全 文 ：第 35 卷第 22 期
2015年 11月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.22
Nov., 2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家重点基础研究计划(973)前期专项(2012CB723206);国家自然科学基金项目(41201438);宁夏大学 211建设项目
收稿日期:2014鄄03鄄05; 摇 摇 网络出版日期:2015鄄04鄄20
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: songnp@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201403050374
宋乃平,杜灵通,王磊.盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力.生态学报,2015,35(22):7377鄄7386.
Song N P, Du L T, Wang L.Vegetation dynamics over 2000鄄2012 and its driving factors in Yanchi County, Ningxia Province.Acta Ecologica Sinica,2015,
35(22):7377鄄7386.
盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力
宋乃平*,杜灵通,王摇 磊
宁夏大学, 西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地,西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室, 银川摇 750021
摘要:荒漠草原区的植被对防治荒漠化、维护生态屏障具有决定性作用,宁夏盐池县作为其典型代表,近 13年的植被变化深受
气候变化和人类活动的综合影响。 基于 MODIS NDVI等数据,运用趋势分析、经验模态分解和空间叠置分析等方法,对盐池县
2000—2012年的植被动态变化进行研究,结果表明:(1)2000—2012 年盐池县 NDVI 在 0.2—0.4 之间呈波动上升趋势,上升幅
度为 0.078 / 10 a,上升趋势显著;总体来说,植被稳定性低,年际间波动或转换频繁、幅度大;(2)NDVI的波动分量与残余分量方
差贡献率各占 50%,且 NDVI波动呈减弱趋势。 促使 NDVI波动的主控因子是年降水量,但其影响在减弱;(3)推动 NDVI 趋势
性上升的主要因素是土地利用方式改善和类型变化,但土地利用方式改善对 NDVI的贡献远远大于土地利用类型变化对 NDVI
的贡献。 因此,荒漠草原区的生态改善应以保护为主,辅之以必要的生态重建,走以适度开发带动整体保护的道路。
关键词:植被变化;驱动力;MODIS NDVI;气候;土地利用;盐池县
Vegetation dynamics over 2000鄄2012 and its driving factors in Yanchi County,
Ningxia Province
SONG Naiping*, DU Lingtong, WANG Lei
Breeding Base for State Key Laboratory of Land Degradation and Ecological Restoration in Northwest China, Key Laboratory for Restoration and
Reconstruction of Degraded Ecosystem in North鄄western China of Ministry of Education, Ningxia University, Yinchuan 750021, China
Abstract: The vegetation of the desert steppe plays an important role in preventing desertification, maintaining ecosystem
stability, and constructing “ Ecological Barrier冶 in Northwest China. However, most desert steppe ecosystems are very
fragile and constantly face the risk of degradation. Yanchi County, located in eastern Ningxia province, is a typical desert
steppe, and its vegetation dynamics in the past 13 years have been affected by both climate change and human activities. In
order to explore the process and driving factors based on the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from
the Moderate鄄resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), we studied the vegetation dynamics in Yanchi County from
2000 to 2012. We used 296 scenes of MODIS NDVI data, all of these were converted to an Albers conical projection system
and GeoTIF format by using the MODIS Reprojection Tool, and smoothed using the Savitzky鄄Golay filter to reconstruct a
high鄄quality NDVI time鄄series data set. Annual and quarterly NDVI were synthesized using the Maximum Value Composite
(MVC) method. In addition to MODIS NDVI data, the land use data of Yanchi in 2000 and 2011, meteorological data,
and social statistical data were also used in this study. Multiple methods were used to analyze the vegetation dynamics in
Yanchi County. A linear regression with an F test was used to analyze the trend of NDVI and its significance. The non鄄
parametric Mann鄄Kendall test was used to detect the abrupt change in the long鄄term NDVI from 2000 to 2012. A non鄄linear
and non鄄stationary signal analysis method, Empirical Mode Decomposition ( EMD), was used to isolate the amplitude鄄
http: / / www.ecologica.cn
frequency determining the temporally varying trend of NDVI, and spatial overlay analysis was used to analyze the influence
of land use and land cover change on vegetation dynamics. The results showed: (1) the average NDVI values of all pixels in
Yanchi County, which were composited annually by the MVC method, ranged from 0.2 to 0.4 in the period 2000—2012.
The vegetation index in this area was very low because there is a typical desert steppe, but significantly ( P < 0. 05)
increased by 0.078 per 10 a, which was faster than that in the Three鄄North Shelter Forest Program region. Overall, the
vegetation in Yanchi County lacks stability and has frequent, large鄄amplitude inter鄄annual fluctuations. (2) The Empirical
Mode Decomposition found that the NDVI time鄄series data included two Intrinsic Mode Function (IMF) components with 4
and 9 year quasi鄄periodic fluctuations. The variance contribution of the first IMF component was about 50%, almost the
same as that of the NDVI residue component, which increased significantly over the 13 years. However, the intensity of
NDVI fluctuation decreased because the fluctuation in precipitation, one of its main driving factors, declined. ( 3)
Improvements in land use and land cover change were the main drivers for NDVI increase. The former made a larger
contribution than the latter. Therefore, protection is the first option for improving the ecological environment, and proper
reconstruction can be used as a supplement in desert steppe. A proper strategy for vegetation restoration and maintenance
should be adopted, and overall protection can be implemented through scientific and harmonized development.
