王義玲，梁棟棟，2

（1.安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241003；2.安徽師范大學(xué) 地理大數(shù)據(jù)研究中心，安徽 蕪湖 241003）

植被是地球陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，其碳匯功能不僅是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，同時(shí)也是聯(lián)結(jié)其他圈層的重要紐帶，由于其對(duì)環(huán)境變化響應(yīng)敏感，也常被用做研究陸地生態(tài)系統(tǒng)與氣候變化、水文過程等相互關(guān)系的指示器［1—2］。當(dāng)前利用遙感技術(shù)在時(shí)間與空間尺度上對(duì)植被覆蓋空間變化監(jiān)測(cè)并結(jié)合下墊面實(shí)際地理?xiàng)l件［3］，對(duì)農(nóng)業(yè)、城市發(fā)展等方面進(jìn)行逐步深入研究與探討，檢測(cè)結(jié)果精度與可靠性較大［2-3］。

歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋度以及反映農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)和營養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一。研究NDVI與各因素間關(guān)系，探討植被NDVI的時(shí)空變化以及氣候響應(yīng)機(jī)制的研究已較為成熟。

長(zhǎng)三角地區(qū)位于中國長(zhǎng)江的下游地區(qū)，瀕臨黃海與東海，地處江、海交匯之地，是長(zhǎng)江入海之前形成的沖積平原，地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)類型復(fù)雜，地表覆蓋多樣，該地沿海沿江港口眾多，社會(huì)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)。研究區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境不僅影響植被生長(zhǎng)的好壞，更是影響著長(zhǎng)江下游的環(huán)境質(zhì)量［4］。鑒于此，本文以2000—2015年植被為主要研究對(duì)象，基于Google Earth Engine（GEE）獲取的MODIS NDVI數(shù)據(jù)及同期氣象數(shù)據(jù)，研究2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)植被時(shí)空演化及其驅(qū)動(dòng)因素，為長(zhǎng)江三角洲的生態(tài)規(guī)劃以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的制定提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)由浙江省、江蘇省、安徽省以及上海市三省一市組成，以長(zhǎng)三角為研究區(qū)，其經(jīng)緯度范圍是27°12′-35°20′N，114°54′-122°42′E，面積約為3.61×105km2。該地區(qū)以季風(fēng)氣候?yàn)橹鳎春右阅蠟閬啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，淮河以北為溫帶季風(fēng)氣候［5］。研究區(qū)內(nèi)地勢(shì)總體西南高、東北低。根據(jù)地形地貌特點(diǎn)大致可分為3部分：南部為低山丘陵地區(qū)，中部為長(zhǎng)江中下游平原，北部為黃淮平原。由于地勢(shì)低洼，歷史上長(zhǎng)江三角洲地區(qū)洪澇災(zāi)害異常嚴(yán)重。為了改變這種狀況，國家投資興修水利工程，西擋淮水，東擋海潮，開挖運(yùn)河，增強(qiáng)排灌能力，使這個(gè)十年九澇的多災(zāi)區(qū)變成江淮流域的重要糧食生產(chǎn)基地，同時(shí)該地區(qū)生態(tài)環(huán)境的好壞與該區(qū)域經(jīng)濟(jì)是否高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)聯(lián)［6-8］。

圖1 長(zhǎng)三角地理位置Fig.1 Location of the Yangtze River Delta

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

中國省級(jí)行政邊界數(shù)據(jù)以及地級(jí)市行政邊界數(shù)據(jù)、氣象因素相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于中國資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/），其溫度、降水量氣候要素?cái)?shù)據(jù)集是基于全國2400多個(gè)氣象站點(diǎn)的日觀測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)用澳大利亞的ANUSPLIN 插值軟件采用平滑樣條函數(shù)法進(jìn)行空間插值得到，空間分辨率為1 km。

