藺星娜，牛健植，賈京偉，駱紫藤，杜 捷，2

植被作為聯(lián)系土壤、大氣和水分的自然紐帶［1］，對土壤侵蝕的防治、水資源的調節(jié)、水質的改善、區(qū)域小氣候的改善及水土保持功能的發(fā)揮具有十分重要的作用;因此，對植被進行動態(tài)監(jiān)測，并分析其覆蓋度變化及影響因素，已經成為全球變化研究的一個重要領域［2-5］。歸一化植被指數(shù)(Normal Difference Vegetation Index，NDVI)能夠廣泛應用于植被覆蓋監(jiān)測、土地覆蓋分類和作物估產等眾多研究領域［6］，與植被分布密度成線性相關，是評估地表植被覆蓋和生長狀況的一個簡單、有效的度量參數(shù)［7］。目前常用的 NDVI系列數(shù)據(jù)包括 NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)(分辨率為8 km×8 km)、EOS/MODIS數(shù)據(jù)(分辨率為1 km×1 km)，以及SPOT Vegetation NDVI數(shù)據(jù)(分辨率為1 km ×1 km)［8］。與其他數(shù)據(jù)相比，SPOT Vegetation數(shù)據(jù)具有空間分辨率較高、剔除了強水汽吸收帶等優(yōu)勢，廣泛應用于植被變化監(jiān)測。

植被覆蓋變化是氣候和人類活動共同作用的結果［9］。其中:降水和溫度通過影響植物光合作用、呼吸作用及土壤有機碳分解等影響植物生長和分布，導致植被覆蓋度變化;人類活動通過改變土地利用狀況，直接改變生態(tài)系統(tǒng)的類型、結構和功能［10］以及植樹造林等活動，從而改變植被覆蓋度。目前，國內外采用遙感手段，動態(tài)監(jiān)測植被變化，并大量研究植被變化與氣候因子及人類活動的關系，認為植被覆蓋度與氣溫、降水有很強的相關關系，氣溫越高，降水量越大，植被覆蓋度越大，植被覆蓋度對氣溫與降水量的響應有很強的季節(jié)性;同時發(fā)現(xiàn)，月植被覆蓋度對月平均降水量的響應普遍滯后1個月［11-14］;土地利用類型之間的轉化對不同等級植被覆蓋度的變化有很大影響，且植被覆蓋度的變化在不同研究地對土地利用的響應程度不同［15-18］。還有學者認為，土地利用的變化較氣候變化更容易影響植被覆蓋度［10］;還有研究者采用殘差法［19］、修正NDVI法［20］、主成分分析［21］、因子分析及降水利用率(RUE)［22］及 NDVI與 RUE 相結合［23］等方法，剔除氣候對植被變化的影響，進而研究人類活動對植被變化的影響。其中，NDVI與RUE相結合的方法，可以剔除降雨量變化對植被覆蓋變化的影響，判斷人類活動對地表的干擾程度排［23］。

清水河流域位于河北省張家口市，主要分布于崇禮縣，作為2022年冬奧會的主辦地區(qū)之一，區(qū)域水土資源的有效利用、植物資源景觀生態(tài)功能的高效發(fā)揮，將會保證冬奧會成功舉辦;但該區(qū)域面臨土少石多，水資源匱乏，西溝區(qū)域土壤侵蝕嚴重，植被亟待恢復等重要問題。因此，研究植被覆蓋度的時空變化特征及其影響因子，對當?shù)刂脖唤ㄔO及水土保持工作的繼續(xù)開展有著十分重要的意義。筆者通過遙感技術，研究清水河流域多年植被覆蓋度的時空動態(tài)變化，結合NDVI與RUE的變化趨勢，分析其驅動因子，為該地區(qū)植被恢復、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定、景觀功能完善提供科學依據(jù)和決策服務。

