基于MODIS的川西北江河源区草地退化状况时空分析

魏瑞琪， 邵怀勇， 李林峰， 仙 巍， 周颖智

(1.成都理工大学 a.地球科学学院 b.地学空间信息技术国土资源部重点实验室，成都 6100592.成都信息工程大学 资源环境学院 成都 610225)

0 引言

川西北江河源区地处长江、黄河上游水源涵养区域，位于青藏高原东南缘，是世界高海拔地区生物多样性特点最显著的地区，也是全国水源最重要的组成部分。其良好的生态环境在促进经济发展方式转变，维护藏区稳定团结和跨越发展方面具有重要的战略意义。然而近十几年来，在气候变化、自然灾害频发以及超载放牧、乱采滥伐等因素影响下，川西北江河源区存在草场严重退化、土地荒漠化过程加剧、水土流失加重以及湿地生态衰退等以草地生态系统为主的生态环境问题[1-3]。因而，当地政府急切地需要掌握江河源区草地近年来的变化状况以及其空间分布的差异性，以便依据实际情况做出正确的改善措施。目前，国外学者对草地退化的研究发展较快，先后提出了均衡理论(EquilibriumTheory)[4-5]、非均衡理论(Nonequilibrium Theory)[6]，并对非均衡理论进行了补充和修正[7]。但我国在草地资源管理和草地退化等方面的研究却还处于相对滞后的状态[8-10]，在国内外比较常用的草地退化遥感评价指标为植被指数和草地植被盖度[11-12]。许多研究者仅选取单个指标来开展草地退化状况的评价[13]，但却难以全面反映草地的生长状况。因此，笔者将采用多指标相结合的方法来展开江河源区草地退化状况的评价，即首先采用一元回归分析方法对研究区草地植被覆盖度和生物量变化趋势分别进行统计分析，然后根据两者的变化特点，建立该地区草地退化综合评价体系，并对研究区的草地退化状况进行时间和空间尺度上的对比分析。

1 研究区域及方法

1.1 研究区概况

川西北江河源区位于四川省西北部，按照四川省生态功能区划，川西北江河源区从西至东依次包含石渠县、色达县、甘孜县、壤塘县、阿坝县、红原县和若尔盖县共7个县，涵盖区域面积约71 542 km2。川西北江河源区整体地势由西向东倾斜。此外，该地区气温低，日照长，昼夜温差大，无绝对无霜期，其主要自然灾害为暴风雪。

1.2 数据及数据处理

1.2.1 数据源

1)MODIS植被指数数据。选用美国对地观测系统EROS MODIS的产品数据MOD13A1，为16日最大值合成方法生成的NDVI值，采用Sinusoidal投影方式的3级网格数据产品，空间分辨率为500 m，数据存储格式为HDF格式，数据版本号为V004，数据时间序列为2001年-2010年间每年6月～8月，总计60幅。

2)SRMT DEM 90 m分辨率影像。SRTM地形数据有SRTM1和SRTM3两种不同精度数据，分辨率精度分别为30 m和90 m，目前公开为90 m分辨率数据。

3)2000年全球土地覆盖计划(Global Land Cover 2000, GLC2000)1 km分辨率土地覆盖数据。由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000。

1.2.2 数据预处理

1)MODIS NDVI数据预处理：①数据格式及坐标变换,利用MODIS数据处理工具软件(MODIS Reprojection Tools,MRT),对M0D13A1 NDVI产品进行波段合成及投影转换处理，处理后数据采用GeoTiff格式，并选用1984(World Geodetic System,WGS84)作为投影方式，以最邻近法作为重采样方式；②图像裁剪,利用川西北江河源区矢量数据裁剪出投影转化后的MODIS植被指数图像；③NDVI真实值还原,MOD13A1数据产品的值实际为真实NDVI值的10 000倍，因此使用ArcMap中栅格计算器工具将该数据象元值做除法运算，以得到真实的NDVI值；④年最大值合成,M0D13A1原始数据为NDVI的16日最大合成值，而笔者的研究需要年最大值数据，所以使用ArcMap中Cell Statistics统计工具，对M0D13A1数据每年的6个NDVI数据进行最大值合成处理，以得到每年最大合成值数据。

