辽宁省NDVI时空变化及其与地形因子的关系_海燕.pdf

湖北农业科学2023 年收稿日期：2021-10-08作者简介：海燕（1999-），女，辽宁阜新人，在读硕士研究生，研究方向为资源与环境遥感，（电话）15641109962（电子信箱）；通信作者，王建雄（1975-），男，云南玉溪人，教授，博士，主要从事资源与环境遥感研究，（电话）13608873306（电子信箱）。第 62 卷第 3 期2023 年 3 月湖北农业科学Hubei Agricultural SciencesVol.62 No.3Mar.，2023海燕，何孟琦，孙咏琦，等.辽宁省NDVI时空变化及其与地形因子的关系 J.湖北农业科学，2023，62（3）：182-186植被作为陆地生态系统的主体，是全球气候和变化的敏感指示器，能反映区域生态环境状况，是研究生态、气候和水土保持等问题的基础数据1-6。因此植被覆盖变化对于全球环境变化可持续发展研究具有重要影响，且植被覆盖对于气候、水资源、生物多样性和环境质量的影响不仅局限于当地，更在全球范围内产生着微妙的变化7。植被时间与空间上的变化也可用来评估自然和土地系统的生态状态，对生态环境保护、绿色可持续发展及制定相关生态保护措施具有十分重要的意义8。其中归一化植被指数（NDVI）是目前应用最广泛的植被指数之一，其对植被生长状况、生物量等具有指示意义，有利于人们更好地了解植被覆盖的演变过程9-12。国内外学者已经针对影响植被覆盖度变化的因辽宁省NDVI时空变化及其与地形因子的关系海燕1，2，何孟琦1，2，孙咏琦1，2，郑舒元1，2，王建雄1，2（1.云南农业大学水利学院，昆明650201；2.云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心，昆明650201）摘要：通过MODIS的月合成NDVI产品和辽宁省的地形数据（包括高程、坡度、坡向），分析20012020年辽宁省的NDVI时空变化情况及其与地形因子的相关性。结果表明，辽宁省20年内的植被情况总体上呈轻微改善状态，空间上植被退化地区面积较小，改善地区面积较大。受辽宁省海拔较低的情况影响，研究区内整体气温不会随海拔升高而下降，故辽宁省高程与NDVI成正比，海拔越高，NDVI越大。NDVI随着坡度的增加呈先上升后下降的趋势，在急坡时NDVI最大。坡向与植被的关系较弱，没有明显差异，北面略高于南面。关键词：NDVI；地形因子；时空变化；辽宁省中图分类号：Q948文献标识码：A文章编号：0439-8114（2023）03-0182-05DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2023.03.028开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Temporal and spatial variation of NDVI and its relationship with topographic factorsin Liaoning ProvinceHAI Yan1，2，HE Meng-qi1，2，SUN Yong-qi1，2，ZHENG Shu-yuan1，2，WANG Jian-xiong1，2（1.School of Water Conservancy，Yunnan Agricultural University，Kunming 650201，China；2.Yunnan Province University Agricultural RemoteSensing and Precision Agriculture Engineering Research Center，Kunming 650201，China）Abstract：Based on the monthly synthetic NDVI products of MODIS and the topographic data of Liaoning Province（including elevation，slope and aspect），the temporal and spatial changes of NDVI and the correlation between NDVI and topographic