大九湖泥炭蘚沼澤植被指數時空變化研究

張 唯，張振澤，劉福江*，梁天欣

（1. 中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院，湖北 武漢 430000）

泥炭蘚沼澤（sphagnum swamp）經過長時間的生長積累，可以將大氣碳以平均每年每平方米12～23 g的速度固定[1]。盡管泥炭蘚沼澤僅僅擁有相當于地球陸地表面的3%的覆蓋面積[2]，但其儲存了地球上約1/3的碳源[3]。而泥炭蘚(Sphagnum)作為泥炭蘚沼澤的優勢物種，每年固定的碳[4]要遠多于其他世界陸生植物積累的碳[5]。趙素婷[6]等于2011年中旬對大鄂西亞高山區泥炭蘚沼澤開展了深入研究，并考察了該地區的高級植被群類型多樣性，對大九湖泥碳蘚沼澤在生態系統穩定領域的重要作用，以及主要植被群叢種類等做出了判斷和研究。因此對泥炭蘚沼澤植被生長趨勢以及長時間序列變化監測是了解氣候變化對泥炭蘚沼澤影響、預估未來泥炭蘚沼澤如何變化、檢測生態系統是否穩定的有效工具［7］。

歸一化植被指數（NDVI）作為應用最廣泛的指數之一，能對較大空間范圍內的植被生長狀況進行監測。Boelman[8]等以由泥炭蘚組成的苔原植物種群為主要研究目標，研究成果指出，NDVI在控制南北極苔原植物的生物量年際變動過程中具有優異的作用。同時，NDVI 是評價植被生長狀況的重要指標，對氣候變化極為敏感[9-10]。利用NDVI在時間和空間尺度上監測植被生長狀況并研究其對氣溫和降水的響應已成為當前研究的熱點之一。馬蓉[11]等研究發現中國溫帶草原植被生長季NDVI 在1982—2015年總體呈增加趨勢；生長季內，降水是最重要的影響因子。袁雷[12]等研究發現羌塘國家級自然保護區生長季NDVI 隨時間變化呈變好趨勢，氣溫與降水對NDVI 都有重要的正向影響。因此，有必要針對不同的研究區域，具體分析其NDVI與溫度、降水等氣象條件的相關性變化特征。

大九湖泥地區隨著人類活動的加劇和氣候變化，使得在1986—2005年該地區的生態環境受到了影響，在近十幾年該地區政府出臺了一系列的保護政策，使得該地區生態得到改善。在上述長時間的變化中，對泥炭蘚沼澤植被生長狀況發生的變化研究仍然匱乏；對該地區植被指數變化對氣溫、降水響應特征的認識不系統。基于該現狀，本文利用Landsat 系列數據獲取時序NDVI 特征，并結合氣溫、降水資料，研究了1986—2021年大九湖泥炭蘚沼澤地區的時空變化特征，為指導后續對泥炭蘚沼澤植被保護提供科學依據，為該區域生態環境發展提供理論支持。

1 研究區概況

大九湖濕地公園（109°56～110°11'E、31°34'～31°33'N）為亞高山濕地公園，位于神農架國家級自然保護區西部。由于研究區附近隆起地形的阻隔作用，以及長時間以來的植被發育，在研究區內形成了湖北省特有的、保存最為完整的、全球罕見的中緯度亞高山沼澤濕地，主要包括濕生泥炭沼澤、濕生草本沼澤以及湖泊等濕地類型[13]。其中，泥炭層深達2 m，尤其是研究區主要地帶（110°0′ 09.91″ E，31°29′ 30.2″ N）存在著覆蓋度接近百分百的泥炭蘚。

當地政府在1986年至2001年對濕地內的天然河道進行了矯正，加大了疏通落水孔的力度，并且實施了開溝排水工程，開通了主要的南北運河。2002年以來，當地政府的招商引資導致外來商人將大九湖區域開發為各種經濟作物的種植基地，使得濕地生態遭到了嚴重破壞，泥炭蘚難以再度生長[14]，最終導致沼澤的退化。

