨率分別為鄰近自然法和250 m。然后采用最大值合成法獲取2000—2010年逐月NDVI數(shù)據(jù)，有效地去除云、大氣和太陽高度角等產(chǎn)生的影響［18-19］。最后利用均值法獲取逐年平均的NDVI數(shù)據(jù)，消除極端年份氣候異常對植被生長狀態(tài)的影響［20］。

1.3 研究方法

采用Theil-Sen median趨勢分析和Mann-Kendall以及Hurst指數(shù)方法，研究黃河流域植被覆蓋區(qū)域，即NDVI值大于等于0.1的區(qū)域的NDVI的空間分布特征、時間變化特征、變化趨勢和可持續(xù)性特征［19］。

(1)Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗

Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗方法能夠很好的結(jié)合起來，成為判斷長時間序列數(shù)據(jù)趨勢的重要方法，并且已經(jīng)逐漸應(yīng)用到植被長時間序列分析中［7，21-23］。該方法的優(yōu)點是不需要數(shù)據(jù)服從一定的分布，對數(shù)據(jù)誤差具有較強的抵抗能力，對于顯著性水平的檢驗具有較為堅實的統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)，使得結(jié)果較為科學(xué)和可信［7］。其中，Theil-Sen Median趨勢分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計的趨勢計算方法，可以減少數(shù)據(jù)異常值的影響［25-27］。Theil-Sen Median趨勢計算n(n－1)/2個數(shù)據(jù)組合的斜率的中位數(shù)，其計算公式為:

當(dāng)SNDVI＞0時，反映NDVI呈現(xiàn)增長的趨勢，反之則反映NDVI呈現(xiàn)退化的趨勢。

Mann-Kendall是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，用來判斷趨勢的顯著性，它無需樣本服從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾［28-29］。計算公式如下:

設(shè)定 {NDVIi}，i=2000，2001，…，2010

式中，NDVIi和NDVIj分別表示像元i年和j年的NDVI值，n表示時間序列的長度;sgn是符號函數(shù);統(tǒng)計量Z的取值范圍為 －∞，+∞( )。在給定顯著性水平α下，當(dāng)|Z|＞u1－α/2時，表示研究序列在α水平上存在顯著的變化。一般取α=0.05，本文判斷在0.05置信水平上NDVI時間序列變化趨勢的顯著性。

(2)Hurst指數(shù)

Hurst指數(shù)是定量描述時間序列長程依賴性的有效方法［30］，在水文學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、氣候?qū)W、地質(zhì)和地球化學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，近期在植被覆蓋變化研究中應(yīng)用起來［2，30-31］。其基本原理:對于時間序列NDVI(t)}{，t=1，2，…，n ，定義均值序列:

對于比值R(τ)/S(τ)?R/S，若存在如下關(guān)系R/S∝ τH，則說明分析的時間序列存在Hurst現(xiàn)象，H稱為Hurst指數(shù)。H值可以根據(jù)log(R/S)n=a+H×log(n)利用最小二乘法擬合得到。

根據(jù)H的值判斷NDVI序列是完全隨機還是存在持續(xù)性。Hurst指數(shù)(H值)取值包括3種形式:如果0.5＜H＜1，表明時間序列是一個持續(xù)性序列，即未來變化與過去的變化趨勢一致，且H越接近1，持續(xù)性越強。如果H=0.5，則說明NDVI時間序列為隨機序列，不存在長期相關(guān)性。如果0＜H＜0.5，則表明時間序列具有反持續(xù)性，即未來的變化趨勢與過去的變化趨勢相反，H越接近0，反持續(xù)性越強。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋的空間分布特征

利用2000—2010年的年均NDVI數(shù)據(jù)，計算11a平均值得到平均NDVI空間分布圖(圖2)。從圖2可以看出，黃河流域NDVI空間分布呈現(xiàn)出西部和東南部高，北部低的分布特征。西部地區(qū)海拔較高，主要植被類型為森林、草地及草本濕地，具有較高的NDVI值;東南部地區(qū)屬于半濕潤氣候，林地和農(nóng)作物分布廣泛，因此NDVI值明顯較高;北部地區(qū)主要為山地、鄂爾多斯高原、黃土高原、河套平原和寧夏平原，其中鄂爾多斯高原和黃土高原植被覆蓋較少，因此NDVI值較低，而河套平原和寧夏平原，有農(nóng)作物種植，年均NDVI值介于0.3—0.4之間。NDVI值小于0.1的無植被覆蓋區(qū)域(紅色部分)主要為流域西部的湖泊、冰川、裸巖、水庫和荒漠以及流域北部的沙地和沙漠。

