2000—2022年湖南省與湘北地區(qū)植被覆蓋變化對比分析

摘 要：歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)集可以反映區(qū)域的植被覆蓋變化情況。1999年以來，湖南省響應(yīng)國家號召，在全省范圍內(nèi)推行退耕還林還草工程項目，全省植被覆蓋得到改善，但是省域尺度上的植被覆蓋變化在一定程度上掩蓋了市、縣尺度的植被覆蓋變化。研究以250 m分辨率的Modis三級網(wǎng)格植被數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)源，采用一元線性回歸方法，對湖南省和湘北地區(qū)的植被覆蓋變化展開對比分析，從省、市兩個尺度揭示不同區(qū)域的植被覆蓋變化情況，為不同尺度上宏觀生態(tài)政策制定提供參考。研究結(jié)果表明：2000—2022年湖南省64.03%的區(qū)域植被覆蓋得到顯著改善，7.50%的區(qū)域植被覆蓋出現(xiàn)褐變的情況；對比湖南省植被覆蓋增長率的變化，湘北地區(qū)3個地級市年增長率均低于湖南省年增長率。

關(guān)鍵詞：歸一化植被指數(shù)；多尺度分析；時空變化

中圖分類號：Q948 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）2-111-5

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.02.026

0 引言

植被是地表物質(zhì)能量循環(huán)的重要載體［1］，是構(gòu)成和維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡的重要組成成分，研究其變化趨勢，對環(huán)境保護(hù)政策的制定具有重要的指導(dǎo)意義。以前，受限于傳統(tǒng)的技術(shù)方法，研究者無法對大尺度、長時間序列的植被覆蓋動態(tài)變化展開歸因性分析。20世紀(jì)以來，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，衛(wèi)星可以快速獲取實時、動態(tài)連續(xù)的地表植被覆蓋數(shù)據(jù)。研究者開始借助衛(wèi)星遙感技術(shù)探究植被覆蓋的變化。Weiss等［2］利用AVHRR的1 km分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析阿拉伯地區(qū)植被覆蓋的變化；Rees等［3］基于全球尺度，對不同區(qū)域植被覆蓋變化情況展開評估。遙感參數(shù)的歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），是反映植被對光合作用有效輻射吸收能力的一個間接指標(biāo)［4］，研究者廣泛使用該指標(biāo)計算葉面積指數(shù)和生產(chǎn)力格局［5-6］。目前，研究人員開始使用該指數(shù)數(shù)據(jù)集，從世界到局部尺度探究植被覆蓋的動態(tài)變化，并展開歸因性分析［7］。

中國使用NDVI數(shù)據(jù)集對植被覆蓋動態(tài)變化的研究始于1980年，該方向的研究發(fā)展速度較快。符淙斌等［7］在全國尺度上研究中國植被覆蓋變化情況，探究1980—1990年植被覆蓋的變化情況，并分析其原因；孫根年等［8］基于歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，對內(nèi)蒙古地區(qū)的植被覆蓋變化展開分析，并探究該地區(qū)土地利用變化、氣候?qū)υ搮^(qū)域植被覆蓋變化的影響；陳效逑等［9］綜合Modis和AVHRR的數(shù)據(jù)，對1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度展開歸因性分析；劉湘南等［10］以統(tǒng)計數(shù)據(jù)和Landsat數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用定性定量結(jié)合的方法對松嫩沙地的植被覆蓋變化展開歸因性分析；毛德華等［11］基于1982—2006年的歸一化植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，分析東北凍土地區(qū)歸一化植被指數(shù)的年際變化，并在空間尺度上探究氣候和土地利用對植被覆蓋變化的影響；劉洋等［12］基于1982—2013年新疆地區(qū)歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)，研究新疆地區(qū)的植被覆蓋變化，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)刂脖桓采w變化呈現(xiàn)地理空間的分異現(xiàn)象；李運(yùn)剛等［13］探究紅河流域的植被覆蓋變化，并分析其與氣候之間的關(guān)系。綜上，NDVI數(shù)據(jù)集作為常見監(jiān)測區(qū)域植被覆蓋變化的遙感數(shù)據(jù)，研究者利用其從不同的角度探究植被覆蓋變化，并展開歸因性分析。

