2010—2020 年云南省植被覆盖度时空变化及其地形效应

丰博，董燕

（昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093）

植被是覆盖地球表面的所有植物的总称，作为生态系统的重要组成部分，在地表生态系统的物质交换和能量传输过程中起着“纽带”的作用[1]。植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC）是指植被包括叶、茎、枝在内的地上部分垂直投影到地面的面积占区域总面积的百分比，作为度量植被覆盖的一个重要指标，其克服了在植被覆盖较高地区，归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）监测植被覆盖容易出现过饱和的情况，被广泛应用于区域植被生长状况和生态环境变化监测[2-5]。

云南省作为中国面向南亚和东南亚的辐射中心，省内自然资源丰富多样，素有“动植物王国”之称，在国家“一带一路”建设中具有重要地位。在大力推进生态文明建设和环境保护的背景下，分析云南省近年来植被覆盖的时空变化特征和规律，对探索适宜当地的生态环境治理方向，实现区域经济的健康发展等具有现实意义。现有的相关研究多集中在生态脆弱地区，如黄土高原[6-7]、青藏高原[8]等，涉及云南省的研究或从西南地区整体[9-10]进行分析，或仅对云南省的部分区域[11-14]进行分析，刘群等[15]从气象和人类活动的角度分析了云南省植被覆盖变化的时空差异，但未考虑植被分布的地形差异。因此，本文利用MODIS 数据和SRTM DEM 数据，结合趋势分析法和变异系数，分析云南省2010—2020 年植被覆盖的时空变化特征和地形效应，以期更深入和全面地了解近年来云南省的植被覆盖变化，为区域的生态环境保护和改善提供参考。

1 数据与研究方法

1.1 研究区概况

云南省位于97°31′～ 106°11′ E 和21°8′～ 29°15′ N 之间，总面积有39.41×104km2，占全国国土总面积的4.1%。地势西北高、东南低，自北向南呈阶梯状逐级下降，以元江谷地和云岭山脉南段宽谷为界，分为东西两部。东部为滇东、滇中高原，地形起伏较小；西部为横断山脉纵谷区，地势险峻；西北部最高海拔为6 740 m；南部最低处海拔仅有76.4 m。气候基本属于亚热带高原季风型，同时具有寒、温、热（包括亚热带）三带气候。全省平均气温，最热月（7 月）月均气温在19～ 22℃，最冷月（1 月）月均气温在6～ 8℃，年温差一般只有10～ 12℃。全省降水量在季节上和地域上的分配极不均匀。干湿季节分明，湿季（雨季）为5—10 月，集中了全年85%的降水量；干季（旱季）为11 月至次年4 月，降水量只占全年的15%。全省降水量的地域分布差异大，最多的地方年降水量可达2 200～ 2 700 mm，最少的仅有584 mm，大部分地区年降水量在1 000 mm 以上。全省无霜期长，南部边境全年无霜，偏南地区无霜期为300～ 330 d，中部地区约为250 d，比较寒冷的滇西北和滇东北地区为210～ 220 d。云南省植物种类复杂多样，主要以亚热带常绿阔叶林为主，其建群种主要是壳斗科Fagaceae、山茶科Theaceae 和樟科Lauraceae 等科的树种。红壤是省内分布最广、最重要的土壤资源，其面积占全省土地面积的50%。

1.2 数据来源及预处理

MODIS 数据来源于美国国家航空航天局（NASA）戈达德数据中心（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），行政区边界数据来源于国家基础地理信息中心1：100 万全国基础地理数据库，DEM 数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）的SRTM DEM 90 m 高程数据。选择2010 年1 月—2020 年12 月覆盖云南省的MOD13A3 月合成植被指数产品，共264 景，行列号为h26v06、h27v06，空间分辨率为1 km×1 km。MOD13A3属于MODIS 的三级产品，为经过定标及几何校正处理后的数据。MODIS 数据的预处理包括：①利用MRT（MODIS Reprojection Tools）软件完成MODIS 数据的格式转换和重投影；②利用云南省行政区矢量边界完成图像的拼接和裁剪；③采用最大值合成法（Maximum Value Composites，MVC）削弱云层等大气因子的影响[16]，将月NDVI数据进行年最大值合成，以便真实地反映植被的覆盖状况，并去除无效值和异常值，得到云南省2010—2020 年逐年NDVI数据集。覆盖研究区的DEM 数据行列号为56_07、56_08、57_07、57_08、58_07、58_08，在Arcgis10.2 软件中完成投影、拼接、裁剪等预处理，并重采样至1 000 m，在此基础上完成高程、坡度和坡向分级图用于后续分析。

