李 卉,朱彤彤,劉偵海,李 霞,王紹強(qiáng),,*,王小博,劉媛媛

1 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院區(qū)域生態(tài)過(guò)程與環(huán)境演變實(shí)驗(yàn)室,武漢 430070 2 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101 3 生態(tài)環(huán)境部對(duì)外合作與交流中心,北京 100035

洪水是全球最主要的自然災(zāi)害之一,其覆蓋范圍廣、時(shí)空分布不均、形成原因多樣,嚴(yán)重影響著人類的生產(chǎn)生活[1]。近年來(lái)人類的高強(qiáng)度生產(chǎn)活動(dòng)使得地表植被覆蓋狀況發(fā)生了較大變化,導(dǎo)致洪澇災(zāi)害發(fā)生頻率進(jìn)一步增加[2]。降雨與植被是影響洪水形成的主要因素,其中森林植被能有效削減洪水流量[3]。但洪水也對(duì)植被產(chǎn)生一定影響,使植被大量破壞,生長(zhǎng)受阻[4]。

NDVI及其變異指數(shù)廣泛應(yīng)用于評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害對(duì)植被的破壞或?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響程度[5—7],但僅使用NDVI變化衡量洪水對(duì)植被破壞的程度,可能受不同地區(qū)原有植被及云層覆蓋[8]影響較大。災(zāi)害植被破壞指數(shù)(Disaster vegetation destruction index,DVDI)的提出有效計(jì)算了自然災(zāi)害發(fā)生前后植被狀況的差異,尤其是在洪水災(zāi)害影響下的植被破壞程度[7]。生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)(Ecosystem stability metrics,ESMs)是具體衡量某一地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性時(shí)廣泛采用且有效的指標(biāo)體系,其中抵抗力和恢復(fù)力穩(wěn)定性可以通過(guò)量化植被指數(shù)時(shí)間序列得到[9]。已有研究證明,生物多樣性可以增加生態(tài)系統(tǒng)對(duì)極端氣候事件的抵抗力,而對(duì)于恢復(fù)力沒(méi)有顯著影響[10]；但也有研究指出物種貧乏系統(tǒng)比物種豐富的系統(tǒng)對(duì)擾動(dòng)的抵抗力更強(qiáng),同時(shí)也在擾動(dòng)后也顯示出了更強(qiáng)的恢復(fù)力[11]。

東南亞國(guó)家地處熱帶,受太平洋以及印度洋熱帶氣旋影響,洪水發(fā)生頻率明顯高于世界其他地區(qū)[12—13]。同時(shí)東南亞作為全球生物多樣性較高的地區(qū)之一,其在氣候變化影響下的植被變化狀況對(duì)于全球生態(tài)系統(tǒng)影響明顯[14—15]。由于沿海洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)高于內(nèi)陸地區(qū)[16],且沿海與內(nèi)陸地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)組成差異大[17],植被對(duì)洪水災(zāi)害的響應(yīng)可能存在差異[18]。對(duì)比內(nèi)陸地區(qū)與沿海地區(qū)的植被生態(tài)系統(tǒng)時(shí),吳春生等發(fā)現(xiàn)從沿海到內(nèi)陸生態(tài)穩(wěn)定性逐漸增強(qiáng),但人為生產(chǎn)活動(dòng)會(huì)對(duì)其產(chǎn)生干擾[19]。即使是在同一區(qū)域,不同土地類型上的植被生態(tài)系統(tǒng)存在著明顯的穩(wěn)定性差異[20]。當(dāng)前有關(guān)沿海與內(nèi)陸植被對(duì)洪水事件的響應(yīng)研究多集中于累計(jì)洪水事件的分析,結(jié)果有可能會(huì)受到洪水事件發(fā)生頻率的差異影響[18]。通過(guò)對(duì)比分析沿海與內(nèi)陸不同生態(tài)系統(tǒng)對(duì)洪水事件的響應(yīng),有助于理解沿海與內(nèi)陸生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性存在差異的原因,提出應(yīng)對(duì)洪水災(zāi)害的合理建議。

