基于MODISNDVI数据的粤港澳大湾区植被覆盖时空演变∗

冯娴慧 曾芝琳 张德顺

1 华南理工大学建筑学院 广州 510641

2 同济大学建筑与城市规划学院 上海 200092

植被是生态环境的关键组成部分,区域植被覆盖变化受城市群建设和人类活动的影响[1]。在城乡生态环境统筹保护、国土空间总体规划的新时代发展背景下,不局限于市域绿地空间,在更大规模范围上探讨植被覆盖变化,特别是城市群密集建设区域、都市连绵发展区的植被生态空间时空变化规律的研究在建设美丽中国、推进生态文明、改善民生福祉、促进区域城市群和谐发展方面具有重要意义。

当前,通过RS、GIS技术研究植被覆盖的核心参数是植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC),定义为单位面积内植被地上部分(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[2]。植被覆盖度是表征地球表面植被群落生长状况的重要量化指标,可以反映大范围的生态环境特征[3]。地表实测与遥感探测是获取植被覆盖度的2种有效途径[4],其中遥感探测在时效性、人工投入和监测范围等方面都比传统地表实测展现出更加显著的优势[5－6],因而已逐渐成为获取区域植被覆盖信息的重要方法。在当前常用的遥感产品中,归一化植被指数(NDVI)能够有效反映植被覆盖度指标[7－8],可高效、敏锐地检测出大尺度植被生物物理变化特征[9]。当前国内外学者已经采用NDVI指数研究了一些特定城市群区域的植被覆盖变化,如De La Barrera等[10]通过计算NDVI、归一化建筑指数(NDBI)两个指标分析智利3个城市群1989—2015年的植被变化；李卓等[11]通过NDVI数据估算京津冀城市群2005—2015年的植被覆盖变化；崔浩楠等[12]利用NDVI数据分析了长江经济带1982—2019年植被覆盖变化的时空特征。

粤港澳大湾区(以下简称大湾区)是我国近年来重点发展建设的世界级城市群及都市连绵区。中共中央国务院印发的«粤港澳大湾区发展规划纲要»指出,推进生态文明建设、加强生态环境保护是粤港澳大湾区进一步提升发展质量的重要支撑[12]。因此,探索大湾区生态环境的时空变化,尤其是植被的动态演替进化规律是提升区域发展质量的重要内容。

本研究基于2001—2020年的MODIS NDVI遥感数据,通过对大湾区此20年的植被覆盖时空演变格局进行定量分析,以较为全面、科学的方式展现城市发展对植被生态环境的影响,并对植被变化趋势进行预测。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况及数据来源

大湾区位于我国华南地区,总面积5.6万km2,包括原珠三角九市(广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆)和香港、澳门两个特别行政区[13]。

本研究使用的NDVI数据来自美国NASA发布的MOD13Q1产品(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。由于该数据记录始于2000年2月,为保证数据的完整性,故选取研究的时间范围为2001—2020年。

为充分反映年度植被长势最佳时间的地表覆被状况,运用最大值合成法(Maximum Value Composite,MVC),将每年的全部影像进行合成,得到2001—2020年大湾区每年的年最大NDVI值作为后续植被年际变化的分析指标[9]。

1.2 研究方法

1.2.1 植被覆盖度计算

依据像元二分模型,像元的植被覆盖度fc的计算公式如式(1):

式(1)中:NDVIveg为纯植被像元的NDVI值；NDVIsoil为纯裸地像元的NDVI值。依据频率统计表,分别选取累积频率为0.5%和99.5%的NDVI值作为NDVIsoil和NDVIveg。由式(1)计算得到2001—2020年粤港澳大湾区每年的植被覆盖度分布情况。

1.2.2 植被覆盖度年际变化趋势分析

利用大湾区20年来的植被覆盖度,逐像元构建一元线性回归方程,方程斜率的计算公式如式(2):

式(2)中:slope为线性拟合斜率；n为监测年数；fci为第i年的植被覆盖度。

采用F检验进行植被覆盖度增减趋势的显著性检验,计算公式如式(3):

式(3)中:yi为第i年的植被覆盖度值；ˉy为监测时段内植被覆盖度的多年平均值；＾yi为第i年的植被覆盖度线性回归值；n为监测年数。

依据计算所得F值找到统计学所对应的表征置信度的P值,将P值与斜率综合起来作为划分变化趋势等级的依据:极显著退化(slope<0,P<0.01)；显著退化(slope<0,0.010.05)；不显著改善(slope>0,P>0.05)；显著改善(slope>0,0.010,P<0.01)。

1.2.3 植被覆盖度稳定性分析

变异系数(Cv)能够反映一组数据的离散程度。本研究通过计算每个像元在研究时段内的植被覆盖度的变异系数,揭示大湾区植被活动的稳定性分布状况。计算公式如式(4):

