1999-2018年河南省植被覆蓋時空演變分析

王文川, 薛 沛, 劉素華

(華北水利水電大學 水資源學院, 鄭州 450046)

植被是人類生存的重要媒介，在維護生態平衡方面發揮著重要的作用[1]。同時，由于植被對自然環境的影響[2]，植被覆蓋變化[3]則成為了分析區域內生態環境不可缺少的一部分，其不僅是研究氣候變化[4]、水土流失等的重要因素，也是影響生態環境變化的重要因素。歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)能夠體現出植被狀態和植被生長狀況，常被用作反映植被覆蓋的遙感指標和參數[5]。鑒于此，國內外很多學者基于遙感技術[6]對植被覆蓋度動態變化展開了研究并取得了積極進展[7-8]。目前，國內關于植被覆蓋度時空動態變化的研究，重點集中于水土流失或人為干擾較大的區域，如陜西[9-12]，四川[13]，福建等[14]。

河南處于中原地區，是我國的主要糧食產區。隨著城市化和工業化進程的快速發展，植被覆蓋發生劇烈變化，生態環境脆弱性逐步顯現，針對河南省植被覆蓋時空變化的相關研究也逐步增加，并取得一定進展，如熊強等[15]選用Terra衛星16 d合成的MODIS植被指數產品為數據研究了河南省NDVI的變化特征，得到NDVI與增強型植被指數兩種指數產品的特點。但是這些研究存在著時間尺度短，典型地市分析不足，植被覆蓋與土地利用類型結合分析不充分等問題，對于河南省植被覆蓋的長時間尺度動態變化情況評價效果有待提高和完善。

選擇1999—2018年為研究時段，首先對全省的植被覆蓋狀況進行時間和空間演變分析，然后分別針對位于研究區不同方位，也即東、西、南、北和中部的5個典型城市的植被覆蓋狀況進行深入探索，以分析不同地理位置的植被覆蓋的變化趨勢。與此同時，結合土地利用數據研究土地利用覆蓋的變化對植被覆蓋的影響，有助于進一步深化對河南省長時間尺度植被覆蓋變化特征的認識。

1 研究區概況

河南省處于華北平原的南部、黃河的中下游地區，其地理位置跨越四大流域，分別是長江流域、淮河流域、黃河流域和海河流域。河南省大部分地區都處于暖溫帶，氣溫適宜，風景優美，歷史悠久。降雨以夏季最多，適合農作物生長。區域內河流大多發源于西部、西北部和東南部山區，適宜的溫度、降雨、日照和地質條件都為河南省的生物提供了優越的生態環境，以便于生物的生存和演化。研究區地理位置位于華北平原南部的黃河中下游地區，西起東經110°21′，東至東經116°39′，跨經度6°18′，直線距離約580 km。

2 數據與方法

2.1 數據來源

本研究所選用的數據為植被覆蓋數據、土地利用數據和氣溫數據，均來源于中科院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)。NDVI空間分布數據集是采用連續時間序列的SPOT/VEGETATION NDVI衛星遙感數據，其空間分辨率為1 km，時間跨度為1999—2018年，該數據是研究河南省植被覆蓋時空演變的重要組成部分，對改善河南省生態環境有著重要意義。土地利用數據為1 km柵格數據，所選年份分別為2000年、2010年和2018年。土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民用地和未利用土地6種類型。氣溫數據集的分辨率也為1 km，由于最新數據只更新至2015年，因此選用了2000年、2010年、2015年的數據作為代表數據進行分析。以上數據都經過裁剪、輻射校正、幾何校正，數據來源和質量真實可靠。

2.2 研究方法

利用ArcGIS 10.2提取分析與柵格計算模塊對河南省1999—2018年植被覆蓋的時空變化進行對比分析。為了研究分析河南省植被覆蓋近20 a的變化情況，本文選用了slope趨勢分析法，即用一元線性回歸法對每個柵格點逐像元擬合斜率，反映植被覆蓋時空演變特征。slope計算公式如下：

