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基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究

王鑫 薛飞阳 苏子昕 青玲萱 杨存建

王鑫, 薛飞阳, 苏子昕, 等. 基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究[J]. 四川林业科技, 2024, 45(1): 33−40 doi: 10.12172/202306020001
引用本文: 王鑫, 薛飞阳, 苏子昕, 等. 基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究[J]. 四川林业科技, 2024, 45(1): 33−40 doi: 10.12172/202306020001
WANG X, XUE F Y, SU Z X, et al. Spatial and temporal evolution of vegetation and topographic differentiation in Minjiang River basin based on MODIS-NDVI[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2024, 45(1): 33−40 doi: 10.12172/202306020001
Citation: WANG X, XUE F Y, SU Z X, et al. Spatial and temporal evolution of vegetation and topographic differentiation in Minjiang River basin based on MODIS-NDVI[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2024, 45(1): 33−40 doi: 10.12172/202306020001

基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究


doi: 10.12172/202306020001
详细信息
    作者简介:

    王鑫 (1999—),女,四川南充人,硕士生,主要从事地图学与地理信息系统研究。 E-mail: 930672661@qq.com

    通讯作者: 杨存建(1967—),男,博士,教授,博士生导师,主要从事遥感与GIS应用研究。 E-mail: yangcj2008@126.com
  • 基金项目:  四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0146)

Spatial and temporal evolution of vegetation and topographic differentiation in Minjiang River basin based on MODIS-NDVI

More Information
    Corresponding author: yangcj2008@126.com
  • 摘要: 岷江是长江水系的重要分支之一,流经川西高原以及四川盆地地区。植被作为重要的生态指标之一,通过研究岷江流域的植被时空变化特征将有助于了解该流域的生态环境情况并为后续的生态治理提供参考依据。基于2003年~2021年岷江流域的MODIS-NDVI数据集以及DEM数据,借助于空间分析技术、Hurst指数、线性趋势分析、变异系数等方法多方面分析了岷江流域植被覆盖的时空演变特征以及地形因子对其变化趋势的影响性。结果表明:(1)研究时段内的NDVI均值介于0~0.9之间。其流域的NDVI值上中游偏高,下游偏低,岷江流域植被整体呈现波动上升的趋势,增长速率为2.4%/10a。(2)岷江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占84.49%和15.51%。川西高原的河谷地区以及四川盆地的非城镇区域呈现显著增长趋势。呈减少趋势的主要分布在成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市。(3)波动性较强的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及成都市,而低波动主要出现在川西高原的相对低海拔区域,植被较为稳定。(4)植被未来变化趋势呈现持续性减少的主要是成都市向外扩张的新城区。而呈现持续性增加的主要分布在四川盆地的非城镇地区以及川西高原的河谷地区。(5)海拔和坡度作为影响植被变化的主要因素,坡向与植被变化的相关性并未显示出明显的规律。
  • 图  1  研究区位置图

    Fig.  1  Location of the study area

    图  2  岷江流域植被NDVI年际变化

    Fig.  2  Interannual changes of vegetationNDVI in Minjiang River basin

    图  3  岷江流域NDVI空间分布

    Fig.  3  Spatial distribution of NDVI in Minjiang River basin

    图  4  岷江流域植被NDVI空间变化波动性

    Fig.  4  Spatial fluctuation of vegetation NDVI in Minjiang River basin

    图  5  岷江流域植被变化趋势

    Fig.  5  Vegetation trends in Minjiang River basin

    图  6  岷江流域植被变化趋势显著性检验结果

    Fig.  6  Significance test results of vegetation change trendin Minjiang River basin

    图  7  岷江流域植被未来趋势

    Fig.  7  Future trends of vegetation in Minjiang River basin

    图  8  岷江流域各海拔等级的植被覆盖面积变化

    Fig.  8  Changes of vegetation cover area at different altitudesin Minjiang River basin

    图  9  岷江流域各坡向等级的植被覆盖面积变化

    Fig.  9  Changes in vegetation cover area of different slope grades in Minjiang River basin

