2000-2018年烏海市植被覆蓋度時空變化

劉瑞瑤, 許 麗, 豐 菲, 劉 瑩, 張新蕾

(內蒙古農業大學 沙漠治理學院, 呼和浩特 010018)

植被在生態系統中有著關鍵作用，是大氣、水和土壤的連接紐帶，可對生態系統進行調節和指示[1]，也是反映自然環境特點的良好標志，能較迅速明顯地反映出周圍環境變化和社會經濟活動對環境產生的影響[2]。植被與其生態因子間的相互作用關系，是指導地區生態發展方向的重要科學參考和依據[3-5]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Coverage，簡稱FVC)指單位面積內植被葉、莖、枝等地上部分在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比[6]?？梢苑从成鷳B環境的變化，對植被覆蓋度動態變化監測具有深遠的意義[7-8]。

傳統植被覆蓋度測量，多數是在研究區選擇有限的幾個或幾十個典型樣點進行實地測量，雖能夠保證數據觀測的精度，但費時費力、成本高、難度大，并且難以滿足區域地表植被覆蓋度的需求；而遙感具有快速實時、多方位、全天時、大范圍等優點。利用遙感技術進行植被分類和植被覆蓋面積估算已經成為極具活力的研究方向[9-10]。分析NDVI在時間序列上的變化，對探尋植被空間分布和植被覆蓋度的變化規律具有積極意義[11]。郭山川等[12]發現烏海礦區2000—2009年植被覆蓋度逐漸萎縮，2009—2015年植被覆蓋度水平提高；翟孟源等[13]利用Landsat遙感影像以及NDVI數據對1979—2010年烏海市煤礦開采區時空變化過程及其對生態環境的影響開展研究，發現礦區開采面積仍呈增長趨勢但全市植被覆蓋度有所好轉；趙勛剛等[14]對烏海市生態環境進行評價，發現海南區的生態修復工作成效最大，海勃灣和烏達區的生態修復成效較差。地形是影響植被覆蓋變化的重要因素之一[15-16]，童曉偉等[17]認為高程、坡度和坡向對植被分布影響較大；趙婷等[18]研究發現，不同海拔、坡度、坡向下植被覆蓋度存在差異。

閱讀相關文獻后，發現對烏海市長時序植被覆蓋度的時空變化研究尚不多見，利用R/S法Hurst指數來預測烏海市植被未來變化趨勢的研究目前還沒有。綜上所述，本文基于Lantsat OLI/TM/ETM遙感影像，采用像元二分模型法進行植被覆蓋度反演；趨勢分析法分析植被覆蓋度空間變化特征；利用DEM數據提取高程、坡度、坡向與植被覆蓋度分布圖進行疊加，分析地形因子對植被覆蓋度分布的影響；運用R/S法對烏海市NDVI未來變化趨勢進行預測。通過對烏海市植被覆蓋度時空變化特征進行研究，在一定程度上掌握研究區植被變化趨勢，更多關注有退化趨勢的區域，以期為烏海市生態環境保護提供理論借鑒和參考。

1 研究區概況

烏海市地處內蒙古自治區西南部，地理坐標為39°02′30″—39°54′55″N，106°36′25″—107°08′05″E，東接鄂爾多斯，西連阿拉善盟，南與寧夏自治區一河相隔，北望河套平原，烏海市地勢東西高，中間低[19]，面積1 653 km2，平均海拔1 105 m，境內含海勃灣、海南、烏達3區。屬于溫帶干旱大陸性季風氣候，年平均氣溫9.3℃，年蒸發量3 289 mm，年降水量162 mm，相對濕度為42%，風大沙多，氣候干燥。土壤類型以漠鈣土、風沙土為主。主要植被類型包括荒漠植被型、干旱草原植被型和沙生植被型，常見植物種有霸王(Sarcozygiumxanthoxylon)、白刺(Nitrariatangutorum)以及國家瀕危保護植物半日花(Helianthemumsoongoricum)、四合木(Tetraenamongolicamaxim)等。烏海是我國西部地區的主要工礦城市之一，有著“烏金之海”的稱號，主要以露天開采為主[20]，其煤炭資源豐富。長期高強度的礦產資源的開發，尤其是露天煤礦的開采，導致礦區內土地挖損、壓占與地面塌陷嚴重，且烏海先天環境惡劣，地處烏蘭布和、庫布齊和毛烏素3大荒漠的交匯處，氣候干旱，風蝕現象嚴重，環境承載力較低，生態環境脆弱[21]。

