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(1.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650500； 2.西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心，云南 昆明 650500； 3.云南師范大學(xué) 信息學(xué)院，云南 昆明 650500)

西雙版納是中國大陸面積最大且較典型的熱帶雨林，發(fā)育在緯度偏北、海拔偏高、水熱條件較差的情況下，一直是中國生物多樣性保護(hù)的熱點區(qū)域[1-2]。為加強(qiáng)對西雙版納植被的有效保護(hù)，政府采取了一系列的保護(hù)行動，尤其自2011年起，國家規(guī)劃投資6億元啟動天保二期建設(shè)，實施封山育林、人工造林、森林管護(hù)等生態(tài)工程，工程至2020年截止。為分析近14 a來西雙版納植被覆蓋情況，同時了解在生態(tài)工程背景下，2011年前后植被NDVI在時間和空間上發(fā)生了怎樣的變化，本研究采用GIS和RS技術(shù)，以2011年為節(jié)點，對西雙版納生態(tài)工程實施前后2個時段植被覆蓋的變化情況進(jìn)行了分析。

遙感數(shù)據(jù)因具有時間和空間上的連續(xù)性，是當(dāng)前人類快速實現(xiàn)全球或區(qū)域?qū)Φ赜^測的重要技術(shù)手段，廣泛應(yīng)用于陸地生態(tài)系統(tǒng)植被生長監(jiān)測中[3-5]。張寶慶等運用GIMMS和SPOT VGT 2種數(shù)據(jù)集對黃土高原植被建設(shè)成效進(jìn)行了監(jiān)測，認(rèn)為大規(guī)模植被建設(shè)促進(jìn)了植被恢復(fù)，但低植被覆蓋區(qū)域面積仍然較大，生態(tài)環(huán)境建設(shè)仍需進(jìn)一步加強(qiáng)[6]。張雪梅等采用長時間序列遙感數(shù)據(jù)，分析了生態(tài)工程實施以來西南喀斯特植被變化及其空間非平穩(wěn)性，得出滇桂黔3省植被總體呈上升趨勢，但不同喀斯特地貌類型區(qū)植被變化存在空間差異[7]。趙安周等利用GIMMS NDVI 3g數(shù)據(jù)研究了退耕還林工程實施前后黃土高原植被覆蓋時空變化，認(rèn)為大規(guī)模的生態(tài)工程建設(shè)對2000～2013年生長季NDVI增加有重要影響[8]。夏會娟等采用MODND1M數(shù)據(jù)分析了2010年遼河保護(hù)區(qū)成立前后植被NDVI的時空動態(tài)，表明2010～2015年NDVI的增加主要發(fā)生在春季和冬季，春季NDVI的增加有利于防風(fēng)固沙功能的提升[9]。這些研究表明對生態(tài)工程實施前后的植被覆蓋變化進(jìn)行監(jiān)測可為生態(tài)工程的建設(shè)成效和未來的實施提供一定的參考。

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，是聯(lián)結(jié)土壤、水分和環(huán)境的重要紐帶，開展植被覆蓋研究已成為全球環(huán)境變化研究的一個重要領(lǐng)域[10-11]。國內(nèi)外學(xué)者對不同區(qū)域植被覆蓋的時空變化已進(jìn)行了大量研究，而關(guān)于西雙版納植被的研究主要包括熱帶雨林樣地監(jiān)測[12]、植物區(qū)系特征[1]、單一作物時空變化[13]、熱帶雨林群落特征[14]等，對生態(tài)工程實施前后西雙版納植被NDVI的變化特征目前尚未明確。因此，本研究利用MOD13Q1數(shù)據(jù)，從時間變化特征、空間分異、重心遷移以及地形因子4個方面分析了2004～2017年植被NDVI演變特征，并分析了夏季NDVI和氣溫、降水、日照時數(shù)、相對濕度的相關(guān)性。

1 研究區(qū)概況

西雙版納位于云南省南部，地處橫斷山脈的最南端，在北緯21°08′～22°36′，東經(jīng)99°56′～101°50′之間，是北回歸線上的一片綠洲，也是我國唯一的熱帶雨林自然保護(hù)區(qū)，全州總面積19 070.5 km2(見圖1)。其中，山地(坡度>8°)面積占95%，山間盆地(坡度≤8°)面積占5%，地形多為丘陵寬谷型小盆地、多溪流[15]。氣候溫暖濕潤，空氣濕度在80%以上，年平均氣溫在20℃以上(夏季氣溫最高)，年降水量1 100～1 700 mm，其中夏季降水量占年降水量的55%左右。年日照時數(shù)1 828 h(最低值出現(xiàn)在7月)，干燥度1.01，年徑流深764 mm[16]。

