瀾滄江中下游流域植被NDVI時空演變特征

袁澤申，陳晨晨，李伯根，王雨春

(1.河北工程大學水利水電學院，河北 邯鄲 056004；2.中電建生態環境集團有限公司，廣東 深圳 518102；3.云南省水文水資源局，云南 昆明 650000；4.中國水利水電科學研究院，北京 100038)

植被作為土地覆蓋最重要的組成部分，在水土保持、調節大氣、維持生態系統穩定等方面發揮著非常重要的作用[1]。大規模植被變化使流域下墊面格局發生劇烈變化，對區域水循環條件和水文過程產生深遠影響[2]。植被變化還會影響流域水沙過程，進而影響水庫調度運行過程，因此，研究植被變化對流域水電開發具有重要意義。植被動態研究是土地覆蓋研究的重要內容，歸一化差值植被指數Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)作為植被生長和植被覆蓋度的最佳指標[3]，能夠反映時空尺度的植被覆蓋度信息，被廣泛應用于生態、環境和農業領域。瀾滄江流域是湄公河流域的源頭地區，而瀾滄江流域的上游地區是高原地區，植被覆蓋度極低，整個瀾滄江流域的植被大量集中在中下游地區，所以瀾滄江中下游流域的植被動態是整個湄公河流域生態環境質量的關鍵因素。在過去的20年時間里，中國興建了大量的水利水電設施，其中極大部分的梯級水庫坐落在瀾滄江流域。梯級大壩的建設改變了河道的走向，而河道泥沙輸運作為水利發電安全的重要影響因素，又被植被覆蓋的變化程度影響。因此，研究瀾滄江中下游流域的植被覆蓋，對整個瀾滄江流域乃至湄公河流域的生態環境保護和水利水電設施建設都有重要意義。

瀾滄江被稱作“東方多瑙河”，是中國發展與東南亞關系的重要紐帶，同時也是湄公河的重要上游源頭，其生態環境變化對亞洲地區生態及國際關系都有深刻影響。因此，對瀾滄江中下游流域地區植被的分布規律及其動態演變經行研究，具有重大的生態價值和現實意義。OUYANG等[4]分析了湄公河上游植被覆蓋的垂直差異變化，得出了湄公河上游流域植被覆蓋NDVI在3 200 m以下和4 500 m以上的海拔高度對氣候因子的變化較為敏感。LI等[5]分析了梯級水電站對瀾滄江中下游河岸和高地植被的影響，發現梯級水電站對河岸和高地植被分布的影響比單個水電站更復雜，上游對植被分布的影響可能是與洪水相關的永久性變化，對植被分布的下游影響可能是與水文狀況變化相關的動態相互作用。張景華等[6]使用2000—2010年MODIS NDVI數據和氣象站臺數據發現，瀾滄江流域植被生長對氣候響應表現出明顯的滯后效應以及不同植被類型受氣溫和降水影響程度。

近年來，對瀾滄江流域的植被覆蓋研究多基于不同氣候分區，較少有研究從整個研究區的尺度上對植被覆蓋整體進行等級劃分，進而分析其時間的變化和空間的轉移，且研究對近幾年的時間尺度涉及較少。本次研究基于1998—2018年NDVI數據使用Mann-Kendall模型耦合Sen’s Slope斜率估計分析了研究區域植被覆蓋時空變化特征，分析其變化趨勢和突變時間，對未來瀾滄江中下游流域生物多樣性保護、水循環過程研究和完善流域水資源管理措施提供數據支撐。

1 研究區域概況與方法

1.1 研究區域概況

瀾滄江流域地處中國西南部，流經西藏、云南兩省(自治區)，出中國國境后被稱為湄公河，是東南亞最大的國際河流[7]。瀾滄江的云南下半段，屬于瀾滄江的中下游流域，流域面積達78 000 km2，見圖1。研究區域地形南低北高，地貌復雜多樣，山高谷深，地勢起伏較大[7-8]，加之西南季風的影響使得流域內降雨量呈現自下游向上游遞減的趨勢[5]。根據中國地理空間數據云網站2015年的地形和土地覆蓋分布數據，研究區域的主要土地覆蓋是森林(占總面積的47%)和草地(占總面積的44%)。主要植被類型為亞熱帶和熱帶山地針葉林、亞熱帶和熱帶常綠闊葉林、高山嵩草草甸和雜草草甸[4]。

