山地新城土地利用/植被覆蓋的時空演變規律
——以重慶渝北區為例

張沁, 王偉

(1.重慶交通大學,國家內河航道整治工程技術研究中心,重慶 400074; 2.重慶交通大學,水利水運工程教育部重點實驗室,重慶 400074; 3.重慶惠庭建筑規劃設計有限公司,重慶401120)

工業化飛速發展帶來的城市化變革,改變了人類賴以生存的自然和社會環境[1]。城市化進程中最顯著的特征之一就是土地利用/植被覆被發生改變,二者不僅影響著區域的生態環境而且以逐步積累的方式影響著全球的可持續發展[2],已成為全球環境變化研究的熱點問題[3-4]。

重慶渝北區建于1995年,建區時有著“小城市大農村”的城市特點,自建區以后,尤其近10年渝北區經濟突飛猛進,瀝青水泥等不透水表面替代原有的自然覆蓋地面,如同其他大都市一樣,經歷著自然與人類活動的雙重影響,深度影響區域的生態環境;加上所處山地城市地形的特殊性和氣候的豐富性,渝北區的土地利用在城市化進程中更易破壞[5],從而使其植被覆蓋等生態環境發生變化。因此,山地新開發區在城市化進程中的土地利用和植被覆蓋如何變化,及其變化對生態環境和人與自然和諧等產生什么影響都是研究山地新區城市化效應亟待解決的問題。

目前關于土地利用/植被覆蓋的區域尺度研究多集中在長三角[6]、珠三角[7-8]、武漢[9]、三亞[10]、重慶主城[11]等人文社會非常活躍的“熱點地區”,或者三峽庫區[12]、邊緣地區[13-14]、西南喀斯特地區[15-16]、農牧交錯區[17]等自然生態稟賦的“脆弱區”,而類似渝北山地新開發地區的土地利用/植被覆蓋的研究較少。例如,馮國艷[18]利用MODIS NDVI數據,分析了西南地區2001—2016年植被動態變化及其人為驅動因素,得出土地利用、城市化和生態工程建設均對植被變化帶來不同程度的影響,生態工程建設對植被覆蓋具有改善作用,城市化效應對植被覆蓋具有明顯的負效應。陳怡君[19]通過對1988—2014年渝北區和龍泉驛區的土地利用覆被時空變化分析比較得出,城市化進程的推進使得人類活動對土地利用的影響力度加大,城市擴張均為高擴張狀態,龍泉驛區比渝北區的城市建成區擴張與人口增長更為協調。李陽兵等[11]基于1988—2007年3期的專題制圖儀TM遙感影像,對重慶主城區土地利用驅動因子進行探討,發現建設用地年增長最快,對土地利用綜合指數貢獻最大的是耕地轉建設用地。龍輝等[20]以2009年和2016年2期土地利用變更矢量圖層為主要信息源,利用Arcgis得出兩江新區2009—2016期間農田用地和未利用土地正逐漸轉變為建設用地,空間分布趨于不規則。任揚航等[21]分析了2001—2014年中梁山地區土地利用的時空變化特征、植被覆蓋度動態變化特征以及二者之間的響應機制,發現人類活動對區域影響的主要特征是耕地向林地和建設用地轉化,且植被退化受其影響較大。

現選擇城市化發展迅速的山地新城——重慶渝北區為研究區域,基于Landsat 8衛星遙感影像解譯數據對研究區1995—2020年的土地利用( land use and climate change,LUCC)和歸一化植被指數(normalized digital vegetation index,NDVI)進行時空演變規律分析,運用分形維數和緊湊度指數法對研究區的土地空間擴張分異變化特征進行分析,定量評估土地利用和氣候變化變化對植被覆蓋的影響,旨在為山地新區城市化進程中的土地空間格局優化和生態環境保護提供科學支撐。

