人類活動(dòng)對(duì)西南山地植被覆蓋變化的影響
——以重慶市為例

余晨渝,肖作林,劉 睿,趙浣玎,王科宇

重慶師范大學(xué)地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究重慶高校市級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 401331

植被覆蓋不僅是生態(tài)系統(tǒng)的主體部分[1—3],更是生態(tài)環(huán)境變化的重要指標(biāo)[1,4—5],其變化是氣候變化和人類活動(dòng)共同作用的結(jié)果。其中,人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋的影響成為研究全球變化的熱點(diǎn)問(wèn)題。20世紀(jì)中葉以來(lái),隨著人類活動(dòng)對(duì)自然環(huán)境干擾的不斷加劇,土地退化、水土流失等一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題頻發(fā),植被覆蓋出現(xiàn)一定程度退化。為有效解決區(qū)域的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,自1999年開(kāi)始中國(guó)政府實(shí)施一系列生態(tài)恢復(fù)工程[6]。人類通過(guò)保護(hù)現(xiàn)有植被、封山育林、退耕還林、人工造林等方式修復(fù)和重建被破壞的森林等自然生態(tài)系統(tǒng)。如今,美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)最新衛(wèi)星資料顯示：地球比20年前更綠了,中國(guó)的植被增加量占過(guò)去近20年全球植被總增加量的25%[7—8]?？梢哉f(shuō),植被覆蓋變化是人類活動(dòng)的深刻反映。

已有學(xué)者從國(guó)家或區(qū)域尺度出發(fā)[9—11],圍繞人類活動(dòng)和植被覆蓋變化的關(guān)系做了大量的研究。趙安周等[6]利用Hurst指數(shù)和非參數(shù)化趨勢(shì)度(Sen)方法計(jì)算退耕還林(草)工程實(shí)施前后黃土高原植被覆蓋的變化情況。程?hào)|亞等[12]利用像元二分模型和相關(guān)分析等方法研究貴州沅江流域植被覆蓋的時(shí)空變化特征,并做了地形效應(yīng)和人口效應(yīng)的分析。李昊等[13]在貴州省畢節(jié)地區(qū),建立NDVI—?dú)夂蝽憫?yīng)模型,利用殘差法分析退耕還林工程為主的人為因素在當(dāng)?shù)刂脖桓采w恢復(fù)中的作用。成佩昆等[14]基于PCSE修正的面板數(shù)據(jù)模型,研究了陜西省退耕還林工程對(duì)植被恢復(fù)的影響效應(yīng)。在當(dāng)前研究中,大多著眼于黃土高原、青藏高原等熱點(diǎn)研究區(qū)[15—17],對(duì)于西南地區(qū)植被覆蓋變化的研究相對(duì)較少。雖然人類實(shí)施了多種植被覆蓋恢復(fù)工程,但目前研究多將目光集中在退耕還林方面,對(duì)于封禁育林等其他工程對(duì)植被恢復(fù)作用的研究目前仍停留在定性的認(rèn)識(shí)層面,尚未見(jiàn)到相關(guān)定量研究的報(bào)道。

我國(guó)西南山地地形復(fù)雜,生態(tài)環(huán)境脆弱,植被恢復(fù)任務(wù)艱巨。重慶市作為成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈中的重要區(qū)域,以及我國(guó)第三大林區(qū)(西南林區(qū))的重要地區(qū)之一,同時(shí)面對(duì)快速發(fā)展和生態(tài)保護(hù)的雙重需求,更兼具三峽庫(kù)區(qū)重要生態(tài)戰(zhàn)略地位。近20年,隨著城鎮(zhèn)化高速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、人口流動(dòng)等,以及退耕還林、封禁育林等一系列生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施,植被覆蓋發(fā)生深刻演變?？梢哉f(shuō),重慶市是開(kāi)展解析人類活動(dòng)對(duì)于植被覆蓋變化作用研究的典型試驗(yàn)區(qū)。因此,本文基于重慶市2000—2020年歸一化植被指數(shù)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、封禁育林統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用slope趨勢(shì)分析和M-K檢驗(yàn)分析重慶市植被覆蓋時(shí)空變化特征;利用GIS技術(shù),整合殘差分析、土地利用轉(zhuǎn)置矩陣等方法,分析人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的貢獻(xiàn)程度,定量評(píng)估封禁育林生態(tài)工程對(duì)植被恢復(fù)作用的大小,為西南山地生態(tài)恢復(fù)工程政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

