云南中部地区植被覆盖时空变化特征及其影响因素研究

李同艳,何云玲,熊巧利

云南大学资源环境与地球科学学院,昆明 650091

0 前言

土地利用/土地覆被变化(Land Use/Land Cover Change,LUCC)是全球变化研究的核心内容之一[1],而植被覆盖是土地利用/土地覆被变化的主要表现形式,是反映地表植被群落生长态势的重要指标,对区域生态环境变化有着重要指示作用[2],也是陆地生态系统中对气候变化最敏感的组分[3]。在植被覆盖变化研究中,归一化植被指数(Normalized Differnce Vegetation Index,NDVI)是遥感影像近红外波段反射值(Near Infrared,NIR)和红外光波段反射值率(Red,R)之差与近红外(NIR)和红外(R)之和的比值参数[4-6],能很好地反映植被覆盖、生物量及生态系统参数的变化,是植被生长状况及植被覆盖的最佳指示因子[7-8]。近年来,国内外学者基于NDVI 在全球、大洲、国家和地区等不同尺度上对植被覆盖的时空变化特征做了大量研究,方法相对成熟,研究结果也很多[9-11]。例如Myneni 等指出气候变暖使得北半球中高纬度的植被覆盖有增加的趋势[12];同时在我国的东北、华北、西北、黑河流域中游和青藏高原等地也得出相同的结论[13-17]。植被覆盖的时空分布与地形、气候因子和人类活动因素的影响紧密联系[18-19]。我国的大多数植被覆盖变化研究集中在生态环境相对脆弱的黄土高原地区、北方农牧交错地带等[20-22]。

云南中部地区处于云南省的核心区域,是云南省最主要的经济开发区,一直以来作为云南省高密度人口分布地区和生态脆弱区域,人类活动与气候变化对该区的影响超过了云南省其他区域。一方面,气候变化势必引起区域水热条件的变化,从而影响生态系统结构和功能,包括植被覆盖特征;另外一方面,云南中部地区又位于云南省产业聚集的核心区域,处于西南优先开发区与重点开发区,社会经济的快速发展以及城市化进程加快,农业活动、生态建设等人类活动不断加强,导致人为因素对植被的影响也越来越显著。由于过去一直未得到足够重视,目前针对云南地区植被覆盖的研究相对较少,仅有少数学者进行了局部地区的研究[23-25]。因此,本研究定位于全球变化下区域陆地生态系统响应的热点问题,基于NDVI 研究云南中部地区植被覆盖时空变化特征,从气候因子、人类活动、地形地貌等方面分析植被覆盖变化的驱动因子。以期对近几年云南中部地区植被生长情况及其影响因素有更深入的了解,进而为该地区植被恢复重建和生态环境保护提供理论依据;以及对该区在全球变化背景下采取积极应对措施,实现高速、和谐的可持续发展提供参考。

1 研究区概况

云南中部地区地处101.23°—104.3°E,24.07°—26.42°N 之间,包括昆明市、曲靖市、楚雄彝族自治州和玉溪市(图1),总面积94558 平方公里,占全省土地面积的24%。该区域位于全国“两横三纵” 城市化战略格局中包昆通道纵轴的南端。属于滇东高原盆地,地形以山地和山间盆地地形为主,地势起伏较和缓,集中了云南全省近一半的山间平地(坝子);位于长江、珠江和红河上游,有滇池、抚仙湖等高原湖泊,水资源保障程度较高,但缺水问题较为严重;整个区域属亚热带气候,日照充足,四季如春,气候宜人,干湿季分明;土壤类型以红壤为主;植被类型多样,多为次生植被和人工植被。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

