2000-2020年川東地區植被NDVI變化趨勢及影響因素分析

張 岳, 孫夢鑫, 辛 宇, 楊存建

(1.四川師范大學 西南土地資源評價與監測教育部重點實驗室, 成都 610068; 2.四川師范大學 地理與資源科學學院, 成都 610068)

植被作為地球物質循環中重要的載體之一[1],連接了大氣、土壤和水文等生態要素,在維持生態系統物質能量平衡、固碳、穩定氣候、為人類提供生存資源等方面具有重要作用[2-4]。已有研究表明歸一化植被指數(NDVI)能較好地反映植被覆蓋狀態[5],并且與生物量、凈初級生產力、冠層覆蓋等具有良好的線性關系,被廣泛應用于植被研究當中[6-7]。

以往研究表明,氣候因子尤其是氣溫和降水因子變化對植被的生長發育、分布影響顯著[8-10]。黃豪奔等[11]從月尺度、季節尺度研究新疆阿勒泰地區NDVI與氣候因子的關系,發現NDVI與降水、氣溫等因子呈正相關關系,且降水因子在季節尺度上相關性更高;解晗等[12]發現黃河流域NDVI,EVI指數變化與氣溫和降水呈正相關性,且降水因子影響更為顯著;張顧萍等[13]對金沙江流域不同植被類型對氣溫、降水的響應分析,得出農作物和草地對氣候變化響應更快的結論。以上學者在植被變化研究中僅考慮了氣候因子的影響,然而在實際情況中人類活動對植被變化的影響是不可忽略的。人類活動一方面因城市化發展侵占農田、林地導致植被覆蓋降低,另一方面又實行退耕還林、植樹造林等植被恢復工程增加植被覆蓋[14-16]。徐勇等[17]利用MODIS-NDVI數據對西南地區植被變化進行研究,結果表明城市擴張在一定程度上減少了植被覆蓋,而氣候變化與林業生態工程實施增加了植被覆蓋。Qu等[18]使用產品數據研究發現,長江流域植被改善主要得益于生態工程的有效實施。

川東地區位于四川盆地東側,包括大巴山、川東平行嶺谷等地形區,其中川東平行嶺谷是典型的褶皺山地地區,自然條件復雜,同時也是三峽庫區西北重要地理單元,區內河流大多匯入長江,生態區位十分重要[19]。然而川東地區森林植被質量不高,生態基礎相對薄弱,且近年來經濟發展十分活躍,城鎮擴張對植被影響巨大。已有部分學者對四川省植被進行研究,如彭文甫等[20]運用地理探測方法探究自然因子對四川植被NDVI變化的影響,結果發現自然因子對植被NDVI影響存在交互作用。辛宇等[21]利用MODIS-NDVI數據集研究四川省植被覆蓋度變化與其后因子的關系,結果表明四川省FVC變化主要受非氣候因子驅動。然而以上研究主要集中在探討氣候、地形等因子對NDVI的影響,未對人類活動影響進行深入研究,同時也缺乏對川東地區植被的關注。因此,本文以川東地區為研究對象,探討氣候變化與人類活動影響下2000—2020年川東地區植被NDVI變化趨勢特征,并探討氣候變化和人類活動對植被NDVI的影響,以期為區域生態恢復、生態文明建設提供理論支持。

1 研究區概況

川東地區位于四川盆地東部,云貴高原北部,境內有多條東北—西南走向的山脈,海拔為72～2 785 m,平均海拔約為690 m,為典型的褶皺山地丘陵區。其中研究區中部為丘陵區,北部為山地分布區,東南部為喀斯特地貌分布區。川東地區境內水系眾多,大部分直接匯入長江,屬長江中上游地區,具有重要的生態地位。行政區劃上主要包括達州市、廣安市以及重慶萬縣、涪陵、江津等地區,面積約為9.12×104km2(圖1)。氣候上受亞熱帶季風氣候影響,降水充沛,年降水量為1 100～1 300 mm,年均溫為17～19℃。川東地區植被以人工林和次生天然林為主,植被結構較為簡單,主要植被類型為常綠闊葉林、落葉闊葉林、灌叢、耕地植被等。川東地區人類活動歷史悠久,區域內耕地分布廣泛,人類活動對植物和農作物的生長、演替產生了顯著影響。

