劉逸濱，劉寶元，成 城，張加瓊，陸紹娟

(1.中國科學(xué)院水利部水土保持研究所，黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點(diǎn)室,陜西 楊凌 712100；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點(diǎn)室,陜西 楊凌 712100；4.西北農(nóng)林科技大學(xué)，陜西 楊凌 712100；5.云南大學(xué)國際河流與生態(tài)安全研究院，昆明 650091)

植被覆蓋度(fractional vegetation coverage, FVC)指觀測區(qū)內(nèi)的植被垂直投影面積占觀測區(qū)總面積的百分比，用以表征植物群落在地表覆蓋的狀況。同時(shí)，植被覆蓋也是影響土壤侵蝕、維持生態(tài)環(huán)境良好發(fā)展的關(guān)鍵因素。目前國內(nèi)外已有較多學(xué)者在不同地區(qū)開展了植被覆蓋度的相關(guān)研究，主要包括植被覆蓋度的提取與估算、區(qū)域植被覆蓋度的監(jiān)測與動(dòng)態(tài)變化分析、植被覆蓋度變化的驅(qū)動(dòng)因素、植被覆蓋度與生態(tài)環(huán)境、氣候變化、水土保持間的關(guān)系等方面。對(duì)于植被覆蓋度的獲取，通常采用地表實(shí)測法和遙感測量法。由于植被覆蓋度的空間分異性，地表實(shí)測法具有明顯的尺度局限性，難以在大尺度范圍展開測量，而遙感法則能高效地獲得大尺度范圍內(nèi)精度較高的連續(xù)數(shù)據(jù)。遙感法包括基于植被指數(shù)的估算方法及基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的估算方法。其中，基于植被指數(shù)的估算方法相對(duì)于其他方法來說操作簡單且效率較高，無條件限制，更具有普遍意義。程紅芳等將包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头?、像元模型法在?nèi)的幾種基于植被指數(shù)的植被覆蓋度遙感估算方法進(jìn)行了比較表明，基于植被指數(shù)的像元分解模型法對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)沒有依賴性，可廣泛應(yīng)用，是今后地面統(tǒng)計(jì)測量的發(fā)展方向。

植被覆蓋度及其變化除可以直接反映某區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境的變化之外，還可對(duì)區(qū)域內(nèi)的氣候、水文、生態(tài)等方面起到指示作用。目前，針對(duì)植被覆蓋度時(shí)空變化的研究方法主要包括：遙感影像法、一元線性回歸趨勢線法、Hurst指數(shù)法等方法，大多數(shù)研究基于以上方法對(duì)估算出的植被覆蓋度在時(shí)間序列及空間分布的變化進(jìn)行了分析。此外，由于植被覆蓋度通常受自然、人類活動(dòng)等多方面因素的影響，對(duì)各因素影響程度的定量分析可為生態(tài)環(huán)境治理提供有力依據(jù)。然而，前人對(duì)于植被覆蓋度時(shí)空變化影響因素的研究主要運(yùn)用多元線性回歸分析、相關(guān)性分析等傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法。以上方法未將各因素對(duì)植被覆蓋度在時(shí)間尺度上年際變化的影響與空間尺度上分布變化的影響區(qū)分開，均假設(shè)植被覆蓋度在時(shí)間和空間上與各影響因素之間存在顯著的線性關(guān)系，然而在空間上此類嚴(yán)格的線性關(guān)系可能并不存在，需結(jié)合空間分異性原理解釋空間分布變化的驅(qū)動(dòng)力。地理探測器方法是近年來提出的一種揭示事物背后驅(qū)動(dòng)力的新統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，該方法不以線性假設(shè)為前提，也無需考慮變量之間的共線性，其核心思想是以空間分異性為理論基礎(chǔ)，利用層內(nèi)和層間的方差判斷自變量對(duì)因變量的相對(duì)貢獻(xiàn)以及變量之間的相互關(guān)系。目前已用于疾病因子評(píng)估、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境、氣象、土壤侵蝕等眾多研究領(lǐng)域，該方法也已用于分析我國不同地區(qū)的植被覆蓋度空間變化驅(qū)動(dòng)力。

