黃河流域河南段植被覆蓋度變化及其驅動力

王 琳李 娜文廣超楊運航

(1.黃河交通學院,河南 焦作454000;2.河南理工大學,河南 焦作454000)

植被是陸地生態系統的重要組成部分,作為全球生態環境質量狀況的重要“指示器”,在氣候調節、物質循環、水土保持等方面起著不可或缺的作用[1-3]。植被覆蓋度(fractional vegetation coverage,FVC)是反映植被生長狀況和健康程度的重要參數之一,能夠直觀地表征區域生態環境的狀況,是評價生態系統的一個重要指標。

黃河是中華民族的母親河,黃河流域在中國經濟社會發展和生態安全方面具有十分重要的地位[4]。2019年召開的黃河流域生態保護和高質量發展座談會,對加強黃河治理保護、推動黃河流域高質量發展作出重大部署。因此,探究黃河流域植被覆蓋度的時空演變特征及其驅動力可以更好地了解黃河流域生態環境現狀,為黃河流域生態治理和保護提供有力的科學依據。近年來,國內外學者針對黃河流域植被覆蓋度變化及影響因素進行大量研究,并取得累累碩果。張志強等[5]基于MOD13 Q1數據和降雨數據,分析了黃河流域近20 a植被覆蓋度時空變化特征,得出近幾十年黃河流域植被覆蓋度主要呈現增長趨勢,并且未來依舊發展趨勢較好;李晶等[6]基于Google Earth Engine(GEE)平臺,通過構建Landsat黃河流域植被覆蓋度大數據,探究了黃河流域植被覆蓋度變化特征及煤炭國家規劃礦區對流域內植被覆蓋度變化的影響,結果表明流域內植被覆蓋度整體呈現出南高北低、由東南向西北遞減的規律,并且煤炭國家規劃區內對植被覆蓋度影響較大的因素為高程和氣溫;賀振等[7]利用1982—2013年GIMMS-NDVI時序數據分析黃河流域植被覆蓋度時空格局和演化趨勢,得出研究區植被覆蓋整體呈現出不斷改善的趨勢,并且持續改善占總面積的58.81%;孫高鵬等[8]通過研究2000—2020年黃河流域植被動態變化特征,得出區域內植被覆蓋度整體呈顯著增長趨勢,氣溫、降水和CO2濃度等對植被生長起到正向促進作用。

針對黃河流域植被覆蓋度的研究,大多數學者以整片流域作為研究區,探究流域內植被覆蓋度的變化特征和影響因素,卻忽略不同區域下地理位置、人文條件、區域氣候對植被生長發育的影響不同。

河南段作為黃河中下游的重要轉折地,在國家防洪安全、生態保護、經濟發展、文化傳承和糧食安全等方面戰略地位極為突出。據此,本文以黃河流域河南段為研究區,對其植被覆蓋度時空演變特征及驅動力進行探究,為河南段乃至整個黃河流域生態環境的治理和保護提供理論依據和技術支撐。

1 研究區概況

黃河流域河南段位于河南省中北部,地理范圍為北緯33°41′—36°6′,東經110°21′—116°6′,流經三門峽、洛陽、濟源、焦作、鄭州、開封、新鄉、安陽、濮陽9市28個縣(市、區),全長711 km,面積約3.62×104km2[9],處于中國地勢第二階梯和第三級階梯的過渡地帶,西高東低,地形變化顯著。研究區屬于典型的大陸性季風氣候,四季分明,多年平均降雨量為597 mm,主要集中在5—9月,全年平均氣溫為15.4℃。區域內主要以耕地和林地為主,種有小麥、玉米、松柏、銀杏、牡丹等多類植物,自然條件較好,適合多種動植物的生長和發育。

2 材料與方法

2.1 數據來源與預處理

本研究使用數據與預處理過程主要為:①2001—2020年研究區6—8月16 d合成的MOD13Q1數據,來源于美國國家航天局NASA(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov),空間分辨率為250 m×250 m。利用MODIS Reprojection Tool對NDVI數據進行拼接、投影轉換和裁剪后,采用最大值合成法得到年NDVI數據用于計算植被覆蓋度。②DEM數據為ASTER GDEM 30 m影像,來源于地理空間數據云(https:∥www.gscloud.cn),重采樣為250 m×250 m,并用于提取坡度。③土地利用類型數據為美國國家航空航天局NASA提供的MCD12Q1產品,時間為2020年,空間分辨率為250 m×250 m,將其重分類為6個一級類別:耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地。④2001—2020年三門峽、孟津、新鄉等10個氣象站點的降水量和氣溫數據,來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn),采用Kriging插值法得到空間分辨率為250 m×250 m的平均降水和氣溫柵格數據。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆蓋度估算 基于MODIS-NDVI數據,采用像元二分模型[10](公式1)計算研究區的植被覆蓋度。

