基于GEE的1982—2021年内蒙古地区植被覆盖度时空动态及气候响应特征.pdf
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1、基于 GEE 的 19822021 年内蒙古地区植被覆盖度时空动态及气候响应特征闫志远1,张圣微1,2,3,王怡璇1,2,3(1.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特010018;2.内蒙古自治区水资源保护与利用重点实验室,呼和浩特010018;3.黄河流域内蒙段水资源与水环境综合治理自治区协同创新中心,呼和浩特010018)摘要:科学揭示植被覆盖度(fractionalvegetationcover,FVC)的时空变化过程及其与气候变化的相关关系,对推进生态文明建设和农牧业可持续发展具有重要意义。以内蒙古自治区为研究区,基于谷歌地球引擎(GoogleEarthEngine,GEE)
2、利用 AVHRRNDVI 数据和像元二分模型构建研究区 19822021 年 FVC 年尺度时间序列,并采用 Sen 斜率估计和 Mann-Kendall 检验以及相关性分析方法全面探析研究区近 40a 不同土地覆被类型中 FVC 的时空分布、演变趋势及其与气候变化的耦合机制。结果表明:1)内蒙古地区多年平均 FVC 在空间分布上呈显著的条带性规律,由西部向东北部逐步递增,不同土地覆被类型中 FVC 差异较大。2)西部荒漠地区 FVC 呈极显著降低趋势,面积占比 13.1%;中部山地和草地 FVC 无显著变化趋势,面积占比 38.2%;南部、东部和东北部的农田、林地及部分草地 FVC 呈极显著
3、升高趋势,面积占比 38.3%。3)不同土地覆被类型的 FVC 变化与气象因子的相关关系具有显著差异,草地 FVC 变化与年降水量呈显著或极显著正相关,农田 FVC 变化与年均气温呈显著或极显著正相关,林地的部分区域 FVC 与年降水量呈显著负相关,部分裸地 FVC 与年均气温呈显著负相关。研究结果可为内蒙古地区生态环境保护和可持续发展提供科学依据。关键词:遥感;植被覆盖度;谷歌地球引擎;内蒙古doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202301033中图分类号:S127文献标志码:A文章编号:1002-6819(2023)-15-0094-09闫志远,张圣微,王怡璇.基于
4、 GEE 的 19822021 年内蒙古地区植被覆盖度时空动态及气候响应特征J.农业工程学报,2023,39(15):94-102.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202301033http:/www.tcsae.orgYANZhiyuan,ZHANGShengwei,WANGYixuan.Spatiotemporaldynamicsoffractionalvegetationcoverandclimateresponsein Inner Mongolia during 1982-2021 based on GEEJ.Transactions of the Chin
5、ese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2023,39(15):94-102.(in Chinese with English abstract)doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202301033http:/www.tcsae.org0引言植被是全球陆地生态系统的重要组成部分,在生态循环和能量流动过程中发挥重要作用1。植被覆盖度(fractionalvegetationcover,FVC)指植被地上部分(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占总面积的百分比2,可用于衡量植被生
6、长状况、评价生态环境变化,同时也是各类气象、水文、生态等模型的重要参数3。研究 FVC 在不同历史时期的时空变化规律及其对气候变化的响应机制,对区域生态环境建设及可持续发展策略的制定具有重要的理论指导及现实意义4。在诸多 FVC 遥感估算方法中,像元二分模型因其形式简单且具有一定的物理意义而得到广泛应用5。众多学者利用 MODIS 系列产品基于像元二分模型开展 FVC时 空 变 化 相 关 研 究。孟 琪 等6利 用 20012018 年MODISNDVI 产品 MOD13Q1 计算逐年平均 FVC,分析了京津风沙源区植被覆被的时空变化特征,并基于地理探测器定量分析了气候、地形、人类活动等因素
