2000—2015年黔西南州植被覆盖时空变化及影响因素分析

顾羊羊,邹长新,乔旭宁,黄贤峰,叶 鑫①,徐梦佳②，杨忠庆，杜世鹏

(1. 生态环境部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042;2.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003;3.贵州省环境科学研究设计院，贵州 贵阳 550081;4.安龙县自然资源局，贵州 安龙 552400)

石漠化是由于喀斯特区脆弱的生态本底与人类不合理经济开发活动相互作用产生的现象[1]，也是我国西南地区主要生态问题[2]。石漠化加剧水土流失，破坏土地资源，降低土壤肥力，恶化农业生产条件，已经成为制约我国西南喀斯特地区社会经济发展的关键因素[3-4]。黔西南州石漠化现象严重，全州石漠化面积为6 094.65 km2，占全州国土面积的36.27%，全州8个县(市)全部纳入石漠化治理工程县或扶贫攻坚石漠化治理重点区域，石漠化问题已经严重阻碍黔西南州经济社会可持续发展[5-6]。

植被覆盖度能有效表征地表植被覆盖，是描述植被生态系统状况的重要定量参数[7]，地表植被覆盖增加能够减少水土流失，增加植被固碳，防治石漠化，改善区域生态环境[4,8]。在全球气候变化背景下，利用长时间序列遥感数据，分析石漠化地区植被覆盖年际变化规律及其影响因素，降低区域生态系统潜在威胁，对石漠化区生态环境治理和科技扶贫具有重要意义[9]。

由于MODIS NDVI产品具有时间序列长、覆盖范围广、数据易获取等特点，已被广泛运用于植被特征变化[10]、植被生产力估测[11]、生态环境监测[10,12]、保护成效评估[3]等方面。以往研究注重植被整体变化趋势，针对不同地质类型，特别是喀斯特区与非喀斯特区，对比分析植被覆盖变化差异的研究较少[13]。植被覆盖时空变化影响因素方面研究多关注气温、降水、海拔等自然因素对植被覆盖的影响，而近年来城镇化建设及国土空间整治重大工程实施，显著改变地表植被覆盖，如何从人类活动变化角度定量分析其对植被覆盖的影响已成为目前研究热点[8,10]。

因此，以石漠化典型区黔西南州为例，基于MOD13Q1数据，利用像元二分法构建植被覆盖度模型，揭示2000—2015年黔西南州植被覆盖时空演变规律，采用变化趋势法分析植被变化特征，结合Hurst指数分析植被覆盖未来变化趋势，并运用残差分析法和热点分析法研究气候因子与人类活动对植被覆盖变化的影响，为喀斯特石漠化区生态保护与修复提供决策支持。

1 研究区概况

黔西南州位于贵州省西南部(24°38′～26°11′ N、104°35′～106°32′ E)，地处珠江上游，云贵高原东南端，云南、广西、贵州3省(区)结合部(图1)。全州国土面积为16 804 km2，辖2市6县1新区，州境内地形起伏大，海拔范围为275～2 207 m，地貌复杂。研究区属亚热带季风湿润气候区，多年平均气温为12.8～19.4 ℃，年平均降水量为1 352.8 mm。州境内共有河长10 km以上且流域面积大于20 km2的河流有102条，南盘江、北盘江和红水河是州内3条较大的江河。1999年黔西南州岩溶出露面积为10 129.51 km2，占全州国土面积的60.28%，石漠化面积占全州国土面积的36.27%，其中中度及以上面积为2 693.79 km2，占石漠化面积的44.2%[5]。

2 材料与方法

2.1 数据来源与预处理

2.1.1MODIS NDVI数据

MODIS NDVI数据来源于美国陆地过程分布式数据存档中心(LP DAAC，https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)提供的MOD13Q1植被指数产品，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16 d，该产品经过辐射定标、几何校正、条纹去除等预处理[14]，数据质量较好，已被广泛运用于流域[7]、省[13]、市[15]等多尺度研究。共收集2000—2015年逐月覆盖黔西南州范围MOD13Q1产品192幅，首先采用ENVI 5.3软件进行批量投影转换，将正弦曲线投影(Sinusoidal)转为Albert等面积投影，并将HDF格式转为TIFF格式，再采用最大值合成法获得逐年最大值NDVI数据，根据黔西南州行政边界裁剪得到2000—2015年研究区NDVI数据集。

