巖溶區植被覆蓋變化與氣候波動的相關性
——以云南石林為例

丁文榮, 李玉輝

(云南師范大學 旅游與地理科學學院， 云南 昆明 650500)

1 研究背景

陸地植被是自然生態環境的重要組成部分，是大氣、土壤和水分之間的“紐帶”。植被影響著地氣系統的能量平衡，在氣候、水文和生化循環中發揮著重要作用，但同時也是氣候和人為因素對環境影響的敏感性指標[1]。全球氣候變暖及其關聯效應已經成為21世紀最重大的環境問題之一，IPCC最新研究報告指出，1901-2012年全球地表平均溫度升高0.89℃(0.69～1.08℃)，過去30年中的每個10年都要比自1850年以來的任何一個10年都更加溫暖[2]。由此，揭示植被與氣候變化之間的關系已經成為全球氣候變化研究的重要內容[3-5]。植被指數可以表征植被狀況，能夠在較大時空尺度上客觀反映研究區植被覆蓋信息，其中歸一化植被指數(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)最為常用[6]。遙感觀測手段具有實時、動態、宏觀的特點，為研究地表植被NDVI提供了可靠的數據源[7]。

退化巖溶區生態環境問題是全球巖溶地質研究中的關鍵問題之一，是區域可持續發展的嚴重制約因素，中國西南巖溶區尤為突出[8]。在氣候變化及人類活動綜合影響下，巖溶區生態環境問題更為凸顯[9]。應對氣候變化與植被恢復成為巖溶區生態環境恢復首要面對的現實需求，然而巖溶區氣候變化與植被關系仍不清晰。石林作為劍狀喀斯特的標型景觀，在長期的開發過程中，對其保護也一直受到重視，具備了從地帶性原生植被到石漠化灌草叢的完整植物群落序列。

本文將“3S”技術、數理統計方法融入巖溶區氣候變化與植被變化的整體思考中，以長時間變化序列為對象，系統分析植被覆蓋與氣候變化的相關性，成果不僅是當地生態文明建設的科學依據，也可為巖溶區應對氣候變化與植被保護、恢復提供實證。

2 數據與方法

2.1 研究區概況

石林彝族自治縣位于云南高原中部，介于103°10′E～103°41′E、24°30′N～25°3′N之間，面積1 725 km2。地勢東北高西南低，海拔多在1 700～1 950 m之間。地處低緯高原，具有典型的亞熱帶低緯高原季風氣候特征，干濕季分明，多年平均降水量939.5 mm，降水時間主要集中在5-10月，占全年降水量的85%。年平均氣溫16.3℃，年平均日照2 100 h，大于10℃的年活動積溫4 814.6℃，歷年平均無霜期252 d。2015年監測結果表明，石林縣有中度以上石漠化土地面積483.57 km2，潛在石漠化面積182.32 km2，分別占國土面積的28.75%和10.84%，是滇中石漠化最為嚴重的區域。然而，石林自1982年起陸續開展土地利用規劃調整，城市化、自然保護和保護農田(耕地)、旅游景點建設、石漠化治理或退化巖溶生態系統治理等工程的持續進行，形成了地帶性原生植被-針闊混交林-針葉林-石漠化灌草叢的植被類型序列。

本研究依據當地植被演替序列，甄選了4個人類活動較弱的植被片區為研究對象，4個植被類型區及氣象站點分布見圖1。

圖1 研究區4個植被類型區及氣象站點分布

為剔除人類活動的影響并客觀反映自然植被覆蓋變化與氣候的相關性，所選擇的區域主要位于山頂或保護區，耕地所占面積低，植被片區特征及恢復狀態見表1。研究片區平均面積為7.48 km2，最大的是長湖片區，面積9.05 km2，最小的大灣菁片區面積為6.67 km2。