2 數據與方法

2.1 數據來源與預處理

基于地理空間數據云網站(http:∥www.gscloud.cn/)獲取烏海市2000—2018年TM/ETM/OLI分辨率為30 m的遙感影像，同時獲取分辨率為30 m的DEM影像數據。影像獲取時間均為烏海市植被生長季(6—9月)，利于植被生長狀況和分布區域的提取和識別?；贓NVI5.3軟件對影像進行鑲嵌、裁剪、輻射定標、大氣校正、幾何校正，通過Band Math模塊進行植被覆蓋度的計算。

地形因子提取：利用ArcGIS 10.2軟件對烏海市DEM數據進行鑲嵌、裁剪等處理，通過3D分析模塊提取高程、坡度、坡向等地形因子，并進行重分類與植被覆蓋度分布圖疊加，探討地形因子對研究區植被覆蓋度分布的影響。

(1) 高程。研究區最大高程1 768 m，最低高程983 m。為方便研究，按照自然間斷點分級法將研究區高程分為7類，即983～1 100 m，1 100～1 200 m，1 200～1 300 m，1 300～1 400 m，1 400～1 500 m，1 500～1 600 m，1 600～1 768 m。

(2) 坡度。依據《水土保持綜合治理規劃通則》[22](GB/T15772—2008)和參考水土保持工作中普遍采用的8°作為緩坡和斜坡的分級標準，結合烏海地形將坡度分級為0°～5°，5°～8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，>35°[23-24]。

(3) 坡向。參考相關研究[25]以正北方向為0°，22.5°為步長，將研究區分為平面(-1°)，北坡(0°～22.5°)和(337.5°～360°)東北坡(22.5°～67.5°)東坡(67.5°～112.5°)東南坡(112.5°～157.5°)南坡(157.5°～202.5°)西南坡(202.5°～247.5°)，西坡(247.5°～292.5°)西北(292.5°～337.5°)9個坡向帶。

2.2 研究方法

2.2.1 基于NDVI的植被覆蓋度估算法 歸一化植被指數即NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)，是反映近紅外與紅光波段的比值關系的函數。NDVI對植物的檢測靈敏度較高，所得數據可比性明顯，可對植被覆蓋度動態變化進行表征。

(1)

式中:NIR為近紅外波段的反射值;R為紅光波段的反射值。NDVI取值為-1～1,將NDVI與像元二分模型相結合,進行烏海市植被覆蓋度反演。一個像元的NDVI可以通過土壤所顯示的信息(NDVIsoil)和綠色植物所顯示的信息(NDVIveg)表述。

(2)

式中:NDVIsoil為裸露地表或無植被覆蓋像元的NDVI；NDVIveg為完全被植被所覆蓋像元的NDVI。根據烏海市實際情況,將評價單元內NDVI累積頻率為95%的NDVI作為NDVIveg，NDVI累積頻率為5%的值作為NDVIsoil。

2.2.2 趨勢分析法 一元線性回歸分析能夠模擬每個像元的變化趨勢，滿足在若干時間節點的長時段內模擬變化趨勢要求，常用在植被覆蓋度變化趨勢中[26]。對研究區19 a來植被覆蓋度空間變化規律基于像元進行模擬，用一元線性回歸趨勢分析得出研究區2000—2018年植被覆蓋度的空間變化趨勢，其計算公式如下：

(3)

