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    1998-2012年中國西南巖溶區(qū)植被覆蓋時空變化分析

    2014-09-21 02:19:55靖娟利王永鋒
    水土保持研究 2014年4期
    關(guān)鍵詞:參數(shù)檢驗西南巖溶

    靖娟利, 王永鋒

    (桂林理工大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院, 廣西 桂林 541004; 廣西空間信息與測繪重點實驗室, 廣西 桂林 541004)

    1998-2012年中國西南巖溶區(qū)植被覆蓋時空變化分析

    靖娟利, 王永鋒

    (桂林理工大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院, 廣西 桂林 541004; 廣西空間信息與測繪重點實驗室, 廣西 桂林 541004)

    基于1998—2012年長時間序列SPOT-VEGETATION植被指數(shù)數(shù)據(jù)集,采用最大值合成法、變化矢量分析法、一元線性回歸變化斜率法和Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法對我國西南巖溶區(qū)植被覆蓋的時空變化進行了分析。結(jié)果表明:(1) SPOT-VEGETATION植被指數(shù)數(shù)據(jù)可以較好地在宏觀尺度上監(jiān)測西南巖溶區(qū)的植被覆蓋狀況;(2) 1998—2012年,西南巖溶區(qū)NDVI年均最大值呈上升趨勢,整體上植被覆蓋情況得到改善,約71.85%的區(qū)域植被覆蓋情況得到不同程度的改善,主要集中分布在貴州、云南和廣西;局部地區(qū)植被覆蓋情況惡化,主要分布在四川、云南;基本不變的區(qū)域約占總面積的27.62%;(3) 近14 a的變化矢量分析結(jié)果顯示高變化和中變化的區(qū)域合計占54.17%,兩個7 a相比,1999—2005年的變化大于2006—2012年,前者是后者的1.82倍;(4) 變化斜率法和Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法對西南巖溶區(qū)植被覆蓋狀況的分析結(jié)果基本一致。

    中國西南巖溶區(qū); SPOT-VEGETATION; 變化矢量分析; 趨勢分析; Mann-Kendall非參數(shù)檢驗

    植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體和存在的基礎(chǔ),在保持水土、調(diào)節(jié)全球碳平衡、降低溫室氣體濃度和維持氣候穩(wěn)定等方面具有不可替代的作用[1],其變化體現(xiàn)了自然和人類活動對環(huán)境的交互影響[2]。植被覆蓋的變化能夠及時地反映出環(huán)境的演化[3],對其進行長期動態(tài)監(jiān)測是當(dāng)前國內(nèi)外多學(xué)科研究的焦點。遙感技術(shù)作為對地觀測的一個有力工具,能夠?qū)Σ煌叨瓤臻g進行長時序動態(tài)監(jiān)測,已經(jīng)發(fā)展成為監(jiān)測大范圍植被變化的主要手段。目前在植被動態(tài)監(jiān)測中常用到的植被指數(shù)數(shù)據(jù)有NOAA-AVHRR NDVI、SPOT-VGT NDVI和TERRA-MODIS NDVI等。其中SPOT-VGT數(shù)據(jù)在不同時空尺度的植被動態(tài)監(jiān)測方面得到廣泛的應(yīng)用[4-7]。