式中:FVC為植被覆蓋度;NDVI為植被指數;Nsoil為純裸土像元的NDVI值;Nveg為純植被像元或高植被覆蓋度區域的NDVI值。根據像元二分模型的定義,Nsoil和Nveg采用研究區NDVI值統計結果5%和95%處的值,低于純裸土像元值的NDVI值用Nsoil替代,高于純植被像元值的用Nveg替代。

2.2.2 趨勢分析法 年際植被覆蓋度FVC變化趨勢K,采用一元線性回歸模型[11]進行計算。

式中:K為斜率;n為研究時間序列長度,本文為20;i為時間序列,取值范圍為1～20;FVCi為第i年的植被覆蓋度。K＞0時,植被覆蓋度變化趨勢為增加,反之則為減少,|K|越大,變化趨勢越明顯。

采用t檢驗法進行顯著性檢驗,結合趨勢分析結果,將本文植被覆蓋度變化趨勢劃分為極顯著改善(K＞0,p＜0.01)、顯著改善(K＞0,0.01＜p＜0.05)、無顯著變化(p＞0.05)、顯著退化(K＜0,0.01＜p＜0.05),極顯著退化(K＜0,p＜0.01)5類。

2.2.3 地理探測器 地理探測器(geodetector)是探測空間分層異質性,揭示其背后驅動因子的一種新的統計學方法[12],是目前用于分析驅動因子較好的方法之一。地理探測器包括4類探測器,本文主要使用分異及因子探測器和交互作用探測器。分異及因子探測器的原理是探測因變量的空間異質性及每個自變量因子對因變量空間分異的影響大小,利用值域為[0,1]的q值來衡量,q值越大說明因變量的空間分異性越明顯,自變量對其的影響也越大,反之q值越小,因變量的空間分異性越不明顯,自變量對其的影響也越小。p值代表自變量的顯著性,p值越小,說明自變量對因變量是有影響這一推斷的可靠性越高。交互作用探測器可以識別不同自變量因子的交互作用,即評估自變量因子X1和X2共同作用時是否會增加或減弱對因變量Y的解釋力,或這些因子對Y的影響是否相互獨立。

3 結果與分析

3.1 植被覆蓋度時空演變特征

3.1.1 植被覆蓋度時間變化特征 基于像元二分模型,計算得到研究區2001—2020年植被覆蓋度,并統計得到其平均值(圖1)。從中可以看出,2001—2005年研究區內植被覆蓋度呈現一個明顯的上升趨勢。2006—2010年植被覆蓋度并未發生明顯的變化,整體呈現出小幅度的上升。2015—2020年,研究區內植被覆蓋度波動明顯,2017和2019年植被覆蓋度較前一年呈現下降,2018和2020年植被覆蓋度較前一年呈現上升,近5 a植被覆蓋度變化明顯,波動幅度在-11.17%～13.08%。2011—2015年研究區內植被覆蓋度整體呈現出下降的趨勢,特別是在2014年,河南省遭遇63 a來最嚴重的“夏旱”[13],年平均降雨量僅為90 mm[14],導致該年植被覆蓋度較前幾年出現明顯的下降。整體上看,20 a間研究區植被覆蓋度由0.54增長到0.71,增長率為31.49%,增速為0.85%/a,植被生長發育隨著時間呈現一個明顯增加的趨勢。

