基于多源遙感數(shù)據(jù)的海南島2007—2018年森林時(shí)空變化研究

古曉威　陳幫乾　云挺　李廣洋　吳志祥　寇衛(wèi)利

摘? 要：海南島作為中國(guó)僅有的兩大熱區(qū)之一，森林資源極其豐富，具有非常重要的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。本世紀(jì)以來(lái)，海南省的經(jīng)濟(jì)一直呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，橡膠林作為當(dāng)?shù)厣值闹匾M成部分，其種植面積因全球膠價(jià)的快速攀升增加了約50%，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和橡膠等人工林的增長(zhǎng)將對(duì)森林的結(jié)構(gòu)和分布產(chǎn)生重要影響，在此背景下監(jiān)測(cè)森林現(xiàn)狀及動(dòng)態(tài)變化可為海南島森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)管理和國(guó)家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)建設(shè)提供重要依據(jù)。本文聯(lián)合Landsat/Sentinel-2光學(xué)和PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)多源遙感影像為數(shù)據(jù)源，以海南島為研究對(duì)象，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine， GEE）監(jiān)測(cè)海南島2007—2018年的森林變化特征。研究結(jié)果表明：（1）2007—2018年海南島森林面積增長(zhǎng)顯著，從2007年的1.94×10 km增長(zhǎng)至2018年的2.15×10 km，覆蓋率從56.43%上升到62.59%，森林面積年平均增長(zhǎng)率為0.99%;（2）2007—2018年，在海南島18個(gè)市（縣）中有15個(gè)市（縣）的森林面積呈正增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中增長(zhǎng)排前5的市（縣）（儋州市、澄邁縣、瓊海市、臨高縣、定安縣）增長(zhǎng)面積占正增長(zhǎng)市（縣）總增長(zhǎng)面積的68.78%，僅有東方市、三亞市和瓊中縣3個(gè)市（縣）的森林面積有所下降，分別下降了13、76、113 km;（3）森林增長(zhǎng)集中分布在海拔小于200?m和坡度小于8°的區(qū)域，分別占增長(zhǎng)總面積的92.88%和91.43%;（4）橡膠林的增長(zhǎng)是森林面積快速增長(zhǎng)的主要原因，橡膠林面積增長(zhǎng)最多的5個(gè)市（縣）其森林面積也增長(zhǎng)最多，這5個(gè)市（縣）的橡膠增長(zhǎng)總面積占森林總增長(zhǎng)面積的63.40%;（5）森林損失區(qū)域集中在海南島南部、西南部和東北部沿海地區(qū)，主要是因?yàn)楦哂糸]度森林（如橡膠林）逐步轉(zhuǎn)換為郁閉度較底的熱帶果園（如芒果園等），另外旅游建設(shè)開(kāi)發(fā)、城市化和水利建設(shè)等也導(dǎo)致了部分森林損失。研究總體顯示，海南島2007—2018年森林在低海拔平緩區(qū)域增長(zhǎng)顯著，森林消長(zhǎng)具有一定的空間差異性，中部山區(qū)森林持續(xù)保持較高的覆蓋度且較少大面積森林損失，總體增長(zhǎng)模式良好。

關(guān)鍵詞：熱帶森林;時(shí)空動(dòng)態(tài);海南島;橡膠林;遙感

中圖分類號(hào)：S771.8??????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Spatio-temporal Changes of Forest in Hainan Island from 2007 to 2018 Based on Multi-source Remote Sensing Data

GU Xiaowei ?CHEN Bangqian YUN Ting ?LI Guangyang ?WU Zhixiang ?KOU Weili

1. College of Big Data and Intelligent Engineering， Southwest Forestry University， Kunming， Yunnan 650224， China; 2. Rubber Research Institute ， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences / Hainan Danzhou Tropical Agro-ecosystem National Observation and Research Station， Haikou， Hainan 571101， China; 3. College of Forestry， Nanjing Forestry University， Nanjing， Jiangsu 210037， China