    中國西南巖溶區(qū)處于東亞巖溶區(qū)域中心,是世界上最大的喀斯特連續(xù)帶,地質(zhì)環(huán)境脆弱性大、敏感度高,且普遍經(jīng)濟落后、人口集中,屬于全球變化敏感區(qū),被列為與沙漠邊緣地區(qū)等同的脆弱環(huán)境[8-9],與黃土高原并稱為中國環(huán)境退化與貧困最為突出的地區(qū)[10],成為當(dāng)代國際地學(xué)研究的熱點之一。因此,本文借助遙感和GIS技術(shù)對我國西南巖溶區(qū)1998—2012年連續(xù)15 a SPOT-VEGETATION數(shù)據(jù)進行處理,詳細分析該地區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀和植被覆蓋時空變化趨勢特征,為我國西南巖溶區(qū)社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    中國西南巖溶區(qū)集中分布在貴州、云南、廣西、四川、湖南、湖北、廣東和重慶8個省市(區(qū)),面積約54 萬km2,居住著1 億多人口。該區(qū)地勢西高東低,主要發(fā)育巖溶高原、斷陷盆地、巖溶峽谷、巖溶峰叢洼地等多種巖溶地貌。地處熱帶、亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),雨量充沛,水熱同期,溫暖濕潤,降雨量季節(jié)和區(qū)域差異明顯,多年平均降水量520~1 960 mm,多年平均氣溫4.3~23.4℃,大致均自東南向西北遞減。地帶性土壤主要有紅壤和黃壤。研究區(qū)內(nèi)碳酸鹽巖大面積出露,各種石灰土廣泛分布。地帶性植被為亞熱帶、熱帶常綠闊葉林。脆弱的地質(zhì)生態(tài)背景以及毀林開荒、陡坡開墾、過度放牧等不合理的人類活動,導(dǎo)致土地退化、環(huán)境問題尤為嚴(yán)重[11-12],造成土地生產(chǎn)力下降、地表植被覆蓋率銳減、系統(tǒng)水源涵養(yǎng)能力削弱、地表水源枯竭,糧食減產(chǎn),嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)厝罕姷纳a(chǎn)生活[13],已成為制約當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟可持續(xù)發(fā)展最嚴(yán)重的生態(tài)地質(zhì)環(huán)境問題。

    2 數(shù)據(jù)與方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)源自SPOT-4搭載的VEGETATION傳感器拍攝的全球植被覆蓋數(shù)據(jù),是法國于1998年3月發(fā)射,自1998年4月由瑞典Kiruna地面站負責(zé)接收數(shù)據(jù),法國Toulouse圖像質(zhì)量監(jiān)控中心負責(zé)圖像質(zhì)量并提供相關(guān)參數(shù)(如定標(biāo)系數(shù)),最終由比利時Vito VEGETATION影像處理中心(VITO's Image Processing Centre)負責(zé)預(yù)處理成逐日1 km全球數(shù)據(jù)。預(yù)處理包括大氣校正、輻射校正和幾何校正,生產(chǎn)10天最大化合成的NDVI數(shù)據(jù),并將-1到-0.1的值設(shè)置為-0.1,再通過公式DN=(NDVI+0.1)/0.004轉(zhuǎn)換到0~250的DN值[14]。

    本文所用數(shù)據(jù)為1998年4月至2012年12月SPOT-VEGETATION NDVI數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km,時間分辨率為逐旬,共計531景影像。利用上述關(guān)系式,對每一幅影像的DN值進行NDVI真值恢復(fù)。以中國地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所編制的1∶400 萬可溶巖分布數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用西南地區(qū)的行政界線進行裁剪,獲取西南巖溶區(qū)1998年4月至2012年12月共177個月1 km分辨率的NDVI數(shù)據(jù)集。

    2.2 研究方法

    采用ArcGIS空間分析技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計方法,對西南巖溶區(qū)NDVI數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。首先,使用NDVI最大值合成法[15-16]合成年最大NDVI,進一步消除云、大氣、太陽高度角等因素的部分干擾,以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進一步分析西南巖溶區(qū)植被覆蓋的時空變化特征。主要包括以下內(nèi)容:(1) 分析年際最大NDVI變化趨勢;(2) 運用變化矢量分析方法(Change Vector Analysis, CVA)[17]計算1999—2005年和2006—2012年變化矢量的模,并劃分為微變化區(qū)、低變化區(qū)、中變化區(qū)和高變化區(qū)4級,以及疊加計算2個7 a不同分級之間的轉(zhuǎn)移矩陣,以觀察兩個時間階段的變化強度差異;(3) 采用趨勢分析法[18]模擬NDVI變化的空間特征,并根據(jù)趨勢線斜率slope的變化范圍,定義嚴(yán)重退化、中度退化、輕微退化、基本不變、輕微改善、中度改善、明顯改善7個變化區(qū)間,分別統(tǒng)計7個變化區(qū)間內(nèi)的面積及其變化百分比;(4) 使用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法[19]分析Z統(tǒng)計指標(biāo)值在顯著水平α=0.05,|Z|=Z1-0.05/2=1.96時NDVI的時間變化趨勢;其中當(dāng)|Z|>1.96時表示序列趨勢變化顯著。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 西南巖溶區(qū)年際最大化NDVI變化

