寧夏靈武白芨灘自然保護區植被覆蓋變化地形效應

余琦殷, 宋超

寧夏靈武白芨灘自然保護區植被覆蓋變化地形效應

余琦殷1,*, 宋超2

1. 國家林業和草原局經濟發展研究中心, 北京 1007142. 北京林業大學生態與自然保護學院, 北京 100083

基于MODIS—NDVI時序數據, 運用ArcGIS軟件, 采取植被指數法和趨勢分析法, 估算了寧夏靈武白芨灘國家級自然保護區2000—2019年植被覆蓋度, 分析研究了植被覆蓋變化趨勢及其與地形因子的關系。結果表明: 該保護區植被覆蓋度由波動變化不明顯逐漸變為波動上升趨勢。植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度類型為主。隨著高程的增加, 植被明顯改善類型占比逐漸降低, 植被無明顯變化類型占比逐漸升高; 坡度越平坦的地區植被改善越明顯, 且北坡和西坡的植被改善情況好于東坡和南坡。總體來看, 該保護區2000—2019年的保護成效顯著, 但仍需要對植被覆蓋度低的區域實施生態保護建設, 并重點關注地勢高、坡度大的區域。

植被覆蓋度; 地形因子; 像元二分模型; 趨勢分析; 自然保護區

0 前言

寧夏靈武白芨灘國家級自然保護區(以下簡稱白芨灘自然保護區)位于毛烏素沙地邊緣, 在保護黃河、維護河東機場安全等方面起著重要的作用, 很大程度上保護和改善了寧夏平原幾十萬公頃良田和首府銀川市的生態環境[1]。然而, 曾經這里風沙危害嚴重, 對附近的城市生活和工農業生產都造成較大影響[1]。該保護區自成立以來, 通過多年科技創新, 以治沙造林、控制流沙等方式, 有效地阻止了毛烏素沙地南移和西擴[2–4]。

植被覆蓋度能有效地表達植被分布狀況及荒漠化程度[5]。利用遙感技術手段監測區域植被覆蓋變化趨勢的方法廣泛用于多種研究[6-8], 其中歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)能較直觀地反映植被隨時間變化過程, 且應用范圍廣泛[9-11]。在不同研究中, 影響植被變化的地形因子各不相同[12-15]。由于該保護區地形多樣, 為評估2000—2019年的地形因子對植被覆蓋變化的影響, 參考有關研究[14,16], 基于MODIS—NDVI時序數據, 利用植被指數法和趨勢分析法估算了該保護區植被覆蓋度, 分析了植被覆蓋變化趨勢及其與地形因子的關系, 為荒漠類自然保護區管理及其生態建設提供科學參考。

1 研究區概況

白芨灘自然保護區于2000年4月晉升為國家級自然保護區, 位于寧夏靈武市境內引黃灌區東部的荒漠區域, 地處毛烏素沙地邊緣, 地理坐標為106°20′22″—106°37′19″E, 37°49′05″—38°20′54″N, 南北長61 km, 東西寬21 km(圖1)。保護區面積為748.43 km2, 約占靈武市總面積的1/4, 其中核心區面積為313.18 km2, 緩沖區面積為186.06 km2, 實驗區面積為249.19 km2。保護區北部距銀川市10 km, 西部與青銅峽市、吳忠市緊鄰, 與外部有多條國道、省道相通, 交通便利[17-18]。該保護區屬于中溫帶干旱氣候區, 大陸性氣候特征十分典型[17-18]。

2 數據與方法

2.1 數據來源與處理

2.1.1 數據來源

NDVI數據來源于美國NASA(National Aeronau-tics and Space Administration)戈達德航天中心MODIS (Moderate—resolution Imaging Spectroradio-meter)時間分辨率為16 d、空間分辨率為250 m、格式為EOS—HDF的MOD13Q1植被指數陸地標準產品(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/), 本研究選取2000—2019年全年數據集(每年23期)。

