收稿日期：2024-03-20

作者簡(jiǎn)介：徐鋒良（1991—），男，江西吉安人，碩士，工程師。研究方向：遙感及地理信息系統(tǒng)。

摘要：植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分，而歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是反映地表植被覆蓋和生長(zhǎng)狀況的重要參數(shù)。以粵北為研究區(qū)，結(jié)合1988—2018年長(zhǎng)時(shí)間序列NOAA/AVHRR產(chǎn)品數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，采用變化率分析法和空間分析法，分析31年間粵北NDVI變化特征及其與地形因子的關(guān)聯(lián)性。結(jié)果表明，1988—2018年，粵北NDVI年均值整體呈現(xiàn)出北高南低、西高東低的分布特征，NDVI年均值介于0.20～0.87。其中，連山壯族瑤族自治縣NDVI年均值最高，達(dá)到0.82，而清遠(yuǎn)市清城區(qū)NDVI年均值最低，僅為0.68。2018年，NDVI年均值達(dá)到最高，為0.84；1988年，NDVI年均值達(dá)到最低，為0.74。隨著高程的增加，粵北NDVI年均值呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，NDVI分布特征受到人類活動(dòng)、地形和氣候的綜合影響。研究結(jié)果可為粵北山地城市生態(tài)屏障區(qū)建設(shè)提供重要理論支持。

關(guān)鍵詞：歸一化植被指數(shù)（NDVI）；時(shí)空分布；植被變化；地形因子；粵北

中圖分類號(hào)：Q948.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500（2024）05-0-05

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.05.037

Analysis of spatiotemporal distribution characteristics of vegetation NDVI in northern Guangdong from 1988 to 2018

XU Fengliang

（1. Guangdong Provincial Key Laboratory of Environmental Protection Nuclear Radiation Tracking Research， 290 Research Institute of Nuclear Industry; 2. Guangdong Province Radioactive Ecological Environment Protection Engineering Technology Research Center， Shaoguan 512029， China）

Abstract： Vegetation is a core component of terrestrial ecosystems， and the Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） is an important parameter reflecting surface vegetation cover and growth status. Taking northern Guangdong as the research area， combined with long-term NOAA/AVHRR product data and elevation data from 1988 to 2018， this paper uses rate of change analysis and spatial analysis methods to analyze the characteristics of NDVI changes in northern Guangdong over the past 31 years and their correlation with terrain factors. The results show that from 1988 to 2018， the annual average of NDVI in northern Guangdong showed a distribution pattern of high in the north and low in the south， and high in the west and low in the east， and the annual average of NDVI ranged from 0.20 to 0.87. Among them， the annual average of NDVI in Lianshan zhuang and yao autonomous county is the highest， reaching 0.82， while the annual average of NDVI in Qingcheng district， Qingyuan city is the lowest， only reaching 0.68. In 2018， the annual average of NDVI reached its highest level at 0.84; in 1988， the annual average of NDVI reached its lowest level at 0.74. As the elevation increases， the annual average NDVI in northern Guangdong shows an upward trend， and the distribution characteristics of NDVI are influenced by a combination of human activities， terrain， and climate. The research results can provide important theoretical support for the construction of ecological barriers in mountainous cities in northern Guangdong.

Keywords： Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）; spatiotemporal distribution; vegetation changes; terrain factors; northern Guangdong

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分，在全球生物化學(xué)碳循環(huán)和氣候穩(wěn)定中發(fā)揮重要作用[1]。歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是反映地表植被覆蓋和生長(zhǎng)狀況的重要參數(shù)[2]，可以表征區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。NDVI在不同環(huán)境和時(shí)空尺度上存在較大差異，這種動(dòng)態(tài)變化能夠揭示區(qū)域環(huán)境演變進(jìn)程和發(fā)展趨勢(shì)，因此解析區(qū)域NDVI時(shí)空分布特征已成為區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)和保護(hù)的重要研究?jī)?nèi)容之一。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)NDVI估算和時(shí)空分布特征做了大量的研究。金凱等[3]對(duì)1982—2015年中國(guó)NDVI變化特征及其主要驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行探討；劉冬冬等[4]對(duì)2000—2020年贛南地區(qū)NDVI變化特征及其與自然因素的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行探討；李小宇等[5]利用2000—2020年MODISNDVI數(shù)據(jù)，探究青海省河湟谷地NDVI時(shí)空變化及其與自然和人類活動(dòng)等影響因素的關(guān)系；苗正紅等[6]采用像元二分模型提取2000—2007年吉林省不同時(shí)期的植被覆蓋度圖，并進(jìn)一步探討NDVI變化的原因；李曉兵等[7]對(duì)1983—1992年中國(guó)主要植被類型的遙感特征參數(shù)NDVI的動(dòng)態(tài)變化與同期氣溫、降水變化的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行探討?？傮w來(lái)看，現(xiàn)有研究多集中在西北地區(qū)和中部地區(qū)，較少關(guān)注東部地區(qū)，尤其是對(duì)粵北山地NDVI開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)間和系統(tǒng)性的研究偏少。

