山南寬谷植被NDVI與氣候和地形關系及生態敏感區識別

李洪慶，張俊紅，楊 瑀

（河海大學 公共管理學院，江蘇 南京 211100）

氣候變化和人類活動的雙重作用是導致土地利用和覆被發生變化的主要動因，研究其作用機制是現在的熱點問題之一，尤其是在生態脆弱區，氣候、地形等自然要素對植被的影響十分明顯[1]。全球氣候變暖背景下，土地利用系統結構和過程對氣候響應機制更加復雜多變[2]，許多研究以青藏高原原始生態系統為研究對象，剖析氣候、降水、地形等對植被、冰川、凍土、土地利用變化的影響，科學表征全球及區域環境變化特征及其與氣候變化之間的響應關系[3]，這些研究成果對生態脆弱區土地利用、生態安全屏障優化、生態功能提升等具有重要意義[4]。

歸一化植被指數（NDVI）能較為直觀地表征植被生長程度及覆蓋狀況，也能側面反映出土地利用特征，被廣泛應用到監測區域植被覆蓋狀況研究中[5-7]。隨著氣候變化問題加劇，溫度和降水成為影響植被生長的重要自然要素[8-9]，但不同區域、不同時期植被變化及其對氣候變化的響應存在較大的差異[10]，例如東北多年凍土區植被生長的主控因子[11]、中國西南地區2000—2020年間植被NDVI變化的自然主導因子[12]等都與氣候密切相關。在典型高寒生態脆弱區，從大尺度上分析，2000—2019年整個青藏高原NDVI與同期氣溫和降水均具有顯著相關性，但與氣溫的關系更密切[13]；從小尺度上分析，1982—2010年降水對雅魯藏布江流域NDVI變化起決定性作用[14]。因此氣候的變化在一定區域內仍然是導致NDVI發生變化的主導因素，只是不同區域、不同尺度下兩者的影響略有差別。地形是植被垂直時空異質性的重要因素，高程、坡度、坡向等地形因子對區域水熱條件、土壤養分和人類活動產生一定的作用[15]，約束著人類活動的空間范圍，影響土地利用的方式和程度[16]，也是植被覆蓋變化和分布格局的重要因素[17]，在垂直方向上表現顯著差異[18]，不同地形因子對NDVI的實際影響隨尺度變化而變化[19-20]。

青藏高原植被變化對氣候暖化的高度敏感性使其在研究全球氣候變化影響中具有典型代表性。受全球變暖影響，青藏高原“暖溫干”化趨勢顯著，植被分布范圍和生長狀況發生明顯變化[21]。青藏高原大部分地區受氣候暖濕化和生態項目建設影響促使植被覆蓋度增加，但是局部區域高寒植被因不合理的人類活動干擾和氣候暖干化影響導致植被退化[22]。雅魯藏布江山南寬谷位于青藏高原南部生態脆弱區，隨著拉薩—山南經濟一體化的建設，人地矛盾十分突出，土地利用與生態保護壓力巨大。因此，探究雅魯藏布江山南寬谷流域植被動態演變過程及其對氣候變化、地形的響應關系，有助于更好地理解土地利用系統變化過程和機制，為保護生態脆弱區生態系統提供科學的依據。

本文以山南寬谷1998—2019年NDVI為研究對象，結合氣溫、降水、DEM數據、土地利用數據，采用一元線性回歸趨勢法和相關分析等方法定量分析山南寬谷不同土地利用類型植被NDVI時空變化規律及其對氣候、地形因子的響應，識別出山南寬谷流域對自然因素的生態敏感區，提出未來土地利用、生態保護的建議。

