臺山市植被覆蓋時空動態變化及其地形響應研究

張 超 ，劉揚晶，黃炬峰，丁 山，桂來庭，張家陽

(1.國家林業和草原局中南調查規劃設計院，長沙 410014；2.臺山市紅嶺種子園，廣東 江門 529223)

引言

植被對生長環境的變化比較敏感，不同類型的植被通過數量或者生長質量等生長狀況對陸地生態系統的變化進行及時響應，是公認監測生態環境變化的指標[1]。植被變化反映生態環境變化的課題長期來都吸引著諸多學者的關注和研究[2-4]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover，FVC)是在歸一化植被指數(NDVI)基礎上改進而來，用于描述地表植被生長狀況的重要指標[5]。FVC在一定程度上改善了NDVI對高覆蓋度植被易飽和、對低覆蓋度植被難區分的缺陷，更適合用于描述地表植被覆蓋的變化特征[6-7]，同時也反映了生態系統的變化[8]。

正是基于FVC的特點，FVC近年來被廣泛應用于區域植被變化研究[9-11]。其中，基于NDVI數據，采用像元二分模型估算植被覆蓋度的方法效果良好，已有豐富的成果。如肖強等[12]以黃土高原為研究區，分析了近10年的植被覆蓋度變化趨勢和其與降水溫度的相關性；趙麗紅等[13]分析了南昌市植被覆蓋度時空演變特征，并結合DEM數據分析植被覆蓋度及變化的地形梯度分異規律，利用3期土地利用圖量化植被覆蓋度變化對土地利用方式轉變的響應；陳亮等[14]采用像元二分模型估算了湖北省2000—2015年的植被覆蓋度，研究了植被覆蓋度時空變化趨勢及突變因素，并結合DEM分析了其對高程、坡度等地形因子的響應關系。

影響植被分布的生境因子眾多，以上諸多研究表明植被變化除了與氣候因子和人類活動高度相關外，還跟地形因子有較強的相關性[15-17]。海拔、坡度、坡向等地形因子能影響人類居住的分布，從而決定了區域的人類生產與生活強度，也能對氣候條件的空間差異產生影響，對植被的空間分布格局有顯著影響和干擾[18-19]，因此研究地形因子與植被覆蓋度變化的關系可以很好地揭示植被的空間分布規律[20]。臺山市地處珠三角地區，各項產業和經濟建設發展迅速，其作為珠三角地區林業面積最大、林業資源最豐富的地區之一，但在林業及生態方面的研究相對較少，尤其在植被覆蓋領域的研究更是前所未有。此外，臺山市地形地貌相對復雜，有山地、丘陵、平原、灘涂等多種地形，通過對臺山市植被覆蓋度時空動態變化及地形特異性的研究，可以為當地的生態環境保護，以及產業規劃和政策制定提供依據，對促進經濟和環境的和諧永續發展具備重要意義。

1 研究區概況

臺山市位于珠江三角洲西南部，毗鄰港澳，南臨南海，面積3 286 km2。臺山地勢中部較高，境內丘陵、臺地零星分布。北峰山脈以西(境內中部和北部)除潭江中游南岸一帶是河流沖積平原外，均為丘陵；南部海上為島嶼區。森林覆蓋率達到44.71%，是珠三角地區林業面積最大、林業資源最豐富的地區之一。

2 數據與方法

2.1 數據來源與處理

采用遙感數據、DEM數據和林地更新數據三類數據。其中遙感數據為2010年、2015年和2020年的landsat — 5 TM影像，三期遙感數據云量均小于10%，達到數據分析要求；DEM 數據的分辨率為30 m，用于提取研究區的海拔、坡度、坡向等地形信息；林地更新數據為最新一期的2020年數據，用于核對和校正2020年度遙感數據的分析結果，為輔助數據。除林地更新數據的投影坐標為大地2000坐標系外，遙感數據和DEM數據的投影坐標系均為UTM-WGS84。

