作品编号：D981（三等奖）
作品名称：遥感大数据分析汉江流域植被覆盖变化及其影响因素
作者单位：湖北大学资源环境学院
小组成员：王云风，代雨婷，张云霞，赵玥玥
指导老师：刘海，郑粮
1、应用背景
十八大报告指出，建设生态文明，是关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。当今面对资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的严峻形势，必须树立尊重自然、顺应自然、保护自然的生态文明理念。植被是陆地生态系统的基础及最重要的组成部分，是连接大气、水体和土壤的自然纽带，在陆地表面的能量交换、生物地球化学循环和水文循环过程中扮演着重要的角色，在全球变化研究中起到指示作用。植被动态变化受气候条件、地形地貌以及人类活动的影响，是反映区域生态环境状况的重要指标。
在众多遥感指数中，归一化植被指数（NDVI）常被用来表征植被覆盖度、长势、产量以及健康状态等，是目前最常用的监测植被的遥感指数。植被覆盖动态变化主要受气候、地形和人为因素影响。气温和降水是最重要的气候因子，是NDVI变化的重要影响因素。地形因素中，不同高程的气温、降水、光照分布存在差异，影响到植被覆盖情况；坡度差异，会影响到土壤的水分和养料，从而影响到植被生长。人类活动对植被覆盖变化的影响具有双重作用，一方面，人类活动引起的城市扩张对植被带来负面的影响，另一方面，人类活动推进各项生态保护工作实施所带来的积极作用，夜间灯光数据可以在一定程度上反映人类活动的程度。汉江流域在防洪和供水等方面在我国具有战略意义，域内的丹江口水库是南水北调中线工程核心水源区，流域植被覆盖情况将影响到水源区生态环境，继而影响到水源区的水质和水量。研究汉江流域植被覆盖变化及其影响因素具有重要意义。
2、应用目标
由于气象数据最新数据仅能获取至2016年，长序列NDVI产品最早能获取至1981年，故本研究选取1981-2016年GIMMS NDVI和MODIS NDVI长时序遥感数据，采用趋势分析法，研究流域植被覆盖时空变化特征；在此基础上，结合主要气候（气温、降水）、地形（高程、坡度）、人类活动（夜间灯光）等因素，采用相关分析，探讨流域植被覆盖变化的影响因素；以期为保护南水北调核心水源区生态环境安全提供参考和支持。
3、研究数据
3.1 NDVI数据
本文选用GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据研究流域植被变化情况，GIMMS NDVI数据来源于美国国家航空和航天局，是8km分辨率的15d合成的NDVI数据集，时间尺度为1981-2000年。MODIS NDVI 数据来源于NASA MODIS 陆地产品组(http://modis.gsfc.nasa.gov/)，本次选用MOD13Q1为250m分辨率，16d合成的数据产品，时间尺度为2001-2016年。
3.2 气象数据
气象数据（气温、降水）由中国气象数据服务中心（CMDC）与寒区旱区科学数据中心获取。中国气象数据服务中心是中国气象局为国内外用户开放气象数据资源的权威、统一的共享服务平台，但CDMC仅免费提供1960-2010年中国地面站点实测数据。寒区旱区科学数据中心（http://westdc.westgis.ac.cn/）提供的SWAT模型中国大气同化驱动数据集（CMADS V1.1），但仅提供2008-2016年的气象数据。故本研究2010年以前的气象数据采用中国气象数据服务中心提供的数据，2010年后的气象数据采用寒区旱区科学数据中心提供的数据。
3.3 地形数据
地形数据采用美国90米分辨率的SRTM DEM 数据，通过GIS分析功能获取高程、坡度信息。
3.4 灯光遥感数据
夜光遥感数据来源于美国国家海洋和大气管理局（https://www.ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html），夜光遥感数据仅能获取1992年-2013年的数据，故本研究对人为因素的影响数据采用1992年-2013年分辨率为0.0083°的年合成稳定灯光数据。
4、主要技术流程
技术流程图
5、关键技术方法
5.1 数据一致性检验