2.1.2气象数据

气象数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http:∥www.resdc.cn/)的中国逐年年平均气温、年降水量空间插值数据集，该数据集是基于全国2 400多个气象站点日观测数据，通过整理、计算和运用ANUSPLIN插值软件进行空间插值处理生成，空间分辨率为1 km[16]。采用ArcGIS 10.6软件将逐年降水量和年均温数据进行投影转换、重采样和裁剪等操作，获得与MODIS NDVI数据像元大小一致、投影相同的年降水量和年均温数据。

2.1.3土地利用数据

黔西南州2000和2015年2期土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心，根据刘纪远等[17]提出的中国土地利用遥感制图分类系统，将研究区土地利用类型重分类为林地、草地、湿地、耕地、建设用地和其他用地。

2.2 研究方法

2.2.1像元二分法

作为反映地表植被覆盖状况的常用指标之一，NDVI指数容易计算，但是该指数在植被覆盖高值区易于饱和，而在植被覆盖低值区难以辨识，通过像元二分法估算植被覆盖度可有效提高精度[18]。根据像元二分模型理论，像元的植被覆盖度与绿色植被部分信息和无植被覆盖部分信息有关[7]。植被覆盖度计算公式为

(1)

式(1)中，F为像元植被覆盖度；I为像元NDVI值；Iveg为纯植被像元NDVI值；Isoil为完全无植被覆盖像元NDVI值。该研究Iveg为累计频率95%时的NDVI值，Isoil为累计频率5%时的NDVI值[19]。

2.2.2变化趋势分析

采用一元线性回归分析方法模拟黔西南州2000—2015年植被覆盖度逐像元变化趋势。以时间为自变量，以植被覆盖度为因变量，根据最小二乘算法，计算变化趋势斜率(S)[20]，其计算公式为

(2)

式(2)中，S为变化趋势斜率；n为时间点数量；i为时间；Fi为各像元植被覆盖度统计量。

2.2.3重新标度极差分析(R/S分析)法和Hurst指数

基于R/S分析法的Hurst指数，能够用于定量描述时间序列信息长期依赖性，目前已被广泛运用于水文学、经济学、气候学等领域[21]。同样，Hurst指数可用来分析区域植被覆盖未来变化趋势[10,14]，具体计算方法参考严恩萍等[12]、田义超等[22]的研究。Hurst指数(H，0

2.2.4相关性分析

采用相关分析方法计算黔西南州植被覆盖度与气候因子(年均温、年降水量)在时空尺度上相关系数的变化趋势[20]。相关系数(rxy)计算公式为

(3)

2.2.5残差分析

已有研究表明植被覆盖度残差分析能够用于有效评估人类活动的生态效益[23-24]。假设植被覆盖度与气候因子之间存在线性关系，在不考虑其他因素情况下，对2000—2015年每个栅格像元植被覆盖度与气候因子做二元回归分析，从而得到每个像元植被覆盖度预测值，即该值为气候对植被覆盖度的影响，计算实测植被覆盖度与预测植被覆盖度之间的残差ε，用来衡量2000—2015年人类活动对植被生长的影响，最后运用趋势分析法计算残差变化的空间特征，及人类活动对植被生长的影响[23]。计算公式为

F′=a+bx1+cx2，

(4)

εi=Fi-Fi′。

(5)

式(4)～(5)中，x1和x2分别为年均温和年降水量2个气候因子；a为常数；b和c分别为对应多项式年均温和年降水量系数；εi为第i年植被覆盖度实测值与预测值之间的残差；Fi为第i年植被覆盖度真实值；Fi′为第i年植被覆盖度基于气候条件的预测值。当ε>0时，表示人类活动对植被生长存在正干扰；当ε<0时，表示存在负干扰。

2.2.6热点分析

热点分析(hot spot analysis)方法可用于识别不同空间位置上高值区(hot spots)和低值区(cold spots)[25]。采用ArcGIS 10.6软件热点分析工具定量研究黔西南州植被覆盖度残差变化的空间格局分布特征，具体计算方法参考乔旭宁等[20]、王钊等[25]的研究。

3 结果与分析

3.1 黔西南州植被覆盖时空变化特征

3.1.1植被覆盖时间变化特征

2000—2015年黔西南州植被覆盖整体呈增长趋势，增长率为0.033·(10 a)-1，2003年研究区植被覆盖度年均值(0.529 1)最低，2015年(0.589 8)最高，16 a间植被覆盖度年均值为0.548 3。2000—2003年研究区植被覆盖呈现下降趋势，2004—2011年呈波动变化但相对稳定，2012—2015年呈快速上升。由于不同地质条件会影响地表植被生长[13]，将黔西南州按喀斯特区和非喀斯特区进行划分[5]。16 a间喀斯特区植被覆盖度呈现波动变化趋势，植被覆盖年际变化不明显，增长率仅为0.019·(10 a)-1，植被覆盖度年均值为0.504 7；非喀斯特区植被覆盖度呈现增长趋势，增长率为0.048·(10 a)-1，植被覆盖度年均值为0.598 8，16 a间非喀斯特区植被增长率高于喀斯特区(图2)。

