孫建國(guó)，張卓，韓惠，顏長(zhǎng)珍

(1.蘭州交通大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院，蘭州 730070；2.中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所，蘭州 730000)

1 引 言

植被變化是全球變化研究的核心內(nèi)容之一。半干旱半濕潤(rùn)區(qū)是全球變化的敏感區(qū)，也是植被變化研究關(guān)注的焦點(diǎn)區(qū)[1-3]。通過(guò)分析衛(wèi)星遙感獲取的長(zhǎng)時(shí)間序列的凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)或歸一化植被指數(shù)(NDVI)等數(shù)據(jù)，科學(xué)家們已經(jīng)基本掌握了近30年全球范圍內(nèi)半干旱半濕潤(rùn)區(qū)植被動(dòng)態(tài)變化的基本特征，也明確了氣候變化和人類活動(dòng)是其兩大主要驅(qū)動(dòng)力，但是，對(duì)于兩種作用的貢獻(xiàn)率至今尚未形成公認(rèn)有效的區(qū)分方法[4-6]。

植被變化特征可以在多種時(shí)間分辨率下予以考察，本研究以年內(nèi)特定時(shí)段的NDVI平均值代表年度植被狀態(tài)，分析其年際變化趨勢(shì)。由于觀測(cè)人類活動(dòng)要比觀測(cè)氣候變化困難的多，在像元(柵格)尺度上量化植被年際變化中氣候和人類因素貢獻(xiàn)率的主流思想是：利用機(jī)理模型或者統(tǒng)計(jì)模型模擬植被(NPP或NDVI)對(duì)氣候變化的年際響應(yīng)，用模擬值隨年份的趨勢(shì)變化量來(lái)衡量氣候因素的作用，用實(shí)際值和模擬值差值的趨勢(shì)變化量來(lái)表達(dá)人類因素的作用。其具體實(shí)現(xiàn)方法又有兩類：一類可稱為“潛在剩余法”[7-10]，另一類可稱為“回歸殘差法”?！盎貧w殘差法”模擬的是假定人類活動(dòng)保持穩(wěn)定情形下氣候條件所決定的植被動(dòng)態(tài)，比潛在植被動(dòng)態(tài)更加接近于現(xiàn)實(shí)存在，而且模型相對(duì)簡(jiǎn)單實(shí)用，不需要地形、土壤和植被類型等空間異質(zhì)因子數(shù)據(jù)。因此，該方法在當(dāng)前研究中比較流行[11-17]。然而，現(xiàn)有“回歸殘差法”存在混淆氣候變化和人類活動(dòng)作用內(nèi)在缺陷[18]，氣候變化的趨勢(shì)性越強(qiáng)，人類驅(qū)動(dòng)作用就越容易被錯(cuò)誤地識(shí)別為由氣候變化所致。本研究在提出一個(gè)能夠克服上述缺陷的“去趨勢(shì)回歸殘差法”的基礎(chǔ)上，研究近15年黃土高原西北部植被變化中氣候和人類因素的貢獻(xiàn)率。

2 研究區(qū)和數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

本文的研究區(qū)選擇了黃土高原西北部，包括了寧夏回族自治區(qū)全部、甘肅省中東部、陜西省北部，以及內(nèi)蒙古自治區(qū)南部部分地區(qū)(圖1)。該區(qū)自西北向東南由干旱、半干旱過(guò)渡為半濕潤(rùn)氣候帶，主要的生態(tài)和環(huán)境問(wèn)題也由荒漠化過(guò)渡為水土流失。由于人類對(duì)土地的不合理利用，特別是草地過(guò)度放牧和陡坡地開(kāi)墾，導(dǎo)致荒漠化和水土流失進(jìn)一步加劇。為了改善該區(qū)的植被覆蓋，治理土地退化，中國(guó)政府投入了大量的人力、物力和財(cái)力，尤其是自1999年開(kāi)始實(shí)施了退耕還林(草)等大規(guī)模植被建設(shè)[19-20]。同時(shí)，研究區(qū)內(nèi)降水年際變異大，氣溫持續(xù)升高，對(duì)植被活動(dòng)產(chǎn)生著深刻影響[21]。為了客觀評(píng)價(jià)該區(qū)植被恢復(fù)和水土保持效果，迫切需要明確氣候變化和人類活動(dòng)在植被動(dòng)態(tài)中的貢獻(xiàn)率。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

