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    1990-2019年澄碧河流域NDVI時空動態(tài)及驅(qū)動因素分析

    2022-07-03 03:09:48王國帥孫桂凱魏義熊趙榮娜莫崇勛
    水土保持研究 2022年4期
    關(guān)鍵詞:喀斯特石漠化坡度

    王國帥, 孫桂凱, 魏義熊, 王 蕾, 趙榮娜, 莫崇勛

    (1.廣西大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院, 南寧 530004;2.工程防災(zāi)與結(jié)構(gòu)安全教育部重點實驗室, 南寧 530004; 3.廣西防災(zāi)減災(zāi)與工程安全重點實驗室, 南寧 530004)

    地表植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,對區(qū)域生態(tài)平衡、地表水循環(huán)和氣候變化調(diào)節(jié)有著重要影響[1]。此外地表植被覆蓋度與自然和人類活動密切相關(guān),能夠在短時間內(nèi)對周圍環(huán)境的變化做出響應(yīng)[2],研究不同尺度下的植被時空變化具有重要意義。而歸一化植被指數(shù)(NDVI)是目前應(yīng)用最廣泛的表征區(qū)域植被覆蓋情況與生態(tài)環(huán)境狀況評價指標(biāo)[3-4]。目前,國內(nèi)外眾多學(xué)者基于NDVI指數(shù)利用不同類型遙感數(shù)據(jù)在不同研究區(qū)開展了植被空間變化特征及其驅(qū)動因子研究。SPOT/VGT,GIMMS,MODIS數(shù)據(jù)和Landsat影像是目前常用的幾種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。其中MODIS時空分辨率較高,被廣泛用于分析不同區(qū)域2000年以后的植被覆蓋變化規(guī)律。隨著GEE,PIE等遙感云平臺的發(fā)展,能對衛(wèi)星影像快速有效地進行處理與分析,具有較長時間尺度和高分辨率的Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)正被學(xué)者廣泛運用于不同空間尺度上的土地覆被解譯[5]、植被變化[6]和其他地類遙感信息提取及分類[7-8]。從研究區(qū)來看,學(xué)者針對不同區(qū)域開展了植被覆蓋變化時空演變研究,如河西走廊[9]、石漠化地區(qū)[10-11]、黃河流域[6,12]等,主要集中在不同生態(tài)功能區(qū)、流域和城市等大中尺度范圍,不同區(qū)域植被變化規(guī)律通常存在較大差異。

    土地退化、水土流失和石漠化問題嚴(yán)重威脅著西南喀斯特地區(qū)的生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展[13]。20世紀(jì)80年代以來,喀斯特地區(qū)石漠化問題受到越來越多的關(guān)注,生態(tài)保護以及石漠化綜合治理工程的實施,在一定程度上遏制了生態(tài)系統(tǒng)的退化,但受暴雨和干旱等極端氣候事件和人類對土地過度開發(fā)等因素影響,該區(qū)域水土流失問題依然嚴(yán)峻,植被變化特征復(fù)雜[10]。在氣候變化和人類活動多重影響下,研究喀斯特流域植被動態(tài)變化及其驅(qū)動因素具有重要科學(xué)意義。如,王家錄等[14]基于MODIS數(shù)據(jù)重點探討了重慶石漠化地區(qū)NDVI的時空變化特征及其與氣候因子之間的相關(guān)性;韋小茶等[15]對1982—2016年廣西喀斯特與非喀斯特區(qū)NDVI時空變化及其影響因素分別進行分析;張凱選等[11]使用MODIS數(shù)據(jù)分析了環(huán)江喀斯特區(qū)植被變化趨勢及其對氣候變化和人類活動的響應(yīng)。但西南喀斯特地區(qū)具有峰叢與洼地交錯分布、地貌結(jié)構(gòu)復(fù)雜和氣候多云多霧的特征[16],基于中低分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的區(qū)域大尺度研究難以滿足小流域尺度監(jiān)測精度需求,且難以從單一影像中獲取連續(xù)空間覆蓋的植被制圖,對于喀斯特小流域的植被覆蓋變化及其驅(qū)動因子研究還很不充分。

