基于MODIS的南四湖植被覆盖变化的时空特征研究

于泉洲，董 杰，刘恩峰，周 蕾，梁春玲，张怀珍，曹建荣

(1.聊城大学环境与规划学院，山东聊城252059;2.湖泊与环境国家重点实验室中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京210008;3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101;4.商丘师范学院测绘与规划学院，河南商丘476000)

基于MODIS的南四湖植被覆盖变化的时空特征研究

于泉洲1，董 杰1，刘恩峰2，周 蕾3，梁春玲4，张怀珍1，曹建荣1

(1.聊城大学环境与规划学院，山东聊城252059;2.湖泊与环境国家重点实验室中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京210008;3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101;4.商丘师范学院测绘与规划学院，河南商丘476000)

湿地植被的时空变化研究是陆地生态系统对全球变化响应研究的重要内容之一。利用2000—2015年的中分辨率成像光谱仪 (MODIS)16天合成的植被指数数据 (NDVI和EVI)作为植被覆盖的指标，采用基于像元的线性趋势分析和稳定性分析方法研究了南四湖湿地植被覆盖的时空演变和稳定性格局特征，并结合气象数据和相关资料分析了控制植被覆盖变化的主要因素。结果表明:1)南四湖湿地植被覆盖度受景观格局控制，呈现由湖岸向湖心减小的带状分布特征。2)南四湖植被覆盖变化具有阶段性特征。2000—2003年生长季植被覆盖度处于较高水平，2004—2006年处于较低水平，之后波动变化;植被覆盖年内变化呈双峰特征，尤其在下级湖。3)湿地的水陆交错地带植被覆盖下降趋势明显，植被指数平均每10年减少0.1～0.3，其他区域植被覆盖略有上升。4)植被覆盖的稳定度亦呈现以湖心为中心的环带状特征，由湖心到湖岸植被的稳定性逐渐增高。5)植被覆盖度的变化与区域降水导致的湖泊水位变化关系密切。除去极端降水的2003年，年降水量与湿地植被指数呈显著负相关关系 (P＜0.05)，相关系数分别为－0.60(NDVI)和－0.66(EVI)。作为南水北调东线工程重要的水利枢纽，南四湖频繁的水文调蓄必然影响湿地植被覆盖格局，进而影响南四湖湿地生态过程及生态功能，需引起管理者的重视。

MODIS;EVI;NDVI;植被覆盖;南四湖湿地

0 引言

湿地被誉为“地球之肾”，是水陆交互作用所形成的自然综合体，在调节气候、涵蓄水源和维持生态系统平衡等方面具有重要的作用［1，2］。植被是陆地生态系统的主体，联系着土壤、大气和水分等要素，同时受人为活动的影响具有明显的时空异质性［3］。湿地植被是湿地生态系统的基础，在改善湖泊湿地生态环境质量、维持生态系统固碳潜力和保护生物多样性等方面都具有重要作用［2］。因此，在气候变化和人为活动影响的背景下，研究湿地植被时空变化特征及其影响因素具有重要意义。

当前，对于陆地生态系统植被的时空变化研究多借助于遥感数据，常用的遥感数据有 NOAA AVHRR、SPOT-Vegetation以及MODIS等［4］。遥感数据获取的植被指数数据可以表征地表植被覆盖、绿度变化甚至健康状况。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)基于植被叶绿素在690nm处的强吸收，通过红光和近红外波段反射率的组合实现对植被状态的定量表达［5］。增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index，EVI)在 NDVI的基础上加入蓝光波段信息，在表征高生物量植被类型的变化方面具有优势［6］。

1980年以来，在自然和人为活动的影响下南四湖湿地的景观格局［7－9］、生态功能［10－11］和植被覆盖度方面都发生了显著变化［12］，然而对20世纪90年代末南四湖大开发后湿地植被的时空连续变化及其驱动因素还缺乏深入研究，更未见利用高时间分辨率的MODIS数据开展南四湖的研究。因此本文利用2000—2015年MODIS 16天合成NDVI和EVI数据，利用基于像元的时序分析方法和稳定性分析方法，研究2000年以来的16年间南四湖湿地植被时空连续的变化特征，揭示这一变化的控制因素，以期丰富学界对于湖泊湿地植被覆盖的时空格局和控制因素的认识，并为南四湖湿地资源开发和生态环境保护提供一定的科学指导。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

