2006—2016年岷江上游植被覆蓋度時空變化及驅(qū)動力

祝 聰,彭文甫,*,張麗芳,羅 瑤,董永波,王梅芳

1 四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院,成都 610068 2 四川師范大學(xué) 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室,成都 610068 3 貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴陽 550001

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)重要組成部分,是聯(lián)結(jié)大氣、水、生物、巖石、土壤等自然地理環(huán)境要素的紐帶[1]。植物通過光合作用進(jìn)行物質(zhì)循環(huán)、能量流動和信息傳遞,為人類的生存和發(fā)展提供環(huán)境和物質(zhì)資源,同時也為其他生物的繁衍和棲息提供食物和場所[2]。此外,植被還具備凈化空氣、涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候、防風(fēng)固沙、美化環(huán)境等眾多生態(tài)功能[3-5]。所以,植被的覆蓋狀況是評價區(qū)域環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)平衡狀況的一項重要指標(biāo)[6]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover,FVC)是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比[7]。它量化了植被的茂密程度,反應(yīng)了植被的生長態(tài)勢,是描述生態(tài)系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[8],被廣泛運用于水文、生態(tài)、氣候、大氣污染等研究領(lǐng)域[9-12]。掌握植被覆蓋度時空變化規(guī)律,探討植被覆蓋度變化驅(qū)動力,對評價區(qū)域環(huán)境質(zhì)量和維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)平衡具有重要的現(xiàn)實意義[13]。

傳統(tǒng)的地面實測植被覆蓋度估算方法如目估法、采樣法、儀器法等[14],因其操作復(fù)雜、成本高、效率低等原因而逐漸被能夠大范圍、及時、準(zhǔn)確、低價的遙感估算方法所取代[15]。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,尤其是高光譜、高空間分辨率、高時間分辨率遙感的出現(xiàn),監(jiān)測大范圍、長時間序列的植被覆蓋空間分布特征及動態(tài)變化過程變得更加容易[16],植被覆蓋度遙感估算方法已經(jīng)得到廣泛運用[17-19]。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是植被覆蓋度遙感估算方法中最常見的植被指數(shù)[20],它綜合反映了觀測區(qū)植被類型、植被生長狀況以及覆蓋密度,是植物生長狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子[21],與植被分布密度呈線性相關(guān),因而被廣泛運用于植被覆蓋度動態(tài)監(jiān)測研究[22-24]。

岷江上游地處我國地形三級階梯劃分中第一級階梯與第二級階梯過渡地帶,地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜,自然資源豐富,是長江上游重要的生態(tài)屏障,是成都平原最主要的水源地,在整個長江上游地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)平衡中發(fā)揮著重要作用[25]。同時,岷江上游又是長江上游典型生態(tài)脆弱區(qū),自然災(zāi)害頻發(fā),水土流失嚴(yán)重。2008年“5.12汶川地震”對岷江上游地區(qū)植被造成了巨大破壞,加劇了生態(tài)脆弱性,地震雖已過去多年,但鮮有學(xué)者對岷江上游植被破壞程度及恢復(fù)狀況進(jìn)行深入研究。鑒于上述情況,本文基于MODIS NDVI遙感數(shù)據(jù),采用像元二分模型法估算岷江上游植被覆蓋度,運用一元線性回歸分析和穩(wěn)定性分析方法,研究2006—2016年岷江上游植被覆蓋度時空變化格局,并分段討論2008年“5.12汶川地震”對岷江上游植被破壞程度以及震后植被恢復(fù)情況,利用地理探測器模型對岷江上游植被覆蓋度影響因子及影響力進(jìn)行探測,分析岷江上游植被覆蓋度變化驅(qū)動力,為岷江上游生態(tài)安全和植被保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

