赤水河流域植被对土地覆被变化的响应研究

2023-11-07周应慧李应芸周路遥

农业灾害研究 2023年8期

邓欢，周应慧，李应芸，周路遥

昭通学院地理科学与旅游学院，云南昭通 657000

植被是陆地生态系统中的重要组成部分，对全球能量循环和物质生物化学循环具有重要影响。而流域内的植被覆盖状况会直接影响流域内降水的节流、土壤侵蚀、流域汇水速度、河流水量和含沙量等因子。赤水河是长江上游一级支流，是长江上游重要的生态屏障，流域内山高坡陡、岩溶地貌广泛发育、石漠化严重、土地贫瘠、人口承载力小、生态环境脆弱。近30年来，由于人类对赤水河流域土地进行大规模、不合理的开发利用，严重破坏了赤水河的生态环境及河流水质[1]。因此，探讨流域内的植被覆盖空间分布格局与土地利用的响应关系，对该区域的水土流失预警、土壤侵蚀治理、土地利用规划、河流水质及生态环境保护等具有重要的现实意义。

遥感地物监测的方法相较于传统地物监测方法，优势在于能够快速、大面积评估植被分布格局及土地利用变化的响应关系，在监测植被及土地利用分类方面已经有广泛的应用[2-7]。任扬航等[8]基于MOD13Q1数据集、DEM数据以及中梁山地区多期土地覆盖数据，探讨了中梁山地区土地利用和地形同植被覆盖度间的响应机制。张军等[9]利用MODIS 250 m NDVI数据对丹江流域与土地利用进行相关分析。梁尧钦等[10]基于NDVI轨迹追踪分析，研究了深圳市大鹏半岛格局特征以及土地利用变化与植被覆盖动态之间的响应关系。

上述研究多利用植被指数或植被覆盖度并结合土地利用变化对两者关系进行相关分析，而植被与土地利用类型的响应强度定量分析涉及较少。基于此，主要利用2010、2015、2020年赤水河流域Landsat系列遥感数据、土地利用30 m分辨率产品数据及DEM数字高程数据，提取流域边界，定量分析研究年份内研究区的植被时空变化情况、土地利用类型变化情况，以及探讨植被覆盖空间分布格局与土地利用类型的响应关系，为赤水河流域生态环境保护和流域治理提供积极建议。

1 研究区概况

赤水河是长江上游南岸较大的一级支流，地理位置为26°49′N～28°54′N，104°09′E～107°10′E[11]。赤水河源于云南省东北部镇雄县，沿川黔边界流至贵州茅台镇后，纳桐梓河、古蔺河至赤水市，至四川省合江县与习水河相汇合后注入长江。其全长444 km，流域面积18 932.2 km2。流域内地势大致南高北低，以中低山地貌为主，地表起伏较大。属亚热带季风性湿润气候，多年平均气温11.3～18.2 ℃；多年平均降水量800～886 mm，降水集中在5—9月，地貌以雄伟、高大高原峡谷型和山原峡谷型的丹霞景观为主（图1）。

图1 研究区概况

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

主要采用LandsatTM/OLI系列数据、DEM数据和土地覆被产品数据。遥感数据主要选用2010年Landsat5 TM和2015、2020年的Landsat8 OLI遥感影像数据共12景影像，空间分辨率为30 m，获取时间均为6—10月，地图投影为UTM投影，地球椭球为WGS-84，遥感影像数据来源于地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）和USGS（https://www.usgs.gov/）。通过地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/）收集遥感数据及DEM数字高程数据，土地覆被数据来源于地球大数据共享服务系统（https://data.casearth.cn/）全球30 m精细分类数据，数据年份与遥感数据相对应，并进行数据预处理。

2.2 研究方法

2.2.1 混合像元分解模型利用混合像元分解模型计算滇中地区的植被覆盖度（VFC），混合像元的NDVI值为纯植被和裸土的植被指数值的加权平均和[12]。植被覆盖度的计算公式：

式（1）中，NDVIsoil为无植被覆盖的像元值；NDVIveg为全植被覆盖的像元值。不同影像的NDVIsoil和NDVIveg会发生一定程度的变异[13]。根据前人研究，给定NDVI置信度区间为[0.5%，95%]。

