湖南省植被覆蓋度動態變化監測及影響因素分析

彭晶晶 閆如柳

摘要 利用MODIS NDVI月平均數據及湖南省標準氣象站的氣象數據，采用像元二分模型對湖南省的植被覆蓋度進行估算，并對其時空變化及影響因素進行分析。結果表明，湖南省植被每年3月進入生長季，9月結束。植被覆蓋度總體呈上升趨勢，上升趨勢率為0.59%/a;湖南省89.16%的區域植被覆蓋度呈上升趨勢，僅1.29%的區域呈下降趨勢。植被覆蓋度減少最為嚴重的區域主要集中在長沙、岳陽等城市的周邊地區;氣溫是影響植被覆蓋度的主要氣候因子。

關鍵詞 植被覆蓋度;時空變化;遙感;影響因素

中圖分類號 X835? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2022）07-0051-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.07.013

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Monitoring and Influencing Factors Analysis for Vegetation Coverage Dynamic Change in Hunan Province

PENG Jing-jing1，YAN Ru-liu2

（1.Changsha Meteorological Bureau，Changsha，Hunan 410205;2.Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster，Hunan Institute of Meteorological Science，Changsha，Hunan 410118）

Abstract Using the monthly average data of MODIS NDVI and the meteorological data of the standard meteorological station in Hunan Province：the vegetation fractional coverage （VFC） in Hunan Province was estimated by the pixel dichotomy model and its temporal and spatial changes and influencing factors were analyzed.The results showed that vegetation began growing in March，and ended in September.The VFC showed an upward trend with rising rate of 0.59%.The area with increasing trend of VFC accounted for 89.16%，while the area with reduction trend accounted for 1.29%.The areas with the most serious VFC reduction were mainly concentrated in the surrounding areas such as Changsha and Yueyang;temperature was the main climatic factor affecting the VFC.

Key words Vegetation fractional coverage （VFC）;Temporal and spatial change：Remote sensing;Influencing factor

陸地植被與大氣圈、水圈和生態圈關系密切，是連接大氣、土壤和水體的自然紐帶，它連接著陸地生態系統間的能量循環[1]，是調節區域氣候和全球氣候的重要因子[2]。同時，陸表植被與地表的水源涵養和水土保持能力密切相關，在防止水土流失、減緩徑流、保護生態系統和自然環境等方面起著關鍵作用[3-4]。植被改變了陸表的覆蓋屬性，動態監測植被覆蓋的時空變化狀況對研究山區地理格局和區域生態環境狀況有重要意義[5-7]。

衛星遙感具有覆蓋廣、周期短的特點，在大范圍監測方面具有天然的優勢。近年來，通過衛星數據反演植被凈初級生產力、葉面積指數等植被參數來監測植被生長狀況已成為生態監測的重要手段[8-9]。這些參數中，歸一化植被指數（normalized difference vegetation index，NDVI）與植被覆蓋度、生物量、葉面積指數等密切相關，常被用于監測植被的生長狀況[10-12]。如王一富等[13]對大理蒼山保護區的植被覆蓋度進行了動態監測;廖春貴等[14]對北部灣經濟區植被覆蓋變化的特征及驅動因素進行了研究。植被覆蓋的變化與氣候因子存在內在聯系[15-17]，在氣候變化背景下，近年來北半球的植被覆蓋發生了顯著變化，其中我國除局部地區略有下降外，總體上呈現上升趨勢[18]。然而，植被覆蓋在空間上表現出顯著的區域差異性，其與氣候因子的相關性也存在明顯的空間異質性。因此，探討區域生態系統內植被覆蓋度時空分布特征及對氣候變化的響應，對保護區域生物多樣性與生態安全具有重要意義。

考慮到植被覆蓋度時空變化的區域性差異及其與氣候因子之間的關系，筆者選取湖南省為研究區域，探討2000—2020年湖南植被覆蓋度的空間變化特征和變化趨勢及其對氣溫、降水的時空響應。

