濟寧市2005—2016年植被覆蓋度變化及影響因素

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(中國礦業大學(北京) 土地復墾與生態重建研究所， 北京 100083)

植被作為地球生態系統中的活躍成員，陸地生態系統中的任何變化必然會導致其類型、數量或質量等產生一定的響應變化[1]，而植被覆蓋度(fractional vegetation cover， FVC)作為區域生態系統中影響環境變化的重要指標， 對水文、 生態及全球變化等都具有重要意義[2]。 植被覆蓋度即單位面積內植被地上部分(包括葉、 莖、 枝)在地面的垂直投影面積占統計區總面積的比例[3]。 歸一化植被指數(NDVI)作為植被變化研究最常用指標，能夠較準確地反映植被的生長狀況、覆蓋程度及光合作用的強度，同時可以在較大時空尺度上客觀反映研究區植被覆蓋信息[4]。

目前，國內外有關區域植被覆蓋度的研究大多集中在氣候因子與植被覆蓋度的關系[5-6]，植被覆蓋度變化對區域環境的影響[7-8]，以城市化等為代表的人為因素對植被覆蓋度的影響[9-10]等方面。山東省濟寧市作為兼有農業型、資源型特點的城市[11]，與日俱增的人類經濟活動對該區域環境的干擾程度有增無減，導致該地區土地覆被狀況產生了一定程度的變化。及時掌握土地覆被變化規律，不僅可以促進城市土地布局的科學性，也為解決社會經濟發展與環境惡化之間日益尖銳的問題提供理論支持。本文中基于遙感與地理信息系統(geographic information system，GIS)技術，利用濟寧市2005—2016年近12 a的MODIS衛星遙感數據以及該地區內6個氣象站點的溫度和降水數據，對該地區植被覆蓋度在時間及空間上的變化特征進行分析。本研究旨在及時有效地掌握該地區植被覆蓋度的變化，為土地整治工程、生態建設、植被資源保護、合理開發及可持續發展提供參考。

1 研究區概況

濟寧市位于山東省西南部， 在山東、 河南、 安徽及江蘇交匯處， 屬亞溫帶區域， 東經117°36′—115°52′，北緯35°57′—34°26′。該地區東西長度約為158 km，南北長度約為167 km，以平原和洼地為主，山地丘陵較少。受地形及氣候的影響，耕地類型比較單一，面積比例最大是耕地，其次為水域、城鎮及工礦用地。全市共轄11個縣市區，行政區面積位居山東省第4位，其行政區域面積如圖1所示。

2 數據準備與研究方法

2.1 數據來源與預處理

遙感數據采用2005—2016年植被生長旺盛時期7—9月份16 d合成MODI13Q1產品數據，空間分辨率250 m，數據來源于美國國家航空航天局。數據的預處理包括利用MODIS投影工具(MODIS reprojection tool，MRT)進行投影轉換，利用波段運算進行最大值合成及研究區域裁剪等。

圖1 山東省濟寧市行政邊界圖

氣象數據為2005—2015年濟寧市內及附近地區6個氣象站點的氣溫數據和降水數據。由于2016年數據不全，因此選用11 a數據進行分析(該數據來源于中國氣象科學數據共享服務平臺)。利用GIS10.2對研究區6個氣象站點的年均溫數據及年降水量數據分別進行Kriging插值，得到2005—2015年濟寧市年降雨量及年均氣溫分布數據。

2.2 研究方法

2.2.1 最大值合成

采用NDVI最大值合成法將各月的旬數據合成為月數據，并將各月最大值合成年數據。最大值合成法(maximum value composite， MVC)是目前國際上最為通用的方法，通過取某一時間段內的NDVI最大值，從而進一步消除云、大氣、太陽高度角等因素的干擾[12]。該方法假設NDVI值最大的當天天氣晴朗，不受云層影響。

2.2.2 植被覆蓋度計算

植被覆蓋度與NDVI之間存在極顯著相關關系，二者之間可以通過建立轉換關系，來提取植被覆蓋度信息[13]。利用混合像元分解模型中最常用的二分模型，對該地區包含土壤指數與植被指數的NDVI值進行分解，從而求出植被覆蓋度公式。由NDVI表達式(1)可得植被覆蓋度公式，

I=fvNv+(1-fv)Ns，

(1)

(2)

式中：I及N為混合像元植被指數；fv為植被覆蓋度；Nv為純植被像元植被指數；Ns為純土壤像元植被指數；本文將Nv以及Ns值認為是該地區指數的最大與最小值，并分別取置信度為99%及1%時的NDVI作為該像元的最大與最小值。

