基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

张红峰, 王怡恩, 顾治家*, 李泮营, 衣 强, 郭伟红, 郭 华

(1. 郑州大学 黄河实验室, 河南 郑州 450001; 2. 河南省嵩县水土保持科学研究所, 河南 嵩县 471400;3. 信阳师范大学 地理科学学院, 河南 信阳 464000; 4. 河南省水土保持监测总站, 河南 郑州 450008)

0 引言

植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)是评估生态系统碳平衡的基础[1],它不仅可以反映陆地植被的生长状态,也常用来计算地球生态系统的二氧化碳吸收量,研究生态系统中的碳循环情况。目前,NPP已经被广泛应用于土地利用评价、气候变化、碳循环与碳扰动、自然资源管理和区域生态规划等方面[2]。归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,对地面植被叶绿素变化具有敏感性和较高的时空分辨率,因此可以很灵敏地反映NPP的动态变化。早在1991年已有研究者利用NDVI来分析和估测美国大平原的植被初级生产力[3]。近年来将NDVI数据应用到大尺度、长时间的环境监测以及植被对气候变化的响应成为了研究热点[4-5]。国内外针对NPP的研究侧重于其时空变化特征研究,并利用模型来估算植被净初级生产力。也有学者研究了NPP对气候因子的响应,但对于NPP与NDVI之间相互关系的探讨还需要进一步深入[6-7]。虽有不少学者已对区域植被动态变化进行了大量研究,但对大别山区长时间序列植被NDVI、NPP变化及相互关系研究还远远不够[8-9],尤其对于是否可以用NDVI对NPP有效地进行监测仍不明晰。基于此,本文利用MOD17A3 NPP和MOD13Q1 NDVI遥感数据,分析2000—2019年大别山区NDVI和NPP的时空变化特征及其相关性,以期实现大别山区植被动态监测和植被生产力的估测,以便更有效地进行生态系统管理。

1 研究区概况

大别山区横跨河南、安徽、湖北3省,包括35个县(市、区)654 个乡、镇,地跨黄冈市、六安市、安庆市和信阳市,总面积约72 200 km2,地理位置为112°40′—117°10′E、30°10′—32°30′N。该地区南北过渡性气候特征明显,年均温为 12.5 ℃,南部以大别山为主体,属北亚热带湿润季风气候,年均降水量 1115～1563 mm;北部属黄淮平原,为暖温带半湿润季风气候,年均降水量 623～975 mm[10]。大别山区主要为低山丘陵,林地、耕地所占面积大,为中国典型的集山区、库区、革命老区、贫困区于一体的特殊区域,也是我国中部地区的重要生态功能区和长江中下游地区的重要生态屏障[11]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

NDVI数据来自美国航空航天局LAADS(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)的MOD13Q1植被覆盖指数数据,空间和时间分辨率分别为250 m和16 d,利用最大合成法构建季节和年NDVI数据集。NPP数据来自MOD17A3HGF陆地植被净初级生产力数据,空间和时间分辨率分别为500 m和1 a,时间跨度为2000—2019年。此外,利用MOD13Q1数据校准了研究区内的MOD17A3数据。研究区8个基准气象台站逐日的气温和降水数据来源于国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn),时间序列为2000—2019年。研究区1∶100万植被类型空间分布数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)。

2.2 研究方法

(1)变化趋势

采用一元线性回归分析的方法,用最小二乘法计算求得斜率(slope),计算研究区20 a间植被的变化趋势。年际变化的最小次方线性回归方程的斜率被定义为NPP的变化率。计算公式如下:

(1)

式中:θslope是回归方程的斜率,表示大别山区2000—2019年间NDVI或NPP值随着时间变化的趋势。θslope>0,表示随着时间的变化呈上升趋势,且θslope值越大,上升趋势越明显;θslope=0,表示无明显变化;θslope<0,表示随时间变化而呈现下降趋势。Xi代表第i年NDVI或NPP值。

(2)

(2)相关性分析

研究区域内NPP与NDVI的相关性选用相关系数作为评价的定量化指标。

3 结果与分析

3.1 大别山区NPP动态变化

2000—2019年大别山区年NPP变化范围为402～576 g/(m2·a),均值为497 g/(m2·a),其中2015年大别山区植被的年NPP最大,为576 g/(m2·a),2000年植被年NPP最小,仅为402 g/(m2·a)。2000—2019年大别山区的NPP呈显著增加趋势(p<0.05),增长率为4.26%(图1)。其中2000—2006年和2012—2015年时段植被NPP呈现较高的增长率,分别为9.54%和25.15%。2016—2019年以来植被NPP又有所降低,植被NPP的变化与水热条件关系密切,相关分析表明其与该区降水和气温呈正相关,尤其是与降水关系极为密切,NPP大的年份往往降水较为丰沛。

