川渝地區NDVI動態特征及其對氣候變化的響應

劉慧麗, 陳 浩,2,*, 董廷旭,2, 馬 麗, 諸 鑫, 黃天志

1 綿陽師范學院資源環境工程學院, 綿陽 621000 2 生態安全與保護四川省重點實驗室, 綿陽 621000

陸地生態系統與氣候系統變化之間的響應是國際地圈—生物圈計劃的重要研究內容[1—2]。植被作為全球陸地生態系統最關鍵的組成部分之一,是連接大氣、土壤和水之間的天然橋梁[3],在氣候系統調節、水土保持、物質能量交換等方面發揮著至關重要的作用,被稱為監測區域生態環境的重要“指示器”[4]。NDVI是反映區域植被生長狀態及覆蓋狀況的有效指標,廣泛應用于植被變化、農業生產等研究[5—7]。在全球變化背景下,地表植被覆蓋動態特征及其對氣候變化的響應是目前國內外學者關注的熱點[5—6,8—10]。

國內外學者基于連續時間序列GIMMS NDVI(1981—2015)和MODIS NDVI數據集,在不同時空尺度上對植被NDVI和氣候因子的關系進行了深入研究,且主要集中于對區域尺度的植被NDVI變化趨勢與氣候之間的響應關系[11—15]。大多數學者基于MODIS NDVI數據,利用一元線性回歸趨勢分析與相關分析對攀西地區[16]、川西高山高原過渡帶[17]、若爾蓋濕地[18]、四川省[19]等地區的植被覆蓋變化及其對氣候變化的響應進行了研究,發現四川省區域內植被生長受氣溫和降水的共同影響下呈現出明顯的時空分布差異。近年來,眾多學者如Li等[10]、曹永強等[20]、拉巴等[21]在區域植被變化的研究中,大部分是以整個區域為研究單元,忽略了不同地貌環境中植被生長的差異。如中等尺度區域在地形地貌干擾下形成局部微氣候的差異,影響區域植被群落生物量和多樣性分布,從而使不同植被類型對氣候變化的響應程度有所差別。為了更細致的分析區域植被覆蓋及氣候變化特征,部分學者從地貌類型分區的角度出發,做了一些新的研究。如劉志紅等[22]研究發現黃土高原植被變化與降雨量變化關系密切, 但不同地貌類型區情況存在差異,其中黃土高原植被NDVI與降水呈顯著正相關,平原地區和石質山地植被NDVI與降水的相關性不大。龐國偉等[23]研究表明陜西省黃土高原區北部NDVI與降水呈正相關,秦巴山地區NDVI與氣溫呈負相關。徐勇等[24]對西南地區的研究發現四川盆地東北部和橫斷山地東南部植被NDVI受氣溫正效應影響顯著,而若爾蓋高原和橫斷山地西南部部分地區植被生長則受降水正效應驅動。以往上述研究表明不同地貌分區的植被生長及對氣候因子變化的響應具有明顯的空間異質性。徐勇等[24]研究還發現在氣候變化影響下,四川盆地植被NDVI增長速率最慢,因該區以耕地、種植農作物為主,植被覆蓋趨于良好,因此上升趨勢較為平緩。目前,鮮有學者結合地貌與農業生產之間的關系[25],從農業地貌分區的角度對區域植被及氣候變化進行研究。農業作為我國的重要產業,生產與發展受到地貌、氣候、土壤、水文等多種因素影響,不同的地貌條件產生不同的水熱條件,進而影響農業生產、作物種植布局與農業系統的多樣性。農業地貌分區是按照地貌形態、水熱條件、農業發展方向、農業生產利用等自然條件進行劃分的[26—27]。

