人類活動干擾對青藏高原植被覆蓋變化的影響

柴立夫,田 莉,奧 勇,王小青

(1.長安大學 地球科學與資源環(huán)境學院,西安 710061;2.中國科學院 地理科學與資源研究所,北京 100101)

近半個世紀以來，隨著全球氣溫變化和人類活動的雙重干擾，自然生態(tài)系統(tǒng)遭到了不同程度的干擾。植被作為聯(lián)結(jié)大氣、水分和土壤關(guān)系的自然紐帶，對環(huán)境變化的反應十分敏感[1-3]。尤其是高海拔、高緯度地區(qū)的草地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化和人類干擾的響應和反饋引起了專家學者的廣泛關(guān)注[4-6]。青藏高原作為高原游牧區(qū)，是我國草地面積最大的地區(qū)，也是重要的生態(tài)屏障區(qū)，其天然草地面積占全國草地面積的1/3，草地生態(tài)系統(tǒng)是青藏高原最為主要的生態(tài)—經(jīng)濟系統(tǒng)，也是當?shù)鼐用裆a(chǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)所在[7]。已有的研究表明該區(qū)域草地生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)呈現(xiàn)退化趨勢，如草地質(zhì)量下降、植物蓋度降低、水土流失加劇、地上生物量減少等。在促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的同時，如何保護區(qū)域生態(tài)資源的可持續(xù)發(fā)展，已成為高原發(fā)展亟待解決的重要問題[8-10]。在全球氣候變化大背景下，青藏高原地區(qū)植被覆蓋整體上為“整體升高，局部退化”的趨勢[11]。然而，除了氣候因子對植被的影響之外，人類活動對高原植被的變化也具有深刻影響，并在一些區(qū)域超過了氣候變化影響本身[12]。近年來隨著區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，高原草地生態(tài)系統(tǒng)除了受放牧業(yè)干擾外，還受到第一二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，如采礦業(yè)、旅游業(yè)、城市化等對高原植被的影響越來越明顯，勞動力就業(yè)方式的改變，區(qū)域城市經(jīng)濟發(fā)展政策和資金的扶持，促進了城市化和第一二三產(chǎn)業(yè)在區(qū)域總產(chǎn)值中所占的比重[13-15]。伴隨著國家政策的扶持以及當?shù)鼐用裆a(chǎn)生活方式的改善以及大量游客的涌入[16]，青藏高原地區(qū)各城市城鎮(zhèn)化發(fā)展迅速，將會對高原植被產(chǎn)生深遠影響。

目前，已有許多關(guān)于青藏高原植被及驅(qū)動力方面的研究。嚴曉瑜[17]、李寧云[18]均從氣候與高原植被的相關(guān)性展開分析，印證了高原植被分布及變化與氣候具有相關(guān)性；卓嘎[19]、董璐[20]等均利用NDVI分析了高原地區(qū)植被分布及生長情況，在利用NDVI研究高原植被上取得了較好的進展；劉軍會[9]、楊元合[21]等利用NDVI數(shù)據(jù)研究了青藏高原植被與氣候因子之間的關(guān)系。而關(guān)于分析人類干擾方面的研究較少，周華坤[22]、宋磊[23]等從放牧強度對植被群落的影響入手，進行了放牧試驗，均以定性分析為主；量化不同類型的人類活動對不同區(qū)域植被覆蓋變化的影響程度的研究相對較少，因此限制了人類活動對植被變化的認識。

