王 煒，劉海新，高葉鵬，文韶鑫

(河北工程大學(xué) 礦業(yè)與測(cè)繪工程學(xué)院，河北 邯鄲 056038)

植被是環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在保持土壤、調(diào)節(jié)氣候和維持生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定方面發(fā)揮著十分重要的作用[1]。歸一化植被指數(shù)(NDVI)能夠?qū)χ脖簧L狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，是表征區(qū)域地表植被覆蓋的最佳指示因子[2]。隨著環(huán)境的變化和人類社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)于生態(tài)環(huán)境的保護(hù)越來越重視，NDVI的分布狀況和影響因素也越來越受到人們的關(guān)注[3-8]。

太行山區(qū)主要分布在半濕潤和半干旱區(qū)域，氣候類型主要為暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候。其位于我國華北平原和黃土高原的過渡地區(qū)，保護(hù)著京津冀和華北平原地區(qū)，但同時(shí)也是生態(tài)敏感區(qū)，自然生態(tài)環(huán)境容易受到自然和人為因素的干擾，又是我國水土流失情況較為嚴(yán)重的地區(qū)之一[9-11]。

目前，已有大量文獻(xiàn)基于NDVI數(shù)據(jù)對(duì)植被的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行相關(guān)研究，以NDVI代表研究區(qū)植被狀況得到了廣泛的應(yīng)用[12-15]。例如，代子俊等[16]利用GIMMS NDVI 3g.V1數(shù)據(jù)分析了青海省34 a生長季節(jié)植被的NDVI時(shí)空變化特征，結(jié)果表明，近34 a青海省的NDVI呈增長趨勢(shì)，且大部分區(qū)域的植被呈改善趨勢(shì)。張亮等[17]利用GIMMS NDVI數(shù)據(jù)探討了長江流域地區(qū)的植被覆蓋變化特征，以及植被對(duì)氣候和人類活動(dòng)干擾的響應(yīng)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)長江流域69.77%區(qū)域植被覆蓋度呈上升趨勢(shì)。

關(guān)于太行山區(qū)以往的植被覆蓋狀況研究中，研究時(shí)期大多是從2000年開始，且對(duì)影響因素的探究多為氣象因素，即氣溫和降水為主，輔以高程、坡度等地形影響因素[10,11,18,19]。因此本文基于1982～2015年的GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，探討了太行山區(qū)34 a的植被變化特征，并使用地理探測(cè)器工具，定量分析了多種影響因素對(duì)研究區(qū)NDVI影響力的大小。

1 研究區(qū)概況

太行山區(qū)位于34.57°～40.78°N，110.23°～116.58° E之間，位于山西省與華北平原之間，總體呈東北-西南走勢(shì)，山脈綿延400余km。它處于中國地形第二階梯的東部，地形整體呈現(xiàn)北面高南面低特征，海拔大部分在1200 m以上。研究區(qū)內(nèi)由于高程和地理位置的變化，導(dǎo)致植被生長和分布情況也呈現(xiàn)出一定的差異，其中農(nóng)田或建設(shè)用地多分布在較為平坦的地區(qū)，而地形陡峭地段多為林地或草地[11]，東西部的植被類型也有較大的差異，東部主要是以落葉闊葉林為主，而西側(cè)則主要是森林草原[20]。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)包括NDVI、氣溫、降水、高程、地貌、土壤類型、植被類型、GDP和人口。NDVI數(shù)據(jù)來源于來自于NASA官網(wǎng)(https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1/)，溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)下載于國家氣象數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)，其余數(shù)據(jù)均來源于資源環(huán)境云平臺(tái)(http://www.resdc.cn)。NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為1982年的1月至2015年的12月，空間分辨率為8 km×8 km，時(shí)間分辨率為15 d[21]。溫度和降水量數(shù)據(jù)是由中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集通過插值得到的，其余數(shù)據(jù)為處理好的柵格數(shù)據(jù)集。

從高程數(shù)據(jù)中提取坡度和坡向數(shù)據(jù)后，對(duì)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行裁剪和重采樣等預(yù)處理，使其與NDVI數(shù)據(jù)具有相同的投影坐標(biāo)并保持像元大小一致。根據(jù)曹峰等[22]的研究，對(duì)數(shù)值量數(shù)據(jù)氣溫、降水、DEM、坡度、GDP、人口和NDVI進(jìn)行分類處理，而類型量數(shù)據(jù)坡度、土壤類型、植被類型和地貌數(shù)據(jù)采用直接整理的方式。之后在ArcGIS軟件中，按照8 km×8 km的格網(wǎng)，生成2066個(gè)各網(wǎng)點(diǎn)。

