2013~2019安徽省NDVI時空變化特征分析

顧昕 楊潔 高良敏

摘 要：為了探究植被NDVI變化特征及其對溫度和降雨變化的響應，以安徽省為例，基于2013～2019年安徽省長時序MODIS-NDVI數據，分析了近7年安徽省NDVI的時空變化特征及其演變規律，同時結合不同降水和溫度下NDVI變化特征進行了相關性分析。結果表明：安徽省7年間NDVI值在0.57至0.64之間，其與平均氣溫和年降雨呈正相關關系，且NDVI值與年降雨呈顯著正相關的面積比例要大于與平均氣溫呈顯著相關性的面積比例，空間分布存在明顯差異。安徽省7年間NDVI值總體呈現增長趨勢（R2=0.617 8），增長速率為0.003 87，夏季NDVI均值最高，植被覆蓋度越來越優。皖西和皖南山區NDVI值較高，而江淮丘陵區NDVI值較低，主要與該地區人類活動頻繁，植被破壞嚴重有關。

關鍵詞：NDVI;時空變化;趨勢分析;相關性分析

Abstract：In order to explore the change characteristics of NDVI and its response to the changes of temperature and rainfall， Anhui Province was taken as an example. This paper， based on the long-time-series MODIS-NDVI data of Anhui Province from 2013 to 2019， analyzes the temporal and spatial characteristics of NDVI and its evolutionary law in Anhui Province in the past 7 years， with the correlation analysis of the characteristics of NDVI changes under different precipitation and temperature. The results showed that the NDVI value of Anhui Province in the past 7 years was between 0.57 and 0.64， correlated with the average temperature and annual rainfall， and the proportion of the area with a significant positive correlation between the NDVI value and the annual rainfall was greater than that of the significant correlation with the average temperature. There were obvious differences in area ratio and spatial distribution. The NDVI value of Anhui Province showed an overall increasing trend （R2=0.617 8）in the past 7 years， the growth rate was 0.003 87， the average NDVI value in summer the highest， and the vegetation coverage getting better and better. The NDVI value was higher in the mountainous areas of western and southern Anhui， while the NDVI value of the Jianghuai hilly area lower， which was mainly related to the frequent human activities and serious vegetation destruction in this area.

Key words：NDVI; trend analysis; temporal and spatial variation; correlation analysis

植被是常見且重要的地球表面土地覆蓋形式之一，對能量平衡、氣候變化、水文變化以及生物化學循環有著重要影響，而且還能夠維護生態平衡、促進地區可持續發展[1]。植被是一種有著明顯的年際變化特點和季節變化特點的敏感性指標，由氣候因素和人為因素共同作用對環境產生影響[2]。隨著遙感觀測技術的逐步發展，首先利用衛星遙感技術得到植被指數產品，進而進行植被監測及地表覆蓋情況變化分析的這類研究愈來愈多，植被指數早已廣泛應用于生態環境研究等領域[3]。到目前為止已經使用過的植被指數達到幾十種，其中包括：

比值植被指數（Ratio Vegetation Index，RVI）、歸一化植被指數（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）、改進植被指數（Agriculture Vegetation Index，AVI）等，在這幾十種植被指數中，NDVI的應用最為廣泛[4]。NDVI基于綠光中植物葉綠素的強烈吸收，并且植被狀態是由紅外波段（Ifrared，IR）和近紅外波段（Near Ifrared，NIR）反射率的歸一化組合來表示。NDVI的取值范圍是-1到1，NDVI的值越大，植被覆蓋度就越好[5]。NDVI是陸地表面植被生長狀況的指示因子，對分析研究農作物生長、生態系統監測以及覆蓋情況變化有著重要作用[6]。

近年來，國內外研究人員對不同地區的植被動態變化趨勢進行了大量研究。文獻[7] 等基于AVHRR、GIMMS（1982～2006a）和MODIS NDVI（2000～2010a）的數據，研究了1982～2010a蒙古平原的NDVI和氣候因子的相關性。研究結果顯示，1990a以前，NDVI值與氣溫和降水量有關，隨著它們值的增加而增大;但1990a以后，NDVI值隨著氣溫和降水量的增加而減小。文獻[8]利用2000～2014a MODIS-NDVI遙感數據及氣候數據，研究了黃河源區植被NDVI時空變化特點。研究表明，2000～2014a黃河源區植被NDVI在時間變化上表現為緩慢增大，空間變化上則呈現出由東南向西北逐漸減小的趨勢。