粵北是廣東省生態(tài)屏障建設(shè)和生態(tài)文明建設(shè)的試點(diǎn)區(qū)，境內(nèi)山清水秀，地形以山地為主。近年來(lái)，在人類活動(dòng)和氣候變化的雙重影響下，粵北生態(tài)環(huán)境發(fā)生較大的變化，加之區(qū)域內(nèi)春夏雨季時(shí)間較長(zhǎng)，水土流失較為嚴(yán)重。因此，準(zhǔn)確了解粵北NDVI時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因子對(duì)于保障粵港澳大灣區(qū)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義。本研究基于NOAA/AVHRR產(chǎn)品數(shù)據(jù)與高程數(shù)據(jù)，采用變化率分析法和空間分析法，探討粵北1988—2018年NDVI時(shí)空變化特征及其與地形因子的耦合關(guān)系，研究結(jié)果可為粵北生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)和改善提供參考。

1 研究區(qū)概況

粵北是指廣東省北部地區(qū)，下轄韶關(guān)市、清遠(yuǎn)市、河源市和梅州市，如圖1所示?；洷钡靥幠蠋X南麓，是粵港澳大灣區(qū)重要的生態(tài)屏障區(qū)，面積為6.9萬(wàn)km2，地形以山地丘陵為主，地勢(shì)北高南低、西高東低，海拔多在55～200 m?；洷蔽挥趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，由于其獨(dú)特的氣候和地形，境內(nèi)動(dòng)植物和礦產(chǎn)資源豐富，素有“物種寶庫(kù)”的美譽(yù)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究區(qū)1988—2018年NDVI遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/），空間分辨率為500 m，時(shí)間分辨率為1年?；洷笔噶窟吔鐢?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所的全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)。高程數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)，空間分辨率為30 m。

2.2 研究方法

一是NDVI時(shí)空變化分析。基于差值法，采用式（1）計(jì)算研究區(qū)NDVI的年際變化量[8-11]。差值法是將同一區(qū)域不同時(shí)間段的柵格進(jìn)行減法運(yùn)算，結(jié)果用來(lái)表征研究區(qū)31年間NDVI的年際變化特征。二是NDVI變化率計(jì)算。NDVI變化率反映的是區(qū)域多年NDVI增加或減少的速率[12-16]，采用式（2）進(jìn)行計(jì)算。

式中：Dij為第i行第j列像元亮度的差值；Nijt1和Nijt2分別為t1和t2前后2個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的第i行第j列像元的NDVI值；v為NDVI變化率，%；m為年份序號(hào)，n為序號(hào)最大值，m=1的年份為起始年（1988年）；Nm為第m年NDVI值；N為n年NDVI均值。

2.3 NDVI與地形的相關(guān)性分析

地形的表征因子為高程，根據(jù)研究區(qū)實(shí)際地形，對(duì)高程進(jìn)行劃分，劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。采用式（3）計(jì)算各高程等級(jí)的NDVI平均值，采用式（4）計(jì)算各等級(jí)的NDVI標(biāo)準(zhǔn)差，然后分析NDVI與地形的相關(guān)性[17-22]。

式中：為第i高程等級(jí)的NDVI平均值；n為不同高程等級(jí)的像元數(shù)量；為第i個(gè)高程等級(jí)中第j個(gè)像元的多年NDVI平均值；Si為第i高程等級(jí)的NDVI標(biāo)準(zhǔn)差。

