周 巖,劉世梁,謝苗苗,孫永秀,安 毅

1 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)北京土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京 100083 2 北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875 3 濟(jì)寧市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，濟(jì)寧 272000

人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干擾一直是地理學(xué)、生態(tài)學(xué)和自然資源學(xué)等多學(xué)科的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容[1]。不同方式或不同強(qiáng)度的人類活動(dòng)導(dǎo)致的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)變化不同,其影響程度也有很大的差異。植被是受人類活動(dòng)影響較大的自然因子,農(nóng)田耕作、森林砍伐、植樹造林等強(qiáng)烈的人類干擾可在短時(shí)間內(nèi)促使區(qū)域植被格局發(fā)生改變[2],導(dǎo)致區(qū)域植被發(fā)生退化。人類活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化具有雙重影響：一方面,城市規(guī)模擴(kuò)張、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和礦山開采等活動(dòng)會(huì)使植被遭到破壞；另一方面,退耕還林還草、生態(tài)林建設(shè)等植被恢復(fù)工程對(duì)增加植被覆蓋又有一定的積極作用[3]。因此,揭示人類活動(dòng)干擾對(duì)植被的影響對(duì)于區(qū)域生態(tài)可持續(xù)性管理具有重要意義。其中,如何對(duì)人類活動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行定量化和空間化,并分析其對(duì)植被動(dòng)態(tài)的影響又是人類活動(dòng)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)[4- 6]。

目前,人類活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)價(jià)的研究主要從壓力和狀態(tài)兩方面開展,包括從人類活動(dòng)壓力角度基于權(quán)重的多指標(biāo)疊加體系對(duì)人類活動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)估,和從狀態(tài)變化角度進(jìn)行包括土地利用變化、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化或多因子狀態(tài)變化等方面的人類活動(dòng)評(píng)價(jià)[7]。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣可以較好地表征土地利用類型的轉(zhuǎn)換狀態(tài),而遙感數(shù)據(jù)具有時(shí)空分辨率高、覆蓋面積大、獲取便捷的特點(diǎn)[8]?；谶b感影像的歸一化差值植被指數(shù)[9- 10]與基于中分辨率成像光譜儀MODIS傳感器的大尺度干擾指數(shù)MODIS全球干擾指數(shù)MODIS Global Disturbance Index(MGDI)[11]已被證明可以監(jiān)測(cè)大尺度生態(tài)系統(tǒng)干擾。另外,通過人口、耕地面積、開采井?dāng)?shù)量、糧食產(chǎn)量、河道過水量和水渠引水量等構(gòu)建人類活動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)也是對(duì)人類活動(dòng)進(jìn)行定量分析的常用手段[12]。例如,王筠等選取了土地利用類型、與居民地的距離、與耕地的距離、與道路的距離、歸一化植被指數(shù)、坡度、坡向和與水源地的距離共8個(gè)因子,對(duì)棲息地的生境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)[13]。吳思佳等選取人口密度,建設(shè)用地,GDP等指標(biāo),運(yùn)用地理探測(cè)器探究人為因素對(duì)閩三角城市群植被覆蓋度的影響[14]。人類活動(dòng)對(duì)植被影響的定量分析方法主要包括回歸模型法和主成分分析法、降水利用效率法、殘差趨勢(shì)法以及HANPP (Human Appropriation of Net Primary Productivity) 模型等方法[9]。先前已有研究多側(cè)重于植被狀態(tài)研究,未從狀態(tài)與過程多角度分析人類活動(dòng)對(duì)熱帶雨林動(dòng)態(tài)變化的影響。

熱帶雨林生態(tài)系統(tǒng)具有較高的生物多樣性保護(hù)價(jià)值,同時(shí)也是人類活動(dòng)干擾的敏感地區(qū)。西雙版納是目前我國(guó)保存面積最大、最完整的熱帶雨林地區(qū)[10]。由于人口壓力以及粗放的耕作方式,西雙版納土地利用/土地覆被變化表現(xiàn)為天然林破壞嚴(yán)重、次生林或灌木林地增加、經(jīng)濟(jì)種植園不斷擴(kuò)張等典型的熱帶地區(qū)特征。特別是進(jìn)入20世紀(jì)90年代后,天然橡膠價(jià)格不斷上漲及人類活動(dòng)干擾強(qiáng)度日趨劇烈,西雙版納土地利用/土地覆被景觀類型與格局均發(fā)生顯著的變化[15]。

