张家口清水河上游流域植被指数时空变化特征

蔺星娜，牛健植，贾京伟，骆紫藤，杜 捷，2

植被作为联系土壤、大气和水分的自然纽带［1］，对土壤侵蚀的防治、水资源的调节、水质的改善、区域小气候的改善及水土保持功能的发挥具有十分重要的作用;因此，对植被进行动态监测，并分析其覆盖度变化及影响因素，已经成为全球变化研究的一个重要领域［2-5］。归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index，NDVI)能够广泛应用于植被覆盖监测、土地覆盖分类和作物估产等众多研究领域［6］，与植被分布密度成线性相关，是评估地表植被覆盖和生长状况的一个简单、有效的度量参数［7］。目前常用的 NDVI系列数据包括 NOAA/AVHRR数据(分辨率为8 km×8 km)、EOS/MODIS数据(分辨率为1 km×1 km)，以及SPOT Vegetation NDVI数据(分辨率为1 km ×1 km)［8］。与其他数据相比，SPOT Vegetation数据具有空间分辨率较高、剔除了强水汽吸收带等优势，广泛应用于植被变化监测。

植被覆盖变化是气候和人类活动共同作用的结果［9］。其中:降水和温度通过影响植物光合作用、呼吸作用及土壤有机碳分解等影响植物生长和分布，导致植被覆盖度变化;人类活动通过改变土地利用状况，直接改变生态系统的类型、结构和功能［10］以及植树造林等活动，从而改变植被覆盖度。目前，国内外采用遥感手段，动态监测植被变化，并大量研究植被变化与气候因子及人类活动的关系，认为植被覆盖度与气温、降水有很强的相关关系，气温越高，降水量越大，植被覆盖度越大，植被覆盖度对气温与降水量的响应有很强的季节性;同时发现，月植被覆盖度对月平均降水量的响应普遍滞后1个月［11-14］;土地利用类型之间的转化对不同等级植被覆盖度的变化有很大影响，且植被覆盖度的变化在不同研究地对土地利用的响应程度不同［15-18］。还有学者认为，土地利用的变化较气候变化更容易影响植被覆盖度［10］;还有研究者采用残差法［19］、修正NDVI法［20］、主成分分析［21］、因子分析及降水利用率(RUE)［22］及 NDVI与 RUE 相结合［23］等方法，剔除气候对植被变化的影响，进而研究人类活动对植被变化的影响。其中，NDVI与RUE相结合的方法，可以剔除降雨量变化对植被覆盖变化的影响，判断人类活动对地表的干扰程度排［23］。

清水河流域位于河北省张家口市，主要分布于崇礼县，作为2022年冬奥会的主办地区之一，区域水土资源的有效利用、植物资源景观生态功能的高效发挥，将会保证冬奥会成功举办;但该区域面临土少石多，水资源匮乏，西沟区域土壤侵蚀严重，植被亟待恢复等重要问题。因此，研究植被覆盖度的时空变化特征及其影响因子，对当地植被建设及水土保持工作的继续开展有着十分重要的意义。笔者通过遥感技术，研究清水河流域多年植被覆盖度的时空动态变化，结合NDVI与RUE的变化趋势，分析其驱动因子，为该地区植被恢复、生态系统稳定、景观功能完善提供科学依据和决策服务。

1 研究区概况

清水河上游流域位于 E 114°47'～115°31'，N 40°49'～41°16'，地处河北省张家口市大境门外的红旗桥断面以上，包括桥西区的部分区域小西沟和崇礼县大部分区域，面积 2 095 km2［24］;属于坝上坝下过渡型山区，海拔813～2 174 m，东西差异显著;属于东亚大陆性季风气候，中温带亚干旱区，干旱指数为2.5～3.0，年平均降水量488 mm。土壤类型主要是棕壤土与褐土;其中，棕壤土主要分布在流域北半部，土质较好，褐土主要分布在流域南部，沿河两岸土壤主要为草甸土［25］。研究区位置如图1。

图1 研究区示意图Fig．1 Location of Study Area

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

1999—2015年，研究区的NDVI数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http:∥www．resdc．cn/)“中国长时间序列1 km植被指数(NDVI)数据集”，该数据集是基于SPOT-Vegetation 1 km每10天合成的最大化NDVI，利用最大值合成法 MVC(Maximun Value Composites)，进一步合成的中国1 km、每年12个月份的植被指数数据集，笔者利用1999—2015年共17年12个月份的植被指数数据，应用ArcGIS软件平台，计算得出该研究区1999—2015年每年的年最大植被指数，该指数可反映当年地表植被生长最好的状况［26］。气象数据是基于全国2 400多个气象站点日观测数据，通过整理、计算和空间插值处理生成，并裁剪所得，空间分辨率为1 km×1 km。土地覆盖数据来源于中国1∶10万比例尺土地利用现状遥感监测数据库，该数据集的数据是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为数据源，通过人工目视解译生成。