榆林市位于黃土高原中北部，是黃土高原生態(tài)環(huán)境最為脆弱的地區(qū)之一。由于氣候條件惡劣，且土質(zhì)較為疏松，在降雨頻繁的夏季易發(fā)生水力侵蝕，在多風(fēng)少雨的冬、春季則易發(fā)生風(fēng)力侵蝕，土壤侵蝕與水土流失問題較為嚴(yán)重。自1999年起黃河中上游地區(qū)開始大規(guī)模實(shí)施退耕還林草為主的生態(tài)建設(shè)和保護(hù)工程，植被覆蓋度逐漸增加，水土流失面積逐年減少，明顯改善了黃土高原生態(tài)脆弱區(qū)生態(tài)環(huán)境。盡管已有學(xué)者研究了該地區(qū)植被覆蓋度變化及其驅(qū)動(dòng)因素，然而對(duì)于退耕還林草工程實(shí)施以來不同時(shí)期植被覆蓋度分別在時(shí)間變化和空間分異上受到自然因素或人為因素的影響程度尚不清楚。本文在像元二分法模型計(jì)算榆林市2001—2020年植被覆蓋度的基礎(chǔ)上，利用一元線性回歸法對(duì)退耕還林草工程期間榆林市植被覆蓋度的時(shí)空變化趨勢進(jìn)行了分析，并基于偏相關(guān)分析法和地理探測器方法，分別建立因素體系，對(duì)榆林市植被覆蓋度時(shí)間變化及空間分異的主導(dǎo)因素進(jìn)行了探究。研究還著重對(duì)比分析了退耕還林草工程不同階段植被覆蓋度的變化及其影響因素的差異，其結(jié)果對(duì)榆林市退耕還林草工程的成效評(píng)價(jià)具有重要意義，也可為生態(tài)脆弱區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)、資源可持續(xù)利用及相關(guān)決策提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

榆林市(107°28′E—111°15′E，36°57′N—39°34′ N)地處毛烏素沙漠和黃土高原的交界處，位于陜西省最北部(圖1)，總土地面積為43 578 km，占陜西省土地總面積的21.2%。境內(nèi)地形呈西北高東南低的態(tài)勢，北部為風(fēng)沙草灘區(qū)，東南部為黃土高原丘陵溝壑區(qū)，西南部為梁狀低山丘陵區(qū)。榆林市氣候?qū)儆谂瘻貛Ш蜏貛О敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均氣溫約10 ℃，年平均降水量400 mm左右，年內(nèi)分布極不均勻，主要集中在7，8月。主要土壤類型為風(fēng)砂土、綿砂土、黃綿土等。疏松的土質(zhì)導(dǎo)致該地區(qū)在降雨頻繁的夏季容易發(fā)生土壤水力侵蝕，而在多風(fēng)少雨的冬、春季極易發(fā)生風(fēng)力侵蝕。

圖1 榆林市概況

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文共收集與研究密切相關(guān)的6種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。包括用于計(jì)算植被覆蓋度的NDVI數(shù)據(jù)，用于提取高度、坡度等地形數(shù)據(jù)的DEM數(shù)據(jù)，用于分析植被覆蓋度影響因素的氣象站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)、土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)及累積退耕還林草面積數(shù)據(jù)(表1)。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息及預(yù)處理

1.3 植被覆蓋度計(jì)算

基于植被指數(shù)采用像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度。該方法的原理是通過假設(shè)每個(gè)NDVI像元由純植被和純裸土兩部分組成，每個(gè)像元中有植被覆蓋的面積占比即為該像元的植被覆蓋度(公式(1))。選用2001—2020年植被生長季(4—9月)的NDVI影像，采用最大值合成法(maximum value composite, MVC)消除云層、大氣等外界因素對(duì)遙感數(shù)據(jù)的干擾后，得到各年NDVI值。

(1)

式中：FVC為植被覆蓋度；NDVI為混合像元的植被指數(shù)值；NDVI為純植被土壤像元的植被指數(shù)值；NDVI為純裸土土壤像元的植被指數(shù)值。

根據(jù)MODIS影像數(shù)據(jù)上NDVI的灰度分布，計(jì)算NDVI累積頻率分布曲線，選取累積頻率0.5%和99.5%處的NDVI值分別表示純裸土NDVI和純植被NDVI。

(2)

