2000—2019年重慶市植被覆蓋時空變化特征及其驅動因素

祁鵬衛,張 賢

1 四川省林業和草原調查規劃院, 成都 610081

2 中國地震局成都青藏高原地震研究所(中國地震科學實驗場成都基地), 成都 610041

植被作為陸地生態系統的重要組成部分,具有維持區域生態平衡,促進全球物質循環和能量流動等作用,其覆蓋變化對區域生態環境狀況具有重要指示意義[1—3]。而歸一化植被指數(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)作為監測區域植被和生態環境變化的最佳指示因子[4—5],其數值可定量反映植被生長狀況、植被生物量等信息,因此在植被覆蓋變化研究中得到廣泛應用[6—7]。重慶市地處我國西南山地,具有差異明顯的環境梯度和高度異質化的自然生境[8],是植被對環境變化極為敏感的區域。同時,重慶市大部位于三峽庫區腹心地帶,覆蓋三峽庫區85.6%的區域,是長江上游重要的生態屏障。因此,全面評價重慶市植被覆蓋時空變化特征,研究其與氣候、地形、人類活動等因素各因子之間的作用機制,對掌握近年來重慶市乃至整個西南山地植被生長狀況,認識區域生態環境變化,進而揭示陸地生態系統演變規律等具有重要意義。

目前,已有學者基于不同區域數據,采用不同方法對植被覆蓋變化及其驅動因素進行了大量研究。其中,國外學者Park等[9]對1997—2006年北緯50°以南的東亞地區植被覆蓋進行了研究,認為降水是影響植被覆蓋變化的主要因子；Tucker等[10]通過對1982—1999年北半球中緯度地區植被覆蓋的研究,指出植被覆蓋變化與氣溫密切相關；Piao等[2]通過對整個歐亞大陸長時間序列植被覆蓋變化的研究,發現氣溫和降水對植被覆蓋變化具有交叉作用。國內學者欒金凱等[11]利用多元回歸方法分析了陜西榆林地區植被覆蓋變化,認為氣象因素對植被生長與演化具有較強促進作用；張亮等[12]基于偏相關分析法研究了長江流域植被覆蓋與氣象因子的相關性,發現長江流域植被覆蓋與氣溫的相關性較高；王建邦[7]等運用趨勢分析法研究了人為因素對中國植被覆蓋的影響,認為中國植被覆蓋與人類活動整體呈負相關性。具體到重慶地區,李學梅[13]、朱林富[14]、李惠敏[15]等同國內其他學者類似,主要通過回歸分析、趨勢分析和相關分析等方法,探討了氣溫、降水、地形等因素對重慶植被覆蓋變化的影響。

綜上,目前研究植被覆蓋變化及其驅動因素的成果已較為豐富[16—18],但主要集中在分析氣候、地形等自然因子對植被覆蓋變化的影響上,探討人類活動強度等人為因子對植被覆蓋變化影響的則較少,而綜合研究氣候、地形、人類活動等因素對植被覆蓋變化驅動機制的則更少。鑒于此,本研究基于MODIS-NDVI數據、氣候數據、地形數據和人類活動數據,采用趨勢分析等方法,應用地理探測器模型[19—20],全面分析2000—2019年重慶市植被覆蓋時空變化特征,并探究各地理因子及其交互作用對重慶市植被覆蓋的影響程度與作用機制,以期為重慶市及西南山地區域植被恢復、生態系統保護、生態文明建設等提供一定參考。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

重慶市地處青藏高原與長江中下游平原的過渡地帶,地理范圍為105°11′—110°11′E、28°10′—32°13′N,幅員面積8.24×104km2(圖1)。地形復雜多樣,以丘陵、山地為主,地勢起伏大,有大巴山、巫山、武陵山、大婁山等山脈綿延境內。氣候地域差異較大,且立體氣候明顯,年均溫13—19℃,年降水量914—1844mm,年日照時數1000—1400h,年均相對濕度高達70%,具有冬暖春早,夏熱秋遲,無霜期長等特點。境內江河縱橫,地表水資源豐富,主要有長江、嘉陵江、烏江等,其中長江干流自西向東橫貫全境,流程長達665km。土壤類型多樣,以紫色土、沖積土和水稻土為主。植被資源豐富,類型多樣,2019年全市森林覆蓋率達50.1%。

