基于Landsat时间序列的塔里木河上游胡杨林NDVI与水文因子关系研究

孙占海，李旭，张学东

（塔里木大学信息工程学院，新疆 阿拉尔 843300）

随着卫星遥感数据的应用，针对大尺度覆盖范围、时间连续性等要求，在干旱地区对区域水文因子与植被的关系研究已经获得较多进展，在利用遥感数据分析各类植被指数中，归一化植被指数（NDVI）应用较为广泛［1］，水文驱动力对胡杨的生长势态存在重要影响［2］。塔里木河是我国最长的内陆河，地处天山南麓，塔克拉玛干沙漠北缘，因叶尔羌河、阿克苏河、和田河3条源流上游取水过度及因全球气候变暖使冰川、积雪消融不稳定等因素影响，导致塔里木河流域的生态水文过程有明显的不稳定性［3］。塔里木河流域两岸生长着我国最古老的天然胡杨林群落，胡杨林的生态特征和时空分布对水文变化过程有较敏感的响应［4］。

目前对于塔里木河沿岸胡杨林生长量的相关研究较多［5-8］，国内学者在胡杨NDVI和水文因子的内在联系方面开展了很多研究。李本纲等［9］研究结果表明，在全国范围内植被NDVI与气温和降水等因素相关性显著，在完全依赖灌溉农业的西北干旱地区，NDVI与降水量相关性最低，植被指数与降水关系不大，与温度相关性不显著。高生峰等［10］通过研究塔里木河中上游地区输水前后水文因子对胡杨长势的影响，研究结果表明生态补水在一定程度上缓解了胡杨水分胁迫，使得胡杨的生长环境得以好转。苟晓霞等［11］以基部断面生长增量为出发点研究了胡杨对径流量的响应关系，研究结果表明塔里木河中游采样区胡杨径向生长的最合理径流量的范围为0.380 3×108～1.205 6×108m3。林家煌等［12］的研究表明胡杨平均生长量与相应年均NDVI相关性不显著。李秀花等［13］通过定量分析了1981—2001年间气象资料及遥感影像，研究结果发现NDVI的变化与气候变化相关性显著。XUE L等［14］采用涡度协方差法对胡杨林的碳、水和能量通量进行了连续观测以及胡杨对大气中二氧化碳（CO2）的吸收展开研究，结果表明，在CO2浓度增加和空气相对湿度（RH）增大的情况下能促进水分利用效率（WUE）、光合有效辐射（PAR）和NDVI的增加。WANG等［15］通过监测胡杨叶片叶绿素含量发现，5—8月健康胡杨叶片相较于水分胁迫胡杨叶片更为集中，光谱曲线相对一致。BILAL I等［16］基于无人机测量胡杨生态与形态参数确定了理想和受胁迫的地下水深度，研究结果表明胡杨耐盐性强，随着地下水位埋深的增加，胡杨在干旱条件下不断降低其生长状态以维持水力效率。

目前大部分学者的研究聚焦于气候因子、径流量、地下水等因素对胡杨径向生长量的驱动力研究，对于能更加直观反映胡杨生长势态的NDVI的研究较少。因此本研究以Landsat 8 OLI影像为材料，结合水文数据，探讨NDVI植被指数与胡杨林空间分布对区域水文因子的响应，以期扩充对胡杨NDVI的研究成果，为当地政府对胡杨林生态恢复提供数据支撑。

1 研究区概况

新疆生产建设兵团第一师阿拉尔垦区位于塔里木河上游，天山南麓，塔里木盆地北缘，东经80°30′～81°58′，北纬40°22′～40°57′之间，东西长130 km，南北宽60 km，总面积4.21×104km2，位于我国内陆河流域，属于暖温带干旱地区［17］，其概况如图1。

图1 研究区概况图

2 材料与方法

2.1 数据来源与处理

Landsat 8 OLI数据来源于地理空间数据云，时间跨度为2013—2019年，空间分辨率经多光谱与全色波段融合后为15 m，剔除云气干扰严重的影像，可以更好体现研究区内植被信息，同时借助Google earth高精度影像作为底图，人工目视解译高精度影像结合外业调研采样，提高样本选择精度。

Landsat 8 OLI数据经裁剪、几何校正、辐射定标、大气校正等预处理后，计算并生成NDVI数据。为提高不同地物分类精度，结合空间相关性融合使用NDWI、NDBI等指数，使用随机森林算法对样本库进行分类训练。