岷江上游一般是指岷江流域都江堰以上的區(qū)域,該區(qū)地處青藏高原東南緣,橫斷山脈北端與川西北高山峽谷東側(cè)的結(jié)合部。介于102°32′—104°15′E,30°45′—33°09′N之間,其范圍與四川省阿壩藏族羌族自治州的松潘、黑水、茂縣、理縣、汶川5個縣的行政轄區(qū)基本重合,全區(qū)面積24753.42 km2。該流域地貌以高山峽谷為主,地勢西北高東南低,由西北向東南傾斜,地形起伏大,最低處海拔762 m,最高處海拔5870 m。岷江上游是我國橫斷山區(qū)干溫河谷分布區(qū),山地立體型氣候典型發(fā)育,隨著海拔高度的變化,氣候從亞熱帶—山地暖溫帶—溫帶—山地亞寒帶—山地亞帶—山地冰川帶呈明顯的垂直性差異。夏季溫涼,冬春寒冷,干濕季明顯,降水分配不均,主要集中在5—10月份和海拔2500 m以下的河谷地帶,夏季多暴雨,降水強度大。全區(qū)植被類型豐富多樣,主要有闊葉林、針葉林、針闊葉混交林、灌叢、草甸、高山植被等。土壤類型主要有棕壤、黃棕壤、暗棕壤、褐土、粗骨土、草氈土、黑氈土、寒凍土等。岷江上游地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,新構(gòu)造活動強烈,多地震、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害,生態(tài)環(huán)境脆弱,尤其是2008年“5.12汶川地震”的爆發(fā),對該流域的生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的破壞。

圖1 岷江上游地理位置示意圖Fig.1 The geographical position of the upper reaches of Minjiang

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文獲取的用于估算岷江上游植被覆蓋度的NDVI數(shù)據(jù)為MODIS MOD 13Q1產(chǎn)品,該產(chǎn)品是由美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提供的陸地3級標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,空間分辨率為250 m×250 m,時間分辨率為16 d。為研究2006—2016年岷江上游植被覆蓋度時空變化格局,本文選取了時間序列為2006—2016年間偶數(shù)年份,時相為植物生長季(5月—10月),且質(zhì)量較好的62景MODS NDVI數(shù)據(jù)。運用MODIS重投影工具(MODIS Reprojection Tool,MRT)將MODIS MOD 13Q1產(chǎn)品的正弦曲線投影轉(zhuǎn)換為UTM投影(Universal Transverse Mercator Projection—通用橫軸墨卡托投影),地理坐標(biāo)系設(shè)置為WGS_84；采用Savitzky-Golay濾波重建MODIS NDVI數(shù)據(jù),剔除噪聲影響[26]；利用最大合成法(Maximum Value Composite,MVC)合成年最大NDVI,該方法可以有效地減少云、大氣、太陽高度角等因素的影響[27]；最后在ENVI軟件中通過岷江上游矢量邊界進(jìn)行掩膜,裁剪出6期用于植被覆蓋度估算的年最大NDVI柵格數(shù)據(jù)。

本文用于驗證MODIS數(shù)據(jù)植被覆蓋度估算精度的3景Landsat 8-OLI遙感數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/),其軌道號分別為130/037、130/038、130/039,數(shù)據(jù)經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、裁剪等預(yù)處理,并進(jìn)行NDVI計算、NDVI異常值去除,最終得到30 m分辨率的岷江上游NDVI數(shù)據(jù)。岷江上游ASTER GDEM V2全球數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/),數(shù)據(jù)經(jīng)過拼接、格式轉(zhuǎn)換、裁剪得到岷江上游30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)。運用ArcGIS 10.3軟件將岷江上游DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行表面分析,計算出坡度和坡向,進(jìn)行水文分析,提取出河流網(wǎng)絡(luò)。岷江上游多年平均氣溫和平均降水?dāng)?shù)據(jù)、植被類型數(shù)據(jù)、地貌類型數(shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)分別來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)編制的500 m×500 m的中國氣象背景數(shù)據(jù)、《1∶1000000中國植被集》 、《中華人民共和國地貌圖集(1∶100 萬)》、《1∶100 萬中華人民共和國土壤圖》柵格圖像,數(shù)據(jù)經(jīng)過投影轉(zhuǎn)換、岷江上游矢量數(shù)據(jù)掩膜、重采樣等處理后與MODIS NDVI數(shù)據(jù)投影相同、像元大小一致。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆蓋度估算

