岔口小流域植被覆蓋度時空變化特征分析

張煌，郭青霞，冀云

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，山西 太谷 030801)

岔口小流域植被覆蓋度時空變化特征分析

張煌，郭青霞，冀云

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，山西 太谷 030801)

[目的]本研究旨在為岔口小流域的生態(tài)環(huán)境評價和改良提供參考，同時為該地區(qū)的坡改梯、荒坡綠化等工程提供決策依據(jù)。[方法]基于Landsat-7 ETM影像數(shù)據(jù)反演2001-2010年岔口小流域植被覆蓋度時序變化與空間格局，并結(jié)合流域同時期的氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)，分析流域植被覆蓋度的年際變化對氣候變化的響應(yīng)及空間分布對地形變化的響應(yīng)。[結(jié)果]結(jié)果表明：(1) 2001-2010年研究區(qū)的平均植被覆蓋度為0.51。研究區(qū)西部的植被覆蓋度普遍高于東部，林地、溝川地和溝壩地的植被覆蓋度相對較高。(2) 2001-2010年研究區(qū)植被覆蓋度總體上呈上升趨勢，平均變化速率為0.013/年。研究區(qū)東部和南部地區(qū)植被覆蓋度升上趨勢較為明顯。(3) 研究區(qū)植被生長與溫度和降雨量之間均呈正相關(guān)，并且降雨量是限制植被生長的主要氣候因子。溫度對植被生長的影響無明顯的時滯性，而降雨量對植被生長的影響存在時滯效應(yīng)。(4) 研究區(qū)的最高海拔并未達到限制植被生長的臨界值，隨著海拔的升高，植被覆蓋度增加。研究區(qū)植被覆蓋度隨著坡度的升高而增加，達到一定坡度時，隨著坡度的升高而減少。[結(jié)論]2001-2010年岔口小流域植被覆蓋度呈上升趨勢，氣候變化和退耕還林工程的實施是其增加的主要原因，地形變化則影響其分布。

植被覆蓋度； 影響因子； 相關(guān)性

全球氣候近一個世紀發(fā)生了巨大的變化，對人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生了極大的影響。針對這一問題，國際組織提出了國際地圈生物圈計劃(International Geosphere-Biosphere Program，IGBP)，重點研究氣候變化所產(chǎn)生的影響，并針對不同地區(qū)制定不同的政策[1]。作為國際地圈生物圈計劃的重要研究項目，全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)(Global Change and Terrestrial Ecosystems，GCTE)從自然因素和人為因素兩方面來研究對陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響。植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最為活躍的成員，氣候變化勢必會影響植被的生長，因此研究植被生長變化對氣候變化的響應(yīng)機制，對全球變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響有著一定的理論和實際意義。

植被具有截留降雨、減緩徑流、防風(fēng)固沙、保持水土的作用[2]，對陸地生態(tài)系統(tǒng)的水循環(huán)、碳循環(huán)及能量平衡起著調(diào)控作用[3]。植被覆蓋度是體現(xiàn)植被生長狀況的重要指標，在許多生態(tài)系統(tǒng)模型中都需要植被覆蓋度這一重要數(shù)據(jù)[4]，它是環(huán)境與全球變化中的一個敏感因子和水土流失的控制因子之一[5]。因此，精確計算植被覆蓋度，對于反映區(qū)域植被動態(tài)變化規(guī)律、研究動態(tài)變化的影響因子及評價生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義[6]。

本文以黃土高原岔口小流域為研究區(qū)，利用遙感技術(shù)，研究監(jiān)測了該地區(qū)從2001年到2010年期間植被覆蓋度的時空變化，并結(jié)合該地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)，探討了植被覆蓋度與氣候因子和地形因子的相關(guān)性。本研究對岔口小流域的生態(tài)環(huán)境評價和改良具有重要參考價值，同時也為該地區(qū)的坡改梯、荒坡綠化等工程提供決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

