时间序列卫星影像在生态韧性评估中的应用——以东北森林带千山地区为例

《Remote Sensing》：Application of Temporal Satellite Imagery to Assess Ecological Resilience: A Case Study in the Qianshan Region of the Northeast Forest Belt

　　

生态韧性是森林生态系统稳定性和响应扰动能力的关键指标。在气候变化和人类活动加剧的背景下，准确评估森林生态韧性对于生态系统恢复和可持续管理具有重要意义。本研究开发了一种基于卫星时间序列的框架，从抵抗力和恢复力的互补视角评估生态韧性。以东北森林带典型林区千山地区为例，分析了2005年至2024年的MODIS归一化差异植被指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）时间序列数据。采用加性季节和趋势突变检测（BFAST，Breaks For Additive Season and Trend）算法检测植被断点，随后利用断点幅度和扰动后NDVI增长率量化生态抵抗力和恢复力。进一步应用最优参数地理探测器（OPGD，Optimal-Parameter-based Geographical Detector）识别抵抗力和恢复力的空间驱动因子及其交互效应。研究期间，千山地区约21%的像元经历了至少一次断点，超过80%的扰动像元仅检测到一个断点。超过70%的扰动像元随后表现出植被恢复，且大多数恢复像元的归一化恢复值介于0.40至1.00之间。相比之下，生态抵抗力普遍较低，且在不同土地覆盖类型间差异显著。森林表现出较高的抵抗力但较低的恢复力，而草地和农田则表现出较低的抵抗力但较强的扰动后恢复力。在单一因子中，降水和坡度对恢复力空间分异的解释力相对较高。因子交互作用显著增强了解释力，其中降水与高程的交互作用对抵抗力影响最强，降水与坡度的交互作用对恢复力影响最强。尽管采矿密度在区域尺度上的解释力相对有限，但采矿活动造成了不可忽视的局部影响，尤其是在露天开采区。本研究所提出的框架为易扰动区域的长期监测、生态恢复和差异化森林管理提供了实用基础。

**研究背景、问题与目的**
森林生态系统作为陆地生态系统的核心组成部分，在维持全球生态平衡、调节气候、涵养水源及减缓自然灾害中发挥着不可替代的作用。然而，在全球变暖、降水格局改变、极端天气事件等气候变化因素以及森林砍伐、污染物排放等持续人类活动的双重胁迫下，森林生态系统正面临退化与生态功能丧失的威胁。现有研究表明，生态韧性（ecological resilience）——即生态系统在遭受扰动后恢复到原有功能状态并维持稳定性的能力——可通过两个关键维度表征：生态抵抗力（ecological resistance）和生态恢复力（ecological recovery）。生态抵抗力指生态系统面对外部扰动时维持结构与功能不发生显著变化的能力；生态恢复力则指扰动后生态系统在给定时间内恢复到功能状态的速度。尽管这两个概念的理论意义明确，但在实际应用中直接量化仍存在挑战——当前研究多依赖替代指标进行定量评估，但指标选择常具主观性且高度依赖研究区的生态与环境特征，限制了其跨区域适用性。此外，先前研究普遍更关注扰动后恢复力而忽视扰动期间的抵抗力，导致生态韧性表征不完整；同时，抵抗力和恢复力常被简化为趋势斜率、断点数量或单一断点指标，难以捕捉植被非线性响应及重复扰动的累积效应；BFAST断点检测易受云污染、季节波动、大气噪声及参数设置影响，但断点不确定性常未充分评估；现有研究多集中于识别生态韧性空间格局，而对自然与人为因素与其空间分异之间关联的分析有限。因此，亟需构建一个整合框架，同时量化抵抗力和恢复力，评估断点不确定性，考虑重复扰动与植被异质性，并识别与空间韧性格局相关的环境和人为因素。本研究以东北森林带千山地区为案例，旨在：(1) 利用BFAST算法从NDVI时间序列中提取断点信息（包括扰动次数与时间）；(2) 构建融合断点幅度与恢复速率的模型，量化生态抵抗力和恢复力，从两个维度评估韧性并分析其时空格局；(3) 探究自然因素与人类活动对生态恢复力和抵抗力的影响及作用机制，以全面理解千山地区森林生态系统生态韧性，并为易扰动区域的长期监测、生态恢复与差异化森林管理提供科学依据。该研究发表在《Remote Sensing》。

**主要关键技术与方法**
研究人员采用以下关键技术方法：(1) **BFAST算法**：对2005–2024年MODIS NDVI（MOD13Q1，250 m分辨率，16天合成）时间序列进行分解，分离趋势、季节与残差分量，检测扰动引起的趋势断点；通过敏感性分析（h=0.10, 0.15, 0.20）评估断点检测的时空稳定性，最终选取h=0.15以平衡检测灵敏度与结果稳定性；对低质量观测（云、雪等）进行质量控制与缺失值重建，并排除气象异常年份。(2) **生态抵抗力和恢复力量化**：抵抗力定义为所有断点幅度的归一化倒数（式2），恢复力基于首次断点后NDVI趋势项斜率计算累积年际NDVI积分增长率，经归一化得到0-1值（式3-6）。(3) **最优参数地理探测器（OPGD）**：在消除多重共线性（VIF<7.5）后，选出9个驱动因子（降水PRE、坡度SLO、高程ELE、土地利用LAN、气压PRS、人口POP、日照时数SSD、相对湿度RHU、采矿密度DEN），采用最优离散化方法（4-8类敏感性分析）检测单因子及交互作用对抵抗力和恢复力空间分异的解释力（q值）。(4) 数据来源包括：MODIS NDVI来自USGS LP DAAC；DEM来自SRTM V4.1（90 m重采样至250 m）；采矿点数据来自辽宁省自然资源厅；气候数据（2005–2024）整合自CRU、WorldClim经Delta降尺度及全国496站验证；人口数据来自WorldPop 100 m；土地利用来自Sentinel-2 10 m数据（Esri）。

