基于时序NDVI的三峡库区植被覆盖时空变化特征分析

陈 亮， 陈世俭， 蔡晓斌， 刘 惠

(1.中国科学院 测量与地球物理研究所， 武汉 430077； 2.中国科学院大学， 北京 100049；3.环境与灾害监测评估湖北省重点实验室， 武汉 430077)

基于时序NDVI的三峡库区植被覆盖时空变化特征分析

陈 亮1，2， 陈世俭1，3*， 蔡晓斌1，3， 刘 惠1，2

(1.中国科学院 测量与地球物理研究所， 武汉 430077； 2.中国科学院大学， 北京 100049；3.环境与灾害监测评估湖北省重点实验室， 武汉 430077)

基于250 m 分辨率的MODIS-NDVI数据，从时间变化和空间变化两方面分析2000年～2015年三峡库区植被变化特征，运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明：16 a 来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长，年均增长率为0.17%，但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看，春季NDVI增长最快，其次是秋季和冬季，夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看，NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%，轻微增加占55.77%，增加区主要分布在库区的北部、东北部、东部及东南部.库区20个县(区)NDVI 呈显著增加的面积均大于显著减少面积，其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积均在800 km2以上，植被覆盖提升明显；忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差均低于30 km2，植被覆盖增加相对较慢.库区各类型植被的NDVI均呈上升态势，其中草地NDVI增长最快，阔叶林NDVI显著增加面积占其总面积的比例最高，灌丛NDVI显著增加面积在所有植被类型中最大，退耕还林还草和农业生产模式转型也促使农作物NDVI缓慢增长.

时序NDVI； 植被覆盖； 监测； 三峡库区

地表植被作为陆地生态系统的主体，主要由乔木、灌丛、草地以及农作物等组成[1-2]，它是连接土壤、大气和水分等要素的自然纽带，在生态系统间能量的相互流动、水文循环和生物地球化学循环中扮演重要角色，也是全球变化的“指示器”[3-5].遥感技术能够同步获取大区域范围内的数据信息并具有受主观影响因素较小，精度较高等优点，是当今大中尺度地面植被监测的主要手段.植被指数是指由遥感传感器获取的对植被有一定指示意义的各种数值，可以间接地反映地表植被的长势、覆盖度和生物量等[6-7].常用的植被指数主要包括归一化植被指数(Normalized Different Vegetation Index，NDVI)、绿度植被指数(Green Vegetation Index，GVI)、增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index，EVI)等.其中NDVI是遥感影像的近红外波段与可见光波段数值之差与这个两个波段数值之和的比值参数，是植被长势状况和空间分布变化的最佳指示因子并与植被覆盖度呈线性相关[8-10]，已被广泛应用到植被覆盖变化监测、农业估产、土地覆被类型提取、生物量定量估算及变化趋势分析等相关研究中[11-15].

三峡库区是生态环境脆弱敏感区，也是长江中下游的生态安全屏障[16].同时该区域位于我国东西南北植物区系的过渡地带，植物种类繁多，并且在植被指数及植被覆盖度的时空变化方面具有典型的地域差异性特征.针对三峡库区区域特点，本文基于250 m分辨率的MODIS-NDVI数据，分析了三峡库区2000年～2015年NDVI的分布、时空变化特征以及库区水土保持生态恢复变化情况，拟为该区植被覆盖监测、水土保持生态建设和生态环境保护提供参考.

1研究区概况

三峡库区西起重庆江津、东至湖北宜昌(105°50'～111°40' E，28° 31'～31° 44'N)，是指受长江三峡工程淹没的地区，并有移民任务的20个行政区(图 1) ，总面积约 5. 8万 km2.库区位于四川盆地以东，江汉平原以西，大巴山脉以南，鄂西武陵山脉以北的山区地带，地形以山地、丘陵为主，滑坡、泥石流、塌方等地质灾害频发.气候类型属中亚热带湿润季风气候，年平均气温17 ～19 ℃，年降水量 1 000 ～ 1 200 mm.主要植被类型有常绿阔叶林、落叶阔叶混交林、落叶阔叶与常绿针叶混交林、针叶林、农作物、灌丛和草地等.

