陕北黄土高原植被动态变化及其对气候因子的响应

郭力宇 郭昭 王涛 张越 李雨思 柳莹

摘要：为了研究退耕还林还草工程实施后期，陕北黄土高原地区地表植被变化特征及气候因子对植被变化的影响，采用MODIS NDVI数据，通过像元二分法计算植被覆盖度，结合相关气象站点监测数据，利用线性回归分析、相关系数及显著性检验法，分析了陕北黄土高原植被覆盖度时空变化趋势及其对气温、降水因子的响应。结果表明：研究区植被覆盖度空间分布差异显著，由北向南植被覆盖度由低向高过渡明显，2009—2016年植被覆盖等级的空间转移变化主要发生在北部和中部地区，表现出由中低植被覆盖向中等植被覆盖转移、中等植被覆盖向中高植被覆盖转移的态势。2009—2016年研究区植被覆盖度年际变化速率较小，整体呈平缓增加趋势，中部和南部部分地区有减少趋势但变化趋势不显著。研究区内年植被覆盖度与年降水量、年平均气温的相关系数、偏相关系数均较小，相关性不显著。不同区域的植被覆盖度对气候因子的响应结果不同，在空间上正负相关性共存，研究区北部受年降水量影响较大，而中部受年平均气温影响较大。研究区植被覆盖度对气候因子的响应存在滞后性，生长季的植被生长受同月降水量和前一月平均气温的影响较大，且绝大部分地区均表现为正向相关。

关键词：退耕还林还草;植被覆盖度;动态变化;气候响应;陕北黄土高原

中图分类号：TP 79文献标志码：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0219文章编号：1672-9315（2019）02-0317-10

0引言

植被是反映陆地生态环境变化的重要因子之一，在土壤、水分、大气物质和能量循环过程中扮演重要角色[1-2]。植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage，FVC）是衡量地表植被覆盖信息的重要指标，是指植被冠层在地面上垂直投影面积与土地总面积的比值[3]。随着遥感技术发展，归一化差异植被指数（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）常用来监测区域植被覆盖变化[4-5]，估算植被覆盖度[6]。特别是MODIS提供的NDVI数据产品具有较高的时间分辨率[7]，广泛应用于地表植被变化研究中。戚德康等采用MODIS NDVI数据研究了2000—2016年朝鲜植被覆盖变化特征[8];何宝忠等基于MODIS NDVI数据，利用像元二分模型估算新疆2005—2015年的植被覆盖度，研究了新疆不同生态区植被覆盖变化趋势[9]。在具体的研究中，线性回归法[10]、相关系数法[11]也已经成为研究植被覆盖变化特征、分析气候因子与植被覆盖相关性的常用研究方法。

陕北黄土高原地区生态环境脆弱，水土流失严重，是我国生态环境建设与保护的重点区域。1999年陕西省开始试点推行退耕还林还草工程，随后国家正式发布《退耕还林工程规划（2001—2010年）》。自1999—2008年陕北地区榆林和延安两地累计退耕造林面积达4 721 km2，植被覆盖度显著提高，退耕还林还草活动成为影响陕北黄土高原植被覆盖变化的主要驱动因素。

当前與陕北黄土高原植被覆盖变化相关的研究已有一些成果[12-15]，多集中在退耕还林工程实施过程的10年前后，多以年际尺度人类活动或自然环境因子对植被覆盖变化影响为主，如范建忠等研究表明受退耕还林还草工程实施影响，陕北地区2000—2011年退耕还林区植被覆盖度显著增加[16];韩可欣等研究了2001—2010年陕北黄土高原不同坡度区植被覆盖变化特征[17];肖强等研究了2001—2010年黄土高原植被覆盖变化与气候因子的相关性[18]。这些研究为陕北黄土高原生态环境建设发挥了重要作用，但研究中较少以月际尺度进行研究，且很少关注退耕还林后期（即2001—2010年工程规划结束之后），大范围人为活动减弱背景下，陕北黄土高原植被覆盖年际和月际尺度上的变化特征。因此，文中选取2009—2016年为研究时段，利用MODIS NDVI数据结合相关气象站监测资料，计算植被覆盖度，并分别从年际和月际尺度上分析退耕还林还草后期陕北黄土高原植被变化特征及其对气候因子的响应，为新一轮退耕还林还草工程实施与政策制定提供参考。