目前人類活動(dòng)對(duì)西雙版納植被干擾的研究主要兩方面展開：一方面是基于地面調(diào)查的植被分類研究[16-18]；另一方面是基于遙感數(shù)據(jù)的植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究,包括西雙版納地區(qū)森林的林齡結(jié)構(gòu)、空間擴(kuò)展模式、NDVI 空間自相關(guān)分布模式及時(shí)空變化特征等[19-21],揭示森林時(shí)空格局變化規(guī)律,為探討區(qū)域土地利用變化及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)提供科學(xué)基礎(chǔ)。然而,上述研究主要采用單一化的方法分析西雙版納植被動(dòng)態(tài)變化特征,缺乏多角度多方法的綜合性對(duì)比研究。因此,本研究針對(duì)以上問題,采用NDVI時(shí)序分析、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和MGDI指數(shù)三種方法定量化評(píng)價(jià)人類活動(dòng)影響下云南西雙版納地區(qū)植被的動(dòng)態(tài)變化特征,進(jìn)一步探討研究區(qū)植被變化趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制,為開展該地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)管理提供科學(xué)依據(jù),具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

西雙版納傣族自治州位于云南省最南端,地處21°08—22°36N,99°55—101°50E之間,土地面積近2萬km2。西雙版納屬北回歸線以南的熱帶濕潤(rùn)區(qū),氣候?yàn)闊釒Ъ居炅謿夂?。年平均氣溫?8—22℃之間,長(zhǎng)夏無冬。西雙版納年降水量為1193.7—2491.5 mm,降雨時(shí)空分配不均,有明顯的干濕季之分[16]。西雙版納地帶性植被為季節(jié)性雨林,森林面積達(dá)1169058.45 hm2,森林為59.26%,林產(chǎn)品十分豐富[22]。獨(dú)特的地理位置和氣候條件使得西雙版納境內(nèi)植被覆蓋度高,植物種類豐富,是目前我國(guó)保存面積最大、最完整的熱帶雨林地區(qū)[10]。區(qū)域內(nèi)的熱帶雨林和橡膠林是該地區(qū)最典型的兩種森林類型,自20世紀(jì) 50 年代橡膠樹引進(jìn)該地區(qū)開始,熱帶雨林面積逐年遞減,橡膠林面積則擴(kuò)展迅速,種植的海拔上限已達(dá)1200 m左右,原始林出現(xiàn)嚴(yán)重破碎狀現(xiàn)象[23]。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人口的增加,基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),旅游業(yè)的繁榮,城鎮(zhèn)化的加劇,人類干擾對(duì)西雙版納地區(qū)原始生態(tài)環(huán)境的干擾越來越劇烈,再加上農(nóng)業(yè)活動(dòng)的增強(qiáng),尤其對(duì)原始植被的影響越來越大。

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)(表1)。

表1 數(shù)據(jù)來源情況

2 研究方法

2.1 植被動(dòng)態(tài)分析

2.1.1NDVI變化趨勢(shì)分析

采用一元線性回歸分析的方法來分析NDVI的年際變化趨勢(shì),NDVI的年際變化趨勢(shì)以各柵格多年數(shù)值回歸方程的斜率表示,其計(jì)算公式為 ：

(1)

式中,n為10,變量i為年序號(hào),MNDVI,i表示第i年的最大NDVI值,變化趨勢(shì)圖則反映了10年的時(shí)間序列中該地區(qū)的NDVI的變化趨勢(shì)。某像元的趨勢(shì)線是這個(gè)像元多年的平均NDVI值用一元線性回歸模擬出來的一個(gè)總的變化趨勢(shì)。SLOPE即這條趨勢(shì)線的斜率,其中,SLOPE>0則說明NDVI在10年間的變化呈現(xiàn)增加趨勢(shì),反之則是減少。

2.1.2土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

從狀態(tài)變化的角度,利用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,分析土地利用轉(zhuǎn)移狀態(tài)的變化。根據(jù)土地利用變化對(duì)于植被覆蓋變化的影響主要源于土地轉(zhuǎn)移過程中短時(shí)限的人為干擾和轉(zhuǎn)移完成后較長(zhǎng)時(shí)限的用地功能變化,其中,用地功能變化往往表現(xiàn)為群落物種組成、生物生產(chǎn)能力、生態(tài)系統(tǒng)類型等多方面的綜合變化,并且在較大尺度上表現(xiàn)出明顯的時(shí)空分異特征[24]。故利用ArcGIS 10.2軟件將土地利用圖與NDVI進(jìn)行疊加,利用分區(qū)統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)出每種土地利用類型中NDVI變化情況。

