李春娥,马 静,何 芷
(1.新疆维吾尔自治区测绘科学研究院,新疆 乌鲁木齐 830000)
随着遥感技术的发展,基于遥感光谱信息反演地表覆盖度产品的技术已日趋成熟,为植被覆盖度信息大尺度的研究提供了可能[1-4]。利用归一化植被指数(NDVI)定量反演植被覆盖度,可从时空角度反映植物生长状况和驱动成因,且中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有光谱分辨率、地面分辨率较高的技术优势。国内外已有大量学者利用MODIS/NDVI产品进行了植被长势、覆盖度、土壤荒漠化等方面的研究[5-10]。
本研究以新疆伊犁河谷天然植被覆盖的范围作为研究区域(具体范围见图1),利用多年逐月的MODIS/NDVI产品反演植被覆盖度,在分析不同类型天然植被覆盖度时空变化特征与趋势的基础上,结合同时期的气候要素(主要为降水量和平均气温)进行不同时间尺度上、不同类型天然植被覆盖度对气温和降水量的响应特征和差异性研究,揭示研究区天然植被的长势特征及内在成因,为当地生态环境保护提供可靠的理论依据。
图1 研究区植被类型分布图
研究区(80°09′E~84°56′E,42°14′N~45°50′N)位于新疆天山北坡西部山区的河谷地带,河谷北、东、南三面环山,南北多中低山丘陵,中部多冲积和冲洪积平原。属湿润大陆性温带气候,昼夜温差大,年平均气温10.4℃,日照时数2 870 h,年平均降雨量为417 mm,多雨期集中在春夏季,是新疆最湿润的地区。区内天然植被总面积约4.66万km2,主要有针叶林、灌丛、荒漠、草原、草甸等植被类型,其中草原、草甸为主要类型,面积约占70%,自然条件好,农牧业发展优势显著。
本研究所需数据主要包括中国植被类型数据、卫星遥感影像数据和气象站点数据,其中植被类型数据主要来源于1:400万中国植被图(国家冰川冻土沙漠科学数据中心),该图将植被分为天然植被和农业植被,天然植被是根据植物群落的外貌和生态特征划分而成。本研究选取其中的天然植被覆盖区域作为研究范围,含针叶林、灌丛、荒漠、草原和草甸5个二级类;气候数据主要来源于伊犁河谷及其周边气象站的的逐月降水量和平均气温要素(http://www.escience.gov.cn/metdata/page/index.html),ArcGIS中采用克里金差值工具生成气象要素的栅格数据;归一化植被指数主要来源于Terra星陆地标准月植被指数产品(MOD13A3)(地理空间数据云http://www.gscloud.cn/)。NDVI、降水量和平均气温栅格数据的时相统一为2000-2015年4~10月,空间分辨率为1 000 m。
2.2.1 植被覆盖度的反演
基于NDVI数据进行像元二分模型近似估算植被覆盖度是一种简单成熟的方法,该算法假设每个像元由有植被覆盖与无植被覆盖区域组成,传感器获取的光谱值是有植被覆盖和无植被覆盖区域的线性加权之和[11-13]。具体见公式(1):
式中,FVC为植被覆盖度;I为像元的NDVI值;Isoi为全裸土覆盖像元的NDVI值;Iveg为全植被覆盖像元的NDVI值。考虑到在不同天然植被类型区域分别获取地面实测植被覆盖度数据进行数据检验的难度,本研究运用该方法将NDVI反演成同时相的FVC时,其中Isoi是选取每景NDVI影像的频率累计表上取频率为5%的NDVI值,频率为95%的NDVI值为Iveg。
2.2.2 趋势性分析方法
趋势性分析是对一组随时间连续变化的变量分析的方法。本研究采用最小二乘法计算一元线性回归直线斜率的方法,将2000-2015年每个像元的值作为变量进行计算,模拟变量随时间的变化趋势[14],即变化率Slope,具体见公式(2):
式中,Slope为变化率;i为2000-2015年的年份序号;Slope>0表示变量FVC在16 a间呈增长趋势;反之Slope<0呈递减趋势。考虑到与其他方法求得的任何线性无偏估计量相比,最小二乘法求得的估计量方差最小,本研究运用该方法计算16 a期间不同类型植被的FVC变化趋势。
2.2.3 皮尔逊相关性系数法
皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient)用于度量2个变量X和Y之间的相关程度,其值介于-1与1之间。
式中,r表示皮尔逊相关系数;X和Y分别表示相关性分析的2个变量,如FVC和降水量。考虑到FVC分别和气温、降水量要素在空间尺度(以像元为单位)相互独立成对、时间上具有连续性的特点,本研究通过ArcGIS中栅格计算器工具生成不同时间尺度FVC和气温、降水量间的相关系数。
