2012～2018年黑龙江省植被覆盖度动态变化分析

王亭月

（辽宁师范大学地理科学学院，辽宁大连116029）

引言

绿水青山就是金山银山，建设生态文明，是实现中华民族伟大复兴中国梦的重要战略任务，关乎人民福祉和民族未来。黑龙江省作为生态大省，具有推动可持续发展的战略性优势，是中国北方重要的生态屏障[1]。因此，对黑龙江省的植被覆盖格局演化开展研究具有重要的现实意义。区域覆盖植物群落统称为植被（Vegetation），是生态系统的重要组成部分[2]。遥感是获取区域及全球植被覆盖度参数的一个重要手段，可以反映不同空间尺度的植被覆盖情况及变化趋势[3]。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）对植被的生物物理特征十分敏感，通常被用来进行区域尺度的植被分类和植被覆盖度研究[4]。植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的重要参数[3]，常被应用在植被动态监测、地表过程模拟及区域生态环境评价等领域。对植被覆盖度的时空变化进行研究，既能评估植被长势，还为可持续发展提供决策参考[5]。

许多学者通过对植被覆盖度的计算分析不同区域的植被覆盖情况，从而进行时空动态监测、总结规律以及评估预测。J Q i等人基于LandsatTM等数据，使用像元二分模型计算了圣佩德罗河河岸走廊和美国西南部的绿色植被覆盖率并绘制时空分布图[6]。赵明伟等人基于MODIS-NDVI遥感数据计算了我国2001～2015年植被覆盖度的空间格局，讨论了植被覆盖度的时空变化规律[7]。何航等人基于中国北方N D VI数据及气象站点逐日气象资料，分析了1982～2015年中国北方15个省（自治区、直辖市）植被覆盖时空演变特征及其对气候变化和极端气候的响应[8]。贾路等人根据重心转移模型和相对发展率分析了2000～2013年来西安市植被覆盖度变化特征和空间变化差异[9]。裴志方等人利用像元二分模型估算宁夏地区2000～2016年的植被覆盖度，并定量分析其植被覆盖景观格局变化及发展趋势[10]。穆少杰等人探索了2001～2010年内蒙古地区植被覆盖度的空间格局和变化规律[11]。刘汉生等人采取像元二分模型，对黄冈市2000、2005和2010年进行植被覆盖度计算并分析其时空特征[12]。苏慧敏等人基于MO DISNDVI分析了北京市2014～2016年植被覆盖度及其变化情况[13]。而对于黑龙江，目前有刘成新等人对黑龙江省2017年植被生长季进行遥感监测，分析植被生长季归一化植被指数NDVI的月际时空分布变化规律[14]；赵博文使用2000～2017年作物生长关键期内的MODIS反射率产品，综合气象、地理因子等相关因素，分析了黑龙江省农业灾害的时空分布特征[15]。

黑龙江省是中国最大的林业省份之一，而目前国内根据黑龙江省植被覆盖度的时空演变规律进行的相关性研究相对较少。基于此，本研究选取2012、2014、2016和2018年为研究时相，利用中国月度植被指数（N D VI）空间分布数据开展黑龙江省的植被覆盖度分析研究，使用像元二分模型估算植被覆盖度，并采用一元线性回归分析方法，定量分析其植被覆盖度的时空分布和变化特征，为黑龙江省生态环境建设及城市发展提供合理科学的决策参考。

1 研究区概况与数据

1.1 研究区概况

黑龙江省是中国最北端以及陆地最东端的省级行政区。总面积47.3万平方千米（含加格达奇和松岭区），排在全国第6位。西邻内蒙古，南邻吉林省，东部近日本海。

黑龙江省地势大致呈西北、北部和东南部高，东北、西南部低。其地貌特征为“五山一水一草三分田”。山地面积占黑龙江省土地面积53.2%，包括大兴安岭、小兴安岭山地、张广才岭、老爷岭和完达山脉。黑龙江省是中国最大的林业省份之一，占全省土地面积的2/3。森林覆盖率达43.6%，是国家最重要的国有林区和最大的木材生产基地。拥有全国十大草原之一，主要集中在松嫩平原和三江平原。黑龙江省属于寒温带与温带大陆性季风气候。春季低温干旱，夏季温热多雨，秋季易涝早霜，冬季寒冷漫长。降水表现出明显的季风性特征。夏季受东南季风的影响，降水充沛，冬季在干冷西北风控制下，干燥少雨（图1）。

1.2 数据源与预处理

目前，基于SPOT/VEGETATION 以及MODIS 等卫星遥感影像得到的NDVI 时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/ 覆被变化检测等研究中得到了广泛的应用。本研究所用的数据是从资源环境数据云平台（Resource and Environment Data Cloud Platform）下载的中国月度植被指数（NDVI）空间分布数据集[16]。该数据集基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI 卫星遥感数据，采用最大值合成法生成1998 年以来的月度（1～12 月）植被指数，能够有效反映全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况。

