馬 超，田淑靜，鄒友峰*，郭增長，韓瑞梅，謝少少（.河南理工大學(xué)，礦山空間信息技術(shù)國家測繪與地理信息局重點實驗室，河南 焦作 454000；.云南國土資源職業(yè)學(xué)院，測繪地理信息系，云南 昆明 6550；.桂林理工大學(xué)，博文管理學(xué)院，廣西 桂林 54006）

神東礦區(qū)AVHRR/NDVI的時空、開采強(qiáng)度和氣候效應(yīng)

馬 超1，田淑靜2，鄒友峰1*，郭增長1，韓瑞梅1，謝少少3（1.河南理工大學(xué)，礦山空間信息技術(shù)國家測繪與地理信息局重點實驗室，河南 焦作 454000；2.云南國土資源職業(yè)學(xué)院，測繪地理信息系，云南 昆明 652501；3.桂林理工大學(xué)，博文管理學(xué)院，廣西 桂林 541006）

研究采礦擾動區(qū)長時序、多維度 NDVI變化趨勢，有助于認(rèn)識非自然生態(tài)區(qū)植被演替規(guī)律，對高強(qiáng)度開采條件下西北脆弱生態(tài)區(qū)地表植被自然修復(fù)和人工修復(fù)工作具有指導(dǎo)意義.研究通過設(shè)立直接影響區(qū)、間接影響區(qū)和自然生態(tài)校驗區(qū)，利用長時序 GIMMS AVHRR/NDVI（1981～2006）植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，結(jié)合同期溫度、降水和煤炭產(chǎn)量信息，從時間、空間、氣候和開采強(qiáng)度方面開展對比分析，并以長時序MODIS NPP/NDVI（2000～2010）數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果驗證.時序分析表明，全球變化背景下，神東礦區(qū)植被生長季二度延長；空間分析表明，神東礦區(qū)NDVI增量低于緩沖區(qū)，緩沖區(qū)NDVI增量低于自然生態(tài)區(qū)；開采強(qiáng)度分析表明，隨著神東礦區(qū)開采強(qiáng)度增強(qiáng)，NDVI增速放緩，增長速率低于自然生態(tài)區(qū)；氣候變化分析表明，神東礦區(qū)NDVI受溫度升高、降水減少共同作用，與溫度相關(guān)性較高，與降水相關(guān)性較低；同期MODIS NPP/NDVI驗證結(jié)果表現(xiàn)出與AVHRR/NDVI一致的規(guī)律性.

礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)；直接影響區(qū)；間接影響區(qū)；自然生態(tài)校驗區(qū)；GIMMS AVHRR/NDVI；MODIS NPP/NDVI

近100a（1906～2006年），全球平均地表溫度上升了0.74℃（0.56～0.92℃），近50a （1956～2006年）升溫率幾乎是過去100a的2倍（約1.1℃）［1-2］.在全球變暖的背景下，植被對溫度的響應(yīng)敏感，生長期提前、生長季的延長（包括春季提前和秋季推遲）和生長季的生長加速致使植被指數(shù)呈增高趨勢［3-4］.全球歸一化植被指數(shù)（NDVI）年增加 0.2～1.3%［5］，全國平均植被指數(shù)年增加5～7.4% （1982～1999年），華北地區(qū)表征植被覆蓋狀況的年最大 NDVI整體上呈顯著增加趨勢（1982～ 2006年），達(dá) 0.007～0.011/10a［6］，中國西北、內(nèi)蒙古地區(qū)植被指數(shù)增加大于7.0%［7］，我國西部地區(qū)NDVI增加的結(jié)論得到了許多研究的印證［8-9］.

基于連續(xù)一致的NDVI時間序列數(shù)據(jù)，自然生態(tài)區(qū)植被生長狀況及其動態(tài)變化研究取得了諸多成果，如全球植被生長期和季節(jié)性趨勢分析

［10-11］，氣候變化響應(yīng)分析［12］，草場退化監(jiān)測［13］，干旱區(qū)環(huán)境評價［14］，地表物候和生產(chǎn)力變化分析［15］等.

