2000-2018年子午嶺區植被覆蓋時空變化及其與氣候變化和人類活動的關系

靳甜甜, 曹二佳, 鞏 杰

(蘭州大學 資源環境學院 西部環境教育部重點實驗室 甘肅 蘭州 730000)

植被動態變化是研究氣候變化對陸地生態系統影響的一個重要指標[1]，被稱為區域生態環境狀況的“指示器”[2]。植被指數變化可反映植被的生長態勢，常用的植被指數有歸一化植被指數(normalized difference vegetation index, NDVI)和植被增強型指數(enhanced vegetation index，EVI)等[3]。

由于高植被覆蓋區域NDVI容易飽和，EVI應運而生，EVI可以表征地表植被覆蓋和生長狀況，有助于揭示高植被覆蓋度區域植被動態研究，且在低植被覆蓋區具有更強的辨別力[4]。陳燕麗等[5]通過對比喀斯特地區植被MODIS NDVI數據和MODIS EVI數據對氣候因子的響應后發現，EVI與氣候因子(除日照外)的相關性更顯著。程乾等[6]研究表明EVI相較于NDVI更不容易飽和。楊嘉等[7]通過對西北地區MODIS NDVI和MODIS EVI比較發現EVI具有更好的抗大氣氣溶膠的作用。此外，已有不少學者利用EVI數據分析了區域植被變化及其氣候響應。如Patasaraiya等[8]基于NDVI和EVI數據分析了印度中部森林地區2000—2015年植被動態變化及其與氣候因子的相關性。Sedighifar等[9]使用EVI數據探究了伊朗北部2000—2016年植被變化并將其對地表溫度和降雨的響應進行了時空模擬。李美麗等[4]、張艷可等[10]、田志秀等[11]使用EVI數據分別探究了中國西南地區、北回歸線云南段、錫林郭勒盟地區植被變化及其對氣候的響應，上述研究有助于認知不同區域植被覆蓋變化及其影響要素，并進行適應性管理。

黃土高原水土流失嚴重，是中國生態環境最為脆弱的地區之一[12-13]，1999年以來的退耕還林還草等生態工程建設對該區域生態環境改善成效顯著[14-15]。關于黃土高原植被變化及其對氣候響應的研究已有很多，孫悅等[16]發現15 a黃土高原近NDVI總體呈現上升趨勢，對氣溫、降水的響應有明顯的季節差異。董鐿等[17]發現人類活動是黃土高原生態環境變化的主要驅動因素。劉靜等[18]、孟晗等[19]、郭力宇等[20]先后分析了黃土高原植被覆蓋變化及其對氣候因子的響應關系。

但上述研究多側重年際、季節尺度上降水或氣溫對植被生長的影響，涉及典型森林區域的研究報道很少。同時，上述研究多為定性的討論人類活動對植被覆蓋的影響，缺少對其的定量描述。子午嶺區(包括子午嶺國家級自然保護區及周邊區域)是黃土高原唯一保存良好的天然次生林區，在水源涵養、氣候調節、生物多樣性維持等方面發揮著重要作用[21]。探究子午嶺區植被覆蓋動態變化可以為該地區的植被監測和生態建設成效評價提供科學依據。因此，本文以MODIS EVI為數據源，研究2000—2018年子午嶺區EVI時空變化及其對氣候變化的響應、人類活動對該區域產生的影響，同時定量分析兩者對研究區植被EVI變化的貢獻度，以期為該地區植被變化研究與生態環境評估提供科學依據。

1 研究區概況

本文將子午嶺國家級自然保護區及其周邊區域統稱為子午嶺區。該區是黃土高原目前唯一保存完整的天然次生林區。子午嶺區(34°40′—37°25′N，107°30′—110°20′E)地處黃土高原腹地，橫跨陜西、甘肅兩省，行政單元包括甘肅省華池、合水、寧縣、正寧、以及陜西省吳起、志丹、安塞、寶塔、甘泉、富縣、黃陵、宜君、王益、印臺、耀州、旬邑等16個縣區(圖1)。子午嶺區地處東亞季風氣候區，為典型的大陸性氣候，研究區海拔約 553～1 817 m。依據黃土高原分區，子午嶺區陜西片屬黃土丘陵溝壑區，甘肅片為黃土高原溝壑區[22]。該區地形支離破碎、溝壑縱橫，加之降水集中在7—9月，極易發生水土流失和土壤侵蝕。子午嶺區地帶性植被南部以溫帶落葉闊葉林為主，北部以溫帶草原為主。子午嶺區以人工林和次生天然林為主，天然林已消失殆盡，植被類型單一，樹種結構簡單，人工樹種主要有油松、樟子松、刺槐、側柏等。本研究所用縣(區)行政范圍矢量邊界分別來源于甘肅省自然資源廳(http:∥zrzy.gansu.gov.cn/)〔審圖號：甘S(2011)22號〕和陜西省測繪地理信息局(http:∥snsm.mnr.gov.cn/Home/IndexNew)〔陜S(2018)006號〕，底圖無修改。子午嶺區人類活動歷史悠久，自明清以來，區域植被經歷了破壞、恢復、破壞、恢復的演替過程。區域自然資源(如煤炭、石油等)和文化旅游資源豐富，開采和開發力度大，在促進經濟發展的同時，也增加了自然擾動和環境承載壓力。