Key Words: vegetation dynamics; driving factors; MODIS NDVI; climate; land鄄use; Yanchi County
荒漠草原区既是生态十分脆弱的地区,又是我国西北生态屏障的重要组成部分,也属于全球变化格局中
受温度升高对植被变化影响明显的地区[1鄄4]。 由于荒漠草原区植被主要受水分因素限制[1]和人类活动等因
素影响,其变化过程快,幅度较大,驱动力和贡献程度尚不明确,使该区植被恢复实践存在较大盲目性。 宁夏
盐池县以荒漠草原为主体,近十多年受气候变化和人类活动交互作用最为剧烈,且存在着荒漠化逆转过程,是
研究自然和人类对植被变化驱动机制的理想之地。 建立针对于此的“计量生态调控模式冶,既是一个科学问
题,又是迫切需要解决的实践问题。 对盐池县植被变化的研究主要分为两类:一是利用 GIMMS(Global
Inventory Monitoring and Modelling Study)或 SPOT鄄VGT(Systeme Probatoire d忆Observation dela Tarre Vegetation)
等高时间分辨率数据,得出植被变好,气候为主要驱动因素[5鄄9];二是利用 Landsat鄄TM(Landsat Thematic
Mapper)数据得出植被覆盖度呈先增加后减少的趋势,主要驱动力是人为因素和气候[10鄄11]。 然而这些研究仍
有不足,一是研究时限均在 2006年之前,未能充分反映灌区开发、退耕还林、退牧还草等工程的植被恢复效
果;二是所用数据或因空间分辨率低,很难客观表达植被的空间异质性,或因时间分辨率较低,很难反映植被
年际波动的动态规律;三是对气候变化和人类活动对植被的作用,缺乏系统、精确研究,未能确切回答荒漠草
原区植被恢复究竟走以自然力为主的封育保护道路,还是走以适度开发带动整体保护的道路。
归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)对植被的生物物理特征十分敏感,且
在时效、尺度等方面都具有明显的优势,成为区域尺度植被分类和覆盖研究的有效手段[12鄄13],特别是对于低
植被覆盖的荒漠区域,NDVI 与植被覆盖率之间呈单调线性相关关系[14鄄15],且对生态系统的变化响应明
显[16],因此被众多学者用来研究植被变化与气候因子[17鄄18]和人类活动[19]的关系。 中分辨率成像光谱仪
(Moderate鄄resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)的 NDVI产品虽然生产时间较短,但因具有更高的空间
分辨率,成为植被动态研究的一种重要数据源[5,20]。 本文使用 MODIS 的植被指数产品 MOD13Q1,应用趋势
分析、相关分析和空间叠置分析等方法,对地处荒漠草原带的盐池县 2000—2012年的植被变化及其驱动因素
进行研究,为回答荒漠草原区的植被恢复道路提供科学依据和决策参考。
1摇 研究区域概况、数据与方法
1.1摇 研究区域概况
盐池县位于宁夏回族自治区东部,地理坐标 37毅04忆—38毅10忆N,106毅30忆—107毅47忆E,面积 6769 km2。 以麻
8737 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
http: / / www.ecologica.cn
黄山为界,北部大部分属鄂尔多斯高原,南部为黄土丘陵区。 典型中温带大陆性气候,年均气温为 8.4 益,年
均无霜期为 160 d;年平均降水量 350—250 mm,县城为 292 mm。 土壤以灰钙土、风沙土、黑垆土为主。 植物
区系以亚洲中部草原成分为主[21],主要植被类型有干草原、荒漠草原、沙生和隐域性 4 种,荒漠草原和沙生植
被约占草原面积的 73.5%。 近些年,盐池县在退耕地和草原上发展人工灌草地 322666.7 hm2,约占研究区总
面积的 48.52%,使得区域植被类型和结构发生了重大变化。
1.2摇 数据来源与预处理
研究数据来自于美国国家航空航天局提供的 MODIS植被指数产品 MOD13Q1,为空间分辨率 250 m的 16
天合成产品( http: / / ladsweb. nascom. nasa. gov / data / search. html)。 本次共获取 2000—2012 年覆盖盐池县的
296景数据。 利用 MODIS Reprojection Tool工具,把 HDF格式的原始数据转换为 GeoTIF格式,统一将投影转
换为 Albers等面积圆锥投影系统,在 ArcGIS环境下裁剪出研究区,在 ENVI / IDL软件中编写数据质量控制算
法对原始数据进行 Savitzky鄄Golay 滤波处理[22],并使用最大值合成算法(Maximum Value Composite,MVC)合
成年、季 NDVI。 还获得了盐池县 2000和 2011年的 1颐50000土地利用矢量数据。
1.3摇 趋势分析
利用像元 2000—2012年 NDVI的一元线性回归斜率及其分布,分析变化趋势和植被空间变化,趋势显著
性采用 F检验。 据此将 NDVI变化趋势按照上升和下降的显著性分为 6 级(表 1)。 用 Mann鄄Kendall 非参数