式中：FVC為植被覆蓋度；NDVI為NDVI最小值；NDVI為NDVI最大值。

1.4 植被覆蓋度變化趨勢分析

采用一元線性回歸方法反映榆林市年植被覆蓋度隨時(shí)間的變化趨勢及其在空間(像元尺度)上的差異。將植被覆蓋度及時(shí)間序列進(jìn)行回歸分析，利用計(jì)算得到一元線性回歸系數(shù)來表示變化趨勢，>0表示植被覆蓋度呈增加趨勢；<0表示植被覆蓋度呈減少趨勢。

(3)

式中：為年均植被覆蓋度與時(shí)間序列回歸系數(shù)，即擬合趨勢斜率；為年份序列；FVC為第年的植被覆蓋度。利用檢驗(yàn)對(duì)變化趨勢進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)值通過<0.05的顯著檢驗(yàn)，認(rèn)為增加(降低)趨勢顯著，當(dāng)值通過<0.01的顯著檢驗(yàn)，則認(rèn)為其增加(降低)趨勢極顯著。將結(jié)果分為不顯著降低(<0，>0.05)、顯著降低(<0，<0.05)、極顯著降低(<0，<0.01)、不顯著增加(>0，>0.05)、顯著增加(>0，<0.05)、極顯著增加(>0，<0.01)6類。

1.5 植被覆蓋度影響因素分析

1.5.1 植被覆蓋度時(shí)間變化的因素分析 采用偏相關(guān)分析法對(duì)影響植被覆蓋度年際變化的因素進(jìn)行分析，偏相關(guān)系數(shù)指在對(duì)其他變量的影響進(jìn)行控制的條件下，衡量多個(gè)變量中某2個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度的指標(biāo)，并利用值檢驗(yàn)其顯著性，計(jì)算公式為：

(4)

式中：·為剔除的影響之后，與之間的偏相關(guān)程度的度量；、、分別是、、兩兩之間的相關(guān)系數(shù)。選取各年4—7月累積降雨量、平均氣溫、平均相對(duì)濕度作為自然因素，累積退耕還林草面積(包括退耕面積和荒山造林面積)代表人為因素(圖2)，利用偏相關(guān)分析榆林市植被覆蓋度年際變化的主導(dǎo)因素。

1.5.2 植被覆蓋度空間分異性分析 采用地理探測器方法的因子探測器和交互探測器分析植被覆蓋度空間分異性的影響因素及因子間的交互效應(yīng)。其中，因子探測器可用于探測屬性(因變量)的空間分異性，以及因素(自變量)對(duì)屬性空間分異的解釋力，其計(jì)算方法為：

(5)

(6)

式(6)中SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和(within sum of squares)和全區(qū)總方差(total sum of squares)。SSW與SST之比越小，植被覆蓋度的空間分異性越顯著。

交互探測器用以識(shí)別不同影響因素(自變量)之間的交互作用。在本研究中，用交互探測器評(píng)估影響因素1和2之間的共同作用對(duì)植被覆蓋度空間分異的解釋力。依據(jù)交互作用結(jié)果的差異，一般可將交互作用分為非線性減弱、單因子非線性減弱、雙因子增強(qiáng)、獨(dú)立和非線性增強(qiáng)5種，交互效果依次遞增。

依據(jù)前人的研究成果，本文選取與植被覆蓋度相關(guān)性較密切的氣象因素(年平均降雨量、年平均氣溫、年平均相對(duì)濕度)、地理因素(坡度、高程、土壤質(zhì)地)和人為因素(土地利用類型)3類7個(gè)因素作為自變量()(圖2)，年均植被覆蓋度作為因變量()，利用地理探測器對(duì)榆林市植被覆蓋度空間分異的主導(dǎo)因素進(jìn)行分析。對(duì)上述數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)際情況，依據(jù)地理探測器的要求，參照王勁峰等提出的數(shù)據(jù)離散化方法，將輸入的自變量()數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為“類”(分級(jí))數(shù)據(jù)，即土地利用方式數(shù)據(jù)和土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)按照原始類別進(jìn)行分類；降雨量數(shù)據(jù)按照15 mm間隔分成6類；坡度按照<10°，10°～20°，20°～30°，30°～40°，40°～50°，>50°分為6類；其余變量均按自然斷點(diǎn)法分為9類。利用ArcGIS 10.2軟件在榆林市區(qū)劃范圍內(nèi)建立1.5 km×1.5 km的漁網(wǎng)方格，最終共劃分19 153個(gè)研究單元，并在每個(gè)研究單元中心設(shè)置樣本點(diǎn)，將植被覆蓋度及各影響因子分類值賦予于創(chuàng)建的樣本點(diǎn)位，導(dǎo)入到地理探測器中運(yùn)行，計(jì)算各因子對(duì)于植被覆蓋度空間分異的解釋力值。

