吳亞茜， 肖向明，2， 陳幫乾， 王新新， 李香萍

(1.復(fù)旦大學(xué)生物多樣性和生態(tài)工程教育部重點實驗室，上海 200438； 2.Department of Microbiology and Plant Biology，University of Oklahoma， Norman OK 73019 USA； 3.中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院橡膠研究所/農(nóng)業(yè)部儋州熱帶作物科學(xué)觀測實驗站，海南儋州 571737)

植被物候是監(jiān)測氣候與環(huán)境季節(jié)、年際變化中最敏感的指標(biāo)之一，能隨著氣候條件改變而形成與之對應(yīng)的植物生長節(jié)律[1]。多項研究已在森林、草原、農(nóng)田、城市、人工濕地等不同生態(tài)系統(tǒng)中探討了氣候變化對植被物候的影響，有關(guān)結(jié)果表明氣候變暖加快了植被物候進(jìn)程，使得植被春季物候期提前，秋季物候期推遲，生長季延長[1-3]。然而，在濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)上探討氣候變暖與植被物候關(guān)系的研究較少，且多針對單一植物。李榮平等利用1987—1993年盤錦濕地蘆葦物候數(shù)據(jù)，分析蘆葦各物候期與氣候因子關(guān)系，結(jié)果表明年均溫與其展葉、開花期顯著相關(guān)[4]；董艷等利用1957—2006年氣候因子監(jiān)測資料，采用氣候統(tǒng)計學(xué)方法分析遼河三角洲濕地蘆葦群落物候變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)隨著年均溫的升高，蘆葦萌發(fā)特征提前[5]。了解濱海濕地植被物候變化與氣候變暖的關(guān)系，對于保護(hù)濱海濕地、預(yù)測鑒定氣候變化有重要意義。

作為全球重要“藍(lán)碳”儲存庫之一的濱海濕地，其生態(tài)系統(tǒng)上的鹽沼植被群落對此貢獻(xiàn)巨大[6]。然而，自上世紀(jì)80年代起，自然或人為因素所造成的生物入侵對鹽沼植被的傷害日益加重[7]。在中國東部沿海，以互花米草(Spartinaalterniflora)為主的入侵問題廣泛存在，并已大面積侵占本土植被群落的生長區(qū)域，威脅底棲生物獲取營養(yǎng)和生存空間[8]。以丹頂鶴為首的細(xì)爪型珍稀鳥類甚至因其粗壯且鋒利的莖稈常被刺傷、割傷而根本無法在此棲息覓食，限制濕地生態(tài)系統(tǒng)自身的健康發(fā)展[9]。

氣候變暖與生物入侵都是全球變化的重要組成部分，兩者互相關(guān)聯(lián)[10]。氣候變暖能導(dǎo)致群落中早期活躍的物種提早生長，晚期活躍的物種延遲生長，產(chǎn)生一個相對開放的生態(tài)位[11]，增加其他物種入侵的可能性。而物種入侵后，能改變當(dāng)?shù)赝恋馗采w/利用類型，改變周邊小氣候環(huán)境，進(jìn)而影響溫度、降雨等氣象因子[10-11]。探究鹽沼植被物候在兩者共同干預(yù)下的響應(yīng)有助于理解濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)碳循環(huán)過程和人類-氣候-生物圈間相互作用[3，6，10]。

傳統(tǒng)物候分析法以野外調(diào)查和溫室培養(yǎng)為主，簡單易行，可定期記錄植被生長情況，但易受人、財、物力限制，除非每年定期調(diào)查否則無法獲取多年物候觀測數(shù)據(jù)[11-13]。而遙感監(jiān)測法，打破傳統(tǒng)方法中只適用于較小時空尺度上的限制，省時省力，能有效獲取大尺度區(qū)域上不同年份中以生長季開始時間、結(jié)束時間和生長季長度等連續(xù)性的植被物候信息[13-14]。近年來，遙感監(jiān)測法已廣泛應(yīng)用于濱海濕地地物物候研究中。Zhao等利用中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer，MODIS)時間序列數(shù)據(jù)分析崇明東灘植被的光譜指數(shù)差異，結(jié)果表明增強(qiáng)型植被指數(shù)(enhanced vegetation index，EVI)更適合識別濕地植被[15]；He等結(jié)合便攜式光譜儀與Landsat多光譜掃描儀(thematic mapper，TM)、Quickbird影像進(jìn)行不同植物的光譜混合分析，發(fā)現(xiàn)海三棱藨草生長季長度短于蘆葦與互花米草[16]；Zhang等利用MODIS影像抽取EVI 2個時間序列數(shù)據(jù)分析不同地物特征，結(jié)果表明時間序列數(shù)據(jù)在物候分析方面具有可行性[17]；Ouyang等利用光譜儀采集崇明東灘濕地上不同植物的光譜波段數(shù)據(jù)，進(jìn)行指數(shù)合成，結(jié)果顯示鹽沼群落光譜特征會受其物候期的影響[18]。