2)DEM影像数据与GLC2000土地覆盖数据的同步处理：①利用ArcMap镶嵌至栅格方法进行影像拼接；②转换投影后进行重采样，与MODIS数据像元大小一致；③利用研究区边界对重采样后的影像进行裁剪得到研究区DEM数据及土地覆盖数据。

1.3 草地植被覆盖指标提取方法

1.3.1 象元二分模型原理

遥感图像中一个像元的NDVI值可以表达为由植被覆盖部分所贡献的信息NDVIv与由裸土部分所贡献的信息NDVIs两部分组合。因此，可以得出基于NDVI的植被覆盖度计算公式如下：

式中:NDVIv为仅有植被的纯净像元的NDVI值;NDVIs为仅有裸地(无植被)覆盖的纯净象元的NDVI值。

1.3.2 NDVIv与NDVIs的计算方法

NDVIv和NDVIs的计算在植被覆盖度研究中存在着多种方法。我们采用置信区间的方法[14]依据研究区NDVI最大值与最小值所构造的总体参数的估计区间确定NDVIv和NDVIs值。

1.4 草地生物量指标提取方法

草地地上部分的生物量(干物质含量)等于产草量中减去风干草中的含水量[15]。因此，在本文中风干草含水百分比取15%。

由图2可以看出，川西北江河源区土地覆盖主要为高寒草甸草地类。通过对图幅的区域面积进行分类几何统计，高寒草甸草地类面积达到75%以上。因此，选取傅新宇等[16]针对高寒草甸草地类型500 m分辨率的优选模型(式(2))，对年NDVI最大值进行相关计算得到研究区单元产草量鲜重值。再通过鲜重值与草地生物量的关系进行计算得到研究所需要的草地生物量。

Y=234.6334.326x

(2)

式中:x表示单元年NDVI最大值；Y表示单元产草量鲜重。

图1 川西北江河源区土地覆盖图Fig.1 Land cover map of the source region of river in Northwestern Sichuan

1.5 研究区草地退化评价方法

一元线性回归预测法，可以用来分析以时间序列为因变量与该时间序列对应的每个象元为自变量之间的线性关系，则可使用该方法预测一段时间序列下植被覆盖度及草地生物量的变化趋势。植被覆盖度变化趋势Vslope计算公式为式(3)。

(3)

式中：n为统计年数；i为统计年份序列号；MVC为格网单元第i年的平均植被覆盖度；Vslope为单个象元的植被覆盖度变化趋势，是将该象元连续n年的平均植被覆盖度值用一元线性回归模拟出来的一个总的变化趋势。如果Vslope>0，则说明在n年间的植被覆盖度的变化具有增加趋势，反之则有减少趋势。

草地生物量变化趋势(Gslope)计算公式为式为(4)。

(4)

式中：n为统计年数；i为统计年份序列号；MGB为单元格上第i年的平均草地生物量值；Gslope为单个象元上的草地生物量变化趋势，是将该象元连续n年的平均草地生物量值用一元线性回归模拟出来的一个总的变化趋势。如果Gslope>0则说明此n年间的草地生物量的变化具有增加趋势，反之则有减少趋势。

1.6 研究区草地退化评价体系建立与分析

1.6.1 草地植被覆盖度指标提取与分析

通过对置信区间方法确定的二分法模型中2001年-2010年间6月～8月份各幅图像的NDVIv与NDVIs数值的分析，表明川西北江河源区6月至8月的NDVIv值介于0.75～0.91之间(图3)，其总体趋势是第161天开始持续增大，在第193天或209天达到最大，之后便开始减小。而6月至8月的NDVIs值介于-0.1～0.3之间(图4)，其总体趋势与NDVIv值一致，先增后减。

图2 川西北江河源区2001年-2010年NDVIv值Fig.2 Diagram of NDVIv of the source region of river in Northwestern Sichuan

图3 川西北江河源区2001年-2010年NDVIs值Fig.3 Diagram of NDVIs of the source region of river in northwestern Sichuan

图4 2001年-2010年川西北江河源区植被 盖度变化趋势图Fig.4 Vegetation coverage trend of change in study area from 2001 to 2010