圖2 黃河流域2000—2010年平均NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)空間分布Fig.2 Spatial distribution of average NDVI from 2000 to 2010

對11a NDVI平均值的分級統(tǒng)計結(jié)果表明:NDVI值小于0.1的無植被區(qū)域占流域總面積的1.7%，植被覆蓋區(qū)域占98.3%。0.1—0.4的低值區(qū)占 53.3%，大于 0.4 的占 45%;其中 0.4—0.5 的區(qū)域占 19.5%，0.5—0.6的區(qū)域占10.5%，大于0.6的較高植被覆蓋區(qū)占5.0%。

2.2 植被覆蓋的時間變化特征

為了研究黃河流域植被覆蓋區(qū)域NDVI隨時間變化的特點，取2000—2010年年均NDVI影像中植被覆蓋區(qū)域的NDVI平均值，代表當(dāng)年植被覆蓋的狀態(tài)，并制作年際NDVI變化圖(圖3)。從圖3可以看出，黃河流域植被覆蓋區(qū)域的年均 NDVI值在0.3—0.4之間波動，其中2000—2004年植被覆蓋區(qū)域的NDVI波動較大，不存在明顯的趨勢特征;但自2005年以來，植被覆蓋區(qū)域的NDVI呈現(xiàn)快速增長的趨勢，表明植被整體生長狀況開始好轉(zhuǎn)。

2.3 植被覆蓋變化趨勢分析

圖3 2000—2010年黃河流域年際NDVI變化Fig.3 Inter-annual variation of NDVI from 2000 to 2010

將Theil-Sen Median趨勢分析和Mann-Kendall檢驗結(jié)合起來，可以有效地反映2000—2010年黃河流域NDVI的變化趨勢的空間分布特征。由于基本上不存在SNDVI嚴格等于0的區(qū)域，所以本文根據(jù)SNDVI的實際情況，將SNDVI介于－0.0005和0.0005的劃分為穩(wěn)定不變，SNDVI值大于等于0.0005的劃分為改善區(qū)域，SNDVI值小于－0.0005的劃分為退化區(qū)域。將Mann-Kendall檢驗在0.05置信水平上的顯著性檢驗結(jié)果劃分為顯著變化(Z＞1.96或Z＜－1.96)和變化不顯著(－1.96≤Z≤1.96)。將Theil-Sen median趨勢分析的分級結(jié)果和Mann-Kendall檢驗的分級結(jié)果進行疊加，得到像元尺度上NDVI變化趨勢數(shù)據(jù)，并將結(jié)果劃分為5種變化類型(表1)。從表1可以看出，植被覆蓋狀況改善的區(qū)域占植被覆蓋總面積的62.9%;穩(wěn)定不變即沒有發(fā)生顯著變化的區(qū)域占9.4%;植被退化的區(qū)域僅占27.7%。

表1 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)變化趨勢統(tǒng)計Table 1 Statistics of NDVI Trend

圖4 2000—2010年黃河流域年均NDVI變化趨勢Fig.4 Trends of inter-annul NDVI from 2000 to 2010

圖從4可以看出:2000—2010年黃河流域地表植被改善的區(qū)域遠遠大于植被退化的區(qū)域。植被明顯改善的區(qū)域主要分布在甘肅省的南部和慶陽市南部、陜北地區(qū)、鄂爾多斯市中部和北部、狼山、山西省西部以及青海省境內(nèi)黃河流域的兩側(cè);輕微改善的地區(qū)主要位于四川省、甘肅省和青海省交接的中部地區(qū)、呂梁山;穩(wěn)定不變地區(qū)在流域內(nèi)呈現(xiàn)零散分布;輕微退化的區(qū)域主要位于巴顏喀拉山、阿尼瑪卿山、祁連山、包頭至呼和浩特市、陰山南麓、子午嶺、甘肅省慶陽市北部和西部、陜西省西部以及南部的森林覆蓋地區(qū);嚴重退化的區(qū)域主要分布在隴中黃土高原、河套平原、大青山、太原盆地、晉城市以及關(guān)中盆地的兩端;輕微退化和嚴重退化伴隨分布的地區(qū)有寧夏平原、鄂爾多斯市西部、臨汾盆地、運城盆地、洛陽市以及山東省境內(nèi)。

2.4 植被覆蓋變化的可持續(xù)性分析

黃河流域NDVI的Hurst指數(shù)均值為0.65，Hurst指數(shù)小于0.5的區(qū)域占總面積的14.0%，大于0.5的區(qū)域占為86.0%，表明黃河流域植被覆蓋區(qū)域NDVI的正向持續(xù)性較強。