因此，本研究選用多源遙感數(shù)據(jù)源(MODIS與Landsat)下的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、EVI、陸地表面水分指數(shù)(land surface water index，LSWI)與修正后的歸一化水體指數(shù)(modified normalized difference water index，mNDWI)時間序列數(shù)據(jù)，以鹽城濱海濕地為研究區(qū)域，分析自生物入侵以來3個不同植物類型的MODIS純像元內(nèi)植被群落各自的年際、季節(jié)遙感物候變化，并結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀笳咎峁┑挠^測數(shù)據(jù)探討氣溫變化對鹽沼植被物候的影響。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

江蘇鹽城濱海濕地(119°27′～121°16′E，32°34′～34°28′N)，位于黃渤海海域內(nèi)，是全亞洲最大的淤泥質(zhì)潮間帶濕地(4.55×105hm2)，海岸線全長約582 km，屬于北亞熱帶、溫帶交界區(qū)，海洋季風(fēng)性氣候，四季分明，年均溫在 13.7～14.8 ℃，年總降水量為900～1 070 mm[19]。植被類型以鹽沼植被為主，并沿潮間帶高程由高到低呈明顯的演替序列：蘆葦(Phragmitesaustralis)、堿蓬(Suaedasalsa)、互花米草(Spartinaalterniflora)(圖1)，被海洋、生態(tài)學(xué)家普遍視作為研究潮間帶植被分布、入侵種擴(kuò)張機(jī)制的理想或模式系統(tǒng)[19-20]。

互花米草于1984年引種于該區(qū)域，之后迅速擴(kuò)張，這改變了潮間帶植被群落組成，侵占鸻鷸類、鷺類的覓食生境，并威脅沿海環(huán)境(如阻塞通航、排洪通道等)，打破潮間帶濕地上原有的生態(tài)平衡[20]。本研究依照2015、2016年8月、2017年12月與2018年1月的野外調(diào)查結(jié)果，借助Field photo公民野外照片收集手機(jī)應(yīng)用(自帶GPS信息)、谷歌地球(google earth，GE)高分辨率影像(0.6 m分辨率)以及前人研究中的分類結(jié)果[8，19-20]，從3個典型植物群落中，隨機(jī)挑選植物樣點并依此確定對應(yīng)MODIS像元大小(500 m×500 m)的單一植被類型區(qū)域，將其作為研究對象。挑選出的蘆葦、堿蓬與互花米草的樣點經(jīng)緯度信息分別是(33°32′27.21″N，120°34′4.97″E)，(33°31′40.51″N，120°37′37.62″E)，(33°31′30.90″N，120°38′42.76″E)，對應(yīng)的MODIS像元分別標(biāo)記為MODIS像元1、MODIS像元2與MODIS像元3(圖2)。

1.2 遙感數(shù)據(jù)及處理

1.2.1 MODIS數(shù)據(jù) MOD09A1植被指數(shù)產(chǎn)品是基于MODIS Level 1B所得的地表反射數(shù)據(jù)集，具有較高的時間分辨率(8 d)，空間分辨率為500 m，可用于估算地表光譜反射率和較大區(qū)域尺度植被監(jiān)測研究中[21]。本研究選用該產(chǎn)品數(shù)據(jù)監(jiān)測2000—2016年間3個MODIS像元內(nèi)植被遙感物候變化。

1.2.2 Landsat數(shù)據(jù) Landsat地表反射(surface reflectance，SR)產(chǎn)品是包含Landsat TM、增強(qiáng)專題繪圖儀(enhanced thematic mapper plus，ETM+)和陸地成像儀傳感器(operational land imager，OLI)在內(nèi)的源數(shù)據(jù)經(jīng)過輻射、幾何與地形校正后得到的數(shù)據(jù)集系列，具有較高的空間分辨率(30 m)，時間分辨率為16 d[22]。本研究使用該產(chǎn)品數(shù)據(jù)監(jiān)測1984—2016年間3個MODIS像元內(nèi)植被遙感物候變化。Landsat數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)在空間尺度上對稱，每個MODIS像元內(nèi)對應(yīng)225個(15×15)Landsat亞像元，抽取所有Landsat亞像元的數(shù)據(jù)并進(jìn)行加和面積平均即可得到整個MODIS像元內(nèi)的變化情況。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理 借助GEE平臺完成以下3個數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)：