图1 2000—2019年大别山区NPP、NDVI的年际变化Fig. 1 Variation of NPP and NDVI in the Dabie Mountain area from 2000 to 2019

大别山区植被NPP整体上呈现出“中间高,四周低”的分布特征(图2a),空间差异大,变化范围在100.96～1 102.81 g/(m2·a),高于平均值的区域占比45.85%,低于平均值的区域占比54.15%。NPP较低的区域主要分布在大别山地区北部,大部分在300～400 g/(m2·a)之间,主要位于河南省信阳市东部和安徽省六安市北部。

图2 2000—2019年大别山区植被NPP(a)及变化率(b)空间分布Fig. 2 Spatial distribution of NPP (a) and its variation rate (b) in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

NPP较高的区域主要分布在湖北省黄冈市大部分地区和安徽省安庆市西北部。大别山区中部多为林地和草地,针叶林、阔叶林和灌丛多集中于该区域,相应的植被NPP相对较高。大别山区边缘区域多是城乡、居民用地的聚集地。因此,植被NPP易形成“中间高、边缘低”的空间分布格局。

2000—2019年NPP变化趋势表明,大部分地区NPP呈增大的趋势;有76.68%的区域范围NPP变化率超过10%,基本不变(NPP变化率在-10%～10%)的面积占19.87%。植被 NPP的变化百分率>30%的植被主要分布在信阳市南部及六安市中部,说明这些地区植被生长状况得到较好的改善(图2b)。植被NPP的变化率<-10%的植被主要零星分布在河南省信阳市与安徽省六安市交界线北部、湖北省黄冈市南部和安徽省安庆市南部。由此可见,人类活动对植被NPP的影响较大,尽管整体上来讲大别山区NPP逐年增大,但人类活动密集的区域NPP则不断降低。

3.2 大别山区NDVI动态变化

2000—2019年大别山区年NDVI变化范围为0.73～0.81,多年均值为0.78,NDVI最大值出现于2015年,最小值出现于2001年。2000—2019年大别山区植被NDVI整体上呈现增长的趋势,平均增长速率为0.25%(图1)。近20 a来NDVI的变化可以分成3个阶段:2000—2006年NDVI呈现快速上升,上升速率达到了0.87%;2007—2012年NDVI值表现为下降趋势,下降速率为0.14%;2013—2019变化较为平稳,上升速率为0.02%。2018—2019年NDVI下降幅度较大,是因为2019年年降雨量急剧减少,仅为866 mm,远低于多年平均降雨(1262 mm),同时日平均气温也高于正常年份,是2014年以来的最高日均温。正是由于水热条件的变化,直接导致该时段内NDVI急剧降低。大别山区夏季NDVI最大,其次为春季和秋季,冬季最小(图3)。

图3 2000—2019年大别山区各季节NDVI时间变化特征Fig. 3 Temporal variation of seasonal NDVI in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

在研究时间段内,各个季节都呈增长趋势,但变化也有所差异,春季NDVI呈极显著增加趋势(p<0.01),多年平均值为0.58,最小值出现于2000年,NDVI为0.54,2016年达到最大值为0.66(图3a);夏季NDVI呈显著增加趋势(p<0.05),多年平均值为0.75,最小值出现在2006年(0.64),最大值出现在2015年(0.81)(图3b);秋季NDVI也呈极显著增加趋势(p<0.01),多年平均值为0.57。2001年出现明显降低的趋势,NDVI为0.51,2017年出现最大值为0.66(图3c);冬季NDVI最小,多年平均值为0.40,但也呈显著增加趋势(p<0.05)。冬季NDVI最小值出现在2000年,最大值出现在2016年(图3d)。

大别山区NDVI整体上呈现出由中心向四周递减的格局(图4a),具有明显的区域差异,变化范围在0.003～0.937之间,绝大区域的NDVI在0.7～0.9之间。NDVI较低的区域主要分布在大别山区四周边缘。78.88%的区域植被处于改善趋势,54.21%的植被轻度改善,22.64%的植被中度改善;2.03%的植被明显改善,主要集中在安徽省六安市北部;但仍有11.10%的区域植被处于退化趋势,主要分布于大别山区南部的黄冈市和安庆市(图4b)。

