敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)植被的影響

曾 暉， 任華忠,2， 朱金順， 郭金鑫， 葉 昕， 滕沅建， 聶 婧， 秦其明,2

(1.北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院遙感與地理信息系統(tǒng)研究所，北京 100871； 2.空間信息集成與3S工程應(yīng)用北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京大學(xué))，北京 100871)

0 引言

全球環(huán)境的變化日益威脅著人類及其社會(huì)的持續(xù)發(fā)展，因此越來越受到人們的重視。在全球環(huán)境變化中，植被扮演著陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的角色。由于植被具有明顯的年際變化和季節(jié)變化特點(diǎn)，并且是聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分的自然“紐帶”，在一定程度上能代表土地覆蓋的變化，所以在全球變化研究中充當(dāng)著“指示器”的作用[1]。植被指數(shù)是用來度量地表植被生長(zhǎng)情況、覆蓋情況和種類情況等植被狀態(tài)的間接指標(biāo)。其中歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)在植被指數(shù)中占有重要的位置[2]，已被廣泛用于區(qū)域和全球的植被狀態(tài)研究[3]。

區(qū)域性戰(zhàn)爭(zhēng)可對(duì)地區(qū)的地表類型和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成重大傷害，并嚴(yán)重影響地區(qū)的作物、草地和森林等地表植被覆蓋的生長(zhǎng)狀況。以往對(duì)地表植被的長(zhǎng)時(shí)間變化的研究主要集中在自然狀態(tài)下，而對(duì)于戰(zhàn)爭(zhēng)這種激烈的人類活動(dòng)狀態(tài)，還需要考慮在因自然因素導(dǎo)致的變化中加入人為因素影響因子。事實(shí)上，這個(gè)方向已得到國(guó)內(nèi)外同行們的關(guān)注[4-5]。位于中東地區(qū)的敘利亞，自2011年內(nèi)戰(zhàn)爆發(fā)以來，造成了嚴(yán)重的人道主義危機(jī)，生態(tài)環(huán)境也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。那么，敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)當(dāng)?shù)刂脖桓采w是否存在影響以及存在多大程度的影響對(duì)于研究戰(zhàn)爭(zhēng)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境十分重要，但是至今學(xué)術(shù)界并未對(duì)以上問題進(jìn)行報(bào)道。為了解決這一問題，本文將以長(zhǎng)時(shí)間序列的植被指數(shù)、地表覆蓋和氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對(duì)敘利亞地區(qū)植被變化時(shí)間序列進(jìn)行分析，探究局部戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)植被生長(zhǎng)狀況和生態(tài)環(huán)境造成的影響，并為戰(zhàn)后重建提供相應(yīng)的前期參考。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

研究區(qū)敘利亞(E35°34′～42°22′，N32°17′～37°19′)位于亞洲西部，地中海東岸，北與土耳其接壤，東同伊拉克交界，南與約旦毗連，西南與黎巴嫩、以色列為鄰。敘利亞領(lǐng)土大部分是西北向東南傾斜的高原，西北部地中海沿岸為平原地區(qū)，東南部為大片的沙漠地區(qū)，幼發(fā)拉底河貫穿敘利亞東部國(guó)境。敘利亞沿海和北部地區(qū)屬地中海氣候，夏季炎熱干燥，冬季溫和多雨，雨熱不同期，年均降雨量在600～800 mm之間。南部地區(qū)屬熱帶沙漠氣候，全年高溫干旱，降雨量稀少，年均降雨量在40～200 mm之間。2011年敘利亞內(nèi)戰(zhàn)爆發(fā)，敘利亞政府軍、反政府武裝、庫爾德武裝、極端組織等多方力量在敘利亞西北部和幼發(fā)拉底河流域等區(qū)域展開了激烈的軍事對(duì)抗。隨著時(shí)間的推移，以及美國(guó)領(lǐng)導(dǎo)的國(guó)際聯(lián)盟、俄羅斯、土耳其等多方軍事力量的介入，敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)模逐步擴(kuò)大。

