艾比湖流域植被时空变化及驱动力分析

任立清

（乌鲁木齐气象卫星地面站，新疆 乌鲁木齐 830011）

植被覆盖变化能够反映区域生态环境的变化［1］，研究植被覆盖变化及其驱动力对于区域的生态保护具有重要意义。归一化植被指数（NDVI）能够真实地反映区域地表植被覆盖状况［2］，已经被广泛应用于区域植被变化研究。刘春静等［3］以中国新疆及中亚五国为例，研究了大陆干旱性气候区植被覆盖度变化特征；刘宪锋等［4］认为西北地区植被变化与气温和降水量均呈弱的正相关性；董璐等［5］研究发现新疆地区植被NDVI 对气温变化的响应逐渐降低；杜加强等［6］发现新疆地区植被变化在春、秋季受气温影响，夏季主要受降水量的影响；孙天瑶等［7］发现塔里木河流域植被NDVI与降水量的相关性更明显；庞冉等［8］认为水分条件是吐鲁番盆地大部分地区植被生长的主要限制因素。以上研究大多仅研究了气候因素对植被覆盖变化的影响，但实际上植被NDVI 还受土壤类型、植被类型、地形等自然因素［9］和土地利用类型等人为因素［10］影响，并且运用的相关分析方法无法定量反映出因子的空间异质性，而王劲峰等［11］提出的地理探测器模型可以探测空间分异性并揭示其驱动力，目前已有学者将地理探测器应用于植被覆盖影响因子的研究中。彭文甫等［12］对四川植被的研究发现自然因子对植被NDVI的影响存在交互作用；裴志林等［13］发现黄河上游地区影响力气候类自然因子>非气候类自然因子>人为因子；祝聪等［14］研究发现岷江上游植被覆盖主要受海拔、气温、土壤类型、降水4 个因子的影响；陶帅等［15］发现宜宾市自然因素与人类活动共同作用对植被NDVI影响更加明显；张翀等［16］运用地理探测器探测影响黄土高原植被覆盖变化的人为主导因子。

艾比湖流域地处新疆西北地区，地形复杂，流域生态环境退化严重，且生态环境空间分异性明显［17］。已有学者利用艾比湖流域的气候［18-20］、高程［21］对植被NDVI 的影响做了研究，但缺乏对其他自然因子及人类活动因子的研究，且大多数运用的相关分析法，无法揭示艾比湖流域复杂的空间分异性并定量研究植被NDVI 变化的驱动因子，因此本文运用一元线性回归分析法分析2000—2020 年艾比湖流域植被NDVI 时空变化特征，运用地理探测器模型研究艾比湖流域植被的空间分异性，并探究植被NDVI变化的自然和人为驱动因子及交互作用，为艾比湖流域生态环境保护提供科学依据。

1 研究区概况

艾比湖流域位于新疆西北部，地理位置介于79°53′～83°53′E，44°02′～45°23′N之间，包括博乐市、精河县、温泉县和阿拉山口市，面积2.5×104km2，博尔塔拉河、精河和奎屯河为三大主要支流（图1）。艾比湖流域属于温带大陆性气候，降水量少、蒸发量大，年均气温5.6 ℃，年降水量181 mm，年均潜在蒸发量1500～2000 mm［22］。艾比湖是区域内最大的湖泊，也是新疆第一大盐水湖，由于自然和人为因素的共同影响，艾比湖面积正逐渐萎缩，蓄水量减少，流域趋于干旱化［23］。区域内地貌类型多样，大部分为平原，主要的植被类型为荒漠、草原和草甸，土壤类型以钙层土、高山土和漠土为主，土地利用主要为草地和未利用土地。艾比湖流域是典型的干旱区内陆河流域，风沙灾害频繁，生态环境脆弱，对气候变化和人类活动的响应较为敏感［24］。

