基于多源土地覆盖数据产品的长江上游森林动态变化不确定性及其特征分析

朱超凡，朱求安，2，王 乐，刘 佳，瞿莉莎

（1.河海大学水文水资源学院，南京 210000；2.国家地球系统科学数据中心，北京 100101）

自天然林保护工程（简称天保工程）实施以来，工程区森林覆盖率呈增加趋势，其中长江上游地区森林覆盖率最高，其森林增加面积占全区森林增加面积的50.97%［1］。人口扩张和城市化发展导致长江中上游地区森林过度开发、乱砍滥伐、毁林开荒。森林遭受破坏会引起大面积水土流失以及环境退化，造成江湖、水库淤积，降低了长江本来的调蓄洪能力［2］。中国在各地推出天保工程、退耕还林还草工程，长江流域的植被得到一定程度的恢复［3，4］。定期开展森林资源监测有助于更好地评估天保工程对森林资源恢复的效益，以及为国家层面生态恢复决策建立科学基础。

随着卫星遥感事业的发展，遥感制图技术得到了跨越式发展，大批全球或区域尺度的遥感监测产品纷纷出现［5］。这些遥感产品来源于不同卫星监测数据、使用不同分类系统与制图技术，因此各遥感数据有自身的优缺点［6，7］。土地利用数据对于揭示人类对环境的影响，探讨环境、资源、生态的变化有重要意义。但土地覆盖数据产品仍存在诸多问题，如空间分辨率低、精度低、不同产品间的一致性较差［8］。

天保工程历时数年，早已对生态环境和人类生活产生重大影响。虽然现阶段的土地覆盖数据产品相对丰富，但不同产品间的森林覆盖分布仍存在较大差异［9，10］。本研究通过对各土地覆盖数据产品进行不确定性分析及精度评价，系统评价天保工程实施前后长江上游地区森林动态变化，揭示天保工程下长江上游地区森林变化过程。

1 研究区概况与方法

1.1 研究区概况

长江发源于青藏高原，其上游流域地形错综复杂，不仅受东南季风和西南季风影响，而且受青藏高原的影响，是气候脆弱地区［11］。长江上游为湖北省宜昌市以上河段，总体涵盖9 个省（市、区）。长江上游流域的面积达100 万km2，介于24°46′—36°31′N、90°47′—113°31′E。流域内水系众多，包括金沙江、岷江、乌江、嘉陵江等河流。

1.2 数据来源

本研究收集了来自各个国家和机构的10 种土地覆盖数据产品，包括中国逐年土地利用/土地覆盖数据产品（China’s annual land use/land cover datasets，CLUD-A）［12］、欧盟委员会联合研究中心开发的数据产品（GLC2000）［13］、欧洲航天局生产的全球土地覆盖数据产品（GlobCover）［14］、清华大学地球系统科学系宫鹏团队生产的全球首个5 km 分辨率地表数据产品（GLASS-GLC）、马里兰大学建立的全球土地覆盖数据产品（UMd）［15］、美国地质调查局为国际地圈-生物计划建立的全球土地覆盖数据产品（IGBPDISCover）［16］、欧洲航天局发布的300 m 土地利用数据产品（European space agency climate change initiative-land cover，ESA CCI-LC）、中国科学院空天信息创新研究院发布的全球30m 精细地表覆盖动态监测数据产品（GLC_FCS30）［17］、国家基础地理信息中心和多家科研所研制的数据产品（GlobeLand30，GL30）［18，19］、1980—2015 年中国遥感土地利用/覆盖数据产品（CLUDs）。

本研究以第六次全国森林资源清查结果为参考数据，评价各数据产品在2000 年反映的数据产品精度。全国第六次森林资源清查于1999—2003 年开展，优化完善了各省份连续清查体系，并且在清查期内，采用3S（遥感、全球定位、地理信息系统）等新技术，大幅提高了清查的准确度并且增加了清查的调查内容［20］。

1.3 研究方法

1.3.1 不同土地覆盖数据产品森林分布的一致性分析 将收集到的遥感数据进行分辨率的统一（1 km），根据数据所在的年份（1995、2000、2005、2010 年）计算不同土地覆盖数据产品中森林空间分布的一致性（C），计算公式如下：

式中，Vp为土地覆盖数据产品叠加后在该栅格上分类为森林的土地覆盖数据产品数；TND为该阶段数据产品数量；本研究将各阶段的森林空间分布一致性（C）分为4 个层次，包括低一致性（25%~50%）、中一致性（50%~75%）、高一致性（75%~100%）、完全一致性（C=100%）。

1.3.2 不同土地覆盖数据产品精度验证 本研究以全国第六次森林资源清查数据为依据，利用中国省级行政边界矢量图，从2000 年的土地覆盖数据产品中分别提取长江上游9 个省（市、区）的森林面积，然后在各区域内比较土地覆盖数据产品森林面积与清查的森林面积，定量评价土地覆盖数据产品在各区域的森林面积精度差异。

