黔中水利樞紐工程區植被覆蓋變化及其對地形與地貌的響應

李 磊, 蘭安軍, 鐘九生

(貴州師范大學 地理與環境科學學院, 貴陽 550025)

植被覆蓋度是指植被(包括枝、莖和葉)在地面的垂直投影面積在研究區總面積中的比例，是度量地表植被生長及分布狀況的一個重要指標[1]。植被在物質與能量循環、調節全球碳平衡和維護全球生態系統穩定中具有無可取代的作用[2]。因此，在氣候變化加劇背景下，開展植被覆蓋度研究有重要現實意義[3]。

植被覆蓋度估算方法較多，傳統的方法是進行地面實測，該方法雖精度高但范圍局限大且難以監測長時間序列。遙感技術具有實時、連續和監測范圍廣等優勢[4]，與回歸模型[5]、像元二分模型等[6]方法的結合，可彌補地面測量的不足，降低人力物力和財力。其中植被指數和像元二分模型結合是測量植被覆蓋度常用的方法之一，成果豐碩，如氣候[7]、地形[8]、人類活動等[9]對植被覆蓋度變化響應。地形因子(如高程、坡度及坡向等)對植被的分布起著基礎性作用，也是當前的研究熱點。但是研究大多只結合地形因子的等級變化來分析植被覆蓋度的變化規律，對植被覆蓋變化類型在各地形因子上分布優勢定量分析還較少。同時，植被覆蓋變化類型在不同地貌類型和區域有不同的分布特征和規律，尤其是在人類大型工程干預下，植被覆蓋度類型與地形地貌等級間呈現怎樣的空間格局，值得探究。

黔中水利樞紐工程于2009年動工，2016年第一期工程主體工程建設完成。在人類活動強烈干預下，原本工程性缺水嚴重，生態環境脆弱的區域植被覆蓋度變化趨勢是什么樣的，各個地形地貌等級間的植被覆蓋度分布特征如何？故選取此區域2001—2020年MODIS NDVI數據及DEM數據來開展研究，以期為區域水土保持和石漠化治理的科學實施提供參考，助力當地生態環境保護。

1 研究區概況

研究區位于貴州省中、西北部，經緯度104°14′—107°10′E，25°28′—27°6′N，總面積16 630. 27 km2，地勢西高東低，海拔為372～2 889 m，大部分處于石漠化敏感區，生態系統較脆弱，可利用土地資源有限，開發強度不高[10]。黔中水利樞紐工程連接長江與珠江，是貴州省首個跨流域和地區的大型長距離水利調水工程，是黔中地區經濟社會發展的生命線[11]。工程經過貴州省貴陽市、安順市、六盤水市、畢節地區以及黔南州的部分地區[12]。地處亞熱帶季風區，多年平均降水約為1 236.54 mm，屬于濕潤區，最熱月均溫22℃以上，最冷月均溫0～15℃，植被類型為亞熱帶常綠闊葉林，土壤主要為黃壤，兼有非地帶性石灰土[13]。研究區所在的黔中地區城市密集、交通通達度高，人口密度大、耕地資源集中、工業基礎好，是貴州省的中心地帶，區位優勢十分明顯，發展潛力巨大[13-15]。

2 材料與方法

2.1 數據來源與預處理

2001—2020年NDVI數據來源于美國國家航天局的MOD13Q1產品，空間和時間分辨率分別為250 m和16 d。首先利用MRT軟件將HDF格式的數據轉換為GeoTIFF，投影定義為UTM，其次采用最大值合成法(MVC，可更好地反映年植被覆蓋情況和消除數據中的誤差干擾[16])得到逐年的NDVI產品，最后以黔中水利樞紐工程區矢量邊界為掩膜進行裁剪處理。

