余琦殷, 宋超

寧夏靈武白芨灘自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋變化地形效應(yīng)

余琦殷1,*, 宋超2

1. 國(guó)家林業(yè)和草原局經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心, 北京 1007142. 北京林業(yè)大學(xué)生態(tài)與自然保護(hù)學(xué)院, 北京 100083

基于MODIS—NDVI時(shí)序數(shù)據(jù), 運(yùn)用ArcGIS軟件, 采取植被指數(shù)法和趨勢(shì)分析法, 估算了寧夏靈武白芨灘國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)2000—2019年植被覆蓋度, 分析研究了植被覆蓋變化趨勢(shì)及其與地形因子的關(guān)系。結(jié)果表明: 該保護(hù)區(qū)植被覆蓋度由波動(dòng)變化不明顯逐漸變?yōu)椴▌?dòng)上升趨勢(shì)。植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度類型為主。隨著高程的增加, 植被明顯改善類型占比逐漸降低, 植被無(wú)明顯變化類型占比逐漸升高; 坡度越平坦的地區(qū)植被改善越明顯, 且北坡和西坡的植被改善情況好于東坡和南坡?？傮w來(lái)看, 該保護(hù)區(qū)2000—2019年的保護(hù)成效顯著, 但仍需要對(duì)植被覆蓋度低的區(qū)域?qū)嵤┥鷳B(tài)保護(hù)建設(shè), 并重點(diǎn)關(guān)注地勢(shì)高、坡度大的區(qū)域。

植被覆蓋度; 地形因子; 像元二分模型; 趨勢(shì)分析; 自然保護(hù)區(qū)

0 前言

寧夏靈武白芨灘國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)(以下簡(jiǎn)稱白芨灘自然保護(hù)區(qū))位于毛烏素沙地邊緣, 在保護(hù)黃河、維護(hù)河?xùn)|機(jī)場(chǎng)安全等方面起著重要的作用, 很大程度上保護(hù)和改善了寧夏平原幾十萬(wàn)公頃良田和首府銀川市的生態(tài)環(huán)境[1]。然而, 曾經(jīng)這里風(fēng)沙危害嚴(yán)重, 對(duì)附近的城市生活和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都造成較大影響[1]。該保護(hù)區(qū)自成立以來(lái), 通過(guò)多年科技創(chuàng)新, 以治沙造林、控制流沙等方式, 有效地阻止了毛烏素沙地南移和西擴(kuò)[2–4]。

植被覆蓋度能有效地表達(dá)植被分布狀況及荒漠化程度[5]。利用遙感技術(shù)手段監(jiān)測(cè)區(qū)域植被覆蓋變化趨勢(shì)的方法廣泛用于多種研究[6-8], 其中歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)能較直觀地反映植被隨時(shí)間變化過(guò)程, 且應(yīng)用范圍廣泛[9-11]。在不同研究中, 影響植被變化的地形因子各不相同[12-15]。由于該保護(hù)區(qū)地形多樣, 為評(píng)估2000—2019年的地形因子對(duì)植被覆蓋變化的影響, 參考有關(guān)研究[14,16], 基于MODIS—NDVI時(shí)序數(shù)據(jù), 利用植被指數(shù)法和趨勢(shì)分析法估算了該保護(hù)區(qū)植被覆蓋度, 分析了植被覆蓋變化趨勢(shì)及其與地形因子的關(guān)系, 為荒漠類自然保護(hù)區(qū)管理及其生態(tài)建設(shè)提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況

白芨灘自然保護(hù)區(qū)于2000年4月晉升為國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū), 位于寧夏靈武市境內(nèi)引黃灌區(qū)東部的荒漠區(qū)域, 地處毛烏素沙地邊緣, 地理坐標(biāo)為106°20′22″—106°37′19″E, 37°49′05″—38°20′54″N, 南北長(zhǎng)61 km, 東西寬21 km(圖1)。保護(hù)區(qū)面積為748.43 km2, 約占靈武市總面積的1/4, 其中核心區(qū)面積為313.18 km2, 緩沖區(qū)面積為186.06 km2, 實(shí)驗(yàn)區(qū)面積為249.19 km2。保護(hù)區(qū)北部距銀川市10 km, 西部與青銅峽市、吳忠市緊鄰, 與外部有多條國(guó)道、省道相通, 交通便利[17-18]。該保護(hù)區(qū)屬于中溫帶干旱氣候區(qū), 大陸性氣候特征十分典型[17-18]。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)NASA(National Aeronau-tics and Space Administration)戈達(dá)德航天中心MODIS (Moderate—resolution Imaging Spectroradio-meter)時(shí)間分辨率為16 d、空間分辨率為250 m、格式為EOS—HDF的MOD13Q1植被指數(shù)陸地標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/), 本研究選取2000—2019年全年數(shù)據(jù)集(每年23期)。

