東南亞沿海與內陸植被對洪水事件響應的穩定性差異

李 卉,朱彤彤,劉偵海,李 霞,王紹強,,*,王小博,劉媛媛

1 中國地質大學(武漢)地理與信息工程學院區域生態過程與環境演變實驗室,武漢 430070 2 中國科學院地理科學與資源研究所生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室,北京 100101 3 生態環境部對外合作與交流中心,北京 100035

洪水是全球最主要的自然災害之一,其覆蓋范圍廣、時空分布不均、形成原因多樣,嚴重影響著人類的生產生活[1]。近年來人類的高強度生產活動使得地表植被覆蓋狀況發生了較大變化,導致洪澇災害發生頻率進一步增加[2]。降雨與植被是影響洪水形成的主要因素,其中森林植被能有效削減洪水流量[3]。但洪水也對植被產生一定影響,使植被大量破壞,生長受阻[4]。

NDVI及其變異指數廣泛應用于評價洪澇災害對植被的破壞或對農業生產的影響程度[5—7],但僅使用NDVI變化衡量洪水對植被破壞的程度,可能受不同地區原有植被及云層覆蓋[8]影響較大。災害植被破壞指數(Disaster vegetation destruction index,DVDI)的提出有效計算了自然災害發生前后植被狀況的差異,尤其是在洪水災害影響下的植被破壞程度[7]。生態系統穩定性指標(Ecosystem stability metrics,ESMs)是具體衡量某一地區生態系統穩定性時廣泛采用且有效的指標體系,其中抵抗力和恢復力穩定性可以通過量化植被指數時間序列得到[9]。已有研究證明,生物多樣性可以增加生態系統對極端氣候事件的抵抗力,而對于恢復力沒有顯著影響[10]；但也有研究指出物種貧乏系統比物種豐富的系統對擾動的抵抗力更強,同時也在擾動后也顯示出了更強的恢復力[11]。

東南亞國家地處熱帶,受太平洋以及印度洋熱帶氣旋影響,洪水發生頻率明顯高于世界其他地區[12—13]。同時東南亞作為全球生物多樣性較高的地區之一,其在氣候變化影響下的植被變化狀況對于全球生態系統影響明顯[14—15]。由于沿海洪水災害風險高于內陸地區[16],且沿海與內陸地區的生態系統組成差異大[17],植被對洪水災害的響應可能存在差異[18]。對比內陸地區與沿海地區的植被生態系統時,吳春生等發現從沿海到內陸生態穩定性逐漸增強,但人為生產活動會對其產生干擾[19]。即使是在同一區域,不同土地類型上的植被生態系統存在著明顯的穩定性差異[20]。當前有關沿海與內陸植被對洪水事件的響應研究多集中于累計洪水事件的分析,結果有可能會受到洪水事件發生頻率的差異影響[18]。通過對比分析沿海與內陸不同生態系統對洪水事件的響應,有助于理解沿海與內陸生態系統穩定性存在差異的原因,提出應對洪水災害的合理建議。

因此,本研究基于GEE平臺,以東南亞地區單次洪水事件為數據基礎,探究(1)東南亞沿海與內陸地區洪水發生區2000—2018年NDVI時空變化格局；(2)以災害植被破壞指數為表現手段,有效評價洪水災害對沿海與內陸研究區植被的破壞程度；(3)在沿海與內陸研究區不同生態系統組成的基礎上對比探討,并分析差異的原因。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

本研究洪水相關數據均來源于達特茅斯洪水觀測站大型洪水事件數據集(DFO,http://floodobservatory.colorado.edu/Archives/index.html),該數據集涵蓋了從1985年1月1日至今全球范圍內的陸地洪水事件,具有較好的時效性[21]。數據集包括每次洪澇災害事件的發生地點、時間、受影響的人群和地區、嚴重程度、規模和發生原因[22—23]。

在利用MODIS遙感數據計算地表植被的NDVI時,由于洪水事件持續時間短、影響范圍大小不一,利用2000—2018年MODIS地表反射率數據集MOD09GQ (空間分辨率250 m,時間分辨率1 d)對地表植被生長狀況進行評價[24]。考慮到沿海與內陸地區植被生態系統的差異,所采用的土地覆蓋類型來自于自然資源部發布的30米全球地表覆蓋數據(GlobeLand30,http://www.globallandcover.com/home.html)。

