尚 雪, 何釗全, 張銅會

(1.延安大學網(wǎng)絡(luò)信息中心，陜西 延安 716000；2.延安大學生命科學學院，陜西 延安 716000；3.延安市生態(tài)恢復重點實驗室，陜西 延安 716004；4.中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，甘肅 蘭州 730000)

植被對區(qū)域的水文循環(huán)和氣候調(diào)節(jié)等均起重要作用，對草地生態(tài)系統(tǒng)的恢復和可持續(xù)發(fā)展有重要意義[1]。在極端氣候變化和人類活動的影響下，研究植被的生長變化特征，了解其變化的驅(qū)動機理，能夠減少對植被生長的不利影響，為區(qū)域生態(tài)環(huán)境的健康和可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)[2]。我國對生態(tài)環(huán)境問題長期關(guān)注，基于遙感的植被指數(shù)法在植被系統(tǒng)研究中被廣泛使用，其中，以增強型植被指數(shù)(enhanced vegetation index，EVI)時空變化特征為主的研究較多。比如，岳東霞等[3]發(fā)現(xiàn)疏勒河流域的植被EVI在時間尺度上有著顯著的季節(jié)性、周期性及趨勢性規(guī)律，空間尺度上呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。蘇俊磊等[4]基于EVI數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，近10 a來，該地區(qū)植被EVI變化整體呈現(xiàn)出上升趨勢，可能是得益于相關(guān)的植被保護措施，同時植被EVI的變化與氣溫和降雨均呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)。田志秀等[5]發(fā)現(xiàn)，低地鹽化草甸類、改良草地、溫性草原類及溫性荒漠草原類植被EVI均與氣象因子呈現(xiàn)出較高的相關(guān)性。呂妍等[6]探討氣候變化對西南喀斯特地區(qū)植被的影響后表明，整個時期內(nèi)氣溫和降水對其變化趨勢的貢獻僅占了28.3%，而退耕還林、草等一系列生態(tài)工程的實施，大氣氮沉降及CO2濃度的不斷增加等可能顯著影響了該區(qū)域植被覆蓋度的上升。朱林富等[7]分析重慶2000—2015年間植被覆蓋度的時空變化特征，發(fā)現(xiàn)植被的年際波動變化,春、夏、秋季以輕度為主，而冬季以中度為主。王行漢等[8]發(fā)現(xiàn)，珠江流域2004—2013年間，植被EVI指數(shù)從低到高排序為草地<常綠針葉林<多樹的草地<混交林<常綠闊葉林。陳燕麗等[9]對MODIS-EVI與同期降水量、相對濕度、水汽壓、平均氣溫等多個氣候因子的相關(guān)性與其響應差異進行分析，為植被監(jiān)測研究提供了參考。王曉爽等[10]將植被EVI數(shù)據(jù)與多源環(huán)境因子相結(jié)合，劃分了全國主要草地類型，總體精度為96.19%，分類結(jié)果基本能夠反映我國主要草地類型的分布情況。

EVI是利用遙感影像中的紅光波段、近紅外波段及藍光波段運算[11-12]得出的植被指數(shù)，該指數(shù)經(jīng)過優(yōu)化并具備高保真度，EVI 改進了歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)的不足，它對植被冠層結(jié)構(gòu)十分敏感，能夠降低大氣和土壤對植被產(chǎn)生的干擾，更加有效地消除指數(shù)的飽和現(xiàn)象，目前已經(jīng)被廣泛應用于研究植被動態(tài)變化，并獲得了良好的效果[13-15]。相關(guān)學者對這兩種植被指數(shù)的應用均做了較多研究[13-16]。陜北地區(qū)位于黃土高原中部，生態(tài)敏感且脆弱，目前，利用植被指數(shù)數(shù)據(jù)對陜北地區(qū)植被覆蓋變化的研究尚不多見。因此，基于2005—2019年的MODIS-EVI數(shù)據(jù)，分析陜北地區(qū)的植被EVI時空變化特征，同時，選取影響該地區(qū)植被EVI變化的10個環(huán)境因子，采用地理探測器統(tǒng)計方法探究各環(huán)境因子對EVI變化的影響程度，闡明其驅(qū)動機理。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)在陜北地區(qū)，地處黃土高原中部，位于北緯35°02′～39°35′，東經(jīng)107°15′～110°15′，主要包括延安和榆林兩市。研究區(qū)地勢整體東南低，西北高，東南部是丘陵溝壑區(qū)，西北部是風沙區(qū)，地形復雜、生態(tài)多樣，處于暖溫帶大陸性季風氣候向溫帶半干旱氣候的過渡地區(qū)，氣候干燥，光照充足，晝夜溫差大。該地區(qū)年平均氣溫8～12 ℃，年平均降水量350～600 mm，土壤以栗鈣土、黃綿土及草原風沙土為主，生態(tài)環(huán)境脆弱，是我國實施退耕還林生態(tài)工程重點區(qū)域。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