2.2 研究方法

2.2.1 最大值合成法 最大值合成法可以進(jìn)一步消除大氣、云、太陽高度角等對(duì)遙感影像的影響，在國內(nèi)外被廣泛應(yīng)用[10,23]。因此本文采用該方法，以15 d的NDVI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，獲取研究區(qū)的月NDVI數(shù)據(jù)。其計(jì)算公式如下。

NDVIm=Max[NDVIa,NDVIb]

(1)

式(1)中，m表示月份，取值范圍1～12；NDVIm表示m月的NDVI值，NDVIa、NDVIb分別表示了m月上半旬和下半旬的NDVI值。

2.2.2 趨勢(shì)分析 基于1982～2015年的NDVI數(shù)據(jù)，通過一元線性回歸分析，獲得NDVI的變化趨勢(shì)，計(jì)算公式如下。

(2)

式(2)中：θslope表示變化斜率，當(dāng)θslope>0時(shí)，表示NDVI呈上升趨勢(shì)；當(dāng)θslope<0，表示NDVI呈下降趨勢(shì)。i為年序號(hào)，NDVIi表示第i年的NDVI值。

2.2.3 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器是一種對(duì)數(shù)據(jù)要求低、運(yùn)算速度較快且精確度高的空間分析模型，被廣泛應(yīng)用于探測(cè)環(huán)境污染、植被覆蓋變化、土地利用等方面[24]。地理探測(cè)器主要由因子探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)、交互作用探測(cè)和生態(tài)探測(cè)4個(gè)部分組成。因子探測(cè)器是可以探測(cè)影響因子對(duì)因變量空間分布的解釋力大小[25]。用q值度量，表達(dá)式為：

(3)

式(3)中，h=1，2，…，L為變量Y或因子X的分層，即分類或分區(qū)；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；σh和σ分別是層h和全區(qū)的Y值的方差。q的取值范圍為0～1，如果因變量Y是由自變量X影響的，則q值越大表示自變量X對(duì)因變量Y的解釋力越強(qiáng)，反之則越弱。

利用交互探測(cè)器來探測(cè)影響因子Xi，即氣溫、降水量、高程、坡度、坡向、地貌、土壤類型、植被類型、GDP和人口在影響NDVI空間分布上是否有交互作用，并且可以探測(cè)出不同影響因素之間的交互作用，即評(píng)估影響因子X1和X2共同影響NDVI時(shí)是增加或者是減弱對(duì)NDVI的影響程度，將作用類型分為5類[25]，具體見表1。

表1 影響因子交互作用的判斷依據(jù)

生態(tài)探測(cè)，用于探測(cè)2個(gè)影響因子對(duì)NDVI空間分布的影響是否存在顯著性差異。而風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)器，探測(cè)因子對(duì)NDVI變化是否具有風(fēng)險(xiǎn)性，指示因子在不同等級(jí)范圍內(nèi)對(duì)NDVI時(shí)空變化的影響[26]。

3 結(jié)果與分析

3.1 太行山植被覆蓋空間分布狀況

基于1982～2015年月值NDVI數(shù)據(jù)提取每年最大NDVI值，得到年NDVI數(shù)據(jù)，由此獲得年NDVI變化擬合曲線和年均NDVI空間分布圖。由圖1可知，近34 a來，研究區(qū)NDVI呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，變化率為0.00143/a。其中1982～1990年間的年際變化趨勢(shì)最為明顯，其增長幅度達(dá)到了0.0048/a，遠(yuǎn)大于整體的變化趨勢(shì)；之后到1993年，NDVI出現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)；1991～2007年間NDVI值的變化具有明顯的波動(dòng)性，整體呈上升趨勢(shì)，其增長幅度為0.0011/a；2008～2015年期間，研究區(qū)的NDVI值呈波動(dòng)下降的趨勢(shì)，變化幅度為-0.0013/a。34 a間的年均NDVI最低是1984年的0.3726，最高為2008年的0.4448。

圖1 研究區(qū)34 a年均NDVI的變化趨勢(shì)

從空間分布上來看(圖2a)，整個(gè)研究區(qū)南部的植被覆蓋狀況比北部好，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)可知，NDVI較低的區(qū)域大多是耕地、城鄉(xiāng)、工礦和居民用地、高海拔地區(qū)，其中耕地主要集中在研究區(qū)邊緣以及山西省的長治市和晉中市境內(nèi)，且兩市由于特殊的盆地地貌，都較為適合農(nóng)作物的生長；而高海拔地區(qū)主要分布在西北的五臺(tái)山和小五臺(tái)山地區(qū)，該地區(qū)由于地脈較多，且受到高海拔地區(qū)氣候較為惡劣的影響，植被覆蓋狀況相對(duì)較差。NDVI值較高的區(qū)域，其土地類型多為草地和林地，具有較高的植被覆蓋度。