圖1 川東地區概況圖及氣象站點Fig. 1 General map and meteorological stations in eastern Sichuan

2 數據與方法

2.1 數據來源及處理

NDVI數據來源于美國國家航空航天局(NASA)MOD13Q1數據集,空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d,時間序列為2000年2月—2020年12月,使用GEE云平臺投影為WGS_1984坐標系后下載。由于研究區云霧覆蓋多,存在部分空值或低質量像元,為保證數據真實性,使用質量控制文件并結合S-G濾波方法對NDVI進行數據重構,保留高質量像元(QA=0),低質量像元(QA≥1)使用濾波結果進行替換[22]。同時為進一步消除云霧、太陽高度角的影響,采用最大值合成法(MVC)獲取月尺度植被數據,后合成年NDVI數據。

氣溫和降水數據來源于國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/),采用研究區附近81個氣象站數據,并結合SPSS對缺失數據插補,后使用ANUSPLIN氣象空間插值工具,并引入高程數據作為協變量插值,最終得到與NDVI分辨率一致的氣象柵格數據[13]。高程數據和縣級矢量數據來源于地理監測云平臺(http:∥www.dsac.cn/),其中高程數據為SRTM數據,空間分辨率為30 m,后通過雙線性插值到250 m。土地利用類型數據為GlobeLand30數據集[23],空間分辨率為30 m,其利用類型包括耕地、林地、草地、灌木地、水體及人造地表。

2.2 研究方法

2.2.1 Sen+Mann-Kendall Theil-Sen Median趨勢分析法適用于長時間序列數據趨勢研究,該方法受異常值影響小,被廣泛應用于長時間植被變化研究中,且通常與Mann-Kendall顯著性檢驗法結合使用[11]。Theil-Sen Median趨勢計算公式為:

(1)

式中:xi,xj分別為第i和第j年份的NDVI值;slope為植被變化趨勢,當slope>0表示植被為增長趨勢,slope<0表示植被為退化趨勢。

2.2.2 偏相關性分析 以往研究表明植被在生長過程中與氣溫、降水具有較強的相關性,而偏相關性能夠剔除其余因子的影響,只分析單一因子與NDVI的偏相關程度[3,10]。因此本文采用偏相關性分析探究氣溫、降水與NDVI間的偏相關程度。計算公式如下:

(2)

2.2.3 多元回歸殘差分析 本文使用多元回歸殘差分析方法探討氣候因子與人類活動對NDVI變化的影響及貢獻率。該方法通過建立因變量為NDVI和自變量為氣候因子的多元線性回歸模型計算模型中的各個參數,再通過回歸模型計算在氣候因子影響下NDVI的預測值(NDVIcc),用來表示氣候因子對NDVI的影響[25]。人類活動對植被的影響通過實際NDVI觀測值(NDVIobs)與NDVIcc的差值表示,即NDVI殘差(NDVIha)。表達式如下:

NDVIcc=(∑aici)+b

(3)

NDVIha=NDVIobs-NDVIcc

(4)

式中:ai,b為模型參數;ci為氣候因子(氣溫、降水);i為氣候因子類型。通過計算NDVIcc和NDVIha的線性趨勢率來表示氣候變化或人類活動對植被NDVI的影響,趨勢率為正表示對NDVI有正向作用,促進植被恢復;反之,則表示對NDVI有抑制作用。參考已有研究將趨勢率劃分為輕微促進、中度促進、顯著促進、輕微抑制、中度抑制、顯著抑制6個等級[26]。

