趙維清,李經緯,褚 琳,2,*,王天巍,2,李朝霞,2,蔡崇法,2

1 華中農業(yè)大學資源與環(huán)境學院,武漢 430070 2 華中農業(yè)大學農業(yè)部長江中下游耕地保育重點實驗室,武漢 430070

在全球環(huán)境變化中,植被扮演著陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的角色。植被不僅參與全球物質與能量循環(huán)、調節(jié)全球氣候,同時在自然地理環(huán)境中起到“指示器”的作用[1]。植被通過光合作用、地表反射率以及粗糙度調節(jié)生物圈層中的能量轉換、碳循環(huán)和氣候變化。從不同空間、時間尺度上理解植被變化及其與氣候變量之間的關系不僅能揭示植被對氣候變化的響應機制,還能預測植被未來生長趨勢[2]。通常,通過遙感光譜計算的植被指數(shù)來研究植被和環(huán)境的變化關系[3- 4]。其中,歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是監(jiān)測地區(qū)或全球植被和生態(tài)環(huán)境的有效指標,是植被生長狀況及植被覆蓋度的最佳指示因子[5- 6]。

近年來,利用遙感數(shù)據對植被覆蓋變化特征的研究已經較為成熟,研究尺度多樣、范圍廣、時間連續(xù)性長。國內外學者通過一元線性回歸分析、Mann-Kendall非參數(shù)檢驗、時間序列穩(wěn)定性分析等方法對不同時空植被覆蓋區(qū)域NDVI的時空分布特征展開了深入探討,如Park等[7]基于1982—2006年東亞地區(qū)生長季平均NDVI數(shù)據,發(fā)現(xiàn)以90年代中期為轉折點,研究區(qū)植被覆蓋變化趨勢由增加轉變?yōu)橥蛳陆担籔iao等[8]對于歐亞大陸植被覆蓋變化的研究同樣表明了1997年前后NDVI變化趨勢發(fā)生了逆轉,轉折點在不同地區(qū)有所不同；我國學者對于黃土高原[9]、青藏高原[10]、三江源[11]、華北[12]等地區(qū)的植被覆蓋時空變化進行了大量研究,得出了有意義的結論。

在此基礎上,國內外逐漸把研究領域擴展到植被及其驅動因子的響應和反饋關系上來。蒙吉軍等[13]基于AVHRR數(shù)據集,研究發(fā)現(xiàn)20世紀80年代以來,我國西南喀斯特地區(qū)植被覆蓋受氣溫變化的影響要高于降水；劉綠柳等[14]通過研究黃河流域NDVI與氣候因子關系的時空變化規(guī)律發(fā)現(xiàn),二者呈顯著相關的植被類型以草地、灌木為主,但相關區(qū)域的空間位置隨時間變化。伴隨著遙感技術的發(fā)展,MODIS數(shù)據因其質量高、光譜分辨率高、獲取便捷等優(yōu)勢成為大尺度植被覆蓋研究的主要基礎數(shù)據[15]。徐浩杰等[16]利用2000—2010年間MODIS/NDVI數(shù)據和氣候資料證明了影響祁連山植被生長的主要因子是氣溫和降水；褚琳等[17]采用MODIS/NDVI數(shù)據結合氣候觀測數(shù)據對近10 a來瑪曲濕地變化與氣候間相互關系進行了探討,發(fā)現(xiàn)NDVI與降水量及溫度均有關系,但與前者相關性更強。

植被覆蓋的時空變化不僅與氣候因子密切相關,人類活動也是重要的驅動因子。國內外學者通過預測氣溫和降水因子對NDVI的貢獻率,剔除自然因素的影響從而得到人為因素的作用,如張嘉琪等[18]基于殘差分析法探討了人為因子對植被覆蓋變化的影響,發(fā)現(xiàn)人類活動對山西省植被覆蓋變化的正影響遠大于負影響；韋振鋒等[19]采用同樣的處理方法,發(fā)現(xiàn)我國西北地區(qū)植被變化強度空間差異是人類活動和氣候要素共同作用的結果。由于DMSP/OLS傳感器具有能夠探測到城市燈光甚至小規(guī)模居民地和低強度燈光等特點,目前已被廣泛應用到城市與環(huán)境關系的研究當中。胡穩(wěn)[20]利用MODIS植被指數(shù)產品及DMSP/OLS遙感影像數(shù)據對貴州省近10 a間年際和空間的夜間燈光及NDVI動態(tài)變化進行分析,結果表明NDVI與夜間燈光強度呈反相對關系；程志剛等[21]利用植被覆蓋數(shù)據和夜間燈光數(shù)據對成都地區(qū)近16 a來城市化進程對植被覆蓋度的影響進行了研究,發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度與夜間燈光亮度值呈顯著負相關關系；董晨煒等[22]利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據和MODIS/NDVI數(shù)據發(fā)現(xiàn)環(huán)杭州灣地區(qū)城市擴張對植被產生了不利影響；李景剛等[23]利用DMSP/OLS和SPOT/NDVI數(shù)據評價了環(huán)渤海城市群快速城市化的生態(tài)效應。

