2000—2017年中亞地區植被變化遙感監測

郭 巖，何 毅,2,3，張立峰,2,3，邱麗莎,2,3，張國強，張志華,2,3

（1蘭州交通大學測繪與地理信息學院，蘭州730070；2地理國情監測技術應用國家地方聯合工程研究中心，蘭州730070；3甘肅省地理國情監測工程實驗室，蘭州730070）

0 引言

中亞地區處在亞歐大陸腹地，是北半球最大的世界級干旱區[1]，水資源缺乏，生態環境極其脆弱，對全球氣候變化響應極為敏感[2]。中亞地區也是溝通亞歐之間交通的必經之路，地理位置十分重要，2013年9月由中國國家主席習近平提出建設“新絲綢之路經濟帶”的倡議，使得中亞地區成為建設“一帶一路(The Belt and Road)”的重要通道，中亞地區環境問題必然會影響到“新絲綢之路經濟帶”的建設，因此，有必要了解中亞地區的植被變化狀況[3-4]。歸一化植被指數NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)能檢測植被生長狀態和植被覆蓋度等，反映全球或區域尺度上地表植被覆蓋的空間格局，使用NDVI值表征植被狀況[5-6]。

國內外已有大量學者使用NOAA的AVHRR影像、Landsat的TM影像、Terra-Aqua的MODIS影像等進行植被的研究。孫睿等[7]使用1982—1999年的8 km AVHRR數據，結合降水數據分析了黃河流域降水對植被覆蓋的作用，發現汛期降水量的多少對地表植被覆蓋度的年際變化影響較顯著。Piao等[8]使用1982—2006年空間分辨率為1 km的GIMMS NDVI數據研究了歐亞大陸寒溫帶植被覆蓋變化，發現歐亞大陸NDVI變化有明顯的階段性。殷剛等[9]使用1982—2012年GIMMS NDVI數據集分析中亞地區植被與氣候變化的相關性，發現中亞地區年NDVI和年氣溫變化呈現弱的負相關性，與年降水變化正相關。匡薇等[10]使用1999—2012年1 km SPOT數據研究了中亞地區土地退化強度與趨勢，發現中亞地區人類生存的綠洲經濟帶的土地退化情況日益突出，人類的生存環境可能在惡化。目前大量的中亞植被的研究時間集中在1982—2013年，植被動態變化及其對氣候變化的影響機制尚未明確，而且人類活動對中亞植被的影響研究較為缺乏，系統地分析中亞地區近年氣候和人類活動對中亞植被時空分布特征的影響意義重大。本研究基于MODIS NDVI數據集，結合氣象、地形和人口數據，分析2000—2017年中亞地區植被的時空分布規律和變化趨勢，進一步分析影響植被變化的機制，并利用Hurst指數預測植被未來長勢，以期為中亞地區生態保護和規劃提供參考。

1 研究區介紹

中亞地區即亞洲中部內陸地區，西起里海，東與中國西藏、青海等為鄰，北接俄羅斯，南與伊朗、阿富汗毗鄰，包括哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、塔吉克斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦5個國家和中國新疆地區（圖1）。歷來是貫通亞歐大陸的交通樞紐。中亞地區地勢東南高、西北低，以丘陵和平原為主。西部荒漠和綠洲地帶海拔約在200～400 m之間，中北部丘陵和草原分布區海拔約在300～500 m之間，而東部山區海拔多在1000 m以上。中亞地區由于處在歐亞大陸腹地，東南邊緣高山阻隔印度洋和太平洋的暖濕氣流，該地區氣候為典型的溫帶沙漠、草原大陸性氣候，其突出特征為：（1）雨水稀少，極其干燥；（2）中緯度大陸內部地區太陽輻射強，溫度高，蒸發嚴重；（3）溫度變化劇烈。