遙感影像數(shù)據(jù)。本研究使用SPOT VEGETATION(VGT)NDVI數(shù)據(jù)，下載自http：//free.vgt.vito.be網(wǎng)站，空間分辨率0.009°(約1km)，時(shí)間分辨率為10日，從1998年4月至2012年12月共計(jì)531幅影像。該數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)幾何精糾正、輻射校正、大氣校正等預(yù)處理，且采用最大值合成(MVC)算法進(jìn)一步減小了云、大氣、太陽(yáng)高度角等的影響[22]。本研究對(duì)該數(shù)據(jù)做了如下處理：首先，將記錄的DN值換算為原始的NDVI；其次，為減小數(shù)據(jù)量，將NDVI數(shù)據(jù)集重采樣到0.07°(約8km)空間分辨率。

氣候數(shù)據(jù)。原始?xì)夂驍?shù)據(jù)為1997年～2012年研究區(qū)及周邊48個(gè)地面氣象觀測(cè)站的月降水量和月平均氣溫記錄，來(lái)源于http：//cdc.cma.gov.cn。為了與VGT NDVI進(jìn)行集成分析，在ANUSPLIN4.0軟件中對(duì)降水和氣溫記錄進(jìn)行空間內(nèi)插生成0.07°空間分辨率的柵格數(shù)據(jù)集。內(nèi)插過(guò)程中使用了GTOPO30數(shù)字高程模型(DEM)。

3 研究方法

3.1 變量選擇和時(shí)滯分析

對(duì)于黃土高原地區(qū)，識(shí)別植被覆蓋變化的主要目的之一是揭示其水土流失動(dòng)態(tài)，而該區(qū)水土流失與暴雨集中期(6月～8月)的植被覆蓋關(guān)系最為密切。以每年6月～8月的NDVI平均值代表植被覆蓋(以下記為NDVI678)?？紤]的氣候變量包括降水和氣溫。一般地，植被對(duì)氣候的響應(yīng)存在一定的時(shí)滯，確定時(shí)滯長(zhǎng)度是建立植被響應(yīng)氣候模型的重要基礎(chǔ)。通過(guò)計(jì)算和比較NDVI678與同期(6月～8月)及前期不同月數(shù)累積降水和累積氣溫的相關(guān)系數(shù)大小，逐像元確定降水和氣溫的最佳累積月數(shù)。

圖1 研究區(qū)概況圖

3.2 回歸分析

3.2.1 常規(guī)回歸分析

利用二元一次回歸方程模擬植被對(duì)氣候的響應(yīng)[15，23]：

NDVI678=a*LagP+b*LagT+c+ε

(1)

式中，LagP和LagT分別代表得到的累積降水和累積氣溫時(shí)間序列，a、b和c為系數(shù)，ε為隨機(jī)項(xiàng)。

3.2.2 去趨勢(shì)回歸分析

為了克服式(1)對(duì)氣候和人類驅(qū)動(dòng)作用的混淆問(wèn)題[15，18，23]，提出一種“去趨勢(shì)回歸分析”方法。首先，對(duì)NDVI678、LagP和LagT進(jìn)行去趨勢(shì)處理，結(jié)果分別記為D(NDVI678)、D(LagP)和D(LagT)。去趨勢(shì)的方法是，以年份對(duì)變量進(jìn)行一元線性回歸模擬，再用殘差值加上原始數(shù)據(jù)的初期值。

其次，利用與式(1)形式完全相同的式(2)來(lái)模擬D(NDVI678)對(duì)D(LagP)和D(LagT)的響應(yīng)：

D(NDVI678)=a′*D(LagP)+b′*D(LagT)+c′+ε′

(2)

最后，將原始LagP和LagT代入式(2)，得到NDVI678的模擬結(jié)果。

在上述去趨勢(shì)回歸過(guò)程中，植被和氣候的變化均被視為由初值、趨勢(shì)和波動(dòng)3部分信號(hào)所構(gòu)成。利用去除趨勢(shì)而保留了初值和波動(dòng)成分的植被和氣候變量所構(gòu)建的式(2)，其系數(shù)a′和b′與式(1)的系數(shù)a和b一樣，表達(dá)的也是單位氣候變化量所對(duì)應(yīng)的植被變化量，常數(shù)項(xiàng)c′和c一樣表達(dá)的也是氣候變量取0值時(shí)植被變量的理論值。因此，當(dāng)式(2)的系數(shù)確定之后，將未經(jīng)去趨勢(shì)的氣候數(shù)據(jù)代入其中所得到的模擬植被時(shí)間序列，既完整包含了氣候因子的作用，又徹底規(guī)避了人類活動(dòng)的趨勢(shì)性影響。

3.3 殘差分析

利用相關(guān)系數(shù)法判斷NDVI678變化趨勢(shì)的方向及其顯著性。若趨勢(shì)顯著(包括正向和負(fù)向)，則使用下面兩式計(jì)算氣候和人類因素在植被動(dòng)態(tài)中的貢獻(xiàn)率(分別記為Cc和Ch)：