圖1 子午嶺區地形圖

2 研究數據與方法

2.1 數據來源與處理

2.1.1 遙感數據 所用MODIS EVI數據序列(空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d)來源于美國國家航空航天局(https:∥MODIS.gsfc.nasnasa.gov/)。將2000—2018年EVI數據集通過MRT進行格式、投影轉換(投影轉換為Albers)，并進一步消除云、大氣等噪聲，采用最大值合成法生成月EVI數據序列。參考徐佳等[23]研究，非生長季植被生長較差，植被指數易受土壤、積雪反射等影響，因此，以該區域植被生長季4—10月為研究時段[23]，裁剪得到子午嶺區2000—2018年生長季EVI數據。

2.1.2 氣象數據 氣象數據包括研究區及周邊19個站點2000—2018年逐日降水量(P)、最高氣溫(Tmax)、平均溫(Tmean)、最低氣溫(Tmin)、平均相對濕度(RH)、平均風速(U)、日照時數(N)氣象資料以及經緯度、海拔等信息，來源于中國氣象數據網和中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn/)。各年氣溫數據為4—10月降水數據(逐日降水量累加)、氣溫均值通過克里金插值得到的。

2.2 研究方法

2.2.1 像元二分法 本文采用像元二分法估算研究區植被覆蓋度，該模型假設每個像元的EVI值都是由裸土和植被兩部分混合構成。根據研究區EVI累計頻率表，以累計頻率99.5%和0.5%的EVI值作為EVIveg與EVIsoil，計算該地區多年平均植被覆蓋度(FVC)，其計算公式[24-25]：

式中：FVC為植被覆蓋度; EVI為2000—2018年生長季平均值。

2.2.2 一元線性回歸 本文采用一元線性回歸方法在像元尺度上分析研究區EVI變化趨勢。線性回歸方程的斜率用來表示研究區EVI的變化速率，定義為θ[1]，其計算公式為：

2.2.3 相關分析 本文采用相關分析法，計算子午嶺區EVI與氣候因子(氣溫、降水)的相關系數，用以反映EVI與氣候因子之間相關性的程度和方向，其取值范圍為[-1，1]。相關系數絕對值越大，表明相關性越大。相關系數取值為負表示負相關，取值為正表示正相關。

2.2.4 殘差分析 植被覆蓋除受自然因素的影響外，人類活動對其的影響也不可忽視，植被覆蓋的變化也反映著人類活動的痕跡[26]。本文采用殘差分析法，基于回歸分析逐像元建立EVI與平均氣溫和累積降水的關系，得到每個像元上的EVI預測值(EVIp)，EVIp與遙感觀測的實際值作差，用來表示人類活動對植被生長的影響。

氣候變化及人類活動貢獻度計算方法見表 1[27]。

表1 2000-2018年子午嶺區氣候變化及人類活動貢獻度計算方法

3 結果與分析

3.1 植被生長季EVI空間分布特征

研究區2000—2018年生長季(4—10月)EVI均值呈現明顯的空間分布，EVI均值為0.325，變化范圍為0.003～0.549(圖2a)。子午嶺區不同縣區生長季EVI均值分析結果顯示：黃陵最大(0.426)，其次為旬邑(0.401)、富縣(0.398)、宜君(0.40)，EVI均值處于0.30～0.40主要有耀州、印臺、正寧、甘泉、合水、寧縣、王益等，EVI均值小于0.3的縣區有寶塔、志丹、華池、安塞、吳起等(圖2a)。

