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    成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量演變特征及驅(qū)動(dòng)力分析

    2023-11-21 05:50:24王麗芝郝利娜
    物探化探計(jì)算技術(shù) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:覆蓋度成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)

    王麗芝, 楊 鑫,, 郝利娜

    (1.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院,成都 610059; 2. 成都理工大學(xué) 地球勘探與信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610059)

    0 引言

    植被作為生態(tài)系統(tǒng)不可或缺的組成成分,不僅有聯(lián)結(jié)土壤、水文及環(huán)境的作用,并且植被在區(qū)域初級(jí)凈生產(chǎn)力、氣候系統(tǒng)以及陸地碳平衡中發(fā)揮著重要作用,對(duì)生態(tài)自然環(huán)境有較為直觀的指示作用[1-2]。同時(shí),植被作為生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分,其具有豐富的生態(tài)過(guò)程、復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和生物多樣性,植被的變化影響到許多重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,在涵養(yǎng)水源、防風(fēng)固沙、固碳釋氧、維護(hù)生物多樣性、調(diào)節(jié)氣候和保持生態(tài)平衡等方面具有不可替代的作用[3]。因此,植被的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量(植被生態(tài)質(zhì)量)是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)平衡狀況和環(huán)境質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)。

    植被生態(tài)質(zhì)量的好壞決定著一個(gè)地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量及生態(tài)系統(tǒng)平衡狀態(tài)。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛使用,利用遙感對(duì)植被特征進(jìn)行研究的技術(shù)與方法也越來(lái)越成熟。目前,常用遙感手段,采用單一指標(biāo)法和多指標(biāo)法監(jiān)測(cè)植被生態(tài)質(zhì)量。徐涵秋等[4]采用單一指標(biāo)法,利用不透水面蓋度評(píng)價(jià)城市生態(tài)環(huán)境等;伊博力等[5]采用單一指標(biāo)法,利用植被指數(shù)間接地對(duì)草地生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)。單一指標(biāo)只能片面的反應(yīng)植被生態(tài)質(zhì)量某一維度的變化特征,而植被生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng),需要綜合各種指標(biāo)才能較為完整的解釋其變化特征。吳宜進(jìn)等[6],采用多指標(biāo)法,引入改進(jìn)的RSEI,以MODIS數(shù)據(jù)反演得到植被總初級(jí)生產(chǎn)力、葉面積指數(shù)、區(qū)域熱度、改進(jìn)的濕度與植被覆蓋度5項(xiàng)指標(biāo)為基礎(chǔ),提出基于主成分分析法的西藏植被生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法;李超等[7]采用多指標(biāo)法,以 MODIS數(shù)據(jù)反演得到中國(guó)總初級(jí)生產(chǎn)力、葉面積指數(shù)、植被覆蓋度、溫度植被干旱指數(shù)和陸面溫度5項(xiàng)指標(biāo),綜合評(píng)價(jià)了中國(guó)植被生態(tài)質(zhì)量。但是利用遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建多指標(biāo)植被生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,會(huì)受到地區(qū)地勢(shì)、時(shí)間及尺度上的限制,難以實(shí)現(xiàn)精確的評(píng)價(jià),這就需要探索一種更適用的植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)構(gòu)建模型。

    近年來(lái),諸多學(xué)者對(duì)西南地區(qū)的植被動(dòng)態(tài)變化研究諸多,單獨(dú)針對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被動(dòng)態(tài)變化的研究相對(duì)較少,多采用單一指標(biāo)法對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行了分析[8-9]。但成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)自然環(huán)境復(fù)雜,單一指標(biāo)無(wú)法精確的反應(yīng)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量的變化特征。筆者利用MODIS NDVI數(shù)據(jù)反演得到的成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年-2020年植被覆蓋度(VFC)、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)指標(biāo)為基礎(chǔ),構(gòu)建植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q),通過(guò)趨勢(shì)線性分析、相關(guān)性分析、殘差分析,分析了此16 a間成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量時(shí)空變化特征,探究了氣候變化和人為活動(dòng)等驅(qū)動(dòng)因素對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量時(shí)空變化的制約關(guān)系,為成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)保護(hù)與防護(hù)提供理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1 研究區(qū)概況