利用ArcMap栅格计算器功能，得到逐年草地植被覆盖度。再依据川西北江河源区植被覆盖度的变化特征，结合宋怡等[17]提出的根据坡度大小评价草地长势状况的标准，得出研究区草地产草量变化趋势标准(表1),从而生成草地植被覆盖度变化趋势图(图4)。

表1 植被覆盖度和产草量分级关系表

对已进行象元二分模型模拟的植被覆盖度进行一元线性回归处理，并以表1中的标准对植被盖度变化程度进行分级。结果表明，2001年-2010年，川西北江河源区植被盖度变化趋势以降低为主。草地盖度降低的区域面积为28 920.45 km2，其中明显降低的区域面积为5 335.75 km2，轻度降低的区域面积为23 584.27 km2；草地盖度无明显变化区域面积为19 526.3 km2；草地盖度增加的面积为23 095.05 km2，其中明显增加的区域面积为4 717.25 km2，轻度增加的面积为18 377.8 km2。

1.6.2 草地生物量指标提取与分析

通过对MODIS植被指数的反演，得到归一化的逐年草地生物量。对反演得到的研究区2001年-2010年草地生物量进行一元线性回归预测趋势，并利用草地长势状况评价分级标准(表1)对草地生物量变化趋势进行分级。结果表明，2001年-2010年间，研究区内大部分地区的草地生物量表现为增加趋势。得出草地生物量增加的区域面积为42 263.2 km2，其中明显增加区域面积为12 391.2 km2，轻度增加区域面积为29 872 km2；草地生物量无变化区域面积为16 932.2 km2；草地生物量降低区域面积为12 346.25 km2，其中明显降低区域面积为1 497.75 km2，轻度降低区域面积为10 848.5 km2。

图5 2001年-2010年川西北江河源区草地 生物量变化趋势图Fig.5 Grassland biomass trend of change in study area from 2001 to 2010

1.6.3 研究区草地退化状况评价体系

在研究以往诸多学者针对草地退化状况评价指标体系的基础上，将研究区植被覆盖度和草地生物量变化特征两个指标综合，建立川西北江河源区草地退化状况时空分析评价体系。将研究区草地退化状况分为9个级别(表2)，依次为轻度改善、轻微改善、中度改善、明显改善、未退化、轻微退化、轻度退化、中度退化、严重退化。

表2 川西北江河源区草地退化状况评价规则表

2 结果与分析

2.1 草地退化的时间分异特征

综上所述，虽然川西北江河源区2001年-2010年间草地盖度变化整体呈现降低趋势(图4)，但是草地生物量变化呈现出比较明显的增加趋势(图5)，所以二者综合评价得出的川西北江河源区草地退状况(图6)整体呈现出改善的结果。

图6 2001年-2010年川西北江河源区草地退化状况图Fig.6 Grassland degradation map in study area from 2001 to 2010

图7 2001年-2010年川西北江河源区草地 退化分级面积统计图Fig.7 Statistical chart of classification area of grassland degradation in study area from 2001 to 2010

研究区草地退化分级面积统计结果(图7)显示，在2001年-2010年期间，研究区草地退化总面积为21 255.75 km2，其中轻微退化面积为10 358.25 km2，轻度退化面积为7 377.25 km2，中度退化面积为2 791.25 km2及严重退化面积729 km2。

2.2 草地退化的高程分异特征

从高程来看,研究区草地主要分布于海拔高度3 047.6 m～4 954.4 m之间，特别是4 318.8 m～4 954.5 m之间为草地密集分布区域，高于5 000 m的区域几乎无草地分布。就退化率而言，最高值出现在2 412 m～3 047.6 m，次之为3 047.6 m～3 683.2 m之间(图8)。分析海拔高度与草地退化率之间关系：海拔高度与退化率呈反比关系，海拔越高，退化率越低；反之，退化率越高。这是因为高海拔地区人类活动稀少，草地覆被受人为因素影响较小，这也直接说明研究区的草地退化与人类活动有着密切的关系。

图8 川西北江河源区草地退化与高程关系图Fig.8 Relational graph of grassland degradation and altitude in study area

图9 川西北江河源区草地退化与坡度关系图Fig.9 Relational graph of grassland degradation and slope in study area