Cc=Slope(EstNDVI678)/Slope(NDVI678)×100%

(3)

Ch=Slope(ResNDVI678)/Slope(NDVI678)×100%

(4)

其中，EstNDVI678和ResNDVI678分別表示NDVI678模擬值和殘差的年際序列，Slope表示隨年份變化的斜率。事實(shí)上，Ch=1-Cc。

若NDVI678的變化趨勢(shì)不顯著，繼續(xù)利用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法判斷EstNDVI678變化趨勢(shì)的方向及其顯著性，以確定是否存在方向相反而相互抵消的氣候和人類因素的作用。

上述殘差分析基于常規(guī)的和去趨勢(shì)的回歸分析結(jié)果來(lái)進(jìn)行，分別稱為常規(guī)回歸殘差法(以下記作RR法)和去趨勢(shì)回歸殘差法(以下記作DRR法)。

4 結(jié)果分析

圖2是RR法和DRR法對(duì)氣候和人類因素貢獻(xiàn)率識(shí)別結(jié)果的對(duì)比圖。其中，a和d為植被(NDVI678)顯著增強(qiáng)區(qū)，b和e為無(wú)顯著變化區(qū)，c和f為顯著減弱區(qū)；a，b和c為RR法識(shí)別結(jié)果，d，e和f為DRR法識(shí)別結(jié)果。

在植被顯著增強(qiáng)區(qū)：RR法識(shí)別的Cc≥50%(Ch≤50%)的面積比例為11.9%，主要位于陜西省的榆林、橫山、靖邊、子洲、米脂和佳縣，以及內(nèi)蒙古自治區(qū)烏審旗和鄂托克旗的接壤地帶；10%≤Cc<50%(50%150%)柵格，主要分布在寧夏的西吉、固原等縣?？傮w而言，DRR法和RR法都認(rèn)為近15年西北黃土高原的植被活動(dòng)增強(qiáng)以人類因素引發(fā)為主、氣候變化的作用較弱。但是，RR法識(shí)別的人類貢獻(xiàn)率較低，約76%；DRR法識(shí)別的人類因素貢獻(xiàn)率更大，達(dá)到92%。

在植被無(wú)顯著變化區(qū)內(nèi)：RR法識(shí)別出在內(nèi)蒙古自治區(qū)杭景旗及周邊零星地方存在EstNDVI678增加現(xiàn)象，這些地方的氣候變化有利于植被發(fā)育，但被破壞性人類活動(dòng)的加劇所抵消；在甘肅省的榆中、皋蘭、白銀和靖遠(yuǎn)以及寧夏自治區(qū)的西吉、海原和固原等3縣的少量地方存在EstNDVI678顯著降低現(xiàn)象，這些地方的氣候變化不利于植被活動(dòng)，但人類為恢復(fù)植被做出了艱巨努力。較之RR法，DRR法識(shí)別出的EstNDVI678顯著增加像元數(shù)有所減少，EstNDVI678顯著降低像元數(shù)略有增加。也就是說(shuō)，DRR法認(rèn)為人類活動(dòng)對(duì)植被的負(fù)向作用更少一些，正向作用更多一些。

對(duì)于NDVI678顯著減弱區(qū)而言，RR法識(shí)別的氣候變化和人類活動(dòng)的作用大小相當(dāng)，DRR法識(shí)別的氣候貢獻(xiàn)率小于人類貢獻(xiàn)率，分別為40%和60%。

圖2 RR法和DRR法的結(jié)果對(duì)比

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)果的可靠性分析

一方面，氣候和人類貢獻(xiàn)率計(jì)算結(jié)果的直接驗(yàn)證有相當(dāng)難度[24-25]。另一方面，雖然RR法主要被用于監(jiān)測(cè)以放牧為主要人類活動(dòng)的半干旱區(qū)草地退化，但也適用于本研究的目標(biāo)區(qū)域——黃土高原西北部，因?yàn)樵搮^(qū)域也屬于半干旱氣候帶，具備使用RR法的前提條件——?dú)夂蛴绕涫墙邓哪觌H變異及其植被響應(yīng)非常明顯，盡管區(qū)內(nèi)人類活動(dòng)的表現(xiàn)形式要比純牧區(qū)復(fù)雜得多。周洪建等[16]和Zhou等[26]針對(duì)陜西省退耕還林草效果評(píng)價(jià)的研究已經(jīng)證明了RR法在黃土高原大部分地區(qū)具有很好的適應(yīng)性。鑒于此，這里只驗(yàn)證DRR法比RR法的計(jì)算結(jié)果更加可信。

