福州市中心城区植被覆盖度的时空演变及其驱动因素1)

钟子豪 吴佳媚 朱萱 梁裕宁 胡康 傅伟聪 阙晨曦 丁国昌

(福建农林大学,福州,350002)

植被是陆地生态系统的重要组成部分,不仅在大气圈、水体、生物圈等循环过程中发挥着不可或缺的作用,而且在水土保持、净化空气等维持生态环境的稳定中起着举足轻重的作用[1]。植被覆盖度是反映植被生长状况和健康程度的关键参数之一,也是评价生态系统健康的一个重要指标[2-4],准确评估植被覆盖度将有助于了解陆地生态系统的植被健康动态[5]。因此,掌握植被覆盖度的变化规律,探讨其时空演变的驱动因素,对区域的城市生态环境安全有着重要意义。

应用遥感技术监测大范围的植被时空格局演变已成为植被覆盖度研究的主流方向,也是监测区域生态环境的有效手段之一[6-8];对植被覆盖度的时空演变,已经开展了大量研究,并取得丰硕成果。已有研究多采用趋势分析法[9]、变异系数法[10]等方法,分析植被覆盖度的时空变化趋势;李楠等[11]运用趋势分析和变异系数对若尔盖高原植被变化进行分析表明,区域内植被生长季归一化植被指数(NDVI)主要呈改善状态,但未定量分析影响因素对其空间分布的影响。为了完善类似研究的不足,已有研究相继提出了残差分析法[12]、偏相关分析法[13-14],定量分析影响因素对植被覆盖度空间变化的影响程度。张亮等[15]运用偏相关分析、残差分析等方法,分析了长江流域植被覆盖度时空变化特征及气候和人为活动对植被覆盖度的影响;虽残差分析法和偏相关分析法对于植被覆盖度的空间特征和影响因素的研究已较成熟,但对各影响因素之间的协同作用研究较少。王劲峰等[16]提出的地理探测器能够揭示地理要素的空间分异性,可以定量分析影响因素及不同因素之间协同作用对空间因素分布的影响,已广泛应用于众多领域[17-19]。

福州是福建省省会城市,全国首个国家生态文明试验区的重点城市,森林覆盖率较高。有关福州地区植被变化的研究,多数集中于自然因素的影响[20-21],缺乏多因素长时序对植被覆盖度影响的定量化分析、多因素之间协同作用对植被覆盖度空间分异影响的研究。为此,本研究以福州市中心城区为研究区域、植被覆盖度为研究对象,选取11个与植被覆盖度时空动态变化密切相关的气候、地形地貌、人类活动等影响因素,以相关官网的植被覆盖度及各影响因素数据为基础,采用趋势分析法、变异系数、赫斯特(Hurst)指数、地理探测器,分析2002—2021年福州市中心城区植被覆盖度时空演变特征、量化11个影响因素对植被覆盖度空间分布的影响和不同影响因素协同作用的影响,旨在为未来福州市生态环境的保护和建设提供参考。

1 研究区概况

福州是福建省省会城市,位于福建省东部。属于亚热带季风气候,年平均降水量1 500 mm,年均气温20 ℃。境内有典型的河口盆地,闽江横贯市区东流入海,群山围绕,域内海拔在600～1 000 m,山地、丘陵遍布,森林覆盖率较高。福州市中心城区以亚热带常绿阔叶林为主,全市多种植常绿乔灌木。本研究选定福州市中心城区为研究区(25°40′10″～26°16′9″N,119°4′1″～119°43′11″E),范围包括福州市辖区等城市核心区(其中晋安区不含宦溪镇、寿山乡、日溪乡),闽侯县荆溪镇、上街镇、南屿镇、南通镇、尚干镇、祥谦镇、青口镇以及连江县琯头镇等城市外围组团,研究范围来源于《福州市国土空间总体规划(2021—2035年)》。

图1 研究区位置(福州市中心城区)

2 研究方法

数据来源及处理:卫星影像来源于91卫图助手,植被覆盖度数据来源于“国家青藏高原科学数据中心”的中国区域250 m植被覆盖度数据集(2000—2022),利用最大值合成法将植被覆盖度月度数据合成年度数据,通过地理信息系统(ArcGIS10.7)、计算机编程语言派森(Python)对数据进行处理分析。本研究共选取11个与植被覆盖度时空动态变化密切相关的气候、地形地貌、人类活动等影响因素(见表1),对植被覆盖度空间分异进行探测分析。运行地理探测器模型前,需将各影响因素进行离散化处理,再通过地理信息系统(ArcGIS10.7)创建渔网的功能提取研究区范围内各探测影响因素的栅格值,以植被覆盖度(CFV)为评价指标,11个因素为影响因素进行探测。