检验法分析近 13年 NDVI的变化趋势和突变点。
1.4摇 经验模态分解
利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对 NDVI时间序列数据逐级进行平稳化处理,把
不同周期的波动从原信号中分离出来,最后得到残余分量。 EMD 分解出的每一个模态函数( Intrinsic Mode
Function,IMF)包含并突出了原信号的局部特征信息,即各 IMF 分量分别包含了原信号的不同时间尺度的局
部特征信息[23]。
1.5摇 空间叠置分析
将 2000年与 2011年的土地利用数据进行制图综合后,在 ArcGIS软件中进行空间叠置(overlay),提取水
浇地、旱耕地、草地、林地、沙地与裸露地未变化部分和地类转换部分的图斑矢量文件,将其与各年 NDVI 图叠
置分析,求各类地中像元 NDVI变化趋势,检验其显著性,由此评价人类活动对 NDVI 的影响。 研究构建了不
同地类对 NDVI的影响度指标 I,计算公式如下:
I = Npixel*(NDVI2011 - NDVI2000) (1)
式中,I表示某个地类的 NDVI 影响,Npixel表示该地类像元数,NDVI2000和 NDVI2011分别表示该类地所有像元
2000年和 2011年的 NDVI平均值。
2摇 结果分析
2.1摇 盐池县 NDVI的时空变化特征
2.1.1摇 NDVI的年际变化
2000—2012年盐池县全年 NDVI在 0.2—0.4之间变动(图 1),变异系数为 0.1571。 呈波动上升趋势,上
升幅度为 0.078 / 10 a,远快于“三北冶防护林工程区 1982—2006 年植被 0.007 / 10 a 的平均增速[24]。 Mann鄄
Kendall分析表明,NDVI在 2000—2003年呈增加趋势,2003—2008 年呈减缓趋势,2008—2012 年再呈增加趋
势,并在 2002—2003年、2010年发生 2次突变,总体呈显著增加趋势(2012年 UFk = 2.56)。
近 13年 NDVI的内部结构变化较大(图 1)。 NDVI在 0.2—0.3的中低覆盖度像元平均数最多,变异系数
最小;NDVI在 0.3—0.4的中覆盖度像元平均数也较多,变异系数较小;这类像元数在 2000、2001、2005、2006、
2008年等干旱年份大幅减少,而在 2002—2004、2007、2009—2012 年较多(达到或接近 50000 个像元);说明
盐池县 1 / 2面积的 NDVI达到 0.3—0.4既是植被良好的保障,也可能是一种临界值。 以上 2 类覆盖度的像元
9737摇 22期 摇 摇 摇 宋乃平摇 等:盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力 摇
http: / / www.ecologica.cn
图 1摇 盐池县 2000—2012年 NDVI动态及内部结构
摇 Fig.1摇 Dynamics and structure of NDVI in Yanchi County from
2000 to 2012
数平均每年占像元总数的 77.79%,是荒漠草原区植被
覆盖度波动的主要等级。 特低覆盖度像元和特高覆盖
度像元的比例虽然较低,但意义重大。 前者主要是沙地
和裸地,面积比由 2000 年的 4.00%下降到 2011 年的
1.43%;后者是水浇地和林地,水浇地由 2000 年的
0.96%增加到了 2.24%,林地由 2000年的 5.54%增加到
了 14.18%。 总体来说,盐池县近 80%面积的 NDVI 在
0.2—0.3和 0.3—0.4等级范围内,并且随气候变化在年
际间频繁、大幅波动或转换;有 20%以上面积的 NDVI
在 0—0.2和 0.4以上,前者面积大幅下降,后者面积稳
定上升,都推动了全年 NDVI的总体上升。
2.1.2摇 NDVI的空间格局
将计算的单个像元 2000—2012 年 NDVI 的变化斜
率 兹slope,参照已有成果[25]分为 7 个等级。 结果显示:NDVI 上升的像元数占 81. 98%,下降的像元数仅占
18.02%,22.65%的面积为显著上升和极显著上升(表 1)。
表 1摇 2000—2012年盐池县 NDVI变化幅度和显著性
Table 1摇 Variability and significance level of NDVI in Yanchi County from 2000 to 2012
变化幅度分级
Classification of variability amplitude
面积比例 / %
Area ratio
变化显著性
Significance level
面积比例 / %
Area ratio
严重退化
Severe degradation
兹slope臆-0.0090 0.03
极显著下降
Excellent decrease
兹slope<0,P<0.01 0.10
中度退化
Moderate degradation
-0.0090<兹slope臆-0.0045 0.17
显著下降
Significant decrease
兹slope<0,0.01
Slight degradation