遙感數(shù)據(jù)是基于Google earth engine 平臺(tái)獲取的MODIS 數(shù)據(jù)，為MOD13A2 產(chǎn)品，該產(chǎn)品時(shí)間分辨率為16 d，空間分辨率為1 km，本文數(shù)據(jù)在GEE中處理，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)使用最大值合成，生成研究區(qū)年NDVI數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢(shì)分析 趨勢(shì)分析是將不同時(shí)期的某一指標(biāo)進(jìn)行比較，直觀觀察其增減變化情況以及變動(dòng)幅度，從而對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)植被變化趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)判。逐像元對(duì)一元線性回歸方程的斜率變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，并對(duì)其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（置信度95%檢驗(yàn)）［9-12］。柵格像元值斜率變化的計(jì)算公式如公式（1）所示：

式中：Slope表示NDVI的變化趨勢(shì)，即斜率；n為監(jiān)測(cè)年數(shù)為第i年NDVI的平均值，Slope趨勢(shì)與植被年際變化有關(guān)。一般來說，Slope＜0表示NDVI年際變化呈減少的趨勢(shì)，反之說明NDVI年際變化呈增加的趨勢(shì)，Slope=0表示NDVI年際變化無改變。

2.2.2 未來趨勢(shì)分析 利用基于R/S分析算法的Hurst質(zhì)數(shù)預(yù)測(cè)長(zhǎng)江三角洲地區(qū)植被未來變化趨勢(shì)?？梢远棵枋鰰r(shí)間序列信息長(zhǎng)期依賴性的有效方法，即通過分析時(shí)間序列內(nèi)信息長(zhǎng)時(shí)期依賴性和自相關(guān)性，揭示時(shí)間序列所暗示的系統(tǒng)演變趨勢(shì)［13-15］，計(jì)算公式如公式（2）（3）（4）（5）所示：

式中，若R/S∝τH，則表明{NDVI（t）}存在Hurst 現(xiàn)象，H值為Hurst 指數(shù)，通過最小二乘法雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系（lnτ，lnR/S）擬合計(jì)算得到，Hurst指數(shù)取值范圍為［0，1］。若0＜H＜0.5，說明NDVI時(shí)間序列有反向持續(xù)性，表明未來的變化狀況與過去趨勢(shì)相反；H越接近0，反持續(xù)性越強(qiáng)；若H=0.5，表明NDVI時(shí)間序列變化呈現(xiàn)隨機(jī)性，不存在長(zhǎng)期相關(guān)性；當(dāng)0.5＜H＜1，則表明未來的變化狀況與過去趨勢(shì)一致，即該過程具有持續(xù)性，且H越接近1，持續(xù)性越強(qiáng)［13］。

2.2.3 偏相關(guān)分析 在生態(tài)系統(tǒng)中，各要素之間具有復(fù)雜且相互影響的關(guān)系，簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法已不能真實(shí)反映某要素與另一要素的相關(guān)性。而偏相關(guān)系數(shù)可以通過單獨(dú)分析兩要素之間的相關(guān)程度，暫時(shí)不考慮其他要素的影響。本研究利用偏相關(guān)分析方法來分析氣候因子（降水、氣溫）對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI變化的影響［13，16］，計(jì)算公式如下：

式中：rxy·z表示變量z恒定后與變量x與y的偏相關(guān)系數(shù)，rxy、rxz、ryz分別為x與y、x與z、y與z之間的相關(guān)系數(shù)。rxy為變量x與y的相關(guān)系數(shù)，值域范圍是［-1，1］。xij、yij表示第i年和第j月的研究變量的值，xˉ、yˉ分別表各變量在各時(shí)間尺度上的均值［13，17-18］。