1.3 研究方法

1.3.1 植被覆盖度的计算 本文采用像元二分法计算植被覆盖度，相较于其他方法，该方法简单且不依赖于实测数据，得到了广泛应用[17]。利用NDVI计算植被覆盖度公式为：

式中，FVC为植被覆盖度，NDVIv为植被覆盖部分的NDVI值；NDVIs为无植被覆盖的裸土部分的NDVI值。应用该方法的关键是确定NDVIs和NDVIv的取值，受观测条件变化和影像噪声等影响，NDVIs和NDVIv的值不为定值，而是在一定范围内波动。在实际应用中，通常采用一定置信度范围内的最大和最小值确定[18-19]。本文植被覆盖度的计算在ENVI5.3 软件中完成，为得到更准确的NDVI值分布统计结果，在计算前利用NDVI＞0 制作逐年非水体掩膜，排除水体覆盖区域，取像元数量累计百分比在0.5%和99.5%附近的NDVI值（即0.5%的置信度）分别作为NDVIs和NDVIv，计算2010—2020 年的逐年植被覆盖度。

1.3.2 趋势分析法 采用一元趋势分析法，在像元尺度上分析云南省2010—2020 年植被覆盖度的变化趋势。相较于简单的差值法，该方法可以拟合整个时序上的植被覆盖数据，降低偶然因素的影响，综合反映研究区内植被覆盖度的时空变化特征。其计算方法如下：

式中，slope表示变化趋势的斜率；n表示研究总年数；FVCi表示第i年的植被覆盖度；slope＞0，表示植被覆盖度呈增加趋势，slope＜0，表示植被覆盖度呈减少趋势。

利用F检验来检验变化趋势的显著性，F统计量的计算公式如下：

式中，n为研究总年数；为误差平方和；为回归平方和；为第i年的植被覆盖度的回归值；FVCˉˉˉˉˉˉ表示2010—2020 年植被覆盖度的平均值；FVCi表示第i年的植被覆盖度。

1.3.3 变异系数 变异系数可以分析植被覆盖度的波动情况，其值的大小反映了植被覆盖度在研究时序上的稳定性[20]。其计算公式如下：

另外，“吃亏是福，想开点，没有过不去的火焰山”。心宽体健嘛，懂得忍让和谦和，也是李老先生健康的又一秘诀。在华人社区，常常可以看到，老爷子身边围了一群朋友，中外黑白老幼都有，大家的脸上都喜笑颜开，其乐融融。

式中，Cv表示2010—2020 年植被覆盖度的变异系数；σFVC表示2010—2020 年植被覆盖度的标准差；FVCˉˉˉˉˉˉ表示2010—2020 年植被覆盖度的平均值；Cv值越大，表示数据越离散，波动性越大；Cv值越小，表示数据越集中，波动性越小。

2 结果与分析

参考伍良旭等的研究结果[21]，并结合研究区的实际情况，本文将植被覆盖度等间距划分为五类：水域或低植被覆盖度（0～ 0.2）、中低植被覆盖度（＞0.2～ 0.4）、中植被覆盖度（＞0.4～ 0.6）、中高植被覆盖度（＞0.6～ 0.8）、高植被覆盖度（＞0.8～ 1.0）。

2.1 云南省植被覆盖度分布特征

2.1.1 空间分布特征 对2010—2020 年云南省植被覆盖度求平均得到全省多年年均植被覆盖度，结果如图1。由图1 可以看出，云南省以中高及高植被覆盖度为主，整体植被覆盖度较高，呈西南高，西北、东北以及中部低的空间分布格局，植被覆盖度由北向南、由东向西逐渐增加，其中，以南部的西双版纳植被覆盖度最高，为0.891。具体来看，低植被覆盖度地区占全省总面积的0.93%，主要是城市所在地以及滇池、洱海、抚仙湖、梅里雪山、玉龙雪山等地；中低植被覆盖度地区占全省总面积的1.64%，主要是湖泊边缘地区以及城市辐射区；中植被覆盖度地区占全省总面积的6.89%，零星分布于中部及西北部地区；中高植被覆盖度地区占全省总面积的41.12%，广泛分布在东北、西南以及中部地区；高植被覆盖度地区占全省总面积的49.42%，集中分布在西南、西部以及南部地区。

