陶 帥,鄺婷婷,彭文甫,王廣杰,*

1 四川師范大學(xué) 地理與資源科學(xué)學(xué)院,成都 610068

2 四川師范大學(xué) 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室,成都 610068

植被作為自然生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,通過光合作用、呼吸作用與生物圈的其他自然要素形成緊密聯(lián)系,從而在生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)、能量流動與信息傳輸?shù)确矫姘l(fā)揮著重要作用[1-2]。在植被生長過程中,氣溫、降水、海拔與人類活動等環(huán)境因素具有重要影響,植被對環(huán)境變化尤其是氣候變化也最為敏感[3]。因此,研究植被動態(tài)變化及其與自然環(huán)境、人類活動因素的響應(yīng)機制,可以為全球變化提供重要的理論依據(jù)[4],對評價區(qū)域環(huán)境質(zhì)量與維護生態(tài)平衡具有重要的現(xiàn)實意義[5],對人類社會經(jīng)濟建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護也具有相當(dāng)?shù)慕梃b意義。

歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)與植被覆蓋度、生物量、葉面積指數(shù)以及土地利用等密切相關(guān)[6],能夠精準地反映植被綠度、光合作用強度,植被代謝強度及時間變化[7],在很大程度上展現(xiàn)區(qū)域植被覆蓋度的高低以及植被生長狀態(tài),被認為是監(jiān)測陸地植被變化的最佳指示因子[8],已廣泛應(yīng)用于生態(tài)、環(huán)境和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[9- 12]。利用NDVI時序數(shù)據(jù)研究植被覆蓋變化及對外界干擾響應(yīng),對生態(tài)系統(tǒng)及其生態(tài)效益具有重要意義[13],已經(jīng)成為全球變化研究的重要方向之一。

國內(nèi)外學(xué)者基于長時間序列的NDVI數(shù)據(jù)集,在不同時空尺度上對地表植被時空變化規(guī)律進行了深入研究,主要集中于區(qū)域尺度NDVI變化趨勢與氣候因子之間的相互關(guān)系及對氣候變化的響應(yīng)機制[5,14- 16]。部分學(xué)者從植物生長機制出發(fā),作了一些新的研究。如李輝霞等[17]通過殘差分析分離氣候要素與人類活動對三江源NDVI的貢獻,定量評估生態(tài)保護建設(shè)工程成效。鄧晨暉等[18]基于NDVI數(shù)據(jù)探究了秦嶺植被變化特征及對氣候變化和人類活動的雙重響應(yīng)機制。徐芝英等[19]應(yīng)用小波分析研究了浙江省NDVI與高程、坡度和土地利用強度等因子之間的多尺度相關(guān)關(guān)系。Peng等[20]從自然環(huán)境角度量化了四川省NDVI時空變化的自然因子驅(qū)動力。目前,鮮有學(xué)者對影響植被變化的氣候環(huán)境因素、非氣候環(huán)境因素和人類活動因素進行整體驅(qū)動機制研究。因此,本文選取長江上游地區(qū)喀斯特與丘陵地貌分布廣泛,地形條件較為復(fù)雜,生態(tài)環(huán)境相對脆弱的宜賓市為典型案例,利用2000—2015年MODIS MOD 13Q1數(shù)據(jù),采用Sen氏趨勢分析與Manna-Kendall檢驗、Hurst指數(shù)分析宜賓市NDVI在年際尺度、季節(jié)尺度上的時間變化特征、變化趨勢與未來可持續(xù)特征,并應(yīng)用空間轉(zhuǎn)移矩陣和重心遷移模型分析其空間變化特征,最后通過地理探測器模型探測影響NDVI的主導(dǎo)因素,進一步揭示NDVI的空間分異特征及其驅(qū)動因子,從而全面的分析宜賓市植被動態(tài)變化規(guī)律,探討生態(tài)建設(shè)工程成效,為該地區(qū)乃至長江上游地區(qū)未來植被保護、水土保持與生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)和決策參考。

1 研究區(qū)域概況

宜賓市位于四川省東南部(如圖1),地處云貴川三省結(jié)合部,金沙江、岷江、長江在此交匯,川南丘陵與云貴高原過渡地帶,地跨27°50′N—29°16′N、103°36′E—105°20′E,幅員面積13283 km2。境內(nèi)地形整體呈東北低、西南高態(tài)勢,以中低山地和丘陵為主,喀斯特地貌分布廣泛。氣候以亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候為主,雨熱充足、光照適宜、氣候溫潤、四季分明。植被覆蓋以亞熱帶次生性常綠闊葉林為主,竹林等其他植被豐富多樣。自2000年開始實行第一輪退耕還林工程以來,境內(nèi)森林覆蓋率穩(wěn)步增加,2015年底全市森林覆蓋率達44.08%。