式(4)中:Ci为第i年的植被覆盖度值；ˉC为监测时段内植被覆盖度的多年平均值；n为监测年数。

1.2.4 植被覆盖度演变趋势预测

R/S分析法是一种检测时间序列的方法,可证明数据变化的持续性并量化其持续性强度。R/S分析法常应用于利用大量连续资料进行科学预报的情境,适用于经济学、水文学等诸多领域[3]。其原理如下:

对于一个时间序列{ξ(t)},t＝1,2,…,对于任意正整数τ≥1,定义均值序列的计算公式如式(5):

用X(t)表示累计离差,计算公式如式(6):

研究发现,标度关系如式(7):

式(7)中,H为Hurst指数。在植被覆盖度序列的R/S检测中,Hurst指数的意义为:H＝0.5,表明植被覆盖度值前后的变化无关,数据具有随机特征；0

2 结果与分析

2.1 植被覆盖度时空分布特征

2.1.1 时序变化特征

20年间(2001—2020年),大湾区植被覆盖度总体呈下降趋势。如图1所示,植被覆盖度年际变化的波动范围为[0.690,0.753],平均值为0.724。植被覆盖下降过程出现的明显波动可大致分为3个阶段,即缓慢波动减少期(2001—2009年)、显著降低期(2010—2014年)和缓慢波动回升期(2015—2020年)。在缓慢波动减少期,植被覆盖度整体位于趋势线以上,降幅为1.8%。2004年、2008年与2009年的植被覆盖度偏低,可能是受当时华南地区严重旱情的影响[14]。在显著降低期,植被覆盖度均位于趋势线以下,2011年广东省严重旱情以及城市的快速发展建设可能是使该地区植被覆盖度降入新低的主要原因[15]。

图1 2001—2020年粤港澳大湾区年最大植被覆盖度的年际变化趋势

2.1.2 空间分布特征

20年间(2001—2020年),大湾区不同区域年最大植被覆盖度的平均值差异较大,呈现中部较低、外围较高的特点(图2)。植被覆盖度较高的区域主要位于东、西、北部的山地丘陵地带,如肇庆、江门、惠州及广州北部,这反映了该地区优良的自然植被本底条件。植被覆盖度较低的区域则主要出现在中部平原地带的城市集群区,如广州南部、佛山、东莞、深圳、中山、珠海等地,说明城市的扩张对植被覆盖度造成了较大的影响。

图2 2001—2020年粤港澳大湾区植被覆盖度年均值空间分布图

2.2 植被覆盖度变化规律

对2001—2020年大湾区年最大植被覆盖度进行逐像元线性回归分析,结果表明,植被覆盖度增长的区域主要位于东、西、北部地区,植被覆盖度降低的区域则主要位于中部地区。F检验表明,研究区内约30%的区域发生显著(P<0.05)的植被覆盖度变化(图3、表1)。极显著改善与显著改善区域共占比9.87%,主要分布在广州北部、肇庆中部、江门、惠州、深圳、香港等地,植被环境的改善初步分析应当是得益于2013年启动的“新一轮绿化广东大行动”。极显著退化区域占比13.96%,主要出现在佛山、中山北部、广州南部、东莞西部、江门东部、珠海中部、肇庆西北部和东南部以及惠州中部,退化的原因可能与过去20年间大湾区城市的快速发展建设有关。

图3 2001—2020年粤港澳大湾区植被覆盖度显著性变化空间分布图

2.3 植被覆盖度稳定性评价

逐像元计算2001—2020年植被覆盖度的变异系数(Cv),得到大湾区植被覆盖度稳定性图(图4)。由图4可知,20年间大湾区大部分地区Cv值较低,即植被覆盖度的稳定性较高。稳定性高的区域主要分布于外围山地丘陵地区,这些地区的人类活动相对较弱。局部地区Cv值较高,稳定性较低。稳定性低的区域主要集中在中部城市建成区及其周边地区,以及部分河流沿线区域,人类活动相对频繁。由图3、图4比较可得,植被覆盖度显著变化区域与稳定性较低的区域(Cv高值区域)基本吻合,据此可以初步推断大湾区的植被环境变化主要受城市发展建设等人为经济社会活动的影响,气温、降水等自然条件的影响不明显。

2.4 植被覆盖度演变趋势预测

用R/S分析法对大湾区近20年植被覆盖度的时间序列进行分析,结果表明,大湾区Hurst指数的平均值为0.46,呈现持续性的像元比重占34.6%、反持续性的像元比重占65.4%。参考李双双[16]和李卓[11]的相关研究,将大湾区的Hurst指数进行等级划分,得到Hurst指数空间分布图(图5)。如图5所示,持续性像元(绿色)与反持续性像元(紫色)呈交错分布态势,且弱持续性序列(0.35~0.65)占绝对优势(83.5%),表明区域植被变化可能是在自然、人工等诸多因素综合影响下形成[11]。