1.2 研究方法

1.2.1沿海與內陸地區洪水事件的選取

以達特茅斯洪水觀測站大型洪水事件數據集為基礎,篩選東南亞地區自2000年1月1日以來,影響面積大于50000 km2且嚴重程度為2級的洪水事件,最終篩選出37個洪水事件。其中,嚴重程度是根據洪水災害破壞的程度與災害重復程度所確定的,在數據集中共分為3類,其中第2類代表著極端洪水事件且災害重復間隔大于100年。根據中華人民共和國海洋行業標準《沿海行政區域分類與代碼》(HY/T 094—2006),沿海地區指有海岸線的沿海省、自治區和直轄市及其所轄海域、海島等[25]。在此基礎上,根據達特茅斯洪水觀測站大型洪水事件數據集,將洪水發生范圍是否沿海作為劃分沿海與內陸洪水事件的主要依據[26],選擇沿海洪水事件2次,內陸洪水事件2次以及沿海與內陸地區均有覆蓋的洪水事件1次(圖1),具體信息如表1。

表1 選取洪水事件具體信息

圖1 研究區位置分布Fig.1 Location of the study areas

1.2.2Sen+Mann-Kendall趨勢分析

Google提供的Google Earth Engine(GEE)是一個能夠處理海量地理信息的分析處理云平臺,集在線數據選取、數據在線處理、影像可視化等優點于一體[27],廣泛應用于全球植被指數分析[28]、極端氣候事件評估[29]和作物產量估計[30]等研究方向。

本研究基于Google Earth Engine地理計算云平臺在線訪問MOD09GQ表面反射率產品,計算2000—2018年研究區域的NDVI,獲得19年間相應地區的植被生長狀況。Sen趨勢度分析法能夠有效降低時間序列中噪聲的干擾[31],但無法判斷序列趨勢顯著性判斷,Mann-Kendall方法很好的解決了這個問題[32—34]。因此,Sen+Mann-Kendall趨勢分析法被廣泛應用于氣候變化、植被變化分析中[35—36]。

本研究主要探討東南亞沿海與內陸生態系統對洪水事件的響應差異,首先應當對二者的整體變化趨勢有一個比較明確的認知。本研究選取的單次洪水災害是在比較東南亞地區自2000年以來發生的所有洪水災害中影響最大、破壞程度最嚴重的洪水事件,在此基礎上探究研究區2000—2018年的植被生長狀況是否會因為此次洪水事件發生比較明顯的年際波動現象,是后續對比不同植被生態系統穩定性的前提。因此,利用Sen+Mann-Kendall趨勢分析法計算19年間研究地區的植被變化趨勢。其中,Sen趨勢度的計算公式為：

(1)

式中,xi和xj為研究區域特定時間i和j對應的植被指數數據,同時i和j是連續的時間序列且j>i,β表示NDVI時間序列的趨勢度。當β>0時,NDVI呈上升趨勢；反之表現出下降趨勢。

同時,對19年間的NDVI時間序列進行Mann-Kendall趨勢檢驗。對于整個NDVI時間序列(xi,xj, …,xn)計算所有n(n-1)/2個xj-xi大小關系(j>i)記為S。由于統計量S近似服從標準正態分布(公式2)且研究時間序列長度超過10,需要使用檢驗統計量Z進行趨勢檢驗(公式3)：

(2)

(3)

1.2.3災害植被破壞指數計算

災害植被破壞指數(DVDI)主要取決于災害發生前后的植被條件指數中位數(mVCI),雖然均值和中位數都表示數據的中心趨勢,但均值對異常值更加敏感。因此,為了避免其他噪聲對NDVI的影響,使用中位數NDVI而不是均值NDVI監測植被生長狀況[7,37]。

同樣使用Google Earth Engine地理計算云平臺,利用MOD09GQ表面反射率產品質量篩選后生成長時間序列的空間分辨率為250 m的MODIS 影像。由于洪水發生迅速消退快,一般洪水的持續時間不超過兩個星期[21,38—39],因此使用洪水出現前14天和消退后14天的影像計算mVCI,定量描述洪水事件對植被的破壞狀況。

