区域地表水体_归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析

区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析*段金龙1，2张学雷1，2＊＊（1郑州大学自然资源与生态环境研究所，郑州450001；2郑州大学水利与环境学院，郑州450001）摘要以河南省省会郑州市为研究区域，在2km ˑ2km 网格尺度下将多样性理论与方法应用于区域地表水体、归一化植被指数（NDVI ）和地表温度（LST ）分布的离散性评价，将NDVI 和LST 各分为4个等级，计算了其空间分布多样性指数，并探索了它们之间的内在联系．结果表明：将多样性理论与研究方法应用于区域热环境的空间分布离散性评价具有可操作性和实际研究意义；地表水体分布与最低温区分布具有较高的区位重叠性，高的植被覆盖度往往伴随低的地表温度；1988—2009年，郑州市地表水体分布离散性呈明显降低趋势；地表水体分布离散性与区域内各温度区分布离散性存在紧密联系；NDVI 分级分布离散性与各温度区分布离散性之间关系复杂，需引入其他环境影响因素参与评价．关键词多样性归一化植被指数热岛效应热环境地表温度文章编号1001－9332（2012）10－2812－09中图分类号K903；TP79文献标识码ACorrelative analysis of the diversity patterns of regional surface water ，NDVI and thermalenvironment．DUAN Jin-long 1，2，ZHANG Xue-lei 1，2（1Institute of Natural Resources and Ecologi-cal Environment ，Zhengzhou 450001，China ；2College of Water Conservancy ＆Environmental Engi-neering ，Zhengzhou University ，Zhengzhou 450001，China ）．-Chin．J．Appl．Ecol ．，2012，23（10）：2812－2820．Abstract ：Taking Zhengzhou City ，the capital of Henan Province in Central China ，as the study area ，and by using the theories and methodologies of diversity ，a discreteness evaluation on the re-gional surface water ，normalized difference vegetation index （NDVI ），and land surface temperature （LST ）distribution was conducted in a 2km ˑ2km grid scale．Both the NDVI and the LST were di-vided into 4levels ，their spatial distribution diversity indices were calculated ，and their connections were explored．The results showed that it was of operability and practical significance to use the the-ories and methodologies of diversity in the discreteness evaluation of the spatial distribution of re-gional thermal environment．There was a higher overlap of location between the distributions of sur-face water and the lowest temperature region ，and the high vegetation coverage was often accompa-nied by low land surface temperature．In 1988－2009，the discreteness of the surface water distribu-tion in the City had an obvious decreasing trend．The discreteness of the surface water distribution had a close correlation with the discreteness of the temperature region distribution ，while the dis-creteness of the NDVI classification distribution had a more complicated correlation with the dis-creteness of the temperature region distribution．