基于modis数据的黄土丘陵沟壑区退耕还林对植被动态变化的影响

基于modis数据的黄土丘陵沟壑区退耕还林对植被动态变化的影响

用遥感图像反映地表植被覆盖信息时，植物覆盖指数的一般数量包括：源植物指数（ndvi，nomali度）、改进植物指数（vi，高级植物指数）、高级归一化植物指数（anvi，高级诱导植物指数）等。其中由于归一化植被指数(NDVI)能够相当精确地反映植被绿度、光合作用强度,植被代谢强度及其季节和年际变化,因此,在全球或各大陆等大尺度的植被动态监测、植被分类、全球和区域土地覆被分类及其变化、作物长势检测和物候监测、自然灾害监测等方面得到广泛应用。目前在植被动态变化监测上常用的遥感数据有NOAA-AVHRR(AdvancedVeryHighResolutionRadiometer)、SPOT-VEGETATION(VGT)、EOS-MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)和LandsatTM等。其中TM遥感数据由于其地物分辨率高(30m)而被广泛应用,但其时间分辨率低,反映的往往是某一时刻植被状况,在反映区域植被动态变化时存在明显不足。AVHRR数据从1982年开始获取,时间序列最长,但由于其较完整序列数据的空间分辨率为8km,常被用于大尺度植被的动态监测。SPOT-VGT数据从1998年4月开始获取,空间分辨率为1km,在生态环境动态监测和植被动态监测方面得到广泛的应用。MODIS数据从2000年开始获取,其空间分辨率比AVHRR、SPOT-VGT遥感数据要高(250m),时间序列也相对完整,且除MODIS/NDVI外的其他配套数据也日趋丰富,在植被动态监测方面具有良好的应用前景。陕北黄土高原地处黄土高原腹地,面积约10万km2,水土流失现象十分严重,植被状况对该流域内水土保持起着至关重要的作用,尤其是1999年退耕还林生态建设工程实施以来,区域植被发生较大的变化,对退耕前后植被动态变化监测就成了退耕还林工程评价任务之一。目前利用遥感影像对植被动态监测研究也很多[13,14,15,13,14,15],由于研究区域的不同多利用SPOT-VGT数据来分析整体植被的动态变化,而目前陕北地区退耕还林效益评价的难点是如何确定哪些是由于退耕而引起的植被动态变化,且由于陕北地区沟壑密布,地形破碎度很高,1km空间分辨率的SPOT-VGT数据较难精确反映退耕前后不同坡度NDVI动态变化,而250m分辨率的MODIS/NDVI数据则相对较好的解决这一问题。因此,本文在前人研究基础上,选取目前最适合陕北地区植被监测的MODIS/NDVI数据,利用一元回归趋势分析,从不同土地利用/覆被类型和不同坡度植被指数动态变化两个方面来分析退耕还林对植被的影响。原因在于陕北地区退耕还林主要有封山育林、坡耕地退耕还林、坡耕地退耕还草等形式,其中坡耕地退耕还林是退耕还林的主要形式,因此分析陕北地区不同土地利用/覆被类型的植被指数变化,尤其是退耕前后坡耕地植被指数的变化,有助于厘定退耕还林所产生的植被恢复效益;另外为了减轻陕北地区严重的水土流失,政策规定大于25°坡度的坡耕地必须退耕,15°到25°的坡耕地有选择的退耕,15°以下自愿退耕。由于退耕还林主要集中在坡度较大的区域,因此研究不同坡度植被指数动态变化对于明晰退耕还林所产生的植被恢复效益也具有一定的指导意义1气候变化空间分布陕北黄土高原地区位于黄土高原中部,地理位置介于34°49′—39°35′N,107°10—111°14′E之间,海拔高度约500—2000m;东隔黄河峡谷与晋西黄土高原相望,西以子午岭与陇东黄土高原为界,南与关中盆地毗邻,北接鄂尔多斯高原。气候上处于暖温带大陆性季风半湿润气候向温带半干旱气候的过渡区,年平均气温8—12℃,年平均降水量350—600mm。