    表1、圖1和圖2反映了西南巖溶區(qū)1998—2012年期間年最大NDVI的變化趨勢,15 a間植被覆蓋在0.696~0.772之間波動變化,總體呈上升趨勢,線性擬合的增長斜率為0.005 4,決定系數(shù)為0.879 7,表明研究區(qū)植被覆蓋逐步得到改善。15 a間植被變化的階段性突出,以2003年為界,其后總體增強;湖北和重慶植被覆蓋總體超出西南巖溶區(qū)平均水平,而四川和云南低于西南巖溶區(qū)平均水平,其它地區(qū)在平均值附近波動。從表1可以看出,西南巖溶區(qū)8個省市(區(qū))植被覆蓋變化均為波動上升趨勢,其中,貴州、云南、重慶、廣西及湖北的上升趨勢顯著。

    在像元尺度上計算1998—2012年NDVI的平均值(圖2)。從圖中可以看出,湖北大部分地區(qū)和重慶是植被覆蓋較好的區(qū)域,其次是貴州、廣西、湖南和廣東大部分地區(qū),四川西南部、北部和云南東部是植被覆蓋較低的區(qū)域。對像元尺度NDVI的15 a平均值進行分級統(tǒng)計表明:西南巖溶區(qū)植被覆蓋狀況總體比較好,0.1~0.6的低植被覆蓋區(qū)僅占2.64%,0.6~0.7的區(qū)域占15.75%,0.7~0.8的區(qū)域占70.29%,>0.8的高值區(qū)占11.33%。

    圖1 西南巖溶區(qū)及8省市(區(qū))最大NDVI均值

    圖2 西南巖溶區(qū)1998-2012年NDVI均值

    3.2變化矢量分析

    由于1998年的數(shù)據(jù)為4—12月,非全年數(shù)據(jù),因此不參與變化矢量分析。分別對1999—2005年、2006—2012年和1999—2012年不同時間尺度,在像元尺度計算變化矢量的模,并分為4級:I級(微變化區(qū)),變化矢量模0~0.3;Ⅱ級(低變化區(qū)),變化矢量模為0.3~0.45;Ⅲ級(中變化區(qū)),變化矢量模為0.45~0.6;Ⅳ級(高變化區(qū)),變化矢量模>0.6。圖3為14 a的結(jié)果,統(tǒng)計結(jié)果表明:Ⅰ級(微變化區(qū))占10.65%,主要分布在四川西南部和北部、云南東部、湖北中部和東北部以及湖南中部等,表明這些區(qū)域植被覆蓋并無顯著變化;Ⅱ級(低變化區(qū))占35.18%,廣泛分布于西南8省市(區(qū)),尤其湖南和湖北,表明這些區(qū)域植被覆蓋為低變化特征;Ⅲ級(中變化區(qū))占34.60%,散布于西南8省市(區(qū)),尤其貴州和廣西,表明這些區(qū)域植被覆蓋為中變化特征;Ⅳ級(高變化區(qū))占19.57%,集中分布在貴州、四川和廣西,是植被覆蓋變化最明顯的區(qū)域。

    對兩個7 a的計算結(jié)果采用相同的分級標(biāo)準(zhǔn)進行圖像分割,并疊加計算不同分級之間的轉(zhuǎn)移矩陣,以觀察兩個階段變化強度差異(表2)。由表2可知,前一個7 a中、高強度變化區(qū)域(Ⅲ和Ⅳ級)分別為11.510 3萬km2和4.900 2萬km2,所占比例合計達30.59%,集中分布于貴州、廣西、重慶和四川等;第二個7 a中、高強度變化區(qū)域分別為14.312 9萬km2和8.363 5萬km2,所占比例合計達42.27%,總量大幅增加,主要分布于貴州、廣西、重慶、四川和湖南等。兩個7 a相比,變化強度增強的區(qū)域(轉(zhuǎn)移矩陣右上部6個元素之和)面積為20.832 9萬km2,占西南巖溶區(qū)總面積的38.83%;變化強度減弱的區(qū)域(轉(zhuǎn)移矩陣左下部6個元素之和)面積為11.454 8 萬km2,占西南巖溶區(qū)總面積的21.35%;前者是后者的1.82倍,說明1999—2005年的變化大于2006—2012年。

