1、第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-09-06基金项目:国家重点研发计划项目(2019YFE0127600);国家自然科学基金项目(42001300、42071326)资助作者简介:张永蓉(1998-),女,河北邯郸人,测绘工程专业硕士研究生,主要研究方向为热红外遥感及定量遥感。通信作者:张 霞(1985-),女,河北石家庄人,讲师,博士,2014 年毕业于东北师范大学地图学与地理信息科学专业,主要从事热红外遥感及定量遥感方面的研
2、究与教学工作。京津冀地区植被覆盖时空变化研究张永蓉,张 霞,尚国琲,王惠民(河北地质大学 河北省高校生态环境地质应用技术研发中心,河北 石家庄 050031)摘要:针对京津冀地区突出的生态脆弱性问题,本文基于 20002020 年长时序京津冀地区植被覆盖度数据,采用线性趋势拟合、M-K 检验、Hurst 指数分析以及重心转移分析方法,对京津冀地区植被覆盖时空变化特征进行研究。结果表明,20002020 年京津冀地区植被覆盖情况变化不大,未来会保持非显著性增长趋势;植被覆盖度在空间上重心分布存在不均衡性,整体呈现西移的趋势。关键词:京津冀;植被覆盖;长时序;时空演变中图分类号:P237 文献标识
3、码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0081-05Temporal and Spatial Changes of Vegetation Coverage in the Beijing-Tianjin-Hebei RegionZHANG Yongrong,ZHANG Xia,SHANG Guofei,WANG Huimin(Hebei GEO University,Hebei University Eco-environmental Geology Application Technology R&D Center,Shijiazhuang 050031,China)Abstr
4、act:Aiming at the prominent ecological fragility in the Beijing-Tianjin-Hebei region,based on the long-term vegetation cover-age data of the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2020,this paper uses linear trend fitting,M-K test,Hurst index analysis,and center-of-gravity shift analysis methods
5、to study the spatio-temporal characteristics of vegetation coverage in the Beijing-Tianjin-Hebei region.The results show that the vegetation coverage in the Beijing-Tianjin-Hebei region has not changed much from 2000 to 2020,and will maintain an insignificant growth trend in the future;The vegetatio
6、n coverage is unevenly distributed in the spatial cen-ter of gravity,and the overall trend is moving westward.Key words:Beijing-Tianjin-Hebei region;vegetation coverage;long time series;temporal and spatial evolution0 引 言植被覆盖情况的变化与陆地地表下垫面属性的变化息息相关,影响着气温、降水、生态循环以及生态系统的可持续发展1,评价一个地区植被覆盖情况的重要指标是植被覆盖度(V
7、egetation Coverage,VC)。近年来,国内外学者对植被覆盖时空变化特征进行了大量的研究,主要研究热点集中在时空变化特征分析1-4、影响因子分析5-7、发展趋势预测8-9,以及植被覆盖与土地利用的相互影响分析10-12等。随着京津冀一体化的发展和生态环境的变化,对京津冀地区植被覆盖时空演变特征研究成为当下研究的热点。已有研究主要是短时间的植被覆盖时空演变分析,缺少长时序和多时段分析,难以发掘更详细的演变特征和变化规律9,13。基于此,本文利用京津冀地区 20002020 年植被覆盖度数据,采用线性趋势拟合、M-K 检验、Hrust 指数分析以及重心转移分析方法,对京津冀地区植被覆
8、盖时空变化特征进行研究,并对其变化稳定性和未来发展趋势进行分析,为京津冀地区经济平稳绿色发展、城市合理规划、资源开发和环境保护提供理论支持和数据参考。1 研究区概况与数据来源京津冀地区主要位于华北平原,由北京市、天津市和河北省组成。地貌类型多样,包括高原草地、盆地、山地、丘陵和平原6。根据中国生态区的分类标准以及前人研究14,本文将研究区由北向南依次划分为森林生态区、草原生态区、京津唐农业生态区和华北农业生态区。本文所用的植被覆盖度数据为年最大值数据,时间跨度为 20002020 年。其中 20002019 年的数据来自曾双庆等15发布的“20002019 年京津冀地区 500 m 分辨率植被