圖1 研究區2001—2020年植被覆蓋度(FVC)年平均值及其線性擬合

2001—2020年研究區植被覆蓋度除特定年份出現較大差異,其余年份并未發生明顯的變化。根據《土壤侵蝕分級分類標準(SL190-2007)》[15](表1),將研究區植被覆蓋度進行分級,統計得到不同年份不同等級植被覆蓋度面積所占比例(圖2)。由圖2可以得出,20 a間高覆蓋度面積比例整體呈現一個增加的趨勢,后10 a較前10 a面積比例上升6.83%,其中在2014年受降雨減少的影響,該年份高覆蓋度面積比例驟減,除高覆蓋度面積減少外,其他等級植被覆蓋度面積均增加。由此可以得出,研究區內植被高覆蓋度區受降雨影響較大,區域內種植的主要為糧食和經濟作物,大旱年份導致經濟作物生長不佳,植被覆蓋度下降。20 a間研究區內裸地、低覆蓋度、中低覆蓋度、中等覆蓋度面積比例明顯下降,2020年較2001年分別減少44.37%,66.46%,58.88%和35.80%,主要向中高覆蓋度和高覆蓋度轉化,等級面積分別增加12.60%,75.49%。近10 a,中國提出綠色、協調、可持續發展的經濟模式,2015年發布了17項涵蓋環境和生態維度的發展目標[16],在此大背景下,黃河流域作為河南省關鍵的經濟長廊,更加注重綠色發展的模式。河南省作為一個礦產資源大省,在黃河流域內分布有多處礦山,在“退耕還林還草”政策的持續推進和“綠水青山就是金山銀山”的理念下,人們將采礦用地和耕地進行修復,將其維護成林地和草地,并在裸地等未利用地開展植樹造林等工程活動,使得黃河流域河南段的植被覆蓋度呈現出轉好的趨勢。

表1 植被覆蓋度分級

圖2 研究區2001—2020年各級植被覆蓋面積比例

3.1.2 植被覆蓋度空間變化特征

(1)空間分布特征。2001—2020年,研究區植被覆蓋度空間分布差異顯著,在ArcGIS中利用柵格計算器計算得到近20 a植被覆蓋度平均值,并進行分級(圖3)。從圖3可以看出,高植被覆蓋度、中高植被覆蓋度區域主要集中在研究區西部伏牛山、北部太行山山區以及東部平原區,該區域分布有大量的林地和耕地,植被長勢較好。中等植被覆蓋度、中低植被覆蓋度、低植被覆蓋度區域主要集中在研究區中部洛陽至鄭州段,該區域處于丘陵向平原過渡地帶,土地利用類型以耕地為主,分布有大量礦山,采礦活動比較頻繁,致使植被覆蓋度較低。裸地主要分布在水系和黃河兩岸,該區域植被覆蓋度最小。

圖3 研究區2001—2020年年平均植被覆蓋度空間分布

(2)空間變化特征。采用一元線性回歸模型計算得到2001—2020年研究區植被覆蓋度變化情況,經過t分布檢驗,將結果劃分為5類(圖4),并對各等級變化面積百分比進行統計(表2)。結合圖4和表2可知,2001—2020年黃河流域河南段植被覆蓋度極顯著改善區域面積比例31.11%,主要分布在西部伏牛山和北部太行山山區,以林地和草地為主,極少量分布在東部平原;顯著改善區域面積比例9.42%,主要分布在極顯著改善區域周邊;52.35%的區域未發生明顯變化,處于相對穩定狀態;顯著退化和極顯著退化區域面積比例分別為3.01%和4.11%,主要分布在中部、東部平原的耕地和建筑物地區?？傮w來說,近20 a研究區植被覆蓋度改善面積遠大于退化面積,“封山育林”政策的穩步落實及綠色礦山建設的全面覆蓋是河南省植被覆蓋度改善的主要原因;植被退化主要由城鎮化快速發展所致。

表2 植被覆蓋度變化面積百分比

圖4 研究區2001—2020年植被覆蓋度變化趨勢

3.2 植被覆蓋度影響因素分析

在ArcGIS中,將多年平均降水量、氣溫、高程、坡度、土地利用類型5個因子數據進行離散化處理,多年平均降水量等間距分成5類(＜560 mm,560～580 mm,580～600 mm,600～620 mm,＞620 mm);

多年平均氣溫分為5類(＜14.4℃,14.4～14.7℃,14.7～15℃,15～15.3℃,＞15.3℃);高程分為5類(＜250 m,250～500 m,500～750 m,750～1 000 m,＞1 000 m);坡度分為5類(＜3°,3°～8°,8°～15°,15°～25°,＞25°),土地利用類型分成6類(耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地)。以多年平均植被覆蓋度值作為因變量,將多年平均降水量、氣溫、高程、坡度、土地利用類型數據作為自變量在地理探測器中運行并分析。

