张思诗,杜晓初

(湖北大学资源环境学院,湖北 武汉 430062)

植被是陆地生态系统和景观的重要组成部分,在物质与能量循环中起着非常重要的作用,对区域植被研究十分重要,目前大多采用植被指数进行研究.植被指数在表现植被信息和状态时,是通过红色可见光通道与近红外光谱通道的组合来实现的,在一定程度上反映植被的演化信息.在这些植被指数中,归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)能够较为准确地反映地表植被的生长状况以及覆盖程度等特征[1-3],在植被活动的研究中得到了广泛应用.NDVI被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值,是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,也是季节变化和人为活动影响的重要指示器[4],其表达式为：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),其中,NIR为近红外波段的反射值,R为可见光红波段的反射值.王晶晶等采用NDVI序列计算植被覆盖度对三峡大坝蓄水前后岸边3 km缓冲区的植被覆盖变化进行了研究,得出三峡大坝岸边带植被覆盖变化显著、总体上有增加趋势的结论[5]；范莉等利用MODIS-NDVI数据分析重庆三峡库区水稻关键生育期的长势并对产量进行预测[6].这些工作对于三峡库区植被覆盖以及水稻长势和产量预测有一定研究,而对于三峡库区NDVI时空变化规律研究涉及较少.

为此,本文中主要以三峡库区为研究区,参考国家1∶400万基础地理数据,通过对该区域2001-2008年间归一化植被指数NDVI的分析,研究该地区植被的空间分布特征、年内及年际变化规律,探讨2001-2008年间三峡库区植被覆盖率的变化趋势.

1 数据来源与分析方法

1.1研究区地理背景与数据源三峡库区位于东经106°16′～111°28′与北纬28°56′～3l°44′之间[7],地形复杂,地貌类型多样,土地结构复杂,有利于各种植被类型的发育.该地区在植物区系上和植被类型上显示出丰富性和多样性,且气候特征明显,水热条件优越.三峡库区的生态环境直接影响到居民生活的安定性以及整个三峡工程的长期安全运行,因此对三峡库区的研究显得尤为重要.

本文中所使用的数据来自EOS/MODIS数据,为2001-2008年逐月的数据. EOS/MODIS数据获取信息的速度较快,分辨率高,覆盖范围广,能够定量获取植被信息,因此本文中利用MODIS/NDVI数据,对三峡库区2001-2008年NDVI变化规律进行研究.此外,由于冬季积雪会对NDVI值产生一定的影响,所以本文中仅对生长季内即3-10月的植被长势进行分析[8].

辅助的空间数据为国家1∶400万基础地理数据.

1.2 分析方法

(1)进行数据的预处理,利用NDVI栅格数据和三峡的边界数据,使用ArcGIS9.2空间分析模块的栅格计算器功能,提取三峡库区NDVI图层的范围.

(2)在ArcGIS9.2的空间分析模块的栅格计算器内对2001-2008年逐月数据进行计算,得到月均及年均NDVI的数据.

(3)使用回归方法检验月均NDVI年内生长季平均NDVI以及NDVI极差的变化趋势,将NDVI时间序列看成时间的一元线性回归函数:Y=at+b,

其中a表示趋势倾向,a>0时,说明随时间t变化Y呈现上升趋势；a<0时,表示随时间t变化Y呈现下降趋势,a的绝对值大小则表示上升或下降的速率.

2 三峡库区植被时空变化规律分析

2.1NDVI空间分布特征NDVI对植被分布的变化非常敏感,对三峡库区2001-2008年NDVI空间分布的变化见图1.可以看到,2001-2008年的植被覆盖范围总体上呈增加的趋势,2001-2004年逐步在库区东北部地区增加,中部地区也有一定程度的上升趋势.其中,2001年库区的植被覆盖范围较小,2002-2004年NDVI高值区分布呈上升趋势,说明植被的覆盖率在逐渐增加,而到了2005年,植被覆盖率骤降,三峡大坝的修建对库区的植被造成了一定程度的影响,水库坝上水位的上升,人为的破坏以及气候原因,都是造成2005年NDVI高值区下降的因素.然后2006-2008年,NDVI高值区分布又呈上升趋势,并且开始有区域内均匀分布的趋势,这与后期指定的库区的生态工程建设方案,包括早期的中国21世纪议程——林业行动计划、生态防护林体系的建设、综合治理和开发建设等一系列措施的颁布有一定的关系[5].

