近几十年来大家景色变化与东谈主类开刊行径使得生态环境发生了久了变化， 尽管外洋社会在生态环境保护上已赢得不小配置， 但并未能从根底上扭转生态系统退化的趋势[1]。植被是衔尾泥土、大气和水分之间物资、能量交换的要道方法， 是大家环境和景色变化的敏锐指令器[2—3]。因此， 植被归附被合计是陆地生态系统归附的主要路线[4]， 对陆表植被变化过甚归附力进行有用监测成为草率生态系统退化的遑急要求。植被归附力(也称“弹性”、“韧性”)指植被受外界当然扰动后归附到扰动前状态的能力[5]黑丝 足交， 是影响生态系统质地和褂讪性的要道参数。1973年Holling初度将归附力这一主见引入生态学领域[6]， 随后多数学者围绕生态系统归附力以及植被归附力伸开说合[7—9]， 当今植被归附力估算模子可分为四类：案例模子、“杯球”模子、阈值模子、临界慢化模子。其中， 案例模子无法有用处分扰动的重叠效应[10—13]、“杯球”模子短缺定量估算方法[14—17]， 阈值模子参数缔造主不雅性较强[18—20]。临界慢化模子基于植被归附力裁减时， 遇到扰动后出现的常常波动、归附速率变慢等景色， 包含流畅性较强的期间维主张和信息量丰富的空间维主张[21—25]， 在遥感数据上具有很强的适用性， 同期也有用幸免了前三种模子的劣势[26]。然则由于学科各异， 当今基于临界慢化模子的植被归附力遥感监测大多以NDVI动作数据源， NDVI虽不错反应植被情景， 但不具有本色的物理好奇好奇， 同期在高值区域存在奢侈景色。在植被归附力监测领域， 最新的高档遥感家具应用深度不及。
三峡库区地处平地生态系统和水域生态系统的过渡区， 是长江流域具有枢纽政策好奇好奇的生态障蔽地区， 亦然我国典型的生态脆弱区[27—29]。三峡工程拓荒使得三峡库区水域面积大幅度增多， 局地景色发生了显赫变化， 地盘覆被类型发生赫然蜕变， 加之大家景色变化的重叠效应， 肖似2006年和2011年的极点干旱、巨流等扰动事件有增多趋势[30—31]。在这一布景下， 对三峡库区植被过甚归附力进行监测对督察区内生态系统褂讪， 减少可能出现的生态风险具有枢纽的施行好奇好奇， 然则肖似的说合相对较少。
基于临界慢化模子和最新遥感不雅测进展不错使东谈主们愈加科学准确对植被归附力进行定量估算， 进而在大圭臬上开展监测。本文中式三峡库区为说合区， 说合以下内容：1.基于万古间序列GLASS LAI数据对三峡库区LAI进行时空分析， 探讨说合区的植被分散及变化情况。2.基于临界慢化模子， 诈骗万古间序列GLASS LAI数据计较三峡库区植被归附力， 从空间上对三峡库区的植被归附力进行分析， 并探讨该区域归附力的各异原因。3.通过案例模子对临界慢化模子的精度进行考证， 探索临界慢化表面植被归附力遥感定量估算方法的适用性， 为三峡库区制定相应生态环境不休决议提供表面基础， 为保险西南地区生态安全提供决议依据。
1 说合方法与数据来源 1.1 说合区概况三峡库区位于四川盆地与长江中卑劣平原的结合部， 波及重庆市和湖北省的28个县(市、区)， 范围为东经106°16′—111°28′， 北纬28°56′—31°44′， 总面积约5.8万km2(图 1)。地貌方面， 三峡库区处于大巴山褶皱带、川东平行岭谷和川鄂湘黔凸起褶皱带三大构造单元的交织处， 地形东高西低；海拔范围约50—2900m， 平地约占74%、丘陵约占22%、平原和坝地仅占4%[32—34]。景色方面， 三峡库区处于中亚热带湿润季舒适象区， 气温分散西北高东南低；年降水量1000—1300mm， 东南部和西北部较多， 东北部和西南部较少[30， 35—36]。