地表径流量数据来源于阿拉尔断面监测站月度数据，地下水位埋深数据来源于阿拉尔A1～A6共6眼地下水水位监测井月度数据。

外业调查数据选取阿拉尔垦区胜利水库周围胡杨林样地，共采集225个胡杨聚集生长面积大于200 m2，树龄均为20 a以上的样本。采集样地空间坐标信息，以便于在基于时间序列的2013—2019年遥感卫星影像中提取样本点月度NDVI，外业调查点位示意图见图2。

图2 阿拉尔垦区胜利水库周围胡杨样本点位分布图

2.2 研究方法

本研究采用相关性分析法对胡杨NDVI与水文数据响应关系展开研究。基于SPSS 20.0软件对胡杨月度NDVI与相应时间尺度上径流量、地下水位埋深做相关性分析以及胡杨空间分布与水文因素相关性分析。

Pearson相关系数用于判断两个数据集合是否能被一条线连起来，可以表示两个数据集合之间的线性关系。其计算式如下：

式（1）中，xi为水文数据；yi为胡杨生长指数NDVI；n为月度时间序号。

通过目译解读各年份月度影像数据，在形成时间序列的基础上剔除云气干扰严重的影像。结合外业调研确定最终观测样本，通过抽样的方式采集同一区域下不同像元的NDVI，采用相关性分析法直接计算分析胡杨林NDVI与水文因素之间的相关关系。当检测样本基本满足Pearson及相关性检测的条件，需对Pearson相关系数进行显著性检验。使用t检验计算式如下：

3 结果与分析

3.1 NDVI与水文数据分析

基于外业调查，选取遥感影像中胡杨样本点像元，径流量与地下水位埋深逐月变化趋势见图3。根据年均统计数据可知1—2月胡杨NDVI趋于0.09～0.11之间，3—4月数值持续上升，趋近0.18，4—9月随着气温升高、胡杨生长期到来、塔里木河迎来丰水期等因素，NDVI持续增高，最高峰为8月，NDVI年均值为0.56，10—12月因温度降低、枯水期等，NDVI值降低至0.18。由采样数据可知，年均NDVI 1—2月达到最低，7—8月最高。

地下水位埋深受流域径流量直接影响，图3（a）表明每年1—4月地下水位埋深变化不显著，呈缓慢变化趋势，5—10月地下水位埋深值较大，其中8月处于全年地下水位埋深值最高点，9—12月地下水位埋深值持续降低，11月为全年最低点。

由图3（b）可知，1—4月塔里木河是枯水期，5—6月因温度升高高山积雪融化，径流量逐步抬升，直至7—9月再度升温至最高，冰川陆续消融，带来大量冰雪融水，8月径流量达到峰值，10—12月迎来枯水期径流量持续下降。

图3 径流量与地下水位埋深与NDVI的关系

3.2 NDVI对水分因子响应分析

众所周知，胡杨的生长季于每年的4—10月，塔里木河的丰水期处于每年5—10月。在这段时间内胡杨因充沛的水资源与合适的气温条件，处于旺盛的生长期。使用person相关性分析对比了每年5—10月这段时间内的胡杨NDVI对地表径流量的响应如表1所示，显著性为0.018，person相关性系数为0.667*，呈显著正相关。处于春季2—4月胡杨NDVI与当年11月至次年1月地表径流量相关性分析后表明显著性为0.035，person相关性系数为0.570*，呈显著正相关，该结果与涂文霞［18］的研究结果一致。原因可能是每年10月以后气温降低，山川融冰因温度降低不再解冻，塔里木河缺少水源补充，进入枯水期，地表径流量减少。胡杨因温度降低逐渐进入休眠期减少生理活动，但胡杨处于休眠期仍旧保持较低的生理反应，吸收水分存储以保证来年春季温度回升后供生长所需。

表1 胡杨NDVI对月径流量响应相关性分析

因胡杨扎根较深，生长所需水分来源于地下水，因此胡杨生长指数对地下水位埋深的响应在以月为单位的时间尺度上是实时响应的，相关性分析由表2可知，使用同期地下水位埋深数据与NDVI做相关性分析，结果表示两者在水平双侧呈显著相关。

