林莹冰, 王小军, 全明英, 林杜锐, 卢 毅, 刘光旭
(1.华南师范大学 地理科学学院, 广州 510631;2.中国科学院 地质与地球物理研究所, 北京 100029; 3.中国科学院大学, 北京 100049;4.中国科学院 南京地理与湖泊研究所, 南京 210008; 5.赣南师范大学 地理与环境工程学院, 江西 赣州 341000)
植被指数能够有效反映一定时间内植被覆盖程度和植被生长情况,是植被覆盖变化研究中的重要指标[1]。得益于遥感技术的发展,MODIS,SPOT-VGT和GIMMS等归一化植被指数(NDVI)产品便利地提供了不同时空尺度陆地生态系统调查结果[2]。植被是陆地生态系统的主体,是生态系统的重要组成部分,其变化不仅影响了生物圈,也会通过地球系统反馈至相互联系的其他圈层。因此,科学认识植被覆盖变化,从多维度综合分析植被覆盖时空特征,有针对性地制定不同条件下植被覆盖变化应对方案,对当前人类活动与气候变化双重影响背景下生态系统调查与保护具有重要意义。
中国东部尤其是华南地区植被覆盖度较高,同样也是人为扰动活跃地带,因此这里的植被覆盖变化时空特征及其对气候变化和人类活动的响应受到广泛关注[3]。江西和福建两省具有优越的自然环境,植被覆盖率位居全国前列,且近几十年变化特征较为一致;两省地形地貌都以低山丘陵为主;两省位于武夷山两侧,生态环境保护均较好,重工业发展相对较少。因此,将两个省行政区一起研究,既可以相互对比又可以减少重复调查工作。利用遥感技术对该区域开展植被变化研究至少可以追溯到十几年前,福建闽江流域[4-5]、长汀县红壤水土流失区[6-7]、海岸带[8],江西东江源区[9]、赣江上游[10]、鄱阳湖流域等[1]区域研究相继展开,加深了对特定地理单元植被覆盖变化的认识。此外对江西井冈山市[11]、南昌市[12]、兴国县[13],福建永定县[14]、平和县[15]、厦门市等[16]市县,以及福建省[17-19]、江西省[20-22]、多省份等[23-25]不同行政空间尺度的植被覆盖变化,也有助于多角度全面认识城乡间、地区间和区域内差异,以及植被覆盖变化驱动因素的复杂性。当前研究利用长时间序列遥感数据,阐明了植被覆盖向好发展趋势,揭示了其变化对气候变化、人类活动、土地利用变化等因素的响应特征。然而植被覆盖在短暂几年内变化有其本身的群落波动,并非任何地点的小波动都需要异常关注。此外植被分布与变化对不同地表环境尤其是不同地形特征下的响应机制仍然需要进一步理解,因为地形也会影响植被覆盖变化驱动因素的分布。对福建闽江流域、长汀县、永定县、平和县等地的植被覆盖特征及其地形梯度效应研究均表明,海拔较高、坡度较大、光照较多的地形特征下,植被覆盖较高、较稳定[5,7,14-15]。地形梯度反映了环境要素在高程、坡度、坡向、地形起伏度、地形位等方面的空间分布特征[25],在土地利用格局[25-26]、植被覆盖分布等[27-28]研究领域有广泛的应用前景。因此本研究也采用该方法分析植被覆盖分布与变化特征。
本研究以华南覆盖率较高的江西和福建省为研究区,选择1998年、2005年、2010年、2015年、2019年等年份的植被覆盖数据,借助土地利用变化方法探讨植被覆盖时空特征,并分析植被覆盖分布与变化的地形梯度效应。以期尝试促进不同领域研究思路交汇,丰富植被覆盖变化研究内容,为华南地区生态系统调查与保护提供参考。
江西和福建省(113°35′—120°45′E,23°30′—30°05′N)位于中国东南丘陵,地形以低山丘陵为主(图1A),将近60%的区域海拔在200~1 000 m。江西三面环山、南高北低,福建地形特征素有“八山一水一分田”之称。江西和福建两省以武夷山为界,分别发育形成了以赣江和闽江为主的河流网络。该区气候是典型的亚热带季风气候,年均温约20℃,年降水量1 400~2 000 mm,降水集中在春夏季节[29]。这里适宜油茶、脐橙和茶叶等喜温、喜湿的林果业生长[30-32]。两省森林覆盖率均超过60%,是植被覆盖较好的地区之一,福建省森林覆盖率常年位居中国第一[19,21]。2021年,江西常住人口4 517.4万人、GDP2.96万亿元,福建常住人口4 187万人、GDP4.88万亿元。逐渐增加的人口和经济活动越来越明显地改造着地表环境,土地利用/覆盖变化越来越频繁和复杂[33]。