植被方面， 三峡库区植被类型繁密， 主要植被类型为暖温性常绿针叶林、典型落叶阔叶林、灌木林， 分歧占三峡库区总面积的48.8%、16.6%、14.5%[37—39]。库区地带性植被是常绿阔叶林， 但过度开发导致原始植被生态系统遭到严远大意与侵扰， 自然林面积小数， 多处于次生状态。植被类型中针叶林比重较大， 而阔叶林比重较小， 由于大范围的东谈主工造林、飞播造林、退耕还林， 库区林种结构比拟单一[27， 40—41]。
1.2 数据来源 1.2.1 叶面积指数(LAI)在当今已有的遥感植被参数中， 磋议到数据精度、袪除期间范围、家具精度等成分， 本文中式叶面积指数(LAI)来表征植被状态计较陆表植被归附力(以下简称“植被归附力”)。具体的， 使用大家陆表特征参量家具GLASS MODIS LAI(以下简称“GLASS LAI”)数据， 该数据期间范围为2000—2018年， 期间分辨率为8 d， 空间分辨率为500m[42—45]。该家具基于东谈主工神经汇注方法出产， 数据期间序列长且精度较高， 大约响应植被总体特征， 进行万古间序列的分析[46—47]。
1.2.2 地盘覆被数据地盘覆被数据使用30m大家地表袪除数据(GlobeLand30)。GlobeLand30数据分为2000、2010、2020三期， 空间分辨率30m， 地盘覆被/诈骗包括10个类型：耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、东谈主造地表、裸地、冰川和经久积雪[48—49]。这套数据集在外洋同类家具中空间分辨率较高， 总体分类精度达80%以上[50]。
1.2.3 DEM数据DEM数据使用ALOS PALSAR 12.5m DEM。该数据由Alaska Satellite Facility出产， 来源于ALOS卫星的相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)数据， 空间分辨率12.5m， 在同类型数据中领有较高的空间分辨率。本文诈骗该DEM数据计较三峡库区地形坡度。
1.2.4 地质灾害数据本文对1982年于今三峡库区所发生的首要滑坡地质灾害进行采集与整理， 中式了两个比拟典型的滑坡(白家包滑坡、千将坪滑坡)进行分析， 诈骗谷歌地球卫星与实地看望数据笃定滑坡的影响区域。
1.3 说合方法 1.3.1 期间序列解析临界慢化模子要求期间序列数据必须为安适序列， 因此其趋势和周期信息必须被有用剔除。本文收受基于局部多项式总结拟合模子(LOESS)对GLASS LAI数据进行期间序列解析[51]。该方法在期间序列解析流程中不受极度值和空白值的影响， 对非线性趋势适用性强。此外该方法结构简便， 运算速率快， 相较普通的基于最小二乘法的期间序列解析有更强的实用性[52—53]。上述流程通过R讲话中的stats包终局[54]。
婷儿 户外 1.3.2 KPSS查考为保证期间序列解析的效果， 需要对剩余项进行安适性查考。KPSS查考是一种非参数查考方法， 其旨趣是用从待查考序列中剔除截距项和趋势项的序列{e^_t}构造LM统计量， 通过查考残差的测度序列{e^_t}是否存在单元根， 从而判断原序列的安适性[55]。具体的， KPSS假定原期间序列是安适的， 其四个置信区间(10%， 5%， 2.5%， 1%)和其所对应的临界值分歧为(0.347， 0.463， 0.574， 0.739)。要是查考统计量大于临界值， 则拒却原假定(序列不是安适的)。要是查考统计量小于临界值， 则不行拒却原假定(序列是安适的)。本文中式10%的置信区间进行KPSS查考， 通过R讲话中的urca包终局[56]。
