劉啟興, 董國(guó)濤, 景海濤, 周俊利, 黨素珍, 賈培培
(1.河南理工大學(xué) 測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院, 河南 焦作 454000;2.黃河水利委員會(huì) 黃河水利科學(xué)研究院 水利部 黃土高原水土保持流失過(guò)程與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 鄭州 450003)
植被作為土地覆被系統(tǒng)中的主要組分,是陸地生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)條件,也是連接土壤、大氣、水分和人類(lèi)土地利用的自然“紐帶”[1]。植被是陸地表面能量交換過(guò)程、生物地球化學(xué)循環(huán)過(guò)程和水文循環(huán)過(guò)程中重要的下墊層,在土地利用、覆被變化、全球變化研究中起著“指示器”的作用。歸一化植被指數(shù)(NDVI)被認(rèn)為是反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋程度的最佳指示因子,是監(jiān)測(cè)區(qū)域或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化最有效指標(biāo)[2-4],監(jiān)測(cè)植被動(dòng)態(tài)變化以及分析其與氣候關(guān)系的響應(yīng)情況己經(jīng)成為全球變化研究中的重要應(yīng)用方向之一[5-6]。黃河源區(qū)位于青藏高原腹地,是黃河流域上游最重作要的產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū),也是我國(guó)生態(tài)屏障的重要保障。因此,研究黃河源區(qū)植被覆蓋的變化情況,對(duì)于整個(gè)黃河流域和青藏高原環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)的演變具有重大意義[7-8]。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用NDVI數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)植被覆蓋變化以及探尋植被覆蓋與氣象因子之間存在的響應(yīng)關(guān)系。對(duì)NDVI影響因素的研究有以下3個(gè)思路:將提取的研究區(qū)域植被指數(shù)面平均值與氣象要素進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析或回歸分析[9];在像元尺度上進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析[10];選取研究區(qū)氣象站點(diǎn)周?chē)腘DVI值與對(duì)應(yīng)氣象站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析和多元回歸分析[11]。研究發(fā)現(xiàn),植被覆蓋與氣象因子之間存在的響應(yīng)關(guān)系受地理因素的影響[12],不同植被類(lèi)型NDVI與氣溫、降水的響應(yīng)程度存在一定差異,但所有植被類(lèi)型與氣溫、降水都呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系[13-14],并且這種響應(yīng)關(guān)系存在一定的滯后性[15-16]。劉憲峰等基于MODIS NDVI數(shù)據(jù)分析了2000—2011年黃河源區(qū)植被覆蓋的時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)因素,結(jié)果表明黃河源區(qū)植被呈增加趨勢(shì),植被覆蓋的增加主要與氣候的暖濕化及生態(tài)保護(hù)工程的實(shí)施有關(guān)[17]。李輝霞等探討了三江源地區(qū)不同植被類(lèi)型對(duì)氣候變化的響應(yīng),通過(guò)分離氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NDVI的貢獻(xiàn)定量評(píng)估了生態(tài)工程對(duì)植被變化的影響,認(rèn)為氣候要素對(duì)該區(qū)NDVI的貢獻(xiàn)大于人類(lèi)活動(dòng)[18]。目前尚未有研究對(duì)黃河源區(qū)NDVI進(jìn)行像元尺度的多元回歸分析,缺乏定量化區(qū)分氣象因素與人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)內(nèi)植被指數(shù)的影響的手段。開(kāi)展NDVI像元尺度的分析,可以準(zhǔn)確分析研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)地點(diǎn)的時(shí)空變化及氣象因素對(duì)小范圍的影響,空間連續(xù)性和異質(zhì)性能夠更好地體現(xiàn)和分析;利用多元回歸分析,同時(shí)考慮多個(gè)氣象因素對(duì)植被指數(shù)的影響,能準(zhǔn)確分析氣象因素對(duì)植被指數(shù)的影響及貢獻(xiàn),實(shí)現(xiàn)氣象因素與人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被指數(shù)影響的定量區(qū)分,比較準(zhǔn)確地基于像元尺度預(yù)測(cè)未來(lái)植被覆蓋狀況[19-21]。
