林草交錯區(qū)植被動態(tài)變化及其影響因子
——以中國東北大興安嶺為例

袁換歡,王 智,徐網(wǎng)谷,游廣永,張建亮

生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042

隨著全球氣候變暖和人類活動的加劇,陸地植被生態(tài)系統(tǒng)受到不同程度的干擾。植被是物質(zhì)循環(huán)和能量流動的紐帶,對環(huán)境變化反應(yīng)十分敏感[1]。大興安嶺林草交錯區(qū)是我國重要的生態(tài)脆弱區(qū),面臨草地退化、土地沙化顯著、水土流失嚴(yán)重、調(diào)蓄功能下降等生態(tài)問題的威脅[2—3]。為科學(xué)把握大興安嶺林草交錯區(qū)植被的時空變化趨勢,有效開展生態(tài)脆弱區(qū)生態(tài)保護(hù)和資源開發(fā),研究其植被的影響因子相對重要性對生態(tài)脆弱區(qū)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。

近年來,我國生態(tài)脆弱區(qū)植被動態(tài)變化及影響因子進(jìn)行了大量研究。研究表明生態(tài)脆弱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)變化的主導(dǎo)因子時空差異較大[4]。降水是影響青藏高原脆弱區(qū)植被NDVI年際變化的主要?dú)夂蛞蜃?氣溫升高則為植被提供更適宜的濕潤環(huán)境[5]；同時降水促進(jìn)了北方農(nóng)牧交錯區(qū)植被生長,而氣溫升高則導(dǎo)致植被退化[6]；西北荒漠綠洲交接生態(tài)脆弱區(qū)蒸散成為影響植被NDVI的主要?dú)夂蛴绊懸蜃覽7]；東北林草交錯區(qū)寒冷干燥,植被生長即受氣溫限制,又受水分限制存在氣候記憶現(xiàn)象導(dǎo)致該地區(qū)植被動態(tài)變化主要受土壤水分影響[8]。調(diào)查研究結(jié)果認(rèn)為該地區(qū)植被動態(tài)變化與溫度顯著相關(guān),而與降水關(guān)系不顯著[9],1982—2009年長時間序列研究進(jìn)一步表明春季溫度對植被動態(tài)變化影響高于降水[10]。然而研究東北林草交錯區(qū)的典型草原區(qū)和森林草原生態(tài)子區(qū)2001—2010年植被NDVI結(jié)果表明降水是該地區(qū)的主要影響因子[11—12]

此外,隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人類活動對植被的影響強(qiáng)度不斷增加逐漸受到重視,并且人類活動對植被的影響有提升和抑制兩面性[12—14]。研究氣候和人類活動因子對植被影響的學(xué)者發(fā)現(xiàn)氣候因子是植被的主導(dǎo)影響因子[8, 10],另有研究認(rèn)為人類活動是植被的主導(dǎo)影響因子[15—16]。這一矛盾結(jié)論表明不同區(qū)域不同植被類型對氣候和人類活動的響應(yīng)存在差異,并且不同時空尺度對結(jié)果也存在影響。針對這一問題,已有研究主要通過利用氣候因子對植被進(jìn)行多元回歸,結(jié)合殘差得到氣候和人類活動的貢獻(xiàn)率[16—17],缺乏地面數(shù)據(jù)實(shí)證分析和氣候因子間多重共線影響的考慮。

鑒于此,本文利用遙感數(shù)據(jù)和地面實(shí)測數(shù)據(jù),采用偏最小二乘分析(Partial Least Squares Regression,PLSR)和變量投影重要性指標(biāo)(variable importance in projection,VIP)等方法在區(qū)域和點(diǎn)尺度上討論了1982—2015年林草交錯區(qū)植被動態(tài)變化及其影響因子,量化氣候因子和人類活動因子對植被動態(tài)變化的相對重要性,為保護(hù)和開發(fā)生態(tài)脆弱區(qū),實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