重慶市作為西南地區(qū)的門(mén)戶城市,地跨105°11′—110°11′E、28°10′—32°13′N,幅員82402.95 km2。轄區(qū)內(nèi)多山脈,具有西南山地的顯著特點(diǎn)。重慶市屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候,年均溫差小,雨量豐沛,太陽(yáng)輻射弱,日照時(shí)間短。重慶市是長(zhǎng)江上游最大的經(jīng)濟(jì)中心、西南工商業(yè)重鎮(zhèn)和水陸交通樞紐,突出的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和城市現(xiàn)代化進(jìn)程對(duì)周邊人口的吸引明顯,整體人口流動(dòng)強(qiáng)度大。土地覆被類型以林地、農(nóng)田和灌叢為主,土地覆被類型以轉(zhuǎn)換為林地和建設(shè)用地為主,其中,林地以常綠針葉林、常綠闊葉林和落葉闊葉林為主,農(nóng)田以耕地(水田和旱地)為主,灌叢以闊葉灌叢為主[18](圖1)。

圖1 研究區(qū)地理位置與土地利用Fig.1 Geographical position and land use of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括：遙感數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等(表1)。遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA EOS/MODIS,選用2000—2020年歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)500 m分辨率數(shù)據(jù)集,使用最大值合成法生成逐月最大NDVI數(shù)據(jù)。2000—2020年降雨、氣溫、土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心,精度分別為1000 m與30 m。數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)地理空間數(shù)據(jù)云,空間分辨率為90 m。封禁育林面積由重慶市各區(qū)縣統(tǒng)計(jì)年鑒收集獲取。

表1 主要數(shù)據(jù)來(lái)源

2 研究方法

2.1 趨勢(shì)分析

利用線性回歸對(duì)NDVI在時(shí)間序列上作趨勢(shì)分析。公式如下[19]：

(1)

式中,Ci為第i年的NDVI實(shí)際觀測(cè)值,n為總年數(shù)。當(dāng)slope>0時(shí),說(shuō)明植被覆蓋呈增加趨勢(shì);當(dāng)slope<0時(shí),說(shuō)明植被覆蓋呈下降趨勢(shì);當(dāng)slope=0時(shí),說(shuō)明植被覆蓋不變。

線性回歸的趨勢(shì)分析顯著性檢驗(yàn)采用t檢驗(yàn)法,計(jì)算方法如下所示：

(2)

(3)

2.2 Mann-Kendall分析

Mann-Kendall方法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法,具有適用范圍廣、人為性少、定量化程度高的優(yōu)點(diǎn)[20],在長(zhǎng)時(shí)間序列的趨勢(shì)檢驗(yàn)和分析中得到廣泛應(yīng)用。假定時(shí)間序列(x1,x2,…,xn) 是n個(gè)獨(dú)立的、隨機(jī)變量同分布的樣本;備選假設(shè)H1是雙邊檢驗(yàn)。對(duì)于所有的i

(4)

式中,sign()是符號(hào)函數(shù),主要對(duì)括號(hào)中Xi-Xj的值進(jìn)行判別,設(shè)有以下規(guī)定：

(5)

當(dāng)S為正態(tài)分布,其均值為0,其方差為：

Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18

(6)

M-K統(tǒng)計(jì)量公式在S>0,S=0,S<0是Z對(duì)應(yīng)的值分別計(jì)算為：

(7)

式中,Z為正值代表增加趨勢(shì),負(fù)值代表減少趨勢(shì)。Z的絕對(duì)值大于等于1.28、1.96、2.32分別代表通過(guò)了可信度90%、95%、99%的顯著性檢驗(yàn)。

2.3 殘差分析

殘差分析的思路是通過(guò)剔除氣候變化對(duì)植被覆蓋的影響,得到人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化影響的部分。本文對(duì)每個(gè)像元建立年均NDVI與氣候因素(降雨和氣溫)的回歸模型,得到像元尺度上的年均NDVI預(yù)測(cè)值,進(jìn)而計(jì)算實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的差值,用來(lái)表征人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的影響程度。其表達(dá)式如下：

