2000年以來西秦嶺地區植被覆蓋變化特征——以隴南市為例

王傳勝, 李秋秋

(1.中國科學院 區域可持續發展分析與模擬重點實驗室, 北京 100101;2.中國科學院大學, 北京 100049; 3.中國科學院 地理科學與資源研究所, 北京 100101)

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2000年以來西秦嶺地區植被覆蓋變化特征
——以隴南市為例

王傳勝1,3, 李秋秋1,2,3

(1.中國科學院 區域可持續發展分析與模擬重點實驗室, 北京 100101;2.中國科學院大學, 北京 100049; 3.中國科學院 地理科學與資源研究所, 北京 100101)

利用NDVI數據，以隴南市為案例區，研究了2000年以來西秦嶺地區植被覆蓋度變化的時空特征。采集2000—2010年6—10月NDVI數據，利用像元二分法設計了植被覆蓋度(Vc)的計算方法，結果顯示，2000—2010年隴南市植被覆蓋度變化呈基本穩定態勢，與同期溫度和降雨的變化顯著相關。利用一元線性回歸和標準差方法，分析了Vc的時空變化特征，結果顯示，土地面積將近90%的區域表現為穩定趨勢，Vc的年際波動較小，空間分布與林地的分布區域基本吻合；將近1/10的區域表現為上升趨勢，Vc的年際波動較大，主要分布在徽成盆地、西禮盆地、白龍江河谷陽面山坡等區域，與耕地、草地分布區域基本吻合，表明退耕還林工程對植被覆蓋度增加的貢獻顯著。論文為20世紀末以來西秦嶺地區生態建設的成效提供了證據，也為當地深化生態環境建設和可持續發展提供了借鑒。

植被覆蓋度; 時空變化特征; 西秦嶺

植被覆蓋和植被活動及其變化長期以來一直是地球陸地生態系統研究的主體內容。近年來，在全球變化領域，通過了解大氣組成、土地利用和氣候變化對植被的影響與反饋，探討植被對全球變化的響應[1-4]；另一方面，在可持續發展領域，通過了解區域植被覆蓋度和植被活動的變化，分析人類活動對植被生態系統的影響[5]。近20 a來，利用衛星遙感數據紅光和紅外波段的不同組合進行植被研究，取得了較好的效果[6-7]。在眾多的植被指數中，NDVI(Normalized Differential Vegetation Index，歸一化植被指數)是應用最為廣泛的一種，已有大量的文獻研究了我國不同區域植被變化的時空特征及其與氣候、人類活動的關系[8-11]，研究發現NDVI與降水、氣溫等自然氣候因子[12]和城鎮發展、退耕還林等人類活動[13-14]有較好相關性。在現有研究中，崔曉臨等[15]利用2000—2009年NDVI數據，研究了秦嶺東部地區(陜西、河南)植被指數的變化，結論認為植被覆蓋呈逐年增加態勢，同時又進一步研究了海拔梯度差異的氣溫響應，認為高海拔地區植被生態系統更易受到全球氣候變化的影響。還有其他研究涉及到秦嶺部分地區，結果認為隴南山區植被呈增加趨勢[16]。

本文重點關注秦嶺西部地區，即嘉陵江干流以西的西秦嶺部分，在行政上屬甘肅省，包括隴南市、天水和定西2市的渭河以南部分縣，以及甘南州的迭部、舟曲和臨潭3縣，因西秦嶺主要部分為隴南市，故本研究以隴南市為案例區域。隴南市為全國扶貧重點地區，同時也是全國水土流失防治和生態建設的重點地區。據隴南市林業局提供的資料，自1999年以來，通過實施退耕還林、天然林保護、長防林、生態公益林、自然保護區等生態工程，累計造林45.33萬hm2，其中累計退耕面積8.24萬hm2，全市森林覆蓋率由38.9%增加到42%。本研究通過植被覆蓋度變化的時空特征揭示，一方面為驗證20世紀末以來生態建設的成效提供依據，另一方面也為當地深化生態環境建設和可持續發展提供借鑒。

