自然因子對(duì)四川省NDVI變化的影響

熊若妃,張翠蘭

(1.重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,重慶 401331;2.地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究重慶市高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 401331)

植被在水土保持、調(diào)節(jié)氣候等方面具有重要作用,是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分[1]。目前,植被指數(shù)NDVI通常被用作植被變化指標(biāo)[2],比反映植物動(dòng)態(tài)變化的其他植被指數(shù)更能表征植被的動(dòng)態(tài)變化。在全球變化趨勢(shì)下,植被覆蓋對(duì)生態(tài)環(huán)境和人類活動(dòng)的干擾響應(yīng)已經(jīng)成為熱點(diǎn)研究話題,氣候和人類活動(dòng)會(huì)共同影響植被覆蓋變化,其中學(xué)術(shù)界高度關(guān)注氣候變化對(duì)地表植被的影響程度[3-5]。傳統(tǒng)的地表植被物候觀測(cè)方法包括人工觀測(cè)和數(shù)字相機(jī)觀測(cè)[6]。不同于基于站點(diǎn)的傳統(tǒng)物候觀測(cè),遙感影像包含多時(shí)相、長(zhǎng)時(shí)間序列、更寬覆蓋范圍、空間連續(xù)等優(yōu)勢(shì),開始作為分析全球氣候動(dòng)態(tài)對(duì)植被變化影響的有效工具[7]。

四川省地處長(zhǎng)江上游,地形地貌特殊,自然資源優(yōu)越。近年來隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人類選擇錯(cuò)誤的資源利用方式如毀林開荒、過度放牧,導(dǎo)致自然資源被過度開采,生態(tài)環(huán)境每況愈下[8]。國(guó)家立刻展開行動(dòng),即四川省率先在1999年進(jìn)行全國(guó)試點(diǎn),3年后正式實(shí)施退耕還林舉措[9]。由于土地退化或植被項(xiàng)目可以幾十年來逐漸發(fā)生,從觀測(cè)時(shí)間序列的一致性來講,遙感技術(shù)是監(jiān)測(cè)和評(píng)估植被變化的有效工具[10]。遙感在不同植被區(qū)域有很多應(yīng)用,如Ghebrezgabher等[11]對(duì)1982—2013年非洲之角NDVI的年際和季節(jié)變化進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)NDVI與降水量成正比,與氣溫成反比;Chen等[12]研究表明智利中部地中海硬葉森林的干旱歸因于智利中部降水的減少;韓先明等[13]研究發(fā)現(xiàn)近年來雅魯藏布江流域上下游植被覆蓋有所改善,而中游地區(qū)以惡化為主,植被覆蓋度隨海拔升高呈先穩(wěn)定后下降再穩(wěn)定的趨勢(shì);秦格霞等[14]研究表明1982—2015年我國(guó)北部地區(qū)草地NDVI主要呈現(xiàn)增加趨勢(shì),降水是影響北方草地生長(zhǎng)的主要?dú)夂蛞蜃?。盡管前人針對(duì)不同植被、不同區(qū)域開展了NDVI與氣候變化的響應(yīng)關(guān)系研究,但目前關(guān)于四川省NDVI的多維度變化特征分析及其氣候響應(yīng)關(guān)系的研究較少。該研究利用NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)等,結(jié)合地理探測(cè)器,分析四川省不同植被類型、地貌、地形范圍內(nèi)NDVI的變化情況以及與氣候因素的相關(guān)程度,為當(dāng)?shù)刂脖坏谋Ｗo(hù)和利用提供科學(xué)參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況四川省坐落在我國(guó)西南部、長(zhǎng)江上游,地理位置為26°03′～34°19′N、97°21′～108°31′E。如圖1所示,地形、地貌多樣,以山地為主,非山地所占范圍極小[15-16]。自西向東海拔逐漸下降,最高峰達(dá)7 143 m,最低處為178 m,轄18個(gè)市和3個(gè)州。氣候條件復(fù)雜,呈大范圍的干旱趨勢(shì),東部與南部地區(qū)干旱較明顯,其余區(qū)域基本保持濕潤(rùn)[17]。氣候類型主要包括高原高寒氣候、熱帶半濕潤(rùn)和亞熱帶濕潤(rùn)氣候,年降水量為600～1 000 mm,年平均氣溫為16～20 ℃;植被主要包括中亞熱帶常綠闊葉林、溫帶針闊混交林、寒帶針葉林、北亞熱帶常綠和落葉混交林[15]。

