姜 龍,董 鑫,2,古曉東

(1.西華師范大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，四川 南充 637000； 2.西南野生動植物資源保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 南充 637000； 3.四川省林業(yè)和草原局&大熊貓國家公園四川省管理局，成都 610081)

引 言

植被是大氣中氧氣產(chǎn)生的最主要來源，也是地球生物生存的基礎(chǔ)和地球生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)的根本保證。植被覆蓋度(fraction of vegetation coverage，F(xiàn)VC)通常被定義為植被(包括葉、莖、枝)在其所在地面留下的垂直投影面積占研究區(qū)域總面積的百分比[1～4]。它在維持某區(qū)域生態(tài)平衡、揭示地表植被覆蓋度規(guī)律、評價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境以及動態(tài)變化中起著重要作用[5]。因此，常用于生態(tài)環(huán)境、水土保持、氣候、植被變化等諸多方面研究[6～8]。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，植被覆蓋度估測技術(shù)也越來越成熟。目前最為實(shí)用的植被覆蓋度遙感估算方法之一是像元二分模型法。它假定像元內(nèi)地物僅由植被和裸地組成，即一個像元的光譜信息是由這兩種成分的光譜信息線性組合而成，其優(yōu)勢在于能進(jìn)行較高精度的、大范圍的、大尺度的宏觀分析，而且簡單易懂、可操作性強(qiáng)、適應(yīng)性廣、無須依賴實(shí)測數(shù)據(jù)。該方法是基于提取的草地范圍，獲取研究區(qū)草地的植被歸一化植被指數(shù)NDVI；分析像元二分模型影響參數(shù)的因子，利用土壤類型分布圖建立改進(jìn)的植被覆蓋度估算方法，反演獲取研究區(qū)植被覆蓋度[9～11]。像元二分模型利用宏觀植被研究以及植物物候研究領(lǐng)域被廣泛采用的歸一化植被指數(shù)(也稱為標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)[12～14]，NDVI與植被分布密度變化呈線性關(guān)系，是從宏觀角度衡量植物生長狀態(tài)的最佳指標(biāo)之一，也是植被空間分布密度的最佳衡量指標(biāo)之一。由于NDVI對植被覆蓋度具有良好的相位和空間適應(yīng)性且檢測幅度較寬，因此被廣泛應(yīng)用于植被檢測以及覆蓋度等方面[15～17]。

本文以四川省大熊貓國家公園2015～2019年3個時間節(jié)點(diǎn)的MODIS遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，利用像元二分模型提取植被覆蓋度，并對比分析四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度時空變化特征，為進(jìn)一步加強(qiáng)對該區(qū)域大熊貓和野生動物棲息地的保護(hù)，以及之后大熊貓國家公園的建設(shè)和管理提供一定的科學(xué)參考依據(jù)。

1 研究內(nèi)容和方法

1.1 研究區(qū)域概況

大熊貓國家公園試點(diǎn)區(qū)規(guī)劃范圍跨四川、陜西和甘肅三省，涉及岷山片區(qū)、邛崍山一大相嶺片區(qū)、秦嶺片區(qū)、白水江片區(qū)，總面積為27 134km2，涉及3個省、12個市(州)、30個縣(市、區(qū))。其中，四川境內(nèi)園區(qū)(涉及7個市(州)、20個縣(市、區(qū)))面積為20 177km2，占總面積的74.36%，包括現(xiàn)有的67個大熊貓自然保護(hù)區(qū)，涉及區(qū)內(nèi)除大熊貓外8 000多種野生動植物；試點(diǎn)區(qū)分為核心保護(hù)區(qū)和一般控制區(qū)，核心保護(hù)區(qū)占總面積的74.22%，一般控制區(qū)占25.78%[18～20]。

在四川省界內(nèi)，大熊貓分布最多的區(qū)域是岷山片區(qū)，它橫跨成都、德陽、綿陽、廣元、阿壩等5個市(州)，占地面積10 013km2；分布范圍最廣的區(qū)域是邛崍山-大相嶺片區(qū)，它位于成都、眉山、雅安、阿壩共4個市(州)，占地面積10 164km2[21]。四川省大熊貓國家公園地理位置如圖1所示[22]。

圖1 四川省大熊貓國家公園地理位置Fig.1 Geographical location of Sichuan Giant Panda National Park