DVDI=mVCIa-mVCIb

(4)

(5)

式中,NDVI為洪水持續時間段內的NDVI均值,NDVIm為除發生年份外洪水開始前(結束后)14天的NDVI中值,NDVImax為除發生年份外洪水開始前(結束后)14天的NDVI最大值,mVCIa為洪水結束后的mVCI,mVCIb為洪水開始前的mVCI,如式(4)。當DVDI為正值時,表明植被沒有受到災害影響,且數值越大生長越旺盛；DVDI為負值時表明植被受到災害破壞,且數值越小破壞越嚴重。

1.2.4植被對洪水事件的抵抗力與恢復力

在對比沿海與內陸地區植被對洪水災害的響應時,利用NDVI指數在極端氣候事件發生前后的變化,來表示生態系統對于極端氣候事件的抵抗力和恢復力[10]。其中,生態系統的抵抗力反映其抵抗環境擾動以及在環境擾動后維持原始狀態的能力,量化了環境擾動對生態系統的影響,如式(6)；恢復力指生態系統受到擾動后恢復到原始狀態的速率,如式(7)：

(6)

(7)

更大的Ω和Δ代表更強的抵抗力和恢復力,較強的抵抗力指標代表洪水事件發生后區域內NDVI的降低趨勢不顯著；較強的恢復力指標代表植被的快速恢復。此外,如果洪水事件發生后植被恢復速度超過正常水平,也會導致恢復力降低[40]。

2 結果與分析

2.1 研究區NDVI變化趨勢分析

經過比較2000—2018年5個洪水覆蓋區的年際NDVI值,發現5個研究區的植被NDVI均大體呈現波動上升的趨勢。2個沿海研究區植被NDVI整體強于內陸地區,沿海植被年際NDVI均值為0.92,內陸植被為0.88；但總體增強趨勢內陸植被強于沿海植被,分別為0.014/10a、0.011/10a(表2)。其中以沿海洪水區2的NDVI最高,且在洪水發生的2004年表現出微弱的下降趨勢；沿海洪水區1與內陸洪水區2的年際NDVI值接近,變化趨勢也相似,分別在洪水發生的2017年以及2006年出現下降趨勢,但內陸表現得極不明顯；沿海與內陸洪水區和內陸洪水區1的波動趨勢類似,且分別在洪水發生的2000年以及2002年表現出上升趨勢。5個研究區的NDVI最大值出現集中,除內陸洪水區1為2016年,其余均為2015年；但最小值出現并不一致,2個沿海區分別出現在2000年、2005年,2個內陸區都出現在2004年(圖2)。

在全球變暖的大背景下,極端氣候事件增強了植被生態系統的脆弱性[41],但Fensholt等在對比全球1981—2010年的NDVI時間序列時發現全球NDVI變化趨勢并不統一,在東南亞沿海地區表現出了上升趨勢[42],這與圖2表現出的5個研究區2000—2018年NDVI變化趨勢符合。有研究提出了東南亞植被呈現出由西北向東南生物量及生產力增加、沿海植被生長強于內陸植被的動態變化趨勢[17],也與本研究中的沿海植被NDVI強于內陸地區植被的觀點一致。但也有研究證明由于人類建設用地的增加使得NDVI呈現出由沿海向內陸遞增的趨勢,且顯著增加區域多出現在人造地表上[43]。東南亞內陸地區的農業用地覆蓋率的快速增加以及森林大量砍伐所導致的人造地表增多[44],可能是導致2000—2018年東南亞地區內陸植被NDVI增速強于沿海植被的主要原因。

圖2 研究區2000—2018年年際NDVI值變化Fig.2 Interannual variation of normalized difference vegetation index in the study areas from 2000 to 2018

