吉林西部地表植被歸一化植被指數(shù)的時空分布特征1)

楊淑杰 李曉東 王蘭蕓 韓智平 陳劍

(白城師范學院，白城，137000)(白城市氣象局)

歸一化差異植被指數(shù)(the normalized difference vegetation index，ND，V，I)對綠色植被表現(xiàn)敏感，常被用來研究區(qū)域和全球植被的狀況，是研究全球植被變化非常理想的植被指數(shù)。植被也具有涵養(yǎng)水源、保持水土的作用，有助于生物地球化學的良性循環(huán)［1－3］。基于統(tǒng)計學方法研究長時間序列植被指數(shù)數(shù)據(jù)，可以準確反映植被指數(shù)的生長變化以及時空分布規(guī)律，并進一步揭示植被指數(shù)本身以及相關的地統(tǒng)計學參數(shù)的地學意義［4－6］。

吉林西部東俯東北平原腹地，西接呼倫貝爾草原，南鄰科爾沁沙地，北臨大興安嶺林區(qū)，地理區(qū)位意義重大。隨著近年來氣候變化加劇，荒漠化現(xiàn)象越來越嚴重，生態(tài)環(huán)境脆弱。開展吉林西部地表植被分布特點的相關研究，可以更深入了解本區(qū)域植被生態(tài)狀況，能夠為植被保護和農、牧業(yè)種植方式調整提供科學依據(jù)。

文中基于GIMMS ND，V，I數(shù)據(jù)，采用地統(tǒng)計學的方法，對吉林西部過去11 a(1998—2008年)的歸一化植被指數(shù)的生長情況和它的時空分布規(guī)律進行了研究分析。

1 材料與方法

采用的遙感數(shù)據(jù)為國家自然科學基金委員會“中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數(shù)據(jù)中心”組制作的1998—2008年每15 d最大值合成(MVC)的SPOT－NDVI數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集采用最大值合成法，能最大限度地消除云等其他因素的影響，減小由于校準而產生的植被指數(shù)變化，增加對短期大氣氣溶膠、火山噴發(fā)的懸浮顆粒物、太陽天頂角等的校正。比較適合于全省范圍的中長期植被變化趨勢研究。該數(shù)據(jù)集被國內很多學者用于植被及生態(tài)環(huán)境的研究，都取得了比較好的應用效果［7－10］。

以空間統(tǒng)計學方法為研究手段，對吉林西部植被指數(shù)的生長狀況以及空間分布特征進行分析。地表植被指數(shù)最大值的獲取及處理是在遙感軟件ERDAS8.0下通過Modeler編程自動化執(zhí)行的，地表植被指數(shù)的趨勢分析采用Pearson相關系數(shù)分析的數(shù)學統(tǒng)計方法，具體實現(xiàn)是在遙感軟件ERDAS8.0下通過Modeler編程運算得到所需的結果;對植被指數(shù)的空間特性分析是基于GIS軟件Surfer7.0中的樣點提取工具得到空間地統(tǒng)計學分析的點對數(shù)列，而后將其作為初始輸入數(shù)據(jù)導入GS+7.0軟件中，進行空間統(tǒng)計分析。

2 結果與分析

2.1 吉林省西部植被指數(shù)的時序變化特征

2.1.1 植被指數(shù)的生長季節(jié)內變化特征

提取吉林西部1998—2008年生長季(5—9月份)的植被指數(shù)值，對生長季內各月份求多年平均值，得到吉林省11 a來的生長季各月均植被指數(shù)的時間序列(表1)。由表1可以看出，吉林西部植被的生長季內的月均植被指數(shù)變化顯著。5月份的月均植被指數(shù)最小，為0.136 7。從5月份開始，植被指數(shù)迅速增加，5—7月份增加速度尤為明顯，7月份以后植被指數(shù)增加開始緩慢，8月份植被指數(shù)達到全年最大值，為0.313 6。與8月份植被指數(shù)數(shù)值相比較，9月份因為各種植物群落枝葉枯萎，植被指數(shù)數(shù)值開始降低。

2.1.2 植被指數(shù)的年際變化特征

提取吉林西部1998—2008年生長季(5—9月份)的植被指數(shù)值，對生長季內各月份求11 a來的歸一化植被指數(shù)的變化斜率數(shù)值，可看出吉林西部11 a來的生長季各月份植被指數(shù)的月增量變化(表2)。總體上吉林西部年均植被指數(shù)呈現(xiàn)明顯上升的趨勢，研究區(qū)的植被改善情況明顯。生長季內的各月植被指數(shù)，在不同時間段內變化趨勢有所不同。

表1 吉林西部1998—2008年生長季各月份植被指數(shù)

