西南地區生長季植被覆蓋時空變化特征及其對氣候與地形因子的響應

熊巧利, 何云玲, 李同艷, 余 嵐

(云南大學 資源環境與地球科學學院, 昆明 650091)

植被作為生態系統的核心組成，可以作為研究全球變化的“指示劑”[1]，植被又是連接大氣、土壤、水體的自然紐帶，對陸地生態系統循環起到重要的連接作用[2]。植被覆蓋變化改變了陸地表層屬性，直接影響對氣候的調節、水土保持等，從而改變生態系統的穩定性[3]。植被的生長受氣候(氣溫、降水)、地形因子等自然要素和人類活動等多因素的影響，實時監測地表植被覆蓋變化規律變得愈加困難[4-5]，怎樣深化對這一變化過程的理解，在區域尺度上詳細分析植被覆蓋變化及其對水熱因子、地形因子以及人類活動的綜合響應機制已然成為學術界研究的熱門方向之一[6-7]。

近年來隨著遙感技術的成熟，現如今已經成為了定量反映植被凈初級生產力、葉面積指數和生長情況等方面信息的主要方法，同時在實時監測不同尺度的植被變化趨勢中也被廣泛應用。其中，歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)常常與植被覆蓋度、生物量、葉面積指數等密切相關，是表示地表植被狀況最常用的指標[8-9]。近年來，隨著全球氣候的變化，陸地生態系統也發生改變，在不同區域具有較大差異[10-11]，相關研究表明：北半球植被活動在顯著增強[12]；中國植被總體也呈緩慢增加趨勢[13]；黃土高原植被變化趨勢在空間上表現出由南、北部向中部逐漸減小的分布[14]，并且NDVI與水熱綜合狀況之間的相關性最為明顯[15]；青藏高原植被覆蓋呈總體增加的變化趨勢，僅局部出現退化現象[16]，植被NDVI與同期旬均溫和旬降水均呈高度正相關[17]；王毅等[18]通過分布指數分析貴州省植被覆蓋與地形的相關性，得出不同的海拔、坡度、坡向、地表切割深度植被覆蓋差異較大；蔡宏等[19]對赤水河流域植被覆蓋與地形的關系研究中發現，不同植被覆蓋度下各地形因子的影響程度明顯不同。

我國西南地區的地形地貌復雜多樣，生態環境呈現高度異質性，光照、水分、土壤等分布各不相同，相比較而言植被受到地形因子的影響更為明顯，存在顯著的垂直地帶性分布特征，再加上不同區域的人類活動強度差異明顯，導致動態監測難度較大。近些年學術界在植被變化研究方面有許多新的進展，主要集中在對NDVI時空變化與氣候、人類活動等關系的探討上[20-21]，而綜合氣候與地形因子的因素來評價植被變化趨勢的研究還較少。考慮到植被生長季的氣候變化對其結構功能產生的重要影響，本研究基于MODIS NDVI數據集和DEM數據、氣候數據，分析西南地區2000—2016年植被覆蓋生長季的時空變化特征，為評估不同地形因子分區下的生態環境現狀與生態工程建設提供科學的理論依據。

1 研究區概況

中國“西南地區”包括云南、貴州、四川、重慶、廣西、青海南部、西藏東部部分縣市(21°08′—36°29′N，87°22′—112°03′E)(圖1)，該區是我國三級階梯的重要過渡地帶，包括廣西丘陵、四川盆地、云貴高原、若爾蓋高原、橫斷山脈以及青藏高原大部分，屬于中國地形最為復雜的區域；該區氣候類型包括熱帶季風與亞熱帶季風氣候以及青藏高原獨有的高原氣候；從東南(年平均溫大于24℃)往西北(年平均溫小于0℃)氣溫差異較大，從南往北降水量時空分布極不均勻，南北差異可達上千毫米；復雜的地形地貌特征與氣候類型，形成了獨特的植被景觀格局，中低海拔區主要以森林植被為主，高海拔區主要以草甸、草原、灌叢為主。

