基于異常值的人類活動對內蒙古植被覆蓋變化的影響

李　強, 張　翀

(1.陜西師范大學 旅游與環境學院, 陜西 西安　710119;2. 陜西學前師范學院 環境與資源管理系, 陜西 西安　710100)

?

基于異常值的人類活動對內蒙古植被覆蓋變化的影響

李強1,2, 張翀1

(1.陜西師范大學 旅游與環境學院, 陜西 西安710119;2. 陜西學前師范學院 環境與資源管理系, 陜西 西安710100)

通過分析研究區植被覆蓋的年際變化規律,為研判內蒙古地區生態環境質量、調節生態系統格局與過程提供理論支撐及決策依據。基于1999—2010年SPOT VEGETATION旬值植被覆蓋數據,利用線性趨勢分析、諧波分析等方法對研究區植被的生長季時序進行定量分析,進而測算出研究區域植被生長季的覆蓋態勢及人類活動對內蒙古地區植被覆蓋的影響。結果①植被覆蓋增加的區域占總面積的38.46%,植被覆蓋減小的區域占4.36%,增加的區域遠遠大于減小的區域,說明研究區植被覆蓋整體上呈增加趨勢。趨于改善的區域主要分布在內蒙古北部與西南部;趨于退化的區域主要集中在內蒙古西部戈壁與中部草原區;②人類活動的正負作用地區分別與生長季累積NDVI異常值的增加和減小趨勢的分布極為相似,人類活動的正作用地區占總面積的40.18%,負作用地區占總面積的6.63%。大多數植被類型的異常值處理后的植被覆蓋趨勢與殘差趨勢的結果顯著性高于未處理的顯著性,兩者的相關程度也高于未處理的相關程度,反映出經過異常值處理后的結果更能反映人類活動對植被覆蓋的影響。

植被覆蓋;生長季;諧波分析;人類活動

現階段全球氣候持續變暖,影響著陸地生物圈[1],也強烈影響著陸地生物圈的重要成員——植被系統,由此分析區域植被覆蓋的年際變化規律,為研判生態環境質量、調節生態系統格局與過程具有重要理論和實踐意義[2]。NDVI(歸一化植被指數)不但和植物生產力因素相聯系[3],其變化趨勢可以指示植被覆蓋程度的變化[4]。不過NDVI變化趨勢很難反映出植被覆蓋與某種要素的因果關系,因為植被覆蓋變化受到多種因素制約,諸如氣溫、降水、土壤濕度及人類活動等[5]。

歸一化植被指數的趨勢研究涉及很多方面,如物候變化[6]、土地利用及覆蓋變化[7]、土地沙漠化[8]、氣候變暖及其生態響應[9]等。研究表明,生長季內的植被覆蓋是反映土地沙化、土壤退化等的重要指示器[10],因其變化趨勢會相較于全年更加強烈的影響植被與大氣圈的能量交換[11]。由于全球性的生長季始時提前(尤其是在北半球)及生長季增長[12],這種能量交換會更具有影響力[13]。所以利用歸一化植被指數序列進行趨勢分析,需要考慮到這種年內變化和異常值的因素,所以需要剔除序列的季節性(自相關)。

本文基于1999—2010年SPOT VEGETATION旬值植被覆蓋數據,利用線性趨勢分析、諧波分析等方法對研究區植被的生長季時序進行定量分析,測算出研究區域植被生長季的覆蓋態勢及人類活動對內蒙古地區植被覆蓋的影響,并進一步比較了傳統方法與剔除自相關后結果的顯著性。

1　資料與方法

1.1數據來源

基礎數據主要有研究區及其周邊219個臺站1999—2010年的旬降水數據、研究區SPOT VEGETATION(1999—2010年)旬值歸一化植被指數數據(空間分辨率為1 000 m)以及研究區植被類型數據(1∶100萬)。其中旬降水資料來自中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn),歸一化植被指數數據來源于互聯網(http://free.vgt.vito.be/home.php),植被類型數據來源于中科院寒區旱區科學數據中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)。

1.2異常值處理

通過傅里葉變換提取到非零頻率的振幅和相位,進而通過最小二次方擬合,比較擬合曲線與真實資料，將那些明顯低于擬合曲線的數據點作為噪聲并通過權重賦零值進行有效剔除。然后通過新的二次擬合與反復迭代,最終獲得重構的圖像。通過這種基于濾波和平滑相結合的方法,將時間序列與空間格局相聯系,深度挖掘遙感數據的時空信息的方法就是本文所采用的時間序列諧波分析法(HANTS)。

