近20年黄河三角洲地区植被覆盖度时空变化及其趋势分析

路 琦, 邢韶华, 刘 昌, 汪生财, 陈梦缘, 袁 秀

(1.北京林业大学 生态与自然保护学院, 北京 100083; 2.中国科学院 科技战略咨询研究院, 北京 100190)

黄河三角洲是我国最大的三角洲之一,是陆地生态系统、水生生态系统、河口湿地生态系统和海洋海岸湿地生态系统相互交织的典型地区[1],为濒危鸟类、底栖动物等多种珍稀物种的生存提供了关键场所。但快速的城市化以及随之而来的土地利用变化,导致了物种栖息地保护与土地开发利用的矛盾越来越大。公开资料显示,东营市建设用地由1995年的540 km2增加到2019年的1 421.30 km2,开垦耕地、水产养殖等其他人类活动也对当地生态系统产生了重大影响[2]。黄河三角洲湿地生态系统的保护问题一直是人们的关注的焦点,前人在黄河三角洲地区的土地利用/覆盖变化(land use and land cover change, LUCC)以及植被变化监测等方面已经开展过大量研究[3-6],主要包括湿地环境退化及修复措施,土壤、水盐、气候因子以及人类活动与植被生长的关系,土地覆盖动态及驱动力,生态系统服务价值评估等方面。而基于遥感影像数据,研究植被覆盖度的长时间序列、大范围变化,及其对土地利用/覆盖变化的响应,这是我们需要探讨的重要问题。

植被覆盖度(fractional vegetation coverage,FVC)是衡量地表植被分布的常用重要参数,被定义为植被垂直投影的面积与地表面积的比值[7]。作为陆地生态系统与全球环境变化长期监测的关键指标,植被覆盖度在碳循环、陆地气候和环境保护等方面发挥着重要作用,研究植被覆盖度的动态变化及其影响因素对于监测和评估当地生态环境质量具有重要意义。在众多的遥感指数中,1973年由Rouse提出的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是最常用的遥感监测植被指数,常被用来表征植被覆盖、生长、产量和健康状况。NDVI是红外光波段和近红外波段光谱反射率的归一化差值[8],不仅可以有效反映植被生长和覆盖信息,而且能最大限度地减少人们在单个光谱波段可能遇到的某些类型的噪声(如云影、太阳高程角、卫星观测角、地形效应等),因此许多学者利用NDVI数据研究全球和区域尺度的植被覆盖变化[9-11]。MODIS数据的近红外波段较窄,对大气湿度的敏感度较低,大气水汽吸收对植被反射率值的影响较小[13]。前人已选用MODIS NDVI植被指数开展了多个地区的植被覆盖度相关研究[13-15],揭示了植被覆盖度的时空变化以及和人为因素、气候因素的关系。

本文基于2000—2019年MODIS NDVI长时序遥感数据和2000—2020年5期土地利用数据,利用slope趋势分析和相关性分析等方法探究东营市植被覆盖度的时空动态变化,并运用土地利用变化图谱分析法,探究植被覆盖度对土地利用变化的响应,以期为东营市生态环境的可持续发展与黄河三角洲地区的湿地保护政策的制定提供科学的理论依据和数据支撑。

1 研究区概况

黄河三角洲,多指近代黄河三角洲,即以垦利县宁海为顶点,北起套尔河口,南至支脉沟口的扇形地带,面积约5 400 km2,其中5 200 km2在东营市境内。本文结合实际情况,以东营市全域为研究范围。东营市位于山东省东北部渤海南岸,是黄河三角洲高效生态经济区的重要城市之一,地理位置为118°05′—119°15′E,37°00′—38°10′N。该市总面积约7 900 km2,海岸线长约350 km。东营区域地势平坦,南部丘陵海拔最高37 m,北部和东部沿海地区海拔不足1 m,平均高程低于15 m,地貌类型复杂,湿地广布丰富。土地利用类型以农业用地为主,其中耕地面积占全市土地总面积的27.66%。此外,建设用地和未利用土地分别占总面积的17.13%,30.19%。该地属于暖温带半湿润大陆性季风气候,光照充足,四季分明,雨热同期,多年平均气温11.7～12.6℃,年均降水量约为600 mm,具有强烈的季节性。东营市无地带性植被类型,木本植物较少,以草本植物为主。在天然植被中,以滨海盐生植物为主,芦苇(Phragmitesaustralis)、碱蓬(Suaedasalsa)、柽柳(Tamarixchinensis)为主要群落优势种,人工植被主要为农田植被。