2.1.3全球干擾指數(shù)

基于MODIS的全球干擾指數(shù)方法是使用基于MODIS遙感影像的陸地表面溫度(LST)[25]與基于MODIS遙感影像的增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)[26]來表征大尺度常規(guī)干擾。該算法依據(jù)基于MODIS的大尺度全球干擾指數(shù)MGDI利用隨著干擾的增強(qiáng)EVI與地表溫度有一個(gè)相反的變化趨勢(shì)[27-28],以便能更好的識(shí)別干擾的位置與強(qiáng)度。具體來說,隨著一個(gè)主要干擾的發(fā)生,因?yàn)橹脖坏臏p少增強(qiáng)型植被指數(shù)將減少；相反,地表溫度將增加是因?yàn)楦啾晃盏奶栞椛鋵⑥D(zhuǎn)化成敏感的熱能,因此,隨著植被密度的減少蒸發(fā)量將減少。具體公式如下：

(2)

式中,DIi是干擾指數(shù)的值 對(duì)于第i年,LSTimax是對(duì)于i年年平均最大8d連續(xù)地表溫度,EVIimax是對(duì)于第i年年最大16天EVI,LSTmax是年度LST的上限并不包括第i-1年,并且EVImax是多年平均的最大EVI但是不包括第i-1年。將MGDI分布圖與土地利用/覆被類型圖做疊加,分析不同植被類型受到的干擾劇烈程度。

2.2 人類活動(dòng)及其對(duì)植被影響定量化評(píng)價(jià)方法

基于研究區(qū)實(shí)際狀況,選取對(duì)西雙版納地區(qū)植被影響較大的人類活動(dòng)干擾指標(biāo),即人口密度,GDP,距道路距離,距城鎮(zhèn)距離,距村莊距離,構(gòu)建人類活動(dòng)干擾指數(shù)。然后,在ArcGIS10.2中對(duì)人類活動(dòng)干擾各指標(biāo)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：在ArcGIS 10.2 Spatial Analyst模塊中Distance模塊上Euclidean Distance得到距道路距離,距城鎮(zhèn)距離,距村莊距離；利用Density模塊中的Kernel Density得到村莊密度,河網(wǎng)密度；并生成不同柵格圖層。由于不同的人類活動(dòng)干擾指標(biāo)具有不同的量綱,因此需對(duì)每個(gè)指標(biāo)圖層進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理,再利用熵權(quán)法進(jìn)行對(duì)不同圖層進(jìn)行權(quán)重的確定,然后根據(jù)權(quán)重結(jié)果疊加得到最終的人類干擾指數(shù)。在地理信息系統(tǒng)中運(yùn)用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí),將人類干擾指數(shù)值通過聚類分析分為5級(jí),第1等級(jí)到第5等級(jí)表示干擾強(qiáng)度從小到大,并繪制人類活動(dòng)干擾強(qiáng)度等級(jí)空間分布圖。

在CANOCO 5.0中分別對(duì)1,5,10km尺度下,對(duì)植被特征(NDVI,MGDI和NDVI-SLOPE)與人類活動(dòng)干擾因素進(jìn)行冗余分析,分析人類活動(dòng)對(duì)植被的影響。進(jìn)一步在SPSS 20.0中,運(yùn)用逐步回歸的方法,將NDVI-SLOPE作為因變量Y,人類活動(dòng)各指標(biāo)作為自變量Xi,建立模型。分析西雙版納地區(qū)人類活動(dòng)干擾因子與植被覆蓋度及變化趨勢(shì)之間的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)的值越大,說明人類活動(dòng)干擾因子與植被變化之間的相關(guān)性越高；反之越低。

3 結(jié)果分析

3.1 NDVI時(shí)空分布

從圖1可以看出2000—2005,2006—2010年版納地區(qū)NDVI-SLOPE值均大于0,說明西雙版納地區(qū)2000—2010年植被覆蓋度呈增加趨勢(shì)。2000—2005年NDVI增加趨勢(shì)加大地區(qū)主要分布在東部地區(qū)且從南到北呈縱向分布；2006—2010年NDVI增加趨勢(shì)主要分布在西部地區(qū),且增加趨勢(shì)進(jìn)一步增強(qiáng)。

