黃土高原不同土地覆蓋類型下生物指標的時空變化分析

羅西超，王 程，姚炳楠

(1.黃河水利委員會 黃河上中游管理局，陜西 西安 710021；2.陜西省水土保持生態環境監測中心，陜西 西安 710004；3.陜西師范大學 旅游與環境學院，陜西 西安 710062)

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黃土高原不同土地覆蓋類型下生物指標的時空變化分析

羅西超1，王 程2*，姚炳楠3

(1.黃河水利委員會 黃河上中游管理局，陜西 西安 710021；2.陜西省水土保持生態環境監測中心，陜西 西安 710004；3.陜西師范大學 旅游與環境學院，陜西 西安 710062)

地表土地覆蓋情況在人類影響氣候變化的途徑中具有重要影響。結合MODIS生物指標和土地覆蓋類型數據，對2000～2014年黃土高原地區不同土地覆蓋類型下生物指標的變化特征進行了分析。結果表明：黃土高原地區近15年生物參數呈上升趨勢，且林地和草地類型對這一結果貢獻率更高，而稀疏灌木林的貢獻率最低。“退耕還林/草”政策的實施，促進了黃土高原地區生物指標的提升，彰顯了該政策實施所產生的良好成效。然而也應該加強稀疏灌木林地區地表的水土保持力度是以后的工作重點。

生物指標；土地覆蓋類型；時空變化；黃土高原

氣候變化是全球環境變化研究的主要內容之一，對各個方面都產生了巨大的影響。反過來人類活動對氣候變化也有深刻的影響，其主要方式包括排放溫室氣體、土地利用/土地覆蓋變化2種，這2種方式中對于前者的相關研究早已被許多學者關注，而對于后者的深入研究還有很大的不確定性。隨著國際地圈生物圈計劃與全球環境變化人文計劃聯合提出一項LUCC計劃[1]，明確指出了人類活動對LUCC的作用不僅會導致局部地區以及區域上的氣候產生一定的影響，而且還可以通過大氣、生態過程以及生物地球物理和生物化學等方面之間的相互作用過程，進而導致全球氣候的變化。

近年來遙感數據極大地豐富了不同時空尺度的信息，在國內外利用強型植被指數產品(Enhanced Vegetation Index,EVI)來分析其有效性，并對其進行驗證[2]，結果表明：EVI相比歸一化植被指數來說，前者對生長期農田的敏感度更高[3]。并有學者結合MODIS數據及EVI能夠較好地監測陜西省旱情[4]。也有學者針對亞馬遜地區森林的大規模砍伐這一過程進行研究，結果表明：大規模森林砍伐會導致該地區葉面積指數(Leaf Area Index,LAI)下降[5-6]。黃土高原地區是生態環境研究的重點區域之一，我國針對該地區在過去很長一段時間采取了生態建設等大型工程，意在降低該地區環境惡化的速度，改善其脆弱的生態環境現狀。在生態建設的過程中，對該地區土地覆蓋類型進行了調整，導致植被生物方面產生了一定的影響。因此，本文以黃土高原地區為研究區域，結合遙感數據，對該地區地表植被在近年來所產生的地表植被生物效果進行了分析，為進一步了解該地區地表植被生物狀況提供一定的信息，為該地區生態環境建設政策的改善提供參考。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

黃土高原地區(北緯33°41′～41°16′，東經100°51′～114°33′)[7]，東起太行山、西到烏鞘嶺、南面為秦嶺、北與內蒙古高原相連，該地區面積廣大，所涉及到的范圍有山西、河南、陜西、內蒙古、甘肅、寧夏、青海等7個省份(區)，包括46個地(盟、州、市)。黃土高原總面積約為62萬km2，呈西北高東南低的地勢。黃土高原地區主要由黃土丘陵、高原溝壑、平原、盆地、山地等多種地貌類型，構成了現今全球著名的千溝萬壑地貌特征。由于該地區的特殊土質結構以及地表狀況所導致的水土流失以及隨之產生的生態環境問題，受到了我國甚至是全世界的高度重視[8-9]。該地區氣候類型屬于溫帶季風氣候，位于半干旱半濕潤地區，年平均溫度為3.6～14.3 ℃。該地區蒸散量大于降水量，年平均降水量為466 mm。該地區植被類型主要以林地、草地、灌叢、農田類型為主(圖1)，分別占總面積的5%、40.88%、20.48%、19.70%，主要林地類型為常綠針葉林、落葉闊葉林和針闊混交林，分別占總林地類型的11.71%、9.39%、77.96%。由于該地區地表長時間受到人類活動的影響，導致土壤鹽堿化現象明顯。人類的活動和環境本身共同作用，加重了該地區草場退化的程度以及地表裸露的面積。

