典型喀斯特区植被变化及其与气象因子的关系———以广西百色市为例

叶骏菲，陈燕丽，莫伟华，莫建飞2，3，，樊俏丽

（1.邕宁区气象局，广西 南宁530022；2.北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，广西师范学院，广西 南宁530022；3.广西地表过程与智能模拟重点实验室，广西师范学院，广西 南宁530022；4.广西气象科学研究所，广西 南宁530022）

喀斯特地貌区是我国的四大生态环境脆弱区之一， 由于喀斯特环境本身的脆弱性和人类活动的影响，喀斯特环境的恶化则会导致其植被退化、基岩裸露，形成石漠化景观。 多年来，岩溶石漠化问题已经成为广西最为严重的生态问题之一[1]。 植被具有明显的年际和季节变化， 是陆地生态系统的主要组成部分，是生态系统变化的“指示器”[2]。 近年来，随着对地观测技术不断成熟， 采用遥感技术跟踪喀斯特地区植被覆盖变化， 已成为监测评估喀斯特地区植被长势、生态质量评价的重要监测手段。

遥感反演的植被指数已被证实可以有效反映喀斯特区植被的季节和年际变化特征[6]，其中归一化植被指数NDVI 是最常用的监测指数。利用MODIS[4-6]、AVHRR[7，8]、TM[9]、SPOT[10]遥感数据反演的NDVI 已经开展了贵州[4，7，9]、广西[3，10]、重庆[5]、云南[8]喀斯特地区植被时空变化研究。 气候变化与植被变化的关系已经不同区域尺度上得到研究， 气温和降水与植被遥感指数的良好相关性也得到了验证[6，11-15]。 蒙吉军等[16]研究了20 世纪80 年代以来我国西南喀斯特地区植被变化对气候变化的响应；童晓伟[10]结合气象和地形数据分析了广西河池市喀斯特区植被与气候、地形的关系；张勇荣[17]研究了贵州省典型喀斯特区域植被对气候变化的响应；丁文荣[18]探讨了滇东南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系，普遍发现气温和降水是影响喀斯特地区植被NDVI 的重要气象因子。

岩溶喀斯特地貌在广西广泛分布，而百色市是广西喀斯特面积和石漠化程度均较高的地区之一[24]。由于石漠化地区人口压力大， 农民为了生存乱垦乱伐， 导致石漠化地区生态环境日益恶化及农民生活日益贫困[19]。尽管陈燕丽等[11，20]已对广西西北部岩溶山地植被变化及其气候驱动因子进行了详细报道，但由于其所用的时间序列较短（2000—2010 年）且研究范围的不同， 其所得结论在本研究区应用时缺乏针对性， 其适用性有待进一步研究。 本文利用2000—2017 年广西百色市MODIS 卫星遥感影像，研究近20 a 来研究区喀斯特地区植被及不同等级石漠化区植被时空变化状况， 分析降水及气温与喀斯特区植被变化的相关性， 探讨植被变化与气象因子的关系， 拟为客观评价该地区石漠化治理成效和喀斯特综合治理对策制定提供参考。

1 数据与方法

1.1 研究区域

百色市是广西壮族自治区下辖地级市， 地处广西西部右江上游， 位于104°28′～107°54′E， 22°51′～25°07′N，西与云南文山州相接，北与贵州兴义市毗邻，东与广西首府南宁紧连，南与越南接壤。 地势南北高中间低， 由西北向东南倾斜， 属亚热带季风气候。研究区内地表切割强烈，峰林连绵，地貌奇特，裸岩多，土壤瘠薄，成土速度慢，环境条件差，生态系统十分脆弱，是广西喀斯特分布面积最大、石漠化最严重的地区之一[25]。

1.2 数据来源和预处理

遥感数据选用了NASA MODIS 陆地产品组根据统一算法开发的MODIS 植被指数产品MOD13Q1，即全球250 m 分辨率16 d 合成的植被指数产品，数据版本为V006，有关该产品的详细介绍参见文献[20]。所用的NDVI 数据采用了国际通用的最大值合成MVC（Maximum Value Composites）法获得。

对所获得的MOD13Q1 遥感数据集进行子集提取、图像镶嵌、数据格式转换、投影转换及质量检验等预处理，这些处理可以采用MODLAND 提供的专门软件进行，经过以上处理获得质量可靠的NDVI 数据集。

