2. 浙江省宁海县水利局, 浙江 宁海 315600;
3. 江苏省水利勘测设计研究院有限公司, 江苏 扬州 225127
2. Ninghai Water Conservancy Bureau, Ninghai 315600, China;
3. Jiangsu Surveying and Design Institute of Water Resources Co. Ltd., Yangzhou 225127, China
太湖流域经济社会发达, 人口聚集, 城市化水平高, 城市化率高达52.9%, 不合理的土地利用和开发建设项目多, 导致流域植被覆盖发生变化。植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的重要参数, 是指示生态环境变化的基本指标, 在大气圈、生物圈和水圈中占有重要地位。在生态气候模型、水文生态模型和土壤侵蚀预测模型中, 植被覆盖度均是基本的输入参数。因此, 区域尺度植被覆盖时空动态变化对植被及相关领域研究具有十分重要的意义。随着遥感技术的发展, 长时间序列、大范围、高精度的遥感数据成为研究植被动态变化的有力工具, 其中归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)已被广泛用于表征地表植被覆盖。
目前, 已有不少研究利用遥感数据分析区域植被覆盖时空变化。袁丽华等[1]基于2000—2010年250 m空间分辨率的MOD13Q1数据, 分析发现11 a来黄河流域植被覆盖改善区域远大于退化区域, 且未来持续改善区域面积占植被覆盖区域总面积的53.7%, 研究结果能有效反映黄河流域植被覆盖的实际状况, 有助于促进区域环境保护。郭敏杰等[2]采用8 km空间分辨率的GIMMS NDVI数据研究黄土高原1982—2006年植被覆盖时空变化特征及对气候的响应, 发现25 a来该地区植被覆盖呈增加趋势, 且植被生长对降水因子的响应更敏感, 研究结果为区域生态环境改善提供参考。刘宪锋等[3]利用2000—2014年250 m空间分辨率的MODIS-NDVI数据, 分析秦巴山区植被覆盖时空变化特征、未来趋势及驱动因素, 发现近15 a来秦巴山区植被覆盖呈显著增加趋势且降水是主要影响因子, 研究结果对促进区域生态环境与社会经济可持续发展具有举足轻重的作用。杨艳丽等[4]基于2000—2013年1 km空间分辨率的SPOT VGT/NDVI数据, 分析海河流域植被覆盖时空分布状况、变化特点和趋势及可持续性特征, 发现近14 a该流域NDVI值呈显著上升趋势且持续改善区域面积占流域面积的89.11%, 研究结果对流域未来生态建设有一定的借鉴意义。
综上, 目前对区域植被覆盖的研究主要是分析植被覆盖的时空特征和主要的气候影响因子, 而对人类影响因素的研究较少。因此, 选取对我国经济社会发展具有重要意义的太湖流域, 利用MODIS-NDVI数据, 辅以像元二分模型、变异系数、一元线性回归和主成分分析等方法, 通过分析太湖流域植被覆盖时空变化特征、变化趋势特征及主要影响因素, 有效反映太湖流域植被覆盖变化状况, 为促进太湖流域生态环境和社会经济可持续发展提供科学依据。
1 研究区概况太湖流域地处长江三角洲核心区域, 位于30°28′~32°15′ N、119°11′~121°53′ E之间, 行政区划分属江苏、浙江、上海和安徽3省1市。全流域面积为3.69万km2, 约占国土总面积的0.4%。地形以平原为主, 其余为丘陵和山地, 地势周边高中间低。从北向南丘陵山地现存的自然植被组成与类型渐趋复杂, 常绿树种逐渐增多。北部山区丘陵为北亚热带性植被, 主要为落叶与常绿阔叶混交林, 宜溧山区与天目山区均有中亚热带常绿阔叶林分布。气候属于亚热带季风气候区, 具有明显的季风特征。
2 数据与研究方法 2.1 数据来源NDVI数据来源于2004—2014年的MOD13Q1数据, 空间分辨率为250 m×250 m, 时间分辨率为16 d。由于MODIS/NDVI产品经过水、云、重气溶胶等处理, 保证了数据质量, 加上较高的空间分辨率, 因此, 被广泛应用于区域植被覆盖变化研究[5-7]中。对遥感数据进行水体和农田掩膜, 在数据分析与处理中水体和农田均不包括在内。
