基于Landsat合肥市植被覆盖度时空变化及影响因素

王亚琼，高曼莉，罗劲松

(安徽林业职业技术学院 资源与环境系，安徽 合肥 230000)

1 引言

植被是土地覆盖最主要的部分，是反映气候和人文因素对环境影响的重要指标[1]。针对植被及其变化的研究一直是科学界的热点，植被覆盖度是区域生态环境评价的重要参数，通过监测植被覆盖度的动态变化规律和特征，对区域生态环境建设和城市发展具有重要意义[2]。传统的植被覆盖度监测是采用地面调查法，该方法调查精度高，但需要较大的人力、物力、财力，且效率低下，无法实现大面积监测，时效性差。随着遥感技术的发展，基于遥感的植被覆盖度变化监测也日益增多，孙红雨[3]在1998年基于NOAA数据计算了全国归一化植被指数，研究中国地表的植被覆盖变化，并分析其与气候因子的关系。近年来，杜华栋[4]、黄瑾[5]、李琳[6]、藤玲[7]就不同区域进行植被覆盖度的估算和动态变化分析研究。合肥市作为我国首批国家园林城市之一，地处长三角地区，城市化进程加快，城市建设和密集的人类活动导致区域内的生态环境调节能力和自我恢复能力大幅下降。目前针对合肥市的植被覆盖的变化研究多侧重于两个时间点植被覆盖度估算后的比较，缺乏多重因素的驱动分析[8]。因此，本文以合肥市为研究区，基于Landsat数据，研究2001～2020年的植被覆盖度的多年连续动态变化特征，为合肥地区资源保护和生态环境建设提供参考。

2 研究区概况与数据

2.1 研究区概况

本文以合肥市为研究区(30°57′N～32°32′N、116°41′E～117°58′E)，地处长江中下游地区，长江和淮河之间。有平原、低山、丘陵岗地3种地貌，以丘陵为主，平均海拔20～40 m。属于亚热带季风性湿润气候，年均降水量1000 mm，年均温15.7 ℃。水系发达，包括淮河水系、长江水系的10余条河流。近20年来，合肥市经济迅速发展，作为长三角地区的新兴城市，合肥市对中部地区发展的影响非常重要，研究该区域植被覆盖变化和驱动力机制，对未来城市规划和生态环境保护具有重要意义[10]。

2.2 数据来源及预处理

研究区行政区边界等矢量数据来源于《国家基础地理信息系统1∶400万数据》。研究区遥感数据来源于中国地理空间数据云公开的LANDSAT系列数据，由于研究时区跨度较大，选取采集时间在3～5月份的遥感影像数据，包括：2001年3月份、2004年4月份、2007年3月份、2011年4月份的TM数据及2014年5月份、2017年4月份和2020年4月份的Landsat 8 OLI影像数据。遥感影像数据通过ENVI软件进行辐射定标，去云处理，大气校正等预处理;DEM数据来源于地理空间数据云，基于DEM提取坡度和坡向数据;地表覆盖类型数据来自中国科学院空天信息创新研究院，以上栅格数据分辨率30 m。土壤类型数据来源于国家地球系统科学数据中心-土壤分中心中国1 km栅格土壤系统分类类型图。选取安徽省及安徽省周边32个气象站点的数据，插值得到安徽省逐年降水和气温栅格数据，分辨率30 m。以上数据均采用Arcgis软件进行投影变换、重采样和合肥市行政区的掩膜提取，最终空间分辨率与影像数据保持一致。

3 研究方法

3.1 植被覆盖度估算

3.1.1 植被覆盖度估算模型

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是反映植被生长状态和植被覆盖的重要因素[11]，植被覆盖度是描述植被群落在地表覆盖状况的综合量化指标[12]，与NDVI之间存在非常显著的线性关系。本文基于NDVI数据，采用常用的像元二分法估算植被覆盖度[13]，计算公式如下：

(1)

式(1)中:Fc表示植被覆盖度，NDVIsoil表示裸地或无植被覆盖区域的NDVI，NDVIveg表示全部被植被覆盖区域的NDVI。考虑到研究区的实际情况和异常数据的影响，根据NDVI累积概率分布表，选取95%附近的NDVI值为NDVIveg，5%附近的NDVI值为NDVIsoil[14]。

3.1.2 植被覆盖度分级

为了更好的描述植被覆盖度的空间特征，参考张丽[2]、苏伟[15]等对植被覆盖度的分级标准，结合合肥市的实际情况，本研究将合肥市的植被覆盖度划分为5个等级(表1)。

表1 植被覆盖度划分等级

3.2 变化趋势检测

采用Sen+Mann-Kendall的方法进行研究区植被覆盖度的变化趋势计算[16]。

Sen趋势度计算公式如下：

(2)

