APP下载

邕江流域植被时空分布及演变研究

2014-09-03曾秀俐朱霞王维王文杰张哲

环境工程技术学报 2014年1期
关键词:邕江植被指数波动

曾秀俐,朱霞,王维,王文杰,张哲

1.湖南科技大学建筑与城乡规划学院,湖南 湘潭 411201 2.青海省环境监测中心站,青海 西宁 810007 3.中国环境科学研究院环境信息研究所,北京 100012

植被是气候和人文因素对环境影响的敏感指标,也是联结土壤、大气和水文的自然纽带[1]。植被指数是表征地表植被覆盖、生长状况的有效度量参数,其时空变化反映了生物量的动态演化信息,植被指数状况越好,代表生态环境质量状况就越好。将植被指数应用于区域生态环境监测评估中具有重要的现实意义[2-3]。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是区域地表植被覆盖度与植物长势的函数,NDVI是反映植物生长状况的最有效指标之一,该数值越高,表明地表叶面积指数越大,植被覆盖度越高[4]。

遥感与GIS技术的发展为大区域、长时间序列的生态环境监测提供了条件。目前利用NDVI进行植被监测和评估的传感器主要有NOAA AVHRR、SPOTVGT、MODIS、Landsat TM等[5-10],比较而言,MODIS NDVI数据具有成像周期短、时间和空间分辨率较高,数据记录完整等特点,对植被覆盖状况敏感区域的生态环境监测具有明显优势[11-12],近年来被广泛应用于中长期植被变化趋势研究。国内外学者利用一元线性回归[13-14],Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall检验[15-17],小波分析[18-19]和傅里叶变换[20-21]等方法研究植被覆盖的时空变化特征,或利用相关分析等方法研究NDVI年内年际变化与气候、降水及人类活动间的关系[1-2,22-23]。由于一元线性回归可以在像元尺度上表征一定时间序列植被覆盖的变化趋势,在国内应用相对成熟[24-28],笔者拟采用该方法来分析研究区的植被变化趋势。

邕江流域是我国典型的喀斯特地区之一,生态系统十分脆弱,在外部条件作用下很容易发生逆向演替。邕江流域植被状况及其变化反映了该流域生态退化与恢复过程,并在一定程度上影响南宁市的经济社会和生态环境可持续发展,决定着南宁市的生态安全。目前研究主要以邕江水质及其变化、邕江滨水区环境演变等为切入点,鲜有针对该流域长时间序列的植被定量评估和趋势预测方面的研究。为此,笔者基于MODIS NDVI数据分析邕江流域2000—2010的植被时空特征及变化趋势,评估了该流域的生态环境质量状况,以期为邕江流域植被的定量、动态监测提供技术与理论支持,为该流域生态建设决策和区域生态环境演变研究提供科学依据,为喀斯特山区生态环境与经济社会可持续发展战略研究提供参考。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

邕江流域位于南宁市南部,上起邕江上游左江的上中、右江的白马至下游邕宁区与横县交界的六景乡道庄村之间的水域以及地面水依自然地势直接流入该水域的集水陆域(图1)。邕江全长113.8 km,控制流域面积5 688.52 km2。邕江流域地处亚热带北侧内部边缘,距北部湾海洋较近,受海洋季风影响,雨量充沛,霜少无雪,年均气温21.7 ℃,年均降雨量1 304.2 mm;区域内地形起伏多变,地貌类型复杂多样,包括平地、低山、石山、丘陵和台地等;土壤类型以赤红壤和紫色土为主,还分布有水稻土、石灰土等;植被资源十分丰富,植被类型包括阔叶林、针叶林、栽培植被、灌木和草丛等,流域所处的南宁市素有“绿都”的美誉。