Therefore ，more environmental factors were needed to be included for a better evaluation．Key words ：diversity ；NDVI ；heat island effect ；thermal environment ；land surface temperature．*国家自然科学基金项目（41171177，40671012）资助．＊＊通讯作者．E-mail ：ZXLzzu@zzu．edu．cn 2012-01-16收稿，2012-07-16接受．多样性概念与分析方法最先应用于生物学研究领域．土壤多样性研究是土壤地理学研究领域的前沿性内容，21世纪初，张学雷等［1－4］将其引入我国，并基于海南岛土壤-地形体数字化数据库（SOTER ）对海南岛的地形、母质、某些土壤性质等进行探索性研究．将土壤多样性理论引入土地利用的分析与评价是近年来相关领域研究的最新趋势［5－8］，相关研究表明，土壤多样性最新研究方法在对象的空间分布离散性评价中具有广阔的应用前景［9－12］．应用生态学报2012年10月第23卷第10期Chinese Journal of Applied Ecology ，Oct．2012，23（10）：2812－2820区域热环境分布是评价区域内环境质量好坏的参数之一，气候、地形、下垫面性质和人类活动等因素都对其产生重要影响．城市热岛效应是区域热环境研究的重要组成部分和研究热点，不同区域间的热环境差异在城市这一特殊地域空间内表现得尤为突出［13－14］．基于遥感的热环境和城市热岛效应研究方法已经比较成熟，地表温度（LST）分布是热环境分布的主要衡量因子，植被覆盖和水资源分布被证明是影响热环境分布的重要因子［15－17］．以往，多采用面积统计的方法对不同土地利用方式与热环境之间的交互关系进行评价，缺少对两者之间空间分布离散性的关联性评价［18］．本研究选取与区域热环境分布有直接关系的地表水体和归一化植被指数（NDVI）作为研究对象，将一种土壤多样性的最新研究方法引入其中，计算了2kmˑ2km网格尺度下，郑州市不同年份不同分区域地表水体、NDVI和热环境分布的空间分布多样性指数，探索并评价了区域地表水体、植被覆盖和热环境的空间分布离散性程度以及前两者对后者的影响，以期为资源的可持续利用和生态环境保护提供科学依据．1研究地区与研究方法1.1研究区概况郑州市（34ʎ16'—34ʎ58'N，112ʎ42'—114ʎ14' E）为河南省省会，地处河南省中部偏北伏牛山脉向黄淮平原的过渡地带，地势由西南向东北逐渐倾斜，西南部是黄土丘陵，向北过渡为黄土平原，向东是黄淮冲积平原和小范围的砂丘、砂地．全市总面积7446km2，平均海拔110m，属北温带大陆性季风气候，年均气温14.4ħ，年均降水量640.9mm．1.2数据来源研究选用美国地球资源卫星（Landsat）的1988年5月14日、2001年5月10日和2009年6月25日3景图像作为遥感数据源，其中，2001年为ETM+数据，其余为TM数据．其他相关资料包括郑州市降水、风力和气温等气象资料（源于中国地面国际交换站气候资料日值数据集）．由于本研究重在分析不同资源要素在不同区域间的内在联系，且对植被、水体的研究主要考虑它们的级别间差异，故忽略数据间的时相差异．遥感数据的运行环境为ArcGIS 9.3和ENVI4.5．1.3研究方法本研究使用单窗算法［19］反演地表温度，公式如下：Lλ=0.1238+0.005632156QDN（1）式中：Lλ为TM传感器接收到的辐射强度（m·W·cm－2·sr－1·μm－1）；QDN为图像像元的DN值．T6=K2/ln（1+K1/Lλ）（2）式中：T6为TM数据第6波段（热红外波段）的像元亮度温度（K）；K1和K2为常量，K1=60.776m·W·cm－2·sr－1·μm－1，K2=1260.56K．由上式可以计算热红外波段每个像元点的亮度温度值，而像元点实际温度值的计算还需要考虑到地表比辐射率、大气平均作用温度和大气透射率．郑州市气象资料显示，1988年5月14日、2001年5月10日和2009年6月25日的平均温度分别为22.8、22.1和33.3ħ，且3景图像的获取日前后3日内都没有降水，空气稳定，这对城市热岛的形成极为有利．像元点的亮度温度值与实际温度值存在显著的线性关系［20］，在天气干燥情况下，两者之间的差距约5 10ħ［21］，故本研究使用亮度温度值近似代替地表实际温度值来评价郑州市热环境分布特点．本文使用仙农熵变形公式评价对象的空间离散性：Yh=－∑Si=1piln pi/ln S（3）式中：S为空间网格的数目；p i为第i个空间网格里研究对象的面积占其总面积的比例；Y h为多样性指数，表示研究区内对象空间分布的多样性特征，它表征了对象分布的离散性程度，即空间分布的多样性格局，其值在［0，1］，当相对丰度分布极度不均匀（即一个或少数几个对象占支配地位）时，Yh值趋于0，当每个对象都均匀分布时，Yh值等于1．图1展示了一个人为构造的土壤空间分布的例子，网格尺度为1kmˑ1km，图中各网格中心数字表示该网格内土壤X的面积，网格左上角数字为网格编号，土壤X 总面积为1000m2，该例子中的空间分布多样性指数Y h=0.755．图1土壤X的空间分布Fig．