1　研究區概況

隴南市經緯度為32°35′45″—34°32′00″N，104°01′19″ —106°35′20″E，在地貌上，北部屬黃土高原丘陵溝壑區，西部為岷山山脈高山嶺谷區，東南部為秦巴山地高山峽谷區；在氣候上，為亞熱帶向暖溫帶過渡地區，年平均氣溫5～16℃，年降雨量400～1 000 mm；在流域單元上，是甘肅省唯一的長江流域地區；在植被上，為常綠—落葉針闊混交林區域。

隴南市與陜、川兩省接壤，轄1區8縣，土地總面積2.79萬km2，2012年常住人口256.95萬人，將近占全省比重的1/10。境內山地廣布，氣候垂直分異顯著，海拔高度介于550～4 187 m之間，坡度25°以上面積占國土面積的43%[17]，為全國水土流失和泥石流災害的重點防治區，也是全國退耕還林的重點實施區域。據隴南市土地局資料，全市將近2/3的土地利用類型為林草地，其中，林地面積占全市面積的49.67%，牧草地面積占14.98%，耕地和園地面積占20.48%，建設用地面積占1.66%，水域面積占1.05%，其他用地面積占12.15%。耕地主要分布在東部的徽(縣)成(縣)盆地和北部的西(和)禮(縣)盆地，以及武都區的白龍江干流河谷和文縣的白水江干流河谷區域。

2　數據來源與研究方法

2.1數據來源

植被覆蓋度變化分析主要使用NDVI數據，數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站的MODIS中國合成產品，提取基于Terra衛星的2000—2010年NDVI中國1 km格網的NDVI月合成產品，該產品是取每月的最大值為月度實際值，坐標系為WGS84。考慮到夏秋季是植被活動的旺盛時期，因此選擇6—10月份的NDVI值作為背景數據，在ARCGIS軟件支持下取得6—10月的NDVI最大值，作為NDVI的年度考察值。

輔助分析數據包括：(1) 地形圖和土地利用柵格數據，前者來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站提供的ASTER GDEM DEM數據，后者來源于中國科學院提供的2000年遙感數據，兩項數據主要用于研究區域一般特征分析和植被覆蓋度變化的空間特征分析；(2) 氣象數據，來源于國家氣象局提供的武都測站2000—2010年度氣溫和降雨數據，主要用于和植被覆蓋度變化進行相關分析；(3) 統計數據，主要來源于實地調研的專業部門數據和相關年度的統計年鑒數據。

2.2研究方法

2.2.1植被覆蓋度植被覆蓋度的計算通常采用像元二分法[18-20]，這是一種簡單實用的遙感估算模型，其原理是假設一個影像像元的地表覆蓋分為有植被和無植被兩部分，遙感傳感器觀測到的光譜信息也是這兩部分要素的線性加權組合，權重是兩要素的面積比重，植被要素的面積比重就是像元中植被部分的權重，因此，植被面積比重的計算公式為[21-22]：Pveg=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)，其中，Pveg為觀測區域植被面積的比重，S為混合像元的遙感信息值，Sveg是完全植被覆蓋像元的遙感信息值，Ssoil為完全無植被覆蓋像元的遙感信息值。

本文以2000—2010年NDVI的年度值為遙感信息值，定義遙感估算的植被覆蓋面積比重為植被覆蓋度Vc(Vegetation Coverage)，則根據上述原理，Vc的計算公式為：

Vc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(1)

式中：NDVI——像元的實際值；NDVIveg——完全植被覆蓋像元的遙感信息值；NDVIsoil——完全無植被覆蓋像元的遙感信息值。理論上，NDVIveg——純植被像元；NDVIsoil——純土壤像元，通常被分別取值為影像象元中的最大值與最小值；但實際上，因地表不同地物之間的相互影響，圖像不可避免地存在噪聲，因而實際研究中并不是直接取影像中的最大值和最小值，而是根據影像像元值的累積頻率分布情況，設定一定的置信度區間，取置信度區間的最大值和最小值。一般情況下，如沒有足夠的實地觀測的樣點數據，置信區間通常設定為5%～95%[23]。因此，本文以NDVI像元值累積分布5%的值為影像中NDVI最小值，低于此值的Vc值均取0；NDVI像元值累積分布95%的為像元中最大值，高于此值的Vc值均取1；介于其中的用公式(1)計算結果，利用ArcGIS的reclassify模塊和raster calculator模塊取得最終結果。

