近20年防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)植被動(dòng)態(tài)分析

胡 玲,孫 聰,范聞捷,劉海江,任華忠,崔要奎,*

1 北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院遙感與地理信息系統(tǒng)研究所, 北京 100871 2 空間信息集成與3S工程應(yīng)用北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100871 3 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站,北京 100012

在自然和人為因素的雙重影響下,我國(guó)北方干旱-半干旱區(qū)土地沙漠化問(wèn)題非常嚴(yán)重[1],土地沙漠化造成可利用的土地資源大幅度減少,嚴(yán)重壓縮了人類的生活空間[2],并且在大風(fēng)作用下,沙漠化地區(qū)沙塵暴頻發(fā),影響華北、東北及周邊的國(guó)家和地區(qū),造成重大財(cái)產(chǎn)損失,同時(shí)也嚴(yán)重制約著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[3],沙漠化防治和沙漠化土地修復(fù)工作刻不容緩。研究表明,植被能通過(guò)控制和固定流沙起到減緩?fù)恋赝嘶淖饔肹4]。我國(guó)政府高度重視生態(tài)保護(hù)工作, 2008年原環(huán)境保護(hù)部與中國(guó)科學(xué)院聯(lián)合發(fā)布了《全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃》[5],2011年國(guó)務(wù)院發(fā)布了《全國(guó)主體功能區(qū)規(guī)劃》[6],按照主導(dǎo)生態(tài)功能定位劃定了水源涵養(yǎng)、水土保持、防風(fēng)固沙和生物多樣性維護(hù)等不同類型的重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)。與此同時(shí),為加強(qiáng)國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù),財(cái)政部于2009年印發(fā)了《國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)移支付(試點(diǎn))辦法》,中央財(cái)政以一般性轉(zhuǎn)移支付的方式對(duì)國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)縣級(jí)政府進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)償[7]。截止到2019年,國(guó)家已累計(jì)下達(dá)轉(zhuǎn)移支付資金5000多億元,轉(zhuǎn)移支付縣域達(dá)到817個(gè)[8]。防風(fēng)固沙型國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)主要是指沙漠化敏感性高、土地沙化嚴(yán)重、沙塵暴頻發(fā)并影響較大范圍的區(qū)域,需要采取退耕(牧) 還林(草)、控制放牧強(qiáng)度、禁止開(kāi)礦等多種措施提高植被覆蓋以增強(qiáng)區(qū)域防風(fēng)固沙能力。

衛(wèi)星遙感能夠提供大范圍、長(zhǎng)時(shí)間序列的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù),在植被監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著十分重要的作用。生態(tài)參數(shù)遙感產(chǎn)品, 如歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)、葉面積指數(shù)(LAI)等,常用來(lái)監(jiān)測(cè)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)。相比于植被指數(shù)[9-11],LAI在監(jiān)測(cè)干旱-半干旱區(qū)植被方面有兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：(1)植被指數(shù)在低植被覆蓋區(qū)域容易受土壤背景值的影響[12]而不能準(zhǔn)確反映植被動(dòng)態(tài),而LAI描述的是植被冠層結(jié)構(gòu)的真實(shí)狀況,受土壤背景影響相對(duì)較??；(2)LAI有明確的物理意義,LAI定義為單位地表面積上單面綠葉面積的總和[13],是表征植被結(jié)構(gòu)和長(zhǎng)勢(shì)的重要參數(shù)[14],被廣泛的應(yīng)用到植被動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[15]和作物生長(zhǎng)模擬[16-17]。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,目前已有多種類型的LAI產(chǎn)品,例如,MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)LAI[18],GLASS (Global LAnd Surface Satellite)LAI[19],GLOBMAP (The GLOBal MApping Project) LAI[20], VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)LAI[21]等?；谶b感LAI產(chǎn)品對(duì)全球植被的監(jiān)測(cè)表明：在全球尺度上,近些年植被有明顯的變綠趨勢(shì)[22],且主要來(lái)自于中國(guó)南方森林和中國(guó)、印度耕地的貢獻(xiàn)[23]。在全球變綠的大背景下,摸清潛在沙漠化和沙漠化區(qū)域植被的變化情況對(duì)于了解此類地區(qū)的生態(tài)環(huán)境具有十分重要的意義,同時(shí)也可以檢驗(yàn)近年來(lái)國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)移支付政策實(shí)施成效。

