欒金凱,劉登峰,*,黃 強(qiáng),馮九梁,林 木,李國寶

1 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院,西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地,西安 710048 2 山西省水土保持生態(tài)環(huán)境建設(shè)中心,太原 030002 3 中央財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院,北京 100081 4 榆林市水利工作隊,榆林 719000

地表植被處于巖石圈最活躍的一層,是巖石圈與大氣圈、土壤圈、生物圈、水圈長期相互作用的產(chǎn)物,在地球生態(tài)系統(tǒng)平衡、氣候變化和水循環(huán)中起著協(xié)調(diào)的作用[1-2]。同時,植被是全球土地覆蓋最重要、最敏感的構(gòu)成要素之一,可在較短時間內(nèi)反映氣候變化和人類活動的影響[3]。土地沙漠化敏感區(qū)域?qū)儆谌珖里L(fēng)固沙生態(tài)功能區(qū),對國家生態(tài)安全具有重要作用,關(guān)系著區(qū)域人地矛盾的解決[4]。榆林位于毛烏素沙漠與陜北黃土高原交界地帶,屬于農(nóng)牧交錯區(qū),生態(tài)環(huán)境脆弱且變化敏感,是研究沙漠的熱點和重點區(qū)域[5-6]。

植被指數(shù)時空變化影響因素的研究大多以相關(guān)分析為基礎(chǔ)。Gao等[7]認(rèn)為在中國東部,氣溫和降水同時影響植被變化,但氣溫起主導(dǎo)作用,同時得出NDVI對氣溫和降水的變化有滯后期,分別為10d和30d。也有些學(xué)者分析后發(fā)現(xiàn)NDVI對降水及溫度的響應(yīng)具有明顯的空間差異與滯后效應(yīng)[8-9]。Piao等[10]應(yīng)用相關(guān)分析方法分析了草地NDVI氣候變化響應(yīng)。夏照華[11]分析了整個中國最近二十多年來NDVI的時空分布規(guī)律,以及NDVI與降水、溫度之間的關(guān)系,嘗試區(qū)分出了NDVI影響因子中的氣候因子與人類活動因子。Fabricante等[12]認(rèn)為NDVI值的變化與前幾個月的水總量相關(guān)更大。Ding等[13]利用NDVI得出青藏高原北坡的生長期只有3個月(7—9月),生長期的降水與NDVI的相關(guān)性極好。李登科等[14]利用簡單相關(guān)系數(shù)分析,分析了長城沿線各區(qū)縣年均NDVI與降水和氣溫的相關(guān)關(guān)系。楊英蓮[15]分析了青海省不同草地類型NDVI的季節(jié)變化和年際間的變化特征,又將22年來草地平均NDVI、氣溫和降水進(jìn)行了趨勢分析和相關(guān)分析。李麗娜[16]在空間中選取足夠多的點對陜西省生長季NDVI與溫度、降水進(jìn)行相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域氣候?qū)χ脖挥绊懹胁町?植被對氣候的敏感度也有差異。朱文彬等[17]通過逐像元分析發(fā)現(xiàn)柴達(dá)木盆地植被覆蓋的影響因素主要包括降水、地表地下水文條件、海拔高度和人類活動4個方面。Zhao 等[18]對1982—2003 年新疆NDVI 進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),區(qū)域NDVI的增加與降水量和潛在蒸散量(ET) 的增加有關(guān)。徐浩杰等[19]利用簡單相關(guān)系數(shù)分析,發(fā)現(xiàn)影響祁連山植被生長的主要因子是氣溫和降水,局部地區(qū)人類活動也是影響植被生長的關(guān)鍵因子。張清雨等[20]對內(nèi)蒙古自治區(qū)的NDVI進(jìn)行研究和分析,發(fā)現(xiàn)整個自治區(qū)大部分區(qū)域NDVI與年降水量呈顯著相關(guān),同時還發(fā)現(xiàn)近30年來人類活動對植被NDVI的影響程度正在逐漸增強(qiáng)。張智韜等[21]對影響大豆NDVI的氣象因素進(jìn)行多元線性回歸分析,從而實現(xiàn)對NDVI的預(yù)測。孫慶齡等[22]應(yīng)用逐像元的氣候因子與生長季累計NDVI的相關(guān)性分析的方法,分析出影響三江源地區(qū)植被的主要氣候因素。成方妍等[23]分析氣象因子與NDVI相關(guān)性發(fā)現(xiàn)氣象因子與區(qū)域內(nèi)不同土地覆被類型NDVI相關(guān)性不顯著。