四川、重慶地處西南腹地,作為我國長江上游重要生態屏障和經濟區,因地理條件的特殊性,地形、氣候和植被條件復雜多樣,生態系統對氣候變化非常脆弱和敏感,屬于全球氣候變化敏感區[28—29]。近年來,在全球氣候變暖和區域經濟快速發展的背景下,川渝地區植被覆蓋發生了深刻變化[19,30—31]。四川、重慶作為我國農業資源豐富的兩大省市,從農業地貌分區視角分析地區植被NDVI動態及其與氣候變化之間的關系能夠更好地揭示氣候變化對區域植被的影響,對響應全球氣候變化及區域農業生產與發展具有重要意義。本文基于歸一化差值植被指數(NDVI),以不同農業地貌分區的角度分析了1999—2018年川渝地區植被覆蓋的變化規律,并根據氣溫、降水等氣象數據分析植被與氣候因子的響應關系,旨在為該區域特別是經濟發展區及長江上游地區的生態保護和農業高質量發展提供理論依據。

1 研究區域及數據

1.1 研究區域

川渝地區(東經97°21′—110°11′,北緯26°03′—34°19′)是指四川省和重慶市兩地,位于我國西南,總面積約56.84×104km2,因兩地位置相鄰,生活習俗等各方面又較為接近,故以“川渝”作為兩地的合稱[31]。該地區位于中國第一、二階梯的過渡地帶,具有顯著的相對高度差,地勢西北部高東南低[4,30]。以龍門山—大相嶺—大涼山為界,東部以盆地、丘陵為主,年降水量在1000 mm以上,年平均氣溫16—18℃,冬暖夏熱,屬亞熱帶季風氣候;西部以高原、山脈為主,年降水量為500—900 mm,平均氣溫為4—12℃,冬寒夏涼,高原氣候垂直變化明顯[4,32]。復雜地形和不同季風環流模式的影響導致川渝地區氣候復雜多樣,空間差異較大[33]。區內植被類型眾多,以亞熱帶常綠闊葉林、針葉林、灌叢和高原山地高寒草甸為主,土壤種類豐富[4,19,32]。根據農業地貌分區標準[26],該研究區可分為4個大區、16個亞區,本文主要以4個大區劃分,從東向西依次為:盆周山地區(II區又分為盆周北緣-東北緣山地、盆周東-東南-南緣山地、盆周西南緣山地、盆周西北緣山地)、四川盆地區(I區又分為盆西平原、盆中丘陵、盆東平行嶺谷、盆北低山丘陵、盆南低山丘陵)、川西南山地區(III區又分為西北部中山峽谷、大涼山山原、南部山地、西南部鹽源盆地)、川西高山高原區(IV區又分為丘狀高原和高平原、高山原深谷、高山峽谷)。其中IV區所占面積最大,III區所占面積最小,如圖1所示。

圖1 研究區域Fig.1 Study area

1.2 數據及處理

NDVI月度植被指數數據集來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/),空間分辨率為1 km,時間序列為1999—2018年,植被NDVI數據經過格式轉換、投影變換及重采樣,采樣大小為500 m×500 m,空間參考為WGS 1984/ Asia North Albers Equal Area Conic,采用均值合成法[34]進一步獲取年平均NDVI數據。

氣象數據來源于國家氣象科學數據中心(https://data.cma.cn/)提供的中國地面氣候資料日值數據集(V3.0),包括研究區內及周圍的77個氣象站點的氣溫、降水,研究時間為1999—2018年,數據經過嚴格的質量控制,并對缺測異常數據進行線性插補,最后通過反距離加權法(IDW)插值[20]獲得與NDVI相同分辨率及投影坐標系的氣象柵格數據。

2000年和2018年中國土地利用類型數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/),空間分辨率為1 km,土地利用數據按一級分類分為耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地。

中國植被類型數據集來源于國家青藏高原科學數據中心(https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/),空間分辨率為1 km,按植被類型一級分類,本文分為農作物、森林、灌叢、草原、沼澤等5種植被類型。所有數據均采用最鄰近法進行重采樣至500 m,且重投影與NDVI一致。

2 研究方法

2.1 植被覆蓋等級劃分

本文通過NDVI表征植被覆蓋度,參考前人對NDVI與植被覆蓋的相關研究[34—35],并結合區域植被覆蓋狀況,采用等間距法將NDVI劃分為5個等級,如表1:

表1 植被覆蓋等級統計

2.2 Sen趨勢分析

Theil-Sen Median趨勢分析是一種非參數統計方法[8],其優點不需要樣本遵循特定分布,計算效率高且對異常值不敏感,不會降低其準確性,具有避免測量誤差或異常數據的強大能力[8,10,36]。對不同線性回歸模型的比較表明,該方法在小樣本的情況下具有顯著優勢[8]。計算公式為:

(1)

式中,β是植被變化的趨勢,NDVIi和NDVIj分別是時間i和j的NDVI值。β>0表示植被NDVI呈現上升的趨勢,反之則表示植被NDVI呈現下降的趨勢。

2.3 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall(MK)檢驗是一種非參數檢驗,這意味著不需要事先假設數據的統計分布。歸一化統計量Z主要用于測試時間序列的趨勢和顯著性[8]。Mann-Kendall檢驗用于判斷變化趨勢的顯著性,相關計算如下[10,36]:

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,n是時間序列中數據樣本點的數量。Sen+MK相結合,以確定研究期間植被覆蓋的增加或減少趨勢[3,8,10,34,36]。本文根據β值所表征的植被變化趨勢,結合植被變化趨勢顯著性檢驗結果,參考曹永強等[20]的研究方法,取α=0.05和α=0.01的顯著性水平下的統計量Z值為臨界值,將NDVI變化趨勢劃分為6個等級:極顯著減少(β<0,|Z|>2.58)、顯著減少(β<0,1.96<|Z|≤2.58)、不顯著減少(β<0,|Z|≤1.96)、不顯著增加(β>0,|Z|≤1.96)、顯著增加(β>0,1.96<|Z|≤2.58)、極顯著增加(β>0,|Z|>2.58)。

2.4 偏相關分析

由于氣溫和降水都會影響NDVI,偏相關分析可以消除第三個變量的影響,僅分析前兩個變量之間的相關性[37]。計算公式如下:

(6)

(7)

式中,rNDVIT·P表示排除P的影響后NDVI和T的偏相關系數,rNDVIP·T表示排除T的影響后NDVI和P的偏相關系數,當T為氣溫,P為降水。對偏相關系數進行顯著性檢驗,根據系數的大小進行顯著性判斷[24,38],通過查找相關系數顯著性檢驗臨界值表獲得顯著性臨界值(樣本個數為20時,在α=0.05和α=0.01顯著性水平下的臨界值r分別為0.4438和0.5614),依據檢驗結果將其劃分為6類:極顯著負相關(-1≤r<-0.5614)、顯著負相關(-0.5614

3 結果與分析

3.1 NDVI時間變化特征

川渝地區植被覆蓋狀況在整個研究期間呈現不斷改善特征(圖2),平均NDVI為0.5030,最高年平均NDVI為0.5532(2017年),最低年平均NDVI為0.4562(2001年),年均NDVI總體呈波動上升趨勢,增長速率為0.0047/a(P<0.05)。川渝地區植被年NDVI變化以2012年為拐點可分為兩個階段:緩慢增長階段(1999—2011年),快速增長階段(2012—2018年),第一階段和第二階段的增長速率分別為0.0043/a、0.0085/a。各分區植被NDVI在近20年均呈顯著上升趨勢,與研究區年均NDVI變化趨勢一致,增長速率為II區(0.0073/a)>I區(0.0063/a)>III區(0.0050/a)>IV區(0.0026/a),II區NDVI增長最快(圖2)。四個分區的多年平均NDVI值均高于0.40,植被覆蓋狀況整體較好,II區最高為0.5954,III區、I區次之為0.5616、0.5262,IV區最低為0.4367。其中II區的NDVI年際變化波動幅度相比I區、III區、IV區較大,其標準差、標準誤差和變異系數最大,分別為0.0486、0.0109和0.0817。自1999年來退耕還林還草、封山育林、天然保護林等生態建設工程的大規模實施,該區域植被類型也隨之發生了變化,以馬尾松林、杉木林等為主,該樹種不僅成活率高且長勢優良,還能夠短時間達到生態恢復[39—40]。相關研究[35]也表明長江上游地區造林面積最高區域主要集中于盆周山地的巫溪、巫山、奉節、云陽、萬州等縣域,造林效率較高,說明該區在生態環境保護和治理方面取得一定成效。

