中國西南喀斯特地區植被變化時空特征及其成因

呂 妍,張 黎,,*,閆慧敏,,任小麗,王軍邦,牛忠恩,顧峰雪,何洪林,

1 中國科學院地理科學與資源研究所 生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室, 北京 100101 2 中國科學院地理科學與資源研究所 資源利用與環境修復重點實驗室, 北京 100101 3 中國科學院大學,北京 100049 4 中國科學院大學 資源與環境學院,北京 100049 5 中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所 農業部旱作節水農業重點實驗室, 北京 100081

中國西南喀斯特地區是世界三大巖溶區之一,巖溶面積約為51.36萬km2,占我國國土面積的5.35%[1]。受地球內動力、強烈的地質運動、高溫多雨的氣候等因素的影響,石漠化成為這一地區最為嚴重的環境問題,威脅著西南喀斯特地區的生態安全和經濟社會發展[2-3]。20世紀80年代國家開始治理西南喀斯特地區的石漠化,實施了包括 “長防”和“長治”工程、“珠治”試點工程在內的一系列生態工程[4],石漠化問題受到越來越多的關注。隨著2000年以來退耕還林還草、天然林保護等生態治理工程的實施,喀斯特退化生態系統得到一定程度的恢復。特別是自2008年國務院批復《巖溶地區石漠化綜合治理規劃大綱》以來,在西南喀斯特地區設立首批100個石漠化治理試點縣開展封山育林育草、人工造林種草、坡改梯、生態移民等石漠化綜合治理工程,之后又陸續在351個石漠化縣開展生態恢復工作。截止到2015年我國西南喀斯特地區石漠化總面積降至9.2萬km2,演變趨勢由加劇變為逐漸減緩[5-6]。盡管這些生態工程的實施在一定程度上遏制了生態系統的退化,并促使該區域生態狀況逐漸向良性發展,但受暴雨和干旱等極端氣候事件以及人類對土地的過度開發利用等因素的影響,該區域的水土流失問題依然嚴峻,進而引起植被覆蓋和生產力的降低[7]。在氣候變化和人類活動綜合影響的背景下,研究中國西南喀斯特地區植被覆蓋及生產力的動態變化及其驅動因子具有重要科學意義,同時也是評估生態工程成效的重要基礎。

植被覆蓋和生態系統生產力是定量評估生態系統植被狀況的兩個重要指標。歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)與增強型植被指數(Enhanced Vegetation Index,EVI)已被廣泛用于指示植被覆蓋狀況[8]。生態系統總初級生產力(Gross Primary Productivity,GPP)與生態系統凈初級生產力(Net Primary Productivity,NPP)均是地-氣CO2交換過程中的重要分量,分別為綠色植物通過光合作用從大氣中固定CO2形成光合產物的總量及減去植物自養呼吸后的有機質總量[9-10]。已有研究表明,與1981—2011年中國西南喀斯特地區NDVI和NPP不顯著的增加趨勢相比[11],2000以來在生態工程實施的背景下中國西南喀斯特地區植被指數、生產力和生物量明顯增加[12-16],特別是廣西西北、貴州中部和云南東南部地區。其中,廣西西北部喀斯特區域2000—2010年NPP和凈生態系統生產力(Net Ecosystem Productivity,NEP)的增長率分別為13.20 gC m-2a-1和9.00 gC m-2a-1[17]；2000—2005年該地區植被碳儲量和碳密度亦呈增加趨勢,年增長率分別為4.2×105t a-1和0.66 t hm-2a-1[18]。2002—2008年貴州畢節喀斯特區域NDVI年增長率處在0—0.04 a-1之間[19]。2001—2010年云南東南部喀斯特區域NDVI呈上升趨勢,增加速率為0.003 a-1[20]。然而,關于2008年開展石漠化綜合治理工程以來中國西南喀斯特地區的植被覆蓋和生產力如何變化尚不清楚。