土地利用数据来源于中国科学院地球系统科学数据共享网(http://www.geodata.cn)提供的2005和2010年的1:10万TM影像解译数据; 气象数据来自中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.cn)提供的代表太湖流域的溧阳、常州、东山、上海、平湖和杭州6个站点的降水和平均气温的月值数据[8], 采用反距离权重插值法(IDW)进行插值[9]; 社会经济数据来源于2004—2013年各地官方统计年鉴及国民经济和社会发展公报, 按市统计, 选取代表太湖流域经济发展的上海、苏州、无锡、常州、镇江、嘉兴、杭州和湖州8个城市, 从人口、经济和交通3个方面选取10个因子, 采用SPSS 20.0统计分析软件进行主成分分析[10]。
2.2 研究方法 2.2.1 像元二分模型采用像元二分模型估算植被覆盖度, 假设每个像元的NDVI值由植被和土壤2个部分组成[7], 计算公式为
| $ {f_{\rm{c}}} = \frac{{{I_{{\rm{NDV}}}}-{I_{{\rm{NDV, s}}}}}}{{{I_{{\rm{NDV, v}}}}-{I_{{\rm{NDV, s}}}}}}。$ | (1) |
式(1)中, fc为植被覆盖度; INDV，v为完全植被覆盖像元的NDVI值; INDV，s为裸土或无植被覆盖像元的NDVI值。
由于受到光照、大气条件等的影响, INDV，s值变化范围一般为-0.1~0.2之间, INDV，v值也受到植被各种因素和变化的影响[7]。在没有实测数据的情况下, INDV，v和INDV，s分别为图像给定置信度的置信区间内的最大值和最小值, 可以在一定程度上消除图像噪声带来的误差[11]。根据NDVI频率统计表, 这里INDV，v和INDV，s分别取研究区内累计频率为99.5%和0.5%的NDVI值。
2.2.2 变异系数和残差分析变异系数能反映数据的相对波动程度[3], 可以消除单位或平均数不同对多个资料变异程度比较的影响。采用变异系数分析植被覆盖变化的稳定性, 计算公式为
| $ {C_{\rm{v}}} = \frac{1}{{{{\bar f}_{\rm{c}}}}}\sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{f_{{\rm{c}}, i}}-{{\bar f}_{\rm{c}}}} \right)}^2}} }}{{n-1}}} 。$ | (2) |
式(2)中, Cv为植被覆盖度变异系数; fc, i为第i年植被覆盖度均值; fc为11 a的植被覆盖度平均值; n为研究时序。Cv值越大, 表明植被覆盖度波动越大; Cv值越小, 表明植被覆盖度波动越小。
为与变异系数结果相互验证, 采用残差分析的方法分析植被覆盖的变化特征[3], 计算过程如下:(1)残差指实际观测值与回归估计值的差, 通过回归方程计算不同年份植被覆盖度的残差值; (2)对不同年份残差值取绝对值, 生成残差序列并对其进行趋势分析。波动趋势值越接近0, 说明该区域植被覆盖波动越小, 反之越大。
2.2.3 线性趋势分析一元线性回归分析指在一定时间内, 采用最小二乘法逐像元拟合年平均植被覆盖度的斜率, 以综合反映植被覆盖度的时空变化特征[12-13], 计算公式为
| $ S = \frac{{n\left( {\sum\limits_{i = 1}^n i } \right){f_{{\rm{c}}, i}}-\sum\limits_{i = 1}^n i \sum\limits_{i = 1}^n {{f_{{\rm{c, }}i}}} }}{{n\sum\limits_{i = 1}^n {{i^2}-{{\left( {\sum\limits_{i = 1}^n i } \right)}^2}} }}。$ | (3) |
式(3)中, S为变化趋势; fc, i为第i年植被覆盖度均值; n为研究时序。S＞0时, 表明植被覆盖呈增加趋势; S＜0时, 表明植被覆盖呈下降趋势。参照已有资料[14-15], 根据S的变化范围, 定义严重退化、轻微退化、基本不变、轻微改善和明显改善5个变化区间, 并分别统计每个变化区间内的面积比例和主要分布的城市。
