許玉鳳,陸承紅,潘網(wǎng)生,張永雷,孫連群,姚興
(黔南民族師范學院 旅游與資源環(huán)境學院,貴州 都勻 558000)
基于MODIS的貴州省黎平縣植被變化
許玉鳳,陸承紅,潘網(wǎng)生,張永雷,孫連群,姚興
(黔南民族師范學院 旅游與資源環(huán)境學院,貴州 都勻 558000)
利用2000-2014年期間的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)和氣溫、降水資料,分析黎平縣植被覆蓋變化及其影響因素。研究結果表明:①從空間變化來看,近15年間黎平縣植被退化面積僅占研究區(qū)總面積的14%,改善的區(qū)域占75%;基本不變的區(qū)域約占11%。植被退化區(qū)主要分布在東北部和中部地區(qū)。②年均NDVI值隨海拔高度上升在增加;年均NDVI最大值出現(xiàn)在1 200 m以上的區(qū)域;年均NDVI最小的區(qū)域為200m以下的區(qū)域。③研究期間年均NDVI值與年降水量、年均溫的變化趨勢呈負相關關系,氣溫的影響較顯著。
植被覆蓋度;NDVI;海拔;黎平縣
植被是土地覆蓋最主要的類型,是覆蓋地表的植物群落的總稱,屬陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,與氣候、地形和土壤等自然環(huán)境密切相關[1]。氣候變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)相互作用,最終可能導致植被類型及面積的變化[2-4]。因而分析氣候-植被之間的對應關系具有重要的實際意義[5]。氣候變化特別是溫度升高影響著陸地生態(tài)系統(tǒng)的變化[6]。動態(tài)監(jiān)測陸地生態(tài)系統(tǒng)的變化,減小全球變化的不良影響,已經成為當前迫切需要解決的問題[7]。
植被覆蓋度及植被指數(shù),已廣泛應用于植被覆蓋密度評價、土地利用監(jiān)測等方面[8]。近40年來科學家基于遙感技術研究了多種植被指數(shù)[9],其中應用最廣泛的植被指數(shù)是歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)[10-11],該植被指數(shù)能夠準確反映植被覆蓋的變化,因此常被用來監(jiān)測和研究區(qū)域及全球的植被狀態(tài)[12]。
植被對氣候變化的響應及其反饋作用具有非常復雜的機制和過程[14]。氣溫上升導致北半球高緯度地區(qū)植被呈現(xiàn)提前變綠的現(xiàn)象[15],植被活動表現(xiàn)為增強趨勢[16];但干旱半干旱地區(qū)NDVI呈減少態(tài)勢[17]。植被活動以及生長季開始時間都和降水有關[18],氣候差異明顯的地區(qū)NDVI與降水具有顯著相關性[19-20]。由于溫度上升,45~75°N之間的植物生長季顯著延長[21]。
基于植被指數(shù)NDVI,國內外學者也進行了大量研究。研究發(fā)現(xiàn)歐亞大陸大部分地區(qū)植被覆蓋具有增長的態(tài)勢,而亞洲東北等區(qū)域NDVI呈減少趨勢[22]。我國絕大部分地區(qū)的植被覆蓋呈增加趨勢,但增加趨勢各不相同[23]。植被對于全球氣候變化有緩解作用[24];中國東部植被年均NPP總體上呈現(xiàn)從南到北、由東至西逐漸減少的分布狀況[25];寧夏植被指數(shù)的變化與氣候變化有關[26]。
我國西南地區(qū)地形崎嶇,有全球海拔較高、地形復雜的橫斷山區(qū)和云貴高原等大陸地貌。21世紀以來氣候復雜變化、社會經濟發(fā)展、人類活動日益劇烈,導致西南植被覆蓋發(fā)生了較大變化[27]。貴州省位于西南地區(qū)的中心,植被資源豐富,但植被覆蓋空間分布不均,沿東南部-中部-西北部逐漸減少[28]。利用歸一化植被指數(shù),結合模型反演陸地表溫度,取得了較為理想的結果[29]。但是基于遙感數(shù)據(jù)、結合地形因素和氣候變化對黎平縣植被氣候變化的研究較少。