安徽省由于所在位置敏感，地形地貌復雜，生態系統多樣[9]。隨著改革開放的不斷深入，安徽省的社會經濟不斷發展，同時植被特征也發生相應變化，人類社會和生態環境相互作用的影響也越來越明顯[10]。本研究基于2013～2019a安徽省長時序MODIS-NDVI數據，研究近7年安徽省NDVI的時空變化特征及其演變規律，同時結合降水資料對NDVI與降水的相關性進行探討，以期為安徽省的生態環境保護、生態文明建設及經濟可持續穩定發展提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

安徽位于我國華東地區，介于東經114°54′～119°37′，北緯29°41′～34°38′之間，東連江蘇，西接河南、湖北，東南接浙江，南鄰江西，北靠山東，總面積14.01萬平方千米。安徽省地處暖溫帶與亞熱帶過度地區，且地貌復雜分為淮河平原區、淮北平原區、江淮丘陵區、沿江平原區、皖南丘陵區和皖西丘陵區這五大地貌區。2019a末，安徽省生產總值3.7萬億元，比上年增長7.5%，經濟發展迅速（見圖1）。

1.2 數據準備

本文遙感數據來自于美國國家宇航局（NASA）公布的Terra-MOD13Q1 16D 數據集（2013～2019a）， 空間分辨率為250m， 數據集包含 483張遙感影像。 利用NASA研發的MRT工具對2013～2019aMODIS-NDVI影像數據進行空間投影變換，投影方式為UTM投影，坐標系為GCS-WGS-84坐標系，將HDF格式數據轉換為TIFF格式。利用ArcGIS軟件上使用在該地理坐標系統的安徽省矢量圖層對其進行裁剪并在ENVI軟件中消除影像異常值，最終得到該區NDVI數據。在研究近7a安徽省NDVI變化特征及演變規律中，將年均NDVI和季均NDVI作為研究指標，分析植被各個階段的時空變化特征。

數字高程模型（Digital elevation model，DEM）數據在地理空間云平臺下載，空間分辨率為30m，在ArcGIS軟件中經過裁剪、投影轉換、重分類等處理，改變其原有的空間分辨率。

1.3 研究方法

1）最大合成法 植被的最好長勢可以通過植被指數的最大值進行反映，由于該文影像數據過大，最大化可以輕松實施，且精度較高，故本文提取了年最大化NDVI[11]。利用軟件工具，對每年影像采用最大值合成法進行處理，最后獲取年最大NDVI數據，提取該年植被長勢最好時期的植被覆蓋信息，共提取了安徽省2013～2019a 7年的NDVI最大值。

2）均值法 月數據由各旬數據通過最大值法合成，再根據月數據均值法得到安徽省2013～2019年年均NDVI值，從而消除了不同區域季節變化對NDVI值變化的影響。季均NDVI值計算與年均NDVI值的計算方法一致，計算公式如所示[13]

3）一元線性回歸趨勢分析法 本研究采用基于最小二乘的一元線性回歸趨勢分析方法，模擬每個柵格點NDVI的變化趨勢，以每個柵格點NDVI時間變化特征反映其空間變化規律， 計算公式如式（3）所示[14-15]

4）偏相關分析

2 結果與分析

2.1 NDVI時間變化特征

運用Arcgis軟件的柵格計算器，由最大合成法算出月NDVI值，分別求取多年年均和季均NDVI值，繪制得到安徽省2013～2019a年均 NDVI及各季NDVI變化趨勢圖（見圖2）。

由圖2和表1可知，安徽省NDVI隨時間的增加呈上升趨勢，年均、春均、夏均和夏均變化率分別為年0.003 87、0.003 30、0.002 71和0.003 79，表明這7年來安徽省NDVI得到明顯改善。年均NDVI值最低為0.57（2016a），最高值為0.64（2019a）。每個季節的NDVI值都表現為波動增加的趨勢，其中夏季NDVI值明顯高于春秋兩季，且夏季NDVI隨年份變化波動較大，年季NDVI變化波動最小。