9、覆盖度数据集”,坐标系为 WGS-84,投影类型为 Albers 投影。为了增强研究的可信度,按相同的处理方法得到 2020 年的数据:获取京津冀地区 2020 年的 MOD13A1 数据,时间分辨率为 16 d,空间分辨率为500 m,并利用最大值合成法、像元二分模型法得到 2020年的植被覆盖度数据。其他数据包括京津冀地区的 DEM数据(SRTM 4,分辨率为 90 m),坐标系统与植被覆盖度数据一致。2 研究方法2.1 线性回归拟合法利用线性回归分析可以发掘出多种变量间的相互关系及其变化趋势,适用于长时间序列数据的趋势分析13,16-17。本文利用线性回归分析法,对 20002020 年
10、京津冀地区植被覆盖度的变化情况进行研究。k=nni=1i FVCi-(ni=1i)(ni=1FVCi)nni=1i2-(ni=1i)2(1)式中,k 是线性拟合方程的斜率;n 为研究年数;FVCi为第 i 年的植被覆盖度。若 k 0,说明植被覆盖度呈增长趋势,且 k 越大,增长越快;若 k xj(1 j i)的累计数,Sk的期望值 ESk 和方差varSk 分别为:ESk=k(k-1)/4(2)varSk=k(k-1)(2k+5)721 k n(3)将 Sk标准化,定义统计量:UFk=Sk-ESkvarSk(k=1,2,n)(4)将 UFk数据序列用曲线表示,当 UFk值大于 0 时,表示植被
11、覆盖度呈增加趋势,反之为减少趋势;若 UFk超过临界值,则表示变化趋势达到了显著水平。将时间序列的反序列进行上述流程计算,并将结果乘以-1 后,可得到 UBk数据序列和相应的曲线,UFk和UBk2 条曲线的交点即为突变开始的年份。2.3 Hurst 指数分析法英国水文学者 Hurst 基于 R/S 分析法提出了 Hurst 指数,可用于分析植被覆盖度在未来一段时间内对目前变化趋势的保持情况7,18,20。对于植被覆盖度时间序列(Xt)(t=1,2,n),定义以下参数:均值序列:Xn=1nnt=1X(t)1 t n(5)累计离差:Y(t)=nt=1(X(t)-Xn)1 t n(6)极差:R(t)
12、=maxY(t)-minY(t)1 t n(7)标准差:S(t)=1nnt=1(X(t)-Xt)2121 t n(8)引入无量纲的比值 R/S,若存在 H 使得 R/S=(ct)H成立,则说明植被覆盖度时间序列存在 Hurst 现象,H 为Hurst 指数。在双对数坐标系中(ln,lnR/S)使用最小二乘法拟合,求得 Hurst 指数。Hurst 指数取值范围为:1)若 0 H 0.5,表明植被覆盖度时间序列具有反向持续性,即未来会呈现与当前相反的变化趋势,H 值越接近于 0,反持续性越强;2)若 H=0.5,表明植被覆盖度时间序列为互相独立的随机序列;3)若 0.5 H 1,表明植被覆盖度时
13、间序列的变化过程具有正向持续性,即未来会呈现与当前一致的变化趋势,H 值越接近于 1,正持续性越强。2.4 重心模型重心模型在植被覆盖度的空间变化监测方面有独特的优势,能够直观地反映其变化规律19,21。将研究区域划分为 n 个大小相等的单元,通过计算中心坐标(Xi,Yi)(i=1,2,n)和植被覆盖度 FVCi,可得到植被覆盖度的重心。将多年的植被覆盖度重心用坐标系统表示,可以直观地反映空间变化情况。计算公式为:x=ni=1FVCixini=1FVCi,y=ni=1FVCiyini=1FVCi(9)3 研究结果本文所用的植被覆盖度数据是年最大值数据,获取一年 23 景数据中每月 NDVI 的
14、最大值并求平均得到该年的最大值。使用最大值数据可以避免植被覆盖度均值数据的偏态分布而导致所选取单一指标的不准确性,以进一步揭示时空演化特征的规律性。参考环境保护部于 2015 年发布的生态环境状况评价技术规范22,本研究将所得的植被覆盖度最大值分为5 级:一级低等覆盖度(0 FVC 0.2);二级中低覆盖度(0.2 FVC 0.35);三级中等覆盖度(0.35 FVC 0.55);四级中高覆盖度(0.55 FVC 0.75);五级高等覆盖度(0.75 FVC 1)。28 测绘与空间地理信息 2023 年3.1 时间特征分析3.1.1 线性回归趋势分析对京津冀地区 20002020 年不同等级植
15、被覆盖度分布(如图 1 所示)分析可得,京津冀地区整体植被覆盖情况良好,中高覆盖度和高等覆盖度占到了总体的 70%左右。此外,整体植被覆盖度的年均变化量不大,呈现非规律的波动变化。图 1 京津冀地区 20002020 年不同等级植被覆盖度分布Fig.1 Distribution of vegetation coverage of different grades in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2020进一步分析图 2 中逐年的最大植被覆盖度可得,20002020 年间,京津冀地区的植被覆盖情况整体呈现非显著的增长趋势(0.00
16、8/10 年),植被覆盖度在 0.650.70 之间浮动。其中 2010 年和 2015 年是 2 个比较关键的时间节点,本文将整个研究时间段分为 20002010 年的增长阶段、20102015 年的减少阶段以及 20152020年的增长阶段。图 2 京津冀地区 20002020 年植被覆盖度趋势变化Fig.2 Trend change of vegetation coverage in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 20203.1.2 M-K 检验分析对 20002020 年京津冀地区植被覆盖度最大值数据进行 M-K 检验可以揭示整个时间序列的趋势细节和突变情况。通过计算各年的 UF 和 UB 统计量并绘制曲线时序图(如图 3 所示)可以发现,UF 统计量整体处于 =0.05 条件下的置信度区间内,但在 20062010 年间 UF统计量超出了置信度区间且大于 0,说明 20002020 年京津冀地区植被覆盖度整体呈现非显著的变化,但在20062010 年呈现出显著增长的特征。在整个研究时间段内,UF 和 UB 统计曲线