表2 地下水位埋深对NDVI的影响相关性分析

3.3 胡杨林空间分布变化与水分因子关系分析

在远离水源的区域，胡杨NDVI普遍偏低。由于分辨率影像无法采集胡杨纹理特征，只能通过光谱信息进行分类，所以处于上述地区的胡杨将无法被正确分类，但通过胡杨地物分类结果可以侧面解读空间分布变化与水文变迁的内在联系，胡杨林空间分布见图4。研究区内胡杨总体分布在多浪、胜利、上游等水库周边，塔里木河沿岸及十三团等地，部分胡杨零星分布于农田四周作为农田防护林，因逐年径流总量不稳定，受水分限制的胡杨生长指数NDVI随之变化，导致分类结果逐年具备差异性。

图4 胡杨林空间分布变化

2013—2019年胡杨林空间分布精度评价见表3。2017年—2019年胡杨林分布发生显著变化，分析研究后发现可能因为2016年新疆政府开展了塔里木河流胡杨林生态保护行动［19］，为向下游地区进行生态输水工程，上游区域提高了水分利用率，塔里木河下游地区生态环境明显改善。2017—2019年径流量显著增多，沿岸植被获得了充沛的水资源，植被生长茂盛，NDVI普遍偏高。

表3 胡杨空间分布精度评价

分类后提取胡杨像元数据，结合年径流量相关性分析，分析结果如表4所示，胡杨在以年为单位的时间尺度上对径流量的响应仍然存在滞后效应。在以年为单位的时间尺度上，提取的当年胡杨分布数据与上一年径流总量呈显著相关性，与当年径流总量无明显相关性。胡杨的根系扎入土地较深，汲取地下水进行生长活动，地下水的补充来源于径流量，该补充过程存在滞后效应，直观地反映到胡杨的NDVI指数上又将再次滞后，将此滞后过程放到以年为单位的时间尺度上明显不再适用，依据月度数据来看，地下水的补充在枯水期3个月内完成补充，也就是每年11—12月地下水就已结束当年补充活动，同期因温度、水文等因素过低，研究区内植被都已进入休眠期，对胡杨空间分布研究无影响，故本研究在以年为单位的时间尺度上对胡杨空间分布与水文因素相关性进行分析，采用上一年份水文数据与当年胡杨空间分布数据进行研究是可行的。

表4 胡杨空间分布对年径流量的响应

4 结论与讨论

本研究以NDVI为切入点，以阿拉尔垦区2013—2019年影像数据为基础，综合使用ArcGIS、ENVI、QGIS、SPSS等软件，在Landsat 8 OLI数据上展开了研究区内胡杨对区域径流量与地下水位埋深的响应分析研究。

以月为单位的时间尺度上，每年5—10月这段时间内的胡杨NDVI植被指数对地表径流量的响应，显著性为0.018，person相关性系数为0.667*，当年2—4月胡杨NDVI植被指数与当年11月至次年1月地表径流量相关性分析后表明显著性为0.035，person相关性系数为0.570*，呈显著正相关。对地下水位埋深的响应过程为即时响应，不存在滞后效应。分析结果为显著性0.005，相关性为0.749**，呈显著正相关。以年为单位的时间尺度上，基于时间序列分类的胡杨空间分布结果对年度径流量的滞后效应为1年，分析结果为显著性0.009，相关性为0.878**，呈显著正相关。

胡杨林主要分布在阿拉尔垦区上游、胜利、多浪等水库周围，以及塔里木河沿岸区域。受限于Landsat 8 OLI影像分辨率低，无法结合胡杨纹理特征进行空间分类，胡杨生长依赖于地表径流量及地下水储量，不同年份的水文数据波动较大，输水不稳定，导致沿岸距离不同的胡杨生长指数差异较大，地表径流量辐射外的胡杨NDVI偏低，无法被正确分类到相应地物类型中，因此胡杨逐年空间分布结果受年度径流量影响波动较大，无法作为胡杨准确的空间分布变化使用，但此种变化是受水文数据影响，因此可以从侧面解读胡杨对水文数据的响应过程。

由于缺乏高精度影像数据资料，本研究基于NASA公开的Landsat 8 OLI数据对水文于胡杨生长指数进行分析，对于胡杨空间分布与区域地表径流量及地下水位埋深的响应结果分析不够精确，有待后续使用高精度影像进一步研究。