2003～2020年海南岛植被覆盖变化及影响因子分析

蒿承智,欧阳珺,易 霞,史建康,张子嘉,黄 菁,赵俊福

(海南省生态环境监测中心,海口 571126)

植被连接着大气、土壤、水体,具有较明显的年际变化,在生态环境保护、大气调控以及保持生态系统稳定性等有着重要意义[1-3]。增强植被指数EVI(Enhanced Vegetation Index)是利用卫星不同波段探测数据组合而成的的一种植被遥感指数,广泛用于植被生长状况遥感监测。该指数具有不容易饱和特点,可以容忍更大的植被冠层密度变化,适用于雨林和其他大量植被覆盖的高生物区域,是较好反映海南岛植被变化的指标。MODIS传感器采集数据的重访频次高、空间覆盖面广、数据免费,所以长期序列EVI数据和生物量、叶面积指数都有较好的相关关联,因此可以很好地体现地表植物的繁茂程度,而EVI的变动也在一定程度上代表了地表植物覆盖率变化[4-5]。

海南岛位于中国最南端,地理坐标为18°10′N～20°10′N, 108°37′E～111°05′E,北隔琼州海峡与广东省雷州半岛相望,是我国仅次于台湾岛的第二大岛。海南岛植被茂密,森林覆盖率超过60%[6],有独特的热带山地雨林和季雨林生态系统。

1 数据与方法

以MODIS 250m的MOD13Q1、MYD13Q1 EVI植被指数产品作为数据源,通过数据预处理获得 2003～2020年海南岛每一年的年EVI数据,通过Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall、Hurst指数算法,研究海南岛具有植被生长地区EVI的空间分布,时间变化、趋势以及可持续性的特点。通过与主要气象因子气温、降水进行基于地理栅格、时间序列的相关性分析,研究EVI与气温与降水相关性关系,以期为海南岛生态环境的维护提供基础。

1.1 数据预处理

EVI数据来源于美国国家航空航天局的MODIS植被指数MOD13Q1、MYD13Q1数据,时间分辨率为16d,空间分辨率为250m,时间序列2003年1月-2020年12月。气温和降水数据来源于国家地球系统科学数据共享服务平台,时间分辨率为月,空间分辨率为1km,同等时间序列。首先利用MTR软件进行EVI数据格式转换、拼接、投影等操作,将Hdf格式转换为TIF格式,投影转换为 WGS84_UTM_Zone_49N投影。采用最大值合成法,提取2002～2020年逐月的EVI数据,最大值合成法能有效消除云、大气等带来的影响[7-9]。逐月EVI取平均值获得逐年EVI数据,减少极端年气候对植被生长发育状况的影响[9-10]。在与气温和降水进行相关性分析时,对逐年EVI数据重采样,重采样分辨率1km,方法为邻近自然法。

1.2 数据分析方法

通过Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数算法、EVI与气温、降水地理栅格、时间序列的相关性分析,研究海南岛EVI大于0的区域植被生长的空间分布,时间变化及趋势,可持续特征以及与气温、降水的相关关系[9]。

1.3 Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验

Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验对显著性水平的测试有扎实的统计学依据,不要求数据遵循特定的分布,成为确定数据长时间变化趋势的重要手段,广泛运用于植被覆盖的随时间变化研究[9,11-12]。Theil-sen Median趋势分析是稳健的非参数统计的趋势计算方法,通过计算 n(n-1)/2 个数据组合的斜率的中位数,用SEVI表示。当SEVI>0时,表示EVI呈上升的态势,反之则表示EVI呈下降的态势。Mann-Kendall检验是非参数趋势检验方法,用于确定趋势的显著性。计算公式如下：

设定 {EVIi},i=2003,2004,…,2020

式中,sgn是符号函数,EVIi和 EVIj为时间序列对应的EVI值,n为年数。给定显著性水平α,一般取α= 0.05,判断在0.05置信水平上EVI随时间变化趋势是否具有显著性。