圖1 研究區(qū)地貌Fig.1 Landform of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源NDVI數(shù)據(jù)基于美國(guó)NASA戈達(dá)德航天中心2000—2020年MOD13Q1產(chǎn)品三級(jí)網(wǎng)格陸地植被數(shù)據(jù)(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/),其時(shí)間分辨率為16 d,空間分辨率為250 m[18]。氣候數(shù)據(jù)來自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的2000—2018年四川省0.1°×0.1°的年近地面氣壓、近地面空氣比濕、近地面全風(fēng)速、地面降水強(qiáng)度和日近地面氣溫[19]。采用中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所的1∶100萬地貌類型空間分布數(shù)據(jù),其基于全國(guó)實(shí)際情況劃分了26個(gè)地貌類型[20-21]。植被覆蓋類型數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心的全球 1 km×1 km土地利用覆蓋數(shù)據(jù)[22]?；诟叱虜?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到坡度和坡向,并利用四川省行政邊界的矢量圖層裁剪相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1歸一化植被指數(shù)處理方法。

(1)MODIS-NDVI數(shù)據(jù)提取?；贛RT軟件從MODIS數(shù)據(jù)中提取NDVI數(shù)據(jù)集;由于四川省跨越4幅影像,該研究對(duì)其進(jìn)行拼接處理,統(tǒng)一為WGS84地理坐標(biāo)系;最后利用四川省矢量邊界圖進(jìn)行裁剪。

(2)MVC最大化合成。從16 d合成產(chǎn)品中取最大像元值重新生成,得到2000—2020年NDVI各月數(shù)據(jù)集[23-24]。去除無效值后,再對(duì)每年NDVI各月數(shù)據(jù)集求平均得到2000—2020年年均和各季節(jié)NDVI數(shù)據(jù)集。

(3)回歸分析和顯著性檢驗(yàn)。對(duì)NDVI的年數(shù)據(jù)和季節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合,得到其趨勢(shì)方程和相關(guān)系數(shù)[25-26]。

通過趨勢(shì)分析法[27]分析四川省的動(dòng)態(tài),公式如下:

(1)

式中,K代表斜率,i代表第i年,NDVIi代表第i年的NDVI值。K>0時(shí)代表植被覆蓋呈現(xiàn)改善的趨勢(shì),K=0時(shí)說明植被沒有變化,K<0代表植被呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)。在生態(tài)環(huán)境中,自然現(xiàn)象之間沒有明確的功能關(guān)系,但肯定有聯(lián)系。相關(guān)分析是研究2個(gè)或多個(gè)隨機(jī)變量之間的聯(lián)系[27]。相關(guān)性分析公式如下:

(2)

1.3.2因子選取與提取方法。

1.3.2.1指標(biāo)選取。前人研究發(fā)現(xiàn),氣候變化對(duì)四川省植被覆蓋情況存在重要影響[8,28-29],如鄭杰等[8]研究發(fā)現(xiàn)該地區(qū)植被生長(zhǎng)與溫度呈正相關(guān),但與降水量呈負(fù)相關(guān)。四川省地形地貌豐富,增加了氣候、土質(zhì)和生物的多樣性,間接豐富了生態(tài)環(huán)境的多樣性。西部山脈和高原崎嶇不平,人煙稀少,植被受人類影響相對(duì)較少。2007年,政府開始重視保護(hù)草原等資源,減少了因過度放牧引起的植被退化。因此,該研究基于整體性、有效性、動(dòng)態(tài)性、邏輯性、易于處理和可獲得性,還考慮到多個(gè)自然因子構(gòu)成的有機(jī)整體對(duì)四川植被覆蓋的影響等,分段研究不同高程、地貌、坡度、坡向、植被類型、陰坡陽坡范圍內(nèi)NDVI的變化情況;并選擇氣壓、空氣比濕、風(fēng)速、降水強(qiáng)度、氣溫和≥10 ℃積溫(表1),探測(cè)其對(duì)四川植被NDVI變化的影響,利用自然斷點(diǎn)法[30]將各氣候因子劃分6級(jí)。

表1 自然因子指標(biāo)

1.3.2.2信息提取。在ArcGIS 10.4中,為保證每個(gè)格網(wǎng)位置都有采樣點(diǎn),該研究創(chuàng)建10 000×10 000漁網(wǎng);基于采樣點(diǎn)對(duì)氣候因子和植被NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,最終獲得NDVI與各氣候因子之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