本文中使用的數(shù)據(jù)包括NDVI數(shù)據(jù)、地表分類數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)。NDVI數(shù)據(jù)來自于2001—2018年研究區(qū)的MODIS NDVI月度遙感產(chǎn)品(MOD13A3，V006)，其空間分辨率為1 km，可從美國(guó)國(guó)家航空航天局官網(wǎng)上獲得(https: //earthdata.nasa.gov/)。該數(shù)據(jù)集已通過輻射校準(zhǔn)、幾何糾正和大氣校正[6-7]，其月度合成值來自于當(dāng)月觀測(cè)的NDVI(MVC)最大值，以最大程度地減少云量的影響[8]。

地表分類數(shù)據(jù)為2001—2018年的MODIS 地表分類產(chǎn)品(MCD12Q1，V006)，空間分辨率為500 m，共有5種不同的分類方案，本文根據(jù)研究需要使用第5種分類方案(植物功能性分類)。從圖1所示的2001年研究區(qū)地表分類示意圖中可以看出，研究區(qū)主要包括森林、作物、草地、灌木和荒原。其中，森林包括針葉林與闊葉林，而作物包括谷類作物和闊葉作物。

圖1 2001年研究區(qū)地表分類示意圖Fig.1 Surface classification map of the study area in 2001

氣象數(shù)據(jù)為2001—2018年月均降雨量、月均最大溫度、月均最小溫度，數(shù)據(jù)來自https: //worldclim.org/，為空間分辨率0.04°的格網(wǎng)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是由East Anglia大學(xué)氣候研究小組從CRU-TS-4.03降尺度并使用WorldClim 2.1軟件進(jìn)行偏差校正得到的[9-10]。

2 長(zhǎng)時(shí)間序列變化趨勢(shì)分析方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用MODIS再投影工具(MODIS reprojection tool，MRT)對(duì)植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13A3和地表分類產(chǎn)品MCD12Q1數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、投影轉(zhuǎn)換、波段提取和重采樣，像元大小為0.01°，并利用質(zhì)量控制數(shù)據(jù)集篩選高質(zhì)量的NDVI和地表分類產(chǎn)品，從而減少噪聲數(shù)據(jù)或無效數(shù)據(jù)對(duì)分析結(jié)果的影響[11-12]。由于大氣校正不完全、觀測(cè)數(shù)據(jù)存在誤差等，NDVI遙感數(shù)據(jù)年變化可能存在突變或者跳躍，從而不能完全刻畫像元植被覆蓋年際變化情況，因此常常需要對(duì)NDVI長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波平衡處理。經(jīng)過平滑去噪之后的NDVI時(shí)間序列曲線可以反映出作物生長(zhǎng)的物候參數(shù)，本文使用LDOPE工具和Timesat 3.3軟件對(duì)NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制及濾波操作，并根據(jù)前人對(duì)旱區(qū)植被物候分析經(jīng)驗(yàn)，采用動(dòng)態(tài)閾值法(閾值設(shè)置為0.2)提取出生長(zhǎng)季始期和末期[13-15]。在該軟件的3種濾波算法中，非對(duì)稱高斯濾波(asymmetric gaussians, AG)算法對(duì)原始高質(zhì)量數(shù)據(jù)保真性最高，雙重邏輯函數(shù)濾波(double logistic, DL)算法性能次之, 而最小二乘卷積Savizky-Glolay(S-G)算法擬合結(jié)果的保真性最差[16]，本文計(jì)算3種濾波算法重建后的NDVI時(shí)間序列與原始值之間年度的平均差異程度，得到均方根誤差分別為9.41，9.42和10.06，為此本文選擇AG算法對(duì)NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波操作。生長(zhǎng)季提取結(jié)果如圖2所示，為了便于計(jì)算，設(shè)定生長(zhǎng)季為1—6月。

圖2 AG算法重建后動(dòng)態(tài)閾值法提取敘利亞作物區(qū)物候年際變化Fig.2 Interannual phenology changes in Syrian croparea by dynamic threshold method afterreconstruction of AG algorithm

