1982—2015年內蒙古地區NDVI時空變化及驅動力分析

滑永春 張 恒 王 冰 斯欽畢力格

（內蒙古農業大學林學院，內蒙古 呼和浩特 010019）

植被是整個生態系統中連接土壤、空氣、水和其他環境因子的橋梁[1]，是表征生態環境變化的綜合指示器[2]。植被指數是由衛星不同波段數據組合而成，能簡單、有效地反映植物生長狀況，其中歸一化植被指數（NDVI）和植被蓋度密切相關，能夠很好地反映區域植被的分布及動態變化情況，在監測宏觀植被變化領域中是公認的有效指標之一[3-4]。目前常用的NDVI數據有GIMMS NDVI、EOS/MODIS NDVI、SPOT NDVI等數據，其中GIMMS NDVI數據由于具有長時間序列、高時間分辨率和數據質量等優點，被廣泛應用于區域植被監測中[5-7]。

植被動態變化及其驅動力分析一直是全球變化領域的重要研究方向[8]，國內外大量學者對區域植被動態變化和驅動力進行了研究。植被變化趨勢分析常用的方法主要有：Theil-Sen median趨勢分析[9]、Mann-Kendall檢驗[10]等方法。驅動力分析的主要方法有逐步聚類分析（SCA）方法[11]、結構方程模型法（SEM）[12]、地理探測模型法[13]、殘差法[14]、NDVI與RUE相結合[15]、多元回歸分析[16]、偏相關和復相關分析[17]等。

內蒙古自治區跨越東北、華北、西北三北區和黃河、額爾古納河、嫩江、西遼河四大水系，有森林、草原、濕地、河流、湖泊、沙漠等多種自然形態，是一個長期形成的綜合性生態系統。內蒙古的生態狀況不僅關系內蒙古自治區全區和毗鄰省份各族群眾生存和發展，而且關系華北、東北、西北乃至全國的生態安全。同時該區生態環境極其脆弱，是全球氣候變化最為敏感的區域之一[18]。氣候因子和人類活動對該區植被的時空演變產生了重要影響，內蒙古植被的動態變化及其驅動機制一直受到廣泛關注[19]。然而目前絕大多數學者針對內蒙古地區植被變化驅動力的分析主要集中在氣候因子，對人類活動影響的定量研究比較少。為此本研究基于遙感和氣象等數據，運用趨勢分析、多元回歸分析、殘差分析等方法，探討1982—2015年來植被變化趨勢及氣候、人類活動對植被變化的綜合影響，旨在為區域生態建設提供技術支撐和決策依據。

1 研究區概況

內蒙古位于中國北部地區（37°24′～53°02′N，97°12′～126°04′E），地處歐亞大陸內部。由東北向西呈長條形分布，東西距離約2 400 km，南北跨度1 700 km。土地總面積118.3萬km2，占全國總面積的12.3%。內蒙古自治區地域廣袤，所處緯度較高，高原面積大，距離海洋較遠，氣候以溫帶大陸性季風氣候為主。年均溫度為?5～10 ℃，自東向西遞增；年均降水量為35～530 mm，自東南向西北遞減。植被從東到西依次為明亮針葉林、夏綠闊葉林、草原和稀疏植被荒漠區。

2 材料與方法

2.1 數據來源及處理

2.1.1 GIMMS NDVI3g數據

植被指數數據為美國宇航局（NASA）最新提供的第3代NDVI數據集（GIMMS NDVI3g V1.0，https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1/），該數據集時間跨度為1982—2015年，時間分辨率為15 d，空間分辨率為8 km，經過幾何精校正、輻射校正、大氣校正、圖像增強等預處理。使用Matlab對GIMMS NDVI3g數據進行格式轉換、圖像鑲嵌、圖像裁剪、Albers等面積投轉換等處理，形成內蒙古地區的DNVI時空數據集。用最大值合成法（MVC）對GIMMS NDVI3g序列數據進行合成處理，提取1982—2015年內蒙古地區的NDVI年最大值。

