涂 又,姜亮亮,劉 睿,肖作林,閔 婕
1982—2015年中國植被NDVI時空變化特征及其驅(qū)動分析
涂 又1,2,姜亮亮1,3※,劉 睿1,3,肖作林1,3,閔 婕1,3
(1. 重慶師范大學地理與旅游學院,重慶 401331;2. 長安大學地球科學與資源學院,西安710054;3. 地理信息系統(tǒng)應用研究重慶市高校重點實驗室,重慶 401331)
在全球氣候變化背景下,多數(shù)研究關注植被年際變化趨勢及其對降水和氣溫的響應而忽略了輻射因子的影響。探究不同植被類型對季節(jié)性多氣候要素(降水、氣溫和輻射)的響應規(guī)律,并量化人類活動對植被的影響,對中國生態(tài)環(huán)境保護具有現(xiàn)實意義。該研究基于AVHRR NDVI3g遙感數(shù)據(jù)、CCI全球土地覆被數(shù)據(jù)和ERA5-Land數(shù)據(jù),采用多元線性回歸模型和殘差分析等方法,從區(qū)域和全國尺度上分析1982—2015年中國植被NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)時空變化特征,研究其對季節(jié)性氣候變化和人類活動的響應。研究結果表明:1)中國的植被變化在空間上具有明顯的區(qū)域特征,呈現(xiàn)出自東南向西北遞減的趨勢,變化率范圍為-0.016~0.029/a。2)根據(jù)Hurst指數(shù)分析,80.62%的植被處于持續(xù)穩(wěn)定變化狀態(tài)。草地和林地的變化趨勢趨于不穩(wěn)定,易受氣候變化和人類活動的影響。3)準噶爾盆地、青藏高原以及內(nèi)蒙古錫林郭勒盟等區(qū)域的植被NDVI與氣溫和太陽輻射呈負相關性,而在云貴高原、黃土高原南部、四川盆地等地區(qū)表現(xiàn)為正相關性。4)殘差分析結果表明,干旱導致新疆準噶爾盆地和內(nèi)蒙古中部等干旱區(qū)植被退化,而溫度和輻射增加是促進東部沿海平原、黃土高原南部、四川盆地和云貴高原西南部等地區(qū)植被改善的主要原因。21世紀以來人類活動逐漸加強,包括黃土高原水土保持和退耕還林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和東北工業(yè)基地的建設等。具體表現(xiàn)為內(nèi)蒙古阿拉善高原、黃土高原中西部和北部以及華南大部分地區(qū)植被改善,東北大、小興安嶺、長白山東部和長江三角洲地區(qū)植被退化。該研究對植被變化及其驅(qū)動因素的研究,可識別植被退化區(qū),為將來生態(tài)修復工程的實施和生態(tài)文明建設提供理論依據(jù),助力區(qū)域綠色可持續(xù)發(fā)展。
NDVI;植被變化;氣候變化;人類活動;中國
《第三次氣候變化國家評估報告》顯示,過去半個世紀(1951—2012),全球約升溫0.72 ℃[1]。在氣候變暖背景下,北半球中高緯的大陸增暖趨勢明顯[2],Tucker等[3-4]發(fā)現(xiàn)該地區(qū)植被活動明顯增強。Liu等[5]研究發(fā)現(xiàn),中國陸地平均增溫高于全球。21世紀以來,中國陸地干旱發(fā)生頻次減少,但極端干旱事件頻發(fā),高溫天數(shù)增加[1]。中國幅員遼闊,生態(tài)系統(tǒng)多樣,綠色植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組分,能夠?qū)θ驓夂蜃兓a(chǎn)生反饋[6]。近幾十年來受氣候變化的影響,中國植被生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性減弱,尤其在西北荒漠草原區(qū)和西南巖溶區(qū)等生態(tài)脆弱區(qū),存在自然災害頻發(fā)、荒漠退化和水土流失加速等生態(tài)問題,嚴重影響區(qū)域發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[7]。因此,研究植被對氣候變化的響應對于中國規(guī)劃戰(zhàn)略以適應全球環(huán)境變化至關重要[8]。
人類活動對植被生長的影響不可忽視,植被的動態(tài)變化也反映了人類活動的過程。20世紀中葉以來,隨著工業(yè)化和城市化進程加快,中國植被面積減少,大量自然地表覆被轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)用地和人工建設用地,帶來了一系列的生態(tài)問題[9]。20世紀末,國家區(qū)域發(fā)展與生態(tài)防護工程的實施提升了中國植被覆蓋率[10-11]。在中國,政策調(diào)控和經(jīng)濟驅(qū)動仍是影響植被動態(tài)變化的重要原因。人類活動方式對植被的生長的影響主要表現(xiàn)在:城市擴張和工業(yè)建設導致植被退化[12];大面積荒漠恢復為其他植被類型,如阿拉善的荒漠治理[13];政府主導實施生態(tài)防護工程有效地促進了植被恢復[10-11]。21世紀,在可持續(xù)發(fā)展的要求下,了解中國的植被動態(tài)變化及其影響機制,對于中國調(diào)整生態(tài)保護措施,促進自然生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟和諧發(fā)展具有重要意義[14]。