1Spatial distribution of soil X.318210期段金龙等：区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析本研究首先对3个年份遥感数据进行土地利用分类，提取郑州市地表水体信息；然后利用TM 和ETM +数据的第3、4波段提取郑州市NDVI 信息，并按其数值高低分为4类；以TM 和ETM +数据的第6波段为基础，利用式1、2和ArcGIS 的地图代数功能反演郑州市3个年份的LST ，按其数值高低分为4类；将郑州市分为8个面积相等的分区域；利用式3计算郑州全市和各分区域地表水体、NDVI 分级和LST 分级的空间分布多样性数值；评价各组数据间的内在联系．2结果与分析2.1郑州市地表水体和分区域分布根据土地利用分类体系的内涵，本研究中地表水体类型主要包括河流、湖泊、水库、鱼塘、灌溉用沟渠，受篇幅所限，本文仅列举1988年地表水体和其所在2km 网格（图2a ）．郑州市地表水体以黄河及其支流为主，存在较多灌溉用沟渠．与1988年相比，2000年以后研究区地表水体变化较大（表1），其中，黄河河道变化明显．为评价郑州市不同区域地表水体和植被覆盖对热环境的贡献作用，将郑州市分为面积相等的8个分区域（图2b ），郑州市共包含2063个2km ˑ2km 网格，每个分区域面积950km 2（误差＜2km 2）．图2郑州市地表水体（a ，1988年2km 网格）和分区域（b ）分布Fig．2Surface water （a ，2km grid scale ，1988）and subareas（b ）of Zhengzhou City.Ⅰ：郑州市水体Surface water of Zhengzhou City ；Ⅱ：2公里网格2km grid scale ；Ⅲ：郑州市分区及编号Subareas and their number of Zheng-zhou City.2.2郑州市NDVI 分布及其分级作为表征植物生长状态和植被覆盖度的最佳因子，NDVI 在环境与资源遥感领域具有广泛应用［22－23］．为更好评价不同植被覆盖度与不同热环境分布之间的交互关系，按照NDVI 数值高低，使用自然间隔分类法（natural breaks ）将其分为4个等级（图3）．使用自然间隔分类法会造成级间差异较大，在专题图中反映为不同年份间的类别统计数据差异明显，但在相同年份的数据分析中，能够更灵敏地反映出不同区域间的资源分布区别．最低植被覆盖区多由地表水体和郑州市市辖区组成，这是由于地表水体的NDVI 取负值，岩石和裸土的NDVI 取0；最高植被覆盖区多由林地组成，多分布于郑州市西南部的山区和丘陵地带．2001年，市区东部的NDVI 与其余两个年份数据相比差别明显，结合遥感数据、Google earth 高清卫片和研究区实际，认为这一现象的产生与该区域林地变化以及农作物的收割和栽种有直接联系．考虑到该区域的热环境存在相似的变化曲线，故在后期对NDVI 和热环境多样性的关联分析中忽略了数据间的时相差异．图3郑州市NDVI 分级Fig．3NDVI classification of Zhengzhou City.Ⅰ：最低植被覆盖区The lowest vegetation cover ；Ⅱ：次低植被覆盖区The second low-vegetation cover ；Ⅲ：次高植被覆盖区The second high-vegetation cover ；Ⅳ：最高植被覆盖区The highest vegetation cover.4182应用生态学报23卷表1郑州市地表水体和植被覆盖的分级统计Table1Statistics of surface water and NDVI classification of Zhengzhou City年份Year地表水体面积Area ofsurface water（km2）最低植被覆盖区Lowest vegetationcoverNDVI面积Area（km2）次低植被覆盖区Second low-vegetation coverNDVI面积Area（km2）次高植被覆盖区Second high-vegetation coverNDVI面积Area（km2）最高植被覆盖区Highest vegetationcoverNDVI面积Area（km2）1988307.50－0.320 0.069663.030.069 0.1922633.830.192 0.3152595.140.315 0.6601710.96 2001264.64－0.523 －0.1861434.95－0.186 －0.0812662.88－0.081 0.0242459.830.024 0.4001045.31 2009276.36－0.986 0.036500.740.036 0.2102952.330.210 0.3772562.520.377 0.7181587.382.3郑州市LST分布及其分级以TM和ETM+数据热红外波段为基础，基于ArcGIS9.3的地图代数功能建模获取郑州市3个年份的亮温分布，并以此近似代替地表真实温度分布．按照温度值高低，使用自然间隔分类法将其分为4个等级（表2）．其中，最高温区多为城镇中心区或荒地、裸地，最低温区多为水体、森林（图4）．2.4郑州市地表水体、NDVI分级和LST分级的关联性分析位于郑州北部的黄河河道是郑州市主要地表水体构成单元，其与各个年份的最低植被覆盖区和最低温区具有高度的空间位置相关性，这也与NDVI 和LST的定义有直接关系．