圖1 研究區(qū)域示意Fig.1 Research area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)數(shù)據(jù)來源于MODIS(EOS/Terra衛(wèi)星)所合成的16 d植被產(chǎn)品(MOD13Q1)，空間分辨率為250 m×250 m，時間跨度為2004年1月至2017年12月，數(shù)據(jù)來源于美國航空航天局的官方網(wǎng)站(http://reverb.echo.nasa.gov)。

根據(jù)西雙版納的氣候特征，選取2004年1月至2015年12月各氣象站點的逐日數(shù)據(jù)(由于2016～2017年部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失)，包括平均氣溫、降水量、日照時數(shù)和相對濕度，數(shù)據(jù)來自于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)官網(wǎng)。

2.2 數(shù)據(jù)處理

MOD13Q1數(shù)據(jù)的處理包括3個步驟：① 通過MODIS Reprojection Tool對MOD13Q1數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、UTM-47N(WGS-84)投影和重采樣；② 利用ENVI 5.3的擴(kuò)展工具進(jìn)行歸一化處理，使NDVI值在0～1之間；③ 為減少大氣的云、顆粒、陰影、視角以及太陽高度角的影響，采用最大合成法(MVC)[17]合成年NDVI產(chǎn)品。

NDVIi=max{NDVIj}

(1)

式中，j表示1 a有j景數(shù)據(jù),j=1,2,3,…23；i表示第i年，i=1,2,3,…,14。

2.3 數(shù)據(jù)優(yōu)化

(1) 為獲取真實反映NDVI變化的時序數(shù)據(jù)，需要通過Savitzky-Golay濾波法[18]對合成后的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，消除白噪聲，進(jìn)而得到更為可靠的NDVI數(shù)據(jù)。Savitzky-Golay濾波法的設(shè)計思想是能夠找到合適的濾波系數(shù)以保護(hù)高階距來實現(xiàn)滑動窗內(nèi)的最小二乘擬合，描述如下[19]：

(2)

(2) 通過以上處理得到西雙版納年NDVI產(chǎn)品，但我們發(fā)現(xiàn)，西雙版納NDVI值大于0.8的面積占95%左右，在繪制2004～2010年和2011～2017年年均NDVI的空間分布圖時，如果使用均勻的色標(biāo)則不能對不同空間區(qū)域的NDVI值進(jìn)行很好地識別，并且降低了2個不同時段NDVI空間分布的對比度。所以，采用公式(3)進(jìn)行處理，以保證NDVI的最大值、最小值以及各像元NDVI的排列順序不會發(fā)生改變，使新色標(biāo)可以更好地區(qū)分不同的NDVI值[20]。

(3)

式中，NDVI′表示處理后的像元值，NDVImax表示西雙版納各像元的最大值。

2.4 研究方法

2.4.1差值分析

莫瑤采用兩時相圖像之間差值的相對變化百分比NDVIvariation來衡量NDVI值的變化大小[21]。用該方法來分析西雙版納大規(guī)模植被建設(shè)前后NDVI值的空間變化特征。

(4)

式中，NDVIafter表示西雙版納2011～2017年年均NDVI值，NDVIbefore表示2004～2010年年均NDVI值。

2.4.2重心遷移模型

研究利用重心遷移模型來計算不同NDVI閾值下植被覆蓋的重心，并基于重心遷移的方向和距離來分析植被NDVI的空間演變過程，計算公式為[22]

(5)

式中，n表示某個區(qū)域有n各空間單元組成，第i個空間單元的坐標(biāo)為(xi，yi)，mi表示第i個空間單元的某種屬性值。2004～2017年逐年不同NDVI范圍內(nèi)的重心坐標(biāo)通過Python語言編程實現(xiàn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 NDVI時間變化

(1) 年際尺度(見圖2(a))。2004～2017年西雙版納年NDVI呈波動上升趨勢(0.114%/a)，其中2004～2010年，年NDVI呈下降趨勢(-0.176%/a)，2010年年NDVI值達(dá)到最低，可能原因是2010年云南省發(fā)生的歷史罕見的全省特大旱災(zāi)，對植被NDVI的增長產(chǎn)生了抑制作用。自2011年國家實施生態(tài)工程開始，增加速率為0.221%/a，年NDVI從2010的0.859上升到2017年的0.884，可能原因是隨著2011～2017年封山育林、人工造林以及天然林管護(hù)等生態(tài)項目的實施，植被得到了較好的恢復(fù)。