研究表明,近幾十年,中國植被變化明顯[15]。增溫對黃土高原中部和東南部地區(qū)的植被生長產(chǎn)生了積極影響,而西北部的植被生長呈現(xiàn)相反的趨勢[16]。目前,國內(nèi)外許多學者在闡明植被變化對氣候變化的響應方面做了大量研究[17-20]。但國內(nèi)研究多聚焦于黃土高原和青藏高原等生態(tài)脆弱區(qū)[21]、長江流域[22]以及京津冀等快速城市化地區(qū)[23],以上研究在區(qū)域尺度上揭示了植被變化特征及其驅(qū)動因素,對于區(qū)域生態(tài)保護具有重要價值。但針對全國尺度植被持續(xù)性和波動變化過程的空間分異特征探究仍有待推進。同時,前人相關研究多關注植被變化及其對降水和氣溫的響應和人類活動影響識別,而往往忽略對中國西南濕潤區(qū)植被生長具有重要影響的氣候因子—輻射因子[24]的影響,植被對氣候變化和人類活動響應考慮不全面[17, 25-27]。此外,由于植被物候易受季節(jié)性氣候因子變化的影響,且不同植被類型間存在差異[16],但現(xiàn)階段研究較少考慮季節(jié)性氣候變化。綜上,定量揭示不同植被類型對季節(jié)性多氣候要素(降水、氣溫和輻射)響應規(guī)律需進一步深入。因此,本文從全國尺度上分析了中國1982—2015年植被NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)時空變化過程的空間分異特征,揭示植被對季節(jié)性多氣候要素(降水、氣溫和輻射)響應規(guī)律,識別氣候變化和人類活動影響區(qū),并探討了植被變化對生態(tài)保護政策的響應,旨在為將來生態(tài)修復工程的實施和生態(tài)文明建設提供理論依據(jù)。
根據(jù)研究需要,綜合考慮自然條件和經(jīng)濟發(fā)展水平的差異性,兼顧行政區(qū)的完整性,將中國劃分為七大地理分區(qū)(圖1)。中國的地形以山地和高原為主,由西向東地勢逐漸下降;除西南和西北地區(qū),其他地理區(qū)以低海拔為主。中國大陸降水量由東南向西北逐漸減少,400 mm等降水量線總體呈現(xiàn)東北-西南走向,常用于干濕區(qū)域的劃分[28]。水熱條件直接影響植被在空間上的分布差異,林地主要分布于西南和東北地區(qū),西南和西北地區(qū)草地分布較多,約1/3的裸地分布在西北地區(qū)。
2.1.1 AVHRR NDVI3g
AVHRR NDVI3g(http://glcf.umd.edu)來源于美國國家航天局(NASA)全球監(jiān)測與模擬研究組(GIMMS),基于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)/多光譜通道的掃描輻射計(AVHRR)陸地數(shù)據(jù)集反演獲得。AVHRR NDVI3g時間序列為1982—2015年,空間分辨率1/12°,時間分辨率為15 d。該數(shù)據(jù)集校正消除了傳感器靈敏度、大氣氣溶膠含量、太陽高度角、軌道漂移等因素影響[29-31]。根據(jù)研究需要,將數(shù)據(jù)集分別合成到月和年尺度。
2.1.2 土地覆被數(shù)據(jù)
CCI全球土地覆被產(chǎn)品(CCI-LC)是基于AVHRR、SPOT-VGT、MERIS等數(shù)據(jù)反演獲得。歐洲航天局氣候變化倡議(ESA CCI)發(fā)布了1992—2015年逐年300 m空間分辨率的土地覆蓋數(shù)據(jù)集(http://maps.elie.ucl. ac.be/CCI/viewer/index.php),在很大程度上滿足了時間序列研究要求。該數(shù)據(jù)集具有完整的土地覆被類型(38種),可以在全球范圍內(nèi)對土地覆被動態(tài)變化進行檢測。
CCI-LC數(shù)據(jù)使用聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)土地分類系統(tǒng),一級類6種,二級類36種。根據(jù)研究需要,本文選取了5種一級類(耕地、林地、濕地、草地和建設用地)(圖1)。為避免土地利用變化的影響,根據(jù)時間序列數(shù)據(jù),提取穩(wěn)定的土地覆被以便統(tǒng)計不同植被類型的驅(qū)動機制?;贏rcGIS重采樣函數(shù)對CCI-LC數(shù)據(jù)進行重采樣,使其空間分辨率與NDVI數(shù)據(jù)匹配,以便進一步處理、分析[32]。
2.1.3 ERA5-Land