利用水文地質和巖性圖，參考熊康寧等[17]研究成果，根據巖性類型[18]，將研究區劃分為純喀斯特區、亞喀斯特區與非喀斯特區3種地貌類型區域(圖1A)。

DEM(數字高程模型)數據來源于地理空間數據云(分辨率為30 m)，為降低數據誤差，保證像元尺度一致，將DEM數據的空間分辨率調整為250 m，再用研究區矢量邊界將其裁剪后獲得黔中水利樞紐工程區的DEM數據。高程、坡度及坡向數據通過DEM數據在ArcGIS軟件中提取得到。結合研究區實際將高程劃分為8級：≤500 m，500～800 m，800～1 100 m，1 100～1 400 m，1 400～1 700 m，1 700～2 000 m，2 000～2 300 m，>2 300 m(圖1B)；根據自然資源部頒布的《第三次全國土地調查技術規程》，將坡度劃分為5級：≤2°，2°～6°，6°～15°，15°～25°，>25°(圖1C)；坡向數據劃分為平地、東坡(45°～135°)、南坡(135°～225°)、西坡(225°～315°)和北坡(315°～45°)(圖1D)。

圖1 地貌分布和地形分級

2.2 研究方法

2.2.1 像元二分模型估算法 基于像元二分模型提取研究區植被覆蓋度(fc)，計算公式如下[19]：

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

(1)

式中:NDVIsoil為無植被覆蓋像元的NDVI值;NDVIveg為純植被覆蓋像元的NDVI值。參考相關研究并結合研究區實際情況[20],以累積頻率為5%的NDVI值為NDVIsoil,95%的NDVI值為NDVIveg。

2.2.2 植被覆蓋度變化類型提取模型 逐像元分析研究區植被覆蓋度變化，擬合其變化斜率，獲取植被覆蓋度的變化類型，計算公式如下[21]：

(2)

式中:n為監測總年數,在本研究中為20 a;fi為第i年的植被覆蓋度;slope為線性擬合斜率,可對黔中水利樞紐工程區20 a植被覆蓋度的變化趨勢進行表征,其值為正,表示植被覆蓋度增加,反之則表示植被覆蓋度降低。

采用F檢驗對顯著性大小進行檢驗，計算公式為：

(3)

2.2.3 分布指數 為明晰植被覆蓋度變化的空間分異特征及其對不同地形與地貌的響應，引入分布指數來進行計算，公式如下[22]：

P=(Sie/Si)/(Se/S)

(4)

式中:P為分布指數,分布優勢和P值兩者具有正相關性;Sie為在e區域內i類型的面積;i為植被覆蓋變化的類型;Si為研究區內i類型的總面積;Se表示e區域(本研究中指地形或地貌區域)的面積;S為研究區的總面積;當P=1時,表明該類型在e區域上平穩分布;P<1時,表明該類型在e區域為劣勢分布,反之為優勢分布,且P值越大,分布優勢越顯著。

3 結果與分析

3.1 年際變化分析

3.1.1 植被覆蓋度等級分布及數值年際變化 采用基于像元二分模型的植被覆蓋估算方法，對黔中水利樞紐工程區的植被覆蓋度進行估算，利用研究時段內逐年的最大植被覆蓋度值計算得出20 a的平均植被覆蓋度(圖2)。為便于進一步分析研究，將所得到的20 a平均植被覆蓋度柵格數據在ArcGIS10.2軟件中進行重分類，參考水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190—2007)，并根據研究區實際情況將植被覆蓋度劃分為低植被覆蓋區(fc<10%)、較低植被覆蓋區(10%≤fc<30%)、中植被覆蓋區(30%≤fc<50%)、較高植被覆蓋區(50%≤fc<70%)和高植被覆蓋區(fc≥70%)5個等級區間。由圖2可以看出，黔中水利樞紐工程區植被覆蓋分布具有顯著的差異，總體呈西高東低、南北高中部低的分布格局。黔中水利樞紐工程區以高和較高植被覆蓋度為主，其分別占研究區面積的70.28%，21.46%，中植被覆蓋區占5.73%，較低植被覆蓋區占1.64%，低植被覆蓋區面積占0.89%，植被覆蓋情況總體較好。

圖2 研究區2001-2020年平均植被覆蓋度空間分布

圖3為研究區植被覆蓋度均值的年際變化圖。20 a間研究區植被覆蓋度平均值為77.86%，年平均增長率為0.46%，總體趨勢表現為波動上升。年平均植被覆蓋度由2001年的75.05%上升至2020年的82.25%，兩年相差7.2%，有較大幅度的提升。其中植被覆蓋度最低的是2005年(73.08%)，低值可能與西南地區2005—2006年的干旱天氣有關[23]，2005—2012年植被覆蓋度顯著提升，與當地退耕還林工程的實施有關，植被覆蓋度最高的是2020年(82.25%)。