圖1 研究區(qū)地理位置及NDVI分布圖Fig.1 Location of the study area and distribution of NDVI

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

大興安嶺林草交錯區(qū)地處中國東北部內(nèi)蒙古自治區(qū),大興安嶺西麓山地向呼倫貝爾草原過度地帶,包括蒙古根河市、額爾古納市、牙克石市、陳巴爾虎旗、呼倫貝爾市、鄂溫克自治旗、新巴爾虎左旗7個市/旗行政區(qū),總面積約11.66×104km2,海拔在700—1700 m范圍內(nèi)(圖1)。大興安嶺林草交錯區(qū)屬于生態(tài)功能區(qū)劃的東部季風(fēng)生態(tài)區(qū)向西部干旱生態(tài)區(qū)交界區(qū),夏季高溫多雨,冬季寒冷干旱,氣溫日較差和年較差很大,年降水量約為400 mm,風(fēng)向和降水均有明顯的季節(jié)性。大興安嶺林草交錯區(qū)地勢東高西低,東部為大興安嶺西麓呼倫貝爾林區(qū),海拔在700—1700 m；而西部為呼倫貝爾大草原,海拔在500—1000 m。植被類型由西南向東北呈現(xiàn)草地-混交林-落葉針葉林過度的變化趨勢,是中國北方重要的生態(tài)屏障和國家重要的生態(tài)脆弱區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1遙感數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來源于英國East Anglia大學(xué)的Climatic Research Unit (CRU,https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/)。CRU通過整合已有的氣候數(shù)據(jù)庫,重建了一套空間完整、時間連續(xù)的月平均地表氣候要素數(shù)據(jù)集,空間分辨率為0.5°×0.5°,網(wǎng)格覆蓋全球陸地。為表征研究區(qū)氣候變化特征,本研究選取1982—2015年平均溫度(TMP)、最高溫度(TMX)、最低溫度(TMN)、降水量(PRE)、水汽壓(VAP)、潛在蒸散量(PET)、云量(CLD)等氣候要素(表1)。

表1 遙感數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)源

植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)集來源于NASA戈達(dá)德航天中心GIMMS NDVI3g,合成時段為15 d,空間分辨率為1/12°,時間跨度是1982—2015年。此外,2015—2018年的NDVI數(shù)據(jù)為MOD13C1的合成16 d的最大值,空間分辨率為0.05°的植被指數(shù)數(shù)據(jù)。由于1982 —2015年的CRU TS v4.01氣象數(shù)據(jù)與GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)分辨率不同,采用三次卷積法(Cubic Convolution)重采樣為1/12°的數(shù)據(jù)從而進(jìn)行相應(yīng)分析。

1.2.2地面實(shí)證數(shù)據(jù)

(1)額爾古納、陳巴爾虎旗2個旗縣的氣象臺站1957—2018年的逐年、逐月平均氣溫和降水量數(shù)據(jù)。(2)額爾古納的上庫力農(nóng)場和陳巴爾虎旗的陶海牧場1955—2019年開墾面積數(shù)據(jù)(小麥、油菜和其他作物等)。(3)額爾古納的上庫力農(nóng)場、蘇沁農(nóng)牧場和陳巴爾虎旗的陶海牧場1955—2019年的家畜密度數(shù)據(jù)；以及當(dāng)?shù)?0戶牧民1980—2019年的平均家畜密度調(diào)查數(shù)據(jù)。(4)額爾古納、陳巴爾虎旗植被NDVI通過將1982—2015年的GIMMS NDVI和MOD13C1 NDVI數(shù)據(jù)采用三次卷積法(Cubic Convolution)重采樣為1 km×1 km,同時采用像元級融合方法(主成分變化PCT)將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,然后利用5 × 5的窗口提取上庫力農(nóng)場和陶海牧場NDVI。