采用的數(shù)據(jù)有植被EVI、數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)、氣象柵格(年平均降水量、年平均氣溫、≥10 ℃積溫及干燥度指數(shù))、土壤、植被及地貌類型等數(shù)據(jù)及研究區(qū)縣級行政矢量邊界。其中，DEM數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局；氣象柵格數(shù)據(jù)基于全國1 915個站點的氣象數(shù)據(jù)(建站到20世紀90年代中期)，經(jīng)整理、檢查，形成原始數(shù)據(jù)庫，然后在站點數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上計算年平均氣溫、年平均降水量、≥10 ℃積溫，并利用反向距離加權(quán)平均法內(nèi)插出全國空間分辨率為500 m×500 m的年平均氣溫、年平均降水量、≥10 ℃積溫、干燥度指數(shù)等空間分布數(shù)據(jù)集；土壤、植被及地貌類型數(shù)據(jù)均來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心；研究區(qū)縣級行政矢量邊界來源于地球大數(shù)據(jù)科學工程數(shù)據(jù)共享服務系統(tǒng)；植被EVI數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局的MODIS MOD13Q1產(chǎn)品，其空間分辨率250 m×250 m，時間分辨率16 d。

選取2005—2019年中奇數(shù)年份4—10月(植被生長季)質(zhì)量較好的112景EVI數(shù)據(jù)，運用重投影工具將MOD13Q1產(chǎn)品格式轉(zhuǎn)換投影，WGS-84地理坐標系，通過最大合成法進行年最大植被EVI的合成，得到8期可利用的年最大植被EVI數(shù)據(jù)。坡度、坡向由DEM數(shù)據(jù)提取。利用ARCGIS 10.6軟件的resample工具，將獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)重采樣為統(tǒng)一分辨率，依據(jù)陜北地區(qū)的縣級行政邊界分別裁剪數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 環(huán)境因子選取 環(huán)境因子對植被變化具有顯著的影響，基于典型性、科學性以及可獲取的原則，結(jié)合各個環(huán)境因子對陜北地區(qū)植被的協(xié)同影響程度，依據(jù)地形、地貌、氣候、土壤及植被等類型選取10個自然環(huán)境因子，分別為高程(X1)、坡度(X2)、坡向(X3)、地貌類型(X4)、年平均氣溫(X5)、≥10 ℃積溫(X6)、年平均降水量(X7)、干燥度指數(shù)(X8)、土壤類型(X9)、植被類型(X10)。

1.3.2 增強型植被指數(shù)劃分 為了精準分析陜北地區(qū)植被覆蓋變化狀況，結(jié)合相關(guān)學者研究結(jié)果，對該地區(qū)2005—2019年植被年最大EVI按照等間距方法[17-18]劃分為10個等級。

1.3.3 信息提取 利用ArcGIS 10.6軟件的Create Random Point工具，按照2 km×2 km格網(wǎng)，在陜北地區(qū)生成4 564個隨機采樣點。利用多屬性提取工具生成EVI值和所有環(huán)境單因子數(shù)據(jù)屬性表，獲取對應的EVI值與各環(huán)境因子之間的關(guān)系，保證兩者存在一致性關(guān)系。