    图  10  岷江流域各坡度等级的植被覆盖面积变化

    Fig.  10  Changes of vegetation cover area of different slope gradesin Minjiang River basin

    表  1  植被NDVI波动分类及比例

    Tab.  1  Classification and proportion of vegetation NDVI fluctuation

    稳定程度 变异值范围 面积比例/%
    低波动变化0—0.0543.56
    较低波动变化0.05—0.1043.83
    中等波动变化0.10—0.157.89
    较高波动变化0.15—0.202.21
    高波动变化>0.202.39
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    表  2  植被NDVI变化趋势显著性统计结果

    Tab.  2  Statistical results of the significance of NDVI trends

    变化程度 分级标准 百分比(%) 累计百分比(%)
    极显著减少 slope<0,p<0.01 1.51 1.51
    显著减少 slope<0,0.01≤p<0.05 0.87 2.38
    不显著减少 slope<0,p≥0.05 13.13 15.51
    极显著增加 slope>0,p<0.01 37.81 53.32
    显著增加 slope>0,0.01≤p<0.05 10.5 63.82
    不显著增加 slope>0,p≥0.05 36.18 100
    下载: 导出CSV
  • [1] 张蓓蓓,蔡宏,田鹏举,等. 2000~2017年贵州省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化的响应[J]. 地球与环境,2020, 48(04):461−470. doi: 10.14050/j.cnki.1672-9250.2020.48.057
    [2] 杨存建,周其林,任小兰,等. 基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取[J]. 自然资源学报,2014, 29(03):507−515.
    [3] 胡砚霞,黄进良,杜耘,等. 2000~2015年丹江口库区植被覆盖时空变化趋势及其成因分析[J]. 长江流域资源与环境,2018, 27(04):862−872.
    [4] 张婷,薛东剑,段金亮,等. 2000~2019嘉陵江流域植被覆盖时空变化特征及气候响应分析[J]. 长江流域资源与环境,2021, 30(05):1110−1120.
    [5] 杨城,邢艳秋,马超. 青藏铁路沿线NDVI的人类活动和气候变化响应[J]. 测绘科学,2022, 47(04):137−145. doi: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2022.04.018
    [6] . 王思,张路路,林伟彪,等. 基于MODIS-NDVI的广东省植被覆盖与土地利用变化研究[J/OL]. 生态学报,2022(06):1−15[2022-08-01].https://kns-cnki-net.vpn.sicnu.edu.cn/kcms/detail/11.2031.Q.20211125.1755.034.html.
    [7] 易扬,胡昕利,史明昌,等. 基于MODIS NDVI的长江中游区域植被动态及与气候因子的关系[J]. 生态学报,2021, 41(19):7796−7807.
    [8] 杨艳丽,孙艳玲,王中良. 2000—2013年海河流域植被覆盖的时空变化[J]. 干旱区资源与环境,2016, 30(07):65−70. doi: 10.13448/j.cnki.jalre.2016.217
    [9] 祝聪,彭文甫,张丽芳,等. 2006—2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力[J]. 生态学报,2019, 39(05):1583−1594.
    [10] 李登峰,魏仕军,陈静,等. 岷江上游干旱河谷岷江柏的光合与水分生理特征干湿季对比研究[J]. 生态学报,2022, 42(18):7381−7389.
    [11] 牛剑龙,陈国坤,黄义忠,等. 近20 a云南文山州植被覆盖动态变化及其驱动因素[J]. 中国水土保持科学(中英文),2022, 20(04):118−125. doi: 10.16843/j.sswc.2022.04.015
    [12] . 王晓蕾,石守海,陈江朝霞. 黄河流域植被覆盖度变化及驱动因素研究[J/OL]. 中国环境科学:1−15.

