Search Advanced

Message Board

Dear readers, authors and reviewers,you can add a message on this page. We will reply to you as soon as possible!

2020 Volume 42 Issue 3
Article Contents
Previous Article Next Article

Xing-cheng HUANG, Yu LI, Tai-ming JIANG, et al. Spatio-Temporal Variations of Vegetation Index in the Chishui River Basin[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2020, 42(3): 139-145. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2020.03.019
Citation: Xing-cheng HUANG, Yu LI, Tai-ming JIANG, et al. Spatio-Temporal Variations of Vegetation Index in the Chishui River Basin[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2020, 42(3): 139-145. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2020.03.019
shu

Spatio-Temporal Variations of Vegetation Index in the Chishui River Basin

  • 1.

    Collaborative Innovation Center of Chishui River Basin Environmental Protection and Mountain Agriculture Development, Zunyi Normal University, Zunyi Guizhou 563006, China

  • 2.

    Institute of Soil and Fertilizer, Guizhou Academy of Agricultural Science, Guiyang 550006, China

  • 3.

    Scientific Observing and Experimental Station of Arable Land Conservation and Agricultural Environment(Guizhou), Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Guiyang 550006, China

  • 4.

    Zunyi Vocational and Technical College, Zunyi Guizhou 563000, China

  • 5.

    Institute of Pepper, Guizhou Academy of Agricultural Science, Guiyang 550006, China

  • 6.

    Institute of Soil and Fetilizer, Sichuan Academy of Agricultural Science, Chengdu 610066, China

More Information
  • Corresponding author: Qiu-ju JIANG ; 
  • Received Date: 12/04/2019
    Available Online: 20/03/2020

  • MSC: X81

  • In order to provide support for regional ecological evolution and environmental protection, a study of spatio-temporal variations of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in the Chishui River basin of Guizhou Province was carried out based on MODIS NDVI data (2001-2018). The results indicated that the vegetation index of the Chishui River basin in Guizhou showed a fluctuating growth trend, from 0.789 in 2001 to 0.842 in 2018, and its average annual growth rate was 0.003, with an increase of 6.64%. At the county level, Dafang had the greatest NDVI growth rate, followed in order by Jinsha, Qixingguan, Renhuai, Bozhou, Tongzi, Xishui and Chishui. During 2001-2018, NDVI decreased in 8.3% of the total area of the Chishui River basin in Guizhou province, NDVI of Renhuai city, Tongzi county and Xishui county decreased by 12.05%, 10.75% and 10.53% areas, respectively. NDVI of Qixingguan district, Dafang county and Jinsha county, increased by 61.2%, 76.6% and 77.5% areas, respectively. Of all the counties/districts/cities studied, Chishui city had the highest NDVI (0.845), while Renhuai city the lowest (0.797).
  • 加载中
  • [1] 田庆久, 闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展, 1998, 13(4):327-333.

    Google Scholar

    [2] 马骏, 马朋, 李昌晓, 等. 2000-2011年三峡库区重庆段植被覆盖景观格局变化[J].西南大学学报(自然科学版), 2014, 36(12):141-147.

    Google Scholar

    [3] 肖洋, 熊勤犁, 欧阳志云, 等.基于MODIS数据的重庆市植被覆盖度动态变化研究[J].西南大学学报(自然科学版), 2013, 35(7):121-126.

    Google Scholar

    [4] 穆少杰, 李建龙, 陈奕兆, 等. 2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征[J].地理学报, 2012, 67(9):1255-1268.

    Google Scholar

    [5] 陈巧, 陈永富. QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究[J].林业科学研究, 2005, 18(4):375-380.

    Google Scholar

    [6] 季国华, 胡德勇, 王兴玲, 等.基于Landsat 8数据和温度-植被指数的干旱监测[J].自然灾害学报, 2016, 25(2):43-52.

    Google Scholar

    [7] 兰明娟, 魏虹, 熊春妮, 等.基于TM影像的重庆市北碚区地表植被覆盖变化[J].西南大学学报(自然科学版), 2009, 31(4):100-104.