目前許多學者在研究植被覆蓋變化時,對氣候因子的關注居多,對人為因子的考慮較少,并且在對氣候因子的研究中,主要以對研究區(qū)域植被指數(shù)與降水、氣溫等要素進行簡單相關分析或回歸分析為主,少有對特定區(qū)域進行NDVI像元尺度的多元回歸分析以及定量區(qū)分氣候因子與人類活動對植被指數(shù)的影響方面的研究。因此,本研究利用多元回歸方法對研究區(qū)域進行NDVI像元尺度的分析,準確分析了氣候因子對植被指數(shù)的影響及貢獻,將氣候因子與人為因子對植被指數(shù)的影響進行了定量區(qū)分,對湖北省植被指數(shù)進行了分析和研究,旨在為當前城市建設及可持續(xù)發(fā)展,土地資源的合理利用、開發(fā)與保護,提供有效的決策支持。

湖北省處于中國地勢第二階梯向第三階梯的過渡地帶,位于長江中游地段,地形復雜多樣,生物資源豐富[24]。本文基于湖北省2005—2015年夏季MODIS/NDVI數(shù)據,在250 m×250 m的空間分辨率和11 a的時間尺度上,結合氣象數(shù)據和夜間燈光數(shù)據,詳細分析了2005—2015年湖北省景觀類型空間格局變化特征、NDVI的時空變化特征,探討了氣候因子與人為因子在植被演化過程中的驅動作用,以期為湖北省生態(tài)環(huán)境的保護與建設提供參考和依據。

1 研究區(qū)概況

湖北省位于我國中部、長江中游,介于29°05′—30°20′N,108°30′—116°20′E之間(圖1),面積18.59萬km2,占全國總面積的1.95%。湖北省作為我國交通樞紐、中部崛起戰(zhàn)略的重要支點,近年來在全國經濟東西結合、南北交流的戰(zhàn)略格局中的作用不斷提高,經濟得到較快發(fā)展,城市化進程顯著。湖北省地貌類型多樣,山地、丘陵、崗地和平原兼?zhèn)?；地勢高低相差懸?全省地勢呈三面高起、中間低平、向南敞開、北有缺口的不完整盆地區(qū)域[25]。該區(qū)域屬于亞熱帶季風濕潤氣候,年均降水量800—1600 mm,年平均氣溫15—22℃。景觀類型多樣,其中以耕地、林地、水域為主,擁有國家級生態(tài)示范區(qū)10個,森林生態(tài)站4個,分別是大巴山、神農架、秭歸和恩施森林生態(tài)站[26]。

圖1 湖北省地理位置Fig.1 Geographical location of Hubei Province

2 數(shù)據來源與處理

2.1 景觀分類

研究選用2005年、2010年Landsat- 5 TM影像和2015年Landsat- 8 OLI影像,數(shù)據來源于美國地質調查局(USGS)(http：//glovis.usgs.gov/),3期影像選擇了云量少、月份接近的夏季數(shù)據,空間分辨率均為30 m。在ENVI 5.0中對這三期遙感影像進行輻射定標、大氣校正、去云等預處理,并進行影像拼接,使用湖北省行政邊界進行裁剪,得到研究區(qū)遙感影像數(shù)據。

景觀格局分類依據參照《中科院土地利用覆蓋分類體系》,根據湖北省的實際情況,分類標準調整如表1所示,分有一級類6類,二級類19類。采用監(jiān)督分類與人工目視解譯相結合的方法,對研究區(qū)2005年、2010年、2015年三期景觀類型與格局信息進行解譯提取。經驗證,滿足研究需要。根據地圖代數(shù)原理,建立景觀類型轉移矩陣模型,定量分析各景觀類型間相互轉變的方向、強度。

表1 景觀格局分類標準

2.2 MODIS NDVI

NDVI數(shù)據集來源于美國國家航空航天局2005—2015年Terra-MODIS13Q1 16d合成的產品數(shù)據,空間分辨率為250 m,已完成幾何校正、輻射校正、大氣校正等處理。使用MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件將NDVI數(shù)據由HDF格式轉換為Tiff格式,同時完成區(qū)域拼接和投影轉換。