為真實的呈現地物反射的光譜特征，本研究通過ENVI5.3 軟件對TM 數據依次進行幾何配準、輻射定標、大氣校正、拼接與裁剪等步驟得到所需的遙感數據。此過程中需要注意幾何配準的校正誤差小于0.5個像元、重采樣分辨率為 30 m，以及大氣校正后出現的負值和大于100的高值等數據異常值時，結合林地更新數據進行糾正。通過ArcGIS10.2的3D分析模塊對臺山市的DEM數據進行海拔、坡度、坡向等地形分析，重新劃分海拔、坡度、坡向等級，結合臺山市的植被覆蓋度分布圖，探討臺山市地.形因子與植被覆蓋度分布格局的相互影響。

2.2 研究方法

借鑒諸多前人對于植被覆蓋度反映生態環境特征的研究經驗，本研究采用像元二分模型計算臺山市的植被覆蓋度，該模型可以提升高植被覆蓋情況和低植被覆蓋情況的分析精度，更加精準的展示不同時空條件下地表植被的生長和變化特征。從而提升海拔、坡度、坡向等地形因子對植被覆蓋度分異規律的準確性。

2.2.1 植被覆蓋度計算和定級方法

基于NDVI數據和像元二分模型計算臺山市的植被覆蓋度。NDVI值的范圍為[-1，1]，值越大說明植被覆蓋越好。當像元為純植被覆蓋時，值為1；當像元為純裸土覆蓋時，值為0。

像元二分模型的計算原理為假定一個像元的信息由植被覆蓋和裸土覆蓋提供。遙感影像上任一像元的遙感信息記為S，若像元信息完全由植被提供的純像元遙感信息記為Sveg，像元信息完全由裸土提供的純像元遙感信息記為Ssoil，則植被覆蓋度的計算公式為：

FVC=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)

(1)

將NDVI帶入像元二分模型，得到基于NDVI的植被覆蓋度計算公式：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

式中:NDVI為每個像元的歸一化植被指數值，NDVIveg為純植被覆蓋像元的歸一化植被指數值，NDVIsoil為純裸土覆蓋像元的歸一化植被指數值。

在實際計算中，部分像元的NDVI值受數據預處理影響處于[-1，1]之外，為異常值，本文將異常值轉化為背景值(背景值為0)以便于后期計算，計算公式如下：

NDVI=NDVI1×0+NDVI2×0+NDVI3×NDVIg

(3)

式中:NDVIg表示原始NDVI值，NDVI1為小于-1的原始NDVI值，NDVI2為大于1的原始NDVI值，NDVI3為[-1，1]的原始NDVI值，NDVI表示去除異常值后的NDVI值。在不同的時空條件下，NDVIsoil和NDVIveg會產生不同的變化，因此本研究取累計直方圖的5%和95%為置信度區域，最終確定研究區的NDVIsoil和NDVIveg值[22-23]，詳見表1。

表1 臺山市裸土和植被的NDVI值年份NDVIsoilNDVIveg20100.154 722 00.687 45620150.166 874 50.675 19820200.184 415 00.689 952

參照銀朵朵[24]的研究成果以及研究區的實際情況，本研究將FVC等間距劃分為3個等級，等級劃分見表2。

表2 植被覆蓋等級劃分表覆蓋度等級FVC值低覆蓋度FVC<30%中覆蓋度30%≤FVC<60% 高覆蓋度FVC≥60%

2.2.2 植被覆蓋度動態分析方法

采用差值法分析植被覆蓋度動態變化特征，公式如下[24]： ΔFVC=FVC2-FVC1

ΔFVC表示植被覆蓋度變化等級，當ΔFVC>0時，表示植被覆蓋得到改善；ΔFVC=0時，表示未變化；ΔFVC<0時，表示植被覆蓋遭到退化。FVC1和FVC2分別表示前后兩個時期的植被覆蓋度等級。

2.2.3 植被覆蓋度對地形因子響應分析方法

地形特征決定了地表的水熱條件分布和養分移動堆積差異，在某一特征尺度上地形分異對植被覆蓋度會存在較大的影響。為定量研究植被覆蓋度對地形因子的響應情況，本文對臺山市的海拔、坡度和坡向數據重新分類。

高程分析采用等間距法，將研究區的海拔高度重新分為8個等級： 0～99 ，100～199，200～299，300～399，400～499，500～599，600～699，700～799m和800～932 m；然后統計各高程帶的植被覆蓋度。