图1 2010—2020 年云南省平均植被覆盖度的空间分布Figure 1 Spatial distribution of average vegetation coverage in Yunnan province from 2010 to 2020

2.1.2 时间分布特征 基于平均植被覆盖度，分别以月、年为时间尺度，分析2010—2020 年云南省植被覆盖度的时间分布特征。从年内变化看，如图2A 所示，2010—2020 年，云南省植被覆盖度月均值分布不均匀，分布曲线整体呈“单峰”分布，月均值在0.614～ 0.756 之间波动。其中，1—4 月，曲线波动不大，月均值分布较均匀，最低值出现在2 月，为0.614；从5 月开始，云南省逐渐进入雨季，降水量增加，气温升高，植被进入生长期，植被覆盖度大幅上升；到7 月，植被覆盖度达到较高水平，此后缓慢上升；至9 月时，达到一年中的最高值，月均值为0.756；9 月之后，随着气温下降，降雨量减少，植被开始衰退，植被覆盖度大幅下降；11 月到第二年的2 月，降幅最大，降到一年中的最低值。

从年际变化看，如图2B 所示，2010—2020 年云南省年平均植被覆盖度整体上呈小幅上升趋势，增速为0.003 4·a-1。除在2011 年出现较大下降外，全省植被覆盖度在其他各年的变化范围不大，年均值在0.735～ 0.789 之间波动。全省多年平均植被覆盖度为0.771，2016、2017、2018、2019、2020 年的年均植被覆盖度高于多年平均水平，2012 年的年均植被覆盖度略高于多年平均水平，2010、2011、2013、2014、2015 年的年均植被覆盖度低于多年平均水平。2011 年的年均植被覆盖度为0.735，为11 年中的最低值，2018 年的年均植被覆盖度最高，达到0.789。据相关文献[22]，2010—2011 年，云南省遭遇了百年一遇的全省性特大旱灾，多地降水极端偏少，对植被覆盖度变化造成了一定的影响。

对不同等级植被覆盖度的面积变化进行分析，结果如图2C。从整体上看，2010—2020 年云南省中高及高植被覆盖度地区面积变化较大，低植被、中低植被和中植被覆盖度面积变化较小。高植被覆盖度面积占比由2010年的46.52%上升到2020 年的54.98%，中高植被覆盖面积占比由2010 年的40.51%下降到2020 年的34.51%，中植被覆盖度面积由2010 年的9.76%下降到2020 年的7.35%，中低植被覆盖度面积占比由2010 年的2.13%下降到2020 年的1.97%，低值被覆盖度面积占比由2010 年1.08%上升到2020 年的1.20%。其中，受大旱影响，2011 年的高植被覆盖度面积占比大幅下降，达到最低值，为40.18%，而低植被、中低植被、中植被和中高植被覆盖度面积占比增加，达到最高值，分别为1.29%、2.96%、12.76%、42.81%。2011 年以后，高植被覆盖度面积占比逐渐上升，到2018 年达到最高值，为57.76%，低植被、中低植被、中植被和中高植被覆盖度面积占比则逐渐下降到最低值，分别为1.14%、1.67%、6.20%、33.23%。

图2 2010—2020 年云南省植被覆盖度的时间分布Figure 2 Temporal distribution of vegetation coverage in Yunnan province from 2010 to 2020

2.2 云南省植被覆盖度变化特征

2.2.1 植被覆盖度的变化趋势 结合F检验结果将植被覆盖度变化趋势分为以下五个等级：极显著减少（slope＜0，P＜0.01）、显著减少（slope＜0，0.01＜P＜0.05）、变化不显著（P＞0.05）、显著增加（slope＞0，0.01＜P＜0.05）、极显著增加（slope＞0，P＜0.01）。由图3 显示，云南省植被覆盖度极显著减少地区占总面积的0.80%，植被覆盖度显著减少地区占总面积的1.49%，植被覆盖度变化不显著地区占总面积的83.42%，植被覆盖度显著增加地区占总面积的9.21%，植被覆盖度极显著增加地区占总面积的5.07%。植被覆盖度增加地区的面积和减少地区的面积分别占全省总面积的14.29%和2.29%，前者是后者的6.24 倍，表明2010—2020 年云南省的植被覆盖往好的方向发展。从空间分布上看，北部好于南部，东部好于西部。昭通市、楚雄州、曲靖市北部是植被覆盖度增加的主要区域，植被覆盖度减少的地区主要集中在植被覆盖较低的湖泊区域和受人类活动影响较大的城市区域。

