近20 a環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI時(shí)空分異及其對(duì)氣候變化和LUCC的響應(yīng)

黃棟 ，李鵬 ，董南*

1. 教育部人文社科重點(diǎn)研究基地/海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116029；

2. 遼寧師范大學(xué)海洋可持續(xù)發(fā)展研究院，遼寧 大連 116029；3. 建設(shè)綜合勘查研究設(shè)計(jì)院有限公司，北京 100007

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，是全球或區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測(cè)的“指示器”，反映區(qū)域植被活動(dòng)特征、區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況，區(qū)域氣候變化和生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況（彭文甫等，2019；魏榕等，2021），其對(duì)全球變化的響應(yīng)研究已經(jīng)成為 IGBP（國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃）的核心內(nèi)容之一（朱長(zhǎng)明等，2019），已被廣泛應(yīng)用于氣候變化、植被景觀生態(tài)格局、區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)等（穆少杰等，2012；He et al.，2017；Munkhnasan et al.，2018；朱長(zhǎng)明等，2019）。NDVI（Normal Difference Vegetation Index，歸一化植被指數(shù)）作為表征植被生長(zhǎng)狀況的指示因子（Zhao et al.，2018），以無(wú)量綱的輻射測(cè)度指標(biāo)來(lái)反映綠色植被的相對(duì)豐度和發(fā)育狀況，是最為常用的植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)指標(biāo)（白建軍等，2014；楊波等，2019），其中植被生長(zhǎng)季 NDVI（Growing Season NDVI，以下簡(jiǎn)稱GS_NDVI）能更為有力的反映年度植被狀況，已在區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化研究中得到廣泛應(yīng)用（Liu et al.，2018）。

植被覆蓋變化受氣候和人類活動(dòng)共同影響（劉家福等，2018）。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)植被覆蓋變化及其對(duì)氣候或人類活動(dòng)的響應(yīng)開(kāi)展了大量研究，Liu et al.（2018）基于長(zhǎng)時(shí)間序列植被數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)中國(guó)西南地區(qū)54.1%的植被變化與氣候變化密切相關(guān)；Zhang et al.（2016）研究發(fā)現(xiàn)，決定長(zhǎng)江流域植被綠度的主要?dú)夂蛞蛩貫闅鉁?，而降水?duì)植被變化的影響相對(duì)較??；楊波等（2019）研究發(fā)現(xiàn)2000—2017年榆林市植被得到了有效恢復(fù)，NDVI年均增長(zhǎng)率為4.92%，NDVI變化與降水、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、還林還草面積等因素均表現(xiàn)出顯著正相關(guān)；劉憲鋒等（2015）探討了ENSO對(duì)秦巴山區(qū)植被可能造成的影響，并利用造林面積探討了人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋的影響。21世紀(jì)以來(lái)，渤海區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化浪潮獲得極大進(jìn)展，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出加速化、臨?；目傮w趨勢(shì)，使得工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題隨之凸顯，逐漸成為資源環(huán)境問(wèn)題的高度敏感區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)（劉彥隨等，2015；楊洋等，2015）。但針對(duì)環(huán)渤海地區(qū)NDVI變化及其驅(qū)動(dòng)力的研究并不多見(jiàn)，并且在驅(qū)動(dòng)力或影響因素方面，更多的是關(guān)注氣候因素，對(duì)人類活動(dòng)影響的考察多從一個(gè)或幾個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)入手，較少關(guān)注區(qū)域土地利用格局及變化，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)局限于行政單元，無(wú)法揭示空間細(xì)節(jié)（Liu et al.，2018）。而土地利用變化高度集成了人類活動(dòng)的眾多信息，可作為考察人類活動(dòng)影響的重要手段，是探析區(qū)域植被覆蓋變化的重要途徑（徐勇等，2016）。