黔中水利樞紐工程于2009年動工，2016年第一期工程主體工程建設完成，在人類大型工程的干預下，工程建設中期的2012—2013年植被覆蓋度有所下降，到2013年達到一個低值(75.88%)，水利樞紐工程建成以后，通過樞紐對研究區水資源的合理調配，研究區的植被覆蓋持續增加，說明水利工程的建設有利于研究區生態環境的良性發展。

圖3 2001-2020年研究區植被覆蓋度年際變化

3.1.2 研究區植被覆蓋度變化類型總體分布特征 為進一步探究黔中水利樞紐工程區植被覆蓋度的變化趨勢，運用植被覆蓋變化的提取模型(公式2)提取2001—2020年的植被覆蓋度，得到研究區植被覆蓋度20 a變化斜率值(圖4A)；結合斜率值采用F檢驗法(公式3)，劃分研究區植被覆蓋度的變化類型(圖4B)。

F檢驗的結果表明，植被穩定型占據研究區面積的47.82%，是研究區占比最大的植被覆蓋度變化類型，該類型分布較為均勻；其次為植被改善的區域，植被改善型占研究區面積的39.79%，主要分布在研究區西北部和南部，多為非喀斯特地區；植被退化型占研究區面積的12.39%，主要分布在研究區中部和東部，多為經濟社會較為發達的地區，也是工程建設的主體區域，退化原因與水利工程建設等人類活動的干預有關，需得到足夠重視，應當大力實施封山育林，全面開展石漠化治理，使工程建設區周邊植被覆蓋率得以提升，有效遏制水土流失，確保研究區生態安全。總體來說，研究區植被覆蓋度20 a的變化情況較為穩定，總體較好，且改善的比例大于退化的比例。

圖4 2001-2020年研究區植被覆蓋度年際變化斜率及變化類型

3.1.3 研究區植被變化類型區(縣)差異性分析 為更深入探索黔中水利樞紐區植被覆蓋變化類型的具體差異，統計28個區(縣)(僅統計研究區范圍內涉及部分)不同植被覆蓋度變化類型在對應區域的面積比(表1)。

各區(縣)的面積比例變化差異較大，其中25個區(縣)的植被改善面積比例大于植被退化面積比例，開陽、清鎮、關嶺、紫云、赫章、納雍、威寧、織金、惠水、貞豐、長順、六枝、水城、鐘山的改善與退化面積比例差較為顯著，說明這些區(縣)20 a來的生態建設有了顯著成效；而白云區、觀山湖區、修文縣的植被退化面積比例超過了植被改善的面積比例，說明這3個區(縣)(研究區范圍內涉及部分)在經濟發展的同時，存在植被退化風險，需要加強對生態環境的治理保護。

3.2 研究區植被覆蓋度變化類型的地形分布特征

將研究區植被變化類型分別與各地形因子(高程、坡度、坡向)進行空間分析，運用分布指數計算不同植被覆蓋度變化類型在各地形因子上的分布情況，探究和分析其分布特征。

3.2.1 植被覆蓋度變化類型隨高程分布特征 隨著高程的變化，不同高度上接受的輻射量、土壤性質與氣流狀況等自然要素也會發生變化[24]。從圖5A可以看出，隨高程上升，植被覆蓋度變化類型也有不同程度的變化，其總體變化趨勢為：植被改善型先增后減，之后再增再減；植被穩定型先增再減后又回升；植被退化型的P值則是先減后增，后再次減少后又增加。植被穩定型先增再減后又回升。植被改善型分別在700～1 000 m和大于1 700 m的區域呈優勢分布，其余高程區域呈劣勢分布，其中在高程為2 300 m時植被改善最為顯著，大于2 300 m時呈下降趨勢，但未降至1以下。植被退化型在500 m以下時，分布優勢明顯，500～800 m區間P值迅速降低至1以下，當高程處于800～1 400 m時又有所回升，大于1 400 m再次下降，其中在1 300～1 600 m區域內植被退化優勢分布，原因在于農村居民點在此區域分布最集中，受生活和工程建設等人類活動的影響較大[25]，導致此區域的植被退化情況較為顯著。植被穩定型在高程小于800 m時，P值有所上升，趨近平穩分布，在800～1 700 m的高程區域上為優勢分布，1 700～2 300 m區域內為劣勢分布，當高程超過2 300 m后，P值又逐漸回升。

