植被覆蓋度對生態脆弱性動態演變的影響
——以河北省張家口為例

武帥,田冰,顧世杰,楊洛祺,胡引翠

(1.河北師范大學地理科學學院,石家莊 050024;2.河北省環境變化遙感識別技術創新中心,石家莊 050024;3.河北省環境演變與生態建設實驗室,石家莊 050024)

生態系統不僅是人類的生存和發展的物質基礎,也是經濟社會可持續發展的基石[1]。隨著社會經濟的發展,人類活動對生態系統和氣候變化影響的深度和廣度不斷擴大[2],同時人口的快速擴張和資源的不合理開發與利用,導致生態系統恢復和自凈能力持續下降,致使部分地區生態系統呈現日趨脆弱的態勢[3]。生態脆弱性是指在特定時空尺度下生態系統受到外部干擾而具有的敏感反應和恢復能力,是自然因素和人類活動共同影響的結果[4-5]。生態脆弱性評價能夠客觀地分析生態系統狀況并解釋脆弱性的成因機理與變化規律[6]。因此,對生態脆弱性進行科學評估是減緩生態退化,穩定生態系統和實現可持續發展的關鍵方法,同時對區域實現經濟—生態—社會綜合發展具有重要意義[7]。

隨著生態系統的變化和發展,生態脆弱性評估逐漸成為全球變化和可持續發展研究的重點[8]。在研究區域上,多涉及生態脆弱區內的丘陵[9]、河流[10]、森林[11]、農牧交錯帶[12]、高寒區[13]、干旱區[14]和喀斯特等[15]地區。研究方法主要采用層次分析法[16]、熵權法[17]、組合賦權法等[18]方法對生態脆弱性進行評價,但這些方法均存在一定的局限性,如層次分析法過于依賴專家的經驗,缺少對指標本身蘊含信息的分析[19]。熵權法缺少對各指標橫向的比較,忽略指標本身的重要程度。組合賦權法能夠實現主觀和客觀的統一,有效綜合二者優點。合理的組合方法是決定評價結果科學性的關鍵,目前主要組合方法有加法合成法[20]和乘法合成法[21],但其組合過程僅由主客觀權重相加或相乘計算得到,合理性較弱。博弈論的基本思想是研究兩個及兩個以上因素在對抗局勢中尋找一致或妥協,從而達到二者之間的均衡。該模型既考慮了決策者的意愿偏好又兼顧了客觀數據對決策的貢獻度,同時也為生態脆弱性評價中主客觀組合賦權提供新思路[22]。

張家口地區作為京津冀“四區”中重要的生態涵養區及主要節點城市之一,其生態狀況與首都圈的聯系極為密切,直接影響著首都圈生態系統穩定程度。特別是隨著《京津冀協同發展生態環境保護規劃》等政策的發布以及成為冬奧會舉辦地之一,對張家口地區的生態保護和建設提出了更大的挑戰。近年來,以張家口地區為研究區進行生態系統研究逐漸成為重點和熱點。如劉雅愛等[23]基于PSR 模型對張家口地區進行生態安全綜合評價,結果表明隨著時間推移張家口各縣區生態安全指數呈增長趨勢,壩上高原區平均生態安全指數高于冀西北地區。卓昭君等[24]采用當量因子法估算張家口地區生態系統服務價值,并探討植被覆蓋度變化對研究區生態系統服務價值的影響,結果表明2000—2020年研究區生態系統服務價值隨著植被覆蓋度的增加而呈增大趨勢。徐超璇等[25]運用主成分分析法對張家口地區生態脆弱性時空變化與驅動因素進行分析,結果表明2008—2016年張家口地區生態脆弱性逐漸下降,植被覆蓋度是張家口市生態脆弱性關鍵驅動因子之一?？傮w來看,雖然目前有關于生態脆弱性和植被覆蓋度的相關研究,但缺少對于二者相互關系以及植被覆蓋度如何影響張家口地區生態脆弱性時空演變的分析。植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面垂直投影面積占統計區總面積的百分比,是衡量地表植被生長情況的重要指標和基礎數據,也是區域生態系統變化的重要指示,能夠衡量生態系統質量的整體狀況[26]。由于張家口地屬半干旱地區,植被覆蓋程度空間差異較大,且長期遭受風蝕和干旱等災害的影響,而植被覆蓋度的高低正是影響災害產生的關鍵因素,本文認為需在開展生態脆弱性評價的基礎上探討植被覆蓋度與生態脆弱性變化之間的關系。因此,分析張家口地區植被覆蓋度的時空變化趨勢并探求其與生態脆弱性的動態影響具有重要的現實意義。