2 数据与方法

2.1 数据来源及处理

本文选用空间分辨率为250 m的MODIS 16 d NDVI合成图像(MOD13Q1)计算植被覆盖度(FVC)。数据集来源于美国国家航天局NASA(National Aeronautics and Space Administration)(http:∥lpdaac.usgs.gov)[16],从该网站下载2000—2019年(4—10月份)期间的遥感影像(图幅号为h27v05)。MODIS产品提供了经过大气校正、去除薄卷云和气溶胶影响的NDVI数据,在此基础上利用MRT(MODIS Reprojection Tools)工具进行投影转换和波段提取,最后利用东营市边界数据,在ArcGIS中裁剪得到研究区范围。

选用2000—2020年5期(2000年、2005年、2010年、2015年和2020年)环渤海LUCC矢量数据,该土地覆盖数据产品通过北京揽宇方圆信息技术有限公司购买获取。基于Landsat TM遥感影像,采用遥感信息提取方法,并结合野外实测,以及参照国内外现有的土地覆盖分类体系,经过波段选择及融合,图像几何校正及配准并对图像进行增强处理、拼接与裁剪,将土地利用类型划分为6个一级分类和25个二级分类,本文仅使用一级分类进行分析,一级分类分别为耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地。首先利用东营市矢量边界数据,在GIS中裁剪出研究范围内的LUCC数据。之后再将矢量数据转为栅格数据,空间分辨率选择100 m。本文中,LUCC数据的空间分辨率(100 m)和MODIS NDVI数据的空间分辨率(250 m)不一致并不会对研究结果造成影响,因此没有将二者的分辨率进行统一[17]。

2.2 研究方法

本文利用NDVI变化斜率和植被覆盖度两个指标,分别从时间和空间维度上分析植被变化。为研究2000—2019年东营市植被动态变化,我们计算每个像元20 a平均植被覆盖度,分析植被在时间上的变化,在此基础上,求得每个像元的年均植被覆盖度的变化斜率,分析植被覆盖度时间上的变化。

2.2.1 植被覆盖度计算 NDVI是遥感中广泛应用的植被指数,本文基于NDVI与植被覆盖度的线性相关关系,采用像元二分模型估算植被覆盖度。植被覆盖度的计算表达式为:

(1)

式中:NDVIs为仅覆盖土壤的像元对应的NDVI值;NDVIv为仅覆盖植被的像元对应的NDVI值;FVC为植被覆盖度。NDVIs和NDVIv理论上应该接近0,1,计算过程中,NDVIs和NDVIv分别为置信区间中累计频率为0.5%,99.5%的NDVI值。

根据中国水利部2008年颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》文件中的植被覆盖度分级标准(表1),将植被覆盖度(FVC)划分为低(<30%)、中低(30%～45%)、中(45%～60%)、中高(60%～75%)和高(>75%)5个等级[18]。

表1 东营植被覆盖度分级标准Table 1 Grading criteria for FVC in Dongying

2.2.2 趋势分析 本文选slope趋势分析法对每个栅格点逐像元拟合斜率,分析研究区近20 a的植被变化趋势。利用ArcGIS 10.4.1的栅格计算器工具对东营市2000—2019年NDVI的时空变化进行分析,求得20 a NDVI的变化率,计算公式为:

(2)

式中:n为样本的数量,n=20;i为研究时段年份的序号, 取值1,…,n;θslope为单个像元NDVI回归方程的斜率;Ci为第i年生长期(4—10月)平均NDVI值。θslope表示研究区所有像元NDVI与时间变量(2000—2019年)拟合的回归方程的斜率。若θslope>0,说明NDVI为增加趋势,植被覆盖度改善;若θslope<0,说明NDVI为减少趋势,植被覆盖度退化。

