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    陜北黃土高原植被覆蓋時空動態(tài)研究

    2016-08-31 11:58:21韓可欣
    關(guān)鍵詞:標(biāo)準(zhǔn)差坡度植被

    韓可欣,袁 航

    (貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

    陜北黃土高原植被覆蓋時空動態(tài)研究

    韓可欣,袁 航

    (貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

    在RS和GIS技術(shù)支持下,利用2001-2010年MODIS-NDVI影像數(shù)據(jù)及DEM數(shù)據(jù),以最大值合成法、均值法、標(biāo)準(zhǔn)差法及回歸分析等地圖代數(shù)統(tǒng)計方法為基礎(chǔ),對陜北黃土高原不同坡度區(qū)植被覆蓋的時空動態(tài)進行分析。研究結(jié)果表明:(1)2001-2010年間,陜北黃土高原地區(qū)年度NDVI值總體呈增加趨勢;各季節(jié)的NDVI均有不同程度的提升,提升幅度:夏季>秋季>春季>冬季;(2)坡度0-3°地區(qū)的NDVI基本保持穩(wěn)定,3-8°、8-15°、15-25°和>25°四個坡度區(qū)的植被覆蓋增加,其中坡度15-25°地區(qū)的NDVI值增加明顯;(3)退耕還林還草工程是陜北黃土高原地區(qū)植被覆蓋改善的主要原因。

    陜北黃土高原;季節(jié)性; NDVI;坡度差異性; DEM

    植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心部分[1],是大氣、土壤和水分的天然連接紐帶[2-3],其季節(jié)變化和年際變化較明顯,并可反映出地表覆蓋的變化情況[4]。對地表植被覆蓋的時空變化進行研究,有利于了解一個區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況,氣候條件,人類活動及其相互影響。由于遙感數(shù)據(jù)在時間和空間上特有的連續(xù)性,使其成為監(jiān)測區(qū)域以致全球植被覆蓋變化的數(shù)據(jù)源[5]。根據(jù)植被光譜特征得到的歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),可作為反映地表植被生長狀態(tài)及覆蓋狀況的重要指標(biāo)[6]。數(shù)字高程模型(DEM)可用來描述區(qū)域內(nèi)地形地貌的空間分布;利用DEM自動提取地形因子并進行空間分析,具有速度快、科學(xué)性及客觀性等優(yōu)點,而一些傳統(tǒng)作業(yè)中較復(fù)雜的野外實地監(jiān)測將會被替代[7]。目前,有關(guān)陜北黃土高原地區(qū)植被覆蓋方面的研究基本限于簡單的時空動態(tài)變化,缺乏將季節(jié)性、年際性及不同坡度區(qū)植被覆蓋結(jié)合起來探究研究區(qū)植被覆蓋的時空動態(tài)變化。研究將陜北黃土高原地區(qū)作為研究區(qū),以MODIS及DEM為數(shù)據(jù)源,基于RS和GIS技術(shù),從年際變化、季節(jié)性變化、空間分布特征及不同坡度地區(qū)對植被覆蓋變化狀況進行分析。以期了解研究區(qū)植被覆蓋情況,并為相關(guān)部門修復(fù)和改善生態(tài)環(huán)境提供參考。

    1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)(107°35′~111°29′E,37°35′~39°02′N)地處黃土高原中心部分的陜西省北部,位于關(guān)中盆地以北,包括榆林市和延安市的25個縣區(qū),總面積92521.4km2。以平原高原地貌為主,地勢呈西高東低,海拔800~1800m。主要氣候類型為大陸性季風(fēng)氣候,處于我國華北暖溫帶濕潤半濕潤地區(qū),光照充足,晝夜溫差較大,降水集中,無霜期短。年平均氣溫為8℃~12℃,年平均降水量為350~600mm[8],降水主要集中在夏季。主要植被類型為落葉闊葉林和干草原。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    研究采用地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)提供的MODIS中國NDVI產(chǎn)品及DEM數(shù)據(jù)。MODIS-NDVI產(chǎn)品獲取2001-2010年1-12月共120期影像數(shù)據(jù),分辨率為250m×250m。DEM采用的是GDEM DEM分辨率為30m×30m的數(shù)據(jù)?;赗S和GIS軟件,對MODIS及DEM數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換、拼接、裁剪、投影轉(zhuǎn)換、疊加分析等預(yù)處理。

