牛全福，張 曼，陸 銘，馬亞娜，傅鍵愷

（1. 蘭州理工大學土木工程學院，甘肅 蘭州 730050；2. 甘肅省應急測繪工程研究中心，甘肅 蘭州 730050）

“絲綢之路“是我國歷史上重要的商貿(mào)通道，它貫通亞非歐三大洲，“草原之路”是它的重要組成部分，用于溝通亞歐大陸商貿(mào)[1-2]。阿爾泰山處于“草原之路”的中心位置，享有“黃金之路”的美譽。橫跨中、哈、蒙、俄四國，起著溝通中西方的文化交流的作用，歷史上一直是內(nèi)亞草原通道上的著名產(chǎn)金之地[3]。新疆阿勒泰地區(qū)地處阿爾泰山中段西南麓，不僅擁有豐富的黃金等礦產(chǎn)資源，更是新疆的相對豐水區(qū)、素有北疆“水塔”之稱，被國務院確定為水源涵養(yǎng)型山地草原生態(tài)功能區(qū)。自然資源豐富，風景瑰麗多彩。新時代背景下，以新疆阿勒泰地區(qū)為典型代表的絲綢之路經(jīng)濟帶，將在“一帶一路”倡議下迎來新的經(jīng)濟機遇和挑戰(zhàn)，經(jīng)濟的快速發(fā)展必將帶動自然資源的快速開發(fā)，礦產(chǎn)資源的開發(fā)、草原過牧、旅游開發(fā)等所引發(fā)的生態(tài)環(huán)境問題已引起相關部門的高度重視。本文以阿勒泰地區(qū)為研究對象，利用多源遙感長時間序列數(shù)據(jù)和GIS 統(tǒng)計分析技術(shù)，結(jié)合坡度坡向高程等地形數(shù)據(jù)，分別從時間和空間變化上分析阿勒泰地區(qū)過去20 a來植被的動態(tài)變化特征，探究阿勒泰地區(qū)在“一帶一路”倡議和“絲綢之路”經(jīng)濟帶發(fā)展中，經(jīng)濟的發(fā)展對當?shù)刂脖桓采w等自然環(huán)境的影響，為阿勒泰地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、資源開發(fā)、生態(tài)環(huán)境保護、經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展等提供科技支持[4-11]。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

阿勒泰地區(qū)隸屬新疆伊犁哈薩克自治州，位于新疆維吾爾自治區(qū)最北部、阿爾泰山中段西南麓、準噶爾盆地北部[12-13]，地理位置85°31′～91°04′E，45°00′～49°10′N。下轄行政區(qū)包括1個縣級市阿勒泰市和吉木乃縣、布爾津縣、富蘊縣、哈巴河縣、青河縣、福?？h6 個縣（圖1），總面積11.7 萬km2。區(qū)內(nèi)地貌類型復雜多樣，地形以山區(qū)為主，北部是阿爾泰山，南部是準噶爾盆地，西南部是沙吾爾山，地勢東北高、西南低。氣候特征夏季干熱，冬季嚴寒，符合典型的北溫帶寒冷區(qū)大陸性氣候[14]。近年來，隨著“一帶一路”倡議和“絲綢之路經(jīng)濟帶”的實施，豐富的自然資源和得天獨厚的地理優(yōu)勢，使阿勒泰地區(qū)逐漸發(fā)展為我國絲綢之路經(jīng)濟帶北通道和新疆參與中蒙俄經(jīng)濟走廊建設重要的節(jié)點[15]。

圖1 阿勒泰概況圖

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

本項研究采用數(shù)據(jù)如下所列：

1）美國國家航空航天局（NASA）發(fā)布的MOD13Q1數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率250 m，時間分辨率16 d的NDVI時間序列數(shù)據(jù)集[16]，研究期為2000—2019年。

2）2000—2016 年的GIMMS3 g LAI 數(shù)據(jù)集，空間分辨率為1/12 度，時間分辨率為15 d（https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/）。

3）研究區(qū)的MODIS GPP 數(shù)據(jù)，研究期為2000—2016年，空間分辨率500 m，時間分辨率8 d[17]（https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.879560）。

