楊艷蓉, 侯召朕, 張增信

(1.南京林業(yè)大學(xué) 生物與環(huán)境學(xué)院, 江蘇 南京 210037; 2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心, 江蘇 南京 210037; 3.南京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 江蘇 南京 210037)

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心組分，植被變化與生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性存在顯著的相互影響[1]。來源于衛(wèi)星遙感的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index， NDVI)，基于其長時序、高分辨率、覆蓋范圍廣等特點，已廣泛應(yīng)用于植被動態(tài)監(jiān)測[2]。2001—2017年的衛(wèi)星遙感顯示，全球植被葉面積呈增加趨勢，中國以占全球6.6%的植被面積貢獻(xiàn)了全球25%的葉面積增量，其中森林的貢獻(xiàn)率最高，占42%[3]。造成這一結(jié)果的最直接驅(qū)動因素來自于20世紀(jì)末我國6大林業(yè)生態(tài)工程的相繼頒布實施[4]，中國已將超過3.30×107hm2的農(nóng)用地轉(zhuǎn)化為森林和草原[5]，NDVI顯著增長[6]。自然驅(qū)動因素對于植被增長的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在氣候變化上。研究表明，氣候變化是植被增長的主要驅(qū)動因子[7]，但這種驅(qū)動存在時空差異。Peng等[8]研究顯示，最高溫和NDVI的相關(guān)性在我國北方濕冷生態(tài)系統(tǒng)中為正，在溫帶地區(qū)為負(fù)，最低溫和NDVI的相關(guān)性則多相反。Roerink等[9]發(fā)現(xiàn)歐洲的干旱區(qū)植被對降水的響應(yīng)強(qiáng)烈，濕潤區(qū)則無此現(xiàn)象。在中國范圍內(nèi)，從北向南氣象因子對NDVI的影響逐漸減弱，大部分地區(qū)氣溫對NDVI的影響大于降水，氣候變化對不同植被類型的NDVI影響差異很大[10]。

四川、重慶、云南、貴州為主的西南地區(qū)是中國重要的生態(tài)屏障[11]及第2大天然林區(qū)[12]，該地于1998年試點、2000年全面推進(jìn)的天然林保護(hù)工程，其核心即禁止亂砍濫伐、退耕還林/還草。目前，項目實施20 a，驗證天然林保護(hù)成果恰逢其時。但西南地區(qū)在人為和自然因素驅(qū)動下的植被變化研究困難重重，主要原因是該區(qū)域毗鄰青藏高原，喀斯特地貌分布廣泛，氣候變化多樣且獨特[13]，屬于典型生態(tài)脆弱區(qū)[14]，地表生態(tài)系統(tǒng)極易受到氣候災(zāi)害和人為因素的影響[15]。因此，相比于中國長江中下游及“三北”防護(hù)林工程建設(shè)、京津冀風(fēng)沙治理工程等來說，正式發(fā)布的結(jié)論不多。近年研究表明，人為因素中，退耕還林/還草政策實施是西南地區(qū)整體植被顯著增加的貢獻(xiàn)因子[16]；自然影響因素主要是氣溫、降水的影響，在川西高原[17]、云南高原湖泊流域等[18]局部地區(qū)得到了印證。本文基于2001—2018年MODIS NDVI數(shù)據(jù)、MODIS土地利用數(shù)據(jù)以及站點氣候歷史數(shù)據(jù)，得到西南地區(qū)NDVI動態(tài)變化特征，探索土地利用變化和氣候變化對NDVI的影響，為西南地區(qū)應(yīng)對氣候變化、進(jìn)一步實施天然森林保護(hù)工程以及實現(xiàn)社會生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域覆蓋中國西南地區(qū)的四川、重慶、云南、貴州4省市(21°8′—34°19′N，97°31′—110°11′E)。該地區(qū)主要由盆地和高原組成，包括四川盆地、云貴高原和川西高原，海拔范圍以1 000～3 000 m為主。云貴高原、四川盆地屬于熱帶和亞熱帶季風(fēng)氣候，川西高原屬于高原山地氣候。植被類型復(fù)雜多樣，包括闊葉林、針葉林、針闊混交林、多樹型稀樹草原、稀樹草原[19]、草地、農(nóng)用地、農(nóng)用地/自然植被拼接等8種。西南地區(qū)特殊的地理位置、復(fù)雜多樣的氣候條件以及脆弱的生態(tài)環(huán)境，使其成為中國生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重點區(qū)域之一。

