通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应_张浔浔.pdf

第 卷第期 草地学报 年 月 ：通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应张浔浔，段阳海，吴淑莹，谭昌海，赵阳刚，杨斌，文浪，肖志强，孙建（中国地质调查局应用地质研究中心，四川 成都 ；自然资源要素耦合过程与效应重点实验室，北京 ；四川省华地建设工程有限责任公司，四川 成都 ；四川省地质矿产勘查开发局成都水文地质工程地质中心，四川 成都 ；北京师范大学地理学院，遥感科学国家重点实验室，北京 ；中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统科学国家重点实验室，北京 ）收稿日期：；修回日期：基金项目：青藏高寒区资源与环境调查监测与评价（）；长江源沱沱河地区生态环境调查评价（）；气候变化背景下基于氢氧同位素和水化学方法的青藏高原沱沱河地区径流分割研究（）资助作者简介：张浔浔（），男，汉族，工程师，主要从事自然资源调查、遥感调查和地球化学方面研究，：；通信作者 ，：摘要：通天河是长江源头重要的干流，探讨其植被生长状况及其与气候因子的响应对三江源区生态系统稳定性研究具有重要意义。本文以通天河流域为研究区，采用了广义回归神经网络（，）计算模型来反演叶面积指数（，）和植被覆盖度（，）数据，分析 和 的变化特征及其对气候因子的响应。分析结果表明：通天河流域植被总体呈显著波动增长趋势，增长速率分别为（）和（）；流域内植被明显改善区分布在海拔较低水热条件较好的沟谷地带，但下游人类活动频繁的曲麻莱县和治多县周边地区植被退化明显；流域内植被主要生长在海拔 以上地区，超过 植被生长差，覆盖类型以低覆盖为主，中高覆盖集中在河流下游地区；相较于气温而言，降水是影响该流域植被的主导因素，与植被 和 呈显著正相关。关键词：通天河流域；三江源；广义回归神经网络；叶面积指数；植被覆盖度中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，；，；，；，；，；，）：（）（）（）：，（）（），草地学报第 卷 ，：；植被在空气净化、水土保持及维持生态稳定等方面起着不可替代的作用，监测其生长状况具有重 要 价 值。叶 面 积 指 数（，）是表征植被生长状况和冠层结构的重要参数。而植被覆盖度（，）是 表 征 地 表 植 被 生 长 状 况 的 关 键 指 标。目前利用遥感技术反演 是高效获取大尺度范围内 最为有效和快捷的方法。反演 的方法主 要 为 经 验 统 计 模 型和 物 理 模 型 反 演法，经验统计模型法是构建 与观测光谱反射率之间的经验半经验统计关系，从而获取未知 的过程。物理模型法是反演时通过输入遥感观测的地物光 谱反 射 率来 求解 模 型 中 的 反 演 参数。但两种方法在大尺度、长时间序列的 产品生产中均存在缺陷 。随着遥感手段日渐丰富，大量多维遥感数据的获取对非线性物理反演模型的优化要求不断提高，常规反演方法已经难以满足需求，故寻求一种高效、快速、稳定的反演方 法尤为重要。而 人 工神 经 网 络（，）方法的引入很好地解决了复杂物理模型反演中非线性多维搜索的难题，且有效提高了利用卫星数据进行地表参数反演的精度和效率。采 用广 义 回 归 神 经 网 络（，）相 比 于 目 前 的 和 产品，能够更准确地反演时间上连续的 。当前研究大多是采用低分辨率 数据进行区域或者全球尺度上的植被监测及影响因素的分析，使用反演得到的中高分辨率 时间序列数据进行植被监测的研究较为少见。除此之外，现有研究主要针对单一叶面积指数或植被覆盖度开展植被动态监测研究，对于反映区域整体植被生长状况的结果存在片面和可信度不高的缺陷，缺少结合叶面积指数和植被覆盖度的变化规律开展植被时空演变特征的研究。因此通过反演得到较高分辨率的叶面积指数和植被覆盖度数据集，定量研究和掌握区域植被动态监测及其对气候因子的响应是保护生态系统建设的重要措施和有效途经。