图10 川西北江河源区草地退化与坡向关系图Fig.10 Relational graph of grassland degradation and aspect in study area

2.3 草地退化的坡度分异特征

坡度决定了地表单元陡缓的程度，也直接影响人类活动的主要区域。所以，坡度大小的差异必然会影响到草地退化分布的空间差异。如图9所示，研究区草地主要集中于坡度≤20.18°的区域，并且随着坡度的增大，草地面积逐渐减小。而退化率则随着坡度的增大呈现缓慢升高状态，于32.28°达到最大，当坡度≥32.28°之后退化率开始出现降低趋势。

2.4 草地退化的坡向分异特征

温度和降水是影响天然草场气候生产力的主要因素，而不同的坡向具有不同的气温和水分状况，因此必然会影响到草地的生长和发育，进而影响其载畜能力。从图10可以看出，半阴半阳坡(东坡、西坡)草地面积明显大于阴坡(北坡、东北坡和西北坡)和阳坡(包括南坡、东南坡和西南坡)。因为在季风气候影响下，阴坡降水少、温度低，生态环境相对脆弱，对人类活动干扰更为敏感[1]。

3 结论与讨论

1)2001年-2010年，川西北江河源区草地盖度变化趋势以降低为主。草地盖度降低的区域面积为28 920.45 km2，其中明显降低的区域面积为5 335.75 km2，轻度降低的区域面积为23 584.27 km2。川西北江河源区境内的草地有着十分高的生态服务和社会服务价值，植被状况的退化必定会影响区域内的生态环境。

2)2001年-2010年间，川西北江河源区大部分地区的草地生物量呈现增加趋势。草地生物量增加的区域面积为42 263.2 km2，其中明显增加区域面积为12 391.2 km2，轻度增加区域面积为29 872 km2。这就说明，最近年来当地政府对于改善区域内的生态环境所做出的工作是具有一定成效的。

3)结合研究区2001年-2010年期间草地植被覆盖度和草地生物量变化特征两大指标，建立了川西北江河源区草地退化评价体系，对研究区进行草地退化的评价，结果表明，研究区10年间草地状况呈现改善的区域面积大于呈现出退化的面积。

4)从草地退化程度就空间分布分析：草地退化的高程分异显示，海拔高度与退化率呈反比关系，海拔高度越高，草地退化率越低；反之，草地退化率越高。这是由于随着海拔升高，人类活动减少，草地受人为因素影响就越小。草地退化的坡度分异表明，随着坡度的增大呈现草地退化率缓慢升高状况，于32.28°达到最大，坡度大于32.28°之后草地退化率随之出现降低趋势。草地在不同坡向地表的分布面积虽然存在一定差异，但总体草地退化率变化不大；而平地草地面积最少，退化率显著高于其他坡向，这也说明平地区域开发历史悠久，受人类活动影响强烈，大部分草地被开垦为耕地或其他建设用地等，致使该区草地面积急剧减少。因此，当地政府颁布一些有益于生态环境的规章制度是十分必要的。

5)研究区草地退化状况应该是由诸多的因素综合影响的，而本只选取了草地植被覆盖度和草地生物量两个指标来构建评价体系，没有考虑草地植被类型变化等因素。因此，后续还需考察更多因素进行进一步深入研究。

参考文献：

[1] 岳书平,张树文,闫业超.内蒙古东部地区草地退化的时空分布特征-以巴林右旗为例[J].资源科学,2007,29(6):154-161.

YUE S P, ZHANG S W, YAN Y C.Temporal and spatial distribution of grassland degradation in eastern inner mongolia : a case study in Balinyouqi[J]. Resources Science, 2007, 29(6):154-161.(In Chinese)

[2] 边多,李春,杨秀海,等.藏西北高寒牧区草地退化现状与机理分析[J].自然资源学报,2008,23(2):254-262.

BIAN D, LI C, YANG X H, et al. Analysis of the situation of grassland degradation and it's mechanism of the alpine pastoral area in northwestern Tibet[J]. Journal of Natural Resources, 2008, 23(2):254-262.(In Chinese)

[3] 王建兵,王振国,吕虹.黄河重要水源补给区草地退化的气候背景分析-以玛曲县为例[J].草业科学,2008,25(4):23-27.