1.2 數(shù)據(jù)和處理

西南地區(qū)NDVI數(shù)據(jù)來自NASA提供的MOD13A3(https:∥e4 ftl01.cr.usgs.gov/MOLT/MOD13A1.006/)數(shù)據(jù)，其時、空間分辨率分別為16 d，1 km。該數(shù)據(jù)已經(jīng)過幾何精校正、輻射校正、大氣校正等預(yù)處理。在本文分析中，把該數(shù)據(jù)利用最大合成法得到月最大合成值，以進(jìn)一步減少云層、大氣氣溶膠的影響。土地利用數(shù)據(jù)來自NASA的MCD12Q1數(shù)據(jù)(https:∥lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/)，該數(shù)據(jù)時、空間分辨率分別為1 a，500 m。在本研究中，為了從空間上匹配NDVI數(shù)據(jù)，我們依據(jù)IGBP(International Geosphere Biosphere Programme，國際地圈與生物圈計劃)分類方案，將MCD12Q1重采樣至1 km分辨率[20]，結(jié)合研究需求對部分土地利用類型合并，最終得到12類西南地區(qū)土地類型：針葉林、闊葉林、混交林、灌叢、稀樹草原、多樹型稀樹草原、草地、水體、農(nóng)用地、農(nóng)用地/自然植被拼接、城市、裸地。

西南地區(qū)氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.cma.cn/)提供的2001—2018年西南地區(qū)105個標(biāo)準(zhǔn)地面觀測站逐日實測資料。本研究分析計算了西南地區(qū)年平均最高溫、年平均溫、年平均最低溫和年總降水量，然后將各項氣象數(shù)據(jù)分別與其監(jiān)測站點海拔高度進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗。結(jié)果顯示，所有氣象數(shù)據(jù)與監(jiān)測站點海拔高度，均在0.01顯著水平上顯著相關(guān)。因此，將各項氣象數(shù)據(jù)結(jié)合站點所在海拔高度，使用ArcGIS進(jìn)行協(xié)同Kriging插值[21]。對插值結(jié)果進(jìn)行交叉驗證，平均誤差小于0.1%，插值精度較好，滿足研究需求。

1.3 方 法

1.3.1 研究區(qū)2001—2018年NDVI數(shù)值等級劃分 為了分析2001—2018年NDVI數(shù)值的分布格局變化，將NDVI從數(shù)值上分為5個等級：小于0.2，0.2～0.4，0.4～0.6，0.6～0.8以及0.8以上，并將研究時段平均分為每6 a一段，即：2001—2006年、2007—2012年和2013—2018年3個時期，使用ArcGIS作圖得到西南地區(qū)2001—2018年NDVI空間分布和各值段的比例。

1.3.2 2001—2018年NDVI變化趨勢 采用Theil-Sen中值趨勢分析，研究長時間序列植被NDVI變化的趨勢，并耦合Mann-Kendall趨勢檢驗判斷趨勢的顯著性[22]?；赥heil-Sen和Mann-Kendall，把西南地區(qū)NDVI變化趨勢分為4個等級：顯著改善、不顯著改善、不顯著退化和顯著退化，用于分析該地不同植被、不同區(qū)域NDVI變化趨勢。

1.3.3 研究區(qū)2001—2018年植被類型轉(zhuǎn)換對NDVI的影響 為了量化不同植被類型轉(zhuǎn)化對西南地區(qū)NDVI增長的貢獻(xiàn)，以2001—2006年各像元NDVI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計算不同植被類型改變對NDVI提高的影響度指數(shù)[26]，探索哪種植被的轉(zhuǎn)化是西南地區(qū)NDVI數(shù)值增加的主因。