表2 研究區2000—2018年年際歸一化植被指數(NDVI)擬合線相關參數

基于Sen+Mann-Kendall趨勢法的2000—2018年間5個研究區的年際NDVI時空格局變化分析發現,研究區NDVI總體變化顯著,且趨勢較為一致；植被NDVI以不顯著上升趨勢為主,其中內陸洪水區2的上升趨勢最為顯著；相反,下降主要呈現為顯著下降趨勢,其中沿海洪水區2最為明顯(表3)。但研究區NDVI空間分布變化趨勢較為無序,沒有明顯的特征,超過60%的區域表現出NDVI上升趨勢(圖3)。某一區域的NDVI 變化主要受到氣溫、降水等氣象因素的影響,且降水對植被的影響高于溫度對植被的影響；此外土地覆蓋類型的變化也會顯著影響NDVI的大小[45—46],但某件特定的洪水事件并不能明顯影響全年平均值某件特定的洪水事件并不能明顯影響全年平均值。

2.2 研究區災害植被破壞指數分析

在對5個研究區域的災害植被破壞指數進行計算后,為了進一步確定沿海地區與內陸地區洪水損壞的程度與差異,使用等間隔分類法[37]將植被DVDI分為以下6個級別：嚴重破壞、中等破壞、輕微破壞、輕微生長、中等生長與明顯生長(表4)。相較于沿海區域,內陸地區受到洪水影響所導致的植被破壞情況均小于沿海地區,分別占沿海與內陸研究區的42.88%與58.01%,尤其是內陸洪水區1植被破壞區域僅占該地區的32.19%。同時,植被輕微生長區在內陸地區比沿海地區占比更大,內陸洪水區的占比45.14%與沿海洪水區的占比29.24%形成了較大的差異對比(圖4)。通過分析5個研究區DVDI頻率分布,也證明了沿海植被受到洪水事件的破壞程度更大,DVDI均值在沿海與內陸地區分別為-0.25與0.29(圖5)。

表3 研究區2000—2018年NDVI的Sen+Mann-Kendall趨勢分析結果面積占比/%

圖3 研究區2000—2018年NDVI的Sen+Mann-Kendall趨勢分析結果Fig.3 Results of Sen+Mann-Kendall trend analysis for the normalized difference vegetation index series in the study areas from 2000 to 2018

圖4 研究區災害植被破壞指數DVDI區域占比Fig.4 The proportion of disaster vegetation destruction index in the study areas

圖5 研究區災害植被破壞指數DVDI密度分布Fig.5 The density distribution of disaster vegetation destruction index in the study areas

表4 研究區災害植被破壞指數(DVDI)分類

害植被破壞指數主要是利用災害發生前和災后的植被條件指數中位數(mVCI)對比災害的破壞程度,因此快速、有效地用于監測受到臺風、洪水等產生速度快、破壞程度強的災害事件影響的植被生長狀況[37,39]。沿海地區的植被受到洪水影響而導致的植被破壞程度明顯強于內陸地區,尤其是沿海洪水區2,但其植被破壞程度均以輕微破壞為主。且內陸洪水區的植被在洪水災害事件后反而以輕微生長為主。東南亞湄公河三角洲的植被對于極端氣候事件的響應也表現出沿海強于內陸的特點[38]；但有研究發現,中國廣西地區洪澇災害危險程度表現出由沿海向內陸降低的趨勢,植被從沿海向內陸的破壞程度逐漸增強[47]。此外,可能由于不同土地覆蓋類型的影響差異,某些地區的植被洪水災害可能對植被的影響非常有限[48],例如,有研究利用遙感數據對美國東南部的極端洪水災害事件進行評價時,通過監測沿海與內陸地區的植被活動發現植被活動減弱地區主要出現在沿海地區以及內陸的農業區與濕地[49]。