1.3 研究方法

1.3.1趨勢分析

在研究植被NDVI或氣候因子的變化特征時,常采用線性回歸模型的斜率表征該參數(shù)隨時間的變化趨勢(公式1)。本研究采用最小二乘線性擬合計算變化率：

(1)

式中,變量j為時間序號(j=1,2,……,j),kj為第j年的變量值。slope表示變量的變化趨勢,slope > 0表明變量在研究時間段內(nèi)是增加的,slope<0表明變量在研究時段內(nèi)是降低的。

1.3.2偏最小二乘回歸分析

偏最小二乘回歸(Partial Least Squares, PLS)分析是一種通過主成分而分析提取多因變量重要特征信息,剔除多重相關(guān)信息構(gòu)建新變量對因變量進(jìn)行歸回分析的方法,該方法具有主成分分析、典型相關(guān)分析和線性回歸分析等方法的特點(diǎn),可以有效解決變量間多重相關(guān)性的問題。其解決途徑是對變量的信息進(jìn)行重組,提取信息時既考慮因變量和自變量的線性關(guān)系,又考慮因變量之間的綜合性解釋性,從而消除多重共線問題對模型的穩(wěn)定性的影響[18]。

1.3.3殘差分析

殘差分析(residual analysis)就是通過回歸模型中殘差提供的信息,分析模型的可靠性,并識別模型預(yù)測的干擾程度(公式2)。

(2)

Hurst指數(shù)(公式3和4)對于植被退化區(qū)域、人類活動影響等具有較強(qiáng)的指示作用[19—20]。當(dāng)殘差Hurst指數(shù)為0.5時,表明系統(tǒng)無外界干擾；而當(dāng)0.5<殘差Hurst指數(shù)<1時,表明外界干擾也隨之增強(qiáng)。

(3)

(4)

式中,n表示樣本個數(shù),Y(n)表示殘差累計離差和,S(n)表示樣本標(biāo)準(zhǔn)差,C1為常數(shù)。

1.3.4四參數(shù)logistic模型

四參數(shù)logistic模型可以有效反映家畜密度和開墾面積增長過程的上升點(diǎn)、拐點(diǎn)、下降點(diǎn)能定量的劃分增長的起步、發(fā)展、鞏固和停滯階段,充分反映增長的生命周期。公式為：

(5)

式中,a1為最低的家畜密度極限值；a2為最高的家畜密度極限值；t為時間；t0是曲線下凹和上凸的拐點(diǎn),是N/2畜的數(shù)據(jù)收集年份；p是N/2的斜率。當(dāng)t的取值為 (0,t1), 曲線單調(diào)遞增且增速較低, 為初級階段；當(dāng)t的取值為 (t1t0), 曲線單調(diào)遞增, 增速較快, 將其劃為發(fā)展階段；當(dāng)t的取值為 (t0,t2), 曲線增速降低, 將此階段劃為鞏固階段；最后, 當(dāng)t的取值從t2過渡到曲線終點(diǎn)。

1.3.5變量重要性排序

采用變量投影重要性指標(biāo)(variable importance in projection,VIP,公式6),定量分析不同因素對NDVI變化的影響程度,識別驅(qū)動植被NDVI變化的主導(dǎo)因素。

(6)

2 結(jié)果與分析

2.1 大興安嶺林草交錯區(qū)植被指數(shù)與氣候因子時空變化分析

2.1.1植被指數(shù)與氣候因子空間分布

1982—2015年東北大興安嶺林草交錯區(qū)年平均NDVI為0.39,呈現(xiàn)由西南向東北逐漸增加的趨勢(0.15—0.59),主要原因是由西南向東北為草地向林地逐漸變化引起。此外,1982—2015年氣候因子的年均CLD、PET、PRE、TMN、TMP、TMX和VAP分別為49.93%、1.79 mm、406.66 mm、-9.43 ℃、-2.33 ℃、4.76 ℃和5.51 hPa。年均氣候因子的空間分布圖(圖2)可知,年均降水由東到西呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢,而平均溫度、最低溫度、最高溫度、水汽壓和潛在蒸發(fā)呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢。

