許 寧

(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 101407)

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基于遙感技術(shù)的2005～2014年西藏地區(qū)植被覆蓋度變化分析

許 寧

(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 101407)

[目的]利用遙感技術(shù)估算西藏地區(qū)多年植被覆蓋度變化情況。[方法]基于MODIS-NDVI數(shù)據(jù)，利用像元二分模型，估算了2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季期間的植被覆蓋度，并對(duì)其時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析；借助趨勢(shì)分析法分析了10年間西藏地區(qū)植被覆蓋度的趨勢(shì)斜率；通過(guò)劃分氣候區(qū)，在控制氣候要素不變的情況下，討論人類(lèi)活動(dòng)對(duì)西藏植被覆蓋度變化的影響。[結(jié)果]2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季期間平均植被覆蓋度為33.00%～36.00%，整體表現(xiàn)為穩(wěn)定的上升趨勢(shì)；東南地區(qū)植被覆蓋明顯好于西北地區(qū); 森林、灌叢、農(nóng)作物等類(lèi)型植被覆蓋度較高，而草原、草甸、高山植被以及荒漠等植被類(lèi)型相對(duì)較低；2005～2014年西藏地區(qū)趨勢(shì)斜率總體保持穩(wěn)定，植被覆蓋明顯減少的部分集中分布于拉薩市與林芝市的交界地帶、山南地區(qū)的東南部及林芝市的中部地區(qū)，主要是人類(lèi)活動(dòng)影響所致。[結(jié)論]利用像元二分模型估算西藏地區(qū)多年生長(zhǎng)季植被覆蓋度是可行的。

植被覆蓋度；像元二分模型；趨勢(shì)變化分析；聚類(lèi)分析

植被覆蓋度是研究地表植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)，作為描述區(qū)域水文、氣象、生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確提取植被覆蓋度信息，有助于更好地監(jiān)測(cè)區(qū)域自然環(huán)境狀況，有效應(yīng)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化，及時(shí)制訂生態(tài)安全防治措施[1]。西藏地區(qū)因其獨(dú)特的地理和氣候條件，生態(tài)環(huán)境脆弱，大部分地區(qū)植被覆蓋度較低。近年來(lái)，由于草原退化問(wèn)題突出，西藏地區(qū)植被覆蓋度變化研究成為生態(tài)學(xué)研究的重點(diǎn)。

相比傳統(tǒng)的地面測(cè)量方法，遙感技術(shù)可以在大尺度區(qū)域快速、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)植被覆蓋度[2]。近年來(lái)，利用遙感技術(shù)反演地區(qū)植被覆蓋度已經(jīng)發(fā)展為一種成熟的技術(shù)手段。馬娜等[3]利用HJ-1A 和Landsat ETM+數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)了2000～2009年內(nèi)蒙古正藍(lán)旗植被覆蓋度的變化；徐瑤等[4]結(jié)合RS和GIS技術(shù)，分析了西藏班戈縣過(guò)去20年草地的生態(tài)承載力；何立恒等[5]基于MODIS數(shù)據(jù)探討了延安市植被覆蓋度與自然地理特征分布的關(guān)系；馮莉莉等[6]利用遙感數(shù)據(jù)估算了2001～2010年吉林省植被覆蓋度情況，并選取其中4個(gè)氣象站點(diǎn)，分析了其降雨量與植被覆蓋度的相關(guān)關(guān)系。氣候因素和人類(lèi)活動(dòng)的差異是植被覆蓋度變化的2個(gè)主要因素。盡管目前利用遙感技術(shù)進(jìn)行植被覆蓋度的反演研究很多，但是將氣候要素與人類(lèi)活動(dòng)的影響區(qū)分開(kāi)來(lái)進(jìn)行地區(qū)植被覆蓋度的變化研究較少。筆者以MODIS數(shù)據(jù)歸一化植被指數(shù)(NDVI)作為反演因子，基于像元二分模型，利用時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)估算2005～2014年西藏全境每年生長(zhǎng)季期間的植被覆蓋度，以期為今后生態(tài)環(huán)境預(yù)測(cè)及防治提供科學(xué)依據(jù)。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況西藏自治區(qū)位于我國(guó)西南邊陲，青藏高原的主體區(qū)域，平均海拔4 000 m以上，面積120余萬(wàn)km2，僅次于新疆維吾爾自治區(qū)，為我國(guó)第二大省份，民族以藏族為主。西藏地勢(shì)西北高東南低，地形復(fù)雜多樣。由于獨(dú)特的地形、地貌及印度洋暖濕氣流的影響，西藏形成了不同于其他地區(qū)的氣候，藏南藏北氣候差異較大，總體上呈現(xiàn)西北嚴(yán)寒干燥、東南溫暖濕潤(rùn)的特點(diǎn)。西藏干季、雨季劃分明顯，全年降水量幾乎全部集中于雨季，日平均氣溫低，晝夜溫差大。受氣候和地形因素的影響，地表植被類(lèi)型由東南向西北呈帶狀分布格局，主要包括森林、灌叢、草原、草地、高山植被、農(nóng)作物、荒漠等[7]。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理該研究選用的MOD13Q1數(shù)據(jù)是植被指數(shù)的16 d合成數(shù)據(jù)集，來(lái)源于美國(guó)NASA官網(wǎng)(https://ladsweb.nascom.nasa.gov)，起止時(shí)間為2005～2014年植被生長(zhǎng)季期間(每年7～9月)，文件格式為HDF類(lèi)型，空間分辨率為250 m，該數(shù)據(jù)包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)和增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)。利用MODIS Reprojection Tool(MRT)工具對(duì)下載的MODIS影像進(jìn)行裁剪、拼接、文件格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換，把HDF格式的影像文件轉(zhuǎn)換為T(mén)IFF文件，同時(shí)把正弦曲線地圖投影系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成WGS84坐標(biāo)系統(tǒng)。為了有效消除大氣、太陽(yáng)高度角及觀測(cè)中幾何關(guān)系等不利因素的影響，對(duì)下載的多幅影像采用最大值合成法得到生長(zhǎng)季NDVI合成數(shù)據(jù)。