近年來也有一些有關(guān)榆林及周邊地區(qū)植被指數(shù)的研究,李登科等[14]使用1981—2003年23a長序列資料對陜北長城沿線風(fēng)沙區(qū)植被指數(shù)利用趨勢線分析方法,分析了區(qū)域平均NDVI的變化趨勢,發(fā)現(xiàn)陜北長城沿線風(fēng)沙區(qū)植被覆蓋狀況盡管有波動起伏,但整體在持續(xù)轉(zhuǎn)好,年均NDVI增加了10.62%。并利用簡單相關(guān)系數(shù)的方法,對長城沿線每個縣分析了年、季平均NDVI與年份的相關(guān)系數(shù)和斜率。劉靜等[24]利用NDVI和像元分解模型,建立了毛烏素沙漠植被覆蓋度遙感定量模型,并對1990年和2007年2個時期植被覆蓋度進(jìn)行了等級劃分,利用轉(zhuǎn)移矩陣的方法分析植被覆蓋度的變化趨勢。周淑琴[4]利用SPOT NDVI數(shù)據(jù),研究了不同等級植被間的變化過程及NDVI空間異質(zhì)性。周淑琴等[25]應(yīng)用空間統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法,研究了毛烏素沙漠1998—2013年的植被空間自相關(guān)分布模式和發(fā)展趨勢及氣象因素的影響。王靜璞等[26]利用偏相關(guān)分析方法,分析毛烏素沙漠植被年平均物候與氣溫和降水的關(guān)系。這些研究采用的植被指數(shù)的時間序列、空間尺度、研究方法各不相同。鄭亞云[27]利用2000—2014年MODIS數(shù)據(jù),采用波段重運算、最大化合成、時間序列分析、線性回歸分析方法研究榆林不同尺度NDVI的變化差異,同時選取空間上的一些點對高程、坡度及氣候因子與NDVI的關(guān)系做定量研究。劉登峰等[28]基于MODIS NDVI遙感數(shù)據(jù)分析了2000—2013年毛烏素沙漠南部植被的變化狀況,總結(jié)出NDVI年均值呈現(xiàn)出上升趨勢,年增長率為2.69×10-3/a,還分析了NDVI逐年的級別轉(zhuǎn)移狀況。

目前對NDVI時空變化分析,有些是基于面平均分析的,有些是利用一元線性回歸趨勢線方法,基于像元尺度進(jìn)行分析。目前對NDVI影響因素的研究涉及以下3個方面：對研究區(qū)域植被指數(shù)取面平均值與降水、氣溫等氣象要素進(jìn)行簡單相關(guān)分析或回歸分析；在像元尺度的簡單相關(guān)分析；在研究區(qū)域選取氣象站點周圍的NDVI值與氣象因子進(jìn)行簡單相關(guān)分析和多元回歸分析。但是尚未有研究對某一特定區(qū)域進(jìn)行NDVI像元尺度的多元回歸分析,并定量區(qū)分氣象因素與人類活動對植被指數(shù)的影響。進(jìn)行NDVI像元尺度的分析,可以準(zhǔn)確分析研究區(qū)域內(nèi)每個地點的時空變化及氣象因素對小范圍的影響,空間連續(xù)性和異質(zhì)性能夠更好的體現(xiàn)和分析；利用多元回歸分析,可以同時考慮多個氣象因素對植被指數(shù)的影響,并能準(zhǔn)確分析氣象因素對植被指數(shù)的影響及貢獻(xiàn),實現(xiàn)氣象因素與人類活動對植被指數(shù)影響的定量區(qū)分,比較準(zhǔn)確的基于像元尺度預(yù)測未來植被覆蓋狀況。所以,本研究將二者結(jié)合起來,對陜西榆林植被指數(shù)進(jìn)行分析和研究。

