長江流域植被生長趨勢分析

【摘 要】 為了解長江流域近年來植被生長趨勢，本文利用1982-2016年歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)采用一元線性回歸趨勢分析以及F檢驗得到NDVI的變化斜率.對長江流域近年來的NDVI生長趨勢進行探討。研究結果將有助于更好地了解氣候變化和人類活動的影響下的變化特征和植被格局，并促進生態(tài)重建計劃的實施和管理.

【關鍵詞】 NDVI 趨勢分析 人類活動

引 言

植被對于陸地生態(tài)系統(tǒng)的全球變化至關重要，作為土地與大氣之間的聯(lián)系，植被在鏡像和表征地球的表面能交換，碳循環(huán)，土壤生態(tài)系統(tǒng)和區(qū)域人類活動方面發(fā)揮著重要作用[1]。長江流域在維護鄰近地區(qū)乃至全國的生態(tài)平衡和安全方面發(fā)揮著重要作用。由于實施了生態(tài)工程，人口遷移和氣候變化，長江流域的環(huán)境和景觀發(fā)生了重大變化。這項研究的重點是長江流域的植被動態(tài)及其對氣候變量和人類活動的響應。研究結果對生態(tài)環(huán)境保護以及生態(tài)環(huán)境治理具有積極意義。

1研究區(qū)概況

長江流域（24°30′-35°45′N， 90°33′-122°25′E）[2]起源于青藏高原東部，橫穿中國東部，中部和西部的三個經(jīng)濟區(qū)，并跨越全國19個省。研究區(qū)面積約為1.8x106km2，為我國陸地面積的19%。該地區(qū)的地形從西向東呈遞減趨勢，從青藏高原西北部高海拔區(qū)域（平均海拔為4000m）到低海拔地區(qū)如長江三角洲平原（平均海拔低于50m）。具有較高的景觀異質性，年平均氣溫為12.6至28.0°C，年平均降水量約為476mm。該地區(qū)森林資源豐富，植被種類繁多，占我國森林資源的25%以上。

2研究方法與數(shù)據(jù)基礎

本研究中使用的數(shù)據(jù)集包括NDVI數(shù)據(jù)，柵格化溫度和降雨數(shù)據(jù)，土地利用/土地覆蓋數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)。這項研究使用了由NASA全球清單建模和制圖研究小組開發(fā)的GIMMS NDVI 3g數(shù)據(jù)集，具有15天的時間分辨率和8km的空間分辨率。涵蓋1982-2016年期間的數(shù)據(jù)集對于評估長期植被活動具有重要價值。為了最大程度地減少云污染和大氣變化的影響，我們通過使用每兩周數(shù)據(jù)集的最大值復合值（MVC）計算了每月NDVI[3]。從中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)絡獲取了1982年至2016年期間，長江流域180個氣象站的每日溫度和降雨量數(shù)據(jù)。采用Kriging插值法獲得整個研究區(qū)域的年平均溫度和降雨數(shù)據(jù)，其空間分辨率為8 km以匹配NDVI數(shù)據(jù)集。

以像元為單位，采用一元線性回歸方程得到植被碳利用率的變化斜率，分析1982-2016年三江源植被碳利用率的空間分布和動態(tài)波動規(guī)律，最后結合植被NDVI的平均值，探討長江流域植被生長狀況和植被生長趨勢[4]，采用F檢驗對NDVI的變化趨勢進行檢驗。利用殘差分析方法將人為誘發(fā)的植被趨勢與氣候的趨勢分開該方法采用基于像素的方法，通過計算觀測到的NDVI與預測NDVI值之間的殘差來識別植被動態(tài)的主要驅動力，我們使用第一（參考）時間段，基于每月的觀測值，在NDVI（因變量）和氣候變量（降水和溫度為自變量）之間建立了多元回歸模型。以此分離人類活動對NDVI的影響[5]?；诰€性回歸方法，獲得了人為因素對植被變化的影響。如果殘差沒有隨時間變化的趨勢，則認為觀測到的植被變化受到氣候因素的影響，下降趨勢表明人類活動對植被覆蓋度變化具有負面影響，而增長趨勢表明人類活為植被生長做出了貢獻。

