淖毛湖盆地区域植被指数时空分布特征研究

王 海，陈建明，孙卫东，曾余庆

（1.新疆大学地质与矿业工程学院，新疆乌鲁木齐 830047；2.新疆大学地质与矿业工程学院新疆中亚造山带大陆动力学与成矿预测重点实验室，新疆乌鲁木齐 830047；3.新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心，新疆乌鲁木齐 830000）

作为生态系统的重要组成部分，植被在区域水文循环和能量转换中发挥着重要作用。随着外部环境的改变，在不同年份，植被在同一时间段表现出不同的生长状况，并出现动态变化的趋势。因此，植被作为连接大气、土壤和水分的自然“纽带”，近年来，已逐渐成为全球气候变化研究的敏感指标。尤其在干旱、半干旱地区，由于生态环境条件存在较大差异，植被空间分布极其不均。采用遥感信息对区域尺度上植被指数的空间分布格局进行研究，将有利于长序列的植被指数研究。

归一化植被指数NDVI被广泛用于监测和量化植被动态，它能在一定程度上反映植被的生长情况。因此，利用遥感的手段监测植被动态，特别是分析长序列区域性植被动态，具有很好的效果。目前国外已有一系列基于NDVI的区域植被变化的研究[1-2]；国内也有一些针对西北干旱地区的研究。王晋霞等[3]使用MOD13Q1NDVI数据分析我国新疆地区2001～2017 年的归一化植被指数NDVI动态变化特征。蒲云锦等[4]利用MODIS 植被指数(EVI和NDVI)分析了2002～2008年新疆的植被状况。金晓媚等[5]应用遥感方法，基于地形地貌和地下水位观测数据，在流域尺度上定量地研究了中国鄂尔多斯高原海流兔河流域植被发育。吕聪[6]运用回归分析、趋势分析、缓冲区分析等方法，以MODIS遥感数据和野外样地实测数据为基础，对新疆巴音布鲁克草原2001～2015年的植被覆盖度时空变化特征进行研究。

上述研究大多体现为使用卫星数据对区域植被生态环境进行定量分析，但利用连续长序列遥感数据对淖毛湖盆地植被动态空间分布格局变化的研究还没有，对其变化的驱动因素的研究则更为稀少，以至于现有结论不足以为淖毛湖盆地近30年的植被生态环境监测提供支撑。因此，本文基于Landsat 系列和Aster 卫星数据，对1991～2020年近30年研究区的植被动态变化进行分析，以期为淖毛湖盆地的社会经济可持续发展和环境生态保护提供参考。

1 研究区与数据

1.1 研究区域

研究区位于东天山哈尔里克山山前细土平原区的淖毛湖盆地。研究区北部为圆顶低山区，南部哈尔里克山、西部至英格库勒湖（现已干涸），东部至淖毛湖镇东部的胡杨林带边界。总体地势东南高西北低，地形坡度9.712‰～18.84‰，海拔在292～647m，英格库勒湖一带为最低处海拔为292m。

研究区为典型的干旱内陆地区气候，降水稀少，蒸发强烈，多年平均气温11.25℃，蒸发量为2293.3mm，蒸发量呈明显的垂直分带性，平原区地势低，蒸发量最大，向南北两侧山前带地势升高，蒸发量逐渐减少。研究区涉及的基本农田位于淖毛湖镇，总面积83.67km2，主要种植哈密瓜。由于淖毛湖盆地降水稀少，气候干旱的特征，地表植被稀疏，大部分为寸草不生的砾质戈壁，其次为植被稀少的荒漠，还分布有小面积的沙地植被及胡杨林。在淖毛湖镇东西两侧存在一级公益林，主要为原生胡杨林。

1.2 数据来源

在本次研究中，使用Landsat 系列图像（Landsat5TM、Landsat7ETM+、Landsat8OLI）对研究区近30年NDVI平均值和最大值进行计算提取，分析研究区过去30 年植被指数的时间序列变化特征。Landsat 系列数据由于图像时间和云量的限制，在过去30年，未找到1993～1998年、2019年、2020年的图像，选取其中22年的数据。故使用Aster 卫星图像对研究区进行归一化植被指数的提取，并分析2019 年植被指数的空间分布特征。研究区位于路径号138和行号30和29的两景图像中，每年的图像选取6～8月的夏季，2001年选取9月份的图像，2003年选取10月份的图像。所有30m分辨率的图像都是从中国科学院计算机网络信息中心支持的地理空间数据云网站下载的。2019 年选取ASTER数据，来源于美国NASA网站(http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/)。

2 研究方法

2.1 归一化植被指数分析

归一化差异植被指数(NDVI)已被广泛用于评估长期环境变化、气候变化和人类活动的生态响应。NDVI的值是近红外波段和红外波段的光谱反射率差与二者反射率总和的比值。NDVI可用于评估地表植被生长状况。正的大值一般表示植被覆盖率较高，正的小值表示植被覆盖率较低，负值和零值表示水体或裸地。NDVI的值可由下列方程计算出：

其中NIR和R分别表示在近红外和可见（红色）区域测量的平均反射率。

使用软件ENVI5.2 对图像进行光谱辐射校准、大气校正，考虑到Landsat8OLI 和Landsat5TM 的光谱差异，这两种遥感图像的NDVI结果略有不同，所以需要对NDVI数据应进行均匀化处理，以比较不同年份NDVI值的植被变化。利用D.P.Roy等[7]的研究结论：从6317 个Landsat7ETM+和Landsat8OLI 图像中提取的大约2800 万个30m 像素构造了以下方程，以表达从这两种类型的图像中导出的NDVI之间的回归关系：