表1 探测的影响因素及数据来源

植被覆盖度是指植被的叶、茎、枝在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,植被覆盖度采用像元二分模型计算,植被覆盖度值越高表示该地植被覆盖度越好,其取值范围为0～1;借鉴文献[24],本研究采用等间距法将植被覆盖度划分为低、中低、中、中高、高5个等级。

本研究采用一元线性回归方程的斜率(S)分析变化趋势,利用计算机编程语言派森(Python)进行逐像元分析;S>0表示植被覆盖度年际变化呈增加趋势、S<0表示植被覆盖度年际变化呈减少趋势、S=0表示植被覆盖度年际无变化,计算公式参考文献[25]。

利用变异系数值(Cv)[26]反映植被覆盖度的波动情况,借鉴文献[27]在城市区域变异系数值的分类方法,划分5个等级:低波动、较低波动、中波动、较高波动、高波动。

赫斯特(Hurst)指数能定量描述各因素在时间上的依赖性,判断时间的走向[28-29]。将趋势斜率分级与赫斯特指数结果进行叠加分析,能预测未来一段时间内植被覆盖度的持续性变化。采用重标极差分析法(R/S)计算赫斯特指数(IH),IH的范围在0～1。当IH≤0.5时,表示时间序列具有反向持续性;当0.5

3 结果与分析

3.1 福州市中心城区植被覆盖度时空动态变化特征

3.1.1 植被覆盖度时间动态变化特征

通过计算福州市中心城区2002—2021年的植被覆盖度,分析其年际变化趋势(见图2)。植被覆盖度整体维持较高程度,多年均值为0.822,但植被覆盖度呈显著降低趋势(P<0.05),变化率为0.001 1·a-1;年均植被覆盖度由2002年的0.857下降到2021年的0.822,减少幅度达3.5%,其中植被覆盖度平均值最大出现在2002年(为0.857),2014年最低(为0.803)。在此基础上再分为2个阶段进行线性拟合,2002—2014年,年均植被覆盖度呈显著下降趋势,变化率为0.002 4·a-1(P<0.05);2014—2021年,年均植被覆盖度变化趋势不显著,但呈现波动且微增的现象,变化率为0.000 3·a-1。各植被覆盖度等级变化明显(见表2),中低、高的植被覆盖度面积占比,分别减少了0.13%、10.67%;低、中、中高的植被覆盖度面积占比,增加幅度分别为0.03%、7.26%、3.51%(见表3)。

表2 福州市中心城区2002—2021年各等级植被覆盖度比例

表3 福州市中心城区2002—2021年植被覆盖度动态变化

公式中的t为年际变化时间,单位为a。

3.1.2 植被覆盖度空间分布及变化特征

由2002—2021年福州市中心城区植被覆盖度空间分布(见图3(a))可见:主要表现为北低南高的空间格局;中高、高的植被覆盖度,主要位于闽江以南的地区、马尾区山区、长乐区北部山区;中的植被覆盖度,主要分布在鼓楼区、仓山区、晋安区,呈面状分布;中低的植被覆盖度,主要分布在仓山区、鼓楼区,呈块状分布;低的植被覆盖度,零星分布在闽江沿岸及沙洲。由图3(b)～(d)可见:城区中部的中低植被覆盖区面积呈现先增加后减少的特征,说明近年来城区植被状况有一定程度的恢复;中、中高的植被覆盖度向闽江以南地区持续扩大,长乐区的东部沿海地区中、中高的植被覆盖度范围也在进一步扩大,高的植被覆盖度范围在减少,说明闽江以南和长乐区东部沿海地区的植被遭到破坏。由图4、表4可见:植被覆盖度变异系数的空间变化范围为0～1.853,均值为0.083,主要以低波动为主,面积占比67.8%,呈面状分布;其它波动程度面积占比较小,占比分别为17.3%、8.4%、4.6%、1.8%。

