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自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (3): 212-220    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022240
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2001—2021年川西高原植被NDVI时空变化及影响因素分析
王叶兰1(), 杨鑫1,2(), 郝利娜1
1.成都理工大学地球科学学院,成都 610059
2.地球勘探与信息技术教育部重点实验室,成都 610059
Spatio-temporal changes in the normalized difference vegetation index of vegetation in the western Sichuan Plateau during 2001—2021 and their driving factors
WANG Yelan1(), YANG Xin1,2(), HAO Lina1
1. College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
2. Key Laboratory of Earth Exploration and Information Technology, Ministry of Education, Chengdu 610059, China
全文: PDF(4210 KB)   HTML  
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摘要 

川西高原是青藏高原与四川盆地间重要的生态屏障,生态坏境脆弱敏感,研究其植被归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)动态变化及其驱动因子,对监测生态环境质量具有重要现实意义。以2001—2021年MODIS NDVI 数据为基础,结合气象数据、地表因子数据以及人类活动数据,利用趋势分析、Hurst指数以及地理探测器分析时空尺度下川西高原植被NDVI的分布特征,探索影响NDVI变化的主要驱动因子。结果表明,2001—2021年川西高原67.19%的区域植被NDVI表现为波动上升趋势; 高程是影响植被NDVI的最主要因子,其解释力为0.529,其次为≥0 ℃积温与气温; 影响因子间交互作用为非线性增强与双因子增强,其中相对湿度∩高程的q值最高,为0.623; 84%的因子组合对川西高原植被 NDVI 空间分布的影响存在显著差异。研究结果有助于研究植被生长的驱动机制,可为川西高原植被保护提供参考。
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王叶兰
杨鑫
郝利娜
关键词 ： 川西高原,  NDVI,  地理探测器,  时空变化,  驱动因子    
Abstract：

The western Sichuan Plateau, with a fragile and sensitive ecological environment, acts as a critical ecological barrier between the Qinghai-Tibet Plateau and the Sichuan Basin. Research on the dynamic changes in the normalized difference vegetation index (NDVI) and their driving factors holds practical significance for monitoring the ecological environment quality of the western Sichuan Plateau. Based on 2001—2021 MODIS NDVI data, as well as meteorological data, surface factor data, and human activity data, this study analyzed the NDVI distribution of vegetation in the western Sichuan Plateau on a spatio-temporal scale using trend analysis, Hurst index, and geographical detector. Furthermore, this study determined the principal driving factors in NDVI changes. The results are as follows: During 2001—2021, the NDVI of 67.19% of regional vegetation in the western Sichuan Plateau showed a fluctuating upward trend. Elevation is the most critical factor influencing NDVIs, with an explanatory power of 0.529. The elevation is followed by accumulated temperature ≥0 ℃ and air temperature. The driving factors in interactions among NDVI exhibited nonlinear or double-factor enhancement, with q values between relative humidity and elevation being highest (0.623). 84% of factor combinations showed significantly different effects on the spatial NDVI distribution in the western Sichuan Plateau. The results of this study facilitate the research on the driving mechanism of vegetation growth, providing a reference for vegetation protection in the western Sichuan Plateau.
Key words： western Sichuan Plateau    NDVI    geographical detector    spatio-temporal change    driving factor
收稿日期: 2022-06-10      出版日期: 2023-09-19
ZTFLH:  TP79  
  Q948  
基金资助:中国博士后科学基金第13批特别项目“重大工程背景下黄土高原生态地质环境脆弱性评价”(2020T130074);中国博士后科学基金项目(二等)“近50年黑方台黄土滑坡与农作物更替时空耦合机制分析”(2017M622982)
通讯作者: 杨 鑫(1984-),男,博士,副教授,研究方向为“3S”技术在地学中的应用。Email: yangxin2012@cdut.edu.cn。
作者简介: 王叶兰(1998-),女,硕士研究生,研究方向为植被生态遥感。Email: 1747473516@qq.com。
引用本文:   
王叶兰, 杨鑫, 郝利娜. 2001—2021年川西高原植被NDVI时空变化及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 212-220.
