鄧 歡，周應(yīng)慧，李應(yīng)蕓，周路遙

昭通學(xué)院 地理科學(xué)與旅游學(xué)院，云南昭通 657000

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，對全球能量循環(huán)和物質(zhì)生物化學(xué)循環(huán)具有重要影響。而流域內(nèi)的植被覆蓋狀況會直接影響流域內(nèi)降水的節(jié)流、土壤侵蝕、流域匯水速度、河流水量和含沙量等因子。赤水河是長江上游一級支流，是長江上游重要的生態(tài)屏障，流域內(nèi)山高坡陡、巖溶地貌廣泛發(fā)育、石漠化嚴重、土地貧瘠、人口承載力小、生態(tài)環(huán)境脆弱。近30年來，由于人類對赤水河流域土地進行大規(guī)模、不合理的開發(fā)利用，嚴重破壞了赤水河的生態(tài)環(huán)境及河流水質(zhì)[1]。因此，探討流域內(nèi)的植被覆蓋空間分布格局與土地利用的響應(yīng)關(guān)系，對該區(qū)域的水土流失預(yù)警、土壤侵蝕治理、土地利用規(guī)劃、河流水質(zhì)及生態(tài)環(huán)境保護等具有重要的現(xiàn)實意義。

遙感地物監(jiān)測的方法相較于傳統(tǒng)地物監(jiān)測方法，優(yōu)勢在于能夠快速、大面積評估植被分布格局及土地利用變化的響應(yīng)關(guān)系，在監(jiān)測植被及土地利用分類方面已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用[2-7]。任揚航等[8]基于MOD13Q1數(shù)據(jù)集、DEM數(shù)據(jù)以及中梁山地區(qū)多期土地覆蓋數(shù)據(jù)，探討了中梁山地區(qū)土地利用和地形同植被覆蓋度間的響應(yīng)機制。張軍等[9]利用MODIS 250 m NDVI數(shù)據(jù)對丹江流域與土地利用進行相關(guān)分析。梁堯欽等[10]基于NDVI軌跡追蹤分析，研究了深圳市大鵬半島格局特征以及土地利用變化與植被覆蓋動態(tài)之間的響應(yīng)關(guān)系。

上述研究多利用植被指數(shù)或植被覆蓋度并結(jié)合土地利用變化對兩者關(guān)系進行相關(guān)分析，而植被與土地利用類型的響應(yīng)強度定量分析涉及較少?；诖?，主要利用2010、2015、2020年赤水河流域Landsat系列遙感數(shù)據(jù)、土地利用30 m分辨率產(chǎn)品數(shù)據(jù)及DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)，提取流域邊界，定量分析研究年份內(nèi)研究區(qū)的植被時空變化情況、土地利用類型變化情況，以及探討植被覆蓋空間分布格局與土地利用類型的響應(yīng)關(guān)系，為赤水河流域生態(tài)環(huán)境保護和流域治理提供積極建議。

1 研究區(qū)概況

赤水河是長江上游南岸較大的一級支流，地理位置為26°49′N～28°54′N，104°09′E～107°10′E[11]。赤水河源于云南省東北部鎮(zhèn)雄縣，沿川黔邊界流至貴州茅臺鎮(zhèn)后，納桐梓河、古藺河至赤水市，至四川省合江縣與習(xí)水河相匯合后注入長江。其全長444 km，流域面積18 932.2 km2。流域內(nèi)地勢大致南高北低，以中低山地貌為主，地表起伏較大。屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，多年平均氣溫11.3～18.2 ℃；多年平均降水量800～886 mm，降水集中在5—9月，地貌以雄偉、高大高原峽谷型和山原峽谷型的丹霞景觀為主（圖1）。

