因子回歸和交互聯(lián)合探索區(qū)域植被覆蓋度的影響因素——以三江源地區(qū)為例

趙 丹,王祖?zhèn)?張國壯,徐永敏,孫立堅

因子回歸和交互聯(lián)合探索區(qū)域植被覆蓋度的影響因素——以三江源地區(qū)為例

趙 丹1,2,王祖?zhèn)?*,張國壯2,3,徐永敏4,孫立堅2

(1.天津師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,天津 300387；2.中國測繪科學(xué)研究院,北京 100830；3.長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院,陜西 西安 710054；4.國家測繪產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)測試中心,北京 100830)

利用SPOT VEGETATION數(shù)據(jù)獲取的歸一化植被指數(shù)(NDVI),分析三江源地區(qū)植被覆蓋度(FVC)的空間異質(zhì)性,圍繞自然和人類活動因素,基于因子回歸與交互作用聯(lián)合探索自然因素和人為因素對三江源地區(qū)植被覆蓋的影響.結(jié)果表明:(1)三江源地區(qū)植被覆蓋度整體呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性;(2)總體上FVC空間分布的影響因素表現(xiàn)為自然環(huán)境因素>人類活動因素;(3)降水是影響三江源地區(qū)FVC的主要驅(qū)動因子,解釋力達(dá)0.777;(4)因子交互發(fā)現(xiàn):驅(qū)動解釋系統(tǒng)呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng),說明從系統(tǒng)的角度來看不存在獨(dú)立起作用的因子,年降水量與其他因子的交互作用最強(qiáng);(5)降水梯度影響了三江源地區(qū)FVC空間異質(zhì)性的解釋程度.隨著降水增加,因子解釋力趨穩(wěn),在降水量較多的三江源東部地區(qū),FVC趨向于更易受高程和氣溫的影響;(6)數(shù)據(jù)結(jié)果亦驗(yàn)證了因子獨(dú)立的全局最優(yōu)篩選僅僅是模擬因變量特征的最優(yōu)函數(shù),其解釋效果與因變量的驅(qū)動解釋不能完全等同.

植被覆蓋度(FVC)；三江源；驅(qū)動因子；貝葉斯回歸；地理探測器；影響因素

植被是地球陸地生態(tài)系統(tǒng)的基本組成部分,在土壤形成、能量交換和地球表面的生物地球化學(xué)循環(huán)中發(fā)揮著重要作用[1-3],遙感以重復(fù)周期短,覆蓋范圍廣的優(yōu)勢已成為監(jiān)測植被覆蓋的主要技術(shù)手段[4],在遙感獲取的多種植被指數(shù)中,歸一化植被指數(shù)(NDVI)以其明確的物理意義和簡潔的反演算法,被廣泛應(yīng)用于區(qū)域乃至全球植被變化的研究.

植被覆蓋度(FVC)影響因素研究是生態(tài)學(xué)、地理學(xué)、動植物學(xué)等學(xué)科持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn).許多學(xué)者對影響FVC的因素進(jìn)行了研究,認(rèn)識到影響FVC的因素主要涉及自然和人為因素[5],影響因子包括氣溫、降水、土壤類型、植被類型等;研究還發(fā)現(xiàn),由于環(huán)境差異和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,FVC及其驅(qū)動因素在區(qū)域?qū)用嫔嫌泻艽蟛町?因子對FVC的驅(qū)動解釋具有空間異質(zhì)性[6],如干旱半干旱地區(qū)的FVC特征以及驅(qū)動因子有別于濕潤半濕潤區(qū)[7].因此,為了實(shí)施生態(tài)養(yǎng)護(hù)和生態(tài)恢復(fù)措施,有必要在區(qū)域?qū)用媪私庵脖桓采w的分布特征和驅(qū)動因素.

多元統(tǒng)計法是分析和識別驅(qū)動因素的常用方法之一,其中回歸模型計算量較小,模型簡單,被廣泛采用.張琪等[8]基于多元回歸方法分析了1982～2012年中亞植被覆蓋變化的氣候驅(qū)動解釋.Manuel等[9]基于線性、二次及三次回歸方法分析了生態(tài)發(fā)育過程中生物多樣性的驅(qū)動解釋.因子篩選影響回歸效果,常用的變量篩選方法有嶺回歸(Ridge Regression)[10]、LASSO回歸[11]等,這些篩選方法均為局部最優(yōu)篩選,全子集篩選法列舉全部可能組合,并建立全局最優(yōu)模型,以包含最少自由變量的模型解釋因變量,降低共線性的影響.張智韜等[12]通過全子集篩選最優(yōu)光譜組合,構(gòu)建深度差異模型,反演了不同F(xiàn)VC下的土壤含鹽量.回歸模型雖然可以獨(dú)立顯示因子對地理現(xiàn)象的影響程度,但忽視了因子間的相互作用,這對于系統(tǒng)認(rèn)識地理現(xiàn)象的歸因是不夠的.

