馬雯思, 馬 超,2*, 趙鵬飛, 劉瑋瑋, 馬 威

1.河南理工大學測繪與國土信息工程學院, 河南 焦作 454000 2.河南理工大學, 礦山空間信息國家測繪與地理信息局重點實驗室, 河南 焦作 454000

1982—2013年潞安礦區(qū)NDVI3g變化趨勢及氣候響應

馬雯思1, 馬 超1,2*, 趙鵬飛1, 劉瑋瑋1, 馬 威1

1.河南理工大學測繪與國土信息工程學院, 河南 焦作 454000 2.河南理工大學, 礦山空間信息國家測繪與地理信息局重點實驗室, 河南 焦作 454000

為了揭示全球變化背景下礦業(yè)開發(fā)活動對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響，采用長時序GIMMS AVHRR NDVI3g(1982—2013年)全球植被指數(shù)數(shù)據(jù)集和氣候信息(年均降水量和氣溫數(shù)據(jù))，運用IDL編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)合成運算、線性回歸和趨勢擬合，從時間、空間、氣候三方面對礦區(qū)、緩沖區(qū)(10 km、20 km)、校驗區(qū)的NDVI平均值和總值進行比較研究，并推算出生長期變化趨勢. 時序分析表明，32 a來礦區(qū)NDVI總量隨開采年限延長呈先增后減/波動中下降的趨勢，下降速率為0.18/(10 a). 礦區(qū)植被返青期滯后3 d，枯黃期提前30 d，生長期縮短33 d，縮減速率為10.3 d/(10 a). 空間分析表明，除潞安礦區(qū)外其他三區(qū)生長季均有所延長，研究區(qū)平均NDVI年增長率依次為礦區(qū)(1.09%)<10 km緩沖區(qū)(2.16%)<20 km緩沖區(qū)(8.86%)<校驗區(qū)(9.87%)，礦區(qū)NDVI總量自1995年后開始減少，非開采區(qū)NDVI總量呈增加趨勢. 氣候變化分析表明，校驗區(qū)NDVI對溫度敏感性高于降水量，礦區(qū)NDVI對降水量敏感性高于溫度，其中溫度對兩區(qū)植被生長有明顯滯后性. 研究顯示，礦業(yè)開發(fā)活動抑制了礦區(qū)及周邊區(qū)域NDVI的增長，NDVI年增長率遠低于校驗區(qū)，受溫度升高、降水量減少共同作用，自然生態(tài)下校驗區(qū)NDVI呈增加趨勢，生長季延長；而受開采擾動影響下的礦區(qū)植被活動呈減弱趨勢，生長期也有所縮短.

