基于MODIS-NDVI楚雄州植被覆盖空间自相关研究

吴 铸，蓝宇骋，刘阳飞

( 云南省交通规划设计研究院有限公司，云南 昆明 650200)

1 引言

植被作为陆地生态系统的重要组成部分和平衡调节器，既是物质能量交换的重要载体，又是研究地球辐射收支平衡的关键因子，是研究全球变化的“指示器”，能较好地为全球和区域生态系统变化研究提供科学依据[1，2]。归一化植被指数(The Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)对绿色植被表现敏感，且能削弱大气辐射、交叉辐射等影响，可反映植物生长状态及植被空间分布密度，加之其计算简便快速、成本低、可推广性强等优势，已被广泛应用于植被遥感监测、植被物候研究、植被变化与环境因子关系研究，是目前应用最为广泛的植被指数之一[2]。近年来，植被研究主要在植被类型、植被变化及影响因素等方面进行了探讨，而对植被覆盖空间自相关的研究相对较少。基于空间统计学方法研究长时间序列植被指数，可准确反映植被覆盖的生长状态以及时空分布特征及演化规律[3]。空间自相关性使用全局和局部两种指标来度量，全局指标用于分析整个研究区域的空间相关性模式，采用单一值来反映该区域环境变量的自相关程度；局部指标计算环境变量在每一个空间单元与邻近单元的相关程度[4]。衡量全局空间自相关常用指标有Global Moran’s I和Geary’s C，能够用来检验空间变量的取值是否与相邻空间上该变量取值大小有关[5]。而局部空间自相关分析揭示植被覆盖指数与邻近空间单元指数之间的相关性，识别空间集聚和空间孤立特征，探测空间异质性[6]，如空间关联局域指标(local indicators of spatial association，简称LISA)以及Moran散点图，则能有效地揭示空间要素或其属性值在区域局部的空间相关性大小[7]。探究植被覆盖的空间自相关不仅能揭示植被覆盖的空间聚集特征，更能深层次地挖掘植被覆盖的空间关联模式，为植被覆盖以及生态环境监测提供依据[3]。

楚雄州地处云贵高原西部、滇中高原的主体部位，位于金沙江与红河水系分水岭地带的生态脆弱区，本文将主要利用全局Moran’s I指数和局部Moran’s I指数分析长时间序列植被绿度遥感数据，统计植被在空间上的变化规律及在时间上的延展特征，研究植被覆盖的时序特征、空间分布格局，分析其空间相关和分异特征，为区内植被覆盖状况以及生态保护提供借鉴。

2 研究区概况

楚雄自治州地处云南中部，跨东经100°43′～102°30′，北纬24°13′～26°30′之间，属云贵高原西部、滇中高原的主体部位，国土面积29258 km2，山地占95%，盆地、台阶地仅为5%，是云南低纬高原季风气候的典型区(图1)。州内地形切割深，海拔高差大，气候立体性强，森林资源丰富。总体呈簸箕状，地势由西北向东南倾斜，中部高、南北部低、北部较南部稍高。其中，百草岭盘桓西北，哀牢山虎踞西南，乌蒙山雄峙东部，最高峰冒台山海拔3657 m，最低点三江口海拔556 m[8]。

楚雄州全州9县1市年平均降雨量850.0 mm，集中在5～10月份，占年雨量的89%。11月至翌年4月，降水稀少，晴天日数多，形成了楚雄州的干季，占年雨量的11%。州内金沙江、礼舍江、绿汁江的低热河谷地区年均气温大于18 ℃。同时，年平均日照时数以地处西北角的永仁最多达2698.0 h，为云南省高日照区之一，元谋次之，达2568.0 h；年平均气温16.3 ℃，具有热坝之称的人类发祥地元谋，无霜期约360 d以上。总之，州内年降雨量遵循山区雨量多于坝区，坝区雨量多于河谷地区的基本规则，全州雨季起于5月下旬末至6月上旬初，于10月下旬结束雨季[8]。

图1 研究区地理位置

3 研究方法

3.1 数据来源

NDVI数据来源NASA戈达德航中心MODIS数据MOD13Q1产品(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)的三级陆地植被数据，数据精度为空间分辨率250 m、时间分辨率16 d，下载数据周期为2001～2017年。为了去除云、大气以及太阳高度角等的影响，采用最大值合成法(Maximum value Composites，MVC)对数据进行时间尺度扩展计算[9～12]。