相比因子回歸分析,地理探測器考慮了因子間的相互作用,通過探測地理現(xiàn)象的空間分層,即空間異質(zhì)性(SSH)來揭示其地理現(xiàn)象的驅(qū)動力,是解釋植被變化復(fù)雜驅(qū)動因素的有效方法.祝聰?shù)萚13]利用地理探測器對岷江上游FVC的影響因子進(jìn)行了探測,結(jié)果表明:岷江上游FVC主要受海拔、氣溫、土壤類型、降水4個因子的影響;裴志林等[14]利用地理探測器發(fā)現(xiàn)影響黃河上游FVC空間分布的因素中氣候類環(huán)境因素>非氣候類環(huán)境因素>人類活動因素,其中降水量與土壤類型和土地利用的交互作用起主導(dǎo)作用;Zhu等[15]利用地理探測器分析了黑河流域中游地區(qū)的NDVI時空變化,研究發(fā)現(xiàn)自然和人為因素是NDVI變化的重要驅(qū)動力.雖然地理探測器可以有效探測因子的交互作用對地理現(xiàn)象的影響,但無法確定獨(dú)立因子的正負(fù)相關(guān)性,也缺少回歸模型對因變量特征模擬的能力.目前綜合協(xié)調(diào)因子回歸與交互探索區(qū)域植被覆蓋度的影響因素的認(rèn)識不甚明了.

本研究以三江源地區(qū)植被覆蓋度為研究對象,利用SPOT VEGETATION數(shù)據(jù)(2019)獲取的歸一化植被指數(shù)(NDVI),探索利用因子回歸與交互作用聯(lián)合的方法,研究三江源地區(qū)植被覆蓋的自然和人類活動影響因素,以期為三江源生態(tài)環(huán)境評估和預(yù)測未來環(huán)境變化下的植被變化提供科學(xué)參考.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

三江源地處青藏高原腹地、青海省南部,31°39′～36°12′N,89°45′～102°23′E,行政區(qū)域涉及玉樹、海南、果洛、黃南4個自治州的16個縣和格爾木市的唐古拉山鎮(zhèn),總面積36.6萬km2,約占青海省總面積的50.4%(圖1).該區(qū)域是長江、黃河、瀾滄江三大水系的發(fā)源地,是我國和亞洲最重要河流的上游關(guān)鍵源區(qū),每年向下游供水約500億m3.地形以山地地貌為主,海拔1953～6824m.氣候?qū)俚湫偷母咴箨懶詺夂?年平均氣溫為-20～8℃,高海拔地區(qū)年均氣溫在0℃以下;年降水量145～961mm,絕大部分地區(qū)年降水量不超400mm,降水少且降水分布空間差異大,東部地區(qū)雨水較多,西部干燥多風(fēng),高寒缺氧;植被類型以草原、草甸和濕地類型為主,是我國和世界上影響力最大的生態(tài)調(diào)節(jié)區(qū)之一[16].

圖1 三江源地區(qū)位置示意

1.2 數(shù)據(jù)源及處理

1.2.1 NDVI數(shù)據(jù) 以年最大NDVI()作為因變量,基于每年1～12個月份的月NDVI最大值,采用最大值合成法合成年度植被指數(shù)數(shù)據(jù)集[17],數(shù)據(jù)來源于SPOT VEGETATION中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(http://www.resdc.cn).

1.2.2 地形數(shù)據(jù) STER GDEM V2數(shù)據(jù)來自于“地理空間數(shù)據(jù)云”(http://www.gscloud.cn/),經(jīng)過拼接、格式轉(zhuǎn)換、裁剪得到三江源地區(qū)30m分辨率DEM數(shù)據(jù)(高程記為變量1),利用ArcGIS10.2中的3D分析模塊,從該數(shù)據(jù)中提取坡度和坡向信息(記為變量23),生成坡度圖和坡向圖.