鑒于此，本文利用近20 a的遙感數(shù)據(jù)，首先從區(qū)域和像元尺度揭示環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI時(shí)空分異特征，接著以土地利用變化作為人類活動(dòng)的一般途徑，從氣候因素和土地利用變化兩個(gè)方面探討GS_NDVI變化的影響因素，從多個(gè)層面認(rèn)識(shí)和把握植被覆蓋空間特征和變化規(guī)律，有助于區(qū)域?qū)嵭胁煌瑢用嬗嗅槍?duì)性的統(tǒng)籌管理，對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，也可為陸海統(tǒng)籌背景下有效制定環(huán)境政策并推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

渤海是我國(guó)唯一的內(nèi)海，海岸線長(zhǎng)約5700 km，被遼東半島、華北平原和山東半島環(huán)繞成“C”形（圖1）。萊州灣、渤海灣和遼東灣分別位于環(huán)渤?！癈”形的北部，西部和南部（麻馨月等，2016）。環(huán)渤海地區(qū)地處中緯度，位于華北、華東和東北的結(jié)合部，東部的遼東半島和山東半島多丘陵，中部為廣闊的華北平原，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，橫跨濕潤(rùn)、半濕潤(rùn)及半干旱3個(gè)地帶（毋亭等，2014；梁守真等，2015）。年均氣溫8—12 ℃，年均降水量400—1000 mm，降水主要集中在夏季，尤以7、8月居多。環(huán)渤海地區(qū)的地形地貌以平原和低山丘陵為主，地勢(shì)呈北高南低、西高東低的空間格局（王曉利等，2019）。

圖1 研究區(qū)概況Fig. 1 Overview of the study area

根據(jù)2018年12月生態(tài)環(huán)境部、國(guó)家發(fā)展改革委員會(huì)、自然資源部聯(lián)合印發(fā)的《渤海綜合治理攻堅(jiān)戰(zhàn)行動(dòng)計(jì)劃》，本研究中的環(huán)渤海地區(qū)是指環(huán)繞渤海“1+12”沿海城市，即天津市和其他12個(gè)沿海地級(jí)及以上城市（大連市、營(yíng)口市、盤(pán)錦市、錦州市、葫蘆島市、秦皇島市、唐山市、滄州市、濱州市、東營(yíng)市、濰坊市、煙臺(tái)市）。

1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括中國(guó)季度NDVI數(shù)據(jù)、土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、DEM、氣象數(shù)據(jù)、行政區(qū)劃矢量邊界數(shù)據(jù)等，氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（CMDSC）（http://data.cma.cn/）除氣象數(shù)據(jù)外的其它數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（RESDC）（http://www.resdc.cn），詳見(jiàn)表1。本研究所需的 2000—2018年長(zhǎng)時(shí)間序列GS_NDVI數(shù)據(jù)由基于中國(guó)季度植被指數(shù)空間分布數(shù)據(jù)集得到，計(jì)算方法為取第二和第三季度NDVI平均值；地形數(shù)據(jù)由DEM數(shù)據(jù)計(jì)算獲??；土地利用數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)包括6個(gè)一級(jí)類，25個(gè)二級(jí)類（劉紀(jì)遠(yuǎn)等，2009）；氣溫、降雨1 km格網(wǎng)空間數(shù)據(jù)由氣象數(shù)據(jù)經(jīng)空間插值處理得到。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源Table 1 Data sources

1.3 研究方法

1.3.1 相關(guān)性分析

相關(guān)分析是通過(guò)對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相互關(guān)系（王麗霞等，2019），本研究采用相關(guān)分析測(cè)度GS_NDVI與氣候因素之間的密切程度，其計(jì)算公式為：

式中：

r——計(jì)算得到的Pearson相關(guān)系數(shù)；

x和y——兩個(gè)變量的值；

n——變量的個(gè)數(shù)，r＞0表示正相關(guān)，r＜0表示負(fù)相關(guān)；r的絕對(duì)值越大，表明兩個(gè)變量間的相關(guān)性越強(qiáng)。

1.3.2 穩(wěn)定性評(píng)價(jià)

變異系數(shù)（Cvariation，coefficient of variation）可用于衡量某一序列觀測(cè)值的離散程度，已在地理數(shù)據(jù)的空間差異性研究中得到廣泛應(yīng)用（萬(wàn)昌君等，2019；閆賽佳等，2020），本文引入變異系數(shù)揭示環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI在像元尺度下隨時(shí)間變化的穩(wěn)定程度，計(jì)算公式如下：