图1 三峡库区行政区划Fig.1 Administrative map of the Three Gorges Reservoir Area

2数据与方法

2.1数据来源及处理

本文所使用的遥感影像数据来源于NASA提供的MODIS植被指数产品MOD13Q1，时间分辨率为16 d，空间分辨率为250×250 m，时间范围为2000年2月至2015年12月.由于最大NDVI可以进一步消除残云及大气等因素的影响并且可反映植被生长的最好状况，本文将MODIS-NDVI数据集采用最大值合成法(MVC)分别得到每个年份的月NDVI数据和年NDVI数据，用于库区NDVI的分布和变化趋势研究.植被类型数据来源于 “中国西部环境与生态科学数据中心”(http://westgis.ac.cn)提供的矢量化的1∶100万中国植被图，在ArcGIS 10.2软件中将其统一为与MODIS-NDVI 数据相同的坐标系和投影，并根据三峡库区的实际情况将其合并为草地、灌丛、阔叶林、农作物、针叶林和水体6种植被类型(图2).由于本研究主要分析植被的年际变化，因此在分析不同植被类型NDVI年际变化时未对水体的NDVI进行分析.其他辅助数据主要包括NASA提供的30 m 分辨率的GDEM V2版本的DEM数据.

图2 三峡库区植被类型Fig.2 Vegetation classes of Three Gorges Reservoir Area

2.2研究方法

运用一元线性回归趋势分析方法可以模拟三峡库区2000年～2015年每个像元年最大NDVI的变化趋势，从而监测植被覆盖的变化情况.对时间自变量和NDVI因变量数据，采用最小二乘法，计算每个像元的NDVI与时间的回归斜率，斜率为负表示该像元年最大NDVI在过去16 a呈下降趋势，反之则表示NDVI呈上升趋势.其计算公式为：

(1)

(2)

3研究结果与分析

3.1NDVI年内变化特征

图3为三峡库区2000年～2015年植被月均NDVI图，可以看出三峡库区NDVI年内变化表现为单峰的钟型曲线.植被在夏季长势最好，NDVI在7月份达到峰值(0.799 5)，该阶段NDVI普遍较高，差距不大；春季和秋季分别处于植被生长中和枯萎中2个阶段；冬季植被长势最差，NDVI最小值出现在1月(0.455 8).库区NDVI年内变化规律与该区气温和降雨的年内变化特点一致，反映了植被生长随气温和降水变化的生繁衰枯物候节律.

为了进一步了解三峡库区月NDVI在研究期内的变化情况，本文将整个研究期分为前期(2000年～2007年)和后期(2008年～2015年)2个时间段，分别统计其月均NDVI值并进行对比(图4).从图4可以看出，后期各月份的NDVI值均大于或接近前期，其中2月份和6月份的NDVI基本一致，4～9月份和9～12月份的NDVI上升尤为显著.这表明，从月际尺度上看，研究期内三峡库区各月的NDVI值也都呈上升趋势或保持稳定，其中春季和秋季植被覆盖提升比较明显.

图3 2000年～2015年三峡库区各月平均NDVIFig.3 Averaged monthly NDVI in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

图4 2000年～2007年、2008年～2015年三峡库区各月平均NDVIFig.4 Averaged monthly NDVI in Three Gorges Reservoir Area in 2000～2007, 2008～2015

3.2NDVI多年季节变化

国内外学者在植被覆盖变化研究时主要关注植被的年际变化和月变化从而忽视了植被季节变化的差异性[17].鉴于前人研究的不足，本文对库区不同季节NDVI平均值与时间序列进行一元回归分析，得到三峡库区不同季节NDVI变化趋势(图5).可以看出，16 a来三峡库区春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈波动上升趋势，但不同季节NDVI上升速率有所差异.其中春季NDVI增长速度最快，年均增长率达0.44%，并于2013年达到最大值，说明全球气候变暖背景下三峡库区的植被春季物候也有所提前；秋季和冬季的年均增长率分别达到了0.36%和0.29%，并分别于2008年和2015年达到最大值，这反映了全球气候变暖背景下三峡库区的植被秋季和冬季物候也在逐渐推迟；夏季NDVI年际变化则表现稳定，年均增长率仅为0.11%，最大值出现在2015年.

图5 三峡库区四季NDVI及趋势变化Fig.5 Season NDVI and their trends in Three Gorges Reservoir Area

3.3NDVI年际变化特征

图6是不同植被类型NDVI年均值曲线及其线性趋势，2000年～2015年三峡库区植被覆盖整体呈现波动上升态势，年均增长率为0.17%，该结论与刘灿等[18]在重庆市植被覆盖变化研究的结果一致.各植被类型NDVI值大致呈现出阔叶林>灌丛>针叶林>草地>农作物的基本规律，并且也都呈现波动上升趋势，但是不同植被类型变化速率也不完全一致.灌丛、阔叶林、针叶林的年均上升率率都为0.18%，与库区整体大致相当.草地NDVI增加最快，增长率为库区整体的1.4倍，这主要由于部分草地通过退耕还林等生态措施变成林地或灌丛，即土地利用/覆被类型向NDVI值更高的植被类型转变，NDVI增幅最快.农作物NDVI增加最慢，其增长率比库区整体低18%.退耕还林还草和农业耕作方式的改变促使库区的农作物NDVI增加，但是整个库区的农业种植结构变化不大，并且本区的农业种植区地形相对平坦，人口密度大，人类生产活动频繁，城市扩张更是导致一些耕地被占用，因而增幅相对较慢.