表1 研究區范圍各區(縣)植被覆蓋度變化情況所占該區域比例 %

圖5 植被覆蓋度變化類型P值隨高程的變化趨勢和面積比

從圖5B可以看出，研究區各高程區域中，植被改善型和植被穩定型均占有較大比例，其合計占比達77%以上，在這其中又以植被穩定型占比更多，占比均值為46.6%。植被退化型的占比在各高程區域上都不高，以高程≤500 m的22.99%為最高，2 300 m的1.93%為最小。由上可知，在≤500 m和800～1 600 m的高程上，植被退化明顯，這與該區域內人類活動如人居生活、生產建設等的干擾有關，在其他高程上，植被穩定和植被改善明顯，原因是該區域地勢陡峭，人類活動的干擾較少，同時，研究區生態保護及生態修復工程使得植被得以保留。

3.2.2 植被覆蓋度變化類型隨坡度分布特征 坡度大小對地表能量轉換和物質流動有直接影響[26]。由圖6A可看出，隨著坡度的增加，植被改善型先增加，后增速逐漸減緩；植被退化型持續降低，坡度大于15°后降速逐漸減緩；植被穩定型則是先增后減，但幅度不大。其中，植被改善型在15°～25°時，P值逐漸趨近并達到優勢分布，但超過25°時增速逐漸減緩；植被退化型表現為兩極分化，坡度在15°以下時為優勢分布，坡度超過15°時為劣勢分布；植被穩定型在各坡度區域上均平穩分布(P值圍繞1上下波動，幅度不大)。

圖6 植被覆蓋度變化類型P值隨坡度的變化趨勢和面積比

從圖6B可以看出，研究區各坡度范圍內，植被改善型和植被穩定型占比較大，其合計占比均在61.48%以上，其中又以植被穩定型占比較大，占比均值為46.12%。隨著坡度的升高，植被退化型占比持續下降，其在坡度≤2°的區域內比例最大，為38.52%，坡度大于15°后降至1%以下，在坡度大于25°的區域占比最小，僅0.33%。植被覆蓋度變化受坡度的影響較大[27]，坡度小于6°時，地勢起伏小，人類活動干擾較其他區域大。坡度在6°～15°時，植被改善和植被穩定均呈現上升趨勢，但未達到優勢分布，植被改善并不顯著，說明此坡度區域內植被處于不穩定狀態，需加強生態保護，避免植被發生退化。坡度大于15°時地勢起伏大，人類活動影響小，植被改善類型在此區域內呈優勢分布。

3.2.3 植被覆蓋度變化類型隨坡向分布特征 不同坡向的土壤含水量和太陽輻射量存在較大的差異，對植被的分布特征也有較大影響[8]。由圖7A可看出，當北坡轉換到東坡時，植被改善型的P值上升，植被退化和植被穩定型的P值均呈下降趨勢；當西坡轉換到南坡時，植被改善型和植被穩定型的變化趨勢均保持平穩，植被退化型稍有上升，但變化不大。其中，植被改善型呈優勢分布的坡向為南坡和西坡；植被退化型呈優勢分布的坡向為平地、北坡和東坡，在其中又以平地優勢最大，北坡和東坡優勢略差；植被穩定型在平地劣勢顯著，除平地外分布平穩。

圖7 植被覆蓋度變化類型P值隨坡向的變化趨勢和面積比

從圖7B可以看出，各坡向上，植被改善型和植被穩定型的占比均較大，合計占比達75.56%以上。隨著坡向的轉變，植被覆蓋變化類型也有不同程度的變化，北坡轉向東坡時，植被退化和植被穩定型的面積占比略有下降，植被改善型占比稍有上升；西坡向南坡轉變時，植被退化輕微上升，變化不大。植被改善型占比最高的坡向為南坡，占比為41.27%，植被退化型占比最高的坡向是平地，為24.44%。