綜合氣候因子和NDVI的空間分布可以看出,植被空間分布與降水和指示干旱的指標(biāo)空間分布一致,大體以年降水量400 mm左右為界,東部植被類型為林地為主,西部以草地為主。此外,氣溫和潛在蒸散量較高年降水量在200—400 mm的西部地區(qū),干旱程度較強(qiáng),適于草本植物。然而,年降水量在400—500 mm的東北大興安嶺林草交錯區(qū)的東部氣溫和潛在蒸散量較低,有利于喬木和木本植物生長。

圖2 1982—2015年NDVI及氣候因子空間分布Fig.2 The mean distribution of NDVI and climate variables during 1982—2015

2.1.2植被指數(shù)與氣候因子趨勢分析

1982—2015年大興安嶺林草交錯區(qū)植被NDVI與氣候因子的變化趨勢可知(圖3),NDVI變化趨勢總體平均變化趨勢為-0.02/10a,即大興安嶺林草交錯區(qū)植被呈總體上退化的趨勢。大興安嶺林草交錯區(qū)的年均CLD呈增加趨勢(0.42%/10a),一定范圍內(nèi)增加云量有助于增強(qiáng)大氣對地面的逆輻射使得晝夜溫差降低,有利于植被的生長,但當(dāng)云量過多時減少到達(dá)地面的太陽輻射從而降低溫度,阻礙植被生理過程(光合作用)。此外TMN、TMP和TMX呈增溫趨勢,其平均變化趨勢分別為0.13℃/10a、0.16℃/10a和0.20℃/10 a。PET、VAP和PRE平均變化趨勢分別為0.38 mm/10a、0.29 hPa/10a和-16.3 mm/10a,即潛在蒸發(fā)量和水汽壓呈增加趨勢,降水呈減少趨勢。

圖3 植被指數(shù)及氣候因子變化趨勢Fig.3 The change trend of NDVI and climate variables

2.2 大興安嶺林草交錯區(qū)氣候因子對植被指數(shù)的影響分析

2.2.1氣候因子與植被指數(shù)相關(guān)分析

氣候因子與植被NDVI的相關(guān)分析結(jié)果如圖4所示,CLD與植被NDVI負(fù)相關(guān)(R=-0.21),其中24.98%的CLD與植被NDVI顯著負(fù)相關(guān),僅0.49%顯著正相關(guān),隨CLD的增加植被NDVI降低顯著的像元主要分布在東部森林。PET與植被NDVI的平均R為0.004,PET與植被NDVI顯著正相關(guān)的面積占總面積的18.60%主要分布在新巴爾虎旗西部、鄂溫克族自治區(qū)、陳巴爾虎旗與額爾古納市西部草原地區(qū),顯著負(fù)相關(guān)占總面積的16.01%主要分布在而根河市和牙克石市及額爾古納市東部地區(qū)的東部林地。與此相反,PRE和VAP與NDVI的平均R分別為0.03和0.18,PRE與植被顯著正相關(guān)占總面積的19.55%,顯著負(fù)相關(guān)為5.31%,VAP與植被顯著正相關(guān)占總面積的21.56%,顯著負(fù)相關(guān)為0.08%。TMN、TMP和TMX與NDVI的平均R分別為0.01、0.02和0.04,顯著相關(guān)像元主要分布在西部草地僅占總面積的1.81%、5.23%和12.74%。TMX對NDVI的影響高于最低溫度和平均溫度,可能原因是白天溫度和夜晚溫度對植被碳同化和消耗是不對稱的,并且多數(shù)植被光合作用發(fā)生在白天,因此植被NDVI對最高溫度更敏感[21—22]。總體而言,西部草地NDVI受指示水分和濕度的指標(biāo)(PET、PRE和VAP)影響高于東部森林,而溫度對大興安嶺林草交錯區(qū)的影響低于降水。