圖1 白芨灘自然保護區位置示意圖

Figure 1 Location of Baijitan National Nature Reserve

數字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/)的GDEMDEM數據, 空間分辨率為30 m。

2.1.2 數據處理方法

運用ArcGIS10.7軟件將NDVI和DEM數據轉化轉換為統一格式的Tiff文件, 并投影變換至CGCS2000_3_Degree_GK_CM_105E坐標系統, 統一重采樣至250 m分辨率, 然后利用白芨灘自然保護區的矢量邊界對影像進行裁剪。對NDVI數據采用最大值合成法(Maximum Synthesis Method, MVC)對各年份數據進行合成。對DEM數據使用空間分析工具計算高程、坡度和坡向。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆蓋度計算與分級

植被覆蓋度及其時空變化是反映干旱、半干旱地區的植被質量、土地類型變化的重要指標之一, 是衡量地表植被狀況及評價生態環境質量的重要手段[19]。基于遙感數據估算植被覆蓋度的方法很多, 主要有植被指數法[20–21]、像元分解法[22–23]、回歸模型法等[24–25]等。本研究采用植被指數法, 基于像元二分模型, 通過NDVI數據估算該保護區的植被覆蓋度, 其公式為:

式中,為植被覆蓋度(%);NDVI是純植被像元值, 理論上接近于1, 但受植被類型、土壤條件等因素隨時空變化;I是純土壤像元值, 理論上接近于0, 但受大氣、地表濕度條件、地表粗糙度、土壤類型、土壤顏色等隨時空變化。結合保護區范圍的NDVI分布, 并參考其他有關研究的計算方式,NDVI取0.05、NDVI取0.7[5,26–31]。

參考有關毛烏素沙區植被覆蓋度與植被地貌類型關系的研究[31], 將該保護區劃分為劣覆蓋度(< 10%)、低覆蓋度(10%—30%)、中覆蓋度(30%—50%)和高覆蓋度(>50%)等4種植被覆蓋類型。

2.2.2 植被覆蓋變化趨勢分析

采用趨勢線分析法[32–33], 根據趨勢線斜率變化范圍, 參考有關研究的劃分標準[34], 并結合保護區現狀, 將該保護區的植被覆蓋變化趨勢劃分為:2<0.25為無明顯變化;<0.01且2>0.25為輕微改善; 0.01<<0.02且2>0.25為中度改善;>0.02且2>0.25為明顯改善等4種類型, 并分別統計其面積和占比, 綜合分析其在不同地形因子下的變化規律。

2.2.3 地形因子提取與分級

運用ArcGIS10.7軟件的空間分析工具, 從DEM數據中提取高程、坡度、坡向等地形因子信息(圖2)。參考第三次全國土地調查技術規程(TD/T 1055–2019), 根據該保護區的實際情況, 將高程劃分為: 1109—1200、1201—1300、1301—1400、1401—1500、1501—1599 m, 共5個等級; 將坡度劃分為0—2、2—5、>5 °, 共3個等級; 按坡向劃分為平地(坡度<2°)、北坡(315°—45°)、東坡(45°—135°)、南坡(135°—225°)、西坡(225°—315°), 共5個類型。

2.2.4 地形面積差異修正

不同地形的植被變化特征不同, 在評價時可能出現某植被覆蓋變化趨勢類型在某特定地形的面積雖小, 但是相比于該變化類型在保護區范圍內占比較大的情況。為消除地形因子絕對面積差異的影響, 參考有關研究[35–36], 采用以下公式:

式中: K為植被覆蓋變化趨勢在特定地形的植被優勢分布程度, 其中K>1為優勢分布, K=1為分布平穩, K<1為非優勢分布; S為研究區總面積(km2); Sie指i變化類型在e地形特定條件下的面積(km2); Si指i變化類型總面積(km2); Se指e地形總面積(km2)。

Figure 2 The topographic factors of Baijitan National Nature Reserve

3 結果與分析

3.1 植被覆蓋空間分布和變化趨勢

根據白芨灘自然保護區2000—2019年植被覆蓋情況(圖3、圖4)可以看出, 該保護區2000—2019年植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度為主, 占保護區總面積的70%以上。總體上, 劣覆蓋度和低覆蓋度類型占比呈波動下降趨勢, 中覆蓋度和高覆蓋度類型占比呈上升趨勢, 具體表現為以下幾個方面:

(1)2000—2001年, 中覆蓋度和高覆蓋度類型極度缺乏, 保護區主要植被覆蓋類型為劣覆蓋度和低覆蓋度, 二者占保護區總面積的95%以上, 中覆蓋度和高覆蓋度類型分布極少, 且高覆蓋度類型占比不足1%;