2006年中旬，大九湖國家濕地公園正式設立。自2008年年末開始，包括“大九湖濕地保護/修復”在內的“大九湖濕地保護/修復/公園建設項目”等一系列政策開始實施。其中包括基礎設施建設、開發旅游項目、生態移民搬遷等一期工程。第一期濕地恢復工程于2010年年末完成并通過國家審批。近些年，大九湖泥炭蘚濕地研究區內的農業用地大部分被其他土地利用類型所取代[15]，生態系統逐步得到恢復。

2 數據來源與處理

本文采用美國Landsat 陸地系列衛星TM、ETM、OLI 數據作為數據源，均下載自USGS 官網(https://www.usgs.gov/)，數據空間分辨率為30 m。影像行列號為125，38，時間序列為1986—2021年，選取植被生長季數據。基于ENVI軟件，計算得到最大NDVI 值[16]，最后經篩選得到36 景影像。其中，矢量數據來源于OSM 官網（https://master.apis.dev.openstreetmap.org/）。氣溫與降水數據來源于國家科技基礎條件平臺國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn/)月值數據，空間分辨率為1 km。

3 研究方法

3.1 NDVI信息提取

NDVI 是最常見的植被生長動態指標之一，取值范圍在-1～1 之間。大于0 表示不同程度的植被覆蓋，越接近1植被生長狀況越良好。其計算公式如下：

式中，NIR 為近紅外波段；RED 為紅光波段；利用ENVI完成對NDVI數據的提取。

3.2 Theil-Sen median趨勢分析

Theil-Sen median 趨勢分析為非參數統計趨勢分析方法。該方法在分析過程中不要求數據服從正態分布，且不受異常值影響[17-18]。對研究區泥炭蘚沼澤進行逐像元分析，其計算公式為：

式中，n 為時間序列長度；Xj和Xi為第i年和第j年的NDVI 最大值。當β>0 時表示植被指數呈上升趨勢，反之則為下降趨勢。

3.3 Mann-Kendall顯著性檢驗

Mann-Kendall 檢驗是一種非參數檢驗方法，該方法同樣不需要樣本服從特定的分布，不受異常值干擾[19]。將數據像元構造為一組時間序列，判斷顯著性差異[20-21]：

式中，ZMK為單個序列的統計檢驗量；S統計量由NDVI 的前后影像數據計算得到；var(S)為S統計量的方差，以上為化簡后的求解公式；sgn 為邏輯判別函數符號；給定顯著性水平α為0.05。

3.4 相關與偏相關分析

植被生長對氣溫和降水的響應存在一定的滯后性[22]，采用相關分析法分別對NDVI 與前1、2、3 個月的滑動窗口的氣溫、降水的響應進行分析；利用偏相關分析探究研究區NDVI 對氣溫、降水的響應[23-24]。

式中，i為樣本數；xi為第i年的植被指數值；yi為不同時序各氣象要素的值；-x為植被指數平均值；-y為各要素平均值。

式中，Rxy，z為將z影響剔除后x 與y 之間的偏相關系數。

4 研究結果分析

4.1 植被指數的年際變化

根據大九湖地區長時間的發展情況，該地區在2005年存在明顯的拐點，因此將變化趨勢分為兩部分進行研究，分別為1986—2005年開發階段，2006—2021年維護階段。

4.1.1 泥炭蘚沼澤NDVI的空間變化

采用Theil-Sen median趨勢分析與M-K統計檢驗方法對NDVI逐像元進行分析，得到植被變化空間分布圖。本文將研究區內植被指數劃分為5 種變化類型，如表1。