1.3.4 研究區(qū)2001—2018年NDVI與氣象要素的相關(guān)性 為了分析NDVI與主要氣象要素氣溫和降水的關(guān)系，計算NDVI與最低溫、平均溫、最高溫以及年降水量的Pearson偏相關(guān)系數(shù)[18]平均值。將其分為5個等級：強(qiáng)正相關(guān)(大于0.6)，正相關(guān)(0.2～0.6)，弱相關(guān)(-0.2～0.2)，負(fù)相關(guān)(-0.2～-0.6)和強(qiáng)負(fù)相關(guān)(小于-0.6)，在空間上進(jìn)行逐像元偏相關(guān)計算，利用ArcGIS繪圖得到NDVI與氣象要素的偏相關(guān)關(guān)系空間分布。

2 結(jié)果與分析

2.1 西南地區(qū)NDVI變化特征

依據(jù)已經(jīng)確定的12種土地使用類型，挑選出主要植被類型8種(從2001—2018年，灌叢在植被類型所占比例小，變化也很小，故未參與分析)，發(fā)現(xiàn)西南地區(qū)2001—2018年不同植被NDVI從數(shù)值到增長趨勢均不同(圖1)。從數(shù)值來看，西南地區(qū)2001—2018的NDVI均值為0.58，森林類型(針、闊、混交林)的NDVI均值最高，達(dá)到0.70，超出平均值20.69%。草地最低，僅為0.42，低于平均均值27.59%。農(nóng)用地、農(nóng)用地/自然植被拼接屬于農(nóng)用地類，多樹型稀樹草原、稀樹草原屬于稀樹草原類，這二者與平均均值基本相當(dāng)，分別為0.53，0.60。2001—2018年西南地區(qū)不同類植被NDVI數(shù)值差異表現(xiàn)為：森林類>稀樹草原類>農(nóng)用地類>草地。用趨勢線斜率表示不同植被的NDVI增長趨勢[23-24]。同樣由圖1可得，2001—2018年所有植被類型平均NDVI的趨勢線斜率為0.003 9，這一數(shù)值與2001—2016年全國均值0.004 4基本相當(dāng)[25]，其中農(nóng)用地/自然植被拼接類型趨勢線斜率最大，為0.006 2，其次為稀樹草原類，分別為稀樹草原(0.004 7)、多樹型稀樹草原(0.004 0)，其后為混交林(0.003 0)、闊葉林(0.002 8)、農(nóng)用地(0.002 4)和針葉林(0.001 2)，草地的趨勢線斜率最小，僅為0.000 8。2001—2018年西南地區(qū)不同植被NDVI增長趨勢表現(xiàn)為：農(nóng)用地類>稀樹草原類>森林類>草地。

圖1 西南地區(qū)2001-2018年不同植被NDVI隨時間變化

2001—2018年NDVI各值段空間分布情況如圖2所示，對應(yīng)各值段所占比例詳見表1。由表1所示，NDVI在0.4～0.8值段占比超過90%，高值分布區(qū)域由超過0.8的云貴高原以南逐步擴(kuò)張到岷江—烏蒙山以東的城市群以外大片區(qū)域(圖2)，表現(xiàn)為NDVI數(shù)值增高、高值段分布范圍逐年增大的特征。以0.6～0.8高值段NDVI為例，2007—2012年比2001—2006年增加了21.40%，2013—2018年又比2007—2012年增加了32.33%(表1)。川西高原西北部在整個研究時段都屬于NDVI低值(小于0.4)分布區(qū)(圖2)，分布面積占比有逐年下降趨勢(表1)。