鑒于此,本文以MODIS LAI產(chǎn)品為主要數(shù)據(jù)源,分析防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)在2000—2019年間LAI的時(shí)空變化情況,特別對(duì)比了轉(zhuǎn)移支付政策實(shí)施(2010年)前后該區(qū)域植被變化特征,同時(shí)分析氣候因素(氣溫和降水)對(duì)植被變化產(chǎn)生的影響,以期探索在當(dāng)前全球氣候變化的大背景下,防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)植被的變化情況與影響因素,從而為今后防風(fēng)固沙工作的開(kāi)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置、生態(tài)功能分區(qū)及研究區(qū)2019年的土地覆蓋分布圖Fig.1 Geographic location and land cover (data source: MODIS MCD12Q2 in 2019) of Study area (數(shù)據(jù)來(lái)源：MODIS MCD12Q2數(shù)據(jù)產(chǎn)品,https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q2v006/)

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

1.2.1LAI數(shù)據(jù)

本文的LAI數(shù)據(jù)為2000—2019年MOD15A2H,下載自美國(guó)NASA EOS/MODIS網(wǎng)站(https://search.earthdata.nasa.gov/search/),其空間分辨率為500 m,時(shí)間分辨率為8天。該數(shù)據(jù)集的主算法是通過(guò)3D 輻射傳輸模型,利用MODIS的紅外、近紅外地表反射率和衛(wèi)星觀測(cè)幾何參數(shù),從特定群落查找表(Biome-specific look-up tables, LUTs)中估算得到。在主算法不適用的情況,則以LAI—NDVI的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系來(lái)替代估算LAI[24]。MODIS LAI產(chǎn)品是目前進(jìn)行大范圍植被時(shí)空變化研究中最常用的遙感產(chǎn)品之一,同時(shí),我國(guó)草地區(qū)的地面驗(yàn)證研究[25-26]顯示該產(chǎn)品能夠較好的反映草地的生長(zhǎng)變化情況。

原始LAI產(chǎn)品經(jīng)拼接、投影轉(zhuǎn)換及裁剪等預(yù)處理后,為消除云和大氣影響,進(jìn)一步采用時(shí)間序列諧波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)[27]對(duì)2000—2019年的LAI時(shí)間序列進(jìn)行空值的填補(bǔ)及異常值的糾正,進(jìn)而得到研究區(qū)時(shí)空連續(xù)的LAI數(shù)據(jù)集。最后,為了聚焦LAI的年際變化情況,本文對(duì)8天的LAI產(chǎn)品進(jìn)行了年內(nèi)的平均,形成了近20年的逐年年平均LAI時(shí)間序列。

1.2.2氣象數(shù)據(jù)

本研究的氣象數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets)提供的中國(guó)氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集將全國(guó)700多個(gè)地面測(cè)量站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為算法的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象產(chǎn)品的生產(chǎn),產(chǎn)品的精度較高[28]。原始?xì)庀髷?shù)據(jù)為防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)2000—2018年的年均溫和年平均降水速率,空間分辨率為0.1°,數(shù)據(jù)預(yù)處理階段將原始的逐年年平均降水速率轉(zhuǎn)化為逐年年累計(jì)降水量,此外,為了和LAI進(jìn)行生態(tài)區(qū)尺度上的相關(guān)分析,進(jìn)一步將0.1°的氣象數(shù)據(jù)聚合到生態(tài)功能區(qū)尺度,得到8個(gè)生態(tài)功能區(qū)19年的氣象數(shù)據(jù)時(shí)間序列。