1 研究區域概況

渝北區地處青藏高原和長江中下游平原的過渡地帶,位于北緯28°10′～32°13′與東經105°17′～110°11′,地理位置如圖1所示,總面積1 452.03 km2,轄18個街道、11個鎮。重慶渝北區具有典型山地城市特征,地勢從西北向東南緩慢傾斜,起伏較大,南部多淺丘,海拔155～450 m,中部為低山,海拔450～800 m,北部為中山,海拔800～1 460 m。現有常住人口219.15萬人,人口增長率8.32%,城鎮化率84.22%[22]。區內過境河流主要是長江和嘉陵江,其中長江沿區境東南邊境流過,嘉陵江沿區境西南邊境流過,有后河注入。渝北區屬亞熱帶濕潤季風氣候,四季分明,年平均氣溫18 ℃左右,年降水量848～1 536 mm,年平均日照時數1 340 h。

圖1 重慶市渝北區地理位置圖Fig.1 Location map of Yubei District, Chongqing

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

研究區的遙感數據主要來自地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),選取渝北區1995—2020年的Landsat 8 OLI_TIRS遙感影像數據,時間均為4—6月,其中空間分辨率為30 m×30 m,坐標系統為WGS_1984_UTM_Zone_49N,每張圖像的含云量不超過于10%,數據質量良好。利用ENVI 5.3軟件對下載的原始遙感影像進行幾何校正、輻射定標、大氣校正和波段融合等預處理,其中幾何校正采用二次多項式校正法,使校正誤差(root mean square,RMS)小于1個像元,輻射定標采用像元灰度值(digital number,DN)轉換為輻射亮度值;大氣校正采用FLASH大氣校正。此數據用于渝北區土地利用和植被指數年際時空演變規律分析。

影響植被變化的主要氣候因素一般包括降水和溫度等[23],這二者往往具有較高的相關性,同時研究區對溫度和降水較敏感,因此,本研究選擇降水和溫度條件作為氣候指標。氣候數據主要來自中國氣象數據網,選取渝北氣象站點1995—2020年共25 a的降水和氣溫數據,對個別缺失的數據按照線性回歸法進行插補。

2.2 研究方法

2.1.1 LUCC解譯

依據《土地利用現狀分類》(GB/T 21010—2017)標準,同時結合研究區土地利用實際特征,基于ENVI 5.3對影像進行波段選擇與組合、監督分類、去除小碎塊等處理后,將渝北區土地利用類型劃分為農田、林地、草地、水域和建設用地5類,得到研究區1995、2000、2005、2010、2015、2020年共6期的土地利用類型空間分布圖,該年的土地利用狀況可利用該時期植被繁茂程度和土地等地物特征來衡量,并對分類結果依據野外實地驗證點進行分類精度評價,6期影像監督分類結果的整體和各類分類精度均在85%以上,Kappa系數在0.84以上,可見分類結果精度滿足要求。

2.2.2 土地利用轉移矩陣

土地利用之間的相互轉換可用土地利用轉移矩陣來描述[24]。利用Arcgis等工具將解譯得到的土地利用/覆蓋類型圖進行分析計算,得到土地利用轉移矩陣,表達式為

(1)

式(1)中:Sij為轉移前i類轉化成轉移后j類的面積,km2;n為轉移前后的土地利用類型的數量(n<10);i和j(i,j=1, 2, …,n)分別為轉移前與轉移后的土地利用類型。

2.2.3 城市分形維數和緊湊度

通常用分形維數、緊湊度指數兩個指標來表征城市空間發展狀態。空間形態的復雜程度用城市分形維數來表示,分形維數越小,則區域空間形態越復雜;空間形態的穩定性常用城市緊湊度指數衡量,緊湊度指數越小,則區域空間形態的穩定性能越差[25]。二者的表達式為

(2)

(3)

式中:A為城市建設用地面積;C為城市緊湊度指數;D為分形維數;P為城市建設用地周長。

常用空間重心坐標、重心轉移距離和重心轉移角度等參數來表示城市空間位置,城市空間重心坐標(X,Y)的公式為

(4)

