岳奕帆， 陳國鵬*， 王 立， 李小霞， 李 瑱

(1. 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院， 甘肅 蘭州 730070； 2. 舟曲縣氣象局， 甘肅 甘南藏族自治州 746300)

陸表植被是大陸生態(tài)系統(tǒng)的基本組成部分，也是連接大氣、土壤、水分和生物的紐帶，在質(zhì)能循環(huán)等方面發(fā)揮著不可替代的作用[1-3]，也是反映全球生態(tài)變化和氣候變化的重要“指示器”[4-5]。20世紀(jì)以來，工業(yè)化的快速推進(jìn)，使得生態(tài)環(huán)境加速惡化，植被覆蓋相關(guān)的研究也因此成為諸多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)[6-7]。

植被覆蓋度(Fractional vegetation coverage，F(xiàn)VC)是指某一地域植物垂直投影面積與該地域面積的比值[8]，反映著植被的茂密程度，不僅是描述地表植被生長狀況的重要指標(biāo)，也是反映生態(tài)系統(tǒng)變化的基礎(chǔ)參數(shù)。由于植被歸一化指數(shù)(Normalized difference vegetation index，NDVI)可以消除大部分干擾因子的影響，能有效反映植被的生長覆蓋情況、生物量及凈初級(jí)生產(chǎn)力等植被參數(shù)，而且其數(shù)據(jù)來源廣泛，是目前最為常用的估算植被覆蓋度的遙感植被指數(shù)[9-11]。然而，單一的歸一化植被指數(shù)也包含了土壤類型等其他地物特征信息，且存在對(duì)高覆蓋度的植被易飽和、對(duì)低覆蓋度的植被難區(qū)分等不足[12-13]。利用NDVI采用像元二分模型估算植被覆蓋度的方法可以更準(zhǔn)確地反映植被覆蓋度的變化特征，已被眾多學(xué)者廣泛應(yīng)用[14-16]。

生態(tài)脆弱區(qū)因其分布面積廣、系統(tǒng)穩(wěn)定性差、抗干擾能力弱、易退化等特征[17]，成為了生態(tài)修復(fù)過程中的短板，保證生態(tài)脆弱區(qū)的修復(fù)進(jìn)程是促進(jìn)我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎(chǔ)[18]。在1998年天然林保護(hù)工程實(shí)施前，舟曲縣的原始植被經(jīng)歷了大規(guī)模砍伐，導(dǎo)致縣域內(nèi)土壤與植被退化且多發(fā)洪澇災(zāi)害與泥石流，也因此成為了我國典型的生態(tài)脆弱區(qū)。研究舟曲縣植被時(shí)空變化格局不僅有助于了解近年來植被的恢復(fù)狀況，還可以為區(qū)域生態(tài)環(huán)境修復(fù)效果的評(píng)價(jià)提供參考，同時(shí)也是天然林保護(hù)工程績效評(píng)價(jià)的依據(jù)。

基于此，本研究采用Landsat系列數(shù)據(jù)輔以DEM與氣象數(shù)據(jù)，采用像元二分模型、中值合成、趨勢(shì)分析及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)等方法對(duì)舟曲縣1998—2019年共22 a間植被覆蓋動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行研究，以期揭示植被的時(shí)空變異規(guī)律、評(píng)價(jià)植被恢復(fù)的穩(wěn)定程度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

舟曲縣(103°51′30″～104°45′30″ E，33°13′～34°1′ N)面積約3 015 km2，海拔在1 173～4 504 m之間[19](圖1)，地處甘川二省交匯處，是典型的高山峽谷區(qū)。該區(qū)域?qū)贉貛Ъ撅L(fēng)氣候，年均降水量約429.2 mm，年均氣溫約為13.9℃。縣域內(nèi)支流眾多，總徑流量達(dá)3.7×109m3[20]。近年來，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展致使舟曲縣植被覆蓋層被持續(xù)破壞，導(dǎo)致舟曲縣成為國家級(jí)三大地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)縣、全國自然災(zāi)害頻發(fā)縣，也是“5·12”特大地震和“8·8”泥石流災(zāi)害重災(zāi)縣[21-22]。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

遙感影像數(shù)據(jù)來自Google Earth Engine(GEE)云計(jì)算平臺(tái)(https://earthengine.google.com)的Landsat Surface Reflectance Tier 1系列數(shù)據(jù)，包含有1998—2011年的Landsat 5 TM Surface Reflectance Tier 1數(shù)據(jù)集、2012年的Landsat 7 TM Surface Reflectance Tier 1數(shù)據(jù)集以及2013—2019年的Landsat 8 OLI Surface Reflectance Tier 1數(shù)據(jù)集共計(jì)316景遙感圖像，這些數(shù)據(jù)集已經(jīng)經(jīng)過了幾何校正、大氣校正等預(yù)處理工作。為了減少云層與積雪的影響，選取6—9月植被生長季圖像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行中值合成。

