郭 兵張大富丁 昊張海玲孫光強(qiáng)楊 盈

(1.山東理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院,山東 淄博255000;2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 石家莊050022;3.中國(guó)科學(xué)院 數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100101;4.自然資源部 城市國(guó)土資源監(jiān)測(cè)與仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣東 深圳518000;5.中山大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,廣東 珠海519082;6.深圳市規(guī)劃與自然資源數(shù)據(jù)管理中心,廣東 深圳518000)

相關(guān)研究[1-2]表明,1951—2012年全球平均氣溫上升0.72℃,其中近30 a平均溫度是過(guò)去1400 a來(lái)的最高水平。植被作為地球陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,植被與氣候之間的動(dòng)態(tài)耦合對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)影響深遠(yuǎn)[3-6]。同時(shí),植被對(duì)氣候變化的反應(yīng)極其敏感,所以植被動(dòng)態(tài)變化常被作為地球氣候變化的生物指示器[7-9]。研究發(fā)現(xiàn),在北半球中高緯度地區(qū),近幾十年植被生長(zhǎng)季延長(zhǎng)和覆蓋度的增加主要是由于氣候變暖引起的,而近年來(lái)部分地區(qū)植被覆蓋出現(xiàn)減緩甚至下降,很大可能是與氣溫上升的減緩和降水量的減少有關(guān)[9-13]。隨著對(duì)全球氣候研究的不斷深入,植被變化及其與氣候變化的關(guān)系已成為全球變化研究的核心內(nèi)容之一[14-15]。

在全球變化背景下,中大尺度的植被覆蓋變化受氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響日趨顯著。Sidi等[16]對(duì)近18 a科拉馬盆地植被變化進(jìn)行研究,得出降水和溫度等氣候因素是影響植被生長(zhǎng)的主要限制因子的結(jié)論,并發(fā)現(xiàn)在雨季和旱季,NDVI與氣溫和降水的相關(guān)性不同。陳晨等[17]分析了1982—2015年黃河流域不同氣候區(qū)植被的影響因素,表明降水對(duì)半干旱區(qū)NDVI影響最大,而氣溫對(duì)半濕潤(rùn)區(qū)NDVI影響最大。易浪等[18]利用SPOT VGT數(shù)據(jù)分析黃土高原植被覆蓋變化與氣候和人類(lèi)活動(dòng)的關(guān)系,認(rèn)為降水變化是影響植被覆蓋變化的主要因素及人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被NDVI的正影響大于負(fù)影響。盧喬倩等[19]利用1982—2012年植被生長(zhǎng)季GIMMS NDVI 3g數(shù)據(jù)集對(duì)中國(guó)8種典型植被覆蓋類(lèi)型NDVI與氣溫和降水的時(shí)空響應(yīng)特征進(jìn)行研究,結(jié)果表明多數(shù)地區(qū)多年生長(zhǎng)季平均NDVI與平均氣溫呈顯著正相關(guān)。謝寶妮[20]基于LTDR NDVI和同期氣象插值數(shù)據(jù)對(duì)黃土高原1982—2014年不同氣候時(shí)空變化以及氣候和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化的相對(duì)貢獻(xiàn)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)共同影響黃土高原近30 a植被覆蓋變化。綜上分析,不同時(shí)空尺度下植被NDVI演變格局存在顯著差異性,同時(shí)同一研究區(qū)不同歷史時(shí)期植被NDVI變化的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子也存在較大不同?；诖?本研究利用GIMMS NDVI和MODIS NDVI數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)等,引入地理探測(cè)器和重心模型等,從地理分區(qū)的視角定量分析和探討了不同子區(qū)植被NDVI時(shí)空演變格局,并明確了各子區(qū)不同歷史時(shí)期的植被NDVI演變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子。