图1 江西与福建省的地形、水系与植被覆盖度
(1) 植被覆盖数据(1 km)来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https:∥www.resdc.cn/),从中国年度植被指数空间分布数据集中提取了研究区1998年、2005年、2010年、2015年、2019年的数据。该数据基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,采用最大值合成法生成,年NDVI为该区一年内最大值。(2) 高程数据(DEM, 100 m)来源于SRTM-v4.1 (http:∥srtm.csi.cgiar.org),它是覆盖面积广、采集数据量大、数据精度高的数字地形高程模型,其他地形相关数据基于DEM生成。各类数据统一坐标为Asia_Lambert_Conformal_Conic,并利用ArcGIS 10.2和Origin 2021制图。
2.2.1 植被覆盖度分级 研究区位于南方地区,且植被覆盖整体较好,将其植被覆盖分化为6个等级:低覆盖度(0~0.1,代码1)、较低覆盖度(0.1~0.3,代码2)、中等覆盖度( 0.3~0.5,代码3)、较高覆盖度(0.5~0.7,代码4)、高覆盖度(0.7~0.85,代码5)和极高覆盖度(0.85~1,代码6)。
2.2.2 植被覆盖动态度 基于土地利用动态度分析思路[33],植被覆盖动态度用以反映一定时间内某区域植被覆盖的数量变化情况。不同植被覆盖等级动态度用于分析某类植被覆盖等级在不同研究期的数量变化,公式为:
(1)
式中:VD为某类植被覆盖等级的动态度;Sa和Sb为别研究初期和末期某类植被覆盖等级的面积;T为研究时长。动态度为正表明面积扩大,反之则缩小;动态度的绝对值越大表明相比于上一时期变化得越显著,反之则越稳定。
2.2.3 植被覆盖转移弦图 弦图可用于表示一种成分向另一种成分转移或表示占比情况变化,此前多用于生物、医学研究中,当前逐渐运用于地理学研究领域,如贸易格局、土地利用转移等,与桑基能量分流图效果类似[25]。本研究利用弦图将不同植被覆盖等级的转移矩阵通过图形方式直观表达出来。
2.3.1 地形因子选择 高程和坡度分别表示了绝对高度和地表单元陡缓的程度。地形位指数(terrain position index, TPI)将某区域的高程和坡度综合描述,可用于定量分析不同地形条件下植被覆盖度变化,计算公式为[25-26]:
(2)
式中:TPI为地形位指数,E和E0分别为某点的海拔和研究区的平均海拔(m);S和S0分别为某点坡度和研究区平均坡度(°)。高程和坡度均较小,地形位指数越小,反之则越大。在ArcGIS 10.2的Spatial Analyst模块Raster Calculator功能输入上述公式计算即可得到结果。
2.3.2 地形因子分级 研究区高程、坡度和地形位指数分别在-33~2 155 m,0°~72.5°和0~1.63范围内变化。依据常用阈值,将高程分为5级,依次为-33~100 m,100~200 m,200~500 m,500~1 000 m和1 000~2 155 m,将坡度分为5级,依次为0°~2°,2°~6°,6°~15°,15°~25°和25°~72.5°。地形位指数采用自然间断法分为5级[25-26],依次为0~0.24,0.24~0.48,0.48~0.7,0.7~0.92,0.92~1.63。本研究基于高程、坡度和地形位指数的不同等级分析植被覆盖时空特征对地形梯度的响应。