輔助數(shù)據(jù)包括西藏自治區(qū)的行政區(qū)劃圖.shp矢量文件，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站(http://ngcc.sbsm.gov.cn)；1∶100萬(wàn)的西藏植被類(lèi)型圖，來(lái)源于國(guó)家標(biāo)本資源共享平臺(tái)(http://www.nsii.org.cn/)；2005～2014年西藏地區(qū)降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)，來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)星氣象中心(http://www.nsmc.cma.gov.cn)。

1.3研究方法

1.3.1像元二分模型。像元二分模型的原理：假定1個(gè)遙感影像像元只包含2種成分，即植被成分和非植被成分(對(duì)于西藏地區(qū)而言，非植被成分可以認(rèn)為是土壤)，混合像元的信息就可以分解為綠色植被信息和土壤成分信息2部分?；旌舷裨腘DVI值為植被和土壤2部分對(duì)應(yīng)NDVI的加權(quán)平均和，權(quán)重分別為植被和土壤在混合像元中的面積比例，表達(dá)式為：

NDVI=fveg·NDVIveg+(1+fveg)·NDVIsoil

(1)

式中，NDVI為混合像元對(duì)應(yīng)的歸一化植被指數(shù)；fveg為植被覆蓋度；NDVIveg為像元只包含植被信息時(shí)對(duì)應(yīng)的歸一化植被指數(shù)；NDVIsoil為像元只包含土壤信息時(shí)對(duì)應(yīng)的歸一化植被指數(shù)。

因此，利用式(1)反推求算植被覆蓋度，方法如下：

fveg=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

式中，NDVIsoil代表純土壤像元的植被指數(shù)，其理論值應(yīng)該為0，但由于地表類(lèi)型及地表粗糙度等的不同，NDVIsoil值一般情況下并不等于0。NDVIveg代表純植被像元的植被指數(shù)，理論值應(yīng)該為1，但由于植被種類(lèi)及生長(zhǎng)狀況等的不同，NDVIveg也會(huì)有所差異。因此，NDVIveg和NDVIsoil并不是一個(gè)固定不變的值，不能簡(jiǎn)單地把某幅圖像像元的最大值和最小值確定為所需的NDVIveg和NDVIsoil的值[8-11]。

