1977－2017年锡林郭勒盟中部草原植被覆盖时空演变及预测

艾丽娅，王少军，张 志

〔1.中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，湖北 武汉430074；2.中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，湖北 武汉430074〕

习总书记指出“内蒙古地处‘三北’，外接俄罗斯、蒙古国，具有发展沿边开放的独特优势，是中国向北开放的前沿。”锡林郭勒草原地处蒙古高原中部，是中国四大天然牧场之一［1］，它不仅在中国北部的碳循环和气候系统中扮演着重要角色，也在畜牧业的发展中发挥着重要作用［1-3］。但因其所处地理环境和气候条件以及人口发展和牲畜量超载等的影响，植被退化，沙尘暴频发，其生态环境日趋恶化，生态服务功能下降，严重影响了京津冀地区乃至整个华北地区的生态环境安全［4-6］。因此对该地区草地资源进行长时间变化监测，对全面认识草原退化、草地资源的可持续利用和生态环境保护具有重要意义。

遥感技术是长时间植被覆盖变化监测的有效手段［7-11］，目前已有较多学者展开了相关研究。巴图娜存等［12］对锡林郭勒草原1975—2009年草地资源分布进行研究发现，空间分布上自东向西，草地覆盖度逐渐降低，类型依次为温性草甸草原、温性草原、温性荒漠草原。马梅等［13］通过计算锡林郭勒草原近30年草地退化指数，得知该区草地处于长期退化趋势，但2000 年是草地退化转折点。穆少杰等［14］基于MODIS NDVI数据得出内蒙古植被覆盖度在空间上呈东高西低分布，2001—2010 年间呈上升趋势。张戈丽 等［15］利 用1981—2009 年GIMMS NDVI，MODIS NDVI数据反演呼伦贝尔地区草地变化，结合气象数据分析出从年际变化看降水是主要影响因素等等。纵观相关研究，前人对内蒙古草地覆盖状态变化进行了长时间序列的研究，并结合气象数据进行了影响因素分析，硕果累累，但依旧存在一些问题。①相关研究大多采用MODIS NDVI等成品数据，其分辨率最高为250 m，远低于Landsat系列数据分辨率。②多数研究以省、市、县等尺度进行草原植被覆盖变化分析，却未深入对局地变化及其背景环境进行分析和探讨。③以往研究仅对过去及现状进行分析，还未见有对未来草地覆盖状况的预测研究。而预测研究对相关地区未来的生态工程建设、政策制定等有重要参考意义［16］。

综上，本文选取锡林郭勒盟中部的锡林浩特市和阿巴嘎旗为研究区，利用1977，1990，2000，2010，2017年5期Landsat遥感影像反演植被覆盖度，获得近40 a植被覆盖在时间、空间上的动态变化；并结合气候及社会经济数据，分析植被覆盖变化的气候、人为影响。最后通过CA-Markov模型，预测2025年植被覆盖状况，以期为认识草原植被在不同尺度上的时空演变及后期的保护和利用提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区属锡林郭勒盟中部的锡林浩特市和阿巴嘎 旗，位 于 东 经113°27′—117°06′，北 纬43°02′—45°26′，面积4.33×104km2。锡林浩特市地势南高北低，平均海拔高度988.5 m；阿巴嘎旗地势由东北向西南倾斜，平均海拔1 127 m。该区地处中纬度西风气流带内，气候属中温带半干旱大陆性气候；冷暖剧变，昼夜温差大，降水量少，蒸发量大，春秋两季多寒潮大风，冬季寒冷漫长，夏季温凉短促。锡林浩特市是国家重要的绿色农畜产品生产基地，可利用优质天然草场面积1.38×106hm2。阿巴嘎旗98%的土地被原始植被覆盖，其中可利用草场面积2.70×104km2。

