羅 爽,劉會(huì)玉,龔海波

1 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,南京 210023 2 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院,南京 210023 3 虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京師范大學(xué)),南京 210023 4 江蘇省地理環(huán)境演化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育建設(shè)點(diǎn),南京 210023 5 江蘇省地理信息資源開(kāi)發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210023 6 江蘇省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210023

地表植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,它不僅是連接大氣、土壤和水體等自然元素的“紐帶”,更是全球氣候變化和生態(tài)系統(tǒng)變化的重要指示器[1—2]。近年來(lái),隨著全球氣候變暖和人類活動(dòng)的加劇,監(jiān)測(cè)、理解和預(yù)測(cè)植被覆蓋對(duì)全球變化的響應(yīng)成為地球系統(tǒng)科學(xué)的核心活動(dòng)[3]。了解植被覆蓋的發(fā)展變化不僅有助于全面了解區(qū)域生態(tài)環(huán)境的演變歷史,也有利于評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)質(zhì)量從而制定可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)環(huán)境保護(hù)策略,因此對(duì)于植被覆蓋長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)變化的研究也已經(jīng)成為生態(tài)學(xué)領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)之一[4]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover,FVC)是指單位面積內(nèi)植被地上部分(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比[5],植被覆蓋的變化可以運(yùn)用植被覆蓋度的變化非常直觀地指示,而植被覆蓋度的變化則能代表陸地生態(tài)系統(tǒng)一定程度上的波動(dòng)或變化[6—7]。與此同時(shí),各種植被覆蓋狀態(tài)的空間排布與組合特征構(gòu)成其分布格局[8],研究植被覆蓋分布格局能夠充分反映植被空間分布及其在環(huán)境異質(zhì)性和干擾狀況綜合控制下的動(dòng)態(tài)變化特征[9]。

目前,針對(duì)我國(guó)植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化的研究多數(shù)采用較為簡(jiǎn)單的線性趨勢(shì)分析方法來(lái)提取其趨勢(shì)特征,包括一元線性回歸分析方法、Theil-Sen斜率與Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)合的趨勢(shì)分析法等[10],如Mu等[11],馬梓策等[12],金凱等[13]使用上述方法研究了中國(guó)植被覆蓋長(zhǎng)期變化趨勢(shì)的時(shí)空特征,發(fā)現(xiàn)了過(guò)去幾十年來(lái)我國(guó)大部分地區(qū)的植被覆蓋呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。但是普通線性分析方法認(rèn)為植被覆蓋變化趨勢(shì)在整個(gè)時(shí)期是固定不變的,有研究指出長(zhǎng)時(shí)間總趨勢(shì)可以由多個(gè)不同甚至相反的階段性趨勢(shì)組成[14—15]。針對(duì)線性趨勢(shì)分析方法的不足,我們更需要采取非線性趨勢(shì)分析方法來(lái)檢測(cè)植被覆蓋的變化[16—17]。趨勢(shì)分解法是一種有效的非線性趨勢(shì)分析方法,其中以季節(jié)性和趨勢(shì)加斷點(diǎn)檢測(cè)法(Breaks For Additive Seasonal and Trend,BFAST)應(yīng)用較普遍[10]。BFAST方法通常被用來(lái)檢測(cè)長(zhǎng)時(shí)間序列過(guò)程中趨勢(shì)的突變,從而可以將總趨勢(shì)分為若干片段[18—20],但目前也有研究使用該方法的變體BFAST01(即定義至多一個(gè)突變點(diǎn)),來(lái)對(duì)植被NDVI長(zhǎng)時(shí)間序列變化進(jìn)行趨勢(shì)分類[21—22]。為了強(qiáng)化植被覆蓋長(zhǎng)期變化趨勢(shì)的提取從而全面認(rèn)識(shí)植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化特征,對(duì)其進(jìn)行非線性趨勢(shì)研究并進(jìn)行歸類分析是很有必要的。

