2001—2014年間黃土高原植被覆蓋狀態時空演變分析

劉哲， 邱炳文， 王壯壯， 齊文

(福州大學地理空間信息技術國家地方聯合工程研究中心，福州 350002)

2001—2014年間黃土高原植被覆蓋狀態時空演變分析

劉哲， 邱炳文， 王壯壯， 齊文

(福州大學地理空間信息技術國家地方聯合工程研究中心，福州 350002)

黃土高原植被覆蓋狀態的時空變化對于該地區植被恢復具有重要意義。基于2001—2014年間黃土高原地區MODIS-EVI2時序數據，建立2個反映植被覆蓋狀態的指標： 植被覆蓋強度與植被時間覆蓋度。采用趨勢分析以及突變點檢測方法，得到近14 a間黃土高原植被覆蓋狀態的時空演變特征。研究結果表明： ①黃土高原植被覆蓋狀態整體呈從西北到東南遞增的分布特點，整個區域內近10 a間的植被覆蓋狀態增長速度相較于1982—2006年間明顯增快； ②研究區內多年植被覆蓋強度與植被時間覆蓋度呈正趨勢變化的面積分別占整個研究區面積的43.04%和32.57%，發生變化的年份多集中于2006—2007年與2011—2012年； 而多年植被覆蓋強度與植被時間覆蓋度呈負趨勢變化的面積分別占整個研究區面積的2.92%與5.86%，發生變化區域多分布于農業種植區。研究有效證明了近年來退耕還林/防風固沙政策已取得了明顯效果。

黃土高原，遙感，植被覆蓋狀態，退耕還林/防風固沙

0 引言

黃土高原地處平原向高原、森林向草原過渡的地帶，自然環境復雜，是我國水土保持的重點區域。近年來該區域生態環境雖有所恢復，但仍存在部分問題亟待解決[1]。目前已有學者針對黃土高原的生態環境問題利用不同遙感數據從不同角度進行分析。信忠保等[2]利用GIMMS/NDVI數據對黃土高原地區1982—2003年間植被覆蓋變化進行研究，研究結果表明黃土高原地區植被覆蓋整體呈現增加的趨勢并存在明顯的空間差異且與氣候因素具有較好的響應關系。張寶慶等[3]采用GIMMS和SPOT VGT 2種數據集的NDVI作為植被覆蓋評價指標，分析了近30 a間黃土高原植被覆蓋演變趨勢。李雙雙等[4]則利用2000—2009年間的MODIS-NDVI作為植被覆蓋指數，對陜甘寧地區“退耕還林/草”實施10 a來植被覆蓋變化特征、影響因素及未來變化進行分析。但是，大多數研究僅利用NDVI及其計算得到的植被時間覆蓋度作為分析指標，指標較為單一，且多數研究并未找出植被覆蓋狀態發生變化的時間點，造成信息的丟失。

針對存在的問題，本文以2001—2014年間黃土高原地區的MODIS-EVI2數據為基礎，研究分析了黃土高原植被覆蓋的區域分布特征，并利用趨勢分析及突變點檢測方法對黃土高原植被覆蓋狀態的時空演變特征進行分析，可為正在進行的黃土高原生態建設提供信息及決策支持。

1 研究區概況

位于我國中部偏北的黃土高原是世界上黃土覆蓋面積最大的高原，又稱之為烏金高原。地理坐標為N33°41′～41°16′，E100°51′～114°32′，包括太行山以西、日月山以東，關中平原以北、長城以南的廣闊地區，行政區劃含寧夏回族自治區、山西全省和內蒙古、陜西、甘肅、青海、河南等省的部分區域，東西延綿1 000余km，南北地跨750 km，面積約64萬 km2，海拔95～4 900 m，年平均溫度2.2℃～13℃，年降水量200～700 mm[5]。2000年研究區土地利用數據(來源于中國西部環境與生態科學數據中心WESTDC land cover products 2.0)如圖1所示。

