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        歸一化植被指數(shù)在鄂湘贛三省的時(shí)空變化分析

        2022-09-20 07:58:22張曉明
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年26期
        關(guān)鍵詞:時(shí)空尺度植被

        張曉明

        (江西理工大學(xué) 土木與測(cè)繪工程學(xué)院,江西 贛州 341000)

        隨著全球氣候的暖化,各地氣溫和降水的規(guī)律發(fā)生了很大的變化[1],對(duì)植被的狀態(tài)造成了很大的影響,尤其是各種極端氣候?qū)χ脖簧L(zhǎng)產(chǎn)生很大的抑制作用,NDVI作為一種被廣泛使用的遙感植被指數(shù),對(duì)植被狀態(tài)的監(jiān)測(cè)具有不可替代的作用,通過(guò)NDVI對(duì)植被進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的時(shí)空分析可以反映生態(tài)系統(tǒng)在全球暖化中的影響,為研究生態(tài)環(huán)境的變化有很重要的意義。

        近幾年,中國(guó)南方地區(qū)的降水規(guī)律發(fā)生了很大的變化,旱澇急轉(zhuǎn)、冰雹等極端氣象事件頻繁發(fā)生,而且發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)還未發(fā)現(xiàn)規(guī)律,這對(duì)植被的生長(zhǎng)造成了很大的影響[2-4]。此前研究人員對(duì)植被NDVI的時(shí)空變化分析進(jìn)行了很多的研究,比如張亮等[5]對(duì)安徽省植被覆蓋的長(zhǎng)時(shí)間序列分析及姜萍等[6]對(duì)新疆NDVI的時(shí)空變化研究,但更多是研究人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋率的影響或者對(duì)南方植被的長(zhǎng)時(shí)間序列分析僅限于2013年左右[7-8],對(duì)近些年南方植被的狀態(tài)的變化分析較少。

        鄂湘贛地區(qū)屬于長(zhǎng)江中下游,植被覆蓋度高,降水豐富,四季分明。隨著全球極端氣候的加劇,鄂湘贛地區(qū)的降水和氣溫等受到很大影響,對(duì)鄂湘贛地區(qū)近幾年的植被進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的時(shí)空分析具有重要的意義,可以為農(nóng)業(yè)干旱、氣象變化和生態(tài)系統(tǒng)的研究提供一定的基礎(chǔ)和思路。本文通過(guò)Slope趨勢(shì)分析、M-K顯著性檢驗(yàn)和距平值分析等對(duì)鄂湘贛地區(qū)2007—2018年的NDVI進(jìn)行時(shí)空分析,并結(jié)合相同時(shí)間尺度的降水量數(shù)據(jù)分析研究干旱事件對(duì)植被狀態(tài)的影響,得到鄂湘贛地區(qū)植被狀態(tài)的變化規(guī)律。

        1 研究區(qū)概況

        湖北、湖南和江西3省簡(jiǎn)稱鄂湘贛,省會(huì)分別為武漢、長(zhǎng)沙和南昌。位于北緯24°29′~33°6′之間,東經(jīng)108°21′~116°07′之間,其中東西距離約為940 km,南北距離約為993 km,面積為56.46萬(wàn)km2,地貌類型以山地、丘陵為主。鄂湘贛3省在地理位置上北側(cè)與河南、陜西相連,西側(cè)與重慶、貴州毗鄰,南側(cè)與廣東、福建交接,東側(cè)與安徽、浙江接壤。

        鄂湘贛3省處于亞熱帶季風(fēng)氣候,光能充足,熱量豐富,降水豐沛,雨熱同期。各地年平均氣溫一般為15~19℃,氣候溫暖。該區(qū)域四季變化分明,冬季寒冷,春季溫暖,夏季炎熱,秋季涼爽,而且該地區(qū)的無(wú)霜期長(zhǎng)達(dá)200~300 d。但該區(qū)域的降水在不同的季節(jié)分配不均,降水的年際變化大,易發(fā)生干旱和洪澇等氣象災(zāi)害,對(duì)植被影響較大。