鑒于此，本文基于MODIS NDVI數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，通過線性回歸分析法明確植被NDVI時空的演變，并利用殘差法分離量化青藏地區(qū)植被與人類活動之間的關(guān)系。在殘差法的基礎(chǔ)上選取高原地區(qū)最具有代表性的5個社會發(fā)展指標，即反映人口就業(yè)方式變化的人口城鎮(zhèn)化(人口城鎮(zhèn)化率)，代表經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)濟生產(chǎn)總值(GDP)，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的第一、二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟生產(chǎn)總值(GDP1，GDP2，GDP3)，以及代表畜牧業(yè)規(guī)模的放牧強度，量化不同類型的人類活動對區(qū)域植被變化的相對重要性，探討區(qū)域社會—自然系統(tǒng)之間的協(xié)同變化關(guān)系，為后期青藏高原地區(qū)植被生態(tài)恢復和發(fā)展利用提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文選取青藏高原(青海、西藏自治州)作為研究區(qū)域，其地理位置為26°50′—39°19′N，78°25′—103°04′E。青藏高原海拔較高，平均海拔約為3 750 m，且氣溫隨緯度的升高而降低，年平均氣溫和降水量由東南向西北遞減，區(qū)域內(nèi)植被以高寒植被和高寒草甸為主，同時分布著少量的原始森林。研究區(qū)內(nèi)共有8個地級市、6個自治州及1個地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index，歸一化植被指數(shù))對植被的生長勢和生長量非常敏感，在一定程度上能表征地表植被覆蓋[24-26]。由于高原的地表覆蓋主要是生長季的植被覆蓋和非生長季的冰雪覆蓋，結(jié)合已有的研究成果，本研究采用生長季(5—9月)的植被NDVI的均值作為年值。采用數(shù)據(jù)為NOAAAVHRR-NDVI-3gV10數(shù)據(jù)集，(https:∥ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v1/)，該數(shù)據(jù)空間分辨率為8 km×8 km。對NDVI數(shù)據(jù)的預處理包括輻射校正、大氣校正、幾何校正[27]。同時，為了消除云雪對NDVI的影響，對NDVI數(shù)據(jù)進行最大值合成法(MVC)，以保證數(shù)據(jù)值的可靠性。NDVI月值是通過每月兩期數(shù)據(jù)合成獲取，合成時提取每個柵格的最大值作為月值，同樣年值的提取是利用生長季的平均值作為年值，計算公式如下：

NDVIi=max(NDVIij)

(1)

(2)

自然環(huán)境因子選取氣溫和降水，數(shù)據(jù)來自中國氣候驅(qū)動數(shù)據(jù)集(http:∥westdc.westgis.ac.cn/)，時間段是1979—2018年，空間分辨率為0.1度。該數(shù)據(jù)融合了中國站點數(shù)據(jù)，TRMM衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)集，常被用于中國的水文研究中。本文采用常用的雙線性插值法將該數(shù)據(jù)集內(nèi)插成與NDVI相同的分辨率。

由于NDVI分布為自然因素，很難用行政邊界對其進行分析，因此，本文在分析植被趨勢方面，采用生態(tài)區(qū)劃數(shù)據(jù)更為科學，因此本文采用青藏高原生態(tài)氣候分區(qū)，對青藏高原植被狀況進行分析。其中，青藏高原主要包括3個溫度帶、5個干濕區(qū)和11個自然區(qū)(表1)。

表1 青藏高原生態(tài)地理系統(tǒng)分區(qū)

人為因素包括人口、年末牲畜存欄數(shù)、一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及其他社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)均來自于研究區(qū)各省市統(tǒng)計年鑒(2001—2019年)，以地級市行政單元進行統(tǒng)計。其中，采用放牧強度來衡量青藏高原農(nóng)牧業(yè)對當?shù)豊DVI植被覆蓋的影響，放牧強度以單位面積的載畜量來計，載畜量以羊為基準單位，對其他牲畜進行比率計算，得到最終羊單位數(shù)據(jù)，其計算方式如下[28]：

(3)

1.3 研究方法

1.3.1 植被變化分析 為分析高原植被覆蓋在2000—2018年的時空變化趨勢，本文通過逐像元線性回歸分析法、相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計檢驗方法進行顯著性變化趨勢檢驗。線性傾向值用最小二乘法估計，計算公式如下：

(4)

