中国草地覆盖度时空动态格局及其影响因素

刘洋洋, 任涵玉, 章钊颖, 张 伟, 张志新，巴桑·参木决, 王亦波， 温仲明

(1.西北农林科技大学 草业与草原学院, 陕西 杨凌 712100; 2.南京大学 国际地球系统科学研究所, 南京 210023)

植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover，FVC)能反映植被分布的密集度，也可以揭示植被进行光合活动的分布面积大小，此外也是表征植被生长动态及生态系统质量的主要指标之一[1-2]。当植被覆盖度在气候变化的影响下不断降低时，将直接导致土壤暴露在空气之中，进而在极端降雨和地表径流的作用下，会加剧土壤侵蚀的发生从而引起严重的水土流失[3]。

近年来，3S技术及遥感数据应用方法的进步为大尺度范围下的植被覆盖度监测提供广阔的发展空间，最根本的方法就是基于长时序的MODIS-NDVI数据结合像元二分模型来实现植被覆盖度的定量核算[2,4]。张斯琦[5]基于MODIS-NDVI数据估算2000—2015年柴达木盆地的植被覆盖度，揭示出柴达木盆地的植被覆盖度有明显改善的趋势，其主要影响因素为区域降水及湿度的增加；裴志方等[6]则在该技术手段下定量评估2000—2016年宁夏地区植被覆盖度的时空演变格局，发现该时间段宁夏植被覆盖度大体上向良好方向发展。大区域尺度上，赵明伟等[7]基于遥感技术动态评估中国陆地生态系统的植被覆盖度，发现2001—2015年中国华北平原大部分地区及黄土高原地区的植被覆盖度呈现显著增加趋势，其主要因素也归因于区域降水量的增加。

草地作为中国尤其是西北干旱地区的主要覆盖类型，其覆盖度的高低及时空动态格局对于区域生态环境质量具有重要的指示意义[2,7]。此外，草地覆盖度对气候演变的响应敏感，通过探究其对气候变化的响应机制，也可揭示植被-气候之间的相互作用机理。本研究基于长时间序列的植被NDVI数据，采用像元二分模型估算1982—2016年中国草地生态系统的覆盖度，并分析其部分潜在的影响因素，如地形因素、温度、降水等，旨在揭示中国草地覆盖度对气候变化的响应机理，对草地退化监测及其驱动机制评估提供科学指导价值。

1 材料和方法

1.1 数据来源及预处理

1.1.1 草地覆被数据 采用Global Land Cover 2000(GLC 2000)产品提取中国草地覆被。相对于IGBP等其他植被分类数据而言，GLC 2000分类精度更高，且草地精度高达66.95%[8-9]。该分类法中中国草地总面积为335万km2，草地种类具体包括高山亚高山草甸(93.13万km2)、坡面草地(20.98万km2)、平原草地(41.99万km2)、荒漠草地(55.16万km2)、草甸(59.16万km2)、高山亚高山草地(64.58万km2)(图1)。

图1 中国草地类型分布特征

1.1.2 NDVI数据 NDVI数据主要采用GIMMS NDVI数据和MOD13A2产品。GIMMS NDVI数据(1982—2006年)的时空分辨率分别为15 d和8 km[10]，采用最大合成法MVC(maximum Value Composites)消除大气、云及太阳高度角对数据的干扰，获取月NDVI值[11]。MOD13A2产品(2001—2016年)的时空分辨率分别为16 d和1 km，数据为HDF存储格式，采用MRT工具实现数据格式的转换及数据的拼接、裁剪[12-13]。同样采用最大合成法将16 d的MODIS NDVI数据合成为月NDVI数据。最终，在ArcGIS 10.3环境下对两种NDVI数据进行投影的转换及数据的重采样，分辨率统一为1 km。

1.1.3 气象数据 气象数据源于中国气象数据共享网提供的1982—2016年的中国720多个标准气象站点的月降水量和月平均气温数据[12]。通过引入海拔及日照等协变量因子，基于ANUSPLIN程序实现气象数据的空间插值处理，确保栅格气象数据与NDVI数据的投影一致且像元大小也相同[1]。

