喀斯特地區不同植被類型NDVI變化及驅動因素分析
——以貴州為例

馬士彬，安裕倫楊廣斌*，張勇榮

喀斯特地區不同植被類型NDVI變化及驅動因素分析
——以貴州為例

馬士彬1，2，3，安裕倫1，2，楊廣斌1，2*，張勇榮3

1. 貴州師范大學地理與環境科學學院，貴州 貴陽 550001；2. 貴州省山地資源與環境遙感應用重點實驗室，貴州 貴陽 550001；3. 六盤水師范學院環境與資源科學系，貴州 六盤水 553004

以SPOT-VEG NDVI數據為基礎結合植被類型、氣象和石漠化數據，通過NDVI變化趨勢傾斜率及逐像元相關分析，分析不同植被類型NDVI變化趨勢及驅動因素。結果表明，（1）2000—2013年貴州省植被NDVI呈增加趨勢，其中2000—2007年為快速增加期，變化率為0.25/10 a（r2=0.923）；2008—2013年增速減緩，變化率為0.02/10 a（r2=0.381）。（2）人工植被NDV I增速最大為0.17/10 a（r2=0.813），灌叢灌草叢次之，為0.13/10 a（r2=0.85），喬木類植被（常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠和落葉闊葉混交林、針葉林、針闊混交林）和竹林的NDVI基本保持不變。（3）貴州省氣候變化呈不顯著冷干趨勢，其中降水對植被變化的影響力大于溫度，植被NDVI與年降水量和年均溫均呈現不顯著負相關關系。（4）人工植被與降水和氣溫的逐像元分析中，顯著負相關比重較大，分別達到20%和15%；灌叢灌草叢的顯著負相關比重也大于正相關，分別達到16%和17%；喬木類植被則相反，顯著正相關比重較大，其中河谷季雨林達到48%。（5）人類活動強度較高的區域，NDVI變化與城市擴展、植樹造林及石漠化治理面積有顯著正相關性。由此得出，在人類活動強度較大的區域，如城鎮周邊、生態治理與修復措施的實施區域，植被變化主要受人為作用制約；但當人類活動或干擾較少時，氣候變化限制植被的變化趨勢。所以，從宏觀角度分析植被變化與氣候變化的關系時，必須權衡人為作用和氣候變化對植被變化的影響。

喀斯特；植被類型；NDVI；氣候變化；人為作用

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我國西南地區是世界三大喀斯特地貌連片發育區，喀斯特地貌發育、演化的許多理論問題將在中國南方喀斯特區域被解決（Sweeting，1995）。楊明德（1990）指出喀斯特環境是地球上一個獨特的自然環境，具有二元三維空間，是一個物質能量交換復雜的開放系統，其地域性和動態性都很顯著，喀斯特環境屬于世界上一類脆弱的環境，具有生態變異敏感度高，環境承載容量低，災害忍受閾值彈性小的基本特性。喀斯特地區主要的生態問題就是石漠化，熊康寧等對喀斯特地區石漠化發生、發展和演化機理做了系統、深入的研究（熊康寧，2002），認為水土流失是石漠化形成的核心問題（熊康寧等，2012），而造成水土流失的主要原因是植被覆蓋的減少。所以準確、客觀地監測長時間序列上植被的變化情況，探索植被變化的水文、土壤、氣候效應，是保護喀斯特脆弱生態環境的基本前提和保障。