The forest in Hainan Island， one of the only two tropical regions in China， is extremely precious and has very important ecological and economic value. Since the 21 century， the economy of Hainan has been growing at a high speed. As an important part of the local forest， the planting area of rubber forest has increased by about 50% due to the rapid rise of the global rubber price. The rapid economic development and the growth of artificial rubber forest will have an important impact on the structure and distribution of the forest. In this study， Landsat / Sentinel-2 optical imagery and PALSAR/PALSAR-2 radar multi-source remote sensing data were used to monitor the annual forest changes in Hainan Island from 2007 to 2018 on Google Earth Engine （GEE）. Forest area of Hainan Island has increased significantly， from 1.94×10 km in 2007 to 2.15×10 km in 2018. The forest coverage has risen from 56.43% to 62.59%. The average annual growth rate of forest area was 0.99%. Among the 18 cities / counties in Hainan， the forest area of 15 cities / counties showed an increasing trend during 2007-2018. Among the cities / counties with positive growth， the top five are Danzhou City， Chengmai County， Qionghai City， Lingao County， and Ding’an County， which accounted for 68.78% of the total growth area of cities / counties that have positive growth. Only three cities / counties， Dongfang City， Sanya City， and Qiongzhong Country， showed slight decline in forest area by 13， 76 and 113 km， respectively. Forest growth is concentrated in areas with an altitude of less than 200 m and a slope of less than 8°， accounting for 92.88% and 91.43% of the total growth area， respectively. The growth of rubber plantation is the main driving factor for the rapid growth of forest area. The five cities / counties with the largest increase in forest area are also the five cities / counties with the largest increase in rubber plantation. The total growth area of rubber plantation in the five cities / counties accounts for 63.40% of the total forest growth area. Forest loss mainly occurs in the southern， southwest and northeastern coastal areas， mainly due to the gradual conversion of high canopy closure forests （such as rubber plantation） to tropical orchards with lower canopy closures （such as mango orchard）. Urbanization and the construction of reservoirs also have caused some forest losses. The overall research shows that the forests of Hainan Island have grown significantly in low-altitude and gentle areas in the past 20 years. The growth and decline of forests have certain spatial differences. The forests in the central mountainous areas continue to maintain a high coverage and there are few large-scale forest losses. The overall growth pattern is good.

tropical forest; spatial-temporal changes; Hainan Island; rubber plantation; remote sensing

10.3969/j.issn.1000-2561.2022.02.023

森林是一種自然資源，能為人類生存和發(fā)展提供多種豐富的物產(chǎn)，同時(shí)是構(gòu)成生態(tài)環(huán)境的主要組成部分。而熱帶地區(qū)的森林，特別是熱帶雨林作為陸地上物種最豐富和結(jié)構(gòu)最復(fù)雜的森林生態(tài)系統(tǒng)，在全球碳循環(huán)維持、生物多樣性保護(hù)以及氣候調(diào)節(jié)等方面發(fā)揮著重要的作用。近幾十年來(lái)，人類活動(dòng)及全球氣候的變化導(dǎo)致熱帶雨林遭到了不同程度的破壞。據(jù)估計(jì)，在20世紀(jì)90年代，每年因熱帶雨林采伐導(dǎo)致12億噸碳排放，大約占全球溫室氣體排放的15%～25%，成為溫室氣體排放的主要來(lái)源和影響未來(lái)氣候穩(wěn)定的主要因素之一。如何快速準(zhǔn)確地獲取熱帶地區(qū)森林的面積及分布是熱帶森林保護(hù)和相關(guān)政策制定的前提。但熱帶地區(qū)不僅范圍較廣，地形也復(fù)雜多樣，有的區(qū)域目前人類還無(wú)法涉足，因此，在區(qū)域或更大尺度上探尋一種技術(shù)上可行，經(jīng)濟(jì)上可能的森林動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)熱帶地區(qū)森林保護(hù)具有重要意義。

傳統(tǒng)的人工實(shí)地調(diào)查方法存在工作量大、成本高、周期長(zhǎng)等問(wèn)題，遙感具有大尺度、快速和低成本等優(yōu)勢(shì)，已成為森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)的重要技術(shù)手段。近年來(lái)隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，林業(yè)調(diào)查可使用的遙感數(shù)據(jù)也越來(lái)越豐富，如Landsat、MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）、中巴地球資源衛(wèi)星、QuickBird等遙感數(shù)據(jù)。在眾多遙感數(shù)據(jù)中，MODIS以其時(shí)效性高、覆蓋面積大、圖像易于獲取等優(yōu)勢(shì)在森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究方面應(yīng)用較廣泛，但由于其空間分辨率較低，對(duì)于一些發(fā)生在亞像元尺度內(nèi)的森林變化不能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。相較于MODIS數(shù)據(jù)，Landsat數(shù)據(jù)因其長(zhǎng)時(shí)間跨度和較高的空間分辨率在森林動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)中具有非常大的優(yōu)勢(shì)。在熱帶和亞熱帶地區(qū)，云覆蓋的比例高達(dá)50%^[14]，多云雨天氣下獲取的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)影像質(zhì)量較差，大大限制了光學(xué)遙感影像在熱帶地區(qū)森林監(jiān)測(cè)的應(yīng)用，聯(lián)合不受光照和氣候條件等限制的雷達(dá)影像可有效彌補(bǔ)光學(xué)影像的局限性。但雷達(dá)成像易受大氣和土壤濕度影響，噪聲點(diǎn)相對(duì)較多，成像精度目前總體不及光學(xué)遙感影像，如何利用二者的優(yōu)勢(shì)開(kāi)展森林監(jiān)測(cè)逐漸發(fā)展成為一種趨勢(shì)。研究表明，多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)融合是增強(qiáng)有效信息的重要手段，融合后的多源長(zhǎng)時(shí)序遙感大數(shù)據(jù)可以有效提高植被的提取精度，實(shí)現(xiàn)森林大尺度的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