鑒于像元尺度研究的重要性,本文以陜西省榆林市為研究區(qū)域,對2000—2016年的17年歸一化差分植被指數(shù)在像元尺度進(jìn)行時空變化分析,然后基于像元尺度利用復(fù)直線回歸分析方法,對植被動態(tài)變化的人為因素與氣象因素進(jìn)行定量分析,并對NDVI進(jìn)行預(yù)測。

1 研究區(qū)域概況

榆林市位于陜西省最北部,經(jīng)緯度范圍是107°28′E—111°15′E,36°57′N—39°35′N。東臨黃河與山西省相望,西接寧夏回族自治區(qū)、甘肅省,北鄰內(nèi)蒙古自治區(qū),南接陜西省的延安市。2015年底,全市常住人口340.11萬人。地域東西長385km,南北寬263km,總土地面積43578km2[29-30]。

圖1 榆林市位置和地形圖Fig.1 Location and topographic map of Yulin City

榆林全境地勢呈西北高、東南低,平均海拔為1300m,地貌大體以長城為界,北部為風(fēng)沙草灘區(qū),占總面積的42%,南部為黃土丘陵溝壑區(qū),占總面積的58%。榆林我國東部季風(fēng)氣候和西北干旱大陸性氣候的過渡地帶,也是毛烏素沙漠南緣與陜北黃土高原的過渡地帶,這也決定了榆林生態(tài)環(huán)境的脆弱性。榆林屬暖溫帶半濕潤氣候向半干旱氣候的過渡區(qū),屬于溫帶大陸性氣候；從東南到西北隨著距海距離的增加,植被表現(xiàn)出明顯的地帶性：溫帶落葉林—草原—荒漠草原—荒漠的過渡和演替。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用來自MODIS/Terra網(wǎng)站提供的NDVI遙感數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集全稱為MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V005,簡稱MOD13Q1。MOD13Q1數(shù)據(jù)是16d合成,空間分辨率為250m,數(shù)據(jù)文件包含了12個字段的數(shù)據(jù),NDVI的有效值在-1到1之間[6]。

本研究中首先對下載的影像應(yīng)用MRT(MODIS Reprojection Tool)軟件進(jìn)行批量裁剪、投影等操作,由于本研究只對8月份NDVI影像進(jìn)行分析,MOD13Q1數(shù)據(jù)8月份有2幅影像,得到后的影像進(jìn)行最大化合成處理。這樣每年得到一幅影像,從2000—2016年共17幅影像。

3 研究方法

3.1 一元線性回歸趨勢線分析

一元線性回歸趨勢線分析是對一組隨時間而變化的變量進(jìn)行回歸分析的方法。該方法能夠分析研究區(qū)域每個像元的變化趨勢,以此來模擬植被的綠度變化率(Greenness Rate of Change,GRC),GRC被定義為某時間段內(nèi)的季節(jié)合成歸一化植被指數(shù)(Seasonally Integrated Normalized Difference Vegetation Index,SINDVI)年際變化的線性回歸方程的斜率[31-32]。本文通過每個像元17年的NDVI,可以模擬該像元的NDVI在這17年間的變化趨勢,并估計變化幅度,回歸直線斜率(slope)采用最小二乘法求得,其計算公式如下：

(1)

式中：i為1—17年中的第i年；NDVIi為第i年的NDVI值； slope為趨勢線的斜率。slope>0時,說明NDVI在這17年間呈現(xiàn)增加的趨勢；slope=0時,說明NDVI沒有變化；slope<0時,NDVI呈現(xiàn)減少的趨勢。