本研究采用500 m分辨率的遙感產品和遙感光能利用率模型,分析2000—2015年中國西南喀斯特地區植被覆蓋及生長狀況的時空變化特征,重點探討2008年以來石漠化綜合工程、氣候變化等環境因素對植被覆蓋及生長的影響。考慮到EVI比NDVI對高植被覆蓋地區更敏感,以及GPP決定了進入陸地生態系統初始物質和能量[8-10],本文選用EVI年均值和GPP年總量這2個因子來研究中國西南喀斯特地區植被覆蓋和生長的動態變化。本研究將增進人們對中國西南喀斯特地區如何響應氣候變化和人類活動的認識,并為定量評估喀斯特區域已有石漠化綜合治理工程的實施效益提供依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

中國西南喀斯特地區(96°50'—117°18′E, 20°06′—34°12′N)主要包括貴州、云南、四川、重慶、湖北、湖南、廣西壯族自治區、廣東八省,巖溶面積占八省總面積的26.51%[21]。地勢西高東低,呈階梯狀分布,地形破碎,地貌類型多樣,具有高度的景觀異質性,東西兩側海拔高度差異較大[22]。大部分地區屬亞熱帶季風氣候,年均溫15℃以上,年均降水量大于1100 mm,雨熱同期[1]。土壤類型有黃棕壤、紅壤、石灰土等,土壤松散易侵蝕,富鈣、偏堿性。喀斯特生態系統的基巖主要由純碳酸鹽巖(25%)和不純碳酸鹽巖(23%)組成,而其余地區的基巖則由碎屑巖組成[23]。植被類型主要包括混交林(33.8%)、草原(31.1%)農田(21.6%)、常綠闊葉林(9.8%)(圖1)。在濕潤、半濕潤氣候條件和喀斯特地貌極其發育的自然背景下,受人為活動干擾,石漠化面積逐年增加,2005年達到12.96萬km2,占西南喀斯特地區的6.8%,面臨著非常嚴重的石漠化問題[1]。

1.2 VPM模型

VPM模型(Vegetation Photosynthesis Model,VPM)是基于光能利用率原理的遙感生產力模型[24-25]。該模型將葉片和冠層劃分為葉綠素部分(Chlorophyll)和非光合部分(Non-photosynthetic Vegetation,NPV),將冠層吸收光合有效輻射的比例分為葉綠素吸收的部分(FPARchl)與非光合植被吸收的部分(FPARNPV),光合作用僅發生在葉綠素部分[24-25]。GPP的計算方程表示為：

GPP=εg×FPARchl×PAR

(1)

εg=ε0×Tscalar×Wscalar×Pscalar

(2)

式中,PAR(Photo Synthetically Action Radiation)為光合有效輻射；FPARchl指的是植被光合部分吸收光合有效輻射的比例；εg為光能利用率；ε0為最大光能利用率；Tscalar、Wscalar和Pscalar分別為溫度、水分和葉物候對ε0的調節系數。其中,FPARchl被近似用EVI的線性函數來表達：

FPARchl=a×EVI

(3)

式中,a為經驗系數,取值為1[24-25]。Tscalar代表溫度對光合的影響。根據陸地生態系統模型(Terrestrial Ecosystem Model,TEM)的原理[26],將其表示為：

(4)

式中,Tmin、Tmax和Topt分別指的是植被進行光合作用需要的最低、最高和最適溫度(℃)[27-29]。當空氣溫度低于Tmin時,Tscalar就設為0。

Wscalar代表水分對光合的影響。VPM中Wscalar通過水分敏感的陸表水分指數(Land Surface Water Index,LSWI)計算得到,公式表示為：

(5)

式中,LSWImax指的是生長季單個像元內植被的最大LSWI。

Pscalar代表葉物候對冠層尺度光合的影響,取決于葉齡的長短。對于葉齡為1年的植被,將其在1年內經歷的從出芽到凋落過程分成兩個階段分別計算,其中出芽到完全展葉的階段表示為：

(6)