1.2.3 氣象數(shù)據(jù) 氣象資料選擇年降水量和年平均氣溫(記為變量4,5),數(shù)據(jù)來源于國家科技資源共享服務(wù)平臺—國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn).

1.2.4 人類活動數(shù)據(jù) 選取人口密度、距村落距離、距道路距離(記為變量678.人口密度數(shù)據(jù)來源于WorldPop(https://www.worldpop.org/).農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于百度LBS開放平臺,通過Place API V2.0獲取.道路數(shù)據(jù)來源于開放道路地圖數(shù)據(jù)庫OpenStreetMap(https://www.openstreetmap.org/).數(shù)據(jù)經(jīng)處理后轉(zhuǎn)為WGS84坐標(biāo)系,通過ArcGIS進(jìn)行空間連接并生成人口密度圖、距村落距離圖和距道路距離圖.

1.2.5 輔助數(shù)據(jù) 包括水系數(shù)據(jù)和政區(qū)數(shù)據(jù),均來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.ngcc.cn/)的1:100萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)(距河流距離記為變量9).

1.3 研究方法

1.3.1 地理單元采樣與重分類 (1)將研究區(qū)按照18km′18km,共創(chuàng)建883個格網(wǎng)單元,逐格網(wǎng)提取NDVI值和9個因子變量值;(2)地理探測器要求輸入變量為類型量,需要對連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,采用自然斷點(diǎn)分級法[18-20]對14、5、68、9分別劃分為5類;(3)按照《中國土壤分類與代碼》(GB/T 17296-2009)[21],對NDVI分級,將植被覆蓋度分為5級:0～0.2(極低植被覆蓋度)、0.2～0.4(低植被覆蓋度)、0.4～0.6(中植被覆蓋度)、0.6～0.8(高植被覆蓋度)、0.8～1(極高植被覆蓋度);(4)坡向按照平緩坡(-1°～0°),陰坡(0°～45°,315°～ 360°),半陰坡(45°～135°),陽坡(135°～225°),半陽坡(225°～315°)分為5個坡向帶[22];(5)坡度按照(0～5°)、(5°～10°)、(10°～15°)、(15°～20°)、(20°～25°)、(25°～30°)、(30°～35°)、(35°～40°)、(40°～45°)、(>45°)劃分坡度帶[23].

1.3.2 FVC估算 利用像元二分模型通過歸一化植被估算FVC0.公式如下:

式中: NDVI為像元?dú)w一化植被指數(shù)值,NDVIveg為完全被植被覆蓋的像元NDVI值,NDVIsoil為完全無植被覆蓋的像元NDVI值.選取累計頻率1%和99%處的NDVI值作為NDVIveg和NDVIsoil.本研究利用年度最大合成的NDVI數(shù)據(jù),通過公式(1)計算得到三江源地區(qū)的FVC[24-25].

1.3.3 貝葉斯線性回歸模型 貝葉斯模型是在概率統(tǒng)計中用所觀察到的現(xiàn)象對有關(guān)概率分布的先驗(yàn)概率進(jìn)行修正,當(dāng)樣本大到接近總體數(shù)時,樣本中事件發(fā)生的概率將接近于總體中事件發(fā)生的概率的方法[26],根據(jù)貝葉斯定理:

式中:(|)為看到數(shù)據(jù)之后的條件分布密度(即后驗(yàn)分布),()為參數(shù)的先驗(yàn)分布密度,(,)為和的聯(lián)合分布(|)為給定參數(shù)時的密度函數(shù),而()為的邊緣分布密度[27].

式中:為權(quán)重系數(shù),為殘差.