3.2 土地利用變化角度

3.2.1西雙版納土地利用/覆被類型面積變化情況

從圖2可以看出,2000—2010年西雙版納地區(qū)土地利用/覆被類型主要為園地,林地和耕地。其中林地占地面積最大,耕地主要為旱地,園地主要是喬木園地與灌木園地,喬木園地主要是橡膠園,灌木園地主要是茶園,且主要分布在西南部邊陲地帶。

圖2 2000—2010年西雙版納地區(qū)土地利用/覆被變化Fig.2 Land use/cover changes in Xishuangbanna from 2000 to 2010

圖3土地利用/土地覆被轉(zhuǎn)移圖表明,2000—2005年,西雙版納草地主要轉(zhuǎn)化為灌木園地、常綠闊葉林、旱地；河流主要轉(zhuǎn)化為旱地、居住用地、常綠闊葉林；常綠闊葉林的面積減少,常綠闊葉林主要流向是喬木園地、旱地、水庫坑塘、河流、居住地；喬木園地面積增加比例較大,主要來源是河流、水田、旱地、常綠闊葉林、常綠針葉林、灌木園地；灌木園地主要來源是草地、河流、水田、旱地、常綠闊葉林、常綠針葉林、喬木園地、居住地；居住地主要來源是河流、水田、旱地、居住地、常綠闊葉林、喬木園地、灌木園地。2006—2010年土地利用變化沒有2000—2005年劇烈,喬木園地增加比重較大,主要來源是旱地、灌木園地、河流、水田、裸土。其次,居住地增加比重較大,主要來源為河流、水田、旱地、草地、常綠闊葉灌木林。

圖3 2000—2010年西雙版納地區(qū)土地利用/土地覆被轉(zhuǎn)移圖Fig.3 The map of land use/land cover transfer in Xishuangbanna in 2000—2010

3.2.2不同土地利用/覆被類型植被變化率比較

由圖4可以看出,2000—2010年西雙版納地區(qū)不同土地利用類型的植被變化率SLOPE值均大于0,且草叢,湖泊,河流,水田,旱地,居住地,交通用地,裸土,喬木園地植被2006—2010年的變化率比2000—2005年大,增加比較劇烈。其中喬木園地兩個(gè)時(shí)段植被變化率差異最大,而常綠闊葉林與常綠針葉林后5年比前5年植被覆蓋度增加的比率在減少,后5年沒有前5年變化劇烈。這主要是因?yàn)閱棠緢@地主要是橡膠林生長(zhǎng)較快造成的。SLOPE>0主要與植被自然生長(zhǎng)及退耕還林還草,植樹造林有關(guān),且喬木園地分布的地區(qū)2006—2010年NDVI變化率大于2000—2005年NDVI變化率。

圖4 2000—2005,2006—2010不同土地覆被類型植被變化率SLOPE值比較Fig.4 Comparison of vegetation cover trend (SLOPE) of different land cover types in 2000—2005,2006—2010

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

利用多年MODIS遙感影像,計(jì)算基于MODIS的大尺度干擾指數(shù)(MGDI),并繪制西雙版納多年平均MGDI圖,利用自然斷點(diǎn)法將其分為5級(jí),圖5表明西雙版納地區(qū)MGDI分布不均勻,且存在大量空值。通過MGDI圖與土地覆被圖疊加并進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)(圖6)可以看出2000—2005,2006—2010年不同土地覆被類型MGDI相差不大。草叢、水田、常綠闊葉林、常綠針葉林和灌木園地是人類活動(dòng)干擾強(qiáng)度較大的植被類型。

圖5 西雙版納地區(qū)基于MODIS的全球干擾指數(shù)(MGDI)空間分布圖Fig.5 The MODIS Global Disturbance Index (MGDI) spatial distribution map in Xishuangbanna area

圖6 2000—2005,2006—2010不同土地覆被類型基于MODIS的全球干擾指數(shù)(MGDI)值比較Fig.6 Comparison of The MODIS Global Disturbance Index (MDGI) of different land cover types in 2000—2005,2006—2010