    鑒此,本研究以西南典型喀斯特流域——澄碧河流域為例,借助Google Earth Engine云計算平臺,基于長時間序列Landsat遙感影像,研究1990—2019年澄碧河流域NDVI時空分布特征及演變趨勢,分析氣候變化與人類活動對喀斯特流域NDVI變化的影響,為西南喀斯特流域生態(tài)修復(fù)與石漠化治理提供參考依據(jù),為生態(tài)保護成效評估提供科學(xué)基礎(chǔ)。

    1 研究區(qū)概況

    澄碧河發(fā)源于廣西壯族自治區(qū)凌云縣青龍山脈北麓,位于我國西南喀斯特地區(qū)(23°50′—24°45′N,106°21′—106°48′E),流域總面積2 087 km2,干流總長151 km,屬于典型喀斯特流域。流域形狀近似矩形,整體地勢西北高而東南低,流域以弄林為界分為兩個部分(圖1),弄林以北,流域地勢高,峰叢洼地分布,屬于典型的喀斯特峰林地貌,弄林以南則為喀斯特丘陵地貌。澄碧河流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū),雨熱同期,是廣西西部的一個降雨高值區(qū),多年平均降水量1 560 mm,每年5—9月降水量約為全年降水量的87%,多年平均氣溫22.1℃,平均相對濕度約為76%。

    圖1 研究區(qū)地理位置

    2 數(shù)據(jù)與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

    本研究選取澄碧河流域1990—2019年Landsat TM/OLI遙感影像為數(shù)據(jù)源,空間分辨率為30 m,時間分辨率為16 d?;贕EE平臺(https:∥code.earthengine.google.com/)獲取了1990—2019年Landsat地表反射率數(shù)據(jù)(Landsat Surface Reflectance data),該數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)過大氣校正處理,消除了大氣散射、吸收、反射引起的誤差。1990—2011年和2013—2019年分別使用Landsat 5和Landsat 8數(shù)據(jù),由于受到云量和數(shù)據(jù)源影響,2012年使用Landsat 7數(shù)據(jù),并對其進行去除條帶處理。氣象數(shù)據(jù)由澄碧河水庫管理局提供,包含1990—2019年8個雨量站的降水?dāng)?shù)據(jù)與壩首站氣溫數(shù)據(jù),以及國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.geodata.cn)提供的中國1 km分辨率逐月平均氣溫數(shù)據(jù)集。高程與坡度數(shù)據(jù)采用USGS/SRTMGL數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m。土地利用數(shù)據(jù)選取中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所構(gòu)建的2015年全球30 m精細地表覆蓋產(chǎn)品[17]。

    Landsat數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括時間和云量篩選、去云處理、指數(shù)計算、合成和鑲嵌等。選取研究區(qū)云量小于30%的影像,分別對每一景影像進行去云并計算歸一化植被指數(shù)(NDVI),然后采用quality Mosaic算法合成NDVI年最大值影像,進一步消除云霧、大氣以及衛(wèi)星傳感器角度等對遙感數(shù)據(jù)帶來的不利影響,上述操作均在GEE平臺中完成。另外,利用反距離權(quán)重法對降水?dāng)?shù)據(jù)進行空間插值;對裁剪后的逐月平均氣溫數(shù)據(jù)集求取逐年平均氣溫并重采樣為30 m分辨率,利用壩首站氣溫對數(shù)據(jù)集進行驗證,相關(guān)系數(shù)為0.91,具有較好的一致性,表明該溫度數(shù)據(jù)集在澄碧河流域有一定的適用性。

    2.2 研究方法

    2.2.1 Theil-Sen Median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗 采用Theil-Sen Median趨勢分析與Mann-Kendall顯著性檢驗[18]相結(jié)合,逐像元分析1990—2019年澄碧河流域NDVI變化趨勢。其中,Theil-Sen Median趨勢分析是一種非參數(shù)統(tǒng)計趨勢分析方法,能夠提高檢驗精準(zhǔn)度及減少缺失或異常值的干擾[18]。公式如下:

    (1)

