蘇文瑞，田 佳，楊澤康，李萬源，郭睿妍，劉文娟

(寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院, 750021,銀川)

寧夏南部的六盤山、中部的羅山、西北部的賀蘭山3個(gè)國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)(簡(jiǎn)稱“三山”)，作為綠色生態(tài)屏障和水源涵養(yǎng)林區(qū)，具有維護(hù)生物多樣性、保持水土、防風(fēng)固沙等生態(tài)功能，是我國西北重要的生態(tài)安全屏障，也是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國家戰(zhàn)略的重要組成單元。森林的動(dòng)態(tài)變化一定程度上影響著森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和生態(tài)功能的發(fā)揮，而森林的動(dòng)態(tài)變化包括森林突發(fā)性變化和植被時(shí)序趨勢(shì)變化[1]。森林干擾監(jiān)測(cè)屬于研究森林突發(fā)性變化，主要表現(xiàn)為森林火災(zāi)、森林采伐以及因受雨雪和病蟲災(zāi)害等所引起的森林改變[2]。近30 a來，隨著寧夏經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，森林干擾事件也逐漸增加。因此，開展“三山”長(zhǎng)時(shí)間序列的森林干擾監(jiān)測(cè)，對(duì)于守好“三山”自然保護(hù)區(qū)，維護(hù)西北乃至黃河流域生態(tài)安全具有重要的理論和實(shí)踐意義。

傳統(tǒng)的森林干擾監(jiān)測(cè)主要采用實(shí)地測(cè)量和遙感影像人工識(shí)別的方法，雖然監(jiān)測(cè)精度較高，但是工作量大、成本高且時(shí)效性差；因而發(fā)展高精度、自動(dòng)化的基于長(zhǎng)時(shí)序、高分辨率遙感影像的森林干擾監(jiān)測(cè)模型顯得極為迫切[3]。近年來，隨著美國地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey, USGS)免費(fèi)開放Landsat堆棧數(shù)據(jù)，基于Landsat影像的森林干擾監(jiān)測(cè)得到長(zhǎng)足的發(fā)展。Landsat提供30 m空間分辨率、16 d時(shí)間分辨率的多波段影像集，并可免費(fèi)追溯到1984年[4]，使其成為主要的長(zhǎng)時(shí)序森林干擾監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)源?；贚andsat時(shí)間序列堆棧的森林干擾監(jiān)測(cè)算法有很多，如VCT(vegetation change tracker)、CCDC(continuous change detection and classification)、BFAST(breaks for additive and seasonal trend)、Vogelmann、Brooks、LandTrendr等[5]，目前比較流行的是BFAST和LandTrendr算法。BFAST算法的優(yōu)點(diǎn)是不需要設(shè)置閾值或變化軌跡，而是將時(shí)間序列分成季節(jié)、趨勢(shì)和殘差3個(gè)組分，可減少背景噪聲和季節(jié)變化對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果的影響，可用于多源遙感數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是該算法無法檢測(cè)出再次干擾過程，同時(shí)模型也較為復(fù)雜[6]。LandTrendr算法的優(yōu)點(diǎn)是可同時(shí)監(jiān)測(cè)出森林干擾和恢復(fù)發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、面積和強(qiáng)度，可通過設(shè)置光譜時(shí)間軌跡的參數(shù)減少時(shí)間分割過程中出現(xiàn)的過擬合問題和背景噪聲，適用于同源遙感數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是參數(shù)閾值設(shè)置較為復(fù)雜，數(shù)據(jù)運(yùn)算量大[7-8]。2018年Kennedy等[9]在GEE(Google Earth Engine)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)LandTrendr算法的應(yīng)用，有效解決該算法需要大量的數(shù)據(jù)管理、預(yù)處理以及計(jì)算資源的工作要求。GEE是目前世界上最先進(jìn)、處理能力最強(qiáng)的遙感云平臺(tái)。GEE結(jié)合LandTrendr已成為大區(qū)域、長(zhǎng)時(shí)序森林干擾監(jiān)測(cè)的最有利工具[10]。此外，通過查閱國內(nèi)外文獻(xiàn)，未見關(guān)于寧夏“三山”森林干擾研究的報(bào)道。