2.2 NDVI空間變化特征

1）NDVI空間分布特征 基于像元尺度得到2013～2019a安徽省年均及季均NDVI值，得出安徽省年均及各季NDVI空間分布圖（見圖3）。

從圖3可知，安徽省NDVI空間分布呈現出顯著的區域性差異。淮北平原地區（阜陽市、亳州市、淮北市、宿州市、蚌埠市和淮南市）NDVI值在0.4～0.6之間，城市附近的NDVI值處于0.2～0.3之間。淮北平原地區主要為暖溫帶半濕潤氣候，地帶性土壤為棕壤，由于該區是中國最古老的農業墾植區之一，農耕歷史悠久，人類活動頻繁，絕大部分自然植被已很難見到，大部分地區都已成為農田或莊園[17]。該區農業以旱生作物為主，沿淮發展水稻生產，所以NDVI值處于中間水平。位于江淮臺地丘陵區的六安市北部、滁州市、合肥市等地NDVI值為0.2～0.5，該地區由于城市化嚴重，人類活動頻繁，對NDVI值影響較大，所以NDVI值較小。位于大別山區和皖南山區的六安市南部、安慶市北部、池州市、宣城市及黃山市主要地貌類型為山地，人類活動相對較小，植被類型較豐富[18]，NDVI值較高為0.7～0.9。位于沿江平原區的安慶市南部、銅陵市、蕪湖市和馬鞍山市其西部地帶性植被類型為常綠闊葉林，但由于城市化的發展導致目前成片分布的常綠闊葉林已不多見，NDVI值為0.3～0.6。

根據各季NDVI的空間分布來看，安徽省春、夏和秋季NDVI空間分布呈現顯著差異，表明安徽省NDVI空間分布具有明顯的季節性差異。春季安徽省NDVI值處于0.4～0.8，夏季NDVI值處于0.5～0.9，秋季NDVI值處于0.3～0.8。淮河以北春季的NDVI值顯著的高于淮河以南的糧食產區，淮河以北多種植秋小麥、水稻、花生、大豆、棉花類作物，其中以秋小麥和水稻為主要的糧食作物，春季正處于秋小麥的生長旺盛期，而淮河以南地區則以早稻為主，春季早稻剛剛播種，所以春季NDVI圖中淮河以北地區的值大于淮河以南地區。淮河以北的秋小麥于每年6月左右進行夏收，夏收過后水量豐富的地區會種植中晚稻，水量缺乏的地區種植其他經濟作物，而淮河以南的早稻則進入了生長旺盛成熟期，所以夏季NDVI值淮河以南又會高于淮河以北。

安徽大別山區和皖南山區的NDVI值隨著季節的變化也有明顯的改變，由于維度的不同，春季皖南山區的NDVI大于大別山區，而夏季大別山區NDVI則略大于南部的山區，到了秋季大別山區的NDVI值又會小于南部地區，這符合緯度差異造成的溫度氣候差異所帶來的樹木生長周期的差異性。

2）NDVI變化趨勢水平分布特征 安徽省于2003a響應國家退耕還林政策，現對第二個十年階段2013～2019a年均和季均NDVI數據，根據一元線性回歸趨勢法得出安徽省NDVI變化趨勢，再運用自然分類法將結果分為顯著減少、中度減少、輕度減少、基本不變、輕度增加、中度增加和顯著增加7個等級，分級標準表如表2所示。同時借助ArcGIS軟件進行空間數據處理，得到年均和各季NDVI變化趨勢空間分布圖，并根據重分類統計得到安徽省2013～2019a年均及各季NDVI變化面積比例統計表。