    成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)由區(qū)域內(nèi)的兩大核心城市而得名,范圍包括四川省15 個(gè)市,以及重慶市31 個(gè)區(qū)縣(圖1)。東部有三峽庫(kù)區(qū)這一國(guó)家重點(diǎn)工程,西部有汶川地震災(zāi)后重建區(qū),是長(zhǎng)江中上游生態(tài)屏障的重要組成部分[8,10]。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)位于西南腹地、四川盆地核心地區(qū),地貌以丘陵為主,中心為平原,四周山體環(huán)繞,由于其特殊的盆地地形,其內(nèi)部熱量不易擴(kuò)散,從而使得成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的溫度高于同緯度的其他地區(qū),并且東部和南部氣溫整體高于西部和北部,降水量則表現(xiàn)為東多西少,盆地多高原少。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,區(qū)內(nèi)植被以亞熱帶常綠闊葉林和高原山地高寒草甸為主。

    圖1 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)地理位置及概況圖Fig.1 Geographical location and general situation of Chengdu-Chongqing economic zone

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

    研究區(qū)MODIS NDVI和行政邊界數(shù)據(jù)源自中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/),氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/),選用成渝經(jīng)濟(jì)區(qū) 15個(gè)氣象站2005年1月-2020年12月的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。

    對(duì)MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、鑲嵌等處理,利用波段計(jì)算等方法反演得到植被覆蓋度(VFC)和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)。統(tǒng)計(jì)每個(gè)站點(diǎn)年降水量和年均溫度,把氣象站點(diǎn)坐標(biāo)生成站點(diǎn)值數(shù)據(jù),利用薄盤光滑樣條函數(shù)分別生成研究區(qū)降雨和氣溫的空間分布圖。將所有影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一重采樣為1 km分辨率數(shù)據(jù),以便后續(xù)進(jìn)行分析。

    2 研究方法

    2.1 植被覆蓋度(VFC)

    植被覆蓋度(Vegetation Fractional Cover,VFC)指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占研究區(qū)總面積的百分比,它量化了植被的繁茂程度[11]。目前已有很多利用遙感監(jiān)測(cè)手段估算植被覆蓋度的方法,其中最為常見(jiàn)的是利用植被指數(shù)NDVI進(jìn)行估算,其計(jì)算公式為式(1)。

    (1)

    式中:NDVIsoil為完全是裸土或無(wú)植被覆蓋區(qū)域的NDVI值;NDVIveg為完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。

    2.2 植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)模型

    利用植被凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP和植被覆蓋度構(gòu)成植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù),綜合監(jiān)測(cè)評(píng)估植被生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣,其值越大,表明植被生態(tài)質(zhì)量越好[12]。植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)模型為式(2)。

    Qi=(VFCi+NPPi/NPPm×100)/2

    (2)

    其中:Qi為第i年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù);VFCi為第i年植被覆蓋度;NPPi為第i年植被NPP;NPPm為監(jiān)測(cè)年份中NPP最大值,即當(dāng)?shù)刈詈脷庀髼l件下植被NPP。

    2.3 趨勢(shì)線分析法

    線性回歸方程是最廣泛應(yīng)用于分析不同因子和研究對(duì)象之間的變化趨勢(shì)方式[13]。計(jì)算公式為式(3)。

    (3)

    式中:i為年份;x為第i年的研究對(duì)象值;n為時(shí)間長(zhǎng)度;Slope為n年時(shí)間內(nèi),影響因子的變化對(duì)應(yīng)的研究對(duì)象總體變化趨勢(shì)。

    2.4 相關(guān)性分析法

    相關(guān)性分析是指對(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)變量因素的相關(guān)密切程度。線性相關(guān)性分析的前提條件是相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率[14]。線性相關(guān)性分析R的計(jì)算公式為式(4)。

    (4)

    偏相關(guān)分析是在線性相關(guān)的基礎(chǔ)上,排除其他影響因素的干擾,計(jì)算某兩個(gè)影響因素的相關(guān)性。偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為式(5)。

    (5)

    式中:Rxy,z為將自變量z固定后,因變量x與自變量y的偏相關(guān)系數(shù)。

    用t檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),公式為式(6)。

    (6)

    式中:n為樣本數(shù);m為自變量個(gè)數(shù)。

    為了綜合考慮多個(gè)相關(guān)影響因素的共同作用,將兩個(gè)或多個(gè)影響因素采用復(fù)相關(guān)分析法并入計(jì)算,計(jì)算公式為式(7)。

