1992-2019年阿拉尔市植被覆盖时空变化分析

张永升，马彦军

（甘肃农业大学林学院，甘肃 兰州 730070）

绿洲是被大沙漠和戈壁滩等干旱、半干旱气候地区包围的一种独特景观，不仅拥有大自然的特色景观，也拥有人类的发展足迹［1-3］，在人类的日常活动、生存和经济发展中也有重要的地理位置［4-5］。人类作为绿洲这个系统中最重要群体及组成部分，通过对绿洲自然资源的开采和利用来影响该生态系统，并不断地改造绿洲的生态环境［6-7］。干旱区、半干旱区绿洲化与城镇化是人类活动与自然因素共同影响下荒漠区转绿洲城镇化过程，荒漠化同样是人类活动和气候因素作用下造成的干旱、半干旱区绿洲转变为戈壁滩的土地退化［8-9］。我国改革开放以来，社会经济和发展取得了巨大的成就，城镇化过程也取得了史无前例的发展，城镇规模和面积不断增加的同时，城镇人口也不断增加，也是从事农业生产的人群或者土地等一些资源转化为非农业生产的过程［10］。同时，城镇化过程中，绿洲内部大面积优质的农田和一些资源被城镇扩建占用［11-12］。

植被作为土地—植物—大气循环体的重要一环，不仅仅维持着干旱、半干旱区气候因素稳定和生态环境系统平衡，而且记实着干旱、半干旱区中绿洲和荒漠及戈壁滩两大生态系统之间的相互作用过程［13-14］。目前，归一化植被指数（Normalized Difference Vegeta‐tion Index，NDVI）是众多植被指数中应用最广泛的一种指数，业界人士利用归一化植被指数在表征植物长势质量及生物—物理特征方面的优势，就监测和分析植被覆盖变化做了诸多研究。彭文甫等［15］利用2007、2008和 2013年 3年的 Landsat‐5、8遥感影像数据，基于像元二分模型监测岷江汶川-都江堰段地震前后植被覆盖度变化状况，发现植被覆盖度总体情况良好，坡向对植被损毁与恢复的影响明显低于海拔高程和坡度；Potchter等［16-17］在以色列南部监测了植被效应在冬季的变化特征规律，发现影响因素主要为天气情况、植被类型及日照时间长短；李培先等［18］基于NDVI和像元二分模型分析乌鲁木齐市植被覆盖度时空变化，发现近15年来植被覆盖度总体呈现先整体下降后上升的“U”型趋势。本研究拟通过典型干旱区城市阿拉尔市为例，研究阿拉尔市的植被时空演变，探讨阿拉尔市植被覆盖度演变规律和变化对其的驱动因子，总结规律，以期为阿拉尔市生态环境的可持续发展提供科学参考。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

阿拉尔是新疆维吾尔自治区直辖县级市，与新疆生产建设兵团第一师实行师与市合一管理体制，由新疆生产建设兵团来管理。第一师阿拉尔（E 80°30′~81°58′，N 40°22′~40°57′）位于我国南疆阿克苏地区境内（地跨5县1市），也是南疆中心区域，典型的干旱区绿洲城市［19］。阿拉尔维吾尔语意为“绿色的岛屿”，北部起天山南麓山地，南部至塔里木盆地（塔克拉玛干大沙漠）北缘［20］，第一师阿拉尔主要包括8片区域，总面积为6 256.68 km²。本研究针对建设时段较长的阿拉尔市区进行分析，在行政区域上阿拉尔市主要包括幸福路街道、金银川路街道、青松路街道、南口街道、托喀依乡、工业园区、塔里木河水利管理处、7团、8团、9团、10团、11团、12团、13团、14团、16团等，其面积为3 901.37 km²。水源主要来自于上游山区融雪和积雪补给为主的阿克苏河、纵穿塔克拉玛干沙漠的和田河与我国最大内陆河塔里木河，以及胜利、上游、多浪等大平原水库，地理位置示意与水系如图1所示。