    2022-11-01]. DOI: 10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20220712.002.
    [13] 谢慧君,张廷斌,易桂花,等. 川西高原植被NDVI动态变化特征及对气候因子的响应[J]. 水土保持通报,2020, 40(04):286−294+328+2. doi: 10.13961/j.cnki.stbctb.2020.04.039
    [14] 杨桂山,徐昔保,李平星. 长江经济带绿色生态廊道建设研究[J]. 地理科学进展,2015, 34(11):1356−1367.
    [15] 张珍珍,熊康宁,黄登红. 近30年来梵净山植被覆盖时空变化及影响因素分析[J]. 水土保持研究,2018, 25(02):183−189+389. doi: 10.13869/j.cnki.rswc.2018.02.026
    [16] 向珈瑶,彭文甫,陶帅. 2000~2020年岷江上游植被NDVI时空变化及其地形响应[J]. 长江流域资源与环境,2022, 31(07):1534−1547.
    [17] 李婷,尹军,刘玉婷,等. 岷江流域植被变化特征及其成因解析[J]. 科学技术与工程,2022, 22(19):8236−8247.
    [18] 孙平军,罗宁. 西南经济核心区中心城市城镇化结构质量比较分析——以成都、重庆为例[J]. 地理科学,2021, 41(06):1019−1029. doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2021.06.011
    [19] 张诗羽,张毅,王昌全,等. 岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性[J]. 水土保持通报,2018, 38(01):69−75+2. doi: 10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.012
    [20] 钟鼎杰,杨存建. 2001-2020年川西高原植被EVI时空变化特征及气候因子驱动力分析[J]. 水土保持研究,2022, 29(04):223−230.
  • [1] 薛飞阳, 王鑫, 青玲萱, 苏子昕, 杨存建.  2001—2020年成渝地区城市扩展及建成区植被变化 . 四川林业科技, 2024, 45(1): 23-32. doi: 10.12172/202306020002
    [2] 梁帅, 辛宇, 辜寄蓉.  成渝双城经济圈NPP时空变化及气候因子驱动分析 . 四川林业科技, 2024, 45(1): 41-49. doi: 10.12172/202304170005
    [3] 张好, 杨小芳, 罗智, 杨育林, 尤继勇, 陈德朝, 贺维.  基于RS的茂县干旱河谷裸土时空变化分析 . 四川林业科技, 2023, 44(1): 91-97. doi: 10.12172/202203150001
    [4] 张春叶, 陈国建, 何谦, 孙成彬, 何双宏.  三峡库区植被对极端气温的响应 . 四川林业科技, 2022, 43(1): 44-49. doi: 10.12172/202108040001
    [5] 雷雨, 冯彬, 谢瑶瑶, 胡露, 赵姗姗, 董鑫.  基于RS与GIS的九寨沟国家级自然保护区地震前后植被覆盖度变化分析 . 四川林业科技, 2022, 43(2): 81-87. doi: 10.12172/202108160002
    [6] 刘朔, 杨建勇, 蔡凡隆.  基于Landsat 8的若尔盖县沙化监测区NDVI植被覆盖变化特征分析 . 四川林业科技, 2022, 43(1): 50-56. doi: 10.12172/202104200001
    [7] 张萌, 卢杰, 任毅华.  土壤呼吸的时空变化特征研究进展 . 四川林业科技, 2021, 42(4): 132-138. doi: 10.12172/202103200001
    [8] 魏晓涵, 段林森.  成都市土地利用时空结构变化研究 . 四川林业科技, 2021, 42(2): 77-81. doi: 10.12172/202008120001
    [9] 李常春, 杨家军.  嘉陵江中上游林地资源与地形因子时空变化研究——以四川省武胜县为例 . 四川林业科技, 2020, 41(4): 28-37. doi: 10.12172/202003240003
    [10] 蒲焱, 左建梅.  岷江上游不同植被类型的土壤水分和物理性质 . 四川林业科技, 2019, 40(3): 37-41. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.03.007
    [11] 毛英, 原作强, 高清明, 胡进耀, 胡连通, 王新, 周大松.  基于MODIS-NDVI的乐安湿地植被覆盖动态分析 . 四川林业科技, 2019, 40(3): 42-46,70. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.03.008
    [12] 赵昊天, 王林青, 郑勇, 谢天资, 蒋雨轩, 龚固堂, 骆宗诗, 陈俊华.  基于Landsat的青神县植被覆盖动态变化分析 . 四川林业科技, 2019, 40(5): 23-28,87. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.05.005
    [13] 舒圣评, 吴军, 李洪国.  金沙江流域华山松低效林改造对生物多样性的影响——以会东县为例 . 四川林业科技, 2017, 38(4): 70-73. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.04.014
    [14] 唐小智, 李德文, 刘赞, 桂林华.  岷江干旱河谷不同植被恢复模式的适应性研究 . 四川林业科技, 2015, 36(1): 11-16. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.01.003
    [15] 陈燕芬.  莲都区公益林植被生物量与碳储量动态变化研究 . 四川林业科技, 2014, 35(2): 66-69. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.02.016
    [16] 田雨, 周晓波, 周燕, 潘红丽, 谢强.  茂县大沟流域典型植被群落的水源涵养能力 . 四川林业科技, 2014, 35(1): 14-17. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.01.003
    [17] 孙存举, 雷建华, 唐果山, 何冰.  基于SPOT NDVI影像的阿坝州植被变化遥感监测 . 四川林业科技, 2014, 35(6): 56-59. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.06.011
    [18] 石亮亮, 杨存建.  震区植被覆盖度动态变化及其受损研究——以芦山县为例 . 四川林业科技, 2014, 35(3): 21-26. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.03.003
    [19] 何晓华, 辜云杰, 张懿琳, 罗建勋.  嘉陵江流域杨树无性系引种苗期试验初步研究 . 四川林业科技, 2013, 34(4): 30-32. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.04.009
    [20] 游邦华, 李双龙, 吴代坤.  清江流域中山地区生态防护林模式研究 . 四川林业科技, 2013, 34(1): 110-111. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.01.027
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    出版历程
    • 收稿日期:  2023-06-02
    • 网络出版日期:  2023-10-25
    • 刊出日期:  2024-02-25