    Google Scholar

    [8] 彭月月, 魏妍冰, 李启权, 等.气候和土地利用变化对成都市植被NPP时空分布的影响[J].西南大学学报(自然科学版), 2018, 40(11):150-159.

    Google Scholar

    [9] 熊俊楠, 彭超, 程维明, 等.基于MODIS-NDVI的云南省植被覆盖度变化分析[J].地球信息科学学报, 2018, 20(12):1830-1840.

    Google Scholar

    [10] 韩红珠, 白建军, 张波, 等.基于MODIS时序的陕西省植被物候时空变化特征分析[J].国土资源遥感, 2018, 30(4):125-131.

    Google Scholar

    [11] 尤南山, 蒙吉军, 孙慕天. 2000-2015年黑河流域中上游NDVI时空变化及其与气候的关系[J].北京大学学报(自然科学版), 2019, 55(1):171-181.

    Google Scholar

    [12] 陈登魁, 马超, 王夏冰, 等. 1982-2015年可可西里NDVI变化特征及其气候响应[J].干旱区研究, 2018, 35(6):1410-1417.

    Google Scholar

    [13] 仙巍, 季建万, 何彬彬, 等.川西高山高原过渡带植被对气候变化的响应[J].西南师范大学学报(自然科学版), 2016, 41(9):1-6.

    Google Scholar

    [14] 于泉洲, 梁春玲, 刘煜杰, 等.基于MODIS的山东省植被覆盖时空变化及其原因分析[J].生态环境学报, 2015, 24(11):1799-1807.

    Google Scholar

    [15] CHEN C, PARK T, WANG X H, et al. China and India Lead in Greening of the World through Land-use Management[J]. Nature Sustainability, 2019, 2(2):122-129.

    Google Scholar

    [16] WU D, HAO W, XIANG Z, et al. Evaluation of Spatiotemporal Variations of Global Fractional Vegetation Cover Based on GIMMS NDVI Data from 1982 to 2011[J]. Remote Sensing, 2014, 6(5):4217-4239.

    Google Scholar

    [17] QIU B W, ZENG C Y, TANG Z H, et al. Characterizing Spatiotemporal Non-stationarity in Vegetation Dynamics in China Using MODIS EVI Dataset[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2013, 185(11):9019-9035.

    Google Scholar

    [18] 冯国艳, 马明国.西南地区2001-2014年植被变化时空格局[J].中国岩溶, 2018, 37(6):866-874.

    Google Scholar

    [19] 刘家福, 马帅, 李帅, 等. 1982-2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应[J].生态学报, 2018, 38(21):7647-7657.

    Google Scholar

  • 加载中
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

  1. 本站搜索
  2. 百度学术搜索
  3. 万方数据库搜索
  4. CNKI搜索

Figures(4)  /  Tables(2)

Export Citation
PDF
XML

Article Metrics

Article views(3450) PDF downloads(189) Cited by(0)

Access History

Other Articles By Authors

Spatio-Temporal Variations of Vegetation Index in the Chishui River Basin

    Corresponding author: Qiu-ju JIANG ; 
  • Received Date: 12/04/2019
  • Available Online: 20/03/2020

Abstract: In order to provide support for regional ecological evolution and environmental protection, a study of spatio-temporal variations of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in the Chishui River basin of Guizhou Province was carried out based on MODIS NDVI data (2001-2018). The results indicated that the vegetation index of the Chishui River basin in Guizhou showed a fluctuating growth trend, from 0.789 in 2001 to 0.842 in 2018, and its average annual growth rate was 0.003, with an increase of 6.64%. At the county level, Dafang had the greatest NDVI growth rate, followed in order by Jinsha, Qixingguan, Renhuai, Bozhou, Tongzi, Xishui and Chishui. During 2001-2018, NDVI decreased in 8.3% of the total area of the Chishui River basin in Guizhou province, NDVI of Renhuai city, Tongzi county and Xishui county decreased by 12.05%, 10.75% and 10.53% areas, respectively. NDVI of Qixingguan district, Dafang county and Jinsha county, increased by 61.2%, 76.6% and 77.5% areas, respectively. Of all the counties/districts/cities studied, Chishui city had the highest NDVI (0.845), while Renhuai city the lowest (0.797).