基于像元二分法得到研究區的植被覆蓋度圖(圖2b)，研究區植被覆蓋度均值約為46%，植被覆蓋度由高到低為：黃陵(77%)、旬邑(70%)、富縣(69%)、宜君(68%)、耀州(62%)、正寧(61%)、印臺(59%)、甘泉(57%)、合水(55%)、寧縣(46%)，植被覆蓋度低于研究區均值的縣區有華池、吳起、志丹、安塞、寶塔及王益等。為進一步對比分析子午嶺核心林區及其周邊區域多年植被變化差異，本文將植被覆蓋度大于70%的連片區域劃分為核心林區(主要分布在國家級自然保護區，占研究區面積25%)，其余部分稱為周邊區域(圖2b)。分析可見子午嶺核心林區植被覆蓋度與周邊區域植被覆蓋度差異顯著(圖2b)。

圖2 子午嶺區生長季植被增強型指數EVI多年平均值及其植被覆蓋度分布

3.2 植被生長季EVI動態變化特征

3.2.1 時間變化趨勢 從2000—2018年子午嶺區EVI均值變化趨勢(圖3)可知，19 a來該研究區植被覆蓋整體改善明顯，整體EVI整體以0.055/10 a的增速增加，最大值出現在2018年(0.375)，最小值出現在2000年(0.252)；其中子午嶺核心林區EVI以0.038/10 a的增速變化(R2=0.679 8)，周邊區域EVI增長趨勢明顯大于核心區域(增速為0.061/10 a，R2=0.899 7)，其變化趨勢與研究區基本一致，但周邊區域對研究區整體植被改善的貢獻大于子午嶺區核心林區(圖3)。

圖3 2000-2018年子午嶺區生長季植被增強型指數EVI均值變化

3.2.2 空間變化趨勢 采用一元線性模型在像元尺度上分析2000—2018年研究區EVI變化趨勢(圖4a)，變化速率處于(-0.19～0.25)/10 a之間，采用ArcGIS中自然斷點法將研究區EVI變化速率分為5個等級：

θ≤0，0<θ≤0.05，0.05<θ≤0.10，0.10<θ≤0.15，0.15<θ≤0.25/10 a。由圖4a可見，EVI變化速率小于0的區域面積較少(面積比例為0.99%，下同)，集中分布在寶塔、耀州等縣城周邊；變化速率在(0.10～0.15)/10 a和大于0.15/10 a的區域分別占12.49%，2.12%，主要分布為寶塔、安塞、志丹北部、吳起南部、正寧中部等；EVI的變化速率在(0～0.05)/10 a區域所占比例較大(33.02%)，主要分布在研究區中部(即核心林區)，變化速率在(0.05～0.10)/10 a區域所占比例最大(51.38%)，主要分布在子午嶺周邊區域(圖4a)。

對EVI變化速率采用F檢驗進行顯著性檢驗(圖4b)，并將其分為5類：變化不顯著(p>0.05)、顯著改善(θ>0,p<0.05)、極顯著改善(θ>0,p<0.01)、顯著退化(θ<0,p<0.05)、極顯著退化(θ<0,p<0.01)。由圖4b可見，研究區植被變化整體以極顯著改善為主(占84.77%)，其次是變化不顯著區域(占8.23%)，主要分布于核心林區的中部；顯著改善區域主要分布在不顯著變化區域的外圍(6.78%)，顯著退化和極顯著退化所占比例很小(0.10%，0.12%)，其分布特征與變化速率小于0的區域相似，散布在各個縣區主要城鎮周邊。

圖4 2000-2018年子午嶺區生長季植被增強型指數EVI空間變化及其顯著性特征

對核心林區和周邊區域EVI變化的顯著性分析發現：核心林區極顯著改善占核心區面積的63.95%，而在周邊區域極顯著改善占周邊區域面積的91.78%(表2)。可見，子午嶺周邊區域植被改善程度大于核心林區。而在核心林區內，EVI變化不顯著區域占其面積的19.67%，周邊區域EVI變化不顯著區域僅占其面積的4.38%(表2)。

表2 2000-2018子午嶺區生長季植被增強型指數EVI變化顯著性分布面積比例%

3.3 植被生長季EVI變化與氣候因子的關系

3.3.1 植被生長季EVI變化與氣溫均值的關系 基于相關分析法開展子午嶺區2000—2018年逐年生長季EVI數據和氣溫均值的相關性分析，獲得其相關性變化范圍為-0.84～0.82(圖5a)和顯著性t檢驗(圖5b)。可見，子午嶺區生長季EVI與氣溫均值主要以不顯著相關為主(88.10%)。顯著負相關的區域(9.41%)主要為子午嶺區東北部，如寶塔、安塞、甘泉以及耀州、華池和富縣等；顯著正相關區域主要為(2.49%)子午嶺區東南部縣區，如宜君、印臺以及寧縣、正寧等；不顯著負相關的區域(59.29%)主要為子午嶺區中北部，如吳起、志丹、華池、合水、富縣等；不顯著正相關的區域(28.81%)主要為子午嶺區南部，如寧縣、正寧、旬邑、黃陵、耀州、王益。子午嶺核心林區生長季EVI與均溫主要以不顯著相關為主，說明氣溫變化對核心林區EVI的影響不顯著。