1.3.4 全子集篩選 全子集篩選是基于不同自變量的所有可能的組合方式,對縮減后的變量組合進(jìn)行最小二乘法擬合,在所有可能的模型中選擇一個最優(yōu)模型[28].主要計算步驟:①記為自變量數(shù)目(=1,2,3…),擬合1～個預(yù)測變量的模型,根據(jù)“調(diào)整后2最大”準(zhǔn)則來選擇個最優(yōu)模型;②根據(jù)驗(yàn)證集調(diào)整后的決定系數(shù)(2)、均方根誤差(MSE)從個模型中選擇一個最佳自變量組合.本研究以調(diào)整2(2adj)為選擇依據(jù)對全子集回歸進(jìn)行最優(yōu)模型篩選.③依次計算個最優(yōu)模型的決定系數(shù)2、均方根誤差MSE、赤池信息準(zhǔn)則IC、貝葉斯信息準(zhǔn)則IC來綜合評價全子集篩選的結(jié)果;2、MSE來綜合評價NDVI()的擬合程度,2越接近1,表示FVC回歸擬合程度越高,MSE通過預(yù)測值和實(shí)測值的偏差度來判斷模型的準(zhǔn)確性,其值越小表示預(yù)測值和實(shí)測值越接近,IC、IC是建立在熵的基礎(chǔ)上,衡量統(tǒng)計模型擬合效果優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn),其值越小表示該模型能夠以最少的變量數(shù)目最好的解釋因變量[29].

1.3.5 Pearson相關(guān)性 使用Pearson相關(guān)性系數(shù)度量因子間的相關(guān)性,計算公式如下[30-31]:

式中:(x,y)取值范圍[-1,1]:0表示兩個變量間無相關(guān)性,正值和負(fù)值分別表示正相關(guān)和負(fù)相關(guān),值越大表示相關(guān)性越強(qiáng).

1.3.6 地理探測器 地理探測器(Geo-detector)是基于空間分異理論、結(jié)合GIS空間分析技術(shù)等提出用來探測空間分異性并且揭示其驅(qū)動因子的一種統(tǒng)計方法[32],本研究用以定量分析三江源地區(qū)植被NDVI()變量的空間分異性在多大程度上由因子集解釋,原理如下:

式中:=1,…,為變量或因子的分類或分區(qū)(簡稱層);N和分別為分層和全局區(qū)域的單元數(shù);2和2分別是分層和全區(qū)域的變量的方差.SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和和全區(qū)總方差.的值域?yàn)閇0,1],數(shù)值越大說明變量的空間分異性越顯著;如果分層是由自變量生成的,則值越大表示自變量對屬性的解釋力越強(qiáng),反之則越弱.=1表示變量完全由因子決定,=0則說明因子與變量無關(guān).

因子交互性判斷:識別不同因子1,2…之間的交互作用,是否會增加或減弱對因變量的解釋力.方法是兩兩判斷,如分別計算因子1和2對變量的值:(1)和(2),并計算1、2相交部分的值(1∩2) ,對(1)、(2)和(1∩2)進(jìn)行比較.

生態(tài)假設(shè):用于比較兩個因子1,2對的空間分布的影響是否具有顯著的差異,用統(tǒng)計量表示:

∈[0,1]且服從非中心分布,值越大表示被探測到的因子對由描述的空間(或社會認(rèn)知)異質(zhì)性的解釋力越大.

計算分別在ArcGIS 10.2(FVC空間異質(zhì)性計算顯示及制圖)、R(全子集模型要素提取、貝葉斯線性回歸)和地理探測器軟件(Geo-Detector 2015)中完成.

2 結(jié)果和分析

2.1 研究區(qū)植被覆蓋度空間異質(zhì)性

三江源地區(qū)FVC呈現(xiàn)由東南向西北遞減(圖2)趨勢,極低、低、中、高、極高FVC區(qū)域分別占該地區(qū)總面積的16.25%、23.26%、21.67%、27.92%、10.90%.高、極高值區(qū)主要分布三江源地區(qū)的東、中部地區(qū),區(qū)域內(nèi)分布著阿尼瑪卿山和巴顏喀拉山等山系,降水較多,河流、湖泊較密集,形成大面積的濕地,植被以高寒草甸為主[30,33].低值區(qū)主要分布在三江源地區(qū)的西部,包括瑪多縣和曲麻萊縣北部、治多縣中西部、雜多縣西部及唐古拉鎮(zhèn)等區(qū)域,區(qū)域內(nèi)分布有昆侖山和唐古拉山等山系,區(qū)域內(nèi)氣候寒旱,植被以零星分布的高寒草原為主[34].三江源地區(qū)由東南向西北高程逐漸升高,降水量逐漸減少,熱量條件逐漸變差.