4）2000—2016年的SPEI（http://digital.csic.cs）[11]。

5）數(shù)字高程模型（DEM）地理空間數(shù)據(jù)云平臺發(fā)布的SRTM3 90 m 的數(shù)字高程數(shù)據(jù)（http://www.gscloud.cn）。

數(shù)據(jù)的預處理主要包括基于IDL 二次開發(fā)平臺于ArcGIS python 環(huán)境，調(diào)用MODIS 官方數(shù)據(jù)批處理工具MRT 對MODIS 植被產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD13Q1進行格式轉(zhuǎn)換、拼接和投影轉(zhuǎn)換，影像格式轉(zhuǎn)換為GEOTIFF 格式，投影格式轉(zhuǎn)換為Albers 正軸等面積雙標準緯線圓錐投影。由于研究區(qū)植被生長期主要在4～9 月，其他時間植被主要處于休眠和枯死狀態(tài)，因此將4～9 月的研究區(qū)多源遙感數(shù)據(jù)采用最大值合成法分別提取了月和年兩個時間尺度的數(shù)據(jù)集，用于監(jiān)測研究區(qū)植被變化。

1.3 像元二分模型

植被覆蓋度定義為觀測區(qū)域內(nèi)植被垂直投影面積占地表面積的百分比，通常用于生態(tài)環(huán)境變化的監(jiān)測[18]。植被覆蓋度的計算一般采用光譜混合分析模型中應用最廣泛的像元二分模型[19-23]，其計算公式為：

式中，F(xiàn)C 為植被覆蓋度； NDVIsoil為無植被覆蓋像元的NDVI 值； NDVIveg為純植被覆蓋像元的NDVI值，本文取置信區(qū)間0.5%與99.5%作為NDVI 最大值與最小值來代替全裸土覆蓋和純植被覆蓋地區(qū)植被指數(shù)值[24]。

1.4 趨勢分析方法

一元線性回歸趨勢分析法是對每個柵格的變化趨勢進行模擬，反映不同時期的植被覆蓋空間變化趨勢特征[25]，其計算公式為:

式中，n為研究時段總年數(shù)；Xi為第i年的研究因子值；slope 為各像元點變化趨勢的斜率。其中，當slope 值大于零，表明研究序列呈現(xiàn)上升（改善）趨勢；反之，則說明研究序列呈現(xiàn)下降（退化）趨勢，絕對值越大表示變化程度越劇烈。

1.5 分布指數(shù)

為了更加精準地判斷某種地形對植被覆蓋度的影響，引入分布指數(shù)，用分布指數(shù)來表示特定地形因子對植被覆蓋度的影響，計算公式如下[26]：

式中，K為植被在第e種地形位下的分布；Sie為i植被覆蓋變化類型在e地形條件下的面積；Si為i植被覆蓋變化類型的總面積；Se為研究區(qū)內(nèi)第e種地形位的總面積；S為研究區(qū)的土地面積。當K＞1時，表示i植被覆蓋變化類型在e地形位上的比重大于研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋變化類型的比重，說明該地形位是植被覆蓋空間分布的優(yōu)勢地形位，且K值越大，優(yōu)勢程度越明顯；K=1時，表示i植被覆蓋變化類型在e地形分布平穩(wěn)；K＜1 時，表示i植被覆蓋變化類型在e地形非優(yōu)勢分布。

