徐 麗，彭浩賢，潘 萍，歐陽(yáng)勛志，余 梟，章 敏，周巧晴

（1. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院 鄱陽(yáng)湖流域森林生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與修復(fù)國(guó)家林業(yè)和草原局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌330045；2. 江西利森林業(yè)技術(shù)服務(wù)有限公司，江西 南昌 330045）

地表植被覆蓋度及其變化信息對(duì)了解植物群落在氣候、水文和地球化學(xué)循環(huán)中的作用至關(guān)重要，對(duì)分析地表空間變化規(guī)律、評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)及生態(tài)環(huán)境變化有重大作用，直接關(guān)系到區(qū)域生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性和安全性[1-2]。監(jiān)測(cè)植被覆蓋度的方式一般包括實(shí)測(cè)法和遙感測(cè)量法，與實(shí)測(cè)法相比，遙感測(cè)量法因投入成本低、觀測(cè)面積大等優(yōu)點(diǎn)而廣泛運(yùn)用。遙感測(cè)量法一般有植被指數(shù)法、光譜梯度差模型法、像元分解模型等。植被指數(shù)法是依據(jù)植被光譜特征和植被覆蓋度的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)造植被指數(shù)模型進(jìn)行估測(cè)的方法，精度較高，但限制條件較多；光譜梯度差模型法中，有關(guān)角度特征對(duì)植被覆蓋度的影響有待改進(jìn)[3]；像元分解模型主要通過(guò)解析光譜波段和植被指數(shù)信息進(jìn)行遙感提取，是國(guó)內(nèi)外研究的重要方法。其中像元二分法是像元分解模型法中運(yùn)用較廣泛的植被覆蓋度評(píng)估方法，主要選取歸一化植被指數(shù)(NDVI)進(jìn)行估測(cè)，該指數(shù)對(duì)監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)和植被覆蓋等信息非常靈敏，涵蓋了90%以上的植被信息，是借助遙感技術(shù)探究不同時(shí)期、特定區(qū)域植被覆蓋度的重要指標(biāo)之一[4-5]，AMIRI等[6]研究發(fā)現(xiàn)：相比其他植被指數(shù)，基于NDVI提取的植被覆蓋度精度最高。ZHANG等[7]采取NDVI的像元二分法監(jiān)測(cè)植被覆蓋度，并結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)展開(kāi)檢驗(yàn)，其相關(guān)系數(shù)達(dá)86%。李亞剛等[8]基于不同實(shí)測(cè)蓋度對(duì)像元二分法蓋度提取結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，平均誤差為11.86%。徐凱健等[9]采取NDVI的像元二分法估測(cè)了福建省長(zhǎng)汀縣植被覆蓋度，系統(tǒng)誤差表明該模型的反演精度大于95%。植被覆蓋空間格局能夠充分表現(xiàn)植被的空間結(jié)構(gòu)、空間組成及其動(dòng)態(tài)變化[10]，通過(guò)對(duì)植被空間格局的分析，有助于了解人類活動(dòng)對(duì)植被空間演變產(chǎn)生的影響。如BOGAERT等[11]研究表明：1981-1999年歐亞大陸植被景觀連通性增大且覆蓋度增加，北美洲植被景觀存在破碎化趨勢(shì)；呂丹紅等[12]基于福建省泉州市2001-2016年Landsat數(shù)據(jù)對(duì)植被覆蓋度的景觀格局變化趨勢(shì)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)區(qū)域植被生態(tài)環(huán)境趨好。中國(guó)南方長(zhǎng)江下游丘陵地區(qū)有著豐富的水熱資源，植被覆蓋較高，但地形、地貌等較為復(fù)雜，研究其長(zhǎng)時(shí)間序列下的植被覆蓋格局有利于了解區(qū)域生態(tài)環(huán)境演變特征。江西省興國(guó)縣植被破壞程度大、水土流失嚴(yán)重，曾被稱為“中國(guó)江南沙漠”。20世紀(jì)70-90年代初，為恢復(fù)植被控制水土流失，興國(guó)縣相繼開(kāi)展飛播馬尾松Pinus massoniana種子造林活動(dòng)，同時(shí)，經(jīng)過(guò)幾十年林業(yè)工程項(xiàng)目的實(shí)施及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，興國(guó)縣植被覆蓋度和空間格局發(fā)生了較大變化。本研究基于Landsat TM/OLI遙感數(shù)據(jù)，采用像元二分法，對(duì)1988-2019年興國(guó)縣植被覆蓋度及其空間格局變化進(jìn)行了研究，為生態(tài)環(huán)境保護(hù)和土地利用研究等提供參考。

