近20 a新疆北疆天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系

侯志雄,井长青,陈 宸,王公鑫,郭文章,赵苇康

(新疆农业大学草业与环境科学学院/新疆草地资源与生态重点实验室,乌鲁木齐 830052)

0 引 言

【研究意义】植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)是植被在地面的垂直投影面积占总面积的百分比[1]。植被覆盖度的变化不仅与生物量、净初级生产力等地表生态学指标有关,还可以通过地表参数对气候变化有一定的影响。植被是极其重要的自然资源,在全球气候变化和动植物生存演变中扮演着非常重要的角色。草地植被属于陆地上存在面积最大的可再生资源,也是构成生态系统有机循环的主要部分[2]。新疆北疆草地近2 333.33×104hm2(3.5亿亩),但由于一些原因[3],加之干旱、风沙以及生态环境脆弱[4],草地有所退化。研究北疆天然草地退化现状、草地退化分布格局等,对修复退化草地有重要意义。【前人研究进展】把利用遥感技术进行草地植被覆盖度反演总体分为植被指数法和像元分解模型法两种方法[5]。归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)对植被的响应能力较强,是被定义的多种植被指数中使用较为广泛的一种[6]。李苗苗、杨瑞瑞等[7-8]通过对多年植被覆盖度进行估算,分析了植被覆盖度时空分布与气候变化的相关关系;陈昀琳等[9]基于Landsat和MODIS NDVI时序数据,通过像元二分模型对青海湖流域植被覆盖度提取,并分析其变化;苗正红等[10]基于MODIS NDVI数据,对吉林省植被覆盖度进行动态遥感监测;刘超等[11]充分利用3S技术RS、GPS和GIS技术对内蒙古阿拉善东南部地区1991～2006年的植被覆盖度估算及其变化提取分析,并在此基础上对该地区的生态环境进行研究。像元二分法是植被覆盖度反演的常用方法之一[12],朱林富等[13]以2000～2015年的MODIS数据为基础,运用像元二分模型计算植被覆盖度,研究了重庆地区的植被覆盖度时间和空间分布以及石漠化演变的特征;刘家琰等[14]、常慧等[15]基于高分辨率的Landsat 8数据,利用像元二分法提取NDVIsoil和NDVIveg参数,反演了青海湖流域植被覆盖度;杨凯军等[16]基于像元二分模型对石羊河流域植被覆盖度反演,并从时间和空间角度对其分异特征进行研究。研究利用植被指数,通过像元二分模型,反演天然草地植被覆盖度,在干旱区有较高精度,归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间有良好的线性关系[17,18]。【本研究切入点】利用植被指数法和像元二分模型对植被覆盖度进行反演是相对适用的植被覆盖度反演模型。需研究近20 a新疆北疆天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系。【拟解决的关键问题】基于多年连续的MODIS-NDVI产品数据和气象数据,运用像元二分模型对近20 a新疆北疆天然草地覆盖度进行反演,分析该区域天然草地植被覆盖度的时空分布规律及其与气象因子之间的相关关系。

1 材料与方法

1.1 材 料

1.1.1 研究区概况

新疆北疆是我国重要的草地牧场(43°23′～49°10′ N,79°57′～91°32′ E),北疆地形复杂,以准噶尔盆地为中心,三面环山,形成明显的地形单元,地势西高东低。中部准噶尔盆地,南部广阔,北部窄小,海拔500 m以上[19];北部的阿尔泰山,平均海拔在3 000m以上,植被垂直分异比较显著;南部的天山山脉,西起乌恰,东至伊吾,山体平均宽厚约250 km,平均海拔4 000 m,有多条河流和深谷;西部山地由一系列低山丘陵组成,并有几处地势较低的缺口,使得盛行的湿润西风能进入盆地[20]。北疆行政区划上包括乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市、北屯市、昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、博尔塔拉蒙古自治州等地区[21]。北疆位于中纬西风带,属典型的大陆性干旱气候区,全年降水量200 mm以上[22,23]。

1.1.2NDVI数据

从中国科学院资源环境与数据中心(www.resdc.cn)下载的NDVI数据为年度1 km植被指数(NDVI)空间分布数据集[24],时间为1998～2018年,空间分辨率为1 km,基于连续时间序列的SPOT/VEGETATIONNDVI卫星遥感数据,采用最大值合成法生成。

1.1.3 土地利用数据

土地利用数据来源于中国科学院资源环境与数据中心(www.resdc.cn)中国土地利用遥感监测数据,该数据集基于Landsat TM/ETM、Landsat 8遥感影像为主要数据源,人工目视解译生成,每5 a为一个监测期。选取年份为1995、2000、2005、2010、2015、2020年,空间分辨率为1 km。

