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近21年吳忠市植被覆蓋時(shí)空變化及氣候驅(qū)動(dòng)力分析

2023-02-25 06:36:26王軍川林中雪馬娟利李治葦徐來超
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年2期
關(guān)鍵詞:區(qū)域

王軍川 ,林中雪 ,馬娟利,李治葦,徐來超,劉 源 ,張 萍 ,曹 兵

(1.寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院,寧夏銀川 750021;2.寧夏大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,寧夏銀川 750021;3.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院沙漠林業(yè)實(shí)驗(yàn)中心,內(nèi)蒙古磴口 015200;4.寧夏大學(xué)研究生院,寧夏銀川 750021)

植被作為生產(chǎn)者是生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)組成部分,植被覆蓋度(FVC)是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)面積的百分比[1],對(duì)其定量計(jì)算的應(yīng)用使其成為衡量植被狀況的重要指標(biāo)之一。以植被覆蓋度為指標(biāo)研究植被的變化特征,已成為評(píng)價(jià)某一地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)健康的必要條件。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)植被覆蓋度的研究已經(jīng)十分成熟,最為常用的方法是利用植被指數(shù)估算植被蓋度,這種以遙感手段為依托的快捷方法已成為當(dāng)前區(qū)域生態(tài)建設(shè)和監(jiān)測(cè)等的重要手段。Park等[2]分析了韓國(guó)河岸帶植被的時(shí)空變化情況;張彥彬等[3]基于MODIS數(shù)據(jù),揭示了山西省六大煤田區(qū)的植被時(shí)空變化情況,并進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析。上述研究都表明氣候因素在植被覆蓋度時(shí)空變化中扮演重要角色。

寧夏吳忠市位于黃河流域上游,有著豐富的自然資源,但21世紀(jì)以來該市部分地區(qū)人為破壞植被導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境問題頻發(fā)。鑒于此,筆者選擇該市為研究區(qū),借助Google Earth Engine(GEE)平臺(tái)海量的地理空間數(shù)據(jù),揭示全市植被的時(shí)空變化規(guī)律,并進(jìn)行氣候驅(qū)動(dòng)力分析,以期為當(dāng)?shù)刂脖换謴?fù)對(duì)策和保護(hù)措施提供一定參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況吳忠市位于寧夏回族自治區(qū)東部,占地面積2.14萬km2,地理坐標(biāo)為105°17′~107°47′E、36°34′~38°15′N,下轄2區(qū)、1市、2縣(圖1)。該市屬中溫帶大陸性氣候,年平均氣溫10 ℃左右,年均降水量200 mm以上,年均蒸發(fā)量2 000 mm左右。植被類型豐富多樣。

圖1 吳忠市地理位置Fig.1 Geographical location of Wuzhong City

1.2 數(shù)據(jù)來源通過編程語言JavaScript調(diào)用GEE平臺(tái)數(shù)據(jù)庫中免費(fèi)提供的美國(guó)陸地衛(wèi)星中5號(hào)(專題制圖儀,TM)和8號(hào)(陸地成像儀,OLI)的地表反射率(surface reflectance,SR)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,這2顆衛(wèi)星的運(yùn)轉(zhuǎn)周期都為16 d,空間分辨率為30 m。篩選成像時(shí)間為目標(biāo)年份遙感影像(已經(jīng)經(jīng)過幾何校正、大氣校正等),為了進(jìn)一步消除云層與積雪的影響,需要對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行去云處理后以中值合成最小云量影像,最終通過計(jì)算公式獲取目標(biāo)年份植被覆蓋度數(shù)據(jù)。各年年均氣溫、年降水量來源于國(guó)家環(huán)境預(yù)測(cè)中心 (NCEP) 氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng) (CFS),也通過在GEE里代碼調(diào)用實(shí)現(xiàn)。

1.3 研究方法

1.3.1像元二分模型法。該研究的植被覆蓋度計(jì)算基于像元二分模型[4]。原理是將一個(gè)影像中任一像元的值由有植被覆蓋部分地表和無植被覆蓋部分地表組成的形式來表示,最后得到的植被覆蓋度公式如下:

式中,NDVI為像元?dú)w一化植被指數(shù),NDVIsoil為無植被或裸土像元的NDVI,NDVIveg為純植被像元的NDVI。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際狀況,該研究提取累計(jì)頻率為0.5% 以內(nèi)的所有值計(jì)算平均值作為NDVIsoil,提取累計(jì)頻率為99.5% 以上的所有值計(jì)算平均值作為NDVIveg。