像元二分模型是一種操作簡單、運用廣泛的植被覆蓋度遙感估算模型[28],其原理是假設(shè)一個像元的信息是由裸土與綠色植被兩部分所貢獻(xiàn),像元中有植被覆蓋的面積比例即為該像元的植被覆蓋度[29],其計算公式為：

式中,FVC為植被覆蓋度,S為遙感傳感器所觀測到的信息,Sveg為綠色植被所覆蓋的純像元所得的遙感信息,Ssoil為土壤所覆蓋的純像元所得的遙感信息。由于NDVI與植被覆蓋度之間呈極顯著的線性相關(guān),所以將二者進(jìn)行轉(zhuǎn)換可以直接提取植被覆蓋度信息[30],其計算公式為：

式中,NDVI為歸一化植被指數(shù)值,NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。理論上NDVIsoil的值應(yīng)該接近為0,NDVIveg代表全植被覆蓋像元的最大值,但是,由于受光照條件、時空變化、影像質(zhì)量、植被類型等眾多因素影響,NDVIsoil和NDVIveg的實際值會發(fā)生變化[13]。在運用像元二分模型估算植被覆蓋度時,通常根據(jù)經(jīng)驗取給定置信區(qū)間內(nèi)NDVI的最小值和最大值為NDVIsoil和NDVIveg的值[31],研究中發(fā)現(xiàn),多數(shù)學(xué)者將置信區(qū)間設(shè)置為0.5%—99.5%[32]和5%—95%[33]。本文根據(jù)影像大小、影像清晰度和NDVI灰度分布等情況,結(jié)合實地考察經(jīng)驗,發(fā)現(xiàn)采用2%的置信度截取NDVI的上下閾值,選取累計頻率為2%的NDVI值作為NDVIsoil,累計頻率98%的NDVI值作為NDVIveg估算得到的岷江上游植被覆蓋度更加準(zhǔn)確。

2.2.2 趨勢分析

時間序列數(shù)據(jù)往往存在著某種長期趨勢,分析這種長期趨勢就是擬合一條適當(dāng)?shù)内厔菥€,來反演長期趨勢的變化態(tài)勢[34]。本文采用一元線性回歸模型,將植被覆蓋度與時間序列做回歸分析,研究基于像元的岷江上游2006—2016年植被覆蓋度變化趨勢,計算公式如下：

式中,K為變化趨勢的斜率,K>0表示監(jiān)測時段內(nèi)植被覆蓋度增加,K<0表示監(jiān)測時段內(nèi)植被覆蓋度減少,n為監(jiān)測年數(shù),Fi代表第i年的植被覆蓋度。變化趨勢檢驗采用F檢驗,以P值為0.01、0.05為節(jié)點,將變化趨勢分為：極顯著退化；顯著退化；不顯著退化；不顯著改善；顯著改善；極顯著改善六個等級[35]。

2.2.3 變異系數(shù)

為研究岷江上游植被覆蓋度在2006—2016年間相對變化(波動)程度,本文通過計算基于像元的植被覆蓋度變異系數(shù)來描述岷江上游植被覆蓋度的穩(wěn)定性,其計算公式如下：

式中,Cv為變異系數(shù),n為監(jiān)測年數(shù),F為研究時段平均植被覆蓋度,Fi為第i年的植被覆蓋度。

2.2.4 地理探測器

地理探測器是王勁峰團(tuán)隊基于空間分異理論、結(jié)合GIS空間分析技術(shù)提出的,用于探測因子變量與結(jié)果變量空間分布關(guān)系的一種統(tǒng)計學(xué)方法[36-37]。該方法克服了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型中假設(shè)條件多、數(shù)據(jù)量要求大的局限[38]。傳統(tǒng)的植被覆蓋度變化驅(qū)動力因子分析方法,多采用假設(shè)植被覆蓋度與某些因素有關(guān)系,再通過相關(guān)系數(shù)的計算和檢驗來描述驅(qū)動力因子與植被覆蓋度之間關(guān)系的密切程度[39],當(dāng)驅(qū)動力因子過多時,其計算過程較為繁瑣[40]。所以,本文運用地理探測器中因子探測方法研究被選取的各個因子對岷江上游植被覆蓋度解釋力大小,其模型如下：