    2.2 研究方法

    2.2.1 最大值合成法

    為消除云及太陽高度角對數(shù)據(jù)的干擾,通常采用最大值合成法處理NDVI數(shù)據(jù),使植被指數(shù)更能真實地反映植被覆蓋狀況。最大值合成法(Maximum Value Composites,MVC)是基于特定研究需要,按月或旬提取NDVI最大值的方法[9-10]。采用最大值合成法合成每個季度及年度最大NDVI值。

    2.2.2 均值法

    對最大值合成法合成后的NDVI數(shù)據(jù)求平均值,分別獲取10年NDVI的年均值及季度均值,不僅能反映出植被覆蓋的總體變化情況及季節(jié)變化特征,且可避免一些極端月份的影響[11]。公式為:

    (1)

    式中:NDVI是年均值,n為年份,NDVIm是m年的NDVI。

    2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差法

    標(biāo)準(zhǔn)差可反映出離散數(shù)據(jù)集,簡而言之,就是度量一組數(shù)據(jù)平均值的分散程度。標(biāo)準(zhǔn)差越大則代表這些數(shù)值和平均值之間差異越大,標(biāo)準(zhǔn)差越小則代表這些數(shù)值越接近平均值。公式如下:

    (2)

    2.2.4 回歸分析

    回歸分析法通常采用一元線性回歸模型來描述兩個變量之間的關(guān)系。若有x和y兩個地理要素且分別為自變量、因變量??傻靡辉€性回歸模型為[12]

    yi=a+bxi+ei

    (3)

    (4)

    2.2.5 趨勢線分析方法

    此法既可實現(xiàn)各柵格單元變化趨勢的模擬,又能在空間上反映出植被覆蓋在不同時期的分布特征[3,9]?;贕IS空間分析模塊,采用趨勢分析方法模擬2001-2010年研究區(qū)NDVI的空間變化趨勢,公式如下:

    (5)式中:θslope是趨勢線斜率,n是研究時段的累計年數(shù);NDVIj為第j年的最大化NDVI值。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 植被覆蓋時空變化分析

    3.1.1 植被覆蓋時間變化特征

    主要從植被覆蓋的年際變化及季節(jié)變化進行分析。由圖1(a)可知:研究區(qū)近10年年度NDVI值總體呈上升趨勢,年度NDVI的線性趨勢斜率為0.0094。其中,2001-2004年NDVI值呈顯著增加趨勢,2004-2005年NDVI值呈下降趨勢,2005-2010年NDVI值總體呈逐漸增加趨勢,2009年NDVI值略有下降,但下降幅度極小,在2010年達(dá)到最大值0.41。由圖1(b)可知:近10年來,研究區(qū)四個季節(jié)的NDVI變化趨勢基本一致,均呈增加趨勢。其中NDVI最大值出現(xiàn)在夏季,最小值出現(xiàn)在冬季,且夏季>秋季>春季>冬季。夏季NDVI值在2001-2002年急劇增加,2002-2006年先降后升,且增減幅度接近。2006-2010年間基本保持增加趨勢,且在2009年達(dá)到最大值0.56。秋季NDVI值基本保持波動增加態(tài)勢,僅在2003-2005年間略有下降,其余年份都處于平穩(wěn)上升階段,在2010年達(dá)到最大值0.54。春季NDVI值相比前兩個季節(jié)略有偏低,但就整體而言呈增加態(tài)勢。2001-2004年間NDVI值呈增加趨勢,2004-2006年略有下降,2006-2008年加速增加且在2008年達(dá)到最大值0.32。2008-2010年間的NDVI值緩慢減小。冬季NDVI值最低,且變化幅度較小,基本低于0.3。

    圖1 研究區(qū)2001-2010年NDVI值的年際變化(a)及季節(jié)變化(b)Fig.1 The seasonal and inferannual variations of NDVI value of the study areu in 2001-2010

