湖北省植被覆盖度变化及其对地形因子的响应

2018-04-09 02:08陈世俭蔡晓斌
中南林业科技大学学报 2018年4期
关键词:覆盖度坡度高程

陈 亮 ,陈世俭 ,蔡晓斌 ,易 祁 ,刘 惠

(1.武汉工程科技学院,湖北 武汉 430200;2.中国科学院 测量与地球物理研究所,湖北 武汉 430077;3.中国科学院大学,北京 100049;4.环境与灾害监测评估湖北省重点实验室,湖北 武汉 430077)

地表植被通过影响生态系统中水、热、气等状况,影响其物质和能量交换的速度和程度,是生态系统的核心和赖以存在的基础[1-2]。植被覆盖度是指单位面积内植被的叶、茎、枝等在地面的垂直投影面积占区域总面积的百分比[3],它能客观的反映植被基本情况,其变化是区域生态系统变化的重要标志[4]。利用遥感传感器获取的探测数据组合而成的各种植被指数是当今大中尺度植被覆盖度反演的主要手段[5-8]。

地形对区域内的水、热、光、温、养分等起到再分配的作用,是植被空间分异及变化的主要影响因子[9]。近年来,诸多学者对植被覆盖度与地形因子的关系进行了深入研究,但研究区域不同,研究结果有所差异[10-12]。以往关于湖北省植被覆盖度及其变化的研究,多基于植被指数的变化来反映,并且较少涉及对高程、坡度等地形因子响应的针对性研究[13-14]。因此,本研究采用简单实用的像元二分模型,基于2000—2015年的时序MODIS NDVI遥感影像,分析了湖北省植被覆盖度的时空变化特征,并结合DEM数据探讨其对地形因子的响应机制,以期为该区水土保持、生态环境建设提供理论依据和技术支撑。

1 研究区概况

湖北省位于中国中部,长江中游(108°21′~116°07′E,29°05′~ 33°20′N), 面 积 1.859×105km2。地势西高东低,东、西、北三面被山地环绕,中南部为平原,相对低平。地貌类型多样,地形以山地、丘陵和岗地为主,平原湖区只占湖北省总面积的20%。气候属亚热带季风性湿润气候,雨热同期,四季分明,年平均气温15~17 ℃,年均降水量800~1 600 mm。主要植被类型有亚热带常绿阔叶林、亚热带常绿阔叶落叶阔叶混交林等。研究区地理位置及行政区划见图1。

图1 湖北省行政区划Fig.1 Administrative map of Hubei province

2 数据与方法

2.1 数据来源与处理

本研究所使用的遥感影像数据为NASA提供的全球MODIS植被指数产品MOD13Q1,时间分辨率为16 d,空间分辨率为250×250 m,时间范围为2000年2月至2015年12月。由于最大NDVI可以进一步去除云干扰并且可反映植被生长的最好状况,本研究将MODIS-NDVI数据采用最大值合成法分别得到湖北省各年份的NDVI数据,用于植被覆盖度的空间分布和变化趋势研究。

DEM采用NASA提供的30 m分辨率的GDEM V2版本的DEM数据,在ArcGIS 10.2软件中提取研究区高程和坡度等地形因子数据,然后将其统一为与MODIS-NDVI数据相同的坐标系和投影,并重采样至250 m×250 m,便于分析植被覆盖度对地形因子的响应。气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网,包括湖北省17个标准气象站2000―2015年的年降水量和年均气温数据,利用ArcGIS 10.2软件分别对其进行Kriging插值,得到湖北省2000―2015年的年降水量和年均气温数据。

其他辅助数据主要包括中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)提供的湖北省2010年1∶100 000比例尺土地利用数据。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆盖度计算方法

本研究采用NDVI像元二分模型计算湖北省植被覆盖度。像元二分模型是假设一个像元信息S只由植被Sv和土壤Ss两部分贡献。设植被覆盖度为Fc,纯植被贡献值为Sveg,纯土壤贡献值为Ssoil,则有Sv=Fc·Ssoil和Ss=(1-Fc)·Ssoil,又因

由此得到NDVI像元二分模型的计算公式为:

式(1)(2)中,Fc为像元的植被覆盖度;NNDVI为该像元上的归一化植被指数;NNDVIsoil为影像上裸土部分对应的NDVI值;NNDVIveg为影像上植被部分对应的NDVI值。

研究表明,NNDVIveg值也会随着植被类型和植被的时空分布而变化[15],而NNDVIsoil值也会由于地表湿度、粗糙度及土壤类型等因素影响发生-0.1~0.2的变化[16]。因此,采用一个固定的NNDVIveg和NNDVIsoil值是不可取的,通常此数值需要借助经验来判断[17]。以一定置信度截取NDVI的上下限阈值分别近似代表NNDVIsoil和NNDVIveg是一种被研究者广泛使用的方法[18]。本研究通过分析湖北省的MODIS—NDVI数据,并结合植被覆盖的实际情况,根据整幅影像的NDVI频率统计表,选取累积频率为0.5%和99.5%的NDVI值分别作为NNDVIsoil和NNDVIveg值来计算湖北省植被覆盖度。

2.2.2 植被覆盖度年际变化趋势的计算

运用一元线性回归趋势分析方法可以模拟湖北省2000―2015年每个像元年最大植被覆盖度的变化趋势。对研究期自变量和植被覆盖度因变量数据,采用最小二乘法,计算每个像元植被覆盖度与研究期的回归斜率,斜率为负表示该像元年最大植被覆盖度在过去16 a呈下降趋势,反之则表示呈上升趋势。其计算公式为:

式(3)中,θslope为趋势斜率,n为研究年数,为第i年的年最大植被覆盖度。本研究采用F检验法检验NDVI斜率趋势变化的显著性,显著性仅代表趋势性变化可置信程度的高低,与变化快慢无关,其计算公式为:

2.2.3 突变分析

本研究采用有序聚类分析法进行突变分析,其基本原理为:对于序列x1,x2,…,xn,若满足

时,τ为最优二分割,即推断为突变点,其中和分别为τ前后两部分的均值。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖度的空间分布特征

将2000―2015年最大植被覆盖度逐像元求取平均值,得到湖北省近16 a植被覆盖度的整体分布情况,并按照《土壤侵蚀分类分级标准》中植被覆盖度的分级标准将其划分为低覆盖度(0~0.3)、中低覆盖度(0.3~0.45)、中等覆盖度(0.45~0.6)、中高覆盖度(0.6~0.75)和高覆盖度(0.75~1)5个等级(图2)。从面积比例来看,高覆盖度占绝对优势,面积约为湖北省国土面积的71.93%;其次为中高覆盖度,占22.56%;中等覆盖度、中低覆盖度、低覆盖度的面积比例都很小,分别只占湖北省国土面积的3.02%、1.15%和1.34%,反映湖北省植被覆盖总体处于较高水平。

由图2可以看出,湖北省植被覆盖度整体上呈现西高东低、四周高中间低的空间分布格局。对照湖北省的DEM图和土地覆被类型图可知,鄂西(鄂西北、鄂西南)为“马蹄形”的山区,主要土地覆被类型为林地和灌草地,植被覆盖度整体很高,对湖北省植被覆盖度格局起着决定性的作用。鄂东(鄂东北、鄂东南)为低山丘陵地区,由于各县域的差别开发导致植被覆盖度具有一定差异性,耕地、林地和草地是该区域的主要土地覆被类型,植被覆盖度较高。鄂北为岗地,是全省重要的农副产品生产基地,耕地是该区最主要的土地覆被类型,植被覆盖度相对较低。鄂中南为长江中下游平原,耕地是该区最主要的土地覆被类型,江汉平原更是湖北省乃至全国重要的粮食产区和农产品生产基地,与鄂北岗地相同,受作物生长周期的影响导致该区植被覆盖度相对偏低。这表明地形、土地覆被类型等是影响湖北省植被覆盖度空间分布的重要因素。

图2 湖北省2000~2015年最大植被覆盖度平均值空间分布Fig.2 Spatial distribution of maximum vegetation coverage in Hubei province from 2000 to 2015

3.2 植被覆盖度年际动态变化

图3为湖北省2000―2015年最大植被覆盖度变化曲线图,可以看出,湖北省年最大植被覆盖度在0.78附近上下波动,整体呈波动上升态势。该结论与杨啸[13]及袁沫汐[14]等在湖北省植被覆盖度动态变化研究的结论较为一致。