1.4 Hurst指数

Hurst指数是描述时间顺序长期依赖性的方法,在经济学、地质和地球化学、统计学等领域都具有很广阔的应用[9]。计算方法为：对于时间序列{EVI(s)},s= 1,2,…,n ,计算每个片段的均值：

如Hurst 指数取值在0.5～1之间,表示未来变化趋势与过去相符;如取值为0.5,则表示为数据随机;如果取值在0～0.5之间,则表明未来的趋势和过去的趋势相反。

2 变化分析

2.1 海南岛植被覆盖的空间

计算2003～2020年的逐年平均值,作为EVI空间分布图(图1)。表明,海南岛植被覆盖整体状态好,空间上呈现四周低,中间高的分布特征。18年间,年均EVI大于0.5的区域占全岛的59.9%,植被覆盖较高的区域主要分布在中部山区,而植被覆盖较低的区域主要分布沿海地区。

图1 海南岛2003-2020年平均EVI空间分布

各市县分析结果表明,2003～2020年年均EVI最高的3个市县为保亭县、五指山市和琼中县。最低的3个市县为海口市、文昌市和临高县(表1),其中海口市年均EVI值为0.428,为各市县最低。

表1 各市县2003-2020年平均EVI值

2.2 植被覆盖的时间变化特征

取 2003～2020年海南岛各年度EVI数据,并制作年际EVI散点图(图2)。可以看出,海南岛年均EVI值在 0.44～0.55之间波动,自2003年以来,海南岛植被覆盖呈波动性增加趋势,表明植被整体生长状况变好。2005年、2011年、2014年 、2018年出现明显波谷,2009年、2012年、2017年、2019年出现明显的波峰。回归分析中,一元线性回归方程斜率反映变化程度,当斜率大于0时,斜率越大表示变好的程度越大。回归分析一元线性回归方程斜率为0.0042,反映一定程度变好。R2反映回归直线与样本观察值拟合程度,R2的取值范围为：0≤R2≤1,R2越接近1,拟合效果越好;R2越接近0,拟合效果越差。回归分析结果R2值为0.7608,表明用该一元线性方程能较好的拟合各年度EVI变化趋势。P值是用来检验回归方程系数的显著性,又叫T检验,是在显著性水平α(常用取值0.01或0.05)下F的临界值,一般以此来衡量检验结果是否具有显著性,如果P>0.05,则统计学意义上差距不显著,如果0.01

图2 海南岛年际EVI散点图

取 2003～2020年各市县年度EVI平均值,代表当年植被覆盖的状态,并进行各市县年际EVI回归分析,生成一元线性拟合方程、R2值以及P值,如表2。

表2 各市县年际EVI回归分析参数

表3 EVI变化趋势统计

回归分析结果表明,临高县、儋州市、澄迈县、定安县、白沙县、琼海市、文昌市、昌江县、屯昌县、海口市、万宁市、五指山市和东方市一元线性拟合方程斜率大于0.003,R2>0.5,P<0.01,该13个市县植被覆盖度整体趋势显著变好;保亭县、乐东县、陵水县和琼中县一元线性拟合方程斜率大于0.002,R2>0.4,P<0.01,该4个市县植被覆盖度整体趋势轻微变好;三亚市大于0.001,R2为0.2035,P>0.05,三亚市植被覆盖度整体趋势变化不明显。

2.3 植被覆盖变化趋势

结合Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验,将植被覆盖变化的区域进行分成明显改善、轻微改善、稳定不变、轻微退化、严重退化5类,分类标准见表2。从表2中看出,植被覆盖变好的区域面积占比90.2%;稳定不变即面积占比仅占0.1%;植被退化的区域面积占比仅占9.7%。可以看出,海南岛大部分区域植被覆盖是改善的。

从图3可以看出：2003～2020年海南岛绝大部分区域地表植被覆盖以改善为主。植被改善的区域在全省均有分布,退化的区域主要在各市县城区、洋浦经济开发区、澄迈县北部、文昌市东部、屯昌县西北和东南部、琼中县的北部、三亚市的西部、昌江县中部、东方市中部、乐东县西部、保亭县东南部。