而對人工生態(tài)系統(tǒng)為主導(dǎo)的礦區(qū)植被生態(tài)變化研究較少，如利用 SPOT-4/5（1999～2008年）NDVI研究表明，神東礦區(qū) 10a地表植被覆蓋明顯 改 善 面 積 達(dá) 82.13%［16］；利 用 SPOT VEGETATION NDVI（1998～2010年）研究認(rèn)為烏海市煤礦開采區(qū)植被覆蓋狀況由差變好，與當(dāng)?shù)卣D和規(guī)范礦產(chǎn)資源開發(fā)秩序相關(guān)［17］；利用MODIS 250m、1km及TM/NDVI比較了神東5個主要礦井采區(qū)與非采區(qū)植被覆蓋差異，NDVI變化比有部分增高［18-19］；利用Landsat TM/NPP對徐州礦區(qū)研究表明，采礦活動對 NPP 的影響大于氣候變化，NPP 變化對采礦活動具有敏感性［20］；對潞安礦區(qū)SPOT-2/4（2004～2007年）NDVI的研究表明，相對于非采礦擾動區(qū)，8個試驗工作面NDVI變化與采礦活動有時空相關(guān)性［21-22］.

上述非自然生態(tài)區(qū)NDVI變化研究，要么忽略了氣候變化；要么時間序列過短或時序間斷；要么缺少空間對比分析；也沒有對擾動強(qiáng)度進(jìn)行研究；對時相歸一化、分辨率同化的插值算法易于引入數(shù)據(jù)處理誤差，植被月度、季度、年度動態(tài)變化表征能力弱，因此結(jié)論存在局限性.

本研究設(shè)置了分屬人工修復(fù)、自然修復(fù)、自然增長生態(tài)演化特征的直接影響區(qū)（即神東礦區(qū)）、間接影響區(qū)（即緩沖區(qū)）、背景生態(tài)對比區(qū)（即自然生態(tài)校驗區(qū)），兼顧全球變化及人類活動的雙重影響，借助AVHRR NDVI擴(kuò)展數(shù)據(jù)集超高光譜分辨率（10nm）和超長時序（26a）的優(yōu)勢，結(jié)合神東礦區(qū)高密度井田、高強(qiáng)度開采特點，分析在生長層受到開采損傷的情況下，西部脆弱生態(tài)區(qū)受迫植被NDVI變化規(guī)律，旨在發(fā)現(xiàn)采礦與復(fù)墾活動對自然生態(tài)的擾動與植被生態(tài)系統(tǒng)演化的時空關(guān)系，為脆弱生態(tài)區(qū)環(huán)境保護(hù)與生態(tài)重建提供一定的科學(xué)依據(jù).

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

1.1.1 直接影響區(qū) 直接影響研究區(qū)為神東礦區(qū)主礦區(qū)（以下簡稱神東礦區(qū)）.神東礦區(qū)（110°05′～118°14′E，39°17′～39°26′N）主要礦井分布于陜西省神木縣、府谷縣及內(nèi)蒙古自治區(qū)伊金霍洛旗、準(zhǔn)格爾旗，見圖 1.該區(qū)屬于鄂爾多斯沉降構(gòu)造盆地的中部，北為毛烏素沙漠，南為黃土高原，地表侵蝕強(qiáng)烈，水土流失嚴(yán)重，局部地區(qū)基巖裸露，是典型的丘陵溝壑區(qū).其在地理學(xué)上兼具多重代表性特征，被稱為“干旱-半干旱過渡帶［23］”、“沙漠-風(fēng)蝕荒漠化草原過渡帶［24］”、“農(nóng)牧交錯帶

［25］”、“礦—糧，礦—牧”復(fù)合生態(tài)區(qū)［26］等，是中國北方典型的生態(tài)脆弱區(qū)，是全球氣候變化的敏感區(qū)，因此該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境研究兼具現(xiàn)實意義和科學(xué)價值.