    圖3 西南巖溶區(qū)1999-2012年NDVI變化矢量的模表2 兩個7年NDVI變化矢量的分級比較及轉(zhuǎn)移矩陣

    項目2006—2012年Ⅰ(0~0.3)Ⅱ(0.3~0.45)Ⅲ(0.45~0.6)Ⅳ(>0.6)面積/萬km2比例/%Ⅰ(0~0.3)5.97036.50692.35450.567715.399428.70Ⅱ(0.3~0.45)4.91288.64626.03882.241621.839440.711999—2005年Ⅲ(0.45~0.6)0.97383.09884.31433.123411.510321.45Ⅳ(>0.6)0.15570.70841.60532.43084.90029.13面積/萬km212.012618.960314.31298.3635比例/%22.3935.3426.6815.59

    3.3 趨勢分析

    采用一元線性回歸分析來計算1998—2012年間西南巖溶區(qū)植被變化趨勢,按參考文獻4的分級標(biāo)準(zhǔn),將研究區(qū)植被變化分為7個級別(表3)。圖4反映了西南巖溶區(qū)近15 a來最大NDVI均值變化趨勢及空間分布格局,即植被覆蓋整體得到改善,局部地區(qū)惡化。輕微、中度和明顯改善的區(qū)域合計占總面積的71.85%,主要分布在貴州西部、云南東部、四川南部及廣西大部分地區(qū),改善區(qū)域中坡度>25°的區(qū)域占20.54%,15°~25°的區(qū)域占28.09%,7°~15°的區(qū)域占29.13%,這間接反映了國家及地方退耕還林(草)工程取得的成效;退化的區(qū)域占總面積的0.53%,主要分布在貴州、云南、四川、廣西和湖南等市(縣)轄區(qū),這與近年的城市化建設(shè)有一定關(guān)系;其它地區(qū)植被覆蓋狀況基本不變,占總面積的27.62%,主要分布在湖北、湖南及四川等地區(qū)。

    表3 1998-2012年西南巖溶區(qū)最大NDVI均值變化趨勢統(tǒng)計

    圖4 西南巖溶區(qū)最大NDVI均值變化趨勢

    3.4Mann-Kendall非參數(shù)檢驗分析

    從表4和圖5可以看出,根據(jù)Mann-Kendall非參數(shù)檢驗設(shè)定的Z統(tǒng)計指標(biāo)值|Z|=Z1-0.05/2=1.96,研究區(qū)72.28%面積的植被覆蓋顯著上升,0.24%面積的植被覆蓋狀況顯著下降,而27.17%面積的植被覆蓋狀況變化不顯著。顯著上升的區(qū)域在西南巖溶區(qū)8省市(區(qū))均占到各省(市)巖溶區(qū)總面積的50%以上;顯著下降的區(qū)域主要分布在貴州、云南、四川、廣西和湖南等。

    表4 西南巖溶區(qū)最大NDVI均值Mann-Kendall非參數(shù)檢驗變化程度統(tǒng)計

    分析表3和表4可得到如下結(jié)論:采用回歸分析法,植被變化退化區(qū)域占總面積的0.53%,植被變化上升地區(qū)占總面積的71.85%;采用Mann-Kendall法,植被退化區(qū)域為0.24%,植被上升區(qū)域為72.28%。綜合分析上面兩組數(shù)據(jù)得出兩種方法在分析植被變化退化或上升區(qū)域的差異分別為0.29%和0.43%,由此可知Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法和一元線性回歸分析法對西南巖溶區(qū)的植被變化趨勢結(jié)果具有良好的一致性,可以相互印證。