我國(guó)幅員遼闊,自然條件復(fù)雜多樣,而隨著近年來(lái)全球氣候變化和人類活動(dòng)的加劇,尤其是在全球變暖、城市化迅速發(fā)展及20世紀(jì)末以來(lái)開(kāi)展了大規(guī)模的生態(tài)恢復(fù)工程的大背景下,我國(guó)的植被覆蓋經(jīng)歷了復(fù)雜的變化,但是針對(duì)植被覆蓋長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的研究仍存在一些不足。首先,關(guān)于全國(guó)尺度植被覆蓋變化的宏觀格局認(rèn)識(shí)仍較為缺乏,尤其是長(zhǎng)時(shí)間尺度的時(shí)空變化特征更是鮮有報(bào)道[23]。其次,現(xiàn)有研究較少關(guān)注到植被覆蓋長(zhǎng)期變化中階段性細(xì)節(jié)過(guò)程,因此往往會(huì)忽略其中可能存在的突變和趨勢(shì)轉(zhuǎn)換,最終會(huì)低估或者高估趨勢(shì)變化帶來(lái)的植被退化的風(fēng)險(xiǎn)。最后,現(xiàn)有研究多針對(duì)分級(jí)的植被覆蓋度進(jìn)行分布格局動(dòng)態(tài)變化分析[24],少有研究探究不同植被覆蓋變化趨勢(shì)的空間格局?；谝陨险J(rèn)識(shí),我們更加關(guān)注過(guò)去幾十年間我國(guó)植被覆蓋的非線性變化過(guò)程,以識(shí)別其在何時(shí)何地發(fā)生了何種具體變化。本研究使用BFAST01方法結(jié)合GLASS FVC產(chǎn)品數(shù)據(jù),檢測(cè)了1982—2018年期間全國(guó)尺度的植被覆蓋非線性變化趨勢(shì),并將一元線性回歸分析法得到的結(jié)果與之對(duì)比,輔以空間格局分析,從而全面地評(píng)估了我國(guó)地表植被覆蓋長(zhǎng)期變化趨勢(shì)特征,可以為我國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作和生態(tài)文明建設(shè)的開(kāi)展提供相應(yīng)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)來(lái)自于全球陸表特征參量(GLASS)系列數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度產(chǎn)品(http://www.glass.umd.edu/),時(shí)間分辨率為8d,空間分辨率為0.05°。GLASS FVC產(chǎn)品利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生產(chǎn)而成[25], 它具有覆蓋全球的完整長(zhǎng)時(shí)間系列數(shù)據(jù)并且適合植被覆蓋趨勢(shì)變化的研究[11],其精度也被證明高于同類產(chǎn)品[26]。下載得到1982—2018年共37年GLASS FVC數(shù)據(jù),采用均值法得到年度FVC值以供后續(xù)方法的代入。圖1為我國(guó)1982—2018年FVC多年均值分布示意圖。

圖1 中國(guó)1982—2018年植被覆蓋度多年均值空間分布Fig.1 Spatial distribution of annual mean FVC in China from 1982—2018FVC:植被覆蓋度 Fractional vegetation cover

1.2 研究方法

1.2.1線性回歸趨勢(shì)分析法

基于最小二乘法的一元線性回歸方法是常用的線性趨勢(shì)分析法,可以逐像元計(jì)算時(shí)序范圍內(nèi)的空間分異特性來(lái)反映植被的整體空間變化規(guī)律[4],但它只能夠分析存在于長(zhǎng)時(shí)間序列中的植被總體變化趨勢(shì)和變化量,往往會(huì)忽略植被長(zhǎng)期變化過(guò)程中的細(xì)節(jié)信息,不能夠用來(lái)檢測(cè)植被的階段性變化過(guò)程、季節(jié)性變化或者突變情況,更不能夠確定植被變化發(fā)生的時(shí)刻[10]。其計(jì)算公式如下：

(1)

式中,Slope為植被覆蓋變化趨勢(shì)斜率；n為研究年份數(shù)目,本文為37；FVCi為第i年的植被覆蓋度值。Slope>0表示植被覆蓋增加趨勢(shì),即呈現(xiàn)改善狀態(tài)；Slope<0表示植被覆蓋減少趨勢(shì),即呈現(xiàn)退化狀態(tài)。

1.2.2BFAST方法

BFAST利用分段線性趨勢(shì)和季節(jié)性模型將時(shí)間序列分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和殘差組分,并能檢測(cè)趨勢(shì)和季節(jié)性成分的突變[27]。假設(shè)一個(gè)加法的分解模型可以迭代出與趨勢(shì)和季節(jié)性相匹配的分段線性模型[20],該模型的算法形式為:

Yt=Tt+St+et,t=1,...,n

(2)

式中,Yt為t時(shí)觀測(cè)到的值,Tt為趨勢(shì)組分,St為季節(jié)性組分,et為殘差組分。

BFAST01則是改進(jìn)過(guò)的BFAST方法,它檢測(cè)趨勢(shì)中最有影響力的一個(gè)突變以將趨勢(shì)分為前后兩段而不是多個(gè)較小趨勢(shì)[15]。在代入年度時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí),模型不用考慮季節(jié)組分而僅有趨勢(shì)組分和殘差組分,并且使用不同的結(jié)構(gòu)變化試驗(yàn)以檢測(cè)趨勢(shì)和突變的顯著性,如果任何一個(gè)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)性顯著變化(P<0.05)則檢測(cè)為趨勢(shì)的突變點(diǎn)[21]。BFAST及BFAST01程序需要在R環(huán)境中運(yùn)行,相關(guān)程序包下載于https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/。將1982—2018年共計(jì)37a的中國(guó)年度FVC柵格數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列后代入BFAST01程序進(jìn)行檢測(cè),設(shè)置突變檢驗(yàn)方式為4種,并將最小趨勢(shì)段長(zhǎng)度設(shè)置為7a,其他參數(shù)均為默認(rèn)。在進(jìn)行分析時(shí),考慮植被覆蓋變化趨勢(shì)的顯著性,將計(jì)算得到前后段趨勢(shì)都不顯著的柵格定義為非顯著趨勢(shì)并單獨(dú)歸類。

