王 冰，张金钰，孟 勐，张秋良

(内蒙古农业大学林学院，呼和浩特 010019)

林火是森林生态系统最活跃的因子之一，可以影响和改变整个系统的碳循环和碳分布格局[1-3]。火烧迹地的识别与提取是林火遥感研究的基础工作，国内外学者利用多源遥感数据对不同地区的火烧迹地进行了识别与提取研究[4-11]，研究多基于Landsat、MODIS、SPOT 等遥感数据，采用NDVI、SWIR、NBR、BAI等指数。因近红外波段对植物活体的叶绿素较敏感，而中红外波段可用来区分枯死木与土壤、灰烬等[12]，所以由它们组合而成的归一化燃烧率（NBR）对林火起到更好的探测作用，还能减少地形光谱和光照角度对目标物的不利影响。在植被恢复研究中，植被指数被广泛应用[13-16]，其中应用较多的是归一化植被指数（NDVI），但其易受裸土干扰，对温度、降水等有滞后效应。而在其基础上发展起来的增强型植被指数（EVI），可以改变易饱和和与现实植被覆盖缺少线性关系的状况。

本研究以1987 年大兴安岭根河林业局火烧迹地为研究对象，基于长时间序列的Landsat 数据，在采用随机森林、K-means 等方法进行地类划分和火烧烈度分级的基础上，利用EVI指数分析火后植被的恢复进程和特征，以期为火后植被的恢复和经营提供一定的数据支撑。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

研究区地处内蒙古自治区根河林业局金林林场，121°14′～121°24′ E，50°50′～50°57′ N，位于大兴安岭的西北坡，属于典型的寒温带大陆性季风气候，年平均气温-3℃，年平均降水量500 mm。土壤类型主要为棕色针叶林土，兴安落叶松（Larix gmelinii（Rupr.）Kuzen）是主要的优势树种，伴生有白桦（Betula platyphyllaSuk.）、蒙古栎（Quercus mongolicaFisch.）、山杨（Populus davidianaDode）等。灌木主要有兴安杜鹃（Rhododendron dauricumL.）、越桔（Vaccinium vitis-idaeaLinn.）、杜香（Ledum palustreL.）等。因冻土层和蒙古草原风的普遍存在，该区在5、6 月较干旱，火险增多。本次研究的森林火灾发生于1987 年5 月，属雷击火，过火面积约1 292 hm2，过火前主要为针阔叶混交林、灌木林和草地。

1.2 数据准备与预处理

根据数据可获取性和数据质量，选用了1986—2019 年Landsat-5 TM 和Landsat-8OLI 共 计17 景遥感影像，其中OLI 数据4 景，成像时间均在植被生长最好的6—8 月（具体见表1）。本研究借助ENVI5.3 软件对数据进行了必要的预处理，主要包含辐射校正和大气校正。

1.3 数据处理与分析

1.3.1 地类划分 根据土地利用现状分类标准（GB/T210102017），选用随机森林分类法将研究区划分为林地、灌草地和其它3 类。

1.3.2 火烧迹地提取与烈度分级 将过火前后1986 年和1987 年的NBR值相减，得到dNBR值，用于火烧迹地的提取。具体公式为：

式中，NBR是归一化火烧指数，NIR，SWIR2分别是TM 第4 波段近红外波段、第7 波段中红外波段2，分别表示火前和火后影像的NBR值。

基于dNBR值，利用K-means 聚类法区分火烧迹地、非火烧迹地，并对火烧区域进行轻、中、重烈度分级[17-18]。采用误差混淆矩阵法对分类结果进行精度验证。

表1 1986—2019 年Landsat 数据获取时间Table 1 Data acquisition time of Landsat from 1986 to 2019

1.3.3EVI指数计算 选用EVI[19]分析火烧迹地植被特征。利用Landsat5 的第1、3、4 波段和Lansat8的第2、4、5 波段计算得到研究区的增强型植被指数（EVI）数据，其计算公式为：