    圖5 西南巖溶區(qū)最大NDVI均值Mann-Kendall非參數(shù)檢驗變化程度

    4 結(jié)論與討論

    本文利用1998—2012年SPOT-VEGETATION植被指數(shù)數(shù)據(jù)集,分析了西南巖溶區(qū)植被覆蓋的時空變化特征。研究顯示:近15 a西南巖溶區(qū)植被活動整體呈增強趨勢,并向好的方向改善。植被覆蓋高變化區(qū)域占總面積的19.57%,集中分布在貴州、四川和廣西。第一個7 a的變化強度是第二個7 a的1.82倍。植被覆蓋輕微、中度和明顯改善的區(qū)域合計占總面積的71.85%,集中分布在貴州、廣西和云南等地區(qū);退化區(qū)域占總面積的0.53%,主要分布在貴州、云南、四川、廣西和湖南等市(縣)轄區(qū)。一元線性回歸分析法和Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法可以相互檢驗,對西南巖溶區(qū)的植被覆蓋狀況,時空變化有著基本一致的判斷。

    植被覆蓋變化監(jiān)測是一個長期的動態(tài)過程,具有明顯的季節(jié)變化,而且不同植被類型的NDVI不盡相同。本文研究過程中未分季節(jié),且僅對研究區(qū)NDVI的整體變化特征進行了研究,沒有對不同植被類型NDVI變化特征進行分析。此外,NDVI的變化受多種因素影響,如氣候、人類活動、政策等。因此,研究NDVI的季節(jié)變化和不同植被類型NDVI的變化特征,分析其與氣候、人類活動等因子的相關(guān)性將是下一步研究的重點,這對進一步認識西南巖溶區(qū)植被覆蓋的空間格局及過程具有重要意義。

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    TemporalandSpatialVariationofVegetationCoverinSouthwestChinaKarstAreaduring1998-2012

    JING Juan-li, WANG Yong-feng

    (CollegeofGeomaticsandGeoinformation,GuilinUniversityofTechnology,Guilin,Guangxi541004,China;GuangxiKeyLaboratoryofSpatialInformationandGeomatics,Guilin,Guangxi, 541004,China)

    Temporal and spatial variation of vegetation cover in southwest China karst area during 1998—2012 has been studied based on the SPOT-VEGETATION data set by using the methods of the maximum value composite (MVC), change vector analysis (CVA), slope of the linear regression and Mann-Kendall non-parametric test. Results show that: (1) the SPOT-VEGETATION index time series data can monitor the vegetation coverage changes in southwest China karst area on a large scale; (2) during the period of 1998—2012 the maximum annual NDVI rose, the whole vegetation conditions were improved, about 71.85% of the total area had different degrees of improvement, mainly distributed in Guizhou province, Yunnan province and Guangxi Zhuang Autonomous Region. There were areas where vegetation cover had degenerated markedly, mainly distributed in Sichuan and Yunnan province, vegetation conditions accounting for 27.62% of the total area remained essentially invariant; (3) the CVA for the 14 a scale showed that areas with mid-high to high degree of vegetation type change accounted for 54.17% of the study area, the comparison of CVA for the two 7 a periods showed that the density and extent of vegetation cover change between 1999 and 2005 was much acute than that between 2006 and 2012, the former is 1.82 times of the latter; (4) results of change slope method are basically identical to Mann-Kendall non-parametric test.

    southwest China Karst area; SPOT-VEGETATION; change vector analysis; trend analysis; Mann-Kendall non-parametric test

    2013-10-20

    :2013-11-25

    國家自然科學(xué)基金項目(41261088);廣西自然科學(xué)基金項目(2012GXNSFGA060001);廣西空間信息與測繪重點實驗室基金項目(桂科能1207115-04)

    靖娟利(1977—),女,陜西長安人,碩士,講師,主要研究方向:資源環(huán)境遙感。E-mail:jjlgut2008@163.com

    X87

    :A

    :1005-3409(2014)04-0163-05

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