1 研究地區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

興國(guó)縣 (26°03′～26°44′N，115°01′～115°52′E)地處江西省中南部，贛州市北部，面積為 3 215 km2。地貌以低山、丘陵為主，土壤類型主要為紅壤。屬于亞熱帶東南季風(fēng)氣候，年均氣溫為18.9 ℃，年均降水量為1 522.3 mm。森林覆蓋率達(dá)72.2%，地帶性植被為亞熱帶針葉林、常綠闊葉林，其中針葉林主要樹(shù)種有馬尾松、濕地松Pinus elliottii及杉木Cunninghamia lanceolata等，常綠闊葉林的主要樹(shù)種有木荷Schima superba、楓香Liquidambar formosana等。

1.2 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

研究選用Landsat TM/OLI衛(wèi)星影像，空間分辨率為30 m。一般來(lái)說(shuō)研究對(duì)象為植被時(shí)，宜選取6-8月植被最茂盛且云量少的遙感影像，但由于此時(shí)期興國(guó)縣影像數(shù)據(jù)極少，且多為高云量，綜合考慮影像的質(zhì)量與獲取性，以及考慮到研究區(qū)森林植被多為常綠類型，秋季的影像與6-8月的影像在反映植被覆蓋情況方面相差不大，因此選取了1988年10月16日、1994年10月1日、2000年9月15日、2006年11月3日、2013年10月5日(由于2012年Landsat 7數(shù)據(jù)條帶丟失，且修復(fù)效果較差，因此選擇了2013年Landsat 8影像)、2019年9月20日的共6期Landsat TM/OLI遙感影像，其云量均低于5%。

利用ENVI 5.3軟件進(jìn)行預(yù)處理，因Landsat TM/OLI衛(wèi)星影像已經(jīng)過(guò)幾何校正，所以只需輻射定標(biāo)和大氣校正處理，以減少因地形陰影、太陽(yáng)高度角、大氣散射等噪聲產(chǎn)生的誤差。最后根據(jù)興國(guó)縣矢量數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)處理后的影像進(jìn)行裁剪。

1.3 研究方法

1.3.1 植被覆蓋度估算 采用像元二分模型評(píng)估方法，假定利用遙感傳感器所監(jiān)測(cè)的光譜信息可分為2個(gè)部分：綠色植被和無(wú)植被覆蓋(巖石、裸土等)信息[13-14]。歸一化植被指數(shù)(NDVI)與植被的分布密度有著極好的線性相關(guān)關(guān)系，且在一定程度上能減少因輻射引起的誤差[15]?；贜DVI的像元二分法提取興國(guó)縣的植被覆蓋度(FC)計(jì)算公式為：

式(1)～(2)中：INDV為歸一化植被指數(shù)； ρNIR為近紅外波段反射率； ρRed為可見(jiàn)光紅波段反射率；INDVsoil為全裸土覆蓋的INDV值；INDVveg為全綠色植被覆蓋的INDV值。以1%的置信度取得INDVsoil與INDVveg。

