重庆喀斯特地区NDVI变化的影响因素

管艳霞，龙晓泳，李维杰

(西南大学地理科学学院，重庆 400715)

【研究意义】植被是陆地生态系统的核心组成，是自然界各大圈层相互连接的自然纽带，是气候和人为因子对生态作用的敏感指标[1-3]。因此研究区域植被指数的变化对区域生态系统具有重要意义。【前人研究进展】其中，归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)被公认为是能反映植被真实生长状况的最佳指标[4]，被广泛应用于植被变化的时空分布特征[5]、驱动机制[6]、模拟预测[7]及生态效应评价[8]等方面的研究。植被变化受气候变化和人类活动的综合影响[9]。目前已经有大量研究从全球[10-11]、国家[2]、省域[12]、流域[13]等不同尺度，采用相关性分析[14]、趋势分析[15]、逐步回归分析[16]、ESMD(集合经验模态分解法)[17]等方法，分析了气候因子对NDVI的影响。虽然气候因子对NDVI的影响具有空间异质性[18]，但已有成熟的研究表明，降水和气温是影响植被指数变化的主要因子[19-20]。除此之外，人类活动在一定程度上也对植被变化具有影响[21]，尤其是诸如大型生态工程的建设、政治性的城市化推进、环保意识落后区的毁林开垦、樵采薪材等现象。但由于人类活动对植被覆盖度状况的具体影响难以实现精确量化，故涉及人类活动对植被指数变化的研究很少且偏向于定性描述[22]。残差法的引进为人类活动对植被影响的定量研究提供了方法，真实NDVI值与NDVI-气候因子回归模型求得的NDVI理想值之间的差值，被认为是由除降水和气温等气候要素之外的其他因子引起的[23-24]，目前被常用来定量研究人类活动对植被生长和覆盖度变化的贡献率。喀斯特地区作为一个特殊的生态系统，生境敏感而脆弱，极易受到人类活动的干扰[25-26]。全球喀斯特面积约2200万km2，占地球陆地表面的15 %[27]，中国喀斯特面积达340万km2[28]，主要集中在西南地区，受西南季风和青藏高原背风坡双重影响，形成一个典型的生态脆弱区和气候多变区。【本研究切入点】一直以来是学术界关注的热点，对喀斯特地区植被变化的研究主要集中在区域植被动态变化特征[29]和植被对气候变化[30]、地形与人口[31]等因素的响应，而对于人类活动因子的研究相对较少。重庆是西南地区重要的综合枢纽，是西部大开发的战略支点。探明重庆喀斯特地区植被变化及影响因素对西南地区人地协调发展具有重要作用。自2005年起，重庆先后实施重庆森林工程、长江两岸森林工程并启动喀斯特综合治理试点工作，有研究表明近年来植被有逐渐增加的趋势，然而植被恢复的具体原因并没有明确量化。【拟解决的关键问题】因此，本文以NDVI数据、气象数据、土地利用数据为基础，以重庆喀斯特地区为研究对象，进一步探明气候因子和人类活动对喀斯特地区植被变化的影响。采用偏相关分析法分析气候因子(降水和气温)对植被变化的影响，采用残差法定量讨论气候因子和人类活动对植被变化的贡献率。以期为喀斯特地区实施保护、治理和恢复措施提供一定的科学依据，从而提高当地生态系统的抗干扰能力，进而加快国家生态安全屏障建设。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

重庆喀斯特地区地处长江上游地区(图1)，位于四川盆地边缘，属于青藏高原和长江中下游平原的过渡地带，地跨东经105°11'～110°11'、北纬28°10'～32°13'，总面积为8.24万km2，是西南地区的综合交通枢纽，是西部大开发的战略支点，是长江经济带和“一带一路”重要联结点。地势起伏较大，海拔高差为2723.7 m，平均海拔400 m左右，主要以山地和丘陵为主。喀斯特地貌广泛发育，大面积出露碳酸盐岩地层，以寒武系、奥陶系、三叠系、二叠系的碳酸盐岩石为主，覆盖重庆市24个区县，仅碳酸岩出露面积达3.2 km2万，约占重庆总面积的38.9 %。该区域属于亚热带季风气候，夏季炎热，冬季阴冷潮湿，年平均温度为16～18 ℃，年平均降水量为1000～1450 mm。无霜期长，常年空气湿润，日照时间短，光温水同季，植被类型多样，其中以亚热带常绿阔叶林为主。