海南島作為我國(guó)兩大熱帶林區(qū)之一，森林資源豐富，覆蓋率高，海南島的熱帶雨林堪稱中國(guó)熱帶雨林“皇冠上的寶石”。關(guān)于海南島森林的變化有眾多學(xué)者開(kāi)展過(guò)研究，如林媚珍等結(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)和遙感信息研究了海南島19世紀(jì)50年代到19世紀(jì)末海南島森林的經(jīng)歷變化情況，研究結(jié)果表明海南島森林經(jīng)歷了從1950—1987年的遞減到1987—1998年恢復(fù)2個(gè)時(shí)期;黃金城以不同時(shí)期林業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了1987—2003年海南全省林地面積變化，研究結(jié)果表明自1987年開(kāi)始，森林呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，2003年森林覆蓋率接近50%;王樹(shù)東等用遙感解譯數(shù)據(jù)分析表明海南島天然林在1988—1998年間明顯增長(zhǎng)，1998—2008年明顯減少，人工林向東北、西北和北部方向擴(kuò)張。這些關(guān)于海南島森林的研究為海南島森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)提供了重要的數(shù)據(jù)支撐，但海南島森林變化存在較大的時(shí)間和空間差異性，尤其是21世紀(jì)以來(lái)，海南島的橡膠人工林和經(jīng)濟(jì)都經(jīng)歷了飛速發(fā)展。天然橡膠價(jià)格在2003年左右開(kāi)始快速攀升，導(dǎo)致全球橡膠種植面積的迅速增長(zhǎng)，海南島作為我國(guó)第二大植膠區(qū)自然也不例外。此外，近20年海南島的經(jīng)濟(jì)呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2017年地區(qū)生產(chǎn)總值為2005年的5倍左右。因此，橡膠人工林和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是否對(duì)區(qū)域森林的分布和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響也是大家迫切關(guān)心的問(wèn)題?；诖?，本研究通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)對(duì)21世紀(jì)以來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)最密集影響背景下的海南島森林動(dòng)態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，明確森林消長(zhǎng)變化區(qū)域以及面積，從而為海南島森林的可持續(xù)發(fā)展和全國(guó)生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)建設(shè)服務(wù)。

材料與方法

?研究區(qū)概況

海南省地處中國(guó)南海西北部，是我國(guó)唯一完全位于熱帶的省份，陸地呈雪梨狀橢圓形（圖1），地處北緯18°10′～20°10′，東經(jīng)108°37′～111°03′。全省屬于海洋性熱帶季風(fēng)氣候，全年溫暖濕潤(rùn)，年平均氣溫22～27℃，年光照為1750～2650 h，降雨量在1000～2600 mm之間，每年5—10月為雨季，占全年總降水量的70%～90%。

海南島地形四周低平，中間高聳，以最高山脈五指山（海拔1867.1 m）、鸚歌嶺（海拔1811.6?m）為隆起核心，向外圍逐級(jí)下降，由山地、丘陵、臺(tái)地和平原組成環(huán)形層狀地貌。自然植被主要分布在中部山區(qū)，包括熱帶季雨林、熱帶雨林、常綠闊葉林、針葉林、灌叢和草原等;人工經(jīng)濟(jì)林主要分布在山地四周的臺(tái)地地區(qū)，包括木麻黃、桉樹(shù)、橡膠樹(shù)、果樹(shù)等;農(nóng)作物主要分布在平原，包括水稻、甘蔗、番薯和蔬菜等。