1.2 数据来源及预处理

①遥感数据：研究采用1977，1990，2000，2010，2017年Landsat MSS，TM，OLI遥感影像从美国地质勘探局网（http：∥glovis.usgs.gov／）下载，MSS数据分辨率79 m，TM 及OLI数据分辨率为30 m，均为L1T 级别数据，除两景影像外云量均少于10%；成像时间每年7—9月份，共26景。通过ENVI软件对影像进行辐射定标及大气校正预处理，在Seamless Mosaic模块下进行影像镶嵌拼接。②行政区划数据：从国家基础地理信息中心获取到中国县级行政边界数据；乡镇行政边界通过地图矢量化获得。依据行政界线对镶嵌影像进行掩模裁剪。③气候数据：采用中国气象数据网（http：／／data.cma.cn／）提供的锡林浩特市54102站台和阿巴嘎旗53192站台详细记录资料，包括1977—2017年间每年的年平均气温、年总降水量及7—9这3个月的月平均气温，月总降水量；7—9这3个月的平均值作为生长旺盛季气候数据。④社会经济数据：包括1977—2017年锡林浩特市和阿巴嘎旗历年人口总量和牲畜总头数量，资料来自《内蒙古统计年鉴（1978—2018）》。

1.3 研究方法

1.3.1 植被覆盖度遥感反演 植被覆盖度（fractional of vegetation coverage，FVC）不仅可以描述地表植被覆盖，还能表示植被长势，因此可用作遥感监测草地资源的指标［17］。采用基于像元二分模型的植被覆盖度反演方法［18］。建立FVC 与NDVI（归一化植被指数）之间的转化关系直接提取植被覆盖度信息，计算公式如下：

式中：NDVIsoil——完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值；NDVIveg——完全被植被覆盖像元的NDVI值；通过多次试验和前人经验，NDVIsoil取置信区间累计频率为0.5%的NDVI值，NDVIveg取置信区间累计频率为99.5%的NDVI值。

1.3.2 植被覆盖度分布特征分析

①基于田海静等［19］、闫萧萧等［20］的研究并结合研究区情况对FVC进行分级；第一级为裸地，代表非植被覆盖，FVC 为0～0.1；第二级为低植被覆盖，FVC为0.1～0.3，第三级为中低植被覆盖，FVC 为0.3～0.45；第四级为中植被覆盖，FVC 为0.45～0.6，第五级为高植被覆盖，FVC为0.6～1。

②计算年FVC均值，其值可表示年度植被覆盖总体情况，计算公式如下：

1.3.3 影响因素分析 为分析各因素对研究区植被覆盖变化的影响，计算历年FVC 均值与同期年平均气温、年总降水量、旺盛季平均气温、旺盛季总降水量、人口总量和牲畜总头数之间相关系数，相关系数表示两个变量之间的相关程度［15，21］，计算公式如下：

式中：rxy——x，y两个变量的相关系数，rxy＞0表示正相关，Rxy＜0表示负相关，绝对值越大表示两要素之间相关性越强；xi——第i年FVC值；yi——第i年的某一其他影响因素；｀x——历年FVC均值，｀y——历年某一其他影响因素的平均值；i——样本数。

1.3.4 植被覆盖模拟预测 CA-Markov模型将元胞自动机（CA）和Markov模型结合起来，既保持了CA 模型模拟复杂系统空间变化的能力又发挥了Markov模型进行长期预测的功能［22］。CA 是一种具有时空计算特征的动力学模型；其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量都只有有限多个状态，其（空间的）相互作用和（时间上）因果关系皆局部［23-24］；CA模型可以表示为：

式中：S——元胞有限、离散的状态集合；N——元胞的邻域；t，t＋1——不同的时刻；f——局部空间元胞状态的转化规则［24］。

若一个过程存在有限多个时序，其任意时刻tn＋1的状态ɑn＋1只与其前一时刻tn的状态ɑn相关，则该过程存在马尔科夫性；Markov模型可以表示为：

式中：St＋1，St——为t＋1，t时刻系统的分布状态；Pij——状态转移矩阵［22］。

通过IDRISI软件以2010年和2017年数据计算转移概率矩阵，将此作为转换规则利用MCE 模块创建适宜性图集；以2017年为预测起始时刻，迭代次数取8，基于5×5临近滤波器模拟计算2025年研究区植被覆盖度，并通过CROSSTAB模块进行Kappa精度评价。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖时空演变特征