1.1.2 間接影響區(qū)和自然生態(tài)校驗區(qū) 參考生態(tài)學(xué)研究結(jié)果［27］，設(shè)置礦區(qū)緩沖區(qū)為間接影響區(qū)（以下簡稱緩沖區(qū)），圍繞直接影響區(qū) 20km，借以認(rèn)識礦區(qū)開采對周邊區(qū)域的影響；類比區(qū)為自然生態(tài)區(qū)，在此借用農(nóng)學(xué)概念，稱之為“自然生態(tài)校驗區(qū)”（CK，以下簡稱校驗區(qū)），藉以認(rèn)識自然狀態(tài)下植被的生態(tài)過程.

圖1 研究區(qū)的地理位置Fig.1 Location of the study area

如圖2，自然生態(tài)校驗區(qū)與礦區(qū)同屬蒙古高原河谷丘陵地貌，兩區(qū)經(jīng)差 24′17"，緯差 26′44"，幾何中心相距 71.2km，所在烏蘭木倫河河谷與納林川河谷地形地貌特征非常相似，具有相近的平均高程（分別為953.038m， 1000.222m），相似的平均坡度（分別為44°05′， 44°30′），近乎一致的光照幾何條件（平均坡向分別為 85°29′，82°20′），且地質(zhì)成因相同，開發(fā)前地表覆蓋類型相同，流經(jīng)神東礦區(qū)的烏蘭木倫河與牛川匯成窟野河、流經(jīng)校驗區(qū)的納林川與長川匯成黃甫川，同屬于黃河流域三級水系，總長分別為 349.1km和292.9km.

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 NDVI數(shù)據(jù) NDVI數(shù)據(jù)源于中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//westdc.westgis. ac.cn）的GIMMS（Global Inventory Modeling and Mapping Studies，GIMMS）AVHRR/NDVI亞太地區(qū)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集（1981.7～2006.12）［34］.該NDVI數(shù)據(jù)最初是由美國航天局（NASA）全球監(jiān)測與模型研究 組發(fā) 布的 最大 合成 （Maximum Value Composites， MVC）數(shù)據(jù)（ftp：//ftp.glcf.uniacs.umd. edu/glcf/GIMMS/）.

針對鄂爾多斯與榆林地區(qū)內(nèi)的礦區(qū)與緩沖區(qū)，采集了GIMMS AVHRR NDVI中位于烏蘭木倫河谷神東主礦區(qū)子集69像元，緩沖區(qū)子集114像元.

圖2 直接影響區(qū)（a）和自然生態(tài)校驗區(qū)（b）的地形地貌Fig.2 Topography of the directly affected area （a） and the CK （b）

1.2.2 MODIS NPP/NDVI驗證數(shù)據(jù) MODIS（MODerate resolution Imaging Spectro radiometer）NDVI被認(rèn)為是AVHRR NDVI 的完善，在半干旱地區(qū)GIMMS NDVI 與MODIS NDVI 數(shù)據(jù)具有很好的一致性［28］.研究采用的 MODIS數(shù)據(jù)來自美國 NASA的 EOS Terra/MODIS的 2000～2010年的 MOD17A3和 MODIS13Q1數(shù)據(jù)（http：//ladsweb.nascom.nasa.gov）.

1.2.3 氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：//cdc.cma.gov.cn）.本文選取了1981～2006年，包含內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省、山西省86個氣象臺站的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，以此來獲取神東礦區(qū)年溫度、降水、相對濕度等氣象數(shù)據(jù).

此外，矢量數(shù)據(jù)來源于1：400萬的全國省級、地區(qū)級、縣級行政區(qū)劃圖；高程數(shù)據(jù)來源于SRTM DEM.

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)處理

2.1.1 NDVI數(shù)據(jù)合成 NDVI數(shù)據(jù)合成方法主要有累加處理、平均值處理與最大值處理.礦區(qū)的地理位置、所在區(qū)域的降水量、氣溫以及作物生長期等條件共同決定合成方法的選擇.對于自然條件惡劣、生態(tài)環(huán)境脆弱的干旱半干旱的西北礦區(qū)（如神東礦區(qū)），為突出植被覆蓋狀況，可取全年 NDVI的最大值；對于自然條件一般、植被生長季不到一年的半濕潤礦區(qū)（如撫順礦區(qū)），可取植被生長季內(nèi)的累加值；對于自然條件優(yōu)越、全年都有植被覆蓋的濕潤礦區(qū)（如淮南礦區(qū)），可取全年 NDVI的平均值［37］.采用 NDVI最大值合成法進(jìn)行數(shù)據(jù)合成，獲得NDVI最大值月合成數(shù)據(jù)306期，季合成數(shù)據(jù)102期，年合成數(shù)據(jù)26期.