3 結果與分析

3.1 NDVI變化趨勢分析

3.1.1 NDVI年際變化趨勢 由圖2可知,2000—2020年川東地區植被NDVI介于0.767～0.831,總體呈波動上升趨勢,線性增長率為2.6%/10 a(p<0.01)。21 a間NDVI變化呈現出明顯的階段性特征:(1) 前期(2000—2006年)受極端氣候的影響NDVI均處于低值區,總體上呈現出波動上升趨勢,增速為3.4%/10 a。其中2000年、2001年受連續干旱的影響植被覆蓋較低;2006年受極端高溫事件、降水減少以及山火頻發的影響,植被覆蓋明顯下降[27]。(2) 中期(2006—2016年)NDVI出現大幅波動,但植被覆蓋整體呈增長趨勢,增速為2.2%/10 a。期間受西南地區干旱[28]和重慶春旱、秋雨連綿等[29]極端氣候影響,植被NDVI出現上下波動。(3) 后期(2016—2020年)NDVI增長穩定,增速為3.6%/10 a。研究期間由于對長江中上游地區生態保護的加強以及當地居民生態文明意識的提升,植被覆蓋得到有效改善。

圖2 2000-2020年植被NDVI年際變化趨勢Fig. 2 Interannual variation trend of vegetation NDVI from 2000 to 2020

3.1.2 NDVI空間分布及變化趨勢 由圖3A可知,2000—2020年川東地區多年平均NDVI呈“東北高西南低”的分布格局。NDVI低值出現在長江沿岸、廣安市和達州市城區以及重慶主城區和渝西地區(NDVI<0.45),這些區域由于地勢較低平,人口密集,多為城鎮居民用地;高值(NDVI>0.65)主要分布在研究區北部大巴山區以及中部平行山脈高海拔地區和研究區東南部喀斯特地貌區,這些區域地理條件復雜,是川東地區主要的森林分布區,植被多為常綠闊葉林、針闊混交林等高質量植被,植被覆蓋度較高。

圖3 多年NDVI均值分布圖與變化趨勢Fig. 3 Mean distribution and trend of NDVI in recent years

在NDVI變化趨勢上(圖3B),2000—2020年川東地區大部分區域植被得到改善,其中顯著改善區域面積約為5.75×104km2,占比63.07%,主要分布在大巴山區、中部平行嶺谷高海拔山地以及云陽—巫山段三峽庫區;輕微改善區域集中分布在川東平行嶺谷山麓地區以及東南部喀斯特地貌區,并零星分布在整個研究區,占總面積的21.19%。顯著退化和輕微退化區域占總面積比重較小,分別為3.24%,6.35%,其中重慶市主城區、渝西、長江沿岸城鎮地區以及達州市和廣安市附近植被退化較為嚴重,為植被顯著退化區。輕微退化區域分布與顯著退化區相似,分布在顯著退化區周圍。穩定不變的區域占總面積的6.15%,零散分布于整個研究區內。

3.2 NDVI影響因素分析

3.2.1 氣候變化與人類活動對NDVI影響分析 本文使用多元回歸殘差分析來量化人類活動與氣候變化對川東地區植被NDVI變化的影響,并厘清兩者的主要影響區域。由圖4A可知,氣候變化下對植被NDVI變化趨勢影響集中在±2.5%/10 a,其中0%/10 a～2.5%/10 a占總面積76.12%,為輕微促進作用,集中分布在研究區北部和東部地區,并零散分布在整個川東地區;輕微抑制作用(-2.5%/10 a～0%/10 a)占總面積22.79%,分布較為零散,在廣安市、重慶市主城區、達州市南部、渝西以及綦江區等地有集中分布。整體上看,氣候變化影響下川東地區大部分區域植被呈正面影響,局部地區為負面影響,平均增速為0.4%/10 a。

圖4 氣候變化與人類活動影響下NDVI變化趨勢率Fig. 4 NDVI trend rate under the influence of climate change and human activities

2000—2020年在人類活動影響下川東地區植被覆蓋變化呈現出“兩極化”特征(圖4B)。在重慶市主城區、渝西、達州市和廣安市城區以及長江沿岸城鎮地區,人類活動對植被呈負面影響,為顯著抑制作用。而在云陽縣、開州區、奉節縣、巫溪縣以及川東平行嶺谷高山地區,人類活動對植被NDVI具有明顯的正面促進影響,趨勢率為3.3%/10 a。總體而言,川東地區人類活動對大部分區域植被呈正面影響(86.66%),平均增速為2.2%/10 a。