圖2 植被覆蓋度年際變化和空間分異影響因素

2 結(jié)果與分析

2.1 退耕還林草背景下植被覆蓋度的時(shí)空變化特征

2.1.1 植被覆蓋度的時(shí)間變化特征 通過趨勢分析及檢驗(yàn)對(duì)2001—2020年榆林市植被覆蓋度隨時(shí)間變化趨勢的分析發(fā)現(xiàn)，2001—2020年榆林市及各縣區(qū)植被覆蓋度均呈極顯著增加趨勢(=0.011，<0.01)(圖3a、表2)。利用分段線性回歸(PLR)誤差方差最小(<0.05)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)域的植被覆蓋度以2011年為節(jié)點(diǎn)，劃分為2001—2010年和2011—2020年兩階段時(shí)方差最小，進(jìn)而將退耕還林草工程實(shí)施過程劃分為建設(shè)期(2001—2010年)和鞏固期(2011—2020年)2個(gè)階段。結(jié)果表明，在建設(shè)期，榆林市整體植被覆蓋度極顯著增加(=0.013，<0.01)，各縣(區(qū))中除定邊縣、橫山區(qū)外，其余縣(區(qū))植被覆蓋度均呈顯著上升趨勢(<0.05)。在鞏固期，榆林市整體植被覆蓋度增加趨勢不顯著(=0.005，>0.05)，各縣(區(qū))中府谷市、神木市、榆陽區(qū)呈不顯著增加趨勢，清澗縣、子洲縣呈顯著下降趨勢(<0.05)，其余縣(區(qū))植被覆蓋度變化均呈不顯著下降趨勢(圖3b～3m、表2)。

表2 各縣(區(qū))年平均植被覆蓋時(shí)間變化趨勢斜率及顯著性檢驗(yàn)

圖3 榆林市及各縣(區(qū))年平均植被覆蓋度年際變化趨勢

2.1.2 植被覆蓋度空間分布及趨勢特征 榆林市植被覆蓋度空間分布呈由東向西遞減的格局(圖4)，東西差異較大。低值區(qū)主要分布于榆陽區(qū)、神木市、橫山區(qū)、靖邊縣、定邊縣。高值區(qū)主要分布于東南部黃土高原丘陵溝壑區(qū)，這與該區(qū)域是退耕還林草的重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域密切相關(guān)。

圖4 2001-2020年榆林市平均年植被覆蓋度空間分布

2001—2020年榆林市植被覆蓋度在空間上以增加趨勢為主(圖5c)，呈增加趨勢的面積占全區(qū)面積的84.5%，其中呈顯著和極顯著增加的區(qū)域分別占總面積的47.3%和10.5%，主要分布于府谷縣、神木市及東南部黃土高原丘陵溝壑區(qū)域(佳縣、米脂縣、綏德縣、吳堡縣、清澗縣、子洲縣)；呈降低趨勢的區(qū)域占總面積的15.4%，其中顯著降低和極顯著降低面積分別占比1.3%和1.0%，主要分布在榆陽區(qū)、定邊縣、靖邊縣、神木縣西部及城鎮(zhèn)化發(fā)展速度較快的區(qū)域(圖5f)。植被覆蓋度在建設(shè)期和鞏固期均以不顯著增加為主，分別占總面積的47.9%和43.8%(圖5a，圖5b)。在建設(shè)期，呈顯著和極顯著增加面積共占34.2%，主要分布于神木縣、府谷縣和吳堡縣，顯著和極顯著降低面積僅占0.9%，離散分布于城鄉(xiāng)建設(shè)區(qū)(圖5d)；在鞏固期，呈顯著和極顯著增加面積占14.1%，主要分布于府谷縣；呈不顯著降低面積占比較大(35.8%)，主要分布于榆林市中部和東南部(圖5e)。