最高植被覆盖区与次低温区在空间分布上存在较大相关性，该趋势在2009年的专题图对比中尤为明显，2009年郑州市最高植被覆盖区面积比例为21%，次低温区面积比例为29%，两者较接近．在NDVI与LST的纵向对比（1988年→2001年→2009年）中，发现最高植被覆盖区面积先大量减少（减少666km2），后明显增加（增加542km2），次低温区面积先增加415km2，后减少561km2；最低植被覆盖区面积先增加772 km2，后减少934km2，与其对应的最高温区面积先减少770km2，后增加1022km2（图5）．综上，最高植被覆盖区与次低温区、最低植被覆盖区与最高温区这两组对象在总面积上呈现负相关变化趋势，这也说明高的植被覆盖度往往带来低的地表温度（地表水体除外）．2.5郑州市地表水体、NDVI分级和LST分级的空间分布多样性分析传统的横向或纵向数据对比法，多从总量规模评价不同资源类型间的交互关系，缺乏对资源空间分布离散性的更客观描述．本研究使用土壤多样性最新理论与研究方法，计算了地表水体、NDVI分级和LST分级在2km网格尺度下的空间分布多样性指数（表3），并评价了这些指数所代表的实际意义和它们之间的内在联系．结果表明，1988—2009年，郑州市地表水体空间分布多样性持续降低，说明地表水体分布的广度在不断减少，这一现象在2001年以后更明显；最低温区和最低植被覆盖区的空间分布多样性在2001年以后也有明显降低，说明两者与地表水体分布的相关性较大．2.6郑州市地表水体、NDVI分级和LST分级的分区域分析在传统热环境相关研究中，植被覆盖与地表温度存在紧密联系，一般高植被覆盖对应较低温度，反之亦然，但表3中，最高植被覆盖区的分布离散性在研究期间存在明显的先降后升趋势，在最低温区和次低温区多样性中却并未发现相应变化．在传统统计分析研究中，多将主研究区按照行政区划划分为若干分研究区（如将郑州市划分为市辖区、中牟县、新郑市等7个行政区域），这种划分所得分区域的面积多不相同且差别较大，不利于对各分区域间资表2郑州市地表温度分级统计Table2Statistics of LST classification of Zhengzhou City年份Year最低温区Lowest temperatureregionLST（ħ）面积Area（km2）次低温区Second low-temperature regionLST（ħ）面积Area（km2）次高温区Second high-temperature regionLST（ħ）面积Area（km2）最高温区Highest temperatureregionLST（ħ）面积Area（km2）198813.75 23.461055.9523.46 26.452343.7526.45 29.072316.3629.07 37.561886.91 200114.23 23.851080.6523.85 26.902758.6426.90 29.482646.9329.48 44.151116.74 200911.82 30.70182.3530.70 37.642197.2037.64 42.003084.7342.00 52.972138.68518210期段金龙等：区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析表3郑州市地表水体、NDVI 分级和LST 分级的空间分布多样性统计Table 3Statistics of spatial distribution diversities of surface water ，NDVI classification and LST classification in Zhengzhou City年份Year地表水体多样性Diversity of surface water 最低植被覆盖区多样性Diversity of the lowest vegetation cover 次低植被覆盖区多样性Diversity of the second low-vegetation cover 次高植被覆盖区多样性Diversity of the second high-vegetation cover 最高植被覆盖区多样性Diversity of thehighest vegetationcover 最低温区多样性Diversity of the lowest temperature region 次低温区多样性Diversity of the second low-temperature region 次高温区多样性Diversity of the second high-temperature region 最高温区多样性Diversity of the highest temperature region 19880.7910.8670.9730.9770.9400.8710.9540.9660.91220010.7880.9220.9750.9700.8860.8750.9680.9640.89420090.7380.8360.9630.9760.9250.6500.9110.9630.906图4郑州市地表温度分级Fig．4LST classification of Zhengzhou City.