展葉后的階段,Pscalar為1。對于葉片可以保持幾個生長季、冠層由不同葉齡的葉片組成、生長季中不斷有新葉長出的植被,Pscalar均設為 1。

EVI和LSWI由MODIS產品中的地表反射率(空間分辨率500 m,時間步長8 d)計算得到,公式為[30-31]

(7)

(8)

式中,C1為大氣修正紅光校正參數,值為6.0；C2為大氣修正藍光校正參數,值為7.5；L為土壤調節參數,值為1.0[30]。ρnir、ρred、ρblue及ρswir分別為近紅外、紅波、藍波以及短波紅外的地表反射率。

VPM模型已被廣泛應用于不同區域的森林(中國長白山森林[24]、美國Howland 森林[25]、美國Harvard森林[32])、草地(中國內蒙古草地)[33]、農田(中國禹城農田[34],美國Twitchell Island農田、日本Mase農田、韓國Gimje和Haenam農田[35])等生態系統的GPP評估,觀測值和模擬值的決定系數在0.64以上。在中國西南喀斯特地區,VPM模擬的年GPP與通量塔測定的草地GPP動態有很好的一致性(R2=0.77)[36]。

1.3 研究數據

研究數據包括VPM模型輸入數據和輔助數據。VPM模型需要的輸入數據包括2000—2015年空間分辨率500 m、時間步長8 d 的 EVI、LSWI、PAR和氣溫(Ta)數據。EVI和LSWI是由中等分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)提供的地表反射率產品(空間分辨率為 500 m,時間步長為8 d)計算得到。PAR數據源自Yan等[37]利用MODIS 1B數據產品、 MODIS的地表反射率產品以及雙向反射模型(BRDF)參數產品[38],通過檢索輻射傳輸模型計算的查找表來反演得到,空間分辨率1000 m,時間步長16 d。氣溫資料來自中國氣象數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn/,地面累日值數據集),使用Aunspline4.2軟件基于地形因子進行插值,獲取空間分辨率 500 m、時間步長 8 d的氣溫數據。本研究所用的EVI年均值由一年46期的8 d EVI產品求均值得到,GPP年總量由VPM模型輸出的一年46期的8 d GPP數據加和得到。

輔助數據包括降水量、生態系統類型、大氣CO2濃度、大氣氮沉降量和縣級石漠化治理工程的統計資料。2000—2015年的降水資料來自中國氣象數據共享服務網,運用Aunspline4.2軟件基于地形因子進行插值,獲取空間分辨率500 m的年降水量數據。2001—2013年的生態系統類型數據來自MODIS的三級土地覆蓋產品(MCD12Q1),空間分辨率為500 m,使用美國馬里蘭大學的分類方案。為便于分析,本研究將其合并為林地、灌木、草地、農田和其他等五大生態系統類型。2000—2010年的大氣氮沉降數據來自Gu等基于CEVSA2模型,根據施肥數據和能源消費數據計算的柵格結果[39]。2000—2015年的大氣CO2濃度數據采用夏威夷Mauna Loa觀測站測定的大氣CO2濃度年均值(ftp://aftp.cmdl.noaa.gov/products/trends/co2/co2_annmean_mlo.txt)。縣級石漠化治理工程的統計資料源自西南喀斯特地區八個省份的林業局提供的2008—2015年治理石漠化區域的面積。參照Tong等的研究[13],按石漠化綜合治理工程區域面積將100個試點縣分為較低(0—50 km2)、中等(50—100 km2)、較高(100—200 km2)和高(>200 km2)4類治理等級。利用Arcgis10.1將以上數據均轉換為WGS84—Albers等面積投影,空間分辨率統一為500 m,時間步長統一為年尺度。

1.4 統計分析方法

1.4.1 趨勢分析

利用趨勢傾向率(b)分析植被EVI、GPP和氣象因子的年際變化率,逐柵格進行趨勢分析,公式如下：

(9)

式中：xi為第i年EVI年均值、GPP年總量、年均溫或年降水量；n為研究時段；ti為xi對應的時間。b>0說明植被EVI、GPP及各氣象因子在研究期間呈增加趨勢,反之呈減小趨勢。