2.1.2 ERA5氣象數據

本研究選用的氣象再分析資料為ECMWF公開的ERA5數據（http://apps.ecmwf.int/datasets/），ERA5是迄今最強大的全球氣候監測數據集，與之前的ERA-Interim產品相比，ERA5具有更高的時空分辨率，時間分辨率為逐小時，空間分辨率高達0.125°。本研究選用內蒙古地區1982—2015年1—12月0.125°的ECMWF?ERA5氣象模式數據2 m溫度、降水數據，使用Matlab對數據進行格式轉換、年度合成、圖像裁剪、Albers 等面積投轉換等處理，形成覆蓋內蒙分辨率為8 km的年度溫度、降水數據。

2.1.3 土地覆蓋數據

土地覆蓋遙感數據是在中國科學院資源環境數據中心下載（http://www.resdc.cn/data.aspx），該數據是基于Landsat 8遙感影像，通過人工目視解譯生成。其空間分辨率為1 km，土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6個一級類型以及25個二級類型，在預處理中將數據進行重投影、重采樣成8 km分辨率的土地覆蓋數據。

2.2 NDVI變化趨勢分析

本研究選用Theil-Sen median趨勢分析與Mann-Kendall檢驗，判斷NDVI時間序列的變化趨勢。Theil-Sen median趨勢分析描述NDVI的變化趨勢，表示單位時間內NDVI的變化量，計算公式為：

式中：10，則NDVI時間序列呈上升趨勢；反之，則呈下降趨勢。

Mann-Kendall檢驗計算公式如下：

式中：sign為符號函數，NDVIk及NDVIi為時序數據集合，n為集合長度。在α顯著性水平下，當絕對值|ZC|>U1?α/2時，則時間序列在α水平上變化趨勢顯著。若ZC>0，則變化趨勢上升，若ZC<0，則變化趨勢為下降。本研究選取的顯著性水平α為0.01和0.05兩個水平，其中0.01表示極顯著變化，0.05表示顯著變化。

2.3 多元回歸分析

本研究將利用多元回歸分析方法擬合溫度、降水2個氣象因子對NDVI的復合作用的影響。利用F檢驗對上述多元線性回歸方程進行顯著性檢驗。

式 中： NDVI 為NDVI的均 值； σNDVI為NDVI的標準差；Xi為第i個氣象因子的年均值； σi為第i個氣象因子的標準差。

2.4 殘差分析

本研究將采用殘差分析法分析人類活動對植被NDVI變化的影響，廣泛應用于植被動態變化驅動力分析中。通過NDVI值與氣溫、降水做二元一次線性回歸模擬，得到每個像元的NDVI預測值，然后利用遙感獲得的NDVI真實值減去預測值，得到人類活動對NDVI的影響。計算公式如下：

式中：ε為殘差值，即為人類活動產生的影響。ε>0，人類活動產生正面作用；ε<0，人類活動產生負面作用；ε≈0，人類活動影響微弱。

2.5 Hurst 指數

Hurst 指數有效預測時間序列未來變化趨勢，被廣泛用于生態學等領域。其計算過程如下：

對于時間序列NDVI(t)，t=1, 2, 3, ···,n，以及任意正整數p≥1，定義均值序列NDVI(p)為：

定義累積離差序列NDVI(t,p)為：

定義極差序列R(p)為：

定義標準差序列S(p)為：

Hurst通過長時間的實踐總結，建立了如下關系：

式中：H為Hurst指數。當H=0.5時，NDVI時間序列為隨機序列；當0.5

3 結果與分析

3.1 植被NDVI時空變化特征

3.1.1 NDVI年際變化

1982—2015年內蒙古自治區不同土地利用類型NDVI值年際變化見圖1。研究區植被NDVI值在1982—2015年總體上來看呈現波動上升趨勢，其中有林地、疏林地、未利用地植被增長比較平緩，農田、建筑用地植被增速最為明顯。

圖1 內蒙古地區不同土地利用類型NDVI的年際變化Fig. 1 Interannual variations of NDVI of different land use types in Inner Mongolia Autonomous Region