图1 重庆喀斯特地区及气象站点分布Fig.1 Distribution of karst areas and meteorological stations in Chongqing

1.2 数据来源

本研究采用的NDVI和DEM数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。NDVI数据空间分辨率为500 m，时间分辨率为1个月，时间尺度为2001年1月至2014年12月。该数据已经经过大气校正、辐射校正等处理，可保证数据的真实可靠；DEM数据分辨率为30 m。

气象数据来源于中国气象数据网(https://data.cma.cn/)。利用重庆39个区县气象站点日数据，计算得出各站点的月平均气温和月平均降水，进而得到年平均气温和年降水数据，利用ArcGIS10.2软件，对39个气象站点的年平均温度和年平均降雨数据分别进行克里金(Kriging)插值，获得整个重庆市的年平均温度和年平均降雨量，再据此得到重庆喀斯特地区的年平均气温和年平均降水数据。

土地利用数据来源于国家地球系统科学数据平台“中国科学院资源环境科学数据中心”(www.resdc.cn/)，该数据有20种地类，结合重庆市综合生态环境和实际情况，利用ArcGIS10.2软件进行重分类，将其划分为六种土地利用类型，分别是耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地。

1.3 研究方法

(1)趋势分析法。趋势分析法(一元线性回归法)，可以对一组随时间变化的变量进行回归分析，根据每个栅格的变化特征，反演计算出每个栅格的变化趋势，本文通过趋势分析法分析重庆喀斯特地区14年间植被指数变化情况，计算公式如下[32]：

(1)

式中，n代表研究时间序列的长度；i代表研究时段内年序号；NDVIi代表研究时间区段内第i年NDVI值；slope为某个栅格植被变化趋势，即斜率，当slope>0时，表明该像元在研究时间段内NDVI是增加的，当slope<0时，表明该像元在研究时间段内NDVI是减少的，当slope=0时，表明该像元在研究时间段内NDVI无变化。本文为了更好地研究喀斯特地区植被指数变化率，将slope划分为5个等级，分别为显著减小(slope<-0.005)，轻度减小(-0.0050.005)。

(2)偏相关分析。研究2个变量之间的相关性通常采用相关性分析法，本文为了更好的分析植被指数在空间上与气候因子(气温和降水)的空间关系，对2001-2014年重庆喀斯特地区NDVI与温度、降水逐像元进行相关性分析，同时对相关性进行显著性检验。相关性计算公式为[33]：

(2)

地表环境错综复杂，各要素之间相互影响，为此文中利用偏相关分析来研究NDVI与降水或气温的相关系数，计算公式为[33]：

(3)

式中，r12、r13、r23分别表示变量1和2、变量1和3、变量2和3之间的相关系数，文中变量1、2、3分别是NDVI、降水量和气温；r12,3表示固定变量3之后，变量1和变量2之间的相关系数，并对相关系数作t检验，检验公式为：

(4)

式中，n为研究时段内年代数，n-3为自由度。

(3)残差法。本文利用残差法分离气候因素和人类活动对NDVI的影响，首先建立NDVI与气候因子间的回归模型。建立该模型在理论上需要选择没有任何人类活动影响的植被，而该方法在现实中不可行。由于自2005年起，重庆市针对喀斯特地区先后启动实施重庆森林工程、长江两岸工程等重大生态工程，因此假设2005年以前的重庆喀斯特地区的生态系统与气候因子、人类活动之间处于一种自然条件下的相对平衡状态。以2001-2005年的NDVI与气候数据建立线性回归方程：

NDVI=aP+bT+c

(5)

式中，P和T分别是降水量和气温；a和b分别为降水和气温的回归系数，c为常数项。

根据上面线性回归方程计算出2006-2014年NDVI预测值，然后计算出NDVI真实值与NDVI预测值之间的残差，且认为在不考虑其他非决定性因素的情况下，造成残差的这一部分NDVI是由人类活动引起的，具体公式如下[16]：

ε=NDVI真实值-NDVI预测值

(6)

当ε>0，表明人类活动对植被生长产生正面影响；当ε<0，表明人类活动对植被生长产生负面影响；当ε=0，表明人类活动对植被生长不产生影响或影响不大。其中，气候因子和人类活动对NDVI的贡献率计算公式如下[35]：

(7)

(8)

