基于遥感的京津风沙源区植被覆盖变化监测

卫洁,雷添杰，孔冬梅，王红岩,武志涛*

(1.山西大学 黄土高原研究所,山西 太原 030006;2.中国水利水电科学研究院,北京 100038;3.山西大学 生命科学学院，山西 太原 030006；4.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101)

0 引言

植被不仅是人类赖以生存的重要自然资源,而且在维护环境安全方面发挥着非常重要的作用[1]。长时序大尺度的植被变化(改善或退化)体现了自然因素和人类活动对生态环境的作用。随着遥感技术的快速发展,研究长时间序列的植被指数(如NDVI)的变化成为研究植被变化的主要途径。其基本思想是依据同一地区经过校准的不同时期遥感影像存在的光谱特征差异识别植物的内部、外部条件和状态变化[2-6]。近30 a北半球生长季植被生长状况整体呈增加趋势,森林植被增长速率较大;相比于20世纪80年代,20世纪90年代植被增加趋势比较显著,而从21世纪初开始,NDVI增长速率有减缓趋势[7]。

京津风沙源区属于典型的脆弱生态区[8]。为了改善和优化北京及其周围地区的生态环境,2001年我国政府启动京津风沙源治理工程,包括人工造林、封山育林、飞播造林、退耕还林、围栏草地封育和“禁牧、轮牧和休牧”等多种生态恢复措施。因此,工程实施后,京津风沙源区的植被发生了很大的变化[9-10]。京津风沙源区是我国气候变化一级、二级敏感地带所在,目前国内外已有一些相关研究,主要有:(1)选取不同的植被指数,对不同植被指数提取植被信息的效果进行比较,选择适合研究区监测植被动态变化的指数。研究表明,NDVI是最佳的研究京津风沙源区植被变化的指数[11]。(2)利用长时序NDVI数据和趋势分析法研究研究区的植被变化。严恩萍、裴亮以及吴丹近年来对研究区的植被变化进行研究,研究发现工程实施后,植被覆盖呈现出上升的趋势[12-14]。(3)以研究区典型区域为研究对象,研究植被动态变化及其驱动因素。何晴等人利用Landsat TM数据以浑善达克沙地东部地区为研究区进行了研究。发现降水是决定该区域植被生长状况的主要气象因子,人类活动(如京津风沙源治理工程项目和禁牧政策等)对该区域生态环境的恢复起到了关键的作用[15]。

虽然京津风沙源地区的治理工程已实施15 a,开展多时相多尺度区域的植被变化的研究迫在眉睫。因此,本文采用MODIS NDVI数据,系统分析了京津风沙源区2000～2014年的植被年际、季节和月变化特征。以期为京津风沙源一期工程建设的生态效果评估和更加有效地进行二期工程建设提供重要的科学依据,具有很重要的现实指导意义。

1 数据与方法

1.1 研究区简介

京津风沙源一期工程区包括北京、天津、河北、内蒙古及山西等75个县,总面积4.582×107hm2。该研究区气候复杂,包括2个气候带和5个气候大区:暖温带半湿润大区、温带半湿润大区、温带干旱大区、温带极干旱大区。植被类型多样,包括温带、暖温带落叶阔叶林、灌草植被、大针茅、克氏针茅和党花针茅以及以阔叶乔木和旱生灌木为主的人工植被。高尚玉等[16-17]根据京津风沙源区治理工程的气候,地貌及植被类型差异,将京津风沙源区分为荒漠草原亚区,浑善达克沙地亚区,典型草原亚区,科尔沁沙地亚区,大兴安岭南部亚区,晋北山地丘陵亚区、农牧交错带亚区和燕山丘陵山地水源保护亚区8个亚区。本文采用这一分区方法(图1)。