根据研究区情况，考虑到黑龙江省每年的八月份植被覆盖最为茂盛[5]，且云量较少，数据参考价值更大，因此选取了2012、2014、2016和2018年的八月份的数据，用作主要研究时间点，另外也下载了2013、2015和2017年的八月份数据用于后面的回归分析。

本研究的行政区划数据来自资源环境数据云平台中的2015年中国地市行政边界数据和2015年中国省级行政边界数据。

在数据完备的情况下，使用A rc M ap工具将行政区划数据冗余进行融合，得到黑龙江省省界、黑龙江省地市边界和中国省级边界用于制图。对月度植被指数（NDVI）空间分布数据进行掩膜提取，选取黑龙江省范围，并进行重分类。

图1 黑龙江省地理位置示意图

2 研究方法

2.1 植被覆盖度计算方法（像元二分模型）

植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover, FVC）是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[17]，与N D VI之间存在极显著的线性相关关系[18]。像元二分模型[19]的主要思想为：假设像元由植被Sv和非植被Ss组成，其中植被所占比例就是该像元的植被覆盖度（用 Fc表示），非植被比例为（1-Fc），进而推出植被覆盖度模型：

式中：Fc表示植被覆盖度；S表示混合像元遥感信息；Sv表示纯植被覆盖时遥感信息；Ss表示纯非植被覆盖时遥感信息。

结合肖骁等人[5]的研究，建立如下植被覆盖度计算模型：

上式中，Fv表示植被覆盖度，N D VI为像元的归一化植被指数值，N D VIs为无植被覆盖像元的N D VI值，即纯裸土像元的归一化植被指数值。N D VIv为完全由植被覆盖的像元的N D VI值，即纯植被像元的归一化植被指数值。

2.2 植被覆盖变化趋势计算（一元线性回归方法）

一元线性回归分析能够满足在若干时间节点的长时段内模拟变化趋势要求，还可以提供空间演变规律的指示信息，常用在植被覆盖度变化趋势的估算研究中[5]，因此本文采用此方法来反映变化规律，其计算方式如下：

上式中，n是研究时段的年数（本文n=7）；Fvk是第k年植被覆盖度；N D VIk是第k年的植被指数；α是植被覆盖度在研究年段期间的变化斜率，用于反映其变化趋势。当α＞0，即代表植被覆盖情况呈增加趋势；当α=0，即代表植被覆盖度没有变化，维持稳定；当α＜0，即代表植被覆盖情况呈减少趋势。并且，当α绝对值越大，植被覆盖度增加的速度越快，即植被情况改善越迅速，反之则退化越迅速。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖空间格局分布特征

结合研究区植被覆盖分布情况，在《土壤侵蚀分类分级标准》（S L190-1996）中低[0,20%]、中低[20%,40%]、中等 [40%,60%]、中高[60%,80%]和 高[80%,100%]的基础上加少许改动，使变化最大可视化，并分别命名为稀疏、较稀疏、中度、较茂盛、茂盛。

根据图2可以看出，黑龙江省的植被覆盖情况总体分布基本一致，均呈现西南部植被覆盖最为稀疏，西北、东南部相对稀疏的特征。中部地区始终保持较为茂密的植被覆盖，地理位置与东北平原区域基本吻合，但在西南部地区，尤其省会哈尔滨、大庆、齐齐哈尔以及绥化地区，植被覆盖区面积较少，且位置相对稳定，集中于城市群及周边；另外还有黑龙江省东南部的鸡西市，因为兴凯湖的存在，植被覆盖少；其余中度和较茂密植被覆盖区分散分布在黑龙江省全域，只在大、小兴安岭以及部分长白山脉等山地区域（图3），受海拔和气候影响，植被覆盖茂密程度稍逊于平原区域。

2012～2018年黑龙江省的植被覆盖茂盛地区面积明显增加（图4），共约11.8万平方千米，而较茂盛区域却呈下降趋势，结合图2看，绝大部分减少的较茂盛区域转为茂盛区域；而中度、较稀疏和稀疏植被覆盖区域面积始终保持平稳波动。

图2 2012年8月至2018年8月黑龙江省植被覆盖分布图

续图2 2012年8月至2018年8月黑龙江省植被覆盖分布图

经过对各年不同等级植被覆盖度面积所占比例的统计和计算（表1），2012年较茂盛和茂盛植被区域面积相当，稀疏植被面积占比很小，不到1%（0.53%），植被覆盖程度更多的集中在较茂盛区域。而到了2014年之后，植被覆盖茂密区域面积明显增大，较2012年增加约18.11%，达到了全域植被覆盖面积的一半以上（64.79%），同时，城市建设渐渐发达，因此植被稀疏和较稀疏区域面积也比2012年共增加了约1.44%。随着时间变化，茂盛区域面积占比不断增加，在2018年达到了72.78%，但与此同时，稀疏、较稀疏和中等区域总面积占比也并没有因此而减少，始终维持在7%～8%左右，由此可见黑龙江省在加快建设城市群和加强生态建设起步并进的同时，也没有忽略其协同性。计算各级植被覆盖度的平均面积得到图5，充分反映了黑龙江省的平均植被覆盖基本以植被覆盖茂密为主。