长江上游的通天河段是长江源头最重要的干流，是森林植被分布的极限地带，在高寒生态环境和国民经济中具有重要作用。但该流域自然条件相对较差，生态系统群落结构简单，其生态环境对全球环境变化和人类干预的影响有着较高的敏感性和脆弱性，目前关于该流域植被遥感监测研究较少，故开展流域植被动态监测及影响机制研究对了解三江源区生态环境现状、变化以及生态环境保护修复有着重要意义。本文采用广义回归神经网络方法反演得到长时间序列 分辨率的叶面积指数和植被覆盖度数据集，开展 年通天河流域植被动态监测研究，探讨该流域植被在不同海拔和气候条件下的响应机制，为三江源区生态环境监测和下一步综合利用和治理提供重要的基础数据和技术支持。材料与方法 研究区概况本研究区为通天河流域，位于 ，地处青藏高原腹地的三江源保护区（长江、黄河、澜沧江），河流自囊极巴陇至楚玛尔河汇入口长 为通天河上游段，楚玛尔河汇入口以下至玉树的巴塘河口长 为通天河下游段。流域内以山地和盆地为主要地貌类型，平均海拔达 以上，河谷海拔也在 以上，属于高寒高海拔地区。通天河在青海境内由楚玛尔河、北麓河、沱沱河、尕尔曲、当曲五河汇合成一股（图），流域面积约（），年平均气温在以下，河谷年均温可达 ，年均降水量超过 。植被类型以高寒草甸和高寒草原为主，高寒草甸植被主要以藏北嵩草（）、矮生嵩草（）和异针茅（）等为优势建群种，高寒草原植被主要以青藏苔草（）和紫花针茅（）等为优势建群种。第期张浔浔等：通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应图通天河流域地理位置 数据与方法 数据来源本文通过反演预处理后的地表反射率数据（），利用广义回归神经网络生产连续的长时间序列 数据集，在此基础上，利用反演后得到的 分辨率 数据集，通过植被冠层的透过率来计算生成通天河流域 年至 年 分辨率的 数据集，其中遥感数据来源于美国国家航空航天局（，：）的 地表反射率数据（），时间分辨率每一期，空间分辨率为 ，每年一共 期；辅以通天河流域 矢量高程数据，数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所（：），空间分辨率为 。流域气 温 与 降 水 数 据 采 用 （）气候再分析数据，数据来源于 运营的气候变化服务官网（：），数据内容为距离地表的空气温度、总降水量，数据空间分辨率 ，每天一期。叶面积指数反演数据与方法本文利用广义回归神经网络（）集成通天河流域长时间序列遥感数据反演 （图）。按流程可分为层：输入层、隐层、总和层、输出层。输入层负责把输入向量分配给隐层的每个单元；隐层包括所有训练样本（，），当确定输入向量之后，计算输入向量与训练样本间的距离，并带入概率密度函数；总和层分为两个计算函数单元和；输出层计算除以，得到最终预测结果。图基于 训练的 反演算法流程图 的概率密度函数即核函数运用高斯函数计算，其输出表达式为：草地学报第 卷（）（）（）（）其中，（）（），和（，）分别为第个样本的输入和输出数值，为取样样本的数量。为输入向量，（）为预测输入为时的输出；为控制拟合结果平滑程度的对应参 数。将 预 处 理 后 的 地 表 反 射 率（）作为输入数据，利用训练好的神经网络反演生成长时间序列 分辨率的 数据产品。植被覆盖度计算研究方法在生成以上长时间序列 数据集的基础上，是利用植被冠层的透过率来计算其数值。当光入射到植被冠层的顶部时，透过植被冠层的光的比例计算式为：（）（）（）其中，是太阳天顶角，为叶片的吸收率，为聚集指数，为叶面积指数，（）是冠层衰减系数，（）由下式计算：（）（）.（）.（）其中，是叶片水平表面与垂直表面的平均投影面积的比值，不同的植被类型，赋予的值也不同。根据植被覆盖度定义，当植被覆盖度大小为时，减去为度时的冠层透过率，即 （）（）对输入的参数进行敏感性分析，表明对 变化最敏感的输入参数是 。本文利用上述方法来计算 ，保证了 和 数据集的物理一致性。植被生长特征及其与气候响应的研究方法在通天河流域植被空间分布特征研究中，由于流域内主要植被类型以高寒草甸和高寒草原为主，且全年植被生长季节性明显，所以本文选取每年的第 作为 和 的空间分布研究时间，在第 前后通天河流域的植被生长达到顶峰，和 值最大，是最具代表性的时间节点。