基于MODIS的大別山區NPP及NDVI時空動態及相關性研究

張紅峰, 王怡恩, 顧治家*, 李泮營, 衣 強, 郭偉紅, 郭 華

(1. 鄭州大學 黃河實驗室, 河南 鄭州 450001; 2. 河南省嵩縣水土保持科學研究所, 河南 嵩縣 471400;3. 信陽師范大學 地理科學學院, 河南 信陽 464000; 4. 河南省水土保持監測總站, 河南 鄭州 450008)

0 引言

植被凈初級生產力NPP(Net Primary Productivity)是評估生態系統碳平衡的基礎[1],它不僅可以反映陸地植被的生長狀態,也常用來計算地球生態系統的二氧化碳吸收量,研究生態系統中的碳循環情況。目前,NPP已經被廣泛應用于土地利用評價、氣候變化、碳循環與碳擾動、自然資源管理和區域生態規劃等方面[2]。歸一化植被指數NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是植被生長狀態及植被覆蓋度的最佳指示因子,對地面植被葉綠素變化具有敏感性和較高的時空分辨率,因此可以很靈敏地反映NPP的動態變化。早在1991年已有研究者利用NDVI來分析和估測美國大平原的植被初級生產力[3]。近年來將NDVI數據應用到大尺度、長時間的環境監測以及植被對氣候變化的響應成為了研究熱點[4-5]。國內外針對NPP的研究側重于其時空變化特征研究,并利用模型來估算植被凈初級生產力。也有學者研究了NPP對氣候因子的響應,但對于NPP與NDVI之間相互關系的探討還需要進一步深入[6-7]。雖有不少學者已對區域植被動態變化進行了大量研究,但對大別山區長時間序列植被NDVI、NPP變化及相互關系研究還遠遠不夠[8-9],尤其對于是否可以用NDVI對NPP有效地進行監測仍不明晰?；诖?本文利用MOD17A3 NPP和MOD13Q1 NDVI遙感數據,分析2000—2019年大別山區NDVI和NPP的時空變化特征及其相關性,以期實現大別山區植被動態監測和植被生產力的估測,以便更有效地進行生態系統管理。

1 研究區概況

大別山區橫跨河南、安徽、湖北3省,包括35個縣(市、區)654 個鄉、鎮,地跨黃岡市、六安市、安慶市和信陽市,總面積約72 200 km2,地理位置為112°40′—117°10′E、30°10′—32°30′N。該地區南北過渡性氣候特征明顯,年均溫為 12.5 ℃,南部以大別山為主體,屬北亞熱帶濕潤季風氣候,年均降水量 1115～1563 mm;北部屬黃淮平原,為暖溫帶半濕潤季風氣候,年均降水量 623～975 mm[10]。大別山區主要為低山丘陵,林地、耕地所占面積大,為中國典型的集山區、庫區、革命老區、貧困區于一體的特殊區域,也是我國中部地區的重要生態功能區和長江中下游地區的重要生態屏障[11]。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

NDVI數據來自美國航空航天局LAADS(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)的MOD13Q1植被覆蓋指數數據,空間和時間分辨率分別為250 m和16 d,利用最大合成法構建季節和年NDVI數據集。NPP數據來自MOD17A3HGF陸地植被凈初級生產力數據,空間和時間分辨率分別為500 m和1 a,時間跨度為2000—2019年。此外,利用MOD13Q1數據校準了研究區內的MOD17A3數據。研究區8個基準氣象臺站逐日的氣溫和降水數據來源于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn),時間序列為2000—2019年。研究區1∶100萬植被類型空間分布數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/)。

2.2 研究方法

(1)變化趨勢

采用一元線性回歸分析的方法,用最小二乘法計算求得斜率(slope),計算研究區20 a間植被的變化趨勢。年際變化的最小次方線性回歸方程的斜率被定義為NPP的變化率。計算公式如下:

(1)

式中:θslope是回歸方程的斜率,表示大別山區2000—2019年間NDVI或NPP值隨著時間變化的趨勢。θslope>0,表示隨著時間的變化呈上升趨勢,且θslope值越大,上升趨勢越明顯;θslope=0,表示無明顯變化;θslope<0,表示隨時間變化而呈現下降趨勢。Xi代表第i年NDVI或NPP值。

(2)