為了進(jìn)一步呈現(xiàn)BFAST01對(duì)于植被覆蓋變化的檢測(cè)效果,本研究重點(diǎn)關(guān)注趨勢(shì)突變點(diǎn)和前后兩段趨勢(shì)的特征,對(duì)像元計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分類分析。綜合de Jong[15]和Higginbottom[21]的研究,最終將BFAST01檢測(cè)得到的植被覆蓋變化趨勢(shì)類型分為6類,如表1和圖2所示。

表1 BFAST01檢測(cè)得到植被覆蓋變化趨勢(shì)類型結(jié)果

1.2.3空間分布格局分析

對(duì)于BFAST01所檢測(cè)出來(lái)的趨勢(shì)類型結(jié)果,為了進(jìn)一步分析其像元尺度分布的規(guī)律性,可以借用景觀生態(tài)學(xué)相關(guān)的景觀指數(shù)來(lái)計(jì)算和分析格局。分布格局通常指的是不同形狀、大小、屬性的景觀斑塊的空間結(jié)構(gòu)特征,是景觀異質(zhì)性在空間上的綜合表現(xiàn),也是不同類型的生態(tài)過(guò)程在不同尺度上作用的結(jié)果[28]。景觀指數(shù)是高度量化的可以表達(dá)分布格局的信息,因此景觀指數(shù)可以充分反映景觀斑塊的變化情況,能夠在雜亂的斑塊鑲嵌中探索出一定的分布規(guī)律。參照有關(guān)研究[29],在景觀指數(shù)計(jì)算軟件Fragstats4.2中選取相應(yīng)指標(biāo),所選指標(biāo)及其取值范圍、景觀生態(tài)學(xué)含義如表2所示。本研究借鑒了景觀格局指數(shù)從景觀和趨勢(shì)類型兩個(gè)層次來(lái)分析植被覆被變化趨勢(shì)的空間格局,在類型層面選取的指數(shù)著重考慮不同植被覆蓋趨勢(shì)類型的斑塊特質(zhì),而在景觀層面注重分析植被覆蓋變化趨勢(shì)整體的分布格局和多樣性。

圖2 BFAST01檢測(cè)得到植被覆蓋變化趨勢(shì)類型示意圖Fig.2 The figures of different types of vegetation cover change detected by BFAST01

表2 選取景觀指數(shù)的取值范圍和景觀生態(tài)學(xué)含義

2 結(jié)果與分析

2.1 我國(guó)長(zhǎng)時(shí)間尺度植被覆蓋變化趨勢(shì)分析

2.1.1線性趨勢(shì)

采用一元線性回歸趨勢(shì)分析法對(duì)我國(guó)1982—2018年FVC數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。結(jié)果如圖3所示,69.82%的像元呈現(xiàn)顯著改善趨勢(shì),而僅有4.61%的像元呈現(xiàn)顯著退化趨勢(shì)(P<0.05)。同時(shí),還有25.57%的像元呈現(xiàn)非顯著趨勢(shì)。植被覆蓋變化顯著改善趨勢(shì)在我國(guó)的北方地區(qū)呈現(xiàn)大范圍連續(xù)分布,而在南方地區(qū)雖然分布較為分散但也占較大面積；顯著退化趨勢(shì)集中分布在東南沿海地帶和中東部平原地區(qū),尤以京津冀、長(zhǎng)三角、閩東南和珠三角這些城市化高度發(fā)展的地區(qū)為代表；非顯著趨勢(shì)主要集中在內(nèi)蒙古高原中東部和大興安嶺南部地區(qū),此外在西藏的東南部、四川盆地中部及我國(guó)南方部分地區(qū)植被覆蓋變化也不顯著。

圖3 1982—2018年我國(guó)FVC線性變化趨勢(shì)空間分布及占比Fig.3 Spatial distribution and proportion of FVC linear trends in China from 1982 to 2018

2.1.2非線性趨勢(shì)

通過(guò)使用BFAST01算法對(duì)我國(guó)1982—2018年植被覆蓋度數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和檢驗(yàn),得到了不同的植被覆蓋非線性變化趨勢(shì)類型空間分布示意圖,結(jié)果如圖4所示。其中,20.19%的地區(qū)趨勢(shì)類型為非顯著。顯著趨勢(shì)中,區(qū)域面積占比達(dá)到33.58%的單調(diào)型增加最多,其次為占比22.91%的中斷型增加,第三為占比14.62%的由減到增；單調(diào)型減少、中斷型減少和由增到減占比相對(duì)較少,依次為1.82%、2.68%和4.20%。由此可見(jiàn),非線性趨勢(shì)檢測(cè)結(jié)果分類明確且不同類型之間也存在較大差異,若僅僅考慮線性趨勢(shì)變化,將不能正確評(píng)估趨勢(shì)發(fā)生的變化。同時(shí),單調(diào)型增加、中斷型增加和由減到增依次是占比最多的三種趨勢(shì)類型,充分表明了我國(guó)1982—2018年期間大部分地區(qū)植被覆蓋的改善狀況。但是,也有部分地區(qū)存在植被覆蓋減少的趨勢(shì),潛在的植被退化風(fēng)險(xiǎn)不可忽視。

