滿文婧，徐元進

(中國地質大學，湖北 武漢 430074)

三江源地區(qū)海拔高、溫度低，生態(tài)系統(tǒng)相對脆弱，區(qū)域生態(tài)狀況易受人類活動和氣候變化的影響。保護好三江源的生態(tài)環(huán)境對于三江源區(qū)域乃至整個中國的生態(tài)可持續(xù)發(fā)展都具有重要意義[1]。遙感技術的出現(xiàn)使大范圍長時間序列的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測研究成為可能[2]。國內外研究人員依據(jù)遙感數(shù)據(jù)的波譜特征、時間特征和空間特征，開展了不同區(qū)域、不同尺度生態(tài)環(huán)境狀況研究[3-6]，為開展生態(tài)保護建設工程提供了指導。近年來，已有學者就三江源地區(qū)生態(tài)環(huán)境和土地覆蓋類型變化情況展開相關研究。例如，邵全琴[7]通過分析2005-2009年三江源地區(qū)不同土地覆被類型面積變化，對三江源地區(qū)草地退化情況進行評估；劉紀元[8]利用MA模型和初級生產力，分析三江源生態(tài)建設工程對草地生態(tài)系統(tǒng)的恢復和轉化所造成的影響；蘇小藝等[9]對2005-2015年三江源植被覆蓋度時空變化特征展開研究；還有一些學者通過監(jiān)測草地時空格局的動態(tài)變化對三江源生態(tài)狀況進行評價[10-11]。但上述研究使用的數(shù)據(jù)類型較為單一，很少考慮水體、森林、稀疏植被、冰川以及氣候因子的干擾，評價時考慮的因素不夠全面。

增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index ，EVI)能夠同時矯正土壤和大氣對歸一化植被指數(shù)的影響，更好地表征區(qū)域植被變異情況，識別出植被差異[12-13]。凈初級生產力(Net Primary Productivity,NPP)常用于大規(guī)模生態(tài)系統(tǒng)碳匯量動態(tài)研究，可反映自然條件下植物的生產能力，是評價生態(tài)系統(tǒng)功能的重要指標[14-17]。上述兩種指數(shù)都可用于表達生態(tài)環(huán)境的狀況。因此，本研究通過分析2001-2019年三江源地區(qū)增強型植被指數(shù)和植被凈初級生產力的時空變化趨勢，展開對三江源生態(tài)狀況的評估；通過探究溫度、降水、增強型植被指數(shù)與植被凈初級生產力的相關性，分析影響三江源地區(qū)生態(tài)狀況的因素；最后通過土地利用轉移對評估結果進行驗證。試驗結果對今后三江源生態(tài)狀況評估具有一定的參考價值。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

三江源位于我國青海省南部，海拔為3 500～4 800 m，是長江、黃河和瀾滄江-湄公河的源頭匯水區(qū)，有中華水塔之稱。三江源地理位置為N 31°39′～36°12′，E 89°45′～102°23′，總面積約30.25萬km2，占青海省總面積的43%[18]。區(qū)內氣候屬于典型的高原大陸性氣候，年降水量為262.2～772.8 mm，年均氣溫為-5.4～4.2℃。三江源研究區(qū)內的溫度和降水自東南向西北逐漸遞減，使得區(qū)內植被類型呈現(xiàn)自東向西的分布差異，東部主要分布森林和灌叢，西部主要分布草原和稀疏植被(圖1)。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Research area location

1.2 數(shù)據(jù)來源與預處理

MODIS傳感器具有覆蓋范圍大、光譜范圍廣、時間分辨率高等特點，可以很好地反映大中尺度植被覆蓋情況，有利于開展土地利用、土地覆蓋、長期氣候變率相關的研究。本研究使用的遙感數(shù)據(jù)包括2001-2019年的MOD13A3-EVI、MOD17A3-NPP、MCD12Q1-IGBP。MOD13A3屬于陸地2級標準數(shù)據(jù)產品，其中包含歸一化植被指數(shù)和增強型植被指數(shù)，時間分辨率為30天，空間分辨率為1 km；MOD17A3屬于陸地4級標準數(shù)據(jù)產品，包括NPP，GPP等植被產品，是年合成數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km；MCD12Q1是三級土地覆蓋類型數(shù)據(jù)，包括5種土地覆蓋分類方案的分類結果數(shù)據(jù)，空間分辨率為500 m，時間分辨率為1年。上述數(shù)據(jù)來源于美國國家航天航空局官方網(wǎng)站https://reverb.echo.nasa.gov/reverb/。對獲取的數(shù)據(jù)進行投影轉換，影像拼接，裁剪，波段提取，影像數(shù)據(jù)格式轉換等預處理。