圖4 氣候因子與NDVI的相關(guān)分析Fig.4 The distribution of correlation confidence between climate variables and NDVI

2.2.2氣候因子與植被指數(shù)的偏最小二乘回歸分析

利用偏最小二乘回歸對大興安嶺林草交錯區(qū)植被NDVI進(jìn)行分析結(jié)果如圖5所示。結(jié)果表明,回歸的平均殘差值和H指數(shù)分別為0.014和0.53,其中H指數(shù) > 0.5表明人類活動對該區(qū)域植被的影響隨著H指數(shù)的增加而增強(qiáng),并且陳巴爾虎旗、額爾古納市和牙克石市交界地帶殘差H指數(shù)在0.75—0.97范圍內(nèi),表明該地區(qū)人類活動對植被的影響顯著高于氣候因子。植被NDVI的最大影響因子分布可知,林草交錯區(qū)植被NDVI主導(dǎo)氣候因子的重要性排序?yàn)閂IPCLD> VIPPRE> VIPPET> VIPVAP> VIPTMP> VIPTMN> VIPTMX,其中以云量為主導(dǎo)影響因子占總面積的54.20%,并且該區(qū)域的NDVI較高(林地),主要原因是云可以吸收和反射太陽輻射降低地面溫度,吸收和放射長波輻射增暖地面,同時可以改變形態(tài)影響水分循環(huán)[23]。

圖5 殘差、H指數(shù)和最大貢獻(xiàn)因子分布圖Fig.5 Residuals, H index and distribution of the maximum contribution factor CLD：云量 Cloud coverage；PET：潛在蒸散 Potential evapotranspiration；PRE：降水量 Precipitation；TMN：最低溫度 Monthly minimum temperature；TMP：平均溫度 Monthly mean temperature；TMX：最高溫度 Monthly maximum temperature；VAP：水汽壓 Vapour pressure

2.3 植被指數(shù)影響因子實(shí)證分析

2.3.1氣候因子與植被指數(shù)的相關(guān)分析

1957—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年均溫度分別為-2.4℃和-1.5℃,呈波動上升趨勢,分別為0.3℃/10a和0.5℃/10a(圖6)通過顯著性檢驗(yàn)(P<0.05),說明其增溫趨勢顯著并且陳巴爾虎旗的增溫速率高于額爾古納。1957—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年平均降水量為355.2 mm和318.5 mm,年降水量總體呈不顯著的波動下降趨勢(P>0.05),下降速率分別為8.1 mm/10a和2.3 mm/10a。1957—1975年兩個地區(qū)年降水量呈下降趨勢,數(shù)值變化在220—480 mm之間波動。隨后在1975—1990年降水量呈上升趨勢,數(shù)值變化在220—542.9 mm之間波動,平均值為371.9 mm和339.1 mm。1990—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年降水量呈顯著下變化趨勢,分別為32.0 mm/10a和48.1 mm/10a,并且陳巴爾虎旗的降水量下降速率高于額爾古納。總之,額爾古納和陳巴爾古納溫度呈上升趨勢,而降水量呈減少趨勢。

如圖7所示,額爾古納和陳巴爾虎旗的植被NDVI平均值處于顯著下降趨勢,其中,額爾古納植被NDVI下降的速率更大。NDVI與年均溫度和降水的相關(guān)分析結(jié)果表明,植被NDVI隨溫度的增加而降低,而植被NDVI隨著降水的增加而增加,并且僅在額爾古納的年降水量與NDVI顯著相關(guān),溫度與NDVI的相關(guān)性均未通過顯著性檢驗(yàn)。溫度和降水對植被NDVI的解釋率較低在5%—33%范圍內(nèi),相較于溫度的解釋率,降水的解釋率更高。可能原因是干旱對該地區(qū)的植被NDVI影響作用高于溫度。

圖6 額爾古納和陳巴爾虎旗溫度和降水的變化趨勢Fig.6 Change trend of temperature and precipitation in Ergun and Chen Barag