        2 數(shù)據(jù)與方法

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

        本文使用NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2007—2018年。月尺度NDVI數(shù)據(jù)為MODIS平臺(tái)上的MOD13C2數(shù)據(jù)集(https://search.earthdata.nasa.gov),空間分辨率為0.05°,該平臺(tái)NDVI產(chǎn)品種類多樣見(jiàn)表1,有很好的時(shí)間和空間連續(xù)性,對(duì)大尺度空間區(qū)域的長(zhǎng)時(shí)間序列分析,該數(shù)據(jù)集已被廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測(cè)。通過(guò)對(duì)MODIS的月尺度NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行MODIS重投影工具(MRT)軟件進(jìn)行格式和投影轉(zhuǎn)化等預(yù)處理,再對(duì)得到的全球NDVI柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,再以季度和年度等時(shí)間尺度求均值得到不同時(shí)間尺度的鄂湘贛地區(qū)柵格影像。

        表1 MODIS衛(wèi)星的NDVI產(chǎn)品種類

        2.2 研究方法

        2.2.1 Slope趨勢(shì)分析

        Slope趨勢(shì)分析法是對(duì)隨時(shí)間變化的變量進(jìn)行線性回歸分析從而得到變量在時(shí)間序上的變化趨勢(shì)的方法,計(jì)算公式為

        式中:Ti為第i年的平均值;n為時(shí)間長(zhǎng)度。當(dāng)Slope>0表明該數(shù)據(jù)在研究時(shí)間段內(nèi)為增加趨勢(shì),Slope<0表明研究數(shù)據(jù)在研究時(shí)間段內(nèi)為減少趨勢(shì)。

        2.2.2 M-K顯著性檢驗(yàn)

        M-K顯著性檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,該方法不要求統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,也不要求數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)為線性,并且不受缺失值和異常值影響,是一種很好的對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列分析檢驗(yàn)的方法。

        3 結(jié)果分析

        3.1 月尺度NDVI干旱時(shí)空分析

        對(duì)2007—2018年同一月份的NDVI柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行Slope趨勢(shì)分析和M-K顯著性檢驗(yàn),如圖1和圖2所示,以P<0.1作為顯著性標(biāo)準(zhǔn)。在2007—2018年鄂湘贛地區(qū)不同的月份通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域和面積存在很大差異。通過(guò)顯著檢驗(yàn)的區(qū)域面積在39%~82%,主要分布在鄂湘贛地區(qū)的南部區(qū)域,且大部分區(qū)域的Slope>0。未通過(guò)M-K顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域主要集中在鄂湘贛地區(qū)的北部,在武漢和南昌等城市群附近。其中1、3、4、5、6、10、11、12月通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域在54%~82%,2、7、8、9通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域在39%~48%,具體區(qū)域面積見(jiàn)表2。表明在1、3、4、5、6、10、11、12月鄂湘贛大部分地區(qū)的植被狀態(tài)在逐年好轉(zhuǎn),受氣象條件影響較少。在2、7、8、9月NDVI值逐年升高的區(qū)域較少,在這幾個(gè)月份鄂湘贛地區(qū)氣象變化復(fù)雜,植被狀態(tài)受氣象影響較大。

        表2 2007—2018年1—12月份NDVI的顯著性檢驗(yàn)影像像元占比

        圖1 月尺度NDVI的Slope趨勢(shì)影像數(shù)據(jù)

        圖2 月尺度NDVI的顯著性檢驗(yàn)影像

        3.2 季尺度NDVI干旱時(shí)空分析

        在季尺度,通過(guò)NDVI柵格數(shù)據(jù)對(duì)鄂湘贛地區(qū)進(jìn)行Slope趨勢(shì)分析和M-K顯著性檢驗(yàn)見(jiàn)圖3和圖4,其中通過(guò)M-K顯著性檢驗(yàn)區(qū)域的面積為44%~81%,見(jiàn)表3,且該區(qū)域NDVI的Slope>0。其中Slope趨勢(shì)值為正的區(qū)域面積中冬季大于春季大于夏季大于秋季,通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域面積分別為81%、79%、45%、44%。表明鄂湘贛地區(qū)在冬季和春季有80%左右的區(qū)域植被狀態(tài)在逐漸好轉(zhuǎn),夏季和秋季有44%的區(qū)域植被狀態(tài)在逐漸好轉(zhuǎn)。其中夏季和秋季通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域與冬季和春季相比較少,顯示鄂湘贛地區(qū)在夏季和秋季的氣象條件較差,影響了植被的生長(zhǎng)。