歸一化植被指數（Normalized difference vegetation index，NDVI），是通過遙感手段獲取的一種直接反映植被生長狀態的數據，與植被覆蓋度、生物量、光合有效輻射吸收率等植物理化特征有密切關系（Prince，1991；Carlson et al.，1997）。NDVI數據具有覆蓋區域廣、時效長、重復周期短等特點，可以實現大區域、長時間序列植被變化的監測。自20世紀80年代以來，NDVI數據已經成為全球和區域尺度植被監測的主要數據源（Defrieset al.，1994）。國際上，M yneni et al.（1997）和Tucker et al.（2001）分別分析了1981—1991年和1981—1999年的NDVI變化，發現北半球植被活動呈現增強趨勢，中緯度地區尤為明顯，并將該增強趨勢歸因于氣候變暖。Park et al.（2010）通過分析東亞北部1982—2006年4—10月的NDVI數據發現，植被活動在1990s中期之前趨于增強，而后呈現明顯減弱的趨勢。國內，方精云等（2003）利用NOAA-AVHRR/NDVI時間序列數據從全國尺度上分析得出1982—1999年我國植被活動在增強；區域尺度上韋振鋒等（2014）利用SPOT VEG數據對我國西北地區植被變化進行研究，認為西北地區植被覆蓋整體呈增加趨勢，但局部地區干旱少雨和人類活動抑制了植被生長；王海軍等（2010）研究認為西北年均NDVI與氣溫呈明顯正相關且寒區植被NDVI變化對氣溫比較敏感；毛德華等（2011）在對AVHRR和MODIS數據進行一致性分析的基礎上，分析東北多年凍土區植被變化及對氣候變化的響應；趙舒怡等（2015）研究認為華北平原的植被覆蓋度呈南高北低、中部高四周低的分布特點，植被覆蓋度主要呈上升趨勢；鄧偉等（2014）研究認為，氣溫是長江中下游區域植被覆蓋變化的主要影響因素。通過上述分析可以看出，目前對NDVI數據的使用以及植被變化對氣候變化響應分析的相關研究已經比較系統和全面。在西南喀斯特區域，Cai et al.（2014）通過分析貴州省植被NDVI與氣候變化、土地利用變化以及人口遷移等要素的關系后，認為喀斯特地區植被NDVI增強主要是由于人為因素驅動導致，文章分析過程中選用點狀氣象數據進行分析同時未考慮植被類型的生態功能差異性。基于此，本文將在喀斯特地貌背景下，以不同植被類型為空間單元，進行逐像元的植被變化規律及其對氣候變化響應的分析，以期進一步探索喀斯特生態環境效應機制和石漠化治理模式。

1　研究區概況與數據方法

1.1研究區概況

貴州省位于中國西南部，與湖南、廣西、云南、四川、重慶接壤，介于103°31'～109°30′E，24°30′～29°13′N之間。屬于喀斯特高原山區，山地和丘陵占區內總面積的92.5%，喀斯特面積占全省國土面積的61.9%。地勢西高東低，平均海拔1100 m。由于地形因素影響，區內氣溫和降水分布差異顯著。西部威寧、水城等高海拔區域屬暖溫帶季風氣候，平均氣溫10.5 ℃，1月最低氣溫-1.6 ℃，年降水量為883.1 mm；中部、東部為亞熱帶季風氣候，平均氣溫14.8 ℃，1月最低氣溫2.3 ℃，年降水量為1200 mm。

1.2數據來源及處理

1.2.1NDVI數據處理

本研究采用的NDVI數據是2000年1月—2007年12月SPOT VGT數據，空間分辨率為1 km（數據來源http：//westdc.westgis.ac.cn/）以及2008年1月—2013年12月MODIS NDVI數據（數據來源：https：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.htm l），空間分辨率250 m。SPOT VGT傳感器的波段設置考慮了植被監測目的，數據質量較高（Maisongrande et al.，2004，Fensholt et al.，2009），因此在研究較小空間尺度的問題或者不需要1998年以前的數據時，應盡量使用SPOT VGT數據（Pettorelli et al.，2005）。由于SPOT VEG NDVI數據只涵蓋2007年以前的數據，故2007—2013年數據采用MODIS NDVI數據。由于二者空間分辨率不同，為保證研究結果的一致性，將空間分析網格大小確定為1 km×1 km，對MODIS NDVI數據進行重采樣處理。利用最大值合成方法（Maximum value composition，MVC）將NDVI旬數據生成月NDVI，將1年中12個月的NDVI取最大值表示年內植被的平均生長狀況（A llen et al.，2002）。

1.2.2植被類型數據

根據中國科學院中國植被圖編輯委員會于2001年出版的《中國1∶100萬植被圖集》經遙感調查細化獲得的貴州省植被類型數據（圖1），將貴州省植被類型歸納為常綠闊葉林（EBLF）、落葉闊葉林（DBLF）、常綠和落葉闊葉混交林（EDBLF）、針葉林（CF）、針闊混交林（CBMF）、河谷季雨林（RVMF）、竹林（BF）、常綠灌叢灌草叢（ESG）、落葉灌叢灌草叢（BSG）、大田作物（Crops）、經濟林（EF）、園地（Garden）共12類。