ERA5是歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)運營的哥白尼氣候變化服務(C3S)發(fā)布的數(shù)據(jù)集。ERA5-Land(https:// cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/search)是通過ECMWF ERA5再分析模型生產(chǎn)的再分析數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括氣溫、降水、太陽輻射、風速等數(shù)據(jù),時間序列為1982—2015年,空間分辨率為0.1°,時間分辨率為月尺度,可準確描述氣候狀況[33]?;贏rcGIS重采樣函數(shù)對ERA5-Land數(shù)據(jù)進重采樣,使其空間分辨率與NDVI數(shù)據(jù)相匹配。
2.2.1 線性回歸分析法
基于線性回歸分析法,逐像元時間序列計算趨勢線變化斜率(Slope),分析氣候因子和植被變化的時空變化趨勢[34],并采用Pearson相關系數(shù)法計算氣候因子與NDVI的相關性[19]。
式中X表示第年的NDVI平均值,為研究期總年數(shù)。
2.2.2 Mann-Kendall檢驗
基于非參數(shù)檢驗方法(Mann-Kendall法)檢驗歸一化植被指數(shù)(NDVI)變化趨勢的顯著性[35-36]。利用0.05水平上的置信區(qū)間,Mann-Kendall的顯著性檢驗結果分為不顯著變化(-1.96<<1.96)和顯著變化(≥1.96或≤-1.96),其結果與Slope變化趨勢疊加,植被變化趨勢分為五類[19],見表1。
2.2.3 Hurst指數(shù)
基于重標極差(R/S)的分析方法,計算得到Hurst指數(shù),可有效地定量描述長時間變化持續(xù)性。該指數(shù)反映植被前后變化的相互關系,過去的植被狀態(tài)會影響現(xiàn)在的,現(xiàn)在的植被狀態(tài)將影響未來的。該方法最早在1951年由英國水文學家Hurst提出[37],1969年Mandelbrot等對其進行了改進[38]。該方法目前在水文學、氣候?qū)W和生態(tài)學等領域監(jiān)測長時間變化趨勢的持續(xù)性中有著廣泛應用,適用于長時間序列植被的持續(xù)性變化檢測[19]。基本原理如下:
1)將長時間序列{NDVI()}(=1,2,...,)劃分為個子序列(),= 1, 2, . . .,。
2)定義NDVI均值時間序列為
3)計算逐像元平均NDVI的累積偏差
4)定義極差的范圍
5)定義標準偏差序列
6)計算Hurst指數(shù)
7)Hurst指數(shù)通過擬合直線得到如下所示:
式中NDVI為歸一化植被指數(shù),為關系常數(shù),為Hurst指數(shù),為截矩。
Hurst指數(shù)值可分為三類:當= 0.5時,表明NDVI時間序列隨機變化;> 0.5時,表明NDVI時間序列持續(xù)性變化;< 0.5時,表明時間序列具有反持續(xù)性,即未來變化趨勢很可能與研究期間相反。同時,為了獲取植被變化趨勢和一致性檢驗的雙重信息,利用ArcGIS疊加分析,將NDVI變化趨勢與Hurst指數(shù)結果相疊加[19](表1)。
表1 植被NDVI變化趨勢的持續(xù)性
2.2.4 殘差分析法
Evans 和 Geerken 提出的殘差分析法[39],可以探討人類活動和氣候變化對植被變化的影響。利用NDVI與氣候因子間的回歸模型計算各像元殘差[40],通過回歸模型計算可得到由氣候因子預測的NDVI。
1982—2015年中國植被綠度整體呈上升趨勢,平均變化率為0.74×10-3/a,在空間上呈現(xiàn)出自東南向西北遞減的分布格局(圖2a)。中國東部植被的綠度呈上升趨勢,變化率高達0.029/a,而中國西部地區(qū)和東北地區(qū)的植被綠度呈下降趨勢,變化率低至-0.016/a。整體上看,東北和西南部分地區(qū)植被退化較嚴重,華南、華中以及華東大部分地區(qū)植被改善明顯。因此,中國的植被變化在空間上具有明顯的區(qū)域特征。
中國植被NDVI變化趨勢存在空間異質(zhì)性(圖2b),植被總體呈逐漸增加趨勢,但局部區(qū)域植被退化嚴重。68.21%的植被表現(xiàn)出改善趨勢,植被顯著改善(49.12%)主要集中分布在黃土高原、內(nèi)蒙古的阿拉善高原、四川盆地以東的中國東部和華南地區(qū)。17.33%的植被呈現(xiàn)退化趨勢,主要分布在東北的大、小興安嶺和長白山一帶、新疆西北部、青藏高原等地區(qū)。無植被或穩(wěn)定區(qū)域占14.46%,主要為水域和裸地。