1.1.4 草地植被覆盖度的计算 植被覆盖度通常与NDVI的线性关系非常显著，因而通常根据两者之间的转换关系，基于像元二分模型计算覆盖度[12]。具体计算方式如下：

NDVI=NDVIvCi+NDVIs(1-Ci)

(1)

式中:NDVIv为植被覆盖部分像元的NDVI值；NDVIs为裸地部分像元的NDVI值；Ci为植被像元覆盖度[13]。植被覆盖度Ci的计算方式如下[14]:

(2)

对于地表有纯植被覆盖的像元，植被生长季相变化、群落组成、类型及地形因素均能够导致NDVIv值产生差异。而对于裸地地表的像元，通常NDVIs的值在时间上较为稳定且几乎趋于0，但实际上NDVIs会在空气湿度及光照等因素的影响下发生波动变化，且波动范围大致为-0.1～0.2。本研究以植被NDVI生长季内的最大及最小值来表示NDVIv及NDVIs[12]，具体表示如下：

(3)

式中:NDVImin，NDVImax分别为植被生长季内NDVI的最小及最大值。

1.1.5 DEM数据 DEM数据源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)提供的GDEM-DEM产品，分辨率为30 m×30 m，采用ArcGIS 10.3通过最邻近法将数据分辨率重采样为1 km×1 km。

1.1.6 湿润度指数(AI) 根据联合国环境规划署(UNEP)提出的标准格式，湿润度指数被定义为年均降水量和年潜在蒸散量的比值[15]，被广泛应用于气候区和气候类型的划分[16]。根据UNEP的干旱分类标准计算中国草地生态系统湿润度指数，将中国草地生态系统划分为4个气候区：干旱区(AI<0.20，AR)、半干旱区(0.20≤AI<0.50，SAR)、半湿润区(0.50≤AI<0.65，DSH)和湿润区(AI≥0.65，HU)，见图2。

1.2 主要分析方法

1.2.1 趋势分析 基于一元线性拟合回归分析来研究NDVI在像元尺度上的时空变化率[2]：

(4)

式中:slope为变量的变化率；i为年限数；vari为第i年的变量值。基于F检验来确定其变化的显著性,可分为极显著减少、显著减少、未显著减少、未显著增加、显著增加、极显著增加6个等级。

图2 中国草地生态系统气候区划分

1.2.2 相关性分析 基于Pearson相关系数分析不同变量之间的空间相关性，具体如下[7]：

(5)

式中:Rxy为x和y变量之间的相关系数；xi为第i年的覆盖度值；yi为第i年的气象因子变量值。

2 结果与分析

2.1 中国草地植被覆盖度的空间分布动态格局

如图3所示，35 a间中国草地覆盖度多年均值为36.21%，草地覆盖度低于20%的区域占45.67%，集中在青海省西部、新疆西部和南部地带及西藏的大部分地区，另在黄土高原北部和内蒙古中部地区也有大面积分布，草地覆盖度处于20%～40%的区域占草地总面积的37.38%，主要分布在内蒙古中部、新疆北部、西藏东南部及青海省南部地带。草地覆盖度较高(40%～60%)区域占13.64%，集中在黑龙江、呼伦贝尔及四川省多数地带，而中国南部地区草地覆盖度相对较高，大部分地区草地覆盖度处于60%以上。

35 a间中国草地覆盖度总体上表现出波动增长趋势，且达到显著水平(R2=0.76；p<0.001)，平均年增长率为0.12%(图4)。草地覆盖度的较大值主要发生在2014年，覆盖度高达39.72%，而草地覆盖度的最小值则为1985年的34.86%。本研究重点分析1999年前后中国草地覆盖度的动态演变特征，表明1982—1999年草地覆盖度呈现极显著增加趋势(R2=0.41；p=0.004)，平均变化率为0.1%，而1999年后草地覆盖度增加趋势较1999年之前更明显，平均增长率为0.21%，表现为极显著增加趋势(R2=0.79；p<0.001)。