2.2.3 趨勢及相關性分析

利用像元2005—2016年植被覆蓋度的一元線性回歸斜率及其分布，分析植被覆蓋度的空間變化及變化趨勢。一元線性回歸分析的方法可以模擬每個柵格的空間變化趨勢，利用單個像元時間變化特征來反映整個空間變化規律，從而可以綜合反映出研究區域的時空格局演變趨勢[14]。顯著性采用F檢驗，顯著性僅代表趨勢變化可置信度的高低，與變化快慢無關[15]。一元線性回歸斜率計算公式為

(3)

式中：i為年序號；n為年跨度，即12 a；Ni為第i年最大植被覆蓋度。斜率大于0，表明植被狀況有所改善；斜率小于0，則說明植被狀況變差。植被覆蓋度與氣候因子的相關性計算公式為

(4)

3 結果分析

3.1 濟寧市植被覆蓋度的年際度變化及空間格局

根據2005—2016年植被覆蓋度平均值，濟寧市近12 a植被覆蓋度年變化趨勢見圖2。由圖可知，隨著年份的增加，植被覆蓋度呈逐年下降趨勢。2005年覆蓋度最大，為0.82；2016年降至最低，為0.77。

經統計計算， 將濟寧市植被覆蓋度參照李登科[2]等的研究進行劃分， 植被覆蓋度在0～30%為低覆蓋度，>30%～60%為中覆蓋度，>60%～100%為高覆蓋度， 共3個等級， 從而得到2005—2016年各等級覆蓋度變化趨勢及面積比例(如圖3所示)。由圖可知：中覆蓋度地區面積呈逐年增長趨勢，低覆蓋度增加不明顯，兩者增加之和由2005年的7.41%增長至2016年的12.97%；高覆蓋度地區呈逐年減小趨勢，其覆蓋度由2005年的92.58%減小至2016年的87.03%。各縣市區的2005—2016年植被覆蓋度變化趨勢及線性回歸方程分別如圖4及表1所示。由圖、表中的數據可以看出，僅微山縣回歸斜率大于0，其余各地區斜率均小于0，即除微山縣外的其余10個縣市區，均不同程度地出現植被覆蓋度減小趨勢，因此，濟寧市整體覆蓋度呈現減小趨勢。

圖2 濟寧市2005—2016年植被覆蓋度變化趨勢

圖5(a)(b)分別為2005—2016年濟寧市年植被覆蓋度變化率及顯著性空間分布圖，變化幅度分級θs及面積比例、顯著性變化等級及分級面積所占比例如表2所示。

圖3 研究區域不同等級覆蓋度面積比例

圖4 2005—2016年濟寧市各縣市區植被覆蓋度變化趨勢表1 2005—2016年濟寧市各縣市區植被覆蓋度線性回歸方程

區域回歸方程R2 金鄉縣y=-0.003x+7.8330.469*梁山縣y=-0.003x+7.0310.217嘉祥縣y=-0.006x+13.2730.736**曲阜市y=-0.005x+10.7090.426*任城區y=-0.007x+14.7080.715**魚臺縣y=-0.006x+12.8020.704**汶上縣y=-0.006x+12.8110.554**兗州區y=-0.006x+12.2230.474*鄒城市y=-0.005x+9.8420.489*泗水縣y=-0.004x+7.8400.188微山縣y=0.002x-2.7490.097 注:y為植被覆蓋度,x為時間序列,R2為決定系數;*表示在顯著性檢驗水平p<0.05上相關性顯著,**表示在顯著性檢驗水平p<0.01上相關性極顯著。

結果顯示，NDVI增大的面積占28.89%，減小的面積占71.11%，其中，6.35%的面積呈顯著下降(0.01

3.2 植被覆蓋度變化因素分析

3.2.1 與氣候因素相關分析

圖6(a)(b)分別為濟寧市2005—2015年年均溫度變化趨勢圖、植被覆蓋度與年降雨量變化趨勢對比圖。圖中顯示，近11 a濟寧市年均溫度變化幅度小，在13.6～15 ℃之間變動，整體上呈“W”型，年均溫度為14.22 ℃；而年降雨量整體呈減小趨勢，2005年降水量最大，12 a間平均降雨701.21 mm。由圖6(b)可知，2008、2012年濟寧市植被覆蓋度均較前一年呈增加趨勢，但降雨量減少；2013年植被覆蓋度較2012年減少，但降雨量增加。由此可見，降雨量對植被覆蓋度的影響程度在減小。