(2) 年內(nèi)尺度(見圖2(b))。西雙版納年內(nèi)月NDVI最小值和最大值分別出現(xiàn)在夏季的7月和秋季的11月，這與我國大部分地區(qū)迥然不同，該結(jié)果與李立科[23]關(guān)于云南瀾滄江流域的研究結(jié)論一致，可能原因是夏季高溫多雨、日照時數(shù)少，降低了植被的新陳代謝。通過對2004～2017年氣象數(shù)據(jù)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，年內(nèi)月降水量的最小值和最大值分別為195 mm和3 147 mm，年內(nèi)月日照時數(shù)的最小值和最大值分別為1 049 h和2 563 h，其中，降水量的最大值和日照時數(shù)的最小值均出現(xiàn)在7月。與2004～2010年相比，2011～2017年月平均NDVI出現(xiàn)增長主要是在1～5月和10～12月。

圖2 西雙版納年際和年內(nèi)月平均NDVI的變化規(guī)律Fig.2 Inter-annual and monthly average variation of NDVI in Xishuangbanna

3.2 NDVI空間分異

2004～2010，2011～2017年和2004～2017年3個時間段的年NDVI均值在空間上均大致呈現(xiàn)由西向東遞增的態(tài)勢(見圖3)，植被覆蓋的高值區(qū)主要是在勐臘縣，該區(qū)域有3個國家自然保護(hù)區(qū)，森林覆蓋占86%。NDVI值區(qū)主要分布在勐?？h，勐?？h是典型的農(nóng)業(yè)縣，森林覆蓋占66%，因此NDVI值相對較低。2004～2010，2011～2017，2004～2017年3個時段NDVI平均值分別為0.870，0.880，0.875。由于NDVI值主要集中在0.80～0.90之間，所以將其劃分為<0.80，0.80～0.85，0.85～0.90和>0.90四個范圍。從NDVI頻度分布圖可知，NDVI閾值在0.85～0.90所占面積最大，其次是0.90～1.00。與2004～2010年相比，2011～2017年NDVI在西部、中部和東部均有增加，其中NDVI閾值在>0.90增加最為顯著，所占面積上升了17.2%，而NDVI閾值在0.80～0.85和0.85～0.90之間所占的比例分別降低了7.1%和10.5%。

由于上述分析是基于研究區(qū)NDVI的空間分布及不同NDVI閾值的變化情況進(jìn)行的，不能反映出不同區(qū)域NDVI的空間變化程度，因此，采用差值分析法對2004～2010年和2011～2017年2個時段的年均NDVI進(jìn)行差值百分比運算(見圖4)。由圖4可知，2011年后西雙版納NDVI上升的區(qū)域(占61.95%)要大于NDVI減少的區(qū)域(占38.05%)，NDVI增長率主要集中在(-3%,0]和(0,3%]，分別占33.59%和38.71%。增長率大于6%的區(qū)域主要分布在：① 景洪市的景訥鄉(xiāng)、勐龍鎮(zhèn)的西部和南部、勐罕鎮(zhèn)南部；② 勐臘縣的關(guān)累鎮(zhèn)、勐伴鎮(zhèn)西南部、勐捧鎮(zhèn)東北部。增長率低于-6%的區(qū)域主要分布在：① 勐海縣的勐海鎮(zhèn)、勐遮鎮(zhèn)、勐混鎮(zhèn)；② 景洪市的嘎灑鎮(zhèn)東北部、勐龍鎮(zhèn)中部；③ 勐臘縣的勐捧鎮(zhèn)中部。綜上所述，自2011年以來，西雙版納植被NDVI在空間分布上整體呈明顯改善，但2011～2017年的下降區(qū)域面積所占比重仍然較大(占38.05%)，植被的建設(shè)和保護(hù)仍需繼續(xù)加強(qiáng)。

圖3 不同時間段西雙版納NDVI空間格局及頻度分布Fig.3 Spatial pattern of NDVI and its frequency distribution in Xishuangbanna during 2004～2010, 2011～2017 and 2004～2017