3.4 人類活動(dòng)對(duì)植被變化的影響

由圖7可以看出,西雙版納地區(qū)人類干擾強(qiáng)度呈中間向邊緣遞增趨勢(shì),且總體上呈分散趨勢(shì)。由圖8冗余分析結(jié)果可知,在1 km尺度下,NDVI與人類活動(dòng)干擾因素成負(fù)相關(guān)關(guān)系,SLOPE與MGDI與人類活動(dòng)干擾因素相關(guān)性不顯著。在5 km尺度下,NDVI與距村莊的距離,距城鎮(zhèn)的距離成正相關(guān)關(guān)系,與其他人類活動(dòng)干擾因素成負(fù)相關(guān)關(guān)系。SLOPE與MGDI連線相對(duì)較短,相關(guān)性不大。在10 km范圍內(nèi),NDVI與距道路的距離,距城鎮(zhèn)的距離,距村莊的距離成正相關(guān)關(guān)系,與其他人類活動(dòng)干擾因素成負(fù)相關(guān)關(guān)系。MGDI與距道路的距離,距城鎮(zhèn)的距離,距村莊的距離成正相關(guān)關(guān)系,與其他人類活動(dòng)干擾因素成負(fù)相關(guān)關(guān)系。SLOPE與距道路的距離,距城鎮(zhèn)的距離,距村莊的距離成負(fù)相關(guān)關(guān)系,與其他人類活動(dòng)干擾因素成正相關(guān)關(guān)系。綜上所述,NDVI本身和人類活動(dòng)的相關(guān)性較大,而植被退化在研究階段表現(xiàn)的不明顯。MGDI總體上與人類活動(dòng)相關(guān)性不大。

圖7 西雙版納地區(qū)人類活動(dòng)干擾等級(jí)分布圖 Fig.7 Distribution of human activity disturbance level in Xishuangbanna

在1 km尺度下由植被動(dòng)態(tài)與人類活動(dòng)干擾因素逐步相關(guān)分析得到如下回歸方程：

Y=0.004-3.329E-6X1+0.011X2-0.281X3-0.077X4

式中,Y代表NDVI-SLOPE,X代表人類活動(dòng)干擾指標(biāo),其中X1代表GDP,X2代表河網(wǎng)密度,X3代表距村莊的距離,X4代表道路密度。最終回歸方程R2為0.039。從模型得出,與SLOPE變化成正相關(guān)的因素有：河網(wǎng)密度；與SLOPE成負(fù)相關(guān)的因素有：GDP,村莊密度,道路密度。由于R2較低,說明人類活動(dòng)與植被的關(guān)系具有空間尺度效應(yīng),可能存在一定的距離耦合特征。在5 km尺度下進(jìn)行逐步相關(guān)分析得到如下回歸方程：

Y=0.030+0.018X1-0.029X2+1.681E-5X3-4.623E-5X4-9.499E-7X5

式中,Y代NDVI-SLOPE,X代表人類活動(dòng)干擾指數(shù),其中X1代表河流密度,X2代表道路密度,X3代表GDP,X4代表人口密度,X5代表距村莊的距離。最終回歸方程R2為0.081,相關(guān)性降低,從模型得出,與SLOPE變化成正相關(guān)的因素有：河流密度和GDP；與SLOPE成負(fù)相關(guān)的因素有：道路密度,人口密度和距村莊的距離。在10 km尺度下進(jìn)行逐步相關(guān)分析結(jié)果顯示人類活動(dòng)與植被的變化不相關(guān)。

圖8 植被動(dòng)態(tài)與人類活動(dòng)干擾因素冗余分析Fig.8 Redundancy analysis of vegetation dynamics and the interference factors of human activities