2.2.2一元線性回歸一元線性回歸方法主要用來測度Vc隨時間變化的趨勢[24-26]，通過單個像元Vc隨時間的變化趨勢模擬刻畫整個區域植被覆蓋度變化的空間態勢，回歸方程的斜率是Vc隨時間變化的主要參數，計算公式為：

(2)

式中：Vcslp——方程的斜率；i，n——Vc自2000年起的年度序號，共11 a，i∈(1，11)，n=11。Vcslp>0，植被覆蓋度呈上升趨勢，值越大，表明植被活動強度越大；Vcslp<0，植被覆蓋度呈下降趨勢，值越小，表明植被活動強度下降的趨勢越顯著。

2.2.3標準差標準差方法主要用來測度各年度Vc像素值的離散程度或變化幅度，本文也用來和植被覆蓋度斜率變化進行時空組合分析，前者表示植被覆蓋度變化的幅度，而后者表征變化方向。本研究中，標準差的計算使用ArcGIS空間分析工具中的cell statistics模塊，選擇2000—2010年各年Vc的標準差輸出形式得到具體的結果。

3　結果與分析

3.1全域植被覆蓋度變化的時序特征

利用像元二分法計算2000—2010年隴南市各年的Vc，分析Vc隨時間變化的特點。圖1顯示，2000年以來，隴南市Vc趨勢線較為平穩，植被覆蓋度圍繞0.64左右上下波動，近年來趨于穩定。

3.2植被覆蓋度變化趨勢的空間分異

3.2.1變化趨勢劃分因為植被的變化存在自身自然變化的閾值范圍，因此對于Vcslp是上升、穩定還是下降的判斷，首先需要確定其自然變動的閾值區。目前基本采用兩種方法，一種是選擇植被覆蓋度為0的訓練區，看Vc變化的值域區間，根據國內學者在青藏高原的研究[27]，值域-0.2～0.2為植被自然變動的范圍；另一種方法借助統計學方法，如采用Jenks′natural breaks斷點分級，確定樣本的自然斷點[24]。本文采用前一種方法，因隴南市地處河流上游地區，河流為線狀要素，也無面積較大的湖泊，無法滿足訓練區的精度要求，考慮到隴南市城鎮建設用地區域原本狹小，近幾年在城鎮擴張中綠化覆蓋率提高不大，在土地利用圖中面積最大的可達2 km2，故選擇城鎮建設用地作為訓練區。根據對2000年土地利用數據中建設用地Vc斜率柵格數據分布的特征值分析，Vc介于-0.027 1～0.018 61，和第一種方法中確定的值域相當，因此將此范圍作為Vc變化相對穩定的閾值區間。

表1顯示，近十年來將近90%的區域Vc變化趨勢相對穩定，將近1/10的區域表現為上升趨勢，面積2 563.23 km2，1.33%的區域為降低趨勢，面積372.08 km2。圖2顯示，植被覆蓋度增加趨勢區域主要分布在中北部黃土高原地貌類型區，大體上呈面狀或片狀集中分布于徽成盆地區、西禮盆地區、武都區白龍江干流河谷的陽面山坡區，這些區域的土地利用類型以耕地和草地為主，且調研資料顯示，這些區域也是退耕還林面積較大的區域，在一定程度上可以證實退耕還林工程對植被覆蓋度增加的貢獻顯著。降低趨勢的區域一是南部文縣的河谷區域，尤其是白水江上游；二是西和、宕昌兩縣之間的山區。

圖1　隴南市Vc時序變化趨勢

變化趨勢閾值范圍像元數實際面積/km2面積比重/%穩定趨勢-0.0271～0.018616951124964.6989.48上升趨勢0.01861～0.084671372563.239.19下降趨勢-0.0989～-0.02711036372.081.33