2.3.3 地形分布优势指数 植被覆盖度变化可能会因地形梯度区段和不同面积尺度产生差异,地形分布指数(terrain distribution index, TDI)能够有效消除这一影响,它可以描述不同响应类型在各地形梯度上的概率分布,计算公式为[25-26]:
(3)
式中:TDI为地形分布优势指数;e为地形因子,即高程、坡度和地形位指数;Sie为e地形因子中某一等级下i类植被覆盖度(和转移)的面积;Si为i类植被覆盖度(和转移)的面积;Se为e地形因子在某一等级的面积;S为研究区总面积。地形分布指数是一种标准化、无量纲的指数,其值越大,表明优势度越高,当TDI>1表示该植被覆盖度(和转移)在该地形因子分级下占优势位,反之则不占优势位。本研究用地形分布指数分析1998年和2019年植被覆盖分布,以及1998—2019年植被覆盖变化情况。其中植被覆盖变化结果分为3类,两个时期覆盖等级无变化称为不变,低等级类覆盖转变为高等级类覆盖称为改善,高等级类覆盖转变为低等级类覆盖称为恶化。
3.1.1 植被覆盖分布 1998—2019年江西和福建的植被覆盖整体较高,尤其表现在山地丘陵区;中等覆盖及以下区域的面积比例(1.97%~3.8%)远低于较高覆盖及以上区域(96.2%~98.03%)(表1),且极高覆盖区扩张明显,表明植被覆盖度增加。中等覆盖及以下的区域主要分布在江西鄱阳湖沿岸和福建沿海地带,整体变化较小;其中低覆盖区面积占比仅0.05%~0.15%(129~455 km2),较低覆盖区面积占比仅0.29%~0.8%(871~2 375 km2),中等覆盖区面积占比仅1.1%~2.89%(3 269~8 586 km2)。较高覆盖及以上的区域主要分布在低山丘陵区,分布区一定程度上发生变化;较高覆盖区在1998—2005年面积37 266~58 109 km2(比例12.54%~19.56%),2005年后面积占比低于10%(8.76%~9.49%,26 026~28 197 km2);高覆盖区在1998—2010年面积占比最大(76.8%~82.13%,228 156~243 995 km2),2010年后降低(36.52%~40.2%,108 497~119 428 km2);极高覆盖区则在2010年后转变为面积占比最高(47.59%~50.19%,141 385~149 095 km2),此前只有不到10%(0.05%~7.67%,143~26 068 km2)。高覆盖和极高覆盖区的变化最为明显,尤其是2010—2015年的丘陵山地地区,高覆盖区缩小了124 567 km2(41.93%),极高覆盖区扩大了118 590 km2(39.92%)。
表1 1998-2019年江西和福建植被覆盖度分级面积、比例和变化动态度Table 1 Area, proportion, and dynamic changes of vegetation coverage grading in Jiangxi and Fujian from 1998 to 2019
3.1.2 植被覆盖动态度 1998—2019年江西和福建不同植被覆盖等级动态度存在差异,极高覆盖的动态度显著、较低覆盖的动态度较低;不同时间段各等级的变化特征也不同,2005—2010年和2015—2019年两个时间段植被覆盖动态度较低(表1)。1998—2005年,极高覆盖的动态度非常高(2 589.91%),其他等级较小且为负(-0.02%~-5.12%)。2005—2010年,动态度均较小,高覆盖为正(1.39%)、其他为负(-12.73%~-2.51%)。2010—2015年,动态度均有较大程度提高,高覆盖为负(-10.21%)、其他为正(0.1%~104.05%)。2015—2019年,动态度整体上均较小(-5.27%~0.89%)。
