秦岭植被覆盖时空变化及其对气候变化与人类活动的双重响应

引用本文

邓晨晖, 白红英, 高山, 刘荣娟, 马新萍, 黄晓月, 孟清. 秦岭植被覆盖时空变化及其对气候变化与人类活动的双重响应[J].自然资源学报, 2018,33(3): 425-438
DENG Chen-hui, BAI Hong-ying, GAO Shan, LIU Rong-juan, MA Xin-ping, HUANG Xiao-yue, MENG Qing. Spatial-temporal Variation of the Vegetation Coverage in Qinling Mountains and Its Dual Response to Climate Change and Human Activities[J]. Journal of Natural Resources, 2018,33(3): 425-438 复制到剪切板

DOI:10.11849/zrzyxb.20170139

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秦岭植被覆盖时空变化及其对气候变化与人类活动的双重响应

邓晨晖^1,², 白红英^1,^*, 高山³, 刘荣娟¹, 马新萍¹, 黄晓月¹, 孟清¹

1. 西北大学城市与环境学院,西安 710127

2. 陕西继续教育大学, 西安 710004

3. 西安市气象局,西安 710016

*通信作者简介：白红英（1962- ）,女,陕西凤翔人,博士,教授,主要从事全球变化生态学、自然地理学等方面的科研与教学。E-mail: hongyingbai@163.com

第一作者简介：邓晨晖（1984- ）,女,陕西蒲城人,博士,主要从事秦岭植被与气候变化研究。E-mail: chenhuisnow@126.com

收稿日期:2017-02-23 网络出版日期:2018-03-20

基金:陕西省科学研究发展计划面上项目（2016JM4022）; 国家林业公益性行业科研专项（201304309）

摘要

论文基于MODIS- NDVI数据、DEM及气象数据,辅以趋势分析、多元回归残差法、偏最小二乘回归法,反演了秦岭地区2000—2015年植被覆盖度及分析了其“格局—过程—趋势”的变化特征,探究了其对气候变化与人类活动的双重响应机制。结果表明：1）秦岭地区近16 a来植被覆盖度呈显著上升趋势,增速为2.77%/10 a,呈“中间高、周边低,西部高、东部低,南坡高、北坡低”的空间格局,植被覆盖度随海拔的升高在2 200 m左右达到最大,700~3 200 m达0.7以上,1 300~2 700 m达0.9以上,3 400 m以上为0.5以下的低值区;2）秦岭地区的植被覆盖与气候因子的响应关系存在明显的空间差异,对气温的响应总体上没有明显的时滞效应,而与降水的响应存在以滞后1个月为主的时滞效应;3）人类活动对秦岭地区植被变化的作用日趋增强,且以正向作用为主,主要分布在东部地区,而负向作用则分布于中部和西部地区;4）秦岭地区植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,影响因子对植被覆盖变化的解释能力依次为人类活动>降水>气温>潜在蒸散量。

关键词: 植被覆盖度; 气候变化; 人类活动; 双重响应; 秦岭地区

中图分类号:Q948;X826 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2018)03-0425-14

Spatial-temporal Variation of the Vegetation Coverage in Qinling Mountains and Its Dual Response to Climate Change and Human Activities

DENG Chen-hui^1,², BAI Hong-ying¹, GAO Shan³, LIU Rong-juan¹, MA Xin-ping¹, HUANG Xiao-yue¹, MENG Qing¹

1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an 710127, China;

2. Shaanxi Continuous Education College, Xi’an 710004, China;

3. Xi’an Meteorological Bureau, Xi’an 710016, China;

Fund:A General Program from the Shaanxi Province Scientific Research and Development Plan, No. 2016JM4022; National Forestry Public Welfare Industry Scientific Research Project, No. 201304309.

Abstract

The Qinling Mountains, a key ecological zone of terrestrial ecosystem, has experienced a significant change of vegetation coverage in recent years. Based on MODIS- NDVI data, DEM data and meteorological data such as temperature, precipitation, sunshine, humidity and wind speed, this paper calculated the Fractional Vegetation Coverage ( FVC) in Qinling Mountains, analyzed the background characteristics of the “pattern-process-trend” change, and explored the dual response mechanism of the vegetation coverage to climate change and human activities with trend analysis method, multiple regression method-residual method and PLS regression method. The results of the study showed that: First, the FVC in Qinling Mountains showed a significant increase trend at a growth rate of 2.77%/10 a during 2000-2015, with a very significant upward trend in the southern slope at a growth rate of 3.8%/10 a and a non-significant downward trend in the northern slope. In the space, FVC showed the pattern that is “high in the middle, low in the surroundings; high in the west, low in the east; high in the south-slope, low in the north-slope”. Second, the level of FVC in Qinling Mountains varied greatly, and the order of each FVC grade in area was Ⅴ, Ⅳ, Ⅲ, Ⅱ and Ⅰ, the area of Ⅰ and Ⅴ showing significant upward trend while the area of others showing decline trend. Third, the change of FVC at different altitudes was significantly different. There was a significant upward trend under 1 500 m and obvious downward trend at 2 600 m, while there was no obvious change at 1 500-2 600 m. With the increase of altitude, the FVC reached a maximum at 2 200 m. The FVC at 700-3 200 m was more than 0.7 and at 1 300-2 700 m was more than 0.9, and values below 0.5 mainly appeared in high altitude area above 3 400 m. Forth, there were significant spatial differences in the response of vegetation coverage to climatic factors. The response of vegetation coverage to precipitation had time lag, with a lag of one month, while the response to temperature did not have time lag. Fifth, the role of human activities was increasing rapidly, with the growth rate of 2.10%/10 a. The positive effect of human activities on FVC mainly distributed in the eastern region, and the negative effect of human activities mainly distributed in the central and western regions. Finally, the FVC changes were the results of both climate change and human activities, and the impact factors from strong to weak are human activity, precipitation, temperature and potential evapotranspiration.

Keyword: fractional vegetation cover; climate change; human activity; double responses; Qinling Mountains

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植被是地球系统中的活跃成员, 亦是生境变化的敏感因子, 陆地生态系统的任何变化必然在植被类型、数量或质量方面有所响应, 被认为是监测生态环境变化的综合指示器^[1]。植被覆盖度又称植被覆盖指数（Fractional Vegetation Cover, FVC）, 是在归一化植被指数（NDVI）基础上改进提出的^{[2, 3]}, 指在单位面积内植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比, 反映了植被的茂密程度及植物进行光合作用面积的大小^[4], 在一定程度上解决了NDVI对于覆盖度高的植被易于饱和、而对覆盖度低的植被难于区分的不足^[5], 能更好地反映区域地表植被动态变化状况。在全球气候变化对生态系统的影响研究中, 常将FVC作为反映区域地表植被群落生长态势的重要指数, 评价区域生态系统健康程度的基础数据, 及指示区域生态系统环境变化的重要指标^[6]。

随着全球气候变化, 陆地生态系统发生了显著变化^{[7, 8]}, 植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9, 10, 11, 12, 13]}。秦岭作为我国南北气候的分界线, 其生境敏感而脆弱, 近年来就其植被与气候变化的响应研究备受关注^{[14, 15, 16]}。IPCC第5次报告更加确信, 人类活动在气候变暖中发挥着主导作用^[17]。随着人类活动影响信号的增强, 植被覆盖变化深刻地记录了人类活动的烙印, 是气候变化和人类活动共同作用的结果^[18]。然而, 以往研究主要基于NDVI数据分析植被对气候变化的响应, 通常考虑气温和降水两个影响因子^{[19, 20, 21]}, 而忽视了如辐射、湿度、风速等其他相关气候变量的作用; 对人类活动的影响关注也较少, 且以定性描述分析为主^{[22, 23, 24]}, 从而造成植被覆盖变化与其影响因素的脱节。

在气候变化与人类活动双重影响下, 认清秦岭地区植被覆盖的变化特征, 分离量化不同气候变量和人类活动因素在影响植被变化中的相对贡献显得尤为重要与必要。本文基于遥感和气象数据, 反演近16 a来秦岭地区的植被覆盖度, 分析其时空变化特征, 量化了人类活动影响因子, 定量评估气温、降水、潜在蒸散量、人类活动等因子对植被覆盖变化影响的相对重要性, 探讨气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响机制, 旨在寻找对植被变化具有显著解释意义的因子, 以期为秦岭生态环境保护及应对气候变化提供科学的依据。

