基于GEE 的粵北典型石漠化地區耕地NPP 年際時空演變研究

唐梁博TANG Liang-bo；張宇鵬ZHANG Yu-peng；孔德庸KONG De-yong；張妤琳ZHANG Yu-lin；王衛②WANG Wei

（①韶關學院，韶關 512005；②廣州市華南自然資源科學技術研究院，廣州 510610）

0 引言

耕地是人類賴以生存和發展的基礎，是保障糧食安全和國民經濟高質量發展的寶貴資源。長期以來，社會經濟高速發展和快速城鎮化擴張過程中，大量原有耕地轉變為非農用地，現有耕地也面臨破碎化、非糧化、粗放化、邊際化等現實問題的挑戰[1]，人地沖突日益加劇。尤其在喀斯特地貌廣泛發育的地區，山地丘陵廣布、地形破碎、土層瘠薄，水土條件差，耕作潛力有限。生產、生活和生態用地需求難以平衡，安全與發展的矛盾相互交織。20 世紀80、90年代，在巨大的現實人口壓力下，毀林開荒、坡地開墾又會進一步加劇水土流失，使得基巖大面積裸露或礫石堆積的石漠化現象廣布，耕地數量、質量與生態功能更加惡化。因此，確保耕地資源可持續利用與石漠化綜合治理相互交織，不可分割。

自2008 年全面啟動并實施石漠化綜合治理工程以來，經過多年治理，石漠化綜合治理已進入鞏固和攻堅階段[2]。但礙于自然條件、人口壓力、群眾生計等石漠化驅動因素難以消除，石漠化治理成果鞏固難度巨大，有賴長期投入。在石漠化綜合治理的鞏固與攻堅的關鍵時期，耕地保護與利用的矛盾也必將愈加突顯。長期監測，是摸清治理成效，探究演變規律的重要基礎手段。因此，喀斯特地區的耕地變化監測對促進耕地資源可持續利用，評估石漠化治理成效與區域生態安全具有重要意義。

喀斯特地區耕地時空演變也已經引起了學界的廣泛重視，研究內容集中于耕地利用變化、耕地功能、耕地景觀格局、耕地破碎化、坡耕地分布等方面[3-6]。但較少涉及耕地生產力的時空演變及其與地形坡度的相互關系；研究時間尺度上多聚焦長時序，長間隔，較少關注鞏固攻堅階段的年際變化研究；空間尺度上多集中于云南、貴州，廣西等西南喀斯特石漠化地區，缺乏對廣東典型石漠化地區的針對性研究。

廣東省喀斯特地區主要分布在本省粵北地區，其中韶關市石漠化地區分布較為集中，主要分布于樂昌市與乳源瑤族自治縣。其中，樂昌市石漠化面積29.7 萬畝，占韶關市石漠化面積的63.6%，占全省石漠化的33.3%，為全省石漠化之最[7]。自2008 年樂昌、乳源被先后納入石漠化綜合治理試點以來，韶關市積極探索，形成了樂昌“祖嶺模式”為代表的多種石漠化治理特色模式。多種治理模式并行嘗試的過程中，耕地面積與利用方式也隨之產生多樣變化，需要評估治理過程中耕地分布與生產力的時空演變。

鑒于此，本文以粵北典型石漠化地區為研究區，以2018-2022 五期Sentinel-2 衛星影像、土地覆被數據，地形高程數據為基礎，分析2018-2022 年耕地面積、NPP 的時空演變。以期為研判石漠化綜合治理生態效應、耕地保護與可持續利用提供參考支撐。

1 研究區與研究方法

1.1 研究區概況

韶關市地處南嶺山脈的中部偏東段南麓，屬亞熱帶季風氣候區，是我國南方林區的典型代表和粵港澳大灣區的重要生態屏障，粵北地區是保障區域生態系統完整性的關鍵地帶，具有生物多樣性保護、水資源維護和水土保持等重要功能[8]。本文研究區韶關市典型石漠化地區主要分布于樂昌市西部與乳源瑤族自治縣北部的石漠化連綿地帶，自北向南涉及樂昌市坪石鎮、梅花鎮、秀水鎮、云巖鎮，沙坪鎮，以及乳源瑤族自治縣大橋鎮，地勢北低南高，喀斯特地貌廣布，生態系統脆弱，是廣東石漠化土地的主要分布區，亦為全國石漠化監測的重點地區。