    式中:xi和xj為研究時段內(nèi)第i和j年NDVI值。當(dāng)β>0,表示NDVI呈上升趨勢;反之,呈下降趨勢。Mann-Kendall檢驗是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法,其優(yōu)點是統(tǒng)計樣本不需要服從一定的分布,且不受離群值的干擾[19]。目前,已有大量學(xué)者將該方法用于研究長時間序列植被變化上[1,20]。在進行趨勢檢驗時,將逐年的每個像元NDVI值看作一組時間序列,參數(shù)Z作為統(tǒng)計檢驗量,計算公式參考文獻[18]。

    2.2.2 相關(guān)性分析 為了研究澄碧河流域氣候變化對植被NDVI變化的影響,采用偏相關(guān)系數(shù)法分析氣象要素與澄碧河NDVI之間的相關(guān)性,偏相關(guān)分析是在線性相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,排除其他影響因子的干擾,計算某兩個影響因子之間的相關(guān)性[21],計算公式為:

    (2)

    式中:Rxy,z為固定自變量z值后其因變量x與自變量y的偏相關(guān)系數(shù);x為NDVI值;y為氣溫值;z為降水值;Rxy,Rxz,Ryz分別為兩因子間的相關(guān)系數(shù)。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 NDVI時間動態(tài)變化

    圖2為1990—2019年澄碧河流域NDVI的年際變化走勢,可以看出近30 a來NDVI總體呈波動上升趨勢,從1990年的0.69增加到2019年的0.80,年平均最高值出現(xiàn)在2018年(0.82),最低值出現(xiàn)在1992年(0.65),平均上升速率為每年0.004 6,表明澄碧河流域植被恢復(fù)較為明顯。廣西自2001年開始逐步實施退耕還林還草政策,近20 a來退耕還林、封山育林等一系列生態(tài)文明建設(shè)成果顯著,植被覆蓋率得以提升。1990—2019年植被變化大致可以分為2個階段:1990—2007年植被NDVI增長趨勢較為緩慢,上升速率為每年0.002 2;2007—2019年植被NDVI增長趨勢相對快速,上升速率為每年0.007 3。其中,2009—2012年植被NDVI降低明顯,可能是2008年桂西北地區(qū)遭遇冰凍雪災(zāi)以及2009年以來連續(xù)3 a出現(xiàn)干旱等極端天氣事件所造成的。

    圖2 1990-2019年植被NDVI平均值年際變化

    為進一步反映NDVI的變化情況,將NDVI值按0.2為間隔平均分為5個等級,分別為低(0~0.2)、較低(0.2~0.4)、中等(0.4~0.6)、較高(0.6~0.8)和高(0.8~1.0)[1]。1990年、2000年、2010年和2019年NDVI值為低的區(qū)域分別占總面積的0.45%,0.81%,0.03%,0.97%(表1)。NDVI值較低的區(qū)域占總面積的比例較小,總體上出現(xiàn)了小幅下降的趨勢。1990—2019年,NDVI值為中等區(qū)域占比為2.00%~15.20%。統(tǒng)計年份中NDVI值大于0.6的區(qū)域占80%以上,但NDVI較高值區(qū)域和NDVI高值區(qū)所占比例年際變化較大。1990年NDVI較高值區(qū)域占67.51%,NDVI高值區(qū)占14.19%,2019年分別達到24.77%,70.08%,表明NDVI高值區(qū)的變化與NDVI較高區(qū)域的變化有關(guān),研究區(qū)NDVI增加的主要原因之一是越來越多的NDVI較高區(qū)向NDVI高值區(qū)轉(zhuǎn)化。這一變化在2010—2019年轉(zhuǎn)換速率最快,其中NDVI高值區(qū)域在這期間增加了約40.02%,而1990—2000年與2000—2010年,分別增加了約9.12%,6.75%,說明澄碧河流域NDVI呈現(xiàn)加速上升的趨勢,近10 a生態(tài)治理與保護工程取得了顯著效果。