表1 西南地區(qū)不同等級NDVI值所占的空間比例 %

圖2 西南地區(qū)2001-2018年各時段NDVI值空間分布

為了說明NDVI增長趨勢的顯著性，圖3給出了西南地區(qū)NDVI顯著改善、不顯著改善、不顯著退化和顯著退化分布圖。由圖3可見，以岷江—烏蒙山為界(見圖3虛線)，以東區(qū)域包括四川盆地、貴州、重慶呈NDVI顯著改善區(qū)，以西區(qū)域則呈輕微改善甚至退化狀態(tài)，退化趨勢主要出現(xiàn)在成都西北部、川滇交界的橫斷山脈以及云貴高原西部等地。顯著改善、不顯著改善、不顯著退化和顯著退化的面積占比分別為67.09%，24.59%，6.80%和1.52%(詳見表2)。其中農(nóng)用地/自然植被拼接類型顯著改善的面積占比最高，達(dá)到93.46%，其次為稀樹草原類，超過75%，闊葉林、混交林緊隨其后，接近70%，草地的顯著改善面積占比最少，只有32.55%。對所有植被類型來說，呈顯著退化趨勢的面積占比都較低，除農(nóng)用地達(dá)到6.31%以外，其余均不超過3%。

圖3 西南地區(qū)2001-2018年NDVI變化趨勢分布

表2 西南地區(qū)各植被覆蓋類型NDVI的變化趨勢 %

2.2 植被類型轉(zhuǎn)化對NDVI的影響

分析MCD12Q1數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國西南地區(qū)2001—2018年的植被覆蓋面積占比穩(wěn)定在98%左右，主要類型是森林類(針、闊、混交林)，其次是多樹型稀樹草原、稀樹草原、草地和農(nóng)田。這5種主要植被類型中，只有森林類的面積增加，且增速隨時間增加：2001—2006年增長了1.46%，2006—2012年，2013—2018年分別增長了5.17%和17.43%。已知森林類型的NDVI均值最高(圖2)，因此，20 a來天然林保護(hù)工程、退耕還林/還草工程對該地NDVI增長貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在其他植被向森林類的轉(zhuǎn)化上。分析發(fā)現(xiàn)，從2001—2018年，西南地區(qū)植被類型轉(zhuǎn)換的突出特征是從低值NDVI植被類型向高值NDVI植被類型的轉(zhuǎn)化。其中，最突出的是稀樹草原類型向森林類型的轉(zhuǎn)化，總轉(zhuǎn)化面積達(dá)到73 693 km2，其次為草地向稀樹草原、稀樹草原向多樹型稀樹草原、農(nóng)用地向稀樹草原的轉(zhuǎn)化，總轉(zhuǎn)化面積分別為14 530，12 403和8 565 km2(圖4)?；谶@些轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，使用ArcGIS軟件，給出了新增森林植被在西南地區(qū)的空間分布(圖5)。

圖4 西南地區(qū)2001-2018不同植被類型間的轉(zhuǎn)化面積

由圖5可見，多樹型稀樹草原、稀樹草原向森林的轉(zhuǎn)變主要發(fā)生在四川盆地和川西高原以外的地區(qū)，其中稀樹草原向森林的轉(zhuǎn)化發(fā)生在云貴高原中部和四川盆地南緣，多樹型稀樹草原轉(zhuǎn)變?yōu)樯值膮^(qū)域更廣。表3給出了3個6 a時段內(nèi)植被類型的凈轉(zhuǎn)化率，即凈轉(zhuǎn)化面積(轉(zhuǎn)出面積與轉(zhuǎn)入面積的差)除以該類型植被的初始面積。每種低NDVI植被向高NDVI植被的凈轉(zhuǎn)化率都隨時間呈現(xiàn)遞增，凈轉(zhuǎn)化率最大的是農(nóng)用地向稀樹草原以及多樹型稀樹草原向森林的轉(zhuǎn)化，二者在2013—2018年段均超過了10%，增速最快。從不同植被類型的轉(zhuǎn)變對NDVI增長貢獻(xiàn)來看，各轉(zhuǎn)化的影響度指數(shù)排序如下：多樹型稀樹草原轉(zhuǎn)化為森林類(5 330.62)>稀樹草原轉(zhuǎn)化為多樹型稀樹草原(3 628.66)>稀樹草原轉(zhuǎn)化為森林類(1 706.14)>草地轉(zhuǎn)化為稀樹草原(1 326.99)>農(nóng)用地轉(zhuǎn)化為草原(819)。其中，從多樹型稀樹草原和稀樹草原向森林類型轉(zhuǎn)化的影響度指數(shù)占總指數(shù)的54.69%，是西南地區(qū)NDVI增長的主要貢獻(xiàn)因子。