圖1 2000年黃土高原土地利用情況

2 數據與方法

2.1 時序EVI2數據

使用MOD09A1數據依據文獻[6]建立EVI2數據集，時間分辨率為8 d，空間分辨率為500 m。時間跨度為2001年1月—2014年12月，每年46期。

2.2 植被覆蓋狀態指標

由于MODIS數據存在一定的不確定性[7]，本研究借鑒閾值法確定農作物物候期的方法，建立2個指標來度量植被覆蓋狀態，分別為植被覆蓋強度 (density of vegetation coverage，DVC)與植被時間覆蓋度(temporal vegetation coverage，TVC)。

從植被生長狀況角度考慮，采用1 a中植被生長旺盛期的EVI2均值作為DVC值。其建立過程為： 基于像元柵格，首先將柵格單元1 a內EVI2時序數據(共46期)進行排序； 其次在得到從小到大排列的序列后，利用統計學中四分位數的思想，取出上四分位數以上值； 最后計算取出值的均值，得到該柵格1 a的DVC值。DVC對應植被1 a內生長旺盛期的情況，相較于單一選取1 a內EVI2最大值或選取一段時間內的EVI2平均值，能更好地消除EVI2的異常值和生長時期選取錯誤對結果的影響。

從植被生長期長度的角度考慮，計算植被生長到一定程度所持續的時間。TVC的建立過程為： 首先提取柵格單元1 a的時序數據，然后統計時序數據序列中大于某一個閾值(當EVI2小于此閾值時，認為無植被覆蓋)的個數，最后除以時序數據長度。TVC的計算公式為

TVC=Tveg/(Tveg+Tnon-veg),

(1)

式中Tveg和Tnon-veg分別為有植被覆蓋和無植被覆蓋的時間。通過研究不同地物典型點位的TVC值來確定閾值。基于2000年土地利用數據，典型點位在地物較為連續的區域選取(圖1)。為了能較好地區分植被與非植被，將土地利用數據按照圖 2(a)中的方法進行合并。

(a) 土地利用分類合并方法 (b) 不同土地利用類型EVI2最大值分布

圖2 土地利用合并方法以及不同類型植被指數最大值

Fig.2 LUCC combined methods and max EVI value in different types

由于2000年前后黃土高原植被恢復工程剛剛起步，且草地多為荒漠草地[8]，處于較為稀疏的狀態，故將草地歸為稀疏植被類型。最終全區分為茂盛植被、稀疏植被和非植被3大類，選取樣點共計584個，其中茂盛植被247個、稀疏植被228個以及非植被109個。得到樣點后，通過提取樣點2001年全年EVI2最大值如圖 2(b)所示。由圖 2(b)可以看出，非植被與其他2類植被1 a內EVI2最大值在0.13附近有較大的分離度，并根據已有研究[9]，最終確定0.13作為計算TVC的閾值。

圖3為2003年研究區內植被覆蓋狀態指標的空間分布。所得結果與許炯心等[10]分析黃土高原2000—2006年間植被覆蓋狀態分布結果具有較好的對應關系。

(a) DVC值分布

(b) TVC值分布

2.3 變化趨勢與突變點檢測

采用Mann-Kendall(M-K)趨勢分析[11]和Sen趨勢度[12]相結合進行趨勢變化分析[13]。得到變化趨勢后，采用啟發式分割算法(BG)檢測植被覆蓋狀態發生趨勢變化的時間[14-15]。

3 結果與分析

3.1 黃土高原多年平均植被覆蓋狀態分析

多年平均DVC與TVC如圖4所示，整體規律相似，都呈南部高、西北部低的分布特征。

圖4 黃土高原14 a平均植被覆蓋狀態

該地區近14 a來DVC平均值為0.300 1，TVC平均值為0.459 1。為了便于分析，將DVC與TVC分別分為3個等級，對應關系如表1所示。

表1 植被覆蓋狀態分級

通過圖4 (a)可知，低DVC區域占整個研究區面積的25.21%，主要分布在研究區西北部的內蒙古西部和寧夏回族自治區等溫帶草原區。中DVC區域占51.05%，分布在整個研究區的中部地區，主要包括甘肅南部、寧夏南部、山西北部以及陜西北部等暖溫帶區域。高DVC區域約占23.74%，分布在陜西中南部、山西境內山地區域以及河南西部等亞熱帶區域。由圖4 (b)可知，中、低TVC分布區域分別占整個研究區面積的54.10%和20.35%，分布區域與DVC類似； 高TVC分布區域所占面積比例為25.55%，分布與DVC有所不同，主要在整個陜西漢中平原、甘肅南部以及山西南部分布更為連續，且具有很高的TVC值。