3.1.2植被覆盖空间分布特征

黔西南州植被覆盖度多年均值空间分布见图3。如图3所示，黔西南州植被覆盖空间分布呈现东南部高、北部低的分布特征。

参考陈效逑等[26]的植被覆盖度划分方法，将研究区划分成5个等级(表1)。图3和表1显示，16 a间全州植被覆盖低值区面积为3 335.81 km2，占总面积的19.21%，其中极低覆盖度区面积占比为4.03%，主要分布在各市县城镇区，低覆盖度区主要分布在兴义市、兴仁县、贞丰县等市县周边地形平缓、地势较低的旱地和坡耕地周边。植被中覆盖度区面积为6 632.63 km2，占比为38.19%，广泛分布在黔西南州西部和北部，该区域地形平坦，海拔较高，以中高覆盖度草地、灌木林为主。研究区植被覆盖高值区面积为7 396.75 km2，占比为42.60%，其中极高覆盖度区面积占比为5.30%，主要集中在望谟县、册亨县以及普安县乌蒙山脉区域，植被覆盖以阔叶林、针叶林和高覆盖度草地为主，2015年望谟县、册亨县森林覆盖率均达到67%以上。黔西南州非喀斯特区植被高覆盖度区面积占比为57.84%，主要分布在望谟县和册亨县。喀斯特区植被高覆盖度区面积占比低于非喀斯特区，主要分布在各市县轻度石漠化和无石漠化地区。

表1 2000—2015年黔西南州植被覆盖度多年均值不同分级区面积占比

3.1.3植被覆盖空间变化特征

采用自然间断点分级法(Jenks)将2000—2015年黔西南州植被覆盖度年际变化趋势栅格数据划分成5个等级(图4和表2)。如图4和表2所示，16 a间全州植被覆盖整体呈现改善趋势，有40.38%的区域面积植被状况趋于改善，其中轻微改善区域面积占比为28.78%，明显改善区域面积占比为11.60%，明显改善区域主要分布在贞丰县与望谟县交界处、普安县中南部和兴仁县东部。有31.03%的区域面积植被状况趋于退化，其中轻度退化区域面积占比为23.19%，严重退化区域面积占比为7.84%，退化区域主要分布在市县建成区及周边旱地、低覆盖度草地区域。植被状况基本不变区域面积为4 965.13 km2，占比为28.59%，在全州广泛分布。16 a间非喀斯特区植被改善区域面积占比(41.53%)高于喀斯特区植被改善区域面积占比(39.37%)，非喀斯特区植被改善面积较大。

表2 2000—2015 年黔西南州植被覆盖度年际变化趋势统计

3.1.4植被覆盖未来变化特征

根据2000—2015年黔西南州植被覆盖度数据，基于R/S理论的分析原理，采用MATLAB 2014b软件实现Hurst指数的逐像元空间计算，获得植被覆盖度变化持续性分布状况，并将Hurst值域范围设定为弱、中、强持续性/反持续性共6个类型(表3)，得到研究区Hurst指数空间分级(图5)。16 a间研究区Hurst指数均值为0.45，黔西南州植被覆盖整体趋向于反持续性，这与马梓策等[10]的研究结果一致。Hurst指数大于0.65的植被覆盖中强持续性区域较少且分布破碎，其面积仅占全州面积的3.26%，主要分布在望谟县西部。Hurst指数大于0.5的区域主要分布在黔西南州东部和北部，其面积占全州面积的31.98%。Hurst指数小于等于0.5的区域广泛分布在黔西南州各市县，其面积占全州面积的68.02%，其中Hurst指数小于等于0.35的区域面积占全州面积的13.53%，主要分布在安龙县、兴仁县和贞丰县西部等地区。喀斯特区和非喀斯特区植被覆盖反持续性区域面积比例均高于65%，这表明研究区植被覆盖易出现反持续性特征，植被未来变化趋势与过去趋势相反。