從空間分布來(lái)看,和線性趨勢(shì)相似的是,內(nèi)蒙古中東部地區(qū)趨勢(shì)集中表現(xiàn)為非顯著,此外在南方地區(qū)非顯著趨勢(shì)也存在不同程度的鑲嵌分布。單調(diào)型增加是最主要的趨勢(shì)類型,其重點(diǎn)分布于華中地區(qū)如湖北省、河南省和陜西省,此外青藏高原的中西部、內(nèi)蒙古高原南部以及天山山脈也有集中分布,這些地區(qū)的植被覆蓋未經(jīng)受明顯負(fù)面干擾甚至有過(guò)短期迅速綠化從而表現(xiàn)出長(zhǎng)期改善的趨勢(shì)。單調(diào)型減少趨勢(shì)多集中分布于東南沿海和海南沿海地帶,而這些地區(qū)的植被覆蓋未曾表現(xiàn)出改善趨勢(shì)。中斷型增加趨勢(shì),即植被覆蓋在長(zhǎng)期逐漸改善的情況下經(jīng)受了某些負(fù)面干擾因而出現(xiàn)短期的退化,該趨勢(shì)呈現(xiàn)大范圍集中分布的特點(diǎn),在北方地區(qū)形成以黃土高原東部、山西省、河北省和東北平原的連續(xù)分布,在南方地區(qū)的四川盆地和云貴高原地區(qū)形成另一連續(xù)分布。中斷型減少趨勢(shì)類型較少,分散分布于其他趨勢(shì)內(nèi),在藏東南地區(qū)存在小規(guī)模集中分布,說(shuō)明該地區(qū)的植被覆蓋曾因外界環(huán)境條件好轉(zhuǎn)出現(xiàn)了短期的變綠。由增到減趨勢(shì)多分布于青藏高原中東部地區(qū),在蘇、皖地區(qū)也有部分集中。由減到增趨勢(shì)在青海省東部和陜西省中部存在部分集中,在東北地區(qū)形成大范圍集中分布,該種反轉(zhuǎn)實(shí)則代表了植被生態(tài)環(huán)境條件由差變好。

2.1.3非線性趨勢(shì)與線性趨勢(shì)對(duì)比

在空間分布上,可以發(fā)現(xiàn)兩種檢測(cè)方式都指示了內(nèi)蒙古中東部地區(qū)植被長(zhǎng)期未發(fā)生顯著改變,并且東南沿海地區(qū)有著明顯的植被退化進(jìn)程。但是線性趨勢(shì)結(jié)果所指示的顯著改善區(qū)域?qū)?yīng)的非線性趨勢(shì)實(shí)際上多為單調(diào)型增加、中斷型增加和由減到增,如在四川盆地的東部、重慶、華中地區(qū)和黃土高原等地的顯著改善趨勢(shì)則經(jīng)歷了一次重要突變,整體增長(zhǎng)趨勢(shì)遭遇短期中斷。而在青海、吉林和黑龍江等地區(qū)的植被改善過(guò)程則可能是原先的退化趨勢(shì)轉(zhuǎn)變而來(lái),因此用單一的線性趨勢(shì)來(lái)描述植被覆蓋變化掩蓋了其經(jīng)歷的具體細(xì)節(jié)性過(guò)程。

針對(duì)線性趨勢(shì)分析法和BFAST01方法得到的結(jié)果,為了進(jìn)一步展現(xiàn)我國(guó)長(zhǎng)時(shí)間尺度植被覆蓋非線性變化趨勢(shì)與線性變化趨勢(shì)檢測(cè)結(jié)果的差異,現(xiàn)對(duì)兩者不同趨勢(shì)類型的轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行分析,如表3所示。

由表3可以看出,線性趨勢(shì)分析方法和BFAST01非線性趨勢(shì)分析方法檢測(cè)結(jié)果存在明顯的差異。線性趨勢(shì)中的非顯著趨勢(shì)只有58%仍為BFAST01方法的非顯著趨勢(shì),其次則有15%和13%被檢測(cè)為中斷型增加和由減到增；而顯著退化趨勢(shì)只有36%被BFAST01方法定義為單調(diào)型減少,這是線性減少趨勢(shì)轉(zhuǎn)化最多的非線性趨勢(shì)類型；與此同時(shí),顯著改善趨勢(shì)轉(zhuǎn)化非線性趨勢(shì)類型當(dāng)中,盡管最多的是單調(diào)型增加達(dá)到了44%,然而中斷型增加和由減到增的面積也分別高達(dá)25%和14%。因此,BFAST01方法不僅檢測(cè)出了總體趨勢(shì),還包含了中斷和轉(zhuǎn)換等突變現(xiàn)象,這是普通線性回歸方法所不能做到的,即線性趨勢(shì)方法無(wú)法揭示植被覆蓋長(zhǎng)期變化中的細(xì)節(jié)。