本研究以2000-2014 年NDVI數(shù)據(jù)、氣溫、降水數(shù)據(jù),基于 GIS 和 RS 技術研究黎平縣1999-2012 年的植被類型覆蓋變化情況和不同海拔高度上植被生長特征對氣候變化的響應,旨在揭示該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化響應的機制,提高人們的植被保護意識,為黎平縣生態(tài)建設及保護提供科學參考。
黎平縣地理位置介于東經108°37′~109°31′、北緯25°44′~26°31′之間。東西寬94 km,南北長112 km,總面積4 441 km2。東連湖南靖州、通道,南臨廣西三江,西、北與從江、榕江、劍河、錦屏接壤,是黔、湘、桂三省交界地。黎平縣區(qū)位優(yōu)勢較明顯,黎平縣城距省會貴陽346.9 km,距廣西桂林市287.3 km,距湖南省懷化市226.1 km。
黎平縣地處云貴高原東南邊緣的斜坡地帶,苗嶺山脈余脈橫貫全境,東北與武陵山系接壤,地勢西北高,東北、東南、西南低。其西北部老山界主峰為縣內最高峰,海拔1 397 m;縣南部地坪鄉(xiāng)井郎河口為最低點,海拔158 m,相對高差為1 239 m;平均海拔800 m(如圖1所示)。
地貌類型主要有低山丘陵寬谷區(qū)、低山河谷階地和盆地區(qū)、低山峽谷區(qū)。黎平縣地處長江、珠江兩大水系的分水嶺,河流總長度3 480 km,河網(wǎng)密度為0.78 km/km2。長江水系干流主要有孟彥河、八舟河、洪州河,三干流均注入沅江,流入洞庭湖。黎平縣由于植被覆蓋條件較好,河流含沙量較小,河流全年無結冰期。
黎平縣屬亞熱帶濕潤氣候區(qū),冬不冷、夏不熱,四季分明。多年平均無霜期為277 d,日照時數(shù)多年平均值為1 317.9 h,多年平均氣溫15.6 ℃,各地年均氣溫變化在14.4~18.6 ℃。歷年平均降水量1 321.9 mm,雨季一般在4月上中旬開始出現(xiàn),10月下旬結束。適合農作物生長,但小氣候復雜多變,常有水、旱、倒春寒等自然災害發(fā)生。
圖1 黎平縣在貴州省的位置示意圖Fig.1 The location of Liping County in Guizhou
黎平縣屬亞熱帶常綠濕潤闊葉林區(qū),原生的森林多以殼斗科栲屬、櫟屬、柯屬常綠樹木為建群種,木蘭科、樟科、山茶科樹木為主要成分,存在于一些濕潤的溝谷或陡峭的山坡上。次生林類型較多。國家重點保護樹種達25種。黎平是國家級森林公園,是國家重點林區(qū)縣、國家退耕還林示范縣和中國名茶之鄉(xiāng)。
2.1 數(shù)據(jù)來源及預處理
2.1.1 遙感數(shù)據(jù)
數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM)采用美國國防部國家測繪局公布的SRTM數(shù)據(jù)(http.//www.cgiar-csi.org),分辨率為90 m×90 m。NDVI數(shù)據(jù)為2000-2014年MOD13Q1年最大合成NDVI數(shù)據(jù)集,時間分辨率為16d,來源于美國NASA數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為250 m×250 m,數(shù)據(jù)投影為SIN正弦曲線投影。
使用ArcGIS軟件對數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM)和NDVI數(shù)據(jù)進行了投影轉換,統(tǒng)一了坐標。
MOD13Q1數(shù)據(jù)產品涵蓋于多個條帶數(shù)據(jù),應用MRT軟件對已下載好的數(shù)據(jù)進行拼接、格式轉換以及進行投影轉換。
2.1.2 氣象數(shù)據(jù)
來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(http.//cdc.cma.gov.cn),選用3個國家基礎氣象站點的年均溫和年降水量數(shù)據(jù)資料。
2.2 研究方法
2.2.1 最大值合成法
用最大值合成法MVC(Maximum Value Composites)獲取年NDVI最大值數(shù)據(jù)集,能夠更加有效減少大氣中來自云、氣溶膠、云陰影、視角以及太陽高度角的影響[30]。其計算公式如下:
MNDVIi=max(NDVIi1,NDVIi2,NDVIi3)。
(1)
式中:i為月的序號,取值范圍是1~12;MNDVIi為第i月的NDVI值;有幾組數(shù)據(jù),括號中就有幾個NDVIij值。
2.2.2 趨勢分析法
在ArcGIS軟件中通過趨勢分析法模擬每個柵格植被的年際和季節(jié)空間變化趨勢[30],其計算公式如下:
(2)
式中:n為時間序列數(shù);NDVIi為第i年的NDVI;θslope是趨勢線的斜率,θslope>0,說明NDVI變化趨勢呈增加,反之則呈減少趨勢。根據(jù)θslope的數(shù)值范圍將本次研究變化劃分為明顯改善、中度增加、輕微改善、基本不變、退化5個等級。
2.2.3 相關分析法
相關分析能夠解釋要素之間相互關系的密切程度。相關系數(shù)的取值范圍在[-1,1 ]之間,絕對值越大,表明植被變化與影響因子的相關性越高[31]。其計算公式如下:
rxy=
(3)
3.1 黎平縣植被NDVI時空變化特征
3.1.1 黎平縣NDVI時間變化特征
(1)黎平縣NDVI年際變化特征
用年最大NDVI值代表黎平縣植被覆蓋狀況,2000-2014年間黎平縣植被NDVI總體呈上升趨勢(如圖2所示),植被覆蓋呈改善狀態(tài)[32],這一研究結果與吳端耀等[33]對貴州省2001-2014年間林草植被覆蓋度變化的研究結論一致。2000-2004年植被覆蓋增加比較緩慢,主要由于黎平縣生態(tài)公益林建設起步于1999年,加上“天然林保護工程”、“封山育林”等工程的實施使得植被覆蓋增加,而植被生長需要一定的周期。2005、2006、2010年由于高溫干旱,植被覆蓋有所降低。2013-2014年NDVI增幅最為明顯,植被覆蓋增加較快。
圖2 2000-2014年間年平均NDVI變化Fig.2 The change of annual average NDVI form 2000 to 2014
(2)黎平縣NDVI年內變化特征
黎平縣植被年內NDVI變化趨勢較明顯(如圖3所示),經歷了下降-上升的波動變化過程。在第49日的NDVI出現(xiàn)了最低值,在0.41左右;第209日的NDVI值最高,在0.78左右。1月份(第1~33日)NDVI變化緩慢,呈微弱下降趨勢;2~4月份(第49~129日),NDVI增幅明顯,為一年中增幅最明顯的月份;5~6月份(第145~177日),增幅開始減緩;7~9月(第193~273日)NDVI繼續(xù)緩慢上升,NDVI值達到一年中最大值;10月份(第289~305日)開始下降,從11月到次年的2月份(第321~349日)保持在較低值,是全年最低值出現(xiàn)的月份。
圖3 年內NDVI變化Fig.3 The change of NDVI during a year
3.1.2 黎平縣NDVI空間變化特征
利用黎平縣地區(qū)2000-2014年間的年最大NDVI合成數(shù)據(jù),基于一元線性回歸分析,借助ArcGIS軟件可視化黎平地區(qū)象元尺度上NDVI變化趨勢空間格局(如圖4所示)。黎平縣植被改善和退化的狀況并存,不同區(qū)域的程度有所不同,其北部退化嚴重,南部和西部改善趨勢明顯。
圖4 植被覆蓋變化趨勢空間分布圖Fig.4 The spatial distribution of vegetation change trend
研究期間黎平縣地表植被覆蓋改善的區(qū)域遠大于退化的區(qū)域,改善區(qū)域面積占到了75%,退化面積僅占14%;基本不變區(qū)域約占11%;整體表現(xiàn)出改善的趨勢。植被退化區(qū)主要分布在東北部和中部地區(qū),以及城鎮(zhèn)周圍。主要由于人口的增加和城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展,建設用地增加,人類活動強烈成為植被退化最嚴重地區(qū)。
3.1.3 黎平縣不同海拔NDVI年際變化
