解耦氣候變化和人類活動干擾對陜西省植被覆蓋變化的影響

王小青 柴立夫

(長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054)

引言

植被是陸地生態系統的重要組成部分，更是聯結大氣、水分和土壤關系的自然紐帶。其在氣候調節、水土保持、沙漠化治理、降水徑流調控等方面發揮著重要作用，是全球環境和氣候變化的敏感指示器[1,2]。近年來，隨著氣候的變化和人類活動的干擾，自然環境面臨著嚴峻挑戰，如植被退化、水土流失加劇、地上生物量減少，這些影響引起了專家學者的廣泛關注[3]。因此，解耦自然和人類活動對生態環境的影響，特別是對植被變化的影響，對于尋求生態環境的恢復具有重要意義。

目前，遙感衛星在大范圍的環境監測方面已廣泛使用。其中，MODIS遙感衛星產品，歸一化植被指數(Normal Difference Vegetation Index，NDVI)可以監測植被的生長狀態，反映區域植被的覆蓋度以及生長態勢[4]。在已有的研究中，氣候是大范圍植被影響的決定性因子，其中氣溫和降水等氣候條件與植被生長密切相關，且NDVI的影響具有明顯的空間差異[5,6]。李月臣等認為北方地區植被影響中，氣溫響應高于降水[7]；劉綠柳發現黃河流域的草地與灌叢與氣溫降水因子關系顯著[8]；高江波等基于地理加權回歸，發現氣溫降水對不同地區的植被影響差異顯著[9]。然而在受到氣候變化對環境植被影響的同時，人類活動的過程也對植被變化產生深刻影響[10]。在人類活動對植被影響的相關研究中，周錫飲認為蒙古高原植被覆蓋變化中，人類活動是造成區域差異的主要因素[11]；楊少文等認為GDP對植被覆蓋的影響高于氣候因子[12]。由此可見，植被覆蓋變化的驅動力研究是一個復雜的人類—環境耦合系統，解耦氣候變化和人類活動對陜西省NDVI變化的影響具有重要意義。

在西部大開發、退耕還林等一系列國家政策的扶持下，陜西省植被覆蓋變化以及驅動力研究受到社會和科學界的廣泛關注。1999年起，陜西省開始實行退耕還林與天然林資源保護工程，陜西省植被總體上呈顯著改善。然而，在目前的研究中，對人類活動的影響多數以定性描述分析為主，難以定量的區分氣候因子和人類活動對植被變化的影響。在數據應用方面，多數研究的氣象數據多集中于站點數據，影響了研究區數據的準確性。為了確保區域的社會—自然系統的可持續發展，本文基于區域植被NDVI變化，分離量化陜西省氣候變化和人類活動之間的關系，探究植被在不同尺度下的時空演變的驅動因素，對后期草地生態恢復和發展提供科學依據。

1 研究區概況

陜西省地處中國西北地區，地理位置介于E 105°29'～111°15'，N 31°42'～39°35'，其平均海拔高度為1157m，地勢南北高，中部低。由南到北分別為陜南秦巴山地、關中平原和陜北高原3個地貌區。陜西省橫跨3個氣候帶，南北氣候差異較大。全省年平均氣溫為9～16℃，年平均降水量由南到北依次減少，平均年降水量為340～1220mm。植被由南到北包括亞熱帶森林、溫帶森林、溫帶草原和溫帶荒漠[13]。植被覆蓋情況由陜南地區向陜北地區依次降低。總體上，陜西省生態環境問題嚴峻，水土流失、土地荒漠化成為制約當地發展的重要因素。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源及預處理

本文采用的數據為MODIS/Terra NDVI(MOD13Q1)(2000—2018)版本6數據(https://lpdaac.usgs. gov/data_ access/data_pool)，該數據時間分辨率為16d，空間分辨率為250m。對NDVI數據的預處理包括格式和坐標的轉換、研究區裁剪、異常數據剔除。同時，為了消除云雪對NDVI的影響，對NDVI數據進行時間濾波，以保證數據值的可靠性。利用最大合成法獲得陜西省NDVI生長季數據(5—9月)，并且NDVI真值是通過對NDVI像元的原始值乘以0.0001得到[14]。

自然環境因子選取氣溫和降水，數據來自中國氣候驅動數據集(http://westdc.westgis.ac.cn/)，時間段為1979—2018年，空間分辨率為0.1°。該數據融合了中國站點數據，TRMM衛星觀測數據和再分析數據集，常被用于中國的水文研究中。本文采用常用的雙線性插值法將該數據集內插成與NDVI相同的分辨率。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢分析

為研究陜西省的植被覆蓋變化的空間特征，本文選用相關系數的統計檢驗方法進行顯著性變化趨勢檢驗。線性傾向值用最小二乘法估計，計算公式：

(1)

式中，Lslope為NDVI變化趨勢斜率，i為年序號，n=19，NDVIi表示第i年的年最大NDVI值。其中，Lslope>0，說明NDVI隨時間序列呈增長趨勢；反之，則呈減小趨勢，且斜率絕對值越大，植被覆蓋變化趨勢越明顯。