3.2 相關(guān)分析檢驗

自然界中的許多現(xiàn)象之間存在著一定的聯(lián)系,它們之間既不是確定的函數(shù)關(guān)系,也不是完全沒有關(guān)系。相關(guān)分析就是研究兩個或多個隨機(jī)變量之間的聯(lián)系[33]。其計算公式如下：

(2)

研究對象是NDVI序列和時間序列,所得到的結(jié)果為每一像元對應(yīng)的NDVI值與年份的回歸系數(shù),得到的相關(guān)系數(shù)rxy可以用來檢驗植被生長狀況的變化趨勢。如果相關(guān)系數(shù)為正值,表明植被覆蓋度呈現(xiàn)增加的趨勢；反之就表示該區(qū)域植被覆蓋度呈現(xiàn)降低的趨勢。如果rxy值通過了0.05的顯著性水平(P<0.05)檢驗,說明NDVI具有顯著的變化趨勢。

3.3 復(fù)直線回歸分析

本文是進(jìn)行NDVI與溫度、降水之間的復(fù)直線回歸分析,回歸方程為：

z=a+bx+cy

(3)

參數(shù)計算公式為：

(4)

(5)

(6)

NDVI模擬殘差計算公式：

residual=NDVI-NDVIP

(7)

式中,residual為NDVI復(fù)直線回歸方程殘差；NDVI為NDVI時間序列數(shù)據(jù)集；NDVIP是根據(jù)復(fù)直線回歸模型預(yù)測的NDVI值。

4 結(jié)果分析

4.1 NDVI的時空變化特征

通過一元線性回歸趨勢線分析得到2000—2016年8月份逐像元NDVI空間分布坡度圖(圖2)和不同級別slope面積(表1),圖2中絕大部分區(qū)域呈現(xiàn)綠色,說明大部分區(qū)域植被指數(shù)是增加的,增加率在0—0.03/a占多數(shù)；有些區(qū)域達(dá)到了0.04以上,最大值達(dá)到了0.044；植被指數(shù)減小的區(qū)域主要零星分布在榆林市的西部及西北部,這些區(qū)域是毛烏素沙漠的南緣,主要涉及到定邊縣、靖邊縣、橫山區(qū)和榆陽區(qū)。最小值為-0.054/a,平均值為0.0102/a,標(biāo)準(zhǔn)差為0.0058。

圖2 2000—2016年榆林NDVI一元線性回歸坡度分布圖Fig.2 Distribution of NDVI one-dimensional linear regression slope in Yulin from 2000 to 2016

表1為榆林植被指數(shù)一元線性回歸分析變化表,NDVI減小的面積為1537.44km2,僅占榆林總面積的3.57%,其中slope在0和-0.1之間的區(qū)域為1452.81km2,占榆林市總面積的3.37%；NDVI增加的面積為41609.76km2,占榆林總面積的96.44%,其中slope在0—0.02/a之間的區(qū)域占93.63%。說明近些年來榆林NDVI呈現(xiàn)增加的趨勢,且增加值基本都在0與0.02/a之間,榆林植被覆蓋度逐漸增加。

4.2 NDVI變化程度評價

為了定量的分析研究區(qū)域NDVI的變化程度,對逐年的NDVI影像和時間序列進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析,得到每一像元的NDVI值與年份的回歸系數(shù),即相關(guān)系數(shù)rxy,將該系數(shù)進(jìn)行0.05的顯著性水平檢驗,得到的變化趨勢分布圖見圖3。

表1 2000—2016年榆林NDVI一元線性回歸分析變化表

圖3 2000—2016年NDVI動態(tài)變化顯著性水平檢驗圖Fig.3 The significance test of NDVI dynamic change from 2000 to 2016