該研究利用統(tǒng)計(jì)方法確定NDVIveg和NDVIsoil，參數(shù)選取給定置信區(qū)間上的最大值和最小值。利用ENVI軟件中Basic Tools中的Statistics工具分別對(duì)2005～2014年的NDVI圖像進(jìn)行NDVI頻率統(tǒng)計(jì)，以[0.5%,99.5%]為置信區(qū)間，在去除水體的基礎(chǔ)上對(duì)累計(jì)概率進(jìn)行選擇取值，0.5%對(duì)應(yīng)的NDVI為NDVIsoil，99.5%對(duì)應(yīng)的NDVI為NDVIveg。然后，利用公式(2)分別計(jì)算出2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季期間的植被覆蓋度。

1.3.2趨勢(shì)分析法。為研究2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季期間植被覆蓋度的變化趨勢(shì)，把10年植被覆蓋度結(jié)果逐像元進(jìn)行一元線性回歸分析，計(jì)算公式如下：

(3)

式中，n為監(jiān)測(cè)年數(shù)；y為第j年對(duì)應(yīng)的西藏地區(qū)植被覆蓋度；slope為多年植被覆蓋度線性擬合的斜率。斜率的正負(fù)反映了2005～2014年西藏地區(qū)植被覆蓋度的變化趨勢(shì)，斜率的大小反映了2005～2014年西藏地區(qū)植被覆蓋度的變化幅度。斜率為正，表示植被覆蓋度增加；斜率為負(fù)，表示植被覆蓋度減少。植被覆蓋度變化幅度的大小取決于斜率的大小，隨斜率絕對(duì)值的增大而增大，亦隨斜率絕對(duì)值的減小而減小。

1.3.3聚類(lèi)分析劃分氣候區(qū)。有研究指出，影響西藏地區(qū)植被覆蓋度變化的主要因素為氣候和人類(lèi)活動(dòng)[12-14]。筆者根據(jù)西藏地區(qū)同期的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用基于密度的聚類(lèi)分析方法，將西藏地區(qū)按照降水趨勢(shì)和氣溫趨勢(shì)分別劃分為2個(gè)區(qū)，即P1、P2區(qū)和T1、T2區(qū)；然后在ArcGIS10.1中把降水分區(qū)和氣溫分區(qū)進(jìn)行疊加，產(chǎn)生3個(gè)氣候分區(qū)，分別為P1T1、P1T2和P2T2(圖1)。

注：a.根據(jù)降水趨勢(shì)分區(qū)；b.根據(jù)氣溫趨勢(shì)分區(qū)；c.降水和氣溫分區(qū)的疊加分區(qū)。Note: a. Division of climate zones based on precipitation trend; b. Division of climate zones based on temperature trend; c.Superposition of precipitation and temperature zones. 圖1　西藏地區(qū)氣候區(qū)劃分Fig.1　Division of climate zones in Tibet

在同一氣候區(qū)內(nèi)，2005～2014年的氣候趨勢(shì)一致；不同氣候區(qū)之間，2005～2014年的氣候趨勢(shì)不同。因此，在相同的氣候區(qū)內(nèi)部，造成植被覆蓋度趨勢(shì)斜率變化的原因可以歸結(jié)于人類(lèi)活動(dòng)。該研究基于上述提到的趨勢(shì)分析法，在劃分不同氣候區(qū)的基礎(chǔ)上，討論人類(lèi)活動(dòng)對(duì)2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度趨勢(shì)變化的影響。