研究区下垫面情况复杂,包含森林、草地、农田、荒漠、湖泊等多种类型,地域广阔、地形复杂,丘陵沟壑遍布,气温和降水的空间分布差异较大,植被类型多样,植被分布差异较大。1999年被国家定为首个退耕还林试点地区,并于2001年全面实施退耕还林生态建设工程,迄今已有10a之久。2数据来源和分析2.1ndvi数据的获取和处理MODIS数据来源于美国LPDAAC(LandProcessDistributedActiveArchiveCenter)的MODIS数据中的16d最大值合成的植被指数MOD13A1数据产品[,空间分辨率为250m,时间是2000年3月到2008年12月。利用MODLAND提供的MRT软件对MODIS数据进行子集提取、图像镶嵌、数据格式转换、投影转换等处理,获取质量较为可靠的NDVI数据集。最后利用MVC法将全年23期的NDVI数据进行最大值合成,获取年内最大NDVI来代表当年植被生长最好的状况。原因在于陕北地区冬季寒冷,地表常残留积雪,冬季NDVI与实际植被状况会存在较大误差,常规的利用年内12个月平均NDVI来作为当年NDVI值会存在较大误差。而全年最大值NDVI一方面克服了这个问题,另一方面利用MVC法可以进一步消除云、大气、太阳高度角等的部分干扰。所用的植被空间分布数据来源于数字化的1∶100万中国植被图,利用ArcGIS对陕北地区植被图进行投影变换,转变成与上述遥感数据相同的投影方式。最后将陕北地区植被图中的植被类型进行合并,参考陕北地区实际情况,合并为针阔混交林、疏林、水浇地、坡耕地、草地(1∶100万植被图上英文名称为slopinggrassland)、荒漠草地、沙地和水体等8种土地利用/覆被类型(图1)。由于1∶100万中国植被图制图时间在2000年之前,且精度较高,能较好的反映退耕前陕北地区土地利用/覆盖情况,因此适用于分析退耕前后不同土地利用/覆被类型NDVI变化。DEM数据来自美国太空总署和国防部国家测绘局联合测量的SRTM3(ShuttleRadarTopographyMission)数据,空间分辨率90m,利用ArcGIS软件对其进行图像镶嵌、投影转换及研究区提取等处理,并计算陕北地区空间曲面的坡度(slope)。辅助数据包括陕北地区27个气象站点1981—2007年的气象资料。2.2ndvi年际变化的．(1)NDVI年均值的年际变化由于MODIS/NDVI年均值能够反映植被的年际变化,研究利用MVC法获取陕北地区全年最大NDVI作为反映当年植被最好情况,然后将各象元全年最大化NDVI进行加和平均来作为整个地区当年的NDVI,从而反映区域植被年际变化。另外通过统计陕北地区主要的几种植被类型,依据植被类型的不同来逐象元加和平均作为该类植被类型当年的NDVI,利用区域平均NDVI和不同植被类型NDVI与年际之间的线性回归分析反映陕北地区不同植被类型NDVI年际变化幅度。(2)一元回归趋势分析Stow等用采用一元线性回归来分析每个栅格点的变化趋势,从而来计算植被的绿度变化率(greennessrateofchange,GRC),GRC被定义为某时间段内的季节合成归一化植被指数年际变化的一元线性回归方程的斜率。本文采用此方法来模拟每个栅格NDVI的年际变化趋势,计算公式为:式中,变量i为l—9的年序号,NDVI表示第i年的最大化NDVI值。变化趋势图则反映了在9a的时间序列中陕北地区植被NDVI的变化趋势。某像点的趋势线是这个像点9a的最大化NDVI值用一元线性回归模拟出来的一个总的变化趋势。slope即这条趋势线的斜率。这个趋势线并不是简单的最后一年与第1年的连线。其中slope>0则说明此象元NDVI在9a间的变化趋势是增加的,反之则是减少。