factors in Liaoning Province from 2001 to 2020 were analyzed.The results showed that the vegetation situation in Liaoning Province had been slightlyimproved in the past 20 years.Spatially，the area of vegetation degradation was small and the area of improvement was large.Affectedby the low altitude of Liaoning Province，the overall temperature in the study area would not decrease with the increase of altitude，sothe elevation of Liaoning Province was directly proportional to the NDVI.The higher the altitude，the greater the NDVI.The NDVI increased first and then decreased with the increase of slope，and the NDVI was the largest on the steep slope.The relationship betweenslope direction and vegetation was weak，there was no obvious difference，and the north was slightly higher than the south.Key words：NDVI；terrain factor；temporal and spatial variation；Liaoning Province第 3 期素做了大量研究，覃巧亭等13对黄河源区植被变化与地形和气候因子的相关性进行了分析，结果表明，植被对高程、坡度和降水量响应明显。吴志俊等14对巴勒更河流域植被覆盖度的变化情况及其影响因子进行了探究，结果表明，高程和坡度对研究区内的植被覆盖度影响较明显，坡向影响较微弱。王井利等15采用 MODIS 数据对沈阳市植被变化规律进行了研究，结果表明，20012011 年沈阳市植被总体呈退化趋势，但城区内的植被却有轻微的改善，城区边缘地区退化较大，主要为中度退化和较严重退化。通过各学者的研究可以看出，降水量、温度、地形等因素均对植被覆盖度有不同程度的影响，因辽宁省地处北方，降水量和温度对植被覆盖的影响较弱，所以本研究只针对地形因子对植被覆盖的影响进行研究。辽宁省地势平缓，植被种类丰富，是中国东北三省之一，人为建设较多，不重视生态环境的建设，对植被方面建设较为薄弱，而且近年来对辽宁省的植被覆盖变化研究较少，且研究时间较早16-19。因此本研究通过20012020年MODIS NDVI数据对辽宁省的植被覆盖时空变化进行分析，并探讨植被覆盖变化与地形因子的相关性，深入了解影响辽宁省植被变化的因素，为辽宁省的生态环境研究提供参考。1研究区概况辽宁省位于东北地区南部，界于北纬 38434326，东经1185312546，总面积15.33万km2，分别自北向南、自东向西、自两侧向中部倾斜，山地丘陵分列东西两厢，向中部平原下降，呈马蹄形向渤海方向倾斜，整体海拔较低，辽东、辽西两侧为平均海拔 800 m 和 500 m 的山地丘陵；中部为平均海拔200 m 的辽河平原。温带季风气候，年平均气温为711，降水主要集中在夏季，各季节温差较大，四季分明。辽宁省境内有大小河流 300余条，主要有辽河、浑河、大凌河、太子河、绕阳河以及中朝两国共有的界河鸭绿江等。2数据来源与研究方法2.1数据来源本研究采用 MODIS NDVI 月合成产品，数据来源为 MODIS NASA网站，空间分辨率为 500 m，时间分辨率为 1 min，在此基础上对该产品进行裁剪、归一化等处理得到辽宁省NDVI数据，并利用均值法得到辽宁省每年平均NDVI，代表当年总体的植被生长状态。DEM地形数据来源于地理空间数据云，空间分辨率为30 m，并利用ArcGIS软件中的表面分析工具生成辽宁省的坡度和坡向数据。