圖1 宜賓市地理位置示意圖

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

NDVI數(shù)據(jù)提取自美國國家航空航天局網(wǎng)站(http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/)發(fā)布的MODIS MOD 13Q1陸地3級標(biāo)準數(shù)據(jù)產(chǎn)品,其空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d。本文選取了2000年3月至2016年2月的MODIS NDVI數(shù)據(jù)共368期影像為數(shù)據(jù)源,利用MRT、ENVI和ArcGIS等軟件進行提取、剪裁和投影轉(zhuǎn)換等批處理,提取2000—2015年NDVI半月數(shù)據(jù),采用最大值合成法(Maximum Value Composite, MVC)消除云層、大氣和太陽高度角的干擾[12],合成月NDVI數(shù)據(jù)。基于目視解譯發(fā)現(xiàn)冬季NDVI數(shù)據(jù)存在云層較厚,數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的情況,應(yīng)用Savitzky-Golay濾波法對其進行濾波處理。為了充分反映NDVI變化的年際和年內(nèi)季節(jié)特征,根據(jù)宜賓市植被物候特點,進行春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12—次年2月)的劃分,然后提取平均值生成2000—2015年各季度和年度NDVI數(shù)據(jù),以指示各季度和年際變化。

用于精度驗證的3景Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),其軌道號分別為128/040、128/041、129/040,經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌裁剪等預(yù)處理后,進行NDVI計算及異常值去除,最終得到宜賓市30 m分辨率NDVI數(shù)據(jù)。

氣候、土壤、DEM數(shù)據(jù)和2015年人口密度、土地利用類型、GDP數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),通過ArcGIS軟件進行裁剪、投影變換、重采樣等處理。其中,DEM數(shù)據(jù)原始空間分辨率為90 m,經(jīng)過重采樣處理后,在250 m的DEM數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提取宜賓市海拔、坡度和坡向數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1Sen氏趨勢分析與MK檢驗

與傳統(tǒng)的最小二乘法進行線性回歸趨勢分析相比,Sen氏斜率趨勢分析可以有效避免時間序列數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)分布形態(tài)的影響,并且可以消除異常值對時間序列的干擾[21]。Sen氏斜率計算公式如下：

式中,1

Manna-Kendall檢驗(MK檢驗)不需要樣本數(shù)據(jù)遵從特定的分布,能夠有效的剔除異常值,適用于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)[22]。所以,本文采用Sen氏趨勢分析與MK檢驗相結(jié)合,分析NDVI在像元尺度上的變化趨勢及顯著性；在區(qū)域尺度上則采用線性回歸分析NDVI變化的總體趨勢。

2.2.2Hurst指數(shù)

自然界中普遍存在具有長程依賴性的時間序列,如水文、地質(zhì)和氣候等,估計Hurst指數(shù)是定量描述長程依賴性的主要方法之一[23-24]。關(guān)于Hurst指數(shù)H的獲取可以選用多種方法,常用的是R/S分析法[25]。其基本原理如下[26]：

對于給定的時間序列{NDVI(t)},t=1,2,…,n,定義均值序列：

累積離差為：

極差為：

R(T)=maxX(t,T)-minX(t,T)T=1,2,…,n

標(biāo)準差為：

則根據(jù)以上公式,求比值R(T)/S(T)≌R/S,若R/S∝TH,說明在分析的時間序列內(nèi)存在Hurst現(xiàn)象,Hurst指數(shù)H通過log(R/S)n=a+H×log(n)利用最小二乘法擬合得到[2]。如果0.5

2.2.3空間轉(zhuǎn)移矩陣與重心遷移模型

空間轉(zhuǎn)移矩陣來源于系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移的定量描述[27],可以定量識別某一要素不同等級在某一時間間隔的空間格局變化,除了反映其不同等級面積變化,還能直觀反映各等級面積轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出情況[28],因而廣泛應(yīng)用于土地利用、植被覆蓋等方面。

重心遷移模型可以反映某一要素在空間演變過程中的時空聚集和遷移特征。NDVI所表征的植被覆蓋空間變化可以通過不同植被覆蓋類型重心遷移過程來描述其總體變化趨勢和空間變化特征[29]。計算第t年植被覆蓋的重心公式為：