(5)

式中:(Xt、Yt)為t時期城市建設用地重心位置坐標;Xi、Yi分別為第i塊建設用地的幾何重心位置坐標;Cti為第i個片區的面積。

空間重心轉移距離和空間重心轉移角度的表達式為

(6)

(7)

式中:Li+1為從第t到第t+1時期地理單元空間位置的重心轉移距離,m;at+1為從第t到第t+1時期地理單元空間重心轉移方向與正東方向的夾角(-90°～270°),以起點為基準計算轉移方向。

2.2.4 歸一化植被指數

氣候、降水等會影響有機物的運輸、合成和代謝過程進而影響植被的生長狀態,遙感影像中,NDVI用近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值之差比上兩者之和計算[26],計算公式為

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(8)

式(8)中:NIR為近紅外波段的反射值;R為紅光波段的反射值。其值-1≤NDVI=≤1,負值表示地面覆蓋為云、水、雪等,對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。

2.2.5 LUCC變化對NDVI的影響

NDVI作為植被覆蓋最重要的表征要素之一,能較好地反映植被生長活動的年際和季節變化,被廣泛用于植被-氣候、降水關系等研究[27],且諸多環境要素變化中,植被覆蓋變化與人類活動和氣候變化密切相關,植被覆蓋變化主要由人類活動和氣候變化所致[28-29],人類活動用LUCC變化來表示。則在某個時間段內研究區植被指數總變化(ΔX) 可表示為

ΔX=∑FnjSnj-∑FniSni=QLUCC+QC

(9)

式(9)中:Fni和Fnj表示某一土地類型n在i和j時期的平均植被指數;Sni和Snj表示某一土地類型n在i和j時期的面積,j>i;QLUCC表示土地利用導致的植被覆蓋變化;QC表示氣候變化導致的植被覆蓋變化。

若是僅在人類活動影響下,某個時間段類的平均NDVI是一定的,因此由土地利用導致的植被覆蓋變化,以及由土地利用導致的植被覆蓋變化占總植被覆蓋變化的比例可表示為

(10)

QLUCC=∑(FnjSnj-FniSni)

(11)

那么定量評估某一土地利用類型變化導致的植被覆蓋變化占LUCC引起的植被覆蓋變化比可表示為

(12)

若σ為正值,則表示某土地類型的變化使得植被覆蓋增加,負值則為減少。

3 結果與分析

3.1 土地利用時空演變分析

3.1.1 土地利用類型變化

研究區1995—2020年土地利用變化如圖2所示,各土地利用類型面積及占比見表1和圖3,可以看出渝北區的建設用地占比自1995年以來以11.65 km2/a的漲幅逐年呈指數上升趨勢(圖3),從1995年的20.76 km2(占比1.47%)增長到2020年的320.09 km2(占比22.68%),以11.97 km2/a的速率凈增長了299.34 km2,尤其是從2010年以后,增長幅度顯著增大,以18.85 km2/a的速率在10年間增長了188.54 km2。林地和草地均呈緩慢不顯著下降趨勢,分別以0.02、0.12 km2/a的速率減小。土地利用面積縮小幅度最大的農田,呈階梯狀下降趨勢,從1995年的1 096.01 km2(占比77.66%)縮減至2020年的798.4 km2(占比56.57%),平均每年減少11.9 km2,尤其是2005年后減幅顯著,以16.45 km2/a的速率在15 a間減少了246.8 km2。可見,渝北區城市化建設的不斷擴張主要占用的是農田。水域主要分布于西郊的后河、東中部的寸灘河、朝陽河等,其占用面積較小,僅1.79%～2%,且1995—2020年水域的面積變化幅度小,但總體呈輕微增加趨勢,以0.11 km2/a的速率在25 a間增加了2.96 km2,尤其是近年來水域增幅明顯,認為是渝北區悅來新城海綿城市的建設(如濕地公園等)在一定程度上促進了水域面積的增加。