2.2研究方法趋势分析法是一种通过对随时间变化的变量进行线性回归分析，从而来预测其变化趋势的方法，基本思想是最小二乘法，通过计算每个像元的变化趋势，得到该地区的植被变化率，由变化率k表示。k=ni=1n(i NDVIi)-i=1ni i=1nNDVIini=1ni2-(i=1ni)2（1）式中，k为像元回归方程的斜率，NDVIi为第i年NDVI 的平均值，n 为研究的时间长度，即为 20 年。当 k0时，表示该像元 NDVI为增加趋势；当 k=0时，表示该像元 NDVI基本不变；当 k0时，表示该像元NDVI为减少趋势。3结果与分析3.1NDVI月度变化由图1可知，辽宁省20012020年NDVI月均值变化曲线呈先上升再下降的趋势。NDVI月均值最小值在1月，为0.28；从1月开始逐渐升高，在8月全年降雨量最大时达到最大值，为0.84，说明降水量较大时植被生长状况较好；随着气温和降水量的下降，NDVI由8月的0.84逐渐下降至12月的0.32。图120012020年辽宁省NDVI月均值变化3.2NDVI年际变化由图2可知，辽宁省20012020年的NDVI年均值整体呈上升的趋势，最小值在2001年，为0.43，最大值在 2018年，为 0.57，其中 20022004年趋于平稳；20052012年逐渐上升，由2005年的0.466上升至 2012 年的 0.538，上升了 0.072；20132014 年波动较大，NDVI 从 0.529 上升至 0.557，上升了 0.028；20142015 年 NDVI 从 0.557 下降至 0.531，下降了0.026；20152017年NDVI平稳上升；20172018年海燕等：辽宁省NDVI时空变化及其与地形因子的关系183湖北农业科学2023 年急剧增加，增加了0.030；20182020年NDVI呈显著下 降 趋 势，由 2018 年 的 0.571 下 降 至 2020 年 的0.549，下降了0.022。为更好地显示NDVI的变化情况，本研究将20012020年平均划分为4个时间段，并分别计算出每个时间段 NDVI 的平均值，20012005 年 的 NDVI 均 值 为 0.467，20062010 年 的NDVI 均值为 0.494，20112015 年的 NDVI 均值为0.537，20162020 年的 NDVI 均值为 0.547，故整体呈上升趋势。图220012020年辽宁省NDVI年均值变化将辽宁省的 NDVI划分为 5个等级并统计每个NDVI等级所占区域面积，由表 1可知，研究区内的植被指数主要分布在 0.20.8，当 NDVI 小于 0.2 时，面 积 由 2001 年 的 770.66 km2下 降 至 2020 年 的24.75 km2；当NDVI处在0.20.4时，面积随时间变化同样呈下降趋势；当NDVI处在0.40.6时，面积在平均值105 024.6 km2上下浮动；当NDVI为0.60.8时，面积随时间变化由 2001 年的 3 016.04 km2上升至2020年的47 611.14 km2；而当NDVI大于0.8时，面积在2015年达到最大，2020年时略有降低。表120012020年辽宁省不同NDVI下所占区域面积变化（单位：km2）年份20012005201020152020等级0.2770.66610.45349.80304.3724.750.20.468 550.8524 831.037 686.496 298.201 990.500.40.681 036.91120 191.20115 933.00105 988.90101 973.000.60.83 016.047 742.5129 393.8740 527.5147 611.140.81.00.680.0011.96256.2020.453.3NDVI空间分布特征利用均值法对辽宁省20年的NDVI进行平均值计算，并根据辽宁省自身情况使用重分类将其分为4级，得到辽宁省20012020年的NDVI空间分布特征（图 3）。由图 3可知，辽宁省东部地区的铁岭、抚顺、本溪、辽阳、丹东、鞍山和西部地区的朝阳、葫芦岛以及南部地区的大连、营口等城市的部分地区植被指数较高，相较于其他地方植被生长状态较好，而中部地区的沈阳、锦州、盘锦、阜新等城市的部分地区植被指数较低。