1.2.3氣象數據處理

氣象數據為2000—2013年51個氣象站降水和氣溫的日值數據，其中貴州省33個，湖南省3個，廣西自治區5個，云南省3個，四川省2個，重慶市5個，數據源自中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）（圖1）。氣象數據采用反距離權重內插法進行空間插值，獲取貴州省2000—2013年年降水量和年均氣溫的柵格圖像，分辨率為1 km×1 km。

1.3方法

1.3.1趨勢法

趨勢線是對1組隨時間變化的變量進行回歸分析，預測其變化趨勢的曲線。通過計算每個像元上10 a的NDVI，用趨勢線分析法模擬該像元NDVI的變化趨勢，即年際變化：

圖1　植被類型和氣象觀測點的空間分布Fig. 1　spatial distribution of vegetation types and climate in Guizhou province

某象素點的趨勢線是該象點n年的年NDVI最大值用一元線性回歸模擬出來的1個總的變化趨勢，K即是這條趨勢線的斜率。K＞0，表示NDVI在n年間的變化趨勢是增加的，表示區域植被得到修復；反之，植被退化（徐建華，2002）。

1.3.2相關分析

對研究區14 a NDVI數據與溫度、降水量的空間插值數據進行逐像元相關分析。由此反映出氣候因子與NDVI序列的相關程度及其空間分布規律，綜合分析植被NDVI對氣候因子的響應。相關系數計算公式：

式中，x、y分別為兩個要素樣本值的平均值；rxy為要素x和y之間的相關系數（徐建華，2002）。

2　植被時空變化特征

2.1時間變化特征

2000—2013年，貴州省植被年最大NDVI呈顯著上升趨勢，增速為0.067/10 a（r2=0.474）。研究區植被NDVI變化分為兩個階段：2000—2007年為快速上升期，年增長速率達到0.25/10 a（r2=0.923），2007年NDVI達到研究時段峰值0.655；2008年貴州省NDVI值下降到0.606，后緩慢恢復；2008—2013年增長速率為0.02/10 a（r2=0.381）（圖2）。

對不同植被類型2000—2013年NDVI均值進行統計分析得出，人工植被（經濟林、大田作物、果園）的NDVI值上升趨勢最為顯著，平均達到0.17/10 a（r2=0.817）；其次是灌木林地（常綠灌木灌草叢、落葉灌木灌草叢），NDVI增長速率為0.13/10 a（r2=0.85）；針葉林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、河谷季雨林、竹林NDVI值變化趨勢不明顯，r2的平均值為0.0925，其中常綠和落葉闊葉混交林呈不顯著降低趨勢，降低率為0.004/10 a，r2=0.001（圖3）。

圖2　2000—2013年貴州省歸一化植被指數（NDVI）和NDVI值顯著增高區域造林面積Fig. 2　The change of NDVI and the forestation area of NDVI enhanced region in GuiZhou province from 2000 to 2013

圖3　2000—2013年貴州省各植被類型NDVI變化趨勢Fig. 3　The trend of NDVI in all kinds of vegetation types in Guizhou province from 2000 to 2013

2.2空間特征

2.2.1空間分布特征

研究區NDVI高值區主要分布在東南部、南部、西北部的非喀斯特區域，因為這些區域以碎屑巖為主，土壤發育良好，保水保肥能力強，植被類型以闊葉林、針闊混交林、竹林為主。低值區主要分布在西部、西南部、東北部的典型喀斯特發育區，土壤水分條件較差，植被類型以灌叢灌草叢為主；同時貴陽、遵義、安順等城市密集區也是植被NDVI較低的區域。

2.2.2空間趨勢特征

為檢測貴州植被NDVI變化趨勢，筆者計算了2000—2013年植被NDVI的趨勢傾斜率，并進行了M-K檢驗，將結果劃分為顯著降低、不顯著降低、無變化、不顯著增強和顯著增強5個等級（圖4）。結果表明，2000—2013年貴州省大部分區域植被NDVI為增強趨勢，增加和退化面積比例分別為81.65%和2.6%，其中顯著增強的面積占36.9%。空間分布上，顯著增強的區域主要集中在西部水城、盤縣、威寧和東部黃平、鎮遠、銅仁等區域，這些區域都是典型的喀斯特發育區，原有NDVI值比較低，石漠化程度較高。NDVI降低的區域主要集中在大城市周邊，如貴陽、遵義；值得注意的是，北部赤水、仁懷，南部的望謨、冊亨，以及東南部的荔波、從江等區域NDVI也呈現降低趨勢。