Fig.1 Study area location图1 研究区位置示意图

1.2 数据

本研究采用的NDVI数据是从美国NASA的LP DAAC(Land Processes Distributed Archive Center)下载的2000～2014年的逐月1km NDVI产品数据(MOD13A3)。每个时段的MODIS数据包含5个tile数据 (h25v04,h26v04,h27v04,h26v05,h27v05),采用MRT(Modis Reprojection Tool)对数据进行批量的拼接和裁剪处理[18]。研究区的部分区域植被较为稀疏,如科尔沁沙地和浑善达克沙地。因此,参考相关研究,以0.05和0.1为阈值,将月NDVI小于0.05的地区和季节NDVI与年NDVI小于0.1的地区定义为无植被区[19-22]。气温、降水数据来自中国气象数据共享网。用阿巴嘎旗和锡林浩特市放牧压力指数来反应“禁牧、轮牧和休牧”等生态工程建设对区域植被变化的影响,其中计算NPP所用的气温、降水和地面向下短波辐射等要素数据来源于中国科学院青藏高原研究所开发的一套近地面气象与环境要素在分析数据集——中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集,该数据集时间分辨率为 3 h,水平空间分辨率 0.1°。该数据集通过大规模的采样,对CASA模型在研究区的适用性和NPP的结果进行了验证[23-24]。年末牲畜头数来自内蒙古自治区统计年鉴。

1.3 方法

(1)植被变化率[17]是指某一时间段内植被活动整体趋势的变化,其计算公式如下:

RCR=eslop/nmea×N×100% ，

(1)

其中:植被指标为NDVI,RCR为植被的变化率,eslop为N年NDVI变化的斜率,nmea为N年的NDVI的平均值,N为NDVI的时间序列长度。该变化率表示N年内植被活动整体的变化情况,在数值上相当于N年内年NDVI的初期値除以末期值与初期值之差。如果为正,表示植被的增加率,反之表示植被的减少率。

(2)回归分析法在植被长时序变化的研究中应用广泛。对于植被指标的时序数据,同一像元位置对应相应的一组时间序列,采用最小二乘方法拟合得到相应的线性方程。方程中的斜率k>0,说明植被活动呈增加趋势,k<0说明植被活动呈下降趋势[25]。Stow等人在回归分析法基础上,提出了GRC(Greenness Rate of Change)方法,GRC的定义为某个时间段内变量年际变化最小次方线性回归方程的斜率[26],其表达式如下:

(2)

(3)放牧压力指数

为了分析“禁牧、轮牧和休牧”等生态工程建设对区域植被变化的影响,引用了放牧压力指数(Grazing Pressure Index,GPI)来表示草畜供需关系。GPI的趋势变化与草原恢复基本一致[27],其表达式如下:

(3)

NPP估算选用常规的CASA(Carnegie Ames Stanford Approach model)模型[28]。

2 结果与分析

考虑到研究区内冬季植被会被冰雪覆盖,植被指数无法真实反映植被覆盖情况,因此本研究在分析植被活动季节变化特征时,未考虑冬季植被活动变化。春季(3～5月)、夏季(6～8月)和秋季(9～11月)的NDVI为相应三个月份NDVI的平均值。

2.1 京津风沙源区植被变化的时间特征

为了分析京津风沙源植被变化的时间特征,从季节和年尺度计算2000～2014年NDVI的平均值(mean)、年变化趋势(slop)和相对变化率(RCR)。其中季节NDVI为3个月NDVI的平均值,如春季NDVI为3、4、5月份3个月NDVI的平均值,年NDVI为1年12个月NDVI的平均值。结果表明,京津风沙源工程实施15 a来,研究区植被覆盖整体呈显著增加的趋势,年增加率为0.002 2/年,植被变化的增加率为11.79%(R2=0.31,P<0.05)(图2)。从图2中可以看出,2000～2014年NDVI年际波动性较大。NDVI在2001年、2007年和2009年出现谷值,在2003年、2008年和2012年出现峰值。整个京津风沙源区各个季节植被活动均呈缓慢增加的趋势,但均未通过显著性的检验。各季节的增加趋势存在一定的差异,其中夏季植被活动的年增加速率为 0.003 5/年(R2=0.22,P=0.08)。其次是春季和秋季,年增加速率分别为0.001 3/年(R2=0.36,P<0.05)和0.001 7/年(R2=0.14,P=0.18)。春季、夏季和秋季相对增加率为分别为9.29%,12.50%和8.79%。整体来说,夏季植被活动的增加对年植被活动增加的贡献率最大(12.50%>11.79%),秋季植被活动增加对年植被活动增加的贡献率最小(表1)。相同年份不同季节的植被变化对该年的植被活动变化贡献也存在较大的差异。例如,2012年植被活动的增加是该年春季、夏季和秋季NDVI 共同上升作用的结果,而2009年的年植被活动的下降则主要归于该年夏季和秋季NDVI的下降。