1.3.3 临界慢化模子临界慢化表面标明植被归附力变化时， 植被遇到扰动威迫后会出现的常常波动、归附速率波动等特征景色[22]。植被归附力裁减时， 在遇到扰动后发生稳态转换的几率增多， 即眩惑盆地很小， 受到小扰动时的归附速率要比眩惑盆地较大慢。这种影响不错在系统状态的赶紧不异波动中测量， 如“回首”能力和方差的增多。这时植被受到扰动后的归附速率变慢， 面前时刻与上一时刻的相似性增大， 即植被“回首”能力增高， 在数学统计上可发达为植被指数的期间自相干性增高[21](图 2)。期间自相干指数取值范围为[-1， 1]， 当值在[0， 1]时示意期间正相干， 讲明区内植被期间自相干性较高；值在[-1， 0)时示意期间负相干， 讲明区内植被期间自相干性较低[23， 57—58]。本文收受t与t-1的期间自相干指数AR(1)动作植被归附力的指令因子。
1.3.4 案例模子案例模子基于归附力的界说[60—61]， 即监测LAI在可归附情况下的最大极度进度(Ms)以及从最大极度到归附普通范围的期间长度(Rt)两个变量， 通过这两个变量的比值计较归附力(图 3)。诈骗上述方法监测到的LAI极度情况庸俗分为两种：即LAI高于普通浮动范围和LAI低于普通浮动范围。本文仅把LAI低于普通浮动范围的情况界说为受当然扰动发生的植被极度。对于LAI的普通浮动范围， 本文收受LAI的2000—2018年月平均值和月程序差两个主张来笃定其变化的普通浮动范围。当LAI低于普通浮动范围时， 笃定LAI的最低值动作植被归附的期间来源， 把这一时刻LAI最低值与浮动范围下规模的差值界说为LAI在可归附情况下的最大极度进度(Ms)。同期把LAI回到多年平均值的期间点动作扰动归附的期间非常， 把期间来源到期间非常的这段期间长度界说为从最大极度到归附普通范围的期间长度(Rt)， 上述两变量的比值即为期间来源时的归附力[62]。
LAIij(lowest)是i年j月LAI极度中的最低值， MEANj是中式的2000—2018年间j月LAI平均值， STDj是2000—2018年间j月LAI程序差。
2 终局分析 2.1 三峡库区LAI时空分散2000—2018年GLASS LAI平均值袒露， 三峡库区举座LAI为3.4(图 4)。当然地舆方式上， 三峡库区重庆段LAI较低， 湖北段LAI值较高。三峡库区是典型的生态脆弱区， 水土流失易发多发， 三峡库区重庆段水土流失率(水土流失面积占地盘总面积的比率)为34.49%， 高于寰宇28.6%的平均水平， 也高于全市和毗邻的四川、贵州和湖北， 更远高于长江流域15.8%的平均水平[63—65]， 是长江经济带和长江上游泳土流失最为严重的区域， 从重庆段LAI和湖北段LAI的比拟终局不错侧面反应出水土流失严重进度。此外， 重庆段耕大地积较大， 其面积占重庆段总面积的43.82%， 而湖北段丛林面积较大， 其面积占湖北段总面积的72.83%。库区中蚁合长江区域LAI较低， 大部分在2.21以下， 这些区域地形坡度渊博向上15°(图 4)， 植被难以滋长；外围区域LAI值较高， 渊博高于2.21。行政区画上， 宜昌市猇亭区、宜昌市兴山县、重庆市巫溪县LAI较高， 分歧为4.24、4.17、3.95。这些地区大部分为山区， 地势较高， 出产拓荒强度小， 植被情景相对较好。重庆市渝中区、大渡口区、江北区LAI较低， 分歧为0.34、1.53、1.72， 这些区县主要位于重庆主城区及附进区域， 城镇拓荒用地量高[66—67]， 占比分歧为78.77%、44.97%、43.27%(图 4， 图 5)对原有的当然植被大意严重， LAI较低。
