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摘要[目的]探讨农牧交错带典型地区的时空动态特征。[方法]基于MODIS归一化植被指数数据集（2000～2010年），采用空间自相关分析和趋势分析方法，以吉林西部为例，研究农牧交错带典型地区地表植被空间分布特征。[结果]2000～2010年，吉林西部地表植被在生长季呈明显上升趋势；研究区地表植被的空间分布表现出正相关，但在局部地区地表植被分布有破碎倾向，空间分布的整体性一般。[结论]该研究为人类合理保护自然提供科学依据。
关键词吉林西部；典型农牧交错带；NDVI；时空动态特征
中图分类号S181文献标识码A文章编号0517-6611（2016）18-062-03
Abstract[Objective] To discuss the temporal and spatial dynamic characteristics of typical area in the farmingpastoral ecotone based on NDVI. [Method] Based on the MODIS NDVI data sets from 2000 to 2010， the spatial distribution of NDVI for the aboveground vegetation in typical area of the farmingpastoral ecotone in western Jilin Province was studied by spatial autocorrelation analysis and trend analysis methods. [Result] NDVI for the vegetation in the western Jilin Province performed a significantly rising trend in the growing season during 2000-2010. spatial distribution of aboveground vegetation in research region showed a positive correlation， but there was a fragmented distribution in some special areas， indicating the general integrity of vegetation distribution. [Conclusion] This research provides scientific basis for the rational protection of nature.
Key wordsWestern Jilin Province； Typical area of the farmingpastoral ecotone； Normalized difference vegetation index （NDVI）； Temporal and spatial dynamic characteristics
植被作为自然环境最敏感的要素，其变化在环境和全球变化研究中起着重要的指示性作用[1-2]。地表归一化植被差值植被指数（NDVI）对植被的生物物理特征十分敏感，许多学者在全球和区域尺度下研究植被变化对气候要素的响应特征[3]。植被具有涵养水源、保持水土的作用，有助于生物地球化学的良性循环，基于统计学方法研究长时间序列植被指数相关数据，可以准确地反映植被生长变化以及时空分布规律[4]，对人类进一步合理开发、综合利用资源、保护环境等具有重要意义。笔者采用空间自相关分析和趋势分析方法，以吉林西部为例，研究农牧交错带典型地区地表植被空间分布特征，以期为人类合理保护自然提供科学依据。
1研究区概况
我国农牧交错带是联系牧区与农区的纽带，是东部的生态屏障和畜产品的供应基地，也是西部的育肥带、饲草供应基地和畜产品的中转市场。该研究区域位于农牧交错带的吉林西部，其以南是干旱的科尔泌沙地，以北是大兴安岭林区，以西是呼伦贝尔草原，区位间差异很大。近年来全球气候变化明显，沙漠化现象也越来越严重，生态环境极其脆弱[5]。
2数据来源与研究方法
2.1数据来源
遥感数据来自中国科学院所支持的“国际科学数据服务平台”（datamirror.csdb.cn）中的基于MODIS传感器且经处理得到的NDVI数据集。该数据集的数据是每隔16 d获取一幅影像，且经过图像预处理（包括大气校正，辐射校正、几何校正等）的NDVI数据。利用ENVI软件对研究区进行规则裁剪，得到研究年份内同一地区（吉林西部）的ROI（感兴趣区），选取2000～2010年每年5～9月的数据代替该年的数据，因为此段时间植物生长旺季，植被覆盖度高，数据更具代表性。
2.2研究方法
2.2.1NDVI。
植被的光谱特征在无植被或者少植被的地区反差最小，中等植被区反差是红色和近红外波段的变化结果，而高植被区仅有近红外波段的反差有贡献，红色波段趋于饱和，不再变化。因此，将红光波段和近红外波段通过波段组合得到植被指数，在一定程度上反映植被的演化[6]。