    3.1.2 植被覆蓋空間變化特征

    由圖2(a)可知,研究區(qū)大部分地區(qū)植被覆蓋良好,總體而言由北向南呈遞增趨勢。南部的值最高,這是由于該地區(qū)處于針闊混交林地帶,且耕地面積較大,因此植被覆蓋較好。NDVI最小值出現(xiàn)在西北部,這是因為該地區(qū)靠近毛烏素沙地,耕地面積較小,且植被稀少,因此NDVI值比較小。由圖2(b)可知,研究區(qū)南部和西北部的小部分地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差比較小,表明該地區(qū)NDVI數(shù)據(jù)的平均值離散程度小,即植被覆蓋變化??;而其他地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差較大,表明該地區(qū)的平均值離散程度較大,即植被覆蓋變化程度大。這與實際研究區(qū)植被分布是相吻合的。

    圖2 研究區(qū)2001-2010年度NDVI均值(a)及標(biāo)準(zhǔn)差(b)空間分布圖Fig.2 The ewerage NDVI and the standard deviafion of the spale distribution of the study area in 2001-2010

    為了解研究區(qū)植被覆蓋的季節(jié)性變化,對研究區(qū)10年的NDVI數(shù)據(jù)按季度進行統(tǒng)計處理,獲取NDVI季度均值及標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布圖。

    由圖3(a)可知,研究區(qū)春季的NDVI最大值為0.9082,南部植被覆蓋較好,而其他地區(qū)植被覆蓋較差;由圖3(b)可知,研究區(qū)南部和西北部NDVI標(biāo)準(zhǔn)差偏低,表明該地區(qū)NDVI數(shù)據(jù)的平均值離散程度較小,即植被覆蓋變化程度小,而其他地區(qū)植被覆蓋變化程度大。

    圖3 研究區(qū)2001-2010年春季NDVI均值(a)及標(biāo)準(zhǔn)差(b)分布圖Fig.3 The average NDVI and the standard deviafion of the spale distribution of the study area in 2001-2010 in spring

    由圖4(a)可知,夏季NDVI最大值為0.9614,大部分地區(qū)植被覆蓋很好,僅靠近毛烏素沙地的地區(qū)較差;由圖4(b)可知,研究區(qū)夏季NDVI標(biāo)準(zhǔn)差最大值約為0.3917,大部分地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差較大,表明該地區(qū)的NDVI數(shù)據(jù)平均值離散程度較大,即植被覆蓋變化程度較大。

    圖4 研究區(qū)2001-2010年夏季NDVI均值(a)及標(biāo)準(zhǔn)差(b)分布圖Fig.4 The average NDVI and the standard deviafion of the spale distribufion of the study area in 2001-2010 in summer

    由圖5(a)可知,秋季NDVI值僅次于夏季,最大值為0.9237,植被覆蓋整體較好,只有西北部靠近毛烏素沙地的一些地區(qū)植被覆蓋較差;由圖5(b)可知,秋季大部分地區(qū)NDVI標(biāo)準(zhǔn)差較大,表明研究區(qū)植被覆蓋變化較大。

    圖5 研究區(qū)2001-2010年秋季NDVI均值(a)及標(biāo)準(zhǔn)差(b)分布圖Fig.5 The average NDVI and the standard deviafion of the spale distribufion of the study area in 2001-2010 in autumn

    由圖6(a)可知,冬季NDVI值最小,最大值0.8672,植被覆蓋較差;由圖6(b)可知,冬季NDVI標(biāo)準(zhǔn)差普遍較低,表明植被覆蓋變化不大。之所以出現(xiàn)上述情況,這與研究區(qū)的氣候條件、植被類型等有關(guān)。研究區(qū)冬季寒冷干燥,積雪不易融化,且植被類型多為落葉闊葉林或一年生草本植物[13],在冬季植被生長受到抑制。這些均會導(dǎo)致冬季的NDVI值很小且植被覆蓋變化小;而夏季雨熱同期,植物生長旺盛。陜北地區(qū)降水主要集中在夏、秋兩個季節(jié),因此夏秋兩個季節(jié)的NDVI值較大且植被覆蓋變化大。

    圖6 研究區(qū)2001-2010年冬季NDVI均值(a)及標(biāo)準(zhǔn)差(b)分布圖Fig.6 The average NDVI and the standard deviafion of the spale distribufion of the study area in 2001-2010 in winter