图3 1982-2016年中国草地覆盖度的空间分布格局

图4 中国草地覆盖度年际变化特征

由图5A可知，1982—1999年中国草地覆盖度呈现增加趋势较为明显的区域集中在新疆中部和北部、西藏南部及内蒙古的部分地区，而减少较明显的地区集中在呼伦贝尔。显著性检验表明(图5D和表1)，1982—1999年中国草地覆盖度呈现显著增加的地区占草地总面积的24.63%，集中在新疆中部、西藏南部及黄土高原北部的农牧交错地带，而草地覆盖度呈现显著减少的区域仅占1.14%，仅仅在内蒙古的呼伦贝尔及云南省的东北部有少量分布。从图5B可以看出，2000—2016年中国草地覆盖度增加率较明显的地区为青海省东部、内蒙古东部、黄土高原的大部分地区及云南等地。而草地覆盖度减少的地区则主要集中在西藏大部分地区及兰州地区。图5E和表1表明，该时间段中国草地覆盖度呈显著增加的区域占9.95%，分布在青海省东部及内蒙古东部的大部分地区，而草地覆盖度呈显著减少区域占草地总面积的15.56%，集中在西藏大部分地区，其余区域草地覆盖度变化不显著。从图5C可以看出，1982—2016年，中国草地覆盖度以增加趋势为主，其中增加较为明显的区域主要分布在西藏北部及云南省的大部分地区，而草地覆盖度减少较明显的地区则分布在呼伦贝尔及黑龙江等地。图5F和表1表明，35 a间中国草地覆盖度增加或减少趋势达到显著的区域面积较小，大部分地区草地覆盖度的变化趋势均不显著。

2.2 不同草地类型草地覆盖度的时空变化特征

中国不同草地类型草地覆盖度的年际变化趋势有很大不同(图6)，总体而言，草地覆盖度均表现出波动增加的变化趋势。草地覆盖度均值最高的草地类型为坡面草地(59.08%)，草甸次之(40.25%)，而荒漠及高山亚高山草地的植被覆盖度比较低，分别为19.46%，12.90%。就变化趋势而言，各草地类型的植被覆盖度均表现出极显著增加趋势(p<0.01)，具体看来，高山亚高山草甸的平均年增加率最大(0.16%)，坡面草地次之(0.10%)，而草地覆盖平均变化率较小的草地类型主要为平原草地(0.04%)和草甸(0.05%)。荒漠草地和高山亚高山草地的植被覆盖平均变化率分别为0.087%，0.06%，以上表明高山亚高山草甸和坡面草地对于35 a间中国草地覆盖度的增加具有重要贡献。

2.3 不同气候区草地覆盖度的时空变化特征

不同气候区草地覆盖度的年际变化趋势见图7，AR，SAR，DSH和HU的草地覆盖度均值分别为27.59%，33.56%，46.41%，51.50%。各气候区草地覆盖度在1982—2016年均表现出显著增加趋势。湿润区草地覆盖度的平均年增长率最大(0.11%/a)，而干旱区草地覆盖度的平均年增长率最小(0.03%/a)，草地覆盖度的平均增长率由HU-AR表现为不断减小的趋势，可以表明湿润地区草地的生长状况良好，相比干旱区，湿润地区更有利于草地生长。

表1 不同时间段草地覆盖度年际变化的显著性检验面积比例 %

2.4 地形因素对NPP时空分布的影响

图8表明，中国草地覆盖度随着海拔的升高总体上呈现降低趋势，其中草地覆盖度均值的最大值集中在海拔低于500 m的区域(33.82%)，随着海拔的升高，草地覆盖度呈现轻度降低趋势，在海拔处于500～3 500 m的区域，草地覆盖度分布在28.86%左右，当海拔高于3 500 m后，草地覆盖度则明显降低，在海拔处于4 500 m以上的区域，草地覆盖度均值最低(17.63%)。由图8B可以看出，南坡的草地覆盖度最高(33.12%)，其次分别为东坡(29.64%)、西南坡(28.35%)以及东南坡(23.88%)，而北坡和西北坡的草地覆盖度最低，均在20%左右。

