門雷雷

(1.中煤科工生態(tài)環(huán)境科技有限公司，北京 100013；2.天地科技股份有限公司 生態(tài)科技事業(yè)部，北京 100013；3.中國煤炭科工集團(tuán)有限公司，北京 100013；4.中煤科工集團(tuán)北京土地整治與生態(tài)修復(fù)科技研究院有限公司，北京 100013)

煤炭作為我們國家的主要能源，為我國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)做出了巨大貢獻(xiàn)，植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要構(gòu)成因素，其生長的好壞對地區(qū)生態(tài)有直接影響，而采礦對周邊環(huán)境以及生態(tài)系統(tǒng)造成的影響也可以通過植被的變化情況進(jìn)行反映。近年來，隨著全球氣候變化研究[1]進(jìn)程的加快與不斷深入，生態(tài)環(huán)境變化作為其中一項(xiàng)重要的研究內(nèi)容，已成為地理學(xué)與生態(tài)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域研究的一大熱點(diǎn)，植被覆蓋度的高低可以間接反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境的好壞。因此，及時(shí)掌握其時(shí)空格局演變規(guī)律，有助于人們?nèi)嬲J(rèn)識(shí)區(qū)域植被的生長狀況，為區(qū)域植被保護(hù)與礦區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)治理措施的制定，提供科學(xué)的參考依據(jù)。目前，中國學(xué)者們已經(jīng)在植被覆蓋度的模擬計(jì)算、時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及驅(qū)動(dòng)因素分析等方面取得諸多研究成果。谷金芝等[2]以MODIS數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，從生態(tài)區(qū)和時(shí)空尺度分析2001～2019年華北平原植被覆蓋度變化及與氣候、人類的關(guān)系；林玉英等[3]基于Landsat衛(wèi)星遙感影像提取的歸一化植被指數(shù)，對植被時(shí)空變化特征以及對影響因子植被與影響因子交互耦合的響應(yīng)進(jìn)行分析；李慶旭等[4]對京津風(fēng)沙源區(qū)2000～2019年植被覆蓋狀況的區(qū)域差異進(jìn)行研究；馬昊翔等[5]基于2005～2014年增強(qiáng)型植被指數(shù)(MODIS EVI)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，對青海省10年間生長季草地植被覆蓋變化規(guī)律以及氣候因素進(jìn)行了相關(guān)性分析。

濟(jì)寧市境內(nèi)擁有眾多煤礦，其中，包括南屯煤礦、唐村煤礦等，世界500強(qiáng)企業(yè)兗礦集團(tuán)總部設(shè)在鄒城。濟(jì)寧礦區(qū)采煤歷史久遠(yuǎn)，境內(nèi)形成了很多的采煤沉陷區(qū)，對沉陷區(qū)的治理一直是濟(jì)寧市政府的重點(diǎn)任務(wù)，但是該區(qū)域采礦活動(dòng)對植被覆蓋情況的影響研究還是空白。

以往為了獲得某特定地區(qū)植被蓋度值，人們通常采用專家經(jīng)驗(yàn)判定(目視解譯)、儀器實(shí)測、采樣估算等方法[6]完成，這些方法最大的缺點(diǎn)是不僅會(huì)消耗巨大的人力、財(cái)力和時(shí)間，而且得到結(jié)果的準(zhǔn)確性不高且誤差較大。隨著3S技術(shù)的飛速發(fā)展，利用遙感影像估算某一區(qū)域范圍的植被覆蓋度的方法已經(jīng)趨于成熟，并且已被廣泛應(yīng)用于全球生態(tài)環(huán)境變化的相關(guān)研究中[7-9]。

有鑒于此，本文利用GIS與RS技術(shù)，并且引入多種數(shù)學(xué)模型完成濟(jì)寧市2000～2019年植被覆蓋度時(shí)空格局演變規(guī)律的探索分析，為濟(jì)寧市生態(tài)環(huán)境建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向提供參考。

1 區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

濟(jì)寧市位于山東省西南部，東經(jīng)115°52′～117°36′E，北緯34°26′～35°57′N，總面積約1.12萬 km2，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域概況圖