3.2.1 因子影響力分析 根據分異及因子探測器計算得到各因子對植被覆蓋度的影響力q值,且均通過p值顯著性檢驗,結果詳見表3。

表3 植被覆蓋度影響因子探測結果

各因子對植被覆蓋度的影響力大小為:土地利用類型＞高程＞坡度＞降水量＞氣溫。土地利用類型的q值0.26,為最大值,是影響植被覆蓋度空間格局分布的主要因素;其次是高程,q值為0.24,坡度、降雨、氣溫的q值均在0.1以下;氣溫的q值最小,對植被覆蓋度空間格局分布的影響最小。黃河流域河南段西部山區自然條件好,西部為伏牛山,北部為太行山,土地利用類型主要以林地為主、草地為輔,高程為全區域最高,可達2 365 m,坡度為全區域最大,可達30.5°,復雜的地形地貌使得該地區自然環境優越,人類活動干擾少,植被覆蓋度高。中部及東部地區地勢平緩,屬于黃淮海平原,土地利用類型以耕地和建筑物為主,區域內人類耕種活動、采礦活動等偏多,對自然植物的生長具有抑制作用,因此覆蓋度低。

3.2.2 因子交互作用分析 植被覆蓋度變化往往受多種因素的共同影響,交互作用探測器結果(表4)顯示,兩個自變量因子交互協同作用會增強對植被覆蓋度空間格局分布的影響力。土地利用類型與高程交互協同作用后,對植被覆蓋度的影響力達到0.52,q值翻倍增長,其他因子的交互作用q值也均在0.1以上,明顯大于其分別單獨作用時的q。由此可見,植被覆蓋度的變化是自然因素和人類活動的共同作用的結果。

表4 植被覆蓋度影響因子交互作用探測結果

4 討論

黃河流域河南段西部山區植被類型以喬木群落、灌木群落、草本群落為主,東部平原以小麥、玉米為主,植被長勢較好,中部地區同樣以耕地為主,但大型水利樞紐工程、采礦活動等居多[17],植被長勢欠佳,證明頻繁的人類活動會減弱植被的生長發育,甚至出現蠶食現象[18]。隨著研究的深入,發現植被改善面積表現為:西部山區＞東部平原＞中部地區,該結果與劉麗娜等[19]、張靜等[20]、余玉洋[21]的研究結果一致,并且在整個黃河流域也呈現出相似的特征[22]。

植被覆蓋度作為地表生態系統特征的關鍵指示因子[23-24],其變化不僅受單個因素作用,還受到多種因素交叉影響,因此選擇新的統計方法—地理探測器分析植被覆蓋度的影響因子,不但考慮了每個單因子對植被覆蓋度空間格局分布的影響力,還探究了多因子的共同作用。研究區內主要以耕地和林地為主,不同的土地利用類型對于植被的生長發育影響較大,其次為地形因素,最后為氣象因素,該結果與余玉洋[21]在河南省所得出的結論稍有出入,考慮到研究中所使用的遙感數據年份差異,不同年份不同因素對植被影響的差異,以及多源數據空間分辨率、時間分辨率不是完全一致,從而導致結果出現不一致的情況。

5 結論

(1)2001—2020年黃河流域河南段平均植被覆蓋度值呈現波動增長趨勢,年增長率為0.85%,中等植被覆蓋度、中低植被覆蓋度、低植被覆蓋度、裸地向中高植被覆蓋度、高植被覆蓋度轉化,等級面積分別增加12.60%,75.49%。

(2)研究區高、中高植被覆蓋度區域主要集中在西部伏牛山、北部太行山山區和東部平原區,中等、中低、低植被覆蓋度區域主要集中在中部洛陽至鄭州段,裸地主要分布在水系和黃河兩岸,植被覆蓋度較小。

(3)近20 a研究區植被覆蓋度改善面積遠大于退化面積,極顯著改善區域面積比例31.11%,主要分布在西部伏牛山和北部太行山山區,極少量分布在東部平原;顯著改善區域面積比例9.42%,主要分布在極顯著改善區域周邊;未發生明顯變化區域比例52.35%,處于相對穩定狀態;顯著退化和極顯著退化區域面積比例分別為3.01%和4.11%,主要分布在中部、東部平原的耕地和建筑物地區。

(4)各因子對植被覆蓋度的影響力大小順序為:土地利用類型＞高程＞坡度＞降水量＞氣溫。土地利用類型和高程是影響植被覆蓋度的主要因素,坡度、降水量、氣溫是次要影響因素。兩個自變量因子交互協同作用會增強對植被覆蓋度空間格局分布的影響力,土地利用類型與高程的交互協同作用對植被覆蓋度的影響力達到0.52。