一 研究區概況及數據來源

（一）研究區概況

山南寬谷位于西藏自治區山南市北部，雅魯藏布江中下游地區（圖1），主要涵蓋貢嘎縣、扎囊縣、乃東區、桑日縣、瓊結縣，總流域面積約 10 410 km2，平均海拔約為 4 488 m。研究區屬于高原季風溫帶半干旱性氣候，年均溫度為5～10 ℃，年均降水量403 mm～517 mm，降水集中在5～9月，具有明顯干濕季特征。植被類型主要以草原、草甸、灌叢、高山稀疏植被為主?？紤]到經濟、社會、土地利用數據的收集，本文選擇以行政邊界劃分研究區域。

圖1 山南寬谷地理位置

山南寬谷是雅魯藏布江重要的寬谷之一，也是山南市重要的經濟發展區域。流域內分布雅魯藏布江、羊卓雍措等重要水生態系統，強烈的風蝕、水蝕和特殊的地理特點，導致土地沙化嚴重，生態系統十分脆弱，受自然因素影響較大，同時該區域人類活動十分頻繁，貢嘎機場、澤貢高速、拉林鐵路、市區建設等，對流域生態系統也造成了巨大的壓力。因此，分析自然因素對植被NDVI的影響對未來開發生態脆弱區土地利用、保護生態環境具有重要的意義。

（二）數據來源與預處理

歸一化植被指數（NDVI）數據來源于中科院資源環境科學與數據中心?？臻g分布數據集是在 SPOT/VEGETATION PROBA-V 1 KM PRODUCTS 旬周期 1 km NDVI數據基礎上，通過拼接鑲嵌、投影變換生成年度植被指數數據集，時間序列為1998—2019年。

氣象數據包括氣溫和降水，來源于國家氣象信息中心。選取山南寬谷及其周邊地區氣象站點數據，運用ArcGIS軟件中的反距離權重法進行插值，經裁剪得到與NDVI數據具有相同投影和空間分辨率的1998—2019年氣象柵格數據。

數字高程模型（DEM）數據來源于中科院資源環境科學與數據中心。通過ArcGIS軟件提取海拔、坡度、坡向地形因子。山南寬谷高程在 3 284 m～6 545 m，采用等間距法，大致按照間距 200 m將其分為 10 級：1 級 [3 284 m，3 700 m)、2 級 [3 700 m，3 900 m)、3 級 [3 900 m，4 100 m)、4 級[4 100 m，4 300 m)、5 級 [4 300 m，4 500 m)、6 級 [4 500 m，4 700 m)、7 級 [4 700 m，4 900 m)、8級 [4 900 m，5 100 m)、9 級 [5 100 m，5 300 m)、10 級 [5 300 m，6 545 m]。坡度為 0°～ 69°，根據相關研究大致每 5°為一級，共分為 9級：1級 [0°，5°)、2級 [5°，10°)、3級 [10°，15°)、4級[15°，20°）、5級[20°，25°)、6級[25°，30°)、7級[30°，35°)、8級 [35°，40°)、9級[40°，69°][23]。按照方位將坡向分為9個坡度帶：1級（平地）、2級（正北）、3級（東北）、4級（正東）、5級（東南）、6級（正南）、7級（西南）、8級（正西）、9級（西北）。

土地利用數據來源于中科院資源環境科學與數據中心。選取2000年和2019年兩期土地利用數據，土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民用地和未利用地。

二 研究方法

本研究主要目的是通過相關性分析剖析NDVI對氣候與地形的響應關系，并識別出生態敏感區域。因此首先采用趨勢分析法解釋NDVI時空演變特征與變化驅動原因，其次采用偏相關與復合相關性分析NDVI對氣溫和降水的響應關系，再次采用疊加分析法分析NDVI對高程、坡度和坡向的響應關系，最后運用ArcGIS識別出山南市的生態敏感區。