1.3.4EVI变化分析 采用一元线性回归法、Mann-Kendall 突变检验法与Theil-Sen median 趋势分析法分析EVI的时间变化特征。

（1）一元线性回归

表达式[20]为：

式中，y为样点拟合的因变量估计值，x为自变量，a为回归系数，b 为常量。

（2）Mann-Kendall（M-K）突变检验

Mann-Kendall 趋势检验的过程[21]为：

式中，sign为符号函数，EVIk及EVIi为时序数据集合，n为集合长度。在α 显著性水平下，当|ZC|＞U1-α/2时，则时间序列在α 水平上变化趋势显著。若，则变化趋势上升，若ZC＜ 0，则变化趋势为下降。

（3）Theil-Sen median 趋势分析

Theil-Sen median 趋势分析可以把EVI的变化趋势量化，表示EVI在单位时间内的变化量，其公式[21]是：

式中，1 ＜i＜j＜n。若 β ＞0，则EVI时间序列呈上升趋势，否则为下降趋势。

2 结果与分析

2.1 地类划分

利用1986 年Landsat 影像，基于随机森林法将研究区地类划分为林地、灌草地和其它3 种类型（见图1）。经统计，研究区林地、灌草地和其它的面积分别为11 436.75、1 556.55、1 226.7 hm2，占比分别为80.43%、10.95%、8.63%。

图1 地类划分示意图Fig. 1 Land classification map

误差混淆矩阵验证结果（表2）显示，林地、灌草地、其它的制图精度分别为80.31%、83.70%、83.66%，用户精度分别为83.17%、81.76%、82.97%，采用随机森林法的总精度、Kappa 系数分别为82.52%、0.74，分类精度较高，结果较准确。

表2 地类划分精度验证Table 2 Accuracy verification of land classification

2.2 火烧迹地提取

基于dNBR值，利用K-means 方法，提取了研究区的火烧迹地，并进行了火烈度分级（图2）。从图2 可以看出，轻度过火区域的dNBR值居于0.25～0.39 之间，中度过火区域的dNBR值为0.39～0.60，重度过火区域的dNBR值在0.60 以上；1987 年研究区火烧迹地面积共计1 291.7 hm2，轻度过火区域面积占比最大（45.70%），重度过火区域面积占比最小（22.14%）。从空间分布看，重度过火区域分布于火烧迹地的中心，由中心向外，过火强度逐渐降低，轻度过火区域多分布于四周的非森林区域，受林火影响较小。

表3 结果表明，本研究分类精度满足要求。未燃烧的制图和用户精度均在98.0%以上，其特征最明显；高烈度的特征次之，除小部分会与中烈度斑块混淆外，易与低烈度和未燃烧区域区分，制图与用户精度均在91.0%以上；中烈度会与部分低烈度或高烈度区域相似；低烈度特征最不明显，易与未燃烧斑块和中等烈度斑块混淆，中、低烈度的制图和用户精度均在80%～90%。

图2 火烧迹地空间分布Fig. 2 Spatial distribution of burned area

2.3 EVI 空间变化特征

从1986—2019 年EVI时间序列空间分布图（图3）可以看出，1986 年研究区（即火烧迹地）的EVI值多在0.20～0.40，零星分布有0.40～0.60的区域，即植被生长状况中等；但在1987 年火烧后，研究区EVI值明显下降，大部分处于0.07～0.20 之间。1989—1995 年间，EVI值在增加，植被处于恢复中，1995 年时，研究区的EVI值只有少数在0.40 以下，其余均在0.40～0.80 之间；到2019 年，研究区植被的EVI值处在0.40～0.80 之间，且以0.40～0.60 的居多。