2.2.2 影響因素分析

本文采用偏相關系數分析法探究降雨、溫度對植被覆蓋度的影響。偏相關分析衡量兩要素之間的相互關系，而排除其它因素的影響。需要通過計算陜西省歷年NDVI均值和同期年降水量均值和年氣溫均值之間的相關性，其相關系數描述了兩個定距變量間聯系的緊密程度[15]，計算公式：

(2)

式中，rxy指x、y之間的相關系數，xi表示第i年NDVI；yi表示第i年累積降水量或平均溫度；表示多年NDVI平均值；表示多年累積平均降水量或平均溫度。

在計算相關系數后，須進一步計算偏相關系數：

(3)

式中，r12,3是基于要素1與要素2的偏相關系數，r12，r23，r13分別表示要素1與要素2，要素2與要素3，要素1與要素3的偏相關系數。其中r1為NDVI，r2為降水，r3為氣溫。

2.2.3 殘差分析

陜西省植被覆蓋受到氣候變化和人類活動的影響，利用殘差分析法可以解耦陜西省氣候因素和人類活動對植被覆蓋的作用[16]。根據氣溫、降水與植被的關系，在偏相關分析的基礎上建立二元線性回歸方程，擬合出的NDVI數值作為預測NDVI值。殘差是指實際NDVI值減去預測NDVI值，從而剔除氣溫、降水對NDVI的影響。目前，已有專家證明殘差分析是評估人類活動生態效益最有效的方法之一[17,18]。

殘差=NDVI實測-NDVI預測

(4)

3 結果與分析

3.1 陜西省植被變化趨勢

時間序列的變化分析可以看出陜西省植被時間變化趨勢。從圖1c來看，2000—2018年陜西省植被總體上覆蓋率較高，且呈波動上升趨勢。19a間陜西省NDVI平均值為0.70，其中，NDVI最大值出現在2018年(0.75)，最小值出現在2000年(0.62)。陜西省植被在2008年上升較快且在之后年份保持穩定，說明退耕還林工程效果顯著，使得植被覆蓋度提高隨后保持穩定狀態。

根據陜西省NDVI均值分布圖(圖1a)可知，在受到地理因素、氣候和人類活動的綜合影響，陜西省平均NDVI由南向北呈遞減趨勢。榆林市最北部為毛烏素沙地的南緣地區，氣候條件惡劣，因此NDVI為全省最低，約為0.43左右；延安市位于黃土高原，受退耕還林政策影響，植被覆蓋度增長速度較快，全市多年平均NDVI為0.68。但覆蓋度南北差異較大，其北部為黃土高原丘陵溝壑地區，覆蓋度約為0.53；南部地區為黃龍山林區，植被覆蓋度較高，可達0.80；在關中平原地區，人口密集，大部分地區為灌溉農作區，植被覆蓋度較低，約為0.68，在以省會西安為首的城市建成區附近植被覆蓋下降，約為0.45；秦巴山地地區為陜西省植被覆蓋度最好的區域，該區域氣候濕潤，溫度較高，有利于植被生長，NDVI達0.85，覆蓋度極高。

為了進一步分析陜西省植被改善、退化趨勢。利用公式(1)對陜西省植被逐像元進行趨勢分析，得到植被趨勢變化空間分布圖(圖1b)。總的來說，近19a來陜西省植被呈總體改善趨勢。尤其是陜西北部黃土高原區，主要集中在榆林市和延安市北部地區，植被覆蓋有明顯改善，這得益于1998年退耕還林政策的實施，在該地區得到落實，20a來植被覆蓋穩步增長。而關中平原地區NDVI明顯惡化且呈線性趨勢，主要原因在于以西安市為中心，覆蓋咸陽、渭南、寶雞等地的經濟快速發展，城市建設不斷增強，導致植被覆蓋度的降低。此外，南部漢中等地植被呈點狀惡化趨勢，這主要是漢中城區建設面積在不斷擴大。南部大部分地區呈穩定趨勢，主要是秦巴山地限制，植被類型為森林，加之山區地形不利于城市發展，因此該地區受人類活動擾動小，森林植被覆蓋度高且常年穩定。

圖 1 2000—2018陜西省NDVI均值空間分布(a)，NDVI趨勢變化空間分布(b)，NDVI均值變化(c)

3.2 陜西省植被NDVI對氣候變化的響應

將陜西省2000—2018年的年平均氣溫、年降水量數據逐年變化趨勢制作成圖(圖2)。由圖2可知，陜西省2000—2018年氣溫和降水在年際間波動較大。其中，降水量最高值出現在2003年，年降水量為848.47mm，最低值出現在2016年，年降水量為607.68mm；但從整體來看，2000—2018年降水沒有明顯增加。年平均氣溫的最高值出現在2013年，為11.19℃，最低值出現在2012年，為10.02℃；總體來看，2000—2018年陜西省年均溫呈明顯上升趨勢。從圖1c中可知，NDVI呈波動上升趨勢，這與年均溫變化趨勢相一致，由此可見，19a來氣溫的增長對植被的生長具有明顯促進作用。