式中,Xt、Yt分別表示不同類型植被覆蓋分布重心的經(jīng)緯度坐標(biāo)；Cit表示第i個植被覆蓋斑塊第t年的面積；Xit、Yit分別表示第i個植被覆蓋斑塊第t年重心的經(jīng)緯度坐標(biāo)。

2.2.4地理探測器

地理探測器是基于“因子力”度量指標(biāo),結(jié)合GIS空間疊加技術(shù)和集合論提出的,用于探測空間分異及分異機制背后驅(qū)動力的計量模型[30],包括風(fēng)險探測、因子探測、生態(tài)探測和交互探測4部分。傳統(tǒng)的植被覆蓋變化驅(qū)動力研究一般采用相關(guān)分析方法,計算和檢驗影響因子與植被覆蓋之間的相關(guān)關(guān)系。當(dāng)面臨多個影響因子時,其計算較為繁瑣,而地理探測器能夠較好的克服這一問題[31]。其因子探測模型如下：

交互探測用于識別不同影響因子XS之間的交互作用,即對因子X1和X2共同作用時對因變量NDVI解釋力的影響進行評估。這是地理探測器區(qū)別于其他統(tǒng)計方法的最大優(yōu)勢之一[33]。生態(tài)探測利用F統(tǒng)計量,分析兩影響因子X1與X2對因變量NDVI空間分異的影響是否存在顯著差異。如果存在顯著差異,記為“Y”,否則記為“N”,據(jù)此可以判斷哪一因子對NDVI更具影響力。風(fēng)險探測是用于判斷兩個子區(qū)域間的屬性均值是否存在顯著差異,均值顯著性越大的區(qū)域,其因變量值越大,據(jù)此可以搜尋影響因變量NDVI的因子適宜區(qū)域。

2.3 精度驗證

圖2 宜賓市2015年7月MODIS數(shù)據(jù)與Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)NDVI相關(guān)性分析

基于遙感數(shù)據(jù)不確定性,本文通過同期高分辨率影像計算NDVI,與研究所用的MODIS NDVI數(shù)據(jù)進行對比,以驗證其精確性。選擇研究區(qū)域云量較少且植被茂盛,符合驗證需求的2015年7月3景Landsat 8-OLI遙感數(shù)據(jù),應(yīng)用ArcGIS生成500個隨機點,提取2015年7月MODIS NDVI數(shù)據(jù)與Landsat 8-OLI數(shù)據(jù)估算的NDVI數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析和曲線擬合。結(jié)果如圖2所示,兩組數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)r=0.8006,在P<0.001水平上顯著強相關(guān)。說明MODIS NDVI數(shù)據(jù)具有較高精度,符合本文研究要求。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋空間格局

通過NDVI表征植被覆蓋度,參考相關(guān)研究[34-35]并結(jié)合宜賓市多年平均NDVI實際情況,利用等間距法將植被狀況劃分為如表1的5種類型,最終得到宜賓市植被覆蓋空間格局如圖3?？傮w上看,宜賓市植被覆蓋整體較好,受地形與土地利用方式影響呈自南向北逐漸減少的趨勢。與土地利用類型圖對比可以發(fā)現(xiàn),在西部、南部達到高植被覆蓋的區(qū)域也是主要的林地,占全市面積52.06%；較高植被覆蓋度則與耕地、草地相對應(yīng),占全市面積45.83%；較低植被覆蓋度主要分布在沿江地帶和建成區(qū)等以水生植被和人工綠化植被為主的植被稀少區(qū)域,僅占全市面積0.64%；低植被覆蓋度主要沿長江干流分布,水面開闊而反射率高,NDVI值極低?？傊?整體植被覆蓋狀況與土地利用方式高度相關(guān)。

表1 植被覆蓋類型

圖3 2000—2015年植被覆蓋空間格局及2015年土地利用類型

3.2 NDVI時間變化趨勢

3.2.1區(qū)域尺度NDVI動態(tài)變化

圖4是基于線性回歸的宜賓市區(qū)域尺度全年NDVI均值逐年變化情況?？傮w上看,NDVI處于較高的水平,多年平均值為0.598,且在2000—2015年間呈波動趨勢上升。平均年際變化率達到0.007/a,R2為0.7736,標(biāo)準誤為0.0186,表明數(shù)據(jù)離散度較低,擬合預(yù)測效果較好；全年NDVI標(biāo)準差為0.0378,變異系數(shù)為0.0632,表明波動趨勢明顯。