通過提取整個研究區每年的DVC和TVC平均值，得到多年研究區植被覆蓋狀態變化趨勢，如圖5所示。

圖5 14 a間黃土高原平均植被覆蓋狀態變化趨勢

整個研究區DVC和TVC平均值都呈正趨勢變化，兩者上升速度基本相等，分別為3.48%/10 a和3.41%/10 a。比1982—2006年間黃土高原植被覆蓋度上升速度(0.7%/10 a)[16]有明顯的增加，并且在2002年有較快增長。這種現象是由于20世紀90年代黃土高原水土流失嚴重，從1999年開始植樹造林并且在2001—2002年間樹木成活率有顯著提高[17]所產生。

3.2 黃土高原植被覆蓋狀態多年演變分析

利用M-K檢驗與Sen趨勢度相結合的分析方法得到研究區2001—2014年間植被覆蓋狀態的變化趨勢，如圖6所示。

圖6 黃土高原植被覆蓋狀態年變化空間分布

Fig.6 Interannual spatial pattern changes of vegetation cover state on Loess Plateau

同樣對趨勢進行分級，分級情況如表2所示。

表2 植被覆蓋變化情況分級

從圖6(a)中可以得出，研究區DVC值具有正趨勢變化的面積占總面積的43.04%，未變化的區域占54.04%，負趨勢區域僅占2.92%。DVC極顯著增加的區域位于山西呂梁市、中南部的太岳山和陜西延安市等區域； DVC顯著增加的區域主要集中于研究區中西部，包括陜西榆林市及延安市以北區域，甘肅天水市、平涼市和慶陽市，寧夏固原市以及內蒙古東勝市南部。而DVC負趨勢的區域位于陜西關中平原和內蒙古河套平原的城市區域。結合多年DVC平均值空間分布(圖4(a))來看，DVC極顯著增加的區域主要集中在自身DVC值較低的區域； 在DVC值較高的區域，其DVC的增長速度雖然較低，但仍然為正趨勢。從圖6(b)中可以得出，TVC正趨勢變化面積占整個研究區面積的32.57%，負趨勢區域占5.86%，未變化區域占61.57%。TVC與 DVC發生正趨勢變化的空間分布基本一致。相較于DVC，TVC出現極顯著增加變化的區域更多，向西北延伸； TVC出現顯著減少變化的區域也更多，并主要出現在農業種植區。

結合DVC與TVC不同的變化趨勢，可以分成不同的變化類型，如圖7所示。

圖7 黃土高原植被覆蓋狀態不同變化分布

該地區植被覆蓋狀態發生變化的面積占整個研究區面積的59.19%，未變化的區域占40.82%。DVC或TVC發生正趨勢變化的區域占51.23%，其中僅DVC增加的區域約為12.12萬km2，僅 TVC增加的區域約為6.73萬km2，而DVC和TVC同時增加的區域約13.95萬km2。就陜西省而言，發生正趨勢變化的面積約占七成。

僅DVC正趨勢變化的面積占整個研究區面積的18.93%，主要集中在陜西洛河流域附近、甘肅平涼和天水市、內蒙古河套平原以及山西部分地區。這些區域植被生長較好的原因主要是隨著黃土高原的退耕還林和防風固沙政策的推行，區域的水土流失減少，水土的保持得到改善，有利于植被的恢復生長。同時人們對于生態環境的保護意識增強，增加了對植被的保護，使得這些區域的植被長勢變好。僅TVC呈正趨勢的區域占10.51%，主要集中在內蒙古鄂爾多斯、山西北部大同市、寧夏南部固原市以及甘肅蘭州市附近。從20世紀80年代至今，黃土高原的平均溫度顯著上升，平均每年增溫0.06℃[5]，春季和秋季溫度的升高延長了植被生長期，這樣植被時間覆蓋度也相對增加，且隨著退耕還林政策的推進，這些區域有部分耕地變成了林地，林地的長勢不斷變好，生長期也相應變長。DVC和TVC同時有正趨勢的區域主要分布在研究區的中部，也是全國退耕還林和防風固沙工程最早實施的地區[18]，包括陜西榆林市、延安市和山西呂梁市等，占了整個研究區面積的21.79%。在2000年后，這些地區植被生長逐年茂盛，使2個植被覆蓋狀態指標同時上升。