1.2 研究方法

1.2.1Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall是非參數檢驗統計，用于評估時間序列變化的顯著性。最初由Mann在1945年提出[9]，后由Kendall進一步完善[10]，其優點是不需要特定的樣本分布，不受離群值的干擾，在環境科學領域中得到了廣泛應用[11-12]。其統計檢驗統計量Z值計算公式如下：

(1)

測試趨勢是在特定的顯著性水平上進行的。當|Z|>Z1-a/2，拒絕原假設，時間序列存在顯著趨勢。Z1-a/2由標準正態分布表得到，本研究采用顯著性水平α= 0.05，Z1-a/2=1.96。

(2)

其中，n為時間數據的個數，xi和xj分別為時間序列i和j(j>i)中的數據值，確定n(n-1)/2個sgn(xj-xi)插值函數。

(3)

(4)

其中，n為數據點的個數，P為綁定組的個數，ti為第P組的數據值個數。如果沒有綁定組，則可以忽略此匯總過程[13]。

1.2.2突變檢驗

首先定義待檢驗時間序列為X(x1，x2，…,xn)，以序列中后一個數值大于其之前所有數值的個數計數值為新序列Pk，見式(5)、(6)：

(5)

式中，i=2,…,n；j=1,…,n-1。

(6)

然后將Pk進行累加求和得Sk，見式(7)：

(7)

計算Sk的均值和方差，見式(8)、(9)：

(8)

(9)

求統計量UFk，見式(10)：

(10)

按照待檢驗時間序列的逆序列，重復式(6)—(10)進行計算，所得結果進行倒序并求負，得到UBk統計量序列。本次突變研究給定顯著性水平α=0.05，臨界值U0.05=±1.96。將UFk和UBk統計量以及顯著性統計區域臨界線(±1.96)，繪制到一張圖上。UFk和UBk的交點就是變異的開始時間，如果交點在臨界值之間，則突變達到顯著水平。在確定具體突變時間后，將突變檢驗公式載入到ArcGIS中，計算出突變年份NDVI的UFk和UBk統計量的柵格影像，利用柵格計算器篩選處于顯著性統計區域臨界線內UFk和UBk交點的柵格影像，來進一步確定研究區域NDVI發生突變年份時，發生突變的具體區域。

1.2.3Sen’s Slope斜率估計

使用Sen’s Slope 斜率估計[14]估算2000—2019年研究區域NDVI的年際變化。Sen’s Slope斜率估計是估算多年NDVI時間序列的所有連續數據組合的斜率的中位數，見式(11)：

(11)

式中，Slope為像元回歸方程的斜率，Ai為第i年的NDVI的中位數，n為研究的時間長度。如果Slope>0，則NDVI呈上升趨勢，否則，呈下降趨勢。Sen’s Slope斜率估計作為一種非參數方法，已被證明在估計隨時間變化時非常可靠[11]。

1.3 子流域劃分

為了了解研究區域子流域的多年NDVI的時空分布變化，利用QGIS(Quantum GIS)軟件載入SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型，根據研究區域地形和主要水系分布進行子流域劃分，經過水文計算后共得10個子流域S1—S10，子流域S1—S4、S5—S10分別位于瀾滄江中游和下游流域。

1.4 數據來源

以瀾滄江中下游流域為研究對象，主要采集了該流域1998—2018年21年間的NDVI數據。NDVI數據來源于地理空間數據云中Landsat 4-8 TM衛星影像，下載范圍按照瀾滄江流域經緯度(北緯21°30′至32°40′，東經94°至101°50′)下載。該影像提供7個波段的影像圖，取近紅外和紅波段影像來計算NDVI(NDVI=(IR-R)/(IR+R))。利用ArcGIS將所得衛星數據進行預處理，批量拼接、格式轉換、重投影等，最后再采用最大值合成法MVC[15-16](Maximum Value Composites)得到1998—2018年逐年NDVI數據，與中國科學院資源環境科學與數據中心的NDVI數據進行對比矯正后，再將其定義投影為WGS_1984_UTM_Zone_47N，從而進行分析研究。