(2)相關性分析

研究區域內NPP與NDVI的相關性選用相關系數作為評價的定量化指標。

3 結果與分析

3.1 大別山區NPP動態變化

2000—2019年大別山區年NPP變化范圍為402～576 g/(m2·a),均值為497 g/(m2·a),其中2015年大別山區植被的年NPP最大,為576 g/(m2·a),2000年植被年NPP最小,僅為402 g/(m2·a)。2000—2019年大別山區的NPP呈顯著增加趨勢(p<0.05),增長率為4.26%(圖1)。其中2000—2006年和2012—2015年時段植被NPP呈現較高的增長率,分別為9.54%和25.15%。2016—2019年以來植被NPP又有所降低,植被NPP的變化與水熱條件關系密切,相關分析表明其與該區降水和氣溫呈正相關,尤其是與降水關系極為密切,NPP大的年份往往降水較為豐沛。

圖1 2000—2019年大別山區NPP、NDVI的年際變化Fig. 1 Variation of NPP and NDVI in the Dabie Mountain area from 2000 to 2019

大別山區植被NPP整體上呈現出“中間高,四周低”的分布特征(圖2a),空間差異大,變化范圍在100.96～1 102.81 g/(m2·a),高于平均值的區域占比45.85%,低于平均值的區域占比54.15%。NPP較低的區域主要分布在大別山地區北部,大部分在300～400 g/(m2·a)之間,主要位于河南省信陽市東部和安徽省六安市北部。

圖2 2000—2019年大別山區植被NPP(a)及變化率(b)空間分布Fig. 2 Spatial distribution of NPP (a) and its variation rate (b) in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

NPP較高的區域主要分布在湖北省黃岡市大部分地區和安徽省安慶市西北部。大別山區中部多為林地和草地,針葉林、闊葉林和灌叢多集中于該區域,相應的植被NPP相對較高。大別山區邊緣區域多是城鄉、居民用地的聚集地。因此,植被NPP易形成“中間高、邊緣低”的空間分布格局。

2000—2019年NPP變化趨勢表明,大部分地區NPP呈增大的趨勢;有76.68%的區域范圍NPP變化率超過10%,基本不變(NPP變化率在-10%～10%)的面積占19.87%。植被 NPP的變化百分率>30%的植被主要分布在信陽市南部及六安市中部,說明這些地區植被生長狀況得到較好的改善(圖2b)。植被NPP的變化率<-10%的植被主要零星分布在河南省信陽市與安徽省六安市交界線北部、湖北省黃岡市南部和安徽省安慶市南部。由此可見,人類活動對植被NPP的影響較大,盡管整體上來講大別山區NPP逐年增大,但人類活動密集的區域NPP則不斷降低。

3.2 大別山區NDVI動態變化

2000—2019年大別山區年NDVI變化范圍為0.73～0.81,多年均值為0.78,NDVI最大值出現于2015年,最小值出現于2001年。2000—2019年大別山區植被NDVI整體上呈現增長的趨勢,平均增長速率為0.25%(圖1)。近20 a來NDVI的變化可以分成3個階段:2000—2006年NDVI呈現快速上升,上升速率達到了0.87%;2007—2012年NDVI值表現為下降趨勢,下降速率為0.14%;2013—2019變化較為平穩,上升速率為0.02%。2018—2019年NDVI下降幅度較大,是因為2019年年降雨量急劇減少,僅為866 mm,遠低于多年平均降雨(1262 mm),同時日平均氣溫也高于正常年份,是2014年以來的最高日均溫。正是由于水熱條件的變化,直接導致該時段內NDVI急劇降低。大別山區夏季NDVI最大,其次為春季和秋季,冬季最小(圖3)。

圖3 2000—2019年大別山區各季節NDVI時間變化特征Fig. 3 Temporal variation of seasonal NDVI in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

在研究時間段內,各個季節都呈增長趨勢,但變化也有所差異,春季NDVI呈極顯著增加趨勢(p<0.01),多年平均值為0.58,最小值出現于2000年,NDVI為0.54,2016年達到最大值為0.66(圖3a);夏季NDVI呈顯著增加趨勢(p<0.05),多年平均值為0.75,最小值出現在2006年(0.64),最大值出現在2015年(0.81)(圖3b);秋季NDVI也呈極顯著增加趨勢(p<0.01),多年平均值為0.57。2001年出現明顯降低的趨勢,NDVI為0.51,2017年出現最大值為0.66(圖3c);冬季NDVI最小,多年平均值為0.40,但也呈顯著增加趨勢(p<0.05)。冬季NDVI最小值出現在2000年,最大值出現在2016年(圖3d)。

大別山區NDVI整體上呈現出由中心向四周遞減的格局(圖4a),具有明顯的區域差異,變化范圍在0.003～0.937之間,絕大區域的NDVI在0.7～0.9之間。NDVI較低的區域主要分布在大別山區四周邊緣。78.88%的區域植被處于改善趨勢,54.21%的植被輕度改善,22.64%的植被中度改善;2.03%的植被明顯改善,主要集中在安徽省六安市北部;但仍有11.10%的區域植被處于退化趨勢,主要分布于大別山區南部的黃岡市和安慶市(圖4b)。