1.4.2 突變點檢測

使用Mann-Kendall方法檢測EVI變化趨勢的潛在突變點[40]。對于具有n個樣本量的時間序列x,構造一個秩序列：

(10)

(11)

式中,秩序列Sk是第i時刻的數值大于j時刻(j=1,2,…,i)的數值個數的累計數。在時間序列隨機獨立的假定下,定義統計量如下：

(12)

式中,UF1=0,E(Sk)和Var(Sk)分別是秩矩陣Sk的均值和方差。在x1,x2,…,xn相互獨立,且有相同連續分布時,它們可以由下式算出：

(13)

(14)

式中,UFk為標準正態分布,它是按,x1,x2,…,xn排序計算出的正向統計量序列。對于相反的序列xn,xn-1,…,x1,重復上述過程可得到逆向統計量序列UBk,同時使UBk=-UFk,UB1=0。如果UBk和UFk相交,這個交叉點可能是突變點(P<0.05)。

1.4.3 回歸分析及殘差分析

將年均溫(XT)和年降水量(XP)對植被EVI年均值(Y)變化趨勢的貢獻率(fi)定義為預測變量的趨勢及其回歸系數的乘積,回歸方程和貢獻率分別表示為：

Y=b0+bTXT+bPXP+ε

(15)

(16)

式中,i為研究時段；bT和bP分別是年均溫和年降水量的回歸系數；b0是常數項；ε是殘差。殘差分析法首先將植被EVI年均值與年均溫、年降水量等氣象數據建立回歸方程,利用回歸方程得到植被EVI預測值,進而計算得到實測值與預測值之間的差。只有在植被EVI年均值與氣候因子存在顯著相關的區域,假定實測值與預測值的差消除了氣候變化對植被 EVI年均值的影響,采用EVI殘差趨勢變化來反映非氣候因子對植被覆蓋的影響[19]。需要注意的是,由于缺乏與植被EVI匹配、時空連續的大氣CO2濃度數據和大氣氮沉降數據,無法逐柵格建立大氣CO2濃度、大氣氮沉降與植被EVI的多元回歸方程。因此,本研究在上述多元回歸分析的基礎上,對年均EVI與大氣CO2濃度和大氣氮沉降數據進行簡單線性回歸分析。

2 結果與分析

2.1 植被覆蓋及生產力的時空動態

2000—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI均值分布在0.28—0.33之間,呈顯著增加趨勢(P<0.05),年增長率為0.0022。Mann-Kendall檢驗顯示,正向統計量序列(UF)與逆向統計量序列(UB)曲線在2008年附近相交,表明2008年前后植被EVI存在顯著差異,應分段進行統計分析(圖2)。2000—2007年,植被年均EVI變化不顯著(P=0.21)；2008年實施石漠化治理工程以來,植被年均EVI的增速變快(圖2)。與2000—2007年相比,2008—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI的均值和變化率分別偏高6.9%和85.7%,其中喀斯特生態系統與非喀斯特生態系統植被EVI的均值分別由原來的0.294和0.292增加至0.313和0.311,EVI年增長率分別由原來的0.0016和0.0013增加至0.0027和0.0026。

逐柵格分析顯示,2000—2015年中國西南喀斯特地區大部分區域(88.4%)植被EVI年均值呈增加趨勢(圖3)。增加最為明顯的地區主要分布在四川東部、湖南南部及廣西中部,平均年增長率為0.0033以上,其中58.8%的區域增加趨勢達到顯著水平。植被EVI呈減少趨勢的區域僅占西南喀斯特地區總面積的11.6%,主要集中在四川西部和云南北部,平均年減少率為-0.0015。2000—2007年中國西南喀斯特地區僅有7.9%的區域植被EVI發生顯著變化(圖3),顯著增加的區域主要分布在湖北及重慶北部。而2008—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI發生顯著變化(P<0.05)區域面積占西南喀斯特地區總面積的15.8%,其中植被EVI顯著增加的區域占總面積的13.4%,主要位于四川東部、湖南南部及廣西中部；植被EVI顯著減少的區域僅占2.4%,主要位于云南北部、湖北東部及湖南北部(圖3)。2008—2015年植被EVI變化率大于2000—2007年的區域覆蓋西南喀斯特地區的62.1%,并且2008年以后植被EVI增加的區域面積比2000—2007年增加了12%。

