张艺成,王光军
(中南林业科技大学 生命科学与技术学院,湖南 长沙 410004)
森林是生长于地球表层的植物的主体类型,是地球表层内重要的再生资源,既是生态系统的主要成分,也是生态系统存在的主要基础.森林不仅为人类的生存发展提供物质资源,而且森林在维持生态平衡中也起到重要的作用,尤其对保护水域、淡水资源以及脆弱的生态系统等方面起到关键的作用.植被是环境的重要因子,是反映区域生态环境质量的最好标志[1].MODIS卫星数据可以同时提供陆地、云边界及其特性、云顶温度、海洋水色、浮游植物、大气水汽和温度、臭氧、地表温度等特征信息,加上较高的时间分辨率和易获取性,被广泛地应用于地球科学的综合研究中,如土地覆盖及分类[6]、土地退化监测[7]、干旱监测[8]、大范围年度植被变化[9]、植被生产力[10]与生物量估算[11]等领域.植被指数是描述植被数量、质量、植被长势和生物量等指标的指示参数[12],归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是识别植被的一个重要参数,其值能够很好地代表植被覆盖度程度.赵鹏祥等[13]通过对不同植被指数的植被信息提取比较,发现利用NDVI提取植被的效果最好;李旭谱等[14]通过SPOT-NDVI影像数据,研究分析西北五省1999—2007年9年间的植被覆盖时间与空间的动态变化规律,结果表明9年间西北地区有26.92 %的地区植被覆盖有明显改善;杨磊等[15]基于2000年、2005年和2010年3个时相NDVI 数据,研究了四川中部丘陵植被景观变化;徐浩杰等[16]利用2000—2010年间NDVI数据和对应的气候资料,研究了近10年来祁连山植被的时空变化及影响因素,研究表明不同植被类型的NDVI年际变化趋势不同.王鸽等[17]利用遥感数据的NDVI植被指数,采取线性相关分析方法,定量化地分析生态建设工程对金沙江流域植被的影响,结果表明该地区的农田植被增加速率最快,灌丛植被的增加趋势最明显.从国内外的研究进展可以看到,用NDVI进行植被监测其灵敏度高,并且数值大小与植被覆盖高低具有很高的正相关.从NDVI角度出发去研究森林资源的宏观快速监测技术,对提高监测成果时效性和现势性具有重要现实意义.
本研究以ENVI4.8与ArcGIS10.3作为技术支撑,采用连续15年(2000—2014年)的九万山地区MODIS数据,通过分析植被覆盖的动态变化,直观了解展现该地区植被生长分布状况,进而深入认识该地区生态系统变化,为该保护区合理定制林区保护方案和促进森林旅游发展提供数据支撑,保证九万山自然保护区生态环境质量得到持续改善,使之整体处于一个良好、健康、高效的可持续发展状态.
九万山国家级自然保护区是中国亚热带地区生物种类最丰富的地区之一,也是全球同纬度地区生物多样性保护的重要地区.广西九万山国家级自然保护区位于桂北黔南,总面积约1204 km2,地理坐标为东经108°35′32″~108°48′49″,北纬25°01′55″~25°19′54″,保护区属苗岭山脉南缘,地貌主体是中山,山峰海拔普遍在1000 m以上,最高峰海拔1693 m.保护区属中亚热带季风气候区,多年平均气温12.0 ℃~17.1 ℃,极端最高温37 ℃.最冷月(1月)平均气温4 ℃~6 ℃,最热月(7月)平均气温22 ℃~25 ℃;年均降雨量1600~2100 mm,雨量多集中在4到8月,10月到第2年3月为少雨季节,相对湿度为82%~90 %.保护区属中亚热带常绿阔叶针叶林区,树种以阔叶树和杉木为主;植被类型多,结构复杂,在国内同纬度地区甚为少见.
MODIS数据来源于美国LPDAAC(Land Process Distribution Active Archive Center),空间分辨率为250 m×250 m,时间分辨率为16 d.时间跨度为2000—2014年的每年1月到12月共180景.通过九万山自然保护区矢量图,在ENVI4.8中进行图像投影、坐标转换,影像镶嵌、感兴趣区截取、处理MODIS数据,在消除云、大气、太阳高度角等的部分干扰后提取出每月NDVI值.为避免某些极端月份NDVI数值的影响,年NDVI值采用均值法获得.最后利用ArcGIS10.3进行栅格重分类,成图.
NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED),
(1)
式(1)中,NIR和RED分别代表近红外和红光波段的像元亮度值.在MODIS 数据中第4通道、第3通道对应近红外波段(0.725~1.10 μm)、红光波段(0.58~0.68 μm).
图1和图2给出了2000—2014年九万山自然保护区年均NDVI值的动态变化情况.