Ⅰ：最低温区The lowest temperature region ；Ⅱ：次低温区The second low-temperature region ；Ⅲ：次高温区The second high-temperature re-gion ；Ⅳ：最高温区The highest temperature region.源空间分布的区别进行客观评价．为深入研究郑州市地表水体、NDVI 分级和LST 分级空间分布离散性间的内在联系，并最大程度减弱因研究数据获取时间不同所造成的不利影响，本文按照邻接原则同时兼顾数据计算的简便性和合理性，将郑州市划分为面积相等的8个分区域，分别计算了3个时期各分区域内地表水体、NDVI 分级和LST 分级的空间分布多样性指数（表4），并探索了3者之间的内在联系．为确定地表水体空间分布与LST 分级空间分布之间的内在联系，将各时期的分区域地表水体多样性按数值大小从低到高排列，统计分区域各温区多样性随其变化的规律．由图6可以看出，3个时期的分区域地表水体多样性排序互不相同，说明随时间变化，郑州市不同区域地表水体空间分布离散性的变化程度不同．在各个时期，最低温区和次低温区多样性都随地表水体多样性的升高而升高，这一变化趋势在最低温区表现得更为明显．与之相反，次高温区和最高温区多样性与地表水体多样性之间呈现一定的负相关变化趋势，在3个时期的6组数据中，有5组支持这一推断．由此推断空间分布越离散的地表水体，会造成区域内的低温度区分布更加离散，同时造成高温度区分布更集中．为确定NDVI 分级空间分布与LST 分级空间分布之间的内在联系，将各时期的分区域NDVI 分级多样性按数值大小从低到高排列，统计分区域各温区多样性随其变化的规律．由于最低植被覆盖区分布与地表水体分布相关性较大，故选取次低和最高植被覆盖区与分区域各温区多样性进行分析比较．图5郑州市不同温区和植被覆盖区的面积变化Fig．5Area changes of different temperature and vegetation cover regions in Zhengzhou City.Ⅰ：最高植被覆盖区The highest vegetation cover ；Ⅱ：次低温区The second low-temperature region ；Ⅲ：最低植被覆盖区The lowest vegeta-tion cover ；Ⅳ：最高温区The highest temperature region.6182应用生态学报23卷表41988、2001和2009年郑州市地表水体、NDVI分级和LST分级的分区域多样性统计Table4Statistics of subarea diversities of surface water，NDVI classification and LST classification of Zhengzhou City in 1988，2001and2009年份Year 分区编号Subareanumber地表水体多样性Diversityof surfacewater最低植被覆盖区多样性Diversityof thelowestvegetationcover次低植被覆盖区多样性Diversityof thesecond low-vegetationcover次高植被覆盖区多样性Diversityof thesecond high-vegetationcover最高植被覆盖区多样性Diversityof thehighestvegetationcover最低温区多样性Diversityof thelowesttemperatureregion次低温区多样性Diversityof thesecond low-temperatureregion次高温区多样性Diversityof thesecond high-temperatureregion最高温区多样性Diversityof thehighesttemperatureregion198810.6810.8570.9610.9510.8840.8750.9460.9440.81720.7170.8190.9660.9580.9150.8790.9560.9410.86030.8460.8770.9750.9760.9270.8880.9490.9550.87940.8260.8820.9720.9630.9120.8930.9530.9490.87150.7490.8820.9650.9670.9060.8640.9580.9390.81060.5260.7900.9590.9830.9200.7230.9130.9710.90570.7940.8510.9480.9900.9290.7520.8970.9730.91280.7370.8210.9640.9850.9580.6900.9270.9820.965 200110.6720.8870.9610.9650.8830.8510.9630.9660.90120.7350.8480.9620.9700.9190.9050.9740.9170.84330.7900.9360.9680.9340.7970.8660.9600.9380.86540.8580.9350.9770.9560.8490.9080.9720.9270.78350.6830.8860.9630.9630.8900.7170.9250.9630.94760.5480.8710.9660.9610.8280.7110.9530.9840.91870.7410.8910.9570.9840.8850.7750.9640.9580.85980.7280.9480.9810.9500.7190.8410.9750.9600.829 