2.2 植被覆蓋趨勢(shì)突變年份

在得到我國(guó)1982—2018年植被覆蓋變化不同的非線性趨勢(shì)類型的同時(shí),提取趨勢(shì)突變(即趨勢(shì)中斷和轉(zhuǎn)換)的年份(圖5),并進(jìn)一步對(duì)各趨勢(shì)類型發(fā)生突變的年份進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表4)。本文所定義的單調(diào)型變化包括未檢測(cè)出明顯突變和檢測(cè)出1個(gè)明顯突變的兩種子類型,其中有突變的子類型在數(shù)據(jù)處理時(shí)跟其他類型一同提取了改變時(shí)間,并繪制在圖5中,對(duì)照?qǐng)D4可確定單調(diào)型增加/減少地區(qū)其趨勢(shì)發(fā)生改變的時(shí)間。由圖5可知,植被覆蓋變化趨勢(shì)發(fā)生突變的時(shí)間分布呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。如在南方地區(qū)趨勢(shì)改變多發(fā)生于2000年之后；山西省、陜西省及黃土高原一帶趨勢(shì)改變多發(fā)生在20世紀(jì)90年代末期,東北地區(qū)情況與之類似但同時(shí)也存在著發(fā)生于2000—2005年期間的大規(guī)模趨勢(shì)改變；四川盆地東部及云貴高原地區(qū)在2009年左右發(fā)生了一個(gè)大范圍集中性植被覆蓋變化趨勢(shì)改變過(guò)程。

由表4可知,單調(diào)型增加發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于1994—1999年和2006—2011年間,而單調(diào)型減少發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于21世紀(jì)初期；中斷型增加發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于2000年后,而中斷型減少趨勢(shì)發(fā)生突變的時(shí)間多集中于2006—2011年間；由增到減趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)間明顯集中于2005年后,而由減到增趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)間集中于20世紀(jì)90年代后期。由每6年各趨勢(shì)發(fā)生改變占比可以看出,盡管2000—2005年的改變量(26.22%)同1994—1999年(24.99%)的相差不大,但整體上2000年后發(fā)生的改變(57.51%)多于2000年前的(42.49%),尤其是2006—2011年間的改變量(31.29%)接近總體的三分之一,結(jié)合各趨勢(shì)占比情況可知中斷型增加、由減到增和含突變的單調(diào)型增加趨勢(shì)對(duì)2000年后我國(guó)植被覆蓋發(fā)生的趨勢(shì)改變有主導(dǎo)作用。

2.3 植被覆蓋非線性變化趨勢(shì)類型分布格局

為了分析通過(guò)BFAST01所檢測(cè)出來(lái)的我國(guó)植被覆蓋非線性變化趨勢(shì)類型的空間分布情況,在Fragstats 4.2軟件中分別從景觀和趨勢(shì)類型兩個(gè)不同層面計(jì)算了不同的景觀指數(shù)(表5)。

1、2、3、4、5、6、7依次代表單調(diào)型增加、單調(diào)型減少、中斷型增加、中斷型減少、由增到減、由減到增和非顯著趨勢(shì)類型斑塊

首先,從景觀層面來(lái)看,總共有51029個(gè)斑塊,對(duì)應(yīng)著我國(guó)面積約790萬(wàn)km2存在植被覆蓋的土地；景觀分離度指數(shù)(SPLIT)較低而凝聚度指數(shù)(COHESION)接近100說(shuō)明整體植被趨勢(shì)類型的分布格局較聚合,但同時(shí)蔓延度指數(shù)(CONTAG)不高說(shuō)明不同趨勢(shì)類型之間的連通度低,且趨勢(shì)類型分布有一定破碎度,格局異質(zhì)性較高；Shannon′s多樣指數(shù)(SHDI)不高僅為1.6111,而Shannon′s均勻指數(shù)(SHEI)0.8280接近于1,表明了趨勢(shì)類型的多樣性較小,并且主導(dǎo)趨勢(shì)類型的優(yōu)勢(shì)度不高。

其次,從趨勢(shì)類型層面來(lái)看,非顯著趨勢(shì)的斑塊個(gè)數(shù)最多而單調(diào)減少的最少；平均斑塊面積(AREA_MN)最大的是單調(diào)型增加斑塊,是中斷型減少斑塊的8.75倍,說(shuō)明單調(diào)型增加分布比較集中斑塊面積比較大,中斷型斑塊的面積小,分布離散；最大斑塊指數(shù)(LPI)表明了某類斑塊中面積最大的斑塊個(gè)體占總景觀的比例,單調(diào)型增加斑塊的該指數(shù)為11.5349遠(yuǎn)大于其他類型斑塊,說(shuō)明存在一個(gè)大范圍集中連片的單調(diào)型增加趨勢(shì)；斑塊密度(PD)最大的是由減到增,同時(shí)它的平均斑塊面積和最大斑塊面積比較大,說(shuō)明了它存在大面積連片的斑塊外,還存在大量的小斑塊分布；景觀形狀指數(shù)(LSI)當(dāng)中,單調(diào)型增加趨勢(shì)大于單調(diào)型減少,中斷型增加大于中斷型減少,由減到增大于由增到減,說(shuō)明近幾十年來(lái)植被增加趨勢(shì)斑塊形狀趨于復(fù)雜化；聚合度指數(shù)(AI)最高的是單調(diào)型增加斑塊,可知其斑塊較聚合連通性最好,相反,單調(diào)減小的聚合度指數(shù)最小其分布最不緊湊。結(jié)合圖4,還可以發(fā)現(xiàn)北方地區(qū)不同趨勢(shì)的聚集性較強(qiáng),而南方地區(qū)分布則較為分散景觀離散程度十分顯著,這應(yīng)該與聚合度指數(shù)較高的單調(diào)型增加、中斷型增加等類型斑塊在北方地區(qū)集中分布有關(guān)。