3　NDVI變化的驅動力分析

3.1植被覆蓋對氣候變化的響應

3.1.1時間序列特征

貴州省2000—2013年年降水量呈下降趨勢，氣候傾向率為-13.26 mm·a-1（α＜0.05）；年均溫呈下降趨勢，變化速率達到-0.03 ℃·a-1（α＜0.1），所以研究期內貴州氣候的整體變化趨勢以冷干為主。對2000—2013年植被NDVI、年均氣溫和年降水量進行年內平均，計算NDVI與氣溫和降水之間的相關系數。結果表明，植被NDVI與年降水量間呈負相關關系，相關系數為-0.533（α＜0.05）；植被NDVI與年均氣溫間呈不顯著負相關關系，相關系數為-0.19（未通過0.1置信水平檢驗）。從相關分析結果看，植被NDVI與年降水量間的相關系數明顯大于年均溫，所以年降水量對貴州省植被年NDVI最大值變化的貢獻大于氣溫。

3.1.2空間特征

圖4　2000—2013年貴州省歸一化植被指數（NDVI）變化傾斜率Fig. 4　Spatial distribution of NDVI change slope in GuiZhou province from 2000 to 2013

圖5　2000—2013年貴州省歸一化植被指數（NDVI）與年降水量（a）和年均溫（b）相關系數空間分布Fig. 5　Spatial distribution of correlation coefficient between NDVI and precipitation （a）， NDVI and temperature （b） in GuiZhou province from 2000 to 2013

通過對2000—2013年研究區植被NDVI與年均溫和年降水的空間插值數據進行逐像元相關分析（圖5）。結果表明：研究區植被NDVI與年降水相關系數小于0的像元面積占研究區總面積的53.55%，其中相關系數小于-0.5的像元占研究區總面積的7.2%；空間上（圖5a），黔東北、貴陽、安順地區植被NDVI與年降水量呈顯著負相關，主要植被類型為灌叢灌草叢、園地和人工植被；呈顯著正相關的區域主要分布在黔西北和黔南、黔東南部分地區，植被類型以喬木和竹林為主。通過統計不同植被類型在各相關系數等級的分布面積比重可知（圖6a），人工植被中的大田作物、園地、經濟林與年降水呈顯著負相關（r＜-0.5）的面積占該類植被總面積的20%，遠大于呈顯著正相關（r＞0.5）的面積；常綠和落葉闊葉混交林、溫性針葉林、竹林與降水呈相關的面積都在55%以上，大于呈負相關的面積。

研究區植被NDVI與年均溫呈正負相關的像元面積分別占研究區總面積的53.69%和46.31%，相關系數大于0.5和小于-0.5的像元分別占研究區總面積的6.64%和5.06%。與年均溫的相關關系中，從喬木到灌叢灌草叢再到人工植被，正相關比重逐漸下降（圖6b）。喬木類植被中各類型與氣溫呈正相關像元比重都大于負相關，其中河谷季雨林90%以上的像元與氣溫呈正相關。灌叢灌草叢和人工植被與氣溫呈顯著負相關比重分別為12%和13%，均大于顯著正相關。

圖6　各植被類型NDVI與降水和溫度相關性（a）NDVI與降水；（b）NDVI與溫度Fig. 6　The percentage of correlation cell in all kinds of vegetation types. （a） NDVI and precipitation； （b） NDVI and temperature

圖7　貴州省部分縣石漠化治理與NDVI變化關系Fig. 7　The relationship between rock desertification restoration and annual NDVI from 2000 to 2013