RUE是指地面净初级生产力(ANPP)与降水量(P)之间的比值。大量研究表明，NDVI与ANPP之间存在很好的线性关系［23］，笔者研究利用年累计NDVI(∑ NDVI)计算 RUE，即 RUE= ∑ NDVI/P，从而获得1999—2015年的RUE栅格图。

2.2 数据分析方法

2.2.1 趋势分析 一元线性回归分析可以在每个像元的基础上，模拟1999—2015年间，研究区各年份NDVI、RUE的变化趋势，进而可以反映研究区的植被随时间的变化规律，其计算公式［6，21］如下:式中:S为像元NDVI、RUE的回归斜率值，可表示NDVI、RUE在研究期间的总体变化趋势;n为NDVI、RUE的年跨度，此处n=17;Ni代表第i年最大NDVI或RUE值。S＞0，表示 NDVI、RUE随时间变化呈上升趋势，且S越大，表示上升趋势越明显［6］;反之，表示 NDVI、RUE 随时间变化呈下降趋势。

趋势相关系数可以定量给出某种要素随时间序列的升降程度，当趋势相关系数＞0时，表示该要素在时间序列上，有线性增加的趋势;反之，表示有线性下降趋势。趋势相关系数的计算公式如下:

式中:r为NDVI、RUE随时间的趋势相关系数;Yi为第i年的年份;Y和N分别为Y和N的多年平均值。

趋势显著性检验，用于检验某种趋势是否有意义，其显著性仅代表趋势性变化置信程度的高低，与变化快慢无关［21］，其计算公式［27］为

2.2.2 偏相关分析 偏相关分析是指当2个变量同时与第3个变量相关时，可将第3个变量的影响剔除，只分析另外2个变量之间的相关性［6，21］。计算偏相关系数前，需要计算相关系数，计算公式如下:

式中:rxy为变量x和y的相关系数;x和y分别为x和y的均值。

偏相关系数计算公式如下:

式中:rxy，z为变量z固定后，变量x和y的偏相关系数，即为剔除 z的影响后，x、y 的相关性;rxy、rxz、ryz分别表示变量x与变量y、变量x与变量z、变量y与变量z的相关系数。

偏相关系数的显著性检验，采用t检验法，其统计量公式为

式中m为自由度个数，此处m=2。

3 结果与分析

3.1 张家口清水河上游流域NDVI的时空变化

3.1.1 植被年际变化 图2显示，1999—2015年清水河流域的NDVI值在0.3～0.9之间，且NDVI在研究年限内不断波动，并呈上升趋势，其变化趋势与海河流域NDVI的变化趋势相一致［6］，说明研究区在近17年植被有所改善。不同土地利用类型之间的NDVI随年份的波动趋势基本相同，其中滩地、疏林地、城镇及农村的波动幅度较大。主要原因在于这3类土地利用类型主要为人类的活动区域，且具有植被类型较单一［28］、分布较零散［29］的特点。不同土地利用之间NDVI值从大到小依次为疏林地、有林地、灌木林地、草地、旱地、城镇及农村、滩地。

图2 1999—2015年研究区植被指数NDVI的年际变化Fig．2 Change of NDVI of the study area in 1999—2015

3.1.2 植被空间分布 研究区1999—2015年平均植被指数NDVI的空间分布见图3。可以得出清水河上游流域植被覆盖有很强的分布特征，植被覆盖自东向西逐渐降低，东沟流域的植被明显好于西沟植被，且沟道处的植被覆盖较低。造成该分布的主要原因为:研究区降水量空间变化大(图4)，降水量为366～582 mm，降水量自东向西逐渐减少，沟道的降水量明显少于周围地区;同时，研究区西沟的主要土地利用类型为灌木林地和旱地，旱地及城镇、农村主要分布在沟道处(图5)，故研究区NDVI空间分布差异明显。

3.1.3 植被时空变化 通过对研究区域的像元进行趋势分析，得到清水河上游流域近17年NDVI的空间变化趋势(图6)。根据趋势显著性检验及等间距法，对研究区各像元的回归斜率进行分类，可将研究区分为:明显退化、无显著变化、轻度改善、中度改善和明显改善5类，具体分类标准如表1。结果表明，清水河上游流域85%为植被改善区。其中:8.5%为明显改善区，主要分布于崇礼县高家营镇西沟部分、石嘴子乡以及红旗营乡的草地、旱地及灌木林地;71.6%为中度改善区，主要分布于西沟流域、正沟流域以及东沟上游区域;研究区的明显退化区位于崇礼县城周边。

3.2 植被变化的气候驱动力分析

图3 研究区年均NDVI的空间分布Fig．3 Spatial distribution of annual NDVI in the study area

图4 研究区年均降水量的空间分布Fig．4 Spatial distribution of annual precipitation in the study area