图1 研究区地理位置示意与水系Fig.1 Geographical location and water system of the study area

1.2 数据来源及预处理

笔者综合考虑和筛选后，下载了6~9月植被生长较好、云量极少的阿拉尔市多期Landsat系列（TM/ETM+/OLI）卫星遥感影像数据（图2）。在通过综合外界因素对比与筛选，最终选取1992、1997、2002、2008、2013、2019年6个时期的影像数据作为本研究的基础数据。影像数据条带号为146，行带号为32，数据下载网站为美国地质勘探局（http：//glovis.usgs.gov）与国家地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn），数据详细信息见表1。

表1 Landsat系列遥感影像数据信息Table 1 List of Landsat series remote sensing image data information

研究区矢量数据与其他矢量数据来自BIGEMAP与奥维地图下载器。土地利用类型数据下载于中国科学院资源环境科学数据官网。气象数据来自于中国气象科学数据服务共享网（http：//www.cma.gov.cn），该数据主要说明研究区气候变化特征。研究区其他社会经济数据、水文水资源数据和地形地貌等数据来自于《新疆兵团第一师阿拉尔市统计年鉴》《第一师阿拉尔市年鉴》《第一师阿拉尔市国民经济和社会发展统计公报》、中国经济社会大数据研究平台、第一师阿拉尔政府官网。本研究利用6个时期卫星遥感影像数据，运用ENVI 5.3和ArcGIS 10.5软件对数据进行辐射定标、去条带、大气校正、几何校正和图像裁剪等预处理。

1.3 归一化植被指数

植被是表明绿洲最直接、最明显的特征。NDVI在尺度与时效方面提取植被信息具有优势和较敏感。Landsat系列遥感影像中，NDVI用近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和所表达［21-22］。NDVI的影像DN值范围在［-1，1］，DN值越大，表示植被生长状态越好。NDVI计算公式：

式中：NIR是近红外波段（Landsat‐5、Landsat‐7是Band4波段，Landsat‐8是 Band5波段），R是红光波段（Landsat‐5、Landsat‐7是 Band3波段，Landsat‐8是Band4波段）。

1.4 植被覆盖度

像元二分模型是一种计算简单、操作方便的遥感植被覆盖度估算模型，NDVI与植被覆盖度之间存在着显著的线性相关关系，通过两者关系可以估算研究区的植被覆盖度。本研究基于像元二分模型估算出不 同 时 期 植 被 覆 盖 度（FVC）［22-23］。 表 达 公 式见（2）式：

式中：NDVIveg为纯植被覆盖NDVI像元DN值，NDVIsiol为裸沙地或非植被覆盖NDVI像元DN值。实际应用当中原则上NDVIveg=NDVImax和NDVIsiol=NDVImin，由于无法避免卫星传感器异常与一些外界因素，所以本研究选取NDVI像元累积DN值百分比为98%和2%分别作为NDVIveg和NDVIsiol，然后通过公式（2）进行估算研究区各个时期的FVC。

目前为止还没有统一的植被覆盖度分级标准，所以本研究根据《土地利用现状调查技术规程》《草场资源调查技术规程》和水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》，结合研究区基本生态环境特征以及参考前人的研究成果，对本研究植被覆盖度进行分级。0≤FVC<20%为裸地或极低植被覆盖度、20%≤FVC<30%为低植被覆盖度、30%≤FVC<60%为中植被覆盖度、60%≤FVC<100%为高植被覆盖度等，共分为4个等级。

1.5 植被平均覆盖度

为了进一步揭示研究区植被覆盖度演变规律，通过植被覆盖度不同等级面积加权平均来计算阿拉尔市不同时期植被平均覆盖度。高、中、低与极低植被覆盖度等级面积分别为FVC高、FVC中、FVC低与FVC极低，对应植被覆盖度等级取值分别为4、3、2与1，计算公式（3）得到阿拉尔市不同时期的植被平均覆盖度［25］。

1.6 图像差值比较法

为了揭示阿拉尔市不同时期植被覆盖度空间动态变化情况，利用图像差值比较法来计算不同时期植被覆盖变化量△FVCg，差值范围在［-1，1］［25］。计算公式如（4）式：