为了进一步研究月NDVI对全年NDVI变化的影响,本文研究了京津风沙源区2000～2014 年各月份NDVI的平均值和月NDVI变化趋势(图3)。如图所示,京津风沙源区8月份NDVI的值最大,1月份NDVI的值最小。从月NDVI变化的趋势中可以看出京津风沙源区各个月植被均呈增加的趋势,其中6月NDVI增加趋势最显著,其次是5、7和10月,NDVI趋势增加最缓慢的月份为12月。因此,夏季(6～8月)NDVI增加对全年NDVI的显著增加贡献最大,其次是春季(3～5月),而1、2和12月NDVI趋势增加较为缓慢,对全年NDVI的显著增加的影响较小。

表1 2000～2014年不同季节和年NDVI的平均值、年变化趋势和相对变化率

Fig.2 Interannual variations of NDVI in spring,summer,autumn and year over the period 2000～2014 in the BTSSR图2 研究区2000～2014年不同季节和年的植被变化

Fig.3 Fifth-year averaged monthly NDVI and its trend in the BTSSR from 2000 to 2014图3 研究区2000～2014年月NDVI及变化趋势

2.2 植被变化的空间特征

基于像元尺度分析了京津风沙源区2000～2014年NDVI的空间变化特征(图4和图5),其中图5中显著增加和显著减少(P<0.05)的百分比为通过显著性水平为0.05的像元个数占总区域像元个数的百分比。采用NDVI和年的相关系数R来判断植被变化是否通过显著性检验,其中R> 0.514为植被呈显著增加趋势,R<-0.514为植被显著减少趋势。京津风沙源区84.51%的NDVI呈增加的趋势,其中呈显著增加趋势的区域占29.04%,呈显著下降的区域仅占0.81%。其中NDVI显著增加的区域集中在晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区、大兴安岭南部亚区南部、科尔沁沙地亚区的南部和典型草原亚区的部分地区。这是由于晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区等地方降水充足,且营林造林、草地治理面积大,植被整体恢复速度快,“草场建设”、“沙地治理”等生态工程的正向作用。NDVI显著下降的区域主要集中在农牧交错带草原亚区西部、典型草原亚区的东南部和大兴安岭南部亚区的东北部,这可能与人类活动有一定的关系,部分地区存在过度放牧,田灌面积减少,植被破坏的现象。

Fig.4 Spatial patterns of mean NDVI trends for (a) year (1～12),(b) spring (3～5),(c) summer (6～8),and (d) autumn (9～11) over the period 2000～2014 in the BTSSR.图4 研究区2000～2014年(a)年、(b)春季、(c)夏季和(d)秋季植被变化空间分布

