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    基于地理探測(cè)器的珠江流域NDVI時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力分析

    2022-07-31 11:05:04王睿卿蔣曉輝
    人民珠江 2022年7期
    關(guān)鍵詞:珠江流域燈光土地利用

    王睿卿,蔣曉輝,聶 桐

    (西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西 西安 710127)

    植被是連接大氣、水分和土壤關(guān)系的重要紐帶,被認(rèn)為是全球氣候變化研究中的“指示器”[1]。歸一化植被指數(shù)(NDVI,Normalized Difference Vegetation Index)可以有效地反映出區(qū)域植被覆蓋程度與植被生長(zhǎng)狀況[2],也可以作為監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)和區(qū)域植被變化的重要指標(biāo)[3]。珠江流域地處中國(guó)南部亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū),上游位于云南、貴州、廣西三省交界處,是中國(guó)巖溶地貌集中分布區(qū),也是中國(guó)水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)之一,流域的水土流失呈地帶性分布,存在著石漠化、崩崗等問(wèn)題[4]。珠江同時(shí)也是中國(guó)水流量第二大河流,境內(nèi)第三長(zhǎng)河流,流域涉及六省區(qū),面積約45萬(wàn)km2,覆蓋人口約1.24億。對(duì)流域植被覆蓋的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)有助于深入研究植被與氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)之間的關(guān)系,揭示區(qū)域環(huán)境狀況的演化過(guò)程并預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),對(duì)區(qū)域生態(tài)保護(hù)和水土保持有積極作用。因此,深入分析NDVI對(duì)各因子的響應(yīng)特征具有重要意義。

    以往研究多采用趨勢(shì)線性分析等方法[5-7],定性分析植被覆蓋的時(shí)空變化且多集中于溫度和降水因素對(duì)珠江流域植被變化的影響。這些研究對(duì)認(rèn)識(shí)珠江流域覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)因素具有重要意義,但也普遍存在多因子交互作用度量不足、驅(qū)動(dòng)因子選擇不全面等問(wèn)題,特別是在中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下,人為因素更加不可忽視,若缺少人類(lèi)活動(dòng)因子對(duì)于珠江流域內(nèi)植被覆蓋的研究,在一定程度上影響了驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析的客觀性[8-9]。地理探測(cè)器可以探測(cè)空間分異性,亦可揭示其背后驅(qū)動(dòng)因素。其中心思想在于這樣的假設(shè)[10]:如果一個(gè)自變量對(duì)某一個(gè)因變量有明顯的影響,那么2個(gè)變量之間的空間布局應(yīng)該存在相似性。應(yīng)用地理探測(cè)器模型不僅可以相對(duì)全面地研究植被變化的驅(qū)動(dòng)因素,探索驅(qū)動(dòng)因素之間對(duì)植被變化的交互作用,而且可以探測(cè)數(shù)值型和定性數(shù)據(jù),能夠有效探測(cè)空間分異性。運(yùn)用此模型探測(cè)植被空間分異性,量化并計(jì)算分析各影響因子對(duì)植被空間分布的影響力及適合植被生長(zhǎng)的類(lèi)型或范圍,為進(jìn)一步促進(jìn)珠江流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    珠江流域位于北緯21°31′~26°49′、東經(jīng)102°14′~115°53′。地跨滇、黔、桂、粵、湘、贛六省區(qū),流域總面積45.26×104km2(圖1)。流域地勢(shì)西北高,東南低,自西向東橫跨云貴高原、兩廣丘陵和珠江三角洲平原3個(gè)地形單元。屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),北回歸線橫穿流域,瀕臨南海,故受季風(fēng)影響強(qiáng)烈。氣候溫和多雨,年均溫14~22℃,年際變化較小。雨量充沛,多年平均年降雨量1 550 mm,降雨量由東向西遞減,降水時(shí)間分配不均。流域植被群落結(jié)構(gòu)類(lèi)型多樣,以常綠闊葉林為主,其次為針闊葉混交林。珠江干流沿岸及三角洲平原等地主要是栽培植被。流域內(nèi)土壤類(lèi)型繁多且性質(zhì)各異,廣泛分布著紅壤、磚紅壤、黃壤、山地草甸土和石灰土等。

    圖1 珠江流域地理位置

    2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理

    研究選用年度NDVI數(shù)據(jù),2000—2015全球500 m分辨率的“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集,中國(guó)土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),坡向、坡度、降水、氣溫、土壤類(lèi)型、植被類(lèi)型、地貌類(lèi)型數(shù)據(jù)。其中NDVI選自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率1 km,基于SPOT/VEGETATION PROBA-V 1 KM PRODUCTS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),在月數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上采用最大值合成法生成的年度植被指數(shù)?!邦?lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集由Harvard Dataverse平臺(tái)(https://doi.org/10.7910/DVN/YGIVCD)獲取。坡向、坡度來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云 (www.gscloud.cn)根據(jù)90 m空間分辨率DEM數(shù)據(jù)計(jì)算獲得。全國(guó)土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)、土壤類(lèi)型數(shù)據(jù)、植被類(lèi)型數(shù)據(jù)、地貌類(lèi)型以及降水和氣溫均選自中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率1 km。各因子數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS進(jìn)行投影變換、掩膜提取、重分類(lèi)等處理,最終像元大小保持一致。坡度坡向、土壤類(lèi)型和土地利用類(lèi)型分別按照《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》《1∶100萬(wàn)中華人民共和國(guó)土壤圖》、中國(guó)土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的LUCC分類(lèi)體系進(jìn)行重分類(lèi)預(yù)處理,其余數(shù)據(jù)按照自然間斷法進(jìn)行重分類(lèi)預(yù)處理。