1.1.4 气象数据

气象数据来源于中国科学院资源环境与数据中心(www.resdc.cn)的中国逐年降水量、平均气温空间插值数据集。其应用的是澳大利亚的ANUSPLIN插值软件,ANUSPLIN是使用函数逼近曲面的一种方法,能够对数据进行合理的统计分析和数据诊断,可以对数据的空间分布进行分析进而实现空间插值的功能[25]。

1.2 方 法

1.2.1 像元二分模型

像元二分模型法是间接计算草地植被覆盖度最常见方法,通常使用NDVI直接提取植被覆盖信息。假设影像中的像元只由草地植被和非草地植被两个部分组成。研究选择NDVI作为参数,在ENVI中分别将置信区间95%和5%的NDVI值作为NDVIveg和NDVIsoil。

(1)

式中:FVCi为第i年的草地植被覆盖度;i为年份;NDVIsoil为裸地土壤或非草地植被区域的NDVI值;NDVIveg为有草地植被完全覆盖区域的NDVI值,NDVI为像元草地植被覆盖部分和非草地植被覆盖部分的加权平均。

1.2.2 变化率

常使用变化率对影像进行逐像元变化率分析。

(2)

式中:i为年序号,NDVIi为第i年的NDVI值,n为样本量。θslope是NDVI在研究时间内的变化率,其为正值草地状况,其为负值则草地状况趋于退化。

1.2.3 相关性

运用相关分析法对数据进行分析及相关系数R描述。

(3)

1.2.4 草地范围

研究使用土地利用数据对草地范围进行确定,选取包含研究时间段的1995、2000、2005、2010、2015、2020年的土地利用数据,使用ArcGIS软件进行重分类,筛选出每年度草地范围,之后对各年度草地范围进行叠加,在研究期间,某处有草地出现,即作为草地范围。

2 结果与分析

2.1 北疆多年平均天然草地植被覆盖度时空变化

2.1.1 北疆天然草地NDVI及植被覆盖度的空间分布

研究表明,新疆北疆多年平均天然草地植被覆盖度和草地NDVI空间分布特征差异较大,总体上呈现为中部和东部较低,北部、西部和南部较高的空间分布趋势。尤其是北部的阿尔泰山、南部的天山和博罗科努山、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山天然草地植被覆盖度大部分都在40%以上,而中部和东部的准噶尔盆地除局部地区外,天然草地植被覆盖度大部分都在20%以下。北部、西部和南部山区地带山顶常年积雪覆盖,积雪融化水文条件较好,利于天然草地植被生长;中部干旱地带降水少且蒸发强烈,存在大范围的沙漠、戈壁、盐碱地,天然草地植被覆盖度低。北疆天然草地植被覆盖度分布呈现较大的空间差异性,表现为西部高于东部,南北部高于中部,山地高于荒漠的特点。图1

注:该图基于中国测绘学会标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)3333号的标准地图制作,底图无修改,下同

2.1.2 北疆天然草地植被覆盖度的时间变化

研究表明,1998～2018年北疆天然草地植被覆盖度呈现基本保持稳定的生长趋势,2010年天然草地年均植被覆盖度最高,达到58.23%;其次为2016年,达到57.11%;2008年和2014年较低,其天然草地年均植被覆盖度分别为46.81%和45.41%。图2

2.2 北疆天然草地变化率

研究表明,1998～2018年研究区总面积的57.51%天然草地植被覆盖度呈上升趋势,天然草地植被覆盖度呈下降趋势的为研究区总面积的42.49%。其中草地变化率小于-0.01的比例有0.97%,处在-0.01～0的比例有41.52%,处在0～0.01的比例有50.58%,处在0.01～0.03的比例有6.20%,大于0.03的比例有0.71%。增加区域主要分布在北部的阿尔泰山、天山和博罗科努山、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山。北疆天然草地植被增加趋势的区域大于减少趋势的区域,且呈显著增加的区域多于减少区域。图3

图2 1998～2018年北疆天然草地植被覆盖度的时间变化

图3 北疆1998～2018年草地变化率

2.3 北疆气象因子的空间变化特征

研究表明,北疆年均降水有明显的空间分异特征,区域内降水空间差异较大。北疆近20 a年均降水呈现南北高中间低,西部边缘高、中部和东部低,自北西南三面向中部递减趋势,年均降水量112～894 mm。北部因受大西洋和北冰洋的水汽影响,降水量达到200 mm以上;南部的天山山脉和博罗科努山、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山整体海拔高受垂直地带性分异的影响,加之山顶多年冰雪覆盖,年均降水量最高达到894 mm;中部和东部以古尔班通古特沙漠为中心,三面环山且远离海洋,水汽难以到达,年均降水量最低。近20 a北疆年均气温-15～12℃,平均气温4.49℃,总体温度偏低。受海拔影响明显,准噶尔盆地北部的阿尔泰山区和天山山脉、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山年均气温低于0℃,而盆地西南部为年均气温高值中心,最高值出现在博乐市周边区域。图4

