瀾滄江中下游流域植被NDVI時空演變特征

袁澤申，陳晨晨，李伯根，王雨春

(1.河北工程大學水利水電學院，河北 邯鄲 056004；2.中電建生態(tài)環(huán)境集團有限公司，廣東 深圳 518102；3.云南省水文水資源局，云南 昆明 650000；4.中國水利水電科學研究院，北京 100038)

植被作為土地覆蓋最重要的組成部分，在水土保持、調(diào)節(jié)大氣、維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著非常重要的作用[1]。大規(guī)模植被變化使流域下墊面格局發(fā)生劇烈變化，對區(qū)域水循環(huán)條件和水文過程產(chǎn)生深遠影響[2]。植被變化還會影響流域水沙過程，進而影響水庫調(diào)度運行過程，因此，研究植被變化對流域水電開發(fā)具有重要意義。植被動態(tài)研究是土地覆蓋研究的重要內(nèi)容，歸一化差值植被指數(shù)Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)作為植被生長和植被覆蓋度的最佳指標[3]，能夠反映時空尺度的植被覆蓋度信息，被廣泛應(yīng)用于生態(tài)、環(huán)境和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。瀾滄江流域是湄公河流域的源頭地區(qū)，而瀾滄江流域的上游地區(qū)是高原地區(qū)，植被覆蓋度極低，整個瀾滄江流域的植被大量集中在中下游地區(qū)，所以瀾滄江中下游流域的植被動態(tài)是整個湄公河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵因素。在過去的20年時間里，中國興建了大量的水利水電設(shè)施，其中極大部分的梯級水庫坐落在瀾滄江流域。梯級大壩的建設(shè)改變了河道的走向，而河道泥沙輸運作為水利發(fā)電安全的重要影響因素，又被植被覆蓋的變化程度影響。因此，研究瀾滄江中下游流域的植被覆蓋，對整個瀾滄江流域乃至湄公河流域的生態(tài)環(huán)境保護和水利水電設(shè)施建設(shè)都有重要意義。

瀾滄江被稱作“東方多瑙河”，是中國發(fā)展與東南亞關(guān)系的重要紐帶，同時也是湄公河的重要上游源頭，其生態(tài)環(huán)境變化對亞洲地區(qū)生態(tài)及國際關(guān)系都有深刻影響。因此，對瀾滄江中下游流域地區(qū)植被的分布規(guī)律及其動態(tài)演變經(jīng)行研究，具有重大的生態(tài)價值和現(xiàn)實意義。OUYANG等[4]分析了湄公河上游植被覆蓋的垂直差異變化，得出了湄公河上游流域植被覆蓋NDVI在3 200 m以下和4 500 m以上的海拔高度對氣候因子的變化較為敏感。LI等[5]分析了梯級水電站對瀾滄江中下游河岸和高地植被的影響，發(fā)現(xiàn)梯級水電站對河岸和高地植被分布的影響比單個水電站更復雜，上游對植被分布的影響可能是與洪水相關(guān)的永久性變化，對植被分布的下游影響可能是與水文狀況變化相關(guān)的動態(tài)相互作用。張景華等[6]使用2000—2010年MODIS NDVI數(shù)據(jù)和氣象站臺數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，瀾滄江流域植被生長對氣候響應(yīng)表現(xiàn)出明顯的滯后效應(yīng)以及不同植被類型受氣溫和降水影響程度。

近年來，對瀾滄江流域的植被覆蓋研究多基于不同氣候分區(qū)，較少有研究從整個研究區(qū)的尺度上對植被覆蓋整體進行等級劃分，進而分析其時間的變化和空間的轉(zhuǎn)移，且研究對近幾年的時間尺度涉及較少。本次研究基于1998—2018年NDVI數(shù)據(jù)使用Mann-Kendall模型耦合Sen’s Slope斜率估計分析了研究區(qū)域植被覆蓋時空變化特征，分析其變化趨勢和突變時間，對未來瀾滄江中下游流域生物多樣性保護、水循環(huán)過程研究和完善流域水資源管理措施提供數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)域概況與方法