對(duì)于植被覆蓋度等級(jí)的劃分不同學(xué)者不盡相同，如徐凱健等[9]將植被覆蓋度劃分為6個(gè)等級(jí)，一般認(rèn)為FC≥70%為高植被覆蓋度[16]。本研究考慮到興國(guó)縣主要以高覆蓋度為主，為更好地突出1988-2019年不同等級(jí)植被覆蓋度的變化情況，將高植被覆蓋度進(jìn)一步劃分為2個(gè)等級(jí)，即植被覆蓋度劃分成6個(gè)等級(jí)：極低植被覆蓋度(Ⅰ級(jí)，0≤FC＜10%)，低植被覆蓋度(Ⅱ級(jí)，10%≤FC＜30%)，中植被覆蓋度(Ⅲ級(jí)，30%≤FC＜50%)，中高植被覆蓋度(Ⅳ級(jí)，50%≤FC＜70%)，高植被覆蓋度(Ⅴ級(jí)，70%≤FC＜90%)，極高植被覆蓋度(Ⅵ級(jí)，90%≤FC≤100%)。1988-2019年興國(guó)縣的植被覆蓋度分級(jí)結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 1988-2019年興國(guó)縣不同等級(jí)植被覆蓋度空間分布示意圖Figure 1 Characteristics of fractional vegetation coverage at different levels in the period from 1988 to 2019 in Xingguo County

1.3.2 土地覆蓋分類 以森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)與谷歌地球(Google Earth)影像為參考，通過(guò)隨機(jī)選取若干樣本，對(duì)1988和2019年遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用/覆被分類，將其劃分為水體、建設(shè)用地、林地、農(nóng)地、草地、其他。并通過(guò)分類混淆矩陣和Kappa指數(shù)進(jìn)行精度驗(yàn)證，得到的Kappa指數(shù)均在80%以上，滿足最低辨別精度0.7的條件[17]。

1.3.3 景觀指數(shù)選取 參考相關(guān)文獻(xiàn)[18-20]并結(jié)合興國(guó)縣的特點(diǎn)，選取主要反映破碎化、形狀和異質(zhì)性特征等方面的相關(guān)指數(shù)。不同時(shí)期植被蓋度空間格局分析選取邊緣密度、形狀指數(shù)、平均分維數(shù)、香農(nóng)多樣性指數(shù)、香農(nóng)均勻度指數(shù)和聚集度指數(shù)；不同植被蓋度等級(jí)的空間格局分析選取邊緣密度、最大斑塊指數(shù)、形狀指數(shù)、散布與并列指數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋度變化分析

2.1.1 植被覆蓋度總體變化 經(jīng)計(jì)算，1988、1994、2000、2006、2013、2019年的歸一化植被指數(shù)均值分別為58.09%、65.22%、65.77%、61.32%、68.63%、70.69%，植被覆蓋度均值分別為63.89%、71.20%、75.37%、66.91%、78.07%、79.16%，歸一化植被指數(shù)與植被覆蓋度變化趨勢(shì)相近。興國(guó)縣植被覆蓋度總體呈上升趨勢(shì)，僅2006年有所下降，可能與2006年自然災(zāi)害嚴(yán)重有關(guān)。

將植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化值(D)劃分為7個(gè)等級(jí)(圖2)，分別為極度增加(0.3＜D≤1.0)，占21.74%；中度增加(0.10＜D≤0.30)，占39.07%；輕微增加(0.05＜D≤0.10)，占 11.36%；穩(wěn)定區(qū) (-0.05≤D≤0.05)，占 16.52%；極度減少 (-1.00≤D＜-0.30)，占2.72%；中度減少(-0.30≤D＜-0.10)，占5.79%；輕微減少(-0.10≤D＜-0.05)，占2.79%。呈極度增加的區(qū)域主要是位于南部的龍口鎮(zhèn)、杰村鄉(xiāng)、社富鄉(xiāng)等，這與這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)曾多次進(jìn)行了飛播馬尾松造林有關(guān)；呈極度減少的區(qū)域主要位于縣城所在的瀲江鎮(zhèn)以及長(zhǎng)崗鄉(xiāng)，可能因?yàn)檫@2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的城鎮(zhèn)化發(fā)展快、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，建筑用地增加等導(dǎo)致植被覆蓋度減?。环€(wěn)定區(qū)域主要為水域和邊沿地區(qū)。植被覆蓋度總體呈增加(0.05＜D≤1.00)的面積為2 319.78 km2，占總面積的72.18%；而呈減少(-1.00≤D＜-0.05)的面積為363.13 km2，占總面積的11.30%，表明興國(guó)縣植被覆蓋度主要呈增加趨勢(shì)。