此外,还使用相关性分析拟合植被覆盖度和时间序列曲线,分析植被覆盖度沿时间序列的变化趋势。

2.2.3 土地利用变化图谱分析 土地利用图谱是研究土地利用“格局与过程”时空变化的基本时空复合体,它能够以图谱单元的形式记录土地利用变化的时空信息。因此,通过该方法可以反映一定时期内土地利用格局变化以及时空演变规律[19]。

根据东营市2000—2020年5期LUCC数据,将不同时期6类一级土地利用类型的图谱单元进行融合,建立东营市研究时期内多个时段的土地利用信息图谱。

(1) 土地利用变化图谱的建立。

① 确定图谱的基本单元。由于本文使用的LUCC数据空间分辨率为100 m,因此土地利用变化图谱单元大小为100 m×100 m。为了便于土地利用变化模式的计算,将6类一级分类的土地利用类型进行重新编码,见表2。由于研究使用的LUCC数据的时间分辨率为5 a,因此,土地利用变化图谱的时序单元为以下4个阶段:2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年。

表2 东营市土地利用分类体系及编码Table 2 LUCC classification system and codes in Dongying

② 图谱的构建。在ArcGIS 10.4.1中,利用相交和栅格计算器功能将某一图谱时序单元的前后两期土地利用类型编码进行相交并代数计算,得到4期土地利用变化图谱,图谱是由前后两期编码值组成的两位数字,十位数字为图谱时序单元的前期年份,个位数字为图谱时序单元的后期年份[20]。图谱的计算公式为:

C=10A+B

(3)

式中:A为前一时期的土地利用类型编码值;B为后一时期的土地利用类型编码值;C为研究时段内土地利用变化的图谱编码,如编码64表示土地利用类型由未利用土地转向水域。

最终生成东营市2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年4个时间段的土地利用变化图谱。

(2) 土地利用图谱特征分析。

为了更好地分析不同图谱变化模式之间是否存在联系,在图谱单元的基础上,利用变化比率和空间分离度两个指标,进一步反映土地利用的时空变化特征。

土地利用变化比率是指某种发生变化的图谱单元数量占所有发生改变的图谱单元数量的百分比,变化比率的计算公式为:

(4)

式中:Cij为图谱单元的变化比率;i,j分别为前期与后期的图谱单元类型;n为土地利用类型的个数;Aij为前期第i种图谱单元类型转变为后期第j种图谱单元类型的图谱单元面积。

空间分离度是指图谱单元在空间分布上的分散程度,其计算公式为:

(5)

式中:Fij为图谱单元的空间分离度,数值越大,图谱单元的离散程度越高;Nij为前期第i种图谱单元类型转变为后期第j种图谱单元类型的图谱单元数量。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖度时空变化特征

3.1.1 植被覆盖度的年际变化特征 对比东营市2000—2019年4—10月平均NDVI(图1A)以及平均植被覆盖度(图1B)发现,2000—2019年东营市平均NDVI在0.25～0.33变化,整体呈现先增加后减少的趋势。而2000—2019年东营市平均植被覆盖度同样呈现先增加后减少的趋势。

图1 2000-2019年东营市平均NDVI、平均植被覆盖度变化趋势Fig. 1 Trends in average NDVI and average vegetation cover in Dongying from 2000 to 2019

由图2所示,较其余4种等级的植被覆盖度而言,20 a来低植被覆盖度的面积占比相对稳定,维持在24%～29%;中低、中植被覆盖度的变化趋势较为一致,均为前期波动增长,中期缓慢下降,后期波动增长的状态;而中高植被覆盖度则呈现前期波动增长,后期波动减少的变化趋势,2011年占比最高(40.42%),2000年占比最低(21.30%);高植被覆盖度的面积占比变化幅度较大,在1%～16%波动较为剧烈,2001年占比最高,2003年占比最低,虽然中间年份高植被覆盖度占比波动较大,但2019年与2000年面积占比无太大变化。

图2 2000-2019年不同类型植被覆盖度时间变化Fig. 2 Temporal changes in FVC of different types from 2000 to 2019

