任天晨,陳軍鋒,劉 楠

(太原理工大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院,太原 030024)

植被作為生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分,是土壤、水體和大氣相互聯(lián)結(jié)的重要樞紐,具有能量交換和物質(zhì)循環(huán)的作用[1]。植被覆蓋的改變會導(dǎo)致陸地表層屬性的變化,進(jìn)而影響氣候調(diào)節(jié)和水土保持等,對生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成干擾[2]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Coverage,FVC)是描述植被生長的重要指標(biāo),指植被冠層的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比[3]。通過像元二分模型法對植被覆蓋度進(jìn)行提取,能有效改善歸一化植被指數(shù)(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)在反映高植被覆蓋信息時容易飽和,低植被覆蓋信息難以區(qū)分的問題。通過拉伸植被信息的值域,FVC作為植被時空變化的量化指標(biāo)[4-5],可更為直觀地反映植被生長情況和茂密程度。

植被覆蓋度的變化主要受到自然因素和人類活動的影響。氣候作為最為活躍、最重要的環(huán)境因子,決定了植被生長環(huán)境,影響著區(qū)域植被的覆蓋情況,其中氣溫和降水因子是影響植被覆蓋變化的主要因素[6-8]。此外,不同的地貌(海拔、坡向和坡度)通過影響光照、水分分布以及有機(jī)質(zhì)含量等,使植被在各級地形梯度上的生長和演變出現(xiàn)差異性[9]。人類活動對于植被生態(tài)又存在著積極和消極的雙面影響。城鎮(zhèn)的快速發(fā)展伴隨著的建筑房屋擴(kuò)建、人口劇增等,導(dǎo)致植被群遭受破壞[10]；而綠地建設(shè)與管理、天然林保護(hù)等生態(tài)環(huán)境保護(hù)工程又增加了區(qū)域植被覆蓋度,提高了區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[11-12]。因此,闡明地形、氣候以及人類活動對植被分布和恢復(fù)的影響,對于提高區(qū)域植被修復(fù)效率、加強(qiáng)生態(tài)治理水平具有重要作用。

五臺山地區(qū)作為我國早期建立的自然保護(hù)區(qū)之一,位于暖溫帶向中溫帶、高原向山地、半濕潤向半干旱地區(qū)過渡的特殊生態(tài)交錯地帶,區(qū)內(nèi)植物資源豐富,是亞洲東部頗具生態(tài)學(xué)地位的山地植被景觀區(qū)[13]。相比于平原生態(tài)系統(tǒng),山地生態(tài)系統(tǒng)對氣候的變化更為敏感,垂直高度和坡度陡緩也存在較大差異,會表現(xiàn)出更加明顯的脆弱性和復(fù)雜性[14-16]。近年來,對于五臺山植被研究,多集中在旅游開發(fā)對植被景觀干擾[17]、臺頂植被類型的分布特征[18]等,單一影響因子的小區(qū)域植被研究較為普遍,在對五臺山植被生態(tài)系統(tǒng)的總體評價上缺乏準(zhǔn)確性。有基于此,探究在多因素下大范圍內(nèi)的五臺山地區(qū)植被覆蓋的動態(tài)變化,對維持五臺山山地生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有重要意義。本文基于Landsat逐年遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)據(jù),探究1991—2020年五臺山地區(qū)植被覆蓋的時空異質(zhì)性,深入分析地形、氣候及人類活動對植被覆蓋的影響,以期為促進(jìn)五臺山地區(qū)生態(tài)環(huán)境評價的準(zhǔn)確性以及生態(tài)修復(fù)政策的有效實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

五臺山地區(qū)位于山西省東北部,屬太行山系的北端,恒山山系以南,跨山西省忻州市五臺縣大部分地區(qū)、繁峙縣和代縣部分地區(qū)以及原平市小部分地區(qū)(38°27′～39°15′N,112°48′～113°55′E),海拔在638～3 061m,其中北臺頂為最高峰,高3 061m,土地總面積為4 865km2(圖1),五臺山主要以季風(fēng)氣候?yàn)橹?五個臺頂附近為高寒氣候。區(qū)內(nèi)動植物資源豐富,品種繁多,植被以闊葉混交林、寒溫性針葉林、亞高山灌叢、亞高山草甸和高山草甸為主,在北方山地極為少見,國內(nèi)獨(dú)有的金蓮花(Nymphoidesaurantiacum)、迎紅杜鵑(Rhododendronmmucronulatum)在此分布,動物有Ⅰ類保護(hù)動物褐馬雞(Crossoptilonmantchricum)以及40多種Ⅱ類保護(hù)動物等分布于此[19]。

