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    基于NDVI的安徽省城市化對(duì)植被變化影響的研究

    2022-09-15 01:20:14黃作輝梁棟棟占得龍苗思達(dá)
    關(guān)鍵詞:不透水城市化安徽省

    黃作輝, 梁棟棟, 桂 翔, 占得龍, 苗思達(dá)

    (1.安徽省地勘局 第二水文工程地質(zhì)勘查院,安徽 蕪湖 241000;2.安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院,安徽 蕪湖 241003)

    引言

    城市作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中心,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用[1]。近年來,城市人口規(guī)模不斷擴(kuò)大,城市用地不斷向四周延伸。根據(jù)2018年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),我國(guó)城市常住人口83137萬(wàn)人,城市化水平達(dá)到59.58%。伴隨著城市化的進(jìn)程,土地覆蓋、氣候、人為干擾等城市化問題引起的變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能以及區(qū)域氣候產(chǎn)生了重要的影響[2-7]。植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分,是陸地生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)條件[8],城市植被能夠很好地反映城市生態(tài)環(huán)境的狀況[9],NDVI(Normalized Difference Vegatation Index,歸一化植被指數(shù))是植被生長(zhǎng)狀況和植被覆蓋度的最佳指示因子[10]。

    城市的快速發(fā)展對(duì)于生態(tài)環(huán)境存在正面或負(fù)面的作用。一方面,城市的快速擴(kuò)張,不透水面面積急劇增加,占用大量生態(tài)用地,導(dǎo)致植被覆蓋減少,從而影響城市及周邊的生態(tài)質(zhì)量[11-12];另一方面,城市的發(fā)展帶來社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)意識(shí)不斷提高,城市綠地生態(tài)建設(shè)以及城市生態(tài)保護(hù)不斷加強(qiáng)[13-14]。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)城市植被的研究主要集中在植被的時(shí)空變化特征[15-20]以及定量化地研究分析城市化對(duì)植被的負(fù)面影響[21-23],較少對(duì)各影響因素對(duì)城市植被產(chǎn)生的影響進(jìn)行區(qū)分,故分離不同因素的影響程度,將不同因素所造成的影響進(jìn)行定量化表示具有一定的研究意義。

    安徽省是長(zhǎng)三角的重要組成部分,處在全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略要沖和國(guó)內(nèi)幾大板塊的對(duì)接地帶,經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)勁[24]。近些年來,安徽省經(jīng)歷了快速城市化的過程,以安徽省16個(gè)地級(jí)市的建成區(qū)為研究對(duì)象,分離土地覆蓋變化和氣候變化、人為活動(dòng)、熱島效應(yīng)等其它因素對(duì)城市植被狀況的影響,探究對(duì)城市老城區(qū)、擴(kuò)展區(qū)以及郊區(qū)等不同區(qū)域的影響差異,可以為快速城市化過程中植被保護(hù)提供有力的支撐。

    1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)域

    安徽省(東經(jīng)114°54′-119°37′,北緯29°41′-34°38′)地處中國(guó)華東地區(qū),屬暖溫帶與亞熱帶的過渡地區(qū),年平均氣溫在14-17℃,雨水充沛,境內(nèi)自然資源豐富。

    作為全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略要沖和國(guó)內(nèi)幾大板塊的對(duì)接地帶,安徽省經(jīng)濟(jì)活力強(qiáng)勁。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市化水平不斷提高。從安徽省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站可知(http://www.ahtjj.gov.cn/),截止于2018年末,安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值為30006.8億元[24],下轄16個(gè)地級(jí)市,7個(gè)縣級(jí)市,45個(gè)縣,44個(gè)市轄區(qū),城鎮(zhèn)常住人口為6323.6萬(wàn)人,城鎮(zhèn)化率達(dá)54.69%。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    NDVI 數(shù)據(jù)來源于NASA的MOD13Q1 NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https://earthdata.nasa.gov/),空間分辨率為250m×250m,時(shí)間分辨率為16 d,時(shí)間跨度為2000—2018年。為排除植被的非生長(zhǎng)期,選取植被生長(zhǎng)成熟的8月至10月數(shù)據(jù),經(jīng)MRT(MODIS Reprojection Tool)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、格式轉(zhuǎn)換以及投影變換,利用軟件ENVI5.3去除數(shù)據(jù)無(wú)效值。由于MOD13Q1 NDVI數(shù)據(jù)易受云、大氣、太陽(yáng)高度角等因素的影響[25],為消除這些因素的影響,采用MVC方法(最大值合成法)合成NDVI月數(shù)據(jù)。采用8—10月最大NDVI數(shù)據(jù)作為年NDVI值。