2.1.1 时间变化特征 通过表1可知，裸地面积变化非常小。1977年FVC均值0.634 1，区内中、高植被覆盖比例93.85%，覆盖程度相当高。1990 年FVC 均值0.489 1，中、高植被覆盖比例减至51.52%，低、中低植被覆盖比例47.68%，基本为持平状态。2000年FVC均值0.391 6，低、中低植被覆盖比例升至69.65%，中、高植被覆盖比例减至29.31%。2010年FVC 均值0.483 2，低、中低植被覆盖比例50.18%，其中低植被覆盖比例减少21.75%，中、高植被覆盖比例49.23%，回升至持平状态。2017 年FVC均值0.5377，低、中低植被覆盖比例31.46%，中、高植被覆盖比例67.96%。

从统计数值可看出，低植被覆盖面积在1977—2000年间增加了11 520.51 km2，在2000—2017 年间减少了11 672.55 km2。中低植被覆盖面积在1977—1990年间大幅度增加，1990—2010 年间小幅度增加，总增量16 419.08 km2，在2010—2017年间减少4 922.76 km2。中、高植被覆盖面积变化为1977—2000年间减少，减少量分别为12 316.63，15 545.79 km2，2000—2017 年间增加，增加量分别为10 448.18，6 201.26 km2。总体上，研究区植被覆盖度在时间上显示以2000年为拐点，经历了1977—2000年的下降阶段和2000—2017年的上升阶段，且下降程度大于上升，对应于中国退耕还林（草）工程实施时间点，与巴图娜存［7］等的研究结果保持一致。

表1 1977－2017年锡林郭勒盟历年植被覆盖度统计结果

2.1.2 空间演变特征 研究区5期植被覆盖度分布见附图23—24。整体来看，1977年植被覆盖相当高，区内基本为中、高植被覆盖，可知植被生长繁茂，状况极佳。1990年阿巴嘎旗中部、西部，锡林浩特北部出现低、中低植被覆盖交错分布现象，但阿巴嘎旗北部、南部和锡林浩特南部仍保持中、高植被覆盖。2000年时植被覆盖降低至最差状况；除阿巴嘎旗北部和锡林浩特东部小部分仍保持中、高植被覆盖外，其余基本转变为低、中低植被覆盖，并且中部以低植被覆盖为主。2010年植被覆盖有所增加，中部绝大部分低植被覆盖转变为中低、中植被覆盖，甚至为高植被覆盖；阿巴嘎旗西北部和锡林浩特东部保持中、高植被覆盖，其周边地区植被覆盖改善明显，可知2010年时草地覆盖有所恢复。2017 年植被覆盖持续恢复，阿巴嘎旗中部的中低植被覆盖向中、高植被覆盖转变，锡林浩特中北部低，中低植被覆盖向中植被覆盖转变。从宏观尺度看，中部（包括锡林浩特中北部和阿巴嘎旗中部、南部）植被覆盖变化最大，变化趋势为中、高植被覆盖到低、中低植被覆盖，再到中低、中植被覆盖，而北部和东部变化较小，基本保持中、高植被覆盖；可知植被覆盖变化从中部向外逐渐变小。从局部地区来看，因各地背景环境各异，植被覆盖变化不尽相同；从绿色发展角度考虑，以生态、生产、生活等不同功能区为划分，分析其FVC变化。

（1）生态空间。研究区有1 个国家级自然保护区（锡林郭勒草原国家级自然保护区）及2个自治区级自然保护区（浑善达克沙地柏自然保护区、白音库伦遗鸥自然保护区）。锡林郭勒盟草原国家级自然保护区成立于1985年，1997年晋升为国家级自然保护区；主要保护对象为草甸草原、典型草原、沙地疏林草原和河谷湿地生态系统。以保护区内的毛登牧场、白音锡勒牧场和贝力克牧场为例，1990—2017 年间各牧场年FVC 均值基本保持在0.5～0.7 之间（见表2），植被覆盖变化小，基本保持中、高植被覆盖状态（见图1）；表明自然保护区内植被覆盖保持良好，变化较小。