式中：

Cvariation變異系數(shù)，Cvariation值越大，表明GS_NDVI在該尺度上隨時(shí)間變化的穩(wěn)定程度越低，反之穩(wěn)定程度則越高；

m——時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量，本文中為19；

MGSNDVI——m個(gè)時(shí)間序列GS_NDVI平均值；

Vi——第 i年 GS_NDVI值（i=1, 2, 3……, 19）。

1.3.3 變化趨勢(shì)分析

采用一元線性回歸分析方法逐像元對(duì)環(huán)渤海地區(qū)2000—2018年GS_NDVI時(shí)間序列進(jìn)行模擬，以獲取其在像元尺度下的時(shí)間序列變化趨勢(shì)，是研究植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的有力手段（劉憲鋒等，2015），計(jì)算方法為：

式中：

S——GS_NDVI序列的回歸趨勢(shì)斜率，其為正或負(fù)時(shí)分別表示 GS_NDVI序列2000—2018年隨時(shí)間變化而呈現(xiàn)改善或退化趨勢(shì)；

N——研究期總年數(shù)，本文中N為19；

i——年份；

Vi——第i年GS_NDVI值。

2 環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI時(shí)空分異

2.1 環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI時(shí)間變化特征

2000—2018年環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI隨時(shí)間變化情況如圖2，可見(jiàn)區(qū)域尺度下GS_NDVI呈總體升高趨勢(shì)，由2000年的0.6227增加至2018年的0.6755，其中2002年出現(xiàn)最低值0.6157，2008年出現(xiàn)最高值0.7091。圖2同時(shí)展示了環(huán)渤海地區(qū)不同年份不同等級(jí) GS_NDVI所占比例，總體來(lái)看GS_NDVI高值（GS_NDVI＞0.7）所占區(qū)域總面積比例明顯提升，2000年占比不到30%，到2018年已提升到約60%，其中在2002年所占比例最低，2008年所占比例最高，這與區(qū)域GS_NDVI平均值隨時(shí)間變化特征一致。從區(qū)域尺度總體特征來(lái)看，環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，表明區(qū)域植被覆蓋總體得到了改善。

圖2 2000—2018年環(huán)渤海地區(qū)不同年份不同等級(jí)GS_NDVI占比及平均值Fig. 2 Interannual variation of percentage and regional average GS_NDVI during 2000-2018

2.2 環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI變化的空間差異特征

2.2.1 GS_NDVI空間差異

像元尺度下GS_NDVI變化更為細(xì)致地反映出行政區(qū)劃單元內(nèi)部的細(xì)節(jié)。圖3a為2000—2018年環(huán)渤海 13市平均 GS_NDVI空間分布，其空間格局表現(xiàn)為北高南低、臨海區(qū)域低并呈帶狀分布、城市中心區(qū)低值呈聚集分布（尤其是華北平原和山東北部）。

圖3b為2000—2018年環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI變化空間分布，從像元數(shù)量占比來(lái)看，約74.10%的像元 GS_NDVI變化值為正，25.32%的像元GS_NDVI變化值為負(fù)，其他少量像元無(wú)變化，可見(jiàn)環(huán)渤海地區(qū)植被總體朝著改善方向發(fā)展，同時(shí)部分地區(qū)植被發(fā)生了退化或惡化。分析原因在于一方面國(guó)家綠化和生態(tài)建設(shè)等大規(guī)模展開(kāi)，為工程實(shí)施的重點(diǎn)區(qū)域植被覆蓋帶來(lái)明顯改善；但另一方面，伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市化和臨海化建設(shè)進(jìn)程不斷加快，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，人地矛盾加劇，也使一些地區(qū)植被覆蓋退化嚴(yán)重。