式中:i為年限;n為研究時段;NDVIi為每個像元第i年的NDVI值;slope為各個像元NDVI變化趨勢斜率,用于反映其變化趨勢;slope>0,代表該像元NDVI值呈增加趨勢,且slope值越大,表示上升趨勢越明顯,即植被改善越迅速;若slope<0,代表該像元NDVI值呈減少趨勢,slope值越大,表示下降趨勢越明顯,即植被退化越迅速。根據烏海市具體情況,將slope分為5個等級:明顯減少(slope≤-0.015)輕微減少(-0.0150.015)。

2.2.3 NDVI未來發展趨勢預測 基于重標極差(R/S)分析方法的Hurst指數法對烏海市NDVI未來演變趨勢進行預測，其原理是：

差分序列：ΔNDVIi=NDVIi-NDVIi-1

(i=1,2,3,…,n)

(4)

(t=1,2,3,…,n)

(5)

(1≤h≤t)

(6)

(t=1,2,3,…,n)

(7)

(t=1,2,3,…,n)

(8)

R(t)/S(t)=a·tH

(9)

式中:a為常數;R(t)/S(t)是重標極差;H為Hurst指數。當滿足上述公式(9)時,說明研究的時間序列中存在Hurst現象,在對數坐標系(lni,lnR/S)中,采用最小二乘法擬合得到Hurst指數的估計值。

若0

3 結果與分析

3.1 植被覆蓋度時間變化特征

3.1.1 植被覆蓋度年際變化 根據《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190—2007)和烏海市植被覆蓋度的實際情況將其分為5級，便于植被覆蓋度動態變化分析：極低植被覆蓋度(0≤FVC<0.1)，低植被覆蓋度(0.1≤FVC<0.3)，中低植被覆蓋度(0.3≤FVC<0.45)，中植被覆蓋度(0.45≤FVC<0.6)，高植被覆蓋度(0.6≤FVC<1)。

如圖1所示，以年為時間尺度，基于平均植被覆蓋度進行分析。結果表明，2000—2018年烏海市平均植被覆蓋度呈增加趨勢，增速為0.07%/10 a，R2=0.5156。2010年出現較大的波動，2002年植被覆蓋度值為16.87%，為19 a來最低值，植被覆蓋度最高值為2018年的41.3%。烏海市2000—2018年植被覆蓋度由22.26%上升至42.30%，增長率為20.04%。

圖1 2000-2018年烏海市植被覆蓋度變化趨勢

3.1.2 各等級植被覆蓋度面積年際變化 分別統計2000年、2006年、2012年和2018年不同植被覆蓋度等級的面積(表1)，并對各植被覆蓋度面積變化情況進行分析。由表1可知，2000—2018年烏海市極低植被覆蓋度面積大幅減少，由743.28 km2降至132.72 km2，2006—2012年變化率最大，減少了16.55 %；低植被覆蓋度面積雖有增減波動，但整體呈現微弱下降趨勢；中低植被覆蓋度面積在2000—2018年穩定增加，面積增加量約為2000年的3.5倍，2012—2018年漲幅最大；中植被覆蓋度面積在19 a間持續擴大，擴大195.7 km2；在礦山生態環境綜合治理和城市綠化工程共同開展下，高植被覆蓋度面積增長近一倍，治理效果明顯。2000—2018年研究區植被逐漸恢復，生態環境向著良好的趨勢發展。

表1 各等級植被覆蓋度面積統計

3.2 植被覆蓋度空間分布特征

3.2.1 植被覆蓋度空間分布格局分析 從圖2可以看出，烏海市2000—2018年植被覆蓋度整體上呈現南部地區高于北部地區，西部地區略優于東部地區的分布格局。研究區南部的NDVI值減小明顯，高植被覆蓋度面積增加，植被恢復明顯好轉；研究區內耕地沿著黃河河道東西兩側分布，主要集中分布在研究區的西部地區，黃河兩岸植被覆蓋呈現增加態勢；2000—2006年，中部和東北地區植被覆蓋度低，林草地集中分布在此區域，因露天煤礦開采導致天然草地和林地遭受侵害而使之面積減少；2012—2018年烏海市積極推進生態環境建設，重點生態治理，使得植被恢復大有好轉。