式中:Lslope為NDVI變化趨勢斜率；i為年序號；n=19；NDVIi為第i年的NDVI值。其中Lslope>0,說明NDVI呈增長趨勢,反之呈減小趨勢,且斜率絕對值越大,植被覆蓋變化趨勢越明顯(根據(jù)Lslope結(jié)果植被NDVI的變化分為5個等級,即Lslope≤-0.01為顯著退化;-0.010.01為顯著改善,共5個等級)。

1.3.2 驅(qū)動因素分析 殘差分析法可以分離氣候因素和人類活動對植被覆蓋的作用[29]。其基本思路為：在長時間序列上建立氣溫、降水與NDVI的回歸模型，利用偏相關(guān)分析的方法逐像元分析氣候因子對NDVI的貢獻，然后再剔除氣候因子對植被的影響，進而分析人類活動對NDVI的影響。殘差指實際觀測NDVI與預測NDVI的差異值。目前，已有專家學者證明殘差分析是評估人類活動生態(tài)效益最有效的方法之一[30-31]。

δ=NDVI實測-NDVI預測

(5)

式中:δ為NDVI殘差值。δ為正表示人類活動對植被覆蓋變化正干擾,促進區(qū)域植被覆蓋增加;反之則表示人類活動對植被覆蓋負干擾,即人類活動導致植被覆蓋降低。

1.3.3 相對重要性計算 為了量化不同人類活動方式對青藏高原地區(qū)植被的影響，本文選取放牧強度、人口城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(GDP1)、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(GDP2)和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(GDP3)這5個指標表征高原人類活動強度。

本文選取各個州為單位進行統(tǒng)計2000—2018年的逐年數(shù)據(jù)值，為了驗證5個指標選取的合理性，以州為單位，選取拉薩、山南、阿里3個具有代表性的州對最可能存在共線性的GDP與人口城鎮(zhèn)化率利用CORREL函數(shù)進行分析發(fā)現(xiàn)，相關(guān)系數(shù)分別為0.98，0.66，0.09，可見其并未在所有地市均表現(xiàn)出極高的相關(guān)關(guān)系，因此可以選取人口城鎮(zhèn)化率作為影響因素之一。在殘差分析的基礎(chǔ)上，基于各影響因子利用多元回歸方程進行相對重要性分析。相對重要性計算主要是利用多元回歸法計算所選要素對植被變化的解釋程度。本文采用LMG模型，此模型經(jīng)過1 000次重復，產(chǎn)生了95%的置信區(qū)間[32]。該方法由R語言的“relaimpo”包完成[33]。

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI的時空動態(tài)

研究區(qū)植被年均NDVI變化趨勢結(jié)果顯示(圖1)，2000—2018年青藏高原生長季NDVI為呈現(xiàn)波動上升趨勢(R2=0.448，p<0.1)。NDVI平均值為0.332，其中最大值出現(xiàn)在2012年(0.345)，最小值出現(xiàn)在2000年(0.314)，每年雖有波動，但是變化幅度較小。主要原因應該是青藏地區(qū)植被影響因素復雜，氣候的垂直地帶性分布、復雜的地形和惡劣氣候使得植被發(fā)育狀況存在地域差異性，增溫導致植被改善的地區(qū)和環(huán)境惡化引起植被覆蓋減少的地區(qū)平均值被相互抵消，使得總體上植被帶變化趨勢波動不明顯[34]。

圖1 2000-2018年青藏高原生長季平均NDVI變化趨勢

青藏高原植被NDVI均值空間分布由西向東呈遞增，由東北向西南遞減的分布趨勢(圖2A)。其中，在果洛那曲高原、喜馬拉雅南翼、川西藏東以及青東祁連山地區(qū)為典型的濕潤半濕潤地區(qū)，氣候條件良好，植被生長狀況較好。在青藏高原中部的藏南山地地區(qū)、以及青南高原西部地區(qū)與濕潤半濕潤地區(qū)相比，NDVI值有所下降；在西藏羌塘高原、阿里山地、昆侖高山高海拔干旱地區(qū)，其自然環(huán)境惡劣，植被生長稀疏。