細(xì)致來(lái)看，圖3b顯示，像元尺度下GS_NDVI變化的空間異質(zhì)性大，臨海的像元GS_NDVI呈較為明顯的負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，西部河北省的平原地區(qū)也有較為聚集的像元GS_NDVI呈負(fù)增長(zhǎng)，另外山東省濰坊市西部有明顯的GS_NDVI變化的負(fù)值聚集。21世紀(jì)以來(lái)，環(huán)渤海地區(qū)的城鄉(xiāng)建設(shè)應(yīng)沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求，大規(guī)模的工業(yè)園區(qū)、旅游開(kāi)發(fā)、港口和城鎮(zhèn)建設(shè)等使得臨海的“C”型帶成為城鎮(zhèn)化建設(shè)的熱點(diǎn)區(qū)域，因此該類區(qū)域GS_NDVI明顯降低，植被多呈退化趨勢(shì)，而距離城市中心越近城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張?jiān)矫黠@，植被退化越顯著。

圖3 1 km格網(wǎng)尺度下2000—2018年平均GS_NDVI和GS_NDVI變化Fig. 3 The mean GS_NDVI during the period of 2000 to 2018 and the changing value of GS_NDVI from 2000 to 2018 at 1 km pixel scale

2.2.2 GS_NDVI穩(wěn)定性的空間差異

基于變異系數(shù)的GS_NDVI穩(wěn)定性分析，獲取像元尺度環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性空間分布（圖4），參考齊亞霄等（2020）的分類方法并結(jié)合本文中變異系數(shù)的空間分布特征對(duì)其進(jìn)行分級(jí)，統(tǒng)計(jì)各級(jí)別對(duì)應(yīng)的面積得到表2。圖4和表2中數(shù)據(jù)顯示，弱變異像元對(duì)應(yīng)的面積占比為82.04%，說(shuō)明環(huán)渤海地區(qū)大部分像元GS_NDVI隨時(shí)間變化穩(wěn)定性較高；也有 17.96%的像元GS_NDVI隨時(shí)間變化不穩(wěn)定，表現(xiàn)出越臨近海岸變異性越強(qiáng)的特點(diǎn)，尤其是渤海灣和萊州灣周邊（唐山市、天津市、滄州市、濱州市、東營(yíng)市、濰坊市等）的近海區(qū)具有較強(qiáng)和強(qiáng)變異的像元呈顯著的空間聚集特征，同時(shí)表現(xiàn)出南部明顯高于北部的特征。其原因在于：山東為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)植被覆蓋面積較多，植被覆蓋分布較為破碎，短期氣候的微小波動(dòng)和人類活動(dòng)更易引起的植被覆蓋的變化從而使得其變異性更強(qiáng)（毋亭等，2014）；相較之下環(huán)渤?！癈”型的北部城市林地比例較大，植被的聚集特征較為顯著，穩(wěn)定性更強(qiáng)。

圖4 像元尺度下GS_NDVI隨時(shí)間變化的變異系數(shù)Fig. 4 Coefficient of GS_NDVI variation at pixel scale

表2 不同類別變異系數(shù)對(duì)應(yīng)的面積占比Table 2 The area ratios of different kind of CV

2.2.3 GS_NDVI變化趨勢(shì)的空間差異

基于逐像元一元線性回歸方程，得到環(huán)渤海地區(qū)像元尺度GS_NDVI變化趨勢(shì)的空間分布（圖5），參考李雙雙等（2012）、楊波等（2019）的分類方法，將本文中GS_NDVI變化程度和變化趨勢(shì)劃分為7類并統(tǒng)計(jì)各類所占區(qū)域總面積的比例。結(jié)合表3和圖5中的數(shù)據(jù)可知，除去基本不變的像元（占比13.13%），24.63%的像元 GS_NDVI呈退化趨勢(shì)，62.23%的像元GS_NDVI呈改善趨勢(shì)，其空間分異特征明顯，其中臨海區(qū)域有明顯的植被退化趨勢(shì)，另外唐山市、天津市、濰坊市也有大面積明顯的植被退化區(qū)域，該類區(qū)域大都經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快?？傮w來(lái)看，GS_NDVI變化趨勢(shì)為大部改善、局部退化。其原因在于，環(huán)渤海地區(qū)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與治理是社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)，近年來(lái)政府倡導(dǎo)下生態(tài)建設(shè)工程帶來(lái)的生態(tài)效益正在不斷顯現(xiàn)，隨著“三北防護(hù)林”工程的持續(xù)推進(jìn)，渤海綜合治理攻堅(jiān)戰(zhàn)的全面開(kāi)展，以及各項(xiàng)生態(tài)工程的積極實(shí)施，環(huán)渤海地區(qū)的植被覆蓋會(huì)得到進(jìn)一步的改善；但在人口與經(jīng)濟(jì)社會(huì)要素高度密集的城市周邊，城市擴(kuò)張導(dǎo)致部分區(qū)域GS_NDVI有所退化，為此類區(qū)域的生態(tài)環(huán)境帶來(lái)壓力。