式中:n為所監測時間序列的長度；NDVIi為第i年的NDVI均值；slope為趨勢線增加的斜率。

本文選擇的時間跨度為1999—2018年20 a，除了進行20 a時間序列連續的NDVI相關分析之外，為了便于分析和更加直觀地展示植被覆蓋的變化過程，文中選擇數據的起始年、中間年和結尾年，也即1999年、2008年和2018年3個單獨的年作為研究時間點，利用ArcGIS進行繪制植被覆蓋年均分布圖并進行定量對比。另外，為了分析NDVI時空演變與土地利用的關系，本研究選擇與1999年、2008年和2018年最相近的3年(2000年、2010年和2018年)土地利用數據開展土地利用類型和植被覆蓋的關系。

最后，為了進一步探索植被覆蓋在研究區內各個方位上的演變情況，分別選擇東、西、南、北和中部代表性地市，也即選擇東部(商丘市)、西部(三門峽市)、南部(信陽市)、北部(安陽市)和中部(鄭州市)，提取它們的植被覆蓋結果并進行時空變化分析。

3 結果與分析

3.1 河南省植被覆蓋時間變化分析

圖1給出了河南省1999—2018年20 a的NDVI均值變化曲線，從20 a的時間序列曲線圖可知，河南省NDVI呈現出波動上升趨勢，即植被覆蓋有所改善。其中，1999年NDVI平均值最小，2013年NDVI平均值最大。

圖1 1999-2018年河南省NDVI年平均值時間序列變化曲線

圖2分別為1999年、2008年和2018年的植被覆蓋空間分布情況。為了更加直觀和形象，本文將植被覆蓋按照NDVI數值的高低，分別劃分為低植被覆蓋度、中低植被覆蓋度、中植被覆蓋度、中高植被覆蓋度和高植被覆蓋度，對應NDVI的數值分別為0～0.2，0.2～0.4，0.4～0.6，0.6～0.8，0.8～1.0。

從圖2的對比可知，1999—2018年，河南省的植被狀況有明顯的改善，高植被覆蓋的區域明顯增加。通過分析1999年、2008年和2018年的河南省植被覆蓋空間分布情況圖可知，自1999—2018年以來，高植被覆蓋度所占比例越來越大，從1999年的9.61%提高到2018年的57.90%；低植被覆蓋度所占比例越來越小，從1999年的0.08%減少到2018年的0.07%，說明河南省NDVI在不斷增大，植被覆蓋明顯改善。本文的研究結果與余玉洋等[16]在2019年進行研究得出河南省植被覆蓋狀況在改善這一結果相似。

圖2 1999年、2008年、2018年河南省植被覆蓋空間分布情況

1999年中高植被覆蓋度占比最大，而2008年和2018年高植被覆蓋度占比最大，表明了河南省植被覆蓋程度提升了一個區間，有了顯著的改善。為了對河南省的植被覆蓋狀況在時間變化上有更加直觀的認識，本文給出了1999年、2008年和2018年3 a的NDVI均值隨月份，也即年內的變化情況(圖3)。圖3反映出2018年各月的NDVI總體在1999年各月的NDVI之上，說明相比于1999年、2018年的河南省植被覆蓋增加明顯，植被狀況有所改善。

圖3 1999年、2008年、2018年河南省各月NDVI平均值

3.2 河南省植被覆蓋的空間變化分析

對于植被覆蓋的空間變化情況，本文主要采用slope趨勢線法計算時間段內的植被演變情況，為了便于結果的直觀展示，將植被覆蓋的變化情況劃分為極大改善、高度改善、中度改善、輕度改善和退化5種。由圖4A可知，自1999—2018年河南省西南部NDVI增幅大，中部部分地區NDVI降幅較大。分析1999—2008年和2008—2018年計算得出的兩張slope圖可知，從東西向看，東部和西部均比中部增幅大，而中部部分地區有降幅；從南北向看，南部增幅最大。

