田鹏举，吴仕军，徐丹丹，丁立国，黄林峰

(1.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002；2. 贵州省气象灾害防御技术中心，贵州 贵阳 550081；3.贵州省气象学会，贵州 贵阳 550002)

贵州喀斯特石漠化植被时空变化特征研究

田鹏举1，吴仕军2，徐丹丹3，丁立国1，黄林峰1

(1.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002；2. 贵州省气象灾害防御技术中心，贵州 贵阳 550081；3.贵州省气象学会，贵州 贵阳 550002)

运用近14 a MODIS-NDVI资料，通过最大值合成法，加权平均法生成月、年NDVI时间序列资料，用线性趋势法和差值法分析贵州14 a来喀斯特石漠化区域植被时空变化。结果表明：①植被变化总体呈上升趋势，由于干旱的影响，上升过程中出现阶段性的波动，2003—2005年为下降趋势，2006—2009年呈上升态势，2010—2014年波动很小相对稳定，2015—2016年又呈现快速上升势头；②线性趋势法和差值法两种方法都反映了近14 a来植被变化总体为上升趋势，潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化等区域近14 a植被上升面积百分比均在90%以上，强度石漠化相对较低，说明其治理难度更大；③喀斯特植被退化区主要分布在市(州)府所在地。

石漠化,植被，喀斯特，NDVI

1 引言

植被是陆地生态系统的重要组成部分，是连接土壤、大气和水分的纽带，是生态平衡的支柱。植被指数VI(Vegetation Index)是对地表植被活动的简单、有效的度量[1]，归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是多种植被指数中应用最广泛的，其变化趋势在一定程度上代表着地表植被覆盖变化、生物量及生态系统参数的变化，为多年植被覆盖变化监测提供数据保证，成为全球诸多植被变化研究的首选数据源并得到广泛应用[2]。MODIS遥感数据区域宏观性好、时空分辨率高等特点，为大范围实时监测植被变化提供了很好的卫星数据。

石漠化是在喀斯特脆弱的生态环境下，因人类不合理的社会经济活动，造成人地矛盾突出、植被破坏、土壤侵蚀、岩石逐渐裸露、土地生产力衰退甚至丧失，地表在视觉上呈现类似于荒漠景观的演变过程[3-5]。石漠化问题已成为喀斯特地区生态环境建设的重点和难点，贵州省处于世界喀斯特最复杂、类型最齐全、分布面积最大的东亚喀斯特区域中心，是我国石漠化面积最大、灾害最严重的省份[6]。针对贵州石漠化的研究和治理，诸多专家做了大量的研究并取得了系列成果[7-11]。王志伟[12]、马士彬[13]等NDVI分析了贵州喀斯特植被变化，但研究的时段和利用的卫星资料各有不同，本文将采用2003—2016年的MODIS-NDVI资料，研究近14 a贵州喀斯特不同石漠化等级区的植被时空变化。

2 研究区域概况

贵州地处珠江水系和长江水系的分水岭地带,高耸于四川盆地和广西丘陵之间，是一个典型的亚热带高原山区。省内碳酸盐岩广布,喀斯特极其发育,是西南喀斯特地貌最集中成片分布的中心片区。在人为活动和自然因素的共同作用下，脆弱的喀斯特山区植被遭受破坏，水土流失严重，石漠化明显，大片丘陵变为荒山秃岭。贵州岩溶出露面积占全省总面积的61.92%,喀斯特石漠化面积占其所在州市总面积百分比只有黔东南州一个地区在10%以下，其余市州均在10%以上，安顺市和六盘水市高达30%以上。本文以2000年贵州省喀斯特石漠化分布[8](图1)为基础，运用分辨率为250 m的MODIS-NDVI数据研究分析近14 a贵州省石漠化区域的植被变化情况，以研究区植被变化为切入点分析贵州省生态文明建设的成效，为石漠化区域进一步的治理提供数据参考。

图1 贵州省喀斯特石漠化分布图(2000年)Fig.1 Karst rocky desertificationdistribution map in GuiZhou

3 数据来源及处理

3.1 数据来源

来源1：贵州省气象局遥感接收系统接收的250 m分辨率EOS/MODIS资料。

来源2：部分资料来源于国家卫星气象中心风云卫星遥感数据网EOS/MODIS资料。

3.2 数据处理

利用经过预处理后MODIS数据，用公式(1)计算生成2003—2016年逐日NDVI，再运用最大值合成法(MVC，Maximum Value Composite)生成每旬、月的NDVI时间序列数据，再采用加权平均法生成年NDVI时间序列数据集。运用线性趋势法和差值法对近10 a的植被指数变化进行处理分析。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