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）（1）
式中，NIR是近红外波段的值，R为红外波段的值。NDVI的取值范围为[-1，1]。
2.2.2年植被生长信息提取。
采取每个月2幅影像的NDVI平均值来消除云雾等其他因素的影响，同时增加了对大气、悬浮颗粒物、太阳高度角等的校正[7]。MODIS每16 d的NDVI表征的是植被在每月的生长状况，为了得到能够代表该月植被生长情况的数据，对每月的数据计算平均值，以此定量表达该年植被长势。 2.2.3趋势分析。
一元线性回归分析可以模拟每个栅格的变化趋势，很多学者采用该方法来模拟植被的绿度变化率（Greenness Rate of Change，GRC）[8]。该研究采用此方法来模拟（2000～2010年）吉林西部研究区的NDVI变化趋势，计算公式：
slope=n×ni=1（i×NDVIi）-ni=1i·ni=1NDVIin×ni=1i2-（ni=1i）2（2）
式中，slope为2000～2010年吉林西部NDVI的线性回归斜率，变量i为年序号，NDVIi表示第i年的NDVI值。如果slope>0，则表明NDVI在该时期植被变化趋势在改善，反之则变差。
2.2.4相关性分析。
NDVI 变化的相关程度和性质，可以通过计算研究时段内2个变量的相关系数r来确定。计算公式：
rXY=Ni=1（Xi-）（Yi-）Ni=1（Xi-）2
Ni=1（Yi-）2
（3）
式中，r为相关系数，i为年序号，X为空间距离，Y为2 000～2010年的NDVI值，r为正数说明是正相关，r为负数说明是负相关，相关系数越接近1，表明2个变量的相关性越强，反之则相关性越弱。
3结果与分析
3.1NDVI时序变化特征
3.1.1NDVI年内月际间变化。
用ENVI遥感软件提取2000～2010年吉林西部地区植物生长旺季（5～9月）的植被指数值，然后求出生长季各月（5～9月）多年的NDVI平均值，得到研究区2000～2010年5～9月NDVI的时间序列。
从图1可以看出，吉林西部典型农牧交错带的植被在生长季中的各个月份（5～9月）月均植被指数变化明显。5月的月均NDVI数值最小，仅为0.136 8，从5月开始，NDVI快速增加，5～7月的增加速度最为明显，8月达到一年中的最大值（为0.313 5），8月后NDVI开始缓慢降低。
3.1.2NDVI年际间变化。
提取2000～2010年吉林西部典型地区农牧交错带植被在生长季中即5～9月的植被指数，分别求出每一年的归一化差值植被指数的平均值，并进行统计分析。由图2可知，虽然NDVI值在个别时间段有所下降，但总体上2000～2010年吉林西部研究区域的NDVI呈显著的上升趋势，植被覆盖状况得到相应改善。
3.2NDVI空间变化特征
3.2.1植被指数的空间变化趋势。根据2000～2010年研究区的植被指数数值，得到多年变化斜率（此处用slope来表示），然后用ArcGIS软件绘制研究区2000～2010年NDVI变化趋势空间分布（图3）。由图3可知，研究区slope≤0区域（即深色区域，颜色越深区域表示slope的斜率数值越小）表示NDVI逐年下降，说明植被覆盖度逐渐减小，此地区的生态环境很脆弱，因此应予以高度重视，亟待改善这些地区的状况。且slope值小于0的区域多出现在吉林西部农牧交错带研究区内，以科尔泌为中心向周围分布；在内蒙古草原的东侧也有较大面积slope小于0的区域；吉林西部的盐碱地中也有小于0的区域，且分布较集中。
3.2.2植被的空间分布格局。
根据已有的NDVI数据，从4个方向（南—北、东北—西南、东—西、西北—东南）分别提取研究年份（2000～2001年）每一方向上的ROI（感兴趣区），根据显著性相关公式计算出NDVI值与方向分布的相关系数，在地学统计分析软件的支持下，对2000～2010年研究区NDVI值的空间分布格局进行空间自相关分析，研究植被的分布状况和整体局部特征（图4）。从图4可以看出，整体上吉林西部典型农牧交错带植被指数的空间相关系数在0.1左右，说明吉林西部地区的植被分布在空间格局上是显性的；
而研究区的植被指数在南—北、东北—西南、东—西和西北—东南4个不同方向的相关系数r有较大差异，说明吉林西部NDVI在不同方向上表现出明显的各向异性的特点。研究区的地表植被在西北—东南方向的空间相关系数最小，表明在此方向上的相关性最差。
4结论
从时间序列角度看，2000～2010年研究区的NDVI呈上升趋势，说明研究区内的植被覆盖条件在改善，生态环境得到提升，这与政府政策和人类的努力息息相关。从空间格局角度
看，研究区的空间相关系数较小，说明植被相关程度低，地
表植被的聚集趋势弱，植被的分布破碎化，且各个方向的相关系数r不同，说明植被分布在各个方向表现各向异性的特点。可以根据该研究结果有意识地改善该地区的植被覆盖情况，为人类合理保护自然提供科学依据，使自然朝着更加合理的方向演变，实现人与自然的和谐相处。
参考文献
[1] 吴征镒，王献溥，朱彦丞，等.中国植被[M].北京：科学出版社，1980.