圖5 2001-2020年榆林市植被覆蓋度變化趨勢及顯著性檢驗(yàn)

2.2 退耕還林草背景下植被覆蓋度影響因素分析

2.2.1 植被覆蓋度年際變化的主導(dǎo)因素 通過植被覆蓋度與各因子在時(shí)間序列上的偏相關(guān)分析及顯著性檢驗(yàn)分析的不同階段植被覆蓋度年際變化的主導(dǎo)因素結(jié)果顯示，不同階段影響植被覆蓋度年際變化的主導(dǎo)因素不同。2001—2020年，榆林市植被覆蓋度年際變化與累積退耕還林草面積動(dòng)態(tài)變化的關(guān)系表現(xiàn)為極顯著相關(guān)(=0.86，<0.01)，與降雨量的動(dòng)態(tài)變化表現(xiàn)為顯著相關(guān)(=0.59，<0.05)，而與氣溫和相對(duì)濕度間的相關(guān)關(guān)系較弱，即人為因素導(dǎo)致的林地面積增多以及降雨量的動(dòng)態(tài)變化是20年來植被覆蓋度年際變化的主要原因。在建設(shè)期，植被覆蓋度年際變化僅與累積退耕還林草面積動(dòng)態(tài)變化表現(xiàn)為顯著相關(guān)(=0.71，<0.05)，與其余因子均表現(xiàn)為不顯著相關(guān)；在鞏固期，植被覆蓋度的年際變化與降雨量的動(dòng)態(tài)變化趨勢較為一致，表現(xiàn)為極顯著相關(guān)(=0.85，<0.01)，而與其他因素間的關(guān)系則較弱(圖6，表3)。

表3 植被覆蓋度與影響因素的偏相關(guān)分析

圖6 不同階段植被覆蓋度與影響因子的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系

2.2.2 植被覆蓋度空間分異的主導(dǎo)因素 通過因子探測器對(duì)不同階段植被覆蓋度空間分異影響因素的發(fā)現(xiàn)，雖然各因子均顯著影響植被覆蓋度的空間變異(<0.05)，但不同階段各因子對(duì)于植被覆蓋度空間分異的解釋力有所差異(圖7)。退耕還林草的20年間，土壤質(zhì)地對(duì)植被覆蓋度空間分異的解釋力最強(qiáng)(=0.253)，土壤是植物生長的基礎(chǔ)條件，土壤質(zhì)地對(duì)植被覆蓋度的分布起到?jīng)Q定性作用。氣象因素中，降雨量(=0.241)占主導(dǎo)地位，其對(duì)植被覆蓋度空間分異的影響力遠(yuǎn)高于溫度和相對(duì)濕度，這與干旱半干旱地區(qū)植被對(duì)水分十分敏感，進(jìn)而影響植被生長相關(guān)。而表征人為因素的土地利用方式(=0.228)對(duì)植被覆蓋度空間分異的解釋力僅次于降雨量和土壤質(zhì)地?？梢?，以人為因素改變土地利用方式的退耕還林工程對(duì)榆林市植被覆蓋度的改善也起到關(guān)鍵作用。在退耕還林草的建設(shè)期，人為作用將部分耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?、草地，植被覆蓋度顯著增大，土地利用方式(=0.231)對(duì)于此階段植被覆蓋度空間分異的解釋力最強(qiáng)，土壤質(zhì)地(=0.214)次之，降雨量(=0.138)位于第3。在鞏固期，植被覆蓋度整體得到明顯提高且趨于穩(wěn)定，但由于降雨地域分配不均，導(dǎo)致依賴水分生長的草地、林地層內(nèi)植被覆蓋度方差變大，因此土地利用方式對(duì)于植被覆蓋度空間分異的解釋力較建設(shè)期下降(=0.203)，土壤質(zhì)地(=0.254)在此階段成為主導(dǎo)因素。

