程 杰 ，楊亮彥 *，黎雅楠

（1.西安理工大學，西安 710048；2.陜西省土地工程建設集團有限責任公司，西安 710075； 3.陜西地建土地工程技術研究院有限責任公司，西安 710021；4.自然資源部退化及未利用土地整治工程重點實驗室，西安 710021）

0 引 言

【研究意義】植被作為聯(lián)系土壤和大氣之間能量交換、水分循環(huán)和生物循環(huán)過程的紐帶，在水循環(huán)和能量轉(zhuǎn)換過程中起著重要作用[1-3]。植被空間分布可以反映出土壤水分、淺層地下水埋深及空氣溫度的區(qū)域性時空分布[4]。同時，植被的時空變化也會引起地表溫度、地表反照率等參數(shù)的變化[5]，從而影響地表能量和水量的收支平衡[6]。且干旱區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化極為敏感，探究植被變化過程可為氣候變化研究提供重要的依據(jù)，因此研究不同區(qū)域的植被時空分布特征及其影響因素，是目前研究全球氣候變化的重復內(nèi)容[7-8]。

陜北地區(qū)位于黃土高原中心，屬于黃土高原溝壑區(qū)，其氣候干旱，降雨季節(jié)性變化較大，是森林向草原的過渡帶。且早期由于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不合理與長期以來的過度開發(fā)，加劇了陜北地區(qū)的水土流失，形成了生態(tài)破壞與經(jīng)濟貧困的惡性循環(huán)，導致陜北地區(qū)生態(tài)環(huán)境極為脆弱。20 世紀末期以來，國家實施退耕還林工程和保護天然林工程，陜北地區(qū)生態(tài)環(huán)境得到有效的緩解和恢復，氣候改良較為明顯。因此探究陜北地區(qū)植被覆蓋的動態(tài)變化特征及其與水熱條件的響應關系，對指導該地區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

【研究進展】隨著遙感技術的快速發(fā)展，為宏觀、長時間序列監(jiān)測植被的動態(tài)變化提供了豐富的數(shù)據(jù)源和新技術。其中MODIS 數(shù)據(jù)具有時間分辨率高、數(shù)據(jù)產(chǎn)品豐富、免費獲取等特點，對于探究區(qū)域尺度長時間序列的植被與水熱變化規(guī)律具有明顯的優(yōu)勢。而基于遙感數(shù)據(jù)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）能夠較好地反映地表土地覆蓋類型、植被生長狀況、植被生物量等，被廣泛應用于監(jiān)測區(qū)域及全球尺度的土地利用和植被覆蓋度的動態(tài)變化[9]。近年來，國外學者基于NDVI 值對區(qū)域植被時空分布進行了一系列研究[10-12]。國內(nèi)針對西北干旱區(qū)植被時空分布和生態(tài)環(huán)境修復的研究也較多[8,13-14]，針對不同研究區(qū)，利用不同的衛(wèi)星數(shù)據(jù)對區(qū)域植被生態(tài)環(huán)境進行了定量分析，但目前國內(nèi)外學者利用長時間序列數(shù)據(jù)，進行陜北地區(qū)植被時空動態(tài)變化的研究及探究植被與水熱條件的響應關系較少，難以為陜北生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供可靠的支撐。

【切入點】本研究以2000—2018 年的MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)為基礎，結(jié)合同期的降水和氣溫數(shù)據(jù)，利用最大值合成法、差值法、線性回歸斜率法等方法，分析了陜北地區(qū)植被指數(shù)的時空分布格局及季節(jié)性動態(tài)變化特征，研究了植被變化與水熱條件的響應關系?！緮M解決的關鍵問題】探明了2000—2018 年影響陜北植被指數(shù)的關鍵因素，為生態(tài)環(huán)境建設的健康發(fā)展提供了依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

陜北地區(qū)位于陜西省北部（107°58′E—109°15′E，37°31′N—38°49N），涵蓋了榆林市和延安市，總面積達92 521.4 km2，面積約占陜西省的45%。研究區(qū)地處半干旱地區(qū)，區(qū)內(nèi)干旱缺水，生態(tài)環(huán)境脆弱。其北部屬于黃土高原和毛烏素沙地南緣交界處，多為剝蝕沙丘和丘間草地；南部位于黃土高原中心地帶，丘陵溝壑地貌，水土流失嚴重。研究區(qū)內(nèi)平均海拔在1 200 m，年均溫度在10.1 ℃左右，年均降水量在350～550 mm，多年降水不均，且季節(jié)性變化較大，其中7—9 月為雨季，具有典型的半干旱氣候特征。

