岷江流域植被变化特征及其成因解析

李婷， 尹军*， 刘玉婷， 卫孟茹， 伊明启， 袁喆

(1.湖北大学资源环境学院， 区域开发与环境响应湖北省重点实验室， 武汉 430062； 2.长江水利委员会长江科学院， 武汉 430010； 3.流域水资源与生态环境科学湖北省重点实验室， 武汉 430010)

植被作为陆地生态系统的重要组成部分，与地球的各个圈层相互作用，相互影响，在气候调节，维持生态系统稳定等方面发挥着重要作用[1]。但同时，在与各个圈层的相互影响、相互作用的过程中，植被很容易受到外部自然环境的影响。气候条件是影响植物生长的关键性条件，主要包括温度、降水[2]，此外，人为因素也会在局部对植被的生长造成影响，如退耕还林、水土保持、城市化建设等。探究植被时空特征及与气候和人类活动之间的关系，可为生态保护和国土资源优化利用提供科学参考[3]。

利用植被指数并应用相应的数学方法，能够探究植被变化与人为活动、气候因子等的相关关系。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。此类研究主要通过对归一化植被指数NDVI数据、气象数据等数据的处理，使用线性回归、相关分析、归因分析等方法做定量分析。

已有研究中表明：植被变化主要是受到气候因子、人为活动因子的影响，而NDVI(normalized difference vegetation index)的变化主要与降水、气温两大气候因子的变化有关，但不同地区，NDVI变化的主导性气候因子存在差异。降水丰富的地区，植被变化受气温的影响比较大。例如，Qu等[4-5]、刘珞丹等[6]对长江流域的植被变化进行研究，得出相同结论。他们认为长江流域水量丰富，降水对植被的影响较小，气温是该流域植被生长更为重要的制约因子。Qu等[5]进一步量化了气温、降水和太阳辐射对EVI(enhanced vegetation index)年际变化的平均贡献率，气温贡献度最大，为0.004 1/a。Zhang等[7]在对三江源地区植被变化及其归因的研究中，指出降水、气温对NDVI的平均贡献率分别为0.069、0.098。Guo等[8]指出海南岛的气温对NDVI有较强的正效应。除此之外，鄱阳湖流域[9]、黔西南州[10]等区域的植被生长也与温度有密切的关系。相反，在较为干旱的地区，降水则成为影响植被生长的关键因子。例如，内蒙古中部[11]、皇甫川流域[12]、伊拉克[13]、乌拉德草原[14]地区的NDVI与降水相关性较高，降水的多寡是直接影响植被生长优劣的决定性因子。

植被的生长过程不仅会受到气候的影响，人为因素也会影响植被的生长。人类活动对植被的影响分为正面效应(如退耕还林还草等生态工程)和负面效应(如城市扩展、人为森林破坏等)[15]。正面效应如：仇宽彪等[16]说明封山育林、植树造林等在内的政策因素以及区域人口数量增长、城市扩张等是影响太湖流域片年NDVI变化的主要原因。Chen[17]说明西南地区人类活动和气候变化对植被NDVI变化的相对贡献率分别为86%和14%,西南喀斯特地区分别为90%和10%。Zhan等[18]指出人类活动对汉江中下游地区区域植被覆盖有正向影响。何航[15]指出生态功能保护区、防护林体系的建设促进了黄河流域地区的植被恢复。负面效应如：城市扩张、土地利用变化和生态功能保护区建设干扰等是汉中市[19]植被覆盖下降的主要原因。Qu等[5]特别指出城市扩张使得长江流域沿线的大部分省会城市边缘(特别是在上海和成都市)的植被呈明显的退化趋势。

一部分学者在研究植被覆盖变化归因的基础上，进一步指出植被对气候因子响应存在滞后性。植被对气候因子响应存在明显的滞后性，植被生长除了受当时的气候因子影响外，前一段时间气候条件的累积效应对植被的生长也产生很大的影响,并且不同地区植被对气候因子的响应时段不尽相同[20]。