基于TIMESAT平臺對NDVI時間序列進行Savtzky-Golay(S-G)平滑濾波處理,得到2005—2015年每16天一幅的MODIS NDVI數(shù)據。S-G濾波的表達式如下：

(1)

對各年夏季(6—8月)遙感影像采用MVC(Most Value Composite,最大值合成法)進行計算,并利用湖北省行政區(qū)劃圖進行裁剪,得到2005—2015年湖北省夏季NDVI圖。

2.3 氣象數(shù)據

研究選用湖北省及周邊地區(qū)共計72個有效氣象測站的氣溫和降水數(shù)據,統(tǒng)計2005—2015年夏季均溫和降雨量數(shù)據,該數(shù)據來源于中國氣象科學數(shù)據共享服務網(http://data.cma.cn)的中國地面氣候資料月值數(shù)據集。在ArcGIS 10.5中分別使用自然鄰域法、樣條函數(shù)法、克里金法以及反距離權重法對試驗站點數(shù)據進行空間插值處理,利用交叉驗證對幾種算法進行比較,采用誤差相對較小的克里金插值方法進行氣象數(shù)據空間插值,氣溫和降水的插值誤差分別為0.6℃和24.6 mm,滿足精度要求,像元大小設置為250 m,通過數(shù)據掩膜提取研究區(qū)11 a間年均氣溫和年降水量柵格數(shù)據。

2.4 夜間燈光數(shù)據

Elvidge等[27]研究表明通過夜間燈光數(shù)據可以較好地估算GDP等多項社會經濟數(shù)據,夜光遙感影像和人類活動存在較高的相關性,夜間燈光數(shù)據可以反映人類社會經濟活動狀況。本研究2005—2013年所采用的夜間燈光數(shù)據DMSP/OLS來自3個不同的傳感器：F15(2000—2007年)、F16(2004—2009年)、F18(2010—2012年),由于不同傳感器之間的固有差異及成像環(huán)境等因素的影響,導致不同年份、不同傳感器的長時間序列數(shù)據之間不具有連續(xù)性和可比性[28- 29],參照鄒進貴等[30]的校正模型對夜間燈光圖像進行校正。

2014、2015年使用的NPP/VIIRS月合成數(shù)據來自美國國家地球物理數(shù)據中心(http://ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_viirs_ntl.html),是由Suomi-NPP衛(wèi)星利用其可見紅外成像輻射儀(VIIRS)在2014年1月至2015年12月間拍攝,距地表大約824 km,采用極地軌道,由多幅無云影像合成得到。由于夜間燈光無云合成產品并未移除火光、氣體燃燒、火山和極光等短時瞬間燈光造成的極亮像元以及低輻射檢測帶來的背景噪聲數(shù)據,因此需作相應處理以濾除燈光噪聲。選擇武漢市內最高燈光亮度值作為最大燈光閾值以濾除極亮像元值；對于低輻射背景噪聲值,在Google Earth影像中,從湖北省行政區(qū)劃內選擇湖泊、水庫等面積較大的水域中的采樣點,在對應NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據中尋找對應地理坐標并提取該位置像元值,計算各采樣點平均像元值作為最小燈光閾值,小于最小燈光閾值的像元賦值為0。

將DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據重采樣為500 m×500 m,在ArcGIS 10.5平臺中利用湖北省行政區(qū)劃裁剪這兩種夜間燈光數(shù)據。

3 研究方法

3.1 一元線性回歸分析

本文采用一元線性回歸分析法定量研究NDVI的變化趨勢,該方法可以模擬每個柵格的變化趨勢,以單個像元時間變化特征反映整個空間變化規(guī)律,綜合反映時空格局演變[31]。對預處理后的2005—2015年夏季NDVI數(shù)據集,對于該圖像中每個像元(區(qū)域),都相應有11 a的時間序列數(shù)值,這些數(shù)值的線性趨勢系數(shù)揭示了該像元(區(qū)域)在11 a的時空序列中的演變趨勢,趨勢斜率用最小二乘法計算,公式如下：

(2)

式中,Slope為某柵格2005—2015年NDVI的變化趨勢,n為年份總數(shù),i為年序數(shù)；Slope>0說明植被狀況趨于正向趨勢發(fā)展；反之,Slope<0則說明植被狀況趨于退化[32]。

3.2 Theil-Sen median趨勢分析

研究采用Theil-Sen median趨勢分析耦合Mann-Kendall檢驗方法分析研究區(qū)2005—2015年NDVI改善或退化的趨勢的顯著性。該方法的優(yōu)點是不需要數(shù)據服從一定的分布,對數(shù)據誤差具有較強的抵抗能力,對于顯著性水平的檢驗具有較為堅實的統(tǒng)計學理論基礎,使得結果較為科學和可信[33]。其中,Theil-Sen median趨勢分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計的趨勢計算方法,計算公式為：