(2)2002—2006年, 劣覆蓋度類型緩慢減少、低覆蓋度類型波動增加。劣覆蓋度類型占比由2002年的21.07%降至2006年的15.36%; 低覆蓋度類型占比呈波動上升趨勢, 增幅為13.75%; 中覆蓋度類型呈波動循環趨勢, 年平均占比為8.81%, 高于2000—2001年的年平均占比3.34%;

(3)2007—2012年, 劣覆蓋度類型明顯減少、中覆蓋度類型明顯增加。2012年劣覆蓋度類型占比僅為1.89%, 在植被覆蓋類型中占比最低; 低覆蓋度類型占比呈波動下降趨勢; 中覆蓋度類型面積不斷增大, 2011年和2012年的占比分別為49.29%、53.96%, 均超過低覆蓋度類型, 成為主要植被覆蓋類型;

圖3 2000、2009、2019 年白芨灘自然保護區植被覆蓋空間分布

Figure 3 Spatial distribution of vegetation cover in Baijitan National Nature Reserve in 2000, 2009, 2019

圖4 2000—2019年白芨灘自然保護區植被覆蓋類型占比

Figure 4 Proportion of vegetation cover types form 2000 to 2019 in Baijitan National Nature Reserve

(4)2013—2019年, 中覆蓋度和高覆蓋度類型持續增長。該時期劣覆蓋度類型年平均占比僅為0.26%; 低覆蓋度類型持續減少, 占比由56.95%降至32.95%; 中覆蓋度類型比例持續穩定增長, 自2016年起, 該類型占比均維持在50.00%以上; 高覆蓋度類型占比呈波動上升趨勢, 2018年占比達26.31%, 且超過了低覆蓋度類型占比。

對保護區的植被覆蓋變化趨勢劃分的結果表明, 2000—2019年該保護區的主要植被覆蓋變化趨勢類型是中度改善, 其面積為412.28 km2, 占保護區總面積的55.85%, 其次為輕微改善類型, 其面積為180.34 km2, 占24.43%; 明顯改善類型面積為79.25 km2, 占10.74%, 無明顯變化類型最少, 其面積為66.25 km2, 占8.97%。

3.2 植被覆蓋變化趨勢特征的地形效應

3.2.1 高程

隨著高程的增加, 該保護區植被明顯改善類型占比逐漸下降, 植被無明顯變化類型占比逐漸上升(圖5)。其中, 植被明顯改善類型在海拔1200 m以下的區域占比最大, 達29.76%, 在海拔1201—1300 m和1301—1400 m的區域分別占4.47%和11.20%, 而在海拔1400 m以上的區域基本沒有分布; 植被中度改善類型在海拔1400 m以下區域的占比基本一致, 在56.41%—60.47%之間, 在海拔1401—1500 m時降至38.38%, 到海拔1500 m以上時則沒有分布; 植被輕微改善類型在海拔1200 m以下區域的占比最少, 僅占9.88%, 在海拔1201—1500 m時較高, 在25.56%—32.21%之間, 在海拔1500 m以上的區域占比19.63%; 植被無明顯變化類型隨海拔升高占比不斷增多, 由海拔1200m以下的2.28%, 逐步升至海拔1500 m以上的80.37%。

在海拔低于1200 m的區域, 植被明顯改善類型分布的優勢明顯(=2.77), 其他類型不明顯, 說明該區域植被明顯改善占主導。在海拔1201—1300 m的區域, 植被明顯改善類型分布較弱(=0.42), 且K值相對最小; 在海拔1301—1400 m的區域, 植被無明顯變化類型屬非優勢分布(=0.76), 其他類型分布平穩(1.01<<1.05)。在海拔1401—1500 m的區域, 植被明顯改善的非優勢分布明顯(=0.01), 無明顯變化類型分布的優勢明顯(=3.27)。在海拔1500 m以上的區域, 已經沒有明顯改善和中度改善類型, 無明顯變化類型分布的優勢十分明顯(=8.96)。