2　結(jié)果與分析

2.1植被覆蓋度估算結(jié)果通過(guò)像元二分模型獲得2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度，參照《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》并結(jié)合西藏地區(qū)實(shí)際情況，將植被覆蓋度分為5類(lèi)：低植被覆蓋(<10%)，中低植被覆蓋(10%～30%)，中植被覆蓋(30%～45%)，中高植被覆蓋(45%～60%)，高植被覆蓋(>60%)。基于決策樹(shù)分類(lèi)的方法對(duì)每幅圖像進(jìn)行不同植被覆蓋度的分類(lèi)統(tǒng)計(jì)得到圖2，其中藍(lán)色部分(植被覆蓋度為0)為水體。從圖2可以看出，西藏地區(qū)植被覆蓋度總體偏低，不同地區(qū)差異較大。西北地區(qū)阿里、那曲、日喀則等地植被覆蓋度普遍較低，年際變化??；東南地區(qū)昌都、拉薩、林芝及山南等地植被覆蓋度相對(duì)較高，且年際變化大。東南地區(qū)植被覆蓋明顯好于西北地區(qū)，其中部分地區(qū)植被覆蓋度甚至在60%以上，這與其他對(duì)西藏地區(qū)植被反演的研究結(jié)果相似[15-16]。造成西藏地區(qū)南北植被覆蓋差異的主要原因是氣候的不同。西藏西北地區(qū)嚴(yán)寒干燥多風(fēng)，海拔高，空氣稀薄，地表覆被類(lèi)型主要為高寒草原、荒漠草原、高寒草甸等。該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，生態(tài)系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)和修復(fù)能力極差，導(dǎo)致植被覆蓋較低；東南溫暖濕潤(rùn)，海拔較低，地表覆被類(lèi)型以林地、耕地、牧草地為主，因此植被覆蓋相對(duì)較高[17]。

該研究繪制了2005～2014年西藏全境生長(zhǎng)季平均植被覆蓋度的整體變化情況，并利用一元線性回歸擬合出回歸直線。從圖3可以看出，西藏全境10年間平均植被覆蓋度為33.00%～36.00%，呈現(xiàn)波動(dòng)性。平均植被覆蓋度最大值出現(xiàn)在2011年，為35.18%，最小值出現(xiàn)在2010年，為33.61%；2009年以前，平均植被覆蓋度大體在34.00%左右，差異不大；2010年以后，平均植被覆蓋度明顯上升，基本保持在35.00%左右。2005～2014年西藏地區(qū)平均植被覆蓋度呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)。

圖2　2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度Fig.2　Spatial distribution of vegetation coverage in Tibet from 2005 to 2014

圖3　2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季平均植被覆蓋度變化情況Fig.3　Changes of average vegetation coverage during the growing season in Tibet from 2005 to 2014

2.2不同植被類(lèi)型植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化根據(jù)西藏地區(qū)1∶100萬(wàn)的植被類(lèi)型圖，結(jié)合西藏實(shí)際情況，將植被類(lèi)型劃分為森林、灌叢、草原、草甸、高山植被、農(nóng)作物、荒漠及湖水8類(lèi)，在去除水體的基礎(chǔ)上，運(yùn)用決策樹(shù)分類(lèi)分別統(tǒng)計(jì)2005～2014年不同植被類(lèi)型生長(zhǎng)季植被覆蓋度，并繪制成折線圖(圖4)。

圖4　2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季不同植被類(lèi)型植被覆蓋度Fig.4　Vegetation coverage of different vegetation types during the growing season in Tibet from 2005 to 2014

從圖4可以看出，相同年份內(nèi)不同植被類(lèi)型植被覆蓋度差異較大，植被覆蓋度由大到小依次為森林、農(nóng)作物、灌叢、草甸、高山植被、草原、荒漠。其中，森林植被覆蓋度最高，10年來(lái)每年生長(zhǎng)季都保持在80.00%以上，年際變化較大；農(nóng)作物類(lèi)型植被覆蓋度緊隨其后，基本保持在70.00%以上；灌叢10年間植被覆蓋度也在60.00%左右；草甸植被覆蓋度在45.00%左右；高山植被和草原植被覆蓋度為20.00%左右；荒漠植被覆蓋度最低，僅10.00%左右。森林、農(nóng)作物及灌叢均集中分布于西藏東南部地區(qū)，而草原、草甸、高山植被以及荒漠大部分分布于西北地區(qū)，這也是西藏東南地區(qū)植被覆蓋度明顯好于西北地區(qū)的原因。

2.3不同地區(qū)植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化根據(jù)西藏地區(qū)行政區(qū)劃圖，統(tǒng)計(jì)不同地區(qū)植被覆蓋度得到表1。由表1可知，不同地區(qū)植被覆蓋度差異較大。其中，位于西北的阿里地區(qū)植被覆蓋最少，10年間平均植被覆蓋度只有15.32%，年際變化?。恢胁康哪乔貐^(qū)和日喀則市植被覆蓋度接近，約為30.00%，年際變化也不大；而東南部的拉薩市、林芝市、昌都市以及山南地區(qū)植被覆蓋度相對(duì)較高，且年際變化大。除拉薩的植被覆蓋度為50.00%～53.00%以外，其余3個(gè)地市均為60.00%以上，林芝市甚至有5年生長(zhǎng)季期間植被覆蓋度達(dá)到70.00%以上。

