基于Sentinel-2遥感影像的珠海淇澳岛红树林对多台风连续干扰的响应研究.pdf
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1、第 43 卷 第 11 期2023 年 11 月Vol.43,No.11Nov.,2023热带地理TROPICAL GEOGRAPHY基于Sentinel-2遥感影像的珠海淇澳岛红树林对多台风连续干扰的响应研究罗友好a,罗旭a,龙晓泽a,崔伦杰a,杜建会a,b(中山大学 a.地理科学与规划学院;b.粤北岩溶区森林生态系统碳水耦合野外观测研究站,广州 510006)摘要:以珠海淇澳岛为研究区,并基于Sentinel-2遥感影像,对连续3年(2016年“妮妲”、2017年“天鸽”和2018年“山竹”)台风干扰前后红树林的NDVI(Normalized Difference Vegetation I
2、ndex,归一化植被指数)进行计算,在此基础上分析红树林的受损及恢复格局,并对其影响因素进行探讨。结果表明:1)不同台风干扰下,淇澳岛红树林的NDVI均整体下降,其受损以轻度和轻、中度为主,而重度及以上占比较少;2)多个台风后,淇澳岛红树林的恢复在年际尺度上存在遗产效应,其总体遵循“受损较重缓慢恢复受损较轻快速恢复受损较重”的循环演替模式;3)淇澳岛红树林的受损程度随台风风速增大而加重,但台风前若无瓣海桑恢复缓慢则会降低其受损程度。淇澳岛红树林的恢复格局与无瓣海桑在台风灾后的受损程度有关,而受区域水热条件影响不大。关键词:红树林;台风;受损格局;恢复格局;无瓣海桑;淇澳岛中图分类号:S761.
3、2 文献标志码:A 文章编号:1001-5221(2023)11-2155-12DOI:10.13284/ki.rddl.003764 开放科学(资源服务)标识码(OSID):红树林是分布于热带与亚热带海岸潮间带的典型生态系统,其在防浪促淤、固碳释氧等方面具有重 要 的 生 态 功 能(Cui et al.,2018;Zhang et al.,2022a)。但受气候变化和人类活动影响,天然红树林面积不断减小,沿海地区的生态环境风险也随之增大(Thomas et al.,2017)。红树林退化导致其原生境破坏严重,在缺乏人类主动干预下往往难以自然恢复(Ren et al.,2008)。近年来,许
4、多国家通过人工种植先锋树种来恢复海岸红树林(Shamim et al.,2022)。先锋树种喜光照,且生长迅速,可在短时间内增加土壤有机质,从而改善退化林地的微生境,进而促进后续演替树种的快速定居。但随着气候变暖,台风登陆的强度和频率不断增加,先锋树种因高径比大,木材密度低(Ren et al.,2008),其灾后受损也日趋严重,从而导致退化红树林地恢复缓慢,其生态系统的服务功能也呈现很大的不确定性(Kossin et al.,2020)。台风后,树木受损存在明显的空间分异,其以枝叶脱落为主,也有少部分树木出现树干折断或连根拔起(Lin et al.,2020)。许多学者通过台风前后红树林的遥
5、感影像解译或野外调查,对红树林的受损程度、恢复过程及影响因素等进行分析,并取得一定进展(Smith et al.,2009)。台风强度越大,红树林受损越重。Peereman等(2022a)对全球56个红树林分布区在86场台风后的遥感影像解译发现,同一台风下,红树林NDII(Normalized Difference Infrared Index,归一化红外指数)和 EVI(Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数)的下降幅度均随距离台风移动路径的增加而逐渐减小。此外,不同树种对台风干扰的响应差异较大,从而导收稿日期:2022-11-10;修回日期:2023-02-08
6、基金项目:国家自然科学基金(41101011);中山大学大学生创新创业训练计划项目(202210449)作者简介:罗友好(2001),女,蒙古族,云南文山人,本科生,研究方向为森林生态学,(E-mail);通信作者:杜建会(1982),男,甘肃镇原人,副教授,博士,研究方向为生态水文学,(E-mail)。罗友好,罗旭,龙晓泽,崔伦杰,杜建会.2023.基于Sentinel-2遥感影像的珠海淇澳岛红树林对多台风连续干扰的响应研究.热带地理,43(11):2155-2166.Luo Youhao,Luo Xu,Long Xiaoze,Cui Lunjie,and Du Jianhui.2023.M
