黄河下游宽滩区及其沿线植被覆盖度变化特征

杜鹏举，孙煜航，赵志杰，李振山

（1.北京大学 环境科学与工程学院，北京 100871；2.北京大学深圳研究生院 环境与能源学院，广东 深圳 518055）

植被是覆盖地表的植物群落的总称，是陆地生态系统不可替代的成分［1］，植被覆盖的变化可以反映自然演化和人类活动对生态环境的影响［2］。 气候变化特别是气温和降水等对植被影响很大［3-4］，除此之外，人类活动对植被覆盖的影响也不容忽视［5］。

近年来，遥感数据因具有覆盖范围广、易于获取等优势而广泛应用于生态环境监测领域，其中归一化植被指数（NDVI）在植被的动态监测中取得了较好的应用效果［6-8］。 许多学者对黄河下游宽滩区生态环境的变化及其影响因素进行了研究，但这些研究集中在黄河河道演变［2］、洪水漫滩概率风险分析［9］、滩区内土地利用／覆盖现状［10］等方面，对宽滩区及周边区域植被覆盖变化的研究较少。 从研究范围看，黄河下游植被覆盖研究多局限于黄河三角洲［11］、湿地自然保护区［12］等。 为掌握黄河下游宽滩区植被的变化特征，笔者基于1987—2017年7 期Landsat 遥感影像数据，研究黄河下游宽滩区沿线植被覆盖时空变化特征及影响因素，以期为黄河下游宽滩区治理和生态保护提供依据。

1 研究区概况

本文研究黄河下游宽滩区为桃花峪至陶城铺河段滩区，宽滩区大堤堤距平均9.2 km，大堤之间宽滩区面积2579.21 km2。 宽滩区及沿线行政区地处华北平原，地势平缓，海拔为41～98 m，年平均气温12.0～14.8 ℃，年平均降水量550～650 mm，水、热等资源比较充足。

黄河下游宽滩区是黄河行洪、泄洪和沉沙的重要区域。 黄河下游宽滩区分布在包括河南、山东两省下辖的20 个县级行政区，截至2017年年底这些县级行政区常住人口达1383.27 万，因“二级悬河”、漫滩洪水及生产环境和生产条件的制约，宽滩区沿线社会经济发展不均衡。 以黄河下游宽滩区及其沿线20 个县级行政区为研究区，分析其植被覆盖时空变化特征及影响因素。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

卫星遥感数据采用Landsat 系列影像的地形精度校正（L1TP）数据，空间分辨率为30 m。 研究区形状狭长，需3 景影像覆盖，综合考虑成像时间、云量和影像质量等因素，选择1987年、1994年、1998年、2003年、2008年、2013年和2017年植被生长茂盛、植被覆盖度高的7—8月影像研究植被覆盖情况，并选择2017年逐月遥感影像研究宽滩区沿线行政区和宽滩区月际植被覆盖度变化。

经济、社会和人口等社会经济发展统计资料来自2018年《河南统计年鉴》、2018年《牡丹区统计年鉴》、2018年《东明统计年鉴》、2017年《梁山县国民经济和社会发展统计公报》、2017年《郓城县国民经济和社会发展统计公报》、2017年《鄄城县国民经济和社会发展统计公报》和2018年《台前县政府工作报告》等。

2.2 基于NDVI 的植被覆盖度计算

像元二分模型［13］将遥感影像的每一个像元看作无植被覆盖地表（即裸地）和全植被覆盖地表（即植被），任一像元的反射率值可以表示为全植被覆盖部分与无植被覆盖部分线性加权的和。 Gutman 等［14］在实践中总结出归一化植被指数NDVI与地区植被覆盖度FVC之间的关系，并构建了基于NDVI的像元二分模型：

式中：NDVIveg、NDVIsoil分别为全植被覆盖、无植被覆盖情况下的NDVI值。

理想情况下，NDVIsoil值接近0，NDVIveg值接近1，但受太阳辐射、大气状况等因素影响，这两个值会随着遥感影像成像时间和空间变化，因此Gillies 等［15］对式（1）进行了修正：

