中國(guó)科學(xué)院信息化建設(shè)項(xiàng)目(XXH12504-1-12)資助.2015-03-13收稿；2015-05-11

收修改稿.劉旭穎(1989～)，女，碩士研究生；E-mail：liuxuying1213@163.com。

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基于時(shí)間序列諧波分析的鄱陽(yáng)湖濕地植被分布與水位變化響應(yīng)*

*中國(guó)科學(xué)院信息化建設(shè)項(xiàng)目(XXH12504-1-12)資助.2015-03-13收稿；2015-05-11

收修改稿.劉旭穎(1989～)，女，碩士研究生；E-mail：liuxuying1213@163.com。

(1：中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100101)

(2：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

摘要：采用高時(shí)間分辨率遙感信息的諧波分析方法，提取反映鄱陽(yáng)湖濕地植被指數(shù)隨水位變化的諧波分量，分別以自然年和水文年的不同周期作為濕地植被指數(shù)諧波分析單元，利用時(shí)間序列信號(hào)的最大振幅諧波分量的變化周期表征濕地植被指數(shù)在不同分析單元的變化模式，結(jié)合常年水位觀測(cè)數(shù)據(jù)和濕地植被群落在不同物候期的時(shí)間與空間特征，探討鄱陽(yáng)湖國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和南磯濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的植被分布面積與水位變化關(guān)系.結(jié)果表明：(1) 鄱陽(yáng)湖濕地植被分布受水文狀況影響的特征明顯，相對(duì)于南磯自然保護(hù)區(qū)，鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)濕地植被分布面積對(duì)觀測(cè)水位的變化更為敏感.(2) 兩個(gè)自然保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)的濕地植被分布面積與對(duì)應(yīng)水文年9和10月的觀測(cè)水位呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在0.05水平上顯著.一年兩季生長(zhǎng)的濕地植被分布面積受退水時(shí)間影響大于次年的漲水時(shí)間，與枯水期的觀測(cè)水位無明顯的相關(guān)關(guān)系.(3) 兩個(gè)自然保護(hù)區(qū)在不同高程區(qū)間的濕地植被分布面積與觀測(cè)水位的相關(guān)關(guān)系和顯著性呈現(xiàn)各自特征.在鄱陽(yáng)湖保護(hù)區(qū)，12～13m高程區(qū)間的濕地植被分布面積與9月觀測(cè)水位的相關(guān)性最強(qiáng)，且相關(guān)關(guān)系在0.05水平上顯著；13～14m高程區(qū)間的濕地植被分布面積與10月觀測(cè)水位相關(guān)關(guān)系更強(qiáng).在南磯自然保護(hù)區(qū)，濕地植被分布面積在不同高程區(qū)間均與9和10月觀測(cè)水位顯著相關(guān).采用諧波分析方法分析湖泊濕地的植被分布面積與水位關(guān)系有助于基于多時(shí)間序列遙感信息的濕地水文節(jié)律研究。