7、angrove Response to the Continuous Disturbance by Multiple Typhoons on the Qiao Island,Zhuhai,Using Sentinel-2 Remote Sensing Images.Tropical Geography,43(11):2155-2166.43 卷热带地理致台风后红树林的结构及树种组成等发生变化。Nirmol等(2021)在飓风“Sidr”登陆后对孟加拉国孙德尔本斯红树林的野外调查表明,与海漆(Excoecaria agallocha)相比,苏达班银叶树(Heritiera fomes)更易遭受台
8、风损害。台风后,红树林下的水热环境得以改善,从而有利于其后续恢复(Sobrado et al.,2005;陈鹭真 等,2010)。大部分红树林可在几个月至2年内恢复至台风前状态,具体恢复周期与红树林的受损程度有关,树木受损越重,恢复速率越慢(Long et al.,2016)。Delaporte等(2022)研究表明,当台风的最大持续风速每增加1 m/s,海岸森林在灾后对应的恢复时间将延长4 d,特别是当最大持续风速超过75 m/s后,海岸森林的恢复时间将明显增加。然而,目前已有研究多针对单次台风前后红树林的受损和恢复格局,难以反映红树林对多台风连续干扰下的响应过程,无法预测台风登陆频率增加下
9、红树林的恢复程度。因围垦养殖、码头建设和互花米草入侵等,淇澳岛红树林早期出现大面积退化(廖宝文 等,2008)。自1999年起,珠海市政府拨专款实施淇澳岛红树林引种扩种工程,广泛引进先锋树种无瓣海桑(Sonneratia apetala)等以改善退化林地生境,并利用其固碳速率快、碳储量大等特点,以促进淇澳岛红树林的后续恢复,从而充分发挥红树林的防风消浪作用,以完善淇澳岛防护林体系(陈玉军 等,2012;王旭 等,2012)。经2014年淇澳岛红树林引种科技项目验收后,2015年后已形成以无瓣海桑为优势种,面积稳定且足够连续的红树林群落(邱霓 等,2019;贾凯 等,2022)。但与红树林本地种
10、相比,无瓣海桑树木高大,木材密度低,更易遭台风损害(陈玉军 等,2000)。目前尚不清楚以无瓣海桑为优势种的淇澳岛红树林,在未来台风登陆频率增加下,能否实现该区域退化红树林地的全面恢复。因此,本文以珠海淇澳岛红树林为研究区,在年际尺度上选取多台风(2016“妮妲”、2017“天鸽”和2018“山竹”)连续干扰前后淇澳岛红树林的Sentinel-2遥感影像,计算其NDVI变化以反映红树林的受损及恢复格局,并对其影响因素进行探讨。以期有助于更好地理解气候变化背景下红树林对台风干扰的响应机制,并为红树林在台风灾后的科学管理提供依据。1 材料和方法 1.1研究区概况淇澳岛位于广东省珠海市(图1),地处
11、横门南部,属亚热带季风气候,年均温22.4,年平均降水量1 964.4 mm,且主要集中在49月。潮汐类型为不规则半日潮,平均高潮位0.17 m,平均低潮位-0.14 m。海水年平均盐度为18.4,土壤属滨海盐渍草甸沼泽土。淇澳岛现有10科13属15种真红树植物,如本地种秋茄(Kandelia obovata)、桐花树(Aegiceras corniculatum)、老鼠簕(Acanthus ilicifolius)、卤蕨(Acrostichum aureum),引进种无瓣海桑等,有半红树植物 7 科 9 属 9 种,如银叶树(Heritiera littoralis)、水黄皮(Pongami
12、a pinnata)等。研究区红树林群落结构简单,无瓣海桑为该区域的先锋树种及优势种(图1-b),占研究区红树林分布面积的82%以上(孙学超 等,2022)。桐花树和秋茄分别是研究区红树林演替前中期和后期群落的代表性树种,但分布面积较小(邱霓 等,2019)。1.2数据来源与研究方法1.2.1红树林边界提取与分区淇澳岛红树林面积自2015年后变化不大(贾凯 等,2022)。首先,依据刘叶取等(2022)发布的20152020年广东省沿岸红树林矢量数据集提取淇澳岛红树林边界数据。其次,使用ArcGIS中3D analyst工具,提取红树林边际线数据作为林缘线,并将靠海一侧的边际线作为海岸线。考虑
