归一化植被指数ndvi在嘉陵江流域的应用

归一化植被指数ndvi在嘉陵江流域的应用

植被是土壤、气候和水分等因素的自然联系。植被受损后，不仅会影响当地的降水量和气温，还会改变下游洪水的频率和强度，导致土壤侵蚀和水土流失。植被在很大程度上代表了环境的总体状况,植被变化能够揭示环境的演化,并且它被认为在全球变化研究中起到“指示器”的作用。归一化植被指数(NormalDifferenceVegetationIndex,NDVI)是遥感影像的近红外波段(NIR)和红外波段(R)反射率的比值参数,计算公式是NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。ND-VI是目前最常用的表征植被状况的指标,它与植被覆盖度、生物量、叶面积指数密切相关,能够反映植被的繁茂程度,在一定程度上能够代表地表植被覆盖的变化,完全能够用于研究区域甚至全球植被的时空变化。HELLDue6afN等利用GIMMSNDVI数据分析全球荒漠化的变化趋势,认为地中海地区、撒哈拉沙漠周边地区、南非旱地地区、中国沙漠地区正在变绿,但不能得到这些地区荒漠化的变化趋势。李秀花等利用GIMMSNDVI数据,发现我国西北地区NDVI呈现上升趋势,其中北疆地区1991~2001年比1981~1990年的NDVI均值增加了2.48%,南疆地区增幅为8.95%。Piao等分析了中国温带草原的植被变化,得出生长季(4~10月份)NDVI的年增长率为0.5%,春季(4~5月份)的NDVI年增长率为0.61%,夏季(6~8月份)的NDVI年增长率为0.49%,秋季(9~10月份)的NDVI年增长率为0.6%。杨建平等发现长江黄河源区近20a来的植被覆盖总体上保持原状,局部继续退化。李春晖和杨志峰的研究结果显示,黄河流域1982~1998年年均NDVI呈增加趋势,表明黄河流域植被覆盖增加,生态环境好转。信忠保等利用1981~2006年最大化NDVI数据分析黄河中游河龙区植被覆盖的变化趋势,也得到了相似的结论,认为黄河中游河龙区NDVI指数呈现整体上升趋势,黄土丘陵沟壑区和山地森林区呈下降趋势。信忠保和许炯心得出黄土高原春季NDVI年均增长率0.31%,秋季年均增加率0.25%,而夏季和冬季没有发现明显的变化趋势。夏露等利用SPOT4-VEGETA-TION数据,分析黄土高原1998~2005年植被覆盖的变化特征,得出黄土高原地区植被动态变化显著增加,而1998~2001年有所减少。上述研究主要分析干旱区与半干旱区的植被变化特征,结果显示这些地区的植被覆盖有增加的趋势,表明环境状况良好。NDVI数据的时段可能会对趋势分析有影响。例如,宋怡等利用1998~2004年SPOT-VEGE-TATION数据,得出近7a来我国西北地区植被覆盖存在普遍退化的趋势,与大部分研究结果不一致。嘉陵江流域是长江上游重点产沙区之一,来沙量占全上游的30.5%。许炯心分别阐述了人类活动与降水变化、农村社会经济因素(经济因素、长江上游水土保持重点工程)对嘉陵江流域侵蚀产沙或产沙量的影响,并说明这些因素会对植被覆盖产生影响,从而导致流域侵蚀产沙的变化,但没有详细分析植被覆盖如何变化。本文利用1982~2006年GIMMSNDVI数据,分析嘉陵江流域植被覆盖的时空变化规律,阐明流域的环境变化程度。1嘉陵江流域概况嘉陵江发源于秦岭南麓,向西南流经陕西、甘肃、四川、重庆4省市,于重庆市汇入长江。全长1120km,流域面积1.6×105km2,地跨东经102°35′36″~109°01′08″,北纬29°17′30″~34°28′11″。