式中,q值表示某因子解釋了q×100%的岷江上游植被覆度,h=1,...,L為影響因子的分層數(shù),Nh和N分別為影響因子的層h和整個岷江上游的樣本數(shù),σh和σ分別為層h和整個岷江上游的植被覆蓋度值的方差。q的值域為[0,1],q值越大表明該因子對岷江上游植被覆蓋度解釋力越強。

本文運用地理探測器中生態(tài)探測方法來比較任意兩個自然因子對岷江上游植被覆蓋度空間分布的影響是否有顯著的差異, 以F統(tǒng)計量來衡量：

式中,Nx1及Nx2分別表示因子X1和X2的樣本量；SSWx1和SSWx2分別表示由X1和X2形成的分層的層內(nèi)方差之和；L1和L2分別表示變量X1和X2分層數(shù)目。其中零假設(shè)H0：SSWx1=SSWx2。如果在的顯著性水平α上拒絕H0,這表明因子X1和X2對岷江上游植被覆蓋度空間分布的影響存在著顯著的差異。

2.2.5 精度驗證

本文采用同期較高分辨率影像對比與實測數(shù)據(jù)驗證相結(jié)合的方法,對基于MODIS數(shù)據(jù)估算的岷江上游植被覆蓋度進(jìn)行驗證。獲取了2014年6月1日的3景Landsat 8-OLI遙感數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)云量少且處在植被茂盛的季節(jié),符合驗證需求。利用ArcGIS 10.3軟件在岷江上游矢量邊界圖上,隨機(jī)自動生成了500個點,提取2014年基于MDOIS數(shù)據(jù)估算得到的植被覆蓋度值和基于Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)估算得到的植被覆蓋度值到點,運用SPSS軟件將兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,繪制擬合曲線如圖2所示,結(jié)果顯示(r=0.849,P<0.001,N=500),基于MDOIS數(shù)據(jù)估算得到的植被覆蓋度值與基于Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)估算得到的植被覆蓋度值之間存在顯著相關(guān),說明基于MODIS數(shù)據(jù)估算得到的岷江上游植被覆蓋度具有較高的精度,符合本文研究要求。

本文將2017年8月在汶川縣和茂縣運用SpectroSense 2冠層光譜測量系統(tǒng)實地測量的102個NDVI值與對應(yīng)坐標(biāo)的2016年MODIS數(shù)據(jù)NDVI值進(jìn)行相關(guān)性分析,繪制擬合曲線如圖2所示。雖然實測數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)不在同一年份,但考慮兩組數(shù)據(jù)時間跨度不大,實測數(shù)據(jù)位于植被生長茂盛期,較具代表性,且2016年至2017年間岷江上游無大范圍自然災(zāi)害造成植被覆蓋大面積改變,所以數(shù)據(jù)能夠滿足驗證需求。結(jié)果顯示(r=0.886,p<0.001,N=102),實測NDVI值與MODIS數(shù)據(jù)NDVI值之間存在顯著相關(guān),說明利用MODIS NDVI數(shù)據(jù)估算岷江上游植被覆蓋度的方法具有科學(xué)性和可靠性。

圖2 2014年Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)植被覆蓋度估算值與MODIS數(shù)據(jù)植被覆蓋度估算值曲線擬合、實測NDVI(歸一化植被指數(shù))值與2016年MODIS數(shù)據(jù)NDVI(歸一化植被指數(shù))值曲線擬合Fig.2 Curve fitting between FVC (Fractional Vegetation Cover) estimation of Landsat 8-OLI data and FVC estimation of MODIS data in 2014, Curve fitting between measured NDVI (Normalized Differential Vegetation Index) value and NDVI value of 2016 MODIS data