南四湖(34°27'～35°20'N，116°34'～117°21'E)位于山东省西南部，行政上隶属于济宁市微山县。南四湖是河迹洼地型湖泊［13］，自西北向东南由南阳、独山、昭阳和微山4个相连的湖泊组成，全湖南北长约120km，东西宽在5～25km之间，最大水域面积约1 266km2(图1)。南四湖不仅是华北地区最大的淡水湖泊和南水北调东线工程主要的调蓄枢纽，也是山东省重要的生物宝库和水禽栖息地，在维护区域经济发展和生态平衡方面具有重要意义。1960年建于昭阳湖区的拦湖大坝把南四湖分成上级湖和下级湖。上级湖包括南阳、独山、昭阳3个相连的湖泊，下级湖为微山湖。近年来，南四湖地区逐步修筑了围湖防洪大堤，设计洪水位在36.5m(上级湖)和36m(下级湖)以上，湖区平均水深约1.5m。湖水作用区域被限制在大堤之内，故研究区选在南四湖湖西大堤和湖东堤所围的区域［14］。湿地内大量芦苇、荷、芡、眼子菜、金鱼藻等湿生、水生自然植被分布，亦有部分林地、农田等人工植被分布。近年来，随着气候变化和人为活动的影响，南四湖生态环境变化显著［7－15］。

图1 南四湖湿地的位置Fig.1 Location of Nansi Lake wetland

1.2 数据

采用美国EOS卫星获取的16天合成的MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) MOD13A1植被指数(VI)数据，包括NDVI和EVI。该数据采用正弦曲线(Sinusoidal)投影方式，存储格式为EOS-HDF，空间分辨率为250m。该数据进行了大气校正和双向反射来去除水、云、气溶胶以及阴影对图像质量的影响，可以直接用于研究植被覆盖情况。利用ENVI+IDL编程环境将数据转为ENVI标准格式，投影方式转换为WGS-84投影。然后利用南四湖湿地的矢量边界文件对图像进行批量裁剪。另外，选取南四湖附近的兖州气象标准站2000年以来的降水数据并参考已发表的相关水文资料［16］，综合分析2000年以来南四湖湿地植被时空变化的控制因子。

1.3 方法

1.3.1 植被指数阈值设定

研究以植被指数表征植被覆盖度。为确定南四湖植被范围进而确定不同时期湿地植被盖状况，需对研究区设定植被指数的阈值。根据Huete等人对MODIS植被指数的研究［6］，并参考国内相关研究［12，17］，选取VI=0.1作为常年植被区的阈值，VI大于0.1的像元作为植被进行统计分析，VI小于0.1的像元认为是裸土或水体。

1.3.2 趋势分析

基于最小二乘法的一元线性回归分析被广泛用于基于栅格的变量趋势分析，趋势分析可以模拟每个栅格单元值的变化趋势［18］。同时计算栅格变量对时间的Pearson相关系数。将植被覆盖度的变化率定义为研究期内NDVI和EVI随时间变化的一次线性回归方程的斜率，计算公式为:

式中，变量i为16天合成影像按时间排列的序号，i取值为1，2，…，365;n为样本数，n=365;VIi为第i景影像的VI值;ti为第i景影像对应的时间(ti=YEARi+DOYi/365，其中YEARi和DOYi分别为第i景影像所在年和年积日)，slope是2000—2015年VI的线性回归斜率，若slope＞0，说明该像元在该时期VI呈上升趋势，植被覆盖有所改善，反之植被覆盖度下降。

1.3.3 稳定性分析

植被指数的年际波动是植被稳定性的重要体现，是植被群落健康状况的重要标志［19］。变异系数(CV)可以反映数据的波动程度，CV值越大说明植被受到的干扰大，植被越不稳定。本文利用公式(2)和(3)计算2000—2015年植被指数的CV，以此来反映南四湖区域逐个像元16年来的植被稳定性。