圖2 2000—2018年陜西省氣溫與降水變化

為使結論得到進一步證實，本研究采用偏相關分析法分氣溫和降水對NDVI的影響。總體來看，氣溫、降水與植被均存在正負相關性，但具有明顯空間異質性。其中年降水量與植被的偏相關系數最大值為0.90，最小值為-0.75。其中，NDVI與降水為負相關的區域占總面積的26.07%，主要分布于陜西中部和南部，包括延安市南部、寶雞中部、安康和漢中交界處。NDVI與降水偏相關系數為正的區域占比為73.93%，在全區均有分布，其中相關性最高值主要分布于陜北黃土高原區和南部漢中西南部。由圖3b可知，有15.77%的區域通過0.05水平的顯著性檢驗。由圖4a可知，氣溫與植被偏相關系數最大值、最小值為0.88和-0.88，其中相關性為負的區域占總面積的46.47%，主要分布于關中平原一帶和延安市大部分區域。而氣溫與植被偏相關系數為正值的區域占比為53.53%，高值區域主要集中在漢中市、安康市東部和南部、商洛市東部等地區。由圖4b可知，僅有8.84%的區域通過了0.05置信度的顯著性檢驗。

總體來看，陜西省植被覆蓋與年降水量主要呈正相關，說明降水增加有利于區域內植被的生長。其中，降水與植被正相關性最強的地區在陜北榆林和延安北部一帶，該地區地處黃土高原溝壑區，屬于半干旱氣候區，降水是制約植被生長的重要因子，因此，在半干旱氣候區降水量增加有利于植被覆蓋度增加。加之區域內人為對植被的恢復和保護，使植被覆蓋度大幅度增加，表現出與降水的強相關性。而氣溫與植被的相關性正、負基本相當，在陜西省交替分布，說明研究區內溫度對植被的影響遠小于降水量的影響，但從圖4a發現，溫度與植被的正相關性最強的地區是在陜西南部，該地區處于秦嶺山區，緯度低，水熱條件好。可見，氣溫對植被的影響更易受緯度和海拔的影響。

圖 3 2000—2018年陜西省植被NDVI與降水偏相關系數(a)，顯著性分布(b)

圖4 2000—2018年陜西省植被NDVI與溫度偏相關系數(a)，顯著性分布(b)

3.3 陜西省植被NDVI與人類活動的關系

植被覆蓋不僅受氣候因子的影響，與人類活動也密切相關，尤其是陜西省生態工程的實施，對陜西省植被覆蓋的恢復具有重要的促進作用，在一定程度上降低了植被與氣候因子的關系。因此，本研究采用殘差變化來分析2000—2018年人類活動對植被覆蓋的作用，結果如圖4所示，殘差變化趨勢中為正的地區遠大于殘差為負的地區。

在殘差為正地區，人類活動對植被覆蓋起促進作用。該區域占總面積的80%，陜北地區基本全覆蓋，陜西省南部地區也有大面積分布。自1999年開始，陜西省已實現退耕還林面積268.9×104km2，超過1999年耕地面積的50%，2008年后陸續開展了鞏固退耕還林的補植造植任務，森林覆蓋率由原來的31.02%增加至43.10%。植被覆蓋度大幅提升。而陜北榆林、延安等地是陜西省實施生態環境建設綜合治理工程、退耕還林工程、水土保持工程的重點區域，是植被覆蓋度增加最明顯的區域，因此可知，人類活動是陜北植被覆蓋度增加的主要因子。殘差為負的地區占總面積的20%，主要分布于關中平原一帶，包括西安市、咸陽市區、寶雞市、渭南市的城區，以及漢中市城區，是陜西省經濟最發達的地區。隨著社會經濟的不斷發展，城市建設面積不斷擴張，勢必導致土地利用類型的轉變，植被覆蓋的減少。因此，在這些區域人類活動對植被生長產生破壞作用。

4 結論與討論

本文利用MODIS NDVI 數據、氣象數據、人口數據，利用趨勢分析計算2000—2018年陜西省植被覆蓋變化趨勢，利用偏相關分析和殘差分析氣候因子和人類活動變化對19a植被變化的影響。結論如下。

2000—2018年陜西省NDVI總體呈波動上升趨勢，近19a的NDVI平均值為0.70，NDVI最大值出現在2018年(0.75)，最小值出現在2000年(0.62)，2008年前植被覆蓋增速快，2008年后增速變緩。從空間上看，NDVI由南向北呈遞減趨勢，植被明顯增長的區域在陜北榆林和延安北部一帶，植被明顯惡化的地區集中在關中平原城區一帶。

陜西省植被覆蓋與年降水量主要呈正偏相關關系，NDVI與降水偏相關系數為正的區域占比為73.93%，在全區均有分布。氣溫與植被覆蓋的相關性較小，研究區內溫度對植被的影響遠小于降水量的影響。

通過殘差分析人類活動對植被覆蓋的影響，陜西省人類活動對植被覆蓋起促進作用的地區占總面積的80%。陜北地區基本全覆蓋，陜西省南部地區也有大面積分布。對植被覆蓋起負作用的地區主要集中于關中平原一帶。