    2.2 研究方法

    2.2.1NDVI等級(jí)劃分

    選取2000、2005、2010、2015年4期NDVI數(shù)據(jù)作為代表年份,便于后續(xù)部分結(jié)果的展示及問(wèn)題的討論。將4期NDVI數(shù)據(jù)根據(jù)NDVI大小按照等間距劃分法劃分為5類(lèi),使其更好地反映植被覆蓋變化,分別是低等級(jí)(0~0.2)、中低等級(jí)(0.2~0.4)、中等級(jí)(0.4~0.6)、中高等級(jí)(0.6~0.8)、高等級(jí)(0.8~1.0)。

    2.2.2影響因子分級(jí)

    通過(guò)ArcGIS生成間隔8 km的點(diǎn)陣,最終形成7 035個(gè)采樣點(diǎn)。根據(jù)各影響因子重分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)將土壤類(lèi)型、夜間燈光強(qiáng)度、坡向、植被類(lèi)型、土地利用類(lèi)型、地貌類(lèi)型、坡度、降水、氣溫分別劃分為10類(lèi)、9類(lèi)、9類(lèi)、8類(lèi)、6類(lèi)、6類(lèi)、4類(lèi)、4類(lèi)、4類(lèi)。將類(lèi)型量數(shù)據(jù)與NDVI值提取到采樣點(diǎn)后輸入至地理探測(cè)器中進(jìn)行計(jì)算。

    2.2.3趨勢(shì)分析

    采用一元線性回歸分析法研究NDVI年際變化趨勢(shì),反映植被在研究時(shí)段內(nèi)的年變化趨勢(shì)[11]。其計(jì)算公式為:

    (1)

    式中 Slope——NDVI回歸方程的斜率,Slope>0表示區(qū)域植被覆蓋呈現(xiàn)上升趨勢(shì),隨時(shí)間變化NDVI升高,Slope<0表示隨時(shí)間變化NDVI呈下降趨勢(shì);n——監(jiān)測(cè)時(shí)間年跨度,研究年跨度為2000—2015年,n取值16;NDVIi——第i年的NDVI值。

    2.2.4單一土地利用類(lèi)型動(dòng)態(tài)度

    單一土地利用類(lèi)型動(dòng)態(tài)度是運(yùn)用土地利用在一段時(shí)期內(nèi)的變化模型加以表述的。計(jì)算公式[12]為:

    (2)

    式中 LUa、LUb——研究期始、末地類(lèi)的總面積,km2;T——研究期時(shí)長(zhǎng),a;k——與T時(shí)期對(duì)應(yīng)的某類(lèi)土地利用類(lèi)型的變化速率,正值表示土地利用面積增加,負(fù)值反之,動(dòng)態(tài)度的絕對(duì)值代表土地利用變化的程度,值越大變化程度越大。

    2.2.5地理探測(cè)器模型

    地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,其理論核心是通過(guò)空間分異性來(lái)探測(cè)因變量與自變量之間空間分布格局的一致性,據(jù)此衡量自變量對(duì)因變量的解釋力度??臻g分異是自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)在發(fā)展變化中的空間表現(xiàn),也是自亞里士多德以來(lái)人類(lèi)認(rèn)識(shí)自然的重要途徑之一[10]。此方法具有簡(jiǎn)潔的形式和明確的物理含義,即q值的體現(xiàn),可用以度量空間分異性、量化分析各自變量對(duì)因變量空間分布的影響力、分析自變量之間交互關(guān)系。該模型由因子探測(cè)、生態(tài)探測(cè)、交互作用探測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)4個(gè)探測(cè)器構(gòu)成,在衡量自變量對(duì)因變量空間分布的解釋力上是相互完善、互相支撐的關(guān)系。

    a)因子探測(cè)。探測(cè)Y的空間分異性以及探測(cè)因子X(jué)多大程度上解釋了屬性Y的空間分異。通過(guò)因子探測(cè)可以計(jì)算出各探測(cè)因子(表1)對(duì)植被NDVI空間分異的影響力即q值。q的值域?yàn)閇0,1],q值越大,說(shuō)明某探測(cè)因子對(duì)于植被NDVI空間分布的影響力越大,見(jiàn)式(3):

    (3)

    表1 各探測(cè)因子指標(biāo)

    b)生態(tài)探測(cè)。生態(tài)探測(cè)用于比較各探測(cè)因子之間對(duì)植被NDVI空間分布是否有顯著差異,用F統(tǒng)計(jì)量表示:

    (4)

    (5)

    式中NX1、NX2——2個(gè)探測(cè)因子的樣本數(shù)量;SSWX1、SSWX2——由2個(gè)探測(cè)因子形成分層的層內(nèi)方差之和;L1、L2——變量X1和X2分層數(shù)目。

    其中零假設(shè)H0:SSWX1=SSWX2。如果在α的顯著性水平上拒絕H0,則表明兩因子X(jué)1、X2對(duì)屬性Y的空間分布的影響存在顯著差異。

    c)交互作用探測(cè)。用于評(píng)估影響因子之間的交互作用,通過(guò)比較單一因子q值、雙因子之和q值以及雙因子交互作用后的q值,判斷兩因子在交互作用后增大還是減弱了對(duì)植被NDVI空間分布的影響,或是處于獨(dú)立作用,即比較q(Xi)、q(X1)+q(X2)和q(X1∩X2)之間的關(guān)系。

    d)風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)。用于判斷2個(gè)子區(qū)域間的屬性均值是否有顯著的差別。通過(guò)計(jì)算某一影響因子在子區(qū)域的NDVI均值,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn),NDVI均值越大的影響因子子區(qū)域越適合植被的生長(zhǎng),可以用于判斷各影響因子的適宜范圍或類(lèi)型。檢驗(yàn)表達(dá)式為:

    (6)

    3 結(jié)果分析

    3.1 植被NDVI變化特征

    3.1.1植被NDVI年際變化

    取年最大NDVI數(shù)據(jù)像元平均值,以示當(dāng)年植被覆蓋度整體狀況,繪制NDVI年際變化曲線(圖2)。分析可得,2000—2015年珠江流域NDVI平均增速為0.005 3/a,表明流域植被覆蓋度逐漸改善。16年間植被變化的階段性明顯,以2002、2013年為界,期間10年內(nèi)基本穩(wěn)定,2002年以及2013年以后植被活動(dòng)朝增強(qiáng)的方向發(fā)展,有相對(duì)較大的提升。其原因與流域旱澇情況密切相關(guān),2002年前后流域出現(xiàn)顯著的旱澇轉(zhuǎn)變,其中2001年為強(qiáng)降水年。研究區(qū)干旱期主要集中在2003—2013年,2009、2011年尤為顯著,年均降水量均不足1 200 mm。其中2009年珠江流域西部還發(fā)生了秋、冬、春連旱[13-15],抑制了植被的生長(zhǎng)。2014—2015年降水的持續(xù)回升使植被快速生長(zhǎng),故植被NDVI有所上升。

    圖2 2000—2015年珠江流域年最大NDVI均值

    3.1.2植被NDVI時(shí)空變化

    按照等間距法將植被NDVI劃分為低(≤0.2)、中低(0.2~0.4)、中(0.4~0.6)、中高(0.6~0.8)和高(0.8~1.0)5個(gè)植被覆蓋度等級(jí)。中高及高植被覆蓋區(qū)共占流域面積的94%以上,反映了研究區(qū)植被覆蓋度情況良好,均處于在中高、高植被覆蓋度,研究期范圍內(nèi)高植被區(qū)顯著增加(表2)。2000—2015年低、中低、高植被覆蓋區(qū)面積呈上升趨勢(shì),相對(duì)于研究區(qū)總面積的占比分別增加0.052%、0.719%、61.446%。中、中高植被覆蓋區(qū)面積呈下降趨勢(shì),相較于研究區(qū)總面積占比分別減少1.667%和60.549%。2000、2015年中高和高植被覆蓋區(qū)分別占珠江流域面積的88.881%、5.422%和28.331%、66.868%。這表明中高植被覆蓋區(qū)和高植被覆蓋區(qū)二者在時(shí)空變化上存在互補(bǔ)對(duì)應(yīng)性,在低、中低、中植被覆蓋度基本不變的情況下,減少的中高植被覆蓋度極大地轉(zhuǎn)變?yōu)楦咧脖桓采w度。2000—2015年,植被改善與退化區(qū)域分布不均,總體上呈現(xiàn)流域中上游植被覆蓋明顯改善,主要分布在郁江和紅水河上游以及桂江下游等地。退化區(qū)域集中分布在珠江三角洲城市密集地區(qū),零星分布于流域西部源頭南盤(pán)江、北盤(pán)江上游喀斯特地區(qū)以及廣西中部大中城市及周邊(圖3)。過(guò)去的30余年,珠江流域的土地利用類(lèi)型結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大的改變:一方面中上游區(qū)域通過(guò)退耕還林還草、封山育林、石漠化綜合治理等生態(tài)手段,使植被活動(dòng)朝著增強(qiáng)的方面發(fā)展;另一方面,尤其是下游珠江三角洲地區(qū),由于城市規(guī)模的迅速擴(kuò)張和工業(yè)化等人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致部分地區(qū)植被退化。

    表2 珠江流域2000—2015年植被覆蓋面積及比例

    圖3 珠江流域植被NDVI空間格局變化

    3.2 因子影響力探測(cè)分析

    根據(jù)因子探測(cè)器,揭示出各探測(cè)因子對(duì)珠江流域植被NDVI空間分異的影響力大小,結(jié)果見(jiàn)圖4。以2015年為例,各因子對(duì)植被NDVI的影響大小排序?yàn)橐归g燈光強(qiáng)度X1(0.453)>地貌類(lèi)型X9(0.338)>土地利用類(lèi)型X2(0.323)>植被類(lèi)型X5(0.178)>土壤類(lèi)型X6(0.162)>坡度X7(0.062)>氣溫X3(0.017)>降水X4(0.012)>坡向X8(0.007)。從各因子q值來(lái)看,在研究期范圍內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子對(duì)珠江流域植被NDVI空間分布的影響力大于自然因子。夜間燈光強(qiáng)度所反映的城市化進(jìn)程和土地利用類(lèi)型結(jié)構(gòu)的改變以及地貌類(lèi)型是主要影響因素。據(jù)圖4可知:①夜間燈光強(qiáng)度反映的地區(qū)城市化進(jìn)程等人類(lèi)活動(dòng)是影響植被變化最主要的經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子,q值達(dá)到了45%以上,夜間燈光強(qiáng)度值可以較好地解釋NDVI空間格局,具體說(shuō)明將在后面做詳細(xì)分析,地貌類(lèi)型與夜間燈光強(qiáng)度的雙因子增強(qiáng)作用對(duì)q值的貢獻(xiàn)達(dá)到了58.9%;②地貌類(lèi)型因子對(duì)NDVI的解釋力超過(guò)30%,是造成主要影響的自然因子;③年均溫、年均降水量、坡度和坡向的單個(gè)因素解釋力影響很??;④自然因子對(duì)q值的貢獻(xiàn)基本恒定,經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子對(duì)于流域植被覆蓋變化的影響力占主導(dǎo)地位且逐年上升。