圖1 研究區地理位置

2 數據與研究方法

2.1 研究數據

本研究采用搭載于Terra衛星上的16天合成影像產品MOD13A2，空間分辨率為1 km。MODIS有相對完整的時間序列，具有容易獲取、連續性強等特點，適用于陸表植被大尺度長時間序列的監測[11]。本研究選擇的影像序列為2000—2017年的生長季（4—10月），利用MRT(MODIS Reprojection Tool)對影像進行預處理，處理后統計NDVI均值。

地形數據采用中亞地區DEM數據，空間分辨率為90 m。氣象數據來自于美國NOAA網下載的月氣溫和降水格點數據，使用ArcGIS生成時間序列的氣象數據。人類活動（人口數據）采用中亞五國和中國新疆地區2000—2017年的人口數據，結合中亞地理分區的面積，計算出各地理分區的人口密度。

2.2 研究方法

2.2.1 相關性分析 通過相關性分析檢驗各要素之間較為復雜的相關性關系，計算公式如(1)～(2)所示。

式中，Rxy為要素x與y之間的相關系數，它的值介于-1和1之間。Rxy＞0，表示兩要素之間是正相關，Rxy＜0，表示兩要素之間是負相關，Rxy的絕對值越接近與1，表示兩要素的相關程度越大[12]。為準確研究某兩個地理要素之間的相關關系，必須去除第三方要素可能產生的影響即使用偏相關分析。

公式中，RXY.Z是固定Z因素，分析X與Y的偏相關系數。偏相關系數分布的范圍在-1到1之間，偏相關系數為正表示正相關，相反則負相關。絕對值越大，表示其相關程度越大。

2.2.2t檢驗 一般采用t檢驗法對偏相關結果進行顯著性檢驗，來確定偏相關系數的可信度。公式如式(3)所示。

式中，t為統計量，RXY.Z表示偏相關系數，n表示總的樣本數，m表示自變量個數。查t檢驗分布表，可以得出不同的顯著性水平臨界值ta。如果t＜ta，說明其要素間偏相關顯著；反之t＜ta，說明其要素間偏相關不顯著。

2.2.3 趨勢分析 趨勢分析法通過對一組隨時間變化的變量進行線性回歸分析，進而預測要素變化趨勢的方法[13]。具體計算公式如(4)所示。

式中，n為監測年份。Nk代表第k年的NDVI、降水、溫度值。S是NDVI、降水、溫度趨勢線的斜率。

2.2.4 Hurst指數分析 Hurst指數是定量描述時間序列內長期依賴性的有效方法之一[14]，公式如式(5)～(9)所示。

對于時間序列{NDVI(t)}，t=1，2，...，n；T=1，2，…，n定義均值序列：

式中c為常數，對式(9)兩邊同時取對數，便得到Hurst經驗公式。利用Hurst經驗公式基于時間序列修正得出Hurst指數(H)，H表示隨時間序列的趨勢變化[15]。

3 結果與分析

3.1 中亞地區植被的時空變化特征

3.1.1 中亞地區植被的空間分布特征 使用生長季NDVI均值表示2000—2017年中亞地區植被的分布狀況，將NDVI值大小分成7個等級表示植被的生長狀況[16-17]（圖2）。由圖結合NDVI均值可知，空間分布呈自北向南，自東向西逐漸減少且植被沿山脈兩側分布的特征，中亞地區NDVI均值整體偏小，18年平均值為0.26，北部和東部部分地區NDVI較高，NDVI值多在0.6以上，占整體的7.5%。各國家具體表現為哈薩克斯坦植被分布北部較高，由北向南逐漸減少。烏茲別克斯坦中部和西部植被覆蓋特別少，只有西部小范圍地區有較高的植被覆蓋。土庫曼斯坦植被覆蓋率低，83.2%的區域NDVI值在0.2以下。吉爾吉斯斯坦植被覆蓋率整體較高，尤其是西部地區植被茂盛。中國新疆天山山脈和阿爾泰山周圍植被覆蓋較高，塔里木盆地植被覆蓋非常低。