由圖2b可知，研究區(qū)NDVI改善區(qū)域遠(yuǎn)大于退化區(qū)域，其中增加趨勢(shì)所占的比例達(dá)到93.01%，且極顯著增加的比例高達(dá)72.43%，而顯著和極顯著減少區(qū)域所占的比例為1.83%，零星地分布在河南省的安陽市、河北省的邯鄲市和鹿泉市以及山西省的平遙縣。

圖2 研究區(qū)34 a年均NDVI空間分布(a)和34 a年均NDVI變化趨勢(shì)空間分布(b)

3.2 植被覆蓋空間分布的主導(dǎo)影響因子

以研究區(qū)多年的平均NDVI作為因變量Y，氣溫、降水、DEM、坡度、坡向、地貌、土壤類型、植被類型、GDP和人口10個(gè)重分類后的數(shù)據(jù)為影響因子X，使用地理探測(cè)器模型對(duì)這些影響因素進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)了各個(gè)影響因子的q值(圖3)。同時(shí)，也對(duì)影響因子做生態(tài)探測(cè)來探討不同影響因子之間對(duì)NDVI空間分布影響是否存在顯著性差異，結(jié)果見表2。由圖3可以得出，各影響因子對(duì)應(yīng)的q值按照大小排序?yàn)椋簹鉁?坡向>土壤類型>降水量>地貌>植被類型>DEM>坡度>人口>GDP。依據(jù)q值大小來看，氣溫、坡向、土壤類型、降水量是影響研究區(qū)NDVI的主要因素，解釋力均在10%以上；地貌、植被類型、DEM、坡度為次要影響因素，其解釋力在1%～10%之間；GDP和人口對(duì)研究區(qū)NDVI的解釋力大小均低于1%，說明太行山區(qū)NDVI受GDP和人口的直接影響較小。

圖3 1982～2015年NDVI分布影響解釋力指標(biāo)

總體來看，太行山區(qū)NDVI的空間分布是由人為因素和自然因素共同作用的，其中，氣溫、坡向、降水量和地貌對(duì)NDVI的影響較大，而人為影響因素GDP和人口的影響程度較小。

表2為生態(tài)探測(cè)的結(jié)果，從表2可以看出，降水、DEM、土壤類型、坡度、坡向、人口與其他因子之間無顯著差異；地貌與氣溫之間存在顯著性差異，與其他因子之間沒有顯著性差異；植被類型與氣溫之間也存在顯著性差異，與其他因子之間沒有顯著性差異。

表2 1982～2015年NDVI分布影響解釋力的生態(tài)探測(cè)

3.3 影響因子的交互作用

交互探測(cè)和生態(tài)探測(cè)的結(jié)果可知(表3)，任意2個(gè)影響因子的交互的作用都大于單個(gè)影響因子，即影響NDVI的分布狀況不是由單一因子所造成的，而是由不同影響因子之間相互作用共同作用的。其中氣溫與坡向的交互作用的q值最高，為0.3281。此外，氣溫與降水(0.3251)、氣溫與地貌(0.3119)交互作用也都達(dá)到了30%以上，表明氣溫、坡度、降水除了單個(gè)影響力較高之外，交互作用之后對(duì)研究區(qū)NDVI的影響程度更高，而地貌在與氣溫交互作用之后，影響力有所上升，表明合適的氣溫與地貌更有利于促進(jìn)植被的生長。整體上，GDP和人口與各個(gè)因子的交互作用的q值都比單個(gè)的q值要高，解釋了人為影響因子在與其他因子相結(jié)合之后對(duì)研究區(qū)NDVI的影響力有所增大。

表3 影響NDVI分布的驅(qū)動(dòng)因子之間的交互作用

交互作用的探測(cè)結(jié)果表明：各個(gè)影響因子之間都存在著增強(qiáng)的作用，其中坡向和土壤類型，土壤類型和植被類型、地貌、降水、氣溫，植被類型和地貌，地貌和坡度都呈雙因子增強(qiáng)，其他2個(gè)影響因子之間都呈現(xiàn)非線性增強(qiáng)的作用。結(jié)果表明，研究區(qū)NDVI的分布不是由單一的影響因素所造成的，并且任意2個(gè)影響因子的交互作用也并不是這2個(gè)因子之間影響力的簡單相加。

4 討論

本研究利用NDVI數(shù)據(jù)，探討了太行山地區(qū)植被覆蓋的空間分布狀況，并且利用地理探測(cè)器工具定量分析了NDVI分布的主要影響因素和不同影響因素之間的交互作用。結(jié)果表明，太行山區(qū)多年來NDVI整體呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)，研究區(qū)植被覆蓋狀況趨于改善，在空間分布上，南部的植被覆蓋狀況比北部好；低海拔、耕地和城市工礦用地區(qū)域的植被覆蓋較低，而草地、林地區(qū)域的植被覆蓋狀況較好。