3 結(jié)果與分析

3.1 粵北NDVI空間分布特征

1988—2018年，粵北NDVI均值空間分布如圖2所示。31年間，研究區(qū)NDVI均值總體呈現(xiàn)出北高南低、西高東低的空間分布特征，NDVI年均值介于0.78～0.80，總體呈現(xiàn)出升高-下降-平穩(wěn)-上升的變化趨勢(shì)。其中，2018年，NDVI均值出現(xiàn)最高值，為0.84；最低值出現(xiàn)在1988年，為0.74。NDVI年均值的面積占比中，0.6～0.7及0.7～0.8兩個(gè)區(qū)間的面積占比逐年下降，大于0.8的區(qū)間面積逐年上升。區(qū)域分析中，連山壯族瑤族自治縣NDVI均值最高，為0.82，清遠(yuǎn)市清城區(qū)植被NDVI均值較低，數(shù)值為0.68。

運(yùn)用差值法和最小二乘法[23-25]獲取研究區(qū)NDVI均值變化數(shù)據(jù)，1988—2018年粵北出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的柵格像元為4 231個(gè)，占整個(gè)區(qū)域柵格數(shù)量的6.1%，主要分布在清遠(yuǎn)市清新區(qū)東南部、清遠(yuǎn)市清城區(qū)西南部，而呈現(xiàn)正增長(zhǎng)的柵格像元為64 484個(gè)，占整個(gè)區(qū)域柵格總數(shù)的93.84%，主要分布在連山壯族瑤族自治縣和乳源瑤族自治縣等山地城市。其中，差值在0.1～0.2的占比最高，為59%。大埔縣正向變化率最大，數(shù)值為16.45%，其余縣區(qū)NDVI變化率基本在10%以上，僅河源市源城區(qū)變化率小于0%，數(shù)值為-0.4%。綜上所述，1988—2018年粵北NDVI總體呈現(xiàn)變好的趨勢(shì)，表明政府主導(dǎo)的粵北生態(tài)保護(hù)政策起到實(shí)質(zhì)性效果。

3.2 粵北NDVI變化的地形因子分析

借助ArcGIS軟件將高程和坡度柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類和分區(qū)統(tǒng)計(jì)[26-27]，得到1988—2018年粵北NDVI年均值在不同高程和坡度的分布特征和面積占比，如圖3所示。隨著高程的上升，研究區(qū)NDVI呈緩慢上升的趨勢(shì)。其中，丘陵NDVI面積占比最高，達(dá)43.41%，其次為平原和低山，面積占比分別為33.71%和21.01%，而高山面積占比最低，僅為0.04%?；诜謪^(qū)統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)研究區(qū)各級(jí)高程區(qū)域的NDVI年均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行匯總。隨著高程的上升，區(qū)域NDVI年均值的標(biāo)準(zhǔn)差降低，表明高程越大，NDVI受人為因素干擾越小，穩(wěn)定性越強(qiáng)。

4 結(jié)論

本文以粵北為研究區(qū)，基于1988—2018年NOAA/AVHRR產(chǎn)品數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，揭示粵北NDVI變化特征及其與地形因子的相關(guān)性。結(jié)果表明，粵北NDVI整體呈現(xiàn)出北高南低、西高東低的空間分布特征，其中連山壯族瑤族自治縣NDVI年均值最高，達(dá)到0.82，而清遠(yuǎn)市清城區(qū)最低，NDVI年均值僅為0.68。NDVI年均值基本反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的活躍程度，NDVI年均值高的地區(qū)集中為山地城市，而NDVI年均值低的地區(qū)集中為平原城市，區(qū)域人文和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍。從整體來(lái)看，1988—2018年，研究區(qū)植被NDVI年均值介于0.20～0.87，NDVI年均值在0.7～0.8區(qū)間的占比最高。年際變化中，NDVI年均值在2018年達(dá)到最高值，為0.84，1988年出現(xiàn)最低值，數(shù)值為0.74。粵北NDVI分布受地形影響較大，其中高山NDVI年均值最高，為0.82，而平原NDVI年均值最低，僅為0.74，研究表明，NDVI分布特征受到人類活動(dòng)、地形和氣候的綜合影響。

參考文獻(xiàn)

1 吳運(yùn)力，張 鈺，田佳榕.氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)內(nèi)蒙古高原不用植被NDVI的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2023（12）：1155-1168.

2 袁 雷，周刊社，張東東.羌塘國(guó)家自然保護(hù)區(qū)植被生長(zhǎng)季NDVI時(shí)空變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2022（13）：127-134.

3 金 凱，王 飛，韓劍橋，等.1982—2015年中國(guó)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被NDVI變化的影響[J].地理學(xué)報(bào)，2020（5）：961-974.