1 研究区概况

本文以狭义的秦岭为研究区（图1）, 105° 30′ ~110° 05′ E, 32° 40′ ~34° 35′ N, 位于陕西南部, 渭河以南, 汉江以北, 东西以陕西省省界为界。总面积约6.19万km², 约占陕西省面积的30%, 海拔195~3 771 m。秦岭南北气候差异明显, 北干南湿, 北坡为暖温带半湿润气候, 广布暖温带落叶阔叶林; 南坡为北亚热带湿润气候, 分布着北亚热带常绿阔叶-落叶阔叶混交林。

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	图1 秦岭地区地理位置及气象站点分布Fig. 1 Location of the study area and the distribution of meteorological stations

2 数据与方法

2.1 数据来源与处理

本文使用的MOD13Q1 NDVI数据, 来源于NASA的MODIS数据产品, 空间分辨率为250 m× 250 m, 时间分辨率为16 d。为排除1 a内非生长期的影响, 故选取2000— 2015年植被生长最旺盛时期5— 10月数据探讨生长期的植被覆盖情况。首先, 使用MRT进行格式和投影转换; 然后采用MVC合成月NDVI数据。由于年最大NDVI能够去除云、大气和太阳高度角产生的影响, 有效反映区域植被覆盖状况^{[23, 24]}, 故采用年最大NDVI影像进行FVC时空变化分析。DEM数据的空间分辨率为25 m× 25 m。

气象数据为秦岭地区2000— 2015年32个气象台站2— 10月的数据, 包括平均气温、降水量、相对湿度、日照百分率及风速, 来源于陕西省气象局。为保证山地气象要素空间插值结果的准确性, 插值过程均考虑高程因素的影响, 气温插值采用普通克里格法, 其他要素采用协同克里格法, 投影方式和空间分辨率与FVC时间序列数据一致。

2.2 研究方法

2.2.1 植被覆盖度反演

像元二分模型是计算FVC的常用方法, 假设每个像元的NDVI值由植被和土壤两部分构成, 其公式如下^{[27, 28]}：

$\begin{matrix} FVC = (NDVI - NDV I_{s} \frac{)}{(} NDV I_{v} - NDV I_{s}) \end{matrix}$ （1）

式中：NDVI为混合像元的植被指数值; NDVI_s为纯土壤像元的最小值, 理论上接近于0; NDVI_v为纯植被像元的最大值, 理论上接近于1。分别采用0.5%置信度截取NDVI的上下阈值, 将NDVI值最大的0.5%区域作平均值, 得到NDVI_v, 将值最小的0.5%区域作平均值, 得到NDVI_s。

2.2.2 趋势分析

一元线性回归趋势分析法, 是采用最小二乘法逐像元拟合年均FVC的斜率, 能够模拟每个栅格的变化趋势, 综合反映区域植被的时空格局演变^[29], 其公式如下：

$\begin{matrix} slope = \frac{n \overset{n}{\sum_{i = 1}} iFV C_{i} - \overset{n}{\sum_{i = 1}} i \overset{n}{\sum_{i = 1}} FV C_{i}}{n \overset{n}{\sum_{i = 1}} i^{2} - {(\overset{n}{\sum_{i = 1}} i)}^{2}} \end{matrix}$ （2）

式中：n为时间序列（a）; FVC_i为第i年的FVC值。当slope> 0或slope< 0时, 表明FVC呈增加或下降趋势。采用t检验确定变化趋势的显著性, 并将结果划分为极显著（P≤ 0.01）、显著（0.01< P≤ 0.05）、弱显著（0.05< P≤ 0.1）和不显著（P> 0.1）变化4个等级。

2.2.3 潜在蒸散量计算

Penman-Monteith模型是国际粮农组织FAO推荐的计算潜在蒸散量方法, 其全面考虑了影响的大气因素和植物因素, 把能量平衡、空气动力学参数和表面参数结合在一起, 能够反映气候要素的综合影响, 在干旱区和湿润区的估值精度均较高^[30], 其公式如下：

$\begin{matrix} E T_{0} = \frac{0.408 Δ (R_{n} - G) + γ \frac{900}{T + 273} U_{2} (e_{s} - e_{a})}{Δ + γ (1 + 0.34 U_{2})} \end{matrix}$ （3）

式中：ET₀为参考作物蒸散量（mm/d）; R_n为净辐射量 [MJ/(m²· d)]; G为土壤热通量 [MJ/(m²· d)]; γ 为湿度计常数（kPa/℃）; T为地表2 m高处的日平均气温（K）; U₂为2 m高处的风速（m/s）; e_s为饱和水汽压（kPa）; e_a为实际水汽压（kPa）; Δ 为饱和水汽压斜率（kPa/℃）。

2.2.4 多元回归残差分析

该方法是由Evans和Geerken等提出^{[31, 32]}。通过对每个栅格像元的植被覆盖度与相关气候指标做回归分析, 得到FVC的预测值, 将其视为气候因素对FVC的影响, 然后利用遥感观测的FVC真实值减去预测值, 从而得到人类活动的影响, 以此剥离开气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响^[33], 其公式如下：

$\begin{matrix} ε = FV C_{真实值} - FV C_{预测值} \end{matrix}$ （4）

ε > 0, 人类活动产生负作用; ε ≈ 1, 人类活动影响较弱; ε < 0, 人类活动产生正作用。并通过F检验对残差序列变化趋势的显著性进行分析。

2.2.5 偏最小二乘回归法（PLS）

PLS法兼具主成分分析和多元回归的优点, 克服了众多自变量间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题^[34], 建模步骤见文献[35]。该方法得到一个重要判别指标— — 变量投影重要性（VIP）值, 其计算公式如下^[36]：

$\begin{matrix} VI P_{j} = \sqrt{\frac{p \overset{m}{\sum_{h = 1}} \sum^{} R^{2} (y_{k}, t_{h}) w_{hj}^{2}}{\overset{m}{\sum_{h = 1}} \sum^{} R^{2} (y_{k}, t_{h})}} \end{matrix}$ （5）

式中：p为自变量个数; m为提取的成分个数; k为因变量（k=1）; t_h为自变量的第h个成分; R²(y_k, t_h)为y_k与t_h之间相关系数的平方; $\begin{matrix} w_{hj}^{2} \end{matrix}$ 为自变量x_j对构造t_h成分的贡献权重。PLS模型拟合参数中, $\begin{matrix} R_{x}^{2} \end{matrix}$ (cum)表示所拟合的模型对自变量的信息利用率, $\begin{matrix} R_{y}^{2} \end{matrix}$ (cum)表示模型对因变量的解释能力, Q²(cum)为累计交叉有效性, 表示模型对数据预测的准确性, Q²(cum)> 0.5表示模型预测准确度较高, Q²(cum)< 0.05时, 表示模型无显著意义。一般认为, VIP> 1的自变量对因变量具有显著解释意义, 0.8< VIP< 1具有中等程度的解释意义, VIP< 0.8的自变量基本不具备解释意义, VIP值越大, 解释意义越显著^[37]。

3 植被覆盖度变化特征

3.1 植被覆盖度时间变化特征

图2为2000— 2015年秦岭地区年均FVC变化趋势及Mann-Kendall（MK）突变检验。由图2(a)知, 16 a来, 秦岭地区的植被覆盖度呈显著上升趋势, 增速为2.77%/10 a（P< 0.01）。说明近16 a来秦岭地区的植被覆盖情况总体在不断改善。MK检验结果显示 [图2(b)], 16 a来年均FVC突变发生于2005年, 且是升高的突变。表明1999年实施的退耕还林工程在2000年初见成效, 2005年之后成效趋稳且越来越明显。

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	图2 2000— 2015年秦岭地区FVC变化趋势及突变Fig. 2 Trend and abrupt change of FVCin Qinling Mountains during 2000-2015