2 結(jié)果和分析

2.1 多源數(shù)據(jù)年度動態(tài)變化特征分析

多源遙感數(shù)據(jù)GPPVPM、NDVI及LAI獲得的年度動態(tài)變化表現(xiàn)出明顯的變化特征：即先下降再增長的趨勢，并于SPEI 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的干旱期相一致（如圖2）。其中，2000—2008年，年度GPPVPM之和隨時間呈現(xiàn)出輕微的下降趨勢（β=-0.067 2，P＜0.05，圖2a）；而在2008—2016年期間，GPPVPM隨時間呈現(xiàn)明顯的上升趨勢（β=0.939 6，P＜0.05）。從NDVI與LAI的年變化趨勢可以看出（圖2b，2c），2008—2016年間NDVI和LAI均出現(xiàn)明顯先下降然后增長的趨勢，在2008年呈現(xiàn)明顯的“谷”狀特征。2008年前，NDVI呈現(xiàn)較明顯的下降趨勢（β=-0.0078，P＜0.05，圖2b），而在2008年后轉(zhuǎn)變?yōu)樵鲩L趨勢（β=0.006 7，P＜0.05）；與NDVI相比，LAI具有同樣變化趨勢，即2000—2008 年，LAI 年均值隨時間呈現(xiàn)一定的下降趨勢（β=-0.001 7，P＜0.05,圖2c）；而在2008—2016 年間，其增長趨勢較為明顯（β=0.002 2，P＜0.05）。從標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)SPEI的年均變化趨勢可以看出，2000—2016年間有一個較為明顯的干旱年（2008年）（圖2d），受干旱情況的影響，GPPVPM、NDVI和LAI均呈現(xiàn)出先下降后增長的趨勢，同時，盡管2011 年以后SPEI 出現(xiàn)下降趨勢，然而GPPVPM、NDVI 和LAI 年度動態(tài)變化似乎并未受到干旱的影響依然呈現(xiàn)出增長的趨勢。

圖2 多源數(shù)據(jù)年度動態(tài)變化

2.2 NDVI與LAI時空變化特征分析

圖3 為基于式（2）得出的2000—2019 年間NDVI與LAI 的時空變化趨勢?？梢钥闯觯芯科陂gNDVI和LAI的時空變化趨勢基本一致。絕大多數(shù)的植被像元變綠的區(qū)域位于阿勒泰地區(qū)西部的布爾津縣、阿勒泰市和福?？h部分地區(qū)，而在研究區(qū)東南部出現(xiàn)輕微的退化。結(jié)合地圖分析，植被大面積變綠區(qū)域主要位于阿勒泰市以南、福?？h以北的烏托古湖以及灌渠周邊及下游部分區(qū)域，這部分地區(qū)地類主要為農(nóng)業(yè)用地，農(nóng)作物和農(nóng)田周邊的排樹對研究區(qū)的植被覆蓋恢復貢獻較為明顯。植被輕微退化的區(qū)域主要位于烏托古湖上游部分區(qū)域，該區(qū)域大多為荒漠區(qū)，也是阿勒泰地區(qū)工礦業(yè)發(fā)展較為活躍的區(qū)域，除氣候變化因素外，過度放牧及礦產(chǎn)開采是導致植被退化頻繁的原因，所以人類活動已成為植被退化的主要因素。

圖3 2000—2019年植被變化趨勢（p value＜0.05）

2.3 植被覆蓋度變化分析

為了進一步詳細監(jiān)測研究區(qū)植被覆蓋的變化，利用2000—2019 年的長時間序列NDVI 和基于像元二分模型，分別計算出2000、2008、2019年研究區(qū)3個時段的植被覆蓋度（圖4a～b）。并參照文獻[27]及研究區(qū)植被生長狀況，將植被覆蓋度分為高植被覆蓋度，較高植被覆蓋度，中度植被覆蓋度，較低植被覆蓋度，低植被覆蓋度5個等級（表1）。

表1 植被覆蓋度分級標準

為分析植被覆蓋度的變化，研究中對2000 年、2008 年、2019 年的植被覆蓋度做差值分析（圖4c～4d）。2000 年以來，研究區(qū)高、較高植被覆蓋區(qū)主要位于阿爾泰山以及山前的居民地和農(nóng)田用地部分區(qū)域；較低和低植被覆蓋區(qū)主要阿爾泰山的山腳處、以及哈巴河縣等的部分地區(qū)（圖4a）。2019年的植被覆蓋度反映出高和較高植被覆蓋區(qū)明顯擴大，而較低和低植被覆蓋區(qū)面積明顯減少（圖4b）。2008年與2000年植被覆蓋度的差值表明（圖4c），從2000 到2008 年，阿爾泰山區(qū)植被覆蓋度出現(xiàn)明顯的減少，哈巴河縣和福海縣的部分區(qū)域、尤其是農(nóng)業(yè)用地區(qū)域增加明顯。從2019 年與2008 年植被覆蓋度的差值來看（圖4d），除了極少地區(qū)出現(xiàn)負增長外，絕大多數(shù)地區(qū)表現(xiàn)出明顯的植被增長。