已有研究结果证明GIMMS NDVI与 MODIS NDVI 16d合成值非常相似，不同传感器之间存在线性关系，利用不同传感器建立NDVI 时间序列是可行的．本次研究中利用重合时段(2000-2006) 的GIMMS NDVI和MODIS NDVI时间序列数据集，采用均方根误差( root mean square error，RMSE) 反映两者数值上的差异程度，采用较常用、简单且稳健的相关系数和回归方程反映两者之间的相关程度和变化方向,从数值和变化趋势两方面分析两种数据集在反映流域NDVI变化的一致性，并基于回归方程对GIMMS NDVI数据进行修正。
5.2 NDVI时空变化分析
首先采用MVC法对时序GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据进行月NDVI合成，进而获取年NDVI合成数据，借助回归曲线来拟合NDVI时间变化趋势。采用小二乘法斜率来反映NDVI空间变化趋势。公式如下:
假设直线的方程式为：
，a是直线的截距，b是直线的斜率。最小二乘法斜率公式为：
式中：变量 xi 为年序号，yi表示第 xi年的年均 NDVI 值。趋势分析b代表拟合曲线的斜率，b大于零表示NDVI值在增加，b等于零表示NDVI值在不变，b小于零代表NDVI值在减少。
5.3 影响因素分析
（1）气象因素
针对气象站点数据，对站点实测数据进行插值处理，获取月平均气温和月均降水量，继而合成1981-2016年年平均气温和年平均降水量。将1981-2016年月平均降水量和月平均气温进行合成，最终分别基于月份和年份尺度探讨主要气象数据对NDVI变化的影响。气象因素对NDVI变化影响探讨中，采用相关性分析法，研究NDVI变化与气候因子关系。简单相关分析能考虑多个变量之间相互作用，而偏相关分析是在对其他变量的影响进行控制的条件下，衡量多个变量中某两个变量之间的线性相关程度，可以有效剔除一个变量对另外一个变量的影响，在确定两个变量之间的内在线性联系时会更真实、更可靠。
偏相关系数计算公式：
式中：
表示C为控制变量时变量a与b之间的偏相关系数，
分别表示变量a与b，a与c，b与c间的简单相关系数，-1<R<1，当R<0时表示C为控制变量时变量ab呈现负相关关系，R>0时表示C为控制变量时变量ab呈现正相关关系。
（2）地形因素
流域高程跨度为2-3555m，本研究中以200m为一个等级划分高程区间，由于1800m以上区域所占面积较小，故将大于1800m区域划分为一个等级。分别是2-200m、200-400m、400-600m、600-800m、800-1000m、1000-1200m、1200-1400m、1400-1600m、1600-1800m、1800-3555m。根据中国农业区划委员会颁发的《土地利用现状调查技术规程》，将坡度划分为5 级，即≤2°、2°—6°、6°—15°、15°—25° 和 ＞ 25°，其中＜6°为平耕地，6—25°为缓坡，＞25°为陡坡。本文采用回归曲线来探讨不同等级地形因子上植被覆盖变化差异。
- 人为因素
对获取的灯光遥感数据进行预处理，获取流域1992-2013年灯光遥感数据，本次研究使用简单相关系数分析灯光遥感数据与NDVI相关性，相关系数计算公式：
式中：
为变量a、b之间简单相关系数，
为第i年a，b变量值，
为变量a研究期内平均值，
为变量b研究期内平均值，n为研究期。并在政府相关网站搜集流域相关生态保护政策，用以解释不同时间段人为因素对NDVI的影响。
6、结果与分析
6.1植被覆盖时空变化情况特征
NDVI时间变化趋势
NDVI空间变化趋势
1981-2016年全流域NDVI均值为0.819，最小值出现在2000年，为0.765。最大值出现在2015年，为0.855。NDVI均值整体呈现波动上升趋势，变化趋势为0.005/10a。研究时段内NDVI变化情况较为复杂，1981-1996年NDVI呈现波动上升趋势，1997-2000年NDVI呈现明显下降趋势，2001-2005年则呈现明显上升趋势，2006-2016年整体呈现波动上升趋势。1997-2000年流域持续遭受旱涝灾害，使得此时期NDVI呈现不断下降趋势。据统计1986年、1994年、2000年汉江流域均出现不同程度的干旱，在2011年流域出现洪涝灾害。极端天气对流域农作物产量和植被生长造成影响，使得研究区NDVI值在1986年、1994年、2000年、2011年出现显著降低。