3 長(zhǎng)三角地區(qū)植被覆蓋時(shí)空變化特征

3.1 時(shí)間變化特征

為了直觀研究長(zhǎng)江三角洲地區(qū)NDVI時(shí)間變化特征，選取2000—2015年每一年NDVI年均值代表當(dāng)年植被覆蓋情況，采用線性擬合方法對(duì)2000—2015年逐年NDVI均值波動(dòng)情況進(jìn)行線性擬合。結(jié)果表明，長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI值整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，年平均NDVI增長(zhǎng)速率在0.0014/10a，NDVI值在0.7-0.8 之間波動(dòng)，其中2009—2011年NDVI值波動(dòng)較大，根據(jù)劉爽等［19］研究、中國氣象災(zāi)害年鑒資料以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒資料，長(zhǎng)三角地區(qū)的上海、江蘇和浙江是我國2000—2010年城市化發(fā)展最快的城市，城市化的發(fā)展使得研究區(qū)內(nèi)植被生長(zhǎng)呈一定波動(dòng)狀況，2008年全國性雪災(zāi)造成植被大面積死亡，災(zāi)后人為干預(yù)使得研究區(qū)植被恢復(fù)，并在2010年達(dá)到較高水平。2010年后長(zhǎng)三角地區(qū)大量建筑修建以及城市化擴(kuò)張使得研究區(qū)內(nèi)植被分布變動(dòng)明顯，大量農(nóng)田轉(zhuǎn)換為城鎮(zhèn)用地使得后續(xù)植被NDVI下降。整體而言，2000年NDVI值為16年來最低值，NDVI值在2012—2015年間有一定的波動(dòng)，但仍呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，這主要是因?yàn)?000年以來，長(zhǎng)三角地區(qū)不斷推進(jìn)生態(tài)修復(fù)工程，一系列生態(tài)修復(fù)工程使得該地區(qū)植被的生長(zhǎng)狀況總體呈較好的發(fā)展趨勢(shì)。

圖2 2000—2015年長(zhǎng)江三角洲植被年均NDVI變化Fig.2 Annual NDVIchange of vegetation in the Yangtze River Delta from 2000 to 2015

3.2 植被NDVI空間變化基本特征

依據(jù)2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)年均NDVI數(shù)據(jù)，計(jì)算16年均值得到平均NDVI的空間分布圖（圖3）。從圖3中可以看出，長(zhǎng)三角地區(qū)大部分地區(qū)NDVI值在0.5-1范圍內(nèi)，總體呈較高狀態(tài)。植被覆蓋在空間分布上具有顯著空間差異性，長(zhǎng)三角地區(qū)呈多核心發(fā)展，研究區(qū)南部即大別山區(qū)與黃山地區(qū)NDVI明顯增大，植被等級(jí)高于其他地區(qū)，上海地區(qū)以及浙江南部、江蘇北部地區(qū)NDVI變動(dòng)明顯，植被等級(jí)下降。

圖3 2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI均值空間分布Fig.3 Spatial distribution of NDVImean in the Yangtze River Delta from 2000 to 2015

3.3 長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI趨勢(shì)分析

3.3.1 長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI變化趨勢(shì) 采用一元線性回歸對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)16年來植被的變化趨勢(shì)進(jìn)行逐象元分析，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，采取間隔分析，將結(jié)果分為四個(gè)變化等級(jí)：極顯著（P為0.01）、顯著（P為0.05）、弱顯著（P為0.1）和不顯著。結(jié)果如圖4，長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI斜率變化范圍為-0.052-0.069，整體上呈上升趨勢(shì)，增加的面積占比為70.53%，減少的面積占比為29.47%。其中，在呈增加趨勢(shì)中，極顯著性增加和顯著性增加的面積占比為59.21%，下降趨勢(shì)內(nèi)極顯著性下降和顯著性減少面積占比為1.3%。從空間上來看，植被增加區(qū)域主要集中在南部山區(qū)，即大別山區(qū)與黃山地區(qū)。植被變化整體空間上呈減少趨勢(shì)的地區(qū)主要集中在東部地區(qū)，即經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)地區(qū)，如上海全域、江蘇南部以及浙江北部，都出現(xiàn)明顯的植被退化現(xiàn)象。

圖4 2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)Fig.4 Change trend and significance test of NDVIin the Yangtze River Delta from 2000 to 2015