3.2 植被覆盖度空间格局变化特征

图3为2000— 2015年秦岭地区FVC空间分布及南北坡变化趋势。由图3(a)知, 16 a来, 秦岭地区植被覆盖整体较好, FVC大于0.7的区域占全区的87.93%, 且呈增长趋势; FVC存在着明显的空间差异, 整体呈“ 中间高、周边低, 西部高、东部低, 南坡高、北坡低” 的分布格局。中部与西部植被覆盖密集, 东部相对稀疏且呈手指状分布, 这一分布特征与该区地形相一致。可见, 山区植被覆盖度较好, 平缓区的覆盖度相对较差, 也说明人类活动（如城镇化）是导致秦岭地区植被覆盖变差的重要原因。由图3(b)知, 北坡的FVC呈下降趋势, 降速为1.0%/10 a; 而南坡呈上升趋势, 增速达3.8%/10 a（P< 0.01）。秦岭地区整体的FVC均值为0.84, 北坡为0.75, 南坡达0.87。可知, 南坡的植被覆盖优于北坡, 且呈极显著的上升趋势; 而北坡则呈不显著的下降趋势。这再次印证了人类活动对秦岭地区FVC变化的重要影响, 尤其是对北坡的影响更为深刻。

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	图3 2000— 2015年秦岭地区FVC空间分布及变化趋势Fig. 3 Spatial distribution and trend of FVCin Qinling Mountains during 2000-2015

图4为2000— 2015年秦岭地区FVC空间变化趋势及显著性。由图4(a)知, 低值区主要在秦岭北麓的周至、户县、长安、蓝田及陕南的汉中、安康等地; 而高值区主要分布在东部地区。t检验结果显示 [图4(b)], 秦岭地区植被覆盖整体以上升趋势为主, 呈上升趋势的面积达64.72%, 其中极显著上升的区域为13.20%, 显著上升的区域为10.97%, 弱显著上升的区域为6.37%, 及不显著上升的区域为27.26%; 而35.28%的面积为下降趋势, 其中极显著下降的区域为1.95%, 显著下降的区域为3.17%, 弱显著下降的区域为2.90%, 及不显著下降的区域为27.26%。植被恢复区主要分布在东部地区, 其原因可能是这些地区原有植被覆盖较低, 后因退耕还林工程的实施, 使得植被覆盖度显著提升; 而植被退化区主要分布在北坡的长安、户县、蓝田及南坡的勉县、汉中、城固、洋县等地, 其原因是这些地区城市扩张导致植被遭受破坏。

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	图4 2000— 2015年秦岭地区FVC空间变化趋势及显著性Fig. 4 Spatial trend and the significance change of FVC in Qinling Mountains during 2000-2015

3.3 植被覆盖度等级结构变化特征

根据《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190— 2007）, 将植被覆盖度分为：低（FVC≤ 0.1）、较低（0.1< FVC≤ 0.3）、中度（0.3< FVC≤ 0.5）、较高（0.5< FVC≤ 0.7）、高（FVC> 0.7）5级, 分别标记为Ⅰ 、Ⅱ 、Ⅲ 、Ⅳ 和Ⅴ 级, 并统计各等级面积。图5为2000— 2015年秦岭地区FVC等级结构空间分布。由图5知, FVC各等级面积依次为Ⅰ 级< Ⅱ 级< Ⅲ 级< Ⅳ 级< Ⅴ 级, 可见, 良好植被区所占面积较大, 研究区植被覆盖整体情况较好。FVC等级结构面积的变化趋势差异较大, 经统计, Ⅰ 级（FVC≤ 0.1）呈显著上升趋势, Ⅱ 级（0.1< FVC≤ 0.3）呈不显著下降趋势, Ⅲ 级（0.3< FVC≤ 0.5）呈显著下降趋势, Ⅳ 级（0.5< FVC≤ 0.7）呈极显著下降趋势, Ⅴ 级（FVC> 0.7）呈极显著上升趋势。即FVC≤ 0.1和FVC> 0.7呈显著上升趋势, 而0.1< FVC≤ 0.7呈不同程度的下降趋势。

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	图5 2000— 2015年秦岭地区FVC等级结构空间分布Fig. 5 Spatial distribution of FVC levels in Qinling Mountains during 2000-2015

3.4 植被覆盖度海拔梯度变化特征

《陕西秦岭生态环境保护纲要》中依据生态系统基本特征及海拔高度将秦岭划分为3个生态功能区：1）2 600 m以上的中高山针叶林灌丛草甸生物多样性区; 2）1 500~ 2 600 m之间的中山针阔叶混交林水源涵养与生物多样性区; 3）1 500 m以下的低山丘陵水源涵养与水土保持区。据此将秦岭地区划分为< 1 500、1 500~2 600、> 2 600 m等3个海拔梯度。图6为2000— 2015年秦岭不同海拔梯度FVC空间分布及变化趋势。由图6可知, FVC随海拔变化差异明显, 据统计, 1 500 m以下的区域FVC> 0.7占75%, 且呈显著上升趋势, 这主要是受人类活动的正效应（如植树造林）; 1 500~2 600 m的区域FVC> 0.7占99%, 其变化不明显, 植被覆盖相对稳定; 2 600 m以上的区域FVC> 0.7占78%, 则呈极显著的下降趋势, 这可能与气候变化密切相关, 随着气候暖化, 高海拔区的植物因不能适应生境变化而大量死亡, 如巴山冷杉（Abies fargesii）。同时, 随着海拔的升高, 秦岭地区的植被覆盖逐渐升高, 并在2 200 m左右达到最大, 其中700~3 200 m区域的FVC达0.7以上, 1 300~2 700 m区域的FVC达0.9以上, 而FVC< 0.5的低值区主要分布在3 400 m以上的高海拔区。

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	图6 2000— 2015年秦岭地区不同海拔梯度FVC空间分布与梯度差异Fig. 6 Spatial distribution of FVC at different altitudes in Qinling Mountains during 2000-2015

4 植被覆盖变化影响机制

4.1 气候要素的影响

不同于以往研究, 除考虑了气温和降水外, 本研究还考虑了被看作是气候系统中连接水热循环纽带^[38]的蒸散发对植被的可能影响。图7为2000— 2015年年均FVC与同期平均气温、降水量、潜在蒸散量3个单一气候因子间的相关性。由图7知, 年尺度上, FVC与各因子的响应关系均存在明显的空间差异, 与气温呈正相关的区域主要分布于西部地区, 占总面积的45.37%; 与降水呈正相关的区域主要分布于东部地区, 占总面积的63.53%; 与潜在蒸散量呈正相关的区域分布于在中西部地区部分区域, 占总面积的38.34%。可见, 年均FVC与气温和降水的相关性具有相反的空间分布特征, 而与能够反映各气候要素综合影响的潜在蒸散量间的相关性在空间上表现不明显。表明各气候因子间存在着耦合的相互影响作用, 植被生长主要受水热组合共同作用的影响。

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	图7 2000— 2015年秦岭地区年FVC与气候因子的相关性Fig. 7 Spatial correlations between annual FVC and climate factors in Qinling Mountains during 2000-2015

为进一步探讨FVC对水热组合的响应及时滞效应, 以FVC与气温、降水不同月份多年均值为基础, 计算了2000— 2015年月均FVC与当月（5— 10月）、前1月（4— 9月）、前2月（3— 8月）气温、降水间的偏相关系数, 见图8。可知, 月尺度上, FVC与当月气温呈正相关的区域占总面积的79.15%, 与前1月气温呈正相关的区域占总面积的58.32%, 与前2月气温的相关性更小; 而与当月降水呈正相关的区域占总面积的26.01%; 与前1月降水呈正相关的区域占总面积的35.23%; 与前2月降水呈正相关的区域占总面积的29.65%。总体而言, 气温和降水在月尺度上的相关性均明显高于年际水平, 且气温的显著性高于降水。这是因为气温和降水在年内各月变化明显, 不同月份的FVC对水热条件变化的敏感性不同, 水热条件的季节变化对植被生长的影响较大; 且该区气候雨热同期, 降雨量大的季节气温也较高, 同时蒸散发也强烈, 一定程度上影响了植被生长, 因此出现植被生长与降水负相关区域面积大而主要受温度控制的现象。空间上, 月均FVC与水热要素的相关性差异明显, 与气温的相关性表现为高海拔区强于低海拔区, 主要由于高海拔区森林覆盖率较高, 对气温变化较敏感; 而与降水的相关性表现为低海拔区强于高海拔区, 主要由于低海拔区人为因素干扰严重, 多为草地或农田, 受水分影响较大。从显著性看, 气温是当月正相关达到显著性的面积最大, 降水则是前1个月的面积最大, 说明秦岭地区植被对气温的响应总体上没有明显的滞后性, 而对降水的响应存在时滞效应, 以滞后1个月为主。