?森林遙感提取方法

參考當(dāng)前主流的遙感森林監(jiān)測(cè)成果，同時(shí)結(jié)合本研究所使用的影像數(shù)據(jù)源，采用POTAPOV等所使用的森林定義，即郁閉度>20%，高度> 5?m的植被作為本研究的森林提取標(biāo)準(zhǔn)。森林提取源于前期研究建立的統(tǒng)一分類算法，總體思路是先利用L波段的相控陣合成孔徑雷達(dá)（PALSAR，2007—2010年）和PALSAR-2（2015年至今，目前共享自2018年）來(lái)提取森林，然后利用時(shí)間序列Landsat和Senitnel-2光學(xué)影像對(duì)雷達(dá)分類結(jié)果進(jìn)行修正，去除誤分為森林的城市建筑和高生物量農(nóng)作物等。L波段雷達(dá)能夠穿透森林冠層，對(duì)森林結(jié)構(gòu)信息敏感，因此對(duì)森林有較高的識(shí)別精度。雷達(dá)成像屬于物理過(guò)程，城市建筑因角反射等在PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)影像中表現(xiàn)出與森林非常相似的后向散射特征，易被誤分為森林。但是，森林與建筑在光學(xué)遙感影像如Landsat中有較大差異：森林的NDVI（Normalized Differential Vegetation Index）值在生長(zhǎng)季很高，而城市建筑的NDVI常年相對(duì)穩(wěn)定且數(shù)值較低，通過(guò)年度NDVI最大值合成影像可以進(jìn)一步區(qū)分。此外，當(dāng)PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)的獲取時(shí)間處于作物高生物量時(shí)期時(shí)，高生物量的熱帶作物如香蕉和甘蔗與森林有相似的后向散射特征，也極易被誤分為森林。這些作物收獲時(shí)植被指數(shù)會(huì)顯著下降，甚至出現(xiàn)表土裸露，可通過(guò)作物收獲頻率指數(shù)F來(lái)區(qū)分，F先采用公式（1）計(jì)算：

式中，P為影像第行和第列像元的二元值，每個(gè)像元對(duì)應(yīng)指標(biāo)的頻率值通過(guò)公式（2）和所有有效影像來(lái)計(jì)算：

式中，F是影像第行和第列像元的頻率值，N是滿足<0.1且<0.5的有效影像數(shù)量，N是總的有效觀測(cè)影像數(shù)量。

研究使用的Landsat和Sentinel-2大氣表觀反射率影像已全部存于谷歌地球引擎（Google Earth Engine， GEE）并完成必要的幾何校正、輻射校正等預(yù)處理。Landsat影像的云和陰影通過(guò)自帶質(zhì)量控制波段進(jìn)行掩膜，Sentinel-2通過(guò)谷歌提供的云概率圖層進(jìn)行掩碼，然后計(jì)算NDVI、LSWI和作物收獲頻率指數(shù)，詳細(xì)方法可參考CHEN等的方法。通過(guò)上述算法提取了海南島2016—2018年3期森林分布圖，整合前期研究獲得2007—2010年和2015年的森林分布圖，一共是8期30 m空間分辨率的年度森林分布圖。利用野外調(diào)研和從谷歌地球高清影像目視解譯的感興趣區(qū)（region of interest， ROI）樣本進(jìn)行精度評(píng)估表明，總體分類精度均大于95%，滿足時(shí)空動(dòng)態(tài)分析的需要。

?森林分布及動(dòng)態(tài)分析方法

將矢量邊界數(shù)據(jù)上傳至GEE平臺(tái)，作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，然后結(jié)合森林分布圖在不同空間尺度（省級(jí)、市縣和不同海拔坡度）分析森林空間分布及動(dòng)態(tài)變化情況，具體方法如下：

（1）基于海南島行政邊界矢量圖，利用GEE自帶函數(shù)對(duì)2007—2018年的森林分布圖進(jìn)行裁剪，調(diào)用GEE的空間聚類函數(shù)ReducerRegion分別統(tǒng)計(jì)全省尺度的森林面積，繪制專題圖并分析面積變化情況;

（2）利用海南省市（縣）行政邊界矢量圖，分別裁剪各個(gè)市（縣）2007—2018年的森林分布圖，同樣調(diào)用GEE的空間聚類函數(shù)ReducerRegion分別統(tǒng)計(jì)不同年份各個(gè)市（縣）的森林面積，分析海南島不同市（縣）森林分布現(xiàn)狀及變化特征。

（3）地形數(shù)據(jù)來(lái)自于日本宙航局提供的ALOS World 3D-30m（AW3D30）全球數(shù)字表面模型（DSM）數(shù)據(jù)集。根據(jù)海南島的海拔分布情況將海拔分為0～50、50～100、100～200、200～300、300～600、600～1200、≥1200 m共7個(gè)等級(jí)。對(duì)于每個(gè)海拔等級(jí)，形成掩膜圖層對(duì)森林進(jìn)行掩膜，然后結(jié)合海南省級(jí)邊界統(tǒng)計(jì)每年的森林面積，分析不同海拔地區(qū)的森林變化情況，在Origin 2018中繪制海拔森林柱狀圖分析森林在海拔上的變化趨勢(shì)。

（4）利用GEE的地形分析函數(shù)從AW3D30中生成坡度柵格數(shù)據(jù)。根據(jù)《水土保持綜合治理規(guī)劃通則GB/T 15772—1995》的坡度分級(jí)體系，將海南島劃分為6個(gè)坡度等級(jí)，分別為：0～5°（微坡）、5～8°（較緩坡）、8～15°（緩坡）、15～25°（較陡坡）、25～35°（陡坡）和>35°（急陡坡）。對(duì)坡度間隔區(qū)內(nèi)森林進(jìn)行掩膜并統(tǒng)計(jì)面積，繪制專題圖。