圖1 研究區概況

1.2 數據源與研究方法

傳統石漠化調查監測數據精準但資源投入巨大且更新周期相對較長，難以完全滿足跟蹤監測的需要。近年來隨著遙感云計算平臺的出現，多主題、多時相、多尺度、且廣域覆蓋的PB 級遙感地球觀測數據產品得以方便地進行集成與分析，有效滿足跟蹤監測的需要[9]。

研究數據基于Google Earth Engine（GEE）平臺獲取高精度土地覆被數據、植被凈初級生產力（Net Primary Productivity, NPP）數據，地形高程數據：

覆蓋研究區范圍的2018-2022 年ESA WorldCover（空間分辨率10m）土地覆被數據集，該數據集是當前主流高精度的土地覆蓋數據中分類精度和分類細節程度表現較好的產品，產品土地覆被類型包括林地、耕地、草地、不透水面（建設用地）、裸地，冰雪[10]。通過拼接和裁剪獲取土地覆被數據，并從中提取耕地土地覆被類型的耕地。

在宏觀尺度下，可通過遙感手段獲取覆蓋范圍廣、時間序列連續性強的植被凈初級生產力（Net Primary Productivity, NPP）用于表征耕地生產力。NPP 是指植被扣除自身呼吸作用消耗有機物之后的植被光合作用剩余量，不僅物理含義直接反映植被生產能力且對氣候變化和人類活動的敏感性高于NDVI 等常用植被指數，已被廣泛用于耕地生產力動態監測研究[11]。研究采用美國國家航空航天局2018-2022 年度NPP 合成產品MOD17A3HGF6.1（空間分辨率500m）。

地形數據采用歐洲航天局Copernicus DEM 數據集（空間分辨率30m），該數據集相比現行其他開源數字高程模型產品，具有更好的高程精度和時間現勢性，且在地形細節表達方面更為細致精確[12]?；谘芯繀^Copernicus DEM 數據，進行坡度提取與分級，參考已有研究將坡度劃分為＜5°平坡、5°～10°緩坡、10°～25°中坡、25°～35°陡坡、＞35°極陡坡并與耕地疊加取得不同坡型的耕地范圍。

1.3 研究方法

1.3.1 變化動態度

變化動態度可揭示研究時期內輸入參數變化的劇烈程度[13]，可用于定量表達耕地資源數量與NPP 的變化速度。計算公式為：

式中K 為研究時期內的變化動態度，Ua、Ub為期初和期末某種輸入參數的值，T 為研究時長。

1.3.2 Theil-Sen 趨勢分析與Mann-Kendall 顯著性檢驗

研究采用Theil-Sen 趨勢分析來量化2018-2022 年石漠化程度與耕地生產力年際變化趨勢，并采用Mann-Kendall 顯著性檢驗來評估趨勢顯著性。

Theil-Sen 趨勢分析是一種非參數檢驗方法，具有樣本無需滿足特定分布，不受線性回歸假設限制，方法穩健不易受誤差積累或異常值的影響，常用于時間序列變化趨勢分析[14]。其計算公式為：

式中Sen' s slope 表示耕地生產力（NPP）時間序列的斜率中值，表示變量隨時間變化的速率，從而表示趨勢的強度；Ci和Cj分別表示耕地生產力（NPP）時間序列第i 年和第j 年的值，Median 為取中值。MK 檢驗是一種非參數統計檢驗方法，通常用于檢驗時間序列變化趨勢的顯著性，當p 值<0.05 或|z-score| > 1.96表明趨勢顯著具有統計學意義。

由于耕地短時變化趨勢往往不顯著，因此對NPP 數據層時間序列采用10 階多項式進行擬合，使年際間變化更為平滑，再進行Theil-Sen 趨勢以使MK 分析更具顯著性和參考性。

2 結果與分析

2.1 耕地利用時空演變特征

2.1.1 耕地面積變化

研究區內總體而言（表1），耕地面積在2018～2022 年間面積略有縮減，由59.17km2降至44.15km2，年際變化呈波動下降趨勢。鎮域尺度耕地面積總體也呈波動下降趨勢，但有所分化，總體表現為南北高，中間低。其中北部坪石鎮耕地面積最大，耕地面積縮減最為明顯，2018～2022年間耕地面積減少了9.63km2。而中南部的云巖、沙坪鎮耕地面積則略有增加。