    圖4 2000—2015年各探測(cè)因子q值變化

    3.3 因子生態(tài)探測(cè)分析

    生態(tài)探測(cè)器用于表示不同影響因子對(duì)于植被NDVI空間分布的影響是否存在顯著性差異。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明(表3),夜間燈光強(qiáng)度與其余各因子對(duì)植被NDVI空間分布的影響具有顯著的差異;坡向與夜間燈光強(qiáng)度、土地利用類(lèi)型、植被類(lèi)型、土壤類(lèi)型、坡度具有顯著的差異,與年均溫、年均降水量無(wú)顯著影響;坡度與年均溫、年均降水量、植被類(lèi)型、土壤類(lèi)型、夜間燈光亮度以及土地利用類(lèi)型具有顯著的差異;土壤類(lèi)型與年均溫、年降水量、夜間燈光強(qiáng)度和土地利用類(lèi)型對(duì)植被NDVI的空間分布的影響有顯著的差異,與植被類(lèi)型無(wú)顯著影響等。進(jìn)一步表明,夜間燈光強(qiáng)度因子所代表的城市化、工業(yè)化等人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NDVI的影響最大,土地利用類(lèi)型和地貌類(lèi)型因子對(duì)植被NDVI影響較大,同時(shí)受其他因子影響。坡度和坡向因子對(duì)植被NDVI空間分布存在間接影響。

    表3 探測(cè)因子的統(tǒng)計(jì)顯著性

    3.4 因子交互作用探測(cè)分析

    交互探測(cè)器結(jié)果表示,雙因子交互作用對(duì)植被NDVI空間分布的影響力大于單因子作用,因子交互作用呈現(xiàn)非線性增強(qiáng)或雙因子協(xié)同增強(qiáng)作用,不存在獨(dú)立關(guān)系(表4)。在雙因子協(xié)同增強(qiáng)中,主要為自然因子和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子的交互;在非線性增強(qiáng)中,主要為自然因子之間的交互。例如,年降水量X4與其他自然因子之間交互作用為非線性增強(qiáng)關(guān)系,X4∩X9(0.362)>X9(0.338);X4∩X6(0.213)>X6(0.162);X4∩X5(0.199)>X5(0.178);X4∩X7(0.075)>X7(0.062);X4∩X8(0.023)>X8(0.007),說(shuō)明降水增強(qiáng)了其他自然因子對(duì)植被的影響。夜間燈光強(qiáng)度與地貌類(lèi)型、氣溫、植被類(lèi)型、土壤類(lèi)型、坡度因子疊加作用顯著增強(qiáng)了夜間燈光強(qiáng)度對(duì)植被NDVI空間分布的影響,即存在明顯的雙因子增強(qiáng)關(guān)系,進(jìn)一步證明了夜間燈光強(qiáng)度因子的主導(dǎo)作用,如X1∩X9(0.589)>X1∩X5(0.528)>X1∩X6(0.503)>X1∩X7(0.476)>X1∩X3(0.462)>X1(0.453)。總之,自然因素和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的共同作用對(duì)植被NDVI空間分布影響更大,兩因子之間的交互作用不是簡(jiǎn)單的疊加關(guān)系,而是相互增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)關(guān)系。

    表4 因子交互作用的解釋力

    3.5 風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)分析

    根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)器,計(jì)算分析各自然因子對(duì)植被NDVI空間分布變化的適應(yīng)類(lèi)型或范圍。選取對(duì)珠江流域植被NDVI解釋力超過(guò)30%的地貌類(lèi)型因子和解釋力度在15%以上的土壤類(lèi)型進(jìn)行說(shuō)明。同時(shí)對(duì)解釋力度超過(guò)45%的夜間燈光強(qiáng)度因子和解釋力達(dá)到30%以上的土地利用類(lèi)型進(jìn)行進(jìn)一步分析。

    3.5.1夜間燈光強(qiáng)度

    傳統(tǒng)人類(lèi)活動(dòng)與城市化水平分析主要依賴(lài)于諸如GDP、人口密度、道路等社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),由于研究涉及的時(shí)間跨度較長(zhǎng),且珠江流域不是傳統(tǒng)的行政區(qū)劃,使得傳統(tǒng)的方法效率低且不易實(shí)現(xiàn)[16]。夜間燈光數(shù)據(jù)反映了公共和商業(yè)燈光的使用情況,它與經(jīng)濟(jì)狀況密切相關(guān),可以反映城市化水平、人口數(shù)、用電水平和工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等綜合性信息,使其廣泛應(yīng)用于動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)人類(lèi)活動(dòng),模擬GDP以及其他關(guān)鍵社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),證明了它作為監(jiān)測(cè)城市化和人類(lèi)活動(dòng)的有效性。本文選用由Harvard Dataverse平臺(tái)提供的“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集。由于常用的2種夜間燈光遙感數(shù)據(jù)(DMSP-OLS和NPP-VIIRS)存在不可比的情況,從而限制了夜間燈光數(shù)據(jù)的可用時(shí)間序列長(zhǎng)度[17]?!邦?lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)具有類(lèi)似于NPP-VIIRS的數(shù)據(jù)質(zhì)量,且能夠有效緩解原始DMSP-OLS數(shù)據(jù)的過(guò)飽和與溢出效應(yīng)。因此“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集可作為人類(lèi)活動(dòng)的表征,成為了城市化水平監(jiān)測(cè)研究的良好數(shù)據(jù)源。