DVC和TVC都減少的區域只占整個研究區面積的7.95%，主要集中在陜西中南部漢中平原、內蒙古河套平原以及寧夏平原農業種植區。TVC減少的主要原因是由于這些區域出現了耕地熟制的變化。根據相關研究，該區域近10多a來發生了由雙季種植變單季種植的情況[19]，導致TVC減少。另外由于剛剛實施退耕還林和防風固沙政策，部分耕地改種林草，林草長勢緩慢，也導致TVC和DVC的降低。

未發生顯著變化的區域主要集中在黃土高原植被覆蓋相對極端的區域。其中植被覆蓋較好的區域集中在陜西及山西的山地與盆地區域，常年變化不大； 而植被覆蓋較差的區域則位于內蒙古庫科奇沙漠、鄂爾多斯高原和毛烏素沙地等，這些區域自身環境相對于其他地區更加不利于植被生長，植被覆蓋極少，近幾年退耕還林和防風固沙的效果還沒有很好地體現，是未來工作的難點及重點。

3.3 黃土高原植被覆蓋狀態變化時間分析

利用BG算法對植被覆蓋狀態發生變化區域的DVC和TVC時間序列進行分析，得到其發生變化的時間。由于該算法是利用變化點兩側數據的分布情況進行變化點的檢測，因此在時間序列的開頭與結尾易產生錯誤。在分析變化時間時，去除2001，2002，2013和2014這4個頭尾年份，得到研究區2003—2012年植被覆蓋狀態變化年份的空間分布如圖8(a)(b)所示。研究區植被狀態發生變化的時間分布情況如圖8(c)(d)所示。

(a) DVC變化年份空間分布 (b) TVC變化年份空間分布

(c) 正趨勢變化時間分布 (d) 負趨勢變化時間分布

圖8 黃土高原植被覆蓋狀態變化時間分布

Fig.8 Time of vegetation cover state change on Loess Plateau

從圖8(c)可以看出，植被覆蓋狀態發生正趨勢變化的柵格數總體上呈逐年上升狀態。2003—2012年間出現了2個明顯增多的時間節點，分別是2005—2006年和2011—2012年。2005—2006年TVC開始顯著增加的柵格數明顯增多，發生該變化的區域主要集中在陜西中北部(圖8(b))，這也是開展退耕還林和防風固沙政策比較早的地方，TVC變化年份的分布基本以該區域為中心逐步向外擴展。而DVC相對于TVC有一定滯后，表現在2007—2012年間，發生正趨勢變化的柵格數逐年增多，2011—2012年柵格數增加尤為明顯。1999年國家在黃土高原地區開展大規模的封山禁牧、退耕還林和防風固沙工程建設，隨著工程推進，到2005—2006年間植被快速生長，其中植被覆蓋狀態發生正趨勢變化的面積達到了5.61萬km2，TVC和DVC發生正趨勢變化的柵格數在該年累計數達到了一個相對較高的值。2007—2008年間開展了鞏固退耕還林和防風固沙成果專項規劃項目，繼續推進退耕還林和防風固沙工程，因此出現了與2003—2006年間類似的情況，2011—2012年間植被覆蓋狀態發生正趨勢變化的面積達到了11.21萬km2。

植被覆蓋狀態發生負趨勢變化的時間分布如圖8(d)所示。2007，2008和2009年發生負趨勢變化的柵格數明顯偏多，結合統計分類結果(圖7)發現，發生負趨勢變化的地區主要在農業種植區，其原因有2個： 一是作物熟制的變化，二是退耕還林作用的延遲效應。由于2007—2009年間，雖然國家實行退耕還林，部分耕地變為林地，但是林地仍屬于幼苗期，DVC和TVC都會出現一個降低的現象。