1.3 研究方法

1.3.1LAI時(shí)空變化趨勢(shì)分析

絕對(duì)變化率：采用一元線性回歸方法分析2000—2019年間單個(gè)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)(區(qū)域尺度)和單一像元(像元尺度)LAI的絕對(duì)變化趨勢(shì)。計(jì)算公式如式(1)：

(4)該生物復(fù)菌劑作為一種活菌制劑，產(chǎn)品的作用效果受施用方法、環(huán)境條件等方面的限制，大棚試驗(yàn)過(guò)程中作用效果不是非常穩(wěn)定，這也影響該產(chǎn)品的進(jìn)一步推廣、應(yīng)用。下階段，將深入研究其施用的土壤條件、作物類型、耕作方式、施用方法、施用量以及與之相應(yīng)的化肥施用狀況等，有針對(duì)性地篩選功能菌種，保證微生物肥料施用的有效性。

(1)

式中,Ratio為趨勢(shì)線斜率,即LAI的絕對(duì)年際變化率(m2m-2a-1)；LAIi是第i年的LAI值；i為年變量；n為觀測(cè)年數(shù)(n=20)。當(dāng)Ratio>0時(shí),表示植被LAI呈現(xiàn)增加趨勢(shì),反之則減少。利用F檢驗(yàn)對(duì)LAI的多年變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),若滿足P<0.05,則認(rèn)為該時(shí)間序列有顯著性變化,反之則無(wú)顯著變化。

相對(duì)變化率：在絕對(duì)變化率的基礎(chǔ)上,每個(gè)區(qū)域的相對(duì)變化率也同樣能夠反映當(dāng)前區(qū)域植被多年的變化情況。相對(duì)變化率的計(jì)算公式如式(2)：

(2)

式中,β為區(qū)域LAI變化的相對(duì)變化率,Ratio為區(qū)域LAI變化的絕對(duì)變化率,LAImean為區(qū)域LAI的多年平均值。

1.3.2LAI與氣候因子的相關(guān)性

選取Pearson系數(shù)來(lái)描述不同生態(tài)功能區(qū)的LAI值與氣溫、降水之間的相關(guān)關(guān)系,Pearson系數(shù)的計(jì)算公式如式(3)：

(3)

式中,Rxy為變量x,y之間的Pearson相關(guān)系數(shù)；xi表示第i年的LAI值；yi表示第i年的氣溫或者降水；xp,yp分別表示2000—2019年防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)年均LAI值及相應(yīng)的氣溫和降水值；i為年變量；n為監(jiān)測(cè)年數(shù)(n=20)。

為消除氣溫和降水之間耦合作用對(duì)植被的影響,分別計(jì)算氣溫、降水與LAI之間的偏相關(guān)系數(shù),得到某一氣候因子對(duì)植被單獨(dú)作用時(shí)的相關(guān)關(guān)系大小,偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如式(4)：

(4)

式中,rxy(z)描述的是排除變量z(氣溫或降水)的影響后,變量x(LAI)與變量y(氣溫或降水)的相關(guān)系數(shù)。rxy,rxz,ryz分別表示LAI、氣溫和降水兩兩之間的相關(guān)性系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)LAI 時(shí)空分布特征

空間分布上,LAI年平均值呈現(xiàn)顯著的東高西低分布(圖2),其中,東部的呼倫貝爾、科爾沁、渾善達(dá)克的LAI值多處于0.8—1.5 m2/m2之間,而從中部的陰山、騰格里、柴達(dá)木到西部的阿爾金、塔里木的LAI值偏低,0 m2/m2區(qū)域面積占比高達(dá)64%,僅有小部分綠洲區(qū)域有植被覆蓋, LAI值一般在0.5 m2/m2左右。

圖2 防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)2000—2019年LAI平均值的空間分布Fig.2 Spatial distribution of multi-year average LAI of the study area from 2000 to 2019