1 研究區(qū)概況

清水河上游流域位于 E 114°47'～115°31'，N 40°49'～41°16'，地處河北省張家口市大境門外的紅旗橋斷面以上，包括橋西區(qū)的部分區(qū)域小西溝和崇禮縣大部分區(qū)域，面積 2 095 km2［24］;屬于壩上壩下過渡型山區(qū)，海拔813～2 174 m，東西差異顯著;屬于東亞大陸性季風氣候，中溫帶亞干旱區(qū)，干旱指數(shù)為2.5～3.0，年平均降水量488 mm。土壤類型主要是棕壤土與褐土;其中，棕壤土主要分布在流域北半部，土質較好，褐土主要分布在流域南部，沿河兩岸土壤主要為草甸土［25］。研究區(qū)位置如圖1。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig．1 Location of Study Area

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

1999—2015年，研究區(qū)的NDVI數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http:∥www．resdc．cn/)“中國長時間序列1 km植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)集”，該數(shù)據(jù)集是基于SPOT-Vegetation 1 km每10天合成的最大化NDVI，利用最大值合成法 MVC(Maximun Value Composites)，進一步合成的中國1 km、每年12個月份的植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，筆者利用1999—2015年共17年12個月份的植被指數(shù)數(shù)據(jù)，應用ArcGIS軟件平臺，計算得出該研究區(qū)1999—2015年每年的年最大植被指數(shù)，該指數(shù)可反映當年地表植被生長最好的狀況［26］。氣象數(shù)據(jù)是基于全國2 400多個氣象站點日觀測數(shù)據(jù)，通過整理、計算和空間插值處理生成，并裁剪所得，空間分辨率為1 km×1 km。土地覆蓋數(shù)據(jù)來源于中國1∶10萬比例尺土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)是以各期Landsat TM/ETM遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過人工目視解譯生成。

RUE是指地面凈初級生產力(ANPP)與降水量(P)之間的比值。大量研究表明，NDVI與ANPP之間存在很好的線性關系［23］，筆者研究利用年累計NDVI(∑ NDVI)計算 RUE，即 RUE= ∑ NDVI/P，從而獲得1999—2015年的RUE柵格圖。

2.2 數(shù)據(jù)分析方法

2.2.1 趨勢分析 一元線性回歸分析可以在每個像元的基礎上，模擬1999—2015年間，研究區(qū)各年份NDVI、RUE的變化趨勢，進而可以反映研究區(qū)的植被隨時間的變化規(guī)律，其計算公式［6，21］如下:式中:S為像元NDVI、RUE的回歸斜率值，可表示NDVI、RUE在研究期間的總體變化趨勢;n為NDVI、RUE的年跨度，此處n=17;Ni代表第i年最大NDVI或RUE值。S＞0，表示 NDVI、RUE隨時間變化呈上升趨勢，且S越大，表示上升趨勢越明顯［6］;反之，表示 NDVI、RUE 隨時間變化呈下降趨勢。

趨勢相關系數(shù)可以定量給出某種要素隨時間序列的升降程度，當趨勢相關系數(shù)＞0時，表示該要素在時間序列上，有線性增加的趨勢;反之，表示有線性下降趨勢。趨勢相關系數(shù)的計算公式如下:

式中:r為NDVI、RUE隨時間的趨勢相關系數(shù);Yi為第i年的年份;Y和N分別為Y和N的多年平均值。

趨勢顯著性檢驗，用于檢驗某種趨勢是否有意義，其顯著性僅代表趨勢性變化置信程度的高低，與變化快慢無關［21］，其計算公式［27］為

2.2.2 偏相關分析 偏相關分析是指當2個變量同時與第3個變量相關時，可將第3個變量的影響剔除，只分析另外2個變量之間的相關性［6，21］。計算偏相關系數(shù)前，需要計算相關系數(shù)，計算公式如下:

式中:rxy為變量x和y的相關系數(shù);x和y分別為x和y的均值。

偏相關系數(shù)計算公式如下:

式中:rxy，z為變量z固定后，變量x和y的偏相關系數(shù)，即為剔除 z的影響后，x、y 的相關性;rxy、rxz、ryz分別表示變量x與變量y、變量x與變量z、變量y與變量z的相關系數(shù)。