圖1 重慶市地理位置及氣象站點分布圖Fig.1 Geographical location and distribution map of meteorological stations in Chongqing

1.2 數據來源

MODIS NDVI數據來源于美國地質調查局(United States Geological Survey,USGS)提供的MOD13A3產品(http://glovis.usgs.gov/),空間分辨率為1km×1km,時間分辨率為30d。該產品經過幾何糾正、輻射校正、大氣校正等預處理；然后使用MRT(MODIS Reprojection Tools)工具進行投影和拼接,經裁剪得到重慶市NDVI數據集；為進一步消除異常值的影響,采用最大值合成法(Maximum Value Composites,MVC)[21]合成月NDVI數據,最終得到2000—2019年重慶市年NDVI數據。

氣象數據包括氣溫、降水量和太陽輻射,均來源于國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/)。其中氣溫、降水量通過逐站點統計重慶34個氣象站點的日平均氣溫和日降水量,最終得到年平均氣溫和年降水量數據；太陽輻射數據由于重慶地區的太陽輻射實測站點較少,為提高數據精度,利用目前模擬精度較高且應用廣泛的Angstrom模型及日照時數數據,模擬得到34個氣象站點的年太陽輻射數據[22]。最后,利用ANUSPLIN氣象插值軟件的平滑樣條函數對氣溫、降水量和太陽輻射數據進行空間插值[23],得到重慶市各氣象因子柵格數據。

地形數據包括高程、坡度和坡向,其中高程數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),而坡度、坡向數據則基于高程數據通過ArcGIS10.6的Spatial Analyst工具計算得到。

人類活動強度指數(Human Activity Intensity of Land Surface,HAILS)數據借鑒徐勇[24]等學者構建的數學模型,通過重慶市土地利用數據計算得到,其中重慶市土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn/)。本研究中柵格數據空間分辨率均為1km,其投影方式與NDVI數據一致。

1.3 研究方法

1.3.1趨勢分析

在植被覆蓋時空變化分析中,為研究重慶市2000—2019年植被覆蓋變化趨勢,采用一元線性回歸模型,將NDVI與時間序列做回歸分析[25—26],計算公式如下：

(1)

式中,θ為NDVI在多年時間序列上變化趨勢的斜率,n為時間序列的年數,NDVIi為第i年的NDVI值。若θ為正則說明植被覆蓋隨時間序列呈增加趨勢,反之呈減少趨勢；并且θ數值的絕對值越大,表明植被覆蓋狀況變化越明顯。

1.3.2偏差分析

為進一步研究重慶市植被覆蓋在2000—2019年間相對變化(波動)程度,通過偏差分析計算各年份NDVI偏離多年NDVI均值的大小,以反映研究時段內植被覆蓋的穩定性[27],計算公式如下：

(2)

1.3.3地理探測器

在植被覆蓋變化驅動因素分析中,為定量研究氣候、地形、人類活動等不同因素各地理因子(表1)及其交互作用對植被覆蓋變化的影響程度與作用機制,本研究應用地理探測器模型[19—20]中的因子探測模塊和交互探測模塊,對各單因子作用強度及雙因子交互作用強度進行探測。

其中,因子探測主要用來探測NDVI的空間分異性和不同地理因子對NDVI空間分異性的解釋程度,其解釋力大小用q值衡量,表達式為：

(3)

式中,q為地理因子對NDVI的解釋力,值域為[0,1],值越大表示地理因子對NDVI解釋力越強,反之則越弱；h=1,2,…,L,L為地理因子的分層數,Nh和N分別為地理因子層h和整個重慶市的樣本數；σh2和σ2分別是地理因子層h和整個重慶市的NDVI值的方差。

交互探測用于識別不同地理因子之間的交互作用,即評估地理因子共同作用時是否會增加或減弱對因變量NDVI的解釋力,或這些因子對NDVI的影響是否相互獨立。通過對比單因子q值及交互作用q值即可判斷交互作用的方式和方向。具體情況如下[19—20]：q(X1∩X2)Max(q(X1),q(X2)),則交互后雙因子增強；q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2),則交互后獨立；q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2),則交互后非線性增強,其中,X1和X2代表不同的地理因子。