[2] FANG J，PIAO S.Increasing terrestrial vegetation，activity in China，1982-1999[J].Science in China series C life sciences，2004，47（3）：229-241.
[3] ICHII K，KAWABATA A，YAMAGUCHI Y.Global correlation analysis of NDVI and climatic variables and NDVI trends：1982-1990 [J].International journal o f remote sensing，2002，23（18）：3873-3878.
[4] 宋怡，马明国.基于SPOT VEGETATION 数据的中国西北植被覆盖变化分析[J].中国沙漠，2007，27（1）：79-93.
[5] 杨淑杰，李晓东，王兰芸，等.吉林西部地表植被归一化植被指数的时空分布特征[J].东北林业大学学报，2010，38（11）：80-81.
[6] 罗亚，徐建华，岳文泽.基于遥感影像的植被指数研究方法述评[J].生态科学，2005，23（1）：75-79.
[7] 王军邦，陶健，李贵才，等.内蒙古中部MODIS植被动态监测分析[J].地球信息科学学报，2010，12（6）：835-842.
[8] STOW D，DAESCHNER S，HOPE A，et al.Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the north slope of alaska in the 1990s [J].International journal of remote sensing，2003，24（5）：1111-1117.
关键词吉林西部；典型农牧交错带；NDVI；时空动态特征
中图分类号S181文献标识码A文章编号0517-6611（2016）18-062-03
Abstract[Objective] To discuss the temporal and spatial dynamic characteristics of typical area in the farmingpastoral ecotone based on NDVI. [Method] Based on the MODIS NDVI data sets from 2000 to 2010， the spatial distribution of NDVI for the aboveground vegetation in typical area of the farmingpastoral ecotone in western Jilin Province was studied by spatial autocorrelation analysis and trend analysis methods. [Result] NDVI for the vegetation in the western Jilin Province performed a significantly rising trend in the growing season during 2000-2010. spatial distribution of aboveground vegetation in research region showed a positive correlation， but there was a fragmented distribution in some special areas， indicating the general integrity of vegetation distribution. [Conclusion] This research provides scientific basis for the rational protection of nature.