7、的影响作用。王栋华等7采用 MODISNDVI 产品 MOD13A2 和像元二分模型估算桂西南峰丛洼地流域的逐年 FVC,并借助 Theil-SenMedian 趋势分析、Mann-Kendall 检验以及 Hurst 指数等方法对研究区域 FVC 的空间分布、未来趋势和可持续性进行了深入解析。此外,文献 8-9 也使用 MOD13Q1 数据开展了不同区域 FVC 研究。虽然MODIS 产品具有较好的连续性和时空分辨率,但是起始时间为 2000 年,将研究期长度限制在 20a 左右。而长时间序列 FVC 数据能更好地反映植被状况的动态变化趋势与规律10。为此,一些学者采用美国国家航空航天局的
8、GIMMS3gNDVI 数据集11-12、全球陆表卫星(GlobalLandSurfaceSatellite,GLASS)系列产品13、Landsat 地表反射率数据14等时间序列更长的数据进行 FVC 研究。但是更长的时间序列或更大的研究范围也意味着需要下载和处理更多的遥感影像。受限于影像数据处理能力,针对 FVC 长期时空动态的研究工作通常抽取研究期中若干年份的遥感影像数据,通过对比分析确定 FVC 的变化幅度和空间分布15-16。随着遥感和大数据技术的不断发展,以谷歌地球引擎(GoogleEarthEngine,GEE)为代收稿日期:2023-01-09修订日期:2023-07-19基金
9、项目:内蒙古农业大学青年教师科研能力提升专项(BR230159);内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0072、2022YFDZ0050);国家自然科学基金项目(52279017);内蒙古自治区高等学校创新团队发展计划项目(NMGIRT2313)作者简介:闫志远,博士,讲师,主要研究方向为 GIS 空间分析与遥感云计算。Email:通信作者:张圣微,博士,教授,研究方向为生态水文与定量遥感。Email:第39卷第15期农 业 工 程 学 报Vol.39No.15942023年8月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringA
10、ug.2023表的众多遥感云平台日趋成熟,提供了海量的遥感数据和强大的计算能力17。陈虹等18基于 GEE 平台利用455 景 Landsat 影像计算洱海流域 NDVI 及 FVC,并通过线性回归模型估算 FVC 年际变化的趋势。郭永强等19利用 GEE 平台上的 22407 景 Landsat 影像计算黄土高原19872015 年逐年 FVC,分析了 FVC 的时空变化规律及驱动因素。这些研究成果充分展现了 GEE 在长时序、大尺度 FVC 研究中的巨大潜力。此外,GEE 还提供了种类丰富的土地覆被、气候、土壤等数据,使得不同要素间的关联分析更加便捷,已广泛应用于各类研究20。内蒙古地区是
11、中国北方重要的生态屏障,地处干旱、半干旱气候向东南沿海湿润、半湿润季风气候的过渡带,土地覆被类型多样,生态环境十分脆弱21。通过研究FVC 的时空变化过程及其与气候变化的关系来探究内蒙古地区生态环境的整体状况,是科学界的研究热点22。众多学者基于 Landsat、MODIS 等影像数据从不同尺度分析了内蒙古地区全区或部分区域植被生长与气候要素间的关系23-25。但是,受限于海量影像数据的获取与处理能力,针对内蒙古全区的研究成果较少。因此,充分利用遥感云平台的海量数据资源和强大计算能力,从更长的时间尺度全面剖析内蒙古地区 FVC 的长期趋势及其与气候变化的相关关系,对明晰内蒙古地区生态环境变化规
12、律具有重要意义。鉴于此,本研究以内蒙古地区FVC 为研究对象,基于 GEE 平台利用 AVHRRNDVI 数据和像元二分模型构建 FVC 年尺度时间序列,并采用Sen 斜率估计、Mann-Kendall 检验以及相关性分析方法全面探析研究区近 40a 不同土地覆被类型中 FVC 的时空分布、演变趋势及其与气候变化的耦合机制,旨在为自治区生态环境建设、农牧业可持续发展提供理论依据和有价值的参考。1数据与方法1.1研究区概况内蒙古自治区位于中国北部边疆,地处 3724N5323N、9712E12604E 之间,总面积 118.3 万 km2。其气候以温带大陆性季风气候为主,降水量和温度的梯度变化明