13、到景观格局和林龄(孙学超 等,2022)均会影响红树林对台风干扰的响应,按天然水道分界、斑块形状和恢复时间将淇澳岛红树林划分为3个区域,即斑块面积较大、较连续且恢复时间较早的A区,斑块面积小、破碎且恢复时间较晚的B1和B2区(图1-d)。1.2.2气象数据获取与处理采用的气象数据包括台风路径、降水量和气温数据。其中,“妮妲”“天鸽”“山竹”的台风路径(图1)及淇澳岛红树林距其登陆点距离、垂线交点风速数据(表1)来自于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的国际气候管理最佳跟踪档案(IBTrACS)站点。台风期间(2016年7月至2020年4月)珠海市香洲站的逐日降水量和日平均气温数据来自国家气象
14、局,并对台风后不同时段的累积降水量和活动积温(日平均 https:/www.ncdc.noaa.gov/ibtracs/http:/ 期气温5)进行计算,以反映台风后研究区的水热条件变化。1.2.3遥感数据获取与处理1)遥感影像获取及预处理。为研究红树林对多台风连续干扰的响应过程,选取“妮妲”“天鸽”“山竹”登陆后的淇澳岛红树林作为研究对象(见表1)。并以登陆日期为基础,从Earth Explorer处下载了20景云量百分比低于20%的Sentinel-2 L1C遥感影像,对其进行几何校正和辐射校正。使用Sen2Cor对其进行大气、卷云、地形校正,并选取空间分辨率为10 m的场景。台风前最近一
15、期影像作为红树林受灾前对照,台风后最近一期影像用于灾损分析,而其他影像用于不同恢复时期分析,直至第二场台风开始后终止。考虑到物候影响,选择与2016、2017和2018年相近且无台风干扰淇澳岛的2021 年 的 4 期 影 像(2021-05-09、2021-07-23、2021-10-06、2021-12-05)进行物候矫正。2)植被指数计算与灾损评估。NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数)是测量和监测植物生长、植被覆盖和生物量等应用最广泛的植被指数之一,其可用于监测红树林对不同台风干扰的响应(Giri et al.,2011
16、)。NDVI利用近红外波段(NIR)与红光波段(RED)进行计算,公式为:NDVI=NIR-REDNIR+RED(1)NDVI可用于评估台风前后森林的灾损情况(罗红霞 等,2013)。以台风前和台风后的NDVI图像作为数据,计算NDVI以描述仅由台风干扰引起的淇澳岛红树林NDVI变化格局。考虑到台风前 https:/earthexplorer.usgs.gov/http:/step.esa.int/main/snap-supported-plugins/sen2cor/表1 台风登陆前后的淇澳岛Sentinel影像选取Table 1Selection of Sentinel images of
17、 the Qiao Island before and after typhoon landfall台风名称妮妲天鸽山竹登陆日期2016-08-022017-08-232018-09-16强度台风强台风强台风距登陆点距离/km101.9063.95108.03距台风路径垂直距离/km39.0159.1999.01垂线交点风速/(ms-1)304848影像日期台风前2016-07-292017-08-132018-05-20台风后2016-09-27、2016-12-16、2017-01-25、2017-05-25、2017-08-132017-10-22、2017-12-31、2018-03-
18、11、2018-05-202018-10-02、2019-01-25、2019-08-08、2019-10-12、2020-01-30、2020-04-09图1研究区示意(a.高程;b.优势种无瓣海桑分布;c.台风路径;d.红树林景观分区)Fig.1The study area(a.elevation;b.distribution of the dominant species:Sonneratia apetala;c.typhoons path;d.mangrove landscape zoning)注:b图数据来源于孙学超等(2022)。215743 卷热带地理后因植被自然生长和季节变化等
19、会造成误差,选择无台风年中对应台风前后时间的NDVI变化NDVIChangesVG进行物候校正。最后,通过线性相减的方式求得NDVI(Guo et al,2022)。NDVIRPost=NDVICPost+NDVIChangesVG-NDVI (2)NDVIRPre=NDVICPre+NDVIChangesVG (3)NDVI=(NDVIRPost-NDVICPost)-(NDVIRPre-NDVICPre)(4)式中:NDVI代表仅由台风干扰引起的 NDVI变化;R代表台风年的研究数据;C代表非台风年对应时间的修正数据;Pre代表台风前数据;Post代表台风后数据。规定NDVI下降的绝对值在