圖4 2000—2015年區(qū)域尺度NDVI全年變化趨勢

圖5是區(qū)域尺度四季NDVI均值逐年變化情況。具體來看四個季節(jié)中,NDVI均值整體較高,夏季最高為0.751,秋季、春季次之為0.624、0.577,冬季最低為0.443。NDVI年際波動均明顯,冬季尤為劇烈,其標(biāo)準誤、標(biāo)準差和變異系數(shù)最大,分別為0.0454、0.0571和0.1291,線性擬合較差,春季、秋季年際波動相對次之,夏季年際波動相對穩(wěn)定。最后,各季節(jié)中平均年際變化率最高的是春季和秋季,均到達0.0083/a,冬季次之為0.0073/a,夏季最低為0.0039/a。其中,夏季NDVI年際波動比較平穩(wěn)但增長率較低,可能是宜賓市植被以亞熱帶常綠闊葉林為主,夏季草木繁盛,增長相對其他季節(jié)不夠明顯；此外,NDVI飽和效應(yīng)對夏季也存在很大影響?？偟膩碚f,宜賓市NDVI在2000—2015年間逐漸波動增長,但各季節(jié)增長速率與年際波動狀況各有不同。

圖5 2000—2015年區(qū)域尺度NDVI季節(jié)變化趨勢

3.2.2像元尺度NDVI動態(tài)變化

如圖6和圖7、8所示,分別顯示了宜賓市2000—2015年在全年及季節(jié)尺度上NDVI變化趨勢與變化顯著性。根據(jù)Sen氏趨勢分析結(jié)果將變化趨勢分為5級,根據(jù)MK檢驗在α=0.05和α=0.01兩個顯著性水平上的結(jié)果將變化顯著性分為6級。

圖7 2000—2015年各季節(jié)NDVI變化趨勢

圖6 2000—2015年全年NDVI變化趨勢及變化顯著性

全年NDVI變化趨勢。總體上看,全年NDVI在近16年中以極顯著增長趨勢為主,極顯著增長區(qū)域分布廣泛,達全市面積70.18%,其中,出現(xiàn)顯著增長的區(qū)域又存在增長速率差異?？焖僭鲩L區(qū)域占5.61%,主要分布在宜賓縣、翠屏區(qū)、高縣、興文縣和筠連縣山地區(qū)域；緩慢增長占據(jù)絕對地位為80.99%,這與實施生態(tài)建設(shè)工程以來在原有耕地基礎(chǔ)上人工造林、封山育林存在很大關(guān)系。同時,隨著宜賓市城市化與工業(yè)化的發(fā)展,城市面積快速擴張,人類活動干擾對植被造成了劇烈影響,在沿江區(qū)域和建設(shè)用地區(qū)域等小部分區(qū)域也出現(xiàn)NDVI顯著退化,占全市面積0.22%。最后,不存在顯著變化趨勢區(qū)域占全市面積14.92%,主要分布在屏山縣、江安縣北部及沿江水域,其NDVI基本保持穩(wěn)定。屏山縣境內(nèi)變化不顯著區(qū)域主要是大涼山余緒,作為主要林區(qū),其植被茂密,年際變化不大；此外,NDVI夏季飽和效應(yīng)對此也存在很大影響。江安縣北部是川南丘陵區(qū),作為宜賓市主要商品糧種植區(qū),天然植被較少,耕地耕種收獲所造成的植被年際變化也不大。造成以上區(qū)域NDVI發(fā)生微弱變化的影響因素包括自然與人為等多方原因綜合,難以用線性模型進行準確刻畫[36]。

各季節(jié)NDVI變化趨勢。從整體變化顯著性來看,春季、秋季都以極顯著增長趨勢為主,分布區(qū)域分別占全市面積48.82%、43.98%；夏季、冬季則以不顯著增長趨勢為主,分布區(qū)域分別為46.29%、51.79%。從變化速率上看,春季、秋季與冬季均以緩慢增長為主,其分布區(qū)域分別達66.39%、64.65%與68.02%；夏季則是緩慢增長與保持穩(wěn)定兩種狀態(tài)占據(jù)絕對地位,分別達49.49%、48.20%。從空間分布上看,春季、秋季大部分區(qū)域NDVI均出現(xiàn)極顯著增長,廣泛分布于西部、南部地勢較高區(qū)域。冬季NDVI出現(xiàn)極顯著增長主要分布在西部、南部等生態(tài)建設(shè)一線區(qū)域,常綠植被出現(xiàn)明顯增長,不顯著增長則主要是東北部地勢較低的丘陵區(qū)域。夏季則呈破碎化分布,在東南部原本植被覆蓋相對較低的喀斯特地貌區(qū)出現(xiàn)明顯增長。此外,夏季高植被覆蓋的西北部屏山縣、西南部山區(qū)變化往往不夠顯著,這與NDVI飽和效應(yīng)關(guān)系密切。各季節(jié)變化速率的空間分布也與變化顯著性大體一致。與全年NDVI均值變化趨勢相類似,出現(xiàn)顯著退化的區(qū)域也主要分布在沿江區(qū)域與縣城等建成區(qū)。NDVI總體上都呈現(xiàn)海拔地勢越高,林地分布越多,變化越明顯且出現(xiàn)明顯增長；海拔地勢越低,耕地分布越多,變化越不顯著且變化相對穩(wěn)定趨勢。