在像元尺度上对1981-2016年NDVI年变化趋势进行分析，结果显示：研究区86.43%区域NDVI呈现增加趋势，12.79%区域NDVI呈现减少趋势，仅0.78%区域NDVI没有变化。研究区大部分区域NDVI呈现增长趋势，其中丹江口水库周围NDVI增长趋势相对明显。流域南部神农架林区和大巴山出现轻微退化现象，在中心城市周围NDVI减小趋势相对明显。作为南水北调中线工程核心水源区，政府加大丹江口水库周围生态保护、退耕还林工作的实施，植被覆盖的显著增加，故丹江口水库周围NDVI出现明显增加。研究区中心城市周围退化现象相对明显，这些区域地势平坦，自然条件优越，社会经济发展较好，随着城市化进程的加快，建设用地增加占用耕地与林地的现象，故NDVI呈下降趋势。神农架和大巴山区域地势较高，植被生长受人为因素影响较小，整体处于相对稳定状态，但是容易受到极端天气影响。
6.1气候因素对NDVI影响
气温与NDVI偏相关分析
降水与NDVI偏相关分析
全流域降水和NDVI之间的偏相关系数为0.315，气温和NDVI之间的偏相关系数为0.931，气温对NDVI影响大于降水，但气温和降水对NDVI的影响均不显著。基于栅格单元的相关性分析，得出气温和降水与NDVI相关性存在空间上的差异，气温与流域东南部江汉平原区域呈现较高程度的正相关，与流域东部南阳盆地，西北部和大巴山等区域呈现负相关。降水与NDVI相关度整体较低，与流域东部南阳盆地和流域西北部部分区域呈现正相关，与流域中部和东南部江汉平原呈现负相关。流域东南部江汉平原区域土地利用类型以耕地为主，地势平坦，水资源丰富，充足的热量资源会促进植被生长，而过多的降水则会引起洪涝灾害。流域西北部区域地势较高，热量资源分布有限，气温对NDVI影响较小，而充足的降水会促进植被生长。流域东部南阳盆地热量资源分布较多，较高的气温会易造成区域土壤干土层的发育，对植被生长具有明显的抑制作用，而区域水资源丰富，充足的水资源有利于植被生长。
6.2地形因素对NDVI影响
不同等级高程NDVI变化
不同等级坡度NDVI变化
流域高程范围为2-3555m，空间上西北部和南部地势较高，中部和东部地区地势较低。研究区不同高程区间上，NDVI增加的面积均大于减少的面积。随着高程的增加，NDVI增加的面积比例逐渐减小，退化的面积所占比例逐渐增加。在2-200m区域植被退化面积比例最少，为9.78%,在1800-3555m区域植被退化面积比例最大，占70.95%。在2-200m区域多分布耕地，此区域NDVI增加比例较大，此区域地势低平，易于耕作，且水热条件丰富，农作物生长较好，且随着耕地保护意识增强，区域植被增长趋势明显。在海拔较高区域，人为因素干扰较少，但是容易受到极端天气破坏，此区域植被退化面积较大，应该增加区域植被保护工作。
流域坡度范围为0°-72°，东南部和西部汉中盆地区域地势平坦，西北部和南部地势起伏较大。随坡度的增加，NDVI增加的面积所占比例变化较小，坡度大于25°的区域植被退化面积所占比例较大，其次为2°-6°的区域，其他区域退化面积所占比例相近。坡度大于25°的区域，地势陡峭，热量和将水资源分布有限，植被容易受到极端天气影响。在2°-6°的区域，土地利用类型主要以耕地为主，此区域地势平坦，NDVI容易受到农作物生长周期和人类活动的影响。
6.3人为因素对NDVI影响
灯光遥感与NDVI相关分析
灯光遥感数据整体和NDVI序列呈现不显著的负相关，相关系数为-0.152。基于像元尺度讨论灯光遥感与NDVI相关性，发现在流域中心城区周围NDVI和灯光遥感数据呈现较高程度的负相关，说明城市化进程使得城区面积不断扩大，导致中心城区周边NDVI出现明显减小趋势。其中部分区域相关系数为NoData，是由于这些区域灯光遥感数据为NoData。而在流域其它区域灯光遥感与NDVI呈现较低程度的正相关，这些区域集中在流域上游河谷周围和下游平原盆地区，土地利用类型多为耕地，农业人口的增加对区域农作物耕作具有促进作用。
人类活动因素的影响具有两面性，有人类活动和城市扩张对植被带来的负面影响，同时也有推进各项生态保护工作实施所带来的积极作用。1981-1996年以及2006-2016年两个时间NDVI呈现波动上升趋势，1981年五届全国人大四次会议作出了《关于开展全民义务植树运动的决议》，持续开展了中国历史上乃至人类历史上规模空前的植树造林运动，使的植被得到保护，森林资源明显增长。2001年，党中央、国务院决定利用十几年的时间投资数千亿元，实施天然林资源保护、退耕还林等国家重点工程。改革开放以来，国家先后实施了三北防护林、天然林资源保护、退耕还林、三北及长江等重点防护林重点生态工程，对生态状况脆弱、生态地位突出的重点地区进行集中治理，呈现出森林植被增加、局部生态改善的良好势头。这也是见过植被覆盖整体呈现增加趋势的主要原因。