APP下载

2000—2021年安徽省归一化植被指数时空变化特征

2024-01-17赖云森束志文周玲美

乡村科技 2023年21期
关键词:覆盖度时空安徽省

赖云森 束志文 牛 地 周玲美

安徽省地质矿产勘查局332地质队,安徽 黄山 245000

0 引言

植被通常是指地球表面某一区域所覆盖的植物群落,在调节气候和维持生态平衡方面发挥着关键作用,是陆地生态系统的重要组成部分[1-2]。植被作为陆地生态系统对全球气候变化响应的重要“指示器”[3-4],探究植被覆盖度的时空变化对全球气候变化的响应,可为应对全球气候变化提供理论依据[5],在全球气候变化研究中具有重要意义[6]。归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)作为表征植被生长状态和植被覆盖度的最佳指标[7],与植被分布密度呈线性相关[8-9]。近年来,越来越多的学者基于NDVI 数据探究不同区域及尺度的植被覆盖变化[2]。如张玉婷等[10]基于MODIS-NDVI 数据,利用最大值合成法、均值法和趋势分析法对2011—2020 年甘肃省武威市植被覆盖度时空变化进行分析,发现2011—2020 年武威市植被NDVI整体呈增加趋势;涂又等[11]基于AVHRR NDVI3g 遥感数据探究了1982—2015 年中国植被NDVI 时空变化及驱动因子,结果表明大多数植被呈持续稳定变化状态,且中国植被变化主要受到气候变化和人类活动的共同驱动;刘珊珊等[12]采用2001—2015 年MODIS-NDVI 数据分析了云南省植被覆盖变化,结果显示云南省植被覆盖度呈现基本稳定或增加的趋势。安徽省位于我国华东地区,地形地貌复杂,随着经济的不断发展及城镇化的快速发展,植被覆盖也发生着巨大的变化,对人类社会和生态环境的影响愈发明显[1]。因此,笔者基于MODIS-NDVI 数据分析2000—2021 年安徽省NDVI 的时空变化特征,以期为安徽省的生态环境保护和社会经济可持续发展提供理论依据。

1 研究区概况

安徽省位于我国华东地区,地理坐标为北纬29°41′~34°38′、东经114°54′~119°37′,总面积为14.01 万km2[13]。安徽省地势西高东低,南高北低,地貌以山地、丘陵和平原为主,其中山地约占总面积的29.52%,丘陵占29.01%,平原占24.82%。安徽省属暖温带与亚热带过渡区,受季风影响较为显著,四季变化明显,为植被的生长提供了良好的气候条件。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与预处理

研究采用的遥感数据主要为MODIS-NDVI数据,来源于美国航空航天局提供的MOD13Q1 产品。该数据空间分辨率为250 m,时间分辨率为16 d,时间范围为2000—2021 年。笔者利用MRT 工具将MODISNDVI 数据进行拼接及空间投影转换,投影方式为通用横轴墨卡托投影(Universal Transverse Mercator Projection,UTM),坐标系为GCS-WGS-84 坐标系,并利用安徽省矢量文件对其进行裁剪,得到最终的研究区域NDVI 数据。采用最大值合成法(Maximum Value Composition,MVC)将各旬数据合成逐年的月数据,然后利用均值法计算得到逐年的月平均数据和年平均数据。

研究采用的数字高程模型(Digital elevation model,DEM)数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/),其空间分辨率为90 m,利用Arcgis软件对其重采样分辨率至250 m。

2.2 研究方法

2.2.1 Theil-Sen趋势分析

采用Theil-Sen 趋势分析对2000—2021 年安徽省NDVI的时空变化趋势进行分析。Theil-Sen趋势分析是一种非参数统计的趋势分析方法,其优点在于样本数据不受少数极端值的影响,Theil-Sen 趋势分析计算公式为

式(1)中:Mi和Mj分别表示第i年和j年的NDVI值。如果β>0,表示NDVI 呈增加趋势,反之则表示呈下降趋势。

2.2.2 Mann-Kendall统计检验

采用Mann-Kendall 统计检验方法对NDVI 变化趋势显著性进行判断。该方法作为一种非参数检验方法,不要求所使用的样本数据服从特定的分布[14],而且不易受到异常值干扰,计算也较为简便,计算公式为

式(2)至(5)中:S表示统计量,V(S)表示S的方差,Z表示标准化后的统计量,n表示时间序列的长度,sgn表示符号函数。在给定α=0.05置信水平判定NDVI变化趋势的显著性,|Z|≤Z1-α/2,说明数据变化趋势不显著;|Z|>Z1-α/2,说明数据变化趋势显著[15]。

