付 鎮(zhèn)，張志敏，蘇 娟，張變第，卞瑩瑩

(寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院，寧夏銀川 750021)

黃河流域是我國重要的生態(tài)屏障和重要的經(jīng)濟地帶，是打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的重要區(qū)域，在我國經(jīng)濟社會發(fā)展和生態(tài)安全方面具有十分重要的地位[1]。2019年9月18日黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會上，習(xí)近平總書記的講話中把黃河流域的生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展與京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、長三角一體化發(fā)展一樣，上升為重大國家戰(zhàn)略，進一步說明了黃河流域在國家安全中的重要地位[2]。而黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)是草地與耕地、農(nóng)業(yè)與畜牧業(yè)之間在空間上相互交錯、在時間上相互重疊，且人類活動極其頻繁，從而導(dǎo)致其生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能、物質(zhì)循環(huán)和能量流動具有一定的復(fù)雜性[3]。同時黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)也是我國典型的生態(tài)脆弱區(qū)和水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)之一[4]，為此我國在黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)實行了“退耕還林(草)”等一系列重大生態(tài)工程[5]，以達到改善生態(tài)環(huán)境的目的，但是凸顯的生態(tài)問題仍然十分嚴(yán)峻。

植被覆蓋度(fractional vegetation cover,FVC)是衡量地表植被生長狀況的重要指標(biāo)[6-7]，同時研究植被覆蓋度及其時空變化，也是評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要手段[8]。因此，研究植被覆蓋度對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)生態(tài)狀況評價尤為重要。雖有學(xué)者對黃河流域植被覆蓋有所研究，如何航[9]研究了黃河流域上中游植被覆蓋變化及驅(qū)動因素，劉海等[10]研究了氣候變化及人類活動對黃河流域植被覆蓋的影響，但整體而言，目前對整個流域尤其是針對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)生態(tài)狀況長時序研究仍顯滯后。

現(xiàn)有研究表明，google earth engine(GEE)云平臺在植被指數(shù)分析[11]、土地利用覆蓋[12]和其他土地利用遙感信息提取及分類[13]等方面與傳統(tǒng)的遙感分析手段相比更具有明顯的特色優(yōu)勢，尤其是在長時間序列、大范圍的遙感監(jiān)測研究中，GEE云平臺的優(yōu)勢更加凸顯。但在整個黃河流域，應(yīng)用 GEE 平臺開展研究剛剛起步，如李晶等[14]基于GEE云平臺對黃河流域植被覆蓋度時空變化特征進行了研究。但對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)基于 GEE 平臺的長時序植被覆蓋度變化監(jiān)測鮮見報道，對其生態(tài)變化時空差異認(rèn)知缺乏研究數(shù)據(jù)支撐，流域生態(tài)變化特征及機理尚不明晰[9]。筆者以黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)為研究對象，基于GEE遙感云平臺，采用陸地衛(wèi)星地表反射率數(shù)據(jù)(landsat surface reflectance data)分析黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)1990—2020年植被覆蓋度的時空變化規(guī)律，通過監(jiān)測黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)退耕還林還草工程實施前后植被覆蓋時空變化規(guī)律，以期為該地區(qū)生態(tài)恢復(fù)和可持續(xù)生態(tài)建設(shè)提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)位于35°～42°N、102°～114°E(圖1)，面積約45萬km2。黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)內(nèi)山脈眾多，地貌差別較大，從西到東橫跨青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和黃淮海平原4個地貌單元[15]。域內(nèi)氣候差異顯著，以溫帶季風(fēng)氣候為主，年均氣溫12～14 ℃，降水時空分布不均、年際差異較大，年降水量200～600 mm[16]。黃河流域植被的分布趨同于降水的分布，從西到東依次為稀疏灌木草原、草原、闊葉林和農(nóng)作物，域內(nèi)土壤種類豐富，主要有草甸土、栗鈣土、黃綿土和棕壤土等[17]。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location map of the study area

1.2 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理該研究采用GEE平臺提供的T1級別的Landsat地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品SR(surface reflectance)。該數(shù)據(jù)已通過大氣校正算法消除大氣反射、散射和吸收等干擾因素引起的誤差，空間分辨率為30 m，時間分辨率為16 d。由于Landsat 5、Landsat 7、Landsat 8衛(wèi)星服務(wù)年限不同，1990—2011年選用Landsat 5影像，2012年選用Landsat 7影像，2013—2020年選用Landsat 8影像。氣象數(shù)據(jù)源自GEE平臺的NOAA_CFSV2_FOR6H產(chǎn)品，數(shù)據(jù)獲取時期為1990—2020年。中國北方農(nóng)牧交錯區(qū)域矢量邊界圖源自全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)(http://www.geodoi.ac.cn/)。