2000年～2003年各类型植被NDVI年均值都比较低，并在2002年形成波谷，整体NDVI值仅为0.817.这可能是由于三峡工程的实施导致长江上、中游地区植被遭到破坏，三峡移民对植被造成了一定影响.2004年～2015年间，各类型植被NDVI年均值呈现升降交替，总体缓慢增长趋势.2006年各类型植被NDVI年均值明显偏低，整体NDVI值为0.810，达到最低点，与当年库区气候大旱有关[19].库区不同类型植被NDVI值的这种波动性的变化是气候变化以及农业耕作方式变化、城市建设、水利林业工程建设、矿产资源开采等人类生产活动综合作用的结果.后期整体NDVI值的上升则在一定程度上反映了库区植被覆盖增加以及天然林保护、荒山造林、退耕还林等一系列生态工程实施的有效性.

3.4NDVI空间变化特征

为了解三峡库区植被覆盖空间分布情况，本文逐像元求取三峡库区2000年～2015年年最大NDVI的平均值(图7)，可以看出，库区NDVI值整体上呈现东高西低的空间分布特点.结合库区植被类型图(图2)可知，阔叶林、草地、灌丛、针叶林等NDVI值较高的植被类型主要分布在库区的东部地区，中西部地区主要以农耕区为主且受作物生长周期的影响导致该区NDVI值偏低.此外，水体及各县(区)建成区的NDVI均极低，无植被或植被覆盖较差.对照DEM图可知，库区高海拔区域的NDVI值整体都比较高，植被覆盖相对较好.这可能是由于高海拔区域受人类生产活动干扰相对较小，并与库区植被类型随海拔的升高逐步由水体、农作物等转变为灌木林地的分布规律相吻合.

图6 三峡库区2000年～2015年不同植被类型NDVI年均值曲线及其线性趋势Fig.6 Annual variation of NDVI and linear trend of different vegetation classes in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

图7 2000年～2015年三峡库区年均NDVI空间分布Fig.7 Annual mean NDVI of Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

为了揭示研究期内三峡库区植被覆盖的空间变化情况，本文根据上述一元线性回归趋势分析算法，在ENVI+IDL 的支持下逐像元分析近16 a 年来三峡库区植被NDVI的变化趋势(图8 a)，并由上述的F检验法和等级划分标准得到研究区植被NDVI变化情况(图8 b).从图8可以看出，三峡库区经过近16 a 年的生态恢复工程建设，大部分地区植被覆盖状况得到了较大的改善，但局部区域也存在一定退化现象.就显著性检验的面积而言，库区NDVI变化趋势主要以轻微增加为主，该区域面积占库区总面积的55.77%；趋势呈显著增加的区域占库区总面积的14.47%；轻微减少区占库区总面积的14.02%；基本不变区占库区总面积的11.58%；趋势呈显著减少的区域面积仅占库区总面积的2.17%.NDVI显著增加区域主要分布在库区北部、东北部、东部、东南部等经济发展相对落后、森林资源本底较好、人口密度较小的山地地区；轻微增加区在研究区分布较为广泛，但在库区中部、长江沿岸等植被资源本底一般、工农业发展较为平衡、人口密度较大的平原丘陵地区分布最为集中；显著减少区、轻微减少区则主要分布于库区西部、西北部、东南部等植被资源本底较差、经济发展好、城市化进程快、人口密集、地形较平缓的区域.这表明植被资源本底条件、城市化率、经济发展水平、人口密度、地形条件和农业耕作方式等是库区NDVI空间分布及其变化的重要原因.