圖1 白芨灘自然保護(hù)區(qū)位置示意圖

Figure 1 Location of Baijitan National Nature Reserve

數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn/)的GDEMDEM數(shù)據(jù), 空間分辨率為30 m。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理方法

運(yùn)用ArcGIS10.7軟件將NDVI和DEM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的Tiff文件, 并投影變換至CGCS2000_3_Degree_GK_CM_105E坐標(biāo)系統(tǒng), 統(tǒng)一重采樣至250 m分辨率, 然后利用白芨灘自然保護(hù)區(qū)的矢量邊界對(duì)影像進(jìn)行裁剪。對(duì)NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法(Maximum Synthesis Method, MVC)對(duì)各年份數(shù)據(jù)進(jìn)行合成。對(duì)DEM數(shù)據(jù)使用空間分析工具計(jì)算高程、坡度和坡向。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆蓋度計(jì)算與分級(jí)

植被覆蓋度及其時(shí)空變化是反映干旱、半干旱地區(qū)的植被質(zhì)量、土地類型變化的重要指標(biāo)之一, 是衡量地表植被狀況及評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要手段[19]?；谶b感數(shù)據(jù)估算植被覆蓋度的方法很多, 主要有植被指數(shù)法[20–21]、像元分解法[22–23]、回歸模型法等[24–25]等。本研究采用植被指數(shù)法, 基于像元二分模型, 通過(guò)NDVI數(shù)據(jù)估算該保護(hù)區(qū)的植被覆蓋度, 其公式為:

式中,為植被覆蓋度(%);NDVI是純植被像元值, 理論上接近于1, 但受植被類型、土壤條件等因素隨時(shí)空變化;I是純土壤像元值, 理論上接近于0, 但受大氣、地表濕度條件、地表粗糙度、土壤類型、土壤顏色等隨時(shí)空變化。結(jié)合保護(hù)區(qū)范圍的NDVI分布, 并參考其他有關(guān)研究的計(jì)算方式,NDVI取0.05、NDVI取0.7[5,26–31]。

參考有關(guān)毛烏素沙區(qū)植被覆蓋度與植被地貌類型關(guān)系的研究[31], 將該保護(hù)區(qū)劃分為劣覆蓋度(< 10%)、低覆蓋度(10%—30%)、中覆蓋度(30%—50%)和高覆蓋度(>50%)等4種植被覆蓋類型。

2.2.2 植被覆蓋變化趨勢(shì)分析

采用趨勢(shì)線分析法[32–33], 根據(jù)趨勢(shì)線斜率變化范圍, 參考有關(guān)研究的劃分標(biāo)準(zhǔn)[34], 并結(jié)合保護(hù)區(qū)現(xiàn)狀, 將該保護(hù)區(qū)的植被覆蓋變化趨勢(shì)劃分為:2<0.25為無(wú)明顯變化;<0.01且2>0.25為輕微改善; 0.01<<0.02且2>0.25為中度改善;>0.02且2>0.25為明顯改善等4種類型, 并分別統(tǒng)計(jì)其面積和占比, 綜合分析其在不同地形因子下的變化規(guī)律。

2.2.3 地形因子提取與分級(jí)

運(yùn)用ArcGIS10.7軟件的空間分析工具, 從DEM數(shù)據(jù)中提取高程、坡度、坡向等地形因子信息(圖2)。參考第三次全國(guó)土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程(TD/T 1055–2019), 根據(jù)該保護(hù)區(qū)的實(shí)際情況, 將高程劃分為: 1109—1200、1201—1300、1301—1400、1401—1500、1501—1599 m, 共5個(gè)等級(jí); 將坡度劃分為0—2、2—5、>5 °, 共3個(gè)等級(jí); 按坡向劃分為平地(坡度<2°)、北坡(315°—45°)、東坡(45°—135°)、南坡(135°—225°)、西坡(225°—315°), 共5個(gè)類型。