2 結果與分析

2.1 瀾滄江中下游NDVI時間變化特征

研究區域1998—2018年NDVI時空分布特征見圖2。利用ArcGIS軟件將研究區域各年的平均NDVI值提取出來見表1。

年份NDVI年份NDVI19980.7720090.8119990.7620100.8020000.7520110.8020010.7620120.8220020.7620130.8320030.7820140.8620040.7920150.8620050.8020160.8620060.7920170.8720070.8020180.8620080.80——

研究區域1998—2018年平均NDVI線性回歸分析結果見圖3。研究表明，NDVI整體上呈微弱上升趨勢，平均增長速度為5.8×10-3/a。而在1998—2018年中，NDVI最大的是2017年為0.87，最小的是2000年為0.75，總平均值為0.81，其中有8 a的年平均NDVI大于總平均水平，分別是2009、2012—2018年。研究區域1998—2018年平均NDVI分段趨勢變化分析結果見圖4，將21年數據平均分為5段，除1998—2002年段出現下降趨勢外，其余4段均呈上升趨勢。1998—2006年2個分段的年份NDVI無顯著性，其余3段均滿足5%的顯著性水平。其中2010—2014年NDVI值出現明顯提升，5年增加了0.066，達到了年平均增加值的2.7倍。以上結果表明：研究區域NDVI是在2000年后開始出現增長趨勢，且在2011—2014年有明顯提升。

通過Mann-Kendall趨勢檢驗對1998—2018這21年研究區域的NDVI進行趨勢分析，總體21年的NDVI的檢驗統計量U為0.15，小于臨界判別統計量Uα/2=1.96(p=0.05)，所以瀾滄江中下游流域的NDVI在1998—2018年呈不顯著遞增趨勢。Mann-Kendall突變分析的結果見圖5，其中在顯著性水平p=0.05下的臨界值為±1.96，UF與UB在顯著性水平內出現交叉，這表明突變年份為2001年。綜上所述，研究區域植被覆蓋率呈上升趨勢但遞增不顯著，且在2001年發生突變后開始上升，雖然在2006、2010、2011、2015、2018年有下降，但并不影響整體的上升趨勢。

2.2 瀾滄江中下游NDVI空間分布特征

采用子流域劃分來研究NDVI的空間分布特征，更能體現研究區域NDVI的區域性特征。將研究區域劃分為10個子流域，10個子流域的NDVI在1998—2018年內整體上均呈緩慢遞增趨勢，見圖6，其中S8、S9和S10這3個子流域的NDVI年平均遞增速度略低于整個研究區域的遞增速度，它們的年平均遞增速度分別是4.5×10-3、4.4×10-3、5.2×10-3/a；而子流域S6的NDVI年平均遞增速度最高，其NDVI的遞增速度為7.3×10-3/a。由上述數據可知：在整個研究區域內，中部地區的NDVI年遞增速度較大，兩頭較低，其中以南部的S8和S9 2個子流域最為明顯。

各年份的NDVI變化在空間上均呈現自北向南逐級遞增的趨勢，并有突出的區域特征性，以高程為列，結合圖1可看出，高程在1 700 m以上的區域，S1、S2、S3子流域在同一時期NDVI相比較其他區域大多時候處于低水平狀態；而高程在1 300 m又是另一個分界線，研究區域內的S8、S9、S10 3個子流域是高程1 300 m以下的區域，在同一時期NDVI相比較其他區域大多時候處于高水平狀態。從圖7中可以看出中下游子流域平均NDVI范圍在0.73～0.89，大部分處于0.82～0.86，每個子流域從1998—2018年都呈現遞增的趨勢，但是研究區域上游子流域的變化趨勢與研究區域整體的變化趨勢更為接近。

將Sen’s Slope斜率估計與Mann-Kendall檢驗模型耦合分析研究區域NDVI的空間變化特征。由表2可知，嚴重退化區域占總體的0.11%，輕微退化區域占總體的1.39%，穩定不變區域占總體的0.77%，輕微改善區域占總體的89.9%，明顯改善占總體的7.83%。從以上數據可得知，瀾滄江中下游流域NDVI呈輕微改善趨勢，小部分區域有明顯改善的特征。