關(guān)鍵詞：鄱陽(yáng)湖；時(shí)間序列；遙感數(shù)據(jù)；諧波分析；水位；Pearson相關(guān)分析

濕地水文過程作為影響濕地生態(tài)系統(tǒng)的重要因素之一，不僅左右著濕地的物理、化學(xué)和生態(tài)過程，也對(duì)濕地發(fā)育演化和維持景觀效益起到重要作用[1]，鄱陽(yáng)湖水文過程同時(shí)受到贛、撫、信、饒、修五水及長(zhǎng)江的影響[2].按照鄱陽(yáng)湖水利樞紐建設(shè)辦公室提供的觀測(cè)數(shù)據(jù)，自1950年以來，鄱陽(yáng)湖的水位(星子水位)在7～23m 之間波動(dòng)，最高水位為22.52m(1998年8月2日)，最低水位為7.11m(2004年2月4日).涉及鄱陽(yáng)湖湖泊水文節(jié)律的研究主要使用定位觀測(cè)數(shù)據(jù)[3-12]和遙感、GIS[12-14]等技術(shù).閔騫等自1990s開始，持續(xù)關(guān)注鄱陽(yáng)湖觀測(cè)水位數(shù)據(jù)，從多角度描述鄱陽(yáng)湖水位變化特征和規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上討論了圍墾等人類活動(dòng)對(duì)鄱陽(yáng)湖水位的影響[9-11].李鵬等利用1989-2010年多期衛(wèi)星影像信息提取湖泊面積，結(jié)合定位觀測(cè)數(shù)據(jù)得到了鄱陽(yáng)湖水面面積隨水位變化的關(guān)系[12].針對(duì)鄱陽(yáng)湖地區(qū)的濕地植被，研究方法集中在采用傳統(tǒng)的采樣調(diào)查[15-21]、使用遙感數(shù)據(jù)反演生物量[22]、解譯植被種類[19-22]等.張全軍等通過實(shí)地調(diào)查研究了南磯自然保護(hù)區(qū)的植被類型及分布[18].胡振鵬等利用3S技術(shù)對(duì)鄱陽(yáng)湖濕地進(jìn)行分類，研究了主要植物群落結(jié)構(gòu)和分布規(guī)律[19].葛剛等通過長(zhǎng)期實(shí)地觀測(cè)和調(diào)查描述了鄱陽(yáng)湖地區(qū)優(yōu)勢(shì)植被種群的分布格局[20]，以及外來入侵種的科目和對(duì)于鄱陽(yáng)湖濕地的影響[21]。

本文使用的諧波分析方法不僅在信號(hào)處理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，隨著遙感數(shù)據(jù)的積累，也常見于對(duì)時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的處理.諧波分析法能準(zhǔn)確描述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，在地表覆蓋分析方面的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟[25-34].于信芳等利用諧波分析的方法對(duì)我國(guó)東北森林物候期進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并獲取了其空間分布格局[33].本文使用的遙感數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率的優(yōu)點(diǎn)，可以從多角度綜合反映地表變化.諧波分析的方法則可以將反映地表變化的時(shí)間序列信號(hào)簡(jiǎn)化為不同的特征參量.鄱陽(yáng)湖因其濕地結(jié)構(gòu)波動(dòng)明顯，相對(duì)于瞬時(shí)數(shù)據(jù)，諧波分析結(jié)果能夠更客觀地反映鄱陽(yáng)湖地表綜合特征。

1 研究區(qū)概況

圖1 鄱陽(yáng)湖內(nèi)自然保護(hù)區(qū)區(qū)位(底圖為1989年11月20日TM742波段合成)Fig.1 National nature reserves inside Lake Poyang(Background is Landsat TM taken on Nov. 20th， 1989)

鄱陽(yáng)湖位于江西省北部，屬于吞吐型湖泊.湖泊水面面積在夏季豐水期可達(dá)3700km2以上，在秋、冬枯水期可縮小至不足1000km2，形成獨(dú)特的“豐水一片，枯水一線”的景觀.研究表明，在吳淞高程12～16m的水位升高過程中，每升高1m，主湖水面以超過300km2的面積擴(kuò)展.其中12～13m為面積增加最大區(qū)間，在12m 升高到13m階段，水面擴(kuò)展662.3km2.隨著水位升高，草洲、灘地的分布減少明顯.在12～14m區(qū)間，草洲隨著水位每升高1m，平均以超過300km2的幅度減少*鄱陽(yáng)湖水利樞紐工程對(duì)濕地與候鳥的影響及對(duì)策研究課題組，李文華、劉興士等.鄱陽(yáng)湖水利樞紐工程對(duì)濕地與候鳥的影響及對(duì)策研究報(bào)告，2010年10月..這種隨水位而導(dǎo)致濕地結(jié)構(gòu)發(fā)生波動(dòng)的變化規(guī)律，是自古鄱陽(yáng)湖形成以來的典型特征[2].研究樣區(qū)選取鄱陽(yáng)湖國(guó)家自然保護(hù)區(qū)(以下簡(jiǎn)稱鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū))和南磯濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)(以下簡(jiǎn)稱南磯自然保護(hù)區(qū))(圖1).兩個(gè)保護(hù)區(qū)為典型的水體-灘地-草洲交錯(cuò)分布的湖泊濕地結(jié)構(gòu)。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文采用的數(shù)據(jù)主要有：MODIS-NDVI16日集成的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)(空間分辨率為250m)、水文站定位觀測(cè)數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù).標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的時(shí)間段為從2000年第49d(2月18日)至2013年第353d(12月19日)，以16d 為間隔，共計(jì)319期.MODIS-NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品由MODIS逐日數(shù)據(jù)計(jì)算，經(jīng)過16日最大值合成法(MVC)生產(chǎn).MVC(Maximum Value Composite)指的是用合成期內(nèi)最大NDVI值代表這16日的地表NDVI.從NASA提供的數(shù)據(jù)中提取出NDVI波段，通過遙感圖像處理的標(biāo)準(zhǔn)化流程，并實(shí)現(xiàn)WGS84/UTM50坐標(biāo)系的投影轉(zhuǎn)換。