究其原因是因为辽宁省东北部地区靠近渤海海域，水源充足，降雨量丰富，且东部和西部地区海拔较高，光照充足，适合植被生长。0.10.20.20.40.40.60.60.80 40 80160240320 km沈阳沈阳大连大连鞍山鞍山抚顺抚顺本溪本溪丹东丹东锦州锦州营口营口阜新阜新辽阳辽阳铁岭铁岭朝阳朝阳葫芦岛葫芦岛图320012020年辽宁省NDVI空间分布特征3.4NDVI空间趋势变化通过一元线性回归方程计算得到辽宁省 20012020年 20年的 NDVI趋势变化率，并根据地区自身情况按等级分为 7 级9。由表 2 可知，辽宁省 20年来大部分地区植被情况呈轻度改善状态，少部分地区植被情况退化，退化地区面积为 1 358.22 km2，约占辽宁省总面积的0.887%，且其中大部分为轻度退化地区，约占总面积的 0.559%，植被覆盖基本不变 的 地 区 面 积 为 3 090.96 km2，约 占 总 面 积 的2.018%。改善地区面积为148 692.98 km2，约占辽宁省总面积的 97.095%，其中轻度改善和中度改善区域面积较大，约占辽宁省总面积的97.094%，可见辽宁省20年内植被建设良好，改善效果明显。表220012020年辽宁省NDVI植被趋势变化变化率k-0.04-0.04k-0.02-0.02k-0.01-0.01k00k0.010.010.02NDVI变化程度明显退化中度退化轻度退化基本不变轻度改善中度改善明显改善像元个数179151 5925 744261 59814 7193面积/km29.15492.38856.693 090.96140 770.807 920.571.61占总面积百分比/%0.0060.3220.5592.01891.9225.1720.001184第 3 期图4是通过计算植被趋势变化率得到的辽宁省20年空间趋势变化图。由图 4可知，辽宁省植被情况总体呈轻微改善，中度改善主要集中在辽宁省的北部和西部地区，包括大连、朝阳、葫芦岛、阜新、锦州和营口等城市的部分地区，沈阳、抚顺、铁岭、辽阳、本溪等城市的部分地区则呈基本不变的趋势。而植被退化主要集中在东部地区，包括抚顺、本溪、铁岭等城市，这一情况与NDVI空间分布特征相符。明显退化中度退化轻度退化基本不变轻微改善中度改善明显改善0 40 80160240320 km沈阳沈阳大连大连鞍山鞍山抚顺抚顺本溪本溪丹东丹东锦州锦州营口营口阜新阜新辽阳辽阳铁岭铁岭朝阳朝阳葫芦岛葫芦岛图420012020年辽宁省NDVI空间趋势变化3.5NDVI均值与地形的关系3.5.1NDVI与高程的关系不同的高程会对相应地区的气温、降水量和土壤等自然因素产生一些影响，从而对该地区的植被生长状态产生影响。辽宁省地处平原，海拔较低，所以本研究根据辽宁省的自身情况，将该地区的高程按等级划分为6级，分别为第一高程（1 200 m），并利用 ArcGIS软件中的以表格分区统计工具对不同高程下的辽宁省 20年的 NDVI进行统计，以表格中各年份的NDVI 均值来代表当年的植被生长情况，如图 5 所示。从图5可以看出，第一高程的植被指数最低，其原因可能是当海拔较低时，阳光无法直射，使得光照较少且分布不均匀从而影响植被生长。第三和第四高程的植被指数较为接近，且在平均范围内浮动。第六高程的植被指数达到最高，主要是因为辽宁省整体海拔较低，最高海拔在1 300 m左右，温度受海拔变化影响较低，研究区内整体气温不会随海拔升高而下降，所以当海拔较高时，由于日照充足、降水丰富等因素使得该地区植被生长状态较好。由图3和图6可知，辽宁省20年的NDVI空间分布特征与其高程分布一致，随着研究区海拔的升高，植被指数逐渐增加。图520012020年辽宁省植被指数随高程变化趋势第一高程第二高程第三高程第四高程第五高程第六高程0 40 80160240320 km沈阳沈阳大连大连鞍山鞍山抚顺抚顺本溪本溪丹东丹东锦州锦州营口营口阜新阜新辽阳辽阳铁岭铁岭朝阳朝阳葫芦岛葫芦岛图620012020年辽宁省高程地形示意3.5.2NDVI与坡度和坡向的关系利用 ArcGIS软件中的坡度工具生成辽宁省的坡度、坡向信息，并按等级将坡度分为平坡（08）、缓坡（815）、斜坡（1523）、陡坡（2329）、急坡（2935）、险坡（32）。