因此,本研究基于GEE平臺(tái),以東南亞地區(qū)單次洪水事件為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),探究(1)東南亞沿海與內(nèi)陸地區(qū)洪水發(fā)生區(qū)2000—2018年NDVI時(shí)空變化格局；(2)以災(zāi)害植被破壞指數(shù)為表現(xiàn)手段,有效評(píng)價(jià)洪水災(zāi)害對(duì)沿海與內(nèi)陸研究區(qū)植被的破壞程度；(3)在沿海與內(nèi)陸研究區(qū)不同生態(tài)系統(tǒng)組成的基礎(chǔ)上對(duì)比探討,并分析差異的原因。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究洪水相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于達(dá)特茅斯洪水觀測(cè)站大型洪水事件數(shù)據(jù)集(DFO,http://floodobservatory.colorado.edu/Archives/index.html),該數(shù)據(jù)集涵蓋了從1985年1月1日至今全球范圍內(nèi)的陸地洪水事件,具有較好的時(shí)效性[21]。數(shù)據(jù)集包括每次洪澇災(zāi)害事件的發(fā)生地點(diǎn)、時(shí)間、受影響的人群和地區(qū)、嚴(yán)重程度、規(guī)模和發(fā)生原因[22—23]。

在利用MODIS遙感數(shù)據(jù)計(jì)算地表植被的NDVI時(shí),由于洪水事件持續(xù)時(shí)間短、影響范圍大小不一,利用2000—2018年MODIS地表反射率數(shù)據(jù)集MOD09GQ (空間分辨率250 m,時(shí)間分辨率1 d)對(duì)地表植被生長(zhǎng)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)[24]?？紤]到沿海與內(nèi)陸地區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)的差異,所采用的土地覆蓋類型來(lái)自于自然資源部發(fā)布的30米全球地表覆蓋數(shù)據(jù)(GlobeLand30,http://www.globallandcover.com/home.html)。

1.2 研究方法

1.2.1沿海與內(nèi)陸地區(qū)洪水事件的選取

以達(dá)特茅斯洪水觀測(cè)站大型洪水事件數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),篩選東南亞地區(qū)自2000年1月1日以來(lái),影響面積大于50000 km2且嚴(yán)重程度為2級(jí)的洪水事件,最終篩選出37個(gè)洪水事件。其中,嚴(yán)重程度是根據(jù)洪水災(zāi)害破壞的程度與災(zāi)害重復(fù)程度所確定的,在數(shù)據(jù)集中共分為3類,其中第2類代表著極端洪水事件且災(zāi)害重復(fù)間隔大于100年。根據(jù)中華人民共和國(guó)海洋行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《沿海行政區(qū)域分類與代碼》(HY/T 094—2006),沿海地區(qū)指有海岸線的沿海省、自治區(qū)和直轄市及其所轄海域、海島等[25]。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)達(dá)特茅斯洪水觀測(cè)站大型洪水事件數(shù)據(jù)集,將洪水發(fā)生范圍是否沿海作為劃分沿海與內(nèi)陸洪水事件的主要依據(jù)[26],選擇沿海洪水事件2次,內(nèi)陸洪水事件2次以及沿海與內(nèi)陸地區(qū)均有覆蓋的洪水事件1次(圖1),具體信息如表1。

表1 選取洪水事件具體信息

圖1 研究區(qū)位置分布Fig.1 Location of the study areas

1.2.2Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析

Google提供的Google Earth Engine(GEE)是一個(gè)能夠處理海量地理信息的分析處理云平臺(tái),集在線數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)在線處理、影像可視化等優(yōu)點(diǎn)于一體[27],廣泛應(yīng)用于全球植被指數(shù)分析[28]、極端氣候事件評(píng)估[29]和作物產(chǎn)量估計(jì)[30]等研究方向。

本研究基于Google Earth Engine地理計(jì)算云平臺(tái)在線訪問(wèn)MOD09GQ表面反射率產(chǎn)品,計(jì)算2000—2018年研究區(qū)域的NDVI,獲得19年間相應(yīng)地區(qū)的植被生長(zhǎng)狀況。Sen趨勢(shì)度分析法能夠有效降低時(shí)間序列中噪聲的干擾[31],但無(wú)法判斷序列趨勢(shì)顯著性判斷,Mann-Kendall方法很好的解決了這個(gè)問(wèn)題[32—34]。因此,Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析法被廣泛應(yīng)用于氣候變化、植被變化分析中[35—36]。

