洪梓崟, 李滿根, 多玲花, 陳念楠

(1.東華理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院,江西 南昌 330013;2.東華理工大學(xué) 測繪與空間信息工程學(xué)院,江西 南昌 330013)

植被作為地理環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,與土壤、氣候、水體和全球物質(zhì)能量循環(huán)息息相關(guān)(陳康等,2023) 。植被覆蓋度(FVC)通常用于衡量生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況和可持續(xù)性,是評估時(shí)空變化對生態(tài)系統(tǒng)影響的重要指標(biāo)之一(李紅梅等,2022;張艷嬌等,2023;危金煌等,2021;周麗萍等,2014)。植被覆蓋度可以通過遙感、地面調(diào)查、激光雷達(dá)等技術(shù)進(jìn)行測量,植被生長狀況與覆蓋度變化也能通過遙感影像有效監(jiān)測。植被覆蓋度的研究對探討生態(tài)環(huán)境的變化、制定保護(hù)策略及土地開發(fā)利用具有重要意義。

植被覆蓋度的變化關(guān)系一個(gè)區(qū)域生態(tài)環(huán)境安全,對于正確處理生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系有重要作用,因此,眾多學(xué)者開展了不同程度的研究(劉天戈等,2023;李鑫磊等,2023;楊少康等,2022;王一等,2023;丁永康等,2022;王琳等,2022;王國帥等,2022;尹振良等,2022;劉海等,2020;黃振興等,2022;翟宏宇等,2020;馬志勇等,2007;張亮等,2018;金曉媚等,2014;龔斌等,2013;Sen,1968; Hurst,1956; Hu et al.,2018; Yang et al.,2014; Chander et al.,2009)。上述研究主要對大范圍植被覆蓋度時(shí)空變化與驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了討論,而縣級小范圍區(qū)域與空間自相關(guān)等方面研究則比較少見。

安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度高、礦產(chǎn)資源豐富,主要礦產(chǎn)資源包括錳礦、鐵礦、鉛鋅礦和大理石。另外,安遠(yuǎn)縣地處南方稀土成礦帶,擁有大面積離子吸附型稀土礦,主要分布在縣境內(nèi)的車頭鎮(zhèn)、欣山鎮(zhèn)、三百山鎮(zhèn)等地。隨著礦產(chǎn)資源的開發(fā)和利用,安遠(yuǎn)縣已成為國家重要的礦產(chǎn)資源儲(chǔ)備地。但采礦活動(dòng)造成地形、地貌景觀、植被、耕地的破壞和損毀,因此植被覆蓋度的時(shí)空變化監(jiān)測已成為生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的一個(gè)研究重點(diǎn)。本研究基于谷歌地球引擎(GEE)云平臺上安遠(yuǎn)縣1991—2021年的Landsat陸地衛(wèi)星地表反射率數(shù)據(jù),利用像元二分模型定量研究安遠(yuǎn)縣30年植被覆蓋度時(shí)空變化趨勢,探討空間自相關(guān)特征及未來趨勢變化,對植被覆蓋度長時(shí)序的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測成果可為安遠(yuǎn)縣生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與管理提供參考。

1 研究區(qū)概況

安遠(yuǎn)縣地處江西省南部,隸屬贛州市,處于贛江上游,為長江水系和珠江水系的東江源發(fā)源地。東與會(huì)昌、尋烏縣接壤,南接定南縣,西連信豐縣,北鄰于都縣,區(qū)內(nèi)高程為131～1 159 m(圖1),面積為2 347.96 km2。地貌類型多為山地和丘陵,礦產(chǎn)資源非常豐富。研究區(qū)屬于亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候,雨熱同期,降水豐富,年均溫度為18 ℃,年均降水量約1 700 mm, 人口為34.64萬。安遠(yuǎn)縣三百山植被類型按照垂直分布劃分,由低緯至高緯可分為常綠闊葉林帶、常綠落葉闊葉混交林帶、落葉闊葉林帶、針葉林帶、灌木林帶五個(gè)帶。區(qū)內(nèi)植被茂盛,類型復(fù)雜繁多,以亞熱帶常綠闊葉林為主。

圖1 安遠(yuǎn)縣位置圖Fig.1 Location map of Anyuan county

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的Landsat5/8系列遙感影像數(shù)據(jù),來源于GEE遙感云計(jì)算平臺(https://developers.google.cn/earth-engine)。在GEE上調(diào)用經(jīng)大氣校正的安遠(yuǎn)縣7期Landsat系列影像,對影像中云、水體、城鎮(zhèn)等非植被區(qū)域進(jìn)行掩膜處理,并計(jì)算歸一化植被指數(shù)和植被覆蓋度。區(qū)內(nèi)DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(https://www.gscloud.cn)提供的空間分辨率30 m×30 m,時(shí)間分辨率16天的影像數(shù)據(jù)。