以植被顯著增強(qiáng)區(qū)為例。從DRR計(jì)算的Ch中減去RR計(jì)算的Ch，結(jié)果圖層中的局部高值像元相比其鄰居像元應(yīng)當(dāng)具有更加明顯的人類積極作用的地表跡象。把該圖層在Google Earth疊加顯示，選擇了一個(gè)局部高值像元。該像元處于蘭州以南山區(qū)，屬嚴(yán)重水土流失區(qū)。放大顯示(圖3)，發(fā)現(xiàn)該像元內(nèi)退耕地較多。2013年8月28日實(shí)地調(diào)查確認(rèn)了圖中紅色多邊形標(biāo)示的地塊均為退耕地。與當(dāng)?shù)鼐用竦膯?wèn)詢得知，該區(qū)域在國(guó)家退耕還林還草政策實(shí)施初期就有大量土地退耕，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)壓力有所減輕。相反，在上述兩個(gè)像元的鄰域像元中，可尋找到的類似的造林或退耕土地要少得多。上述分析初步表明了DRR法的可靠性。

圖3 一個(gè)用于驗(yàn)證DRR法可靠性的像元對(duì)應(yīng)的Google Earth影像

5.2 未來(lái)的工作

DRR法與RR法相比優(yōu)勢(shì)明顯，但與后者一樣，仍然面臨著其他原因造成的諸多不確定性。后續(xù)研究?jī)?nèi)容至少包括以下兩個(gè)方面：①考慮植被響應(yīng)氣候的分布式滯后。本研究中對(duì)時(shí)滯現(xiàn)象的處理延用了常見(jiàn)的累積求和辦法，這種處理忽略了現(xiàn)實(shí)世界中普遍存在的滯后的季節(jié)性特征[27-28]。②考慮相對(duì)濕度、風(fēng)速和太陽(yáng)輻射等氣候因子的作用。盡管降水和氣溫是干旱半干旱區(qū)植被動(dòng)態(tài)的主要?dú)夂蚩刂埔蜃?，但其他氣候因子的作用也不?yīng)被完全忽略。需要特別指出的是，近年來(lái)有不少研究證明，大氣CO2濃度升高能夠明顯促進(jìn)干旱半干旱區(qū)植被光合作用、提高植被生產(chǎn)力[29]。然而，由于大氣CO2濃度變化的趨勢(shì)性極強(qiáng)而年際波動(dòng)很小，DRR法和RR法均難以將其作用從植被動(dòng)態(tài)中有效分離出來(lái)。對(duì)解決這一問(wèn)題，“潛在剩余法”比“回歸殘差法”更有優(yōu)勢(shì)。

此外，在區(qū)分氣候和人類因素貢獻(xiàn)率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步區(qū)分降水和氣溫變化的貢獻(xiàn)率也是重要的后續(xù)研究?jī)?nèi)容。無(wú)論DRR法還是RR法，一旦在模型中納入了氣溫因子，也就具備了區(qū)分降水和氣溫變化貢獻(xiàn)率的潛力。

6 結(jié)束語(yǔ)

就近15年黃土高原西北部植被整體增強(qiáng)的原因而言，人類活動(dòng)變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到了92%，氣候變化的影響成分僅占8%，且在相當(dāng)一部分區(qū)域表現(xiàn)為負(fù)向作用。同屬植被活動(dòng)的顯著增強(qiáng)區(qū)，陜西省北部和鄂爾多斯高原南部的人類對(duì)植被恢復(fù)的積極作用是在氣候變化比較有利的條件下所獲得，而甘肅省和寧夏回族自治區(qū)接壤地帶的人類對(duì)植被恢復(fù)的促進(jìn)作用是與不利的氣候變化進(jìn)行斗爭(zhēng)的成果。同屬植被活動(dòng)的無(wú)顯著變化區(qū)，在甘肅省中部的榆中、皋蘭、白銀、靖遠(yuǎn)及其寧夏南部的部分縣域內(nèi)，存在氣候變化的負(fù)向驅(qū)動(dòng)和人類因素的正向驅(qū)動(dòng)相互抵消現(xiàn)象，而在內(nèi)蒙古自治區(qū)的杭景旗及其他零星地方，氣候變化的正向作用和人類因素的負(fù)向作用彼此抵消。

從方法層面來(lái)看，本研究提出的DRR法雖然仍存在諸多局限性，但與傳統(tǒng)的RR法相比，能夠很好地克服后者混淆氣候和人類驅(qū)動(dòng)作用的問(wèn)題，在未來(lái)的同類研究中具有良好的應(yīng)用前景。

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