基于DEM數(shù)據(jù)將黎平縣高程劃分為5個等級區(qū)域:200 m以下、200~400 m、400~800 m、800~1 200 m和1 200m以上。計算各等級高程范圍的15年NDVI平均值,最大值出現(xiàn)在1 200 m以上的區(qū)域,最大NDVI均值為0.901 0;依次為800~1 200 m、400~800 m、200~400 m的區(qū)域,平均NDVI值分別為0.900 4、0.8 819、0.846 9;平均NDVI最小的區(qū)域為200 m以下的區(qū)域,最小NDVI均值為0.833 4;呈現(xiàn)年均NDVI值隨海拔高度上升而增加的特點(如圖5所示)。黎平縣不同等級的高程區(qū)域,15年間NDVI值都呈現(xiàn)出上升的趨勢,海拔在200 m以下的區(qū)域范圍內NDVI增加趨勢最為顯著,其次為:800~1 200 m、400~800 m、1 200 m以上、200~400 m等區(qū)域(見表1)。
黎平縣平均NDVI值隨海拔分布呈明顯的垂直分布特征,海拔在200~400 m區(qū)域中農用耕地、建設用地和河流水域較集中,人類活動對自然環(huán)境的影響較大,NDVI值較低。隨著國家“天然林保護”、“退耕還林”等保護植被措施的實施該區(qū)域植被覆蓋受到保護,2000年以來外出務工人員逐年增加在一定程度上也減輕了對植被覆蓋的影響,200 m以下的區(qū)域植被覆蓋迅速增加;400~1 200 m的中低海拔區(qū)域,自然條件較好,植被NDVI值較高;海拔1 200 m以上的區(qū)域海拔升高,人類活動影響程度減弱,NDVI值較高。
圖5 不同海拔的年均NDVI變化趨勢Fig.5 The change trend of annual average NDVI in difference elevation
海拔NDVI均值變化趨勢線性方程R2<200m0.8334Y=0.0030x+0.80700.6040200-400m0.8469Y=0.0020x+0.83000.4480400-800m0.8819Y=0.0024x+0.86290.6366800-1200m0.9004Y=0.0027x+0.87890.6769>1200m0.9010Y=0.0022x+0.88320.4692
3.2 黎平縣NDVI變化與氣候因子的關系
研究期間黎平縣年均NDVI值呈現(xiàn)波動上升趨勢,年均溫呈現(xiàn)波動下降的變化趨勢,這一研究結果與馬士彬等[34]研究結論一致。通過相關分析,植被覆蓋度與氣溫的相關系數(shù)R2為-0.556(p<0.031),與氣溫呈顯著負相關(如圖6所示)。
圖6 年均NDVI與年均溫的變化趨勢比較Fig.6 The comparison between the change trend of annual average NDVI and temperature
研究期間,年均降水量表現(xiàn)為波動下降趨勢,這一研究結果與馬士彬等[34]、張勇榮等[35]、的研究結論一致。植被覆蓋度與降水量的相關系數(shù)R2為-0.441(p<0.100),與降水量呈不顯著負相關(如圖7所示)。
圖7 年均NDVI與年降水量的變化趨勢比較Fig.7 The comparison between the change trend of annual average NDVI and precipitation
(1)2000-2014年黎平縣年均植被指數(shù)總體呈顯著的增加趨勢,年均NDVI值從2000年的0.867 4增加到2010年的0.918 4。植被覆蓋改善區(qū)域占比為75%,植被覆蓋退化為14%,黎平縣植被覆蓋總體呈改善趨勢。
(2)研究區(qū)不同海拔的年均NDVI值隨海拔的升高呈現(xiàn)增加的趨勢,在不同海拔高度范圍內植被覆蓋變化均以改善為主。海拔在200~400 m區(qū)域的NDVI年均值較低,增長緩慢;200 m以下區(qū)域NDVI年均值較低,增長趨勢顯著。800~1200 m以上區(qū)域年均NDVI較高且增長趨勢明顯。
(3)研究期間黎平縣年均NDVI值與氣溫、降水等氣候因子呈負相關關系,其中氣溫的影響顯著。
[1] 單文龍,何立恒,駱思瑩.北方農牧業(yè)交錯帶2000~2013年NDVI時空變化特征[J].森林工程,2015,31(4):33-37.