岷江是长江的上游支流，既是长江上游重要的生态屏障,同时也是成都平原的生态屏障和水源生命线[21]。岷江流域上段处于川西高原与四川盆地的过渡地带，地势起伏大，生态环境复杂。在人为影响和其他自然灾害原因下，岷江上游流域植被覆盖度结构趋于恶化，干涸河谷面积不断变大[22]。岷江作为长江的一条支流，在长江流域发挥着重要的生态作用，对其植被变化的研究不仅对了解其时空变化具有重要意义，同时也可以防止植被退化，减少区域水土流失造成的经济损失，在过去的研究中，主要针对的是岷江上游地区的干旱研究，但是整个岷江流域植被变化对降水和温度的响应以及降水及气温对岷江流域植被动态的各自贡献尚不清楚。现以岷江流域为研究区域，采用趋势性分析法、相关分析法，归因分析法，研究分析岷江流域的植被变化及其特征，并找出影响岷江流域植被变化的因子,为岷江流域土地利用开发，植被生态保护提供理论性支撑,为实现区域生态可持续发展提供了科学依据。

图1 岷江流域地理位置Fig.1 Location of the Minjiang River basin

1 研究区概况

岷江是长江的一大支流，发源于四川省阿坝州松潘县，在宜宾汇入长江，涉及10个市州，69个县区，流域全境皆位于四川省内，流域面积达到12.5 km2。都江堰市以上为上游，都江堰市至乐山为中游，乐山至宜宾为下游，主要有黑水河、渔子溪、寿江等河流。岷江上游地带北部属岷山邛崃山高山区，中下游地带属四川盆地中部丘陵区(图1)。上游属高原气候区，中下游属亚热带气候区，气温与降雨量均随地势由北向南递增，水网密集，水文资源丰富，植被为亚热带常绿阔叶林，岷江上游主要以灌丛为主，岷江流域西部、东北区域分布少量荒漠，岷江流域的东南部以灌溉农田为主，岷江下游主要分布着林地。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

2.1.1 气象数据

气象数据来源于中国气象局国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)所提供的“中国地面气候资料日值数据集(V3.0)，使用岷江流域12个气象站点1998—2018年日平均气温和日降水数据，在Arc.GIS10.7软件对各站点逐年年气温值和年降水值，根据反距离权重法(inverse distance weight,IDW)进行插值分析，得到年尺度、空间分辨率为1 km×1 km的降水和气温栅格数据。

2.1.2 植被数据

本次研究采用中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn)提供的基于连续时间序列的SPOT/VEGETA-TION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的1998年以来的年度植被指数数据集。

2.1.3 土地利用数据

本次研究采用中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn)提供的1980年和2015年两期七年数据，其遥感监测空间分布数据是基于美国陆地卫星Landsat TM影像，通过人工目视解译生成，土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型，空间分辨率为1 km×1 km。

2.1.4 全球夜间灯光数据

利用中国科学院资源环境科学与数(http://www.resdc.cn)提供的2000—2013年的DMSP/OLS全球夜间灯光数据分析岷江流域人为活动对其范围植被长势的影响，该数据的空间分辨率为1 km×1 km左右。

2.1.5 统计年鉴数据

通过国家统计局(https://data.stats.gov.cn/easYquery.htm?cn=E0103)，查找出四川省近年来的森林面积、施肥量、粮食产量、灌溉面积数据，用于研究人为因子对NDVI变化的影响。

2.2 研究方法

2.2.1 一元线性回归

一元回归趋势分析法是一组随时间变化的变量进行回归分析的方法，以此来预测其变化态势，采用一元线性回归分析可以分析每个栅格点的变化趋势[6]。现采用一元线性回归分析岷江流域植被NDVI的变化趋势，即

(1)

2.2.2 相关性分析

相关分析是研究2个或2个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。分析岷江流域植被NDVI指数变化与对应气象因素(降水、气温)之间的相关性，岷江流域内植被NDVI对气候因子(降水和气温)变化响应。相关系数公式为

(2)

2.2.3 归因分析

本文中使用NDVI指数变化来表征植被变化，且NDVI指数的变化是受到气候因子以及人类活动的影响。但此次研究中，只考虑降水、温度2个气候因子与NDVI的关系。由于相关关系分析只能描述NDVI指数与气候因素之间的可能关系，但是不能具体量化气候因素对其年变化的贡献，因而采用归因分析量化每个要素对植被指数NDVI变化的贡献值，弥补相关关系分析的不足。气候因子的变化和人类活动对植被变化的贡献的计算公式为

(3)

(4)

