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    岷江上游小流域NDVI與環(huán)境要素的多尺度耦合關系研究

    2019-01-17 10:28:50熊亞蘭張科利朱雅晗
    四川農業(yè)大學學報 2018年6期
    關鍵詞:研究

    熊亞蘭,張科利,朱雅晗,夏 麗

    (1.四川農業(yè)大學資源學院,成都 611130;2.北京師范大學地理科學學部地理學院,北京 100875)

    植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,對全球的氣候和環(huán)境變化具有重要的指示作用,此外植被能有效地減少水土流失、山體滑坡和泥石流等。歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)與生物量、葉面積指數(shù)、植被覆蓋度和土地利用等密切相關,是目前最為常用的表征植被狀況的指標[1]。在山區(qū),由于地形控制了太陽輻射和降水的空間再分配過程,因此地形因子是植被格局的重要塑造力量[2]。

    對植被覆蓋度與地形因子關系的研究隨著小波分析技術的應用已從靜態(tài)、單一尺度逐漸發(fā)展到動態(tài)、多尺度[3-5]?;谝痪S小波變換的研究中樣帶的選擇是關鍵,而二維小波變換能克服樣帶代表性等限制,較一維小波變換能更全面深入地反映植被和環(huán)境要素空間分布格局的多尺度關系。二維小波變換可將柵格數(shù)據(jù)分解為低頻和高頻部分。低頻系數(shù)反映實測值經小波變換濾去細節(jié)后所剩余的本征信息,能反映全局變化態(tài)勢,分解尺度越大,其變化規(guī)律也趨于清晰和簡單化[6-8]。

    岷江上游茂縣段是長江流域重要的生態(tài)屏障和水源涵養(yǎng)地。自20世紀以來,受人類活動和氣候變化的影響,該區(qū)脆弱的生態(tài)環(huán)境受到破壞,生態(tài)環(huán)境破壞已嚴重地制約了當?shù)厝嗣裆a生活水平的提高,削弱了岷江上游地區(qū)的生態(tài)屏障主體功能。本研究擬采用二維小波變換對該區(qū)典型小流域NDVI與環(huán)境要素的多尺度耦合關系進行研究,研究結果可為生態(tài)植被恢復、水土流失治理和農業(yè)產業(yè)規(guī)劃提供基礎資料。

    1 材料和方法

    1.1 研究區(qū)概況

    渭門小流域(103°48′42″~103°54′52″E,31°44′52″~31°51′18″N)位于岷江上游干旱河谷茂縣北側的渭門鄉(xiāng)、永和鄉(xiāng)境內,流域面積74.04 km2(圖1)。該區(qū)屬高原型季風氣候,垂直分帶氣候顯著,多年平均降水量484.1 mm,蒸發(fā)量大;多年平均氣溫11.1℃,氣溫年較差小,日較差大。全區(qū)地勢西高東低,海拔約為1 550~3 394 m,山頂形態(tài)類型多尖頂,溝谷深切,地形崎嶇。土地利用以林地、草地為主,耕地面積小。全區(qū)自然植被類型為典型的干旱河谷灌叢植被,以矮灌木與半灌木占優(yōu)勢,幾乎無大面積森林存在。

    圖1 研究區(qū)域及位置示意圖Figure 1 Map showing the scope and location of the study area

    1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

    NDVI數(shù)據(jù)基于2015年1月Landsat-8 OLI影像(http://www.gscloud.cn/)經幾何校正和輻射校正后計算得到,空間分辨率為30 m。NDVI的計算公式為[9]:

    式中:NIR為近紅外波段反射率;R為紅光波段反射率;在TM影像中分別為波段5和波段4。

    數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)來源于美國太空總署(NASA)和日本經濟產業(yè)省(METI)聯(lián)合推出的ASTER GDEM數(shù)據(jù)集,空間分辨率為30 m,坐標系為WGS84。利用ArcGIS軟件從DEM中提取高程、坡度和坡向。將坡向按西北-東南方向重分類為 5 級,其范圍分別為 292.5°~337.5°、337.5°~360°和 0°~22.5°以及 247.5°~292.5°、22.5°~67.5°和202.5°~247.5°、67.5°~112.5°和 157.5°~202.5°、112.5°~157.5°,并分別賦值為 1、2、3、4、5。NDVI與坡向相關系數(shù)的計算,以及回歸方程的擬合均采用坡向的賦值。

    居民點和河流圖層根據(jù)Google衛(wèi)星地圖目視解譯得到,在解譯之前需對Google衛(wèi)星地圖進行幾何校正和投影變換。利用ArcGIS的歐氏距離分析工具生成距最近居民點和距最近河流的柵格圖,空間分辨率為30 m。