    為提取安徽省16個(gè)地級(jí)市的土地利用數(shù)據(jù),本文選取2000—2018年間每隔三年的Landsat TM、ETM+、OLI數(shù)據(jù),經(jīng)輻射定標(biāo)、大氣校正等一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理,采用最大似然法,對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督分類,將其土地分為不透水面(建設(shè)用地)、植被覆蓋、水體、裸地四類,提取安徽省16個(gè)地級(jí)市建成區(qū)的范圍。通過隨機(jī)選取多組樣本點(diǎn),將監(jiān)督分類結(jié)果與Google Earth影像及TM影像進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,總體的分類精度達(dá)到91%以上。

    2 研究方法

    2.1 影響程度定量化分離

    為了區(qū)分城市化過程中土地覆蓋變化與氣候變化、人為干擾等其他因素對(duì)NDVI影響的不同,借鑒管小彬[26]等人分離不同類型影響程度的思想,分離城市化與其他因素,假設(shè)城市NDVI值由植被所占比例決定,且植被密度均一,以不透水面面積占比表征城市擴(kuò)張強(qiáng)度,定義如下:

    NDVI(x,t)=(1-β(x,t))×NDVIFV(x,t)

    (1)

    式中,NDVI(x,t)為t時(shí)刻x像素點(diǎn)的NDVI值,NDVIFV(x,t)為t時(shí)刻x像素點(diǎn)全植被覆蓋下NDVI值,β(x,t)為t時(shí)刻x像素點(diǎn)中不透水面所占的比例,由于NDVI數(shù)據(jù)與土地利用數(shù)據(jù)之間存在空間分辨率的問題,故定義β(x,t)如下:

    (2)

    其中,sImp(x,t)為t時(shí)刻N(yùn)DVIx像素中不透水面所占的面積,s(x,t)為t時(shí)刻N(yùn)DVIx像素面積。

    基于此概念,假設(shè)在只有城市化的影響下,t1時(shí)刻X像素點(diǎn)的NDVI值為

    NDVIh(X,t1)=NDVI(X,t0)+(β(X,t0)-β(X,t1))×NDVIFV(X,t0)

    (3)

    式中,NDVI(X,t0)為t0時(shí)刻X像素點(diǎn)真實(shí)NDVI值,β(X,t0)、β(X,t1)分別為t0、t1時(shí)刻X像素點(diǎn)中不透水面所占的比例,NDVIFV(X,t0)為t0時(shí)刻X像素點(diǎn)全植被覆蓋下NDVI。根據(jù)控制變量的思想,城市化和其他影響因素對(duì)NDVI的影響值為

    NDVIIMP=NDVIh(X,t1)-NDVI(X,t0)

    (4)

    NDVIELSE=NDVI(X,t1)-NDVIh(X,t1)

    (5)

    式中,NDVIIMP為城市化對(duì)NDVI的影響,NDVIELSE為其他因素對(duì)NDVI的影響。

    2.2 NDVI指數(shù)變化分級(jí)

    NDVI差值指數(shù)分級(jí)方法可以避免由于直接使用NDVI指數(shù),而過分地關(guān)注一些微小的數(shù)值波動(dòng)帶來的噪聲影響,利用NDVI差值指數(shù)分級(jí)方法,探究NDVI變化分布:

    NDVIC=NDVIi-NDVIi-1

    (6)

    其中,NDVIC為前期和后期兩個(gè)年份NDVI的變化值,NDVIi為第i年NDVI值,NDVIi-1為前一年份NDVI值。將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分級(jí),則:

    無(wú)顯著變化:

    (7)

    正向變化:

    (8)

    反向變化:

    (9)