    基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究

    doi: 10.12172/202306020001
      作者简介:

      王鑫 (1999—),女,四川南充人,硕士生,主要从事地图学与地理信息系统研究。 E-mail: 930672661@qq.com

      通讯作者: 杨存建(1967—),男,博士,教授,博士生导师,主要从事遥感与GIS应用研究。 E-mail: yangcj2008@126.com
    基金项目:  四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0146)

    摘要: 岷江是长江水系的重要分支之一,流经川西高原以及四川盆地地区。植被作为重要的生态指标之一,通过研究岷江流域的植被时空变化特征将有助于了解该流域的生态环境情况并为后续的生态治理提供参考依据。基于2003年~2021年岷江流域的MODIS-NDVI数据集以及DEM数据,借助于空间分析技术、Hurst指数、线性趋势分析、变异系数等方法多方面分析了岷江流域植被覆盖的时空演变特征以及地形因子对其变化趋势的影响性。结果表明:(1)研究时段内的NDVI均值介于0~0.9之间。其流域的NDVI值上中游偏高,下游偏低,岷江流域植被整体呈现波动上升的趋势,增长速率为2.4%/10a。(2)岷江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占84.49%和15.51%。川西高原的河谷地区以及四川盆地的非城镇区域呈现显著增长趋势。呈减少趋势的主要分布在成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市。(3)波动性较强的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及成都市,而低波动主要出现在川西高原的相对低海拔区域,植被较为稳定。(4)植被未来变化趋势呈现持续性减少的主要是成都市向外扩张的新城区。而呈现持续性增加的主要分布在四川盆地的非城镇地区以及川西高原的河谷地区。(5)海拔和坡度作为影响植被变化的主要因素,坡向与植被变化的相关性并未显示出明显的规律。

