成渝经济区植被生态质量演变特征及驱动力分析

王丽芝, 杨 鑫,, 郝利娜

(1.成都理工大学 地球科学学院,成都 610059; 2. 成都理工大学 地球勘探与信息技术教育部重点实验室,成都 610059)

0 引言

植被作为生态系统不可或缺的组成成分,不仅有联结土壤、水文及环境的作用,并且植被在区域初级净生产力、气候系统以及陆地碳平衡中发挥着重要作用,对生态自然环境有较为直观的指示作用[1-2]。同时,植被作为生态系统中的重要组成部分,其具有丰富的生态过程、复杂的结构和生物多样性,植被的变化影响到许多重要的生态系统服务功能,在涵养水源、防风固沙、固碳释氧、维护生物多样性、调节气候和保持生态平衡等方面具有不可替代的作用[3]。因此,植被的生态环境质量(植被生态质量)是评价生态系统平衡状况和环境质量的一项重要指标。

植被生态质量的好坏决定着一个地区的环境质量及生态系统平衡状态。随着遥感技术的快速发展和广泛使用,利用遥感对植被特征进行研究的技术与方法也越来越成熟。目前,常用遥感手段,采用单一指标法和多指标法监测植被生态质量。徐涵秋等[4]采用单一指标法,利用不透水面盖度评价城市生态环境等;伊博力等[5]采用单一指标法,利用植被指数间接地对草地生态环境系统进行评价监测。单一指标只能片面的反应植被生态质量某一维度的变化特征,而植被生态系统是一个错综复杂的生态系统,需要综合各种指标才能较为完整的解释其变化特征。吴宜进等[6],采用多指标法,引入改进的RSEI,以MODIS数据反演得到植被总初级生产力、叶面积指数、区域热度、改进的湿度与植被覆盖度5项指标为基础,提出基于主成分分析法的西藏植被生态质量评价方法;李超等[7]采用多指标法,以 MODIS数据反演得到中国总初级生产力、叶面积指数、植被覆盖度、温度植被干旱指数和陆面温度5项指标,综合评价了中国植被生态质量。但是利用遥感数据构建多指标植被生态质量评价模型,会受到地区地势、时间及尺度上的限制,难以实现精确的评价,这就需要探索一种更适用的植被生态质量指数构建模型。

近年来,诸多学者对西南地区的植被动态变化研究诸多,单独针对成渝经济区植被动态变化的研究相对较少,多采用单一指标法对成渝经济区植被动态变化进行了分析[8-9]。但成渝经济区自然环境复杂,单一指标无法精确的反应成渝经济区植被生态质量的变化特征。笔者利用MODIS NDVI数据反演得到的成渝经济区2005年-2020年植被覆盖度(VFC)、植被净初级生产力(NPP)指标为基础,构建植被生态质量指数(Q),通过趋势线性分析、相关性分析、残差分析,分析了此16 a间成渝经济区植被生态质量时空变化特征,探究了气候变化和人为活动等驱动因素对成渝经济区植被生态质量时空变化的制约关系,为成渝经济区植被生态保护与防护提供理论基础和科学依据。

1 研究区及数据来源

1.1 研究区概况

成渝经济区由区域内的两大核心城市而得名,范围包括四川省15 个市,以及重庆市31 个区县(图1)。东部有三峡库区这一国家重点工程,西部有汶川地震灾后重建区,是长江中上游生态屏障的重要组成部分[8,10]。成渝经济区位于西南腹地、四川盆地核心地区,地貌以丘陵为主,中心为平原,四周山体环绕,由于其特殊的盆地地形,其内部热量不易扩散,从而使得成渝经济区的温度高于同纬度的其他地区,并且东部和南部气温整体高于西部和北部,降水量则表现为东多西少,盆地多高原少。成渝经济区属亚热带湿润季风气候,区内植被以亚热带常绿阔叶林和高原山地高寒草甸为主。

图1 成渝经济区地理位置及概况图Fig.1 Geographical location and general situation of Chengdu-Chongqing economic zone