3.2.2 坡度

該保護區中, 坡度越低, 植被明顯改善面積越大(圖6)。其中植被明顯改善類型在坡度小于2°的區域占比最高, 達17.23%, 在2—5 °和大于5°的區域分別為4.40%、0.71%; 植被中度改善類型占比隨坡度變化較小, 均在52.32%至61.43%之間, 植被輕微改善類型在坡度小于2°的區域占比最少, 占18.01%, 在2—5 °和大于5°的區域分別占30.69%、34.64%; 植被無明顯變化類型在2—5 °的區域占比最多, 達12.59%。

植被中度改善類型在不同坡度的分布均較為平穩(0.93<<1.10); 坡度<2 °時, 植被明顯改善類型呈優勢分布(=1.60), 而輕微改善和無明顯變化類型呈非優勢分布(0.64<<0.74); 坡度為2—5°時, 輕微改善和無明顯變化類型呈優勢分布(1.25<<1.41), 明顯改善類型呈非優勢分布(=0.41); 坡度>5 °時, 輕微改善類型呈優勢分布(=1.42), 明顯改善和無明顯變化類型的非優勢分布明顯(0.06<<0.35)。

圖5 不同高程范圍的植被覆蓋變化趨勢類型占比(a)和K的變化趨勢(b)

Figure 5 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different elevation range

圖6 不同坡度范圍的植被覆蓋變化趨勢類型占比(a)和K的變化趨勢(b)

Figure 6 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different slope range

3.2.3 坡向

不同坡向的植被覆蓋變化趨勢類型均以中度改善為主(圖7)。植被明顯改善類型在平地的占比最高, 達17.23%, 在其他坡向則基本一致, 在2.43%至5.83%之間。植被中度改善類型在平地、北坡和西坡的占比較高, 其中北坡最高, 達62.08%, 在東坡和南坡的占比較低, 其中南坡僅占40.78%; 植被輕微改善類型在平地的占比最低, 僅18.00%, 在南坡的占比最高, 達到了37.01%, 在其他坡向則基本一致; 植被無明顯變化類型在平地的占比最低, 僅為5.83%, 其次為北坡和西坡, 分別為7.35%、8.60%, 在東坡和南坡的占比較高, 分別為16.99%、19.69%。

在平地上, 植被明顯改善類型呈優勢分布(=1.60), 中度改善類型分布較平穩(=1.06), 輕微改善和無明顯變化類型呈非優勢分布(0.64<<0.74); 在北坡時, 植被中度改善和輕微改善類型具有一定的分布優勢(1.09<<1.12), 明顯改善類型的非優勢分布最為明顯(=0.36), 無明顯變化呈非優勢分布(=0.82); 在西坡時, 植被無明顯變化類型分布較平穩(=0.96), 但在東坡和南坡具有明顯的分布優勢(>1.89); 東坡、南坡和西坡上的輕微改善類型均呈優勢分布(>1.22), 明顯改善和中度改善類型均呈非優勢分布。

4 討論與結論

4.1 討論

近20年來, 白芨灘自然保護區植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度為主, 占保護區總面積的70%以上。總體來看, 該保護區的植被覆蓋度呈上升趨勢, 植被逐漸改善, 其中劣覆蓋度和低覆蓋度類型占比呈波動下降趨勢, 中覆蓋度和高覆蓋度類型占比呈上升趨勢, 主要植被覆蓋變化趨勢類型是中度改善, 可以看出該保護區通過不斷推進生態工程建設, 植被改善效果明顯, 但仍有一定的波動。由于保護區生態系統比較脆弱, 植被易受氣候因子影響, 一些研究表明氣候因子會對植被造成影響[37–39], 在本地區產生的波動可能與此有關, 仍有待進一步研究。

圖7 不同坡向的植被覆蓋變化趨勢類型占比(a)和K的變化趨勢(b)

Figure 7 The proportion of vegetation cover variationtrends type (a) and the change of(b) with different exposure