3.2 研究方法

空间自相关性使用全局和局部两种指标来度量，全局指标用于探测整个研究区域的空间相关性模式，采用单一值来反映区域环境变量的自相关程度；局部指标计算环境变量在每一个空间单元与邻近单元就某一属性的相关程度。表示空间自相关的指标和方法很多，其中以Moran’s I指数应用广泛[13]。

全局Moran’s I指数的计算公式为：

(1)

对于空间是否有自相关性存在，常采用统计验证，即使用Z检验。Z值为正且显著时，表明存在正的空间自相关，Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，Z值为零时，观测值呈独立随机分布[5]。

(2)

式(2)中：E(I)为观测变量自相关性的期望，var(I)与S(I)分别代表方差和标准差，ZI即为标准差的倍数，用来检验空间自相关性。如，在0.05置信水平下，|ZI|=1.96。当ZI>1.96时，表示观测值之间存在显著性正相关，高的观测值通常与高的观测值发生空间聚集(简称H-H聚集)，低的观测值通常与低的观测值发生空间聚集(简称L-L聚集)，呈现空间聚集格局；当|ZI|<1.96时，表示观测值之间存在显著性负相关，高的观测值倾向于与低的观测值聚集在一起(简称H-L异常)，而低的观测值倾向于与高的观测值聚集在一起(简称L-H异常)，呈现空间异常格局。|ZI|<1.96时，要素在区域的自相关性不显著，观测值在区域呈独立随机分布[7]。

Local Moran’s I与Global Moran’s I呈一定的比例关系，用于弥补全局指标在衡量局部状态时表现出的不稳定性[3]，揭示空间参考单元与其邻近空间单元属性之间的相似性或相关性，识别空间集聚和空间孤立，探测空间异质等[14]。采用空间关联局域指标(local indicators of spatial association，LISA)研究各个邻接空间单元之间的相关性，衡量观测单元属性值与周边单元属性值的相近(正相关)或差异(负相关)程度。局部Moran’s I的计算公式为：

(3)

4 结果与分析

4.1 NDVI时间变化特征

图2为楚雄州2001～2017年近17年来基于年际最大值合成数据。可见，楚雄州植被覆盖整体上在波动中呈增加趋势，增速为0.0190/10年，低于云贵高原整体区域植被NDVI增长速度0.0395/10年[10]，局部年份受干旱气候影响较大，呈现出阶段性低值。如，2008年10月份的秋季强降雨，2009年秋至2012年夏的连续干旱等；又如2002年、2004年及2007年的暖冬和春季高温干旱现象，森林病虫害的大面积发生期，近期的2003年和2005年冬、春干旱严重森林灾害发生面积大、次数多(图2)[8]。

4.2 NDVI空间变化特征

图3为楚雄州NDVI的近17年来的均值空间分布图。根据前人研究成果[10，12]，将研究区NDVI分别定义：非植被区为小于0.1区域；植被覆盖贫乏区为0.1～0.3；覆盖一般区为0.3～0.5；覆盖较好区为0.5～0.7；覆盖优良区为大于0.7区域。NDVI分级统计表明楚雄州植被覆盖状况总体较好，NDVI大于0.5的区域所占比例达75.98%，同时中部、西北部的高海拔地区如百草岭、哀牢山等地，植被覆盖高；在北部元谋县、永仁县等低热河谷地区，植被覆盖相对较差。

图2 楚雄州2001～2017年间NDVI时序曲线

图3 楚雄州17年来NDVI空间水平方向分布格局

楚雄州以山地为主，州内最低海拔高度556 m，最高海拔3657 m，植被垂直显著分异。为了分析区内海拔与NDVI的相互关系，将海拔按自然间断点分级法(Jenks)分成200类，分别统计各个区间内NDVI均值，进一步分析植被覆盖在垂直空间上的分布特征[12]。