圖5 像元尺度下GS_NDVI空間變化趨勢(shì)Fig. 5 Spatial changing trend of GS_NDVI at pixel scale

表3 變化趨勢(shì)對(duì)應(yīng)的變化程度、像元面積比例Table 3 The changing degree and area ratios of different changing trend

3 環(huán)渤海地區(qū) GS_NDVI對(duì)氣候變化和LUCC的響應(yīng)

3.1 環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI對(duì)氣候變化的響應(yīng)

基于2000—2018年環(huán)渤海地區(qū)氣象站點(diǎn)降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)，經(jīng)空間插值得到2000—2018年1 km降水、氣溫空間數(shù)據(jù)，進(jìn)一步得到研究區(qū)2000—2018多年平均降水、氣溫在1 km像元尺度下的空間分布（圖6），降水、氣溫均表現(xiàn)為南部大于北部的總體特征。

圖6 研究區(qū)2000—2018年多年平均降水量和氣溫Fig. 6 Mean annual precipitation and temperature during the period of 2000 to 2018

從區(qū)域尺度來(lái)看，2000年以來(lái)環(huán)渤海13市的氣候整體呈“氣溫升高，降水增多”的趨勢(shì)（圖7、8），分別對(duì)區(qū)域尺度的年均降水與 GS_NDVI、年均氣溫與GS_NDVI作相關(guān)分析（圖7、8），得到各自的相關(guān)系數(shù)分別為 0.6（P＜0.01）和 0.07（P＞0.05），GS_NDVI與降水之間的相關(guān)關(guān)系達(dá)到顯著性水平，與溫度無(wú)顯著相關(guān)性，可見(jiàn)區(qū)域尺度的年均降水量對(duì)環(huán)渤海地區(qū)的植被變化影響更大，年均溫度的影響較為微弱，這一結(jié)果與梁守真等（2015）、于泉洲等（2015）的研究結(jié)果一致，分析其原因在于環(huán)渤海地區(qū)多為半濕潤(rùn)、半干旱氣候，降水量較南方地區(qū)少且年際波動(dòng)大，而溫度年際變化較為穩(wěn)定（計(jì)算得到降水和溫度年際變化的變異系數(shù)分別為0.16和0.06），使得降水更易成為影響GS_NDVI年際變化的氣候因子。

圖7 區(qū)域尺度環(huán)渤海地區(qū)降水與GS_NDVI相關(guān)關(guān)系Fig. 7 Correlation between GS_NDVI and precipitation at regional scale

圖8 區(qū)域尺度環(huán)渤海地區(qū)氣溫與GS_NDVI相關(guān)關(guān)系Fig. 8 Correlation between GS_NDVI and temperature at regional scale