(1)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)定：調(diào)用MOD09A1(H28V05)和Landsat SR(119/37)數(shù)據(jù)，直接讀取后，運用CFMask算法進(jìn)行質(zhì)量標(biāo)定，無噪聲干擾的數(shù)據(jù)標(biāo)定為0并保留，掩膜去除依據(jù)噪聲類型標(biāo)定為其他值(255，1，2，3，4)的數(shù)據(jù)。其中，1984—1985年數(shù)據(jù)從美國地質(zhì)勘探局(United States Geological Survey，USGS)網(wǎng)站(http：//glovis.usgs.gov)上下載，1986年之后的數(shù)據(jù)直接在GEE平臺中獲取分析。

(2)時間序列提?。罕狙芯渴褂玫墓庾V指數(shù)分別為NDVI[21]、EVI[23]、LSWI[24]與mNDWI[25]。參照公式(1)至公式(4)分別計算提取MODIS與Landsat的光譜指數(shù)時間序列數(shù)據(jù)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：ρblue、ρgreen、ρred、ρnir、ρswir分別代表各傳感器的藍(lán)、綠、紅、近紅外和短波紅外波段。

(3)植被識別：研究區(qū)內(nèi)的土地覆蓋類型有鹽沼植被群落、光灘和海域，識別植被群落只需將其與光灘、海域區(qū)別出即可。全年時間窗口下，mNDWI>0可作為判別非純水體的重要指標(biāo)[25]，而在非純水體區(qū)域中NDVI<0.1可作為判定光灘的重要指標(biāo)[26]。結(jié)合地面驗證，確認(rèn)“1.1”節(jié)中挑選出的3個MODIS像元區(qū)域在2014—2016年期間分別為純蘆葦、堿蓬與互花米草斑塊，計算MODIS與Landsat數(shù)據(jù)集下此3年間各光譜指數(shù)相同天數(shù)下的平均值(這里將Landsat數(shù)據(jù)處理成與MODIS數(shù)據(jù)相同的時間分辨率)。全年時間窗口下，鹽沼植被區(qū)域mNDWI<0(與前人開發(fā)的非純水體算法一致)且NDVI>0.15(圖3)。對應(yīng)的頻率閾值指標(biāo)計算過程如下：先對MODIS或Landsat影像進(jìn)行有效觀測值和像元的統(tǒng)計，然后按公式(5)生成一個滿足條件的二值空間分布圖(0，1值)；

(5)

式中：Pij是指觀測值中對應(yīng)第i行第j列像元的二元值；根據(jù)分類結(jié)果統(tǒng)計所有有效像元數(shù)。

(6)

1.3 MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候特征及趨勢分析

每一個MODIS像元內(nèi)有225個Landsat亞像元。利用“1.2.3”節(jié)中的植被識別算法，當(dāng)225個亞像元全部被判定為植被時，對應(yīng)的MODIS像元可被視為純植被像元，可用于植被物候研究。結(jié)合生長季開始時間(start of growing season，SOS)、生長季結(jié)束時間(end of growing season，EOS)、生長季長度(length of growing season，LOS)[2-3，12]的年際動態(tài)和NDVImax的季節(jié)動態(tài)，觀察純像元下鹽沼植被多年物候特征，通過分段獨立線性擬合，了解并預(yù)測植被物候變化趨勢，再進(jìn)行t檢驗，判定趨勢擬合效果。

從植物生理學(xué)方面考慮，當(dāng)LSWI低于0值時，植被面臨凋落或死亡；而當(dāng)LSWI高于0值時，植被含有水分，存在生長跡象[27]。鑒于此，鹽沼植被的SOS與EOS時間節(jié)點判定規(guī)則如下：(1)SOS：當(dāng)LSWI一直處于負(fù)值后突破0值并持續(xù)增長為正值，該0值對應(yīng)的時刻即為生長季開始時間；(2)EOS：當(dāng)LSWI一直處于正值后跌落至0值并持續(xù)降低為負(fù)值，該0值對應(yīng)的時刻即為生長季結(jié)束時間。

