內(nèi)蒙古自治區(qū)植被指數(shù)時(shí)空變遷分析

張磊+莊艷+張立影

摘要：本文基于Modis數(shù)據(jù)，借助遙感技術(shù)，獲得了內(nèi)蒙古自治區(qū)17年的植被指數(shù)數(shù)據(jù)。結(jié)合概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析并預(yù)測(cè)了未來(lái)的變化趨勢(shì)，為“十三五”生態(tài)規(guī)劃提供了科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：內(nèi)蒙古；植被指數(shù)；分析

中圖分類(lèi)號(hào)：X835 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-672X（2017）02-0100-08

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2017.02.019

內(nèi)蒙古自治區(qū)位于祖國(guó)的正北方，地處歐亞大陸內(nèi)部，面積100余萬(wàn)km2，占全國(guó)總面積的12.3%。全區(qū)地勢(shì)較高，地域廣袤，距離海洋較遠(yuǎn)，邊沿有山脈阻隔，氣候以溫帶大陸性季風(fēng)氣候?yàn)橹鳌Ｓ薪邓可俣粍颍L(fēng)大，寒暑變化劇烈的特點(diǎn)。復(fù)雜的地形和植被結(jié)構(gòu)使生態(tài)植被地區(qū)差異明顯。

植被指數(shù)是利用衛(wèi)星不同波段探測(cè)數(shù)據(jù)組合而成的，是能反映植物生長(zhǎng)狀況的指數(shù)。在遙感領(lǐng)域中，植被指數(shù)一直以來(lái)都是用來(lái)量化地表植被覆蓋情況和生長(zhǎng)狀況的一個(gè)簡(jiǎn)單而又直接的參考指標(biāo)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和領(lǐng)域探索不斷擴(kuò)大化。就本行業(yè)而言，植被指數(shù)被用來(lái)反演土地利用和覆蓋的變化，利用植被指數(shù)實(shí)現(xiàn)植被退化、水土流失、土地荒漠化、土地鹽漬化、草原退化、森林破壞等的監(jiān)測(cè)。

利用基于Modis-NDVI的植被指數(shù)研究對(duì)自然資源、國(guó)家決策等都具有非常大的價(jià)值。本文通過(guò)對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)大量的Modis-NDVI數(shù)據(jù)的分析，并預(yù)測(cè)未來(lái)變化趨勢(shì)，達(dá)到了生態(tài)植被監(jiān)測(cè)的目的。

1 技術(shù)路線

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

Terra衛(wèi)星隸屬于美國(guó)地球觀測(cè)系統(tǒng)計(jì)劃，modis是搭載在該衛(wèi)星上的一個(gè)重要的傳感器。本文選用由美國(guó)國(guó)家航空航天局提供的該衛(wèi)星13Q1產(chǎn)品資料建立2000-2016年時(shí)間序列，分析內(nèi)蒙古自治區(qū)全境植被覆蓋指數(shù)。由于受到積雪等氣候原因限制，節(jié)選時(shí)間段定義為每年的5-9月。

1.2 使用軟件及數(shù)據(jù)前處理方法

對(duì)全部數(shù)據(jù)的處理使用MRT及arcgis10.3.1，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)使用Excel2013。對(duì)相同拍攝日期的衛(wèi)星影像進(jìn)行鑲嵌、轉(zhuǎn)投影、排除無(wú)效像素、降噪等處理，生成16天鑲嵌數(shù)據(jù)，單年合計(jì)10期。之后對(duì)單年的10景數(shù)據(jù)進(jìn)行最大化合成[1]，其目的為以當(dāng)年最好的植被生長(zhǎng)水平代表全年植被狀況。掩膜提取歷年內(nèi)蒙古自治區(qū)范圍內(nèi)的全部像素，生成時(shí)間序列使用影像。

1.3 研究方法

1.3.1 數(shù)值統(tǒng)計(jì)及均值分析

分析計(jì)算歷年內(nèi)蒙古植被指數(shù)均值，通過(guò)一元線性回歸方程計(jì)算出歷年的全區(qū)植被指數(shù)變化特征，根據(jù)變化特征可以反應(yīng)出全區(qū)整體的植被在過(guò)去的17年里變化趨勢(shì)。

