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        基于Mann-Kendall貴州省歸一化植被指數(shù)趨勢分析

        2020-05-08 08:43:25陳陽
        大經(jīng)貿(mào) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:趨勢分析

        【摘 要】 利用 2000~2018年的的MOD13A1產(chǎn)品數(shù)據(jù),引入Mann-Kendall趨勢分析方法,分析了貴州省近19年的植被變化趨勢。結(jié)果表明,貴州省平均NDVI呈波動增加趨勢,表現(xiàn)為東高西低、北高南低、中部地區(qū)植被覆蓋最差的空間異質(zhì)性分布,其中增長型區(qū)域面積占比72.3536%,衰減型區(qū)域占比為27.6464%。

        【關(guān)鍵詞】 Mann-Kendall 歸一化植被指數(shù) 趨勢分析

        植被覆蓋度是判斷土壤侵蝕模數(shù)、固持土壤等的重要指標(biāo)。衛(wèi)星遙感技術(shù)是當(dāng)前最重要的觀測植被變化方式之一,其中歸一化植被指數(shù)則是其重要的參數(shù)。目前對區(qū)域性NDVI的研究相對較少,且分析方法多采用主成分分析、傅里葉小波分析、R/S法,而Mann-Kendall趨勢分析相對較少。本文以MODIS MOD13A1產(chǎn)品數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用Mann-Kendall分析法對貴州省NDVI變化趨勢進(jìn)行分析。

        1.研究區(qū)概況

        貴州省位于中國西南部,介于東經(jīng)103°36'~109°35'、北緯24°37'~29°13'之間,地勢呈西高東低,幅員面積達(dá)176167km2。貴州省植被資源豐富,常見植被類型為常綠闊葉林、寒溫性針葉林、山地季雨林、暖性針葉林等,屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,全省年均氣溫15~18℃,年降水量為900~1500mm,氣候復(fù)雜多樣。山地和丘陵占全省面積92%以上,省內(nèi)北部大婁山由西向東貫穿整個北部地區(qū),東北部武陵山從湘蜿蜒至黔,西部烏蒙山高聳,中南部苗嶺橫亙。

        2.數(shù)據(jù)及方法

        2.1數(shù)據(jù)來源及處理。NDVI數(shù)據(jù)為MODIS 2000~2018年的MOD13A1產(chǎn)品,空間分辨率500m×500m,時間分辨率16d,為反映貴州省地表植被覆蓋特征,選取植被生長季(6月~8月)的NDVI數(shù)據(jù),利用MODIS MRT處理工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,采用最大值合成法(MVC)[1]獲取生長季逐月NDVI數(shù)據(jù),最后計算逐年生長季NDVI均值。

        2.2研究方法。

        2.2.1 Theil-Sen median 趨勢分析耦合Mann-Kendall 檢驗。在植被時序趨勢分析中,Theil-Sen median 趨勢分析耦合Mann-Kendall檢驗方法對數(shù)據(jù)誤差具有較強的抗擾性,結(jié)果較為精確,可行性較高,用以判斷長時間序列數(shù)據(jù)的趨勢[2]。其中,Theil-Sen median趨勢分析用于量化NDVI的變化趨勢,計算公式為:

        式中,10,則NDVI時間序列呈上升趨勢;反之,則呈下降趨勢。

        Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法經(jīng)常用于進(jìn)行突變檢驗,不受少數(shù)異常值的干擾,在氣象、氣候、水文等時間序列的分析中得到了較為廣泛的應(yīng)用[3]。Mann-Kendall計算過程為:

        式中,sign為符號函數(shù),NDVIk與NDVIi為時序數(shù)據(jù)集合,n為集合長度。在a顯著性水平下,|Zc|>U1-a/2時,時間序列在a水平上變化趨勢顯著;Zc>0,變化趨勢上升,當(dāng)Zc<0,變化趨勢為下降。