本文利用M-K檢驗(yàn)及趨勢(shì)分析在像元尺度上對(duì)黃河源區(qū)2000—2016年植被NDVI進(jìn)行時(shí)空變化分析,并利用相關(guān)分析法及復(fù)直線(xiàn)回歸分析方法,定量分析氣象因素和人為因素對(duì)植被動(dòng)態(tài)變化的影響。
黃河源區(qū)(31.5°—36.5°N,95.5°—103.5°E)位于青藏高原東北部,面積約12.2萬(wàn)km2,橫跨青海、四川、甘肅三省(圖1),絕大部分在海拔3 000~5 000 m以上,區(qū)域內(nèi)分布有高山、盆地、峽谷、草甸、湖泊和冰川、凍土等地貌。由于地處高海拔寒冷地區(qū),黃河源是對(duì)氣候變化響應(yīng)最敏感和生態(tài)環(huán)境最脆弱的地區(qū)。黃河源區(qū)自然環(huán)境類(lèi)型多樣,高寒植被分布廣泛,有高寒草甸、高寒草原、高寒沼澤、高山稀疏植被、高寒灌叢、常綠針闊葉林等植被類(lèi)型,其中主要以高寒草甸和高寒草原為主,其約占黃河源區(qū)總面積的70%以上。
圖1 研究區(qū)位置及地形
2.1.1 NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源及處理 本文采用遙感數(shù)據(jù)MOD13Q1為NASA網(wǎng)站(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)免費(fèi)下載,時(shí)間范圍為2000—2016年。MOD13Q1遙感影像數(shù)據(jù)是由美國(guó)對(duì)地觀(guān)測(cè)計(jì)劃EOS/Terra衛(wèi)星攜帶的中分辨率成像光譜儀MODIS(Moderate Resolution Imaging spectro radiometer)獲取的采用正弦曲線(xiàn)投影(SIN,sinusoidal Projection)方式的3級(jí)網(wǎng)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品,具有1 km的空間分辨率和16 d的時(shí)間分辨率,單景影像覆蓋面積為1 200×1 200 km2,數(shù)據(jù)采用格式為HDF—EOS。黃河源區(qū)地理范圍覆蓋全球正弦曲線(xiàn)投影SIN系統(tǒng)中編號(hào)為h25v05和h26v05的兩個(gè)影像分帶。
原始影像通過(guò)MRT(MODIS Reprojection Tools)工具統(tǒng)一進(jìn)行投影拼接轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換為UTM投影,坐標(biāo)系為WGS84坐標(biāo),并利用黃河源區(qū)矢量邊界對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪。為了消除云層、大氣與太陽(yáng)高度角等干擾影響,將每年NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法(MVC,maximum Value Composites)進(jìn)行合成,獲得從2000—2016年的17幅影像圖。
2.1.2 氣象數(shù)據(jù)來(lái)源及處理 氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)下載的全國(guó)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)。利用研究區(qū)內(nèi)站點(diǎn)站號(hào),通過(guò)IDL編程提取出黃河源區(qū)間內(nèi)9個(gè)氣象站點(diǎn)的月降水量和氣溫?cái)?shù)據(jù)。由于氣象因子存在空間不均勻性,同時(shí)為了逐像元地分析氣象因素和人類(lèi)活動(dòng)等不確定因素對(duì)植被覆蓋的影響,采用反距離權(quán)重插值法將研究區(qū)9個(gè)氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與MODIS NDVI數(shù)據(jù)集相同的空間分辨率柵格影像,獲得每一個(gè)像元的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)。采用反距離權(quán)重插值法將站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與MODIS NDVI數(shù)據(jù)集相同的空間分辨率柵格影像。