圖6是研究區不同土地覆蓋類型的占比情況,排除了裸地與水體的影響,沿海與內陸地區占比差異較為明顯的表現在耕地、林地以及濕地方面。耕地作為人類活動影響較為頻繁的地區,內陸地區的占比大于沿海地區,在人類的干預下洪水災害對于內陸植被的破壞沒有沿海地區明顯。類似的研究有,對長期中國植被動態變化來說,人類活動增加了植被的覆蓋程度[50],證明了人類的活動可能干擾洪水災害對于植被的破壞程度。具體表現為,人類活動區域植被在長期的極端氣候事件影響下反而較其他區域生長更加旺盛[43],人類在災害結束后的即刻干預是導致這一現象出現的主要原因。同樣的,沿海地區林地與濕地的占比相對內陸地區更大,破壞程度也較內陸更強,這一觀點與成方妍等人對沿海濕地的觀點一致,但林地卻相反[51—52],在人類頻繁活動的影響下,東南亞地區濱海濕地已大量轉化為經濟效益更高的漁場,濕地植被大量被人為破壞[53],遭受洪水破壞程度越加顯著；沿海地區林地相較于內陸破壞程度更強,這可能是由于東南亞沿海研究區林地紅樹林占比明顯高于內陸,淡水洪水使得紅樹林的破壞程度較其他植被更加明顯[54]。

圖6 研究區不同土地覆蓋類型面積占比Fig.6 Area proportion of different land cover types in the study areas

2.3 沿海及內陸植被對洪水災害事件抵抗力與恢復力

5個研究洪水區的對于單次洪水災害的抵抗力出現了明顯差異(圖7),總體表現為沿海洪水區植被抵抗力強于內陸,分別為88.15與28.89。同一類型不同研究區之間也存在著較大差異。其中內陸洪水區1的植被對洪水影響抵抗力最低為9.57,而內陸洪水區2的抵抗力相對較高,但仍低于沿海地區。沿海洪水區2的植被在5個研究區中表現出了最強的抵抗力,尤其是超過抵抗力20的區域在本研究區可以占到37.13%,而其余地區均小于20%。植被恢復力方面,2個沿海洪水區的植被在其洪水發生期間的恢復力差別不大,但內陸研究區之間卻存在顯著差異：內陸洪水區1的植被恢復力有明顯增強,內陸洪水區2整體抵抗力低于其他研究區。

圖7 研究區抵抗力與恢復力面積占比Fig.7 Area proportion of resistance and resilience in the study areas

在研究不同土地覆蓋類型的植被對洪水抵抗力方面,沿海與內陸地區的差異較為明顯(圖8)：沿海地區植被對洪水災害的抵抗力顯著強于內陸地區；但在耕地與人造地表類型區,內陸地區較沿海區域更強。無論是內陸還是沿海,最強的植被抵抗力出現在草地地區,其次為灌木地與林地；抵抗力最差的濕地與人造地表在內陸與沿海地區表現出截然不同的抵抗力,內陸地區的濕地與沿海地區的人造地表抵抗力極差。內陸與洪水地區植被抵抗力差異最大也出現在草地。

圖8 研究區不同土地覆蓋類型的抵抗力與恢復力Fig.8 Resistance and resilience of different land cover types in the study area

然而,不同土地覆蓋類型的植被對洪水破壞的恢復力方面與抵抗力相反,總體上表現出內陸洪水區植被的恢復力要強于沿海地區,在濕地與灌木地表現的尤其突出。但耕地植被恢復力卻呈現出沿海地區更強的趨勢。對比植被的抵抗力與恢復力,內陸地區的人造地表植被較為一致,即抵抗力與恢復力均強于沿海地區；除耕地與人造地表外,其余的土地覆蓋類型均表現為沿海地區抵抗力較高而內陸地區植被恢復力更高。本研究區中的內陸植被受洪水事件破壞小,主要是從災害植被破壞指數進行整體區域探討的結果。但由于內陸研究區與沿海研究區的植被生態系統組成狀況存在差異。在對不同土地覆蓋類型的植被對洪水破壞的恢復力方面與抵抗力分析時發現,由于內陸地區人類活動區域占比大,人類在災害過后的即刻干預導致內陸研究區植被受破壞的程度較沿海研究區更小。但在不考慮各種植被生態系統分布面積以及排除人類活動影響強烈的耕地與人造地表的情況下,沿海植被對洪水事件的抵抗力更強。