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋度空間變化格局及穩(wěn)定性

2006—2016年岷江上游多年平均植被覆蓋度空間分布如圖3所示,從圖上可以得出,岷江上游地區(qū)植被覆蓋總體狀況良好,多年平均植被覆蓋度的像元平均值為0.79。多年平均植被覆蓋度大于0.8的區(qū)域占整個岷江上游地區(qū)面積的69%,主要分布在岷江上游海拔3600m以下的灌叢、草甸、闊葉林和針闊葉混交林區(qū)；0.6—0.8的區(qū)域占18%,主要分布在岷江及其支流兩側(cè)的山坡上、汶川縣東南部中低山和西北部中高山區(qū)、松潘縣西北部山區(qū)；0.2—0.6的區(qū)域占9%,主要分布在黑水河、岷江上游干流、雜谷腦河的河流兩岸、岷江上游西部和東北部高山植被邊緣；小于0.2的區(qū)域僅占3%,分布區(qū)域主要為岷江上游西部和東北部海拔高于4500m的極高海拔地區(qū)。

圖3 岷江上游2006年、2008年、2016年、2006—2016年平均植被覆蓋度空間分布Fig.3 Spatial distribution of fractional vegetation cover in the upper reaches of Minjiang River In 2006,2008,2016 and the average of 2006—2016

2006—2016年岷江上游植被覆蓋度逐像元變化趨勢如圖4所示,11年間,岷江上游植被覆蓋度整體上呈緩慢上升的趨勢,植被覆蓋度增加(K>0)的區(qū)域占整個岷江上游面積的66%,減少(K<0)的區(qū)域占33%,常年冰雪覆蓋和湖泊區(qū)占1%。其中,植被覆蓋度不顯著變化面積占整個岷江上游面積的72%,分布在岷江上游大部分地區(qū),顯著改善和極顯著改善面積占13%,主要分布在黑水河、雜谷腦河及岷江等河流兩側(cè),顯著退化和極顯著退化面積占14%,主要分布在海拔高于4000 m、地勢起伏大的高山區(qū)域。

從2006—2016年岷江上游植被覆蓋度變異系數(shù)圖(圖4)上可以看出,岷江上游地區(qū)11年間植被覆蓋整體情況較為穩(wěn)定,植被覆蓋度平均變異系數(shù)為13.21%。變異系數(shù)低于15%的植被覆蓋度穩(wěn)定區(qū)域占整個岷江上游地區(qū)面積的83%,主要分布在多年平均植被覆蓋度高于0.8的高植被覆蓋地區(qū)及其邊緣；15%與40%之間植被覆蓋度不穩(wěn)定區(qū)域占11%,主要分布在岷江上游河流兩側(cè)、岷江上游南部、西部和東北部區(qū)域；變異系數(shù)高于40%的植被覆蓋度極不穩(wěn)定區(qū)域占5%,主要分布在極高山極低植被覆蓋區(qū)。

圖4 2006—2016年岷江上游逐像元植被覆蓋度變化趨勢與變異系數(shù)空間分布Fig.4 Spatial distribution of the change trend and the variable coefficient of fractional vegetation cover in the upper reaches of Minjiang River from 2006 to 2016

3.2 植被覆蓋度逐年變化趨勢

圖5 2006—2016年岷江上游植被覆蓋度變化趨勢 Fig.5 The change trend of fractional vegetation cover in the upper reaches of Minjiang River from 2006 to 2016

圖5為2006—2016年岷江上游平均植被覆蓋度逐年變化趨勢折線圖,從圖上可以看出,岷江上游地區(qū)在研究時段內(nèi)各年平均植被覆蓋度總體較高,最高值為2016年的80.80%,最低值為2008年的76.91%,逐年變化趨勢可分為兩個階段,第一階段為2006—2008年,年平均植被覆蓋度呈急速下降的趨勢,第二階段為2008—2016年,年平均植被覆蓋度呈波動上升的趨勢。岷江上游地區(qū)植被覆蓋度在2008年出現(xiàn)大幅下降,是由于2008年“5.12汶川地震”的爆發(fā)給整個岷江上游地區(qū)植被造成了嚴(yán)重的破壞,經(jīng)過多年的恢復(fù),岷江上游植被覆蓋度才逐漸恢復(fù)到震前水平。