    1.3 小波多尺度分析的基本原理

    設任意一個采樣點坐標為(x,y),點坐標(x,y)變化時各要素的變化就形成了一個離散變化的二維信號(函數(shù))f(x,y)。小波變換就是通過基本小波(母小波,mother wavelet)與待分析函數(shù)內積,以達到分解原函數(shù)的目的。二維小波變換的公式如下[10-12]:

    式中,WTf為小波系數(shù),a為尺度因子,b1和b2分別為x和y方向的平移因子,ψ(x)為母小波,f(x,y)為待分析函數(shù)(柵格值)。原函數(shù)經過母小波與待分析函數(shù)作內積之后,可分解得到不同尺度下的小波系數(shù)。本研究中小波母函數(shù)選擇在小波分析中常用的db6,算法采用Mallat塔式算法。根據(jù)塔式算法,實測值與分解后小波系數(shù)的關系為:

    式中,j為分解的級數(shù);A為低頻系數(shù);H、V和D分別為水平、垂直和對角方向的高頻系數(shù);G為多級分解尺度下3個方向高頻系數(shù)之和。本研究主要對低頻系數(shù)進行分析,低頻系數(shù)的提取在MATLAB中完成。根據(jù)小流域范圍和柵格大小可對NDVI和環(huán)境要素進行6級分解,分解后每一級所對應的柵格大小分別為60 m×60 m、120 m×120 m、240 m×240 m、480 m×480 m、960 m×960 m 和 1 920 m×1 920 m。通過二維小波重構可以確保不同分解尺度下小波系數(shù)的個數(shù)一致。

    2 結果和分析

    2.1 NDVI與環(huán)境要素的基本統(tǒng)計特征分析

    由表 1 可得,NDVI的范圍為-0.11~0.42,平均值為0.11;海拔變化較大,其范圍為 1 550~3 394 m,均值為 2 442 m;坡度范圍為 0°~70°,均值為 30°。距最近居民點和距最近河流的距離分別為0~7 078 m和0~7 445 m,均值分別為2 082 m和1 526 m。因受本地區(qū)地形地貌等條件的控制,居民點及其工程-經濟活動主要分布于地理位置相對較低的河谷及支溝地帶。

    表1 NDVI及環(huán)境要素的基本統(tǒng)計特征Table 1 Descriptive statistical characteristics of NDVI and environmental factors

    2.2 NDVI與環(huán)境要素的多尺度空間分布特征

    由圖2可知,渭門小流域植被覆蓋偏低,結合該區(qū)的實際植被覆蓋情況,將植被覆蓋度劃分為6個等級:≤0(非植被)、0~0.05、0.05~0.10、0.10~0.15、0.15~0.25 和>0.25。小波變換對要素具有一定的平滑效應,每進行一級分解,細節(jié)信息逐漸被忽略,要素的空間分布規(guī)律趨于清晰和簡單化。二維小波變換對各要素的多尺度平滑效應不同。NDVI和坡度、坡向在30~120 m尺度的平滑效應不明顯,在240~1 920 m尺度平滑效應逐漸明顯。高程、距最近河流距離和距最近居民點距離的多尺度平滑效應不明顯,表明這3個要素在研究區(qū)本身具有一定的空間連續(xù)性。

    圖2 NDVI和環(huán)境要素的多尺度空間分布圖Figure 2 Multi-scale spatial patterns of NDVI and environmental factors

    綜合7個尺度看,在5個環(huán)境要素中,坡向和NDVI的空間分布格局最為相似,其次是高程。從水系的分布特征來看,在靠近河流處,NDVI通常較低。坡度、距最近居民點距離的多尺度空間分布特征與NDVI差異較大。將NDVI的多尺度空間分布圖與高清遙感影像以及實地調研進行對比分析后發(fā)現(xiàn)NDVI在 0~0.10 的區(qū)域主要為農用地,0.10~0.15 主要為灌叢林地和農用地交錯的區(qū)域,>0.15主要為灌木林地??偟膩砜矗琋DVI的空間分布特征呈現(xiàn)出東南低西北高、河谷低山地高的特征。