图3 2000―2015年湖北省年最大植被覆盖度的年际变化Fig.3 Interannual variation of annual maximum vegetation coverage from 2000 to 2015

为了从空间角度定量研究湖北省植被覆盖度的变化情况,本研究根据公式(3)在ENVI + IDL的支持下逐像元分析2000―2015年湖北省年植被覆盖度的变化趋势。由年最大植被覆盖度变化趋势(图4a)统计得知,正像元占52.72%,负像元占47.28%,表明近16 a间湖北省植被覆盖度呈增加趋势的面积稍大于面积呈减少趋势的面积。但是F检验(图4b)发现,基本不变区的面积比例达到了88.10%,轻微增加和轻微减少区的面积比例分别只有5.05%和4.03%,而显著增加和显著减少区的面积比例分别只有1.52%和1.31%。这表明大部分地区植被覆盖度保持相对稳定,不存在太明显的增减趋势。结合研究区行政区划(图1)可知,植被覆盖度增长区主要集中在十堰、宜昌、襄阳、随州、恩施和神农架等地;植被覆盖度减少区主要集中在武汉、鄂州、黄石、孝感、黄冈、荆州、仙桃、潜江等地。总之,湖北省中东部地区地形相对平坦,人口密度较大,尤其是以武汉为中心“1+8”城市圈,经济发展水平较高,城镇化进程较快,导致植被覆盖度有所退化。而鄂西地区山区面积大,植被资源本底较好,并且是湖北省实施坡耕地退耕还林工程的主要区域,植被覆盖度改善明显。

图4 2000―2015年湖北省年最大植被覆盖度变化趋势(a)及显著性检验(b)Fig.4 The change trend of annual maximum vegetation coverage (a) and signi ficance test (b) from 2000 to 2015

3.3 植被覆盖度对地形因子的响应分析

图5为湖北省高程和坡度的空间分布图。可以看出,湖北省高程和坡度大致均呈现西高东低的总体分布格局。鄂西地区以中山、低山为主,坡陡谷深;鄂北为岗地,以地山丘陵和平原为主;鄂东北地区主要以低山丘陵为主;鄂东南地区主要以低山丘陵为主;鄂中的大洪山及周边地区低山、丘陵、平原皆有分布;江汉平原整体海拔在100 m以下,地形起伏较小。

图5 湖北省高程(a)和坡度 (b) 空间分布Fig. 5 Spatial distribution of elevation (a) and slope (b) in Hubei province

研究区高程200 m以下区域占总面积的52.30%,1 500 m以上区域只占总面积的4.01%;坡度15°以下的区域占总面积的62.30%,35°以上的区域仅为6.76%。

为更加准确地揭示植被覆盖度对高程和坡度的响应机制,本研究结合湖北省的地形特点将其高程按100 m间隔分成31个带,其中0 m以下并入100 m高程带, 3 000 m以上归入3 100 m高程带;坡度按2°间隔分成26个坡度带,其中2°以下并入2°带,50°以上归入26°带。

3.3.1 对高程的响应分析

为分析湖北省植被覆盖度随高程变化的空间分布特征,运用ArcGIS软件统计了31个高程带近16 a的植被覆盖度均值,并结合有序聚类分析法得到各个高程带植被覆盖度变化曲线及其突变高程带(图6)。可以看出,随着高程增加,植被覆盖度先上升后下降。700 m和2 800 m高程带是2个突变带,其中700 m高程带通过α=0.05显著性检验,表明湖北省植被覆盖度在该高程带突变显著。虽然2 800 m高程带突变不显著,但结合研究区实际情况,可将植被覆盖度垂直分布划分为3个部分:第一部分高程小于700 m,植被覆盖度相对较低,平均为0.75;第二部分为700~2 800 m,植被覆盖度最高,平均为0.86;第三部分为2 800 m以上,植被覆盖度较高,平均为0.82。