    式中n為研究區(qū)像元數(shù)量。

    2.3 趨勢(shì)分析

    根據(jù)年度時(shí)間序列與NDVI的相關(guān)性,可以確定植被覆蓋的年際變化率[16]。以像元為單位,得到植被覆蓋的變化趨勢(shì),公式如下:

    (10)

    式中,slope表示NDVI變化趨勢(shì)的斜率,n為監(jiān)測(cè)的年數(shù),本研究期為2000—2018年,n=18,NDVIi是第i年的NDVI。正(負(fù))斜率表示NDVI增加(減少),slope的絕對(duì)值越大,表示變化越大。

    3 結(jié)果與分析

    為了研究不同區(qū)域城市化的空間差異,將城市范圍劃分為三個(gè)區(qū)域,即老城區(qū)、擴(kuò)展區(qū)以及城市郊區(qū),其中:老城區(qū)定義為2000年城市的建成區(qū),此區(qū)域城市化程度高,以此來表示原城市區(qū)域;擴(kuò)展區(qū)為2018年城市建成區(qū)相較于2000年擴(kuò)展的部分,此區(qū)域受到土地利用變化影響較大;城市郊區(qū)定義為2018年建成區(qū)5公里的緩沖區(qū)范圍,以此表示毗鄰城市建成區(qū)。此外,定義了離城市距離較近,沒有受到土地利用變化影響的區(qū)域,來對(duì)比分析城市土地利用變化所帶來的影響。

    3.1 安徽省城市土地變化時(shí)空特征

    根據(jù)2000—2018年土地利用監(jiān)督分類的結(jié)果,分析安徽省18年來城市用地類型轉(zhuǎn)化情況,結(jié)果如圖1、圖2所示。隨著城市化進(jìn)程,安徽省各城市土地覆蓋發(fā)生了明顯變化,變化區(qū)域面積約占2018年城市區(qū)域面積的36.27%,其中合肥、蕪湖、淮北、安慶變化面積占比最大,分別達(dá)到41.8%、47.47%、41.87%和42.51%,黃山變化面積占比最小,約為26.28%。從轉(zhuǎn)變類型的總體趨勢(shì)上看,安徽省各城市區(qū)域范圍內(nèi)主要變化類型為植被覆蓋向不透水面轉(zhuǎn)變,約占變化的37.23%。城市老城區(qū)土地覆蓋變化較小,主要變化類型為裸地向不透水面、植被變化,約占2018年區(qū)域面積的5%-12%。各城市擴(kuò)展區(qū)土地覆蓋變化較大,其主要變化類型為植被覆蓋向不透水面的改變,約占擴(kuò)展區(qū)面積的43.73%-62.89%。城市郊區(qū)土地覆蓋變化相對(duì)較少,主要變化類型為植被覆蓋向不透水面以及裸地向植被覆蓋的變化,變化區(qū)域約占2018年區(qū)域面積17.21%-34.52%。

    圖1 安徽省各市土地利用變化程度圖Fig.1 Land use change degree map of each city in Anhui province

    圖2 2000—2018年 安徽省各市土地利用變化分布圖Fig.2 Land use change distribution map in Anhui province from 2000 to 2018

    對(duì)各主要城市城市范圍內(nèi)不同土地覆蓋類型的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明(圖3),在2000—2018年間,在快速城市化進(jìn)程中,安徽省各主要城市的不透水面面積總體上呈上升趨勢(shì),合肥、蕪湖、安慶、滁州、阜陽(yáng)、宿州、淮北、黃山在2015—2018年期間,亳州、池州在2009—2012年期間,六安、銅陵在2012—2015年期間,經(jīng)歷了一輪快速城鎮(zhèn)化過程,城市擴(kuò)張速度達(dá)到最快。其他各城市城市增長(zhǎng)速率較為平穩(wěn)。蕪湖、安慶、合肥、阜陽(yáng)、銅陵不透水面面積增加占比較大,在27%以上。植被面積總體上呈下降趨勢(shì),各城市之間的變化趨勢(shì)有較大差異。合肥、蕪湖、安慶植被面積減少占比在28%以上,與不透水面之間具有較好的反比關(guān)系??傮w來說,安徽省不透水面面積急劇擴(kuò)展,植被資源逐漸減少,這是安徽省城市土地利用變化的主要特點(diǎn)。

