西安市1998-2010年植被覆盖时空变化研究

2016-06-01 11:38刘晓芹
陕西林业科技 2016年2期
关键词:时空变化西安市植被

崔 卫,刘晓芹

(陇南市康县林业局,甘肃 康县746500)



西安市1998-2010年植被覆盖时空变化研究

崔卫,刘晓芹

(陇南市康县林业局,甘肃 康县746500)

摘要:利用1998-2010年SPOT-VGT NDVI影像对西安市植被的时空变化进行分析,结果表明,西安市13年月NDVI平均值为0.445,月均NDVI值0.230~0.629,受6月作物收获影响,NDVI值出现了5月和8月两个峰值;西安市植被总体呈改善趋势,山区和平原地区植被改善明显,但主城区受到城区建设影响,植被出现了一定的退化;降水和气温是影响NDVI值变化的重要因子,同时经济建设生产活动对NDVI值也有重要的影响。

关键词:西安市;SPOT-VGT NDVI;植被;时空变化

植被在地圈-生物圈-大气圈交叉研究中所具有的特殊作用[1],被认为是进行人类环境评价和监测的最重要参数[2]。植被覆盖的稀疏和退化是导致区域水土流失、生态环境恶化的根源[5],因此,监测植被覆盖动态变化研究具有重要意义[3-4]。基于遥感技术对植被覆盖进行监测的数据多种多样[6-9],其中,由近红外波段和红外波段产生的归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index, NDVI)能够很好地反映植被代谢强度及其季节和年际变化[10-11],在区域乃至全球大尺度进行植被动态监测、植被分类、全球和区域土地覆盖分类及其变化等方面得到了广泛应用[14],形成了定量监测方法及体系。

西安市是中国西部地区具有重要区域意义的大城市,城镇化发展非常迅速,因此对西安植被变化的研究具有重要意义。目前,对西安市植被覆盖状况的研究已有一些阶段性成果[15-16],但多数局限于某年的植被变化情况,没有使用长时间序列影像对西安市较长时期植被覆盖时空演变和驱动力因素的分析研究。本研究利用1998-2010年SPOT-VGT NDVI影像对西安市植被时空变化进行研究,探讨西安市植被的时空变化特征,并通过分析其变化的驱动力因素,旨在为今后的生态建设规划提供一定的科学支撑。

1研究区概况

西安市( 33°39' N~34°45' N,107°40' E~109°49'E)位于黄河流域中部的关中盆地,地处中国西北部、秦岭北麓,地跨渭河南北两岸。现辖9区4县,总面积10 233 km2,常住人口830.54万人,户籍人口764.25万人。其中平原面积为4367.4 km2,占全市土地面积43.7%,土壤肥沃,灌溉便利,属暖温带半湿润季风气候。本研究为了更好的阐明西安各区域植被变化情况,按照土地利用类型和地形因素将研究区划分为主城区、平原区和山区三个部分。主城区主要是西安城市发展用地;平原区主要是关中平原的一部分,为渭河冲积平原,是陕西最重要的粮食产区;山区是秦岭北部的一部分,海拔高于700 m。

Ⅰ:西安主城区,Ⅱ:平原区 ,Ⅲ:山区

图1西安市地势分级图

2数据来源和研究方法

2.1数据来源和预处理

本研究所使用的主要数据为1998年4月-2010年3月的SPOT逐旬NDVI 数据。该数据通过大气校正、辐射校正、几何校正等,生成10 d最大化合成NDVI数据,将-1 ~ -0.1的值设置为-0.1[17-18]。其次,西安市1998-2010年逐月气温和降水资料用于NDVI变化驱动力的分析。本文用Savitzky-Golay滤波器对SPOT-VGT NDVI进行噪音处理[19-20]。其中,每10 d即每旬采集1次数据,每月NDVI 数值为上中下旬的算术平均值,每年NDVI 数值为该年12个月的算术平均值。

2.2变化趋势分析

(1)$$式中:n为变化监测的年数;NDVIi为第i年的最大化NDVI值。

根据西安市绿度变化率结果,分析1998-2010年间西安市植被变化趋势,并以-0.01、0、0.01和0.02为分段点,对区域植被变化进行分级。其中严重退化设置为θslope<-0.01;轻微退化设置为-0.01≤θslope<0;轻微改善设置为0.≤θslope<0.01;中度改善设置为 0.01≤θslope<0.02;极度改善设置为θslope≥0.02。

2.3数据分析

本研究采用ArcGIS10.2和ENVI/IDL软件进行数据处理与分析。

3结果与分析

3.1区域NDVI的时间变化

3.1.11998-2010年不同月份NDVI均值的变化西安市13年(1998-2010年)月平均NDVI值为0.445(图2)。研究区月均NDVI值季节变化明显(6月份除外),月均NDVI值在0.230~0.629,最小值出现在1月,然后逐渐增加,2月之后即快速上升,到5月达到一个高峰之后迅速下降,6月之后又逐渐增加,直到8月达到最高值,此后迅速回落,直至最小值。这一变化是由于6月份正值小麦收割期,而6月之后开始种植玉米,造成了NDVI值下降后又逐渐回升。