數(shù)字高程數(shù)據(jù)源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn)的ASTER GDEM 30 m數(shù)字高程數(shù)據(jù)產(chǎn)品，空間分辨率為30 m。在經(jīng)過無縫鑲嵌、投影、裁剪得到舟曲縣的高程數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)來源于舟曲縣氣象局，包括降水與氣溫，為2000—2019年的日尺度數(shù)據(jù)集。

1.3 研究方法

1.3.1植被覆蓋度計(jì)算 本研究通過計(jì)算植被生長季的NDVI，利用像元二分模型得到植被覆蓋度，再通過變異系數(shù)法分析植被多年來的變化及穩(wěn)定程度[23-24]。

基于像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度(FVC)[25-26]，其原理是假設(shè)一個(gè)像元的地表覆蓋由兩部分組成，一部分是有植被覆蓋的地表(NDVIveg)，另一部分是無植被覆蓋的地表(NDVIsoil)，該像元的混合信息就是由NDVIveg和NDVIsoil2個(gè)組分因子線性加權(quán)合成，各因子的權(quán)重是各自的面積在像元中所占的比例，其中植被覆蓋度就可以看作是植被的權(quán)重[27-28]。

(1)

式中：FVC表示植被覆蓋度，NDVI表示像元NDVI總值，NDVIsoil表示無植被覆蓋像元NDVI值，NDVIveg表示全部植被覆蓋的像元NDVI值。在年合成NDVI累計(jì)統(tǒng)計(jì)表上取累積頻率為5%對(duì)應(yīng)的NDVI值作為NDVIsoil，取累積頻率為95%的NDVI值作為NDVIveg[29-30]。參考2008年中華人民共和國水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》[31]，并結(jié)合高彥凈等[32]對(duì)于歷史時(shí)期甘肅省植被覆蓋度分級(jí)劃分情況，將舟曲縣的植被覆蓋度分為5個(gè)等級(jí)：低植被覆蓋度(<30%)、中低植被覆蓋度(30%～45%)、中植被覆蓋度(45%～60%)、中高植被覆蓋度(60%～75%)和高植被覆蓋度(≥75%)。

1.3.2趨勢(shì)分析法

(2)

式中：K表示方程的斜率，i表示監(jiān)測(cè)年限，yi表示第i年研究區(qū)域的植被覆蓋度。當(dāng)K>0時(shí)，表示研究區(qū)域內(nèi)FVC是呈上升趨勢(shì)；當(dāng)K<0時(shí)，表示研究區(qū)域的FVC是呈下降趨勢(shì)；若K=0，則表示植被狀況無變化。斜率K可以反映植被覆蓋的空間分布情況[33-34]。趨勢(shì)分析的顯著性用F檢驗(yàn)，用以檢驗(yàn)趨勢(shì)的可信度。

(3)

(4)

(5)

1.3.3變異系數(shù)分析法

(6)

2 結(jié)果與分析

2.1 舟曲縣植被覆蓋的年際變化

舟曲縣1998—2019年間植被覆蓋整體呈顯著增加的態(tài)勢(shì)(P<0.05，圖2)，F(xiàn)VC在0.76～0.85之間波動(dòng)上升，增長速率為3.9×10-3a-1，并且植被覆蓋度與春季和初夏(1—5月)降水量之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系(P<0.05)。

圖2 1998-2019年植被覆蓋年均變化與降水量關(guān)系圖Fig.2 Relationship between annual average change of fractional vegetation coverage and precipitation from 1998 to 2019注：圖A：植被覆蓋度的年際變化；圖B：春季和初夏(1—5月)降水量與植被覆蓋度的相關(guān)性Note：A：Interannual variation of fractional vegetation coverage;B：Correlation between precipitation and fractional vegetation coverage in spring and early summer (January to May)