1.3.3 森林变化趋势 本研究采用一元线性回归分析来计算每个栅格的变化趋势。计算公式如下：

式中，K为斜率；n为年数；xi表示第i年的变量值。其中，K＞0，表明该变量呈上升趋势，K＜0，表明该变量呈下降趋势。

2 结果与分析

2.1 不同土地覆盖数据产品森林面积对比及一致性分析

由图1 可知，不同土地覆盖数据产品在森林面积及其变化趋势上存在明显差异。GLASS-GLC 数据产品的森林面积最大，为5.5×105km2，整体呈上升趋势。GLC_FCS30 数据产品的森林面积为3.6×105~3.9×105km2，整体呈先上升后平稳的趋势。Globe-Land30 数据产品的森林面积变化范围为3.5×105~4.0×105km2，2000—2010 年呈上升趋势，2010—2020年呈下降趋势。CLUDs 数据产品的森林面积基本保持在3.3×105km2，整体变化幅度较小。ESA CCILC 数据产品森林面积变化范围为3.0×105~3.2×105km2，整体呈缓慢上升趋势。CLUD-A 数据产品森林面积基本保持在2.0×105km2，整体变化幅度偏小。UMd 数据产品的森林面积为3.2×105km2，同一期间IGBPDISCover 数据产品的森林面积仅为0.8×105km2。GLC2000 数据产品的森林面积为2.5×105km2。GlobCover 数据产品森林面积为2.2×105~2.6×105km2。

图1 长江上游地区不同土地覆盖数据产品的森林面积

根据1995、2000、2005、2010 年不同土地覆盖数据产品的森林一致性比较结果（图2）可知，高一致性和完全一致性的区域集中在长江上游南方区域和四川盆地外围，而对于四川盆地，从不同土地覆盖数据产品中提取的森林面积存在较大差异。

由表1 可知，土地覆盖数据产品森林面积完全一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的0.43%~4.17%，1995 年完全一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的4.17%，2010 年完全一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的0.43%。土地覆盖数据产品森林高一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的24.93%~28.78%，2005 年高一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的28.78%，2010 年高一致的区域占整个长江上游地区森林总面积的24.93%。2000 年和2010 年因为存在大量的土地覆盖数据产品，导致土地覆盖数据产品的一致性相对较低。

表1 长江上游地区土地覆盖数据产品森林一致性（单位：%）

2.2 不同土地覆盖数据产品森林面积精度评价

表2 是2000 年的土地覆盖数据产品与全国第六次森林资源清查在长江上游地区森林面积的比对结果。不同的土地覆盖数据产品与全国第六次森林资源清查在森林面积上存在一定偏差。除CLUD-A数据产品外，其他土地覆盖数据产品的数据与全国第六次森林资源清查数据有较大偏差。偏差最大的土地覆盖数据产品为GLASS-GLC，偏差为23.00%，其次为GLC_FCS30、GL30 数据产品，偏差分别为15.00%、11.00%。综上，森林面积精度评价的土地覆盖数据产品中，CLUD-A 数据产品精度最高。

表2 不同土地覆盖数据产品森林面积精度评价（单位：%）

2.3 森林面积变化趋势分析

由表2 可知，研究区内CLUD-A 数据产品时间序列最完整，在收集的多种土地覆盖数据产品中森林面积精度最高，因此本研究选用CLUD-A 数据产品，并从空间尺度上评估长江上游地区34 年间森林变化趋势。图3 是CLUD-A 数据产品在4 个时间段的森林变化趋势，在1982—1990 年长江上游地区森林面积呈增加趋势，并且集中在四川省境内；1991—2000 年长江上游地区森林面积呈减少趋势，主要变化区域仍在四川省境内；2001—2010 年，长江上游地区森林面积整体呈增加趋势，并且森林面积变化区域的重心开始逐步向南部倾斜；2011—2015 年，森林面积呈先增加后减少趋势。

图3 长江上游地区各阶段森林变化趋势

3 小结与讨论

本研究结果表明，目前虽然有众多土地覆盖数据产品，但是不同土地覆盖数据产品之间存在较大的精度差异。相关研究也证明了这一点，牛振国等［21］发现Globe Cover2009 数据产品在中国范围数据总体精度只有32.46%。Giri 等［22］指出GLC2000和MODIS 数据产品之间不同类型数据面积相差较大，空间一致性也存在差异。目前，虽然遥感技术发展迅速，各数据产品总体精度较高，但是不同遥感数据之间仍存在差异。造成这种差异的原因有很多，吴文斌等［23］认为由于不同时间生产的遥感数据在选择数据源和制图技术上存在分歧，从而导致不同遥感数据在地表覆盖高度混合的区域有更多误差和不确定性。Gong 等［24］认为由于分类系统、分类技术、影像获取时间和空间分辨率等原因，致使不同遥感数据之间存在精度差异。

自从天保工程实施以来，长江上游地区的森林逐渐得到恢复［25］。天保工程在长江上游地区主要实施的区域为西南地区，主要包括云南省、四川省、贵州省和重庆市。在天保工程实施下西南地区森林得到恢复。国政等［26］指出西南地区的森林覆盖率由1998 年的30.49%上升至2008 年的40.2%。本研究结果也表明，在天保工程实施下长江上游地区的森林覆盖率得到了恢复，与国政等［26］的研究结果一致。

本研究指出长江上游地区的森林覆盖率可以分为4 个阶段，第一阶段是1982—1990 年，森林面积呈增加趋势；第二个阶段是1991—2000 年，森林面积呈减少趋势；第三个阶段是2001—2010 年，森林面积呈增加趋势；第四个阶段是2011—2015 年，森林面积呈减少趋势。张亮等［27］指出长江流域植被覆盖度在1980—2000 年呈微弱增加，在该阶段，长江上游地区的诸多子流域内植被覆盖度都呈先增后减的趋势。刘扬扬等［28］利用NDVI 数据对2001—2010年长江上游地区植被时空变化进行探讨，结果表明，在该阶段长江上游地区植被呈增加趋势。刘祖英等［29］认为2010—2015 年是第一轮退耕还林工程末期，退耕的生态补贴不能满足退耕农户的生活需要，部分地区出现复耕现象，从而导致部分地区林地退化。