2.1.2 NPP數(shù)據(jù)處理 利用MODIS數(shù)據(jù)專用處理軟件 MRT（MODIS Re-projection Tool）對MODIS17A3數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、投影轉(zhuǎn)換，使用矢量數(shù)據(jù)對MODIS17A3數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪，得到11a直接影響區(qū)、間接影響區(qū)（20km緩沖區(qū)）、自然生態(tài)校驗區(qū)NPP影像數(shù)據(jù).

2.1.3 氣象數(shù)據(jù)處理 對晉、陜、蒙三省的86個氣象臺站月降水量和月均氣溫，利用 ArcGIS的反距離加權(quán)法（Inverse Distance Weighted Method）空間插值為 8km×8km分辨率的月降水和氣溫空間數(shù)據(jù)，與NDVI數(shù)據(jù)時空同步，在此基礎(chǔ)上，計算得到研究區(qū)全年（1～12 月）的平均氣溫和降水量.

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 時空效應(yīng)分析

（1）礦區(qū)與校驗區(qū)的月度NDVI比較

對1～12月最大值合成的NDVI取均值，可獲得26a的NDVI月均值，圖3是直接影響區(qū)與校驗區(qū)NDVI月均值對比及擬合曲線，可以看出月度植被指數(shù)動態(tài)變化曲線符合偏態(tài)高斯分布（其中，0y為基線偏移；式中：A為曲線下側(cè)的積分面積；x0為中央峰值；w=2σ近似于峰值半高寬的 0.849），兩區(qū)的擬合度R2分別為 0.9793，0.9897.兩區(qū)一年內(nèi)的植被指數(shù)呈單峰變化規(guī)律，支持了一年一熟制的當(dāng)?shù)剞r(nóng)情及物候［29］；如以草原生長季開始的 NDVI最小閾值為0.1［30］，1～6月直接影響區(qū)植被生長季的啟動（返青期，SOS）超前于校驗區(qū)， 10～12月直接影響區(qū)植被衰退期（枯黃期，EOS）滯后于校驗區(qū)，7～9月直接影響區(qū)最大值低于自然生態(tài)校驗區(qū).在全球變暖，內(nèi)蒙古西部生長期延長的背景下，鄂爾多斯礦區(qū)植被在人類活動的影響下生長期被再度延長.

圖3 直接影響區(qū)與校驗區(qū)月度NDVI對比曲線Fig.3 The contrast curve of monthly NDVI in the directly influence area and the CK

（2）礦區(qū)與校驗區(qū)的季度NDVI比較

將直接影響區(qū)與自然生態(tài)校驗區(qū) 26a每年的 4個季度一對一單列，判斷人工植被（礦區(qū)，城鎮(zhèn)綠地等）與自然植被四季響應(yīng)規(guī)律.圖 4顯示，春季直接影響區(qū)NDVI大于自然生態(tài)校驗區(qū)，即返青期提前于自然生態(tài)區(qū)，冬季直接影響區(qū)NDVI大于自然生態(tài)校驗區(qū)，即枯黃期滯后于自然生態(tài)區(qū).二季度（4～6月，夏季）自然的生態(tài)校驗區(qū)增速較快，植被活動振幅加大；三季度（7～9月，秋季）是該地區(qū)植被生長的旺盛時期，自然的生態(tài)校驗區(qū)NDVI明顯大于直接影響區(qū)，植被活動振幅加大，增速加快，比礦區(qū)更加活躍；直接影響區(qū)26a第三季度NDVI均值為0.2986，自然生態(tài)校驗區(qū)NDVI均值為0.3251，直接影響區(qū)第三季度NDVI均值比自然生態(tài)校驗區(qū)低約8.9%.四季度（10～12月，冬季）大部分年份礦區(qū)植被NDVI衰退滯后于自然生態(tài)核驗區(qū)，生長期的延長的特點在此進(jìn)一步得到印證.