1 數(shù)據(jù)源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)數(shù)據(jù)集包括GIMMS NDVI(1981—2006年,時(shí)間分辨率為15 d,空間分辨率為8 km)和MODIS NDVI數(shù)據(jù)(2000—2019年,時(shí)間分辨率為16 d,空間分辨率為1 km),上述兩種數(shù)據(jù)分別來(lái)自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn/)和地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/),并利用最大值取值法獲取了逐年最大NDVI數(shù)據(jù),在較大程度上消除了云霾的影響以及作物的物候期差異導(dǎo)致的不確定性?？紤]到兩種指數(shù)數(shù)據(jù)集的來(lái)源不同,本研究基于2000—2006年重疊年份數(shù)據(jù),利用回歸分析法構(gòu)建了數(shù)據(jù)校正模型:YMODISNDVI=1.077 7XGIMMSNDVI+0.004 6(擬合樣本2 899,R2=0.925,p＜0.001)。使用上述模型對(duì)2007—2019年的MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行了校正,并利用ArcGIS 10.2 Resample工具將該數(shù)據(jù)集重采樣為8 km。1980年和2020年1∶10萬(wàn)土地遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為1 km,投影類(lèi)型為Krasovsky_1940_Albers,包括6個(gè)1級(jí)類(lèi)型,

包括了25個(gè)2級(jí)類(lèi)型,總體數(shù)據(jù)精度為97.15%。DEM數(shù)據(jù)來(lái)自SRTM3產(chǎn)品,由地理空間數(shù)據(jù)云免費(fèi)下載,空間分辨率為90 m。中國(guó)土壤類(lèi)型空間分布數(shù)據(jù)由《1∶100萬(wàn)中華人民共和國(guó)土壤圖》數(shù)字化生成,該數(shù)據(jù)集包括12土綱,61個(gè)土類(lèi),227個(gè)亞類(lèi),由資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn/)免費(fèi)獲取。氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/),包括中國(guó)824個(gè)地面基準(zhǔn)氣象站的20—20時(shí)降水量(0.1 mm)、日最低氣溫(0.1℃)、日最高氣溫(0.1℃)、日均溫(0.1℃)、日照時(shí)數(shù)(0.1 h)等要素的逐日數(shù)據(jù)。利用C#編程和ArcGIS 10.2的Cokriging插值方法得到1981—2019年的年均溫、年降水量、年日照時(shí)數(shù)、年積溫的柵格數(shù)據(jù),其空間分辨率為8 km。

1.2 研究方法

1.2.1 相關(guān)性系數(shù)法 相關(guān)性分析主要用來(lái)反映要素之間的相關(guān)方向和相關(guān)程度,本研究采用基于像元的皮爾森相關(guān)系數(shù),考慮p＜0.05和p＜0.01兩種置信水平來(lái)探討植被年NDVI對(duì)氣溫、降水的響應(yīng)關(guān)系,其計(jì)算公式為[21]:

式中:rx,y為x,y兩變量的相關(guān)系數(shù);xk,yk為x,y兩變量的第k年取值分別為兩變量的平均值;r的取值范圍為[-1,1];r＞0表示正相關(guān);r＜0表示負(fù)相關(guān)值越大,說(shuō)明要素之間的相關(guān)性越高;r=0表示零相關(guān)。

1.2.2 重心模型 重心概念源于力學(xué),是指區(qū)域空間上的某一點(diǎn)在前后左右各個(gè)方向上的力量對(duì)比保持相對(duì)平衡。在地理學(xué)研究中,“重心”可以表征地理要素的時(shí)空分布特征,廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、人口、生態(tài)、區(qū)域發(fā)展等領(lǐng)域。區(qū)域重心定義為:設(shè)某一區(qū)域由n個(gè)子區(qū)域構(gòu)成,其中,第i個(gè)子區(qū)域的重心坐標(biāo)為(xi,yi),Mi為該子區(qū)域的屬性值,則該區(qū)域重心的地理坐標(biāo)表示為[22]:

1.2.3 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[23]。地理探測(cè)器q統(tǒng)計(jì)量,可用以度量空間分異性、探測(cè)解釋因子、分析變量之間交互關(guān)系,已經(jīng)在自然和社會(huì)科學(xué)多領(lǐng)域應(yīng)用。

探測(cè)植被NDVI的空間分異性,以及探測(cè)某因子在多大程度上解釋植被NDVI的空間分異。用q值度量,q的取值范圍為[0,1],值越大說(shuō)明植被的空間分異性越明顯,反之則越弱。表達(dá)式為:

式中:h=1,…;L為變量Y或因子X(jué)的分層(strata)或分類(lèi);為層h的單元數(shù),N為全區(qū)的單元數(shù);σ2h是層h的Y值的方差,σ2是全區(qū)的Y值得方差。SSW為層內(nèi)方差之和(within sum of squares);SST是全區(qū)總方差(total sum of squares)。

2 中國(guó)自然地理分區(qū)

依據(jù)地形地貌、氣候及自然地理特征,參照前人分區(qū)成果將研究區(qū)劃分為六大區(qū)域(該分區(qū)方案來(lái)自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=276),圖1)。

圖1 中國(guó)自然地理分區(qū)

分別是東北、華北、西北、華東、西南以及中南地區(qū)。東北地區(qū)包括黑、吉、遼3個(gè)省區(qū),為是我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)、工業(yè)基地。華北地區(qū)包括京、津、冀、晉、內(nèi)蒙古5個(gè)省區(qū),主要位于我國(guó)地勢(shì)的第二級(jí)階梯,是我國(guó)小麥的主產(chǎn)區(qū)。西北地區(qū)深居內(nèi)陸,包括陜、甘、青、寧、新5個(gè)省區(qū),主要為溫帶大陸性和高原氣候,降水相對(duì)稀少。華東地區(qū)位于中國(guó)東部,包括滬、蘇、浙、皖、閩、贛、魯、臺(tái)8個(gè)省區(qū),地形以平原、丘陵為主,是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重心。西南地區(qū)包括川、黔、滇、渝、藏5個(gè)省區(qū),而中南地區(qū)則包括豫、湘、鄂、粵、桂、瓊、港、澳8個(gè)省區(qū)。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被NDVI重心時(shí)空變化分析