開采擾動區(qū); 變化趨勢; NDVI總量; 生長期; GIMMS AVHRR NDVI3g

Abstract： Research on long time series Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dynamic changes in mining areas is beneficial to clarify the impacts from global change and to reveal the influence of human activities on the mining area ecological environment. The long time series GIMMS AVHRR NDVI3g (1982-2013, 32 a) global vegetation index and climate information (i.e., precipitation and temperature) were selected as data sets. Data synthesis operation, linear regression and trend fitting contrasting the maximum NDVI, average NDVI and the total NDVI of directly affected areas, buffer areas (10 km and 20 km) and checked areas were used to calculate the change trends of the start, end and length of growing season. Three components in time, space and climate were implied using IDL programming language. Analysis of the sequential correlation results indicated that due to global warming, the mining area start of growing season (SOS) has been postponed 3 d, end of growing season (EOS) has advanced 30 d and length of growing season (LOS) has shorten 33 d -a reduction rate of 10.3 d/(10 a). With the increasing of mining years, the annual average of total NDVI declined during the 32 year research period, with a decline rate of 0.18/(10 a). Analysis of the spatial correlation indicated that the LOS in the buffer area (10 km and 20 km) and checked area (CK) have been extended, and the LOS in the mining area has been shortened. The LOS in mining area is 3 days shorter than that in the CK. The annual average NDVI over 32 years was 0.2936, 0.2964, 0.3250 and 0.2918 for the mining area, the 10 km buffer area, the 20 km buffer area and the CK respectively. The relationships of different research districts were as follows: annual NDVI growth rate was followed by mining area (1.09%) < 10 km buffer area (2.16%) < 20 km buffer area (8.86%) < CK (9.87%). The annual NDVI growth rate in the mining area was lower than that in the CK. The total NDVI in the mining area began to decrease since 1995, while the total NDVI in non-mining area showed an increasing trend. This indicated that coal mining has had an obvious effect on regional ecological processes. The analysis of climate change correlation indicated that the NDVI is increasing with the increasing of temperature and decreasing of precipitation. The annual NDVI growth rate in natural ecological CK is higher than that in the mining area; the LOS in the CK showed a trend of extended with increasing of temperature and decreasing of precipitation, while the LOS in the mining area showed a shortening trend. The NDVI in the mining area, in addition to the interference by climate change, is also the result of mining activities. The results show that it is an indisputable fact that mining has a significant impact on regional ecological processes. (1) Human activities interfere with the evolution process of natural ecology over mining area. (2) Climate change has caused the NDVI to increase over the whole area. (3) Mining activities lead to decreasing NDVI in both mining and non-mining area. (4) The NDVI is influenced more seriously by mining activities than climate change.

Keywords： mining disturbed area; variation tendency; total NDVI; growing season; GIMMS AVHRR NDVI3g

植被作為生態(tài)環(huán)境最敏感和最主要的環(huán)境因子，它的變化直接或間接地影響其他環(huán)境因子的變化[1]，植被變化在某種程度上也代表著土地覆蓋的動態(tài)趨勢[2]，并以歸一化植被指數(shù)(NDVI)應用最廣泛[3]. 分析響應全球氣候背景下植被生長狀況具有現(xiàn)實意義. Jeong等[4]研究表明，1982—2008年北半球植被受氣候變化影響生長季延長，植被指數(shù)顯著增加. Eastman等[5]研究發(fā)現(xiàn)，1982—2011年有超出一半(56.30%)的地表植被表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性增加趨勢. 關于礦區(qū)植被變化動態(tài)監(jiān)測能更好地運用于采煤生態(tài)修復應用中.Tian等[6]研究表明，量化采礦活動對煤田周圍植被的影響有重大意義，NDVI時間序列趨勢能更好捕捉細小尺度植被變化. MA等[7]研究神東植被指數(shù)變化顯示,礦區(qū)NDVI年增長率比緩沖區(qū)低約6.5%，比校驗區(qū)低約13.7%，神東煤田較低增長率似乎與采礦有關. Prosper等[8]評估顯示，佤邦東部礦區(qū)植被出現(xiàn)下降趨勢，NDVI像元值從0.48降至0.11. 吳立新等[9]對神東礦區(qū)植被覆蓋進行分析，揭示了1999—2008年神東礦區(qū)植被指數(shù)值整體呈增加趨勢，地表部分明顯改善面積達82.13%. 王廣軍等[10]分析霍林河露天煤礦區(qū)植被情況，1987—2003年礦區(qū)植被荒漠化總面積存在由強轉弱、再由弱變強的演變過程，這與氣候變化和人類活動有直接關系. 張曉克等[11]監(jiān)測潞安礦區(qū)植被變化顯示，礦區(qū)開采后的地表植被指數(shù)隨時間呈遞減趨勢. 馬超等[12]對潞安礦區(qū)8個礦井工作面研究表明，礦區(qū)地表覆被NDVI變化與采礦擾動具有時空相關性，擾動區(qū)在開采前NDVI呈增加趨勢，開采后顯著下降，降幅達11.91%. 國外對礦區(qū)植被研究甚少，國內(nèi)礦區(qū)NDVI研究中對實驗區(qū)的設置以及時間序列上都存在一定的局限性，往往得出片面的結論，難以反映人類活動對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響，因而無法正確引導資源開采與環(huán)境保護協(xié)調(diào)發(fā)展[13-14].