3.2人為因素對植被覆蓋的影響

通過上述分析可知，氣候是影響植被變化的重要因素，但人為作用可以增強或減弱氣候的影響力。為系統闡述區域人為作用對植被變化的影響，分析2000—2013年NDVI顯著增高區域的造林面積與NDVI值的關系（圖2）。結果顯示，貴州省2000—2004年造林面積最大，同期NDVI值增加速率最大，說明人為作用對于推動植被NDVI值起到了顯著作用。選取貴州省輕度以上石漠化面積占縣國土面積超過50%的10個縣，分別統計2000—2013年各縣輕度以上石漠化面積、石漠化治理面積占該縣石漠化總面積比重以及NDVI顯著增高的面積（圖7）。對比發現，石漠化治理面積比重與NDVI顯著增強面積比重存在一定相關性，說明石漠化治理過程中，植被修復措施對區域NDVI值提高起到一定作用。

另外研究區大中城市周邊NDVI降低明顯，其原因主要是城市擴展，大量植被覆蓋土地轉化為建設用地。以貴陽為例，計算2010—2013年NDVI的變化率，并以城市駐地為圓心，生成10個2 km間隔的緩沖區，分別計算每個緩沖弧內NDVI變化率均值。結果顯示（圖8），貴陽市西北方向的植被NDVI顯著降低，而研究期內貴陽市的西北方向為城市主要擴展方向，說明人為驅動的城市擴張是導致NDVI下降的另一因素。

4　討論

全球氣候變暖及降水的區域性變化已經得到廣泛驗證（王紹武等，1995；Dai et al.，1998；IPCC，2007），本文也得出貴州省2000—2013年氣候變化呈冷干趨勢。根據之前的研究，溫度影響了光合作用和呼吸作用的速率以及植物對養分的利用效率；降水是植物水分需求的主要來源（Bachelet et al.，2001；Wang et al.，2001；Tan，2007），因此溫度降低、降水量減少將限制植物的生長（Piao et al.，2014）。但本文分析得出，在貴州省氣候呈冷干的變化趨勢下，植被NDVI呈上升趨勢，與之前的研究結論相矛盾。通過分析各植被類型NDVI變化及其對氣候變化的響應后發現，灌叢灌草叢和人工植被與氣溫和降水的關系中，負相關較突出，隨著溫度下降和降水減少，NDVI呈增加趨勢。貴州省灌叢灌草叢和人工植被的面積占全省國土面積的80.4%，導致區域整體NDVI變化與氣候變化呈負相關。灌叢灌草叢和人工植被受人為影響大，如退耕還林還草、石漠化治理、人為灌溉及施肥等措施，導致當氣候變冷、變干時并沒有明顯抑制植被NDVI值的增加。因此，植被變化對氣候變化的響應與植被類型有著密切關系，分析二者的關系時必須考慮植被類型的生態功能差異性。

另外，研究區喬木類植被（常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠和落葉闊葉混交林、針葉林、針闊混交林）與氣溫和降水的相關關系中，正相關較突出，即隨著溫度降低和降水的減少，喬木類植被NDVI值呈降低趨勢。根據貴州省生態功能區劃，喬木林類植被基本納入到了重要生態公益林保護區內，人為干預較少，植被與氣候間的關系較單一，在這種條件下，氣候呈冷干趨勢變化限制了植被生長，導致NDVI值降低或增速減緩。

綜上，區域環境要素與人類活動間相互影響，隨著人類改造自然的能力不斷增強，自然因素間的相互作用受人類干擾的程度也逐漸加大。在人類活動強度較大的區域，如城鎮周邊、生態治理與修復措施的實施區域，氣候條件對植被變化的限制性被打破；但當人類活動或干擾較少時，二者仍然體現嚴格的自然生態規律。所以，從宏觀角度分析植被變化與氣候變化的關系時，必須權衡人為作用和氣候變化對植被變化影響的，構建單純氣候條件影響下的大區域尺度、不同植被類型及組合的植被生態系統，并長時間監測植被變化對氣候變化的響應機制，包括響應時間（敏感性）、生長態勢、植物群落演替、物質循環等，才能真正揭示氣候-植被二者間的相關作用模式。