式(4)中：θSlope为变量Y随变量X的变化率；n为时段长度；Xi和Yi为某一年份i对应的变量值。

3 结果分析

3.1 NDVI时空变化特征

3.1.1 NDVI空间分布及其变化特征

从全流域来看，1998—2018年期间岷江流域NDVI多年平均值的分布大致是从下游向上游依此减少。岷江下游地区NDVI指数都在0.74以上，主要植被类型为林地、耕地；成都、仁寿县、自贡一带NDVI指数为0.61～0.74，主要植被类型以耕地为主；岷江上游NDVI指数大致为0.47～0.61，主要植被类型以灌丛为主。康定县南部、马尔康县、玛沁县零星地区的NDVI指数较低，为0.20～0.33，在康定县南部NDVI指数低于0.20，主要植被类型以灌丛为主(图2)。

图2 岷江流域多年平均NDVI空间分布图Fig.2 Spatial distribution of average NDVI in the Minjiang River Basin

近20年来，岷江流域大部分地区植被有所恢复，NDVI呈现出增加趋势的区域约占全流域面积的88.77%。其中，约有71.30%的区域NDVI呈现显著增加的趋势，NDVI在岷江下游和马尔康县、玛沁县的大部分区域的增幅较大，普遍为0.05/10 a～0.1/10 a之间。植被退化的区域主要分布在马尔康县中部区域，康定县南部，成都市、资阳市附近。NDVI减少的区域占全流域面积11.23%，其中NDVI显著减小的区域占3.06%，主要分布在成都市、资阳市附近，NDVI变化率为-0.1/10 a～-0.05/10 a(图3)。

3.1.2 NDVI时间变化特征

从图4可以看出，1998—2018年期间，岷江流域NDVI整体呈现出增加的趋势，其变化率为0.043/10 a。但岷江流域各土地利用类型的NDVI变化存在一定差异。耕地、草地、林地和荒丛的NDVI变化率分别为0.032/10 a、0.016/10 a、0.054/10 a和0.044/10 a。

3.2 主要驱动因子时空变化特征及其与NDVI的相关性

3.2.1 气候因子的变化及其与NDVI的相关性

岷江上游的玛沁县，马尔康县等地降水大致为638～758 mm，岷江下游地区降水偏多，大致为758～1 031 mm，特别是雅安市、乐山市等地区降雨量达到1 344～1 661 mm。整体来说，岷江流域的降水由东南向西北依次递减(图5)。降水变化呈下降趋势，主要分布在岷江流域的西昌市，乐山东北部等区域，降水变化率为-5.07/a～-1.81/a，总体来看，整个岷江流域的降水变化呈现上升趋势，东北部的变化率为4.73/a～7.99/a，成都北部区域与乐山附近其变化率最大，为11.26/a～14.52/a[图6(a)]。岷江上游的玛沁县位于4 000 m的海拔高度，年均气温较低，为1.22～4.90 ℃，马尔康县多年均温在7.54～9.71 ℃，绵阳市区周围的多年均温大致为7.54～14.05 ℃。岷江流域的下游地区：西昌市、昭通市、宜宾市等地区多年均温11.81～14.05 ℃，自贡市、成都市、资阳市等地区多年均温达到14.05～18.00 ℃，岷江流域偏西部的康定县多年均温在9.71～11.81 ℃，整体来说，岷江流域的气温由西北向东南递增，在乐山市区周围出现一个均温特殊值：4.90～9.71 ℃(图7)。岷江流域的温度在康定县中部、宜宾市附近逐渐降低，温度变化率为-0.21/a～-0.1/a，在岷江流域上游温度逐年升高，其变化倾斜率为0～0.07/a[图6(b)]。

图3 1998—2018年岷江流域地区NDVI变化趋势及 显著性检验空间分布图Fig.3 The annual change trends in NDVI and the significance test results in the Minjiang River Basin from 1998 to 2018

图4 1998—2018年岷江流域地区不同土地利用类型的NDVI变化Fig.4 Inter-annual variation of the NDVI from 1998 to 2018

图6 岷江流域1998—2018年气候因子变化倾斜率Fig.6 The trend of annual the climate factors in the Minjiang River Basin from 1998 to 2018

图7 岷江流域1998—2018年多年平均温度Fig.7 Average temperature of Minjiang River Basin from 1998 to 2018

1998—2018年，岷江流域的最低降雨量为770 mm，最高降雨量达到1 086 mm，年均降雨量均在750 mm以上，1998—2007年多年年均降水量呈下降趋势，变化率为-15.8 mm /a，2007—2018多年年均降水量年呈上升趋势，变化率为18.309/a。总体来说，多年平均降水量呈现上升趋势[图8(a)]。气温变化率为0.025 7 ℃/a，最低均温8.62 ℃，最高均温9.94 ℃[图8(b)]。