本文以張家口地區作為研究區,運用序關系法、CRITIC法結合博弈論組合賦權法對張家口地區2010—2019年進行生態脆弱性評價,分析其生態脆弱性時空演變特征,并在此基礎上探求植被覆蓋度變化對生態脆弱性的動態影響,以期對張家口地區生態系統保護和資源合理開發利用提供科學依據,并為當地土地利用結構和生態空間格局優化提供參考。

1 研究區、數據與方法

1.1 研究區概況

張家口地區位于河北省西北部,地處東經113°50′—116°30′,北緯39°30′—42°10′,北臨內蒙古,西臨山西,南毗北京,是連接京津、溝通晉蒙的交通樞紐。全市下轄6區10縣,截至2022年,人口為407.46萬人,地區生產總值為1 775.2億元,產業結構以第三產業為主,其中,第三產業生產總值為991.04億元,約占地區生產總值的55.8%。該地區地勢西北高、東南低,主要由壩上高原區壩下低中山盆地兩大地貌類型構成。壩上高原地區屬內蒙古高原南緣一部分,海拔在1 400 m 左右,包括張北、沽源、康保和尚義4縣。壩下地區地勢西北高、東南低,海拔500～1 000 m,包括蔚縣、陽原縣、懷來縣、懷安縣、涿鹿縣和赤城縣。張家口地區屬溫帶大陸性季風氣候,四季分明,雨熱同期。植被地域性差異顯著,壩上地區晝夜溫差大,除部分地區分布少量森林外,其余大部分區域為耕地;壩下丘陵盆地地區多被開辟為耕地,自然植被較少,植被類型以灌木和草地為主[25]。張家口地區高程與土地利用概況如圖1所示。

圖1 張家口地區高程與土地利用概況Fig.1 Elevation and land use in Zhangjiakou region

1.2 數據來源與預處理

本研究數據主要包括2010年、2015年、2019年張家口地區地形數據、氣象數據、遙感數據、社會經濟數據、土地利用數據以及其他數據。地形數據包括坡度和高程,由地理空間數據云網站(http:∥www.gscloud.cn/)提供,坡度數據根據數據高程模型(DEM)計算得到。

氣象數據包括年平均降水、年平均氣溫和潛在蒸散量。年平均降水和年平均氣溫數據由張家口地區及周邊氣象站點利用克里金插值計算獲得。潛在蒸散數據由國家青藏高原科學數據中心(http:∥data.tpdc.ac.cn)的彭守璋[27]團隊提供的《中國1 km 逐月潛在蒸散發數據集(1990—2021)》,利用ArcGIS 10.8將NETCDF 文件處理為柵格數據,并計算干旱指數。

遙感數據包括歸一化植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)和植被凈初級生產力(net primary productivity,NPP)。NDVI和NPP數據均來源于美國地質調查局(http:∥glovis.usgs.gov/),NDVI數據基于MOD13Q1數據集,利用ArcGIS 10.8采用最大值合成法計算獲得,分辨率為250 m。NPP數據基于MOD17A3 HGF數據集,利用ArcGIS去除無效值,并調整比例因子后計算獲得,分辨率為500 m。

社會經濟數據由人口密度、人均GDP、第二產業比重組成。人口密度數據來源于世界人口官網(www.worldpop.org/);人均GDP 數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn);第二產業比重數據根據2010—2020年河北省統計年鑒計算獲得。

其他數據分別由道路密度、水網密度、土地利用、生境質量指數和土壤侵蝕強度組成。道路和水網數據由(https:∥www.openstreetmap.org/t)獲取。土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)。土地利用程度和生物豐度數據基于土地利用數據利用ArcGIS 10.8計算得到[28]。生境質量指數數據由Zenodo官網(https:∥zenodo.org)提供[29]。土壤侵蝕強度數據根據通用水土流失方程(RUSLE)計算得到[30]。

為同時兼顧研究結果的準確性與直觀性以及方便計算,統一將柵格數據分辨率轉換為300 m×300 m,并將投影轉換為Asia North Albers Equal Area Conic,中央經線更改為116.3°,雙標準緯線更改為37.3°和41.0°。