式中，NIR表示近红外波段的反射率，R表示可见光红波段的反射率。

线性趋势法：对于年NDVI时间序列数据，每个像元都相应有14 a的NDVI时间序列数值, 这些NDVI数值的线性趋势系数揭示了该像元(区域)植被覆盖在14 a的时空序列中的演变趋势。

(2)

公式(2)中:slop为每个像元的线性趋势斜率,xi为第i年的年NDVI的平均值,ti为年份(研究年份为2003—2016年),n为总年数, 本次研究为14。

差值法：利用2016年NDVI数据减去2003年NDVI数据，得到这两个年份之间植被差值，直观反映近14 a的贵州植被变化。

将喀斯特石漠化分为无明显石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、强度石漠化5个等级，使用线性趋势法和差值法分析研究各个等级石漠化区域的植被变化特征。

4 结果与分析

4.1 植被年变化分析

通过GIS技术提取各级石漠化区域各年的NDVI值，如图2～图6所示，各级石漠化区域的植被变化趋势基本一致，都处于明显的增加趋势，NDVI年均增加幅度都在0.006以上，其中中度石漠化区域年增幅为0.007 0，轻度和潜在石漠化区域增幅为0.006 9，强度石漠化为0.006 5，无明显石漠化区域为0.006 1。

从年度变化来看，2003—2005年各级石漠化区域的NDVI值逐年降低，反映了该时间段贵州石漠化处于逐年恶化的趋势；2006—2009年，NDVI值逐年上升，从0.36升到0.40以上，其中潜在石漠化、轻度石漠化和中度石漠化区域上升到0.44；2010—2014年区域的植被相对比较稳定，植被指数值在0.41～0.45之间波动；2015—2016年除了强度石漠化区域外，其余石漠化区的NDVI值在2016年都上升至0.48，反映了2015年和2016年贵州省在石漠化区域的治理成效明显，石漠化区域的生态环境得到了一定程度的改善。

图2 无明显石漠化植被年变化图Fig.2 The annual variation of vegetation in unobvious rocky desertification

图3 潜在石漠化植被年变化图Fig.3 The annual variation of vegetation in potential rocky desertification

图4 轻度石漠化植被年变化图Fig.4 The annual variation of vegetation in mild rocky desertification

图5 中度石漠化植被年变化图Fig.5 The annual variation of vegetation in moderate rocky desertification

图6 强度石漠化植被年变化图Fig.6 The annual variation of vegetation in severerocky desertification

4.2 基于线性趋势法植被变化分析

对于NDVI影像图的每个像元, 都相应有14 a的NDVI时间序列数值, 根据公式(2)计算出每个像元的NDVI数值的线性趋势系数slop，slop值为负则植被降低，为正则植被上升，为零则不变。采用专家打分法将变化趋势分为严重退化、稍有减少、基本不变、稍有增加和明显增加这5个等级，得到图7。由图7可以看出近14 a贵州全省的植被总体变化呈上升的趋势，主要以稍有增加等级为主，明显增加的区域分布在威宁县西南部和赤水市北部，严重退化和稍有减少的区域主要分布在贵阳市、凯里市、遵义市、兴义市、铜仁市等近几年城镇化发展较快城市，基本不变区域主要分布在黔东南州和梵净山保护区。

运用GIS中的空间分析模块中的Extract by Mask工具提取出各级石漠化区域的变化趋势系数，通过统计得到(表1)，各石漠化等级区域的植被总体变化均呈上升趋势，稍有增加等级的比例都在85%以上。无明显石漠化区植被改善面积为27 725.6 km2，比例为91.9%；潜在石漠化为4 6005.9 km2，比例为95.0%；轻度石漠化为18 923.8 km2，比例为94.5%；中度石漠化为12 534 km2，比例为95.2%；强度石漠化为2 177.7 km2，比例为88.1%。

图7 基于线性趋势法贵州省近14 a植被变化分布图Fig.7 The distribution of vegetation variation in Guizhou during recent 14 years base by linear trend method

等级无明显石漠化面积/km2百分比/%潜在石漠化面积/km2百分比/%轻度石漠化面积/km2百分比/%中度石漠化面积/km2百分比/%强度石漠化面积/km2百分比/%严重退化 21800798002260012400203001稍有减少491716337650781760088109408308003基本不变19389642203244209127456518739429291185稍有增加2686018901442966914818332591591217259246210648522明显增加86552871709335359132953614275713288