圖2 2000-2018年烏海市植被覆蓋度空間分布

采用趨勢分析法對烏海市2000—2018年整個時期和2000—2006年、2006—2012年、2012—2018年3個不同時段的NDVI空間變化趨勢進行分析，由圖3知，植被覆蓋度輕微增加的區域有787.80 km2，占比47.29%；明顯增加的區域占18.78%；且研究區植被退化區域很少，僅占10.83%，主要分布在西部的烏達區。植被覆蓋增加的面積遠大于減少面積，輕微增加占主導趨勢。說明2000—2018年，研究區植被覆蓋變化呈現增加趨勢，整體得到改善的區域大于退化區域，烏海市19 a來生態環境在逐步改善。

圖3 2000-2018年烏海市植被覆蓋度變化趨勢空間分布

3.2.2 烏海市各區植被覆蓋面積變化分析 整體來看2000—2018年海勃灣區植被覆蓋狀況出現輕微好轉(圖4A)，各等級植被覆蓋度面積變化不明顯；海南區在研究期間植被覆蓋度明顯好轉(圖4B)，極低植被覆蓋面積下降明顯，由561.2 km2降至28.42 km2，高植被覆蓋面積增加173.86 km2；烏達區植被覆蓋稍有退化(圖4C)，高植被覆蓋面積下降14.39%。生態未破壞前煤礦主要分布在中西部的海南區，隨著煤礦產業的快速發展，生態影響區域迅速發展到北部的海勃灣區和烏達區。經過烏海政府和當地煤炭企業的治理，烏海市的生態環境得到明顯改善，尤其是海南區，這與趙勛剛[14]的研究結果相一致。

圖4 烏海市2000-2018年各區植被覆蓋面積變化

3.3 植被覆蓋度隨地形的變化特征

3.3.1 植被覆蓋度隨高程的變化 研究區東部有桌子山、甘德爾山，西部有五虎山，均呈南北向帶狀延伸。高程影響植被對溫度、水分、土壤成分的吸收，圖5是2000—2018年植被覆蓋度與高程的疊加結果。在高程983～1 768 m范圍內，植被覆蓋度面積隨高程的增加呈先上升后降低的趨勢，極低、低植被覆蓋度面積變化明顯。小于1 000 m的范圍內，植被覆蓋度較低，隨著高程的增加植被覆蓋度開始逐漸升高，達到1 200 m時逐漸平穩，1 200～1 300 m范圍內植被覆蓋度面積稍有降低，1 300～1 400 m植被覆蓋度面積下降明顯。研究區植被主要分布在1 000～1 300 m的高程內，約占85%，該區域植被生長狀況良好。在1 100～1 200 m，1 200～1 300 m高程處植被覆蓋分布面積有明顯變化，極低植被覆蓋面積呈現明顯下降趨勢，分別減少369.09，220.29 km2；中低、中、高植被覆蓋面積在此高程內呈明顯增加趨勢，中低植被覆蓋面積分別增加154.33，92.08 km2，中植被覆蓋面積增加115.11，58.64 km2，高植被覆蓋面積增加90，71.18 km2。這是因為低高程區，雖然水分、熱量和氣溫都適合植被的生長需要，但該區域受人類活動干擾大；隨著高程升高，人類活動相對較少，熱量和水分仍適合植被生長，植被覆蓋度開始上升，當高程大于1 400 m后，隨著高程升高，氣溫偏低不利于土壤水土保持且空氣稀薄，嚴重影響植被的生長，則植被覆蓋度下降。