图1 邕江流域示意Fig.1 Location of Yongjiang Basin

邕江流域共涉及南宁市10个行政区县(兴宁区、江南区、青秀区、西乡塘区、邕宁区、良庆区、隆安县、武鸣县、宾阳县和横县),总人口约280万。近年来经济发展迅速,截至2010年底,邕江流域生产总值达893亿元,为2005的4.5倍;三大产业所占比例为6.91∶34.80∶58.29,其中,工业产值在第二产业中所占比例不断增加。

1.2 遥感数据处理

研究所用的遥感数据源自NASA提供的2000—2010年16 d最大合成的MODIS产品数据植被指数MODQ1,该数据空间分辨率为250 m。用MRT(MODIS ReProjection Tools)软件对数据进行格式和地图投影转换,把HDF格式转化为Geotiff格式,把Sinusoidal地图投影转换为WGS84Albers Equal Area Conic投影,采用最邻近法进行重采样;为了有效去除云、大气和太阳高度角等产生的影响,进一步去除噪声点并提高数据的可靠性,研究区的逐月NDVI通过对同属一个月的2期NDVI影像进行最大值合成得到,对同年度的逐月NDVI影像进行加权平均得出该年度的NDVI[29]。

1.3 研究方法

1.3.1 回归分析

对一组时间自变量(t)与NDVI因变量(NDVIt)数据,可以利用最小二乘法,计算出数据集上所有像元的NDVI与时间的回归系数(k):

式中,t为时间,a;NDVIt为t年的NDVI;n为样本量。若k>0,说明该单元格的植被状况趋好;若k<0,则说明该单元格的植被状况趋于恶化。

对t与NDVIt间的线性关系进行了显著性检验(F检验)[30-31]:

1.3.2 相关系数分析

采用Pearson相关系数建立NDVI与t的相关关系,分析NDVI随t的长时间序列变化特征和趋势,其公式为:

1.3.3 变异系数

变异系数可集中反映NDVI数据的离散程度,体现植被的年际波动性,其公式为:

CVNDVI=σNDVI

2 结果与分析

2.1 植被指数空间分布特征

2000—2010年邕江流域土地利用与年均NDVI空间分布的相互关系见图2和图3。邕江流域NDVI总体呈现四周高,中部低的空间分布特征,其与邕江流域地形及土地利用植被覆盖分布格局相吻合;森林分布区NDVI普遍较高,草本湿地和耕地、草地分布区次之,建设用地、水域等其他类型NDVI相对较低。邕江流域中部为南宁中心城市区,由于市中心人口密集,人为干扰因素不断加剧,NDVI明显低于周边区域;北部地区主要植被类型为森林和耕地,高峰岭—白花山—三状岭水源涵养林建设与保护区NDVI明显较高;流域东南部地貌主要为丘陵,林地和农作物分布广泛,尤其是大王滩—凤亭河水库饮用水源地保护区森林覆盖率较高,NDVI集中在0.4~0.6,其他区域主要植被类型为耕地和草地,建设用地零星分布,年均NDVI为0.3~0.5。

图2 邕江流域土地利用现状Fig.2 Land use status in Yongjiang Basin

分级统计结果表明,邕江流域植被状况总体较好,植被覆盖区域占流域总面积的98%以上。其中NDVI小于0.3的仅占流域总面积的1.16%;NDVI为0.3~0.6的占流域总面积的80.32%;大于0.6的占流域总面积的18.52%。

2.2 植被指数时间变化特征

图4 2000—2010年邕江流域年际NDVI变化Fig.4 Inter-annual change of NDVI in Yongjiang Basin from 2000-2010

以年均NDVI影像中植被覆盖区域的像元NDVI平均值代表当年植被的整体状态,研究邕江流域2000—2010年植被年际变化特征(图4)。由图4可知,邕江流域年均NDVI为0.42~0.54,2002年达到最大值,为0.54,2004年最小,为0.42;2000—2004年期间,NDVI变化没有明显规律,2004年以后NDVI表现出波动性缓慢增长趋势。