1.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用美國國家航空航天局( NASA) 免費(fèi)提供的MOD13Q1_Level3 16-Day NDVI產(chǎn)品，時間分辨率為 16 d，空間分辨率為 250 m。選擇植被長勢較好季節(jié)的 MOD13Q1數(shù)據(jù)，時間段分別為2015年4月23日～2015年10月16日(第113天到第289天)；2017年4月23日～2017年10月16日；2019年4月23日～2019年10月16日；每隔16天獲取一次數(shù)據(jù)，并下載相鄰兩景，兩景拼接獲得研究區(qū)域。2015年、2017年、2019年每年取24景，共取72景影像數(shù)據(jù)。另外，數(shù)字高程模型DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云，大熊貓國家公園矢量邊界及相關(guān)功能分區(qū)矢量數(shù)據(jù)來源于大熊貓國家公園四川省管理局。

1.2.2 技術(shù)路線

本文利用ENVI5.5遙感數(shù)據(jù)處理軟件和ArcGIS10.5地理系統(tǒng)軟件對獲得的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理及信息提取，技術(shù)路線流程圖如圖2所示。

注：MVC(Maximum Value Composite)即最大值合成法;FVC(fraction of vegetation coverage)即植被覆蓋度圖2 技術(shù)路線流程圖Fig.2 Technical route flow chart

1.3 預(yù)處理

在ENVI5.5軟件中，對獲得的遙感影像進(jìn)行幾何校正和投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，并對兩景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接以便覆蓋全部研究區(qū)域，再利用大熊貓國家公園四川省片區(qū)區(qū)域邊界矢量文件裁剪出本文研究區(qū)域。

1.4 研究方法和計(jì)算

最大值合成法(Maximum Value Composite，MVC)是將多幅相同的柵格圖疊加，每個柵格單元值取多幅中最大的那個，最后合成一幅[23]，此方法可以有效地減少云、大氣、太陽高度角等因素的影響，所以常被應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)時間序列NDVI值[24]，本研究在ENVI5.5軟件中利用MVC最大值合成法對每年4月23日～10月16日拼接完成后的12景遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加統(tǒng)計(jì)得出NDVI年平均值，該值將用于以下FVC模型的計(jì)算[25]。

像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度(FVC)，計(jì)算公式為：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)；

上式中，裸土或無植被覆蓋區(qū)域的 NDVI 值為NDVIsoil；完全被植被所覆蓋像元的 NDVI 值為NDVIveg。按照 NDVI 頻率統(tǒng)計(jì)表，多數(shù)學(xué)者將置信區(qū)間設(shè)置為0.5%～99.5%和5%～95%[26]，也有學(xué)者采用2%～98%和1%～99%的置信區(qū)間[27-28]。但在實(shí)際選擇NDVImax和DNVImix時會受到影像大小、氣象、季節(jié)、植被的類型及分布、NDVI灰度分布等因素影響，且均存在一定的差異，需要研究者綜合對比不同置信區(qū)間下估算得到的植被覆蓋度來判斷[27]。本研究區(qū)域大多數(shù)處于自然保護(hù)區(qū)，人工建筑和設(shè)施相對較少，植被較茂密且面積大。按照2%～98%的置信區(qū)間求出的，導(dǎo)致異常值較多，所以采用1%～99%的置信區(qū)間計(jì)算后發(fā)現(xiàn)異常值較少，故采用此置信區(qū)間來估算得到FVC值。波段中的NDVImin和NDVImax分別代表NDVIsoil和NDVIveg值[30～32]，因此，近似按FVC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)進(jìn)行計(jì)算。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋度分析

2.1.1 年均NDVI值

通過ENVI5.5軟件對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，然后利用MVC最大值合成法方法進(jìn)行疊加統(tǒng)計(jì)得出2015～2019年的年均NDVI值如圖3所示。

由圖3可知，四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度逐年增加，呈逐漸向好趨勢，更有利于四川省大熊貓國家公園大熊貓及其生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

圖3 年均NDVI值Fig.3 Annual average NDVI value

2.1.2 植被覆蓋度分級

在ArcGIS10.5中，將四川省國家公園植被覆蓋度按照等分法，將FVC值由低到高分為0.2、0.4、0.6、0.8和1依次將植被覆蓋度被分為5級，分別代表低覆蓋度、較低覆蓋度、中覆蓋度、較高覆蓋度、高覆蓋度五個等級[33～35]。最后獲得的2015～2019年四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度分級情況如圖4～圖6所示。