對(duì)時(shí)間序列使用影像求取平均值，用以體現(xiàn)在過(guò)去的17年里內(nèi)蒙古自治區(qū)植被指數(shù)的空間分布。計(jì)算公式如下：

式中：NDVI平均為時(shí)間序列的植被指數(shù)總平均值，NDVIi為第i年的植被覆蓋指數(shù)，n為時(shí)滯數(shù)（此處n=17）。

1.3.2 趨勢(shì)線分析

為了解全區(qū)NDVI的空間變化規(guī)律，模擬逐個(gè)像元的NDVI變遷趨勢(shì)，需要采用一元線性回歸的方式來(lái)計(jì)算趨勢(shì)線，趨勢(shì)線的斜率和相關(guān)系數(shù)R的計(jì)算公式如下：

式中：θslop為NDVI的年紀(jì)變化趨勢(shì)線的斜率，n為累計(jì)年份數(shù)，i為年份的時(shí)滯數(shù)，NDVIi為年NDVI的最大合成值。

趨勢(shì)線的斜率代表植被指數(shù)在過(guò)去的17年里的變化規(guī)律：當(dāng)θslop>0時(shí)，呈現(xiàn)改善趨勢(shì)；當(dāng)θslop=0時(shí)，不變；當(dāng)θslop<0時(shí)，呈現(xiàn)退化趨勢(shì)。趨勢(shì)線的相關(guān)系數(shù)代表NDVI在過(guò)去的17年里變化的顯著性，當(dāng) R>0時(shí)為正向相關(guān)，當(dāng)R<0時(shí)，為負(fù)向相關(guān)。計(jì)算出R后，需要經(jīng)過(guò)查表求取顯著性，當(dāng)通過(guò)0.001檢查時(shí)為極顯著，當(dāng)通過(guò)0.01檢查時(shí)為顯著，當(dāng)通過(guò)0.5檢查時(shí)為弱顯著，當(dāng)臨界值<0.5時(shí)，為未通過(guò)顯著性檢查，其意義為無(wú)顯著性變化。分別對(duì)斜率和相關(guān)系數(shù)依據(jù)以上分級(jí)，進(jìn)行重分類(lèi)之后合并分級(jí)圖，得到植被時(shí)空變遷趨勢(shì)圖。

1.3.3 植被波動(dòng)狀況與植被異常指數(shù)分析[2]

離差是單項(xiàng)數(shù)值與平均值之間的差，其意義為可能出現(xiàn)結(jié)果與平均預(yù)期的偏離程度。標(biāo)準(zhǔn)差：是總體各單位標(biāo)準(zhǔn)值與其平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。它反映組內(nèi)個(gè)體間的離散程度。它的值越大則表示偏離平均值越遠(yuǎn)，對(duì)應(yīng)的當(dāng)年的NDVI值變化也就越大。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)以自然間斷點(diǎn)（排除0值）進(jìn)行分級(jí)，分成5類(lèi)，其等級(jí)分別為極高波動(dòng)、較高波動(dòng)、波動(dòng)、較低波動(dòng)、極低波動(dòng)。

植被異常指數(shù)是由離差除以累計(jì)年份標(biāo)準(zhǔn)差而計(jì)算得出。植被異常指數(shù)對(duì)地表干濕變化極為敏感，當(dāng)其值為正的時(shí)候，植被高于預(yù)期狀態(tài)，說(shuō)明該段時(shí)間內(nèi)環(huán)境較為濕潤(rùn)；當(dāng)其值為負(fù)的時(shí)候，植被低于預(yù)期狀態(tài)，說(shuō)明該段時(shí)間內(nèi)環(huán)境較為干旱。其計(jì)算公式如下：

1.3.4 重標(biāo)極差分析[3]