圖7 不同階段植被覆蓋度因子探測器結(jié)果

2.2.3 植被覆蓋度空間分異影響因素的交互作用分析 交互探測器結(jié)果表明，因素對(duì)植被覆蓋度的影響存在明顯的交互效應(yīng)。因子兩兩交互后對(duì)植被覆蓋度的影響均為增強(qiáng)，表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)，其中非線性增強(qiáng)效果大于雙因子增強(qiáng)。不同階段植被覆蓋度的主導(dǎo)交互作用存在差異(表4)：2001—2020年，各因子兩兩交互后均表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)，即兩兩因子的交互作用均大于單因子對(duì)植被覆蓋度的影響力，說明各因素對(duì)于植被覆蓋度的影響不是相互獨(dú)立的，而是協(xié)同發(fā)生的。在建設(shè)期，降雨量與溫度(=0.262)、坡度(=0.246)的兩兩交互作用表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)，其余因子兩兩交互均表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)，溫度和坡度單因子對(duì)于植被覆蓋度的影響較小，但與降雨量結(jié)合后解釋力值大于二者相加，說明溫度因子和坡度因子對(duì)植被覆蓋度空間分布的影響與其他因子相互作用后才能體現(xiàn)出來。在鞏固期，降雨量與土壤質(zhì)地(=0.446)、降雨量與土地利用方式(=0.387)的交互作用表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)，其余因子兩兩交互表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)。即降雨量與土壤質(zhì)地和土地利用方式的交互作用對(duì)于鞏固期植被覆蓋空間分布的影響更強(qiáng)。

表4 交互探測器結(jié)果

3 討 論

退耕還林草工程作為世界十大林業(yè)生態(tài)工程之一為黃土高原生態(tài)恢復(fù)及水土流失治理做出了巨大貢獻(xiàn)。以榆林市為代表的黃土高原生態(tài)脆弱區(qū)植被覆蓋變化更敏感，利于揭示退耕還林草工程對(duì)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)的影響。本文基于Modis數(shù)據(jù)對(duì)2001—2020年植被覆蓋度時(shí)空變化的分析顯示，在時(shí)間尺度上，榆林市植被覆蓋度呈顯著上升趨勢，年際變化主導(dǎo)因素為累積退耕還林草面積占比和降水量的動(dòng)態(tài)變化。退耕還林草工程的大力實(shí)施是植被覆蓋度增加的主要驅(qū)動(dòng)力。榆林市地處干旱半干旱區(qū)，年平均降水量約400 mm，水分條件也是制約該地區(qū)植物生產(chǎn)力重要的影響因素之一，植物生長對(duì)水分極為敏感，因此植被覆蓋度與降水量隨時(shí)間的變化趨勢較為一致。這與前人研究影響黃土高原植被生長的氣象因素的研究結(jié)果一致。在空間尺度上，榆林市植被覆蓋度呈增加趨勢的區(qū)域主要分布于東部，植被覆蓋度呈減少趨勢的植被主要分布于北部西側(cè)和西部北側(cè)。利用地理探測器方法進(jìn)行空間異質(zhì)性分析得出，2001—2020年榆林市植被覆蓋度的空間分異與土壤質(zhì)地、降水量、土地利用方式密切相關(guān)。其中，土壤質(zhì)地是決定植被覆蓋度空間分布的關(guān)鍵性因素。榆林市土壤質(zhì)地在東部及南部的分布主要以壤土為主，而北部西側(cè)及西部絕大部分位于毛烏素沙地境內(nèi)(圖8)，主要分布為砂粒含量>85%的砂土。2種土壤在養(yǎng)分含量、持水性、土壤機(jī)械組成和團(tuán)聚體含量等方面均存在明顯差異。因此，盡管退耕還林草20年來此區(qū)域植被覆蓋水平有一定改善，但該區(qū)域的植被覆蓋水平整體仍較低。此外，由于降雨對(duì)于半干旱地區(qū)植被生長極其有利，因此降雨量的空間分異很大程度上也決定了植被覆蓋度的空間分異(圖9)。退耕還林草工程的實(shí)施使得榆林市土地利用結(jié)構(gòu)由原來的耕地及未利用地轉(zhuǎn)化為林地及草地，減少坡耕地的水土流失現(xiàn)象，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了植被覆蓋度的顯著增加。因此在今后開展植被恢復(fù)實(shí)踐中應(yīng)充分考慮植被分布的空間異質(zhì)性和主要影響因素之間的交互作用，不同生態(tài)地理區(qū)域需要進(jìn)行因地適宜的植被恢復(fù)建設(shè)。例如，在植被覆蓋較差的區(qū)域應(yīng)制定合理的水土保持措施，減少人為干擾，在考慮土壤條件、水熱條件的情況下，按照宜草則草、宜灌則灌的原則進(jìn)行植被恢復(fù)建設(shè)；在植被覆蓋度相對(duì)較好的區(qū)域，則應(yīng)在保證現(xiàn)有植物正常繁衍的前提下增加植物種類和生物多樣性。

