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    巴州地區(qū)植被與積雪變化特征分析

    2019-01-09 07:11:41刁鵬張瑋煊巴音才次克
    南方農業(yè)·下旬 2019年9期
    關鍵詞:巴州植被指數覆蓋度

    刁鵬 張瑋煊 巴音才次克

    摘 要 利用2012年和2018年氣象衛(wèi)星FY-3/MERSI/VIRR資料,通過植被NDVI和積雪NDSI遙感監(jiān)測算法,提取并對比分析新疆巴音郭楞蒙古自治州植被、積雪的空間分布狀況及年變化特征。結果表明,巴州地區(qū)植被覆蓋度自西北向東南先減后增,以低覆蓋度為主;積雪年變化基本特點是呈單峰型,積雪期穩(wěn)定,11月至次年3月積雪覆蓋區(qū)域主要分布在南部和北部山區(qū);雖然2018年巴州地區(qū)植被覆蓋度與積雪覆蓋度均大于2012年,但最大植被覆蓋率和積雪覆蓋率分別僅為26%和9%,表明巴州地區(qū)生態(tài)問題依然嚴峻。

    關鍵詞 FY-3B/MERSI;FY-3B/MWRI;植被指數;積雪監(jiān)測;新疆巴音郭楞蒙古自治州

    中圖分類號:TP79 文獻標志碼:B DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.27.077

    隨著衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展,利用衛(wèi)星遙感技術覆蓋范圍更廣、時間序列更長、空間與時間的連續(xù)性以及多時相等優(yōu)點,分析植被和積雪的年際變化與季節(jié)變化,能夠更好地對區(qū)域生態(tài)、水資源等進行評估??紤]到我國西北地區(qū)的新疆巴音郭楞蒙古自治州(以下簡稱巴州)地勢復雜、面積廣大且還未有人對其生態(tài)環(huán)境進行評估研究,本文通過FY-3氣象衛(wèi)星資料提取出2012年和2018年的植被、積雪等信息,利用植被、積雪指數方法,對其植被、積雪分布狀況進行初步探討,為分析巴州區(qū)域內的生態(tài)環(huán)境、水資源管理及干旱監(jiān)測預測等方面提供科學依據。

    1 研究區(qū)域數據

    1.1 研究區(qū)概況

    巴州位于新疆東南部,占新疆總面積的1/4,屬中溫帶和暖溫帶大陸性氣候,干旱少雨、降水時空分布不均、地勢復雜。因此,研究巴州區(qū)域冰雪水資源和植被等環(huán)境信息的變化狀況,對巴州水資源戰(zhàn)略和安全以及氣候變化評估預測均具有重要的科學價值。

    1.2 數據簡介

    1.2.1 植被研究數據

    綠色植物的主要光譜反射特點是:在0.4~2.4 μm波長范圍內的反射光譜特征具有顯著的相似性[1],而FY-3B衛(wèi)星的中分辨率光譜成像儀(MERSI)光譜范圍位于0.4~12.5 μm,因此選擇FY-3B/MERSI的1~5通道可合成各種植被指數,能精確地監(jiān)測地表植被情況。詳細參數見表1。

    1.2.2 積雪研究數據

    積雪在可見光和近紅外波段,有明顯的光譜特征。在可見光波段(0.40~0.75 μm)的反射率較高,且純凈新雪表面反射率在80%以上[2]。但FY-3B衛(wèi)星的可見光紅外掃描輻射計(VIRR)的光譜范圍為0.43~12.50 μm,因此利用FY-3B/VIRR的1~10通道可形成多個積雪判識變量,能精確提取積雪信息。詳細參數見表2。

    1.2.3 數據獲取和篩選

    研究資料主要來源于國家衛(wèi)星氣象中心網站所提供的FY-3B中分辨率光譜成像儀(MERSI)和可見光紅外掃描輻射計(VIRR)L1數據。

    由于云對光波傳播有較大的影響,采用如下2種方法對研究數據進行篩選以消除云的影響:1)盡量選擇巴州區(qū)域天氣狀況為晴天的衛(wèi)星軌道資料,以北部巴音布魯克、中部焉耆、南部若羌3個氣象站天氣狀況為參照,凡3站均為晴天,認定巴州地區(qū)為晴天;2)考慮到植被生長、積雪融化的時長,為精確得出變化規(guī)律,選擇以旬為單位建立衛(wèi)星遙感數據時間序列,進一步消除來自云和大氣的部分干擾。