1.3.2空間自相關(guān)分析。這種分析方法的原理是確定某一變量是否在空間上相關(guān),其相關(guān)程度如何。一般情況,一個(gè)變量的值會(huì)隨著測(cè)定距離的變化而變化,如果測(cè)定距離縮小而變量的測(cè)定值更為不同則表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān);反之如果測(cè)定距離縮小而變量的測(cè)定值更為相似則表現(xiàn)為空間正相關(guān);當(dāng)測(cè)定值沒有空間依賴性則表現(xiàn)出空間隨機(jī)性或沒有空間相關(guān)性。

莫蘭指數(shù)一般是用來度量全局空間相關(guān)性的重要指標(biāo),其值為-1~1。值為正數(shù)表示空間正相關(guān)性,越接近1,表明空間相關(guān)性越明顯;值為負(fù)表示空間負(fù)相關(guān)性,其值接近-1,表明空間差異越大;值為0時(shí)空間呈隨機(jī)性[5]。分析后得到p值表示這一聚集過程隨機(jī)創(chuàng)建的概率,接近0,說明聚集的隨機(jī)性概率極低;z值就是標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),也可表示離散程度。

熱點(diǎn)分析是構(gòu)建在統(tǒng)計(jì)推斷中常用的零假設(shè)檢驗(yàn)的思想之上的,是一種分析變量空間分布聚集程度的分析方法[6]。ArcGIS中的熱點(diǎn)分析工具的目標(biāo)就是識(shí)別出具有統(tǒng)計(jì)顯著性聚類的區(qū)域,能顯著聚類就說明存在空間上的相關(guān)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋度年際變化從圖2可以看出,2000—2020年吳忠市年均FVC變化起伏不定,只有2002—2004、2009—2011年2個(gè)階段FVC趨于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài),3年平均值分別為0.245 6和0.270 3。FVC從2000年的0.191 6增長(zhǎng)至2020年的0.311 7,增大了約0.120 1,整體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。FVC較大的年份是2013年和2016—2020年,其中2018年達(dá)到了極值。同時(shí),根據(jù)寧夏的植被覆蓋度劃分等級(jí)[7]可以看出,近21年吳忠市已從低植被覆蓋度區(qū)轉(zhuǎn)為中植被覆蓋度區(qū)。

圖2 2000—2020年吳忠市年均FVC變化Fig.2 Change of annual average FVC in Wuzhong City from 2000 to 2020

2.2 植被覆蓋度空間變化

2.2.1整體與局部。從圖3可以看出,全市年均FVC空間分布規(guī)律主要為減小的地區(qū)在北部居多,基本不變的地區(qū)集中在青銅峽市和利通區(qū)的中北部地區(qū),而吳忠市南部和中部地區(qū)大多呈增大趨勢(shì)。各縣級(jí)地區(qū)具體情況:青銅峽市FVC減小的區(qū)域較多,其他縣區(qū)增大的區(qū)域較多,特別是紅寺堡區(qū)和同心縣,而鹽池縣和利通區(qū)呈現(xiàn)與整個(gè)吳忠市相同的變化趨勢(shì),即南增北減。

圖3 2000—2020年吳忠市平均FVC空間分布Fig.3 The spatial distribution of mean FVC in Wuzhong City from 2000 to 2020

吳忠市各縣級(jí)地區(qū)每5年各年份FVC變化情況如表1所示,近21年各縣級(jí)地區(qū)FVC整體上均有所增加,其中紅寺堡區(qū)的增長(zhǎng)量最大,達(dá)0.177 2,青銅峽市的增長(zhǎng)量最小,為0.088 5。2000—2005年,除青銅峽市外,其余縣區(qū)的FVC均呈減小趨勢(shì);2005—2010年5個(gè)縣級(jí)地區(qū)均明顯增大趨勢(shì);2010—2015年鹽池縣、紅寺堡區(qū)、同心縣FVC呈減小趨勢(shì),而利通區(qū)和青銅峽市則呈增大趨勢(shì);2015—2020年各地區(qū)FVC均顯著增大。截至2020年,吳忠市各縣區(qū)全部成為中植被覆蓋度地區(qū),植被覆蓋度從大到小依次為鹽池縣>利通區(qū)>青銅峽市>同心縣>紅寺堡區(qū)。

