基于多源长时序遥感大数据的中国橡胶林动态研究

The area of rubber plantation in China has grown rapidly for decades, which have been predominantly spreaded into potentially sub-optimal environments of higher elevation and steeper slopes, and now facing pressure of largely cut-down due to continually depression of natural rubber price. The rapid expansion of rubber plantation especially after 2000 has been significantly changed and will continue to affect the structure and landscape of tropics in China. The potential ecological and environmental problems of rubber expansion in Xishuangbanna, a worldwide hotspot region which consist about 52% of total rubber area in Yunnan province, has raised wide concern by scholars form domestic and abroad. However, almost no study was conducted at national scale mainly due to the phenology that good for rubber identification is very short and the limited cloud-free optical imagery in tropical area. Therefore, we still have little knowledge about the spatial-temporal distribution of rubber plantation and its ecological impacts. In this study, we intent to integrate multi-source and long time series remote sensing data and filed investigation data, and to develop a national scale mapping algorithm through analyzing the phenology, spectrum and structural characteristics of rubber plantation as well as data mining technology on Google Earth Engine. Then, we apply the algorithms to generate multi-period rubber distribution products, and to study the spatio-temporal of rubber expansion in past 30 years as well as driving mechanism. The development of national scale mapping algorithm, the understanding of rubber distribution from the past to present, especially the area and pattern of rubber plantation in sub-optimal environments, would greatly help the decision making in rubber industry and the ecological studying of rubber expansion in China.

中国橡胶快速增长了数十年,已大面积延伸到高海拔和陡峭山坡等次适宜地区，而当下因价格持续低迷面临大面积削减的压力。橡胶种植已经显著改变并将继续影响我国热区的景观结构，其潜在生态问题已在西双版纳(约占云南橡胶总面积52%)热点地区引发国内外学者的高度关注。但在国家尺度，由于利于橡胶遥感识别的物候期非常短暂、热区无云光学影像匮乏等因素限制而鲜有研究，以至于对中国橡胶的扩张模式及生态影响的认识还极为有限。本项目拟采用多源和长时间序列遥感数据,辅以野外调查，在谷歌Earth Engine云平台通过物候、光谱和结构等特征分析及数据挖掘，建立国家尺度的橡胶林识别算法，生成多期数据产品，揭示中国橡胶近三十年的时空变化特征，阐明格局变化的驱动机制。通过探索大尺度的橡胶监测技术手段，明确中国橡胶过去和当前分布现状、次适宜地区橡胶的比重及格局，为橡胶产业规划、客观评价橡胶扩张的生态效应等提供数据支撑和决策依据。

天然橡胶是重要工业原料和战略物资，主要来源于广泛种植于热带地区的巴西橡胶树（简称橡胶林）。受天然橡胶价格的驱动，中国橡胶林的面积在本世纪初经历了飞速的增长，但2011年后胶价的迅速回落和空前持续低迷至今又使得橡胶林面积面临着大幅消减的压力。无论是之前的快速扩张还是未来潜在的消减均给我国天然橡胶的供给和当地生态环境带来了巨大压力。目前，绝大多数遥感监测研究均集中在西双版纳热点区域，鲜有国家尺度的研究。本项目结合PALSAR/PALSAR-2雷达、Landsat/Sentinel-2光学、气象等多源大数据，协同橡胶林的物候、光谱和纹理等关键特征，建立了多套分类算法，完成了近实时（2020年）和不同历史时期（1990年以来）的橡胶林分布信息的提取，获得了2期中国完整的、13期海南岛的和8期广东省的橡胶林分布数据产品，揭示了橡胶林的时空变化规律和主要驱动因素。结果表明：1）中国橡胶林面积目前超过120万公顷，面积最大的是云南省约61.3万公顷（2018），主要分布在西双版纳（约64%）和普洱市（约17%），其次是海南岛，2020年有橡胶林约58.6万公顷，52%以上分布在西北和北部的儋州市、白沙县、澄迈县和琼中县；橡胶林面积最小的地区是广东省，2020年约4.7万公顷；2）近30年海南的橡胶林增长了24.14万公顷（净增70.11%），受橡胶价格影响在2000至2015年间增长最显著，呈典型的“北增南减”空间分布特征，新增橡胶林的土地来源依次是老龄橡胶林、耕地和常绿森林；3）约90%的海南橡胶林分布在海拔<300m的区域，近30年的增长集中在海拔<200m和坡度<15°的地区，没有对位于中高海拔地区的热带雨林造成影响，增长模式良好，这与云南植胶区高海拔分布（主要在500-1200m）和明显向高海拔及陡峭山区扩张呈鲜明的差异；4）近30年橡胶林面积唯一逐渐下降的是广东植胶区，尤其是雷州半岛，严重的台风灾害是最主要的驱动因素。本项目获得的遥感分类算法和多期可靠的橡胶林分布数据产品能为天然橡胶优化布局、客观评价橡胶林扩张的生态效应等提供数据支撑和决策依据。