圖2 研究區(qū)FVC空間分布

從空間表達(dá)上看,研究區(qū)低海拔地區(qū)的FVC較高(圖2,圖3a);三江源地區(qū)FVC與氣溫和降水在空間上存在著一定的對應(yīng)關(guān)系,空間上氣溫(降水)較高的區(qū)域,同時也是FVC較高的主要區(qū)域(圖2,圖3d,圖3e);由于獨(dú)特的地理位置,三江源地區(qū)的人類活動空間異質(zhì)性差異很大,西部地區(qū)人跡罕至,人類設(shè)施較少.畜牧業(yè)生產(chǎn)及人類活動主要集中在東部地區(qū)一些較大的居民點(diǎn)附近(圖3f、圖3g、圖3i).人類在選擇生活點(diǎn)的時候有針對性地選擇了植被覆蓋條件好的區(qū)域,這些區(qū)域通常河流水源充沛、氣候等環(huán)境條件好.

圖3 各影響因子的空間分布

2.2 貝葉斯線性回歸分析

2.2.1 回歸模型要素特征提取 變量間的高度相關(guān)性會造成模型估計失真或難以估計準(zhǔn)確,需要對自變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),計算方差膨脹因子(VIF),結(jié)果見表1,所有解釋變量的VIF<10,同時解釋變量的容忍度(1/VIF)>0.1,基本符合回歸模型特征獨(dú)立的假設(shè)[35].

表1 多重共線性檢驗(yàn)

圖4 全子集篩選最佳組合方式

2.2.2 全子集模型篩選最優(yōu)自變量組合方式 將9個影響因子指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,進(jìn)行全子集模型篩選.對每個子集模型以2adj確定變量組合,共選出9個最優(yōu)模型.每個組合對應(yīng)的最優(yōu)模型2、MSE、IC、IC見圖4.隨著模型自變量數(shù)量的增加,2逐漸增大,模型的擬合程度越來越好;當(dāng)=6時,2達(dá)到最大,模型擬合效果最好,此時的回歸模型表達(dá)式為:

上式顯示,年降水量(4)、年平均氣溫(5)、人口密度(6)、距村落距離(7)、距道路距離(8)、距河流距離(9)對因變量的擬合效果最好,影響因子大小為年降水量(4)>距村落距離(7)>年平均氣溫(5)>距道路距離(8)>距河流距離(9)>人口密度(6).式中年降水量的系數(shù)遠(yuǎn)大于其他因子的值,說明在獨(dú)立因子作用下,年降水量對FVC的影響作用尤為顯著.

2.3 地理探測器結(jié)果分析

2.3.1 植被覆蓋分布的主導(dǎo)影響因子 如圖5所示,各因子對FVC空間分布的解釋力值排序?yàn)?年降水量(4)>距村落距離(7)>高程(1)>年平均氣溫(5)>距道路距離(8)>坡度(2)>距河流距離(9)>坡向(3).表明降水量是影響三江源地區(qū)FVC空間分布的主要驅(qū)動因子,解釋力達(dá)到0.777;距村落距離(7)則是人類活動中對FVC的解釋力最大的因子,解釋力為0.620,所有因子中僅次于降水;高程(1)是第三重要的因素,解釋力為0.517;解釋力在0.5和0.3之間的因子依次為年平均氣溫(5)、距道路距離(8)、坡度(2);坡向(3)、人口密度(6)、距河流距離(9)的解釋力均小于0.2,尤其是坡向(3)和人口密度(6) 的解釋力很微弱.這一結(jié)果與三江源地區(qū)地理環(huán)境和歷史沿革密切相關(guān):三江源地區(qū)的植被主要是能適應(yīng)寒旱氣候的高山草原和高山草甸[36],形成和分布深受印度洋季風(fēng)氣候效應(yīng)的影響,對降水較為敏感,由于三江源地區(qū)人口稀少,草原畜牧業(yè)傳統(tǒng)逐水草而居的生產(chǎn)生活方式則將居民點(diǎn)與水草豐美聯(lián)系到了一起.

2.3.2 因子的差異性 生態(tài)探測檢測了因子間是否存在顯著差異(圖6),結(jié)果顯示除了坡向(3)和人口密度(6)之間無顯著性差異,其余因子間都存在顯著性差異(<0.05).高程(1)和年平均氣溫(5)的Pearson系數(shù)絕對值最大(-0.83),呈負(fù)相關(guān),說明三江源地區(qū)地面氣溫變化深受高程的影響,氣溫對FVC空間分布的影響實(shí)質(zhì)上是高程的間接作用[14].