3.2.2變化趨勢的年度波動為便于和植被覆蓋度變化的斜率進行比較分析，采用Jenks′natural breaks方法將Vc標準差分為三級，結果見表2，圖3。表2顯示，標準差最大值為0.371 7，標準差較大的區域，即介于0.141 4-0.371 7的區域柵格單元數有10 646個，面積占13.70%，標準差較小的0-0.080 2的區域面積接近全部區域的一半，說明大多數區域植被覆蓋度變化范圍不大。圖3顯示，標準差的空間分布態勢和斜率的空間分布態勢類似，標準差較大的區域主要分布在斜率變化較大(上升或下降)的區域，如徽成盆地區、西禮盆地區、白龍江和白水江兩岸，且主要為耕地和草地的分布區域。

圖2　Vc上升和下降趨勢的空間分布

標準差閾值范圍柵格數面積/km2面積比重/%0～0.08023782313584.0348.690.0802～0.14142921510492.4937.610.1414～0.3717106463823.4813.70

圖3　Vc變化的標準差分布

3.2.3變化趨勢的時空組合分析按照表3的分類結果，把標準差值域進一步分為兩類，利用ArcGIS的柵格計算模塊對植被覆蓋度變化進行斜率和標準差的組合分類，結果分為6類區域。標準差小則表明像元的Vc年際變化較小，植被覆蓋度處于平穩的改善、穩定或退化趨勢；標準差大即像元的Vc年際波動較大，植被覆蓋度處于急劇或大幅波動的改善、穩定或退化趨勢。表3顯示，研究區大體處于Vc小范圍變化的穩定態勢中；植被覆蓋度改善且變化范圍大的地區可視為生態效益明顯或起伏中轉好，此類地區占研究區面積5.86%，只有少數地區處于植被覆蓋度在大范圍波動中退化的狀態。附圖11顯示，斜率穩定趨勢地區中，標準差小的區域多呈面狀連續分布態勢，標準差大的區域多呈零星的點狀或條帶狀分布；上升趨勢地區中則相反，標準差大的區域多呈面狀、連續性分布，標準差小的區域多為零星的點狀分布。

表3　Vc變化的空間分類

3.3植被覆蓋度變化的影響因子分析

2000—2010年，隴南市降雨量和溫度年際波動較大。從Vc與氣候要素特征值變化的關系來看，隴南市植被覆蓋度與同期平均氣溫呈顯著負相關，而和降雨量呈顯著正相關，氣溫、降水的變化對Vc變化的貢獻達到54.7%，43.5%。

有大量研究論證，植被覆蓋既受降水氣溫等自然生長環境的影響，同時也受到人為活動的作用，如退耕還林、天然林保護等生態環境建設[28-31]。在上文植被覆蓋改善區域中，徽成盆地區、西禮盆地區、武都區白龍江干流河谷的陽面山坡區也是隴南市退耕還林工程實施較多的區域，故而隴南市植被蓋度變化的影響因子可以歸納為氣候因子變化與退耕還林的影響。

4　結 論

(1) 2000年以來，隴南市植被覆蓋度變化總體相對穩定。時間序列的分析表明，NDVI總體呈上升態勢，Vc表現相對平穩。植被覆蓋度變化和6—8月平均氣溫、降雨量有較高相關性，表明隴南市氣溫、降雨變化對植被覆蓋度影響較大。

(2) 植被覆蓋度空間變化態勢和時間序列的分析結果基本一致，將近90%的區域表現為穩定趨勢，將近1/10的區域表現為上升趨勢。從空間變化態勢上看，上升趨勢區域多數呈面狀或片狀的集中分布態勢，下降趨勢區域多呈局部或零星的分散分布態勢；從年度變化的空間態勢來看，植被覆蓋度顯著上升或下降區域，Vc的年際波動較大，空間分布與耕地、草地分布區域基本吻合；而植被覆蓋度變化相對穩定區域，Vc的年際波動較小，空間分布與林地的分布區域基本吻合。植被覆蓋度上升區域主要分布在徽成盆地、西禮盆地、白龍江河谷陽面山坡等區域，也是退耕還林面積較大的區域，一定程度上說明退耕還林工程對植被覆蓋度增加的貢獻顯著。

