1988—2018年粵北植被NDVI時空分布特征分析

收稿日期：2024-03-20

作者簡介：徐鋒良（1991—），男，江西吉安人，碩士，工程師。研究方向：遙感及地理信息系統。

摘要：植被是陸地生態系統的核心組成部分，而歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是反映地表植被覆蓋和生長狀況的重要參數。以粵北為研究區，結合1988—2018年長時間序列NOAA/AVHRR產品數據和高程數據，采用變化率分析法和空間分析法，分析31年間粵北NDVI變化特征及其與地形因子的關聯性。結果表明，1988—2018年，粵北NDVI年均值整體呈現出北高南低、西高東低的分布特征，NDVI年均值介于0.20～0.87。其中，連山壯族瑤族自治縣NDVI年均值最高，達到0.82，而清遠市清城區NDVI年均值最低，僅為0.68。2018年，NDVI年均值達到最高，為0.84；1988年，NDVI年均值達到最低，為0.74。隨著高程的增加，粵北NDVI年均值呈現出上升趨勢，NDVI分布特征受到人類活動、地形和氣候的綜合影響。研究結果可為粵北山地城市生態屏障區建設提供重要理論支持。

關鍵詞：歸一化植被指數（NDVI）；時空分布；植被變化；地形因子；粵北

中圖分類號：Q948.1 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）05-0-05

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.05.037

Analysis of spatiotemporal distribution characteristics of vegetation NDVI in northern Guangdong from 1988 to 2018

XU Fengliang

（1. Guangdong Provincial Key Laboratory of Environmental Protection Nuclear Radiation Tracking Research， 290 Research Institute of Nuclear Industry; 2. Guangdong Province Radioactive Ecological Environment Protection Engineering Technology Research Center， Shaoguan 512029， China）

Abstract： Vegetation is a core component of terrestrial ecosystems， and the Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） is an important parameter reflecting surface vegetation cover and growth status. Taking northern Guangdong as the research area， combined with long-term NOAA/AVHRR product data and elevation data from 1988 to 2018， this paper uses rate of change analysis and spatial analysis methods to analyze the characteristics of NDVI changes in northern Guangdong over the past 31 years and their correlation with terrain factors. The results show that from 1988 to 2018， the annual average of NDVI in northern Guangdong showed a distribution pattern of high in the north and low in the south， and high in the west and low in the east， and the annual average of NDVI ranged from 0.20 to 0.87. Among them， the annual average of NDVI in Lianshan zhuang and yao autonomous county is the highest， reaching 0.82， while the annual average of NDVI in Qingcheng district， Qingyuan city is the lowest， only reaching 0.68. In 2018， the annual average of NDVI reached its highest level at 0.84; in 1988， the annual average of NDVI reached its lowest level at 0.74. As the elevation increases， the annual average NDVI in northern Guangdong shows an upward trend， and the distribution characteristics of NDVI are influenced by a combination of human activities， terrain， and climate. The research results can provide important theoretical support for the construction of ecological barriers in mountainous cities in northern Guangdong.

Keywords： Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）; spatiotemporal distribution; vegetation changes; terrain factors; northern Guangdong

植被是陸地生態系統的核心組成部分，在全球生物化學碳循環和氣候穩定中發揮重要作用[1]。歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是反映地表植被覆蓋和生長狀況的重要參數[2]，可以表征區域生態環境質量。NDVI在不同環境和時空尺度上存在較大差異，這種動態變化能夠揭示區域環境演變進程和發展趨勢，因此解析區域NDVI時空分布特征已成為區域生態環境質量評價和保護的重要研究內容之一。隨著衛星遙感技術的發展，國內外學者對NDVI估算和時空分布特征做了大量的研究。金凱等[3]對1982—2015年中國NDVI變化特征及其主要驅動因素進行探討；劉冬冬等[4]對2000—2020年贛南地區NDVI變化特征及其與自然因素的關聯性進行探討；李小宇等[5]利用2000—2020年MODISNDVI數據，探究青海省河湟谷地NDVI時空變化及其與自然和人類活動等影響因素的關系；苗正紅等[6]采用像元二分模型提取2000—2007年吉林省不同時期的植被覆蓋度圖，并進一步探討NDVI變化的原因；李曉兵等[7]對1983—1992年中國主要植被類型的遙感特征參數NDVI的動態變化與同期氣溫、降水變化的關聯性進行探討。總體來看，現有研究多集中在西北地區和中部地區，較少關注東部地區，尤其是對粵北山地NDVI開展長時間和系統性的研究偏少。

粵北是廣東省生態屏障建設和生態文明建設的試點區，境內山清水秀，地形以山地為主。近年來，在人類活動和氣候變化的雙重影響下，粵北生態環境發生較大的變化，加之區域內春夏雨季時間較長，水土流失較為嚴重。因此，準確了解粵北NDVI時空變化特征及其驅動因子對于保障粵港澳大灣區生態環境可持續發展具有重要指導意義。本研究基于NOAA/AVHRR產品數據與高程數據，采用變化率分析法和空間分析法，探討粵北1988—2018年NDVI時空變化特征及其與地形因子的耦合關系，研究結果可為粵北生態環境質量評價和改善提供參考。

