賀巧寧， 朱朔晨， 李鑫川， 毛廣雄

(淮陰師范學院 城市與環(huán)境學院， 江蘇 淮安 223300)

植被是陸地表面最重要的土地覆蓋類型。它可以將光能轉化為化學能、生物能等，是地表能量平衡和物質平衡研究中的重要參量。光合有效輻射吸收比(Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation， FAPAR)通常定義為在400—700nm光譜范圍內植被吸收的太陽輻射的比例，表征植被的能量吸收能力，可直接反映植被的綠度和健康狀況，是陸地生態(tài)系統(tǒng)模型的關鍵參數，也是反映全球氣候變化的重要因子[1-5]。在全球氣候變化的背景下，明確植被FAPAR時空變化特征，對分析FAPAR變化如何影響陸地生態(tài)系統(tǒng)光合作用的過程，具有重要意義。

遙感是獲取大范圍、長時間序列FAPAR的唯一途徑[5]。從中分辨率成像光譜儀(MERIS)、寬視場海洋觀測傳感器(SeaWiFS)、中等分辨率成像光譜儀(MODIS)、改進的甚高分辨率輻射計(AVHRR)和SPOT-VEGETATION等獲得的數據中產生了多種全球FAPAR產品。這些產品為全球及區(qū)域FAPAR及FAPAR和陸地生態(tài)系統(tǒng)光合作用過程研究提供了重要途徑。GLASS MODIS FAPAR使用入射到土壤部分的光合有效輻射對應的透過率來近似計算FAPAR，在數據時間維度的連續(xù)性上和站點尺度上要優(yōu)于MODIS產品[6-7]。

淮河流域地處中國北方和南方的氣候過渡帶，是我國重要的氣候敏感區(qū)[8-9]。目前，有關淮河流域的研究多集中在該地區(qū)水熱等氣候條件的變化[8-10]以及植被覆蓋[11-12]和葉面積指數時空變化[13]等方面，對于該地區(qū)長時間序列植被FAPAR的時空分布格局特征研究較少。本課題研究基于GLASS MODIS FAPAR數據，采用年際變化分析法和趨勢變化分析法，分析2001—2018年間淮河流域植被FAPAR的時空變化格局，以期更好地認識淮河流域生態(tài)環(huán)境狀況和變化趨勢，為該區(qū)域的生態(tài)文明建設提供科學依據。

一、研究區(qū)概況

淮河流域地處中國東部，位于111°55′E—121°20′E，30°55′N—36°20′N之間，跨江蘇、山東、河南和安徽4省，總面積約27萬平方公里。流域地處中國南北方氣候過渡帶和東西部結合處，是重要的地理生態(tài)分界線和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，地形復雜，氣候多變[8-9]。流域內多年平均氣溫為11℃—16℃；多年平均降水量約為920mm，總體呈由東南向西北遞減的規(guī)律，降水時空差異顯著，旱澇災害頻發(fā)[14]。流域植被類型主要為農作物，其次為森林及草地(見圖1)。

(一)數據與方法

1.數據來源與預處理

本文使用的FAPAR數據為2001—2018年GLASS MODIS FAPAR數據(1)數據來源：北京師范大學生產的全球FAPAR產品，http://www.glass.umd.edu/FAPAR/MODIS/500m/，訪問日期：2021年3月28日。，空間分辨率為500m×500m，時間分辨率為8d。GLASS MODIS FAPAR產品是在GLASS全球LAI數據產品的基礎上，利用植被輻射吸收和透過率的關系，忽略冠層內多次散射和土壤反射對植被吸收的影響，通過計算透過率求解得到的[5-7]。由于GLASS MODIS FAPAR產品在開發(fā)過程中即注意解決數據的時空連續(xù)問題，它在空間分布上和時間維度上的表現都優(yōu)于MODIS產品[5-7,15]。數據預處理首先使用MODIS Reprojection Tools將下載的GLASS MODIS FAPAR數據進行拼接和投影轉換；然后利用研究區(qū)邊界裁剪出淮河流域范圍內的GLASS MODIS FAPAR數據；最后利用最大值合成法計算得到各月FAPAR數據，基于各月FAPAR數據平均計算得到春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月—次年2月)和各年FAPAR數據。

土地利用數據采用MODIS產品MCD12Q1數據(2)數據來源：NASA，https://lpdaac.usgs.gov/，訪問日期：2021年3月28日。，該數據采用五種不同的土地覆蓋分類方案。本文選用IGBP全球植被分類方案。在統(tǒng)計不同植被類型FAPAR時，本文將研究區(qū)內的針葉林、闊葉林和混交林合并為林地類，將木本熱帶稀樹草原、熱帶稀樹草原和草地合并為草地類，將農用地和農用地/自然植被拼接合并為農田類。