DEM數(shù)據(jù)(圖2)是將1∶25000 比例尺等值線DEM中的等高線離散化成為點(diǎn)數(shù)據(jù)，并與1∶10000 比例尺等高點(diǎn)數(shù)據(jù)空間疊加后生成不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)，在TIN的基礎(chǔ)上內(nèi)插值成規(guī)則格網(wǎng)DEM*鄱陽(yáng)湖水利樞紐工程對(duì)濕地與候鳥的影響及對(duì)策研究課題組，李文華、劉興士等.鄱陽(yáng)湖水利樞紐工程對(duì)濕地與候鳥的影響及對(duì)策研究報(bào)告，2010年10月.。

2.2 計(jì)算諧波分量特征值

3 結(jié)果和分析

3.1 時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)諧波分析

分別對(duì)全部14 a與每一水文年(9月至次年9月)兩個(gè)不同尺度的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行諧波分析，得到地表NDVI主要變化諧波分量對(duì)應(yīng)周期(T)，如圖3、4、5.從圖3可知14 a間鄱陽(yáng)湖的濕地結(jié)構(gòu).根據(jù)諧波分析原理和不同地表類型在紅光波段及近紅外波段反射特點(diǎn)，將無明顯周期性變化特征的像元判定為水體.T=1a的區(qū)域?yàn)樗w、含植被水體、灘地、水-灘過渡帶等；T=0.5a的區(qū)域是鄱陽(yáng)湖的草洲帶.鄱陽(yáng)湖濕地主要的植被群落種類有蘆葦群落、南荻群落、苔草群落等，這些群落存在不同程度的鑲嵌情況，一般呈現(xiàn)出春季及秋季兩次生長(zhǎng)周期[18]，即T=0.5a.因此選擇NDVI變化周期為半年的區(qū)域特征值表征濕地植被群落分布.濕地植被群落多分布于子湖周邊以及入湖河流的各級(jí)支流周邊.不同的地表覆蓋具有不同的高程分布特征，水-灘過渡帶主要在11～12m，草洲帶主要分布在12m以上的高程范圍。

圖2 鄱陽(yáng)湖DEM(吳淞高程)Fig.2 DEM of Lake Poyang(The same reference datum as water level)

圖3 2000-2013年鄱陽(yáng)湖地區(qū)NDVI時(shí)間序列諧波分析圖Fig.3 Harmonic analysis result of time series NDVIdataset of Lake Poyang during 2000-2013

圖4、圖5分別為兩個(gè)保護(hù)區(qū)NDVI在每一水文年內(nèi)的變化模式，例如T=3～4月.在鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)，濕地植被分布主要集中在蚌湖東側(cè)帶狀區(qū)域、大湖池周邊以及保護(hù)區(qū)東南眾多小型子湖周邊.當(dāng)濕地植被分布減少時(shí)，大湖池周邊的分布首先減少；當(dāng)濕地植被分布增加時(shí)，其分布向主湖區(qū)蔓延.在南磯自然保護(hù)區(qū)，濕地植被在高程12m分布廣泛，多集中于各子湖周邊。