1.3.3地理探測(cè)器。地理探測(cè)器是從影響因子及其相互作用等角度分析地理空間差異性的空間統(tǒng)計(jì)模型[31-32]。

(1)單因子影響的地理分異。步驟如下:①將特定研究區(qū)域內(nèi)的因變量NDVI與自變量因子層進(jìn)行疊加分析;②基于區(qū)域內(nèi)自變量因子層空間差異性進(jìn)行地理區(qū)劃分類;③對(duì)各自然因子差異情況進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),即基于因子間的重要程度進(jìn)行排序。影響因子的解釋力(PD)計(jì)算公式[8]如下:

(3)

(4)

(5)

(2)多因子交互力估算?？梢怨浪阕匀灰蜃娱g的獨(dú)立作用與共同作用對(duì)植被NDVI的影響程度,即識(shí)別自然因子間的交互作用[8]。首先,基于植被NDVI計(jì)算2個(gè)自然因子對(duì)其的PD值;之后計(jì)算自然因子相互作用的PD值,再對(duì)比PD(X1)、PD(X2)和PD(X1∩X2)。

(3)因子顯著性對(duì)比。通過判斷2個(gè)自然因子對(duì)植被NDVI區(qū)域分布影響情況的顯著性差異[33],從而得出X1相對(duì)于X2對(duì)植被NDVI空間分布影響力的強(qiáng)弱程度。對(duì)于因子X1和X2對(duì)植被NDVI空間分布影響的顯著性,以F值進(jìn)行估算[33],計(jì)算公式如下:

(6)

(7)

(8)

式中:N1和N2分別代表2個(gè)自然因子的樣本數(shù);SSW1和SSW2分別代表2個(gè)自然因子分層后各層方差之和;k1和k2分別代表變量x1和x2的分層數(shù)量。

表2 探測(cè)因子的統(tǒng)計(jì)顯著性

2 結(jié)果與分析

2.1 植被NDVI動(dòng)態(tài)變化

2.1.1NDVI總體變化趨勢(shì)。從圖2可以看出,近21年間四川省NDVI的變化趨勢(shì)整體呈現(xiàn)平穩(wěn)和增長(zhǎng)2種趨勢(shì),其中,NDVI基本保持不變的面積占四川省總面積的59.79%,主要位于西北高原和西南山地;NDVI明顯增長(zhǎng)的面積占37.54%,大多位于成都平原和東部盆地;僅有2.67%的區(qū)域植被處于退化狀態(tài)。退化明顯的區(qū)域主要位于成都市,其次為涼山州。總體而言,NDVI在成都平原和東部盆地的城市中心呈現(xiàn)明顯的退化趨勢(shì),而在其邊緣呈現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì);西北高原和西南山地地區(qū),NDVI交替呈現(xiàn)穩(wěn)定不變和增長(zhǎng)趨勢(shì),僅有小部分區(qū)域呈現(xiàn)退化趨勢(shì)。

圖2 2000—2020年四川省NDVI變化趨勢(shì)Fig.2 NDVI change trends in Sichuan Province from 2000 to 2020

2.1.2不同植被類型NDVI變化特征。根據(jù)不同植被類型、坡度、坡向、地貌、高程和陰坡陽坡,分析NDVI的3種變化趨勢(shì)所占比例。就植被類型(圖3)而言,灘地范圍內(nèi)NDVI退化面積占比最大,達(dá)10.19%;其次為其他林地和水田,NDVI退化面積比例分別為3.28%和2.58%;退化不明顯的是沼澤地、旱地、灌木林和草地。旱地NDVI改善面積占比最大,達(dá)91.80%;其次為水田和疏林地,NDVI改善面積占比分別為81.28%和72.93%。低、高覆蓋度草地的NDVI增長(zhǎng)面積較小,分別為43.00%和46.98%;這兩類草地中NDVI保持穩(wěn)定的區(qū)域面積較大,分別為56.50%和52.44%。

圖3 不同植被類型NDVI變化特征 Fig.3 NDVI variation characteristics of different vegetation types

2.1.3不同地形特征NDVI變化特征。從圖4可以看出,NDVI變化趨勢(shì)在陰坡和陽坡差別不明顯,陰坡的NDVI改善面積(64.70%)略大于陽坡(61.35%);而陽坡中NDVI保持不變的面積(37.17%)略大于陰坡(34.09%)。