1999年以來，湖南省開始在全省范圍內(nèi)推行退耕還林等各項撫林育林政策，并取得了一定成效。國內(nèi)已有研究者對湖南省植被覆蓋變化進(jìn)行了研究，并進(jìn)行了歸因性分析。黃春曉等［14］依據(jù)湖南省NDVI數(shù)據(jù)集，采用逐像元回歸分析和相關(guān)性分析的方法探究湖南省植被覆蓋時空變化及其影響因素，研究發(fā)現(xiàn)秋季降水主導(dǎo)了NDVI值的空間分布，冬季溫度是植被生長的主要影響因子；郭慶斌等［15］基于2005—2015年湖南省植被覆蓋的數(shù)據(jù)，通過線性趨勢變化，探究植被覆蓋的變化趨勢；王震等［16］研究計算湖南省植被的hurts指數(shù)，并對湖南省植被覆蓋未來的變化趨勢展開預(yù)測。然而，以上研究工作都是從全省尺度上對湖南省植被覆蓋變化展開評估的，缺少在市尺度上對植被覆蓋變化展開分析評估，無法精確地分析市尺度上的植被覆蓋變化情況。鑒于以往研究缺少對湖南省市尺度上植被覆蓋變化的細(xì)化分析，筆者從全省到市尺度上展開對比分析，細(xì)化研究尺度，探究不同尺度上湖南省湘北地區(qū)主要城市群植被覆蓋變化速率的差異，為環(huán)境保護(hù)政策的制定提供數(shù)據(jù)參考。

1 研究區(qū)概況

湖南省東臨江西省，西接重慶市、貴州省，南毗廣東省、廣西壯族自治區(qū)，北與湖北省相連，是三面環(huán)山、朝北開口的馬蹄形地貌，由平原、盆地、丘陵、山地、河湖構(gòu)成，地跨長江、珠江兩大水系，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。1999年以來，湖南省在全省范圍內(nèi)實施退耕還林還草工程項目，植被覆蓋率顯著提升。細(xì)化湖南省植被覆蓋變化研究、對比湖南省和湘北地區(qū)城市植被覆蓋變化速率的差異性，可以了解該地區(qū)自退耕還林還草工程項目實施以來區(qū)域植被覆蓋和森林變化情況，進(jìn)而為湖南省未來發(fā)展提供重要的數(shù)據(jù)參考。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理

研究基于2000—2022年的湖南省歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該數(shù)據(jù)來自美國宇航中心提供的三級格網(wǎng)數(shù)據(jù)。使用MRT軟件完成相關(guān)數(shù)據(jù)的批處理工作，將質(zhì)量控制文件應(yīng)用到該產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行掩膜裁剪；歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)的有效值為［-1，1］，一般NDVI小于0的值代表非植被區(qū)域［3］。為探究湖南省湘北地區(qū)城市群植被覆蓋變化情況，在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，將NDVI小于0的值進(jìn)行篩選剔除，對預(yù)處理后的歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，然后從數(shù)據(jù)集合中取4—11月的平均值，得到湖南省和湘北地區(qū)2000—2022年各年植物生長季NDVI［4］。

筆者對整理過的2000—2022年的NDVI數(shù)據(jù)在GIS軟件平臺上展開分析，在省域和市域兩個尺度上對湖南省和湘北地區(qū)城市群的植被覆蓋變化展開對比分析，為不同尺度下的生態(tài)環(huán)境政策制定提供數(shù)據(jù)參考。

2.2 一元線性回歸趨勢線分析

采用趨勢回歸的方法對湖南省植被覆蓋變化趨勢展開分析，計算公式見式（1）［5］ 。

[Slope =n i=1ni NDVIi - i=1nii=1nNDVIini=1ni2 - i=1ni2]" " " " " " " （1）

式（1）中：Slope代表斜率，i代表2000—2022年中的第i年，NDVIi代表第i年的NDVI值。Slopegt;0說明植被覆蓋在2000—2022年呈現(xiàn)增長趨勢，Slope= 0說明植被覆蓋在2000—2022年沒有變化，Slope lt; 0 說明植被覆蓋在2000—2022年呈現(xiàn)減少趨勢。為了在像元尺度上對湖南省植被覆蓋變化進(jìn)行顯著性檢驗，此研究使用公式（2）進(jìn)行核算。

[Rxy=i=1nxi-Xyi- Yi=1n（xi-X）2i=1n（yi- Y）2 ]" " " " " " " " " "（2）

式（2）中：Rxy代表自變量和因變量的相關(guān)系數(shù)，n代表2000—2022年各變量的樣本個數(shù)，xi代表年數(shù)，yi代表每年NDVI的值，[X]代表自變量年數(shù)的平均值，[Y]代表因變量NDVI的平均值。如果相關(guān)系數(shù)大于零，表明植被覆蓋呈現(xiàn)改善的趨勢，反之表明該區(qū)域植被覆蓋狀況惡化。計算結(jié)果表明，Rxy通過0.05的顯著性檢驗（Plt;0.05），植被覆蓋呈現(xiàn)顯著變化，因此通過一元線性回歸方程分析2000—2022年湖南省地域植被覆蓋變化情況。

