基于Landsat時間序列的塔里木河上游胡楊林NDVI與水文因子關系研究

孫占海，李旭，張學東

（塔里木大學信息工程學院，新疆 阿拉爾 843300）

隨著衛星遙感數據的應用，針對大尺度覆蓋范圍、時間連續性等要求，在干旱地區對區域水文因子與植被的關系研究已經獲得較多進展，在利用遙感數據分析各類植被指數中，歸一化植被指數（NDVI）應用較為廣泛［1］，水文驅動力對胡楊的生長勢態存在重要影響［2］。塔里木河是我國最長的內陸河，地處天山南麓，塔克拉瑪干沙漠北緣，因葉爾羌河、阿克蘇河、和田河3條源流上游取水過度及因全球氣候變暖使冰川、積雪消融不穩定等因素影響，導致塔里木河流域的生態水文過程有明顯的不穩定性［3］。塔里木河流域兩岸生長著我國最古老的天然胡楊林群落，胡楊林的生態特征和時空分布對水文變化過程有較敏感的響應［4］。

目前對于塔里木河沿岸胡楊林生長量的相關研究較多［5-8］，國內學者在胡楊NDVI和水文因子的內在聯系方面開展了很多研究。李本綱等［9］研究結果表明，在全國范圍內植被NDVI與氣溫和降水等因素相關性顯著，在完全依賴灌溉農業的西北干旱地區，NDVI與降水量相關性最低，植被指數與降水關系不大，與溫度相關性不顯著。高生峰等［10］通過研究塔里木河中上游地區輸水前后水文因子對胡楊長勢的影響，研究結果表明生態補水在一定程度上緩解了胡楊水分脅迫，使得胡楊的生長環境得以好轉。茍曉霞等［11］以基部斷面生長增量為出發點研究了胡楊對徑流量的響應關系，研究結果表明塔里木河中游采樣區胡楊徑向生長的最合理徑流量的范圍為0.380 3×108～1.205 6×108m3。林家煌等［12］的研究表明胡楊平均生長量與相應年均NDVI相關性不顯著。李秀花等［13］通過定量分析了1981—2001年間氣象資料及遙感影像，研究結果發現NDVI的變化與氣候變化相關性顯著。XUE L等［14］采用渦度協方差法對胡楊林的碳、水和能量通量進行了連續觀測以及胡楊對大氣中二氧化碳（CO2）的吸收展開研究，結果表明，在CO2濃度增加和空氣相對濕度（RH）增大的情況下能促進水分利用效率（WUE）、光合有效輻射（PAR）和NDVI的增加。WANG等［15］通過監測胡楊葉片葉綠素含量發現，5—8月健康胡楊葉片相較于水分脅迫胡楊葉片更為集中，光譜曲線相對一致。BILAL I等［16］基于無人機測量胡楊生態與形態參數確定了理想和受脅迫的地下水深度，研究結果表明胡楊耐鹽性強，隨著地下水位埋深的增加，胡楊在干旱條件下不斷降低其生長狀態以維持水力效率。

目前大部分學者的研究聚焦于氣候因子、徑流量、地下水等因素對胡楊徑向生長量的驅動力研究，對于能更加直觀反映胡楊生長勢態的NDVI的研究較少。因此本研究以Landsat 8 OLI影像為材料，結合水文數據，探討NDVI植被指數與胡楊林空間分布對區域水文因子的響應，以期擴充對胡楊NDVI的研究成果，為當地政府對胡楊林生態恢復提供數據支撐。

1 研究區概況

新疆生產建設兵團第一師阿拉爾墾區位于塔里木河上游，天山南麓，塔里木盆地北緣，東經80°30′～81°58′，北緯40°22′～40°57′之間，東西長130 km，南北寬60 km，總面積4.21×104km2，位于我國內陸河流域，屬于暖溫帶干旱地區［17］，其概況如圖1。

圖1 研究區概況圖

2 材料與方法

2.1 數據來源與處理

Landsat 8 OLI數據來源于地理空間數據云，時間跨度為2013—2019年，空間分辨率經多光譜與全色波段融合后為15 m，剔除云氣干擾嚴重的影像，可以更好體現研究區內植被信息，同時借助Google earth高精度影像作為底圖，人工目視解譯高精度影像結合外業調研采樣，提高樣本選擇精度。

Landsat 8 OLI數據經裁剪、幾何校正、輻射定標、大氣校正等預處理后，計算并生成NDVI數據。為提高不同地物分類精度，結合空間相關性融合使用NDWI、NDBI等指數，使用隨機森林算法對樣本庫進行分類訓練。