從總體趨勢(shì)變化類型來(lái)看,又可將植被覆蓋的趨勢(shì)歸成兩種類型,即改善趨勢(shì)類型(單調(diào)型增加,中斷型增加,由減到增)和退化趨勢(shì)類型(單調(diào)型減少,中斷型減少,由增到減)。一方面,改善趨勢(shì)類型不僅其斑塊數(shù)量是退化趨勢(shì)類型的2—4倍,且其平均斑塊面積也遠(yuǎn)大于后者,說(shuō)明了植被覆蓋發(fā)生改善斑塊呈現(xiàn)大面積集中的分布,而發(fā)生退化斑塊呈現(xiàn)出小范圍零散分布。另一方面,改善型斑塊的斑塊密度和聚集度約是退化型斑塊的兩倍,表明除了一些聚集的大斑塊外,仍然存在大量鑲嵌分布的小面積斑塊,使格局具有一定破碎分布特征。同時(shí),改善型斑塊的形狀指數(shù)都比退化型斑塊的高,這表明改善型斑塊的形狀較為復(fù)雜,可能受外界的干擾比較強(qiáng)烈。

3 討論

自20世紀(jì)80年代以來(lái),中國(guó)的植被覆蓋呈現(xiàn)顯著的綠化[30],尤其有研究指出2000年后僅中國(guó)的森林面積增加量就貢獻(xiàn)了世界植被覆蓋變綠量的10%[31],而本研究中使用線性趨勢(shì)方法相應(yīng)得到植被覆蓋主要呈現(xiàn)顯著改善(69.82%)的態(tài)勢(shì)。但是,不能據(jù)此認(rèn)定我國(guó)的植被覆蓋一直呈現(xiàn)出變綠的增長(zhǎng)形勢(shì),因?yàn)閱我坏木€性方法仍然無(wú)法持續(xù)真實(shí)地體現(xiàn)植被覆蓋的變化。全球尺度上已有利用不同非線性趨勢(shì)方法的研究[15,32]證明,若簡(jiǎn)單假定長(zhǎng)時(shí)間序列內(nèi)植被覆蓋的增長(zhǎng)速率不變則會(huì)掩蓋其階段性退化的事實(shí),而采用BFAST01方法就是為了進(jìn)一步揭示我國(guó)過(guò)去幾十年間植被覆蓋變化過(guò)程中存在著的中斷以及趨勢(shì)轉(zhuǎn)換等現(xiàn)象。首先,先前的研究存在一定局限性,例如金凱等[13]對(duì)我國(guó)1982—2015年的植被生長(zhǎng)季NDVI值進(jìn)行了研究,將植被覆蓋變化的線性增減趨勢(shì)按速率進(jìn)行了分級(jí)并發(fā)現(xiàn)72.7%的地區(qū)呈現(xiàn)增加趨勢(shì),本文研究則發(fā)現(xiàn)其結(jié)果中的華北和南方部分地區(qū)呈現(xiàn)的增加趨勢(shì)實(shí)際上存在一次短期顯著退化,對(duì)應(yīng)為本文的中斷型增加趨勢(shì),而在東北地區(qū)呈現(xiàn)的減少趨勢(shì)在本研究結(jié)果中實(shí)際上檢測(cè)為由減到增趨勢(shì)。劉憲鋒等[23]使用了分段線性回歸趨勢(shì)來(lái)研究1982—2012年中國(guó)區(qū)域的植被覆蓋變化情況,注意到了1997年前后我國(guó)植被覆蓋總體變化趨勢(shì)的差異并以此為界探討了不同地區(qū)在兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的增減情況,但是將全國(guó)尺度趨勢(shì)的轉(zhuǎn)變點(diǎn)代入像元尺度趨勢(shì)并不一定符合區(qū)域的實(shí)際情況,因此BFAST01方法逐像元提取趨勢(shì)斷點(diǎn)進(jìn)行趨勢(shì)分解可以證明是有效的。其次,與前人對(duì)植被覆蓋分段線性提取趨勢(shì)所得結(jié)果[23,32—33]相比,本研究不僅檢測(cè)了植被增長(zhǎng)和退化趨勢(shì)之間的轉(zhuǎn)換,還關(guān)注到了長(zhǎng)期變化過(guò)程中的趨勢(shì)中斷性突變,最后呈現(xiàn)出類別化的結(jié)果更有利于我們準(zhǔn)確定位在何時(shí)何地發(fā)生何種變化。