2.2.4 相关分析法采用相关分析法分析太湖流域植被覆盖度与气候因子之间的相关性, 相关系数的绝对值越大, 说明植被与气候因子之间的相关性越高; 反之, 相关性越低。计算公式为
| $ {r_{xy}} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i}-\bar x} \right)} \left( {{y_i}-\bar y} \right)}}{{\sqrt {{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i}-\bar x} \right)} }^2}} \sqrt {{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{y_i} - \bar y} \right)} }^2}} }}。$ | (4) |
式(4)中, rxy为变量x和y的相关系数, 介于[-1, 1]之间; xi为第i年植被覆盖度均值; yi为第i年年平均气温(或年降水量); x和y分别为2004—2014年植被覆盖度平均值和年平均气温(或年降水量)的平均值; n为研究时序。rxy＞0，呈正相关, rxy＜0，呈负相关; |rxy|＜0.3, 呈弱相关, 0.3≤|rxy|＜0.5, 呈低度相关, 0.5≤|rxy|＜0.8, 呈显著相关, 0.8≤|rxy|＜1, 呈极显著相关[16-17]。
3 结果与分析 3.1 太湖流域植被覆盖时空变化特征 3.1.1 太湖流域植被覆盖时间变化特征为研究太湖流域植被覆盖随时间变化的特征, 选取2004—2014年植被覆盖度年平均值表示流域每年植被覆盖的状况[1], 作年际植被覆盖度变化图(图 1)。由图 1可知, 太湖流域植被覆盖度年平均值在0.58~0.63之间波动, 呈显著下降趋势, 下降速率为2.6%·(10 a)-1(P＜0.05)。植被覆盖度均值由2004年的0.606 5下降到2014年的0.594 2, 下降2.03%。植被覆盖度年平均值的最大值和最小值分别出现在2006和2011年, 分别为0.624 5和0.583 6。近11 a来, 太湖流域植被覆盖变化分为3个上升阶段和4个下降阶段, 其中, 2006、2010和2013年植被覆盖状况较好, 出现波峰, 而2007、2009和2011年植被覆盖状况较差, 出现波谷。
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图 1 2004—2014年太湖流域植被覆盖度均值年际变化 Figure 1 Variation of the annual mean of vegetation coverage in the Taihu Lake Basin from 2004 to 2014 ①～③为3个上升阶段，④～⑦为4个下降阶段。 |
(1) 植被覆盖的空间分布特征
为阐明太湖流域植被覆盖空间变化特征, 根据2004—2014年年平均植被覆盖度计算11 a的平均值，得到植被覆盖度均值空间分布(图 2)和频度分布(图 3)。由图 2可知, 太湖流域植被覆盖空间分布呈西南部高、东部低的分布特征, 11 a植被覆盖度平均值为0.617 7。
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图 2 太湖流域植被覆盖度均值空间分布 Figure 2 Spatial distribution of the mean values of vegetation coverage in the Taihu Lake Basin |
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图 3 太湖流域植被覆盖度频度分布 Figure 3 Frequency distribution of vegetation cover in the Taihu Lake Basin |
