2000—2018年新疆植被覆盖时空变化特征及驱动力分析

岳胜如 周纪云 胡雪菲 孟福军

（塔里木大学水利与建筑工程学院，新疆阿拉尔843300）

植被是地表环境的重要构成部分，在地表的氧、碳、氮、水等能量交换和物质循环过程中发挥着不可代替的作用。植被覆盖随空间和时间的变化在很大程度上反映地球表面生态环境的演变规律[1]。气候和人类活动是植被覆盖变化的两个最主要的影响因素。而植被变化与气候演变的关系在气候变化对陆地生态系统的影响机制研究中发挥重要作用，可用来分析和预测未来气候变化条件下植被的响应机制，为生态环境保护提供科学依据[2]。已有研究成果表明，全球气温在过去的几十年中显著上升，受气温影响北半球中高纬度地区植被生长季已经延长[3]，国内外学者已对这些变化做了大量的研究。干旱半干旱地区受到水资源短缺的限制，植被生长对气候的变化十分敏感[4]，这成为植被变化研究和气候响应的热点区域。新疆位于中亚干旱区腹地，极端干旱的气候使当地生态系统对气候变化的响应非常敏感[5]。

随着遥感技术的发展，基于遥感技术的植被覆盖监测在生态环境评价和保护方面发挥着不可替代的作用。归一化植被指数（NDVI，Normalized Vegetation Index）数据具有长时间序列和较高空间覆盖等优点，包含植被覆盖信息，是植物生长状态及植被空间分布密度的最佳指示因子，是指示表征植被变化的有效参数，在大尺度植被变化和空间密度分布的研究中已成为监测当前状态、分析植被生长历史和进行变化趋势分析的重要工具[6-7]。目前我国很多地区基于NDVI数据进行了植被覆盖变化及其影响因素分析。研究表明，中国北方地区NDVI呈现轻微上升态势[8]。凌威等[9]利用多时相 Landsat数据研究表明卡山保护区1990—2014年植被覆盖度下降明显，人文因素对植被覆盖度变化影响显著。丁玥等[10]利用MODIS NDVI数据集结合气温和降水数据分析发现，2000—2016年和田地区植被覆盖显著增加，植被覆盖与温度为正相关，与降雨以负相关为主。段峥嵘等[11]利用像元二分模型对植被覆盖度进行估算，发现1991—2016年阿克苏地区植被覆盖总体呈现增长趋势，且认为植被覆盖变化与气候变化存在一定程度的相关性，但短期内植被覆盖变化主导因素应考虑人类活动影响。毛志春等[12]利用MODIS数据反演叶面积指数、土地覆盖类型、增强植被指数和归一化植被指数，分析研究了河套地区的荒漠化特征及其季节变化特点。以上研究表明MODIS数据可以用于荒漠化监测，且精度和结果都较好。

本文以MODIS NDVI数据集和新疆范围各气象站点月降雨量、气温数据为数据源，定量分析2000—2018年新疆植被覆盖时空变化特征。建立基于像元的植被指数和气候因子的响应关系，分析植被覆盖变化的驱动因子，以期在全球气候变化的大背景下为干旱的新疆地区的环境保护和生态管理提供一定的科学依据。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

新疆维吾尔自治区地处 73°40′～96°18′E，34°25′～48°10′N之间（如图1），是我国陆地面积最大的省级行政区。地形特点突出，山脉与盆地相间排列，称为“三山夹两盆”，北部阿尔泰山，南部是昆仑山，中部天山把新疆分为北疆和南疆，哈密和吐鲁番盆地为东疆。深居内陆，远离海洋且四周有高山阻隔，海洋气流到达不易，从而形成明显的温带大陆性气候。日照时间充足（约3 000 h），蒸腾蒸发量高，年均降雨量为150 mm，但各地相差很大。新疆土地资源丰富，其中可利用农林牧土地及后备耕地面积全国第一，但是由于植被破坏、大风吹蚀、土壤盐渍化等因素使土壤荒漠化问题依然突出。

图1 新疆地理位置

1.2 数据来源及处理

遥感数据采用 2000—2018年 6、7、8月 Terra-MODIS13A2月合成3级产品数据，行列号为h23-h25、v04-v05，空间分辨率为1 000 m，来源于美国国家航空航天局NASA（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。使用Modis tool和ENVI软件将下载的数据进行格式和投影转换、拼接裁剪等处理。