    3.2 植被覆蓋變化坡度分區(qū)分析

    將NDVI數(shù)據(jù)進行坡度分區(qū)統(tǒng)計處理,得到不同坡度區(qū)NDVI折線圖、空間分布圖及變化統(tǒng)計表(圖7和表1)。由圖7和表1可知,各坡度區(qū)NDVI的總體變化呈增加態(tài)勢,植被覆蓋狀況逐漸改善。其中,0-3°區(qū)的NDVI呈逐年緩慢增加趨勢,基本在0-0.072波動增加。其他四個坡度區(qū)的NDVI變化趨勢基本一致,均在2001-2002年加速上升,2002-2003年呈下降趨勢,2003-2010年基本保持穩(wěn)定上升狀態(tài),在有些年份稍有下降,但下降不明顯。從圖7(a)可以發(fā)現(xiàn),15-25°坡度區(qū)的NDVI值最大,增加趨勢明顯,而8-15°坡度區(qū)和>25°坡度區(qū)變化趨勢很接近,大體保持一致。

    表1 2001-2010年陜北黃土高原地區(qū)各坡度區(qū)NDVI變化統(tǒng)計Tab.1 2001-2010 shabei area foess plateau slope zone NDVI change stafistics

    由圖7(b)圖可知,研究區(qū)植被覆蓋在不同坡度區(qū)具有以下規(guī)律:15-25°坡度區(qū)的NDVI占整個研究區(qū)NDVI的比例最大,說明該坡度區(qū)植被覆蓋比較好。研究區(qū)是退耕還林還草工程的重點實施區(qū)域,而植被覆蓋呈現(xiàn)出逐年增加趨勢,由此可知我國采取該項措施已取得一些可觀成果。0-3°坡度區(qū)的NDVI所占比例最小,說明該坡度區(qū)植被覆蓋狀況相對較差,這是因為該坡度區(qū)的大部分地區(qū)靠近毛烏素沙地,自然植被較少,農(nóng)作物也比較少,有些地區(qū)也是作為城市用地,植被就會相對減少。8-15°坡度區(qū)NDVI所占比例僅低于15-25°坡度區(qū),可以看出該坡度區(qū)植被覆蓋良好。而>25°坡度區(qū)植被覆蓋呈逐年增加趨勢,這是由于我國對>25°坡度區(qū)采取退耕還林還草工程措施,使得這些坡度區(qū)植被覆蓋狀況得到了明顯改善。

    圖7 研究區(qū)2001-2010年各坡度區(qū)NDVI時間變化(a)及空間分布(b)圖Fig.7 2001-2010 The time chemge and spale distvibution of the slope zone in the study area NDVI value

    3.3 植被覆蓋空間格局演變態(tài)勢

    為便于統(tǒng)計,將研究區(qū)年均NDVI數(shù)據(jù)進行趨勢分級處理,共劃分為5個等級,得到研究區(qū)近10年年均NDVI趨勢斜率分級圖(圖8)及變化趨勢統(tǒng)計表(表2)。

    由圖8(a)和表2可知,高度退化所占面積6.5km2,占總面積的0.008%;一般退化所占面積195.25km2,占總面積的0.244%,屬于退化等級的僅延安和榆林市極小部分地區(qū),這些地區(qū)城市化發(fā)展速度加快,城市擴張加速,農(nóng)耕用地被城市建筑用地侵占,導(dǎo)致植被覆蓋退化;基本無變化所占面積27317.75km2,占總面積的34.109%,主要分布在榆林市和延安市西部及南部;一般改良所占面積52144km2,占總面積的65.107%,分布在陜北的大部分地區(qū);高度改良所占面積為429km2,占總面積的0.532%,零星分布在陜北東部。綜上所述,近10年來整個區(qū)域的植被覆蓋狀況良好,呈穩(wěn)步上升趨勢。這主要歸功于森林的保護、人類有意識的改善以及退耕還林還草工程的實施,才使得研究區(qū)植被覆蓋得到良好改善。

    表2 2001-2010年研究區(qū)年均NDVI變化趨勢統(tǒng)計Tab.2 2001-2010 Average annual NDVI chenye trend sfafistic in the study area

    圖8 研究區(qū)2001-2010年均NDVI趨勢斜率(a)及顯著性檢驗(b)圖Fig.8 The averge annual NDVI trenel of slope and significanle fest in the study are of 2001-2010