圖4 2000—2019年大別山區植被NDVI(a)及變化趨勢(b)空間分布Fig. 4 Spatial distribution of NDVI (a) and its variation trend (b) in Dabie Mountain area from 2000 to 2019

3.3 大別山區NPP與NDVI的關系

20 a間大別山區植被NPP和NDVI總體上均呈上升的趨勢,且NPP與NDVI具有極強的相關性(相關系數為0.703,p<0.01)。大別山區有85.81%的區域呈現正相關,有14.19%的區域呈現負相關。15.76%的區域呈現顯著正相關,而呈現極顯著正相關的區域占比為15.61%;有0.66%的區域呈顯著負相關,有0.26%的區域呈極顯著負相關。NPP與NDVI的相關性呈現西部高于東部的格局,相關系數較高的地區主要位于信陽市和黃岡市(圖5)。研究區不同植被類型的NPP與NDVI相關系數有所差別,其中針葉林的最高(相關系數為0.64),其次為闊葉林(相關系數為0.62)、灌叢(相關系數為0.46)和草叢(相關系數為0.44),栽培植被(主要為糧食作物、果園和經濟林等)最低(相關系數為0.39)。

圖5 2000—2019年大別山區年均植被NPP、NDVI相關性空間分布Fig. 5 Spatial distribution of annual average NPP and NDVI correlations in the Dabie Mountains from 2000 to 2019

4 討論

在2000—2019年大別山區四季NDVI數值中,冬季最低,夏季最大。由于冬季的溫度、降水量較低,一部分植物進入落葉期,植被處于生長季末期,進而NDVI為一年四季最低。夏季溫度較高、降水充沛,光合作用強,植被處于生長季最旺盛時期,NDVI為一年四季最高。水熱組合狀況影響該區域的植被生長,植被NDVI與降水、氣溫等氣候因素有一定的關系[8-9],尤其是降水的影響最為顯著,降水充足的年份往往NDVI的值也相對較大。

大別山區NPP與NDVI在空間分布上具有相似性,都呈現出“中間高、邊緣低”的分布格局。大別山的邊緣地區受人類活動影響大,農業活動頻繁,作物收割后植被覆蓋和生產力會明顯降低,植被NPP與NDVI較小且季節差異顯著。城市及周邊區域受工業化和城市化進程的影響,植被NPP與NDVI也較小。本研究表明,信陽市和六安市的局部地區植被狀況好轉的程度和比例較大,這與該區域近些年的茶葉種植密切相關,大面積的退耕種茶使得植被狀況逐年改善[12]。大別山區的中心區域是NDVI的高值區,對應的NPP值也較高,這是因為該區域海拔高、坡度大,是林地集中分布的區域,植被覆蓋度較高又處于林地的生長期。研究區NPP與NDVI具有極強的相關性,可用線性回歸方程表示。相對來說,NPP的時間分辨率和空間分辨率較低,NDVI則可用多源遙感影像來獲取高分辨率。NDVI和NPP在不同植被類型上的相關性有所差異,在栽培植被上二者的相關性最低,該植被類型在大別山區的比例超過50%,用NDVI來估測栽培植被類型NPP時準確度會降低。

5 結論

基于2000—2019年大別山區MOD17A3 NPP和MOD13Q1 NDVI遙感數據,分析大別山區NPP以及NDVI的時空演變特征及其相關性,主要結論如下:

(1)2000—2019年大別山區年NPP值和NDVI值均呈波動上升的趨勢。在季節尺度上,春季和秋季NDVI呈極顯著增加趨勢,夏季和冬季NDVI呈顯著增加趨勢。

(2)大別山區植被NPP和NDVI具有相似的空間分布格局,呈現出“中間高、邊緣低”的特征。近20 a來NDVI以及NPP的空間動態,78.88%的大別山地區植被NDVI處于改善趨勢,NPP變化率大于10%的面積比例為76.68%,大部分區域的植被生長狀況有所改善。

(3)大別山區植被NPP和NDVI在不同植被類型上相關系數有所差別,其中針葉林的最高,其次為闊葉林、灌叢和草叢,栽培植被最低。

(4)大別山區植被NPP與NDVI具有極強的相關性,利用MODIS遙感數據實時監測大別山區生態系統質量狀況和使用NDVI來估測除栽培植被外的其他植被凈初級生產力是可行的。