六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋變化及其對(duì)水熱條件的響應(yīng)

袁倩穎，馬彩虹,2，文琦,2，李學(xué)梅

(1.寧夏大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，銀川 750021；2.寧夏(中阿)旱區(qū)資源評(píng)價(jià)與環(huán)境調(diào)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，銀川 750021；3.重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，重慶 401331)

0 引言

植被在凈化空氣、保持水土、調(diào)節(jié)維持區(qū)域生態(tài)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著不可替代的作用，研究植被覆蓋變化及其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，對(duì)了解大氣循環(huán)、氣候變化、環(huán)境保護(hù)等具有重要意義[1-2]。學(xué)術(shù)界十分關(guān)注環(huán)境因子對(duì)植被的影響的研究也有很多[3-7]。歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)能夠較好地反映植被的類型和覆蓋度，已被廣泛應(yīng)用于植被時(shí)序變化研究。研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)北部草原及中部大平原植被生長(zhǎng)與降水正相關(guān)，與春季潛在蒸散量呈負(fù)相關(guān)[8]；阿帕拉契亞山區(qū)年均NDVI與氣溫正相關(guān)，與降水負(fù)相關(guān)，且部分月份與二者存在時(shí)滯效應(yīng)[9]；西遼河流域生長(zhǎng)季NDVI與降水正相關(guān)，與氣溫負(fù)相關(guān)[10]；氣溫和降水對(duì)祁連山NDVI的滯后作用略有差異[11]；塔里木河流域降水與生長(zhǎng)季NDVI顯著正相關(guān)，與溫度負(fù)相關(guān)[12]；陜北地區(qū)氣溫和降水與NDVI顯著正相關(guān)[13]；新疆地區(qū)NDVI對(duì)氣溫的響應(yīng)以時(shí)滯一個(gè)月為主，對(duì)降水的響應(yīng)以時(shí)滯2個(gè)月為主[14]；吉林西部地區(qū)NDVI與土壤濕度明顯正相關(guān)，對(duì)降水的響應(yīng)存在1—2月的滯后性[15]?？梢?jiàn)，當(dāng)前研究以水熱環(huán)境因子與NDVI的偏相關(guān)分析為主，且研究結(jié)論存在明顯的區(qū)域差異[16-18]；水熱因子以降水、土壤濕度、溫度較多。

六盤(pán)山集中連片特殊困難地區(qū)(以下簡(jiǎn)稱六盤(pán)山貧困區(qū))是黃河流域中上游生態(tài)脆弱、貧困程度較深的一個(gè)區(qū)域。如何化解生態(tài)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸是影響黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的重要命題。監(jiān)測(cè)該區(qū)域植被覆蓋度的變化，是破解該命題的重要任務(wù)之一。目前鮮少見(jiàn)到以六盤(pán)山貧困區(qū)為對(duì)象開(kāi)展此類研究，僅能見(jiàn)到對(duì)該片區(qū)相關(guān)的部分區(qū)域諸如寧夏[19]、甘肅中東部[20]、青海[21]等省區(qū)的研究，且研究結(jié)論不一。如黃悅悅等[19]認(rèn)為，寧夏的植被覆蓋呈整體增加趨勢(shì)，降水和濕潤(rùn)指數(shù)對(duì)植被的影響大于氣溫；趙鴻雁等[20]發(fā)現(xiàn)甘肅中東部植被生長(zhǎng)季NDVI與氣溫和降水均為正相關(guān)，對(duì)氣溫的變化最為敏感；代子俊等[21]發(fā)現(xiàn)青海省植被生長(zhǎng)季NDVI與溫度明顯正相關(guān)，與降水的相關(guān)性不明顯。本文采用地表溫度(land surface temperature,LST)和土壤濕度指標(biāo)，基于地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)空間分析方法，分析生長(zhǎng)季植被覆蓋時(shí)序變化特征，探究LST和土壤濕度對(duì)植被覆被的耦合效應(yīng)，以期為區(qū)域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展提供一定的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