該地區(qū)氣候類型以暖溫帶季風(fēng)氣候?yàn)橹?，?jì)寧市是我國規(guī)劃重點(diǎn)建設(shè)的14個(gè)大型煤炭生產(chǎn)基地的主要城市，境內(nèi)煤炭開采以井工為主，且以長臂垮落式開采為主。其煤炭資源大都位于耕地、村莊、河流下方，具有可采煤層厚、埋藏深等特點(diǎn)，這也導(dǎo)致其因采煤形成的沉陷區(qū)具有范圍廣、深度大、積水程度嚴(yán)重的問題。使得礦區(qū)范圍內(nèi)生態(tài)環(huán)境遭受極大破壞，各類基礎(chǔ)設(shè)施均有不同程度損壞，耕地面積和農(nóng)業(yè)產(chǎn)能大幅度下降，也使得植被長勢有大幅度變化。故研究其采礦活動(dòng)對區(qū)域植被及生態(tài)環(huán)境的影響十分必要。

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

考慮到研究區(qū)植被生長最好的時(shí)間為6～8月，因此選取2000年、2005年、2010年、2015年、2019年該地區(qū)6～8月的MODIS-NDVI作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。其源于美國航天局(NASA)提供的MODIS13Q1地球表面植被指數(shù)遙感提取成果，空間分辨率為250 m，時(shí)間分辨率為16 d。利用MRT(Modis Reprojection Tool)工具對其進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、投影變換及鑲嵌處理(坐標(biāo)系統(tǒng)WGS_1984_UTM_50N)。同時(shí)，為減少云、霧、氣溶膠等噪聲對研究準(zhǔn)確性造成過大干擾，采用國際通用的最大化合成(MVC)完成該地區(qū)6～8月植被NDVI的最大化合成[10]。

2 研究方法

2.1 植被覆蓋度計(jì)算

植被覆蓋度指植被在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的比例，其計(jì)算方法主要有地面丈量和遙感估算兩種，主要用于植被變化、生態(tài)環(huán)境研究和氣候觀測等方面。利用遙感技術(shù)完成植被覆蓋度的計(jì)算不僅能有效節(jié)約人力、物力與財(cái)力，同時(shí)還具有較高的精度，研究利用像元二分模型完成其計(jì)算[11-12]，模型如下：

(1)

式中，NDVImax為研究區(qū)植物生長的最大值；NDVImin為研究區(qū)植物生長的最小值。

2.2 分類定級

植被覆蓋度的分類定級能實(shí)現(xiàn)研究區(qū)最大化做到化整為零，實(shí)現(xiàn)整個(gè)研究區(qū)植被覆蓋度時(shí)空格局變化的具體化與準(zhǔn)確化表達(dá)。為準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)該地區(qū)植被覆蓋度的分類定級，研究在參考已有成果的基礎(chǔ)上[13-15]，結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H狀況將其植被覆蓋度劃分為5類，分別為低覆蓋度區(qū)、中低覆蓋度區(qū)、中覆蓋度區(qū)、中高覆蓋度區(qū)和高覆蓋度區(qū)，如表1所示。

表1 濟(jì)寧市植被覆蓋度分類

3 結(jié)果與分析

3.1 空間分布特征

對區(qū)域植被覆蓋度空間分布狀況進(jìn)行認(rèn)識(shí)與分析，有利于全面掌握其空間分布特征，對區(qū)域植被的保護(hù)與恢復(fù)措施的制定有重大參考價(jià)值。

由圖2可知，濟(jì)寧市植被覆蓋狀況整體表現(xiàn)出明顯垂直分布的空間變化特征，具體表現(xiàn)為：由北向南植被覆蓋度有逐漸降低的變化趨勢，北部地區(qū)植被覆蓋度的平均值相對較高，植被長勢較好；而越向南部地區(qū)靠近，其植被覆蓋度的平均值相對越低，整體狀況相對較差。這主要是研究區(qū)土地利用狀況、植被分布類型以及氣象等因素共同作用的結(jié)果。

圖2 濟(jì)寧市2000～2019年植被覆蓋度

中高覆蓋和中覆蓋區(qū)在整個(gè)濟(jì)寧市的分布面積最廣，面積比例達(dá)到整個(gè)區(qū)域的75%以上，這是由于整個(gè)研究區(qū)內(nèi)土地利用類型主要為旱地；高植被覆蓋區(qū)則主要分布于濟(jì)寧市北部的汶上縣、兗州區(qū)以及魚臺(tái)縣到兗州區(qū)一線的水田分布區(qū)域；而中低植被覆蓋區(qū)和低植被覆蓋區(qū)域則主要分布于微山縣附近，這些地區(qū)植被類型相對單一且土地利用類型主要以湖泊和水庫、坑塘為主，不適合植被的生長。

3.2 結(jié)構(gòu)差異

實(shí)現(xiàn)研究區(qū)不同時(shí)期不同覆蓋度面積差異的比較，有利于更深入了解不同植被覆蓋度在結(jié)構(gòu)變化上的差異。2000～2019年濟(jì)寧市不同植被覆蓋度柵格像元及比例概況[16-17]如表2所示。