本研究主要探討東南亞沿海與內(nèi)陸生態(tài)系統(tǒng)對(duì)洪水事件的響應(yīng)差異,首先應(yīng)當(dāng)對(duì)二者的整體變化趨勢(shì)有一個(gè)比較明確的認(rèn)知。本研究選取的單次洪水災(zāi)害是在比較東南亞地區(qū)自2000年以來(lái)發(fā)生的所有洪水災(zāi)害中影響最大、破壞程度最嚴(yán)重的洪水事件,在此基礎(chǔ)上探究研究區(qū)2000—2018年的植被生長(zhǎng)狀況是否會(huì)因?yàn)榇舜魏樗录l(fā)生比較明顯的年際波動(dòng)現(xiàn)象,是后續(xù)對(duì)比不同植被生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提。因此,利用Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析法計(jì)算19年間研究地區(qū)的植被變化趨勢(shì)。其中,Sen趨勢(shì)度的計(jì)算公式為：

(1)

式中,xi和xj為研究區(qū)域特定時(shí)間i和j對(duì)應(yīng)的植被指數(shù)數(shù)據(jù),同時(shí)i和j是連續(xù)的時(shí)間序列且j>i,β表示NDVI時(shí)間序列的趨勢(shì)度。當(dāng)β>0時(shí),NDVI呈上升趨勢(shì)；反之表現(xiàn)出下降趨勢(shì)。

同時(shí),對(duì)19年間的NDVI時(shí)間序列進(jìn)行Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)。對(duì)于整個(gè)NDVI時(shí)間序列(xi,xj, …,xn)計(jì)算所有n(n-1)/2個(gè)xj-xi大小關(guān)系(j>i)記為S。由于統(tǒng)計(jì)量S近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(公式2)且研究時(shí)間序列長(zhǎng)度超過(guò)10,需要使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn)(公式3)：

(2)

(3)

1.2.3災(zāi)害植被破壞指數(shù)計(jì)算

災(zāi)害植被破壞指數(shù)(DVDI)主要取決于災(zāi)害發(fā)生前后的植被條件指數(shù)中位數(shù)(mVCI),雖然均值和中位數(shù)都表示數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì),但均值對(duì)異常值更加敏感。因此,為了避免其他噪聲對(duì)NDVI的影響,使用中位數(shù)NDVI而不是均值NDVI監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀況[7,37]。

同樣使用Google Earth Engine地理計(jì)算云平臺(tái),利用MOD09GQ表面反射率產(chǎn)品質(zhì)量篩選后生成長(zhǎng)時(shí)間序列的空間分辨率為250 m的MODIS 影像。由于洪水發(fā)生迅速消退快,一般洪水的持續(xù)時(shí)間不超過(guò)兩個(gè)星期[21,38—39],因此使用洪水出現(xiàn)前14天和消退后14天的影像計(jì)算mVCI,定量描述洪水事件對(duì)植被的破壞狀況。

DVDI=mVCIa-mVCIb

(4)

(5)

式中,NDVI為洪水持續(xù)時(shí)間段內(nèi)的NDVI均值,NDVIm為除發(fā)生年份外洪水開始前(結(jié)束后)14天的NDVI中值,NDVImax為除發(fā)生年份外洪水開始前(結(jié)束后)14天的NDVI最大值,mVCIa為洪水結(jié)束后的mVCI,mVCIb為洪水開始前的mVCI,如式(4)。當(dāng)DVDI為正值時(shí),表明植被沒(méi)有受到災(zāi)害影響,且數(shù)值越大生長(zhǎng)越旺盛；DVDI為負(fù)值時(shí)表明植被受到災(zāi)害破壞,且數(shù)值越小破壞越嚴(yán)重。

1.2.4植被對(duì)洪水事件的抵抗力與恢復(fù)力

在對(duì)比沿海與內(nèi)陸地區(qū)植被對(duì)洪水災(zāi)害的響應(yīng)時(shí),利用NDVI指數(shù)在極端氣候事件發(fā)生前后的變化,來(lái)表示生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于極端氣候事件的抵抗力和恢復(fù)力[10]。其中,生態(tài)系統(tǒng)的抵抗力反映其抵抗環(huán)境擾動(dòng)以及在環(huán)境擾動(dòng)后維持原始狀態(tài)的能力,量化了環(huán)境擾動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響,如式(6)；恢復(fù)力指生態(tài)系統(tǒng)受到擾動(dòng)后恢復(fù)到原始狀態(tài)的速率,如式(7)：

(6)

(7)