表3 火烈度分类精度验证Table 3 Accuracy verification of fire intensity classification

2.4 EVI 时间变化特征

2.4.1EVI时间变化分析 在火烧迹地周边选取对照样区（含灌草地和林地），分别计算不同火烧烈度区域及对照区各年的EVI均值，见图4 和图5。

经统计，林地林火发生前（1986 年），轻、中、重度火烧迹地及对照区的EVI值分别为0.30、0.29、0.32 和0.37，差别较小。林火发生后（图4），1987年各区域的EVI值分别为0.21、0.15、0.10、0.45。对照区EVI值有所增加，而火烧迹地的EVI值明显下降，轻、中和重度火烧迹地EVI值分别下降了约30%、48.3% 和68.8%，表明火烈度越高，EVI值下降越明显。之后，随着恢复时间的增加，火烧迹地的EVI值逐渐提高，与对照区的差异逐渐缩小；各区域EVI增加速率大小依次为重度 ＞ 中度 ＞轻度 ＞ 对照区。1990 年左右，火烧迹地的EVI均值上升至0.41，相比对照区域（EVI=0.45）差异不明显；1990—1995 年，轻、中、重度火烧迹地的EVI值均持续增加，直至与对照区的EVI值相等，即0.53；1996—2002 年，各区域的EVI值出现轻微波动，但基本呈增加趋势；2004—2006 年和2008—2011 年间，轻、中、重度火烧迹地的EVI值继续增加，其中重度区域变化最明显，分别由0.38 增加至0.53，由0.42 增加至0.55。不同火烈度与对照区在1995 年、2002—2004 年、2006—2008 年和2011—2014 年的EVI值均有所下降，但下降程度不同，对照区变化较平缓，而火烧迹地EVI值变化程度随火烈度增加而逐渐增强。说明火烧迹地生态系统较脆弱，受环境影响更明显。火烧2 a 后，重度火烧迹地的EVI值增加最明显，增加值为0.31。在1987—2000 年，EVI值的大小始终为对照区 ＞ 轻度 ＞ 中度 ＞ 重度；2000 年以后，火烧迹地植被状态较好，除2004 和2014 年外，其EVI均高于对照区。

图3 1986—2019 年EVI 变化Fig. 3 EVI variation map in 1987—2019

经统计，灌草地林火发生前（1986 年），火烧迹地和对照区的EVI值无明显差别。林火发生后（如图5 所示），1987 年对照区EVI值有所增加，而火烧迹地EVI值下降明显，下降了约35.3%。但之后火烧迹地的EVI值迅速增加，在1989 年基本与对照区持平，恢复到火烧前水平；之后的时间里，火烧区和对照区的EVI值均无明显差异。

2.4.2EVI趋势分析 利用Theil-Sen median 方法对1987—2019 年不同地类、不同火烈度的EVI值（6 种情形）进行趋势分析，其过程在python 中运行，结果如表4。

由表4 可知，重度和中度林地火烧区的EVI呈极显著增加趋势，轻度林地火烧区呈显著增加趋势，且植被恢复的效果为重度 ＞ 中度 ＞ 轻度。灌草地、林地对照区的EVI增加趋势不显著。

2.4.3EVI突变分析 利用M-K 方法对不同烈度、不同地类的EVI值进行时间序列突变分析[22]，结果见图6。

图4 1987—2019 年林地EVI 变化曲线Fig. 4 EVI variation curves of forest area in 1987—2019

图5 1987—2019 年灌草地火烧迹地EVI 变化曲线Fig. 5 EVI variation curves of shrub grassland in 1987—2019

如图6 所示，对于林地，轻度火烧迹地EVI的突变时间点出现在1990、2003、2018 年，中度火烧迹地EVI的突变时间点出现在1990、2003、2006、2011、2017 年，重度火烧迹地EVI的突变时间点出现在1990、2001、2011、2017 年，对照区EVI的突变时间点出现在1991、2001、2019 年。对比发现，林地的EVI值在1990—1991、2001—2003、2017—2019 年间均出现了突变，突变的产生可能是因为不稳定的气候因素，且对照区的突变

时间点较火烧迹地滞后。对于灌草地，火烧迹地与对照区的EVI突变特征较一致。

表4 1987—2019 年EVI 变化趋势统计Table 4 Statistics on EVI variation trend from 1987 to 2019