将坡向分为平面（-1）、北面（022.5）、东北面（22.5 67.5）、东 面（67.5 112.5）、东 南 面（112.5 157.5）、南 面（157.5 202.5）、西 南 面（202.5 247.5）、西 面（247.5 292.5）、西 北 面（292.5337.5）、北面（337.5360）10 个坡向，最后利用以表格分区统计工具得到不同坡度和坡向下的 NDVI均值。由图 7可知，平坡时植被指数最低，随着坡度的增加，植被指数在急坡时达到最大，险坡时略有下降。由图8可知，坡向对植被的影响微弱，除平面外，其他坡向下的NDVI较为接近，且变化趋势相同，没有明显变化，但北面的植被指数略高于其他坡向，可能是因为辽宁省地处北方，降雨量较少，且北面背阳，蒸发量小，适合乔木等高大树木的生长，而南面阳光充足，人为种植耕地较多，故北面的NDVI略高于南面。海燕等：辽宁省NDVI时空变化及其与地形因子的关系185湖北农业科学2023 年图720012020年辽宁省植被指数随坡度变化趋势图820012020年辽宁省植被指数随坡向变化趋势4小结本研究通过ArcGIS、SPSS等软件分析了辽宁省20012020年 20年的 NDVI的月度、年际和空间变化情况及其与地形因子的关系。因辽宁省气候因子与 NDVI相关性较弱，所以只对地形因子与 NDVI的关系进行了研究，得到如下结论。1）辽宁省20年的NDVI时空变化：NDVI月度变化呈中间高两边低的曲线形态，即全年降雨量最大时植被覆盖情况最好。NDVI年际变化虽有波动但呈逐渐上升状态，说明20年内辽宁省植被覆盖情况在逐渐改善。NDVI空间变化整体由西向东呈轻微退化趋势，其中靠近海域的东北部地区和西部地区植被覆盖情况良好，而东部地区的铁岭、抚顺、本溪、辽阳、丹东等城市植被覆盖情况较差。2）地形因子与 NDVI 的关系：因辽宁省海拔较低，受气温影响较低，故辽宁省的NDVI随着高程的增加而升高。与坡度的关系呈先增加后降低的趋势，在急坡时 NDVI达到最大。NDVI与坡向相关性较弱，北面植被指数略高于南面。参考文献：1陈亮，王学雷，杨超，等.20002018年鄂西山区植被 EVI时空变化特征及其地形效应 J.长江流域资源与环境，2021，30（2）：419-426.2任立清.艾比湖流域植被时空变化及驱动力分析 J.干旱区地理，2022，45（2）：467-477.3李晶，刘乾龙，刘鹏宇.19982018年呼伦贝尔市植被覆盖度时空变化及驱动力分析 J.生态学报，2022，42（1）：220-235.4徐丽，彭浩贤，潘萍，等.江西省兴国县植被覆盖度及其空间格局变化 J.浙江农林大学学报，2021，38（6）：1117-1126.5庞家泰，段金亮，张瑞，等.2000-2019年渭河流域植被覆盖度时空演变特征及气候响应 J.水土保持研究，2021，28（5）：230-237.6聂桐，董国涛，蒋晓辉，等.延安地区植被覆盖度时空变化及驱动力 J.水土保持研究，2021，28（5）：340-346.7曹俊涛，康雄，杨杰，等.20102019年三亚市NDVI时空变化特征 J.农业工程，2020，10（9）：62-65.8康雄，曹俊涛，陈成，等.不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析 J.测绘通报，2020（11）：23-27.9陈月庆，周诗恬，朱明，等.河南省植被覆盖变化与驱动因子的相关性分析 J.信阳师范学院学报（自然科学版），2021，34（3）：401-407.10林楠.基于 RS和 GIS的吉林东部植被覆盖变化和驱动力研究 D.长春：吉林大学，2010.11边琳，叶飞，刘珊珊，等.基于 NDVI的昆明市 20012015年植被覆盖变化趋势分析 J.山东农业科学，2018，50（1）：107-110.12许婧，刘飞鹏，王建雄，等.基于 MODIS NDVI的西双版纳植被覆盖变化趋势研究 J.西南林业大学学报（自然科学），2018，38（5）：145-153.13覃巧婷，陈建军，杨艳萍，等.黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应 J.中国环境科学，2021，41（8）：3832-3841.14吴志俊，王永强，鄢波，等.巴勒更河流域植被覆盖度时空变化及其与地形因子的关系 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