區(qū)域尺度上,華中和華南地區(qū)植被顯著改善的比例最高,分別為80.80%和75.66%,僅有少數(shù)植被(1.45%和1.79%)發(fā)生明顯退化,說明該地區(qū)植被生長態(tài)勢良好。但是,東北地區(qū)植被存在15.09%的顯著退化和21.55%的不顯著退化,植被顯著改善較少。西北地區(qū)因分布大面積裸地、沙漠,存在25.15%的穩(wěn)定或無植被區(qū)域。不同植被類型變化趨勢也不同。林地和耕地的植被改善的比例最高,61.81%和18.17%的耕地分別呈顯著和不顯著的植被改善,林地中顯著和不顯著改善比例分別為53.10%和25.52%。草地和耕地中顯著退化面積比例分別為6.58%和6.44%,均高于林地。
結合Hurst指數(shù)分析結果,預測未來植被生長趨勢。結果表明,中國大多數(shù)植被表現(xiàn)出持續(xù)變化趨勢(80.62%),少數(shù)植被波動變化(4.92%)。為明確NDVI變化趨勢的持續(xù)性,參考前人研究,利用ArcGIS疊加分析,將NDVI變化趨勢與Hurst指數(shù)結果相疊加,以獲得植被變化趨勢和一致性檢驗的雙重信息[19](表1)。結果表明,中國大多數(shù)植被處于持續(xù)穩(wěn)定變化狀態(tài)(圖3)。變化一致的面積占總面積的80.62%,其中退化面積占16.45%,改善面積占64.17%。植被持續(xù)改善區(qū)域主要集中在華南、華中和華東地區(qū),而植被持續(xù)退化區(qū)域主要分布于東北和西南地區(qū)。不穩(wěn)定變化區(qū)域僅占4.92%,可能為前后變化相反或波動變化,分布較離散。
為研究不同植被類型的差異,本文統(tǒng)計了不同植被類型中NDVI變化趨勢持續(xù)性結果。結果表明,耕地和林地的植被持續(xù)改善比例最高,草地持續(xù)退化面積占總面積的20.19%。林地和草地中變化不一致的面積比例分別為6.91%和5.32%,說明草地和林地的變化趨勢更趨于不穩(wěn)定,易受氣候變化或人類活動的影響。事實上,耕地受人類活動影響,一定程度上可以避免受極端氣候的影響;而草地的土壤不能長時間保持水分,對氣候變化敏感,容易受到氣候變化的影響。
研究期間季節(jié)性氣候變化具有明顯的空間差異性(圖 4)。東部沿海地區(qū),夏秋兩季氣溫變化不大,但是秋季降水明顯增加。東北地區(qū)夏季持續(xù)干旱,太陽輻射增強,而秋季干旱略有緩和。西部地區(qū),特別是青藏高原,降水由夏季的明顯增加,轉(zhuǎn)變?yōu)榍锛镜幕境制?,氣溫的下降趨勢由西部向北部轉(zhuǎn)移,太陽輻射減少趨勢變緩。
降水的季節(jié)性變化趨勢空間異質(zhì)性明顯,中國東部地區(qū)下降趨勢最明顯(圖4a)。春季,青藏高原西南部和四川盆地西部降水增加。夏季,降水表現(xiàn)出明顯的空間差異,巫山以西的東部地區(qū)和東北平原的降水表現(xiàn)出減少趨勢,但青藏高原西南部、海南島和臺灣地區(qū)顯著增加,變化范圍為-41.69~20.30 mm/a。秋季中國大部分區(qū)域降水輕微減少,在四川盆地東部和長江中下游平原地區(qū)穩(wěn)定減少。但在南嶺南部、東部沿海地區(qū)以及臺灣地區(qū),降水呈增加趨勢,與冬季和春季變化趨勢明顯相反。
1982—2015年,中國大部分地區(qū)的氣溫呈上升趨勢(圖4b)。季節(jié)尺度上,春夏兩季變化趨勢整體相似,氣溫在青藏高原中西部出現(xiàn)明顯下降,年變化率分別為-0.017和-0.022 ℃/a。而秋季氣溫變化在青藏高原區(qū)大致呈相反趨勢,尤其在昆侖山脈和祁連山脈下降最為明顯,年變化率為-0.047 ℃/a。冬季,青藏高原氣溫下降趨勢明顯,東北大、小興安嶺和海南島的氣溫也輕微下降,其他地區(qū)的氣溫有著不同程度的上升。整體上,太陽輻射的季節(jié)性變化較為穩(wěn)定,表現(xiàn)為緩慢上升(圖4c)。其變化趨勢與降水相反,與氣溫相似(除青藏高原地區(qū))。在青藏高原地區(qū),春夏兩季太陽輻射下降趨勢明顯,年變化率達到-0.017 W/(m2·a),其他地區(qū)呈上升趨勢。
通過計算生長季年均NDVI與季節(jié)降水和氣溫間的相關系數(shù)(),以明確植被動態(tài)變化與季節(jié)性氣候之間的關系。如圖5所示,年均NDVI變化對季節(jié)性降水、氣溫和太陽輻射表現(xiàn)出不同的響應。
1982—2015年間,中國生長季年均NDVI與季節(jié)性降水的相關性差異明顯。在季節(jié)尺度上,春季大部分植被與降水表現(xiàn)為正相關,植被與降水在阿爾泰山脈、青藏高原西部和內(nèi)蒙古高原中部等地區(qū)正相關系數(shù)高達0.78,明顯高于其余季節(jié)。在武夷山脈和大興安嶺北部,春季植被與降水有著較顯著的負相關(<0.05)。夏季與春季情況相似,但在巫山和秦嶺以東以及華中地區(qū),負相關性有所增強。秋季,植被與降水在華南地區(qū)呈現(xiàn)出異于其他季節(jié)的正相關關系。冬季大部分植被與降水表現(xiàn)為負相關。此外,與其他植被相比,草地與季節(jié)性降水的正相關性最顯著(<0.05)。
