袁倩穎，馬彩虹,2，文琦,2，李學梅

(1.寧夏大學資源環(huán)境學院，銀川 750021；2.寧夏(中阿)旱區(qū)資源評價與環(huán)境調(diào)控重點實驗室，銀川 750021；3.重慶師范大學地理與旅游學院，重慶 401331)

0 引言

植被在凈化空氣、保持水土、調(diào)節(jié)維持區(qū)域生態(tài)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著不可替代的作用，研究植被覆蓋變化及其驅(qū)動效應，對了解大氣循環(huán)、氣候變化、環(huán)境保護等具有重要意義[1-2]。學術(shù)界十分關(guān)注環(huán)境因子對植被的影響的研究也有很多[3-7]。歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)能夠較好地反映植被的類型和覆蓋度，已被廣泛應用于植被時序變化研究。研究發(fā)現(xiàn)，美國北部草原及中部大平原植被生長與降水正相關(guān)，與春季潛在蒸散量呈負相關(guān)[8]；阿帕拉契亞山區(qū)年均NDVI與氣溫正相關(guān)，與降水負相關(guān)，且部分月份與二者存在時滯效應[9]；西遼河流域生長季NDVI與降水正相關(guān)，與氣溫負相關(guān)[10]；氣溫和降水對祁連山NDVI的滯后作用略有差異[11]；塔里木河流域降水與生長季NDVI顯著正相關(guān)，與溫度負相關(guān)[12]；陜北地區(qū)氣溫和降水與NDVI顯著正相關(guān)[13]；新疆地區(qū)NDVI對氣溫的響應以時滯一個月為主，對降水的響應以時滯2個月為主[14]；吉林西部地區(qū)NDVI與土壤濕度明顯正相關(guān)，對降水的響應存在1—2月的滯后性[15]?？梢?，當前研究以水熱環(huán)境因子與NDVI的偏相關(guān)分析為主，且研究結(jié)論存在明顯的區(qū)域差異[16-18]；水熱因子以降水、土壤濕度、溫度較多。

六盤山集中連片特殊困難地區(qū)(以下簡稱六盤山貧困區(qū))是黃河流域中上游生態(tài)脆弱、貧困程度較深的一個區(qū)域。如何化解生態(tài)與經(jīng)濟發(fā)展的瓶頸是影響黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的重要命題。監(jiān)測該區(qū)域植被覆蓋度的變化，是破解該命題的重要任務之一。目前鮮少見到以六盤山貧困區(qū)為對象開展此類研究，僅能見到對該片區(qū)相關(guān)的部分區(qū)域諸如寧夏[19]、甘肅中東部[20]、青海[21]等省區(qū)的研究，且研究結(jié)論不一。如黃悅悅等[19]認為，寧夏的植被覆蓋呈整體增加趨勢，降水和濕潤指數(shù)對植被的影響大于氣溫；趙鴻雁等[20]發(fā)現(xiàn)甘肅中東部植被生長季NDVI與氣溫和降水均為正相關(guān)，對氣溫的變化最為敏感；代子俊等[21]發(fā)現(xiàn)青海省植被生長季NDVI與溫度明顯正相關(guān)，與降水的相關(guān)性不明顯。本文采用地表溫度(land surface temperature,LST)和土壤濕度指標，基于地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)空間分析方法，分析生長季植被覆蓋時序變化特征，探究LST和土壤濕度對植被覆被的耦合效應，以期為區(qū)域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展提供一定的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

2011 年國家在全國范圍內(nèi)劃定了14個連片特困山區(qū)，其中，六盤山貧困區(qū)位于黃河流域中上游，跨越寧夏、甘肅、陜西、青海四省(區(qū))，包含61個縣(區(qū)市)的16.6萬km2土地，98%的范圍屬黃河流域(圖1)，地形破碎，山川溝壑縱橫，又因地處黃河流域中上游，黃河干流及多條重要支流流經(jīng)本區(qū)。該區(qū)域?qū)儆谖覈鞅备珊蛋敫珊禋夂騾^(qū)，氣溫從東南向西北逐漸降低，降水從南向北逐漸減少且年降水量少、蒸發(fā)量大，干旱缺水，嚴重生態(tài)環(huán)境脆弱，是我國水土流失最為嚴重的地區(qū)之一。研究區(qū)貧困程度深，按照農(nóng)民人均純收入2 300元的扶貧標準，2011年區(qū)域內(nèi)(不含彬縣、白銀區(qū)、平川區(qū)、秦州區(qū)、華亭縣、崇信縣、西峰市與平安縣)扶貧對象為642萬人，貧困發(fā)生率為35%，高出全國22.3個百分點。貧困和生態(tài)脆弱的雙重制約，使六盤山貧困區(qū)成為黃河流域環(huán)境保護和高質(zhì)量發(fā)展的重要限制區(qū)。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)源及預處理