    1.3 研究方法

    1.3.1 植被指數

    由于歸一化植被指數(NDVI)可以消除由于照明條件變化、傾斜、觀測姿態(tài)所造成的各通道反射率的改變,其反演產品往往表現出較好的一致性,適合對植被進行動態(tài)監(jiān)測[3]。NDVI計算公式如下:

    式中,NIR為近紅外波段的反射率,R為紅光波段的反射率。

    采用李聰等[4]通過FY-3A/MERSI數據對新疆地區(qū)植被指數的研究方法,定義NDVI數值在0~1時,表示有植被覆蓋,且覆蓋度隨數值增大而增大。

    1.3.2 積雪指數

    利用積雪在可見光波段的高反射率和在短波紅外波段的低發(fā)射率的特性,采用歸一化積雪指數(NDSI)不僅可以使積雪覆蓋區(qū)域明顯地與云或非積雪覆蓋地表區(qū)分開,還可以部分消除大氣的影響[5]。NDSI計算公式如下:

    式中,bvis為可見光波段反射率,bsw為短波紅外波段反射率,分別對應VIRR數據的1通道和6通道。

    由于不同的下墊面性質對反演雪水當量的影響很大,采用張旭等[6]利用FY-3B/VIRR數據對新疆地區(qū)積雪遙感監(jiān)測研究方法確定的閾值,定義NDSI數值在-1~1,負值表示地表覆蓋為沙漠、裸地和植被。

    2 巴州區(qū)域植被、積雪變化特征

    2.1 植被變化特征

    由圖1可知,2012年和2018年,植被覆蓋率均在3月開始逐漸增大,在11月植被覆蓋率降至最低,這與巴州地區(qū)植被開始、結束生長的變化情況一致,表明NDVI數值能較好地體現出植被覆蓋的季節(jié)變化。從圖1還可以看出,植被覆蓋年變化基本特點是2012年為單峰型,2018年呈雙峰型;2012年主峰及2018年主、次峰分別出現在夏秋季,植被旺盛期分別為9月上旬和7月中旬;同時,巴州地區(qū)植被覆蓋度在均值、最大值和總和上均是2018年高于2012年,這些數據充分說明2018年植被的長勢好于2012年。

    為進一步分析巴州地區(qū)植被指數情況,對植被旺盛期的NDVI進行研究,并按照地理區(qū)域劃分為北、中、南地區(qū)。從圖2可知,在巴州地區(qū)植被旺盛期,植被覆蓋度呈南北多、中部少的空間分布,這與巴州降水量南北多、中部少的變化相對應[7]。同時,2018年各區(qū)域植被覆蓋度均高于2012年,南部地區(qū)植被覆蓋度變化最為明顯,2018年為2012年的4倍。

    比較2012年和2018年的植被分布區(qū)間,結果如表3所示。巴州地區(qū)植被指數NDVI沒有0.8~1.0級分布的像元素,并以0.0~0.2級分布的像元素為主,然后是0.2~0.4級分布的像元素,0.6~0.8級分布的像元素最少。根據NDVI將植被等級分為低覆蓋度(0.0~0.4)、中覆蓋度(0.4~0.6)和高覆蓋度(0.6~1.0)。由此得出,巴州地區(qū)的植被覆蓋程度主要以低覆蓋度為主,這與何寶忠等[8]的結果一致。7年時間,除北部地區(qū)外,中部及南部地區(qū)的低覆蓋度均呈增長狀態(tài),其中以中部地區(qū)增長最多;中覆蓋度在所有地區(qū)均為減少狀態(tài),其中以中部地區(qū)減少最多;高覆蓋度除北部地區(qū)增長外,其余地區(qū)均為減少或不變狀態(tài)。由此說明,巴州的南北部地區(qū)生態(tài)環(huán)境有所好轉,而中部地區(qū)生態(tài)環(huán)境則進一步惡化,表明整體植被仍未進入恢復期,還需持續(xù)加強生態(tài)建設。

    2.2 積雪變化特征

    由圖3可得,2012年和2018年巴州地區(qū)積雪年變化基本特點均呈單峰形,主峰均出現在冬季(2月),多雪期均出現在1—2月和10—12月;7—9月為積雪最少期,盡管降水集中在這個時段,但降水多以降雨為主,即使出現降雪,也因氣溫影響很快融化;積雪初始、終止時期無明顯變化,均在9月和7月,這均表明巴州地區(qū)的積雪期非常穩(wěn)定。同時還可以看出,2018年巴州地區(qū)各月積雪覆蓋率、均值都明顯高于2012年,最大積雪覆蓋率相差5.31%,且2018年融雪期速率為1.61(R2=0.627),遠高于2012年融雪期速率的0.488(R2=0.703)。