圖1 研究區及氣象站點分布

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源及其預處理

本文中所使用的MODIS NDVI數據獲取渠道為美國國家航天局(https:∥modis.gsfc.nasa.gov/)，從中選取2000—2016年部分，設置分辨率為250 m，進行16 d合成，并通過大氣校正、輻射定標、畸變校正、氣溶膠、臭氧吸收訂正及去云等手段進行預處理。DEM數據來源于美國國防部國家測繪局(http:∥www.cgiar-csi.org)，分辨率90 m。氣象數據來源于國家科學院氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)提供的2000—2016年的“中國地面氣候資料月值數據集”。

使用MRT批處理軟件對MODIS NDVI數據進行拼接及投影轉換，之后利用ENVI 5.3軟件中的最大值合成法(Maximum Value Composites，MVC)將旬NDVI數據轉換為月數據，計算生長季(4—9月)NDVI平均值；將DEM遙感數據進行空間重采樣分辨率為250 m，借助ENVI 5.3，ArcGIS等軟件進行空間裁剪、掩膜，得到與NDVI相同空間分辨率數據。根據各氣象站點經緯度位置坐標信息，采用Kriging空間插值法，獲得250 m空間分辨率的氣溫、降水時序柵格數據集。

2.2 趨勢系數

為了得到數據集中所有像元的NDVI與時間的回歸斜率Slope，使用最小二乘法對選擇的時間自變量與NDVI因變量數據進行計算。當Slope>0時，表示NDVI的值隨時間的增加而上升，數值越大代表植被覆蓋度增幅越大；當Slope<0時，則代表植被指數隨時間的變化呈下降趨勢。

(1)

式中：i為年序號；n為年跨度，即17 a；NDVIi為第i年NDVI生長季平均值。根據NDVI像元趨勢系數和顯著性水平，可將植被指數變化趨勢劃分為如下：極顯著改善(slope>0，p≤0.01)，顯著改善(slope>0，0.010.05)，顯著退化(slope<0，0.01

2.3 變異系數

變異系數用于衡量地理要素在時空上的相對波動程度，可用于衡量植被NDVI變化的穩定性，計算公式為：

(2)

式中：Cv為變異系數；S為標準差；Xmean為平均值。其中Cv可用于分析NDVI變化的離散程度，值越大表示NDVI的離散趨勢越大，NDVI穩定性越差；反之穩定性越好。通過聚類分析Natural Breaks(Jenks)劃分變異系數等級，將所得結果分為低(Cv≤0.045)、較低(0.045

2.4 相關分析

為了更進一步定量研究NDVI與氣溫和降水之間響應關系，采用常用的Pearson相關對NDVI值、標準化后的年降水和年平均氣溫進行逐像元計算，其公式為：

(3)

3 結果與分析

3.1 西南地區生長季植被覆蓋時空變化特征

3.1.1 時間變化 2000—2016年西南地區生長季NDVI逐年變化(圖2)中可以看出，近17年來西南地區生長季NDVI總體呈現波動增長趨勢，增速為0.009/10 a(p>0.05)，其中4月份增長趨勢最顯著(0.029/10 a，p<0.01)，明顯超過了同時期中國陸地植被覆蓋平均增長速度(0.002 9/10 a，p<0.05)[23]。生長季NDVI在2000—2001年、2003—2006年、2010—2012年呈明顯上升趨勢，近17年來NDVI最小值出現在2000年(0.464)。

圖2 西南地區生長季和4月份NDVI逐年變化

3.1.2 空間變化 從2000—2016年生長季NDVI的變化趨勢空間分布(圖3A)可以看出，大部分區域NDVI變化斜率主要在0～0.1，NDVI整體上呈現出不同程度的增加趨勢。呈增加趨勢的區域占研究區總面積的71.94%，其中呈極顯著增加(p<0.01)區域主要分布在四川盆地、重慶山地、云貴高原東部、東北部，廣西丘陵西部；呈顯著增加(p<0.05)區域主要分布在橫斷山脈中部、青藏高原南部及云貴高原西部和西南部；呈顯著減少(p<0.05)區域主要分布在青藏高原中部(青海省中部，西藏拉薩)、南部，橫斷山脈與四川盆地交界、滇中高原及廣西丘陵東北區。