图6 不同草地类型草地覆盖度的年际变化特征

图7 不同气候区中国草地覆盖度的年际变化特征

1982—2016年，各海拔梯度草地覆盖度的波动变化趋势存在较大差异(图9)。其中，DEM<500 m的区域草地覆盖度呈现极显著增加趋势(p<0.01)，且该海拔梯度下草地覆盖度的平均年增加率最高(0.09%/a)。3 500 m≤DEM的区域草地覆盖度则以0.06%/a的年增加率呈现极显著增加趋势(p<0.01)。500 m≤DEM<1 500 m及1 500 m≤DEM<2 500 m的区域，草地覆盖度均呈现出极显著减少趋势(p<0.01)，且平均年减少率分别为0.07%，0.05%。综上可知，35 a间中国草地覆盖度的增加主要可归因于DEM<500 m以及3 500 m≤DEM两个海拔梯度上大面积区域的草地覆盖度增加。

图8 地形因素对草地覆盖度的影响

图9 中国不同海拔草地覆盖度的年际变化特征

1982—2016年中国不同坡向梯度上草地覆盖度的年际变化特征如图10所示，各个坡向草地覆盖度的波动变化趋势大致相符，其中2000年之前，各坡向草地覆盖度均表现为轻微的波动上升趋势，而2000年之后草地覆盖度均呈现出轻微的下降趋势，但在2007年后均陡然上升，表现为明显的上升趋势。总体而言，各坡向草地覆盖度均呈现出极显著增加的变化趋势(p<0.01)，其中平均年际增加率较高的坡向分别为东南坡、西北坡和西南坡(0.07%/a)，东北坡向次之(0.06%/a)，而草地覆盖度增加率最低的坡向为北坡(0.04%/a)，其他坡向草地覆盖度年际增加率均为0.05%/a。

2.5 草地覆盖度与气温、降水的关系

图11为1982—2016年中国草地覆盖度与年均气温和降水的空间相关性。图11A表明，中国大部分区域草地覆盖度与年均气温主要以正相关为主，而草地覆盖度与气温呈现负相关关系的区域较少，主要集中在西藏西部和北部及新疆北部。图11B表明，草地覆盖度与气温呈现正相关的区域占总草地面积的74.74%，其中，极显著(4.30%)和显著(8.45%)正相关的区域集中在新疆中部、西藏西部及青海省南部。草地覆盖度与气温呈现负相关的区域占总草地面积的25.26%，而负相关达到显著的区域仅占总草地面积的0.89%，零星分布在新疆北部地区。草地覆盖度与降水的相关性如图11C所示，大部分区域草地覆盖度与降水呈现正相关关系，而草地覆盖度与降水呈现负相关的区域较小，集中在新疆和西藏交界地带及青海省东南部，图11D表明，草地覆盖度与降水呈现正相关的区域占61.93%，而5.93%，7.76%的区域达到极显著和显著正相关，集中在新疆中部和北部、西藏南部及内蒙古中部地带。草地覆盖度与降水呈现负相关的区域占38.07%，而显著负相关的区域集中在西藏、新疆交汇地带及青海省多数地区。

图10 1982-2016年中国不同坡向草地覆盖度年际变化特征

注：ESN为极显著负相关；SN为显著负相关；NSN为不显著负相关；NSP为不显著正相关；SP为显著正相关；ESP为极显著正相关，下同。

从图12A可以看出，各草地类型植被覆盖度与气温均呈现正相关关系，其中坡面草地、高山亚高山草甸和高山亚高山草地植被覆盖度与气温均呈现出极显著的正相关关系。而其余3种草地类型植被覆盖度与气温之间呈现出较弱的正相关关系，相关性最小的为草甸。图12B表明，高山亚高山草甸和坡面草地植被覆盖度与降水呈现出弱的负相关关系，而其他草地类型植被覆盖度与降水之间均表现出正相关关系，其中荒漠草地植被覆盖度与降水呈现出显著的正相关关系(R=0.42；p=0.01)，而正相关性最弱的为高山亚高山草地。综上分析，高山亚高山草甸、坡面草地及高山亚高山草地的生长主要受气温控制，而平原草地、荒漠草地和草甸的生长主要依赖于降水的增加。