2.2 植被覆蓋度計(jì)算

植被覆蓋度一般通過歸一化植被指數(shù)NDVI計(jì)算得到,計(jì)算公式為(陳康等,2023):

(1)

式中,FVC為植被覆蓋度,N表示歸一化植被指數(shù)NDVI值,Nsoil表示全裸土無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,Nveg表示完全被植被所覆蓋的NDVI值。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)(白欣等,2022),Nsoil和Nveg理論值分別為0和1,但這些像元所表示的區(qū)域受地表干濕度、土壤類型、土壤顏色等地理環(huán)境差異的影響,其實(shí)際值會(huì)隨時(shí)間與空間不同而變化。因此,本研究選取NDVI累積頻率范圍值中的5%和95%(馬志勇等,2007)分別作為Nsoil值和Nveg值。

根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》(中華人民共和國水利部,2008),本研究植被覆蓋度分為五個(gè)等級,其對應(yīng)的地表景觀如表1所示。

表1 植被覆蓋度等級劃分及對應(yīng)地表景觀

2.3 植被覆蓋度趨勢分析

為了更直觀反映植被覆蓋度在這30年間的長時(shí)間序列變化趨勢及時(shí)空特征,本研究運(yùn)用Theil-Sen Median趨勢類別判斷方法(簡稱Sen法)與Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)方法(簡稱MK法)(張亮等,2015)綜合分析安遠(yuǎn)縣的植被覆蓋度時(shí)空變化趨勢。Sen法的斜率估計(jì)值β計(jì)算公式為:

(2)

式中,Mdn表示中位數(shù),xj、xi表示時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。i和j分別表示兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在數(shù)據(jù)集中的索引值,第一個(gè)數(shù)據(jù)的索引值為0,第二個(gè)數(shù)據(jù)的索引值為1,以此類推。?j>i表示只保留j>i的運(yùn)算部分,避免重復(fù)運(yùn)算。當(dāng)β>0時(shí),時(shí)間序列上呈現(xiàn)上升趨勢;當(dāng)β<0時(shí),時(shí)間序列上呈現(xiàn)下降趨勢。Mann-Kendall中統(tǒng)計(jì)量S的計(jì)算公式為:

(3)

(4)

Var(S)=

(5)

表2 Sen法和MK法檢驗(yàn)顯著性趨勢類別

2.4 赫斯特指數(shù)預(yù)測

赫斯特指數(shù)(Hurst)是研究時(shí)間序列規(guī)律,描述自相似性和長期依賴性的有效研究方法,通常用重標(biāo)極差法(R/S)n計(jì)算n的變化斜率。計(jì)算公式為:

(6)

式中,E表示求得數(shù)據(jù)的期望值,C表示常數(shù),可以為任意正數(shù)值,n為觀測的時(shí)間跨度(a),R(n)是前n個(gè)時(shí)間跨度的取值范圍,S(n)是時(shí)間跨度的標(biāo)準(zhǔn)差,H表示Hurst的得數(shù)。赫斯特指數(shù)的值域?yàn)閇0,1],當(dāng)赫斯特指數(shù)大于0.5時(shí),序列具有長期記憶性,表示正持續(xù)性,即未來的變化和過去的變化相同;當(dāng)赫斯特指數(shù)小于0.5時(shí),表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出反持續(xù)性,即未來變化與過去變化相反;當(dāng)赫斯特指數(shù)等于0.5時(shí),表明時(shí)間序列隨機(jī)不相關(guān),過去、現(xiàn)在和未來互不影響。

2.5 空間自相關(guān)

本研究運(yùn)用莫蘭指數(shù)來分析研究區(qū)植被覆蓋度的空間自相關(guān)。空間自相關(guān)分析可以判斷出空間是否出現(xiàn)了集聚或異常值現(xiàn)象,反映一個(gè)空間單元屬性值與周邊空間單元屬性值的聚集或差異程度的具體分布,計(jì)算公式為:

(7)

(8)