3.1.2 植被覆盖度的空间变化特征 利用2000—2019年生长季(4—10月)MODIS NDVI的平均值计算东营市的植被覆盖度。由东营市20 a植被覆盖度不同等级分布图(图3)可以看出:东营市中高植被覆盖度的面积占比最高(34.88%),其次是低植被覆盖度(27.29%)和中植被覆盖度(23.49%),中低植被覆盖度(9.73%)和高植被覆盖度(4.61%)的面积占比最少。从空间分布来看,中低、中、中高、高植被覆盖度的区域广泛分布于东营内陆地区,离散程度较高。其中,高植被覆盖度主要分布于东营市南部地区以及黄河北部沿岸地区。相较而言,低植被覆盖度空间集聚性更为显著,集中分布于东营市东部和北部海岸带15 km以内的沿海地区,这与海岸带大面积滩涂有直接关系。

注:基于标准地图服务系统下载的审图号GS(2019)3266号的标准地图制作,底图未做修改,下图同。图3 东营市20 a平均植被覆盖度分布Fig. 3 Distribution of 20-year average vegetation cover in Dongying

本文参考前人的分类方法[21-22],将植被覆盖的变化情况分为如下7种类别(表3),由不同植被覆盖变化趋势的空间分布图可以看出(图4),植被覆盖度明显退化区域主要分布在东营市北部、南部、东部沿海地区以及黄河沿岸地带,其中东营北部明显退化的面积占比最大,退化趋势最为显著。植被覆盖度改善区域范围较广,在东营中部地区有大面积分布,但明显改善区域没有明显的聚集性,零散分布于研究区域内;近20%的研究区域植被覆盖度没有明显的变化趋势。总体而言,植被覆盖度改善区域面积较多于退化区域面积,整体呈改善状态。

图4 东营市20 a植被覆盖度变化趋势Fig. 4 20-year trend of vegetation cover change in Dongying

表3 不同变化趋势对应的变化程度及面积占比Table 3 Degree of change and percentage of area corresponding to different change trends

3.2 土地利用图谱变化

3.2.1 土地利用时空变化特征 由图5可以看出,2000—2020年东营市土地利用的变化主要表现为:耕地、城乡、工矿、居民用地以及水域的面积呈现明显的增加趋势,而林地、草地、未利用土地面积则显著减少。在所有土地利用类型中,耕地面积比重最大,其次为水域,林地面积比重趋近于0。比较2000年与2020年不同土地利用类型的分布(图6),20 a间变化非常显著。2000年未利用土地集中分布在东营北部沿海地区,中部也有小范围集中分布;20 a后北部的未利用土地大部分转移为水域,海岸带5 km范围内转移为水域,而城市中部的未利用土地基本全部转移,被城镇用地和耕地所占据,呈现城市扩张的显著趋势。由图6可见,2000年草地覆盖的区域在20 a后基本转移为城乡、工矿、居民用地和水域,因此该部分区域的植被覆盖发生显著退化。

图5 2000-2020年东营市土地利用变化Fig. 5 Land use changes in Dongying from 2000 to 2020

图6 东营市2000年、2020年不同土地利用类型分布 Fig. 6 Distribution of different land use types in Dongying in 2000 and 2020

从东营市2000—2020年各土地利用类型累计变化情况(表4)来看,在所有土地利用类型中,草地的面积近20 a急剧减少,其被占用率(24.23%)与补充比率(2.79%)差值最大,相差21.44%;未利用土地的比差率次之,为-19.17%,水域所占面积增加了602.32 km2,增加趋势较为明显。此外,耕地、建设用地的补充面积也显著大于占用面积,变化比差率分别为13.16%,13.10%,呈现明显的扩张趋势。唯有林地整体变化趋势不显著,变化比差率仅为-0.33%。

表4 2000-2020年各土地利用类型累计变化情况Table 4 Cumulative changes by land use type from 2000 to 2020

3.2.2 图谱单元数量变化特征 由图7可以看出,2000—2020年期间东营市共有30种土地利用图谱发生变化(总面积4 102.38 km2)。东营市的土地利用变化主要源于未利用土地向水域和耕地的大量转出(编码64,61),草地和水域向耕地的大量转入(编码31,41)以及耕地和城乡、工矿、居民用地(编码15,51)的相互转化。