结合图 2~3可知, 太湖流域植被覆盖度均值大于0.8的高值区主要位于西南部, 占流域总面积的32.15%, 集中分布在湖州市和临安市。湖州市以低山丘陵地貌为主, 森林覆盖率为48.7%, 主要森林植被类型有马尾松、毛竹林、杉木林、常绿阔叶林和针阔混交林等[18], 对当地的植被覆盖起到了积极作用; 临安市森林资源丰富, 森林覆盖率高达76.55%, 植被区属亚热带常绿阔叶林亚区[19], 具有较高的植被覆盖度。
植被覆盖度小于0.4的低值区面积占流域总面积的24.98%, 主要位于东部地势平坦的三角洲平原和北部沿江平原, 集中分布在上海、无锡、常州、苏州、杭州等城市中心, 小部分散布在丹阳、溧阳、宜兴、常熟等市。这些地区以城乡、居民用地等建设用地为主, 因此, 植被覆盖度较低。
(2) 植被覆盖的空间波动特征
太湖流域2004—2014年植被覆盖度变异系数介于0~1.23之间, 表明该流域植被覆盖变化存在明显的空间差异性。整体表现为东部地区变化最剧烈, 北部和西部地区次之, 西南部地区变化最稳定(图 4)。具体而言, 低值区主要集中在湖州市和临安市, 该区域森林资源丰富, 森林覆盖率高, 因此, 植被覆盖度高且变化较稳定; 高值区主要分布在上海、昆山、苏州、无锡和常州等市, 这些地区主要为城乡、工矿和建设用地, 随着矿山、裸地等地区植被恢复工程的实施, 植被变化较为剧烈, 覆盖状况变好。由图 5可知, 残差分析得到的波动趋势值接近于0的区域对应变异系数低值区, 两者相互验证, 说明利用变异系数分析植被覆盖变化稳定性的结果具有可靠性[3]。
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图 4 2004—2014年太湖流域植被覆盖变化稳定性 Figure 4 Stability of the changes in vegetation cover in the Taihu Lake Basin from 2004 to 2014 |
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图 5 2004—2014年太湖流域植被覆盖波动趋势 Figure 5 Fluctuation trend of the vegetation cover in the Taihu Lake Basin from 2004 to 2014 |
基于一元线性回归模型, 得到太湖流域植被覆盖年际变化趋势空间分布(P＜0.05，图 6)。S值范围为-0.098~0.056, 表明太湖流域植被覆盖变化趋势存在明显的空间差异性。由图 6可知, 植被覆盖变化趋势表现为西南部和东部明显增加、西北部明显减少的空间格局。
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图 6 2004—2014年太湖流域植被覆盖度一元线性回归趋势分布 Figure 6 Linear regression trend map of the vegetation coverage in the Taihu Lake Basin from 2004 to 2014 |
由表 1和图 6可知, 太湖流域退化区域面积占流域面积的40.91%, 其中, 严重退化区域面积占35.08%, 主要分布在湖州、临安、宜兴、丹阳、镇江、句容等市; 改善区域面积占45.82%, 其中, 明显改善区域面积占40.00%, 主要分布在上海、昆山、苏州、无锡、常州、杭州等市, 小部分分布在嘉兴、宜兴、江阴等市, 分布面积较广; 基本不变区域面积占13.27%, 集中分布在湖州、临安、宜兴、溧阳等市。
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表 1 2004—2014年太湖流域植被覆盖度一元线性回归趋势统计结果 Table 1 Statistics of the linear regression trends of the vegetation coverage in the Taihu Lake Basin from 2004 to 2014 |