如果rxy值大于0.05的顯著性水平(P<0.05)r0.05=0.482,則認(rèn)為NDVI增加或減小趨勢顯著。圖3顯示,絕大多數(shù)區(qū)域通過了0.05的顯著性水平檢驗,顯著增加的區(qū)域占研究區(qū)域總面積的80.72%,增加但不顯著的區(qū)域占15.71%,顯著降低的區(qū)域僅占0.43%,零星分布在西北部毛烏素沙漠處,降低但不顯著的區(qū)域占3.14%,零星分布在西部的定邊縣和靖邊縣。所以,榆林的NDVI近些年來呈現(xiàn)顯著增加的趨勢,呈顯著增加趨勢的面積占80.72%。

4.3 2000年與2016年比較分析

將榆林2016年8月份NDVI影像減去2000年8月份NDVI影像,得到兩個年份的差值分布圖(圖4),并統(tǒng)計出不同差值范圍所占的面積(表2)。2016年與2000年相比,大部分區(qū)域NDVI增加值在0—0.4之間。

2016年NDVI值比2000年小的區(qū)域僅占研究區(qū)域的3.14%,為1354.12km2；其中小于0.2的僅有42.45km2,占總面積的0.10%；在0.2與0之間的為1311.67km2,占榆林總面積的3.04%。 2016年NDVI值比2000年增加的區(qū)域占研究區(qū)域的96.86%,達(dá)到了41793.09km2；其中在0與0.2之間的區(qū)域是19841.28km2,占研究區(qū)域總面積的45.99%；在0.2與0.4之間的有21505.85km2,占總面積的49.84%；在0.4和0.6之間的為438.71km2,僅占1.02%；大于0.6的區(qū)域僅有7.25km2,僅占總面積的0.02%。說明2016年與2000年相比,榆林市絕大部分區(qū)域植被指數(shù)都增加了,且增加幅度基本在0—0.4之間。

圖4 2016年與2000年8月份NDVI差值分布圖Fig.4 NDVI difference distribution in August between 2016 and 2000

NDVI差值NDVI difference面積Area/km2比例Proportion/%NDVI差值NDVI difference面積Area/km2比例Proportion/%NDVI<-0.61.450.000≤NDVI<0.219841.2845.99-0.6≤NDVI<-0.44.130.010.2≤NDVI<0.421505.8549.84-0.4≤NDVI<-0.236.870.090.4≤NDVI<0.6438.711.02-0.2≤NDVI<01311.673.04NDVI≥0.67.250.02

為了分析2000—2016年不同級別植被指數(shù)的變化情況,參照周淑琴[4]的研究,將榆林植被序列分為6個等級：1級(NDVI≤0.2)無植被區(qū)、2級(0.20.6)密集植被覆蓋區(qū)。做出2000年植被指數(shù)等級向2016年植被指數(shù)等級的轉(zhuǎn)移矩陣(表3)。

2000—2016年榆林市植被等級面積轉(zhuǎn)移矩陣表(表3)中,對角線上的數(shù)據(jù)是未發(fā)生轉(zhuǎn)變的植被,對角線右上方是正向轉(zhuǎn)變的植被等級面積,左下方是逆向轉(zhuǎn)變的植被等級面積。顯然右上方的面積明顯大于左下方的面積,這和作圖分析得到的結(jié)果相符合。

4.4 植被動態(tài)變化氣象因素與人為因素的定量分析

為了逐像元定量分析氣象因素和人類活動對植被的影響,另外由于氣象因子存在空間不均勻性,選取榆林區(qū)域內(nèi)及其周邊的13個氣象站點資料,采用空間插值的方法來獲得每一個像元的降水和氣溫數(shù)據(jù)。選用了榆林、定邊、靖邊、橫山、綏德、神木、吳旗、延安、興縣、離石、河曲、鹽池、東勝共13個站點2000—2015年的降水和氣溫資料。由于植被指數(shù)與溫度、降水之間存在一定的滯后關(guān)系,所以為了準(zhǔn)確分析NDVI與溫度和降水之間的定量關(guān)系,必須考慮這種滯后效應(yīng)。在選取月降水和氣溫數(shù)據(jù)時,利用泰森多邊形方法將點降水和氣溫分配到面上,分別求出榆林NDVI與6月、7月、8月、6月和7月平均值、7月和8月平均值、6月7月8月這3個月平均值的相關(guān)系數(shù),并進(jìn)行了t分布檢驗,發(fā)現(xiàn)榆林NDVI與7月份平均氣溫和7月份總降水量t值最大,均通過了α=0.05的置信度檢驗。所以本文選擇了2000—2015年13個站點7月份平均氣溫和7月份總降水量作為氣溫和降水的研究序列。

