汪桂生,仇凱健(安徽理工大學(xué)測繪學(xué)院,安徽 淮南 232001)
礦產(chǎn)資源對我國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)起到了重要的積極推動作用,其保證程度和健康程度關(guān)系到國民經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)定和國家戰(zhàn)略安全。然而,礦產(chǎn)資源開發(fā)在促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時,也造成地表變形、沉陷甚至坍塌等問題,同時改變了原有生態(tài)環(huán)境結(jié)構(gòu)或狀態(tài),使植被等地表覆蓋衰退甚至枯死,物種多樣性衰落,土地退化,生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞[1-3]。這些由開采引起的生態(tài)環(huán)境問題影響著礦區(qū)人民的生活水平,威脅著區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)的礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測采用實地調(diào)查、采樣等方式開展,不僅效率低下,還僅僅停留在離散點狀監(jiān)測,無法形成對環(huán)境變化的綜合分析。為此,許多學(xué)者利用遙感技術(shù)在一些典型礦區(qū)開展了生態(tài)環(huán)境擾動監(jiān)測,利用目視解譯、計算機(jī)圖像分類等方法提取植被覆蓋、土壤屬性、土地利用類型、景觀指數(shù)等表征參數(shù)[4-6]。植被是地表最為顯著且易受人類活動擾動的景觀。植被監(jiān)測是礦區(qū)最為重要的環(huán)境監(jiān)測工作之一,目前已經(jīng)廣泛開展了基于遙感的監(jiān)測[7-10]。
淮南礦區(qū)是我國重要的能源基地之一。礦業(yè)的開發(fā)已經(jīng)給區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成了顯著的影響,形成了大面積的地表沉陷、煤矸石和粉煤灰堆,致使大氣和水質(zhì)質(zhì)量下降[11-12]。目前,針對淮南礦區(qū)已經(jīng)開展了土壤侵蝕、土地利用等有關(guān)研究[13-15]。利用遙感技術(shù)對近十年淮南礦區(qū)植被覆蓋度的變化進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,對礦區(qū)復(fù)墾效果進(jìn)行評估,可以為淮南市及淮南礦區(qū)今后的可持續(xù)化發(fā)展方案的制定提供參考,對礦區(qū)環(huán)境治理、生態(tài)修復(fù)與重建具有重要意義。
淮南礦區(qū)位于我國華東地區(qū)淮南市的北部,安徽省中部,地跨淮河中游,距離省會合肥95 km,地理位置介于116°21′E—117°11′E,32°32′N—33°0′N之間(如圖1所示),屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。該地區(qū)是以煤炭開采、火力發(fā)電及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的工礦區(qū),為華東地區(qū)的工業(yè)發(fā)展打下了堅實基礎(chǔ)。
圖1 淮南礦區(qū)位置
本研究使用MODIS衛(wèi)星產(chǎn)品中的MOD13Q1數(shù)據(jù),主要用于檢測地表植被覆蓋的狀況。數(shù)據(jù)來源于美國LPDAAC(land process distributed active archive center)網(wǎng)站,共有12個圖層,空間分辨率為250 m,維度為4800行4800列,數(shù)據(jù)格式為HDF,所采用的投影為正弦投影。這里使用的為歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上反演植被覆蓋度,以進(jìn)行淮南礦區(qū)植被覆蓋的時空演變分析。
由于開展研究需要要素制圖、范圍界定、圖像裁剪等,因此還收集了研究區(qū)基礎(chǔ)矢量數(shù)據(jù)。礦區(qū)界線矢量數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[16]。為了對結(jié)果進(jìn)行驗證,研究中還選擇了部分樣本進(jìn)行實地調(diào)查,獲得了不同土地利用下植被覆蓋的直觀信息。