2000～2014年京津风沙源区82.05%的区域春季NDVI呈增加的趋势,其中26.91%的区域呈现显著增加的趋势,植被活动下降的区域较少。从整体上看,春季研究区东南区域的植被增加趋势大于西北部植被增加的趋势,且主要集中在燕山丘陵山地水源保护区(图4b)这主要是由于荒漠草原亚区、浑善达克沙地亚区等北部地区属于干旱地区,降水少,导致植被增长缓慢。而燕山丘陵山地水源保护亚区属于暖温带半湿润气候,降水较充足,且这一地区植被主要为林地,结合京津风沙源区一期的治理,植被增加趋势明显;2000～2014京津风沙源区82.36%的区域夏季NDVI呈增加的趋势,但空间差异很大,呈明显的条带状。NDVI显著增加区域分布在典型草原亚区的西北部和南部、晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区西部、大兴安岭南部亚区的南部、科尔沁沙地亚区的南部。NDVI下降的区域呈现出明显的西南东北条带,主要集中在荒漠草原亚区的南部、浑善达克沙地亚区的东部,农牧交错带亚区西北部、大兴安岭南部亚区东北部和典型草原亚区的东南部。与春季相比,植被活动大面积增强,但以荒漠草原亚区为主的西部地区植被变化仍处于下降趋势(图4c)。夏季是植被增长最旺盛的时期,因此植被活动普遍增强,而以荒漠草原亚区为主的西部地区属于温带及干旱大区,降水不足,植被稀疏,因此植被活动微弱。NDVI下降呈明显的西南东北条带,这很可能与温度降水等气候因素以及人类活动有关;受到夏季NDVI的影响,京津风沙源区2000～2014秋季NDVI空间分布也呈现一定的条带状,植被活动显著下降的区域集中在条带的东北部,整体上植被活动减弱,植被活动呈增加趋势的区域占74.22%,其中植被显著增加的区域占18.23%(图 4d)。以上分析表明三个季节植被活动的增加导致了该区域年植被活动的增加(图4a)。整个研究区的年植被活动下降的区域呈现明显的西南东北条带。从整个条带分析,夏季和秋季植被活动的显著下降造成了整体的植被活动的下降。

Fig.5 NDVI increase or decrease on the area for the year and different seasons in the BTSSR图5 研究区2000～2014年不同季节和年不同等级植被变化的百分比

2.3 植被覆盖变化的归因分析

2.3.1 气候变化对NDVI变化的影响

以气温和降水为核心的气候因素是影响植被变化的最主要自然因素。图6为2000～2014年NDVI、气温和降水的季节和年际变化特征。2000～2014年NDVI呈显著增加的趋势,年增加速率为0.002 2/年(R2=0.30,P<0.05),降水呈增加的趋势,年增速率为3.83 mm/年(R2=0.14,P=0.18),而温度则呈略微下降的趋势,年下降速率为-0.022 6℃/年(R2=0.03,P=0.55),但气温与降水均未通过统计意义的显著性检验。从图6a中可以看出,降水变化与NDVI变化趋势基本一致,降水上升的年份,NDVI在增加,降水减少的年份,NDVI也在下降。为了进一步分析温度和降水与NDVI的相关性,首先分别计算2000～2014年整个研究区的温度、降水、NDVI平均值,然后采用相关系数分别对不同季节、年的温度和降水与NDVI进行相关分析,结果如表2所示,NDVI与降水呈显著的正相关(R=0.85,P<0.01),NDVI与温度呈负相关(R=-0.48,P>0.05),这一结果表明降水对植被变化影响较大(表2)。本文进一步分析了不同季节NDVI与气温、降水的变化(图6b-d)。与年降水的变化趋势类似,春季、夏季和秋季的降水均呈上升的趋势,年增加率分别为0.288 mm/a,1.84 mm/a和1.86 mm/a。而三个季节温度变化则呈现出不一致的变化,其中春季和夏季温度呈下降的趋势,秋季温度则呈现上升的趋势,年变化率分别为-0.051 ℃/a,-0.050℃/a和0.020℃/a。表2为三个季节NDVI与气温、降水的相关系数,从表中可知,三个季节NDVI与降水均呈正相关的关系,与温度均呈负相关的关系,夏季降水与NDVI呈显著的正相关关系(R=0.74,P<0.01),夏季气温与NDVI呈显著负相关关系(R=-0.74,P<0.01)。

表2 京津风沙源区不同季节和年温度、降水和NDVI的相关系数

2000～2014年不同月温度、降水的平均值及趋势变化(图7)。从图7可以看出,降水量和温度平均值的最高值都发生在7月。7月降水显著增加的趋势最为明显,9月温度下降最为明显。从图7和图3可以看出,各月NDVI的变化趋势与各月降水变化趋势基本一致,进一步表明降水是限制研究区植被变化的主要因素。NDVI最大值出现在8月,降水的最大值出现在7月,因此NDVI变化对降水变化的响应可能存在1个月的滞后效应,这需要进一步的研究论证。