圖6為2006—2016年岷江上游各級植被覆蓋度面積統(tǒng)計柱狀圖,從圖上可以看出,各年植被覆蓋度大于0.6的區(qū)域占整個岷江上游地區(qū)面積的絕大部分,并且主要集中在植被覆蓋度大于0.8的高植被覆蓋區(qū)域。其中2008年植被覆蓋度大于0.8的區(qū)域面積小于其他年份,0.1—0.8的各段植被覆蓋度分布面積均大于其他年份,說明2008年岷江上游植被覆蓋度有由高植被覆蓋度向低植被覆蓋度轉(zhuǎn)化的過程,進(jìn)一步說明了2008年“5.12汶川地震”對岷江上游植被造成顯著的破壞。

圖6 2006—2016年岷江上游各等級植被覆蓋度面積統(tǒng)計Fig.6 The area statistics of fractional vegetation cover in the upper reaches of Minjiang River from 2006 to 2016

3.3 “5.12汶川地震”對岷江上游植被破壞及震后植被恢復(fù)

為綜合研究2008年“5.12汶川地震”對岷江上游植被造成的破壞以及震后植被的恢復(fù)情況,本文將研究時段分為2006—2008年和2008—2016年兩段進(jìn)行討論。2006、2008、2016年的植被覆蓋度空間分布如圖3所示,從圖上可以看出,2008年岷江上游植被覆蓋度出現(xiàn)了明顯的下降,植被覆蓋度下降區(qū)域主要包括汶川縣大部分地區(qū)、岷江上游河流兩側(cè)山區(qū),其原因為：汶川縣位于震中地區(qū),受地震沖擊最大,植被受損最為嚴(yán)重；岷江上游具有山高谷深、河流深切的地貌特點,地震爆發(fā)時,河流兩岸發(fā)生大面積的滑坡、塌方等次生地質(zhì)災(zāi)害,造成植被的嚴(yán)重破壞。2016年岷江上游植被覆蓋度整體狀況明顯好于2008年,甚至超過了2016年,說明岷江上游植被恢復(fù)狀況良好,已經(jīng)恢復(fù)到震前水平。

圖7為2006—2008年、2008—2016年岷江上游植被覆蓋度逐像元變化趨勢圖。從圖中可以得出,2006—2008年間岷江上游植被覆蓋度整體呈下降趨勢,汶川縣植被覆蓋出現(xiàn)大面積、大幅度的退化,茂縣和松潘縣大部分地區(qū)、理縣和黑水縣東部地區(qū)植被覆蓋出現(xiàn)不同程度的破壞。其中,植被覆蓋退化(K<0)的區(qū)域面積為14013.41 km2,占整個岷江上游面積的57%,顯著改善和極顯著改善區(qū)域僅占15%,可以看出2008年汶川地震對岷江上游地區(qū)植被破壞程度巨大。2008—2016年岷江上游植被覆蓋度狀況有明顯改善,植被覆蓋改善(K>0)的區(qū)域面積為17390.69 km2,占整個岷江上游面積的71%,其中顯著改善區(qū)域占11%,極顯著改善區(qū)域占3%,植被覆蓋明顯改善的地區(qū)與地震破壞較為嚴(yán)重的地區(qū)存在空間的相似性,說明地震后岷江上游植被恢復(fù)狀況良好,植被覆蓋度狀況已經(jīng)超過震前水平。

