基于NDVI的太湖流域片植被覆盖变化及其驱动力分析
1. 生态环境部南京环境科学研究所, 210042, 南京;
2. 太湖流域管理局太湖流域水土保持监测中心站, 200434, 上海;
3. 江苏省水利科学研究院, 210017, 南京
收稿日期：2018-08-21; 修回日期：2019-07-30
项目名称：水利部财政预算项目“全国水土流失动态监测项目”（2130310）；国家重点研发计划“典型脆弱生态修复与保护研究”（2017YFC0506600）
摘要：为研究太湖流域片植被覆盖的时空分布特征，利用MOD13 NDVI数据产品以及流域片内气象站点数据，采用线性回归和相关分析等方法，从整体、亚区及重要地理位置3个尺度，分析流域片植被覆盖时空分布规律。研究结果表明：2000-2013年间，太湖流域片年NDVI整体无显著变化趋势（P=0.13）；但太湖亚区年均减少0.004，而东南诸河亚区则年均增加0.002。从地貌类型看，2个亚区平原、台地和丘陵年NDVI均有减小趋势，而地形起伏较大的地区年NDVI有增加趋势；从距河流远近来看，2个亚区年NDVI变化趋势均随着到河流距离的增加而有所增加，在东南诸河亚区更为明显。研究期内，气候对植被的影响较弱，封山育林、植树造林等在内的政策因素以及区域人口数量增长、城市扩张等则是影响太湖流域片年NDVI变化的主要原因。研究结果可为太湖流域片水土保持相关工作提供技术参考。
关键词：NDVI 变化趋势 气候变化 土地利用 太湖流域
Analysis on the dynamics of the vegetation coverage and the drivers in Taihu Basin via NDVI
1. Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, 210042, Nanjing, China;
2. Soil and Water Conservation Monitoring Center of Taihu Basin, Taihu Basin Authority, 200434, Shanghai, China;
3. Jiangsu Academy of Hydraulic Research, 210017, Nanjing, China
植被覆盖可减轻风、水等外营力对土壤表层的剥蚀。植被冠层可有效减轻雨滴溅蚀[1]，改良土壤[2]，并削弱径流的侵蚀及输沙能力[3]；因此，植被覆盖状况的长期监测，对区域水土流失防治有重要意义。
长时间序列的植被覆盖分析多采用归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)[4-5]。气温、降水、地形对区域NDVI变化有显著影响，农村居民点分布[6]及其他建设用地扩张[7]等人为活动均能影响区域NDVI。目前，在长江[8]、黄河[9]、海河[10]、淮河[11]、珠江[12]和松辽河[13]等流域均已进行长时间序列的NDVI研究，但同为7大流域之一的太湖流域，尚缺少对流域内植被覆盖的时空动态分析，难以支撑流域水土保持相关工作。
太湖流域片自然条件优越，城市化水平较高，水土流失对于区域社会经济发展及生态安全有重大意义；因此，笔者采用MODIS-NDVI数据产品和气象数据，对太湖流域片2000—2013年植被覆盖变化及其成因进行分析，以期为今后的区域水土保持诸项工作提供指导。
1 研究区概况
太湖流域片(E115.85~123.28°，N32.57~32.33°)包括太湖流域亚区和东南诸河亚区。太湖流域亚区包括苏南、浙北及皖南部分地区，年均温多在12~16 ℃之间，年降水量在800 mm以上；地貌以平原为主，地势平坦，河网纵横；土壤主要为水稻土、黄壤；区域植被属中亚热带常绿阔叶林，但农田广布；区域内农田广布；人口密度较大，社会经济发展水平较高。东南诸河亚区包括浙闽大部分地区，年均温多在16 ℃以上，年降水量可达1 600 mm；地貌则以丘陵为主；红壤及黄壤是该区主要土壤类型；区域植被属中亚热带常绿阔叶林，区域内森林覆盖率较高；与太湖流域相比，该区域社会经济发展水平较低。
2 材料与方法
2.1 数据来源
本研究NDVI采用2000—2013年h28v05和h28v06的MOD13A3数据产品。该产品为MODIS的逐月NDVI产品，空间分辨率1 km，采用最大值合成法消除云、大气以及太阳高度角等因素的影响。经过坐标投影变换、拼接以及重采样处理，处理后数据采用CGCS_2000坐标系，高斯克吕格投影，中央经线为E120°，空间分辨率为1 km。