地表徑流量數據來源于阿拉爾斷面監測站月度數據，地下水位埋深數據來源于阿拉爾A1～A6共6眼地下水水位監測井月度數據。

外業調查數據選取阿拉爾墾區勝利水庫周圍胡楊林樣地，共采集225個胡楊聚集生長面積大于200 m2，樹齡均為20 a以上的樣本。采集樣地空間坐標信息，以便于在基于時間序列的2013—2019年遙感衛星影像中提取樣本點月度NDVI，外業調查點位示意圖見圖2。

圖2 阿拉爾墾區勝利水庫周圍胡楊樣本點位分布圖

2.2 研究方法

本研究采用相關性分析法對胡楊NDVI與水文數據響應關系展開研究。基于SPSS 20.0軟件對胡楊月度NDVI與相應時間尺度上徑流量、地下水位埋深做相關性分析以及胡楊空間分布與水文因素相關性分析。

Pearson相關系數用于判斷兩個數據集合是否能被一條線連起來，可以表示兩個數據集合之間的線性關系。其計算式如下：

式（1）中，xi為水文數據；yi為胡楊生長指數NDVI；n為月度時間序號。

通過目譯解讀各年份月度影像數據，在形成時間序列的基礎上剔除云氣干擾嚴重的影像。結合外業調研確定最終觀測樣本，通過抽樣的方式采集同一區域下不同像元的NDVI，采用相關性分析法直接計算分析胡楊林NDVI與水文因素之間的相關關系。當檢測樣本基本滿足Pearson及相關性檢測的條件，需對Pearson相關系數進行顯著性檢驗。使用t檢驗計算式如下：

3 結果與分析

3.1 NDVI與水文數據分析

基于外業調查，選取遙感影像中胡楊樣本點像元，徑流量與地下水位埋深逐月變化趨勢見圖3。根據年均統計數據可知1—2月胡楊NDVI趨于0.09～0.11之間，3—4月數值持續上升，趨近0.18，4—9月隨著氣溫升高、胡楊生長期到來、塔里木河迎來豐水期等因素，NDVI持續增高，最高峰為8月，NDVI年均值為0.56，10—12月因溫度降低、枯水期等，NDVI值降低至0.18。由采樣數據可知，年均NDVI 1—2月達到最低，7—8月最高。

地下水位埋深受流域徑流量直接影響，圖3（a）表明每年1—4月地下水位埋深變化不顯著，呈緩慢變化趨勢，5—10月地下水位埋深值較大，其中8月處于全年地下水位埋深值最高點，9—12月地下水位埋深值持續降低，11月為全年最低點。

由圖3（b）可知，1—4月塔里木河是枯水期，5—6月因溫度升高高山積雪融化，徑流量逐步抬升，直至7—9月再度升溫至最高，冰川陸續消融，帶來大量冰雪融水，8月徑流量達到峰值，10—12月迎來枯水期徑流量持續下降。

圖3 徑流量與地下水位埋深與NDVI的關系

3.2 NDVI對水分因子響應分析

眾所周知，胡楊的生長季于每年的4—10月，塔里木河的豐水期處于每年5—10月。在這段時間內胡楊因充沛的水資源與合適的氣溫條件，處于旺盛的生長期。使用person相關性分析對比了每年5—10月這段時間內的胡楊NDVI對地表徑流量的響應如表1所示，顯著性為0.018，person相關性系數為0.667*，呈顯著正相關。處于春季2—4月胡楊NDVI與當年11月至次年1月地表徑流量相關性分析后表明顯著性為0.035，person相關性系數為0.570*，呈顯著正相關，該結果與涂文霞［18］的研究結果一致。原因可能是每年10月以后氣溫降低，山川融冰因溫度降低不再解凍，塔里木河缺少水源補充，進入枯水期，地表徑流量減少。胡楊因溫度降低逐漸進入休眠期減少生理活動，但胡楊處于休眠期仍舊保持較低的生理反應，吸收水分存儲以保證來年春季溫度回升后供生長所需。

表1 胡楊NDVI對月徑流量響應相關性分析

因胡楊扎根較深，生長所需水分來源于地下水，因此胡楊生長指數對地下水位埋深的響應在以月為單位的時間尺度上是實時響應的，相關性分析由表2可知，使用同期地下水位埋深數據與NDVI做相關性分析，結果表示兩者在水平雙側呈顯著相關。