(3)

式中,NDVIi和NDVIj為樣本數(shù)據值；β指計算n(n-1)/2個數(shù)據組合的斜率的中位數(shù)；當β>0時反映了這一時間序列的NDVI呈增強趨勢；反之,則為減弱趨勢。

3.3 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall屬于非參數(shù)檢驗方法,用于判斷時間序列數(shù)據是否具有上升或下降的趨勢,它無需樣本服從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾[34-35]。計算公式如下：

(4)

其中：

(5)

(6)

(7)

式中,本文在置信水平α=0.05上判斷NDVI變化趨勢的顯著性,將檢驗結果ZC劃分為顯著變化(|ZC|>1.96)和不顯著變化(|ZC|<1.96)[36]。

3.4 相關性分析

對2005—2015年湖北省夏季NDVI與氣候因子(溫度和降水量)逐像元進行相關性分析,同時對相關系數(shù)進行顯著性檢驗,以反映植被分布在空間上與氣候的相關關系[37]。要分析NDVI與氣候因子的相關性,就要先計算簡單相關系數(shù),再計算偏相關系數(shù)。NDVI與氣候因子簡單相關系數(shù)計算公式如下：

為創(chuàng)新監(jiān)管模式，構建共治格局，犍為縣局牽頭建立區(qū)域共治的長效機制，建成川西南“兩區(qū)五縣”食品安全監(jiān)管體系；指導成立“犍為縣鄉(xiāng)廚協(xié)會”，首創(chuàng)食品安全責任保險體系，實現(xiàn)良性循環(huán)的行業(yè)自律新格局；實施食品藥品監(jiān)督信息化電子監(jiān)管系統(tǒng)建設，組建全縣食品藥品安全信息化監(jiān)控指揮中心，打造“互聯(lián)網+食品藥品監(jiān)管”的現(xiàn)代化監(jiān)管平臺，并為全縣352支鄉(xiāng)廚隊伍配備“單兵”可視系統(tǒng)，建成集“監(jiān)管部門、行業(yè)組織、經營個體”于一體的共治格局。

(8)

基于降水量的NDVI與溫度的偏相關系數(shù)以及基于溫度的NDVI與降水量的偏相關系數(shù)計算公式如下：

(9)

式中,rab,c為變量c固定后變量a與b的偏相關系數(shù)。

4 結果與分析

4.1 景觀時空變化分析

圖3 湖北省2005—2015年景觀類型轉移空間分布圖 Fig.3 Spatial distribution of landscape types in Hubei 2005—2015

以三期景觀類型數(shù)據(圖2)為基礎,獲得景觀類型轉移空間分布圖(圖3)。統(tǒng)計結果表明,林地、耕地是湖北省最主要的景觀類型,面積之和占全區(qū)總面積的85%以上,其中林地約占50%。除以上兩種景觀類型外,以居民地和工業(yè)用地為代表的建設用地廣泛分布于全區(qū),其中以武漢、襄陽、宜昌等城市最為集中。由圖4可知,近10年間,湖北省耕地、林地、草地、未利用地面積呈下降趨勢,其中耕地面積明顯減少,2005—2010年、2010—2015年分別減少387.85 km2和1181.92 km2,在全省總面積的占比從2005年的37.00%下降至2015年的36.16%,后五年的減少量是前五年間的3倍；林地面積緩慢下降趨勢,前五年減少55.38 km2,后五年減少364.85 km2,面積占比從49.89%下降至49.66%,后五年的減少量為前五年的6.6倍。建設用地、水域面積呈上升趨勢,其中建設用地面積由2005年的5417.73 km2增加至2010年的5771.77 km2,再到2015年的7298.25 km2,相應占比則由2.91%緩慢上升至3.10%再快速上升至3.92%,后五年面積增加量為前五年的4.3倍,這與近年來湖北省經濟建設的需要以及城市擴張的趨勢相符合；水域面積緩慢上升,2005—2010年、2010—2015年分別增加96.58 km2和96.37 km2,在全省面積的占比由6.18%上升至6.28%,主要表現(xiàn)為水庫面積的增加,這歸因于以“長治”工程、“丹治”工程為代表的水土保持工作的大力開展以及對水利設施建設的重視。

圖2 2005年,2010年,2015年湖北省景觀類型Fig.2 Land use map of Hubei Province 2005,2010 and 2015

圖4 湖北省近10年一級類景觀面積及變化Fig.4 Landscape area and its change of first level in the past decade in Hubei