    圖3 安徽省各市城市范圍內(nèi)土地利用變化趨勢(shì)圖Fig.3 Land use change trend within the urban limits of each city in Anhui province

    3.2 安徽省城市植被時(shí)空變化特征

    3.2.1 安徽省城市植被時(shí)間變化特征 通過對(duì)各城市不同區(qū)域NDVI統(tǒng)計(jì)及變化趨勢(shì)分析,結(jié)果如圖4、表1所示,安徽省城市植被年NDVI在過去18年內(nèi)呈現(xiàn)減少趨勢(shì),但不同城市不同區(qū)域間呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)。城市老城區(qū)slope值大于零,說明安徽省各主要城市城市老城區(qū)NDVI總體上呈上升趨勢(shì),植被覆蓋有所提升;城市擴(kuò)展區(qū)slope值均小于零,說明城市擴(kuò)展區(qū)NDVI總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì),植被覆蓋有所減少;城市郊區(qū)離城市擴(kuò)展區(qū)較近,但受到城市化影響較小,植被覆蓋較好,NDVI值相對(duì)較高。

    圖4 安徽省各市不同區(qū)域NDVI變化圖Fig.4 Changes of NDVI in different regions of each city in Anhui province

    表1 安徽省各主要城市不同區(qū)域NDVI變化的Slope值Table 1 Slope values of NDVI changes in different regions of major cities in Anhui province

    全省池州銅陵亳州馬鞍山蚌埠六安安慶黃山老城區(qū)0.00260.00530.01541-0.00040.00160.00070.00210.00220.0037擴(kuò)展區(qū)-0.0025-0.027-0.0028-0.0061-0.0064-0.0126-0.0076-0.0168-0.0015郊區(qū)0.00120.00570.01250.00780.00640.01140.01060.00640.01628無(wú)變化區(qū)0.00080.010.00840.01020.00610.01410.00410.00340.0103

    就每個(gè)城市而言,合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、蚌埠、宣城、銅陵、淮北、池州、黃山呈現(xiàn)為上升趨勢(shì),而滁州、阜陽(yáng)、宿州、亳州、六安呈現(xiàn)為先上升后下降,淮南則變化波動(dòng)較大,但總體上,各城市郊區(qū)slope值均大于零,呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。馬鞍山、安慶、阜陽(yáng)、蚌埠、宣城、六安、亳州、淮南、淮北、池州、黃山老城區(qū)NDVI年際變化較小,合肥、滁州、宿州老城區(qū)NDVI年際變化為先下降后上升,而蕪湖變化波動(dòng)較大。但總體上老城區(qū)只有宣城、蕪湖、亳州slope小于零,其他slope值均大于零。無(wú)土地利用變化區(qū)域的植被NDVI的slope值均大于零,總體呈現(xiàn)為上升趨勢(shì),與土地覆蓋類型變化最大的擴(kuò)展區(qū)呈現(xiàn)出相反的變化趨勢(shì),說明城市化進(jìn)程中對(duì)區(qū)域NDVI產(chǎn)生了負(fù)面影響。

    3.2.2 安徽省城市植被空間變化特征 利用NDVI差值指數(shù)分級(jí)方法,對(duì)安徽省各主要城市建成區(qū)NDVI 變化進(jìn)行分析,結(jié)果如圖5、表2所示。可以看出,2000—2018年間,安徽省各城市建成區(qū)近70%的地表NDVI指數(shù)沒有發(fā)生顯著變化,未發(fā)生顯著變化的區(qū)域主要集中在城市郊區(qū)和老城區(qū),這與土地覆蓋變化的結(jié)果相一致。其中合肥市占比最小,約占區(qū)域面積的67.07%,宿州市占比最大,約占區(qū)域面積的77.05%,這說明在城市化過程中,合肥市植被改變最大。在研究時(shí)段內(nèi),發(fā)生負(fù)向變化的區(qū)域主要集中在城市的擴(kuò)展區(qū),相對(duì)比較集中。而發(fā)生正向變化的區(qū)域主要集中在城市的郊區(qū)的邊緣地帶,且發(fā)生正向變化的區(qū)域的面積比發(fā)生負(fù)向變化的區(qū)域的面積小,說明在城市化過程中,安徽省各主要城市城市植被向差的發(fā)向發(fā)展。