13、显,平均年降水量 30565mm,平均年均气温5.710.3。地形地貌以蒙古高原为主体,自西向东主要由阿拉善高原、鄂尔多斯高原、河套平原、阴山山脉、锡林郭勒高平原等组成,东北部有大兴安岭和呼伦贝尔高原(图 1)。DEM/mHigh:3 456Low:89巴丹吉林沙漠乌兰布和沙漠库布齐沙漠腾格里沙漠毛乌素沙地鄂尔多斯草原河套平原阴 山浑善达克沙地锡林郭勒草原科尔沁沙地呼伦贝尔草原大兴安岭0 200 400 600 800 kmN图 1研究区示意图Fig.1Sketchmapofstudyarea土地覆被类型呈明显的分带现象,主要包括荒漠、草原、林地和农田等类型。其中,荒漠主要有西部的巴丹吉林沙漠
14、、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布其沙漠等,总面积约 15 万 km2;草原自西向东北主要有毛乌素沙地、鄂尔多斯草原、浑善达克沙地、锡林郭勒草原、科尔沁沙地、呼伦贝尔草原等,占全区总面积的 74.4%;森林主要分布于大兴安岭地区,以寒温带针叶林为主;农田除集中分布于河套平原外,还错落于科尔沁沙地东南部和大兴安岭东、西两侧。1.2数据来源与处理研究数据主要包括 NDVI 数据、土地利用/土地覆被数据和气象数据,数据获取与预处理均在 GEE 平台完成。1)NDVI 数据来自美国国家海洋与大气管理局的AVHRRNDVI 产品26。该产品衍生自 AVHRR 地表反射产品,空间分辨率 0.05,时间分辨率
15、 1d。经过去云、投影、裁剪等预处理后,采用最大值合成法(maximumvaluecomposite,MVC)得到分辨率为5km 的19822021年逐年 NDVI 数据。2)气象数据来自爱达荷大学的全球陆地表面气候和水平衡月值数据集 TerraClimate27。该数据集基于气候辅助插值由 WorldClim 数据集的高空间分辨率气候模态与英国国家大气科学中心的 CRUTs4.0 和日本 55a再分析数据 JRA55 的低空间分辨率、高时间分辨率数据融合得到,空间分辨率约 4.6km。本研究选取其中的月最高气温、月最低气温和月降水量,经年度合成、重投影、裁剪后得到与 NDVI 数据格网一致的
16、年尺度气象数据序列。3)土地利用/土地覆被数据采用 MODIS 土地覆被产品 MCD12Q1,空间分辨率 500m,包含 20012020 年共 20 期数据28。为了探究不同土地覆被类型中 FVC 的时空变化特征,本文在 MCD12Q1 数据的基础上进行了进一步处理。首先,根据内蒙古地区的土地覆被特点将各期土地覆被数据重分类为 5 个类别:裸地、草地、林地、农田和其他;然后,采用众数合成法(modecomposite,MC)将 20 期数据合成,得到内蒙古地区的整体土地覆被分布情况(图 2)。0 200 400 600 800 km裸地Barren草地Grasslands林地Forests农
17、田Croplands其他OthersN图 2内蒙古地区 20012020 年土地覆被类型Fig.2LandcovertypesinInnerMongoliafrom2001to20201.3研究方法本研究首先基于 NDVI 时间序列数据采用像元二分模型构建内蒙古地区 FVC 年度序列,然后应用 Sen 斜率估计方法分析 FVC 的变化趋势及空间分布,并使用Mann-Kendall 检验确定趋势的显著性,最后采用皮尔逊第15期闫志远等:基于 GEE 的 19822021 年内蒙古地区植被覆盖度时空动态及气候响应特征95相关系数分析 FVC 变化与气象要素间的相关性。所有计算与分析工作均在 GEE
18、 平台通过编写脚本完成,部分分析结果的后处理在 ArcGIS 软件中完成。1.3.1像元二分模型像元二分模型假设一个像元的地表由植被覆盖部分和无植被覆盖部分组成,而遥感传感器观测到的光谱信息也由这两个组分因子线性加权合成29。其计算方法如式(1)所示。fFVC=NNsNvNs(1)式中 fFVC表示混合像元的 FVC 值,N 表示像元的 NDVI值,Nv表示像元完全为植被时的 NDVI 值,Ns表示像元完全为裸地时的 NDVI 值。像元二分模型的关键在于 Ns和 Nv的取值,通常根据研究区 NDVI 灰度分布及置信度区间来确定10。参考相关研究成果6,19,22,同时也为了便于不同年份间 FV
19、C 的对比分析,本文对内蒙古地区近40a 逐年 NDVI 全序列所有像元值进行排序后取 1%和99%分位数作为 Ns和 Nv,从而使各年 FVC 的计算均基于相同基准。此外,本文采用王栋华等7的分类标准将FVC 划分为 5 个等级,分别为低覆盖度(FVC0.2)、中 低 覆 盖 度(0.2FVC0.4)、中 等 覆 盖 度(0.4FVC0.6)、中高覆盖度(0.60.8)。1.3.2趋势分析本文采用 Sen 斜率估计方法30逐像元计算 FVC 在过去 40a 中的斜率,以反映研究区 FVC 的变化趋势及空间分布。之后,使用 Mann-Kendall 方法进行趋势的显著性检验。最后,根据 Sen
