汶川震后植被恢復趨勢與地形關(guān)系研究

王 蕾,曾 森,周云帆

(成都理工大學地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室，四川 成都 610059)

汶川震后植被恢復趨勢與地形關(guān)系研究

王 蕾,曾 森,周云帆

(成都理工大學地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室，四川 成都 610059)

汶川地震造成震區(qū)植被損毀嚴重.震后自然植被恢復情況評估，對地震災區(qū)恢復重建和規(guī)劃有重要意義.選擇都江堰-映秀草坡區(qū)為研究區(qū)，計算不同時相的歸一化植被指數(shù)，分析震后研究區(qū)植被覆蓋變化和植被恢復狀況.提取受地震影響植被指數(shù)負變化區(qū)域，分析該區(qū)域2009年至2014年植被恢復度同地形因子的時空分布關(guān)系.分析表明：震后植被總體恢復較好，但研究區(qū)植被恢復情況不均勻.植被恢復度增長趨勢隨著坡度的增加表現(xiàn)為先增長，當植被恢復度達到0.6時，植被恢復度增長趨勢隨著坡度的增加而減少；植被恢復度增長趨勢隨著高程的增加表現(xiàn)為先增長，當植被恢復度達到0.45時，植被恢復度增長趨隨著高程的增加而減少.

植被恢復;遙感;地形因子;歸一化植被指數(shù)

2008年汶川地震造成震區(qū)植被損毀嚴重.現(xiàn)已過去五年多，有關(guān)震區(qū)最新植被覆蓋時空變化研究較少，而植被覆蓋情況直接反映震區(qū)生態(tài)恢復程度，從長遠上能指導震區(qū)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃.遙感圖像具有連續(xù)多時相以及多分辨率的特性，適用于植被動態(tài)變化的監(jiān)測和分析，是本文對震區(qū)植被覆蓋恢復分析的數(shù)據(jù)支持.植被指數(shù)能夠反應植被的生長狀況，其中歸一化植被指數(shù)能很好的反應地表植被情況，廣泛應用于植被動態(tài)監(jiān)測、植被分類以及土地覆蓋變化研究[1-5].國內(nèi)學者[6-8]利用不同時序遙感數(shù)據(jù)分析不同尺度和地區(qū)植被覆蓋動態(tài)變化.

本文選擇都江堰-映秀草坡區(qū)為研究區(qū)，提取出地震中植被負變化的區(qū)域.分析植被負變化區(qū)域植被生長恢復趨勢同地形因子的關(guān)系.相較于沒有受到地質(zhì)災害影響的動態(tài)監(jiān)測，更加能夠反映出植被恢復生長趨勢同地形因子的相關(guān)關(guān)系.

1 方法

1.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

表1 研究區(qū)(都江堰-映秀草坡區(qū))Landsat影像信息

都江堰-映秀草坡區(qū)位于四川盆地西北部邊緣，成都平原向青藏高原的過渡帶，是地震活躍地區(qū).范圍介于東經(jīng)103°17′-103°40′、北緯30°57′-31°17′之間.研究區(qū)內(nèi)除都江堰市，其他區(qū)域主要是崎嶇陡峭的地形，海拔自西北到東南走向逐漸降低，海拔介于679 m和4 300 m之間.

本文數(shù)據(jù)來源為空間分辨率為30m×30m的Landsat5 TM和Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，分別選擇地震前后三年(2004年、2009年、2014年)云量較少的Landsat數(shù)據(jù).

1.2 植被覆蓋度和植被恢復度

NDVI(歸一化植被指數(shù))增強了對植被的反應能力，能夠較真實的反應植被狀態(tài).NDVI由近紅外區(qū)與紅外區(qū)反射率差值與和值的比值得到，計算公式為[3]：

(1)

式中：NIR為近紅外波段；R為紅外波段.