表1 渝北區1995—2020年各土地利用類型面積及面積占比統計表

圖2 渝北區1995—2020年土地利用變化圖Fig.2 Maps of land use change in Yubei District from 1995 to 2020

圖3 渝北區各土地利用類型面積及占比過程圖Fig.3 Process diagram of different land use types’ area and proportion in Yubei District

3.1.2 土地利用轉移

從以上分析可以看出,研究區土地利用在2005年前后存在一個轉折點,2005年以后,農田面積急劇減小,遠小于2005年以前年份,伴隨林地和草地的相應減少,取而代之的是建設用地不斷擴張。將1995—2020年大致分成3個階段,分析每個階段的土地利用轉換情況,2個時期之間各種土地利用類型之間的轉換用轉換矩陣來表示,得到表2。

表2 1995—2020年渝北區土地利用面積轉換矩陣

第一階段是1995—2005年間,建設用地面積凈增加了50.01 km2,增加幅度為241.01%,建設用地面積增加的主要土地來源是農田、其次林地,分別占1995年轉出比重的98.38%、1.48%。農田、草地面積均減小了50.81、2.08 km2,減小幅度分別為4.64%、6.68%,林地和水域有小幅的增加,面積分別增加了1.67 km2和1.21 km2、增加幅度分別為0.7%、4.79%。因此該階段的主要特征是少量農田和草地轉為林地,同時大量的農田和少量的林地又變為建設用地,且隨著城市化進程,這種轉變是不可逆的。

第二階段是2005—2010年間,建設用地面積凈增加了60.79 km2,增加幅度為85.91%,草地面積增加0.55 km2,增加幅度為1.89%,水域面積增加0.73 km2,增加幅度為2.76%,林地面積增加2.01 km2,增加幅度為0.84%;建設用地面積增加主要來源于農田,其面積分別較2005年縮小了62.82 km2,縮小幅度為6.01%,說明該階段的主要趨勢是農田轉變為建設用地,極小部分轉為林地、水域和草地。

第三階段是2010—2020年間,建設用地、水域面積均有增加,分別凈增加了188.54、1.02 km2,增加幅度為143.3%、3.75%,由于2010年后重慶市大力發展兩江新區城鎮一體化建設,故該階段建設用地面積大幅增大,建設用地增加的主要來源是農田,農田面積共減小了183.98 km2,其中99.56%都轉給了建設用地;小部分來源為林地和草地,分別占2020年轉出面積的3.78%和0.84%,面積分別減小了4.17 km2和1.41 km2,減小幅度分別為1.73%和4.76%。可見2010年以后的主要特點是農田和林地轉為建設用地,進一步說明近十年來渝北區城市化建設十分快速。

3.1.3 土地空間擴張分異變化特征

由3.1.2節可知,1995年后研究區土地利用變化的顯著特征之一是建設用地的持續增長,本節根據建設用地的空間分布特性來探討城市化進程中城市用地的空間擴張變化。

城市化進程的發展也會使得城市空間位置發生改變,從而引起空間下墊面結構的變化,導致很多邊緣城區的廢棄和重建,對自然狀態下的土地利用和植被覆蓋產生影響。城市空間的發展方向用建設用地重心位置來表示,如表3所示;區域空間形態的穩定性和復雜性分別用緊湊度指數和分形維數來表示,如圖4所示。從表3可以看出,1995—2010年城市重心略向西南部移動,重心基本穩定在2005年位置;2010—2015年重心轉移最劇烈,2010年以后城市重心開始逐漸向東北部擴張。這與重慶2003年提出的“一路向北”發展戰略息息相關,城市空間的發展方向也明顯受到政策影響,因為自2001年在重慶北部新區、兩江新區和保稅港區的共同推力下渝北城市建設向西南迅速擴張后,近年來又隨著空港工業園區、科技創新示范園區,智能裝備產業園等智能打造而向東北部擴張。