圖2 1988與2019年興國(guó)縣植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化空間分布示意圖Figure 2 Change of fractional vegetation coverage from 1988 to2019 in Xingguo County

基于1988與2019年土地利用/覆被柵格圖，分別統(tǒng)計(jì)研究區(qū)植被覆蓋度呈增加(0.05＜D≤1.00)、穩(wěn)定(-0.05≤D≤0.05)、減少(-1.00≤D＜-0.05)變化區(qū)域的土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣。結(jié)果表明：與1988年相比，2019年植被覆蓋度呈增加趨勢(shì)。一方面是因?yàn)樗w、建設(shè)用地、草地、其他轉(zhuǎn)為林地、農(nóng)地，從而帶來(lái)植被覆蓋度“質(zhì)”的變化，即由無(wú)覆蓋轉(zhuǎn)為有植被覆蓋；另一方面是因?yàn)榱值嘏c農(nóng)地面積的增加，從而引起植被覆蓋度“量”的增加。穩(wěn)定區(qū)各類用地存在不同方向的轉(zhuǎn)移且變化較小，因此植被覆蓋度變化不大。植被覆蓋度呈減少主要是因?yàn)槠渌恋仡愋娃D(zhuǎn)為建設(shè)用地。

2.1.2 不同等級(jí)植被覆蓋度變化 從圖3可見(jiàn)：1988、1994、2000、2006、2013年植被覆蓋度均以Ⅴ級(jí)為主，分別占研究區(qū)總面積的34.53%、47.05%、49.17%、38.99%、40.01%；2019年以Ⅵ級(jí)植被為主，占研究區(qū)總面積的41.51%。與1988年相比，2019年Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)、Ⅴ級(jí)植被面積都有不同程度的減少，分別減少了0.61%、5.84%、8.06%、14.76%、0.19%，而Ⅵ級(jí)植被面積增加了29.44%。1988-2019年各級(jí)植被面積變化趨勢(shì)有所不同，表明各級(jí)植被間發(fā)生了不同程度的轉(zhuǎn)移。

圖3 1988-2019年植被覆蓋度面積占比Figure 3 1988-2019 vegetation coverage area proportion

基于圖1計(jì)算不同時(shí)期不同等級(jí)植被覆蓋度面積轉(zhuǎn)移矩陣得出：1988-2019年各級(jí)植被覆蓋度總體表現(xiàn)為從低級(jí)向更高級(jí)轉(zhuǎn)移，Ⅵ級(jí)植被轉(zhuǎn)移量較少，多為向Ⅴ級(jí)轉(zhuǎn)移，2000-2006年以Ⅳ級(jí)轉(zhuǎn)Ⅲ級(jí)、Ⅴ級(jí)轉(zhuǎn)Ⅳ級(jí)為主，這也是2006年植被覆蓋度比2000年小的原因之一。1988-1994年各級(jí)植被轉(zhuǎn)出面積從小到大依次為Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)，1994-2019年各級(jí)植被轉(zhuǎn)出面積從小到大依次為Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)、Ⅴ級(jí)；1988-2000年與2006-2013年，Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)植被轉(zhuǎn)出面積多于轉(zhuǎn)入，Ⅴ級(jí)和Ⅵ級(jí)植被轉(zhuǎn)入面積多于轉(zhuǎn)出，表明植被覆蓋結(jié)構(gòu)逐漸朝高覆蓋度發(fā)展。

2.1.3 植被覆蓋度隨海拔變化 在像元尺度上計(jì)算植被覆蓋度的多年平均值，并結(jié)合30 m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)，分析植被覆蓋度在不同海拔的分布狀況。將DEM數(shù)據(jù)以200 m為間隔劃分成5個(gè)等級(jí)(圖4)。興國(guó)縣80%以上的區(qū)域位于海拔500 m以下，中部與南部地勢(shì)比較低，而東、西、北邊緣地帶地勢(shì)較高。