總的來說,通過全年和季節(jié)NDVI變化均可發(fā)現(xiàn),自2000年實施生態(tài)建設(shè)工程以來,執(zhí)行退耕還林、封山育林的主要區(qū)域植被覆蓋穩(wěn)步增加,生態(tài)環(huán)境不斷優(yōu)化,生態(tài)建設(shè)成效明顯。

圖8 2000—2015年各季節(jié)NDVI變化趨勢顯著性

3.3 基于Hurst指數(shù)的NDVI變化可持續(xù)性

通過逐像元計算Hurst指數(shù)如圖9,可以看出,H值高于0.7的區(qū)域較少且分布比較破碎,其面積僅占全市面積3%；H值高于0.6的區(qū)域分布相對集中于中部、西南部,占13.76%。H值低于0.5的區(qū)域分布廣泛,占53.62%,其中低于0.4的區(qū)域占20.37%,主要是東南部、南部與西北部等山地區(qū)域出現(xiàn)了明顯的反持續(xù)性特征。這表明宜賓市NDVI變化受自然與人為等難以量化的原因影響,尤其是人類活動的影響,其植被生長持續(xù)性不強,需進一步加強生態(tài)保護工作,特別是出現(xiàn)反持續(xù)性特征的山地區(qū)域。

根據(jù)H值是否大于0.5的正反持續(xù)性,將Hurst指數(shù)與全年NDVI均值變化趨勢通過柵格計算進行疊加后重分類,得到如圖9的NDVI未來變化趨勢分布圖。據(jù)圖可知,繼續(xù)保持快速增長的區(qū)域較少,僅占2.56%,繼續(xù)保持緩慢增長的區(qū)域分布廣泛占37.68%,與Hurst指數(shù)高于0.6的分布區(qū)域較為一致,主要分布在中部南溪區(qū)、翠屏區(qū)、宜賓縣南部與西南部高縣等區(qū)域。同時,出現(xiàn)波動的區(qū)域占53.65%。主要是原本保持穩(wěn)定的地區(qū)出現(xiàn)波動,占46.42%,分布在屏山縣境內(nèi)大涼山余緒、興文縣喀斯特地貌區(qū)以及江安縣北部川南丘陵區(qū)。繼續(xù)出現(xiàn)退化的區(qū)域分布極少,僅占0.43%,也主要分布在相關(guān)建成區(qū)。未來生態(tài)建設(shè)需要精準施策,對波動、退化區(qū)域加強生態(tài)保護力度。

圖9 2000—2015年植被變化Hurst指數(shù)及未來植被變化趨勢

3.4 NDVI空間分布變化

3.4.1植被覆蓋空間轉(zhuǎn)移矩陣

根據(jù)前文植被覆蓋分級,將各級植被通過ArcGIS空間疊加分析,得到2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年3個時段植被覆蓋空間轉(zhuǎn)移矩陣如表2,可以發(fā)現(xiàn)：

表2 宜賓市植被覆蓋空間轉(zhuǎn)移矩陣/%

2000—2005年這一時間段較高植被覆蓋與高植被覆蓋面積占比大幅增加,較低植被覆蓋面積占比略有增加,主要是由低一級植被類型轉(zhuǎn)化而來。其中,中植被覆蓋與較高植被覆蓋之間的相互轉(zhuǎn)化占比較大,植被覆蓋保持穩(wěn)定不變的區(qū)域占88.47%,植被覆蓋有所改善區(qū)域占8.79%,植被覆蓋發(fā)生退化區(qū)域占2.74%?？偟膩碚f轉(zhuǎn)化趨勢以正向演進為主,生態(tài)建設(shè)成效初顯,生態(tài)環(huán)境發(fā)生良好變化。