2.4植被覆蓋度變化趨勢(shì)分析利用趨勢(shì)分析法，將2005～2014年植被覆蓋度結(jié)果代入趨勢(shì)斜率的公式中，計(jì)算出2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度的趨勢(shì)斜率(圖5a)。西藏全境趨勢(shì)斜率為-0.10～0.12，總體保持穩(wěn)定。圖5a中綠色越深，表示10年來(lái)植被覆蓋改善越明顯；紅色越深，表示10年來(lái)植被覆蓋減少越明顯。P1T1和P1T2區(qū)植被覆蓋度變化趨勢(shì)相似，基本都在0以上，以明顯改善和基本不變?yōu)橹鳎渲?，P1T2區(qū)明顯改善面積大于P1T1區(qū)；植被覆蓋度趨勢(shì)斜率小于0的部分即紅色區(qū)域主要分布在 P2T2區(qū)，同時(shí)P2T2區(qū)也有大面積的區(qū)域趨勢(shì)斜率在0以上，因此，P2T2區(qū)表現(xiàn)為植被覆蓋改善與減少并存。

表1　2005～2014年西藏不同地區(qū)植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化

單獨(dú)將P2T2區(qū)提取出來(lái)，并將其與西藏地區(qū)行政區(qū)劃圖進(jìn)行疊加分析發(fā)現(xiàn)，雖然同處一個(gè)氣候區(qū)，但趨勢(shì)斜率也存在空間分布的不同(圖5b)，即趨勢(shì)斜率值小于0的部分主要位于P2T2區(qū)中部和東南部分地區(qū)，從行政區(qū)劃來(lái)看則主要位于拉薩市與林芝市的交界地帶、山南地區(qū)的東南部以及林芝市的中部地區(qū)；趨勢(shì)斜率值大于0的部分主要位于西部的那曲地區(qū)、日喀則市以及拉薩市的西部區(qū)域。同一氣候區(qū)內(nèi)，降水和氣溫對(duì)于植被覆蓋度的影響差異不大，因此認(rèn)為造成P2T2區(qū)趨勢(shì)斜率空間分布差異較大的主要因素是人類(lèi)活動(dòng)。將P2T2區(qū)趨勢(shì)斜率圖與西藏植被類(lèi)型圖進(jìn)行疊加，發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)斜率值接近-0.1的區(qū)域位于雅魯藏布江谷地，距離農(nóng)作物植被類(lèi)型特別近，這也證明了東南部分地區(qū)植被覆蓋度明顯減少的確是人類(lèi)活動(dòng)造成。

林芝市、山南地區(qū)位于藏南谷地，雅魯藏布江貫穿其中，由于受印度洋暖濕氣流的影響，氣候溫和多雨，適宜居??；地形方面，西藏東南部地區(qū)海拔較低，地勢(shì)平緩，因而屬于人口聚集區(qū)。隨著近年來(lái)藏南地區(qū)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平越來(lái)越高，人口規(guī)模不斷擴(kuò)大。在經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展的同時(shí)，也給生態(tài)環(huán)境造成壓力，尤其是植被覆蓋度明顯減少。因此，未來(lái)應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)植被覆蓋度減少明顯地區(qū)的生態(tài)保護(hù)，提升西藏整體生態(tài)屏障功能。

注：a.總體趨勢(shì)斜率；b.P2T2區(qū)趨勢(shì)斜率。Note: a. Tibet; b. P2T2 region.圖5　總體趨勢(shì)斜率與P2T2區(qū)趨勢(shì)斜率Fig.5　Trend slopes of vegetation coverage in Tibet and P2T2 region

