长株潭城市群核心区植被覆盖时空演变格局分析

唐乐 蔡正午 李小马

摘 要 城市化进程中，大量植被表面被转化为不透水表面，造成了巨大的生产力损失，直接影响了区域生态环境质量。归一化植被指数（NDVI）是研究植被变化的常见有效指标，本研究基于MODIS NDVI遥感数据和同期土地利用数据，分析了长株潭城市群核心区域植被时空演变格局，并评估了城市化对植被覆盖变化的影响。结果表明，2000—2021年，长株潭城市群核心区植被状况得到大面积改善，显著增加、轻微增加、显著退化、轻微退化趋势的面积占比分别为69.30%、15.95%、5.24%、9.50%；研究区NDVI均值及植被变化空间格局与城市建设活动紧密相关，城市化对植被的影响具有明显的空间差异；城市化阶段分区植被演变趋势存在差异，随着城市建设用地增加量提高，城市化阶段分区NDVI上升趋势减缓甚至变为下降趋势。

关键词 植被覆盖；NDVI；时空演变；城市化；长株潭城市群

中图分类号：Q948.1 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.02.070

植被与环境质量、人类健康和城市可持续发展密切相关，在城市生态系统中具有净化空气、缓解城市热岛效应、调节土壤水文动态等生态功能[1-3]。全球大多数国家城市化进程普遍加快，造成城市土地覆盖类型的改变。城市生态系统的变化必然在植被数量或类型方面有所体现，因此植被变化可以反映区域性生态环境变化。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是最常用的植被生长有效指标，被广泛应用于“绿化”或“褐化”变化趋势的检测[4]。近年来，关于植被动态演变格局与城市化响应关系方面的研究结果表明，我国城市群植被覆盖整体得到改善，但在城市扩张区植被退化明显[5]。城市植被变化主要受城市化的影響，随着城市建设用地面积比例的增加，植被NDVI显著下降[6-7]。

长株潭城市群作为湖南省经济发展的核心增长极，其核心区域（长沙市、株洲市、湘潭市的市区）处于快速工业化和城市化发展阶段，水污染、大气污染、土壤污染等生态环境问题突出[8]。因此，该区域是湖南省植被变化对城市化响应最敏感的地区之一，能够很好地反映植被演变格局对城市化的响应。目前，关于城市化对长株潭城市群植被动态演变影响的研究比较有限。杨英等研究发现，长株潭绿心保护区域2000—2012年植被出现褐化趋势（NDVI的增加、减少趋势可分别表达为绿化、褐化趋势）[9]；李毅等研究表明，城市化进程、政策等人为因素是影响2000—2013年长株潭城市群核心区域植被改善的主要因素[10]。但已有研究均没有进一步定量分析各因素对植被变化的影响。为了给长株潭城市群生态环境综合评价与生态建设提供理论依据，笔者以长株潭城市群核心区域为研究对象，探究城市化过程中，2000—2021年研究区植被覆盖动态演变时空特征，并评估了城市化对植被覆盖变化的影响。

1 数据来源与方法

1.1 研究区概况

长株潭城市群位于湖南省中东部，是长江中游城市群的重要组成部分，常住人口达1 484万，城镇化率达到80.9%，高出湖南省平均水平21.2个百分点，其中长沙市、株洲市、湘潭市的城镇率分别达到82.60%、71.26%、64.37%（湖南省第七次人口普查结果）。本次研究的区域为长株潭城市群的核心区域，位于北纬27°38′～28°33′、东经112°35′～112°36′，包括长沙市、株洲市、湘潭市的市区，面积约5 600 km2。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 归一化植被指数

NDVI通过测量近红外（植被强烈反射）和红光（植被吸收）之间的差异来量化植被的绿度信息。NDVI值介于-1～+1：正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；0表示有岩石或裸土等；-1表示可见光高反射。本文使用的NDVI数据为美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）提供的MODIS植被指数中MOD13A3数据集（https：//ladsweb.nascom.nasa.gov/）。MOD13A3数据提供每月1 km分辨率的3级正弦曲线投影网格产品，本文对MOD13A3数据进行批量拼接、格式转换、重投影等处理后逐像元计算2000—2021年的NDVI平均值。

1.2.2 土地利用数据

2000年、2005年、2010年、2015年和2020年长株潭城市群区域内的土地利用数据采用中国科学院空天信息创新研究院研发的全球30 m地表覆盖精细分类产品Global Land Cover_FCS30数据集（GLC_FCS30，

