基于NDVI九寨溝地震前后植被覆蓋變化與溫度的相關(guān)性分析

馬冠男

摘要：2017年九寨溝地震給當(dāng)?shù)氐闹脖辉斐闪似茐?，研究該地區(qū)植被覆蓋度的變化及驅(qū)動因子，有利于了解震后植被的恢復(fù)情況，并采取相應(yīng)措施。本文選取2015年3月-2020年2的MODIS/NDVI遙感影像數(shù)據(jù)，利用像元二分法等對九寨溝縣的植被覆蓋度的時(shí)空變化進(jìn)行分析，并結(jié)合相關(guān)性分析法等進(jìn)行NDVI與溫度的相關(guān)性分析。結(jié)果表明：西南地區(qū)NDVI值與溫度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)或不相關(guān)，且震后范圍擴(kuò)大;東部地區(qū)及東南部地區(qū)NDVI與溫度的相關(guān)性較強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：九寨溝縣;植被覆蓋變化;溫度因子;NDVI

分類號：TE626

1.前言

1.1研究背景

四川省位置特殊，處于各種地震帶上，例如龍門山地震帶、鮮水河地震帶等，所以四川地區(qū)地震發(fā)生較為頻繁，而地震大多分布在東經(jīng)104度以西地區(qū)。2017年8月8日，四川省北部阿壩州九寨溝縣發(fā)生7.0級地震，九寨溝核心景區(qū)西部5公里比芒村為震中區(qū)域，北緯33.20度，東經(jīng)103.82度，震源深度為20公里。

1.2研究意義

植被是生態(tài)系統(tǒng)中必不可少的組成部分，絕大多數(shù)植物的光合作用可以合成有機(jī)物，它們還可以吸收二氧化碳，釋放人類所需的氧氣，占有生態(tài)系統(tǒng)的核心地位。植被參與著物質(zhì)循環(huán)、能量流動環(huán)節(jié)，具有維持生物多樣性的作用。九寨溝地震給當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境造成了嚴(yán)重的破壞，使得植被資源破壞，水土流失加快，對一些珍稀植物等也造成了不同程度的影響。

2.研究區(qū)概況

九寨溝縣位于四川省阿壩藏族羌族自治州，介于北緯32°53′-33°43′，東經(jīng)103°27′-104°26′。東北與甘肅省交界，西南與四川省若爾蓋縣、平武縣、松潘縣接壤。九寨溝縣下轄5個鎮(zhèn)（永樂鎮(zhèn)、漳扎鎮(zhèn)、雙河鎮(zhèn)、黑河鎮(zhèn)、勿角鎮(zhèn)）、9個鄉(xiāng)（永豐鄉(xiāng)、永和鄉(xiāng)、安樂鄉(xiāng)、白河鄉(xiāng)、保華鄉(xiāng)、郭元鄉(xiāng)、草地鄉(xiāng)、玉瓦鄉(xiāng)、大錄鄉(xiāng)），總面積5288平方千米。地勢呈現(xiàn)東南低，西南、西北高的特點(diǎn)，大部分為高山，地形有層次的變化，海拔落差較大。九寨溝地區(qū)屬于高原濕潤氣候，山頂嚴(yán)寒，積雪不能融化。自然資源豐富。九寨溝景區(qū)處于九寨溝縣內(nèi)，世界自然遺產(chǎn)、國家重點(diǎn)風(fēng)景名勝區(qū)、國家5A級旅游景區(qū)、國家級自然保護(hù)區(qū)。

3.數(shù)據(jù)處理

3.1 NDVI數(shù)據(jù)

NDVI數(shù)據(jù)來源于美國NASA網(wǎng)站（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。MODIS中分辨率成像光譜儀是Terra和Aqua兩顆衛(wèi)星上的重要傳感器。本文選擇Terra衛(wèi)星測得的MOD13Q1產(chǎn)品數(shù)據(jù)，是采用sinusoidal投影方式的三級網(wǎng)格陸地植被數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率250m，時(shí)間分辨率16天。下載的HDF格式的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)影像用MRT軟件進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、重投影為WGS-84和鑲嵌等預(yù)處理，所選用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品共有NDVI，EVI等12個波段，處理時(shí)只選用NDVI即可。

3.2 溫度數(shù)據(jù)