式(2)中，β为斜率，β>0表示上升趋势，β<0表示下降趋势。

同时使用Mann-Kendall对时间序列的趋势进行显著性检验，统计量S的计算公式如下：

(3)

(4)

本研究由于时间序列较短，根据Gilbert(1987, section16.4.1 ,page209)中的描述，在概率表中Gilbert(1987,TableA18,page272)[17]，若概率小于α，则没有趋势，若概率值大于α，则变化趋势显著。

3.3 驱动因子分级

研究区内选取均匀分布的16042个格网中心点作为采样样本点，按照自然间隔法将高程、坡度、坡向、降水和气温数据分别分为10级、8级、10级、9级、9级，土壤类型数据和土地利用数据分别按照原始数据类别46类和14类，最后将各类数据和植被覆盖度变化趋势Sen值提取到采样点位中。

3.4 地理探测器模型

本文使用地理探测器模型探索影响研究区植被覆盖度变化的主要因素，并对各个因素进行定量分析[18]。选取驱动因子数据分别为地表因素(高程、坡度、坡向、土壤类型)、气候因素(降水和气温)、人文因素(土地利用类型)三类数据。

4 分析与结果

4.1 植被覆盖度变化时空特征

根据公式(1)[14]计算得到合肥市历年植被覆盖度，据图1可知:2001～2020年合肥市平均植被覆盖度整体呈增加趋势，增速为0.001/10a，整体植被覆盖度较高，平均值为50.03%，最低值出现在2001年，49.93%，最高值在2014年，植被覆盖度50.17%，近20年来呈现出稳定的上升状态。2000～2007年，植被覆盖度呈稳定上升状态，2007年植被覆盖度呈现了较大程度的提升，在2014年后，植被覆盖度变化又趋于稳定。

图1 2001～2020年研究区植被覆盖度年际变化

2001～2020年，合肥市植被覆盖度向中、高等级转变明显，无植被覆盖度区域呈下降趋势。2001年无植被覆盖度区域占比12.10%，到2020年占比下降至10.52%，主要向低植被覆盖度和中植被覆盖度变化。低植被覆盖度区域占比由2001年的23.44%增加至2020年24.11%。中植被覆盖度区域由2001年的26.71%增加至2020年28.48%。中高植被覆盖度区域总体呈下降趋势，由2001年的25.43%下降至2020年23.24%，主要是向高植被覆盖度区域和中植被覆盖度区域方向变化。2001～2014年中高植被覆盖度呈现稳定和上升趋势，2014年后，中高植被覆盖度区域则出现了明显的下降趋势，可能与气候、城市发展及扩张等因素相关。高植被覆盖度年际变化幅度明显较大，对年际平均植被覆盖度影响较大，2001年高植被覆盖度区域面积占比12.31%，2020年达到13.65%，呈现了较为明显的增加趋势。

合肥市植被覆盖度整体呈现中心低周围高，辐射状升高的分布特点。无植被覆盖度区域较小，占合肥市面积的11.68%，主要集中在城市中心以及道路和河流沿线区域，分布于中心城市区。低植被覆盖区占合肥市22.47%，整个研究区呈现零散分布，在城区、道路周边以及少数耕地呈现低植被覆盖状态。中植被覆盖度区域面积较大，占研究区面积27.99%，主要集中在耕地和山地丘陵地区。中高植被覆盖度区域占比25.92%，主要集中在山区周边和公园、湿地等城市重点绿化区域，其中在部分农田地区也有零星分布。高植被覆盖度区域占比11.76%，面积也是相对较小，主要集中在合肥南部的高海拔山区以及其他重点生态保护区零星分布。

4.2 植被覆盖度变化类型及演变规律

论文将研究区多年植被覆盖度作为时间序列，采用Sen_slope识别植被覆盖度的变化趋势，Mann-Kendall识别变化趋势的显著性。参考现有的分类方法[19]，将植被覆盖度变化类型划分为严重退化、明显退化、轻度退化、无变化、轻微改善、明显改善和极显著改善7种类型(表2)。

表2 植被覆盖度变化类型及面积占比

根据表2可知，合肥市2001～2020年植被覆盖度总体呈现稳定状态，全市66.33%的区域植被覆盖度稳定不变，33.67%的区域出现植被覆盖度改善或退化的情况。在植被覆盖度变化的区域中，以植被覆盖度改善变好为主，其中，19.34%的区域呈现植被覆盖度改善变好的趋势，面积约2017.86 km2，14.32%的区域则出现了植被覆盖度退化的情况，面积约1493.96 km2。