圖4 直接影響區(qū)與生態(tài)校驗區(qū)季度NDVI變化對比Fig.4 Change trend comparison of the quarterly NDVI between the directly affected area and the CK

（3）直接影響區(qū)、間接影響區(qū)與校驗區(qū)年際NDVI比較神東礦區(qū)NDVI值與緩沖區(qū)、校驗區(qū)NDVI值三組變量在P＜0.01水平上兩兩顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.9718、0.9174、0.9490，神東礦區(qū)與緩沖區(qū)、校驗區(qū)NDVI變化趨勢高度一致（圖5）.

在長達(dá)26a的NDVI時間序列中，神東礦區(qū)的NDVI年均值絕大多數(shù)年份小于緩沖區(qū)，而緩沖區(qū)的NDVI年均值絕大多數(shù)年份小于校驗區(qū)；礦區(qū) NDVI26a均值為 0.2808，緩沖區(qū) 26a的NDVI均值為0.2999，校驗區(qū)26a的NDVI均值為0.3252，礦區(qū)內(nèi)NDVI均值比緩沖區(qū)低約6.79%，比校驗區(qū)低約15.81%.

2.2.2 開采強(qiáng)度相關(guān)性分析 隨著煤炭的采出，塌陷面積不斷增加，結(jié)合礦業(yè)開發(fā)歷程，分析了礦區(qū)及周邊植被是否對礦業(yè)開發(fā)有明確響應(yīng).

在NDVI時序范圍內(nèi)，神東礦區(qū)經(jīng)歷了“未開發(fā)階段”（1981～1985年），“初始礦建階段”（1986～1988年），“高產(chǎn)高效開發(fā)階段”（1989～1998年），“跨越式發(fā)展階段”（1999～2009年） 4個主要 階 段 （http：//www.shendong.com.cn/sdhtml/ renshishendong/fazhanlicheng/）.通過分段線性回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)26年NDVI具有鮮明的分段特征；1981～1984年（階段I），1985～1988年（階段II），1989～1994年（階段III），1995～1998年（階段IV），1999～2006年（階段V）（其中，2001年受極端天氣事件影響，下降幅度較大，不參與回歸分析），通過分段線性回歸分析獲得各階段平均變化率，與神東礦區(qū)的建設(shè)發(fā)展階段高度吻合.

圖5 26年 NDVI年均值對比曲線Fig.5 Contrast curve of the annual NDVI during 26years

2.2.3 氣候效應(yīng)分析 直接影響區(qū)，間接影響區(qū)和生態(tài)校驗區(qū) NDVI與年平均降水的 SPSS/ Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.2300，0.2880和0.2520（P＜0.05），認(rèn)為缺乏統(tǒng)計意義的相關(guān)性［32］.直接影響區(qū)，間接影響區(qū)和生態(tài)校驗區(qū)NDVI與年平均溫度的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.4870，0.4420和0.4340（P＜0.05）.認(rèn)為 NDVI /氣溫相關(guān)系數(shù)高于NDVI/ 降水相關(guān)系數(shù)，但呈不顯著的弱相關(guān)關(guān)系.對鄂爾多斯地區(qū)而言，氣溫對植被的影響超過降水，這與以往研究有一定共性［33］.

2.3 MODIS NPP/NDVI結(jié)果驗證

MODIS/NPP研究表明，2000～2010年，神東礦區(qū)植被年 NPP主要介于（98～160）gC/（m2·a）區(qū)間，11a平均值為 139.62gC/（m2·a），低于同期全國植被年平均NPP值360.97gC/（m2·a），低于同期礦區(qū)20km緩沖區(qū)年平均NPP值143.81gC/（m2·a），同時也低于同緯度生態(tài)校驗區(qū)年均 NPP值161.97gC/（m2·a）.

MODIS/NDVI與 AVHRR/NDVI有 7年（2000～2006年）時序重疊（圖6），在重疊區(qū)部分，校驗區(qū)年 NDVI＞緩沖區(qū)年 NDVI＞神東礦區(qū)年NDVI.三區(qū)的 Pearson相關(guān)系數(shù)分別為 0.7960，0.6910，0.7712（P＜0.05）.