2.研究方法

(1)年際變化分析法

參考已有研究成果[16-17]，采用變異系數作為FAPAR的年際變化(Interannual Variability，IAV)指標，其計算公式為

(1)

(2)

其中，σ為標準差；μ為某一像元多年FAPAR均值；xi為某一像元第i年FAPAR值。

(2)趨勢變化分析法

一元線性回歸趨勢分析法是對一組隨時間變化的變量進行回歸分析的方法，該方法能模擬每個柵格像元的變化趨勢[18]。本文采用此方法模擬淮河流域2001—2018年年均FAPAR和各季節(jié)FAPAR的空間變化趨勢，計算公式為

Slope=

(i=1,2,3,…,18)

(3)

其中，n為研究期內的累計年數；FAPARi為某一像元第i年FAPAR值(或第i年春季、夏季、秋季或冬季FAPAR值)。Slope為趨勢線斜率，若斜率大于0，說明FAPAR在研究期內的變化趨勢是增加的；若斜率小于0，則說明FAPAR在研究期內的變化趨勢是減少的。采用p值進行變化趨勢的顯著性水平檢驗。根據Slope值的范圍和顯著性水平將變化趨勢分為極顯著減少(Slope<0，p<0.01)、顯著減少(Slope<0，0.010.05)、顯著增加(Slope>0，0.010，p<0.01)五類。

二、結果與分析

(一)植被多年平均FAPAR空間分布

淮河流域植被年均FAPAR分布總體上呈現出中西部高、東北低的特征，空間差異顯著(見圖2)。

圖2顯示，西南部的大別山、伏牛山和桐柏山等地區(qū)，降水較為豐富，植被覆蓋率高，多年平均FAPAR值相應較高，普遍大于0.6；中部豫東平原和淮北平原為主要農作物生長區(qū)，地區(qū)內差異較小，多年平均FAPAR值介于0.5—0.6之間；東北部沂蒙山地區(qū)和鄭州、開封、徐州等大城市及周邊地區(qū)，FAPAR值較小，普遍小于0.2。沂蒙山區(qū)植被多年FAPAR普遍較低，可能是由于該地區(qū)植被在1999—2007年間普遍存在退化趨勢有關[11]。流域內18年平均FAPAR為0.42，其中林地年平均FAPAR值最高，為0.59；農田其次，為0.44；草地再次之，為0.41；濕地最低，為0.16。

(二)植被FAPAR年變化分析

1.植被FAPAR年際變化空間分布

從2001—2018年淮河流域年FAPAR的年際變化(見圖3)可以看出，淮河流域年均FAPAR的年際變率空間差異明顯。鄭州、開封、徐州等大城市及周邊地區(qū)，年FAPAR的年際變率較大。這些地區(qū)迅速發(fā)展的工業(yè)化和城市化進程，導致植被被建設用地侵占，FAPAR相應降低。淮河流域西部的大別山和伏牛山等降水資源豐富和植被覆蓋率較高的地區(qū)，植被FAPAR年際變化較小。在廣大濕地和水域周邊，氣候的不穩(wěn)定性和敏感性導致流域旱澇災害頻發(fā)，以蘆葦、水草和水面為主的灘地季節(jié)性被水淹，植被FAPAR的年際變化顯著。

2.植被FAPAR年際變化趨勢

2001—2018年淮河流域植被年均FAPAR

和季節(jié)FAPAR年際變化情況見圖4(a)。2001—2018年間淮河流域植被FAPAR年均值波動變化情況顯示，2001年為最小值0.39，2016年達到最大值0.44。整體來看，年均FAPAR呈現出以每年0.19%(P<0.05)的速率增長的趨勢。其中，在2011年植被FAPAR下降明顯，這可能是由該地區(qū)2011年發(fā)生嚴重干旱引起的。從季節(jié)來看，流域內多年平均FAPAR值夏季最大(0.56)，春季次之(0.46)，秋季再次之(0.40)，冬季最小(0.27)。春季和夏季植被FAPAR在波動中呈不顯著增加趨勢，秋季和冬季FAPAR呈顯著增加趨勢，增加趨勢分別為0.31%/年(P<0.01)和0.28%/年(P<0.05)。

圖4 淮河流域植被FAPAR年平均和季節(jié)變化(4a)及流域內主要植被類型FAPAR年際變化(4b)

根據MODIS土地覆蓋數據，提取淮河流域四類主要植被類型(即林地、草地、農田和濕地)，通過計算得到2001—2018年淮河流域不同植被類型年均FAPAR的變化情況見圖4(b)。由圖4(b)可知，除濕地外，淮河流域內主要的土地利用類型植被年均FAPAR都呈顯著上升趨勢，其中，農田和草地的年均FAPAR曲線較為接近，增長趨勢也較為一致，每年分別增長0.2%和0.23%；林地年均FAPAR增長趨勢最大，達到0.31%/年。這些增長趨勢說明近些年淮河流域植被覆蓋狀況逐年好轉。