各季節(jié)平均NDVI與氣溫和太陽輻射的相關性相似(圖5b和圖5c)。在準噶爾盆地、青藏高原以及內(nèi)蒙古錫林郭勒盟等地區(qū)普遍表現(xiàn)出明顯的負相關關系,而在云貴高原、黃土高原南部、四川盆地、大興安嶺北部等地區(qū),則表現(xiàn)為正相關。季節(jié)尺度上,春夏兩季具有一定的相似性,但在武陵山脈東部和南嶺北部地區(qū),春季的相關性表現(xiàn)出異于其他季節(jié)的明顯正相關性。秋冬兩季同樣具有一定的相似性,西部地區(qū)、長江三角洲以及珠江三角洲表現(xiàn)出明顯的負相關。在農(nóng)業(yè)活動頻繁的四川盆地、華北平原、長江中下游平原等地區(qū),植被與季節(jié)性氣溫呈較為明顯的正相關關系。在同一自然地理區(qū)域內(nèi),城市化發(fā)達的地區(qū)與局部地區(qū)相比,植被覆蓋變化與氣候變化的關系明顯不同。因此,人類農(nóng)業(yè)墾殖和城市建設等活動影響會植被對氣候變化的響應。
中國植被變化受到氣候變化和人類活動的共同影響。天山山脈中部、黃土高原北部和中西部、華南地區(qū)西南部等地區(qū)NDVI殘差略有增加趨勢,年變化率高達0.019/a,而青藏高原西南部、大、小興安嶺和長白山東部以及珠江三角洲等地區(qū)NDVI殘差呈下降趨勢,年變化率低至-0.002/a(圖6a),表明NDVI殘差變化趨勢具有空間差異性。圖6b表示NDVI殘差的顯著性變化與平均NDVI的總體變化趨勢結果的疊加。結果表明,NDVI殘差顯著變化且植被呈增長趨勢的像元在空間上呈明顯的聚集(深藍色),主要位于黃土高原中西部和北部、內(nèi)蒙古阿拉善高原、新疆西部和南部(昆侖山脈)以及華南等地區(qū)。深紅色表示NDVI殘差變化顯著且植被有減少趨勢,主要集中分布在東北大、小興安嶺、長白山一帶和長江三角洲等地區(qū)。以上變化無法用氣候變化來解釋,可能由人類活動導致。淺紅色和淺藍色表示NDVI殘差無顯著變化,與降水、氣溫和太陽輻射的變化有關。據(jù)統(tǒng)計,中國植被NDVI受人類活動影響的區(qū)域為40.77%,受氣候變化驅(qū)動的區(qū)域為44.77%。
林地變化主要受到氣候變化的影響,耕地和草地的改善則受人類活動影響較多。不同植被類型的NDVI殘差顯著變化(值)和平均NDVI變化趨勢疊加結果統(tǒng)計如圖6b所示。人類活動對林地和草地NDVI變化的貢獻為正的區(qū)域面積分別占13.04%和10.08%。因此,部分耕地和草地的NDVI增長速度高于氣候變化所預期的結果。在植被受人類活動的負面影響的區(qū)域中,耕地和草地分別占植被區(qū)的1.76%和1.47%。在中國的植被變化中,林地受到氣候變化和人類活動影響的面積比例分別占6.58%和12.53%,說明林地受到氣候變化影響的范圍更廣(表2)。
1982—2015年氣候變化和人類活動對中國植被NDVI變化的影響存在空間異質(zhì)性。西北和華北地區(qū)NDVI增長速度高于氣候變化所預期的結果,人類活動對植被NDVI變化的貢獻為正的面積分別占植被區(qū)的11.34%和8.07%。在人類活動對植被NDVI變化的貢獻為負的區(qū)域中,東北和西南地區(qū)分別占1.68%和1.30%。在植被NDVI受氣候變化影響的區(qū)域中,西南和西北地區(qū)分別占植被區(qū)的13.40%和12.09%。
綜上,不同區(qū)域內(nèi),植被NDVI變化同時受氣候變化和人類活動共同影響。在西南和西北地區(qū),氣候變化是影響植被退化的主要因素;而在西北和華北地區(qū)植被的改善和東北地區(qū),植被退化主要受人類活動影響。
表2 1982—2015年氣候變化和人類活動對中國植被NDVI變化的影響
在全球變暖的背景下,中國植被NDVI空間異質(zhì)性明顯,其變化在大尺度上是由水熱條件決定的。中國大多數(shù)地區(qū)降水減少,太陽輻射和氣溫升高。增溫總體上對中國植被生長具有積極影響;水分可促進干旱區(qū)植被生長,但在濕潤地區(qū)則抑制植被生長[14,41]。
1982—2015年中國植被變化對氣候的響應存在空間差異性。在西南地區(qū)、內(nèi)蒙古中部和北部,黃土高原南部和準噶爾盆地等地區(qū),氣候變化是影響植被活動的主要驅(qū)動因素(圖6)。準噶爾盆地和內(nèi)蒙古中部等干旱區(qū),夏季降雨量稀少,植被NDVI與降水的正相關系數(shù)高于0.7(圖5a),與氣溫的負相關性高達0.84(圖5b),增溫加劇了土地荒漠化和鹽漬化,干旱是該地區(qū)植被退化的主要驅(qū)動因素。在東部沿海平原、黃土高原南部和西南地區(qū)的四川盆地、云貴高原西南部等地區(qū),氣溫和太陽輻射是植被改善的主要驅(qū)動因素。這些地區(qū)降雨量充足,氣溫和太陽輻射與植被NDVI表現(xiàn)出明顯的正相關性(圖5b和5c),熱量差異是導致植被覆蓋變化的主要原因。青藏高原和西北地區(qū)主要的植被類型為草地,對氣候變化敏感[42]。青藏高原西北部和昆侖山南部夏季氣溫和太陽輻射略有增加(圖4b和4c),與植被NDVI的相關系數(shù)均高于0.7,氣溫和太陽輻射是促進該地區(qū)植被生長的主要驅(qū)動力。此外,極端天氣、地震、滑坡和泥石流等自然災害在一定程度上會抑制植被生長。