图7 东营市不同图谱单元的变化比率和空间分离度Fig. 7 Ratio of change and spatial separation of different mapping units in Dongying

图谱单元的空间分离度与变化比率呈反比例关系,变化比率越高,空间分离度越小。按照变化比率大小进行排序,土地利用变化最为显著的图谱单元类型为“未利用土地→水域”(编码64;变化比率14.9%),其空间分离度最低,即说明该类型在空间上分布较为集中;其次,“草地→耕地”(编码31;变化比率11.8%)和“耕地→城乡、工矿、居民用地”(编码15;变化比率11.7%)也是分布相对集中的图谱单元。而变化比率最低的“城乡、工矿、居民用地→林地”(编码52)和“林地→未利用土地”(编码26),这两种图谱单元在空间分布上的离散程度较高。

如图8所示,土地利用转移主要发生在2000—2005年、2005—2010年两个时间段,到后期土地利用类型基本保持不变。其中2000—2005年最主要土地转移类型为草地→耕地(编码31),未利用土地→耕地(编码61)和未利用土地→水域(编码64);2005—2010年最主要的土地转移类型为未利用土地→水域(编码64)和耕地→城乡、工矿、居民用地(编码15);2010—2015年变化最为明显的图谱单元类型是水域→城乡、工矿、居民用地(编码45);2015—2020年最主要的土地转移类型为水域→城乡、工矿、居民用地(编码45)。

图8 2000-2020年4个阶段东营市土地利用变化图谱单元分布Fig. 8 Distribution of land use change mapping units in Dongying in four stages from 2000 to 2020

3.3 植被覆盖度对土地利用的响应

为了更深入地探究植被覆盖变化与土地利用变化之间的联系,基于东营市2000—2019年生长期(4—10月)平均NDVI的变化趋势,分析7类变化趋势下的像元对应的前3种主要土地利用变化模式。由表3和表5可知,植被覆盖度改善的像元(轻度改善、中度改善、明显改善)面积为713.24 km2,其中轻度改善的区域面积最大(355.08 km2)。在植被变化趋势为改善的3类像元中,土地利用类型未发生变化的像元占比最高(轻度改善76.58%,中度改善63.66%,明显改善48.44%),且均为耕地,这表明植被变化趋势为改善的像元主要集中在土地利用类型稳定不变的区域。植被覆盖退化的像元(轻度退化、中度退化、明显退化)面积为603.09 km2,其中轻度退化所占比重最高(19.03%)。除土地利用类型未发生变化的像元外,轻度退化和中度退化类型中,最主要的图谱单元类型是未利用土地→水域。而在明显退化的像元中,土地利用变化模式主要为草地→城乡、工矿、居民用地和耕地→城乡、工矿、居民用地,因此,城市建设用地扩张是植被退化的主要原因。

表5 不同变化趋势的像元对应的前3种主要土地利用变化模式Table 5 Top 3 major LUCC patterns corresponding to image elements with different change trends

结合图3,图4和图6,植被覆盖度的明显退化区域分布在研究区南部和北部,而研究区南部的植被覆盖度等级主要为中高植被覆盖度,且土地利用类型主要由耕地转变为城乡、工矿、居民用地;东营市的北部和东部为低植被覆盖度区,对应的植被覆盖变化趋势主要为退化,土地利用类型2020年大部分转变为水域。而植被覆盖度表现为改善趋势的区域,集中分布在东营中部,该部分主要为中、中高植被覆盖度,而对应的土地利用类型主要为耕地,未发生转变。