因此，筆者將基于GEE遙感平臺(tái)中的Landsat 5—8時(shí)間序列堆棧(1990—2020年)，通過LandTrendr算法監(jiān)測(cè)近30 a來寧夏“三山”的森林干擾，包括干擾年份、干擾面積、干擾持續(xù)時(shí)間等，并借谷歌(Google)現(xiàn)有影像以及歷史數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，最后統(tǒng)計(jì)分析“三山”森林干擾的時(shí)空分布特征，以期探討寧夏“三山”的森林干擾程度和趨勢(shì)是否存在差異，以及造成“三山”森林干擾的主要原因。

1 研究區(qū)概況

寧夏“三山”包括六盤山、羅山、賀蘭山3個(gè)國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)(圖1)，分別成立于1988、2002和1988年。六盤山(E 106°09′～106°30′，N 35°15′～35°41′)，總面積為6.94萬hm2，主要森林植被為華北落葉松(Larixprincipis-rupprechtii)、油松(Pinustabulaeformis)、華山松(Pinusarmandii)、山楊(Populusdavidiana)、白樺(Betulaplatyphylla)、遼東櫟(Quercusliaotungensis)、槭樹(Acermiyabei)和山柳(Salixpseudotangii)等[11]。羅山(E 106°04′～106°24′，N 37°11′～37°25′)，總面積為3.44萬hm2，主要森林植被為青海云杉(Piceacrassifolia)、油松、山楊、白樺等[12]。賀蘭山(E 105°49′～106°41′，N 38°19′～39°22′)，總面積為19.24萬hm2，主要森林植被為青海云杉、灰榆(Ulmusglaucescens)、油松、山楊、白樺等[13]。

圖1 寧夏“三山”位置Fig.1 Location of “Three Mountains” of Ningxia

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

利用GEE遙感云平臺(tái)(https:∥code.earthengine.google.com)提供的1990—2020年期間的T1級(jí)別(質(zhì)量最高)的Landsat 5(TM)、Landsat 7(ETM+)和Landsat 8(OLI/TIRS)地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品，構(gòu)建時(shí)間序列堆棧(LTSS)。為盡量減少因物候或太陽高度角變化引起的反射率變化，筆者選取每年6—9月的影像，并對(duì)時(shí)間序列堆棧中的水體、云和云陰影進(jìn)行掩膜處理，最后采用中值法重構(gòu)目標(biāo)年份最小云量的季節(jié)合成影像。

2.2 光譜指數(shù)選取

筆者選用歸一化燃燒率(normalized burn ratio，NBR)構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行森林干擾監(jiān)測(cè)。研究[1,14]表明，NBR對(duì)多種類型森林干擾事件具有最大的敏感性，比采用歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)、纓帽變換濕度指數(shù)(tasseled cap transformation wetness, TCW)，更能降低噪聲的干擾，錯(cuò)誤率也最低。

N=(P1-P2)/(P1+P2)。

(1)

式中：N為歸一化燃燒率，量綱為1；P1和P2分別為近紅外(850～880 nm)和短波紅外(1 570～1 650 nm)地表反射率。

2.3 LandTrendr時(shí)間序列分割算法

LandTrendr時(shí)間序列分割算法(簡(jiǎn)稱LandTrendr算法)[7,9]有6個(gè)步驟：1)提取時(shí)間序列軌跡；2)識(shí)別潛在分割點(diǎn)；3)用角度變化刪除多余分割點(diǎn)；4)基于點(diǎn)與點(diǎn)連接或回歸的方法擬合分割點(diǎn)；5)創(chuàng)建連續(xù)簡(jiǎn)化的擬合軌跡；6)利用p值選擇最佳擬合軌跡。表1是筆者所用到的參數(shù)及取值。