對2005—2015年的湖北省土地利用面積轉移矩陣進行統(tǒng)計排序,結果顯示97.49%的景觀類型在11 a內沒有發(fā)生變化(表2),在整個研究區(qū)中,居民地和工業(yè)用地變化最為劇烈。面積變化最大的景觀類型為水田轉為工業(yè)用地,占全區(qū)面積的0.62%,其次是旱地轉為工業(yè)用地和疏林地轉為工業(yè)用地。統(tǒng)計各景觀類型轉入轉出率(圖5),結合2005—2010年、2010—2015年景觀類型數(shù)據進行空間分析發(fā)現(xiàn),2005—2010年,轉入率最高的景觀類型是建設用地(11.76%),其次是未利用地(3.67%),轉出率最高的是未利用地(2.05%)和水域(1.19%)；2010—2015年,景觀類型變化規(guī)模擴大,建設用地轉入率最高(25.54%),其次是水域(2.31%),轉出率最高的是未利用地(9.35%)和耕地(1.85%)。結果表明,2005—2015年,整體上林地、草地的轉入率(0.10%和0.16%)遠小于其相應轉出率(0.26%和1.13%),說明11 a間湖北省植被覆蓋面積有所降低。耕地、林地急劇減少,均轉向建設用地,且后五年變化率高于前五年,主要發(fā)生在襄陽、荊州及武漢城市圈,這表明建設用地擴展的主要來源是對耕地、林地的占用,在城市化進程中,耕地、林地的大量流失已成為一個不可忽視的事實。

表2 2005—2015年湖北省景觀變化的主要類型面積統(tǒng)計

圖5 湖北省近10年景觀類型轉入轉出率Fig.5 Conversion rate of landscape types in the past decade in Hubei

4.2 植被NDVI的時空變化趨勢分析

4.2.1空間分布特征

對研究區(qū)11 a的夏季最大NDVI值取平均,得到湖北省植被覆蓋分布情況(圖6)。整體來看,NDVI值由東向西逐漸遞增,鄂西北、鄂西南地勢較高,景觀類型主要為林地,為NDVI高值區(qū),其中最大值達到0.9550；而中部、東部地勢平坦,河網密集,大小湖泊星羅棋布,景觀類型主要為耕地、建設用地,NDVI值較低。

由各級NDVI值的面積比例看,NDVI值小于0.30的區(qū)域占總面積的1.39%,NDVI值大于0.50且小于0.80的面積最大,占研究區(qū)總面積的48.47%,表明湖北省植被覆蓋情況良好,荒漠化土地較少,林地、草地等景觀類型覆蓋面積大。NDVI值大于0.80說明植被生長狀況良好,NDVI在這一范圍的區(qū)域面積占47.86%,景觀類型以林地為主,主要分布在鄂西北以及鄂西南的森林區(qū),植被類型以常綠、落葉闊葉混交林為主。

(1) 時空變化趨勢

研究采用Slope趨勢分析法,基于Arcgis10.5平臺對2005—2015年夏季NDVI數(shù)據進行處理,得到夏季NDVI線性變化趨勢圖(圖7)。NDVI變化斜率為正,表示隨時間推移植被指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢；反之,表示隨時間推移植被指數(shù)呈現(xiàn)減少趨勢。

圖6 湖北省2005—2015年夏季平均NDVI空間分布圖 Fig.6 Distribution of average NDVI in summer in Hubei from 2005 to 2015

圖7 湖北省2005—2015年夏季NDVI線性變化趨勢 Fig.7 Linear trend of NDVI in summer in Hubei from 2005 to 2015

由圖可以看出湖北省2005—2015年夏季NDVI變化斜率范圍在-0.0208與0.0208之間,平均值為0.0026,夏季NDVI總體上保持相對穩(wěn)定。NDVI減小的面積為70753.13 km2,占研究區(qū)總面積的38.04%；NDVI增加的面積為115264.94 km2,占總面積的61.96%。

統(tǒng)計結果可知,NDVI增加率在0—0.01/a的區(qū)域面積最大,占總面積的35.21%；有些區(qū)域植被增加率達到了0.02/a以上,零星分布在鄂西北秦嶺大巴山地與鄂東北大別山地,最大值達到0.0208/a；植被指數(shù)減小的區(qū)域在整個湖北省范圍均有分布,主要集中于武漢城市圈、宜荊荊城市帶以及襄十隨城市帶,最小值為-0.0208/a。

(2) 顯著性分析

圖8 湖北省2005—2015年夏季平均NDVI變化趨勢及顯著性圖Fig.8 Summer NDVI change trends and significant figures in Hubei from 2005 to 2015