表2 濟(jì)寧市2000～2019年各等級植被覆蓋度

由各區(qū)域柵格像元占地區(qū)總數(shù)的百分比可知，研究區(qū)不同植被覆蓋度在結(jié)構(gòu)上存在明顯差異。以2019年為例，濟(jì)寧市中高覆蓋和低覆蓋區(qū)柵格比例分別為56.36%和1.56%，分居研究區(qū)的上下限兩端；其次，中覆蓋、高覆蓋和中低覆蓋的比例分別為23.02%、13.43%和5.62%，位列第二、第三和第四；同時(shí)，進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，中覆蓋度及以上區(qū)域的柵格累計(jì)百分比達(dá)到92.82%，一定程度上反映出研究區(qū)域整體的生態(tài)環(huán)境狀況良好。

3.3 變化幅度與動(dòng)態(tài)度

客觀掌握各等級植被覆蓋區(qū)隨時(shí)間改變的結(jié)構(gòu)變化狀況，有助于更全面了解各等級植被覆蓋區(qū)在結(jié)構(gòu)變化上的具體演變規(guī)律、研究采用變化幅度和單一動(dòng)態(tài)度模型進(jìn)行描述。變化幅度主要表征各等級植被覆蓋區(qū)面積隨時(shí)間改變的狀況，而單一動(dòng)態(tài)度反應(yīng)了研究期內(nèi)各等級覆蓋區(qū)變化的劇烈程度[18-23]。

(2)

(3)

式中，Q和K為某等級覆蓋度的變化幅度和單一動(dòng)態(tài)度；Ua為研究期初數(shù)量；Ub為研究期末的數(shù)量；ΔUin、ΔUout分別為研究時(shí)段內(nèi)轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出數(shù)量；T為研究時(shí)段，單位為年。

利用變化速度模型(2)和(3)，計(jì)算得出2000～2019年濟(jì)寧市各等級植被覆蓋度變化幅度及單一動(dòng)態(tài)度，如表3所示。結(jié)果可知：2000～2019年內(nèi)僅有中高域面積的變化幅度為負(fù)且為-0.16%，表明近20年內(nèi)該地區(qū)該類植被覆蓋區(qū)的面積呈現(xiàn)減少；其他四個(gè)類別的植被覆蓋區(qū)的面積變化幅度均為正值，這表明幾個(gè)等級的面積在研究區(qū)內(nèi)均表現(xiàn)出增加的變化狀態(tài)，并且低覆蓋區(qū)的Q值為1.08%，數(shù)值最大表征出該區(qū)域面積增加的幅度最大。從單一動(dòng)態(tài)度K進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)僅有中高植被覆蓋區(qū)的K值為負(fù)值且為-0.01%，描述出這一類別的面積呈現(xiàn)出減少的變化狀態(tài)；而其他四個(gè)類別的區(qū)域面積均處于增加的狀態(tài)，特別是低覆蓋區(qū)域的K值在所有面積增加的類別中數(shù)值最大，為0.06%，表明其在整個(gè)研究階段內(nèi)面積增加的速度最快。

表3 濟(jì)寧市2000～2019年植被覆蓋變化幅度與動(dòng)態(tài)度/%

3.4 趨勢變化分析

趨勢變化分析是指變量隨時(shí)間改變而有所變化并對變量進(jìn)行線性回歸分析，預(yù)測其未來變化趨勢[24-26]。研究以一元線性回歸模型完成該區(qū)域NDVI指數(shù)的年際變化，計(jì)算公式如下：

(4)

式中，S為斜率變化；n為研究時(shí)間(以年為單位)；VFCi為第i年的值。若S>0，則表明植被覆蓋率呈增長趨勢；S<0，則表明植被覆蓋率呈下降趨勢。

同時(shí)，為進(jìn)一步對其趨勢變化狀況進(jìn)行更詳細(xì)的描述，研究引入F顯著性檢驗(yàn)對其趨勢變化狀況進(jìn)行分析：

(5)