图1 研究区概况图 Figure1 General situation of central Yunnan

本文所用的遥感数据分为两类:第一类由地理 空间数据云(http://www.gscloud.cn/search)提供的MODIS 植被指数产品数据(MOD13Q1),是美国NASA正式发布的基于Terra和 Aqua卫星数据全球数据集,空间分辨率250 m,16 天合成,时间从2000—2016年。MOD13Q1 数据为MODIS 的三级产品数据,该数据是通过辐射定标、畸变校正、大气、气溶胶、臭氧吸收订正及去云等预处理后得到的产品数据。第二类是美国国防部国家测绘局公布的SRTM DEM 数据(http://www.cgiar-csi.org),该数据的分辨率为90 m。将遥感数据进行空间相同空间分辨率重采样为250 m,借助ENVI5.1、ArcGIS 等软件进行空间裁剪、掩膜,得到时间序列遥感数据集。

气象数据来源于国家科学院气象数据网(http:// data.cma.cn/)提供的从2000—2016年的“中国地面气候资料数据集”包含的云南省126 个基准、基本、一般气象站自1951年1月以来的气温、降雨量要素等的数据。根据各气象站点的经纬度信息,采用ArcGIS 的空间分析模块对收集的气象数据进行Kriging 空间插值,获取与NDVI 具有相同时空分辨率的气象数据栅格数据集。通过空间掩膜,剪切出研究区气温、降雨栅格图像。

造林面积数据来源于2000—2016年的《云南省统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆盖度的计算

采用最大值合成法(MVC)建立植被覆盖时间序列栅格数据集,分别求出月、季、年NDVI最大值,公式如下:

式中i为月序号,取值范围1—12月,NDVIi为月最大值,NDVIk为月上下旬NDVI值,k取值为1—24。

式中j为季序号,取值范围为1—4,NDVIj为第j季NDVI 最大值。

式中y为年序号,取值范围为1—17,NDVIy为第y年NDVI最大值,yNDVIj为第y年第j季NDVI最大值。

然后利用像元二分模型提取植被覆盖,像元二分模型是最常见的光合植被覆盖遥感估算模型,假定植被区的混合像元仅由植被和土壤两部分组成,它的遥感信息是由植被和土壤的光谱信号以其所占像元面积比例为权重系数的线性组合。

式中S、SPV和SBS分别代表混合像元、光合植被端元和裸土的遥感信息,fPV表示像元中有植被覆盖的面积比例。

式中R表示植被覆盖实际面积,Rsoil表示没有植被覆盖的面积,Rmax表示植被覆盖最大面积,通过估算植被覆盖面积所占的比例来计算植被覆盖,公式如下:

式中F表示植被覆盖度,NDVI表示植被指数实际值,NDVImin表示在一定时间段内植被指数最小值,NDVImax表示在同一时间段内植被指数最大值。

2.2.2 分析方法

通过一元趋势分析方法与ArcGIS 空间分析模块分析云南中部地区植被覆盖时空分布特征与变化趋势。

在已有的研究成果基础之上[24-26],结合云南中部地区实际情况将云南中部地区植被覆盖分为劣等植被区(0—20%)、低等植被区(20%—40%)、较低植被区(40%—60%)、较高植被区(60%—80%)、高植被区(＞80%);以2000年覆盖面积为初态,2000—2016作为转变模态,以此定量研究云南中部地区近年来植被覆盖面积的转变情况。

采用相关分析来研究植被覆盖与气温、降雨、相对湿度之间的关系;通过 ArcGIS 空间分析工具提取云南中部地区不同坡度、坡向、坡角,同时提取相应地形因子下的植被覆盖区,用于分析地形因子与植被覆盖的关系;将云南中部地区的市域建立30 km 的Buffer 区域,以及结合造林面积进行人类活动与植被覆盖间的关系分析[27]。