    HTML

  • 植被指数客观反映了植被覆盖状况，是衡量区域生态环境状况的重要指标[1].归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)是目前应用最为广泛的植被指数之一，大量研究证实了归一化植被指数与植被覆盖度有较好的相关性，能够应用于不同区域尺度的植被覆盖度研究[2-4].随着遥感技术的迅速发展，采用QuickBird[5]，Landsat[6-7]，MODIS[8]等多源对地遥感卫星对区域尺度植被动态变化的快速获取分析已经成为可能，尤其是MODISNDVI时序数据产品，已经广泛应用于全球植被覆盖变化[9-10]及气候变化响应[11-14]等热点问题研究.学者通过对不同尺度的植被指数时空动态变化研究，为区域植被建设和生态环境保护等提供了丰富的依据[15-18].赤水河流域是贵州重要的生态水源涵养地和生态屏障，贵州省2011年起颁布实施了《贵州省赤水河流域保护条例》，明确提出保护赤水河，实现地区绿色发展，成为当前贵州赤水河流域生态建设的重点.然而，目前贵州赤水河流域植被指数的时空尺度变化尚不明确，不能为区域生态环境保护提供依据.本研究利用2001-2018年MODISNDVI产品获取贵州赤水河流域各县域的植被指数情况，从时空尺度上分析流域内各县域植被指数的变化特征，旨在为了解赤水河流域生态环境变化状况和区域生态环境保护提供理论参考.

1.   材料与方法

    1.1.   研究区概况

  • 贵州赤水河流域位于贵州省北部，东经105°13′19″-106°58′34″，北纬27°13′16″-28°45′58″之间.行政区划辖七星关区、大方县、金沙县、播州区、仁怀市、桐梓县、习水县和赤水市共8个县(县级市)域行政单位(图 1)，流域面积11 392 km2.流域海拔在218~2 107 m，气候属亚热带季风气候区，年平均气温13.1~17.6 ℃，年平均降水1 286 mm，植被类型以人工云南松、马尾松和亚热带次生常绿阔叶林为主.土壤类型以黄壤、石灰(岩)土、紫色土、粗骨土、水稻土分布较为广泛.

    • 1.2.   数据来源与处理

  • 基础遥感数据来源于美国国家航空航天局网站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)，选取MOD13Q1影像数据产品，该数据空间分辨率为250 m，时间分辨率为16天，贵州赤水河流域位于H：27，V：6图幅，2001年1月至2018年12月共有414期影像.使用ArcGIS软件对其进行投影转换和裁剪等批量处理，提取出贵州赤水河流域2001-2018年的NDVI数据.为了消除云层、大气和太阳高度角等的干扰，采用最大值合成法[8]将每年23期的数据进行最大值合成，得到年最大NDVI代表相应年的NDVI值，以指示NDVI年际变化.赤水河流域及各县(县级市)域边界等矢量数据来源于国家科技基础条件平台—国家地球系统科学数据共享服务平台(http://www.geodata.cn).

    • 1.3.   研究方法

  • 利用一元回归趋势线法，可以分析研究区每个像元上的NDVI变化情况.回归趋势线法是对一组随时间变化的变量进行回归分析的方法，常表现为随时间变化，序列整体的上升或下降趋势空间分布格局变化，可预测其变化趋势[8, 19].

    式中：k为趋势线的斜率；n为监测时间段的年数，本研究中n=18；j为1~n年中的第j年；dj为第j年的NDVI值.当k>0时，表明NDVI在n年间呈现增加趋势；k=0时，表明NDVI没有变化；反之，若k < 0时，NDVI呈现减少趋势.