圖1 陜北地區(qū)位置及DEM 圖 Fig.1 Location and DEM map of Northern Shaanxi

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1.1 MODIS 數(shù)據(jù)產(chǎn)品

本文選取2000—2018年3—11月的NDVI數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于美國航空局合成的MODIS 16 d 合成數(shù)據(jù)（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/），共計342 幅影像，行列號為h26v05，其空間分辨率為500 m，時間分辨率為16 d，每月可獲取2 期影像，取二者平均值作為當月植被指數(shù)。利用ENVI5.3 軟件將HDF 格式轉(zhuǎn)換為TIFF 格式數(shù)據(jù)，并進行投影轉(zhuǎn)換和區(qū)域裁剪、拼接。

2.1.2 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https://data.cma.cn/），研究區(qū)內(nèi)共有10 個國家氣象站點，分別為神木站（53651）、榆林站（53646）、靖邊站（53735）、橫山站（53740）、綏德站（53754）、定邊站（53725）、洛川站（53942）、延安站（54845）、延長站（53854）和吳旗站（53738），選取各氣象站點2000—2018 年每日降水和氣溫數(shù)據(jù)，通過整理和計算獲取研究區(qū)降水、氣溫的月均值和年均值。

2.2 研究方法

2.2.1 最大值合成法

最大值合成法[2]（Maximum Value Composites,MVC）是國際通用的NDVI 數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。通過最大值合成法可以消除大氣污染、云、太陽高度角等因素的干擾[15-16]。本研究選取了陜北地區(qū)2000—2018 每年3—11 月NDVI 值，取每月2 期數(shù)據(jù)的平均值，為該月植被指數(shù)數(shù)據(jù)，再通過最大值合成法，提取每個像元的最大值為該年NDVI 值，其公式為：

式中：NDVIi表示第i 年的NDVI 值，i 取值1～19，分別代表2000—2018 年，NDVIij表示第i 年第j 月的NDVI 值，j 取值1～9，分別代表3—11 月。

2.2.2 差值法

差值法是用來衡量研究區(qū)不同年份之間的NDVI的動態(tài)變化。本研究為了直觀顯現(xiàn)2000—2009 年、2009—2018 年陜北地區(qū)NDVI 值的動態(tài)變化特征，分析2 個時間段研究區(qū)的植被生長狀況，采用差值法研究近19 a 陜北地區(qū)植被指數(shù)的變化趨勢。

式中：NDVIi、NDVIj表示第i 年和第j 年的NDVI 值；NDVIi-j表示第i 年與第j 年的差值。

2.2.3 線性回歸斜率法

為了研究 2000—2018 年間陜北地區(qū)植被覆蓋變化趨勢及其與水熱條件的響應關系，文中采用線性回歸斜率方法，模擬每個像元年NDVI 值的變化趨勢，分析植被在研究時段的時空變化規(guī)律。計算歸一化植被指數(shù)序列與時間序列的像元回歸斜率Slope[17]，若斜率為正則表示植被覆蓋狀況隨時間變化呈上升趨勢，為負則表示植被覆蓋隨時間呈下降趨勢，且斜率的絕對值越大，說明植被覆蓋狀況變化越明顯。其計算式為：

式中：Slope 為NDVI 變化趨勢斜率；n 為監(jiān)測時間段的年數(shù)，本研究將近19 a 分成2000—2009 年和2009—2018 年2 個時間段，n 取值為10；NDVIi表示第i 年的植被指數(shù)。當Slope>0 表示植被生長趨于改善，Slope<0 表示植被生長趨于退化狀態(tài)。