气象数据为百色市气象局提供的2000—2017年的气温、降水数据。

地理信息数据包括百色市县行政边界， 喀斯特地区矢量边界。

通过石漠化等级数据野外调查， 获取研究区潜在、轻度、中度、重度不同石漠化等级样点（区），利用GPS 记录其经纬度位置。 石漠化等级划分主要以植被覆盖率和岩石裸露率为指标，详细参见文献[21，32-34]。

1.3 研究方法

步骤一：在统计某一区域（包括整个研究区域或部分典型区域） 的NDVI 值时， 采用均值法进行计算，即统计区域内所有像元的NDVI 值的平均。

步骤二： 利用一元线性回归计算气候倾向率，分析喀斯特地区植被NDVI（气温、降水量）变化趋势[28-31]。

步骤三：计算逐年NDVI 距平值。 在气象上，距平值主要是用来确定某个时段或时次的数据， 相对于该数据的某个长期平均值是高还是低。其表达式为：

式中，R 为距平，Vm为实测值，Vh为同期历史均值。为了方便比较，对距平作标准化处理，即可得到距平百分率R′：

步骤四：通过每个像元上n 年的YNDVIK，用趋势线分析法模拟该像元值在n 年间的变化趋势， 即植被覆盖度的年际变化。 计算公式为：

式中，K 为1～n 的年序号，YNDVIK是第K 年生长季NDVI 平均值。 变化趋势图反映了在研究时间范围内的时间序列中，研究地区NDVI 的年际变化趋势。某像元的趋势线是该点n 年的生长季NDVI 平均值用一元线性回归模拟出来的一个总的变化趋势，SLOPE即是这条趋势线的斜率。 SLOPE＞0，表示NDVI 在n 年内的变化趋势是增加的，反之则减少。

2 结果与分析

2.1 植被NDVI 年内变化规律

计算2000—2017 年各个16 d 周期NDVI 平均值，得到逐16 d MODIS NDVI 平均图像。 采用均值法分别对百色市全喀斯特地区和潜在、轻度、中度、重度石漠化区NDVI 值进行统计，得出其年内NDVI变化趋势曲线（图1）。

图1 研究区及其不同石漠化等级NDVI 年内变化

不同石漠化等级区的植被构成差异较大， 潜在石漠化区植被覆盖度高，以乔木为主；轻度石漠化区以灌草为主， 有少量乔木； 中度石漠化区以灌草为主，有基岩裸露现象但比例较低；重度石漠化区仅有少量灌草覆盖，基岩全部或大部裸露。植被覆被的差异直接导致其NDVI 的差异。

研究区植被及各石漠化等级区植被年内NDVI变化特征均表现出“夏秋高，冬春低”的趋势，其NDVI曲线峰值出现在第209～273 天时段，即8 月上旬至9 月上旬。NDVI 最低值集中在第1～33 天时段，即1月和2 月上旬。 春季至秋初，NDVI 值总体处于增长趋势， 秋中至次年春季，NDVI 值总体处于下降趋势，增幅大于减幅。

研究区（大部分为潜在石漠化区）植被NDVI 变幅为0.45～0.74（均值0.61），其NDVI 最高值出现在第257 天， 最低值出现在第33 天。 潜在石漠化区NDVI 变幅在为0.42～0.81（均值0.63），其NDVI 最高值出现在第257 天，最低值出现在第17 天。 轻度石漠化区NDVI 变幅为0.30～0.69（均值0.54），其NDVI最高值出现在209 天，最低值出现在17 天。 中度石漠化区NDVI 为0.32～0.63（均值0.48），其NDVI 最高值出现在第225 天， 最低值出现在第17 天和33天。 重度石漠化区NDVI 为0.24～0.53（均值0.40），其NDVI 最高值出现在第209 天，最低值出现在第17 天。

由上述分析得知，随着石漠化等级加重，其植被NDVI 均值降低。 以灌草为主的轻、中、重石漠化区NDVI 值最高值多出现在7 月中旬左右， 而以乔木为主的潜在石漠化区NDVI 最高只出现在8 月下旬左右，这是由于乔木生长要慢于灌草所致。轻、中、重石漠化区NDVI 值最大差别仅为0.16， 说明各石漠化等级之间极容易发生退化和改善之间的转变，喀斯特地区植被生态较脆弱。