圖1 五臺山位置及高程圖

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

研究時間尺度取1991—2020年,影像數(shù)據(jù)來自美國地質(zhì)調(diào)查局(https://earthexplorer.Usgs.gov/)的Landsat系列遙感數(shù)據(jù)(條帶號:125；行編號:33；分辨率:30m),在可獲取的影像數(shù)據(jù)中,挑選云量小于0.5%的7—9月遙感數(shù)據(jù)(1995年、1998年、1999年、2003年、2015年殘缺)。DEM數(shù)據(jù),來自NASA(數(shù)據(jù)來源:http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/),分辨率為30m。氣象數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)采用中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)提供的1980—2015年中國逐年年降水量,年平均氣溫空間數(shù)據(jù)集以及1990—2018年的土地利用數(shù)據(jù)(由于部分年份的數(shù)據(jù)不可獲取,使得2016—2020年間的年降水量和年平均溫度的柵格數(shù)據(jù)殘缺,通過向前追加至1980年的信息分析其規(guī)律；2020年的土地利用數(shù)據(jù)也存在殘缺情況,研究中利用1990—2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用ENVI 5.3對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正以及按研究區(qū)矢量邊界進(jìn)行拼接剪裁。氣象數(shù)據(jù)則需按研究區(qū)矢量邊界進(jìn)行掩膜處理,通過重采樣得到與遙感影像數(shù)據(jù)像元大小一致、投影相同的年均氣溫和年降水量的數(shù)據(jù)柵格圖像。

2.2 研究方法

2.2.1植被覆蓋度提取

歸一化植被指數(shù)(NDVI)用于檢測植被生長情況,通常定義為近紅外波段(Near Infrared)與紅光波段(R)的反射率差值和二者之和的比值,其范圍在-1～1之間[20]。植被覆蓋度的提取,目前較為常用的方法就是建立植被覆蓋度FVC與歸一化植被指數(shù)NDVI的轉(zhuǎn)換關(guān)系,利用像元二分模型法計(jì)算。

(1)

式中:NDVIveg為完全被植被覆蓋部分,NDVIsoil為完全為裸地或者無植被覆蓋的NDVI值。由于本文采用7—9月的遙感數(shù)據(jù),此時間段植被較為茂盛,可近似取FVCmax=1,FVCmin=0,由此可得到公式:

(2)

結(jié)合研究區(qū)25期數(shù)據(jù)影像的灰度分布,取累計(jì)概率5%的NDVI作為區(qū)域最小NDVI值,取累計(jì)概率95%的NDVI為最大NDVI值進(jìn)行分析[21-22]。

2.2.2小波分析

時間序列(Times Series)是地球科學(xué)研究中經(jīng)常遇到的問題。在時間序列研究中,時域和頻域是常用的兩種基本形式。為針對非平穩(wěn)時間序列中時域和頻域的問題,Morlet提出了一種具有時頻多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis)方法[23]。該方法能夠清晰地揭示隱藏在時間序列中的波動周期以及不同時間尺度的變化趨勢,定性評估系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢。

目前,對于小波分析的方法需要使用較為復(fù)雜的Matlab,Furfer等工具,在此不再做出詳細(xì)討論,詳細(xì)過程參考王文圣等[23]的方法。由于部分年的Landsat數(shù)據(jù)無法獲取,或受積云面積較大的影響,導(dǎo)致此類年的數(shù)據(jù)出現(xiàn)殘缺,為更好體現(xiàn)研究區(qū)植被覆蓋的周期波動,通過均值替代法,以鄰近年份FVC均值補(bǔ)全殘缺年。

2.2.3趨勢分析及顯著性檢驗(yàn)

利用趨勢分析法[24-25]對五臺山地區(qū)30年來植被覆蓋度趨勢變化進(jìn)行分析,計(jì)算公式如下:

(3)

式中:a為1991—2020年回歸趨勢斜率,正值表示植被覆蓋度呈現(xiàn)上升趨勢,反之為下降趨勢；n為回歸方程年數(shù)；i為年份；FVCi為第i年的植被覆蓋度值。

趨勢顯著性采用F檢驗(yàn)法[26],計(jì)算公式為:

(4)

(5)

(6)

2.2.4地形效應(yīng)