由上可知，各植被變化類型在平地上具有顯著分異特征，其余坡向則差異微弱，在陰坡(北坡和西坡)上，植被退化類型北優西劣，植被改善類型北劣西優；在陽坡(東坡和南坡)上，植被改善型在南坡略有優勢，在東坡趨于穩定，植被退化型在東坡優勢稍顯，在南坡趨于穩定。當坡向由陰坡轉為陽坡時，植被穩定和退化類型的分布指數及面積比略有下降，植被改善型則略有上升，但變化幅度都不大。原因是與陰坡相比，陽坡的水分更合適、太陽輻射更充足，更適宜植被的生長發育。

3.3 植被覆蓋度變化類型的地貌分布特征

由圖8A可以看出，植被改善型在非喀區為優勢分布，在亞喀區域和純喀區為劣勢分布；植被退化型在非喀表現為劣勢分布，亞喀和純喀區表現為優勢分布；植被穩定型在各地貌區平穩分布，波動不大。非喀區優勢分布的是植被改善型，劣勢分布的是植被退化型，說明非喀地貌區植被改善較為顯著；純喀區優勢分布的是植被退化型，劣勢分布的是植被改善型，且又以亞喀區較為顯著，說明純喀和亞喀地貌區的植被退化比非喀區更為顯著。

圖8 植被覆蓋度變化類型P值在不同地貌下的分布指數變化趨勢和面積比

由圖8B可知，各地貌區，植被改善型和植被穩定型的占比均較大，其合計占比均在85%以上，又以植被穩定型占比較大，均在47%以上。植被退化型在各地貌類型中面積占比均較低，亞喀斯特地貌的14.14%最高，非喀區的8.23%最小。在純喀區和亞喀區植被退化較為明顯，原因是喀斯特區域生態系統的脆弱性，導致喀斯特地貌區更容易遭到破壞，且破壞后恢復困難。非喀區內植被改善和植被穩定顯著。

4 討論與結論

4.1 討 論

研究中采用的像元二分模型，計算較為簡單且不受地域限制，所提取的植被覆蓋度能夠較為全面地反映研究區植被覆蓋的生長及分布情況，但該方法僅以置信度區間來截取NDVI上下閾值，具有一定局限性。此外，本研究中所使用MODIS數據MOD13Q1級NDVI產品已排除云和大氣的干擾，且與其他各項數據保證了像元尺度的一致性，能夠較為準確地反映研究區植被覆蓋度的時空分異特征，但眾多的中間過程難免導致植被覆蓋變化的模擬結果有一定誤差，盡管如此，本文力求使用科學合理的數據與模型方法，來分析黔中水利樞紐工程區的植被覆蓋變化分異特征，不足之處仍有待進一步探索和研究。同時，本文只分析了研究區不同地形、地貌的植被覆蓋變化分異特征，而沒有對其相互之間的關系進行更深入的分析。研究區地形、地貌條件復雜，未來需要進一步深入研究不同地形與地貌的植被覆蓋變化的具體差異原因，以便更為精確、更加全面地得到黔中水利樞紐工程區植被生長的分異特征和影響因子，為研究區水土保持和石漠化治理及大型調水工程的科學實施提供更加完備而科學的數據支撐。

4.2 結 論

黔中水利樞紐工程區2001—2020年，年平均植被覆蓋狀況較好，不同地形(高程、坡度、坡向)和地貌(純喀斯特、亞喀斯特、非喀斯特)條件下，植被覆蓋空間分布及變化存在顯著的分異規律，主要有以下特征：

(1) 20年間，研究區植被覆蓋情況總體較好。年平均增長率為0.46%，呈波動上升趨勢，尤其在工程干預之后，原本工程性缺水嚴重，生態環境脆弱的區域，生態環境得到不斷改善。在20 a平均植被覆蓋度分級中，低、較低、中、較高和高植被覆蓋區分別占工程區總面積的0.89%，1.64%，5.73%，21.46%，70.28%。

(2) 研究區植被穩定型占比最高，達47.82%；植被改善型次之，為39.79%；植被退化型最低，僅為12.39%。除白云區、觀山湖區、修文縣3個區(縣)外，其余區(縣)的植被改善面積均超過植被退化面積。

(3) 隨高程和坡度上升，植被退化型的分布優勢降低。隨坡向變化，平地區植被退化顯著，其余坡向差異不明顯；從地貌上看，非喀區植被改善比純喀和亞喀區顯著，純喀和亞喀地貌區較非喀區植被退化突出。