2.2.2 趋势分析法趋势分析法是一种通过对随时间变化的变量进行线性回归分析来预测其变化趋势的方法[14]。其计算方法：

式（2）中，j为研究年序号；VFCj,max为植被覆盖度在j年的最大值。Slope＞0表示像元植被覆盖度在研究年限内呈增加的趋势；当Slope=0，表示该像元植被覆盖度基本不变；当Slope＜0时，表示该像元植被覆盖度为减少趋势。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖度时空变化特征分析

通过混合像元分解模型估算并对其进行重分类得到赤水河流域2010、2015和2020年植被覆盖度的时空分布图（图2），重分类根据自然断点法将植被覆盖度分为低覆盖[0，0.2）、中低覆盖[0.2，0.4）、中等覆盖[0.4，0.6）、中高覆盖[0.6，0.8）、高覆盖[0.8，1.0]共5类。时间上，统计植被覆盖度像元均值2010年为0.633、2015年为0.871、2020年为0.875，表明赤水河流域的植被覆盖度总体上呈现逐渐上升的趋势，2010年植被覆盖度较低，其原因可能与西南地区在该时间段内持续干旱事件有关；2015年较2010年均值增长了0.238，增幅明显；2020年较2015年均值增长较小。

图2 赤水河流域2010—2020年植被覆盖度的时空分布

在空间分布特征上，赤水河流域2010—2020年不同植被覆盖等级在空间分布上均有明显差异。2010年高植被覆盖区域分布面积较广，面积占比28.77%，主要集中在流域下游区域，包括叙永东北部、赤水、合江及习水北部区域；中高覆盖分布区域较为零散，面积占比26.54%，主要分布在流域西部、南部（大方、金沙）和东部（桐梓、汇川）。中等覆盖占比21.54%，分布区域主要为西部和东部；中低覆盖和低覆盖等级覆盖范围较小，占比分别为13.18%、9.97%，分布区域主要集中在人类活动较为频繁的地区。

2015年高植被覆盖区域较2010年增长显著，面积占比达77.21%，空间上分布范围明显增长，集中分布于流域北部；中高覆盖区域较2010年有明显下降，面积占比为17.08%，主要分布于习水、仁怀及桐梓等区域；中等覆盖占比4.41%，较2010年有大幅减少的趋势，分布较为零散；中低覆盖和低覆盖等级覆盖范围较小。2020年高植被覆盖面积较2015年进一步提高，占比82.17%，主要增长区域为东部；中高覆盖占比12.88%，有下降的趋势；中等覆盖占比较2015年降低，占比2.74%；中低覆盖和低覆盖等级占比分别为1.05%、1.16%，占比较小。

对赤水河流域2010—2020年植被覆盖度进行变化趋势分析（图3），赤水河流域平均斜率变化为0.062，表明植被覆盖度在研究年限内总体呈现增长的趋势。按自然断点法对其重新分类，从图3中可以看出，占比面积较高的等级为[0.076，0.233）和[-0.029，0.076），占比分别为40.85%和31.99%；变化趋势最显著的区域为[0.233，0.500]，占比为21.46%，主要分布在研究区中部，而变化趋势为减小的区域占比较小，主要分布在北部。

图3 赤水河流域2010—2020年植被覆盖度变化趋势的空间特征

3.2 土地覆被类型时空变化特征分析

通过对赤水河流域2010、2020年的土地利用数据进行叠加统计分析，得到2010—2020年的土地利用变化转移矩阵（表1）。从表1中可以看出，耕地、林地和草地的转移变化量较为明显，其中耕地转出量最大，分别转为草地占13.43 km2，转为林地占49.80 km2，建设用地获得的耕地转入量最大达63.07 km2。林地也有明显的转出，转出对象为草地、耕地和建设用地，其中建设用地的转出量最小。