表3 不同像元Hurst指数分级结果

通过分析变化趋势S值与Hurst指数叠加计算的结果，得到黔西南州植被未来变化特征，共分为6种情况(图6和表4)。如图6和表4所示，研究区植被覆盖未来呈现持续改善趋势区域面积占比为13.30%，其中持续显著改善和持续轻微改善趋势区域面积占比分别为3.83%和9.47%，持续改善表明植被状态未来变化趋势将与过去一致，保持持续改善状态，该区域主要分布在贞丰县东部和望谟县西部。持续退化趋势区域面积占比为9.77%，其中持续严重退化和持续轻度退化趋势区域面积占比分别为2.50%和7.27%，持续退化表明植被状态未来变化趋势将与过去一致，保持持续退化状态，该区域主要分布在各市县主城区和义龙新区。持续基本不变趋势区域面积占比为8.91%，零散分布在各市县。植被覆盖未来变化趋势不确定区域面积占比为68.02%，其中反持续与严重退化、轻度退化、基本不变、轻微改善以及显著改善趋势区域面积占比分别为5.42%、16.14%、19.48%、19.34%和7.64%，在黔西南州分布广泛。全州喀斯特区和非喀斯特区植被覆盖未来变化趋势不确定区域面积占比均高于65%，未来植被退化区域面积占比均达到9%，需因地制宜，加强研究区喀斯特区和非喀斯特区未来变化趋势不确定区域及植被退化区域生态环境治理，增加植被覆盖，提升生态系统服务。

3.2 黔西南州植被覆盖变化影响因素分析

3.2.1植被覆盖与气候因子相关性分析

逐像元计算2000—2015年黔西南州植被覆盖度与气候因子的相关系数(图7)。研究区植被覆盖度与年均温的最大正相关和负相关系数分别为0.849和-0.852，与年降水量的最大正相关和负相关系数分别为0.931和-0.866。植被覆盖度与年均温和年降水量之间均存在正、负相关性，其中植被覆盖度与年均温呈正相关区域面积占比为53.63%，与年均温呈显著正相关区域面积占比为2.68%(r>0.49，P<0.05)，主要分布在黔西南州南部、普安县和晴隆县北部以及贞丰县东南部，该区域地貌类型以低海拔山地河谷和高原山地峡谷为主；植被覆盖度与年均温呈显著负相关区域面积占比为1.76%(r<-0.49，P<0.05)，主要分布在望谟县南部和兴义市西南部；植被覆盖度与年降水量呈正相关区域面积占比为54.94%，与年降水量呈显著正相关区域面积占比为3.36%(r>0.49，P<0.05)，主要分布在黔西南州南部南盘江河谷地带，丰沛的降水和平缓的地形有助于植被生长；植被覆盖度与年降水量呈显著负相关区域面积占比为1.85%(r<-0.49，P<0.05)，主要分布在安龙县、晴隆县和兴义市西南部，该区域地貌类型以岩溶侵蚀为主，年降水量增加会导致水土流失加剧，不利于植被恢复。总体而言，黔西南州植被覆盖与气温、降水存在正相关关系，通过对比植被覆盖度与年均温、年降水量之间的绝对相关系数，发现植被覆盖度与年均温绝对相关系数大于植被覆盖度与年降水量绝对相关系数的区域面积占比为52.43%，这表明2000—2015年黔西南州植被覆盖对气温的响应强于降水量。

表4 植被覆盖度未来变化特征分区统计

3.2.2人类活动对植被覆盖的影响

2000—2015年黔西南州植被覆盖度残差的空间变化特征见图8。如图8可知，2000—2015年黔西南州人类活动对植被覆盖的影响程度整体呈增强趋势，即生态环境得到改善，增强幅度为1.58%·(10 a)-1，高于全国同期的0.57%·(10 a)-1水平[10]，呈增强趋势区域面积占研究区总面积的55.42%，其中植被覆盖度残差增加较明显的区域主要分布在望谟县西部、贞丰县东部和普安县中南部，这些区域植被覆盖除受气候因素影响外，在很大程度上体现了封山育林、小流域综合治理、退耕还林还草等人类活动的影响，这些活动都能大幅提高植被覆盖。由2000—2015年黔西南州植被覆盖度残差变化冷热点空间分布(图8)和表5可知，2000—2015年研究区植被覆盖度残差变化热点区土地利用类型转型主要表现为草地转为林地、耕地转为林地和耕地转为草地，2000年327.35 km2草地在2015年转为林地，420.24 km2耕地转为林地和草地。人类活动对植被覆盖的影响程度呈减弱趋势区域面积占地区总面积的44.58%，即人类活动加剧导致植被退化，主要分布在各市县城区，由于城镇化进程扩张，大量耕地转为建设用地。16 a间冷点区土地利用转型主要表现为林地转为草地、耕地和建设用地以及耕地转为建设用地，2000年238.66 km2林地在2015年转为草地、耕地和建设用地，58.08 km2耕地转为建设用地(图8和表5)。退耕还林还草工程实施和城镇开发强度增加是导致黔西南州植被覆盖变化的主要人为因素。