圖4 四川省大熊貓國家公園 2015年植被覆蓋度不同分級分布圖Fig.4 Different FVC grading distribution map of Sichuan Giant Panda National Park in 2015

圖5 四川省大熊貓國家公園2017年 植被覆蓋度不同分級分布圖Fig.5 Different FVC grading distribution map of Sichuan Giant Panda National Park in 2017

由圖4～圖6可知：(1)四川省大熊貓國家公園絕大部分區(qū)域都屬于高植被覆蓋度區(qū)；(2)四川省大熊貓國家公園高植被覆蓋度區(qū)域面積隨著國家公園建設(shè)的進(jìn)程逐年增加，且四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度較低區(qū)域面積(或低植被覆蓋度區(qū)域)則逐年減小。

在ArcGIS10.5中，將四川省大熊貓國家公園數(shù)字高程模型(DEM, Digital Elevation Model)數(shù)據(jù)分別與四川省大熊貓國家公園2015～2019年FVC值柵格圖層疊加進(jìn)行表面分析，得到每年FVC等級中的海拔變化情況，如表1所示。

圖6 四川省大熊貓國家公園2019年 植被覆蓋度不同分級分布圖Fig.6 Different FVC grading distribution map of Sichuan Giant Panda National Park in 2019

根據(jù)表1不同植被覆蓋度的海拔分布區(qū)間最大、最小值以及平均值，可以發(fā)現(xiàn)國家公園范圍內(nèi)，平均海拔在2 400～3 300m的地區(qū)植被覆蓋度較高；平均海拔在3 600～4 100m的地區(qū)植被覆蓋度大多屬于中等或較低水平，而且過高海拔不利于植被生長，過低海拔地區(qū)人為干擾因素較大，使海拔過高和過低區(qū)域植被覆蓋度普遍偏低。所以從整體上看，四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度變化趨勢符合海拔與植被覆蓋度變化關(guān)系，即平均海拔在2 400～4 100m范圍內(nèi)，植被覆蓋隨海拔升高而降低，而海拔過高或過低區(qū)域植被覆蓋度較低。

表1 2015～2019年不同植被覆蓋度的海拔分布情況Tab.1 Elevation distribution of different FVC grade from 2015 to 2019 (m)

2.2 不同功能分區(qū)的植被覆蓋度分析

2.2.1 功能分區(qū)

在四川省大熊貓國家公園建設(shè)過程中，為更加科學(xué)合理保護(hù)大熊貓國家公園，對其進(jìn)行了功能區(qū)劃分，包括核心保護(hù)區(qū)和一般控制區(qū)[36]。其中核心保護(hù)區(qū)面積最大，也是保護(hù)措施最為嚴(yán)格的分區(qū)，占總面積的74.2%，一般控制區(qū)則占總面積的25.8%，如圖7所示。

圖7 四川省大熊貓國家公園功能分區(qū)圖Fig.7 Functional zoning map of Sichuan Giant Panda National Park

2.2.2 各個功能分區(qū)中不同分級植被覆蓋度面積

本研究在ArcGIS10.5軟件中，利用各功能區(qū)不同年份不同覆蓋度分級區(qū)域面積如表2，得出了四川省大熊貓國家公園2015～2019年植被覆蓋度面積變化情況，如圖8所示。

圖8 各功能分區(qū)2015～2019年 不同植被覆蓋度面積變化情況Fig.8 The changes of vegetation coverage in different functional zones from 2015 to 2019

由圖8和表2可知，四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度變化趨勢為：高覆蓋度級別區(qū)域面積逐年增加，低覆蓋度級別區(qū)域面積逐年減少。整個四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度呈現(xiàn)逐年向好趨勢，高植被覆蓋度區(qū)域面積由2015年的72.8%上升到2019年的80.4%，增幅明顯，特別是自2017年大熊貓國家公園籌建至2019年從73.7%直接上升到80.4%。同時，不同功能分區(qū)植被覆蓋度逐年增加，且不同功能區(qū)增速不同；整體上看，高植被覆蓋度區(qū)域大多屬于核心保護(hù)區(qū)，可以看出大熊貓國家公園建設(shè)對其植被覆蓋度的改善起到一定的作用。