图4 2000—2019年大别山区植被NDVI(a)及变化趋势(b)空间分布Fig. 4 Spatial distribution of NDVI (a) and its variation trend (b) in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

3.3 大别山区NPP与NDVI的关系

20 a间大别山区植被NPP和NDVI总体上均呈上升的趋势,且NPP与NDVI具有极强的相关性(相关系数为0.703,p<0.01)。大别山区有85.81%的区域呈现正相关,有14.19%的区域呈现负相关。15.76%的区域呈现显著正相关,而呈现极显著正相关的区域占比为15.61%;有0.66%的区域呈显著负相关,有0.26%的区域呈极显著负相关。NPP与NDVI的相关性呈现西部高于东部的格局,相关系数较高的地区主要位于信阳市和黄冈市(图5)。研究区不同植被类型的NPP与NDVI相关系数有所差别,其中针叶林的最高(相关系数为0.64),其次为阔叶林(相关系数为0.62)、灌丛(相关系数为0.46)和草丛(相关系数为0.44),栽培植被(主要为粮食作物、果园和经济林等)最低(相关系数为0.39)。

图5 2000—2019年大别山区年均植被NPP、NDVI相关性空间分布Fig. 5 Spatial distribution of annual average NPP and NDVI correlations in the Dabie Mountains from 2000 to 2019

4 讨论

在2000—2019年大别山区四季NDVI数值中,冬季最低,夏季最大。由于冬季的温度、降水量较低,一部分植物进入落叶期,植被处于生长季末期,进而NDVI为一年四季最低。夏季温度较高、降水充沛,光合作用强,植被处于生长季最旺盛时期,NDVI为一年四季最高。水热组合状况影响该区域的植被生长,植被NDVI与降水、气温等气候因素有一定的关系[8-9],尤其是降水的影响最为显著,降水充足的年份往往NDVI的值也相对较大。

大别山区NPP与NDVI在空间分布上具有相似性,都呈现出“中间高、边缘低”的分布格局。大别山的边缘地区受人类活动影响大,农业活动频繁,作物收割后植被覆盖和生产力会明显降低,植被NPP与NDVI较小且季节差异显著。城市及周边区域受工业化和城市化进程的影响,植被NPP与NDVI也较小。本研究表明,信阳市和六安市的局部地区植被状况好转的程度和比例较大,这与该区域近些年的茶叶种植密切相关,大面积的退耕种茶使得植被状况逐年改善[12]。大别山区的中心区域是NDVI的高值区,对应的NPP值也较高,这是因为该区域海拔高、坡度大,是林地集中分布的区域,植被覆盖度较高又处于林地的生长期。研究区NPP与NDVI具有极强的相关性,可用线性回归方程表示。相对来说,NPP的时间分辨率和空间分辨率较低,NDVI则可用多源遥感影像来获取高分辨率。NDVI和NPP在不同植被类型上的相关性有所差异,在栽培植被上二者的相关性最低,该植被类型在大别山区的比例超过50%,用NDVI来估测栽培植被类型NPP时准确度会降低。

5 结论

基于2000—2019年大别山区MOD17A3 NPP和MOD13Q1 NDVI遥感数据,分析大别山区NPP以及NDVI的时空演变特征及其相关性,主要结论如下:

(1)2000—2019年大别山区年NPP值和NDVI值均呈波动上升的趋势。在季节尺度上,春季和秋季NDVI呈极显著增加趋势,夏季和冬季NDVI呈显著增加趋势。

(2)大别山区植被NPP和NDVI具有相似的空间分布格局,呈现出“中间高、边缘低”的特征。近20 a来NDVI以及NPP的空间动态,78.88%的大别山地区植被NDVI处于改善趋势,NPP变化率大于10%的面积比例为76.68%,大部分区域的植被生长状况有所改善。

(3)大别山区植被NPP和NDVI在不同植被类型上相关系数有所差别,其中针叶林的最高,其次为阔叶林、灌丛和草丛,栽培植被最低。

(4)大别山区植被NPP与NDVI具有极强的相关性,利用MODIS遥感数据实时监测大别山区生态系统质量状况和使用NDVI来估测除栽培植被外的其他植被净初级生产力是可行的。