本文選用LST和土壤濕度為反映區(qū)域水熱條件的指標，LST數(shù)據(jù)來自美國航空航天局提供的MODIS11A2月度數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km，包括2001—2018年生長季(4—10月)數(shù)據(jù)共計126景，土壤濕度數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集，精度為0.01%，利用ArcGIS軟件中的模塊進行空間插值得到柵格氣象數(shù)據(jù)[22-23]；NDVI數(shù)據(jù)為250 m空間分辨率、16 d時間分辨率的MODIS13Q1產(chǎn)品，共計238景，該數(shù)據(jù)經(jīng)過大氣校正、幾何糾正、去云等預處理，能較好地排除無關(guān)因素的影響反映植被覆蓋狀況。分別利用MRT(MODIS Reprojection Tool)、ENVI5.5和ArcGIS10.6對圖像進行重投影、波段計算和研究區(qū)裁剪[24-25]。

2 研究方法

2.1 植被覆蓋度計量模型及分級標準

采用最大值合成算法(maximum value composites，MVC)得到NDVI年數(shù)據(jù)，進一步消除天氣成分、太陽角度等的影響[26-27]，采用像元二值模型計算植被覆蓋度[28-30]。選取置信度5%進行計算，裸土像元值選取像元累積概率5%附近的像元值，植被NDVI值選取累積概率95%附近的像元值。公式分別為：

NDVIi=max(NDVIj)，

(1)

(2)

ρNDVI=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)，

(3)

表1 植被覆蓋度分級標準Tab.1 Classification standard of vegetation coverage

2.2 空間偏相關(guān)分析法

偏相關(guān)分析能夠排除已知其他因素的影響來衡量兩要素之間的相互關(guān)系[31-33]，計算公式分別為：

(4)

(5)

3 結(jié)果與分析

3.1 生長季植被覆蓋動態(tài)變化分析

從2001—2018年，六盤山貧困區(qū)生長季的植被覆蓋度呈現(xiàn)出波動增長態(tài)勢，區(qū)域平均植被覆蓋度由0.28增長到0.45，年均增長率2.83%(圖2)，反映出植被覆蓋情況逐漸變好的態(tài)勢。其中，2001—2007年、2008—2010年、2012—2014年分別在0.34，0.36和0.40左右徘徊；2001—2002年、2007—2008年、2011—2012年、2016—2018年迅速增加，年漲幅在0.4左右；2014—2016年小幅度減少，由0.41減少至0.38。

圖2 2001—2018年六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋度年變化Fig.2 Annual changes of vegetation coverage in growing season in Liupanshan poverty area from 2001 to 2018

3.2 植被覆蓋空間格局特征分析

六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋度表現(xiàn)出由東南向西北的梯度性降低特征(圖3)。2018年，高覆蓋區(qū)域4.59×106hm2(占27.66%)，中覆蓋2.63×106hm2(占15.83%)，中低覆蓋3.04×106hm2(占18.34%)，低覆蓋3.73×106hm2(占22.47%)，荒漠2.61×106hm2(占15.70%)。這種梯度變化格局，與我國海陸熱力梯度的變化的態(tài)勢一致，反映出水熱條件對植被覆被變化的影響明顯。

圖3 2018年六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋空間格局Fig.3 Spatial pattern of vegetation cover in growing season in Liupanshan poverty area in 2018

3.3 植被覆蓋空間變化態(tài)勢分析

研究時段內(nèi)植被覆蓋總體改善而局部惡化，部分區(qū)域沒有發(fā)生明顯變化(圖4)。植被覆蓋改善的區(qū)域主要分布在中部，包括寧夏的彭陽縣、固原縣與甘肅省的華池縣、慶陽縣等地。其中，提高1級的面積為7.34×106hm2、提高2級的為5.93×106hm2、提高3級及以上的為6.4×105hm2，比例依次為35.69%，14.76%和1.46%。植被覆蓋降低的區(qū)域為2.4×105hm2，占3.87%，主要位于青海省的湟源縣、湟中縣、互助土族自治縣，陜西省的扶風縣，甘肅省的甘谷縣等地。沒有發(fā)生明顯變化的區(qū)域為7.34×106hm2，約占研究區(qū)域的44.22%，主要分布在東南邊緣的高覆蓋區(qū)和西北的荒漠區(qū)。