從2000—2016年生長季NDVI的變化穩定性分級(圖3B)可以看出，西南地區植被覆蓋變化穩定性存在明顯的空間差異，所占面積比例分別為較低穩定(31.15%)>中度穩定(25.36%)>較高穩定(18.52%)>不穩定(18.16%)>高穩定(6.81%)，以較低穩定與中度穩定占主導；其中較低穩定區與中度穩定區大致相同，主要分布在云貴高原、四川盆地西部、青藏高原北部及西南部，較高穩定區主要分布在西南地區東部、東南部、中部部分區域，不穩定區主要分布在橫斷山脈、青藏高原南部，高穩定區主要分布在西南地區中部偏北區、四川盆地北部、青藏高原西部。

圖3 西南地區2000-2016年生長季NDVI變化斜率及變化穩定性

3.2 西南地區生長季植被覆蓋對氣候與地形因子的響應

3.2.1 氣候因子 西南地區生長季NDVI與氣溫和降水的相關關系見圖4，NDVI和氣溫之間是正負相關并存，但是只有10%區域達到p<0.05的顯著性檢驗；整體上呈正相關關系，其中62.53%的區域呈現正相關關系，呈正相關的像元個數是呈現負相關像元個數的2.0倍，大部分區域氣溫升髙對植被生態系統生長有利，尤其以青藏高原西北部，四川盆地南部、東北部，云貴高原貴州境內、廣西丘陵地區最為明顯；NDVI與氣溫之間呈現顯著負相關的區域主要分布于青藏高原西南、橫斷山脈地區，年均氣溫升髙對植被NDVI生長不利。另外一方面，NDVI與降水量之間也呈現正負相關并存的特征，但呈現正相關(57.01%)和負相關(42.78%)的區域面積總體來說差別不大，只有5%區域達到p<0.05的顯著性檢驗；年降水量增多對生態系統植被生長有利的區域多集中在青藏高原西部、西北部，長江干流四川—重慶—貴州段，以及廣西丘陵中部、南部部分地區；其余區域年降水量增多對植被NDVI生長不利的地區主要分布于青藏高原南部，四川盆地以北，云貴高原貴州境內，廣西丘陵東部。

篩選當月、前1個月、前2個月、前3個月的時間段中最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、降水等氣候因子值，計算出與當月NDVI值的相關系數，最終得到表1中的數據結果。從表1中可知，4月份NDVI與當月最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫有極顯著正相關(p<0.01)關系，與前1個月最低氣溫有顯著正相關(p<0.05)關系。5月份的NDVI與當月最低氣溫有顯著正相關(p<0.05)關系，跟前1個月最低氣溫有著極顯著正相關(p<0.01)的關系。6月份NDVI與前3個月的最高氣溫、平均氣溫呈顯著正相關(p<0.05)。7月份NDVI與前3個月最高氣溫、平均氣溫有極顯著正相關(p<0.01)關系，與最低氣溫有顯著正相關(p<0.05)關系。8月份NDVI與前1個月最低氣溫有極顯著正相關(p<0.01)關系，和前1個月平均氣溫有顯著正相關(p<0.05)關系，與前2個月最低氣溫、最高氣溫和平均氣溫均有顯著正相關(p<0.05)關系。9月份植被生長狀態表現較為穩定，氣候因子對其并沒有產生多少影響。另一方面，NDVI與氣溫的最大相關系數出現在當月(最低氣溫0.835，最高氣溫0.629，平均氣溫0.783)，和月降水量的相關系數大多為負值，但相關性并不顯著。通過以上對研究的結果分析可以看出，中國西南地區植被NDVI變化與氣候因子的相關性有著明顯的季節性特征，相比較與降水的相關性而言與氣溫的相關性更強；觀察數據變化可知植被生長對降水月變化的響應并不明顯，對氣溫的響應不存在明顯滯后效應。此研究結論與何云玲等[24]的研究結果一致。