4 讨论与结论

4.1 讨 论

4.1.1 植被覆盖度时间变化趋势 2000—2010年东营市整体的植被覆盖度呈增加趋势,2010—2020年植被覆盖呈下降趋势。人类活动造成的土地利用变化是植被覆盖度变化的重要影响因素。在2000—2010年,东营市植被覆盖度的增加与大量未利用土地(盐碱地等)转变为耕地有密切关系(图8),这与前人研究结果一致,魏斌等[23]对东营市植被覆盖度动态变化的研究结果同样表明2000—2010年东营市整体的植被覆盖度呈增加趋势,中高和高植被覆盖度所占比例显著增高。而2010—2020年植被覆盖呈下降趋势,主要原因可能有以下两点:(1) 人口数量的增加。2020年东营市人口普查数量为219.35万人,较上一次2010年人口普查结果相比,人口总数增加了15.8万人,增长率为7.77%,其中城镇人口增加34.6万人,增长率为11.43%,因此10 a期间城镇人口的比重显著提高,这加大了对植被覆盖度的干扰。由此表明,城市的快速扩张造成了城市人口与居民住房面积的增加,导致了东营市植被覆盖的退化。(2) 沿海工业和水产养殖业的发展。由图4可知,植被明显退化区域主要分布在研究区东部和北部沿海地区,该地区的土地覆盖类型主要为水库坑塘和湿地滩涂等水域(图6B),而2010年之后,东营沿海地区的土地利用类型未发生显著变化。沿海主要的盐化工、水产养殖等行业的发展可能是东营沿海地区植被覆盖度减少的另一个重要驱动因素。

4.1.2 植被覆盖度空间变化趋势 2000—2019年,东营市的植被覆盖改善区域面积大于退化区域,整体呈改善趋势。但由于研究范围定在整个东营市,除了海岸带范围内的自然植被外,还包括内陆大面积的人工植被(农作物、人工林等),而依据植被覆盖变化趋势图(图4)可知,植被覆盖度改善区域基本分布在离海岸线30 km之外的内陆地区,而内陆地区在2000—2020年的土地利用类型变化,主要是由草地→耕地,草地→城乡、工矿、居民用地,并且原有耕地类型保持不变,这表明近年来东营的耕地面积不断增加。同时,随着科学技术的发展,农作物种植、灌溉和管理水平的提高使得耕地作物质量、产量显著提高,耕地区域的植被覆盖度随之升高。此外,根据《中国气候变化蓝皮书(2021)》可知,近年来我国北方地区地表温度呈显著上升趋势,降水量也持续增加[24],降水充足、雨热同期的气候特点更有利于东营市植被的生长。所以,耕地的主要植被覆盖类型(农作物,如小麦、棉花、玉米等)的覆盖度增加可能是东营中部地区植被覆盖度改善的另一重要原因。综上所述,耕地面积和农作物长势增加是东营整体植被覆盖度指数增高的重要原因,然而耕地面积的增加并不能说明东营市植被情况有所改善,仍需要进一步对植被进行修复及持续监测。

4.2 结 论

(1) 在时间上,2000—2020年东营市NDVI和植被覆盖度均呈现先增加后减少的变化趋势,最大值出现在2010年。东营市的北部、东部沿海区域以及南部地区呈现出较明显的集中退化趋势,黄河沿岸及故道地区植被覆盖度也呈现较明显的植被退化现象;植被改善区域大面积分布于东营市的中部,其中明显改善区域的分布相对零散。总体上,东营市植被覆盖度呈改善趋势。

(2) 在空间上,2000—2020年东营市中高、中植被覆盖度区域面积最大,主要分布在东营中部地区和南部内陆地区,分布相对零散;低、中低植被覆盖度主要分布在北部沿海地区和东部沿海地区;高植被覆盖度主要分布在东营南部地区、黄河及其支流沿岸地区。整体而言,研究区植被覆盖度呈现由内陆向沿海递减的趋势。

(3) 在土地利用类型上,2000—2020年东营市土地利用类型分布格局及所占比重的变化显著,耕地、水域、城乡、工矿、居民用地面积显著增加,草地、未利用土地显著减少。植被退化区域主要分布在东营北部,南部以及东部沿海地区,其主要的土地利用转移类型为草地→城乡、工矿、居民用地,草地→耕地,未利用土地→水域以及未利用土地→城乡、工矿、居民用地;植被改善区域主要的土地利用转移类型为草地→耕地、未利用土地→耕地。此外,土地利用变化主要发生在2000—2010年、2010年后的土地利用类型相对稳定。