图1 研究区示意图Fig.1 Diagram of the study area

2 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

研究采用艾比湖流域植被NDVI、数字高程模型（DEM）、气候、土壤类型、地貌类型、植被类型、土地利用类型等数据。2000—2020年植被NDVI数据基于逐日植被NDVI 图像最大值法合成16 d 植被NDVI，其空间分辨率为1 km（https://ladsweb.nascom.nasa.gov/）；年均气温、年降水量数据采用裕民、阿拉山口、博乐、托里、克拉玛依、温泉、精河、乌苏、炮台、沙湾10 个气象站点2000—2020 年的实测逐月气象数据，采用反距离权重插值方法进行空间插值；土壤类型、植被类型、地貌类型、土地利用类型数据，来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn/）；DEM数据来源于中国科学院地 理 空 间 数 据 云（http://www.gscloud.cn/），使 用GDEMV2 30 m的分辨率数字高程数据，高程、坡度、坡向由DEM 数据计算获取。以上数据均按照艾比湖流域矢量边界掩膜提取，通过重采样处理，与1 km的植被NDVI数据像元大小保持一致。

2.2 研究方法

2.2.1植被NDVI 最大值合成 最大值合成法是目前应用最广泛的植被NDVI 合成方法，为去除大气等影响，选择一定时间范围内的植被NDVI 最大值作为该时间范围的植被NDVI值。本研究通过逐日植被NDVI图像最大值合成获得年植被NDVI图像，年植被NDVI均值为年植被NDVI图像中植被NDVI的均值。

2.2.2植被NDVI等级划分 使用2000、2005、2010、2015、2020年MODIS植被NDVI数据，根据植被NDVI高低，按照等间距方法［25］将植被NDVI值划分为5个等级，分别为低（0.0～0.2）、中低（0.2～0.4）、中（0.4～0.6）、中高（0.6～0.8）和高（0.8～1.0）。

2.2.3植被NDVI 变化趋势分析 一元线性趋势分析法通过线性回归分析变量的变化趋势［26］。利用ArcGIS 的栅格计算器对2000—2020 年艾比湖流域植被NDVI 进行一元线性回归，来研究艾比湖流域植被NDVI 在2000—2020 年的变化趋势，按自然间断点法将变化趋势分为7 类：严重退化、中度退化、轻度退化、基本不变、轻度提高、中度提高、显著提高。趋势斜率公式［27］为：

式中：n为研究累计年数（本研究中n=21），其中i=1,2,…,n；NDVIi为第i年的植被NDVI 值。Slope 为趋势线斜率，若Slope>0，则植被覆盖呈增加趋势；若Slope<0，则植被覆盖呈下降趋势；Slope=0，则植被覆盖无明显变化。

2.2.4信息提取 利用ArcGIS 创建渔网工具，生成全区范围内7 km×7 km 格网，共499 个中心点作为采样点，提取空间上对应的X和Y属性值，最后代入地理探测器处理。

2.2.5探测因子分级 本研究根据艾比湖流域的典型性，选取坡度、坡向、高程、土壤类型、植被类型、地貌类型、年均气温、年降水量、土地利用类型9 个因子分析艾比湖流域植被NDVI 变化的驱动因子。利用自然断点法［28］将土壤类型划分为12 类，将坡向、高程、年均气温、年降水量划分为9类，将植被类型划分为8类，地貌类型和坡度划分7类，土地利用类型划分为6类（图2）。

图2 探测因子分类图Fig.2 Classifications of the detection factors

2.2.6地理探测器模型 地理探测器是探测空间分异性及其驱动因素的方法，包括4个探测器［11］。

（1）因子探测：探测植被NDVI 的空间分异性，用q值表示因子对植被NDVI 的影响力，q值越大表示因子对植被NDVI 的影响力越大，反之则越小。本研究中自变量X为因子Xs（s=1,2,…,9），因变量Y为植被NDVI，见表1。