圖4 興國(guó)縣海拔分布示意圖Figure 4 Altitude distribution of Xingguo County

從表1可見(jiàn)：海拔300 m以下及300～500 m的區(qū)域，以Ⅳ級(jí)和Ⅴ級(jí)植被占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，分別占該區(qū)域的75.31%、77.59%；海拔500～700 m及700 m以上的區(qū)域，主要以Ⅴ級(jí)和Ⅵ級(jí)植被為主，分別占該區(qū)域的89.82%、93.87%。總的來(lái)看，隨海拔的升高，Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)植被面積減少，Ⅴ級(jí)、Ⅵ級(jí)植被區(qū)域面積增加，且以更高等級(jí)的植被覆蓋度為主。一方面可能是由于隨海拔增大，人口密度減小，植被生長(zhǎng)受到人類活動(dòng)的干擾減少，植被覆蓋度增加；另一方面可能是因?yàn)楹０胃叨炔煌疅岱植紬l件、養(yǎng)分移動(dòng)堆積等特點(diǎn)不同，影響了植被的生長(zhǎng)與分布。

表1 1988-2019年不同海拔平均植被覆蓋度面積變化Table 1 Changes in average vegetation coverage area at different altitudes from 1988 to 2019

2.2 植被空間格局變化分析

2.2.1 植被蓋度不同時(shí)期下的空間格局 從表2可見(jiàn)：在31 a間，僅聚集度增大，其余各指數(shù)都有所減小。邊緣密度由1988年的41.13 m·hm-2減小至2019年的36.89 m·hm-2，形狀指數(shù)由59.96減小至53.98，表明景觀邊界的分割減少，異質(zhì)性水平降低，斑塊形狀朝簡(jiǎn)單化發(fā)展，平均分維數(shù)略有減小，也進(jìn)一步證明景觀形狀趨向簡(jiǎn)單，這可能是外界干擾強(qiáng)度增大影響的。香農(nóng)多樣性指數(shù)由1988年的1.55減小到2019年的1.34，而香農(nóng)均勻度指數(shù)則由0.87降到0.75，表明區(qū)域內(nèi)各景觀要素面積所占比例差距增大，往更不均勻方向發(fā)展，優(yōu)勢(shì)景觀要素更為明顯，景觀異質(zhì)性有所降低。與此同時(shí)，與1988年相比，2019年聚集度有較明顯的增大，說(shuō)明小斑塊開(kāi)始逐漸形成大斑塊，景觀斑塊的團(tuán)聚性、連通性增強(qiáng)，趨向聚集分布。

表2 不同時(shí)期下的景觀指數(shù)變化Table 2 Changes in landscape index in different periods

2.2.2 不同植被蓋度等級(jí)下的空間格局 從圖5可見(jiàn)：1988-2019年，邊緣密度從大到小依次為Ⅴ級(jí)、Ⅳ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅰ級(jí)，其中Ⅰ級(jí)植被變化較小，而Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)植被主要呈減小趨勢(shì)，表明這些等級(jí)的植被破碎化程度減小，異質(zhì)性水平降低；Ⅴ和Ⅵ級(jí)植被邊緣密度增大，表明斑塊邊界的分割加強(qiáng)，異質(zhì)性增大。

圖5 不同植被蓋度下的景觀指數(shù)變化Figure 5 Changes of landscape index under different vegetations’ coverage

最大斑塊指數(shù)在研究區(qū)的優(yōu)勢(shì)植被類型(Ⅴ和Ⅵ級(jí))中變化較大。其中Ⅴ級(jí)植被在2000年達(dá)到最大，為43.62%，而Ⅵ級(jí)植被在2019年達(dá)到最大，為31.14%。尤其自2013年以后，Ⅵ級(jí)植被最大斑塊指數(shù)有較大程度的增大，說(shuō)明周邊小斑塊區(qū)域植被覆蓋度從低等級(jí)進(jìn)一步向極高等級(jí)轉(zhuǎn)化，成為新的優(yōu)勢(shì)植被景觀類型。其余植被類型中，最大斑塊指數(shù)較小且變化不大。