表1 植被指數變化類型分類

表2 1986-2005年氣溫和降水與NDVI平均相關系數

表3 2006-2020年氣溫和降水與NDVI平均相關系數

其中，1986—2005年大九湖泥炭蘚沼澤植被大部分地區呈退化趨勢，在整個地區西南處以及中部呈現出顯著退化趨勢。顯著退化的面積約1.63 km2，約占研究區總面積的15.96%；微顯著退化的面積約4.53 km2，占比約44.42%；2006—2021年研究區內植被整體呈改善趨勢。顯著改善的面積約4.7 km2，占比約46.07%；微顯著改善的面積約3.61 km2，占比約35.43%；1986—2021年整體來看，研究區內中部地區有顯著退化的趨勢，其余地區大部分呈改善趨勢。顯著退化的面積約1.21 km2，占比約為11.87%；微顯著退化的面積約為1.89 km2，占比約為18.58%；微顯著增長的面積約為3.04 km2，占比約29.83%；顯著增長的面積約3.25 km2，占比約31.83%。

4.1.2 泥炭蘚斑塊NDVI的年際變化

上述研究已驗證研究區NDVI 空間變化趨勢，為更好地研究該地區的NDVI 變化對泥炭蘚單一植被影響，選取該地區經實地考察泥炭蘚覆蓋度超過90%的泥炭蘚斑塊（110°0′ 09.91″ E，31°29′ 30.2″ N）為實驗斑塊，變化情況如下：

1）1986—2005年研究區斑塊經Theil-Sen median趨勢分析得整體為下降趨勢，MK 顯著性檢驗結果為顯著下降。可見人為的開發行為對泥炭蘚這一植被的生長產生了影響，使其線性下降率為-0.018/(10 a)，結果如圖4。其中，在1987年以及1998年出現突然下降，在1988—1990年出現了緩慢上升的趨勢。

2）2006—2021年該斑塊趨勢分析結果呈上升趨勢，MK 顯著性檢驗結果為微顯著上升，在經治理后使其線性增長率為0.046/(10 a)，其中，在2009年出現突降，在2018年達到最大值。

3）整體分析1986—2021年該斑塊呈一定的上升趨勢，MK 顯著性檢驗結果為不顯著上升，線性增長率為0.021/(10 a)，結果如圖1所示。

圖1 泥炭蘚斑塊NDVI趨勢變化

4.2 NDVI對氣溫和降水的響應

論文分析了大九湖地區泥炭蘚沼澤地區NDVI 在時間和空間尺度上的變化。由于NDVI 除受人為因素的影響外，同時也受到氣溫和降水的制約，因此有必要對研究區內NDVI 與氣溫和降水的響應特征進行一步研究。

4.2.1 NDVI與氣溫和降水的滯后效應

選取1986—2020年最大值NDVI 數據與氣溫和降水數據經相關分析可得，該地區1986—2005年NDVI與氣溫和降水呈負相關關系；2006—2020年NDVI 與氣溫呈負相關關系與降水呈正相關關系。其中NDVI與前一個月氣溫相關系數最大，與降水前3 個月相關系數最大。因此，該地區NDVI滯后于氣溫1個月，滯后于降水3 個月。該結論與解晗[22]等在研究黃河流域植被指數對氣溫和降水的響應和魏榕[23]等雅碧江流域生長季植被對氣象因子的響應分析中一致。

4.2.2 NDVI與氣溫和降水偏相關分析

根據上述氣溫和降水響應的滯后結論，選取前期1 月氣溫、前期3 月降水與NDVI 數據進行偏相關分析。得到結論如下：

1）1986—2005年，NDVI與降水偏相關系數以負相關為主，偏相關系數小于0地區約占72.7%。偏相關系數以負相關為主的區域主要集中在研究區中部以及北部；偏相關系數以正相關為主的地區主要分布于研究區的邊緣地帶，并且偏相關系數普遍較高。

與氣溫的偏相關系數同樣以負相關為主，偏相關系數小于0的地區約占57.02%。其中以負相關為主的地區分布在研究區東部邊緣地帶以及中部地區；以正相關為主的地區分布在北部以及西部邊緣地區，邊緣地帶偏相關系數普遍較高。