图1 三峡库区NDVI空间分布图(2001-2008年)

图2 2001-2008年三峡库区NDVI的年际变化曲线

2.2NDVI年际变化将2001-2008年生长季内NDVI数据进行统计后得到三峡库区NDVI的年际变化曲线如图2所示,可以看出,三峡库区平均NDVI值一般在0.472～0.797之间变化,2003年5月达到最大值0.797,可见当月植被长势最好；2001年3月出现最小值0.472,可见当月植被长势最差；2005年和2003年分别出现次小值0.497 5和0.497 8.

表1 月均NDVI年际变化趋势线方程(2001-2008年)

R2表示方程的确定系数；*表示通过0.05水平的显著性检验,下同.

2001-2008年三峡库区内月均及年均NDVI的变化趋势线方程见表1.从表1中可以看出, 3-6月的NDVI均呈显著性上升趋势,增加的速率a依次为0.011 1、0.014 3、0.010 7、0.006 3,说明在3-6月库区的植被生长状况较好,覆盖率较高；而7月和10月的NDVI呈现下降趋势,减少的速率a分别为-0.003 1和-0.000 2.但可以看到,年均NDVI呈现上升趋势,增加的速率a为0.005 2.这说明3-6月的温度和降水对农作物的生长较为有利,此结果对作物生长具有一定的指导意义.

2.3NDVI年内变化首先分析生长季内各月的NDVI变化情景.对8年的3-10月NDVI求平均值,得到月均NDVI年内变化趋势图,见图3.图3给出了库区植被NDVI值多年平均的年内变化趋势及标准差,可以看出这8个月份里,7月的NDVI值最高,3月的NDVI值最低,说明在生长季内,7月植被覆盖率最高,长势最好,而3月植被覆盖率最低,长势最差.这是由于7月的温度和降水较为适合农作物的生长.

图3 月均NDVI年内变化趋势

由于NDVI的季节变化可以反映出植被生长过程中的变化差异, NDVI极差(年内NDVI最大与最小值之差)可以作为衡量NDVI季节变化的量度指标[9].由2001-2008年NDVI极差变化的趋势分析结果可得到方程:Y=-0.012 5t+25.334 5*,

其中t表示时间,Y表示NDVI极差.从该方程我们可以看出,NDVI极差呈逐年下降趋势.

3 结果与结论

对三峡库区2001-2008年NDVI时空变化规律的研究结果表明：

(1)三峡工程修建以来,对库区植被的影响较大.通过对2001-2008年NDVI时空分布特征分析可以得到,除了2005年各方面因素的影响导致植被覆盖率减少外,库区的NDVI基本上呈上升趋势,说明三峡库区植被覆盖有增加并且达到区域内逐渐均匀分布的趋势.

(2)NDVI的年际变化趋势表明2001-2008年除7月外,植被的月均NDVI值均呈增加趋势,特别是3-6月尤为显著,年均NDVI也呈上升趋势,表明三峡库区内植被覆盖度增加,生态环境有逐渐改善的趋势.

(3)生长季内各月的NDVI变化表明,三峡库区在生长季内,7月植被覆盖率最高,长势最好,而3月覆盖率最低,长势最差.NDVI的季节变化研究表明NDVI极差呈逐年下降趋势,说明三峡库区的植被覆盖率越来越高.

[1] Tucker C J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation[J].Remote Sensing of Environment, 1979, 8：127-150.

[2] Tueller P T. Remote sensing technology for rangeland management applications[J].Journal of Range Management, 1989, 42：442-452.

[3] Wu J, Gao W,Tueller P T. Effects of changing spatial scale on the results of statistical analysis with landscape data：a case study[J].Geographic Information Sciences, 1997, 3：30-41.

[4] 杨英莲.青海省天然草地NDVI的时空化与气温和降水的关系分析[D].南京：南京信息工程大学,2008.

[5] 王晶晶,白雪,邓晓曲,等.基于NDVI的三峡大坝岸边植被时空特征分析[J].地球信息科学,2008,10(6)：808-815.

[6] 范莉,罗孽孽.基于MODIS-NDVI的水稻遥感估产—以重庆三峡库区为例[J].西南农业学报,2009,22(5):1416-1419.

[7] 丁艳梅.三峡库区土地利用/植被覆盖变化的遥感监测[D].青岛：山东科技大学,2006.

[8] Piao S L, Fang J Y, Ji W, et al, Variation in a satellite-based vegetation index in relation to climate in China[J].Journal of Vegetation Science, 2004, 15：219-226.

[9] Paruelo J M, Lauenroth W K. Regional patterns of normalized difference vegetation index in North American shrublands and grasslands[J].Ecology, 1995, 76：1888-1898.