式中:CV为变异系数，S为标准差为多年VI平均值。

2 结果与分析

2.1 南四湖土地利用状况与多年植被覆盖空间格局

湿地的土地利用和景观格局是影响植被盖度空间特征的主要因素。刘恩峰等［7］利用Landsat数据对南四湖景观格局特征的研究显示，2007年(本文研究时段的中期)南四湖湿地景观类型主要包括挺水植物区、敞水区、台田坑塘、人工养殖区、农业用地和岛屿。敞水区和台田坑塘在上级湖分布多，农业用地集中分布在下级湖西岸。各景观类型呈带状分布特征，由湖心向湖岸大致分布为敞水区、人工养殖区、台田坑塘和农业用地［7－9］。

通过对MODIS数据在空间上统计平均发现，2000—2015年间南四湖NDVI介于－0.05～0.62之间，均值为0.403;EVI介于－0.02～0.40之间，均值为0.234。上级湖中的独山湖和昭阳湖植被指数相对较低，上级湖的南阳湖和下级湖的微山湖北部及微山岛的植被指数较高。总体而言，植被指数从湖心向湖岸呈增大趋势。湿地植被覆盖格局受景观格局的控制，湖区的农业用地、挺水植物区和台田坑塘景观的植被覆盖度较高，敞水区植被覆盖度最低，其植被指数一般在0.1以下甚至为负值(图2)。

图2 2000—2015年南四湖湿地植被指数的空间特征Fig.2 Spatial pattern of the mean vegetation indexes in Nansi Lake wetland from 2000 to 2015

2.2 南四湖植被覆盖时空变化特征

2.2.1 植被覆盖的时间序列特征

图3显示2000年以来南四湖植被指数变化呈现阶段性特征，无论是NDVI还是EVI，在全湖、上级湖和下级湖植被指数都具有一致特征。表明湿地植被覆盖呈现阶段性的变化，NDVI在2000—2003年夏季较高，2004—2006年植被覆盖较低，2007年起略有上升且较稳定。相比NDVI，EVI的时间序列变化的阶段性特征更为明显，2000—2003年间生长季的植被EVI接近0.5，而2004年至今生长季EVI都没有达到之前的水平(图3b)。另外，植被指数的年内变化呈现双峰特征，尤其在2003年之后更为明显。植被指数的年内双峰变化特征主要由于耕地的一年两季耕种模式决定［20］，因此在研究区2003年之后植被指数双峰特征愈加明显可能暗示了2002年大旱之后湿地植被景观向农业用地景观的进一步转变。

另外，多数年份生长季下级湖的植被覆盖明显高于上级湖(图3)，然而在干旱的2000—2003年则不同，上级湖的植被覆盖水平高于下级湖或与下级湖相当。这一特征可能与南四湖区域干旱和湖泊调蓄导致的上级湖和下级湖水位变化有关。同时，下级湖植被指数年内变化曲线的双峰特征更为明显，这可能是由下级湖农业用地面积较大决定的。

图3 南四湖湿地植被指数的时间变化特征Fig.3 Temporal variations of the vegetation indexes in Nansi Lake wetland

2.2.2 植被覆盖变化趋势的空间格局

湿地植被覆盖的变化趋势存在明显的空间差异。无论是NDVI和EVI随时间变化的相关系数格局图(图4)还是其变化速率格局图(图5)上均显示出植被覆盖变化趋势在空间上的异质性。上级湖的昭阳湖以及下级湖微山岛的西南部是植被覆盖减少最集中的区域，接近湖心的区域植被覆盖下降最明显，相关系数小于－0.45，植被指数下降速率约为每10年减少0.1～0.3。同时，南阳湖与微山湖的西部植被覆盖有上升趋势，但上升趋势不显著。植被覆盖下降的区域集中于水陆交错地带。水位升高导致植被群落生境条件改变，芦苇、蒲等挺水植物群落被莲、金鱼藻、眼子菜等浮水或沉水植被所取代，造成植被覆盖度降低，因此敞水区外围植被覆盖的减小可能与南四湖2000年以来水位不断升高［16］有关。

