川西高原近20a植被覆盖变化遥感动态监测及驱动力分析

1、川西高原近20 a植被覆盖变化遥感动态监测及驱动力分析摘要：川西高原不仅拥有独特的地形与地貌特征，而且在全球气候系统中也发挥着至关重要的作 用，特别是通过植被动态变化和热交换机制对亚洲季风气候起着调节作用。基于20002017年 MODIS-NDVI植被指数产品和气候数据，运用像元二分模型、趋势分析法以及相关分析法，对川 西高原地区植被覆盖度(FVC)的动态变化及其与气候因子的关系进行研究。结果表明：在 20002017年川西高原地区年际FVC变化速率为0.24%/a,生长季(59月)FVC变化速率为 10.03%/a，且FVC整体上呈现自北向南小幅度波动增加的趋势，其中增加的区域占研究区总面

2、积 的12.37%，而减少的区域仅占2.21% ；根据研究区FVC与气温、降水的相关性发现降水对植被 生长影响的区域更广泛，促进作用更明显。气温对植被生长影响的区域相对集中，生长季FVC与 同期气温的相关性最高，而与降水存在滞后性，滞后期约为1个月；研究区FVC变化受气候因子 影响的区域占4.15%。其中受气温和降水共同驱动影响的区域占总面积的0.14%，受气温为主要 驱动影响的区域占1.98%，受降水为主要驱动影响的区域占2.03%。该研究成果可为地方政府有 关部门对生态环境质量评价及决策规划提供科学依据。关 键 词：植被覆盖度；遥感动态监测；驱动影响；气候因子；川西高原1 引 言植被既是生

3、态环境系统的核心和功能组成部 分，也是人类生存和发展空间的决定性因素由 于植物呼吸、光合作用和蒸发蒸腾的生物物理响 应，植被覆盖的变化与气候变化之间有明显的相关 性站。当涉及全球能量交换、生物化学和碳循环时， 植被又对全球变化起着独一无二的作用，因为它可 以直接显示生态环境状况植被覆盖度作为表征 植被生长状况与生态系统变化的定量指标，既是光 合作用、蒸腾作用和其他陆地过程的控制变量，也 是生态变化的直接结果近年来，全球气候的显著变化给植被生长带来 的影响备受学术界关注，已有大量研究表明气候变 化对植被动态以及高原物候产生了影响。如Hua 等国基于GIMMS-NDVI数据研究发现青藏高原中 部及

4、东南部地区生长季NDVI与降水量之间存在显 著正相关关系，而温度升高促进了高原中部及东南 部的植被生长，但不利于高原西南及东北部区域植 被生长。卓嘎等利用MODIS-NDVI数据的研究 表明青藏高原降水量和气温均呈增加趋势，降水量 与年最大NDVI表现出较好的正相关关系，气温则 与年最大NDVI部分呈正相关。Otto等认为气候 的变化将会对植被动态产生影响，尤其是温度和降 水的变化最为显著。杨元合等通过使用NOAA/ AVHRR NDVI数据分析认为高寒草地夏季NDVI 的变化与气候因子未表现出显著的相关关系，且气 候变化给高寒草地植被生长带来的影响存在滞后 性。Zhou等”的研究结果表明植被

5、活动主要受温 度（热）变化控制，高寒生态系统温度与植被动态之 间呈正相关，而降水则起着相对较小的作用。赖家 明等1101利用Landsat系列遥感影像的土地覆盖分类 结果对川西天然林区植被覆盖变化特征进行分析， 发现区域内高植被覆盖区面积增加，低植被覆盖区 面积减少，总体上呈现植被覆盖度升高的特征。仙 巍等111利用MODIS-NDVI数据，结合气温、降水站 点数据，分析川西高山高原过渡带植被对气候变化 的响应特征，结果表明NDVI与气温和降水均呈正 相关关系，春季植被生长主要受温度的影响，而秋 季植被生长主要受降水量的影响。Wang等121通过 研究我国北方干旱半干旱区植被覆盖度的时空变 化