2000—2018年GLASS LAI变化速率袒露(图 4)， 三峡库区举座LAI呈飞腾趋势， 这意味着三峡库区植被情景在2000—2018年间呈现变好的态势。当然地舆方式上， 三峡库区重庆段LAI呈现裁减趋势， 显赫下落区域占重庆段面积的21.75%， 湖北段LAI呈现升高趋势， 显赫飞腾区域占湖北段面积的21.22%。行政区画上， 2000—2018年大部分区县LAI齐呈飞腾趋势， 其中宜昌市伍家岗区和重庆市云阳县LAI增速较高， 增速分歧为1.02/年和0.22/年， 伍家岗区2000—2018年丛林面积占比由13.21%增多到了15.41%， 云阳县2000—2018年丛林面积占比由35.78%增多到了39.23%；重庆石柱土眷属自治县、九龙坡区、奉节县、开州区和宜昌市秭归县LAI呈下落趋势， 放慢分歧为0.16/年、0.14/年、0.13/年、0.11/年和0.10/年， 石柱土眷属自治县2000—2018年丛林、草大地积占比由67.72%下落到67.10%， 九龙坡区2000—2018年丛林、草大地积占比由15.97%下落到11.59%， 奉节县2000年—2020年丛林、草大地积占比由69.02%下落到68.79%， 开州区2000—2018年丛林、草大地积占比由53.40%下落到52.91%， 秭归县2000—2018年丛林、草大地积占比由70.18%下落到69.85%。
2.2 期间序列解析及KPSS查考收受基于局部多项式总结拟合模子(LOESS)对三峡库区各区县2000—2018年GLASS LAI数据进行期间序列解析， 将期间序列GLASS LAI数据解析为三部分：趋势项、周期项和残差项， 并对各区县的GLASS LAI残差项进行KPSS查考。终局袒露， 三峡库区各区县LAI残差项均通过了KPSS查考， 讲明其所对应的期间序列齐是安适的(表 1)。
2.3 三峡库区植被归附力空间分散2000—2018年GLASS LAI期间自相干指数袒露， 当然地舆方式上， 三峡库区湖北段LAI期间自相干指数较低， 重庆段LAI期间自相干指数较高(图 4)。行政区画上， 重庆市北碚区、大渡口区、渝北区LAI期间自相干指数较高， 齐为0.69；宜昌市兴山县、夷陵区、点军区LAI期间自相干指数较低， 分歧为0.51、0.53、0.59。证实临界慢化表面， LAI期间自相干指数高讲明植被受到扰动后t时刻状态与t-1时刻状态相似性较高， 即归附速率较慢， 则归附力低， 反之则违抗。因此， LAI期间自相干指数标明三峡库区中， 重庆市北碚区、大渡口区、渝北区植被归附力较低， 宜昌市兴山县、夷陵区、点军区植被归附力较高(图 6)。举座来看， 三峡库区重庆段的植被种类以及植被数目较少， 且水土流失严重， 导致生态系统的褂讪性较差， 植被归附力较低。湖北段大部分位于山区， 地势较高， 且植被数目与种类齐比拟多[28， 68—69]， 同期受到的东谈主为行径影响较小， 生态系统褂讪性好， 植被归附力较高。此外， 三峡库区重庆段东谈主为行径剧烈， 尤其是北碚区、大渡口区、渝北区等中心城区以及附进区域， 大面积地盘被用来进行出产拓荒， 生态环境受到严重影响。而湖北段自身地势较高， 不符合进行出产拓荒等行径， 跟着库区坡耕地改进、退耕还林(草)自然林保护措施加速， 耕大地积和农作物总播撒面积抓续减少， 库区生态环境得到改善[31， 36]。
2.4 精度及不笃定性分析案例模子固然无法处分扰动的重叠效应， 但对单次扰动后植被归附能力监测精度较高。同期， 临界慢化模子虽有便于遥感数据计较等上风， 但当今的说合后果还停留在表面分析阶段。因此为考证临界慢化模子在履行中的适用性， 本文尝试中式较大的扰动事件， 分歧用案例模子和临界慢化模子计较归附力指数。由于2000—2018年三峡库区莫得较大规模的失火事件， 干旱事件又受限于尚无符合三峡库区圭臬的高精度数据集， 最终本文中式了三峡库区的两次较大的滑坡事件：2003年白家包滑坡和千将坪滑坡(图 7)。2003年6月， 宜昌市秭归县白家包发生滑坡， 滑坡袪除面积0.22km2；同庚7月， 宜昌市秭归县千将坪发生滑坡， 滑坡袪除面积0.46km2。两次滑坡基于案例模子的归附力指数分歧为0.01、0.02， 基于临界慢化模子的归附力指数分歧为0.62、0.55， 终局袒露基于两种模子的归附力指数呈显赫负相干(表 2)， 由于临界慢化模子标明期间自相插手归附力呈负相干关系， 因此标明通过案例模子的考证临界慢化模子在植被归附力(具体来说， 是植被针对滑坡扰动的归附力)监测履行中具有细致的适用性。