3 結(jié)果與分析

3.1 陜北地區(qū)NDVI 時空分布特征 3.1.1 NDVI 時間分布特征

利用最大值合成法對陜北地區(qū)2000—2018 年的NDVI 進行最大值合成，獲取的最大值NDVI 可較好地反映陜北地區(qū)植被生長最好的狀況。通過一元線性回歸模擬陜北地區(qū)NDVI 的年際變化趨勢（圖2）。圖2 可知，2000—2018 年，陜北地區(qū)的年NDVI 值在0.40～0.65 之間，整體呈現(xiàn)上升趨勢，個別年際變化波動性較大。其中，NDVI 年均值在2000—2002 年呈顯著增長趨勢；在2003—2014 年間，研究區(qū)NDVI值保持整體緩慢上升趨勢，局部有波動；2015 年，該地區(qū)NDVI 出現(xiàn)顯著下降趨勢，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，2015年研究區(qū)降水量是近幾年的最小值，水量不足影響了植被的生長狀況；2015 年之后，研究區(qū)NDVI 又呈上升趨勢。整體分析，研究區(qū)NDVI 值在2000—2018年呈持續(xù)上升趨勢，局部有波動起伏，其原因是研究區(qū)水熱變化的不確定性導致了NDVI 值的波動變化，加上人類對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境的保護，使陜北地區(qū)植被覆蓋保持整體上升趨勢。

圖2 2000—2018 年陜北地區(qū)NDVI 年際變化 Fig.2 Interannual Change of NDVI in Northern Shaanxi between 2000 to 2018

3.1.2 NDVI 空間分布特征

本研究將2000—2018年NDVI累加后的平均值作為研究區(qū)19 a的NDVI值，同時根據(jù)不同植被指數(shù)的變化情況，將研究區(qū)植被覆蓋劃分為無植被區(qū)（NDVI≤0.2）、極低植被區(qū)（0.2

圖3 2000—2018陜北地區(qū)NDVI年均值空間分布 Fig.3 Distribution of NDVI Annual Mean in Northern Shaanxi between 2000 to 2018

3.2 陜北地區(qū)NDVI 動態(tài)變化特征

3.2.1 差值法

利用差值法分析2000 年、2009 年和2018 年陜北地區(qū)8 月的NDVI 動態(tài)變化特征（圖4）。統(tǒng)計出植被不同變化范圍的面積，并根據(jù)NDVI差值的大小將研究區(qū)植被變化分為7 個等級，NDVI差值≤-0.25 為嚴重退化區(qū)，-0.250.25為高度改善區(qū)[20-22]。

圖4 2000—2018 年NDVI 差值空間分布 Fig.4 Spatial distribution of NDVI Difference between 2000 to 2018

表1 為2000—2018 年陜北地區(qū)各NDVI 差值比例及面積。與2000 年相比，2009 年的植被覆蓋退化的區(qū)域為739.3 km2，僅占研究區(qū)總面積的0.80%，散落分布在毛烏素沙地風沙灘區(qū)，其中嚴重退化的區(qū)域不足0.02%。研究區(qū)植被覆蓋改善的區(qū)域達到了78 751.4 km2，占研究區(qū)總面積的85.12%，其中輕度改善區(qū)域有31 853.4 km2，占總面積的34.43%，分布在延安市周邊的丘陵低山區(qū)域和榆林西北部的風沙灘區(qū)；中度改善區(qū)域有36 132.8 km2，占總面積的39.05%；高度改善區(qū)域占總面積的11.64%，達到10 765.2 km2，分布在陜北地區(qū)的中部。植被覆蓋基本不變的區(qū)域占研究區(qū)的14.08%，主要分布在延安南部丘陵區(qū)。以上數(shù)據(jù)說明在2000—2009 年之間，陜北地區(qū)植被覆蓋度得到顯著的提高，生態(tài)環(huán)境得到有效的保護，反映了國家政策指導的正確性，突出了榆林與延安政府對國家退耕還林還草政策的積極響應以及貢獻。

對比2009 年，2018 年植被覆蓋退化的區(qū)域有3 011.3 km2，占研究區(qū)總面積的3.26%，主要分布在城市周邊和南部的低山丘陵區(qū)，其原因在于2009 年到2018 年城市化建設發(fā)展較快，占用了城市周邊的耕地和草地。研究區(qū)植被覆蓋改善的區(qū)域占研究區(qū)總面積的62.82%，其中絕大部分區(qū)域為輕度改善，面積為46 346.7 km2，占研究區(qū)總面積的50.09%，高度改善的區(qū)域僅占總面積的1.15%。植被指數(shù)基本不變的區(qū)域有31 385.3 km2。