人類活動是中國的植被變化的主要驅(qū)動因素之一。1982—2015年間,中國內(nèi)蒙古阿拉善高原、黃土高原中西部和北部以及華南大部分地區(qū)植被改善,東北大、小興安嶺、長白山東部和長江三角洲地區(qū)植被退化,這些地區(qū)植被變化主要是受人類活動的影響,包括黃土高原水土保持和退耕還林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和東北工業(yè)基地的建設等。
整體上,人類活動促進了植被改善。中國林地先減后增,荒漠先增后減,草地退化速率降低[9]。在黃土高原中西部和北部,尤其在黃河中游段西側(cè)的陜西省境內(nèi),由政府主導實施的退耕還林(草)、天然林保護和水土流失治理等生態(tài)防護工程,是植被覆蓋增加的主要驅(qū)動因素。在華南地區(qū),生態(tài)恢復措施也取得了顯著的生態(tài)效果。內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善高原植被改善明顯,該地區(qū)政府從20世紀90年代開始進行荒漠復合生態(tài)系統(tǒng)管理,并實施多期退牧還草工程,促進了荒漠生態(tài)系統(tǒng)的恢復[13]。實際上,生態(tài)工程建設是一個長期的過程,仍需進行長期實踐,政府在規(guī)劃戰(zhàn)略時應考慮自然和經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展前景。
本文研究表明,中國植被NDVI整體呈上升趨勢,在空間上具有明顯的區(qū)域特征,其變化受到氣候和人類活動的共同影響。這在大尺度上與現(xiàn)有的研究基本一致,但在區(qū)域尺度存在一定差異。金凱等[17]在區(qū)分人類活動和氣候變化對植被NDVI的影響時僅考慮了降水和氣溫兩個常規(guī)氣象因素,忽略了太陽輻射的影響,導致西南地區(qū)人類活動的影響高于氣候變化,而中國西南濕潤區(qū)輻射是影響植被生長的重要氣候因子[24]。本文針對中國植被動態(tài)變化對氣候變化和人類活動的響應的研究,考慮多氣象關鍵要素(降水、氣溫和輻射)進一步推進了中國植被動態(tài)變化的影響機制。1982—2015年中國植被得到有效恢復,中國南方地區(qū)的增溫有利于植被光合作用,提高了凈生產(chǎn)力[14];此外,圈劃自然保護區(qū)和實施生態(tài)建設工程等人類活動可促進局部地區(qū)植被恢復[10-11]。但是,在中國北方地區(qū),氣溫上升幅度較大,加劇了水資源短缺,營養(yǎng)物質(zhì)運輸效率降低,對植被生長產(chǎn)生了負面影響[14]。此外,城市擴張和農(nóng)業(yè)墾殖等人類活動對植被生長得抑制作用在大城市群地區(qū)表現(xiàn)明顯[23],上述研究與本文結果基本吻合。
本文定量揭示了1982—2015年中國植被NDVI變化的空間分異特征及其對季節(jié)性多氣候要素的響應規(guī)律,并識別了氣候變化和人類活動影響區(qū),為預測未來中國植被變化,促進生態(tài)文明建設提供理論依據(jù)。本文選用了3種氣候因子進行多元殘差分析,事實上,植被變化是復雜的過程,除氣候變化外,植被NDVI還受土壤、海拔和地形等因子的影響[43]。另一方面,針對植被與氣候變化的滯后效應研究尚有欠缺。中國自然地理條件區(qū)域差異化明顯,不同區(qū)域植被生長對驅(qū)動因素的響應機制和閾值存在差異,上述問題在大尺度研究中仍待進一步解決。未來針對植被變化驅(qū)動機制的研究仍需結合其他因子,進一步細化植被變化的影響因素,定位重要的人類活動因子,以期推動該領域研究的持續(xù)深化,為生態(tài)環(huán)境恢復提供重要理論依據(jù)。
本文分析了1982—2015年中國植被NDVI的時空變化,并區(qū)分了氣候變化和人類活動對植被變化的相對重要性,識別植被退化人類活動影響區(qū)。主要結論如下:
1)中國的植被變化在空間上具有明顯的區(qū)域特征。中國植被綠度整體為上升趨勢,平均變化率為0.74×10-3/a(<0.05),在空間上呈現(xiàn)出東南向西北遞減的趨勢。
2)中國大多數(shù)植被處于持續(xù)穩(wěn)定變化(80.62%)的狀態(tài)。華南、華中和華東地區(qū)植被持續(xù)改善,而東北和西南地區(qū)植被持續(xù)退化。草地和林地的變化趨勢趨于不穩(wěn)定,易受氣候變化和人類活動的影響。
3)中國生長季年均NDVI對降水、氣溫和太陽輻射表現(xiàn)出不同的相關性。準噶爾盆地、青藏高原以及內(nèi)蒙古中部的錫林郭勒盟等地區(qū)的植被NDVI與氣溫和太陽輻射表現(xiàn)出明顯的負相關關系,而在云貴高原、黃土高原南部、四川盆地、大興安嶺北部等地區(qū),則表現(xiàn)出明顯的正相關性(<0.05)。