为阐明太湖流域植被覆盖对气候因子的响应关系, 太湖流域2004—2014年植被覆盖度年平均值与年降水量和年平均气温的相关系数空间分布见图 7~8。
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图 7 2004—2014年太湖流域年降水量与植被覆盖度均值的相关系数 Figure 7 Correlation coefficient between annual precipitation and mean vegetation coverage from 2004 to 2014 in the Taihu Lake Basin |
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图 8 2004—2014年太湖流域年平均气温与植被覆盖度均值的相关系数 Figure 8 Correlation coefficient between annual mean temperature and mean vegetation coverage from 2004 to 2014 in the Taihu Lake Basin |
如图 7所示, 正相关表示太湖流域植被覆盖度随年降水量的增加而增大, 主要集中在上海、昆山、苏州、无锡、常州和杭州等市; 负相关表示植被覆盖度随年降水量的增加而减少, 分布范围较广, 主要分布在湖州、临安、宜兴、丹阳和镇江等市。由于太湖流域降水充沛, 降水过多则会抑制植被的生长[13]。如图 8所示, 正相关表示植被覆盖度随年平均气温的升高而增大, 分布区域较广, 主要分布在上海、昆山、苏州、无锡和常州等市; 负相关表示植被覆盖度随年平均气温的升高而减少, 集中分布在宜兴、湖州、临安和杭州等市。
如表 2所示, 2004—2014年太湖流域植被覆盖度年平均值与年降水量、年平均气温分别呈显著负相关和不显著正相关, 相关系数分别为-0.617和0.540。太湖流域属湿润的亚热带季风气候区, 降水充沛, 植被生长所需水分已经相对充足, 当降水量缓慢增加时, 对植被覆盖度的影响不大; 但是过多的降水又会使云量增加, 减少光照, 从而降低植被的光合作用, 进而对植被生长产生不利影响[8]。当气温在适宜植物生长的范围内时, 气温升高, 植被的生理反应和生长发育加快, 反之减慢。
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表 2 太湖流域年降水量、年平均气温与植被覆盖度均值的Pearson相关系数 Table 2 Pearson correlation test of annual mean precipitation, annual mean temperature and mean vegetation coverage in the Taihu Lake Basin |
由主成分分析可知, 太湖流域植被覆盖变化的主要人类影响因素是人口增长和经济发展。Pearson相关分析结果显示, 植被覆盖度均值与总人口数、非农业人口比例、GDP、工业总产值之间的相关系数分别为-0.592、-0.634、-0.609和-0.604, 均呈负相关, 且与非农业人口比例的相关性达显著水平(P＜0.05), 即人口增加、经济增长会导致植被覆盖度降低。结合2期土地利用数据, 2005—2010年太湖流域城乡、工矿和居民用地及草地面积分别增加2 348.73和29.67 km2, 增幅为33.93%和18.73%;而同期林地面积减少41.69 km2, 降幅为0.84%。
人口增加和经济发展促使城市规模扩大, 从而提高城市容纳人口的能力[20]。流域内主要城市的产业结构和就业结构呈现第二产业>第三产业>第一产业的发展特征, 即工业是太湖流域的支柱产业。然而, 快速的工业化和城市化在推动经济发展取得巨大成就的同时, 也带动流域内土地利用类型的转变[21]。城市扩张和各类开发区的建立无序占用林地、草地等, 使城市周边的植被遭到破坏, 植被退化严重。工业发展带来的各种环境污染, 如大气污染、水污染和有毒废料污染等都会加剧全球气候变暖, 导致极端恶劣天气出现的频率增加, 植被生长受到严重胁迫, 导致植被覆盖度降低。同时, 太湖流域是我国交通运输最繁忙的地区之一, 交通运输业的迅猛发展会对交通干线周围区域植被产生负面影响[22], 导致周围植被退化严重。