根據(jù)每一水文年和14a的諧波分析結(jié)果中T=0.5a所占比例(表1、圖6)，在兩個(gè)保護(hù)區(qū)中，鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)內(nèi)濕地植被分布隨著水位波動(dòng)更大.以14a結(jié)果以±15%為分析閾值，即鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)結(jié)果閾值區(qū)間為[21.21%，51.21%]，南磯自然保護(hù)區(qū)結(jié)果閾值區(qū)間為[8.68%，38.68%].在閾值范圍外的年份有2000-2001、2005-2006、2006-2007、2010-2011、2012-2013水文年，其余年份與14a結(jié)果相近。

根據(jù)鄱陽(yáng)湖國(guó)家自然保護(hù)區(qū)管理局提供的2009年10月蚌湖實(shí)地調(diào)查結(jié)果(圖7、表2)、張全軍、胡振鵬、葛剛等學(xué)者關(guān)于鄱陽(yáng)湖地區(qū)主要濕地植被種類物候期的描述[18-20](圖8)以及各點(diǎn)高程得出在2009-2010水文年各點(diǎn)NDVI的變化模式.A、B、C、D點(diǎn)主要植被覆蓋類型為苔草科和蘆葦，高程均大于13m.根據(jù)2009-2010水文年水位數(shù)據(jù)，A～D點(diǎn)所呈現(xiàn)的NDVI變化模式主要由濕地植被的物候期決定，因此諧波分析結(jié)果為T=0.5a.而E、F、G點(diǎn)的高程小于13m，根據(jù)水位數(shù)據(jù)，在2009-2010水文年內(nèi)，僅在其秋季生長(zhǎng)期有長(zhǎng)時(shí)間的露出，因此，對(duì)應(yīng)的NDVI變化模式是以1a為周期的，與諧波分析得到的結(jié)果一致。

圖4 鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)各年NDVI時(shí)間序列諧波分析Fig.4 Harmonic analysis result of Lake Poyang Natural Reserve of time series NDVI dataset in every hydrological year

圖5 南磯自然保護(hù)區(qū)各年NDVI時(shí)間序列諧波分析Fig.5 Harmonic analysis results of Nanji Natural Reserve of time series NDVI dataset in every hydrologic year

20002001年20012002年20022003年20032004年20042005年20052006年20062007年20072008年20082009年20092010年20102011年20112012年20122013年14a綜合結(jié)果鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)7.3042.9038.5026.5223.669.7459.6831.3132.4428.141.6849.6513.5436.21南磯自然保護(hù)區(qū) 7.8332.9827.4223.7222.1212.4365.0024.2729.5827.161.4428.2710.8123.68

圖6 諧波分析中T=0.5 a所占比例Fig.6 Percentage of “T=0.5 a” in every harmonic result

圖7 實(shí)地調(diào)查樣點(diǎn)位置Fig.7 Field vegetation survey spots

圖8 濕地植被物候期[18-19]Fig.8 Phenology of wetland vegetation[18-19]

采樣點(diǎn)蓋度/%蘆葦南荻糠稷灰化苔草糙葉苔草剛毛荸薺水蓼水田碎米薺諧波分析結(jié)果DEM(吳淞高程:m)A10.018.378.3T=0.5a15.0B8.313.383.3T=0.5a14.6C70.016.77.0T=0.5a14.0D28.381.7T=0.5a13.2E94.3T=1a12.6F36.713.310.350.0T=1a11.6G16.750.011.756.7T=1a11.5

3.2 水位變化規(guī)律

鄱陽(yáng)湖主要水文站有都昌站、棠陰站、星子站和吳城站等，其中吳城站水位取吳城贛江站和吳城修水站水位數(shù)據(jù)平均值.將都昌水位與其他水文站水位進(jìn)行擬合，均呈現(xiàn)較好的擬合效果(圖9)，故選擇都昌站水位數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.按3.1節(jié)中分析結(jié)果將這14a數(shù)據(jù)分成兩組分別觀察水位變化規(guī)律(圖10)。

圖9 都昌水位與星子、棠陰、吳城水位的擬合關(guān)系Fig.9 Relationships between water level of Duchang and Xingzi， Tangyin, Wucheng

圖10 不同水文年月均都昌水位變化Fig.10 Average water level per month during selected hydrological years