2.2 資料來源

選用的核心數據包括石林縣1987 -2017年的降水、氣溫數據和植被NDVI數據，其中氣象數據來源于石林縣國家氣象站。因旱季植被指數更能反映前期降水對植被的影響[10]，加之研究區生長季節云量高，無法獲取連續完整的遙感影像，故本研究采用旱季的植被覆蓋數據，所獲取的影像均為1月份，共31期影像。

表1 植被片區特征及恢復狀態

2.3 研究方法

(1) 植被覆蓋NDVI數據提取。從美國地質勘探局(https://glovis.usgs.gov/)的Landsat4-5TM、Landsat7 ETM SLC及Landsat 8 OLI的30m分辨率衛星數字產品中篩選出合適的1月遙感影像，在ENVI 5.3軟件的支持下進行輻射定標和大氣校正，并進行植被NDVI計算，然后在ArcInfo 10.3中提取不同類型的植被片區范圍及NDVI屬性值。

(2)變化趨勢分析。變化趨勢分析采用Sen's斜率法，作為非參數方法，Sen's斜率可以較好地減少噪聲對序列變化趨勢的干擾。Sen's斜率β表示待分析時間序列的平均變化率以及時間序列的趨勢。當β>0時，序列呈上升趨勢；當β=0時，序列趨勢不明顯；而當β<0時，系列呈下降趨勢[11]。對于時間序列xi=(x1，x2，…，xn)，Sen's斜率的計算公式為：

(1)

式中：Median為中值函數。

(3)變化周期分析。周期分析采用了小波變換法，該方法通過伸縮平移運算自動適應時頻信號的時間變化，計算小波方差后可得到周期和主周期[12]。本研究采用的母小波為復值Morlet小波，具體形式為：

(2)

式中：fb為帶寬；fc為中心頻率;i為虛數。若令fb=2，ω=2πfc，則復值Morlet小波的伸縮尺度a與Fourier分析中周期T的關系為：

(3)

從公式(3)中可以看出，當ω=6.2時，T可以近似地用a來代替。

(4)偏相關分析。植被NDVI變化往往是多個要素相互影響、制約的結果，偏相關分析法為剝離出某個要素變化對因變量的作用提供了一種有效的方法。偏相關分析以控制變量將其他要素視為常數，可以有效排除要素自身相關的影響。通過偏相關系數與相關系數的比較，來確定兩個變量之間的內在線性聯系會更真實、可靠。本研究中NDVI與氣溫、NDVI與降水的偏相關系數計算分別寫為：

(4)

(5)

偏相關計算結果采用t檢驗進行顯著性分析，計算公式為：

(6)

式中：R為偏相關系數;n為樣本數;m為自變量。

此外，氣象數據、植被NDVI時間序列變化趨勢的顯著性檢驗及突變年份確定采用Mann-Kendall非參數檢驗法[13]，序列總體離散程度分析采用變差系數CV值[14]。

3 結果與分析

3.1 植被覆蓋變化特征

通過遙感影像解譯得到各年旱季植被NDVI后，分別提取每種植被類型的NDVI屬性值，得到1987-2017年植被NDVI時間序列(圖2)，在此基礎上計算相關指數。由圖2可看出，多年旱季植被NDVI主要波動于0.15～0.29之間，其中常綠闊葉林的長湖片區最高，均值達0.29，而石漠化灌草叢的白龍潭片區最低，均值僅為0.15。自1987年以來4個片區植被NDVI均存在明顯的波動變化特征，且最高值均出現在2010年而最低值則出現在2012年。進一步采用Sen's斜率計算后發現，1987-2017年不同植被類型的變化趨勢均呈現出減少的趨勢(表2)，其中針闊混交林的大灣菁減少速率為-0.33×10-2/a，變化趨勢達到了顯著的水平，而其余三者的減少趨勢尚未達到顯著的水平。此外，對4種植被類型的NDVI趨勢與Sen's斜率的相關性進行統計分析后發現，兩者的相關系數為-0.68，即植被覆蓋率越高的植被類型，減少的趨勢越明顯。