200910.6330.8180.9550.9630.8650.6280.8050.9480.93920.6760.8270.9790.9530.8830.6260.7720.9530.97630.7620.9170.9870.9610.8840.5140.8830.9830.94040.8050.7300.9240.9640.9220.6190.9700.8980.56750.5520.7230.9290.9620.9040.5320.8800.9530.89760.4430.7920.9460.9790.9100.3140.8610.9770.89070.7100.8510.9720.9860.9250.3770.9210.9810.90680.5440.6260.9150.9830.9560.3950.9740.9300.561次低植被覆盖区主要由村镇、部分城区、部分低叶面积指数农田组成．随次低植被覆盖区分布离散性的不断增加，最低温区和次低温区的分布离散性多有不同程度增加（6组数据中的5组呈增加趋势），而次高温区和最高温区的分布离散性变化混乱（4组数据呈负相关趋势，2组呈正相关趋势，图7）．最高植被覆盖区主要由林地、部分高叶面积指数农田组成．随最高植被覆盖区分布离散性的不断增加，最低温区和次低温区的分布离散性多有不同程度减少（6组数据中的5组呈减少趋势），而次高温区和最高温区的分布离散性变化混乱（3组数据呈正相关趋势，3组呈负相关趋势，图8）．在以往的研究中［24－25］，高植被覆盖面积的增加往往被证明能带来更低的环境温度．本文中3个时期的最低温区多样性与次低植被覆盖区多样性之间均呈现一定的正相关变化趋势，最低温区多样性与最高植被覆盖区多样性之间均呈现一定的负相关变化趋势．考虑到最低温区与地表水体具有极大的分布相似性，推断随最高植被覆盖区分布离散性的增加，地表水体分布的离散性逐渐减小，这与占郑州市地表水体重要组成部分的灌溉用沟渠分布有直接关系，郑州市灌溉用沟渠多分布于平原地带，在高植被分布的山地丘陵地带分布较少．与1988和2001年数据相比，2009年植被覆盖多样性与温区多样性之间的关系几乎完全相反（除2001年次高温区多样性与2001年最高植被覆盖区多样性间的关系以外），即同组数据比较中，2009年呈正相关变化趋势，其余两年的数据均呈负相关变化趋势．由此推718210期段金龙等：区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析断，NDVI分级分布离散性与LST分级分布离散性之间并不存在恒定的正相关或负相关关系，对两者进行关联性评价时，还需引入诸如气候、人口、区域地理等其他环境影响因素．图6郑州市各温区多样性与地表水体多样性的关系Fig．6Relationships between diversity of each temperature region and diversity of surface water in ZhengzhouCity.图7郑州市各温区多样性与次低植被覆盖区多样性的关系Fig．7Relationships between the diversity of each temperature region and the second low-vegetation cover in Zhengzhou City.8182应用生态学报23卷图8郑州市各温区多样性与最高植被覆盖区多样性的关系Fig．8Relationships between the diversity of each temperature region and the highest vegetation cover in Zhengzhou City.3结语本文将土壤地理学领域前沿性的土壤多样性理论与方法应用于水资源、不同地表温度和不同植被覆盖度的区域空间分布离散性评价中，在2km 网格尺度下探索了三者之间的相互关系，发现它们在数量组成和空间分布上均存在一定联系．通过对研究区域的等面积划分和多样性理论的使用，可以评价相同气候、经济和人文条件下不同种类资源的空间分布离散性程度及其之间的固有联系，在不同资源间的关联性评价和环境资源保护工作中具有广阔的应用前景．参考文献［1］Zhang X-L （张学雷），Chen J （陈杰），Gong Z-T（龚子同）．What to do in China after a review of resear-ches practices on pedodiversity in Europe and America．Acta Ecologica Sinica （生态学报），2004，24（5）：1063－1072（in Chinese ）［2］Zhang X-L （张学雷），Chen J （陈杰），Zhang G-L （张甘霖）．Landform based pedodiversity of some soil properties in Hainan．Acta Geographica Sinica （地理学报），2003，58（6）：839－844（in Chinese ）［3］Zhang X-L 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