更大的Ω和Δ代表更強(qiáng)的抵抗力和恢復(fù)力,較強(qiáng)的抵抗力指標(biāo)代表洪水事件發(fā)生后區(qū)域內(nèi)NDVI的降低趨勢(shì)不顯著；較強(qiáng)的恢復(fù)力指標(biāo)代表植被的快速恢復(fù)。此外,如果洪水事件發(fā)生后植被恢復(fù)速度超過(guò)正常水平,也會(huì)導(dǎo)致恢復(fù)力降低[40]。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)NDVI變化趨勢(shì)分析

經(jīng)過(guò)比較2000—2018年5個(gè)洪水覆蓋區(qū)的年際NDVI值,發(fā)現(xiàn)5個(gè)研究區(qū)的植被NDVI均大體呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。2個(gè)沿海研究區(qū)植被NDVI整體強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū),沿海植被年際NDVI均值為0.92,內(nèi)陸植被為0.88；但總體增強(qiáng)趨勢(shì)內(nèi)陸植被強(qiáng)于沿海植被,分別為0.014/10a、0.011/10a(表2)。其中以沿海洪水區(qū)2的NDVI最高,且在洪水發(fā)生的2004年表現(xiàn)出微弱的下降趨勢(shì)；沿海洪水區(qū)1與內(nèi)陸洪水區(qū)2的年際NDVI值接近,變化趨勢(shì)也相似,分別在洪水發(fā)生的2017年以及2006年出現(xiàn)下降趨勢(shì),但內(nèi)陸表現(xiàn)得極不明顯；沿海與內(nèi)陸洪水區(qū)和內(nèi)陸洪水區(qū)1的波動(dòng)趨勢(shì)類似,且分別在洪水發(fā)生的2000年以及2002年表現(xiàn)出上升趨勢(shì)。5個(gè)研究區(qū)的NDVI最大值出現(xiàn)集中,除內(nèi)陸洪水區(qū)1為2016年,其余均為2015年；但最小值出現(xiàn)并不一致,2個(gè)沿海區(qū)分別出現(xiàn)在2000年、2005年,2個(gè)內(nèi)陸區(qū)都出現(xiàn)在2004年(圖2)。

在全球變暖的大背景下,極端氣候事件增強(qiáng)了植被生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性[41],但Fensholt等在對(duì)比全球1981—2010年的NDVI時(shí)間序列時(shí)發(fā)現(xiàn)全球NDVI變化趨勢(shì)并不統(tǒng)一,在東南亞沿海地區(qū)表現(xiàn)出了上升趨勢(shì)[42],這與圖2表現(xiàn)出的5個(gè)研究區(qū)2000—2018年NDVI變化趨勢(shì)符合。有研究提出了東南亞植被呈現(xiàn)出由西北向東南生物量及生產(chǎn)力增加、沿海植被生長(zhǎng)強(qiáng)于內(nèi)陸植被的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)[17],也與本研究中的沿海植被NDVI強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū)植被的觀點(diǎn)一致。但也有研究證明由于人類建設(shè)用地的增加使得NDVI呈現(xiàn)出由沿海向內(nèi)陸遞增的趨勢(shì),且顯著增加區(qū)域多出現(xiàn)在人造地表上[43]。東南亞內(nèi)陸地區(qū)的農(nóng)業(yè)用地覆蓋率的快速增加以及森林大量砍伐所導(dǎo)致的人造地表增多[44],可能是導(dǎo)致2000—2018年?yáng)|南亞地區(qū)內(nèi)陸植被NDVI增速?gòu)?qiáng)于沿海植被的主要原因。

圖2 研究區(qū)2000—2018年年際NDVI值變化Fig.2 Interannual variation of normalized difference vegetation index in the study areas from 2000 to 2018

表2 研究區(qū)2000—2018年年際歸一化植被指數(shù)(NDVI)擬合線相關(guān)參數(shù)

基于Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)法的2000—2018年間5個(gè)研究區(qū)的年際NDVI時(shí)空格局變化分析發(fā)現(xiàn),研究區(qū)NDVI總體變化顯著,且趨勢(shì)較為一致；植被NDVI以不顯著上升趨勢(shì)為主,其中內(nèi)陸洪水區(qū)2的上升趨勢(shì)最為顯著；相反,下降主要呈現(xiàn)為顯著下降趨勢(shì),其中沿海洪水區(qū)2最為明顯(表3)。但研究區(qū)NDVI空間分布變化趨勢(shì)較為無(wú)序,沒(méi)有明顯的特征,超過(guò)60%的區(qū)域表現(xiàn)出NDVI上升趨勢(shì)(圖3)。某一區(qū)域的NDVI 變化主要受到氣溫、降水等氣象因素的影響,且降水對(duì)植被的影響高于溫度對(duì)植被的影響；此外土地覆蓋類型的變化也會(huì)顯著影響NDVI的大小[45—46],但某件特定的洪水事件并不能明顯影響全年平均值某件特定的洪水事件并不能明顯影響全年平均值。