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋度時(shí)空變化特征

3.1.1 時(shí)間變化特征

為了分析研究區(qū)1991—2021年植被覆蓋度時(shí)間變化特征,筆者通過Origin統(tǒng)計(jì)得到植被覆蓋度面積統(tǒng)計(jì)圖表(圖2,表3)?？傮w來看,研究區(qū)高植被覆蓋度呈波動(dòng)增長趨勢,較高植被覆蓋度呈明顯減少趨勢,中等、較低和低植被覆蓋度呈波動(dòng)減少趨勢。在30年里,較低植被覆蓋度減少了80.07 km2,高植被覆蓋度區(qū)域增加了624.90 km2。其中,高植被覆蓋度最大值出現(xiàn)在2021年,達(dá)1 712.53 km2,最小值出現(xiàn)在1991年,僅為1 087.63 km2。2006年研究區(qū)植被覆蓋度稍有退化,較高覆蓋度區(qū)域比2001年減少145.22 km2;2011年高植被覆蓋度區(qū)域比2006年減少74.88 km2;2016—2021年覆蓋度逐步恢復(fù),2021年高植被覆蓋度區(qū)域比2011年增加278.86 km2,中等覆蓋度、較低覆蓋度、低覆蓋度區(qū)域共比2011減少142.18 km2。

表3 安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度分級面積變化對照表

圖2 安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度面積統(tǒng)計(jì)圖Fig.2 Statistical map of the area covered by vegetation in Anyuan county

3.1.2 空間分布特征

1991—2021年安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度呈波動(dòng)增長趨勢,總體可分為增加-減少-增加三大階段,如圖3所示。第一階段為1991—2001年,植被覆蓋度面積持續(xù)擴(kuò)大,中低覆蓋度區(qū)域分布在北部高速公路區(qū)、中部主城區(qū)和南部景區(qū),表現(xiàn)為好轉(zhuǎn)趨勢,說明這一階段內(nèi)安遠(yuǎn)縣生態(tài)恢復(fù)綜合治理工作相對成功;第二階段為2006—2011年,植被覆蓋度均值有降低趨勢,中部城區(qū)及南部三百山景區(qū)附近覆蓋度都有退化,主要是由于氣候條件不佳,城市化發(fā)展迅速等一些自然與人為因素導(dǎo)致植被修復(fù)治理稍有欠缺;第三階段為2016—2021年,植被逐步恢復(fù),高覆蓋度區(qū)域面積增加,中低覆蓋度區(qū)域面積減少?！督魇∷帘３止珗?bào)2022》(1)江西水利廳,2023.江西省水土保持公報(bào)2022.顯示,這一階段優(yōu)化了植被修復(fù)措施,增加了教育宣傳、基金支持與人力投入,因此近10年植被修復(fù)取得了良好的成效,生態(tài)環(huán)境逐步好轉(zhuǎn)。

圖3 安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度時(shí)空變化圖Fig.3 Spatial and temporal variation of vegetation cover in Anyuan county

3.1.3 植被覆蓋度變化趨勢

為了更好地評價(jià)區(qū)內(nèi)植被覆蓋度近30年演變趨勢情況,筆者基于ArcGis和MATLAB軟件對安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度進(jìn)行Theil-Sen Mediam趨勢分析與Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)結(jié)合分析。研究結(jié)果如圖4與表4所示,研究區(qū)植被覆蓋情況整體呈現(xiàn)出增加的趨勢,其中微顯著增加占比最大,為49.97%,主要以斑塊狀的形態(tài)遍布整個(gè)研究區(qū),且北部四周較多;顯著增加占比8.98%,分布在極顯著增加的周圍;極顯著增加占比為16.53%,主要分布在北部森林區(qū)及呈包圍狀分布在北部高速公路附近。植被覆蓋表現(xiàn)為顯著減少和微顯著減少的區(qū)域一共占比0.86%,主要分布在研究區(qū)西北端少部分林區(qū);極顯著減少區(qū)域占比0.03%,主要分布在塘村鄉(xiāng)北部區(qū)域;雙芫鄉(xiāng)西北區(qū)域、不顯著減少占比16.22%,分布在中南部城鎮(zhèn)周圍;未改變植被覆蓋度區(qū)域占總面積的7.41%。該研究區(qū)在30年里植被改善面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于衰退面積,表明該地的植被修復(fù)政策得到了有效實(shí)施。

表4 安遠(yuǎn)縣30年植被覆蓋面積統(tǒng)計(jì)表

圖4 安遠(yuǎn)縣30年植被覆蓋度趨勢變化圖Fig.4 Changes in 30 years trend of vegetation cover in Anyuan county