圖8 榆林市土壤質(zhì)地空間分布

圖9 榆林市平均年降水量空間分布

基于PLR誤差方差最小判斷時(shí)間節(jié)點(diǎn)劃分的退耕還林草工程不同階段與李世東提出的階段劃分結(jié)果一致。鞏固期和建設(shè)期的植被覆蓋度變化趨勢及其影響因素分析顯示，不同時(shí)期植被覆蓋度變化的影響因素及因子交互作用均不同：在建設(shè)期，時(shí)間尺度上植被覆蓋度的年際變化與氣象因素的相關(guān)性較弱，而與累積退耕還林草面積變化的關(guān)系顯著相關(guān)；空間尺度上土地利用方式也在建設(shè)期是影響植被覆蓋空間分異的主要因素，表明建設(shè)期退耕還林草工程改變土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)增加林草地面積貢獻(xiàn)巨大(圖10)。對(duì)比建設(shè)期和鞏固期主導(dǎo)因素的差異，明顯可見建設(shè)期人為因素對(duì)于植被覆蓋度的影響也更為顯著，這與建設(shè)期強(qiáng)度較高的人力和物力投入極大的削弱了氣象因素的相對(duì)影響力直接相關(guān)。在鞏固期，退耕還林草的主要任務(wù)為林地管護(hù)及小面積退耕，盡管植被覆蓋度的增加速率沒有建設(shè)期大，但植被覆蓋水平有了明顯提高，此時(shí)植被覆蓋水平已穩(wěn)定向好，植被生長需要良好的水熱環(huán)境以及養(yǎng)分維持，因此在鞏固期，降水量的動(dòng)態(tài)變化主要決定了植被覆蓋度的年際變化，而土壤質(zhì)地則主要決定了植被覆蓋度的空間分異規(guī)律。因子交互作用方面，在建設(shè)期，降水量與坡度和溫度的交互作用表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。首先，由于退耕還林草工程主要集中于榆林市東部的丘陵溝壑區(qū)，重點(diǎn)在于>25°坡耕地的退耕，加上降水量在東部分布較多，因此退耕還林草工程實(shí)施后，導(dǎo)致以榆林市東部為代表性的區(qū)域植被覆蓋度增加顯著，故降水量和坡度的交互作用對(duì)于植被覆蓋度的空間分異的影響明顯強(qiáng)于單因子。

圖10 2000年、2010年、2020年榆林市土地利用方式空間分布

其次，水熱條件對(duì)于植被的生理生態(tài)過程以及物質(zhì)能量的積累與分配也會(huì)產(chǎn)生巨大影響，因此在退耕還林草植被大量生長的建設(shè)期，降水量與溫度的交互作用對(duì)于植被覆蓋度空間分異的影響也較大。在鞏固期，降水量與土壤質(zhì)地和土地利用方式的交互作用表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。此階段植被覆蓋格局已較為穩(wěn)定，由于榆林市降雨主要集中于7，8月，且以暴雨形式為主，故在植被覆蓋較為稀疏地域或無植被覆蓋的土地，土壤質(zhì)地較差，極易發(fā)生土壤水力侵蝕，水土流失現(xiàn)象加?。蝗欢鴮?duì)于植被分布較好的林地或草地，其土壤團(tuán)聚體含量較高，在利于水土保持的同時(shí)促進(jìn)植被的生長。

本文基于地理探測器方法對(duì)榆林市植被覆蓋度空間分異的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行探究，將量化難度較大的類型變量(土壤質(zhì)地、土地利用方式)納入因素分析中，并考慮因素間的交互作用。因此該方法可準(zhǔn)確量化多因素影響的植被覆蓋度，從而為生態(tài)恢復(fù)措施的精準(zhǔn)實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)。具體而言，若降水量與土壤質(zhì)地和坡度之間存在較強(qiáng)的交互作用，則當(dāng)降水量為關(guān)鍵因素時(shí)，選擇土壤質(zhì)地和地貌類型良好的區(qū)域?qū)τ谥脖换謴?fù)至關(guān)重要。此外本研究雖采用地理探測器方法分析了氣象因素、地理因素、人為因素對(duì)植被覆蓋度的影響，但尚未系統(tǒng)的考慮所有影響因子，如人口密度、地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展等社會(huì)經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)。若今后的研究中能制定出一套綜合的評(píng)判指標(biāo)體系，則能對(duì)該區(qū)域或類似區(qū)域的植被恢復(fù)實(shí)踐起到更準(zhǔn)確、全面的指示作用。