3.1.3 植被覆盖转移 1998—2019年江西和福建植被覆盖转移以较高、高和极高覆盖之间转移为主,其他转移的面积相对较少(图2)。1998—2005年,较高覆盖转移为高覆盖(26 114 km2)和高覆盖转移为极高覆盖(25 853 km2)的面积较大,其次为高覆盖转移为较高覆盖(5 497 km2)(图2A)。2005—2010年,较高覆盖转移为高覆盖(17 702 km2)和极高覆盖转移为高覆盖(17 886 km2)的面积较大,其次为高覆盖转移为极高覆盖(14 376 km2)(图2B)。2010—2015年,高覆盖转移为极高覆盖(121 673 km2)面积较大,其次为高覆盖转移为较高覆盖(12 723 km2)和较高覆盖转移为高覆盖(9 153 km2)(图2C)。2015—2019年,高覆盖转移为极高覆盖(29 562 km2)和极高覆盖转移为高覆盖(21 747 km2)面积较大,其次为高覆盖转移为较高覆盖(9 038 km2)和较高覆盖转移为高覆盖(6 041 km2)(图2D)。
图2 植被覆盖转移弦图
3.2.1 对高程梯度的响应 高程分级后1~5级面积分别占研究区面积的22.97%,15.52%,35.31%,23%和3.15%,绝大部分区域海拔低于1 000 m。1998年、2019年植被覆盖分布高程梯度的分布优势指数显示,中等覆盖及以下在海拔低于100 m的区域占优势,高覆盖以上在海拔高于200 m以上的区域相对占优势,较高覆盖为过渡等级(图3A)。1998年植被覆盖分布的高程梯度,低覆盖仅在海拔低于100 m的区域(分布优势指数4.35),较低覆盖(4.34)和中等覆盖(4.06)也在该区域占优势;较高覆盖在1~5级高程内的分布优势指数依次降低(2.53~0.01)。高覆盖和极高覆盖分别在海拔高于200 m,500 m的区域分布优势指数大于1。2019年植被覆盖分布的高程梯度,较高覆盖及以下的分布特征与1998年差异不大;高覆盖变为在海拔低于200 m的区域分布优势指数大于1;极高覆盖分布优势指数大于1区域的海拔下移为高于500 m。
注:(A)分布;(B)稳定和改善;(C)恶化; (B)和(C)中,圆内代码两位数分别表示1998年、2019年植被覆盖等级,下同。
1998—2019年植被覆盖变化为不变或改善类的高程梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在海拔低于100 m的区域,较高覆盖及以上类转移为不变或其他高等级类覆盖在各海拔均有发生,主要在海拔100~200 m的区域(图3B)。低覆盖、较低覆盖两类转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在海拔低于100 m的区域,少量在100~200 m;中等覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖除了在海拔低于100 m的区域,在100~200 m范围的分布优势指数也较大,还上移到200~500 m;较高覆盖、高覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖在海拔100~200 m区域的分布优势指数大多超过10,远高于其他转移;极高覆盖不变区在海拔100~200 m和大于1 000 m的区域占优势。
1998—2019年植被覆盖变化为恶化类的高程梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类转移为其他低等级类覆盖主要发生在海拔低于100 m的区域,较高覆盖及以上类转移为其他低等级类覆盖多发生在海拔低于1 000 m,转移等级跨度较大的情况多发生海拔较低区域(图3C)。较低覆盖、中等覆盖两类转移为其他低等级类覆盖主要发生在海拔低于100 m的区域,少量在100~200 m;较高覆盖转移为其他低等级类覆盖主要分布海拔低于200 m的区域,尤其是在100~200 m范围的分布优势指数较大,还上移到200~1 000 m;高覆盖转移为其他低等级类覆盖发生在多个海拔,尤其是在海拔100~200 m区域的分布优势指数大多超过9;极高覆盖转移为中等覆盖在海拔100~200 m区域的分布优势指数非常高(55.44),极高覆盖转移为其他低等级类覆盖在其他海拔区分布相对较低。