為了進一步分析青藏高原地區(qū)植被改善、退化趨勢，利用公式(4)對植被逐像元進行趨勢分析(圖2B)。結(jié)果顯示，近19 a來，青藏高原植被呈逐漸改善趨勢。從圖中可以看出，研究區(qū)的大部分區(qū)域?qū)儆谥脖环€(wěn)定地區(qū)；植被覆蓋輕微改善的區(qū)域主要分布在柴達木盆地以及昆侖高山高原和青南高原寬谷地區(qū)；顯著增加的區(qū)域主要分布在柴達木盆地和青東祁連山地的交界處、青東祁連山地草原，在東喜馬拉雅山南翼以及川西藏東地區(qū)也有分布；輕微退化的區(qū)域主要為高原西北部的羌塘高原盆地地區(qū)；顯著退化的地區(qū)主要分布在青藏高原中部的半干旱地區(qū)以及川西藏東高山東部的濕潤半濕潤地區(qū)。綜上所述可以看出，植被覆蓋趨勢良好的地區(qū)大多數(shù)分布在氣候條件較好的高原溫帶及亞熱帶地區(qū)，而植被覆蓋差的地區(qū)多數(shù)分布在高寒干旱、半干旱地區(qū)，說明氣候條件對當?shù)氐闹脖痪哂泻軓姷南嚓P(guān)性。自然條件相對較好的川南藏東地區(qū)發(fā)生植被退化，很有可能是因為當?shù)販嘏瘽駶?，人口眾多，人類活動引起了當?shù)刂脖煌嘶?，但是具體原因還需要進一步分析。

圖2 2000-2018年青藏高原生長季NDV均值空間分布及NDVI變化趨勢空間分布

2.2 植被NDVI與人類活動的關(guān)系

通過NDVI在2000—2018年的殘差變化分析人類活動對植被的作用(圖3)，結(jié)果表明：2000—2018年青藏高原人類活動對植被覆蓋度影響正值所占面積占總區(qū)域面積的61.16%，負值所占面積占總區(qū)域的38.84%。說明人類活動對青藏高原植被具有正向作用，人類活動促進了該區(qū)域植被生長。

圖3 2000-2018年青藏高原生長季NDVI殘差變化趨勢

殘差為正地區(qū)。即人類活動對植被覆蓋起到促進作用的地區(qū)，該類地區(qū)占總面積的61.16%，主要分布在青海省的大部分區(qū)域，西藏自治區(qū)的那曲地區(qū)的北部、阿里地區(qū)的北部以及東部地區(qū)、日喀則市的西北地區(qū)以及東部地區(qū)、山南市和林芝地區(qū)的部分地區(qū)。

殘差為負地區(qū)。即人類活動對植被覆蓋起到破壞作用的地區(qū)，該類地區(qū)占總面積的38.84%，主要分布在藏北和那曲地區(qū)，玉樹、果洛部分地區(qū)以及西藏的一江兩河地區(qū)。

2.3 重要性分析

以上結(jié)果顯示青藏高原人類活動對植被NDVI變化有促進作用。針對高原15個地市，我們利用5個不同類型的社會，通過多元回歸方程量化各社會經(jīng)濟因子對各地區(qū)植被覆蓋變化的相對重要性(表2)。其中R2超過了0.5的地區(qū)為12個，說明這12個地區(qū)指標的相對重要性可以被解釋。在GDP1主導的植被變化地區(qū)，海西州、海北州以及那曲市，貢獻率為41%，51%，35%；在GDP2方面，玉樹州的植被變化主要是GDP2引起，貢獻率為50%。在GDP3方面，黃南州、昌都市、那曲市的植被貢獻分別為44%，30%，31%。放牧強度相對重要性方面，高貢獻率地區(qū)分別為海北州、昌都市，為32%，28%；在人口城鎮(zhèn)化率貢獻率方面，海南州植被貢獻率為38%。在西寧，拉薩以及果洛地區(qū)，5種指標的植被變化貢獻率相對平均，其中拉薩市植被貢獻相對高值為GDP3(29%)，西寧為人口城鎮(zhèn)化率(29%)，果洛地區(qū)為GDP3和放牧強度(均為27%)?？傮w上，在GDP1，GDP2，GDP3，放牧強度以及人口城鎮(zhèn)化率5個指標中，不同地區(qū)植被變化主導因素不同，說明青藏高原各地區(qū)發(fā)展方向不同，因此不同地區(qū)引起植被變化的相對重要性不同。