Key wordsWestern Jilin Province； Typical area of the farmingpastoral ecotone； Normalized difference vegetation index （NDVI）； Temporal and spatial dynamic characteristics
植被作为自然环境最敏感的要素，其变化在环境和全球变化研究中起着重要的指示性作用[1-2]。地表归一化植被差值植被指数（NDVI）对植被的生物物理特征十分敏感，许多学者在全球和区域尺度下研究植被变化对气候要素的响应特征[3]。植被具有涵养水源、保持水土的作用，有助于生物地球化学的良性循环，基于统计学方法研究长时间序列植被指数相关数据，可以准确地反映植被生长变化以及时空分布规律[4]，对人类进一步合理开发、综合利用资源、保护环境等具有重要意义。笔者采用空间自相关分析和趋势分析方法，以吉林西部为例，研究农牧交错带典型地区地表植被空间分布特征，以期为人类合理保护自然提供科学依据。
1研究区概况
我国农牧交错带是联系牧区与农区的纽带，是东部的生态屏障和畜产品的供应基地，也是西部的育肥带、饲草供应基地和畜产品的中转市场。该研究区域位于农牧交错带的吉林西部，其以南是干旱的科尔泌沙地，以北是大兴安岭林区，以西是呼伦贝尔草原，区位间差异很大。近年来全球气候变化明显，沙漠化现象也越来越严重，生态环境极其脆弱[5]。
2数据来源与研究方法
2.1数据来源
遥感数据来自中国科学院所支持的“国际科学数据服务平台”（datamirror.csdb.cn）中的基于MODIS传感器且经处理得到的NDVI数据集。该数据集的数据是每隔16 d获取一幅影像，且经过图像预处理（包括大气校正，辐射校正、几何校正等）的NDVI数据。利用ENVI软件对研究区进行规则裁剪，得到研究年份内同一地区（吉林西部）的ROI（感兴趣区），选取2000～2010年每年5～9月的数据代替该年的数据，因为此段时间植物生长旺季，植被覆盖度高，数据更具代表性。
2.2研究方法
2.2.1NDVI。
植被的光谱特征在无植被或者少植被的地区反差最小，中等植被区反差是红色和近红外波段的变化结果，而高植被区仅有近红外波段的反差有贡献，红色波段趋于饱和，不再变化。因此，将红光波段和近红外波段通过波段组合得到植被指数，在一定程度上反映植被的演化[6]。
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）（1）
式中，NIR是近红外波段的值，R为红外波段的值。NDVI的取值范围为[-1，1]。
2.2.2年植被生长信息提取。
采取每个月2幅影像的NDVI平均值来消除云雾等其他因素的影响，同时增加了对大气、悬浮颗粒物、太阳高度角等的校正[7]。MODIS每16 d的NDVI表征的是植被在每月的生长状况，为了得到能够代表该月植被生长情况的数据，对每月的数据计算平均值，以此定量表达该年植被长势。 2.2.3趋势分析。
一元线性回归分析可以模拟每个栅格的变化趋势，很多学者采用该方法来模拟植被的绿度变化率（Greenness Rate of Change，GRC）[8]。该研究采用此方法来模拟（2000～2010年）吉林西部研究区的NDVI变化趋势，计算公式：
slope=n×ni=1（i×NDVIi）-ni=1i·ni=1NDVIin×ni=1i2-（ni=1i）2（2）
式中，slope为2000～2010年吉林西部NDVI的线性回归斜率，变量i为年序号，NDVIi表示第i年的NDVI值。如果slope>0，则表明NDVI在该时期植被变化趋势在改善，反之则变差。
2.2.4相关性分析。
NDVI 变化的相关程度和性质，可以通过计算研究时段内2个变量的相关系数r来确定。计算公式：
rXY=Ni=1（Xi-）（Yi-）Ni=1（Xi-）2
Ni=1（Yi-）2
（3）
式中，r为相关系数，i为年序号，X为空间距离，Y为2 000～2010年的NDVI值，r为正数说明是正相关，r为负数说明是负相关，相关系数越接近1，表明2个变量的相关性越强，反之则相关性越弱。
3结果与分析
3.1NDVI时序变化特征
3.1.1NDVI年内月际间变化。
用ENVI遥感软件提取2000～2010年吉林西部地区植物生长旺季（5～9月）的植被指数值，然后求出生长季各月（5～9月）多年的NDVI平均值，得到研究区2000～2010年5～9月NDVI的时间序列。
从图1可以看出，吉林西部典型农牧交错带的植被在生长季中的各个月份（5～9月）月均植被指数变化明显。5月的月均NDVI数值最小，仅为0.136 8，从5月开始，NDVI快速增加，5～7月的增加速度最为明显，8月达到一年中的最大值（为0.313 5），8月后NDVI开始缓慢降低。