1.3 研究方法

1.3.1 指標體系 張家口地區生態脆弱性包括自然影響脆弱性和人為影響脆弱性。自然影響脆弱性反映張家口地區的自然環境特征,包括水體、氣象、地形、植被和土壤因子。其中水體因子為水網密度,張家口地區風沙侵蝕和水土流失現象嚴重,并且由于城鎮化的發展,使得河道斷流以及濕地生態系統退化,導致該地區水資源短缺;氣象因子包括年平均降水、年平均氣溫和干旱指數,降水和氣溫是植被生長的決定性因素,水熱條件越好,植被生長狀況越好。因張家口地區壩上壩下海拔差異較大使得不同地區干旱狀況空間異質性較強;地形因子包括坡度和高程。陰山山脈橫貫張家口中部地區,地勢起伏程度較大,導致該地區地質災害頻發;植被因子包括NPP、生境質量指數和生物豐度。NPP作為理想的生態指標能夠反映研究區域的生態系統質量,生境質量是生態系統正常運作的基礎,生物豐度能夠反映該地區的物種多樣性狀況[15,31];土壤因子包括土壤侵蝕強度。張家口地區水土流失、土地沙化災害多發,且地勢起伏大,使得該地區土壤侵蝕狀況較為嚴重。

人為影響脆弱性是從社會經濟與土地角度反映生態脆弱性,體現張家口地區人類活動和社會經濟發展對當地生態系統產生的干擾,包括社會經濟和土地因子。社會經濟因子包括人口密度、人均GDP、道路密度和第二產業比重,其中,人均GDP是衡量地區經濟發展狀況的宏觀經濟指標,區域經濟發展水平越高,能夠對生態保護投入的資金越多,有利于促進當地生態保護與建設,其余各因子均從社會經濟發展、人類生產生活和產業結構調整等多方面影響生態脆弱性。土地因子包括土地利用程度,其能夠反映人類開發與利用土地的程度以及人類活動對土地利用和生態系統產生的壓力[32]。評價指標如表1所示。

表1 指標體系Table 1 Index system

由于不同數據量綱不同,本文采用極差變化法對指標進行標準化處理,公式如下:

正向指標:

負向指標:

式中:Ri為指標標準化后的數值;xi為指標原始數據;xmax為指標最大值;xmin為指標最小值。

1.3.2 序關系法 序關系法作為一種主觀賦權法,能夠對層次分析法中的缺點進行改進,過程簡潔清晰且無需一致性檢驗,計算過程如下:

(1)確定指標序關系,確定指標相對于評價準則的重要程度為x1＞x2＞…＞xm。

(2)根據專家經驗確定相鄰指標Yk-1與Yk之間的相對重要性程度之比rk的理性判斷。

(3)計算權重系數wk。

1.3.3 CRITIC 法 CRITIC 法作為一種客觀賦權法,不僅考慮指標本身信息量的大小,還充分體現不同方案間的沖突性和差異性,使計算結果更科學客觀[33],公式如下:

(1)數據標準化處理,見式(1)和式(2)。

(2)標準矩陣X的各指標標準差和指標間相關系數分別為:

式中:ωi為第i個指標的標準差;ρij為第i個和第j個指標的相關系數;Xi和Xj分別為矩陣X的第i列和第j列。

(3)計算指標信息量Wj。

(4)計算指標客觀權重Ej。

1.3.4 博弈論組合賦權 為保證指標賦權的科學性和合理性,本研究在序關系法與CRITIC 法的基礎上,采用博弈集結模型確定指標權重。該方法通過極小化可能的權重與各個基本權重之間的各自偏差,在不同方法之間尋求平衡,從而使不同指標賦權法優勢互補,提高綜合評價的科學性和可靠性[34-35]。

使用M種方法分別得到M個生態脆弱性評價指標權重向量,構成權重向量集合,式中:αk為線性組合系數;w表示可能的權重向量集。根據博弈集合模型的思想,為尋找最優的權重向量,對上述L個線性組合系數αk進行優化,從而使w和wk的離差最小化,由此確定目標函數:

根據矩陣的微分性質將式(10)轉變為最優化一階導數條件的線性方程組為:

由上式求得優化組合系數(α1,α2,…,αM)并對其進行歸一化處理,即,最終得到組合權重W為:

本研究基于序關系法和CRITIC 法2個線性組合系數進行優化,權重計算結果見表2。

表2 指標權重Table 2 Index weights

1.3.5 生態脆弱性評價模型 利用綜合指數法計算張家口地區生態脆弱性指數(ecological vulnerability index,EVI),計算公式如下:

