程琳琳, 劉 華, 劉焱序

〔1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院, 北京 100083;2.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部 地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室, 北京100875〕

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，是調(diào)節(jié)全球和區(qū)域物質(zhì)和能量平衡的關(guān)鍵要素，也是生態(tài)系統(tǒng)提供服務(wù)的重要載體[1-2]。在近年研究中，遙感植被指數(shù)已被廣泛用于陸地植被時空變化的刻畫，其中歸一化差值植被指數(shù)(NDVI， the normalized difference vegetation index)是衡量植被變化的最常用遙感監(jiān)測參數(shù)[3-6]。不同數(shù)據(jù)源的NDVI產(chǎn)品交互驗證表明，近30 a來中國植被變化普遍呈現(xiàn)增加趨勢，但不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品和趨勢提取方法所呈現(xiàn)的區(qū)域植被變化狀態(tài)略有差異[7-9]。然而，NDVI在高覆蓋植被區(qū)的取值往往存在飽和現(xiàn)象，導(dǎo)致不利于監(jiān)測高密度植被的時空演化。為解決這一問題，增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI， enhanced vegetation index)被逐步應(yīng)用于植被變化研究中，并已成為監(jiān)測大尺度植被變化特征的重要工具[10-12]。

青藏高原被譽(yù)為亞洲水塔，是世界多條大江大河的發(fā)源地。青藏高原生態(tài)系統(tǒng)的碳固定、土壤保持、水源涵養(yǎng)、棲息地保護(hù)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能對中國和亞洲人類生活具有重要的影響。作為評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的關(guān)鍵指標(biāo)，青藏高原植被變化一直備受關(guān)注[13-15]。1982—2011年，青藏高原生態(tài)系統(tǒng)碳匯的增加占全國增加碳匯的10%左右，但也有部分地區(qū)出現(xiàn)了植被退化[16]。對應(yīng)了生態(tài)十年評估，是前人研究往往采用的時段，并且2000年以來，中分辨率成像光譜儀(MODIS， moderate-resolution imaging spectroradiometer)系列產(chǎn)品的發(fā)布為更高精度的刻畫植被變化、評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能提供了新的數(shù)據(jù)支持。在此背景下，本研究聚焦青藏高原各類保護(hù)區(qū)，試圖回答以下兩項科學(xué)問題： ①基于MODIS EVI產(chǎn)品的植被變化制圖是否反映了青藏高原植被整體好轉(zhuǎn)局部退化的特征； ②青藏高原保護(hù)區(qū)內(nèi)2000—2010年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化是否與同期的植被變化一致。研究結(jié)果將有助于進(jìn)一步明晰生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和遙感植被指數(shù)的關(guān)系，為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估與生態(tài)保護(hù)提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的青藏高原邊界源自張鐿鋰等的劃定結(jié)果，源自全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)[17-18]。青藏高原的保護(hù)區(qū)邊界源自世界保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)庫(WDPA, world database on protected areas)(https:∥www.protectedplanet.net/)。考慮到數(shù)據(jù)庫中保護(hù)區(qū)矢量圖層相互交疊，以取最大面積為規(guī)則，對圖層拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行調(diào)整，共提取保護(hù)區(qū)矢量區(qū)塊105個。2000—2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能制圖數(shù)據(jù)源自Zhang等的評估結(jié)果，包括碳固定、土壤保持、水源涵養(yǎng)、棲息地保護(hù)以及總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能5項[19]。所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能圖層標(biāo)準(zhǔn)化至0～1，并統(tǒng)計各保護(hù)區(qū)的平均值。

MODIS EVI數(shù)據(jù)源自地理空間數(shù)據(jù)云中國月合成產(chǎn)品(http:∥www.gscloud.cn)。在月合成影像向年值轉(zhuǎn)化中，最大值合成法較為常見[20-23]。同時，也有研究采用生長季的平均NDVI作為各個季節(jié)的植被變化[24-26]。本研究擬同時采用以上兩種方法，進(jìn)行相互對比。由于青藏高原東南與西北的生長季時段差異較大，本研究將EVI小于0.1的部分作為非植被區(qū)域予以去除，而將其余部分作為有植被覆蓋的生長季EVI，從而得到基于EVI年最大值和年平均值。

1.2 變化趨勢識別

為避免最小二乘法方法對異常點擬合而產(chǎn)生的參數(shù)誤差，Theil-Sen(TS)中位數(shù)斜率與Mann-Kendall(M-K)單調(diào)性檢驗作為一種非參數(shù)趨勢識別方法逐漸被引入植被變化分析中[8,27-28]。TS-MK算法對植被變化的具體形式可表征為[29-30]：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：slope>0表示植被增加; slope<0表示植被減少；ti，j——年份; EVIi，j——第i和j年的觀測像元EVI值； var(S)表示方差；n——時間長度;Z的大小表示趨勢的顯著性，基于S指數(shù)判定，若|Z|>1.64則趨勢是顯著的。

