基于RS与GIS的伏牛山区植被NDVI时空变化分析

禹倩业 张静静 高莎

摘 要：基于2000—2017年MODIS-NDVI数据集，在MRT、ArcGIS、SPSS等软件的辅助下，采用最大值合成法、均值法、一元线性回归法来分析近18年来伏牛山区植被NDVI时空变化特征。结果表明：2000—2017年伏牛山区植被NDVI呈增长趋势，增长率为0.024/10 a（P<0.05），其中秋季植被NDVI的增加速率（0.042/10 a）最為显著，明显高于春季（0.018/10 a，P<0.05），表明在全球变暖背景下，伏牛山区植被变化情况表现为生长季的延长趋势强于生长季的提前趋势。从空间上来看，伏牛山植被覆盖状况较好，大部分地区植被NDVI都在0.4～0.8，所占比例达到97.03%，高值区主要分布在中西部海拔较高的山区，低值区零星地分布在研究区南部、东部和北部的城镇中心。

关键词：植被;MODIS-NDVI;时空变化;伏牛山区

中图分类号：Q948;TP79文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）01-0144-03

Abstract： Based on the MODIS-NDVI data set of vegetation in Funiu Mountain Area from 2000 to 2017， with the help of MRT， ArcGIS， SPSS and other software， the spatial and temporal variation characteristics of vegetation NDVI in Funiu Mountain Area in recent 18 years were analyzed by using the maximum value synthesis method， mean value method and univariate linear regression method. The results showed that： from 2000 to 2017， the vegetation NDVI in Funiu Mountain area showed an increasing trend， with the growth rate of 0.024/10 a （P < 0.05）. The growth rate of vegetation NDVI in autumn （0.042 / 10 a） was the most significant， which was significantly higher than that in spring （0.018/10 a， P < 0.05）， indicating that under the background of global warming， the vegetation change in Funiu Mountain area showed that the extension trend of growing season was stronger than the advance trend of growing season. Spatially， the vegetation coverage of Funiu Mountain is good. The NDVI of most areas is between 0.4 and 0.8， accounting for 97.03%. The high-value areas are mainly distributed in the high-altitude mountainous areas in the central and western regions， and the low-value areas are scattered in the urban centers in the south， east and north of the study area.

Keywords： vegetation;MODIS-NDVI;temporal and spatial variation;Funiu Mountain

植被覆盖度可作为生态建设和生态系统评价的综合性量化指标和重要参数，某一地区植被覆盖占该地区比重多少是衡量该地区环境变化的重要依据[1-4]。在植被覆盖度研究中，许多学者利用不同的数据源对国内大部分地区植被覆盖度的时空变化做了大量研究，并取得了重要成果[5-7]。例如，阿多等基于华北平原近20年的遥感数据，分析华北平原植被覆盖时空变化规律[6];王宗明等采用1982—2003年东北三省的GIMMS-NDVI数据，分析了东北地区植被NDVI对气候变化的响应[7]。目前，国内学者对植被覆盖变化研究较为深入，不仅涉及不同时间尺度植被覆盖变化的时空特征分析，而且研究了植被覆盖变化与生物因子之间的响应关系[8-15]。但对于小区域（如伏牛山区）的植被时空变化研究成果有所不足。因此，利用伏牛山区MODIS-NDVI数据集，采用均值法、合成法、一元线性回归方法等方法分析近18年来伏牛山区植被NDVI时空变化特征，可为该区生态环境保护与恢复工作提供科学依据。

1 研究区域概况

伏牛山地区北到黄河，南到南阳盆地，西到豫陕边界，东达京广铁路。本研究区范围包括嵩县、栾川县、卢氏县、南召县、镇平县、鲁山县、内乡县、西峡县共8个县级行政区划单元。

2 数据和方法

2.1 数据来源与预处理

本文所采用的遥感数据是2000—2017年植被指数MODIS-NDVI产品，来自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn）。首先利用MRT（MODIS Reprojection Tool）进行拼接、投影等预处理，然后基于ArcGIS软件，利用伏牛山区的矢量图对经过投影拼接的图层进行按掩膜提取，并利用最大合成法得到2000—2017年伏牛山区的逐月NDVI数据集，并通过对各月NDVI数据集进行处理，得到年平均和季节平均的植被NDVI数据，从而进行伏牛山区植被覆盖度时间和空间的变化分析。

2.2 研究方法

本研究采用均值法计算伏牛山区年均植被NDVI值，同时把春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12月至次年2月）这四季中求取的每三个月的平均值作为这四个季度的植被季均NDVI值。采用一元线性回归法对年均和季均NDVI值的年际变化趋势进行回归分析。