圖5 2000-2018年植被覆蓋度隨高程變化面積

3.3.2 植被覆蓋度隨坡度的變化 研究區境內多山，山地丘陵約占總面積的2/3，地形起伏以平坦地類為主(0°～15°)，一線天風景區、桌子山周邊較大，以15°～25°為主。坡度表示局部地表的傾斜程度，與水分條件、熱量、土壤厚度等因素關系密切，在很大程度上影響地表植被的分布[27]。圖6為2000—2018年植被覆蓋度與坡度的疊加結果，研究區植被覆蓋度面積隨著坡度增大呈現減小的趨勢。從各坡度范圍內的植被覆蓋度變化面積情況來看，在坡度0°～5°時植被覆蓋度面積達到最大值，在0°～15°的范圍內植被覆蓋面積約占95%，是植被狀況生長良好的區域，>15°的地區整體植被覆蓋度面積小。坡地過高，地勢過于陡峭易發生水土流失，土壤養分也不易保存，植物生長受限。

研究期間，極低植被覆蓋面積在各坡度范圍內都在減少，0°～5°范圍內由509 km2降低到89.76 km2，變化尤為顯著；0°～5°范圍內，中低、中、高植被覆蓋分布面積有明顯增加趨勢，分別增加190.93，152.65，135 km2；其他坡度下，植被覆蓋面積變化平穩。

3.3.3 植被覆蓋度隨坡向的變化 不同坡向能夠接受到的太陽輻射和水分蒸散量不同，植被的生長和分布特征也會有所差異[24]。圖7為2000—2018年植被覆蓋度與坡向的疊加結果，各坡向間差異不大，除了平坡植被覆蓋度較低外，其他坡向之間植被覆蓋面積分布幾乎一致。西北坡、西坡生長狀況稍好，東坡、北坡和東北坡植被生長狀況稍差，這是由于研究區屬干旱區，年降雨量較少，東坡方向雖光熱條件充足，但蒸發量過大，易使土壤水分含量不足；西坡、西北坡接受太陽輻射較少，土壤水分易于保持，光熱條件適宜，更有利于植被生長[28]。

研究期間，極低、低植被覆蓋分布面積在各坡向上都有所減少，極低植被覆蓋面積減少尤為顯著；中低、中、高植被覆蓋分布面積在各坡向都有一定程度的增加。

3.4 NDVI演變趨勢預測

采用R/S分析法對烏海市NDVI未來變化趨勢進行預測，基于MATLAB軟件實現Hurst指數的逐像元空間計算，圖8A為烏海市2000—2018年NDVI Hurst指數空間分布圖。Hurst指數范圍為0.11～1，隨機變化區域占比最大為68.78%，反持續性發展強的區域(16.46%)稍多于同向發展趨勢(14.76%)。海勃灣區Hurst指數較高，植被變化的持續性高，烏達區西部Hurst指數低，該區域反持續性強，反向發展區域多于同向。為深入分析烏海市NDVI變化趨勢的可持續性，將植被覆蓋度趨勢分布圖和Hurst指數空間分布圖進行疊加分析，得到二者的耦合信息，(圖8B，表2)，對烏海市NDVI未來發展趨勢進行預測。未來變化趨勢不確定的區域占大部分約70%；研究區植被持續改善面積占10.95%，主要分布在海勃灣區東部和海南區北部的礦區；退化轉改善的區域占13%，各區均有分布但主要集中于烏達區西部；持續退化和改善轉退化的區域面積很少。