退耕還林草工程的實(shí)施極大地改善了以榆林市為代表的黃土高原生態(tài)脆弱區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況，植被覆蓋水平在工程實(shí)施的20年來明顯提升，呈現(xiàn)出土壤侵蝕強(qiáng)度降低，生態(tài)服務(wù)價(jià)值升高的趨勢，取得明顯的水土保持效益。即合理的植被恢復(fù)建設(shè)是水土流失治理的有效措施，也是改善生態(tài)環(huán)境的必要手段。此外，在植被恢復(fù)建設(shè)中也應(yīng)注意因地適宜，對(duì)于>25°的耕地應(yīng)嚴(yán)格推進(jìn)退耕還林草的實(shí)施，對(duì)于<25°的耕地應(yīng)著重改善土壤質(zhì)量，提高保水保肥性能，進(jìn)而提升耕地利用效率。盡管退耕還林草20年來榆林市植被覆蓋度整體呈上升趨勢，但研究發(fā)現(xiàn)，榆林市退耕還林草鞏固期較建設(shè)期植被覆蓋度呈降低趨勢的面積增多，這可能與干旱的氣候和大面積的森林種植相關(guān)，因?yàn)榍叭搜芯空J(rèn)為，黃土高原的退耕還林草工程、三北防護(hù)林等大規(guī)模植被恢復(fù)工程造成區(qū)域耗水量、蒸散量增大，進(jìn)而影響區(qū)域水文平衡。因此，后期對(duì)于植被的管護(hù)和鞏固需加強(qiáng)前期實(shí)施方案合理的論證，如節(jié)水抗旱樹種的選擇、造林密度的調(diào)整、水資源承載能力的估算等，以保證植被恢復(fù)的可持續(xù)，尤其是對(duì)于黃土高原生態(tài)脆弱區(qū)的植被恢復(fù)策略需要深入探究。

4 結(jié) 論

(1)2001—2020年榆林市植被覆蓋度隨時(shí)間變化明顯，整體呈顯著增加趨勢(S=0.011，<0.01)。建設(shè)期榆林市整體植被覆蓋度顯著增加(=0.013，<0.01)，而鞏固期增加趨勢不顯著(=0.005，>0.05)。

(2)2001—2020年榆林市植被覆蓋度空間分布表現(xiàn)為呈由東向西遞減的格局，高值區(qū)主要分布于東南部黃土高原丘陵溝壑區(qū)，這與該區(qū)域是退耕還林草的重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域密切相關(guān)。榆林市各縣(區(qū))植被覆蓋度整體以增長趨勢為主，呈增加趨勢的面積共占比為84.5%，主要分布于榆林市東部，呈降低趨勢的區(qū)域占總面積的15.4%，主要分布在榆陽區(qū)、定邊縣、靖邊縣、神木市西部及城鎮(zhèn)化發(fā)展速度較快的區(qū)域。建設(shè)期呈增加趨勢面積占比(82.1%)明顯多于鞏固期(58.0%)。

(3)2001—2020年累積退耕還林草面積和降水量的動(dòng)態(tài)變化對(duì)植被覆蓋度年際變化影響較大。在建設(shè)期，累積退耕還林草面積的動(dòng)態(tài)變化為影響植被覆蓋度年際變化的主要因素，而在鞏固期降水量的動(dòng)態(tài)變化則與植被覆蓋度年際變化關(guān)系較為一致。

(4)2001—2020年影響植被覆蓋度空間分異的主要因素為土壤質(zhì)地和降水量。在建設(shè)期土地利用方式和土壤質(zhì)地主要解釋了植被覆蓋度空間分異，在鞏固期僅為土壤質(zhì)地；其次，兩兩因素的交互作用對(duì)于植被覆蓋度的影響均存在明顯的增強(qiáng)型交互作用。