图2西安市1998-2010 年月均NDVI值

3.1.2不同年份之间月均NDVI变化研究期间,西安市NDVI值各年之间变化趋势基本相同,但振幅有所变化(图3)。对西安市的三个区域分别求年平均NDVI值,得到(2-5)式。总体NDVI区域特征为:山区>全市>平原>主城区(图4),其中山区和平原地区植被得到改善(方程斜率>0),主城区植被出现退化现象(方程斜率<0)。研究期间,整个西安市的植被覆盖情况得到一定程度的改善。

主城区 NDVIt= -0.0030t + 0.3022,R2= 0.2714

(2)

平原 NDVIt = 0.0086t + 0.3504,R2= 0.5263

(3)

山区 NDVIt = 0.0108t + 0.4395,R2= 0.7609

(4)

全市 NDVIt = 0.0084t + 0.3886,R2= 0.6577

(5)

式中,NDVIt为第t年的NDVI的平均值。

图3西安市1 998年4月-2010年3月各月NDVI值变化

图4 西安市1998-2010年NDVI值变化

3.2区域NDVI的空间变化

3. 2. 1典型年份NDVI的空间变化以2009年作为典型年份,计算得到西安市2009年间各月NDVI平均值影像(图5),可以看出西安市总体NDVI从3月份开始增大,受作物收获的影响,6月有一个明显的下降,随后又逐渐增大,到8月达到最大值后迅速下降,直到最小值。这与NDVI时间变化分析结果一致。

3. 2. 2区域NDVI 的空间变化趋势西安市3个区域除了主城区之外,1998-2010年13年间NDVI值均呈上升趋势(图6),表明西安市生态退化的区域主要分布在西安主城区,而平原区和山区的植被覆盖均增加,生态环境有所改善。

A: NDVI<0.05 B: 0.05≤NDVI<0.20 C: 0.20≤NDVI<0.35 D:

0.35≤NDVI<0.50 E: 0.50≤NDVI<0.65 F: NDVI≥0.65

图5西安市2009年NDVI空间变化

图6西安市1998-2010年NDVI值变化趋势

研究期间,西安市的θslope>0.01的地区占西安市总面积的70.08%(表1),说明研究期间整个西安市的生态环境得到了很大程度的改善,其中,改善地区主要集中于平原和山区,主城区的的退化面积占了整个主城区的50.22%,说明主城区植被出现了严重退化的现象,也表现了主城区加强生态建设的迫切性。

表1 不同区域1998-2010年NDVI变化趋势分级统计

3.3西安市NDVI值变化和自然因子相关性

3.3.1区域NDVI 与主要气候因子的相关性西安市及其不同区域13年间不同月份平均气温、降水与NDVI值的关系分析结果表明,除6月份受人为粮食收割过程影响之外,西安市各区域NDVI值年际变化趋势与月均气温和降水大体一致(图7), NDVI值变化与气温(R2=0.924, P<0.05)和降水(R2=0.862, P<0.05)呈显著正相关。

图7西安市多年平均气温降水与各区域多年平均NDVI的关系

3.3.2区域NDVI与人为因子的相关性分析由上述分析得出,除主城区外的研究区植被均得以改善。主城区主要受经济建设和城乡一体化政策的影响,在城市周围城乡结合部出现了植被的严重退化;山区的植被得以改善,得益于西安市的森林天然林保护、退耕还林工程的实施,同时,近年来,西安市对秦岭北坡荒山绿化工程建设的加强也起到了举足轻重的作用;平原地区植被的恢复与经济林建设和关中地区农业结构调整带来的粮食增产有一定关系。

4结论与讨论

利用SPOT-VGT NDVI影像对西安市及其三个地区1998-2010年13年的植被变化研究结果表明,西安市植被整体得以改善,与贾宝全研究结果[15]相同。其中山区植被改善程度最大,其次为平原地区,主城区出现了严重的植被退化现象,这与城市的发展占用绿地密不可分,退化严重地区集中于西安的北部和西南方向,临潼和阎良的城区也出现了植被退化现象。这是城市发展过程中不可避免的,也是发展城市绿地系统紧迫性的重要表现。

西安市的整体NDVI受平原地区农田的影响较大,不论从时间还是空间上来分析,均可以得出6月由于受作物收获的影响,西安市整体NDVI出现了下降谷,随着玉米等作物的生长,NDVI出现了回升直至8月,NDVI达到最高值,这与非作物耕作区NDVI变化趋势不同[22-23]。以农业为主的地区,月均NDVI会受作物收获影响会出现两个高峰。

参 考 文 献

[1]刘少军,李天富,陈汇林,等. 基于时态GIS的植被NDVI动态监测的模拟方法研究[J].水土保持研究,2006,13(4):165-169.