    研究需要對變化趨勢的顯著性特征進行檢驗,以便了解植被覆蓋的變化趨勢特征,選取F檢驗探究植被覆蓋變化是否顯著,得到顯著性檢驗分布圖(圖8(b))。由圖可知,在置信水平α=0.05下,研究區(qū)大部分地區(qū)的NDVI變化趨勢是顯著的,通過了顯著性檢驗。

    4 結(jié)論

    (1)2001-2010年研究區(qū)年均NDVI呈波動增加趨勢,大部分地區(qū)植被覆蓋較好,南部植被覆蓋最好,這與該區(qū)域存在天然次生林有關(guān),而榆林市的榆陽、孟家灣、錦鎮(zhèn)等地區(qū)植被覆蓋最差,這與該區(qū)域靠近毛烏素沙地有關(guān),植被稀疏。

    (2)2001-2010年研究區(qū)各季節(jié)NDVI均呈波動上升趨勢,且夏季>秋季>春季>冬季。夏季大部分地區(qū)植被覆蓋良好,僅榆林市西部地區(qū)植被覆蓋較差;秋季植被覆蓋僅次于夏季,與夏季的覆蓋狀況相近;而春季植被覆蓋較高的地區(qū)基本位于陜北地區(qū)南部,其他地區(qū)植被覆蓋均較低;冬季植被覆蓋情況與春季基本一致,只是陜北南部植被覆蓋較好的區(qū)域面積要小于春季。植被覆蓋季節(jié)性明顯,這與當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件息息相關(guān)。夏季和秋季是雨季,降水豐富且集中,有利于植被生長;春季和冬季降水稀少,不利于植被的生長。

    (3)通過按坡度分區(qū)統(tǒng)計植被覆蓋變化情況:2001-2010年各坡度區(qū)植被覆蓋均呈上升趨勢。其中,3-8°、8-15°、15-25°以及>25°坡度區(qū)植被覆蓋上升趨勢基本保持一致,而0-3°坡度區(qū)植被覆蓋保持緩慢上升趨勢;8-15°和15-25°坡度區(qū)植被覆蓋均較好,>25°坡度區(qū)植被覆蓋得到明顯改善。

    (4)2001-2010年研究區(qū)植被覆蓋總體呈增加趨勢,通過了顯著水平0.05的檢驗。按照趨勢斜率分級統(tǒng)計得出,研究區(qū)植被覆蓋改良地區(qū)所占面積比例最大。這是由于國家采取的退耕還林還草工程措施以及人們提升了保護森林、草地、農(nóng)作物的意識。

    (5)將整體變化、局部變化及變化趨勢綜合在一起研究植被覆蓋時空動態(tài)變化,有助于人們更詳細(xì)地了解研究區(qū)的植被覆蓋變化的綜合情況,同時也有助于對國家實施相關(guān)政策所得結(jié)果進行檢驗。當(dāng)然,今后還需要再結(jié)合氣候因子與NDVI之間的空間相關(guān)性,進一步探討植被覆蓋時空動態(tài)變化。

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    Spatial and temporal dynamic of vegetation cover in the Loess Plateau of Northern Shaanxi

    HAN Ke-xin,YUAN Hang

    (Guizhou Normal University, Geography and Environment Science College, Guiyang, 550025, China)

    With the support of RS and GIS technology, using MODIS-NDVI image data and DEM, basing on the maximum synthesis, regression analysis and other methods, the author analyzed vegetation coverage changes of different slope area on the Loess Plateau region of Northern Shaanxi. Analysis results showed that:(1)Between 2001 and 2010,the Loess Plateau region of Northern Shaanxi in the NDVI increased generally; Each season’s NDVI all increased in different degrees, the obvious upgrade happened in the summer and autumn, and summer>autumn>spring>winter; (2) NDVI was basic stable in 0-3° region, NDVI increased in 3-8°, 8-15°, 15-25° and >25°region, NDVI value increased obviously in 15 to 25° slope region of; (3) Returning farmland to forest and grassland project was main causes of vegetation improve in Loess Plateau region of Northern shaanxi.

    Northern Shaanxi loess plateau; spatial and temporal dynamic; MODIS NDVI; vegetation coverage; DEM

    2016-08-29

    韓可欣(1991-),女,蒙古族,內(nèi)蒙古赤峰人,在讀碩士研究生。主要研究方向:地理信息系統(tǒng)與遙感應(yīng)用。

    Q948

    A

    1673-6125(2016)04-0024-07

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