图4 北疆气象因子空间分布

2.4 北疆天然草地植被覆盖度与气象因子关系

研究表明,天然草地植被覆盖度与年降水量的相关性呈正相关的关系分布范围较广,所占比例达到研究区总面积的81.27%,主要分布在北部的阿尔泰山南坡、南部的天山山脉和博罗科努山、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山;天然草地植被覆盖度与年降水量呈负相关的区域相对较少,所占比例仅为研究区面积的18.73%,主要分布在阿尔泰山北坡、天山山脉的局部区域。其中,天然草地植被覆盖度与年降水量的相关性系数小于-0.4的所占比例仅为2.34%,处于-0.4～0的所占比例为16.36%,处于0～0.2的所占比例为14.90%,处于0.2～0.5的所占比例为36.05%,大于0.5的所占比例为30.32%。北疆天然草地植被覆盖度与年降水量呈正相关关系的区域远远高于呈负相关的区域,降水是北疆天然草地覆盖度的重要影响因子,且降水对北疆天然草地植被覆盖度的表现为促进作用。

天然草地植被覆盖度与年平均温度呈正相关和负相关的区域比较明显,分布范围较广,所占比例分别60.52%和39.40%。天然草地植被覆盖度与年平均温度呈正相关的区域主要分布在南部的天山山脉东部区域、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山;天然草地植被覆盖度与年平均温度呈负相关的区域主要分布在天山山脉北坡、阿尔泰山和博罗科努山。其中,天然草地植被覆盖度与年平均温度的相关性系数小于-0.4的所占比例为3.81%,处于-0.4～0的所占比例为35.65%,处于0～0.2的所占比例为30.02%,处于0.2～0.5的所占比例为26.92%,大于0.5的所占比例为3.58%。

气温和降水均为北疆天然草地植被覆盖度的重要影响因子,且均多表现为促进作用,降水对北疆天然草地植被覆盖度的促进作用更加明确,气温在一定条件下会对天然草地植被覆盖度产生抑制。图5

(a)年均气温 (b)相关分析结果

3 讨 论

北疆1998～2018年平均天然草地植被覆盖总体上呈现为中部和东部较低,北部、西部和南部较高的空间分布趋势。分析北疆1998～2018年长时间序列天然草地植被覆盖度,发现2010年天然草地年均植被覆盖度最高,2008年和2014年较低。由于2010年北疆大部分地区平均气温有所升高,降水量为1961年以来历史最多,气候条件适合草地植被生长,而2008年北疆罕见大旱,空气含水量不及往年,导致植被覆盖度急剧降低[26]。水分对北疆天然草地植被长势具有十分重要的影响[27-30],研究区北部、西部和南部山区地带山顶常年积雪覆盖,加之每年草地生长季总体气温较高,积雪融化水文条件较好,有利于植被生长。

研究在北疆天然草地植被覆盖度时空变化分析中,尚欠缺从多角度分析影响天然草地植被覆盖的因子,对于利用多种植被指数相结合进行反演天然草地植被覆盖度和从多种方面分析不同气象因子、地形因子等对天然草地植被覆盖度的影响有待进一步研究。

4 结 论

4.1近20 a北疆天然草地植被覆盖度空间分布差异较大,总体上呈现为中部和东部较低,北部、西部和南部较高的空间分布趋势。尤其是北部的阿尔泰山、南部的天山和博罗科努山、西部的塔尔巴哈台山和阿拉套山草地植被覆盖度大部分都在40%以上,而中部和东部的准噶尔盆地除局部地区外,天然草地植被覆盖度大部分都在20%以下。

4.2近20 a研究区天然草地状况为增加趋势的有57.51%,天然草地状况为降低趋势的有42.49%。北疆天然草地植被增加趋势的区域大于降低趋势。

4.3近20 a北疆天然草地植被覆盖度与年降水量呈负相关的比例为18.73%,呈正相关的比例为81.27%;北疆天然草地植被覆盖度与年平均温度呈负相关性所占比例为39.48%,呈正相关的比例为60.52%,北疆天然草地植被覆盖度与年均降水量的相关性高于年均气温。