圖5 2000-2018年子午嶺區生長季增強型植被指數EVI與氣溫均值的相關系數及顯著性檢驗

3.3.2 植被生長季EVI變化與降水的關系 基于相關分析法開展2000—2018年子午嶺區逐年生長季EVI數據和降水的相關性分析，獲得其相關性變化范圍為-0.84～0.93(圖6a)和顯著性t檢驗結果(圖6b)。

圖6 2000-2018年子午嶺區生長季增強型植被指數EVI與降水的相關系數及顯著性檢驗

可以看出，子午嶺區生長季EVI與降水主要以不顯著相關為主(94.54%)。兩者呈顯著正相關地區(5.34%)主要為子午嶺區西北部，如華池、志丹、吳起、安塞等；兩者呈顯著負相關地區(0.12%)很小，主要在子午嶺區東南部黃陵、宜君、印臺、王益等地零星分布；呈不顯著負相關地區(21.84%)主要為子午嶺區南部，如寧縣、正寧、旬邑、黃陵、耀州、王益、宜君和印臺等；呈不顯著正相關地區(72.70%)主要為子午嶺區北部，如吳起、安塞、寶塔、甘泉、合水、富縣。而核心林區生長季EVI與降水主要以不顯著相關為主，說明降水的變化對核心林區EVI的影響不顯著。

3.4 子午嶺區EVI變化的人為影響

利用殘差分析法分析2000—2018年人類活動對研究區EVI的影響(圖7)可知，人類活動對研究區EVI變化呈正向影響區域(29.82%)主要分布在子午嶺北部片區，如吳起、志丹、安塞、寶塔、寧縣、甘泉等；呈消極影響地區(1.53%)極少且主要分布在寶塔區城鎮附近；無顯著影響地區(68.65%)主要分布在子午嶺中部地區(特別是核心林區)，如華池、志丹、甘泉、富縣、黃陵、宜君等。總的來說，人類活動對子午嶺周邊EVI變化產生正向影響，但對核心林區EVI變化的影響不顯著。

圖7 2000-2018子午嶺區人類活動對生長季EVI的影響

3.5 氣候變化和人為影響對子午嶺區EVI變化的貢獻度

通過對子午嶺區生長季真實EVI值、預測EVI值以及殘差值的趨勢變化分析，得到氣候變化以及人為影響對EVI變化的貢獻度(圖8) 。由圖8可知子午嶺區植被覆蓋的變化主要是因為人類活動和氣候變化共同影響(圖8a)，且人類活動貢獻度更高。整體上氣候變化對植被覆蓋的貢獻度為28.19%，人類活動貢獻度為71.81%。在植被增長的地區，氣候變化的貢獻度主要集中在20%～40%(圖8b)。人類活動貢獻度主要為60%～80%，大于80%的地區主要分布在安塞、寶塔、正寧、旬邑等(圖8c)。在植被覆蓋減少的地區，如寶塔及耀州的城鎮地區，主要是由于人類活動以及氣候變化的共同影響或只受人類活動影響，其中，氣候變化貢獻率小于20%。在核心林區，人類活動的貢獻度為67.30%。

注：HA&CC為氣候變化和人類活動共同導致植被覆蓋增加；CC為氣候變化導致植被覆蓋增加；HA為人類活動導致植被覆蓋增加；-HA&CC為氣候變化和人類活動各共同導致植被覆蓋減少；-CC為氣候變化導致植被覆蓋減少；-HA為人類活動導致植被覆蓋減少。