為了分析和探討研究區(qū)植被NDVI重心的空間變化規(guī)律,本文利用ArcGIS 10.2度量地理分布工具集的MeanCenter工具計(jì)算和分析了1981—2019年5 a尺度(5 a的植被NDVI均值)下全國(guó)和分區(qū)尺度上的重心遷移情況(圖2)。由圖2可知:①1981—2000年期間,東北地區(qū)植被NDVI重心呈現(xiàn)西南—東北—西南的遷移趨勢(shì),2006—2010年重心相比2001—2005年向西南方向遷移,說(shuō)明該時(shí)間段內(nèi)西南部植被NDVI的增速和增量大于東北部,而2011—2015年和2016—2019年相比2006—2010年出現(xiàn)向北遷移的回旋趨勢(shì)?？傮w上近40 a東北地區(qū)植被NDVI重心呈向南移動(dòng)的趨勢(shì),其原因在隨著人類(lèi)活動(dòng)干擾強(qiáng)度的加劇,如三北防護(hù)林的建設(shè)及退耕還林還草的實(shí)施,該地區(qū)南部植被的恢復(fù)及增長(zhǎng)速度和體量高于北部地區(qū)[24-26]。②華北地區(qū)近40 a植被NDVI重心表現(xiàn)為向南遷移,其中2006—2010年→2011—2015年重心向北遷移,其他時(shí)間段重心均向南遷移,說(shuō)明近40 a南部植被NDVI的增量要高于北部?？傮w上,華北地區(qū)植被NDVI重心向南遷移,其主要原因在氣候變暖導(dǎo)致了該地區(qū)北部發(fā)生一定程度的干旱,不利于植被的恢復(fù)和生長(zhǎng),同時(shí),隨著南部地區(qū)植樹(shù)造林工程的實(shí)施,其植被增量要高于北部地區(qū)[3,17,20]。③西北地區(qū)植被NDVI重心在前3個(gè)時(shí)段表現(xiàn)為向西北方向遷移,分別是1981—1985年→1986—1990年、1986—1990年→1991—1995年和1991—1995年→1996—2000年。而在后4個(gè)時(shí)段均表現(xiàn)為向東南方向遷移,分別是1996—2000年→2001—2005年、2001—2005年→2006—2010年、2006—2010年→2011—2015年和2011—2015年→2016—2019年。綜上分析,西北地區(qū)植被NDVI重心總體呈現(xiàn)向東南方向移動(dòng)的趨勢(shì),其原因在受降水增加和人類(lèi)活動(dòng)(退牧還草及植樹(shù)造林)的綜合影響,東南部地區(qū)植被的恢復(fù)速率及增加總量要高于西北部地區(qū)(該地區(qū)干旱、少雨,植被很難恢復(fù)),特別是十八大以來(lái)(2012年),各項(xiàng)生態(tài)保護(hù)措施及工程的實(shí)施,一定程度上對(duì)于該地區(qū)的植被恢復(fù)產(chǎn)生了促進(jìn)作用[6,9]。④1986—1990年華東地區(qū)植被NDVI重心相比1981—1985年向西北方向遷移。1986—2015年的5個(gè)時(shí)間段里,植被NDVI重心遷移軌跡呈現(xiàn)“西南—東北—東北—西南—南”的環(huán)形遷移趨勢(shì),而2016—2019年植被NDVI重心相比2011—2015年繼續(xù)向南遷移。近40 a,華東地區(qū)植被NDVI重心向南遷移,其主要原因在于該地區(qū)南部地區(qū)多灌林地,隨著各項(xiàng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)措施的有效實(shí)施(2012年以來(lái)),該地區(qū)植被的恢復(fù)和增加速率高于北部地區(qū)[1,8]。⑤中南地區(qū)植被NDVI重心遷移軌跡呈現(xiàn)“之”字形,1981—1985年→1986—1990年重心往東北方向遷移,1986—1990年→1991—1995年、2006—2010年→2011—2015年和2011—2015年→2016—2019年重心均是往西南方向發(fā)生遷移,而1991—1995年→1996—2000年、1996—2000年→2001—2005年和2001—2005年→2006—2010年3個(gè)時(shí)段重心均向西北方向遷移。綜上分析,近40 a中南地區(qū)的植被NDVI重心向西移動(dòng),其主要原因在于隨著退耕還林還草工程的有效實(shí)施(特別是2012年以來(lái)),西部地區(qū)大量陡坡開(kāi)墾的耕地轉(zhuǎn)為林草地,極大了促進(jìn)了該地區(qū)植被的恢復(fù)[3,17]。⑥1986—1990年和1991—1995年西南地區(qū)植被NDVI重心相比1981—1985年向西北方向遷移且1981—1985年→1986—1990年遷移幅度最大,1991—1995年→1996—2000年和2001—2005年→2006—2010年植被NDVI重心都是向東南方向遷移,而1996—2000年→2001—2005年重心向西南方向遷移,2011—2015年和2016—2019年植被重心相比2006—2010年向西北方向移動(dòng)。近40 a西南地區(qū)植被NDVI重心向西南方向移動(dòng),原因在于隨著全球氣候變暖趨勢(shì)的日益加劇,青藏高原地區(qū)的增溫和增濕效應(yīng)尤為明顯,進(jìn)而極大地促進(jìn)了該地區(qū)植被的生長(zhǎng)和恢復(fù),從而導(dǎo)致了該地區(qū)西部和南部的植被增量和增速高于其他地區(qū)[8,19]。⑦1981—2019年中國(guó)植被NDVI重心主要集中于陜西省延安市及銅川市。1981—2019年,全國(guó)植被NDVI重心共發(fā)生了6次重心方向的改變,在南北方向上,除了1981—1985年→1986—1990年和2006—2010年→2011—2015年重心向北遷移,其他時(shí)間段重心均向南遷移。綜上分析,近40 a中國(guó)植被NDVI重心向南遷移,表明南部地區(qū)植被NDVI的增量和增速要高于北部地區(qū),這與區(qū)域氣候條件的時(shí)空分布及變化相關(guān)[10]。

圖2 全國(guó)及6大分區(qū)植被NDVI重心遷移軌跡

3.2 氣候單因子對(duì)植被NDVI變化的影響

全球氣候變暖背景下,植被NDVI時(shí)空變化格局受氣候變化的影響尤為顯著。本研究在p＜0.01的置信水平下計(jì)算了近40 a植被NDVI與氣溫、降水和日照的相關(guān)系數(shù)(R),進(jìn)而分析了植被NDVI與氣候單因子的相關(guān)性(圖3)。