該研究區(qū)的遙感數(shù)據(jù)來源于地理數(shù)據(jù)空間云(www.gscloud.cn)的landsat-7 ETM影像。氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(www.data.cma.cn)的2001-2010年永和縣日平均溫度和日降雨量資料。相對于Landsat-5，landsat-7增加了分辨率為15米的全色波段(PAN波段)，可以通過圖像融合，提高多光譜影像的分辨率。由于每年的八月份，植物生長最為繁茂，歸一化植被指數(shù)(NDVI)達到峰值，因此，選擇2001-2010年每年8月份的影像，并且要求影像的平均云量要低于1，以減少云量對數(shù)據(jù)的影響[7]。太陽輻射通過大氣以某種方式入射到物體表面然后再反射回傳感器，由于大氣氣溶膠、地形和鄰近地物等影像，使得原始影像包含物體表面，大氣，以及太陽的信息等信息的綜合。如果我們想要了解某一物體表面的光譜屬性，就必須將它的反射信息從大氣和太陽的信息中分離出來，這就需要進行大氣校正[8]。Landsat-7 ETM+機載掃描行校正器(SLC) 故障導(dǎo)致2003年5月31日之后獲取的圖像出現(xiàn)了數(shù)據(jù)條帶丟失，嚴重影響了Landsat ETM遙感影像的使用因此，分別對多光譜影像和全色波段影像進行修復(fù)。將修復(fù)好的低分辨率的多光譜影像和高分辨率的全色波段影像進行圖像融合，得到高分辨率的多光譜影像，然后對影像進行裁剪得到研究區(qū)域的影像。

1.2 研究方法

1.2.1 歸一化植被指數(shù)

植被指數(shù)是利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù)組合而成，可以反映植物生長狀況。植被指數(shù)可以用來反映植被的生長狀況，它是由不同波段組合而成。不同指數(shù)在反映植被生長狀況存在差異，其中NDVI(歸一化植被指數(shù))對植被生長狀況的靈敏度較其他指數(shù)高。通常使用NDVI來反映植被生長狀況[9]。公式為：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

其中，NIR代表近紅外波段，R代表紅波段；NDVI的取值范圍由-1到1，負值代表地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光有較高反射；0代表地面覆蓋為裸地或巖石，NIR和R的值近似相等；正值代表地面有植被覆蓋，值越大表明覆蓋度越高。但NDVI也有一定的局限性，當植被覆蓋度超過80%時，它的靈敏度則會逐漸降低。

1.2.2 像元二分法

諸多研究表明NDVI與植被覆蓋度之間有著一定的線性相關(guān)關(guān)系，通常由NDVI來估算提取植被覆蓋信息[10]。常用的方法是像元二分法，李苗苗等對像元二分法進行了改進[11]：VFC=(NDVI-NDVIS)/(NDVIV-NDVIS)

(2)

其中，NDVIS代表完全是裸地或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIV則為完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。這兩個不同值的計算公式如下：

NDVIS=(VFCMAX*NDVIMIN-VFCMIN*NDVIMAX)/(VFCMAX-VFCMIN)

(3)

NDVIV=((1 - VFCMIN)*NDVIMAX-(1-VFCMAX)*NDVIMIN)/(VFCMAX-VFCMIN)

(4)

計算NDVIS和NDVIV是這個模型計算植被覆蓋度的關(guān)鍵。這里有兩種假設(shè)：

1) 當區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCMAX=100%，VFCMIN=0%

公式(2)可變?yōu)椋?/p>

VFC=(NDVI-NDVIMIN)/(NDVIMAX-NDVIMIN)

(5)

NDVIMAX和NDVIMIN分別為區(qū)域內(nèi)最大和最小的NDVI值。由于影像一般都存在一定的噪聲，因此NDVIMAX和NDVIMIN一般會取一定置信度范圍內(nèi)的最大值和最小值，不同不想置信度的取值會有所不同。

2) 當區(qū)域內(nèi)不能近似取VFCMAX=100%，VFCMIN=0%

當有實測數(shù)據(jù)的時，VFCMAX和VFCMIN的值分別取實測數(shù)據(jù)中植被覆蓋度的最大值和最小值，NDVIMAX和NDVIMIN的值則取這兩個實測數(shù)據(jù)分別所對應(yīng)的圖像的NDVI。