1 資料與方法

1.1 研究區域概況

湖南地處云貴高原向江南丘陵、南嶺山脈向江漢平原過渡的地帶，地勢呈三面環上、朝北開口的馬蹄形。全省海拔西高中低，西部和南部多山區，中部多丘陵，北部為平原。湖南氣候為大陸型亞熱帶季風氣候，雨熱同期，降雨年際變化大，夏季高溫多雨，冬季干燥少雨。在地形和季風氣候共同影響下，湖南的森林植被以常綠闊葉林喬木和溫帶闊葉林為主。20世紀50—80年代，由于人為的過度砍伐，水土流失、石漠化現象嚴重。從2000年以后，全省在國家政策號召下進行了退耕還林、封山育林等一系列森林修復工作，近20年來生態植被狀況呈改善趨勢。

1.2 數據源及預處理 該研究中使用的MODIS NDVI遙感數據來源于美國國家航天局（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），空間分辨率為1 km×1 km，時間跨度為2000—2020年。對應的同期氣象數據由湖南省信息中心提供，湖南省氣象站點分布如圖1所示。

使用MRT批處理軟件對MODIS NDVI數據進行裁剪、拼接及投影轉換，采用最大值合成法（maximum value composites，MVC）[19]將旬NDVI數據合成得到月平均NDVI，進而采用像元二分模型[20]計算得到同期植被覆蓋度（vegetation fractional coverage，VFC）。根據氣象站點的經緯度，采用Kriging空間插值法，獲得1 km×1 km空間分辨率的氣溫、降水格點數據。

1.3 植被覆蓋度估算 植被覆蓋度（VFC）指的是植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比。采用像元二分模型計算植被覆蓋度可以表示為：

VFC=（NDVI-NDVI soil）/（NDVI veg-NDVI soil）（1）

NDVI soil=（VFC max×NDVI min-VFC min×NDVI max）/（VFC max-VFC min）（2）

NDVI veg=（1-VFC min）×NDVI max-（1-VFC max）×NDVI minVFC max-VFC min（3）

當區域內可以近似取VFC max=100%、VFC min=0時，式（1）可簡化為：

VFC=（NDVI-NDVI min）/（NDVI max-NDVI min）（4）

當區域內不能近似取VFC max=100%、VFC min=0時，則

VFC max、VFC min取實測數據中的最大值和最小值。若沒有實

測數據，則取一定置信度范圍內的NDVI max、NDVI min。

1.4 趨勢系數

趨勢系數指的是像元的VFC隨時間的變化率（K）。當K>0時，表示VFC隨時間呈增加趨勢，數值越大，則趨勢越大;當K<0時，代表VFC隨時間呈下降趨勢。

K=n×ni=1（i×VFC i）-ni=1ini=1VFC in×ni=1i2-（ni=1i）2（5）

式中，i代表年份;n為總年數，即21年;VFC i為第i年的VFC值。根據VFC像元趨勢系數和顯著水平，可將植被覆蓋度變化趨勢劃分為7個等級：極顯著改善（K>0.75%）、顯著改善（0.50%<K≤0.75%）、改善（0.25%<K≤0.50%）、基本不變（-0.25%≤K≤0.25%）、退化（-0.50%≤K<-0.25%）、顯著退化（-0.75%≤K<-0.50%）、極顯著退化（K<-0.75%）。

1.5 相關分析

為了更進一步研究VFC與氣溫和降水之間的響應關系，采用常用的Pearson相關對VFC值、標準化后的年降水量和年平均氣溫進行計算，公式如下：

r=ni=1[（x i-）（y i-）]

ni=1（x i-）ni=1（y i-）（6）

式中，y i為氣候因子第i年的值，為氣候因子多年平均值;x i為第i年VFC平均值;為2000—2020年VFC的年平均值。當r達到顯著性水平（P<0.05）標準時，即代表VFC與氣候因子之間具有顯著的線性相關關系。

2 結果與分析

2.1 湖南地區植被覆蓋度時間變化特征

經計算，2000—2020年湖南省的VFC平均值為62%。從圖2a可以看出，湖南省月平均VFC值變化明顯，在56%～80%波動。其中9—12月呈下降趨勢，1月份為全年最低，僅為56%，3月份之后VFC呈顯著上升趨勢，7月份達到一年中的最高值，為80%。這表明研究時段內湖南植被3月進入生長季，生長緩慢，4—6月生長最快，7月達到峰值。

從2000—2020年湖南省植被覆蓋度年際變化（圖2b）可以看出，2000—2009年湖南省植被覆蓋度總體呈現波動增長趨勢;2010—2020年呈穩定增長，2020年達到68%，為最高值。近21年總體增長速率約為0.59%/a，表明研究時段內湖南省生態環境顯著改善。

