2001-2020年川西高原植被EVI时空变化特征及气候因子驱动力分析

钟鼎杰, 杨存建

(1.四川师范大学 西南土地资源评价与监测教育部重点实验室,成都 610068; 2.四川师范大学 地理与资源科学学院, 成都 610068)

植被作为地球生态系统的基础构成，在地表物质和能量的转换过程中充当重要角色[1]，是维系地球生态系统和人类生存环境不可或缺的条件[2]，在地球生态系统研究中充当 “指示器”的作用。近年来，在全球气候变化以及社会经济快速发展的背景下，生态环境问题日益突出，植被覆盖动态变化监测及其对气候变化的响应成为目前全球变化的主流研究方向[3]。归一化差值植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)是目前最常用的两种植被指数，它们都能反映植被生长变化情况[4]。NDVI目前应用较为广泛，但其在植被变化的研究中存在一定问题。植被EVI对NDVI的算法进行了改进，改善了NDVI大气噪声去除不彻底、低植被覆盖区易受土壤背景的干扰、高植被覆盖区的易饱和现象、“最大值合成法”难以选取最佳像元等问题[5-6]。使得EVI不仅能对低植被覆盖区的植被进行很好的区分[7]，还能对高植被覆盖区植被的生长变化情况进行监测[8]。

近年来，随着全球生态环境问题的加剧，国内外众多学者基于MODIS-EVI数据对不同地区的植被覆盖时空变化进行了研究。Setiawan等[9]基于2001—2007年MODIS-EVI数据对印度尼西亚爪哇岛植被覆盖变化进行了研究，得出MODIS数据的高时间分辨率对于研究植被覆盖变化及未来变化趋势预测都具有显著优势的结论。朱林富等[10]对重庆市的植被覆盖度时空分布特征进行了分析，得出不同植被覆盖类型存在较大的季节和空间分布差异的结论。李美丽等[11]对西南地区近15 a植被覆盖和EVI时空变化特征进行分析，得出2000—2015年西南地区植被EVI整体呈波动增加趋势的结论。

川西高原位于青藏高原东南缘，由第一台阶向第二台阶的过渡地带，区域内海拔高差大、地形复杂，气候区域差异明显。同时，川西高原是长江、黄河上游的水源涵养地[12]，生态环境脆弱、气候变化敏感性高[13]。在全球气候变化和区域气候变化的背景下，植被变化引起的自然、社会效应，将对川西高原生态、环境安全和社会经济产生巨大影响。在此背景下，亟需对该地区植被覆盖时空变化进行研究。目前，已有学者在该地区开展了相关研究。李元春等[14]基于NDVI数据对甘南和川西北地区草地植被变化趋势及驱动因素进行研究，得出2000—2018年生长期NDVI呈上升趋势，气温、降水对研究区NDVI变化主要呈正向驱动的结论。谢慧君等[15]通过MOD09A1数据对川西高原植被NDVI进行反演，得出川西高原整体NDVI以不显著改善趋势为主的结论。郑勇等[16]基于2000—2017年川西高原MODIS-NDVI数据，对植被覆盖度的变化及其与气候因子的关系进行研究，得出川西高原植被覆盖度整体上呈小幅度波动增加的趋势的结论。以上学者的研究大多采用NDVI数据，且并未结合地形因子来研究植被的垂直分布特征，存在一定的局限性。因此，本文基于MODIS-EVI数据集、DEM数据，对川西高原2001—2020年植被EVI时空变化特征进行分析，并探究不同海拔高程下植被EVI的分布和变化特征。以期为川西高原植被覆盖监测与评估，以及区域生态环境保护研究提供科学依据。