气象数据包括安徽、江苏、上海、浙江和福建等省市的共计64个气象站点年降水量及年均温数据。采用普通Kriging插值，得到流域片内年降水量和年均温栅格图，采用CGCS_2000坐标系，空间分辨率1 km。
2.2 数据处理
2.2.1 年NDVI计算
根据NDVI数据的质量标识，剔除水体及质量较低的NDVI值。由于对年内NDVI做简单平均可能导致NDVI被低估[14]，因此本研究年NDVI采用逐月NDVI的最大值表示[15]。
2.2.2 变化趋势分析
为反映2000—2013年间太湖流域片NDVI的变化趋势及空间差异，基于像元尺度对年NDVI进行简单线性回归。简单线性回归的斜率作为该像元NDVI的变化趋势。
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$
{s} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{y_i} - \bar y} \right)\left( {{x_i} - \bar x} \right)} }}{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)}^2}} }}。$
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(1) |
式中：s为斜率；y为NDVI；n为年份长度，n=14；xi为年份。如果s为正值，则表示2000—2013年间该像元NDVI呈增加趋势，反之则呈减少趋势。变化幅度及分级见张镱锂等[6]研究。
为分析气候变化对年NDVI的影响，本研究在像元尺度对年NDVI与年降水量、年均温进行相关分析。
2.2.3 不同地理位置分析
地表起伏是限制农业生产、土地利用、人口分布的主要地貌特征，与区域水土流失也有一定关系[16]。本研究基于6 km网格[17]，根据高程差和高程，对太湖流域片进行地貌类型划分。地貌类型包括平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地等6种类型。
由于太湖流域片内河网密度较大，因此为研究河流对NDVI的影响，本研究采用缓冲区分析法，对到河流不同距离范围内的年NDVI进行分析。缓冲区按照0~1、1~2、2~3、3~4、4~5、5~6、6~7、7~8、8~9和9~10 km分为10个等级。采用简单线性回归方法分析各缓冲带年NDVI的变化趋势。
3 结果与分析
3.1 NDVI变化趋势
研究期间，太湖流域片年均NDVI虽然没有显著变化趋势(P=0.13)，但却存在空间差异(图 1(a))。太湖流域亚区年NDVI有所减少，年均减幅-0.004(P < 0.01，图 1b)；而东南诸河亚区则有所增大，年均增幅达0.002(P < 0.01，图 1c)。
3.2 不同地理位置年NDVI变化
3.2.1 不同地貌类型年NDVI变化
各地貌类型年NDVI的变化不同(图 2)。年NDVI变化随地表起伏度增加而增大。这表明在地表高程变化较大的地区，年NDVI有所升高，而在地势较为平坦的区域，年NDVI则有所降低。对于NDVI呈增大的地区，在太湖流域亚区出现在中起伏山地区，而东南诸河亚区则在小起伏山地区，这与2个亚区的社会经济发展规模有关。
3.2.2 到河流距离
2个亚区年NDVI均随着到河流距离的增加而增加(图 3)。在对牧区水体周边植被覆盖的研究也发现，由于牧业活动，植被退化率随着到水体距离的增加而减小[6]。但太湖流域亚区年NDVI变化趋势与到河流距离之间的关系(R2=0.26，P=0.07)弱于东南诸河亚区(P=0.83，P < 0.01)。这表明东南诸河亚区NDVI变化受河流影响更大。这可能与2个亚区内地貌类型及城市发展规模有关。
3.3 NDVI变化驱动因子
3.3.1 气候变化
年NDVI与年降水量、年均温无明显关系(图 4)。年NDVI与年降水量、年均温之间显著相关的面积分别为1万4 960和9 577 km2，仅分别占流域片总面积的6%和4%。这表明太湖流域片NDVI变化受气候变化影响较小。已有研究[18]也表明，短期的植被覆盖变化，与气候变化间的关系较少，而更多地受到人为活动的影响。