形狀指數(shù)變化幅度較小，與1988年相比，2019年Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)植被的形狀指數(shù)呈減小趨勢(shì)，表明在人為有目的的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)下，這些等級(jí)植被的形狀趨于簡(jiǎn)單化。而Ⅴ和Ⅵ級(jí)植被形狀指數(shù)有所增大，表明其形狀趨于復(fù)雜，植被由較低級(jí)向較高級(jí)演替，這可能與較少的人類活動(dòng)有關(guān)。

散布與并列指數(shù)從大到小依次為Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)，Ⅴ與Ⅳ級(jí)植被的散布與并列指數(shù)較為接近，Ⅵ級(jí)植被的數(shù)值最小。1988-2019年，Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí)植被的散布與并列指數(shù)均呈增大—減小—增大變化趨勢(shì)，表明各斑塊與其他各植被景觀有較好的等量相鄰，各斑塊交替出現(xiàn)規(guī)律明顯；Ⅳ和Ⅴ級(jí)植被散布與并列指數(shù)雖較大，但波動(dòng)較??；Ⅵ級(jí)植被則明顯小于其他植被景觀，表明與其相鄰的植被景觀較少，主要以較為集中的連片形式分布。

3 結(jié)論與討論

植被覆蓋度是進(jìn)行區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估的重要定量指標(biāo)，采取歸一化植被指數(shù)的像元二分法監(jiān)測(cè)植被覆蓋度，削弱了各種環(huán)境因子產(chǎn)生的干擾，該方法操作簡(jiǎn)單，相關(guān)參數(shù)易獲取，可用于不同植被類型的植被覆蓋度監(jiān)測(cè)[21]。但關(guān)于全裸土覆蓋的NDVI和全綠色植被覆蓋的NDVI取值，不同研究采取的置信度水平存在差異[22-23]，由此可能造成結(jié)果不同。本研究利用NDVI的像元二分法，對(duì)興國(guó)縣1988-2019年不同時(shí)期植被覆蓋度進(jìn)行了估算，發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度由1988年的63.89%增至到2019年的79.16%，雖然在2006年有所降低，但總體植被覆蓋度呈增大趨勢(shì)，這與劉琪璟等[24]、李恒凱等[16]的研究結(jié)論一致，也表明利用NDVI的像元二分法是可行的。

一般把植被從低等級(jí)朝高等級(jí)的轉(zhuǎn)移視為進(jìn)化演變，相反則視為退化演變。本研究表明：雖然研究區(qū)在1988-2019年不同時(shí)期各等級(jí)植被覆蓋度區(qū)域的面積表現(xiàn)出不同的增減變化，但極低、低、中、中高、高植被覆蓋主要朝更高級(jí)覆蓋轉(zhuǎn)移，其植被覆蓋已轉(zhuǎn)變成極高植被覆蓋度為主的結(jié)構(gòu)，總體上，研究區(qū)的植被為進(jìn)化演變。這可能主要是由森林植被變化所導(dǎo)致的，在31 a間，研究區(qū)經(jīng)過(guò)林業(yè)上的“滅荒”工程、林業(yè)產(chǎn)權(quán)制度改革調(diào)動(dòng)造林的積極性以及一系列林業(yè)工程項(xiàng)目等的實(shí)施，提高了森林植被覆蓋及其質(zhì)量。同時(shí)，本研究表明：研究區(qū)的植被覆蓋度的高低總體上與海拔高低較為吻合，中部、南部海拔較低，其植被覆蓋度也相對(duì)較低，而東、西、北邊海拔相對(duì)較高，其植被覆蓋度則以高、極高等級(jí)為主，表明海拔影響植被生長(zhǎng)[25-26]。除此之外，31 a間，植被覆蓋度極度增加區(qū)域主要集中在南部的龍口鎮(zhèn)、杰村鄉(xiāng)、社富鄉(xiāng)等，極度減少區(qū)域主要在中部縣城所在的瀲江鎮(zhèn)和長(zhǎng)崗鄉(xiāng)，表明植被覆蓋的變化可能還與人口密度、土地利用類型結(jié)構(gòu)等有關(guān)[27-28]。