5　結論

圖8　2000—2013年貴陽市NDVI變化Fig. 8　Vegetable change of GuiYang from 2000 to 2013

（1）2000—2013年貴州省植被NDVI值呈上升趨勢，2000—2008年上升速率大于2008—2013年。2000—2013年貴州省氣候呈冷干趨勢變化。

（2）貴州省植被NDVI值與年降水量和年均溫均呈現負相關關系，其中年降水量變化對植被變化的影響力大于年均溫。

（3）喬木類植被（常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠和落葉闊葉混交林、針葉林、針闊混交林）和竹林的NDVI變化主要受氣候變化影響，與氣候變化的正相關性較突出；灌叢灌草叢（常綠灌草叢、落葉灌草叢）和人工植被（大田作物、經濟林、園地）主要受人為作用影響（城市化、植樹造林、石漠化治理等），人為作用打破了氣候對植被變化的限制性機制，呈現隨著氣溫降低和降水量減少，植被NDVI增大的負相關關系。

（4）通過分析得出，植被變化對氣候變化的響應與植被類型有著密切關系，分析二者的關系時必須考慮尺度效應造成的差異。同時由于人為改造自然的能力不斷提高，對自然要素間相關作用的機制產生了本質的影響，所以分析氣候與植被間的相互關系時必須構建或選擇單一氣候條件下的植被生態系統作為分析單元。

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The Analysis of the Difference Vegetation Variation and Driver Factors on NDVI Change in Karst Region： A Case on Guizhou

MA Shibin1，2，3， AN Yulun1，2， YANG Guangbin1，2， ZHANG Yongrong3
1. School of Geography and Environment， Guizhou Normal University， Guiyang 550001， China；2. Guizhou M ountain Resources and Environmental Remote SensingApplication Laboratory， Guiyang 550001， China；3. Department of Environment and Geography， Liupanshui Normal University， Liupanshui 553004， China

In order to indicate the trend of vegetation change and the driving factors in Karst region， the slope of normalized difference value index （NDVI） change trend and the correlation analysis of pixel by pixel w ere used to analyze the NDVI change trend and driving factors of different vegetation based on the SPOT-VEG NDVI data and combined w ith vegetation type，meteorological data and rocky desertification data. The results showed that： （1） The NDVI of Guizhou Province presented an increase trend from 2000 to 2013， in which it presented a significant increase during 2000 to 2007 and the ratio of change was 0.25/10 a （r2=0.923）； while the grow th slowed from 2008 to 2013 and the ratio of change was 0.02/10 a （r2=0.381）. （2） The NDVI of artificial vegetation grew fastest with the speed of 0.17/10 a （r2=0.813）， the secondly was the shrub land and grass w ith the speed of 0.13/10 a （r2=0.85）. The NDV I of trees and bamboo forest was almost invariant. （3） The climate change in Guizhou was dry-cool and precipitation influenced more than temperature. There was no significant negative correlation betw een NDV I and the annual precipitation and the annual mean temperature. （4） By pixel and pixel analyzing the artificial vegetation， precipitation and temperature， the ratio of negative correlation was bigger which reached to 20% and 15% respectively. The negative correlation ratio of shrub land and grass was bigger than positive correlation which reached to 16% and 17% respectively. On contrast， the tree's positive correlation ratio was bigger in which that of river valley monsoon forest reached to 48%. And （5） in those areas of higher intensity human activities such as urban periphery and rocky desertification management regions， the NDV I change w as significant correlated w ith urban expanding， afforestation and rocky desertification restoration areas. Therefore， in these areas， the vegetation change was mainly attributed to human activities. However when human activities induced less， the climate change restricted the trend of vegetation change. To analyze the relationship between vegetation change and the climate change from the macroscopic angle， the influence weight of human action and climate change must be identified.

karst； vegetation type； NDVI； climate change； human factors

10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.07.003

TP75

A

1674-5906（2016）07-1106-09

貴州省科技合作計劃項目（黔科合LH字［2015］7610號；黔科合LH字［2014］7459號）；貴州省教育廳自然科學研究重點項目（黔教合KY字［2013］173號）；國家自然科學基金項目（41161002；41361091）；貴州省教育廳高校人文社會科學研究規劃項目（14GH007）

馬士彬（1982年生），男，副教授，博士研究生，研究方向為遙感與地理信息系統應用。E-mail： msb88.com@163.com *通信作者：楊廣斌（1973年生），男，教授，博士，碩士研究生導師，主要研究方向為GIS應用與開發。E-mail： ygbyln@163.com

2016-05-09