因此,下文重點以2008—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI發生顯著變化區域為研究區進行統計分析(表1)。該區域2008—2015年植被EVI以每年0.0062(P<0.05)的速率顯著增加,顯著高于2000—2007年0.0025(P=0.09)的年變化率(表1)。盡管該區域年GPP的平均值和最大值在兩個時段間沒有顯著變化,但2008年以來該區域年GPP的增長率明顯高于之前。其中,2008—2015年植被EVI顯著增加區域內年GPP呈顯著增加趨勢(P<0.05),變化率為20.58 gC m-2a-1；而同期植被EVI顯著減少區域內年GPP亦呈顯著減少趨勢(P<0.05),變化率為-17.21 gC m-2a-1。植被EVI和GPP均增加的區域占研究區的12.7%,主要位于四川中部、湖南南部、廣西中部和云南東部的喀斯特生態系統；研究區有0.9%的區域植被EVI和GPP均減少,主要位于云南北部、重慶西部和湖北東部；而二者變化不同步的區域面積很小(圖3)。

圖2 2000—2015年植被EVI年際變化與突變點檢測Fig.2 Inter-annual variations and abrupt changes of EVI from 2000 to 2015

圖3 EVI和GPP的變化趨勢Fig.3 The changing trends of EVI and GPP 紅色代表增強型植被指數、總初級生產力呈減少趨勢，綠色代表二者呈增加趨勢;顏色的深淺表示增加或減少的程度，顏色越深表示程度越高

盡管喀斯特生態系統植被EVI與GPP的平均值和最大值與非喀斯特生態系統相當,但喀斯特生態系統植被EVI與GPP的增長率明顯高于非喀斯特生態系統(表1)。對2000—2007年、2008—2015年兩個時段內同一研究區域的植被EVI、GPP進行獨立樣本T檢驗,結果顯示兩個時段內西南喀斯特地區以及喀斯特生態系統內植被EVI均值存在顯著差異(F=5.05,P<0.05；F=6.40,P<0.05),且喀斯特生態系統年GPP最大值也具有顯著差異(F=6.20,P<0.05)。這表明與非喀斯特生態系統相比,2008年以來中國西南喀斯特地區的喀斯特生態系統植被覆蓋和生產力表現出快速增加趨勢。

表1 2008—2015年EVI顯著變化區域內EVI和GPP統計結果

表中數據為平均值±標準差；同列不同小寫字母表示不同處理在0.05水平存在顯著差異；*表示P<0.05；**表示P<0.01

2.2 植被變化的驅動因子分析

中國西南喀斯特地區植被覆蓋變化受氣候、大氣CO2濃度、大氣氮沉降和人類活動等多種因素的共同影響。從總體上看,2008—2015年該區域年均溫和年降水量均無顯著變化趨勢,年均溫和年降水量與植被EVI亦無顯著相關關系(圖4)。但逐柵格統計分析結果表明,大部分地區(85.4%)植被EVI與氣候因子(即年均溫和年降水量)顯著相關(P<0.05),特別是四川東部、湖南南部及廣西中部等地區。多元回歸分析顯示,年均溫和年降水量對植被EVI增加趨勢的貢獻分別為24.6%和3.7%,這表明該區域植被EVI的顯著增加主要源于除氣候外的其他因子。根據2008—2013年的生態系統類型轉換統計結果(表2),該區域生態系統類型的轉變主要表現為農田轉為林地和草地、草地轉為林地,其中9.1%的農田轉為林地和草地,7.7%的草地轉為林地,其他類型變化面積非常小。總體上,林地和灌木面積增加了222.06×102km2；草地、農田及其他地類的面積均有不同程度減少。2008—2015年大氣CO2濃度呈顯著增加趨勢(P<0.05),與植被EVI顯著正相關(圖4)。此外,基于Gu等的大氣氮沉降估算結果[39],2000年以來該區域大氣氮沉降呈顯著增加趨勢(P<0.05),并且該時段內植被EVI與大氣氮沉降呈顯著正相關(圖4)。上述結果表明,2008—2015年因實施石漠化治理工程導致的生態系統類型變化及大氣CO2濃度、大氣氮沉降的持續增加可能是引起植被覆蓋趨勢增加的重要原因。