    圖5 安徽省各市NDVI差值指數(shù)分級(jí)分布圖Fig.5 NDVI difference index classification distribution of each city in Anhui province

    表2 安徽省各主要城市NDVI差值指數(shù)分級(jí)Table 2 NDVI difference index classification of major cities in Anhui province

    全省淮北淮南滁州蕪湖面積比例面積比例面積比例面積比例面積比例負(fù)向變化1644.9915.1189.8115.0995.8112.9183.1914.8983.7516.05無(wú)顯著變化7755.3171.22417.3170.11560.6875.55398.6371.34352.4467.53正向變化1488.7913.688.0614.885.6911.5476.9413.7785.6916.42

    全省池州銅陵亳州馬鞍山面積比例面積比例面積比例面積比例面積比例負(fù)向變化1644.9915.11641482.2515.582.4416.0591.5615.29無(wú)顯著變化7755.3171.22335.5673.43384.2572.41354.0668.95428.8171.63正向變化1488.7913.657.4412.5764.1912.09771578.3113.08

    全省蚌埠六安安慶黃山面積比例面積比例面積比例面積比例面積比例負(fù)向變化1644.9915.11110.4414.6992.4413.6559.8113.89113.8114.35無(wú)顯著變化7755.3171.22557.7574.16487.3171.95325.3175.57583.4473.56正向變化1488.7913.683.8811.1597.514.445.3810.5495.8812.09

    3.3 城市化對(duì)區(qū)域NDVI的影響

    3.3.1 城市化對(duì)NDVI的影響 利用公式(4)、(5)對(duì)安徽省各主要城市城市化過程中土地覆蓋變化與氣候變化、人為干擾等其它因素對(duì)NDVI的影響進(jìn)行分離,并比較了其年際變化,結(jié)果如圖6所示??梢钥闯?,城市化過程中土地覆蓋變化對(duì)植被NDVI影響是負(fù)面的,但各市年際變化趨勢(shì)不同。合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、滁州、阜陽(yáng)、宿州、宣城、六安、銅陵、淮南、淮北、滁州、黃山土地覆蓋變化對(duì)NDVI 的影響呈現(xiàn)出增強(qiáng)趨勢(shì),亳州、蚌埠則表現(xiàn)為減弱趨勢(shì)。具體而言,合肥、蕪湖、安慶、阜陽(yáng)、宿州、宣城、淮北在2018年達(dá)到最大值,其他各市則在2000—2018年內(nèi)達(dá)到最大值,在達(dá)到最大值以后,土地覆蓋變化影響逐漸減弱。在安徽省各主要城市中,影響最大值出現(xiàn)在2015年的淮南市,為0.1938,最小值出現(xiàn)在2015年的淮北市,為0.0003。

    圖6 安徽省各市城市化對(duì)植被影響變化圖Fig.6 Changes in vegetation affected by urbanization of each city in Anhui province

    相比之下,在剔除土地覆蓋變化影響后,可以看出,在城市化進(jìn)程中,氣候變化、人為干擾等其它因素對(duì)植被NDVI呈現(xiàn)出不同的影響。除滁州、阜陽(yáng)、宿州、亳州、淮南、淮北以外(查閱《中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒》得知,2006年和2009年,淮河以北城市遭受極端干旱天氣影響,植被受干旱氣候的影響,導(dǎo)致出現(xiàn)異常值。),安徽省其他各市其它因素影響雖然年際存在波動(dòng),但各年影響值都大于零,均表現(xiàn)為正面影響,這意味著城市化過程中,氣候變化、人為活動(dòng)等影響因素促進(jìn)了植被的生長(zhǎng)。此外,除亳州、淮北、池州以外,在2000—2018年間,安徽省各市其他因素影響均呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì),這意味著在忽略植被面積減少的作用下,城市化的這種促進(jìn)作用隨著城市化的進(jìn)程而增強(qiáng)。總體上看,城市化雖然降低了區(qū)域的NDVI,但主要原因?yàn)橥恋馗采w改變所造成的,氣候變化、人為干擾等其它因素對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生了顯著的正向作用。