表3 渝北區1995—2020年空間形態變化

圖4 渝北區1995—2020年建設用地緊湊度指數和分形維數Fig.4 Compactness index and fractal dimension of construction land in Yubei District from 1995 to 2020

從圖4可以看出,從1995—2010年研究區的緊湊度指數一直下降,從1995年的0.618下降到2010年的0.316,2010年以后又呈增加的趨勢,2015—2020年比較接近,在0.41左右;分形維數從1995年的1.276上升到2018年的1.475,且在2005—2010年上升得最快,緊湊度下降的最陡,說明2010年前后渝北區城市擴張速度最快,2010年后建設用

地從沿著中心路線的外延式擴張時期進入到分散式擴張時期。總體看來,從1995—2020年以來,重慶渝北區的緊湊度指數呈下降,分形維數呈上升趨勢,說明建設用地隨著城市化的發展逐漸偏離緊湊,形態往復雜化發展。

3.2 NDVI時空演變分析

3.2.1 NDVI年際演變特征

為探求渝北區植被覆蓋的年際變化特征,對1995—2020年柵格尺度上的NDVI數據進行處理,得到研究區1995—2020年年平均植被指數變化折線圖(圖5),可以看出,植被指數在1995—2010年間相對穩定,在0.55上下波動,1995—2020年整體以1%/a的速率呈緩慢下降趨勢,然而在2010年以后下降趨勢更加明顯,以1.87%/a的速率下降。

圖5 渝北區年平均植被指數變化折線圖Fig.5 Line chart of annual mean vegetation index change in Yubei District

為進一步研究不同時期的植被覆蓋時空演變特征,利用遙感反演得到研究區6個時期的年平均NDVI的空間格局分布如圖6所示。從圖6中可以看出,渝北區植被覆蓋在1995—2020年發生了不同程度的變化,NDVI在空間上整體呈先增大再減小趨勢,直到2020年渝北區大部分區域的植被指數都小于城 市化前的1995年和城市化建設初期,說明近10 a的城市化建設有使得植被生長狀況變差趨勢,這與Mao等[30]的研究結論一致。結合圖2也可以看出,渝北區城鎮化建設從西南部向東北部擴張的同時,“一路向北”的發展戰略也對植被覆蓋變化產生影響,NDVI相應呈西南部和中間東部區域減小趨勢,其中人口分布最集中的西南部地區NDVI值逐年降低,在2015年最低,約0.04左右,同時中南部地區的NDVI值也在逐年降低,這是主要是由于人類活動影響,西南部和中南部農田逐漸轉變為建設用地。

圖6 渝北區植被指數6期分布圖Fig.6 Distribution diagram of vegetation index in 6 phases of Yubei District

通過統計,得到渝北區不同時期各土地利用類型平均NDVI值(表4),可見研究區內農田、林地和草地的NDVI在25 a間呈緩慢減小趨勢,其中在1995—2010年期間變化較小或呈無變化趨勢,分別在0.72～0.68、0.63～0.66、0.52～0.67范圍波動,但在2010年后有輕微下降趨勢。研究區2005—2010年間的植被生長狀況最好,在中部區域的某些農田和林地NDVI值可達0.9以上。2010年以后的所有土地類型NDVI均呈減小趨勢,這大概2010年渝北區大力發展工業、建筑業,經歷日新月異的變化有關,受人為因素和氣候變化等因素的影響,不透水面積比例上升,平均植被指數值下降。

表4 渝北區不同時期各土地利用類型NDVI值

3.2.2 NDVI季節變化及影響因素

為了探討渝北區植被指數在不同季節的時空變化特征,選取了1995—2020年的春夏秋冬四個季節的平均NDVI進行分析,結果如圖7所示。在空間上,研究區四個季節的NDVI呈現西南部低,東部和北部高的趨勢,同時間序列特征相似。植被指數在夏季最高(均值),說明夏季的植被狀態最好,大部分區域的NDVI都大于0.7;冬季的NDVI整體較低,90%區域小于0.5,說明冬季整體的植被狀態較差。整個渝北區NDVI在秋、冬季空間差異性較小,分別是0.78和0.819;夏季最大,可達1.073,春季區間差異性小于夏季,為0.855。這與渝北區所在地域的氣象條件有關,秋、冬季往往受冷空氣影響,寒冷且濕潤少雨,不利于植物生長,NDVI值較低;春季溫差變化大,故植被生長在春季開始凸顯,夏季最繁茂,NDVI值最大。