1 研究区概况

川西高原位于四川盆地以西，地处青藏高原东南缘，介于97°21′—104°26′E，27°58′—34°19′N，面积约2.37×105km2，主要包括川西北高原和川西山地。研究区内地形起伏大，海拔介于770～7 556 m，平均海拔4 090 m，南北走向的高山与深切河谷平行延伸。受地形影响，川西高原气候区域差异明显。整体来看，川西高原光照充足，干湿季分明，年均温4～12℃，年降水量500～900 mm[17]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据与预处理

气象格点数据采用ERA5-Land再分析数据，来源于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)，空间分辨率为0.1°。选取2001—2020年每月气温、降水数据，并将其气空间分辨率插值到250 m。该数据集在青藏高原的可信度已得到验证[18]，并已被部分国内学者应用于冰雪融化时间、地表温度等研究。

地形数据采用NASA发布的ASTER GDEM V2版数据，空间分辨率为30 m。为保证试验结果的准确性，将所有数据空间分辨率重采样至250 m，并转换到统一的投影坐标系(WGS-84-UTM-zone-47)下。本文考虑到5 000 m以上区域为山岳冰川和永久性积雪分布区，不参与研究，通过DEM数据将该区域划分为无值区。

2.2 研究方法

2.2.1 最大值合成法 通过最大值合成法(MVC)合成月数据、年数据，能降低云、大气、太阳高度角对数据质量的影响。本研究采用最大值合成法获取川西高原生长季植被EVI的年最大值，公式为：

MEVIij=max(EVIij)

(1)

式中:MEVIij为第i年第j月的最大EVI值；EVIij为第i年第j月的EVI值,i的取值范围为1～20,j的取值范围为1～12。

2.2.2 趋势分析 基于一元线性回归分析方法分析2001—2020年川西高原植被EVI动态变化趋势。

(2)

式中:θslope是回归方程的斜率；n为统计时段的累计年数,若θslope>0,表示过去20 a植被EVI呈上升趋势;反之,植被EVI有下降趋势;若θslope=0则认为植被EVI无变化。采用F检验法对植被EVI的变化趋势进行显著性检验,根据检验结果将变化趋势分为6个等级。

2.2.3 相对年际变化率 本文采用EVI相对年际变化率表征近20 a来川西高原生长季植被EVI的总体变化情况，计算公式如下：

(3)

式中:RCEVI为EVI相对年际变化率；θslope为EVI变化斜率；n为统计时段的累计年数；EVIi为EVI年均值。

基础理论视角的精益服务研究整合了顾客价值理论、服务生产力理论、标准服务与个性化服务等优质服务理论，修正了服务频谱，确定了精益服务在服务频谱中的位置（如图1），回应了服务企业的服务目标和服务边界问题。将顾客价值理论与服务生产力理论纳入精益服务理论的体系中，是源于对顾客驱动力与服务企业经济体本质的认同，其中顾客价值是精益服务的价值追求，而服务生产力则是精益服务的产能边界，将二者放在同一个理论框架下体现了精益服务理论中顾客与服务企业二维视角的基本立场和基本理论逻辑，即精益服务理论认为好的服务不仅能为顾客创造优秀的价值，更能为服务企业带来持久的经营利润。⑨

2.2.4 相关性分析 本文基于像元尺度进行川西高原EVI与气候因子的相关性分析研究，线性相关系数计算公式为：

(4)

本文基于线性相关分析结果，对与植被EVI相关性较强的气温、降水因子分别进行偏相关分析，计算公式如下：

(5)

式中:x为EVI值；y为气温；z为降水量；Rxy，Rxz，Ryz分别为EVI与气温、EVI与降水以及气温与降水的线性相关系数。本文采用t检验法进行偏相关系数的显著性检验。

复相关分析结合两个或多个影响因子进行计算，综合考虑各类影响因素的共同作用[19]。计算公式为：

(6)