式中:wj為指標權重;xij為標準化后數值;n為指標個數。根據現有的生態脆弱性評價的等級劃分標準和張家口地區生態脆弱性現狀[25,36],將EVI劃分為5種等級,分別為微度脆弱(0～0.2)、輕度脆弱(0.2～0.4)、中度脆弱(0.4～0.6)、重度脆弱(0.6～0.8)和極度脆弱(0.8～1)。

1.3.6 局部空間自相關 局部空間自相關能夠表征一個區域與鄰近區域屬性值的相關程度[37],計算公式如下:

式中:xi和xj為第i個和第j個格網脆弱值;為所有格網的脆弱性平均值;wij為空間權重矩陣;s為矩陣各元素之和;n為格網數量。通過將局部莫蘭指數空間聚類可得到空間關聯局部指標聚類圖(LISA),包括高—高聚集區、低—低聚集區、高—低聚集區、低—高聚集區和不顯著5種聚集模式。

1.3.7 像元二分法 植被覆蓋度和NDVI之間存在極顯著的線性相關關系,假設每個像元的NDVI值由植被和土壤兩部分組成,則其公式如下:

式中:Fvc為植被覆蓋度;NDVIveg為植被覆蓋部分的NDVI值;NDVIsoil為土壤部分(非植被覆蓋部分)的NDVI值。本研究基于像元二分法計算結果將植被覆蓋度劃分為5種等級,分別為低覆蓋度(0～0.2)、較低覆蓋度(0.2～0.4)、中覆蓋度(0.4～0.6)、較高覆蓋度(0.6～0.8)和高覆蓋度(0.8～1)。

2 結果與分析

2.1 生態脆弱性時間演變特征

利用上述生態脆弱性評價模型,對2010—2019年張家口地區生態脆弱性進行計算,結果見表3,可看出該地區生態脆弱性呈先升后降的趨勢,整體上以輕度、中度和重度脆弱區為主,其三者總和占比分別為91.49%,90.5%和92.58%。從時間變化來看,2010—2015年,張家口地區輕度、中度和極度脆弱區面積分別增加了34.12 km2,697.32 km2和897.57 km2,占比分別提高了0.08%,1.88%和2.46%;微度和重度脆弱區面積分別減少了533.88 km2和1 052.46 km2,占比分別下降了1.47%和2.95%;其中,中度和極度脆弱區面積增長較大,脆弱性有所增加。2015—2019年,張家口地區微度、輕度和中度脆弱區面積分別增加了593.1 km2和1 026.9 km2,496.62 km2,占比分別提高了1.64%,2.86%和1.44%;重度和極度脆弱區面積分別減少了837.9 km2和1 356.39 km2,占比分別下降了2.22%和3.72%;其中,微度和輕度脆弱區面積增加,重度和極度脆弱區面積大幅減少,脆弱性降低。

表3 2010-2019年張家口地區生態脆弱性面積變化Table 3 Changes of ecological vulnerable area in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2.2 生態脆弱性空間變化規律

2.2.1 生態脆弱性空間分布規律 2010 年、2015年、2019年張家口地區生態脆弱性空間分布如圖2所示,重度和極度脆弱區主要分布在張家口北部和中西部地區,主要由于北部地區位于壩上地區,海拔較高,氣候干旱,生物種類和植被群落單一,農業生產活動較為頻繁,且土層較薄,易發生土壤風蝕和水土流失;中西部地區位于中心城區附近,人口密度大,人類活動對當地生態系統的干擾較大,因此,該地區生態脆弱性較高。微度和輕度脆弱區主要分布在中東部和南部地區,由于該地區多以林地、草地為主,植被覆蓋度高,且人口稀少,人類活動對生態系統干擾較弱,因此,該地區生態脆弱性較低。

圖2 2010-2019年張家口地區生態脆弱性分布Fig.2 Ecological vulnerability distribution in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2010—2015年張家口地區整體生態脆弱性有一定程度的增加,主要表現為北部壩上地區極度脆弱區面積擴大,但西南部重度脆弱區面積略有減小。2015—2019年,北部極度脆弱區面積大幅度減小,降為重度脆弱區。中部和西南部地區重度脆弱面積減小,輕度和中度脆弱區面積擴大。西部、東部和南部地區微度和輕度脆弱區面積增加。隨著2015年《張家口市生態經濟發展規劃》等政策的實施以及2016年《“十三五”生態環境保護規劃》的印發,張家口市政府加強了對生態系統的保護和治理,使得當地生態脆弱性逐漸下降?？傮w上,2010—2019 年中部和西南部地區生態脆弱性持續下降;北部地區生態脆弱性雖先升后降,但整體呈下降趨勢。