圖2 川渝地區與各分區NDVI變化趨勢Fig.2 Variation trend of NDVI in the Sichuan-Chongqing region and different areas

3.2 NDVI空間變化特征

在空間分布上,川渝地區NDVI呈自東向西逐漸降低的格局,整體表現為II區(0.60)>III區(0.56)>I區(0.53)>IV區(0.44,圖3)。其中,多年平均NDVI空間分布在I區和IV區表現出明顯的異質性,I區總體上植被覆蓋較好,NDVI高值區主要分布在東北部平行嶺谷及低山丘陵區,同時低值區主要集中分布在城市(其中成都和重慶最為明顯)及河流沿岸地區;IV區NDVI高值主要分布在區內岷江、大渡河、雅礱江等周邊地區,岷山、邛崍山、夾金山、大雪山、沙魯里山等山脈及石渠縣境內的NDVI值相對較低。經統計:中高植被覆蓋的面積占比最大,達到51.84%,主要分布在I區,且占中高植被覆蓋面積的45.02%,說明四川盆地植被覆蓋較好;其次是高植被覆蓋區域,占比21.21%,主要分布在II區,占高植被覆蓋面積的41.51%;然后是中植被覆蓋區域,占整個研究區面積19.76%,主要集中分布在IV區,且在中植被覆蓋中面積占比達到87.06%;中低植被覆蓋和低植被覆蓋地區所占比例很少,總和不達10%,主要分布在IV區。可以看出中植被覆蓋、中低植被覆蓋與低植被覆蓋主要分布在川西高山高原區。III區在各個植被覆蓋等級中的占比不是很突出,就III區單獨而言,該區以中高植被覆蓋、高植被覆蓋兩個等級為主(圖3,表1)。川西高原地區因海拔高,氣溫低,氣候干燥寒冷,水熱條件較差,熱量不足,不利于植物生長,植被覆蓋度相對較低。總體來看,川渝地區植被覆蓋較好,空間上呈現由東到西、由南到北遞減分布。

圖3 1999—2018年川渝地區NDVI空間分布及變化趨勢Fig.3 Spatial distribution and variation trend of NDVI in the Sichuan-Chongqing region between 1999 and 2018

變化趨勢上,整個區域的年均NDVI的Sen斜率呈上升趨勢(圖3),變化率在-0.0252—0.0185之間,有91.51%的總面積呈現增長趨勢,且這種增長趨勢以極顯著增加(P<0.01)為主,較小比例的區域呈現減少趨勢(8.49%),說明近20年川渝地區內植被覆蓋狀況明顯改善。圖3將川渝地區NDVI變化趨勢劃分為6類,呈極顯著增加、顯著增加、不顯著增加、不顯著減少、顯著減少、極顯著減少趨勢分別占區域面積的70.40%、8.11%、13.00%、6.81%、0.92%、0.75%。I區、II區、III區、IV區整體上NDVI變化趨勢均表現為極顯著增加、顯著增加,主要分布在盆周山地除龍門山斷裂帶、平行嶺谷區、涼山州、若爾蓋高原等地區。該地區多年來以天然保護林、防護林、退耕還林、生物多樣性保護等為載體,積極開展長江、黃河上游生態屏障建設及生態保護修復[41—45],區域生態環境不斷改善,說明地方政府和社會在生態環境保護與治理、生態文明建設方面取得一定成就。需要注意的是,呈極顯著減少、顯著減少趨勢主要分布在I區、IV區,且所占極顯著減少趨勢面積比例分別為56.13%、29.05%,占顯著減少趨勢面積的23.08%、65.79%,I區主要是以成都、重慶為中心的兩個極顯著減少集聚區,可能因為該區人類活動頻繁,城市擴張使建設用地增加,導致植被NDVI減少[46];IV區主要是以雪寶頂、邛崍山、四姑娘山、夾金山、貢嘎山、格聶山、雀兒山等雪山分布,可能因為該區生態環境脆弱,地質災害頻發,這對植被的生長產生不利影響[19]。