    (7)

    式中:Rx y表示x與y的線性相關(guān)系數(shù);Rx z,y為固定自變量y;因變量x與自變量z之間的偏相關(guān)系數(shù)。

    用F檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),公式為式(8)。

    (8)

    式中:n為樣本數(shù);k為自變量個(gè)數(shù)。

    2.5 殘差分析法

    殘差趨勢(shì)法(RESTREND)[15]是一種逐像元建立植被響應(yīng)氣候的線性回歸模型,分別以預(yù)測(cè)值和殘差值(實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之差)隨年份的變化趨勢(shì)來(lái)表達(dá)自然和人為因素對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的獨(dú)立作用。

    1)利用研究區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)Q和氣象數(shù)據(jù)建立回歸方程計(jì)算模擬Q值。

    Q=a+x1T+x2P

    (9)

    式中:a表示回歸系數(shù);x1、x2為常數(shù);T為溫度;P為降水。

    2)求解回歸系數(shù)和常數(shù)為式(10)~式(12)。

    (10)

    (11)

    (12)

    3)將計(jì)算出的回歸系數(shù)和常數(shù)帶入回歸方程得到模擬植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)Q值,用實(shí)際Q值減去模擬Q值得到Q殘差值。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    3.1 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)VFC時(shí)空變化

    利用 Slope 趨勢(shì)分析方法對(duì)VFC變化的趨勢(shì)進(jìn)行分析計(jì)算,對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被覆蓋度變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況對(duì)VFC進(jìn)行分級(jí),如表1所示。

    表1 植被覆蓋度(VFC)退化分級(jí)表

    2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被覆蓋度整體呈波動(dòng)式上升(圖2),2005年年均VFC為0.88,2020年年均VFC為0.89,平均增加速率為0. 625%/10a。2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被覆蓋度達(dá)95%以上,植被覆蓋度整體較高。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年-2020年植被覆蓋度從西向東呈增加趨勢(shì),其中VFC變化趨勢(shì)呈增加的區(qū)域占全域的66.51%,VFC呈減少趨勢(shì)的區(qū)域占全域的33.49%;VFC退化的區(qū)域占全域的4.14%,主要集中在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的城鎮(zhèn)集中區(qū);VFC基本不變的區(qū)域占全域的5.29%,主要分布在以遂寧市、資陽(yáng)市為中心的中心圈地區(qū);VFC改善的區(qū)域占全域面積的90.57%,主要分布在遂寧市、資陽(yáng)市以及成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)邊緣地帶等。整體來(lái)看,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被覆蓋度(VFC)從西向東呈改善-退化-改善趨勢(shì),植被覆蓋整體呈現(xiàn)改善狀態(tài)。

    圖2 2005年-2020年VFC年均變化曲線及時(shí)序變化趨勢(shì)圖Fig.2 VFC annual average change curve and chronological change trend from 2005 to 2020

    3.2 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)NPP時(shí)空變化

    植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP) 是指綠色植物在單位時(shí)間、單位面積內(nèi)所積累的有機(jī)物數(shù)量,是由光合作用所產(chǎn)生的有機(jī)質(zhì)總量(gross primary productivity,GPP)中扣除自養(yǎng)呼吸(autotriphic respiration,RA)消耗量后的剩余部分,用以表征綠色植物的固碳能力[16-18]。利用 Slope 趨勢(shì)分析方法對(duì)NPP變化的趨勢(shì)進(jìn)行分析計(jì)算,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況對(duì)NPP進(jìn)行分級(jí),如表2所示。