3.2.2 NDVI對氣候因子的響應 熱量和水分是植物生長過程中的必備條件,適當的降水與溫度會促進植被快速生長。為揭示氣溫和降水對NDVI的影響關系,本文對NDVI與氣溫、降水因子進行逐像元偏相關分析,結果表明氣溫和降水對NDVI影響具有明顯的空間差異性。川東地區NDVI與降水偏相關系數介于-0.80～0.88,平均偏相關系數為0.168。NDVI與降水呈正、負相關的區域分別占總面積的70.55%,19.19%,以正相關為主(圖5A,B)。通過0.05顯著性檢驗的區域占比10.26%,其中顯著正相關占比7.84%。在空間分布上,NDVI與降水呈顯著正相關關系的區域主要分布在研究區中部平行嶺谷中的溝谷和山麓地區以及巫山縣、奉節縣、云陽縣等地;NDVI與降水呈顯著負相關關系的區域在渝西、廣安市和達州市區以及重慶市主城區集中分布,并零散分布于整個研究區內。

圖5 NDVI與降水、氣溫偏相關系數及顯著性Fig. 5 NDVI with partial correlation coefficient of precipitation, temperature, and the significance

由圖5C可知,氣溫與植被NDVI偏相關系數在-0.83～0.85,平均偏相關系數為0.141。氣溫與NDVI呈正、負相關區域分別占總面積的61.22%,27.44%,以正相關為主。通過0.05顯著性檢驗的區域占總面積11.34%,其中顯著正相關占總面積8.07%。在空間分布上(圖5D),NDVI與氣溫呈顯著正相關關系的區域在達州市、城口縣和重慶市西部以及川東平行嶺谷山地地區分布較為集中,并零散分布于整個研究區內;NDVI與氣溫為顯著負相關關系的區域主要分布在達州市南部和廣安市西部、重慶市西南部以及長江沿岸地區。

3.2.3 NDVI對人類活動的響應 土地作為人類生活與生產的場所,其利用方式變化能夠體現出人類活動對地表的影響程度,也能反映出植被的變化情況。2000—2020年川東地區有11.3%的土地利用方式發生改變,其中耕地、林地和人造地表變化率分別為-4.24%,2.89%,330.55%(表1)。不同的土地利用方式更迭對植被覆蓋影響有所差異。2000—2020年有2 247.04 km2的耕地轉移到林草地和灌木地中,在耕地轉移面積中有94.68%的植被NDVI呈上升趨勢。此外,2000—2020年川東地區非人造地表向人造地表轉移面積達2 276.1 km2,其中有75.01%的轉移區域植被NDVI呈下降趨勢,主要分布在重慶市主城區、渝西地區以及城區周圍,同時上述區域為植被NDVI顯著退化區域。由此可見城鎮擴張會導致植被NDVI顯著下降。

表1 2000-2020年川東地區土地利用轉移矩陣 km2Table 1 Land use transfer matrix in eastern Sichuan from 2000 to 2020

為進一步了解各土地利用類型的植被NDVI變化情況,對研究區土地利用未發生改變的區域進行研究。結果表明各土地利用類型植被NDVI值依次為林地>灌木地>草地>耕地>人造地表>水體。由圖6可知草地植被NDVI增速最快,為0.003 9,林地(0.003 5)次之,其次為灌木地和耕地,人造地表和水體增速較緩。林草地及灌木地增速較快反映出長江防護林工程以及封山育林等政策的實施使原有的植被得以恢復,區域植被覆蓋得到顯著改善。