2011 年國(guó)家在全國(guó)范圍內(nèi)劃定了14個(gè)連片特困山區(qū)，其中，六盤(pán)山貧困區(qū)位于黃河流域中上游，跨越寧夏、甘肅、陜西、青海四省(區(qū))，包含61個(gè)縣(區(qū)市)的16.6萬(wàn)km2土地，98%的范圍屬黃河流域(圖1)，地形破碎，山川溝壑縱橫，又因地處黃河流域中上游，黃河干流及多條重要支流流經(jīng)本區(qū)。該區(qū)域?qū)儆谖覈?guó)西北干旱半干旱氣候區(qū)，氣溫從東南向西北逐漸降低，降水從南向北逐漸減少且年降水量少、蒸發(fā)量大，干旱缺水，嚴(yán)重生態(tài)環(huán)境脆弱，是我國(guó)水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)之一。研究區(qū)貧困程度深，按照農(nóng)民人均純收入2 300元的扶貧標(biāo)準(zhǔn)，2011年區(qū)域內(nèi)(不含彬縣、白銀區(qū)、平川區(qū)、秦州區(qū)、華亭縣、崇信縣、西峰市與平安縣)扶貧對(duì)象為642萬(wàn)人，貧困發(fā)生率為35%，高出全國(guó)22.3個(gè)百分點(diǎn)。貧困和生態(tài)脆弱的雙重制約，使六盤(pán)山貧困區(qū)成為黃河流域環(huán)境保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的重要限制區(qū)。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本文選用LST和土壤濕度為反映區(qū)域水熱條件的指標(biāo)，LST數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)航空航天局提供的MODIS11A2月度數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km，包括2001—2018年生長(zhǎng)季(4—10月)數(shù)據(jù)共計(jì)126景，土壤濕度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集，精度為0.01%，利用ArcGIS軟件中的模塊進(jìn)行空間插值得到柵格氣象數(shù)據(jù)[22-23]；NDVI數(shù)據(jù)為250 m空間分辨率、16 d時(shí)間分辨率的MODIS13Q1產(chǎn)品，共計(jì)238景，該數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)大氣校正、幾何糾正、去云等預(yù)處理，能較好地排除無(wú)關(guān)因素的影響反映植被覆蓋狀況。分別利用MRT(MODIS Reprojection Tool)、ENVI5.5和ArcGIS10.6對(duì)圖像進(jìn)行重投影、波段計(jì)算和研究區(qū)裁剪[24-25]。

2 研究方法

2.1 植被覆蓋度計(jì)量模型及分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

采用最大值合成算法(maximum value composites，MVC)得到NDVI年數(shù)據(jù)，進(jìn)一步消除天氣成分、太陽(yáng)角度等的影響[26-27]，采用像元二值模型計(jì)算植被覆蓋度[28-30]。選取置信度5%進(jìn)行計(jì)算，裸土像元值選取像元累積概率5%附近的像元值，植被NDVI值選取累積概率95%附近的像元值。公式分別為：

NDVIi=max(NDVIj)，

(1)

(2)

ρNDVI=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)，

(3)

表1 植被覆蓋度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Classification standard of vegetation coverage

2.2 空間偏相關(guān)分析法

偏相關(guān)分析能夠排除已知其他因素的影響來(lái)衡量?jī)梢刂g的相互關(guān)系[31-33]，計(jì)算公式分別為：

(4)

(5)

3 結(jié)果與分析

3.1 生長(zhǎng)季植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化分析

從2001—2018年，六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季的植被覆蓋度呈現(xiàn)出波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，區(qū)域平均植被覆蓋度由0.28增長(zhǎng)到0.45，年均增長(zhǎng)率2.83%(圖2)，反映出植被覆蓋情況逐漸變好的態(tài)勢(shì)。其中，2001—2007年、2008—2010年、2012—2014年分別在0.34，0.36和0.40左右徘徊；2001—2002年、2007—2008年、2011—2012年、2016—2018年迅速增加，年漲幅在0.4左右；2014—2016年小幅度減少，由0.41減少至0.38。

圖2 2001—2018年六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度年變化Fig.2 Annual changes of vegetation coverage in growing season in Liupanshan poverty area from 2001 to 2018