3 结果与分析

3.1 伏牛山区植被NDVI时间变化特征

3.1.1 伏牛山区植被NDVI年际变化。图1为伏牛山区植被年NDVI值年际变化趋势。从图上可以看出，2000—2017年植被NDVI呈波动上升趋势，每增长率为0.024/10 a（[P]<0.05）。表明近18年来伏牛山区植被覆盖度整体处于不断改善状态。

3.1.2 伏牛山区植被NDVI季节变化。从四季植被NDVI变化趋势来看（见图2和表1），2000—2017年四季植被NDVI变化均呈不同程度的增长模式，具体表现为秋季（0.042/10 a）>冬季（0.029/10 a，[P]<0.05）>春季（0.018/10 a，[P]<0.05）>夏季（0.007/10 a，[P]<0.01）。其中，秋季植被NDVI的增加速度最为显著，明显高于春季植被NDVI的增加速率，表明在全球变暖背景下，伏牛山区植被变化情况表现为生长季的延长趋势强于生长季的提前趋势。

3.2 伏牛山区植被NDVI空间变化特征

2000—2017年伏牛山区植被不同NDVI等级像元比例见表2。2000—2017年伏牛山区植被多年年均NDVI的空间分布值主要集中在0.4～0.6，占比为52.57%，主要分布在研究区南部、东部和北部地区;其次是NDVI值主要集中在0.6～0.8，占比为44.46%，主要分布在研究区中西部海拔较高的山区;NDVI值低于0.4的区域占比较小，仅占2.95%，零星地分布在研究区南部、东部和北部的城镇中心。

4 结论

①2000—2017年伏牛山区植被NDVI呈增长趋势，增长率为0.024/10 a（P<0.05），其中秋季植被NDVI的增加速率（0.042/10 a）最为显著，明显高于春季植被NDVI的增加速率（0.018/10 a，P<0.05）。表明在全球变暖背景下，伏牛山区植被变化情况表现为生长季的延长趋势强于生长季的提前趋势。

②从空间上来看，伏牛山植被覆盖状况较好，大部分地区的植被NDVI都在0.4～0.8，所占比例达到97.03%，高值区主要分布在中西部海拔较高的山区，低值区零星地分布在研究区南部、东部和北部的城镇中心。

参考文献：

[1]张静静，郑辉，朱连奇，等.豫西山地植被NDVI及其气候响应的多维变化[J].地理研究，2017（4）：765-778.

[2]马志勇，沈涛，张军海.基于植被覆盖度的植被变化分析[J].测绘通报，2007（3）：45-48.

[3]张静静，刘亚亭，朱连奇.2000—2014年豫西山地植被NDVI时空变化特征分析[J].河南科学，2015（8）：1440-1445.

[4]贺映娜，白红英，高翔，等.基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析[J].西北植物学报，2011（8）：1677-1682.

[5]张含玉，方怒放，史志华.黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应[J].生态学报，2016（13）：3960-3968.

[6]阿多，赵文吉，宫兆宁，等.1981—2013华北平原气候时空变化及其对植被覆盖度的影响[J].生态学报，2017（2）：576-592.

[7]王宗明，国志兴，宋开山，等.中国东北地区植被NDVI对气候变化的响应[J].生态学杂志，2009（6）：1041-1048.

[8]袁沫汐，林爱文，朱弘纪.湖北省地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应[J].生态学报，2016（17）：5315-5323.

[9]曾庆双，张连翀，冯莉莉.2000 --2019年京津冀地区500 m分辨率植被覆盖度数据集[J].中国科学数据（中英文网络版），2020（4）：201-208.

[10]郑勇，杨武年，刘冲，等.川西高原近20 a植被覆盖变化遥感动态监测及驱动力分析[J].遥感技术与应用，2020（6）：1447-1456.

[11]梁石正雄，方海燕.2006 --2015年钱塘江流域土壤侵蚀动态变化[J].中国水土保持科学（中英文），2020（6）：33-42.

[12]马嘉阳，禹天浩，李兆正，等. 典型喀斯特地区植被覆盖变化及其对地形因子的响应：以云南石林为例[J].地球科学前沿，2020（11）：1109-1117.

[13]李躍彬，胡文英.基于Google Earth Engine平台的昆明市近30年植被覆盖变化研究[J].云南师范大学学报（自然科学版），2020（6）：71-75.

[14]韩沁哲，邵佳丽，陈磊士，等.洞庭湖区植被覆盖度下降成因分析[J].湖北农业科学，2021（1）：27-31.

[15]刘义，刘庆广.芜湖市NDVI与气候因子时空变化及相关性研究[J].湖南生态科学学报，2020（4）：20-26.