在評價地形對FVC影響效應(yīng)時,將變異系數(shù)(CV)作為評估指標(biāo),本研究主要通過陽坡與陰坡的FVC差異幅度的平均差系數(shù)表達(dá)[27]：

(7)

式中:MD為陽坡與陰坡FVC均值差；Mean為各坡向FVC均值,CV值越接近0,表示陰陽坡FVC差異越??；CV為負(fù)值,表示陽坡的FVC小于陰坡,反之,表示陽坡的FVC大于陰坡。

2.2.5偏相關(guān)性分析

偏相關(guān)性分析能夠排除多變量影響,單獨(dú)分析兩變量的相關(guān)性。本文以FVC值與年均溫度和年降水量的相關(guān)系數(shù),計(jì)算得到偏相關(guān)系數(shù)[28],公式如式(8)所示。

(8)

式中:Rxy.z為固定變量z后,變量x和y的偏相關(guān)系數(shù)；Rxy,Rxz,Ryz分別為x與y,x與z,y與z的相關(guān)系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋時間變化特征

圖2(a)為五臺山全區(qū)及不同縣市區(qū)域的FVC值歷年變化情況,分析表明:1991—2020年五臺山全區(qū)FVC值在總體上呈現(xiàn)增加趨勢,線性傾向性為0.40%/10a。歷年的FVC值在0.493～0.684之間,最低出現(xiàn)在1993年,于2019年達(dá)到高峰,多年FVC均值為0.597。同時,各縣市區(qū)域FVC值均表現(xiàn)為逐漸上升趨勢,其中五臺縣區(qū)域多年FVC均值最高,為0.626,且有較好的FVC增速(0.52%/10a)；代縣(0.574)和繁峙縣(0.569)區(qū)域多年FVC均值相差不大,繁峙縣區(qū)域FVC增速與其他縣市相比表現(xiàn)較差,僅為0.14%/10a；原平市區(qū)域多年FVC均值最低(0.420),但FVC增速遠(yuǎn)超其他縣,達(dá)0.90%/10a。

(a)FVC均值變化

根據(jù)時間因子和尺度因子建立小波方差圖,由圖2(b)可知,五臺山全區(qū)歷年FVC值的變化存在3個比較明顯的峰值,分別對應(yīng)9,12,21a的時間尺度。其中,21a時間尺度為第一高頻波動周期,也是五臺山全區(qū)植被變化的主要周期,此外第二主周期為12a時間尺度,第三主周期為9a時間尺度。在整個時間段中,主要由以上3個周期的波動對五臺山全區(qū)FVC的變化趨勢進(jìn)行控制。

3.2 植被覆蓋空間格局及變化特征

為消除極端年份的植被覆蓋變異較大的影響,選擇FVC逐像元均值來反映研究區(qū)植被覆蓋的分布情況,并將FVC值分為5個等級:Ⅴ級(0～0.35),Ⅳ級(0.35～0.5),Ⅲ級(0.5～0.65),Ⅱ級(0.65～0.8),Ⅰ級(0.8～1)。具體情況如圖3、表1所示。

表1 五臺山地區(qū)植被覆蓋度空間格局特征表

圖3 五臺山地區(qū)植被覆蓋的空間分布

五臺山地區(qū)植被覆蓋的分布格局整體上呈現(xiàn)“西低東高”的空間分布。其中Ⅴ級主要位于研究區(qū)東部、北部邊緣地帶和五臺縣西南部,總比例為18.9%,稀疏耕地、建筑用地以及水域分布比例較高,此類地區(qū)的氣溫較高(7.3℃),降水較少(515mm),海拔和坡度較低；Ⅳ級總比例最小,為16.2%,除林地比例較小外,其他地類均有一定分布；Ⅲ級區(qū)域總比例為19.5%,地形和氣候指標(biāo)均較為適中；Ⅱ級(21.2%)和Ⅰ級(24.3%)區(qū)域集中在五臺縣東部、代縣和繁峙縣以南地區(qū),多為林地和草地,平均海拔分別為1 642.2m和1 758.7m,坡度為23.6°和25.7°。此外,該類地區(qū)的環(huán)境相對潮濕寒冷,氣溫較低,降水量較高。