3　結(jié)論

(1)該研究基于像元二分模型，利用MODIS-NDVI數(shù)據(jù)反演了2005～2014年西藏全境生長(zhǎng)季的植被覆蓋度，并對(duì)其時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析，通過(guò)劃分氣候區(qū)，在控制氣候要素的基礎(chǔ)上，討論人類(lèi)活動(dòng)對(duì)近10年西藏地區(qū)植被覆蓋變化的影響，得出如下結(jié)論：2005～2014年西藏地區(qū)生長(zhǎng)季期間平均植被覆蓋度為33.00%～36.00%，植被覆蓋度年際變化整體表現(xiàn)上升趨勢(shì)，但上升線性趨勢(shì)不明顯；空間分布上，東南地區(qū)植被覆蓋明顯好于西北地區(qū)，其中，拉薩市、林芝市、山南地區(qū)以及昌都市生長(zhǎng)季植被覆蓋度均在50%以上，而阿里地區(qū)、那曲地區(qū)以及日喀則市植被覆蓋度較低，造成東南地區(qū)植被覆蓋度高于西北地區(qū)的主要原因取決于降水。這是由于受到印度洋暖濕氣流的影響，藏南谷地相對(duì)于藏北高原典型的大陸性氣候而言，降雨量相對(duì)較多，降水量的多少直接決定著植被的長(zhǎng)勢(shì)，因而東南地區(qū)植被覆蓋度明顯好于西北地區(qū)；不同植被覆蓋類(lèi)型植被覆蓋度也不同，即森林、灌叢、農(nóng)作物等類(lèi)型植被覆蓋度較高，而草原、草甸、高山植被及荒漠等植被類(lèi)型則相對(duì)較低；2005～2014年西藏地區(qū)趨勢(shì)變化總體保持穩(wěn)定，植被覆蓋明顯減少的部分集中分布于拉薩市與林芝市的交界地帶、山南地區(qū)的東南部以及林芝市的中部地區(qū)，主要是人類(lèi)活動(dòng)影響所致。

(2)該研究提出利用聚類(lèi)分析方法通過(guò)劃分氣候區(qū)，將影響植被覆蓋度的自然因素和人為因素分離，在控制氣候要素的條件下，討論人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋度趨勢(shì)變化的影響。然而，僅選用氣溫和降水兩個(gè)因素作為氣候區(qū)的劃分，而未考慮與植被生長(zhǎng)相關(guān)的光照時(shí)長(zhǎng)、地形地貌等其他因素，也有其局限性。因此，加入更多的氣候、地形因素，將氣候區(qū)進(jìn)行細(xì)化，從而真正把自然因素剝離開(kāi)來(lái)，將是下一步的研究重點(diǎn)。

[1] 白淑英,吳奇,史建橋,等.基于時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的西藏山南地區(qū)植被覆蓋度變化特征分析[J].中國(guó)沙漠,2015,35(5):1396-1402.

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Analysis of Changes in Vegetation Coverage in Tibet during 2005-2014 Based on Remote Sensing

XU Ning

(College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101407)

[Objective] To estimate changes in vegetation coverage in Tibet over the past ten years based on remote sensing. [Method] Based on MODIS-NDVI data, the vegetation coverage during the growing season in Tibet from 2005 to 2014 was calculated by using the dimidiate pixel model, and spatial and temporal variation characteristics of the vegetation coverage were analyzed, and the changing trends of vegetation coverage in Tibet in recent ten years were also analyzed. Through the division of climate zones in Tibet, the influences of human activities on the changes of vegetation coverage in Tibet were discussed when climates factors were constant. [Result] In the growing season from 2005 to 2014, the average vegetation coverage in Tibet changed from 33.00% to 36.00%, showing an increasing trend on the whole. Vegetation coverage in the southeast of Tibet was higher than that in the northwest of Tibet. The vegetation coverage of forest, shrubs and crops was relatively higher, whereas it was relatively lower in grassland, meadow, alpine and desert. During 2005-2014, the trend slope of vegetation coverage in Tibet kept stable, and vegetation coverage decreased significantly in the border between Lhasa City and Nyingchi City, the southeast of Lhoka City, and the center of Nyingchi City, which was caused by human activities. [Conclusion] It is feasible to calculate vegetation coverage during the growing season in Tibet over the past years by using the dimidiate pixel model.

Vegetation coverage; Dimidiate pixel model; Analysis of changing trend; Clustering analysis

國(guó)家973基金項(xiàng)目(2013CB956000)。

許寧(1991- )，男，山東德州人，碩士研究生，研究方向：基于遙感的草地生態(tài)學(xué)。

2016-06-06

S 812.29；Q 948

A

0517-6611(2016)19-033-05