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	图8 2000— 2015年秦岭地区月FVC与气候因子的相关性Fig. 8 Spatial correlations between monthlyFVC and climate factors in Qinling Mountains during 2000-2015

4.2 人类活动的影响

除气候因素外, 人类活动也是影响植被覆盖变化的重要驱动因素, 其影响主要体现在：一方面表现为对植被覆盖增加的促进作用（生态工程等）, 另一方面为对植被覆盖减少的破坏作用（采矿、城市扩张等）。

基于相关性分析结果, 本文选取当年前1月的降水、同期气温、潜在蒸散量3个气候因子, 建立基于像元尺度的三元一次线性回归方程对FVC进行预测, 得到只有气候作用的FVC时间序列, 从而获得残差值, 即为人类活动对FVC的影响。图9为2000— 2015年秦岭地区FVC残差变化趋势及空间分布。由图9(a)可知, 16 a来, 秦岭地区的残差值呈显著上升趋势, 增速为2.10%/10 a（P< 0.01）, 2005之前为负值, 之后转为正值。说明秦岭地区人类活动对植被的影响在不断加强, 2005年后以促进作用为主导。由图9(b)可知, FVC残差变化趋势为正的区域占总面积的67.63%, 主要分布于东部地区, 因为国家或区域性政策的实施, 生态工程效果明显, 这些地区植被恢复良好, 人类活动对植被的影响起促进作用; 而FVC残差变化趋势为负的区域占32.37%, 主要分布于中部和西部地区, 这些地区多为城镇, 人口密集, 城市扩张导致植被覆盖度下降, 人类活动在这些地区对植被的影响起破坏作用。

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	图9 2000— 2015年秦岭地区FVC残差变化趋势及空间分布Fig. 9 Trend and spatial distribution of FVC residuals in Qinling Mountains during 2000-2015

4.3 双重影响效应

表1为FVC（因变量）与气温、降水、潜在蒸散量、人类活动4个影响因子（自变量）间的相关系数矩阵。由表1可知, 各变量间存在不同程度的强相关性, 满足使用PLS法建模的前提条件, 以此得到气候变化和人类活动对FVC变化双重影响的PLS分析结果, 见图10。

表1 影响因素的相关系数矩阵 Table 1 Correlation coefficient matrix of influencing factors

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	图10 气候变化和人类活动对秦岭地区FVC变化的PLS分析Fig. 10 PLS analysis on the relations of climate change and human activities with FVC variation in Qinling Mountains

图10(a)显示, 影响因子对FVC变化的解释能力依次是人类活动（1.299）> 降水（1.106）> 气温（0.867）> 潜在蒸散量（0.580）, 人类活动是最具解释意义的变量, 其解释能力远大于气候变量, 说明近年来人类活动对植被覆盖变化的影响较气候作用更为显著; 就气候变量而言, 秦岭地区植被生长受降水的影响要强于气温。由图10(b)可知, 气温和潜在蒸散量对FVC起负向作用, 其他因子则起正向作用, 尤其是人类活动的正向作用最强, 说明近年来植被覆盖增加是人类活动作用的结果, 人类对FVC的促进作用日趋增强。由图10(c)各因子回归系数得到回归方程：y=46.302-0.238x₁+0.359x₂-0.044x₃+0.693x₄, 式中：x₁、x₂、x₃、x₄依次表示气温、降水、潜在蒸散量、人类活动。图10(d)显示, 观测值与拟合值曲线较为一致, 拟合结果 $\begin{matrix} R_{x}^{2} \end{matrix}$ (cum)=0.817, $\begin{matrix} R_{y}^{2} \end{matrix}$ (cum)=0.975, Q²(cum)=0.951, 也表明模型的拟合度较高, 模型对FVC变化具有较高的解释能力。

5 结论与讨论

5.1 结论

1）秦岭地区2000— 2015年植被覆盖度呈显著上升趋势, 增速为2.77%/10 a, 南坡呈极显著的上升趋势, 增速达3.8%/10 a, 而北坡呈不显著的下降趋势, 平均下降1.0%/10 a; 空间上呈“ 中间高、周边低, 西部高、东部低, 南坡高、北坡低” 的分布格局。

2）秦岭地区不同海拔高度的植被覆盖度变化差异显著。1 500 m以下呈显著的上升趋势, 1 500~2 600 m变化不明显, 2 600 m以上则呈极显著的下降趋势。随着海拔的升高, 植被覆盖度在2 200 m左右达到最大, 700~3 200 m达0.7以上, 1 300~2 700 m达0.9以上, 而0.5以下的低值区主要分布在3 400 m以上的高海拔地区。植被覆盖度的等级结构变化差异较大, 各等级面积依次为Ⅰ 级< Ⅱ 级< Ⅲ 级< Ⅳ 级< Ⅴ 级, 其中Ⅰ 和Ⅴ 级呈显著上升趋势, 而Ⅱ 、Ⅲ 和Ⅳ 级则呈不同程度的下降趋势。

3）植被覆盖度与气候因子的响应关系存在明显的空间差异。总体上, 植被覆盖度对气温的响应没有明显的滞后性, 而与降水的响应存在时滞效应, 以滞后1个月为主。

4）人类活动对植被覆盖的影响日趋增强, 增速为2.10%/10 a, 且以正向作用为主。其对植被影响起促进作用的区域占总面积的67.63%, 主要分布在东部地区; 而起破坏作用的区域占32.37%, 主要分布于中部地区和西部地区。

5）植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果, 人类活动对植被变化具有较气候作用更为显著的贡献。影响因子对植被覆盖变化的解释能力依次为人类活动> 降水> 气温> 潜在蒸散量。

5.2 讨论

植被覆盖变化是气候变化和人类活动叠加作用的结果, 究竟是气候变化的作用强, 还是人类活动的作用强?在秦岭这一生态敏感脆弱区认识二者之间的作用与贡献尤为重要。

学者们较多地关注秦岭植被与气候变化的关系, 有学者认为植被对温度的敏感性高于降水^{[14, 39]}, 亦有人认为植被生长受降水的影响强于气温^[15], 本研究表明, 气候对秦岭植被的影响降水强于气温, 而月尺度上则表现出气温强于降水, 水热组合的共同作用是影响区域植被的重要因素。

由于人类活动因素存在难以定量化的问题, 故对植被受人为影响的研究相对较少, 本研究量化了人类活动对植被覆盖度的影响, 但文中仅将人类活动因素视为一个影响因子进行分析。事实上, 人为因素也是一个多因子的统一体, 其有正效应与负效应之分, 且二者均包含多方面的影响因子, 如进入21世纪, 国家实施的天保工程及退耕还林工程等有效地改善了区域生态环境, 但在生态恢复的同时, 城市规模也在快速扩张, 保护与破坏同在。因此, 进行实地调查, 细化人类活动因子, 验证训练样本, 分析结果的精度与可靠性, 进一步量化人为因素对秦岭地区植被覆盖变化中的相对贡献还有待深入研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

