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        沙塵暴源區(qū)植被覆蓋度變化
        ——以北京為例

        2015-11-02 09:19:35沈松雨陳衛(wèi)林
        中國(guó)科技信息 2015年15期

        沈松雨 陳衛(wèi)林

        沙塵暴源區(qū)植被覆蓋度變化
        ——以北京為例

        沈松雨 陳衛(wèi)林

        基于ENVI軟件以歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)為指標(biāo)分析了2000-2009年3月初北京沙塵暴源區(qū)的植被覆蓋度,分析了植被隨著時(shí)間改變的變化規(guī)律及空間分布規(guī)律,并計(jì)算沙塵暴次數(shù)與植被覆蓋度之間的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表明:近10年的沙塵暴發(fā)生的次數(shù)與植被覆蓋度之間的相關(guān)系數(shù)為0.1162,得出沙塵暴與植被覆蓋度的相關(guān)性較低,即沙塵暴的發(fā)生與植被覆蓋度的關(guān)系不明顯;表明由于所選年際的限制及近年北京沙塵暴的頻率不是很頻繁,需要進(jìn)一步分析沙塵暴發(fā)生的原因并研究植被覆蓋度在其中所起的作用。

        沙塵暴是一種極其惡劣的天氣現(xiàn)象,近年來在我國(guó)北方地區(qū)尤其是春季經(jīng)常出現(xiàn)。大風(fēng)、豐富的沙塵源以及不穩(wěn)定天氣是形成沙塵暴天氣的最主要因素。植物群落覆蓋地表情況常用植被覆蓋度作為一個(gè)綜合量化指標(biāo)。沙塵暴源區(qū)植被覆蓋度與沙塵暴的發(fā)生有著直接的關(guān)系。影響中國(guó)的沙塵暴源頭從蒙古國(guó)及哈薩克斯坦的荒漠地帶延伸到中國(guó)的內(nèi)蒙古及新疆等地的沙漠地區(qū)。對(duì)北京影響最大的沙塵暴源區(qū)就分布在內(nèi)蒙古和河北北部,而本文所選研究區(qū)域?yàn)閮?nèi)蒙古與河北北部的結(jié)合區(qū),其中內(nèi)蒙古草原處于我國(guó)北方干旱半干旱地區(qū),生態(tài)環(huán)境極其脆弱,其中西部分布著47988.72萬畝的荒漠草原、草原化荒漠、荒漠類草原植被,這些植被處于干旱的氣候條件下,草群高度3~10cm,蓋度5%~20%。而且西部地區(qū)草原均為平坦開闊的地勢(shì),從而為沙塵暴的產(chǎn)生提供了優(yōu)越的先天條件;另外稀疏低矮的植被,大面積裸露的地表則提供了豐富的沙塵源。由于植被稀疏從而無法有效地?cái)r截這些沙塵,進(jìn)而導(dǎo)致沙塵暴的產(chǎn)生和發(fā)展。

        數(shù)據(jù)來源與處理方法

        數(shù)據(jù)來源

        本研究所采用的遙感數(shù)據(jù)是2000-2009年的MODIS數(shù)據(jù)(250m分辨率植被指數(shù)16天合成的MOD13Q1數(shù)據(jù)),來自于國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),選取了3月初的數(shù)據(jù)。背景資料為近30年關(guān)于沙塵暴研究的資料及近10年的氣象資料。

        處理方法

        研究區(qū)域提?。簢?guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品都是根據(jù)維度進(jìn)行下載,而北京沙塵暴源區(qū)范圍過大,涉及幾個(gè)維度,所以數(shù)據(jù)的完整性需要幾幅影像進(jìn)行拼接完成。具體用ENVI軟件對(duì)影像進(jìn)行鑲嵌,并在拼接好的影像上利用ENVI軟件,對(duì)源區(qū)區(qū)域范圍切割出源區(qū)范圍的影像圖。

        計(jì)算方法:植被覆蓋度是衡量地表植被數(shù)量的一個(gè)重要指標(biāo),NDVI(Normal i zed Difference Vegetation Index)歸一化植被指數(shù),又稱為標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù), 是使用遙感圖像進(jìn)行植被以及植物物候研究,它是植物生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子,與植被分布密度呈線性關(guān)系。NDVI與植被的蒸騰作用以及地表凈初級(jí)生產(chǎn)力等都有關(guān)系,并且對(duì)土壤背景的變化非常敏感;其數(shù)值大小主要取決于植被覆蓋度和葉面積指數(shù)等因素,它反映的是植被類型、覆蓋形態(tài)以及生長(zhǎng)狀況;NDVI有較好的時(shí)相和空間適應(yīng)性,并且對(duì)植被蓋度的檢測(cè)幅度較寬,有非常廣泛的應(yīng)用,因此植被覆蓋度與NDVI有較好相關(guān)性。