3.2 植被覆蓋空間格局特征分析

六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度表現(xiàn)出由東南向西北的梯度性降低特征(圖3)。2018年，高覆蓋區(qū)域4.59×106hm2(占27.66%)，中覆蓋2.63×106hm2(占15.83%)，中低覆蓋3.04×106hm2(占18.34%)，低覆蓋3.73×106hm2(占22.47%)，荒漠2.61×106hm2(占15.70%)。這種梯度變化格局，與我國(guó)海陸熱力梯度的變化的態(tài)勢(shì)一致，反映出水熱條件對(duì)植被覆被變化的影響明顯。

圖3 2018年六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋空間格局Fig.3 Spatial pattern of vegetation cover in growing season in Liupanshan poverty area in 2018

3.3 植被覆蓋空間變化態(tài)勢(shì)分析

研究時(shí)段內(nèi)植被覆蓋總體改善而局部惡化，部分區(qū)域沒(méi)有發(fā)生明顯變化(圖4)。植被覆蓋改善的區(qū)域主要分布在中部，包括寧夏的彭陽(yáng)縣、固原縣與甘肅省的華池縣、慶陽(yáng)縣等地。其中，提高1級(jí)的面積為7.34×106hm2、提高2級(jí)的為5.93×106hm2、提高3級(jí)及以上的為6.4×105hm2，比例依次為35.69%，14.76%和1.46%。植被覆蓋降低的區(qū)域?yàn)?.4×105hm2，占3.87%，主要位于青海省的湟源縣、湟中縣、互助土族自治縣，陜西省的扶風(fēng)縣，甘肅省的甘谷縣等地。沒(méi)有發(fā)生明顯變化的區(qū)域?yàn)?.34×106hm2，約占研究區(qū)域的44.22%，主要分布在東南邊緣的高覆蓋區(qū)和西北的荒漠區(qū)。

圖4 六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度變化Fig.4 Vegetation coverage in growing season in Liupanshan poverty area

3.4 生長(zhǎng)季植被覆蓋對(duì)水熱條件的敏感性分析

3.4.1 月度尺度下的敏感性分析

由于進(jìn)行多年數(shù)據(jù)平均會(huì)縮小數(shù)值區(qū)間，造成差異性降低、相關(guān)關(guān)系減弱，所以選取特定年份進(jìn)行年內(nèi)生長(zhǎng)季分析，而通過(guò)不同年份數(shù)據(jù)分析結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)2018年植被覆蓋度較高，能更好地表現(xiàn)出植被對(duì)水熱條件的響應(yīng)及年內(nèi)規(guī)律，具有一定代表意義。因此選取2018年生長(zhǎng)季植被覆蓋度與土壤濕度、LST的年內(nèi)變化進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理分析之間的響應(yīng)關(guān)系(圖5)，結(jié)果表明，植被覆蓋度的年內(nèi)波動(dòng)與土壤濕度、LST均保持一致性，相關(guān)系數(shù)分別為0.75和0.92，且都通過(guò)了95%的置信度檢驗(yàn)，反映出月尺度下植被覆蓋度與土壤濕度和LST變化響應(yīng)敏感。

圖5 六盤(pán)片區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度及其LST、土壤濕度的標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)Fig.5 Standardized index of growing season vegetation coverage,land surface temperature and soil moisture in Liupanshan poverty area