表1 LandTrendr算法參數(shù)設(shè)置

2.4 森林干擾制圖

森林干擾制圖前需先對(duì)森林分布范圍進(jìn)行掩膜，以排除水體、裸地等非森林地物。筆者采用計(jì)算像元的纓帽變換角(tasseled cap transformation angle, TCA)，并通過設(shè)定閾值提取森林像元。提取的像元在整個(gè)時(shí)序中被識(shí)別為持續(xù)森林[1]，計(jì)算方法如下：

(2)

式中：T為纓帽變換角；T1為纓帽變換濕度分量；T2為纓帽變換綠度分量。

2.5 精度評(píng)價(jià)

為準(zhǔn)確評(píng)估森林干擾的準(zhǔn)確性，在研究時(shí)段和研究區(qū)內(nèi)選擇森林干擾監(jiān)測(cè)變化像元和不變像元各90個(gè)，利用Google Earth Pro的高時(shí)空分辨率影像對(duì)這180個(gè)像元進(jìn)行人工目視解譯(記錄像元是否發(fā)生變化和變化時(shí)間)，并將目視解譯結(jié)果與采用LandTrendr算法干擾監(jiān)測(cè)結(jié)果相對(duì)比，最終得到監(jiān)測(cè)精度的混淆矩陣，然后根據(jù)混淆矩陣再計(jì)算出總體精度、生產(chǎn)者精度、用戶精度、Kappa系數(shù)等[5]。

3 結(jié)果與分析

3.1 LandTrendr算法的精度評(píng)價(jià)

如表2所示，LandTrendr算法的用戶精度、生產(chǎn)者精度、總體精度均能>90%，Kappa系數(shù)達(dá)到0.87，麥克尼馬爾檢驗(yàn)結(jié)果表明，人工目視解譯與LandTrendr森林干擾監(jiān)測(cè)結(jié)果無顯著差異(P=0.39>0.05)。

表2 LandTrendr算法精度評(píng)價(jià)

3.2 “三山”干擾面積對(duì)比分析

LandTrendr算法的森林干擾監(jiān)測(cè)結(jié)果見表3。按照森林干擾的面積排序，1991—2020年“三山”森林干擾總面積：六盤山(1 231.40 hm2)>賀蘭山(90.24 hm2)>羅山(23.87 hm2)，六盤山是賀蘭山13.65倍，是羅山的51.59倍，賀蘭山是羅山的3.78倍。按照森林干擾的總面積與保護(hù)區(qū)的面積比排序，1991—2020年“三山”森林干擾總面積比：六盤山(1.77%)>羅山(0.07%)>賀蘭山(0.05%)，六盤山是羅山25.29倍，是賀蘭山的35.40倍，羅山是賀蘭山的1.40倍。如表3所示，六盤山森林干擾面積最大值(511.72 hm2)發(fā)生在1997年；羅山森林干擾面積最大值(7.65 hm2)發(fā)生在1999年；賀蘭山森林干擾面積最大值(32.29 hm2)發(fā)生在1991年。森林干擾面積標(biāo)準(zhǔn)差為：六盤山(97.75 hm2)>賀蘭山(7.45 hm2)>羅山(1.98 hm2)，表明六盤山森林干擾面積變化波動(dòng)較大，其次為賀蘭山和羅山。

表3 “三山”干擾面積統(tǒng)計(jì)

3.3 “三山”森林干擾時(shí)空分布特征

3.3.1 時(shí)間分布特征 圖2a～c反映的是“三山”森林年干擾面積與保護(hù)區(qū)的面積比(年干擾面積比)隨時(shí)間的變化特征，總體上都呈現(xiàn)出不規(guī)律的波動(dòng)。但是，“三山”的年干擾面積比都有減少的趨勢(shì)(斜率)，六盤山減少較為明顯，平均每年減少52.60×10-4%(3.65 hm2)；其次為賀蘭山，平均每年減少1.58×10-4%(0.30 hm2)；最少的為羅山，平均每年減少0.40×10-4%(0.014 hm2)。1991—2020年，六盤山森林干擾面積減少15.78×10-2%(109.54 hm2)，賀蘭山減少0.47×10-2%(9.12 hm2)，羅山減少0.12×10-2%(0.42 hm2)。六盤山是賀蘭山33.57倍，是羅山的131.50倍，賀蘭山是羅山的3.92倍。圖2d是“三山”年均降水量隨時(shí)間的變化特征，按照變異系數(shù)排序：賀蘭山(27.4%)>羅山(25.0%)>六盤山(21.1%)。