從本研究得到的不同非線性變化趨勢(shì)類別結(jié)果來(lái)看,單調(diào)型增加趨勢(shì)(33.58%)是主導(dǎo)的植被覆蓋變化類型并且分布最廣,這主要因一方面全球變化背景下我國(guó)植被對(duì)氣候條件的改善發(fā)生顯著響應(yīng),另一方面我國(guó)實(shí)施的生態(tài)環(huán)境工程措施對(duì)于2000年來(lái)大規(guī)模的植被恢復(fù)和改善有重要影響[31]。中斷型增加趨勢(shì)占比(22.91%)也超過(guò)20%,形成黃土高原至東北平原、四川盆地和云貴高原地區(qū)的連續(xù)分布,發(fā)生時(shí)間多為2006—2011年期間,有研究顯示這可能是由多年降水變化引起的干擾導(dǎo)致[4]。區(qū)域尺度氣候條件的不利改變會(huì)導(dǎo)致植被覆蓋出現(xiàn)退化,也就意味著氣候變化會(huì)造成植被覆蓋持續(xù)趨勢(shì)發(fā)生中斷[15],若僅使用線性趨勢(shì)(圖3)來(lái)看的話則更關(guān)注其前后接續(xù)增長(zhǎng)而忽略掉這一次短期減少過(guò)程。中斷型減少(2.68%)占比多于最少的單調(diào)型減少類型(1.82%),空間分布和趨勢(shì)改變時(shí)間都較為分散,其變化過(guò)程中的突增現(xiàn)象可能是水熱條件改善所致[14],比如黃河流域河套地區(qū)降水的階段性增多引起植被的增加[34]。仍然不可忽視的是,植被覆蓋的確存在由增到減的趨勢(shì)反轉(zhuǎn)(4.20%),例如在青藏高原的三江源地區(qū)植被覆蓋檢測(cè)到發(fā)生在2009年左右的改變,這可能是極端天氣導(dǎo)致了該地區(qū)的植被覆蓋波動(dòng)下降[35]。與此同時(shí),近年來(lái)人類活動(dòng)因素對(duì)于植被覆蓋變化的影響越來(lái)越顯著[23],人類對(duì)地表進(jìn)行改造使得植被覆蓋發(fā)生劇烈變化。經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的快速城市化和城市用地?cái)U(kuò)張進(jìn)程導(dǎo)致了植被覆蓋的破壞,這體現(xiàn)為人類侵占耕地、毀林開(kāi)荒以及環(huán)境破壞等造成了植被覆蓋長(zhǎng)期的持續(xù)退化和短時(shí)間的快速衰減,同時(shí)也是東南沿海地區(qū)植被覆蓋持續(xù)減少、華中及蘇皖部分地區(qū)植被覆蓋2000年來(lái)由增到減的主要人為原因。不過(guò),為了應(yīng)對(duì)不斷出現(xiàn)的環(huán)境問(wèn)題我國(guó)開(kāi)展了一系列大規(guī)模生態(tài)建設(shè)和修復(fù)工程,這遏制了植被退化趨勢(shì)并使植被覆蓋出現(xiàn)階段性、范圍性的改善。20世紀(jì)90年代末及21世紀(jì)以來(lái),我國(guó)開(kāi)展了“三北”防護(hù)林建設(shè)、退耕還林(草)、天然林保護(hù)和退牧還草等生態(tài)工程。結(jié)合圖4和圖5可知,我國(guó)西北和內(nèi)蒙古東部地區(qū)的植被在2000年左右發(fā)生了明顯改善,相應(yīng)地東北、黃土高原、青海等地區(qū)植被覆蓋也發(fā)生了較為聚集的由減到增類型(14.62%)的趨勢(shì)轉(zhuǎn)變,表明生態(tài)保護(hù)、恢復(fù)工程的開(kāi)展對(duì)這些增長(zhǎng)有重要貢獻(xiàn)[31,36]。

整體格局上來(lái)看,由于面積占比較大的植被覆蓋改善趨勢(shì)型的斑塊數(shù)量、平均斑塊面積、形狀指數(shù)以及聚合度等指數(shù)都大于退化型,表明了改善型斑塊呈現(xiàn)大范圍聚集分布、形狀復(fù)雜且受外界條件影響較大的特點(diǎn),這證實(shí)氣候變化和人類活動(dòng)的作用對(duì)我國(guó)植被覆蓋影響是顯著的。像元尺度上來(lái)看,各種趨勢(shì)類型破碎分布,致使主導(dǎo)趨勢(shì)類型的優(yōu)勢(shì)度下降。已有研究[37—38]指出外界驅(qū)動(dòng)力不僅使得過(guò)去幾十年來(lái)我國(guó)植被有大范圍改善的情況,區(qū)域性事件如夏季降水減少和土地利用方式的改變對(duì)植被覆蓋造成干擾,這可能促使各趨勢(shì)類型形成分布不均的現(xiàn)象。所以,在改善型趨勢(shì)呈現(xiàn)大面積集中分布的特征下,眾多小面積且零散的趨勢(shì)使整體分布格局形成一定的空間異質(zhì)性,顯示了區(qū)域尺度上植被覆蓋經(jīng)歷的變化實(shí)際更加多樣,相關(guān)因素的作用機(jī)制也更為復(fù)雜。相比于前人針對(duì)我國(guó)長(zhǎng)時(shí)間植被覆蓋變化趨勢(shì)的研究[13,23],通過(guò)景觀生態(tài)學(xué)中的方法定量分析了趨勢(shì)的格局,更客觀的評(píng)估了其空間上的分布規(guī)律。