图5 2001—2020年粤港澳大湾区Hurst指数空间分布图

为实现对大湾区植被覆盖未来变化趋势的预测,将线性拟合斜率和Hurst指数进行叠加耦合分析,结果(图6、表2)表明,未来植被覆盖持续退化区域占比21.07%,反持续改善区域占比31.37%,合计预测未来退化面积比重超50%以上,约占比52.44%。

图6 粤港澳大湾区变化趋势持续性分布图

表2 粤港澳大湾区变化趋势持续性统计

在空间分布上,持续退化区域主要分布在肇庆西北部和东南部、佛山、广州南部、中山北部、珠海、江门中部和惠州中部。反持续性改善区域主要分布在肇庆、江门、广州北部、惠州、深圳和香港。持续改善区域占比13.50%,主要出现在除中部以外的其他地区。反持续性退化区域占比34.06%,主要位于持续退化区域的周边。

以此为基础,推测在未来20年间,若不采取更有效的生态体系建设措施,大湾区一半以上的植被覆盖将面临持续退化风险。

3 讨论

邓玉娇等[17],何全军[18]、Hu等[19]通过对广东、珠三角地区的植被覆盖研究发现,近15年内植被覆盖呈现微弱的增长趋势,但本研究发现大湾区在近20年(2001—2020年)的植被覆盖整体呈微弱的降低趋势,原因大致为两个方面:1)本研究在方法上进行了更为合理的改进,上述邓玉娇、何全军、Hu等的研究直接使用NDVI均值进行时序分析,NDVI影像的异常值易导致趋势分析的偏差；本研究基于NDVI,采用像元二分模型估算FVC,再对FVC值进行时序分析,像元二分模型中NDVIsoil和NDVIveg取值时累积频率阈值的采用在一定程度上削弱了异常值的影响,有效纠正了可能存在的误差。2)采用更高精度的NDVI数据,研究结果会更准确。前人研究中采用的NDVI数据分别为MOD13A3(精度1 km)、MOD13C2(精度5 600 m),本研究采用的NDVI数据为MOD13Q1(精度250 m),本研究结果相较于前两者或能更准确地表征局部详细的植被覆盖变化情况。

在前人研究中,未见以大湾区作为整体统筹研究其植被变化的时空规律,如,邓玉娇等[17]只是基于NDVI数据分析广东省2000—2018年的植被覆盖时空分布特征,何全军[18]、Hu等[19]和Ruan等[20]利用NDVI数据分别分析珠江三角洲区域2001—2017年、2000—2016年以及2000—2015年的植被动态变化。而本研究首次以当前大湾区作为整体进行植被变化的时空规律研究。

已有研究多关注植被覆盖变化及其影响因子的分析,尚未预测未来大湾区植被覆盖时空变化规律。本研究在参考前人研究的基础上,依据R/S分析法对大湾区近20年植被覆盖度的时间序列进行分析,将线性拟合斜率和Hurst指数进行叠加耦合分析预测未来的植被演变趋势。

4 结论与建议

4.1 结论

本研究基于2001—2020年的MODIS NDVI数据,使用像元二分模型计算大湾区的植被覆盖度,采用线性回归分析、变异系数分析等方法,探索年最大植被覆盖度在20年间的时空变化规律,并采用R/S分析方法预测植被未来演变趋势,得到以下结论:

1)近20年来大湾区植被覆盖度总体呈下降趋势(－0.023/10年),其变化过程可分为3个阶段:缓慢波动减少期(2001—2009年)、显著降低期(2010—2014年)和缓慢波动回升期(2015—2020年)。

2)2001—2020年大湾区植被覆盖不显著变化区域占比最大(69.18%),极显著改善与显著改善区域共占比9.87%；极显著退化与显著退化区域共占比20.95%,主要位于各大城市中心区周边。

3)2001—2020年,大湾区的植被覆盖演变趋势以弱持续性序列为主,反持续性序列占比65.4%,持续性序列占比34.6%,预测未来将有52.44%以上面积的地区发生植被覆盖退化情况。

4.2 建议

基于结论提出如下建议:1)采取一定的国土空间保护规划措施,遏制城市建成区的无序扩张,严格保护城市群区域,尤其是城市边界的生态植被。2)在“绿水青山就是金山银山”的发展战略指导下,大湾区应当制定新一轮的生态保护大行动,积极持续推进大湾区东侧、西侧、北侧三面的山地丘陵地带植被保护和人工植被恢复工作,构建连绵山体森林生态屏障体系。3)依托广东万里“碧道”的重大环境建设项目,制定防护休憩绿带的建设策略和建设标准,积极推进沿珠江等主要水系及沿海岸线的防护林、滨河绿带、滨海生态绿带等的建设工作。