用Matlab軟件編程實(shí)現(xiàn)研究區(qū)影像的逐像元變化趨勢及顯著性檢驗(yàn),并根據(jù)實(shí)際情況將趨勢斜率劃分為:嚴(yán)重退化(a≤-0.015)；輕微退化(-0.0150.015)。由圖4(a)可知,五臺山地區(qū)植被覆蓋整體以改善為主,改善區(qū)約占55.63%,遠(yuǎn)大于退化區(qū)(17.82%)。其中,明顯改善區(qū)占比17.58%,集中在原平市和五臺縣西部；輕微改善面積占比最大,為38.05%；基本不變區(qū)占比26.55%,該類地區(qū)多為高大型密林,不易受外界因素干擾；輕微退化區(qū)占比14.65%,主要集中于研究區(qū)東部；嚴(yán)重退化區(qū)占比3.17%,主要位于五臺山各縣市中的人類建筑群及采礦地區(qū)。從趨勢顯著性來看(圖4(b)),60.74%的研究區(qū)通過了顯著水平為0.05的檢驗(yàn),其中明顯改善的區(qū)域占顯著區(qū)的82.42%,顯著退化區(qū)為17.58%。

(a)變化趨勢

3.3 地形效應(yīng)

3.3.1海拔-坡向效應(yīng)

將坡向分為陰坡(315°～45°)、半陰坡(45°～135°)、半陽坡(135°～225°)、陽坡(225°～315°)4個坡向。結(jié)合表2可知,在海拔≤2 400m區(qū)域,五臺縣各坡向的FVC值均高于其他縣市對應(yīng)坡向的FVC值,最高值位于海拔2 000～2 400m的陰坡,為0.863。繁峙縣在不同海拔內(nèi)各坡向上的FVC值均表現(xiàn)出陰坡>陽坡>半陰坡>半陽坡。與五臺縣、繁峙縣不同的是,代縣和原平市各坡向的FVC峰值出現(xiàn)在海拔1 600～2 000m內(nèi),各縣FVC最低值則表現(xiàn)一致,均位于海拔<1 200m內(nèi)。

表2 各縣市在不同海拔和坡向上的植被覆蓋度

由表3看出,五臺縣在海拔≤2 400m區(qū)域的CV值均呈現(xiàn)出較大負(fù)偏離現(xiàn)象,其中海拔≤1 200m內(nèi)的坡向?qū)VC影響最大,CV值為-13.2%；而在海拔>2 400m時,出現(xiàn)較大正偏離現(xiàn)象(6.1%),陽坡FVC值大于陰坡FVC值。繁峙縣和代縣的陰陽坡差異相對較小,繁峙縣的CV最大值出現(xiàn)在海拔1 600～2 000m內(nèi),為-3.1%；代縣則存在兩個峰值,分別位于海拔1 200～1 600m內(nèi)(-3.4%)和海拔>2 400m內(nèi)(-4.1%)。原平市在海拔1 200～1 600m內(nèi)出現(xiàn)該市最大負(fù)偏離,CV值為-5.4%。

表3 各縣市不同海拔植被覆蓋度的CV

3.3.2坡度-坡向效應(yīng)

結(jié)合表4可知,五臺縣陰坡、半陰坡以及半陽坡的FVC值均隨坡度增加而增大,但陽坡的FVC值在坡度>35°時出現(xiàn)下降情況。繁峙縣在坡度≤15°時,FVC值在不同坡向的差異不大,其坡度坡向效應(yīng)并不明顯；當(dāng)坡度>15°時,陰坡和陽坡的FVC值大于半陰坡和半陽坡。代縣和原平市不同坡向的FVC值均隨坡度的增加而增大,且各坡向的FVC值差異變大,其坡度坡向效應(yīng)也逐漸明顯。結(jié)合表5可知,五臺縣、代縣和原平市隨坡度的增加,CV值負(fù)偏離程度越大,最高值均位于坡度>35°內(nèi),分別為-15.6%,-3.2%和-6.0%。繁峙縣在坡度≤15°時,陽坡FVC值略大于陰坡FVC值；當(dāng)坡度>15°時,開始出現(xiàn)負(fù)偏離現(xiàn)象,CV最大值為-4.6%。