根據廣東省林業廳發布的《廣東省森林資源規劃設計調查操作細則》中的臨界坡度分級法，將研究區的坡度重新分為6級：0°～5°，6°～15°，16°～25°，26°～35°，36°～45°和46°～90°；按照劃定的坡度等級統計臺山市的植被覆蓋度分布規律。

根據DEM數據中的坡向模型，將研究區的坡向分為平面、北坡(337.5°～22.4°)、東北坡(22.5°～67.4°)、東(67.5°～112.4°)、東南(112.5°～157.4°)、南(157.5°～202.4°)、西南(202.5°～247.4°)、西(247.5°～292.4°)、西北(292.5°～337.4°)，共9類。

參照以上分類依據，對臺山市植被覆蓋度分區進行統計，分析高程、坡度、坡向各區間內的植被覆蓋度分布規律，詳見圖1。

圖1 臺山市高程、坡度、坡向空間分布特征

3 結果與分析

3.1 臺山市植被覆蓋度空間分布格局

基于NDVI的像元二分模型，計算得到2010—2020年臺山市平均植被覆蓋度，詳見表3和圖2。

表3 2010—2020年植被平均覆蓋度面積占比植被覆蓋度/%占比/%面積/hm2 0～10 514 413.7211～20 619 967.6221～30 1134 564.4331～40 33103 619.0241～50 1445 148.2951～60 1239 736.9261～70 930 141.5971～80 620 257.4181～100410 406.16

圖2 2010—2020年植被平均覆蓋度空間分布

由圖2可知，臺山市植被覆蓋度空間分布特征為中部和南部高，而北部及大陸沿海區域低。2010—2020年，臺山市的植被覆蓋度分布類型以中、高植被覆蓋度(FVC>30%)為主，面積累計達到78.34%，但中植被覆蓋度是主要的分布類型。

為詳細研究各時期植被覆蓋度的分布情況，依據表2的等級劃分標準，分析臺山市2010年、2015年和2020年3個時期的植被覆蓋度等級的分布特征和變化情況，詳見表4和圖3。

圖3 2010年、2015 年和 2020 年臺山市植被覆蓋空間格局

由表4可知，隨著時間的推移不同等級的植被覆蓋面積占比呈現出較大的動態變化。但從整體來看，在研究區中植被覆蓋區和高植被覆蓋區占據了主要分布面積，除了2015年占地面積以低植被覆蓋為主外，其它兩個時期的低植被覆蓋區占比都最小。中、高植被覆蓋類型的面積比例之和在三個個時期分別為78.95%，63.46%和83.18%。這與研究區地理區位和地形地貌有較大的關系，臺山市地處亞熱帶季風氣候區，夏熱冬溫、四季分明、降水充足，適合植物生長，尤其在南峰山等山地區域，受人為干擾較小，植被覆蓋度較高。10年間，低植被覆蓋區的面積先增加再減少，總體呈現下降趨勢；而中植被覆蓋區和高植被覆蓋區為先減少后增加的變化趨勢，不同的是中植被覆蓋區總體呈現下降趨勢，而高植被覆蓋區則總體呈現上升趨勢，面積共增加了9.24%，說明臺山市地區在近10年期間植被恢復情況較好。這得益于臺山市對《廣東省林地保護管理條例》《臺山市林地保護利用規劃》等林業法律法規和發展規劃的良好踐行，嚴格把控林業用地的開發利用，加強林地監測水平，充分利用衛星遙感影像監測林地變化情況，避免非法亂挖、亂占林地等隨意破壞林地資源的違法犯罪現象發生，從而減少人為破壞和干擾，利于植被生長。

圖3顯示，臺山市植被覆蓋度呈現東南部、南部以及中部偏高，而西部和北部較低的空間分布特征。2010年，臺山市以中、高植被覆蓋為主。其中高植被覆蓋集中分布在端芬鎮、大龍洞場、川島鎮等區域；中植被覆蓋主要集中在白沙鎮、三合鎮等區域；低植被覆蓋以海僑鎮、廣海鎮為主。2015年，高植被覆蓋面積基本沒有太大變化，但中植被覆蓋地區和低植被覆蓋地區變化較大，中植被覆蓋地區主要集中在廣海鎮和都斛鎮等鄉鎮，低植被覆蓋以水步鎮為主。2020年，高植被覆蓋聚集在端芬鎮、大龍洞場、川島鎮以及臺山市東南部地區；中植被覆蓋占據臺山市大部分平原地區；低植被覆蓋主要分布在海僑鎮和都斛鎮東部。