表2 2015～2019年各個功能分區(qū)中不同分級植被覆蓋度面積Tab.2 FVC areas of different classification in each functional zone from 2015 to 2019 (km2)

2.2.3 功能分區(qū)與自然保護(hù)區(qū)疊加分析

四川省大熊貓國家公園的大部分區(qū)域覆蓋現(xiàn)有的自然保護(hù)區(qū)，其中國家級自然保護(hù)區(qū)10個、省級及以下自然保護(hù)區(qū)17個[37]；特別是國家公園的核心區(qū)大多屬于各類自然保護(hù)區(qū)，之前也存在較強(qiáng)的空間管控力度，加上有部分非自然保護(hù)區(qū)域也被納入國家公園核心區(qū)內(nèi)進(jìn)行保護(hù)，這可能是國家公園核心區(qū)比一般控制區(qū)植被覆被度逐年增高的原因之一。

此外，從表1、圖1、圖9可知，大熊貓國家公園核心保護(hù)區(qū)大多處于中海拔區(qū)域，覆蓋度普遍較高，群落結(jié)構(gòu)復(fù)雜、生物多樣性豐富、抵抗力穩(wěn)定性強(qiáng)，適宜于植被演替向森林快速發(fā)展，使核心保護(hù)區(qū)植被覆蓋度逐年增加且增速較快；而一般控制區(qū)大多處于低海拔和高海拔區(qū)域，覆蓋度情況不佳；群落結(jié)構(gòu)簡單、生物多樣性較差、抵抗力穩(wěn)定性弱，植被生長受限，向高覆蓋度演替過程較為緩慢，因此一般控制區(qū)植被覆蓋度增長幅度較小。除此之外，低海拔區(qū)域人類活動較頻繁，可能也是一般控制區(qū)植被覆蓋度增幅較小的原因之一。氣溫、降雨、大氣中CO2含量等環(huán)境要素是否也是導(dǎo)致該研究區(qū)域植被覆蓋度增高的影響因子尚需進(jìn)一步研究。

圖9 大熊貓國家公園功能分區(qū)與自然保護(hù)區(qū)疊加圖Fig.9 Overlap map of functional zoning and nature reserve of GPNP

3 結(jié) 論

本文基于四川省大熊貓國家公園MODIS遙感影像數(shù)據(jù)，著眼于對四川省大熊貓國家公園自2017年籌備建設(shè)前后(2015～2019年)植被覆蓋度變化情況進(jìn)行分析，目的是為制定更加完備、更加實(shí)用、更加合理的生態(tài)保護(hù)措施與方案提供有價(jià)值的參考信息，以實(shí)現(xiàn)四川省大熊貓國家公園的科學(xué)保護(hù)。

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)四川省大熊貓國家公園植被覆蓋度逐年增加，呈逐漸向好趨勢；高植被覆蓋度區(qū)域逐漸增多，低植被覆蓋度區(qū)域逐漸減少；同時，四川省大熊貓國家公園一般控制區(qū)和核心區(qū)均呈現(xiàn)高覆蓋度區(qū)域面積增加趨勢，且增速不同，而低、中覆蓋度區(qū)域面積呈減少的趨勢?？偟膩碚f，絕大多數(shù)高植被覆蓋度區(qū)域?yàn)楹诵膮^(qū)，說明功能區(qū)的設(shè)置是較為合理、科學(xué)的。

本文所采用的原始數(shù)據(jù)是250m中分辨率的MODIS數(shù)據(jù)，但鑒于研究區(qū)面積較大，所以在空間分辨率上可以滿足研究需要。根據(jù)《生態(tài)環(huán)境監(jiān)測評價(jià)規(guī)范》[38]，本文沒有選取全年數(shù)據(jù)而是選擇具有代表性的、植被生長最旺盛的5～10月的遙感數(shù)據(jù)作為研究原始數(shù)據(jù)，基本可以反映全年整體結(jié)果。在后續(xù)研究中，應(yīng)該選取更長時序、更高分辨率的原始數(shù)據(jù)，精度和效果可能會更好；同時，我們將會進(jìn)行實(shí)地勘測、現(xiàn)場調(diào)查，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)一步對四川省大熊貓國家公園進(jìn)行研究分析。