2.2.1 Mann-Kendall檢驗(yàn)法 Mann-Kendall檢驗(yàn)法被廣泛應(yīng)用在植被等的趨勢(shì)分析中。其優(yōu)點(diǎn)在于檢測(cè)范圍寬、人為影響小、定量化程度高。該方法對(duì)于變化要素從一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)變化到另一個(gè)狀態(tài)的變化檢驗(yàn)非常有效[22]。利用Mann-Kendall檢驗(yàn)法對(duì)黃河源區(qū)MODIS NDVI隨時(shí)間序列變化的特征進(jìn)行分析,研究結(jié)果不僅從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上揭示植被隨時(shí)間的變化趨勢(shì),還揭示植被發(fā)生突變的時(shí)間段。在Mann-Kendall突變檢驗(yàn)中,對(duì)于具有n個(gè)樣本量的時(shí)間序列x,構(gòu)造一個(gè)秩序列:
(1)
其中
(2)
可見(jiàn),秩序列sk是第i時(shí)刻數(shù)值大于j時(shí)刻數(shù)值個(gè)數(shù)的累計(jì)數(shù)。
在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下,定義統(tǒng)計(jì)量:
(3)
式中:UF1=0;E(sk),var(sk)是累計(jì)數(shù)sk的均值和方差,在x1,x2,…,xn相互獨(dú)立,且有相同連續(xù)分布時(shí),它們可由下式算出:
(4)
(5)
給定顯著性水平α,將UFk和UBk兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量曲線(xiàn)和顯著性水平線(xiàn)繪在同一個(gè)圖上,若UFk和UBk的值大于0,則表明序列呈上升趨勢(shì),小于0則呈下降趨勢(shì)。當(dāng)超過(guò)臨界直線(xiàn)時(shí),表明上升或下降趨勢(shì)顯著,超過(guò)臨界線(xiàn)的范圍確定為突變的時(shí)間區(qū)域。如果UFk和UBk兩條曲線(xiàn)出現(xiàn)交點(diǎn),那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻便是突變開(kāi)始的時(shí)間。
2.2.2 趨勢(shì)分析 趨勢(shì)分析是通過(guò)對(duì)一組隨時(shí)間變化的變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析,從而預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)的方法。該方法可計(jì)算研究區(qū)域監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)每個(gè)柵格點(diǎn)NDVI的變化趨勢(shì),反映該區(qū)域植被NDVI變化的方向和速率。線(xiàn)性回歸方法是研究植被變化趨勢(shì)的常用方法,其優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)利用各個(gè)年份的數(shù)據(jù)值進(jìn)行擬合,可以消除研究時(shí)段內(nèi)偶發(fā)性異常因素對(duì)植被長(zhǎng)勢(shì)的影響,更真實(shí)地反映長(zhǎng)時(shí)間序列植被變化趨勢(shì)。
(6)
(7)
(8)
式中:xi表示研究時(shí)段內(nèi)第i個(gè)年份;b為變化趨勢(shì)線(xiàn)的斜率;a為截距;NDVIg為各個(gè)像元的NDVI;R為單個(gè)像元NDVIg變化率;x1和xn分別為研究時(shí)段的起始和終止年份。上述公式被廣泛應(yīng)用在NDVIg的時(shí)間序列分析,具有較好的穩(wěn)定性[20-22]。
2.2.3 相關(guān)性分析 采用person相關(guān)性分析法與t檢驗(yàn)對(duì)NDVI與同期氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析和顯著性檢驗(yàn),計(jì)算公式如下:
(9)
(10)
2.2.4 復(fù)直線(xiàn)回歸分析 本文對(duì)NDVI與溫度、降水之間進(jìn)行復(fù)直線(xiàn)回歸分析,回歸方程為:
z=a+bx+cy
(11)
參數(shù)計(jì)算公式為:
(12)
(13)
(14)
NDVI模擬殘差計(jì)算公式:
residual=NDVI-NDVIp
(15)
式中:residual為NDVI復(fù)直線(xiàn)回歸方程的殘差;NDVI為NDVI時(shí)間數(shù)據(jù)集;NDVIp是根據(jù)復(fù)直線(xiàn)回歸模型預(yù)測(cè)的NDVI值。