圖1 研究區(qū)概況

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

主要采用LandsatTM/OLI系列數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)和土地覆被產(chǎn)品數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)主要選用2010年Landsat5 TM和2015、2020年的Landsat8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)共12景影像，空間分辨率為30 m，獲取時間均為6—10月，地圖投影為UTM投影，地球橢球為WGS-84，遙感影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/）和USGS（https://www.usgs.gov/）。通過地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn/）收集遙感數(shù)據(jù)及DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)，土地覆被數(shù)據(jù)來源于地球大數(shù)據(jù)共享服務(wù)系統(tǒng)（https://data.casearth.cn/）全球30 m精細分類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)年份與遙感數(shù)據(jù)相對應(yīng)，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

2.2 研究方法

2.2.1 混合像元分解模型 利用混合像元分解模型計算滇中地區(qū)的植被覆蓋度（VFC），混合像元的NDVI值為純植被和裸土的植被指數(shù)值的加權(quán)平均和[12]。植被覆蓋度的計算公式：

式（1）中，NDVIsoil為無植被覆蓋的像元值；NDVIveg為全植被覆蓋的像元值。不同影像的NDVIsoil和NDVIveg會發(fā)生一定程度的變異[13]。根據(jù)前人研究，給定NDVI置信度區(qū)間為[0.5%，95%]。

2.2.2 趨勢分析法 趨勢分析法是一種通過對隨時間變化的變量進行線性回歸分析來預(yù)測其變化趨勢的方法[14]。其計算方法：

式（2）中，j為研究年序號；VFCj,max為植被覆蓋度在j年的最大值。Slope＞0表示像元植被覆蓋度在研究年限內(nèi)呈增加的趨勢；當Slope=0，表示該像元植被覆蓋度基本不變；當Slope＜0時，表示該像元植被覆蓋度為減少趨勢。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋度時空變化特征分析

通過混合像元分解模型估算并對其進行重分類得到赤水河流域2010、2015和2020年植被覆蓋度的時空分布圖（圖2），重分類根據(jù)自然斷點法將植被覆蓋度分為低覆蓋[0，0.2）、中低覆蓋[0.2，0.4）、中等覆蓋[0.4，0.6）、中高覆蓋[0.6，0.8）、高覆蓋[0.8，1.0]共5類。時間上，統(tǒng)計植被覆蓋度像元均值2010年為0.633、2015年為0.871、2020年為0.875，表明赤水河流域的植被覆蓋度總體上呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，2010年植被覆蓋度較低，其原因可能與西南地區(qū)在該時間段內(nèi)持續(xù)干旱事件有關(guān)；2015年較2010年均值增長了0.238，增幅明顯；2020年較2015年均值增長較小。

圖2 赤水河流域2010—2020年植被覆蓋度的時空分布

在空間分布特征上，赤水河流域2010—2020年不同植被覆蓋等級在空間分布上均有明顯差異。2010年高植被覆蓋區(qū)域分布面積較廣，面積占比28.77%，主要集中在流域下游區(qū)域，包括敘永東北部、赤水、合江及習(xí)水北部區(qū)域；中高覆蓋分布區(qū)域較為零散，面積占比26.54%，主要分布在流域西部、南部（大方、金沙）和東部（桐梓、匯川）。中等覆蓋占比21.54%，分布區(qū)域主要為西部和東部；中低覆蓋和低覆蓋等級覆蓋范圍較小，占比分別為13.18%、9.97%，分布區(qū)域主要集中在人類活動較為頻繁的地區(qū)。

2015年高植被覆蓋區(qū)域較2010年增長顯著，面積占比達77.21%，空間上分布范圍明顯增長，集中分布于流域北部；中高覆蓋區(qū)域較2010年有明顯下降，面積占比為17.08%，主要分布于習(xí)水、仁懷及桐梓等區(qū)域；中等覆蓋占比4.41%，較2010年有大幅減少的趨勢，分布較為零散；中低覆蓋和低覆蓋等級覆蓋范圍較小。2020年高植被覆蓋面積較2015年進一步提高，占比82.17%，主要增長區(qū)域為東部；中高覆蓋占比12.88%，有下降的趨勢；中等覆蓋占比較2015年降低，占比2.74%；中低覆蓋和低覆蓋等級占比分別為1.05%、1.16%，占比較小。