從變差系數CV值的變化來看，1987-2017年4種植被類型區的CV值波動于0.23～0.31之間，常綠闊葉林片區波動性最小而石漠化灌草叢片區最大。對植被NDVI與CV值的關系進行相關分析后發現，植被NDVI與變差系數CV值的相關系數為-0.63，達0.05的顯著性水平，這說明植被覆蓋越高的片區離散程度越小，即穩定性越好。

圖2 1987-2017年4種植被類型NDVI演變過程

植被類型植被片區NDVISen's斜率/(10-2a-1)周期/a突變年份CV值常綠闊葉林 長湖 0.29-0.2221、11#、620090.23針闊混交林 大灣菁0.27-0.33?21、12#、620090.30針葉林 松毛山0.26-0.1121、12#、620090.26石漠化灌草叢白龍潭0.15-0.0721#、12、620040.31

注：*為達到0.05顯著性水平，#為第一主周期。

以Morlet小波作為母小波進行連續變換并計算小波方差后得知，4種植被類型片區均存在約21、12和6 a左右的3個時間周期(圖略)，但第一主周期存在差異。其中常綠闊葉林第一主周期為11 a，針闊混交林、針葉林的第一主周期約為12 a，石漠化灌草叢的白龍潭片區的第一主周期卻為21 a。這表明巖溶區植被覆蓋變化過程存在多時間尺度特征及非同步性。

采用Mann-Kendall非參數檢驗法進行突變年份分析后得知，在0.05的置信水平下，常綠闊葉林、針闊混交林和針葉林的突變年份集中在2009年，而石漠化灌草叢則發生于2004年，與前三者不同。

3.2 研究區1987-2017年氣候變化特征

氣溫和降水是影響植被覆蓋的最根本的因素，兩者之間存在的緊密聯系。研究時段內石林縣年降水均值為909.0 mm、年平均氣溫為16.6℃。自1987年至2017年，降水量、氣溫表現出不同的變化趨勢，其中降水量微弱減少而氣溫則顯著升高(圖3)，計算兩者的Sen's斜率并進行Mann-Kendall顯著性檢驗后發現，降水量的Sen's斜率為1.97 mm/a，變化未達到0.05的顯著性水平，而氣溫的Sen's斜率為0.05℃/a，達0.05的顯著性水平。

Morlet小波方差的周期分析結果揭示了在0.05的信度水平下，降水存在21、12和7 a的時間韻律，其中第一主周期為21 a。而氣溫則僅存在26和21a的周期性特征，其中26 a為第一主周期。Mann-Kendall突變年份檢驗結果表明，在0.05置信度水平下，降水的突變發生在2009年，而氣溫則發生在2001年。

此外，降水、氣溫的變差系數CV值分別為0.17和0.04，可以看出氣溫的離散程度較降水更小，降水的時程波動性更明顯。

3.3 植被覆蓋變化與氣溫、降水的相關性

氣候對植被覆蓋的影響在年內生長期韻律的控制及長期趨勢方面都有體現[15-19]。本研究分別從植被覆蓋與氣溫和降水之間在變化趨勢、周期性、突變年份3個方面的時間對應性，來闡釋植被覆蓋與氣候變化的相關性。

對于變化趨勢，不同植被類型NDVI與氣溫、降水量的關系存在差異(圖4)。首先，4種植被類型與降水量之間均呈現為正相關關系，其中常綠闊葉林(長湖)、針葉林(松毛山)片區達到0.05的置信水平，表明在滇中巖溶區，降雨量的增加，有利于促進植物的生長，從而提高覆蓋率。而植被覆蓋與氣溫均為負相關關系，即高溫抑制了植物生長，引起植被覆蓋出現降低趨勢。