3.1.2 NDVI空間變化

為定量描述植被NDVI變化趨勢，本研究將研究區的NDVI變化劃分5等級。據統計，1982—2015內蒙古自治區NDVI變化斜率變化范圍為?0.009～0.027。植被極顯著增加和顯著增加的面積占內蒙古總面積的24.01%、8.83%，主要集中在內蒙古西部的額濟納旗南部、阿拉善左旗中南部、阿拉善右旗、巴彥淖爾市南部、鄂爾多斯市、呼和浩特市南部等地區；以及東部的赤峰市南部、通遼市南部、興安盟東部等地區。植被極顯著減少和顯著減少的面積占比分別為5.64%、4.20%，主要集中在內蒙古西部的額濟納旗北部、阿拉善左旗的北部、巴彥淖爾市東部；以及東部的錫林郭勒盟東部、赤峰市的北部、通遼市西北部、興安盟中南部、呼倫貝爾等地區。植被變化不顯著的地區占57.32%，分布于研究區的整個區域。

3.1.3 NDVI變化持續性分析

內蒙古自治區NDVI Hurst指數空間差異明顯，全區絕大部分區域H<0.5，其面積比例高達90.18%（表1），而全區平均H值也達到0.39，表明植被整體呈現反持續性，2015年之后一定時期內研究區內植被的NDVI變化趨勢可能發生反轉。內蒙古自治區西部的額濟納旗、阿拉善左旗北部、阿拉善右旗西北方向、鄂爾多斯市的南部以及東部地區、呼和浩特市、烏蘭察布市東南部地區、以及東部的錫林郭勒盟的東部、赤峰市、通遼市、興安盟、呼倫貝爾北部等地區有變好的可能，其他地區植被有變差的趨勢。全區H值0.1～0.2、0.6～0.8植被占總面積比例很小，僅占總面積的0.24%、0.51%，說明植被將來劇烈的正持續性及反持續性不強；H值0.4～0.6占總面積的47.49%，表明未來變化趨勢方向不明確，主要集中在不顯著變化和顯著增加的植被上；H值0.2～0.4的植被占總面積的51.76%，其中不顯著變化的面積占65.26%，意味著這些植被將來不再保持穩定狀態，會出現增加或減少的變化。顯著和極顯著增加、減少的面積分別占總面積的13.12%、4.87%，說明未來植被減少的可能性要比植被增加的可能性要大。

表 1 NDVI變化趨勢與其Hurst指數矩陣表Table 1 Matrix of changing trend and Hurst index of NDVI

3.2 NDVI變化驅動力分析

3.2.1 降水、氣溫驅動力分析

本研究將利用多元回歸分析方法擬合溫度、降水2個氣象因子對NDVI的復合作用的影響。由圖2可知，研究區年均降水在1982—2015年呈下降趨勢。降水系數分布方面，其中與NDVI變化顯著正相關的地區主要集中在內蒙古自治區的中西部地區，占內蒙古自治區總面積的31.19%；降水與NDVI變化顯著負相關的地區主要集中的內蒙古的東部地區，占內蒙古自治區總面積的1.52%。在1982—2015年植被處于增長趨勢，而年均降水卻呈現下降狀態，年均降水系數與NDVI變化顯著正相關的絕大部分地區并不是植被增長的區域，因此降水并不能很好地解釋植被的增長。由圖3可知，在1982—2015年年均溫度處于增長趨勢。在溫度系數分布方面，其中與NDVI變化顯著正相關的地區主要集中在內蒙古自治區的中部地區，占內蒙古自治區總面積18.97%；溫度與NDVI變化顯著負相關地區分布于內蒙全境，占內蒙古自治區總面積的13.74%。雖然年均溫度與植被都處于增長狀態，但年均溫度與NDVI變化顯著正相關的地區卻不是植被顯著變化的區域，由此可見年均溫度也不是植被變化的主要影響因子。

圖2 研究區1982—2015年年均降水變化Fig. 2 Annual average change of precipitation in the study area from 1982 to 2015

圖3 研究區1982—2015年年均溫度變化Fig. 3 Annual average change of temperature in the study area from 1982 to 2015