基于2000—2018年降水、氣溫和GS_NDVI空間數(shù)據(jù)，采用相關(guān)分析逐像元分別求取降水與GS_NDVI和氣溫與 GS_NDVI的相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行 P＜0.05的顯著性檢驗(yàn)，得到像元尺度降雨、氣溫與GS_NDVI的相關(guān)系數(shù)空間分布（圖9）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，降水和氣溫對(duì) GS_NDVI驅(qū)動(dòng)達(dá)到顯著性（P＜0.05）及以上水平的像元分別占研究區(qū)總面積的7.93%和2.82%，可見(jiàn)研究區(qū)GS_NDVI年際變化受降水影響明顯強(qiáng)于氣溫影響，這與全區(qū)尺度的研究結(jié)果一致：其中降水-GS_NDVI顯著相關(guān)的區(qū)域中，正相關(guān)像元占比為97%，氣溫-GS_NDVI顯著相關(guān)的區(qū)域中，正相關(guān)像元占比為72%，可見(jiàn)該區(qū)域雨水充沛、熱量豐富對(duì)植被恢復(fù)和生長(zhǎng)有利。從空間分布來(lái)看（圖9），降水對(duì)GS_NDVI具有顯著影響的區(qū)域主要分布在遼東半島的大連市、山東半島的煙臺(tái)市、滄州市南部；氣溫對(duì)GS_NDVI具有顯著影響的區(qū)域在唐山市南部和秦皇島市東南部有較為聚集的分布，在其他區(qū)域的分布相對(duì)稀疏。

圖9 像元尺度降雨、氣溫與GS_NDVI的相關(guān)系數(shù)空間分布（P＜0.05）Fig. 9 Spatial distribution of correlation coefficient of GS_NDVI and climate factors at pixel scale

3.2 環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI對(duì)LUCC的響應(yīng)

3.2.1 環(huán)渤海地區(qū)土地利用變化

圖10顯示，環(huán)渤海地區(qū)土地利用具有較大的空間差異，區(qū)域的主體類型為耕地（2000、2010和2018年占研究區(qū)總面積比例均為50%以上），其基本特征為南多北少，其中，山東省為農(nóng)業(yè)大省，土地利用類型以耕地為主；林地的基本特征為北多南少，主要集中在環(huán)渤海C形帶北部的遼寧省營(yíng)口市、錦州市、葫蘆島市以及河北省秦皇島市；草地在煙臺(tái)市、秦皇島市、唐山市有較為明顯的聚集；建設(shè)用地主要分布在臨海區(qū)和城市中心建成區(qū)，其中渤海灣的天津市是建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的熱點(diǎn)地區(qū)，土地利用的基本格局決定了環(huán)渤海地區(qū) GS_NDVI的基本特征，即北高南低，臨海區(qū)域低、城市中心周邊區(qū)域低。

圖10 研究區(qū)2000、2010、2018年土地利用類型空間分布Fig. 10 Spatial distribution of land use at 2000, 2010 and 2018

結(jié)合環(huán)渤海地區(qū)2000—2018年各一級(jí)類土地利用面積變化和土地利用變化矩陣（表4、5），該時(shí)期土地利用一級(jí)類有所變化的像元面積占區(qū)域總面積約為50%，從各土地利用類型面積占區(qū)域總面積比例來(lái)看（表4），建設(shè)用地增加3.2%，耕地減少2.87%，草地減少2.2%、水域增加2.65%、未利用地減少 0.89%、林地增加 0.12%，可見(jiàn)區(qū)域土地利用變化以耕地和草地的減少、建設(shè)用地和水域的增加為主。從區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)看（表5），耕地的主要去向?yàn)榻ㄔO(shè)用地（耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的面積占比約為研究區(qū)總面積的9.2%，是區(qū)域土地利用變化面積最大的轉(zhuǎn)換類型）；林地的主要去向?yàn)楦兀浯螢椴莸睾徒ㄔO(shè)用地；草地的主要去向?yàn)楦?；水域面積明顯增加，主要來(lái)源于建設(shè)用地和耕地；未利用地明顯減少，主要去向?yàn)楦亍⑺蚝徒ㄔO(shè)用地；建設(shè)用地明顯增加，主要來(lái)源于耕地（耕地轉(zhuǎn)出面積占2018年建設(shè)用地總面積的59%）。從空間分布來(lái)看，建設(shè)用地在臨海區(qū)、各城市中心周邊地區(qū)有較為明顯的增加，草地在秦皇島市北部、東營(yíng)市東北部、錦州市西部有所減少，林地在秦皇島市東北部和錦州市西部有明顯增加；另外，臨海區(qū)（尤其是渤海灣和萊州灣）水域也有明顯增加。