2.2 植被NDVI 年际变化趋势

分别计算研究区全喀斯特地区、潜在、轻度、中度、重度石漠化区植被年NDVI 均值，利用气候倾向率分析其年际变化趋势（图2）。 2000—2017 年百色全喀斯特地区及各等级石漠化区植被NDVI 均呈增加趋势，即其植被均得到了不同程度的改善。 其中，重度石漠化区植被改善趋势最显著， 植被改善趋势为0.063/10 a；其次为轻度石漠化区，植被改善率为0.058/10 a。尽管中度石漠化区植被改善趋势略低于轻度、重度石漠化区，但其植被NDVI 变化更稳定。

利用2000—2017 年研究区NDVI 序列，计算逐年NDVI 距平值， 根据多年NDVI 距平变幅并结合调查统计资料， 制定研究区植被NDVI 变化趋势等级划分标准（表1）。基于该标准，采用一元回归趋势线法分析研究区植被年际变化趋势（图3）。

表1 植被NDVI 变化趋势等级划分标准

2000—2017 年，研究区植被改善（NDVI 增加或稍增加）面积比例为38.27%，植被退化（NDVI 减少或稍减少）面积比例为4.87%，植被变化稳定（NDVI 变化不大）面积比例为57.86%。 研究区南部和东部植被改善较明显，其中凌云县、平果县、德保县、靖西县、乐业县，改善比例（NDVI 增加或稍增加面积占本县总喀斯特面积比例）均超过40%。 西部和中南部植被退化较明显，其中隆林县退化比例（NDVI 减少或稍减少面积占本县总喀斯特面积比例）最高，超过15%，田阳县、田东县、靖西县改善比例超过5%（表2）。

表2 研究区植被变化趋势统计%

图2 2000—2017 年研究区及不同等级石漠化区植被NDVI 年际变化

图3 2000—2017 年研究区植被变化趋势

2.3 植被NDVI 与气温和降水量的关系

利用2000—2017 年MODIS NDVI 序列， 分别统计研究区年、春、夏、秋、冬植被NDVI 与同期降水量和气温的相关系数（表3）。

年尺度的平均气温与植被NDVI 相关性较高，平均相关系数为0.489，大多数站点为正相关。 对于季度尺度，平均气温与植被NDVI 多为正相关关系。其中，秋季平均气温与植被NDVI 的相关性最高，春季次之， 冬季气温与植被NDVI 相关性最低且总体为负相关。 年尺度的降水量与植被NDVI 的相关性也较高，平均相关系数为0.426，全部站点为正相关。对于季度尺度， 降水量与植被NDVI 的相关性多为正相关关系。其中，春季降水量与植被NDVI 的相关性最高，秋季次之，冬季气温与植被NDVI 相关性最低且部分站点为负相关。对比分析发现，平均气温与研究区植被NDVI 的相关性略好于降水量， 年尺度气温和降水量对植被NDVI 影响均较明显， 秋季和春季气温降水对植被NDVI 影响较大， 冬季影响最小。秋季气温对植被NDVI 的作用大于降水量，而春季降水量的作用大于气温。

表3 研究区植被NDVI 与降水量和气温相关系数

依据研究区植被变化趋势分析结果， 选择植被改善明显地区（凌云县、平果县、德保县、乐业县）和植被退化明显地区（隆林县、田阳县、田东县），对比分析两者的气候特征（表4）。 与全喀斯特地区相比较，植被改善明显地区表现出如下特征：春、夏、秋、冬温度增温更明显（气候倾向率分别为0.39、0.50、0.80、0.07 ℃/10 a、）高于全喀斯特地区平均水平（分别为0.37、0.41、0.68、-0.3 ℃/10 a）；春、夏季降水量减幅明显（气候倾向率分别为-9.89、-1.04 mm/10 a），低于全喀斯特地区平均水平（气候倾向率分别为-6.28、12.89 mm/10 a）；秋季降水量增幅明显（气候倾向率为94.61 mm/10 a）， 高于全喀斯特地区平均水平（72.70 mm/10 a）。 而对于植被退化明显地区则表现出相反的变化趋势。综上，研究区植被生长是气温和降水综合作用的结果， 目前气候变化所引起的增温幅度有利于研究区植被生长， 且春夏季降水减少、秋季降水增多的气候变化趋势更利于植被生长。分析其原因，可能是对于喀斯特石漠化区而言，由于石漠化程度不同，灌草、灌木、乔木且所占比例差异使得植被覆盖度差异较大。 对于中、重度石漠化区，植被稀疏，保水保墒能力较差，而研究区春夏季降水主要为大雨、暴雨[22]，过于集中的降水并不利于植被生长甚至会加重水土流失。研究区秋季干旱频率高[23]，秋季降水量的增多可以降低干旱对植被的影响，有利于植被生长恢复。