1.2 數據來源與預處理

本文利用的生物指標遙感數據為美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的MODIS-13A2(EVI)、MODIS-15A2(LAI)和光合有效輻射分量(fractional interception of photosythetically active radiation,fPAR)產品數據，該數據獲取地址為美國宇航局對地球觀測系統研究的數據和信息系統(EOSDIS,http://reverb.echo.nasa.gov)。該部分遙感數據選取的時間范圍為2000～2014年，數據格式為HDF，空間分辨率為1 km。EVI的時間分辨率為16 d，LAI和fPAR時間分辨率均為8 d。由于黃土高原面積較大，所采用的遙感數據需要根據NASA提供的用戶專門處理圖幅軟件MODIS Reprojection Tool(MRT)對已有數據做拼接投影處理，再利用ArcGIS 10.0軟件對結果按照其各自產品的用戶說明進行真實值轉換，并根據黃土高原地區范圍進行掩膜等工作。綜合考慮黃土高原地區物候期對生物參數的影響，EVI本文所采取的是生長季(第92～274天)合成結果，LAI和fPAR本文采取的是生長季(第92～274天)平均結果。

土地覆蓋類型數據本文采用的是MODIS空間分辨率為1 km的數據。

常綠針葉林(ENF)、常綠闊葉林(EBF)、落葉針葉林(DNF)、落葉闊葉林(DBF)、針闊混交林(MF)、郁閉灌木林(CSH)、稀疏灌木林(OSH)、多樹草原(WSA)、稀疏草原(SAV)、草地(GRA)、農田(CRO)、城鎮和建設用地(URB)、農作物混合體(CRM)、裸露或稀少植被覆蓋(BSV)、水體(WAT)

圖1 黃土高原地區土地覆蓋類型的分布圖

1.3 分析方法

為分析生物參數在多年黃土高原地區范圍上的年際變化趨勢，本文采用一元線性回歸分析法，利用Arcgis 10.0軟件對生物參數在2000～2014年的多年變化趨勢進行計算，計算公式如下[10]：

(1)

式(1)中：n代表生物參數研究時間段內的總年數，Xi代表第i年一種生物參數平均值，θ代表趨勢線斜率，根據生物參數在長時間序列與相對應的年份兩者相互關系來反映該參數年際變化趨勢，θ結果正負分別表明該參數在整個研究時段內的變化趨勢為呈增加或下降。

為詳細理解生物參數在黃土高原地區的變化情況，本文基于2001年黃土高原土地覆蓋類型數據，利用SPSS軟件做箱線圖，分別對生物參數的多年趨勢在不同土地覆蓋類型上所貢獻結果進行對比分析。

2 結果與分析

2.1 土地覆蓋類型各生物參數的差異

由于黃土高原地表不同土地覆蓋類型上的生物參數的變化情況不同，利用2001年黃土高原土地覆蓋類型數據，對2000～2014年生長季合成EVI、生長季平均LAI和生長季平均fPAR共3項生物參數在不同土地覆蓋類型上所分布的情況作箱線圖進行對比分析(圖2)。以下統稱林地類型(包括ENF、DBF、MF)。

在圖2-a中，生長季合成EVI在不同土地覆蓋類型下，按照其均值大小不同將土地覆蓋類型排列為：DBF>MF>ENF，所對應的生長季合成EVI值分別為4.86、4.76、4.18，并且可以明顯看出生長季合成EVI在林地類型上明顯要高于CRO類型(3.33)。圖2-b同理排列生長季LAI平均值：DBF>MF>ENF，分別為2.67、2.31和2.19，這表明生長季平均LAI在林地類型上顯著大于CRO類型(0.75)。圖2-c生長季fPAR平均值在林地類型上DBF>ENF>MF，分別為0.59、0.58、0.57，且明顯高于CRO類型(0.39)。這3種生物參數的值在林地上均大于農田上的值，表明若農田轉為林地類型，則會影響生物參數(EVI、LAI、fPAR)的上升。

圖2 2001年黃土高原地區不同植被類型的各參數對比

2.2 生物參數的時間變化分析

黃土高原地區在2000～2014年生物參數的年際時間變化見圖3，生長季合成EVI、生長季平均LAI和生長季平均fPAR三者的年際增長趨勢分別為0.04/年、0.02/年、0.01/年，均較小，整體上呈波動上升的趨勢，且相關系數r值都較高，分別為0.86、0.87、0.83。LAI的相關系數r值是三者中最大的，fPAR是最小。三者均通過了顯著性檢驗(P<0.01)。并且這3項生物參數在研究時間段內的整體趨勢均呈相似的上升走勢，但在最高、最低年份三者稍有不同。