1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估

當(dāng)前，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的評估方式尚未統(tǒng)一，一些評估模型在運(yùn)算中采用土地利用參數(shù)賦值的方式，掩蓋了同種土地利用類型中不同植被覆蓋條件的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能差異。Zhang等改進(jìn)了一種針對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的生態(tài)系統(tǒng)容量評估方法，其以CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型評估逐月凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity, NPP)，并以年NPP為基礎(chǔ)指標(biāo)，將不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能表示為NPP及其對應(yīng)的環(huán)境因子加權(quán)(表1)。由于NPP與植被覆蓋程度直接關(guān)聯(lián)，這種生態(tài)系統(tǒng)評估方式可以更有效的體現(xiàn)出年際變化，更有助于觀測生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能對植被變化的響應(yīng)情況，并服務(wù)于生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)評估。由于荒漠、水體難以估算其NPP，本研究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)估算主要以森林、草地、耕地等有植被覆蓋的生態(tài)系統(tǒng)為對象。

表1 不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的生態(tài)系統(tǒng)容量評估方法

2 研究結(jié)果

2.1 青藏高原EVI變化

對比2000—2010年青藏高原EVI變化如圖1所示。在柵格尺度上，EVI年內(nèi)平均值合成與EVI年內(nèi)最大值合成的趨勢提取結(jié)果具有差異性。具體而言，EVI年內(nèi)平均值合成結(jié)果中，7.44%的像元顯著增加，63.49%的像元呈現(xiàn)非顯著增加趨勢；而在EVI年內(nèi)最大值合成結(jié)果中，顯著增加像元僅占3.38%，非顯著增加像元也降至54.14%。相比之下，EVI年內(nèi)平均值合成結(jié)果中27.98%的像元呈現(xiàn)非顯著減少，而在EVI年內(nèi)最大值合成結(jié)果中該比例提升至40.83%。同時，兩組提取結(jié)果中呈現(xiàn)顯著減少的像元極少，僅有EVI年內(nèi)平均值合成結(jié)果中的青海湖區(qū)域呈現(xiàn)集中的EVI顯著下降。值得注意的是，EVI非顯著增加的像元和非顯著減少的像元往往相互交疊，并不呈集中連片分布。因此，并不能有充足的證據(jù)將大面積的植被增加或減少直接歸因于某一局部區(qū)域的生態(tài)恢復(fù)或破壞過程。將EVI統(tǒng)計至保護(hù)區(qū)尺度上，EVI年內(nèi)平均值合成與EVI年內(nèi)最大值合成的趨勢提取結(jié)果總體上具有一致性。其中，EVI年內(nèi)平均值合成結(jié)果中有3個區(qū)塊出現(xiàn)EVI顯著減少，此外有非顯著減少區(qū)塊37個，非顯著增加區(qū)塊64個。而在EVI年內(nèi)最大值合成結(jié)果中，不存在EVI顯著變化的樣本，非顯著減少和增加的區(qū)塊分別為35個和69個。其中，面積最大的四個區(qū)塊，即羌塘、阿爾金山、三江源、可可西里，全部呈現(xiàn)出EVI的非顯著增加。總體而言，EVI變化趨勢在像元和保護(hù)區(qū)2個尺度上均反映出青藏高原植被整體好轉(zhuǎn)、局部退化的特征。

2.2 保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化

圖2為青藏高原2000—2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能保護(hù)區(qū)平均值。如圖2所示，青藏高原生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的保護(hù)區(qū)平均值體現(xiàn)為碳固定最高，土壤保持次之，棲息地保護(hù)最低。這是由于青藏高原大部分保護(hù)區(qū)如羌塘、阿爾金山等地盡管面積較大，卻大部分屬于荒漠生態(tài)系統(tǒng)，不能提供高質(zhì)量的棲息地。水源涵養(yǎng)相對低也是由于荒漠生態(tài)系統(tǒng)廣布所致。就時間變化而言，水源涵養(yǎng)和棲息地保護(hù)服務(wù)略有增加，而碳固定和土壤保持服務(wù)功能的變化不明顯。

