1988—2018年間洱海流域植被覆蓋度時空變換特征探究

陳虹，郭兆成，賀鵬

(中國自然資源航空物探遙感中心，北京 100083)

0 引言

植被是區域覆蓋植物群落的總稱，是生態系統的重要組成部分，具有防沙治沙、保持水土等功能，是連結土壤、大氣和水分的自然紐帶[1]。植被覆蓋度(fractional vegetation cover，FVC)是指單位面積內植被地上部分(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比[2]。地表FVC及其變化在一定程度上能夠反映地表植被群落生長態勢，是衡量地表植被狀況、描述生態系統的一個重要指標，對區域生態系統環境變化有重要的指示作用[3]。

遙感技術具備大范圍數據獲取及長時間序列觀測能力，是大尺度上研究地表生態過程的有效手段，被廣泛應用于不同時空尺度地表FVC的估算[3-5]。有研究利用歸一化植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)來表征植被覆蓋情況，但在FVC較高的地區，NDVI容易出現過飽和，無法準確反映植被覆蓋情況，因此FVC成為評估植被覆蓋情況的主要參量[6-7]。陸續有學者針對不同地區的長時間序列FVC變化做了大量研究工作，以上研究成果從區域尺度上分別探討了氣候[7-10]、環境[11]、土地利用[12]、地質災害[13]等因子與植被覆蓋變化的關系，并得出了一系列有意義的結論。然而，關于FVC與地質巖性的之間潛在關聯的認識仍較為缺乏，在同一地區的相同氣候帶條件下，探討地質巖性因子與植被之間的關系對于生態修復具有一定的意義。

洱海流域生態系統脆弱，環境保護壓力巨大，其生態環境質量直接影響到區域生態系統的穩定，因此深入研究洱海流域植被覆蓋變化趨勢及其影響因素對揭示該區域生態環境變化規律及生態修復的長遠規劃具有現實意義[14]。本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine，GEE)云計算平臺，以Landsat系列影像為主要數據源，利用像元二分模型估算洱海流域1988—2018年間的年最大FVC，全面分析流域內FVC的時空變化特征，探究植被分布與地層巖性要素之間的內在關聯，為該流域的生態環境保護提供有力的技術支持。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

洱海流域位于云南省大理白族自治州境內，地理位置為E99°32′～100°27′，N25°25′～26°16′，地跨大理市和洱源縣，流域內包括蒼山國家級自然保護區以及云南省第二大淡水湖泊洱海，是滇西北地區濕地生態功能的核心區域。研究區2018年11月10日Landsat8 B4(R)，B3(G)，B2(B)彩色合成圖像如圖1所示。

圖1 洱海流域衛星影像Fig.1 Satellite image of Erhai Lake basin

洱海流域呈狹長型，南北長約42 km，東西寬最大處約8.8 km，流域面積約2 600 km2，地勢西北高、東南低，海拔落差較大，海拔最低1 947 m，最高為4 086 m，平均海拔為2 000 m。區域屬典型的中亞熱帶西南季風氣候，氣候溫和日照充足，年均氣溫為15.2 ℃，年均降雨量為1 048 mm，受到大氣環流和特殊地理位置共同作用，降水主要集中在6—10月。流域內植被分布垂直地帶性特征明顯，山體海拔由下往上的分布類型依次為常綠闊葉灌木林、常綠闊葉林、常綠針葉林和高山草甸。洱海流域西部巖石類型以變質巖為主，南部、東北部以及洱海東西岸以碎屑巖為主，碳酸鹽巖主要分布在洱海東部以及洱海流域的北部區域。土壤類型以紅壤為主，其次是水稻土、棕壤、暗棕壤及黃棕壤。

1.2 數據源

本文基于GEE云平臺(https://code.earthengine.google.com/)，以空間分辨率30 m的Landsat系列影像作為主要數據源，包括Landsat4，Landsat5，Landsat7和Landsat8衛星影像共455景(表1)，用于分析1988—2018年共31 a洱海流域的FVC時空變化特征。