3 结果与分析

3.1 2000—2021年安徽省NDVI时间变化特征

3.1.1 月均NDVI变化特征

由图1 可知,2000—2021 年安徽省月均NDVI 整体呈现先上升后下降的趋势。具体来说,1—5 月安徽省NDVI 呈上升趋势,6 月安徽省NDVI 略微下降,7—8 月安徽省NDVI 再次呈上升趋势,在8 月达最高值(0.77),9—12 月安徽省NDVI 呈下降趋势。安徽省作为我国主要的农业生产区,省内大部分地区种植的粮食产物可以达到一年两熟,且交替种植。在6 月安徽省NDVI出现轻微的下降,是由于6月安徽省各地种植的玉米、大豆、水稻等农作物被收割,导致NDVI 有所下降。7—8 月,安徽省气候条件较好,高温多雨,有利于植被的生长,所以该段时期植被覆盖度较高。9—10月为农作物的收获期,安徽省NDVI 急剧下降,11—12月植被逐渐枯萎,安徽省NDVI 呈逐渐下降趋势。整体而言,2000—2021 年安徽省月均NDVI 变化趋势表现为双峰特征,这与邓凯等[1]的研究结果一致。

图1 2000—2021年安徽省月均NDVI变化趋势

3.1.2 年均NDVI变化特征

由图2 可知,2000—2021 年安徽省年均NDVI 整体呈显著增加趋势(P<0.05),增率为0.003 4/a,在2001年安徽省NDVI最小(0.52),在2021年安徽省NDVI达最大值(0.61),这表明2000—2021 年安徽省植被状况整体呈持续改善的趋势。

图2 2000—2021年安徽省年均NDVI变化趋势

3.2 2000—2021年安徽省NDVI空间变化特征

3.2.1 2000—2021年安徽省NDVI空间分布特征

2000—2021年安徽省NDVI空间分布存在明显的空间异质性,总体上呈现南高北低、西高东低的趋势。安徽省NDVI高值区域主要分布在皖南山区和皖西大别山地区,是因为这些地区地势较高,人类活动较少,且气候条件较好,较为适宜植被的生长,植被覆盖率较高;NDVI 低值区域集中分布在淮河流域、长江沿线和巢湖等流域;NDVI 中值区域集中分布在淮北平原、江淮丘陵地区,是因为这些地区地势较为平坦,人类活动比较频繁,大部分地区为农作物区,植被覆盖率较低。

3.2.2 2000—2021年安徽省NDVI空间变化趋势

利用Theil-Sen 趋势分析方法,分析了2000—2021 年安徽省NDVI 空间变化趋势。2000—2021 年,安徽省大部分地区NDVI呈增加趋势,其中NDVI呈增加趋势的区域约占研究区总面积的89.33%,而NDVI呈降低趋势的区域仅占研究区总面积的10.67%。Mann-Kendall 显著性检验分析结果表明:安徽省3.99%的区域NDVI呈显著降低趋势,主要集中在沿江平原区域长江两侧地带、皖中巢湖地区及淮河以北部分地区;6.68%的区域NDVI呈降低趋势,但不显著,主要集中在沿江平原和江淮丘陵地区;16.13%的区域NDVI 呈增加趋势,但不显著,主要集中在淮北平原和淮河以南地区;NDVI 呈显著增加趋势的区域占研究区总面积的73.20%,主要集中在淮河平原北部和东部、皖西大别山地区及皖南山区。

4 结论

笔者基于MODIS-NDVI 数据分析了2000—2021年安徽省NDVI时空变化特征,得出如下结论。

第一,在时间上,2000—2021 年安徽省月均NDVI总体呈先上升后下降的趋势,在8 月NDVI 达最高值。2000—2021年安徽省年均NDVI整体呈显著增加趋势,增率为0.003 4/a,2021 年NDVI 达最高值(0.61),表明2000—2021年安徽省的植被生长状况得到了极大的改善。

第二,在空间上,2000—2021年安徽省NDVI高值区域主要分布在皖南山区和皖西大别山地区,NDVI低值区域主要分布在淮北平原和江淮丘陵地区。2000—2021 年安徽省大部分区域NDVI 呈增加趋势,其中NDVI 显著增加区域占比高达73.20%,显著降低区域仅占3.99%。

猜你喜欢

覆盖度时空安徽省
呼和浩特市和林格尔县植被覆盖度变化遥感监测
成长相册
跨越时空的相遇
基于NDVI的晋州市植被覆盖信息提取
安徽省家庭教育促进条例
安徽省家庭教育促进条例
安徽省家庭教育促进条例
镜中的时空穿梭
低覆盖度CO分子在Ni(110)面的吸附研究
玩一次时空大“穿越”