雖然遙感植被指數(shù)是估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的重要參數(shù)，但后者更多的考慮了區(qū)域?qū)嶋H的氣候狀況，二者不能等同。圖3所反映的青藏高原保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化表明，植被增加并不一定意味著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能增加。具體而言，在保護(hù)區(qū)尺度上，青藏高原生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能減少的區(qū)塊數(shù)量大于服務(wù)功能增加的區(qū)塊數(shù)量，與植被整體好轉(zhuǎn)、局部退化的總體現(xiàn)象相反?？偵鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能呈現(xiàn)顯著減少的區(qū)塊共9個，非顯著減少的區(qū)塊共66個，而非顯著增加的區(qū)塊僅29個。面積較大的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能顯著減少區(qū)包括色林錯和雅魯藏布江中游河谷黑頸鶴保護(hù)區(qū)等。就各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能而言，碳固定服務(wù)功能與土壤保持服務(wù)功能的變化規(guī)律比較相似，顯著減少區(qū)塊均為7個，非顯著減少區(qū)塊分別為61和60個，而非顯著增加區(qū)塊分別為36和37個。水源涵養(yǎng)服務(wù)功能的顯著減少區(qū)塊高達(dá)12個，非顯著減少區(qū)塊78個，而非顯著增加區(qū)塊僅為14個；與之對應(yīng)，棲息地保護(hù)服務(wù)功能的顯著減少區(qū)塊僅為4個，非顯著減少區(qū)塊72個，而非顯著增加區(qū)塊為28個。同時，羌塘、阿爾金山、三江源、可可西里4個面積最大的區(qū)塊均呈現(xiàn)出棲息地保護(hù)服務(wù)功能的增加，該服務(wù)功能與EVI的對應(yīng)關(guān)系相比其他服務(wù)功能更為緊密，但在東南部其他區(qū)塊仍顯現(xiàn)出與EVI相反的變化趨勢特征。該結(jié)果證明，2000—2010年青藏高原保護(hù)區(qū)的各項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能并未隨植被增加有明顯的增加趨勢。

圖1 青藏高原2000-2010年EVI變化

圖2 青藏高原2000-2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能保護(hù)區(qū)平均值

3 討 論

目前，遙感植被指數(shù)已經(jīng)成為表述植被變化的常用手段，雖然不同的遙感產(chǎn)品、不同的植被指數(shù)、不同的年內(nèi)合成方法勢必影響最終結(jié)果的表征，但全球和中國近年來的植被總體增加已經(jīng)在學(xué)界達(dá)成共識[21,8,28]。本研究也證實，盡管EVI與NDVI在取值上確有差異，不同的年內(nèi)合成方法也導(dǎo)致了一定幅度的結(jié)果改變，但不影響青藏高原植被總體增加的結(jié)論。然而，與以往認(rèn)知有所差異的是，本研究認(rèn)為植被增加并不一定導(dǎo)致除水生態(tài)系統(tǒng)以外的陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的增加。該現(xiàn)象一方面可能源于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)自身評估方法的不確定性，而另一方面并更有可能是由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估需要考慮當(dāng)前的氣候狀況，未經(jīng)過模型處理的遙感參數(shù)信息并不應(yīng)直接作為生態(tài)過程、功能的表征途徑。

近年來，InVEST(integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估模型在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估中被廣泛采用。然而，此類模型的部分模塊如碳固定、生境質(zhì)量等對土地利用數(shù)據(jù)的依賴較強(qiáng)，并不能細(xì)致刻畫植被的疏密特征，以及氣候的年際變化。本研究采用以NPP為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的生態(tài)系統(tǒng)容量評估方法，雖然在權(quán)重系數(shù)的刻畫上較為簡單，但可以有效反映氣候變化下幾項關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的時空變化格局。尤其是NPP本身估算采用CASA模型，該模型已相對成熟并在近年研究中取得了大量應(yīng)用。NPP所反映的碳固定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能呈現(xiàn)非顯著退化，即反映了碳固定能力的變化并不能等同于植被變化，這也是符合植被年內(nèi)季節(jié)生長的碳循環(huán)規(guī)律的。在未來研究中，可以考慮將生態(tài)模型的計算結(jié)果與遙感參數(shù)觀測結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步對比，從而深入驗證遙感植被指數(shù)的實際應(yīng)用能力。

圖3 青藏高原保護(hù)區(qū)2000-2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化趨勢

4 結(jié) 論

(1) 青藏高原EVI在2000—2010年以非顯著變化為主，在柵格和保護(hù)區(qū)兩個尺度上均表現(xiàn)為非顯著增加樣本多于非顯著減少樣本，即青藏高原植被整體好轉(zhuǎn)局部退化。同時，青藏高原EVI變化并沒有呈現(xiàn)明顯的集中連片特征，推測氣候?qū)η嗖馗咴脖蛔兓挠绊懘笥谌祟惢顒訉ζ涞闹苯佑绊憽?/p>

(2) 青藏高原保護(hù)區(qū)各項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能在2000—2010年也以非顯著變化為主，105個區(qū)塊中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能顯著減少樣本在4～12個之間，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能非顯著減少樣本明顯多于非顯著增加樣本，與植被變化趨勢不一致。推測年際氣候的差異可能是導(dǎo)致該不一致性的主要因素。