3 结论和讨论

研究区植被及各石漠化等级区植被年内NDVI变化特征均表现出“夏秋高，冬春低”的趋势，随着石漠化等级加重，植被NDVI 均值降低。 植被NDVI 峰值多出现在8 月上旬—9 月上旬， 谷值出现在1 月和2 月上旬。 但以灌草为主的轻、中、重石漠化区植被NDVI 峰值出现时间较早， 以乔木为主的潜在石漠化区植被NDVI 峰值出现时间较迟。 2000—2017年百色全喀斯特地区及各等级石漠化区植被NDVI均呈改善趋势， 且重度石漠化区植被改善趋势最明显，轻度石漠化区次之。研究区植被多为稳定变化和改善趋势， 改善、 变化不大和退化面积比例分别为38.27%、57.86%、4.87%。 平均气温和降水量与研究区植被NDVI 相关性均较高， 且平均气温与植被NDVI 的相关性总体好于降水量。 年尺度气温和降水量对植被NDVI 影响均较明显，季度尺度上，秋季和春季气温降水对植被NDVI 影响较大， 冬季影响最小。 目前气候变暖引起的增温幅度有利于喀斯特地区植被生长，春夏季降水减少、秋季降水增多的气候变化趋势更利于研究区植被改善。

本研究发现研究区植被NDVI 与气温和降水量的相关性较好，年、夏季、秋季气温与植被NDVI 相关性高于降水量。 张勇荣等[17]指出，1999—2010 年贵州省典型喀斯特区域植被NDVI 与年均气温和降水量均具有较强的负相关性， 且年均气温的影响力大于年降水量。 蒙吉军等[16]研究发现，1981—2000年西南喀斯特地区不同的植被类型对气候变化有着不同的响应特征， 气温变化对植被变化的影响高于降水量。童晓伟等[10]发现1999—2010 年河池市年均气温变化对植被NDVI 的影响略高于年均降水变化的影响。 上述对其它喀斯特地区的研究与本文结论一致， 均验证了气温和降水量对喀斯特地区植被的重要驱动作用， 且在年尺度上气温的作用大于降水量。 但陈燕丽等[11，20]对广西西北部岩溶山地植被变化与气温、降水量的研究中发现，植被NDVI 与气温相关性较好，但与降水量的相关性不明显。与本研究结果不一致， 可能原因是因为其所用的时间序列（2000—2010 年）和研究范围与本文不一致。丁文容等[18]研究发现，2001—2010 年水分类气象因子是滇东南喀斯特地区植被NDVI 年内变化主要的影响因素，其作用大于温度类气象因子。进一步证明了由于降水的时空异质性， 其对植被生长的作用机制更复杂。

表4 研究区气温和降水量气候倾向率

本文在相关分析的基础上， 通过分析植被改善（退化）区的气象因子变化特征，深入研究气温和降水量对植被改善（退化）作用，一定程度上改善了目前有关喀斯特地区植被—气候相互作用研究中仅利用相关系数进行判定的研究现状。但是，由于本研究中石漠化等级数据来源与地面调查点数量较少，在进一步的研究中， 可利用格点化气象数据和更全面的石漠化调查样点，深入分析不同季节气温、降水变化及其组合对不同等级石漠化植被影响的内在机理。同时，本研究针对植被改善明显地区和植被退化明显地区的气候特征分析选用的县样本较少， 且对特例样本如德保县（春夏降水减幅大，秋季降水增幅大）没有进行深入研究，因此研究得出的结论适用范围有限，有待于深入研究。