WANG J B, WANG Z G, LU H. Climate background analysis of grassland degradation in the yellow river important water source supply area : a case study of Maqu county[J]. Pratacultural Science, 2008, 25(4):23-27.(In Chinese)

[4] WESSELS K J,PRINCE, S D,CARROLL M,et al.Relevance of rangeland degradation in semiarid northeastern south Africa to the nonequilibrium theory [J].Ecological Applications,2007,17(3):815-827.

[5] BRISKE D D,FUHLENDORF S D, SMEINS F E.Vegetation dynamics on rangelands: a critique of the current paradigms[J]. The Journal of Applied Ecology, 2003,40(4):601-614.

[6] CYNTHIA D H,JOHN L V.The importance of environment vs. disturbance in the vegetation mosaic of Central Arizona[J]. Journal of Vegetation Science ,2003,14(1): 25-34.

[7] HARRIS R B.Rangeland degradation on the Qinghai-Tibetan plateau: a review of the evidence of its magnitude and causes[J]. Journal of Arid Environments,2010,74(1):1-12.

[8] 唐海萍,陈姣,房飞.世界各国草地资源管理体制及其对我国的启示[J].国土资源情报,2014,(10):9-17.

TANG H P, CHEN J, FANG F. Grassland resource management system of main countries in the World and the enlightenments to Our Country[J]. Land and Resources Information, 2014,(10):9-17.(In Chinese)

[9] 刘洪来,鲁为华,陈超.草地退化演替过程及诊断研究进展[J].草地学报,2011,19(5):865-871.

LIU H L, LU W H, CHEN C. Research progress of grassland degraded succession and diagnosis[J]. Acta Agretia Sinica, 2011,19(5):865-871.(In Chinese)

[10] 赵晓英,侯扶江.甘肃省“两西”地区草地退化的成因[J].草业科学,2001,18(6):12-15.

ZHAO X Y, HOU F J. Causes of grassland degradation in hexi and Dingxi regions of Gansu province, China[J]. Pratacultural Science, 2001,18(6):12-15.(In Chinese)

[11] PAUDEL K P,ANDERSEN P. Assessing rangeland degradation using multi temporal satellite images and grazing pressure surface model in upper Mustang, Trans Himalaya, Nepal [J].Remote Sensing of Environment,2010,114(8):1845-1855.

[12] 伏洋,李凤霞,张国胜,等.青海省天然草地退化及其环境影响分析[J].冰川冻土,2007,29(4):525-535.

FU Y, LI F X, ZHANG G S, et al. Natural grasslands degradation and environmental driving factors on Qinghai province[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2007,29(4):525-535.(In Chinese)

[13] 徐瑶,何政伟,陈涛.西藏班戈县草地退化动态变化及其驱动力分析[J].草地学报,2011,19(3):377-380.

XU Y, HE Z W, CHEN T. Dynamics and its driving factor of grassland degradation in Bange County[J]. Acta Agrestia Sinca, 2011,19(3):377-380.(In Chinese)

[14] 李苗苗,吴炳方,颜长珍,等.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学,2004,26(4):153-159.

LI M M, WU B F, YAN C Z,et al. Estimation of vegetation fraction in the upper basin of Miyun reservoir by remote sensing [J]. Resources Science, 2004, 26(4):153-159.(In Chinese)

[15] 朴世龙，方精云，贺金生，等.中国草地植被生物量及其空间分布格局[J].植物生态学报,2004,28(4):491-498.

PIAO S L, FANG J Y, HE J S, et al. Spatial distribution of grassland biomass in China[J]. Acta Phytoecologica Sinica, 2004,28(4):491-498.(In Chinese)

[16] 傅新宇，唐川江，张新跃，等.四川草原MODIS数据的产草量估算[J].地球信息科学学报,2013,15(4):611-617.

FU X Y, TANG C J, ZHANG X Y, et al. Estimation of grass yield based on MODIS data in Sichuan province, China[J]. Geo-Information Science, 2013,15(4):611-617.(In Chinese)

[17] 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.

Song Y, MA M G. Study on vegetation cover change in northwest China based on SPOT VEGETATION data[J]. Journal of Desert Research, 2007, 27(1):89-93.(In Chinese)