1.3.4 地理探測器 地理探測器是一種新型統(tǒng)計學方法，能夠探測空間分異性[19-22]，分別從因子、生態(tài)、風險及交互作用等方面進行空間探測。其中，因子探測是對選取的環(huán)境因子進行分析，探測各因子的解釋力大??；生態(tài)探測是對任意兩個環(huán)境因子進行比較，探究其對研究區(qū)EVI值的影響是否有顯著差異，可判斷兩個環(huán)境因子對EVI值影響的重要性；風險探測是用于解釋兩個環(huán)境因子變量之間的平均值是否存在差異；因子交互作用探測用于識別各環(huán)境因子之間的交互作用，即各因子共同作用(增強或減弱)和相互獨立作用對研究區(qū)EVI值的解釋力大小，先分別計算兩個環(huán)境因子對EVI值的q值，隨后計算兩個環(huán)境因子交互的q值，并比較三者大小。其中，q值計算公式見式(1)：

(1)

式中：q為各環(huán)境因子對研究區(qū)EVI的解釋力，值域為[0, 1]，該值越大，說明該環(huán)境因子對EVI的解釋力越強；h=1，2，…，L，為影響因子的分層數(shù)；Nh和N分別為各環(huán)境因子的h層和整個研究區(qū)的樣本數(shù)；σh和σ分別為h層和整個研究區(qū)的EVI值的方差。

2 結(jié)果與分析

2.1 增強型植被指數(shù)時空動態(tài)變化

由圖1可知，2005、2019年陜北地區(qū)植被EVI空間分布差異較顯著。2019年，EVI值大于0.5的區(qū)域主要分布在東南部地區(qū)，EVI值小于0.5的區(qū)域主要分布在西北部地區(qū)，陜北地區(qū)植被覆蓋總體上表現(xiàn)為東南丘陵溝壑區(qū)植被覆蓋度較高，西北風沙區(qū)植被覆蓋度較低。

(a)2015年 Year 2015 (b)2019年 Year 2019

2005—2019年植被覆蓋空間變化如圖2所示。2005—2019年間，陜北地區(qū)的植被覆蓋整體呈顯著上升趨勢，植被增加的區(qū)域面積占區(qū)域面積的64.30%，分布在研究區(qū)的大部分地區(qū)；植被不變的區(qū)域占31.10%，主要分布在東南的黃龍縣、宜川縣、延長縣以及西北的榆陽區(qū)、橫山區(qū)、子洲縣、靖邊縣、定邊縣及吳起縣等部分地區(qū)；植被減少的區(qū)域僅占4.60%，分布在寶塔區(qū)、延長縣、吳起縣和定邊縣等地區(qū)和部分城鎮(zhèn)建設(shè)用地區(qū)。

圖2 陜北地區(qū)增強型植被指數(shù)空間變化格局Figure 2 The spatial change pattern of the EVI in northern Shaanxi

2.2 增強型植被指數(shù)影響因子的地理探測

2.2.1 因子探測分析 各環(huán)境因子對EVI的影響程度排序為，年平均降水量>干燥度指數(shù)>植被類型>地貌類型≥10 ℃積溫>土壤類型>坡度>年平均氣溫>高程>坡向(表1)。年平均降水量和干燥度指數(shù)的q值最大，分別為0.486和0.425，解釋力均大于40%，是影響EVI變化的主要環(huán)境因子；植被類型、地貌類型、≥10 ℃積溫和土壤類型的q值在0.100～0.350區(qū)間，解釋力在10%～35%之間，是EVI變化的次要影響因子；坡度、年平均氣溫、高程和坡向的q值均小于0.100，解釋力均小于10%，對EVI變化的影響較小。