圖4 2008—2015年EVI與氣候因子、大氣CO2濃度及大氣氮沉降的關系Fig.4 The relationships between EVI and climatic factors, atmospheric carbon dioxide concentration, atmospheric nitrogen deposition from 2008 to 2015

2008年2013年林地Forest land灌木Shrub草地Grassland農田Farmland其他Others合計Total變化面積The area of change林地Forest land—1.13 14.9251.531.19820.15222.06灌木Shrub6.62—5.823.540.2310.771.32草地Grassland205.924.66—127.851.20838.81-159.96農田Farmland83.045.00157.91—1.13938.48-63.35其他Others1.870.121.020.81—53.57-0.07合計Total1042.2112.09678.85875.1353.502661.78—

針對植被EVI與氣候因子顯著相關的區域,對比分析了首批100個石漠化治理試點縣及其他喀斯特生態系統2008—2015年植被覆蓋和生產力趨勢的差異。結果表明,100個試點縣內植被EVI年均值和GPP年總量的增長率分別為0.0067 a-1和20.4 gC m-2a-1,均高于其他喀斯特生態系統(0.0053 a-1和13.85 gC m-2a-1)。因此,計算100個試點縣內實測EVI與預測EVI的差,并進行趨勢擬合。結果表明2008—2015年在非氣候因子的主導作用下,100個試點縣有94%的區域植被EVI表現出增加趨勢。進一步對不同治理等級下非氣候因子主導的植被EVI變化趨勢以及植被EVI、GPP、大氣氮沉降變化趨勢進行了方差分析(表3)。結果顯示,在非氣候因子的影響下,大部分試點縣(82%)的植被EVI呈顯著增加趨勢(P<0.05)；不同治理等級間的植被趨勢存在顯著差異(F=2.71,P<0.05),并且隨著治理面積的增大而增高。同時,植被EVI和GPP的平均增長率也表現出隨著治理面積的增加而變大的趨勢,但統計上未達到顯著水平。盡管大氣氮沉降變化率也存在顯著差異(F=6.51,P<0.05),但治理等級最高的地區其大氣氮沉降增加率反而低于其他三個等級。這表明石漠化綜合治理工程的實施有效地促進了試點縣植被覆蓋的增加,而大氣氮沉降并非植被變化趨勢差異的主要影響因素。

表32008—2015年不同治理強度下非氣候因子主導的植被覆蓋及植被覆蓋、生產力、大氣氮沉降的變化率

Table3Trendofvegetationchangedominatedbynon-climaticfactors,EVI,GPPandatmosphericnitrogendepositionunderdifferenttreatmentintensitiesfrom2008to2015

治理面積The area of administration/km2治理等級The level of administration 非氣候因子主導的植被變化率The changing rate of vegetation dominated by non-climatic factors/a-1EVI 變化率The changing rate of EVI/a-1GPP 變化率The changing rate of GPP/(gC m-2 a-1)大氣氮沉降變化率The changing rate of atmospheric nitrogen deposition/(gN m-2 a-1)< 50較低0.0022±0.0010b-0.0006±0.0018a-0.05±11.7a0.34±0.026a50—100中等0.0046±0.0008a0.0024±0.0019a3.45±9.79a0.32±0.025a100—200較高0.0037±0.0008ab0.0023±0.0020a3.95±10.37a0.31±0.029a> 200高0.0053±0.0007a0.0044±0.0016a14.36±9.89a0.24±0.018b

