Page 122 - 《广西植物》2024年第5期

９ １ ０ 广 西 植 物 ４４ 卷
１.２.１ 植 被 生 态 参 数 数 据 利 用 ＮＡＳＡ 提 供 的 １.３ 方法
ＭＯＤ１３Ｑ１ 级植 被 指 数 产 品ꎬ采 用 最 大 值 合 成 法 １.３.１ 植被生态质量评价方法 基于植被净初级
(ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎꎬＭＶＣ)ꎬ合成为月尺度 生产力和植被覆盖度ꎬ采用权重加权法构建植被
的 ＮＤＶＩ 数据ꎬ采用三次样条插值法( Ｓｐｌｉｎｅ)ꎬ处 生态质量指数ꎬ作为评价指标ꎬ定量反映 ２０００—
理云污染像元ꎬ重构高质量 ＮＤＶＩ 数据序列ꎮ 利用 ２０２０ 年广西植被生态质量变化特征ꎮ 植被生态质
像元 线 性 分 解 模 型 ( 苏 文 豪 等ꎬ ２０１８ )ꎬ 计 算 量指数计算公式如下(钱栓等ꎬ２０２０)ꎮ

２０００—２０２０ 年 广 西 植 被 覆 盖 度 ( ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ ＮＰＰ ｉ
Ｑ ＝ １００(ｆ × ＋ ｆ × ＦＶＣ ) (３)
ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒꎬＦＶＣ)ꎮ 基 于 植 被 光 能 利 用 原 理 ｉ １ ＮＰＰ ｍ ２ ｉ
(Ｙａｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ２０１５)ꎬ利用重构高质量 ＮＤＶＩ 数据、结 式中: Ｑ 为第 ｉ 年 植 被 综 合 生 态 质 量 指 数ꎻ
ｉ
合地面气象观测资料ꎬ估算 ２０００—２０２０ 年广西植 ＦＶＣ 为第 ｉ 年平均植被覆盖度ꎬ由全年 １２ 个月植
ｉ
被净初级生产力(ＮＰＰ)ꎬ计算公式如下ꎮ 被覆盖度取平均值获得ꎻＮＰＰ 为第 ｉ 年植被净初级
ｉ
ＮＰＰ ＝ ＧＰＰ － Ｒ (１)
ｉｊ ｉｊ ｉｊ 生产力ꎬ由全年 １２ 个月累加值获得ꎻＮＰＰ 为某时
ｍ
ＧＰＰ ＝ ε × ＦＰＡＲ × ＰＡＲ ｉｊ (２) 段年植被 ＮＰＰ 的历史最高值ꎬ即空间区域范围内
ｉｊ
ｉｊ
式中: ＮＰＰ 、ＧＰＰ 、Ｒ 分别为第 ｉ 年第 ｊ 月的 相应时段最好气候条件下的年植被 ＮＰＰꎻｆ 、ｆ 分
ｉｊ
ｉｊ
ｉｊ
植被净初级生产力、总初级生产力和呼吸消耗量 １ ２
别为权重系数(ｆ ＝ ０.５ꎬ ｆ ＝ ０.５)ꎮ
１
２
(ｇ Ｃｍ ｍｏｎｔｈ )ꎻε 为第 ｉ 年第 ｊ 月的实际光 １.３.２ 植被动态变化度计算方法 采用时空变化
￣１
￣２
ｉｊ
能利用率ꎻＦＰＡＲ 为植被吸收光合有效辐射的比
模型ꎬ计算广西植被动态变化度ꎬ公式如下( 毕宝
例ꎬ是随植被生长而变化的量ꎬ本文利用逐月 ＮＤＶＩ
德ꎬ２００６)ꎮ
估测逐月 ＦＰＡＲꎮ ＰＡＲ 为第 ｉ 年第 ｊ 月的入射光合 Ｕ － Ｕ
ｉｊ