2.2.1 像元二分模型
像元二分模型是目前常用的一種用于估算植被覆蓋度的一種模型[17]。該模型的思想是把地表看作有植被覆蓋和無植被覆蓋兩類,實際采用遙感方式計算時,其計算方式如下
(1)
式中,NDVIsoil為無植被覆蓋區(qū)域或裸土的NDVI值;NDVIveg為純凈植被像元的NDVI值,可以用來作為NDVI的最大值。其計算公式分別為
(2)
NDVIveg=
(3)
利用該模型計算植被覆蓋度的關(guān)鍵是計算NDVIsoil和NDVIveg。當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%、VFCmin=0%時,式(1)可變?yōu)?/p>
(4)
式中,NDVImax和NDVImin分別為區(qū)域內(nèi)最大和最小的NDVI值。由于不可避免會存在噪聲,NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范圍內(nèi)的最大值與最小值,置信度的取值主要根據(jù)圖像實際情況來確定。實際估算時,需要視影像分辨率加以確定,在低分辨率影像上,近似取最大和最小值,而在較高分辨率影像上需要依據(jù)土地類型分地表覆蓋類型加以確定。
2.2.2 研究流程
在收集研究區(qū)2005年、2008年、2011年、2014年植被生長周期MODIS NDVI數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對其進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、裁剪等預(yù)處理,并生成覆蓋研究區(qū)的MODIS NDVI數(shù)據(jù)集,進(jìn)而利用生長周期的年均NDVI數(shù)據(jù)并結(jié)合像元二分模型估算植被覆蓋度,在此基礎(chǔ)上采用統(tǒng)計分析、重分類等地理信息系統(tǒng)(GIS)空間分析方法進(jìn)行植被的時序演化、覆蓋轉(zhuǎn)移和空間演變分析,所設(shè)計的技術(shù)路線如圖2所示。
圖2 研究技術(shù)路線
植被作為地表覆蓋類型的一種,其也隨著時間的變化呈現(xiàn)出一定的變化趨勢。在生長的不同時間段內(nèi),其NDVI值將產(chǎn)生時序變化。江淮地區(qū)植被一般在3月中下旬開始生長;4—6月,由于灌溉、雨水和陽光都比較充足,植被長勢較快;7—9月,植被覆蓋達(dá)到鼎盛時期,NDVI值比較大;但10月以后,植被漸漸成熟,葉黃素含量增多,葉落生根,NDVI值就會降低。一些特殊地區(qū),如西北干旱戈壁地區(qū),植被一年四季都只是接近于0,變化不顯著。以2005年、2008年、2011年、2014年這4個監(jiān)測節(jié)點,從時間角度分析淮南礦區(qū)近十年內(nèi)植被覆蓋演變情況。2005—2014年年均NDVI情況如圖3所示。
圖3 2005—2014年年內(nèi)月平均NDVI變化
從2005年NDVI變化折線圖可以看出,4—5月,NDVI值由0.28上升到0.3左右,這是植被增長時期的正常狀況;但是到5—6月,NDVI值呈下降趨勢,數(shù)值由0.3幾乎沿直線下降到0.17;6—7月間,又有增長的趨勢;7—8月漲幅較大,這也符合植被增長的規(guī)律;到了9—10月,由于植被進(jìn)入成熟期,故NDVI值下降。但是中間的NDVI值在5—6月這個植被本應(yīng)該增長的時候卻下降了。通過土地利用數(shù)據(jù)并結(jié)合實地考察發(fā)現(xiàn),淮南礦區(qū)有著大量的耕地,到了5、6月,農(nóng)作物到了收割的季節(jié),因此,引起了NDVI值的急劇下降。類似地統(tǒng)計出2008年、2011年、2014年的狀況,也得到類似結(jié)果。通過對2008—2014年的年內(nèi)NDVI值進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)這3個時期的走勢與2005年類似,都是在6月達(dá)到波谷,然后在8月達(dá)到波峰,表明植被的NDVI值變化具體受研究區(qū)內(nèi)耕種收割活動影響。
通過使用2005—2014年每隔3年一景的遙感影像,對淮南礦區(qū)年際NDVI值的走勢進(jìn)行分析(如圖4所示),可以看出年NDVI值均在0.3以下,平均NDVI從2005—2008年有大幅度下降,植被生長狀況降低,2008—2014年的NDVI均值呈現(xiàn)上升的趨勢,這說明該地的植被覆蓋情況有所改善。
圖4 2005—2014年植被生長周期內(nèi)年均NDVI變化