    表2 植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)退化分級(jí)表

    從圖3(a)來(lái)看,2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)NPP總體呈波動(dòng)式增長(zhǎng),年均NPP值從2005年的617.223 gC·m-2增長(zhǎng)到2020年的707.688 gC·m-2,平均增長(zhǎng)速率為5.654 gC·m-2·a-1。從圖3(b)看,NPP從西向東呈現(xiàn)退化-改善-基本不變的趨勢(shì),其中6.67%的地區(qū)NPP減少,93.33%的地區(qū)NPP增加,NPP增加速率介于0 gC·m-2·a-1~5.654 gC·m-2·a-1的區(qū)域占研究區(qū)面積的22.25%,增加速率大于5.654 gC·m-2·a-1的區(qū)域占研究區(qū)面積的71.08%。整體來(lái)看,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)中心區(qū)域(如資陽(yáng)、內(nèi)江、潼南、大足、銅梁等)NPP數(shù)值呈逐年上升趨勢(shì),植被凈初級(jí)生產(chǎn)力呈改善狀態(tài);成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)邊緣地區(qū)(如雅安市等)NPP數(shù)值呈逐年下降趨勢(shì),植被凈初級(jí)生產(chǎn)力呈退化趨勢(shì)。表明成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)在城市化集中地區(qū)大力發(fā)展的同時(shí),也在增強(qiáng)植被生態(tài)保護(hù)。

    圖3 2005年-2020年NPP年均變化曲線及時(shí)序變化趨勢(shì)圖Fig.3 NPP annual average change curve and sequential change trend from 2005 to 2020

    3.3 植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)時(shí)空變化

    利用Slope趨勢(shì)分析法,對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)進(jìn)行年際趨勢(shì)變化分析,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)進(jìn)行分級(jí)(表3),摸清了成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量的退化改善情況。

    表3 植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)退化分級(jí)表Tab.3 Vegetation ecological quality index (Q) degradation classification table

    植被生態(tài)質(zhì)量是衡量一個(gè)地區(qū)自然生態(tài)狀態(tài)和環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。從圖4(a)來(lái)看,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)整體呈明顯的增加趨勢(shì),但存在一定的波動(dòng),表明成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量整體處于變好的趨勢(shì)。2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)介于0.76~50.43之間,平均值為10.37,平均年際增長(zhǎng)速率為0.15/a。2006年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)最小,與氣候?yàn)?zāi)害和人為因素(城市基礎(chǔ)建設(shè)等)有關(guān),2015年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)最大,與人類活動(dòng)(退耕還林還草、植樹(shù)造林等)有關(guān)。從圖4(b)看,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)從西向東呈退化-改善-基本不變的空間格局。植被生態(tài)質(zhì)量退化的地區(qū)主要分布在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)西部(綿陽(yáng)、成都、雅安、樂(lè)山);植被生態(tài)質(zhì)量明顯改善的地區(qū)主要分布在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)中心地區(qū)(眉山市、資陽(yáng)市、內(nèi)江市和重慶市以西);植被生態(tài)質(zhì)量基本不變的地區(qū)主要分布在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)東部地區(qū)。整體上,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量呈退化狀態(tài)的地區(qū)占全區(qū)的7.33%,呈改善和不變狀態(tài)的地區(qū)占全區(qū)的92.67%。年際變化趨勢(shì)表明,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量總體呈變好趨勢(shì)。

    圖4 2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)年均變化曲線及時(shí)序變化趨勢(shì)圖Fig.4 Annual change curve of vegetation ecological quality index (Q) from 2005 to 2020

    3.4 植被生態(tài)質(zhì)量與氣候因素的相關(guān)性分析

    氣候是植被生長(zhǎng)的自然條件,植被是氣候變化的反饋者。從圖5可知,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)年降水量變化趨勢(shì)從北向南呈減少-增加-減少趨勢(shì),年均溫度變化趨勢(shì)呈明顯增加-減少趨勢(shì)。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)87.01%的地區(qū)年降水量呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì),尤其是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)城鎮(zhèn)集中地區(qū)年降水量增加尤為明顯;成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)12.99%的地區(qū)年降水量呈明顯下降趨勢(shì),雅安市、綿陽(yáng)市和達(dá)州市年降水量下降的最為明顯。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)溫度上升地區(qū)占44.32%,溫度下降的地區(qū)占55.68%,其中成都市及其周邊地區(qū)溫度逐年上升,重慶市溫度逐年下降。

    2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)年降水與植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)的偏相關(guān)系數(shù)介于-0.89~0.91之間,平均值為0.33(圖6(a)),表明成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量與降水呈顯著正相關(guān)關(guān)系。其中呈負(fù)相關(guān)的地區(qū)主要集中在雅安市、綿陽(yáng)市等,約占全區(qū)面積的15.41%。呈正相關(guān)的地區(qū)主要集中在成都市、資陽(yáng)市以及重慶市等城鎮(zhèn)集聚地,約占全區(qū)面積的84.59%。t雙側(cè)檢驗(yàn)表明,通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)水平的地區(qū)主要分布在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)中心地區(qū)(如成都市、資陽(yáng)市及其重慶市城市群等),約占正相關(guān)區(qū)域面積的29.58%。