30 m空间分辨率，https：//doi.org/10.5281/zenodo.3986872）。

1.3 研究方法

1.3.1 Sen-MK趋势分析

Sen-MK趋势分析具有检测范围宽、人为影响小、定量化程度高等优点，被广泛应用于长时间序列的趋势分析[11]。本文利用Theil-Sen median趋势分析逐像元计算得出NDVI的变化率，其计算公式为

式中：k为NDVI的变化率；M为取中值；变量i和j为年的序号；n为研究的时间序列长度；INDVi为第i年的NDVI值。当k＞0时，反映NDVI呈现增长的趋势，反之则反映NDVI呈现退化的趋势。

使用非参数统计检验方法Mann-Kendall判断趋势的显著性，将NDVI变化趋势分为显著改善、显著退化、轻微改善和轻微退化4种类型。

1.3.2 分区统计

本文提取土地利用中的城市建设用地数据，将不同年份的城市建设用地分别由2005年向2000年、2010年向2005年、2015年向2010年、2020年向2015年进行叠加，相邻年份之间的城市区域差异为一个城市化阶段分区。例如，在2005年城市区域上叠加2000年城市区域，二者相差的区域为2000—2005年

城市化分区，采用同样的方法划分其他城市化阶段分区。UB2000表示在2000年以前完成城市化的分区；UB2005、UB2010、UB2015、UB2020分别表示在2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年期间进行城市化的分区；NonUB表示2020年未进行城市化的分区。本文将栅格内计算得出的NDVI变化斜率按区域进行分区统计，以表示并比较各个城市化阶段分区NDVI的变化规律。

2 结果与分析

2.1 长株潭城市群核心区NDVI演变的空间格局

长株潭城市群核心区2000—2021年MODIS NDVI

均值分布如图1所示，研究区整体NDVI平均值为0.50，NDVI年均值空间分布总体上呈现由建设中心向四周逐渐递增的空间格局。NDVI低值主要分布在湘江流域沿岸地区及长沙市、株洲市、湘潭市的城市扩张区。2000—2021年，研究区植被显著改善、轻微改善、显著退化、轻微退化的面积占比分别为69.30%、15.95%、5.24%、9.50%。整体上来看，研究区植被状况得到大面积的改善，尤其是城市中心以及农村区域，而在城市扩张区域，植被褐化明显，植被退化空间分布呈现集聚特征。其中长沙植被变化空间格局呈现出中心和外周绿化，中圈褐化的环状。

2.2 长株潭城市群核心区城市化对植被变化的影响

2.2.1 2000—2020年城市建设用地扩张的时间变化特征

长株潭城市群核心区在2000年以前、2000—2005年、

2005—2010年、2010—2015年及2015—2020年期间的城市建设用地面积占比分别为10%、3.61%、4.34%、4.39%、2.81%（见表1）。总体上来看，可以将研究区城市建设用地的扩张状态分为3个阶段：2000—2010年、

2010—2015年、2015—2020年。第一阶段，建设用地扩张步伐逐渐加快，到第二阶段增加量达到最多，而第三阶段建设用地扩张速率明显下降。长沙市、株洲市、湘潭市建设用地分别在2010—2015年、2005—2010年、2005—2010年期间增加最多。

2.2.2 不同城市化阶段分区植被NDVI变化趋势

长株潭城市群核心区不同城市化阶段分区植被NDVI时间变化趋势如表2所示。UB2000、UB2005、UB2010、UB2015、UB2020城市化阶段分区、NonUB未城市化分区的NDVI年均值分别为0.372、0.371、0.407、0.434、0.459、0.531，说明城市周边植被覆盖状况明显优于城市建成区，城市建设区域中城市扩张区的植被覆盖状况优于老城区。从NDVI总体变化趋势上来看，植被改善的分区中，NonUB未城市化分区NDVI的上升趋势最大，UB2000城市化阶段分区NDVI的上升趋势明显大于UB2005城市化阶段分区，说明早期城市建设用地分布的老城区植被状态正在改善，但改善程度仍低于非城市建设区域。城市化阶段分区NDVI下降趋势斜率UB2015＞UB2010＞UB2020，NDVI变化趋势与城市建设用地变化趋势相反：城市建设用地增加越多，NDVI下降趋势越大。研究区3个城市中，长沙市的城市化程度最高，其NDVI年均值和NDVI增加速率在所有城市化阶段分区中都小于株洲和湘潭，NDVI负趋势都大于株洲和湘潭，进一步说明了城市扩张是城市植被退化的主要原因之一。