图3 2010—2020 年云南省植被覆盖度的变化趋势Figure 3 Trend of vegetation coverage in Yunnan province from 2010 to 2020

2.2.2 植被覆盖度的波动变化 如图4 所示，2010—2020 年，云南省植被覆盖度的变异系数在0.005～ 3.162 之间，均值为0.094，空间差异明显。整体波动情况表现为，中部和东部大于西北和北部，西北和北部大于西南和南部。具体来看，植被覆盖度波动明显的地方集中在滇池、抚仙湖、洱海等湖泊区域和西北部的高海拔地区，其次是云南省内重要城市的周边区域，最后是石漠化较严重的曲靖市南部、文山州西部、红河州北部。植被覆盖度稳定的地方主要是西部和西南地区。该区域为热带季风气候，气候温暖湿润，受人类活动影响较小。造成上述差异的主要原因有：①湖泊区域本身植被覆盖度很低或为零，较小的变化导致变异系数异常偏高，该结果并不能反映真实情况，湖泊区域植被覆盖度实际上处于稳定状态；②城市周边植被受到城市扩张的影响，植被覆盖度的波动性较大；③曲靖市南部、文山州西部、红河州北部等地植被以低矮灌木为主，加上严重的石漠化，植被稀疏脆弱，波动性较大；④西北部的迪庆州地处青藏高原边缘，植被生长受气候变化影响较大，故而波动性较大；⑤西南部和南部地区原生植被条件较好，植被覆盖度已是较高水平，且该区域受人类活动影响较小，因此波动性较小。

图4 2010—2020 年云南省植被覆盖度变化的波动性Figure 4 Fluctuation of vegetation coverage change in Yunnan province from 2010 to 2020

2.3 云南省植被覆盖度的地形效应

2.3.1 不同海拔的植被覆盖度分布 云南省地势总体呈现出西北高东南低的空间分布格局，海拔≤1 000 m 的地区占总面积的8.65%，海拔＞1 000～ 2 000 m 的地区占总面积的54.56%，海拔＞2 000～ 3 000 m 的地区占总面积的28.68%，海拔＞3 000～ 4 000 m 的地区占总面积的6.55%，海拔＞4 000 m 的地区占总面积的1.57%。如图5 所示，对不同海拔范围内的平均植被覆盖度进行线性拟合，发现两者呈负相关关系，相关系数为-0.805，总体表现为平均植被覆盖度随海拔升高而降低。具体来看，海拔＜1 000 m 时，平均植被覆盖度最高，为0.811，该地区主要为开阔的河谷地带，植被生长条件较好；海拔＞1 000～ 2 000 m 时，平均植被覆盖度随着海拔升高而逐渐降低，该地区为起伏缓和的云贵高原部分，以低山和浑圆山丘为主，是人类活动的主要区域，植被覆盖度相对较低；海拔＞ 2 000～ 3 000 m 时，平均植被覆盖度随着海拔升高而逐渐升高，海拔升高到2 000 m 以上时，植被覆盖度的升高与人类活动减弱有关；海拔在＞3 000 m 时，随着高程升高平均植被覆盖度逐渐降低；海拔＞4 000 m 时，平均植被覆盖度急剧降低到最低值，为0.519。综上所述，海拔3 000 m 以上的地区位于云南的西北部，这里的高海拔和严寒气候限制了植被的生长，植被覆盖较差。

图5 不同海拔的面积占比和平均植被覆盖度分布Figure 5 Area proportion and average vegetation coverage distribution at different elevations