4.3 基于差值法植被变化分析

2016—2003年相减得到NDVI差值，采用专家打分法将差值图为严重退化、稍有减少、基本不变、稍有增加和明显增加这5个等级，得到图8。由图8可以看出近14 a贵州植被总体以上升趋势为主，主要以稍有增加等级为主，明显增加的区域分布在北部、西北部以及黔南州与黔西南州交界附近；严重退化和稍有减少的区域主要分布在贵阳、安顺、凯里、遵义、兴义、铜仁市碧江区等近几年城镇化发展较快城市，基本不变区域主要分布在黔东南州中部。

由表2可知各石漠化区域近14 a植被处于稍有增加等级的比例和面积都是最大的，稍有增加的比例在81.08%～83.12%之间，无明显石漠化区植被改善面积为27 050.21 km2，比例为89.6%；潜在石漠化改善面积为45 485.1 km2，比例为93.9.0%；轻度石漠化改善面积为1 876.4 km2，比例为93.8%；中度石漠化改善面积为12 386.9 km2，比例为94.1%；强度石漠化改善面积为有2 132.2 km2，比例为86.0%。

图8 基于差值法贵州省近14 a植被变化分布图Fig.8 The distribution of vegetationvariationin Guizhou during recent 14 years base by difference method

等级无明显石漠化面积/km2百分比/%潜在石漠化面积/km2百分比/%轻度石漠化面积/km2百分比/%中度石漠化面积/km2百分比/%强度石漠化面积/km2百分比/%严重退化 38701341100812300610500806003稍有减少533417744480922123106136310497039基本不变255578472451650610258513630247933591355稍有增加2477318209402506831216525282561084898241200948108明显增加227717555234510812239411191538111681228495

5 小结

近14 a来贵州喀斯特石漠化区域植被变化总体呈上升趋势，但存在阶段性的波动， 2003—2005年为下降趋势；2006—2009年呈上升态势；2010—2014年波动很小相对稳定，2015—2016年又呈现快速上升势头。2005年植被的下降是因受到当年干旱的影响；2009、2010、2011、2013年贵州都有干旱发生，年降雨量低于常年，植被的上升趋势受到阻碍；2015年和2016年未受干旱影响，年降雨量高于常年，植被快速上升。

线性趋势和差值法两种方法都反映了14 a来植被变化总体为上升趋势，其中潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化等区域植被上升面积百分比均在90%以上，强度石漠化相对较低，说明其治理难度更大。喀斯特区域植被退化主要分布在市(州)府所在地，在城镇化建设同时需注重城市的绿化。

近14 a贵州喀斯特石漠化的植被覆盖有所提升，石漠化治理和生态文明建设取得了初步成效，但喀斯特石漠化的防治工作依旧艰巨。

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AnalysisofSpatial-temporalVariationCharacteristicofVegetationinKarstRockyDesertificationAreainGuizhou

TIAN Pengju1, WU Shijun2, XU Dandan3, DING Liguo1, HUANG Linfeng1

(1.Climate Center of Guizhou Province, Guiyang 550002, China; 2.Guizhou Meteorological Disaster Prevention Technology Center, Guiyang 550081, China; 3.Guizhou Provincial Meteorological Society, Guiyang 550002, China)

Utilizing recent 14 years MODIS /NDVI data, the methods of Maximum Value Composite, Weighted average method were used to generate the monthly and annual NDVI time series data, spatial-temporal variation characteristics of Guizhou Karst rocky desertification Area in recent 14 years was analyzed by linear trend method and the difference method. The following conclusions were obtained: 1.The Vegetation variation is general on the rising trends, due to influence of droughts, having characteristics of periodic fluctuations in the ascending process, the variation from 2003 to 2005 is the downward trend, the variation from 2006 to 2009 is the rising trends, while fluctuations are small and relatively stable from 2010 to 2014,the rapid upward momentum occurred in 2015-2016; 2. The results of linear trend method and the difference method all show that the vegetation variation is general on the rising trends in recent 14 years, the area percentage whose variation on therising trends are higher than 90% in the areas of the potential rocky desertification, mild rocky desertification and moderate rocky desertification, the percentage of severe rockydesertification is relatively lower than others ,which shows there is much more difficulty inrocky desertification control in severe rocky desertification area; 3.The vegetation degradation areas are mainly distribute in the capitals of states(cities).

rocky desertification; vegetation; karst; NDVI

1003-6598(2017)05-0020-05

2017-06-06

田鹏举(1980-)，男，工程师，主要从事遥感应用处理工作，E-mail：729106280@qq.com。

贵州省气象局青年基金黔气科合QN[2017]号：基于EOS-MODIS的近十年贵州植被时空变化研究。

S718.54

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