申莹莹

摘 要：本文以国家中心城市郑州为研究区，选取其2000—2019年植被生长季节的MODIS 归一化植被指数（[NDVI]），并分析[NDVI]的长时间变化趋势。结果表明，近20年来，郑州市一半以上的区域植被变化不显著，植被极显著增加和显著增加的区域主要集中在巩义市、登封市、新密市以及郑州老城区，而显著减少和极显著减少区域主要分布在老城区周边，并延伸至新郑南部及中牟的东部，这与郑州城市发展进程基本相符。

关键词：郑州;NDVI;变化趋势;MODIS

中图分类号：P237;Q948文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）16-0149-03

Abstract： In this paper， Zhengzhou， the central city of China， was chosen as the research area. The MODIS normalized vegetation index （[NDVI]） of Zhengzhou during the vegetation growing season from 2000 to 2019 was selected， and the long-term changing trend of [NDVI] was analyzed. The results show that more than half of the regional vegetation in Zhengzhou has not changed significantly in the past 20 years. The areas with significant increase and significant increase in vegetation mainly concentrate in Gongyi， Dengfeng， Xinmi and the old urban areas of Zhengzhou， while the areas with significant decrease and significant decrease mainly distribute in the old urban areas and extend to the south of Xinzheng and the east of Zhongmou， which is basically consistent with the urban development of Zhengzhou.

Keywords： Zhengzhou;NDVI;changing trend;MODIS

1 研究背景

2016年12月20日，國家发展改革委发布《促进中部地区崛起“十三五”规划》，提出支持武汉、郑州建设国家中心城市[1]。郑州肩负着引领河南振兴、促进中部崛起的历史重任;因此，把郑州市建设成为生态环境良好、生态产业发达、生态文化浓厚、市民和谐幸福的生态型国家区域中心城市，既是推进郑州转型升级、跨越式发展的迫切需要，也是带动中原地区和中部崛起、实现可持续发展的必然选择[2]。

植被是生态环境最为重要的组成部分，是反映区域生态地理环境的重要标识之一[3]。先前，研究者往往需要实地统计植被覆盖信息，这种方式不能实时地反映植被覆盖信息，且费时费力。而遥感技术的不断发展，为快速、实时、高效地获取植被覆盖信息提供了可能，为分析植被动态变化及促进人文与自然可持续发展起着不可磨灭的作用。因此，很多学者利用遥感技术对不同区域的植被进行了相关研究：杨海兰等利用Landsat系列数据分析了抚仙湖禄充风景区的植被变化情况[4];赵玉利用MODIS植被指数数据揭示了渭南市植被覆盖度时空动态特征及其与气候因子的相关性[5];王晶和王旭峰利用MODIS植被指数数据对石羊河北部的植被覆盖度进行了动态变化分析[6];李晶等利用Landsat年际最大合成数据分析了宝日希勒矿区及周边的植被变化状况[7]。本文在前人研究基础之上，利用MODIS植被指数数据对郑州2000—2019年植被变化趋势进行了分析，以期为郑州的可持续发展提供决策支持。

2 研究区域

郑州是河南省的省会，位于我国华北平原南部、黄河下游，居河南省中部偏北，东接开封，西依洛阳，北临黄河，与新乡、焦作相望，南部与许昌、平顶山接壤，介于东经112°42′～114°14′，北纬34°16′～34°58′。

研究区属北温带大陆性季风气候，冷暖气团交替频繁，春、夏、秋、冬四季分明。冬季漫长而干冷，雨雪稀少;春季干燥少雨多春旱，冷暖多变大风多;夏季比较炎热，降水高度集中;秋季气候凉爽，时间较短。全年平均气温15.6 ℃;8月份最热，月平均气温25.9 ℃;1月份最冷，月平均气温2.15 ℃。全年平均降雨量542.15 mm，无霜期209 d。