3.1.1 黃河源區(qū)植被NDVI在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化分析 圖2為利用matlab對(duì)黃河源區(qū)2000—2016年的MODIS NDVI進(jìn)行MK趨勢(shì)檢驗(yàn)圖。
圖2 2000-2016年黃河源區(qū)NDVI非參數(shù)檢驗(yàn)
黃河源區(qū)2000—2016年的植被NDVI趨勢(shì)分析表明:UF統(tǒng)計(jì)量在2004—2016年大于零,說(shuō)明黃河源區(qū)NDVI整體呈增加趨勢(shì);雖然在2002—2004年UF統(tǒng)計(jì)量小于零,并且UF線(xiàn)與UB線(xiàn)在2004年出現(xiàn)交點(diǎn),說(shuō)明在這期間NDVI的變化趨勢(shì)發(fā)生較大變化,但交點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量并未超過(guò)顯著性α<0.05的臨界值1.96,大體可以判斷出黃河源區(qū)NDVI在2000—2016年期間整體比較平穩(wěn),沒(méi)有特別明顯的突變年份;從2010年起UF統(tǒng)計(jì)量超過(guò)了顯著性α<0.05的臨界值1.96,說(shuō)明黃河源區(qū)NDVI在2010年后增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著。
3.1.2 黃河源區(qū)植被NDVI在空間上的動(dòng)態(tài)變化分析 圖3為源區(qū)植被NDVI年際變化趨勢(shì)空間分布圖,由圖可以看到大部分區(qū)域呈淺色,說(shuō)明2000—2016年黃河源區(qū)大部分區(qū)域NDVI是增加的,大部分區(qū)域的變化趨勢(shì)為0~0.004/a,變化趨勢(shì)最大達(dá)到0.213/a;NDVI在2000—2016年在減少的區(qū)域主要分布在扎陵湖和鄂陵湖西部與南部、黃河源區(qū)的中南部以及若爾蓋濕地的北部。變化趨勢(shì)最小值為-0.031/a。源區(qū)整體植被NDVI變化趨勢(shì)均值為0.001 2/a。
圖3 2000-2016年黃河源區(qū)NDVI年際變化趨勢(shì)空間
表1 黃河源區(qū)NDVI一元線(xiàn)性回歸分析變化
表1為黃河源區(qū)NDVI不同級(jí)別變化趨勢(shì)面積統(tǒng)計(jì)表。植被NDVI年變化趨勢(shì)<0的面積為3.54萬(wàn)km2,占黃河源區(qū)總面積的29.54%,其中變化趨勢(shì)在-0.001~0之間的面積為1.68萬(wàn)km2,占黃河源區(qū)總面積的14.02%;植被NDVI年變化趨勢(shì)>0的面積為10.31萬(wàn)km2,占黃河源區(qū)總面積的70.46%,其中變化趨勢(shì)在0~0.004/a之間的面積為70 189.20 km2,占黃河源區(qū)總面積的58.55%。結(jié)果表明黃河源區(qū)在2000—2016年期間NDVI整體呈增加趨勢(shì),且變化趨勢(shì)都在0~0.004/a,黃河源區(qū)部分地區(qū)植被覆蓋情況正逐年好轉(zhuǎn)。
3.1.3 2000年和2016年植被NDVI變化比較 黃河源區(qū)2016年植被NDVI年最大值影像減去2000年植被NDVI年最大值影像,得到兩個(gè)年份NDVI差值空間分布圖(圖4),并且做出不同差值范圍面積比例統(tǒng)計(jì)表(表2)。2016年植被NDVI同2000年相比,大部分區(qū)域植被NDVI差值在-0.2~0,0~0.2這兩個(gè)范圍。說(shuō)明近17 a來(lái),黃河源區(qū)植被覆蓋并未出現(xiàn)特別顯著的變化。NDVI差值分布圖中,NDVI減少地區(qū)域分布和NDVI年際變化趨勢(shì)空間分布中變化趨勢(shì)<0的區(qū)域基本相同。
2016年NDVI值較2000年減少的區(qū)域面積為57 362 km2,占黃河源區(qū)總面積的47.84%,其中NDVI差值在-0.2~0的區(qū)域面積為57 073 km2,占總面積的47.6%。NDVI差值大于0的區(qū)域面積為62 517 km2,占黃河源區(qū)總面積的52.15%;其中NDVI差值在0~0.2的區(qū)域面積為61 931 km2,占總面積的51.66%。結(jié)果表明2016年黃河源區(qū)植被覆蓋較2000年基本保持不變有輕微改善。
圖4 2016年與2000年NDVI差值分布
表2 2016年與2000年NDVI差值分布
已有研究表明,植被NDVI對(duì)降水、氣溫的響應(yīng)關(guān)系存在一定的滯后性。為了較為準(zhǔn)確地定量分析植被NDVI對(duì)降水和氣溫的響應(yīng)關(guān)系,本文在獲得每個(gè)像元的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)之后,分別求出黃河源區(qū)植被NDVI與歷年降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)的6月、7月、8月、6月和7月均值、7月和8月均值及6—8月3個(gè)月均值的相關(guān)系數(shù),并進(jìn)行t分布檢驗(yàn)。結(jié)果表明黃河源區(qū)NDVI與7月份的降水總量和6月份的平均氣溫相關(guān)系數(shù)最大,且均通過(guò)了α>0.05的置信度檢驗(yàn)。所以本文選擇了2000—2016年9個(gè)站點(diǎn)每年7月份的降水總量和6月份的平均氣溫作為降水和氣溫的研究序列。