2000～2006年MODIS/NDVI礦區(qū)平均值低于同期20km緩沖區(qū)約2.43%，同時也低于同緯度校驗區(qū)約 24.57%；2000～2006年礦區(qū) AVHRR/ NDVI平均值低于同期20km緩沖區(qū)約2.28%，同時也低于同緯度校驗區(qū)約 9.63%.由于眾所周知的 NDVI尺度問題［34］，量值會有不同.此外，MODIS/NPP（2000～2006年），礦區(qū)平均值低于同期20km緩沖區(qū)約3.30%，同時也低于同緯度校驗區(qū)約15.91%，反映的規(guī)律是一致的.

圖6 MODIS NDVI與AVHRR NDVI 對比曲線Fig.6 Contrast curve between MODIS NDVI and AVHRR NDVI during 2000～2006

3 討論

文獻(xiàn)表明，截至2006年底，神東礦區(qū)累計投入生態(tài)環(huán)境建設(shè)經(jīng)費(fèi) 2.69億元，神東礦區(qū)開發(fā)初期（1985年）植被覆蓋率僅 3%～11%，經(jīng)國家水利部2005年8月組織驗收，礦區(qū)飛播區(qū)自然恢復(fù)覆蓋度達(dá)到65%以上，林草覆蓋率達(dá)到59.4%以上［35］；區(qū)域整體生態(tài)系統(tǒng)功能比開發(fā)以前有了明顯改善，鳥類等各類生物數(shù)量開始增加［36］.如果數(shù)據(jù)可靠，局部植被覆蓋率提高是否可以作為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境改善的評判標(biāo)準(zhǔn)，值得商榷.從本文的研究結(jié)果來看，植被覆蓋率的提高與生態(tài)環(huán)境的改善尚不能劃等號，在全球變化的背景下，采區(qū)地表遙感生物量指標(biāo)（覆蓋率、NDVI或NPP）的增加，均不足以表明煤礦開采對地表生態(tài)沒有影響；人工干預(yù)下的采煤區(qū)地表遙感生物量指標(biāo)階段性的增長，不能說明礦區(qū)地表生態(tài)過程是正常演化的.

實驗顯示，遙感測定研究區(qū)全年NDVI＞0.12，故以草原生長季開始的NDVI最小閾值為0.1不適合該地區(qū)，根據(jù)鄂爾多斯地區(qū)物候，本文認(rèn)為選擇0.15作為草原生長季開始及結(jié)束的閾值更為合理.此外，由于AVHRR NDVI時間分辨率較低，礦區(qū)生長季二度延長具體時間不易獲得，但通過月度NDVI變化曲線高斯擬合，可以得到一個計算值，擬合獲得的直接影響區(qū)月度變化高斯函數(shù)為；校驗區(qū)月度變化高斯函數(shù)為（圖3）.如取草原生長季開始及結(jié)束的 NDVI最小閾值均為 0.15，可得礦區(qū)生長季二度延長約 10.8d，該擬合結(jié)果僅供參考.

4 結(jié)論

4.1 1981～2006年神東礦區(qū)AVHRR/NDVI月度變化分析表明，相對于自然生態(tài)區(qū)所在的鄂爾多斯地區(qū)植被生長季延長，礦區(qū)植被返青期提前，衰退期滯后，采礦擾動致使植被生長季二度延長；26a神東礦區(qū)NDVI年度變化分析表明，直接影響區(qū)、間接影響區(qū)、自然生態(tài)校驗區(qū)AVHRR/NDVI植被指數(shù)均呈增高趨勢，符合全球變化的背景下全球、全國、華北及內(nèi)蒙古地區(qū)植被指數(shù)變化規(guī)律.

4.2 在全球變暖的背景下，26a神東礦區(qū)植被生長季延長，致使直接影響區(qū)、間接影響區(qū)、自然生態(tài)校驗區(qū)AVHRR/NDVI植被指數(shù)均呈增高趨勢；直接影響區(qū)26a 的NDVI均值為0.2808，間接影響區(qū)26a的NDVI均值為0.2999，自然生態(tài)校驗區(qū)26a的NDVI均值為0.3252，礦區(qū)內(nèi)NDVI均值比緩沖區(qū)低約6.79%，比校驗區(qū)低約15.81%，即礦業(yè)開發(fā)對礦區(qū)植被生態(tài)有直接影響.