由于圖像中像元有一定的面積，像元所代表的的地物并不單一，存在混合像元，加之NDVI值對土壤背景較敏感，根據(jù)像元二分模型，像元信息同時包含土壤信息(SS)和植被信息(SV)，植被覆蓋度用FC表示，假設純植被覆蓋的像元表示為Sveg，純土壤覆蓋的像元表示為Ssoil，則植被覆蓋度可表示為[4，5]：

(2)

本文統(tǒng)計分析影像NDVI值，初步設定百分位數(shù)為5和95的NDVI值代表純土壤覆蓋和純植被覆蓋像元.按上述標準對NDVI進行密度分割，以真彩色影像做參照，用目視判讀的方法判斷河流河漫灘區(qū)域誤分部分，調(diào)整Ssoil直至劃分符合實際要求.

植被恢復度主要針對研究區(qū)內(nèi)受地震影響的區(qū)域，設不同年份的植被指數(shù)為NDVIi(i=04、09).

NDVI09-NDVI04<0

(3)

選擇上式中植被指數(shù)負變化的區(qū)域作為新的研究區(qū)，計算植被恢復度D.設不同年份的植被覆蓋度為(i=09、14)，D表示為：

(4)

植被恢復度分為五個類別[9]：恢復較差(<0.1)、恢復一般(0.1-0.25)、恢復較好(0.25-0.45)、恢復良好(0.45-0.6)、恢復優(yōu)秀(>0.6).

2 結(jié)果分析

2.1 NDVI值變化分析

三期數(shù)據(jù)時間主要為夏季6、7月份，時間差異不大，植被屬于一年期中生長較好的時段，因此其對比可以較好的反映研究區(qū)植被變化情況.對三期數(shù)據(jù)的NDVI值進行統(tǒng)計分析得到圖1.從圖1中可以看出2009年相較于2004年震前的NDVI值中位數(shù)下降了0.053，并且數(shù)據(jù)整體分布向最小值0偏移，表明植被受到地震影響NDVI值整體下降.2014年相較于2009年NDVI中位數(shù)增加了0.063，與2004年相近，表明植被整體恢復較好.但是2014年下四分位數(shù)相較于2004年較低，說明研究區(qū)植被雖然有一定程度的恢復，但是區(qū)域恢復不均勻，導致部分區(qū)域NDVI值較低.

圖1 研究區(qū)三個時期NDVI值箱形圖

2.2 植被恢復度與地形關(guān)系

通過差值計算得到地震中植被負變化的區(qū)域為新研究區(qū).計算2009年至2014年該區(qū)域植被恢復度評價震后植被恢復情況.由于地表起伏度、地表粗糙度等都可由高程和坡度驗算得出，因此本文主要考慮坡度、高程兩個地形因子.根據(jù)不同坡度將研究區(qū)分為五類：平坡(<5)、緩坡(5-15)、斜坡(15-25)、陡坡(25-40)、急坡(>40).統(tǒng)計不同坡度對應不同植被恢復度占面積百分比如圖2.從圖2中可以看出隨著坡度的增加，恢復良好和優(yōu)秀的區(qū)域所占百分比逐漸增加；植被恢復較好面積百分比隨著坡度的增加呈現(xiàn)為先減少再增加；植被恢復一般的區(qū)域面積百分比隨著坡度增加表現(xiàn)為先增加再減少；植被恢復較差面積百分比隨著坡度增加而減少.

將高程值劃分為四類：小于1 500 m、1 500 m至2 500 m、2 500 m至3 500 m，大于3 500 m.圖2中可以看出隨著海拔的增加，植被恢復度優(yōu)秀的面積百分比逐漸減少；恢復度良好面積百分比隨著高程增加表現(xiàn)為先增加再減少；植被恢復度一般和植被恢復度較好的面積百分比隨著海拔升高逐漸增加；植被恢復度較差的區(qū)域主要分布在低海拔(1 500 m內(nèi)).

圖2 地形因子與植被恢復關(guān)系

分別以坡度和高程為自變量，對應的植被恢復面積百分比為因變量，分別在五種不同植被恢復度條件下進行線性擬合，得到表2、表3.即在五類植被恢復度條件下，自變量分別為坡度、高程的線性擬合公式.可以看出隨著植被恢復度的增加，擬合趨勢線的斜率表現(xiàn)為先逐漸增加，分別到0.6和0.4時開始回落.說明植被恢復度增長趨勢隨著坡度、高程增加呈現(xiàn)為先增長，到達臨界點后，恢復度增長趨勢隨著坡度、高程增加而減少.