3.3 NDVI響應特征

川渝地區1999—2018年氣溫變化呈緩慢增加趨勢,降水呈先減后增的變化趨勢,氣侯整體呈“氣溫升高、降水增多”的波動趨勢(圖4)。為更加清楚地了解各個分區的植被變化與氣候變化之間的關系,利用距平值得到各個分區的氣候變化動態特征。2012年為1999—2018年川渝地區各個分區氣溫變化趨勢的轉折點,2012年之前氣溫距平多為負值,之后為正值,氣溫變化均表現為波動上升趨勢(圖5),其中IV區線性趨勢顯著(P<0.05),I區和II區5a滑動平均值基本一致,2012—2018年III區5a滑動平均值呈正態分布變化,IV區呈線性增長。2012年為I區和II區降水變化趨勢的轉折點,2012年之前降水匱乏,之后有逐年增多的變化趨勢(圖5),2006年出現最低降水距平,I區相比II區線性趨勢顯著(P<0.05)。III區距平值整體呈線性下降趨勢,變化較為平穩(除2011年距平值偏離正常年較大,圖5)。IV區降水整體上表現為波動上升趨勢(圖5),線性趨勢不明顯,2006年之前降水波動較大,之后逐年增多。

圖4 川渝地區1999—2018年NDVI與氣溫、降水變化趨勢Fig.4 Variation trend of NDVI and temperature and precipitation in the Sichuan-Chongqing region between 1999 and 2018

圖5 1999—2018年川渝地區各分區氣溫、降水距平值逐年變化Fig.5 Change of annual temperature and precipitation anomaly in the Sichuan-Chongqing region between 1999 and 2018

空間上,川渝地區氣溫和降水呈現出與NDVI類似的分布格局,即自東向西逐漸降低。高植被覆蓋區,氣溫在8—16℃之間、降水在600—1200 mm之間;中高植被覆蓋區,氣溫在12℃以上、降水在1000 mm以上;中植被覆蓋區、中低植被覆蓋區及低植被覆蓋區,氣溫在12℃以下、降水在800 mm以下,可以看出植被覆蓋空間分布(圖3)與氣溫空間分布更為接近。變化趨勢上,川渝地區氣溫減少幅度為-0.092—0,增加幅度為0—0.109,顯著增加和減少區域分別占35.91%、0.54%,氣溫顯著增加區域主要分布在IV區(丘狀高原和高平原、沙里魯山—雅礱江以西的高山峽谷)和III區(大涼山山原、西北部中山峽谷)。降水減少幅度為-10.256—0,增加幅度為0—17.203,顯著增加和減少區域分別占8.38%、0.99%,降水顯著增加區域主要分布在綿陽市西北部、九寨溝、茂縣、松潘、龍泉山、石渠西北部等地區(圖6)。

圖6 1999—2018年川渝地區氣溫、降水的空間分布、變化趨勢及顯著性Fig.6 Spatial distribution and variation trend of temperature and precipitation in the Sichuan-Chongqing region between 1999 and 2018

為進一步研究川渝地區植被動態對氣候變化的響應,對川渝地區NDVI與氣溫、降水之間的關系進行了偏相關分析(表2)。川渝地區整體NDVI與氣溫、降水呈正相關,且氣溫(r=0.707,P<0.01)強于降水(r=0.535,P<0.05)。在不同農業地貌區中,I區和II區NDVI與氣溫、降水均呈極顯著正相關,III區NDVI與氣溫呈輕微正相關,與降水呈弱負相關,IV區NDVI與氣溫呈極顯著正相關,與降水呈輕微負相關。由此可見,川渝地區的植被覆蓋受到氣溫和降水的共同影響,NDVI與氣溫的關系更顯著。