3.3.2 植被NDVI未來趨勢(shì)分析 對(duì)于2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI進(jìn)行Hurst指數(shù)分析，結(jié)果表明，長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI的Hurst指數(shù)介于0.141-0.982之間，平均值為0.507。其中，反持續(xù)傾向的面積占比為48.41%，而持續(xù)傾向的面積占比為51.59%，表明長(zhǎng)三角地區(qū)植被變化在2000—2015年間增長(zhǎng)趨勢(shì)略強(qiáng)于退化趨勢(shì)。從空間分布來看（圖5），長(zhǎng)三角地區(qū)植被持續(xù)趨勢(shì)呈碎片化分布在研究區(qū)內(nèi)。呈強(qiáng)持續(xù)趨勢(shì)的地區(qū)主要分布在安徽中部以及南部地區(qū)，即大別山地區(qū)以及黃山地區(qū)；呈反持續(xù)傾向的植被，大部分位于安徽北部以及浙江東部沿海地區(qū)，反持續(xù)趨勢(shì)則主要密集分布在江蘇東部地區(qū)。

圖5 2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)植被未來趨勢(shì)變化Fig.5 vegetation Future trends in the Yangtze River Delta from 2000 to 2015

4 長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)

長(zhǎng)三角地區(qū)2000—2015年降水量均值為1280.8mm，北部降水量相對(duì)較小，南部降水量較大，降水量空間差異明顯，均溫為16.6°C，研究區(qū)內(nèi)自中部向南部溫度逐漸增高，北部地區(qū)氣溫較低，氣溫空間差異顯著（圖6）。為了能更好地反映長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI與氣溫、降水間的相互響應(yīng)關(guān)系，通過對(duì)2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI與氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)逐象元計(jì)算其偏相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，以此得到2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)植被NDVI與氣候因子間的關(guān)系以及空間分布狀況（圖7），圖中缺省值部分表明該區(qū)域?yàn)槲赐ㄟ^顯著性檢驗(yàn)，植被變化與降水、氣溫因子間不存在相關(guān)性。

圖6 2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)降水量及氣溫均值Fig.6 Mean precipitation and temperature in the Yangtze River Delta from 2000 to 2015

圖7 2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI和降水、氣溫的偏相關(guān)系數(shù)Fig.7 Partial correlation coefficient between NDVIand precipitation and temperature in The Yangtze River Delta from 2000 to 2015

計(jì)算結(jié)果表明，NDVI與降水的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.595，與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)均值為0.581，氣候因子對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)植被變化的驅(qū)動(dòng)呈現(xiàn)出明顯的時(shí)空差異。NDVI與降水的偏相關(guān)系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)且偏相關(guān)系數(shù)大于0.6的區(qū)域占比為13.94%，主要分布在安徽南部大別山區(qū)及黃山山區(qū)，部分分布在浙江西北部等地。NDVI與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)且偏相關(guān)系數(shù)大于0.6的區(qū)域占比為19.74%，空間上呈零星分布，主要分布在江蘇東北部以及安徽南部。整體上，長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI與氣候因子間響應(yīng)關(guān)系的結(jié)果顯示，降水對(duì)植被生長(zhǎng)影響高于氣溫。

5 結(jié) 論

（1）2000—2015年長(zhǎng)三角地區(qū)NDVI均值以0.0014 a-1的速率波動(dòng)上升，植被增加區(qū)域主要集中在南部山區(qū)，即大別山區(qū)與黃山地區(qū)。研究區(qū)內(nèi)植被NDVI整體上呈上升趨勢(shì)，增加的面積占比為70.53%，減少的面積占比為29.47%。

（2）Hurst指數(shù)介于0.141-0.982之間，總體上大部分地區(qū)呈高值分布，低值主要分布在研究區(qū)東部，即上海地區(qū)及江蘇東部地區(qū)，研究區(qū)內(nèi)持續(xù)傾向面積超過總面積1/2。

（3）長(zhǎng)三角地區(qū)年均氣溫在空間上呈現(xiàn)中部向南部逐漸升高的趨勢(shì)，降水量空間差異明顯，南部降水量較大，北部降水量較??；研究區(qū)植被NDVI與氣溫、降水的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.581和0.595，顯示降水對(duì)植被的影響略高于氣溫，均對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)植被生長(zhǎng)起到正向作用。