表2 1977－2017年锡林郭勒盟各乡镇年植被覆盖度均值统计结果

图1 锡林郭勒盟草原自然保护区内植被覆盖变化特征

（2）生产空间。研究区属典型草原区，畜牧业是主要生产方式，其次为矿产资源开发；5号矿区在白音锡勒牧场中部，2009—2018 年间进行了萤石矿的开采。通过图2 可以看出，2000—2010 年间该区植被覆盖保持良好状态并有恢复，但因采矿活动的进行，到2017年时不仅采矿区范围植被覆盖下降，甚至连矿区周围植被覆盖也明显下降。6 号矿区在朝克乌拉苏木北部，2013—2017 年间进行了橄榄岩矿及铬矿的开采。从图2中可知，2000 年时该区植被覆盖较低，到2010 年时已恢复较好，本应保持恢复状态；但因矿产资源的开发，导致了该区及其周围植被覆盖下降。

图2 锡林郭勒盟草原采矿区植被覆盖变化特征

（3）生活空间。居民生活集中区是别力古台镇和锡林浩特市，且75%以上人口居住在锡林浩特市内。该市年FVC 均值从1977—1990 年下降后基本保持稳定状态（表2）。从图3可以看出锡林浩特市居民区扩张明显，但除居民区扩张引起的土地占用外，对周围地区的植被覆盖变化影响较小。居民区周围的植被覆盖呈现先下降再回升的状态，同研究区其他非生态、非生产功能区基本一致。

通过以上分析可以看出，锡林浩特市属研究区内敏感地带。存在敏感性的原因在于，该地区有大面积自然保护区，属生态环境建设工程区。但由于该地区矿山开发活动较为密集，对于草地的破坏较为严重；并且由于人口的增长，其牲畜总头数增长和城市发展压力也较大。在自然条件相近的情况下，人类活动对植被覆盖变化起到了主要影响作用；由此可知不同地区敏感性的存在重点受人为因素影响。

总的来说，在局地上植被覆盖变化对不同功能区有不同响应。以自然保护区为例的生态功能区植被覆盖保持良好状态且变化较小，说明生态保护工程对草地资源起到了良好的保护作用。矿产开发等生产活动会破坏草地资源，不仅导致该地区植被覆盖下降，更是影响了其周边环境的植被覆盖状态［25］。城镇等生活空间由于扩张会占用土地，但对周边环境的植被覆盖变化影响较小。可知，草地植被覆盖变化受到生态保护和建设工程、矿产资源开发等人为因素的影响。

图3 锡林郭勒盟草原植被覆盖变化特征

2.2 植被覆盖变化影响因素

2.2.1 气候因素 气候因素考虑气温和降水影响。研究区1977—2017 年均温波动上升趋势明显（图4a），介于0.65～4.25 ℃之间，平均气温2.56 ℃。年降雨量呈波动减少，年际间振荡明显（图4b），介于151～366 mm 之间，平均降水量243 mm 左右。结合洪园园［26］的研究可知该区气温波动上升，降雨量波动减少，潜在蒸发量增加，气候暖干化趋势明显。

图4 1977－2017年锡林郭勒盟草原气候要素变化特征

2.2.2 人为因素 人为因素考虑人口总量和牲畜总头数变化影响。近40 a研究区人口快速增长（图5a），从1.18×105增至2.33×105，平均1.76×105。牲畜总头数显示1977至1999年间增加，1999至2017年间呈现波动减少状态（图5b）；从1979年9.21×105，到1999年增至最高值2.85×106，2015年减至1.45×106。

图5 1977－2017年锡林郭勒盟草原人口、牲畜量变化特征

2.2.3 相关性分析 FVC 与各指标间相关系数见表3。气候因素中，FVC 变化与年平均气温、年总降水量、旺盛季平均气温中度相关，与旺盛季总降水量弱负相关；人为因素中，FVC 与人口总量呈中度负相关，而与牲畜总头数呈强负相关，说明牲畜总头数变化对该区植被覆盖变化影响较大。