    3.3.2 影響的空間差異 為研究城鎮(zhèn)化對(duì)NDVI影響的空間差異,進(jìn)一步計(jì)算統(tǒng)計(jì)安徽省各市不同區(qū)域的土地覆蓋變化影響和其它影響,結(jié)果如圖7、8所示。在老城區(qū)中,其它因素影響明顯高于無(wú)變化區(qū)域,這說明在城市化過程中,城市地區(qū)的植被實(shí)際上比無(wú)城市化影響情況下植被生長(zhǎng)狀況要好,這進(jìn)一步說明氣候變化、人為干擾等其它因素對(duì)植被生長(zhǎng)起到了促進(jìn)作用。土地覆蓋對(duì)老城區(qū)植被的影響波動(dòng)較大,規(guī)律性較弱,但總體上呈現(xiàn)出負(fù)面影響。但除六安、淮南、淮北以外,其它各市土地覆蓋變化影響均出現(xiàn)正值,查看這些出現(xiàn)正值的年份土地變化情況,老城區(qū)在這些年份土地變化中,城市綠地面積比不透水面面積增加多,這可能與城市綠化以及城市拆遷后未建設(shè),植被短時(shí)間少量增加有關(guān)。

    圖7 安徽省各市不同區(qū)域其他影響因素對(duì)植被影響變化圖Fig.7 Changes of vegetation affected by other influencing factors in different regions of each city in Anhui province

    擴(kuò)展區(qū)的土地覆蓋變化影響對(duì)區(qū)域的NDVI 影響最大,這與快速城市化過程中,擴(kuò)展區(qū)土地利用變化劇烈,區(qū)域植被數(shù)量改變巨大的情況相一致??傮w上,除蚌埠以外,土地覆蓋變化影響隨著城市化過程逐漸加強(qiáng),區(qū)域內(nèi)植被面積進(jìn)一步減少。但除經(jīng)濟(jì)排名前兩位的合肥、蕪湖外,安徽省其它各市在2015年后,土地覆蓋變化影響有所下降。對(duì)于其它因素的影響,除年份異常值的幾個(gè)市外,其它影響對(duì)擴(kuò)展區(qū)的影響總體上均表現(xiàn)為正面影響,但各市間的變化趨勢(shì)不同,合肥、蕪湖、宣城、六安、銅陵、淮南、黃山總體上呈現(xiàn)出增加趨勢(shì),馬鞍山、安慶、滁州、阜陽(yáng)、蚌埠、宿州、亳州、淮北、池州變化趨勢(shì)較為復(fù)雜,其它影響先減弱后又增強(qiáng),達(dá)到影響最大后,又出現(xiàn)減弱趨勢(shì)。

    土地覆蓋變化對(duì)城市郊區(qū)影響較小,這與城市化過程中,城市郊區(qū)土地覆蓋變化較小,植被NDVI變化多與農(nóng)作物種植改變情況相一致。城市郊區(qū)其它因素影響波動(dòng)較大,剔除極端氣候異常的年份,與無(wú)變化區(qū)域NDVI變化趨勢(shì)相一致,這進(jìn)一步驗(yàn)證了城市郊區(qū)土地覆蓋變化較小,其主要影響因素為氣候變化、人為干擾等其它因素。

    圖8 安徽省各市不同區(qū)域土地覆蓋變化對(duì)植被影響變化圖Fig.8 Changes of land cover changes on vegetation in different regions of each city in Anhui province