表1 2000—2018 年陜北地區(qū)各NDVI 差值比例及面積 Table 1 Proportion and Area of NDVI Differences in Northern Shaanxi from 2000 to 2018

3.2.2 線性回歸斜率法

圖5 表示2000—2009 年和2009—2018 年陜北地區(qū)NDVI 的線性回歸斜率分布圖，表2 為2 個時間段NDVI 斜率比例及面積。從圖5 和表2 中可知，陜北地區(qū)植被指數(shù)各時間段變化趨勢存在著明顯的差異性。在2000—2009 年間，陜北地區(qū)的植被覆蓋變化的平均斜率為0.013 0/10 a。在此10 a 內(nèi)，陜北地區(qū)植被總體呈現(xiàn)明顯上升趨勢，其中植被覆蓋得到改善的區(qū)域占研究區(qū)的87.41%，大部分為高度改善區(qū)域；10.33%的區(qū)域基本不變，僅有2.26%的區(qū)域植被有所退化，退化的區(qū)域主要分布在西部山區(qū)和毛烏素沙地邊緣地帶，說明沙地生態(tài)系統(tǒng)脆弱，存在較大的不確定性；在2009—2018 年間，陜北地區(qū)的植被覆蓋變化的平均斜率為0.007 6/10 a，研究區(qū)植被覆蓋繼續(xù)保持上升趨勢，其中植被覆蓋得到改善的區(qū)域占研究區(qū)的68.52%，24.89%的區(qū)域基本不變，有6.59%的區(qū)域植被有所退化，退化的區(qū)域主要分布在延安市區(qū)周邊和其他城鎮(zhèn)邊緣地帶，其主要原因是近10 a 城鎮(zhèn)擴張較快，周邊植被遭到一定程度的破壞，導致植被指數(shù)下降。

圖5 2000—2018 年陜北地區(qū)NDVI 線性回歸斜率空間分布 Fig.5 Spatial distribution of NDVI linear regression slope in Northern Shaanxi from 2000 to 2018

對比2000—2009 年和2009—2018 年可以發(fā)現(xiàn)，陜北地區(qū)植被指數(shù)增長的速度有所放緩，植被覆蓋變化的平均斜率從0.013 0/10 a 降到0.007 6/10 a。分析認為，20 世紀末期，榆林和延安政府積極響應國家政策，實施退耕還林還草、引洪淤地、興建防風防沙林、陡坡地治理等沙地治理的浩大工程，這些工程的實施保護了自然地表的穩(wěn)定性，促進了陜北地區(qū)植被的生長恢復，使其生態(tài)環(huán)境得到有效的保護。因此在2000—2009 年間，陜北地區(qū)植被指數(shù)得到顯著的增加。隨著城市的不斷發(fā)展，城市周邊的生態(tài)環(huán)境遭到一定的破壞，加上早期治沙工程的成果需要政府和人民不斷的維護，因此后10 a，陜北地區(qū)植被指數(shù)增速放緩，但僅有6.59%的區(qū)域植被有所退化，充分反映了陜北人民對陜北地區(qū)生態(tài)環(huán)境健康發(fā)展的貢獻。

表2 2000—2018 年陜北地區(qū)不同NDVI 斜率比例及面積 Table. 2 Proportion and area of different NDVI slope in Northern Shaanxi from 2000 to 2018

3.3 植被指數(shù)與水熱條件響應關系

圖6（a）、圖6（b）分別為每月NDVI 值與降雨量、氣溫的變化曲線，從圖6 中曲線可知，每一年的NDVI、降雨量、氣溫均有明顯的季節(jié)性變化，均出現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢，其中最大值在夏季，春秋次之，冬季最小。三者的變化過程具有高度一致性，說明植被指數(shù)的年內(nèi)變化特點和水熱條件是吻合的。 仔細對比NDVI 與溫度、降水的變化曲線可以發(fā)現(xiàn)，雖然NDVI 與二者之間的變化具有一致性，但每年最高值出現(xiàn)的月份上存在差異，每年NDVI 最高值出現(xiàn)在8 月，而降水和溫度的最高值一般出現(xiàn)在7 月，說明植被指數(shù)與溫度、降水之間存在一定的滯后關系，與毛德華等[1]、殷剛等[8]的研究結(jié)果相符。