依照安徽省NDVI變化趨勢斜率值，本文把安徽省NDVI變化情況分成7個等級，分別為顯著減少、中度減少、輕度減少、基本不變、輕度增加、中度增加和顯著增加，分級標準表如表2所示。根據圖4的年際尺度來看，安徽省植被中度增加和輕微增加的區域面積共為57 180km2，占總面積的40.77%，主要位于安徽省淮河平原區北部、安徽省皖西丘陵山地區以及安徽省皖南丘陵山地區部分區域;而在淮河平原區東北部、江淮丘陵區東北部以及皖南山地丘陵區的局部區域植被覆蓋顯著增加，宿州市、合肥市、池州市、黃山市和宣城市尤為突出，表明國家推行的退耕還林政策效果顯著且合肥市對城市綠化建設在不斷推動;植被覆蓋中度退化和輕微退化區域面積共33 844km2，占總面積的25.12%，大部分位于安徽省沿江平原區長江兩側以及東北部、安徽省淮河平原區西南部以及各城市中心區域;而在淮北平原西部和江淮丘陵中部的阜陽市、淮南市和滁州市，植被覆蓋發生顯著減少，區域面積為19 046km2，僅占總面積的13.58%，表明這三個城市對本市城市化建設不斷推動，人類活動頻繁，在NDVI的變化起負作用。由于城市有沿江、環湖發展的特點，因此位于長江以及巢湖等區域周邊植被覆蓋狀況退化較為顯著。

根據圖4季節尺度可得，夏季安徽省植被覆蓋度大面積增加，植被覆蓋面積僅在皖西丘陵山區以及皖南丘陵山區南部出現中度或嚴重退化，而在江淮丘陵區的滁州市西部以及淮河平原區的東南部的少量地區出現中度減少。夏季植被覆蓋度出現中度增加及顯著增加區域面積基本覆蓋了除去皖南、皖西丘陵山區的整個安徽省境內。

春季安徽省植被覆蓋變化趨勢呈現南部穩定、北部退化的現象。春季植被覆蓋基乎不變區域主要分布在淮河平原區北部以及皖西、皖南丘陵山區。春季植被覆蓋中度減少和顯著減少區域主要位于淮河平原區南部、江淮丘陵區以及蕪湖市和合肥南部部分地區。春季植被覆蓋輕度、中度增加以及顯著增加區域主要分布在淮河平原區的亳州市、淮北市和蚌埠市南部的大部分地區以及江淮丘陵區的西部和南部。

秋季安徽省植被覆蓋度在皖西、皖南丘陵山區以及江淮丘陵區較春季均有所上升。覆蓋面積基本保持不變的區域有皖南丘陵山區北部、皖西丘陵山區北部、沿江平原區西南部以及合肥市周圍，此外，可以看到合肥市周圍的植被覆蓋率四季變化波動不大，原因在于合肥市對于植被覆蓋的控制管理水平較高。在淮河平原區北部以及沿江平原區的沿江兩側區域植被覆蓋程度發生輕微或顯著下降。

2.3 安徽省植被覆蓋程度變化及影響因素

在植被生長的過程中，水和熱量無疑是必需的兩種元素，因此運用ArcGIS軟件將溫度和降水作為影響因子與安徽省NDVI做相關性分析，并利用皮爾遜相關系數對其進行逐像元相關分析和偏相關分析并利用t檢驗將其相關性分為極顯著相關、顯著相關、不顯著相關、不顯著負相關、顯著負相關和極顯著負相關6個等級，結果如圖5和圖6所示。

圖5所示，NDVI與氣溫因子的偏相關系數分布在-0.962～0.985范圍內分布，空間上正相關像元占54.95%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為0.26%和2.20%，基本分布在皖西丘陵、沿江平原和皖南丘陵的六安市、安慶市、銅陵市、蕪湖市和宣城市。NDVI與降雨偏相關系數分布在-0.992～0.995，空間上正相關像元占52.88%，通過0.01和0.05顯著性水平檢驗的比例分別為0.15%和1.33%，基本分布在淮北平原和江淮丘陵的蚌埠市、宿州市和滁州市，皖南丘陵的黃山市也有少部分分布。總體上NDVI受溫度的影響大于受降雨的影響。

3 結論

（1）從時間上分析，2013～2019a安徽省NDVI總體呈現增長趨勢（R2=0.617 8），增長速率為0.003 87且夏季NDVI均值最高。

（2）從空間上分析，2013～2019a安徽省NDVI空間分布具有顯著差異性，皖西和皖南山區NDVI值較高，該地區主要為山區植被茂盛人類活動較少，而江淮丘陵區NDVI值較低，主要與該地區城市化較嚴重，人類活動頻繁，植被破壞嚴重有關。淮北平原春季NDVI比秋季高，該地區為安徽省主要的農作物種植區域，農作物的生長周期影響較大。得益于區域政府對于生態環境保護工作的重視以及退耕還林等生態環境保護政策的有效實施，安徽省境內淮北平原的北部、皖西山區和皖南山區NDVI區域面積顯著增加，增加比例達53.72%。