3.2.2 对坡度梯度的响应 坡度分级后1~5级面积分别占研究区的18.17%,20.22%,33.55%,21.64%和6.42%,大部分区域为斜坡以下。1998年、2019年植被覆盖分布坡度梯度的分布优势指数显示,中等覆盖及以下在坡度低于2°的区域占优势,极高覆盖在2°以上的区域相对占优势,较高覆盖和高覆盖为过渡等级(图4A)。1998年植被覆盖分布的坡度梯度,低覆盖和较低覆盖在坡度小于2°的区域分布优势指数大于5,中等覆盖(4.27)也在该区域占优势;较高覆盖在1~5级坡度内的分布优势指数依次降低(2.54~0.08)。高覆盖和极高覆盖分别在坡度大于6°,15°的区域分布优势指数大于1。2019年植被覆盖分布的坡度梯度,低覆盖和较高覆盖区的分布特征与1998年差异不大,较低覆盖和中等覆盖区相对更为分散,在坡度低于2°区域的分布优势指数比1998年降低近1;高覆盖区变为在坡度小于6°的区域分布优势指数大于1;极高覆盖分布优势指数大于1区域的坡度下降到大于6°。
注:(A)分布;(B)稳定和改善;(C)恶化。
1998—2019年植被覆盖变化为不变或改善类的坡度梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在坡度小于2°的区域,较高覆盖及以上类转移为不变或其他高等级类覆盖在各海拔均有发生(图4B)。低覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在坡度小于2°的区域,极少在2°~15°;较低覆盖和中等覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在坡度小于2°的区域,部分在大于2°的区域;较高覆盖及以上类转移为不变或其他高等级类覆盖在不同坡度均有发生,较高覆盖和高覆盖的转移主要发生在坡度0°~15°的区域,极高覆盖不变区在坡度大于15°的区域占优势。
1998—2019年植被覆盖变化为恶化类的坡度梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类和极高覆盖转移为其他低等级类覆盖主要发生在坡度小于15°的区域,较高覆盖和高覆盖转移为其他低等级类覆盖在不同坡度均有发生,转移等级跨度较大的情况多发生坡度较小的区域(图4C)。较低覆盖、中等覆盖两类转移为其他低等级类覆盖主要发生在坡度小于15°的区域,少量在大于15°;较高覆盖和高覆盖转移为其他低等级类覆盖主要发生坡度0°~6°,部分在大于6°的区域;极高覆盖转移为其他低等级类覆盖在坡度0°~15°的区域差异相对较小。
3.2.3 对地形位梯度的响应 地形位分级后1~5级面积分别占研究区的23.27%,20.23%,23.38%,21.57%和11.55%,差异较小。1998年、2019年植被覆盖分布地形位梯度的分布优势指数显示,中等覆盖及以下在地形位1级区域占优势,极高覆盖在1级区域相对占优势,较高覆盖和高覆盖为过渡等级(图5A)。1998年植被覆盖分布的地形位梯度,低覆盖和较低覆盖在地形位1级区的分布优势指数大于4,中等覆盖(3.91)也在该区域占优势;较高覆盖在1~5级坡度内的分布指数依次降低(2.61~0.04)。高覆盖和极高覆盖分别在地形位3级、4级的区域分布优势指数大于1。2019植被覆盖分布的地形位梯度,较高覆盖及以下的分布特征与1998年差异不大;高覆盖变为在地形位低于2级的区域分布优势指数大于1;极高覆盖分布优势指数大于1区域的地形位降低为3级以上。
注:(A)分布;(B)稳定和改善;(C)恶化。