為了更好地體現(xiàn)不同年份間植被的演變趨勢,利用植被像元二分模型對植被覆蓋度進(jìn)行反演,先計算每年的NDVI均值,得到每年的NDVI值遙感影像。由于MODIS數(shù)據(jù)分辨率為250 m,故NDVImax和NDVImin分別以每景影像中統(tǒng)計結(jié)果的NDVI最大最小值進(jìn)行計算。根據(jù)前人的研究[18-19],將植被覆蓋度定義為5個等級:①無覆蓋(裸露地表或水體),0 圖5 2005—2014年淮南礦區(qū)植被覆蓋度 根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,監(jiān)測時間內(nèi)區(qū)域平均植被覆蓋度分別為0.722 3、0.701 7、0.718 1、0.702 8,平均減幅為2.7%。對于上述植被覆蓋度等級的分級結(jié)果,在重分類的基礎(chǔ)上統(tǒng)計不同植被覆蓋度的面積,結(jié)果如圖6所示。可見較高植被覆蓋和高植被覆蓋規(guī)模較大,表明淮南礦區(qū)植被總體覆蓋度狀況良好,其中,中、低和無植被覆被面積在監(jiān)測時間內(nèi)保持穩(wěn)定,其規(guī)模較小,面積均不足200 km2,較高覆蓋和高覆蓋面積廣大,占全區(qū)域面積的90%。較高覆蓋區(qū)域規(guī)模呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢,而高覆蓋區(qū)域規(guī)模呈現(xiàn)先減少后增加的態(tài)勢,表明植被覆蓋在監(jiān)測時期內(nèi)呈現(xiàn)先減少后增加的態(tài)勢,這與NDVI的演化趨勢是一致的。 圖6 2005—2014年植被覆蓋度 為了得到不同時相植被覆蓋度的轉(zhuǎn)移矩陣,需要對不同等級的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,這里規(guī)定無覆蓋編碼為1,較低覆蓋編碼為2,中等覆蓋編碼為3,較高覆蓋編碼為4,高覆蓋編碼為5,并利用柵格重分類工具完成編碼工作。完成編碼后,為了能求出不同等級植被覆蓋轉(zhuǎn)移情況,需要將較早年份的柵格編碼值乘以10再加上較晚年份的編碼值。如2005年的編碼值為1,2008年同樣地方的編碼為2,進(jìn)行運算后的結(jié)果就變成12,12則代表該地方由無覆蓋變成了較低覆蓋,其中柵格計算功能可以由地圖代數(shù)中的柵格計算進(jìn)行實現(xiàn)。2005—2008年、2008—2011年、2011—2014年面積轉(zhuǎn)移矩陣見表1、表2和表3。 表1 2005—2008年不同植被覆蓋程度面積轉(zhuǎn)移矩陣 km2 上述表中對角線元素表示沒發(fā)生面積轉(zhuǎn)移植被覆蓋,可以對比對角線元素和矩陣其他位置的元素值,發(fā)現(xiàn)沒有發(fā)生轉(zhuǎn)變的植被覆蓋比例最大,其中較高覆蓋共有約700~800 km2沒有發(fā)生轉(zhuǎn)變,占整個研究區(qū)面積的50%,是未發(fā)生轉(zhuǎn)變的主要植被覆蓋類型。從每行來看,淮南礦區(qū)無覆蓋、較低覆蓋、中覆蓋的分布面積較少,而較高覆蓋和高覆蓋面積合計超過1000 km2,占據(jù)淮南礦區(qū)的大部分范圍。 表2 2008—2011年不同植被覆蓋程度面積轉(zhuǎn)移矩陣 km2 表3 2011—2014年不同植被覆蓋程度面積轉(zhuǎn)移矩陣 km2 從表1看出,2005年的無覆蓋等級大多轉(zhuǎn)化為較低覆蓋,約6.625 km2;較低覆蓋大都轉(zhuǎn)化為中等覆蓋,約18.75 km2;中等覆蓋大都轉(zhuǎn)化為較高覆蓋,約有37.4375 km2;較高覆蓋轉(zhuǎn)化為高覆蓋面積為51.187 5 km2;高覆蓋向較高覆蓋轉(zhuǎn)化規(guī)模最大,達(dá)332.75 km2??傮w來說,2008年的植被覆蓋較2005年有所降低,高覆蓋向較高覆蓋轉(zhuǎn)化為主要方向。 從表2可以看出,相對于2005—2008年,2008—2011年間的較高植被覆蓋轉(zhuǎn)化為高覆蓋的規(guī)模增加,達(dá)226.75 km2,而高覆蓋轉(zhuǎn)化為較高覆蓋減少了,這說明2008—2011年植被覆蓋情況有所好轉(zhuǎn)。但是無覆蓋區(qū)和較低覆蓋及中覆蓋區(qū)均沒有向高覆蓋進(jìn)行轉(zhuǎn)化的,而且向較高植被轉(zhuǎn)化也比較低,說明較低覆蓋區(qū)域的植被覆蓋情況并沒有發(fā)生明顯好轉(zhuǎn)。 從表3可以看出,2011—2014年間,較高覆蓋與高覆蓋之間的轉(zhuǎn)化基本持平,這說明到了2014年底,淮南礦區(qū)植被覆蓋已經(jīng)達(dá)到了一個平衡,而且相對于2008—2011年來說,較低覆蓋的面積有減少的趨勢,高覆蓋沒有轉(zhuǎn)變的面積也由200多平方千米提升到360多平方千米。