地理探測器要求輸入變量為分類變量,即需對輸入的連續型數據進行離散化處理?；谕鮿欧宓忍岢龅臄祿x散化方法[19],本研究采用自然斷點法對氣象、地形、人類活動等因素各地理因子的連續型數據進行離散化處理,將其分為10類。使用ArcGIS10.6中的Create Fishnet功能生成間隔為2km的漁網點數據,提取柵格數據作為樣本,剔除異常值后,共有19679條數據參與計算。

表1 地理因子指標

2 結果分析

2.1 植被覆蓋變化特征

2.1.1時間變化特征

趨勢分析顯示(圖2),2000—2019年重慶市植被覆蓋整體呈波動上升趨勢,且存在明顯階段性特征。2000—2019年重慶市植被覆蓋狀況正以4.4%/10a的增速逐步改善,以2002年和2011年為節點,植被覆蓋變化明顯表現為3個階段：①前期(2000—2002年),NDVI年均值呈下降趨勢,下降速率為10.5%/10a,作為對環境變化極為敏感的生態脆弱區,受2000年和2001年連續特大干旱影響[28],重慶市植被覆蓋狀況出現明顯下降；②中期(2002—2011年),NDVI年均值呈小幅增長趨勢,增速為2.9%/10a,期間受三峽庫區建成蓄水[29]和極端高溫事件[25]等影響而出現輕微震蕩,但植被覆蓋狀況整體穩定；③后期(2011—2019年),NDVI年均值呈快速增長趨勢,增速高達7.8%/10a,其間由于持續性的區域生態修復和生態文明建設等因素,雖然不時受異常氣候等因素的擾動[26],但植被覆蓋增加明顯。

偏差分析表明(圖2),2000—2019年重慶市植被覆蓋波動顯著,NDVI偏差值呈現先減小后增加趨勢。其中,2000—2012年,除2010年外其余年份NDVI偏差均為負值,植被覆蓋低于多年平均水平,且2000年、2001年和2002年偏差值較大,偏離多年平均水平程度較嚴重；2013—2019年,NDVI偏差均為正值,植被覆蓋高于多年平均水平,且偏差值整體較大,但各年份偏差數值差異明顯。說明雖然近年來一系列生態工程的不斷推進對改善區域植被覆蓋狀況起到了一定積極作用,但生態系統依然脆弱,還需進一步增強區域水源涵養、水土保持等生態功能,逐步提升區域生態系統穩定性。

圖2 2000—2019年重慶市植被覆蓋變化趨勢和偏差分析Fig.2 Trend and deviation analysis of vegetation cover change in Chongqing from 2000 to 2019NDVI：歸一化植被指數 Normal Difference Vegetation Index

2.1.2空間變化特征

從空間分布看(圖3),2000—2019年重慶市植被覆蓋空間異質性顯著,整體呈“東高西低”空間分布格局。植被覆蓋多年均值介于0.26—0.88之間,其中,高值區(0.82—0.88)主要分布于渝東北的城口、巫溪、巫山等大巴山脈綿延區,以及渝東南的武隆、豐都、石柱等武陵山邊緣地區；低值區(0.26—0.58)則主要分部于受蓄水淹沒影響的三峽庫區消落帶,以及人口高度集聚、城鎮化快速發展的渝西和主城地區。

從格局演化看(圖3),2000—2019年重慶市植被覆蓋整體呈改善趨勢,但高低集聚格局基本穩定。通過ArcGIS10.6軟件中趨勢面分析工具對重慶市植被覆蓋格局演化進一步分析發現,2000—2019年重慶市植被覆蓋在東西方向上由“一字型”向“斜線型”演化,東部地區植被覆蓋增速大于西部地區,東西部植被覆蓋差距相對增大；南北方向上由“淺U型”向“深U型”演化,北部和南部地區植被覆蓋增速大于中部地區,且高值區面積不斷擴大,低值區面積相對減少,但植被覆蓋高低集聚格局基本穩定。