表3 2000—2016年榆林市植被等級面積轉(zhuǎn)移矩陣表/km2

把NDVI的2000—2015年時間序列和所采用的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)直線回歸分析,求出a、b、c參數(shù),再計算出NDVI與溫度、降水之間的回歸方程,最后利用溫度和降水序列得出NDVI的預(yù)測值。該預(yù)測值是氣候因素對NDVI的貢獻(xiàn)部分,用原始的NDVI減去NDVI的預(yù)測值即可得到殘差,該殘差即為人為因素對NDVI的影響和其他不確定因素的影響。

圖5是將2015年榆林面氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)直線回歸分析得到的NDVI值,該圖東部和東南部區(qū)域NDVI多在0.4以上,西部和西北部的風(fēng)沙草原區(qū)NDVI值較小,說明東部和東南部的森林草原區(qū)自然條件(地形、地貌、氣候、水文、土壤)更適合于植被的生長,西部和西北部由于位于毛烏素沙漠的邊緣,自然條件惡劣,植被自我更新和自我生長能力較差。表4是與圖5相對應(yīng)的不同NDVI貢獻(xiàn)值的面積及比例。99%以上的區(qū)域NDVI為正值,其中0.3≤NDVI<0.4的面積為9220.72km2,占到總面積的21.46%；0.4≤NDVI<0.5的面積為18612.14km2,占總面積的43.32%；0.5≤NDVI<0.6的面積為8763.92km2,占總面積的20.40%。三者總和占到了總面積的85%以上,說明在沒有人類活動影響下,現(xiàn)階段榆林的NDVI一般在0.3—0.6之間。而2015年的實際觀測值0.3≤NDVI<0.4占到總面積的26.89%；0.4≤NDVI<0.5占到總面積的31.10%；0.5≤NDVI<0.6占到總面積的22.90%；0.2≤NDVI<0.3的比例為12.22%；0.6≤NDVI<0.7的比例為5.32%。實際觀測值與預(yù)測值的主要差別為介于0.4和0.5之間的區(qū)域面積減小了,減小了12.22%,而0.6和0.7之間的區(qū)域增加了,增加了3.60%。同時還可以看出人類活動使得植被指數(shù)變得更加均勻,中等植被覆蓋區(qū)面積減少了,而密集植被覆蓋區(qū)面積增加了,這是近年來榆林市開展封山育林、退耕還林、退牧還草等各項植被恢復(fù)和保護(hù)措施的結(jié)果。

表4 氣象因素(氣溫和降水)對榆林市2015年8月NDVI貢獻(xiàn)值分布表

圖5 氣象因素(氣溫和降水)對榆林市2015年8月NDVI貢獻(xiàn)分布圖Fig.5 Meteorological factors (temperature and precipitation) to NDVI contribution distribution for Yulin City in August 2015

