时序光谱遥感植被指数是公认的监测植被覆盖变化的有效指标, 在大范围植被覆盖动态变化监测中发挥着重要作用。 祁连山地处中国西部甘肃和青海两省交界处, 地理位置特殊, 对维持中国西部生态安全具有重要作用。 随着全球气候变化, 祁连山区的气候也出现了不同程度的变化, 并且近些年来国家在祁连山实施了多项生态环境保护工程措施。 针对祁连山不同生态区植被覆盖变化现状及未来趋势研究的不足, 基于1 km分辨率的SPOT-VGT-NDVI光谱数据, 运用数理统计法、 空间叠置法分析了祁连山不同生态区植被覆盖时空格局、 植被稳定性和未来演化趋势, 探寻出敏感区域, 为区域生态安全、 生态工程建设提供理论基础, 进而为林草部门制定祁连山保护规划和植被恢复措施提供科学依据。 研究结果表明: 1998年-2018年间祁连山植被NDVI呈波动上升趋势, 增速为0.32%·a-1; 柴达木盆地荒漠生态区和帕米尔-昆仑山-阿尔金山高寒荒漠草原生态区NDVI变化率较小, 仅为0.14%·a-1和0.27%·a-1, 而内蒙古高原中部草原化荒漠生态区和江河源区-甘南高寒草甸草原生态区的变化率较大, 分别为0.54%·a-1和0.57%·a-1。 空间上, 祁连山植被NDVI呈现东南区域高, 西北区域低, 整体改善, 局部恶化的趋势, 恶化区域和改善区域面积分别占祁连山总面积的28.37%和40.76%; 分析发现祁连山植被较为稳定, 较高波动和高波动变化区域面积合计为0.22×104 km2, 占1.20%; 未来呈良性发展趋势和恶性发展趋势的面积分别占祁连山总面积的42.82%和26.40%, 其中持续性恶化的面积占25.56%。 祁连山-植被恶化区域主要为高海拔雪线附近的高寒草原和高寒荒漠、 中东部城镇周围地区和河湖周围的植被脆弱区域, 国家应将此区域作为以后治理的重点区。
Time series spectral remote sensing vegetation index is considered an effective index for monitoring vegetation coverage change and plays an important role in monitoring the dynamic change of vegetation coverage in a large area. Qilian Mountains, located at the junction of Gansu and Qinghai provinces, play an important role in maintaining ecological security in western China. In recent years, affected by global climate change, the climate in Qilian Mountains has changed to different degrees, and the state has implemented a series of environmental protection projects in the Qilian Mountains. Given the lack of research on the status and future trends of vegetation coverage in different ecological regions of Qilian Mountains, this research based on SPOT-VGT-NDVI spectral data with a resolution of 1km, used mathematical statistics and spatial superposition method to analyze the spatial and temporal patterns, vegetation stability and future evolution trend of vegetation coverage in different ecological regions of Qilian Mountains, and explored sensitive areas. It provides a theoretical basis for regional ecological security and ecological engineering construction, and further provides a scientific basis for forest and grassland departments to formulate Qilian Mountain protection planning and vegetation restoration measures. The results show that: From 1998 to 2018, vegetation NDVI in Qilian Mountains showed a fluctuating upward trend, with an increased rate of 0.32%·a-1. The NDVI variation rates in the desert ecological area of Qaidam Basin and the Alpine desert steppe ecological area of the Palmier-Kunlun Mountain and the Altun Mountains were relatively low, only 0.14%·a-1 and 0.27%·a-1, while the variation rates in the steppe desert ecological area of the central Inner Mongolia Plateau and the river source area of the Gannan alpine meadow steppe were relatively large, respectively 0.54%·a-1 and 0.57%·a-1. Spatially, the vegetation NDVI of the Qilian Mountains is high in the southeast and low in the northwest, with overall improvement and partial degradation. The areas of degraded and improved areas accounted for 28.37% and 40.76% of the total area of the Qilian Mountains, respectively. The vegetation in the Qilian Mountains is relatively stable. The areas with relatively high fluctuations and high fluctuations total 0.22×104 km2, accounting for 1.20%. In the future, areas with a benign development trend and a malignant development trend account for 42.82% and 26.40% of the total area of the Qilian Mountains, of which the area with continuous degradation accounts for 25.56%. The degraded areas mainly include the alpine steppe and alpine desert near the high altitude snow line and the fragile vegetation areas around the towns, rivers and lakes. The country should take this area as the key area of vegetation restoration.