[2] Roerink G J,Menenti M,Soepboer W,et al.Assessment of climate impact on vegetation dynamics by using remote sensing[J].Physics and Chemistry of the Earth,2003,28:103-109.
[3] Parmesan C,Yohe G A.Globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems[J].Nature,2003,421(6918):37-42.
[4] 張遠東,張笑鶴,劉世榮.西南地區(qū)不同植被類型歸一化指數(shù)與氣候因子的相關分析[J].應用生態(tài)學報,2011,22(2):323-330.
[5] 王宗明,國洪興,宋開山,等.中國東北地區(qū)植被NDVI對氣候變化的響應[J].生態(tài)學雜志,2009,28(6):1041-1048.
[6] IPCC,2007.Climate change.The physical science basis.Contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovemmental panel on climate change[R].Cambridge,UK.Cambridge University Press,2007:996.
[7] 周廣勝,王玉輝,蔣延玲.全球變化與中國東北樣帶(NECT)[J].地學前沿,2002,9(1):198-216.
[8] Pettorelli N,Vik J O,Mysterud A,et al.Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses toenvironmental change[J].Trends in Ecology and Evolution,2005,20(9):503-510.
[9] Julien Y,Sobrino J A.The yearly land cover dynamics(YLCD)method:An analysis of global vegetation from NDVI and LST parameters[J].Remote Sensing,2009,113(2):329-334.
[10] Glenn E P,Huete A R,Nagler P L,et al.Relationship between remotely-sensed vegetation indices,canopy attributes and plant phsioloical processes:What vegetation indices can cannot tell us about the landscape[J].Sensors,2008,8:2136-2160.
[11] Tuker C J,Townshend J R G.African land-cover classification using satellite data[J].Science,1985,227(4685):369-375.
[12] 李震,閻福禮,范湘濤.中國西北地區(qū)NDVI變化及其與溫度和降水的關系[J].遙感學報,2005,9(3):8-13.
[13] Bachelet D,Neilson R P,L M,et al.Climate change effects on vegetation distribution and carbon budget in the United States[J].Ecosystems,2001,4(3):164-185.
[14] Tan S Y.The influence of temperature and precipitation climate regimes on vegetation dynamics in the US Great Plains:A satellite bioclimatology case study[J].Remote Sensing,2007,28(22):4947-4966.
[15] Poulit D,Latifovic R,Olthof I.Trend in vegetationNDVI from 1km AVHRR data over Canada for the period 1985-2006[J].International Journal of Remote Sensing,2009,30(1):149-168.
[16] Lucht W,Prentice I C,Myneni R B,et al.Climatic control of the high-latitude vegetation greening trend and Pinatubo effect[J].Science,2002,296(5573):1687-1689
[17] Myneni R B,Keeling C D,Tuker C J,et al.Increased Plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991[J].Nature,1997,386(6626):698-702.
[18] Ichii K,Kawabata A,Yamaguchi Y.Global correlation analysis for NDVI and climate variables and NDVI trends:1982-1990[J].International Journal of Remote Sensing,2002,23(18):3873-3878.
[19] Moulin S,Kergoat L,Viovy N,et al.Global-scale assessment of vegetation phenology using NOAA/AVHRR satellite measurements[J].Journal of Climate,1997,10(6):1154-1170.
[20] Spano D,Cesaraccio C,Duce P,et al.Phenological stages of natural species and their use as climate indicators[J].International Journal of Biometeorology,1999,42(3):124-133.
[21] Ichii L,Kawabata A,Yamaguchi Y.Global correlation analysis forNDVIand climatic variables andNDVITrends.1982-1990[J].Remote Sens,2002,23(18):3873-3878.
[22] Myneni R B,Keeling C D,Tucker C J,et al.Increased Plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991[J].Nature,1997,386(6626):698-702.