3.4 植被覆蓋度影響因子的地理探測

本文選取海拔、坡度、坡向、氣溫、降水、土壤類型、植被類型、地貌類型等8個自然環(huán)境因子,用于探測岷江上游植被覆蓋度地域分異機(jī)制。在ArcGIS 10.3軟件中將岷江上游地區(qū)進(jìn)行規(guī)則網(wǎng)格劃分,設(shè)置網(wǎng)格大小為5 km×5 km,取每個網(wǎng)格的中心點為采樣點,共計992個。將海拔、氣溫和降水柵格數(shù)據(jù)采用自然間斷點分級法各分級為9類；坡度以10°為間隔分為9類；坡向采用相等間隔分級法分為10類；參照《1：100 萬中華人民共和國土壤圖》土壤分類方法將岷江上游土壤類型分為棕壤、黑氈土、草氈土等18個類別；參照《1:1 000 000 中國植被圖集》植被分類方法,將岷江上游植被類型分為灌叢、草甸、針葉林等8個類別,參照《中華人民共和國地貌圖集(1:100 萬)》地貌分類方法,將岷江上游地貌分為中海拔丘陵、中海拔臺地、中起伏高山等24個類別。將各個自然因子類型數(shù)據(jù)以及岷江上游多年平均植被覆蓋度值提取到點,再將各采樣點對應(yīng)的自然因子數(shù)據(jù)和多年平均植被覆蓋度值導(dǎo)入地理探測器軟件進(jìn)行運算。

地理探測器因子探測結(jié)果如表1所示,從表中可以得出,各自然因子對應(yīng)的q值大小排序為：海拔>氣溫>土壤類型>降水>地貌類型>植被類型>坡度>坡向。從解釋力角度來看,海拔、氣溫、土壤類型、降水四個因子是影響岷江上游植被覆蓋度的最主要因素,其解釋力都在40%以上；地貌類型、植被類型為次要影響因素,其解釋力在20%—40%之間；坡度和坡向雖然是影響植物生長的重要因素,但這兩個因子對岷江上游植被覆蓋度的解釋力均低于1%,說明岷江上游植被覆蓋度受坡度和坡向的直接影響較小。

表1 因子探測結(jié)果

表2為生態(tài)探測結(jié)果,從表中可以看出,海拔與其他因子之間無顯著性差異；氣溫與降水、土壤類型、植被類型、地貌類型之間無顯著性差異；土壤類型與植被類型、地貌類型之間無顯著性差異；降水與植被類型、地貌類型之間無顯著性差異；地貌類型與植被類型之間存在顯著性差異；坡度和坡向分別與氣溫、降水、土壤類型、植被類型、地貌類型之間存在顯著性差異,坡度、坡向二者之間無顯著性差異。這進(jìn)一步說明了,海拔、氣溫、土壤類型、降水4個因子對岷江上游植被覆蓋度影響最大,地貌類型、植被類型影響較大,坡度、坡向影響較小。

表2 生態(tài)探測結(jié)果

采用顯著性水平為0.05的F檢驗,Y：是,Yes,表示兩種因子在對植被覆蓋度影響上存在顯著性差異；N：否,No,表示無顯著性差異

4 結(jié)論與討論

4.1 討論

岷江上游地區(qū)多云霧天氣,較高分辨率遙感影像多被厚厚的云層遮蓋,使得本次岷江上游植被覆蓋度遙感估算只能借助較大尺度、較低分辨率的MODIS遙感數(shù)據(jù),雖然通過同期較高分辨率遙感影像對比和實測NDVI值驗證取得良好結(jié)果,但植被覆蓋度遙感估算值與實測值難以完全相同,估算的植被覆蓋度還有待進(jìn)一步檢驗[14]。此外,本文利用最大合成法(Maximum Value Composite,MVC)合成年最大NDVI,在此基礎(chǔ)上估算得到的岷江上游植被覆蓋度為年最大植被覆蓋度,較實測值或其他遙感估算方法所得值要高。利用像元二分模型估算植被覆蓋度的方法雖早已得到廣泛運用,但直接關(guān)系到植被覆蓋度估算結(jié)果的NDVIsoil和NDVIveg兩個參數(shù)的取值,依舊沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)[30]。在利用像元二分模型估算植被覆蓋度時,需要研究者綜合影像大小、影像清晰程度、NDVI灰度分布等情況,對比不同置信區(qū)間下估算得到的植被覆蓋度,并結(jié)合實測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,從而選擇合適的NDVIsoil和NDVIveg值。