植被生长与气候的关系密切，本文采用 再分析数据分析了通天河流域植被对气候因子的响应，并选择了与流域植被生长关系密切的温度、降水个气候因子来分析气候变化对通天河流域植被的影响。为了消除气候因素之间的干扰，采用偏相关分析方法来探讨通天河流域植被对气候变化的响应情况。偏相关分析法的公式如下：，（）（）（）式中：，为去除变量干扰后变量，之间的偏相关系数，和 分别为变量与，与，与之间的相关系数。结果与分析 植被空间分布特征基于 反演得到 年通天河流域 、空间分布图（图），从图中可见通天河流域植被主要分布在下游大部分地区，值都在 以上，从下游往上游，随着海拔的不断升高，叶面积指数值逐渐减小。通天河上游海拔较高，植被稀少，在一些高海拔区域，值接近零值，下游区域植被生长较好，大部分区域的 值在 以上。植被时间变化特征近 年通天河流域植被 和 在时间序列上总体均呈波动增长趋势，植被 增长速率为（），多年均值为 ，增长速率（），多年均值 （图）。流域 ，经历了两次突增情况，第一次为 年，由 增 长 到 ，第 二 次 为 年，由 增长到 ，波动增速达（）和（），远高于多年平均增长速率，增长情况与 表现一致。通过计算通天河流域 年每年 期 栅格像元最大值，结合 最大值随年份变化的一元线性方程的斜率，以此生成 年 变化趋势空间分布图（图）。绿色区域为流域内植被明显改善区，红色区域为植被明显退化区，白色为变化不明显区。由图可见，通天河流域大部分地区植被呈现增长趋势，中下游区域存在两个明显下降趋势的地区。通过与高程矢量数据叠加分析，呈现增长趋势的地区多分布在海拔较低水热条件较好的沟谷地带，而下降趋势明显的两个区域出现在人口聚集的曲麻莱县和治多县内。根据通天河流域 年间年均植被 和 值的时间变化特征可以将 年划分为个时间段，即 年、年和 年。其中第二阶段相对于第一阶段的植被变化主要呈增加趋势（图），中下游区域比上游区域增加趋势更明显；第三阶段相对于第二阶段植被整体变化趋势不大，在下游人口聚集的曲麻莱县和治多县周边地区植被覆盖退化明显（图）。第期张浔浔等：通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应图第 叶面积指数、植被覆盖度空间分布图 草地学报第 卷图 和 年际变化趋势 图 年 变化趋势空间分布图 根据通天河 流 域 植 被 覆 盖 度 的 三 个 阶 段 的时空变 化 特 征，大 致 分 为 四 类：一 直 增 加（），一直减少（），先增加后减少（），先减少后增加（）。其中 一直增加（）和一直减少（）的区 域 分别 占 和 ，先增 加 后 减 少（）和 先 减 少 后 增 加（）的区域 分 别 占 和，流 域 内 总体呈动态 波 动 增 长趋 势。从 四类 的 空 间 分 布 可以看出（图），年 来 流 域 内 一 直 增 加 的区域位于通天河主干流及其支流沿岸，一直减少的区域集中 位 于下游人口稠密的曲 麻莱 县和治多县周边地区。图通天河流域植被覆盖度阶段变化特征 第期张浔浔等：通天河流域植被动态监测及其对气候因子的响应图通天河流域不同阶段时空变化特征分布图 植被覆盖特征根据通天河流域植被覆盖度特征，本文将流域内植被覆盖特征分为个等级：高植被覆盖（）、中植被覆盖（）、低植被覆盖（）、极 低 植 被 覆 盖（）。通过植被等级空间动态分布图（图）可见，通天河流域植被覆盖类型以低覆盖为主，遍及流域上中下游各个地区，植被中高覆盖区集中在河流下游河谷地带，而在上游地区主要以低和极低覆盖为主。通过与 地面高程数据进行对比分析后发现（图），通天河流域整体呈西高东低的地形走势，与河流自西向东的流向一致。流域内植被主要生长在海拔 以上的高寒地区，其中平均海拔超过 以上的河流上游地区植被生长差，以低、极低植被覆盖为主，中、高覆盖主要分布在海拔相对较低的 以下的下游河谷地区。植被生长气候影响分析由于标准距平能更好的在消除离差的基础上降低 自 相 关 误 差 带 来 影 响，故 本 文 通 过 计 算 年 ，、降水和气温的标准距平值来探讨通天河流域植被生长状况对气候因子的响应情况。