4 劉冬冬，潘 萍，付 佳，等.2000—2020年贛南植被覆蓋時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)因素[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2023（11）：2919-2928.

5 李小宇，信忠保，楊俊柳，等.2000—2020年青海河湟谷地植被NDVI時(shí)空變化及影響因素[J].水土保持學(xué)報(bào)，2024（1）：79-90.

6 苗正紅，劉志明，王宗明，等.基于MODIS NDVI

的吉林省植被覆蓋度動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010（3）：387-393.

7 李曉兵，史培軍.中國(guó)典型植被類型NDVI動(dòng)態(tài)變化與氣溫、降水變化的敏感性分析[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2000（3）：379-382.

8 陳 斌，徐尚昭，周陽(yáng)陽(yáng)，等.粵北山地城市植被凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空分布特征分析：以韶關(guān)市為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023（3）：62-66.

9 譚 淼，周啟剛.2000—2015年典型山地區(qū)域凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空分布特征[J].水土保持研究，2019（6）：339-346.

10 王彤新，李 莎，左 嬋，等.近20年荊州市歸一化植被指數(shù)時(shí)空演變特征及其對(duì)空氣質(zhì)量的影響[J].中國(guó)城市林業(yè)，2023（6）：106-112.

11 賴云森，束志文，牛 地，等.2000—2021年安徽省歸一化植被指數(shù)時(shí)空變化特征[J].鄉(xiāng)村科技，2023（21）：150-152.

12 張金丹，劉明春，李興宇，等.石羊河流域干濕氣候變化特征及對(duì)NDVI的影響[J].干旱氣象，2023（5）：697-704.

13 王成龍，王秀艷，李佳霖，等.1981—2019年黃河流域植被時(shí)空演變格局及影響因子分析[J].測(cè)繪科學(xué)，2023（10）：136-146.

14 吳路華，陳 丹，楊東妮.貴州武陵山區(qū)植被NDVI時(shí)空演變及其未來(lái)持續(xù)性特征[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2023（23）：75-79.

15 梁 植，孫若辰，段青云.黃河水源涵養(yǎng)區(qū)植被NDVI時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)因子[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2023（9）：1717-1732.

16 趙妮平，梁萍萍，劉 嬌.貴州省植被NDVI與氣象因子的相關(guān)性分析[J].石河子科技，2023

（5）：1-3.

17 張 岳，孫夢(mèng)鑫，辛 宇，等.2000—2020年川東地區(qū)植被NDVI變化趨勢(shì)及影響因素分析[J].水土保持研究，2023（6）：247-254.

18 方德昆，閆小月，張學(xué)珍，等.1982—2022年黃土高原歸一化植被指數(shù)變化的時(shí)空特征[J].中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)，2023（5）：13-20.

19 于世勇.2005—2020年北京市主要森林類型NDVI變化研究[J].溫帶林業(yè)研究，2023（3）：27-32.

20 張明穎，郝利娜，鐘佳悅，等.基于MODIS-NDVI數(shù)據(jù)的延河流域植被覆蓋時(shí)空變化及其對(duì)極端降水的響應(yīng)[J].湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024（1）：62-67.

21 戴 燁.黑龍江省植被生長(zhǎng)季NDVI時(shí)空變化及氣候響應(yīng)分析[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2024（1）：95-99.

22 馬 森，張代青，張 惠，等.塔里木河流域NDVI時(shí)空變化特征及其影響因素分析[J].高原山地氣象研究，2023（4）：76-83.

23 連 曦，程 瑤，袁吉棟，等.河北省植被NDVI時(shí)空演變特征及影響因素[J].人民珠江，2024（3）：99-108.

24 劉雅潔，郭金停，王鐵娟.西鄂爾多斯地區(qū)植被NDVI時(shí)空變化及其對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2023（6）：559-567.

25 繆麗娟，張宇陽(yáng)，揣小偉，等.亞洲旱區(qū)草地NDVI對(duì)氣候變化的響應(yīng)及滯后效應(yīng)[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2023（10）：1375-1385.

26 夏 凱，黃義忠.基于MODIS-NDVI的云南省植被時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素分析[J].南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2023（11）：3427-3437.

27 吳萬(wàn)民，劉 濤，陳 鑫.西北干旱半干旱區(qū)NDVI季節(jié)性變化及其影響因素[J].干旱區(qū)研究，2023（12）：1969-1981.