因此，河南省NDVI分布具有很強的空間差異性，從南北向來看，NDVI均值中部最低、南部最高、北部次之；從東西向來看，NDVI均值中部最低、東部最高、西部次之。河南省NDVI平均值呈兩頭高中間低的趨勢。

3.3 典型地市植被覆蓋時空變化分析

為了對河南省的植被覆蓋情況有更加深入和清晰的認知，本文選擇位于河南省東、西、南、北和中部的5個地市作為典型區域研究其在1999—2018年的植被覆蓋時空變化情況。東、西、南、北和中部的5個地市分別為商丘市、三門峽市、信陽市、安陽市和鄭州市。

表1給出了5個地市在3個典型年份的NDVI均值，自1999—2018年安陽市、信陽市、三門峽市、商丘市的NDVI均值都有所提高，但鄭州市的NDVI均值呈下降趨勢，其中，信陽市、三門峽市NDVI均值增幅較大，分別為0.12，0.15。分析1999—2008年所選擇地級市可知，其NDVI均值均增加，其中三門峽市增幅最大。分析2008—2018年所選擇地級市可知，信陽市、三門峽市的NDVI均值呈增長趨勢，商丘市、鄭州市呈下降趨勢，而2018年安陽市的NDVI均值與2008年的NDVI均值持平。

圖4 1999-2008年、2008-2018年、1999-2018年河南省slope趨勢結果

表1 河南省部分地級市各年份NDVI均值

表2是根據slope趨勢法得到的各個地市的植被覆蓋退化的統計情況，自1999—2018年，信陽市和三門峽市退化占比最小，整體植被覆蓋率大幅改善；安陽市和商丘市退化占比分別為22.84%，18.03%，植被覆蓋狀況大部分輕度改善，小部分退化；而鄭州市退化占比高達50.73%，說明鄭州市植被覆蓋下降，有所退化。自1999—2008年，各地級市植被覆蓋退化占比都較小，說明1999—2008年河南省植被覆蓋情況改善，而2008—2018年，信陽市和三門峽市退化占比相對其他城市占比較小，植被覆蓋整體有所改善；安陽市退化占比為46.14%，接近50%，植被覆蓋有輕微改善；而商丘市和鄭州市退化占比較高，分別為81.44%，70.87%，說明河南省中部和東部城市植被覆蓋退化較嚴重。綜上可知，河南省西部和南部植被覆蓋改善趨勢十分明顯，河南省北部和東部有細微改善，而河南省中部植被覆蓋退化嚴重。

表2 河南省部分地級市植被覆蓋退化占比 %

3.4 土地利用類型對植被覆蓋的影響分析

植被覆蓋最直觀的變化會體現在土地利用類型圖上，而土地利用類型的改變則會是植被覆蓋變化的一個原因。為了分析河南省的植被覆蓋時空變化與植被覆蓋的關系，本文選擇了與1999年、2008年和2018年最臨近年份的土地利用類型圖，分別是2000年、2010年和2018年，見圖5。我們將1999年的植被覆蓋與2000年的土地利用類型圖對應，2008年的植被覆蓋與2010年的土地利用類型進行對應。

由表3可知，河南省自從實施“退耕還林”政策后，耕地明顯減少，林地增多。結合slope結果分析可知，1999—2018年植被覆蓋有所改善，表現為NDVI值增加。其中，土地利用類型中林地的增加對NDVI值的增加影響最大。

2000—2010年居民用地平均每年變化值明顯小于2010—2018年的平均每年變化值，結合分析slope各像元占比例統計可知，1999—2008年退化占比8.08%明顯小于2008—2018年退化占比的45.55%，說明居民用地的增加與植被覆蓋的退化有著顯著影響，并且是正影響，即對NDVI值有負影響。

為了進一步探究居民用地平均每年變化值對植被覆蓋的影響，本文將河南省的東、西、南、北和中部的5個地市作為典型區域，研究其居民用地平均每年變化值與植被覆蓋的關系，統計結果見表4。