植被生態系統的穩定性是判斷對于不同災害響應程度的有效手段,尤其在抵抗力與恢復力方面表現得更加突出[10,40]。沿海植被對于洪水災害的抵抗力強于內陸植被,但在恢復力方面沒有突出的特點,這可能主要是由于二者之間的生態系統豐富度存在差異以及人為干擾因素影響。東南亞地區中南半島生態系統的豐富度由內陸向沿海遞增,植被的生物量也存在這種趨勢[17]。有研究證明,極端氣候事件對于生物豐富度小的生態系統擾動更加強烈,即生物多樣性大的生態系統抵抗力更強,人類生產生活干擾也會對其產生影響[11,40]。同時,生物多樣性更強的區域植被不僅表現出對洪水較強的抵抗能力,而且在洪水事件之后區域的生物量較之前有增加[55]。

就二者的土地覆蓋類型來看,沿海研究區的耕地與人造地表占比小于內陸地區(圖6),人類對自然的改造以及破壞活動使得東南亞內陸區域的植被多樣性大大下降[53,56],對于極端氣候災害的抵抗能力有下降的趨勢。對沿海地區與內陸地區的不同植被覆蓋類型的抵抗力與恢復力來說,總體上沿海洪水區的植被對洪水事件的抵抗力明顯強于內陸地區,但在人類干擾強烈的耕地與人造地表卻相反。其中草地表現出最強的抵抗力,其次為林地。而有研究表明,森林生態系統對極端氣候災害表現了最強的生態穩定性,其次為草地、農田[57—58]。草地的抵抗力高可能是因為,草原缺乏森林冠層的遮蔽,平原表面可能有更完整的植被覆蓋,淺層的根和表層的莖連接,將植被和基質結合在一起形成濃密的墊層[59],大大降低了洪水對其的破壞程度。但東南亞森林由于紅樹林占比大,且淡水洪水對于紅樹林生長的海水環境有很強的破壞作用[54],因此抵抗力沒有草地突出。就植被恢復力方面,內陸洪水區植被的恢復力要強于沿海地區,但耕地恢復力也與之相反。由于研究區域內內陸濕地區明顯少于沿海地區以及灌木地主要集中在內陸地區(圖6),因此排除濕地與灌木地的恢復力對比。林地與草地的恢復力較為一致,均高于耕地與人造地表,這也與Hawkins等的研究一致[20]。內陸洪水區相較于沿海洪水區海拔更高,分別為42.89 m與290.53 m,高地勢有利于洪水的快速消退[60],短時間內植被能最大程度恢復其原有生長狀態。

3 結論

本研究基于Google Earth Engine 地理計算云平臺,以沿海與內陸植被生態系統對洪水事件的響應程度為研究方向,分析了東南亞5個洪水災害發生區洪水事件對植被的災害植被破壞指數以及植被生態穩定性,并探討了沿海與內陸地區洪水誘發的植被破壞差異的原因。結果表明：

(1)東南亞沿海與內陸研究區2000—2018年NDVI值均表現出上升趨勢,且內陸植被NDVI上升幅度強于沿海植被,分別為0.014/10a與0.011/10a；

(2)洪水災害對沿海地區植被破壞程度明顯強于內陸地區,二者的災害植被破壞指數分別為-0.25與0.29,但植被破壞程度以輕微破壞為主,內陸研究區的植被在洪水災害事件后反而以輕微生長為主；

(3)排除人類干擾強烈的耕地與人造地表,沿海研究區植被生態系統對洪水事件的抵抗力指數為88.15,明顯強于內陸地區的28.89。其中草地表現出最強的抵抗力,其次為林地,人造地表與耕地表現出內陸強于沿海植被的趨勢；就植被恢復力方面,內陸洪水區植被的恢復力要強于沿海地區,但耕地恢復力與之相反；

(4)本研究中表現出的單次洪水事件對沿海植被的破壞程度大于內陸植被,主要是受到人類活動影響,內陸研究區人類活動影響區域占比大。人類在洪水事件結束后的立刻干預,使得抵抗力強的沿海區域植被遭受的破壞程度反而更大。

對于單次洪水事件,應該加強對東南亞沿海地區草地以及林地的保護,大力發展退耕還林還草活動,提高沿海地區的生態系統豐富度,以盡量減少洪水事件的破壞作用。對于人造地表尤其是耕地的面積,應當合理規劃,與自然植被生態系統相結合,加以人工防洪措施最大程度降低和減免洪水的侵襲,減輕洪災損失。