魏云敏 孙家宝
摘要: 采用野外历史草原火灾资料、野外采样调查和 AQUA MODIS卫星遥感影像的方法,应用SPSS18.0软件,估算草原NPP及草原NPP对草原火的影响,结果表明:全省草原面积总体存在显著的减少趋势,年平均减少501.40 km2;黑龙江省草原NPP平均值为364.78±22.25 gC/m2·a,存在极显著上升趋势(P<0.001),年平均增加速率为3.48 gC/m2·a;黑龙江省草原火面积与NPP呈指数相关,随着草原NPP的增加,草原火面积也存在增加趋势。
关键词: 遥感影像; 草原NPP; 草原火
中图分类号: S 762. 2 文献标识码: A 文章编号:1001 - 9499(2023)03 - 0050 - 06
Abstract In this paper, using the method of field historical grassland fire data, field sampling survey and AQUA MODIS satellite remote sensing image, and using SPSS18.0 software, the grassland NPP and the grassland NPP's impact on grassland fire were estimated. The results showed that the grassland area of the whole province had a significant decrease trend, with an average annual decrease of 501.40 km2. The mean value of NPP in Heilongjiang grassland was 364.78±22.25 gC/m2·a, with an extremely significant increasing trend (P<0.001), and the annual mean increase rate was 3.48 gC/m2·a. There was an exponential correlation between grassland fire area and NPP in Heilongjiang Province. With the increase of grassland NPP, grassland fire area also showed an increasing trend.
Key words remote sensing image; grassland NPP; grassland fire
我国草原面积广大,主要包括内蒙古、河北、吉林、黑龙江、新疆等12个省市自治区,总草原面积416万km2,占国土总面积的43.3%[ 1 ]。我省现有草原207万hm2,占全省国土总面积的4.4%,草原在维护生物多样性、保持水土、涵养水源等方面具有重要意义[ 2 - 3 ]。查阅资料、调研发现,自1987年起,全省共发生重特大草原火灾28起,受害草原面积约21万hm2,草原火灾是一种突发性的自然灾害,其破坏性大,给草原地区的经济发展带来巨大影响,严重制约了畜牧业生产稳定发展[ 3 - 4 ]。
草原可燃物是草原燃烧的物质基础,是火传播的主要因素[ 5 ],在非洲和澳大利亚的萨瓦纳草原的广大区域内草原可燃物积累较多,每年都频繁地发生草原火,大部分都出现在干季[ 5 ],给当地的经济发展带来巨大影响。我国草原火报道主要集中在内蒙古草原,包括内蒙古草原火影响因子等方面已有一些研究报道[ 6 - 8 ],黑龙江省草原火研究相对较少。草原NPP是草原可燃物载量的重要衡量指标,分析草原NPP与草原火的关系,对于草原火险预测和区划具有重要价值。而利用遥感影像分析NPP与火的关系,主要体现在森林火灾中,包括利用遥感估测森林火灾干扰后森林NPP的恢复[ 9 - 10 ];利用遥感影像估测森林NPP影響因子[ 11 ];利用遥感影像和NPP的关系监测林火发生、发展趋势[ 12 ];利用遥感影像和NPP的关系估测碳汇和碳源[ 13 ]等,而在黑龙江省草原火缺少利用遥感影像在宏观尺度上分析草原NPP及NPP与火的关系。因此,对黑龙江省草原NPP及NPP对草原火影响进行分析,利用遥感影像研究草原NPP变化规律,对进一步开展草原火监测预警具有重要的科学意义,旨在为森林草原管理部门开展草原火的预防治理工作提供指导和科学参考依据。
1 研究区域概况
黑龙江省位于121°11'~135°05'E,43°26'~53°33'N,气候属温带大陆性季风气候,雨热同季,气温纬向变化明显,由南向北递减;湿度经向变化明显,由东向西递减。全省年平均气温为-6~4℃,年极端最高温为41.6℃,极端最低温为-52.3℃;全年平均降水量400~600 mm,年日照时数一般在2 300~2 800 h;风能资源丰富,春季大风日最多,多发生在松嫩平原和三江平原。
黑龙江省松嫩平原和三江平原分布着2 100余种的植物,其中具有经济价值的有1 000余种。黑龙江省草地主要分布在松嫩平原,草地类型以草甸类草地和干草地为主,草地植被覆盖度平均约70%,以羊草(Leymus chinensis)、星星草(Puccinellia tenuiflora)、野古草(Arundinella anomala)、针茅(Stipa capillata)、冰草(Agropyron cristauma)等为主要优势种。
2 材料与方法
2. 1 样品采集