文献顺序

[1]	PARMESAN C, YOHE G. A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems[J]. Nature, 2003, 421(6918): 37-42. [本文引用:1]
[2]	GUTMAN G, IGNATOV A. The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models[J]. International Journal of Remote Sensing, 1998, 19(8): 1533-1543. [本文引用:1]
[3]	ZENG X, DICKINSON R E, WALKER A, et al. Derivation and evaluation of global 1-km fractional vegetation cover data for land modeling[J]. Journal of Applied Meteorology, 2000, 39(6): 826-839. [本文引用:1]
[4]	GITELSON A A, KAUFMAN Y J, STARK R, et al. Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction[J]. Remote Sensing of Environment, 2002, 80(1): 76-87. [本文引用:1]
[5]	王智, 常顺利, 师庆东, 等. 基于FVC指数的中国西北干旱区植被覆盖变化Markov过程[J]. 应用生态学报, 2010, 21(5): 1129-1136. [WANG Z, CHANG S L, SHI Q D, et al. Markov process of vegetation change in arid areas of Northwest China based on FVC index. Chinese Journal of Applied Ecology, 2010, 21(5): 1129-1136. ] [本文引用:1]
[6]	甘春英, 王兮之, 李保生, 等. 连江流域近18年来植被覆盖度变化分析[J]. 地理科学, 2011, 31(8): 1019-1024. [GAN C Y, WANG X Z, LI B S, et al. Changes of vegetation coverage during recent 18 years in Lianjiang River watershed. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(8): 1019-1024. ] [本文引用:1]
[7]	IPCC. Summary for Policymakers of Climate Change 2007: The Physical Science Basis [M]. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2007. [本文引用:1]
[8]	ZHAO X, TAN K, ZHAO S Q, et al. Changing climate affects vegetation growth in the arid region of the northwestern China[J]. Journal of Arid Environments, 2011, 75(10): 946-952. [本文引用:1]
[9]	NEMANI R R, KEELING C D, HASHIMOTO H, et al. Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999[J]. Science, 2003, 300: 1560-1563. [本文引用:1]
[10]	MA Z H, PENG C, ZHU Q A, et al. Regional drought-reduced reduction in the biomass carbon sink of Canada’s boreal forests[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the Unites States of America, 2012, 109(7): 2423-2427. [本文引用:1]
[11]	PIAO S L, FANG J Y, JI W, et al. Variation in a satellite-based vegetation index in relation to climate in China[J]. Journal of Vegetation Science, 2004, 15(2): 219-226. [本文引用:1]
[12]	张戈丽, 徐兴良, 周才平, 等. 近30 年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应[J]. 地理学报, 2011, 66(1): 47-58. [ZHANG G L, XU X L, ZHOU C P, et al. Responses of vegetation changes to climatic variations in Hulun Buir grassland in past 30 years. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(1): 47-58. ] [本文引用:1]
[13]	陈怀亮, 徐祥德, 杜子璇, 等. 黄淮海地区植被活动对气候变化的响应特征[J]. 应用气象学报, 2009, 20(5): 513-520. [CHEN H L, XU X D, DU Z X, et al. Vegetation activity responses to climate change in the Huang-Huai-Hai area based on GIMMS NDVI dataset. Journal of Applied Meteorological Science, 2009, 20(5): 513-520. ] [本文引用:1]
[14]	白红英. 秦巴山区森林植被对环境变化的响应 [M]. 北京: 科学出版社, 2014. [BAI H Y. The Response of Vegetation to Environmental Change in Qinba Mountains. Beijing: Science Press, 2014. ] [本文引用:2]
[15]	刘宪锋, 潘耀忠, 朱秀芳, 等. 2000—2014年秦巴山区植被覆盖时空变化特征及其归因[J]. 地理学报, 2015, 70(5): 705-716. [LIU X F, PAN Y Z, ZHU X F, et al. Spatiotemporal variation of vegetation coverage in Qinling-Daba Mountains in relation to environmental factors. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(5): 705-716. ] [本文引用:2]
[16]	马新萍, 白红英, 贺映娜, 等. 基于 NDVI的秦岭山地植被遥感物候及其与气温的响应关系——以陕西境内为例[J]. 地理科学, 2015, 35(12): 1616-1621. [MA X Q, BAI H Y, HE Y N, et al. The vegetation remote sensing phenology of Qinling mountains based on NDVI and its response to temperature: Taking within the territory of Shaanxi as an example. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(12): 1616-1621. ] [本文引用:1]
[17]	秦大河, STOCKER T, 等. 第五次评估报告第一工作组报告的亮点结论[J]. 气候变化研究进展, 2014, 10(1): 1-6. [QIN D H, STOCKER T, et al. Highlights of the IPCC working group I fifth assessment report. Progressus Inquisitiones de Mutatione Climatis, 2014, 10(1): 1-6. ] [本文引用:1]
[18]	王强, 张勃, 戴声佩, 等. 三北防护林工程区植被覆盖变化与影响因子分析[J]. 中国环境科学, 2012, 32(7): 1302-1308. [WANG Q, ZHANG B, DAI S P, et al. Analysis of the vegetation cover change and its relationship with factors in the Three-North Shelter Forest Program. China Environmental Science, 2012, 32(7): 1302-1308. ] [本文引用:1]
[19]	PIAO S L, FANG J Y, ZHOU L M, et al. Interannual variations of monthly and seasonal normalized difference vegetation index (NDVI) in China from 1982 to 1999[J]. Journal of Geophysical Research, 2003, 108(D14), 4401. doi: DOI:10.1029/2002JD002848. [本文引用:1]
[20]	WU X, LIU H, REN J, et al. Water-dominated vegetation activity across biomes in mid-latitudinal eastern China[J]. Geophysical Research Letters, 2009, 36(4): 69-79. [本文引用:1]
[21]	徐浩杰, 杨太保. 柴达木盆地植被生长时空变化特征及其对气候要素的响应[J]. 自然资源学报, 2014, 29(3): 398-409. [XU H J, YANG T B. Spatial-temporal variations of vegetation activities and its responses to climatic factors in the Qaidam Basin. Journal of Natural Resources, 2014, 29(3): 398-409. ] [本文引用:1]
[22]	李学梅, 任志远, 张翀. 气候因子和人类活动对重庆市植被覆盖变化的影响分析[J]. 地理科学, 2013, 33(11): 1390-1394. [LI X M, REN Z Y, ZHANG C. Spatial-temporal variations of vegetation cover in Chongqing city (1999-2010): Impacts of climate factors and human activities. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(11): 1390-1394. ] [本文引用:1]
[23]	易浪, 任志远, 张翀, 等. 黄土高原植被覆盖变化与气候和人类活动的关系[J]. 资源科学, 2014, 36(1): 166-174. [YI L, REN Z Y, ZHANG C, et al. Vegetation cover, climate and human activities on the Loess Plateau. Resources Science, 2014, 36(1): 166-174. ] [本文引用:2]
[24]	孙艳玲, 郭鹏, 延晓冬, 等. 内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系[J]. 自然资源学报, 2010, 25(3): 407-414. [SUN Y L, GUO P, YAN X D, et al. Dynamics of vegetation cover and its relationship with climate change and human activities in Inner Mongolia. Journal of Natural Resources, 2010, 25(3): 407-414. ] [本文引用:2]
[25]	HOLBEN B N. Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1986, 7(11): 1471-1434. [本文引用:1]
[26]	PIAO S L, FANG J Y. Dynamic vegetation cover change over the last 18 years in China[J]. Quaternary Sciences, 2001, 21(4): 294-302. [本文引用:1]
[27]	穆少杰, 李建龙, 陈奕兆, 等. 2001—2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征[J]. 地理学报, 2012, 67(9): 1255-1268. [MU S J, LI J L, CHEN Y Z, et al. Spatial differences of variations of vegetation coverage in Inner Mongolia during 2001-2010. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(9): 1255-1268. ] [本文引用:1]
[28]	赵舒怡, 宫兆宁, 刘旭. 2001—2013年华北地区植被覆盖度与干旱条件的相关分析[J]. 地理学报, 2015, 70(5): 717-729. [ZHAO S Y, GONG Z N, LIU X, et al. Correlation analysis between vegetation coverage and climate drought conditions in North China during 2001-2013. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(5): 717-729. ] [本文引用:1]
[29]	宋怡, 马明国. 基于GIMMS AVHRR NDVI数据的中国寒旱区植被动态及其与气候因子的关系[J]. 遥感学报, 2008, 12(3): 499-506. [SONG Y, MA M G. Variation of AVHRR NDVI and its relationship with climate in Chinese arid and cold regions. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(3): 499-506. ] [本文引用:1]
[30]	ALLEN R G, PEREIRA L S, RAES D, et al. Crop Evapotranspiration—Guidelines for Computing Crop Water Requirements—FAO Irrigation and Drainage Paper Vol. 56[M]. Rome, Italy: Food and Agriculture Organization, 1998. [本文引用:1]
[31]	EVANS J, GEERKEN R. Discrimination between climate and human-induced dryland degradation[J]. Journal of Arid Environments, 2004, 57(4): 535-554. [本文引用:1]
[32]	GEERKEN R, ILAIWI M. Assessment of rangeland degradation and development of a strategy for rehabilitation[J]. Remote Sensing of Environment, 2004, 90(4): 490-504. [本文引用:1]
[33]	刘斌, 孙艳玲, 王中良, 等. 华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析[J]. 自然资源学报, 2015, 30(1): 12-23. [LIU B, SUN Y L, WANG Z L, et al. Analysis of the vegetation cover change and the relative role of its influencing factors in North China. Journal of Natural Resources, 2015, 30(1): 12-23. ] [本文引用:1]
[34]	侯美亭, 胡伟, 乔海龙, 等. 偏最小二乘(PLS)回归方法在中国东部植被变化归因研究中的应用[J]. 自然资源学报, 2015, 30(3): 409-422. [HOU M T, HU W, QIAO H L, et al. Application of partial least squares (PLS) regression method in attribution of vegetation change in eastern China. Journal of Natural Resources, 2015, 30(3): 409-422. ] [本文引用:1]
[35]	王惠文. 偏最小二乘回归方法及其应用 [M]. 北京: 国防工业出版社, 1999. [WANG H W. Partial Least Squares Regression Method and Application. Beijing: National Defense Industry Press, 1999. ] [本文引用:1]
[36]	PÉREZ-ENCISO M, TENENHAUS M. Prediction of clinical outcome with microarray data: A partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) approach[J]. Human Genetics, 2003, 112(5/6): 581-592. [本文引用:1]
[37]	JOHNSON R A, WICHERN D W. Applied Multivariate Statistical Analysis[M]. New Jersey: Prentice Hall, 2002. [本文引用:1]
[38]	JUNG M, REICHSTEIN M, CIAIS P, et al. Recent decline in the global land evapotranspiration trend due to limited moisture supply[J]. Nature, 2010, 467(7318): 951-954. [本文引用:1]
[39]	郭铌, 朱燕君, 王介民, 等. 近22年来西北不同类型植被NDVI变化与气候因子的关系[J]. 植物生态学报, 2008, 32(2): 319-327. [GUO N, ZHU Y J, WANG J M, et al. The relationship between NDVI and climate elements for 22 years in different vegetation areas of Northwest China. Journal of Plant Ecology, 2008, 32(2): 319-327. ] [本文引用:1]