2.2.4 地形面積差異修正

不同地形的植被變化特征不同, 在評(píng)價(jià)時(shí)可能出現(xiàn)某植被覆蓋變化趨勢(shì)類型在某特定地形的面積雖小, 但是相比于該變化類型在保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)占比較大的情況。為消除地形因子絕對(duì)面積差異的影響, 參考有關(guān)研究[35–36], 采用以下公式:

式中: K為植被覆蓋變化趨勢(shì)在特定地形的植被優(yōu)勢(shì)分布程度, 其中K>1為優(yōu)勢(shì)分布, K=1為分布平穩(wěn), K<1為非優(yōu)勢(shì)分布; S為研究區(qū)總面積(km2); Sie指i變化類型在e地形特定條件下的面積(km2); Si指i變化類型總面積(km2); Se指e地形總面積(km2)。

Figure 2 The topographic factors of Baijitan National Nature Reserve

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋空間分布和變化趨勢(shì)

根據(jù)白芨灘自然保護(hù)區(qū)2000—2019年植被覆蓋情況(圖3、圖4)可以看出, 該保護(hù)區(qū)2000—2019年植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度為主, 占保護(hù)區(qū)總面積的70%以上?？傮w上, 劣覆蓋度和低覆蓋度類型占比呈波動(dòng)下降趨勢(shì), 中覆蓋度和高覆蓋度類型占比呈上升趨勢(shì), 具體表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面:

(1)2000—2001年, 中覆蓋度和高覆蓋度類型極度缺乏, 保護(hù)區(qū)主要植被覆蓋類型為劣覆蓋度和低覆蓋度, 二者占保護(hù)區(qū)總面積的95%以上, 中覆蓋度和高覆蓋度類型分布極少, 且高覆蓋度類型占比不足1%;

(2)2002—2006年, 劣覆蓋度類型緩慢減少、低覆蓋度類型波動(dòng)增加。劣覆蓋度類型占比由2002年的21.07%降至2006年的15.36%; 低覆蓋度類型占比呈波動(dòng)上升趨勢(shì), 增幅為13.75%; 中覆蓋度類型呈波動(dòng)循環(huán)趨勢(shì), 年平均占比為8.81%, 高于2000—2001年的年平均占比3.34%;

(3)2007—2012年, 劣覆蓋度類型明顯減少、中覆蓋度類型明顯增加。2012年劣覆蓋度類型占比僅為1.89%, 在植被覆蓋類型中占比最低; 低覆蓋度類型占比呈波動(dòng)下降趨勢(shì); 中覆蓋度類型面積不斷增大, 2011年和2012年的占比分別為49.29%、53.96%, 均超過(guò)低覆蓋度類型, 成為主要植被覆蓋類型;

圖3 2000、2009、2019 年白芨灘自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋空間分布

Figure 3 Spatial distribution of vegetation cover in Baijitan National Nature Reserve in 2000, 2009, 2019

圖4 2000—2019年白芨灘自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋類型占比

Figure 4 Proportion of vegetation cover types form 2000 to 2019 in Baijitan National Nature Reserve

(4)2013—2019年, 中覆蓋度和高覆蓋度類型持續(xù)增長(zhǎng)。該時(shí)期劣覆蓋度類型年平均占比僅為0.26%; 低覆蓋度類型持續(xù)減少, 占比由56.95%降至32.95%; 中覆蓋度類型比例持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng), 自2016年起, 該類型占比均維持在50.00%以上; 高覆蓋度類型占比呈波動(dòng)上升趨勢(shì), 2018年占比達(dá)26.31%, 且超過(guò)了低覆蓋度類型占比。

對(duì)保護(hù)區(qū)的植被覆蓋變化趨勢(shì)劃分的結(jié)果表明, 2000—2019年該保護(hù)區(qū)的主要植被覆蓋變化趨勢(shì)類型是中度改善, 其面積為412.28 km2, 占保護(hù)區(qū)總面積的55.85%, 其次為輕微改善類型, 其面積為180.34 km2, 占24.43%; 明顯改善類型面積為79.25 km2, 占10.74%, 無(wú)明顯變化類型最少, 其面積為66.25 km2, 占8.97%。