表1 吳忠市各縣級(jí)地區(qū)年均FVC變化情況Table 1 Annual average FVC in each county area of Wuzhong City

2.2.2空間聚集性。該研究先對(duì)2020年吳忠市植被覆蓋度進(jìn)行莫蘭指數(shù)分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn),莫蘭指數(shù)為0.225 43,表明吳忠市植被覆蓋度在全局呈集聚趨勢(shì);p值為0,z值為65左右,但方差很小,表明該市植被覆蓋度聚集的隨機(jī)性概率極低。

通過熱點(diǎn)分析,得出吳忠市的植被覆蓋度高值、低值以及高低值分布情況(圖4),從圖4可以看出,面積上呈現(xiàn)出冷點(diǎn)區(qū)域>熱點(diǎn)區(qū)域>不明顯區(qū)域,熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在吳忠市西部,特別是西北部部分區(qū)域(青銅峽市東北部和利通區(qū)北部)顯示了極高的聚集性,其次是紅寺堡區(qū)北部和同心縣西部部分區(qū)域,鹽池縣只有中心一小片區(qū)域呈現(xiàn)聚集。

圖4 吳忠市植被覆蓋度熱點(diǎn)分布Fig.4 Distribution of hot spots of FVC in Wuzhong

2.3 氣候驅(qū)動(dòng)力分析吳忠市植被覆蓋度與氣溫之間的相關(guān)性如圖5所示,二者整體呈線性負(fù)相關(guān),植被覆蓋度隨著氣溫的升高而減少,兩者決定系數(shù)(R2)為0.156。近21年氣溫整體在11~13 ℃,年均溫為11.65 ℃。

圖5 年均氣溫與植被覆蓋度的關(guān)系Fig.5 Correlation between annual average temperature and FVC

植被覆蓋度與降水之間的相關(guān)性如圖6所示,二者呈線性正相關(guān),植被覆蓋度隨著降雨量的增加而增加,兩者決定系數(shù)(R2)為0.450(P<0.05)。降雨量整體在150~400 mm,21年間平均降雨量為289 mm。

圖6 年降水量與植被覆蓋度的關(guān)系Fig.6 Correlation between annual precipitation and FVC

3 討論

近21年吳忠市植被覆蓋度整體呈穩(wěn)中向好趨勢(shì),其主要有以下2個(gè)方面原因:一方面,植被的生長(zhǎng)發(fā)育離不開水,該研究發(fā)現(xiàn)該市植被覆蓋度與降水量呈線性正相關(guān),即隨著降水量增加,植被覆蓋度越大;另一方面,眾多研究表明,人為因素對(duì)植被變化的影響程度很大[8-11]。從政策來講,2003年以來寧夏成為我國(guó)第3個(gè)實(shí)行全境禁牧的省區(qū)[12],而吳忠市部分地區(qū)正好處于農(nóng)牧交錯(cuò)帶,禁牧必然對(duì)植被生長(zhǎng)發(fā)育起促進(jìn)作用;之后的數(shù)年里,人們?cè)郊诱J(rèn)識(shí)到生態(tài)文明建設(shè)的重要性,建立自然保護(hù)區(qū)、退耕還林還草等各類植被恢復(fù)與保護(hù)措施層出不窮。

4 結(jié)論

(1)從時(shí)間上看,近21年吳忠市植被生長(zhǎng)良好,植被覆蓋度整體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì),且該市已由低植被覆蓋度地區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹兄脖桓采w度地區(qū),各縣級(jí)地區(qū)的植被覆蓋度整體上變化趨勢(shì)與全市情況大致相同。

(2)從空間上看,近21年全市植被覆蓋度主要呈現(xiàn)南部整體增大、北部減小或不變的趨勢(shì)。減小區(qū)域主要以青銅峽市、利通區(qū)和鹽池縣為主,基本不變區(qū)域集中在青銅峽市和利通區(qū)。其中,同心縣和紅寺堡區(qū)整個(gè)地區(qū)都以植被覆蓋度增大為主,利通區(qū)和鹽池縣空間上變化相似,主要呈現(xiàn)南增北減趨勢(shì),而青銅峽市植被覆蓋度以減小和不變地區(qū)居多。全市植被覆蓋度在全局呈集聚趨勢(shì),但聚集的隨機(jī)性概率極低。

(3)年均植被覆蓋度與年降水量有一定關(guān)系,呈線性正相關(guān)(R2=0.450),而氣溫對(duì)植被覆蓋度影響不大。

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