該研究在分析已有研究成果的基礎上，在煤礦區(qū)設立直接影響區(qū)、生態(tài)影響緩沖區(qū)和自然生態(tài)校驗區(qū)，利用長時序GIMMS AVHRR NDVI3g國際標準數(shù)據(jù)集(1982—2013年，共計32 a)，綜合分析氣候變化的相關性，對比分析在開采擾動和自然生長環(huán)境下植被生長狀況以及不同實驗區(qū)植被生長期的時序變化趨勢，旨在揭示煤炭開采、環(huán)境脅迫及氣候影響下擾動區(qū)的植被變化和生態(tài)人類學方面的演化規(guī)律，以期為礦區(qū)植被人工修復、自然恢復和生態(tài)復墾提供基礎支撐.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

1.1.1 直接影響區(qū)

潞安礦區(qū)地處山西省沁水盆地東部中段東翼，橫跨左權、榆社、屯留、長子、長治縣及長治市等行政轄區(qū)[15]，地理位置為112°47′48″E～113°03′44″E、36°15′50″N～36°30′44″N，礦區(qū)南北長約67 km，東西寬約20 km，面積1 182.5 km2. 礦區(qū)北部為黃土丘陵地帶，中南部地勢較為平坦，整體上為向東南傾斜的高原丘陵-河谷平原. 潞安礦區(qū)屬大陸性季風氣候，年均氣溫為9.8 ℃，年均降水量為618.9 mm. 礦區(qū)大部分土地被開墾為以玉米、冬小麥、谷子為主的旱作農(nóng)地，天然植被較少，植被類型主要有闊葉林、針葉林、灌叢和蔭生矮林[16].

1.1.2 緩沖區(qū)和生態(tài)校驗區(qū)

礦區(qū)位置選擇基于潞安礦區(qū)規(guī)劃邊界，基于潞安礦區(qū)對周邊環(huán)境的影響, 參考康薩如拉等[17-18]創(chuàng)建礦區(qū)不同范圍敏感緩沖區(qū)的研究成果，該研究除了對礦區(qū)(直接影響區(qū))植被指數(shù)分析外，還建立了兩級緩沖區(qū)(10 km、20 km)及以自然生態(tài)為主的校驗區(qū)(如圖1所示)，以便于定性、定量分析采礦對礦區(qū)及其周邊環(huán)境的影響程度和范圍. 緩沖區(qū)設置標準為以礦區(qū)邊界為基準線向外擴展10 km及20 km距離的環(huán)狀區(qū)域，研究所選生態(tài)校驗區(qū)又稱NDVI偽不變特征區(qū)(PIFs區(qū))與礦區(qū)同屬高原丘陵-河谷平原，地形地貌特征十分相似；二者經(jīng)差03′12″(3.6 km)，緯差25′06″(21.9 km)，幾何中心相距46.7 km；具有相近的高程、相似的坡度、近乎一致的光照幾何條件，煤礦開采前地表覆蓋類型相近，符合以往研究中確立生態(tài)校驗區(qū)的原則[19]. 緩沖區(qū)、校驗區(qū)的設置更利于對比分析除氣候驅動等因素外開采擾動對礦區(qū)造成的影響.

圖1 潞安礦區(qū)地理位置Fig.1 Location of Lu′an mining area

1.2 數(shù)據(jù)來源

所采用的遙感數(shù)據(jù)為1982—2013年半月合成的GIMMS AVHRR NDVI3g指數(shù)數(shù)據(jù)集，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)布的最大合成數(shù)據(jù)(ftp://ftp.glcf.uniacs.umd.edu/glcf/GIMMS). 經(jīng)過輻射校正和幾何粗校正的AVHRR/VIIRS數(shù)據(jù)，再進一步對圖像進行幾何精校正、除壞線、除云等處理，公式為NDVI=1 000×(b2-b1)/(b2+b1)，計算完成后再對結果影像兩兩比較，獲得NDVI半月合成的最大值作為最終結果. 合成時段均為15 d，空間分辨率為8 km，32 a的GIMMS AVHRR NDVI3g數(shù)據(jù)涵蓋了768期半月合成影像. 氣象數(shù)據(jù)是基于1982—2013年山西省內(nèi)18個氣象站點逐月的平均溫度和降水量.