2001-2019年三江源地區(qū)的氣溫和降水數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)共享服務平臺。為了得到研究區(qū)年均氣溫和年均降水量數(shù)據(jù)，將獲取到的各站點逐月氣溫、降水數(shù)據(jù)進行了整合計算。

1.3 研究方法

1.3.1 Mann-Kendall檢驗法 Mann-Kendall檢驗法是一種非參數(shù)統(tǒng)計方法，與以往采用線性回歸模型的趨勢檢驗方法相比，該方法不需要樣本遵循一定的分布規(guī)律，也不受少數(shù)異常值的干擾，適于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)[19-20]。因此本文引入該方法對NPP、EVI展開趨勢分析和突變性檢驗。

Mann-Kendall趨勢分析法具有抗噪性，分析的變量可以不具正態(tài)分布特征，適用于NPP、EVI的變化趨勢分析。在Mann-Kendall趨勢分析中，假設H0為長度為n的時間序列 (x1，x2,…,xn)，數(shù)據(jù)間獨立且具有相同分布，假設H1進行雙邊檢查。對于所有的i,j≤n且i≠j時，Xi與Xj具有不同的分布特征，Mann-Kendall趨勢分析的統(tǒng)計量S為：

(1)

式中：sign是符號函數(shù)，xi為時間序列的第i個的數(shù)據(jù)值，n為數(shù)據(jù)樣本的長度。S服從正態(tài)分布，其均值為 0，方差為:

(2)

M-K統(tǒng)計值公式S大于、小于、等于零時，Z值計算公式為：

(3)

Mann-Kendall雙邊趨勢檢驗中：Z為正值表示增加趨勢，Z為負值表示減少趨勢。當|Z|≥Z1-α/2時，拒絕零假設H0。其中，Z1-α/2表示標準正態(tài)分布方差，α為顯著性檢驗水平。若|Z|≥Z1-α/2，則表示時間序列數(shù)據(jù)存在明顯的上升或下降趨勢。對NPP、EVI數(shù)據(jù)進行年均值趨勢檢查，當Z的絕對值超過1.28、1.64、2.32時，表示分別通過了 90%、95%和99%的顯著性檢驗。

接著開展EVI、NPP的突變性檢驗，假設時間序列(x1，x2,…,xn)是隨機的，定義統(tǒng)計量Sk公式為：

(4)

Sk的均值和方差分別為：

(5)

把Sk標準化，得到：

(6)

其中，UF1=0，UFk為標準正態(tài)分布，若UFi>Uα，則表示序列數(shù)據(jù)趨勢變化明顯，其中α表示給定顯著性水平。UBk表示時間序列逆序列 (xn,xn-1,…,x1)的統(tǒng)計量。令UBk=-UFk(k=n,n-1,…,1)，UB1=0。

將2001-2019年NPP、EVI年均值的UFk，UBk，U0.05=±1.96繪在同一張圖上，如果UFk和UBk存在交點，且交點在臨界線之間，那么交點時刻表示突變開始時間，超出U0.05=±1.96范圍代表突變區(qū)域。若UFk和UBk的值大于 0，則表明序列數(shù)據(jù)呈上升趨勢。當它們超過U0.05=±1.96時，表明上升或下降趨勢顯著。

1.3.2 相關性分析 相關性分析是一種統(tǒng)計方法，用來揭示兩個或更多變量的密切程度。相關性分析可以通過散點圖和相關系數(shù)表示事物之間相關程度[21]。相關系數(shù)有正負方向，范圍從-1～1。公式為：

(7)

當r=0時表示兩變量之間無相關性；|r|<0.3表示變量微弱相關；|r|=0.5～0.8表示數(shù)據(jù)顯著相關；|r|>0.8表示數(shù)據(jù)高度相關；|r|=1表示兩個變量完全相關。利用2001-2019年三江源年均溫和年均降水數(shù)據(jù)進行分析，得到氣溫、降水、EVI與NPP的相關性程度。

1.3.3 土地覆蓋類型轉移 依據(jù)MCD12Q1影像得到森林、草地、永久濕地、農用地、城市和建筑區(qū)、雪和冰、稀疏植被、水體的空間分布數(shù)據(jù)。對各種土地利用類型面積進行統(tǒng)計，計算土地利用/覆蓋類型轉換量。一般情況下，在一段時間內土地利用的轉換情況包括3種：(1)土地轉出的部分，就是表示轉化成為其他土地利用類型；(2)土地轉入部分，表示其他土地利用類型的轉入；(3)不變部分，表示土地利用類型不變的部分。土地利用類型轉換矩陣幫助我們更加直觀監(jiān)測土地類型的變化，并表示出土地利用類型轉化的來源和去向。

(8)