1 研究區概況

粵北是指廣東省北部地區，下轄韶關市、清遠市、河源市和梅州市，如圖1所示。粵北地處南嶺南麓，是粵港澳大灣區重要的生態屏障區，面積為6.9萬km2，地形以山地丘陵為主，地勢北高南低、西高東低，海拔多在55～200 m。粵北位于亞熱帶季風氣候區，由于其獨特的氣候和地形，境內動植物和礦產資源豐富，素有“物種寶庫”的美譽。

2 數據與方法

2.1 數據來源

研究區1988—2018年NDVI遙感影像數據來源于美國國家航空航天局（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/），空間分辨率為500 m，時間分辨率為1年。粵北矢量邊界數據來源于中國科學院地理科學與資源研究所的全球變化科學研究數據出版系統。高程數據來源于地理空間數據云平臺，空間分辨率為30 m。

2.2 研究方法

一是NDVI時空變化分析。基于差值法，采用式（1）計算研究區NDVI的年際變化量[8-11]。差值法是將同一區域不同時間段的柵格進行減法運算，結果用來表征研究區31年間NDVI的年際變化特征。二是NDVI變化率計算。NDVI變化率反映的是區域多年NDVI增加或減少的速率[12-16]，采用式（2）進行計算。

式中：Dij為第i行第j列像元亮度的差值；Nijt1和Nijt2分別為t1和t2前后2個時間節點的第i行第j列像元的NDVI值；v為NDVI變化率，%；m為年份序號，n為序號最大值，m=1的年份為起始年（1988年）；Nm為第m年NDVI值；N為n年NDVI均值。

2.3 NDVI與地形的相關性分析

地形的表征因子為高程，根據研究區實際地形，對高程進行劃分，劃分標準如表1所示。采用式（3）計算各高程等級的NDVI平均值，采用式（4）計算各等級的NDVI標準差，然后分析NDVI與地形的相關性[17-22]。

式中：為第i高程等級的NDVI平均值；n為不同高程等級的像元數量；為第i個高程等級中第j個像元的多年NDVI平均值；Si為第i高程等級的NDVI標準差。

3 結果與分析

3.1 粵北NDVI空間分布特征

1988—2018年，粵北NDVI均值空間分布如圖2所示。31年間，研究區NDVI均值總體呈現出北高南低、西高東低的空間分布特征，NDVI年均值介于0.78～0.80，總體呈現出升高-下降-平穩-上升的變化趨勢。其中，2018年，NDVI均值出現最高值，為0.84；最低值出現在1988年，為0.74。NDVI年均值的面積占比中，0.6～0.7及0.7～0.8兩個區間的面積占比逐年下降，大于0.8的區間面積逐年上升。區域分析中，連山壯族瑤族自治縣NDVI均值最高，為0.82，清遠市清城區植被NDVI均值較低，數值為0.68。

運用差值法和最小二乘法[23-25]獲取研究區NDVI均值變化數據，1988—2018年粵北出現負增長的柵格像元為4 231個，占整個區域柵格數量的6.1%，主要分布在清遠市清新區東南部、清遠市清城區西南部，而呈現正增長的柵格像元為64 484個，占整個區域柵格總數的93.84%，主要分布在連山壯族瑤族自治縣和乳源瑤族自治縣等山地城市。其中，差值在0.1～0.2的占比最高，為59%。大埔縣正向變化率最大，數值為16.45%，其余縣區NDVI變化率基本在10%以上，僅河源市源城區變化率小于0%，數值為-0.4%。綜上所述，1988—2018年粵北NDVI總體呈現變好的趨勢，表明政府主導的粵北生態保護政策起到實質性效果。

3.2 粵北NDVI變化的地形因子分析

借助ArcGIS軟件將高程和坡度柵格數據進行重分類和分區統計[26-27]，得到1988—2018年粵北NDVI年均值在不同高程和坡度的分布特征和面積占比，如圖3所示。隨著高程的上升，研究區NDVI呈緩慢上升的趨勢。其中，丘陵NDVI面積占比最高，達43.41%，其次為平原和低山，面積占比分別為33.71%和21.01%，而高山面積占比最低，僅為0.04%。基于分區統計方法，對研究區各級高程區域的NDVI年均值和標準差進行匯總。隨著高程的上升，區域NDVI年均值的標準差降低，表明高程越大，NDVI受人為因素干擾越小，穩定性越強。

4 結論

本文以粵北為研究區，基于1988—2018年NOAA/AVHRR產品數據和高程數據，揭示粵北NDVI變化特征及其與地形因子的相關性。結果表明，粵北NDVI整體呈現出北高南低、西高東低的空間分布特征，其中連山壯族瑤族自治縣NDVI年均值最高，達到0.82，而清遠市清城區最低，NDVI年均值僅為0.68。NDVI年均值基本反映當地經濟的活躍程度，NDVI年均值高的地區集中為山地城市，而NDVI年均值低的地區集中為平原城市，區域人文和經濟活動活躍。從整體來看，1988—2018年，研究區植被NDVI年均值介于0.20～0.87，NDVI年均值在0.7～0.8區間的占比最高。年際變化中，NDVI年均值在2018年達到最高值，為0.84，1988年出現最低值，數值為0.74。粵北NDVI分布受地形影響較大，其中高山NDVI年均值最高，為0.82，而平原NDVI年均值最低，僅為0.74，研究表明，NDVI分布特征受到人類活動、地形和氣候的綜合影響。

參考文獻

1 吳運力，張 鈺，田佳榕.氣候變化和人類活動對內蒙古高原不用植被NDVI的影響[J].中國農業氣象，2023（12）：1155-1168.