-0.0045<兹slope臆-0.0010 0.99
下降不显著
Decrease
兹slope<0,P>0.05 17.68
基本不变
No change
-0.0010<兹slope臆0.0010 2.72
上升不显著
Increase
兹slope>0,P>0.05 59.33
轻微改善
Slight improved
0.0010<兹slope臆0.0045 16.94
显著上升
Significant increase
兹slope>0,0.01
Moderate improved
0.0045<兹slope臆0.0090 44.95
极显著上升
Excellent increase
兹slope>0,P<0.01 11.95
明显改善
Obviously improved
兹slope>0.0090 34.21
摇
盐池县受气候驱动的草原、旱地、林地等植被面积远远大于受水文驱动的水浇地、低湿滩地等植被面积,
因而 NDVI随气候变化呈明显的空间整体性变化(图 2)。 2000—2012年间,植被显著和极显著改善的像元数
达到 66.31%,但在干旱的 2000、2001、2005、2006、2008 年,NDVI 却有大面积的下降。 在整体性之下,形成几
个明显的 NDVI高值区和低值区。 前者如惠安堡—冯记沟—王乐井—城西滩的 20 多个块状扬黄灌区,王乐
井乡耕地集中分布区,麻黄山,县境东北角,307 国道沿线;后者如哈巴湖东西向流沙带,红井子南北向沙地
带,麻黄山西北坡麓沙地带,县境西北角。 盐池县植被改善幅度最大且效果显著的区域在东部和中部,即老行
政区划的柳杨堡、城郊乡、王乐井乡中南部、青山、冯记沟乡和惠安堡镇,以及青银高速公路和 307 国道两侧。
改善幅度较小和不显著的是前述 NDVI低值区(图 3)。 总体来说,盐池县 NDVI的时间规律比空间规律明显。
干旱年份 NDVI大面积降低,雨水较多年份又大面积上升。 空间上表现为西部弱于东部,但却受植被类型和
土壤类型等影响的多变特征。
0837 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
http: / / www.ecologica.cn
图 2摇 盐池县 2000—2012年 NDVI空间分布
Fig.2摇 Spatial distribution of NDVI in Yanchi County from 2000 to 2012
图 3摇 2000—2012年 NDVI变化斜率及其显著性空间分布
Fig.3摇 Spatial distribution of NDVI slope and significance from 2000 to 2012
1837摇 22期 摇 摇 摇 宋乃平摇 等:盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力 摇
http: / / www.ecologica.cn
2.2摇 影响盐池县 NDVI变化的主要因素
2.2.1摇 自然因素和人类活动对 NDVI的影响程度
为了研究自然因素和人类活动对 NDVI的影响程度,采用经验模态分解法(EMD)将全年 NDVI在近13年
的变化序列分解为 IMF1分量(准 4a周期)、IMF2分量(准 9a周期)和残余分量 3个简单模态分量(图 4)。 准
4a周期在 0.1范围内波动,振幅逐渐减小;准 9a 周期在 0.05 范围内波动。 残余分量在 0.24—0.35 范围内逐
步上升,与近 80%的像元的 NDVI 在 0.2—0.4 之间是一致的,说明这是盐池县 NDVI 的主体和基准。 从各个
分量的方差贡献率来看,IMF1分量(准 4a周期)的方差贡献率为 50.00%,IMF2分量(准 9a周期)的方差贡献
率为 0.00%,残余分量的方差贡献率为 50.00%,即 NDVI的波动程度与上升程度相当,且波动对 NDVI 的影响
呈逐渐减弱趋势。
图 4摇 NDVI变化的各 IMF分量及其残余分量
Fig.4摇 IMF and residues of NDVI changing in Yanchi County from 2000 to 2012
IMF(Intrinsic Mode Function)为本征模态函数
为了确定影响 NDVI的驱动力,选取影响 NDVI的 12个影响因子并对它们 2000—2012 年序列进行 EMD
分解,将结果与 NDVI的分解结果进行比较(表 2)。 结果表明,促使 NDVI 波动的主控因子有年降水量、年平
均气温、作物总产量和禁牧政策执行力,但由于 NDVI 的波动全部体现在 IMF1(准 4a 周期)分量上,结合这
4个主控因子的 IMF1分量方差贡献率大小和相互关系,可以得出真正影响 NDVI 波动的主要因子是年降水
量,年平均气温也有一定影响,也就是说,自然因素推动 NDVI 波动。 而其他 8 个因子为反向调节因子,它们
有抑制 NDVI波动、促进趋势性变化的作用。 推动 NDVI趋势性上升的主要是残余分量,根据各反向调节因子
的残余分量大小及与 NDVI残余分量分布的一致性,可以发现,推动 NDVI趋势性上升的主要因子是作物总产
量、羊只存栏数、引黄灌溉面积。 虽然无法对当年造林面积进行 EMD分解,但通过逐步线性回归分析发现它