（5）在GEE中對(duì)2007—2018年的8期森林分布圖進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算，得到森林變化分布圖。將8期森林分布圖（1為森林，0為非森林）進(jìn)行累加，得到2007—2018年的森林分布頻次圖，在2007—2018年所有年份間均為森林（即森林出現(xiàn)頻次為8）的像元定義為恒定森林，2007年為森林而2018年為非森林的區(qū)域定義為森林損失，2007年為非森林而2018年為森林定義為森林增加。面積統(tǒng)計(jì)在GEE中實(shí)現(xiàn)，專題圖的繪制在ArcGIS中完成。

結(jié)果與分析

? 海南島森林現(xiàn)狀及變化情況

圖2A～圖2H為2007—2018年海南島的森林空間分布圖，可以看出森林分布具有較好的時(shí)空一致性。中部?jī)?nèi)陸地區(qū)森林分布較為集中，四周的臺(tái)地地區(qū)森林較為分散，沿海地區(qū)尤其是西部地區(qū)森林較稀少。2007—2010年、2015—2018年森林面積分別為1.94×10、1.97×10、2.08×10、2.05×10、2.10×10、2.11×10、2.16×10、2.15×10?km，森林凈增長(zhǎng)2119 km，森林總覆蓋率從2007年的56.43%上升到2018年的62.59%。森林的增長(zhǎng)在空間上具有一定的聚集性，集中在海南島西北部、北部和東北中部地區(qū)。其中西北部、北部地區(qū)在2007—2015年增長(zhǎng)較明顯，2015—2018年增長(zhǎng)有所放緩;東北中部森林逐年緩慢增加，減少區(qū)域則不是很明顯。

圖2I為全省森林總面積動(dòng)態(tài)趨勢(shì)擬合圖，從圖中可以看出，森林總體增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，而2007— 2018年提取的8期森林分布圖中恒定不變的森

林集中分布在海南島中部山區(qū)，面積為1.45× 10km，占2007年森林總面積的74.82%，變化區(qū)域主要集中在沿海及周邊臺(tái)地地區(qū)。

?市縣尺度森林現(xiàn)狀及變化情況

從森林總面積看，2018年瓊中縣的森林面積最大，面積為2388 km，其次是儋州市、白沙縣、樂(lè)東縣和澄邁縣，面積分別為1945、1868、1534、1318 km（表1）。面積最小的5個(gè)市（縣）分別是東方市、昌江縣、定安縣、臨高縣和陵水縣，森林面積分別為880、870、834、746、563 km。從森林變化情況看，2007—2018年海南島18個(gè)市（縣）中有15個(gè)市（縣）的森林面積在增長(zhǎng)，增長(zhǎng)排在前5的市（縣）分別是儋州市、臨高縣、定安縣、澄邁縣和瓊海市，森林面積分別增長(zhǎng)了515、336、258、254、232 km，這5個(gè)市（縣）的增長(zhǎng)總面積占15個(gè)增長(zhǎng)市（縣）森林總增長(zhǎng)面積的68.78%。儋州市的森林總面積排名從2007年的第4位升至2018年的第2位，臨高縣的森林面積從2007年到2018年雖然只上升了一位，但面積增長(zhǎng)了82.05%，是所有市（縣）中增長(zhǎng)面積最大的市（縣）。屯昌縣、五指山市、樂(lè)東縣、陵水縣、?？谑泻捅Ｍたh森林面積增長(zhǎng)較小，分別是57、42、33、25、22、7 km，這幾個(gè)市（縣）的增長(zhǎng)總面積僅占增長(zhǎng)市（縣）總增長(zhǎng)面積的8.05%。東方市、三亞市和瓊中縣森林面積有所減少，減少面積分別為13、76、113 km，減少面積與2007年相比僅分別減少了1.46%（東方市）、6.66%（三亞市）和4.52%（瓊中縣）。

從森林覆蓋率變化來(lái)看（表1），位于海南島中部的瓊中縣、白沙縣、保亭縣、五指山市和屯昌縣的森林覆蓋率均較高，2018年森林覆蓋率分別是88.31%、88.32%、83.86%、92.09%、77.77%，

與2007年相比變化幅度較小。儋州市、臨高縣、定安縣、澄邁縣和瓊海市的森林覆蓋率在統(tǒng)計(jì)年份里分別上升了15.18%、25.03%、21.55%、12.25%和13.59%，其余森林面積有增長(zhǎng)的市（縣）其森林覆蓋率增長(zhǎng)均低于10%以下。森林面積有所減少的東方市、三亞市和瓊中縣其森林覆蓋率分別下降了0.55%、3.97%和4.18%。