圖4 植被覆蓋度與差值分布

為定量監(jiān)測研究區(qū)植被覆蓋的變化，基于ENVI平臺進一步計算出兩個年份植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣（表2）。從2000—2008年的轉(zhuǎn)移矩陣可以看出，2000 年低、較低、中、較高和高5 個等級的植被覆蓋面積（單位：103km2，下 同） 為78.476、7.312、7.451、7.575 和17.277，到2008 年統(tǒng)計結(jié)果依次為83.017、8.011、8.122、7.407 和11.534。統(tǒng)計得出，從2000—2008 年間，植被覆蓋等級為低、較低和中度植被覆蓋面積依次在增大，而較高和高覆蓋度面積減少，尤其是較高級別面積較少達5.734，顯示一部分較高和高植被覆蓋向低覆蓋度轉(zhuǎn)移。從2008—2019年，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，與2008年對比，2019年低植被覆蓋區(qū)面積減少了3.075，較低級別植被覆蓋區(qū)面積減少了0.335，中級別增加了1.225，較高級別增加了1.416，高級別增加了1.498。從中可以看出，2008年到2019 年間，植被覆蓋變化的趨勢為低覆蓋度向高覆蓋度轉(zhuǎn)化，中、較高和高植被覆蓋增加十分明顯。而且，2000—2008 年和2008—2019年的植被覆蓋變化與圖2的統(tǒng)計特征相一致。

表2 2000—2019年植被覆蓋度面積轉(zhuǎn)移矩陣/103km2

2.4 植被度蓋度變化類型的地形分布特征

利用2000—2019年植被覆蓋度時間序列計算研究期間的年際變化趨勢，并依據(jù)趨勢和顯著性水平，將其分為3類：植被改善類（β＞0，p≤0.01）、植被穩(wěn)定類（p＞0.01）和植被退化類（β＜0，p≤0.01）。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，研究期間，植被覆蓋改善類占比為16.5%，穩(wěn)定類占比為21.1%，而有62.4%的區(qū)域?qū)儆谥脖桓采w的退化類。可見，研究區(qū)在近20 a間大片面積的植被覆蓋呈現(xiàn)退化趨勢。在此分級基礎上分析地形變化對植被覆蓋的的影響。

2.4.1 植被覆蓋度變化類型的高程分布特征

為了分析不同高程下植被的分布情況，對阿勒泰地區(qū)的高程進行分類，將DEM 高程數(shù)據(jù)重分類為8 個高程帶＜600、600～900、900～1 200、1 200～1 500、1 500～1 800、1 800～2 400、＞2 400。

圖5為植被覆蓋度K值隨高程變化的趨勢圖，從圖5 中可以看出，高程小于600 m 植被改善為主導類型（1.48＜K＜3.11）,在高程達到900 m后K值迅速降至1，但依然為優(yōu)勢分布（K＞1），大于900 m后K值持續(xù)下降。植被穩(wěn)定性在8個高程帶中有5個處于優(yōu)勢分布，其中小于600 m優(yōu)勢最為顯著，持續(xù)到1 200 m內(nèi)均保持K值大于1，高程大于24 00 m 后再次恢復優(yōu)勢分布。植被退化型僅在小于600 m與大于2 400 mK值大于1，表現(xiàn)為優(yōu)勢分布。

圖5 植被覆蓋度K值隨坡度的變化

綜上得出，自然環(huán)境隨著海拔的升高產(chǎn)生變化，從而影響植被的生長。在阿勒泰地區(qū)，小于600 m高程內(nèi)，植被改善優(yōu)勢最為顯著，大于900 m小于2 400 m高程內(nèi)，植被穩(wěn)定為主導類型。而大于2 400 m 后植被退化為主導類型。阿勒泰地區(qū)，植被多為耕地，在海拔較高區(qū)域，由于人類活動較少，從而使得植被改善趨勢較弱。

