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        黑龍江省多年凍土區(qū)NDVI時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素分析

        2021-12-14 08:05:56張樂(lè)
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年34期
        關(guān)鍵詞:多年凍土平均值土地利用

        張樂(lè)

        (哈爾濱師范大學(xué),黑龍江哈爾濱 150025)

        植被是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,是水圈、土壤圈和大氣圈的物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)的重要銜接主體,在調(diào)節(jié)氣候、保持水土,減少水土流失,碳氧平衡等方面發(fā)揮重要作用[1],所以研究了解植被的動(dòng)態(tài)變化,對(duì)于我們掌握生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變化和功能變化具有重要的研究意義[2]。植被,作為地理環(huán)境的重要組成部分,主要有三種影響因素,分別是生長(zhǎng)地區(qū)的地形和土壤、氣候條件和當(dāng)?shù)氐娜祟惢顒?dòng)[3]。最近幾十年,遙感技術(shù)不斷進(jìn)步,不同的遙感數(shù)據(jù)被用來(lái)研究不同尺度的植被變化[4]。歸一化植被指數(shù)是指遙感影像近紅外波段和紅外波段反射率的比值參數(shù)[5],是目前研究中,公認(rèn)的植被變化的最佳表征指標(biāo)[6,7],被廣泛應(yīng)用于不同尺度植被覆蓋和氣候關(guān)系的研究中[8,9]。在不同尺度的植被變化監(jiān)測(cè)中,遙感技術(shù)由于范圍廣,實(shí)時(shí)性強(qiáng),信息獲取的速度快,信息量豐富等特點(diǎn),在植被覆蓋變化的研究中廣泛應(yīng)用[10]。趙安周基于MODIS 數(shù)據(jù),分析了陜甘寧地區(qū)植被的變化狀況,研究得到陜甘寧地區(qū)NDVI 呈顯著增加的趨勢(shì)[11]。蔣友嚴(yán)等基于MOD13A3 數(shù)據(jù),分析了祁連山地區(qū)植被的變化特征,研究得到祁連山植被覆蓋狀況,呈轉(zhuǎn)好趨勢(shì)[12]。氣候是植被生長(zhǎng)和分布的主要影響因素,其中氣溫和降水直接影響植被的變化,是植被覆蓋變化的主要驅(qū)動(dòng)因素[13,14]。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

        1.1 研究區(qū)概況

        黑龍江省多年凍土區(qū)地處于寒溫帶,總體上屬于溫帶大陸性氣候(圖1)。氣候特征表現(xiàn)為春季低溫干旱,夏季溫?zé)岫嘤?,秋季易澇早霜,冬季寒冷漫長(zhǎng)。降水表現(xiàn)為季風(fēng)性特征,夏季受東南季風(fēng)的影響,降水充沛,冬季在干冷西北風(fēng)控制下,干燥少雨。

        圖1 研究區(qū)位置及高程

        1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

        遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局提供的2001-2020年,MOD13Q1(h25v03、h26v03、h26v04)陸地3 級(jí)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,空間分辨率為250m,時(shí)間分辨為16 天,數(shù)據(jù)格式為HDF。用MRT 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

        氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)。選用2000-2020 年研究區(qū)內(nèi)各站點(diǎn)的逐日氣溫降水?dāng)?shù)據(jù),計(jì)算得到年降水量和年平均氣溫,在ArcMap 中插值,空間分辨率為250m。

        土地利用數(shù)據(jù),下載自中國(guó)科學(xué)院環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.resdc.cn/)分別選用2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)。

        1.3 研究方法

        1.3.1 趨勢(shì)分析法

        運(yùn)用趨勢(shì)分析法研究黑龍江省多年凍土區(qū)2001-2020 年NDVI 的變化趨勢(shì)。計(jì)算公式為:

        式中:slope 為2001-2020 年NDVI 變化趨勢(shì)的斜率;n 為年份數(shù);NDVIi為第i 年的NDVI 平均值。當(dāng)slope>0 時(shí),表明NDVI隨時(shí)間的變化呈上升趨勢(shì);反之,當(dāng)slope<0 時(shí),表明NDVI 隨時(shí)間的變化呈下降趨勢(shì)。slope 絕對(duì)值越大,變化速率越大。

        1.3.2 相關(guān)分析法

        分析植被變化與氣候因子之間的相關(guān)性,相關(guān)性用Pearson相關(guān)系數(shù)表示,公式為:

        式中:R 為相關(guān)系數(shù),xi為氣候因子第i 年的值,yi為第i 年的NDVI 值,xi,yi為變量x,y 的平均值。R 的絕對(duì)值越大,表明兩組要素的關(guān)系越密切;反之,這說(shuō)明關(guān)系越弱。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 研究區(qū)NDVI 時(shí)空變化分析

        2.1.1 NDVI 時(shí)間變化特征

        為分析研究區(qū)2000-2020 年植被NDVI 年際變化趨勢(shì),利用一元線性回歸計(jì)算了2000-2020 年研究區(qū)年NDVI 平均值,2001-2020 年研究區(qū)年年NDVI 平均值分布范圍在0.40-0.65 之間,最大值出現(xiàn)在2016 年,最小值出現(xiàn)在2009 年。2000-2020年研究區(qū)年NDVI 平均值呈增長(zhǎng)趨勢(shì),線性傾向斜率0.0035/20a,R2=0.3179(圖2)。