对 NDVI的趋势性上升具有显著方差贡献率。 由此推论,推动 NDVI 趋势性上升的主要因素是土地利用方式
和类型变化。
2.2.2摇 NDVI与降水和气温的相关性分析
盐池县春季降水量与春季、夏季和全年 NDVI的相关系数都通过了 0.01水平的显著性检验,与秋季 NDVI
的相关系数通过了 0.05水平的显著性检验;夏秋冬季降水量与对应季节 NDVI和全年 NDVI 的相关系数都未
2837 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
http: / / www.ecologica.cn
通过 0.05水平的显著性检验。 上年秋季降水量与春季、夏季 NDVI的相关程度通过 0.01 水平的显著性检验,
与秋季和全年 NDVI的相关系数通过 0.05水平的显著性检验,不存在其他年季降水量与 NDVI 的隔季或隔年
明显相关性的情况。 这与该县 1981—2004年[5]和背景类似的长城沿线风沙区[26]的情况不同,可能是由于禁
牧之后植被生物量和年内积累量增加的缘故,与农作物产量增加促进 NDVI增加机理相同[27](表 3)。
盐池县气温与 NDVI大多为负相关(表 3)。 只有春季气温与冬季 NDVI、夏季气温与秋季 NDVI的负相关
关系通过 0.05水平的显著性检验。 说明干旱区的气温升高对植被恢复不利。 这也印证了降水对 NDVI 的影
响比气温显著,上年秋季降水和当年春季降水对 NDVI至关重要,降水对 NDVI的影响比过去要及时。
表 2摇 NDVI影响因子的 IMF分量方差贡献率
Table 2摇 Variance contribution rate of IMF of NDVI忆s influence factors
影响因子
Influence factors
方差贡献率 Variance contribution rate / %
IMF1 IMF2 残余分量 Residue
作用性质
Effect
自然因素 Natural factors 年降水量 Annual precipitation 79.01 4.62 16.37 主控因子
年平均气温 Annual mean temperature 34.6 40.18 25.22 主控因子
年蒸发量 Annual evaporation 43.46 56.53 反向调节
无霜天数 Frost free period 82.8 8.9 8.3 反向调节
引黄灌溉水量 Volume of irrigation water 3.94 96.06 反向调节
社会因素 Social factors 有效灌溉面积 Effective irrigation area 7.25 92.75 0.00 反向调节
总播种面积 Total crop sown area 70.73 17.31 11.96 反向调节
作物总产量 Total crop yield 11.71 5.85 82.44 主控因子
羊只存栏数 Number of sheep 6.94 9.88 83.25 反向调节
羊只出栏数 Number of slaughtered sheep 3.31 96.69 反向调节
禁牧政策执行力 Execution of grazing policy 10.11 29.46 60.43 主控因子
摇 摇 IMF: 模态函数 Intrinsic Mode Function
表 3摇 盐池县降水量和气温与各季 NDVI相关系数矩阵
Table 3摇 Correlation coefficient between NDVI and precipitation, temperature in Yanchi County
气候因子
Climate factors
NDVI
春季 Spring 夏季 Summer 秋季 Autumn 冬季 Winter 全年 Annual
降水 Precipitation 春季 Spring 0.6631** 0.7295** 0.6102* 0.5267 0.7653**
夏季 Summer 0.3352 0.2905 -0.1758 0.3018
秋季 Autumn 0.3661 0.1714 0.302
冬季 Winter -0.3788 -0.4495
全年 Annual cumulative 0.1895 0.4985 0.5178 0.0987 0.5438*
上年秋季 Last autumn 0.6945** 0.6425** 0.5978* 0.4512 0.5690*
气温 Temperature 春季 Spring -0.4484 -0.3087 -0.3445 -0.5554* -0.4055
夏季 Summer -0.4614 -0.5794* -0.4007 -0.4587
秋季 Autumn -0.2012 -0.1083 -0.0964
冬季 Winter -0.2437 0.2376
年平均 Annual average -0.4446 -0.1758 -0.32 -0.4968 -0.1575
摇 **表示显著性水平通过 0.01检验,*表示显著性水平通过 0.05检验
2.2.3摇 土地利用变化与 NDVI的空间叠置分析