重標(biāo)極差法又叫變標(biāo)度極差法，是英國(guó)水文學(xué)家H.E.Hurst 1951年總結(jié)多年尼羅河水文資料提出來(lái)的。該方法通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期的時(shí)間序列記憶的過(guò)程，預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間序列的趨勢(shì)變化。重標(biāo)極差法的精髓是計(jì)算赫斯特指數(shù)（H），依據(jù)其理論有如下屬性：H∈（0，1），當(dāng)H>0.5時(shí)間序列在未來(lái)呈現(xiàn)正持續(xù)性，當(dāng)H=0.5呈現(xiàn)隨機(jī)性游走，當(dāng)H<0.5時(shí)間序列呈現(xiàn)反持續(xù)行，且越逼近兩極持續(xù)性越強(qiáng)。其計(jì)算公式如下：

差分序列：NDVIk=NDVIi-NDVIi-1

均值序列：

標(biāo)準(zhǔn)差序列：

累計(jì)離差序列：

極差序列：

Y序列：Y=Rk/Sk≡（R/S）k

赫斯特關(guān)系式：Y=C×XH

等式兩邊同時(shí)求對(duì)數(shù)有：LnY=LnC+H×LnX

式中：

a.差分序列：本研究時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2000-2016年，總計(jì)含有17年的影像數(shù)據(jù)，其時(shí)滯關(guān)系為m∈[1， 17]。前后兩年NDVI求差分后，獲得差分序列個(gè)數(shù)為16個(gè)，因此重新建立差分序列k，k∈[1，16]。

b.均值序列：n為差分序列時(shí)滯累計(jì)總數(shù)，即16。

c.累計(jì)離差和離差序列：，τ為觀測(cè)值，τ與k的關(guān)系為

d.H求解： 當(dāng)k=1時(shí)極差和標(biāo)準(zhǔn)差都為0，沒(méi)有意義，因此再次重新建立時(shí)滯關(guān)系X，X∈[1，15]。最后在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系下通過(guò)最小二乘法擬合求H。

2 結(jié)果與分析

2.1 時(shí)空分布特征

內(nèi)蒙古自治區(qū)植被指數(shù)于0.0042～0.9242之間。以自然間斷點(diǎn)法對(duì)全區(qū)植被指數(shù)進(jìn)行5級(jí)重分類(lèi)可見(jiàn)，植被指數(shù)以東北部為最高，西部為最低。全區(qū)植被指數(shù)以極低等級(jí)所占面積比例最大，以極高為次，其他各等級(jí)均在10個(gè)百分點(diǎn)左右。詳見(jiàn)圖1、表1。

植被指數(shù)在2000-2016年的波動(dòng)范圍是0.4017～0.4941，在2012年達(dá)到最大值，在2001年達(dá)到最低值。全區(qū)植被指數(shù)在過(guò)去的17年里呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。2012年NDVI離群波動(dòng)性達(dá)到最大，2010年最逼近平均值。詳見(jiàn)表2、圖2。

2.2 趨勢(shì)線分析[4-5]

內(nèi)蒙古自治區(qū)植被變化在過(guò)去的17年里以改善為主，其占國(guó)土資源總面積的97.28%；局部地區(qū)植被出現(xiàn)了退化，占全區(qū)總面積的12.72%；保持不變的土地面積所占比例最小，可忽略不計(jì)。

極顯著性退化和顯著性退化面積較小，總和不超過(guò)1個(gè)百分點(diǎn)；弱顯著性退化面積占全區(qū)總面積的4.39%；14.71%和7.37%的土地動(dòng)態(tài)變化呈現(xiàn)出了改善和退化，但其變化無(wú)顯著性；33.87%的土地植被呈現(xiàn)弱顯著性改善，20.98%的土地呈現(xiàn)顯著性改善，17.37%的土地呈現(xiàn)極顯著性改善。詳見(jiàn)表3、圖3。

2.3 波動(dòng)性分析

全區(qū)NDVI標(biāo)準(zhǔn)差介于0.0145～0.3671之間，總體波動(dòng)程度不高。以自然間斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí)后可知：全區(qū)以低等級(jí)波動(dòng)為主，高波動(dòng)區(qū)域面積最小。詳見(jiàn)表4、圖4。