        圖22000-2020 年研究區(qū)NDVI 時(shí)間變化

        2.1.2 NDVI 空間變化特征

        從2001-2020 年研究區(qū)年平均NDVI 空間分布變化趨勢(shì)空間分布圖(圖3)可知,研究區(qū)NDVI 明顯改善的面積最多,占72.73%,NDVI 輕微改善的區(qū)域位于研究區(qū)西南部,面積占全區(qū)13.89%,植被NDVI 基本不變的區(qū)域占全區(qū)面積的10.69%,NDVI 嚴(yán)重退化和輕度退化的區(qū)域面積較小,分別占全區(qū)的1.37%和1.32%。

        圖32001-2020 年NDVI 變化趨勢(shì)

        2.2 氣候因子與NDVI 的關(guān)系

        對(duì)2001-2020 年研究區(qū)年均NDVI 與年總降水量、年均NDVI 與年平均氣溫分別進(jìn)行相關(guān)性分析,得到研究區(qū)的NDVI與氣溫、降水的相關(guān)性分布圖(圖4)。由圖可知,NDVI 與降水量的相關(guān)系數(shù)范圍為-0.879~0.789,均值為0.049。其中不顯著正相關(guān)區(qū)域的面積最大,占82.61%,顯著正相關(guān)區(qū)域面積占8.39%,不顯著負(fù)相關(guān)的面積占5.72%,顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域占3.28%。NDVI 與氣溫的相關(guān)系數(shù)范圍為-0.737~0.878,均值為0.187。其中不顯著正相關(guān)區(qū)域的面積最大,占77.57%,顯著正相關(guān)區(qū)域面積占9%,不顯著負(fù)相關(guān)的面積占13.34%,顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域占0.09%。

        圖4 NDVI 與降水量相關(guān)系數(shù)及NDVI 與溫度相關(guān)系數(shù)分布圖

        2.3 研究區(qū)土地利用時(shí)空變化特征及對(duì)NDVI 的影響

        由表1 可知,2000 年土地利用類型以耕地、林地為主,共計(jì)1832.17km2,占總面積的88.04%,其中耕地61601km2、林地135248km2。水域、建設(shè)用地面積相對(duì)較小,分別為2953km2、75.18km2。

        表12000-2020 年土地利用狀況匯總表

        2000-2020 年未利用地面積增加13436km2,增幅103.82%,建設(shè)地面積增加742km2,增幅23.33%,耕地面積增加5238km2,增幅8.5%,同時(shí),草地?fù)p失6780km2,降幅35.38%,水域損失635km2,降幅21.5%,林地?fù)p失11669km2,降幅8.63%(圖5)。

        圖52000 年和2020 年土地利用類型圖

        2000-2020 年NDVI 由0.3933 增加到0.4099,增量0.0166。林地NDVI 由的0.5194 增加到0.5664,增量0.047。研究時(shí)段內(nèi),草地NDVI 由0.4673 變?yōu)?.4811,增量0.0138,NDVI 增加,或許是溫度、降水等自然作用的影響。水域面積增加明顯,水面基本無(wú)植被,NDVI 由0.3813 減少到2020 年的0.3439,減少了0.0374。建設(shè)用地NDVI 由0.3789 增加到0.4017,建設(shè)用地在城市的結(jié)構(gòu)變化與空間變化情況下,NDVI 不僅未出現(xiàn)降低趨勢(shì),反而提高了0.0228,主要原因是城市建設(shè)更加注重居住環(huán)境、增加綠化面積。未利用地NDVI 有大幅增加,增量為0.0499。

        3 結(jié)論

        基于MODIS 數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)分析2001-2020 年黑龍江省多年凍土區(qū)NDVI 時(shí)空變化特征以及NDVI 對(duì)氣候變化,得出以下結(jié)論。

        3.1 黑龍江省多年凍土區(qū)2001-2020 年NDVI 整體呈上升趨勢(shì),植被覆蓋狀況呈良性改善狀態(tài)。2001-2020 年研究區(qū)年NDVI 平均值分布范圍在0.40-0.65 之間,2016 年值最大,2009年值最小。2000-2020 年研究區(qū)年NDVI 平均值呈增長(zhǎng)趨勢(shì),線性傾向斜率0.0035/20a。

        3.22000-2020 年研究區(qū)NDVI 與年降水量相關(guān)性在研究區(qū)西北部和東南部相關(guān)性較強(qiáng),研究區(qū)NDVI 與降水量關(guān)系多為不顯著正相關(guān),占82.61%。NDVI 與年平均氣溫相關(guān)性在研究區(qū)西北部和東南部相關(guān)性較強(qiáng)與NDVI 變化具有一致性,研究區(qū)NDVI 與降水量關(guān)系多為不顯著正相關(guān),占77.57%。

        3.3 研究區(qū)的不同土地利用類型,面積從大到小為林地、耕地、未利用地、草地、建設(shè)用地與水域。2001-2020 年,研究區(qū)NDVI 增加的主要原因?yàn)榇罅康牟莸剞D(zhuǎn)為耕地,NDVI 增加耕地增加有關(guān)。

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