20、00.2为轻度受损,0.20.3为中度受损,0.30.5为重度受损,0.5为极重度受损,NDVI0表示与台风干扰前相比其植被覆盖状况没有改变或更好,因此定义为无受损(Mandal et al.,2020)。最后,计算NDVI%以评估台风后不同时期淇澳岛红树林的恢复格局,规定NDVI%95%为未恢复,95%100%为恢复较好,100%为恢复极好(Delaporte et al.,2022)。NDVI%=NDVINDVIRPre 100%(5)1.2.4数据分析1)随机点选取。由于研究区像元数目较多,基于红树林边界数据,使用ArcGIS10.7中Sampling工具选取随机点。采用Spatial
21、Analyst中Extraction工具将灾后各时期NDVI提取至点,以探究台风后不同时期淇澳岛红树林的受损及恢复格局。2)灾损和恢复像元统计。为探究淇澳岛红树林不同受损和恢复程度像元占比随时间的变化,分别统计台风后不同时期淇澳岛的无受损、轻、中、重、极重度受损以及未恢复、恢复较好、恢复极好的像元数,并计算其在总像元数目中的占比,从而评估台风后不同时期淇澳岛红树林的受损及恢复格局。3)线性回归模型建立。为探究多台风连续干扰下淇澳岛红树林受损格局的影响因素,采用一元线性模型建立台风前后各随机点NDVI与研究区域距离台风中心距离、距离海岸线距离、距离林缘线距离的回归方程;为探究多台风连续干扰下淇澳
22、岛红树林恢复格局的影响因素,采用一元线性模型建立台风前后淇澳岛红树林总恢复像元占比与累积降水量、累积活动积温和受损像元占比的线性回归方程。回归模型的相关参数采用MATLAB R2022a计算,相关作图使用OriginPro 2017完成。2 结果与分析 2.1多台风连续干扰下淇澳岛红树林的受损格局台风“妮妲”从淇澳岛东北侧登陆,尽管其距离淇澳岛最近时风速仅有30 m/s,但移动路径距离淇澳岛的垂直距离最短,仅有39.01 km,因而导致研究区红树林受损较重。本研究发现,“妮妲”对红树林的损害以轻、中度为主,两者受损像元占比共计88.6%,遭受中度及以上受损的红树林主要出现在靠近台风路径一侧的A
23、区,而无受损像元仅占0.7%。强台风“山竹”从淇澳岛西南侧登陆,尽管其移动路径距离淇澳岛的垂直距离最远,达到99.01 km,但距离淇澳岛最近时风速达到 48 m/s,也对研究区红树林造成严重损害。“山竹”对红树林的损害同样以轻、中度为主,二者占比共计76.1%,中度及以上受损的红树林在A、B1和B2三个区域均有出现,极重度受损的红树林主要集中于靠近台风路径一侧的 B1 区,而无受损像元仅占6.5%。强台风“天鸽”从淇澳岛西南侧登陆,尽管其移动路径相对“山竹”更靠近淇澳岛(59.19 km vs 99.01 km),距离淇澳岛最近时风速也大于“妮妲”(48 m/s vs 30 m/s),但与以
24、上 2个台风不同,“天鸽”过境对研究区红树林影响不大,其以无受损或轻度受损为主,二者像元占比共计90%,其中无受损像元占比达到21%(图2)。2.2多台风连续干扰下淇澳岛红树林的恢复格局不同台风干扰下,红树林的受损程度不同,其恢复速率也有所差异(图3)。台风“妮妲”和强台风“山竹”过境后,淇澳岛红树林受损较重,其恢复像元占比均呈现为先增加,后降低,最后再缓慢恢复的特点。“妮妲”恢复像元占比的第一个峰值(14.8%)出现在台风后296 d,且恢复像元占比最大的区域出现在B1区。而“山竹”(29.3%)出现在台风后326 d,且恢复像元占比最大的区域出现在A区,而B1和B2区变化不大。达到峰值后,
25、红树林恢复像元占比开始下降,其在“妮妲”后376 d达到9.2%,这与“山竹”后391 d红树林的恢复像元占比较为接近(7%)。台风“妮妲”登陆1 a后,强台风“天鸽”再次登陆,而“山竹”登陆后2 a内再无其他台风过境,淇澳岛红树林的恢复得以持续,其恢复像元占比在571 d后才达到25.4%。强台2158罗友好等:基于Sentinel-2遥感影像的珠海淇澳岛红树林对多台风连续干扰的响应研究11 期风“天鸽”登陆后,淇澳岛红树林因受损较轻,其恢复速率也相对较快。台风后200 d,红树林恢复像元占比达 96%,显著高于相近时段“妮妲”和“山竹”对应的恢复像元占比,且恢复像元占比在A、B1和B2区均
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