20、 斜率值 S 及显著性统计量 P值对研究区 FVC 变化趋势进行分级(表 1)。表1FVC 变化趋势分级7Table1ClassificationoftheFVC(fractionalvegetationcover)changetrend7Sen 斜率值SensslopeS显著性统计量SignificancestatisticsP分级ClassificationS0P00.01P0.05无显著变化S00.01P0.05显著降低S0P0.01极显著降低1.3.3相关性分析采用皮尔逊相关系数探讨研究区 FVC 与气候因子之间的相关性,并对结果进行显著性检验。参照相关研究成果10,根据相关系数 r
21、和显著性统计量 P 值将相关关系划分为不显著相关(|r|0.05),显著相关(0.35|r|0.5 且 P0.5 且 0.01P0.5 且 P0.1 0.2 之 间,16.55%的区域在 00.1 之间,FVC 小于 0.2 的面积占比合计为 92.56%。草地的 FVC 主要分布于0.20.8 之间,面积占比合计为 99.23%,其中0.50.6 的面积占比最高(23.55%)。林地 FVC 集中于0.70.8 和0.80.9两个区间,面积占比合计为 99.83%。农田因作物类型不同,FVC 主要介于0.50.9 之间,其中 FVC 在0.70.8 之间的面积占比最大(51.18%)。整体来
22、讲,内蒙古全区有近五分之一的区域(18.7%)FVC 在0.10.2 之间,FVC 在0.50.6 和0.70.8 的面积占比均接近15%,0.20.3、0.30.4、0.40.5、0.60.7 各区间的面积占比均在 10%左右,00.1 和0.80.9 的面积占比相对较小。表219822021 年不同土地覆被类型 FVC 均值不同区间面积占比Table2AreapercentageofdifferentrankofthemeanFVCindifferentlandcovertypesfrom1982to2021%FVC裸地Barren草地Grasslands林地Forests农田Cropla
23、nds全区Total00.116.550.000.0003.990.10.276.010.610.010.0018.700.20.36.5118.500.01012.290.30.40.7715.680.010.299.320.40.50.1519.050.022.1711.180.50.60.0123.550.0217.2314.490.60.7013.650.1116.488.740.70.808.8155.0051.1814.790.80.900.1544.8312.646.510.91.0000002.2FVC 年际变化趋势内蒙古地区近 40a 不同土地覆被类型 FVC 均值的年尺度时
24、间序列如图 4 所示。裸地的 FVC 除个别年份有大幅波动以外,整体稳定在 0.100.13 之间,多年均值为 0.14。草地的 FVC 波动较大,主要介于 0.400.55 之间,多年均值 0.48。农田的 FVC 整体呈波动上升趋势,96农业工程学报(http:/www.tcsae.org)2023年范围介于 0.620.78 之间。林地的 FVC 介于 0.700.86之间,前 20a 主要在 0.70.8 之间波动,后 20a 稳定在 0.8 以上。总体而言,内蒙古全区的 FVC 均值与草地类型的变化趋势相同,这主要是由于草地类型的面积占比具有绝对优势,且其平均 FVC 介于裸地与林地
25、之间。00.20.40.60.81.0198219901998200620142022FVC年份Year裸地Barren农田Croplands草地Grasslands全区Total林地Forests图 4内蒙古地区 19822021 年不同土地覆被类型FVC 均值年尺度时间序列Fig.4AnnualtimeseriesofthemeanFVCindifferentlandcovertypesinInnerMongoliafrom1982to2021通过逐像元计算 Sen 斜率估计分析内蒙古地区 19822021 年 FVC 的年际变化趋势空间分布情况(图 5a),并采用 Mann-Kendal
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