图3 2003～2020年海南岛年均EVI变化趋势

2.4 植被覆盖变化的可持续性分析

海南岛Hurst 指数小于0.5的区域面积占比为11.2%,Hurst 指数大于0.5的面积占比为88.8%,Hurst指数平均为0.768。海南岛具有植被覆盖区域的EVI的正向持续性较强。通过将EVI变化趋势的结果与Hurst指数的结果耦合,详见图4。耦合结果分为 6 种类型,持续性严重退化、持续性轻微退化、持续性稳定不变、持续性轻微改善、持续性明显改善、未来变化趋势不确定。

图4 植被覆盖可持续性变化特征

持续改善的组合面积比重达81.2%,在海南岛内主要分布(图4)。持续退化所占比例为7.6%,分布范围主要在各市县城区、洋浦经济开发区、澄迈县北部、文昌市东部、屯昌县西北和东南部、琼中县的北部、三亚市的西部、昌江县中部、东方市中部、乐东县西部、保亭县东南部。11.2%的区域未来变化趋势无法确定,主要分布海南岛的南部。

2.5 植被覆盖变化的气象影响因子分析

2.5.1 与降水相关分析 年EVI数据与年降水进行时间序列和地理栅格相关性分析,获得每个像元的P值,一般认为P<0.05相关系数r具有统计学意义,认为具有相关关系。r>0,认为有正相关关系,r<0认为有负相关关系,r=0认为不存在相关关系。海南岛植被覆盖与降水认为有正相关关系区域占比38%,有负相关关系区域占比0.8%,不认为有相关关系占比61.2%,其中EVI与降水具有正相关关系区域主要分布在海南岛北部,植被覆盖稍微低一些的区域(图5)。EVI与降水不认为有相关关系区域,主要分布在植被覆盖较好的中部山区,可能与植被覆盖趋于饱和植被覆盖不易增长有关。EVI与降水认为有负相关关系区域在全岛范围内零星分布。

图5 植被覆盖与降水相关关系分布

2.5.2 与气温相关分析 年EVI数据与年气温进行时间序列和地理栅格相关性分析,分析方法同上。海南岛植被覆盖与气温认为有正相关关系的区域占比9.4%,有负相关关系区域占比2.4%,不认为有相关关系占比88.2%,EVI与气温不认为有相关关系区域,在海南岛全岛范围内主要分布,EVI与气温认为有正相关关系区域在全岛范围内零星分布,EVI与气温认为有负相关关系区域主要在海口市和三亚市城区分布,由于受人类活动影响,负相关关系认为并不明显(图6)。

图6 植被覆盖与气温相关关系分布

3 结论

2003～2020年,海南岛植被覆盖整体状态好,超过60%区域EVI大于0.5。植被覆盖较好区域主要分布在保亭县、五指山市、琼中县等中部山区;植被覆盖稍差区域主要分布海口市、文昌市、临高县等沿海地区。自2003年来,海南岛植被覆盖改善区域在海南岛内主要分布,超90%区域植被覆盖呈增加趋势。植被覆盖度下降区域在岛内分布较少,占比不足10%,主要分布在各市县城区、洋浦经济开发区、澄迈县北部、文昌市东部、屯昌县西北和东南部、琼中县的北部、三亚市的西部、昌江县中部、东方市中部、乐东县西部、保亭县东南部。海南岛大部分区域植被覆盖度变好趋势持续性较强,植被覆盖持续改善区域占比超80%。持续退化区域分布较少,占比为7.6%,分布范围基本同植被退化区域相一致。

相关性分析结果表明,海南岛植被生长年际变化受降雨影响大于气温,海南岛面积占比38%的区域植被年际生长与降雨呈正相关关系,该部分区域主要分布在植被覆盖稍差的区域;植被覆盖度变好与气温自然因素相关性不明显。