    表1 1990-2019年不同NDVI等級面積占比 %

    3.2 NDVI空間變化特征

    3.2.1 NDVI空間分布及演變趨勢分析 空間上,澄碧河流域NDVI表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性(圖3A),多年平均NDVI值為0.09~0.88,均值為0.74。NDVI值的分布與地形分布基本一致,下游喀斯特丘陵區(qū)域NDVI高于上游喀斯特峰林區(qū);植被NDVI低值區(qū)域主要分布在北部城區(qū)以及中部、南部水體區(qū)域;高值區(qū)在澄碧河流域中下游喀斯特丘陵山脈附近較為集中。利用Theil-Sen Median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗相結(jié)合,可有效地表征各像元趨勢變化,反映澄碧河流域NDVI趨勢變化的空間分布特征。結(jié)合澄碧河流域?qū)嶋H情況與相關(guān)研究,將-0.000 5≤β<0.000 5的區(qū)域劃分為穩(wěn)定區(qū)域,β≥0.000 5的區(qū)域劃分為改善區(qū)域,β<-0.000 5的區(qū)域劃分為退化區(qū)域[18]。此外,在0.05的置信水平下,Mann-Kendall檢驗的顯著性檢驗結(jié)果以Z≥1.96或Z<-1.96分為顯著變化區(qū)域和-1.96≤Z<1.96分為不顯著變化區(qū)域。結(jié)合Theil-SenMedian趨勢分析和Mann-Kendall檢驗的分類結(jié)果得到輕微改善、輕微退化、基本穩(wěn)定、顯著改善和顯著退化5種NDVI不同變化趨勢。

    根據(jù)M-K檢驗結(jié)果(圖3B)可知1990—2019年澄碧河流域植被NDVI時空變化趨勢在空間上分布不均勻(圖3B),上游上升趨勢大于下游;由圖3C可知,NDVI增加的面積為96.14%,通過顯著增減試驗的比例分別為0.95%,87.27%(p<0.05)?;赟en+M-K趨勢分析方法,得出研究區(qū)像元尺度的NDVI趨勢變化結(jié)果(圖3D),不同等級NDVI變化情況所占的面積百分比見表2。1990—2019年澄碧河流域植被改善的面積遠遠大于退化的面積,植被顯著改善區(qū)域占總面積的87.09%,表明近30 a澄碧河流域的生態(tài)建設(shè)與石漠化治理取得了良好成效。而顯著退化與輕微退化區(qū)域所占的面積極少,二者共占總面積的3.12%,主要分布在上游城區(qū)、中部區(qū)域以及下游澄碧河水庫周邊。

    表2 澄碧河流域NDVI趨勢變化等級及其所占的面積百分比

    3.2.2 不同土地利用下NDVI變化分析 土地利用情況能夠體現(xiàn)人類活動對流域下墊面影響程度的變化,是植被情況變化的重要表現(xiàn)。研究區(qū)2015年土地利用分布情況見圖4A,林地為主要土地類型,占總面積的76.34%,林地中常綠闊葉林占比最大,為34.03%;耕地次之,占比21.44%,主要用地類型為旱地;草地占比較小,占比為0.64%。不同土地利用類型下,NDVI均值排序為常綠灌木地>常綠闊葉林>常綠針葉林>落葉闊葉林>旱地>草地>水田(圖4B)。研究區(qū)屬于亞熱帶季風(fēng)區(qū),常綠植被較多,NDVI值常年較高;落葉闊葉林NDVI次之;旱地多分布于庫區(qū)與河谷周邊以及坡耕地,NDVI值較小;水田主要分布在河谷地帶,且多為一年種植1~2次水稻,NDVI值最小。其中旱地NDVI值大于草地,多年NDVI均值為0.69,說明退耕還林等工程實施效果顯著。由圖4C可知,常綠針葉林增速最快,為0.005 7,落葉闊葉林次之,增速為每年0.005 6,其次為草地以及其他林地,旱地和水田增速較慢,分別為0.003 6,0.003 4。林地及草地NDVI增長說明封山育林與石漠化治理等工程實施效果顯著,流域植被狀況得到改善。