        3.結(jié)果與分析

        3.1平均NDVI分布。整體來看,研究區(qū)平均NDVI呈增加趨勢,表現(xiàn)為東高西低、北高南低的空間異質(zhì)性分布。具體來看,貴州省植被覆蓋從東北向西南方向逐漸遞減,這主要與該區(qū)域降雨的空間分布有關(guān)。植被覆蓋較好的區(qū)域(NDVI>0.65),主要分布在赤水縣、正安縣及其周邊區(qū)域,在赤水市的植被覆蓋也較好,植被覆蓋較差的區(qū)域(NDVI處于0.065~0.400)主要分布在貴州省中部,包括安順縣、平壩縣、貴陽市等區(qū)縣。

        3.2 NDVI變化趨勢。本次研究取0.05置信水平,即以|Zc|等于1.96為臨界閾值,界定變化趨勢的顯著與非顯著性,|Zc|大于1.96表示置信水平小于0.05,變化趨勢顯著;|Zc|小于1.96 表示置信水平大于 0.05,變化趨勢不顯著。將貴州省植被變化趨勢劃分為4個等級,其中統(tǒng)計量Zc小于-1.96區(qū)域表示植被明顯衰減,統(tǒng)計量Zc大于1.96的區(qū)域表示植被明顯增強,統(tǒng)計量Zc大于-1.96小于0的區(qū)域為植被無明顯衰減,統(tǒng)計量Zc大于0且小于1.96的區(qū)域為植被無明顯增強。統(tǒng)計表明,2000年到2018年貴州省植被整體以增長為主,其中增長型區(qū)域面積占比72.3536%,衰減型區(qū)域占比為27.6464%。從衰減和增長的程度來看,近19a來貴州省植被覆蓋明顯增強的區(qū)域為13.1762%,主要分布在畢節(jié)市西南部及東北部、遵義市北部、黔南州南部等地區(qū),明顯衰減的區(qū)域僅1.4617%,主要分布在遵義市、貴陽市中部,其余大部分衰減或增長的趨勢并不顯著,表明貴州省植被覆蓋整體趨于良好,但仍有部分區(qū)域植被覆蓋逐漸減少、退化,這主要受研究區(qū)的自然災(zāi)害、人類活動等因素的影響。

        4.結(jié)論

        本文基于MOD13A1的NDVI數(shù)據(jù),采用Theil-Sen median 趨勢分析耦合Mann-Kendall 檢驗方法分析了貴州省2000年~2018年NDVI變化趨勢,得到以下結(jié)論:

        (1)貴州省2000年~2018年平均植被NDVI在整體上呈波動增加趨勢,全省NDVI值在在0.065~0.818之間,空間異質(zhì)性較為明顯,表現(xiàn)為東高西低、北高南低、中部地區(qū)植被覆蓋最差。年平均NDVI值從2000年的0.609增加到2018年的0.622,整體上全省的植被覆蓋有所改善,該研究結(jié)果與鄭有飛等對貴州省植被覆蓋的變化趨勢分析相符合。

        (2)從空間上看,研究區(qū)植被覆蓋呈現(xiàn)明顯的空間差異性,統(tǒng)計結(jié)果表明,2000年到2018年貴州省植被整體以增長為主,增長型與衰減型分別占比72.3536%、27.6464%。明顯增強區(qū)域主要分布在畢節(jié)市西南部及東北部、遵義市北部、黔南州南部等地區(qū);明顯衰減區(qū)域主要分布在遵義市、貴陽市中部。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1] 周錫飲,師華定,王秀茹.氣候變化和人類活動對蒙古高原植被覆蓋變化的影響(J).干旱研究2014,31(4):604-610.

        [2] Jiang W G, Yuan L H, Wang W J, Cao R, Zhang Y F, Shen W M. Spatio-temporal analysis of vegetation variation in the Yellow River Basin.Ecological Indicators,2015,51:117-126.

        [3] YUES,PILON P,CAVADIAS G.Power of the Man-Kendall and S pearman's rho tests for detecting monotonic trends in hyd rological series[].Journal of Hydrology,2002(259):254-271

        作者簡介:陳陽(1994-),女,漢族,重慶市潼南,學(xué)生,理學(xué)學(xué)碩,單位:成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)專業(yè),研究方向:遙感地學(xué)應(yīng)用。

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