2003

0.0

... 植被是地球系统中的活跃成员,亦是生境变化的敏感因子,陆地生态系统的任何变化必然在植被类型、数量或质量方面有所响应,被认为是监测生态环境变化的综合指示器^[1] ...

1998

0.0

... 植被覆盖度又称植被覆盖指数（Fractional Vegetation Cover,FVC）,是在归一化植被指数（NDVI）基础上改进提出的^[2,3],指在单位面积内植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,反映了植被的茂密程度及植物进行光合作用面积的大小^[4],在一定程度上解决了NDVI对于覆盖度高的植被易于饱和、而对覆盖度低的植被难于区分的不足^[5],能更好地反映区域地表植被动态变化状况 ...

2000

0.0

2002

0.0

2010

0.0

王智, 常顺利, 师庆东, 等. 基于FVC指数的中国西北干旱区植被覆盖变化Markov过程[J]. 应用生态学报, 2010, 21(5): 1129-1136.

[WANG

, CHANG S

, SHI Q

, et al. Markov process of vegetation change in arid areas of Northwest China based on FVC index. Chinese Journal of Applied Ecology, 2010, 21(5): 1129-1136. ]

2011

0.0

甘春英, 王兮之, 李保生, 等. 连江流域近18年来植被覆盖度变化分析[J]. 地理科学, 2011, 31(8): 1019-1024.

[GAN C

, WANG X

, LI B

, et al. Changes of vegetation coverage during recent 18 years in Lianjiang River watershed. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(8): 1019-1024. ]

... 在全球气候变化对生态系统的影响研究中,常将FVC作为反映区域地表植被群落生长态势的重要指数,评价区域生态系统健康程度的基础数据,及指示区域生态系统环境变化的重要指标^[6] ...

2007

0.0

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2011

0.0

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2003

0.0

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2012

0.0

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2004

0.0

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2011

0.0

张戈丽, 徐兴良, 周才平, 等. 近30 年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应[J]. 地理学报, 2011, 66(1): 47-58.

[ZHANG G

, XU X

, ZHOU C

, et al. Responses of vegetation changes to climatic variations in Hulun Buir grassland in past 30 years. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(1): 47-58. ]

基于1981-2006年的GIMMSNDVI数据和2000-2009年的MODISNDVI数据反演呼伦贝尔地区草地变化,结合1981-2009年该地区7个气象站点的气温和降水数据,分别从年际变化、季节变化和月变化角度分析该地区草地变化对气候变化的响应。结果表明,从年际变化来看,降水是驱动草地植被年际变化的主要因素;从季节变化来看,草地植被生长在不同季节对水热条件变化的敏感性不同,春季草地植被生长对气温变化的敏感性较降水变化高,夏季和秋季草地植被的生长对降水变化的敏感性则高于对气温变化的敏感性,其中以夏季最为显著;从月变化来看,4月和5月草地植被变化受气温变化影响较明显;5-8月与前一月降水变化关系密切,说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性;4月正值草本植物萌芽期,而4月份草地生长与年气温变化关系最为密切,一定程度上说明4月份表征植被生长的NDVI值增加可能是由于气候变暖引起的草地植被生长季提前产生的。综上所述,通过植被与气候要素月变化的关系可以具体地揭示气温和降水对草地植被生长的季节韵律控制。

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2009

0.0

陈怀亮, 徐祥德, 杜子璇, 等. 黄淮海地区植被活动对气候变化的响应特征[J]. 应用气象学报, 2009, 20(5): 513-520.

[CHEN H

, XU X

, DU Z

, et al. Vegetation activity responses to climate change in the Huang-Huai-Hai area based on GIMMS NDVI dataset. Journal of Applied Meteorological Science, 2009, 20(5): 513-520. ]

Based on 1982—2003 GIMMS NDVI sounding and climate data by use of techniques for the trend, correlation and singular value decomposition (SVD) analysis, the space and time patterns of vegetation activity response to climate change in the Huan Huai Hai Area (HHHA) is investigated. Results suggest that this area shows a more significant warming trend and less distinct aridization, on the whole, with annual mean NDVI displaying a marginally increasing trend. In the spatial distribution figure of the correlation coefficient between annual average and climate factors, the annual average temperature is positive correlated to the annual NDVI in most area, which indicates that the increasing temperature is beneficial to the vegetation growing in most region of the study area. On the other hand, the annual precipitation is negatively correlated to the annual NDVI in south region but positively correlated to the annual NDVI in north region of the study area. On the yearly basis, temperature is the most sensitive climate factor. Annual temperature, rainfall and relative humidity exert positive effect on the dynamic variation in vegetation NDVI while evaporation exerts negative effect. On the seasonal scale, temperature and rainfall are the most strongly influencing factors, with autumn climate having heavier impact on yearly mean NDVI. Natural vegetation is predominantly sensitive to rainfall and, to a less degree, to temperature; agricultural vegetation is sensitive dominantly to temperature and, to less extent, to rainfall. The grassland vegetation is more sensitive to the precipitation and other climate factors than other kinds of natural vegetation. Among the agricultural vegetation, the rain fed vegetation of one crop per annual and paddy upland rotation agricultural vegetation of two crops per annual are more sensitive to the temperature and precipitation, but the vegetation of two crops per annual in irrigated farmland is less sensitive to the climate factors. The precipitation of autumn, spring and winter and the temperature of spring and summer are the main factors affecting natural vegetation. The temperature of spring and winter, the precipitation of spring and summer are the main climate factors affecting the agriculture vegetation. April—September vegetation response to climate has the spatial patterns as follows. The anomaly field of NDVI has the same structure as that of temperature, an anti correlation structure with anomalies of evaporation, and a see saw distribution with positive (negative) correlation in the north (south) with that of rainfall anomalies, and an opposite distribution with positive (negative) correlations in the south (north) to that of relative humidity.