(a) 植被覆蓋度變化率 (b) 顯著性空間分布圖5 山東省濟寧市2005—2016年植被覆蓋度變化率及顯著性空間分布表2 2005—2016年濟寧市植被覆蓋度變化幅度及顯著性分級

變化幅度分級面積比例/%變化顯著性p面積比例/%嚴重退化,θs≤-0.009024.61極顯著下降,θs<0,p<0.012.24中度退化,-0.0090<θs≤-0.004520.86顯著下降,θs<0,0.010.0564.76基本不變,-0.0010<θs≤0.00108.68上升不顯著,θs>0,p>0.0528.45輕微改善,0.0010<θs≤0.004512.73顯著上升,θs>0,0.010,p<0.010.08明顯改善,θs>0.00904.70 注:θs為植被覆蓋度變化幅度分級,p為顯著性檢驗水平。

濟寧市植被覆蓋度與氣溫、 降雨的相關性如圖7所示。 可以看出， 植被覆蓋度與年降雨量平均相關系數為0.03， 呈正相關區域面積占51.47%； 與年均溫度平均相關系數為-0.06， 呈正相關區域面積占42.23%， 表明降雨量是影響該區域內植被生長的主要氣候因子，但與植被覆蓋度相關不顯著(p>0.05)。整體上，濟寧市植被覆蓋度與年均溫度呈負相關，與年降雨量呈正相關關系，研究結論與孫蓓蓓等[16]的結論相一致，且植被覆蓋度與降雨量無明顯空間差異，與溫度呈由東北向西南方向增加的趨勢。

(a)年均溫度(b)年降雨量與植被覆蓋度對比圖6 2005—2015年濟寧市年均溫和年降雨量與植被覆蓋度對比變化趨勢圖

(a)年均溫度(b)年降雨量圖7 2005—2015年濟寧市植被覆蓋度與氣候因子的相關性

3.2.2 與人為因素分析

人類活動對植被的影響主要通過2種方式來體現，即土地利用類型及利用方式來影響其植被類型的面積及質量[17]。濟寧市土地利用變化主要分為經濟發展、人口及農業生產驅動力等方面原因[18]。隨著社會的發展及人口密度的增加，該地區逐步向城鎮化趨勢發展，必然導致城鎮建設擴張、耕地面積減少等。經濟的發展使得固定資產投資加大，從而導致耕地數量減少；農業科技的發展使得在產量不變的情況下，耕地的數量也在不斷減少。圖8(a)(b)分別顯示了濟寧市2005—2015年人口密度、固定資產(只含房地產)投資數量、 該地區生產總值以及煤炭產值變化趨勢。數據來源于濟寧市2005—2015年統計年鑒。

1)與人口密度相關。由于統計年鑒中2005—2012年人口數量依照年末總人口數統計，2013—2015年人口數量依照常住人口數量統計； 因此這種計算標準的不同導致人口密度在2005—2012年持續增大的情況下， 2013年人口密度突然減小， 但在同樣計算條件下， 2013—2015年人口密度仍呈逐年增大趨勢。據此，可大致判定濟寧市2005—2015年人口密度大體呈逐年增加趨勢，且植被覆蓋度與人口密度在2005—2012年間呈極顯著相關關系(p<0.01)，其中，嘉祥縣、任城區及魚臺縣表現較為明顯。

(a)人口密度與固定資產投資(b)生產總值、原煤產值與植被覆蓋度圖8 2005—2015年濟寧市人口密度與固定資產投資及生產總值、原煤產值與植被覆蓋度的變化趨勢圖

2)與固定資產投資、生產總值相關。由圖8(a)(b)可知，固定資產投資數量及生產總值均呈逐年增加趨勢，且2005—2015年濟寧市植被覆蓋度與固定資產投資及生產總值均呈極顯著相關關系(p<0.01)，其中，鄒城市、兗州區及任城區對濟寧市生產總值貢獻最大，且這3個地區植被覆蓋度較小。將這3個行政區域矢量分別與圖5疊加可知，只有任城區植被覆蓋度變化較大，鄒城市及兗州區與濟寧市其他地區植被覆蓋度變化無明顯差別。任城區只有在2012、2014年植被覆蓋度有所增長之外，其余年份均有不同程度的減小。利用偏相關分析2005—2012年不同人為因素與植被覆蓋度的相關關系，其結果表明，只有任城區植被覆蓋度與人口密度、固定資產投資及生產總值均呈顯著性關系，主要原因是任城區為濟寧市的政治、經濟、文化中心，且本文中將高新區、太白湖新區及北湖度假區等均統計到任城區范圍內，與實際范圍有一定出入，隨著經濟的發展及度假區的開發等，植被覆蓋度也呈現一定的相關變化。其余各縣市區中，只有嘉祥縣與魚臺縣植被覆蓋度與人口密度及生產總值呈顯著或極顯著關系。2005—2015年濟寧市的與植被覆蓋度關系顯著的地區如表3所示。由表可知，濟寧市大部分地區植被覆蓋度與該地區的經濟發展有明顯的相關關系，且濟寧市固定資產投資與生產總值均呈顯著或極顯著關系，因此，植被覆蓋度的變化與該地區固定資產投資有較大的關系。此結論對于該地區合理開發、生態工程建設等決策有一定的參考意義。