嘉陵江流域高差4800m左右(图1),河道落差2300m,平均比降2.05‰。嘉陵江流域属亚热带季风气候,1961~2000年多年平均最高气温19.4℃,多年平均最低气温为4.3℃,多年平均风速约1.1m/s,多年平均日照时间为3.9h/d。流域1961~2004年多年平均降水量为931mm,降水量年际变化大,主要集中在汛期5~10月,占年降水量的82%。流域年蒸发能力为800~900mm,多年平均年实际蒸发能力为513mm。流域内坡耕地有212.92×104hm2,占耕地面积的54.57%,其中>25°的坡耕地38.38×104hm2。主要的作物有冬小麦、水稻、玉米、土豆和油菜等。2数据和方法2.1月最大合成数据相对于失时点本研究使用GIMMS数据集的NDVI数据,来自美国航空航天局(NASA)全球监测与模型研究组(GlobalInventorModelingandMappingStudies,GIMMS)发布的半月最大值合成(MaximumValueComposites,MVC)数据,空间分辨率是8km,时间分辨率是“准半月”(每个月前15d和剩余天数)。NDVI指数易受大气、云雾、土壤背景等外界因素的影响,故GIMMS的NDVI数据经过几何精纠正、辐射校正、大气校正等预处理,且都已采用最大值合成法(MVC)以减少云、大气、太阳高度角等的影响。此外,GIMMS数据利用经验模式分解(EMD)减少了由于卫星轨道漂移所产生的噪音,并利用交叉辐射定标的方法,增强了数据的精度。使用数据的时间为1981年12月~2006年11月。2.2嘉陵江流域ndvi的年均值及年变化在ArcGIS9.2中,重新定义NDVI数据的投影,使其与嘉陵江流域边界图、水系图等背景资料的投影一致,以便于进行叠加分析。利用嘉陵江流域边界截取NDVI数据,得到嘉陵江流域半月最大化NDVI数据,利用Max命令提取月最大化NDVI数据。随后,把月数据相加并进行平均来得到NDVI的年均值数据。利用一元线性回归及相关系数法(式1),分析嘉陵江流域整个流域或每个栅格NDVI的年变化趋势。式1中a值表示每个栅格或整个流域NDVI的变化趋势,其正值为增长趋势,负值为减少趋势,零值表示为没有变化,绝对值表示增或减的强度。式中:Y为NDVI;X为年份;a为直线斜率;b为常数。用ArcGIS9.2绘制嘉陵江流域NDVI年均值及其变化趋势的空间分布特征。3结果与讨论3.1个总体的人口分布密度,一个是一个月的年均值统计各个栅格NDVI的年均值,分析嘉陵江流域植被覆盖的空间变异特征(图2)。从图2可以看出,NDVI存在明显的南北差异,北部地区比南部地区的NDVI明显要大一些。基于统计,嘉陵江流域NDVI年均值为0.42,其主要分布于0.3~0.5,约为85.5%。南部地区的NDVI基本上小于0.4,而北部地区的NDVI大部分都在0.4以上。基于1∶400万地图集中县人口分布密度数据,得知南部地区各县的人口分布密度大都在70人/km2以上,而北部地区各县的人口分布密度多在5~40人/km2。一般来说,人类活动与人口分布密度一般呈正比关系。结合嘉陵江流域NDVI年均值的空间分布(图2),得出人类活动与NDVI呈负相关,人类活动越剧烈,NDVI越小,反之亦然。这表明人类活动对植被有一定的影响,其它学者也得到了类似的结论,例如,陈操操等不仅得出植被覆盖变化的空间分布与人口分布密度图几乎重合,而且也得出植被覆盖也与经济密度图几乎重合,因此认为工业或农业等人类活动对当地的植被都会产生一定的影响。3.2嘉陵江流域ndvi与长江上游川江段植被覆盖的时空变化统计每个栅格的NDVI数据,将整个流域的NDVI数据进行平均来代表当年平均覆盖状况,用以分析嘉陵江流域植被覆盖的变化趋势(图3)。