LOS通過公式(7)計算得到[27-28](圖4)：

EOS-SOS=LOS。

(7)

2 結(jié)果與分析

2.1 鹽沼植被SOS、EOS與LOS年際變化

3個MODIS像元變成鹽沼植被純像元的時間各異。MODIS像元1于1994年左右為鹽沼植被純像元，MODIS像元2于1997年左右為鹽沼植被純像元，MODIS像元3于2000年左右為鹽沼植被純像元。每個像元內(nèi)不同數(shù)據(jù)集下的鹽沼植被SOS年際變化有所差異，但總體波動趨勢相似，鹽沼植被SOS都隨著年份有所提前(圖5)。3個像元內(nèi)的鹽沼植被返青期較為接近，在4月中旬至5月份期間，并在不同時間尺度下均有所提前。MODIS像元1與像元2內(nèi)鹽沼植被SOS相較像元3內(nèi)的與年份關(guān)系更加顯著(P<0.05)(圖5)。3個MODIS像元下的鹽沼植被EOS在不同數(shù)據(jù)集下顯示不同，總體趨勢是隨著年份增長而有所推遲，且不同像元內(nèi)植物枯黃期結(jié)束時間不同(圖6)，MODIS像元3中鹽沼植被EOS(在下一年年初)遲于像元1與像元2中的鹽沼植被EOS(在同年年末)，表明MODIS像元3與像元1、像元2中植物種類不同(圖6)。3個MODIS像元下鹽沼植被的LOS在不同數(shù)據(jù)集中的總體變化趨勢一致，都隨著年份增長而增長。MODIS像元1、像元2中鹽沼植被LOS多年都在150～240 d范圍內(nèi)，MODIS像元3中鹽沼植被LOS多年都在200～300 d范圍內(nèi)(圖7)。像元3中鹽沼植被LOS長于MODIS像元1、像元2中的，并在冬季也能存活。LOS所觀察到的結(jié)果，與3個MODIS像元內(nèi)的鹽沼植被SOS隨著年份增長均提前，EOS隨著年份增長均滯后結(jié)果一致，同時SOS、EOS的年際變化趨勢也是造成LOS持續(xù)增長的原因。

2.2 MODIS像元內(nèi)NDVImax多年季節(jié)變化

為進(jìn)一步分析不同MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候間的差異，并避免受水分因子的干擾，選用NDVImax判定各MODIS像元成為純植被像元的時間以及分析成為純植被像元后，各像元內(nèi)植被的四季變化。LandsatNDVImax數(shù)據(jù)集顯示(圖8)，像元1中植被NDVImax自20世紀(jì)80年代初期不斷增長，到1994年左右趨于穩(wěn)定，像元1變?yōu)榧冎脖幌裨Ｔ诩冎脖幌裨?內(nèi)，春季(3—5月)，NDVImax在0.2～0.4，鹽沼植被已開始生長；夏季(6—8月)，NDVImax在0.3～0.5，生長旺盛；秋季(9—11月)，NDVImax維持在0.5左右，生長減緩，進(jìn)入衰敗期；冬季(12月至次年2月)，NDVImax低于0.15，植被已死亡。MODIS像元2中NDVImax數(shù)值至1997年左右無明顯波動，像元2成為純植被像元。春季，NDVImax在0.1～0.3，植被初有生長跡象；夏季，NDVImax在0.3～0.4，生長繼續(xù)；秋季，NDVImax維持在 0.5 左右，生長減緩；冬季，NDVImax降至0.15以下，植被死亡。MODIS像元3成為純植被像元的時間晚于其他像元(1998年左右)。春季，NDVImax不超過0.3，植被緩慢生長；夏季，NDVImax在0.4～0.6，迅猛生長；秋季，NDVImax高達(dá)0.7，生命力旺盛；冬季，NDVImax在0.15以上，生長未停滯(圖8)。MODIS數(shù)據(jù)集內(nèi)NDVImax變化規(guī)律與Landsat數(shù)據(jù)集內(nèi)一致，但數(shù)值要普遍高于在Landsat內(nèi)的。總體上，3個MODIS像元內(nèi)的植被生物量差異明顯，可推測各像元內(nèi)鹽沼植被類別不同。像元3內(nèi)的鹽沼植被與像元1、2中的相比，其生物量最大，且在冬季仍能生長。結(jié)合圖3，MODIS純像元1、2、3(2014—2016年)內(nèi)植物種類及物候特征(依次為蘆葦、堿蓬與互花米草)，圖8中NDVImax的變化規(guī)律與圖3結(jié)果契合，可推測MODIS像元1、2、3變?yōu)榧兿裨?，對?yīng)植物分別為蘆葦、堿蓬與互花米草。