基于1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据和气象资料，综合运用趋势分析、相关分析、奇异值分解等方法，分析我国黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明：黄淮海地区整体气候变暖趋势比较明显，干旱化尚不显著，年平均植被NDVI表现为略微增加的趋势。在年尺度上，温度是敏感性最强的气候因子，全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应，而蒸发量具有负效应；在季尺度上，温度、降水的敏感性最强。自然植被对降水的敏感性最强，其次是温度；农业植被对温度的敏感性最强，其次是降水。植被对气候变化响应的空间特征表现为，植被主要生长季平均NDVI与温度距平场空间结构一致，与蒸发量距平场反位相对应，与降水量距平场呈北、南部正负相反分布，与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。

... 随着全球气候变化,陆地生态系统发生了显著变化^[7,8],植被对气候变化的响应无疑成为各国学者关注的焦点和核心问题^{[9,10,11,12,13]} ...

2014

0.0

... 秦岭作为我国南北气候的分界线,其生境敏感而脆弱,近年来就其植被与气候变化的响应研究备受关注^[14,15,16] ...

... 学者们较多地关注秦岭植被与气候变化的关系,有学者认为植被对温度的敏感性高于降水^[14,39],亦有人认为植被生长受降水的影响强于气温^[15],本研究表明,气候对秦岭植被的影响降水强于气温,而月尺度上则表现出气温强于降水,水热组合的共同作用是影响区域植被的重要因素 ...

2015

0.0

... 秦岭作为我国南北气候的分界线,其生境敏感而脆弱,近年来就其植被与气候变化的响应研究备受关注^[14,15,16] ...

2015

0.0

马新萍, 白红英, 贺映娜, 等. 基于 NDVI的秦岭山地植被遥感物候及其与气温的响应关系——以陕西境内为例[J]. 地理科学, 2015, 35(12): 1616-1621.

[MA X

, BAI H

, HE Y

, et al. The vegetation remote sensing phenology of Qinling mountains based on NDVI and its response to temperature: Taking within the territory of Shaanxi as an example. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(12): 1616-1621. ]

The vegetation phenology change was effected evidently by global temperature rising. The phenological parameters extracted from NDVI data can accurately showed a continuous phenology changes in macro scope. The vegetation phenology parameters was extracted by the method of dynamic threshold based on the MODIS NDVI time series of images data in 2000-2010 at the Qinling Mountains. The measured phenological data was used to verified the accuracy of remote sensing phenology results. The relationship between temperature changes and the phenology of Qinling region was quantitied at the macro scale. The resulte showed that the trend of vegetation phenology variation based on the NDVI are consistent with the results of measured phenological data. In 2000-2010, the advanced rate of phenology beginning period was 0.165 6 d/a, the delayed rate of phenology finaling period was 0.109 1 d/a. On space, the vegetation phenology beginning period in the northern region of the Qinling Mountains mainly occurred in the first 120 days to 130 days, it was later than the period of southern slope. The phenological ending period mainly occurred in 300-325 days, the arrival of phenology finaling period in the northern region was later than the southern region. The correlation of NDVI in phenological beginning period and the effective temperature, the spring and growing season temperature is significantly positive, NDVI in phenological ending period has a significantly positive correlation with the temperature in summer and autumn. The temperature lag 2-3 phase behind NDVI at the phenology beginning period.

The Department of City and Environment in Northwestern University Xi'an, Shaanxi 710127, China

基于MODIS NDVI时间序列数据,利用动态阈值法提取秦岭山地2000~2010年的物候参数,并结合实测物候资料进行验证,在宏观尺度上量化了气温升高对植物物候的影响程度。研究得出:基于NDVI的物候变化趋势与实测物候资料结果一致;2000~2010年间物候始期提前的速率为0.165 6 d/a,末期推后速率为0.109 1 d/a;空间上,秦岭山地北部区域的植被物候始期主要发生在第120~130 d,相对于南坡较晚,物候末期主要发生在第300~325 d,北部区域物候末期的到来较迟,南部区域相对较早;物候始期NDVI与有效气温、春季、生长期气温相关性较好,末期NDVI与夏、秋季节气温相关性较好;气温对生长季开始阶段的NDVI在时间上存在2~3旬的滞后效应。

... 秦岭作为我国南北气候的分界线,其生境敏感而脆弱,近年来就其植被与气候变化的响应研究备受关注^[14,15,16] ...

2014

0.0

秦大河, STOCKER

, 等. 第五次评估报告第一工作组报告的亮点结论[J]. 气候变化研究进展, 2014, 10(1): 1-6.

[QIN D

, STOCKER

, et al. Highlights of the IPCC working group I fifth assessment report. Progressus Inquisitiones de Mutatione Climatis, 2014, 10(1): 1-6. ]

Highlights of the IPCC Working Group I (WGI) Fifth Assessment Report (AR5) are the essence refined from the researches in the field of climate change physical science in the past seven years. More than half of the observed increase in global average surface temperature since the 1950s was caused by the human influence. Nighty-three percent of the energy resulting from the anthropogenic CO 2 emissions since 1971 is stored in the ocean. Besides, ocean has absorbed about 30% of the emitted anthropogenic CO 2 , causing the decrease in pH of ocean surface by 0.1, etc. Based on the CMIP5 models, it is projected that global warming will continue. Relative to 1986-2005, the global mean surface temperature by the end of the 21st century will increase by 0.3~4.8℃. Limiting climate change will require substantial and sustained reductions of greenhouse gas emissions. Controlling the warming caused by anthropogenic CO 2 emissions alone with a probability of >66% to less than 2℃ since the period 1861-1880, will require cumulative CO 2 emissions from all anthropogenic sources to stay between 0 and about 1000 Gt C since that period.

IPCC第五次评估报告（AR5）第一工作组（WGI）报告的亮点结论，是过去7年全世界气候变化科学研究成果凝练出来的精华。20世纪50年代以来全球气候变暖的一半以上是人类活动造成的。1971年以来人为排放温室气体产生热量的93%进入了海洋，海洋还吸收了大约30%人为排放的CO 2 ，导致海表水pH值下降了0.1，等等。采用全球耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的模式，预估未来全球气候变暖仍将持续，21世纪末全球平均地表温度在1986—2005年的基础上将升高0.3～4.8℃。限制气候变化需要大幅度持续减少温室气体排放。如果将1861—1880年以来人为CO 2 累积排放控制在1000 GtC，那么人类有超过66%的可能性把未来升温幅度控制在2℃以内（相对1861—1880年）。

... IPCC第5次报告更加确信,人类活动在气候变暖中发挥着主导作用^[17] ...

2012

0.0

王强, 张勃, 戴声佩, 等. 三北防护林工程区植被覆盖变化与影响因子分析[J]. 中国环境科学, 2012, 32(7): 1302-1308.

[WANG

, ZHANG

, DAI S

, et al. Analysis of the vegetation cover change and its relationship with factors in the Three-North Shelter Forest Program. China Environmental Science, 2012, 32(7): 1302-1308. ]

The Shelter Forest System Program (TNSEP) in Three-North Region of China is the largest ecological reforestation program in the world. The TNSFP vegetation research not only has important ecological environment meaning, but also attaches profound social and economic significance. Spatio-temporal variation of the vegetation coverage and its relationship with major climatic factors (temperature and precipitation) in TNSFP was explored by using GIMMS/NDVI dataset at 8km spatial resolution and climatic data during the period from 1982 to 2006. The results show that: 1) vegetation cover had an entirely rising trend during the past 25 years, the increasing rate of vegetation variation was slightly higher than reducing rate,Ⅰand Ⅳ NDVI increased most significantly P<0.001), while Ⅱ showed a slight downward trend. Moreover, the vegetation coverage of four construction regions has been improved in different degree. 2) Vegetation cover, temperature and precipitation overall were positively correlated on the study area. The temperature and vegetation cover was negatively correlated in 17.74% of the region, but 6.84% of the region was a positive correlation. The precipitation was negatively correlated with vegetation cover in 10.60% of the region while 19.53% of the region was a positive correlation. Vegetation associated with the precipitation was significantly larger than the area related to temperature, precipitation was the key to factor vegetation growth on the study area. 3)Inter-annual residuals of vegetation variation showed a significant positive correlation area which was greater than the area of a significant negative correlation area, and the role of human construction on vegetation was stronger than the destructive role. Therefore, the positive impact of TNSFP ecological construction was showing.