图1 九万山年均NDVI 变化曲线Fig.1 Variation of mean annual NDVI in Jiuwanshan
图2 2000—2014 年九万山植被覆盖状况分布Fig.2 Distribution of vegetation covers in Jiuwanshan (2000—2014)
由图1和图2可以看出,研究区内的植被覆盖呈现不断的波动变化.2000—2014年均NDVI值都在0.54以上,变化范围在0.542 8~0.599 6,有一定的波动变化,期间出现了1个峰值和1个最低值,即2008年和2009年.2000—2004年,2005—2006年,2012—2013年NDVI值呈现逐渐下降趋势,2001—2007年NDVI值整体变化不大,2008年NDVI降低至这15年间的最低,2009—2010年NDVI值增加至0.580 9,之后2010—2014年变化不大但均维持在较高值.虽然这15年间,九万山保护区年均NDVI值呈现波动变化,但从趋势线可以看出,2000—2014年间,九万山年均NDVI值呈现极为缓慢增加的趋势.
由于NDVI值与植被覆盖有较好的正相关,因此基于不同时期NDVI的动态变化,能够将研究区的植被覆盖度直观表现出来,有利于对研究区域植被覆盖的动态变化进行监测.将研究区植被覆盖分为弱植被覆盖区(NDVI 在0~0.20之间)、稀疏植被覆盖区(NDVI 在0.20~ 0.35之间)、低植被覆盖区(NDVI值在0.35~ 0.5之间)、中植被覆盖区(NDVI值在0.5~ 0.65之间)、高植被覆盖区(NDVI 值在0.65~ 0.8之间) 和密集植被覆盖区(NDVI 值在0.8~ 1之间) 等区域.
从图2可看出,研究区南部植被覆盖度最好,尤其是中央区域的原始林保护的较为完整,基本保持在密集植被覆盖度水平.其次为最北端,随时间序列变化保持在高植被覆盖和密集植被覆盖水平.中部相对较不稳定,变化波动比较大.具体而言2000—2006年,研究区植被基本维持南北端高植被覆盖和密集植被覆盖水平,其中2006年和2007年,研究区整体植被覆盖水平降低,但都维持在中植被覆盖度水平,2006年九万山西南部部分植被覆盖降低.2008年植被覆盖水平达到研究期间内最高水平,相较于2007年,大片中低植被覆盖水平区域增加至高植被覆盖水平.2009年为研究年份期间植被覆盖水平最低的一年,2004年—2008年研究区中部的低植被覆盖度呈现出波动增加的趋势,此外,在研究年份2000年—2014年,九万山国家级自然保护区的平均植被覆盖度基本处于中植被覆盖度和高植被覆盖度之间,核心区的保护较好,基本保持密集植被覆盖度.
从NDVI年代际变化率角度来看,九万山NDVI值在2000—2014年连续15年的时间里,既有增加,也有减少,结果见图3.其中有6年的年代际变化率为负值.2009年年代际变化率为最大,达到-10.4% ,主要反映在弱植被和稀疏植被覆盖区域的增加.值得一提的是,2002年和2005年的年代际变化率分别为0.85%和1.55% ,而接下来的2003年和2006年分别为-0.89% 和-0.66%,尤其对于中北部而言,部分区域植被覆盖从低、中植被覆盖区转变为低植被和稀疏植被覆盖区,说明2002—2003年和2005—2006年间,研究区植被覆盖度有明显下降趋势.
图3 2001—2014 年九万山NDVI年代际变化率Fig.3 Distribution of vegetation covers the decadal rate of change in Jiuwanshan (2001—2014)
九万山2000—2014年年均NDVI值呈现波动变化,但从整体趋势来看变化并不明显,稍有小幅上升趋势,年均NDVI均在0.54以上,变化范围在0.542 8~0.599 6之间.这主要是因为,冬季植被生长停滞导致年平均NDVI值基本维持在中植被覆盖区.NDVI空间变化特征表明,九万山南部NDVI较高,其次为北部,最低位于中部.从时序角度看空间变化,可以发现南北部NDVI的波动变化不大,这主要是因为核心区原始林不易被人为干扰,植被覆盖度始终保持较高水平,而中部地区有公路穿过,两旁有部分农户和村落,植被生长易受干扰,因此NDVI相对不稳定.NDVI年代际变化率表明,2009年年代际变化率最大,达到-10.4%,有资料记载该地区2009年出现严重旱情,导致植被生长受到限制,因此弱植被覆盖区和稀疏植被覆盖区面积的增大.2002—2003年和2005—2006 年间的NDVI年代际变化率由正变负,这有可能是由于期间生长季节出现极端天气,极为恶劣的外部条件,植被生理及生长受到抑制,导致植被覆盖度呈现明显下降趋势.
综上所述,九万山自然保护区对于极端气候有着很强适应及恢复能力,在全球气候变暖的大趋势下,该保护区仍然保持极高的植被覆盖度,也充分证明了当地相关部门保护政策的正确合理,九万山森林生态系基本处于稳定健康状态.