    圖4 澄碧河流域不同土地利用類型下NDVI值及趨勢變化

    3.2.3 NDVI隨海拔與坡度的變化 地形作為自然環(huán)境的一個重要因素,對區(qū)域內(nèi)的水、熱、光、養(yǎng)分等起著再分配的作用[22],也是植被空間分異的重要影響因子[1]。高程是影響區(qū)域植被分布的一個重要因素,且氣溫、濕度等因素也會隨著高程的增加而改變,導(dǎo)致植被NDVI分布隨高程產(chǎn)生一定規(guī)律的變化。澄碧河流域高程為107~1 699 m,本文將高程以50 m為間距,共分為32級,統(tǒng)計近30 a每一高程間距內(nèi)所有NDVI的平均值,得到研究區(qū)NDVI值隨高程的變化趨勢(圖5A)。澄碧河流域30 a植被NDVI均呈現(xiàn)隨海拔升高先增加再緩慢下降再緩慢上升的趨勢,前一變化的轉(zhuǎn)折點大致位于河谷地區(qū)向丘陵地貌變化的300~500 m處,后一變化的轉(zhuǎn)折點為中游山區(qū)及上游喀斯特峰林區(qū)洼地分布的700~850 m處。時間尺度上,1990—2019年,各高程區(qū)間的NDVI呈現(xiàn)波動上升趨勢,至2013年植被NDVI在整個高程帶譜上顯著改善,NDVI最大值出現(xiàn)在2018年高程大于1 600 m的區(qū)域,為0.89。107~200 m處植被NDVI均值最低,主要為澄碧河水庫水面及下游出口,多年平均值為0.54。300~350 m和>1 550 m處植被生長狀況最為良好,多年平均值達0.77,其中300~350 m區(qū)域為中下游河岸帶坡地,人工林地較多,>1 550 m區(qū)域主要位于在流域西北部山脈,海拔較高,人類活動相對較弱。

    坡度是地表物質(zhì)流動和能量轉(zhuǎn)換的重要因素,且會在一定程度上影響著水熱因素的分布[23],對植被的分布趨勢影響較大。本文以3°為間距,統(tǒng)計近30 a每一坡度區(qū)間內(nèi)NDVI的平均值得到了研究區(qū)NDVI隨坡度的變化特征(圖5B),年NDVI總體隨坡度的增加呈先緩慢上升再緩慢下降的趨勢,NDVI多年平均值在3°~27°坡度帶內(nèi)植被呈現(xiàn)緩慢上升趨勢,>27°呈現(xiàn)逐漸下降趨勢。這是由于坡度<12°區(qū)域為人類活動相對頻繁區(qū),植被NDVI值較低;坡度為15°~35°時土壤有機質(zhì)含量最高,蓄水條件好,從而有利于植被的生長;而坡度>36°區(qū)域主要以流域北部喀斯特峰林區(qū)為主,NDVI值相對較低,植被生長情況較差。時間尺度上,1990—2019年,除0°~3°坡度帶外,其余坡度帶NDVI值均呈現(xiàn)波動上升趨勢,至2013年植被NDVI在整個坡度范圍上顯著改善,NDVI最大值出現(xiàn)于2018年30°~33°坡度帶。

    圖5 1990-2019年澄碧河流域不同高程與坡度NDVI變化分布

    3.3 澄碧河流域NDVI對氣象因子的響應(yīng)

    水分和熱量是植被正常生長的必要條件,通常氣候變化會直接影響植被的生長情況。由圖6可知,1990—2019年澄碧河流域氣候呈“暖干化”的趨勢。澄碧河流域年降水量總體呈下降趨勢,年降水量變化率為2.91 mm/a,總體變化幅度較大,達886.7 mm,其中年降水量最少的年份出現(xiàn)在2016年,為932.0 mm,1997年降水量最多,為1 818.7 mm。年均氣溫呈波動上升趨勢,其中年平均最高氣溫出現(xiàn)在2019年,為22.0℃,年平均最低氣溫出現(xiàn)在1996年和2018年,均為20.3℃,30 a平均氣溫為21.2℃,年平均氣溫變化率為0.025℃/a。