圖2 年干擾面積比和年均降水量隨時(shí)間變化特征Fig.2 Change characteristics of annual disturbance area ratio and average annual precipitation with time

3.3.2 空間分布特征 圖3反映1991—2020年“三山”森林干擾的空間分布情況和干擾的持續(xù)時(shí)間與年份?！叭健敝校P山的森林干擾主要發(fā)生在六盤山的北部和東側(cè)2塊“飛地”，1991—2020年間，六盤山的森林干擾總面積為1 231.40 hm2，2塊“飛地”所占比例就達(dá)到63.63%(783.55 hm2)。羅山的森林干擾主要發(fā)生在羅山保護(hù)區(qū)的北部，俗稱“大羅山”，由于歷史原因大羅山建有省級(jí)電視調(diào)頻轉(zhuǎn)播臺(tái)和地震監(jiān)測(cè)臺(tái)，設(shè)施的擴(kuò)建和人為活動(dòng)較為頻繁；而“小羅山”(羅山保護(hù)區(qū)的南部)和“飛地”幾乎沒有森林干擾。賀蘭山的森林干擾主要發(fā)生賀蘭山的中部。這一地區(qū)連續(xù)分布有賀蘭山巖畫、蘇峪口國家森林公園、拜寺口雙塔、滾鐘口、西夏王陵等重要的風(fēng)景名勝區(qū)，旅游開發(fā)強(qiáng)度較大，人類干擾頻繁。

如圖3所示，“三山”的森林干擾持續(xù)時(shí)間都在1～3 a之間，且多集中在1 a。六盤山92.62%的森林干擾持續(xù)時(shí)間為1 a，5.54%的干擾持續(xù)時(shí)間為2 a，1.84%的干擾持續(xù)時(shí)間為3 a；羅山90.71%的干擾持續(xù)時(shí)間為1 a，8.99%的干擾持續(xù)時(shí)間為2 a，0.3%的干擾持續(xù)時(shí)間為3 a；賀蘭山57.88%的干擾持續(xù)時(shí)間為1 a，5.71%的干擾持續(xù)時(shí)間為2 a，36.41%的干擾持續(xù)時(shí)間為3 a。

圖3 “三山”森林干擾年份和持續(xù)時(shí)間空間格局Fig.3 Spatial pattern of forest-disturbed year and duration of “Three Mountains”

4 討論

根據(jù)1991—2020年“三山”森林干擾總面積分析結(jié)果，六盤山的干擾總面積最高，其次為賀蘭山和羅山(表3)，考慮到“三山”占地面積大小不同，該文計(jì)算了“三山”森林干擾總面積比，其排序結(jié)果為：六盤山(1.77%)>羅山(0.07%)>賀蘭山(0.05%)，可見六盤山的干擾程度要遠(yuǎn)高于羅山(25.29倍)和賀蘭山(35.40倍)。根據(jù)文獻(xiàn)[15]記載，1991—2020年間，六盤山僅在2007年5月16日的小南川林區(qū)發(fā)生過火災(zāi)，過火面積9.59 hm2，該文也監(jiān)測(cè)到了這次森林火災(zāi)(表3)。因此，森林火災(zāi)并不是造成六盤山干擾程度較高的主要原因。據(jù)統(tǒng)計(jì)，長(zhǎng)期生活在六盤山自然保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)的農(nóng)戶約3 500人，分布在涇源、隆德2縣6個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))約26個(gè)行政村，開荒墾殖、伐木、放牧、挖藥、薪炭等多種人為活動(dòng)的影響，都有可能造成森林干擾事件的發(fā)生[16]。從“三山”森林干擾的空間分布(圖3)可見，六盤山的森林干擾主要發(fā)生在北部和東側(cè)2塊“飛地”，而這些區(qū)域也是六盤山人類活動(dòng)較為集中的區(qū)域[17]。此外，由圖3分析可知，六盤山森林干擾持續(xù)時(shí)間為1 a的面積比例最大，達(dá)92.62%，擾持續(xù)時(shí)間為2和3 a的分別只有5.54%和1.84%，結(jié)合Google影像目視解譯，六盤山森林干擾主要是人類活動(dòng)造成的急劇干擾事件，而不是森林病蟲害，因?yàn)椴∠x害對(duì)森林的干擾持續(xù)時(shí)間會(huì)較長(zhǎng)[18]。