WANG Yelan, YANG Xin, HAO Lina. Spatio-temporal changes in the normalized difference vegetation index of vegetation in the western Sichuan Plateau during 2001—2021 and their driving factors. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(3): 212-220.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022240      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I3/212
Fig.1  研究区位置
类型 影响因子
气象因子 气温(X1) 降水量(X2) 相对湿度(X3)
日照(X4) ≥0 ℃积温
(X5)		 ≥10 ℃积温
(X6)
地表因子 高程(X7) 坡度(X8) 坡向(X9)
地貌类型
(X10)		 植被类型
(X11)		 土壤类型
(X12)
人类活动因子 人口密度
(X13)		 GDP(X14)
Tab.1  影响因子指标
数据类型 数据来源 产品 分辨率 预处理
NDVI 美国国家航空航天局 MOD13Q1 16 d,250 m 利用MRT软件和ArcGIS软件进行格式转换、重投影、裁剪、重采样及最大值合成法合成不同时间尺度的NDVI数据集(可有效消除云、雾的影响)
气象数据 中国气象数据网(http://data.cma.cn) 中国地面气候资料日值数据集: 气温、降水量、相对湿度和日照 研究区及周边的69个气象台站 利用AUNSPLIN软件以海拔为协变量对气象数据进行插值生成1 km空间分辨率栅格数据[19]
≥0 ℃积温、≥10 ℃积温 中国科学院资源科学与数据中心(http://www.resdc.cn) 中国气象背景数据集 500 m 利用ArcGIS软件进行裁剪及重采样
高程、坡度、坡向 地理空间数据云(http://www.gscloud.cn) 数字高程模型 250 m 利用ArcGIS软件进行裁剪拼接和重采样
地貌类型 中国科学院资源科学与数据中心(http://www.resdc.cn) 中华人民共和国地貌图集(1∶100万) 1 km —
植被类型 中国科学院资源科学与数据中心(http://www.resdc.cn) 《1∶100万中国植被图集》 1 km —
土壤类型 中国科学院资源科学与数据中心(http://www.resdc.cn) 《1∶100万中华人民共和国土壤图》 1 km —
人口密度、GDP 四川省统计局(http://tjj.sc.gov.cn) 四川省统计年鉴 — 利用ArcGIS软件基于各行政单元进行计算
Tab.2  数据源及预处理
Fig.2  2001—2021年川西高原NDVI均值
植被NDVI等级 2021年 合计 转出
低植被覆盖度 中低植被覆盖度 中植被覆盖度 中高植被覆盖度 高植被覆盖度
2001
年		 低植被覆盖度 20.99 13.11 1.92 0.47 0.20 36.69 15.70
中低植被覆盖度 3.11 38.10 29.77 4.50 0.84 76.32 38.22
中植被覆盖度 0.42 11.11 92.58 98.30 6.91 209.32 116.74
中高植被覆盖度 0.14 1.81 25.62 562.62 409.07 999.26 436.64
高植被覆盖度 0.06 0.50 2.75 98.40 912.15 1 013.86 101.71
合计 24.72 64.63 152.64 764.29 1 329.17 2 335.45
转入 3.73 26.53 60.06 201.67 417.02
变化量 -11.97 -11.69 -56.68 -234.97 315.31
Tab.3  2001—2021年川西高原植被NDVI变化转移矩阵
Fig.3  2001—2021年川西高原NDVI多年变化趋势
Fig.4  川西高原NDVI变化趋势及持续性
NDVI趋势变化 面积百分比
春季 夏季 秋季 冬季 年际
显著退化 0.98 1.43 2.10 1.72 1.40
不显著退化 13.05 15.39 24.91 15.85 15.03
稳定不变 9.57 16.70 14.05 16.84 16.38
不显著改善 55.76 48.47 47.05 38.68 48.42
显著改善 20.64 18.01 11.89 26.91 18.77
Tab.4  川西高原植被 NDVI 显著性变化面积占比统计
因子 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14
q值 0.392 0.077 0.049 0.057 0.395 0.087 0.529 0.013 0.006 0.087 0.242 0.172 0.025 0.026
Tab.5  影响因子的q值
因子 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14
X1 0.392
X2 0.483 0.077
X3 0.556 0.145 0.049
X4 0.529 0.193 0.140 0.057
X5 0.462 0.452 0.481 0.481 0.395
X6 0.400 0.153 0.142 0.156 0.398 0.087
X7 0.576 0.609 0.623 0.613 0.591 0.541 0.529
X8 0.442 0.095 0.085 0.083 0.420 0.098 0.555 0.013
X9 0.413 0.095 0.068 0.073 0.406 0.097 0.540 0.031 0.006
X10 0.537 0.218 0.198 0.185 0.458 0.177 0.586 0.126 0.101 0.087
X11 0.499 0.308 0.288 0.307 0.463 0.289 0.575 0.261 0.259 0.301 0.242
X12 0.444 0.232 0.218 0.227 0.442 0.199 0.562 0.182 0.183 0.257 0.323 0.172
X13 0.478 0.101 0.100 0.089 0.437 0.115 0.585 0.051 0.043 0.156 0.273 0.199 0.025
X14 0.487 0.117 0.098 0.091 0.435 0.117 0.608 0.053 0.041 0.159 0.279 0.203 0.046 0.026
Tab.6  影响因子交互作用及生态探测①
因子 NDVI适宜类型或范围 NDVI均值
气温/℃ 5.89~8.26 0.827
降水/mm 78.83~89.93 0.862
≥0 ℃积温/℃ 2 257.4~2 732.5 0.840
≥10 ℃积温/℃ 771.9~1 270.8 0.837
高程/m 1 990~ 2 566 0.840
地貌类型 中起伏山 0.782
植被类型 草丛 0.916
土壤类型 棕壤、黄棕壤、暗棕壤、黄褐土 0.838
Tab.7  影响因子适宜类型或范围(置信水平95%)
Fig.5  气候因子变化趋势
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