研究区不同城市化阶段分区NDVI的变化趋势存在明显差异。如图2所示，未城市化分区（NonUB）植被显著改善的面积占比达到81.54%，明显大于其他城市化阶段分区，UB2000城市化阶段分区NDVI显著增加的面积仅次于NonUB未城市化分区，而NDVI显著退化的面积主要分布在UB2010、UB2015、UB2020城市化阶段分区，说明NonUB未城市化分区和老城区（UB2000、UB2005）植被得到广泛改善，但城市扩张造成了大面积的植被退化，农村边缘失去了密集的植被。

3 结论与讨论

3.1 NDVI时空变化

2000—2021年，长株潭城市群核心区植被状况得到大面积改善，植被变化呈现城市中心与农村区域植被绿化趋势显著，郊区植被褐化或无明显绿化的空间格局，这与以往大多城市植被变化相关研究结果一致[12]。本文结果显示，研究区植被总体得到改善，这与部分现有研究结果相悖[13-14]。虽然城市化对植被变化有着直接的消极影响，城市扩张的区域往往有大面积的植被退化，但山区、废弃农田等区域也转向造林和植被恢复的自发过程，未城市化区域植被广泛改善[15]。同时，城市化通过生态保护政策和城市管理措施，创造更适宜植被生长的环境，对城市中心植被变化存在间接的积极影响[16]。这些区域NDVI往往显著增加，可以抵消大部分甚至全部植被退化，所以快速城市化进程中防止植被退化，甚至实现绿化趋势是可能的[12]。

3.2 城市化对植被时空变化的影响

1）研究区NDVI均值及植被变化空间格局与城市建设活动紧密相关。2000—2021年，长株潭城市群核心区NDVI年均值空间分布总体上呈现由建设中心向四周逐渐递增的空间格局。NDVI低值主要分布在湘江流域沿岸及附近地区，主要是因为这些区域人口聚集度较大，开展了大量生产生活及城市建设开发活动，所以植被破坏程度较高。从NDVI变化空间格局可以看到，城市中心和农村区域大范围呈现植被改善情形，植被退化基本分布在城市扩张区域，城市扩张的区域有大面积的植被退化，农村边缘失去了密集的植被。

2）城市化阶段分区的植被变化趋势存在明显差异性，城市建设用地增加较多的城市化阶段分区，NDVI呈现下降速率。UB2000城市化阶段分区NDVI年均值最低，NonUB未城市化分区的NDVI年均值最低最高。城市周边植被覆盖状况明显优于城市建成区，城建區中城市扩张区的植被覆盖状况优于老城区。UB2000与UB2005城市化阶段分区为老城区，植被表面转化为不透水面的面积非常有限，在积极的城市管理等因素的正向影响下，植被得到了显著改善。但由于植被基础条件差，能增加的植被面积也有限，所以植被改善程度仍低于非城建区。2005—2010年、2010—2015年、

2015—2020年增加的城市建設用地面积占比分别为4.34%、4.39%、2.81%，可以看到NDVI变化趋势与城市建设用地变化趋势相反：城市建设用地增加越多，NDVI下降趋势越大。

3）城市化对长株潭核心区植被变化造成直接的消极影响，同时存在间接的积极影响。研究区未城市化分区NDVI年均值、植被显著改善面积占比、NDVI增加速率都远远大于城市化阶段分区，随着城市建设用地增加量提高，其他城市化阶段分区NDVI上升趋势减缓甚至变化成负趋势。这些都说明了城市化对研究区植被覆盖造成了直接而巨大的消极影响。但同时UB2000与UB2005城市化阶段分区的植被状态却得到了改善，说明随着老城区的不透水面增加效率放缓，城市化对植被覆盖的消极影响逐渐减弱，甚至存在积极影响。所以，城市化进程导致土地转化为不透水面减少了植被覆盖面积，城市扩张区域植被大面积退化；城市化通过生态保护政策和城市管理改善了研究区的生长环境，对植被变化趋势有着一定的积极作用，使得城市中心植被恢复程度较高[16-18]。有研究发现，随着城市化水平的不断提高，当城市化进入城市聚集阶段时，城市化对植被的不利影响逐渐减弱甚至消失，城市化的积极作用越来越明显[19]。但本文研究结果显示，随着城市化水平的不断提高，城市化对植被的不利影响在逐渐增强：长沙市、株洲市、湘潭市中，城市化程度最高的长沙市，所有城市化阶段分区中NDVI的增加趋势最小，NDVI的减少趋势最大。对此可能原因是研究区城市化水平还不够高，城市化对植被的积极影响不够明显。