2.3.3 因子的交互作用 任意兩種因子交互效果都表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)(圖7),說明從系統(tǒng)的角度來看不存在獨(dú)立起作用的因子.年降水量與其他因子的交互作用最強(qiáng),年降水量∩年平均氣溫 ((45)= 0.872)和高程∩年降水量((14)=0.864)的交互驅(qū)動解釋最強(qiáng),結(jié)合圖4,年降水量(4)和年平均氣溫(5)是自變量個數(shù)為2時的最優(yōu)組合,這就共同說明了年降水量(4)和年平均氣溫(5)是三江源地區(qū)FVC的最顯著驅(qū)動組合.

圖5 因子探測結(jié)果

圖6 生態(tài)探測與Pearson 相關(guān)性系數(shù)

顯著性水平*<0.05

同時發(fā)現(xiàn):年降水量∩距村落距離((4∩7)= 0.827)為交互探測的第三重要值.圖7亦顯示人類活動因素的驅(qū)動作用并不明顯,說明當(dāng)前三江源地區(qū)的人類活動對FVC空間分布影響依然較弱.

2.3.4 因子對系統(tǒng)解釋穩(wěn)定性的影響 在自然驅(qū)動因素中,年降水量對FVC的影響最大,這與以往的研究結(jié)果一致[37-38].如圖8所示,高程(1)對降水量較少(Level1)區(qū)域的FVC影響較大,這些地區(qū)主要分布在三江源地區(qū)的西部,高程較高,降水不足以滿足植被生長,植被稀少,青藏高原的冰川積雪融水成為這些地區(qū)植被的主要水分來源,冰川分布受海拔影響,同時該區(qū)域主要植被類型為高山草甸和高寒草原,生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對簡單化,功能脆弱化[39],抗干擾能力較差;少量分布在居民點(diǎn)附近的植被點(diǎn)(牧民逐水而居的主動選擇)夸大了人為因素對FVC的解釋,此時的驅(qū)動解釋系統(tǒng)不穩(wěn)定,極易受變量擾動的影響.隨著降水梯度的增加,FVC驅(qū)動解釋系統(tǒng)趨于穩(wěn)定,因子解釋力的波動降低.

圖7 交互探測結(jié)果

圖8 FVC影響因子隨年降水量梯度變化的q值

也就是說,考慮到FVC的空間異質(zhì)性,對連片F(xiàn)VC較低地區(qū)進(jìn)行因子探測其結(jié)果是不穩(wěn)定的.隨著降水持續(xù)增加,值趨穩(wěn),降水的增加使得FVC的系統(tǒng)解釋性越來越穩(wěn)定,在降水量較多的東部地區(qū),FVC驅(qū)動解釋系統(tǒng)的其穩(wěn)性較高.當(dāng)降水量最大時(Level5),高程(1)、坡度(2)和年平均氣溫(5)成為主要因子,也就是說在降水足以滿足植被生長的狀態(tài)下,FVC趨向于更易受高程、坡度和氣溫的影響,溫度對植被的影響被水分條件所限制,當(dāng)溫度過低時,植被的生理活動受到抑制,此時適當(dāng)升高溫度可以促進(jìn)光合作用,同時距河流的距離(9)的值逐漸減小,說明此時降水足以為植被生長提供充足水分,減弱了河流和人為影響的作用.

3 討論

國內(nèi)外學(xué)者借助不同的方法對FVC變化及驅(qū)動因子分析進(jìn)行了研究,如殘差分析法[40]、相關(guān)分析法[41]等,殘差分析法不能對影響因子進(jìn)行量化,相關(guān)分析法雖然能量化數(shù)值,但對于空間異質(zhì)性的反映不足,而且分析多集中在獨(dú)立因子個體上.本文綜合協(xié)調(diào)因子回歸與因子交互聯(lián)合探索FVC空間異質(zhì)性的驅(qū)動解釋,此方法未有人研究開展.在因子回歸分析中,利用貝葉斯線性回歸模型并經(jīng)全子集篩選提取、擬合研究區(qū)FVC空間分布,貝葉斯線性回歸相對于多元線性回歸可以有效減少模型的過擬合程度.全子集篩選法以包含最少自由變量的模型解釋因變量的擬合效果.回歸模型本質(zhì)上是以獨(dú)立自變量因子模擬因變量的特征,雖然可以顯示因子對地理現(xiàn)象的影響程度,但未考慮因子間的相互作用,這對于系統(tǒng)認(rèn)識地理現(xiàn)象的歸因是不夠的.相比于因子回歸,地理探測器考慮了因子間的相互作用,通過探測地理現(xiàn)象的空間分層來揭示其地理現(xiàn)象的驅(qū)動力,是研究復(fù)雜驅(qū)動因素的有效方法,但是地理探測器缺少回歸模型對因變量特征模擬的能力.