圖5 黃河源區(qū)2016年植被NDVI氣候因素貢獻(xiàn)分布
在復(fù)直線(xiàn)回歸分析中,利用NDVI的2000—2016年時(shí)間序列數(shù)據(jù)和降水氣溫?cái)?shù)據(jù)求出a,b,c參數(shù),接著利用確定的NDVI與降水、氣溫之間的回歸方程以及相應(yīng)的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)得出NDVI預(yù)測(cè)值。這個(gè)值即為氣候因素對(duì)NDVI的貢獻(xiàn)值,用實(shí)際NDVI減去NDVI預(yù)測(cè)值得到的殘差即為人為因素和其他不確定因素對(duì)NDVI的影響。
圖5為通過(guò)復(fù)直線(xiàn)回歸分析得到的2016年黃河源區(qū)NDVI預(yù)測(cè)值即降雨和氣溫對(duì)NDVI貢獻(xiàn)值空間分布,黃河源區(qū)東部和東南部區(qū)域NDVI預(yù)測(cè)值多在0.5以上,而在北部和西北部區(qū)域NDVI預(yù)測(cè)值較小。這是由于黃河源區(qū)屬于大陸性高原氣候,氣溫降水總體上呈現(xiàn)為由東南向西北逐漸遞減的空間分布特征且北部和西北部地區(qū)靠近柴達(dá)木盆地,土壤水分不足,植被自我更新和自我生長(zhǎng)能力較差,植被生長(zhǎng)受降水、氣溫等氣候條件限制更大。
表3是氣溫、降水對(duì)黃河源區(qū)2016年植被NDVI貢獻(xiàn)值。99%以上的區(qū)域NDVI氣候因素貢獻(xiàn)值為正值,其中貢獻(xiàn)值在0.5~0.6的面積為17 054 km2,占總面積的14.23%;貢獻(xiàn)值在0.6~0.7的面積為21 651 km2,占總面積的18.06%;貢獻(xiàn)值在0.7~0.8的面積為34 565 km2,占總面積的28.83%,三者總計(jì)面積為73 271 km2,占總面積的61.12%。這說(shuō)明僅在氣候因素的作用下,2016年黃河源區(qū)NDVI大部分在0.5~0.8的水平,而2016年NDVI實(shí)際觀(guān)測(cè)值在0.5~0.6的面積為16 733 km2,占黃河源區(qū)總面積的13.96%;觀(guān)測(cè)值在0.6~0.7的面積為21 449,占總面積的17.89%;觀(guān)測(cè)值在0.7~0.8面積為34 443 km2,占總面積的28.73%,觀(guān)測(cè)值和實(shí)際值的差別不大,可以看出目前氣候因素仍是黃河源區(qū)植被覆蓋的主要驅(qū)動(dòng)因素。
為了定量化分析人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)植被覆蓋的影響,將實(shí)際觀(guān)測(cè)的NDVI減去復(fù)直線(xiàn)回歸分析預(yù)測(cè)的NDVI,即計(jì)算出殘差,該殘差即可認(rèn)為是人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NDVI影響的部分(圖6和表4)。人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NDVI起削減作用的區(qū)域面積為53 265 km2,占黃河源區(qū)總面積的44.43%;主要分布在黃河源區(qū)西北部的扎陵湖和鄂陵湖周邊以及東南部的若爾蓋盆地南部等地區(qū)。人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)植被NDVI起促進(jìn)作用的區(qū)域面積為66 613 km2,占黃河源區(qū)總面積的55.57%,其中貢獻(xiàn)值在0~0.02的區(qū)域面積為64 190 km2,占總面積的53.54%。說(shuō)明這些區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)等因素促進(jìn)了植被覆蓋度增加。
表3 氣溫降水對(duì)黃河源區(qū)2016年NDVI貢獻(xiàn)值
表4 人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)NDVI貢獻(xiàn)值
圖6 人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)2016年NDVI的貢獻(xiàn)值空間分布