1.3.1 均值法
利用年最大合成值NDVImax进行趋势分析制作NDVI年际变化图。 将每月最大合成值NDVImax数据按不同月份进行分类, 求取平均值, 制作NDVI月际变化图, 分析NDVI随时间变化的特征。
1.3.2 趋势分析法
使用一元线性趋势线模型, 逐像元拟合植被NDVImaxk年际变化趋势, 反演近21年祁连山区植被时空变化格局, 植被NDVI年际变化趋势计算公式如式(1)
式(1)中: n为监测年数; k为年序列数; NDVImaxk为第k年的最大值; θ slope为变化斜率。
1.3.3 变异系数法
变异系数是标准差与平均数的比值, 表征观测值的变异程度。 用变异系数表征每个像元NDVI值的时序变化情况。 变异系数越大, 表明时序越不稳定; 反之, 则表明时序较为稳定。 变异系数的计算公式如式(2)
1.3.4 叠置分析法
持续性分析-Hurst指数法: 定义NDVI时间序列为NDVI(t), 其中t=1, 2, …, n, 对于任意正整数τ ≥ 1, 该时间序列的均值序列为
累积离差序列为
极差序列为
标准差序列为
计算Hurst指数为
式(7)中: H为Hurst指数; C为比例参数。
祁连山植被NDVI月均值变化如图2所示, 波峰出现在7月-8月, 5月-10月的NDVI值分别为0.16, 0.28, 0.37, 0.38, 0.30和0.20。 NDVI月最大值变化趋势与月均值变化趋势相同。
对祁连山不同生态区植被NDVI变化趋势进行统计发现: 柴达木盆地荒漠生态区和帕米尔-昆仑山-阿尔金山高寒荒漠草原生态区NDVI变化率较小, 仅为0.14%· a-1和0.27%· a-1, 而内蒙古高原中部草原化荒漠生态区和江河源区-甘南高寒草甸草原生态区的变化率较大, 分别为0.54%· a-1和0.57%· a-1(表2)。 主要是因为荒漠生态区是在极度缺水的干旱区域形成的, 高寒荒漠草原生态区是温性荒漠向温性草原的过渡区, 分布的植物种主要为耐旱的小灌木和半灌木, 其对气候变化和人类保护措施的响应不及草本植物, 因此, 其NDVI变化率较小。 草原化荒漠生态区是温性草原向温性荒漠的过度地带, 在气候和保护措施适当的条件下可能发育为温性草原, 其中分布的针茅、 长芒草等对水热条件响应敏感, 近年来降水量的增加使得草原化荒漠生态区植被覆盖变化率较大, 江河源区-甘南高寒草甸草原生态区植被NDVI变化率较大的原因主要为近年来实施的退牧还草、 草原补奖等政策的实施减轻了放牧压力, 使得恶化草原发生正向演替, 植被覆盖度和生物量增加。
将NDVI等间距分为5个区间, 分别统计各NDVI区所占的面积比例(图4), 发现21年间高值区(0.8≤ NDVI< 1.0)所占面积比例增加(增速为54.4%· a-1), 低值区(0< NDVI< 0.2)所占面积比例减小(增速为-51.1%· a-1), 中值区(0.2< NDVI< 0.8)所占比例基本没有变化。 这主要是因为祁连山西北部低植被覆盖区(红色覆盖区)从1998年的43.18%降至2018年的28.97%, 东南部高植被覆盖区(绿色覆盖区)从0.12%增加至12.31%, NDVI在0.2-0.8的区域整体西移(图5)。
基于Hurst指数值域, 对祁连山1998年-2018年NDVI变化的可持续性进行分析, 并与植被覆盖变化趋势进行叠加分析(图9), 发现植被覆盖反持续性变化的面积为1.31× 104 km2, 占祁连山总面积的7.12%; 大部分区域的植被覆盖变化趋势与过去相同, 面积为16.02× 104 km2, 占祁连山总面积的92.88%。
图例字母表示意义如下:
fcx+qwth: 反持续轻微恶化; fcx+xzgs: 反持续明显改善; fcx+xzth: 反持续明显恶化; fcx+qwgs: 反持续轻微改善; cx+xzth: 持续明显恶化; cx+qwth: 持续轻微恶化; cx+xzgs: 持续明显改善; cx+qwgs: 持续轻微改善。
对演化趋势进行统计分析(表3), 发现未来植被覆盖呈良性发展趋势和恶性发展趋势的面积分别占祁连山总面积的42.83%和26.40%, 其中持续性恶化的面积占25.56%。
基于时序光谱遥感指数数据SPOT-VGT-NDVI, 分析了祁连山1998年-2018年不同生态区植被覆盖时空变化特征, 得出如下结论:
(1)祁连山植被NDVI变化呈波动上升趋势, 平均增速为0.32%· a-1。
(2)祁连山不同生态区植被覆盖增速的不同是由植被类型对水热条件和保护措施响应的敏感性差异导致。
(3)祁连山植被呈整体改善, 局部恶化趋势, 恶化区域为雪线附近、 城镇周围和湖岸周围, 雪线附近恶化是由水热条件恶劣和野生动物增多所致, 城镇周围恶化由城镇发展所致, 湖岸周围恶化由湖岸线上升淹没周围草地所致。
(4)祁连山植被波动率较小, 未来呈良性发展趋势和恶性发展趋势的面积分别占祁连山总面积的42.83%和26.40%, 持续性恶化的面积占25.56%, 该区域应设定为未来保护的重点区域。