6、及其与气候人为因素的相互作用，发现该地区植 被覆盖度由东向西逐渐呈下降趋势。降水是控制 植被覆盖总体分布格局的主要气候因子，具有显著 的正向影响，而温度的影响相对较小。以上学者针对青藏高原地区植被动态变化与 气候因子之间的相关关系进行了大量研究，而川西 高原与青藏高原都位于同一高原气候带上，目前关 于该地区大时空尺度范围内植被动态变化与气候 因子之间的关系却讨论得极少。本文基于2000 2017年川西高原MODIS13Q1植被指数产品，利用 像元二分法模型和线性回归模型，从时间和空间等 不同角度来评估研究区18 a间的植被覆盖度动态 变化情况，并通过分析该地区年际、生长季植被覆 盖度变化与气候

7、之间的关系来探究引起植被覆盖 度变化的关键影响因素。2数据来源与研究方法2.1研究区概况川西高原位于四川省西部，是青藏高原东南缘 和横断山脉的组成部分。行政区划包括甘孜藏族 自治州和阿坝藏族羌族自治州（图1）,面积达2.3 X 104 km2,占全省总面积的48.66 %。研究区平均海 拔超过4 000 m，根据地势可分为川西北高原（北部 地区）和川西山地（南部地区）两部分131。其中川西 北高原地势由西向东倾斜，以丘状高原和高平原为 主，处于高原寒温带，植被生长条件恶劣，主要为高 山灌丛草甸、高寒灌丛草甸；川西山地主要由高山 原和高山峡谷组成，其地势呈现西北高、东南低的 特点。该区全年气温较

8、高，四季变化明显，是大陆 季风气候与高原季风气候的过渡带，植被类型包括 山地暖温带针阔叶混交林、亚高山寒温带暗针叶 林、高山亚寒带灌丛草甸等141。98100102104 E图1川西高原地形及气象站点分布Fig.1 The terrain and meteorological stations of WesternSichuan Plateau3数据来源与研究方法3.2数据来源与预处理3.2.1 数据来源研究数据包括遥感数据、DEM数据、植被类型 数据、气候数据等。其中遥感数据采用20002017 年MOD13Q1数据集陆地植被产品（空间分辨率 250 m，时间分辨率为16 d），数据来源于美

9、国国家航 空航天局（http: /） ； DEM 从地 理空间数据云（）获取，空间 分辨率为30 m;植被类型数据为全国1：100万植被 类型图，数据来自中国科学院资源环境科学数据中 心（）;同期气候数据包括研究 区及其周边43个气象站点20002017年的逐月平 均气温和累积降水量，均来自中国气象数据网(http: /)。数据预处理使用MODIS MRT处理工具对MOD13Q1植 被指数产品进行数据预处理操作，如格式转换、投 影转换(投影坐标为 WGS _1984 _UTM_Zone _ 49N)等。采用最大值合成(MVC)方法降低云和气 溶胶的大气效应来获得每月NDVI数据151,(200

10、0 年1月份仅由第1期数据合成，其他月份由第223 期分别两两合成；20012017年111月由第122 期分别两两合成，12月仅由第23期数据合成)，然后 计算年际、生长季的最大NDVI用于植被覆盖度分 析，将栅格影像中NDVI0.1的像元掩盖为非植被 区域；生长季某些月份NDVI0的值所对应的像元 也被掩盖并排除在研究之外，以减少积雪和水的影 响。经过上述预处理后，仍散乱分布着一些异常值 的像元，为了提高数据质量，使用ArcGIS 10.3的 “ Nibble”工具将这些异常值(NDVI=9999)替换为 最大邻近值。将经纬度作为独立样条变量，以数字 高程模型为独立协变量，利用气象数据插值