時(shí)間維度上,2000—2019年間,研究區(qū)LAI年均值具有顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖3),從2000年的0.19 m2/m2增長(zhǎng)到2019年的0.28 m2/m2,平均增長(zhǎng)速率為0.03 m2m-2(10a)-1(P<0.01)。

圖3 2000—2019年防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)LAI區(qū)域平均值時(shí)間序列Fig.3 Annual variation of reginal average LAI across the whole study area from 2000 to 2019

2.2 生態(tài)功能區(qū)尺度LAI變化特征

由于自然條件的差異,8個(gè)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)在整體呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)的同時(shí)也具有獨(dú)特的時(shí)空變化特征(圖4)。從絕對(duì)增長(zhǎng)速率看,東部的科爾沁的LAI增速最大,為0.12 m2m-2(10a)-1,西部的阿爾金的LAI增速最小,為0.0007 m2m-2(10a)-1；從相對(duì)增長(zhǎng)速率來(lái)看,科爾沁的增速依然最大,為0.2 m2m-2(10a)-1,而增速最小的生態(tài)功能區(qū)則是中部的陰山,為0.1 m2m-2(10a)-1。

圖4 不同生態(tài)功能區(qū)LAI年際變化情況Fig.4 Temporal dynamics of LAI of different ecological functional areas圖中黑色實(shí)線表示LAI的時(shí)間序列,紅色虛線表示2000—2019年共20年的年際變化趨勢(shì),藍(lán)色虛線表示2000—2009和2010—2019年兩個(gè)階段各自的年際變化趨勢(shì)

進(jìn)一步比較轉(zhuǎn)移支付(2010年)前后兩個(gè)時(shí)期植被LAI的趨勢(shì),除柴達(dá)木外,其他7個(gè)生態(tài)功能區(qū)在2010—2019年間LAI的增長(zhǎng)速率均高于2000—2009年,其中,科爾沁(2000—2009年：0.04 m2m-2(10a)-1,2010—2019年：0.195 m2m-2(10a)-1)和陰山(2000—2009年：-0.0139 m2m-2(10a)-1,2010—2019年：0.04 m2m-2(10a)-1)的增長(zhǎng)速率增加最為顯著。以上結(jié)果說(shuō)明,在生態(tài)區(qū)尺度,2010—2019年間,植被生長(zhǎng)狀況好轉(zhuǎn)相對(duì)于2000—2009年更明顯。

各個(gè)生態(tài)功能區(qū)植被覆蓋區(qū)LAI多年平均值在轉(zhuǎn)移支付前后的對(duì)比(圖5)反映出,2010—2019年,所有植被覆蓋區(qū)域的LAI區(qū)域平均值較2000—2009年都有一定程度的增長(zhǎng),絕對(duì)增長(zhǎng)量最多的是植被覆蓋度高的科爾沁,增幅為0.11 m2/m2,相對(duì)2000—2009年LAI提高20%,絕對(duì)增長(zhǎng)量最少的是陰山,增幅約為0.024 m2/m2,相對(duì)2000—2009年LAI提高9.9%。

圖5 各個(gè)生態(tài)功能區(qū)有植被覆蓋區(qū)域LAI在不同階段多年平均值對(duì)比Fig.5 Comparison of regional average LAI of different ecological functional areas 從左到右分別對(duì)應(yīng)從東到西分布的生態(tài)區(qū)

2.3 像元尺度LAI變化特征

像元尺度上(圖6),2000—2019年,16%的像元LAI呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)且具有明顯的空間異質(zhì)性：LAI增長(zhǎng)區(qū)域主要集中在研究區(qū)東部,呈片狀分布。東部LAI增長(zhǎng)的像元面積高達(dá)41.4%：科爾沁中有66.8%的像元呈現(xiàn)LAI增長(zhǎng)。中部的陰山、騰格里和柴達(dá)木,LAI增長(zhǎng)的像元呈現(xiàn)離散分布,增長(zhǎng)像元占比為9%；西部的阿爾金、塔里木,LAI增長(zhǎng)的像元呈帶狀分布,主要沿著河谷綠洲,增長(zhǎng)像元占比為6%。