2005—2010年這一時間段較高植被覆蓋與高植被覆蓋面積占比有所增加,也主要是由低一級植被類型轉(zhuǎn)化而來,同時低植被覆蓋面積占比存在微弱增加,是由較低植被覆蓋發(fā)生反復(fù)退化所致。其中,植被覆蓋保持穩(wěn)定不變的區(qū)域占91.02%,植被覆蓋有所改善區(qū)域占6.88%,發(fā)生退化區(qū)域占2.1%。其轉(zhuǎn)化趨勢也以正向演進為主,發(fā)生在“中植被覆蓋→較高植被覆蓋→高植被覆蓋”這一路徑,生態(tài)環(huán)境持續(xù)優(yōu)化。

2010—2015年這一時間段高植被覆蓋的面積占比大幅增加,主要是由低一級植被類型轉(zhuǎn)化而來。第一輪退耕還林工程實施十余年,原本是坡耕地的區(qū)域通過植樹育苗,部分樹種成熟,林地立體結(jié)構(gòu)初顯,植被覆蓋率大幅增長。在這五年間,植被覆蓋保持穩(wěn)定不變的區(qū)域占54.2%,植被覆蓋有所改善區(qū)域占45%,發(fā)生退化區(qū)域占0.8%。其轉(zhuǎn)化趨勢也以正向演進為主,顯著發(fā)生于“較高植被覆蓋→高植被覆蓋”這一路徑,經(jīng)過長期生態(tài)建設(shè),生態(tài)環(huán)境顯著優(yōu)化。

3.4.2植被覆蓋重心遷移過程

如圖10以3年為一個刻度計算不同植被覆蓋類型重心遷移過程?？傮w上看,不同植被覆蓋類型的重心分布與植被覆蓋空間分布格局具有較高一致性,說明不同植被覆蓋類型重心遷移過程能夠很好的反映植被空間變化特征[29]。低植被覆蓋、較低植被覆蓋重心主要穩(wěn)定在宜賓市中北部沿江區(qū)域,存在東西向曲折遷移過程,這與兩種植被類型空間分布嚴格一致。較高植被覆蓋、高植被覆蓋重心主要穩(wěn)定在中部翠屏區(qū)、高縣區(qū)域,由南向北遷移,與兩種植被類型空間分布一致,且與實施退耕還林后北部地區(qū)植被覆蓋增加這一實際情況相吻合。

圖10 2000—2015年植被覆蓋斑塊重心遷移變化

具體來看,低植被覆蓋重心在2000—2015年總體上向西南方向遷移,遷移距離為16.76 km,其原因主要是建設(shè)用地快速增加,城市建成區(qū)尤其是宜賓市市區(qū)的快速擴張。較低植被覆蓋重心主要在東西方向上遷移,遷移距離為2.89 km；中植被覆蓋重心主要在南北方向上呈S線型遷移,遷移距離為3.44 km,變化均不明顯。較高植被覆蓋重心主要向東北方向遷移,遷移距離為12.29 km。高植被覆蓋重心主要是向南北方向上呈折線型遷移,遷移距離為16.25 km。在這16年間較高植被覆蓋與高植被覆蓋存在由南向北大規(guī)模擴張的趨勢,其重心遷移方向、遷移距離亦說明實施生態(tài)建設(shè)工程以來,生態(tài)環(huán)境不斷優(yōu)化。

3.5 NDVI空間分布的地理探測

一般來說,影響植被覆蓋空間分布的因素主要包括氣候因素、地表因素與人類活動因素[37]。因此,本文從以上三方面出發(fā),選取相應(yīng)的代理變量,形成如表3的宜賓市NDVI影響因子。在ArcGIS中設(shè)置2 km規(guī)則漁網(wǎng)劃分研究區(qū),再將NDVI及各影響因子分區(qū)提取到點,最后納入地理探測器模型計算。

表3 宜賓市NDVI影響因子

3.5.1探測因子對NDVI的影響力分析

根據(jù)因子探測,計算各因子對NDVI的影響力大小,結(jié)果如表4。各因子對NDVI影響程度的排序為：海拔(X5)>年均溫(X1)>土地利用類型(X11)>人口密度(X10)>日照時數(shù)(X3)>坡度(X6)>土壤類型(X8)>GDP(X9)>降水(X2)>相對濕度(X4)>坡向(X7)。從各因子對NDVI的解釋力來看,海拔、年均溫、土地利用類型和人口密度對NDVI的解釋力都超過25%,分別為39.9%、31.0%、28.1%和25.4%,是主要影響因子；日照時數(shù)、坡度、土壤類型與GDP對NDVI的解釋力都超過20%,分別為24.7%、23.9%、23.2%與22.7%,是次要影響因子。其余因子解釋力相對微弱,沒有超過20%,且相對濕度與坡向P值過大,影響不顯著。