2.2 研究區(qū)災(zāi)害植被破壞指數(shù)分析

在對(duì)5個(gè)研究區(qū)域的災(zāi)害植被破壞指數(shù)進(jìn)行計(jì)算后,為了進(jìn)一步確定沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)洪水損壞的程度與差異,使用等間隔分類法[37]將植被DVDI分為以下6個(gè)級(jí)別：嚴(yán)重破壞、中等破壞、輕微破壞、輕微生長(zhǎng)、中等生長(zhǎng)與明顯生長(zhǎng)(表4)。相較于沿海區(qū)域,內(nèi)陸地區(qū)受到洪水影響所導(dǎo)致的植被破壞情況均小于沿海地區(qū),分別占沿海與內(nèi)陸研究區(qū)的42.88%與58.01%,尤其是內(nèi)陸洪水區(qū)1植被破壞區(qū)域僅占該地區(qū)的32.19%。同時(shí),植被輕微生長(zhǎng)區(qū)在內(nèi)陸地區(qū)比沿海地區(qū)占比更大,內(nèi)陸洪水區(qū)的占比45.14%與沿海洪水區(qū)的占比29.24%形成了較大的差異對(duì)比(圖4)。通過(guò)分析5個(gè)研究區(qū)DVDI頻率分布,也證明了沿海植被受到洪水事件的破壞程度更大,DVDI均值在沿海與內(nèi)陸地區(qū)分別為-0.25與0.29(圖5)。

表3 研究區(qū)2000—2018年NDVI的Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析結(jié)果面積占比/%

圖3 研究區(qū)2000—2018年NDVI的Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析結(jié)果Fig.3 Results of Sen+Mann-Kendall trend analysis for the normalized difference vegetation index series in the study areas from 2000 to 2018

圖4 研究區(qū)災(zāi)害植被破壞指數(shù)DVDI區(qū)域占比Fig.4 The proportion of disaster vegetation destruction index in the study areas

圖5 研究區(qū)災(zāi)害植被破壞指數(shù)DVDI密度分布Fig.5 The density distribution of disaster vegetation destruction index in the study areas

表4 研究區(qū)災(zāi)害植被破壞指數(shù)(DVDI)分類

害植被破壞指數(shù)主要是利用災(zāi)害發(fā)生前和災(zāi)后的植被條件指數(shù)中位數(shù)(mVCI)對(duì)比災(zāi)害的破壞程度,因此快速、有效地用于監(jiān)測(cè)受到臺(tái)風(fēng)、洪水等產(chǎn)生速度快、破壞程度強(qiáng)的災(zāi)害事件影響的植被生長(zhǎng)狀況[37,39]。沿海地區(qū)的植被受到洪水影響而導(dǎo)致的植被破壞程度明顯強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū),尤其是沿海洪水區(qū)2,但其植被破壞程度均以輕微破壞為主。且內(nèi)陸洪水區(qū)的植被在洪水災(zāi)害事件后反而以輕微生長(zhǎng)為主。東南亞湄公河三角洲的植被對(duì)于極端氣候事件的響應(yīng)也表現(xiàn)出沿海強(qiáng)于內(nèi)陸的特點(diǎn)[38]；但有研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)廣西地區(qū)洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)程度表現(xiàn)出由沿海向內(nèi)陸降低的趨勢(shì),植被從沿海向內(nèi)陸的破壞程度逐漸增強(qiáng)[47]。此外,可能由于不同土地覆蓋類型的影響差異,某些地區(qū)的植被洪水災(zāi)害可能對(duì)植被的影響非常有限[48],例如,有研究利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)東南部的極端洪水災(zāi)害事件進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),通過(guò)監(jiān)測(cè)沿海與內(nèi)陸地區(qū)的植被活動(dòng)發(fā)現(xiàn)植被活動(dòng)減弱地區(qū)主要出現(xiàn)在沿海地區(qū)以及內(nèi)陸的農(nóng)業(yè)區(qū)與濕地[49]。