圖2 重慶市2000—2020年均NDVI變化 Fig.2 The change of annual average of NDVI in Chongqing from 2000 to 2020

3 結(jié)果分析

3.1 植被覆蓋變化特征分析

2000—2020年重慶市植被覆蓋呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),上升速率為0.06/10a;M-K檢驗(yàn)Z值為2.386,置信水平2.32,通過(guò)99%的顯著性檢驗(yàn)(圖2)。重慶市植被覆蓋變化呈現(xiàn)出顯著的時(shí)空分異特征,大部分地區(qū)植被覆蓋呈增加趨勢(shì),最大增加趨勢(shì)達(dá)到0.032,主要集中于渝東北地區(qū);而最大減少趨勢(shì)值達(dá)到-0.0214,主要集中于渝中地區(qū)。重慶市近20年90%以上地區(qū)植被覆蓋有所增加,植被恢復(fù)狀況良好。

根據(jù)表2可知：植被覆蓋顯著增加區(qū)域所占面積最大(45.18%);其次為變化不顯著區(qū)域和極顯著增加區(qū)域,分別占30.53%和23.24%;極顯著減少區(qū)域與顯著減少區(qū)域最少,僅占整個(gè)研究區(qū)的0.66%與0.39%?？傮w來(lái)看,顯著和極顯著增加區(qū)域達(dá)到研究區(qū)面積的68.4%,顯著和極顯著減小區(qū)域僅為1.05%,研究區(qū)2000—2020年間植被覆蓋增加趨勢(shì)明顯(圖3)。

表2 2000—2020年NDVI變化特征表

圖3 2000—2020年重慶市植被覆被變化趨勢(shì)及顯著性分布Fig.3 Change tendency of NDVI and its significance level in Chongqing from 2000 to 2020

3.2 人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋影響的時(shí)空特征

一般認(rèn)為,植被覆蓋變化受到氣候條件和人類活動(dòng)的共同驅(qū)動(dòng)作用[21—23]。通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn),研究區(qū)2000—2020年年均NDVI與年均氣溫和年降雨量的相關(guān)系數(shù),分別為0.48和0.63,均達(dá)到顯著相關(guān)水平。本文采用殘差分析法剔除氣候條件作用,得到人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的影響程度(殘差)。在柵格單元上采用降雨、氣溫因素預(yù)測(cè)NDVI值,然后利用遙感觀測(cè)的NDVI真實(shí)值減去NDVI預(yù)測(cè)值得到殘差,最后對(duì)殘差做趨勢(shì)分析,得到重慶市殘差年際變化趨勢(shì)空間分布(圖4)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),2000—2020年平均NDVI殘差為0.005,說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋的影響以正向?yàn)橹?。從時(shí)間變化上來(lái)看,NDVI殘差呈逐年增加的趨勢(shì),增長(zhǎng)率為0.043/10a,最大值出現(xiàn)在2020年(0.09)。從空間分布上看,2000—2020年研究區(qū)人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋同時(shí)存在正向和負(fù)向兩個(gè)方面的影響,以正向影響為主導(dǎo)。人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋正向影響區(qū)域主要集中在研究區(qū)東南部和東北部,梁平、忠縣、萬(wàn)州和墊江等區(qū)縣最為明顯。人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋負(fù)向影響區(qū)域主要集中于人類活動(dòng)密集、城市化進(jìn)程較快的重慶市主城區(qū)以及各區(qū)縣的城區(qū)(如潼南、永川、榮昌和大足等)。以上區(qū)域受到城市擴(kuò)張影響,大量耕地、草地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地造成植被覆蓋的減少。

圖4 2000—2020年重慶市人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋影響Fig.4 Impact of human activities on vegetation coverage in Chongqing from 2000 to 2020

3.3 不同土地利用變化對(duì)植被覆蓋變化的貢獻(xiàn)程度

殘差分析法采用殘差表征每個(gè)柵格單元上人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的影響程度,但并未反映出人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化影響的具體方式。本文采用2000年和2020年土地利用變化、年均NDVI變化以及殘差變化進(jìn)行空間疊加分析,得到不同土地利用類型變化區(qū)域柵格單元上實(shí)測(cè)NDVI變化值和殘差變化值的總和,并計(jì)算不同土地利用變化類型對(duì)植被覆蓋變化貢獻(xiàn)率的大小(表3)。