?不同立地環(huán)境森林分布現(xiàn)狀及變化情況

目前海南島的森林主要分布在海拔小于600?m的區(qū)域，2018年在海拔600 m以下的森林面積占總面積的88.16%，其中有55.76%的森林面積分布在200 m以下區(qū)域。從森林的海拔分布變化來(lái)看，2007—2018年海拔在50?m以下和50～100 m區(qū)域的森林增長(zhǎng)最明顯（圖3A），共增長(zhǎng)了1754 km，占總增長(zhǎng)面積的83.14%;100～ 200?m區(qū)域的森林增長(zhǎng)了205 km，占總增長(zhǎng)面積的9.73%;海拔大于200 m區(qū)域的森林增長(zhǎng)面積占總增長(zhǎng)面積的7.12%，僅為150 km。從不同海拔區(qū)間的森林覆蓋率來(lái)看，0～50 m和50～100?m區(qū)間森林覆蓋率增長(zhǎng)最大，分別上升了9.14%和11.39%;當(dāng)海拔大于200 m以后，森林覆蓋率均保持在80%以上，近年來(lái)變化較?。ū?）。

從森林的坡度分布來(lái)看（圖3B），森林主要分布在25°以下區(qū)域。2018年在25°以下區(qū)域的森林面積占總森林面積的85.82%，其中64.10%分布在坡度15°以下區(qū)域。從森林變化來(lái)看，2007— 2018年在5°以下的森林區(qū)域增長(zhǎng)最明顯，增長(zhǎng)面積為1654 km，占總增長(zhǎng)面積的78.32%;5～8°區(qū)域的森林增長(zhǎng)面積為277 km，占總增長(zhǎng)面積的13.11%;坡度大于8°的區(qū)域森林增長(zhǎng)面積為181?km，占總增長(zhǎng)面積的8.57%。0～5°區(qū)域的森林覆蓋率從28.98%上升至38.58%，增長(zhǎng)了9.60%，5～8°區(qū)域的森林覆蓋率從59.97%上升至66.33%，增長(zhǎng)了6.36%。當(dāng)坡度大于8°以后，森林覆蓋率一直保持在80%以上且變化較?。ū?）。

討論

熱帶森林具有非常重要的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，但面臨人類破壞和全球氣候變化的嚴(yán)重威脅，開(kāi)展大面積及時(shí)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)具有重大意義。由于受熱區(qū)常年多云雨天氣的影響，近年來(lái)越來(lái)越多的研究聯(lián)合光學(xué)與雷達(dá)等多源遙感數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展熱

林地區(qū)森林監(jiān)測(cè)研究，多源遙感數(shù)據(jù)不僅能有效彌補(bǔ)單一傳感器在數(shù)據(jù)獲取等方面的不足，提取的森林分布圖的精度也更高。本研究聯(lián)合PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)和Landsat/Sentinel-2系列光學(xué)影像獲得的8期30 m分辨率的海南島年度森林分布圖，在省級(jí)、市（縣）和不同坡度、海拔地區(qū)均表現(xiàn)出非常高的時(shí)空一致性（圖2），展示了聯(lián)合PALSAR系列雷達(dá)和多源光學(xué)影像監(jiān)測(cè)熱帶地區(qū)森林的巨大潛力。DONG等聯(lián)合50?m空間分辨率的PALSAR和250～500?m的MODIS影像提取了海南島2007年的森林和橡膠林分布圖，相比之下，本研究的分類數(shù)據(jù)源空間分辨率更高，能進(jìn)一步克服混合像元的問(wèn)題，提供詳細(xì)的森林空間分布信息。CHEN等之前也結(jié)合PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)和Landsat系列光學(xué)影像提取了海南島2007—2015年的森林分布圖，本研究在此基礎(chǔ)上增加了時(shí)間序列更豐富的Sentinel-2多光譜影像，對(duì)香蕉、甘蔗等高生物量作物的識(shí)別精度更高，以此剔除非森林類別的高生物量作物，進(jìn)一步優(yōu)化了雷達(dá)森林分類結(jié)果。遺憾的是PALSAR只有2007—2010年數(shù)據(jù)（2006年發(fā)射，2011年失效），而PALSAR-2數(shù)據(jù)（2014年發(fā)射）也僅開(kāi)放2015—2018年。為了保持算法和結(jié)果的一致性，沒(méi)有提取2011—2014年缺失PALSAR數(shù)據(jù)的森林分布圖。今后的研究也將開(kāi)展利用其他數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)間缺失的替補(bǔ)，以此彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的缺失和不足。