3.2.2 地形因子 西南地區是我國三級階梯地形的核心組成區，其獨特的地形地貌特征決定了該區復雜的植被覆蓋情況，通過我國三級階梯坡度、坡向等分級標準[25]把提取出的不同地形因子進行分級，用于分析地形因子對植被覆蓋的影響，結果見圖5。

總體上，不同海拔、坡度、坡向NDVI變化趨勢中極顯著變化所占面積比例很小，主要以顯著退化、顯著改善以及基本不變3類為主，在不同地形因子中均表現為顯著改善所占面積比例較大(60%～70%)。其中，從海拔上看，隨著海拔上升，平均NDVI值下降，即植被覆蓋在海拔>4 000 m最小(0.30)，但是NDVI顯著變化所占面積比例卻是以海拔>4 000 m為最大(39.13%)，尤其是顯著退化面積比例最大(14.33%)。從坡度上看，隨著坡度增大，平均NDVI值增大，即植被覆蓋在坡度0°～5°最小(0.37)，而NDVI顯著變化所占面積比例在坡度5°～15°為最大(34.83%)，在坡度>25°為最小(4.41%)。從坡向上看，平均NDVI值表現為陽坡最大(0.53)，陰坡最小(0.51)，但是各坡向之間NDVI變化趨勢所占面積比例差異很小。

圖4 西南地區生長季NDVI與氣溫、降水變化的相關

表1 西南地區近17年來生長季各月NDVI與氣溫和降水的相關關系

注：**表示在0.01級別(雙尾)，相關性極顯著；*表示在0.05級別(雙尾)，相關性顯著。

3.2.3 氣候與地形因子 擬合優度指相關系數的平方，通過比較不同因子的擬合優度差值可以更為直觀地判斷氣溫和降水量中哪個因子對NDVI變化的影響更大[26]。將NDVI與降水的相關系數的平方減去與NDVI與平均氣溫相關系數的平方便可得到NDVI與降水、平均氣溫的擬合情況，結果如圖6所示。擬合優度差值大于0，則表示NDVI與降水的相關性大于其與氣溫的相關性，值越大表示降水對NDVI變化產生的影響程度越大；相反當擬合優度差值小于0時，則表示氣溫的相關性大于降水的相關性，負值的絕對值越大表明氣溫對NDVI的影響程度越大；而當差值為零時則表示平均氣溫與降水對NDVI的影響程度一致。

由圖5中的柱狀圖分析可知，研究區在海拔、坡度、坡向上均表現為NDVI受降水影響的區域面積(>50%)大于受氣溫影響的面積，即在不同地形條件之下西南地區NDVI受降水控制的區域為主導。但是在不同海拔、坡度、坡向分區下NDVI受降水(氣溫)影響為主的區域在空間分布中存在很大差異，其中，受降水(P)控制的區域面積比例為：P(4000m,7353m]>P(500m,2000m]>P(2000m,4000m]>P[-25m,500m]，P(5°,15°]>P[0°,5°]，P半陰坡>P陽坡>P半陽坡>P陰坡；受氣溫(T)控制的區域面積比例為：T(25°,90°]>T(15°,25°]。

圖5 西南地區不同海拔、坡度、坡向NDVI變化分布

4 討論與結論

4.1 討 論

過去的半個世紀里，中國西南生態脆弱區屬于對氣候變化較為敏感的區域，其植被分布存在明顯的時空變化差異，這個現象吸引了不少國內遙感界和地理學界學者們的目光，學者們圍繞西南地區植被覆蓋變化做了大量的研究工作[27-28]。研究結果表明西南地區植被覆蓋度總體呈現上升的趨勢，這是受到西南地區各省市都在重視和不斷推進生態環境治理恢復工程的影響，但是生長季植被覆蓋在2001年、2005年、2010年仍有一定的波動，說明仍然較脆弱，易受到氣候等擾動。由上文可知，研究區域內植被覆蓋度與氣候因子的相關性大小在年尺度上低于月尺度的值；但月降水量的相關性卻低于其與月平均氣溫的相關性，植被生長對降水月變化的響應不明顯，對氣溫的響應無明顯滯后效應，這和西南地區以往的研究結果是一致的[29]。