分析邕江流域气候因素与人为因素对植被的影响,结果表明,2000—2005年,邕江流域年均气温、土地利用类型及数量变化不大,年均降雨量是影响该流域植被状况的主要因素。邕江流域降水量常年均值为1 328.2 mm,2002年邕江流域年平均降雨量达1 412 mm,约为常年均值的1.1倍;2003—2004年降水明显减少;2004年平均年降水量1 193 mm,较常年均值偏少135 mm。2005年以来,温度和降水变化幅度不大,人为干扰对植被的影响远超过气候因素,植树造林、创建自然生态保护区等生态治理措施是植被状况恢复的主要动因。

2.3 植被指数年际波动特征

年度NDVI的波动是植被受到干扰后在生产力和植被覆盖度上的年际波动的重要体现,是植被群落健康状况的重要标志[24]。波动值越大说明植被群落越不稳定,波动值越小说明植被群落状态越稳定。用CVNDVI分析邕江流域内NDVI的波动特征,根据计算结果,借鉴前人的划分经验[32],将CVNDVI划分为5个等级:高波动(CVNDVI≥0.20),较高波动(0.15≤CVNDVI<0.20),中波动(0.10≤CVNDVI<0.15),较低波动(0.05≤CVNDVI<0.10)和低波动(CVNDVI<0.05)。分级统计结果如表1所示。由表1可知,92.87%的植被覆盖区域NDVI呈中低波动,高度波动的区域仅占7.13%,说明邕江流域植被覆盖波动性较小,总体稳定性较好。

表1 邕江流域NDVI波动特征

邕江流域NDVI的变异系数分析结果表明(图5),NDVI波动性大小与植被类型密切相关。高波动区域主要分布在流域中部和西北部,尤其是位于流域中部的南宁中心城市区NDVI波动明显,该区域人口密集,建设用地所占比例大,人为干扰剧烈,植被群落稳定性较差;低波动地区主要分布在流域东北部的高峰岭—白花山—三状岭水源涵养林建设与保护区和西南部的大王滩—凤亭河水库饮用水源地保护区,是由于该区域主要植被覆盖类型为林地,稳定性好,受干扰程度低,植被群落稳定性较好;中度波动地区呈零散分布,主要植被类型为耕地和草地。

图5 邕江流域NDVI变异系数分布Fig.5 Spatial distribution of variation coefficient of NDVI in Yongjiang Basin

2.4 植被指数变化趋势分析

利用一元线性回归分析邕江流域2000年以来的NDVI变化,并借鉴前人植被指数退化的划分标准[27-28],结合研究区实际情况,对邕江流域2000—2010年的植被覆盖变化程度进行划分,回归分析结果如表2和图6所示。

图6 邕江流域趋势分析结果Fig.6 Trends of inter-annul NDVI change in Yongjiang Basin

k变化趋势面积∕km2所占比例∕%<-0.009严重退化234.064.13-0.009~-0.003中度退化522.319.23-0.003~0.003基本不变1 734.9430.620.003~0.009中度改善2 450.1943.24≥0.009明显改善724.3812.78

由表2可知,邕江流域植被状况有所改善的区域占流域总面积的56.02%,主要分布在邕江流域东南部的良凤江及八尺江周边;30.62%的区域植被覆盖基本不变,仅有13.36%的区域生态环境退化,主要分布在南宁中心城区周边及流域上游的左江、右江汇入口等区域,尤其是南宁中心城市区植被退化严重,与近年来该区域城镇化加快推进密切相关。总体而言,植被处于增加趋势的地区面积远远大于处于减少趋势的地区面积。

回归显著性检验(F检验)结果表明,邕江流域有63.28%的区域通过了a=0.25的显著性检验(可信度为75%以上),其中有25.33%的区域通过了a=0.05的显著性检验(可信度为95%以上)。