圖7 溫度降水與植被NDVI的關(guān)系Fig.7 The relationship between NDVI and temperature, precipitation

2.3.2人類活動因子對植被指數(shù)的影響分析

(1)土地開墾面積趨勢分析

我們以額爾古納的上庫力農(nóng)場和陳巴爾虎旗的陶海牧場為主要調(diào)查對象,統(tǒng)計分析了自20世紀(jì)50年代兩個國有農(nóng)場開墾面積的變化趨勢。如圖8所示,1956年上庫力農(nóng)場成立后,開墾面積急速增長主要原因是國家處于建國初期,實(shí)施鼓勵生育政策,人口數(shù)量劇增,糧食短缺,為解決糧食產(chǎn)量問題,區(qū)域內(nèi)實(shí)施以生產(chǎn)糧食為主的土地利用政策,為此國有農(nóng)場開始大面積的開墾草原,導(dǎo)致1968年上庫力農(nóng)場的總開墾面積達(dá)到2×104hm2,隨著退耕還林等政策的實(shí)施開墾面積增長速度降低甚至出現(xiàn)下降。根據(jù)增長曲線擬合結(jié)果發(fā)現(xiàn)1982年該農(nóng)場的增長速率達(dá)到最大1171.19 hm2/a,隨后增長速率下降,但仍每年在400 hm2速率以上。近幾年區(qū)域內(nèi)嚴(yán)格實(shí)施退耕還林、還草政策,農(nóng)場的開墾面積呈逐年下降的趨勢。

相較于上庫力農(nóng)場,陶海牧場總開墾面積的波動更為劇烈,具體來說,從1959到1961年中國經(jīng)歷三年饑荒,為應(yīng)對糧食危機(jī),政府提出“糧食優(yōu)先”政策,導(dǎo)致1961年牧場總開墾面積從800 hm2突增至3000 hm2,隨后在1963年又下降至1000 hm2。直到1995年國家開始大量投資農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施以及實(shí)施糧食保護(hù)價收購政策,使區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平顯著上升,以致陶海牧場的總開墾面積表現(xiàn)逐年顯著波動式增加。根據(jù)增長趨勢分析發(fā)現(xiàn)在1990年該農(nóng)場的增長速率達(dá)到最大270.38 hm2/a,隨后增長速率迅速降低。

圖8 上庫力農(nóng)場和陶海牧場開墾面積變化趨勢Fig.8 Change of cultivated area in Shangkuli Farm and Taohai Ranch

(2)家畜密度趨勢分析

1955—2018年的平均家畜密度變化趨勢如圖9所示,國有農(nóng)牧場和個人牧戶總體表現(xiàn)為：1955—2004年平均家畜密度維持在0.74只/hm2標(biāo)準(zhǔn)羊單位,而在2005年平均家畜密度增加到1.71只/hm2標(biāo)準(zhǔn)羊單位,此后呈現(xiàn)逐年波動式上升趨勢,直到2019年達(dá)到4.41只/hm2標(biāo)準(zhǔn)羊單位。根據(jù)自然條件限制和家畜之間的競爭,利用增長曲線對國有農(nóng)牧場和個人牧戶進(jìn)行了曲線擬合。研究發(fā)現(xiàn)：陶海牧場在2009年達(dá)到最大畜牧密度增長速率為0.26只羊單位 hm-2a-1,畜牧密度為3.11只羊單位 hm-2,上庫力農(nóng)場在2006年達(dá)到最大畜牧密度增長速率為0.07只羊單位 hm-2a-1,畜牧密度為1.35只羊單位/hm2。然而,由于研究時段和增長狀態(tài)的影響,蘇沁農(nóng)場和個人農(nóng)牧戶畜牧密度不滿足增長模型必要條件,因此,不存在最大畜牧密度增長速率。

圖9 國有農(nóng)場和牧戶家畜密度變化趨勢Fig.9 The change trend of livestock density in State-owned and personal farm