图6 1987—2019 年EVI 突变分析Fig. 6 EVI mutation analysis in 1987—2019

3 讨论

3.1 EVI 时间变化特征

火灾发生后，研究区的EVI值出现明显下降，且火烈度越高，下降越明显。之后EVI值逐渐增加，与对照的差异逐渐缩小，植被恢复特征明显。研究时段内，研究区的EVI值出现了几次下降，可能受到了环境条件的影响；且火烈度不同，EVI下降程度不同，对照区变化较平缓，火烈度越强，波动越明显。由于林地的组成较复杂，过火区域即使已经恢复为原来状态，其生物多样性、稳定性还会发生变化[23]，易受到自然环境的影响。1987—1995 年间，由于火后开放的环境使幼苗更容易获得阳光而很快恢复为火烧前的状态，也可得知此时的植被恢复状态与受灾程度有很大关系，此时火烧区的植被生长还不稳定，容易受环境影响而产生较大波动。2000 年之后EVI的变化，说明植被的生长已经不再主要受1987 年林火的影响，而更易受到该区域立地条件的制约，这与孙桂芬等[4]的研究结果一致；从另一方面来说，林火也有一定的积极作用，可以促进群落演替和某些树种的生长发育[24]。对轻、中、重度的EVI变化曲线分别拟合后发现，EVI恢复速率为重度 ＞ 中度 ＞ 轻度，这与王爱爱等[25]研究人员的结论相一致，即森林恢复速率与火烧强度呈正相关。对于草原来说，火烧强度不是十分重要的因素[26]，故本研究未进行灌草火烧迹地的火烈度分级，灌草火烧迹地经过2 a 时间的恢复，已经与对照区无显著差异，王春霞等人[27]的研究结果也表明草原在发生火灾后的几个月或者一到两年的时间里即可恢复原来的状态。总体上看，随着时间的变化，研究区火烧迹地的植被在逐步恢复。

3.2 EVI 趋势与突变特征

林地重度、中度过火区可以较彻底地清理地表冠层，更有利于幼树生长；在林地轻度火烧区，烧毁树木较少，而林下灌木和荒草等地被层被燃尽，使种子与土壤接触的机会变大，在火后几年时间内EVI变化明显，但持续时间不长，故其总体增加趋势没有中度和重度森林火烧区明显；灌草区由于其恢复速度快，在火烧后几乎2 a 的时间就已经恢复，之后受环境的影响较大，波动较大，所以灌草区的植被增加趋势并不明显。相对于林地，灌草地的突变点更多，说明森林生态系统的稳定性要比草地生态系统强。而不同烈度下的森林火烧迹地的突变情况也不尽相同，且对照区的突变时间点较火烧迹地滞后，这与其本身的立地条件有关。本研究关于EVI变化趋势的分析结果与王爱爱[25]的结论较一致。

4 结论

本研究以大兴安岭北部林区1987 年森林火灾为研究背景，基于Landsat 数据开展了火烧迹地识别和植被恢复特征研究。主要研究结论如下：

（1）研究区过火面积为1 291.68 hm2，基于dNBR值将研究区划分为轻、中、重度火烧迹地，其面积占比分别为45.70%、32.16%和22.14%，dNBR可用于研究区火烧迹地和火烈度提取研究。

（2）林火对迹地EVI影响明显，轻、中和重度火烧迹地EVI值分别下降了约30%、48.3%和68.8%，火烈度越高，EVI下降越明显。

（3）林火后，随着植被的恢复，迹地EVI值逐渐增加，与对照区的差异逐渐缩小。不同烈度林地火烧迹地EVI恢复速率表现为重度 ＞ 中度 ＞ 轻度，轻度和中度火烧迹地在火后6～8 a，重度火烧迹地在火后14 a 左右恢复为正常植被状态；而灌草地火烧迹地在林火发生后2 a 即可恢复正常。

（4）过火区生态系统脆弱，易受环境条件影响。火烧迹地恢复过程中，林地EVI突变点较灌草地少，说明森林生态系统较灌草地稳定性强。不同烈度林地火烧迹地的突变情况也存在一定差异，且对照区的突变时间点滞后于火烧迹地。