圖3 石林縣1987-2017年降水量及氣溫的變化趨勢

圖4 不同植被類型NDVI與降水量及氣溫的關系

不同植被類型NDVI與氣溫、降水量的偏相關計算結果表明(表3)，植被與降水的相關性較氣溫更強，這說明對于地處亞熱帶低緯高原的石林而言，熱量不是植物生長的限制性因素，植被覆蓋的降低趨勢是降水量的減少所導致。

表3 植被NDVI與氣候因子的偏相關系數

注：*為達到0.05顯著性水平。

從周期性來看，剔除誤差后植被覆蓋變化的平均周期為21、12和6 a，而降水存在21、12和7 a的時間韻律，氣溫則存在26及21 a的時間周期。因氣溫變化不存在12、6 a的時間周期，故植被覆蓋變化在12、6年左右的時間周期是由降水所控制的。對于21 a時間尺度上的周期性變化，分別將降水、氣溫及4種植被類型在21 a時間尺度上的Morlet小波系數實部提取出來(圖5)。從圖5可以看出，21 a時間尺度上降水量峰值為1998年、最小值為2008年，氣溫的高溫中心在2002年，而低溫中心分別為1993和2012年。將降水量、氣溫在21 a時間尺度上的峰值、最小值與4種植被類型的NDVI序列進行比對后可以清晰看出，植被NDVI在21 a上的周期性變化也是由降水量所主導。綜上所述，植被覆蓋的周期性變化主要由降水的周期性韻律所控制。

從突變年份來看，常綠闊葉林、針闊混交林和針葉林3種植被類型的突變年份集中于2009年，而石漠化灌草叢則發生在2004年。由于降水量的突變年份發生在2009年，而氣溫則發生在2001年。綜合比對突變年份的對應關系后可以看出，闊葉林、針闊混交林和針葉林3種植被類型與降水量的突變年份一致，突變由降水量的突變所引起，而石漠化灌草叢則與氣溫的突變年份一致，突變由氣溫的突變所引起。這表明了不同植被類型對氣候因子的響應存在差異。

圖5 1987-2017年氣候因子與植被NDVI的Morlet小波系數實部變化

4 結論與展望

從典型巖溶區石林362幅Landsat4-5TM、Landsat7 ETM SLC及Landsat 8 OLI的30 m分辨率遙感影像中篩選出1987-2017年最佳的影像，結合氣候數據進行巖溶區植被覆蓋與氣候環境因子的相關性對照分析，得到以下結論：

(1)植被NDVI主要波動于0.15～0.29之間，4種植被類型呈現出減少趨勢。不同植被類型均存在約21、11和6 a的時間周期，但第一主周期存在差異。常綠闊葉林、針闊混交林和針葉林的突變年份發生在2009年，而石漠化灌草叢發生于2004年。

(2)植被NDVI與降水量均呈現為正相關關系，與氣溫呈現為負相關關系，植被NDVI與降水量的相關性較氣溫更強。1987 -2017年植被NDVI呈降低趨勢是降水量的減少而導致，植被覆蓋的周期性變化是降水的周期性韻律所控制。闊葉林、針闊混交林和針葉林3種植被類型的突變由降水量的突變引起，而石漠化灌草叢則由氣溫的突變引起。

(3)常綠闊葉林、針闊混交林和針葉林在氣候變化背景下更為穩定，應對氣候變化的能力更強，石漠化灌草叢較其他植被類型穩定性最差。

氣候變化與植被恢復是巖溶區面臨的重要環境問題，本研究獲得了巖溶區長序列植被NDVI，且所選植被片區位于保護區或山脊區，較大程度剔除了人類活動的影響，具有較高的可靠性。從均值時間序列變化角度發現，巖溶區植被中常綠闊葉林的自我調節能力最強，穩定性最好，而石漠化灌草叢最差，這為研究區植被恢復與保護提供了科學依據。但近年來極端氣候頻發，不同植被類型響應極端氣候的特征，尤其是極端干旱期的維持、干旱后的恢復規律仍不清楚，有待今后進一步研究。