3 研究结果与分析

3.1 云南中部地区植被覆盖的变化特征

3.1.1 植被覆盖的时空分布特征

云南中部地区植被覆盖最小值出现在3月份(57.76%),随着降雨的增加以及气温的升高,植被覆盖也逐渐增大,其中较高的月份是9—11月,10月份研究区植被覆盖值达到最高(68.12%),之后开始下降。图2为研究区植被覆盖在不同季节的空间分布图,从图中可以看出,春季研究区植被覆盖度最低(平均58.75%),秋季最高(平均66.30%)。研究区大部分地区年植被覆盖度的平均值在50%—70%之间;楚雄以西、玉溪与曲靖以南部分区域各个季节都处于高植被覆盖(＞80%)与较高植被覆盖区(60%—80%);楚雄北部,昆明、曲靖以北大部分区域植被覆盖有明显的季节分布差异特征:春、冬两季植被覆盖较低,夏、秋两季植被覆盖较高。总的来说,植被覆盖最低值区位于昆明市的滇池周边,常年低于20%,该区也是云南省人口密度较大的区域;植被覆盖最高值区分布在楚雄、玉溪境内,曲靖以南区域高达80%以上,说明植被状况较好。

通过对全年不同等级植被覆盖面积进行统计可知(图2),2000年和2016年研究区均表现为较高植被区所占比例最大,劣等植被区所占面积比例最小。其中,2016年植被覆盖大于60% 的区域达到总面积的84%,植被覆盖小于20%的区域面积几乎为零。从其内部转移特征来说,2000—2016年研究区主要从较高植被区转为较低植被区为主。

3.1.2 植被覆盖的变化趋势

图3为研究区植被覆盖从2000年到2016年的变化趋势,从图中可以看出,除了夏季外,其他季节和全年的植被覆盖均呈显著的增加趋势(P＜0.05)。据统计,研究区四季植被覆盖平均增加速度由快到慢依次为秋季(0.42%)＞春季(0.26%)＞夏季(0.24%)＞冬季(0.21%)。可见,云南地区植被覆盖增加主要发生在秋季。此外,年植被覆盖最低值出现在2000年(58.85%),最高值出现在2016年(67.44%),变化速度为0.30%·a-1。整体上来看,从2000年开始云南中部地区植被覆盖呈增加趋势。

图2 云南中部地区各季节植被覆盖的空间分布 Figure2 The distribution of vegetation coverage in different season in central Yunnan

表1 云南中部地区2000年与2016年植被覆盖各等级所占面积与比例 Table1 The area and proportion of each grade of vegetation coverage in central Yunnan

图3 云南中部地区2000—2016年植被覆盖的时间变化 Figure3 Variations of vegetation coverage in different season and year in central Yunnan from 2000 to 2016

再从2000—2016年云南中部地区植被覆盖变化趋势的空间分布来看(图4),研究区植被覆盖基本保持不变的区域所占面积比例较大(57.56%),呈增加和减少趋势的面积所占比例分别为39.91%和2.53%。植被覆盖增加40%以上的区域主要分布在东北部和北部曲靖地区,而植被覆盖减少40%以上的 区域主要分布在昆明南部地区。

3.3 基层中医师医患关系紧张 高达39.21%的基层中医师认为医患关系紧张，12.75%的人员曾发生过医疗纠纷。分析原因：(1)由于基层中医师诊疗水平不高，导致对自己诊疗技术信心不足；(2)居民对基层医疗机构信任度不够，由于卫生服务的信息不对称性以及易受负面影响，容易产生医患矛盾，引发医患关系紧张[12-13]。

3.2 云南中部地区不同因子对植被覆盖的影响

3.2.1 地形因子对植被覆盖的影响

通过分析不同海拔、坡度、坡向区域的植被覆盖情况(图5),结果表明:研究区海拔2000 m以下植被覆盖高值区主要分布在西部和东南部,海拔2000 m 以上植被覆盖高值区则主要分布在东北部。植被覆盖受坡向影响表现不明显,而坡度对研究区植被覆盖的影响较大,主要表现为坡度≤8°区域的植被覆盖明显低于坡度＞8°区域,地形因素是研究区植被覆盖空间分布特征的重要影响因素之一。