溫度數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn/）的逐月excel格式數(shù)據(jù)，選取四川省與甘肅省共66個氣象站點(diǎn)，包括最高氣溫、最低氣溫和平均氣溫，時(shí)間尺度為2015.3-2020.3，選取平均氣溫作為氣溫?cái)?shù)據(jù)的研究指標(biāo)。氣溫?cái)?shù)據(jù)采取每個季度的平均值進(jìn)行分析研究。將整理好的氣溫?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入ArcMap，導(dǎo)出采集點(diǎn)，再將采集點(diǎn)重投影，利用克里金法對其進(jìn)行插值處理，此時(shí)輸出像元大小與MODIS/NDVI一致，方便后續(xù)分析相關(guān)性，掩膜提取后重分類制作溫度專題地圖。

4.相關(guān)性分析

氣溫是影響植被覆蓋的主要因素之一，將導(dǎo)出的氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性與顯著性計(jì)算，歸一化分析等步驟來分析震前震后植被與溫度相關(guān)性。

本文研究相關(guān)性分為相關(guān)性r和顯著性p。相關(guān)性r有正負(fù)之分，當(dāng)r>0，代表正相關(guān);當(dāng)r<0，代表負(fù)相關(guān)。|r|>0.8，代表相關(guān)性極強(qiáng);0.6<|r|<0.8，代表相關(guān)性強(qiáng);0.4<|r|<0.6，代表相關(guān)性為中等強(qiáng)度;|r|<0.4，代表相關(guān)性弱或者不具有相關(guān)性。顯著性p分為三種等級：當(dāng)p<0.01，代表極顯著;當(dāng)0.010.05，代表不顯著。

如圖4-1，震前西南部分邊緣地區(qū)NDVI與溫度不顯著弱相關(guān)性或不具有相關(guān)性，極少部分有不顯著中等強(qiáng)度負(fù)相關(guān)，不顯著強(qiáng)負(fù)相關(guān)極少分布在南部地區(qū)，東北部、中部、東南部、東部呈現(xiàn)極顯著極強(qiáng)相關(guān)，顯著強(qiáng)相關(guān)地區(qū)較少且分布分散，不顯著強(qiáng)相關(guān)、顯著極強(qiáng)相關(guān)、不顯著中等強(qiáng)度相關(guān)較少且分布分散。震后不顯著弱相關(guān)或不相關(guān)主要集中在西南部分地區(qū)，少部分在中北部及東部邊緣，東北部、中部及東南部主要呈現(xiàn)極顯著極強(qiáng)相關(guān)，顯著強(qiáng)相關(guān)地區(qū)較少且分布分散，極少地區(qū)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)現(xiàn)象。

通過震前震后溫度與NDVI相關(guān)性圖的對比發(fā)現(xiàn)，震前西南部分相關(guān)性要強(qiáng)于震前的相關(guān)性，且震后存在負(fù)相關(guān)性的地區(qū)范圍要大于震前，不具有相關(guān)性的地區(qū)也在擴(kuò)大，但是震后東北部、中部、西北部少部分及東南部相關(guān)性要強(qiáng)于震前。此種變化說明地震前后溫度與NDVI相關(guān)性發(fā)生變化與地震的發(fā)生脫不了關(guān)系。海拔較低的地區(qū)NDVI與溫度相關(guān)性較強(qiáng)。

如圖4-2、圖4-3，震前具有相關(guān)性的像元個數(shù)占絕大多數(shù)，經(jīng)計(jì)算，大約為72050個，占總數(shù)約91.26%;不具有相關(guān)性的像元個數(shù)為6791個，占總數(shù)約為8.6%;具有負(fù)相關(guān)性的像元個數(shù)為103，占總數(shù)約0.14%。

5.結(jié)論

植被覆蓋應(yīng)該與溫度有著密切的關(guān)系，但是九寨溝縣西南地區(qū)NDVI值與溫度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)或不相關(guān)，且震后范圍擴(kuò)大，綜合地震主要發(fā)生在該地區(qū)西南部的實(shí)際情況，地震對當(dāng)?shù)匚髂喜糠值闹脖挥兄^大的破壞。當(dāng)?shù)卣畱?yīng)該積極采取措施，努力恢復(fù)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)。

【1】李晶晶. 近30年來中國西部八省NDVI時(shí)空變化及驅(qū)動力分析[D].中國礦業(yè)大學(xué)，2019.

【2】武正麗. 2000～2012年祁連山植被覆蓋變化及其對氣候的響應(yīng)研究[D].西北師范大學(xué)，2014.

【3】辛奇. 大寧河流域植被變化及其驅(qū)動力分析[D].成都理工大學(xué)，2019.

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