綜上所述本文認(rèn)為,一方面,在全球變暖背景下,氣溫的升高使植被生長(zhǎng)周期變長(zhǎng)從而有利于植被綠化,因此植被覆蓋會(huì)出現(xiàn)持續(xù)性的增加過(guò)程,這也是單調(diào)型增加、中斷型增加和由減到增趨勢(shì)類型占比大的主要原因。此外,氣候條件的波動(dòng)還會(huì)引起植被覆蓋變化出現(xiàn)突變,導(dǎo)致趨勢(shì)的持續(xù)性中斷。另一方面,近年來(lái)人類活動(dòng)因素對(duì)于植被覆蓋變化的影響越來(lái)越顯著,人類對(duì)地表進(jìn)行改造從而使得植被覆蓋發(fā)生變化,城市化過(guò)程加劇了部分地區(qū)植被的持續(xù)性或階段性退化,而我國(guó)開(kāi)展的植樹(shù)造林、退耕還林等大規(guī)模生態(tài)環(huán)境工程則對(duì)于其改善有著重要影響。

4 結(jié)論

本文從植被覆蓋非線性變化趨勢(shì)角度出發(fā),通過(guò)BFAST方法結(jié)合GLASS FVC數(shù)據(jù)針對(duì)我國(guó)1982—2018年的植被覆蓋情況進(jìn)行了研究分析,重點(diǎn)關(guān)注其長(zhǎng)期變化過(guò)程中存在的非線性趨勢(shì)及突變現(xiàn)象,經(jīng)過(guò)前文結(jié)果分析和討論,得到的主要結(jié)論如下：

(1)BFAST方法的檢測(cè)結(jié)果揭示了我國(guó)植被覆蓋存在的非線性變化趨勢(shì)。如黃土高原等地經(jīng)歷了一次短期退化、青藏高原中東部等地從增加到減少趨勢(shì)以及青海和東北等地區(qū)的從退化到改善過(guò)程。將所得結(jié)果進(jìn)行類型劃分,其中：?jiǎn)握{(diào)型增加類型占比最多,達(dá)到33.58%,主要分布在內(nèi)蒙古、陜西、河南等地；單調(diào)型減少類型占比1.82%,主要分布在東南沿海地區(qū)；中斷型增加類型占比22.91%,主要分布在四川盆地東部和華北地區(qū)；中斷型減少類型占比2.68%,主要分布在青藏高原東南部；由增到減類型占比4.20%,主要分布在青海、陜西等地；由減到增類型占比14.62%,主要分布在青海、吉林等地。大范圍的植被覆蓋增加趨勢(shì)充分反映了我國(guó)過(guò)去幾十年植被的改善,但同時(shí)存在的植被覆蓋減少趨勢(shì)表明潛在的植被退化風(fēng)險(xiǎn)仍不可忽視。

(2)不同趨勢(shì)類型發(fā)生突變和趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的時(shí)間有所差異?？傮w上1988—1999年間發(fā)生的改變較少,而2000—2011年間發(fā)生的改變較多。單調(diào)型增加發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于1994—1999年和2006—2011年間,而單調(diào)型減少發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于21世紀(jì)初期；中斷型增加發(fā)生趨勢(shì)突變的時(shí)間多集中于2000年后,而中斷型減少趨勢(shì)發(fā)生突變的時(shí)間多集中于2006—2011年間；由增到減趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)間明顯集中于2005年后,而由減到增趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)間集中于20世紀(jì)90年代后期。

(3)趨勢(shì)分布格局在全國(guó)尺度上呈現(xiàn)一定規(guī)律性,但整體又有一定破碎度且趨勢(shì)分布異質(zhì)性較大。相比于植被覆蓋退化趨勢(shì)類型斑塊(單調(diào)型減少,中斷型減少,由增到減),改善趨勢(shì)類型斑塊(單調(diào)型增加,中斷型增加,由減到增)呈現(xiàn)大聚集,小分散的特點(diǎn),且具有復(fù)雜的形狀。因此,區(qū)域尺度上植被覆蓋經(jīng)歷的變化實(shí)際是復(fù)雜多樣的,經(jīng)受的干擾較為顯著,反映了區(qū)域性事件會(huì)深刻影響其變化過(guò)程。

本文將我國(guó)1982—2018年植被覆蓋的變化情況從非線性趨勢(shì)角度進(jìn)行了探討,但仍然存在一些不確定性。有研究指出在植被覆蓋呈現(xiàn)出長(zhǎng)期較強(qiáng)的退化狀態(tài)時(shí)植被指數(shù)才能檢測(cè)出顯著的減少趨勢(shì)[39],因此本研究使用BFAST01方法進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間植被覆蓋變化趨勢(shì)檢測(cè)時(shí),可能存在將不顯著的減少趨勢(shì)被定義為持續(xù)性增加趨勢(shì)或是一段增加趨勢(shì)的情況,有待進(jìn)一步揭示植被覆蓋變化的原因。