李浩然，何永寧，劉子菁，楊潤(rùn)達(dá)，徐楚忠，周兆丁

（1.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇南京 210044；2.博羅縣氣象局，廣東惠州 516000；3.廣州氣象衛(wèi)星地面站，廣東廣州 510630）

自20世紀(jì)70年代以來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境日益惡化，生態(tài)問(wèn)題已成為人類(lèi)高度關(guān)注的一項(xiàng)重大戰(zhàn)略問(wèn)題。植被作為土地生態(tài)系統(tǒng)的主體，其生長(zhǎng)狀況和分布特征嚴(yán)格受環(huán)境制約，能夠敏銳反映出大氣、水、土壤等成分的變化［1］。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在全球尺度、國(guó)家尺度和區(qū)域尺度開(kāi)展了植被綠度變化及其與氣候因素的相關(guān)關(guān)系研究，結(jié)果表明植被綠度對(duì)氣溫、降水和日照較為敏感［2］。與此同時(shí)，越來(lái)越多證據(jù)表明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被綠度變化的作用不容忽視，甚至可能是主要影響因素［3］。

城市群作為21世紀(jì)城市化發(fā)展的主要特征，受氣候變化和劇烈人類(lèi)活動(dòng)的共同影響，其植被正在發(fā)生顯著變化。然而以往研究主要關(guān)注人類(lèi)活動(dòng)相對(duì)薄弱地區(qū)植被動(dòng)態(tài)變化及其與氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的關(guān)系。珠三角是我國(guó)3個(gè)特大城市群之一，隨著城市化的迅猛發(fā)展，植被覆蓋情況發(fā)生了巨大變化［4］。已有研究探討了珠三角地區(qū)利用歸一化植被指數(shù)（NDVI）變化及其與氣象因子的關(guān)系，但并未量化人類(lèi)活動(dòng)干擾對(duì)珠三角地區(qū)植被的影響。因此，本研究利用NDVI殘差趨勢(shì)分析、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和干擾指數(shù)（MGDI）3種方法，定量化研究人類(lèi)活動(dòng)的影響下珠三角地區(qū)植被的動(dòng)態(tài)變化特征，為珠三角地區(qū)的環(huán)境保護(hù)和城市化管理提供科學(xué)分析。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

珠江三角洲位于廣東省中南部，屬于亞熱帶海洋季風(fēng)氣候，年平均溫度19～23℃，年降雨量在1 300～2 500 mm之間［5］。地形北高南低，以平原、山地、丘陵為主，區(qū)域內(nèi)植被大多為常綠闊葉林、灌叢和草坡，以及人工種植的甘蔗、水稻等植被?？偯娣e約為55 370 km2。珠三角作為中國(guó)市場(chǎng)化程度最高、最具經(jīng)濟(jì)活力的地區(qū)之一，引領(lǐng)著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展［6］。

本研究主要基于遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：／／data.cma.cn），為了更精確地反映植被綠度變化，選取植被生長(zhǎng)季（4—10月）作為研究時(shí)段，時(shí)間跨度為2000至2020年，選取珠三角地區(qū)29個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站。植被綠度采用MODISNDVI數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)航空航天局戈達(dá)德航天中心的MOD13A3產(chǎn)品（https：／／ladsweb.mod aps.eosdis.nasa.gov／），該數(shù)據(jù)為采用最大值合成法得到的月產(chǎn)品，空間分辨率為1 km，投影方式為正弦投影；土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)（www.webmap.cn）；人口數(shù)據(jù)、道路、村莊、河網(wǎng)等要素來(lái)源于地理監(jiān)測(cè)云平臺(tái)（http：／／www.dsac.cn／）。

2 研究方法

本研究采用一元線性回歸計(jì)算生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)，其優(yōu)點(diǎn)為減少極端數(shù)據(jù)造成的影響［7］；采用殘差分析法研究人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被的影響，該方法可以分離人類(lèi)活動(dòng)和氣候?qū)DVI的影響并進(jìn)行定量分析［8］；利用全球干擾指數(shù)可以直觀表現(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)在珠三角地區(qū)的影響程度［9］；冗余分析可以表現(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)影響因子與植被的相關(guān)性［10］。