表2 研究區域NDVI空間變化特征

分析NDVI在像元尺度上的變化趨勢，見圖8。從面積上看，輕微改善區所占比例最大，其次是明顯改善區，嚴重退化區、輕微退化區和穩定不變區所占比例極小，明顯改善區域主要分布在研究區域的下半段，屬于降水較多的低緯度地區，剩余部分零星分布在研究區中部地區，退化區域大部分是處于城市群附近。再對研究區進行空間Mann-Kendall突變檢驗，得出22個突變點，突變點均出現在退化區域，其中子流域S1中有7個突變點，S7中有2個突變點，S8中有4個突變點，S9中有5個突變點，S4、S6、S10均有1個突變點，其余子流域沒有突變點。且大部分出現在高緯度地區的大理州和低緯度地區的西雙版納州，也與趨勢分析中NDVI年增速相對應。以上結果可知：研究區域幾乎沒有植被退化情況，且總體的植被覆蓋正在緩慢提升，而提升較為緩慢的是處于高海拔地區的北部區域的大理以及NDVI本就處于高水平的南部區域的西雙版納。

3 討論

總體而言，研究區域多年(1998—2018年)平均NDVI呈現出明顯的區域特征性，其變化梯度由北向南遞增，與高程變化相反。研究區域高程范圍在480～4 137 m，從圖7可看出區域性特征的2條分界線分別在1 700、1 300 m，高程在1 700～4 137 m區域的NDVI在同一時期處于低水平狀態，而高程在480～1 300 m區域的NDVI在同一時期處于高水平狀態，3個區域的NDVI有明顯的層次感，充分體現了研究區域NDVI的區域特征性。在低高程地區NDVI處于高水平狀態可能是充足的降水使土壤中的含水量大部分時間處于飽水狀態，從而為植被的生長提供大量養分[6,17]；而在高高程地區氣溫極低，降水少，生長環境較為惡劣，從而抑制了植被的生長，使其NDVI處于低水平狀態。但是近20年的全球氣溫升高也讓高高程地區的植被生長環境得到緩解，在高高程地區植被有所增長但是速度緩慢[18-19]。研究區域大部分地區的NDVI增加，表明1998—2018年的植被變化總體呈上升趨勢。這一結果與之前研究的中國西部地區NDVI值的變化趨勢相似[20]。時間序列的趨勢分析以及Mann-Kendall突變檢驗得出結果，2000年后出現增長趨勢，證明2000年的西部大開發戰略以及2002年的退耕還林政策的成功實施，使得研究區域的生態環境不斷改善。植被變化與氣候變化、人類活動和地理因素的影響密不可分[21]。除了自然因素的影響，人類發展對NDVI的影響也是不可忽視的，近30 a來的城市化和工業化建設，人類破壞了大量的植被以獲取經濟上的建樹，當城市規模較大時，輻射效應對NDVI的負面影響顯著，城市對植被破壞的影響遠大于直接占用對NDVI的影響。城市規模的擴大導致建設用地的增加，使地表覆蓋發生明顯改變，由植被水域等變化為人工不透水表面，例如柏油路面、水泥路面和建筑物頂等。城市輻射引起的植被退化問題應引起重視。由于時間限制，沒能在NDVI、地區GDP以及人口密度上做出分析，用以深度研究人為因素對NDVI的影響。

4 結論

基于地理空間數據云中Landsat 4-5 TM衛星影像分析瀾滄江中下游流域1998—2018年NDVI時空演變機制，得出結論如下：①用Mann-Kendall分析得出研究區域1998—2018年NDVI呈不顯著遞增，在2001年出現突變；②將研究區域劃分為10個子流域進行區域分析得知研究區域NDVI均呈現自北向南逐級遞增的趨勢，有明顯的區域特征性；③Mann-Kendall模型耦合Sen’Slope估計對研究區域的NDVI進行空間分布特征分析得出的結果表明，研究區域整體上無突出變化，一直呈緩慢上升趨勢，大理和西雙版納出現小范圍的退化聚集，突變點大多出現在城市附近，其突變產生可能與城市發展有關。