        采用Defries方法計(jì)算植被覆蓋度fv:

        式中,NDVImax和NDVImin為整個(gè)生長(zhǎng)季植被NDVI的最大值和最小值。

        圖像插值法:將兩個(gè)時(shí)相的遙感圖像相減。其基本原理是:圖像中未發(fā)生變化的地類在兩個(gè)時(shí)相的遙感圖像上一般具有相等或相近的灰度值,而當(dāng)?shù)仡惏l(fā)生變化時(shí),對(duì)應(yīng)位置的灰度值將會(huì)有較大差別,因此在差值圖像上發(fā)生地類變化區(qū)域的灰度值會(huì)與背景值有較大差別,從而使其變化信息從背景影像中顯示出來。

        圖1 2000年3月初至2009年3月初地表植被的NDVI值

        植被分布及動(dòng)態(tài)變化情況

        本文根據(jù)2000年至2009年3月初的NDVI影像,分析了北京沙塵暴源區(qū)植被10年的長(zhǎng)期變化。MODIS的NDVI圖像由灰度變化顯示植被覆蓋狀況,由圖可見,2000年和2001年的NDVI圖像幾乎完全相似,植被覆蓋相當(dāng);2002年的植被覆蓋相對(duì)于前兩年有所增加;2005年的植被覆蓋相對(duì)于2003、2004年有所減少;2006年至2008年的NDVI圖像的亮度逐漸增加,即植被覆蓋度逐漸增加,即植被覆蓋度逐漸增加。圖中大量顏色較深的地方可能是水系或冰、雪覆蓋。

        由于本文所選年限較短,NDVI圖像顯示的植被覆蓋度變化不是很明顯,所以對(duì)MODIS的NDVI圖像分類,本文采用了密度分割法,將其分為6個(gè)等級(jí),分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表l所示。采用密度分割法的目的是為了嘗試建立一種定量化研究植被覆蓋度的方法。采用這種方法對(duì)北京沙塵暴源區(qū)2000-2009年的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,處理后的圖像則能準(zhǔn)確地反映該區(qū)域的植被覆蓋狀況以及其變化規(guī)律。

        表1 等間隔分割10年10幅NDVI圖象后獲得的統(tǒng)計(jì)值

        NDVI值在0至0.1之間的像元代表的土地覆蓋類型是無植被區(qū),如戈壁沙漠、荒漠裸巖、黑土灘、鹽堿地以及裸地苔原等。NDVI值在0.1至0.2之間的像元所代表的土地覆蓋類型是植被稀疏區(qū),如被復(fù)墾的農(nóng)田等。所以NDVI值在0.2以下的地表植被無法保持水土,由表二可知,由于NDVI值在0-0.2的象元百分比相差不大,這樣就排除了初春冰雪因素的影響。2000年和2008年的植被覆蓋度相對(duì)其它年有所增加,且2002年的低等植被覆蓋度明顯高于其他年際。

        沙塵暴與植被覆蓋度的關(guān)系

        數(shù)據(jù)來源沙塵暴形成的生態(tài)環(huán)境

        全球氣候變化的影響,干旱和暖冬現(xiàn)象,這個(gè)面積的增加,加上不合理的人類活動(dòng),植被的大面積破壞,荒漠化,水土流失,土壤鹽漬化,土壤物理性質(zhì)惡化的速度是強(qiáng)沙塵暴災(zāi)害頻繁發(fā)生的主要原因:

        (1)土壤質(zhì)地狀況

        (2)土地覆蓋狀況

        (3)土壤侵蝕狀況

        圖2 2000-2009年北京沙塵暴及揚(yáng)沙的次數(shù)

        沙塵暴的發(fā)生和發(fā)展是在天氣過程和沙地沙源共同作用下形成的。沙塵暴發(fā)生時(shí),近地表風(fēng)速的增加,空氣的相對(duì)濕度下降較快,湍流在邊界層交換強(qiáng)烈。沙塵暴主要來自蒙古國(guó)和內(nèi)蒙古地區(qū),并在強(qiáng)勁的西北風(fēng)的推動(dòng)下并在高空長(zhǎng)距離運(yùn)輸?shù)奖本┥峡?。圖2是2000年至2009年10年間北京爆發(fā)沙塵暴及揚(yáng)沙的次數(shù)(來自沙塵氣候年鑒)。

        數(shù)植被與沙塵關(guān)系的分析

        植被根系具有固沙作用,樹冠則可以增大地表摩擦起到降低風(fēng)速的效果,從而減少揚(yáng)沙并在較大程度上改善風(fēng)沙地區(qū)的生態(tài)環(huán)境?!把芯勘砻鳎谏城鹕现矘湓炝?jǐn)?shù)年后,當(dāng)植被覆蓋率達(dá)到60%以上的時(shí),流動(dòng)沙丘便能轉(zhuǎn)化成固定沙丘,并且林內(nèi)風(fēng)速能降低5%~15%,晝夜溫差則減少3~5℃。如福建省平潭縣修建防風(fēng)固沙林后,該地區(qū)的年均風(fēng)速由造林前的7.7m/s,降低到現(xiàn)在的6.4m/ s;8級(jí)以上大風(fēng)的年均日數(shù)由造林前的126d減少到現(xiàn)在的71.6d,生態(tài)環(huán)境有了極大的改善。