    圖6 2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水、溫度的偏相關(guān)系數(shù)空間分布Fig.6 Spatial distribution of partial correlation coefficient between vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

    溫度與植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)的偏相關(guān)系數(shù)介于-0.86~0.89之間,平均值為-0.07(圖6(b)),表明成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量與溫度呈不顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域約占全區(qū)面積的37.56%,主要集中在成都市、德陽(yáng)市、資陽(yáng)市以及重慶市等城市群;其余地區(qū)均呈正相關(guān),約占全區(qū)面積的62.44%。t雙側(cè)檢驗(yàn)表明,通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)水平的地區(qū)主要集中在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)東北部和西北部地區(qū),約占正相關(guān)區(qū)域面積的0.03%。綜上可知,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水的相關(guān)性顯著強(qiáng)于溫度,說(shuō)明降水對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的影響程度大于溫度。

    3.5 植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與氣候因素的驅(qū)動(dòng)分析

    植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水、溫度的復(fù)相關(guān)系數(shù)介于0~0.93之間,平均值為0.49,大部分地區(qū)的植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水、溫度的復(fù)相關(guān)性較為明顯(圖7)。資陽(yáng)市、遂寧市和重慶市西北部等地復(fù)相關(guān)性較強(qiáng),綿陽(yáng)市、瀘州市及雅安市等地復(fù)相關(guān)性最弱??傮w上,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)從北向南復(fù)相關(guān)性呈弱-強(qiáng)-弱的趨勢(shì)。F檢驗(yàn)結(jié)果表明,植被生態(tài)質(zhì)量通過(guò)0.05顯著性水平檢驗(yàn)的地區(qū)約占全區(qū)面積的14.35%。

    圖7 2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水、溫度的復(fù)相關(guān)Fig.7 Complex correlation between vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

    采用驅(qū)動(dòng)分區(qū)方法[19-20](表4)對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量的變化進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析。2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)分區(qū)(圖8)結(jié)果顯示,氣候?qū)Τ捎褰?jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量的影響較為明顯。2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量變化受降水、溫度共同影響的面積約占全區(qū)面積的1.15 %;溫度主驅(qū)動(dòng)區(qū)域約占全區(qū)面積的0.03%;降水主驅(qū)動(dòng)區(qū)域約占全區(qū)面積的12.81%;其余非氣候因素(自然災(zāi)害和人類活動(dòng)等)影響區(qū)域約占全區(qū)面積的85.65%。綜上所述,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量變化約14.35%的地區(qū)受氣候因素驅(qū)動(dòng),約85.65%的地區(qū)受非氣候因素(自然災(zāi)害和人類活動(dòng)等)驅(qū)動(dòng)。整體上,2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)機(jī)制表現(xiàn)為非氣候因素驅(qū)動(dòng)。

    表4 植被生態(tài)質(zhì)量變化影響因子分區(qū)規(guī)則

    圖8 2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與降水、溫度的驅(qū)動(dòng)分區(qū)Fig.8 Driving zones of vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

    3.6 人類活動(dòng)對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的影響

    殘差分析是分離自然和人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的影響。從圖9成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)Q的殘差值線性變化趨勢(shì)可知,在研究時(shí)段內(nèi),殘差值呈波動(dòng)上升趨勢(shì),并且殘差值由負(fù)逐漸轉(zhuǎn)為正,說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的植被生態(tài)質(zhì)量影響由負(fù)面逐漸轉(zhuǎn)為正面。2006年殘差值最低,說(shuō)明這一年人類活動(dòng)對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的負(fù)面作用最為明顯;從2013年開(kāi)始?xì)埐钪禐檎⒊掷m(xù)上升,到2015年達(dá)到最大,說(shuō)明在這段時(shí)間內(nèi)人類活動(dòng)對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的正面作用在不斷加強(qiáng),對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的生態(tài)保護(hù)有了全新的認(rèn)識(shí);2016年-2020年殘差值雖有下降,但殘差值仍為正,對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量仍起正面作用。整體看,人類活動(dòng)在時(shí)間序列上對(duì)研究區(qū)內(nèi)植被生態(tài)質(zhì)量的正面作用大于負(fù)面作用,植被生態(tài)質(zhì)量呈改善狀態(tài)。