人类活动对植被的影响主要是通过土地利用变化来体现,一是土地利用类型变化影响植被类型的面积,
二是土地利用方式变化影响植被的质量。 将盐池县 2000年和 2011年两期土地利用图叠置,识别主要不变地
类和转换地类,再将其矢量图与各年度 NDVI 图叠置,并对各地类像元 13a NDVI 统计分析。 结果表明:在不
变地类中,NDVI改善幅度由大到小依次为水浇地、林地、草地、沙地和旱地,前两类地的改善幅度大于总体幅
度;各地类 NDVI的截距由大到小低依次为水浇地、林地、旱地、草地和沙地,而且差异明显。 由于不同地类的
3837摇 22期 摇 摇 摇 宋乃平摇 等:盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力 摇
http: / / www.ecologica.cn
像元数相差较大,对总体 NDVI贡献最大的是草地,其它依次为旱地、沙地、水浇地和林地(表 4)。
表 4摇 盐池县 2000年至 2011年地类变化及其对 NDVI的影响
Table 4摇 Impacts of different land鄄use types忆 on NDVI in Yanchi county
土地利用类型
Land use types
NDVI拟合公式
Fitting formula of NDVI
决定系数R 2
Coefficient of
determination
像元数
Pixel
number
影响度
指标 I
Influence
degree index
整体
贡献 / %
Total
contribution
不变地类 No change types 水浇地 Irrigated land y= 0.0156x+0.3974 0.7704*** 582 99.87 1.10%
旱地 Dry land y= 0.0068x+0.2758 0.2561 16127 1206.30 13.2
草地 Grassland y= 0.0076x+0.2282 0.4024* 36655 3064.36 33.66
林地 Forest y= 0.0100x+0.3016 0.7469*** 106 11.66 0. 13
沙地 Sandy land y= 0.0075x+0.1917 0.6533*** 1868 154.11 1.69
转换地类 Change types 旱地转林地 Grassland to forest y= 0.0100x+0.2405 0.6033** 789 86.79 0. 95
旱地转草地 Dry land to grassland y= 0.0074x+0.2510 0.3262* 8412 684.74 7.52
草地转林地 Grassland to forest y= 0.0096x+0.2280 0.6550*** 3581 378.15 4.15
沙地转草地 Sandy land to grassland y= 0.0087x+0.2087 0.7258*** 5196 497.26 5.46
所有像元全年趋势 Annual trend of all pixel y= 0.0078x+0.2415 0.4292* 106110 9104.24 100
所有像元春季趋势 Spring trend of all pixel y= 0.0046x+0.1119 0.4691 106110
所有像元夏季趋势 Summer trend of all pixel y= 0.0071x+0.2170 0.3876 106110
所有像元秋季趋势 Autumn trend of all pixel y= 0.0073x+0.1911 0.5608 106110
所有像元冬季趋势 Winter trend of all pixel y= 0.0026x+0.1036 0.4451 106110
摇 摇 ***表示显著性水平通过 0.001检验,**表示显著性水平通过 0.01检验,*表示显著性水平通过 0.05检验
在转换地类中,植被改善幅度由大到小依次为旱地转林地、草地转林地、沙地转草地、旱地转草地,NDVI
的截距由大到小低依次为旱地转草地、旱地转林地、草地转林地、沙地转草地,但差别不大;转换地类的 NDVI
变化趋势都在 0.05水平上显著。 对总体 NDVI贡献的大小依次为旱地转草地、沙地转草地、草地转林地、旱地
转林地(表 3)。
如果将其他地类转入林地对 NDVI 的贡献作为退耕还林的植被恢复效果,将不变的草地、林地、沙地
NDVI的增加看成禁牧的效果,则不变地类和转换地类 NDVI增加值占 NDVI总增加值的 67.92%,退耕还林占
12.62%,封育禁牧占 46.04%。 除了旱地转草地,各类地 NDVI 拟合公式中的决定系数远远高于各季和全年
NDVI的决定系数(表 3),说明土地利用引起的 NDVI趋势性变化比自然节律引起的 NDVI 的趋势更为显著。
与旱地相比,沙地、草地和林地的变化趋势显著,是封育的结果;水浇地的变化趋势极为显著,是人为灌溉的结
果。 由此可见,土地利用方式改善对 NDVI的贡献远远大于土地利用类型变化对 NDVI的贡献。
3摇 讨论
陈晓光等人[5]利用 GIMMS数据研究盐池县 1981—2004年植被指数,发现它与年降水量的相关系数为 0.