3.1.2 中亞地區植被隨地形變化的分布特征 中亞地區地域遼闊，地形要素復雜，導致中亞地區植被分布出現明顯的空間差異性。為研究地形對植被的影響，選擇地形特征明顯、地理要素多樣并且NDVI均值較高(0.33)的吉爾吉斯斯坦區域，便于分析地形因素對植被分布的影響。

在-255～7716 m的海拔之間以500 m為間隔進行等級劃分，得到15個海拔等級，然后統計每個等級的NDVI均值和對應的像元百分比[18]。圖3(a)顯示隨著海拔升高，NDVI均值先上升后下降，像元百分比一直下降。在海拔-225～1800 m之間，NDVI均值逐漸增大，在海拔1800 m處達到最大值(0.36)，說明在這個海拔區域附近，植被覆蓋度最高。在海拔1800 m時各NDVI均值像元占比下降緩慢并趨于穩定，表明該研究區NDVI多分布在海拔1800 m以下的區域。在海拔5800 m以上，NDVI均值急劇下降，到海拔6300 m處趨于0，說明大于6300 m海拔的區域，不適宜植被生長。

在0°～72°坡度范圍內以坡度2°為間隔進行等級劃分，重分類為36個等級，對統計NDVI均值和對應的像元百分比。圖3(b)顯示植被在坡度2°附近是最大值0.36，隨后NDVI均值出現了一個波動現象，先下降再上升。在20°附近NDVI均值上升到0.35，這個波動的像元比例達到了59%，說明幾乎一半以上植被存在于坡度2°～20°之間。NDVI均值在16°～24°之間始終大于0.35，因此吉爾吉斯斯坦最適合植被生長的坡度范圍為16°～24°。

圖3 吉爾吉斯斯坦植被隨海拔、坡度的分布情況

在山區，坡向會影響光照條件、土壤濕度等，進而影響植被的生長。用吉爾吉斯斯坦的高程數據進行坡向分析，以45°為間隔按8個方向進行等級劃分，然后重分類統計各個方向的NDVI均值和像元百分比（圖4）。吉爾吉斯斯坦植被像元總體上在各坡向均勻分布，分布比例差值較小。NDVI均值最大值0.56在SE方向，最小值0.32在E方向，它們的像元比例均為11%。NDVI均值以NW方向為軸呈對稱分布，向兩邊逐漸遞減。像元百分比以N方向為軸呈對稱分布，向兩邊逐漸遞減。總體上體現出北坡植被覆蓋率要高于南坡，西坡也高于東坡。造成這種差異的原因可能是山區的北坡陰面有更多的降水和更少的太陽輻射，濕潤的環境促進了植被生長。

圖4 吉爾吉斯斯坦NDVI均值和像元百分比在各坡向的分布情況

3.1.3 中亞地區植被的時間變化特征 本研究利用中亞地區生長季7個月的NDVI均值數據代表每年的植被生長情況，建立一維線性回歸模型（圖5），從植被年際變化趨勢可以看出中亞植被一直處在波動狀態，但狀態較為穩定，一直在0.267上下波動，分別在2002年和2010年NDVI達到最大值(0.29)和最小值(0.24)。18年NDVI變化率為-0.0001，說明植被在2000—2017年間植被整體上呈現輕微減弱的趨勢，變化趨勢不明顯。溫度和降水的降低導致植被在2010年由退化趨勢轉變成改善趨勢。由表1可知2000—2017年中亞地區植被以改善為主，顯著改善的面積(31.5%)遠大于顯著退化的面積(2.7%)。退化區域主要沿著哈薩克斯坦東北部國界線分布，在中國新疆與哈薩克斯坦以及吉爾吉斯斯坦的交界處也發生輕微退化，其他大多數區域植被呈現不同程度的改善趨勢，植被改善和退化區域之間都有植被變化不明顯的過度區域（圖6）。