3 結(jié)果分析

3.1 湖南省植被覆蓋NDVI時空變化

2000—2022年湖南省的年均NDVI變化情況如圖1所示。通過一元線性趨勢回歸分析并結(jié)合相關(guān)系數(shù)得到湖南省植被覆蓋變化趨勢等級分布，見表1。由表1可知，植被覆蓋減少的區(qū)域占總面積的7.50%，改善面積占92.50%，湖南省大部分區(qū)域植被覆蓋得到改善，少部分區(qū)域植被覆蓋出現(xiàn)了退化情況。2000—2022年湖南省超過90%的區(qū)域植被覆蓋得到改善，少部分區(qū)域出現(xiàn)褐變的情況，說明2000年以來，湖南省在全省推行的相關(guān)林業(yè)措施取得了一定成效，少部分區(qū)域出現(xiàn)植被覆蓋減少的情況可能與城市化有關(guān)。

由圖1可知，2000年湖南省NDVI值最小（0.511），而后NDVI值呈逐年上升趨勢，增長速率為0.005 38/a，在2014年取得最大值（0.683）；2000—2022年湖南省植被覆蓋呈顯著增長趨勢。綜合圖1及表1可知，2000—2022年湖南省植被覆蓋整體向好，說明人為活動對該地區(qū)的植被覆蓋變化產(chǎn)生了積極影響，但少部分區(qū)域出現(xiàn)植被覆蓋減少的情況。

3.2 湘北地區(qū)市尺度上NDVI時空變化

為了解湘北地區(qū)地級市植被覆蓋變化情況，筆者統(tǒng)計湘北地區(qū)2000—2022年常德市、益陽市、岳陽市歸一化植被指數(shù)的變化情況（如圖2至圖4所示），對這3個地級市植被覆蓋變化的趨勢進(jìn)行對比分析。

2000—2022年，常德市NDVI的均值為0.589，最大值（0.648）出現(xiàn)在2014年，最小值（0.506）出現(xiàn)在2000年；益陽市NDVI的均值為0.593，最大值（0.660）出現(xiàn)在2014年，最小值（0.496）出現(xiàn)在2000年；岳陽市NDVI的均值為0.579，最大值（0.641）出現(xiàn)在2014年，最小值（0.499）出現(xiàn)在2000年。2000—2022年，湘北地區(qū)3個地級市植被覆蓋呈顯著增長趨勢。湘北地區(qū)3個地級市與湖南省植被覆蓋的變化趨勢基本一致，均呈顯著增長趨勢。

3.3 不同尺度下植被覆蓋變化趨勢的對比分析

湖南省、湘北地區(qū)3個地級市NDVI變化情況見表2。由表2可知，湖南省、湘北地區(qū)3個地級市植被覆蓋在2000—2022年均呈現(xiàn)增長趨勢，這說明湖南省采取的林業(yè)政策對于該地區(qū)植被覆蓋變化起到積極作用，在一定程度上對湖南省植被覆蓋的修復(fù)起到正向作用。對比發(fā)現(xiàn)，湘北地區(qū)3個地級市的歸一化植被指數(shù)年增長率均低于湖南省的年增長率，3個地級市中益陽市年增長率最大（0.004 53）。

4 結(jié)論與討論

1999年以后，湖南省在全省推行各項林業(yè)恢復(fù)政策，湘北地區(qū)積極推行該政策。根據(jù)2000—2022年該地區(qū)植被覆蓋變化情況，從省、市角度分析歸一化植被指數(shù)的差異性變化，對該地區(qū)植被的保護(hù)和環(huán)境保護(hù)相關(guān)政策的制定都具有重要意義。此研究基于2000—2022年湖南省、湘北地區(qū)的歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過對比分析，得到如下結(jié)論。

①2000—2022年，湖南省64.03%的區(qū)域植被覆蓋呈顯著增加的趨勢；植被覆蓋未顯著增加的區(qū)域占比為28.47%；植被覆蓋減少的區(qū)域占比為7.50%，主要集中在湖南省城市群的交界區(qū)域。

②2000—2022年，湘北地區(qū)3個地級市歸一化植被指數(shù)均呈顯著增長趨勢，岳陽市歸一化植被指數(shù)變化速率最慢（0.003 36/a），益陽市變化速率最快（0.004 53/a）。

③2000—2022年，湘北地區(qū)3個地級市植被覆蓋年增長率均低于湖南省的年增長率，說明湘北地區(qū)3個地級市在植被恢復(fù)方面還需要加強(qiáng)投入。