3.4.2 空間的敏感性分析

植被覆蓋度與LST的偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.1，呈現(xiàn)微弱的正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為正的區(qū)域面積稍大于為負(fù)值的區(qū)域，系數(shù)較高的區(qū)域分布在研究區(qū)中部和甘肅省湟源縣等地，較低的區(qū)域主要分布在甘肅省白銀區(qū)和秦安縣等地，其余地區(qū)正負(fù)數(shù)值混雜出現(xiàn)(圖6(a))。植被覆蓋度與土壤濕度的偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.44，正相關(guān)關(guān)系相對(duì)明顯，系數(shù)為正的區(qū)域面積明顯多于為負(fù)值的區(qū)域，系數(shù)較低的區(qū)域主要分布在甘肅省古浪縣和合水縣、陜西省長(zhǎng)武縣等地(圖6(b))。在甘肅省北部區(qū)縣和秦安縣、青海省化隆縣等地二者呈現(xiàn)出一定的反向關(guān)聯(lián)特征。土壤濕度對(duì)植被覆蓋度的影響十分顯著，研究區(qū)南部降水相對(duì)豐富，當(dāng)?shù)乇淼臏囟壬邥r(shí)，土壤內(nèi)累積的含水量即可達(dá)到植被生長(zhǎng)發(fā)育所需的條件。與之相對(duì)的北部地區(qū)降水量較少且蒸發(fā)量較大，LST的累積水平相對(duì)較高，植被已適應(yīng)生長(zhǎng)在溫度偏高的自然環(huán)境，因此當(dāng)自然溫度與光照達(dá)到植被生長(zhǎng)的臨界條件時(shí)，水分便成為該地區(qū)植被萌發(fā)生長(zhǎng)的主要限制條件，植物在生長(zhǎng)季內(nèi)依賴更多的水分進(jìn)行發(fā)育，氣候越干旱植物對(duì)水越是敏感，所以土壤濕度對(duì)北部植物的影響要大于LST。

(a)植被覆蓋度與LST的偏相關(guān)性 (b)植被覆蓋度與土壤濕度的偏相關(guān)性

3.5 植被覆蓋度對(duì)水熱因子響應(yīng)的空間耦合類型

疊加分析結(jié)果表明，六盤(pán)山貧困區(qū)土壤濕度和LST對(duì)植被生長(zhǎng)的作用類型在空間上表現(xiàn)為協(xié)同正相關(guān)、協(xié)同負(fù)相關(guān)、反向相關(guān)3大類型(圖7)。具體來(lái)說(shuō)，由西北至東南大致分為3部分，兩端區(qū)域主要為協(xié)同負(fù)相關(guān)、反向相關(guān)關(guān)系，中部區(qū)域表現(xiàn)出協(xié)同正相關(guān)。其中，土壤濕度和LST對(duì)植被覆蓋度均為正相關(guān)的區(qū)域面積最大，為7.14×106hm2(占43.04%)，主要分布于貫穿六盤(pán)山貧困區(qū)東北至西南的條狀地帶如西吉縣、會(huì)寧縣，以及青海省的湟源縣、湟中縣等地；均為負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積最小為8.8×105hm2(占5.28%)，零星分布在古浪縣、海原縣、扶風(fēng)縣等地的部分區(qū)域；反向關(guān)聯(lián)區(qū)域中，植被覆蓋度與LST為負(fù)相關(guān)、與土壤濕度為正相關(guān)的區(qū)域面積較大為6.13×106hm2(占36.92%)，主要位于片區(qū)西北部的景泰縣、永登縣，南部的靜寧縣、泰安縣等地，植被覆蓋度與LST為正相關(guān)、與土壤濕度為負(fù)相關(guān)的區(qū)域面積為2.45×106hm2(占14.76%)，主要分布于隴縣、華亭縣、合水縣等地。

圖7 2018年生長(zhǎng)季LST與土壤濕度對(duì)植被覆蓋度交互影響Fig.7 Interaction of land surface temperature and soil moisture on vegetation coverage in 2018 growing season

在LST和土壤濕度對(duì)植被生長(zhǎng)的交互影響的過(guò)程中，二者的影響均為正相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.47，土壤濕度的均值為0.59；LST為正相關(guān)、土壤濕度為負(fù)相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.51，土壤濕度的均值為-0.42；LST為負(fù)相關(guān)、土壤濕度為正相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為-0.45，土壤濕度的均值為0.71；LST和土壤濕度均為負(fù)相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為-0.33，土壤濕度的均值為-0.4?？傮w上，94.72%的區(qū)域土壤濕度對(duì)植被生長(zhǎng)的影響大于LST(表2)，因此，土壤水分條件的改善對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)與修復(fù)至關(guān)重要。