黃河源區(qū)地區(qū)政府自2003年起開(kāi)展退牧還草和減畜工程,2015年平均牲畜存欄量減少至1 959.8萬(wàn)頭,減幅達(dá)到8.60%[23-24]。同時(shí)2000年國(guó)家批準(zhǔn)成立三江源國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和一期工程,對(duì)黃河源區(qū)等地的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了積極影響[25]。但仍有接近50%的區(qū)域殘差小于零,說(shuō)明在全球氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響下,對(duì)全球變化高度敏感的高寒生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始加速退化,導(dǎo)致高寒草原覆蓋度不斷降低,景觀(guān)破碎化加劇,草地水源涵養(yǎng)能力降低,水土流失加劇,這也與眾多研究結(jié)果相吻合[26-28]。
黃河源區(qū)超過(guò)70%的區(qū)域NDVI是增加趨勢(shì),增加速率在0~0.004/a。2016年同2000年相比,黃河源區(qū)較大部分地區(qū)的植被NDVI是增加的,但在扎陵湖、鄂陵湖西部和南部、黃河源區(qū)的中南部以及若爾蓋濕地的北部等相當(dāng)大的一部分地區(qū),植被NDVI減少了0~0.2。
氣候因素對(duì)植被生長(zhǎng)變化起到了主要的促進(jìn)作用,西部和西北地區(qū)貢獻(xiàn)較小,西部和西北部地區(qū)由于臨近柴達(dá)木盆地,土壤水分不足,植被自我更新和自我生長(zhǎng)能力較差。植被覆蓋與氣候因子之間的響應(yīng)作用是一個(gè)復(fù)雜的交互系統(tǒng),本文目前只考慮了氣候因素中的降水和氣溫,忽略了日照、風(fēng)速、濕度等氣候因子對(duì)植被覆蓋的影響,深刻揭示其他各種相關(guān)因素對(duì)植被生長(zhǎng)作用機(jī)理的研究還有待進(jìn)行。
從復(fù)直線(xiàn)回歸分析結(jié)果可以看出:人類(lèi)活動(dòng)對(duì)黃河源區(qū)整體植被覆蓋產(chǎn)生一定顯著的影響,源區(qū)高寒草地的退化趨勢(shì)未得到有效遏制。黃河源區(qū)草場(chǎng)資源豐富,但可利用耕地面積少,是青藏高原地區(qū)重要的畜牧業(yè)基地之一。黃河源區(qū)在歷史上很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)一直處于嚴(yán)重超載過(guò)牧的狀態(tài)。過(guò)牧是引起該區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)退化的主要因素。公路建設(shè)期間大量土石方的搬運(yùn)工作造成的沿線(xiàn)50 m以?xún)?nèi)植被的破壞,仍然沒(méi)有恢復(fù),而且隨著歷次公路的改擴(kuò)建活動(dòng),破壞的面積和范圍在進(jìn)一步擴(kuò)大,從公路開(kāi)始修建到歷次的改擴(kuò)建活動(dòng),由于其間隔時(shí)間很短,加之這一地區(qū)降雨、溫度較低和植被的生長(zhǎng)期短,自我恢復(fù)能力差,使得其沿線(xiàn)植被得不到很好的恢復(fù),進(jìn)而造成了水土流失、泥石流和滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的頻發(fā)。因此要加強(qiáng)黃河源區(qū)生態(tài)保護(hù)力度,國(guó)家已經(jīng)成立三江源自然保護(hù)區(qū),并于2005年頒布《青海三江源自然保護(hù)區(qū)生態(tài)保護(hù)和建設(shè)總體規(guī)劃》,采取了牧區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、牧民進(jìn)城以及禁牧補(bǔ)貼等一系列有效措施,提高了群眾的環(huán)保意識(shí),大幅降低人為因素對(duì)長(zhǎng)江黃河源區(qū)高寒草地破壞,延緩草地的退化。
農(nóng)作物由于人為管理存在,導(dǎo)致NDVI值較大,存在對(duì)黃河源區(qū)NDVI分析結(jié)果產(chǎn)生影響的可能。通過(guò)分析2000年、2005年以及2010年三期黃河源區(qū)土地覆被數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),黃河源區(qū)耕地面積僅占黃河源區(qū)總面積的0.4%,因此,農(nóng)作物對(duì)分析黃河源區(qū)植被NDVI的影響可以忽略不計(jì)。
通過(guò)植被NDVI動(dòng)態(tài)分析可以有效地監(jiān)測(cè)黃河源區(qū)封禁、退牧還草等政策落實(shí)和實(shí)施效果;且在現(xiàn)階段人類(lèi)活動(dòng)變化幅度不大的情況下,可以根據(jù)各種氣候模式預(yù)測(cè)的未來(lái)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)黃河源區(qū)未來(lái)植被覆蓋狀況的理論值,以此為黃河源區(qū)生態(tài)保護(hù)和生態(tài)修復(fù)提供參考。