1.1 研究區(qū)域概況

瀾滄江流域地處中國西南部，流經(jīng)西藏、云南兩省(自治區(qū))，出中國國境后被稱為湄公河，是東南亞最大的國際河流[7]。瀾滄江的云南下半段，屬于瀾滄江的中下游流域，流域面積達78 000 km2，見圖1。研究區(qū)域地形南低北高，地貌復雜多樣，山高谷深，地勢起伏較大[7-8]，加之西南季風的影響使得流域內(nèi)降雨量呈現(xiàn)自下游向上游遞減的趨勢[5]。根據(jù)中國地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站2015年的地形和土地覆蓋分布數(shù)據(jù)，研究區(qū)域的主要土地覆蓋是森林(占總面積的47%)和草地(占總面積的44%)。主要植被類型為亞熱帶和熱帶山地針葉林、亞熱帶和熱帶常綠闊葉林、高山嵩草草甸和雜草草甸[4]。

1.2 研究方法

1.2.1Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall是非參數(shù)檢驗統(tǒng)計，用于評估時間序列變化的顯著性。最初由Mann在1945年提出[9]，后由Kendall進一步完善[10]，其優(yōu)點是不需要特定的樣本分布，不受離群值的干擾，在環(huán)境科學領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用[11-12]。其統(tǒng)計檢驗統(tǒng)計量Z值計算公式如下：

(1)

測試趨勢是在特定的顯著性水平上進行的。當|Z|>Z1-a/2，拒絕原假設(shè)，時間序列存在顯著趨勢。Z1-a/2由標準正態(tài)分布表得到，本研究采用顯著性水平α= 0.05，Z1-a/2=1.96。

(2)

其中，n為時間數(shù)據(jù)的個數(shù)，xi和xj分別為時間序列i和j(j>i)中的數(shù)據(jù)值，確定n(n-1)/2個sgn(xj-xi)插值函數(shù)。

(3)

(4)

其中，n為數(shù)據(jù)點的個數(shù)，P為綁定組的個數(shù)，ti為第P組的數(shù)據(jù)值個數(shù)。如果沒有綁定組，則可以忽略此匯總過程[13]。

1.2.2突變檢驗

首先定義待檢驗時間序列為X(x1，x2，…,xn)，以序列中后一個數(shù)值大于其之前所有數(shù)值的個數(shù)計數(shù)值為新序列Pk，見式(5)、(6)：

(5)

式中，i=2,…,n；j=1,…,n-1。

(6)

然后將Pk進行累加求和得Sk，見式(7)：

(7)

計算Sk的均值和方差，見式(8)、(9)：

(8)

(9)

求統(tǒng)計量UFk，見式(10)：

(10)

按照待檢驗時間序列的逆序列，重復式(6)—(10)進行計算，所得結(jié)果進行倒序并求負，得到UBk統(tǒng)計量序列。本次突變研究給定顯著性水平α=0.05，臨界值U0.05=±1.96。將UFk和UBk統(tǒng)計量以及顯著性統(tǒng)計區(qū)域臨界線(±1.96)，繪制到一張圖上。UFk和UBk的交點就是變異的開始時間，如果交點在臨界值之間，則突變達到顯著水平。在確定具體突變時間后，將突變檢驗公式載入到ArcGIS中，計算出突變年份NDVI的UFk和UBk統(tǒng)計量的柵格影像，利用柵格計算器篩選處于顯著性統(tǒng)計區(qū)域臨界線內(nèi)UFk和UBk交點的柵格影像，來進一步確定研究區(qū)域NDVI發(fā)生突變年份時，發(fā)生突變的具體區(qū)域。