表1 各環(huán)境因子探測q值Table 1 q value of each environmental factor

2.2.2 生態(tài)探測分析 采用顯著性水平為0.05的F檢驗，通過生態(tài)探測分析，得出顯著性差異水平(表2)。年平均降水量與高程、坡度、坡向、地貌類型、年平均氣溫及≥10 ℃積溫對EVI變化的影響存在顯著性差異，與干燥度指數(shù)、土壤類型和植被類型對EVI變化的影響無顯著性差異。干燥度指數(shù)與高程、坡度、坡向、地貌類型、年平均氣溫及≥10 ℃積溫的影響存在顯著性差異，與年平均降水量、土壤類型及植被類型的影響無顯著性差異。植被類型與高程、坡度、坡向、地貌類型、年平均氣溫、≥10 ℃積溫及土壤類型的影響存在顯著性差異，與年平均降水量和干燥度指數(shù)的影響無顯著性差異。地貌類型與高程、坡度、坡向、年平均降水量、干燥度指數(shù)及植被類型的影響存在顯著性差異，與年平均氣溫、≥10 ℃積溫及土壤類型的影響無顯著性差異。≥10 ℃積溫與高程、坡度、坡向、年平均氣溫、年平均降水量、干燥度指數(shù)及植被類型的影響存在顯著性差異，與地貌類型及土壤類型無顯著性影響。土壤類型與高程、坡向、年平均氣溫及植被類型的影響存在顯著性差異，與坡度、地貌類型、≥10 ℃積溫、年平均降水量及干燥度指數(shù)的影響無顯著差異。

表2 各環(huán)境因子影響增強型植被指數(shù)變化的顯著性差異Table 2 Significant differences between the environmental factors affecting the EVI

2.2.3 風險探測分析 由表3可知，隨著高程、坡度、坡向的增加，EVI均值呈現(xiàn)出波動變化的趨勢，在高程1 386～1 490 m、坡度19.918°～22.996°及西北坡的EVI均值分別達到最大值0.44、0.45、0.40。隨著年平均氣溫、≥10 ℃積溫、年平均降水量的增加，EVI均值呈現(xiàn)出逐漸上升的趨勢，在年平均氣溫9.4～9.9 ℃、≥10 ℃積溫3 481～3 689 ℃、年平均降水量595.6～639.6mm范圍內(nèi)EVI均值分別達到最大值0.50、0.51、0.60，說明該環(huán)境狀況有利于植被生長。隨著干燥度指數(shù)的不斷增加，EVI均值逐漸下降，其中，干燥度指數(shù)在1.081～1.179時，EVI均值達到最大值0.55，表明水分條件對植被生長有著非常重要的影響。不同的地貌、土壤和植被類型下，EVI均值呈現(xiàn)出波動變化的趨勢，地貌類型為中起伏山地時，土壤類型為褐土時，植被類型為闊葉林時，EVI均值分別達到最大值0.54、0.61、0.58，不同的地貌類型形成不同水熱條件，影響土壤類型和土壤水分，進而影響植被變化。

表3 環(huán)境因子適宜范圍Table 3 Suitable range of environmental factors

2.2.4 交互探測分析 利用交互作用探測器對各環(huán)境因子進行探測，獲取各因子之間的相互關(guān)系(表4)。A、B代表兩個不同環(huán)境因子各自對EVI值的q值；C代表兩個環(huán)境因子交互的q值，絕大部分的環(huán)境因子交互q值大于其單因子的q值，因子互動效應呈現(xiàn)出非線性增強(C>A+B)和相互增強關(guān)系(CqX7∩X4(0.56)>qX7∩X10(0.56)>qX7∩X5(0.55)>qX7∩X6(0.55)表明高程、地貌類型、植被類型、年平均氣溫和≥10 ℃積溫等分別與年平均降水量的交互作用呈現(xiàn)相互增強和非線性增強效應。

表4 增強型植被指數(shù)驅(qū)動因子交互作用Table 4 Interactions of the driving factors of the EVI

表5 影響增強型植被指數(shù)變化的環(huán)境因子間的交互作用Table 5 Interactions among the environmental factors affecting the EVI