表1 探测因子Tab.1 Detection factors

（2）交互作用探测：探测不同探测因子间的交互作用，评估方法见表2。

表2 探测因子交互作用类型Tab.2 Interaction types of the detection factors

（3）风险区探测：用于判断植被NDVI驱动因子适宜的范围（类别）。

（4）生态探测：判断探测因子对植被NDVI变化的影响力大小。

3 结果与分析

3.1 植被NDVI时空变化

2000—2020年艾比湖流域植被NDVI的年际变化具有增加的趋势，增长速率为0.035·(10a)-1（图3）。植被NDVI最大值出现在2016年，达到0.42，最小值出现在2000 年为0.32，研究区植被NDVI 多年均值为0.37。多年植被NDVI 变化在平均值周围波动，向植被覆盖增加的方向变化。将艾比湖地区植被NDVI划分为5个等级并统计面积。结果显示：植被NDVI 在0.0～0.2 范围内随时间变化面积由2000年的10187.80 km2（面积占比为41.0%）降低至2020年的7067.91 km2（28.5%）；植被NDVI 处于0.2～0.4之间多年面积平均为6355.89 km2（26%）左右；植被NDVI 在0.4～0.6 范围的面积由2000 年的4532.56 km2（18.3%）增长至2020 年的5266.52 km2（21.2%）；植被NDVI 在0.6～0.8 范围的面积均大于3700 km2（15.0%），植被NDVI 大于0.8～1.0 的面积占比由2000 年 的375.44 km2（1.5%）上 升 至2020 年 的1961.88 km2（7.9%）。

图3 2000—2020年艾比湖植被NDVI年际变化Fig.3 Annual changes of vegetation NDVI in Ebinur Lake during 2000—2020

2000—2020 年艾比湖植被呈现出中部高四周低的空间分布特征（图4）。植被NDVI 的高值区域主要集中在艾比湖中部区域以及西北部，该地区植被类型以草甸、栽培植被为主；植被NDVI的低值区域分布在东北部地区，植被类型多为荒漠。整体来看，艾比湖植被NDVI整体呈现改善的趋势，改善区域主要分布在中部和西部地区。由图5所示，显著提高地区主要位于艾比湖中部，轻度退化区域主要位于艾比湖四周边缘。但在艾比湖中部中心位置，仍有植被严重退化区域，可能与土地利用变化有关。

图4 2000—2020年艾比湖植被NDVI空间变化Fig.4 Spatial changes of vegetation NDVI in Ebinur Lake during 2000—2020

图5 2000—2020年艾比湖植被NDVI空间变化趋势Fig.5 Change trend of vegetation NDVI in Ebinur Lake during 2000—2020

3.2 植被NDVI影响因素分析

3.2.1因子探测分析 通过因子探测部分来衡量各自然、人文因子对植被NDVI的影响强度，q值越大，说明该因子对植被影响力越大。探测结果如图6所示，各因子对植被NDVI的影响力排序为：土地利用类型（0.463）>植被类型（0.341）>土壤类型（0.274）>高程（0.139）>年降水量（0.089）>地貌类型（0.079）>年均气温（0.075）>坡度（0.026）>坡向（0.010）。土地利用类型、植被类型、土壤类型是主要影响因子，解释力均超过25%，表明土地利用类型因素对艾比湖植被空间分布有较大影响。高程是次级影响因子，解释力在10%以上；地貌类型、年均气温对艾比湖植被影响较小，与坡度、坡向因子相同，对植被分布存在间接影响。同时研究区内降水较少，空间差异不明显，对植被的空间分布直接影响较小。

图6 因子探测结果Fig.6 Results of factor detector

3.2.2因子交互作用分析 交互探测结果表明（表3），双因子交互作用对艾比湖植被NDVI 空间分布的影响力大于单因子作用，因子交互作用呈现非线性增强或双因子增强效应，不存在相互独立起作用的因子。

由表3可知，土地利用类型与除土壤类型、植被类型外各因子之间呈现非线性增强效应，显著增强了土地利用类型对植被NDVI 空间分布的影响；植被类型与高程、土壤类型、地貌类型和土地利用类型之间的交互作用增强了二者对植被NDVI空间分布的影响，即存在双因子增强关系。土壤类型与坡度、坡向、年均气温和年降水量的交互作用进一步说明土壤类型较大程度影响植被NDVI分布；坡度、坡向虽然对植被的直接影响较小，但是与其他因子之间的叠加效应大大增强了单一因子对植被的影响。