表1 洱海流域Landsat系列影像分布統計(1988—2018年)Tab.1 Distribution of Landsat series images in Erhai Lake basin(1988—2018) (景)

GEE是目前先進的基于云計算的地理信息處理平臺，免費給用戶提供PB級的可下載地球觀測數據、數據分析算法和編程界面。平臺功能是通過JavaScript和Python中提供的應用編程接口(application program interface，API)來實現的，顯著提高了地理空間數據的計算效率，能夠快速地進行復雜的地理空間分析[15]。年最大NDVI可以很好地反映植被長勢最佳時期的地表植被覆蓋狀況，因此本文采用最大值合成法得到研究區每年最大NDVI，用于分析洱海流域近30 a間FVC的年際變化?；贕EE云平臺，實現長時間序列衛星影像的輻射定標、幾何糾正、云/雪/陰影掩模、NDVI計算、NDVI最大值合成以及FVC的估算。

地層巖性數據以1∶25萬比例尺的區域巖性構造圖為基礎，疊加遙感影像進行了邊界修正，并將巖性類別進行歸并整理，形成6大類(碎屑巖、火山巖、侵入巖、變質巖、灰巖和白云巖)的巖性空間分布圖(圖2)。經統計可知，洱海流域以碎屑巖分布為主，占49.26%，接近整個流域陸地面積的一半，其次是變質巖占16.29%，火山巖占12.25%，白云巖占11.18%，灰巖占6.7%，侵入巖占4.3%。

圖2 洱海流域不同巖性類型的空間分布Fig.2 Spatial distribution corresponding to different lithologic types in Erhai Lake basin

2 研究方法

2.1 FVC估算

依據植被光譜信息與FVC之間的關系對大范圍區域進行遙感監測是獲取區域FVC的重要手段。目前較為普遍的FVC遙感估算方法有混合像元分解模型法、回歸模型法、機器學習法、植被冠層模型法等[7,16]?；旌舷裨纸饽Ｐ头ㄊ抢眠b感影像估算FVC的常用方法，其原理是假設圖像中的一個像元由多個組分構成，每個組分對傳感器所觀測到的信息都有貢獻，因此可以將遙感信息(波段或植被指數)分解，建立像元分解模型，并利用此模型估算FVC。

像元二分模型是混合像元分解模型法中最具有代表性的模型，其形式簡單，具有一定物理意義，在很大程度上削弱了大氣、土壤背景和植被類型的影響，應用范圍較廣泛。像元二分模型假設像元只由2部分構成：植被覆蓋地表與無植被覆蓋地表(如土壤)[17]?；旌舷裨墓庾V信息由這2個組分的光譜線性加權合成，而它們各自的面積在像元中所占的比率即線性加權的權重，其中植被覆蓋地表的權重即為該像元的FVC。

在像元二分模型中，FVC的數學表達式為：

(1)

式中：NDVIV為植被覆蓋部分的NDVI值；NDVIS為土壤部分的NDVI值。NDVIV和NDVIS的取值是像元二分模型成功應用的關鍵，然而，由于受影像噪聲、下墊面類型、氣象和物候等因素的影響，不同影像的NDVIV和NDVIS會存在一定的差異，因此本文采用了給定置信度區間的最大值和最小值的確定方法，對NDVIV與NDVIS的取值進行了估算。該方法在一定程度上可以消除遙感影像噪聲等產生的誤差[18]。在實際計算過程采用結合整幅影像上的NDVI值分布情況，以5%和95%的置信度(影像中NDVI值對應像元數量的累計百分比)獲取NDVI的上下限閾值近似代表NDVIS和NDVIV。為了避免在概率分布統計時引入錯誤數據，在計算前通過掩模信息，將有云和陰影以及水體覆蓋的區域去除。