图4 云南中部地区2000—2016年植被覆盖变化各等级空间分布 Figure4 The grade distribution of vegetation coverage change in central Yunnan

图5 云南中部地区不同地形因子下植被覆盖的空间分布 Figure5 Spatial distribution of vegetation coverage in different topographic factors in central Yunnan

表2 云南中部地区各季节和年的气候因子与植被覆盖的相关性 Table2 The correlation coefficient between vegetation coverage and precipitation and temperature in central Yunnan

3.2.2 气候因子对植被覆盖的影响

以往研究多表明气温、降水是植被生长的重要因子[23,28],表2为研究区气候因子与植被覆盖之间的关系,结果表明:植被覆盖与降水量之间除了在冬季呈现显著正相关关系外,其他季节多呈负相关关系,未达显著性水平;植被覆盖与气温多呈正相关关系,且与气温的相关系数大于降水,相对来说研究区植被季节的生长变化受气温的影响较大,尤其是在秋季。

再从图6研究区植被覆盖变化与气温和降水变化在空间上的相关关系可以看出,植被覆盖与气温正负相关并存,整体上呈正相关关系,呈正相关的区域面积占总面积83%,置信度超过0.05 水平的区域占总面积的50.43%,主要分布昆明地区;植被覆盖与降水之间也是是正负相关并存,呈负相关的区域面积较正相关的区域稍大,空间相关没有达到0.05 显著性水平;云南中部地区植被覆盖主要受温度影响。

3.2.3 人类活动对植被覆盖的影响

人类活动对植被的影响分为正面效应(如退耕还林还草、植树造林等生态工程)和负面效应(如城市扩展、人为森林破坏等)。一方面,由图7可见,云南中部地区的主要城市昆明、玉溪、楚雄、曲靖累计造林面积呈现逐年上升的趋势,尤其是曲靖和楚 雄地区,这与研究区总体植被覆盖空间分布特征上这两个地区呈现植被覆盖高值区存在相似的变化趋势,在一定程度上也可反映出随着退耕还林还草等生态工程的不断推进,云南中部地区植被覆盖呈现逐渐上升的趋势,说明生态工程的实施在一定程度上有效改善了区域生态环境。

另一方面,城市扩张将导致城市周边植被遭到破坏,导致植被覆盖下降。图8为2000—2016年云南中部四个市区缓冲区(30 km)分析的植被覆盖,结果显示城镇范围内植被覆盖空间差异较大,表现为经济发展相对较好的昆明市区植被覆盖长年处于四个市区植被覆盖的最低值,昆明市滇池周边与呈贡新区是几个市区植被覆盖最低值区,说明人类活动较为频繁的地区植被覆盖相对较低,人类活动与城镇用地的变化是导致植被覆盖下降的另一驱动因素。

4 结论与讨论

4.1 结论

图6 云南中部地区植被覆盖和气温、降水的相关关系 Figure6 Correlation relationship of temperature,precipitation with vegetation coverage in central Yunnan

图7 云南中部地区主要城市造林面积变化图 Figure7 Afforestation area in main cities of central Yunnan

(1)空间分布上,云南中部地区植被覆盖春季最低(平均58.75%),秋季最高(平均66.30%),大部分地区年植被覆盖度的平均值在50%—70%之间,较高植被区所占比例最大;植被覆盖高值区主要分布在曲靖境内(＞80%);滇池周边人口高密度区植被覆盖为常年最低(＜20%)。

(2)时间变化上,2000—2016年云南中部地区植被覆盖总体呈现增加趋势,年平均增速0.3%·a-1,其中秋季增速最大(0.42%·a-1);呈增加趋势的面积占总面积比例39.91%,植被覆盖增加40%以上的区域主要分布在东北部和北部曲靖地区,而植被覆盖减少40%以上的区域主要分布在昆明南部地区。