表中數據為平均值±標準差；同列不同小寫字母表示不同處理在0.05水平存在顯著差異

3 討論

在自然和人為因素的共同影響下,中國西南喀斯特地區的植被覆蓋狀況呈現持續增長的趨勢,主要表現為2000年以來植被指數增加速率[13,41]明顯高于20世紀最后20年[11]。在此基礎上,本研究進一步揭示了2008年實施石漠化綜合治理工程以來,該地區植被EVI的增長速率相比2000—2007年明顯增加,特別是喀斯特生態系統植被EVI的顯著增加在很大程度上源于石漠化綜合治理等人類活動的作用。這與前人基于遙感數據和模型的研究結果較為一致,即生態工程的實施在很大程度上促進了西南喀斯特地區植被覆蓋及生產力的增加,而氣候因子的促進作用較小[13,19]。退耕還林(草)、宜林荒山荒地和人工造林種草等工程措施引起的生態系統類型變化和林地、草地面積增加是該區域植被覆蓋和生產力提高的重要原因。首先,在坡耕地上人工種草及經果林和水保林的種植有效調節了土壤容重和孔隙度,增加土壤保水能力,改善土壤結構,提高了土壤的抗侵蝕性[42]。其次,坡改梯、排灌溝渠、蓄水池等小型水利水保配套措施的建設實現了降坡保土、合理攔蓄和利用水資源,有效地改善了石漠化地區土壤水分供應狀況,在一定程度上緩解了喀斯特生態系統因大部分地表降水通過巖體縫隙和地下水系管網流入地下深處造成的地表干旱缺水現象[43]。此外,封山育林育草能夠增加地上凋落物和根系轉向土壤的營養輸入,增加土壤養分含量[44]。由國家和地方政府采取的一系列生態恢復措施改變了植被生長發育的環境條件,促進了植被覆蓋的增加和生產力的提高。盡管石漠化綜合治理工程的實施有效地促進了試點縣植被EVI的增加,但工程實施面積大、投入資金多并不一定代表工程帶來的效益高,工程效益還受到氣候、地形及人類管理等要素的影響[13]。本研究發現云南北部、湖北東部及湖南北部等局部地區存在植被退化趨勢。干旱可能是導致該區域植被覆蓋和生產力下降的主要原因之一。2008—2015年植被退化區域內年均溫和年降水量均未發生顯著變化,但2009年和2011年的降水量比多年均值(1097 mm)低14%,限制了植被的生長發育。其他研究也表明,2009年秋至2010年春中國西南大部分地區遭受的極端干旱造成了經濟林和天然植被大面積枯死,2009—2011年中國西南大部分地區植被NPP比2001—2011年均值偏低 12.55 gC m-2a-1[45]。同時,生態系統類型的變化也可能是導致植被長勢變差的另一個重要原因。該區域72%的面積發生了生態系統類型轉變,主要表現為林地、灌木和農田轉變為城市建成區及裸地。這些轉變可能主要源自城市擴張,部分居民開墾新的耕地[13],以及非法采伐、過度放牧等其他人類開發利用活動的不斷擴張。這表明中國西南喀斯特地區在巨大的經濟社會發展壓力下,生態修復和治理仍是一個長期的過程,需要國家和地方政府進一步的政策引導和技術投入。

生態工程的實施對生態系統過程和功能的影響具有復雜性。大規模的造林可能會使植被蒸騰增加,消耗更多的水分,導致造林區域植被覆蓋度降低[46]。人工種植的大多是非本地的、快速生長的單一物種,會使群落結構單一化,對生物多樣性產生不利影響,可能導致植被演替的中斷或逆向發展[47]。植樹造林會導致樹木冠層以下光照的減小,影響林下植物的光合作用[48]。目前的研究僅著眼于生態工程對植被覆蓋和生產力的影響,并沒有綜合評估生態工程對其他生態功能的影響。因此,需要補充地面觀測數據,進一步評估工程對土壤侵蝕、生物多樣性的影響,并考慮生態系統功能的權衡與協同關系[49-51],以便更進一步地定量評估石漠化治理工程的綜合效益,從而支持更有效和更靈活的環境恢復政策。政府和決策者應該充分考慮當地的實際情況,因地制宜地制定和調整環境政策。