11、软件 ANUSPLIN1161对气温数据进行空间插值处理；采用 普通克里金插值法处理降水量数据，最后均重采样 为250 m空间分辨率的栅格数据。3.3研究方法3.3.1植被覆盖度计算通过最大值合成法(MVC)将每月两期的16 d 数据合成为月数据，得到能够代表地面的最为实际 的NDVI(归一化植被指数)。其计算公式171：NDVI, =Max(NDV侦)(1)其中：NDVI,表示第i个月的NDVI值，NDV侦表示 第i个月的j.k两期的NDVI值。NDVI不仅是植被生长状态的最佳指示因子， 还能够反映植被覆盖水平和植被生长状况，它与植 被分布密度存在极显著线性关系181o NDVI的值越 大，

12、表明植物生长态势越好，因此年最大NDVI可 反映当年植被长势最佳时期的地表植被覆盖状 况191o而NDVI存在高植被覆盖容易饱和、低植被 覆盖又难以区分的缺点，基于李苗苗等201改进的像 元二分模型所估算的研究区植被覆盖度可以弥补 这一不足，计算公式为：f =( NDVI- NDVI伺)/ (NDVIns - NDVI伺)(2) 其中:f为研究区植被覆盖度，NDVI伺为均为裸地 或无植被覆盖地区对应的NDVI值，NDVI*为纯植 被覆盖地区对应的NDVI值。参照众多学者在像元 二分模型中的应用，NDVI伺与NDVI*值选取的精 度直接影响到植被覆盖度估算的准确性，根据研究 区范围内NDVI值的

13、区间分布，以5%和95%置信 水平截取的NDVI上下限阈值作为NDVI,。”、NDVIgo3.3.2趋势分析采用一元线性回归模型对研究区20002017 年植被覆盖度变化趋势进行定量分析，通过最小二 乘法计算得到所有像元的FVC值与时间的变化趋 势211 o计算公式为：slopenn nslopenx 习” x FVC)-习 / 习 FVC,i = 1i = 1 i = 13)其中：为FVC年际变化斜率，为遥感数据的监测 年数S = 18),为某像元第i(i=1，2，.，18)3)FVC均值；大于零表示植被覆盖增加，反之表示植 被覆盖减少。变化趋势的显著性采用F检验法，显 著性值大小仅表示变化

14、趋势的置信水平，与变化快 慢无关。参照Wei等221的研究结果，综合考虑和F 检验的结果，将FVC年际变化趋势划分为5个等 级：极显著减少(0slope0,P0.01)、显著减少(0 slope 0,0.01WP0,0.0KP 0,P0.01)。相关性分析为了解FVC与气候因子之间的相互关系，采用 相关分析法逐像元对20002017年川西高原FVC 与月平均气温、累积降水量进行相关性分析，计算 公式231为：史-)(”-)Rxy= I = i(4)/(x，-)2 /(- -)2y i=1V i=1其中：R xy为气候因子变量之间的相关系数；Xi与y i 分别为气温和降水第i年的值；-和y分别表

15、示气温 和降水n年的平均值；n为监测年数(n=18)o偏相关分析是指剔除其他变量影响的条件下 分析两变量之间的线性相关关系241,在线性相关系 数基础上计算得到的相关性结果，计算公式为：Rxy - RxzR yz5)R xyzy(1- R5)R xyz其中：Rxy,z为剔除变量z的影响后变量工与y之间的偏相关系数,R、Rxz、R分别是变量X、y,z之间的线 性相关系数。最后，通过T检验完成了偏相关系数 的显著性检验。研究区内植被生长可能受多变量共同作用的 影响，而各个变量之间也存在相互影响、相互联系 的情况质。简单相关性分析及偏相关分析都不能 完全反映一个因素与几个因素之间的密切关系程 度，而

16、通过复相关分析方法可以实现，复相关系数 计算公式如下：Rx,yz = J 1- ( 1- R2)( 1-( 6 )其中：Rw为变量之间的复相关系数；R”为x 与y的线性相关系数,R“，y表示固定变量y之后x与 z的偏相关系数。最后，通过F检验完成了复相关 系数的显著性检验。时滞性分析将川西高原地区FVC与气候因子进行滞后性 分析，选取研究区20002017年生长季FVC(59 月)与同期气候因子作为变量，根据相关公式计算 FVC与生长季月平均气温、累计降水量的相关系 数。同时，以1个月为滑动窗口，分别得到FVC与 月平均气温(48月、37月、26月)、累计降水 (48月、37月、26月)的相关