近十多年來(lái)海南島森林總面積增長(zhǎng)明顯，本文結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)獲取的2018年森林面積為2.15×10 km，與2019年統(tǒng)計(jì)年鑒的2.14×10 km非常接近，但本研究可以提供豐富的空間分布信息。森林增長(zhǎng)主要集中在100 m以下區(qū)域，與CHEN等監(jiān)測(cè)2007—2015年海南島森林變化的監(jiān)測(cè)結(jié)果一致，但本研究新增了市（縣）尺度和不同的坡度森林變化分析，而且時(shí)間尺度也更長(zhǎng)。統(tǒng)計(jì)年份里海南島低海拔和坡度較緩的沿海市（縣）森林覆蓋較小，森林轉(zhuǎn)換速率較快（圖2），而海拔較高、坡度較陡的中部地區(qū)市（縣）森林覆蓋率較高、成片面積較大（表1），這與周亞?wèn)|等基于森林二類調(diào)查數(shù)據(jù)的海南島森林景觀格局的分析研究結(jié)果一致。于界芬結(jié)合森林資源清查數(shù)據(jù)和森林生態(tài)連清技術(shù)體系數(shù)據(jù)表明，海南省第八次清查（2009—2013年）森林面積達(dá)到最大面積，本研究數(shù)據(jù)也表明2009—2015年增長(zhǎng)速度較快。但是基于清查數(shù)據(jù)的森林動(dòng)態(tài)變化分析時(shí)間跨度較大，無(wú)法獲得年際森林變化信息，本研究時(shí)間跨度較小，可提供年際森林動(dòng)態(tài)變化信息。

近十多年來(lái)海南島森林增長(zhǎng)主要集中在東北部、北部及東北中部地區(qū)，引起該地區(qū)森林變化的主要原因是橡膠林的快速增長(zhǎng)。2002年以后天然橡膠價(jià)格一路攀升，在全球范圍內(nèi)激發(fā)了橡膠種植面積的不斷增加，作為我國(guó)第二大植膠區(qū)的海南島自然也不例外。海南島東部沿海是傳統(tǒng)的風(fēng)害重災(zāi)區(qū)，因此橡膠林的增長(zhǎng)主要集中在風(fēng)災(zāi)影響較小的西部和北部地區(qū)。結(jié)合課題組前期橡膠研究數(shù)據(jù)（近30年海南島橡膠林時(shí)空變化分析研究），分析海南森林消長(zhǎng)與橡膠林消長(zhǎng)之間的關(guān)系。以西北部森林面積增長(zhǎng)最大的儋州市為例，對(duì)比森林增長(zhǎng)較為集中區(qū)域（圖4Ⅰ）的Landsat影像和對(duì)應(yīng)年份森林分布圖發(fā)現(xiàn)，在2007—2010年該區(qū)域只有少量森林（圖4Ⅰ：2007—2010年森林），但到了2015年森林幾乎全部覆蓋整個(gè)區(qū)域，且增長(zhǎng)一直持續(xù)到2018年（圖4Ⅰ：2015—2018年森林）。從森林與橡膠林分布圖變化來(lái)看，2007年和2018年橡膠林分布圖與對(duì)應(yīng)年份的森林分布變化一致，表明該區(qū)域增長(zhǎng)的森林主要是橡膠林（圖4Ⅰ：2007—2018年橡膠）。在市（縣）尺度，森林明顯增長(zhǎng)市（縣）橡膠林面積同樣增長(zhǎng)顯著，森林面積增長(zhǎng)排前5的市（縣）與橡膠林面積增長(zhǎng)排前5的市（縣）一致，與森林面積數(shù)據(jù)對(duì)比顯示這5個(gè)市（縣）的橡膠林面積增長(zhǎng)占所有橡膠林增長(zhǎng)市（縣）的74.54%，占森林總增長(zhǎng)面積的63.40%。從增長(zhǎng)的地理位置來(lái)看，森林增長(zhǎng)集中分布在低海拔的平緩區(qū)域，這與橡膠林近十年來(lái)增長(zhǎng)集中在海拔低于200 m和坡度小于15°以下區(qū)域也是非常吻合。