為探討湖南省21年來VFC的年際變化特征，結合月平均VFC結果（圖2a），將湖南省VFC分為3級：VFC<55%為低植被覆蓋度，55%≤VFC<70%為中植被覆蓋度，VFC≥70%為高植被覆蓋度。從2000和2020年各級別VFC統計情況（表1）可以看出，2000年湖南省VFC主要以中、低植被覆蓋度為主;2020年，VFC以中、高植被覆蓋度為主，高植被覆蓋度占湖南省土地面積的49.82%，中植被覆蓋度和高植被覆蓋度總和占全省土地面積的85.39%。

2.2 湖南地區植被覆蓋度空間變化特征

合成年VFC影像后，采用公式（5）計算了湖南省內各個像元2000—2020年VFC的變化情況（K值），并與湖南省行政邊界疊加，如圖3所示。從圖3可以看出，VFC明顯增加的區域主要集中在湘西和湘南;VFC明顯減少的區域主要集中在湘中區域，大部分分布在長沙、岳陽等城市的周邊地區。VFC總體上呈西南部向東北部遞減。

從2000—2020年湖南省VFC變化情況統計（表2）可以看出，近21年來VFC急劇減少，即減少趨勢率大于0.75%以上的極顯著退化區域面積占研究區域總面積的0.23%，約為441 km2;VFC增加趨勢率大于0.75%的極顯著改善區域面積占研究區域總面積的22.67%，約為43 911 km2。湖南植被覆蓋度呈增加趨勢的面積約占研究面積的89.16%，減少趨勢的面積占總面積的1.29%。

2.3 植被變化驅動因子

2.3.1 氣候因子與VFC變化的關系。從圖4可以看出，2000—2020年湖南省氣溫和降水量總體均呈上升趨勢，其中溫度增速為0.03 ℃/a，降水量增速為5.74 mm/a。此時段內VFC的年際變化趨勢（圖2b）與氣溫和降水量的年際變化波動相似。

為進一步探究氣溫和降水量與VFC年內變化關系，采用公式（6）計算了氣溫和降水量與VFC年內變化的相關系數。計算結果表明，VFC與氣溫的相關系數為0.618（P=0.002），與年降水量的相關系數為0.340（P=0.130），表明在研究時段內氣溫對VFC的影響更為顯著。

2.3.2 人類活動與VFC變化的關系。人類活動對植被的影響體現在2個方面：一方面通過生態工程（如退耕還林還草等）的實施改善區域生態環境，增加植被覆蓋;另一方面隨著經濟的發展，城市工業、交通及住宅用地等的擴張，城市化進程的加快會使植被覆蓋減少，如20世紀50—80年代亂砍濫伐造成湖南省水土流失嚴重，石漠化嚴重，城市及周邊人口的聚集，交通、住宅、工業用地等緊張，導致植被顯著減少（圖3）。自1999年以來，國家正式啟動退耕護岸林工程，湖南省也積極實施以天然林保護、禁止亂砍濫伐、退耕還林為主的生態環境保護政策和建設工程，極大增加了湖南省植被覆蓋。

3 結論與討論

該研究以MODIS NDVI數據為基礎，基于像元二分模型，探索了湖南省2000—2020年植被覆蓋度時空變化規律及發生變化的驅動因素，結果發現，湖南省2000—2020年植被覆蓋度整體呈上升趨勢，增速為0.59%/a。其中，植被覆蓋度呈增加趨勢的面積占研究區總面積的89.16%，增加較為明顯的區域主要集中在湘西和湘南;減少趨勢區域的面積占研究區域總面積的1.29%，主要集中在長沙、岳陽等城市的周邊地區。氣候因子中氣溫和降水量與植被覆蓋度的年變化相關，且相關性較強，研究時段內氣溫是影響植被覆蓋度變化的主要因素。湖南省在1999年啟動實施退耕還林工程以來，通過退耕還林、封山育林和人工造林等措施，極大地改善了湖南的植被生態狀況，提升了植被覆蓋度面積。