本研究表明：興國(guó)縣的植被覆蓋度存在破碎化、異質(zhì)性及多樣性降低、空間分布向不均勻變化的趨勢(shì)，而聚集度呈增大趨勢(shì)。景觀聚集性增大表明斑塊空間連通性增強(qiáng)，這有利于促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，景觀異質(zhì)性水平的減小和聚集度的增加在某種程度上象征著區(qū)域景觀受人類活動(dòng)影響程度的減小[18]，表現(xiàn)出景觀類型構(gòu)成和空間格局向自然演替發(fā)展的趨勢(shì)。不同植被蓋度等級(jí)下的斑塊形狀在人為干預(yù)下趨于簡(jiǎn)單化，與其他斑塊有著較好的等量相鄰，這有助于保持良好的整體生態(tài)系統(tǒng)[29]；研究區(qū)高、極高植被覆蓋增大，且其形狀指數(shù)有所增大，極高植被覆蓋主要以較為集中的連片形式分布，表明人類干擾程度減弱，自然恢復(fù)植被逐漸起主導(dǎo)作用，高、極高植被覆蓋對(duì)整個(gè)研究區(qū)的控制作用加大，主導(dǎo)著區(qū)域的整體功能、結(jié)構(gòu)及生態(tài)過(guò)程，31 a間研究區(qū)植被空間格局總體上向良性方向發(fā)展，有利于區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。

中國(guó)植被覆蓋度整體上呈逐漸綠化的趨勢(shì)[30]，江西省植被覆蓋度整體上呈改善增加的趨勢(shì)[31]。政策等因素對(duì)植被覆蓋度及景觀格局變化有著重要影響，如曾廣林[32]研究表明：贛州市1999年后的退耕還林、綠化造林與森林生態(tài)植被保護(hù)等政策促使了林地面積大幅增長(zhǎng)，其中高植被覆蓋度與極高植被覆蓋度的面積增大；王柯等[33]對(duì)贛州市生態(tài)保護(hù)與修復(fù)試點(diǎn)工程的實(shí)施效果進(jìn)行了評(píng)估，表明2015-2018年贛州市森林、農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)面積增加，且有超過(guò)40%的草地生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)樯稚鷳B(tài)系統(tǒng)，其歸一化植被指數(shù)穩(wěn)定在0.7以上并呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。興國(guó)縣植被覆蓋度及空間格局變化除受海拔等自然因素影響外，實(shí)施的一系列綠化工程等政策因素以及人們生態(tài)保護(hù)意識(shí)的提高也對(duì)其產(chǎn)生重要影響，如在20世紀(jì)70-90年代先后對(duì)21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行了大面積馬尾松飛播造林活動(dòng)[34]，1989年啟動(dòng)的“消滅荒山”和跨世紀(jì)綠色工程、長(zhǎng)江防護(hù)林、珠江防護(hù)林等造林綠化工程的推動(dòng)，極大地促進(jìn)了興國(guó)縣植被覆蓋的提高及生態(tài)環(huán)境的改善；同時(shí)，2003-2015年實(shí)施了61.85 km2的退耕還林工程以及2016年開(kāi)始實(shí)施了180.98 km2的天然林保護(hù)工程，在一定程度也增加了研究區(qū)的植被覆蓋，促進(jìn)了植被覆蓋度向更高級(jí)轉(zhuǎn)變。除此之外，自20世紀(jì)80年代初，興國(guó)縣全面施行水土保持重點(diǎn)防治工程，1988年以后的水土流失面積逐年降低[35]，也有利于植被生長(zhǎng)，植被覆蓋質(zhì)量提高。