同時，參閱了其他文獻關于FVC的分級標準，結合本研究區植被覆蓋狀況，本文將FVC劃分為5個等級：低覆蓋度(0，30%]、中低覆蓋度(30%，45%]、中等覆蓋度(45%，60%]、中高覆蓋度(60%，75%]以及高覆蓋度(75%，100%)。

2.2 線性回歸模型

在一定的時間周期內，線性回歸模型采用最小二乘法逐個像元擬合斜率，以單個像元FVC隨時間變化特征，即上升或者下降趨勢來反映整個空間的變化規律[19]。線性回歸模型估算的變化趨勢Slope可以表示為：

(2)

式中：n為總的監測期數；fi為第i期的FVC。當Slope>0時，表明FVC呈現增加趨勢，反之則呈現下降趨勢。Slope絕對值越大，表明變化越明顯。

采用線性回歸模型對1988—2018年間各像元FVC序列的變化趨勢進行了計算，并對其值進行統計分析。根據各像元FVC值變化趨勢顯著性水平，按照Slope取值將FVC變化趨勢劃分為5級：顯著降低(≤-0.02)、輕度降低(-0.02，-0.01]、基本穩定(-0.01，0.01]、輕度增加(0.01，0.02]以及顯著增加(>0.02)。

3 結果與分析

3.1 FVC時空變化趨勢

3.1.1 年際變化總體趨勢

1988—2018年間洱海流域FVC年際變化趨勢如圖3所示。

圖3 1988—2018年洱海流域FVC年際變化趨勢Fig.3 Inter-annual variations of FVC over Erhai Lake basin during 1988—2018

從圖3中可以看出，1988—2018年間，年均FVC最低為64.46%，出現在1993年；最高為84.85%，出現在2015年。從分段變化趨勢來看，分別有3個時段呈現逐步下降趨勢，即1988—1993年、2005—2010年以及2015—2018年，其中1988—1993年間FVC下降趨勢最為明顯。相對應的，還有2個時段呈現一定的上升趨勢，其中1993—2005年間緩慢上升，而2010—2015年是FVC增速最顯著的時段，增速達2.5%?？傮w來看，從1988—2018年，洱海流域年最大FVC在小幅上下波動中仍持續上升，整體上呈現隨時間持續增長的趨勢，反映出流域內植被恢復水平仍在不斷提升。

上述結果表明，自1990年后期以來洱海實施“三退三還”政策,即：退耕還林/湖、退塘還湖、退房還濕地，FVC開始隨之呈現緩慢回升，2002年云南省退耕還林工作全面啟動，2004—2008年間進入退耕還林鞏固成果階段，由于退耕還林政策的有力推進，從2010年開始洱海流域的FVC呈現有效增長，從2015年開始FVC出現下降勢頭，其原因可能與近幾年云南省降雨量減少導致的旱情有關。

3.1.2 年際變化空間分布變化特征

通過對洱海流域逐像元進行FVC變化趨勢的一元線性回歸分析，獲取了1988—2018年期間各像元FVC變化趨勢，FVC變化趨勢的空間分布情況如圖4所示。從整體年際變化趨勢來看，洱海流域內約82.39%的區域FVC是保持基本穩定的；出現FVC退化趨勢的像元僅占流域總面積的3.27%，其中，FVC顯著降低的區域集中分布在環洱海區域，尤其是洱海南部的大理市、下關鎮和鳳儀鎮，通過實地調研，植被退化區域主要是由城市化建設帶來的新增建設用地所形成。與此同時，呈現改善趨勢的像元占14.34%，相比之下說明洱海流域植被覆蓋結構仍在不斷改善。盡管從洱海流域的整體變化趨勢來看，雖然植被狀態是持續改善的，但人類活動影響如城市建設、礦山開采、道路工程仍對洱海流域生態環境的穩定構成了一定的影響。