式中：NDVImax、NDVImin分别为研究区NDVI的最大值、最小值，考虑到存在信号噪声，笔者通过NDVI直方图统计累计频率95%、5%对应的值来确定NDVImax、NDVImin，其中最大值代表全植被覆盖时的NDVI值，最小值代表无植被覆盖时的NDVI值。

经过处理得到的植被覆盖度FVC介于0～1 之间，将植被覆盖度分为4 个等级［16］：地表植被覆盖度低于0.3 为无植被覆盖，地表植被覆盖度0.3～0.5 为低植被覆盖，地表植被覆盖度0.5～0.7 为中植被覆盖，地表植被覆盖度大于0.7 为高植被覆盖，分别为1、2、3、4 级。

2.3 植被覆盖度变化分析

采用差值法研究不同时期的植被覆盖度变化情况，具体计算公式：

式中：Rp、Rl分别为研究区前一时期和后一时期的植被覆盖度等级；ΔR为植被覆盖度变化，ΔR=-3 为严重退化、ΔR=-2 为中度退化、ΔR=-1 为轻微退化、ΔR=0 为未变化、ΔR=1 为轻微改善、ΔR=2 为中度改善、ΔR=3 为极度改善。

2.4 空间重心转移模型

空间重心转移模型［17］是对研究对象的空间分布进行描述的方法。 采用空间重心转移模型分析研究区不同等级植被覆盖度的迁移方向和轨迹，重心计算公式为

2.5 转移矩阵分析

转移矩阵可以全面、具体地分析研究区植被覆盖变化的数量结构特征和各等级植被覆盖度之间的转化关系，从而提高对植被覆盖动态变化过程的认识［18］。一定时段内第i级植被覆盖度转移为第j级植被覆盖度的土地面积占比所组成的矩阵，即转移矩阵。 利用转移矩阵计算植被覆盖度变化的净变化量、交换变化量和总变化量。 净变化量Dj反映各等级植被覆盖度面积占比的绝对变化量，计算公式为

交换变化量Sj反映不同等级植被覆盖度之间相互转换的总量，计算公式为

各等级植被覆盖度的净变化量和交换变化量共同构成总变化量Cj，能够综合反映某等级植被覆盖度的绝对与交换变化量，

式中：Fj＋为T1年j级植被覆盖度的面积百分比；F＋j为T2年j级植被覆盖度的面积百分比；Fjj为T1年至T2年j级植被覆盖度保持不变的面积百分比。

3 结果分析

3.1 植被覆盖度时空分布特征

黄河下游桃花峪至陶城铺河段沿线行政区和宽滩区内月平均植被覆盖度总体变化趋势均呈现明显“双峰型”特征（见图1），宽滩区沿线、宽滩区内植被覆盖度最大值出现在7月，分别为0.701、0.719，植被覆盖度最小值出现在10月，分别为0.404、0.355；宽滩区沿线和宽滩区内6月和10月植被覆盖度均显著减小。

图1 2017年植被覆盖度月际变化

典型年份7—8月植被覆盖度均值见图2。 宽滩区沿线7—8月植被覆盖度均值为0.654 ～0.736，最小值出现在1987年，最大值出现在2013年，在1987—2017年呈波动增大趋势，增长速率为0.015／10 a，表明植被覆盖状况不断改善。 宽滩区内7—8月植被覆盖度均值为0.531～0.719，最小值出现在1987年，最大值出现在2017年，整体呈增大趋势，增长速率为0.063／10 a。 值得注意的是，宽滩区内植被覆盖度增长速率是宽滩区沿线的4.2 倍，2003年之后宽滩区内植被覆盖度与宽滩区沿线植被覆盖度的差距逐渐减小并在2017年实现反超。

图2 典型年份7—8月植被覆盖度均值

宽滩区沿线不同植被覆盖度等级面积占比见图3，可以看出，各年份高植被覆盖面积占比最大，均在50%以上，无植被覆盖、低植被覆盖和中植被覆盖面积占比较小，无植被覆盖面积占比为10%左右。