圖4 不同地形特征NDVI變化特征Fig.4 NDVI variation characteristics of different terrain features

由圖4可知:隨著坡度的上升,NDVI改善面積所占比例明顯減少; NDVI保持不變的面積比例隨著坡度的上升而明顯增加;坡度<2° NDVI退化面積比例最大,達(dá)2.35%;其次為≥20°坡度范圍,占比達(dá)1.73%。

由圖4可知:平原NDVI的退化面積最大,達(dá)7.39%;其次為臺(tái)地和丘陵,NDVI退化面積占比分別為2.96%和1.25%;退化最不明顯的是極大起伏山地,僅為0.52%。丘陵范圍內(nèi)NDVI的改善面積最大,達(dá)86.15%;其次為小起伏山地和臺(tái)地,占比均為78.75%;極大起伏山地和大起伏山地的NDVI改善面積較小,占比分別為42.36%和45.22%;同時(shí)其NDVI保持不變的面積最大,占比分別為57.12%和53.84%。

由圖4可知,各個(gè)坡向的NDVI退化面積所占比例基本相等,且改善和穩(wěn)定的變化趨勢(shì)亦相差較小。西北坡NDVI改善面積占比略大,占其總面積的67.91%;東坡的略小,占其總面積的57.80%。

由圖4可知,隨著高程升高,NDVI改善與退化的區(qū)域面積均呈現(xiàn)減小趨勢(shì),在0～6 800 m,NDVI改善區(qū)域的面積減少61.01%,NDVI退化區(qū)域的面積減小82.59%;只有NDVI保持穩(wěn)定的區(qū)域面積增加了72 594.89 km2。在不同的高程范圍內(nèi),NDVI改善區(qū)域的面積隨著高程上升而明顯減小,但在≥5 600 m減小速度最慢。

2.2 自然因子影響力分析基于地理探測(cè)器計(jì)算各自然因子對(duì)植被NDVI的影響程度。通過計(jì)算2000、2006、2012和2018年氣候因子的PD平均值,提取出各因子對(duì)植被NDVI的影響力。經(jīng)計(jì)算,風(fēng)速、≥10 ℃積溫、降水強(qiáng)度、空氣比濕、氣溫、氣壓的PD平均值分別為0.027 1、0.330 2、0.108 8、0.297 4、0.349 5、0.305 7,且PD值均顯著(P<0.01)。由此可見,各氣候因子對(duì)植被NDVI的影響程度從大到小依次為氣溫、≥10 ℃積溫、氣壓、空氣比濕、降水強(qiáng)度、風(fēng)速;氣溫和≥10 ℃積溫很有可能是影響植被變化的主要自然因子。

2.3 自然因子時(shí)間變化從圖5可以看出,研究時(shí)段內(nèi)年均風(fēng)速、≥10 ℃積溫、降水強(qiáng)度、空氣比濕、氣溫和氣壓的PD值總體呈增加趨勢(shì)。其中,2000—2006年所有氣候因子PD值呈略微增加趨勢(shì),2006—2012年氣候因子PD值皆呈減少趨勢(shì)。除風(fēng)速外,2012—2018年氣候因子PD值皆呈明顯增加趨勢(shì)。19年間風(fēng)速PD值變化很小,較穩(wěn)定,同時(shí)氣溫和氣壓的變化較大。

圖5 2000—2018年氣候因子PD值變化Fig.5 Changes in climate factor PD values from 2000 to 2018

2.4 自然因子顯著性差異利用因子顯著性對(duì)比方法計(jì)算自然因子對(duì)植被NDVI影響顯著性差異的強(qiáng)弱,即因子兩兩之間是否存在顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,若不存在則標(biāo)記為“N”,反之標(biāo)記為“Y”(表2)。由表2可知,風(fēng)速(X1)與≥10 ℃積溫(X2)、降水強(qiáng)度(X3)、空氣比濕(X4)、氣溫(X5)、氣壓(X6)對(duì)植被NDVI空間分布的影響均具有顯著差異;≥10 ℃積溫與降水強(qiáng)度、空氣比濕對(duì)植被NDVI空間分布的影響均具有顯著差異,但與氣溫、氣壓對(duì)植被NDVI空間分布的影響均差異不顯著;降水強(qiáng)度與空氣比濕、氣溫、氣壓對(duì)植被NDVI空間分布的影響均具有顯著差異;空氣比濕與氣溫具有顯著差異;氣溫與氣壓對(duì)植被NDVI空間分布的影響具有顯著差異;氣壓與≥10 ℃積溫、空氣比濕對(duì)植被NDVI空間分布的影響均差異不顯著。