式中：FVCg_T2和FVCg_T1分别为阿拉尔市研究时段内前与后不同两时期对应的植被盖度等级ENVI标准格式数据，按下表2阈值标准对差值变化量进行划分。

表2 研究区植被覆盖度动态变化量划分等级表Table 2 Classification table of dynamic changes of vegetation coverage in the study area

1.7 植被覆盖度不同等级转移矩阵

植被覆盖度等级转移矩阵，在表达不同时间段内不同植被覆盖度等级之间相互转化的面积动态的同时，还能反映出不同等级面积在该时段内的变化情况。植被覆盖度不同等级转移矩阵表达公式：

式中：S表示植被覆盖度面积，a、b分别表示研究时段内前一期影像数据的不同等级植被覆盖度和后一期影像数据的不同等级植被覆盖度。Sab表示前一期影像数据植被覆盖度等级a转移为后一期影像数据植被覆盖度等级b的面积。m=4，即为高、中、低、极低的4种等级［26］。

1.8 重心迁移模型

重心是描述研究区植被覆盖度在时间尺度空间演化趋势过程的一个重要指标，通过植被覆盖度具体面积变化，可以跟踪和判断植被覆盖度迁移方向与距离［27］。重心坐标与重心迁移距离计算公式如（6）、（7）与（8）式：

式中：X、Y分别表示研究区某种植覆盖等级分布的重心经度与纬度坐标；Sj表示研究区植被覆盖影像图第j个像元的面积大小（像元大小：30 m×30 m）；Xj表示植被覆盖影像图第j个像元的经度坐标、Yj表示植被覆盖影像图第j个像元的纬度坐标；Lj+1表示研究时段内不同时期之间的迁移距离。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖度规模变化

基于NDVI与像元二分模型，利用1992-2019年6个时期的影像数据植被覆盖度，并进行阈值分割。阿拉尔市的植被覆盖分布总体上以塔里木河和阿克苏河为轴线，从高植被覆盖向低植被覆盖展布（图2）。

图2 阿拉尔市1992-2019年6期植被覆盖度空间分布图Fig.2 Spatial distribution map of vegetation coverage in Alar City from 1992 to 2019 period 6

统计了6个时期植被覆盖总面积（不包括裸地或极低植被覆盖）、植被平均覆盖度、NDVI 均值变化和不同等级植被覆盖面积，并做了线性趋势变化分析（图3）。阿拉尔市植被覆盖总面积、植被平均覆盖度、NDVI均值变化均呈增加趋势，拟合优度R2分别为0.987 8、0.971 8和0.994 3，三者均增加。说明近28年阿拉尔市植被覆盖面积增加的同时，植被覆盖度也在不断增加。1992年和2019的植被覆盖总面积为1 338.4、2 815.2 km2，增加了 1 476.7 km2，增长率为110.3%。相比1992年从不同时段来分析，2002-2008年总植被覆盖面积增加速度最快、最明显时段，增量435.1 km2，增幅为24.2%。其余4期增量和增幅分别为：1992-1997年增加了154.9 km2，增幅为11.6%；1997-2002年 增 加 了 301.6 km2，增 幅 为20.2%，增加面积比较明显；2008-2013年增加了435.1 km2，增 幅 为 11.7%；2013-2019年 增 加 了323.1 km2，增幅为 13.0%。

图3 阿拉尔市不同等级植被覆盖面积、NDVI均值和植被平均覆盖度变化趋势Fig.3 Variation trend of vegetation coverage area，NDVI average value and average vegetation coverage of different grades in Alar City