气象数据为2000—2018年新疆阿勒泰等12个气象站点的降雨和气温数据，数据来源于国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn/user/toLogin.html）。利用SPSS和Origin软件分析研究区气象站点数据与NDVI的响应关系。

2 研究方法

2.1 NDVI变化趋势分析

对NDVI的年际变化的研究，采用常用的最大值合成方法（MVC），第i年NDVI最高值的计算方法见公式（1）：

式中：NDVIi是第i年NDVI最大合成值；NDVIt为各像元植被6、7、8月份月NDVI值；d为第i年月合成NDVI影像总数。

为对研究区归一化植被指数时序变化进一步研究分析，对2000—2018年的植被覆盖情况进行分级统计分析，基于彭飞等[13]对呼伦贝尔草原植被覆盖度变化趋势分析的结果和闫萧萧等[14]对陈巴尔虎旗植被覆盖度时空变化遥感监测的结果以及结合新疆植被覆盖实际情况，在等差分级的基础上进行了相应的调整，以此进行归一化植被指数分级。即：NDVI＜0 的区域为水域、0＜NDVI＜0.1（极低）、NDVI＜0.2（低）、0.2＜NDVI＜0.4（中低）、0.4＜NDVI＜0.6（中）、0.6＜NDVI＜0.8（中高）、0.8＜NDVI＜1.0（高）。基于时序的近19年研究区归一化植被指数时间变化分析，采用最小二乘原理进行拟合，分别分析各植被分级面积、水域面积、生长季年平均植被覆盖度随时间的变化趋势。

对近19年研究区归一化植被指数空间变化规律基于像元进行模拟，使用的方法是一元线性回归趋势分析，即利用最小二乘原理逐像元拟合每个像元的斜率，从而得到变化率，进而达到对研究区归一化植被指数变化的空间特征分析的目的，其计算公式（2）：

式中：θslope为变化斜率；n=19为监测年数；i=1，2…，19为年序号；fci为第i年归一化植被指数值。显然，植被指数减少斜率为负，植被指数上升则斜率为正。

2.2 气候变化趋势分析

气候变化趋势可以用来表示气象要素变化的定量程度，它定义为n年的要素序列与自然数列1，2，…，19的相关系数：

式中n为年数，xi是第i年要素值，为多年均值，rxt正（负）值的大小表示该要素在n年内线性变化趋势。遵从自由度为n-2的t分布，可以用来进行变化趋势的显著性检验。

2.3 NDVI与降雨量和气温的相关性分析

为保证研究尺度的一致性，取2000-2018年气象站点处6、7、8月像元NDVI值分别与气象站点6、7、8月月均气温、月降雨量计算相关系数，计算公式为：

式中y表示气候因子第i年的数值，代表气候因子多年平均值，xi表示在第i年NDVI的某个栅格数值，表示NDVI多年平均值。本研究中的相关性分析与线性拟合分析分别借助SPSS软件和Origin软件进行。

3 结果与分析

3.1 NDVI时空变化特征

由图2所示，新疆维吾尔自治区NDVI（6、7、8月最大值合成）空间特征差异显著，整体呈现北高南低、西高东低的总体特征。中高、高植被覆盖区域由北往南依次分布在哈巴河县、阿勒泰市、富蕴县、清河县以北的阿尔泰山，塔城市、额敏县北部的塔尔巴哈台山，霍城县、新源县和昭苏县三角区，乌鲁木齐到石河子市一线，博格达山、巴里坤部分地区，温宿、阿克苏、阿瓦提、阿拉尔一线的阿克苏河流域，以及叶城县、莎车县和麦盖提县一线叶尔羌河流域。以万km2为单位统计2000—2018年新疆NDVI各分级面积其结果如表1所示。