1研究区概况

陕北黄土高原地区是中国黄土高原的核心区域，位于107°15′13″E～111°14′40″E，35°04′10″N～39°15′13″N之间，依据陕西省测绘地理信息局发布的《陕西地理省情白皮书2011》中对陕北、关中、陕南的划分成果，陕北地区面积约8.3×104 km2，包括榆林和延安两市的3区22县以及铜川市和渭南市北部部分乡镇。该区域属半干早温带大陆季风气候，处于半干旱和干旱过渡带，多年平均温度8～14 ℃，多年平均降雨量375～613 mm，水热条件时空分配不均，呈现出由南而北逐渐减少的变化趋势，且降水集中于夏秋2季。植被处于暖温带落叶阔叶林和温带草原之间，过渡性明显，由北向南依次为草原区、森林草原区以及落叶阔叶林区[19]。地势西高东低，北部为毛乌素沙漠南缘，地形平坦，植被稀疏，中部为黄土梁峁区，生态环境脆弱，地表植被人类活动影响较大，南部山区植被覆盖较好。

2数据与方法

2.1数据与预处理

研究使用数据包括：陕北黄土高原2009—2016年16 d合成的250 m分辨率MODIS NDVI 13Q1Level 3数据，下载自http：∥ladsweb.nasa.gov.陕北黄土高原及其附近22个气象站点2009—2016年逐月气温、降水数据，下载自中国气象数据网（http：//data.cma.cn），站点分布如图1所示。

采用最大值合成法（Maximum Value Composition，MVC）获取2009—2016年MODIS NDVI月值和年值影像。采用陕北黄土高原矢量边界裁剪获得2009—2016年月值和年值影像。

水热条件是影响植被生长的主要因子。文中整理了研究区及其附近22个气象站点逐月平均气温、降水量数据，获得月平均和年平均气温、月和年降水量数据。采用反距离权重法进行空间插值获取2009—2016年逐月和逐年平均气温、降水量空间分布数据。

3结果与分析

3.1植被覆盖等级变化特征

基于研究区特征，将陕北黄土高原植被覆盖度分为低、中低、中等、中高以及高植被覆盖度5类等级，阈值分别为20%，40%，60%，80%，获得2009—2016年逐年陕北黄土高原植被覆盖度等级的空间分布变化（图2），并统计分析各年份不同植被覆盖度等级的面积变化（图3）。

从图2和图3可以看出，低植被覆盖度区与中低植被覆盖度区面积变化曲线相似，2009—2013年面积减少趋势明显，2014—2016年先增后减，2015年的峰值分别为11 597，23 892 km2.中等植被覆盖区面积最大，2009—2016年面积变化幅度较小，多数年份在25 000 km2以上，2015年出现低值18 838 km2.中高植被覆盖区2009—2013年面积增加明显，2014—2016年先减少后增加，2015年的低值为13 032 km2.高植被覆盖区的面积变化不明显，面积均值为16 454 km2，占比约19.82%.

陕北黄土高原植被覆盖由北向南表现出极显著的过渡性：研究区北部以低植被覆盖与和中低植被覆盖为主，研究区中部自北向南，呈现出由中等植被覆盖向中高植被覆盖过渡，南部则为高植被覆盖集中区域。2009—2016年研究区植被覆盖等级的空间转移变化主要发生在北部和中部地区，除2015年发生短暂的植被覆盖减少之外，总体表现为由中低植被覆盖向中等植被覆盖转移、中等植被覆盖向中高植被覆盖转移的态势。这反映出第1轮退耕还林还草工程实施结束后，陕北黄土高原植被覆盖度仍呈持续增加过程。

3.2植被覆盖动态变化趋势

3.2.1月际变化趋势

2009—2016年陕北黄土高原月际植被覆盖度呈周期性变化过程（图4），每年2～3月为全年植被覆盖度最低的月份，小于5%;7～9月为全年植被覆盖度最高的月份，均在40%以上，其中2012年和2013年7～8月的植被覆盖度均在55%左右。全年1月、2月、3月、11月以及12月的植被覆盖度均低于10%，4～9月份为生长季[26]，植被生长明显，植被覆盖度显著增加。2009—2016年，植被覆盖度在45%以上的月份，从2009年的2个增加到2016年的3个，其中2014年植被长势最好，有4个月的植被覆盖度均在45%以上。月际尺度上，研究区植被覆盖度具有平稳增长的趋势。

3.2.2年际变化趋势

采用一元线性模型在像元尺度计算2009—2016年研究区植被覆盖度的年际变化趋势，并统计像元值的分布频数（图5）。可知，研究区植被覆盖度的年际变化率处于-0.151～0.159 a-1之间，年际变化率低且年际变化率在-0.04～0.04 a-1之间的区域面积达到82 513 km2，占研究区总面积的99.4%.因而，可将陕北黄土高原植被覆盖年际变化率划分为6个等级（图6（a））：b≤-0.04 a-1，-0.04 a-1