由3.1.3节可知, 植被覆盖严重退化区域主要集中在句容、镇江等市。句容市矿产资源丰富, 矿区不合理的开采和尾矿堆积的废弃物会破坏土壤结构, 使植被遭到严重破坏[23], 其中, 露天采矿对生态环境的破坏尤为明显。露天采矿中挖损和占压等工程活动会直接破坏地表植被, 干扰原地区相对稳定的生态系统[24], 并且露天采矿的弃土会使土壤侵蚀加剧, 遇到强降雨还可能造成滑坡、泥石流等地质灾害。因此, 在进行城市扩建、矿山开采等人类活动时, 应注重保护周围生态环境, 尽量避开森林和大面积灌丛, 以减少对森林植被的破坏, 同时应对已经遭到破坏的土地实施植被恢复措施。
4 讨论与结论 4.1 讨论植被覆盖对气候变化和人类活动的响应是一个长期、复杂的过程, 目前, 已受到国内外学者的广泛关注[25-30]。植被覆盖有拦截降雨、降低降雨侵蚀力和控制土壤侵蚀的作用。选取250 m空间分辨率的MOD13Q1数据, 在较大尺度上研究太湖流域近11 a来的植被变化, 结果能从整体上很好地反映研究区的植被变化状况。研究发现, 近11 a来流域内植被整体呈显著下降趋势, 但近年来, 随着生态恢复工程的实施, 植被覆盖呈恢复势头。降水、气温等气候因子对植被生长有重要影响, 太湖流域处于湿润地区, 降水充足, 过多的降水反而会抑制植被生长, 导致植被覆盖随降水的增加而减少。笔者研究也表明, 除气候因素外, 人类活动也是影响流域植被覆盖变化的重要因素, 其中, 人口增长和经济发展是植被覆盖减少的主要人类影响因素。同时, 退耕还林还草、建设生态林等植被恢复措施对增加植被覆盖、改善生态环境、减少水土流失也有一定的积极作用。可见, 人类在进行不合理活动而引起植被破坏的同时, 也在积极地改善生态环境, 这也表明人类活动对植被覆盖变化具有重要的双重影响。
因此, 太湖流域应控制人口增长, 优化就业结构, 明确城市增长边界, 以紧凑的城市形态遏制城市的无序扩张[22], 提高城市土地利用效率, 以保护外围草地和森林植被; 继续落实“退耕退渔退养”政策，加快还林还湖还湿地工程, 继续加大植被恢复和生态保护力度。同时, 对于大量扰动土地的活动或生产建设项目要加强监管, 最大限度地减轻对周边生态环境的破坏。
4.2 结论基于MODIS/NDVI估算了2004—2014年太湖流域植被覆盖度, 运用像元二分模型、变异系数、线性趋势分析及主成分分析等方法, 分析了近11 a太湖流域植被覆盖时空变化特征、变化趋势特征及影响因素, 得出如下结论:
(1) 2004—2014年太湖流域植被覆盖呈显著下降趋势, 下降速率为2.6%·(10 a)-1。植被覆盖度均值由2004年的0.606 5下降到2014年的0.592 4, 下降2.03%。随着《太湖流域管理条例》的实施和太湖湿地公园等生态恢复工程的实施, 植被覆盖状况呈恢复势头。
(2) 近11 a太湖流域植被覆盖空间分布呈现西南部高、东部低的分布特征, 高值区(植被覆盖度均值大于0.8)面积占32.15%, 主要分布在湖州和临安市内, 这些地区森林资源丰富, 森林覆盖率较高, 对当地的植被覆盖起到了积极作用。植被覆盖空间波动特征表现为东部地区变化最剧烈, 北部和西部地区次之, 西南部地区变化最稳定。
(3) 近11 a太湖流域植被覆盖空间分布变化表现为西南部和东部明显增加、西北部明显减少, 呈增加和减少趋势的区域面积分别占45.82%和40.91%。其中, 严重退化区域面积占研究区总面积的35.08%, 主要集中在湖州、临安、宜兴、丹阳、镇江、句容等市。
(4) 太湖流域植被覆盖减少是气候变化和人类活动共同作用的结果, 其中, 降水量的增加、人口增长和经济发展是其主要影响因素。人类活动对植被覆盖变化具有双重影响：一方面, 城市规模扩张、基础设施建设和矿山开采等活动会使植被遭到破坏；另一方面, 退耕还林还草、建设生态林等植被恢复工程对增加植被覆盖又有一定的积极作用。
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