通過分析2000—2018年各地級市居民用地統計表可知，鄭州市平均每年變化值最大，同期鄭州市的NDVI降幅也最大。2000—2010年的各地級市居民用地統計表的平均每年變化值明顯比2010—2018年的各地級市居民用地的每年平均變化值小，而在1999—2008年的NDVI增加速率也明顯比2008—2018年的快，由此可見居民用地變化值影響著NDVI，并且呈負相關關系。

圖5 2000年、2010年、2018年河南省土地利用類型

表3 河南省土地利用類型及變化情況

表4 各地級市居民用地面積變化

4 討 論

對河南省NDVI出現季節性變化做出了一些深入研究，1999年、2008年、2018年這3年的1—8月的NDVI平均值大體上呈上升趨勢，但6月是一個轉折點，相比較于5月和7月，6月的值最小，在8—12月河南省NDVI平均值呈下降趨勢。該種變化趨勢與氣溫和降雨有關，隨著1—8月溫度逐漸上升河南省NDVI平均值也上升，8—12月溫度下降河南省NDVI平均值也下降，而6月的拐點則是由于小麥成熟和收割造成的[17]。河南省作為冬小麥的主要產區，6月份進入小麥的成熟和收割期，小麥分布區的NDVI數值急劇下降，導致整個研究區內NDVI的均值呈現出拐點狀下降。河南省冬小麥的生育周期如表5所示。

表5 河南省冬小麥生育期

分析表5可知，6月為冬小麥的成熟期，需要收割，這影響了河南省的NDVI在夏季的上升趨勢，所以河南省的NDVI在6月出現下降趨勢，因此我們分析出冬小麥的生育周期與河南省NDVI在夏季6月出現轉折點有著密切關系。

考慮到氣候因子對NDVI的影響[18-21]，于是我們加入了氣溫的分析。我們在數據中挑選與之前NDVI數據和土地利用數據最接近的年份(2000年、2010年和2015年)作為代表年進行分析(圖6)。

河南省2000年、2010年和2015年年平均氣溫分別為14.90℃，15.03℃，15.24℃；河南省2000年、2010年和2015年年平均NDVI值分別為0.73，0.79，0.77。通過以上數據并不能分析出河南省年平均氣溫與河南省年平均NDVI的直接關系。因此，通過分析近十幾年河南省NDVI的變化趨勢、河南省土地利用變化趨勢與河南省的氣溫變化趨勢之間的關系，但發現其中也沒有什么直接關系。因此，可以得出短期內河南省氣溫的變化對河南省的NDVI變化的影響并不顯著。

圖6 河南省2000年、2010年、2015年氣溫分布

5 結 論

(1) 1999—2018年河南省總體植被覆蓋率改善，NDVI值增加。河南省西部和南部植被覆蓋改善十分明顯，河南省NDVI分布具有很強的空間差異性，河南省NDVI平均值呈兩頭高中間低的趨勢。1—8月河南省NDVI平均值大體上呈上升趨勢，在8—12月河南省NDVI平均值呈下降趨勢。

(2) 近20 a河南省植被覆蓋度明顯改善，但前10 a改善狀況明顯好于后10 a，進行了土地利用類型分析后發現，居民用地增加的速率越快越影響植被覆蓋的改善程度并且是負影響。

(3) 研究結果更直觀地反映了植被覆蓋的變化情況，在一定程度上豐富和補充了河南省植被變化情況相關方面的研究工作。成果有助于河南省更好地理解和分析生態系統的變化特性，也有助于河南省在未來利用土地時考慮生態環境與經濟的協調發展。

(4) 植被覆蓋變化檢測是一個長期的過程，但本文針對河南省近20 a植被時空格局變化進行了探究和分析時，僅考慮了人為因素對植被覆蓋的影響，忽略了自然因素的影響。如有更長時間序列數據則可在考慮人類活動因素對植被影響的同時加上自然因素對植被的影響分析。