统计不同等级下的面积，可知：年际变化率小于-0.04 a-1和大于0.04 a-1的区域面积分别为152 km2和365 km2，占比极小，均不足0.5%;年际变化率在-0.04～-0.02 a-1之间的区域面积与0.02～0.04 a-1之间的区域面积的较少，分别为2 578，5 806 km2，占比约3.1%和7%;年际变化率在-0.02～0 a-1之间的区域面积为31 183 km2，占比约37.56%;而年际变化率在0～0.02 a-1之间的区域面积最大，达到42 946 km2，占比约为5172%.

可知，研究区的植被覆盖度以增长为主，中部和南部部分地区植被覆盖度呈减少趋势，并且8928%的区域处于-0.02～0.02 a-1之间，总体上植被覆盖度的年际变化速率较小。

对年际植被覆盖度变化趋势采用F检验进行显著性检验（图6（b）），根据检验结果分别在置信度α=0.05和α=0.01下將变化趋势划分为5个等级：极显著减少（b<0，P<0.01）、显著减少（b<0，0.010.05）、显著增加（b>0，0.010，P<0.01）。

统计不同等级区域面积，可知：极显著和显著减少区域面积为1 325.76 km2，占比不足2%;显著和极显著增加区域面积为7 099.18 km2，占比为8.55%;变化不显著的区域面积达74 604.56 km2，占比为89.85%.综上可知，2009—2016年陕北黄土高原植被覆盖度以平缓增加趋势为主，部分区域呈平缓减少趋势，少数地区呈显著减少或增加趋势，其中植被覆盖度增加显著的区域主要分布在北部和中部，显著减少区域呈散点状分布，集中在城市附近区域。

3.3植被覆盖度对气候因子的响应

采用相关系数和偏相关系数、t检验计算2009—2016年植被覆盖度与年平均气温、年降水量之间的相关系数、偏相关系数和偏相关系数t检验结果。统计相关系数和偏相关系数的平均值可得表1.t检验结果查表可知，置信度α=0.05下，临界值为2.571，根据临界值将相关系数划分为4个等级：即显著负相关（t<-2.571）、负相关（-2.571≤t<0）、正相关（0≤t≤2.571）以及显著正相关（t>2.571）（图7）。

coefficient between FVC and mean temperature and precipitation相关系数偏相关系数相关系数偏相关系数平均气温0.3140.375降水量0.4390.477表1和图7表明：2009—2016年研究区植被覆盖度与年平均气温和降水量的相关系数平均值分别为0.314和0.439，偏相关系数平均值为0375和0.477，表明研究区年际植被覆盖度与年降水量的相关性略高于年平均气温，且不同区域的植被覆盖度对气候因子的响应存在较大差异。

植被覆盖度受年降水量影响呈正相关的区域面积为62 558 km2，占总面积的75.34%，其中植被覆盖度与年降水量呈显著正相关的区域面积为13 392 km2，约占16.13%，主要集中在中部和北部。植被覆盖度与年平均气温呈正相关的区域面积小于呈负相关的区域面积，两者分别为36 373，40 822 km2.其中呈显著负相关的区域面积为3 041 km2，约占3.66%，主要集中在中部;呈显著正相关的区域分布分散，面积为2 792 km2，约占3.36%.

研究区内的年植被覆盖度与年降水量以正相关为主，与年平均气温以负相关为主，但两者的相关系数、偏相关系数均较小，相关性不显著。但不同区域植被覆盖度对气候因子的响应不同，其中北部植被覆盖度受年降水量影响较大，而中部受年平均气温影响较大。

3.4植被覆盖度对气候因子响应的时滞性

考虑气候因子对植被生长的影响存在着时滞性，以2009—2016年植被覆盖度和月气象数据为基础，采用生长季（4～9月份）月植被覆盖度与同月（4～9月）平均气温和降水量及前一月（3～8月）平均气温和降水量进行相关系数和偏相关系数计算，并采用t检验进行显著性检验。α=0.05时，查表可知临界值为3.182，将相关系数和偏相关系数的t检验结果分为4个等级：显著负相关（t<-3.182）、负相关（-3.182≤t<0）、正相关（0≤t≤3.182）以及显著正相关（t>3.182），得到图8，统计相关系数和偏相关系数的平均值可得表2.