    圖6 1990-2019年澄碧河流域降水量和壩首站氣溫年際變化

    為了解近30 a降水和氣溫對澄碧河流域植被變化的影響,采用偏相關(guān)分析方法計算NDVI與流域面降水量和氣溫的相關(guān)性。澄碧河流域年均氣溫與植被NDVI有較好的相關(guān)性,偏相關(guān)系數(shù)為0.426;而降水量與NDVI的相關(guān)性較差,偏相關(guān)系數(shù)為-0.062,說明降水量對澄碧河流域植被的生長影響遠遠小于年均氣溫,氣溫上升對澄碧河流域植被生長具有促進作用。澄碧河流域近30 a的氣候變化對NDVI變化影響不明顯,總體上對植被的生長發(fā)育起到改善作用。像元尺度上,澄碧河流域NDVI與年降水量及年均氣溫的相關(guān)性分布見圖7。1990—2019年,NDIV與降水量的偏相關(guān)系數(shù)為-0.69~0.685(圖7A),正、負相關(guān)區(qū)域面積占比分別為53.33%,46.67%。通過p<0.05顯著性水平檢驗的面積占比僅為1.14%,表明研究區(qū)NDVI與年降水量變化相關(guān)性較小。NDVI與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)分布在-0.770~0.769(圖7B),平均值為0.224,正、負相關(guān)區(qū)域分別占流域總面積的88.88%,11.12%。通過p<0.05顯著性水平檢驗的面積占比為21.0%,其中顯著正相關(guān)占總面積的20.75%,表明總體上澄碧河流域NDVI與氣溫呈正相關(guān)關(guān)系,呈顯著正相關(guān)關(guān)系的區(qū)域在研究區(qū)東南側(cè)較為集中??梢?,澄碧河流域大部分地區(qū)NDVI受氣溫變化影響較大,降水量的改變對澄碧河流域植被變化作用較小。

    圖7 澄碧河流域NDVI與降水量和氣溫偏相關(guān)系數(shù)

    4 討 論

    研究結(jié)果表明,澄碧河流域1990—2019年NDVI變化總體上呈上升趨勢,植被生長趨勢在年際上向好發(fā)展,這與該地區(qū)其他研究結(jié)果一致[24-25]。2008年實施石漠化治理工程以來,流域內(nèi)NDVI增長速率相比1990—2007年明顯增加[10]??臻g上,澄碧河流域87.09%呈顯著增長趨勢,NDVI顯著退化與輕微退化區(qū)域主要分布在上游城區(qū)、中部區(qū)域以及下游澄碧河水庫周邊。其中,上游退化原因主要為城市的擴張等建筑用地增加;中部區(qū)域于2009年建成浩坤電站,形成人工湖,水面面積增加,導(dǎo)致NDVI發(fā)生顯著退化,且中部區(qū)域存在水泥廠石料開采區(qū),近年來加大了開采力度,造成該地區(qū)NDVI發(fā)生退化;下游退化區(qū)域主要集中在水庫周邊,可能是由庫區(qū)水位波動變化引起的。另外,研究區(qū)NDVI變化特征在不同高程、坡度帶和不同土地利用情況下差異較為明顯。海拔高度<550 m與坡度<12°的區(qū)域主要為流域的河谷地帶以及下游丘陵地區(qū),地勢平坦,以城鎮(zhèn)、農(nóng)耕為主,人類活動較為頻繁,NDVI值較小;海拔高度950~1 050 m的區(qū)域多為流域東北部喀斯特峰林區(qū),人口分布稀疏,但NDVI值較低,可能受水土流失嚴(yán)重、土壤養(yǎng)分不足以及石漠化影響較大;坡度>36°區(qū)域地形陡峭,NDVI值相對較低,植被生長情況較差,表明了該區(qū)域存在一定水土流失與石漠化現(xiàn)象。不同土地利用中,林地和草地的NDVI增速明顯,說明封山育林與石漠化治理等工程實施效果顯著,而旱地和水田增速較低,表明退耕還林等生態(tài)措施適用該區(qū)。