    利用“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集,計(jì)算珠江流域內(nèi)2000—2015年的燈光數(shù)據(jù)平均值,值越大代表城市化水平越高,反之越低,其年變化趨勢(shì)見(jiàn)圖5。夜間燈光強(qiáng)度與NDVI空間格局有很好的吻合度,夜間燈光強(qiáng)度高值區(qū)對(duì)應(yīng)的NDVI低植被覆蓋區(qū),主要位于流域上游南盤(pán)江、北盤(pán)江地區(qū)以及流域中部的城市集群和珠江三角洲地區(qū),夜間燈光強(qiáng)度低值區(qū)對(duì)應(yīng)的NDVI中高、高植被覆蓋區(qū)主要位于流域上游地區(qū),受地形和城區(qū)分布影響。從探測(cè)因子q值來(lái)看,研究期內(nèi)夜間燈光強(qiáng)度反映的地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度是影響植被變化最主要的經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子,q值達(dá)45%以上。夜間燈光強(qiáng)度與地貌類(lèi)型的雙因子增強(qiáng)作用對(duì)q值的貢獻(xiàn)近六成。流域上游整體植被覆蓋情況優(yōu)于中下游地區(qū),上游人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度因受到地形限制故弱于中下游諸如珠江三角洲等地區(qū)。2005年后,流域中部南寧、柳州、桂林等城市在原有團(tuán)塊狀形態(tài)基礎(chǔ)上逐步向外輻射狀擴(kuò)展,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分迅速,同時(shí)也對(duì)應(yīng)低植被覆蓋區(qū)域。

    a)2000年

    b)2005年

    c)2010年

    d)2015年

    3.5.2土地利用類(lèi)型

    土地利用/覆被變化(LUCC)在一定程度上反映了區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及趨勢(shì),直接體現(xiàn)自然環(huán)境與人類(lèi)的相互作用[18],在中國(guó)城市化水平不斷加快的背景下,土地利用結(jié)構(gòu)也在不斷變化。因此,土地利用格局與植被變化之間的關(guān)系也愈發(fā)重要。

    根據(jù)土地資源及其利用屬性,將流域內(nèi)土地按照中國(guó)土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)建立的分類(lèi)體系Ι級(jí)土地分類(lèi)分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用土地6類(lèi)。為更好地研究流域片區(qū)土地利用變化的過(guò)程對(duì)于植被覆蓋變化的影響,剔除掉沒(méi)有植被覆蓋的水域地類(lèi),篩選出其余5種土地類(lèi)型進(jìn)行驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析。除建設(shè)用地外,其余分區(qū)對(duì)應(yīng)的NDVI均值整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖6),由于中上游區(qū)域通過(guò)封山育林、退耕還林還草以及石漠化綜合治理等生態(tài)工程,使對(duì)應(yīng)生態(tài)恢復(fù)區(qū)植被覆蓋度總體上得到提高,流域內(nèi)耕地持續(xù)縮減,整體上生態(tài)環(huán)境得到了一定改善。由圖7可看出2000—2015年,流域西部、中部及東南沿海地區(qū)土地利用變化顯著。其中,流域西部源頭南盤(pán)江、北盤(pán)江地區(qū)耕地轉(zhuǎn)入較為分散;流域中部廣西北部灣地區(qū)林地草地成片轉(zhuǎn)為耕地,廣西省南寧市、柳州市、桂林市建設(shè)用地轉(zhuǎn)入劇烈;珠江口河網(wǎng)密集,其東部地區(qū)大量林地、草地的轉(zhuǎn)出現(xiàn)象也十分顯著,且二者大多轉(zhuǎn)為城鄉(xiāng)、工礦居民用地,用地類(lèi)型矛盾較為突出,建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入大多發(fā)生在珠江口沿岸地區(qū)。

    注:CL—耕地;FL—林地;GL—草地;RL—城鄉(xiāng)、工礦、居民用地;UL—未利用地。

    注:FL—林地;W—水域;CL—耕地;GL—草地;UL—未利用地;RL—城鄉(xiāng)、工礦、居民用地。

    2000—2015年,珠江流域耕地、建設(shè)用地變化面積較大。林地、草地和耕地主要轉(zhuǎn)向城鄉(xiāng)、工礦、居民用地,空間上體現(xiàn)在廣西中部、流域東南沿海地區(qū)。流域內(nèi)耕地面積持續(xù)縮減,每5年的縮減面積依次為1 701、742、927 km2。建設(shè)用地在研究期內(nèi)增長(zhǎng)了4 797 km2,單一土地利用類(lèi)型動(dòng)態(tài)度達(dá)到10.25% (表5)。耕地轉(zhuǎn)入建設(shè)用地面積占總轉(zhuǎn)出面積的65.8%,林地轉(zhuǎn)建設(shè)用地面積占總轉(zhuǎn)出的51.1%,草地轉(zhuǎn)建設(shè)用地面積占總轉(zhuǎn)出的20.4%。流域內(nèi)土地利用類(lèi)型總體變化和NDVI空間分布也有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,例如廣西中部、流域東南沿海等耕地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)入強(qiáng)烈的地區(qū)對(duì)應(yīng)的植被覆蓋度較低,這與城市擴(kuò)張擠占草地、林地密不可分。而流域中上游林地、草地轉(zhuǎn)入現(xiàn)象明顯的區(qū)域,因多年來(lái)相關(guān)生態(tài)工程的開(kāi)展以及受人類(lèi)干擾較弱的影響,植被覆蓋度較高??偟膩?lái)說(shuō),經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提高和增速的加快,促使城市擴(kuò)張,流域內(nèi)上述地區(qū)的土地利用類(lèi)型因此發(fā)生較為劇烈的變化,植被生長(zhǎng)也受到影響,呈現(xiàn)出耕地-城鄉(xiāng)建設(shè)用地轉(zhuǎn)化機(jī)制為首要矛盾(表6)。