表1 2018-2022 年耕地面積變化 km2

2.1.2 耕地變化動態度

從耕地變化動態度可知研究區內年際耕地利用變化的差異（表2）?？傮w而言2018～2022 年研究區耕地利用動態度為-6.34%，表明研究時期內研究區耕地面積總體呈遞減動態變化，年際變化則有明顯分化，表現為初末段遞減動態變化，中段為遞增動態變化，呈“倒U 形”。而從鎮域尺度來看，動態度變化也呈現明顯分化，且年際變化更為劇烈。從整個研究時期來看，除云巖、沙坪鎮外，總體呈遞減動態變化，其中沙坪鎮2020～2021 年動態度變化最為劇烈，高達204.44%。

表2 2018-2022 年耕地利用動態度變化

2.1.3 不同坡型耕地面積變化

從坡型尺度來看（表3），研究區耕地分布主要分布于緩坡與中坡，兩種坡型耕地面積占總耕地面積最大，平坡次之，陡坡、極陡坡耕地面積稀少，耕地面積隨坡度增大先升后降。2018～2022 年研究區不同坡型耕地面積也呈縮減態勢，與面積分布類似，縮減面積同樣集中于緩坡與中坡，平坡次之，陡坡、極陡坡略微下降。

表3 2018-2022 年不同坡型耕地面積變化 km2

2.2 耕地凈初級生產力（NPP）時空演變特征

2.2.1 研究區凈初級生產力（NPP）時空演化

從研究區NPP 變化趨勢可知（表4），2018～2022 年研究區NPP 整體呈遞增態勢，鎮域尺度NPP 均值自北向南遞增，所有鎮域年際變化均呈遞增態勢，表明研究區生態效益變化整體向好。

表4 2018-2022 年研究區NPP 變化趨勢 kg*C/cm2

總體而言2018～2022 年研究區耕地NPP 值低于研究區NPP 均值，從耕地NPP 變化趨勢可知（表5），2018～2022 年研究區耕地NPP 值無明顯變化趨勢，鎮域尺度耕地NPP 變化呈現一定程度的空間分化。大致上，研究區各鎮域整體呈波動遞減態勢，主要發生于研究區南北兩側的大橋鎮與坪石鎮，而在研究區中南部，云巖鎮與沙坪鎮NPP 變化則反而呈遞增趨勢。

表5 2018-2022 年耕地NPP 變化趨勢 kg*C/m2

2.2.2 不同坡型耕地凈初級生產力（NPP）時空演化

從不同坡型NPP 變化趨勢可知（表6），2018～2022 年研究區不同坡型NPP 整體呈波動遞增態勢，表明研究區耕地無論坡型條件，其耕地生產能力均有一定程度改善。

表6 2018-2022 年不同坡型耕地NPP 變化趨勢 kg*C/m2

3 結論與討論

研究基于GEE 平臺，調用衛星影像數據、高精度土地覆被數據，植被凈初級成產力（NPP）數據集，分析粵北典型石漠化地區2018～2022 年鎮域、坡型尺度耕地面積、植被凈初級生產力的時空演變及相互關系。結果表明：

①2018～2022 年研究區耕地面積略有縮減，空間上主要發生于研究區南北兩側鎮域，年際變化動態度則波動劇較大，坡型方面耕地主要分布于緩坡與中坡坡型且耕地面積縮減也主要發生于上述坡型。表明研究區石漠化綜合治理工程開展規?？捎^，引起地表耕地形態的劇烈變動，廣泛采用的封山育林、退耕還林還草等修復措施推進產生生態效益，且科學集中于面積比重大，治理難度相對較低的緩坡、中坡耕地[15]。

②2018～2022 年研究區NPP 總體NPP 呈遞增趨勢，耕地NPP 則無明顯變化趨勢，但在鎮域尺度上耕地NPP年際變化則表現為一定程度的區域分化，大致上，研究區各鎮波動遞減態勢占優，主要發生于研究區南北兩側的大橋鎮與坪石鎮，而在研究區中南部，云巖鎮與沙坪鎮NPP變化則反而呈遞增趨勢。究其原因在于研究區多種治理模式并行嘗試，多樣化且強烈的改造活動規模、實踐特點均有所不同，對耕地NPP 的影響也可能產生差異。如人工造林、“光伏+農業”模式開展初期可能在短期內導致植被蓋度下降，形成暫時性退化現象，繼而導致NPP 的暫時性下降[16，17]。

③2018～2022 年研究區耕地NPP 年際變化無明顯趨勢，但在不同坡型均體現為遞增趨勢，表明區域耕地面積雖有縮減，但耕地生產力卻有進一步提升，原因可能在于一方面保留了本底質量較好的耕地，另一方面因地制宜的綜合治理措施也改進了保留耕地的耕作條件。