邕江流域2000—2010年NDVI与t的Pearson相关系数表明,邕江流域75%以上的区域NDVI与时间呈正相关关系,说明邕江流域大部分区域的植被覆盖状况在逐年增强,区域生态环境逐步改善。正相关区域主要集中在邕江流域下游的大王滩—凤亭河水库饮用水源地保护区和八尺江周边,而南宁中心城市区NDVI与时间呈明显的负相关关系,这与近年来南宁市城镇化步伐加快导致城区周边植被覆盖度降低密切相关。Pearson相关系数分析结果与回归分析结果保持一致。造成流域内整体植被增加、生态环境改善的主要动因是近年来,南宁市积极创建国家级生态示范区,大规模植树造林,强化城市生态屏障,打造“中国绿城”。

3 结论

(1)从空间分布上分析,邕江流域植被呈四周高,中部低的分布特征,这种格局与邕江流域的地形特点和土地利用方式相吻合。流域生态环境总体较好,植被覆盖区域占流域总面积的98%以上。

(2)从时间变化上分析,2000—2010年邕江流域植被覆盖区域年均NDVI为0.42~0.54,其中2000—2004年植被覆盖区域NDVI波动较大,无明显的趋势特征,这与2002—2004年流域降水变化异常有关;2004年以后,植被覆盖区域NDVI呈波动性缓慢增长趋势,主要是由于南宁市近年来生态治理取得生态调节效应在NDVI变化特征中得以显现。

(3)从NDVI波动特性上分析,邕江流域植被覆盖总体稳定性较好,其中92.87%的植被覆盖区域NDVI呈中低波动;而高波动区域仅占植被覆盖区域总面积的7.13%。植被状况的稳定性与植被类型及数量密切相关。

(4)从NDVI变化趋势上分析,2000—2010年邕江流域地表植被覆盖改善的区域远远大于植被退化的区域,其中,改善的区域占植被覆盖区域总面积的56.02%,退化的区域占13.36%,30.62%的区域呈稳定不变的状态。

[1] 刘绿柳,肖风劲.黄河流域植被NDVI与温度、降水关系的时空变化[J].生态学杂志,2006,25(5):477-481.

[2] 孙红雨,王常耀,牛铮,等.中国植被覆盖变化及其与气候因子关系:基于NOAA数据[J].遥感学报,1998,2(3):204-210.

[3] HOPE A S,BOYNTON W L,STOW D C,et al.Interannual growth dynamics of vegetation in the Kuparuk River watershed, Alaska based on the normalized difference vegetation index[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(7):3413-3425.

[4] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2003.

[5] 王强,张勃,戴声佩.基于GIMMS AVHRR NDVI数据的三北防护林工程区植被覆盖动态变化研究[J].资源环境与发展,2011(2):12-19.

[6] JIANG X G,WANG D,TANG L L,et al.Analysing the vegetation cover variation of China from AVHRR-NDVI data[J].International Journal of Remote Sensing,2008,29(17):5301-5311.

[7] ANYAMBA A,TUCKER C J.Analysis of Sahelian vegetation dynamics using NOAA-AVHRR NDVI data from 1981-2003[J].Journal of Arid Environments,2005,63(3):596-614.

[8] 宋富强,邢开雄,刘阳,等.基于MODIS NDVI的陕北地区植被动态监测与评价[J].生态学报,2011,31(2):354-363.

[9] HUETE A R,DIDAN K,SHIMABOKURO Y,et al.Regional Amazon basin and global analysis of MODIS vegetation indices:early results and comparisons with AVHRR[C]IGARSS 2000:IEEE 2000 international geoscience and remote sensing symposium - taking the pulse of the planet:the role of remote sensing in managing the environment.Honolulu:IEEE,2000,6(2):536-538.

[10] PETTORELLI N,VIK J O,MYSTERUD A,et al.Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change[J].Trends in Ecology & Evolution,2005,20(9):503-510.

[11] 陈燕丽,龙步菊,潘学标,等.MODIS NDVI和AVHRR NDVI对草原植被变化监测差异[J]遥感学报,2011,15(4):831-845.

[12] 王正兴,刘闯,HUETE A,等.植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI[J].生态学报,2003,23(5):979-987.