    表5 2000—2015年珠江流域土地利用類(lèi)型及其動(dòng)態(tài)變化度

    表6 2000—2015 年珠江流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 單位:km2

    3.5.3地貌類(lèi)型

    珠江流域東西橫跨中國(guó)地形階梯的兩級(jí),西北高東南低。西部為云貴高原,北靠南嶺,東部東南丘陵,南臨南海,形成西北東三面環(huán)山向南傾斜的簸箕狀地形,這種地形有利于東南季風(fēng)和西南季風(fēng)向流域內(nèi)輸送水、熱氣流。流域山地面積約占總流域面積的60%以上,以海拔1 000~1 500 m的中山為主,大部分是褶皺山脈,其中以南嶺山脈規(guī)模最大,構(gòu)成珠江、長(zhǎng)江兩大水系分水嶺的東段。丘陵主要分布于流域的東南部,占流域總面積的20%以上,具有代表性的丘陵類(lèi)型有丹霞丘陵和花崗巖丘陵區(qū)等。珠江流域的平原面積約占流域總面積的5.6%,其中既有海拔較高的中上游山間盆地小平原、中下游河谷平原,又有下游三角洲平原。其中三角洲平原為流域內(nèi)最重要的平原,約占三角洲總面積的80%??傮w來(lái)說(shuō),平原分布小而分散。本文將珠江流域地貌類(lèi)型劃分為6個(gè)分區(qū),分別是平原、臺(tái)地、小起伏山地、中起伏山地、大起伏山地和極大起伏山地,用數(shù)字1—6表示。隨地貌類(lèi)型的不同,植被NDVI均值波動(dòng)變化,在4、5、6地貌類(lèi)型區(qū),植被NDVI均值超過(guò)0.830以上,其中6地貌類(lèi)型區(qū)達(dá)到最高值0.865,表明4、5、6地貌類(lèi)型區(qū)促進(jìn)植被生長(zhǎng);統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明,3、4、5地貌類(lèi)型區(qū)與1、6區(qū)植被 NDVI均值之間有顯著性差異(表7)。由于大起伏的山地不利于城市長(zhǎng)久發(fā)展,削弱了交通對(duì)于城市的連接作用,故植被生長(zhǎng)受人類(lèi)活動(dòng)影響較少加之復(fù)雜多樣的山地丘陵地貌,提供了豐富的水熱條件及類(lèi)型,為植被生長(zhǎng)提供了多樣的生存環(huán)境。因此,中起伏山地、大起伏山地和極大起伏山地地貌類(lèi)型植被覆蓋最好。

    表7 地貌類(lèi)型因素每2個(gè)分區(qū)的植被NDVI均值及其統(tǒng)計(jì)顯著性(置信水平95%)

    3.5.4土壤類(lèi)型

    將土壤類(lèi)型劃分為10個(gè)分區(qū),用數(shù)字1—10表示。在1、3、7、8土壤類(lèi)型區(qū)中8土壤類(lèi)型區(qū)對(duì)應(yīng)的NDVI達(dá)到最高值0.847(表8),表明以上土壤類(lèi)型區(qū)促進(jìn)了植被生長(zhǎng);統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明,這些土壤類(lèi)型區(qū)與其他土壤類(lèi)型區(qū)植被NDVI在95%置信水平上有顯著性差異。分析表明,隨土壤類(lèi)型的不同,植被NDVI均值波動(dòng)變化;紅壤、黃壤、磚紅壤、赤紅壤、褐土、棕壤、草甸土等土壤類(lèi)型,植被NDVI均值超過(guò) 0.818,植被覆蓋最好,其中黃壤、紅壤、赤紅壤和磚紅壤達(dá)到最高值0.847,故得出鐵鋁土最適合珠江流域植被生長(zhǎng)。雖然相關(guān)研究認(rèn)為,土壤類(lèi)型對(duì)植被生長(zhǎng)和雨水再利用效率的影響僅在以降水為主要限制因素的地區(qū)是顯著的[19],但本文認(rèn)為土壤類(lèi)型是珠江流域NDVI變化的重要自然因子之一,原因是鐵鋁土分區(qū)對(duì)應(yīng)的原生植被主要是常綠闊葉林、季雨林等,這些原生植被的生長(zhǎng)量大,生物富集作用較強(qiáng),對(duì)植被覆蓋度有提升作用。土壤類(lèi)型與坡度、坡向、地貌類(lèi)型的交互作用效應(yīng)顯著增強(qiáng)了土壤對(duì)植被NDVI的影響,這是因?yàn)榕潘己玫牡匦螚l件有利于淋溶作用的進(jìn)行,從而也有利于鐵鋁土的形成。與土壤相比,在推動(dòng)植被NDVI變化的過(guò)程中,坡度、坡向因子的影響力相對(duì)較弱,坡度坡向需要同其余自然因子共同作用,故坡度和坡向因子對(duì)植被NDVI空間分布只存在間接影響。