植被變化的顯著性選用Theil-Sen中值趨勢分析耦合Mann-Kendall檢驗方法度量,得到研究區(qū)NDVI變化趨勢及其顯著性圖像(圖8)。以|Z|等于1.96為臨界閾值,|Z|大于1.96表示置信水平小于0.05,即變化趨勢顯著；統(tǒng)計量絕對值小于1.96表示置信水平大于0.05,即變化趨勢不顯著。由此將研究區(qū)植被變化趨勢劃分為5種類型：顯著退化、輕微退化、基本不變、輕微改善、顯著改善,其中植被基本不變時統(tǒng)計量為0。

統(tǒng)計結果顯示,湖北省從2005—2015年間,夏季NDVI整體上保持相對穩(wěn)定,各個變化趨勢面積所占的比例從大到小依次是：輕微改善(44.94%)>輕微退化(28.63%)>顯著改善(14.33%)>基本不變(6.52%)>顯著退化(5.58%)。

NDVI變化具有明顯的區(qū)域差異,從空間分布上看具有如下特點：①顯著退化的區(qū)域分布在武漢市、襄陽市及其周邊地區(qū),退化面積為10371.38 km2,占總面積的5.58%,主要是由于近年來城市化進程加快、城市擴張加速,建筑用地、居民用地等侵占了耕地、林地、草地,導致NDVI顯著降低；②輕微退化的區(qū)域主要分布在鄂中部、東部,行政范圍包括武漢市、仙桃市、荊州市,退化面積為53263.44 km2,占總面積的28.63%；③基本不變的區(qū)域范圍較廣,零散分布于整個研究區(qū),面積為12133.31 km2,占總面積的6.52%；④輕微改善的面積最大,主要分布在鄂西北、鄂西南以及鄂東部的黃岡市、咸寧市,改善面積為83593.06 km2,占總面積的44.94%。這是由于建立了鄂西北山地常綠、落葉闊葉混交林生態(tài)屏障建設區(qū),鄂西南山地常綠闊葉林生態(tài)屏障建設區(qū),鄂東北低山丘陵森林生態(tài)屏障建設區(qū)以及丹江口水庫水源涵養(yǎng)區(qū),加強了退耕還林及封山育林力度,提高了區(qū)域水源涵養(yǎng)功能,控制水土流失,注重水利設施建設,導致植被恢復情況較好,NDVI有所提升；⑤顯著改善的區(qū)域分布在鄂西北(十堰)、鄂西南(恩施)以及鄂東北(黃岡)小部分地區(qū),改善面積為26657.00 km2,占總面積的14.33%。

4.3 植被長勢與區(qū)域氣候波動的相關性

4.3.1氣候波動特征

圖9為研究區(qū)近11年來夏季氣溫、降水量變化及其線性趨勢。圖中顯示湖北省夏季降水量多年均值約為165.37 mm,各年份以此為基準上下波動：2005年處于峰值(232.22 mm),2006降至谷底(119.47 mm),2007—2009年呈下降趨勢,2010年略有回升,2011—2014年降水量相對平穩(wěn),2015年反彈回峰值(220.53 mm)。整體來看湖北省近11年的夏季降水量變化并不顯著(P>0.05),略有下降趨勢。

由圖可以看出,近11年湖北省夏季氣溫多年均值約為25.86℃,其中2007—2008年,2009—2011年氣溫較穩(wěn)定,2011—2013年氣溫呈現(xiàn)上升趨勢,在2013年達到峰值(27.45℃),2013—2015年氣溫下降且幅度較大,在2015年下降至谷底(23.73℃)?？偟膩碚f,湖北省夏季氣溫變化幅度稍大于降水量,但波動仍然不顯著(P>0.05)。

圖9 湖北省2005—2015年夏季氣溫、降水量變化趨勢Fig.9 Variation trend of temperature and precipitation in summer in Hubei from 2005 to 2015

4.3.2NDVI與氣候因子的相關關系

為進一步研究NDVI對降雨和溫度的響應,本研究以年為時間單位,分別計算各像元2005—2015年夏季NDVI與降水量、平均氣溫的偏相關關系。統(tǒng)計表明研究區(qū)內夏季NDVI與降水量、均溫的平均偏相關系數(shù)為-0.0160和-0.0390,和夏季降水量呈負相關的區(qū)域面積占總面積的52.33%,而和夏季均溫呈負相關的區(qū)域面積占總面積的62.64%,表明湖北省植被生長與氣候因子相關性均較弱。