1998—2019年植被覆盖变化为不变或改善类的地形位梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在3级地形位区域,尤其是1级,较高覆盖及以上类转移为不变或其他高等级类覆盖在各地形位均有发生(图5B)。低覆盖、较低覆盖两类转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在1级地形位,少量在2~3级;中等覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生在1~2级地形位;较高覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖主要发生1~2级且扩展到其他地形位;高覆盖和极高覆盖转移为不变或其他高等级类覆盖逐渐由1~3级地形位占优势变成3~5级占优势。
1998—2019年植被覆盖变化为恶化类的地形位梯度分布优势指数显示,中等覆盖及以下类和极高覆盖转移为其他低等级类覆盖主要发生在3级地形位及以下的区域,较高覆盖和高覆盖转移为其他低等级类覆盖在不同地形位均有发生,转移等级跨度较大的情况多发生地形位较低的区域(图5C)。较低覆盖、中等覆盖两类转移为其他低等级类覆盖主要发生在1~2级地形位,极少在3~4级;较高覆盖和极高覆盖转移为其他低等级类覆盖发生1~4级地形位,主要在1~2级且极高覆盖转移的区域差异相对较小;高覆盖转移为其他低等级类覆盖在不同地形位均有发生且区域差异相对较小。
陆地变绿是近几十年全球生物圈变化最为显著的特征之一[34]。江西和福建植被覆盖在内陆山地丘陵区较高,沿江、沿海等人口密集的城市区相对较低,植被覆盖较好且变化的整体趋势仍是增加,这与相关研究的结果基本一致。植被覆盖变化原因方面,对江西和福建植被覆盖变化研究表明,气温影响强于降水量,但存在空间差异和时间滞后[10,20];地形因子、社会经济、土地利用变化等非气象因素对植被覆盖分布与变化贡献更明显[7,12,15,23];人工林面积增加和裸地面积减少导致植被覆盖面积增加,快速城镇化导致植被覆盖面积减少[18];土地利用与降水的交互作用对江西植被覆盖变化的解释力最强[21]。此外本研究还表明2010—2015年植被覆盖改善最明显,这可能与水土流失治理以及政府政策支持生态环境保护有关。2009年《鄱阳湖生态经济区规划》、2016年《国家生态文明试验区(福建)实施方案》和2017年《国家生态文明试验区(江西)实施方案》相继公布,说明政府层面越来越重视生态环境保护与经济社会发展协同。
本研究不足之处在于仅选择5个年份分析植被覆盖时空特征,对于二十余年连续变化特征表现不足。然而本研究借用土地利用/覆被变化研究中的动态度、转移等思路分析不同年份植被覆盖时空特征,并利用图的形式代替表格展示地形梯度差异,一定程度上给当前研究领域增加了多样化选择。
(1) 1998—2019年江西和福建的植被覆盖整体较高,尤其表现在山地丘陵区;江西鄱阳湖沿岸和福建沿海地带植被覆盖较小,且整体变化较小。中等覆盖及以下区域的面积比例(1.97%~3.8%)远低于较高覆盖及以上区域(96.2%~98.03%),且极高覆盖区扩张明显,表明植被覆盖度增加。植被覆盖分布、动态度和转移均显示了2010—2015年变化更显著,尤其表现在极高覆盖的扩张。极高覆盖区在20多年间增加巨大面积,主要来源于高覆盖区转移。
(2) 植被覆盖分布基本呈现两大类特征,中等覆盖及以下主要在地形梯度1~2级(海拔低于200 m、坡度小于6°、地形位小于0.48),较高覆盖及以上在各地形梯度内均有分布,较为分散,且覆盖度越高有向3~5级(海拔高于200 m、坡度大于6°、地形位大于0.48)分布趋势。
(3) 植被覆盖不变或改善类的地形梯度基本呈现三大类特征,低覆盖转移主要发生在1级地形梯度,较低覆盖和中等覆盖转移主要发生在1~3级(海拔低于500 m、坡度小于15°、地形位小于0.7),尤其是1级,较高覆盖及以上在5类地形梯度均有发生且相对分散。植被覆盖恶化类的地形梯度基本也呈现三大类特征,中等覆盖及以下的转移多发生在1~3级,尤其是1级,较高覆盖及以上在5类地形梯度多有发生且相对分散,转移等级跨度较大的情况多发生在较低等级的地形梯度。