偏相关系数平均气温0.5390.855降水量0.6430.473由表2可知，生长季（4～9月）植被覆盖度与同月平均气温和降水量的相关系数平均值分别为0.770和0.802，偏相关系数平均值分别为0.539和0.643;与前一月平均气温和降水量的相关系数平均值分别为0.914和0.731，偏相关系数平均值分别为0.855和0.473.表明研究区生长季植被覆盖度受同月降水量的影响大于前一月的降水量，与前一月平均气温的偏相关系数远大于同月的平均气温，研究区的植被覆盖度对气温的响应存在明显时滞性，生长季的植被生长受当月降水量和前一月平均气温影响较大。

从图8可以看出，研究区生长季的植被覆盖度与平均气温和降水量的相关性通过显著性检验的区域分布差异较大，大部分区域的植被覆盖度与同月的平均气温和降水量均表现出正相关，其中：与同月平均气温显著正相关的区域面积为9 501 km2，约占11.44%，集中在研究区南部地区;而呈现负相关的区域面积为11 315 km2，约占1363%，分布在研究区中部和北部地区;呈显著负相关区域面积极少，仅为0.02%.与同月降水量显著正相关区域面积为13 657 km2，约占16.45%，集中在研究区北部和中部的西北地区;呈现负相关的区域面积7 170 km2，约占8.64%，分布于南部地区;呈显著负相关区域面积极少，不足1 km2.

而生长季的植被覆盖度对前一月的平均气温与降水量的响应结果则呈现出较大差异，其中：与前一月平均气温的相关性非常显著，显著正相关区域主要分布于中部和北部以及南部部分地区，面积达47 281 km2，约占56.95%;呈现正相关区域面积35 301 km2，约占42.52%，两者所占比例达99.47%.与前一月降水量的相关性不显著，呈正相关区域面积与负相关区域面积相近，空间分布上，呈正相关区域集中在研究区的中部和北部，而南部地区则呈负相关。

3.5讨论

退耕还林还草工程实施后期，人类活动减弱背景下，陕北黄土高原植被覆盖度表现出平缓增长趋势，且与同月平均气温、降水和前一月平均气温的相关性明显，表明退耕还林还草工程已取得显著成效，陕北黄土高原地区的生态环境呈一定的自我恢复趋势。

此外，陕北黄土高原的南部地区植被覆盖度最高，但植被覆盖度与年降水量、月降水量均呈现出一定的负相关，植被生长对降水量存在负向反馈;在研究区中部和北部地区的植被覆盖度较低，却与降水量呈正相关，但部分地區的植被生长对年平均气温、同月气温产生负向反馈。这种现象的出现，可能与研究区的植被分布类型有关，考虑到陕北黄土高原由北向南依次为草原区、森林草原区以及落叶阔叶林区，南部降水量较北部丰富，落叶阔叶林受到较多降水之后，水分不能及时蒸散反而影响植被生长，而北部和中部地区降水量较少，植被类型以草地为主，气温较高时水分过快蒸散也会影响植被的生长。

4结论

1）陕北黄土高原植被覆盖度空间分布差异明显，由北向南植被覆盖度由低到高过渡明显，2009—2016年植被覆盖等级的空间转移变化主要发生在北部和中部地区，表现出由中低植被覆盖向中等植被覆盖转移、中等植被覆盖向中高植被覆盖转移的态势;

2）2009—2016年陕北黄土高原植被覆盖整体呈平缓增加趋势，中部和南部部分地区植被覆盖度呈减少趋势，但变化趋势皆不显著，且年际变化率低，89.28%的区域处于-0.02～0.02 a-1之间;月际尺度上，研究区植被覆盖度周期性变化明显且呈逐渐增加的趋势;

3）研究区内的年植被覆盖度与年降水量、年平均气温的相关系数、偏相关系数均较小，相关性不显著。不同区域的植被覆盖度对气候因子的响应结果不同，陕北黄土高原植被覆盖度与年平均气温和年降水量的相关性在空间上正负共存，其中年植被覆盖度与年降水量以正相关为主，与年平均气温以负相关为主，研究区北部受年降水量影响较大，而中部受年平均气温影响较大;

4）植被覆盖度对气候因子的响应存在滞后性。研究区植被覆盖度受同月降水量的影响大于前一月的降水量，并且前一月平均气温对植被覆盖度的影响远大于同月平均气温，生长季的植被生长受同月降水量和前一月平均气温的影响较大，且绝大部分地区均表现为正向相关。

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