16 a间,伊犁河谷天然植被覆盖度整体较好,覆盖度最大值为0.9(全覆盖按照1计算)如图2所示。从植被覆盖度分布情况看,高植被覆盖度(覆盖度大于0.5)约占70%,主要分布在南天山北麓和北天山南麓;中植被覆盖度(覆盖度在0.2~0.5)约占24%,分布在伊犁河谷巩乃斯河流域;低植被覆盖度(覆盖度小于0.2)约占6%,分布在南天山南麓和北天山北麓。从植被类型看,针叶林的植被覆盖度平均值最高,为0.65,依次是草甸、草原、荒漠和灌丛。从历史同期不同类型植被覆盖度平均值看,针叶林在不同时期的植被覆盖度均高于其他植被类型,这与伊犁河谷的针叶林主要为常绿针叶林有较大关系。其中,草原在4~7月间植被覆盖度略高于草甸,7月后二者基本保持一致,4、5月间荒漠植被覆盖度最低(特别是灌丛),6月后二者植被覆盖度持续升高,逐渐与草原、草甸植被的覆盖度接近。整体来看,不同植被类型在4、5月植被覆盖度最低、6~8月达到峰值、8月后逐步下降(如图3、4所示)。
图2 FVC的多年平均值
图3 FVC的年、月平均值统计情况
图4 FVC的多年变化率
伊犁河谷天然植被覆盖度递增、递减区域比较集中,其中北天山南麓、特克斯河流域植被覆盖度呈不同程度的递减趋势,南天山南麓、北天山北麓、伊犁河流域植被覆盖度呈不同程度的递增趋势。从植被类型看,荒漠和灌丛类的植被覆盖度总体呈递增趋势,针叶林、草原的植被覆盖度总体呈递减趋势,草甸变化趋势不明显,相对比较稳定。
通过16 a降水量和FVC不同时间尺度的相关性分析可知:
1)从降水量和植被覆盖度的年际相关性看,草原植被覆盖度和降水量的正相关性较大,说明草原植被长势更易受降水量的影响,针叶林、荒漠和草甸植被覆盖度和降水量的正相关性相对较弱,特别是草甸植被,说明草甸植被长势受降水量影响不明显,灌丛植被覆盖度反而与降水量呈较弱的负相关。
2)从降水量和植被覆盖度的季节相关性看,不同类型植被覆盖度和降水量的正相关性在季节尺度上明显高于年际尺度,说明从植被物候期、生长周期来看,降水量对植被的正面影响比较明显,有较大的促进作用,其中针叶林、灌丛、草原和草甸植被覆盖度均与降水量呈明显的正相关性,荒漠植被与降水量的正相关性相对较弱,说明相比荒漠植被,其他类型植被在生长周期内。其生长受降水的影响更大。
3)从降水量和植被覆盖的月相关性看,除灌丛外,其他类型植被覆盖度与降水量的相关性在5、7月呈较高的正相关性,特别是7月最明显,说明植被在5、7月的生长关键期对水的需求较大,对降水的依赖性较大,在其他月份均呈现较弱的负相关性或正相关性。从植被类型来看,在植被生长的关键期,草原、荒漠植被长势受降水量的影响较大,波动也较剧烈,如图5、6所示。
图5 降水量和FVC的不同时间尺度的相关性
图6 气温和FVC的不同时间尺度的相关性
通过16 a气温和FVC不同时间尺度的相关性分析可知:
1)从气温和植被覆盖度的年际相关性看,除草原外,其他类型植被覆盖度和气温均呈较弱的正相关性,说明草原植被长势受气温的影响很小,但其他类型植被长势对气温具有一定的依赖性。
2)从气温和植被覆盖度的季节相关性看,不同类型植被覆盖度和气温的正相关性在季节尺度上明显高于年际尺度,说明不同类型植被生长周期内对气温具有较高的依赖性。较高的温度意味着充足的光照条件,有利于植被光合作用、有机质的合成。其中荒漠植被覆盖度和气温的相关性相对较弱,说明在生长关键期内,荒漠植被受气温的影响相对较小。
3)从气温和植被覆盖的月相关性看,不同类型植被覆盖度和气温的正相关性在4、9月较明显,特别是灌丛、草甸和针叶林较其他类型更明显,其他月份与气温的相关性较弱,说明在4月植被返青期、9月成熟期,植被特别是灌丛、草甸和针叶林由于其生理需求对气温的依赖性更大。从植被类型来看,不同植被类型受气温的影响较明显,特别是灌丛、针叶林和草甸类植被受气温的波动影响更剧烈。
整体来看,在年际尺度上,气温和降水量对不同类型植被影响的差异较大,甚至相反,如灌丛类植被覆盖度和降水量呈较弱的负相关,和气温呈较弱的正相关;草原类植被覆盖度和降水量呈较弱的正相关,和气温呈较弱的负相关,说明不同类型植被由于其生理特征的差异性导致其对降水、气温的依赖程度不一致,甚至相反,这一特征在月尺度的相关性也可看出。在季节尺度上,不同类型植被覆盖度均和降水量、气温呈较高的正相关性,说明充足的光照、降水对处于不同生长关键期的植被具有重要的促进作用。
本研究通过伊犁河谷天然类型植被覆盖度的多年时空变化分析,结合降水量和气温分析不同植被对气候因子的响应特征,得出以下结论:
1)不同类型植被中,针叶林的植被覆盖度最高,灌丛的最低,均在6~8月期间达到峰值;16 a间,北天山南麓、南天山北麓、特克斯河流域植被长势向好的趋势较明显,其中荒漠和灌丛类植被长势好于其他植被类型。
2)从年际尺度分析,不同植被类型对气温和降水量响应特征具有较大的差异性[15-17],甚至相反。从植被生长周期分析,气温和降水量在植被生长初期、末期的响应较明显,或促进或抑制,如灌丛、草甸和针叶林植被覆盖度在4月与降水量呈负相关,与气温呈正相关,这与新疆气温的升高促进冰川积雪消融带来充沛的灌溉水源有一定关系。
3)本研究基于降水量和气温对不同时间尺度植被的影响进行分析研究,后续将结合土壤因素、水文循环过程等进行深入的分析研究。