4.3 分段線性回歸分析表明，神東礦區(qū) 26a AVHRR/NDVI的階段性變化與礦區(qū)開發(fā)進(jìn)程高度吻合，未開發(fā)期及初期階段，3個區(qū)域NDVI增長速率較高；開發(fā)中后期12a期間（1995～2006年）增長速率銳減；此外，開發(fā)中后期自然生態(tài)校驗區(qū)增長速率高于礦區(qū)及緩沖區(qū)，而且開采強(qiáng)度越大，NDVI增長速率越小，說明NDVI增長速率減小與開采強(qiáng)度有因果關(guān)系.

4.4 26a神東礦區(qū)直接影響區(qū)、間接影響區(qū)、自然生態(tài)校驗區(qū)AVHRR/NDVI受溫度升高、降水減少共同作用，NDVI最大值與溫度相關(guān)性較高.

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致謝：感謝郝成元博士、聶小軍博士在生態(tài)學(xué)描述方面給予的幫助，感謝劉培博士英文潤色中給予的幫助.

Dynamic responses of the coalfield ecosystem to mining intensity， spatio-temporal variation， and climate change derived from AVHRR/NDVI in Shendong coalfield.

MA Chao1， TIAN Shu-jing2， ZOU You-feng1*， GUO Zeng-zhang1， HAN Rui-mei1， XIE Shao-shao3（1.Key Laboratory of State Bureau of Surveying and Mapping of Mine Spatial Information Technology， Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454000， China；2.Department of Surveying and Mapping Geographic Information， Yunnan Land and Resources Vocational College， Kunming 652501， China；3.Bowen College of Management，Guilin University of Technology， Guilin 541006， China）. China Environmental Science， 2016，36（9）：2749～2756

Study purpose on biological productivity inverted from a long time series， the multi-dimensional Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） in mining-disturbed areas is to understand vegetation succession of non-natural ecological areas， while to provide guidance for natural restoration and artificial restoration of the vegetation under high-intensity mining conditions northwest fragile ecological areas in China. Shendong coalfield， as a directly affected area， an indirectly affected area （20 km buffer）， and a natural ecological checked area were established. Using Global Inventory Modeling and Mapping Studies Advanced Very High Resolution Radiometer derived NDVI dataset （GIMMS AVHRR/NDVI） （July 1981-December 2006， 25.5 years）， combined with temperature and precipitation information （86 meteorological stations） and Shendong coal output， the aforementioned three areas are comparatively investigated for the effects of temporal， spatial， climatic， and mining intensities. Test validation is conducted by means of another long-term Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer （MODIS： MOD17A3 and MOD13Q1） net primary productivity（NPP）/NDVI （2000～2010， 11 years） dataset. The results will provide new insights into ecological environment in mining：（1） under the background of climate change， the vegetation growing season was extended again in the Shendong mining area；（2） NDVI increment in the Shendong mining area was below the buffer， and NDVI increment in its buffer was lower than the natural ecological area；（3） In the mining area， with the increase in mining intensity， NDVI growth rate was lower than that of in the natural ecological area.

coalfield ecosystem；directly affected area；indirectly affected area；checked area；GIMMS AVHRR NDVI；MODIS NPP/NDVI

X14

A

1000-6923（2016）09-2749-08

2016-02-04

國家自然科學(xué)基金委員會與神華集團(tuán)有限責(zé)任公司聯(lián)合資助項目（重點項目）（U1261206）；國家自然科學(xué)基金委員會與神華集團(tuán)有限責(zé)任公司聯(lián)合資助項目（培育項目）（U1261106）；2013年度河南省高?？萍紕?chuàng)新團(tuán)隊和人才支持計劃（13IRTSTHN029）

* 責(zé)任作者， 教授， zouyf@hpu.edu.cn

馬 超（1967-），男，內(nèi)蒙古克什克騰旗人，教授，博士.主要從事遙感理論教學(xué)和礦區(qū)環(huán)境遙感、自然災(zāi)害遙感研究.發(fā)表論文60余篇.