本研究分析了該保護區各地形因子中植被覆蓋類型的變化趨勢, 明確了在不同地形因子下植被的變化情況, 對荒漠類自然保護區生態建設重點區域的選取和掌握植被恢復規律有一定實際意義。該保護區的地形因子對植被的影響明顯: 在地勢低(<1500 m)、坡度平坦(<2 °)的區域, 植被改善趨勢明顯, 尤其在海拔1200 m以下區域, 植被明顯改善類型具有分布優勢, 且占比(29.76%)高于其他區域, 說明這些區域是生態工程建設的重點區域, 且成效顯著; 地勢越高、坡度越大, 植被改善越不明顯, 這些區域的生態保護建設仍需要著重注意和加強; 在坡向上, 北坡和西坡的植被改善情況介于平地與其他坡向之間, 而東坡和南坡的無明顯變化類型具有分布優勢, 且占比均高于其他坡向。一些研究表明, 由于地勢高和坡度大的地區人類活動較少, 生態環境較好, 植被恢復更為顯著[36], 但該保護區的植被恢復主要在于人為的生態建設, 地勢低和平坦的地區更易于生態建設, 與其他研究有明顯不同。

白芨灘自然保護區自成立以來一直致力于荒漠生態修復[40], 本研究得出的植被覆蓋度變化特征證實了該保護區整體的生態修復治理成效明顯。根據在地勢低、坡度小的區域植被改善趨勢明顯的情況, 建議著重關注地勢高、坡度大的區域的生態修復措施。根據在西坡和東坡植被改善趨勢優于其他坡向的情況, 建議進一步利用好在西、北坡的生態修復建設工程的優勢, 以達到更好的效果。

分析植被覆蓋度的時空變化特征的研究方法眾多, 包括研究不同氣候因子或人類活動對植被覆蓋變化產生的影響等[41–42], 在今后的研究中, 可以選用其他遙感數據源、采取不同的分析方法, 進一步研究氣候因子和人類活動對該保護區植被的影響, 更加全面地分析植被覆蓋變化特征并闡釋該保護區植被覆蓋變化的驅動因素。

4.2 結論

2000—2019年, 該保護區植被覆蓋類型以低覆蓋度和中覆蓋度類型為主, 植被覆蓋度呈逐漸上升趨勢, 且其變化特征在不同階段表現不同, 由波動變化不明顯逐漸變為波動上升趨勢。地形因子也影響了該保護區植被變化趨勢類型的分布: 隨著高程的增加, 該保護區植被明顯改善類型占比逐漸下降, 植被無明顯變化類型占比逐漸上升; 坡度越平坦的地區植被改善越明顯; 西坡和北坡的植被改善情況要好于東坡和南坡。

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The response of dynamic change in vegetation coverage to topography in Baijitan National Nature Reserve in Lingwu, Ningxia

YU Qiyin1,*,SONG Chao2

1. China National Forestry-Grassland Economics and Development Research Center, State Forestry-Grassland Administration, Beijing 100714, China 2. School of Ecology and Nature Conservation, Beijing Forest University, Beijing 100083, China

Based on the moderate-resolution imaging spectroradiometer-normalised difference vegetation index (MODIS–NDVI) time series data from 2000 to 2019, the vegetation coverage in the Baijitan National Nature Reserve during this periodwas estimated with ArcGIS, and the change trend of vegetation coverage and its relationship with topographic factors were analyzed through vegetation index and trend analysis methods. The results are as the follows. (1) The vegetation coverage trend gradually changed from insignificant fluctuation to increasing fluctuation. (2) The main types of vegetation coverage were low-cover and medium-cover. (3) With an increase in elevation, the vegetation improvement decreased gradually, and the types of vegetation without a significant change gradually increased; the vegetation improvement in the area with flat slope was significant, and the vegetation improvements in the northern and western slopes were better than those in the eastern and southern slopes.The effect of the reserve protection from 2000 to 2019 was significant, but it was still necessary to carry out ecological protection construction in low-cover vegetation areas, and to focus on high-elevation and large-slope areas.

vegetation coverage; topographic factor; dimidiate pixel model; trend analysis; nature reserve

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.02.011

X835

A

1008-8873(2022)02-091-08

2020-06-12;

2020-07-07

國家林業和草原局重大問題調研(ZDWT201907)

余琦殷(1990—), 男, 漢族, 北京人, 助理研究員, 主要從事生態安全研究, E-mail: tzey@live.cn

通信作者:余琦殷

余琦殷, 宋超. 寧夏靈武白芨灘自然保護區植被覆蓋變化地形效應[J]. 生態科學, 2022, 41(2): 91–98.

YU Qiyin, SONG Chao, et al. The response of dynamic change in vegetation coverage to topography in Baijitan National Nature Reserve in Lingwu, Ningxia[J]. Ecological Science, 2022, 41(2): 91–98.