表2 青藏高原各城市人類活動因子對NDVI相對重要性

3 討論與結(jié)論

3.1 討 論

青藏高原植被變化是氣候和人類影響作用的共同結(jié)果。在整個研究區(qū)內(nèi)，氣候因子變化對植被變化的影響較大，并且云量、風速風向、海拔等因素也會對植被覆蓋產(chǎn)生影響，此研究中未考慮到這些因子，還需要進一步研究。殘差法雖然廣泛應用于人類活動對植被變化的影響，然而其僅僅是對人類活動進行量化來分析其對植被的影響，且如何選擇氣候要素尚無定論[35]。事實上，人類活動是一個多種因素影響的共同結(jié)果，王華等[36]在對藏東南人類活動對于植被的影響中提出，人類活動對于中高植被覆蓋度區(qū)域呈現(xiàn)負相關(guān)，在無植被以及高植被覆蓋區(qū)域呈現(xiàn)正相關(guān)，這種現(xiàn)象原因在于近年來城市擴張，人類活動對于植被覆蓋度提升有一定的負面影響，但是伴隨著在城市發(fā)展過程中對于生態(tài)環(huán)境保護的重視，城市綠地和沿河沿江人工林得以涵養(yǎng)，青藏高原植被動態(tài)研究和生態(tài)修復工作的作用也在日益體現(xiàn)。從國家相關(guān)政策方面，人為活動對植被NDVI的促進作用效果顯著，在青海省南部的三江源地區(qū)以及環(huán)青海湖地區(qū)，國家相繼建立了青海湖自然生態(tài)保護區(qū)和三江源自然保護區(qū)，在保護區(qū)周圍實施了退耕退牧還草，圈地保護以及生態(tài)移民等生態(tài)保護政策，使得保護區(qū)乃至周圍地區(qū)的植被覆蓋得到了改善。海西州自然資源豐富，隨著青藏鐵路開通、西部大開發(fā)政策的實施，海西州經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，生態(tài)環(huán)境也遭到挑戰(zhàn)。近年來，海西州把生態(tài)環(huán)境保護作為保障社會經(jīng)濟發(fā)展的前提條件，牢固樹立綠色低碳循環(huán)發(fā)展理念，推動形成了重綠色、抓生態(tài)、促環(huán)保的良好氛圍，生態(tài)環(huán)境保護制度化、規(guī)范化建設(shè)日趨完善，污染治理和生態(tài)環(huán)境保護工作取得顯著成效。對于西藏而言，隨著生態(tài)文明的建設(shè)與發(fā)展，西藏地區(qū)積極響應國家政策，在2009年頒布了《西藏生態(tài)安全屏障保護與建設(shè)規(guī)劃(2008—2030年)》，劃分了禁止、限制和有條件開發(fā)區(qū)，并且規(guī)定日喀則、阿里、那曲等地區(qū)屬于禁止或限制開發(fā)區(qū)，注重生態(tài)保護和涵養(yǎng)水源。由于日喀則、阿里、那曲等地區(qū)地廣人稀，人類經(jīng)濟活動主要以放牧為主，據(jù)統(tǒng)計該地區(qū)放牧強度較小，由于“中度干擾理論”說明了中度放牧會促進草地的生長[37]，再加上生態(tài)保護政策是當?shù)夭莸厣鷳B(tài)變好的主要原因。在藏南地區(qū)，由于該地區(qū)地勢平坦，自然條件優(yōu)越，在全西藏地區(qū)實施生態(tài)保護的大背景下，有利于植被的生長與恢復，因此人類活動正作用日益明顯。