地理探測器模型最早運用于疾病防控領(lǐng)域,因其在識別多因子之間關(guān)系方面展現(xiàn)出的強大優(yōu)勢而被廣泛運用于驅(qū)動力研究[41-42]。本文嘗試將地理探測器模型引入到植被覆蓋度地域分異機(jī)制研究中,探測岷江上游植被覆蓋度變化驅(qū)動力。結(jié)果表明,運用地理探測器模型探測結(jié)果符合岷江上游植被生長規(guī)律,說明運用地理探測器模型探測各因子對植被覆蓋度有無影響以及影響力大小的方法具有科學(xué)性和可行性。本文用于驅(qū)動力探測的岷江上游植被覆蓋度數(shù)據(jù)和各影響因子數(shù)據(jù)均為柵格圖層,需要在ArcGIS平臺上生成格點,然后提取每個格點上的數(shù)據(jù)帶入模型進(jìn)行運算。格點越密,計算結(jié)果的精度就會越大,但計算量也越大[38]。所以,在設(shè)置格點密度時,需要兼顧空間特征與模型效率,同時保持格點均勻分布[43]。常用的柵格圖層分類方法有自然斷點分級法、相等間隔法、幾何間隔法等,研究中發(fā)現(xiàn),不同的分類方法對探測結(jié)果具有一定的影響,在運用地理探測器模型進(jìn)行植被覆蓋度研究時,應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)實際情況嘗試不同的分類方法進(jìn)行探測,綜合分析探測結(jié)果得出重要結(jié)論[44]。

4.2 結(jié)論

本文基于MODIS NDVI遙感數(shù)據(jù),采用一元線性回歸模型、計算變異系數(shù)等方法,反演了2006—2016年岷江上游植被覆蓋度時空變化格局,評價了2006—2016年岷江上游植被覆蓋度穩(wěn)定性；以2008年“5.12汶川地震”為節(jié)點,分段討論了地震對岷江上游植被的破壞程度以及震后植被恢復(fù)狀況；利用地理探測器模型,探測了各自然因子對岷江上游植被覆蓋度有無影響以及影響力大小。得出以下結(jié)論：

(1)2006—2016年岷江上游地區(qū)植被覆蓋整體狀況良好,植被覆蓋度整體上呈緩慢上升的趨勢,多年平均植被覆蓋度為0.79,植被覆蓋度大于0.8的區(qū)域占整個岷江上游地區(qū)面積的69%,植被覆蓋度增加區(qū)域面積占整個岷江上游面積的66%。

(2)岷江上游11年間植被覆蓋度整體情況較為穩(wěn)定,平均變異系數(shù)為13.21%,變異系數(shù)低于15%的植被覆蓋度穩(wěn)定區(qū)域占整個岷江上游地區(qū)面積的83%。2006—2016年岷江上游植被覆蓋度逐年變化趨勢可分為兩個階段,第一階段為2006—2008年,平均年最大植被覆蓋度呈急速下降；第二階段為2008—2016年,平均年最大植被覆蓋度呈波動上升。

(3)2008年“5.12汶川地震”給整個岷江上游植被造成了嚴(yán)重的破壞,植被覆蓋度退化區(qū)域面積為14013.41km2,占整個岷江上游面積的57%；2008—2016年岷江上游植被恢復(fù)狀況良好,植被覆蓋度改善區(qū)域面積為17390.69km2,占整個岷江上游面積的71%,2016年岷江上游植被覆蓋度已經(jīng)超過震前水平。

(4)在選取的8個自然因子中,岷江上游植被覆蓋度主要受海拔、氣溫、土壤類型、降水4個因子的影響,其解釋力均在40%以上；地貌類型、植被類型的解釋力在20%—40%之間；坡度、坡向的解釋力均小于1%。