圖4 六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋度變化Fig.4 Vegetation coverage in growing season in Liupanshan poverty area

3.4 生長季植被覆蓋對水熱條件的敏感性分析

3.4.1 月度尺度下的敏感性分析

由于進行多年數(shù)據(jù)平均會縮小數(shù)值區(qū)間，造成差異性降低、相關(guān)關(guān)系減弱，所以選取特定年份進行年內(nèi)生長季分析，而通過不同年份數(shù)據(jù)分析結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)2018年植被覆蓋度較高，能更好地表現(xiàn)出植被對水熱條件的響應及年內(nèi)規(guī)律，具有一定代表意義。因此選取2018年生長季植被覆蓋度與土壤濕度、LST的年內(nèi)變化進行標準化處理分析之間的響應關(guān)系(圖5)，結(jié)果表明，植被覆蓋度的年內(nèi)波動與土壤濕度、LST均保持一致性，相關(guān)系數(shù)分別為0.75和0.92，且都通過了95%的置信度檢驗，反映出月尺度下植被覆蓋度與土壤濕度和LST變化響應敏感。

圖5 六盤片區(qū)生長季植被覆蓋度及其LST、土壤濕度的標準化指數(shù)Fig.5 Standardized index of growing season vegetation coverage,land surface temperature and soil moisture in Liupanshan poverty area

3.4.2 空間的敏感性分析

植被覆蓋度與LST的偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.1，呈現(xiàn)微弱的正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為正的區(qū)域面積稍大于為負值的區(qū)域，系數(shù)較高的區(qū)域分布在研究區(qū)中部和甘肅省湟源縣等地，較低的區(qū)域主要分布在甘肅省白銀區(qū)和秦安縣等地，其余地區(qū)正負數(shù)值混雜出現(xiàn)(圖6(a))。植被覆蓋度與土壤濕度的偏相關(guān)系數(shù)平均值為0.44，正相關(guān)關(guān)系相對明顯，系數(shù)為正的區(qū)域面積明顯多于為負值的區(qū)域，系數(shù)較低的區(qū)域主要分布在甘肅省古浪縣和合水縣、陜西省長武縣等地(圖6(b))。在甘肅省北部區(qū)縣和秦安縣、青海省化隆縣等地二者呈現(xiàn)出一定的反向關(guān)聯(lián)特征。土壤濕度對植被覆蓋度的影響十分顯著，研究區(qū)南部降水相對豐富，當?shù)乇淼臏囟壬邥r，土壤內(nèi)累積的含水量即可達到植被生長發(fā)育所需的條件。與之相對的北部地區(qū)降水量較少且蒸發(fā)量較大，LST的累積水平相對較高，植被已適應生長在溫度偏高的自然環(huán)境，因此當自然溫度與光照達到植被生長的臨界條件時，水分便成為該地區(qū)植被萌發(fā)生長的主要限制條件，植物在生長季內(nèi)依賴更多的水分進行發(fā)育，氣候越干旱植物對水越是敏感，所以土壤濕度對北部植物的影響要大于LST。

(a)植被覆蓋度與LST的偏相關(guān)性 (b)植被覆蓋度與土壤濕度的偏相關(guān)性

3.5 植被覆蓋度對水熱因子響應的空間耦合類型

疊加分析結(jié)果表明，六盤山貧困區(qū)土壤濕度和LST對植被生長的作用類型在空間上表現(xiàn)為協(xié)同正相關(guān)、協(xié)同負相關(guān)、反向相關(guān)3大類型(圖7)。具體來說，由西北至東南大致分為3部分，兩端區(qū)域主要為協(xié)同負相關(guān)、反向相關(guān)關(guān)系，中部區(qū)域表現(xiàn)出協(xié)同正相關(guān)。其中，土壤濕度和LST對植被覆蓋度均為正相關(guān)的區(qū)域面積最大，為7.14×106hm2(占43.04%)，主要分布于貫穿六盤山貧困區(qū)東北至西南的條狀地帶如西吉縣、會寧縣，以及青海省的湟源縣、湟中縣等地；均為負相關(guān)的區(qū)域面積最小為8.8×105hm2(占5.28%)，零星分布在古浪縣、海原縣、扶風縣等地的部分區(qū)域；反向關(guān)聯(lián)區(qū)域中，植被覆蓋度與LST為負相關(guān)、與土壤濕度為正相關(guān)的區(qū)域面積較大為6.13×106hm2(占36.92%)，主要位于片區(qū)西北部的景泰縣、永登縣，南部的靜寧縣、泰安縣等地，植被覆蓋度與LST為正相關(guān)、與土壤濕度為負相關(guān)的區(qū)域面積為2.45×106hm2(占14.76%)，主要分布于隴縣、華亭縣、合水縣等地。