其中，slope為生長(zhǎng)季NDVI與時(shí)間變量擬合的一元線性回歸方程的斜率。

其中，NDVIcc和NDVIobs分別表示基于回歸模型的NDVI預(yù)測(cè)值和基于遙感影像的NDVI觀測(cè)值；a、b、c、d、e為模型參數(shù)；t（氣溫）、S（日照）、R（降水量）和N（VPD）分別表示生長(zhǎng)季平均氣溫（℃）、累計(jì)日照時(shí)數(shù)（h）、累計(jì)降水量（mm）和平均飽和水汽壓差（kPa）。

其中，DIi是第i年干擾指數(shù)的值；LSTimax是第i年年平均最大8 d連續(xù)地表溫度（℃）；NDVIimax是第i年年最大30 d NDVI；LSTmax是前i-1年中LST的最大值（℃）；NDVImax是前i-1年中的NDVI最大年平均值（℃）。

基于表1數(shù)據(jù)，采用逐步回歸計(jì)算方法建立模型，分析珠三角地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)干擾因素與NDVI趨勢(shì)之間的相關(guān)性。

表1 人類(lèi)活動(dòng)干擾指標(biāo)分析處理方法

3 結(jié)果與分析

3.1 基于NDVI的植被動(dòng)態(tài)變化

2000—2020年珠三角地區(qū)生長(zhǎng)季NDVI整體呈增加趨勢(shì)，但不同區(qū)域NDVI年際變化趨勢(shì)差異較大（圖1a）。其中，生長(zhǎng)季NDVI表現(xiàn)出減小趨勢(shì)的區(qū)域主要集中在中山、佛山、東莞、珠海及其周邊地區(qū)，且以輕微抑制為主；珠三角地區(qū)的NDVI呈增加趨勢(shì)的面積占比為86.31%，其中極顯著增加占比為61.6%，主要分布于珠三角地區(qū)的北部、東部及西部的邊緣地區(qū)；極顯著減少占比為3.89%，主要集中在廣州、佛山、中山、珠海等經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)（圖1b）。

圖1 2000—2020年珠三角地區(qū)生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)空間分布（a）及顯著性檢驗(yàn)（b）

分析珠三角地區(qū)NDVI的殘差斜率，發(fā)現(xiàn)2011—2020年NDVI殘差斜率（圖2b）明顯大于2000—2010年NDIV殘差斜率（圖2a），表明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被的影響在增強(qiáng)。2000—2010年人類(lèi)活動(dòng)影響增強(qiáng)的區(qū)域主要集中在西部地區(qū)，人類(lèi)活動(dòng)影響減弱的區(qū)域則集中在中部地區(qū)；2010—2020年人類(lèi)活動(dòng)影響增強(qiáng)的區(qū)域擴(kuò)散到整個(gè)珠三角的邊緣地區(qū)，減弱區(qū)域雖然依舊集中在中部地區(qū)，但減少幅度明顯小于2000—2010年，結(jié)合圖1發(fā)現(xiàn)，珠三角地區(qū)2000—2020年人類(lèi)活動(dòng)影響表現(xiàn)為增強(qiáng)的區(qū)域，植被綠度也表現(xiàn)為增加；而人類(lèi)活動(dòng)影響表現(xiàn)為減弱的區(qū)域，植被綠度也在減弱，兩者在空間分布上一致。

圖2 2000—2020年珠三角地區(qū)生長(zhǎng)季NDVI殘差時(shí)空分布

3.2 基于土地利用植被變化

2000—2020年珠三角地區(qū)土地利用類(lèi)型主要為人造地表、林地、耕地和草地（圖3），其中林地占比最大；其次為耕地；而人造地表呈現(xiàn)出緩慢增加的趨勢(shì)。分析土地利用轉(zhuǎn)移圖發(fā)現(xiàn)，2000—2020年，珠三角地區(qū)的各類(lèi)土地利用類(lèi)型在互相轉(zhuǎn)換，最終人造地表由2000年的7.4%漲為2020年的16.4%；其余土地利用類(lèi)型均有不同程度的下降，且2011—2020年人造地表的增長(zhǎng)幅度相較于2000—2010年更為明顯，主要來(lái)源于耕地和森林的轉(zhuǎn)換。

圖3 2000—2020年珠三角地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移圖

3.3 基于MODIS干擾指數(shù)（MGDI）的植被動(dòng)態(tài)