17、系数，通过比较相 关系数的值以及FVC的时空变化特征来探究该地 区FVC对气候因子的滞后响应情况。4结果与分析4.1川西高原植被覆盖度时空动态变化4.1.1 植被覆盖度年际变化根据像元二分模型计算得到20002017年川 西高原地区植被覆盖度年平均值，并进行年际变化 趋势分析。由图2(a)可见，20002017年研究区 FVC整体呈增加趋势，FVC均值介于73%77% 之间，变化速率为0.24%/a，年际变化趋势相对明 显。其中，研究区FVC在2010年达到最大值，为 76.31%，在2003年达到最小值，为73.82%，近20 a 间呈现连续的“先增加后减少”的小幅度波动变化 趋势。对于生长

18、季而言(图2(b)，研究区FVC以 10.03%/a的速率增加，整体变化趋势不显著。最高 值出现在2010年，为76.25%，最低值出现在2007 年，为71.30%，同样表现出连续的“先增加后减少” 的变化趋势。其中，在20062007年下降趋势非常 明显，2007年FVC值远低于FVC年平均值。图2川西高原2000-2017年植被覆盖度年际变化和生长季变化趋势Fig .2 Inter-annual and growing season trends of vegetation coverage in the Western Sichuan Plateau from 2000 to 2017

19、4.1.2植被覆盖度空间变化由川西高原地区20022017年FVC多年平均 空间分布格局(图3(a)可知，该地区FVC整体上呈 现由东北向西南逐渐递减的趋势，植被覆盖度较高 的地区主要位于川西高原东北部，包括阿坝县、红 原县、若尔盖县以及九寨沟县，该区域主要为丘陵 高原地貌，日照丰富，气候变化明显，水热环境有利 于植被生长。植被覆盖度较低的地区则集中在德 格县、甘孜县、理塘县、泸定县以及小金县一带，该 区域属于高山峡谷区，海拔高差大，全年气温较高， 受焚风影响，植被生长状况差。此外，在川西高原 中南部地区，FVC值呈南北向沟带状散布的特点， 表现出中部较高，逐渐向两端沟带状区域减小的 趋势。川

20、西高原地区20002017年FVC年际变化斜 率值介于-0.0370.046之间(图3(b),其中石渠县北部、若尔盖县、九寨沟县、茂县等地呈极显著减少 趋势。20002017年川西高原地区植被覆盖度年 际变化趋势（表1）的结果显示，研究区植被覆盖度 增加区域面积占比明显高于减少区域占比，其中， 显著增加（0.01WPV0.05）区域面积占7.51 %，极显 著增加（PV0.01）区域面积占4. 86 %，增加区域主 要分布在若尔盖县、红原县、九寨沟县、茂县等地， 以九寨沟县、茂县增加最显著；而显著减少（0.01WP 0.05）区域面积占1.48%，极显著减少（PV0.01） 区域面积占0.73

21、%，主要分布在石渠县、汶川县、康 定市等地，以石渠县、汶川县最为显著，它们的和小 于极显著增加和显著增加面积占比之和。图3川西高原20002017年植被覆盖度空间分布和年际变化斜率分布格局Fig.3 The spatial distribution of mean vegetation coverage and spatial pattern of vegetation coverage absolute annual variability in Western Sichuan Plateau during 20002017表1川西高原20002017年植被覆盖度年际变化趋势Table 1

22、Changes of vegetation coverage in the study areaand each accounts from 2000 to 2017植被覆盖度年际划分依据所占面积所占面积百变化趋势等级slopeP/Km2分比/%极显著减少 /*e0P0.0111 201.574.86显著减少/7slope0 0.01CP0.05196 880.2985.42显著增加 1-7siope0 0.01CP0P0.011 682.540.734.2年变化尺度上植被覆盖度与气候因子的川西高原地区20002017年间年累积降水量、 平均温度总体均呈现增加趋势。其中年累积降水 量（图4（a