表1 2000—2017年中亞地區植被變化趨勢統計

圖5 2000—2017年中亞地區植被時間變化

圖6 2000—2017年中亞地區植被空間變化

3.2 中亞地區植被變化影響因子的分析

3.2.1 溫度和降水對中亞地區植被的影響 中亞地區由于受氣候特點和地形的影響，溫度和降水空間分布差異性較大。高海拔地區溫度較低，沿阿爾泰山脈、天山山脈和昆侖山脈分布，天山山脈以南溫度差異明顯，大部分地區溫度較高，在青藏高原和帕米爾高原附近溫度驟然降低，存在年均溫度最小值-11.76℃。降水集中分布在喀啦鐵克山—天山—阿拉喜山西側、阿爾泰山和哈薩克斯坦北部，最高年降水量均值達到642.56 mm，中亞地區西南部和東南部降水較少，中國新疆的塔里木盆地內存在中亞地區年降水量最低值31.43 mm[19]。

中亞地區地形差異性較大導致了不同地理分區植被與溫度的偏相關程度也有明顯的差異性[20-21]，不同地理分區內植被與溫度偏相關性以正相關為主（表2）。土庫曼斯坦和烏茲別克斯坦地勢平坦，靠近里海，氣候溫和，給植物生長提供了良好的生長條件，顯著正相關的比例占比較大，分別占11.3%和13.7%。中國新疆負相關程度比例相對較高(54.8%)，可能是該地區獨特的“三山夾兩盆”地形導致大部分區域溫度極高，很大程度上影響植被生長[23]。

溫度和降水與NDVI均值有明顯的線性關系，溫度和降水的增加都會促進植被的生長（表2、3），但NDVI與降水的偏相關系數大于NDVI與溫度的偏相關系數(0.65＞0.32)，說明中亞地區植被對降水的響應比溫度更敏感[22]。

表2 不同地理分區內植被與溫度的偏相關性程度像元百分比 %

中亞地區NDVI均值與降水和溫度的復系數為0.75，大于降水和溫度對植被的偏相關系數，說明降水和溫度對植被的綜合影響要大于它們單獨對植被的影響。在哈薩克斯坦、塔吉克斯坦與吉爾吉斯斯坦的交界處復相關系數很高，說明這些區域受降水和溫度的影響最大。復相關系數低的區域分布在哈薩克斯坦西北部，可能是降水稀少，蒸發量大的原因[24]。

3.2.2 人類活動對中亞地區植被的影響 統計中亞各地區2000—2017年間的人口數據，將18年的人口數據求平均并計算人口密度，可在一定程度上代表中亞地區人類活動情況。然后結合18年各區NDVI均值，分析人口密度對植被的影響[25,26]。

在區域尺度上分析，結果表明哈薩克斯坦的人口密度是最小的，只有10.4人/km2，但其NDVI均值為0.27。烏茲別克斯坦的人口密度是最大的，數值為62.5人/km2，NDVI均值為0.19，同時發現隨著人口密度增長，NDVI均值變大，說明植被在烏茲別克斯坦發生了改善。而在中國新疆，隨著人口密度的減少，NDVI均值減小，表明植被在退化，很可能這些地區人類建設城市、開辟農田或過度放牧對植被生長造成影響（圖8）。從整體上分析，中亞地區人口密度越高的區域，所對應NDVI均值越低（圖7），原因可能是人類活動（亂砍亂伐植被、大肆捕殺野生動物食用、開墾耕地及工業污染等）持續增強，導致植被退化[27-30]。