1.2 数据来源及预处理

研究区MODIS NDVI和行政边界数据源自中科院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/),气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/),选用成渝经济区 15个气象站2005年1月-2020年12月的中国地面气候资料日值数据集。

对MODIS NDVI数据进行投影转换、镶嵌等处理,利用波段计算等方法反演得到植被覆盖度(VFC)和植被净初级生产力(NPP)。统计每个站点年降水量和年均温度,把气象站点坐标生成站点值数据,利用薄盘光滑样条函数分别生成研究区降雨和气温的空间分布图。将所有影像数据统一重采样为1 km分辨率数据,以便后续进行分析。

2 研究方法

2.1 植被覆盖度(VFC)

植被覆盖度(Vegetation Fractional Cover,VFC)指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占研究区总面积的百分比,它量化了植被的繁茂程度[11]。目前已有很多利用遥感监测手段估算植被覆盖度的方法,其中最为常见的是利用植被指数NDVI进行估算,其计算公式为式(1)。

(1)

式中:NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值;NDVIveg为完全被植被所覆盖的像元的NDVI值,即纯植被像元的NDVI值。

2.2 植被生态质量指数(Q)模型

利用植被净初级生产力NPP和植被覆盖度构成植被生态质量指数,综合监测评估植被生态质量的优劣,其值越大,表明植被生态质量越好[12]。植被生态质量指数(Q)模型为式(2)。

Qi=(VFCi+NPPi/NPPm×100)/2

(2)

其中:Qi为第i年植被生态质量指数;VFCi为第i年植被覆盖度;NPPi为第i年植被NPP;NPPm为监测年份中NPP最大值,即当地最好气象条件下植被NPP。

2.3 趋势线分析法

线性回归方程是最广泛应用于分析不同因子和研究对象之间的变化趋势方式[13]。计算公式为式(3)。

(3)

式中:i为年份;x为第i年的研究对象值;n为时间长度;Slope为n年时间内,影响因子的变化对应的研究对象总体变化趋势。

2.4 相关性分析法

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。线性相关性分析的前提条件是相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率[14]。线性相关性分析R的计算公式为式(4)。

(4)

偏相关分析是在线性相关的基础上,排除其他影响因素的干扰,计算某两个影响因素的相关性。偏相关系数计算公式为式(5)。

(5)

式中:Rxy,z为将自变量z固定后,因变量x与自变量y的偏相关系数。

用t检验法进行显著性检验,公式为式(6)。

(6)

式中:n为样本数;m为自变量个数。

为了综合考虑多个相关影响因素的共同作用,将两个或多个影响因素采用复相关分析法并入计算,计算公式为式(7)。

(7)

式中:Rx y表示x与y的线性相关系数;Rx z,y为固定自变量y;因变量x与自变量z之间的偏相关系数。

用F检验法进行显著性检验,公式为式(8)。

(8)

式中:n为样本数;k为自变量个数。

2.5 残差分析法

残差趋势法(RESTREND)[15]是一种逐像元建立植被响应气候的线性回归模型,分别以预测值和残差值(实际值与预测值之差)随年份的变化趋势来表达自然和人为因素对植被生态质量的独立作用。

1)利用研究区植被生态质量指数Q和气象数据建立回归方程计算模拟Q值。

Q=a+x1T+x2P

(9)

式中:a表示回归系数;x1、x2为常数;T为温度;P为降水。

2)求解回归系数和常数为式(10)～式(12)。

(10)

(11)

(12)