1.3 數(shù)據(jù)預處理

a) 平均值和累加處理. 平均值處理是將某時間間隔內(nèi)的NDVI數(shù)據(jù)取平均值(AVG，average)，以消除或減弱氣候異常對監(jiān)測植被的生長狀態(tài)影響，對于自然條件一般、全年都有植被覆蓋的半干旱半濕潤地區(qū)，可取全年NDVI的平均值[2]. 該研究區(qū)適用于平均值算法，計算公式：

(1)

式中：ci為第i個像元的NDVI值；m為累加次數(shù)，分別為2(月均值)、6(季均值)、24(年均值)；di為第i個像元累加值；n為像元個數(shù). 運用累加處理求得32 a 研究區(qū)的年度NDVI積累量，作為后續(xù)分析的定量化指標.

b) 回歸分析. Stow等[20]采用一元線性回歸來計算植被的綠度變化率，該斜率反映每個像元的NDVI變化趨勢. 計算公式：

(2)

式中，xi為年份變化，yi為NDVI變化. 若SLP(slope，斜率)>0，表明在監(jiān)測時間段植被指數(shù)呈增長趨勢；若SLP(slope，斜率)<0，則植被指數(shù)呈減少趨勢[21].

c) 變化率. NDVI變化率的計算公式：

RNDVI=SLP/AVG×32×100%

(3)

式中，SLP為對32 a(1981—2013年)的年均與年份之間求直線回歸所得回歸直線的斜率，AVG為32 a的NDVI平均值. 該變化率在數(shù)值上相當于研究期間年均NDVI的末期值與初期值之差除以初期值[22].

d) 氣候數(shù)據(jù)處理. 在ArcGIS里運用反距離加權法，對山西省氣象站點年均降水量和氣溫空間插值為與GIMMS數(shù)據(jù)相同的空間分辨率，獲得32 a年均降水量和氣溫數(shù)據(jù).

e) 生長期閾值確定方法. 把月度NDVI曲線突然升高時當作植被的重要光合活動開始的標志，方便確定返青期、枯黃期和生長期[23-24]. 由于該研究采用的遙感數(shù)據(jù)時間分辨率為15 d，在時間序列曲線上閾值大小及其生長季長度的確定存在一定的誤差，為了提高估測的精度，利用Matlab對NDVI月均值以3 d 為單位進行插值，估測結果較為準確，時間誤差縮短在±3 d內(nèi). 根據(jù)晉東南地區(qū)物候，將0.2作為直接影響區(qū)、10 km緩沖區(qū)、20 km緩沖區(qū)、校驗區(qū)生長季開始及結束的閾值.