表2 地下水位埋深對NDVI的影響相關性分析

3.3 胡楊林空間分布變化與水分因子關系分析

在遠離水源的區域，胡楊NDVI普遍偏低。由于分辨率影像無法采集胡楊紋理特征，只能通過光譜信息進行分類，所以處于上述地區的胡楊將無法被正確分類，但通過胡楊地物分類結果可以側面解讀空間分布變化與水文變遷的內在聯系，胡楊林空間分布見圖4。研究區內胡楊總體分布在多浪、勝利、上游等水庫周邊，塔里木河沿岸及十三團等地，部分胡楊零星分布于農田四周作為農田防護林，因逐年徑流總量不穩定，受水分限制的胡楊生長指數NDVI隨之變化，導致分類結果逐年具備差異性。

圖4 胡楊林空間分布變化

2013—2019年胡楊林空間分布精度評價見表3。2017年—2019年胡楊林分布發生顯著變化，分析研究后發現可能因為2016年新疆政府開展了塔里木河流胡楊林生態保護行動［19］，為向下游地區進行生態輸水工程，上游區域提高了水分利用率，塔里木河下游地區生態環境明顯改善。2017—2019年徑流量顯著增多，沿岸植被獲得了充沛的水資源，植被生長茂盛，NDVI普遍偏高。

表3 胡楊空間分布精度評價

分類后提取胡楊像元數據，結合年徑流量相關性分析，分析結果如表4所示，胡楊在以年為單位的時間尺度上對徑流量的響應仍然存在滯后效應。在以年為單位的時間尺度上，提取的當年胡楊分布數據與上一年徑流總量呈顯著相關性，與當年徑流總量無明顯相關性。胡楊的根系扎入土地較深，汲取地下水進行生長活動，地下水的補充來源于徑流量，該補充過程存在滯后效應，直觀地反映到胡楊的NDVI指數上又將再次滯后，將此滯后過程放到以年為單位的時間尺度上明顯不再適用，依據月度數據來看，地下水的補充在枯水期3個月內完成補充，也就是每年11—12月地下水就已結束當年補充活動，同期因溫度、水文等因素過低，研究區內植被都已進入休眠期，對胡楊空間分布研究無影響，故本研究在以年為單位的時間尺度上對胡楊空間分布與水文因素相關性進行分析，采用上一年份水文數據與當年胡楊空間分布數據進行研究是可行的。

表4 胡楊空間分布對年徑流量的響應

4 結論與討論

本研究以NDVI為切入點，以阿拉爾墾區2013—2019年影像數據為基礎，綜合使用ArcGIS、ENVI、QGIS、SPSS等軟件，在Landsat 8 OLI數據上展開了研究區內胡楊對區域徑流量與地下水位埋深的響應分析研究。

以月為單位的時間尺度上，每年5—10月這段時間內的胡楊NDVI植被指數對地表徑流量的響應，顯著性為0.018，person相關性系數為0.667*，當年2—4月胡楊NDVI植被指數與當年11月至次年1月地表徑流量相關性分析后表明顯著性為0.035，person相關性系數為0.570*，呈顯著正相關。對地下水位埋深的響應過程為即時響應，不存在滯后效應。分析結果為顯著性0.005，相關性為0.749**，呈顯著正相關。以年為單位的時間尺度上，基于時間序列分類的胡楊空間分布結果對年度徑流量的滯后效應為1年，分析結果為顯著性0.009，相關性為0.878**，呈顯著正相關。

胡楊林主要分布在阿拉爾墾區上游、勝利、多浪等水庫周圍，以及塔里木河沿岸區域。受限于Landsat 8 OLI影像分辨率低，無法結合胡楊紋理特征進行空間分類，胡楊生長依賴于地表徑流量及地下水儲量，不同年份的水文數據波動較大，輸水不穩定，導致沿岸距離不同的胡楊生長指數差異較大，地表徑流量輻射外的胡楊NDVI偏低，無法被正確分類到相應地物類型中，因此胡楊逐年空間分布結果受年度徑流量影響波動較大，無法作為胡楊準確的空間分布變化使用，但此種變化是受水文數據影響，因此可以從側面解讀胡楊對水文數據的響應過程。

由于缺乏高精度影像數據資料，本研究基于NASA公開的Landsat 8 OLI數據對水文于胡楊生長指數進行分析，對于胡楊空間分布與區域地表徑流量及地下水位埋深的響應結果分析不夠精確，有待后續使用高精度影像進一步研究。