式中，Cef表示气候因子对植被变化的贡献率；Hef表示人类活动对植被变化的贡献率。

(4)土地利用强度计算。土地利用强度在一定程度上表征了人类活动对陆地表面不同土地类型的干扰程度，本文沿用庄大方等人的计算方法，公式如下[35]：

(9)

式中，La为土地利用强度指数；n为土地利用类型总数；Gi为第i种土地利用类型的强度值，各类型的强度值为：林地、水体、湿地为2，农业用地为3，建设用地为4，数值大小与人类干扰程度成正比；Ci为第i种土地类型占研究区总面积的百分比。

2 结果与分析

2.1 NDVI影响因子及时空分布特征

2.1.1 NDVI时空分布特征 如图2所示，时间上整体呈现波动上升趋势，线性增加速率为0.0048/年。波动范围为0.6694～0.7625，变幅较小，其中，最低值出现在2001年，次低值出现在2005年，最高值出现在2013年，均值为0.7102。说明近14年来重庆喀斯特地区NDVI呈增加趋势，研究区植被覆盖总体情况在变好。

图2 2001-2014年重庆喀斯特地区NDVI年际变化Fig.2 The annual change of NDVI in Chongqing karst areas from 2001 to 2014

2001-2014年重庆喀斯特地区NDVI分布存在空间异质性(图3-a)，总体分布格局为渝东北高于渝东南和渝西，高值出现在东北部大巴山、巫山及东部方斗山等地，低值主要零星分布于渝西和渝东南，如酉阳、秀山等地。原因可能与渝西人口相对密集有关，人类活动较为集中，对植被的干扰程度相对较强；而渝东南则是因为地形复杂，岩性多为碎屑岩加碳酸盐岩，成土物质少，土层较薄，石漠化问题严重，且城镇化水平较渝东北高，造成植被NDVI相对较低。

2001-2014年重庆喀斯特地区NDVI年际变化率如图3-b，近14年来，重庆喀斯特地区植被呈明显增加趋势。轻度增加和显著增加的地区占78.91 %，变化趋势不明显的地区所占比例为17.14 %，而轻度减少和显著减少的地区只占不到4 %(表1)，说明近14年来，重庆喀斯特地区的植被状况呈转好趋势。

表1 2001-2014年重庆喀斯特地区NDVI变化斜率统计Table 1 Statistics of NDVI change slope in Chongqing karst areas during 2001 to 2014

2.1.2 气候因子时空分布特征 2001-2014重庆喀斯特地区年降水量最高值为1250.21 mm(2003年)，最低值为853.22 mm(2006年)，多年平均降水量为1078.77 mm(图4)；年均气温最高值18.28 ℃(2013年)，最低值15.07 ℃(2012年)，多年平均气温为17.48 ℃。降水量呈增加趋势，平均增加趋势为1.46 mm/年；气温呈降低趋势，平均降低趋势为-0.0232 ℃/年，但变化幅度均较小。2006和2012年的降水和气温出现极端值，对应年份NDVI也出现了较大波动，2006年的降水极低值和气温次高值对应2006年的NDVI较低值，2012年的气温极低值和降水次低值对应2012年的NDVI较低值，充分说明NDVI与降水量和气温之间存在一定的相关关系。

图4 2001-2014年重庆喀斯特地区降水量和气温的年际变化Fig.4 Interannual change of precipitation and temperature in Chongqing karst areas from 2001 to 2014

空间上(图5-a)，重庆喀斯特地区年均降水量总体分布格局为渝东南高于渝东北。绝大部分地区表现为增加趋势(图5-b)，降雨量增加区域占研究区总面积的66.45 %，主要分布在东北部的巫山、巫溪、城口以及南部的武隆，最大增幅为26.8 mm/年；降雨量减少区域仅占33.55 %，主要分布在在秀山、酉阳、奉节，最大减少幅度达-34.6 mm/年。年均气温的总体空间分布格局为由东南向西北递增(图5-c)。近14年重庆喀斯特地区气温主要表现为降低趋势(图5-d)，气温降低区域占研究区总面积的75.7 %，主要分布在秀山和酉阳、巫山、巫溪等地区，最大降低幅度达-0.081 ℃/年；气温增加区域仅占24.3 %，主要分布在彭水、丰都、武隆和北碚等地区，最大增加幅度达0.013 ℃/年。

图5 2001-2014年重庆喀斯特地区年均降水量、年均气温及其变化趋势空间分布Fig.5 Spatial distribution of annual average precipitation, annual average temperature, and their change trend in Chongqing karst areas from 2001 to 2014