2.4 異常值分析

全區(qū)平均植被異常指數(shù)介于-1.5729～1.7344之間，全區(qū)以干旱環(huán)境為主。由于受到全球氣候變化影響，17年來(lái)全區(qū)各地植被異常指數(shù)發(fā)生了不同程度的變化，各地較本地區(qū)歷年平均狀況相比，濕潤(rùn)狀況呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)。詳見(jiàn)表5、6，圖5、6。

2.5 重標(biāo)極差分析

內(nèi)蒙古自治區(qū)植被指數(shù)時(shí)間序列赫斯特指數(shù)介于（0，0.7967）之間，依據(jù)赫斯特指數(shù)的函數(shù)函數(shù)屬性，將數(shù)據(jù)以0.5為中心分級(jí)，分級(jí)后，與植被指數(shù)時(shí)間序列趨勢(shì)線斜率做疊加分析。分析后得知：在未來(lái)17年的時(shí)間，全區(qū)80.51%和11.81%的土地經(jīng)歷過(guò)改善和退化后，植被指數(shù)將向初始狀態(tài)發(fā)展；不到8%的土地植被將繼續(xù)沿著目前的改善和退化狀態(tài)發(fā)展。詳見(jiàn)表7和圖7。

3 討論

提取正持續(xù)退化像元，鏈接全區(qū)縣域矢量數(shù)據(jù)，計(jì)算各縣域正持續(xù)土地植被退化面積和該面積所占各縣域的百分比。以自然間斷點(diǎn)法做分級(jí)處理后發(fā)現(xiàn)，未來(lái)植被退化正持續(xù)區(qū)域集中于黃河流域及東部的大小興安嶺等各生態(tài)功能區(qū)和錫林郭勒草原。通過(guò)使用高分辨率衛(wèi)星影像的觀測(cè)可以看出，造成上述現(xiàn)象的主要原因有三點(diǎn)：城市的對(duì)外擴(kuò)張、地下資源開(kāi)采和自然原因。見(jiàn)圖8。

4 結(jié)論

內(nèi)蒙古自治區(qū)植被的生長(zhǎng)與干旱是濕潤(rùn)環(huán)境高度一致，植被指數(shù)東部最高、西部最低，全區(qū)植被指數(shù)分布以極低等級(jí)為主，植被的生長(zhǎng)環(huán)境以干旱為主。在過(guò)去的17年里，全區(qū)植被指數(shù)隨時(shí)間的發(fā)展呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，同時(shí)也伴隨一定程度的波動(dòng)，整體的波動(dòng)性不高，歷史最高值年為2012年，最低值年為2001年。全區(qū)各地的干旱狀況逐年好轉(zhuǎn)，且濕潤(rùn)環(huán)境的總面積呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。全區(qū)大部土地植被呈現(xiàn)改善趨勢(shì)，但是仍有12.7%的土地發(fā)生退化，退化現(xiàn)象以點(diǎn)狀彌散性分布全區(qū)各地。在未來(lái)的三個(gè)五年計(jì)劃期間，大部分發(fā)生植被退化的土地植被指數(shù)朝著起始年份發(fā)展，其中1%的土地將繼續(xù)惡化。建議全區(qū)各級(jí)相關(guān)人民政府對(duì)有關(guān)地區(qū)加大管控力度。

參考文獻(xiàn)

[1]王蕊，李虎.2001-2010年蒙古國(guó)MODIS-NDVI時(shí)空變化監(jiān)測(cè)分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2011，13（5）：665-671.

[2]閆俊杰，喬木，周宏飛等.基于MODIS/NDVI的新疆伊利河谷植被變化[A].干旱區(qū)地理，2013，36（3）：512-519.

[3]陳彥光.基于Excel的地理數(shù)據(jù)分析[M].北京：北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，2008：292-301.

[4]王震，閆德文，等.基于MODIS數(shù)據(jù)的湖南省2001-2013年植被覆蓋指數(shù)時(shí)空變化研究[A].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，36（11）：41-46.

[5]孫紅雨，工長(zhǎng)耀，牛錚，等.中國(guó)地表植被覆蓋變化及其與氣候因子關(guān)系—基于NOAH時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析[J].遙感學(xué)報(bào)，1988，（23）：204-210.