3)将计算出的回归系数和常数带入回归方程得到模拟植被生态质量指数Q值,用实际Q值减去模拟Q值得到Q残差值。

3 实验与分析

3.1 成渝经济区VFC时空变化

利用 Slope 趋势分析方法对VFC变化的趋势进行分析计算,对成渝经济区植被覆盖度变化趋势进行分析,结合研究区实际情况对VFC进行分级,如表1所示。

表1 植被覆盖度(VFC)退化分级表

2005年-2020年成渝经济区植被覆盖度整体呈波动式上升(图2),2005年年均VFC为0.88,2020年年均VFC为0.89,平均增加速率为0. 625%/10a。2005年-2020年成渝经济区植被覆盖度达95%以上,植被覆盖度整体较高。成渝经济区2005年-2020年植被覆盖度从西向东呈增加趋势,其中VFC变化趋势呈增加的区域占全域的66.51%,VFC呈减少趋势的区域占全域的33.49%;VFC退化的区域占全域的4.14%,主要集中在成渝经济区的城镇集中区;VFC基本不变的区域占全域的5.29%,主要分布在以遂宁市、资阳市为中心的中心圈地区;VFC改善的区域占全域面积的90.57%,主要分布在遂宁市、资阳市以及成渝经济区边缘地带等。整体来看,成渝经济区植被覆盖度(VFC)从西向东呈改善-退化-改善趋势,植被覆盖整体呈现改善状态。

图2 2005年-2020年VFC年均变化曲线及时序变化趋势图Fig.2 VFC annual average change curve and chronological change trend from 2005 to 2020

3.2 成渝经济区NPP时空变化

植被净初级生产力(NPP) 是指绿色植物在单位时间、单位面积内所积累的有机物数量,是由光合作用所产生的有机质总量(gross primary productivity,GPP)中扣除自养呼吸(autotriphic respiration,RA)消耗量后的剩余部分,用以表征绿色植物的固碳能力[16-18]。利用 Slope 趋势分析方法对NPP变化的趋势进行分析计算,结合研究区实际情况对NPP进行分级,如表2所示。

表2 植被净初级生产力(NPP)退化分级表

从图3(a)来看,2005年-2020年成渝经济区NPP总体呈波动式增长,年均NPP值从2005年的617.223 gC·m-2增长到2020年的707.688 gC·m-2,平均增长速率为5.654 gC·m-2·a-1。从图3(b)看,NPP从西向东呈现退化-改善-基本不变的趋势,其中6.67%的地区NPP减少,93.33%的地区NPP增加,NPP增加速率介于0 gC·m-2·a-1～5.654 gC·m-2·a-1的区域占研究区面积的22.25%,增加速率大于5.654 gC·m-2·a-1的区域占研究区面积的71.08%。整体来看,成渝经济区中心区域(如资阳、内江、潼南、大足、铜梁等)NPP数值呈逐年上升趋势,植被净初级生产力呈改善状态;成渝经济区边缘地区(如雅安市等)NPP数值呈逐年下降趋势,植被净初级生产力呈退化趋势。表明成渝经济区在城市化集中地区大力发展的同时,也在增强植被生态保护。

图3 2005年-2020年NPP年均变化曲线及时序变化趋势图Fig.3 NPP annual average change curve and sequential change trend from 2005 to 2020

3.3 植被生态质量指数(Q)时空变化

利用Slope趋势分析法,对成渝经济区植被生态质量指数(Q)进行年际趋势变化分析,结合研究区实际情况对植被生态质量指数(Q)进行分级(表3),摸清了成渝经济区植被生态质量的退化改善情况。

表3 植被生态质量指数(Q)退化分级表Tab.3 Vegetation ecological quality index (Q) degradation classification table

植被生态质量是衡量一个地区自然生态状态和环境质量的关键指标。从图4(a)来看,成渝经济区植被生态质量指数(Q)整体呈明显的增加趋势,但存在一定的波动,表明成渝经济区植被生态质量整体处于变好的趋势。2005年-2020年成渝经济区植被生态质量指数(Q)介于0.76～50.43之间,平均值为10.37,平均年际增长速率为0.15/a。2006年植被生态质量指数(Q)最小,与气候灾害和人为因素(城市基础建设等)有关,2015年植被生态质量指数(Q)最大,与人类活动(退耕还林还草、植树造林等)有关。从图4(b)看,成渝经济区植被生态质量指数(Q)从西向东呈退化-改善-基本不变的空间格局。植被生态质量退化的地区主要分布在成渝经济区西部(绵阳、成都、雅安、乐山);植被生态质量明显改善的地区主要分布在成渝经济区中心地区(眉山市、资阳市、内江市和重庆市以西);植被生态质量基本不变的地区主要分布在成渝经济区东部地区。整体上,成渝经济区植被生态质量呈退化状态的地区占全区的7.33%,呈改善和不变状态的地区占全区的92.67%。年际变化趋势表明,成渝经济区2005年-2020年植被生态质量总体呈变好趋势。