3结果与分析3.1不同土地利用/覆被类型ndvi变化情况通过逐象元计算陕北地区不同土地利用/覆被类型NDVI,分析2000—2008年陕北地区不同主要土地利用/覆被类型NDVI变化。由于本研究主要分析植被的年际变化,因此沙地和水体的NDVI未进行分析。从图2可以看出,陕北地区NDVI从2000年到2008年都呈现较明显的增长趋势,说明陕北黄土高原整体植被恢复效果明显,同时陕北地区主要的土地利用/覆被类型NDVI也都呈上升趋势,不同土地利用/覆被类型NDVI变化也不尽相同,因此利用不同土地利用/覆被类型NDVI与年际变化之间进行回归分析,确定不同土地利用/覆被类型NDVI变化程度(表1)。从表1可以看出,不同土地利用/覆被类型与年际变化之间的相关系数都很高,均通过了置信度99%的显著性检验,说明随着时间的变化各土地利用/覆被类型NDVI都有较显著的上升。通过不同土地利用/覆被类型NDVI与时间序列的一元回归分析,可以看出坡耕地和草地的回归直线斜率最大,分别为0.0154和0.0156,说明这两种土地利用/覆被类型NDVI上升幅度最快,这是由于将原先的坡耕地和草地经过退耕还林转变成为林地(灌木),土地利用/覆被类型发生了明显的变化,NDVI增幅最快,从而反映了退耕还林在植被恢复方面取得了较好的效果。针阔混交林斜率为0.0069,NDVI增长幅度最低,这是由于针阔混交林主要分布在陕北仅存的次生林区黄龙山、劳山和子午岭,国家和政府早在20世纪70、80年代就设立了自然保护区,因此植被NDVI在近10a变化幅度不大。3.2不同坡度水浇地ndvi变化的变化(1)不同土地利用/覆被类型趋势分析根据上述趋势分析算法,在ERDAS9.0下建模来逐象元分析近10a来陕北地区植被NDVI变化趋势。并利用前人关于植被指数退化研究的划分标准,对整个陕北地区及不同土地利用/覆被类型近10a的NDVI变化趋势进行分析,结果见图3和表2。陕北地区经过近10a的退耕还林生态建设工程,植被状况得到了很大的改善。其中植被指数呈明显改善的面积占整个陕北地区面积的64.96%,中度改善占18.58%,陕北绝大部分地区植被恢复良好,在斜率分布图上我们可以看出,陕北典型黄土丘陵沟壑区植被明显改善,而长城沿线风沙区改善面积相对不大,这是由于退耕还林主要集中在黄土丘陵沟壑区,长城沿线风沙区多采用封禁措施,降水稀少导致植被恢复速度相对较慢。不同土地利用/覆被类型NDVI变化也不尽相同,从表上可以看出,水浇地、坡耕地和草地明显改善面积分别占其总面积的76.08%、74.71%和71.56%,明显高出其他植被类型,其中水浇地的明显改善面积最高,其中原因在于水浇地作为陕北地地区的基本农田保护区,在坡耕地退耕之后,农民的耕地面积减少,促使传统农业的粗放经营模式向集约化种植模式进行转变,水浇地作物投入的增加必然增加了作物的产量,从而也会使水浇地NDVI有所上升,这表明了退耕还林不仅在坡耕地和草地取得了良好的植被恢复效果,而且还取得了较好的边际效应,促使了农业生产模式的转变。针阔混交林明显改善面积所占比例较低,轻微改善和基本不变面积占据大部,分别为30.23%和11.08%,这是由于政府早在20世纪80年代就注重了陕北地区仅存次生林子午岭、黄龙山的保育工作,植被覆盖在退耕前就保持在一个较高的水平,而国家对于陕北次生林区的政策主要以封山育林为主,因此植被轻微改善和基本不变比例相对于其他土地利用/覆被类型较高。荒漠草地的退化面积比例在几种植被中最高,这是由于荒漠草地位于毛乌素沙地周围,受沙地的影响,局部草地呈现荒漠化趋势。(2)不同坡度趋势分析坡耕地是指具有不同倾斜程度的农耕地,跑水跑肥,产量很低,是水土流失的主要来源地。根据退耕还林政策规定,大于25°的陡坡耕地必须无条件地退耕,15°—25°的陡坡耕地有选择的退耕。