3.1 FVC的因子獨(dú)立解釋

從因子獨(dú)立的角度看,三江源地區(qū)FVC空間分布的影響因素中自然環(huán)境因素>人類活動因素,其中主要受年降水量、年平均氣溫、距村落距離、距道路距離4個因子的影響. 年降水量對三江源地區(qū)FVC的影響作用尤為顯著,這與以往的研究結(jié)果一致[42];就擬合過程來看(式15),距村落距離負(fù)向顯著,年降水量、年平均氣溫、距道路距離正向顯著.年降水量的線性關(guān)系明顯較其他因子顯性.結(jié)合圖3,說明在該地區(qū)降水的影響較其他因素作用更普遍.而年平均氣溫、距村落距離和距道路距離等的影響則具有區(qū)域異質(zhì)性.

3.2 FVC的因子交互解釋

從因子交互的角度看:年降水量與其他因子的交互作用最強(qiáng),年降水量∩年平均氣溫和高程∩年降水量的交互驅(qū)動解釋最強(qiáng),說明氣溫和降水是決定三江源地區(qū)植被生長狀況的最主要因子.FVC與氣溫和降水呈正相關(guān),降水增多、溫度增暖使得FVC向著相對較好的生態(tài)狀況發(fā)展,這與文獻(xiàn)0關(guān)于三江源地區(qū)植被變化的研究結(jié)果一致;交互探測還發(fā)現(xiàn):兩種因子交互效果都表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng),因子的交互作用對FVC的解釋力遠(yuǎn)大于獨(dú)立因子的解釋力,說明從系統(tǒng)的角度來看不存在絕對獨(dú)立作用的因子,FVC變化是多要素綜合作用的結(jié)果,自然和人為影響因子與FVC變化之間存在復(fù)雜的互饋效應(yīng).提醒有必要從系統(tǒng)的角度研究FVC的深層次驅(qū)動.

3.3 FVC驅(qū)動解釋系統(tǒng)的穩(wěn)定性

在自然驅(qū)動因素中,降水對FVC的影響最大,這與已有研究結(jié)論一致,即水分是植被生長的關(guān)鍵限制因素,植被比其他自然因素對降水更敏感[37].本研究還發(fā)現(xiàn)降水梯度影響了三江源地區(qū)FVC的空間異質(zhì)性的解釋程度.在降水稀少的西部,植被稀少,少量分布在居民點(diǎn)附近的植被點(diǎn)(牧民逐水而居的主動選擇)夸大了人為因素對FVC的解釋,此時的解釋系統(tǒng)是不穩(wěn)定的,極易受變量擾動的影響.隨著降水梯度的增加(對應(yīng)FVC的提升),FVC驅(qū)動解釋系統(tǒng)趨于穩(wěn)定,因子的解釋值波動趨窄.也就是說,考慮到FVC的空間異質(zhì)性,對連片F(xiàn)VC較低地區(qū)進(jìn)行因子探測其結(jié)果有可能是不穩(wěn)定的.隨著降水持續(xù)增加,因子解釋力值趨穩(wěn),降水的增加使得FVC的系統(tǒng)解釋性越來越穩(wěn)定,在降水量較多的東部地區(qū),FVC驅(qū)動解釋系統(tǒng)的穩(wěn)定性較高.當(dāng)降水量最大時(Level5),高程、氣溫逐漸成為主要影響因子,也就是說在降水足以滿足植被生長的狀態(tài)下,三江源地區(qū)FVC趨向于更易受高程和氣溫的影響,這在以往三江源地區(qū)FVC研究中未見描述.

3.4 本研究的局限性

FVC變化受氣候、地形、人類活動等多重因素的共同影響,作用機(jī)制復(fù)雜[44-45].長時序的FVC監(jiān)測對于研究植被生態(tài)環(huán)境作用機(jī)理更為有利,限于數(shù)據(jù)資料,本研究選取在一個時間年上進(jìn)行分析,屬于單年份截面分析.擬在后續(xù)研究中補(bǔ)充數(shù)據(jù),探討影響因子在長時序FVC監(jiān)測中的解釋變遷,以更全面的揭示區(qū)域FVC的深層次受影響機(jī)制.