4)中國植被覆蓋變化受到氣候變化和人類活動的共同驅(qū)動。干旱是天山北部的準噶爾盆地和內(nèi)蒙古中部等干旱區(qū)植被退化的主要驅(qū)動因素。在東部沿海平原、黃土高原南部和西南地區(qū)的四川盆地、云貴高原西南部等地區(qū),降雨量充足,溫度和輻射增加是促進植被改善的主要原因。青藏高原西北部和昆侖山南部主要的植被類型為草地,對氣候變化敏感,溫度是促進該地區(qū)植被生長的主要驅(qū)動力。21世紀以來人類活動逐漸加強,整體上改善了植被生長狀況。人類活動影響包括內(nèi)蒙古阿拉善高原、黃土高原中西部和北部以及華南大部分地區(qū)的植被改善,東北大、小興安嶺、長白山東部和長江三角洲地區(qū)植被退化。這些人類活動包括黃土高原水土保持和退耕還林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和東北工業(yè)基地的建設等。
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Spatiotemporal changes of vegetation NDVI and its driving forces in China during 1982—2015
Tu You1,2, Jiang Liangliang1,3※, Liu Rui1,3, Xiao Zuolin1,3, Min Jie1,3
(1.,,401331,; 2.,,710054,; 3.,401331,)
In the context of global climate change, most previous studies focused on the interannual change trend of vegetation and its response to precipitation and temperature, but ignore the influence of radiation factors. The response of different vegetation types to seasonal multi-climate factors (precipitation, temperature, and radiation) was explored and the impact of human activities on vegetation was quantified in this study. It is of great significance to ecological environment protection in China. In this study, the spatiotemporal variations in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and climate change were investigated using the AVHRR NDVI3g data, land use data and gridded climate data, A multiple linear regression model was then used to determine the driving factors of vegetation change using residual analysis at the regional and national scales from 1982 to 2015. The results show that there was outstanding regional spatial characteristic of vegetation changes with a decreasing trend from the southeast to northwest China, where the annual rate of change ranged from -0.016/a to 0.029/a. An increasing trend was found in the temperature and solar radiation, whereas, the precipitation showed a downward trend in most regions. According to the Hurst index, 80.62% of the vegetation presented a continuous and stable change, while the grasslands and woodland tended to be unstable and