式中:Rxy为EVI与气温的线性相关系数；Rxz,y为EVI与降水的偏相关系数。本文采用F检验法进行复相关系数的显著性检验。

3 结果与分析

3.1 川西高原植被EVI空间分布特征

川西高原2001—2020年生长季植被EVI空间分布特征如图1所示，近20 a来该地区植被EVI均值介于0～0.88。川西高原植被EVI受地形起伏的影响，整体上呈现出由西南向东北递增的空间分布格局，具有明显的空间异质性。植被EVI低值区主要分布于雀儿山、岷山、大雪山、沙鲁里山、邛崃山等高海拔山地，这些区域海拔相对较高，EVI均值偏低。植被EVI高值区主要分布于川西高原北部山原地区、沙鲁里山脉两侧以及高原东部靠近盆地的河谷地区。这些区域海拔较低，EVI值较高。

图1 川西高原2001-2020年生长季植被EVI空间分布

3.2 川西高原植被EVI时空变化特征

3.2.1 生长季植被EVI年际变化特征 为分析研究区生长季植被EVI年际变化特征，本文基于一元线性回归分析方法，对川西高原2001—2020年生长季植被EVI的变化趋势进行分析，并对其进行显著性检验(表1)。显著性统计结果共分为6级：极显著减少、显著减少、不显著减少、不显著增加、显著增加、极显著增加(图2A)。近20 a来，川西高原EVI整体上呈波动增加趋势，增长速率为1.0%/10 a(图3A)，植被EVI年际变化率介于-4.26%～13.58%(图2B)。对于植被EVI变化趋势的整体空间分布特征而言，川西高原有63.92%的区域植被EVI呈增加趋势。其中EVI呈极显著增加、显著增加的区域分别占川西高原总面积的4.02%，6.09%，主要分布于高原东部海拔较低的河谷地带以及高原西北部巴颜喀拉山南麓等地区。EVI呈极显著减少、显著减少区域面积占比分别为1.11%，1.82%，集中分布于高原西北部雅砻江上游以及南部雅砻江中游的两河口地区，零星分布于高原内部城镇地区。

3.2.2 不同海拔高程下EVI分布与变化特征 川西高原地形起伏较大，南北走向的高山与深切河谷平行延伸。同时，不同海拔高程下水热条件在存在较大差异。基于此，为进一步探究川西高原生长季植被EVI分布的地形差异，将研究区分为6个高程带：<2 500 m，2 500～3 000 m，3 000～3 500 m，4 000～4 500 m，4 500～5 000 m(本文将海拔5 000 m以上地区视为无值区)。整体上，川西高原植被EVI随着海拔的增高而降低(图3B)。

表1 川西高原EVI变化趋势显著性统计结果

图2 川西高原2001-2020年生长季植被EVI变化趋势及年际变化率空间分布

近20 a来，不同海拔高程下川西高原生长季植被EVI变化都呈增加趋势，变化速率以及增加趋势的显著性都有明显的差异(图4)。其中，在<2 500 m，2 500～3 000 m两个海拔高程区间，植被EVI呈显著增加趋势，增长速率为分别为3.7%/10 a，1.9%/10 a。该区域海拔相对较低，水热条件良好，适宜于植被的生长，近20 a来EVI增加较快。在3 000～4 500 m的海拔范围内，随着海拔的增高，温度逐渐降低，热量条件不充分，植被生长受到一定限制，3 000～3 500 m，3 500～4 000 m，4 000～4 500 m 3个海拔高程区间内植被增长速率分别为0.8%/10 a，0.6%/10 a，0.8%/10 a，增加趋势不显著。

研究区内4 500～5 000 m的高海拔地区，近年来随着全球气候变暖导致的冰川和永久性积雪消融加剧，水热条件得到一定改善，增加趋势较为显著，增长速率为1.2%/10 a。

图3 川西高原2001-2020年生长季植被EVI变化趋势和多年EVI均值随海拔变化情况

图4 川西高原2001-2020年各海拔高程区间内植被EVI变化情况

3.3 川西高原植被EVI对气候因子的响应

通过一元线性回归分析方法对2001—2020年川西高原气温、降水动态变化逐像元进行趋势分析，可知近20 a川西高原来年均温整体呈增加的趋势，增温速率约为0.31℃/10 a；年累积降水量同样呈增加趋势，整体以6.46 mm/10 a的速度增加。