1991—2020年，羅山的森林干擾總面積比只有0.07%，且主要發(fā)生在羅山保護(hù)區(qū)北部的“大羅山”(圖3)，由于歷史原因，大羅山建有省級(jí)電視調(diào)頻轉(zhuǎn)播臺(tái)和地震監(jiān)測(cè)臺(tái)等設(shè)施，山區(qū)道路的修建和建筑設(shè)施的擴(kuò)建以及人為活動(dòng)都較為頻繁[19]。此外，羅山90.71%的干擾持續(xù)時(shí)間為1 a，因此，可以推斷羅山森林干擾的主要原因也是人類活動(dòng)。與六盤山和羅山相比，雖然賀蘭山干擾持續(xù)時(shí)間為1 a的面積比也超過50%(57.88%)，但是持續(xù)時(shí)間為3 a的面積比卻達(dá)到36.41%，可見賀蘭山森林干擾的原因與六盤山和羅山不完全相同，應(yīng)是人為干擾和自然干擾共同作用的結(jié)果。人為干擾的原因是賀蘭山分布有眾多著名的風(fēng)景名勝區(qū)，旅游開發(fā)強(qiáng)度較大，人類干擾頻繁[20]。自然干擾的原因可能和賀蘭山所處地理位置的氣候條件有關(guān)。賀蘭山地處我國溫帶草原區(qū)與荒漠區(qū)的過渡地帶，氣候干旱少雨，植被蓋度低，當(dāng)遇到降水減少、氣溫升高、濕度下降等不利于森林植被正常生長(zhǎng)的年份，就有可能造成森林干擾事件的發(fā)生[21]。根據(jù)對(duì)“三山”年均降水量的分析，賀蘭山的降水量明顯低于六盤山和羅山，且賀蘭山降水變異還要高于六盤山和羅山(圖2d)，這就導(dǎo)致賀蘭山的森林干擾受自然因素的影響較大[21]；由圖2d中賀蘭山的年均降水量變化可見，1991—1993年賀蘭山降水量持續(xù)降低，并達(dá)到30 a來的最低值，與之對(duì)應(yīng)，干擾持續(xù)時(shí)間為3 a的區(qū)域也達(dá)到最大；此外，通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，并未發(fā)現(xiàn)賀蘭山近30 a有大規(guī)模病蟲害的發(fā)生。綜合分析，賀蘭山的森林干擾是人為活動(dòng)和自然條件共同作用的結(jié)果。

5 結(jié)論

1)1991—2020年，寧夏“三山”森林干擾主要發(fā)生在六盤山的北部和東側(cè)2塊“飛地”、羅山的北部即“大羅山”和賀蘭山的中部。“三山”的森林干擾持續(xù)時(shí)間都在1～3 a內(nèi)，且多集中在1 a。

2)寧夏“三山”中，六盤山的干擾程度(1.77%)要遠(yuǎn)高于羅山(0.07%)和賀蘭山(0.05%)，“三山”森林干擾的原因不完全相同，六盤山和羅山森林干擾主要是人為活動(dòng)造成，而賀蘭山森林干擾是人為活動(dòng)和自然條件共同作用的結(jié)果。

3)寧夏“三山”的森林干擾面積比每年都有減少的趨勢(shì)，六盤山減少最為明顯(52.60×10-4%/a)，其次為賀蘭山(1.58×10-4%/a)和羅山(0.40×10-4%/a)。基于GEE平臺(tái)的LandTrendr時(shí)間序列分割算法，可及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取森林干擾信息。