表4 2000、2010、2018年環(huán)渤海地區(qū)土地利用類型面積及占比Table 4 Areas and ratios of different land use types in 2000, 2010 and 2018

表5 2000—2018年研究區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 5 Transitions of the land use during 2000-2018 km2

3.2.2 環(huán)渤海地區(qū)土地利用變化對(duì) GS_NDVI的影響

基于環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI變化趨勢(shì)，分別利用表3中7種類型的像元（即明顯退化、中度退化、輕度退化、基本不變、輕度改善、中度改善和明顯改善），提取2000年和2018年對(duì)應(yīng)的土地利用類型及其變化，表6展示了7種類型的像元所對(duì)應(yīng)的土地利用變化面積占該類像元面積總數(shù)最大的前兩位，表中數(shù)據(jù)顯示，7種類型像元對(duì)應(yīng)的土地利用變化均涉及耕地，分析原因在于，環(huán)渤海地區(qū)作為我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)耕作區(qū)，土地利用主導(dǎo)類型為耕地，空間分布最為廣泛，土地利用變化的過(guò)程中難以避免對(duì)耕地的影響。像元為退化（明顯退化、中度退化、輕度退化）趨勢(shì)對(duì)應(yīng)的主要土地利用變化均有耕地→建設(shè)用地，表明建設(shè)用地的擴(kuò)張是導(dǎo)致GS_NDVI呈退化趨勢(shì)的重要原因，結(jié)合圖10中建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的空間分布特點(diǎn)，GS_NDVI呈退化趨勢(shì)的區(qū)域主要分布在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的城市周邊。像元為改善（輕度改善、中度改善、明顯改善）趨勢(shì)對(duì)應(yīng)的主要土地利用類型無(wú)變化，表明植被覆蓋的改善更傾向于發(fā)生在土地利用較為穩(wěn)定的區(qū)域中，其中耕地→耕地的占比遠(yuǎn)大于其他類型，分析原因在于：（1）從區(qū)域尺度來(lái)看，2000年以來(lái)環(huán)渤海地區(qū)的氣候整體呈“氣溫升高，降水增多”的趨勢(shì)，雨水充沛、熱量豐富對(duì)植被恢復(fù)和生長(zhǎng)有利；（2）新技術(shù)的投入、農(nóng)業(yè)灌溉條件的改善、對(duì)農(nóng)田管理的加強(qiáng)等，使得耕地質(zhì)量得到提高，農(nóng)作物增收增產(chǎn)，相應(yīng)的GS_NDVI隨之升高（梁守真等，2015）。

表6 不同變化趨勢(shì)的像元對(duì)應(yīng)的主要土地利用類型及其變化（2000—2018年）Table 6 The main types of land use and the ratios corresponded by pixels with different kinds of changing trend from 2000 to 2018

綜合2000—2018年的土地利用變化（圖10）和GS_NDVI時(shí)空變化特征，結(jié)合區(qū)域發(fā)展背景分析得知，自 2000年“三北”防護(hù)林工程第二階段的實(shí)施，隨著其體系建設(shè)的完善，國(guó)家相繼實(shí)施了京津風(fēng)沙源治理、封育政策等一系列生態(tài)保護(hù)措施，促進(jìn)了環(huán)渤海地區(qū)部分區(qū)域的植被恢復(fù)和生長(zhǎng)，使得全區(qū)尺度的GS_NDVI呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；臨海區(qū)域（尤其是渤海灣和萊州灣）的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅速，人工濕地?cái)U(kuò)增明顯，使得水域面積大幅增加，加上退耕還濕、濕地恢復(fù)與保護(hù)工程以及新建濕地自然保護(hù)區(qū)工程的實(shí)施，沿岸區(qū)域?yàn)I海濕地有所恢復(fù)，尤其是渤海灣和萊州灣沿岸區(qū)域，該類區(qū)域部分像元GS_NDVI有所改善；同時(shí)隨著環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)、京津冀一體化等戰(zhàn)略的加快推進(jìn)，沿海開(kāi)放城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的旺盛需求，城市周邊地區(qū)城鎮(zhèn)生活用地、交通用地等建設(shè)用地的擴(kuò)張，占用了大量耕地，使得該類地區(qū)的植被退化，并且GS_NDVI隨時(shí)間變化的變異性較強(qiáng)，可見(jiàn)人類活動(dòng)引起的土地利用變化（尤其是建設(shè)用地的擴(kuò)張對(duì)耕地的占用）是部分區(qū)域GS_NDVI退化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。在生態(tài)工程持續(xù)實(shí)施與社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景下，如何實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題依然需要得到長(zhǎng)期關(guān)注。