(3) NDVI對揭示研究區域的植被覆蓋度變化有較好的效果，但因研究區域植被的垂直分異顯著，植被隨氣候變化的時空差異較大，目前采用的數據，時間和空間的分辨率依然不夠，特別是大比例尺的植被數據和土地利用數據不足，增加了研究結果的不確定性，這在下一步的深化研究中需要補充。另外，對人類活動的刻畫，特別是退耕還林以來植被覆蓋度增加的原因解釋，需要更詳盡的實地調研，進一步豐富研究內容。

[1]樸世龍,方精云.1982—1999年我國陸地植被活動對氣候變化響應的季節差異[J].地理學報,2003,58(1):119-125.

[2]Cramer W P, Leemans R. Assessing impacts of climate change on vegetation using climate classification systems[M].London: Chopman and Holl,1993.

[3]周廣勝,王玉輝.全球變化與氣候—植被分類研究和展望[J].科學通報,1999,24(44):2587-2593.

[4]李雙雙,延軍平,萬佳.近10年陜甘寧黃土高原區植被覆蓋時空變化特征[J].地理學報,2012,67(7):960-970.

[5]田慶久,閔祥軍.植被指數研究進展.地球科學進展[J],1998,13(4):327-333.

[6]賈坤,姚云軍,魏香琴,等.植被蓋度遙感估算研究進展[J].地球科學進展,2013,28(7):774-782.

[7]韋振鋒,王德光,張翀,等.近12年陜甘寧黃土高原區植被物候時空變化特征[J].生態與農村環境學報,2014,30(4):423-429.

[8]張瑋,張鐿鋰,王兆鋒,等.珠穆朗瑪峰自然保護區植被變化分析[J].地理科學進展,2006,25(3):12-22.

[9]韓秀珍,李三妹,羅敬寧,等.近20 a中國植被時空變化研究[J].干旱區研究,2008,25(6):753-759.

[10]孫艷玲,郭鵬,延曉冬,等.內蒙古植被覆蓋變化及其與氣候、人類活動的關系[J].自然資源科學,2010,25(3):407-414.

[11]鄭有飛,劉宏舉,吳榮軍,等.貴州省NDVI變化及其與主要氣候因子的相關性[J].生態與農村環境學報,2009,25(1):12-17.

[12]徐興奎,陳紅, Levy Jason K.氣候變暖背景下青藏高原植被覆蓋特征的時空變化及其成因分析[J].科學通報,2008,53(4):456-462.

[13]王靜,郭鈮,蔡迪花,等.瑪曲縣草地退牧還草工程效果評價[J].生態學報,2009,29(3):1276-1284.

[14]周洪建,王靜愛,岳耀杰,等.人類活動對植被退化/恢復影響的空間格局:以陜西省為例[J].生態學報,2009,29(9):4847-4856.

[15]崔曉臨,白紅英,王濤.秦嶺地區植被NDVI海拔梯度差異及其氣溫響應[J].資源科學,2013,35(3):618-626.

[16]楊尚武,張勃,趙一飛,等.1998—2011年甘肅河東地區NDVI時空變化[J].干旱區研究,2014,31(1):74-79.

[17]陳行,朱珊珊,李秋秋,等.西秦嶺地區農戶生計改變對生態建設的影響[J].山地學報,2014,32(6):662-670.

[18]Leprieur C, Verstraete M M, Pinty B. Evaluation of the performance of various vegetation indices to retrieve vegetation cover from AVHRR data[J]. Remote Sensing Reviews, 1994,10(4):265-284.

[19]陳晉,陳云浩,何春陽,等.基于土地覆蓋分類的植被覆蓋率估算亞像元模型與應用[J].遙感學報,2001,5(6):416-422.