在諧波分析結(jié)果異常的水文年中9、10月和次年4、5月都昌水位相對(duì)于14a平均水位出現(xiàn)明顯偏移.例如在分布比例超過60%以上的2006-2007水文年，9-10月呈現(xiàn)低水位、小幅度減少趨勢(shì)；在次年4-5月呈現(xiàn)低水位、小幅度增加趨勢(shì).而其他年份的水位偏移主要集中于11月至次年2月。

在2000-2001水文年的秋季生長(zhǎng)期，即10月及11月，都昌水位比平均水位高出3m左右.而2005-2006水文年，水位波動(dòng)與14a平均水位波動(dòng)模式相似.但根據(jù)都昌每日水位數(shù)據(jù)，在該水文年豐轉(zhuǎn)枯和枯轉(zhuǎn)豐這兩個(gè)變化過程中的高程10～13m區(qū)間，出現(xiàn)多個(gè)極值水位，造成水與灘之間濕地結(jié)構(gòu)的反復(fù)變化，使得這些區(qū)域濕地植被的NDVI變化模式變成了以3～4個(gè)月為周期.在2010-2011水文年，10月至次年5月的平均水位均在9～10m.比較草洲帶這一水文年與其他年份同一地表區(qū)域?qū)?yīng)象元的Z譜曲線，在這一水文年的12月至次年2月，即主要濕地植被的枯萎期，NDVI沒有變小，因此導(dǎo)致諧波分析結(jié)果出現(xiàn)絕大區(qū)域均為T=1a的情況.類似的規(guī)律也曾出現(xiàn)在2012-2013水文年。

與之形成對(duì)比的是2006-2007水文年的分析結(jié)果.水位波動(dòng)雖與2010-2011水文年相似，枯水位較低，但諧波分析結(jié)果與2010-2011水文年恰好相反，濕地植被分布高達(dá)60%以上.2006-2007水文年秋季生長(zhǎng)期水位較低，不僅為高程在13m以上的草洲帶提供了濕地植被生長(zhǎng)的必需條件，同時(shí)為更低高程區(qū)域的植被提供了足夠的生長(zhǎng)時(shí)間.該水文年的春季2-3月水位開始出現(xiàn)明顯上漲，為濕地植被的春季生長(zhǎng)提供了充足的水環(huán)境.因此在兩個(gè)保護(hù)區(qū)內(nèi)，一年兩次生長(zhǎng)期的濕地植被群落分布廣泛.出現(xiàn)類似結(jié)果的還有2011-2012水文年.該水文年的9月及10月水位與14a平均水位相差3m以上，其濕地植被分布比例明顯大于總14a的結(jié)果，尤其在鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)。

3.3 濕地植被分布面積與水位的相關(guān)性分析

根據(jù)各水文站的地理位置，分別選擇吳城站和棠陰站觀測(cè)水位分析鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)濕地植被分布面積與水位變化之間的關(guān)系(表3)。

表3 濕地植被分布與各月水位的相關(guān)系數(shù)(P)和顯著性系數(shù)(Sig.)

**表示在0.01水平上顯著；*表示在0.05水平上顯著，下同。

相關(guān)分析結(jié)果表明，在鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)和南磯自然保護(hù)區(qū)，濕地植被的分布與對(duì)應(yīng)水文年9月的水位有緊密的負(fù)相關(guān)性，與10月水位相關(guān)性稍差，均呈顯著相關(guān)，與其他月份的水位相關(guān)性較小.在2006-2007以及2011-2012水文年，9月及10月的水位比14a平均水位低2m以上，因此對(duì)應(yīng)水文年的濕地植被分布比例高.在2000-2001、2005-2006水文年，9、10月吳城和棠陰水位均明顯大于14a平均值，因此對(duì)應(yīng)水文年的濕地植被分布比例低.鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)濕地植被分布與水位的相關(guān)系數(shù)大于南磯自然保護(hù)區(qū)，說明鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)的濕地植被分布面積對(duì)于水位變化更加敏感.結(jié)合鄱陽(yáng)湖地區(qū)的水文特征，9月及10月的水位反映了對(duì)應(yīng)水文年的退水時(shí)間，次年3、4月水位則反映了鄱陽(yáng)湖地區(qū)次年漲水時(shí)間[2].因此退水時(shí)間對(duì)濕地植被影響較大。