表4 福州市中心城区植被覆盖度变异系数变化特征

图3 福州市中心城区2002—2021年植被覆盖度(CFV)空间分布

图4 福州市中心城区植被覆盖度空间波动状态

3.1.3 植被覆盖度变化趋势

由表5可见:福州市中心城区2002—2021年各等级植被覆盖度均有转化,转出等级主要为中高、高的植被覆盖度,转入等级主要为中高、中的植被覆盖度,说明植被覆盖度有所退化。对植被覆盖度变化趋势进行显著性检验(见图5、表6),保持稳定的区域面积最大(占总区域面积40.9%)、极显著增加的区域占总区域面积25.9%、显著增加的区域占总区域面积9.1%、极显著减少的区域占总区域面积19.2%、显著减少的区域占总区域面积4.9%。赫斯特指数(IH)范围为0.127～0.904,植被覆盖度呈正向持续性变化(IH>0.5)面积占总区域面积35.5%,反向持续性变化(IH≤0.5)面积占总区域面积64.5%。将赫斯特指数与变化趋势叠加分析(见图6、表7)可见:植被覆盖度以改善为主,其中未来改善的区域面积占总区域面积43.1%,主要分布在高海拔地区,鼓楼区的植被覆盖度在未来会有一定的改善;持续性改善区域的面积占总区域面积17.5%,零星分布在研究区范围内;退化面积占总区域面积39.4%,其中持续性退化和未来退化的面积占总区域面积分别为18.0%、21.4%,主要分布在仓山区、长乐区东部、上街镇、南屿镇、南通镇以及闽江南岸和大樟溪沿岸地区。

表5 福州市中心城区2002—2021年植被覆盖度(CFV)变化转移矩阵

表6 福州市中心城区植被覆盖度面积空间变化特征

表7 福州市中心城区植被覆盖度面积未来空间变化特征

图5 研究区植被覆盖度空间变化格局

图6 研究区植被覆盖度未来空间变化格局

3.2 福州市中心城区植被覆盖度变化的影响因素

3.2.1 各影响因素的影响力探测及变化特征

通过因素探测器分别探测2002、2007、2012、2017、2021年5个年度11个影响因素对福州市中心城区植被覆盖度的影响。单因素探测结果,除坡向(2002年和2007年)外,各影响因素对福州市中心城区植被覆盖度空间分布均有显著影响(P<0.05)。由表8可见:2002年,植被覆盖度分异决定力(q)最大的影响因素是夜间灯光(为0.473);2007、2012、2017、2021年,q值最大的影响因素均为土地利用类型,分别为0.532、0.592、0.606、0.563。坡向对植被覆盖度的分异决定力在各年度均为最低,2002、2007、2012、2017、2021年q值,分别为0.003、0.008、0.018、0.021、0.025,变化较小且对植被覆盖度的分异决定力处在较弱水平。说明人类活动因素比自然因素的影响大,人类活动对植被覆盖度的空间分布产生主要影响。

表8 5个年度11个影响因素单因素对福州市中心城区植被覆盖度影响的探测结果

2002—2021年,地貌、坡向、GDP密度、人口密度,对植被覆盖度空间分异的影响均呈逐年增加趋势;其中高程、坡度、植被类型、夜间灯光、土地利用类型的q值,呈现先增后减的特征;年降水量、年均温呈现波动变化的特征。

3.2.2 各影响因素协同作用的探测

为了分析任意2个影响因素协同作用后对区域内植被覆盖度空间分布的影响程度,利用交互探测器探测驱动因素之间影响植被覆盖度变化的相互关系(见表9)。研究结果表明:2002年的非线性增强作用最多,坡向与其它影响因素均为非线性增强;2002—2021年5个时期的地貌与坡向的协同作用、坡向与GDP密度的协同作用,均为非线性增强;各影响因素对植被覆盖度的影响存在协同作用,影响因素之间协同作用呈现双因素增强和非线性增强关系,不存在相互独立起作用的影响因素。

表9 2002—2021年各个影响因素的协同作用对福州市中心城区植被覆盖度影响的探测结果

交互探测结果(见表9)表明:各影响因素间有显著的协同作用,主要表现为双因素增强关系。2002—2021年5个时期,土地利用类型与夜间灯光协同作用的q值均为最大,分别为0.620、0.657、0.695、0.672、0.653,总体上呈现逐年增加的趋势,说明这与城镇化进程进一步提高有关。2002、2007、2017年,地貌与坡向协同作用的q值最小,分别为0.099、0.140、0.184;2012、2021年,坡向与降水协同的q值最小,分别为0.151、0.170。因此,土地利用类型和夜间灯光是影响植被覆盖度空间变化的主导驱动因素。