圖6 2000-2018年植被覆蓋度隨坡度變化面積

圖7 2000-2018年植被覆蓋度隨坡向變化特征

圖8 2000-2018年烏海市NDVI Hurst指數空間分布及未來變化趨勢預測

表2 烏海市NDVI未來變化趨勢預測結果統計

4 討 論

地形是影響植被覆蓋空間分布的一個重要因素，不同地形條件下水熱狀況不同，從而導致不同地形因子下植被覆蓋存在一定差異。低高程地區是人類活動的主要區域，受人為影響大，隨高程增加植被覆蓋會有所增加，當高程增到一定時，植被生長受限，覆蓋情況不佳?？v觀整個研究時段，區域植被覆蓋度稍有改善，對于地勢平坦和開發力度較大地方要加大植被的保護和防護林的建設，降低風沙災害影響，實現可持續發展。有研究表明[29]一般坡度越大積溫越少，土層持水性能也越差，植被覆蓋度應隨坡度的增大而減小，與本研究相一致。高坡度地區植被覆蓋差，易發生水土流失，可通過分析坡度和植被覆蓋度來研究當地的水土保持情況。

植被覆蓋變化多是自然因素和人為因素等多因素共同作用下的結果。2000—2018年烏海市NDVI值在時間序列上總體呈現上升的變化，降水量和氣溫也呈波動中上升趨勢。分別以2.26 mm/10 a和1.289℃/10 a的速度增加，NDVI與降水正相關(r=0.543)，與氣溫正相關(r=0.426)；年降水量最大值為198.8 mm(2002年)，最小值為43.4 mm(2010年)，年均氣溫最大值為11.07℃(2017年)最小值為8.7℃(2008年)。降水和氣溫與植被覆蓋密切相關，降水和氣溫的升高更有利于烏海市植被生長。降水量有時減少，但NDVI值依舊表現出逐年增加的趨勢，這與烏海市的生態治理工程有關。烏海市礦產資源主要以露天開采為主，通過破壞表土對地下煤層進行開采，造成大量土地挖損、占壓、植被破壞，導致生態環境急劇惡劣。2005年烏海市市政府提出對礦區實行“先關閉，后整合”的政策，植被覆蓋有所恢復，但烏海市前期礦產資源開發的壓力依舊存在，植被覆蓋度所以會出現波動。2010—2018年地方政府和煤炭企業推進了生態文明建設政策方針，落實了土地復墾、植樹造林和環境治理等工程，促進了研究區植被、生態環境的恢復，因此烏海市NDVI值形成明顯反彈，這與湯傲[30]的研究相一致。烏海市植被覆蓋變化也與當地煤炭行業發展和治理有一定關系，2013—2020年，按照“誰開發誰保護，誰破壞誰治理”的原則，全面推進綠色礦山建設，恢復項目區的生態環境，這一政策的實施，使烏海市生態恢復大有好轉。烏海城市擴張的高速發展占據了大量農業用地以及礦產資源開采侵占了大量林草地，給當地的生態環境帶來了很大的壓力，在一系列政策下，植被覆蓋雖有好轉但仍需持續關注和治理植被退化和未來趨勢不確定的區域。

5 結 論

(1) 時間上來看，烏海市近19 a來植被覆蓋度在16.87%～41.3%波動，中低、中、高植被覆蓋度面積呈現上升趨勢，2012—2018年漲幅明顯，研究區植被覆蓋狀況明顯好轉。

(2) 空間上來看，植被覆蓋度呈現南部地區高于北部地區，西部地區略優于東部地區的分布格局。結合趨勢分析，烏海市植被覆蓋改善的區域遠大于植被退化的區域，植被覆蓋增加的區域占66%，退化僅占10.83%。

(3) 地形因子是影響植被覆蓋度的重要自然因子，植被覆蓋度面積總體隨高程增加呈現先增加后減小的趨勢，在高程1 100～1 200 m地帶時達到最大值；植被覆蓋度面積隨坡度增加呈現減少的趨勢，0°～5°的地帶上達到最大植被覆蓋面積；在坡向上呈現出西坡、西北坡最高，平坡最低和東坡、北坡和東北坡相對較低的趨勢，總體來看各坡向植被覆蓋變化趨勢相近。

(4)烏海市NDVI未來變化趨勢多為隨機，占比約70%，植被持續改善、退化轉改善持續退化、改善轉退化區域占比分別為10.95%，13%，2.93%，2.31%。植被退化和變化趨勢不確定的區域應重點關注。