2.2 Theil-Sen & Mann-Kendall趨勢(shì)分析法

一般線性回歸方法要求時(shí)間序列數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，回歸效果易受噪聲干擾。泰爾森估算法(Theil-Sen estimator)是選擇通過所有成對(duì)點(diǎn)的所有線的斜率的中值來穩(wěn)健地將線擬合到平面中的采樣點(diǎn)方法[17-18]，可以很好地減少噪聲的干擾，減少異常值的影響，具有更好的魯棒性。但是僅有趨勢(shì)性還不夠，需要做顯著性判斷。曼-肯德爾(Mann-Kendall)趨勢(shì)檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)，它不需要數(shù)據(jù)服從特定的分布(如高斯分布等)，本質(zhì)是做2組變量序列之間的“秩”相關(guān)[19]。

通過計(jì)算得到曼-肯德爾趨勢(shì)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Z，其中Z的正(負(fù))表明數(shù)據(jù)隨著時(shí)間有增大(減小)的趨勢(shì)。基于0.05置信度，采用雙尾趨勢(shì)檢驗(yàn)，當(dāng)|Z|≤Z1-α/2=1.96時(shí)，接受原假設(shè)，即趨勢(shì)不顯著； 若|Z|>Z1-α/2=1.96時(shí)，則拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為趨勢(shì)明顯[20]。把泰爾森估算法得到的趨勢(shì)值β和曼-肯德爾趨勢(shì)檢驗(yàn)法得到的顯著性值Z結(jié)合起來，本文就可以獲取長(zhǎng)時(shí)間序列NDVI變化趨勢(shì)的顯著性劃分結(jié)果，如表1所示。

表1 NDVI變化趨勢(shì)的變化程度劃分Tab.1 Variation levels of the NDVI change trend

2.3 赫斯特(Hurst)指數(shù)未來趨勢(shì)分析法

Hurst指數(shù)最初是由英國(guó)水利學(xué)家Hurst提出，已廣泛用于水文學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、氣候?qū)W、地質(zhì)學(xué)等領(lǐng)域[21]，后被Mandelbrot等[22]在理論上進(jìn)行了證明，并加以補(bǔ)充和完善。基本原理如下：

(1)

計(jì)算累計(jì)離差X(t,τ)為：

(2)

計(jì)算極差R(τ)為：

(3)

計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差S(τ)為：

(4)

如果比值R(τ)/S(τ)?R/S存在如下關(guān)系,即

R/S∝τH，

(5)

則說明時(shí)間序列{NDVI(t)}(t=1,2,…,n)存在Hurst現(xiàn)象，H稱為Hurst指數(shù)，其數(shù)值可以根據(jù)擬合式得到，即

ln(R/S)n=a+Hln(n)。

(6)

H的取值范圍為0 0.5時(shí)，時(shí)間序列為一致性序列，表明未來趨勢(shì)將與研究期一致； ②當(dāng)H= 0.5時(shí)，時(shí)間序列是一個(gè)隨機(jī)序列，表明未來的趨勢(shì)與研究期間的趨勢(shì)無關(guān)； ③當(dāng)H< 0.5時(shí)，時(shí)間序列為不一致序列，表明過去趨勢(shì)與未來趨勢(shì)極有可能相反。

如果將之前的研究期趨勢(shì)性分析結(jié)果與Hurst分析結(jié)果進(jìn)行疊加，可以得到對(duì)未來發(fā)展的趨勢(shì)性判斷，如表2所示。

表2 NDVI變化趨勢(shì)的變化程度劃分Tab.2 Division of the degrees of variation of the NDVI change trend