620,在 0.01水平上显著相关。 本研究的结果表明,盐池县 2000—2012年 NDVI对年降水量依然敏感,但是他
们的相关系数为 0.544,只在 0.05水平上显著相关。 尽管 NDVI数据来源不同可能造成结果的差异,但研究时
段的不同可能是造成相关系数差别较大的主要原因。 穆少杰等[28]在内蒙古 2000—2010 年植被覆盖度时也
发现了同样的情况。 表明 NDVI的主要驱动力由过去以气候为主转变为近 10 年以人类活动为主。 支持这一
结论的还有陈辉等[29]对冀北地区 1987—2000年植被覆被变化的研究结果,李登科等[26]对 1981—2003 年陕
北长城沿线的研究得到类似的结果,孙晓鹏等[27]对泾河流域 1982—2005 年的研究结果,以及王娟等[30]对内
蒙古自治区 1983—2009年植被变化趋势的研究结果。 本研究区域以草地为主,自然因素和人类活动对 NDVI
的影响大体相当。
孙晓鹏等[27]的研究表明,NDVI显著增加区以耕地为主,显著减小区以草地为主。 粮食单位面积产量的
4837 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
http: / / www.ecologica.cn
提高使耕地 NDVI增加。 对黄土高原的研究也得到了类似的推论[19]。 王娟等[30]发现内蒙古耕作区的植被变
化主要与农作物产量的变化有关,农牧交错等草原区 NDVI的显著增加与区域草原开垦、持续植树种草、禁牧
轮牧等防沙治沙等活动有关。 戴声佩等[31]发现,农业生产水平提高和植被生态建设等人类活动对西北地区
植被 NDVI增加有重要影响。 文星等[32]对石羊河流域 1999—2010年期间植被覆盖的时空变化进行了研究表
明,相对于自然因素,人为因素在较短时间内,对荒漠化变化起的作用更为关键,防沙治沙和生态工程等生态
管理起主要作用。 这与本研究所得出的推动 NDVI趋势性上升的主要因子是作物总产量、引黄灌溉面积的结
论一致。 羊只存栏数、对当年造林面积表现了畜牧业管理和造林对 NDVI的积极作用。
4摇 结论
(1)近 13年盐池县 NDVI 在 0.2—0.4 之间呈波动上升趋势,上升幅度为 0.078 / 10 a,上升趋势显著。
NDVI的时间规律比空间规律明显。 近 80%像元的 NDVI在 0.2—0.3 和 0.3—0.4 等级范围内,随气候变化在
年际间频繁、大幅波动或转换;干旱年份 NDVI 大面积降低,雨水较多年份又大面积上升,西部的波动强于
东部。
(2)NDVI的波动分量与上升分量各占 50%,且 NDVI的波动呈逐渐减弱趋势。 促使 NDVI波动的主控因
子是年降水量,年平均气温也有一定作用,也就是说,自然因素推动 NDVI 波动。 降水对 NDVI 的影响比气温
显著,上年秋季降水和当年春季降水对 NDVI至关重要,降水对 NDVI 的影响比过去要及时,但对 NDVI 的影
响在减弱。
(3)推动 NDVI趋势性上升的主要因素是土地利用方式和类型变化。 从单项土地利用类型来说,水浇地、
林地的 NDVI增长趋势最为显著;从土地利用变化来说,旱地转林地、草地转林地的 NDVI 增加趋势最显著。
土地利用方式改善对 NDVI的贡献远远大于土地利用类型变化对 NDVI的贡献。
综上所述,虽然气候引起的 NDVI波动在盐池县 NDVI 中仍占有 50%的分量,但封育禁牧、灌区开发、农
业生产力提高、退耕还林等人类活动推动 NDVI显著增加。 土地利用方式改善对 NDVI 的作用远远大于土地
利用类型变化。 说明荒漠草原区的生态改善应以保护为主,辅之以必要的生态重建,走以适度开发带动整体
保护的道路。
参考文献(References):
[ 1 ]摇 Nemani R R, Keeling C D, Hashimoto H, Jolly W M, Piper S C, Tucker C J, Myneni R B, Running S W. Climate鄄driven increases in global
terrestrial net primary production from 1982 to 1999. Science, 2003, 300(5625): 1560鄄1563.
[ 2 ] 摇 Wang X H, Piao S L, Ciais P, Li J S, Friedlingstein P, Koven C, Chen A P. Spring temperature change and its implication in the change of
vegetation growth in North America from 1982 to 2006. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2011, 108
(4): 1240鄄1245.
[ 3 ] 摇 De Jong R, de Bruin S, de Wit A, Schaepman M E, Dent D L. Analysis of monotonic greening and browning trends from global NDVI time鄄series.
Remote Sensing of Environment, 2011, 115(2): 692鄄702.
[ 4 ] 摇 李凌浩, 王堃, 斯琴毕力格. 新时期我国草地环境科学发展战略的思考. 草地学报, 2012, 20(2): 199鄄206.
[ 5 ] 摇 陈晓光, 李剑萍, 李志军, 陈葆德, 韩颖娟. 宁夏盐池近年来植被与气候变化分析. 生态学报, 2006, 26(5): 1516鄄1522.
[ 6 ] 摇 乔锋, 张生英, 张克斌, 杨俊杰, 李瑞, 刘刚. 宁夏盐池植被覆盖动态变化遥感监测. 水土保持研究, 2006, 13(3): 181鄄184.
[ 7 ] 摇 金晓媚, 余秋生, 薛忠歧, 于艳青. 宁夏回族自治区生态植被变化规律研究. 科技导报, 2007, 25(10): 19鄄22.
[ 8 ] 摇 杜灵通, 李国旗. 基于 SPOT鄄VGT的宁夏盐池县近 8年生态环境动态监测. 北京林业大学学报, 2008, 30(5): 46鄄51.
[ 9 ] 摇 李菁, 王连喜, 李琪, 李剑萍. 宁夏中南部近 25年植被变化特征及其与气候因子的关系. 中国农学通报, 2011, 27(29): 284鄄289.
[10] 摇 孟力猛. 基于 NDVI和 LUCC的盐池县荒漠化动态研究 [D]. 北京: 北京林业大学, 2012.
[11] 摇 庞吉林, 张克斌, 乔娜, 孟力猛, 王海星. 基于 RS的盐池县近 10年植被覆盖度动态变化研究. 水土保持研究, 2012, 19(4): 112鄄115.