2 結果與討論

2.1 相關性分析

2.1.1 時空效應分析

2.1.1.1 年內(nèi)NDVI變化趨勢

將4個研究區(qū)域32 a的NDVI月均值制圖(見圖2中淺灰線束). 由圖2可以看出，4個區(qū)域一年內(nèi)均出現(xiàn)“主-副雙峰”變化規(guī)律，印證了當?shù)匾荒陜墒熘频霓r(nóng)情. 5月(副峰)和8月(主峰)出現(xiàn)兩次峰值，5月下旬(小麥收割)和9月(玉米收割)NDVI開始下降，符合當?shù)囟←満拖挠衩椎纳L周期. 自然生態(tài)校驗區(qū)仍為農(nóng)區(qū)，NDVI月均值波動小于礦區(qū)NDVI趨勢，2月NDVI月均值處于最低值約0.1，5月(0.5)和8月(0.6)達到峰值，9—10月植被開始大幅下降，直至翌年2月到達最低谷，該變化規(guī)律與山西省植被月際變化趨勢[25]相一致. 無人工干預自然生態(tài)環(huán)境下的植被活動比開采擾動下的礦區(qū)植被生長穩(wěn)定. 近幾年4個區(qū)域NDVI月均值在7—9月出現(xiàn)大幅增加，該現(xiàn)象可能與當?shù)厝藶榉N植有密切聯(lián)系. 礦區(qū)與10 km緩沖區(qū)NDVI月均值變化極為接近，表明在開采擾動下礦區(qū)周邊環(huán)境受到了一定影響. 礦區(qū)返青期(start of season，SOS)的啟動滯后于校驗區(qū)，10—12月礦區(qū)植被枯黃期(end of season，EOS)超前于校驗區(qū)，7—9月礦區(qū)NDVI均值高于校驗區(qū)，人類干預礦區(qū)植被有一定的效果. 礦區(qū)、校驗區(qū)、10 km緩沖區(qū)三者植被指數(shù)非常接近，更加驗證了選址的合理性和準確性.

對上述4個區(qū)域32 a NDVI月均值進行曲線擬合 (見圖2中黑線)發(fā)現(xiàn)，NDVI月均值植被指數(shù)動態(tài)變化符合高斯分布：

(4)

式中：y0為基線偏移；A為曲線下側的積分面積；x0為中央峰值；w=2σ，近似于峰值半高寬的0.849，并且擬合度R2較高，分別為 0.967 9 (礦區(qū))、0.953 1 (對比區(qū)，也稱校驗區(qū))、0.971 2 (10 km緩沖區(qū))、0.962 5 (20 km緩沖區(qū)).

圖2 研究區(qū)時間序列NDVI月均值變化趨勢Fig.2 The trend curve of monthly NDVI in the study area

2.1.1.2 植被生長期變化趨勢

a) 返青期、枯黃期. 將研究區(qū)32 a NDVI月均值進行插值，獲得渲染圖(見圖3). 由圖3可見，相對于NDVI=0.2的生長季，礦區(qū)1982—2013年的植被返青期滯后3 d, 枯黃期提前30 d；自然生態(tài)校驗區(qū)1982—2013年的植被返青期提前3 d，枯黃期推遲3 d；10 km緩沖區(qū)1982—2013年的植被返青期滯后3 d，枯黃期提前15 d；20 km緩沖區(qū)1982—2013年的植被返青期提前2 d，枯黃期提前10 d.

b) 生長期及變化. 根據(jù)圖3插值結果，設定生長期閾值，求解方程，可得礦區(qū)植被返青期有滯后趨勢、枯黃期有提前趨勢，因而生長期有縮短趨勢，該結論與已有研究結果一致[26-27]；潞安礦區(qū)平均生長期為191 d，生長期縮短33 d，其中1989—1991年平均生長期長達226.5 d.

圖3 研究區(qū)時間序列植被生長期變化趨勢Fig.3 The interpolation figure of time series monthly NDVI in the study area

2.1.1.3 年際NDVI變化趨勢

通過均值處理得到NDVI的年際變化圖像,研究區(qū)NDVI平均值動態(tài)變化趨勢見圖4. 32 a直接影響區(qū)、校驗區(qū)與緩沖區(qū)年際對比顯示：

a) 礦區(qū)與緩沖區(qū)、校驗區(qū)NDVI平均值在P<0.01水平上顯著相關，相關系數(shù)依次為 0.939 7、0.741 5、0.679 4. 這說明潞安礦區(qū)植被指數(shù)與周圍地區(qū)變化趨勢具有一致性，隨著空間距離的增加，采礦活動對周圍地區(qū)的植被影響逐漸減弱，在緩沖區(qū)超出一定范圍時所受開采影響微弱，與校驗區(qū)的相關系數(shù)最小，說明在相同的生態(tài)環(huán)境下, 煤炭開采對礦區(qū)植被造成了一定的影響.