（一）趨勢分析法

一元線性回歸通過模擬每個像元的變化趨勢，直觀地反映植被覆蓋時空變化差異。公式如下：

式中：slope表示NDVI線性擬合斜率；NDVIi為第i年的NDVI值；n為樣本數；i為年份。slope＞0，表示NDVI值呈上升趨勢；slope＜0，表示NDVI值呈下降趨勢。F檢驗用來檢驗回歸方程中被解釋變量與解釋變量之間線性關系是否顯著，P值是衡量控制組與實驗組差異大小的指標，P值＜0.01表示兩組的差異極其顯著，0.01≤P值＜0.05表示兩組存在顯著差異，P值≥0.05表示兩組不存在顯著差異。本文將趨勢分為：（1）極顯著減少（slope＜0，p＜0.01）；（2）顯著減少（slope＜ 0，0.01≤ p＜ 0.05）；（3）未顯著減少（slope＜ 0，p ≥ 0.05）；（4）未顯著增加（slope≥ 0，p ≥ 0.05）；（5）顯著增加（slope≥ 0，0.01 ≤ p ＜ 0.05）；（6）極顯著增加（slope≥ 0，p ＜ 0.01）。

（二）相關分析法

利用偏相關分析剔除其他因子的影響，分析單因素對NDVI的影響。計算NDVI與氣溫或降水之間的相關程度公式如下：

式中：rxy，z表示氣溫（或降水量）不變，NDVI和降水量（或氣溫）的偏相關系數；rxy、rxz、ryz分別表示NDVI和氣溫、NDVI和降水量、氣溫和降水量的相關系數；x、y、z為NDVI、氣溫、降水量。

綜合考慮氣溫和降水多因子共同作用下，利用復相關性分析研究多個要素與某一要素的相關關系。計算公式如下：

式中：rx，yz表示NDVI與氣溫和降水量的復相關系數；rxz，y為排除氣溫影響后的NDVI與降水量的偏相關系數。

三 不同土地利用類型植被NDVI對氣候和地形響應分析

（一） NDVI時空變化特征

1. NDVI時間變化分析

山南寬谷1998—2019年植被NDVI年際變化如圖2所示。結果表明在22年間植被覆蓋總體上呈緩慢波動上升趨勢，從1998年0.418增加至2019年0.486，區域年均NDVI在0.40～0.52范圍間波動，增速為0.003 4/年。年均NDVI值最高是2016年，為0.523，最低是2009年，僅為0.409，可能與2008年山南市發生歷史罕見雪災有關，導致植被覆蓋率降低。山南寬谷植被NDVI在22年間總體上呈現改善趨勢，但其植被覆蓋在1998年、2016年和2019年表現為先改善后退化現象。

圖2 1998—2019年植被NDVI年際變化

2. NDVI空間變化分析

1998—2019年和多年NDVI均值空間分布如圖3所示，總體上存在明顯的空間分布差異，總體呈現北部和西南部高、南部和中部低的分布特征。運用一元線性回歸方程分析1998—2019年NDVI變化率，結果顯示：多年NDVI變化以輕微上升為主，其中輕微上升區域占植被覆蓋總面積的50.84%，植被覆蓋增加區域占82.97%，植被覆蓋退化區域占17.04%，改善面積明顯大于退化面積。從空間上分析，植被顯著下降的區域主要位于雅魯藏布江河谷兩岸地帶以及乃東區（為山南市主城區），是人類活動活躍區，表明人類活動對其有一定的影響。

圖3 1998—2019年NDVI均值空間分布及變化趨勢

3. NDVI與土地利用變化相互關系分析

2000—2019年間，研究區內土地利用發生變化面積占總面積的30.76%，達到3 201.68 km2。從各土地利用類型面積分析：近20年耕地增加了0.89%，林地增加了8.81%，建設用地增加了0.12%，水域增加了0.55%，未利用地面積增加了2.68%，只有草地減少了13.05%。研究區內主要的土地轉移類型依次為草地轉林地、草地轉未利用地、未利用地轉草地、草地轉耕地、林地轉草地、耕地轉草地，面積分別為 1 045.49 km2、768.20 km2、451.77 km2、189.73 km2、163.18 km2、95.52 km2。