有效辐射( ＭＪｍ ｍｏｎｔｈ ) ꎬ采用联合国粮农 Ｋ ＝ ｂ ａ × １ × １００％ (４)
￣２
￣１
Ｕ ａ Ｔ
组织推荐的方法由全国气象站日照时数计算太阳
式中: Ｋ 为植被动态度(％)ꎻＵ 和 Ｕ 代表研
总辐射ꎬ然后根据入射光合有效辐射占太阳总辐 ａ ｂ
究初期和末期的植被面积( ｋｍ )ꎻＴ 为研究时段长
２
射的比例 ０.４８ 计算 ＰＡＲ ꎮ
ｉｊ
１.２.２ 气象数据 气象数据来源于广西气象信息 (ａ)ꎮ
１.３.３ 趋势分析法 采用一元线性回归方法ꎬ对
中心ꎬ选取 ２０００—２０２０ 年广西境内 ９２ 个气象站点
２０００—２０２０ 年广西植被生态质量指数变化趋势进
的逐日平均气温、降水等数据ꎬ计算其月值、年值ꎬ
行时间序列分析ꎬ以趋势率表示植被生态质量指
采用反距离权重法插值生成 ２５０ ｍ × ２５０ ｍ 的气
数在该时间段内的增加或减少的速率ꎮ 趋势率计
象要素栅格数据ꎮ
１.２.３ 地形数据 地形数据为分辨率 ３０ ｍ 的广西 算公式如下(张月丛等ꎬ２００８)ꎮ
ｎ ｎ ｎ
(
[
数字高程模型( ｄｉｇｉｔａｌ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌꎬＤＥＭ) 数据ꎬ ｎ×∑ｉ×Ｑ － ∑ｉ) ∑Ｑ ]
ｉ
ｉ
ｉ ＝ １ ｉ ＝ １ ｉ ＝ １
θ ＝ (５)
来源于地理空间数据云ꎬ经几何校正、拼接、镶嵌、 ｓｌｏｐｅ ｎ ｎ
２
ｎ×∑ｉ － ∑ｉ] ２
[
裁剪和投影变换处理获得广西海拔高度、坡度等 ｉ ＝ １ ｉ ＝ １
式中: θ 为趋势率ꎻＱ 为第 ｉ 年的年植被生
地形数据ꎮ ｓｌｏｐｅ ｉ
１.２.４ 土壤数据 土壤数据主要包括土壤类型数据 态质量指数ꎻｎ 为要评价的年限ꎮ θ ｓｌｏｐｅ >０ 表示在
和 土 壤 质 地 数 据ꎬ 来 源 于 世 界 土 壤 数 据 库 某段时间研究区域植被生态质量为增加趋势ꎬ植
(Ｈａｒｍｏｎｉｚｅｄ Ｗｏｒｌｄ Ｓｏｉｌ ＤａｔａｂａｓｅꎬＨＷＳＤ)ꎬ经裁剪和 被生态改善ꎻ反之表示区域植被生态质量为减少
投影变换处理获得广西土壤类型、土壤质地数据ꎮ 趋势ꎬ植被退化ꎮ
１.２.５ 植被类型 基于 Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ / ＥＴＭ / ＯＬＩ 卫星 １.３.４ 相关分析法 利用 ＧＩＳ 技术和相关分析法ꎬ
遥感数据ꎬ参照不同植被的光谱特征ꎬ确定不同植 分析广西植被生态质量变化与地形、土壤、气候条
被的遥感分类特征参数ꎬ采用最大似然法( 孙家 件的相关性ꎮ 将植被生态质量指数空间分布图与
抦ꎬ２００３)、决 策 树 分 层 等 提 取 方 法ꎬ 获 取 ２０００、 地形高程图、坡度图相对应ꎬ高程以 １０ ｍ 为步长、
２００５、２０１０、２０１５、２０２０ 年广西森林、灌草、农田植 坡度以 １°为步长ꎬ分别统计每 １０ ｍ 高程、１°坡度
被类型信息数据ꎮ 区间内 ２０００—２０２０ 年不同时段广西植被生态质