**研究结果**
**3.1 植被扰动的时空特征**
通过BFAST断点检测，研究人员发现2005–2024年间千山地区约21%的像元经历了至少一次NDVI断点，其中87.46%的扰动像元仅含一个断点，12.51%含两个及以上断点。断点时间分布显示2012年断点数量最高（24,118个），其次为2016、2020和2019年；断点数量在2008–2012、2014–2016、2018–2020年呈显著增长趋势。土地覆盖类型中，断点像元主要集中于林地（46.59%），其次为草地（25.40%）和农田（16.39%）。

**3.2 恢复力与抵抗力评估**
生态抵抗力空间分布显示，35.97%的区域抵抗力介于0.62–0.71（最高比例），仅8.28%的区域抵抗力在0.80–0.90范围。恢复力方面，约24.68%的扰动像元未恢复（NDVI持续下降），恢复像元中最高比例（25.28%）恢复值在0.40–1.00，随后递减。不同土地覆盖类型的抵抗力与恢复力差异显著：林地平均抵抗力最高（0.641），其次为灌木地（0.576）和草地（0.497），农田最低（0.424）；草地平均恢复力最高（0.662），其次为农田（0.595），灌木地（0.514）和林地（0.435）最低。这表明木本植被抵抗力高但恢复慢，草本植被抵抗力低但恢复快。在采矿影响区域，传统基于NDVI趋势斜率的评估可能高估恢复力：研究人员通过对比案例（图7）显示，尽管分段NDVI趋势斜率均为正，但露天采矿区域地表仍以裸土或稀疏植被为主，新提出的累积NDVI轨迹恢复指标能更准确识别低恢复像元。不同采矿类型间恢复力差异明显（图8）：露天采矿区域恢复力最低（均值0.13），约30%像元恢复值≤0；混合采矿和地下采矿区域均值分别为0.20和0.23，但仍低于非采矿区域。

**3.3 自然因素对恢复力与抵抗力的贡献**
通过VIF分析排除年降水量和年风速后，最终9个因子纳入OPGD分析。离散化类别敏感性分析（4-8类）显示，各因子q值排序高度稳定（Spearman秩相关系数≥0.979）。单因子检测（图9a,c）表明：降水（PRE）和坡度（SLO）对抵抗力和恢复力空间分异解释力最高（抵抗力q值0.312–0.336；恢复力q值0.321–0.346），采矿密度（DEN）对恢复力解释力排名第三（q值0.205–0.222）。交互作用检测（图9b,d）显示，大多数双因子交互的q值高于单因子，呈现非线性增强或双线性增强。其中，降水与高程交互对抵抗力空间分异解释力最强（q=0.6098），降水与坡度交互对恢复力空间分异解释力最强（q=0.6332）。时间上，2007–2016年间年降水量与断点数量呈反相关（图10），但2016年后关系减弱，可能因植被恢复成熟及人类活动增强。多元线性回归（表7）进一步表明：降水与抵抗力、恢复力正相关，坡度和高程与抵抗力和恢复力负相关。林区坡度与恢复力线性回归斜率k=-0.0032（p<0.05），高程与抵抗力线性回归斜率k=-0.0013（p<0.05）（图11）。

**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究提出的恢复力指标通过考虑扰动后累积NDVI轨迹变化，减少了对单一拟合趋势的依赖，能更好区分持续恢复与暂时性或不完全绿化，避免在严重扰动区域（如露天矿）高估恢复效果。降水是影响生态韧性空间分异最重要的自然因子，与先前研究一致；地形因子（坡度、高程）通过影响土壤稳定性、水分可利用性及生长条件进一步调节韧性。采矿活动虽在区域尺度上解释力有限，但局部效应显著，且不同采矿类型（露天、地下、混合）对恢复力的影响机制不同，需结合更详细的采矿历史与复垦数据。研究局限性包括：MODIS粗分辨率可能忽略细尺度变化；未考虑土壤类型、优势树种等因子；仅对检测到负断点的像元量化抵抗力，断点缺失可能由于高抵抗力或未扰动；采矿数据缺乏时间一致性。未来研究应整合高分辨率影像、多时相采矿边界、森林清查数据及土壤湿度指标。

**结论**
本研究采用BFAST检测算法分析了东北森林带千山地区的长期归一化差异植被指数（NDVI）时间序列，并利用断点数量、幅度和平均NDVI增长率量化了生态抵抗力和恢复力。主要结论如下：(1) 植被扰动以偶发性为主，研究期间大部分像元仅检测到一个断点。(2) 植被总体表现出较低的抵抗力但较强的恢复力，超过70%的扰动像元发生了后续恢复。抵抗力和恢复力在不同土地覆盖类型间存在差异。林地平均抵抗力最高（0.641），而草地平均恢复力最高（0.662）。总体而言，木本植被抵抗力更强但恢复更慢，而草地和农田抵抗力较低但扰动后恢复力更强。(3) 抵抗力和恢复力的空间格局受自然和人为因素共同影响。降水和坡度具有较高的解释力，环境因子间的交互作用进一步增强了其效应。采矿活动在区域尺度上解释力有限，但对植被恢复造成了明显的局部限制，尤其在露天采矿区域。本研究推动了生态抵抗力和恢复力评估方法的发展，为东北森林带千山地区的生态恢复与环境管理实践提供了重要信息，通过阐明自然（降水、高程、坡度）和人为（采矿活动）因素对生态韧性的影响，为增强区域恢复潜力及对未来扰动的抵抗力提供了关键见解。