對(duì)比轉(zhuǎn)移支付政策實(shí)施前后十年LAI變化趨勢(shì)空間分布圖(圖6),可以看出,2010—2019年LAI呈現(xiàn)顯著增加的面積相對(duì)2000—2009年有明顯的擴(kuò)張,面積比例從2000—2009年的3.5%提高到2010—2019年的7.7%,且基本分布在研究區(qū)東部(科爾沁和渾善達(dá)克南部),中部和西部LAI增長(zhǎng)的區(qū)域面積保持相對(duì)穩(wěn)定。另外,LAI增速也有一定程度的提升,尤其是研究區(qū)東部,2000—2009年,東部區(qū)區(qū)域平均LAI增速多為0.06—0.11 m2m-2(10a)-1,而到2010—2019年,LAI增速普遍提升到0.11—0.19 m2m-2(10a)-1。

圖6 像元尺度防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)區(qū)LAI變化趨勢(shì)Fig.6 Trend of LAI in pixel scale of different periods

結(jié)合土地覆蓋類型(圖1)分析研究區(qū)2000—2019年LAI呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)的分布情況,結(jié)果表明,LAI增長(zhǎng)的像元占研究區(qū)植被像元的41.6%,其中,83.7%的增長(zhǎng)區(qū)域是草地(對(duì)整個(gè)區(qū)域LAI增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)占比為73.7%),11.2%是農(nóng)田(對(duì)整個(gè)區(qū)域LAI增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)占比為16.5%),其他的森林、灌叢等占5.1%,說(shuō)明研究區(qū)LAI增長(zhǎng)絕大部分來(lái)自草地生長(zhǎng)狀況的改善。進(jìn)一步分析每種植被類型(草地、農(nóng)田和林地)的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn),不同植被類型LAI在近20年的增長(zhǎng)幅度也存在一定差異,草地區(qū)(占研究區(qū)面積的34.1%)有39%的像元呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng),農(nóng)田區(qū)(占研究區(qū)面積的2.2%)有82%的像元出現(xiàn)明顯增長(zhǎng),森林區(qū)(占研究區(qū)面積的0.14%)有75%的像元呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。可見(jiàn),森林和農(nóng)田增長(zhǎng)幅度更大,而草地雖然增長(zhǎng)幅度小,但是增長(zhǎng)面積大。

2.4 氣候因子對(duì)LAI的影響

為進(jìn)一步分析LAI增長(zhǎng)與轉(zhuǎn)移支付政策的相關(guān)關(guān)系,首先應(yīng)明晰氣候變化對(duì)植被長(zhǎng)勢(shì)的影響。研究[29-31]表明氣候?qū)χ脖挥芯薮笥绊?。?000年以來(lái),研究區(qū)的氣候整體穩(wěn)定,東部的科爾沁、渾善達(dá)克呈現(xiàn)微弱的暖濕化趨勢(shì)(圖7),但植被LAI顯著變化是否受到影響有必要進(jìn)一步探究。

圖7 近20年防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)氣候因子變化趨勢(shì)Fig.7 Trend of climate factors across the study area over the last 2 decades