图4 2005年-2020年植被生态质量指数(Q)年均变化曲线及时序变化趋势图Fig.4 Annual change curve of vegetation ecological quality index (Q) from 2005 to 2020

3.4 植被生态质量与气候因素的相关性分析

气候是植被生长的自然条件,植被是气候变化的反馈者。从图5可知,成渝经济区年降水量变化趋势从北向南呈减少-增加-减少趋势,年均温度变化趋势呈明显增加-减少趋势。成渝经济区内87.01%的地区年降水量呈明显增长趋势,尤其是成渝经济区城镇集中地区年降水量增加尤为明显;成渝经济区内12.99%的地区年降水量呈明显下降趋势,雅安市、绵阳市和达州市年降水量下降的最为明显。成渝经济区温度上升地区占44.32%,温度下降的地区占55.68%,其中成都市及其周边地区温度逐年上升,重庆市温度逐年下降。

2005年-2020年成渝经济区年降水与植被生态质量指数(Q)的偏相关系数介于-0.89～0.91之间,平均值为0.33(图6(a)),表明成渝经济区植被生态质量与降水呈显著正相关关系。其中呈负相关的地区主要集中在雅安市、绵阳市等,约占全区面积的15.41%。呈正相关的地区主要集中在成都市、资阳市以及重庆市等城镇集聚地,约占全区面积的84.59%。t双侧检验表明,通过0.05显著性检验水平的地区主要分布在成渝经济区中心地区(如成都市、资阳市及其重庆市城市群等),约占正相关区域面积的29.58%。

图6 2005年-2020年植被生态质量指数(Q)与降水、温度的偏相关系数空间分布Fig.6 Spatial distribution of partial correlation coefficient between vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

温度与植被生态质量指数(Q)的偏相关系数介于-0.86～0.89之间,平均值为-0.07(图6(b)),表明成渝经济区植被生态质量与温度呈不显著负相关关系。其中呈负相关的区域约占全区面积的37.56%,主要集中在成都市、德阳市、资阳市以及重庆市等城市群;其余地区均呈正相关,约占全区面积的62.44%。t双侧检验表明,通过0.05显著性检验水平的地区主要集中在成渝经济区东北部和西北部地区,约占正相关区域面积的0.03%。综上可知,成渝经济区植被生态质量指数(Q)与降水的相关性显著强于温度,说明降水对植被生态质量的影响程度大于温度。

3.5 植被生态质量指数(Q)与气候因素的驱动分析

植被生态质量指数(Q)与降水、温度的复相关系数介于0～0.93之间,平均值为0.49,大部分地区的植被生态质量指数(Q)与降水、温度的复相关性较为明显(图7)。资阳市、遂宁市和重庆市西北部等地复相关性较强,绵阳市、泸州市及雅安市等地复相关性最弱。总体上,成渝经济区从北向南复相关性呈弱-强-弱的趋势。F检验结果表明,植被生态质量通过0.05显著性水平检验的地区约占全区面积的14.35%。

图7 2005年-2020年植被生态质量指数(Q)与降水、温度的复相关Fig.7 Complex correlation between vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

采用驱动分区方法[19-20](表4)对成渝经济区植被生态质量的变化进行驱动力分析。2005年-2020年成渝经济区植被生态质量驱动分区(图8)结果显示,气候对成渝经济区植被生态质量的影响较为明显。2005年-2020年成渝经济区植被生态质量变化受降水、温度共同影响的面积约占全区面积的1.15 %;温度主驱动区域约占全区面积的0.03%;降水主驱动区域约占全区面积的12.81%;其余非气候因素(自然灾害和人类活动等)影响区域约占全区面积的85.65%。综上所述,成渝经济区植被生态质量变化约14.35%的地区受气候因素驱动,约85.65%的地区受非气候因素(自然灾害和人类活动等)驱动。整体上,2005年-2020年成渝经济区植被生态质量驱动机制表现为非气候因素驱动。