本研究采用統計方法分析了2008—2015年中國西南喀斯特地區植被的時空變化特征及其對環境因子的響應,并評估了石漠化綜合治理工程的效益,為增強對喀斯特生態系統自然過程的認識和生態工程建設及科學管理提供了依據。為從機理上揭示該地區植被生長狀況與各因子之間的內在聯系,今后還需要結合長期和系統的觀測與實驗,獲取長時間序列的大氣CO2濃度、大氣氮沉降空間數據,并借助于生態系統過程模型來加強認識和理解,從而能夠在未來定量地區分氣候變化、大氣CO2濃度、大氣氮沉降及人類活動對植被動態的影響。此外,由于目前還無法獲得石漠化綜合治理工程實施的具體位置信息,對工程實施效果的評估主要是基于縣域尺度統計數據,今后應進一步開展工程實施區的定位工作,更準確地分析工程實施區域的植被變化趨勢。

4 結論

本文利用MODIS EVI產品和遙感光能利用率模型VPM模擬的GPP數據,分析了2000—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI年均值和GPP年總量變化的時空特征及其對石漠化綜合治理工程以及氣候變化等環境因子的響應,評估了2008年來首批石漠化綜合治理100個試點縣內工程實施對植被覆蓋的影響。主要研究結論如下：

(1)2000—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI呈顯著增加趨勢,年際變化率為0.0022 a-1。與2000—2007年相比,2008—2015年中國西南喀斯特地區植被EVI的均值和變化率分別偏高6.9%和85.7%。16年來中國西南喀斯特地區88.4%的區域植被EVI呈增加趨勢,增加最為明顯的地區主要分布在四川東部、湖南南部、廣西中部,其中58.8%的區域增加趨勢達到顯著水平。2008—2015年植被EVI變化率大于2000—2007年的區域覆蓋西南喀斯特地區面積的62.1%。

(2)2008年實施石漠化綜合治理工程以來,中國西南喀斯特地區植被覆蓋和生產力的增長速率變快,主要位于四川中部、湖南南部、廣西中部和云南東部。2008—2015年植被EVI發生顯著變化區域面積占西南喀斯特地區總面積的15.8%。該區域2008以來植被EVI以每年0.0062的速率顯著增加,明顯高于2000—2007年的變化率；年GPP的增加趨勢也明顯高于之前。盡管喀斯特生態系統植被EVI與GPP的年均值和最大值與非喀斯特生態系統相當,但喀斯特生態系統植被EVI與GPP的增長率明顯高于非喀斯特生態系統。

(3)中國西南喀斯特地區植被覆蓋變化受氣候、大氣CO2濃度、大氣氮沉降和人類活動等多種因素的共同影響。氣溫和降水對2008—2015年植被EVI增加趨勢的綜合貢獻低于30%,生態系統類型的轉變主要表現為農田轉為林地和草地、草地轉為林地。由于石漠化綜合治理工程的實施引起的生態系統類型變化(退耕還林還草)及大氣CO2濃度、大氣氮沉降的增加可能是引起植被覆蓋趨勢增加的重要原因。

(4)對首批100個石漠化治理試點來說,大部分試點縣植被覆蓋的增加趨勢主要受非氣候因子的影響。非氣候因子主導的植被EVI變化趨勢隨著治理面積的增大而增高,這表明石漠化綜合治理工程的實施有效地促進了試點縣植被覆蓋的增加。盡管大氣氮沉降會促進植被生長,但它并不是該區域植被變化趨勢空間差異的主要影響因素。