2.2 驅動因素分析

2.2.1因子探測分析

選取表征氣候、地形和人類活動3類因素7個地理因子,分別探測2000年、2005年、2010年、2015年、2019年各因子對植被覆蓋的影響大小。同時,以2000—2019年平均值從靜態角度進一步分析各因子對植被覆蓋的影響。從靜態角度看(表2),不同地理因子對植被覆蓋空間分異性解釋力存在顯著差異。各地理因子解釋力大小依次為：年均溫(0.3459)>高程(0.3281)>年均降水量(0.2305)>人類活動強度指數(0.1747)>坡度(0.1008)>總輻射(0.0552)>坡向(0.0034),且均通過顯著性檢驗(P<0.05)。其中,年均溫、高程、年均降水量對植被覆蓋空間分異性解釋力較大,是影響植被覆蓋變化的主要因子,人類活動強度指數、坡度次之,總輻射、坡向最小。整體來看,氣候因素對植被覆蓋空間分異性解釋力最大,解釋力高達0.6316,且通過氣溫、降水等因子直接影響植被覆蓋；其次是地形因素,解釋力為0.4323,通過在一定程度上影響降水、太陽輻射等氣候因素的空間再分配過程及人類活動因素,進而影響植被覆蓋空間分布；人類活動因素則最小,解釋力為0.1747。

表2 2000—2019年重慶市因子探測結果

從動態角度看(圖4,表2),各地理因子對植被覆蓋空間分異性解釋力表現出不同變化趨勢,但主導因子相對一致。2000—2019年年均溫、坡向、人類活動強度指數解釋力總體呈增加趨勢,年均降水量、總輻射、高程、坡度解釋力總體呈減小趨勢,且年均溫為第一主導因子,高程和年均降水量分別為第二、第三主導因子。其中,2000—2005年年均降水量、坡向解釋力呈增加趨勢,其余各因子解釋力呈減小趨勢,第一、第二、第三主導因子分別為年均溫、高程、年均降水量；2005—2010年除坡向解釋力呈減小趨勢外,其余各因子解釋力均呈增加趨勢,且高程上升為第一主導因子,年均溫下降為第二主導因子,年均降水量仍為第三主導因子；2010- 2015年坡向、人類活動強度指數解釋力呈增加趨勢,其余各因子解釋力呈減小趨勢,人類活動強度指數上升為第三主導因子,年均溫和高程分別為第一、第二主導因子；2015—2019年高程、坡度、坡向、人類活動強度指數解釋力呈增加趨勢,其余各因子解釋力呈減小趨勢,高程、年均溫、年均降水量分別為第一、第二、第三主導因子。

圖4 2000—2019年重慶市地理因子q值變化Fig.4 Change of Q value of geographical factors in Chongqing from 2000 to 2019X1：年均降水量 Average annual precipitation；X2：年均溫 Annual mean temperature；X3：總輻射 Global radiation；X4：高程 Elevation；X5：坡度 Slope；X6：坡向 Slope direction；X7：人類活動強度指數 Human Activity Intensity of Land Surface

2.2.2交互探測分析

同樣,在分別探測2000年、2005年、2010年、2015年、2019年各地理因子交互作用的同時,進一步探測各地理因子平均值對植被覆蓋變化的交互作用。交互探測結果表明(表3),2000—2019年重慶市各地理因子對植被覆蓋變化存在交互作用,且呈雙因子增強和非線性增強兩種類型,說明各地理因子交互作用時會增強對植被覆蓋變化的解釋力,而不存在相互獨立作用或減弱對植被覆蓋變化解釋力的交互因子。其中,X1∩X2、X3∩X4、X1∩X4、X4∩X5、X2∩X3、X4∩X7、X2∩X4、X2∩X5、X5∩X7、X2∩X7在2000—2019年均為雙因子增強型；X3∩X6、X1∩X6、X4∩X6、X5∩X6在2000—2019年均為非線性增強型；X1∩X5、X1∩X7、X2∩X6在2000—2019年主要為雙因子增強型,個別年份為非線性增強型；X1∩X3、X3∩X5、X3∩X7、X6∩X7在2000—2019年主要為非線性增強型,個別年份為雙因子增強型。