圖7 渝北區植被指數季節分布圖Fig.7 Seasonal distribution of vegetation index in Yubei District

NDVI在一年四季呈不同程度的波動,均值在夏季最高,為0.77,春、秋次之,分別為0.62、0.57,在冬季最低,為0.36。在全球變暖的背景下,渝北區1995—2020年間各季節的平均氣溫均呈緩慢上升趨勢(圖8),與各季節的NDVI成負相關關系。結合圖9渝北區1995—2020年各季節擬合的NDVI線性回歸方程可以看出,秋季NDVI下降最明顯,約1.61%/a,氣溫上升最緩慢,為0.64%/a,然而秋季降水的增幅最大,為7.26%/a,說明秋季NDVI主要受降水的影響(R2=-0.57),降水不利于研究區植被覆蓋的提高,氣溫對NDVI的影響最小(R2=-0.000 2)。冬、春季NDVI受氣溫和降水的影響次之,氣溫分別以3.16%/a、5.73%/a的速率上升,降雨以7.26%/a、1.14%/a的速率上升,NDVI則以0.41%/a、0.19%/a下降;冬、春季溫度、降水與NDVI的相關性均為負。夏季NDVI以1.05%/a的速率下降,而氣溫卻以6.95%/a(各季節最大)的速率上升,NDVI則是隨著降水量的減小而減小,結合表5,夏季NDVI與降水的相關系數很小(R2=0.000 1),與氣溫的相關系數最大(R2=-0.261 6),進一步說明了夏季NDVI主要受氣溫的影響,幾乎不受降雨的影響。

表5 渝北區1995—2020年各季節NDVI與氣溫、降水的相關關系

圖8 渝北區1995—2020年各季節氣溫和降水變化曲線Fig.8 Seasonal variation curves of temperature and precipitation in Yubei District from 1995 to 2020

圖9 渝北區四季植被指數年際變化趨勢Fig.9 Interannual variation trend of seasonal vegetation index in Yubei District

3.3 土地利用和氣候變化對NDVI的影響

基于式(11)可得,1995—2020年土地利用變化對渝北區植被指數總變化的貢獻率為85.78%,即氣候變化對植被指數變化的貢獻率為14.22%;而在1995—2000年LUCC變化對渝北區NDVI總變化的貢獻率為71.70%,氣候變化對植被指數變化的貢獻率為28.3%;2005—2020年的近15 a間LUCC變化對渝北區NDVI總變化的貢獻率為74.07%,氣候變化對植被指數變化的貢獻率為25.93%,說明土地利用變化對植被覆蓋變化的貢獻率大于氣候變化,且近25 a隨著城市化進程加快,LUCC變化對植被覆蓋變化的影響呈逐漸增大趨勢。

本文中氣候變化因子主要以降雨和氣溫來表示[31],將研究區1995—2020年的實測年平均氣溫、年降雨量與區域平均NDVI與進行相關分析,得到圖10。從圖10可以看出,NDVI變化與氣候變化的相關性較低,其中與溫度和降雨量的相關系數分別為0.519和0.313,溫度對NDVI的影響略大于降雨,伴隨著氣溫的逐漸升高和年降水量緩慢增多,植被NDVI呈下降趨勢,表明溫度是氣候因子中影響植被NDVI的主要因子。進一步說明了氣候波動對研究區植被覆蓋總變化的貢獻率較低,土地利用變化是渝北區植被總變化的主要原因。

圖10 渝北區1995—2020年NDVI與溫度和降雨量的相關關系Fig.10 Correlation between NDVI and temperature and precipitation in Yubei District from 1995 to 2020