圖6 各土地利用類型NDVI變化趨勢Fig. 6 NDVI variation trend of different land use types

4 討論與結論

4.1 討 論

2000—2020年川東地區植被NDVI呈現出波動上升趨勢,線性增長率為2.6%/10 a,并呈現出明顯的階段性和波動特征,這與中國整體植被變化趨勢和祁鵬衛等[30]對重慶市植被覆蓋研究結果相一致。空間上,顯著改善區域在大巴山區、中部高海拔山地和云陽—巫山段三峽庫區集中分布,這得益于退耕還林、長江防護林工程和四川省天然林保護條例等生態工程[31]。而在主城區、渝西、長江沿岸城鎮地區以及達州市和廣安市附近地區植被呈退化趨勢,這主要因城市發展對建設用地需求加大,城鎮向外擴張影響了城郊植被覆蓋,這與現有的研究結論相一致[28,30]。

經研究發現,川東地區氣候變化與人類活動對NDVI影響均為促進作用,人類活動對植被NDVI促進更為明顯,這與其他研究結果相一致[28]。在NDVI對氣候響應上發現氣溫和降水因子與川東地區NDVI相關性具有明顯的區域差異,降水在研究區東南地區呈現出正相關,西北地區為負相關,這可能與當地多東北—西南向山脈有關,山脈阻擋了東南季風導致東南部降水高于西北部,而降水增多,植被水分利用效率增強,有利于植被生長[32]。氣溫因子在大巴山區和中部山地高海拔區域呈正相關,在長江沿岸河谷地區低海拔地區呈負相關。除氣候、海拔等因子影響外,人類活動也會影響植被覆蓋,這主要表現在對土地的利用方式上。與氣候因素相比,人類活動對植被覆蓋影響更具有時效性和區域性。一方面人類活動通過退耕還林、植樹造林等生態措施在短時間內提升植被覆蓋,近21 a來川東地區一直推行長江防護林工程、退耕還林以及四川省天然林保護條例等生態工程,其中長江防護林工程將三峽庫區列入水土流失重點防治工程,對云陽縣、開州區、奉節縣、巫溪縣等地實施了一系列的植樹造林和退耕還林等措施,這對該地植被恢復起到至關重要的作用。另一方面,因城市經濟發展的需要,大量耕地和草地被城市建設用地侵占,導致城市周圍區域植被減少,如重慶市主城區和渝西地區因城市發展導致近21 a來植被顯著退化,這與已有的研究結論基本一致[33]。鑒于研究區位于長江中上游生態保護區,且森林植被質量較差,加之該區城市發展較為迅速,易發生建設用地與耕地、林地爭地問題。因此,在未來川東地區社會發展中,要堅持實施已有的生態保護工程,促進植被穩定恢復,筑牢長江中上游生態保護屏障。

4.2 結 論

(1) 2000—2020年川東地區植被覆蓋整體呈波動上升趨勢,并表現出明顯的階段性特征。21 a間NDVI增長率為2.6%/10 a,植被覆蓋增長明顯。空間上,川東地區大部分區域植被有明顯改善,分布較為廣泛;局部地區植被退化嚴重,主要分布在城區附近。

(2) 氣候變化與人類活動對川東地區植被NDVI均為促進作用,并且氣候變化和人類活動對NDVI影響具有明顯的差異性。21 a來氣候變化與人類活動的平均趨勢率分別為0.4%/10 a,2.2%/10 a,表明人類活動對植被正向作用更加明顯。川東地區在退耕還林、長江防護林、四川省天然林保護條例等生態工程實施下大部分地區植被明顯改善。

(3) 在暖濕化的氣候背景下,川東地區植被與降水和氣溫因子均以正相關關系為主,分別占總面積的70.55%,61.22%,其中氣溫因子對川東地區NDVI影響更為顯著。但由于氣溫和降水與NDVI偏相關性通過顯著性檢驗(p<0.05)的面積較小,表明川東地區植被覆蓋主要受非氣候因子的影響。

(4) 人類活動對植被具有兩面性,一方面通過對土地利用方式的更迭進而改變植被覆蓋狀況,且不同土地利用方式更迭對植被影響有所差異;另一方面通過多種森林生態工程措施的實施,林、草地植被NDVI恢復明顯。