图3 典型年份不同等级植被覆盖度面积占比

利用Landsat 影像数据反演得到宽滩区沿线1987年、1998年、2008年和2017年4 期植被覆盖度数据，并进一步得到各等级植被覆盖度分布，见图4。

图4 不同时期各等级植被覆盖度空间分布

整体上宽滩区沿线植被覆盖情况较好，大部分地 区为高植被覆盖。 1987年宽滩区沿线西南部植被覆盖状况较差，东北部植被覆盖状况较好，郑州市金水区和开封市区周围有明显无植被覆盖地表；1998年各地区植被覆盖状况比较均衡，其中黄河长垣—东明段沿线有大面积无植被覆盖地表；2008年无植被覆盖和低植被覆盖地表主要集中在郑州市金水区、惠济区，原阳县，开封市区和菏泽市牡丹区；2017年低植被覆盖和无植被覆盖区域在城镇化地区有所扩张，且郑州、开封城区植被覆盖状况整体较差。

3.2 植被覆盖度动态变化特征

统计得出不同时段不同等级植被覆盖度面积转移矩阵，见表1。 1987—1998年，宽滩区沿线植被覆盖呈改善趋势，总的植被覆盖改善面积占比为31.26%，其中中植被覆盖转移为高植被覆盖的面积占比最大，为14.81%；总的植被覆盖退化面积占比为15.90%，其中高植被覆盖转移为中植被覆盖的面积占比最大，为4.89%。 1998—2008年，宽滩区沿线植被覆盖状况仍呈改善趋势，但植被覆盖状况改善的面积比1987—1998年的小，植被覆盖改善面积占比为19.05%，其中中植被覆盖向高植被覆盖转移的面积占比最大，为7.07%；植被覆盖退化面积占比为14.82%，其中高植被覆盖向中植被覆盖转移的面积占比最大，为5.33%。2008—2017年，宽滩区沿线植被覆盖度下降，植被覆盖改善、退化面积占比分别为13.25%、21.43%，高植被覆盖退化为较低等级植被覆盖的面积占总退化面积的74.00%，这是2008—2017年植被覆盖度下降的主要原因。

表1 研究区1987—2017年不同等级植被覆盖度面积占比转移矩阵 %

在1987—2017年不同时段不同等级植被覆盖度面积占比转移矩阵基础上，计算出各等级植被覆盖度的净变化量和交换变化量，见表2。 1987—1998年，各等级植被覆盖度的主导变化均为交换变化，但程度不同：高植被覆盖的总变化量最大，其中净变化量面积占比为15.60%，交换变化量为19.64%，表明高植被覆盖面积占比的变化大部分表现为空间位置的转移，但也有相当数量的高植被覆盖净增加，与植被覆盖状况改善的结论一致；无植被覆盖净变化量面积占比只有0.76%，无植被覆盖的变化主要表现为空间位置的转移。 1998—2008年，宽滩区沿线不同植被覆盖度等级的总变化量仍较大，但各等级植被覆盖度的净变化量较小，表明1998—2008年各等级植被覆盖度变化以空间位置转移为主。 2008—2017年，高植被覆盖净减少面积占比为7.35%，研究区植被覆盖度出现退化，从交换变化量来看，各等级植被覆盖度变化仍以空间位置转移为主。

表2 1987—2017年不同等级植被覆盖度面积占比变化%

宽滩区沿线1987—2017年植被覆盖度变化空间分布情况见图5，可以看出，植被覆盖度变化呈现以下特点：退化区域集中分布在城镇化快速发展的城区及其周边，其中东北部山东段菏泽市牡丹区、郓城县和梁山县，以及西南部河南郑州市惠济区、金水区，开封市市区和郑开大道沿线中牟县植被退化比较严重，沿河滩区也有零星分布；改善区域集中分布在沿河滩区和城镇化水平较低的乡镇，其中极度改善区域多分布在桃花峪至长垣县的沿黄宽滩区内。