表4 各縣市在不同坡度和坡向上的植被覆蓋度

表5 各縣市不同坡度植被覆蓋度的CV

3.4 氣象因素

由圖5可知,1980—2015年間,五臺山地區(qū)年均溫度和年降雨量都呈現(xiàn)逐漸上升趨勢,增長率分別為3.9℃/10a和82mm/10a,其中,年降水量的波動較大(R2=0.009 7)。另外,從FVC值與年均溫和年降水量的偏相關(guān)性空間上分析(圖6),溫度與FVC值關(guān)系以正相關(guān)為主,占總面積的73.30%。全區(qū)偏相關(guān)系數(shù)均值為0.14,其中,原平市的正相關(guān)系數(shù)均值最高,為0.28；五臺縣和代縣其次,分別為0.17和0.20；繁峙縣最低,僅為0.033(圖6(a))。降水與FVC值的關(guān)系也已正相關(guān)為主,占總面積的61.46%,全區(qū)偏相關(guān)系數(shù)均值為0.05,繁峙縣的正相關(guān)系數(shù)均值最高,為0.16,其次是原平市和代縣,分別為0.05和 0.09,而五臺縣的偏相關(guān)系數(shù)均值表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),為-0.009(圖6(b))。

圖5 1980-2015年五臺山地區(qū)年均氣溫、年降水量變化

(a)溫度

3.5 人類活動

3.5.1土地利用特征

土地分類信息能很好地反映人類活動對植被覆蓋的影響(表6)。1990—2018年間,整體上,五臺山地區(qū)林地和建設(shè)用地的面積呈現(xiàn)增加趨勢,草地、耕地和未利用地呈現(xiàn)減少趨勢,水域基本不變。1990—2018年間,耕地面積凈下降了82.0km2,減少率為11.8%；林地面積凈增加了208.4km2,增加率為16.4%；草地凈下降了224.9km2,減少率為8.0%；建設(shè)用地面積凈增加98.57km2,增加率達(dá)183%；未利用地總面積占比最小,面積減少率為6.8%。

表6 五臺山地區(qū)土地利用變化情況

綜合上述結(jié)論分析,由于“三北”防護(hù)林建設(shè)和太行山綠化工程等國家級林地政策的實(shí)施,五臺山地區(qū)林地資源恢復(fù)較好。建設(shè)用地雖然面積占比較小,但增加率較高,也須警惕經(jīng)濟(jì)建設(shè)活動對植被環(huán)境的干擾。

3.5.2礦區(qū)和景區(qū)植被變化狀況

五臺山地區(qū)礦產(chǎn)資源豐富,含有鐵礦、金礦和鋁礦等多個采礦區(qū)。通過對比五臺山地區(qū)各處采礦地的植被覆蓋趨勢情況(圖7)發(fā)現(xiàn),在代縣和繁峙縣行政交界處的山羊坪—板峪、五臺縣南部的白家莊以及天和一帶的采礦區(qū),植被覆蓋退化最為嚴(yán)重。研究發(fā)現(xiàn),在五臺山的采礦活動中,由于風(fēng)力、水力等影響,粉塵、廢水和礦渣重金屬會在土壤中發(fā)生遷移和富集,對周邊的土壤環(huán)境造成污染,而土壤遭受污染,勢必會影響生態(tài)環(huán)境的健康和穩(wěn)定,引起植被退化和水土流失[29]。

(a)采礦區(qū)實(shí)地高清圖及其植被變化趨勢和五臺山核心旅游區(qū)植被變化趨勢

對核心旅游區(qū)植被覆蓋的變化趨勢進(jìn)行分析。五臺山核心旅游區(qū)的植被覆蓋退化區(qū)域達(dá)30.7%,其中旅游區(qū)西側(cè)植被的衰退最嚴(yán)重,各臺頂上和臺頂內(nèi)也存在不同程度衰退。西臺頂和南臺頂之間的西門為景區(qū)主要出入口,交通路線復(fù)雜,相關(guān)旅游產(chǎn)業(yè)聚集,景區(qū)內(nèi)更是各種塔寺廟景點(diǎn)林立,部分景點(diǎn)游客探訪次數(shù)頻繁,為游客多景點(diǎn)流動的核心節(jié)點(diǎn)[30],人為活動表現(xiàn)強(qiáng)烈,使部分區(qū)域植被的正常生長難以為繼。