當沒有實測數(shù)據(jù)時，NDVIMAX和NDVIMIN則取一定置信度范圍內(nèi)的值。VFCMAX和VFCMIN則需要跟據(jù)經(jīng)驗估算。

這里我們以“當區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCMAX=100%，VFCMIN=0%”的情況進行估算，NDVIS和NDVIV分別取固定值，NDVIMAX和NDVIMIN分別取累積概率為5%和95%的NDVI值。

1.2.3 一元線性回歸分析

本研究基于像元通過一元線性回歸分析來模擬2001-2010年研究區(qū)域植被覆蓋度的變化趨勢[12]，公式為：

(6)

其中，n代表監(jiān)測的年數(shù)，θslope代表變化趨勢的斜率， VFCi代表第i年的植被覆蓋度。θslope若為正值則代表植被覆蓋度增加，負值則代表植被覆蓋度減少。用F檢驗來檢驗植被覆蓋度與時間序列之間線性相關(guān)是否顯著，顯著性檢驗只是證明植被覆蓋度變化趨勢的可置信程度的高或低，與變化趨勢的快慢并沒有關(guān)系。我們選取統(tǒng)計量為：

(7)

1.2.4 偏相關(guān)分析

在由多個元素組成的系統(tǒng)中，當研究一個元素與另一個元素之間的相關(guān)關(guān)系時，需要把其他元素作為常數(shù)，單獨考慮兩個元素之間的關(guān)系，即偏相關(guān)分析。利用偏相關(guān)分析可以分析植被覆蓋度分別與溫度和降雨量之間的偏相關(guān)關(guān)系，所得結(jié)果即為偏相關(guān)系數(shù)。偏相關(guān)系數(shù)需要在簡單相關(guān)系數(shù)的基礎(chǔ)上得來，因此，想要計算植被覆蓋度與溫度和降雨量的偏相關(guān)系數(shù)就需要先計算它們之間的簡單相關(guān)系數(shù)[13]，其公式為：

(8)

偏相關(guān)系數(shù)的公式為：

(9)

其中rxy(z)代表控制變量z的影響后變量x與變量y的偏相關(guān)系數(shù)，rxy、rxz和ryz分別代表變量x與變量y、變量x與變量z和變量y與變量z之間的簡單相關(guān)系數(shù)。

利用偏相關(guān)分析，可以計算研究區(qū)植被覆蓋度與同一時期溫度和降雨量之間的偏相關(guān)系數(shù)。由于氣候因子對植被的影響有一定的時滯性和積累性，因此同時研究區(qū)計算植被覆蓋度與前一個月溫度和降雨量之間的偏相關(guān)分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 研究區(qū)植被覆蓋度的空間格局及年際變化趨勢

2001-2010年研究區(qū)平均植被被覆蓋度為0.51。圖1為2001-2010年研究區(qū)平均植被覆蓋度的空間分布情況，研究區(qū)西部的植被覆蓋度普遍高于東部。這是由于林地和果園主要集中于研究區(qū)的西部地區(qū)。

圖1 2001-2010年研究區(qū)平均植被覆蓋度空間格局Fig.1 Spatial distribution of the average vegetation coverage in study area during 2001-2010

圖2 研究區(qū)植被覆蓋度年際變化趨勢Fig.2 The interannual variation trend of vegetation coverage in study area

2001-2010年研究區(qū)植被覆蓋度總體上呈上升趨勢，平均變化速率為0.013/年。圖2是研究區(qū)植被覆蓋度年際變化趨勢的空間分布情況，可以看出研究區(qū)植被覆蓋度變化速率最高為0.14/年，最低為-0.12/年。其中，研究區(qū)東部和南部地區(qū)的植被覆蓋度升上趨勢較為明顯。2001-2010年研究區(qū)實施了退耕還林工程，研究區(qū)南部分布著大片的未成林造林，使得該地區(qū)生態(tài)環(huán)境得到改善。

為了檢驗植被覆蓋度的顯著性，我們對其進行了F檢驗，并將其結(jié)果分為五個等級：極顯著減少、顯著減少、變化不明顯、顯著增加、極顯著增加。根據(jù)F檢驗的結(jié)果統(tǒng)計得出(圖3)，植被覆蓋度極顯著性減少的占0.4%，顯著性減少的占16.3%，變化不明顯的占22.5%，顯著性增加的占50.2%，極顯著性增加的占10.6%。從空間分布來看，顯著性減少的分布在研究區(qū)西部，顯著性增加的分布