2.3 MODIS像元內(nèi)鹽沼植被物候年際差異原因

鹽城地區(qū)1984—2016年期間，平均最低氣溫、平均最高氣溫、平均氣溫均持續(xù)增長，且都與年份極顯著相關(guān)(P<0.001)。鹽城地區(qū)春季平均最低氣溫以0.05 ℃/年速率增加，冬季平均最低氣溫以0.03 ℃/年速率增加；春季平均最高氣溫以0.07 ℃/年速率增加，冬季平均最高氣溫以 0.02 ℃/年速率增加；春季平均氣溫以0.07 ℃/年速率增加，冬季平均氣溫以0.02 ℃/年速率增加。整體上，鹽城地區(qū)受全球變暖的影響，春季與冬季的溫度持續(xù)上升，春季溫度上升速率高于冬季的，春季平均氣溫在10～14 ℃，冬季平均氣溫在0～4 ℃。截至2016年，鹽城地區(qū)春季平均溫度約上升1.98 ℃，冬季平均溫度約上升0.66 ℃(圖9)。一年四季中春天提早進(jìn)入，冬季推遲出現(xiàn)，植物為適應(yīng)大環(huán)境變化，自身機(jī)理和物候期也發(fā)生改變。氣候變暖是改變植被物候期的原因之一。

3 討論

3.1 鹽沼植物間的物候差異

本研究所涉及到的3種鹽沼植物，蘆葦和堿蓬屬于本土植物，互花米草為外來入侵種。研究表明，互花米草群落雖相較于蘆葦群落SOS(4月中旬)要晚，在5月中上旬，但其在冬季仍能生長，而堿蓬和蘆葦群落則在秋末已經(jīng)枯萎或死亡，使得互花米草群落的LOS(250～300 d)比其余2種植物群落LOS(150～240 d)長2個月左右，是互花米草特有的遙感物候特征，可用于開發(fā)自動識別算法的理論依據(jù)。

3.2 不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)源監(jiān)測植被物候差異

在本研究中，采用多源影像數(shù)據(jù)(MODIS與Landsat)進(jìn)行遙感物候監(jiān)測，兩者顯示出有差異的植被物候特征。對比兩者共有的時間段(2000—2016年)內(nèi)各類植物物候數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于Landsat影像時間分辨率較低且受云覆蓋、氣溶膠等影響較大使得該數(shù)據(jù)集受噪聲干擾大[17]，捕捉到的物候信息比MODIS數(shù)據(jù)集中的少，并在該時間段內(nèi)數(shù)據(jù)跳躍性較大，部分年份數(shù)據(jù)缺失還無法填補(bǔ)。MODIS數(shù)據(jù)時間跨度短，空間分辨率低，適用于較大區(qū)域尺度上的植被監(jiān)測，而Landsat數(shù)據(jù)時間跨度長，空間分辨率高，適用于小尺度區(qū)域上的物候研究[17-18]。兩者相互結(jié)合，互補(bǔ)參考，在描述植被遙感物候特征研究中更加合理可行。

4 結(jié)論

本研究基于遙感物候?qū)W理論，利用GEE提取MOD09A1與Landsat TM、ETM+、OLI各數(shù)據(jù)源的時間序列數(shù)據(jù)分析了鹽城潮間帶濕地上不同MODIS像元內(nèi)不同類別鹽沼植物多年物候特征及變化。結(jié)果表明，在MODIS與Landsat數(shù)據(jù)集中，3個MODIS像元內(nèi)的鹽沼植被隨著年份向后推移SOS均有所提前，EOS均有所滯后，LOS在該時間段變長。其中，氣候變暖是導(dǎo)致該物候變化現(xiàn)象的原因之一。相較于傳統(tǒng)的遙感物候監(jiān)測方法，由云計算平臺直接提取多源多年時間序列數(shù)據(jù)方法應(yīng)用在植被物候的觀測與識別上更加高效準(zhǔn)確。本研究結(jié)果在基于物候特征的鹽沼植被識別算法開發(fā)、互花米草的入侵過程、自然資源保護(hù)及濕地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展等方面研究中具有一定的應(yīng)用價值。