图5 1987—2017年植被覆盖度变化空间分布

各等级植被覆盖度在1987年、1998年、2008年、2017年的重心坐标及迁移变化轨迹见图6。 总体来看，研究区各等级植被覆盖度重心分布较为集中，且各时期无植被覆盖、低植被覆盖、中植被覆盖、高植被覆盖的重心呈从西南向东北偏移趋势，西南部植被覆盖度相对较低，东北部植被覆盖度相对较高。 无植被覆盖、低植被覆盖和中植被覆盖重心迁移方向基本一致，均经历了先向东北方向迁移后向西南方向迁移的过程；高植被覆盖重心的迁移方向则与其他等级的相反，即先向西南方向迁移后向东北方向迁移。

图6 不同时期各等级植被覆盖度重心迁移轨迹

3.3 植被覆盖度变化因素分析

苗晨等［19］研究指出，华北平原植被覆盖度年内变化与该区域农业耕作制度密切相关，可以清晰反映出冬小麦-夏玉米轮作的特征。 黄河下游宽滩区地处华北平原，农耕面积广，植被覆盖度月际变化的“双峰型”反映了冬小麦-夏玉米轮作的特征。

河道收束对滩区内植被覆盖度提高起重要作用。黄河下游河道面积由1987年的814.2 km2缩小到2017年的203.6 km2，1987年、2017年植被覆盖情况见图7。1987年，黄河下游河道前半段宽且多曲，后半段窄且平直，沿河滩地植被覆盖度也不同：前半段滩地植被覆盖度以无植被覆盖和低植被覆盖居多，后半段植被覆盖情况明显优于前半段，部分区域高植被覆盖区域紧邻河道。 2017年受小浪底水库调水调沙影响，黄河下游河道变窄、河势稳定，紧邻河道嫩滩逐渐变为耕地，原来无植被覆盖和低植被覆盖区域变成高植被覆盖区域，呈现出极度改善区域紧邻河道的现象，这是2008—2017年滩区植被覆盖度逐渐赶上并反超宽滩区沿线行政区植被覆盖度的重要原因。

图7 黄河下游宽滩区内1987年和2017年植被覆盖情况

植被覆盖度同时受社会经济活动的影响，以县级行政区为单位，在2017年植被覆盖度基础上，选取各县级行政区的人均GDP、城镇化率、第一产业占比、第二产业占比、第三产业占比、粮食播种面积6 个社会经济指标与各县级行政区的植被覆盖度进行相关性分析，其相关系数分别为-0.591**、-0.557**、0.399、0.531*、-0.582**、0.684**，其中**表示在0.01 水平显著相关、*表示在0.05 水平显著相关。 宽滩区沿线植被覆盖度与人均GDP、城镇化率和第三产业占比极显著负相关，与粮食播种面积极显著正相关，与第二产业占比显著正相关，说明城镇化进程加快，服务业蓬勃发展，经济水平提高造成地表植被覆盖度下降。

4 结论

通过对黄河下游宽滩区沿线植被覆盖度变化特征进行分析，得出以下结论：从时间上看，1987—2017年黄河下游宽滩区沿线植被覆盖整体呈改善趋势，滩区内植被覆盖度由1987年的0.531 增大到2017年的0.719，宽滩区沿线植被覆盖度由1987年的0.654 增大到2017年的0.700，且宽滩区内植被覆盖度在2003年之后与宽滩区沿线植被覆盖度差距逐渐减小并在2017年反超；宽滩区沿线、宽滩区内植被覆盖度年内变化呈明显“双峰型”特征；从空间上看，宽滩区沿线西南部植被覆盖度较小，东北部植被覆盖度较大，无植被覆盖和低植被覆盖区域集中在城镇化快速发展地区及其周边；宽滩区沿线植被覆盖度年内变化受农业轮作耕种制度影响较大；小浪底水库调水调沙造成河道收束对宽滩区内植被覆盖度提高起到重要作用。