b) 在32 a的長時間序列中，潞安礦區(qū)、緩沖區(qū)(10 km、20 km)、校驗區(qū)的NDVI年均值分別為 0.293 6、0.296 4、0.325 0、0.291 8，4個區(qū)域的基礎生物量相近. 1982—1995年礦區(qū)NDVI年均值高于校驗區(qū)，1995年后，校驗區(qū)NDVI年均值開始反超礦區(qū)，隨著開采年限的增長，礦區(qū)植被指數(shù)受到開采擾動的持續(xù)影響，NDVI年均值低于校驗區(qū)的趨勢趨于明顯.

圖4 研究區(qū)時間序列NDVI年均值動態(tài)變化趨勢Fig.4 The trend curve of annual NDVI in study area

c) 對年際NDVI結果進行線性回歸分析表明，回歸斜率分別為 0.000 1 (礦區(qū))、0.000 2 (10 km緩沖區(qū))、0.000 9 (20 km緩沖區(qū))和 0.000 9 (校驗區(qū)).根據(jù)年變化率公式，可得四區(qū)年變化率分別為1.09%、2.16%、8.86%、9.87%. 可見，礦區(qū)植被指數(shù)上升最為緩慢，可以認為礦區(qū)內(nèi)植被生長受開采擾動的影響顯著，緩沖區(qū)NDVI年增長率隨著距離加大而增加，校驗區(qū)內(nèi)NDVI上升速率最高，與文獻[18]具有可比性. 如果粗略地以校驗區(qū)NDVI上升速率為自然增長率，虧欠的部分可以認為是采礦活動的影響，則采礦活動對礦區(qū)、10 km緩沖區(qū)和20 km緩沖區(qū)NDVI年增長率的貢獻分別為-8.87%、-7.71% 和-1.01%.

2.1.2 直接影響區(qū)(礦區(qū))和校驗區(qū)NDVI總量對比

圖5 礦區(qū)與校驗區(qū)時間序列年NDVI總量動態(tài)趨勢對比Fig.5 The trend contrast of total NDVI in mine area and checked area

根據(jù)1982—2013年的GIMMS AVHRR NDVI3g數(shù)據(jù)，將每年半月合成的24期數(shù)據(jù)累加，計算出四區(qū)的年NDVI總量. 如圖5所示，礦區(qū)和校驗區(qū)32 a來平均年NDVI總量極為接近，分別為27.83、27.66，32 a 間緩沖區(qū)和校驗區(qū)年NDVI總量持續(xù)增長，而1995年后礦區(qū)年NDVI總量由增長轉為下降，占地面積相同的校驗區(qū)年NDVI總量開始超過開采區(qū)，礦區(qū)下降率為0.180/(10 a)；非開采區(qū)NDVI總量增長率分別為1.805/(10 a)(10 km緩沖區(qū))、7.195/(10 a)(20 km 緩沖區(qū))、1.245/(10 a)(校驗區(qū))，非開采區(qū)植被活動在增強，礦區(qū)植被活動受長時間序列開采擾動影響在減弱.

2.1.3 氣候效應分析

2.1.3.1 降水量變化特征

研究區(qū)32 a年均降水量趨勢如圖6所示. 由圖6可見，潞安礦區(qū)32 a年均降水量無明顯周期性，年度最低降水量為319.5 mm(1997年)，最高降水量為635.2 mm(2003年)，32 a年均降水量為481.3 mm，降水量整體呈微弱降低趨勢，下降速率為8.35 mm/(10 a)，但近幾年降水量有回升趨勢[25].