圖6是研究區(qū)不同土地覆蓋類型的占比情況,排除了裸地與水體的影響,沿海與內(nèi)陸地區(qū)占比差異較為明顯的表現(xiàn)在耕地、林地以及濕地方面。耕地作為人類活動(dòng)影響較為頻繁的地區(qū),內(nèi)陸地區(qū)的占比大于沿海地區(qū),在人類的干預(yù)下洪水災(zāi)害對(duì)于內(nèi)陸植被的破壞沒(méi)有沿海地區(qū)明顯。類似的研究有,對(duì)長(zhǎng)期中國(guó)植被動(dòng)態(tài)變化來(lái)說(shuō),人類活動(dòng)增加了植被的覆蓋程度[50],證明了人類的活動(dòng)可能干擾洪水災(zāi)害對(duì)于植被的破壞程度。具體表現(xiàn)為,人類活動(dòng)區(qū)域植被在長(zhǎng)期的極端氣候事件影響下反而較其他區(qū)域生長(zhǎng)更加旺盛[43],人類在災(zāi)害結(jié)束后的即刻干預(yù)是導(dǎo)致這一現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因。同樣的,沿海地區(qū)林地與濕地的占比相對(duì)內(nèi)陸地區(qū)更大,破壞程度也較內(nèi)陸更強(qiáng),這一觀點(diǎn)與成方妍等人對(duì)沿海濕地的觀點(diǎn)一致,但林地卻相反[51—52],在人類頻繁活動(dòng)的影響下,東南亞地區(qū)濱海濕地已大量轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益更高的漁場(chǎng),濕地植被大量被人為破壞[53],遭受洪水破壞程度越加顯著；沿海地區(qū)林地相較于內(nèi)陸破壞程度更強(qiáng),這可能是由于東南亞沿海研究區(qū)林地紅樹林占比明顯高于內(nèi)陸,淡水洪水使得紅樹林的破壞程度較其他植被更加明顯[54]。

圖6 研究區(qū)不同土地覆蓋類型面積占比Fig.6 Area proportion of different land cover types in the study areas

2.3 沿海及內(nèi)陸植被對(duì)洪水災(zāi)害事件抵抗力與恢復(fù)力

5個(gè)研究洪水區(qū)的對(duì)于單次洪水災(zāi)害的抵抗力出現(xiàn)了明顯差異(圖7),總體表現(xiàn)為沿海洪水區(qū)植被抵抗力強(qiáng)于內(nèi)陸,分別為88.15與28.89。同一類型不同研究區(qū)之間也存在著較大差異。其中內(nèi)陸洪水區(qū)1的植被對(duì)洪水影響抵抗力最低為9.57,而內(nèi)陸洪水區(qū)2的抵抗力相對(duì)較高,但仍低于沿海地區(qū)。沿海洪水區(qū)2的植被在5個(gè)研究區(qū)中表現(xiàn)出了最強(qiáng)的抵抗力,尤其是超過(guò)抵抗力20的區(qū)域在本研究區(qū)可以占到37.13%,而其余地區(qū)均小于20%。植被恢復(fù)力方面,2個(gè)沿海洪水區(qū)的植被在其洪水發(fā)生期間的恢復(fù)力差別不大,但內(nèi)陸研究區(qū)之間卻存在顯著差異：內(nèi)陸洪水區(qū)1的植被恢復(fù)力有明顯增強(qiáng),內(nèi)陸洪水區(qū)2整體抵抗力低于其他研究區(qū)。

圖7 研究區(qū)抵抗力與恢復(fù)力面積占比Fig.7 Area proportion of resistance and resilience in the study areas

在研究不同土地覆蓋類型的植被對(duì)洪水抵抗力方面,沿海與內(nèi)陸地區(qū)的差異較為明顯(圖8)：沿海地區(qū)植被對(duì)洪水災(zāi)害的抵抗力顯著強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū)；但在耕地與人造地表類型區(qū),內(nèi)陸地區(qū)較沿海區(qū)域更強(qiáng)。無(wú)論是內(nèi)陸還是沿海,最強(qiáng)的植被抵抗力出現(xiàn)在草地地區(qū),其次為灌木地與林地；抵抗力最差的濕地與人造地表在內(nèi)陸與沿海地區(qū)表現(xiàn)出截然不同的抵抗力,內(nèi)陸地區(qū)的濕地與沿海地區(qū)的人造地表抵抗力極差。內(nèi)陸與洪水地區(qū)植被抵抗力差異最大也出現(xiàn)在草地。