    English Abstract

    • 植被作为地球表面的重要覆盖物之一,同时也是生态系统中不可缺少的一部分,能够通过与水体、大气、土壤等物质的相互作用,起到有效调节该地区生态环境的作用[1]。植被的空间信息分析与研究对于生态环境的建设与保护起到了重要的作用。遥感技术为植被信息获取提供了新的方法与手段[2]。目前随着遥感技术的迅速发展,时间序列MODIS影像,以较高的时间分辨率和优异的多光谱特性,其植被数据已广泛用于全球及区域尺度植被变化研究[3]。而植被指数能够较好地反映地表植被覆盖状况和生长情况,比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)是较为常见的3种植被指数形式[4]。其中归一化植被指数(NDVI)应用最为广泛,其原理是通过计算植被反射的近红外波段(NIR)与植被吸收的红光波段(RED)之间的差异对植被进行量化。目前,国内外有许多专家学者利用MODIS-NDVI数据对不同区域的植被演变特征进行了深入研究。如杨城等[5]基于MODIS-NDVI数据探讨了青藏铁路沿线的植被演变特征及其响应因子,得出植被演变受降水以及人类活动的影响程度较大。王思等[6]研究了广东省的植被覆盖变化特征,得出不同土地利用类型对该省植被覆盖度的贡献各异的结论。易扬等[7]探究了长江中游地区的植被时空变化特征及其气候响应因子。

      岷江作为长江的重要分支之一,其流域面积内地形复杂,生态环境脆弱[9]。该区域内植被作为生态环境的重要调节者,前人对其流域内部分地区进行植被演变研究。但缺乏一定的时效性以及全面性,本文基于MODIS-NDVI时序数据和地形数据,并借助空间分析方法、变异系数、Hurst指数、线性趋势分析等方法对岷江流域2003年至2021年的植被时空演变特征、未来趋势变化及其地形影响因子进行研究。

      • 岷江发源于四川省岷山南麓,是长江上游的重要支流。介于99°38′-105°51′E,28°16′-33°39′N之间,干流全长约711km,总落差达到3560 m,其流域面积135881km2。岷江流域内地形差异较大,以都江堰-大邑-洪雅-峨眉-线为界,此线以西,多高山峡谷,地形复杂。其中支流杂谷脑河、黑水河沿河狭长河谷地带,类型主要为干温河谷[10]。其东部为丘陵与成都平原,城镇林立,人口众多。流域内森林资源丰富,主要粮食作物为水稻、小麦、玉米、油菜等(见图1)。

        图  1  研究区位置图

        Figure 1.  Location of the study area

      • MODIS-NDVI数据是通过遥感云计算平台(GEE)获取的岷江流域的数据集,时间尺度为2003年至2021年,分别包括MOD13Q1数据与MYD13Q1数据。空间分辨率为250 m,通过使用这两种数据产品,而将原本的时间分辨率为16 d提升至8 d。首先,将获取得到的MODIS-NDVI数据使用ArcMap软件批量裁剪出岷江流域的NDVI数据;其次,使用最大合成法(MVC)计算得到月NDVI数据,用于有效剔除遥感影像中的云影等误差数据,再由月NDVI数据合成年均值NDVI数据,最后,得到岷江流域逐月及逐年NDVI值。

        地形数据采用NASA发布的ASTER GDEM V2版数据,空间分辨率为30 m。为保证提取结果的准确性,将其重采样至250 m空间分辨率。将提取得到的地形因子与植被变化趋势进行结合分析,研究地形因子与植被变化的相关关系。

      • 变异系数是一种描述概率分布离散程度的归一化量度,通过变异系数可以很好地反映植被覆盖度的波动程度[11],定义为原始数据标准差与原始数据平均数的比,其计算式为:

        $$ \mathrm{C}=\mathrm{S}\div\mathrm{V} $$ (1)
        $$ \mathrm{S}=\sqrt{\frac{\displaystyle\sum\nolimits _{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{n}}{({\mathrm{V}}_{\mathrm{i}}-\mathrm{V})}^{2}}{\mathrm{n}}} $$ (2)

        式中:C为变异系数,S为标准差,V为研究区多年植被覆盖度平均值,n为研究年限长度,$ {\mathrm{V}}_{\mathrm{i}} $为第i年植被覆盖度。

      • 采用一元线性回归分析方法,逐像元分析研究区内年均NDVI的变化趋势,其计算式为:

        $$ \mathrm{S}=\frac{n\displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}(i\times {\mathrm{V}}_{i})-\left(\displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}i\displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}{\mathrm{V}}_{i}\right)}{n\displaystyle\sum\nolimits _{i}^{n}{i}^{2}-{\left(\displaystyle\sum\nolimits _{i=1}^{n}i\right)}^{2}} $$ (3)