圖4 洱海流域FVC年際變化趨勢(1988—2018年)Fig.4 FVC Inter-annual change trend of FVC in Erhai Basic (1988—2018)

分別選取了1988年、1998年、2008年以及2018年4個期次的年均FVC空間分布情況進行綜合比對(圖5)，年均FVC分別為74.18%，75.92%，78.58%和82.94%，呈現逐步提升的趨勢?？傮w看來，各等級FVC的面積變化有所差異，即低植被覆蓋區、中低植被覆蓋區、中等植被覆蓋區以及中高植被覆蓋區面積均呈現下降趨勢，而高植被覆蓋區的面積呈現出增長趨勢(表2)。其中，低植被覆蓋區在1988—1998年這10 a間面積基本維持不變，在1998—2008年間面積迅速減少，比例降低了1.02%，但在2008—2018年間又有所反彈，占比從1.65%增加到2.24%，和1988年相比，2018年低植被覆蓋區在空間上更加集中，主要分布在洱源縣以及洱海南部城鎮化的區域。而中低、中等以及中高植被覆蓋區占比在1988—2018年間均持續下降，中等和中高植被覆蓋區降幅較大，其中中等植被覆蓋區從13.49%下降到4.44%，尤其是1998—2018年間，降幅分別接近6%和8%；中高植被覆蓋區占比從1988年的24.45%下降到2018年的12.42%，下降了近一半。與之相反的，高植被覆蓋區占比和面積在1988—2018年間呈現持續增長。綜合來看，相比1988年，到2018年高植被覆蓋區增長了23.32%；而中高、中等、中低植被覆蓋區和低植被覆蓋區面積分別減少12.03%，9.05%，2.78%以及0.41%，尤其中等和中高植被覆蓋區在2008—2018年間降速顯著。1988年，高植被覆蓋區占總面積53.18%，而到了2018年高植被覆蓋區占比已升至76.50%，提升的部分主要就是由原中高、中等以及中低植被覆蓋區轉化的?？傮w看來，洱海流域植被整體FVC較高，高植被覆蓋區域的持續增長說明洱海流域植被質量在不斷提升，植被恢復趨勢顯著。

(a)1988年 (b)1998年 (c)2008年 (d)2018年

表2 1988—2018年洱海流域不同等級FVC面積及變化率Tab.2 Vegetation coverage area and rate of different levels of FVC in Erhai Basin from 1988 to 2018

雖然洱海流域整體上呈現不斷提升的趨勢，但從局部變化上看可以發現2018年洱海西岸的FVC整體情況相比1988年并沒有改善，反而低植被覆蓋情況有所增多，主要源于隨著當地旅游業的開發興建了大量建筑，對植被的破壞具有一定程度的不可逆轉性影響。

3.2 FVC時空變化與巖性相關性分析

在同一降水條件下，地質巖性是決定地下水的存貯狀態和豐缺程度的關鍵因素，不同地質巖性在巖石裂隙發育程度、土層厚度以及風化殼持水性等方面存在差異，因此本文從FVC分布與地質巖性的關系著手，通過ArcGIS軟件的空間疊置分析功能統計每種地質巖性在FVC各個等級區間中所占的面積百分比，得到FVC與地層對應關系，將其與FVC估算結果進行疊加分析，分析不同尺度下，地質巖性對洱海流域FVC分布的影響(圖6)。

圖6 洱海流域不同巖性類型年均FVC變化趨勢Fig.6 Changes of FVC values corresponding to different lithologic types in Erhai Lake basin

從圖6中可以看出，在相同年份，同樣的氣候條件下，不同地質巖性區域的FVC還是存在明顯差異的，但在長時間序列中的總體走向趨勢大致一致。其中平均FVC最高的是變質巖，為79.22%，其次是侵入巖，為77.55%，隨后是灰巖和碎屑巖，分別為73.03%和71.87%，最后是白云巖和火山巖。由于白云巖和火山巖基巖裸露幾率高，這2類巖性類型區域的FVC最低，年均FVC分別為67.13%和66.33%。相比1988年不同地質巖性區域，2018年FVC增幅最大的是火山巖和白云巖，分別增長了13.02%和12.56%，增幅最低的是碎屑巖，增長了5.09%，說明了火山巖和白云巖地區植被仍具有一定的恢復潛力。