3.2 植被覆蓋變化趨勢(shì)特征的地形效應(yīng)

3.2.1 高程

隨著高程的增加, 該保護(hù)區(qū)植被明顯改善類型占比逐漸下降, 植被無(wú)明顯變化類型占比逐漸上升(圖5)。其中, 植被明顯改善類型在海拔1200 m以下的區(qū)域占比最大, 達(dá)29.76%, 在海拔1201—1300 m和1301—1400 m的區(qū)域分別占4.47%和11.20%, 而在海拔1400 m以上的區(qū)域基本沒(méi)有分布; 植被中度改善類型在海拔1400 m以下區(qū)域的占比基本一致, 在56.41%—60.47%之間, 在海拔1401—1500 m時(shí)降至38.38%, 到海拔1500 m以上時(shí)則沒(méi)有分布; 植被輕微改善類型在海拔1200 m以下區(qū)域的占比最少, 僅占9.88%, 在海拔1201—1500 m時(shí)較高, 在25.56%—32.21%之間, 在海拔1500 m以上的區(qū)域占比19.63%; 植被無(wú)明顯變化類型隨海拔升高占比不斷增多, 由海拔1200m以下的2.28%, 逐步升至海拔1500 m以上的80.37%。

在海拔低于1200 m的區(qū)域, 植被明顯改善類型分布的優(yōu)勢(shì)明顯(=2.77), 其他類型不明顯, 說(shuō)明該區(qū)域植被明顯改善占主導(dǎo)。在海拔1201—1300 m的區(qū)域, 植被明顯改善類型分布較弱(=0.42), 且K值相對(duì)最小; 在海拔1301—1400 m的區(qū)域, 植被無(wú)明顯變化類型屬非優(yōu)勢(shì)分布(=0.76), 其他類型分布平穩(wěn)(1.01<<1.05)。在海拔1401—1500 m的區(qū)域, 植被明顯改善的非優(yōu)勢(shì)分布明顯(=0.01), 無(wú)明顯變化類型分布的優(yōu)勢(shì)明顯(=3.27)。在海拔1500 m以上的區(qū)域, 已經(jīng)沒(méi)有明顯改善和中度改善類型, 無(wú)明顯變化類型分布的優(yōu)勢(shì)十分明顯(=8.96)。

3.2.2 坡度

該保護(hù)區(qū)中, 坡度越低, 植被明顯改善面積越大(圖6)。其中植被明顯改善類型在坡度小于2°的區(qū)域占比最高, 達(dá)17.23%, 在2—5 °和大于5°的區(qū)域分別為4.40%、0.71%; 植被中度改善類型占比隨坡度變化較小, 均在52.32%至61.43%之間, 植被輕微改善類型在坡度小于2°的區(qū)域占比最少, 占18.01%, 在2—5 °和大于5°的區(qū)域分別占30.69%、34.64%; 植被無(wú)明顯變化類型在2—5 °的區(qū)域占比最多, 達(dá)12.59%。

植被中度改善類型在不同坡度的分布均較為平穩(wěn)(0.93<<1.10); 坡度<2 °時(shí), 植被明顯改善類型呈優(yōu)勢(shì)分布(=1.60), 而輕微改善和無(wú)明顯變化類型呈非優(yōu)勢(shì)分布(0.64<<0.74); 坡度為2—5°時(shí), 輕微改善和無(wú)明顯變化類型呈優(yōu)勢(shì)分布(1.25<<1.41), 明顯改善類型呈非優(yōu)勢(shì)分布(=0.41); 坡度>5 °時(shí), 輕微改善類型呈優(yōu)勢(shì)分布(=1.42), 明顯改善和無(wú)明顯變化類型的非優(yōu)勢(shì)分布明顯(0.06<<0.35)。

圖5 不同高程范圍的植被覆蓋變化趨勢(shì)類型占比(a)和K的變化趨勢(shì)(b)

Figure 5 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different elevation range

圖6 不同坡度范圍的植被覆蓋變化趨勢(shì)類型占比(a)和K的變化趨勢(shì)(b)

Figure 6 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different slope range