    2.3 NDVI與環(huán)境要素的多尺度小波相關分析

    多尺度相關分析與單一尺度的相關分析相比,能更好地厘清不同要素之間的耦合特性。由表2可知,NDVI與各環(huán)境要素均呈極顯著相關,相關性大小受尺度變化的影響較明顯。多尺度下坡向與NDVI的相關性最強,其次是高程。坡向與NDVI的相關系數(shù)為 0.405~0.543,并且隨尺度的增加表現(xiàn)為先減小后增加。高程與 NDVI的相關系數(shù)為 0.226~0.362,隨分解尺度的增加而增大。坡度與NDVI呈極顯著負相關,相關性在30~480 m尺度呈逐漸增加的趨勢,隨后在960 m尺度略有降低,最后在1920 m尺度出現(xiàn)陡增,相關系數(shù)達-0.358。距最近河流距離、距最近居民點距離與NDVI的相關性較小,且隨尺度的變化也較小,說明該區(qū)這兩個因素對NDVI的影響較小。

    表2 不同尺度下NDVI與環(huán)境要素的相關性Table 2 Correlation coefficients between NDVI and environmental factors at different scales

    為了進一步厘清NDVI與環(huán)境要素間的定量關系,構建了多尺度下NDVI的回歸方程(表3)。為了消除建模因子共線性的問題,在SPSS軟件中采用逐步回歸法對NDVI進行了擬合,結果在7個尺度的擬合方程中均沒有環(huán)境要素被剔除,表明在研究尺度范圍內NDVI的空間分布特征是由高程、坡度和坡向等5個環(huán)境要素共同決定?;貧w方程的決定系數(shù)隨分解尺度的增大表現(xiàn)為先降低后增加,表明在480 m尺度以下,分解尺度越小各要素對NDVI的控制作用越大;而在480 m尺度以上,分解尺度越大,各要素對NDVI的控制作用越大,480 m是否是該小流域的特征尺度有待進一步研究。

    表3 不同尺度下NDVI的擬合方程Table 3 Regression prediction model and R2for NDVI at different scales

    3 討論與結論

    在對渭門小流域NDVI與環(huán)境要素的多尺度相關研究中發(fā)現(xiàn),將坡向按西北-東南方向賦值所得的相關性優(yōu)于按南-北或東-西方向賦值。NDVI在東南坡表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢,這與張學玲等[13-15]在武功山、連江流域和赤水河流域的研究結果一致,分析其原因主要是渭門小流域位于橫斷山區(qū)岷江上游,其山脈走向大體垂直于東南季風,加之明顯的焚風效應使得NDVI沿迎風坡至背風坡逐漸減少[16]。坡向與NDVI的相關性在小尺度上表現(xiàn)更為明顯,除了上述風向的原因外,還與該地山頂形態(tài)類型多尖頂,谷深坡陡,地形崎嶇有關。

    高程與NDVI在各尺度下均呈極顯著正相關,其原因是海拔較低處靠近河谷且地勢平緩,農業(yè)墾殖率高,而隨著海拔的升高,人類活動較少,有利于天然植被生長。坡度與NDVI在各尺度下均呈極顯著負相關,其原因坡度越大越容易發(fā)生滑坡和泥石流。高程、坡度與NDVI不論是正相關還是負相關,在較小尺度上與NDVI的相關系數(shù)都比較小,強相關性均出現(xiàn)在較大尺度上,這與李雙成等[17-20]在青藏高原、武夷山的研究結果一致,說明高程和坡度趨向于在宏觀尺度上制約NDVI的空間分布。距最近河流距離、距最近居民點距離對NDVI的影響較小,說明地形是該區(qū)導致NDVI產生空間分異的主要原因。

    岷江上游渭門小流域NDVI的空間分布特征為東南低西北高、河谷低山地高。多尺度下NDVI和坡向的空間分布相似度最高,其次是高程。NDVI與各環(huán)境要素均呈極顯著相關,與地形因子的相關性大小受尺度變化的影響較明顯。多尺度下坡向與NDVI的相關性最強,其次是高程。坡向與NDVI的最強相關性出現(xiàn)在較小尺度上,高程、坡度與NDVI的最強相關性出現(xiàn)在較大尺度上。在30~1 920 m尺度NDVI的空間分布特征是由高程、坡度和坡向等5個環(huán)境要素共同決定,但是各要素對NDVI的控制作用大小隨尺度發(fā)生改變。

    小波變換可以揭示出NDVI和環(huán)境要素的多尺度特征,但就小波變換方法來說還需考慮以下一些問題。首先,數(shù)學領域的研究已經表明,選擇不同的小波基函數(shù),會導致小波分解后結果發(fā)生變化,因此需進一步探索小波基的篩選方法;其次,目前所采用的小波分析方法僅能給出斷續(xù)尺度(即尺度必須為2n,n為整數(shù))上的小波系數(shù),無法在連續(xù)尺度上開展計算和分析,這也是在今后的研究中需解決的問題之一。

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