利用異常值剔除季節影響的時間序列后,不但可以確定存在趨勢,而且幾乎可以完全消除NDVI數據的季節性特征[14],這樣基于時間序列的數據對比才更有意義。諧波分析中逐年諧波分析與整體時段與年際諧波間的差異就是異常序列值(圖1),參數設置如表1所示。同理,得到(1999—2010年)逐旬降水的異常值序列。

圖1　根據逐年諧波分析與整個時段的諧波分析提取NDVI異常值序列Fig.1　Example of NDVI anomalies as derived from the long-and short-term fits of the harmonic analysis

逐年整個時段/12a數據點數 36432(12*36)傅里葉頻率 22擬合誤差容差(FET)0.10.1最大迭代次數(iMAX)612最少保留數據個數 24(66.7%=24/36)288(66.7%=288/432)

1.3物候特征提取

通過諧波分析對基于時間序列的歸一化植被數據進行年際處理,繼而通過傅里葉插值反粗粒化得到歸一化植被的天時間序列數據,再通過測算相鄰天數據之間的比率數據和多年平均值得到Tmax(年平滑序列的極大值及所對應具體天數),進而測算1到Tmax天與Tmax到Tmin天年內平滑序列的min1與Tmin2(兩個極小值及其對應天數)。其中Tmin1到Tmax天的比率值的極大值對應天數極為SOG(Start of Growing Season, 生長季始期),Tmax到Tmin2天的比率值的極小值對應天數即為EOG(End of Growing Season, 生長季末期)(圖2)。基于物候特征,得到逐個象元逐年生長季的NDVI與降水異常值的累積值。

圖2　內蒙古植被物候多年均值空間分布Fig.2　The spatial distribution of mean vegetation phenology from 1999 to 2010

2　結果與分析

2.1生長季累積NDVI異常值趨勢

生長季NDVI異常值趨勢如圖3所示。可以看出,內蒙古植被覆蓋趨于改善的區域主要分布在科爾沁沙地、庫布奇沙漠、烏蘭布和沙漠、巴丹吉林沙漠、河套平原及其周邊、壩上高原東部以及大興安嶺北部;趨于退化的區域主要集中在內蒙古西部戈壁與中部呈西南—東北走向的條形草原區域。

圖3　累積NDVI異常值趨勢空間分布Fig.3　The spatial distribution of trend for accumulated NDVI anomalies in growing season

2.2生長季累積NDVI與降水異常值的相關

對內蒙古生長季NDVI與降水異常值進行皮爾遜相關系數計算,如圖4所示。內蒙古41.03%的地區呈正相關,其中28.36%為顯著正相關。正相關區主要分布在內蒙古中東部地區。

內蒙古降水與NDVI異常值的顯著變化在大部分區域不同(圖4與圖5),說明除降水外,存在其他因素影響植被覆蓋變化。因此,利用殘差法剝離降水對植被覆蓋的影響,從而得到人類活動對植被覆蓋的影響。

圖4　生長季累積NDVI與降水異常值的相關空間分布Fig.4　The correlation between accumulated NDVI anomalies and rainfall

2.3人類活動對植被覆蓋的影響

根據殘差原理計算得到生長季累積NDVI與降水異常值的殘差序列的線性趨勢,即為人類活動對植被覆蓋的影響空間分布及顯著性。人類活動的正作用地區占總面積的40.18%,其中顯著正作用占30.14%;人類活動的負作用地區占總面積的6.63%,其中顯著負作用占4.03%(表2)。空間分布上,正作用區主要分布在科爾沁沙地、庫布奇沙漠、烏蘭布和沙漠、巴丹吉林沙漠、河套平原及其周邊、壩上高原東部以及大興安嶺北部;負作用區主要分布在內蒙古西部戈壁與中部呈西南—東北走向的條形區域。正負作用地區分別與生長季累積NDVI異常值的增加和減小趨勢的分布極為相似,說明1999—2010年間,內蒙古植被覆蓋變化主要是由人類活動造成的。