图8 1998—2018年岷江流域年均降水量及多年年均温变化Fig.8 The changes of annual mean precipitation and annual mean temperature

从整个岷江流域来看，NDVI与气温呈现显著的相关性，相关关系为0.512(P<0.05)；与降水相关性不显著，相关系数为0.301(P=0.185)。降水和NDVI呈正相关区域主要分布在岷江流域中下游、东北部区域；呈负相关区域主要分布在岷江流域西部区域，数值大致为-0.79～-0.32。温度与NDVI呈正相关区域主要分布在岷江流域上游区域及下游雅安市、西昌市、自贡市的部分区域，数值大致为0.48～1.29；呈负相关区域主要分布在宜宾市、昭通市、马尔康县的东北部地区、成都市区、康定县、马尔康县、雅安市三市县交界地区的岷江流域中部地区，数值为-0.84～-0.31(图9)。NDVI与气温相关性显著减少区域主要分布在：成都市、绵阳市、宜宾、昭通市区附近区域；康定县、马尔康县、雅安市三市县交界地区的岷江流域中部地区。显著增加区域主要分布在：马尔康县的东南部以及岷江流域上游的大部分区域，下游内江市区附近；岷江流域西南部地区。NDVI和降水的显著减少区域主要分布在：岷江中下游区域，以及岷江流域的东北部，而不显著负相关区域分布在岷江流域的西部，成都市区附近(图10)。逐栅格统计分析，NDVI与气温、降水显著相关的区域分别占整个研究区的17.55%、29.01%。从相关系数的数值上看，NDVI与降水主要以正相关为主，相关系数多为0.2～0.4；而NDVI与气温相关系数多为0.1～0.3，呈普遍正相关(图11)。

图9 1998—2018年岷江流域地区气候因子与NDVI 的相关系数空间分布Fig.9 Spatial distribution of correlation coefficients between the climate factors and NDVI in the Minjiang River Basin from 1998 to 2018

图10 1998—2018年岷江流域地区气候因子与 NDVI相关性显著性检验Fig.10 The significance test results of correlation coefficients between the climate factors and NDVI

图11 NDVI与气候因子相关系数概率分布Fig.11 The probability distribution of correlation coefficients between NDVI and the climate factors

3.2.2 人类活动因子的变化及其与NDVI的相关性

人类活动的因素主要考虑到城市化、森林面积、谷物产量和施肥的变化。灯光指数的变化在一定程度上能反映岷江流域的城市化程度，也可以分析人为因素对岷江流域植被变化的影响。利用Arcgis分析了岷江流域的灯光指数变化，成都市区周围灯光指数呈明显的增加趋势，增幅为3.21/a～4.01/a，资阳市、乐山市区周围呈增加趋势，但指数相对较小，为0.65/a～2.40/a，西昌市区少数地区灯光指数也有所增加，岷江流域上游少数零星地区灯光指数有所增加。总体来说，岷江流域的灯光指数的增加区域主要集中在岷江流域下游，靠近城市周边的区域[图12(a)]，同时随着灯光指数变化速率变小，NDVI的指数变化速率是增加的[图12(b)]。对比岷江流域多年平均NDVI格局及NDVI变化趋势来看，灯光指数变化较大的区域也是NDVI平均值较低的区域，如成都周边区域。同时，NDVI显著增加区域，如，岷江流域下游地也是灯光指数变化较小的区域。

从1980—2015年的土地利用变化来看，城镇用地的增加主要在成都市区周围，增加也最为明显，农村居民点有所增加，主要集中在岷江中下游地区，岷江上游及中游地区增加不明显或无增加，其他建设用地基本分布在成都周边地区，分布范围较小。具体来看，其他建设用地面积较小，增加速率较慢；城镇用地迅速增加，城市化进程不断加快，农村居民点面积最大(该统计通过统计年度各用地类型的栅格个数变化表示土地利用情况的变化)。对比岷江流域NDVI变化趋势图来看，城市化的进程在一定程度上会影响NDVI的变化(图13)。