2.4 殘差因果分析法

影響植被覆蓋變化的主要因素是氣候因素，同時(shí)人為因素影響也會(huì)導(dǎo)致植被發(fā)生變化。殘差分析主要通過剔除NDVI變化中的氣候因子，分離植被覆蓋變化中的自然因素和人為因素[23]。首先，建立平均NDVI與氣候因子之間的回歸關(guān)系； 然后，使用這種關(guān)系得到NDVI預(yù)測(cè)值，計(jì)算NDVI觀測(cè)值與NDVI預(yù)測(cè)值之間的殘差； 將殘差作為去除了自然因素影響后的人為因素部分，得到與自然因素?zé)o關(guān)的植被變化趨勢(shì)。當(dāng)NDVI殘差的變化趨勢(shì)不明顯時(shí)，NDVI的變化可以用氣候趨勢(shì)來解釋。相反，當(dāng)NDVI殘差的變化趨勢(shì)很明顯時(shí)，NDVI的變化不能用氣候趨勢(shì)來解釋，而可能是人類活動(dòng)造成的[24]。

敘利亞大部分地區(qū)處于干旱半干旱區(qū)，面臨較大植被退化和土地沙化風(fēng)險(xiǎn)，降雨成為影響植被變化的自然因素中最主要的成分，戰(zhàn)爭(zhēng)的爆發(fā)帶來人口流動(dòng)、農(nóng)業(yè)灌溉不足等加劇了這一進(jìn)程[25-26]。氣溫也是需要考慮的氣象因子，本文計(jì)算生長(zhǎng)季平均NDVI與月均最大、最小溫度的決定系數(shù)(R2)為0.096和0.102，并無顯著相關(guān)關(guān)系，故不加入氣候因子分析。

殘差趨勢(shì)分析(residual trends, RESTREND)方法是建立在植被量與降雨量之間具有強(qiáng)關(guān)系的假設(shè)基礎(chǔ)上的。植被量通常在降雨量非常高的年份達(dá)到高峰期，超過該年后就不會(huì)繼續(xù)增加； 并且，NDVI總和(∑NDVI，用SumNDVI表示)與總降雨量的自然對(duì)數(shù)(用ln(Sumpre)表示)之間的關(guān)系是近似線性的，因此在RESTREND方法中可以將其視為線性關(guān)系[24,27]。該分析方法的具體步驟為： ①逐像素計(jì)算非戰(zhàn)爭(zhēng)期生長(zhǎng)季∑NDVI與ln(Sumpre)之間的回歸關(guān)系，即

SumNDVI=f[ln(Sumpre)]，

(7)

式中f為回歸函數(shù)； ②利用回歸關(guān)系計(jì)算預(yù)測(cè)值，得到殘差，即

ΔSumNDVI=SumNDVI-f[ln(Sumpre)]

；

(8)

③對(duì)殘差做時(shí)間回歸，得到殘差變化趨勢(shì)度PNDVI； ④PNDVI與生長(zhǎng)季平均NDVI變化趨勢(shì)疊加得到分析結(jié)果。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被NDVI趨勢(shì)分析

研究區(qū)在2001—2018年間NDVI的分析結(jié)果如圖3所示。

圖3 研究期趨勢(shì)分析結(jié)果示意圖

1)圖3(a)是采用泰爾森估算法得到的生長(zhǎng)季NDVI年度變化趨勢(shì)，綠色代表上升趨勢(shì)，紅色代表衰退趨勢(shì)。從圖中可以發(fā)現(xiàn)增長(zhǎng)區(qū)域主要集中在西部沿海區(qū)域，增長(zhǎng)面積的像元占比55.92%； 衰退區(qū)域主要集中在北部及東部幼發(fā)拉底河流域，衰退面積的像元占比43.35%。圖3(b)是曼-肯德爾趨勢(shì)檢驗(yàn)法得到的統(tǒng)計(jì)量Z的分布情況，≥1.96和≤-1.96的區(qū)域是經(jīng)過了95%置信度雙尾檢驗(yàn)的強(qiáng)顯著性區(qū)域。

2)圖3(c)是將NDVI變化趨勢(shì)和顯著性疊加之后變化趨勢(shì)分析結(jié)果，得到了5種變化趨勢(shì)。整體來看，敘利亞西南部相對(duì)東北部展現(xiàn)出更好的NDVI改善趨勢(shì)，其中顯著退化的區(qū)域主要集中在與伊拉克交界和與土耳其接壤的地區(qū)，顯著改善區(qū)域主要位于西部沿海區(qū)域。