3結果與分析

通過分析年NDVID的趨勢，該變化表明植被有明顯的上升趨勢，1982年至2016年間第1年GSN的年變化率為0.08%（p=0.01）。NDVI趨勢的高值區(qū)出現(xiàn)在1990年和2009年，低值主要出現(xiàn)在1994年和2000年。極端值的出現(xiàn)部分與極端天氣事件有關。長江流域的植被變化表現(xiàn)出空間異質性。年平均NDVI的空間分布與土地覆蓋類型有關，NDVI值高的地區(qū)主要是林地。NDVI值最高（0.86）發(fā)生在江西北部以落葉闊葉林和混交林為主的地區(qū)，而NDVI值較低的地區(qū)主要是農(nóng)田，城市/人為土地，貧瘠地區(qū)和其他植被覆蓋率較低的地區(qū)主要存在于黃河三角洲的西部，以及東部和中部的工業(yè)和人口集聚區(qū)。根據(jù)線性回歸分析方法，在過去30年中，該地區(qū)超過70%的年度NDVI呈增長趨勢，其中30%以上的NDVI呈明顯上升趨勢。最大的趨勢超過2.3%/a）主要集中在長江流域的中部地區(qū)，特別是在四川省的東北部和重慶的中部。下降趨勢占整個區(qū)域的26%，其中約8%呈現(xiàn)顯著下降趨勢。然而，明顯的下降趨勢是相對分散的，主要分布在長三角的蘇州和上海地區(qū)，因此，黃河三角洲的植被變化表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。

4結論與討論

我們的研究結果表明，在過去的30年里，長江三角洲大部分地區(qū)的植被狀況都得到了改善，這與以往的研究是一致的通過對拐點前后兩個時期的生長季值的分析，我們發(fā)現(xiàn)保護期（1995-2016年）的生長季值為明顯高于參考期（1982-1994年）。一些研究將這種明顯的植被綠化歸因于大部分農(nóng)田變成了森林然而，也有其他研究表明，氣候因素和人類活動共同促成了中國近幾十年來的區(qū)域綠化趨勢。例如，Piao（2015）認為大氣二氧化碳濃度上升和氮沉降對植被綠色化有顯著貢獻。為了分離和分析氣候和人為因素對NDVI的影響，我們采用了基于NDVI氣候模型的殘差分析方法。由于河流密集，降水對長江三角洲植被的影響較小，而溫度已成為大部分地區(qū)植被生長的制約因素。我們注意到，一些地區(qū)的植被覆蓋變化與氣候因素沒有顯著的相關性，這與人為因素有關。

【參考文獻】

[1] 劉洋洋，王倩，楊悅，同琳靜，李建龍，章釗穎，王振乾.2000-2013年中國植被碳利用 ? ?效率（CUE）時空變化及其與氣象因素的關系[J].水土保持研究，2019，26（05）：278-286+2

[2] Qu S ， Wang L ，Lin A ， et al. What drives the vegetation restoration in Yangtze River basin， China：Climate change or anthropogenic factors？[J].Ecological indicators，2018， 90（JUL.）：438-450.

[3] 鄧晨暉，白紅英，高山，劉榮娟，馬新萍，黃曉月，孟清.秦嶺植被覆蓋時空變化及其對氣候變化與人類活動的雙重響應[J].自然資源學報，2018，33（03）：425-438

[4] 李輝霞，劉國華，傅伯杰.基于NDVI的三江源地區(qū)植被生長對氣候變化和人類活動的響應研究[J].生態(tài)學報，2011，31（19）：5495-5504.

[5] 袁沫汐，鄒玲，林愛文，朱弘紀.湖北省地區(qū)植被覆蓋變化及其對氣候因子的響應[J].生態(tài)學報，2016，36（17）：5315-5323.

作者簡介：盧韓好（1995），男，在讀研究生，成都理工大學，610000，生態(tài)環(huán)境遙感。