3.3.2 对坡度的响应分析

运用ArcGIS软件统计了研究区26个坡度带近16 a的植被覆盖度均值,并结合有序聚类分析法得到各个坡度带植被覆盖度变化曲线及其突变坡度带(图6)。可以看出,植被覆盖度大致随坡度增加而上升,14°坡度带是一个突变带。检验发现,该坡度带通过α=0.05显著性检验,表明湖北省植被覆盖度在该坡度带突变显著。同理,可将植被覆盖度随坡度分布划分成2个部分:第一部分坡度小于14°,植被覆盖度相对较低,平均为0.76;第二部分为大于14°,植被覆盖度相对较高,平均为0.86。

图6 各高程带、坡度带植被覆盖度及突变带识别Fig.6 Vegetation coverage and the identi fication of abrupt change belts

3.3.3 植被覆盖度年际变化对地形因子的响应

为揭示湖北省各高程带及坡度带植被覆盖度年际变化特征,分别利用一元线性回归法和有序聚类法得到各带近16 a植被覆盖度的年际变化趋势(表1)及其发生突变的年份(表2)。

由表1可知,200~1 600 m高程带植被覆盖度在近16 a年呈现上升趋势,其他高程带则呈下降趋势;14°~52°坡度带植被覆盖度在近16 a年呈现上升趋势,其他坡度带则呈下降趋势。但相关系数检验显示,所有高程带和坡度带均未通过α=0.05显著性检验。表明各高程带和坡度带植被覆盖度年际波动小,增减不明显。分别对表2中具有突变年份的高程带和坡度带进行α=0.05显著性检验可知,100 m及2 500~2 800 m高程带植被覆盖度在2009年发生显著突变,300~400 m及1 100~2 400 m高程带植被覆盖度在2004年发生显著突变;2°~10°及46°~52°坡度带植被覆盖度在2004年发行显著突变。

表1 各带植被覆盖度年际变化趋势Table 1 Annual variation trend of vegetation coverage

表2 各带植被覆盖度突变年份Table 2 The results of the abrupt change years

4 讨论与结论

4.1 讨 论

研究表明,降水量、气温等气候因子变化是引起植被覆盖年际波动的主要因子,而植树造林、退耕还林等人为活动是导致植被覆盖显著增加的重要原因[19]。由研究区植被覆盖度与降水量、气温的变化曲线(图7)可知,近16 a间,研究区降水量和气温均整体上均呈不显著降低趋势,植被覆盖度随降水量和气温上下波动。计算得知,植被覆盖度与降水量和气温均呈线性正相关关系,相关系数分别为0.303和0.184,但均未通过0.05水平显著性检验。表明在近16 a研究区降水量和气温等气候因素变化对植被覆盖度的影响不显著。

图7 湖北省植被覆盖度与降水量、气温的变化曲线Fig.7 Relationship between vegetation coverage with precipitation and temperature

国家林业局退耕还林办公室发布的统计数据显示,湖北省退耕还林工程自2000年启动实施,截至2014年,已完成退耕还林工程总面积10 756.67 km2。其中,坡耕地退耕还林、荒山荒地造林、封山育林的面积分别为3 313.33 km2、7 186.67 km2、256.67 km2。三峡库区、丹江库区、清江流域、大别山区坡耕地造林2 182.67 km2,占全省计划的65.9%,是坡耕地退耕还林的主要区域;坡度15°以上坡耕地退耕还林的面积达 3 072.67 km2,占92.7%。

本研究得出的植被覆盖度增加趋势的面积与退耕还林工程总面积基本一致;植被覆盖度显著增加区与实施坡耕地退耕还林的主要区域基本吻合;14°~52°坡度带植被覆盖度呈增加趋势也与坡度15°以上是实施坡耕地退耕还林的主要区域相一致。这表明,退耕还林工程实施是湖北省植被覆盖度变化的主要影响因素。同时湖北省不同高程带和坡度带植被覆盖度在不同年份产生突变,主要可能是气候波动及退耕还林等生态措施综合作用的结果。

4.2 结 论

(1)湖北省植被覆盖度整体较高并呈现西高东低、四周高中间低的空间分布格局,地形、土地覆被类型等是影响湖北省植被覆盖度空间分布的重要原因。

(2)2000―2015年湖北省植被覆盖度整体上呈现波动上升态势,但以不显著变化为主。基本不变区占研究区总面积的88.10%,显著增加、显著减少区分别只占1.52%和1.31%。鄂西山区是植被覆盖度的主要改善区,武汉城市圈则是主要退化区。16 a间湖北省植被覆盖度变化可能是气候波动、退耕还林工程的实施等因素共同作用的结果,其中退耕还林工程的实施是主要影响因素。