在研究區(qū)東部，變化不明顯的則分布在研究區(qū)道路周圍。

2.2 氣候因子對植被覆蓋度的影響

將2001-2010年植被覆蓋度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計匯總得出表1。

根據(jù)偏相關(guān)分析得出，植被覆蓋度與當月平均氣溫的偏相關(guān)系數(shù)為0.15，而與當月降雨量的偏相關(guān)系數(shù)為0.23。為了研究氣候因子對植被影響的時滯性和積累性，我們計算了的植被覆蓋度與前一月平均氣溫和降雨量的偏相關(guān)系數(shù)，分別為0.11和0.29?？梢钥闯觯脖桓采w度與平均氣溫和降雨量之間均呈正相關(guān)。植被覆蓋度與降雨量的相關(guān)系數(shù)大于植被覆蓋度與平均氣溫的相關(guān)系數(shù)，這是由于北方降雨量比較少，降雨量成為限制植被生長的主要氣候因子。植被覆蓋度與當月平均氣溫的偏相關(guān)系數(shù)大于植被覆蓋度與前一月平均氣溫的偏相關(guān)系數(shù)，因此溫度對植被生長的影響并無明顯的時滯性。而植被覆蓋度與當月降雨量的偏相關(guān)系數(shù)小于植被覆蓋度與前一月降雨量的偏相關(guān)系數(shù)，這表明降雨量對植被生長的影響存在一定的時滯效應(yīng)。

表1 2001-2010年植被覆蓋度與氣候因子數(shù)據(jù)

2.3 地形因子對植被覆蓋度的影響

根據(jù)水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級標準》將植被覆蓋度分為五個等級：低植被覆蓋度、中低植被覆蓋度、中植被覆蓋度、中高植被覆蓋度、高植被覆蓋度。根據(jù)研究區(qū)的地形圖，通過ArcGIS軟件分別得出該研究區(qū)的高程圖和坡度圖。將高程圖進行重分類，分為四個等級：小于1 100 m、1 100～1 200 m、1 200～1 300 m、大于1 300 m。根據(jù)《中國土壤侵蝕分類標準(SL190)》將坡度圖重分類為六個等級：0～5°、5～8°、8～15°、15～25°、25～35°、35～90°。

將植被覆蓋度圖與高程圖進行空間分析得出區(qū)域直方圖，如圖4。從圖4中可知，研究區(qū)大部分地區(qū)的高程集中在1100～1200 m和1200～1300 m兩個等級。將未重分類的植被覆蓋度圖與高程圖進行提取分析，得出研究區(qū)在四個不同高程等級下的平均植被覆蓋度依次為：0.45，0.49，0.51，0.64?？梢钥闯觯S著海拔的升高，植被覆蓋度增加。陳吉龍等認為植被覆蓋度會隨著海拔的升高而增加，當海拔達到一定臨界值時植被覆蓋度達到最大值，然后隨著海拔的升高而開始減少[14]。但該地區(qū)并未出現(xiàn)因海拔的升高而植被覆蓋度減少的情況，因此該地區(qū)的海拔并未達到限制植被生長的臨界值。

將植被覆蓋度圖與坡度圖進行空間分析得出區(qū)域直方圖，如圖5。從圖5中可知，該地區(qū)的坡度主要集中在15～25°、25～35°、35～90°三個等級。將未重分類的植被覆蓋度圖與坡度圖進行提取分析，得出研究區(qū)在六個不同坡度等級下的平均植被覆蓋度依次為：0.47、0.49、0.50、0.51、0.52、0.50?？梢钥闯?，隨著坡度的升高植被覆蓋度增加，在25～35°植被覆蓋度達到最大值，然后隨著坡度的升高植被覆蓋度開始減少。蔡宏等人認為植被覆蓋度隨坡度的增加而先增加后減少，存在著臨界坡度區(qū)間，該觀點與研究結(jié)果相符[15]。