    圖9 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)Q的殘差值線性變化趨勢(shì)Fig.9 Linear variation trend of residual value of vegetation ecological quality index Q in Chengdu Chongqing economic zone

    4 結(jié)論

    筆者利用2005年-2020年MODIS NDVI數(shù)據(jù)反演得到的VFC、NPP構(gòu)建植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q),結(jié)合成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)15 個(gè)氣象站的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù),分析了成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量時(shí)空變化特征,探討了植被生態(tài)質(zhì)量與氣溫降水和人類活動(dòng)等影響因素的制約關(guān)系,主要結(jié)論如下:

    1)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年-2020年植被覆蓋度達(dá)95%以上,植被覆蓋度較高。VFC增加的區(qū)域占全區(qū)的66.51%,VFC減少的區(qū)域占全區(qū)的33.49%。6.67%的地區(qū)NPP減少,93.33%的地區(qū)NPP增加。植被生態(tài)質(zhì)量呈退化狀態(tài)的區(qū)域占全區(qū)的7.33%,呈改善和不變狀態(tài)的區(qū)域占全區(qū)的92.67%。VFC、NPP和植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)的年度趨勢(shì)變化空間分布相對(duì)一致。整體來(lái)看,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年-2020年植被生態(tài)質(zhì)量良好并在逐年改善。

    2)趨勢(shì)分析顯示,降水和溫度升高的空間分布區(qū)域和植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)升高的空間分布區(qū)域相對(duì)一致。定量分析了植被生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(Q)與氣溫和降水的相關(guān)性,結(jié)果表明植被生態(tài)質(zhì)量與降水呈正相關(guān)、與溫度呈負(fù)相關(guān),說(shuō)明成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量受降水和氣溫的共同制約,但降水的相關(guān)性強(qiáng)于溫度。

    3)驅(qū)動(dòng)分區(qū)表明,植被生態(tài)質(zhì)量受氣候因素驅(qū)動(dòng)的區(qū)域約占14.35%,其中降水主驅(qū)動(dòng)占比最大,約占12.81%;約85.65%的地區(qū)受非氣候因素(自然災(zāi)害和人類活動(dòng)等)的驅(qū)動(dòng),說(shuō)明2005年-2020年成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)機(jī)制表現(xiàn)為非氣候因素驅(qū)動(dòng)。

    4)由于驅(qū)動(dòng)分區(qū)的局限性,不能準(zhǔn)確地說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的正負(fù)面影響,所以通過(guò)殘差分析,研究發(fā)現(xiàn)2005年-2013年,人類活動(dòng)對(duì)成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的植被生態(tài)質(zhì)量起負(fù)面作用;2014年-2020年,人類活動(dòng)對(duì)研究區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量起正面作用。整體來(lái)看,人類活動(dòng)對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量的正面作用強(qiáng)于負(fù)面作用,說(shuō)明在成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)大力發(fā)展、擴(kuò)張城市的同時(shí),對(duì)植被生態(tài)的保護(hù)意識(shí)逐漸加強(qiáng)。成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量逐年改善,其時(shí)空變化是氣候因素和人類活動(dòng)共同影響的結(jié)果。綜上,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的植被生態(tài)質(zhì)量正在逐年改善,人們對(duì)植被生態(tài)的保護(hù)意識(shí)在逐漸加強(qiáng)。但成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)植被生態(tài)質(zhì)量仍然存在空間分布不均的現(xiàn)象,有些地方植被生態(tài)質(zhì)量相對(duì)較低,各市縣政府還需有針對(duì)性地出臺(tái)一些政策加強(qiáng)植被生態(tài)質(zhì)量相對(duì)偏差區(qū)域的植被生態(tài)保護(hù)和治理力度。氣候條件是植被生態(tài)質(zhì)量好壞的前置條件,成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的氣候條件相對(duì)較好,比較有利于植被的生長(zhǎng),但旱災(zāi)洪災(zāi)仍有發(fā)生,對(duì)植被生態(tài)質(zhì)量有著不利的影響,應(yīng)適時(shí)做好防洪防旱工作,保護(hù)植被生長(zhǎng)環(huán)境。

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