2007—2018年海南島僅有東方市、三亞市和瓊中縣（表1）的森林面積略有下降。除中部的瓊中縣外，三亞市和東方市的光熱資源都非常豐富，以三亞森林損失較明顯區(qū)域?yàn)槔▓D4Ⅱ），森林分布圖（圖4Ⅱ：2007—2018年森林）表明，2007、2010年該區(qū)域森林變化較小，到2015年森林減少較明顯，2018年也未恢復(fù)，這與該區(qū)域的橡膠林變化一致（圖4Ⅱ：2007—2018年橡膠），說(shuō)明橡膠林的損失是該區(qū)域森林損失的主要原因。自2013年以來(lái)，由于橡膠價(jià)格持續(xù)低迷，導(dǎo)致橡膠林逐漸轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)效益更好但郁閉度較低的熱帶果園，從而導(dǎo)致了森林的損失，2018年谷歌地球高清影像顯示該地區(qū)現(xiàn)為果園，由于郁閉度較低，未能識(shí)別為森林，從而形成了明顯的森林損失區(qū)域。據(jù)三亞統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)表明，三亞果園面積從2007年的133.7 km增長(zhǎng)到2018年的255.02 km，有學(xué)者研究也表明三亞熱帶水果發(fā)展迅速。而森林面積變化較小的原因是換種的樹(shù)種經(jīng)過(guò)多年生后（如芒果樹(shù)），在郁閉度和樹(shù)高都達(dá)到本算法森林提取標(biāo)準(zhǔn)時(shí)也會(huì)識(shí)別為森林，彌補(bǔ)了由橡膠林等人工林損失的森林面積。對(duì)于中部地區(qū)的瓊中縣，森林覆蓋率較高，但在2010— 2018年森林面積下降了超過(guò)100 km（表1）。對(duì)比森林變化圖發(fā)現(xiàn)損失區(qū)域位于瓊中縣東北部，森林損失主要是水庫(kù)建設(shè)導(dǎo)致的（圖4Ⅲ）。Landsat假彩色影像表明2007年水庫(kù)在修建前該地區(qū)有大量的森林（圖4Ⅲ：2007年影像），2013年水庫(kù)正在修建中（圖4Ⅲ：2013年影像），到了2015年水庫(kù)已建成并蓄水，蓄水后水位上升導(dǎo)致不少森林被淹沒(méi)（圖4Ⅲ：2015年影像）。此外，在?？谑兄苓吅臀牟袞|北沿海等地區(qū)有不少森林損失的斑塊，其原因是旅游業(yè)開(kāi)發(fā)和城市化的建設(shè)。

結(jié)論

聯(lián)合多源遙感數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)熱帶地區(qū)森林變化信息，能為熱帶森林保護(hù)及政策的制定提供重要的數(shù)據(jù)支持。本研究聯(lián)合Landsat/Sentinel-2光學(xué)和PALSAR/PALSAR-2雷達(dá)多源遙感數(shù)據(jù)在GEE平臺(tái)上監(jiān)測(cè)了海南島2007—2018年森林的時(shí)空變化特征，展示了聯(lián)合多源遙感影像監(jiān)測(cè)熱帶地區(qū)森林的巨大潛力。研究表明2007—2018年海南島森林增長(zhǎng)模式良好，森林凈增長(zhǎng)面積2119?km，總覆蓋率上升了6.01%。18個(gè)市（縣）中有15個(gè)市（縣）的森林面積呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，主要集中在儋州市、臨高縣、定安縣、澄邁縣和瓊海市，這5個(gè)市（縣）的森林增長(zhǎng)面積占總增長(zhǎng)面積的68.78%，森林面積減少的東方市、三亞市和瓊中縣，分別減少了13、76、113 km。森林增長(zhǎng)主要集中在海拔較低、坡度較緩的沿海及周邊的臺(tái)地地區(qū)，其中海拔在100 m以下區(qū)域的增長(zhǎng)面積占總增長(zhǎng)面積的83.14%;坡度小于5°區(qū)域的增長(zhǎng)面積占總增長(zhǎng)面積的78.32%。在海拔較高，坡度較陡地區(qū)的森林覆蓋率較高，面積幾乎沒(méi)有發(fā)生變化。東北部、北部沿海和東北中部地區(qū)森林

快速增長(zhǎng)的主要原因是橡膠林的快速增長(zhǎng);南部、西南部和東北部沿海地區(qū)損失的森林主要是樹(shù)種換種、旅游開(kāi)發(fā)和城市化建設(shè)所致，而中部地區(qū)的瓊中縣森林損失是由于水庫(kù)修建導(dǎo)致的森林面積減少。

參考文獻(xiàn)

1. 付安民， 孫國(guó)清， 過(guò)志峰， 王殿中. 基于MODIS數(shù)據(jù)的東北亞森林時(shí)序變化分析[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2010， 46（5）： 835-843.FU A M， SUI G Q， GUO Z F， WANG D Z. Time series analysis of forest changes in Northeast Asia based on MODIS data[J]. Journal of Peking University （Natural Science Edition）， 2010， 6（5）： 835-843. （in Chinese）

2. 收稿日期 2021-07-01;修回日期 2021-08-07

   基金項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（No. 31760181，No. 42071418，No. 31770591）。

   作者簡(jiǎn)介 古曉威（1994—），男，碩士研究生，研究方向：環(huán)境與資源遙感。*通信作者（Corresponding author）：寇衛(wèi)利（KOU

   Weili），E-mail：kwl_eric@163.com。