圖4 植被覆蓋度在不同高程下的分布直方圖Fig.4 The distribution histogram of vegetation coverage under different elevation

圖5 植被覆蓋度在不同坡度下的分布直方圖Fig.5 The distribution histogram of vegetation coverage under different gradient

3 討論與結(jié)論

本研究基于Landsat-7 ETM影像數(shù)據(jù)反演了2001-2010年黃土高原岔口小流域植被覆蓋度的時序變化與空間格局，并結(jié)合流域同一時期的氣象數(shù)據(jù)，從時間尺度上分析了流域植被覆蓋度的年際變化對氣候變化的響應(yīng)，再結(jié)合流域的地形數(shù)據(jù)，從空間尺度上分析了流域植被覆蓋度的空間格局對地形變化的響應(yīng)。結(jié)果表明：1) 2001-2010年研究區(qū)的平均植被覆蓋度為0.51。研究區(qū)西部的植被覆蓋度普遍高于東部，林地、溝川地和溝壩地的植被覆蓋度相對較高。2) 2001-2010年研究區(qū)植被覆蓋度總體上呈上升趨勢，平均變化速率為0.013/年。研究區(qū)東部和南部地區(qū)植被覆蓋度升上趨勢較為明顯。3) 研究區(qū)植被生長與溫度和降雨量之間均呈正相關(guān)，并且降雨量是限制植被生長的主要氣候因子。溫度對植被生長的影響無明顯的時滯性，而降雨量對植被生長的影響存在時滯效應(yīng)。4) 研究區(qū)的最高海拔并未達到限制植被生長的臨界值，隨著海拔的升高，植被覆蓋度增加。研究區(qū)植被覆蓋度隨著坡度的升高而增加，達到一定坡度時，隨著坡度的升高而減少。

2001-2010年岔口小流域植被覆蓋度呈上升趨勢，氣候變化和退耕還林工程的實施是其增加的主要原因，地形變化則影響它的分布。本研究對岔口小流域的生態(tài)環(huán)境評價和改良具有重要參考價值，同時也為該地區(qū)的坡改梯、荒坡綠化等工程提供決策依據(jù)。

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(編輯：梁文俊)

Analysis on temporal and spatial variation of vegetation coverage in Cha-Kou small watershed

Zhang Huang, Guo Qingxia, Ji Yun

(CollegeofResourcesandEnvironment,ShanxiAgriculturalUniversity,Taigu030801,China)

[Objective]The study aimed to provide a reference for the ecological environment evaluation and improvement in Cha-Kou Small Watershed while providing decision-making basis for the Slope-to-Terrace Project and slope greening project. [Method]Landsat-7 ETM data can be used to invert vegetation coverage change. With meteorological data and topography data during the same period, we analyzed the response of vegetation coverage to the climate change and the topography change. [Results]It found that the average vegetation coverage of study area was 0.51 during 2001-2010.The vegetation coverage in the west of study area was higher. Moreover, the vegetation coverage of wood land, plain land and dam land were relatively higher than the rest. During 2001-2010 the vegetation coverage of study area, whose average rate of change was 0.013/year, exhibited an increasing trend, especially in eastern and southern regions. There was a positive correlation between vegetation growth and temperature or rainfall, and rainfall was the main climate factor limiting vegetation growth. The influence of rainfall but not temperature on the vegetation growth showed an obvious time lag. As the highest altitude in study area was not up to the critical value limiting vegetation growth, vegetation coverage increased with the increase of altitude. And vegetation coverage increased with the increase of slope until the slope was up to the critical value when vegetation coverage decreases with the increase of slope. [Conclusion]During 2001-2010 the vegetation coverage of study area exhibited an increasing trend, climate change and the implementation of Grain-to-Green Project were major causes of its increase, and the topography change affected its distribution.

Vegetation coverage， Influencing factor， Correlation

2016-12-23

2017-01-08

張煌(1990-)，男(漢)，山西運城人，碩士，研究方向：土地信息技術(shù)

*通信作者：郭青霞，教授，Tel:13835487451; E-mail: gqx696@163.com

國家自然科學(xué)基金項目(41071345)

Q948

A

1671-8151(2017)05-0345-06