需要防备的是， 本文仅存眷不使生态系统发生跃迁的当然扰动[10， 59]， 受东谈主类行径重度影响的区域的植被归附力不在本文存眷究诘的限制之内， 因此三峡库区各区县内东谈主类行径重度影响区域(耕地、东谈主造地表)的面积占比可动作本文植被归附力监测不笃定性的主张之一。行政区画上， 渝中区、点军区、巫溪县东谈主类行径重度影响区域面积占比拟高， 分歧为62.59%、22.58%、18.19%， 基于临界慢化模子的植被归附力监测终局在这些区域罪过较大；九龙坡区、沙坪坝区、渝北区东谈主类行径重度影响区域面积占比拟低， 分歧为0.98%、1.24%、1.36%， 基于临界慢化模子的植被归附力监测终局在这些区域领有较高的信得过度。
3 论断与究诘 3.1 论断(1) 植被方面， 2000—2018年三峡库区LAI平均值为3.4， 重庆段LAI较低， 湖北段LAI值较高；三峡库区LAI举座呈飞腾趋势， 重庆段LAI呈现裁减趋势， 显赫下落区域占重庆段面积的21.75%， 湖北段LAI呈现升高趋势， 显赫飞腾区域占湖北段面积的21.22%；
(2) 植被归附力方面， 2000—2018年三峡库区重庆市北碚区、大渡口区、渝北区植被归附力较低， GLASS LAI期间自相干指数齐为0.69， 宜昌市兴山县、夷陵区、点军区植被归附力较高， GLASS LAI期间自相干指数分歧为0.51、0.53、0.59；
(3) 在两个地质灾害扰动事件中， 案例模子终局与临界慢化模子终局呈现较高的相干性， 即对通过案例模子对临界慢化模子在归附力监测上的有用性进行了考证， 标明临界慢化模子在植被归附力监测履行中具有细致的适用性。
3.2 究诘少数开展大圭臬植被归附力监测的说合联接在生态学领域， 多源遥感数据、定量遥感家具应用深度不及[10—11， 72]。本文使用的GLASS MODIS LAI， 是我国自主研发的高质地遥感数据家具， 期间和空间精度齐优于其他同类家具， 在出产时进行了去云雪影， 填补缺失， 滤波处理等责任， 减少了可能增多罪过的预处理。相较于诈骗临界慢化模子以NDVI动作数据源来估算植被归附力， LAI具有本色的物理好奇好奇， 大约反应单元面积地盘上植物叶片总面积占地盘面积的倍数， 且幸免了高值区域奢侈景色， 本说合将遥感领域的新进展应用于植被归附力监测履行中。本文在对三峡库区各区县植被归附力进行计较时未剔除拓荒用地、农田等东谈主为行径侵扰剧烈的区域， 因此植被归附力时空分散的论断包含了东谈主类行径、地形地貌、景色变化等多重成分的影响， 将来说合可将拓荒用地、农田等地盘覆被类型剔除从而对植被归附力在当然扰动布景下的变化进行更精准的分析。
基于临界慢化模子的植被归附力主张种类比拟丰富(如期间自相干指数、变异悉数、空间自相干指数等)， 且符合在栅格数据上进行计较， 这为大圭臬植被归附力遥感监测提供了一条新想路。但当今基于临界慢化表面的植被归附力监测说合大多还停留在斑块圭臬， 大圭臬说合相配短缺[73]。本文以三峡库区为例， 诈骗万古间序列GLASS LAI数据、地盘诈骗数据、DEM数据以及地质灾害数据， 通过临界慢化模子计较植被归附力， 并器具体案例模子来对临界慢化模子精度进行考证， 分析了三峡库区植被过甚归附力的时空分散特征， 在多时空圭臬条目下， 诈骗愈加完善的模子进行植被归附力动态监测方面提供了参考黑丝 足交， 为三峡库区今后制定相干生态环境保护政策提供了表面依据。