為了定量化分析人類活動對植被的影響,根據(jù)復(fù)直線回歸分析,用原始觀測的NDVI減去NDVI的預(yù)測值,即計算出了殘差,殘差可以認(rèn)為是人為因素對NDVI所貢獻(xiàn)的部分(圖6和表5)。人類活動對植被指數(shù)有消減的區(qū)域占榆林總面積的45.04%,主要分布在榆林最北部的府谷縣、榆林南部、榆林西部等區(qū)域(圖6)。人類活動對植被指數(shù)有提高的區(qū)域占榆林總面積的54.96%,但有46.64%的區(qū)域的貢獻(xiàn)值介于0和0.1之間,說明2015年這些區(qū)域的人類活動使得植被指數(shù)增加了,植被覆蓋度增加。2015年榆林市統(tǒng)計年鑒[34]顯示,在植被指數(shù)增加的區(qū)域森林覆蓋率、第一產(chǎn)業(yè)增加值、年末常用耕地面積比例、水保治理面積、旱澇保收面積都明顯大于植被指數(shù)降低的地區(qū)。榆林市從1999年開始積極響應(yīng)國家號召,逐漸開展退耕還林、荒山荒地造林、封山育林等工程。這些退耕還林還草的生態(tài)工程建設(shè)促進(jìn)了植被的恢復(fù),但是這些措施在不同地區(qū)的實施規(guī)模和實施效果是存在差異的。而NDVI的變化直接反映了植被恢復(fù)的效果,所以此方法可以作為監(jiān)察封山育林、退耕還林、退牧還草的政策落實和實施效果的參考,鑒于統(tǒng)計回歸分析結(jié)果存在的誤差,在應(yīng)用中應(yīng)予以注意。另外在現(xiàn)階段人類活動變化幅度不大的情況下,可以根據(jù)未來的氣溫和降水預(yù)測未來植被狀況的理論值。

圖6 人類活動對榆林2015年8月NDVI貢獻(xiàn)分布圖Fig.6 Human activity to NDVI contribution distribution for Yulin City in August 2015

NDVI貢獻(xiàn)值NDVI contribution面積Area/km2比例Proportion/%NDVI貢獻(xiàn)值NDVI contribution面積Area/km2比例Proportion/%NDVI<019349.1745.040.3≤NDVI<0.456.990.130≤NDVI<0.120036.0846.640.4≤NDVI<0.517.070.040.1≤NDVI<0.23285.517.65NDVI≥0.51.720.000.2≤NDVI<0.3210.740.49

5 結(jié)論

本文利用MODIS/Terra NDVI時間序列數(shù)據(jù)對2000—2016年陜西榆林生長季(8月份)植被指數(shù)進(jìn)行時空變化特征及影響因素分析,主要得出以下結(jié)論：

(1) 對2000—2016年榆林8月份NDVI影像進(jìn)行時空變化分析表明,榆林有96.44%的區(qū)域植被指數(shù)是增加的,增加率在0—0.02/a之間的區(qū)域占榆林的93.63%。顯著降低的區(qū)域僅占0.43%,零星分布在西北部毛烏素沙漠處,呈顯著增加趨勢的面積占到80.72%。2016年與2000年相比,榆林絕大部分區(qū)域植被指數(shù)都增加了,且增加幅度基本在0—0.4之間。

(2) 為了逐像元定量分析氣象因素和人類活動對植被的影響,復(fù)直線回歸分析顯示,氣象因素對植被生長演化起到了促進(jìn)作用,人類活動使得植被指數(shù)等級變得更加均勻。氣象因素對植被指數(shù)的貢獻(xiàn)東部和東南部區(qū)域的森林化草原區(qū)NDVI多在0.4以上,西部和西北部的風(fēng)沙草原區(qū)NDVI的貢獻(xiàn)較小,說明東部和東南部區(qū)域自然條件(地形、地貌、氣候、水文、土壤)更適合于植被的生長,西部和西北部由于位于毛烏素沙漠的邊緣,自然條件惡劣,植被自我更新和自我生長能力較差。

(3)人類活動表現(xiàn)為抑制植被生長演化的區(qū)域占榆林總面積的45.04%,主要分布在榆林市最北部的府谷縣、榆林南部、榆林西部等區(qū)域。人類活動對植被指數(shù)有提高的區(qū)域占榆林總面積的54.96%,說明有一半多以上的區(qū)域,人類活動對植被生長起到了促進(jìn)作用,這些地區(qū)的封山育林、退耕還林、退牧還草等措施的實施效果較好。在現(xiàn)階段人類活動變化幅度不大的情況下,可以根據(jù)未來的氣溫和降水預(yù)測未來植被狀況的理論值,為區(qū)域生態(tài)修復(fù)和環(huán)境保護(hù)提供參考。

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