表2 川渝地區NDVI與氣溫、降水的偏相關系數

圖7表示1999—2018年川渝地區NDVI與氣溫和降水的偏相關系數空間分布,NDVI與氣溫的偏相關系數在-0.783—0.918之間,呈顯著正相關和負相關區域分別占39.31%、0.67%,以正相關為主(圖8)。極顯著正相關區域(21.37%,P<0.01)主要分布在I區東北部地區、II區的米倉山-大巴山北緣、巫山-七曜山東北緣地帶及古藺、敘永周邊地區和IV區北部丘狀高原和高平原區(特別是石渠、阿壩、紅原、若爾蓋等縣域),顯著正相關區域(17.94%,P<0.05)主要分布在II區的大相嶺-大涼山一帶及筠連縣和IV區岷山-邛崍山西北段及以大雪山為界的西部地區,顯著負相關區域占比面積極少,在IV區小金縣境內出現一個以四姑娘山為核心的極高負相關集聚區(圖7)。NDVI與降水的偏相關系數在-0.897—0.897之間(圖7),呈顯著正相關和負相關區域分別占18.92%、6.29%,以正相關為主(圖8)。極顯著正相關(8.06%,P<0.01)和顯著正相關區域(10.86%,P<0.05)主要分布在I區和II區的東北部平行嶺谷及低山丘陵區,顯著負相關區域分布在III區西部及IV區(圖7)。

圖7 川渝地區NDVI與氣溫、降水的偏相關空間分布Fig.7 Spatial distribution of temperature and precipitation and its partial correlation with NDVI in the Sichuan-Chongqing region

圖8 川渝地區NDVI與氣溫、降水的偏相關統計Fig.8 Statistics of temperature and precipitation and its partial correlation with NDVI in the Sichuan-Chongqing region

4 討論

川渝地區位于中國第一階梯青藏高原、第二階梯長江中下游平原的過渡地帶,復雜的地形條件使區內氣候類型多樣,作為我國現代農業區及退耕還林工程的實施區域,對該區植被NDVI的時空變化研究具有重要意義。本文從農業地貌分區視角對1999—2018年川渝地區植被NDVI時空變化進行了分析,并探究了植被變化與氣候變化之間的響應關系。本文采用的NDVI數據集是基于SPOT/VEGETATION NDVI衛星遙感數據,該衛星傳感器是專門為植被動態地表監測設計的,動態范圍大,能夠較好地監測植被生長[47]。趨勢分析與檢驗方法是一種基于非參數統計檢驗的方法,不需要樣本遵循特定分布,且適用范圍較廣。

本文對川渝地區植被NDVI變化趨勢的結果與前人的研究結果一致[31,48],自退耕還林還草工程以來,2000—2018年期間研究區有23.43%的非林地轉為林地,15.02%的非草地轉為草地,區域植被覆蓋狀況得到明顯改善,良好的植被環境使區域生態修復有很大的提升。而區內植被覆蓋空間異質性明顯,可能是由于不同農業地貌分區的植被類型、土地利用與農業發展模式不同[25—26,49],導致區域植被覆蓋存在地域性差異,I區、II區以農、林、漁業發展模式為主,土地利用類型以耕地、林地為主,植被類型主要是農作物(54.94%),適宜的光、熱、水條件有利于植被生長與作物種植,以中高植被覆蓋、高植被覆蓋為主;III區、IV區以林、牧業發展模式為主,土地利用類型以草地、林地為主,草原植被居多(45.14%)。結合NDVI時間變化與空間變化來看,全區及各個農業地貌分區均以極顯著增加趨勢為主,這與該地區實施天然保護林、封山育林、退耕還林還草、長江上游生態屏障建設等工程密不可分[31,35,40—41,48,50]。不過隨著城市化的迅速發展導致城市擴張,土地利用類型發生變化,1999—2018年研究區有43.42%的非建設用地轉為建設用地,面積為3204 km2,占極顯著減少面積的74.87%,其中呈極顯著減少的區域主要分布在四川成都、重慶城區、綿陽涪城區、資陽雁江區、遂寧船山區、南充順慶區等地區,與建設用地擴張的區域相吻合,這與其他學者的研究結果有較好的一致性[24,31,46,51]。