2.2.2 生態脆弱性空間相關性 2010—2019年張家口地區生態脆弱性空間集聚格局整體變化不大,北部與中西部地區為高—高聚集區,約占總面積的35.1%,南部與中東部地區為低—低聚集區,約占總面積的26.3%,如圖3所示。2010—2015年,張家口地區生態脆弱性空間集聚程度整體變化不大,主要表現在中部和西南部的高—高集聚區域逐漸縮小。2015—2019年,高—高集聚區和低—低集聚區空間分布范圍擴大,主要表現為北部、中南部和西南部的高—高集聚區以及西北部、南部和東部的低—低集聚區面積增加。

圖3 2010-2019年張家口地區空間集聚圖Fig.3 Spatial agglomeration map of Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2.3 植被覆蓋度動態變化特征

2.3.1 植被覆蓋度時空演變特征 2010—2019年,研究區植被覆蓋度以較高覆蓋度為主,各年份面積占比分別為46.98%,43.95%和56.65%,見表4。其中,低、較低和中覆蓋度面積占比分別減少了0.14%,2.76%和16.32%,較高和高覆蓋度面積占比增加了9.67%和9.55%。2010—2015年,中、較低和高覆蓋度區域逐漸擴大,低覆蓋度和較高覆蓋度區域減少。2015—2019年,較高和高覆蓋度區域大面積增加,其余各等級面積持續減少?？傮w上,張家口地區植被覆蓋度等級由低向高轉變。

表4 2010-2019年張家口地區植被覆蓋度面積變化Table 4 Changes of vegetation coverage in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

空間上,中部和西北部地區以低、較低和中覆蓋度為主,其余地區以較高覆蓋度和高覆蓋度為主,如圖4所示。由于中部地區人口集中,人類干擾強度大,西北部和西南部地區多發展農牧業,導致該地區植被覆蓋度較低。其余地區由于人口稀少,受到人類干擾較弱,土地開發程度低以及相應的植被管理和保護政策,使得植被覆蓋度較高。低覆蓋度區域多為建設用地和耕地,高植被覆蓋度區域多為林地和草地,由此可見,土地利用類型的轉變影響著植被覆蓋度的時空變化。

圖4 2010-2019年張家口地區植被覆蓋度分布Fig.4 Vegetation coverage distribution in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2.3.2 植被覆蓋度空間動態演化 通過空間疊加分析將張家口地區2010—2019年植被覆蓋度的等級變化進行分類,旨在反映張家口地區植被覆蓋度的演變趨勢,對識別當地生態脆弱性變化以及制定相應的生態系統管理和保護政策至關重要。分類標準分別為覆蓋度等級升高視為植被改善區,覆蓋度等級下降視為植被惡化區,覆蓋度等級不變化視為不變區,如圖5所示。

圖5 2010-2019年張家口地區植被覆蓋度空間變化Fig.5 Spatial changes of vegetation coverage in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2010—2019年,改善區、不變區和惡化區面積占比分別為34.64%,61.65%和3.71%,改善面積大于惡化面積,約占總面積的1/3,見表5。2010—2019年,植被改善區面積增加了7 807.77 km2,惡化區面積減少了3 433.14 km2?？臻g上,惡化區主要分在張家口中部城區和東部區域,其余大部分均為改善區。2010—2015年,植被惡化地區主要集中于張家口北部,占總面積的12.7%;改善地區則在全市分散分布,占總面積的12.94%。2015—2019年,全市大部分地區植被覆蓋度均逐漸改善,占總面積的34.18%;惡化地區主要分布在城市及其周圍等人口較密集地區,占總面積的3.36%。由于河北省啟動了“京津風沙源治理工程”,提出了生態修復和防風固沙等措施,治理了張家口地區土地荒漠化等問題,此外,三北防護林體系建設和退耕還林等工程的實施以及張家口市積極推進“人工林還林、天然林保護、特色林培育”等工程,加強了對生態系統的保護和管理,從而促進當地植被覆蓋度增加。

表5 2010-2019年張家口地區植被覆蓋度動態變化Table 5 Dynamic changes of vegetation coverage in Zhangjiakou region from 2010 to 2019