在GEE平臺中獲取1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)上空的Landsat影像批量去云處理，計算植被歸一化植被指數(shù)NDVI(normalized difference vegetation index)，采用以95%為最大值對每年的NDVI影像進行融合，合成每一年的NDVI影像，并使用黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)矢量圖進行裁剪，獲得研究區(qū)每年的NDVI最大值影像。利用像元二分模型合成年FVC 影像，并用QGIS 3.14進行處理。

1.3 研究方法

1.3.1像元二分模型。像元二分模型是計算植被覆蓋度的常見方法[18]，該方法的優(yōu)勢在于可以大幅減小大氣和土壤背景等因素對植被類型的影響。首先假定單個像元所對應(yīng)的地表分別由有植被覆蓋和無植被覆蓋兩部分組成，然后計算有植被覆蓋部分與該像元的面積比例，該比例即為該像元的植被覆蓋度，計算公式如下：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(1)

式中,FVC為植被覆蓋度；NDVIsoil為無植被覆蓋區(qū)域的NDVI，理論上趨近于0；NDVIveg為完全植被覆蓋區(qū)域的NDVI。

1.3.2嶺回歸函數(shù)。 嶺回歸是A.E.Hoerl在1962年提出來的，后又系統(tǒng)地發(fā)展為回歸分析方法，是在最小二乘估計法方程系數(shù)陣XTPX的主對角線上加上一個常數(shù)k，從而得到誤差更低、精度更高、更為穩(wěn)定的模型[19]。

1.3.3Hurst指數(shù)。該研究利用Hurst指數(shù)對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)植被覆蓋度未來變化趨勢進行預(yù)測?；谥貥?biāo)極差(R/S)分析方法基礎(chǔ)上的Hurst指數(shù)(H)是定量分析時間序列數(shù)據(jù)游走性的分析方法，該方法可對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC未來變化進行預(yù)測，當(dāng)0.50

2 結(jié)果與分析

2.1 FVC時空變化特征由圖2可知，1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)年均FVC呈顯著增加趨勢(P<0.01)，增速為 0.62 %/a,由1990年的30.05%增加至2020年的49.19%。

圖2 1990—2020年FVC年際變化Fig.2 Interannual variation of FVC from 1990 to 2020

我國水利部2008年頒布的《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》[21]中將植被覆蓋度劃分為5個等級：Ⅰ 級低植被覆蓋度[0，0.30]、Ⅱ 級中低植被覆蓋度(0.30，0.45]、Ⅲ級中等植被覆蓋度(0.45，0.60]、Ⅳ級中高植被覆蓋度(0.60，0.75]、Ⅴ級高植被覆蓋度(0.75，1.00]。為了更清晰地凸顯出 1990、2000、2010、2020 年研究區(qū)域植被覆蓋度的組成，繪制圖3，由圖3可知，1990 年，研究區(qū)域以低植被覆蓋度、中低植被覆蓋度為主；到 2000 年，低植被覆蓋區(qū)域面積有所增加，但仍以低植被覆蓋度、中低植被覆蓋區(qū)域為主；2010 年，低植被覆蓋度面積明顯減少，中低植被覆蓋度、中等植被覆蓋度面積明顯增加；2020年中等植被覆蓋度區(qū)域面積超過其他幾類植被覆蓋區(qū)域。說明在這31年間該地區(qū)植被覆蓋生長情況明顯改善。

圖3 不同等級FVC分布Fig.3 Distribution of different FVC grades

從圖4可以看出，1990—2020年研究區(qū)植被覆蓋度西部低東部高。2000年前 Ⅰ 級植被覆蓋度主要分布在鄂爾多斯市北部、吳忠市南部、中衛(wèi)市南部、白銀市南部、榆林市西部等地區(qū)，2000年后鄂爾多斯市北部、吳忠市南部、中衛(wèi)市南部、白銀市南部、榆林市西部等地區(qū)植被恢復(fù)明顯，大部分地區(qū)植被從 Ⅰ 級轉(zhuǎn)化到了Ⅱ、Ⅲ級；植被覆蓋度較好的區(qū)域主要分布在呂梁市和太原市。植被覆蓋度在2010年后好轉(zhuǎn)最為明顯，整體來看，1990—2020 年研究區(qū)植被覆蓋度普遍提高，其中研究區(qū)東南部地區(qū)較為明顯， 黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)植被覆蓋度呈現(xiàn)恢復(fù)趨勢。

圖4 1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC等級空間分布特征Fig.4 Spatial distribution characteristics of FVC classification in agro-pastoral ecotone of the Yellow River Basin from 1990 to 2020