將土地利用類型變化與NDVI變化趨勢進行疊加，分析土地利用變化和植被動態變化之間的響應關系，表1為NDVI變化程度下前兩位土地利用變化類型及面積。NDVI為下降趨勢時對應的主要土地利用變化為：草地—草地、草地—未利用地，NDVI為上升趨勢時對應的主要土地利用變化為：草地—草地、草地—林地。從空間分析，林地在雅魯藏布江北部明顯增加，大量的草地轉為林地，直接體現為植被覆蓋狀況明顯改善，表明山南市植樹種草、土地沙化治理等生態工程建設取得一定的成效。未利用地在研究區南部增加較多，原因為大量草地退化轉為未利用地，同時乃東區的建設用地面積增加、草地退化，共同導致區域NDVI降低。

表1 不同NDVI變化趨勢下主要土地利用類型變化

（二） NDVI對氣候變化的響應

1. 氣候變化特征

研究區1998—2019年平均氣溫和降水量年際變化如圖4所示。多年平均氣溫約為8.4 ℃，年均氣溫呈不顯著下降趨勢（slope＝-0.002℃/年，R2＝0.000 9）；研究區年降水量在 250 mm～590 mm之間波動，多年平均降水量約為436.6 mm，呈緩慢下降趨勢（slope＝-6.134 4 mm/年，R2＝0.204 6）。結合植被NDVI年際變化情況初步分析：2009年的年均NDVI值最低，而同時期氣溫為多年最高值，而降水量為多年最低值，表明NDVI值與氣溫和降水是密切相關的。

圖4 1998—2019年研究區年平均氣溫和降水量年際變化

2. NDVI與氣候因子相關性分析

對研究區1998—2019年NDVI與同期氣溫和降水因子進行逐像元相關分析，得到的偏相關系數空間分布如圖5所示。NDVI與氣溫的相關系數為[-0.82，0.61]，空間平均相關系數為-0.22，其中呈正相關像元面積所占比例為17.35%，呈負相關比例為82.65%。在0.05的置信水平下相關，見圖5（b），NDVI與氣溫呈顯著正相關和顯著負相關的面積比例為1.03%和28.78%，表明大部分區域NDVI與氣溫成負相關關系。

圖5 研究區NDVI與氣溫和降水的偏相關系數空間分布

NDVI與降水的相關系數為[-0.76，0.72]，空間平均相關系數為-0.11，其中呈正相關的像元面積所占比例為32.73%，呈負相關像元面積所占比例為67.27%。在0.05的置信水平下相關，見圖5（d），研究區內NDVI與降水呈顯著正相關和顯著負相關的面積比例為5.61%和24.28%，表明一半以上區域NDVI與降水呈現負相關關系。綜上比較，氣溫對植被NDVI的負相關性明顯強于降水。

3.不同土地利用類型植被NDVI與氣候的相關性分析

利用相關分析，研究在不同土地利用類型下NDVI與氣溫和降水的相關性（見表2）。除草地外（相關系數為-0.230，P＜0.01），其他土地利用類型植被NDVI均與氣溫呈正相關關系，其中耕地植被NDVI與氣溫的相關性最高（相關系數為0.138，P＜0.01），水域和城鄉建設類型植被NDVI對氣溫的響應較小。6種類型土地對降水的響應均通過0.05的顯著性檢驗，其中林地和未利用地植被NDVI與降水呈負相關關系。從土地利用類型NDVI分析，草地（面積占比最大）與氣溫負相關，降水成正相關，即氣溫越高、降水越少，草地植被覆蓋率越低；林地與氣溫正相關，降水成負相關，即林地覆蓋率與冰川融水等密切相關。