圖6 2000—2018 年陜北地區(qū)每月NDVI 值與降雨量和氣溫的變化曲線 Fig.6 Changes of Monthly NDVI Value and Rainfall and Temperature in Northern Shaanxi from 2000 to 2018

圖7（a）、圖7（b）分別表示2000—2018 年陜北地區(qū)NDVI 與年降雨量、NDVI 與年均氣溫的變化曲線圖。從圖中可知，研究時段內(nèi)NDVI 的變化趨勢與降雨量和氣溫基本一致，但NDVI 與二者的相關性差距較大，NDVI 與年降雨量存在顯著正相關（R=0.63，P<0.01），與氣溫相關性較弱（R=0.23）。以上數(shù)據(jù)說明陜北地區(qū)植被生長受降雨量和氣溫共同影響，降雨量較氣溫更能決定研究區(qū)植被生長狀況。

圖7 2000—2018 年陜北地區(qū)NDVI 與年降雨量和年均氣溫的變化曲線 Fig.7 Changes of NDVI and Annual Rainfall and Average Temperature in Northern Shaanxi from 2000 to 2018

4 討 論

植被指數(shù)的時空動態(tài)變化是國內(nèi)外學者研究的熱點，植被變化的監(jiān)測是長時間序列的動態(tài)過程[23]。本研究在前人的研究基礎上，基于MODIS 數(shù)據(jù)產(chǎn)品，利用差值法和線性回歸斜率法，對2000—2018 年陜北地區(qū)的植被指數(shù)進行像元尺度的變化研究。研究發(fā)現(xiàn)，在2000—2018 年間，陜北地區(qū)植被指數(shù)變化受水熱條件和國家生態(tài)政策的共同影響，呈現(xiàn)持續(xù)上漲趨勢，表明了退耕還林還草、引洪淤地、興建防風防沙林、陡坡地治理等國家生態(tài)政策的有效性，與已有相關研究結(jié)果[19]一致。研究證明了植被指數(shù)與溫度、降水之間存在一定的滯后關系，與相關的研究結(jié)果[1,8]相符。植被指數(shù)的時空動態(tài)變化是氣候變化、土地利用類型變化等自然和社會因素綜合作用的結(jié)果[23]，但本研究僅從國家生態(tài)政策和水熱條件方面分析了植被指數(shù)變化，仍然存在較多不足和需要改進的地方，其中未將其他自然和社會因素引入研究體系，且缺乏自然和社會因素對植被指數(shù)變化的定量化分析[19]；同時，由于影像數(shù)據(jù)空間分辨率的局限性，本研究未詳細分析陜北地區(qū)不同土地利用類型的植被變化[2]，因此在后續(xù)的研究中，需綜合自然和社會因素，對植被指數(shù)變化的影響因素進行定量化研究。

5 結(jié) 論

1）差值法和線性回歸斜率法均能較好地反映出研究區(qū)的植被變化趨勢。但線性回歸斜率法效果更優(yōu)，其綜合考慮了植被變化的結(jié)果和過程，具有更好的適用性。

2）陜北地區(qū)植被指數(shù)年際變化趨勢存在明顯的差異性。2000—2009 年間，陜北地區(qū)NDVI 變化的平均斜率為0.013 0/10a，呈明顯上升趨勢；2009—2018年間，陜北地區(qū)NDVI 的平均斜率為0.007 6/10a，植被覆蓋繼續(xù)保持上升趨勢，但改善速度有所減緩，退化的區(qū)域增加到6.59%，主要分布在延安市區(qū)周邊和其他城鎮(zhèn)邊緣地帶。

3）陜北地區(qū)植被指數(shù)年年際變化特點與水熱條件變化特征相符。表明陜北地區(qū)植被生長受降雨量和氣溫共同影響，且降雨量較氣溫更能決定研究區(qū)植被生長狀況。但每年三者最高值出現(xiàn)的月份上存在差異，表明植被指數(shù)與溫度、降水之間存在一定的滯后關系。