3.2.2 NDVI變化的人為驅動力分析

本研究雖然已獲取基于氣候因子的NDVI變化驅動圖，但沒有考慮人類活動的影響，在各種驅動因子中，NDVI的變化很可能為各個氣候驅動因子和人類活動共同作用的結果。因此為量化人類活動對NDVI 變化的影響，本研究通過計算1982—2015年內蒙古地區的NDVI殘差值得出人類活動對該區域NDVI的影響分布圖。從圖4可以看出，研究時段內研究區NDVI殘差值呈先上升后下降又開始上升的趨勢，說明人類活動對區域植被的影響由最初的負面破壞逐漸轉變為了正面改善。在殘差空間分布方面，殘差值為正的區域占區域總面積的72.75%，說明研究區內各種人類活動對上述區域的植被起到了非常重要的改善作用。其中通過P<0.05顯著性檢驗的區域占研究區總面積的32.84%，人類活動起到正向作用的地區主要分布于阿拉善左旗、阿拉善右旗、鄂爾多斯市、巴彥淖爾市、呼和浩特市、通遼市西南部、赤峰市南部、呼倫貝爾市西部等地區。人類活動起到負面作用的地區主要集中在錫林浩特的西部、赤峰市的北部、通遼市的西北部、呼倫貝爾市中部以及東北部等地區。其中通過顯著性檢驗（P<0.05）的區域占研究區總面積的9.83%。

圖4 研究區1982—2015年植被NDVI殘差變化Fig. 4 NDVI residual value during 1982-2015 in the study area

3.2.3 NDVI對氣候變化和人類活動的綜合響應

參照前人經驗，并結合研究區NDVI變化實際情況，對引起區域NDVI變化的氣候因子和人類活動綜合因子進行驅動型分區。分區依據見表2。

表2 NDVI變化驅動類型分區依據Table 2 Partition basis of driving type for NDVI changes

由表3可知，植被發生明顯變化的面積占研究區總面積的42.68%，無明顯變化的面積占57.32%。人類活動是引起研究區植被恢復的主要原因，占植被總恢復面積的70.43%，研究區的23.13%，其主要分布于額濟納旗南部、阿拉善左旗東部、阿拉善右旗、巴彥淖爾市南部、烏海市、鄂爾多斯市、赤峰市東南部、通遼市南部、興安盟東部、呼倫貝爾市東部等地區。其次引起植被恢復的主要原因為氣候和人類活動綜合因素，占植被總恢復面積的21.75%，研究區的7.14%，主要作用于阿拉善右旗東部、阿拉善左旗西部、巴彥淖爾市南部、鄂爾多斯市、錫林郭勒盟中部等地區。由氣候引起植被恢復的面積僅占植被恢復總面積的7.82%，占研究區的2.57%，主要分布于烏蘭察布市南部、呼和浩特市南部等地區。研究區植被退化主導因子也是人類活動，占植被總退化面積的51.03%，研究區的5.02%，主要集中在內蒙古赤峰市北部、通遼市北部、興安盟南部、呼倫貝爾西部等地區。導致植被退化的其他因素為氣候、氣候和人類活動復合結果，分別占植被退化總面積的26.28%、22.69%，以及研究區面積的2.58%、2.23%。退化的主要地區為內蒙古額濟納旗西部、阿拉善左旗北部、巴彥淖爾市東北部、呼和浩特市北部、錫林郭勒盟的西部、赤峰市北部、呼倫貝爾東部等地區。

表3 NDVI變化驅動因素解析Table 3 Driving factors analysis of NDVI changes

4 結論與討論

本研究利用1982—2015年內蒙古自治區的GIMMS NDVI3g NDVI數據及同期降水、氣溫數據，分析了區域內NDVI時空變化及驅動力，主要得出以下結論：

1）自1982年以來，內蒙古地區年最大NDVI值整體上呈現波動上升趨勢，植被極顯著和顯著增加的面積占比分別為24.01%、8.83%，植被極顯著和顯著減少的面積占比分別為5.64%、4.20%，植被變化不顯著的地區占57.32%。

2）研究區NDVI Hurst指數空間差異明顯，全區平均H值為0.39，2015年后植被NDVI減少的趨勢要比增加的趨勢明顯，但變化程度應該不劇烈。

3）在1982—2015年研究區年均降水呈下降趨勢，其中與NDVI變化顯著正相關的地區占研究區總面積的31.19%，顯著負相關的占1.52%；在1982—2015年年均溫度處于增長趨勢，其中與NDVI變化顯著正相關的地區占研究區總面積的18.97%，顯著負相關的占研究區總面積的13.74%。

4）1982—2015年研究區植被的恢復增長過程中，人類活動是引起植被恢復的主要原因，占植被總恢復面積的70.43%；其次是氣候和人類活動綜合因素，占植被總恢復面積的21.75%；由氣候引起植被恢復的面積僅占植被恢復總面積的7.82%。導致研究區植被退化的主要因子也是人類活動，占植被總退化面積的51.03%，氣候、氣候和人類綜合作用，分別占植被退化總面積的26.28%、22.69%。