从不同等级植被覆盖面积变化分析可知，高植被覆盖面积线性增加趋势最明显（R2=0.954），2019年和 1992年 相 比 ，增 加 了 1 683.9 km2，增 幅 为1 016.4%。中植被覆盖面积变化波段较大，整体呈下降趋势，线性趋势拟合度较差（R2=0.018 4），2019年和1992年相比，减小了187.6 km2，降幅为24.3%。低植被覆盖面积整体上不变，但存在一些小波动，2019年和1992年相比，减小了19.6 km2，降幅为4.9 %。裸地或极低植被覆盖面积呈连续下降趋势，2019年和1992年相比，减小了1 476.7 km2，降幅为57.7 %。对比分析，高植被覆盖度增加速度最快和最明显，且占总植被覆盖度比重最大，比重分别为12.4%、53.7%、61.0%、63.5%、63.8%、65.7%，所占比重明显不断上升。

2.2 植被覆盖度格局变化

阿拉尔市植被覆盖度不仅有区域规模方面的变化，还存在植被覆盖度等级之间的相互转化。本研究运用了图像差值比较法计算了1992—2019年阿拉尔市植被覆盖度的格局演变规律，差值结果为正数表示植被覆盖度增加区域，差值结果为负数表示植被覆盖度降低区域，差值结果为0表示植被覆盖度未变化区域，并进行阈值分割，最终得到阿拉尔市的6期植被覆盖度变化格局图（图4）。

图4 阿拉尔市不同时段植被覆盖度的格局变化Fig.4 Changes in the pattern of vegetation coverage in different periods of time in Alar City

结果显示，植被覆盖度的变化主要呈现出阿克苏河与塔里木河两岸附近，11团和14团东南部基本未发生变化，幸福农场、8团和10团北部区植被覆盖度大幅度增加，市区中心、阿克苏河与塔里木河边缘处植被覆盖度不同程度减小。总体来看，2019年和1992年相比，植被覆盖增加区域面积远远大于减小区域面积，总增加区域面积为2 470.9 km2，为总减小区域面积的18.4倍，占总行政区划面积的63.4%，其中轻微改善区域、中度改善区域、极度改善区域比重分别为24.9%、15.8%和22.7%；稳定区域面积为1 293.2 km2，占总行政区划面积的33.2%；总减小面积为134.6 km2，占总行政区划面积的3.5%，其中轻微退化区域、中度退化区域、极度退化区域比重分别为2.0%、1.2%和0.2%

为了进一步分析阿拉尔市不同植被覆盖度等级之间的互相转移，不仅对植被覆盖度进行定性研究，还对不同时段进行定量分析。将研究时段内1992年和2019年的植被覆盖度不同等级之间做了矩阵转移。如表3所示，阿拉尔市的植被覆盖度主要是裸地或极低覆盖向低与中覆盖小比例转移、向高覆盖大比例转移，低覆盖向中覆盖小比例转移、向高覆盖大比例转移，中覆盖向高覆盖转移。具体转移量为：极低覆盖转低覆盖329.35 km2，占极低覆盖的12.86%；极低覆盖转中覆盖344.66 km2，占极低覆盖的13.46%；极低覆盖转高覆盖883.51 km2，占极低覆盖的34.51 %；低覆盖转中覆盖77.01 km2，占低覆盖的19.25%；低覆盖转高覆盖270.48 km2，占低覆盖的67.60%；中覆盖转高覆盖565.95 km2，占低覆盖的73.25%。从绝对变化量分析可知，高、中、低和极低覆盖变化量分别为1 683.92、-187.58、-19.63 km2和-1 476.71 km2，除了高覆盖，其他覆盖均减小，其中高覆盖大面积增加，中、低和极低覆盖最终都转为高覆盖。

表3 1992-2019年阿拉尔市植被覆盖度等级转移矩阵Table 3 The vegetation coverage grade transfer matrix of Alar City from 1992 to 2019

2.3 植被覆盖度重心迁移

重心概念来源于物理的力学部分，把重心迁移模型引入到地理学中，研究区重心地理位置分布的变化能够从空间上描述绿洲植被覆盖度分布的时空演变特征。如图5所示，近28年，阿拉尔市总、高、中和低植被覆盖度重心都向东北方向迁移，直线迁移距离分别为7.00、8.07、10.96、20.23 km；极低植被覆盖度重心都向东南方向迁移，直线迁移距离为7.81 km。不同时段来看，总、高、中和低植被覆盖度重心迁移距离最 大 时 段 分 别 为 1992-1997、1992-1997、2013-2019、2002-2008年，直线迁移距离分别为1.93、9.26、3.39、7.15 km；极低植被覆盖度重心迁移距离最大时段为2002-2008年，直线迁移距离为3.29 km。