3.2 植被覆蓋度變化持續(xù)性分析

利用安遠(yuǎn)縣1991—2021年的植被覆蓋度計(jì)算赫斯特指數(shù),該指數(shù)正持續(xù)性表示區(qū)域未來變化與過去變化相同,反持續(xù)性表示區(qū)域未來變化與過去變化相反。由圖5可看出,安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度未來變化趨勢大部分與過去變化趨勢保持一致。將赫斯特指數(shù)與Sen法和MK法結(jié)合分析得到植被覆蓋度預(yù)測圖(圖6)。由圖6可知 ,持續(xù)性減少與目前增加未來減少的區(qū)域主要分布在西北端林區(qū)、中部的主城區(qū)四周與南部的城鎮(zhèn)周邊。這部分覆蓋度未來可能退化的區(qū)域需要研究人員重點(diǎn)關(guān)注,找到植被恢復(fù)受干擾的原因和制定下一步的修復(fù)措施。持續(xù)性增加與目前減少未來增加的區(qū)域,覆蓋度未來朝增長趨勢發(fā)展,但仍需保持關(guān)注和研究,不斷改進(jìn)修復(fù)植被的方法。

圖5 安遠(yuǎn)縣Hurst指數(shù)持續(xù)性圖 Fig.5 Anyuan county Hurst index persistence chart

圖6 基于Hurst指數(shù)的植被覆蓋度預(yù)測圖Fig.6 Predictive map of vegetation cover based on the Hurst index

3.3 空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)是從整體上分析研究區(qū)植被的變化關(guān)系,為了進(jìn)一步明悉安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度空間相關(guān)與差異,利用1991—2021年研究區(qū)30年的NDVI均值,計(jì)算了全局莫蘭指數(shù)。研究區(qū)整體為顯著的空間正相關(guān)(p<0.01,Z=75.998),全局莫蘭指數(shù)為0.792,即研究區(qū)的植被覆蓋度呈顯著的正相關(guān)聚集狀態(tài)分布。局部空間自相關(guān)能精準(zhǔn)地分析區(qū)域內(nèi)相鄰空間單元的相關(guān)性。如圖7所示,高聚集-高聚集分布在北部森林區(qū)以及東南部三百山風(fēng)景區(qū),表示該空間單元的植被覆蓋度高,其周圍點(diǎn)的植被覆蓋度也高;低聚集-低聚集主要分布在中部城鎮(zhèn)地區(qū),表示該空間單元的植被覆蓋度低,其周圍點(diǎn)的植被覆蓋度也低;低聚集-高聚集空間異常值和高聚集-低聚集空間異常值較少,說明研究區(qū)植被覆蓋度的極值點(diǎn)是比較少的,需要重點(diǎn)關(guān)注西北端的低聚集-高聚集異常值。

圖7 安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度局部自相關(guān)LISA散點(diǎn)圖Fig.7 Local autocorrelation LISA scatterplot of vegetation cover in Anyuan county

4 結(jié)論

選取了1991—2021年7期遙感衛(wèi)星影像,運(yùn)用植被歸一化指數(shù)反演了安遠(yuǎn)縣近30年的植被覆蓋度時(shí)空演變規(guī)律,并對其變化趨勢、未來穩(wěn)定性及空間自相關(guān)進(jìn)行分析,結(jié)論如下:

(1)從時(shí)間上,安遠(yuǎn)縣在30年里植被覆蓋度呈現(xiàn)出逐步增長趨勢,除2011年外,其余6期影像較前一期影像植被覆蓋度均為上升趨勢。2011年研究區(qū)植被覆蓋度下降,可能是受氣溫、降水等氣候變化和城市擴(kuò)張共同影響所致。

(2)從空間上,安遠(yuǎn)縣植被覆蓋度面積整體為增加趨勢。增加區(qū)域占比75.48%,退化區(qū)域占比17.11%,無變化區(qū)域占比7.41%,北部、中部和南部覆蓋度均為四周高、中間低,高覆蓋度包圍低覆蓋度。

(3)研究區(qū)近30年的植被覆蓋度時(shí)空變化趨勢總體呈增長狀態(tài),赫斯特指數(shù)模型顯示正持續(xù)性占據(jù)大部分比例,說明未來研究區(qū)整體植被覆蓋度變化相對穩(wěn)定,與過去變化保持一致;反持續(xù)性占據(jù)小部分比例,未來變化與過去變化相反的區(qū)域占少部分,需重點(diǎn)關(guān)注未來植被退化區(qū)域。

(4)研究區(qū)植被覆蓋度整體表現(xiàn)為顯著的正空間自相關(guān),主要聚集在北部、東南部和西南部,呈高聚集-高聚集;中部城區(qū)呈低聚集-低聚集現(xiàn)象;少部分區(qū)域出現(xiàn)低聚集-高聚集異常值與高聚集-低聚集異常值,異常值區(qū)域不利于區(qū)域植被恢復(fù)與環(huán)境修復(fù),為防止植被出現(xiàn)明顯衰退現(xiàn)象,需要相關(guān)部門持續(xù)關(guān)注。