        因此,本文作了一個(gè)關(guān)于沙塵暴次數(shù)與植被覆蓋指數(shù)相關(guān)分析。由于北京沙塵暴源區(qū)區(qū)域范圍很大,取其靠近北京市、內(nèi)蒙古與河北交界的地區(qū)(區(qū)域植被應(yīng)該對(duì)沙塵暴有直接影響),作該區(qū)域的植被與沙塵暴關(guān)系的回歸分析,植被數(shù)據(jù)取自2000-2009年的NDVI圖像,結(jié)果見圖四,由此給出了沙塵暴源區(qū)NDVI總值y與沙塵暴爆發(fā)次數(shù)x之間的相關(guān)關(guān)系:

        結(jié)果表明總體相關(guān)性不好,指明北京市的沙塵天氣與植被覆蓋度沒有直接關(guān)系,說明大范圍的獲得植被與沙塵暴之間的定量關(guān)系不是一件容易的事情。

        結(jié)果討論及治理策略

        結(jié)果討論

        通過對(duì)沙塵暴源區(qū)的NDVI圖像進(jìn)行分析,可知初春源區(qū)的植被覆蓋度低,但相對(duì)有所增加。但由于所選年限時(shí)間不長(zhǎng),跨度不大,無法看出植被覆蓋度對(duì)遏制沙塵天氣有明顯的作用。研究結(jié)果表明影響北京的沙塵暴源的發(fā)生和發(fā)展的因素是源區(qū)的溫度和降水的變化,同時(shí)最直接的原因是強(qiáng)風(fēng)、源區(qū)地表的沙質(zhì)物質(zhì)和空氣熱力的不穩(wěn)定;對(duì)北京沙塵暴爆發(fā)的次數(shù)與北路源地的春季降水作相關(guān)分析呈現(xiàn)了相當(dāng)明顯的負(fù)相關(guān),表明北京沙塵暴的發(fā)生受北路路徑傳輸影響明顯;對(duì)北京揚(yáng)沙天氣出現(xiàn)的次數(shù)與源地春季降水的關(guān)系作相關(guān)分析呈現(xiàn)了很小的相關(guān)性即關(guān)系不明顯,結(jié)果表明北京出現(xiàn)的揚(yáng)沙是由北京局部地區(qū)和周邊地區(qū)的因素決定的;對(duì)北京出現(xiàn)浮塵天氣的次數(shù)與西路源地的春季降水作相關(guān)分析呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān),說明北京浮塵天氣的出現(xiàn)受西路路徑傳輸影響明顯。

        然而植被覆蓋度只是決定沙塵大小的一個(gè)因素,沙塵大小還要受地勢(shì)、風(fēng)向和風(fēng)力大小、土壤沙化程度、大氣熱力穩(wěn)定度等地表和氣象條件等等因素的影響;另外沙塵有自己的移動(dòng)路徑和影響范圍,但當(dāng)沙塵的漂浮高度過高時(shí),地表植被對(duì)其影響效果則會(huì)大大降低。因此繼續(xù)確定植被對(duì)沙塵暴有遏制作用,不應(yīng)該選取10年的遙感影像,需要更多的數(shù)據(jù),同時(shí)應(yīng)選取沙塵暴爆發(fā)次數(shù)明顯的年代。

        圖3 2000-2009年沙塵暴次數(shù)與NDVI相關(guān)圖

        沙塵暴治理策略

        沙塵暴爆發(fā)需要三個(gè)條件:地面需要沙塵物質(zhì);不穩(wěn)定的空氣狀況;大風(fēng)。所以從以上方面入手:植被與地面沙塵物質(zhì)有直接關(guān)系,從環(huán)境入手,在沙塵源區(qū)大量的植樹種草,減少裸露沙地的面積,減少沙塵暴移動(dòng)過程中就地起沙的來源,還耕為林,建立生態(tài)防護(hù)林;同時(shí)現(xiàn)階段人類無法控制大風(fēng)、強(qiáng)勁對(duì)流天氣,也不可能徹底消除沙塵源,所以建立和完善沙塵天氣監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)沙塵天氣進(jìn)行跟蹤觀測(cè),形成一個(gè)實(shí)時(shí)的沙塵天氣監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)系統(tǒng);并及時(shí)發(fā)布信息,以做到降低沙塵暴天氣造成的影響。

        10.3969/j.issn.1001-8972.2015.15.009

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