1.2.3Sen’s Slope斜率估計

使用Sen’s Slope 斜率估計[14]估算2000—2019年研究區(qū)域NDVI的年際變化。Sen’s Slope斜率估計是估算多年NDVI時間序列的所有連續(xù)數(shù)據(jù)組合的斜率的中位數(shù)，見式(11)：

(11)

式中，Slope為像元回歸方程的斜率，Ai為第i年的NDVI的中位數(shù)，n為研究的時間長度。如果Slope>0，則NDVI呈上升趨勢，否則，呈下降趨勢。Sen’s Slope斜率估計作為一種非參數(shù)方法，已被證明在估計隨時間變化時非常可靠[11]。

1.3 子流域劃分

為了了解研究區(qū)域子流域的多年NDVI的時空分布變化，利用QGIS(Quantum GIS)軟件載入SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型，根據(jù)研究區(qū)域地形和主要水系分布進行子流域劃分，經(jīng)過水文計算后共得10個子流域S1—S10，子流域S1—S4、S5—S10分別位于瀾滄江中游和下游流域。

1.4 數(shù)據(jù)來源

以瀾滄江中下游流域為研究對象，主要采集了該流域1998—2018年21年間的NDVI數(shù)據(jù)。NDVI數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云中Landsat 4-8 TM衛(wèi)星影像，下載范圍按照瀾滄江流域經(jīng)緯度(北緯21°30′至32°40′，東經(jīng)94°至101°50′)下載。該影像提供7個波段的影像圖，取近紅外和紅波段影像來計算NDVI(NDVI=(IR-R)/(IR+R))。利用ArcGIS將所得衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行預處理，批量拼接、格式轉(zhuǎn)換、重投影等，最后再采用最大值合成法MVC[15-16](Maximum Value Composites)得到1998—2018年逐年NDVI數(shù)據(jù)，與中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心的NDVI數(shù)據(jù)進行對比矯正后，再將其定義投影為WGS_1984_UTM_Zone_47N，從而進行分析研究。

2 結(jié)果與分析

2.1 瀾滄江中下游NDVI時間變化特征

研究區(qū)域1998—2018年NDVI時空分布特征見圖2。利用ArcGIS軟件將研究區(qū)域各年的平均NDVI值提取出來見表1。

年份NDVI年份NDVI19980.7720090.8119990.7620100.8020000.7520110.8020010.7620120.8220020.7620130.8320030.7820140.8620040.7920150.8620050.8020160.8620060.7920170.8720070.8020180.8620080.80——

研究區(qū)域1998—2018年平均NDVI線性回歸分析結(jié)果見圖3。研究表明，NDVI整體上呈微弱上升趨勢，平均增長速度為5.8×10-3/a。而在1998—2018年中，NDVI最大的是2017年為0.87，最小的是2000年為0.75，總平均值為0.81，其中有8 a的年平均NDVI大于總平均水平，分別是2009、2012—2018年。研究區(qū)域1998—2018年平均NDVI分段趨勢變化分析結(jié)果見圖4，將21年數(shù)據(jù)平均分為5段，除1998—2002年段出現(xiàn)下降趨勢外，其余4段均呈上升趨勢。1998—2006年2個分段的年份NDVI無顯著性，其余3段均滿足5%的顯著性水平。其中2010—2014年NDVI值出現(xiàn)明顯提升，5年增加了0.066，達到了年平均增加值的2.7倍。以上結(jié)果表明：研究區(qū)域NDVI是在2000年后開始出現(xiàn)增長趨勢，且在2011—2014年有明顯提升。

通過Mann-Kendall趨勢檢驗對1998—2018這21年研究區(qū)域的NDVI進行趨勢分析，總體21年的NDVI的檢驗統(tǒng)計量U為0.15，小于臨界判別統(tǒng)計量Uα/2=1.96(p=0.05)，所以瀾滄江中下游流域的NDVI在1998—2018年呈不顯著遞增趨勢。Mann-Kendall突變分析的結(jié)果見圖5，其中在顯著性水平p=0.05下的臨界值為±1.96，UF與UB在顯著性水平內(nèi)出現(xiàn)交叉，這表明突變年份為2001年。綜上所述，研究區(qū)域植被覆蓋率呈上升趨勢但遞增不顯著，且在2001年發(fā)生突變后開始上升，雖然在2006、2010、2011、2015、2018年有下降，但并不影響整體的上升趨勢。