3.2 臺山市植被覆蓋度動態變化

運用ArcGIS10.2對3期植被覆蓋度等級進行疊加運算，以探索臺山市10年間植被覆蓋在空間上的變化情況，運算結果如圖4所示。研究區10年間植被覆蓋等級轉移矩陣，詳見表5—7。

圖4 2010—2020年臺山市植被覆蓋度空間變化

從圖4和表5可知，2010—2015年臺山市植被出現了比較顯著的退化現象，主要是中植被覆蓋區退化為低植被覆蓋區，低植被覆蓋區面積新增了49291.61 hm2，中植被覆蓋區面積減少了45 928.47 hm2，但高植被區變化較小。主要是因為臺山市的高植被覆蓋區主要集中在山地，而山地多以林場和國家森林公園為主，保護力度較大，但是在丘陵和平原地區因人類活動較為頻繁，尤其是臺山市農業相對發達，在這個時期共臺山市不斷加大農業結構調整，積極推進“三高”農業產業化經營，擴大了農業生產和經營規模，外加森林防火及生態保護的經費不足等其他因素，導致植被覆蓋度有所下降。

由圖4和表6可知，2015—2020年臺山市植被覆蓋情況有較大的改善。低植被覆蓋面積不斷減小，大部分轉化為中植被覆蓋度，小部分轉化為高植被覆蓋度；原來的中植被覆蓋面積也出現了一定變化，轉入低植被覆蓋面積37 378.23 hm2、高植被覆蓋面積36110.06 hm2。主要原因：一是臺山市對生態文明建設的法律法規和有關政策執行到位，人為活動造成的植被破壞現象得到有效遏制和明顯改善；二是近年來科技水平不斷提升，三大產業(尤其是第一產業)的集中化、標準化生產能力有較大突破，降低了生產用地面積，加速了臺山市植被的恢復。

由圖4和表7可知，2010—2020年臺山市總體植被覆蓋情況變化不大，且穩中有進。主要表現在低、中植被覆蓋轉化為高植被覆蓋的情況較為明顯，中、高植被覆蓋區域的退化情況相對較少，說明在《廣東省林地保護管理條例》《臺山市林地保護利用規劃》等省級林業法律法規和地方發展規劃的要求下，臺山市的經濟建設和生態環境均有明顯改善。

3.3 臺山市植被覆蓋度的地形因子分異研究

3.3.1 臺海拔梯度差異

圖5表明，臺山市的植被覆蓋度整體上隨著海拔的升高持續增長。其中在0～99 m高程帶最低，在700～799 m高程帶最高，當海拔高于400 m時，植被覆蓋度增長幅度有明顯上升，說明臺山市的人類活動高程范圍主要集中在海拔400 m以下，400 m以上受人類活動的影響較小，植被覆蓋度及植被覆蓋上升幅度均有較大增長。海拔差異會對區域的水熱條件實行分配，從而影響植被生長，一般而言低海拔區水熱條件較好，適合植物生長，植被覆蓋度相對而言會高于高海拔地區，但低海拔地區受人類活動的干擾，又會導致植被覆蓋度急劇減小。臺山市最高海拔為932m，屬于低山山地，尚未達到限制植物生長獲取熱量條件的高度，故臺山市植被覆蓋隨海拔升高而逐漸增大。

圖5 臺山市平均植被覆蓋度的高程分布特征

3.3.2 坡度差異

圖6表明，隨坡度增大，臺山市的植被覆蓋度也呈現逐漸上升的趨勢。在坡度0°～5°區間內，植被覆蓋度最低；在45°～90°的區間內，植被覆蓋度最高。原因在于臺山市有較大面積的平原地區，坡度在5°以下，其中有一部分是生產用地，人類活動較為頻繁，使得這部分地區的植被覆蓋度遠低于其它地區，隨著坡度越高，尤其坡度分別在25°和45°兩處有明顯的跳躍增長現象，說明在這兩個坡度節點當地的人類生產活動受到地形及交通限制而大幅度減少，有效降低了人類對植被生長和恢復的干擾，使得植被覆蓋增長幅度呈現快速上升趨勢。