圖5 西南地區(qū)2001-2018年新增森林植被的空間分布

表3 西南地區(qū)不同植被類型的凈轉(zhuǎn)換比例 %

2.3 區(qū)域氣候變化對NDVI的影響

2001—2018年，西南地區(qū)最低溫、平均溫和最高溫及年降水量均值分別為10.02 ℃，14.26 ℃，20.37 ℃和1 015.95 mm，這些氣象要素均呈現(xiàn)上升趨勢(圖略)。最低溫的趨勢線斜率為0.033 0，高于最高溫(0.023 3)和平均溫(0.022 8)，增長趨勢最顯著。2001—2018年年降水量趨勢線斜率為4.319，亦呈上升趨勢。對西南地區(qū)不同植被類型的NDVI與氣溫、降水進(jìn)行偏相關(guān)分析，分析結(jié)果見表4和圖7。由表4可見，不同植被NDVI與最低溫、最高溫、平均溫和年降水量均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。平均而言，NDVI與氣溫的正相關(guān)性大于降水，具體為：NDVI-最低溫>NDVI-平均溫>NDVI-最高溫>NDVI-年降水量。不同植被類型的NDVI與氣象要素的相關(guān)性有差異，針葉林與氣溫和降水的相關(guān)性最不顯著。除針葉林和農(nóng)用地外，其他植被類型的NDVI與最低溫、最高溫、平均溫的偏相關(guān)系數(shù)都超過0.5，呈顯著正相關(guān)(絕大部分滿足p<0.01)。稀樹草原、農(nóng)用地類的NDVI與降水呈顯著正相關(guān)(p<0.05)。

表4 西南地區(qū)2001-2018年不同植被類型NDVI與氣溫和降水的偏相關(guān)系數(shù)

使用ArcGIS軟件進(jìn)行逐像元分析得到偏相關(guān)系數(shù)空間分布如圖6所示。由圖6可見，NDVI與氣溫和降水的相關(guān)性具有空間差異，不同植被類型和不同區(qū)域差異較大?？傮w來看，在岷江—烏蒙山以東地區(qū)(除重慶南部)最高，以西地區(qū)較復(fù)雜：NDVI與年降水量整體呈負(fù)相關(guān)或弱正相關(guān)，云貴高原中部地區(qū)表現(xiàn)為NDVI與最低溫、最高溫、平均溫的負(fù)相關(guān)區(qū)域。另外，云貴高原以南地區(qū)表現(xiàn)出NDVI-最低溫的強(qiáng)正相關(guān)。為了定量分析氣溫和降水對西南地區(qū)NDVI增長的貢獻(xiàn)，我們以年平均氣溫指示“氣溫”，年均降水量指示“降水”，對2001—2018年的年均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并進(jìn)行多元線性回歸，可知2001—2018年西南地區(qū)NDVI增加的41.8%可以用氣溫和降水的變化來解釋，溫度和降水的貢獻(xiàn)率分別為32.35%和14.54%。