3.2 植被覆盖时空变化趋势分析

根据2012年至2018年的植被覆盖程度变化面积进行分级制图，得到黑龙江省植被覆盖变化程度分布图（图6），可以看到绝大多数区域的植被覆盖是维持稳定和有所增加的，少数有退化情况。植被增加的区域主要是黑龙江省的北部和东部部分区域，对应大、小兴安岭地区，以及东部松花江流域周边区域，具体涉及到的地市有大兴安岭地区、黑河市、佳木斯市等。而植被覆盖退化的区域相对较少，从图6可以看出基本沿道路及水系线路分布，另外东北部边界和西邻内蒙古区域也有分布。而在黑龙江中部东北平原区域的植被覆盖基本维持稳定（图7和表2）。

图3 黑龙江省地貌类型空间分布图

图4 不同植被覆盖度面积随时间变化折线图

表1 各年不同等级植被覆盖度面积占比统计单位：%

图5 多年平均植被覆盖度面积统计

总体来说，2012年至2018年的植被覆盖变化情况中，维持稳定面积为27.56万平方千米，占比超过一半（60.95%），其次就是植被覆盖有所增加的面积为14.15万平方千米，占比31.29%，剩下有6.39%的区域面积植被轻微退化，重度退化和显著增加面积极少，一共仅占总面积的0.62%。

图6 2012～2018年黑龙江省植被覆盖变化图

为了更好的研究黑龙江省的植被覆盖情况变化趋势，本次研究将2013、2015、2017年的8月份的数据也进行了简单的处理，单独提取了植被覆盖茂盛的区域并分别计算面积，绘制成折线图（图8），可以看到，从2012年至2018年植被茂密区域面积整体呈上升趋势，至于2013年的急剧减少是由于2013年8月，松花江流域出现1998年来最大洪水，此次灾害除了影响人民安全、社会财产、农作物产量，植被覆盖也受洪灾影响急剧减少。好在经过迅速的调整和治理，在2014年就恢复了原样甚至超过2012年约8.2万平方千米，并且在之后逐年稳步增长。根据2012年至2018年逐年的植被覆盖茂密区域面积的数据进行了一元线性回归方法的计算分析（图9），结果表明，2012～2018年黑龙江省的植被覆盖茂盛面积整体呈增加趋势，增速为2.9625/a。

4 结论与讨论

4.1 结论

空间上，黑龙江省的整体植被覆盖情况呈现西南部城市群区域的植被覆盖最为稀疏，西北、东南部地区相对稀疏的特征，尤其在大、小兴安岭和长白山脉的山地影响下，植被覆盖很难达到像东北平原区域（黑龙江中部）覆盖着基本均匀的茂密植被。

时间上，黑龙江省在2012年至2018年的植被覆盖茂密等级面积一直呈现上升趋势，到2015年之前，除了2013年受洪灾影响植被覆盖急剧减少，一直保持极可观的增加速度，在2015年之后速度略有放慢，但也保持着稳步上升的态势。

2012～2018年六年间，植被覆盖情况一直有所改善，但各地有所不同。改善最明显的是西北部大兴安岭地区，植被覆盖面积显著增加，还有东部尤其是东北部的佳木斯市，植被覆盖情况改善明显。植被退化主要发生在黑龙江省西部与内蒙古接壤边界附近，还有西南部以哈尔滨市、齐齐哈尔市和绥化市为代表的城市群区域植被有所退化，以及东北部松花江流域、东南部牡丹江市长白山脉区域有少许退化。而在黑龙江省的中部绝大部分和东部部分区域始终维持稳定。

图7 2012～2018年各级植被变化面积统计

表2 2012～2018年各级植被变化程度面积及占比

图8 2012～2018年逐年茂盛面积折线图

图9 2012～2018年茂盛面积随时间变化趋势

4.2 讨论

本文对黑龙江省植被覆盖度进行动态监测与分析，采用GIS制图、一元线性回归分析、绘制图表等方法观察、计算并分析了黑龙江省植被的时空变化特征，最终得到了黑龙江省植被覆盖度总体呈上升趋势，变化幅度以西北部最为显著，北部和东部次之，中部基本保持不变，城市群小区域退化为特征。本文旨在通过植被指数（N D VI）空间分布数据，分析并通过多种模型方法再现2012年至2018年黑龙江省植被覆盖度时空分布规律。在现实中，植被生长与生态环境之间有着密切的关系，要更好地开展生态环境保护、更科学地部署城市建设、更深层次的呈现植被覆盖度的空间格局、时空变化规律，是需要继续探索的下一步工作；其次，本文没有对变化原因进行分析，如定量分析自然和人文因素并进行对比，找到主要因素或是影响规律，并针对主要影响因素提出有利于黑龙江省生态环境保护和城市建设的发展方向和有效措施，这也是下一步研究的重点内容。