3)圖3(d)是對(duì)5種變化趨勢(shì)的分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)除了草地地表類型外，其他地表類型均以衰退為主。灌木和荒原地類衰退面積像元占比分別高達(dá)61.10%和57.83%，作物地類衰退面積像元占比55.08%，但其有8.94%像元占比的顯著改善區(qū)域，主要位于未經(jīng)受過多戰(zhàn)爭(zhēng)侵?jǐn)_的西部沿海區(qū)域。

總的來說，研究期內(nèi)敘利亞生長(zhǎng)季NDVI總體趨勢(shì)以衰退為主。顯著衰退區(qū)域集中在東部與伊拉克交界處幼發(fā)拉底河流域，顯著改善區(qū)域主要位于西部沿海區(qū)域。

同時(shí)，本文對(duì)敘利亞全境及4種主要地表類型NDVI年均變化和地表覆蓋變化做出分析，如圖4和表3所示。

圖4 敘利亞多種地表類型生長(zhǎng)季內(nèi)NDVI變化趨勢(shì)(2001—2018)Fig.4 Annual variation trends of NDVI during thegrowing season of different surfacetypes in Syria (2001—2018)

表3 敘利亞土地覆蓋轉(zhuǎn)移矩陣Tab.3 Syria land cover transfer matrix

圖4中發(fā)現(xiàn)敘利亞地區(qū)植被相關(guān)區(qū)域生長(zhǎng)季NDVI變化情況，除荒原地類變化趨勢(shì)不顯著外，其他地類存在較為明顯的波動(dòng)變化。其中，2007—2010年敘利亞地區(qū)遭受多年難遇的旱災(zāi)[28]，對(duì)植被，特別是作物類造成較大的影響，NDVI值出現(xiàn)了明顯的低谷。在2011年敘利亞內(nèi)戰(zhàn)爆發(fā)后，NDVI值存在較大的波動(dòng)變化，并表現(xiàn)出下降趨勢(shì)。

表3展示了利用MODIS土地覆蓋數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的敘利亞地區(qū)在2001—2018年間的土地覆蓋轉(zhuǎn)移矩陣。表3中數(shù)字為各地表類型對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)量，每個(gè)格子擁有橫縱坐標(biāo)2個(gè)屬性，格子中的數(shù)字表示2001—2018年，從橫坐標(biāo)地類轉(zhuǎn)移到縱坐標(biāo)地類的像素?cái)?shù)量，從表中可以看到，18 a間，草地和作物面積分別減少了10.08%和21.87%，而灌木和荒原面積相應(yīng)發(fā)生增長(zhǎng)。

單獨(dú)對(duì)作物地類和荒原地類像素變化進(jìn)行分析，如圖5所示。發(fā)現(xiàn)作物面積從減少到增加，而荒原面積從增加到減少的拐點(diǎn)發(fā)生在2008年，這是因?yàn)檠芯繀^(qū)自1998—2012經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)14 a的旱災(zāi)，其中2008年的干旱情況最為嚴(yán)重。

圖5 荒原和作物地類像素變化(2001—2018)Fig.5 Pixel change of barren and crop land(2001—2018)

第二個(gè)拐點(diǎn)出現(xiàn)在2015年，在此之前作物區(qū)面積處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，同時(shí)荒原面積不斷減少，爆發(fā)于2011年的敘利亞內(nèi)戰(zhàn)并未改變這一趨勢(shì)。但從2015年開始，作物區(qū)面積存在較大幅度的下降，同時(shí)荒原面積增加。可能原因是戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)模的擴(kuò)大，即從2015年開始敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)一步升級(jí)，極端組織從伊拉克經(jīng)由幼發(fā)拉底河一路入侵到敘利亞西北腹地，與此同時(shí)，多方軍事力量對(duì)敘利亞境內(nèi)的極端組織進(jìn)行了高強(qiáng)度的火力打擊。