    表8 土壤類(lèi)型因素每2個(gè)分區(qū)的植被NDVI均值及其統(tǒng)計(jì)顯著性(置信水平95%)

    3.5.5因子適宜性范圍或類(lèi)型

    根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)結(jié)果,綜合表示了各自然因子的適應(yīng)范圍或類(lèi)型(表9)。本文將珠江流域地貌類(lèi)型劃分為6個(gè)分區(qū)。流域下墊面類(lèi)型多樣,山地面積約占整個(gè)流域面積的60%以上。丘陵主要分布于流域的東南部,占流域總面積的20%以上。隨地貌類(lèi)型的不同,植被NDVI均值波動(dòng)變化,在 4、5、6地貌類(lèi)型區(qū),植被NDVI均值超過(guò)0.830以上,其中6地貌類(lèi)型區(qū)達(dá)到最高值0.865。因此,極大起伏山地地貌類(lèi)型,植被覆蓋最好。地貌對(duì)流域植被覆蓋變化具有較大影響,原因在于植被對(duì)于各種生態(tài)因子的要求不同,因此它們的垂直分布都各有其“生態(tài)最適區(qū)”。有利于植被生長(zhǎng)的地貌類(lèi)型如東北、西南山區(qū),山地的植被種類(lèi)較平原更加豐富,可以為植被生長(zhǎng)提供豐富的生態(tài)因子。

    土壤是多因素綜合影響下變化的客體,一般情況下母質(zhì)、氣候、生物、地形、時(shí)間被視為五大成土因素。土壤在支持和調(diào)節(jié)植物生長(zhǎng)所需的水分和養(yǎng)分供應(yīng)中起著重要作用。本文將土壤類(lèi)型劃分為10類(lèi),得出鐵鋁土最適合珠江流域植被生長(zhǎng)。鐵鋁土是濕潤(rùn)熱帶和亞熱帶地區(qū)具有富鋁化、富鐵化及富鐵鋁化作用的一類(lèi)土壤。其中,紅壤、黃壤、赤紅壤等類(lèi)型,植被NDVI最高值0.847。在濕潤(rùn)地區(qū),土壤水分是提供植被生長(zhǎng)所需水分的補(bǔ)給來(lái)源之一,土壤類(lèi)型不同能夠?yàn)橹脖簧L(zhǎng)所提供的養(yǎng)分和水分不同,因此成為限制植被生長(zhǎng)的重要因子。土壤類(lèi)型與降水交互作用顯著增強(qiáng)了土壤對(duì)植被的影響,二者皆為植被生長(zhǎng)提供基本水分條件。

    表9 自然因子適應(yīng)范圍或類(lèi)型

    植被是連接大氣、水分和土壤關(guān)系的重要一環(huán),還能夠敏感反映出自然條件和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響與變化。珠江流域林地植被以常綠闊葉林為主,其次為針闊葉混交林。將珠江流域的植被類(lèi)型劃分為8個(gè)分區(qū),隨植被類(lèi)型的不同,植被NDVI均值波動(dòng)變化,在4植被類(lèi)型區(qū)達(dá)到最高值0.867,表明闊葉林植被NDVI值最高。

    隨坡度和坡向的不同,植被NDVI均值呈波動(dòng)變化趨勢(shì),在22.5~67.5°坡度和東北坡的植被NDVI均值分別達(dá)最高值0.813、0.835,表明這一范圍的地形因子能夠一定程度上促進(jìn)植被生長(zhǎng)。珠江流域山地、丘陵地區(qū),亞熱帶常綠闊葉林廣泛分布,因此NDVI均值較高。坡向、坡度對(duì)植被直接影響較小,但與其他自然因子的交互作用顯著增強(qiáng)了坡向、坡度對(duì)植被的影響。如,坡向坡度與地貌或土壤的交互作用使不同的地形條件有著不同的水熱組合和土壤排水性。有研究表明,植被變化受海拔高程、坡向和坡度變化的影響可由微地形因子決定的不同土壤和氣候的多樣性來(lái)解釋[20]。同時(shí),植物生長(zhǎng)所需營(yíng)養(yǎng)隨著海拔升高和溫度下降而降低,坡度和坡向影響了作為生態(tài)環(huán)境關(guān)鍵因素的太陽(yáng)輻射的量[21]。

    降水和氣溫因子與流域植被覆蓋度的變化相關(guān)性較小。總體來(lái)說(shuō),NDVI對(duì)降水的響應(yīng)程度要高于氣溫。降水、氣溫的年際變化與植被年際變化之間存在不一致性即NDVI的變化對(duì)降水氣溫變化不敏感。NDVI與氣象因素的關(guān)系與研究區(qū)所處位置、研究的時(shí)間尺度以及下墊面類(lèi)型有很大關(guān)系[22],對(duì)珠江流域而言,植被生長(zhǎng)受多種氣候因子的綜合影響,同時(shí)NDVI對(duì)不同氣候因素的響應(yīng)存在時(shí)間和空間上的差異。降水和氣溫雖為植被提供基本水熱條件,但植被的變化不僅僅是受水熱組合變化的影響,是多種自然因素和人為因素綜合疊加的體現(xiàn)。