    4 討論

    4.1 氣候與間接影響之間的關(guān)系

    在城市化過程中,氣候變化、人為干擾等其它因素對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生了顯著的影響,為了定量描述這一問題,統(tǒng)計(jì)計(jì)算不同區(qū)域的其它影響與氣候因子、降水的相關(guān)系數(shù),如表3、表4所示。總體而言,安徽省各市其它因素影響與氣溫呈顯著的正相關(guān),與降水不具備相關(guān)性,但安徽省各市的表現(xiàn)不同。具體而言,阜陽(yáng)、淮北、亳州r<0.1(p<0.05),表現(xiàn)為無(wú)明顯相關(guān)性,而其他各個(gè)市r>0.1(p<0.05),表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)。每個(gè)市的不同區(qū)域也存在空間差異,總體上,建成區(qū)的其它因素影響與氣溫的相關(guān)性比老城區(qū)的相關(guān)性要高,這與擴(kuò)展區(qū)不透水面快速增長(zhǎng)、城市熱島效應(yīng)和自然增溫所造成的升溫幅度比老城區(qū)要高有關(guān)。

    表3 氣溫與其它影響之間的相關(guān)系數(shù)Table 3 Correlation coefficients between air temperature and other influences

    表4 降水與其它影響之間的相關(guān)系數(shù)Table 4 Correlation coefficients between precipitation and other influences

    4.2 分離城市化影響因素的必要性

    城市化會(huì)對(duì)綠地生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重要的影響,對(duì)此已作了許多研究,但大多數(shù)研究集中在城市化對(duì)植被的總體影響上[6,21,27-28],未將城市化影響因素進(jìn)行分離,得出的結(jié)論往往也是城市化對(duì)城市植被的生長(zhǎng)起到了負(fù)面影響,但根據(jù)本文的研究可知,在城市化的過程中,去除土地覆蓋因素影響后,人為干擾、氣候變化等其它因素對(duì)植被生長(zhǎng)起到了促進(jìn)作用,這與總體影響之間存在著一定的差異。這種影響因素的分離對(duì)正確認(rèn)識(shí)城市化對(duì)城市植被的影響具有一定的幫助,對(duì)城市化過程中植被保護(hù)具有一定的參考指導(dǎo)價(jià)值。

    4.3 研究不足與展望

    本文利用Landsat數(shù)據(jù),運(yùn)用最大似然法對(duì)安徽省各主要城市建成區(qū)進(jìn)行監(jiān)督分類,監(jiān)督分類的精度達(dá)到91%以上,但Landsat數(shù)據(jù)的分辨率為30米,且在分類的類別上只考慮了不透水面、植被、水體、裸地四個(gè)類別,在今后的研究中應(yīng)選擇精度更高的,分類類別更詳細(xì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。另外,本文沒有考慮不同植被的物候差異,雖然本文采用MVC方法(最大值合成法)合成NDVI月數(shù)據(jù),采用5—10月最大NDVI數(shù)據(jù)作為年NDVI值,但是不同植被具有不同的生長(zhǎng)周期以及生長(zhǎng)時(shí)間。植被的物候差異會(huì)在下一步研究中進(jìn)行探討。

    5 結(jié)論

    基于MOD13Q1數(shù)據(jù)和TM數(shù)據(jù),對(duì)2000—2018年安徽省各主要城市城市化對(duì)植被生長(zhǎng)的影響進(jìn)行研究,并分離了城市化中土地覆蓋變化和氣候變化、人為干擾等其它因素的影響,結(jié)論如下:

    (1)2000—2018年間,安徽省各主要城市經(jīng)歷了快速城市化的過程,城市不透水面面積快速增加,植被面積不斷減少。各主要城市城市化速率不同,城市不同區(qū)域變化有所差異,其中城市擴(kuò)展區(qū)變化最為劇烈,主要變化類型為植被向不透水面的轉(zhuǎn)換,占整個(gè)擴(kuò)展區(qū)面積的43.73%-62.89%。

    (2)安徽省各主要城市植被年NDVI在過去18年間呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)。各市城市化過程中土地覆蓋變化對(duì)植被NDVI影響是負(fù)面的,導(dǎo)致該地區(qū)植被NDVI在不斷減小,但城市化過程中其它因素影響對(duì)區(qū)域?qū)χ脖簧L(zhǎng)產(chǎn)生了顯著的正向作用。

    (3)老城區(qū)的其它因素影響明顯高于無(wú)變化區(qū)域的影響,說明在剔除土地覆蓋變化影響情況下,城市化促進(jìn)了區(qū)域植被的生長(zhǎng)。

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