表2人類活動對植被覆蓋的影響的顯著性統計表

Tab.2Statistics of human activities on vegetation changes

相關水平顯著正作用正作用負作用顯著負作用不顯著像元數31604106702739423755966百分比/%30.0410.142.604.0353.19

人類活動對植被覆蓋的影響行政區劃統計,如圖5所示。可以看出,烏蘭察布植被覆蓋趨于退化,其他地區均處于改善趨勢,其中劇烈改善的地區主要是呼倫貝爾、阿拉善盟、鄂爾多斯、巴彥淖爾,改善輕微的地區是通遼、赤峰、呼和浩特、包頭、興安盟,改善效果不明顯的地區是錫林郭勒和烏海。改善輕微與改善不明顯的地區主要是內蒙古中部的典型草原區。

圖5　人類活動對植被覆蓋的影響行政區劃統計Fig.5　Statistics of human activities on vegetation changes in each administrative region

利用兩種顯著性區域,對殘差序列和生長季累積降水量異常值進行區域統計,如圖6所示。可以看出,殘差減小和增加的趨勢很明顯,并且與降水變化趨勢沒有直接關系,所以在生長季累積NDVI與降水異常值的顯著相關區,通過殘差法可以很好剝離降水對植被覆蓋的影響。

圖6　殘差序列和生長季累積降水量異常值的時間斷面(a.正作用區;b.負作用區)Fig.6　Trend of residuals against precipitation (a. significant increase; b. significant decrease)

3　討　論

前人較多采用統一時間段作為生長季(如4～10月)NDVI與降水量累積值,計算殘差序列趨勢來探究人類活動對植被覆蓋的影響。但是，植被生長季始期與末期在空間上具有一定的分異,所以4～10月的累積值并不能直接用來衡量人類活動。本文首先以比較精確的方法計算了內蒙古不同地區生長季的始期與末期,又剔除了數據的自相關性,從而得到較為確切的生長季累積變量,以此計算得到的人類活動對植被覆蓋的影響,更能真實反映實際情況。

人類活動對內蒙古西南部以及中東部的沙源地與內蒙古東南部的影響呈正作用,主要是由于1999年退耕還林草政策的實施,防沙治沙、植樹種草、禁牧輪牧等措施使得植被覆蓋增加;河套平原地區多為農業植被,植被覆蓋改善多依賴于水利灌溉、化肥農藥的使用;內蒙古東北部受天然林保護工程、退耕還林草、“三北”防護林體系工程以及荒漠化治理等政策的開展,促使該區域植被覆蓋增加。負作用區主要分布在內蒙古中部典型草原區,隨著經濟的發展,人口與年畜牧總頭數急劇增加,則會出現過度開墾、超載放牧等現象造成土地退化。

沼澤濕地與耕地,經過異常值處理后,相關系數均有升高,殘差趨勢的顯著性均有所降低,所以對于這幾種植被類型經過異常值處理后,人類活動的影響不明顯。

4　結　論

植被覆蓋增加的區域占總面積的38.46%,植被覆蓋減小的占4.36%,增加的區域遠遠大于減小的區域,說明研究區植被覆蓋整體上呈增加趨勢。趨于改善的區域主要分布在內蒙古北部與西南部;趨于退化的區域主要集中在內蒙古西部戈壁與中部草原區。

人類活動的正負作用地區分別與生長季累積NDVI異常值的增加和減小趨勢的分布極為相似,說明1999—2010年間,內蒙古植被覆蓋變化主要是由人類活動造成的。人類活動的正作用地區占40.18%,負作用地區占6.63%,整體上人類活動對內蒙古植被覆蓋呈正作用。

對不同植被類型的異常值處理與未處理的結果進行對比。異常值處理后的植被覆蓋趨勢與殘差趨勢的結果顯著性,大多數植被類型的顯著性高于未處理的顯著性,兩者的相關程度高于未處理的相關程度,反映出經過異常值處理后的結果更能反映人類活動對植被覆蓋的影響。而對于落葉林、沼澤濕地與耕地,經過異常值處理后,相關系數均有升高,殘差趨勢的顯著性均有所降低,所以對于這幾種植被類型經過異常值處理后,人類活動的影響不明顯。

[1]IPCC. 4th Assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Switzerland(瑞士)：Synthesis Report, 2007:52.