圖3 2000～2014年黃土高原地區EVI、LAI、fPAR時間變化趨勢

2.3 生物指標整體趨勢在不同土地覆蓋類型上的變化

黃土高原各生物參數近15年在不同土地覆蓋類型上的變化情況見圖3。生長季合成EVI(圖3-a)的趨勢在林地類型ENF、DBF、MF上的均值分別為0.04、0.035、0.04，GRA上的均值為0.04，CRO上的均值為0.04，OSH上的均值為0.03；生長季平均LAI(圖3-b)的趨勢在林地類型ENF、DBF、MF上的均值分別為0.04、0.03、0.03，GRA上的均值為0.017，CRO上的均值為0.02，OSH上的均值為0.01；生長季平均fPAR(圖3-c)的趨勢在林地類型ENF、DBF、MF上的均值分別為0.006、0.0046、0.0055，GRA上的均值為0.0061，CRO上的值為0.0055，OSH上的均值為0.004。通過比較得知，生物參數基本上林地類型對其近15年來的影響貢獻率較農田高一些，而稀疏灌木林的貢獻最低。

通過面積加權得到的黃土高原主要植被類型林地、草地、稀疏灌木林和農田在近15年來生物參數整體變化趨勢上的貢獻率不同，結果表明：OSH的貢獻率在EVI、LAI、fPAR上均最低；林地和草地在EVI上的貢獻率相近，兩者貢獻率都接近于112.6%，且稍大于農田；林地比農田對LAI的貢獻率高81.2%，農田的貢獻率為116.6%，草地比農田貢獻率低25%，對比OSH的貢獻率高24.2%；GRA對fPAR的貢獻率在4種類型中最高，為110.1%，林地和農田兩者貢獻率相近。

3 討論

本文利用EVI、LAI、fPAR遙感數據、土地覆蓋類型數據對黃土高原地區2000～2014年的不同土地覆蓋類型下生物指標的時空變化情況進行了分析，在3項生物參數上林地增長的速率均大于農田，表明生物參數的增長趨勢會隨土地覆蓋類型由農田轉變為林地而增加。在整體上，3項生物參數年際上呈上升趨勢，并且很大程度上林地和草地類型對這一結果貢獻率更高，稀疏灌木林的貢獻率最低。“退耕還林/草”政策的實施，對于黃土高原地區生物指標的提升影響很大，同時也應該加強在稀疏灌木林地區地表的水土保持力度。

圖4 2000～2014年黃土高原地區生物參數變化趨勢在不同植被類型上的分布情況

MODIS遙感數據所提供的年份有限，如若基于更長時間序列數據的基礎上，將對于進一步對比分析黃土高原地區“退耕還林/草”政策的實施前后，不同土地覆蓋類型下生物指標的變化情況將起更加深刻的了解。

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(責任編輯：曾小軍)

Analysis of Spatial-temporal Changes in Biological Indexes under Different Land Cover Types in Loess Plateau

LUO Xi-chao1, WANG Cheng2*, YAO Bing-nan3

(1. Administrative Bureau of Upper and Middle Reaches of Yellow River, Yellow River Conservancy Commission, Xi’an 710021, China; 2. Soil and Water Conservation and Ecological Environment Monitoring Center of Shaanxi Province, Xi’an 710004, China; 3. College of Tourism and Environmental Sciences, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China)

Land cover plays an important role in human being’s impact on the climatic change. Based on the data of MODIS biological indexes and land cover type, the change characteristics of biological indexes under different land cover types in the Loess Plateau region during 2000～2014 were analyzed. The results showed that the biological parameters of the Loess Plateau had an upward trend in recent 15 years, and forest land and grassland had a higher contribution rate to this result, while sparse shrub forest had the lowest contribution rate to it. The implementation of policy “returning farmland to forest land and grassland” promoted the rising of biological indexes in the region of Loess Plateau, indicating that the policy implementation produced a good result. In the future, the water and soil conservation intensity in sparse shrub forest region should be strengthened too.

Biological index; Land cover type; Temporal and spatial change; Loess Plateau

2016-06-19

羅西超(1981─)，男，陜西西安人，工程師，研究方向：水土保持小流域綜合治理與水土保持規劃。*通訊作者：王程。

TP79

A

1001-8581(2016)11-0090-04