图12 不同类型草地的草地覆盖度与气象因子的关系

从图13A可以看出，AR和SAR区域草地覆盖度与气温呈现轻度的正相关，而DSH区域草地覆盖度与气温之间呈现出极显著的正相关关系(p=0.004)，HU区域草地覆盖度与气温呈现出显著正相关关系(p=0.01)。此外，图13B表明，各个气候区草地覆盖度与降水均呈现出正相关关系，其中，草地覆盖度在SAR区域与降水呈现出显著的正相关关系(p=0.03)，紧接着为AR区域，草地覆盖度与降水的相关系数为0.31。而湿润地区草地覆盖度与降水的正相关性较弱且不显著，尤其对于DSH区域而言，草地覆盖度与降水的相关系数仅为0.11。综合以上分析表明，中国干旱区草地生长的主要限制因子为降水，而气温的升高则不利于草地生长，尤其对于绝大多数的半干旱区域(SAR区域)；而湿润地区草地覆盖度则主要受气温控制，降水过多则会加重土壤侵蚀，进而限制草地的生长。

图13 不同气候区草地覆盖度与气温、降水的关系

各海拔梯度上草地覆盖度与气温之间均表现为正相关(图14A)，其中，DEM<500 m的区域草地覆盖度与气温呈现出显著的正相关关系，随着海拔的升高，草地覆盖度与气温的正相关关系有所减弱，当1 500 m≤DEM<2 500 m，正相关系数减小至0.23，随着海拔的升高，正相关性又不断增强，对于大部分中海拔地区(2 500 m≤DEM<4 500 m)而言，草地覆盖度与气温同样呈显著正相关，而对于DEM≥4 500 m的区域而言，草地覆盖度与气温的正相关程度又有所减弱。图14B表明，对于低海拔地区而言(DEM<1 500 m)，草地覆盖度与降水之间呈正相关但并不显著，随着海拔的升高，正相关强度变弱；对于中海拔地区而言，草地覆盖度与降水的关系逐渐转变为弱的负相关，随着海拔进一步升高，这种负相关程度不断增强，对于大部分高海拔地区而言(DEM<3 500 m)，草地覆盖度与降水的负相关作用明显加强。综上表明，低海拔地区草地覆盖度对气温和降水的依赖性均较强，而草地对气温和降水的依赖性随着海拔升高会有所减弱；中海拔地区，气温是控制草地生长的主要因素，而降水与草地覆盖度的关系则相对较弱。对于高海拔地区而言，草地生长对气温和降水的依赖性均较弱。

图14 不同海拔梯度下草地覆盖度与气温、降水的关系

从图15A可以看出，草地覆盖度与气温呈现出正相关关系的坡向主要为北坡、东北、东南、西坡和西北坡向，而这些正相关强度均较弱，其中东南坡向上草地覆盖度与气温的正相关性较强。其余坡向草地覆盖度与气温之间则均表现为负相关关系，其中负相关较强的为西南坡。图15B表明，各个坡向草地覆盖度与降水均呈现出正相关关系，除东北坡向外，其余坡向草地覆盖度与降水均呈现出显著的正相关关系，其中正相关系数最大的坡向为南坡，西北坡和东南坡向次之，而东北坡向草地覆盖度与降水的正相关性较弱。