圖6 礦區(qū)、校驗區(qū)植被指數(shù)與氣候因子(降水量、溫度)的相關性Fig.6 The correlation curve of NDVI and climatic factor(precipitation,temperature)in mining area and checked area

2.1.3.2 氣溫變化特征

研究區(qū)32 a年均最低溫度7.9 ℃(1984年)，最高溫度有兩個高值〔10.6 ℃(1998年)和10.64 ℃(1999年)〕，32 a年均溫度9.39 ℃，礦區(qū)年均溫度呈明顯的增溫趨勢，上升速率為0.55 ℃/(10 a)，高于山西省的升溫速率〔0.31 ℃/(10 a)〕[28]，更高于全國近50 a(1951—2004年)的平均增溫速率〔0.25 ℃/(10 a)〕[29]，遠高于同期全球氣溫變化速率〔0.12 ℃/(10 a)〕[30]，說明該研究區(qū)對全球溫度變化敏感，是全球變暖的正響應區(qū)域.

2.1.3.3 礦區(qū)、校驗區(qū)與氣候因子相關分析

降水與礦區(qū)、校驗區(qū)NDVI平均值相關系數(shù)為 0.244 4、0.113 9，溫度與兩區(qū)NDVI平均值相關系數(shù)為-0.067 (礦區(qū))、0.263 6 (校驗區(qū))，均呈不顯著的弱相關，通過平均降水量、平均溫度對NDVI做超前-滯后滑動增量分析，表明溫度對研究區(qū)NDVI有2 a的滯后效應，當溫度向后滑動2 a時相關系數(shù)達到最大，為-0.127 8 (礦區(qū))、0.396 1 (校驗區(qū))，而降水量對植被指數(shù)滯后性不明顯. 自然生態(tài)下校驗區(qū)NDVI平均值受溫度升高、降水量減少作用生長季呈延長趨勢，而開采擾動區(qū)NDVI平均值生長季呈縮短趨勢，這與以往研究較為一致[31]，礦區(qū)NDVI平均值變化除受氣候變化干擾外，也是開采活動共同作用的結果.

2.2 討論

采用平均值和累加模型通過IDL編程可較好地表達植被變化的時序特征，與吳立新等[9]提出的礦區(qū)植被最大值、均值、累加值方法有一定參照性. 很多學者運用不同數(shù)據(jù)對植被進行監(jiān)測分析，如馬超等[12]運用MODIS/NPP數(shù)據(jù)驗證GIMMS AVHRR NDVI，結果具有一致性. 該研究基于GIMMS AVHRR NDVI探索礦區(qū)植被趨勢變化，與采用TM NDVI[1]、SPOT VEGETATION NDVI[2,9,11-13,32]、NPP[15,21]數(shù)據(jù)的研究結果基本一致.

在研究區(qū)NDVI空間范圍內(nèi)，礦區(qū)與10 km緩沖區(qū)相關性(0.939 7)最高，與20 km緩沖區(qū)相關性(0.741 5)較差，該結果與康薩如拉研究采礦區(qū)周邊10 km敏感區(qū)為最佳范圍的結論一致[18]. 采礦活動對礦區(qū)、10 km緩沖區(qū)和20 km緩沖區(qū)NDVI增長率的貢獻分別為-8.87%、-7.71% 和-1.01%，說明采礦擾動對礦區(qū)造成的影響是顯而易見的，該結論與馬超等[17]研究神東礦區(qū)NDVI的動態(tài)趨勢較為一致. 研究區(qū)氣候相關性分析表明，自然生境下校驗區(qū)植被指數(shù)響應氣候變化(溫度、降水量)的體現(xiàn)為NDVI年均值顯著增加，植被生長季延長，符合全球植被響應氣候變化規(guī)律[33]；而礦區(qū)在溫度升高、降水量減少驅動下NDVI平均值增速緩慢，植被生長季縮短達33 d，礦區(qū)植被生長種種表現(xiàn)說明人為開采對其影響遠遠高于氣候變化，有些學者也驗證了該結論的可靠性[17,34].