NDVI5、NDVI7和NDVI8分别表示来自Landsat5TM、Landsat7ETM+和Landsat8OLI图像的NDVI值。

2.2 一元线性回归分析

用一元线性回归趋势分析的方法对1991～2018年NDVI平均值求斜率，分析研究区植被的变化特征，计算公式为：

式中:MNDVI，i——第i年的年均NDVI值；

i——年序号(1，2，3，…，n)；

n——总年数。

计算得出的斜率Qslope可以反映30 年内研究区的NDVI平均值变化总趋势。Qslope即这条趋势线的斜率。若是Qslope＞0，则说明植被变好；若Qslope＜0，则说明植被变差。

3 结果与分析

3.1 植被指数时空分布

1991～2018 年的NDVI数据来源于Landsat 系列图像。由于年份和云量的限制，2019 年NDVI数据选取Aster图像，两种图像分别用于评价植被历年生长的变化和研究区植被分布特征。每个栅格像元值在-1～1 区间，负值至零值表示裸露的山体或者水体，正值表示有植被覆盖在2019 年6 月的实地调查中，发现高密度植被连续覆盖的土地的NDVI值大于0.2；通过公式（1）计算研究区的NDVI值并结合2019 年6 月的实地调查结果，在C 点处，地貌为砾质戈壁，NDVI值为0.09；在D点处，地貌为中覆盖度的植被区，NDVI值为0.24。将研究区2019年的NDVI栅格图按照像元值小于0、0～1以0.1为划分区间，一共分成10个区，得到各区间像元总个数与NDVI值区间的直方图，如图1 所示。结果表明NDVI栅格图像元值主要集中在0～0.2之间。在区间0～0.1 的像元值个数达到909363 个，占总像元数71.25%，覆盖地貌类型为砾质戈壁、丘陵等。在区间0.1～0.2 的像元值个数达到271368 个，占总像元数21.26%，最典型的覆盖地貌类型为荒漠。典型NDVI值大于0.2，被认为是高密度植被覆盖的地区，2019年仅覆盖研究区域的7.45%。植被较高的区域主要发育于研究区的中部，以条带状分布发育于淖毛湖镇东、西两侧。西部主要以胡杨林为主；东部除了胡杨外，地表生长芦苇、红柳等植被，在局部洼地内零星分布白色盐沫。

在淖毛湖镇中心，由于人工绿洲的分布，NDVI值明显较高。人工绿洲包括农田、人工林地及人工草地。其种植采用喷灌、滴灌及漫灌方式进行灌溉，植被长势较好。NDVI高值多集中在农田，因此农田的植被指数对全区的影响较大，且由于种植的农作物类型不同和农田的种植面积变化，对研究区整体平均NDVI值影响也较大，故本研究在分析历年NDVI值时不考虑农田及城镇用地区域。结果表明，研究区内主要被较低的NDVI值所覆盖占研究区总面积92.55%，植被生长发育较差，生态环境较脆弱。

在ENVI 软件中，利用AB 剖面线，如图1 所示，提取NDVI栅格图中各像元值，分析此剖面上不同地貌类型的植被指数变化特征，如图2所示。研究区西北部地区的NDVI值较低，在0.05～0.15之间，该区间范围内地貌类型多为砾质戈壁；淖毛湖镇西部和淖毛湖镇地区的NDVI介于0.10～0.83之间，该区间范围内为胡杨林和农田；城镇用地区域的NDVI介于0～0.34之间，大值为城镇内的绿化植被，小值为人工渠道；研究区东南部为大片的砾质戈壁，NDVI值的特征与研究区西北部类似。

3.2 植被指数时间序列特征

选取1991～2018 年Landsat 系列图像，通过ENVI软件分析出历年NDVI平均值和NDVI最大值，借助前人分析的NDVI计算公式（2）将Landsat8OLI平均值进行NDVI值得二次计算。由于1993～1998 年数据缺失，故无法获得对应年份的NDVI栅格图。分析结果表明，历年NDVI最大值从1991～2018 年总体呈下降趋势且波动幅度较大，如图3 所示。NDVI最大值在2004 年达到最大为0.841，在2003 年达到最小值0.6309，这可能与该年份选取的图像时间为十月份有关，十月份不是研究区植被生长的最佳月份，故NDVI最大值较小。根据一元线性回归分析法，NDVI平均值从1991～2018年，整体没有明显上升或下降的趋势，但平均值波动幅度较大。NDVI平均值在2007年达到最大值0.0771，说明2007年是分析的22年中植被生长最好的年份。在2011 年达到最小值0.0308，植被生长情况最差。在2016 年又有一个较大的降幅。多数年份NDVI平均值主要在0.018～0.024之间波动，说明植被覆盖程度多年总体较低，生态环境较脆弱。

4 结论

基于Landsat遥感数据，对研究区的归一化植被指数进行了计算，分析了其时空分布特征，得到了以下主要结论:

（1）研究区NDVI平均值总体较小，主要在0～0.2之间波动，NDVI值小于0.2 区域，多以荒漠、砾质戈壁、丘陵等为主，表明生态环境较脆弱。农田及淖毛湖镇东西两侧植被指数较高，NDVI值一般大于0.2。

（2）1991～2018 年，研究区的NDVI最大值总体呈下降趋势，NDVI平均值总体没有明显上升或下降的趋势，但平均值波动幅度较大。