2.2 NDVI对影响因子的响应

2.2.1 NDVI对气候因子的响应 NDVI的变化受多种气候因子的综合作用。为了更好地分析单一气候因子对植被状况的影响，本文利用2001-2014年NDVI与降水和气温空间分布数据，借助Matlab软件进行空间偏相关分析，结果如图6所示，NDVI与降水的偏相关系数在-0.862～0.812之间(图6-a)，具有正相关关系的区域占50.29 %，主要分布于巫溪、巫山、秀山、酉阳、北碚、沙坪坝。具有负相关关系的区域占49.71 %，主要分布于城口、奉节、彭水和武隆地区。将NDVI与降水偏相关关系进行显著性检验(图6-b)，只有3.19 %通过0.1的显著性检验，其中P<0.01的仅占0.1 %，0.01

图6 重庆喀斯特地区NDVI与降水、气温的偏相关及显著性Fig.6 Partial correlation and significance of NDVI with precipitation and temperature in Chongqing karst areas

重庆喀斯特地区NDVI与气温的偏相关关系范围在-0.970(0.987之间(图6-c)，其中具有正相关关系的区域占60.70 %，主要分布于渝东北地区，如城口、奉节及巫溪、巫山的大部分区域；具有负相关关系的区域占39.30 %，主要集中于渝东南地区，如彭水、武隆、南川。对NDVI与气温的偏相关性作显著性检验(图6-d)，有19.02 %的区域通过0.1的显著性检验，其中P<0.01的占3.04 %，0.01

2.2.2 NDVI对人类活动的响应 人类对土地的利用方式在一定程度上表征了人类活动对地表植被的影响。对重庆喀斯特地区2001-2014年土地利用类型转移量进行统计可知(图7)，耕地总转移量最大，总面积为83 km2，具体表现为：耕地转建设用地>耕地转林地=耕地转草地>耕地转水体，面积分别是42、19、19、3 km2，这说明喀斯特地区的工程建设和植被保护、撂荒现象同时存在。其次是草地，总转换量为22 km2，具体表现为：草地转建设用地>草地转林地>草地转水体，面积分别是11、10、1 km2，说明研究区工程建设与植树造林等生态恢复现象同时存在。再次是林地，总转换量为14 km2，具体表现为：林地转建设用地>林地转水体>林地转未利用地，面积分别是10、3、1 km2，说明研究区工程建设与喀斯特土地退化同时存在。面积增加的土地类型主要为建设用地、林地和草地，具体表现为建设用地>林地>草地，面积分别是63、29、19 km2，这可能与城市化建设、生态恢复工程、耕地撂荒等现象有关。

土地利用强度指数在一定程度上表征了人类对自然陆地表面的干扰程度[36]，将2001-2014年重庆地区的土地利用强度与NDVI作回归分析发现(图8)，二者之间呈显著正相关，相关系数为0.69，且通过0.01显著性检验。说明近14年来，虽然人类活动对土地利用的强度在逐年增加，但并未造成植被覆盖的恶化，人类活动的干扰表现为正反馈。

1～6分别为：耕地、林地、草地、水体、建设用地、未利用地1-6: Cultivated land, forest land, grassland, water body, construction land, unused land图7 2001-2014年重庆喀斯特地区土地利用类型转移Fig.7 Land use type transfer in Chongqing karst areas from 2001 to 2014

图8 2001-2014年重庆喀斯特地区土地利用强度与NDVI回归关系Fig.8 Regression relationship between land use intensity and NDVI in Chongqing karst areas from 2001 to 2014

3 讨 论

(1)运用重庆喀斯特地区2001-2005年NDVI、降水和气温数据建立NDVI与气候因子之间线性回归模型(NDVI=9.15×10-5P+0.0035T+0.5248,R2=0.849)，用该模型计算出2006-2014年的NDVI预测值，再通过计算实际NDVI与模拟NDVI值之间的残差来表示人类活动对植被变化的影响。结果表明，研究区内有80.5 %的区域表现为人类活动正向干扰，只有19.5 %的区域表现为人类活动负向干扰，平均残差为0.0397，说明人类活动对区域生态环境和植被变化的影响表现为正向，重庆针对喀斯特启动的治理措施和生态恢复工程已见成效。如图9所示，人类活动对植被正向影响最明显的地区主要分布在渝东北的城口、巫溪、巫山、奉节等地以及长江干流沿岸及支流乌江沿岸，如方斗山和金佛山，这与“长江两岸森林工程”等重大生态工程的实施有关。人类活动对植被负向影响最明显的区域主要集中于渝东南的彭水、酉阳等地区和距离城区较近的璧山、铜梁等地，这与城市化推进下的工程建设有关。人类活动对植被变化的平均贡献率约为5.4 %，而气候因子的平均贡献率为94.6 %，说明气候变化是影响重庆喀斯特地区植被变化的主要因素，但人类活动在短时间尺度加快了植被变化的速度。