圖3 植被NDVI與氣候因子的相關(guān)性分析

由圖3可知,①植被NDVI與氣溫呈負(fù)相關(guān)(-1＜R＜0,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的46.77%,主要分布于中國(guó)的北部地區(qū),如西北地區(qū)的新疆中部,甘肅和青海省的西北部等,華北地區(qū)的內(nèi)蒙古自治區(qū)以及東北平原的東部地區(qū),其原因在于該地區(qū)氣溫的上升,加劇了植被的蒸騰和地表土壤水分的蒸發(fā),進(jìn)而加劇了區(qū)域干旱狀況,不利于植被的生長(zhǎng)[5,8]。植被NDVI與氣溫呈正相關(guān)(0＜R＜1,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的53.23%,主要分布于黃土高原地區(qū)、四川盆地的中部、云貴高原以及長(zhǎng)江中下游地區(qū),該地區(qū)降水充沛,高溫有助于植被的光合作用,加速植被的生長(zhǎng)和恢復(fù)[15]。②植被NDVI與降水呈正相關(guān)(0＜R＜1,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的59.54%,呈正相關(guān)的地區(qū)分布范圍較廣,其中相關(guān)系數(shù)較高的區(qū)域包括華北地區(qū)的中部,西北地區(qū)的東北部,其原因在于該地區(qū)水熱不均衡,地表水資源短缺,降水的增加有助于改善土壤水分狀況,利于植被生長(zhǎng)[10]。植被NDVI與降水呈負(fù)相關(guān)(-1＜R＜0,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的40.46%,主要分布于云貴高原和長(zhǎng)江中下游地區(qū)等,其原因在于該地區(qū)降水密集,多暴雨,水土流失及滑坡、泥石流嚴(yán)重,極大破壞地表植被狀況[19]。③植被NDVI與日照呈正相關(guān)(0＜R＜1,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的42%,其中顯著正相關(guān)區(qū)域主要集中于新疆中部、甘肅和青海省的西北部以及云貴高原西部,其原因在于該地區(qū)海拔較高,充足的光照可以改善地表熱環(huán)境,進(jìn)而促進(jìn)植被的生長(zhǎng)[14]。植被NDVI與日照呈負(fù)相關(guān)(-1＜R＜0,p＜0.01)的區(qū)域占總面積的58%,主要集中在中部地區(qū)(105°—115°E之間),如貴州、山西和河南等地區(qū),其原因在于該地區(qū)水熱時(shí)空分布不均衡,過(guò)多的光照可增加區(qū)域溫度,加大旱災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)[20]。