    為精確分析巴州地區(qū)積雪指數情況,選取最大積雪NDSI時間進行研究,并根據巴州自北向南呈明顯梯降式垂直分布的地勢,將其劃分為北部山區(qū)、中部平原和南部山區(qū)3個自然地貌單元。從表4可知,在巴州地區(qū)最大旬積雪指數期,積雪覆蓋度在空間上呈南北部山區(qū)多,中部平原少,這同樣與降水量的空間分布相對應。同時,2018年南北部山區(qū)積雪覆蓋度均高于2012年,而中部平原積雪覆蓋率小于2012年,差值為-17.59%。這表明,巴州地區(qū)積雪高覆蓋區(qū)域一直主要集中在山區(qū),這與張佳華等[9]研究成果相近,因此有效開發(fā)山區(qū)云水資源,可以進一步改變巴州地區(qū)缺水現狀。

    2.3 植被指數與積雪指數對比分析

    利用SPSS軟件,對2012年和2018年的旬植被指數與旬積雪指數進行了相關性分析,得出在概率P=0.05下,2012年和2018年的相關性分別為為-0.47和-0.69,這說明不論是2012年還是2018年,植被與積雪均存在顯著的負相關,且相關性較好,這表明植被指數隨積雪指數的增大而減小,這與唐克旺等[10]研究結果一致。

    3 結論

    1)利用MERSI和VIRR數據按時間序列生成巴州植被NDVI、積雪NDSI變化圖,能有效得出巴州植被、積雪覆蓋率整體分布趨勢,且對比分析發(fā)現植被與積雪的變化趨勢呈顯著的負相關。

    2)通過歸一化植被指數(NDVI)對巴州各地區(qū)的植被等級分布研究得出,全州植被指數增長等級主要以低覆蓋為主,并自西北向東南先減后增,而山地則呈上升趨勢,因此可以認為巴州地區(qū)植被得到了有效的恢復,但仍需繼續(xù)進行生態(tài)建設。

    3)利用歸一化積雪指數(NDSI)對全州不同地貌的積雪覆蓋度研究得出,積雪空間分布呈南北山區(qū)多,中部平原少,表明積雪主要集中在山區(qū),因此合理有效開發(fā)山區(qū)云水資源,有利于巴州地區(qū)水資源的平衡利用。

    參考文獻:

    [1] 金仲輝.綠色植物反射光譜的特征及其在監(jiān)測農作物生長中的應用[J].物理,1993(11):673-678.

    [2] 李培基,米德生.中國積雪的分布[J].冰川凍土,1983,5(4):9-18.

    [3] 馬志勇,沈濤,張軍海,等.基于植被覆蓋度的植被變化分析[J].測繪通報,2007(3):45-48.

    [4] 李聰,張旭,石玉,等.基于多時相FY-3A/MERSI的新疆地區(qū)植被指數提取及變化分析[J].現代農業(yè)科技,2016(8):199-200.

    [5] SALOMONSON V V,APPEL I.Estimating fractional snow cover from MODIS using the normalized difference snow index[J].Remote Sensing of Environment: An Interdisciplinary Journal,2004,3(3):351-360.

    [6] 張旭,楊志華,楊昌軍,等.基于FY3\VIRR數據的積雪遙感監(jiān)測方法研究-以阿勒泰地區(qū)為例[J].沙漠與綠洲氣象,2016,10(3):83-88

    [7] 吳鈞,譚俊.巴州地區(qū)近40年降水量變化特征分析[J].沙漠與綠洲氣象,2005,28(4):17-18.

    [8] 何寶忠,丁建麗,張喆,等.新疆植被覆蓋度趨勢演變實驗性分析[J].地理學報,2016,71(11):1948-1966.

    [9] 張佳華,吳楊,姚鳳梅,等.利用衛(wèi)星遙感和地面實測積雪資料分析近年新疆積雪特征[J].高原氣象,2008,27(3):551-557.

    [10] 唐克旺,王研,王芳,等.西北地區(qū)生態(tài)環(huán)境現狀和演化規(guī)律研究[J].干旱區(qū)地理,2002,25(2):132-138.

    (責任編輯:趙中正)

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