2）在2006—2020年，NDVI與降水偏相關性以正相關為主，偏相關系數小于0的地區約占77%。其中以正相關為主的在整個研究區均有分布，偏相關系數大于0.5的地區在東部和西部分布較為集中；負相關的地區在研究區東部和中部呈現出零散分布的狀態。

與氣溫偏相關性以負相關為主，偏相關系數小于0 的區域約占65.47%。其中以負相關為主的區域在整個研究區均有分布，小于-0.5的區域集中于西部以及北部地區。以正相關為主的區域零散分布于整個研究區，大于0.5的地區在中部地區分布較多。

5 結語

論文利用Theil-Sen median趨勢分析和Mann-Kendall 顯著性檢驗方法，分析其時序變化，并結合研究區氣象資料，分析近36 a來大九湖泥炭蘚沼澤植被指數的時空演變規律，得到主要結論為：

1）1986—2005年研究區植被指數主要呈退化趨勢；2006—2021年研究區植被指數主要呈改善趨勢。經Theil-Sen median 趨勢分析和M-K 統計檢驗方法對NDVI 逐像元進行分析，得到植被變化結果為1986—2005年顯著退化的面積約占研究區總面積的15.96%，微顯著退化的面積約44.42%；2006—2021年顯著改善的面積約占46.07%，微顯著改善的面約占35.43%。可見自1986年開始的一系列開發活動以及2002年政府的招商引資對該地區的植被指數產生了巨大的影響，使得整個研究區60.38%區域的植被呈現出退化趨勢；直到2006年政府提出建立大九湖國家濕地公園，至2021年已有約81.5%的區域植被呈改善趨勢，并且優于開發之前。

2）1986—2005研究區泥炭蘚斑塊NDVI顯著下降；2006—2021年該斑塊NDVI為微顯著上升。其中，經一元回歸分析可得1986—2005年其線性下降率為-0.018/（10a）；2006—2021年其線性增長率為0.046/（10 a）。在研究區整體植被指數變化的趨勢下，泥炭蘚這單—物種也受到了的影響，其中1986—2005年受該區域開發活動影響明顯，使其植被指數顯著下降；而自2006—2021年，盡管大九湖政府已建立大九湖濕地公園，使得研究區大面積地區植被指數得到了顯著改善，而對泥炭蘚這單一物種恢復程度不如研究區其他區域。

3）該地區NDVI 對氣溫、降水響應存在滯后效應，分別滯后于氣溫1個月，滯后于降水3個月。通過對研究區NDVI與前1、2、3、個月降水數據逐像元進行相關性分析可得1986—2005年以及2006—2020年NDVI與降水前3個月相關系數絕對值最大，與氣溫前一個月相關系數絕對值最大，該結論與現有研究基本一致。

4）相比氣溫因子，1986—2020年研究區的NDVI對降水的響應更強，與降水的相關性和偏相關性也較高，與現有的研究結論基本一致。而在研究區降水的相關性更強，這與泥炭蘚沼澤以泥炭蘚為主要物種有著密不可分的關系，作為低等植物，無法通過根部從土壤中吸收水分，泥炭蘚從而進化出依靠葉片獲取水分的能力，使其對降水更為依賴，導致該區域與降水有著更高的相關性。

6 展望

本文分析了近36 a來大九湖泥炭蘚沼澤植被指數的時空演變規律，能夠為今后大九湖泥炭蘚沼澤地區維持沼澤地區的水量平衡，結合泥炭蘚的生物特性開展恢復等生態工作提供可行方向。但本文的研究尚且存在一定的局限性。首先，由于缺乏研究區實測數據，無法對研究結果進行定量的精度評價；其次，氣象資料與NDVI 數據在空間分辨率上存在差異，相關分析存在一定的不確定性；最后，由于時間的關系，本文只結合相關政策分析了NDVI年際變化的趨勢，后續可以結合土地利用數據具體分析人類活動對該區域植被變化的影響方式、影響規律和驅動機制。