2.3.3 植被覆蓋度與土地利用類型的相互關系 植被覆蓋度的變化和土地利用類型之間存在著密切的相互作用關系,土地利用類型可以影響植被覆蓋度的空間分布和數量,土地利用類型的改變可能會破壞植被,例如,大規模的農業生產或城市建設可能導致植被覆蓋度的減少。反之,植被覆蓋度可以影響土地利用類型的穩定性和變化趨勢,例如,植被覆蓋度的減少可能導致土地質量的下降,甚至土地沙化和水土流失等問題,從而限制了土地的可持續開發和利用。如表6所示,在高植被覆蓋度區域,林地、耕地和草地的面積占比明顯高于建設用地和未利用地,因此,建設用地和未利用地的生態脆弱性指數高于林地、耕地和草地區域(表7)。在變化趨勢上,2010—2019年,各類土地利用類型面積占比在高植被覆蓋度區域均有一定程度的增加,在低植被覆蓋度區域有不同程度的減少,從而使得其對應類型的生態脆弱性指數整體下降。

表6 2010-2019年不同植被覆蓋度土地利用類型面積占比變化Table 6 Changes of land use area proportion with different vegetation coverage from 2010 to 2019%

表7 2010-2019年張家口地區土地利用類型生態脆弱性指數Table 7 Ecological vulnerability index of land use types in Zhangjiakou from 2010 to 2019

2.4 植被覆蓋度與生態脆弱性動態演變關系

2010—2019年張家口地區的植被改善區、不變區和惡化區與各脆弱性程度的面積占比變化趨勢基本一致,見表8。2010—2019 年,在植被改善區,微度、輕度和中度脆弱面積占比增加,分別提高0.23%,4.2%和4.64%,重度和極度脆弱面積占比大幅度降低,分別減少6.8%和2.28%。在植被不變區,其變化趨勢與改善區一致,微度、輕度和中度脆弱面積占比分別提高0.19%,2.45%和2.62%,重度和極度脆弱面積占比分別下降4.53%和0.74%。在植被惡化區,除中度脆弱面積占比上升2.94%外,其余脆弱區面積占比均下降,微度和輕度脆弱區面積占比下降趨勢大于重度和極度脆弱區。如圖2和圖5所示,在植被改善區,重度和極度脆弱區大多轉變為輕度和中度脆弱區,而在植被惡化區,中度脆弱區大多向重度或極度脆弱區轉變。

表8 2010-2019年不同植被變化區生態脆弱性面積占比變化Table 8 Changes of ecological vulnerability area in different vegetation change areas from 2010 to 2019%

通過對生態脆弱性與植被覆蓋度的相關分析可知,張家口地區生態脆弱性與植被覆蓋度之間存在負相關(圖6),植被覆蓋度的高低對生態脆弱性變化具有重要作用,植被覆蓋度的減少會導致土地退化、水土流失加劇、土壤質量下降和生物多樣性減少等問題,從而降低生態系統的抵御和修復能力,提高生態脆弱性。反之,植被覆蓋度的增加不僅能夠保持水土,防止土壤侵蝕,還可以提高物種多樣性,并且為生態系統提供氧氣、凈化空氣、調節氣候等重要功能,從而提高生態系統的抗干擾能力,降低生態脆弱性。綜上所述,植被覆蓋度的變化與當地生態脆弱性狀況息息相關。

圖6 生態脆弱性指數和植被覆蓋度相關性散點圖Fig.6 Scatter plot of correlation between ecological vulnerability index and vegetation coverage

3 結論

(1)2010—2019年張家口地區生態脆弱性先升后降,整體呈下降趨勢。其中,微度、輕度和中度脆弱區面積逐漸增加,重度和極度脆弱區面積減少。

(2)脆弱性空間差異較大,中度、重度和極度脆弱區主要集中于北部壩上和中西部地區,微度和輕度脆弱區集中于東部和南部地區。脆弱性空間集聚效應強烈,高值和低值聚集區基本與脆弱性空間分布格局一致。

(3)2010—2019年,張家口地區植被覆蓋度以較高覆蓋度為主,各年份面積占比分別為46.98%,43.95%和56.65%,植被覆蓋度等級隨時間由低向高轉變。

(4)2010—2019年,植被改善區、不變區和惡化區面積占比分別為34.64%,61.65%和3.71%,改善區面積大于惡化區面積,約占總面積的1/3。其中,惡化區主要分布在張家口中部城區和東部區域,其余大部分地區均為改善區。2010—2019年,植被改善區面積增加了7 807.77 km2,惡化區面積減少了3 433.14 km2。

(5)張家口地區生態脆弱性與植被覆蓋度之間呈負相關。植被改善區、不變區和惡化區與各脆弱性等級的面積占比變化趨勢基本一致,且脆弱性提高和降低區域與改善區和惡化區的空間分布格局基本吻合。