3.3 不同NDVI閾值的重心遷移

為對比分析2011年前后西雙版納NDVI重心遷移變化，分別計算了2004～2010年和2011～2017年逐年不同NDVI閾值的重心坐標(biāo)，繪制西雙版納NDVI重心遷移圖(見圖5)。由圖5可知，2004～2010年和2011～2017年NDVI的重心遷移方向不盡相同，在0.80～0.85范圍內(nèi)，2004～2010年NDVI整體向東北方向遷移(遷移距離4.55 km)，而2011～2017年NDVI重心向西南方向遷移(遷移距離12.55 km)。在0.85～0.90范圍內(nèi)，2004～2010年的重心向東南方向遷移(遷移距離7.56 km)，而2011～2017年轉(zhuǎn)向西北方向遷移(遷移距離5.10 km)。在>0.90范圍內(nèi)，植被覆蓋度最高，2004～2010年和2011～2017年NDVI重心遷移方向分別為西南、東南方向，遷移距離分別為7.58，4.74 km。而<0.80范圍內(nèi)，NDVI所占面積低于5%，2004～2010年其重心具有向西遷移(略微偏南)的趨勢，而2011～2017年為向東南方向遷移的趨勢。綜上所述，在0.80～0.85和0.85～0.90范圍內(nèi)，2011年前后NDVI重心均向相反方向遷移，且2011年后，重心均具有向西遷移的趨勢，其中0.80～0.85的NDVI重心在2011年后遷移幅度最大。

圖4 NDVI的空間變化率及頻度分布Fig.4 Spatial variation and frequency distribution of NDVI in Xishuangbanna

3.4 不同地形因子上NDVI的變化

為進(jìn)一步反映2011年前后不同海拔、坡度和坡向上NDVI的變化情況，利用DEM提取了海拔、坡度和坡向，并采用自然間斷點分級法(Jenks)將海拔和坡度分別劃分為8個等級，將海拔分為：420～720，720～870，870～1 020，1 020～1 160，1 160～1 310，1 310～1 450，1 450～1 730，1 730～2 415 m，所占面積比例分別為：11.2%，14.2%，17.0%，16.7%，18.2%，11.7%，7.8%，3.2%。將坡度分為：0°～5°，5°～10°，10°～13°，13°～16°，16°～20°，20°～25°，25°～30°，30°～66°，其所占面積比例分別為：9.9%，13.8%，16.6%，18.1%，17.3%，13.7%，8.1%，2.5%。將西雙版納坡向分為：北(0°～22.5°，337.5°～360°)、東北(22.5°～67.5°)、東(67.5°～112.5°)、東南(112.5°～157.5°)、南(157.5°～202.5°)、西南(202.5°～245.7°)、西(247.5°～292.5°)、西北(292.5°～337.5°)，所占面積比例分別為13.6%，12.4%，11.0%，12.3%，14.0%，13.4%，11.2%，12.2%。然后，采用ArcGIS空間分析中的分區(qū)統(tǒng)計工具分別計算不同海拔、坡度和坡向閾值內(nèi)的NDVI均值。

由圖6(a)可知，隨著海拔的增高，NDVI值先升后降。在海拔720 m以下，NDVI平均值最低。與2004～2010年相比，2011～2017年不同海拔高度的NDVI值均呈增加趨勢，表明近7 a來生態(tài)工程的實施對植被NDVI上升具有重要影響，尤其在720～870 m，NDVI同比增長了2.7%。與720～1 160 m相比，高海拔地區(qū)NDVI值較低，這與該區(qū)域氣候環(huán)境有很大關(guān)系。由圖6(b)可知，隨著坡度的增加，NDVI值呈上升趨勢，在30°～66°區(qū)域NDVI值最高，而最低值則出現(xiàn)在0°～5°，該區(qū)域以城鎮(zhèn)用地和農(nóng)村居民點為主。與2004～2010年相比，2011～2017年5°～66°的NDVI值均有上升，其中13°～16°的NDVI變化最大，同比增長了1.4%。由圖6(c)可知，NDVI高值區(qū)主要集中在西、西北、北3個方向，而低值區(qū)則分布在東北、東、西南3個方向上。與2004～2010年相比，2011～2017年不同坡向的NDVI值均呈明顯的增加趨勢，在東北方向增加最為明顯，同比增長了1.2%。

4 夏季NDVI與氣象因子的關(guān)系

由圖2(b)可知，西雙版納NDVI的最低值出現(xiàn)在夏季(6～8月)，這一結(jié)論和大部分地區(qū)不盡相同，因此，有必要分析夏季NDVI與氣象因子的關(guān)系。結(jié)合西雙版納氣候特點，選取與植被關(guān)系密切的氣象因子(氣溫、降水、日照時數(shù)和相對濕度)來分析NDVI對氣象因子的響應(yīng)。分別計算夏季各月份NDVI與氣溫、降水、日照時數(shù)和相對濕度的偏相關(guān)系數(shù)(見表1)。由表1看出，整個夏季的NDVI和氣溫、相對濕度呈顯著負(fù)相關(guān)，偏相關(guān)系數(shù)分別為-0.647，-0.507，均通過了0.01的顯著性檢驗，且NDVI和氣溫的相關(guān)性最為顯著；NDVI和降水的偏相關(guān)系數(shù)為-0.188，但未通過顯著性檢驗；植被NDVI和日照時數(shù)呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。從各月份上看，植被NDVI和氣溫、降水、日照時數(shù)、相對濕度的偏相關(guān)系數(shù)的最大值分別出現(xiàn)在6，8，8，7月。綜上所述：① 與降水、日照時數(shù)和相對濕度相比，夏季NDVI和氣溫的相關(guān)性最為顯著，表明氣溫是影響西雙版納植被生長的主導(dǎo)因子；② 夏季溫度過高會影響植被生物產(chǎn)量，對植被覆蓋產(chǎn)生抑制作用，而降水過多，日照減少會降低植被的新陳代謝，使得NDVI值降低[24-26]。