為了揭示植被的變化趨勢及其持續(xù)性，將NDVI變化趨勢結(jié)果與Hurst指數(shù)結(jié)果進行疊加，得到變化趨勢與持續(xù)性的耦合信息(圖5)。將耦合結(jié)果劃分為6種情形:1持續(xù)性與嚴重退化;2持續(xù)性與輕微退化;3持續(xù)性與穩(wěn)定不變;4持續(xù)性與輕微改善;5持續(xù)性與明顯改善;6未來變化趨勢不確定，包括反持續(xù)性與嚴重退化、輕微退化、穩(wěn)定不變、輕微改善和明顯改善5種組合，無法確定其未來變化趨勢。

圖5 植被覆蓋變化特征圖空間分布Fig.5 Spatial distribution of NDVI based on trend and Hurst index

持續(xù)改善的組合面積比重達53.7%，主要分布在陜西省中部和北部、甘肅省東南部、山西省中部、狼山和鄂爾多斯市東部和北部地區(qū)(圖5);持續(xù)穩(wěn)定不變面積組合達7.8%，主要零散分布在內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅、青海、山西和河南省;持續(xù)退化所占比例為24.5%，主要分布在巴顏喀拉山、阿尼瑪卿山南部、祁連山、隴中黃土高原、寧夏平原、寧夏中部、甘肅省慶陽市中北部、河套平原、陰山南麓、大青山、包頭至呼和浩特市、太原盆地、臨汾盆地、運城盆地、晉城市、關(guān)中盆地、洛陽市以及山東省境內(nèi)(圖5);14.0%的區(qū)域未來變化趨勢無法確定，主要分布在阿尼瑪卿山、黃南與甘南藏族自治州、西寧市、甘肅省中部和陜西省中部(圖5)。持續(xù)退化和未來變化趨勢區(qū)域無法確定的區(qū)域的植被變化狀況需要研究人員繼續(xù)關(guān)注。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

(1)從空間分布上分析，黃河流域植被覆蓋呈現(xiàn)出西部和東南部高，北部低的分布特征。

(2)從時間變化上分析，2000—2010年黃河流域植被覆蓋區(qū)域年均NDVI值在0.3—0.4之間波動，其中2000—2004年植被覆蓋區(qū)域NDVI波動較大，不存在明顯的趨勢特征;但自2005年以來，植被覆蓋區(qū)域NDVI呈現(xiàn)快速增長的趨勢。

(3)從NDVI變化趨勢上分析，2000—2010年黃河流域地表植被覆蓋改善的區(qū)域遠遠大于植被退化的區(qū)域。改善的區(qū)域占植被覆蓋區(qū)域的62.9%，退化的區(qū)域占27.7%，9.4%的區(qū)域呈現(xiàn)穩(wěn)定不變的狀態(tài)。

(4)基于Hurst指數(shù)的數(shù)據(jù)分析表明，86.0%的植被覆蓋區(qū)域NDVI呈現(xiàn)正向持續(xù)現(xiàn)象，NDVI持續(xù)性較強。由變化趨勢與可持續(xù)性數(shù)據(jù)疊加結(jié)果得出:持續(xù)改善的組合面積占植被覆蓋區(qū)域總面積的53.7%，持續(xù)穩(wěn)定不變的區(qū)域占7.8%，持續(xù)退化的區(qū)域占24.5%，另外14.0%的植被覆蓋區(qū)域未來變化趨勢無法確定，持續(xù)退化的區(qū)域和未來變化趨勢無法確定的區(qū)域的植被的變化狀況需要研究人員繼續(xù)關(guān)注和研究。

3.2 討論

本研究采用250m中等空間分辨率的長時間序列MODIS/NDVI數(shù)據(jù)，利用Theil-Sen median趨勢分析和Mann-Kendall以及Hurst指數(shù)方法分析黃河流域植被的時間變化特征、變化趨勢特征和可持續(xù)性特征。研究結(jié)果能夠有效地反映黃河流域植被覆蓋的變化狀況，有助于促進區(qū)域生態(tài)環(huán)境的保護，具有一定的實用性。同時本研究也存在著一定的局限性，首先，沒有針對不同植被類型的變化進行分析;其次，植被變化受氣候、人文和政策的綜合影響，因此需要進一步加強對NDVI變化的原因進行分析;最后，植被變化的地域差異性十分顯著，需要加強對不同地域植被變化差異的研究。

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