而且,大部分分布情況也集中在較高和高植被覆蓋區(qū)域,且高覆蓋類型向無植被覆蓋的和低植被覆蓋的面積也已經(jīng)變成0,大部分覆蓋區(qū)域都保持自己的覆蓋程度不變。不過,對于低覆蓋和無覆蓋區(qū)域,雖說面積相對于以前年份有所減少,但是向較高植被覆蓋類型轉(zhuǎn)換還是相對較少。 為了進(jìn)一步分析植被的時空演化特征,利用植被生長周期內(nèi)年均植被覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行差值處理,獲得監(jiān)測時間內(nèi)植被覆蓋演變時空分布。結(jié)合文獻(xiàn)分級標(biāo)準(zhǔn)[20-21],根據(jù)新的屬性值進(jìn)行動態(tài)演變分類,將演變趨勢劃分為7個動態(tài)演變類型監(jiān)測類型,即重度退化(<-0.3)、一般退化(-0.3≤D<-0.15)、輕度退化(-0.15≤D<-0.05)、穩(wěn)定(-0.05≤D<0.05)、輕微改善(0.05≤D<0.15)、一般改善(0.15≤D<0.3)和明顯改善(D≥0.3)7個等級,其結(jié)果如圖7所示。 結(jié)果表明,淮南礦區(qū)植被的植被覆蓋度從2005—2008年減少顯著,最大減少值達(dá)0.724,表明區(qū)域內(nèi)植被退化明顯,植被退化區(qū)域主要位于礦區(qū)西北部的潘集、謝家集礦一帶。2008—2011年間及2011—2014年間,輕度退化在第一階段表現(xiàn)顯著,其空間上主要分布于礦區(qū)中南部,在西部潘集礦等少量地區(qū),植被退化依舊嚴(yán)重,其退化程度處于較高水平,表明礦山開采對地表植被覆蓋具有顯著的擾動特性和持續(xù)性。 將上述結(jié)果加以統(tǒng)計,獲得監(jiān)測時間內(nèi)植被覆蓋演化的分級規(guī)模,如圖8所示。從圖中可見,監(jiān)測時間內(nèi)研究區(qū)植被覆蓋以穩(wěn)定為主,其面積保持在900 km2,表明研究區(qū)主體植被覆蓋穩(wěn)定。2005—2008年間,植被輕度退化比較顯著,其規(guī)模超過450 km2,表明植被在此期間變化以輕度退化為主。2008—2011年及2011—2014年,除穩(wěn)定區(qū)域外,輕微改善的面積分別約為350和250 km2,而輕度退化的面積分別約為150和350 km2,植被的輕度退化與輕度改善現(xiàn)象交替演變趨勢明顯,重度退化面積雖然較小,但是在監(jiān)測期內(nèi)改變不明顯,這些地區(qū)位于礦區(qū)的核心區(qū),是礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測和修復(fù)需要重點關(guān)注的區(qū)域。 圖8 2005—2014年淮南礦區(qū)植被覆蓋演化規(guī)模統(tǒng)計 本文采用MODIS NDVI時間序列產(chǎn)品,結(jié)合像元二分模型分析淮南礦區(qū)2005—2014年近十年植被時空演變情況,得出以下結(jié)論: (1) 淮南礦區(qū)植被年內(nèi)NDVI均值在5—6月呈現(xiàn)下降趨勢,并在6月達(dá)到波谷,在6—8月呈上升趨勢,在8月份達(dá)到波峰,接著在9—11月由于植被成熟,NDVI月均值呈下降趨勢。 (2) 淮南礦區(qū)植被年際NDVI均值在2005—2008年呈下降趨勢,在2008—2015年呈穩(wěn)步上升趨勢。監(jiān)測時間內(nèi)區(qū)域平均植被覆蓋度分別為0.722 3、0.701 7、0.718 1、0.702 8,平均減幅為2.7%。 (3) 淮南礦區(qū)較高覆蓋和高覆蓋面積廣大,占全區(qū)域面積的90%,較高覆蓋與高覆蓋區(qū)域轉(zhuǎn)換是區(qū)域植被覆蓋等級轉(zhuǎn)換的主要方向。 (4) 淮南礦區(qū)植被覆蓋演化以穩(wěn)定為主,輕度退化和輕微改善交替發(fā)生,是區(qū)域植被覆蓋演化的主要方向。重度退化不足10 km2,主要分布于礦區(qū)核心地帶潘集和謝家集礦一帶。 參考文獻(xiàn): [1] YUDOVICH Y E,KETRIS M P.Mercury in Coal:A Review Part 2.Coal Use and Environmental Problems[J].International Journal of Coal Geology,2005,62(3):135-165. 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3.4 植被演化特征分析
4 結(jié) 論