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討論

    在植被覆蓋度相對(duì)較高、氣象條件復(fù)雜以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的珠江流域,人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度是影響植被覆蓋變化最主要的因素,流域內(nèi)地貌類(lèi)型對(duì)NDVI的分布具有控制作用,年尺度上NDVI的變化對(duì)降水氣溫變化不敏感,結(jié)果與王永鋒等[4]的研究基本一致,對(duì)氣候因子的響應(yīng)具有一定的滯后時(shí)間[5]。研究期內(nèi)平均植被覆蓋呈明顯改善趨勢(shì)。

    本文選用的植被指數(shù)是目前應(yīng)用廣泛的NDVI,但NDVI也存在著在植被覆蓋度較高的區(qū)域易飽和、對(duì)大氣影響的糾正不徹底等問(wèn)題,關(guān)于其易飽和的問(wèn)題[23-24]在許多研究中都存在。還需進(jìn)一步選擇優(yōu)化的植被指數(shù),提高對(duì)高生物量區(qū)域的敏感性,增強(qiáng)對(duì)植被的監(jiān)測(cè)能力。通過(guò)使用不同數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列上的擴(kuò)展[25],有助于對(duì)珠江流域植被覆蓋度與影響因子之間的關(guān)系進(jìn)行長(zhǎng)期更深入的探討。同時(shí)對(duì)采用NDVI產(chǎn)生的誤差范圍進(jìn)行定量的分析比較,以求更準(zhǔn)確地反映植被生長(zhǎng)變化。另外,混合像元問(wèn)題通常出現(xiàn)在地類(lèi)邊界影響識(shí)別分類(lèi)精度,一般來(lái)說(shuō)遙感影像的空間分辨率越低,一個(gè)像元中包含多類(lèi)不同性質(zhì)目標(biāo)的概率就越大,尤其對(duì)線狀或細(xì)小地類(lèi)的影響更為突出。對(duì)于空間分辨率1 km的NDVI數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的混合像元問(wèn)題導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)誤差,可以通過(guò)采用混合像元分解技術(shù)[26]或更高精度的分辨率數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)不足。

    夜間燈光強(qiáng)度作為人類(lèi)活動(dòng)的表征之一,所采用的“類(lèi)NPP-VIIRS”夜間燈光數(shù)據(jù)集是城市化水平監(jiān)測(cè)研究的良好數(shù)據(jù)源。但是對(duì)于探測(cè)流域內(nèi)零散分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的夜間燈光強(qiáng)度,則對(duì)選用的數(shù)據(jù)集提出了更高的分辨率要求。

    覆被變化在一定程度上體現(xiàn)了區(qū)域自然環(huán)境與人的相互作用,在中國(guó)城市化水平不斷加快的背景下,土地利用結(jié)構(gòu)也不斷變化。因此,土地利用格局與植被變化之間的關(guān)系也愈發(fā)重要。植被退化區(qū)域集中分布在珠江三角洲城市密集地區(qū),這與工業(yè)化以及城市化過(guò)程中土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)變有關(guān)。研究土地利用類(lèi)型變化對(duì)流域內(nèi)城市植被覆蓋度的驅(qū)動(dòng)機(jī)制也是以后的研究方向,有待進(jìn)一步研究完善。

    4.2 結(jié)論

    a)2000—2015年,珠江流域NDVI呈現(xiàn)階段性增長(zhǎng)趨勢(shì),增速為0.005 3/a。中高植被覆蓋區(qū)和高植被覆蓋區(qū)二者在時(shí)空變化上存在互補(bǔ)對(duì)應(yīng)性,在低、中低、中植被覆蓋度基本不變的情況下減少的中高植被覆蓋度極大地轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾拥母咧脖桓采w度,生態(tài)環(huán)境得到了有效改善。

    b)夜間燈光強(qiáng)度以及土地利用類(lèi)型變化所反映的地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)是影響珠江流域植被變化最主要的因子。經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子對(duì)NDVI的解釋力遠(yuǎn)大于各自然因子,夜間燈光強(qiáng)度因子解釋力超過(guò)45%,土地利用類(lèi)型因子解釋力達(dá)到30%以上。地貌類(lèi)型是影響流域植被NDVI空間分布的主要自然因素。年均溫、年均降水量、坡度和坡向的單個(gè)因素解釋力影響很小。NDVI和氣候因素的年際變化相關(guān)性很弱,同時(shí)流域植被覆蓋變化對(duì)不同氣候因素的響應(yīng)存在時(shí)間和空間上的差異。

    c)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)分析各自然因子促進(jìn)植被生長(zhǎng)的適宜范圍或類(lèi)型。地貌類(lèi)型在中起伏至極大起伏山地地貌類(lèi)型,植被覆蓋最好。土壤類(lèi)型中鐵鋁土最適合珠江流域植被生長(zhǎng),其中,紅壤、黃壤、赤紅壤、磚紅壤等類(lèi)型,植被NDVI均值最高值0.847。東北坡以及坡度在6~15°,植被覆蓋最好,適合植被生長(zhǎng)。

    d)自然因子與經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子的交互主要為雙因子增強(qiáng);在非線性增強(qiáng)交互作用中,主要為自然因子之間的交互。自然因素和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的共同作用對(duì)植被NDVI空間分布影響更大,夜間燈光強(qiáng)度與地貌類(lèi)型的雙因子增強(qiáng)作用對(duì)q值的貢獻(xiàn)達(dá)到了58.9%。兩因子之間交互作用不是簡(jiǎn)單的疊加關(guān)系,而是相互增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)關(guān)系,不存在獨(dú)立關(guān)系。

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