图8 2000年～2015年三峡库区NDVI变化趋势(a)及显著性检验(b)Fig.8 Trend of NDVI change (a) and its significant test (b) in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

为了解各县(区)NDVI在研究期内的空间变化差异，本文结合三峡库区行政区划图分别统计了各个县(区)NDVI呈显著增加和显著减少变化趋势的面积并求取其面积差(表1).可以看出，各县(区)的显著增加面积均大于显著减少面积，但差异较大，其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积差明显大于其他各县，其差值分别为1 216.4 km2、1 060.5 km2、935.4 km2、851.1 km2，尤其是巫溪和兴山2县的增减面积差均超过了1 000 km2.参考收集到的巫溪县和兴山县林业发展“十二五”规划可知，巫溪县作为重庆市森林资源第一大县，全县林业用地面积在2010年已达3 119.3 km2，仅“十一五”期间实施的天保工程、退耕还林工程、三峡水库库周绿化工程就完成造林面积564.7 km2，并计划到2015年在现有基础上新增有林地面积433.3 km2.兴山县通过“十一五”期间实施的退耕还林、天保工程、常绿阔叶林保护、低产林改造和新县城周边绿化等重点林业工程实现了该县林地面积的大幅度上升，2010年林业用地面积已达1 913.3 km2，占该县国土面积的82%，其中森林面积为1 513.3 km2，并提出到2015年完成植树造林100 km2，全县森林面积达到1 600 km2的目标.而忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差明显小于其他各县，其差值分别只有6.3 km2、10.6 km2、16.1 km2和22.7 km2，表明这4个县(区)通过近16a来的生态建设和植被恢复等措施取得了一定成果，但是相对于其他各县，植被覆盖增加相对缓慢.

表1 2000年～2015年三峡库区各县(区)NDVI显著变化面积

不同植被类型NDVI显著变化面积也不尽相同.从图9 可以看出，阔叶林的显著增加面积占其总面积的36.79%，明显高于其他植被类型，这主要得益于库区天然林保护、荒山造林、退耕还林等生态工程措施的实施.此外，还与库区众多与阔叶林有关的自然保护区、森林公园例如湖北三峡万朝山自然保护区、龙门河亚热带常绿阔叶林自然保护区、宜昌天宝山森林公园、神农溪省级自然保护区、红池坝国家森林公园等的成立关系密切.以阔叶林分布面积较大的兴山县为例，该县于2000年开始筹建总面积高达209.86 km2的湖北三峡万朝山自然保护区，对保护区内广泛分布的常绿阔叶林及其群落进行保护.2004年6月又成立了龙门河亚热带常绿阔叶林自然保护区，其核心保护区对6.50 km2的常绿阔叶林、常绿落叶阔叶混交林以及2.23 km2的珍稀植物群落和部分古大珍稀树种实行绝对保护，并人工补植培育了1.21 km2的常绿阔叶林和常绿落叶阔叶混交林.从显著增加面积来看，灌丛显著增加的面积达3540.6 km2，远超出其他植被类型.参考相关文献可知三峡库区主要的15个原生的和次生的灌丛群落类型已成为该区较为常见的植被类型[20].因此，在库区众多县(区)例如兴山、巴东、宜昌、万州等实施封山育林项目工程背景下，灌丛、疏林等植被类型得到了有效恢复.草地NDVI和针叶林NDVI均主要以轻微增加为主，其轻微增加面积占其总面积的比重分别为64.54%和60.88%，草地NDVI的增加主要受益于库区天然草地资源保护利用及退牧还草等工程的实施.针叶林NDVI的增长主要是库区持续贯彻实施天然林保护、荒山造林、退耕还林等生态工程的结果.此外，众多与针叶林有关的森林公园、自然保护区、风景区例如2001年宜昌成立的大老岭自然保护区、2002年开县成立的雪宝山国家森林公园等的成立也对其NDVI的增长起积极的促进作用.农作物的显著增加面积占其总面积的比重虽然最低(6.84%)，但其显著增加面积却达到了1 575.8 km2，且轻微增加面积所占比重高达57.09%，这主要由于在退耕还林还草背景下，农业用地面积减少，农民为提高作物产量来增加收益，逐渐开始由传统农业的粗放经营模式转型为集约化的种植模式.尤其是近年来库区各县(区)充分利用自身优势，大力发展花卉苗木或植物园型、精品农业或特色农业型、文物景观加园林绿化型等休闲旅游观光生态农业模式并取得了良好的综合效益.该研究结果反映了退耕还林还草和农业生产模式转型对三峡库区整体植被覆盖的提高是积极有效的.

图9 2000年～2015年三峡库区不同植被类型NDVI趋势变化结果统计Fig.9 NDVI variation trends from different vegetation classes in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

4结论

三峡库区植被在夏季长势最好，覆盖度最高；春季和秋季分别处于植被生长中和枯萎中2个阶段；冬季植被长势最差，覆盖度最低.16 a间春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈上升趋势，但不同季节NDVI上升速率有所差异，其中春季NDVI增长速度最快，年均增长率达0.44%；其次是秋季和冬季，年均增长率分别为0.36%和0.29%；夏季NDVI年际变化表现稳定，年均增长率仅为0.11%.