(3)人類活動因子與植被指數(shù)的相關(guān)分析

家畜密度和開墾面積與植被NDVI的關(guān)系如圖10所示,結(jié)果表明：額爾古納家畜密度和開墾面積與植被NDVI顯著負(fù)相關(guān),并且兩者對植被NDVI的解釋率在37%—48%范圍內(nèi)。然而陳巴爾虎旗家畜密度與植被NDVI顯著負(fù)相關(guān),與開墾面積弱負(fù)相關(guān),兩者對植被NDVI的解釋率在27%—42%范圍內(nèi)。由此可知,家畜密度對NDVI的影響高于開墾面積,主要原因包括兩個方面,首先,家畜密度增加影響植被的生長、發(fā)育和繁殖能力[24—25],從而引發(fā)優(yōu)良牧草群落衰退甚至被其他雜草和毒草代替[26—27],導(dǎo)致群落生產(chǎn)力下降和生態(tài)系統(tǒng)不穩(wěn)定性增加[24, 28]。其次,家畜密度增加導(dǎo)致土壤理化性質(zhì)發(fā)生改變,如：土壤結(jié)構(gòu)變化降低水分滲入、土壤有機(jī)質(zhì)含量和孔隙度減少加速土壤侵蝕,進(jìn)而導(dǎo)致土壤養(yǎng)分流失植被生產(chǎn)力降低甚至出現(xiàn)水土流失現(xiàn)象[24, 29]。

圖10 開墾面積和家畜密度與NDVI的關(guān)系Fig.10 The relationship between NDVI and cultivated area, livestock density

2.3.3植被指數(shù)影響因子的重要性分析

利用變量投影重要性指標(biāo)對溫度、降水、家畜密度和開墾面積對植被NDVI的影響程度進(jìn)行重要性排序,發(fā)現(xiàn)陳巴爾虎旗和額爾古納市的家畜密度和開墾面積對植被NDVI的影響均高于溫度和降水,而降水對植被NDVI的影響均高于溫度。此外,額爾古納的溫度、降水、家畜密度和開墾面積的VIP排序?yàn)閂IP溫度< VIP降水< VIP家畜密度< VIP開墾面積(0.23<0.6<0.61<1.79)；陳巴爾虎旗的VIP溫度< VIP降水< VIP開墾面積< VIP家畜密度(0.22<0.54<1.04<1.52)。額爾古納VIP家畜密度< VIP開墾面積而R家畜密度>R開墾面積主要原因是相關(guān)性強(qiáng)調(diào)的是兩者對植被NDVI的因果關(guān)系(直接或間接),重要性強(qiáng)調(diào)的是影響植被NDVI的必要性側(cè)重點(diǎn)不同因此結(jié)果可能存在差異。總之,人類活動因子(畜牧密度和開墾面積)對大興安嶺林草交錯區(qū)的植被NDVI影響高于氣候因子。氣候因子中降水的影響作用高于溫度,降水是兩個地區(qū)植被NDVI的主要?dú)夂蛴绊懸蜃印?/p>

3 討論

東北大興安嶺林草交錯區(qū)植被顯著退化的區(qū)域主要分布在草地向林地過度的地區(qū),氣候因子對植被NDVI的影響大小存在差異,其中PET、PRE和VAP存在明顯的地區(qū)差異,在NDVI的低值區(qū)域(草地為典型植被)水分的影響作用顯著,NDVI隨著水分的增加而增加。此外,PRE的重要性指數(shù)在草地植被類型中的影響最大(圖5),并且指示水分的潛在蒸散、降水和水汽壓分別呈增加、降低和增加趨勢,這與已有研究草地植被影響因素的結(jié)論一致,如：中國的氣候呈現(xiàn)變干旱的趨勢[30],降水是造成東北地區(qū)草地退化的主要原因[31],降水對不同草地植被的影響高于溫度[32—33]。與此相反,NDVI較高的區(qū)域(針葉林、混交林地為典型植被),NDVI隨著水分的增加而降低并且植被呈變綠趨勢。可能原因是該地區(qū)的溫度在該地區(qū)年度波動較大,并且云量和溫度的影響作用高于降水,其中最低溫度、最高溫度和平均溫度與NDVI呈顯著正相關(guān),而溫度變量呈現(xiàn)增加的趨勢,該結(jié)論與已有的溫度升高促進(jìn)中高緯度植被的生長的結(jié)論一致[34—35],因此,東部林地的NDVI呈增加趨勢。