3.4 不同高程濕地植被分布面積對(duì)水位變化的響應(yīng)

結(jié)合DEM數(shù)據(jù)(圖2)，在大于12m(吳淞高程)的區(qū)域，以1m為間隔統(tǒng)計(jì)濕地植被占保護(hù)區(qū)面積的比例結(jié)果(圖11)表明，在鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)，濕地植被在12m以上的高程區(qū)間均有分布，且各高程分布相對(duì)南磯自然保護(hù)區(qū)比較均勻.而在南磯自然保護(hù)區(qū)，濕地植被主要集中于12～14m的高程區(qū)間，在大于14m高程上分布較少。

圖11 鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)和南磯自然保護(hù)區(qū)濕地植被在不同高程的分布比例Fig.11 Percentage of distribution of wetland vegetaton on different heights in Lake Poyang Natural Reserve and Nanji Natural Reserve

分別計(jì)算不同高程鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)濕地植被面積與吳城水位的相關(guān)關(guān)系和顯著性系數(shù)(表4)，南磯自然保護(hù)區(qū)濕地植被面積與棠陰水位的相關(guān)關(guān)系和顯著性(表5).在不同高程，濕地植被的分布與水位的相關(guān)關(guān)系不同。

1) 12～13m：濕地植被分布面積主要受9、10月水位影響，且均顯著相關(guān)；

2) 13～14m：鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)的濕地植被分布面積同時(shí)與9、10月水位呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)程度相近；南磯自然保護(hù)區(qū)的濕地植被主要受10月棠陰水位影響，與次年4月水位呈弱相關(guān)；

3) >14m：濕地植被分布同時(shí)受到9、10月和次年4月水位影響.濕地植被的分布與9、10月都昌水位的相關(guān)關(guān)系在不同水平上(0.05～0.10)顯著，但與次年4月水位關(guān)系不顯著.相對(duì)于鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)，南磯自然保護(hù)區(qū)的濕地植被分布與水位相關(guān)關(guān)系更顯著。

表4 鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)不同高程濕地植被分布與吳城水位的相關(guān)系數(shù)和顯著性系數(shù)

表5 南磯自然保護(hù)區(qū)不同高程濕地植被分布與棠陰水位的相關(guān)系數(shù)和顯著性系數(shù)

4 結(jié)語

本文采用時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的諧波分析，根據(jù)鄱陽(yáng)湖地區(qū)主要濕地植被種類的物候特征，以NDVI變化周期為半年的區(qū)域特征值表征濕地植被群落分布.結(jié)合鄱陽(yáng)湖的DEM數(shù)據(jù)與吳城站、棠陰水位數(shù)據(jù)，分析了濕地植被對(duì)水位變化的特征與規(guī)律，得出以下結(jié)論：

1) 兩個(gè)保護(hù)區(qū)中，鄱陽(yáng)湖國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)濕地植被群落分布對(duì)水位的變化更為敏感.鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)的濕地植被分布面積與9、10月吳城水位相關(guān)系數(shù)分別為-0.71和-0.66，均大于南磯自然保護(hù)區(qū)與棠陰水位的-0.66和-0.62。

2) 兩個(gè)保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)的濕地植被分布與對(duì)應(yīng)水文年9、10月的水位呈現(xiàn)比較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，且在0.05水平上顯著。

3) 不同高程的濕地植被群落分布與水位關(guān)系不同.在吳淞高程12～13m的濕地植被群落分布與9月水位相關(guān)性最強(qiáng)，且顯著相關(guān)；在13～14m高程的濕地植被分布與10月水位相關(guān)關(guān)系的顯著性強(qiáng)于9月水位.南磯自然保護(hù)區(qū)在各高程的濕地植被分布與水位相關(guān)關(guān)系的顯著性強(qiáng)于鄱陽(yáng)湖自然保護(hù)區(qū)。

4) 鄱陽(yáng)湖地區(qū)呈現(xiàn)一年兩季生長(zhǎng)的濕地植被受退水時(shí)間影響最大，其次是次年的漲水時(shí)間，與枯水期水位無明顯的相關(guān)關(guān)系。