表2 植被恢復度與坡度關(guān)系

注：x：坡度；y：植被恢復面積百分比

表3 植被恢復度與高程關(guān)系

注：x：高程；y：植被恢復面積百分比

3 結(jié)論

本文利用多源遙感圖像和GIS數(shù)據(jù)分析地震前后都江堰-映秀草坡區(qū)植被變化，選擇受地震影響植被負變化區(qū)域分析植被恢復度同地形因子的相關(guān)關(guān)系.研究表明震后植被總體恢復較好，但是研究區(qū)植被恢復情況不均勻.植被恢復度增長趨勢隨著坡度、高程的增加表現(xiàn)為先增長，然后隨著植被恢復度的繼續(xù)增加，植被恢復度增長趨勢隨著坡度、高程的增加而減小.雖然震后植被在逐漸恢復中，但是與震前相比，還是有明顯的差別，因此除了依靠自然生態(tài)系統(tǒng)的自我恢復能力以外，還應該采取有效的措施恢復震區(qū)植被生態(tài).

[1]毛德華，王宗明，宋開山，等.東北多年凍土區(qū)植被NDVI變化及其對氣候變化和土地覆被變化的響應[J].中國環(huán)境科學，2011，(2)：283-292.

[2]李惠敏，劉洪斌，武偉.近10年重慶市歸一化植被指數(shù)變化分析[J].地理科學，2010，(1)：119-123.

[3]苗正紅，劉志明，王宗明.基于MODIS NDVI的吉林省植被覆蓋度動態(tài)遙感監(jiān)測[J].遙感技術(shù)與應用，2010，(3)：387-393.

[4]李小亞，張勃，靳自寶.基于MODIS-NDVI的甘肅河東地區(qū)植被覆蓋度動態(tài)監(jiān)測[J].水土保持研究，2013，(1)：112-115，307.

[5]王兮之，陸龍，梁釗雄.青海湟水流域植被覆蓋度時空變化分析[J].水土保持研究，2010，(6)：172-176.

[6]葉成名，韓嶺，苗放.5.12汶川震區(qū)植被遙感動態(tài)監(jiān)測與分析[J].地球物理學進展，2012，(5)：1922-1928.

[7]羅慧芬，苗放，葉成名,等.汶川地震前后茂縣植被覆蓋度變化研究[J].水土保持通報，2013，(3)：202-205.

[8]王朗,傅伯杰,呂一河,等.生態(tài)恢復背景下陜北地區(qū)植被覆蓋的時空變化[J].應用生態(tài)學報，2010，(8)：387-393.

[9]Lin W, Lin C, Chou W. Assessment of vegetation recovery and soil erosion at landslides caused by a catastrophic earthquake: A case study in Central Taiwan[J]. Ecological Engineering, 2006,(1):79-89.

(責任編校：晴川)

Study on the Relationship Between Vegetation Restoration Trend and Terrain after the Wenchuan Earthquake

WANG Lei, ZENG Sen, ZHOU Yunfan

(Key Library of Geosciences Spatial Information Technology,Ministry of Land and Resources of the P.R China, Chengdu University of Technology, Chengdu Sichuan 610059, China)

Assessing vegetation restoration has important significance on reconstruction and restoration planning of earthquake-stricken area. The normalized difference vegetation index is calculated to analyze the change of vegetation coverage and vegetation restoration condition. Negative change region of vegetation index is extracted to analyze the relationship between vegetation restoration and terrain factors. The analysis shows that the total recovery of the vegetation was good, but the vegetation recovery was not uniform in the study area. The growth trend of vegetation recovery increased with the increase of slope. When the degree of vegetation restoration reached 0.6, the growth trend of vegetation recovery decreased with the increase of slope. The growth trend of vegetation recovery increased with the increase of elevation. When the degree of vegetation restoration reached 0.45, the growth trend of vegetation recovery decreased with the increase of elevation.

vegetation restoration; RS; terrain factors; NDVI

2015-07-09

王蕾(1991— ),女, 四川南江人，成都理工大學地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室碩士生.研究方向：3S技術(shù)與應用.

TP79

A

1008-4681(2015)05-0014-03