舟曲縣高植被覆蓋區(qū)域面積占比相對(duì)較大，低植被覆蓋區(qū)域面積占比最小，植被覆蓋度<75%的區(qū)域面積占比呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)(圖3)。其中：中低植被覆蓋與低植被覆蓋區(qū)域面積波動(dòng)較小，面積占比在1.80×10-3%～1.72%之間，平均面積僅占總面積的0.37%；中植被覆蓋區(qū)域面積占比在0.41%～11.90%之間波動(dòng)，1998年與2018年分別達(dá)到其最大、最小值，22 a間平均面積占比為3.98%；中高植被覆蓋區(qū)域在2014年面積占比最低，達(dá)3.99%；在2018年面積占比最高，達(dá)30.77%。中高植被覆蓋區(qū)域波動(dòng)相對(duì)較大，表現(xiàn)減少的趨勢(shì)，平均覆蓋面積占比15.65%。高植被覆蓋區(qū)域面積波動(dòng)劇烈，在57.68%～95.60%之間變化。

圖3 不同等級(jí)植被覆蓋度年際變化圖Fig.3 Annual changes of fractional vegetation coverage at different levels

2.2 植被覆蓋空間變化分析

以400 m為一個(gè)梯度，將舟曲縣的海拔分為9個(gè)區(qū)間，不同海拔梯度之間，植被覆蓋分布具有較大的差異性(圖4)。隨著海拔升高，中高及以下植被覆蓋區(qū)域占比逐漸降低，在2 600～3 000 m海拔段內(nèi)降到最低，僅占到該區(qū)間面積的0.5%。海拔4 200 m以上，植被覆蓋僅占到總面積的0.2%，根據(jù)人工目視解譯，該區(qū)域大多為裸巖險(xiǎn)峰與雪體；高植被覆蓋區(qū)域隨著海拔的升高面積占比逐漸增大，在1 800～3 400 m海拔段內(nèi)，植被覆蓋度最優(yōu)良，且面積占到了區(qū)間面積的90%以上；當(dāng)海拔繼續(xù)升高，高植被覆蓋面積占比逐漸減少。

圖4 不同海拔植被覆蓋度分布圖Fig.4 Distribution of fractional vegetation coverage at different altitudes

2.3 植被覆蓋趨勢(shì)變化分析

舟曲縣植被覆蓋度的演變具有明顯的空間分異性(圖5，表1)。其中，輕度變化面積占比最大，占比72.16%，其中輕度改善的區(qū)域面積占比50.51%，整個(gè)區(qū)域均有分布；輕度退化的區(qū)域面積占比21.70%，主要集中在舟曲縣域中部的武坪鎮(zhèn)與南部的博峪鎮(zhèn)及北部的巴藏鎮(zhèn)及周邊部分區(qū)域。顯著退化和明顯退化的區(qū)域面積占比較小，分別為0.40%和1.16%，多集中于輕度退化區(qū)域附近；顯著改善和明顯改善的區(qū)域面積分別占比12.29%和13.99%，分布在白龍江流域與拱壩河流域附近及八愣鄉(xiāng)周圍。整體上舟曲縣植被覆蓋呈現(xiàn)增加趨勢(shì)的面積比較大，面積占76.79%。

圖5 植被覆蓋變化趨勢(shì)分布圖Fig.5 Distribution map of fractional vegetation coverage trend

表1 舟曲縣植被覆蓋度變化趨勢(shì)顯著性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Significant statistical results of fractional vegetation coverage in Zhouqu county

各海拔段植被覆蓋度的改善趨勢(shì)(包括顯著改善、明顯改善和輕微改善)均大于退化趨勢(shì)(圖6)，各海拔段內(nèi)面積占比均達(dá)到60%；在2 200～2 600 m以下4個(gè)海拔段內(nèi)，植被覆蓋度的顯著改善與明顯改善趨勢(shì)最大，植被恢復(fù)趨勢(shì)最好；高海拔區(qū)域，顯著改善與明顯改善趨勢(shì)相對(duì)偏低。植被呈退化趨勢(shì)的區(qū)域主要分布在1 800～3 800 m海拔段，但以輕微退化為主，退化面積僅占區(qū)間總面積的24.95%，且海拔升高退化趨勢(shì)又逐漸縮小。

圖6 不同變化趨勢(shì)海拔分布圖Fig.6 Altitude distribution map of different changing trends

2.4 植被覆蓋度穩(wěn)定性分析

22年間舟曲縣植被覆蓋度的變異相對(duì)較低，穩(wěn)定趨勢(shì)(非常穩(wěn)定、穩(wěn)定)區(qū)域占總面積的71.33%，變異趨勢(shì)(變異較弱、變異劇烈)區(qū)域面積占比28.67%(表3，圖7)。植被覆蓋度處于非常穩(wěn)定的區(qū)域主要分布在舟曲縣的東南部、中部與西北部。植被覆蓋度呈現(xiàn)穩(wěn)定的區(qū)域主要分布在西部、東北部以及中部的山脈。植被覆蓋度變異的區(qū)域主要分布在白龍江流域與拱壩河流域的河谷地段。