对黑龙江省草原按草原类型、自然因素和行政界限等进行分类,分别为松嫩平原草原区、三江平原草原区、山区半山区草原区三大平原区,在每种草原类型上选择具有代表性的草本样地,随机布设10 m×10 m的样地,每种草原类型设置3块重复样地,每块10 m×10 m样地的四角及中心处取3个1 m×1 m小样方,小样方内草本齐地收割,称取鲜重,称取部分样品装入信封,在信封上做好记录,带回实验室进行处理,主要测定可燃物载量、含水率等指标。
2. 2 草本可燃物载量测定
将装有草本样品的信封放入105℃烘箱中,连续烘干24 h,取出称其重量,利用下列公式求出绝干含水率,再利用绝干含水率求出样方内草本可燃物载量。
式中,M为绝干含水率;W1为样品鲜重(g);W绝为烘箱中取出称其重量。
式中,W载为小样方内草本载量;M为绝干含水率;W样为小样方内草本的鲜重。
2. 3 数据来源及处理
(1) MCD64A1数据产品
MCD64A1数据是MODIS数据的燃烧面积(Burned Area)累计月合成值产品,原始空间分辨率为500m,包括燃烧日期、燃烧数据不确定性、质量确认等5个文件。
把地面监测的起火位置叠加到MCD64A1数据对应日期的图层上,结果(表2)显示,2次起火位置均准确落入MCD64A1数据代表的燃烧点上,利用MCD64A1数据计算的燃烧面积分别为14.21 km2和20.56 km2,误差率分别为-3.46%和-7.02%,可见MCD64A1数据可以作为分析东北地区火时空动态特征的数据源。为避免重复统计火点次数,把当年同一地点发生多次火点记录记为1次。
(2)MCD12Q1数据产品
本研究基于MODIS的MCD12Q1数据产品(土地类型覆盖产品)的“IGBP全球植被分类方案”的分类结果,提取研究区自然植被分布范围,该数据原始空间分辨率为500 m。研究中将MCD12Q1数据分类结果分为自然植被(森林、灌木林地、草地、湿地)和非自然植被(包括城市用地、农田、水体和雪地)。
(3)MOD17A3H数据
本研究选用MOD17A3H数据产品(MODIS/
Terra Net Primary Production)作为植被实际生产能力指标数据源,该数据为年合成产品,原始空间分辨率为500 m,单位为kg/C·m2。与MOD17A3相比,该数据更新了生物群落属性查找表,并使用了更新版本的全球建模和同化办公室的气象数据,同时把产品的空间分辨率由1 km提高到500 m[ 14 ]。该数据已经通过设立在不同气候区和生物带的涡度相关通量塔数据的检验[ 15 - 17 ],因此本研究不再对MOD17A3H数据产品的准确性进行验证。
本研究使用MODIS Reprojection Tool software(MRT)V4.0进行影像的拼接、重采样(统一空间分辨率为500 m)和投影转换(由Sinusoidal投影转换为经纬度投影)等预处理。
2. 4 数据分析方法
采用SPSS8.0软件对试验数据进行分析。
3 结果与分析
3. 1 草原可燃物载量
草原可燃物载量是草原植物生物量烘干后的重量,其反映了草原NPP的情況,同时也为从遥感影像上获取草原NPP数据提供验证[ 4 ]。
从草原NPP来讲,草原可燃物载量越大,草原NPP越高,草原燃烧存在危险性也就越大。由图1和表3中三处采样点可以看出,山区半山区采样地嫩江可燃物载量最高,三江平原虎林居中,嫩江平原林甸可燃物载量最低,林甸三个样方中可燃物载量波动较大。调查中发现,松嫩平原草原区分布着大量的低地草甸类草原,草原NPP较低,可燃物载量也较低。
3. 2 黑龙江省草原面积时间变化
各草原区面积变化,从一个侧面反映草原NPP变化趋势,因此,利用遥感影像从宏观上分析了2002~2020年黑龙江省草原面积变化情况。
2002~2020年黑龙江省草原面积平均为27 713.99 km2,松嫩平原草原区、三江平原草原区和山区半山区草原区,分别占全省草原总面积的80.73%、9.80%、9.47%。
分析2002~2020年草原面积的变化趋势可见(图2),全省草原面积总体存在显著的减少趋势,年平均减少501.40 km2。其中2002~2015年间面积逐年减少,2016~2020年面积出现了缓慢增加趋势。对各草原区进行分析可知,3个草原区的草地面积均存在不同程度的减少趋势,其中松嫩平原草原的草地面积减少最显著,年平均减少397.41 km2;山区半山区草原区次之,年平均减少96.60 km2,但2014年开始出现明显的增加趋势;三江平原草原区的草地面积波动较大,减少趋势较为平缓。
3. 3 黑龙江省草原NPP时间变化
黑龙江省草原NPP时间变化,反映出草原生产力、草原面积变化等情况。分析图3可见,2002~
2017年黑龙江省草原NPP平均值为(364.78±22.25)gC/m2·a,存在极显著上升趋势(P<0.001),年平均增加速率为3.48 gC/m2·a。对各草原区进行分析可见,山区半山区草原区的NPP最大,年平均389.46 gC/m2·a,其次是三江平原草原区,年平均346.78 gC/ m2·a,松嫩平原草原区最小,年平均263.94 gC/m2·a,研究时段内3个草原区NPP均存在显著的上升趋势,按照由大到小的顺序依次为松嫩平原草原区(年平均增加速率为4.74 gC/m2·a)、三江平原草原区(年平均增加速率为3.07 gC/m2·a)、山区半山区草原区(年平均增加速率为2.65 gC/m2·a)。
3. 4 草原火面积与NPP关系
2002~2017年全省年际草原火面积平均为(9 374.17±9 812.97)km2,变化范围为1 603.25~33 515. 75 km2,存在极显著增加趋势(P=0.008 1),平均增加量为1 353.80 km2/a。从图5可以看出,黑龙江省草原火点主要分布在松嫩平原草原区,2002~2017年黑龙江省草原火面积与草原NPP做了相关性分析发现,黑龙江省草原火面积与NPP呈指数相关,随着草原NPP的增加,草原火面积也存在增加趋势,但相关性不显著(P>0.05)。