如表1所示为2001—2019年四川省的粮食总产量、有效灌溉面积、化肥施用量等都在一定程度上有增加。增长率分别为16.35%、14.25%、4.83%。NDVI与其各项相关系数值分别为：0.769(P<0.01)、0.828(P<0.01)、0.533(P<0.05)。如表2所示为2004—2019年的森林面积呈现增长趋势，增长率为25.52%，人工造林面积增长率为20.75%，森林覆盖率增长率为11.70%，四川省人工造林总面积逐年上升，到2019年达到502.22万hm2，岷江流域NDVI和人工林之间的相关系数值为0.864，并且呈现出0.01水平的显著性,在一定程度上可说明造林面积的增加、人为灌溉种植是岷江流域NDVI指数增加的重要因素之一。

图12 2000—2013年岷江流域灯光指数变化图及其与NDVI变化的相关性图Fig.12 Change of light index in Minjiang River basin from 2000 to 2013 and its correlation with NDVI change

图13 1980年、2015年岷江流域土地利用情况及1980—2015年各类土地变化情况Fig.13 Land use in Minjiang River Basin in 1980 and 2015 Land change of different types from 1980 to 2015

表1 粮食产量、灌溉面积、化肥施用量变化

表2 四川省森林面积变化

3.3 NDVI变化归因分析

3.3.1 气候因子对NDVI变化的贡献

1998—2018年期间岷江流域NDVI的变化率为0.043/10 a，其中，年均降水和年均气温的贡献量分别为0.004/10 a、0.012/10 a，对岷江流域的NDVI变化的贡献率分别为9.30%、27.91%，即气候因子对NDVI变化的贡献量为0.016/10 a，贡献率为37.21%，以气温的影响最为明显。对于NDVI显著变化的这类地区，气象因子对NDVI变化的影响普遍是正效应，其中降水贡献量在0.001/10 a以上的区域占73.82%，气温贡献量在0.01/10 a以上的区域占51.09%。在岷江流域，降水对于NDVI变化的贡献量普遍较少，但贡献量相对较高的区域主要分布在岷江上游区域，特别是靠近绵阳市的东北部，岷江流域的中部地区；气温对于NDVI变化贡献较高，主要集中在岷江上游(主要以灌丛为主)和马尔康县的东南部(图14)。

图14 气候因子对NDVI变化的贡献量Fig.14 Contribution of the climate factors to changes in NDVI

3.3.2 人为因子对NDVI变化的贡献

从整个岷江流域来看，人为因子对NDVI变化趋势的贡献量为0.027/10 a(图15)。在岷江流域地区，人为因子促进植被恢复的地区约占87.99%，即人为因子的影响主要为正效应。人为因子对NDVI变化影响较大的地区(贡献量在0.03/10 a以上)占 75.01%，主要集中在岷江流域下游地区，且以林地为主，主要受人工林面积扩大的影响。由国家统计局中森林资源统计数据可知，2004—2019年期间，四川省森林面积增加了180.25万hm2，其中人工林面积的增加量为86.57万hm2，占森林面积增加量的48.08%，即森林面积的增加近一半是源于人工造林。除此之外，2000—2019年期间，四川省的灌溉面积的增加了421.09×103hm2，粮食总产量增加了600.9×104t，也影响了NDVI指数增加。此外，人为因子导致植被退化的地区约占12.01%，在成都市区周边，人为因子对NDVI变化的贡献值在0.058/10 a～0.192/10 a，结合图12和图13来看，城镇用地不断扩张、农村居民点地不断扩建，导致植被退化。

图15 人为因子对NDVI变化的贡献量Fig.15 Contribution of anthropogenic factors to changes in NDVI

4 结论

采用连续时间序列的SPOT/VEGETA-TION NDVI卫星遥感数据，分析1998—2018年年尺度的岷江流域植被变化特征，并量化气候因子和人为因子对植被变化趋势的贡献，得到如下主要结论。

(1)1998—2018年，岷江流域地区NDVI指数呈现出波动上升的趋势，增长率为0.043/10 a。NDVI显著增加的区域和显著减少的区域分别占岷江流域地区的71.3%和3.06%。显著增加区域分布在岷江下游和马尔康县、玛沁县的大部分区域；显著减少区域主要分布在成都市、资阳市附近。

(2)对于整个岷江流域地区，年均降水、年均气温和人类活动对NDVI变化的贡献量分别为0.004/10 a、0.012/10 a、0.027/10 a，其中年均降水对NDVI变化的贡献量最小，气候因子和人为因子对NDVI变化的贡献率分别为37.21%、62.79%，人为活动在岷江流域地区的植被恢复过程中起到了明显的作用。