同時,交互探測結果顯示(表3),2000—2019年重慶市植被覆蓋變化第一主導交互因子為年均溫∩人類活動強度指數,第二主導交互因子為高程∩人類活動強度指數,第三主導交互因子為年均溫∩總輻射。根據相關研究,氣溫對植被生長具有重要影響作用,氣溫低于或高于植被生長所能忍受的范圍時,均不利于植被生長,甚至出現死亡[20]；高程在一定程度上會影響人類活動因素對植被的作用大小,同時重慶市作為典型的山地區域,受氣溫垂直遞減率影響,在一定范圍內隨海拔升高而降雨量增加,通過改變區域水熱條件進而影響植被覆蓋變化[30]；人類活動對植被覆蓋變化同樣具有重要影響,一方面通過退耕還林還草、生態保護修復等措施可促進植被覆蓋,另一方面通過城鎮化建設、資源過度開發等行為可破壞植被覆蓋[30]；而太陽輻射則通過光合作用影響植被生長?？傊?2000—2019年重慶市各地理因子交互作用對植被覆蓋變化的解釋力不是獨立作用或減弱的,也不是簡單的疊加過程,而是解釋力顯著增強的雙因子增強或非線性增強。

表3 2000—2019年重慶市交互探測結果

3 結論與討論

本研究基于MODIS-NDVI數據、氣候數據、地形數據和人類活動數據,采用趨勢分析等方法,應用地理探測器模型,全面分析2000—2019年重慶市植被覆蓋時空變化特征,并探究各地理因子及其交互作用對重慶市植被覆蓋的影響程度與作用機制。主要結論如下：

(1)時間變化分析顯示,2000—2019年重慶市植被覆蓋整體呈波動上升趨勢,NDVI偏差值呈先減小后增加趨勢,植被覆蓋變化特征明顯且表現為3個階段。2000—2019年重慶市植被覆蓋增長率為4.4%/10a,前期(2000—2002年),NDVI年均值呈下降趨勢；中期(2002—2011年),NDVI年均值呈小幅增長趨勢；后期(2011—2019年),NDVI年均值呈快速增長趨勢。

(2)空間變化分析顯示,2000—2019年重慶市植被覆蓋空間異質性顯著,但高低集聚格局基本穩定。2000—2019年重慶市植被覆蓋呈“東高西低”空間分布格局,高值區主要分布于渝東北的大巴山脈綿延區和渝東南的武陵山邊緣地區；低值區則主要分部于三峽庫區消落帶及渝西、主城地區。植被覆蓋空間格局在東西方向上由“一字型”向“斜線型”演化,南北方向上由“淺U型”向“深U型”演化,但植被覆蓋高低集聚格局基本穩定。

(3)因子探測發現,不同地理因子對植被覆蓋空間分異性解釋力存在顯著差異,且變化趨勢不同,但主導因子相對一致。2000—2019年重慶市植被覆蓋各地理因子解釋力大小依次為：年均溫(0.3459)>高程(0.3281)>年均降水量(0.2305)>人類活動強度指數(0.1747)>坡度(0.1008)>總輻射(0.0552)>坡向(0.0034)。其中,年均溫、坡向、人類活動強度指數解釋力總體呈增加趨勢,年均降水量、總輻射、高程、坡度解釋力總體呈減小趨勢。

(4)交互探測發現,2000—2019年重慶市各地理因子對植被覆蓋變化存在交互作用,且呈雙因子增強和非線性增強兩種類型,而不存在相互獨立作用或對植被覆蓋變化解釋力減弱的交互因子。2000—2019年重慶市植被覆蓋變化第一主導交互因子為年均溫∩人類活動強度指數,第二主導交互因子為高程∩人類活動強度指數,第三主導交互因子為年均溫∩總輻射。

本研究通過對2000—2019年重慶市植被覆蓋時空變化特征及其驅動因素的分析,在一定程度上探究了氣象、地形和人類活動等因素各地理因子及其交互作用對重慶市植被覆蓋的影響程度與作用機制,但植被覆蓋變化受多因素綜合作用,是一個非常復雜的動態過程,因此,在后續的研究中還需進一步完善指標因子,同時考慮建立更長時間尺度的分析模型。此外,今后的研究可在深入探究各因素對植被覆蓋作用機制與驅動規律的基礎上,進行植被覆蓋變化模型的構建和區域未來植被覆蓋情況的預測。