2.3.2 不同坡度的植被覆盖度分布 云南省地形复杂，坡度变化较大，在0°～ 42°之间，坡度较大的地区主要是西北部及河谷地带，沿东南方向坡度逐渐降低，中部及东部地区为云贵高原的部分，起伏缓和，坡度最低。依据水利部《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190—2007），本文将云南省的坡度划分为以下五级：Ⅰ级（0°～ 8°）、Ⅱ级（＞8°～ 15°）、Ⅲ级（＞15°～ 25°）、Ⅳ级（＞25°～ 35°）、Ⅴ级（＞35°）。如图6 所示，Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级坡度占全省总面积的百分比分别为64.00%、27.19%、8.23%、0.58%和0.01%。对不同坡度范围内的平均植被覆盖度进行线性拟合，发现两者呈负相关关系，相关系数为-0.749，总体表现为平均植被覆盖度随坡度上升而降低。具体来看，坡度≤15°时，平均植被覆盖度随着坡度上升而逐渐升高，且坡度上升到8°～ 15°时，平均植被覆盖度达到最高值，为0.799，植被覆盖度的升高与人类活动减弱相关；坡度＞15°时，平均植被覆盖度随着坡度上升而逐渐降低；在坡度上升到35°以上时，平均植被覆盖度急剧降低到最低值，为0.598，此时植被覆盖度的降低与高坡度带来的水土流失相关。

图6 不同坡度的面积占比和平均植被覆盖度分布Figure 6 Area proportion and average vegetation coverage distribution at different slopes

2.2.3 不同坡向的植被覆盖度分布 本文将坡向重分类为以下五类：平地（0°）、阴坡（0°～ 45°、315°～ 360°）、半阴坡（45°～ 135°）、阳坡（135°～ 225°）、半阳坡（225°～ 315°）。

如图7 所示，平地占全省总面积的0.13%，多为湖泊区域，其平均植被覆盖度最低，为0.164，除此之外，云南省各坡向分布较均匀，平均植被覆盖度在各坡向上的差异不大，最高值的阳坡与最低值的半阳坡相差0.017，表明坡向对云南省植被覆盖度变化影响不显著。从方向上看，平均植被覆盖度在阴坡和半阴坡上变化不明显，由半阴坡到阳坡，平均植被盖度逐渐上升，由阳坡到半阳坡，平均值被覆盖度逐渐下降。

图7 不同坡向的面积占比和平均植被覆盖度分布Figure 7 Area proportion and average vegetation coverage distribution at different aspects

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）空间上，2010—2020 年，云南省植被覆盖度类型以中高及高植被覆盖度为主，整体植被覆盖度较高，均值为0.771，呈西南高，西北、东北以及中部低的空间分布格局，植被覆盖度由北向南、由东向西逐渐增加。

（2）时间上，2010—2020 年，云南省2 月份的月平均植被覆盖度最低，9 月份的最高，年平均植被覆盖度呈小幅上升趋势，增速为0.003 4·a-1，仅在2011 年因极端旱情出现较大下降。全省植被覆盖度变化范围不大，年均植被覆盖度在0.735～ 0.789 之间波动，表现为高植被覆盖度增加，中高植被覆盖度减少，中、中低、低植被覆盖度变化不显著。

（3）2010—2020 年，云南省植被覆盖度呈增加、基本不变、减少趋势的面积分别占全省总面积的14.29%、83.42%和2.29%。云南省中部、北部和东部地区的植被覆盖度呈显著增加趋势，显著减少的主要是湖泊区域和城市所在地。

（4）2010—2020 年，云南省植被覆盖度的变异系数在0.005～ 3.162 之间，均值为0.094，空间差异明显。整体波动情况表现为，中部和东部波动最剧烈，其次为西北和北部，西南和南部最稳定。

（5）云南省植被覆盖的地形效应表现为：平均植被覆盖度和海拔、坡度呈显著的负相关关系，坡向影响不显著。海拔＜1 000 m 或坡度≤15°时，植被覆盖度最高。

3.2 讨论

本文的研究结果与刘群等[15]分析云南省植被的时空分布特征相似，值得注意的是，本文使用MODIS NDVI数据与前人使用的GIMMS NDVI3g 数据不同，数据的时间和空间分辨率也不同，考虑到遥感的尺度效应[23]，不同数据源对分析植被覆盖度变化的影响有待进一步探究。由于数据获取的局限性，本文的分析仅停留在宏观尺度上，云南省植被覆盖度分布存在显著的时空差异，未来结合高时空分辨率的遥感影像可实现对特定时间和重点地区更精细化研究；其次，本文尚未涉及季节尺度的分析，植被的季相变化是区域植被覆盖度年内变化的重要原因之一，不同植被类型的季相变化也存在差异，未来需结合植被类型数据深入分析；另外，植被生长受诸多因素的影响，结合气象、土壤类型、人类活动等因子进行定量分析，可进一步探究植被覆盖度变化的驱动机制。