圖8 研究區(qū)不同土地覆蓋類型的抵抗力與恢復(fù)力Fig.8 Resistance and resilience of different land cover types in the study area

然而,不同土地覆蓋類型的植被對(duì)洪水破壞的恢復(fù)力方面與抵抗力相反,總體上表現(xiàn)出內(nèi)陸洪水區(qū)植被的恢復(fù)力要強(qiáng)于沿海地區(qū),在濕地與灌木地表現(xiàn)的尤其突出。但耕地植被恢復(fù)力卻呈現(xiàn)出沿海地區(qū)更強(qiáng)的趨勢(shì)。對(duì)比植被的抵抗力與恢復(fù)力,內(nèi)陸地區(qū)的人造地表植被較為一致,即抵抗力與恢復(fù)力均強(qiáng)于沿海地區(qū)；除耕地與人造地表外,其余的土地覆蓋類型均表現(xiàn)為沿海地區(qū)抵抗力較高而內(nèi)陸地區(qū)植被恢復(fù)力更高。本研究區(qū)中的內(nèi)陸植被受洪水事件破壞小,主要是從災(zāi)害植被破壞指數(shù)進(jìn)行整體區(qū)域探討的結(jié)果。但由于內(nèi)陸研究區(qū)與沿海研究區(qū)的植被生態(tài)系統(tǒng)組成狀況存在差異。在對(duì)不同土地覆蓋類型的植被對(duì)洪水破壞的恢復(fù)力方面與抵抗力分析時(shí)發(fā)現(xiàn),由于內(nèi)陸地區(qū)人類活動(dòng)區(qū)域占比大,人類在災(zāi)害過(guò)后的即刻干預(yù)導(dǎo)致內(nèi)陸研究區(qū)植被受破壞的程度較沿海研究區(qū)更小。但在不考慮各種植被生態(tài)系統(tǒng)分布面積以及排除人類活動(dòng)影響強(qiáng)烈的耕地與人造地表的情況下,沿海植被對(duì)洪水事件的抵抗力更強(qiáng)。

植被生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性是判斷對(duì)于不同災(zāi)害響應(yīng)程度的有效手段,尤其在抵抗力與恢復(fù)力方面表現(xiàn)得更加突出[10,40]。沿海植被對(duì)于洪水災(zāi)害的抵抗力強(qiáng)于內(nèi)陸植被,但在恢復(fù)力方面沒(méi)有突出的特點(diǎn),這可能主要是由于二者之間的生態(tài)系統(tǒng)豐富度存在差異以及人為干擾因素影響。東南亞地區(qū)中南半島生態(tài)系統(tǒng)的豐富度由內(nèi)陸向沿海遞增,植被的生物量也存在這種趨勢(shì)[17]。有研究證明,極端氣候事件對(duì)于生物豐富度小的生態(tài)系統(tǒng)擾動(dòng)更加強(qiáng)烈,即生物多樣性大的生態(tài)系統(tǒng)抵抗力更強(qiáng),人類生產(chǎn)生活干擾也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響[11,40]。同時(shí),生物多樣性更強(qiáng)的區(qū)域植被不僅表現(xiàn)出對(duì)洪水較強(qiáng)的抵抗能力,而且在洪水事件之后區(qū)域的生物量較之前有增加[55]。