(3)在地形上云南中部地区植被覆盖受坡度影响 较大,主要表现在坡度≤8°区域植被覆盖较低,坡度＞8°区域植被覆盖相对较高。

(4)气候因子中除了冬季降水量与植被覆盖呈现显著正相关关系外,大多数季节则是气温与植被覆盖多呈现正相关关系,在空间变化上植被覆盖也主要与气温呈现正相关关系,表明研究区植被覆盖主要受到气温的影响。

(5)人类活动对植被造成了双重影响,一方面植树造林等生态工程有效改善了区域生态环境,使植被覆盖增加,尤其在曲靖地区表现最为明显;另一方面,随着城市化的推进,城市的扩展导致植被覆盖较少,导致滇池周边植被覆盖减少显著。

4.2 讨论

气候要素、土地利用变化等均会对全球不同地区的陆地植被产生不同的影响,其中以气温和降水对植被生长的影响最为直接和重要[29-30]。李立科在对云南澜沧江流域植被时空动态研究中指出:春、夏、冬三个季节的植被NDVI 与同期均温都呈正相关[23];孔次芬对金沙江流域(云南段)植被覆盖变化与气候因子相关性进行研究结果表明气温和NDVI的变化趋势具有相对较好吻合性[24]。本研究表明云南中部地区近17年来的植被覆盖状况良好,整体上以高植被覆盖为主,这是因为云南中部地区得天独厚的气候条件,冬无严寒、水热资源丰富,为该地区的植被生长提供良好条件,植被生长状况总体较好;大多数季节的气温与植被覆盖多呈现正相关关系,与上述以往的研究结论相一致。云南中部地区气候四季如春,干湿季节(干季为11月至次年4月,雨季为5月至10月)分明也是该地区气候的重要特点,降水主要集中在每年5—10月,冬季降水量较少,植被覆盖对降水的依赖性大于其他季节,所以导致研究区的冬季降水量与植被覆盖呈现显著正相关关系。

图8 云南中部地区主要城市植被覆盖空间分布 Figure8 Spatial distribution of vegetation coverage in main cities of central Yunnan

另外一方面,国内外现有研究已经表明,人为因素已经能够在全球和区域尺度,及较长时间序列上对地表过程产生明显影响[30],在短期内,植被的动态演变主要是受到人类活动的直接和间接影响。地形坡度是制约一个区域经济发展的重要因素,坡度较小的地区成为城镇用地与农业用地的主要来源,云南省中部地区坝子分布较广,属于城镇化发展较快的较集中的地区,由此导致植被覆盖在坡度≤8°区域明显低于坡度＞8°区域[31]。但是云南中部地区植被覆盖也与该地区退耕还林、植树造林等一系列生态建设工程的实施关系密切。作为《全国主体功能区规划》中的重点开发地区之一,该地区承担着加快工业化和城市化进程、壮大经济规模和集聚人口的重任,城市化进程的提速所带来的环境压力将持续增大。2011年,云南省人民政府提出“城镇上山”实现土地高效利用的云南特色城镇化发展道路,采取坡度分层梯度开发模式:8°以下重点保护区域,禁止新增坝区建设用地;8—15°之间重点开发区域;15—25°以上调整优化区域,积极发展山地农业和林业;25°以上生态屏障区,退耕还林、天然林保护。并且相继出台了一系列的细化指导意见,今后一段时间人类活动对云南中部地区植被覆盖的影响还将持续增强,植被覆盖与地形地貌因子的空间分布可能出现新的变化。因此,定量研究人类活动强度对植被覆盖动态变化的影响将是今后研究的重要内容。

本研究关注的气候因子主要限于降水量、气温的统计资料,目前极端事件对植被造成的影响受到了国内外学者的广泛关注与研究[32],今后需要采用格点数据以及其他资料,进一步开展云南地区不同区域极端气候变化对植被覆盖的影响。