式中：Aij表示的是第i行土地利用類型轉換為第j列的土地類型的面積；在其中列表示土地類型的去向，包括轉出部分和不變部分；行表示土地類型的來源，也包括轉出部分和不變部分[22]。

2 結果與分析

2.1 三江源地區(qū)EVI和NPP空間分布

三江源2001-2019年平均EVI值和NPP值分布呈現(xiàn)明顯的空間差異，整體空間格局呈現(xiàn)東南向西北遞減，NPP的值大于300 gC/(m2·a)的縣分布在三江源東部，與EVI大于0.6的縣分布基本一致(圖2，圖3)。

圖2 EVI分布Fig.2 EVI distribution

圖3 NPP分布Fig.3 NPP distribution

2.1.1 EVI和NPP的Mann-Kendall趨勢檢驗 基于三江源地區(qū)2001-2019年EVI、NPP年均值，從時間尺度上分析它們的變化趨勢。經過Mann-Kendall趨勢檢驗，得到ZEVI=3.70>2.32，ZNPP=4.16>2.32，均通過了99%的顯著性檢驗，表示2001-2019年間年均EVI、NPP值呈顯著上升趨勢(圖4，圖5)。

圖4 EVI年均M-K統(tǒng)計量曲線Fig.4 M-K statistical curve reflecting EVI dynamics between 2001-2019

圖5 NPP年均M-K統(tǒng)計量曲線Fig.5 M-K statistical curve reflecting NPP dynamics between 2001-2019

曲線UF(k)>0，說明年均EVI總體上呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，其中2006、2010-2019年均EVI上升趨勢較為明顯。UF(k)與UB(k)曲線在2001-2019年間存在多個突變點，說明EVI變化趨勢較復雜，但是2009年突變點并沒有通過5%的置信度檢驗，表明2009年EVI上升趨勢并不明顯；2011和2012年的突變點通過了5%的置信度檢驗，反映出2011年之后EVI值上升趨勢明顯(圖4)。UF(k)曲線可以看出， NPP年均值呈現(xiàn)波動上升趨勢， 2004年NPP存在下降趨勢，2014年之后NPP開始明顯上升。根據(jù)UF(k)和UB(k)曲線的突變點位置，可以將整個時間段劃分為2001-2014年緩慢增長期，2014-2019年快速增長期(圖5)。

2.1.2 EVI和NPPMann-Kendall時空變化趨勢 為了進一步探究EVI和NPP在空間上的變化，從像元尺度展開EVI和NPP的Mann-Kendall趨勢分析，將結果依據(jù)Z值劃分為嚴重退化/明顯改善(|Z|>1.64)；輕微退化/改善(1.28<=|Z|<=1.64)；穩(wěn)定不變(|Z|<1.28)。三江源EVI變化趨勢存在明顯的空間差異，EVI明顯改善的地區(qū)主要位于三江源東北部和中部，西北和東南部惡化情況較嚴重(圖6)；EVI穩(wěn)定未變的區(qū)域占整個研究區(qū)的面積比重最大，達到了42.38%；輕微改善區(qū)域占5.92%；明顯改善的面積占比34.26%，區(qū)域的植被覆蓋情況整體有所改善(表1)。三江源NPP整體改善，超過80%的面積都呈明顯改善趨勢，其中南部和中部的變化最明顯，穩(wěn)定未變的區(qū)域多位于湖泊，呈退化趨勢的面積占比僅為6.91%(圖7，表1)。

圖6 EVI的空間變化分布Fig.6 Spatial distribution of EVI

表1 NPP和EVI面積變化比例

圖7 NPP的空間變化分布Fig.7 Spatial distribution of NPP

2.2 三江源地區(qū)評價指標影像因素分析

本文選取氣候因子(年均溫度和年均降水)、年均EVI從動態(tài)角度定量與年均NPP進行相關性分析，用來衡量各個因子對NPP的影響程度，幾個因子與NPP都呈正相關，影響程度為EVI>溫度>降水，其中EVI與NPP顯著相關，溫度、降水與NPP相關性較低(圖8)。

圖8 溫度、降水、EVI與NPP散點圖Fig.8 The correlation between temperature and NPP,rainfall and NPP,NPP and EVI

2.3 三江源地區(qū)土地利用類型變化

為進一步驗證EVI和NPP趨勢分析的結果，基于2001、2019年的MCD12Q1影像，制作出2001、2019年的土地利用現(xiàn)狀圖(圖9、圖10)。三江源大部分地區(qū)都被草地覆蓋，稀疏植被主要分布在西北部，水體分布在北部，冰和雪分布在西部，農用地分布在東南部。