偏相關系數(shù)的顯著性檢驗，采用t檢驗法，其統(tǒng)計量公式為

式中m為自由度個數(shù)，此處m=2。

3 結果與分析

3.1 張家口清水河上游流域NDVI的時空變化

3.1.1 植被年際變化 圖2顯示，1999—2015年清水河流域的NDVI值在0.3～0.9之間，且NDVI在研究年限內不斷波動，并呈上升趨勢，其變化趨勢與海河流域NDVI的變化趨勢相一致［6］，說明研究區(qū)在近17年植被有所改善。不同土地利用類型之間的NDVI隨年份的波動趨勢基本相同，其中灘地、疏林地、城鎮(zhèn)及農村的波動幅度較大。主要原因在于這3類土地利用類型主要為人類的活動區(qū)域，且具有植被類型較單一［28］、分布較零散［29］的特點。不同土地利用之間NDVI值從大到小依次為疏林地、有林地、灌木林地、草地、旱地、城鎮(zhèn)及農村、灘地。

圖2 1999—2015年研究區(qū)植被指數(shù)NDVI的年際變化Fig．2 Change of NDVI of the study area in 1999—2015

3.1.2 植被空間分布 研究區(qū)1999—2015年平均植被指數(shù)NDVI的空間分布見圖3?？梢缘贸銮逅由嫌瘟饔蛑脖桓采w有很強的分布特征，植被覆蓋自東向西逐漸降低，東溝流域的植被明顯好于西溝植被，且溝道處的植被覆蓋較低。造成該分布的主要原因為:研究區(qū)降水量空間變化大(圖4)，降水量為366～582 mm，降水量自東向西逐漸減少，溝道的降水量明顯少于周圍地區(qū);同時，研究區(qū)西溝的主要土地利用類型為灌木林地和旱地，旱地及城鎮(zhèn)、農村主要分布在溝道處(圖5)，故研究區(qū)NDVI空間分布差異明顯。

3.1.3 植被時空變化 通過對研究區(qū)域的像元進行趨勢分析，得到清水河上游流域近17年NDVI的空間變化趨勢(圖6)。根據(jù)趨勢顯著性檢驗及等間距法，對研究區(qū)各像元的回歸斜率進行分類，可將研究區(qū)分為:明顯退化、無顯著變化、輕度改善、中度改善和明顯改善5類，具體分類標準如表1。結果表明，清水河上游流域85%為植被改善區(qū)。其中:8.5%為明顯改善區(qū)，主要分布于崇禮縣高家營鎮(zhèn)西溝部分、石嘴子鄉(xiāng)以及紅旗營鄉(xiāng)的草地、旱地及灌木林地;71.6%為中度改善區(qū)，主要分布于西溝流域、正溝流域以及東溝上游區(qū)域;研究區(qū)的明顯退化區(qū)位于崇禮縣城周邊。

3.2 植被變化的氣候驅動力分析

圖3 研究區(qū)年均NDVI的空間分布Fig．3 Spatial distribution of annual NDVI in the study area

圖4 研究區(qū)年均降水量的空間分布Fig．4 Spatial distribution of annual precipitation in the study area

圖5 研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖Fig．5 Land use map of the study area

在中國北方地區(qū)，植被覆蓋度在很大程度上受到氣候條件的影響。其中，降水和氣溫是影響植被生長的2個重要氣候因子，通過對比1999—2015年研究區(qū)整體NDVI與年降水量、年平均氣溫的變化趨勢，可以得出研究區(qū)整體的NDVI與年降水量的波動趨勢完全相同，年降水量降低，NDVI降低(圖7和圖8)。

通過對1999—2015年研究區(qū)各像元的NDVI與年降水量、年平均氣溫進行偏相關性分析發(fā)現(xiàn)，1999—2015年研究區(qū)NDVI與年降水量的偏相關系數(shù)為0.335±0.073，其中，顯著相關(P＞0.05)只占1.36%，NDVI與年平均氣溫的偏相關系數(shù)為0.055±0.101，均不顯著相關(P＜0.05)。研究表明，研究區(qū)1999—2015年植被變化的主要驅動因子，并不是氣候因子。

圖6 1999—2015年研究區(qū)NDVI變化格局Fig．6 Spatial distribution of NDVI change in thestudy area from 1999 to 2015

表1 1999—2015年研究區(qū)植被變化趨勢分類標準Tab．1 Classification standard for NDVI changes in the study area from 1999 to 2015

圖7 1999—2015年研究區(qū)NDVI與年降水量的變化Fig．7 Changes of annual precipitation and NDVI of the study area in 1999—2015