图2 2000—2018年新疆NDVI时空分布特征

表1 2000—2018年新疆NDVI分级统计

（续表）

由表1，分析多年平均数据统计发现，研究区水域面积约占总面积的1.82%，极低植被覆盖区域约占总面积的54.59%，低植被覆盖区域约占总面积的19.77%，中低植被覆盖度区域约占总面积的10.39%，中等植被覆盖度区域约占总面积的7.00%，中高植被覆盖度区域约占总面积的5.40%，高植被覆盖度区域约占总面积的1.03%。可知研究区植被覆盖整体水平较低。建立NDVI与时间序列的拟合方程（综合分析采用线性拟合），进行变化趋势分析，并进行显著性检验，结果如表2所示。

表2 2000—2018年新疆NDVI与时间序列拟合结果

由表2可知，水域和极低植被覆盖面积与时间序列呈负相关，其他植被覆盖级别呈正相关。水域、低、中低级别植被覆盖面积随时间变化趋势通过置信水平为0.05的显著性检验；极低、中、中高级别植被覆盖面积随时间变化趋势通过置信水平为0.01的显著性检验；高植被覆盖级别呈现不显著正相关，即极低植被覆盖面积显著减少，中、中高植被覆盖面积显著增加。为进一步分析研究区植被覆盖变化情况，现分析研究区平均NDVI和基于像元的NDVI标准差平均值随时间序列的变化趋势，其结果如下：

图3 平均NDVI变化趋势

由图3可知，研究区平均NDVI值与时间序列呈现显著正相关（通过置信水平0.01的显著性检验），结合表1、表2分析结果可知，新疆维吾尔自治区2000—2018年植被覆盖整体呈现显著增加趋势。在概率统计中标准差常用作统计分布程度，定义为总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。由图4可知研究区基于像元的平均NDVI标准差与时间序列呈现显著正相关（通过置信水平0.01的显著性检验），说明研究区植被覆盖程度变化显著，可认为局部区域植被覆盖增加明显。

图4 基于像元的平均NDVI标准差变化趋势

利用公式（2）基于像元进行NDVI变化趋势分析，结果如图5（a）所示。可知新疆地区NDVI从2000-2018年的变化斜率主要在0附近，占研究区总面积的73.01%；呈显著减少趋势的区域占研究区总面积的16.48%，主要分布在塔克拉玛干沙漠及哈密、鄯善南部区域；呈增加趋势的区域占研究区总面积的10.51%，主要分布在阿尔泰山、塔城、伊宁三角形区域、乌鲁木齐及库尔勒、轮台、库车一线等区域。以塔城裕民县为例，2000—2018年裕民县整体NDVI值随时间变化有所波动，但整体呈现增长趋势（通过置信水平0.05的显著性检验，如图5（b）所示）。可以将19 a植被NDVI变化划分为上升—波动上升2个阶段，其中2000—2011年呈现明显的增长趋势，2012—2018年呈波动上升趋势，且2012、2014年出现两次谷值，之后又逐渐回升。

图5 基于像元的NDVI变化斜率空间分布及明显区域趋势分析

3.2 气候因子变化趋势

降雨量和气温是影响植被生长状况最重要的水热因子[15]。由公式（3）从年尺度和月尺度基础上，分别分析各气象站点降雨量和气温随时间序列的变化趋势。12个气象站点降雨量和气温随时间序列变化趋势性分析结果均未通过0.05水平显著性检验，表明获取的新疆12个站点的降雨量、气温水平在2000—2018年之间未有显著变化。

3.3 NDVI与同期降雨量和气温的响应分析

为保持研究数据空间尺度的一致性，分析各站点2000—2018年6、7、8月NDVI值与同期降雨量和气温的响应关系，结果如表3所示。

表3 站点NDVI与同期降雨量、温度的相关系数

分析12个站点处NDVI值与同期降雨量、气温响应关系如表3所示，NDVI与同月降雨量普遍存在正相关，且相关系数8月＞7月＞6月，个别站点呈显著相关（精河7-7、和布克塞尔8-8），相关系数分别为-0.424 1、0.424 0。NDVI与同月气温普遍存在负相关，且相关系数7月＞8月＞6月，通过显著性检验的站点个数8月＞7月＞6月。6、7、8月降雨量与气温的相关系数大小没有显著区别；6月NDVI值与同期降雨量、气温相关系数整体最小，7月、8月基本相当。说明研究区植被受降雨量、气温共同影响，从显著性检验角度分析，气温在一部分站点对植被的影响大于降雨量。