从图3得知,嘉陵江流域植被覆盖总体上呈小幅上升趋势,根据波状起伏变化,可具体分为4个阶段:(1)1982~1989年,植被覆盖呈波状变化且起伏较小;(2)1990~1994年,植被覆盖呈下降趋势;(3)1995~1998年,植被覆盖几乎没有变化;(4)1999~2006年,植被覆盖呈上升趋势。从绝对值来看,嘉陵江流域的NDVI值要比黄土高原地区的大,但变幅要小于黄土高原。从整个时间段的变化趋势来看,嘉陵江流域的植被覆盖与我国西北地区、温带草原、黄土高原的变化趋势基本一致,都呈上升趋势。但从分段时间来看,各个地区的变化趋势并不一致。例如,李登科发现黄土高原丘陵沟壑区1982~1998年植被覆盖缓慢增加,1999~2001年植被覆盖处于一个相对的低谷,2003~2007年植被覆盖快速增加;而刘晓帆等利用老哈马流域1982~2006年GIMMSNDVI数据,得出该流域20世纪90年代的植被覆盖水平最好,与图3所示的变化并不非常一致。黄雪峰等利用1975~2002年Landsat遥感数据分析得到四川盆地NDVI呈现波动变化,其中1975~1992年呈上升趋势,1992~2001年呈下降趋势,2001年又开始上升,1992年为峰值,本结论也得到NDVI呈波动变化,但分时段却不一样。而刘磊和牛生杰利用MODIS数据分析了长江上游川江段植被覆盖2000~2006年的变化趋势,发现植被覆盖呈上升趋势,近6a来长江上游川江流域的植被得到了较好的恢复,与本节结论(4)一致。另外,植被覆盖的增长率大小也不相同,嘉陵江流域NDVI年均增长率为0.6%,比干旱区、半干旱区的植被覆盖增长要快,但小于南疆地区。3.3年际变化特征图4绘制了嘉陵江流域1982~2006年NDVI变化的空间分布特征。从图4可看出,整个流域植被变化存在明显的空间差异。以北川-剑阁-通江一线为界,以南地区主要以上升趋势为主,a值分布范围大部分在0~0.003;以北地区上升和下降趋势并存,以上升趋势为主,a值分布范围大部分在-0.003~0.003。统计结果表明,嘉陵江流域呈上升趋势的面积为69.50%,其中a值介于0~0.003的面积约为67.07%,≥0.003的面积约为2.43%,呈零星分布。呈下降趋势的面积为30.50%,其中a值介于-0.003~0的面积约为29.78%,≤-0.003的面积仅为0.72%,呈零星分布。植被变化也与人类活动密切相关,南部地区人口分布密度大,植被覆盖呈增加趋势,而北部地区人口分布密度小,植被覆盖呈减小趋势,这可能与长江上游地区水土保持治理工程的实施有密切关系。许炯心阐明了经济因素、长江上游重点水土保持工程已成为影响嘉陵江流域植被覆盖的重要因素,长江上游水土保持治理工程减少了坡耕地的水土流失,从而导致植被覆盖呈上升趋势。另外,统计南充、武都(图1)两站的气温和降水资料,发现春季降水增加,而夏季减少,气温春夏季均呈上升趋势,这与长江流域的气温变化趋势一致。春季的ND-VI与气温的变化趋势一致,而夏季的NDVI与降水表现出相同的变化趋势。这意味着影响春季植被变化的主导气象因素是气温,而夏季植被变化与降水密切相关。武都春季降水量减少较少,而南充春季降水量呈微弱增加趋势,气温升高有利于植被生长,导致植被覆盖呈上升趋势。夏季与之相反,降水量减少较多,气温升高造成蒸发能力加强,地表及植被蒸散量的加大比降水增加的快,水分已成为植被生长的限制因素,所以夏季植被生长供水不足,导致嘉陵江流域植被覆盖率减少。因此,我们可以判定嘉陵江流域植被变化与气候变化和人类活动有密切关系。4嘉陵江流域植被及年际变化本文利用线性相关分析方法分析GIMM