3.2.3 坡向

不同坡向的植被覆蓋變化趨勢(shì)類型均以中度改善為主(圖7)。植被明顯改善類型在平地的占比最高, 達(dá)17.23%, 在其他坡向則基本一致, 在2.43%至5.83%之間。植被中度改善類型在平地、北坡和西坡的占比較高, 其中北坡最高, 達(dá)62.08%, 在東坡和南坡的占比較低, 其中南坡僅占40.78%; 植被輕微改善類型在平地的占比最低, 僅18.00%, 在南坡的占比最高, 達(dá)到了37.01%, 在其他坡向則基本一致; 植被無(wú)明顯變化類型在平地的占比最低, 僅為5.83%, 其次為北坡和西坡, 分別為7.35%、8.60%, 在東坡和南坡的占比較高, 分別為16.99%、19.69%。

在平地上, 植被明顯改善類型呈優(yōu)勢(shì)分布(=1.60), 中度改善類型分布較平穩(wěn)(=1.06), 輕微改善和無(wú)明顯變化類型呈非優(yōu)勢(shì)分布(0.64<<0.74); 在北坡時(shí), 植被中度改善和輕微改善類型具有一定的分布優(yōu)勢(shì)(1.09<<1.12), 明顯改善類型的非優(yōu)勢(shì)分布最為明顯(=0.36), 無(wú)明顯變化呈非優(yōu)勢(shì)分布(=0.82); 在西坡時(shí), 植被無(wú)明顯變化類型分布較平穩(wěn)(=0.96), 但在東坡和南坡具有明顯的分布優(yōu)勢(shì)(>1.89); 東坡、南坡和西坡上的輕微改善類型均呈優(yōu)勢(shì)分布(>1.22), 明顯改善和中度改善類型均呈非優(yōu)勢(shì)分布。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

近20年來(lái), 白芨灘自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度為主, 占保護(hù)區(qū)總面積的70%以上?？傮w來(lái)看, 該保護(hù)區(qū)的植被覆蓋度呈上升趨勢(shì), 植被逐漸改善, 其中劣覆蓋度和低覆蓋度類型占比呈波動(dòng)下降趨勢(shì), 中覆蓋度和高覆蓋度類型占比呈上升趨勢(shì), 主要植被覆蓋變化趨勢(shì)類型是中度改善, 可以看出該保護(hù)區(qū)通過(guò)不斷推進(jìn)生態(tài)工程建設(shè), 植被改善效果明顯, 但仍有一定的波動(dòng)。由于保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)比較脆弱, 植被易受氣候因子影響, 一些研究表明氣候因子會(huì)對(duì)植被造成影響[37–39], 在本地區(qū)產(chǎn)生的波動(dòng)可能與此有關(guān), 仍有待進(jìn)一步研究。

圖7 不同坡向的植被覆蓋變化趨勢(shì)類型占比(a)和K的變化趨勢(shì)(b)

Figure 7 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different exposure

本研究分析了該保護(hù)區(qū)各地形因子中植被覆蓋類型的變化趨勢(shì), 明確了在不同地形因子下植被的變化情況, 對(duì)荒漠類自然保護(hù)區(qū)生態(tài)建設(shè)重點(diǎn)區(qū)域的選取和掌握植被恢復(fù)規(guī)律有一定實(shí)際意義。該保護(hù)區(qū)的地形因子對(duì)植被的影響明顯: 在地勢(shì)低(<1500 m)、坡度平坦(<2 °)的區(qū)域, 植被改善趨勢(shì)明顯, 尤其在海拔1200 m以下區(qū)域, 植被明顯改善類型具有分布優(yōu)勢(shì), 且占比(29.76%)高于其他區(qū)域, 說(shuō)明這些區(qū)域是生態(tài)工程建設(shè)的重點(diǎn)區(qū)域, 且成效顯著; 地勢(shì)越高、坡度越大, 植被改善越不明顯, 這些區(qū)域的生態(tài)保護(hù)建設(shè)仍需要著重注意和加強(qiáng); 在坡向上, 北坡和西坡的植被改善情況介于平地與其他坡向之間, 而東坡和南坡的無(wú)明顯變化類型具有分布優(yōu)勢(shì), 且占比均高于其他坡向。一些研究表明, 由于地勢(shì)高和坡度大的地區(qū)人類活動(dòng)較少, 生態(tài)環(huán)境較好, 植被恢復(fù)更為顯著[36], 但該保護(hù)區(qū)的植被恢復(fù)主要在于人為的生態(tài)建設(shè), 地勢(shì)低和平坦的地區(qū)更易于生態(tài)建設(shè), 與其他研究有明顯不同。