图5 研究区土地利用现状图Fig．5 Land use map of the study area

在中国北方地区，植被覆盖度在很大程度上受到气候条件的影响。其中，降水和气温是影响植被生长的2个重要气候因子，通过对比1999—2015年研究区整体NDVI与年降水量、年平均气温的变化趋势，可以得出研究区整体的NDVI与年降水量的波动趋势完全相同，年降水量降低，NDVI降低(图7和图8)。

通过对1999—2015年研究区各像元的NDVI与年降水量、年平均气温进行偏相关性分析发现，1999—2015年研究区NDVI与年降水量的偏相关系数为0.335±0.073，其中，显著相关(P＞0.05)只占1.36%，NDVI与年平均气温的偏相关系数为0.055±0.101，均不显著相关(P＜0.05)。研究表明，研究区1999—2015年植被变化的主要驱动因子，并不是气候因子。

图6 1999—2015年研究区NDVI变化格局Fig．6 Spatial distribution of NDVI change in thestudy area from 1999 to 2015

表1 1999—2015年研究区植被变化趋势分类标准Tab．1 Classification standard for NDVI changes in the study area from 1999 to 2015

图7 1999—2015年研究区NDVI与年降水量的变化Fig．7 Changes of annual precipitation and NDVI of the study area in 1999—2015

3.3 植被变化的人为驱动力分析

笔者结合RUE与NDVI的变化趋势，研究人类活动对研究区植被覆盖的干扰程度。根据李辉霞等［23］分类标准，可将清水河上游流域人类干扰强度分为6类:强度负向干扰、轻度负向干扰、无明显人为干扰、轻度正向干扰、中度正向干扰及强度正向干扰。图9显示，研究区69%属于中度正向干扰区，16%属于强度正向干扰区域，14%属于无明显人为干扰区。

图8 1999—2015年研究区NDVI与年平均气温之间的变化Fig．8 Changes of annual average temperature and vegetation value of study area in 1999—2015

图9 1999—2015年研究区人类活动强度分区图Fig．9 Results of human activity intensity assessment of the study area in 1999—2015

通过对比研究区NDVI变化格局(图6)与人类活动强度分区(图9)，得出研究区NDVI明显退化区与人类强度负向干扰区一致，NDVI无显著变化区由人类活动轻度负向干扰区及无明显人为干扰区组成，NDVI明显改善区88%为人类活动强度正向干扰区，人类活动中度正向干扰区的NDVI大部分表现为轻度改善及中度改善。

研究表明，1999—2015年研究区NDVI变化主要受人类活动的干扰，且人类活动对研究区植被改善起到很大的促进作用。自1999年，退耕还林工程配套荒山荒地造林工程、张家口塞北林场建设工程、城乡绿化工程、新民居“百村绿化”工程和“双百里”绿化工程在研究区相继开展，2010年起，京津冀风沙治理工程、清水河上游综合治理工程、头道营至多乐美地公路沿线绿化工程、退耕还林补植补造工程及之后的奥运绿化工程等的实施，对清水河上游流域进行全覆盖式的植被改善。西沟高家营镇、石嘴子乡和驿马图乡的植被条件较差，水土流失严重［30，31］，故 该区域为当 地水 土保 持的 重 点 治 理区［30］，经封山育林、人工造林后，植被明显改善;同时，崇礼县城的开发建设，使得县城周围的旱地植被明显退化。在研究区人为中度正向干扰区，东沟下游部分主要为有林地、灌木林地和草地，且植被生长较好［29］:因此，在人类的中度干扰下，该区植被表现为轻度改善，而其他区域在人类的中度干扰下，表现为中度改善。

4 结论与讨论

清水河上游流域植被从东向西逐渐减少，且沟道处植被明显比周围植被差。主要原因在于研究区的降水量从东南向西北逐渐减少，且西沟海拔明显低于东沟，而旱地主要分布在地势较低，且平缓的沟道处。

1999—2015年，清水河上游流域的植被不断波动，并呈现上升趋势，通过分析研究区NDVI与年降水量、年平均气温的变化，得出该区植被的波动主要受年降水量波动的影响;通过分析研究区各像元1999—2015年NDVI与年降水量、年平均气温的偏相关性，得出该区NDVI与年降水量、年平均气温均无显著偏相关性，主要原因在于该区NDVI在研究年限内的变化，主要由人类活动干扰造成。

1999—2015年，清水河上游流域85%的区域为人为正向干扰区，说明在国家实施退耕还林、京津冀风沙源治理之后，研究区进行大面积的植树造林及封山保护，从而使得研究区85%的区域植被显著改善。在人类正向干扰作用下，植被改善后的研究区依然呈现东沟植被好于西沟，说明气候因子依然是限制研究区植被空间分布的条件。

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