2.2 FVC不同等級面積轉(zhuǎn)移矩陣從表1～2可以看出，1990—2000年FVC未發(fā)生變化的面積占研究區(qū)總面積的73.77%，未發(fā)生面積變化區(qū)域主要集中在植被覆蓋的等級為 Ⅰ 級的區(qū)域；FVC升高的面積占研究區(qū)總面積的21.53%，提升面積區(qū)域主要集中在植被覆蓋的等級為 Ⅱ 級的區(qū)域；退化面積占研究區(qū)總面積的4.70%。2000—2020年FVC未發(fā)生變化的面積占研究區(qū)總面積的24.49%，未發(fā)生面積變化區(qū)域主要集中在植被覆蓋的等級為 Ⅰ 級的區(qū)域；FVC升高的面積占研究區(qū)總面積的74.64%，提升面積區(qū)域主要集中在植被覆蓋的等級為Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級的區(qū)域；退化面積占研究區(qū)總面積的0.87%。對比來看，2000—2020年，F(xiàn)VC未發(fā)生變化的面積明顯減少，減少了49.28百分點；提升面積明顯升高，增加了53.11百分點；而退化面積變化不明顯，減少了3.83百分點。

表1 1990—2000年不同等級植被覆蓋度土地面積占比轉(zhuǎn)移矩陣

表2 2000—2020年不同等級植被覆蓋度土地面積占比轉(zhuǎn)移矩陣

2.3 FVC時空變化趨勢特征從圖5可以看出，1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)大部分區(qū)域FVC呈恢復(fù)趨勢，且恢復(fù)趨勢最顯著的區(qū)域為榆林市的中東部地區(qū)；而退化趨勢比較明顯的地區(qū)為包頭市南部地區(qū)、呼和浩特中西部地區(qū)等。

圖5 1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC變化趨勢Fig.5 Trend of FVC in agro-pastoral ecotone of the Yellow River Basin from 1990 to 2020

將FVC變化趨勢劃分為顯著提升、未顯著變化、顯著退化3個等級。由圖6可見，1990—2020年研究區(qū)FVC整體呈現(xiàn)上升趨勢，且空間差異明顯，F(xiàn)VC顯著提升區(qū)域面積占研究區(qū)總面積的73.73%，主要分布在鄂爾多斯市、榆林市、呼和浩特市南部等地區(qū)；FVC未顯著變化區(qū)占研究區(qū)總面積的25.77%，主要分布在慶陽市北部、吳忠市南部、中衛(wèi)市南部、白銀市南部、蘭州市南部等地區(qū)；FVC顯著退化的面積占研究區(qū)總面積的0.50%，主要分布在呼和浩特市北部、太原市南部等部分地區(qū)。

圖6 1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC顯著性檢驗Fig.6 Significance test of FVC in agro-pastoral ecotone of the Yellow River Basin from 1990 to 2020

2.4 FVC未來演變趨勢預(yù)測從圖7可以看出，Hurst指數(shù)為0.50

圖7 黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC變化趨勢預(yù)測Fig.7 Change trend prediction of FVC in the agro-pastoral ecotone of the Yellow River Basin

3 討論與結(jié)論

該研究利用GEE平臺獲取了FVC數(shù)據(jù)探討了黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)FVC的空間分布狀況，隨著時間的推進黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)植被覆蓋度有顯著性增加，植被覆蓋度呈現(xiàn)西部低東部高，其中南部地區(qū)增長較大，這與眾多學(xué)者研究的北方農(nóng)牧交錯區(qū)植被覆蓋度時空變化結(jié)果具有一致性[22]。1990—2000年植被覆蓋度恢復(fù)面積雖有增加，但恢復(fù)面積等級主要集中在 Ⅱ 級中低植被覆蓋度，研究區(qū)植被覆蓋度整體仍處于較低水平；2000—2020年植被覆蓋度恢復(fù)面積顯著增加，恢復(fù)面積等級主要集中在 Ⅱ 級中低植被覆蓋度、Ⅲ級中等植被覆蓋度和Ⅳ級中高植被覆蓋度，研究區(qū)植被覆蓋度整體處于中高水平；對比1990—2000年與2000—2020年，退化面積減少了3.83百分點，升高面積增加了53.11百分點，結(jié)果表明2000年后植被的恢復(fù)力度有明顯增強，這與我國在該地區(qū)2000年實施退耕還林還草、封山育林等政策密不可分[23]，2000年后我國陸續(xù)實施了一系列生態(tài)恢復(fù)工程[24]，通過人工造林、人工播草、草原圍封、禁牧等措施，減少了人為活動對植被干擾[25]，使植被覆蓋度增加，可看出生態(tài)工程的實施對黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)植被具有明顯促進作用。但生態(tài)工程的實施，使農(nóng)村剩余勞動力增加[26]，農(nóng)村人口流向城市，促進了城鎮(zhèn)發(fā)展使得研究區(qū)內(nèi)的城鎮(zhèn)區(qū)域植被覆蓋度出現(xiàn)退化現(xiàn)象。整體來看，1990—2020年黃河流域農(nóng)牧交錯區(qū)植被覆蓋度退化面積遠遠小于恢復(fù)面積，植被整體處于恢復(fù)階段，通過Hurst指數(shù)的方法，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)過的一段時間內(nèi)，植被仍處于恢復(fù)階段。這也進一步證明了我國在該地區(qū)實施一系列生態(tài)恢復(fù)工程取得的功效和生態(tài)工程實施的可行性。