2.3 南四湖植被覆盖的稳定性格局

南四湖湿地植被覆盖的稳定度在空间上呈现出规律的变化。除湖心部分常年敞水区的植被指数为负值导致其变异系数小于0以外，其他区域VI的变异系数由湖心向湖岸不断减小，其中以独山湖最为明显。这说明植被的稳定性是从湖心向湖岸不断升高的，临近湖心的植被稳定性最低而湖岸植被的稳定性最高。结合土地利用资料分析认为植被最稳定的区域位于下级湖西岸的农业用地和台田坑塘区，其Cv一般在0～1之间;植被最不稳定的区域位于独山湖的敞水区，Cv大于5(图6)。这可能是因为敞水区外侧多以浮水植物和沉水植物为主，受湖泊水位升降造成淹水和出露的交替作用影响从而导致植被覆盖的不稳定。

图4 南四湖湿地植被指数与时间的相关系数的空间格局Fig.4 Spatial pattern of correlation coefficient between vegetation indexes and time in Nansi Lake wetland

图5 2000年以来南四湖湿地植被指数变化趋势的空间格局Fig.5 Spatio-temporal pattern of vegetation coverage in Nansi Lake wetland since 2000

图6 2000年以来南四湖湿地植被稳定性格局Fig.6 Stability pattern of vegetation in Nansi Lake wetland since 2000

2.4 植被覆盖变化的原因分析

水位是湿地生态水文过程的关键因素之一，水位的变化将影响湿地植被覆盖度和植被群落的演替［21］。对于南四湖而言，年降水量的波动与水位波动基本一致。水位变化与区域降水量的变化具有显著相关性(P＜0.05)［16］，因此降水成为影响南四湖湿地植被覆盖变化的间接因素。图7显示2000年以来降水量与湿地植被指数基本呈现相反的波动特征。2000—2002年降水量很少，此时植被指数很高;2003年是降水量最大年份，两者特征不明显;自2004年起，降水量呈下降趋势，而植被指数呈缓慢波动上升趋势。

由于南四湖湖区泄洪调蓄的影响，在降水量最大的2003年湖区水位达到湖区最高水位并不再随降水量增加而升高，2003年降水量与湖区水位关系不具代表性。因此把极端降水的2003年排除后，将年降水量与植被指数进行相关分析发现年降水量与湿地植被指数呈线性负相关关系，降水量与NDVI的相关系数为0.60，与EVI的相关系数为0.66，与两者的相关性达到95%的显著性水平(图8)。这表明在没有大规模人为调蓄的情况下，区域降水量的增加提升了南四湖水位间接地抑制湖区植被覆盖度的增加。

图7 2000年以来南四湖年降水量与植被指数年均值变化Fig.7 Variations of annual precipitation and vegetation indexes in Nansi Lake since 2000

图8 南四湖年降水量与植被指数关系(除2003年)Fig.8 Correlations of annual precipitation and vegetation indexes in Nansi Lake(except 2003)

3 结论与讨论

3.1 结论

基于MODIS-NDVI/EVI数据，利用基于像元的一元线性回归方法并计算其变异系数，从植被指数变化趋势的格局切入分析，研究了2000—2015年南四湖湿地植被覆盖的连续时空格局特征，并分析了驱动因素。主要结论如下:

1)湿地的景观格局影响着植被覆盖的空间格局。植被覆盖度呈现带状分布的特征，植被指数由湖心向湖岸逐渐增大。南阳湖中南部和微山湖大部是植被盖度较高的区域。

2)湿地植被覆盖的年际变化呈阶段性特征。2000—2003年植被覆盖较高，2004—2006年植被覆盖处于低位，之后呈波动变化。植被覆盖的年内变化呈现双峰变化特征，下级湖的双峰特征尤其明显，这与下级湖有一定面积的农业用地有关。

3)湿地植被覆盖的变化趋势具有明显空间差异。靠近敞水区域的植被覆盖度下降趋势明显，尤其是独山湖、昭阳湖和微山湖的局部，植被指数与时间的相关系数一般小于－0.45，植被指数平均每10年减少0.1～0.3，而南阳湖北部和微山湖西北部区域植被覆盖度略有上升但不显著。

4)湿地植被覆盖的稳定性格局呈现以湖心为中心的环带状特征。除常年敞水区域外，越靠近湖心的植被其稳定性越差，植被覆盖时常发生变化，越靠近湖岸的植被稳定性越高。这可能与挺水植被和浮水植被对湿地水文条件的适应差异有关。