2.5 探測(cè)因子指示作用分析利用地理探測(cè)器,得出植被最優(yōu)生長(zhǎng)環(huán)境的各氣候因子范圍(表3),其統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)結(jié)果高于95%置信水平。植被NDVI值越大,代表氣候因子的范圍更適宜植被生長(zhǎng),而各氣候因子的植被NDVI均值差異明顯(表3)。在各自然因子NDVI適宜區(qū)間中,0.18～0.24 mm/h降水強(qiáng)度區(qū)間的NDVI均值最高,為0.71;其次為85 766～92 994 Pa氣壓區(qū)間,NDVI均值為0.70;2.88～3.48 m/s風(fēng)速區(qū)間的NDVI均值最低,為0.57?；贜DVI均值大小,氣候因子最適宜范圍的合適程度排序?yàn)榻邓畯?qiáng)度>氣壓>氣溫>≥10 ℃積溫>空氣比濕>風(fēng)速。因此,若選取適宜植被生長(zhǎng)最小范圍,0.18～0.24 mm/h降水強(qiáng)度為最佳,其次可考慮85 766～92 994 Pa氣壓范圍。

表3 自然因子適宜限制(P<0.05)

2.6 探測(cè)因子交互作用分析交互探測(cè)根據(jù)估算各因子之間對(duì)于NDVI的影響是否獨(dú)立來確定是否存在增加或減弱對(duì)植被NDVI變化情況的解釋力(表4)。氣溫(X5)和氣壓(X6)、風(fēng)速(X1)、≥10 ℃積溫(X2)、降水強(qiáng)度(X3)的交互作用對(duì)植被NDVI的解釋力更強(qiáng),分別為0.451、0.447、0.433、0.443;風(fēng)速和降水強(qiáng)度對(duì)植被NDVI的影響接近于相互獨(dú)立。

表4 自然因子交互作用探測(cè)

從表5可看出,各氣候因子共同影響著植被NDVI的變化,所有因子兩兩之間交互PD值都大于其中一個(gè)因子,因子互動(dòng)效應(yīng)呈現(xiàn)相互增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)關(guān)系,沒有獨(dú)立影響植被NDVI的因子。各氣候因子兩兩之間對(duì)植被NDVI變化的交互作用基本呈相互增強(qiáng)關(guān)系,只有風(fēng)速與降水強(qiáng)度呈非線性增強(qiáng)關(guān)系。其中,兩因子非線性增強(qiáng)效果大于相互增強(qiáng)。

表5 影響植被NDVI變化的自然因子之間的交互作用

3 結(jié)論

(1)NDVI在成都平原和東部盆地呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì),而城市中心呈現(xiàn)明顯的退化趨勢(shì);西北高原和西南山地地區(qū),NDVI交替呈穩(wěn)定不變和增長(zhǎng)趨勢(shì),僅小部分區(qū)域呈退化趨勢(shì)。旱地、陰坡、丘陵、西北坡范圍NDVI改善區(qū)域比例最高,低覆蓋草地NDVI改善區(qū)域比例最小;陽坡NDVI保持不變的面積略大于陰坡;隨坡度增加,NDVI改善區(qū)域比例明顯減少,反之保持不變的比例明顯增加;隨海拔上升,NDVI改善面積減小61.01%,退化面積減小82.59%。

(2)2000—2018年各氣候因子對(duì)植被NDVI影響程度從大到小依次為氣溫、≥10 ℃積溫、氣壓、空氣比濕、降水強(qiáng)度、風(fēng)速。所有氣候因子PD值呈先增加后減少再明顯增加的趨勢(shì)。

(3)這些氣候因子對(duì)植被NDVI影響存在交互作用且基本呈相互增強(qiáng)關(guān)系,只有風(fēng)速與降水強(qiáng)度呈非線性增強(qiáng)關(guān)系;該研究能夠提取影響植被NDVI的主要自然因子并進(jìn)行排序,為植被最佳生長(zhǎng)范圍提供參考。