如圖10所示,夏季NDVI與降水量變化之間呈不顯著負相關關系的面積最大,占總面積的52.85%,主要分布于鄂西北與鄂東南地區(qū),其中鄂西北屬于北亞熱帶秦巴山地氣候區(qū),景觀類型主要為林地,而鄂東南為武漢城市圈,景觀類型以建設用地、耕地為主；呈不顯著正相關的面積次之,占總面積的47.00%,在研究區(qū)全區(qū)都有離散分布,其中襄陽市附近較為集中。整體來看,近11年來湖北省夏季降水量與NDVI之間是正負相關并存的,呈負相關的區(qū)域較正相關的區(qū)域面積稍大,但99.85%的地區(qū)內NDVI與降水量的空間相關沒有達到0.05顯著性水平,可見湖北省NDVI受降水量影響較小。

圖10 湖北省2005—2015年夏季NDVI與夏季年均降水量和夏季年均溫度偏相關系數(shù)空間分布圖Fig.10 Partial correlation between NDVI and climatic factors in summer in Hubei from 2005 to 2015

圖11 湖北省2005—2015年平均夜間燈光分布圖 Fig.11 The distribution of average nightlight value in Hubei Province from 2005 to 2015

研究區(qū)夏季NDVI與氣溫呈正相關的地區(qū)主要分布于襄陽市及其周邊地區(qū)以及鄂東部小部分地區(qū),同NDVI與降水量呈正相關區(qū)域的分布情況基本一致,這部分地區(qū)面積占研究區(qū)總面積的37.96%；呈不顯著負相關的地區(qū)仍然占比最大(62.01%),集中分布于鄂西北、鄂西南以及鄂東南地區(qū)。整體來看,研究區(qū)內夏季NDVI與氣溫呈不顯著相關關系的區(qū)域占比高達99.97%(未達到0.05顯著性水平),表明湖北省夏季植被變化同氣溫的關系并不密切。

4.4 植被長勢與人為因子的關系

對研究區(qū)11 a的夜間燈光亮度值取平均,得到湖北省平均夜間燈光分布圖(圖11)。整體來看,DN值由東向西逐漸遞減,鄂西北、鄂西南為NDVI低值區(qū),其中最小值為1.5554；而以武漢市為代表的鄂東部、中部地區(qū)夜間燈光亮度均值較高,最高可達60.7947。

為進一步研究湖北省NDVI與人類社會經濟活動的關系,本文將11 a平均夜間燈光亮度值分為0—10,10—20,…,50—63共6層,采取分層采樣的方法,每層隨機選取50個采樣點并提取采樣點對應的11 a平均NDVI,分析平均夜間燈光DN值與平均NDVI的相關關系。若相關系數(shù)為負,表示夜間燈光亮度對研究區(qū)NDVI具有削減作用；反之,則表示有增強作用。

由圖12可知,多年平均NDVI與夜間燈光亮度平均值呈負相關關系,相關系數(shù)為-0.8030(通過0.05的顯著性檢驗)。結果顯示隨著夜間燈光亮度值的增大,對應的NDVI值呈減小趨勢,即人類社會經濟活動對NDVI起抑制作用。夜間燈光亮度值大于40的區(qū)域主要分布在湖北省區(qū)域發(fā)展“A型點軸結構”的交點處,這些城市圈人口眾多,社會經濟活動頻繁,根據NDVI與夜間燈光亮度的負相關關系可知這些區(qū)域的歸一化植被指數(shù)較低,與夏季平均NDVI空間分布情況基本吻合。

對2005—2015年NDVI與夜間燈光亮度值逐像元進行相關性分析(圖13),并利用研究區(qū)市級行政區(qū)劃對其進行裁剪,結果表明呈負相關關系的區(qū)域主要集中在武漢、襄陽、荊州,景觀類型以建設用地、耕地為主；呈正相關關系的區(qū)域主要集中在恩施、十堰、黃岡,景觀類型以林地、草地為主。

圖12 近11年平均NDVI與夜間燈光亮度值散點圖 Fig.12 The scatter diagram of average NDVI and nightlight value for 11 years

圖13 湖北省2005—2015年夏季平均NDVI與平均夜間燈光亮度值偏相關系數(shù)空間分布圖Fig.13 Partial correlation between average NDVI in summer and average nightlight value in Hubei from 2005 to 2015