4 讨论与结论

自然因素和人类活动等因素协同作用,对区域内植被覆盖度产生重要的影响。本研究表明,从时间变化方面,2002—2021年福州市中心城区植被覆盖度整体呈下降趋势,但2014—2021年表现为波动上升的特征,而福州市中心城区中低的植被覆盖度先增后减。福州市政府通过“旧城改造”和“新城建设”等相关政策,2014年福州启动中心城区工厂搬迁改造工作,减缓了福州市中心城区植被覆盖度的恶化趋势[30];在空间方面,西部、南部、北部山区的植被覆盖度较高,而城区中部的仓山区、长乐区东部、闽侯县上街镇、南屿镇沿江地带、南通镇沿江地带的植被覆盖度变低,在推进城市化建设的同时,应结合旧城改造,减少对绿地的占用。新世纪初期,福州提出了“东扩南进西拓”的城市发展战略[31],是导致闽江南岸和长乐区植被覆盖度降低的原因[32]。

本研究表明,2002—2021年对各年份植被覆盖度探测,影响植被覆盖度的主导因素均为人类活动因素,其中土地利用类型、夜间灯光对植被覆盖度的影响力均排名靠前,说明人类活动是影响城市植被覆盖度的直接因素[33-34]。由此可见,土地利用类型是引起城市区域植被覆盖度空间分异的主要驱动力。驱动因素q值在时间上也发生了变化,各驱动因素对福州市植被覆盖度的影响越来越大,而坡向对于植被覆盖度的影响力始终最低,其分异决定力不足3%。各影响因素之间的协同作用会增强影响力,其中土地利用类型与夜间灯光的协同作用对植被覆盖度空间分异的影响力均为最大,且呈增加趋势,与近年来福州快速推进城市化有关。

本研究利用遥感影像、自然因素、社会经济数据等,运用趋势分析法、变异系数、赫斯特(Hurst)指数对福州市中心城区植被覆盖度的时空演变特征进行了分析,并通过地理探测器对影响其时空分异的因素进行探究,定量化分析了多因素之间的协同作用对植被覆盖度空间分异的贡献率。结果表明:

(1)2002—2021年,福州市中心城区植被覆盖度整体良好,虽呈现总体下降趋势,但2014—2021年呈现波动微增;空间分布上,研究区内植被覆盖度总体呈现北低南高的分布格局,高、中高的植被覆盖度主要分布在闽江以南;低、中低、高的植被覆盖度面积占比减少,中、中高的植被覆盖度面积占比呈现增加的特征;变异系数均值为0.083,波动较小并以低波动为主;2002—2021年植被覆盖度变化趋势以保持稳定的区域为主,植被覆盖度的赫斯特指数以反向持续性变化占比最大,未来变化趋势则以未来改善的区域为主。

(2)土地利用类型和夜间灯光对植被覆盖度空间分布的影响最大,其中2002年q值最大的是夜间灯光、2007—2021年q值最大的是土地利用类型;自然因素中高程的影响力最强、坡向的影响力最弱,表明土地利用类型是影响福州市中心城区植被覆盖度的主导因素。

(3)福州市中心城区植被覆盖度的空间分布由多种因素协同作用,各因素对植被覆盖度空间分布的影响存在协同作用,主要呈现双因素增强和非线性增强关系。协同作用影响力最强的是土地利用类型与夜间灯光的协同作用;2002、2007、2017年的协同作用最弱的是地貌与坡向的协同作用,2012、2021年协同作用最弱的是坡向与降水的协同作用。

(4)引起区域植被覆盖度演变的原因是复杂多样的,其中极端天气条件、城市化进程、能源结构调整、农业结构调整、生态治理程度等,都会对区域植被覆盖度的变化产生重要影响,同时也会引起气候环境变化。未来还需考虑极端天气对植被生长的影响,同时结合人口与城市化、能源消费、生态保护措施、政策因素等进行多因素耦合研究,继续深入探究人类活动和气候变化对植被变化的影响机制,为福州市中心城区高质量发展及生态文明建设提供决策参考。

本研究表明,福州市中心城区植被覆盖度的时空变化以及各影响因素对其影响均具有显著的差异,在优化和提升福州市中心城区植被覆盖度方面,需趋利避害,精准制定复绿提升策略。福州市中心城区河网密布,应积极开展河道清淤工作,改善滨水绿地的周边生态环境状况,以提高滨水绿地的植被覆盖度。福州市中心城区存在部分老旧小区,应对该类小区进行环境整治和改造,对于其中的违建应进行清理拆除复绿,利用好街头巷尾的空地,加强社区的口袋公园绿地的建设和完善,以提升植被覆盖度。对中心城区的植被种植层次进一步优化调整,使其结构合理,加强中心城区植物的养护管理,以保持良好的生长状态。综合通过以上措施,以期为未来福州市中心城区植被覆盖状况得到进一步改善和提升。