圖7 變異系數(shù)空間分布圖Fig.7 The spatial distribution of the coefficient of variation

海拔梯度上的結(jié)果表明(圖8)：變異程度分別在1 173～2 200 m與3 400～4 504 m海拔段面積占比大且表現(xiàn)劇烈。隨著海拔升高，穩(wěn)定性呈單峰型變化，在2 200～3 400 m區(qū)間內(nèi)，穩(wěn)定性幅度最優(yōu)。

圖8 不同海拔變異系數(shù)空間分布圖Fig.8 Spatial distribution of coefficient of variation at different altitude

3 討論

3.1 植被覆蓋的年際變化及影響因素

由于氣象因素的制約，獲取研究區(qū)域無云的遙感影像比較困難，大部分影像在獲取時(shí)都會(huì)或多或少的受到云、云在地面投射時(shí)的陰影以及氣溶膠等的影響[36]。因此在對(duì)遙感數(shù)據(jù)的處理過程中，去除云遮罩的操作是不可缺少的一環(huán)。本研究使用2019年影像進(jìn)行了驗(yàn)證，對(duì)比了遙感影像在去云前后舟曲縣植被覆蓋度的變化情況，發(fā)現(xiàn)去云前植被覆蓋度均值為0.78，相比去云之后的影像均值低0.09，并且在有云遮罩的區(qū)域植被覆蓋度值極低。因此通過去云合成圖像的方法不僅改善了圖像質(zhì)量，而且提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，使得長時(shí)序遙感監(jiān)測(cè)分析更具有真實(shí)性與客觀性。

表2 舟曲縣變異系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Statistical results of coefficient of variation in Zhouqu county

植被覆蓋的提升可以有效改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境，也在一定程度上遏制了泥石流、滑坡和洪水等自然災(zāi)害的侵襲[37]。近40年來我國的植被覆蓋正在逐步提高[38]，地處我國西北的甘肅省植被正呈緩慢恢復(fù)的趨勢(shì)，且以南部植被恢復(fù)較好[39]。鞏杰等[40]的研究發(fā)現(xiàn)，白龍江流域的植被凈生產(chǎn)力整體呈上升趨勢(shì)。本研究中，舟曲縣整體植被覆蓋的變化趨勢(shì)與上述結(jié)果相似，呈現(xiàn)出“波動(dòng)起伏—逐漸改善”的趨勢(shì)，而且低植被覆蓋區(qū)域正在逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦咧脖桓采w區(qū)域，使得高植被覆蓋區(qū)域面積逐漸增加。

眾多研究表明，氣候是制約植被生長發(fā)育的重要因素，其中溫度與降水是最關(guān)鍵的影響因子[41]。李學(xué)梅等[42]研究表明，旬均溫對(duì)重慶市近十年的植被覆蓋變化的影響要強(qiáng)于降水；張園等人[43]指出長白山保護(hù)區(qū)植被對(duì)溫度的響應(yīng)遠(yuǎn)比降水強(qiáng)烈；孫高鵬等[44]發(fā)現(xiàn)氣溫對(duì)黃河流域20年來植被變化有著最高的貢獻(xiàn)率。本研究中，分別探究了春季和初夏均溫(1—5月)、生長季均溫(6—9月)以及全年均溫與植被覆蓋度之間的相關(guān)關(guān)系，但氣溫與植被覆蓋度之間的相關(guān)關(guān)系均不顯著，可能是近20年來，舟曲縣的春季和初夏均溫(9.6℃～11.4℃)、生長季均溫(21.4℃～21.8℃)、全年均溫(13.2℃～14.7℃)變化幅度不大，對(duì)植被影響輕微。

植被生長的主要驅(qū)動(dòng)因子存在著明顯的地域差異性，一些學(xué)者的研究表明降雨量是影響植被覆蓋的主導(dǎo)因素，如燕守廣等[45]通過對(duì)近15年來烏梁素海流域的植被變化，發(fā)現(xiàn)降水量的增加對(duì)植被生長有促進(jìn)作用；張志強(qiáng)等[46]指出決定黃河流域植被覆蓋度空間格局的關(guān)鍵因素是降水量。本研究中，分別選取了春季和初夏降雨量(1-5月)、生長季降水量(6-9月)以及全年降水量與植被覆蓋度進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果僅春季和初夏降雨量(1—5月)與植被覆蓋度呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，其余時(shí)段降水量與植被覆蓋度的關(guān)系不顯著，說明春季和初夏的降水量是影響舟曲縣植被變化的重要因素，且降雨量對(duì)植被生長存在一定的滯后效應(yīng)，這與Zhang等[47]得出科爾沁地區(qū)植被對(duì)降水量的滯后響應(yīng)結(jié)果相似。春季和初夏降水量顯著影響舟曲縣的植被覆蓋可能與降雨量的月際差異較大有關(guān)，舟曲縣春季和初夏時(shí)節(jié)月降水量波動(dòng)范圍可達(dá)0～131 mm，因此影響了植被的生長。