2.4.2 不同坡度植被覆蓋度的變化

坡度的不同，直接影響到土壤的母質(zhì)組成、土層厚度、有機質(zhì)含量和土壤養(yǎng)分等基本屬性。另外，也影響著太陽輻射的量值和水分分布的差異，從而將進一步影響到坡面的植被覆蓋[28]。將阿勒泰地區(qū)坡度重分類為6個坡度帶，疊加植被覆蓋度變化圖。

圖6為各植被覆蓋度變化類型K值隨坡度的變化情況，總體各類型植被覆蓋度變化為植被改善隨坡度的增長趨勢逐漸減緩，植被穩(wěn)定型先減少再增加，植被退化增長后有小幅度減少又恢復持續(xù)增長。具體變化為：植被增長型在坡度0～5°表現(xiàn)為優(yōu)勢分布，是植被增長型唯一的優(yōu)勢地形位，植被增長型K值與坡度成反比。隨坡度的增長，增長型植被K值逐漸減小，坡度過高限制人類活動，耕地減少，不再呈優(yōu)勢分布。植被穩(wěn)定型在坡度小于5°與大于35°范圍呈現(xiàn)優(yōu)勢分布，其他坡度K值均小于1。植被退化僅在小于5°范圍內(nèi)K值小于1，其他坡度均為優(yōu)勢地形位，坡度過高區(qū)域，耕地逐漸減少，植被呈現(xiàn)退化。

圖6 植被覆蓋度K 值隨坡度的變化

綜上所述，植被在坡度平緩區(qū)域內(nèi)增長型呈現(xiàn)更為顯著的優(yōu)勢分布，在坡度較高范圍植被退化型優(yōu)勢更加明顯，得出阿勒泰地區(qū)坡度越平緩植被改善越顯著。

2.4.3 不同坡向植被覆蓋度的變化

將得出的坡向數(shù)據(jù)分為5 個坡向帶：平坡、東坡、南坡、西坡、北坡，然后統(tǒng)計不同坡向的植被覆蓋度分布情況。

圖7為各植被覆蓋度變化類型K值隨坡向的變化趨勢圖，植被變化在平坡上植被改善型為優(yōu)勢分布（K＞1），在東坡上植被退化型變現(xiàn)為優(yōu)勢分布，南坡上植被改善型K=1.04，植被穩(wěn)定型K=0.92，植被退化型K=1.04，植被改善型與退化型K值均大于1，在西坡上僅植被改善為優(yōu)勢分布，北坡僅植被穩(wěn)定為優(yōu)勢分布。

圖7 植被覆蓋度K 值隨坡向的變化

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，植被改善型在平坡，南坡，西坡3 個坡向均為優(yōu)勢分布，植被穩(wěn)定型僅在東坡為優(yōu)勢分布，陽坡分布各等級植被占所有植被總面積的89.2%，陽坡顯著大于陰坡。綜上可知植被生長受到陽光與水分的影響，陽坡陽光充足，水分適宜，植被覆蓋度高。

3 結(jié) 論

本文利用長時間序列的NDVI、LAI、GPPVPM以及SPEI數(shù)據(jù)，結(jié)合研究區(qū)的地形因素以及GIS統(tǒng)計分析方法等對新疆阿勒泰地區(qū)進行了植被遙感動態(tài)變化監(jiān)測，得出以下主要的研究結(jié)論：

1）在2000—2019 年期間，研究區(qū)的植被覆蓋呈現(xiàn)出先減少后增加的變化趨勢。

2）研究區(qū)植被時空變化分布特征明顯，且在研究期間NDVI與LAI的時空變化趨勢基本一致。

多源數(shù)據(jù)植被動態(tài)監(jiān)測揭示，研究區(qū)的植被覆蓋動態(tài)變化正在向好的方向發(fā)展。

各等級植被在各地形位上的分析得出，阿勒泰地區(qū)植被在坡度平緩區(qū)域內(nèi)增長型呈現(xiàn)更為顯著的優(yōu)勢分布，在坡度較高范圍植被退化型優(yōu)勢更加明顯。植被生長受到陽光與水分的影響，陽坡陽光充足，水分適宜，植被覆蓋度高。