相關(guān)和偏相關(guān)分析結(jié)果(表1)表明,近20年,研究區(qū)植被年際變化主要受降水影響且具有一定的空間異質(zhì)性,和溫度的相關(guān)性則較弱。降水的促進(jìn)作用東部大于西部,其中,東部科爾沁的LAI和降水的正相關(guān)最為顯著,相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)分別為0.72和0.85,說(shuō)明科爾沁植被LAI的顯著增長(zhǎng)很大程度上受益于當(dāng)?shù)亟邓康脑黾?圖7)。東部和中部的其他四個(gè)生態(tài)功能區(qū)：呼倫貝爾、渾善達(dá)克、陰山、騰格里和降水的相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)均大于0.6,與已有的研究結(jié)果一致[32]。降水是東部區(qū)植被生長(zhǎng)的主要水源,近20年來(lái)東部降水呈現(xiàn)一定程度的增加趨勢(shì)(圖7)增加了東部草地生長(zhǎng)的水源,故東部的LAI呈現(xiàn)成片的大面積增長(zhǎng)。分析表明,西部區(qū)LAI增長(zhǎng)與降水和溫度沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系,與部分已有研究得出的結(jié)論不同[33]。西部區(qū)近20年的氣候變化趨勢(shì)并不顯著,且該地降水稀少,蒸發(fā)量大[34],植被主要分布在綠洲,植被生長(zhǎng)所需水分主要來(lái)自地下水和冰川融水補(bǔ)給的河川徑流,因此位于西部的生態(tài)區(qū),其LAI和降水年際變化的相關(guān)性較弱。

3 討論

近20年,我國(guó)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的植被狀況有明顯好轉(zhuǎn),并且在研究區(qū)的不同位置表現(xiàn)出不同特征：LAI在年平均值增長(zhǎng)幅度和呈現(xiàn)增長(zhǎng)的區(qū)域面積兩個(gè)方面有東部>西部>中部的特點(diǎn),這和東、中、西三個(gè)區(qū)域的氣候條件是相關(guān)的。相對(duì)而言,東部的氣候相對(duì)濕潤(rùn),適宜植被生長(zhǎng)的區(qū)域遠(yuǎn)多于中西部,加上近20年?yáng)|部降水量相對(duì)于中西部的增長(zhǎng)更加明顯,因而東部植被好轉(zhuǎn)的趨勢(shì)會(huì)更加明顯?？紤]到植被變化存在非線性的情況,利用非參數(shù)檢驗(yàn)方法Mann-Kendall(MK)分析得到研究區(qū)植被LAI的年際變化趨勢(shì)空間分布情況(圖8)和圖6的基本一致。

圖8 2000—2019年間像元尺度防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)區(qū)LAI變化趨勢(shì)空間分布(MK算法)Fig.8 Spatial distribution of LAI trend in pixel scale during 2000—2019 (MK algorithm)

LAI增長(zhǎng)在不同時(shí)期也有一定差異。LAI在2010—2019年的增長(zhǎng)幅度和呈現(xiàn)增加的像元面積高于2000—2009年,但氣溫和降水在這兩個(gè)時(shí)期沒(méi)有顯著區(qū)別。特別在研究區(qū)西部,近20年,氣溫和降水都沒(méi)有顯著變化,但植被LAI呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng),人為因素的影響不容忽視,主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：(1)2010年《全國(guó)主體區(qū)功能規(guī)劃》發(fā)布后,國(guó)家啟動(dòng)了重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)移支付政策,與此同時(shí)生態(tài)環(huán)境部與財(cái)政部共同開(kāi)展了轉(zhuǎn)移支付資金效果評(píng)估,一系列政策推動(dòng)生態(tài)功能區(qū)內(nèi)的地方政府更加重視生態(tài)環(huán)境保護(hù)與治理工作,對(duì)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與恢復(fù)起到積極的促進(jìn)作用。MODIS土地覆蓋數(shù)據(jù)顯示,研究區(qū)自然植被的面積占比從33.3%(2000年)增長(zhǎng)到34.4%(2019年),面積增長(zhǎng)約1.8萬(wàn)km2,草地的恢復(fù)對(duì)研究區(qū)LAI增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)很大；(2)研究區(qū)農(nóng)田L(fēng)AI的增長(zhǎng)也受人為因素的影響。農(nóng)作物生長(zhǎng)很大程度上受農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步(施肥量、灌溉面積增加等)的影響[35],雖然研究區(qū)的農(nóng)田只占總面積的2.2%,但80%的農(nóng)田L(fēng)AI呈現(xiàn)了顯著的增長(zhǎng),農(nóng)田植被長(zhǎng)勢(shì)明顯變好,產(chǎn)量增加,農(nóng)田變化的影響也值得關(guān)注。