3.2 植被未來趨勢(shì)分析

敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)迄今仍未結(jié)束，對(duì)于敘利亞地區(qū)未來植被變化趨勢(shì)的分析也是關(guān)注的重點(diǎn)。將Hurst指數(shù)計(jì)算結(jié)果與研究期內(nèi)的顯著趨勢(shì)性分析結(jié)果疊加得到了未來趨勢(shì)的分析結(jié)果(圖6)。圖6(a)展示了7種未來趨勢(shì)，主要分為3類： 一是和研究期保持一致，顯著或者不顯著的改善和退化； 二是和研究期不一致，從退化到改善或從改善到退化； 三是保持現(xiàn)狀。與研究期保持一致且改善的區(qū)域主要位于敘利亞南部荒漠地區(qū)和西部沿海區(qū)域； 與研究期一致且退化的區(qū)域集中在敘利亞中部幼發(fā)拉底河沿岸以及東部與伊拉克交界處； 從退化到改善的區(qū)域主要位于敘利亞西南部大部分地區(qū)； 從改善到退化的區(qū)域位于敘利亞東北部大部分地區(qū)，以北部土敘邊境處較為顯著。同樣的，圖6(b)對(duì)7種未來趨勢(shì)的分類進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，從圖6中可以發(fā)現(xiàn)： 未來的趨勢(shì)相對(duì)樂觀，即“從退化到改善”占主要比例。除了幼發(fā)拉底河及東部邊境區(qū)域未來仍有著顯著退化的趨勢(shì)外，“從退化到改善”的比例大于“從改善到退化”的比例。以幼發(fā)拉底河為界，西南部大部分地區(qū)未來趨勢(shì)以改善為主，東北部大部分區(qū)域則以衰退趨勢(shì)為主，流域沿岸一些區(qū)域表現(xiàn)出嚴(yán)重退化趨勢(shì)，這些區(qū)域剛好也是戰(zhàn)爭(zhēng)交火密集區(qū)。

3.3 植被變化影響因素分析

利用殘差分析法可以獲得研究區(qū)植被變化的影響因素。圖7(a)為敘利亞地區(qū)生長(zhǎng)季年均降雨量數(shù)據(jù)，圖7(b)為根據(jù)殘差分析方法得到的人為因素影響結(jié)果，顏色由淺入深分別代表人為因素影響的強(qiáng)弱，顏色越淺表示人為因素影響的植被增長(zhǎng)或衰退越明顯，顏色越深則表明植被變化趨勢(shì)和人類活動(dòng)并無顯著相關(guān)。其中與人類活動(dòng)極其相關(guān)的植被衰退區(qū)域(最淺紫色)占比14.10%，與人類活動(dòng)極其相關(guān)的植被增長(zhǎng)區(qū)域(最淺綠色)占比2.60%。

殘差顯著且植被呈增加趨勢(shì)的淺綠色區(qū)域在空間上較為聚集，主要分布在敘利亞西部，是政府軍控制的地中海沿岸平原區(qū)域； NDVI殘差顯著且植被呈減少趨勢(shì)的淺紫色區(qū)域集中分布在幼發(fā)拉底河沿岸，植被的這種變化不能用降雨量的變化來解釋，主要是由人類活動(dòng)引起的，而這些區(qū)域與極端組織入侵?jǐn)⒗麃喌膮^(qū)域存在較多的一致性； NDVI殘差并沒有顯著變化的深紫色或深綠色區(qū)域與氣候變量因素有關(guān)，而且南部區(qū)域以增長(zhǎng)為主，北部區(qū)域以衰退為主。

4 結(jié)論與討論

人類活動(dòng)對(duì)地表植被變化的影響從人類誕生起就從未停止過。人類通過開墾、灌溉等手段改良荒地，增加植被覆蓋，也會(huì)因?yàn)檫^度伐木，放牧導(dǎo)致森林面積減少，土地荒漠，減少植被覆蓋。但是戰(zhàn)爭(zhēng)，特別是現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)給土地植被覆蓋帶來的變化是難以想象的。