图9 重庆喀斯特地区NDVI残差(a)及人类活动贡献率(b)Fig.9 NDVI residual (a) and human activity contribution rate (b) in Chongqing karst areas

(2)全球气候变暖已经成为不争的事实，政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告表明：1880-2012年全球地表温度升高了0.85 ℃[37]。不同学者基于全球[38]、区域[39]等不同尺度均得到一致结论，各区域气温呈不同程度地上升趋势。但本文发现近14年来重庆喀斯特地区温度呈现微弱下降的趋势，平均下降趋势为-0.023 ℃/年，与前人的研究不一致。原因是本文研究对象为重庆喀斯特地区，这些区域大部分海拔相对较高，各高程山地和丘陵相间分布，气温较周围区域低；且植被类型多样，植被覆盖度高，对区域的小气候调节具有重要作用；渝东北大部分地区属于三峡库区范围，库区对区域气温也具有一定的调节作用；再加上这些地区下垫面绝大部分地区为碳酸盐岩，成土物质少，成土速率慢，土层较薄，由于碳酸岩比热容较一般土壤大，对温度的调节能力较强，故重庆喀斯特地区气温呈下降趋势。

4 结 论

本文以重庆喀斯特地区气象数据和NDVI数据为基础，运用趋势分析法分析了重庆喀斯特地区的植被覆盖的时空变化趋势;采用偏相关分析探讨了喀斯特地区NDVI与降水、气温等主要气候因子之间的相关关系；采用残差法定量化地描述了人类活动对喀斯特地区年植被变化的影响，得到主要结论如下。

(1)2001-2014年重庆喀斯特地区年NDVI整体呈现波动上升的趋势，增长率为0.0048/年，均值为0.7102。空间上，渝东北高于渝西和渝东南，高值出现在东北部大巴山、巫山及东部方斗山等地，低值零星分布于渝西和渝东南，如酉阳、秀山等地。研究区有78.9 %的区域植被NDVI呈增长趋势，17.14 %的区域植被变化不明显，而只有不到4 %的区域植被NDVI呈减少趋势，说明近14年，重庆喀斯特地区植被覆盖状况变好。

(2)2001-2014年，重庆喀斯特地区年均降水量为1078.77 mm，年均气温为17.48 ℃；降水量随时间呈上升趋势，平均增加趋势为1.46 mm/年；气温随时间呈下降趋势，平均下降趋势为-0.0023 ℃/年，近14年研究区呈现冷湿趋势。

(3)NDVI与降水的偏相关关系范围为-0.862～0.812，正相关区域占研究区总面积50.29 %，主要分布在巫溪、巫山、北碚、沙坪坝等地区；负相关区域占49.71 %，主要分布在城口、奉节、彭水等地。NDVI与气温的偏相关系数高于NDVI与降水的偏相关系数，在-0.970～0.987之间，主要表现为正相关，正相关区域占60.70 %，主要分布在渝东北的城口、奉节及巫溪、巫山部分地区；负相关区域面积较小，占39.30 %，零星分布于彭水、武隆、南川地区。

(4)重庆喀斯特地区植被NDVI不仅受气候因子(降水和气温)的影响，还受人类活动的共同作用。2006-2014年研究区NDVI残差均值为0.0397，人类活动对区域植被变化表现出正向影响，说明重庆针对喀斯特地区的一系列生态工程已初见成效。此外，在2001-2014年的短时间尺度下，气候因子对重庆喀斯特地区植被NDVI的影响远远大于人类活动的影响，其中气候变化的贡献率为94.6 %，而人类活动平均贡献率仅为5.4 %。人类活动贡献率最高的区域主要分布在渝东北地区和长江干流及乌江沿岸；人类活动贡献率为较低的区域主要分布在渝东南的彭水、酉阳、秀山及紧邻重庆城区的铜梁、璧山。