表2 吉林西部1998—2008年生長季各月份植被指數(shù)的月增量變化

2.2 吉林省西部植被指數(shù)的空間分布特點

2.2.1 研究區(qū)1998—2008年的植被指數(shù)在空間上的趨勢分析

提取吉林西部1998—2008年的植被指數(shù)年值，求多年變化斜率，得到吉林省西部11 a植被指數(shù)年值的變化趨勢空間分布圖(圖1)。

圖1 1998—2008年吉林西部植被指數(shù)變化趨勢空間分布

由圖1可以看出:地表植被生長趨勢Kn，v≤0的區(qū)域多出現(xiàn)在吉林西部的農牧交錯帶，即主要以科爾沁沙地為中心展開分布，在內蒙古草原的東側邊緣也有較大面積的Kn，v≤0區(qū)域存在;在吉林西部鹽堿分布區(qū)內，也存在著地表植被長勢Kn，v≤0區(qū)域分布面積較大且比較集中的特點;空間分析可知，總體上研究區(qū)的地表植被衰退區(qū)主要分布在吉林西部的農牧交錯帶上的鹽堿區(qū)和沙地區(qū)。

2.2.2 研究區(qū)1998—2008年地表植被的空間格局特點

在GS+7.0地學統(tǒng)計分析軟件支持下，對吉林西部歸一化植被指數(shù)(ND，V，I數(shù)值)的空間格局進行空間自相關分析，結果如圖2。

圖2 Moran’s I系數(shù)分析

吉林西部植被指數(shù)的全局Moran’s I系數(shù)顯示表明:吉林西部植被指數(shù)在全局范圍內的空間自相關數(shù)值為0.109 4，吉林西部地表植被分布的空間格局是顯性的。相關系數(shù)較小說明代表單元之間有差異，且分布不集中;相近的植被指數(shù)數(shù)值聚集在一起的傾向較弱，吉林西部地表植被在空間分布上表現(xiàn)出的整體性較差;宏觀上，吉林西部地表植被可以分成若干個相對獨立的植被類型單元。

表3 吉林西部地表植被數(shù)值的Moran’s I系數(shù)

吉林西部植被指數(shù)的南—北方向、東北—西南方向、東—西方向與西北—東南4個不同方向的Moran’s I系數(shù)顯示表明(圖2，表3):吉林西部植被指數(shù)數(shù)值在不同方向上具有較明顯的各向異性特征。吉林西部的地表植被在西北—東南方向上呈現(xiàn)空間相關(0.042 6)數(shù)值最小，表明這一方向上地表的植被類型變化較大，植被相對來講比較破碎。從實際的分布情況看，本研究區(qū)域西北方向臨近嫩江，該區(qū)域屬于引嫩入白工程的農業(yè)灌溉區(qū)，東南方向上是我國三大鹽堿地之一的蘇打鹽堿分布區(qū);自然條件差異是造成西北—東南方向植被破碎的重要因素。

3 結論與討論

1998—2008 年吉林省生長季月均植被指數(shù)總體上呈現(xiàn)明顯上升的趨勢。農牧交錯帶以東大部分地區(qū)的地表植被長勢11 a來呈現(xiàn)上升趨勢;研究區(qū)的植被改善情況明顯，生長季內的各月植被指數(shù)變化增長說明隨著氣候變暖植被生長季也慢慢提前，7月份和8月份的植被生長最好，分別為0.297 8、0.313 6;不可忽視的是，在吉林西部的鹽堿地、沙地分布區(qū)內有大面積的植被退化區(qū)域存在，而且分布集中。

由趨勢分析可知，地表植被衰退區(qū)(植被生長趨勢Kn，v≤0的區(qū)域)主要分布在吉林西部的農牧交錯帶上的鹽堿區(qū)和沙地區(qū)。全局Moran’s I系數(shù)分析表明，吉林西部植被指數(shù)在全局范圍內呈現(xiàn)正的空間自相關，但是空間自相關數(shù)值較小(0.109 4)，這表明本研究區(qū)植被空間分布的整體性較差;相似的植被指數(shù)值聚集在一起的傾向弱，局部地表植被分布呈現(xiàn)破碎化、斑塊狀。

在空間分布上，氣溫與地表植被相關性的空間分布與土地鹽堿程度的南北逐漸遞減的空間分布相一致，所以吉林西部的地表植被在東—西方向上和東北—西南方向空間正相關程度較大，而在南—北方向和西北—東南方向上呈現(xiàn)空間負相關。

近幾年來，東北地區(qū)氣候變化平穩(wěn)。從已有的研究情況來看，本研究區(qū)域的氣溫和最低氣溫變化對植被的影響要普遍大于降水等其他因子［11］。溫度上升引起植被生長季的提前和生長期的延長是導致研究區(qū)內總體植被呈現(xiàn)增加趨勢的主要原因。在總體增加的大背景下，植被類型不同，植被覆蓋增加與減少的面積和比例有所差異。耕地受人類活動影響顯著，耕作條件的提高大大增加了耕地面積，導致了研究區(qū)域內耕地植被像元植被指數(shù)顯著增加;而對于林地、草地等類型植被，生態(tài)保護和環(huán)境建設等人為措施，如植物造林、草地圍欄封育也是導致這些植被有所增加的重要原因。

同時，不可忽視的一點是，隨著今年農業(yè)耕地面積的擴大，位于農牧交錯帶上的研究區(qū)內發(fā)生了局部植被退化的現(xiàn)象，尤其是草本類植被和林地，人為因素是引起其退化的重要因素。人類活動具有兩面性是一把雙刃劍。

致謝:在數(shù)據(jù)的整理過程中得到了楊超、王立艷、李宥渝、張麗微、曹瑞芬、姚希奎、婁思文等同學的大力幫助，特此感謝。

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