白芨灘自然保護(hù)區(qū)自成立以來(lái)一直致力于荒漠生態(tài)修復(fù)[40], 本研究得出的植被覆蓋度變化特征證實(shí)了該保護(hù)區(qū)整體的生態(tài)修復(fù)治理成效明顯。根據(jù)在地勢(shì)低、坡度小的區(qū)域植被改善趨勢(shì)明顯的情況, 建議著重關(guān)注地勢(shì)高、坡度大的區(qū)域的生態(tài)修復(fù)措施。根據(jù)在西坡和東坡植被改善趨勢(shì)優(yōu)于其他坡向的情況, 建議進(jìn)一步利用好在西、北坡的生態(tài)修復(fù)建設(shè)工程的優(yōu)勢(shì), 以達(dá)到更好的效果。

分析植被覆蓋度的時(shí)空變化特征的研究方法眾多, 包括研究不同氣候因子或人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化產(chǎn)生的影響等[41–42], 在今后的研究中, 可以選用其他遙感數(shù)據(jù)源、采取不同的分析方法, 進(jìn)一步研究氣候因子和人類活動(dòng)對(duì)該保護(hù)區(qū)植被的影響, 更加全面地分析植被覆蓋變化特征并闡釋該保護(hù)區(qū)植被覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)因素。

4.2 結(jié)論

2000—2019年, 該保護(hù)區(qū)植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度類型為主, 植被覆蓋度呈逐漸上升趨勢(shì), 且其變化特征在不同階段表現(xiàn)不同, 由波動(dòng)變化不明顯逐漸變?yōu)椴▌?dòng)上升趨勢(shì)。地形因子也影響了該保護(hù)區(qū)植被變化趨勢(shì)類型的分布: 隨著高程的增加, 該保護(hù)區(qū)植被明顯改善類型占比逐漸下降, 植被無(wú)明顯變化類型占比逐漸上升; 坡度越平坦的地區(qū)植被改善越明顯; 西坡和北坡的植被改善情況要好于東坡和南坡。

[1] 田帥, 韓雯雯, 韓凱, 等. 毛烏素沙地防沙治沙現(xiàn)狀及對(duì)策——以寧夏靈武白芨灘國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)為例[J]. 現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè), 2014, 26(14): 186–187.

[2] 劉先銀. 寧夏白芨灘自然保護(hù)區(qū)科學(xué)考察集[M]. 北京: 中國(guó)林業(yè)出版社, 1999.

[3] 魏蒙. 沙漠綠洲——寧夏靈武白芨灘國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)治沙掠影[J]. 寧夏林業(yè), 2017(1): 38–39.

[4] 童曉偉, 王克林, 岳躍民, 等. 桂西北喀斯特區(qū)域植被變化趨勢(shì)及其對(duì)氣候和地形的響應(yīng)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2014, 34(12): 3425–3434.

[5] 木熱提江·阿不拉, 張曉萍, 陳利利, 等. 基于GIMMS NDVI的黃土高原地區(qū)荒漠化時(shí)空特征分析[J]. 中國(guó)水土保持科學(xué), 2015, 13(3): 28–35.

[6] RUNNSTORM M C. Rangeland development of the Mu Us sandy land in semiarid China: an analysis using Landsat. and NOAA remote sensing data[J]. Land Degradation and Development, 2003, 14(2): 189–202.

[7] 賈坤, 姚云軍, 魏香琴, 等. 植被覆蓋度遙感估算研究進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2013, 28(7): 774–782.

[8] 程紅芳, 章文波, 陳鋒. 植被覆蓋度遙感估算方法研究進(jìn)展[J]. 國(guó)土資源遙感, 2008(1): 13–18.

[9] PETTORELLI N, JON O V, ATLE M, et al. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change[J]. Trends in Ecology and Evolution, 2005, 20(9): 503–510.

[10] FORKEL M, CARVALHAIS N, VERBESSELT J, et al. Trend Change Detection in NDVI Time Series: Effects of Inter-Annual Variability and Methodology[J]. Remote Sensing, 2013, 5(5): 2113–2144.