研究對2000～2019年濟(jì)寧市植被覆蓋度的變化趨勢進(jìn)行分析，如圖3所示，結(jié)果表明：斜率小于0的區(qū)域柵格像元比例達(dá)到44.84%，這些地區(qū)植被覆蓋度在研究區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)出減小的變化趨勢；而斜率大于0的柵格像元比例則達(dá)到55.16%，這些地區(qū)植被覆蓋度則呈現(xiàn)出提高的變化狀態(tài)；顯著性檢驗(yàn)則表明植被覆蓋度顯著增加(S>0、P≤0.05)的地區(qū)面積比例達(dá)到4.07%；植被覆蓋度顯著性降低的(S<0、P≤0.05)地區(qū)面積則有47.89%；就整個(gè)研究區(qū)植被覆蓋度變化趨勢分析可以發(fā)現(xiàn)，整個(gè)研究階段內(nèi)，隨著地區(qū)采礦活動(dòng)和人為建設(shè)的影響，區(qū)內(nèi)植被得到明顯破壞，覆蓋度下降明顯。

圖3 濟(jì)寧市2000～2019年植被覆蓋變化趨勢和顯著性檢驗(yàn)

3.5 質(zhì)心模型

質(zhì)心又稱質(zhì)量中心，通過研究質(zhì)心模型[27]以研究植被覆蓋度時(shí)空演變趨勢。本文研究主要以2000、2005、2010、2015、2019五年質(zhì)心計(jì)算以探明濟(jì)寧市2000～2019年這20年來的變化情況，通過質(zhì)心的空間分布位置看出該區(qū)域植被覆蓋變化的方向、角度和趨勢，如表4所示。2000～2005年，質(zhì)心向西北移動(dòng)了1.86 km；2005～2010年，質(zhì)心在2005年的基礎(chǔ)上向東南方移動(dòng)了0.47 km；2010～2015年，質(zhì)心又向東南方向移動(dòng)了0.91 km；2015～2019年，質(zhì)心又向東北移動(dòng)了0.82 km。整體來說，自2000～2019年，質(zhì)心向東北移動(dòng)了0.98 km，該20年內(nèi)濟(jì)寧市東部植被生長狀況極為明顯，可見該區(qū)域內(nèi)采礦活動(dòng)較少，植被保護(hù)措施實(shí)施效果顯著，植被破壞相對有所減少。2000～2019年，質(zhì)心都主要位于任城內(nèi)東部，濟(jì)寧市質(zhì)心變化趨勢不大。由2000年和2019年質(zhì)心變化軌跡及趨勢變化分析，二者結(jié)合可以看出，濟(jì)寧市北部植被生長恢復(fù)趨勢高于南部。形成該現(xiàn)象的主要原因是濟(jì)寧市北部汶上縣和兗州區(qū)在采礦強(qiáng)度、土地利用狀況變化較小，對區(qū)域植被影響較小。

表4 2000～2019年濟(jì)寧市質(zhì)心變化表

4 結(jié) 論

本文利用2000～2019年MODIS13Q1產(chǎn)品植被指數(shù)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)輔助資料，將GIS與RS技術(shù)相結(jié)合，對20年內(nèi)濟(jì)寧市植被覆蓋度時(shí)空格局演變狀況進(jìn)行定量分析主要取得如下成果：

(1)研究主要以GIS和RS為工具，借助GIS強(qiáng)大的空間分析功能，實(shí)現(xiàn)濟(jì)寧市植被覆蓋度時(shí)空格局演變的分析處理，對研究順利進(jìn)行有一定幫助。

(2)整個(gè)研究階段，該地區(qū)植被覆蓋度在空間分布特征上表現(xiàn)出明顯的垂直變化特征，北部相比南部地區(qū)植被覆蓋狀況更良好，且各等級植被覆蓋區(qū)在空間分布狀況上也表現(xiàn)出明顯的差異。該地區(qū)各等級植被覆蓋區(qū)在面積比例上也呈現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)差異性；結(jié)構(gòu)變化幅度和單一動(dòng)態(tài)度表明，整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)高植被覆蓋度和低植被覆蓋度在結(jié)構(gòu)變化幅度和年變化狀態(tài)上均分居面積增加和減少的兩端；植被覆蓋度整體趨勢變化表明，20年內(nèi)區(qū)內(nèi)植被整體發(fā)展?fàn)顩r不容樂觀，大部分地區(qū)植被生長退化，區(qū)域植被生態(tài)壓力嚴(yán)峻，植被覆蓋度顯著減少；而質(zhì)心的變化則表征出，20年內(nèi)該地區(qū)植被覆蓋狀況整體向東北方遷移了0.98 km，北部植被生長狀況整體優(yōu)于南部。

(3)植被覆蓋受人為與自然因素共同作用的影響，由近20年來濟(jì)寧市植被覆蓋度變化狀況可知，濟(jì)寧市植被存在變差的趨勢，隨著地區(qū)采礦活動(dòng)以及人為活動(dòng)，使得區(qū)域植被覆蓋呈下降趨勢。