3.3 植被變化的人為驅動力分析

筆者結合RUE與NDVI的變化趨勢，研究人類活動對研究區(qū)植被覆蓋的干擾程度。根據(jù)李輝霞等［23］分類標準，可將清水河上游流域人類干擾強度分為6類:強度負向干擾、輕度負向干擾、無明顯人為干擾、輕度正向干擾、中度正向干擾及強度正向干擾。圖9顯示，研究區(qū)69%屬于中度正向干擾區(qū)，16%屬于強度正向干擾區(qū)域，14%屬于無明顯人為干擾區(qū)。

圖8 1999—2015年研究區(qū)NDVI與年平均氣溫之間的變化Fig．8 Changes of annual average temperature and vegetation value of study area in 1999—2015

圖9 1999—2015年研究區(qū)人類活動強度分區(qū)圖Fig．9 Results of human activity intensity assessment of the study area in 1999—2015

通過對比研究區(qū)NDVI變化格局(圖6)與人類活動強度分區(qū)(圖9)，得出研究區(qū)NDVI明顯退化區(qū)與人類強度負向干擾區(qū)一致，NDVI無顯著變化區(qū)由人類活動輕度負向干擾區(qū)及無明顯人為干擾區(qū)組成，NDVI明顯改善區(qū)88%為人類活動強度正向干擾區(qū)，人類活動中度正向干擾區(qū)的NDVI大部分表現(xiàn)為輕度改善及中度改善。

研究表明，1999—2015年研究區(qū)NDVI變化主要受人類活動的干擾，且人類活動對研究區(qū)植被改善起到很大的促進作用。自1999年，退耕還林工程配套荒山荒地造林工程、張家口塞北林場建設工程、城鄉(xiāng)綠化工程、新民居“百村綠化”工程和“雙百里”綠化工程在研究區(qū)相繼開展，2010年起，京津冀風沙治理工程、清水河上游綜合治理工程、頭道營至多樂美地公路沿線綠化工程、退耕還林補植補造工程及之后的奧運綠化工程等的實施，對清水河上游流域進行全覆蓋式的植被改善。西溝高家營鎮(zhèn)、石嘴子鄉(xiāng)和驛馬圖鄉(xiāng)的植被條件較差，水土流失嚴重［30，31］，故 該區(qū)域為當 地水 土保 持的 重 點 治 理區(qū)［30］，經封山育林、人工造林后，植被明顯改善;同時，崇禮縣城的開發(fā)建設，使得縣城周圍的旱地植被明顯退化。在研究區(qū)人為中度正向干擾區(qū)，東溝下游部分主要為有林地、灌木林地和草地，且植被生長較好［29］:因此，在人類的中度干擾下，該區(qū)植被表現(xiàn)為輕度改善，而其他區(qū)域在人類的中度干擾下，表現(xiàn)為中度改善。

4 結論與討論

清水河上游流域植被從東向西逐漸減少，且溝道處植被明顯比周圍植被差。主要原因在于研究區(qū)的降水量從東南向西北逐漸減少，且西溝海拔明顯低于東溝，而旱地主要分布在地勢較低，且平緩的溝道處。

1999—2015年，清水河上游流域的植被不斷波動，并呈現(xiàn)上升趨勢，通過分析研究區(qū)NDVI與年降水量、年平均氣溫的變化，得出該區(qū)植被的波動主要受年降水量波動的影響;通過分析研究區(qū)各像元1999—2015年NDVI與年降水量、年平均氣溫的偏相關性，得出該區(qū)NDVI與年降水量、年平均氣溫均無顯著偏相關性，主要原因在于該區(qū)NDVI在研究年限內的變化，主要由人類活動干擾造成。

1999—2015年，清水河上游流域85%的區(qū)域為人為正向干擾區(qū)，說明在國家實施退耕還林、京津冀風沙源治理之后，研究區(qū)進行大面積的植樹造林及封山保護，從而使得研究區(qū)85%的區(qū)域植被顯著改善。在人類正向干擾作用下，植被改善后的研究區(qū)依然呈現(xiàn)東溝植被好于西溝，說明氣候因子依然是限制研究區(qū)植被空間分布的條件。

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