表4 植被生态质量变化影响因子分区规则

图8 2005年-2020年植被生态质量指数(Q)与降水、温度的驱动分区Fig.8 Driving zones of vegetation ecological quality index (Q) and precipitation and temperature from 2005 to 2020

3.6 人类活动对植被生态质量的影响

残差分析是分离自然和人类活动对植被覆盖变化的影响。从图9成渝经济区植被生态质量指数Q的残差值线性变化趋势可知,在研究时段内,残差值呈波动上升趋势,并且残差值由负逐渐转为正,说明人类活动对成渝经济区的植被生态质量影响由负面逐渐转为正面。2006年残差值最低,说明这一年人类活动对植被生态质量的负面作用最为明显;从2013年开始残差值为正并持续上升,到2015年达到最大,说明在这段时间内人类活动对植被生态质量的正面作用在不断加强,对成渝经济区的生态保护有了全新的认识;2016年-2020年残差值虽有下降,但残差值仍为正,对植被生态质量仍起正面作用。整体看,人类活动在时间序列上对研究区内植被生态质量的正面作用大于负面作用,植被生态质量呈改善状态。

图9 成渝经济区植被生态质量指数Q的残差值线性变化趋势Fig.9 Linear variation trend of residual value of vegetation ecological quality index Q in Chengdu Chongqing economic zone

4 结论

笔者利用2005年-2020年MODIS NDVI数据反演得到的VFC、NPP构建植被生态质量指数(Q),结合成渝经济区15 个气象站的气温、降水数据,分析了成渝经济区植被生态质量时空变化特征,探讨了植被生态质量与气温降水和人类活动等影响因素的制约关系,主要结论如下:

1)成渝经济区2005年-2020年植被覆盖度达95%以上,植被覆盖度较高。VFC增加的区域占全区的66.51%,VFC减少的区域占全区的33.49%。6.67%的地区NPP减少,93.33%的地区NPP增加。植被生态质量呈退化状态的区域占全区的7.33%,呈改善和不变状态的区域占全区的92.67%。VFC、NPP和植被生态质量指数(Q)的年度趋势变化空间分布相对一致。整体来看,成渝经济区2005年-2020年植被生态质量良好并在逐年改善。

2)趋势分析显示,降水和温度升高的空间分布区域和植被生态质量指数(Q)升高的空间分布区域相对一致。定量分析了植被生态质量指数(Q)与气温和降水的相关性,结果表明植被生态质量与降水呈正相关、与温度呈负相关,说明成渝经济区植被生态质量受降水和气温的共同制约,但降水的相关性强于温度。

3)驱动分区表明,植被生态质量受气候因素驱动的区域约占14.35%,其中降水主驱动占比最大,约占12.81%;约85.65%的地区受非气候因素(自然灾害和人类活动等)的驱动,说明2005年-2020年成渝经济区植被生态质量驱动机制表现为非气候因素驱动。

4)由于驱动分区的局限性,不能准确地说明人类活动对植被生态质量的正负面影响,所以通过残差分析,研究发现2005年-2013年,人类活动对成渝经济区的植被生态质量起负面作用;2014年-2020年,人类活动对研究区植被生态质量起正面作用。整体来看,人类活动对植被生态质量的正面作用强于负面作用,说明在成渝经济区大力发展、扩张城市的同时,对植被生态的保护意识逐渐加强。成渝经济区植被生态质量逐年改善,其时空变化是气候因素和人类活动共同影响的结果。综上,成渝经济区的植被生态质量正在逐年改善,人们对植被生态的保护意识在逐渐加强。但成渝经济区植被生态质量仍然存在空间分布不均的现象,有些地方植被生态质量相对较低,各市县政府还需有针对性地出台一些政策加强植被生态质量相对偏差区域的植被生态保护和治理力度。气候条件是植被生态质量好坏的前置条件,成渝经济区的气候条件相对较好,比较有利于植被的生长,但旱灾洪灾仍有发生,对植被生态质量有着不利的影响,应适时做好防洪防旱工作,保护植被生长环境。