4 结论与讨论
本文采用野外历史草原火灾资料、野外采样调查和 AQUA MODIS卫星遥感影像的方法,应用SPSS18.0软件,估算草原NPP及草原NPP对草原火的影响,主要结论如下:
(1)2002~2020年全省草原面积总体存在显著的减少趋势,年平均减少501.40 km2。其中2002~ 2015年间面积逐年减少,2016~2020年面积出现了缓慢增加趋势。
(2)2002~2017年黑龙江省草原NPP平均值为(364.78±22.25)gC/m2·a,存在极显著上升趋势(P< 0.001),年平均增加速率为3.48 gC/m2·a。三个草原区NPP也呈增加趋势,山区半山区草原区NPP增加最大,松嫩平原草原区NPP增加最小,三江平原草原区居中。
(3)黑龙江省草原火面积与NPP呈指数相关,随着草原NPP的增加,草原火面积也存在增加趋势,但相关性不显著。
本研究中,利用遥感影像估测三个草原区NPP呈增加趋势,山区半山区草原区NPP增加最大,松嫩平原草原区NPP增加最小,三江平原草原区NPP居中,与在三个草原区设置采样点可燃物载量大小变化趋势正好吻合,说明利用遥感影像估测草原NPP是可行的,利用遥感估测森林NPP中也得到了验证[ 10 - 11 ]。
黑龙江省草原火面积与NPP呈指数相关,但相关性不显著,表明草原火面积产生不是单一因素影响的,可能是多因素影响的,这在以后的研究中要加以探索。
参考文献
[1] 姜莉, 玉山, 乌兰图雅, 等. 草原火研究综述[J]. 草地学报,2018, 26(4): 791 - 803.
[2] 郑焕能. 中国东北林火[M]. 哈尔滨: 东北林业大学出版社,2000.
[3] 胡海清. 林火生态与管理[M]. 北京: 中国林业出版社, 2005.
[4] Guo Meng, Li Jing,Yu Fangbing, et al. Estimation of postfire vegetation recovery in boreal forests using solar-induced chlorophyll fluorescence(SIF)data[J]. Inter- national Jouranl of Wildand fire, 2021(5): 13 - 21.
[5] Philip John Zylstra. Flammability dynamics in the Australian
Alps[J]. Austral Ecology, 2018(5): 56 - 63.
[6] 周粉粉, 郭蒙, 钟超, 等. 呼伦贝尔草原火时空格局及特征分析[J]. 地理科学, 2022, 42(10): 61 - 70.
[7] 徐英睿. 2001~2010年呼伦贝尔草原火灾空间分布[J]. 长春师范大学学报, 2017(10): 1 - 7.
[8] 宫大鹏, 康峰峰, 刘晓东. 新巴尔虎草原火时空分布特征及对气象因子响应[J]. 北京林業大学学报, 2018(2): 9 - 18.
[9] 孙龙, 张瑶, 国庆喜, 等. 1987年大兴安岭林火碳释放及火后NPP恢复[J]. 林业科学, 2009, 45(12): 25 - 32.
[10] 胡海清, 苏志杰, 魏书精, 等. 利用不同时相遥感影像估算大兴安岭北部火干扰后NPP[J]. 森林工程, 2013, 29(2): 1 - 7.
[11] 孙静, 范文义, 于颖, 等. 基于InTEC模型的塔河森林净初级生产力影响因子定量分析[J]. 应用生态学报, 2019, 30(3).
[12] 罗晓霞, 齐中孝, 陈宪冬. 2S-NPP及VIIRS在林火监测中的应用[J]. 地理空间信息, 2016, 14(11): 56 - 62
[13] 王斌. 基于InTEC模型估算黑龙江省森林碳源/汇时空变化[D]. 东北林业大学.
[14] Running S W, Mu Q, Zhao M. MOD17A3H MODIS/Terra Net Primary Production Yearly L4 Global 500m SIN Grid V006. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 2015.
[15] Cracknell A P, Kanniah K D, Tan K P, et al. Towards the development of a regional version of MOD17 for the determi- nation of gross and net primary productivity of oil palm trees[J]. International Journal of Remote Sensing, 2015, 36(1): 262-289.
[16] Malone S L, Tulbure M G, Pérez-Luque A J, et al. Drought resistance across California ecosystems: evaluating changes in carbon dynamics using satellite imagery[J]. Ecosphere, 2016, 7(11): 1-19.
[17] Turner D P, Ritts W D, Cohen W B, et al. Evaluation of MODIS NPP and GPP products across multiple biomes[J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 102(3): 280-292.