2.2 瀾滄江中下游NDVI空間分布特征

采用子流域劃分來研究NDVI的空間分布特征，更能體現(xiàn)研究區(qū)域NDVI的區(qū)域性特征。將研究區(qū)域劃分為10個子流域，10個子流域的NDVI在1998—2018年內(nèi)整體上均呈緩慢遞增趨勢，見圖6，其中S8、S9和S10這3個子流域的NDVI年平均遞增速度略低于整個研究區(qū)域的遞增速度，它們的年平均遞增速度分別是4.5×10-3、4.4×10-3、5.2×10-3/a；而子流域S6的NDVI年平均遞增速度最高，其NDVI的遞增速度為7.3×10-3/a。由上述數(shù)據(jù)可知：在整個研究區(qū)域內(nèi)，中部地區(qū)的NDVI年遞增速度較大，兩頭較低，其中以南部的S8和S9 2個子流域最為明顯。

各年份的NDVI變化在空間上均呈現(xiàn)自北向南逐級遞增的趨勢，并有突出的區(qū)域特征性，以高程為列，結(jié)合圖1可看出，高程在1 700 m以上的區(qū)域，S1、S2、S3子流域在同一時期NDVI相比較其他區(qū)域大多時候處于低水平狀態(tài)；而高程在1 300 m又是另一個分界線，研究區(qū)域內(nèi)的S8、S9、S10 3個子流域是高程1 300 m以下的區(qū)域，在同一時期NDVI相比較其他區(qū)域大多時候處于高水平狀態(tài)。從圖7中可以看出中下游子流域平均NDVI范圍在0.73～0.89，大部分處于0.82～0.86，每個子流域從1998—2018年都呈現(xiàn)遞增的趨勢，但是研究區(qū)域上游子流域的變化趨勢與研究區(qū)域整體的變化趨勢更為接近。

將Sen’s Slope斜率估計與Mann-Kendall檢驗?zāi)Ｐ婉詈戏治鲅芯繀^(qū)域NDVI的空間變化特征。由表2可知，嚴重退化區(qū)域占總體的0.11%，輕微退化區(qū)域占總體的1.39%，穩(wěn)定不變區(qū)域占總體的0.77%，輕微改善區(qū)域占總體的89.9%，明顯改善占總體的7.83%。從以上數(shù)據(jù)可得知，瀾滄江中下游流域NDVI呈輕微改善趨勢，小部分區(qū)域有明顯改善的特征。

表2 研究區(qū)域NDVI空間變化特征

分析NDVI在像元尺度上的變化趨勢，見圖8。從面積上看，輕微改善區(qū)所占比例最大，其次是明顯改善區(qū)，嚴重退化區(qū)、輕微退化區(qū)和穩(wěn)定不變區(qū)所占比例極小，明顯改善區(qū)域主要分布在研究區(qū)域的下半段，屬于降水較多的低緯度地區(qū)，剩余部分零星分布在研究區(qū)中部地區(qū)，退化區(qū)域大部分是處于城市群附近。再對研究區(qū)進行空間Mann-Kendall突變檢驗，得出22個突變點，突變點均出現(xiàn)在退化區(qū)域，其中子流域S1中有7個突變點，S7中有2個突變點，S8中有4個突變點，S9中有5個突變點，S4、S6、S10均有1個突變點，其余子流域沒有突變點。且大部分出現(xiàn)在高緯度地區(qū)的大理州和低緯度地區(qū)的西雙版納州，也與趨勢分析中NDVI年增速相對應(yīng)。以上結(jié)果可知：研究區(qū)域幾乎沒有植被退化情況，且總體的植被覆蓋正在緩慢提升，而提升較為緩慢的是處于高海拔地區(qū)的北部區(qū)域的大理以及NDVI本就處于高水平的南部區(qū)域的西雙版納。