圖9 2001年土地利用分類專題圖Fig.9 Map of land use classification in 2001

圖10 2019年土地利用分類專題圖Fig.10 Map of land use classification in 2019

草地在研究區(qū)所占的面積比重最大，約為區(qū)域總面積的86.96%，面積約為305 211.08 km2；其次是稀疏植被，面積為38 917.38 km2；冰和雪的面積為2 020.67 km2；農用地的面積為178.30 km2；森林的面積為12.50 km2；建筑用地的面積為50.63 km2。到2019年草地的面積占比達到了87.14%，面積總共增長645.89 km2。稀疏植被的面積減少了335.8 km2；雪和冰的面積減少了194.22 km2；農用地面積減少了63.85 km2。建筑用地和森林的面積沒有發(fā)生明顯變化。各地類轉出的去向有如下特征：農用地主要轉換為草地；稀疏植被主要變?yōu)椴莸?、水體、雪和冰。從轉換矩陣的地類交換量來看，永久濕地、森林、城市和建筑區(qū)交換量相對較小(表2)。

表2 土地利用類型轉移矩陣

在植被利用類型轉化的過程中草地面積擴大，農用地的減少、冰雪面積的減少，表明植被覆蓋情況有所改善，同時也驗證了EVI和NPP變化趨勢研究結果。

3 討論

以往的研究結果表明[23-24]，區(qū)域的降水量對NPP值影響更大。但本研究發(fā)現(xiàn)，三江源地區(qū)NPP值與溫度、降水、EVI值雖然均成正相關，但相關系數(shù)影響大小為EVI>溫度>降水。造成研究結果出現(xiàn)差異有兩個方面原因：

(1)研究區(qū)域不同。有研究發(fā)現(xiàn)不同生態(tài)系統(tǒng)的NPP對降水具有不同的響應范圍，研究地點對于降水的敏感程度取決于植被獲取最大資源的能力，這些都與植被的特性有關[25-26]。研究區(qū)域的植被類型，地理環(huán)境均影響著植被凈初級生產力。在海拔較高或者氣候寒冷的高緯度地區(qū)，溫度成為NPP的主要限定因素[27]。三江源氣候寒冷且地面海拔較高，因此，NPP受溫度影響更大。

(2)數(shù)據(jù)源的差異。以往研究中使用的NPP值，是遙感影像經過波段運算得到的[28]，本研究使用MOD17-A3影像中的NPP數(shù)據(jù)進行試驗分析。數(shù)據(jù)源的不同，可能導致研究結果出現(xiàn)差異。

此外，NPP與EVI上升不僅與溫度和降水有關。結合其他學者的相關研究[29]，生態(tài)狀況的改變還會受到人類活動的影響。

國務院在2005年批準了《青海三江源自然保護區(qū)生態(tài)保護和建設總體規(guī)劃》[30]，計劃從2005年開始實施三江源生態(tài)保護建設一期工程，并于2013年對一期建設工程效果進行驗收。為了鞏固一期工程的成果，政府于2014年全面啟動三江源生態(tài)保護和建設二期工程，建設項目主要以生態(tài)保護、農牧民基礎生活設施建設和科技支撐為主。

趨勢分析結果顯示，自2005年起，研究區(qū)NPP、EVI出現(xiàn)顯著上升趨勢，與三江源生態(tài)建設工程的啟動時間基本吻合。上述分析表明，三江源地區(qū)生態(tài)狀況的好轉受到生態(tài)建設工程的影響。

4 結論

本研究通過分析2001-2019年三江源地區(qū)增強型植被指數(shù)和植被凈初級生產力的時空變化趨勢，對三源生態(tài)環(huán)境的狀況進行了評估，對溫度、降水、增強型植被指數(shù)和植被凈初級生產力進行相關性分析，討論影響研究區(qū)生態(tài)狀況的主要因素，并利用土地利用類型轉移對趨勢分析結果進行驗證。得出以下結論：

(1)在時間序列上，2001-2019年植被凈初級生產力和增強型植被指數(shù)均呈波動上升趨勢；在空間尺度上，研究區(qū)的植被凈初級生產力和增強型植被指數(shù)都有改善，且有86.06%的區(qū)域植被凈初級生產力獲得明顯改善。

(2)受生態(tài)建設工程的影響，三江源地區(qū)的農用地轉變?yōu)椴莸兀槐脱?、稀疏植被的面積縮??；草地面積擴大；植被覆蓋度情況整體有所好轉，這與趨勢分析研究結果一致。

(3)氣候因子(溫度和降水)、增強型植被指數(shù)與植被凈初級生產力均呈正相關，都在一定程度上促進植被凈初級生產力的上升，但氣候因子對植被凈初級生產力影響不大，表明人類活動對植被凈初級生產力具有更大的影響。