基于川西高原植被EVI与年均温的偏相关分析得出，二者的偏相关系数介于-0.85～0.90(图5A)。植被EVI与气温呈正相关、不显著正相关的区域分别占研究区总面积的6.93%，49.49%；与气温呈负相关、不显著负相关的区域面积占比分别为3.42%，40.16%。从空间分布上来看，植被EVI与气温呈正相关的区域主要分布于川西高原东北部、东南部等海拔较低的地区；植被EVI与气温呈负相关的区域集中分布于雅砻江流域，并零散分布于整个高原内部(图5C)。川西高原植被EVI与年累积降水量的结果表明，两者的偏相关系数介于-0.86～0.89(图5B)。整体上，植被EVI与降水呈正相关、不显著正相关的区域分别占研究区总面积的11.21%，52.88%；与气温呈负相关、不显著负相关的区域面积占比分别为2.54%，33.37%。从空间分布上来看，植被EVI与降水呈正相关的区域主要分布于川西高原西北部以及高原内部河谷地带；植被EVI与气温呈负相关的区域零散分布于整个高原内部(图5D)。

图5 川西高原2001-2020年植被EVI与气温、降水的偏相关系数及显著性检验结果

3.4 川西植被EVI变化的驱动因素分析

气候条件是影响植被覆盖生长与分布的主要环境因子，其中以气温和降水对植被影响最为重要。川西高原植被EVI与气温、降水的复相关系数介于0～0.91(图6A)。复相关系数高值区主要分布于川西高原西北部、东北部河流上游源区以及研究区东部、南部河谷地区。为进一步研究气温、降水与植被EVI变化的关系，本文采用植被定量因子变化的驱动分区方法(表2) ，对与川西高原的植被EVI变化有关的影响因子进行驱动力分析。驱动分区结果表明(图6B)，川西高原约有21.87%的地区，植被EVI受气候因子驱动。其中受气温驱动的区域，约占川西高原总面积的7.05%，主要分布于高原东北部的若尔盖湿地以及东部河谷地带。受降水驱动的区域范围相对较大，面积占比约10.08%，主要分布于研究区西北部河流上游源区、高原东部和南部的河谷地区。研究区内受温度和降水共同强驱动的区域相对较少，面积占比约2.00%，零散分布于整个研究区内。受气温、降雨共同(弱)驱动的区域零散分布整个川西高原，面积占比约2.74%，分布特征不明显。整体而言，川西高原大部分地区植被EVI变化受非气候因子的驱动，面积占比约78.13%。

表2 川西高原植被EVI变化驱动因素分区准则

图6 川西高原2001-2020年生长季植被EVI与气温-降水的复相关系数和驱动因素分区

4 讨 论

本研究发现近20 a来，在青藏高原整体呈“暖湿化”发展趋势下[20-21]，川西高原植被EVI呈波动上升趋势。与荣欣等[12]研究结果基本一致。川西高原是四川省退耕还林政策实施的重点区域，近20 a来，在天然林保护工程的实施下，以及退耕还林、还草生态建设政策工作的推行下[15]，川西高原的植被覆盖得到了一定改善。植被改善较为明显的区域主要集中于高原东北部、岷江上游以及嘉陵江上游的河谷地区[22-23]。受人类活动的影响，川西高原部分区域植被退化明显。其中，雅砻江上游石渠县地势平坦，是本文研究区内畜牧业最发达的区域[24]，长期的过度放牧导致了该地草地退化严重[25]。雅砻江中游两河口地区植被退化较为严重，与该地兴修大型水利工程密切相关[26]。川西高原部分城镇及周边人口密集地区近年来受人口增长、城镇扩张等因素的影响，植被退化也相较明显[15,27]。