表2 不同土地利用類型植被NDVI與氣溫、降水相關系數

（三）NDVI對地形的響應

高程、坡度和坡向等地形因子是影響植被分布最基本的生境因子，通過影響溫度和水分分布以及對人類開發活動產生一定的影響，進而影響植被空間分異。由圖6可知，植被NDVI值隨著高程的變化先升高后下降，高程為 [3 284 m，4 900 m)時，水熱條件較適合植被生長，隨著高程的增加而增加，但增速逐漸變緩；高程為 [4 900 m，6 545 m]時，NDVI值呈現明顯下降趨勢。隨著坡度的增加，植被覆蓋率表現為先逐漸增加后輕微減少的趨勢。坡向在空間上并未有明顯的分布特征，各坡向NDVI值變化較小，均在0.44～0.47之間，坡向對植被NDVI值影響不顯著。

圖6 高程、坡度、坡向對NDVI的影響

將植被NDVI變化趨勢重新分類為下降、穩定和上升3類，利用空間疊置分析功能將其與地形圖進行疊加，得到3種地形因子與NDVI變化趨勢分區統計結果（圖7）。通過高程變化趨勢分區可識別出：NDVI下降趨勢在高程為 1、2 級 [3 284 m，3 900 m)時所占的面積非常大，該區域為相對低海拔人類活動集聚區，對植被生長起到了雙重作用，一方面城市擴張、基礎設施建設等破壞植被，導致下降趨勢較大（空間分布乃東區附近），另一方面植樹造林、退牧還草、圍欄育草等生態工程的實施又促進了植被生長（空間分布雅魯藏布江兩岸），上升趨勢占比未明顯降低； NDVI下降趨勢在高程8、9、10級[4 900 m，6 545 m]時所占面積最大，高海拔導致水熱條件不足或者自然災害的發生嚴重抑制了植被的生長。

圖7 高程、坡度和坡向因子在不同級別三種變化趨勢下NDVI面積

通過坡度變化趨勢分區可識別出：NDVI下降趨勢在坡度為1級[0°，5°）所占的面積最大，該區域依然是人類主要活動區。隨著坡度的上升，NDVI下降、穩定和上升趨勢下所占的面積均呈現出先上升后下降的正態分布特征，并且面積占比相對均衡。

從不同坡向上來看，植被NDVI變化趨勢無明顯差異性，說明不同坡向對植被NDVI的影響不顯著。

（四） 基于氣候與地形的生態敏感區識別與分析

山南寬谷屬于典型的青藏高原復合侵蝕生態脆弱區，生態系統具有脆弱敏感性，地形條件復雜，具有高度的景觀異質性，植被變化受到氣候變化和地形因子干擾強烈。將NDVI變化趨勢與土地利用類型、氣候和地形像元圖進行疊加，提取出植被NDVI下降區域，識別出山南寬谷自然要素生態敏感區（圖8）。

圖8 不同土地利用類型NDVI下降區域和自然要素敏感區

不同土地利用類型自然要素敏感區面積及占比結果見表3。結果顯示：6種土地利用類型植被NDVI中，草地、未利用地和水域NDVI下降面積占比較大，分別為41.23%、24.86%、16.66%；耕地、林地和建設用地植被NDVI相對自身對比下降較大。草地NDVI對氣候變化最為敏感，其次為林地和未利用地；草地、水域和未利用地植被NDVI對氣候和地形共同影響敏感度較大。

表3 不同土地利用類型生態敏感區面積及占比

自然要素的生態敏感區空間主要分布特征，一是雅魯藏布江兩岸，即山南寬谷流域，屬于氣候地形共同影響敏感區，土地利用類型主要為水域。雅魯藏布江是關鍵的生態系統，氣候和地形均對其有重要的影響，且年均NDVI表現出下降顯著趨勢，河谷地帶由于風蝕作用，土地沙化更加嚴重，同時也是人類活動頻繁區，生態環境保護壓力巨大。未來發展應盡量減少對寬谷生態系統的擾動，重點保護雅魯藏布江生態系統，尤其重視河谷及兩岸的植樹造林，減少土地沙化，增強生態系統穩定性。