(3)植被覆盖度分别在700 m高程带和14°坡度带发生显著突变。100 m及2 500~2 800 m高程带植被覆盖度在2009年发生显著突变;300~400 m及1 100~2 400 m高程带在2004年发生显著突变。2°~10°及46°~52°坡度带植被覆盖度在2004年发生显著突变。

(4)与传统的人工地面测量植被覆盖度方法相比,利用NDVI和像元二分模型可以快速、有效地实行大面积动态监测。但还需进一步完善模型中因子的取值问题,使其更加符合研究区的实际情况。此外,本研究局限于从气候和退耕还林等方面对植被覆盖度的驱动因素进行探讨,在今后的研究中应考虑土地利用变化、人类活动强度、生物量变化等因素的影响。

参考文献:

[1]秦 伟, 朱清科, 张学霞, 等. 植被覆盖度及其测算方法研究进展[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2006, 34(9):163-170.

[2]陈效逑, 王 恒. 1982—2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化[J]. 地理学报, 2009, 64(1): 84-94.

[3]Gitelson A A, Kaufman Y J, Stark R,et al.Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction[J]. Remote sensing of Environment, 2002, 80(1): 76-87.

[4]甘春英, 王兮之, 李保生, 等. 连江流域近 18 年来植被覆盖度变化分析[J]. 地理科学, 2011, 31(8): 1019-1024.

[5]Duncan J, Stow D, Franklin J,et al. Assessing the relationship between spectral vegetation indices and shrub cover in the Jornada Basin, New Mexico[J]. International Journal of Remote Sensing, 1993, 14(18): 3395-3416.

[6]马中刚, 孙 华, 王广兴, 等. 基于Landsat 8-OLI的荒漠化地区植被覆盖度反演模型研究[J]. 中南林业科技大学学报,2016, 36(9): 12-18.

[7]宋富强, 邢开雄, 刘 阳, 等. 基于MODIS/NDVI的陕北地区植被动态监测与评价[J]. 生态学报, 2011, 31(2): 354-363.

[8]Morawitz D F, Blewett T M, Cohen A,et al. Using NDVI to assess vegetative land cover change in central Puget Sound[J].Environmental monitoring and assessment,2006,114(1-3):85-106.

[9]Ostendorf B, Reynolds J F. A model of arctic tundra vegetation derived from topographic gradients[J]. Landscape Ecology, 1998,13(3): 187-201.

[10]刘 宇, 傅伯杰. 黄土高原植被覆盖度变化的地形分异及土地利用/覆被变化的影响[J]. 干旱区地理, 2013, 36(6): 1097-1102.

[11]蔡 宏, 何政伟, 安艳玲, 等. 基于RS和GIS的赤水河流域植被覆盖度与各地形因子的相关强度研究[J]. 地球与环境,2014, 42(4): 518-524.

[12]闫 瑞, 张晓萍, 闫胜军, 等. 1995—2014年北洛河流域植被恢复的地形分布特征[J]. 东北大学学报 (自然科学版), 2016,37(11): 1598-1603.

[13]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.

[14]袁沫汐, 邹 玲, 林爱文, 等. 湖北省地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应[J]. 生态学报, 2016, 36(17): 5315-5323.

[15]马志勇, 沈 涛, 张军海, 等. 基于植被覆盖度的植被变化分析[J]. 测绘通报, 2007(3): 45-48.

[16]Carlson T N, Ripley D A. On the relation between NDVI,fractional vegetation cover, and leaf area index[J]. Remote Sensing of Environment, 1997, 62(3): 241-252.

[17]Kaufman Y J, Tanre D. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1992, 30(2): 261-270.

[18]穆少杰, 李建龙, 陈奕兆, 等. 2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征[J]. 地理学报, 2012, 67(9): 1255-1268.

[19]范建忠, 李登科, 董金芳. 陕西省重点生态建设工程区植被恢复状况遥感监测[J]. 农业工程学报, 2012, 28(7): 228-234.

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