利用自然斷點(diǎn)法將全球干擾指數(shù)分為5級(jí)（圖4），分析發(fā)現(xiàn)珠三角地區(qū)MGDI分布呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性。且城市化程度越高的地區(qū)，干擾指數(shù)的區(qū)分越明顯，全球干擾指數(shù)最高值為1.45，出現(xiàn)在中山，但同為珠三角中部區(qū)域的天河區(qū)、海珠區(qū)以及深圳市的干擾指數(shù)平均值在珠三角內(nèi)為最低值0.24，分析發(fā)現(xiàn)這些地區(qū)的城市化已經(jīng)進(jìn)入了穩(wěn)定保持時(shí)期，由于嚴(yán)格的生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境管理和可持續(xù)發(fā)展政策的逐步推進(jìn)，城市生態(tài)系統(tǒng)已處于恢復(fù)階段，在城市發(fā)展的同時(shí)，植被逐漸增加，因此MGDI指數(shù)保持為低值。

圖4 基于NDVI的珠三角地區(qū)全球干擾指數(shù)（MGDI）空間分布

3.4 人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被動(dòng)態(tài)的影響

對(duì)植被與人類(lèi)活動(dòng)干擾的各項(xiàng)影響因子進(jìn)行冗余分析（圖5），發(fā)現(xiàn)在3種尺度下，NDVI均值與村莊的距離、與城市的距離表現(xiàn)出較明顯的正相關(guān)關(guān)系；而與GDP、路網(wǎng)密度表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。分析NDVI斜率與殘差趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)在1 km尺度下，兩者相關(guān)性較弱；在5和10 km尺度下，NDVI斜率與殘差趨勢(shì)表現(xiàn)為明顯的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明珠三角地區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)對(duì)NDVI表現(xiàn)為逐年促進(jìn)的趨勢(shì)。

圖5 NDVI與人類(lèi)活動(dòng)干擾因素冗余關(guān)系

4 結(jié)論

基于3種植被動(dòng)態(tài)方法的分析發(fā)現(xiàn)，珠三角地區(qū)植被綠度2011—2020年受到的干擾明顯強(qiáng)于2000—2010年。主要原因是珠三角地區(qū)的城市化、工業(yè)化進(jìn)程逐年加快，導(dǎo)致人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被的影響程度上升。除此之外，珠三角地區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)影響呈現(xiàn)明顯的區(qū)域性，城市化程度越高的地區(qū)，全球干擾指數(shù)（MGDI）分區(qū)越明顯。

本研究選取了GDP、路網(wǎng)密度，人口密度（POP）、農(nóng)田密度、河網(wǎng)密度、與村莊距離、與城市距離、與道路距離和與河流距離9個(gè)人類(lèi)活動(dòng)影響因子分析對(duì)NDVI趨勢(shì)的影響。就結(jié)果而言，不同的尺度下，各類(lèi)影響因子的相關(guān)性存在較大的區(qū)別，說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)的影響因子存在較多的不確定性。當(dāng)前的研究多受限于遙感影像的分辨率限制，導(dǎo)致無(wú)法對(duì)研究地區(qū)進(jìn)行更深入的研究?？紤]以后直接對(duì)珠三角地區(qū)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，并根據(jù)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究人類(lèi)活動(dòng)因子對(duì)植被綠度的相關(guān)性，

本研究從NDVI、土地利用、全球干擾指數(shù)3個(gè)不同的方面分析了人類(lèi)活動(dòng)對(duì)珠三角地區(qū)植被綠度的影響。從NDVI變化的角度，珠三角地區(qū)植被生長(zhǎng)狀況整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中人類(lèi)活動(dòng)起積極作用；從土地利用變化的角度，珠三角地區(qū)2000—2020年土地利用變化主要為耕地轉(zhuǎn)換成人造地表，以及森林轉(zhuǎn)化為耕地和人造地表，這種轉(zhuǎn)化主要集中在珠三角地區(qū)的核心城市群。全球干擾指數(shù)空間分布圖表明，城市化程度越高的地區(qū)，干擾指數(shù)的區(qū)分越明顯。通過(guò)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)3種尺度下，人類(lèi)活動(dòng)影響因子的相關(guān)性存在較大差別，結(jié)合影響因子的占比，表明人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和NDVI存在一定的相關(guān)性，且具有一定的空間異質(zhì)性。