4 結(jié)論

本文基于長(zhǎng)時(shí)間序列GS_NDVI數(shù)據(jù)，采用穩(wěn)定性評(píng)價(jià)、相關(guān)性分析、變化趨勢(shì)分析等方法，揭示了環(huán)渤海地區(qū)13市2000—2018年的GS_NDVI時(shí)空分異特征，并探析了其對(duì)氣候變化和LUCC的響應(yīng)，得到以下主要結(jié)論：

（1）從全區(qū)尺度來(lái)看，環(huán)渤海地區(qū)平均GS_NDVI從0.6267提升至0.6755，GS_NDVI高值（GS_NDVI＞0.7）所占區(qū)域總面積比例從2000年的占比不到30%明顯提升到2018年的約60%，可見(jiàn)環(huán)渤海13市植被覆蓋狀況總體呈較為明顯改善。

（2）環(huán)渤海地區(qū)平均GS_NDVI北高南低、臨?！癈”形帶低、華北平原低，74.10%的像元GS_NDVI變化值為正，25.32%的像元GS_NDVI變化值為負(fù)，負(fù)值像元所在區(qū)域大都分布在低坡度區(qū)、臨海區(qū)，其中華北平原、萊州灣沿岸城市尤為明顯。

（3）環(huán)渤海地區(qū)GS_NDVI呈改善和退化趨勢(shì)的像元占比分別為62.23%和24.63%，環(huán)渤?！癈”型帶北部城市（遼寧省葫蘆島市、營(yíng)口市）改善趨勢(shì)最為明顯，同時(shí)隨時(shí)間變化最為穩(wěn)定；華北地區(qū)（天津市、唐山市）、臨海區(qū)和城鎮(zhèn)擴(kuò)張區(qū)域植被退化嚴(yán)重，同時(shí)隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性較差，并表現(xiàn)出越鄰近岸線，GS_NDVI隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性越差的特點(diǎn)。

（4）降水和氣溫對(duì)區(qū)域GS_NDVI變化的影響十分有限，其對(duì) GS_NDVI驅(qū)動(dòng)達(dá)到顯著性（P＜0.05）及以上水平的像元分別只占 7.93%和2.82%；在降水-GS_NDVI與溫度-GS_NDVI相關(guān)關(guān)系達(dá)到顯著性的像元中，正相關(guān)像元分別占比為97%和72%，表明環(huán)渤海地區(qū)“降水增多、氣溫升高”的氣候變化趨勢(shì)有利于植被生長(zhǎng)和恢復(fù)，其中GS_NDVI變化與降水因素的相關(guān)關(guān)系較溫度更為密切。

（5）環(huán)渤海地區(qū)土地利用基本格局決定了區(qū)域GS_NDVI的空間格局，即北高南低、臨海區(qū)域低、城市中心周邊區(qū)域低。人類活動(dòng)通過(guò)改變土地利用方式，如開(kāi)展生態(tài)保護(hù)工程使得部分區(qū)域GS_NDVI有不同程度的改善；與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展壓力下的城鎮(zhèn)擴(kuò)張擠占生態(tài)空間，主要表現(xiàn)為耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，導(dǎo)致GS_NDVI有所退化。總之，環(huán)渤海地區(qū)氣候因素對(duì)GS_NDVI變化有一定的影響，但人類活動(dòng)驅(qū)動(dòng)下土地利用變化是主導(dǎo)GS_NDVI產(chǎn)生退化及不穩(wěn)定變化的關(guān)鍵因素。