圖5 淮河流域年均FAPAR變化趨勢空間分布

圖5為利用趨勢分析方法計算得到的淮河流域植被年均FAPAR空間變化趨勢圖。從中可以看出，2001—2018年淮河流域植被年均FAPAR在增加，并呈現明顯的空間分異。植被年均FAPAR極顯著增加的區(qū)域主要分布在西部的大別山、伏牛山和桐柏山以及東北部的沂蒙山北部等地區(qū)，占研究區(qū)的29.9%。植被年均FAPAR顯著減少的區(qū)域零星分布于鄭州、開封、六安、徐州等城市及其周邊地區(qū)，占研究區(qū)的8.7%。安徽境內的平原地區(qū)年均FAPAR也呈現出顯著增加趨勢，這在一定程度上得益于近些年淮河流域發(fā)展迅速的農田林網體系建設[11]。城市化進程和工業(yè)發(fā)展則是江蘇地區(qū)及廣大平原地區(qū)植被FAPAR顯著減少的主要原因。

(三)植被FAPAR季節(jié)變化分析

基于研究區(qū)內2001—2018年每年春、夏、秋、冬四季FAPAR數據，采用趨勢變化分析方法計算每個像元的變化趨勢，可以揭示出研究期內各季節(jié)植被FAPAR變化趨勢的空間特征(見圖6)。同時，對不同植被類型的不同變化趨勢面積進行統(tǒng)計(見表1)，發(fā)現淮河流域植被季節(jié)FAPAR在2001—2018年期間變化較大，植被FAPAR整體在提高，這與前人關于植被NDVI和LAI整體提高的結論基本一致[11-13]。

流域內春季和夏季FAPAR變化不顯著，秋季和冬季FAPAR呈顯著增加趨勢。春季和夏季FAPAR總體變化不大，不顯著變化的面積分別占61.1%和64.9%，其中，春季和夏季農田FAPAR的不顯著變化的面積分別占研究區(qū)的53.2%和58.1%，這也是春季和夏季流域內FAPAR總體變化不顯著的主要原因。春季FAPAR極顯著增加的面積比例為18.6%，主要分布于西南部的大別山地區(qū)和東北部的沂蒙山地區(qū)。夏季FAPAR極顯著增加區(qū)域主要分布于研究區(qū)的西部山丘地帶，占比為14.6%。在江蘇東南部地區(qū)，夏季FAPAR在較大范圍呈顯著減少的趨勢，這與李鑫川等人基于LAI的研究結果基本一致[13]，其原因可能是當地各市縣區(qū)經濟發(fā)展迅速，建設用地侵占了部分綠化用地，使得植被覆蓋減少。秋季全流域FAPAR都呈極顯著增加趨勢，其中草地和農田FAPAR呈極顯著增加趨勢的面積分別占全流域面積的4.2%和24.5%。隨著全球變暖，溫帶溫度升高引起農作物生長期延長，秋季植被長勢變好，FAPAR相應增加。冬季流域內FAPAR呈顯著增加趨勢，林地、草地、農田和濕地都呈極顯著增加趨勢。在江蘇中部和南部，河南北部和東南部以及安徽西南部的少部分地區(qū)，冬季植被FAPAR呈顯著減少趨勢。

四、結論

運用GLASS MODIS FAPAR數據和MODIS MCD12Q1土地覆蓋數據集，年際變化分析法和趨勢變化分析法，分析了淮河流域2001—2018年植被FAPAR的空間分布及其時空變化，得出以下結論：(1)淮河流域植被年均FAPAR呈現出中西部高、東北低的特征。FAPAR低值區(qū)主要分布在北部沂蒙山地區(qū)和鄭州、開封、徐州等大城市及周邊地區(qū)；高值區(qū)分布較廣，大別山、伏牛山和桐柏山等山丘地區(qū)，豫東平原和淮北平原等主要農作物地區(qū)植被FAPAR均較高。(2)2001—2018年淮河流域植被年均FAPAR表現為西部和中北部增加，東南部減少的空間格局，總體呈極顯著增加趨勢。顯著增加的區(qū)域主要分布在西部的大別山、伏牛山和桐柏山以及東北部的沂蒙山北部等地區(qū)。除濕地外，淮河流域內主要的土地利用類型植被年均FAPAR都呈顯著上升趨勢，說明近年淮河流域植被覆蓋狀況逐年好轉。(3)流域內春季和夏季FAPAR變化不顯著，秋季和冬季FAPAR呈顯著增加趨勢。各植被類型秋季和冬季變化趨勢基本一致，但春季和夏季變化趨勢不一致，主要是由農田FAPAR的變化趨勢決定的。

圖6 2001—2018年淮河流域植被FAPAR季節(jié)變化趨勢

表1 淮河流域FAPAR變化趨勢統(tǒng)計