2 袁 雷，周刊社，張東東.羌塘國家自然保護區植被生長季NDVI時空變化及其對氣候變化的響應[J].中國農學通報，2022（13）：127-134.

3 金 凱，王 飛，韓劍橋，等.1982—2015年中國氣候變化和人類活動對植被NDVI變化的影響[J].地理學報，2020（5）：961-974.

4 劉冬冬，潘 萍，付 佳，等.2000—2020年贛南植被覆蓋時空變化特征及驅動因素[J].應用生態學報，2023（11）：2919-2928.

5 李小宇，信忠保，楊俊柳，等.2000—2020年青海河湟谷地植被NDVI時空變化及影響因素[J].水土保持學報，2024（1）：79-90.

6 苗正紅，劉志明，王宗明，等.基于MODIS NDVI

的吉林省植被覆蓋度動態遙感監測[J].遙感技術與應用，2010（3）：387-393.

7 李曉兵，史培軍.中國典型植被類型NDVI動態變化與氣溫、降水變化的敏感性分析[J].植物生態學報，2000（3）：379-382.

8 陳 斌，徐尚昭，周陽陽，等.粵北山地城市植被凈初級生產力時空分布特征分析：以韶關市為例[J].安徽農業科學，2023（3）：62-66.

9 譚 淼，周啟剛.2000—2015年典型山地區域凈初級生產力時空分布特征[J].水土保持研究，2019（6）：339-346.

10 王彤新，李 莎，左 嬋，等.近20年荊州市歸一化植被指數時空演變特征及其對空氣質量的影響[J].中國城市林業，2023（6）：106-112.

11 賴云森，束志文，牛 地，等.2000—2021年安徽省歸一化植被指數時空變化特征[J].鄉村科技，2023（21）：150-152.

12 張金丹，劉明春，李興宇，等.石羊河流域干濕氣候變化特征及對NDVI的影響[J].干旱氣象，2023（5）：697-704.

13 王成龍，王秀艷，李佳霖，等.1981—2019年黃河流域植被時空演變格局及影響因子分析[J].測繪科學，2023（10）：136-146.

14 吳路華，陳 丹，楊東妮.貴州武陵山區植被NDVI時空演變及其未來持續性特征[J].科學技術創新，2023（23）：75-79.

15 梁 植，孫若辰，段青云.黃河水源涵養區植被NDVI時空變化特征及其驅動因子[J].地理科學進展，2023（9）：1717-1732.

16 趙妮平，梁萍萍，劉 嬌.貴州省植被NDVI與氣象因子的相關性分析[J].石河子科技，2023

（5）：1-3.

17 張 岳，孫夢鑫，辛 宇，等.2000—2020年川東地區植被NDVI變化趨勢及影響因素分析[J].水土保持研究，2023（6）：247-254.

18 方德昆，閆小月，張學珍，等.1982—2022年黃土高原歸一化植被指數變化的時空特征[J].中國環境監測，2023（5）：13-20.

19 于世勇.2005—2020年北京市主要森林類型NDVI變化研究[J].溫帶林業研究，2023（3）：27-32.

20 張明穎，郝利娜，鐘佳悅，等.基于MODIS-NDVI數據的延河流域植被覆蓋時空變化及其對極端降水的響應[J].湖南城市學院學報（自然科學版），2024（1）：62-67.

21 戴 燁.黑龍江省植被生長季NDVI時空變化及氣候響應分析[J].安徽農學通報，2024（1）：95-99.

22 馬 森，張代青，張 惠，等.塔里木河流域NDVI時空變化特征及其影響因素分析[J].高原山地氣象研究，2023（4）：76-83.

23 連 曦，程 瑤，袁吉棟，等.河北省植被NDVI時空演變特征及影響因素[J].人民珠江，2024（3）：99-108.

24 劉雅潔，郭金停，王鐵娟.西鄂爾多斯地區植被NDVI時空變化及其對氣溫和降水的響應[J].內蒙古師范大學學報（自然科學），2023（6）：559-567.

25 繆麗娟，張宇陽，揣小偉，等.亞洲旱區草地NDVI對氣候變化的響應及滯后效應[J].植物生態學報，2023（10）：1375-1385.

26 夏 凱，黃義忠.基于MODIS-NDVI的云南省植被時空變化及驅動因素分析[J].南方農業學報，2023（11）：3427-3437.

27 吳萬民，劉 濤，陳 鑫.西北干旱半干旱區NDVI季節性變化及其影響因素[J].干旱區研究，2023（12）：1969-1981.