图15 不同坡向梯度下草地覆盖度与气温、降水的关系

3 讨 论

本研究表明，近35 a中国不同草地类型、不同气候区的草地覆盖度均呈极显著上升趋势，具体为1999年之后草地覆盖度的增加趋势较1999年之前更加明显，总体平均增长率为0.21%，其主要归因于：(1) 该时间段中国草地区域降水格局表现出明显的增加趋势[10]，且多数研究揭示降水对于植被生长具有重要的促进作用[12]，其具体的影响机制将在下文系统分析。(2) 2000年后中国大面积的实施退耕还林还草、城镇绿化工程及过度放牧状况的不断改善促进了中国草地的恢复[8-10]。本研究发现35 a间干旱区草地覆盖度的年均增加率最小，而湿润区域年均增加率最大且均值最高，表明湿润地区草地生长状况良好，降水对草地覆盖度的增加具有促进作用，而气候干旱不利于草地的生长[11]。Liu等[12]研究了全球不同气候区草地生产力对气候变化的响应特征，同样发现半湿润和湿润地区的草地生产力往往比干旱半干旱区域更高。温度和水的有效性对草地生态系统的生长和分布有着复杂而多变的影响[13]。本研究发现干旱区草地生长的限制因子为降水，而气温的升高则不利于草地生长，尤其对于半干旱区域(SAR)。以往研究表明，对于干旱半干旱区域而言，水通常被认为是植被生长的最重要因素，当水分不足会造成植被的较低的比叶面积和高的根冠比，进而限制干旱半干旱生态系统的植被生长[15]。此外，Liu等[12]发现湿润区域草地生态系统的生长与降水之间往往呈现负相关关系，而与气温呈现正相关，该研究结果与本研究一致，即湿润地区草地覆盖度受气温控制，而降水过多会限制草地生长。湿润地区的降水充沛，足以保证植被的正常生长，但过量的水分输入会在一定程度上造成水土流失，土壤有机质减少，此外，过量降水会导致辐射减少输入和土壤含氧量不足，进而限制植被生长[16-17]。

海拔与坡向对于气温和降水具有明显的分异作用，进而会导致区域的光照、土壤水分及养分产生较大的差别，从而影响着区域的植被空间格局，此外，不同海拔梯度及坡向上地表物质及能量的流动和转换也是限制植被空间分布的主要影响因子[18]。本研究发现，草地覆盖度随着海拔升高总体上表现为降低特征，各海拔梯度草地覆盖度的波动变化趋势存在着较大的差异。中国低海拔地区草地覆盖度对气温、降水依赖性均较强，中海拔地区草地生长主要依赖气温，而高海拔地区草地生长对气温和降水的依赖性均较弱，表明高海拔地区太阳辐射对于植被生长的重要性[19]。就坡向而言，本研究发现南坡的草地覆盖度最高，而北坡和西北坡的草地覆盖度最低，且东南坡、南坡和西南坡等朝阳坡向草地覆盖度的增加速率最大，但总体而言，坡向梯度上草地覆盖度的变化对气温降水的响应特征不存在明显的规律性，由于不同的坡向所经受的光照时间、光照范围存在较大差异，造成各个坡面所接受的太阳辐射以及潜在蒸散产生差异[20]，对于阳坡而言，光照充足，植被光合作用相对较强，但气温过高导致的土壤水分蒸散增强，进而会限制植被的生长，对于阴坡而言，土壤水分充足，但气温和光照强度相对较低，同样会限制植被的光合作用，因此不同坡向植被的生长往往与各个植被类型独特的生物学特性有很大关系[21-22]。然而，总体上南坡上植被的覆盖度往往更高，该研究结果也与以往大部分学者的结论一致[23-24]。

4 结 论

35 a间中国草地覆盖度平均值为36.21%，呈现极显著增加趋势(0.12%/a)。高山亚高山草甸、坡面草地及湿润地区、半干旱地区草地覆盖度的增加对于中国草地生态系统具有重要贡献。草地覆盖度随海拔的升高呈减少趋势。东南坡、西北坡和西南坡草地覆盖度增加率较高。草地覆盖度与气温呈现显著正相关的区域集中在新疆中部、西藏西部及青海省南部。而与降水呈显著正相关的区域集中在新疆中部和北部、西藏南部及内蒙古中东部地带。高山亚高山草甸、坡面草地及高山亚高山草地植被覆盖度的增加主要受气温控制，而平原草地、荒漠草地和草甸覆盖度的增加主要依赖于降水。干旱区草地生长的限制因子为降水，而湿润地区草地覆盖度受气温控制。中国低海拔地区草地覆盖度对气温、降水依赖性均较强，这种依赖性随海拔升高减弱，中海拔地区草地生长主要依赖气温。