表3 各因子交互作用Tab.3 Interaction of each factor

3.2.3因子显著性差异分析 生态探测反映各因子对植被NDVI 的影响是否显著，每2 种因子对植被NDVI 的影响是否有显著差异。当2 种因子对植被NDVI的影响有显著差异则标记为“Y”，否则标记为“N”（表4）。结果表明：土地利用类型与其他因子之间对植被NDVI 空间分布的影响均有显著性差异，因子探测结果显示，土地利用类型为植被NDVI 变化的主导因子，生态探测结果则进一步说明土地利用类型对植被NDVI的影响较大；植被类型与坡度、坡向和高程对植被空间分布有显著性差异，土壤类型与植被类型之间对植被空间分布无显著性差异，与其他因子对植被空间分布存在显著差异，说明土壤类型与植被类型对植被NDVI影响程度相似且影响力较大；地貌类型、年均气温、年降水量均与土地利用类型、土壤类型、植被类型有显著差异，坡度、坡向与高程、土地利用类型、土壤类型、植被类型有显著差异，进一步说明这几类因子对植被空间分布影响较小。

表4 生态探测结果Tab.4 Results of ecological detection

3.2.4因子适宜性分析 根据风险探测结果，表示出各因子适应范围（类别）（表5）。25°～35°的坡度范围、157.5°～202.5°的坡向、2177～2558 m 的高程范围内植被NDVI 均值最大，说明在上述地形因子范围内植被覆盖较好；人为土的土壤类型、栽培植被、中起伏山地以及耕地的植被NDVI 值最大，植被生长状况好；4.74～5.25 ℃的年均气温、228～245 mm 的年降水量范围内植被NDVI 值最大，说明在以上气候因子范围内植被覆盖度高。以上因子范围（类别）有利于艾比湖流域植被生长。

表5 各因子适应范围（类别）Tab.5 Suitable ranges or types of each factor

根据因子风险探测结果，选择超过20%的因子进行详细分析。将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地、未利用土地6类（表6），植被NDVI 均值在耕地和林地均达到0.5 以上。统计检验表明，耕地植被NDVI 均值达到最大值0.73，耕地与林地、城乡工矿居民用地无显著差异，与其他区存在显著性差异。这说明耕地的植被生长较好，即在研究区内耕地类型较适合植被生长。艾比湖流域生态系统受人类活动的影响较大，耕地面积在不断增加。由图2土地利用类型空间分布所示，耕地集中于艾比湖流域中部位置，与2020年植被NDVI空间分布0.8～1.0范围大体重叠。林地分布较为分散，自然保护区的建立对流域内植被资源及生长起到保护和缓解作用。其中，草地面积在艾比湖流域占比最大，草甸、草原对于维持流域内植被生长也具有重要的作用。

表6 不同土地利用类型中植被NDVI均值及显著性差异Tab.6 Mean values of vegetation NDVI and its significant difference in different land use types

将植被类型划分为其他、针叶林、灌丛、荒漠、草原、草甸、高山植被、栽培植被8类（表7），栽培植被NDVI 均值达到最大值0.71，栽培植被与灌丛无显著差异，与其他区存在显著性差异。植被NDVI均值在针叶林、灌丛、草甸和栽培植被达到0.5 以上，这4 类植被类型区域的植被NDVI 均值较大，植被生长较好。

表7 不同植被类型中植被NDVI均值及显著性差异Tab.7 Mean values of vegetation NDVI and its significant difference in different vegetation types

将土壤类型按照“土壤发生分类”系统的土纲划分为半淋溶土、钙层土、干旱土、漠土、初育土、半水成土、水成土、盐碱土、人为土、高山土、湖泊水库、冰川雪被12类（表8），人为土植被NDVI 均值达到最大值0.76，人为土与半水成土无显著差异，与其他分区存在显著性差异。植被NDVI均值在半淋溶土、半水成土、人为土这3 类土壤类型中植被NDVI均值达到0.5以上，这4类土壤类型区域植被生长较好。半淋溶土主要分布在流域山地地区，半水成土以及人为土主要分布在流域平原地区（图2）。半淋溶土具有较强的保肥能力，在山地区域保存少数的森林，为植被提供较好的发育条件。半水成土自然肥力较高，为植被生长提供部分水分来源。人为土是在人为影响下，土壤发生深刻变化，主要分布于河流附近，艾比湖流域人为土类型主要为灌漠土，人为灌溉和施肥轮作使漠土转变为灌漠土，与栽培植被类似，都是在人为影响下种植作物等，在人为因素控制下，为植被生长提供有利生长条件。