據(jù)統(tǒng)計(jì),對(duì)植被覆蓋變化貢獻(xiàn)程度最大的為林地未變區(qū)(53.13%)、耕地未變區(qū)(31.05%),這兩個(gè)區(qū)域占植被覆蓋變化總量的84.18%,其次為建筑用地未變區(qū)、草地未變區(qū)和水域未變區(qū)。土地利用類型發(fā)生變化的區(qū)域?qū)χ脖桓采w變化的貢獻(xiàn)程度均很低,其中最大的耕地轉(zhuǎn)林地(退耕還林)貢獻(xiàn)僅為1.24%?？梢钥闯?退耕還林工程對(duì)植被恢復(fù)的作用雖備受關(guān)注,但對(duì)于研究區(qū)整體的植被覆蓋變化而言,其貢獻(xiàn)程度并不顯著。耕地是人類活動(dòng)的產(chǎn)物,其植被覆蓋變化是人類種植行為作用的結(jié)果[23—25],因此耕地未變區(qū)的植被覆蓋變化可以認(rèn)為完全由人類活動(dòng)造成。林地未變區(qū)植被覆蓋變化顯著(53.13%),同時(shí)受到氣候條件和人類活動(dòng)的共同作用,其中受到人類活動(dòng)的作用程度(殘差)達(dá)到47.33%,值得深入探討。

表3 土地利用變化對(duì)植被覆蓋度的影響

3.4 林地未變化區(qū)人類活動(dòng)對(duì)植被恢復(fù)的作用

研究區(qū)林地未變區(qū)多集中在渝東北和渝東南地區(qū),這些地區(qū)多屬于海拔較高的山地,植被覆蓋較高。提取林地未變區(qū)的年均殘差,可以看出：人類活動(dòng)對(duì)林地未變區(qū)植被覆蓋變化存在正向和負(fù)向兩方面的作用,以正向?yàn)橹鲗?dǎo)。渝東北地區(qū)人類活動(dòng)對(duì)林地植被普遍起到恢復(fù)作用;渝東南及南部地區(qū)人類活動(dòng)對(duì)林地植被覆蓋的正向和負(fù)向作用并存,并呈現(xiàn)相間分布格局。從區(qū)縣尺度來(lái)看,人類活動(dòng)對(duì)林地植被覆蓋負(fù)面影響在城口、豐都、彭水、武隆、石柱、酉陽(yáng)和秀山均有分布;人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋正向影響顯著的區(qū)縣包括巫山、奉節(jié)、巫溪、開(kāi)州和江津等(圖5)。

圖5 林地未變化區(qū)植被覆蓋變化殘差與封禁育林面積分布Fig.5 The residuals of vegetation coverage in unalted forest areas and the distribution of forest conservancy area

封禁育林是重慶市實(shí)施的重要生態(tài)工程,是林地未變區(qū)的標(biāo)志性人類活動(dòng)?；诖怂鸭貞c市各區(qū)縣2000—2020年封禁育林面積數(shù)據(jù),選取其中數(shù)據(jù)獲取較為全面的15個(gè)區(qū)縣,進(jìn)行封禁育林面積、植被覆蓋變化以及殘差的相關(guān)性分析(圖6)。發(fā)現(xiàn)：林地未變區(qū)年均封禁育林面積與年均植被覆蓋變化存在極顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.82)。說(shuō)明,封禁育林生態(tài)工程在促進(jìn)植被覆蓋恢復(fù)方面起到了重要作用。年均封禁育林面積與殘差的極顯著相關(guān)分析結(jié)果表明(R2=0.72),殘差能夠較好的體現(xiàn)封禁育林生態(tài)工程對(duì)植被覆蓋變化的作用,在一定程度上印證了殘差分析的可行性。

圖6 封禁育林面積與殘差、植被覆蓋變化關(guān)系Fig.6 The relationship between forest conservancy area, residuals and vegetation coverage change