圖5 不同NDVI閾值下西雙版納植被覆蓋的重心遷移軌跡Fig.5 Spatial migration of centroids of Xishuangbanna vegetation under different NDVI thresholds

圖6 不同時段NDVI均值隨海拔、坡度和坡向的變化Fig.6 Change of NDVI average value with elevations, slopes and aspects in Xishuangbanna

表1 夏季NDVI與氣溫、降水、日照時數(shù)和相對濕度的偏相關(guān)系數(shù)Tab.1 Partial correlation coefficient between summer NDVI and temperature, precipitation, sunshine duration and relative humidity

注：*表示P<0.1；**表示P<0.05；***表示P<0.01

5 結(jié) 論

(1) 在2004～2010年期間，西雙版納NDVI以-0.176%/a的速率下降，自2011年生態(tài)工程實施以來(人工造林、封山育林和森林管護(hù)等)，2011～2017年植被NDVI以0.221%/a的速率顯著上升，可以認(rèn)為2011～2017年一系列生態(tài)工程的實施是促進(jìn)植被NDVI上升的重要因素之一。

(2) 從空間變化上看，與2004～2010年相比，2011～2017年植被NDVI上升和下降的區(qū)域所占面積比例分別為61.95%、38.05%。上升較為明顯的區(qū)域主要有：景洪市的景訥鄉(xiāng)、勐龍鎮(zhèn)的西部、勐罕鎮(zhèn)南部以及勐臘縣的關(guān)累鎮(zhèn)、勐伴鎮(zhèn)西南部、勐捧鎮(zhèn)東北部。NDVI下降較為明顯的區(qū)域有：勐?？h的勐海鎮(zhèn)、勐遮鎮(zhèn)、勐混鎮(zhèn)、景洪市的嘎灑鎮(zhèn)東北部、勐龍鎮(zhèn)中部以及勐臘縣的勐捧鎮(zhèn)中部，這些區(qū)域的生態(tài)環(huán)境建設(shè)需進(jìn)一步增強(qiáng)。

(3) 從重心遷移上看，大規(guī)模植被建設(shè)實施后，NDVI閾值在0.90～max所占面積增加最為顯著(增加了17.2%)，其重心向東南方向遷移了4.75 km，而閾值在0.80～0.85的NDVI重心遷移幅度最大，向西南方向遷移了12.55 km，閾值在0.85～0.90的NDVI則向西北方向遷移了5.10 km。

(4) 從地形因子上看，2004～2017年年均NDVI的最低值出現(xiàn)在海拔720 m以下、坡度5°以下和正東方向上。其中，與2004～2010年相比，2011～2017年植被NDVI在海拔720～870 m、坡度13～16°以及東北方向上增加最為顯著。

(5) 西雙版納NDVI最低值出現(xiàn)在夏季，夏季NDVI和氣溫、降水、相對濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而與日照時數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，偏相關(guān)系數(shù)為0.406，可以認(rèn)為溫度過高、降水過多以及日照的減少是影響夏季NDVI下降的重要驅(qū)動力之一。

本研究采用MOD13Q1數(shù)據(jù)，以2011年為節(jié)點，旨在從不同方面分析西雙版納生態(tài)工程實施前后NDVI的變化特征，實時掌握近14 a來西雙版納植被生長動態(tài)，為西雙版納未來生態(tài)工程的實施和規(guī)劃提供一定的參考信息。另外，由于不同區(qū)域的地質(zhì)條件、氣候因素等存在差異，且缺乏具體的定量指標(biāo)。所以，可以認(rèn)為2011年以來生態(tài)工程的實施對西雙版納NDVI值整體上升具有重要影響，但不能作為局部區(qū)域NDVI值上升的決定性因素。量化不同區(qū)域多要素復(fù)合下西雙版納NDVI值的變化情況和影響機(jī)制，有待深入分析。