气温、降水是川西高原植被生长的主要影响因素，本文通过植被EVI变化与气温、降水的偏相关分析，得到研究区植被EVI整体上受气温、降水共同影响，但具有一定的空间异质性的结论。在本文研究区内，一些研究认为气温对植被变化的影响更大[12,15]。也有研究认为，植被覆盖对降水变化更加敏感[13,16,28]。本研究发现，川西高原生长季植被EVI变化受降水影响的范围更广。杨达等[28]认为在青藏高原气候相对湿润的区域植被变化主要受气温影响；而在气候相对干旱的区域，降水对植被变化的影响更明显。川西高原西北部年降水量相对较少、年均温较低[29]，近20 a来该地区降水量显著增加，对植被EVI变化产生正向影响。川西高原东部、南部的干暖河谷，年均温相对较高，生态环境脆弱，降水是该地区植被生长的主要气候因子[30]。川西高原东北部若尔盖湿地、西北部长沙贡玛湿地、北部果根塘湿地、南部塔公草原、西部毛垭草原等高寒草地分布区域，植被EVI变化受气温的影响较大。本文植被EVI变化的驱动因素分析表明，在0.05置信水平检验下，川西高原植被受气温、降水驱动的区域仅占整个研究区的21.87%，大部分地区受非气候因子驱动。说明人类活动在川西高原生态环境演变的过程中起到了重要作用[12,16,24,28]。近年来，随着川西高原各项重大生态修复工程的不断开展，植被生长在人类活动的正向和负向作用的影响下，对气候变化响应的敏感程度具有一定差异。在未来川西高原的社会发展过程中，继续加强植被生态保护措施、提升百姓生态保护意识、实施植被覆盖“网格化”管理、建立智能化的植被覆盖变化监测平台是需要重点关注的内容。

5 结 论

本文基于川西高原2001—2020年MODIS-EVI数据集，结合DEM数据，分析近20 a来川西高原植被EVI的时空变化特征，并探究不同海拔高程下植被EVI的分布和变化特征。在此基础上，结合气象格点数据，进行川西高原植被EVI对气候变化的响应及驱动因素研究，得出以下结论：

(1) 从植被EVI空间分布特征来看，近20 a来川西高原植被EVI均值介于0～0.88。整体上植被EVI呈现出由西南向东北递增的空间分布格局，具有明显的空间异质性。从垂直分布特征来看，植被EVI随着海拔的增高而降低。

(2) 川西高原近20 a植被EVI呈波动增长趋势，增长速率为1.0%/10 a，植被EVI的相对年际变化率介于-4.26%～13.58%。在整个研究区内，有86.91%的区域EVI基本保持不变。植被EVI增加显著的区域占川西高原总面积的10.18%，主要分布于海拔较低的河谷地带。植被EVI减少显著的区域占川西高原总面积的2.91%，主要分布于受人类活动影响较大的地区。

(3) 近20 a，川西高原不同海拔高程下植被EVI都呈波动增加趋势，变化速率以及增加趋势的显著性都有明显的差异。在<2 500 m，2 500～3 000 m，4 500～5 000 m这3个海拔高程区间内，植被EVI增加趋势显著。

(4) 通过川西高原植被EVI与气温和年累积降水量的偏相关分析可知，植被EVI与气温和降水呈正向相关的区域面积占比分别为56.42%，64.09%。川西高原植被EVI变化的气候因子驱动力分析表明，在0.05置信水平检验下，川西高原大部分地区植被EVI变化受非气候因子的驱动，植被受气候因子驱动的地区面积仅占研究区总面积的21.87%。其中，受气温驱动的区域面积占比约7.05%，受降水驱动的区域面积占比约10.08%，受温度和降水共同强驱动的区域面积占比约2.00%，受温度和降水共同(弱)驱动的区域面积占比约2.74%。