3.1.2NDVI年际间变化。
提取2000～2010年吉林西部典型地区农牧交错带植被在生长季中即5～9月的植被指数，分别求出每一年的归一化差值植被指数的平均值，并进行统计分析。由图2可知，虽然NDVI值在个别时间段有所下降，但总体上2000～2010年吉林西部研究区域的NDVI呈显著的上升趋势，植被覆盖状况得到相应改善。
3.2NDVI空间变化特征
3.2.1植被指数的空间变化趋势。根据2000～2010年研究区的植被指数数值，得到多年变化斜率（此处用slope来表示），然后用ArcGIS软件绘制研究区2000～2010年NDVI变化趋势空间分布（图3）。由图3可知，研究区slope≤0区域（即深色区域，颜色越深区域表示slope的斜率数值越小）表示NDVI逐年下降，说明植被覆盖度逐渐减小，此地区的生态环境很脆弱，因此应予以高度重视，亟待改善这些地区的状况。且slope值小于0的区域多出现在吉林西部农牧交错带研究区内，以科尔泌为中心向周围分布；在内蒙古草原的东侧也有较大面积slope小于0的区域；吉林西部的盐碱地中也有小于0的区域，且分布较集中。
3.2.2植被的空间分布格局。
根据已有的NDVI数据，从4个方向（南—北、东北—西南、东—西、西北—东南）分别提取研究年份（2000～2001年）每一方向上的ROI（感兴趣区），根据显著性相关公式计算出NDVI值与方向分布的相关系数，在地学统计分析软件的支持下，对2000～2010年研究区NDVI值的空间分布格局进行空间自相关分析，研究植被的分布状况和整体局部特征（图4）。从图4可以看出，整体上吉林西部典型农牧交错带植被指数的空间相关系数在0.1左右，说明吉林西部地区的植被分布在空间格局上是显性的；
而研究区的植被指数在南—北、东北—西南、东—西和西北—东南4个不同方向的相关系数r有较大差异，说明吉林西部NDVI在不同方向上表现出明显的各向异性的特点。研究区的地表植被在西北—东南方向的空间相关系数最小，表明在此方向上的相关性最差。
4结论
从时间序列角度看，2000～2010年研究区的NDVI呈上升趋势，说明研究区内的植被覆盖条件在改善，生态环境得到提升，这与政府政策和人类的努力息息相关。从空间格局角度
看，研究区的空间相关系数较小，说明植被相关程度低，地
表植被的聚集趋势弱，植被的分布破碎化，且各个方向的相关系数r不同，说明植被分布在各个方向表现各向异性的特点。可以根据该研究结果有意识地改善该地区的植被覆盖情况，为人类合理保护自然提供科学依据，使自然朝着更加合理的方向演变，实现人与自然的和谐相处。
参考文献
[1] 吴征镒，王献溥，朱彦丞，等.中国植被[M].北京：科学出版社，1980.
[2] FANG J，PIAO S.Increasing terrestrial vegetation，activity in China，1982-1999[J].Science in China series C life sciences，2004，47（3）：229-241.
[3] ICHII K，KAWABATA A，YAMAGUCHI Y.Global correlation analysis of NDVI and climatic variables and NDVI trends：1982-1990 [J].International journal o f remote sensing，2002，23（18）：3873-3878.
[4] 宋怡，马明国.基于SPOT VEGETATION 数据的中国西北植被覆盖变化分析[J].中国沙漠，2007，27（1）：79-93.
[5] 杨淑杰，李晓东，王兰芸，等.吉林西部地表植被归一化植被指数的时空分布特征[J].东北林业大学学报，2010，38（11）：80-81.
[6] 罗亚，徐建华，岳文泽.基于遥感影像的植被指数研究方法述评[J].生态科学，2005，23（1）：75-79.
[7] 王军邦，陶健，李贵才，等.内蒙古中部MODIS植被动态监测分析[J].地球信息科学学报，2010，12（6）：835-842.
[8] STOW D，DAESCHNER S，HOPE A，et al.Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the north slope of alaska in the 1990s [J].International journal of remote sensing，2003，24（5）：1111-1117.