vulnerable to climate change and human activities. The NDVIs of Junggar Basin, Qinghai-Tibet Plateau, and Xilin Gol League of Inner Mongolia were negatively correlated with the air temperature and solar radiation, whereas, the NDVIs of Yunnan-Guizhou Plateau, southern Loess Plateau, and Sichuan Basin were positively correlated. The residual analysis showed that the drought resulted in the vegetation degradation in the arid areas, such as Xinjiang Junggar Basin and central Inner Mongolia, while the increase of temperature and radiation was the main driver for the vegetation improvement in the eastern coastal plain, the southern Loess Plateau, Sichuan Basin, and the southwestern Yunnan-Guizhou Plateau. Since the beginning of the 21st century, human activities were gradually strengthened, including soil and water conservation, the conversion of farmland to forest on the Loess Plateau, the desert control in Alxa, as well as the construction of coastal city clusters and northeast industrial bases. Thus, the vegetation improvement was identified in the Alxa Plateau of Inner Mongolia, the central and northern Loess Plateau, and most parts of South China, whereas, the vegetation degradation was detected in the Greater and Lesser Khingan Mountains, the eastern regions of the Changbai Mountains and the Yangtze River Delta. Among them, the national projects of ecological protection were attributed to the significant improvement of vegetation conditions. Consequently, the monitoring of vegetation degradation can provide a theoretical basis for the implementation of ecological restoration and the construction of ecological civilization in the future. The finding can greatly contribute to regional green and sustainable development.
NDVI; vegetation change; climate change; human activities; China
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2021-07-10
2021-10-07
重慶師范大學基金項目(20XLB019);國家自然科學基金(42071277);重慶市自然科學基金(cstc2021jcyj-msxmX0523;cstc2019jcyj-msxmX0515)
涂又,研究方向為生態(tài)遙感。Email:tuyou1632021@163.com
姜亮亮,博士,講師,研究方向為定量遙感與數(shù)據(jù)挖掘。Email:jiang@cqnu.edu.cn
10.11975/j.issn.1002-6819.2021.22.009
X87
A
1002-6819(2021)-22-0075-10