二是乃東區沿雅礱河附近，位于圖上東南方向，生態敏感區面積較大較集中，屬于氣候影響敏感區，主要土地利用類型是草地、建設用地和耕地。乃東區是山南市政府所在地，社會經濟發展相對較快，建設用地逐步擴大，人口聚集，耕地面積增加，土地利用變化由草地轉為建設用地和耕地，且草地質量也出現下降，人地矛盾十分突出。雖然本研究評估識別該區域為生態敏感區，反饋僅與氣候負相關密切，但是應該意識到人類活動對其影響可能是導致NDVI顯著下降的主要原因。此類生態敏感區建議科學地進行國土空間規劃，嚴格限制建設用地的擴張，提高土地利用效率和集約節約利用水平；控制耕地開發力度，避免掠奪式侵占草地生態系統；通過多措施提升耕地質量和產出效率，適當控制畜牧數量，減少對草地資源的過度利用，促進草地資源逐步恢復高植被密度?？傊磥硗恋乩门c開發需合理有序，嚴格控制人類活動對原生態系統的干擾，降低生態風險。

三是北部較高海拔區，生態敏感區相對較為分散，原因是高山地形導致景觀破碎化，屬于氣候和地形共同影響敏感區，主要土地利用類型為林地、草地和未利用地，地形以山地為主。該區域植被覆蓋受自然要素影響十分明顯，林地面積變化較小，但是草地資源變為未利用地較多，整體NDVI下降非常明顯，與氣溫、降水和海拔表現出典型的負相關，生態系統脆弱性十分明顯。面對山南寬谷氣候變化呈“暖干化”趨勢對植被生長造成的一定消極影響，要加大對該區域植被退化區域的關注，堅持生態優先，持續推進山南寬谷流域生態保護修復工作。

四 結論與討論

（一）結論

（1）1998—2019年山南寬谷年均植被NDVI呈緩慢波動上升趨勢，增速為0.003 4/年（R2＝0.476 5），從空間上分析，植被輕微改善區域大面積分布，雅魯藏布江河谷流域、乃東區雅礱河區域植被NDVI下降顯著。建設用地、耕地和未利用地面積增加、草地退化是植被NDVI降低的一個重要原因。

（2）山南寬谷植被NDVI對氣溫和降水均表現出負相關關系，但是氣溫影響強于降水，像元面積占比多15.38%。不同土地利用類型上，植被NDVI對氣溫和降水的響應不同，水域、建設用地NDVI對降水的響應大于氣溫；耕地NDVI對氣溫的響應大于降水；林地、草地和未利用地受氣溫和降水的協同作用。

（3）植被NDVI在不同海拔、坡度和坡向上存在差異。NDVI值隨著高程的變化先增加后減少，在相對較低海拔和較高海拔區域下降面積占比較大；坡度為[ 0°～5°)時，植被 NDVI 下降較為顯著；不同坡向對植被NDVI的影響不顯著。

（4）識別出針對氣候和地形的生態敏感區面積為1 821 km2，占總面積的17.5%，主要分布在雅魯藏布江河谷及兩岸、乃東區及雅礱河附近、北部高山分布區。各個區域對氣候和地形的響應不同，針對具體區域提出了土地利用、生態保護建議。

（二）討論

植被覆蓋度的時空動態變化受多種因素影響，本研究選擇探究氣溫和降水兩個氣候因子、地形要素與NDVI之間的響應關系，未考慮極端天氣等對植被覆蓋變化的影響，同時，植被生長過程對前期的水熱條件具有一定的累積效應，即植被生長對氣溫和降水的響應具有一定滯后性，本研究也未對其進行考慮，通過長時間序列可以適當消除其影響。生態脆弱區對氣候、地形等十分敏感，實際上作為經濟發展相對快速的山南市，人類活動也對NDVI的影響非常巨大，不可忽略，探究人類活動和自然因素與植被覆蓋變化之間復雜的響應關系，分離量化各影響因子對區域植被覆蓋的貢獻率是未來研究的重點。雖然本研究僅探討了NDIV對氣候和地形的雙自然要素響應，但是識別出的生態敏感區，對未來土地利用、生態保護等具有很好的指導意義。