23、）增加速率为0.64 mm/a，降水波动较大， 整体呈W型，2002、2006、2011年累积降水量相对较 低，分别为629.611.648 mm，在2012年累计降水量 达到最高峰，为740 mm;年平均温度（图4（b）增加 速率为0.015 5 r/a，在2000至2002年浮现出上升 趋势，2002年达到峰值，2004年跌至谷底，2006、 2009年又维持到最高水平，其中20122015年间有 明显的缓慢上升趋势。研究区FVC与累积降水量的偏相关分析 （图5（a）显示，FVC值与累积降水量的相关系数保 持在-0.910.94以内，正、负相关的区域各占研究 区总面积的58.51%和41.

24、49%，正相关区域大致聚 集在北部地区的九寨沟县、松潘县、中部地区的茂 县、甘孜县以及南部地区的理塘县；而负相关区域 散布在巴塘县、白玉县以及九龙县。其中，8.23%的 研究区域通过了 1%显著性T检验（P0.01）。由FVC与气温的偏相关系数空间分布特征 （图5（b）可知，FVC与月平均气温的偏相关系数介 于-0.920.97之间，正、负相关的区域分别占研究 区总面积的60.84%和39.16%。呈正相关的区域 主要集中在北部地区的石渠县、阿坝县一红原县、 若尔盖县西部等地，呈负相关的区域则主要分布在 北部地区的石渠县南部、色达县、中部地区的金川 县、丹巴县以及南部地区的稻城县、九龙县等地。

25、 其中偏相关系数通过1%（P0.01）显著性T检验 的区域仅占研究区总面积的7.49%。通过对比川西高原地区20012017年FVC与7406807=0.637 5x+685.1R2=o.oo8 4 P4020侦g.4Ffrom 2000 to 2017-0.91-0.41O -0.100.03 0.29-0.45g.4Ffrom 2000 to 2017-0.91-0.41O -0.100.03 0.29-0.45-0.410.24O -0.03-0.16 0.45-0.94-0.24-0.103 0.16-0.29I1 -0.090.04I 1 0.04 0,18 0.160.29. 0.

26、32-0.48 0.480,97-0.390.23-0.230.09（a） FVC与降水量的偏相关系数空间分布（b） FVC与温度偏相关系数空间分布The monthly accumulate precipitation and the monthly mean air temperature in Western Sichuan Plateau图5川西高原20002017年植被覆盖度与温度、累积降水量的偏相关系数空间分布Fig.5 Spatial distribution of partial correlations between annual vegetation coverage a

27、nd temperature，as well asprecipitation in Western Sichuan Plateau during 20002017气温、降水的偏相关系数的空间分布特征可知，降 水对植被生长影响的区域更广泛，促进作用更明 显，而温度对植被生长影响的区域相对集中，大致 散布在阿坝县-红原县一带。4.3生长季植被覆盖度年际变化对气候因子的响 应及其滞后性根据川西高原地区20002017生长季（59月） 月平均气温、累积降水量变化及FVC变化线性趋势 （图6）显示，研究区生长季的平均温度呈线性增加 趋势（速率为0.025 4 r/a），而累积降水量减少（速率 为-0.2

28、57 9 mm/a），其他3个时期的平均气温、累积 降水量均呈增加趋势，其中26月、37月、48月的 平均气温增加速率分别为0.039 9.0.029 1.0.032 5 C/a, 累积降水量分别为 0.492 3、0.429 1、1.216 6 mm/a。 总体而言，与年平均温度相比，累积降水量的波动 起伏程度较小，趋势较为稳定，不同时期的FVC值 均呈递增趋势，在59月递增趋势最显著。滞后性是指植被无法及时响应影响其生长因 素的动态变化而产生的迟滞现象。温度和降水不 仅会影响当前植被的生长状况，还会对植被生长产生一定的滞后效应。通常用滞后期表示气候因素 对植被变化的影响1261 o为了分析