在研究區(qū)中，氣溫、坡向、土壤類型和降水是影響NDVI分布的主要驅(qū)動(dòng)因素，其次是地貌、植被類型、DEM和坡度，人口和GDP的影響最小。溫度和降水量能夠?qū)χ脖坏纳L產(chǎn)生直接影響，溫度適宜和降水量充足會(huì)對(duì)植被的生長有一定的促進(jìn)作用。坡向?qū)τ谥脖坏挠绊懸仓饕ㄟ^溫度來表現(xiàn)，陽坡光照較為充足，氣溫較高，濕度較低；對(duì)比之下，陰坡的光照較弱，溫度較低，含水量高。植物的生長也在一定程度上受土壤類型的影響，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)的結(jié)果表明，研究區(qū)內(nèi)淋溶土和半淋溶土是較為適宜植物生長的土壤類型，而針闊混交林、落葉闊葉林、常綠闊葉-落葉闊葉混交林等的草本植物則是主要分布在淋溶土分布區(qū)中，因此植被類型也在一定程度上是由土壤類型所決定的，這些植被對(duì)研究區(qū)的植被狀況有一定的改善作用。DEM也與氣溫有一定的關(guān)系，隨著海拔的升高，氣溫會(huì)逐漸降低。由此可以得出，研究區(qū)NDVI分布的影響并不是由單一因素所決定的，各個(gè)因素之間互相聯(lián)系，共同影響了研究區(qū)NDVI的空間分布。

研究中人口和GDP對(duì)NDVI空間分布的影響相對(duì)較低，在與其他影響因子相結(jié)合之后，影響力會(huì)增強(qiáng)，人類活動(dòng)會(huì)受地形、氣候等因素的影響，例如海拔較低，降水量充沛，土地利用類型多為人類活動(dòng)居住用地，該區(qū)域人口較為密集，人類活動(dòng)比較集中；而在海拔較高的中部和西北部，土地利用類型多為林地和草地，人口數(shù)量也較少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也較為落后。而從2002年開始實(shí)施的退耕還林政策和生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作的持續(xù)推進(jìn)，也會(huì)在一定程度上改善研究區(qū)的植被覆蓋狀況。人類活動(dòng)對(duì)植被的影響有正有負(fù)[27]，城鎮(zhèn)的發(fā)展和人類的活動(dòng)會(huì)對(duì)植被造成負(fù)面影響，而退耕還林等生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作的推進(jìn)又在一定程度上改善了植被狀況。本文所選取的GDP和人口2個(gè)人為因素，僅探討出其對(duì)NDVI影響力的大小，而對(duì)其具體造成的影響類型沒有具體體現(xiàn)。

本文對(duì)研究區(qū)NDVI空間分布的影響因素進(jìn)行了探究，選取了多種影響因子來分析其對(duì)NDVI空間分布的影響作用。研究區(qū)NDVI整體呈現(xiàn)改善的趨勢(shì)，但是還有局部地區(qū)呈現(xiàn)退化的趨勢(shì)，對(duì)影響因子的選擇較少，在接下來的研究中可以選取更多的影響因子，來進(jìn)一步探討研究區(qū)NDVI變化的驅(qū)動(dòng)因素，并且可以探討影響因子的一個(gè)動(dòng)態(tài)變化過程，對(duì)研究區(qū)NDVI的變化驅(qū)動(dòng)力的分析進(jìn)行探究。

5 結(jié)論

(1)34 a來，太行山區(qū)的年均NDVI呈現(xiàn)波動(dòng)上升，植被覆蓋狀況整體呈現(xiàn)改善的趨勢(shì)，在空間分布上，南部植被覆蓋狀況較北部好，整個(gè)研究區(qū)植被覆蓋呈現(xiàn)出南高北低、中部交叉分布的特征。

(2)氣溫是太行山區(qū)NDVI分布的最主要影響因素，其次為坡向、土壤類型和植被。GDP和人口2個(gè)人為因素對(duì)NDVI的影響程度較低。

(3)不同影響因子交互作用對(duì)NDVI的影響都呈現(xiàn)增強(qiáng)的作用，表明NDVI的分布不是由單一因子所決定的，而是由多種影響因子共同作用。其中氣溫和坡向，氣溫與降水，氣溫與地貌的交互作用對(duì)NDVI的影響程度較大，表明氣候因素還是影響研究區(qū)NDVI空間分布最主要的因素。