筆者對比分析了湖南省、湘北地區(qū)3個地級市植被覆蓋變化的年增長率，細(xì)化了研究尺度，量化了不同空間尺度上歸一化植被指數(shù)的差異性變化。但是該分析方法有局限性：一是沒有對比分析湖南省全部地級市植被覆蓋變化趨勢，沒有建立對比分析的尺度標(biāo)準(zhǔn)；二是沒有考慮造成這種差異的原因，同時在研究中沒有考慮多種因素對植被覆蓋變化的影響；三是在以后的研究中，需要進(jìn)一步細(xì)化研究尺度，探究政策方面因素對區(qū)域植被覆蓋變化的影響。

在以后的研究中，應(yīng)將影響湖南省植被覆蓋變化的因素從人為、自然兩方面進(jìn)行大的歸類，再從多來源的地理空間數(shù)據(jù)探索自然和人為因素對植被覆蓋的影響，以更深入地了解湖南省植被覆蓋變化的驅(qū)動因素。除此之外，還應(yīng)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、結(jié)構(gòu)方程模型、地理加權(quán)回歸等其他統(tǒng)計方法探討植被覆蓋變化的驅(qū)動因素，對比不同算法的結(jié)果并分析原因。同時，應(yīng)考慮政策介入對湖南省及地級市植被覆蓋變化的作用，對比分析政策是否為影響區(qū)域植被覆蓋變化速率的主要因素，量化分析政策對湖南省不同區(qū)域植被覆蓋變化的影響程度。盡管該研究存在這些不足，但是該研究細(xì)化了研究尺度，對比了區(qū)域間差異，同時該研究獲得的數(shù)據(jù)也可為湖南省相關(guān)地區(qū)未來林業(yè)政策的制定提供相關(guān)參考建議。

參考文獻(xiàn)：

［1］趙杰，杜自強(qiáng)，張紅，等.中國季節(jié)性晝夜增溫的不對稱性及其對植被活動的影響［J］.生態(tài)學(xué)報，2018，38（11）：3909-3919.

［2］WEISS E，MARSH S E，PFIRMAN E S. Application of NOAA-AVHRR NDVI time-series data to assess changes in Saudi Arabia's rangelands［J］. Remote Sensing，2001，22（6）：1005-1027.

［3］REES M，CONDIT R，CRAWLEY M，et al． Long-term studies of vegetation dynamics［J］.Science，2001，293（5530）：650-655.

［4］邵懷勇，武錦輝，劉萌，等.MODIS多光譜研究攀西地區(qū)植被對氣候變化響應(yīng)［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2014，34（1）：167-171.

［5］劉軍會，高吉喜.氣候和土地利用變化對中國北方農(nóng)牧交錯帶植被覆蓋變化的影響［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2008（9）：2016-2022.

［6］PINZON J E， TUCKER C J. A non-stationary 1981—2012 AVHRR NDVI3g time series［J］. Remote Sensing，2014， 6（8）：6929-6960.

［7］符淙斌，溫剛，周嗣松，等.我國大陸植被變化的氣象衛(wèi)星遙感［J］.科學(xué)通報，1992（16）：1486-1488，1540.

［8］孫根年，王美紅.內(nèi)蒙古植被覆蓋與土地退化關(guān)系及空間結(jié)構(gòu)研究［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2008（2）：140-144.

［9］陳效逑，王恒.1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化［J］.地理學(xué)報，2009，64（1）：84-94.

［10］劉湘南，黃方.土地利用變化驅(qū)動下的區(qū)域生態(tài)環(huán)境退化機(jī)制分析［J］.東北師大學(xué)報（自然科學(xué)版），2002（1）：87-92.

［11］毛德華，王宗明，宋開山，等.東北多年凍土區(qū)植被NDVI變化及其對氣候變化和土地覆被變化的響應(yīng)［J］.中國環(huán)境科學(xué)，2011，31（2）：283-292.

［12］劉洋，李誠志，劉志輝，等.1982—2013年基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆蓋時空變化［J］.生態(tài)學(xué)報，2016，36（19）：6198-6208.

［13］李運(yùn)剛，何大明.紅河流域NDVI時空變化及其與氣候因子的關(guān)系［J］.山地學(xué)報，2009，27（3）：333-340.

［14］黃春曉，胡順石，黃英.湖南省NDVI時空變化特征及影響因子分析［J］.生態(tài)科學(xué)，2023，42（3）：114-126.

［15］郭慶斌，趙建蘋.基于MODIS數(shù)據(jù)的湖南省NDVI時空變化研究（2005～2015年）［J］.湖南生態(tài)科學(xué)學(xué)報，2017，4（2）：20-24.

［16］王震，閆文德，劉曙光，等.基于MODIS數(shù)據(jù)的湖南省2001—2013年植被覆蓋指數(shù)時空變化研究［J］.中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報，2016，36（11）：41-46.