从气象站点的地理分布发现，南疆南部气象站点（喀什、莎车、和田）NDVI与对降雨量、气温变化的响应强度最强，塔克拉玛干沙漠东部边缘气象站点（塔中、铁干里克）NDVI与对降雨量、气温变化的响应强度最弱。北疆气象站点（阿勒泰、富蕴、和布克塞尔、克拉玛依、精河）NDVI与对降雨量、气温变化的响应强度略大于东疆站点（吐鲁番、哈密）的响应强度。由此结果可知，NDVI与对降雨量、气温变化的响应强度可能受到地理位置和地形、地貌等影响。

3.4 降雨和气温对NDVI影响的滞后性分析

气象因子对植被的影响并不一定是瞬时完成的，例如要考虑水的渗透、植物根系的吸收等过程，气温的影响也是如此，植被指数对降雨、气温的响应在时间上可能存在一定的滞后性[16]。利用气象资料月数据分析12个站点降雨、气温对NDVI影响的滞后性,即6月降雨、气温对7月NDVI的影响（用6-7表示），7月降雨、气温对8月NDVI的影响（用7-8表示）。分析结果如表4所示。12个站点中部分站点降雨与NDVI的相关性通过0.05水平显著性检验，但存在部分负相关情况。考虑从三个方面解释：①12站点中降雨对NDVI影响的滞后性不显著；②站点样本数小，代表性不足；③人类活动等其他因素影响，有待进一步研究。12个站点中近半数站点气温与NDVI的相关性通过0.05水平显著性检验，且大部分为负相关，部分为正相关，说明大部分站点生长季气温升高对植被生长存在一定的抑制作用。总的来说，12个站点中降雨、气温对NDVI的影响存在一定的滞后性规律，且NDVI对气温的滞后性响应强度大于降雨。

表4 降雨和气温对NDVI影响的滞后性分析

4 结论与讨论

4.1 结论

基于中分辨率MOD13A2遥感影像和新疆12个气象监测站点的降雨量和气温月数据，分析研究区植被覆盖时空变化特征及对降雨量、气温的响应关系，结果如下：

（1）研究区植被覆盖空间上呈现北高南低、西高东低的总体特征。极低、低植被覆盖区域约占研究区面积的74.36%，即研究区植被覆盖整体水平较低。2000—2018年期间，NDVI整体呈波动式增长趋势，植被生态得到显著改变。

（2）研究区水域、极低植被覆盖面积显著减少，低、中低、中、中高植被覆盖面积显著增加，高植被覆盖级别呈现不显著增加。

（3）2000—2018年6、7、8月各气象站点NDVI与同期降雨量、气温相关性分析发现，12个监测站点NDVI对降雨量、气温响应强度不同，存在月际、地理位置的区别，且NDVI对同期降雨量、气温响应强度没有明显区别。

（4）从月尺度研究发现降雨量、气温对NDVI影响存在一定的滞后性（NDVI与前一月降雨量、气温），且NDVI对气温的响应强度大于降雨。

4.2 讨论

在全球气候变化的背景下，近19年新疆地区植被覆盖呈显著增长趋势。植被覆盖变化是气候、人类活动等多种因素共同影响的结果，12个站点NDVI变化，与降雨量主要呈正相关，与气温主要为负相关，降雨量、气温对NDVI影响在月尺度上存在一定的滞后性，且气温的响应强度大于降雨。此外，人口的增长和经济的发展促使耕地面积增加和城市的快速扩张，对植被覆盖变化的影响相对于气候变化较为显著[11,17]。政策措施对植被覆盖变化也起到很大的调控作用。随着经济社会的发展，新疆加快了产业结构调整，鼓励个人和集体开垦土地，减免农业税，促使第三产业发展。在西部大开发进程中，政府大力推行天然林保护、大规模植树造林和退耕还林、塔里木河生态治理等生态环境建设工程。这些均对研究区植被覆盖变化产生了重要影响，其生态效应已经呈现。

因此，在今后对新疆地区植被覆盖变化的研究中，在考虑气候因子的同时，还应充分考虑人为因素，揭示研究区植被覆盖对气候因素与人为活动的响应关系，进而更有效地保护新疆的生态环境。