但是地形因子對生態植被的影響明顯，植被覆蓋度隨高程升高呈現逐漸降低的趨勢，這與湯巧英等[30]在延河流域的研究結果一致。西南地區地形復雜，隨高程升高，山區丘陵地形由于不利于土壤水土保持，氣溫降低，因此植被覆蓋度逐漸降低；但是海拔>4 000 m以上的區域植被變化(改善和退化)趨勢最為顯著，說明在這種地形區域中，植被的適應性較為脆弱，狀況容易產生變化，既容易恢復原貌，也容易產生退化，在日后的環境生態治理工作中需要著重注意。

坡度較小(0°～5°)的平坦區域主要是城鎮建設用地、工業用地、耕地以及水域部分，這些區域人類活動頻繁，造成了植被覆蓋度低的現象；在坡度>25°的區域內，仍然存在著植被覆蓋率降低的現象，雖然面積不大，但由于陡坡開墾及巖溶地質等原因，還是有必要引起足夠的重視。

需要特別說明的是，在分析坡向對植被的影響過程中，發現雖然不同坡向對植被的影響存在一定差異，但變化的幅度并不大，可能是由于西南地區氣候、地形條件復雜，水熱條件組合情況多變，導致坡向差異對植被的生長變化影響并沒有想象中那么大，而高程和坡度對植被的影響則更大[31]。當然這只是一種猜測，具體的原因還需要進一步的研究和探討才能確定。

排除氣候與地形因子兩個影響因素，另一個影響植被覆蓋度變化的重要因素是人類活動。不過人類活動對植被覆蓋度的影響機理錯綜復雜，包括人口增長、城鎮化發展、人工造林、生態恢復等，都會對區域植被覆蓋度產生嚴重影響[32]。因此，在今后的研究工作中如何更精準地定量研究人類活動對植被覆蓋度的影響，盡量排除對植被變化不利的負面因素，這對區域生態安全維護來說擁有非常積極的意義。

4.2 結 論

(1) 西南地區2000—2016年生長季NDVI呈增長趨勢(0.009/10 a)，其中4月增速最顯著(0.029/10 a)。NDVI變化斜率為0～0.1，呈增加趨勢的區域占研究區總面積71.94%，呈顯著增加趨勢的地區主要包含四川盆地、廣西丘陵西部、云貴高原東部及東北部。植被覆蓋變化穩定性以較低穩定(31.15%)與中度穩定(25.36%)占主導。

(2) 西南地區NDVI與氣溫、降水的相關性在空間分布上主要以正相關為主，西北部、東南部及中部區域的氣溫升高、降水量增加，對植被生態系統產生了有利的影響。生長季NDVI與氣溫的最大相關系數出現在當月(最低氣溫0.835，最高氣溫0.629，平均氣溫0.783)，和月降水的相關系數大多為負值但不顯著；植被生長對降水月變化的響應不明顯，對氣溫的響應無明顯滯后效應。

圖6 西南地區不同地形因子分區下NDVI與氣溫和同期降水的相關系數平方差

(3) 西南地區平均NDVI在海拔>4 000 m處最小(0.30)，在坡度0°～5°處最小(0.37)，但是NDVI的顯著退化趨勢則是分別以海拔>4 000 m處為最大(14.33%)，坡度5°～15°處為最大(8.68%)；不同坡向間則差異較小。

(4) 西南地區在海拔、坡度、坡向的不同地形條件之下以NDVI受降水控制的區域為主。其中，受降水(P)控制的區域面積比例為：P(4000m,7353m]>P(500m,2000m]>P(2000m,4000m]>P[-25m,500m]，P(5°,15°]>P[0°,5°]，P半陰坡>P陽坡>P半陽坡>P陰坡；受氣溫(T)控制的區域面積比例為：T(25°,90°]>T(15°,25°]。