图5 阿拉尔市1992-2019年6个时期植被覆盖度重心迁移Fig.5 The migration and changes of the center of gravity of vegetation coverage in the six periods from 1992 to 2019 in Alar City

3 讨论

干旱区绿洲气候变化尤其是降水量、气温空气湿度的变化是影响区域植被覆盖度最主要的自然驱动因素，但是短期内的人类活动因素对区域植被覆盖度影响更突出。

阿拉尔市总、高植被覆盖度连续不断增大，说明研究区植被覆盖面积与耗水量也相对增加，植被生长对水资源需求有所提高，由于阿拉尔市是典型的沙漠城市，植被覆盖度变化跟气候因素有密切的关系，小幅度的气候变化对绿洲植被生长有显著的影响。如图6所示，阿拉尔市近30年年降水量、年均气温都呈显著增加趋势。根据黄培佑［28］、张音等［29］新疆气候变化研究发现，近100年全球变暖引起新疆气温的升高和降水量的增加，这对新疆生态环境与植被覆盖改善带来了巨大的影响。热孜宛古丽•麦麦提依明等［30］利用新疆50多个气象站数据，研究了新疆54年气温和降水变化特征，结果表明，新疆年平均气温和降水量变化较明显，都呈上升趋势，气温和降水量分别呈0.32°C/（10 a）和 8.23 mm/（10 a）的速率上升。阿拉尔市1990-2020年降水量增加速率为0.043 mm/a，降水量的增加可能对荒漠区稀疏植被提供了必要的生长繁衍水源，进而导致绿洲低覆盖植被向中、高与极高植被覆盖的转移。因为人类种植的植物大部分以极高和高植被覆盖形式为主，而自然生长稀疏植被及草地以低和中植被覆盖形式呈现。

图6 1990-2019年阿拉尔市年均降水量、气温变化趋势Fig.6 The trend of average annual precipitation and tem⁃perature in Alar City from 1990 to 2019

气候变暖对植被的影响，也间接体现在冰雪融水对流域径流的不断增大。阿拉尔市1990-2020年气温逐渐呈暖干化发展趋势，气温上升率为0.143°C/a，这对以冰雪融水补给为主的阿克苏河流域和塔里木河流域来说影响较大。黄国强［31］利用1960-2010年阿克苏河流域的年径流量数据，进行流域径流年际趋势、年内分布、突变点及周期的分析发现，阿克苏河两大支流库玛拉克河和托什干河0.301×108m3/10 a和0.200×108m3/10 a的速度增加，夏季6-9月占总径流量的70%左右，这对气候干旱的阿克苏河流域和塔里木河流域来说具有重大的意义，可能为阿拉尔市植被的多样性提供了水资源保障。

人类活动对植被覆盖面积与植被长势的影响主要体现在土地利用类型及利用方式的改变上，其中影响土地利用类型变化的驱动力主要为区域人口因子、社会经济因子以及水资源分配状况等。

据中国经济社会大数据研究平台统计，1995年第一师阿拉尔的总人口为24.9万人，到2019年末，第一师阿拉尔的总人口为40.9万人，男性为21.0万人，女性为19.9万人。全人口中汉族为36.2万人，少数民族为4.7万人。其中阿拉尔城区为10.2万人，占全师总人口比重24.9%。1995年全师生产总值为6.81亿元，到2019年全师生产总值为309.5亿元，同比增长4.4%。全年完成农业总产值为271.86亿元，其中种植业产值、林业产值、牧业产值、渔业产值与农林牧渔服务业产值分别为239.63、2.81、17.99、0.91与10.52亿元，5个产业值占农业总产值比重分别为88.1%、0.8 %、6.6%、0.3%与3.9%。农作物播种面积1 806.5 km2，同比增长2.0%，其中粮食、棉花、蔬菜与其他农作物的种植面积分别为146.8、1 550、46.3、63.4 km2，5个产业值占农业总产值比重分别为8.1%、85.8%、2.6%、3.5%［32-33］。