结合有关植被覆盖时空演变特征分析，气候暖干化趋势导致干燥程度增加，对植被生长不利，推进草地退化［27］，因此气候因素是影响植被覆盖变化的基本驱动力，而人为因素才是影响植被覆盖变化的主要原因。研究区人口数量的增加，引起经济发展的要求和粮食需求量的增加，因此在1977—2000年间过度发展畜牧业，导致畜牧量过载，引起草地大面积退化；2000年后通过控制畜牧量和生态工程的建设，草原植被覆盖逐步恢复，但由于部分地区存在矿产资源开发等活动，植被覆盖恢复较缓，甚至导致下降［28］。

表3 1977－2017年锡林郭勒盟草原植被覆盖度与各指标间相关性

2.3 植被覆盖变化预测

由上述分析可知，该区植被覆盖变化主要受人为因素影响，以保持当前人为干预强度为前提，即保持当前的生态建设工程及矿产开发活动强度不变，通过CA-Markov模型基于2010和2017年植被覆盖数据预测2025年植被覆盖状况。

为了检验该模型的准确度，以2000和2010年植被覆盖数据为基础，模拟2017年植被覆盖；将模拟数据与真实数据做Kappa精度分析，得出总体精度为0.825 3，模拟结果准确率较高，说明该模型预测效果可信，可用于预测研究［29］。预测结果见附图25和表4。

由附图25和表4可知，2025年植被覆盖上升，相较2017年，高植被覆盖面积变化2 437.97 km2，中植被覆盖面积变化－28.12 km2，中低植被覆盖面积变化－2 282.5 km2，低植被覆盖面积变化－174.84 km2。其中阿巴嘎旗巴彦图嘎苏木、伊和高勒苏木、别力古台镇和锡林浩特市宝力根苏木、白音库伦牧场植被覆盖增长较为明显。总体来说，到2025年时研究区植被覆盖将持续保持上升，除阿巴嘎旗南部和锡林浩特中北部为中低植被覆盖，其余基本转变为中、高植被覆盖，比例为73.5%，低植被覆盖面积非常小，植被覆盖恢复较好。

表4 锡林郭勒盟草原植被覆盖变化预测结果统计

3 结论与讨论

本文选取锡林郭勒盟中部的锡林浩特市和阿巴嘎旗为研究区，利用1977—2017 年5 期Landsat遥感影像反演植被覆盖度，获得近40 a植被覆盖时空变化及其影响因素，并预测了2025年植被覆盖状况。

（1）在时间上，该区植被覆盖显示以2000 年为拐点，1977—2000年减少，2000—2017年增加的变化特征。在空间上，研究区中部植被覆盖变化最大，而北部和东部变化较小，植被覆盖变化从中部向外逐渐变小。在自然保护区内植被覆盖保持良好状态；矿产开发活动区及其周围草地受到破坏，植被覆盖下降；城镇用地的扩张对周边环境植被覆盖变化的影响较小。

（2）气候暖干化是植被覆盖变化的基本驱动力，人为影响是导致植被覆盖退化的主要原因。研究区中部人为活动最为活跃，这也是植被覆盖变化及敏感性存在的主要原因。畜牧量过载、矿产资源开发等会导致草地退化；控制畜牧量、生态建设工程等人为干涉起到了保护和恢复草地资源的作用。

（3）预测2025 年研究区植被覆盖将持续增长，中、高植被覆盖占研究区面积绝大部分，植被覆盖保持恢复状态。

本文在分析气候因素、人为因素对生态环境的影响时采用各因素及FVC 平均数值进行相关系数计算，其样本量较少，具有一定的不确定性；接下来的研究中应寻找更为精确的方法。虽然2025年预测结果显示研究区植被覆盖呈持续恢复状态，但中、高植被覆盖面积比例为73.5%，相较于2017 年，仅上升了5.54%；年植被覆盖度均值也仅从0.538 变为了0.562，增长幅度并不大，恢复较为缓慢。

中国高度重视生态环境问题。研究区作为中国北方典型的干旱—半干旱草原区，其研究结论可为相关地区开展生态环境工程提供一定的参考依据。建议相关地区持续绿水青山就是金山银山的发展理念，继续发挥主观能动性，加大生态环境建设力度，并对草原区内矿产开发活动进行严把关，加强废弃矿区的植被覆盖恢复工作，努力恢复及保护草地资源，以期早日建成中国北方重要的生态安全屏障。