3.3 不同歷史時(shí)期—不同分區(qū)因子交互作用對(duì)植被NDVI變化的影響

相關(guān)研究表明,不同地理分區(qū)的植被生態(tài)系統(tǒng)演變的主導(dǎo)影響因子隨著氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)作用強(qiáng)度的變化而變化。本研究利用地理探測(cè)器定量分析和探討了1981年(1981—1983年平均植被狀態(tài))和2019年(2017—2019年平均植被狀態(tài))的驅(qū)動(dòng)因子差異性(圖4)。由圖4可知:①1981年?yáng)|北地區(qū)不同因子之間的交互作用對(duì)植被NDVI變化解釋力依次為(前6組):土地利用∩日照(0.657)＞高程∩日照(0.585)＞土壤類(lèi)型∩日照(0.568)＞日照∩氣溫(0.566)＞坡向∩日照(0.528)＞積溫∩日照(0.525),日照與其他因子交互作用的解釋力占據(jù)主導(dǎo)地位(圖4a1)。而在2019年(圖4a2),解釋力較高主導(dǎo)交互因子(前6組)分別為:土地利用∩坡向(0.473)＞土地利用∩氣溫(0.446)＞土地利用∩降水(0.356)＞土壤類(lèi)型∩土地利用(0.347)＞土壤類(lèi)型∩坡向(0.312)＞土地利用∩日照(0.305),土地利用與其他因子交互作用的解釋力卻占據(jù)主導(dǎo)地位,而氣候因子之間的交互作用則對(duì)植被NDVI的變化影響相對(duì)較弱。隨著城市化的不斷推進(jìn),人類(lèi)活動(dòng)成為影響地表生態(tài)系統(tǒng)演變的主導(dǎo)因素之一,其中土地利用變化是反映人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的重要指標(biāo)之一,因此,土地利用變化在地表植被變化過(guò)程中發(fā)揮重要作用[4,8]。②1981年華北地區(qū)交互因子解釋力最大的為日照∩氣溫(0.752),最小的是坡向∩坡度(0.111),同時(shí),該時(shí)期土壤類(lèi)型與其他因子之間的解釋力都較大(圖4b1)。2019年交互因子解釋力最大的為土地利用∩降水(0.770),最小的是坡向∩坡度(0.149)(圖4b2)。華北地區(qū)多平原,地勢(shì)平坦,地形因子對(duì)植被的時(shí)空分布和變化影響較弱,而氣候因子和人類(lèi)活動(dòng)則是影響該地區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)演變過(guò)程的主導(dǎo)因素[15,18]。③1981年西北地區(qū)自然因子之間的交互作用對(duì)植被NDVI變化解釋力依次為(前6組):土壤類(lèi)型∩降水(0.669)＞土地利用∩降水(0.642)＞降水∩氣溫(0.625)＞土壤類(lèi)型∩日照(0.624)＞高程∩降水(0.621)＞日照∩氣溫(0.616),降水與其他因子交互作用的解釋力占據(jù)主導(dǎo)地位(圖4c1),其原因在于該地區(qū)干旱少雨,地表水資源是影響區(qū)域植被生長(zhǎng)的主導(dǎo)因素,而降水是該地區(qū)水資源的重要補(bǔ)給[8,16]。2019年的主導(dǎo)交互因子解釋力依次(前6組)為:土地利用∩降水(0.699)＞土地利用∩日照(0.681)＞土壤類(lèi)型∩土地利用(0.648)＞土壤類(lèi)型∩降水(0.635)＞土壤類(lèi)型∩日照(0.589)＞高程∩降水(0.578),其中土地利用∩降水之間的交互作用解釋力最大(圖4c2),這與區(qū)域生態(tài)環(huán)境特征與人類(lèi)活動(dòng)相關(guān)[19,21]。④1981年華東地區(qū)交互因子解釋力最大的為坡向∩降水(0.374),最小的是積溫∩氣溫(0.074)(圖5a1)。2019年交互因子解釋力最大的為土地利用∩坡向(0.412),而最小的為積溫∩氣溫(0.073)(圖5a2)。由于該地區(qū)多為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),城鎮(zhèn)化水平較高,人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度劇烈,已成為影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)演變的主導(dǎo)因子[7,14]。⑤1981年中南地區(qū)各因子間的交互作用對(duì)植被NDVI變化解釋力依次為(前6組):土壤類(lèi)型∩坡向(0.303)＞坡向∩降水(0.276)＞土壤類(lèi)型∩日照(0.268)＞積溫∩日照(0.255)＞土地利用∩降水(0.251)＞日照∩降水(0.250),坡向與土壤類(lèi)型、降水之間的交互作用解釋力較大(圖5b1)。2019年解釋力高的6組為:土地利用∩坡向(0.476)＞土地利用∩降水(0.442)＞土壤類(lèi)型∩土地利用(0.407)＞土地利用∩高程(0.392 0)＞土地利用∩積溫(0.391 9)＞土地利用∩氣溫(0.391)(圖5b2),該時(shí)期土地利用與其他因子交互作用的解釋力占據(jù)主導(dǎo)地位。該地區(qū)植被NDVI變化的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子由自然因子轉(zhuǎn)變?yōu)槿祟?lèi)活動(dòng)因子,這與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)建設(shè)相關(guān)[17,19]。⑥1981年西南地區(qū)交互因子解釋力最大的為高程∩日照(0.810),最小的是坡向∩坡度(0.087)(圖5c1),2019年交互因子解釋力最大的為高程∩日照(0.807),最小的是坡向∩坡度(0.084)(圖5c2)。該地區(qū)位于西南山區(qū),海拔較高,多高山、高原,其地形因素決定了區(qū)域生態(tài)環(huán)境特征及變化,因此高程是影響地表植被生態(tài)系統(tǒng)演變的主導(dǎo)因素之一。此外,西南地區(qū)多陰雨天氣,光照不充足,極大限制了植被的生長(zhǎng),因此,日照成為影響植被變化的另一重要因子[23,27]。同時(shí),西南山區(qū)生態(tài)環(huán)境極其脆弱,生態(tài)環(huán)境的保護(hù)一直是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中亟待解決的前瞻性問(wèn)題,特別是黨的十八大以來(lái),生態(tài)建設(shè)以保護(hù)為主,人為對(duì)生態(tài)的擾動(dòng)逐漸變小,自然因素在植被生態(tài)系統(tǒng)演變中占據(jù)主導(dǎo)地位。