為進一步探究研究區(qū)人類社會經濟活動與NDVI的關系,在2005—2015年的平均夜間燈光亮度值的基礎上,以武漢市核心區(qū)為交點,沿東—西(E—W)、北—南(N—S)、東北—西南(NE—SW)和東南—西北(SE—NW)四個方向繪制直線,分析其夜間燈光亮度值變化趨勢。結果表明(圖14),武漢市中心處達到最高值,在武漢周邊較發(fā)達的市、縣達到次高值,遠離城市則表現(xiàn)為低值。沿E—W剖線,依次穿過武漢、天門、宜昌、恩施形成4個波峰,峰值分別為60、13、18、22,剖線穿過的區(qū)域景觀類型均屬于建設用地,且峰值大小與植被指數(shù)成反比,即峰值越大,NDVI越小,與上文中夏季NDVI空間分布情況基本吻合,說明夜間燈光亮度值與NDVI值成負相關關系,社會經濟活動對NDVI起到抑制作用。

圖14 2005—2015年湖北省夜間燈光亮度值分布及其剖面線Fig.14 The distribution of nightlight value and their profile lines in Hubei province from 2005 to 2015

5 結論

本文基于湖北省2005—2015年夏季MODIS/NDVI數(shù)據,結合景觀類型數(shù)據、氣象觀測資料以及夜間燈光數(shù)據,深入分析了研究區(qū)NDVI變化趨勢特征以及植被變化對氣候因子的響應程度,通過分離氣候因子和人為因子對NDVI的影響,對人類活動與植被變化的相關關系進行了初步探討。

(1)林地、耕地是湖北省最主要的景觀類型,林地面積占研究區(qū)總面積的50%。11年以來湖北省景觀類型變化以建設用地和耕地為主。耕地面積明顯下降,主要轉化為建設用地；建設用地面積呈上升趨勢,主要由耕地、林地轉化而來。

(2)11年來,湖北省夏季平均NDVI的變化趨勢在空間分布上存在顯著差異,NDVI增加的地區(qū)主要分布在鄂西北、鄂西南(十堰、恩施)地區(qū),占研究區(qū)總面積的61.96%；下降的地區(qū)主要集中在襄陽市及武漢城市圈,占總面積的38.04%?？傮w上,NDVI呈輕微改善的面積最大,占研究區(qū)總面積的44.94%。

(3)在年際尺度上,湖北省11 a夏季平均氣溫、降水量與NDVI分別為-0.016和-0.039,呈不顯著負相關關系,總體上NDVI與氣候因子相關性不強。

(4)人為因子對NDVI起負干擾作用的區(qū)域占總面積的57.78%,人為因子對NDVI起正干擾作用的區(qū)域占總面積的42.22%,總體上人類社會經濟活動對植被生長起到抑制作用。NDVI與夜間燈光亮度值呈顯著負相關關系,相關系數(shù)達-0.8030,說明人類社會經濟活動對NDVI起抑制作用。

6 討論

湖北省植被生態(tài)結構較為復雜,植被生長受自然因素和人為因素共同影響。研究發(fā)現(xiàn),近11年湖北省NDVI變化趨勢具有區(qū)域分異性。一方面,湖北省先后設立多個生態(tài)功能區(qū)、建立生物多樣性保護區(qū)以保育土壤、涵養(yǎng)水源,促進了恩施、十堰等地區(qū)植被指數(shù)的增加；另一方面,伴隨著經濟的快速發(fā)展,各級中心城市及其周邊地區(qū)的人類活動加劇,造成了武漢、襄陽等地區(qū)植被指數(shù)的下降。經分析,2005—2015年建設用地的轉入率高達29.44%,遠遠高于其他景觀類型的變化,側面反映了人為因子對景觀類型變化的重要影響；相關研究表明湖北省NDVI與氣候因子相關性較弱[2],與本文研究結果相一致,印證了人為因子的主導作用。此外,本文對11年來湖北省植被指數(shù)的時空變化特征及其驅動力進行了分析,但仍存在一定的局限性：

(1)在進行植被指數(shù)的時空變化研究中,精確的空間分辨率和時間分辨率是必要的。本文所采用的MODIS影像空間分辨率為250 m×250 m,而實際很少有地物面積能連續(xù)超過影像的像元大小,故大部分像元都是由各種不同地物組成的混合像元[38- 40],對區(qū)域細節(jié)的解釋能力有限。

(2)NDVI值受多種因素共同影響,本文對于研究區(qū)植被變化對氣候變化的響應機制只進行了初步研究,未考慮氣候因子對植被影響的季節(jié)性、滯后性問題[41- 43],在今后的研究中將考慮NDVI與氣候因子的季節(jié)性與滯后性,使結果更加客觀、嚴謹。

(3)本文利用夜間燈光數(shù)據進行了人為因子與NDVI相關性的研究,由于所采用的DMSP/OLS 與NPP/VIIRS數(shù)據分別來自不同的傳感器,具備的空間分辨率不同,由傳感器參數(shù)引起的誤差[44- 45]并未考慮。