表4 因子探測結(jié)果

表5為生態(tài)探測結(jié)果。根據(jù)統(tǒng)計檢驗,海拔與各氣候因素對NDVI空間分布的影響具有顯著性差異,與其他因子無顯著性差異；年均溫與除海拔外的其他因子無顯著差異；土地利用類型與年均溫、日照時數(shù)、海拔、人口密度之間無顯著差異；人口密度與解釋力較強的因子之間均無顯著差異。這進一步表明,海拔、年均溫對NDVI影響最大；土地利用類型、人口密度對NDVI影響極大,但這種作用同時受到其他因子影響；日照時數(shù)、坡度、土壤類型與GDP對NDVI影響較大,其他因子影響較小。

表5 探測因子對NDVI影響差異的統(tǒng)計顯著性

采用顯著性水平為0.05的F檢驗,Y表示兩種因子在NDVI空間分布影響上存在顯著差異；N表示無顯著性差異

綜合各因子可以發(fā)現(xiàn),以海拔、年均溫為主的部分自然環(huán)境因子是影響宜賓市NDVI空間分布的主要基礎(chǔ)因子。人類活動對NDVI空間分布影響很大,但這種影響作用存在區(qū)域差異,且與海拔、年均溫的影響作用之間無顯著差異。究其原因,宜賓市土地利用存在明顯的高低指向性,建設(shè)用地、耕地等主要分布在地勢低平的沿江及川南丘陵地帶,而地勢較高的山地則以林地、草地為主,是開展退耕還林等生態(tài)建設(shè)工程的重點區(qū)域,人類活動相對較少。同時,降水、相對濕度等影響植物生長的重要因素在宜賓市空間差異較小,因而對NDVI空間分布影響微弱。因此,可以確定海拔、年均溫、土地利用類型與人口密度為影響宜賓市NDVI空間分布的主導(dǎo)因子。

3.5.2主導(dǎo)因子交互作用分析

根據(jù)交互探測,對NDVI影響因子進行交互作用分析,選取主導(dǎo)因子交互作用結(jié)果如表6?？梢园l(fā)現(xiàn),所有主導(dǎo)因子之間都存在顯著的雙協(xié)同增強作用,即兩個因子疊加大大增強了二者對NDVI空間分布的影響。這進一步佐證了以上因子對NDVI的主導(dǎo)作用,并且主導(dǎo)作用的發(fā)揮通常是呈雙協(xié)同增強狀態(tài)。值得注意的是,所有因子與海拔進行交互探測后,都存在及其明顯的增強效應(yīng),特別是人類活動因素。這表明,自然環(huán)境因素與人類活動因素共同作用下對NDVI空間分布影響更大。

表6 主導(dǎo)因子交互作用分析及交互關(guān)系

3.5.3影響因子的適宜范圍或類型

根據(jù)風(fēng)險探測,計算分析各因子對NDVI分布變化的適宜范圍或類型?？紤]到人類活動因素受自然環(huán)境因素影響較大,故對四個主導(dǎo)因子及次要自然環(huán)境因子的適宜范圍或類型進行探討,其結(jié)果如表7。不考慮人類活動影響,在宜賓市僅有的中低山與丘陵地形,當(dāng)海拔高于1390 m,坡度大于31.8°時,NDVI值較高,這些區(qū)域山高坡陡,不太適宜生產(chǎn)生活,因而植被覆蓋度較高。同時,在年均溫為14.8—15.6 ℃,年日照時數(shù)為1196—1273 h時,具有較好的光溫條件,植被覆蓋度也比較高。此外,暗黃棕壤作為廣泛分布于亞熱帶中山上部區(qū)域,對該地區(qū)植被生長也具有積極作用,側(cè)面反應(yīng)了海拔對NDVI的主導(dǎo)作用。

表7 不同因子的適宜范圍或類型

總的來說,通過地理探測器發(fā)現(xiàn),宜賓市氣候要素空間差異較小,NDVI空間分布主要由海拔導(dǎo)致的地表差異,包括海拔、年均溫、土地利用類型、人口密度等構(gòu)成的影響因素分異所決定。