4 討論

本文以重慶市為例分析了2000—2020年西南山地植被覆蓋時(shí)空變化特征,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)植被覆蓋整體處于上升趨勢(shì)。這與劉燦等[26]對(duì)重慶市2000—2011年植被覆蓋變化的研究結(jié)論基本保持一致。近二十年,西南山地植被覆蓋呈現(xiàn)出較為明顯的恢復(fù)態(tài)勢(shì),人類活動(dòng)作為導(dǎo)致全球植被覆蓋變化的主要驅(qū)動(dòng)力開(kāi)始受到關(guān)注[27—29]。土地利用變化是人類活動(dòng)改變植被覆蓋的重要表現(xiàn)形式[30—32],本文將殘差和土地利用變化結(jié)合分析,明確了不同土地利用變化類型對(duì)NDVI變化以及殘差變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率。發(fā)現(xiàn)：土地利用變化對(duì)植被覆蓋以及對(duì)殘差的貢獻(xiàn)率具有高度一致性,并且林地未變區(qū)與耕地未變區(qū)對(duì)植被覆蓋變化總量的影響程度最大,達(dá)到84.18%。雖然已有研究已經(jīng)從定量角度論證退耕還林、人工造林工程對(duì)植被覆蓋恢復(fù)的顯著效益[33—34],但在西南山地,有必要對(duì)承載更多植被覆蓋變化的土地利用未變區(qū)開(kāi)展深入研究。耕地未變區(qū)植被覆蓋變化可認(rèn)為主要受到人類活動(dòng)的驅(qū)動(dòng)作用,林地未變區(qū)則受到人類活動(dòng)和氣候條件的共同影響[35—37]。本文基于封禁育林面積數(shù)據(jù),在區(qū)縣尺度上建立年均封禁育林面積和林地未變區(qū)植被覆蓋變化以及殘差變化的回歸方程。結(jié)果表明,封禁育林對(duì)林地未變區(qū)植被恢復(fù)起到顯著推動(dòng)作用,同時(shí)發(fā)現(xiàn)封禁育林與殘差具有較高的擬合結(jié)果。因此,可以認(rèn)為林地未變區(qū)人類活動(dòng)對(duì)植被恢復(fù)的作用(殘差)與封禁育林工程密切相關(guān),殘差變化的物理含義可以得到較好的闡釋。本文整合多種分析方法對(duì)研究區(qū)植被覆蓋變化的人類活動(dòng)驅(qū)動(dòng)作用進(jìn)行了較為深入的解析,首次定量揭示了封禁育林工程對(duì)植被覆蓋恢復(fù)的重要作用,對(duì)豐富區(qū)域植被覆蓋變化驅(qū)動(dòng)研究具有一定參考價(jià)值。

5 結(jié)論

本文以重慶市為例,基于2000—2020年的氣象數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)、封禁育林?jǐn)?shù)據(jù)以及2000年與2020年土地利用數(shù)據(jù),利用slope趨勢(shì)分析、回歸分析、Mann-Kendall、殘差分析和土地利用轉(zhuǎn)置矩陣等方法,分析了研究區(qū)植被覆蓋變化趨勢(shì)以及定量解析了人類活動(dòng)作用。

具體結(jié)論如下：

(1)研究區(qū)2000—2020年植被覆蓋整體呈上升趨勢(shì),植被覆蓋變化空間差異顯著。渝東南和渝東北地區(qū)植被覆蓋較高,且植被覆蓋增加趨勢(shì)明顯;渝西南中部地區(qū)植被覆蓋較低,且是植被覆蓋減少的集中區(qū)域。

(2)殘差分析結(jié)果表明,2000—2020年研究區(qū)人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋同時(shí)存在正向和負(fù)向兩個(gè)方面的影響,以正向影響為主導(dǎo)。人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋正向影響區(qū)域主要集中在研究區(qū)東南部和東北部;人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋負(fù)向影響區(qū)域主要集中于重慶主城區(qū),以及各區(qū)縣的城區(qū)范圍。

(3)不同土地利用類型轉(zhuǎn)換中,林地未變區(qū)對(duì)研究區(qū)植被覆蓋變化總量貢獻(xiàn)最大(53.13%);其次為耕地未變區(qū)(31.05%),耕地轉(zhuǎn)林地(退耕還林)貢獻(xiàn)僅為(1.24%)。封禁育林面積與林地未變區(qū)植被覆蓋變化存在極顯著正相關(guān)關(guān)系(R2=0.82),封禁育林生態(tài)工程對(duì)植被恢復(fù)具有積極且重要的作用。