4 討論

五臺山地區(qū)植被覆蓋度整體均值為0.597,大面積林地和草地使得植被覆蓋總體表現(xiàn)較好,但在不同地形區(qū)間的植被覆蓋表現(xiàn)存在差異,在海拔1 200m以下,由于人類活動頻繁等影響對地表植被的破壞較大,FVC值表現(xiàn)較差。海拔1 200～2 400m存有落葉闊葉林、寒溫性針葉林等水源涵養(yǎng)林,該類區(qū)域的土質(zhì)疏松,水、養(yǎng)分充足,人類活動減少,植被覆蓋變得較高。而海拔2 400m以上,進(jìn)入高海拔臺頂區(qū),樹木逐漸變得矮小,出現(xiàn)零星的“樹島”現(xiàn)象[31],植被覆蓋度又出現(xiàn)下降。從坡度方面來看,可明顯看出高坡度地區(qū)的植被覆蓋度普遍為高值,在植被生長中可能容易達(dá)到飽和[32],植被改善程度有限,因此選取中低坡度地區(qū)來開展植被修復(fù)工作更為合適。而在不同海拔、坡度的各坡向上,各縣市CV值多呈現(xiàn)負(fù)偏離,表明研究區(qū)陰坡的植被覆蓋表現(xiàn)更好,相比于陽坡,陰坡的太陽輻射低,有利于水分保持,環(huán)境更為潮濕,促進(jìn)了植被的生長。

五臺山地區(qū)作為滹沱河支流清水河、峪口河和濾泗河等諸多河流發(fā)源地,區(qū)內(nèi)年均氣溫和年降水量呈現(xiàn)上升趨勢,這可能使得河流徑流量增加,對區(qū)內(nèi)植被的生長也存在一定的促進(jìn)作用,尤其是植被覆蓋的顯著改善區(qū)與溫度的偏相關(guān)系數(shù)正值區(qū)兩者重合度較高,表明五臺山大部分地區(qū)的植被改善可能受溫度上升的影響較大。

五臺山地區(qū)草地資源較好,但面積出現(xiàn)下降趨勢。草地資源的減少不排除部分轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?但也存在人為活動引發(fā)的破壞。高燕珍等[33]對五臺山各地類的生態(tài)足跡和承載力研究發(fā)現(xiàn),草地的生態(tài)壓力最高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、放牧等人為活動成為了主要的生態(tài)壓力因子。因此,五臺山地區(qū)在推動和實(shí)施林地修復(fù)政策的同時,也需通過合理放牧,控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模等,對草地資源進(jìn)行保護(hù)。同時,鑒于景區(qū)和礦區(qū)的植被現(xiàn)狀,也需對其人類活動強(qiáng)度進(jìn)行控制,強(qiáng)化各項(xiàng)植被恢復(fù)和水土保持工作,實(shí)現(xiàn)五臺山山地植被生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)論

1)研究區(qū)FVC值總體上呈現(xiàn)增加趨勢,線性傾向性為0.40%/10a,多年FVC均值為0.597；五臺縣多年FVC均值最高,原平市多年FVC均值最低,但FVC增速遠(yuǎn)超其他縣；五臺山地區(qū)主要存在 9,12,21a共3個主要變化周期控制整個時域中FVC的變化特征。

2)研究區(qū)植被覆蓋整體呈現(xiàn)“西低東高”的空間分布格局；五臺山地區(qū)植被覆蓋整體以改善為主,改善區(qū)約占55.63%,遠(yuǎn)大于退化區(qū)(17.82%)；其中面積占比60.74%的研究區(qū)通過了顯著水平為0.05的檢驗(yàn)。

3)五臺縣在海拔低于1 200m內(nèi)的坡向?qū)VC影響最大,CV值為-13.2%；繁峙縣的FVC值表現(xiàn)出陰坡>陽坡>半陰坡>半陽坡；代縣各坡向的FVC在海拔1 600～2 000m達(dá)到最大值；在海拔1 200～1 600m,原平市出現(xiàn)最大負(fù)偏離。五臺縣除陽坡外,其余各坡向FVC值均隨坡度增加而增大；代縣和原平市CV值隨坡度的增加,負(fù)偏離程度越大；繁峙縣在坡度小于15°時FVC值在不同坡度、坡向的差異較小,其坡度坡向效應(yīng)并不明顯；當(dāng)坡度大于15°時,開始出現(xiàn)負(fù)偏離現(xiàn)象。

4)1980—2015年間,五臺山地區(qū)年均溫度和年降雨量均呈現(xiàn)上升趨勢,FVC值與溫度(0.14)和降水(0.05)的偏相關(guān)性均以正相關(guān)為主。

5)近30年，五臺山地區(qū)林地和建設(shè)用地的面積均出現(xiàn)增加,而耕地和草地的面積存在不同程度減少。全區(qū)的林地資源恢復(fù)較好,但人類活躍區(qū)仍然存在植被衰退問題。