        式中:S为回归方程的斜率,i为年份,n为研究总时间跨度,$ {\mathrm{V}}_{i} $为第i年的年均NDVI。当S小于0时,表示NDVI处于下降趋势,当S大于0时,表示NDVI处于增长趋势。采用F检验法对年均NDVI的变化趋势进行显著性检验,根据检验结果将变化趋势分为6个等级。

      • 基于重标极差法(R/S)的Hurst指数可用于定量描述时间序列长期依赖性[7]。其计算式为:

        对于时间序列{NDVI( t )},t = 1,2,…,n,定义均值序列:

        $$ {\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(\tau \right)}=\frac{1}{\tau }\sum _{t=1}^{\tau }{\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(\tau \right)}\tau =\mathrm{1,2},\cdots ,n $$ (4)
        $$ {X}_{(t,\tau )}=\sum _{t=1}^{t}({\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(t\right)}-{\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(\tau \right)})1\leqslant t\leqslant \tau $$ (5)
        $$ {R}_{\left(\tau \right)}=max{X}_{(t,\tau )}-min{X}_{\left(t,\tau \right)}\tau =\mathrm{1,2},\cdots ,n $$ (6)
        $$ {S}_{\left(\tau \right)}=\left[\frac{1}{\tau }\sum _{t=1}^{\tau }\left({\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(t\right)}-{\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}}_{\left(\tau \right)}\right)2\right]\frac{1}{2}\tau =\mathrm{1,2},\cdots ,n $$ (7)
        $$ \frac{R\left(\tau \right)}{S\left(\tau \right)}=(c\tau {)}^{H} $$ (8)

        式中,Hurst指数即H值可根据log(R/S)n=a+H×log(n)利用最小二乘法拟合得到。根据H值判断NDVI序列是随机变化或存在持续性。H值的取值范围为0~1,若0.5H1,表明该时间序列具有可持续性,未来趋势变化与过去时间段内的趋势相同;若H=0.5,表明该时间序列具有随机性,未来趋势变化与过去时间段内的趋势无关;若H0.5,表明未来趋势变化可能保持基本稳定或者发生逆转,在研究中将此类归为变化趋势不确定[7]

      • 通过2003~2021年的岷江流域植被NDVI平均值(见图2),对岷江流域的植被覆盖随年际变化的特征进行分析。可以得到,2003~2021年岷江流域的植被NDVI均值在0.55—0.60范围内,最低值出现在2012年的0.55,最高值为2019年的0.60。根据一元线性方法所拟合的线性函数可知,近年来岷江流域的植被NDVI均值整体呈波动上升趋势,增长速率为2.4%·10a-1,表明岷江流域植被覆盖度在稳步增加。

        图  2  岷江流域植被NDVI年际变化

        Figure 2.  Interannual changes of vegetationNDVI in Minjiang River basin

      • 依据2003~2021年岷江流域年均NDVI数据,计算19a平均值得到平均NDVI的空间分布图(见图3)。可以看出,岷江流域植被分化较为明显,NDVI值较高的区域主要分布在川西高原的河谷、雅安市、乐山市南部、凉山彝族自治州北部。其次主要分布在果洛藏族自治州南部、德阳市、眉山市、内江市、自贡市、资阳市、宜宾市、重庆市、成都市非中心城区域、乐山市北部。而NDVI值较低的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及城市城镇分布区,根据影像判断该区域主要为积雪以及建筑物。

        图  3  岷江流域NDVI空间分布

        Figure 3.  Spatial distribution of NDVI in Minjiang River basin

      • 根据岷江流域2003—2021年NDVI结果,逐像元统计变异系数值,依照计算结果将稳定性分为五个程度[12],见表1。由空间变化波动性图(见图4)可以看出,在该研究时段内岷江流域大部分区域的植被波动性偏低,其中处于较低波动变化的区域占比最高,达到43.83%。主要分布在雅安市、乐山市、宜宾市、自贡市、内江市、眉山市西部、成都市西部。其次是低波动变化区域占比达到43.56%,主要分布在川西高原地区的山谷、成都市东部、资阳市、眉山市东部、德阳市中部。中等波动变化区域占比为7.89%,主要分布在成都西北缘、乐山市南部。较高波动变化以及高波动变化区域分别占比为2.21%和2.39%,主要分布在川西高原的高海拔山地、成都市城镇区域。