[2]徐涵秋,陈本清.厦门市植被变化的遥感动态分析[J].地球信息科学,2003,5(2):105-108.

[3]刘琳,姚波.基于NDVI 象元二分法的植被覆盖变化监测[J].农业工程学报,2010,26(supp.1):230-234.

[4]尹超,王艳芳,张爱国.基于NDVI的临汾市植被覆盖动态变化遥感监测研究[J].山西师范大学学报:自然科学版,2011,25(3):125-128.

[5]刘桂林,张落成,李广宇,等.极端干旱区稀疏荒漠植被信息遥感探测研究[J].干旱区资源与环境,2013,27(4):37-40.

[6]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, 386:698-702.

[7]MENZEL A, FABIAN P. Growing season extended in Europe [J]. Nature, 1999, 397:659.

[8]CAO MING-KUI, PRINCE S D, LI KE-RANG, et al. Response of terrestrial carbon uptake to climate interannual variability in China [J]. Global Change Biology, 2003,9 (4): 536-546.

[9]张继承,姜琦刚,李远华,等.基于RS/GIS的西藏地区湖泊变化动态监测及气候背景[J].地球科学与环境学报,2008,30(1):87-93.

[10]TUCKER, COMPTON J, MILLER L D, PEARSON R L.Short grass prairie spectral measurements [J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1975,8:1157-1162.

[11]TUCKER C J.Satellite remote sensing of total herbaceous biomass production in the senegalese sahel: 1980-1984[J].Remote Sensing of Environment, 1985,17 (3): 233-249.

[12]毛德华,王宗明,罗 玲,等.基于MODIS和AVHRR数据源的东北地区植被NDVI变化及其与气温和降水间的相关分析[J].遥感技术与应用,2012(27):77-85.

[13]王强,张勃,戴声佩,等.基于GIMMS AVHRR NDVI数据的三北防护林工程区植被覆盖动态变化[J].资源科学,2011,33(8):1613-1620.

[14]严晓瑜,董文杰,何勇.不同传感器数据在若尔盖湿地植被变化监测应用中的适宜性分析[J].遥感技术与应用,2008,23(3):300-304.

[15]贾宝全,邱尔发,张红旗.基于归一化植被指数的西安市域植被变化[J].林业科学,2012,48(10):6-12.

[16]李晶,孙根年,任志远,等.植被对盛夏西安温度/湿度的调节作用及其生态价值实验研究[J].干旱区资源与环境,2002,16(2):102-106.

[17]MAISONGRANDE P, DUCHEMIN B, DEDIEU G. Vegetation/SPOT Monitoring [J]. International Journal of Remote Sensing, 2004, 25 (1): 9-14.

[18]宋怡,马明国.基于SPOT-VEGETATION据的中国西北植被覆盖变化分析[J].中国沙漠,2007,27(1):89-93.

[19]杨啸.基于时序NDVI的湖北省植被覆盖动态变化监测分析[J]. 长江流域资源与环境,2013,22(2):226-231.

[20]顾晓鹤,宋国宝,韩立建,等.基于变化向量分析的冬小麦长势变化监测研究[J].农业工程学报,2008,24(4):159-165.

[21]STOW D, DAESCHNER S, HOPE A, et al.Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the north slope of alaska in the 1990s [J]. International Journal of Remote Sensing, 2003, 24:1111-1117.

[22]杨延征,赵鹏祥,郝红科,等.基于SPOT-VGT NDVI 的陕北植被覆盖时空变化[J].应用生态学报,2012,23(7):1897-1903.

[23]于树梅,刘景时,袁金国. 基于SPOT-VGT NDVI的西藏羊卓雍错流域地表覆被变化研究[J].光谱学与光谱分析,2010,30(6):1570-1574.

Spatial-temporal Variation of Vegetation in Xi'an from 1998 to 2010

CUI Wei,LIU Xiao-qin

(ForestryBureauofKangCounty,Longnan,Gansu746500)

Abstract:SPOT-VGT NDVI images from 1998 to 2010 were used to estimate the spatial-temporal variation of vegetation in Xi'an. The result showed that the annual average of NDVI was 0.445 and monthly average was 0.230 to 0.629 during recent 13years. Affected by the summer harvest in June, there were two peaks of the value of NDVI in May and August separately. The total vegetation coverage was increasing year by year in the study area, much significant in mountain and plain area within Xi'an. Due to urban construction, the main city area showed a serious vegetation degradation. Temperature and precipitation were the important climate factors affecting the variation of vegetation NDVI. The value of NDVI was also under the greatly influenced by the economic construction and production activities.

Key words:Xi'an,SPOT-VGT NDVI, vegetation , spatial-temporal changes

中图分类号:S718.54

文献标识码:A

文章编号:1001-2117(2016)01-0017-06

作者简介:崔卫(1966-),男,天津市人,本科,工程师,主要从事林业资源管理与技术推广等工作。

收稿日期:2015-10-18

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