表2 2018年生長(zhǎng)季LST、土壤濕度對(duì)植被生長(zhǎng)相關(guān)性Tab.2 Correlation of land surface temperature and soil humidity on vegetation coverage in 2018 growing season

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文利用MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行影像預(yù)處理，通過(guò)像元二值模型計(jì)算出植被覆蓋度對(duì)2001—2018年六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度時(shí)間及空間變化進(jìn)行分析，并采用偏相關(guān)系數(shù)分析方法探究了植被覆蓋度與LST和土壤濕度的相關(guān)性，主要結(jié)論如下：

1)2001—2018年六盤(pán)山貧困區(qū)植被覆蓋度逐漸增大，生長(zhǎng)季植被覆蓋度由0.28提升到0.45，但表現(xiàn)出明顯的階段性特征，快速提升階段和平穩(wěn)波動(dòng)階段交替進(jìn)行。

2)生長(zhǎng)季植被覆蓋度呈現(xiàn)為由東南向西北的梯度降低特征。2018年，研究區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度均值為0.45，南部地區(qū)數(shù)值基本大于0.6，中部在0.4左右，北部大部分地區(qū)在0.1以下。研究時(shí)段內(nèi)六盤(pán)山貧困區(qū)植被覆蓋整體改善，局部退化。其中，植被覆蓋改善的面積占51.91%，無(wú)顯著變化區(qū)域占44.22%，退化面積占3.87%。

3)植被覆蓋度與LST和土壤濕度的年內(nèi)變化緊密相關(guān)；空間上，LST和土壤濕度對(duì)植被覆蓋的作用類型表現(xiàn)為協(xié)同正相關(guān)、協(xié)同負(fù)相關(guān)、反向相關(guān)三大類型，總體上以協(xié)同正相關(guān)為主。

4)土壤濕度對(duì)植被生長(zhǎng)的影響明顯大于LST的影響。植被與土壤濕度的偏相關(guān)系數(shù)大于植被與LST的偏相關(guān)系數(shù)的像元占94.72%。因此，土壤水分條件的改善對(duì)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)與修復(fù)至關(guān)重要。

4.2 討論

1)六盤(pán)山貧困區(qū)生長(zhǎng)季植被覆蓋度呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，空間分布差異明顯，整體呈改善趨勢(shì)顯著，這主要與近20 a來(lái)國(guó)家實(shí)施的“退耕還林工程”和沙漠化治理工程有關(guān)，說(shuō)明生態(tài)建設(shè)已取得一定成效，但在研究時(shí)段內(nèi)，約3.87%的區(qū)域植被在生長(zhǎng)季出現(xiàn)了退化，需要引起高度警惕與關(guān)注。在人類活動(dòng)增強(qiáng)和全球氣候變暖的大背景下，植被覆蓋度的變化仍存在不確定性，這些區(qū)域植被退化的機(jī)理需要進(jìn)一步探究。

2)植被覆蓋的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化受到多重因子綜合影響，且單個(gè)因子與植被之間存在的時(shí)滯效應(yīng)和不同因子對(duì)植被存在的交互效應(yīng)，更增加了探究植被覆蓋度對(duì)各因子敏感性的難度。本研究在年尺度下的空間分析中發(fā)現(xiàn)，六盤(pán)山貧困區(qū)43.04%的范圍中，存在LST和土壤濕度對(duì)植被生長(zhǎng)的正向協(xié)同作用，但也有部分區(qū)域同時(shí)呈現(xiàn)為負(fù)向協(xié)同相關(guān)性，還有些區(qū)域存在植被覆蓋與LST正相關(guān)時(shí)，與土壤濕度負(fù)相關(guān)；反之，當(dāng)植被覆蓋與LST負(fù)相關(guān)時(shí)，與土壤濕度正相關(guān)。這種現(xiàn)象的存在，反映出植被覆蓋與LST和土壤濕度的相關(guān)性存在十分復(fù)雜的交互作用。后續(xù)研究中，將進(jìn)一步探討時(shí)間尺度、植被覆被類型、地形因子等諸多因素的影響。