由图4可见，NDVI在垂直空间上呈先减少再增加最后减少的趋势。随海拔上升，NDVI先降低，并在1070～1210 m区间达到最小值，该区或处于金沙江、礼舍江、绿汁江的低热河谷地区或低山陵地带，受干热气候影响，森林植被破坏历时长，覆盖率低，恢复困难，树木多为散生[8]，叠加农业活动频繁，城镇建设等影响，导致NDVI较低；但随着海拔继续升高，NDVI开始增加，在海拔2700 m处达到最大值。海拔升高，植被类型改变，由栽培植被转为林地，且人为干扰程度低，加之该区域气温适宜，水热条件良好，促进植物生长，其主要分布在雕山、哀牢山、转湾河林场和大中山保护区等地，这些地区目前仍保存有较完整原始林相，植被覆盖高；同时，在百草岭、哀牢山等顶部海拔2800 m以上地带主要分布温性亚高山暗针叶林、灌丛草甸类[8]。由此可知，楚雄州植被覆盖最好的区域位于海拔2550～3200 m的地区。

4.3 全局空间自相关特征

对楚雄州2001～2017年间近17年来的NDVI均值进行全局空间自相关分析显示(图5)：楚雄州NDVI的全局Moran’s I为0.918，整体上表现出显著的正空间自相关(即P≤0.05)，即研究区植被覆盖呈集聚状态。

图6为楚雄州2001～2017年NDVI全局空间自相关的全局Moran’s I指数时序曲线图。可见，2001～2017年楚雄州全局Moran’s I均在0.87以上(P≤0.05)，植被覆盖在空间集聚状态上均表现较强。从Moran’s I的年际变化幅度来看，楚雄州表现出一定的波动性，但植被覆盖的集聚空间格局变化幅度较小。

图4 NDVI均值在不同高程层次的变化曲线

图5 楚雄州17a来NDVI均值全局空间自相关Moran散点图

图6 楚雄州2001～2017年Moran’s I指数时序曲线

4.4 局部空间自相关特征

由于全局Moran’s I是对研究区域内属性数据空间自相关的综合反映和度量，但就区域内部而言，各局部区域的空间自相关并非完全一致，而是常表现出不同性质与程度的空间异质性。因此，进一步分析NDVI的局部空间自相关特性，以更好地探索NDVI的局部空间聚集模式和规律[3]。由图7可见，除了北部元谋县和永仁县热坝等低热河谷区域、东南部低海拔区域以及楚雄市北部、南华县的西北部和东北部等地NDVI表现为L—L自相关以外，其余地区NDVI呈H—H局部自相关状态。总体而言，NDVI的局部空间自相关整体上呈现出楚雄州西北侧百草岭山脉等高海拔地区为高值区聚集、以低热河谷为低值区聚集的空间格局，又以金沙江沿江一带NDVI低值区集聚为典型特征。NDVI局部空间自相关分析的H—H自相关结果表明这些地区植被覆盖相对较好，且相互之间彼此影响；而L—L自相关结果表明植被覆盖较差，相互之间的影响相对较弱。

图7楚雄州NDVI的LISA图(P<= 0.01)

5 结论与讨论

NDVI反映植被覆盖的多寡级次，空间自相关Moran’s I指示植被覆盖的空间集聚特征，二者结合分析不仅能指示植被覆盖演化，更能直观地从空间分布上获悉集聚模式和空间关联。

(1)从时间变化上，滇中高原楚雄州植被覆盖较好，在2001～2017年期间，植被覆盖呈显著上升趋势，增速为0.0190/10年，局部受特殊气候年份影响较大，低于云贵高原整体区域植被NDVI增长速度；从空间分布上，楚雄州NDVI大于0.50区域所占75.98%，植被覆盖最好位于海拔2550～3200 m的地区。

(2)楚雄州近17年来区域NDVI均值的全局Moran’s I为0.918，呈显著的正全局空间自相关，植被覆盖呈现空间集聚状态；从年际变化幅度，表现出一定的波动性，但总体集聚空间格局变化较小。

(3)楚雄州西北部百草岭及东北部等高海拔地区表现为高—高自相关，区域植被覆盖较好，如在哀牢山、雕山、大中山保护区和转湾河林场等地，保存较完整的原始林相；但在金沙江、礼社江流域河谷地带和低山陵地带，以北部元谋县为典型，呈现出低—低自相关，因受干热气候影响，森林破坏历时长，恢复困难，又受叠加农业活动频繁、城镇建设等影响，植被覆盖相对较差。