5)湖区水位变化是影响湿地植被覆盖度的关键因素，区域降水通过改变湖区水位间接调控着湿地的植被覆盖度。去除极端降水年份，年降水量与植被指数NDVI和EVI呈负相关关系，相关系数为－0.60和－0.66(P＜0.05)。

3.2 讨论

南四湖地处山东省西南部鲁苏交界地区，区域经济发展较快，湖区土地利用类型多样且受人为扰动较大。20世纪90年代中后期南四湖开始大规模发展渔业养殖，大量毁苇毁荷开挖鱼塘，一度造成南四湖植被覆盖下降［12，20］。2005—2009年，当地政府对湿地进行了一些保护性开发，如建立微山湖国家湿地公园、微山湖湿地红荷风景区等，湿地植被得到了一定的保护。这些人为活动可能会对南四湖植被覆盖状况产生一定影响，但本文认为在研究期内没有产生明显的趋势性的影响。

本文仅从自然的角度讨论了降水(水位)对于南四湖湿地植被覆盖度的影响，发现在湖区蓄洪量范围内，降水量与植被覆盖度呈显著负相关关系(P＜0.05)，文章没有针对人为因素的影响展开分析。可以预见，随着区域人为活动强度的加大以及南四湖作为南水北调东线枢纽调蓄作用的发挥，人为因素对于湿地植被覆盖和景观格局的影响必将越来越大。这也是我们需要进一步研究的问题。

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Analysis on Vegetation Spatio-temporal Variation of Nansi Lake Based on MODIS

YU Quanzhou1，DONG Jie1，LIU Enfeng2，ZHOU Lei3，LIANG Chunling4，ZHANG Huaizhen1，CAO Jianrong1
(1.School of Environment and Planning，Liaocheng University，Liaocheng 252059，Shandong，China;2.State Key Laboratory of Lake Science and Environment，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，Jiangsu，China;3.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China;4.Department of Surveying and Planning，Shangqiu Normal University，Shangqiu 476000，Henan，China)

Spatial and temporal change study of wetland vegetation is an important part of the global change and terrestrial ecosystem research.We selected vegetation index(NDVI and EVI)data of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)during 2000 to 2015 as indicators to represent vegetationcover.Using pixel-based linear trend analysis and stability analysis method，we studied the vegetation coverage temporal and spatial evolution and vegetation stability pattern of Nansi Lake，and combined with meteorological data and other related data to analyze its control factors.The results show that:1)Vegetation coverage of Nansi Lake was controlled by landscape pattern，with a reducing banded distribution from the lake shore to the eulimnetic area.2)Vegetation coverage change had stage characters.Vegetation coverage was at a high level in growing season from 2000 to 2003，at a low level from 2004 to 2006 and fluctuated after 2006.Vegetation coverage had bimodal trends within the year，especially in the lower lake.3)Vegetation coverage decreased significantly at the lake-land ecotone in Nansi wetland.Vegetation index decreased by 0.1 to 0.3 per 10 years averagely，and it increased slightly at other regions.4)Stability of vegetation coverage presented the annular characterized，increasing from the central to shores of the lake gradually.5)Vegetation coverage has the close relationship with regional precipitation and lake level change caused by precipitation.Except the extreme precipitation year(2003)，annual precipitation and wetland vegetation index showed a significant negative correlation(P＜0.05)，and correlation coefficients were－0.60(for NDVI)and－0.66(for EVI).As an important hydro-junction at south-to-north water transfer east route project，frequent hydrological regulation in Nansi Lake inevitably influences wetland vegetation coverage pattern，even affecting the Nansi Lake ecological processes and functions，to which relevant managers should pay serious attention.

MODIS，EVI，NDVI，vegetation coverage，Nansi Lake wetland

S718.45

A

1002－6622(2017)01－0144－09

10．13466/j．cnki．lyzygl．2017．01．023

2016－11－01;

2016－12－08

国家社会科学基金青年项目(14CJY077);国家自然科学基金项目(41401110);聊城大学博士基金项目(318051530)

于泉洲(1983－)，男，山东济南人，讲师，博士，主要从事湿地生态遥感研究。Email:yuquanzhou2008@126.com

梁春玲(1982－)，女，山东菏泽人，博士，主要从事湿地生态系统服务方面的研究。Email:guliang1229@126.com