在植被覆盖度改善区域中，轻微改善区域占合肥市面积7.95%，明显改善区域占5.34%，极显著改善区域占6.06%。合肥市老中心城区呈现出植被较为明显的改善，老城区建设年代较早，随着城市经济的发展，在政府生态保护和居住环境改善政策下[20]，该区植被绿化逐步增多，老城区植被覆盖度的改善趋势表现尤为明显。其他的植被覆盖度明显改善区域主要集中山地丘陵地带和部分耕地区域，此外，巢湖沿岸地带、生态农业区、湿地和公园地区都呈现出了植被覆盖度持续改善的状态。

在植被覆盖度退化的区域中，轻微退化区域占合肥市面积的4.47%，明显退化占4.11%，严重退化占5.74%。严重退化区域主要集中在城镇建设地带，城市郊区区域。此外，合肥市蜀山区西北部和肥西县北部连片耕地区域、肥东县东北部的耕地区域以及巢湖市区周边部分山地区域也呈现了植被覆盖度显著退化趋势。

4.3 植被覆盖度变化的影响因素分析

4.3.1 因子探测分析

根据地理探测器识别各类影响因素对植被覆盖度变化空间分布的影响大小(表3)，土壤类型(0.06968)>降水(0.06873)>温度(0.06223)>土地利用类型(0.04119)>坡度(0.03725)>高程(0.02724)>坡向(0.0198)。各因子的解释q值来看，地表因素和气候因素对植被覆盖度变化的影响相对较大，其中气候因素(降水和气温)的q值达到了13.096%，土壤类型对植被覆盖度变化的解释度也超过了5%。人为因素下的土地利用类型和地表因素的坡度、高程数据对植被覆盖度变化的影响q值分别为4.119%和3.725%、2.724%，属于次要影响因素。坡向对植被覆盖度变化的解释力为0.198%，表明坡向对植被覆盖度变化没有直接影响。

表3 影响因子对植被覆盖度的影响力

4.3.2 影响因素交互作用分析

利用因子交互探测器探测不同影响因素对植被覆盖变化影响的交互作用，结果表明(表4)，各影响因素之间均存在着非线性增强或双因子协同增强作用，表明植被覆盖度变化的空间分布状态受多因素共同作用影响，不仅仅是单一因素的作用。

表4 各因子交互作用对植被覆盖变化空间分布的影响

降水和土壤类型的交互作用的q值最高，16.91%，温度与土壤类型的交互作用其次，q值为14.64%。结果表明，气候因素(降水和温度)对植被覆盖度的变化起主导作用，在其作用下，地表因素高程和土壤类型显著增强了气候对植被覆盖度变化的影响。此外，人类活动因素土地利用类型与气候因素的共同作用也大于其与地表因素的作用，土地利用类型∩降水(11.98%)>土地利用类型∩土壤类型(11.78%)和土地利用类型∩温度(10.59%)>土地利用类型∩高程(6.51%)进一步证明了气候因素对植被覆盖度变化起主要作用，人类活动因素也增强了气候和地表因子对植被覆盖度变化的影响。

5 结论

本文基于LANDSAT数据，采用二分法估算了合肥地区2001～2020年的植被覆盖度空间分布和多年动态变化，利用地理探测器模型探讨了影响因素及其之间的相互作用对植被覆盖度变化空间分布的影响，得到如下结论：

(1)合肥市整体的植被覆盖度较好，平均覆盖度达50.03%，2001～2020年植被覆盖度呈现稳定的上升状态，增速为0.001/10a。2000～2007年，植被覆盖度呈现稳定上升状态，2007年植被覆盖度呈现了较大程度的提升，在2014年后，植被覆盖度变化又趋于稳定。在变化类型上，整体上呈现了无、低植被覆盖度向中、高植被覆盖度的方向转变，增幅面积占比分别为1.77%和1.34%，变化幅度较为明显。

(2)采用Sen+MK方法探讨研究区植被覆盖度的多年变化特征，全市33.67%的区域出现植被覆盖度改善或退化的状态，19.34%的区域呈现植被覆盖度改善变好的趋势，14.32%的区域则出现了不同程度植被覆盖度退化。合肥大部分山区、沿巢湖沿岸地带、生态农业区、湿地和公园地区也都呈现出了植被覆盖度持续改善得趋势。严重退化区域主要集中在城市建设地带、城郊结合区和部分耕地山区。

(3)利用地理探测器探讨 7 种影响因子对植被覆盖度变化的影响，土壤类型、降水和温度主要影响因素，土地利用类型、坡度、高程属于次要影响因素。各影响因素之间均存在着非线性增强或双因子协同增强作用。气候因素对植被覆盖度的变化起主导作用，高程和土壤类型，显著增强了气候对植被覆盖度变化的影响，人类活动因素进一步增强了气候和地表因子对植被覆盖度变化的影响。