3 討論

總體而言，研究區(qū)域多年(1998—2018年)平均NDVI呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征性，其變化梯度由北向南遞增，與高程變化相反。研究區(qū)域高程范圍在480～4 137 m，從圖7可看出區(qū)域性特征的2條分界線分別在1 700、1 300 m，高程在1 700～4 137 m區(qū)域的NDVI在同一時期處于低水平狀態(tài)，而高程在480～1 300 m區(qū)域的NDVI在同一時期處于高水平狀態(tài)，3個區(qū)域的NDVI有明顯的層次感，充分體現(xiàn)了研究區(qū)域NDVI的區(qū)域特征性。在低高程地區(qū)NDVI處于高水平狀態(tài)可能是充足的降水使土壤中的含水量大部分時間處于飽水狀態(tài)，從而為植被的生長提供大量養(yǎng)分[6,17]；而在高高程地區(qū)氣溫極低，降水少，生長環(huán)境較為惡劣，從而抑制了植被的生長，使其NDVI處于低水平狀態(tài)。但是近20年的全球氣溫升高也讓高高程地區(qū)的植被生長環(huán)境得到緩解，在高高程地區(qū)植被有所增長但是速度緩慢[18-19]。研究區(qū)域大部分地區(qū)的NDVI增加，表明1998—2018年的植被變化總體呈上升趨勢。這一結(jié)果與之前研究的中國西部地區(qū)NDVI值的變化趨勢相似[20]。時間序列的趨勢分析以及Mann-Kendall突變檢驗得出結(jié)果，2000年后出現(xiàn)增長趨勢，證明2000年的西部大開發(fā)戰(zhàn)略以及2002年的退耕還林政策的成功實施，使得研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境不斷改善。植被變化與氣候變化、人類活動和地理因素的影響密不可分[21]。除了自然因素的影響，人類發(fā)展對NDVI的影響也是不可忽視的，近30 a來的城市化和工業(yè)化建設(shè)，人類破壞了大量的植被以獲取經(jīng)濟上的建樹，當城市規(guī)模較大時，輻射效應(yīng)對NDVI的負面影響顯著，城市對植被破壞的影響遠大于直接占用對NDVI的影響。城市規(guī)模的擴大導致建設(shè)用地的增加，使地表覆蓋發(fā)生明顯改變，由植被水域等變化為人工不透水表面，例如柏油路面、水泥路面和建筑物頂?shù)?。城市輻射引起的植被退化問題應(yīng)引起重視。由于時間限制，沒能在NDVI、地區(qū)GDP以及人口密度上做出分析，用以深度研究人為因素對NDVI的影響。

4 結(jié)論

基于地理空間數(shù)據(jù)云中Landsat 4-5 TM衛(wèi)星影像分析瀾滄江中下游流域1998—2018年NDVI時空演變機制，得出結(jié)論如下：①用Mann-Kendall分析得出研究區(qū)域1998—2018年NDVI呈不顯著遞增，在2001年出現(xiàn)突變；②將研究區(qū)域劃分為10個子流域進行區(qū)域分析得知研究區(qū)域NDVI均呈現(xiàn)自北向南逐級遞增的趨勢，有明顯的區(qū)域特征性；③Mann-Kendall模型耦合Sen’Slope估計對研究區(qū)域的NDVI進行空間分布特征分析得出的結(jié)果表明，研究區(qū)域整體上無突出變化，一直呈緩慢上升趨勢，大理和西雙版納出現(xiàn)小范圍的退化聚集，突變點大多出現(xiàn)在城市附近，其突變產(chǎn)生可能與城市發(fā)展有關(guān)。