圖6 西南地區(qū)2001-2018年NDVI與各氣侯因子的偏相關(guān)系數(shù)空間分布

3 討 論

(1) 西南地區(qū)岷江—烏蒙山東、西兩側(cè)NDVI的差異性表述。2001—2018年西南地區(qū)NDVI數(shù)值和變化趨勢均體現(xiàn)了以岷江—烏蒙山為界的東、西兩側(cè)不對稱的特點，這與該地一直以來的研究結(jié)論類似[11,27-29]。但在不對稱問題的描述上有分歧，2001—2018年的結(jié)果顯示界線以東是NDVI的高值區(qū)域和顯著改善區(qū)，以西為NDVI低值區(qū)和輕微改善區(qū)甚至退化區(qū)。這一結(jié)果與2000年后西南地區(qū)的相關(guān)研究結(jié)論相似[11,27-28]，但與早期的研究結(jié)果相反[29]。這可能與該地區(qū)1961—2005年年均降水量呈緩慢下降趨勢[30]有關(guān)。同時，可能是2010年后該地天然林保護(hù)、退耕還林/還草等林業(yè)生態(tài)保護(hù)政策實施的效果逐步凸顯的影響，這一政策在不同地區(qū)對NDVI增長的影響時效不同，如在黃土高原[31]、毛烏素沙漠地區(qū)[32]略提前。另外，目前常用的長時間序列NDVI資料主要來自GIMMS，SPOT，MODIS等，雖然這些資料在大尺度時空趨勢上基本一致，MODIS NDVI數(shù)據(jù)相對更優(yōu)[33]，但可能會由不同區(qū)域、不同植被類型、不同研究時段等使研究結(jié)果產(chǎn)生差異[33-34]。因此，西南地區(qū)岷江—烏蒙山東、西兩側(cè)NDVI變化及影響因素，特別是定量分析，需要更多資料和信息多方驗證。

(2) NDVI變化是人為和自然因素共同復(fù)雜作用的結(jié)果，單一討論某一方面則趨于片面。NDVI增加是由多種因素引起的，其主要驅(qū)動力為人類活動和氣候變化(特別是氣溫和降水)，這一結(jié)論已基本達(dá)成共識[35-37]。本文為了量化這二者對于西南地區(qū)NDVI的貢獻(xiàn)，同時由于這一地區(qū)就此公開發(fā)表的詳盡結(jié)論較少、人為和自然因素復(fù)雜，因此分別加以闡述。這一做法在很多研究中常見。在實際過程中，由于區(qū)域差異性的氣候變化作用和復(fù)雜的人類活動因素相互滲透。例如退耕還林導(dǎo)致土壤侵蝕改善對NDVI的貢獻(xiàn)[38]，區(qū)域氣候變化導(dǎo)致植被穩(wěn)定性變化對于NDVI的影響等[39]，NDVI的變化大多是二者共同、相互影響的結(jié)果。目前，地理探測器原理[40]揭示NDVI變化的人為和自然驅(qū)動效果的方法得到了應(yīng)用，2020年以來，在內(nèi)蒙[41]、宜賓等[42]地進(jìn)行了研究，雖然結(jié)果不盡相同，但已取得了初步結(jié)論。這也是今后西南地區(qū)植被變化驅(qū)動力研究的方向之一。

2020年10月《Nature》最新研究指出，在中國以往的研究中低估了西南地區(qū)植被覆蓋改善的意義，尤其在天然林固碳方面[43]，這為后續(xù)研究西南地區(qū)森林植被變化對區(qū)域氣候影響的研究提供了新的擴(kuò)展方向。

4 結(jié) 論

(1) 2001—2018年，西南地區(qū)主要植被類型的NDVI數(shù)值均呈增長趨勢，高NDVI植被呈逐年遞增性擴(kuò)大。以岷江—烏蒙山為界，以東為NDVI高值區(qū)和顯著改善趨勢區(qū)，以西為低值區(qū)和不顯著改善、甚至退化趨勢。

(2) 2001—2018年，天然林保護(hù)、退耕還林/還草等政策實施促使該地植被類型由低NDVI植被向高NDVI植被轉(zhuǎn)換，且凈轉(zhuǎn)換面積百分比逐年增加。其中，貢獻(xiàn)度最大的是稀樹草原類型向森林類型的轉(zhuǎn)化，其次為草原向稀樹草原、稀樹草原向多樹型稀樹草原、農(nóng)用地向稀樹草原的轉(zhuǎn)化。

(3) 2001—2018年，西南地區(qū)區(qū)域氣候的暖、濕化變化是該地NDVI改善的重要自然因素，NDVI增加的41.8%可以用氣候變化來解釋，溫度和降水的貢獻(xiàn)率分別為32.35%和14.54%。