（3）植被NDVI與氣候因子的響應上，通過偏相關系數得到NDVI與平均氣溫和年降雨呈正相關關系，但是大部分地區相關性不顯著，年降雨與NDVI顯著正相關的面積比例要大于氣溫的面積比例。

（4）安徽省NDVI的變化是由人類活動、地形地貌和氣候變化共同作用的結果。NDVI增加的主要因素得益于政府退耕還林和生態環境保護政策的不斷推進。因此，在安徽省未來發展的過程中，合理的土地利用，有規劃的城市發展以及公民植被保護意識是需要關注的重點內容。

參考文獻：

[1] 閆偉兄，陳素華，烏蘭巴特爾，等.內蒙古典型草原區植被NPP對氣候變化的響應[J].自然資源學報，2009，24（9）：1 625-1 634.

[2] 魏玲娜，陳喜，張志才，等.考慮植被生理生態特征變化的生態水文過程模擬[J]. 應用基礎與工程科學學報， 2013，21（6）：1 027-1 036.

[3] 路京選， 曲偉， 付俊娥. 國內外干旱遙感監測技術發展動態綜述[J]. 中國水利水電科學研究院學報， 2009，7（2）：265-271.

[4] 李慧靜， 包玉海， 包剛， 等. 基于MODIS-NDVI的內蒙古植被變化遙感監測[J]. 測繪科學， 2009，34（5）：25-27.

[5] 何霜. 基于MODIS數據的植被指數與植被覆蓋度關系研究——以比值植被指數和歸一化植被指數為例[J]. 科技創新與應用， 2015（28）：285.

[6] 朱源，王志，彭光雄.基于SPOT-NDVI的賀蘭山植被覆蓋的時空變化研究[J].遙感技術與應用，2012，27（1）：142-148.

[7] GANG BAO，ZHIHAO QIN，YUHAI BAO，et al.NDVI-Based Long-Term Vegetation Dynamics and Its Response to Climatic Change in the Mongolian Plateau[J].Remote Sensing，2014，6（9）：8 337-8 358.

[8] 楊玲莉. 黃河源區植被NDVI時空變化特征與氣候變化響應分析[J]. 農村經濟與科技，2020，31（11）：1-6.

[9] 余芬， 程先富， 趙明松. 安徽土壤侵蝕敏感性評價研究[J]. 人民長江， 2009，40（9）：32-34.

[10] 吳樹新. 安徽經濟社會安全發展問題研究[J]. 中國發展， 2011，11（2）：76-80.

[11] 康耀江.植被指數在草地遙感中的應用初探[J].湖南農業科學，2011（Z1）：39-41.

[12] 方健梅， 馬國青， 余新曉， 等. 青海湖流域NDVI時空變化特征及其與氣候之間的關系[J]. 水土保持學報， 2020，34（3）：105-112.

[13] 范松克，郝成元.2001-2016年河南省NDVI時空變化特征分析[J].江蘇農業學報，2019，35（4）：860-867.

[14] 潘潤秋，馬世雄.關中平原城市群城市流強度時空演變特征[J].中國房地產，2018（9）：45-52.

[15] 范倩倩， 趙安周， 王金杰， 等. 1982—2015年黃土高原NDVI時空演變及其對氣候變化的季節響應[J]. 生態學雜志， 2020，39（5）：1 664-1 675.

[16] 劉啟興， 董國濤， 景海濤， 等. 2000-2016年黃河源區植被NDVI變化趨勢及影響因素[J].水土保持研究， 2019，26（3）：92-98.

[17] 張俊民，潘玉生.安徽淮北平原土壤區劃概述[J].安徽農業科學，1964（4）：20-28.

[18] 沈顯生. 從地帶性植物群落生活型譜討論安徽植被帶的劃分[J]. 安徽大學學報：自然科學版， 1999，23（3）：103-108.

（責任編輯：李 麗，范 君）