此外，結合圖2和圖4中不同地質巖性類型與FVC年際變化趨勢的空間分布情況看，可以發現FVC顯著降低的區域均分布在碎屑巖區域。從地質巖性對土壤結構影響的角度分析，碎屑巖風化后形成的土壤貧瘠，土壤結構較差，而火山巖上形成的土壤的質地結構較好，有利于礦物質元素更好地向植物體內轉移[20]。變質巖中形成的構造裂隙帶是良好的儲水空間，儲藏著豐富的淺層潛水，使得變質巖區的土壤水分含量較高，且變質巖區土層普遍深厚，即使在陡坡地帶也極少裸露，這類土地宜林程度較高，因此該類巖性區域各年份的FVC均高于其他類型?；規r分布區地下水埋藏大多較深，不能補給土壤，土層零星淺薄而不耐干旱，因此植物生長的水分供應條件較差，宜林程度較低，適宜灌木生長。此外，經野外調查發現，碳酸鹽巖發育土壤厚度多數為30～60 cm，水土涵養能力和抵御自然災害能力弱，開發不當容易造成嚴重的水土流失，導致石漠化[21-22]。

從2015年開始，洱海流域降雨量持續降低，經野外實地調查，共發現洱海流域11處由于降雨量減少導致樹木枯死的區域(圖2)，其中8處分布在白云巖區，2處在火山巖區，1處分布在碎屑巖區，1處分布在灰巖區。同時，從圖6中可以看出土層薄且不易固水的巖性區域如灰巖、白云巖、碎屑巖、火山巖的FVC從2015年開始呈現出了下降趨勢?？梢钥闯?，在宏觀尺度上，不同地質巖性發育的土壤無論是土層厚度還是固水能力都存在較大的差異，其植被覆蓋情況也存在一定的差別，在退耕還林中應根據不同巖性及其發育的土壤環境和適宜的植被特點等采取不同的生態恢復措施，以便提高植樹造林和生態恢復治理的成效。

4 結論

植被覆蓋變化監測是區域資源環境承載力研究的基礎，對揭示地表空間變化規律，分析評估和預測區域生態系統及環境變化具有重要的現實意義。本文基于GEE遙感大數據云計算平臺，嘗試在洱海流域利用30 m空間分辨率的Landsat長時間序列影像，采用混合像元二分模型，實現了對區域尺度的FVC高精度信息提取和長時間序列的動態監測，并在基礎上，探討了FVC與地層巖性之間的內在關聯。通過分析得出以下主要結論：

1)1988—2018年期間，洱海流域FVC在氣候變化和人類活動等多重因素共同驅動下，雖出現了階段性下降，但總體上仍呈現出波動上升的趨勢，尤其是高植被覆蓋區的面積不斷提升，反映了流域整體植被質量水平的持續優化，說明人類活動對植被快速恢復起到重要作用，尤其是2000年以來我國實施了一系列生態恢復工程，洱海流域植被覆蓋狀況整體趨好。

2)該流域植被覆蓋變化以穩定為主，局部存在退化現象，人類活動干擾仍是FVC變化的主要因素，植被退化區域多集中分布于流域內的城鎮化擴展地帶，人為活動以及城市化的迅速發展對于植被的影響較大。

3)通過對洱海流域FVC分布變化與巖性等關系分析得出，FVC的分布在一定程度上受地層巖性特性的影響，因此在實施生態修復過程中，必須考慮不同巖性條件下的植被恢復的差異，合理配置土地利用方式以及生態修復模式。