4 討論與結論

4.1 討 論

2000—2018年來子午嶺區生長季(4—10月)植被覆蓋有明顯改善，EVI整體以0.055/10 a的趨勢增長；子午嶺區EVI與氣溫、降水主要以不顯著相關為主，氣候變化對子午嶺區EVI變化的貢獻度為28.19%，人類活動的貢獻度為71.81%。說明其植被改善主要受人類活動影響。研究區2000—2018年氣候相對穩定，大規模植被建設促進了子午嶺區的植被生長和恢復，與2000年相比，子午嶺區耕地面積減少1 691.19 km2，林地和草地面積分別增加629.27 km2，911.77 km2；但同時降低了植被覆蓋與氣候變化的相關性[28]。通過進一步對比子午嶺核心林區及其周邊區域多年植被變化差異發現，周邊區域(增長趨勢為0.061/10 a)植被整體改善的貢獻大于核心林區(增長趨勢為0.038/10 a)，人類活動對周邊區域EVI均值主要為正向影響。受退耕還林還草工程[24,29]和生態工程建設[30]的影響，子午嶺周邊區域植被覆蓋得以改善。同時技術的進步提高了農業生產力，農業實踐的改善提高了糧食生產力，能夠緩解周邊區域農業生產對自然環境資源的負擔，對促進植被恢復呈現積極作用[31]。核心林區植被覆蓋主要以改善為主，核心林區EVI均值與氣溫、降水相關性不顯著，這與趙潤東[32]、肖強等[33]在黃土高原研究結果一致(黃土高原森林區植被NDVI與溫度、降水的相關性不明顯)。而人類活動對核心林區EVI變化的貢獻度為67.30%，但對其變化影響不顯著，這可能是因為核心林區主要為國家級自然保護區，由于人類的保護使其覆蓋度增加，同時人類活動的擾動相對較少，核心林區植被覆蓋本底相對較好，生態恢復和人類活動帶來的EVI增加相對不明顯。但仍需加強核心林區森林保護、管理和監測等，減少人類活動的負面影響。

子午嶺區EVI變化速率小于0和人類活動為消極影響的區域主要為建設和居住用地，這主要是新型城鎮化、新農村建設等引起的。2000—2018年子午嶺區建設和居住用地面積增加132.22 km2，城鎮化的快速發展使得城鎮周邊的EVI均值下降，同時城鎮化進程加速了農村人口的遷出，城市人口增長使城市資源進一步開發和破壞，使得其周圍植被覆蓋減少。總的來說，子午嶺區植被恢復和建設的生態效益明顯，植被EVI有所提高。

本文基于MODIS EVI數據，揭示了子午嶺區2000—2018年EVI時空變化及其對氣候變化的響應、人類活動對該區域產生的影響，定量分析了兩者對研究區植被EVI變化的貢獻度，可為典型林區植被監測和生態建設成效評價提供科學依據。但是，植被EVI值的變化受多種因素的共同作用。本文氣候因素只選取了氣溫和降水這兩個主要因素，在以后的研究中可選取更多氣候指標。例如，蒸散發、日照時數、干旱數據等分析氣候因子和植被覆蓋的相關關系。此外，盡管本文利用殘差分析法構建線性方程得到人類活動對植被覆蓋度的影響，同時定量分析了人類活動的貢獻度，但人類活動復雜多樣，仍需要進一步進行人類活動對植被覆蓋的調查和監測研究。后續的研究中應考慮不同的人類活動對植被覆蓋的影響，考慮使用驅動機制、非線性方法等更加準確地揭示EVI與人類活動關系。

4.2 結 論

2000—2018年子午嶺區生長季(4—10月)EVI平均值范圍為0.003～0.549，19 a來研究區EVI變化速率為(-0.19～0.25)/10 a，整體以0.055/10 a的趨勢增長，其中子午嶺核心林區EVI以0.038/10 a的趨勢增長(R2=0.679 8)，周邊區域EVI以0.061/10 a的趨勢增長(R2=0.899 7)；子午嶺區植被覆蓋度約為46%，整體以極顯著改善為主，主要以子午嶺區北部的吳起、志丹、安塞、寶塔、華池等縣區為主，但核心林區中部EVI變化不顯著。

子午嶺區植被覆蓋的變化主要是因為人類活動和氣候變化共同影響，但整體上氣候變化對植被覆蓋的貢獻度為28.19%，子午嶺區2000—2018年植被EVI均值與年均溫和年累積降水以不顯著相關為主，EVI均值與氣溫均值呈顯著負相關的區域主要為子午嶺區東北部；呈顯著正相關主要為子午嶺區東南少部分區域。EVI均值與降水呈顯著正相關地區主要為子午嶺區西北部的極少部分；呈顯著負相關地區主要在子午嶺區東南部零星分布。氣溫或者降水的變化對核心林區的影響不顯著。人類活動對植被覆蓋的貢獻度為71.81%，人類活動對子午嶺周邊區域(如吳起、志丹、安塞、寶塔、寧縣、甘泉等縣區)EVI的變化以正向影響為主，但對核心林區EVI變化的影響不顯著。