3 討論與結(jié)論

EVI能夠較好地反映半干旱區(qū)植被覆蓋變化特征，對區(qū)域植被時空分異特征研究具有重要的參考意義[23-24]。研究發(fā)現(xiàn)，2005—2019年陜北地區(qū)植被EVI空間分布差異明顯，植被覆蓋時空變化顯著，總體上表現(xiàn)為東南丘陵溝壑區(qū)植被覆蓋度較高，西北風沙區(qū)及城鎮(zhèn)建設(shè)用地區(qū)域植被覆蓋度較低。與任媛等[25]的研究結(jié)果相似，即石羊河流域近16 a來，植被覆蓋度明細增加，EVI呈現(xiàn)出增加趨勢。馬浩[26]也發(fā)現(xiàn)，青海省2000—2015年植被EVI總體呈現(xiàn)出上升趨勢，且分為3個時期，分別是快速增長期、波動增長期及略微下降期；EVI顯著上升的區(qū)域面積占總面積的51.58%，明顯下降的區(qū)域占20.64%。王虎威等[27]發(fā)現(xiàn)，山西省的植被覆蓋度呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異，其中西北部的植被EVI明顯低于東南部，植被EVI頻度圖具有明顯的“單峰結(jié)構(gòu)”特征。但是，何奕萱等[28]通過對紅河流域2000—2014年植被生長季的EVI變化進行分析發(fā)現(xiàn)，EVI值總體呈現(xiàn)出波動下降趨勢，其年際變化率為-0.15%，空間異質(zhì)性較為顯著，可能是不同地域的氣象和植被不同而造成的。另外，李丹利等[29]發(fā)現(xiàn)在植被生長發(fā)育期的起始時間、長度及植被指數(shù)峰值的年際變化呈現(xiàn)出相似趨勢,植被EVI和NDVI數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的植被生長動態(tài)較為相似，但在生長旺季，EVI比NDVI更加敏感，說明EVI與植被生育期的異同有著密切的關(guān)系，在今后的研究中需要更加關(guān)注。赫英明等[30]發(fā)現(xiàn)，生長季(春、 夏季)的植被增加較其他季節(jié)更顯著，植被EVI的增長速率季節(jié)排序為冬季<秋季<春季<夏季。我國植被覆蓋空間變化特征總體上呈現(xiàn)出增加趨勢，但呈現(xiàn)顯著的空間異質(zhì)性。

另外，研究區(qū)域2005—2019年各環(huán)境因子對EVI的影響程度排序為:年平均降水量>干燥度指數(shù)>植被類型>地貌類型>≥10 ℃積溫>土壤類型>坡度>年平均氣溫>高程>坡向。其中，年平均降水量和干燥度指數(shù)的解釋力均在40%以上，是影響EVI變化的主要因子。和馬浩[26]的研究結(jié)果一致，植被EVI與降水和氣溫都呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，且呈正相關(guān)關(guān)系的面積比例分別為69.50%和60.67%，植被受降水的影響大于氣溫。王虎威等[27]發(fā)現(xiàn),基于年尺度的植被EVI與溫度呈負相關(guān)關(guān)系，與降水呈正相關(guān)關(guān)系，而基于月尺度的植被EVI與氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，降雨量對EVI變化存在一個閾值。何奕萱等[28]發(fā)現(xiàn)，生長季的紅河流域植被EVI與降水有著明顯的正相關(guān)關(guān)系，與氣溫則為負相關(guān)關(guān)系。降水主要為正向驅(qū)動型，氣溫主要為負向驅(qū)動型，降水和氣溫聯(lián)合主要為弱驅(qū)動。而受非氣候因子驅(qū)動的區(qū)域占大部分。陳旭等[31]發(fā)現(xiàn)，石漠化和非石漠化地區(qū)的植被EVI均與降水量呈現(xiàn)顯著相關(guān)性。李偉光等[32]同樣發(fā)現(xiàn)相似結(jié)論。因此，在今后的研究中，需要重點關(guān)注該地區(qū)降雨的變化動態(tài)，以期更好地掌握EVI發(fā)展態(tài)勢。各環(huán)境因子對陜北地區(qū)EVI變化的影響存在相互增強和非線性增強交互關(guān)系。與彭文甫等[33]的研究結(jié)果相同。今后應該重點關(guān)注影響EVI變化的主要環(huán)境因子，為陜北地區(qū)生態(tài)修復可持續(xù)性奠定基礎(chǔ)。