表1 赤水河流域2010—2020年土地利用变化转移矩阵 km2

3.3 土地覆被类型对植被覆盖度的响应特征分析

对赤水河流域土地覆被类型和植被覆盖度进行叠加分析，得出林地、草地和耕地是该区域植被覆盖的主要土地覆被类型。因此，掩膜提取研究区不同时段的林地、草地和耕地的植被覆盖度，通过计算赤水河流域2010—2015和2015—2020年植被覆盖度slope变化趋势，利用等距离分级法，将变化趋势分为改善显著、改善不显著、基本稳定、退化不显著和退化显著等5类，并对其进行统计分析，得到赤水河流域不同土地利用类型的植被覆盖度变化趋势分布情况（图4、图5）。由表2可以看出，2010—2015年林地、草地和耕地的植被覆盖度总体均呈现为改善不显著和基本稳定的状态，2种变化趋势的占比分别为林地93.58%、草地88.61%和耕地92.47%，但改善显著的均有一定的占比，而退化不显著和退化显著的占比较小。

表2 赤水河流域不同土地利用类型植被覆盖度变化趋势统计 %

图4 赤水河流域2010—2015年典型地类植被覆盖度的变化趋势

图5 赤水河流域2015—2020年典型地类植被覆盖度的变化趋势

从赤水河流域2010—2015年典型地类植被覆盖变化趋势分布图（图4）可以看出，林地植被覆盖度改善显著和基本稳定的区域主要集中分布在研究区北部和南部，均是林地面积变化较小的区域，而改善显著的区域主要集中在中部，主要原因是2010年西南地区遭受干旱，植被受旱严重，因此植被覆盖度较正常年份低；草地的植被覆盖度变化趋势多呈现为改善不显著，空间分布上主要分布在研究区中部、东部和北部；耕地的面积占比较林地和草地的小，在空间上分布不集中连片，植被覆盖呈现基本稳定和改善不显著的趋势。

2015—2020年林地、草地和耕地的植被覆盖度总体也呈现为改善不显著和基本稳定的状态（图5）。2种变化趋势的占比分别为林地90.58%、草地84.80%和耕地79.83%，但改善显著的面积占比除草地以外，林地、耕地较2010—2015年有小幅增长，增幅同比林地达3.18%、耕地达11.23%，表明此研究年限内林地和耕地植被覆盖总体呈现增长的趋势。同时，空间分布上也有明显的变化。

整体上，赤水河流域2010—2020年植被覆盖度较高的土地覆被类型为林地、草地和耕地，植被覆盖度大小排序为：林地＞草地＞耕地，3种典型地类植被覆盖度变化趋势总体均呈现为基本稳定和改善不显著的状态，而退化不显著和退化显著占比较小，表明研究年限内植被覆盖度在3种主要分布地类下有明显的增长趋势，但空间分布上呈现一定的差异。

4 结论和讨论

4.1 结论

定量分析研究年份内研究区的植被时空变化情况、土地利用类型变化情况以及探讨植被覆盖空间分布格局与土地利用类型的响应关系。得出以下主要结论：

（1）赤水河流域植被覆盖度年际变化显著，植被覆盖度均值统计和趋势分析表明赤水河流域植被覆盖度总体上呈现逐渐上升的趋势。研究区植被覆盖等级主要集中为高覆盖和中高覆盖，分布的土地利用类型主要为林地、草地和耕地。

（2）赤水河流域整体以林地和耕地为主，其他类型占比最小。近10年赤水河流域草地、林地、建设用地和其他类型的面积占比均有增加，其中建设用地面积增长最快，增量达0.86%。耕地、林地和草地的转移变化量较为明显，其中耕地转出量最大。

（3）赤水河流域植被覆盖度变化主要体现在林地、草地和耕地的植被覆盖变化上，而3种典型植被覆盖度大小排序为：林地＞草地＞耕地，3种典型地类植被覆盖度变化趋势总体均呈现为基本稳定和改善不显著的状态，而退化不显著和退化显著占比较小，表明研究年限内植被覆盖度在3种主要分布地类下有明显的增长趋势，但空间分布上呈现一定的差异。研究结果表明赤水河流域近年来气候趋于正常，同时，得益于三省联合制定政策并落实到该区域的生态环境保护上，在土地利用和转移矩阵统计上可以看出耕地面积有一定的减少，退耕还林、还草成效显著。