        表 1  植被NDVI波动分类及比例

        Table 1.  Classification and proportion of vegetation NDVI fluctuation

        稳定程度 变异值范围 面积比例/%
        低波动变化0—0.0543.56
        较低波动变化0.05—0.1043.83
        中等波动变化0.10—0.157.89
        较高波动变化0.15—0.202.21
        高波动变化>0.202.39

        图  4  岷江流域植被NDVI空间变化波动性

        Figure 4.  Spatial fluctuation of vegetation NDVI in Minjiang River basin

      • (1)NDVI变化趋势

        采用一元线性回归趋势分析逐像元模拟影像每个栅格该研究时段内的变化趋势(见图5),并对分析结果进行显著性检验,把结果划分为6个变化等级[20](见图6),分别为极显著增加、显著增加、不显著增加、极显著减少、显著减少、不显著减少(见表2)。可以看出,岷江流域植被NDVI呈增长趋势的面积占比为84.49%,而岷江流域面积的15.51%呈下降趋势。在处于增长趋势区域中,极显著增加所占比值最大,主要分布在川西高原的河谷地区、雅安市东部、成都市西北缘以及龙泉山、眉山市西部、乐山市、宜宾市、自贡市、内江市。而下降区域主要分布在川西高原的高海拔山地、成都市向外扩张的新城区、眉山市城区,主要由于城市的快速发展以及城镇扩张等因素所造成[13,14,18]

        图  5  岷江流域植被变化趋势

        Figure 5.  Vegetation trends in Minjiang River basin

        图  6  岷江流域植被变化趋势显著性检验结果

        Figure 6.  Significance test results of vegetation change trendin Minjiang River basin

        表 2  植被NDVI变化趋势显著性统计结果

        Table 2.  Statistical results of the significance of NDVI trends

        变化程度 分级标准 百分比(%) 累计百分比(%)
        极显著减少 slope<0,p<0.01 1.51 1.51
        显著减少 slope<0,0.01≤p<0.05 0.87 2.38
        不显著减少 slope<0,p≥0.05 13.13 15.51
        极显著增加 slope>0,p<0.01 37.81 53.32
        显著增加 slope>0,0.01≤p<0.05 10.5 63.82
        不显著增加 slope>0,p≥0.05 36.18 100

        (2)NDVI未来趋势分析

        岷江流域在该研究时间内,植被Hurst指数小于0.5的区域占比为57.04%,大于0.5的区域占比为42.96%。根据Hurst指数与植被变化趋势的耦合图(见图7),可以看出,植被持续性增加的面积占比为36.05%,主要分布在川西高原的部分河谷地区、成都市西北缘、雅安市中部、乐山市西部、内江市东部、自贡市。植被持续性减少的面积占比为6.91%,主要分布在成都市龙门山附近以及扩张的新城区、眉山市城区。未来趋势不确定所占比值达到最高,为57.04%,主要分布在川西高原。

        图  7  岷江流域植被未来趋势

        Figure 7.  Future trends of vegetation in Minjiang River basin

      • 因岷江流域地形分异明显,为进一步探究植被变化与地形的关系,将所提取的高程、坡向和坡度进行重分类,探究在不同等级的地形因子上植被的变化情况。其中将高程以1000 m为间隔划分为<1000 m、1000~2000 m、2000~3000 m、3000~4000 m、>4000 m。将坡向划分为阴坡、半阴坡、阳坡、半阳坡和平地[15]。将坡度划分为<5°,5°~15°,15°~25°,25°~35°,35°[16]

      • 在不同的海拔区域内,植被的变化趋势分布也明显不同。如图8所示,极显著增加主要发生在1000 m以下的海拔范围内,占比达到该流域面积的19%。而不显著增加面积占比达到14%,主要发生在4000 m以上的海拔范围内。极显著减少也主要发生在1000 m以下的范围内,但其在占比较少,仅占总面积的1%。在每个高程等级内,植被增加的占比均大于植被减少的占比,研究区域内的植被增加的趋势明显。