對赤水河流域2010—2020年植被覆蓋度進行變化趨勢分析（圖3），赤水河流域平均斜率變化為0.062，表明植被覆蓋度在研究年限內(nèi)總體呈現(xiàn)增長的趨勢。按自然斷點法對其重新分類，從圖3中可以看出，占比面積較高的等級為[0.076，0.233）和[-0.029，0.076），占比分別為40.85%和31.99%；變化趨勢最顯著的區(qū)域為[0.233，0.500]，占比為21.46%，主要分布在研究區(qū)中部，而變化趨勢為減小的區(qū)域占比較小，主要分布在北部。

圖3 赤水河流域2010—2020年植被覆蓋度變化趨勢的空間特征

3.2 土地覆被類型時空變化特征分析

通過對赤水河流域2010、2020年的土地利用數(shù)據(jù)進行疊加統(tǒng)計分析，得到2010—2020年的土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣（表1）。從表1中可以看出，耕地、林地和草地的轉(zhuǎn)移變化量較為明顯，其中耕地轉(zhuǎn)出量最大，分別轉(zhuǎn)為草地占13.43 km2，轉(zhuǎn)為林地占49.80 km2，建設(shè)用地獲得的耕地轉(zhuǎn)入量最大達63.07 km2。林地也有明顯的轉(zhuǎn)出，轉(zhuǎn)出對象為草地、耕地和建設(shè)用地，其中建設(shè)用地的轉(zhuǎn)出量最小。

表1 赤水河流域2010—2020年土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣 km2

3.3 土地覆被類型對植被覆蓋度的響應(yīng)特征分析

對赤水河流域土地覆被類型和植被覆蓋度進行疊加分析，得出林地、草地和耕地是該區(qū)域植被覆蓋的主要土地覆被類型。因此，掩膜提取研究區(qū)不同時段的林地、草地和耕地的植被覆蓋度，通過計算赤水河流域2010—2015和2015—2020年植被覆蓋度slope變化趨勢，利用等距離分級法，將變化趨勢分為改善顯著、改善不顯著、基本穩(wěn)定、退化不顯著和退化顯著等5類，并對其進行統(tǒng)計分析，得到赤水河流域不同土地利用類型的植被覆蓋度變化趨勢分布情況（圖4、圖5）。由表2可以看出，2010—2015年林地、草地和耕地的植被覆蓋度總體均呈現(xiàn)為改善不顯著和基本穩(wěn)定的狀態(tài)，2種變化趨勢的占比分別為林地93.58%、草地88.61%和耕地92.47%，但改善顯著的均有一定的占比，而退化不顯著和退化顯著的占比較小。

表2 赤水河流域不同土地利用類型植被覆蓋度變化趨勢統(tǒng)計 %

圖4 赤水河流域2010—2015年典型地類植被覆蓋度的變化趨勢

圖5 赤水河流域2015—2020年典型地類植被覆蓋度的變化趨勢

從赤水河流域2010—2015年典型地類植被覆蓋變化趨勢分布圖（圖4）可以看出，林地植被覆蓋度改善顯著和基本穩(wěn)定的區(qū)域主要集中分布在研究區(qū)北部和南部，均是林地面積變化較小的區(qū)域，而改善顯著的區(qū)域主要集中在中部，主要原因是2010年西南地區(qū)遭受干旱，植被受旱嚴重，因此植被覆蓋度較正常年份低；草地的植被覆蓋度變化趨勢多呈現(xiàn)為改善不顯著，空間分布上主要分布在研究區(qū)中部、東部和北部；耕地的面積占比較林地和草地的小，在空間上分布不集中連片，植被覆蓋呈現(xiàn)基本穩(wěn)定和改善不顯著的趨勢。