[23] Zhou L M,Tucker C J,Kaufmann P K,et al.Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999[J].Journal of Geophysical Research,2001,106(17):20069-20083.
[24] 方精云,樸世龍,賀金生.近20年來中國植被活動在增強[J].中國科學(C 輯),2003,33(6):554-565.
[25] 崔林麗,杜華強.中國東南部植被NPP的時空格局變化及其與氣候的關系研究[J].地理科學,2016,36(5):787-793.
[26] 李欣,王連喜.寧夏近25年植被指數(shù)變化及其與氣候的關系[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2011,25(9):161-166.
[27] 趙濟.中國自然地理.第四版[M].北京.高等教育出版社,1997.
[28] 李威,李月臣,唐誼娟,等.基于MODIS-NDVI的貴州省2001-2010年植被覆蓋變化分析及分異特征[J].重慶師范大學學報(自然科學版),2015,32(4):146-151.
[29] 王鳳敏,田慶久,虢建宏.基于ASTER數(shù)據(jù)反演我國南方山地陸表溫度[J].國土資源遙感,2005,63(1):30-34.
[30] Piao S L,F(xiàn)ang J Y,Chen A P.Seasonal dynamic of terrestrial net primary production in response to climate change in China[J].Acta Botanica Sinica,2003,45(3):269-275.
[31] 宋怡,馬明國.基于GIMMS AVHRRNDVI數(shù)據(jù)的中國寒旱區(qū)植被動態(tài)及其與氣候因子的關系[J].遙感學報,2008,12(3):499-506.
[32] 鄭有飛,牛魯燕,吳榮軍,等.1982-2003年貴州省植被覆蓋變化及其對氣候變化的響應[J].生態(tài)學雜志,2009,28(9):1773-1778.
[32] 吳端耀,羅婭,王青,等.2001-2014年貴州省林草植被覆蓋度時空變化及其與氣溫降水變化的關系[J].貴州師范大學學報(自然科學版),2017,35(1):1-7.
[34] 馬士彬,安裕倫,楊廣斌,等.喀斯特地區(qū)不同植被類型NDVI變化及驅動因素分析——以貴州為例[J].生態(tài)環(huán)境學報,2016,25(7):1106-1114.
[35] 張勇榮,周忠發(fā),閆利會.典型喀斯特生態(tài)脆弱區(qū)近25年來氣候變化特征分析——以貴州中部為例[J].安徽師范大學學報:自然科學版,2015,38(5):474-478.
MODIS-BasedvegetationchangeinLipingCountyofGuizhou
Xu Yufeng*,Lu Chenghong,Pan Wangsheng,Zhang Yonglei,Sun Lianqun,Yao Xing
(School of Tourism and Resource Environment,Qiannan Normal University for Nationalities,Duyun 558000)
Based on the MODIS-NDVIdata and temperature and precipitation data during the past 2000-2014 years,the vegetation cover change and its influencing factors in Liping county were analyzed.Results showed that:1) from the change of space,the vegetation degradation area of Liping county only accounts for 14% of the study area in the past 15 years,the improvement area accounts for 75%,and the no change area is about 11%.The degraded areas are mainly distributed in the northeast and central regions.2) The annualNDVIvalue increases with the elevation.The maximum annualNDVIvalue appears in the region above 1 200 m and the minimum annualNDVIarea is below 200 m.During the study period,the average annualNDVIvalue was negatively correlated with annual precipitation and annual mean temperature,and the effect of temperature was significant.
Vegetation cover;NDVI;elevation;Liping County
S 771;Q 948
A
1001-005X(2017)06-0006-05
2017-05-11
貴州省教育廳創(chuàng)新群體重大研究項目(黔教合KY字[2016]055);貴州省教育廳創(chuàng)新群體重大研究項目(黔教合KY字[2016]054)
許玉鳳,博士,副教授。研究方向:資源利用與生態(tài)安全、植被覆蓋時空變化。E-mail:1546246929@qq.com
許玉鳳,陸承紅,潘網(wǎng)生,基于MODIS的貴州省黎平縣植被變化.[J].森林工程,2017,33(6):6-10.