3.2 舟曲縣植被空間分布

舟曲縣地處高山峽谷區(qū)，海拔差異巨大(1 173～4 504 m)，植被覆蓋的優(yōu)良狀況隨著海拔升高呈現(xiàn)“V”形的變化趨勢(shì)，低海拔段(1 173～2 200 m)植被隨著海拔升高覆蓋面積增多，且中高及以下植被覆蓋面積減少，逐漸以高植被覆蓋為主；中海拔段(2 200～3 400 m)植被覆蓋度高而且分布面積廣；高海拔段(3 400～4 504 m)植被覆蓋稀少，這可能與區(qū)域特有的山地氣候有關(guān)。在山區(qū)，溫度隨海拔升高而明顯的減小，降水量則隨海拔升高而升高直至最大降水高度，之后再隨海拔升高而降低，因此，往往在海拔中段植被生長所需水熱條件最好，植被覆蓋最高[48]。本研究中高植被覆蓋區(qū)域多集中在中海拔段內(nèi)，低海拔段內(nèi)植被覆蓋隨海拔升高而變高的結(jié)果與銀朵朵等[49]對(duì)大青山植被覆蓋隨海拔升高而增大這一結(jié)果相似。

舟曲縣植被覆蓋的變化趨勢(shì)和穩(wěn)定性呈現(xiàn)出明顯的空間分異，在低海拔，植被覆蓋表現(xiàn)為改善趨勢(shì)最優(yōu)且變異程度強(qiáng)烈的特點(diǎn)，這可能與低海拔段人為干擾的強(qiáng)度有關(guān)，這些地區(qū)多為農(nóng)業(yè)耕地覆蓋植被，常受到人為活動(dòng)劇烈影響。隨著海拔升高，改善趨勢(shì)減弱而變異系數(shù)趨于穩(wěn)定，可能由于這些區(qū)域是重要的生態(tài)公益林區(qū)，多年的天然林保護(hù)工程使其植被覆蓋良好且抗干擾能力較強(qiáng)；高海拔地區(qū)，多為裸巖與冰川凍土，鮮有人類活動(dòng)，植被覆蓋稀少且受制于土壤水熱等條件。整體改善趨勢(shì)隨海拔升高呈現(xiàn)單峰型變化，表現(xiàn)趨勢(shì)與變異系數(shù)一致，體現(xiàn)出變化趨勢(shì)與變異程度之間的耦合性。舟曲縣作為典型的生態(tài)脆弱區(qū)，植被覆蓋正在不斷向好的趨勢(shì)轉(zhuǎn)變，監(jiān)測(cè)植被覆蓋的時(shí)空變化顯得極其重要，應(yīng)根據(jù)植被覆蓋變化特點(diǎn)，及時(shí)做出調(diào)整，進(jìn)一步改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境。

4 結(jié)論

本研究使用30 m空間分辨率的Landsat Surface Reflectance Tier 1系列等數(shù)據(jù)分析舟曲縣的植被覆蓋時(shí)空演變特征，結(jié)果表明，1998—2019年舟曲縣植被覆蓋總體表現(xiàn)為“整體改善，局部退化”的緩慢增長趨勢(shì)。低值被覆蓋與中低等植被覆蓋正在逐漸降低，中等植被覆蓋正在向高植被覆蓋轉(zhuǎn)化。在中海拔段植被覆蓋度最為優(yōu)良且面積分布廣，海拔越高植被覆蓋度越低。植被覆蓋及其變化趨勢(shì)和穩(wěn)定性的空間分異明顯，全縣植被覆蓋呈改善趨勢(shì)的區(qū)域面積最大，約占全域面積的76.8%，在中低海拔段改善趨勢(shì)最好；顯著退化和明顯退化的區(qū)域極少，僅占總面積的1.6%。22 a間舟曲縣整體變異程度相對(duì)偏低，表現(xiàn)穩(wěn)定的區(qū)域占總面積的71.3%。