[20]Zribi M, Le Hegarat-Mascle S, Taconet O, et al. Derivation of wild vegetation cover density in semi-arid regions: ERS2/SAR evaluation[J]. International Journal of Remote Sensing, 2003,24(6):1335-1352.

[21]劉廣峰,吳波,范文義,等.基于像元二分模型的沙漠化地區植被覆蓋度提取:以毛烏素沙地為例[J].水土保持研究,2007,14(2):268-271.

[22]郭芬芬,范建容,嚴冬,等.基于像元二分模型的昌都縣植被蓋度遙感估算[J].中國水土保持,2010(5):65-67.

[23]李苗苗,吳炳方,顏長珍,等.密云水庫上游植被覆蓋度的遙感估算[J].資源科學,2004,26(4):153-159

[24]于伯華,呂昌河,呂婷婷,等.青藏高原植被覆蓋變化的地域分異特征[J].地理科學進展,2009,28(3),391-397.

[25]梁四海,陳江,金曉梅,等.近21 a青藏高原植被覆蓋變化規律[J].地球科學進展,2007,22(1):33-40.

[26]馬明國,王建,王雪梅.基于遙感的植被年際變化及其與氣候關系研究進展[J].遙感學報,2006,10(3):421-431.

[27]Ding Mingjun, Zhang Yili, Shen Zhenxi, et al. Land cover change along the Qinghai Tibet Highway and Railway from 1981 to 2001[J]. Journal of Geographical Sciences, 2006,16(4):387-395.

[28]廖清飛,張鑫,馬全,等.青海省東部農業區植被覆蓋時空演變遙感監測與分析[J].生態學報,2014,34(20):5936-5943.

[29]孫智輝,曹雪梅,李新亞,等.氣候變化和人類活動對吳起土壤侵蝕的影響[J].水土保持研究,2009,16(6):30-34,39.

[30]田海靜,曹春香,戴晟懋,等.準格爾旗植被覆蓋度變化的時間序列遙感監測[J].地球信息科學學報,2014,16(1):126-133.

[31]高彥凈,謝余初,錢大文,等.甘肅白龍江流域植被覆蓋度及景觀格局變化[J].水土保持研究,2015,22(1):181-187.

Study on Spatiotemporal Variations of Vegetation Cover in the Western Qinling Mountain Areas During the Period from 2000 to 2010—A Case of Longnan of Gansu, China

WANG Chuansheng1,3, LI Qiuqiu1,2,3

(1.Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China; 2.University of Chinese AcademyofSciences,Beijing100049,China; 3.InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China)

As the main topic of terrestrial ecosystem study, vegetation cover change gained extensive attention in the process of global climate change and sustainable development recently. Based on MODIS NDVI data from June to October during the period from 2000 to 2010, taking Longnan City as a case area, we developed the calculation method of vegetation cover (Vc) by using Pixel Dichotomy model and analyzed the spatiotemporal variations of vegetation cover in the western Qinling Mountain areas by using simple linear regression and standard deviation method. The results showed that vegetation cover remained stable and significantly correlated with temperature and precipitation during the decade. The vegetation cover of 90% of study area showed the stability with small annual variation and also was consistent with the spatial distribution of forest land; while the vegetation cover in other 10% of study areas showed the growing tendency with significant variations and also was consistent with the spatial distribution of farmland and grassland, especially in Huicheng Basin, Xili Basin and adret slope of Bailong River Valley, which indicates that the Grain for Green project has the great contribution to vegetation cover increase. This study proved the effect of ecological construction in the western Qinling Mountain areas since late last century. All the findings can also provide

for local ecological environment construction and sustainable development.

vegetation cover; spatiotemporal variation; western Qinling Mountain

2015-02-08

2015-04-10

國家自然科學基金資助項目(41171109);中國科學院重點部署項目(KZZD-EW-06)

王傳勝(1965—),男,甘肅蘭州人,副研究員,博士,研究方向:區域規劃與資源環境保護。E-mail:wangcs@igsnrr.ac.cn

TP753; K921/927

A

1005-3409(2016)02-0308-05