就二者的土地覆蓋類型來(lái)看,沿海研究區(qū)的耕地與人造地表占比小于內(nèi)陸地區(qū)(圖6),人類對(duì)自然的改造以及破壞活動(dòng)使得東南亞內(nèi)陸區(qū)域的植被多樣性大大下降[53,56],對(duì)于極端氣候?yàn)?zāi)害的抵抗能力有下降的趨勢(shì)。對(duì)沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)的不同植被覆蓋類型的抵抗力與恢復(fù)力來(lái)說(shuō),總體上沿海洪水區(qū)的植被對(duì)洪水事件的抵抗力明顯強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū),但在人類干擾強(qiáng)烈的耕地與人造地表卻相反。其中草地表現(xiàn)出最強(qiáng)的抵抗力,其次為林地。而有研究表明,森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)極端氣候?yàn)?zāi)害表現(xiàn)了最強(qiáng)的生態(tài)穩(wěn)定性,其次為草地、農(nóng)田[57—58]。草地的抵抗力高可能是因?yàn)?草原缺乏森林冠層的遮蔽,平原表面可能有更完整的植被覆蓋,淺層的根和表層的莖連接,將植被和基質(zhì)結(jié)合在一起形成濃密的墊層[59],大大降低了洪水對(duì)其的破壞程度。但東南亞森林由于紅樹林占比大,且淡水洪水對(duì)于紅樹林生長(zhǎng)的海水環(huán)境有很強(qiáng)的破壞作用[54],因此抵抗力沒(méi)有草地突出。就植被恢復(fù)力方面,內(nèi)陸洪水區(qū)植被的恢復(fù)力要強(qiáng)于沿海地區(qū),但耕地恢復(fù)力也與之相反。由于研究區(qū)域內(nèi)內(nèi)陸濕地區(qū)明顯少于沿海地區(qū)以及灌木地主要集中在內(nèi)陸地區(qū)(圖6),因此排除濕地與灌木地的恢復(fù)力對(duì)比。林地與草地的恢復(fù)力較為一致,均高于耕地與人造地表,這也與Hawkins等的研究一致[20]。內(nèi)陸洪水區(qū)相較于沿海洪水區(qū)海拔更高,分別為42.89 m與290.53 m,高地勢(shì)有利于洪水的快速消退[60],短時(shí)間內(nèi)植被能最大程度恢復(fù)其原有生長(zhǎng)狀態(tài)。

3 結(jié)論

本研究基于Google Earth Engine 地理計(jì)算云平臺(tái),以沿海與內(nèi)陸植被生態(tài)系統(tǒng)對(duì)洪水事件的響應(yīng)程度為研究方向,分析了東南亞5個(gè)洪水災(zāi)害發(fā)生區(qū)洪水事件對(duì)植被的災(zāi)害植被破壞指數(shù)以及植被生態(tài)穩(wěn)定性,并探討了沿海與內(nèi)陸地區(qū)洪水誘發(fā)的植被破壞差異的原因。結(jié)果表明：

(1)東南亞沿海與內(nèi)陸研究區(qū)2000—2018年NDVI值均表現(xiàn)出上升趨勢(shì),且內(nèi)陸植被NDVI上升幅度強(qiáng)于沿海植被,分別為0.014/10a與0.011/10a；

(2)洪水災(zāi)害對(duì)沿海地區(qū)植被破壞程度明顯強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū),二者的災(zāi)害植被破壞指數(shù)分別為-0.25與0.29,但植被破壞程度以輕微破壞為主,內(nèi)陸研究區(qū)的植被在洪水災(zāi)害事件后反而以輕微生長(zhǎng)為主；

(3)排除人類干擾強(qiáng)烈的耕地與人造地表,沿海研究區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)對(duì)洪水事件的抵抗力指數(shù)為88.15,明顯強(qiáng)于內(nèi)陸地區(qū)的28.89。其中草地表現(xiàn)出最強(qiáng)的抵抗力,其次為林地,人造地表與耕地表現(xiàn)出內(nèi)陸強(qiáng)于沿海植被的趨勢(shì)；就植被恢復(fù)力方面,內(nèi)陸洪水區(qū)植被的恢復(fù)力要強(qiáng)于沿海地區(qū),但耕地恢復(fù)力與之相反；

(4)本研究中表現(xiàn)出的單次洪水事件對(duì)沿海植被的破壞程度大于內(nèi)陸植被,主要是受到人類活動(dòng)影響,內(nèi)陸研究區(qū)人類活動(dòng)影響區(qū)域占比大。人類在洪水事件結(jié)束后的立刻干預(yù),使得抵抗力強(qiáng)的沿海區(qū)域植被遭受的破壞程度反而更大。

對(duì)于單次洪水事件,應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)東南亞沿海地區(qū)草地以及林地的保護(hù),大力發(fā)展退耕還林還草活動(dòng),提高沿海地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)豐富度,以盡量減少洪水事件的破壞作用。對(duì)于人造地表尤其是耕地的面積,應(yīng)當(dāng)合理規(guī)劃,與自然植被生態(tài)系統(tǒng)相結(jié)合,加以人工防洪措施最大程度降低和減免洪水的侵襲,減輕洪災(zāi)損失。