圖4 1981—2019年?yáng)|北、華北和西北地區(qū)植被NDVI變化的主導(dǎo)交互因子

圖5 1981—2019年華東、中南和西南地區(qū)植被NDVI變化的主導(dǎo)交互因子

綜上分析,近40 a不同地區(qū)的主導(dǎo)交互因子類(lèi)型發(fā)生了一定變化并且存在顯著差異:東北地區(qū),日照∩其他因子(1981年)→土地利用變化(2019年);華北地區(qū),日照∩氣溫(1981年)→土地利用∩降水(2019年);西北地區(qū),降水∩其他因子(1981)→土地利用∩其他因子(2019年);華東地區(qū),坡向∩降水(1981年)→土地利用∩坡向(2019年);中南地區(qū),坡向∩土壤類(lèi)型(1981年)→土地利用∩其他因子(2019年);西南地區(qū),地形因子∩其他因子→土地利用∩其他因子(2019年)。隨著人類(lèi)活動(dòng)干擾強(qiáng)度的增加,土地利用及其相關(guān)交互因子逐漸成為各子區(qū)植被生態(tài)系統(tǒng)演變的主導(dǎo)因子。

4 結(jié)論

(1)近40 a中國(guó)植被NDVI重心向南遷移,而不同分區(qū)的植被NDVI重心遷移軌跡存在一定差異性:東北地區(qū)植被NDVI重心表現(xiàn)為先向南移動(dòng)繼而向北移動(dòng)的趨勢(shì);華北地區(qū)植被NDVI重心表現(xiàn)為向南遷移;西北地區(qū)植被NDVI重心表現(xiàn)為先向西北移動(dòng)繼而東南移動(dòng)的趨勢(shì);華東地區(qū)植被NDVI重心呈向南移動(dòng)趨勢(shì);中南地區(qū)植被NDVI重心遷移軌跡呈現(xiàn)“之”字形,總體表現(xiàn)為向西南方向移動(dòng);西南地區(qū)植被NDVI重心表現(xiàn)為向西南方向移動(dòng)趨勢(shì)。

(2)植被NDVI與氣溫呈負(fù)相關(guān)區(qū)域主要分布于西北地區(qū)和華北地區(qū),呈正相關(guān)區(qū)域則主要分布于黃土高原地區(qū)、四川盆地的中部、云貴高原以及長(zhǎng)江中下游地區(qū)。植被NDVI與降水呈正相關(guān)區(qū)域主要分布于華北地區(qū)的中部,西北地區(qū)的東北部,呈負(fù)相關(guān)區(qū)域則主要分布于云貴高原和長(zhǎng)江中下游等地區(qū)。植被NDVI與日照呈顯著正相關(guān)區(qū)域主要分布于新疆中部、甘肅和青海省的西北部以及云貴高原西部,而顯著負(fù)相關(guān)區(qū)域則主要分布于中部,包括貴州、山西和河南等地區(qū)。

(3)近40 a不同分區(qū)、不同歷史時(shí)期的植被NDVI演變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子存在顯著差異:東北地區(qū),日照∩其他因子(1981年)→土地利用變化(2019年);華北地區(qū),日照∩氣溫(1981年)→土地利用∩降水(2019年);西北地區(qū),降水∩其他因子(1981年)→土地利用∩其他因子(2019年);華東地區(qū),坡向∩降水(1981年)→土地利用∩坡向(2019年);中南地區(qū),坡向∩土壤類(lèi)型(1981年)→土地利用∩其他因子(2019年);西南地區(qū),地形因子∩其他因子→土地利用∩其他因子(2019年)。