3.3 未来工作

本研究从时空尺度上分析了城市化对植被覆盖的影响，没有更进一步的量化分析其积极影响和消极影响，未来可加长时间序列作进一步研究，得出更全面的结论。

参考文献：

[1] JANH?LL S. Review on urban vegetation and particle air pollution： deposition and dispersion[J].Atmospheric Environment，2015，105：130-137.

[2] ABOELATA A， SODOUDI S. Evaluating the effect of trees on UHI mitigation and reduction of energy usage in different built up areas in Cairo[J].Building and Environment，2020，168：106490.

[3] NIU F J， GAO Z Y， LIN Z J， et al.Vegetation influence on the soil hydrological regime in permafrost regions of the Qinghai-Tibet Plateau， China[J].Geoderma， 2019，354：113892.

[4] ZHAO W， YU X， JIAO C， et al. Increased association between climate change and vegetation index variation promotes the coupling of dominant factors and vegetation growth[J].Science of The Total Environment，2021，767：144669.

[5] YANG K， SUN W， LUO Y， et al. Impact of urban expansion on vegetation： the case of China （2000-2018）[J].Journal of Environmental Management，2021，291：112598.

[6] ZHANG W， RANDALL M， JENSEN M B， et al. Socio-economic and climatic changes lead to contrasting global urban vegetation trends[J].Global Environmental Change，2021，71：102385.

[7] SUN L， CHEN J， LI Q， et al.Dramatic uneven urbanization of large cities throughout the world in recent decades[J].Nat Commun，2020，11（1）：5366.

[8] 冯筱曼.长株潭城市群环境压力与绿色发展探究[J].西部皮革，2019，41（24）：73-74.

[9] 杨英，喻喜良，文敏，等.基于RS的长株潭绿心区植被覆盖动态变化研究[J].湖南林业科技，2016，43（5）：71-76.

[10] 李毅，杨仁斌，伍格致，等.长株潭核心区植被覆盖度动态监测与分析[J].林业科学研究，2015，28（2）：265-270.

[11] FENG D， BAO W， YANG Y， et al. How do government policies promote greening？ Evidence from China[J].Land Use Policy，2021，104：105389.

[12] DU J， FU Q， FANG S， et al. Effects of rapid urbanization on vegetation cover in the metropolises of China over the last four decades[J]. Ecological Indicators，2019，107：105458.

[13] JENERETTE G D， MILLER G， BUYANTUEV A， et al. Urban vegetation and income segregation in drylands： a synthesis of seven metropolitan regions in the southwestern United States[J].Environmental Research Letters，2013，8（4）：044001.

[14] ZHOU D， ZHAO S， ZHANG L， et al. Remotely sensed assessment of urbanization effects on vegetation phenology in Chinas 32 major cities[J].Remote Sensing of Environment， 2016，176：272-

281.

[15] ZHONG Q， MA J， ZHAO B， et al. Assessing spatial-temporal dynamics of urban expansion， vegetation greenness and photosynthesis in megacity Shanghai， China during 2000—2016[J]. Remote Sensing of Environment，2019，233：111374.

[16] JIN J， GERGEL S E， LU Y， et al. Asian cities are greening while some north american cities are browning： long-term greenspace patterns in 16 cities of the pan-pacific region[J].Ecosystems，2019，

23（2）：383-399.

[17] FANG C L. Important progress and future direction of studies on Chinas urban agglomerations[J].Journal of Geographical Sciences， 2015，25（8）：1003-1024.

[18] SALVATI L， ZITTI M. Monitoring vegetation and land use quality along the rural–urban gradient in a Mediterranean region [J]. Applied Geography， 2012， 32（2）：896-903.

[19] LIU Y L， WANG Y， PENG J， et al. Correlations between Urbanization and Vegetation Degradation across the Worlds Metropolises Using DMSP/OLS Nighttime Light Data[J].Remote Sensing，2015，

7（2）：2067-2088.

（責任编辑：刘宁宁）