研究表明,氣溫年際變化與NDVI年際變化之間的相關性強于降水年際變化與NDVI年際變化之間的相關性,且不同農業地貌分區NDVI對氣候變化的響應具有差異性。氣溫變化對各區的影響較為一致,均以正響應為主,尤其是對I區的東北部平行嶺谷及低山丘陵區、II區米倉山-大巴山-巫山-七曜山及盆周南緣地帶、III區大相嶺-大涼山一帶和IV區的丘狀高原和高平原區,這些地區植被的生長均表現為明顯的促進作用,其氣溫變化對植被覆蓋的正相關關系十分顯著。說明溫度升高不僅會加速冰川積雪融化,為植物提供所需水分,促進灌草植被的生長,還會提高土壤有機質(SOM)分解速率,使土壤呼吸速率和微生物活性增強,有助于植被根系的生長發育[31,52]。NDVI對降水的響應具有明顯的區域差異性,I區和II區NDVI與降水變化以正響應為主,且正相關關系在東北部地區更為明顯,極顯著正相關的區域多分布于I區,該區作為農業植被區,降水是影響農作物生長的主要氣候因子,良好的水熱條件有利于農作物植被生長[26,53],其中達州境內、通江-平昌-儀隴-營山-蓬安-廣安-前鋒-鄰水一帶、開州-萬州-梁平-墊江-忠縣一帶這些地區最為明顯,多以水稻種植為主,而水分是水稻生長的主要影響因子。III區和IV區NDVI與降水多呈負相關關系,可能因為III區南干北濕,東潤西燥,水熱充足有利于東北部暖濕性植被的生長發育,而對于河谷和一些山區,降水會導致土壤侵蝕,降低土壤有機質含量,影響植被生長,還會加劇對土壤的水蝕強度,造成水土流失,導致地質災害等[3,54]。IV區處于高山高寒地帶,氣溫偏低,降水的增加會使大氣中水汽含量增多,產生云量,導致日照時數減少,進而有效輻射量吸收降低,促使氣溫進一步下降,不利于植物進行光合作用,從而抑制了植被的生長[19,55]。本文存在的不足,一是川渝地區季節變化明顯,未區分生長季與非生長季、從季節尺度分析氣候變化對植被NDVI的響應;二是僅考慮了氣候變化引起的植被變化,沒有分析人類活動引起的土地覆被變化從而引起的植被變化,為了更全面地估計植被動態如何受到人為和氣候驅動因素的影響并量化其各自的分布,需要在未來進一步研究。

5 結論

本文分析了川渝地區近20年來植被覆蓋的時空變化特征,以及植被與氣候變化之間的關系,主要結論如下:

(1)川渝地區及各分區植被NDVI在近20年均呈顯著上升趨勢(P<0.05),整體年際變化率為0.0047/a,2012—2018年與1999—2011年相比NDVI上升趨勢更快,各分區的增長速率為II區(0.0073/a)>I區(0.0063/a)>III區(0.0050/a)>IV區(0.0026/a)。

(2)空間上植被呈現出東高西低的總體分布格局,其中盆周山地區NDVI值最高為0.60,川西高山高原區NDVI值最低為0.44。從NDVI變化趨勢來看,91.51%的NDVI像元值變化為正,植被呈上升趨勢,近20年來研究區植被狀況有明顯改善。

(3)川渝地區整體上NDVI與氣溫和降水呈正相關,且氣溫(r=0.707,P<0.01)強于降水(r=0.535,P<0.05)。I區和II區NDVI對氣候變化的響應與全區表現一致,IV區NDVI與氣溫呈顯著的正相關關系,但與降水的關系不明顯,III區NDVI與氣溫和降水的關系均不顯著,說明不同農業地貌區NDVI對氣候變化的響應關系不同。

(4)空間上,川渝地區NDVI與氣溫呈顯著正相關區域占39.31%,主要分布在I區的東北部平行嶺谷及低山丘陵區、II區米倉山—大巴山一帶、III區大涼山山原和IV區紅原—若爾蓋高平原及石渠等丘狀高原地區;NDVI與降水呈顯著正相關區域占18.92%,主要分布在I區的東北部平行嶺谷及低山丘陵區。在III區和IV區,NDVI與氣溫和降水分別以正相關和負相關為主;在I區和II區,NDVI與氣溫和降水均以正相關為主。