圖7 2018年生長季LST與土壤濕度對植被覆蓋度交互影響Fig.7 Interaction of land surface temperature and soil moisture on vegetation coverage in 2018 growing season

在LST和土壤濕度對植被生長的交互影響的過程中，二者的影響均為正相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.47，土壤濕度的均值為0.59；LST為正相關(guān)、土壤濕度為負相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.51，土壤濕度的均值為-0.42；LST為負相關(guān)、土壤濕度為正相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為-0.45，土壤濕度的均值為0.71；LST和土壤濕度均為負相關(guān)的區(qū)域，LST的偏相關(guān)系數(shù)均值為-0.33，土壤濕度的均值為-0.4?？傮w上，94.72%的區(qū)域土壤濕度對植被生長的影響大于LST(表2)，因此，土壤水分條件的改善對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境建設與修復至關(guān)重要。

表2 2018年生長季LST、土壤濕度對植被生長相關(guān)性Tab.2 Correlation of land surface temperature and soil humidity on vegetation coverage in 2018 growing season

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文利用MODIS NDVI數(shù)據(jù)進行影像預處理，通過像元二值模型計算出植被覆蓋度對2001—2018年六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋度時間及空間變化進行分析，并采用偏相關(guān)系數(shù)分析方法探究了植被覆蓋度與LST和土壤濕度的相關(guān)性，主要結(jié)論如下：

1)2001—2018年六盤山貧困區(qū)植被覆蓋度逐漸增大，生長季植被覆蓋度由0.28提升到0.45，但表現(xiàn)出明顯的階段性特征，快速提升階段和平穩(wěn)波動階段交替進行。

2)生長季植被覆蓋度呈現(xiàn)為由東南向西北的梯度降低特征。2018年，研究區(qū)生長季植被覆蓋度均值為0.45，南部地區(qū)數(shù)值基本大于0.6，中部在0.4左右，北部大部分地區(qū)在0.1以下。研究時段內(nèi)六盤山貧困區(qū)植被覆蓋整體改善，局部退化。其中，植被覆蓋改善的面積占51.91%，無顯著變化區(qū)域占44.22%，退化面積占3.87%。

3)植被覆蓋度與LST和土壤濕度的年內(nèi)變化緊密相關(guān)；空間上，LST和土壤濕度對植被覆蓋的作用類型表現(xiàn)為協(xié)同正相關(guān)、協(xié)同負相關(guān)、反向相關(guān)三大類型，總體上以協(xié)同正相關(guān)為主。

4)土壤濕度對植被生長的影響明顯大于LST的影響。植被與土壤濕度的偏相關(guān)系數(shù)大于植被與LST的偏相關(guān)系數(shù)的像元占94.72%。因此，土壤水分條件的改善對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境建設與修復至關(guān)重要。

4.2 討論

1)六盤山貧困區(qū)生長季植被覆蓋度呈現(xiàn)波動增長態(tài)勢，空間分布差異明顯，整體呈改善趨勢顯著，這主要與近20 a來國家實施的“退耕還林工程”和沙漠化治理工程有關(guān)，說明生態(tài)建設已取得一定成效，但在研究時段內(nèi)，約3.87%的區(qū)域植被在生長季出現(xiàn)了退化，需要引起高度警惕與關(guān)注。在人類活動增強和全球氣候變暖的大背景下，植被覆蓋度的變化仍存在不確定性，這些區(qū)域植被退化的機理需要進一步探究。

2)植被覆蓋的時空動態(tài)變化受到多重因子綜合影響，且單個因子與植被之間存在的時滯效應和不同因子對植被存在的交互效應，更增加了探究植被覆蓋度對各因子敏感性的難度。本研究在年尺度下的空間分析中發(fā)現(xiàn)，六盤山貧困區(qū)43.04%的范圍中，存在LST和土壤濕度對植被生長的正向協(xié)同作用，但也有部分區(qū)域同時呈現(xiàn)為負向協(xié)同相關(guān)性，還有些區(qū)域存在植被覆蓋與LST正相關(guān)時，與土壤濕度負相關(guān)；反之，當植被覆蓋與LST負相關(guān)時，與土壤濕度正相關(guān)。這種現(xiàn)象的存在，反映出植被覆蓋與LST和土壤濕度的相關(guān)性存在十分復雜的交互作用。后續(xù)研究中，將進一步探討時間尺度、植被覆被類型、地形因子等諸多因素的影響。