同时李锐等年建议黄土高原生态建设要在5—10a退耕15°以上的坡耕地,再用10a的时间7°以上的坡耕地全部退耕。根据上述观点,本文依据陕北地区90m分辨率的DEM,将陕北地区按坡度分级,结果见图4。通过统计不同坡度范围内2000—2008年NDVI变化的斜率(图5),坡度为0—3°主要包括北部的荒漠大部及陕北地区南部部分的粮食生产区域,约占整个陕北地区面积的20.29%,其中沙地和荒漠草地占陕北地区面积的14.48%,由于沙地和荒漠NDVI大部分呈现基本不变甚至退化的趋势,虽然陕北南部水浇地NDVI呈显著上升趋势,但由于其面积占的比例较小,因此坡度在0—3°时NDVI变化的斜率最低。随着坡度的升高,平均斜率值也越来也大,7—35°坡度之间斜率平均值都保持在一个较高的水平,其中25—35°坡度时斜率平均值最大,为0.0152,原因在于退耕还林主要集中在有坡度及坡度比较大的区域,而25—35°正是陕北地区退耕还林的重点区域。通过逐栅格统计各个坡度植被变化的斜率,依据植被指数退化划分标准,分析不同坡度植被改善比例(图6)。7—35°坡度之间植被明显改善的比例最高,都超过了各自整体的65%,充分说明了坡耕地退耕还林取得了明显的植被恢复效果。3—7°明显改善比例也很高,原因在于地形图原始等高线误差及DEM地形的描述误差,地面平均坡度随着分辨率的降低而降低,尤其是在黄土丘陵沟壑区,误差会更大,因此在黄土丘陵沟壑区许多坡度大于15°的地形却表现为3—7°。4讨论和结论4.1立地条件分析影响植被变化的因素有自然因素及人为因素两种,其中自然因素中降雨和气温是对植被年际变化影响较大的两个因素。通过陕北地区27个气象站点2000—2007年降雨量及年平均气温与年份之间的回归分析(表3),陕北地区27个气象站年降水和气温均未通过置信度95%的显著性检验,说明2000—2007年降水和年气温均没有显著变化,而陕北地区不同土地/覆被类型年均NDVI都有显著增加,可以初步认为非气候因素是引起NDVI增加的主要原因,这与李登科等研究结论相同。但由于2000—2007年时间序列较短,气候变化往往需要几十乃至上百年的时间,因此又分析了1981—2007年间降水和气温的变化,发现在近30a,陕北地区年降雨没有显著变化,而年平均气温却有显著的小幅上升(表3),说明陕北黄土高原气候呈现一种暖干化发展趋势,气候暖干化导致土壤含水量下降,风沙加大,植物存活率降低,植被覆盖率下降,地表土质更趋疏松,导致区域生态环境趋于恶化。而陕北地区NDVI从2000—2008年期间却有明显改善的趋势,因此可以确定人为因素是导致NDVI增加的主要原因。尤其通过分析退耕还林实施的重点区域,坡耕地和草地以及坡度在7—35°的区域均比其他类型有明显的增加,表明人为因素中的退耕还林生态建设工程是导致陕北地区NDVI增加的主要原因,退耕还林实施的重点区域取得了良好的植被恢复效果。为了将退耕还林植被恢复效果进一步量化,一方面通过统计草地、坡耕地面积及其植被明显改善面积,确定其在整个陕北黄土高原地区植被恢复方面的贡献比例。陕北地区草地、坡耕地占总土地面积的15.52%和39.50%,其植被明显改善面积分别占陕北地区明显改善面积的17.10%和45.43%,超过其所占土地面积的比例,其中坡耕地对陕北地区植被明显改善贡献最大,说明退耕还林生态建设工程在陕北地区植被恢复中起到了十分重要的作用。另外,7—15°、15—25°及25—35°坡地面积分别占陕北地区面积的36.80%、24.59%和2.24%,其明显改善面积分别占总改善面积的39.91%、25.81%、2.28%,7—25°明显改善面积占总改善面积的65.72%,进一步说明了坡耕地退耕还林对于陕北地区植被恢复影响巨大。4.2ndvi的回归趋势分析(1)