本文選取了社會經(jīng)濟(GDP1，GDP2，GDP3)、放牧強度以及人口城鎮(zhèn)化率5個因子分析對植被覆蓋的影響。對于阿里、林芝以及山南地區(qū)，這5類指標的R2較低，不能很好地解釋所選指標對當?shù)刂脖桓采w的相對重要性，說明人類活動影響是一個復雜的過程，不同地區(qū)可能會有不同的人類活動影響因子。例如丁明軍等[38]通過研究青藏公路與鐵路沿途的植被發(fā)現(xiàn)其對植被變化影響作用明顯；吳紹洪等[39]發(fā)現(xiàn)青藏高原農(nóng)作區(qū)的植被變化與土地利用政策有關(guān)；徐友寧等[40]認為青藏高原礦產(chǎn)資源勘測開發(fā)對高原生態(tài)環(huán)境影響嚴重。因此，青藏高原人類活動對植被的影響存在各種因素，但是受限于數(shù)據(jù)可獲取性以及考慮到人類活動對高原植被影響的代表性，本文僅選取了放牧強度、人口城鎮(zhèn)化率和經(jīng)濟生產(chǎn)總值(GDP1，2，3)5個因子。并且在目前依靠遙感影像的大尺度研究受到數(shù)據(jù)時空分辨率低，氣候數(shù)據(jù)準確率差的限制[41]，數(shù)據(jù)不能完全正確反映該地區(qū)的實際情況。下一步應在更小尺度上進行實地的調(diào)查研究，擴充數(shù)據(jù)的獲取渠道，根據(jù)不同地區(qū)實際情況細化人類活動因子，從而進一步量化不同區(qū)域人類活動對植被覆蓋的影響。

3.2 結(jié) 論

(1)2000—2018年青藏高原地區(qū)NDVI呈總體波動上升趨勢，近19 a的NDVI平均值為0.332，其中最大值出現(xiàn)在2012年(0.345)，最小值為2000年(0.314)。在空間上NDVI呈由西向東遞增，由東北向西南遞減的分布趨勢，植被增加地區(qū)主要分布在研究區(qū)北部的高寒干旱地區(qū)、柴達木盆地和青東祁連山地的交界處、青東祁連山地草原、東喜馬拉雅山南翼以及川西藏東地區(qū)；植被退化地區(qū)為羌塘高原盆地地區(qū)、青藏高原中部的半干旱地區(qū)以及川西藏東高山東部的濕潤半濕潤地區(qū)。

(2)利用殘差分析青藏高原人類活動對植被的影響，人類活動對植被覆蓋有促進作用的地區(qū)是總面積的61.16%，主要分布在青海省的大部分區(qū)域，西藏自治區(qū)的那曲地區(qū)的北部、阿里地區(qū)的北部和東部地區(qū)、日喀則市的西北和東部地區(qū)、山南市和林芝地區(qū)的零星分布區(qū)；人類活動對植被覆蓋起到破壞作用的地區(qū)占總面積的38.84%，主要分布在玉樹、果洛部分地區(qū)以及西藏的中西部區(qū)域?？傮w上青藏高原地區(qū)人類活動對植被起到促進作用。

(3)利用多元回歸方程計算5個不同類型的因子的相對重要性，探究對植被的影響。由于青藏高原各地區(qū)發(fā)展方向不同，因此不同地區(qū)引起植被變化的因子相對重要性不同。其中，海西州、海北州以及那曲市植被變化由GDP1主導；玉樹州的植被變化主要是GDP2引起；黃南州、昌都市、那曲市植被變化由GDP3主導；海北州、昌都市植被變化主要由放牧強度引起；海南州植被變化主要由人口城鎮(zhèn)化主導；西寧、拉薩以及果洛地區(qū)，5種指標的植被變化貢獻率數(shù)值相近。