        表3 季尺度的NDVI的顯著性檢驗(yàn)影像像元百分比

        圖3 季尺度NDVI的Slope趨勢(shì)影像數(shù)據(jù)

        圖4 季尺度NDVI的顯著性檢驗(yàn)影像

        3.3年尺度NDVI干旱時(shí)空分析

        3.3.1年尺度NDVI的干旱時(shí)空分析

        在年尺度上,通過(guò)距平法對(duì)年尺度NDVI與年平均值做差,得到表4。由表4可知鄂湘贛地區(qū)2007、2008、2009、2010、2011和2013年有54%~73%的區(qū)域植被生長(zhǎng)狀態(tài)較差,低于平均值。其中2008年和2011年植被狀態(tài)最差,有73%的區(qū)域植被狀態(tài)受到影響,2015年植被狀態(tài)最好,有80%的區(qū)域NDVI距平值高于年平均值,NDVI距平值小于0的區(qū)域變化幅度達(dá)到53%。在2007—2013年NDVI距平值小于0的區(qū)域面積平均為63%,2014—2018年NDVI距平值小于0的區(qū)域面積平均為33%,說(shuō)明在2007—2018年鄂湘贛地區(qū)的植被狀態(tài)在逐漸好轉(zhuǎn),該結(jié)果和月尺度與季尺度NDVI的Slope趨勢(shì)分析和M-K顯著性檢驗(yàn)結(jié)果相符。

        表4年尺度NDVI距平值不同等級(jí)所占像元百分比

        3.3.2 基于年降水量的年尺度NDVI變化分析

        植被狀態(tài)主要受降水影響較大,但降水不是影響植被狀態(tài)的唯一因素。在圖5中2007—2018年間鄂湘贛地區(qū)NDVI距平負(fù)值的面積和年降水量的變化具有很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性。但在2007—2009年之間,NDVI距平負(fù)值的區(qū)域面積和年降水量的變化呈正相關(guān)性,表明在2007—2009年降水不是造成鄂湘贛地區(qū)NDVI負(fù)值面積增大的原因。

        圖5 NDVI距平負(fù)值和降水量變化趨勢(shì)

        4 結(jié)束語(yǔ)

        對(duì)鄂湘贛地區(qū)進(jìn)行NDVI的時(shí)空分析有助于了解該地區(qū)的植被變化狀況,對(duì)人類活動(dòng)影響、干旱區(qū)域分析和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的研究等有很大的幫助,本研究通過(guò)對(duì)月尺度、季尺度和年尺度NDVI的數(shù)據(jù)進(jìn)行Slope趨勢(shì)分析、M-K顯著性檢驗(yàn)和距平值分析對(duì)鄂湘贛地區(qū)的植被狀態(tài)進(jìn)行時(shí)空分析。得到以下結(jié)論。

        (1)鄂湘贛地區(qū)NDVI總體上呈增加的趨勢(shì),在月尺度,不同月份之間鄂湘贛地區(qū)NDVI通過(guò)M-K顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域面積存在很大的差異,其中通過(guò)顯著檢驗(yàn)的區(qū)域面積在39%~82%,主要分布在鄂湘贛地區(qū)的南部區(qū)域,區(qū)域面積最大相差43%。在季尺度,春季和冬季鄂湘贛地區(qū)NDVI的逐年增加的區(qū)域相較夏季和秋季多40%左右。說(shuō)明鄂湘贛區(qū)域不同月份和季節(jié)的植被趨勢(shì)變化存在很大的差異。

        (2)鄂湘贛地區(qū)的植被狀態(tài)在2013年存在一個(gè)拐點(diǎn),由2007—2013年NDVI距平值小于0的區(qū)域面積為63%的平均值到2014—2018年變?yōu)?3%,表明在2007—2013年鄂湘贛地區(qū)的植被狀態(tài)受氣象等條件影響較大,在2007—2018年后鄂湘贛地區(qū)的植被狀態(tài)逐漸變好。

        (3)武漢和南昌等城市群附近的植被受人類活動(dòng)影響較大,該地區(qū)植被狀態(tài)變化復(fù)雜,不存在一定的趨勢(shì)變化。

        (4)鄂湘贛地區(qū)的NDVI主要受降水影響,但降水不是唯一影響NDVI的因素,氣溫等其他氣象因素對(duì)NDVI的影響也很大。

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