三峡库区植被覆盖整体较好并呈现东高西低的空间分布特点.2000年～2015年库区植被覆盖总体呈增加趋势，NDVI年均增长率为0.17%，表明该时间段三峡库区实施的一系列生态建设工程对植被覆盖增加、生态环境改善有一定成效.

NDVI变化趋势主要以轻微增加为主，该区域面积占库区总面积的55.77%；趋势呈显著增加的区域占库区总面积的14.47%；轻微减少区占库区总面积的14.02%；基本不变区占库区总面积的11.58%；显著减少区仅占库区面积的2.17%，增加区主要分布在库区的北部、东北部、东部及东南部.库区20个县(区)NDVI 呈显著增加的面积均大于显著减少面积，其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积差在800 km2以上，植被覆盖提升明显；忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差都低于30 km2，植被覆盖增加相对较慢.植被资源本底条件、城市化率、经济发展水平、人口密度、地形条件和农业耕作方式等是库区NDVI空间分布及其变化的重要原因.

库区各类型植被NDVI均呈增长态势，草地NDVI增加最快，年均增长率为0.24%；农作物NDVI增加最慢，年均增长率为0.14%；阔叶林NDVI呈显著增加面积占其总面积的比重最大(36.79%)；灌丛NDVI的显著增加面积在所有植被类型中最大(3 540.6 km2)；农作物NDVI显著增加面积占其总面积的比例虽然最小(6.84%)，但反映退耕还林还草和农业生产模式转型对三峡库区整体植被覆盖的提升是积极有效的.

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Analysis on spatial-temporal variation characteristics of vegetation cover in the Three Gorges Reservoir Area based on time series NDVI data

CHEN Liang1，2， CHEN Shijian1，3， CAI Xiaobin1，3， LIU Hui1，2

(1.Institute of Geodesy and Geophysics of Chinese Academy of Sciences， Wuhan 430077;2.University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049;3.Key laboratory for Environment and Disaster Monitoring and Evaluation， Wuhan 430077)

A lot of studies have demonstrated that the NDVI and vegetation cover conditions showed a significant positive correlation， which could well reflect the status of vegetation cover. Thus， NDVI was subsequently used to study the changes in vegetation spatial and temporal dynamics. In this paper， using the 250 m spatial resolution MODIS-NDVI dataset from 2000 to 2015， we analyzed the vegetation variation characteristics in the Three Gorges Reservoir area from the time scale， space change and vegetation types. As to the methodology for analyzing vegetation coverage changes， monadic linear regression trend analysis and F test method were mostly used to analyze time serial NDVI data for quantitative study of NDVI change trend. The results showed that the annual average NDVI of the Three Gorges Reservoir area was rising with fluctuations on the whole， with an average annual growth rate of 0.17%， but some differences existed in time， space and different vegetation classes in the 16 years. Judging from the seasonal difference， the NDVI increased most significantly in spring， followed by autumn and winter， and the change trend of NDVI in summer is gentle. Judging from the spatial variation pattern of NDVI， the area with significantly increased NDVI accounted for 14.47% in the reservoir， and that with slight increase accounted for 55.77%. The increased areas were mainly distributed in northern， northeast， east， southeast region. Area with NDVI significantly increased area was greater than that with NDVI significantly increased in 20 counties (districts) of the Three Gorges Reservoir area， in which the differences among the area of 4 counties， including Wuxi， Xingshan， Yichang and Badong， were more than 800 km2and the vegetation cover was significantly improved. The differences in the area of Zhongxian， Chongqing， Yubei， Changshou 4 counties (districts) was less than 30 km2and the vegetation cover increased relatively slowly. NDVI of all types of vegetation cover possessed rising trend， in which the NDVI of grass increased fastest while the crop was the slowest， and the NDVI significant increased area of broad leaved forest possess the largest proportion of total area， while the NDVI significant increased area of shrub was the largest in all vegetation types. The transformation of cropland to forest and grass and the transformation of agricultural production mode not only promoted the slow growth of crop NDVI， but also contributed to the overall vegetation coverage of the reservoir area．

time series NDVI; vegetation covers; monitoring; Three Gorges Reservoir Area

2016-11-16.

国务院三峡办项目(JJ2016-15)；国家自然科学基金项目(y511041004)；测绘地理信息公益性行业科研专项项目(201512026).

1000-1190(2017)03-0407-09

X835

A

*通讯联系人. E-mail: sjchen@whigg.ac.cn.