[2]穆少杰,李建龍,陳奕兆.2001—2010年內蒙古植被覆蓋度時空變化特征[J].地理學報,2012,67(9):1255-1268.

[3]PRINCE S D, TUCKER C J. Satellite remote sensing of rangelands in Botswana II. NOAA AVHRR and herbaceous vegetation[J].International Journal of Remote Sensing, 1986,11(7)：1555-1570.

[4]ALCARAZ-SEGURA D, CHUVIECO E, EPSTEIN H E, et al. Debating the greening vs. browning of the North American boreal forest: Differences between satellite datasets[J].Global Change Biology, 2009,16(2)：760-770.

[5]李強, 張翀. 基于NDVI時間序列的近12年中國植被覆蓋的單調趨勢分析[J].水土保持通報,2014,34(3):135-140.

[6]WHITE M A, DEBEURS K M, DIDAN K, et al. Intercomparison, interpretation, and assessment of spring phenology in North America estimated from remote sensing for 1982—2006[J].Global Change Biology, 2009,15(11):2335-2359.

[7]HüTTOCJ C, HEROLD M, SCHMULLIUS C, et al. Indicators of Northern Eurasia′s land-cover change trends from SPOT-VEG ETATION time-series analysis 1998— 2005[J]. Internation al Journal of Remote Sensing, 2007,28(18):4199-4206.

[8]SYMEONAKIS E, DRAKE N. Monitoring desertification and land degradation over sub-Saharan Africa[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004,25(3):573-592.

[9]PETTORELLI N, VIK J O, MYSTERUD A,et al. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change[J].Trends in Ecology & Evolution, 2005,20(9):503-510.

[10] 李強. 近12a三江源地區植被物候對水熱的響應[J].干旱區研究,2016,33(1):150-158.

[11] BALDOCCHI D, FALGE E, GU L, et al. FLUXNET: A new tool to study the temporal and spatial variability of ecosystem-scale carbon dioxide, water vapor, and energy flux densities[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2001,82(11): 2415-2434.

[12] SPARKS T H, AASA A, HUBER K, et al. C ha ng es and patterns in b i ol o gic al ly relevant temperatures in Europe 1941—2000[J].Climate Research, 2009,39(3):191-207.

[13] ZHANG K, KIMBALL J S, MU Q, et al. Satellite based analysis of northern ET trends and associated changes in the regional water balance from 1983 to 2005[J].Journal of Hydrology, 2009,379(1-2):92-110.

[14] 張翀, 任志遠 韋振鋒. 近12年來黃土高原植被覆蓋對年內水熱條件的響應[J].資源科學,2013,35(10):2017-2023.

(編輯徐象平)

The influence of human being on variation trend of vegetation cover based on anomaly in Inner Mongolia

LI Qiang1,2, ZHANG Chong1

(1.College of Tourism and Environment, Shaanxi Normal University, Xi′an 710119, China; 2.Department of Environment Resources Management, Shaanxi Xueqian Normal University, Xi′an 710100， China)

Analysis of inter-annual variation of vegetation coverage in Inner Mongolia, in order to evaluate the environmental quality of the region′s ecosystem, regulate ecological processes and provide a theoretical basis for decision making support. Using methods of harmonic Analysis and linear regression, based on the SPOT-VEGETATION NDVI of 10 days during the period 1999—2010, the begin and end time were calculated of growing season for each year, and analyzed the trend of vegetation cover of growing season and the influence of human activities. Result: (1) the vegetation cover have a rising trend as a whole, with the increase and the decrease being 38.46% and 4.36%, respectively. The rising trend located mainly in north and southwest Inner Mongolia, and the declining trend mainly in the Gobi desert of west and middle steppe. (2) The positive and negative affected region of human activities are extremely similar to the rising and declining trend of vegetation. The significance after the anomaly processing is much greater than original data, which shows the results after the anomaly processing can better reflect the influence of human activities on vegetation cover.

vegetation cover; growth season; harmonic analysis; Human activities

2015-03-11

國家自然科學基金青年基金資助項目(41301618);陜西省社會科學基金資助項目(13D019);陜西省2015年度科學技術研究發展計劃基金資助項目(陜西省青年科技新星項目2015KJXX-45)

李強，男，天津人，博士，副教授，從事資源環境遙感與GIS研究。

P935.1

A

10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-04-023