[12] 摇 陈效逑, 王恒. 1982—2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化. 地理学报, 2009, 64(1): 84鄄94.
[13] 摇 Franklin S E, He Y H, Pape A, Guo X L, McDermid G J. Landsat鄄comparable land cover maps using ASTER and SPOT images: A case study for
large鄄area mapping programmes. International Journal of Remote Sensing, 2011, 32(8): 2185鄄2205.
5837摇 22期 摇 摇 摇 宋乃平摇 等:盐池县 2000—2012年植被变化及其驱动力 摇
http: / / www.ecologica.cn
[14]摇 Tucker C J, Nicholson S E. Large鄄scale Saharan鄄Sahelian vegetation variations from 1980 to 1996 derived from ground precipitation and NOAA
satellite data / / Squires V R, Sidahmed A E eds. Drylands: Sustainable use of rangelands into the twenty鄄first century. International Fund for
Agricultural Development, 1997: 237鄄248.
[15] 摇 高志海, 李增元, 魏怀东, 丁锋, 丁国栋. 干旱地区植被指数(VI)的适宜性研究. 中国沙漠, 2006, 26(2): 243鄄248.
[16] 摇 Herrmann S M, Anyamba A, Tucker C J. Recent trends in vegetation dynamics in the African Sahel and their relationship to climate. Global
Environmental Change鄄Human and Policy Dimensions, 2005, 15(4): 394鄄404.
[17] 摇 Wang T M, Kou X J, Xiong Y C, Mao P, Wu J G, Ge J P. Temporal and spatial patterns of NDVI and their relationship to precipitation in the
Loess Plateau of China. International Journal of Remote Sensing, 2010, 31(7): 1943鄄1958.
[18] 摇 马明国, 王建, 王雪梅. 基于遥感的植被年际变化及其与气候关系研究进展. 遥感学报, 2006, 10(3): 421鄄431.
[19] 摇 信忠保, 许炯心, 郑伟. 气候变化和人类活动对黄土高原植被覆盖变化的影响. 中国科学(D辑: 地球科学), 2007, 37(11): 1504鄄1514.
[20] 摇 le Maire G, Marsden C, Nouvellon Y, Grinand C, Hakamada R, Stape J L, Laclau J P. MODIS NDVI time鄄series allow the monitoring of
Eucalyptus plantation biomass. Remote Sensing of Environment, 2011, 115(10): 2613鄄2625.
[21] 摇 陈一鹗. 论草原区和荒漠草原区在宁夏东部的界限. 植物生态学与地植物学丛刊, 1982, 6(3): 227鄄235.
[22] 摇 Chen J, J觟nsson P, Tamura M, Gu Z H, Matsushita B, Eklundh L. A simple method for reconstructing a high鄄quality NDVI time鄄series data set
based on the Savitzky鄄Golay filter. Remote Sensing of Environment, 2004, 91(3鄄4): 332鄄344.
[23] 摇 张明阳, 王克林, 刘会玉, 林振山. 基于 EMD的洪涝灾害成灾面积波动的多时间尺度分析. 中国农业气象, 2005, 26(4): 220鄄224.
[24] 摇 王强, 张勃, 戴声佩, 邹悦, 马中华, 张亚宁. 基于 GIMMS AVHRR NDVI数据的三北防护林工程区植被覆盖动态变化. 资源科学, 2011,
33(8): 1613鄄1620.
[25] 摇 宋怡, 马明国. 基于 SPOT VEGETATION数据的中国西北植被覆盖变化分析. 中国沙漠, 2007, 27(1): 89鄄93.
[26] 摇 李登科, 郭铌, 何慧娟. 陕北长城沿线风沙区植被指数变化及其与气候的关系. 生态学报, 2007, 27(11): 4620鄄4629.
[27] 摇 孙晓鹏, 王天明, 寇晓军, 葛剑平. 黄土高原泾河流域长时间序列的归一化植被指数动态变化及其驱动因素分析. 植物生态学报, 2012,
36(6): 511鄄521.
[28] 摇 穆少杰, 李建龙, 陈奕兆, 刚成诚, 周伟, 居为民. 2001—2010 年内蒙古植被覆盖度时空变化特征. 地理学报, 2012, 67(9): 1255鄄1268.
[29] 摇 陈辉, 刘劲松, 王卫. 冀北地区植被指数变化特征及影响因素分析. 地理科学, 2008, 28(6): 793鄄798.
[30] 摇 王娟, 李宝林, 余万里. 近 30年内蒙古自治区植被变化趋势及影响因素分析. 干旱区资源与环境, 2012, 26(2): 132鄄138.
[31] 摇 戴声佩, 张勃, 王海军. 中国西北地区植被 NDVI的时空变化及其影响因子分析. 地球信息科学学报, 2010, 12(3): 315鄄321.
[32] 摇 文星, 段翰晨, 廖杰, 薛娴. 石羊河流域植被指数时空变化及荒漠化遥感监测. 吉林大学学报: 地球科学版, 2012, 42(S1): 416鄄422.
6837 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