[13] 宋怡,马明国.基于SPOT VEGETATION数据的中国西北植被覆盖变化分析[J].中国沙漠,2007,27(1):89-93.

[14] 杜灵通,田庆久.宁夏回族自治区NDVI的时空变化特征研究[J].水土保持通报,2011,31(5):208-214.

[15] 王佃来,刘文萍,黄心渊.基于Sen+Mann-Kendall的北京植被变化趋势分析[J].计算机工程与应用,2013,49(5):13-17.

[16] POULIOT D,LATIFOVIC R,OLTHOF I.Trends in vegetation NDVI from 1 km AVHRR data over Canada for the period 1985-2006[J].International Journal of Remote Sensing,2009,30(1):149-168.

[17] FENSHOLT R,LANGANKE T,RUSMUSSEN K,et al.Greenness in semi-arid areas across the globe 1981-2007:an Earth Observing Satellite based analysis of trends and drivers[J].Remote Sensing of Environment,2012,121:144-158.

[18] MARTINEZ B,GILABERT M A.Vegetation dynamics from NDVI time series analysis using the wavelet transform[J].Remote Sensing of Environment,2009,113(9):1823-1842.

[19] 宋涛.基于小波变换的植被覆盖变化研究[D].福建:福建师范大学,2011.

[20] 黄勇,姚筠,郁凡.基于傅立叶变换的多时次NDVI地表覆被分类方法[J].中国农学通报,2009,25(3):260-264.

[21] 王红说,黄敬峰.基于MODIS NDVI时间序列的植被覆盖变化特征研究[J].浙江大学学报,2009,35(1):105-110.

[22] 郑有飞,刘宏举,吴荣军,等.贵州省NDVI变化及其与主要气候因子的相关性[J].生态与农村环境学报,2009,25(1):12-17.

[23] 江东,王乃斌,杨小唤,等.植被指数-地面温度特征空间的生态学内涵及其应用[J].地理科学进展,2001,20(2):146-152.

[24] 王情,刘雪华,吕宝磊.基于SPOT-VGT数据的流域植被覆盖动态变化及空间格局特征:以淮河流域为例[J].地理科学进展,2013,32(2):270-277.

[25] 毛德华,王宗明,罗玲,等.基于MODIS和AVHRR数据源的东北地区植被NDVI变化及其与气温和降水间的相关分析[J].遥感技术与应用.2012,27(1):77-85.

[26] 安佑志,刘朝顺,施润和,等.基于MODIS时序数据的长江三角洲地区植被覆盖时空变化分析[J].生态环境学报,2012,21(12):1923-1927.

[27] 邱海军,曹明明.基于SPOT VEGETATION数据的中国植被覆盖时空变化分析[J].资源科学,2011,33(2):335-340.

[28] HERRMANN S M, ANYAMBA A, TUCKER C J.Recent trends in vegetation dynamics in the African sahel and their relationship to climate[J].Global Environmental Change,2005,15(4):394-404.

[29] 何彬方,冯妍,吴文玉,等.安徽省近十年植被指数时空变化特征[J].生态学杂志,2010,29(10):1912-1918.

[30] 刘贤赵,张安定,李嘉竹.地理学的数学方法[M].北京:科学出版社,2009:29-30.

[31] 南英子.简单线性相关与回归分析中各种检验及其相互关系的探讨[J].统计与决策,2011(2):26-28.

[32] 张雪艳,胡云峰,庄大方,等.蒙古高原NDVI的空间格局及空间分异[J].地理研究,2009,28(1):10-18. ○

猜你喜欢

邕江植被指数波动
流动的秀美“壮锦”
邕江色彩
永恒的微笑
羊肉价回稳 后期不会大幅波动
基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别
南宁海事局多措并举护航邕江水上旅游
微风里优美地波动
2019年国内外油价或将波动加剧
AMSR_2微波植被指数在黄河流域的适用性对比与分析
河南省冬小麦产量遥感监测精度比较研究