    澄碧河流域年均氣溫與NDVI整體呈正相關(guān),降水量與NDVI呈不顯著負相關(guān),氣溫變化對植被NDVI變化的影響力大于年降水量。對于雨量充沛的澄碧河流域而言,溫度在一定程度上是決定植被生長的主要因素,這與前人對相近區(qū)域的研究成果一致[24,26-27]。另外,植被NDVI變化不僅受氣候因素影響,人類活動也是影響澄碧河流域內(nèi)植被變化的重要影響因子[28],且對年均 NDVI的影響大于氣候的影響[11,29]。澄碧河流域1974年以前大量毀林開荒,導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,1974年以后開始封山育林,優(yōu)化種植結(jié)構(gòu),至1990年森林面積逐漸上升,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所好轉(zhuǎn)。但2000年以來流域內(nèi)不斷加強經(jīng)濟建設(shè),西北山脈區(qū)域與中部大量原始次生林遭到砍伐被用于種植馬尾松、桉樹等經(jīng)濟林,以及東北部峰林區(qū)土地資源不合理開發(fā)利用,加劇了水土流失與石漠化現(xiàn)象。隨著國家和政府越來越重視生態(tài)環(huán)境問題,森林保護法律法規(guī)體系、自然保護區(qū)建設(shè)、國家重點林業(yè)工程等措施的實施以及一系列面向石漠化治理的重要生態(tài)功能區(qū)規(guī)劃、生態(tài)退耕、劃定生態(tài)保護紅線以及“山水林田湖”地方生態(tài)工程治理,使部分區(qū)域的植被得到了一定程度的恢復(fù);2015年后以生態(tài)建設(shè)為主線,并加大了對石漠化與水土流失區(qū)植被破壞行為的處罰力度,植被增加顯著。總體上近30 a澄碧河流域NDVI變化趨勢呈雙向波動增加狀態(tài),但仍存在一定退化區(qū)域,對于澄碧河流域的治理,還需在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進一步合理規(guī)劃土地使用與生態(tài)旅游開發(fā),促進流域生態(tài)保護與社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

    5 結(jié) 論

    (1) 1990—2019年澄碧河流域NDVI以每年0.004 6的速度增加,總體呈波動上升趨勢,2007—2019年NDVI增長趨勢較為迅速,NDVI顯著增加的區(qū)域占87.09%(p<0.05),退化區(qū)域僅占總面積3.12%,主要集中在上游城區(qū)、中部區(qū)域以及下游澄碧河水庫周邊,流域生態(tài)建設(shè)與石漠化治理工程成果顯著。

    (2) 澄碧河流域不同土地利用類型的NDVI均值排序為常綠灌木地>常綠闊葉林>常綠針葉林>落葉闊葉林>旱地>草地>水田,常綠針葉林和落葉闊葉林的NDVI增長速率較快,旱地和水田區(qū)域增速較慢;不同地形條件下,研究區(qū)近30 a的NDVI均呈現(xiàn)隨海拔升高先增加再緩慢下降再緩慢上升的趨勢,隨坡度的增加呈先緩慢上升再緩慢下降的趨勢。

    (3) 澄碧河流域年均氣溫與NDVI總體上具有較好的正相關(guān)性,其中顯著正相關(guān)區(qū)域占總面積20.75%,顯著負相關(guān)區(qū)域為0.25%,是流域植被生長的重要因素;降水量變化對研究區(qū)NDVI變化影響不顯著。人類活動也是影響澄碧河流域NDVI變化的重要影響因子,重要生態(tài)功能區(qū)規(guī)劃、“山水林田湖”生態(tài)工程以及石漠化綜合治理等工程的實施取得了較好效果,研究區(qū)植被得到了一定程度的恢復(fù),NDVI趨勢呈波動增加狀態(tài)。

    本研究基于30 m分辨率Landsat影像,分析了澄碧河流域的NDVI時空動態(tài)與驅(qū)動因素,與前人研究成果一致,但僅考慮了相關(guān)政策來代表人類活動對NDVI的影響,未具體考慮城市化等影響,需要今后開展進一步研究。此外,進行大規(guī)模的植樹造林等工程是否會對流域水資源造成影響以及大型生態(tài)工程實施的后期是否會有片面影響還需進一步探討。

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