2.   结果与分析

    2.1.   赤水河流域植被指数年际变化规律

  • 贵州赤水河流域及各县域NDVI年际变化特征如图 2所示.贵州赤水河流域2001-2018年NDVI呈波动增长趋势(p < 0.01)，年均增长率为0.0030，18年来增长幅度达6.64%.对比各县域可知，近18年以来各县域NDVI均呈波动增长趋势，其中以大方县和金沙县增长最快，年增长率分别达0.004 7和0.004 5，其次依次为七星关区、仁怀市、播州区、桐梓县、习水县和赤水市.各县域植被指数增长幅度在5.37%~10.12%，其中以金沙县和大方县涨幅最大，分别达10.12%和8.98%.

    • 2.2.   赤水河流域植被指数变化率空间分布规律

  • 通过一元回归趋势法分析，得到2001-2018年贵州赤水河流域植被指数变化率空间分布如图 3所示.研究结果表明，2001-2018年贵州赤水河流域植被指数整体呈增长趋势(k≥0)，但局部仍出现植被退化(k < 0)，全流域植被指数降低面积比例达8.3%(表 1)，退化区域集中在仁怀市、桐梓县、习水县和赤水市局部.

    对比各县域植被指数变化率特征(表 1)可知，各县域植被指数降低(k < 0)面积比例均较大，其中仁怀市、桐梓县和习水县分别达12.1%，10.8%和10.5%，赤水市和播州区植被指数降低面积比例分别为9.2%和6.3%.而毕节市所辖七星关区、大方县和金沙县植被指数降低面积比例均小于5%.从增长面积比例来看，各县域植被指数取得较快增长(k≥0.003)的面积比例仍然以毕节市所辖3个县域较大，七星关区、大方县和金沙县植被指数增长较快的面积比例分别达61.2%，76.6%和77.5%.仁怀市植被指数增长较快的面积比例也达到了56.4%，其他各县域植被增长较快的面积比例均小于50%.

    • 2.3.   赤水河流域植被指数空间分布特征

  • 从2001-2018年NDVI平均值的空间分布可以看出(图 4)，贵州赤水河流域整体呈现出沿赤水河一线较低趋势，从行政区划上看以仁怀市、习水县较低，赤水市较高.全流域内NDVI平均值为0.820，各县域NDVI平均值以赤水市最大，达0.845；其次依次为金沙县、大方县、播州区、习水县、桐梓县和七星关区，仁怀市NDVI平均值最小，仅0.797.

    从不同县域NDVI平均值频率分布特征可以看出(表 2)，各县域NDVI小于0.750的面积比例以仁怀市最大，达10.5%；其次为习水县和桐梓县，分别为5.8%和4.4%.赤水市是各县域中植被指数较高(NDVI≥0.800)分布面积比例最大的，达到90.4%，其次为金沙县、大方县和播州区，分别达到了85.2%、84.5%和81.6%，仁怀市植被指数较高的面积比例仅占47.5%.

3.   结论

  • 1) 贵州赤水河流域2001年以来植被指数整体呈波动增长趋势，增长速率从大到小依次为：大方县、金沙县、七星关区、仁怀市、播州区、桐梓县、习水县、赤水市，涨幅最大的是大方县和金沙县.

    2) 贵州赤水河流域植被指数降低的面积占8.3%，仁怀市、桐梓县和习水县植被指数降低的面积比例较大，毕节市所辖七星关区、大方县和金沙县植被指数增长的面积比例较大.

    3) 2001-2018年NDVI平均值以赤水市最大，其次依次为金沙县、大方县、播州区、习水县、桐梓县和七星关区，仁怀市最小.

Figure (4)  Table (2) Reference (19)

Catalog

    Copyright Journal of Southwest University Natural Science Edition

    Address： Tel：023-68254576, 68252540, 68366165,68366917 E-mail：lkxb@swu.edu.cn

    Supported by:Beijing Renhe Information Technology Co. Ltd

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return