Fig.6 The seasonal and annual variations of temperature,precipitation and NDVI over the period 2000～2010图6 2000～2014年气温、降水和NDVI的季节和年际变化

Fig.7 Fifteen-year averaged monthly precipitation and temperature and its trend in the BTSSR from 2000 to 2014图7 京津风沙源区2000～2014年不同月份温度、降水平均值和趋势变化

2.3.2 “禁牧、轮牧和休牧”等生态工程措施对NDVI变化的影响

京津风沙源工程实施以来,实施了如“围栏、禁牧、休牧和轮牧”等一系列措施和相应的配套政策。这些措施和政策的实施,必然会对研究区牲畜的数量产生一定的影响。由于很难通过一些定量的指标来刻画这些措施和配套政策,因此,通过放牧压力指数来反映这些措施和政策,从而来分析这些措施和政策对草地植被变化的影响。图8为阿巴嘎旗和锡林浩特市2000～2010年放牧压力指数的变化,其中锡林浩特市放牧压力指数的年下降速度为0.010 3/a(R2=0.325 6,P<0.05),阿巴嘎旗的年下降速度为0.027 8/a(R2=0.409 5,P<0.01),两旗市的研究结果均表明放牧压力指数呈显著下降趋势,结果表明这一系列措施和政策的实施对研究区的植被变化起到了一定的促进作用。刘国荣等人以内蒙古赤峰市巴林右旗(京津风沙源区的东部)为研究区,研究了禁牧与放牧管理下典型草地的植被变化,通过野外实验发现,在实施禁牧措施后,典型草地的植被状况整体有一定程度的好转[29]。

Fig.8 The Grazing Pressure Index(GPI) of Obaga and Xilinhot from 2000 to 2014图8 锡林浩特(a)和阿巴嘎旗(b)2000～2014放牧压力指数

3 结论与讨论

采用2000～2014年的MODIS NDVI数据、运用线性趋势分析方法,系统的研究了京津风沙源区 2000～2014年的年、季节和月植被变化时空特征。在此基础上,从年、季节和月三个尺度系统研究了引起区域植被变化的驱动因素。结果表明,京津风沙源治理工程实施以来,研究区的植被呈逐渐改善的趋势。主要结论如下:

(1)从区域上看,2000～2014年NDVI呈逐渐增加的趋势,其中植被活动增加最大的季节为夏季,相对增加率为12.50%,植被增加最为缓慢的为秋季,相对增加率为 8.79%。6月份NDVI的增加率最大,12月份的NDVI的增加率相对较慢。

(2)从空间上看,京津风沙源区84.51%的植被活动呈增加的趋势,29.04%的区域植被活动呈显著增加的趋势,0.81%的区域呈显著的下降的趋势。植被活动的增加主要是由于春、夏和秋三个季节植被活动的共同增加;植被活动下降的区域呈现明显的西南东北的条带状,其中夏季和秋季NDVI的显著下降是造成该区域年NDVI下降的主要原因。统计表明,春季、夏季和秋季植被活动呈增加趋势的面积百分比分别为 82.05%、82.36%和 74.22%,其中显著增加分别为 26.91%、19.91%和 18.23%,显著下降分别为 0.86%、0.79%和1.48%。

(3)从年、季节和月尺度研究发现,降水与NDVI呈显著的正相关的关系,温度与NDVI呈现负相关关系,表明限制京津风沙源区植被生长的主要气候因子是降水。其中夏季降水和温度变化对研究区植被变化影响最大。本研究结果与国内外学者在干旱半干旱地区的研究结论一致。Herrmann分析了非洲萨赫勒地区的NDVI变化与降水变化的关系,表明降水是干旱和半干旱区植被生长的限制因子[30]。Piao等研究发现在全国尺度上大部分干旱区的NDVI与降水成正相关关系[31],表明了本文的研究结果与前人一致。王思如[32]等对科尔沁沙地亚区的研究进一步证明了降水的年际变化是导致植被变化的主要因素。大规模的生态工程建设是研究区2000～2014年植被改善的主要原因。