植被覆蓋度變化受眾多因素的綜合影響，該研究主要從氣候因子、人類活動2個方面分析了湖南省2000—2020年植被覆蓋度變化情況。需指出的是，氣候因子包括氣壓、濕度、氣溫、降水量、風速和日照等，該研究中只是討論了氣溫和降水量與VFC的關系，在以后的工作可進一步加強其他氣候因子與VFC響應方面的研究。此外，地形地貌對植被的時空分布具有一定的影響，湖南省多丘陵，海拔差異明顯，水-土-植被具有高度的相互依賴性，故在今后的研究中可加強地形地貌因子與不同植被類型植被覆蓋的研究，從而為湖南省植被生態監測提供科學依據。

參考文獻

[1]

NEMANI R R，KEELING C D，HASHIMOTO H，et al.Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999[J].Science，2003，300（5625）：1560-1563.

[2] 孫紅雨，王長耀，牛錚，等.中國地表植被覆蓋變化及其與氣候因子關系：基于NOAA 時間序列數據分析[J].遙感學報，1998，2（3）：204-210.

[3] 吳云.基于RS和GIS的植被覆蓋度估算及動態變化分析：以三北防護林工程區和海河流域分析[D].阜新：遼寧工程技術大學，2009.

[4] 王朗，傅伯杰，呂一河，等.生態恢復背景下陜北地區植被覆蓋的時空變化[J].應用生態學報，2010， 21（8）：2109-2116.

[5] 祁燕，王秀蘭，馮仲科，等.基于RS與GIS的北京市植被覆蓋度變化研究[J].林業調查規劃，2009，34（2）：1-4.

[6] WILSON J S，CLAY M，MARTIN E，et al.Evaluating environmental influences of zoning in urban ecosystems with remote sensing[J].Remote sensing of environment，2003，86（3）：303-321.

[7] 南穎， 劉志鋒，董葉輝，等.2000—2008 年長白山地區植被覆蓋變化對氣候的響應研究[J].地理科學，2010，30（6）：921-928.

[8] 張云霞，李曉兵，陳云浩.草地植被蓋度的多尺度遙感與實地測量方法綜述[J].地球科學進展，2003，18（1）：85-93.

[9] 陳晉，陳云浩，何春陽，等.基于土地覆蓋分類的植被覆蓋率估算亞像元模型與應用[J].遙感學報，2001，5（6）：416-422.

[10] 何月，樊高峰，張小偉，等.浙江省植被NDVI動態及其對氣候的響應[J].生態學報，2012，32（14）：4352-4362.

[11] 沙文生，魏淑花，牟高峰，等.寧夏草地植被覆蓋度動態變化監測[J].安徽農業科學，2020，48（23）：10-15，20.

[12] KAUFMAN Y J，TANRE D.Atmospherically resistant vegetation index （ARVI） for EOS-MODIS[J].IEEE transactions on geoscience and remote sensing，1992，30（2）：261-270.

[13] 王一富，袁磊.云南大理蒼山保護區植被覆蓋度動態變化遙感監測與分析[J].科學技術與工程，2020，20（8）：2997-3002.

[14] 廖春貴，熊小菊，胡寶清，等.北部灣經濟區植被覆蓋變化特征及驅動因素[J].科學技術與工程，2018，18（19）：20-25.

[15] JING X，YAO W Q，WANG J H，et al.A study on the relationship between dynamic change of vegetation coverage and precipitation in Beijing's mountainous areas during the last 20 years[J]. Mathematical and computer modelling，2011，54（3/4）：1079-1085.

[16] 畢曉麗，王輝，葛劍平.植被歸一化指數（NDVI）及氣候因子相關起伏型時間序列變化分析[J].應用生態學報，2005，16（2）：284-288.

[17] 孫睿，劉昌明，朱啟疆.黃河流域植被覆蓋度動態變化與降水的關系[J].地理學報，2001，56（6）：667-672.

[18] 劉憲鋒，朱秀芳，潘耀忠，等.1982—2012年中國植被覆蓋時空變化特征[J].生態學報，2015，35（16）：5331-5342.

[19] HOLBEN BRENT N.Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data[J].International journal of remote sensing，1986，7（11）：1417-1434.

[20] QUARMBY N A，TOWNSHEND J R G，SETTLE J J，et al.Linear mixture modelling applied to AVHRR data for crop area estimation[J].International journal of remote sensing，1992，13（3）：415-425.