[11] JAMALI S, J?NSSON P, EKLUNDH L, et al. Detecting changes in vegetation trends using time series segmentation[J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 156: 182–195.

[12] 張建香, 張多勇, 張勃, 等. 黃土高原植被景觀多尺度變化及其與地形的響應(yīng)關(guān)系[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2015, 34(3): 611–620.

[13] 張和鈺, 管文軻, 李志鵬, 等. 基于無(wú)人機(jī)影像的戈壁區(qū)植被空間分布特征及其主要影響因素研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2020, 34(2): 161–167.

[14] ZHAN Zhongze, LIU Hongbin, LI Huiming, et al. The Relationship between NDVI and Terrain Factors -A Case Study of Chongqing[J]. Procedia Environmental Sciences, 2012, 12: 765–771.

[15] CHU Hongshuai, SERGEY V, WU Chao, et al. NDVI-based vegetation dynamics and its response to climate changes at Amur-Heilongjiang River Basin from 1982 to 2015[J]. The Science of the total environment, 2019, 650(2): 2051–2062.

[16] LI Yurui, CAO Zhi, LONG Hualou, et al. Dynamic analysis of ecological environment combined with land cover and NDVI changes and implications for sustainable urban–rural development: The case of Mu Us Sandy Land, China. Journal of Cleaner Production, 2017, 142(2): 697–715.

[17] 王興東. 寧夏靈武白芨灘自然保護(hù)區(qū)綜合科學(xué)考察報(bào)告[M]. 北京: 中國(guó)林業(yè)出版社, 2018.

[18] SONG Xiaoyang, HUANG Yaohuan, FU Jingying, et al. Spatial Variability and Ecological Effects of Anthropogenic Activities in a Nature Reserve: A Case Study in the Baijitan National Nature Reserve, China[J]. Sustainability, 2017, 9: 239.

[19] 楊強(qiáng), 王婷婷, 陳昊, 等. 基于MODIS EVI數(shù)據(jù)的錫林郭勒盟植被覆蓋度變化特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2015, 31(22): 191–19.

[20] 羅亞, 徐建華, 岳文澤. 基于遙感影像的植被指數(shù)研究方法述評(píng)[J]. 生態(tài)科學(xué), 2005, 24(1): 75–79.

[21] 保家有, 李曉松, 吳波. 基于沙地植被指數(shù)的荒漠化評(píng)價(jià)方法[J]. 東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 36(1): 71–74.

[22] 何穎清, 秦雁, 扶卿華, 等. 動(dòng)態(tài)端元組合混合像元分解法在植被覆蓋度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用——以長(zhǎng)汀縣為例[J]. 熱帶地理, 2016, 36(5): 860–868.

[23] 李曉松, 高志海, 李增元, 等. 基于高光譜混合像元分解的干旱地區(qū)稀疏植被覆蓋度估測(cè)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 21(1): 152–158.

[24] 劉洋, 呂一河, 鄭海峰, 等. 用回歸樹模型分析陜北黃土丘陵溝壑區(qū)氣候因子對(duì)NDVI變異的影響[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 21(5): 1153–1158.

[25] 陳建軍, 黃瑩, 趙許寧, 等. 黃河源區(qū)高寒草地植被覆蓋度反演模型精度評(píng)價(jià)[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2019, 19(15): 37–45.

[26] 穆少杰, 李建龍, 陳奕兆, 等. 2001—2010年內(nèi)蒙古植被覆蓋度時(shí)空變化特征[J]. 地理學(xué)報(bào), 2012, 67(9): 105–118.

[27] 王曉江, 胡爾查, 李愛平, 等. 基于MODIS NDVI的內(nèi)蒙古大青山自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化特征[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2014, 28(8): 61–65.

[28] 李培先, 鄭江華, 劉萍. 2000—2014年烏魯木齊市植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 林業(yè)資源管理, 2016(4): 88–95.

[29] 莎日娜. 基于NDVI的烏拉特后旗植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 林業(yè)資源管理, 2017(6): 89–93,102.

[30] 阿如汗. 基于NDVI的內(nèi)蒙古科爾沁國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì), 2018, 398(4): 49–50.

[31] 郭紫晨, 劉樹林, 康文平, 等. 2000—2015年毛烏素沙區(qū)植被覆蓋度變化趨勢(shì)[J]. 中國(guó)沙漠, 2018, 38(5): 203–211.