4 結論

以2001年以來黃土高原地區的MODIS-EVI2數據作為基礎，通過建立不同植被覆蓋狀態指標，對該研究區植被狀態的時空演變進行分析，得到如下結論：

1) 研究區多年植被覆蓋強度(DVC)和植被時間覆蓋度(TVC)均呈正趨勢變化，兩者的上升速度基本相同，分別為3.48 %/10 a和3.41 %/10 a，相較1982—2006年間黃土高原TVC上升速度有明顯的增加。

2) 植被覆蓋狀態呈現出從西北向東南遞增的分布狀態。多年的結果中，DVC正趨勢變化的區域占整個研究區面積的43.04%，主要分布在中DVC區域； TVC正趨勢變化的區域占32.57%。正趨勢變化的年份主要集中在2006—2007年和2011—2012年。由于國家退耕還林和防風固沙政策的作用，在這2個時間段發生正趨勢變化的面積相對較大，其中陜西中北部時間最早，以該區域為中心，向四周擴散。

3) 植被覆蓋狀態負趨勢變化主要發生在農業種植區。在退耕還林和防風固沙的初期，植被覆蓋狀態呈現了一定負趨勢，而隨著時間的發展，植被覆蓋狀態會呈現明顯的增加狀態。另一個原因是隨著經濟的發展，部分農作物的熟制發生了變化。

4) DVC和TVC的變化趨勢和分布具有較好的一致性，通過分析可以得到植被覆蓋狀態的增加是一個綜合因素的結果，包括氣候因素(溫度升高)，國家政策(退耕還林和防風固沙)、人為因素(生態環境保護意識增強)等，其他因素將作為后續研究的重點。本文的研究結果也表明了退耕還林和防風固沙政策已取得了顯著的植被恢復效果。

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(責任編輯： 陳理)

Temporal and spatial variation analysis of vegetation cover in the Loess Plateau from 2001 to 2014

LIU Zhe， QIU Bingwen， WANG Zhuangzhuang， QI Wen

(NationalResearchCentreofGeospatialInformationTechnology，FuzhouUniversity，Fuzhou350002,China)

To explore the changes of time and space of the Loess Plateau vegetation status is of great significance for vegetation restoration in this region. Two indexes were established on the basis of the MODIS-EVI2 sequence data in the Loess Plateau region from 2001 to 2014 to reflect vegetation cover state from different sights. The first one is density of vegetation cover(DVC), and the second one is time of vegetation cover(TVC). Then these two indexes were analyzed with trend analysis method and breakpoint analysis method. Finally the spatial and temporal evolution of vegetation cover in the Loess Plateau in the past 14 years was obtained. Some results have been obtained: ① Vegetation cover in the Loess Plateau increased from northwest to southeast, and the vegetation cover in the whole region grew faster than from 1986 to 2006. ②The rising trends of TVC and DVC areas were 43.04% and 32.57% of the whole study area, and the most prominent change happened during 2006-2007 and 2011-2012. The declining trends of TVC and DVC areas were 2.92% and 5.68% of the whole study area. The changed farming areas were mainly affected by the early stage of returning farmland to forest. The results show that the policy of returning farmland to forest and windbreak in recent years has made an obvious effect.

Loess Plateau; remote sensing; vegetation coverage; returning farmland to forest and windbreak

10.6046/gtzyyg.2017.01.29

劉哲,邱炳文,王壯壯,等.2001—2014年間黃土高原植被覆蓋狀態時空演變分析[J].國土資源遙感,2017,29(1)：192-198.(Liu Z,Qiu B W,Wang Z Z,et al.Temporal and spatial variation analysis of vegetation cover in the Loess Plateau from 2001 to 2014[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(1):192-198.)

2015-09-21；

2015-10-25

國家自然科學基金項目“抗干擾的農作物種植模式自動提取方法”(編號： 41471362)資助。

劉哲(1990- )，男，碩士研究生，主要從事遙感信息處理與應用方面的研究。Email： liuzhe901115@163.com。

邱炳文(1973- )，女，博士, 研究員，碩士生導師，主要從事地理信息系統教學及時空數據挖掘方面的研究。Email： qiubingwen@fzu.edu.cn。

TP 79

A

1001-070X(2017)01-0192-07