與土地利用轉移分期類似,將單一土地類型占LUCC變化導致植被指數總變化的貢獻率也分為1995—2005年、2005—2010年、2010—2020年3個階段,分析每個階段的單一土地利用變化對植被覆蓋的影響情況,基于式(12)得到圖11。從圖11可知,1995—2005年,農田變化引起的NDVI增加量最大,其在土地利用導致植被覆蓋總變化的貢獻率為107.68%;其次林地,貢獻率為67.17%,建設用地和草地的變化導致植被覆蓋的減少,貢獻率分別為-49.75%和-24.71%,水域對植被覆蓋變化的貢獻率最低,僅為-0.39%。2005—2010年,土地利用導致植被覆蓋總變化貢獻率最高的仍是農田,為117.92%,而其他土地利用的變化均導致植被覆蓋的減少且貢獻率遠小于農田,貢獻率依次為林地(-9.67%)>建設用地(-5.76%)>水域(-1.61%)>草地(-0.88%)。2010—2020年,除建設用地變化導致植被覆蓋的減少外,農田、林地、草地和水域的變化均是使得植被覆蓋增加,其中農田對植被覆蓋總變化的貢獻率依然最高,為85.72%,但小于1995—2010年間農田對植被覆蓋的影響,林地、水域和草地的貢獻率分別為18.71%、10.47%和5.73%。建設用地變化對植被覆蓋總變化的貢獻率僅次于農田,為-20.63%,可見隨著城市化進程的不斷加快,建設用地的擴張對研究區環境植被覆蓋率的貢獻增大,即人類活動對研究區植被覆蓋的影響程度在顯著增強。

圖11 不同時期單一土地利用變化占LUCC變化導致NDVI總變化的貢獻率Fig.11 The contribution rate of single land use change in different periods to the total change of NDVI caused by LUCC change

4 結論

利用衛星遙感影像資料,對山地新開發城市——重慶渝北區1995—2020年的土地利用、土地空間擴張和植被覆蓋進行了時空演變規律分析,定量評估了LUCC和氣候變化對植被覆蓋變化的影響,并結合政策、人口和經濟因素對土地利用/植被覆蓋變化的驅動進行分析,得出如下結論。

(1)1995—2020年間建設用地一直呈增長趨勢,第一階段主要是水域、林地和草地變為建設用地,第二階段是農田和林地轉換為建設用地和草地,第三階段主要是農田和草地轉為建設用地,渝北區城市建設的不斷擴張主要占用的是農田。

(2)1995—2010年渝北城市重心略向西南部移動,2010—2015年重心轉移最劇烈,2010年以后渝北城市重心開始逐漸向東部擴張,這與政策影響有關。1995年以后渝北區的緊湊度指數呈下降趨勢,分形維數呈上升趨勢,建設用地偏離緊湊,形態擴張往復雜化發展。

(3)渝北區NDVI在1995—2020年間以1%/a的趨勢下降,在2010年以后以1.87%/a的速率下降,所有土地類型的NDVI均減小;空間上整體呈先增大再減小趨勢,2010年后西南部和中東部區域減小明顯。NDVI在夏季波動最高,秋、冬季次之,冬季最低,夏季植被覆蓋主要受氣溫的影響,秋季則主要受降水的影響;四季的NDVI在空間均呈中部向南、北部遞增的趨勢,與城市空間擴張規律類似。

(4)氣候波動對渝北區植被覆蓋總變化的貢獻率為14.22%,其中溫度是氣候因子中影響NDVI的主要因子。LUCC變化是研究區植被覆蓋總變化的主要原因,其貢獻率為85.78%,且其變化對植被覆蓋的影響逐漸增強,其中農田在各時期對植被覆蓋變化的貢獻率都是最高的,建設用地的擴張對植被覆蓋率的貢獻增加,說明人類活動對植被覆蓋的影響顯著增強。