圖6 臺山市平均植被覆蓋度的坡度分布特征

3.3.3 坡向差異

圖7表明，臺山市各坡向的平均植被覆蓋度分布情況大體上沒有太大差異，但從平均值看總體規律為東南坡>南坡>東坡>西南坡>西坡>東北坡>西北坡>北坡>平地。其中平均植被覆蓋度較高的坡向，有東南坡、南坡、東坡等，均屬于向陽的坡向；平均植被覆蓋度相對較低的坡向，如北坡、西北坡等，主要為背陽的坡向，俗稱陰坡。說明在臺山市接受陽光照射時間更長的向陽坡向比陰坡更適合植物的生長，因研究區屬于亞熱帶季風氣候，降水充沛，外加臺山市瀕臨海域，空氣濕度較大，長時間的太陽輻射不會導致植物水分蒸發量過多而造成生長遲緩，反而充足的陽光有利于植物進行更長時間的光合作用，使得東南坡、東坡等向陽坡向的植物生長狀況略好于陰坡，但是臺山市整體海拔不高，屬于低山和丘陵地形，坡向對陽光的阻隔現象不明顯，因而植被覆蓋的差異不大。相比之下，平地的植被覆蓋度因受到人類活動的干擾，其平均植被覆蓋度明顯小于擁有坡向特征的山地和丘陵。

圖7 臺山市平均植被覆蓋度的坡向分布特征

4 結論與討論

4.1 結論

運用基于NDVI的像元二分模型計算臺山市植被覆蓋度，對2010年、2015年和2020年3期植被覆蓋度進行等級劃分、平均覆蓋度和差值運算，以及對以海拔、坡度、坡向為指標的地形因子重新分類，得出了臺山市的植被覆蓋度時空動態變化和與地形因子對其的響應特征。

1) 2010—2020年間，臺山市的平均植被覆蓋度以中植被覆蓋度為主要分布類型，空間分布特征為中部和南部高、北部及大陸沿海區域低。臺山市的山地主要分布在中部、東南部以及南海領域內的海島上，受山地崎嶇地形的影響，有效的限制了人類活動，故植被覆蓋度較高；而臺山市的北部及大陸沿海區域以平原地貌為主，人類活動比較頻繁，故植被覆蓋度較低。由此可見，雖然表面上是地貌影響了植被覆蓋度的分布差異，但地貌特征限制了人類活動的強度，人類活動才是影響植被覆蓋度的主要因素之一，這與Seyed Omidreza Shobairi等[25]的研究結論基本一致。

2) 臺山市的植被覆蓋度在研究期間變化程度較小，呈現植被覆蓋度先降低后升高的變化過程。在研究期間內，雖然臺山市出現了因加大生產活動導致覆蓋度退化的現象，但得益于其得天獨厚得的水熱條件，為植被的恢復提供了較大助力，結合當地林地使用制度和自然保護區條例等政策法規的大力推行，臺山市的整體植被恢復情況良好。同時該現象也反映出政策法規的發布和有效監管對當地植被恢復有著積極作用。

3) 地形因子中的海拔和坡度對臺山市的植被覆蓋度有較大影響，坡向對植被覆蓋度的影響則相對較低。臺山市的人類活動高程范圍主要集中在海拔400 m以下，生產活動坡度主要在25°以下，而25°～45°之間的植被覆蓋度上升則是因為退耕還林政策的有效實施，使得這個坡度段的植被覆蓋度情況得到較大改善；加之臺山市整體海拔高度較低，水熱充沛，降低了原本因陽坡、陰坡的光照時間差異產生的植物生長差異，因此在坡向的維度上對平均植被覆蓋度的影響基本可以忽略。

4.2 討論

本文雖然通過三期數據和基于NDVI的像元二分模型得出了臺山市植被覆蓋度的時空變化情況，以及地形因子對植被覆蓋度的影響，但也存在著不足之處：一是沒有使用多元NDVI數據相互驗證，降低數據本身對研究結論的干擾；二是本文采用的地形因子屬于基本因子，還可以采用土地利用、土壤類型等因子進行全面探討；三是可以引入人口分布數據進一步探究人類活動對植被覆蓋特征的影響。這些都可作為下一步研究工作的重點，以完善對植被覆蓋度時空變化的研究。