4 討論

4.1 三種植被動(dòng)態(tài)方法比較

西雙版納地區(qū)NDVI-SLOPE值均大于0,這主要是由于植被自身生長(zhǎng)和政策層面上退耕還林、退耕還草有關(guān)[29]。在不同土地利用類型的NDVI-SLOPE值分析中,數(shù)值均大于0與圖1所示結(jié)果一致,這主要是因?yàn)楸狙芯克x擇的土地利用空間分辨率為30 m,與在群落尺度上的植被的生長(zhǎng)為同一尺度。因此,方法二能更好的解釋在群落層次上西雙版納地區(qū)植被的變化,主要是由于植被的自然生長(zhǎng)與次生林轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ち謱?dǎo)致的人工林地的增加。本文選用的MODIS-MGDI影像分辨率為1 km與群落層面上植被的變化不在同一尺度,因此出現(xiàn)了2000—2005,2006—2010年不同土地覆被類型MGDI相差不大的現(xiàn)象(圖6)。但從另一角度分析了大尺度范圍內(nèi)植被的變化特征,MGDI表征大尺度生態(tài)系統(tǒng)的干擾,包括自然干擾與人為干擾,其中自然干擾包括野火,病蟲害,颶風(fēng)還有干旱。而2000—2010年西雙版納地區(qū)未出現(xiàn)大面積自然干擾。這可能因?yàn)槲麟p版納地處位于西南季風(fēng)的迎風(fēng)坡,降水充沛,森林覆蓋度高,耕地面積比率小,干旱致災(zāi)因子危險(xiǎn)性低,成災(zāi)環(huán)境敏感性低,承災(zāi)體易損性低[30]。受干擾強(qiáng)烈的區(qū)域主要分布在北部地區(qū)和人類聚集區(qū)附近。

4.2 人類活動(dòng)干擾因素對(duì)植被的影響

基于人類活動(dòng)干擾對(duì)植被覆蓋度的影響結(jié)果得出,從景觀生態(tài)學(xué)的角度來說,生態(tài)學(xué)干擾由3個(gè)方面構(gòu)成,包括系統(tǒng),事件和尺度域。系統(tǒng)具有一定的尺度域,而干擾事件來源于系統(tǒng)外部,并發(fā)生在一定尺度上。干擾具有多尺度性,一個(gè)尺度上的干擾并非所有尺度上的干擾[31]。人類活動(dòng)壓力干擾具有尺度性,本研究中所選的人類活動(dòng)壓力各指標(biāo),重采樣為1,5,10 km的不同尺度,而大尺度上的人類活動(dòng)干擾,與植被群落的狀態(tài)變化往往不在同一尺度上[32]。本研究采用的NDVI數(shù)據(jù)為1 km分辨率,NDVI數(shù)值在表征植被群落變化上,存在一定的尺度效應(yīng),因而人類活動(dòng)與其變化的相關(guān)關(guān)系存在不確定性[33]。另外,在群落尺度上,植被的自然生長(zhǎng),退耕還林,植樹造林都可以促使植被覆蓋度的增加,況且人類活動(dòng)干擾在一定層面上具有滯后性[34]。

5 結(jié)論

本文從NDVI、土地利用的角度,基于遙感序列的MODIS-MGDI三個(gè)不同側(cè)面解釋了人類干擾對(duì)西雙版納地區(qū)植被造成影響的過程。從NDVI變化的角度,在人類活動(dòng)干擾下西雙版納熱帶雨林植被生長(zhǎng)狀況良好,且2000—2010年間植被呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。從土地利用變化角度,由于土地利用的變化與我們所研究的植被的變化為同一尺度,故土地利用的變化可以很好的表征植被的變化。西雙版納地區(qū)2000—2010年土地利用變化主要為次生林地轉(zhuǎn)變?yōu)閱棠玖值丶肮嗄玖值匾约吧俨糠洲D(zhuǎn)變?yōu)榫幼∮玫?。雖然2000—2010年西雙版納地區(qū)人類活動(dòng)干擾造成的林地破壞等負(fù)向的人類活動(dòng)帶來了植被覆蓋度的減少,但是人工林植被生長(zhǎng)及退耕還林還草等正向的人類活動(dòng)帶來了植被覆蓋度的增加?；贛ODIS干擾指數(shù)的MGDI表明,2000—2010年間,干擾的空間分布沒有規(guī)律性,不同土地覆被類型之間的MDGI相差不大,說明MGDI在熱帶地區(qū)表征干擾特征具有一定的不確定性。這主要是MGDI與植被退化相關(guān)性不顯著。通過相關(guān)性分析,表明人類活動(dòng)強(qiáng)度與植被退化存在一定的相關(guān)性,但相關(guān)性不大,具有一定的尺度性。在大尺度上人類活動(dòng)干擾具有滯后性,且研究尺度的不同導(dǎo)致相關(guān)性不顯著。因此,不同的分辨率,不同的研究尺度以及不同的解釋機(jī)制都將導(dǎo)致研究結(jié)果具有一定的差異性。