3 数据获取及处理

3.1 数据获取

NDVI是公认的遥感影像中植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子[8]，其与植被健康程度、植被覆盖度、植被生物量等植被相关参量存在一定联系。因此，本文从美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）网站（https：//search.earthdata.nasa.gov）下载2000—2019年郑州市的MOD13Q1的植被指数产品，其时间分辨率为16 d，空间分辨率为250 m。影像的具体时间为每年植被生长季（6—8月份），具体的轨道数为h25v05。

3.2 数据处理

3.2.1 数据预处理。首先，利用MODIS Reprojection Tools（MRT）对获取的所有MODIS进行数据拼接、格式转换、坐标转换、投影转换等处理，然后对处理后的影像进行裁剪，得到研究区域的NDVI影像。

4 结果与分析

根据公式（1）得到了研究区2000—2019年的NDVI最大合成影像，利用公式（2）计算研究区域2000—2019年植被变化趋势（[slope]）。由于篇幅有限，本文不对NDVI和slope图像进行展示。

利用[t]检验对研究区植被变化趋势进行显著性检验，并按照前文中的植被变化趋势分类方式，将研究区植被分为极显著增加、显著增加、变化不显著、显著减少和极显著减少，得到的结果见图1。

从图1可以看出，植被极显著增加和显著增加的区域主要集中在巩义市、登封市、新密市以及郑州老城区（金水区、中原区、二七区以及管城区的交汇处）;而显著减少和极显著减少区域主要分布在老城區周边，并延伸至新郑南部及中牟县;图1的结果基本符合郑州市的城市建设进程。

对研究区域不同植被变化类型进行统计可以看出，64.05%的区域植被变化不显著，占研究区域的一半以上;植被覆盖极显著增加和显著增加的区域占比相对较少，分别占研究区的3.57%和9.55%;而显著减少和极显著减少的区域相对较多，分别占研究区的15.35%和7.48%。

5 结论

本文利用最大合成法得到郑州市2000—2019年的植被生长季MODIS NDVI最大数据，随后利用趋势分析法分析了植被变化趋势，并利用[t]检验对变化趋势进行了显著性检验。主要得到以下几个结论：①郑州市一半以上的区域（64.05%）植被变化不显著;②显著增加和极显著增加区域占13.12%，且主要集中在巩义市、登封市、新密市以及郑州老城区;③显著减少和极显著减少区域占22.83%，主要集中在老城区周边，并延伸至新郑南部及中牟县;④得到的植被变化趋势结果与郑州城市建设进程基本相符。

参考文献：

[1]苏晓静，丁煦诗，刘士林.国家中心城市的总体情况与郑州建设发展的模式选择[J].中国建设信息化，2019（15）：50-53.

[2]吴海峰.郑州生态型国家区域中心城市建设研究[J].区域经济评论，2016（4）：145-151.

[3]杨亮亮，苏晓刚，袁蹈.基于NDVI的天长县植被覆盖度动态变化分析[J].黑龙江工程学院学报，2019（1）：13-16.

[4]杨海兰，柳德江，王泉，等.抚仙湖禄充风景区植被覆盖变化研究[J].测绘地理信息，2019（5）：29-32.

[5]赵玉.渭南市植被覆盖变化及其与气候因子的相关性[J].生态科学，2019（5）：1-12.

[6]王晶，王旭峰.2000—2016年石羊河北部植被覆盖度动态变化特征[J].地理空间信息，2019（8）：46-49，11.

[7]李晶，崔绿园，闫萧萧，等.草原矿区长时序植被覆盖度变化趋势对比分析[J].测绘通报，2019（8）：130-134，157.

[8]闫萧萧，李晶，杨震.2000—2016年陈巴尔虎旗植被覆盖度时空变化遥感动态监测[J].中国农业大学学报，2018（6）：121-129.

[9]Congalton R. A comparison of sampling schemes used in generating error matrices for assessing the accuracy of maps generated from remotely sensed data[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing，1988（5）：593-600.