圖7 中亞地區平均人口密度與植被的關系

圖8 2000—2017年中亞各地區年紀人口密度與植被的關系

3.3 Hurst指數預測未來植被變化

逐個計算中亞地區像元的Hurst指數，發現小于0.5的像元比較多，說明中亞地區植被未來的變化趨勢反持續性比較強，結合趨勢分析結果得知植被未來的變化趨勢整體上是改善的（圖9）。將Hurst指數的空間數據和植被變化趨勢圖進行疊加，若Hurst指數大于0.5，則這些區域植被的變化趨勢與過去一致，反之則說明植被的變化趨勢將退化；若Hurst等于0.5，表示序列未來與過去無關，即植被的未來變化趨勢無法確定。根據以上分析得到了植被未來變化趨勢分布圖，并統計出各種趨勢所占像元百分比。

圖9 中亞地區植被未來變化趨勢分布圖

表3 不同地理分區內植被與降水的偏相關性程度像元百分比 %

中亞地區地域遼闊，地形復雜，區域氣候變化差異性較大，導致了植被發生了多種變化。根據Hurst預測結果，預測中亞地區未來54.8%的區域植被處于改善趨勢，22.5%的植被呈退化趨勢，植被整體上在未來呈現改善的趨勢（表4）。分時段統計，2000—2008年植被退化，2009—2017年植被改善，且改善趨勢比較強烈，改善分為兩方面：38.5%的改善區域繼續改善，分布在哈薩克斯坦中部、土庫曼斯坦的東部和中國新疆天山區；16.3%的退化區域轉變為改善區域，分布在哈薩克斯坦北部邊界、中國新疆南疆、吉爾吉斯斯坦和塔里克斯坦的山區，這些改善區域都沿山脈分布。但部分區域植被出現退化，分為兩方面：10.1%退化區域繼續退化，分布在哈薩克斯坦的北部和東部、土庫曼斯坦的西南部；7.2%的改善區域轉變為退化，分布在哈薩克斯坦的西北部、烏茲別克斯坦和土庫曼斯坦的交界處。

表4 中亞地區植被不同變化趨勢像元百分比

4 結論

中亞地區有最大的干旱區，也是全球氣候變化的敏感區，溫度和降水的改變都會導致中亞地區的植被發生變化，人類活動既可以改善植被，也可以破壞植被。本文使用MODIS數據分析2000—2017年中亞地區的植被NDVI的時空變化，并且結合地形、氣象和人口數據，分析研究植被變化與不同因子間的相關關系。得出以下結論。

（1）中亞地區整體植被覆蓋度較低，NDVI均值基本在0.1～0.3之間，尤其在吉爾吉斯斯坦植被覆蓋很低。通過坡度分析發現最適合植被生長的坡度在16°～24°，總體上表現出植被在西坡比東坡長勢旺盛。研究典型地區吉爾吉斯斯坦的植被分布，發現在海拔1800 m處NDVI均值達到峰值，表明海拔升高會影響溫度變化，進而影響植被生長。

（2）中亞地區2000—2017年的溫度和降水的時空變化差異性明顯。時間上，18年溫度有降低的趨勢，降水有增多的趨勢。空間上，中亞地區整體溫度較高，溫度變化沿山脈分布，且在山區累積降水較多，平原累計降水稀少。溫度和降水在中亞地區促進植被生長，尤其在中亞地區南部是極顯著的，在大多區域呈現中度正相關，并發現降水對植被的影響程度大于溫度，說明植被對降水更為敏感。不同的地形條件下，植被對溫度和降水的響應程度不同，在哈薩克斯坦植被和降水是顯著性負相關，可能是降水造成土壤流失引起的。

（3）不同地理位置，人類活動對植被的影響不同。使用人口數據表征人類活動，分析人口密度對不同地理位置植被的影響，整體上人口密度增加植被減少的。但在土庫曼斯坦、哈薩克斯坦和吉爾吉斯斯坦部分小區域，呈現出人類活動改善植被特征。

（4）Hurst指數預測中亞地區未來54.8%的植被會改善，22.5%的植被會退化，植被整體上在未來呈現改善的趨勢。