[32] 王愛玲, 朱文泉, 李京, 等. 基于SPOT NDVI的祁連山草地植被覆蓋時(shí)空變化趨勢(shì)分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2010, 29(9): 1075–1080.

[33] 羅文瑋, 賴日文, 陳思雨, 等. 基于NDVI的福建省植被變化特征分析[J]. 森林與環(huán)境學(xué)報(bào), 2016, 36(2): 141–147.

[34] 王亞琴. 高海拔地區(qū)植被變化主要影響因子脫鉤研究——以青海省為例[D]. 北京: 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 2013.

[35] 童曉偉, 王克林, 岳躍民, 等. 桂西北喀斯特區(qū)域植被變化趨勢(shì)及其對(duì)氣候和地形的響應(yīng)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 34(12): 3425–3434.

[36] 朱林富, 謝世友, 楊華, 等. 基于MODIS EVI的重慶植被覆蓋變化的地形效應(yīng)[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2017, 32(12): 2023–2033.

[37] 楊延征, 趙鵬祥, 郝紅科, 等. 基于SPOT–VGT NDVI的陜北植被覆蓋時(shí)空變化[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 23(7): 169–175.

[38] 劉燦, 高陽(yáng)華, 李月臣, 等. 基于NDVI的重慶市植被覆蓋變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2013, 22(11): 1514–1520.

[39] 劉梁美子, 占車生, 胡實(shí), 等. 黔桂喀斯特山區(qū)植被變化及其地形效應(yīng)[J]. 地理研究, 2018, 37(12): 75–88.

[40] 黃芹. 堅(jiān)持綠色發(fā)展建設(shè)美麗白芨灘[J]. 中共銀川市委黨校學(xué)報(bào), 2018, 20(6): 64–66.

[41] 李同艷, 何云玲, 熊巧利. 云南中部地區(qū)植被覆蓋時(shí)空變化特征及其影響因素研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(3): 45–54.

[42] 何云玲, 熊巧利, 余嵐, 等. 基于NDVI云南地區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)性分析[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(6): 165–172.

The response of dynamic change in vegetation coverage to topography in Baijitan National Nature Reserve in Lingwu, Ningxia

YU Qiyin1,*,SONG Chao2

1. China National Forestry-Grassland Economics and Development Research Center, State Forestry-Grassland Administration, Beijing 100714, China 2. School of Ecology and Nature Conservation, Beijing Forest University, Beijing 100083, China

Based on the moderate-resolution imaging spectroradiometer-normalised difference vegetation index (MODIS–NDVI) time series data from 2000 to 2019, the vegetation coverage in the Baijitan National Nature Reserve during this periodwas estimated with ArcGIS, and the change trend of vegetation coverage and its relationship with topographic factors were analyzed through vegetation index and trend analysis methods. The results are as the follows. (1) The vegetation coverage trend gradually changed from insignificant fluctuation to increasing fluctuation. (2) The main types of vegetation coverage were low-cover and medium-cover. (3) With an increase in elevation, the vegetation improvement decreased gradually, and the types of vegetation without a significant change gradually increased; the vegetation improvement in the area with flat slope was significant, and the vegetation improvements in the northern and western slopes were better than those in the eastern and southern slopes.The effect of the reserve protection from 2000 to 2019 was significant, but it was still necessary to carry out ecological protection construction in low-cover vegetation areas, and to focus on high-elevation and large-slope areas.

vegetation coverage; topographic factor; dimidiate pixel model; trend analysis; nature reserve

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.02.011

X835

A

1008-8873(2022)02-091-08

2020-06-12;

2020-07-07

國(guó)家林業(yè)和草原局重大問(wèn)題調(diào)研(ZDWT201907)

余琦殷(1990—), 男, 漢族, 北京人, 助理研究員, 主要從事生態(tài)安全研究, E-mail: tzey@live.cn

通信作者:余琦殷

余琦殷, 宋超. 寧夏靈武白芨灘自然保護(hù)區(qū)植被覆蓋變化地形效應(yīng)[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(2): 91–98.

YU Qiyin, SONG Chao, et al. The response of dynamic change in vegetation coverage to topography in Baijitan National Nature Reserve in Lingwu, Ningxia[J]. Ecological Science, 2022, 41(2): 91–98.