表5 2000—2015年黔西南州植被覆盖残差变化冷热点区域土地利用变化转移矩阵

4 讨论与结论

4.1 讨论

2000—2015年黔西南州植被覆盖呈上升趋势，这与针对西南地区[13]、贵州地区[27]等不同空间尺度的研究结果一致。植被覆盖变化在空间分布上呈现较大差异，主要与气候因子[28]、地形因子[15]、地质条件[13]和人类活动[13,23]有关。黔西南州植被覆盖与气温、降水量呈正相关，植被覆盖对气温的响应强于降水量，研究区丰富的降水导致土壤水分长期处于过饱和状态，生物活性降低，地表径流增加，土壤营养物质流失，间接对植被生长造成胁迫[28]。因此温度成为影响研究区植被生长最主要气候因素，这与肖建勇等[15]、张凯选等[30]对该区域的研究结论相似。全州非喀斯特区植被覆盖高于喀斯特区，植被覆盖高值区主要分布在望谟县、册亨县和普安县乌蒙山等非喀斯特区，而喀斯特区植被覆盖高值区主要分布在各市县轻度石漠化和无石漠化区，喀斯特区以岩溶侵蚀为主，地形起伏大，常年丰富的降水易加剧水土流失，不利于植被生长。

同时，喀斯特地区植被覆盖与植树造林、石漠化治理及城镇扩张等人类活动显著相关[27]。通过对比2000和2015年2期土地覆被变化数据，发现16 a间黔西南州林地面积增加2 040.63 km2，耕地面积减少1 367.17 km2，草地面积减少513.09 km2，其他用地面积减少275.49 km2，全州植被覆盖度从2000年的0.537 7增加到2015年的0.589 8，植被覆盖呈现增长趋势。2002年黔西南州开始实行退耕还林还草工程、石漠化治理工程、珠防工程和国家储备林建设等工程，综合治理石漠化面积1 065.23 km2[5]，采取封山育林、土地整治和小流域综合治理等措施，植被恢复取得显著成效，全州森林覆盖率从2000年的31.81%增加到2015年的52.66%。全州有31.03%的区域处于植被退化状况，退化区域主要分布在兴义市、义龙新区、安龙县等城镇化发展较快区域，16 a间城市建设用地面积增加52.93 km2，城镇快速扩张占用草地和耕地，导致植被覆盖下降。

该研究仅选择气温和降水量2个气象要素构建二元线性回归模型，模拟植被覆盖变化，对表征人类活动具有一定局限性，而太阳辐射、日照时数、蒸散发等气象因子也会对植被覆盖产生影响。同时植被覆盖与气象要素间存在复杂非线性关系，该研究假设植被覆盖与气象要素存在线性关系，导致部分区域相关性较低，未来研究将选择多种气候因素，构建多元非线性回归模型模拟植被覆盖变化，确保研究结果更加客观合理。

4.2 结论

(1)2000—2015年黔西南州植被覆盖整体呈增长趋势，年均增长率为0.033·(10 a)-1，非喀斯特区植被增长区域面积占比高于喀斯特区。植被覆盖在空间上呈现东南部高、北部低的分布特征，非喀斯特区植被覆盖高于喀斯特区。

(2)黔西南州植被覆盖整体呈现改善趋势，改善区域面积占比为40.38%，主要分布在贞丰县东部、望谟县西部和普安县中南部；退化区域面积占比为31.03%，主要分布在市县建成区周边；基本不变区域面积占比为28.59%，在全州广泛分布。16 a间非喀斯特区植被改善区域面积比例(41.53%)高于喀斯特区植被改善区域比例(39.37%)。

(3)黔西南州植被覆盖未来持续改善区域面积占比(13.30%)大于未来持续退化区域(9.77%)，持续基本不变趋势区域面积占比为8.91%。喀斯特区和非喀斯特区未来变化趋势不确定区域面积占比均高于65%，植被退化区域占比均达到9%。

(4)黔西南州植被覆盖与年均温和年降水量存在正相关关系，气温对植被覆盖的影响强于降水量。人类活动对植被覆盖的影响整体呈增强趋势，退耕还林还草工程实施和城镇开发强度增加是导致黔西南州植被覆盖变化的主要人为因素。