综上所述可知，阿拉尔市人口膨胀与社会经济发展速度的加快是导致水资源分配、土地利用类型、植被格局发生变化的主要原因，其中变化主要体现在城区面积扩张、荒地开垦、河流改造及灌区沟渠增加。

阿拉尔市植被覆盖的变化主要是以人工植被覆盖的变化为主，而人工植被覆盖的变化主要取决于人类的社会经济发展，以及人类活动与社会经济发展体现在对土地利用类型的改变上。

如图7阿拉尔市1990-2018年土地利用类型空间分布状况可以看出，1990年阿拉尔市土地利用类型主要以草地为主，到了2000年开始主要以耕地为主，且耕地大面积分布在塔里木河和阿克苏河两岸，分布较密集，建设用地和林地占地面积较小，草地主要分布在耕地的外围，耕地内部也有碎散的小面积草地。

图7 阿拉尔市1990-2018年土地利用类型空间分布Fig.7 Spatial distribution of land use types in Alar City from 1990 to 2018

从表4不同时期土地利用类型的具体变化情况可以看出，耕地面积逐渐增加，1995年最小（825.02 km2），占研究区总面积的21.15%，2018年面积最大（1 969.01 km2），占研究区总面积的50.47%，增加量为1 143.98 km2，增幅为138.66%；林地2000年面积最大（543.67 km2），占研究区总面积的13.93%，但是2018年减小到128.58 km2，占总研究区面积的3.30%；草地1995年面积最大（1 552.59 km2），占研究区总面积的39.79%，2005年最小（797.07 km2），占研究区总面积的20.43%，但是2018年减小到1 103.34 km2，占研究区总面积的28.28%；水域面积变化不大，2000年面积最大（324.16 km2），占研究区总面积的8.31%，2015年面积最小（250.92 km2），占研究区总面积的6.43%；建设用地整体上逐渐增加趋势，2000年面积最小（25.88 km2），占研究区总面积的8.31%，2018年面积最大（61.50 km2），占研究区总面积的1.58%；未利用土地面积整体上减小趋势，1.50 km2），占研究区总面积的1.58%；未利用土地面积整体上减小趋势，其中1995年面积最大（1 132.94 km2），占研究区总面积的29.04%，2018年面积最小（381.41 km2），占研究区总面积的9.78%。

表4 阿拉尔市1990-2018年不同时期土地利用类型面积及所占比例Table 4 Land use type area （km2） and proportion in different periods in Alar City from 1990 to 2018

从以上阿拉尔市土地利用类型变化情况表明，耕地开垦是植被覆盖面积增加的主要原因，而大面积天然草地与未利用土地和小面积林地是耕地面积增长的主要来源，同时，草地向未利用土地转移。但天然草地换取耕地开垦会降低区域生态环境平衡，长期发展将影响区域生态系统稳定及可持续发展。

4 结论

1992-2019 年，阿拉尔市NDVI呈增加趋势，植被覆盖面积和植被覆盖度也呈增加趋势。植被覆盖分布总体上以塔里木河和阿克苏河作为轴线，从高植被覆盖向低植被覆盖由内向外展布。2019年比1992年总植被覆盖面积增加了1 476.7 km2，增长率为110.3%。从不同等级来看，高植被覆盖面积增加最显著，近28年增加了1 683.9 km2，增幅为1 016.4 %，其余覆盖等级面积均呈减小趋势。

阿拉尔市植被覆盖时间尺度变化存在时段性和区域性差异。在时段变化上，2002-2008年植被覆盖面积增加最显著；在区域上，幸福农场、8团和10团北部区植被覆盖度大幅度改善，市区中心、阿克苏河与塔里木河边缘处植被覆盖度不同程度退化。整体除了极低植被覆盖度以外，其他总、高、中和低植被覆盖重心向阿拉尔市东北方向迁移。