本文初步揭示了防風(fēng)固沙功能區(qū)LAI年際變化的影響因子,但依然存在一些不足：(1)氣候?qū)χ脖簧L(zhǎng)的影響非常復(fù)雜,本文只考慮氣溫和降水的年平均值對(duì)LAI的影響,在解釋某些地區(qū)LAI變化規(guī)律時(shí)會(huì)有一定的局限性。另外,氣溫和降水在生長(zhǎng)季和非生長(zhǎng)季對(duì)植被的影響也會(huì)不同[32],因此,需要分不同時(shí)期去量化氣候因子對(duì)LAI的影響；(2)研究區(qū)不同自然地理?xiàng)l件造成的物候周期不盡一致,本研究分析了植被LAI年平均值的年際變化情況,但植被年內(nèi)物候的差異同樣也會(huì)影響植被的固沙能力,這部分的影響將在今后的研究中著重分析；(3)除自然因素外,人為因素對(duì)防風(fēng)固沙區(qū)植被的影響需要重視,人為因素貢獻(xiàn)程度缺少定量化的數(shù)據(jù)支撐,因此,如何剝離自然和人為因素,量化人為因素對(duì)防風(fēng)固沙區(qū)植被的影響是未來(lái)研究的重點(diǎn)。

防風(fēng)固沙區(qū)LAI的變好趨勢(shì)能否進(jìn)一步提高防風(fēng)固沙能力還需要探討,主要原因有：(1)研究區(qū)位于我國(guó)的干旱-半干旱區(qū),氣候條件是制約植被生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。特別是在西部干旱區(qū),大面積裸露地表是主要風(fēng)沙源,因退耕還林還草而產(chǎn)生的固沙效果有限,即使有轉(zhuǎn)移支付政策的干預(yù),風(fēng)沙也不可能被完全消除；(2)研究區(qū)植被LAI的增長(zhǎng)部分來(lái)自農(nóng)田,農(nóng)田面積的持續(xù)增加、化肥施用等可能會(huì)成為影響該地生態(tài)環(huán)境的一個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn),影響后續(xù)植被的生長(zhǎng)。因此,近20年植被生長(zhǎng)的情況可以作為今后制訂植被保護(hù)政策的參考,但也必須得結(jié)合具體情況做出修訂。

4 結(jié)論

防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)作為我國(guó)北方地區(qū)的生態(tài)安全屏障,具有重要的戰(zhàn)略地位?；贛ODIS LAI遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品,本文對(duì)2000年以來(lái)我國(guó)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的植被動(dòng)態(tài)進(jìn)行時(shí)間序列分析,并探討了氣候?qū)χ脖蛔兓挠绊?。結(jié)果顯示,2000—2019年,我國(guó)防風(fēng)固沙重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的植被狀況有顯著改善,LAI年均增長(zhǎng)率約為0.03 m2m-2(10a)-1。LAI變化有明顯的時(shí)空特征,空間上,LAI主要增長(zhǎng)區(qū)域集中在東部半干旱草原區(qū),受降水增加影響；而在西部干旱荒漠區(qū),LAI有小幅度的增長(zhǎng),且呈現(xiàn)沿河和山麓的帶狀分布。時(shí)間上, LAI在2010—2019年的增長(zhǎng)幅度、增長(zhǎng)面積比例均高于2000—2009年的,研究區(qū)西部植被LAI的增長(zhǎng)和LAI在不同階段的增長(zhǎng)差異主要受人為因素(防風(fēng)固沙政策的實(shí)施、農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步等)的影響。