在干旱和半干旱地區，植被活動受氣候變化特別是降水的強烈影響。內蒙古地區NDVI變化與月降水量的相關性不強，與降水相關的高值區分布于內蒙古中部的草地[20]。內蒙古地區NDVI與氣象數據插值生成的標準降水蒸騰指數（SPEI）達到顯著正相關的區域占全區面積的27.23%，主要分布于全區中部偏北的地區，呈負相關關系區域基本未達到顯著水平[21]。本研究表明年均降水（ERA5氣象數據）與NDVI顯著正相關的地區占研究區總面積的31.19%，分布于全區中部偏北區域，顯著負相關的僅占1.52%。研究結果與李慧靜等[20]、楊舒暢等[21]的基本一致。但降水、NDVI顯著相關的區域與植被顯著變化的區域重合度比較低，且降水1982—2015年與植被增長的趨勢不一致，由此可見單獨的降水因子不能很好地解釋植被的變化。一些研究顯示，過去的幾十年來中國北方強勁的氣溫上升趨勢可能會抑制植被的生長[22-23]，本研究結果表明，內蒙古自治區溫度在1982—2015年也是上升趨勢，但在內蒙古地區溫度與NDVI顯著正相關的地區占全區總面積的18.97%，與NDVI顯著負相關占研究區總面積的13.74%，表明溫度對植被有促進也有抑制生長的作用。有可能的原因是內蒙絕大部分地區較為寒冷，尤其東北部地區，溫度升高對該地區植被也有促進作用[24]。1982—2015年內蒙古地區氣溫與植被NDVI均表現顯著緩慢增長趨勢，與降水呈現不顯著緩慢下降趨勢相反，與單獨降水、氣溫相比氣溫和降水共同作用對植被影響更大[25]，這個結論與本研究結果一致。2011年之后內蒙古地區降水量逐年下降，但是植被覆蓋度卻呈穩定上升趨勢，主要原因是2011年《內蒙古自治區基本草原保護條例》的頒布及相關人類活動對其起到了正向干擾[26]。人為正向干擾如農業灌溉、農田開墾及生態恢復工程是阿拉善、河套地區的植被恢復的主要原因[21]。2000—2015年內蒙古地區植被不斷恢復，主要得益于人們對保護植被的重視和各種生態恢復以及礦區整治工程的實施[27]。1998年以來內蒙古地區先后實施了京津風沙源治理、退耕還林、退牧還草、圍封保育、輪耕休耕等一系列生態恢復工程，生態環境得到了很大的改善[28]。2000—2011年人類活動促進NDVI增加的區域面積占總面積的58.84%，主要集中在內蒙古東部地區以及荒漠區東部和荒漠草原區，是由于一系列國家政策和法規的有效開展，促進了該區域植被覆蓋度的增加[29]。用殘差方法對內蒙古地區2001—2013年人類活動的影響進行量化后發現，在年均溫和降水量無顯著變化的背景下，近年內蒙古植被NDVI的顯著變化主要是人為因素的影響[30]。過度放牧和歷史上的濫開墾、水資源的不合理使用以及對生態環境的人為破壞等，造成內蒙地區草場退化與土地荒漠化[31]。以上結論印證了本研究提出的人類活動是引起內蒙古地區植被變化主因的觀點。

本研究選用GIMMS NDVI數據研究內蒙古地區植被NDVI變化，該數據時間序列比較長，但缺少2015年以后的數據。若利用MODIS NDVI代替則會出現由于數據源的不同而帶來的巨大誤差。同時本研究只分析了年降水、氣溫氣候因子，沒有考慮極端氣候條件（高溫、低溫、單次最大降水、最小降水）對NDVI變化影響。同氣候因子相比，人類活動因素更加復雜多變（包括放牧、圍欄、開墾、生態工程等），數據更加難以收集量化，因此本研究只籠統地給出人類活動是植被NDVI變化的主導因素，而缺少對人類活動因子的進一步細化剖析。在接下來的研究中將收集更多影響NDVI變化的驅動力數據，探究不同區域NDVI變化更準確的原因。