4 結(jié)論

4.1 從獨(dú)立因子回歸的角度看,三江源地區(qū)FVC空間分布的影響因素中自然環(huán)境因素>人類活動因素.年降水量為主導(dǎo)并疊加年平均氣溫、人口密度、距村落距離、距道路距離、距河流距離的因子回歸模型對因變量(NDVI)的擬合效果最好.

4.2 因子探測發(fā)現(xiàn):三江源地區(qū)FVC空間分布的影響因素中,年降水量>距村落距離>高程>年平均氣溫>距道路距離>坡度>距河流距離>坡向,說明降水是三江源FVC空間分布的主導(dǎo)驅(qū)動因子(=0.777),這一點(diǎn)與因子回歸的結(jié)果一致.

4.3 全局最優(yōu)篩選出的6個因子權(quán)重排序與因子探測中這些因子的值排序并非一致,表明全局最優(yōu)篩選回歸模型僅僅是模擬因變量特征的最優(yōu)函數(shù),與FVC的驅(qū)動解釋不能完全等同.

4.4 因子交互發(fā)現(xiàn):兩種因子交互效果都表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng),說明從系統(tǒng)的角度來看不存在獨(dú)立起作用的因子.年降水量∩年平均氣溫和高程∩年降水量的交互驅(qū)動解釋最強(qiáng).

4.5 降水梯度深刻影響了三江源地區(qū)FVC空間異質(zhì)性驅(qū)動解釋的穩(wěn)定性.降水的增加使得FVC的驅(qū)動解釋結(jié)果更穩(wěn)定.在降水足以滿足植被生長的三江源東部地區(qū),FVC更易受高程和氣溫的影響;在降水稀少的三江源西部地區(qū)進(jìn)行探測,其結(jié)果是不穩(wěn)定的.

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致謝：感謝孟偉慶教授對文章英文寫作的指導(dǎo)與修改.

Identifying factors affecting regional fractional vegetation cover based on a combination of factor regression and interaction—A case study on the Three-River Headwaters Region.

ZHAO Dan1,2,WANG Zu-wei1*,ZHANG Guo-zhuang2,3,XU Yong-min4,SUN li-jian2

(1.School of Geography and Environment Science,Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China；2.Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830,China；3.School of Earth Science and Resources,Chang'an University,Xi’an 710054,China；4.National Quality Inspection and Testing Center for Surveying and Mapping Products,Beijing 100830,China).,2022,42(8)：3903～3912

The spatial heterogeneity of FVC in the Three-River Headwaters region was analyzed using the normalized vegetation index (NDVI) obtained from SPOT VEGETATION,and the impacts of natural and anthropogenic factors on FVC were evaluated with a combination of factor regression and interaction. The results show that: (1)There is a clear spatial heterogeneity in FVC across the Three-River Headwaters region; (2)The natural environmental factors have more impact on FVC spatial distribution than anthropogenic factors;(3)The natural environmental factors have greater impact on FVC spatial distribution than do anthropogenic factors,of which annual precipitation can explain 0.777 of the total variance despite its strongest interaction with other factors; (4) Factors interaction found that the driving explanation system shows a two-factor enhancement,indicating that there is no independent factor from the perspective of the system,and the interaction between annual precipitation and other factors is the strongest; (5)The precipitation gradient affects the degree of explanation of the spatial heterogeneity of FVC in the Three-River Headwaters Region. With an increase in precipitation,the explanatory power of the factors tends to stabilize,and the FVC tends to be more influenced by elevation and temperature in the eastern part of the Three-River Headwaters area where precipitation is higher; (6) The data results also confirm that factor-independent global optimal screening is only an optimal function that simulates the characteristics of the dependent variable,and its explanatory effect is not fully equivalent to the driven explanation of the dependent variable.

fractional vegetation cover (FVC)；three-River Headwaters Region；driving factors；Bayesian regression；geo-detector；influencing factors

X321

A

1000-6923(2022)08-3903-10

2022-02-06

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目(AR2123);自然資源部測繪科學(xué)與地球空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項目(2020-3-2)

* 責(zé)任作者,教授,zuweiwang@126.com

趙 丹(1997-),女,陜西西安人,天津師范大學(xué)碩士研究生,研究方向?yàn)榄h(huán)境變化與生態(tài)修復(fù)研究.