进一步分析显示，尽管2个亚区内多数地貌类型区年NDVI与年降水量、年均温关系并不显著(图 5)；但东南诸河亚区内大、中、小起伏山地区年NDVI与年降水量之间的相关系数相对较大，NDVI变化受到降水量的影响。这是因为山地区通达性较差，工农业活动很难长期开展，植被受人为影响较小；但在陕北的研究却发现，在实施退耕还林后NDVI有显著增加的地区，其NDVI与气候因素之间的关系较弱[15]。这种差异可能与自然资源禀赋有关。这也说明，在水热条件较好的地区，只要能够控制人为干扰，植被覆盖将有效提高。
3.3.2 政策因素
人为活动，包括封山育林、植树造林等政策，可增加区域植被覆盖度。浙闽地区，2007年2省封山育林和植树造林面积分别为5 970 hm2和3万7 260 hm2，而到2013年则增至1万2 050 hm2和13万500 hm2(图 6)。
3.3.3 社会经济水平
人口增长及土地利用变化是NDVI变化的主要原因(表 2)。浙闽沪3省市，14年间常住人口增加率均在10%以上。人口增长刺激了农产品的需求，可能造成林草地的开垦；但本研究却发现，人口增加却未导致农作物总播种面积增加，相反地，浙闽地区农作物总播种面积有所减少。这与城市建设有关。在长三角地区，城市扩张则更为普遍，其规模也更大[19]。城市建设用地扩张，不断侵占周边农业及生态用地，使原先分布在平原地区的耕地等向坡地转移，造成坡耕地的增多，2个亚区内台地和丘陵年NDVI的减小趋势可能与此有关(图 3)。
表 2(Tab. 2)
表 2 浙闽沪三省市社会经济指标表
Tab. 2 Values of the social-economic indicators in Zhejiang, Fujian and Shanghai
| 省(市)Province (City) |
人口数量Population/104 persons |
|
农作物播种面积Crop sown area/103 hm2 |
|
城市建设用地面积Urban construction area/km2 |
| 2000 |
2013 |
|
2000 |
2013 |
|
2004 |
2013 |
| 浙江省Zhejiang |
4 925 |
5 498 |
|
2 778.41 |
2 311.94 |
|
1 573 |
2 413 |
| 福建省Fujian |
3 529 |
3 774 |
|
2 519.32 |
2 292.21 |
|
604 |
1 175 |
| 上海市Shanghai |
1 835 |
2 415 |
|
520.7 |
377.31 |
|
1 825 |
2 916 |
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表 2 浙闽沪三省市社会经济指标表
Tab. 2 Values of the social-economic indicators in Zhejiang, Fujian and Shanghai
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4 结论与讨论
通过以上分析发现，2000—2013年，太湖流域片年NDVI整体无显著变化趋势，但存在空间分异，太湖流域亚区年NDVI有所减少，而东南诸河亚区年NDVI则有所增加。随着地形起伏度以及到河流距离增加，年NDVI变化趋势逐渐增大，表明在地形起伏度较大且远离河流的地区，植被覆盖情况有所改善。流域片大部地区年NDVI受气候变化影响较小，太湖流域片年NDVI更多受到人为活动的而影响，封山育林、植树造林、区域人口数量增长、城市扩张等政策及社会经济因素共同影响流域片的植被变化。
我国东南沿海地区虽然自然禀赋较高，但由于经济社会发展水平较高，水土流失所引起的影响也较大。研究以MODIS数据为数据源，着重于地形、河流对植被的影响，研究可清晰地反映区域植被的时空动态特征。对水土流失有重要影响的植被状况进行研究，对于今后该区域水土保持、植被保护及生态建设等具有重要意义。
在太湖流域亚区，植被覆盖显著降低，城市扩张对植被的影响较为突出；因此，需注重城市水土保持工作，加强生产建设项目的水土流失监管。而在东南诸河地区，虽然整体上植被覆盖有所增加，但在平原、台地和丘陵区，以及河谷地区，植被覆盖减小；因此，还应关注坡耕地问题，开展清洁小流域建设，实现流域生态环境的综合治理。流域片水热条件较好，随着封山育林等政策的施行，区域植被覆盖有所增加。在河流源头及重要水源地等关键地区，如限制过度开发即可提高植被覆盖，进而减轻区域水土流失风险。
由于植被变化具有明显的空间分异特征，因此，对于封山育林等人为活动对区域植被建设以及水土保持的效益，尚需开展更为细致的研究。
2019, Vol. 17 