持續(xù)至今的敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)已造成超過560萬敘利亞人成為難民，670萬人成為國(guó)內(nèi)流離失所者，境內(nèi)有1 340多萬人需要人道主義援助(截止到2021年3月)。流離失所的難民給原住地和接收地自然資源，特別是植被和土壤帶來較大的影響。筆者通過植被和土地覆蓋類型的變化展現(xiàn)戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)環(huán)境的影響，可以在一定程度上為人道主義援助提供宏觀視野，給戰(zhàn)后重建規(guī)劃者提供技術(shù)參考。當(dāng)然，戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)自然資源的影響是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要進(jìn)一步詳細(xì)研究。

通過本研究成果，發(fā)現(xiàn)在2011年開始的敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致該國(guó)草地和作物面積大幅度減少，而灌木和荒原面積相應(yīng)發(fā)生增長(zhǎng)，與人們對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)帶來的破壞預(yù)期是一致的。但是，結(jié)合已知的敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)局勢(shì)，并綜合之前多種遙感數(shù)據(jù)分析方法和結(jié)果，還發(fā)現(xiàn)植被變化速率隨著戰(zhàn)爭(zhēng)局勢(shì)的不斷惡化呈現(xiàn)加速狀態(tài)，在敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)初期(2011—2014年)，戰(zhàn)爭(zhēng)并未對(duì)植被(特別是種植區(qū))帶來較大的破壞，但隨著2015年多方軍事力量的介入，戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)植被的影響開始出現(xiàn)巨大的負(fù)面作用。此外，從研究期趨勢(shì)分析和未來趨勢(shì)分析結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，提取的顯著破壞和衰退區(qū)域與現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)爭(zhēng)中各方軍事力量占領(lǐng)區(qū)以及交戰(zhàn)區(qū)的分布情況較為吻合。

同時(shí)，通過殘差分析法來探索自然因素和人為因素對(duì)植被變化的影響，以更好地揭示戰(zhàn)爭(zhēng)這樣的人類劇烈活動(dòng)對(duì)環(huán)境變化造成的影響。政府軍、土耳其軍方、反政府武裝、庫爾德武裝、極端組織武裝活動(dòng)范圍和交戰(zhàn)區(qū)存在較為明顯的人為因素導(dǎo)致的植被水平降低。其中，敘利亞東部與伊拉克接壤處以及幼發(fā)拉底河兩岸擴(kuò)展區(qū)域存在極為明顯的人為因素導(dǎo)致的植被破壞，這些區(qū)域與極端組織侵入?yún)^(qū)域有較大的重合度，極端組織侵入帶來的植被破壞較其他戰(zhàn)爭(zhēng)參與方更為突出。敘利亞西部沿海區(qū)域以及敘利亞南部政府軍控制區(qū)域有較為明顯的人為因素導(dǎo)致的植被水平提高現(xiàn)象，這些區(qū)域相對(duì)來說受戰(zhàn)爭(zhēng)影響較弱，人們有更好的條件來改善居住區(qū)的生態(tài)環(huán)境。

本研究也存在一定的局限性，一是所利用數(shù)據(jù)分辨率尺度較大，數(shù)據(jù)種類較單一，對(duì)局部地區(qū)的進(jìn)一步定量分析存在一定程度限制。使用更高空間分辨率數(shù)據(jù)，結(jié)合多種類數(shù)據(jù)對(duì)局部熱點(diǎn)地區(qū)做更深入的分析可能會(huì)有更多更有價(jià)值的分析結(jié)果； 二是對(duì)2001—2018年共18 a長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并沒有針對(duì)2011年爆發(fā)的敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)前后數(shù)據(jù)進(jìn)行分段對(duì)比分析，戰(zhàn)爭(zhēng)前后對(duì)比可能會(huì)對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)植被的影響有更好的展示； 三是未能獲取地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)，不能對(duì)物候數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，亦不能在環(huán)境多因子分析中增加多種氣候因子； 四是戰(zhàn)爭(zhēng)除了帶來植被的變化外，對(duì)地表溫度也可能帶來影響，加入地表溫度變化的分析是后續(xù)工作中需要重點(diǎn)考慮的。