4 結(jié)論與討論

4.1 討論

長江上游地區(qū)地形復(fù)雜破碎,水土流失嚴重,人類活動對植被的影響也極為劇烈。宜賓市作為三江交匯、高原盆地過渡區(qū)域,其地理環(huán)境在長江上游流域極具代表性。本文從不同尺度對 2000—2015 年宜賓市 NDVI 時空變化進行了分析,并在中小尺度上探究植被生長與自然環(huán)境、人類活動之間的響應(yīng)機制。與以往關(guān)于植被變化和氣候要素響應(yīng)的研究結(jié)論有所不同,研究發(fā)現(xiàn)影響植被空間分布的主要是海拔導(dǎo)致的地表差異。植被生長受到自然環(huán)境和人類活動的共同影響,但人類活動也存在明顯的環(huán)境導(dǎo)向。

通過區(qū)域與像元尺度的NDVI時空變化分析,發(fā)現(xiàn)長江上游實施退耕還林、天保工程以來,宜賓市植被覆蓋穩(wěn)步增加,生態(tài)環(huán)境得到優(yōu)化。這是人類活動對自然環(huán)境的正反饋,說明生態(tài)建設(shè)成效明顯。但是,由于NDVI存在飽和效應(yīng),尤其是夏季,使得其生態(tài)建設(shè)成效評估僅局限于研究區(qū)域整體,不能深入到更小尺度。在濕潤環(huán)境下以常綠闊葉林為主的地區(qū),可以考慮使用EVI進行生長季變化研究,較之NDVI具有更好的表現(xiàn)[38]。本文主要對植被年際變化進行探討,受飽和效應(yīng)影響相對較小,故基于NDVI展開研究。此外,不論是使用NDVI或是EVI進行植被變化研究,都需注意植被指數(shù)對植被覆蓋度真實值的偏離。本文使用同期高分辨率影像和MODIS數(shù)據(jù)驗證證明,MODIS NDVI對研究區(qū)植被覆蓋度具有較好的表征效果,但MODIS遙感影像仍具有不確定性,需要進一步檢驗[39]。

地理探測器能夠精準識別多因子之間的關(guān)系及其交互作用,在驅(qū)動力機制分析方面應(yīng)用廣泛[30]。目前應(yīng)用地理探測器探究長時間序列NDVI空間分異機制的研究相對較少,本文用其探究NDVI空間分異與影響因子之間的關(guān)系,得出的主導(dǎo)因子符合長江上游地區(qū)植被生長自然規(guī)律,與同類型研究結(jié)論也相對一致[20,31],地理探測器在這一領(lǐng)域的應(yīng)用具有科學(xué)性。但是,地理探測器在應(yīng)用過程中對影響因子的空間分區(qū)沒有明確的劃分依據(jù),同時因子選取可能不夠完備,其因子解釋力存在微弱的主觀性。

4.2 結(jié)論

(1)2000—2015年宜賓市的植被生長狀態(tài)良好,整體植被覆蓋度較高,受地形主要是海拔影響呈自南向北逐漸減少趨勢。其中,高植被覆蓋在西部、南部山區(qū)分布廣泛,占全市面積52.06%。

(2)從NDVI變化趨勢來看,2000—2015年宜賓市NDVI呈波動趨勢上升,平均年際變化率達到0.007/a,全年NDVI標(biāo)準誤為0.0186,標(biāo)準差為0.0378,變異系數(shù)為0.0632,波動較為明顯。同時,極顯著增長區(qū)域面積達70.18%,廣泛分布于各區(qū)縣,增長速率上以緩慢增長為主,說明生態(tài)建設(shè)成效明顯。

(3)從NDVI變化可持續(xù)性來看,宜賓市植被覆蓋總體持續(xù)性不強,許多區(qū)域出現(xiàn)波動,主要是東南部、南部與西北部等山區(qū)出現(xiàn)了明顯的反持續(xù)性特征。在未來可能出現(xiàn)波動的區(qū)域占53.65%,主要分布在西北部、東南部及東北部,需進一步加強退耕還林、封山育林等生態(tài)建設(shè)工作。

(4)從NDVI空間變化來看,2000—2015年宜賓市植被生長以正向演進為主,主要是發(fā)生在“中植被覆蓋→較高植被覆蓋→高植被覆蓋”這一路徑,生態(tài)環(huán)境不斷得到優(yōu)化；不同時段存在不同的演進效率和遷移路徑,演進過程與已有關(guān)于長江上游地區(qū)生態(tài)建設(shè)工程成效監(jiān)測的研究結(jié)論相互佐證[34,40-41]。

(5)地理探測器探究結(jié)果表明,宜賓市氣候因素空間差異較小,NDVI空間分布主要由一系列地表差異,包括海拔、年均溫、土地利用類型、人口密度所決定,其因子解釋力均超過25%,自然環(huán)境因素與人類活動共同作用對NDVI影響更加顯著。