2015—2020年林地、草地和耕地的植被覆蓋度總體也呈現(xiàn)為改善不顯著和基本穩(wěn)定的狀態(tài)（圖5）。2種變化趨勢的占比分別為林地90.58%、草地84.80%和耕地79.83%，但改善顯著的面積占比除草地以外，林地、耕地較2010—2015年有小幅增長，增幅同比林地達3.18%、耕地達11.23%，表明此研究年限內(nèi)林地和耕地植被覆蓋總體呈現(xiàn)增長的趨勢。同時，空間分布上也有明顯的變化。

整體上，赤水河流域2010—2020年植被覆蓋度較高的土地覆被類型為林地、草地和耕地，植被覆蓋度大小排序為：林地＞草地＞耕地，3種典型地類植被覆蓋度變化趨勢總體均呈現(xiàn)為基本穩(wěn)定和改善不顯著的狀態(tài)，而退化不顯著和退化顯著占比較小，表明研究年限內(nèi)植被覆蓋度在3種主要分布地類下有明顯的增長趨勢，但空間分布上呈現(xiàn)一定的差異。

4 結(jié)論和討論

4.1 結(jié)論

定量分析研究年份內(nèi)研究區(qū)的植被時空變化情況、土地利用類型變化情況以及探討植被覆蓋空間分布格局與土地利用類型的響應(yīng)關(guān)系。得出以下主要結(jié)論：

（1）赤水河流域植被覆蓋度年際變化顯著，植被覆蓋度均值統(tǒng)計和趨勢分析表明赤水河流域植被覆蓋度總體上呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢。研究區(qū)植被覆蓋等級主要集中為高覆蓋和中高覆蓋，分布的土地利用類型主要為林地、草地和耕地。

（2）赤水河流域整體以林地和耕地為主，其他類型占比最小。近10年赤水河流域草地、林地、建設(shè)用地和其他類型的面積占比均有增加，其中建設(shè)用地面積增長最快，增量達0.86%。耕地、林地和草地的轉(zhuǎn)移變化量較為明顯，其中耕地轉(zhuǎn)出量最大。

（3）赤水河流域植被覆蓋度變化主要體現(xiàn)在林地、草地和耕地的植被覆蓋變化上，而3種典型植被覆蓋度大小排序為：林地＞草地＞耕地，3種典型地類植被覆蓋度變化趨勢總體均呈現(xiàn)為基本穩(wěn)定和改善不顯著的狀態(tài)，而退化不顯著和退化顯著占比較小，表明研究年限內(nèi)植被覆蓋度在3種主要分布地類下有明顯的增長趨勢，但空間分布上呈現(xiàn)一定的差異。研究結(jié)果表明赤水河流域近年來氣候趨于正常，同時，得益于三省聯(lián)合制定政策并落實到該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護上，在土地利用和轉(zhuǎn)移矩陣統(tǒng)計上可以看出耕地面積有一定的減少，退耕還林、還草成效顯著。

4.2 討論

主要基于遙感數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)疊加和趨勢分析，探討了研究區(qū)不同土地覆被類型與植被覆蓋度的響應(yīng)關(guān)系，對研究區(qū)的植被保護和土地合理利用具有一定的意義。

（1）選取的數(shù)據(jù)主要為2010、2015和2020年的Landsat數(shù)據(jù)其空間分辨率較高，但時間分辨率較差。同時，該區(qū)域數(shù)據(jù)云量較大，可獲取的高質(zhì)量數(shù)據(jù)較少，難以做到植被覆蓋度的長時間序列逐年監(jiān)測。

（2）主要探討土地覆被變化和植被覆蓋的響應(yīng)關(guān)系，但人類活動對植被的影響只是一個因子，氣候變化、地形條件、土壤等因子也是影響植被覆蓋的重要影響因子，下一步應(yīng)綜合采用多因子以研究自然因子和人類活動對植被的影響。