溫度變量與植被指數(shù)的相關(guān)系數(shù)在干旱地區(qū)(大興安嶺林草交錯區(qū)西部)呈負(fù)相關(guān),而與降水相對較高的東部地區(qū)呈正相關(guān),并且最高溫度對植被NDVI的影響高于最低溫度和平均溫度。可能的原因是在干旱地區(qū)限制植被生長的因子是降水,溫度升高會加劇干旱從而引起植被缺水、枯黃甚至脫落,從而降低NDVI；而在水分較充足的地區(qū),溫度是主要限制因子,溫度升高促進(jìn)植被生長進(jìn)而提高NDVI[22, 36—37]。此外,最高溫度直接影響數(shù)植被的光合作用,影響葉綠素、蛋白質(zhì)、等有機(jī)質(zhì)的形成；最低溫度通過影響呼吸作用影響植被生長,而最高溫度也影響呼吸作用[38],因此,TMX對植被的影響高于最低溫度和平均溫度。

植被NDVI的變化是氣候因子和人類活動因子共同作用的結(jié)果,然而氣候因子的H指數(shù)(圖5,H > 0.5)表明大興安嶺林草交錯區(qū)的人類活動影響較大,實(shí)證分析結(jié)果進(jìn)一步表明開墾面積呈波動上升趨勢,國有牧場和個人農(nóng)牧場的放牧密度呈增加趨勢,國有農(nóng)場呈波動上升趨勢,而個人農(nóng)牧場呈穩(wěn)定上升趨勢。開墾面積和家畜密度波動上升的可能是由于天然草地變?yōu)槿斯げ莸睾娃r(nóng)田的經(jīng)濟(jì)成本低,綜合政策對農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)的調(diào)控共同影響的結(jié)果[39—40]。此外,開墾面積和家畜密度與植被NDVI呈顯著負(fù)相關(guān),該結(jié)論與杜加強(qiáng)等[41]研究人類活動和氣候變化對植被NDVI的結(jié)果一致,主要原因是過度放牧導(dǎo)致家畜踐踏和采食影響地表生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán),降低植被的生產(chǎn)力[42—43]。開墾面積和家畜密度重要性排序VIP與相關(guān)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)家畜密度對植被NDVI的解釋率較高,而開墾面積的重要性

4 結(jié)論

利用遙感區(qū)域分析和地面實(shí)證分析對大興安嶺林草交錯區(qū)的植被變化趨勢及影響因子進(jìn)行綜合分析,通過重要性指標(biāo)定量闡述人類活動因子(開墾面積和家畜密度)與氣候因子(溫度和降水)的相對影響,為改善林草交錯區(qū)生態(tài)系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)。1982—2015大興安嶺林草交錯區(qū)的植被呈退化趨勢(-0.02/10a),氣候呈變暖變干旱趨勢,總體上降水對大興安嶺林草交錯區(qū)生態(tài)脆弱區(qū)植被的影響顯著高于溫度。人類活動因子對植被退化的影響作用顯著高于氣候因子(VIP人類活動因子> VIP降水> VIP溫度)。因此,氣候變暖背景下,人類活動因子對植被的影響作用不容忽視,合理調(diào)控農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)是改善林草交錯區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定可持續(xù)的重要途徑。

致謝：東北師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院高英志教授提供部分?jǐn)?shù)據(jù)資料,特此致謝。