表8 不同土壤类型中植被NDVI均值及显著性差异Tab.8 Mean values of vegetation NDVI and its significant difference in different soil types

4 讨论

艾比湖流域自东南向西北高程加深，以平原地形为主，地势平坦，山地地形主要分布在流域内的北、西、南3 个边缘。统计检验表明，高程在2177 m以下的区域植被NDVI 值随高程升高而增大，2558 m以上区域植被NDVI值随高程升高而减小，高海拔地区自然条件较差，植被覆盖较少，低海拔地区放牧较多，受人类活动影响较大，高程在2177～2558 m范围内，植被NDVI达到最大值，该范围内水热条件较好，适于植被生长，这符合邓煜霖等［21］的研究结果。坡度在25°～35°，植被NDVI 值较大，主要分布在流域边缘，主要植被类型为草原和草甸，在这个范围内，人类活动干预的影响较小，立地条件适合植被生长，且多是天然植被，坡度＜2°的区域主要为荒漠，植被生长较少，2°～25°区域坡度相对较缓，人类活动集中，植被NDVI值反而较低。

艾比湖流域处于干旱地区，气温、降水对植被生长有一定影响。降水对植被NDVI影响力略大于气温，符合姜红涛等［19］、孙倩等［20］的研究结果，根据流域内气温空间分布特征，气温随纬度变化较小，南北之间差异不大。由于地势是由西向东降低，年均气温空间特征是由东向西逐渐降低。统计检验结果表明，年均气温在4.74～5.25 ℃，年降水量在228～245 mm范围内植被生长较好，主要位于流域内西北部。流域内向西随海拔高度的升高，年降水量逐渐增多，为植被生长提供水分条件。艾比湖流域针叶林主要位于山地地区，山地针叶林是流域内的天然植被，在防止水土流失、水源保护方面起到重要作用。平原区栽培植被在人为操作下，能为植被根系提供稳定环境，利于流域内植被的恢复。流域灌木植被类能有效抑制生态环境恶化，同时能够适应流域内恶劣的生态环境。本研究表明气候因素对艾比湖流域植被空间分布的影响较小，人为因素起主导作用，这与王二丽等［18］的研究结果一致。随着人类生态意识的不断提高，建立生态保护区、人工植树造林等措施的实施，增大了流域内植被保护力度，将会使流域的生态脆弱问题得以缓解，使生态环境向不断改善的方向发展。

5 结论

（1）2000—2020 年艾比湖流域植被NDVI 呈现增加趋势，增速为0.035·(10a)-1。2000—2020 年流域植被覆盖面积，中等级（0.4～0.6）、中高等级（0.6～0.8）和高等级（0.8～1.0）植被面积增长明显，艾比湖植被整体呈现改善的趋势，改善区域主要分布在流域中部和西部地区，显著提高地区主要位于流域中部。

（2）土地利用类型、植被类型和土壤类型因子是影响植被NDVI 空间分布的主要因素，高程是次级因素，年降水量、地貌类型、年均气温、坡度和坡向对流域内植被的空间分布直接影响较小，与自然因素相比，人为因素对艾比湖流域植被NDVI 变化起主导作用。

（3）生态探测表明土地利用类型、植被类型、土壤类型与其他因子共同作用存在显著性差异，进一步表明这3 类因子对植被NDVI 空间分布影响力大。各因子之间交互作用对植被NDVI空间分布存在双因子增强和非线性增强效应，并非简单的相互叠加作用，不存在独立关系。

（4）根据风险因子探测分析各因子促进植被生长的各因子的适宜范围（类别）。其中，耕地土地利用类型，栽培植被植被类型，人为土土壤类型，高程2177～2558 m，年降水量228～245 mm，年均气温4.74～5.25 ℃，中起伏山地地貌类型，坡向157.5°～202.5°以及坡度25°～35°，适合植被生长。