29、川西高原地区 FVC与气候因子之间的滞后性，对20002017年研 究区植被生长季(59月)的FVC与同期气候因子 进行偏相关分析，同时以1个月移动窗口与该时期 FVC作偏相关分析。从川西高原地区FVC与不同时期气温和降水 量的相关关系结果(表2)可以看出，FVC与4个不 同时期的气温和降水量均呈正相关关系，其中FVC 与同期气温之间偏相关系数的数值最大，而FVC与 月累计降水量之间则表现出滞后一个月的现象。 就整体而言，川西高原地区FVC与气候因子均表现 出较强的相关关系，而相对于降水，FVC对温度的 响应更为强烈。表2川西高原地区20002017年FVC与累积降水、气温的相关关系Table

30、 2 Correlation between FVC and cumulative precipitation and temperature in the western Sichuan Plateau from 2000 to 2017月份20002017年线性趋势相关系数植被覆盖度FVC累积降水 量PRE平均温 度TEM累积降水 量PRE平均气温TEM260.108 40.040 6*0.199 20.320 80.271 2370.249 70.003 30.190 80.330 40.321 4480.301 3*0.001 60.248 0*0.400 8*0.372 4*590.

31、212 70.029 3*0.162 90.373 6*0.492 0*注：* 分别表示 PC0.05,PC0.01表3 FVC变化驱动力分区准则Table 3 The regionalization rules of driving force fordynamic change of FVC植被覆盖度变化驱动因子分区准则TtTpRT+ P*Fa0.01川Za0.011 Za0.01厂川Za=0.01rT0rT Za=0.01rP0P-1 Za=0.01rPFFa_-0.05 1 U C Za=0.011 U Cta=0.01非气候因子 NCFC 兀=0.05注：F：FVC与气温、降水之间复

32、相关系数的F检验；Tt：FVC 与气温之间偏相关系数的T检验；Tp：FVC与降水之间偏相关系数 的T检验；R：FVC与气温(r)、降水(rp)之间的偏相关系数；T + P 。气温、降水强驱动；T1 :气温为正驱动；T :气温为负驱动；P1 : 降水为正驱动；P-:降水为负驱动；T + P：气温、降水弱驱动； NC:非气候驱动4.4植被覆盖驱动力分析110220 km(a) FVC与累计降水量一降水的复相关系数空间分布(b)FVC变化驱动分区图6川西高原20002017年FVC与气温一降水的复相关系数空间分布和FVC变化驱动力分区Fig.6 Spatial distribution of mul

33、tiple correlation between annual FVC and temperature-precipitation and FVCchange regions driven by different factors from 20002017 in western Sichuan Plateau随着气候的变化，尤其是温度和降水量，会影 响到植被的动态变化261o对于大多数高原，植被活 动主要受温度(热)变化控制，高原生态系统的温度 与植被动态之间呈正相关，而降水则起着相对较小 的作用27110220 km(a) FVC与累计降水量一降水的复相关系数空间分布(b)FVC变化驱动

34、分区图6川西高原20002017年FVC与气温一降水的复相关系数空间分布和FVC变化驱动力分区Fig.6 Spatial distribution of multiple correlation between annual FVC and temperature-precipitation and FVCchange regions driven by different factors from 20002017 in western Sichuan Plateau由川西高原地区FVC变化驱动力分区图(图6(b) 可知，20002017年FVC受气温和降水驱动的区域 占研究区总面积的4.15%，受气温强驱动的区域占 1.66%，主要集中在石渠县南部、炉霍县中部及德格 县东部等地，受降水强驱动的区域占1.18%，大致分 布在九寨沟县东部、茂县中部及黑水县西部等地； 其次，研究区内受气温、降水弱驱动的区域占 1.17%，主要集中在巴塘县、理塘县西部、雅江县中 部；受气温和降水强驱动和弱驱动的区域极少，均 占总面积的0.07 %。整体而言，川西高原地区绝大 部分地区FVC受非气候的影响，呈现非气候因子驱 动为主。5 结语本文