本文所用方法可以得到對(duì)于每一年地表變化的綜合評(píng)價(jià)，避免了瞬時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)的偶然性誤差，為不同年份之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)比提供了標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo).采用諧波分析得到濕地植被的分布與水位關(guān)系結(jié)果，與葉春等使用生物量作為指標(biāo)獲取的結(jié)果[35-36]變化趨勢(shì)一致。

將T=0.5a作為鄱陽(yáng)湖主要濕地植被的表征，并不代表其他區(qū)域沒有濕地植被分布，只是在250m空間分辨率的尺度上沒有顯現(xiàn)。

由于本文采用的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品起始于2000年，采用諧波分析研究濕地植被與水位變化，需要在進(jìn)一步研究中補(bǔ)充更長(zhǎng)時(shí)間序列的高時(shí)間分辨率遙感數(shù)據(jù)。

鄱陽(yáng)湖水利樞紐建設(shè)辦公室提供的資料顯示，鄱陽(yáng)湖受人為擾動(dòng)因素影響，湖區(qū)的61個(gè)碟形子湖中，有44個(gè)設(shè)有水閘進(jìn)行水位控制，僅有17個(gè)子湖處于與鄱陽(yáng)湖自然連通的狀態(tài).在人工調(diào)控背景下，對(duì)于水文節(jié)律改變的影響以及濕地植被對(duì)水文節(jié)律的響應(yīng)關(guān)系等變化，需要在日后長(zhǎng)期的研究中加以深化。

致謝：鄱陽(yáng)湖水利樞紐工程建設(shè)辦公室提供水位觀測(cè)數(shù)據(jù)，鄱陽(yáng)湖國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管理局提供實(shí)地采樣數(shù)據(jù)和吳城贛江、修水水位觀測(cè)數(shù)據(jù)，在此一并表示感謝。

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J.LakeSci.(湖泊科學(xué))， 2016， 28(1)： 195-206

?2016 byJournalofLakeSciences

Response on wetland vegetation distribution to hydrology regularity based on harmonic-time series analysis

LIU Xuying1，2， GUAN Yanning1**， GUO Shan1， ZHANG Chunyan1& WANG Lei1，2

(1：InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，Beijing100101，P.R.China)

(2：UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，P.R.China)

Abstract：This paper examines wetland vegetation distribution based upon perennial water levels and the time and spatial characteristics of wetland vegetation in various phonological phases. Harmonic components are extracted to describe wetland vegetation index and the changing patterns are used by remote sensing data in a high time resolution. This paper defines one analysis unit by a period from 2000 to 2013 as one hydrological year (from September to the next September). Changing patterns of wetland vegetation during different analysis units are expressed by the period of harmonic component which has the maximum amplitude. Results show： (1) Area of wetland vegetation in Lake Poyang Natural Reserve is significantly influenced by hydrological characteristics. Compared to that in Nanji Natural Reserve， wetland vegetation distribution in Lake Poyang Natural Reserve is more sensitive to the changes in water level. (2) Area of the wetland vegetation within natural reserves is negatively Pearson correlated with water level in a hydrological year (at a 0.05 significance level). Impact of recession date is larger than that of next-year flooding date on distribution of wetland vegetation， while water level in dry season is not significantly Pearson correlated with the distribution of two-growing-period wetland vegetation. (3) The Pearson correlations between distribution of wetland vegetation on different elevations and water level in the two natural reserves show distinct correlations. In Lake Poyang Natural Reserve， wetland vegetation distribution from the elevations 12-13 m has the strongest correlation with water level in September， and the wetland vegetation distribution from the elevations 13-14 m has the strongest correlation with water level in October. In Nanji Natural Reserve， the wetland vegetation distributions on different elevations are significantly correlated with water levels in September and October. A harmonic analysis is conducive to further study on wetland hydrology relations based on multi-temporal remote sensing data。

Keywords：Lake Poyang； long time series； remote sensing data； harmonic analysis； water level； Pearson correlation analysis

通信作者劉旭穎1，2，關(guān)燕寧1*；E-mail：guanyn@radi.ac.cn.，郭杉1，張春燕1，王蕾1，2

DOI10.18307/2016.0123