在研究區(qū)NDVI時序范圍內(nèi)，潞安煤炭經(jīng)歷了建礦初期(1982—1994年)，已開發(fā)煤礦有石圪節(jié)礦(1930 年)、王莊礦(1966年)、五陽礦(1963年)、漳村礦(1974年)，期間礦區(qū)植被仍處于穩(wěn)定上升狀態(tài)；高產(chǎn)高效時期(1994—2000年)，1994年王莊煤礦由年產(chǎn)90×104t升至200×104t，1995年新投產(chǎn)兩個礦區(qū)常村礦(年產(chǎn)460×104t)和郭莊礦，礦區(qū)年度、季度平均NDVI及NDVI總量均在1995年出現(xiàn)下降趨勢，增長速率達 0.044 3/a，并且校驗區(qū)NDVI總量也在1995年開始反超礦區(qū)，在煤炭開發(fā)強度過大的情況下，礦區(qū)植被受到了一定影響；跨越式發(fā)展時期(2001—2013年)，2000年潞安集團實行“三步走”戰(zhàn)略，植被活動較高強度開采期活躍，但增長速率(0.113 6/a)仍低于校驗區(qū)(0.231 7/a)，短期內(nèi)促使礦區(qū)植被指數(shù)提高，不足以代表礦區(qū)地表生態(tài)過程的正常演化，且并不能扭轉長期以來礦區(qū)植被指數(shù)下滑的趨勢. 在開采和自然的共同作用下，如何有效地量化開采活動在植被變化中的作用是一個亟待解決的問題，以及開采活動在多大程度上影響了局地的植被-氣候反饋，也是值得關注的問題.

3 結論

a) 32 a潞安礦區(qū)植被指數(shù)月度變化分析表明，研究區(qū)NDVI出現(xiàn)主-副雙峰趨勢，5月副峰值主要反映區(qū)域農(nóng)作物冬小麥生長，8月主峰值體現(xiàn)區(qū)域大秋作物旺盛生長期對NDVI的貢獻. 由于氣候影響因子及人為作用下，使得礦區(qū)植被返青期滯后，枯黃期提前，生長季呈縮短趨勢. NDVI年度變化分析表明，四區(qū)年增長率分別為1.09%(礦區(qū))<2.16%(10 km緩沖區(qū))<8.86%(20 km緩沖區(qū))<9.87%(校驗區(qū))，生態(tài)校驗區(qū)增長速度最快，礦區(qū)最慢，礦業(yè)開發(fā)對礦區(qū)植被生態(tài)有直接影響.

b) NDVI累加法估算四區(qū)32 a年均NDVI總量分別為27.83、27.66、98.4、184.88，1995年后，校驗區(qū)NDVI總量開始超過開采區(qū)，礦區(qū)植被指數(shù)累積量有所下降，植被活動減弱，校驗區(qū)在自然生長環(huán)境下NDVI總量雖有波動，但增加趨勢明顯.

c) 我國北方受溫度增加、降水量降低共同作用，NDVI有增加趨勢，校驗區(qū)NDVI增加趨勢明顯，但局地礦業(yè)活動的作用更為強烈，采礦擾動區(qū)NDVI增加趨勢低于校驗區(qū)，開采活動對NDVI趨勢的影響大于氣候變化.

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Variation Trend and Climate Response of NDVI3g in Lu′an Mining Area from 1982 to 2013

MA Wensi1, MA Chao1,2*, ZHAO Pengfei1, LIU Weiwei1, MA Wei1

1.College of Surveying & Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China 2.Key Laboratory of State Bureau of Surveying and Mapping of Mine Spatial Information Technology, School of Surveying and Mapping Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China

2016-08-15

2017-04-05

國家自然科學基金委員會與神華集團有限責任公司聯(lián)合項目(U1261206，U1261106)

馬雯思(1993-)，女，河南開封人，969259520@qq.com.

*責任作者，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和礦區(qū)地質(zhì)災害的遙感監(jiān)測研究，d_insar@126.com

X14

1001- 6929(2017)07- 1050- 09

A

10.13198/j.issn.1001- 6929.2017.02.35

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