表3 2005—2015年與植被覆蓋度呈顯著關系的地區

通過對比生產總值發現，微山縣與曲阜市生產總值幾乎一致，但微山縣植被覆蓋度變化不明顯，曲阜市卻顯著下降。主要原因可能是，曲阜以儒家文化聞名于世，肩負著進一步擴大曲阜國際文化旅游城市影響力的重任。城市的可識別性可由2種模式展現，第一種是超高層建筑和傳統建筑群落或軸線空間，第二種是通過傳承具有當地歷史文化特色的建設手法，進而形成富有地方特色的、視野開闊的城市標志性片區[19]，因此，曲阜城市建筑發展會嚴格控制該地的建筑風貌，從而導致了土地利用相比于微山縣會發生更明顯的變化。

3)與原煤產值相關。濟寧市作為資源型城市， 礦產資源豐富， 經濟的快速發展與煤炭產業的發展息息相關。 依據圖8(b)， 經相關計算， 煤炭產值與濟寧市總產值在0.01水平上呈顯著正相關關系， 說明煤炭產業的發展一定程度上帶動了濟寧市的經濟發展，且煤炭產值與植被覆蓋度在0.05水平上呈顯著負相關關系。濟寧市煤礦主要分布在兗州區、曲阜市及鄒城市3地交界處、任城區及微山縣等，由于煤炭產值為濟寧市總的煤炭產值，因此經計算，煤礦主要分布地區均與總煤炭產值相關不顯著。因為煤炭產值與濟寧市總產值在0.01水平上呈顯著正相關關系，所以煤炭產業的發展一定程度上也影響著植被覆蓋度的變化如表3所示。

對于除表3外的其他縣市區，其植被覆蓋度與人為因素相關關系不顯著。因為2005—2015年濟寧市植被覆蓋度與固定資產投資及生產總值均呈極顯著相關關系(p<0.01)，所以一定程度上也影響著其他地區的植被覆蓋度。2012年植被覆蓋度有明顯增大趨勢，原因主要是兗州區、汶上縣、曲阜市及泗水縣貢獻較多。兗州區及泗水縣房地產投資的大幅下降，對植被覆蓋度的增加有一定的貢獻，但汶上縣及曲阜市投資仍呈上升趨勢。由此可見，植被覆蓋度變化受多重因素的影響，對于其他人為因素是如何產生影響的還需進一步研究。

4 結論

本文中基于MODIS衛星遙感數據獲取的NDVI對濟寧市地區2005—2016年植被覆蓋信息進行了反演，同時結合該地區溫度、降雨量數據以及人為因素，對其植被覆蓋度變化的影響因素進行了分析，得出以下結論：

1)濟寧市近12 a植被覆蓋度整體呈減小趨勢， 在空間分布上無顯著性差異。 低覆蓋度及中等覆蓋度由2005年的7.41%增長至2016年的12.97%， 高覆蓋度地區由2005年的92.58%減小至2016年的87.03%。 整體植被覆蓋度平均值由2005年的82.46%減小至2016年的77.04%。

2)在氣候因素上， 研究區植被覆蓋度總體上與降雨量呈正相關關系， 與溫度呈現負相關關系， 但顯著性水平均在p>0.05。 在人為因素上， 植被覆蓋度與人口密度、 固定資產投資及生產總值均呈負相關關系， 且與人口密度(2005—2012年)、固定資產投資及生產總值(2005—2015年)均呈極顯著相關關系(p<0.01)。

3)在整體上，該地區植被覆蓋度與煤炭開采導致的土地塌陷、積水等問題在空間上無明顯差異。對于大部分縣市區的植被覆蓋度變化與固定資產投資及生產總值呈顯著或極顯著變化，但個別縣區一定程度上仍受其他因素影響。由于只采用了濟寧市夏季植被覆蓋度數據，因此尚不能完全滿足其影響因素分析的實際要求。在今后的研究中，應充分利用多源、多時相遙感數據，以便更好地揭示某一地區植被覆蓋度的變化狀況。

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