        图  8  岷江流域各海拔等级的植被覆盖面积变化

        Figure 8.  Changes of vegetation cover area at different altitudesin Minjiang River basin

      • 因平地各植被变化趋势总占比不足1%,将平地不纳入研究范围内,这里比较各个坡向的植被变化趋势。如图9所示,极显著增加的面积占比在阳坡区域内相对较多,植被减少发生在半阴坡的占比相对较多,但各个坡向的植被变化趋势相差不大,因此坡向因子不作为植被变化主要影响因素[19]

        图  9  岷江流域各坡向等级的植被覆盖面积变化

        Figure 9.  Changes in vegetation cover area of different slope grades in Minjiang River basin

      • 图10所示,植被覆盖的变化主要发生在坡度小于35°的范围内。随着坡度的增加,植被的极显著增加变化趋势的占比逐渐减少。植被的减少变化趋势主要分布在5°~25°的坡度范围内。在各个坡度等级上,植被的增加趋势占比均大于减少趋势的占比。

        图  10  岷江流域各坡度等级的植被覆盖面积变化

        Figure 10.  Changes of vegetation cover area of different slope gradesin Minjiang River basin

      • 自2003~2021年以来,岷江流域的植被覆盖整体呈现波动增长趋势,这与李婷[17]等研究结果基本一致。岷江流域是四川省退耕还林还草重大生态工程实施的重点区域,并在天保一期以及天保二期工程的推进下,实现了植被覆盖的稳步增长。其中岷江流域植被改善区域主要分布在川西高原的河谷部分以及盆地内部非城镇区域。而成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市因为受近年来人口增长、城镇扩张等因素的影响出现了明显的植被退化趋势[18]

        岷江流域的地形分异明显,植被的分布以及变化趋势与其地理环境息息相关,而地形因子又是决定热量、水文、土壤等的主要因素。其中海拔和坡度作为影响岷江流域植被分布以及变化的主要地形因子,这一结论与张诗羽等[19]人的研究结果一致。其中海拔处于1000 m以下以及坡度小于25°的地区,植被极显著增加趋势最明显,这得益于各种植被保护措施[20],后期也应该将保持或进一步完善各项生态修复工程。在未来岷江流域的发展过程中,城镇扩张的同时应注意植被的变化趋势以及生态环境的修复。

      • 基于岷江流域2003~2021年MODIS-NDVI数据集和DEM数据,分析该研究时段内岷江流域植被NDVI的时空变化特征,并探究不同地形因子与植被变化的相关性。得出以下结论:

        (1)从植被NDVI空间分布特征来看,研究时段内的NDVI均值介于0~0.9之间。其流域的NDVI值上中游偏高,下游偏低,空间上分布呈现出明显的差异性。从时间变化特征上看,岷江流域植被整体呈现波动上升的趋势,增长速率为2.4%/10a,其中最低值出现在2012年的0.55,最高值为2019年的0.60。

        (2)从变化趋势来看,岷江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占84.49%和15.51%。在增加趋势中,极显著和显著增加的面积占48.31%,主要分布在川西高原的河谷地区以及四川盆地的非城镇区域。在减少趋势中,极显著和显著减少的面积占2.38%,主要分布在成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市。

        (3)从稳定性来看,波动性较强的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及成都市,而低波动主要出现在川西高原的相对低海拔区域,植被较为稳定。

        (4)从未来趋势来看,岷江流域的大面积区域的未来变化趋势不确定,植被变化呈现持续性减少的主要是成都市向外扩张的新城区。而呈现持续性增加的主要分布在四川盆地的非城镇地区以及川西高原的河谷地区。

        (5)从地形影响因子来看,海拔和坡度作为影响植被变化的主要因素,其中低海拔(1000 m以下)以及低坡度(5°以下)的植被的极显著增加趋势明显,坡向与植被变化的相关性并未显示出明显的规律。

    参考文献 (20)

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