利用1982~2006年间GIMMS AVHRR NDVI植被覆盖数据和气象站点气候数据,分析了三北防护林工程区25a来植被覆盖的时空变化特征及其与气温、降水变化的相关性,并在此基础上通过采用残差分析法探讨了人类活动对研究区植被覆盖变化影响的空间格局.结果表明:研究区25a的年植被变化量增加幅度略大于减少幅度,植被覆盖整体呈缓慢上升趋势,其中Ⅰ区和Ⅳ区NDVI值上升最明显(P<0.001),Ⅱ区则呈微弱下降趋势,而四大建设区植被覆盖度有不同程度提高;研究区植被和气温、降水整体呈正相关关系,17.74%的地区植被与气温呈负相关,而6.84%的地区呈正相关,10.60%的地区植被与降水呈负相关,19.53%的地区则呈正相关,植被与降水正相关面积明显大于植被与气温正相关面积,说明降水是研究区植被生长的关键因子;研究区植被残差年际变化显著正相关面积大于显著负相关面积,人类活动对植被建设作用要强于破坏作用,三北防护林建设工程带来的生态效益正在呈现.

... 随着人类活动影响信号的增强,植被覆盖变化深刻地记录了人类活动的烙印,是气候变化和人类活动共同作用的结果^[18] ...

2003

0.0

... 然而,以往研究主要基于NDVI数据分析植被对气候变化的响应,通常考虑气温和降水两个影响因子^[19,20,21],而忽视了如辐射、湿度、风速等其他相关气候变量的作用 ...

2009

0.0

2014

0.0

徐浩杰, 杨太保. 柴达木盆地植被生长时空变化特征及其对气候要素的响应[J]. 自然资源学报, 2014, 29(3): 398-409.

[XU H

, YANG T

. Spatial-temporal variations of vegetation activities and its responses to climatic factors in the Qaidam Basin. Journal of Natural Resources, 2014, 29(3): 398-409. ]

2013

0.0

李学梅, 任志远, 张翀. 气候因子和人类活动对重庆市植被覆盖变化的影响分析[J]. 地理科学, 2013, 33(11): 1390-1394.

[LI X

, REN Z

, ZHANG

. Spatial-temporal variations of vegetation cover in Chongqing city (1999-2010): Impacts of climate factors and human activities. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(11): 1390-1394. ]

... 对人类活动的影响关注也较少,且以定性描述分析为主^[22,23,24],从而造成植被覆盖变化与其影响因素的脱节 ...

2014

0.0

易浪, 任志远, 张翀, 等. 黄土高原植被覆盖变化与气候和人类活动的关系[J]. 资源科学, 2014, 36(1): 166-174.

[YI

, REN Z

, ZHANG

, et al. Vegetation cover, climate and human activities on the Loess Plateau. Resources Science, 2014, 36(1): 166-174. ]

利用黄土高原的SPOT VGT归一化植被指数数据和气象数据,采用Sen+Mann-Kendall分析法、相关分析和残差分析法,对黄土高原1999-2010年植被覆盖的时空变化进行了分析,并探讨了气候变化与人类活动对植被覆盖变化的影响。结果显示:在过去的12年中黄土高原生长季植被NDVI呈现显著的上升趋势,其增加速率为0.1497/a,但各区域之间存在明显的空间差异,黄土高原东部地区植被NDVI生长情况要明显好于西部地区;同时黄土高原植被覆盖与降水有很好的相关性,降水变化是影响植被覆盖变化的主要因素。此外,人类活动对黄土高原植被覆盖变化的建设和破坏作用同时并存,退耕还林还草工程促进了黄土高原植被覆盖的增加,而地区的城市化和工业化进程加速,草原区的超载放牧、乱采乱伐和过度开垦以及能源区的开采开发等现象导致植被NDVI的减少,但正影响要大于负影响,当前在黄土高原进行的退耕还林还草工程开始慢慢凸显出它的生态效应。

... 对人类活动的影响关注也较少,且以定性描述分析为主^[22,23,24],从而造成植被覆盖变化与其影响因素的脱节 ...

... 由于年最大NDVI能够去除云、大气和太阳高度角产生的影响,有效反映区域植被覆盖状况^[23,24],故采用年最大NDVI影像进行FVC时空变化分析 ...

2010

0.0

孙艳玲, 郭鹏, 延晓冬, 等. 内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系[J]. 自然资源学报, 2010, 25(3): 407-414.

[SUN Y

, GUO

, YAN X

, et al. Dynamics of vegetation cover and its relationship with climate change and human activities in Inner Mongolia. Journal of Natural Resources, 2010, 25(3): 407-414. ]

... 对人类活动的影响关注也较少,且以定性描述分析为主^[22,23,24],从而造成植被覆盖变化与其影响因素的脱节 ...

... 由于年最大NDVI能够去除云、大气和太阳高度角产生的影响,有效反映区域植被覆盖状况^[23,24],故采用年最大NDVI影像进行FVC时空变化分析 ...

1986

0.0

2001

0.0

2012

0.0

... 像元二分模型是计算FVC的常用方法,假设每个像元的NDVI值由植被和土壤两部分构成,其公式如下^[27,28]： ...

2015

0.0

... 像元二分模型是计算FVC的常用方法,假设每个像元的NDVI值由植被和土壤两部分构成,其公式如下^[27,28]： ...

2008

0.0

宋怡, 马明国. 基于GIMMS AVHRR NDVI数据的中国寒旱区植被动态及其与气候因子的关系[J]. 遥感学报, 2008, 12(3): 499-506.

[SONG

, MA M

. Variation of AVHRR NDVI and its relationship with climate in Chinese arid and cold regions. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(3): 499-506. ]

... 一元线性回归趋势分析法,是采用最小二乘法逐像元拟合年均FVC的斜率,能够模拟每个栅格的变化趋势,综合反映区域植被的时空格局演变^[29],其公式如下： ...

1998

0.0

... Penman-Monteith模型是国际粮农组织FAO推荐的计算潜在蒸散量方法,其全面考虑了影响的大气因素和植物因素,把能量平衡、空气动力学参数和表面参数结合在一起,能够反映气候要素的综合影响,在干旱区和湿润区的估值精度均较高^[30],其公式如下： ...

2004

0.0

... 该方法是由Evans和Geerken等提出^[31,32] ...

2004

0.0

... 该方法是由Evans和Geerken等提出^[31,32] ...

2015

0.0

刘斌, 孙艳玲, 王中良, 等. 华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析[J]. 自然资源学报, 2015, 30(1): 12-23.

[LIU

, SUN Y

, WANG Z

, et al. Analysis of the vegetation cover change and the relative role of its influencing factors in North China. Journal of Natural Resources, 2015, 30(1): 12-23. ]

摘　要：利用GIMMS NDVI数据和气象数据,采用趋势分析、残差分析和相对作用分析对华北地区1981—2006年植被覆盖时空变化特征进行了分析,并计算了气候变化和人类活动在植被覆盖变化过程中的相对作用。结果表明,1981—2006年华北地区植被NDVI呈现显著上升趋势,其增加速率为0.009/10 a,但却存在着明显的空间差异,且植被NDVI退化区域面积大于改善区域面积;华北地区植被覆盖变化与干燥度指数和气温有很好的相关性,说明气候变化是影响植被覆盖变化的重要因素;此外,无论在华北地区植被改善区域还是退化区域,人类活动起到的作用都占据了主导地位。在植被改善区,人类活动的相对作用为68.10%,大于气候变化的相对作用（31.90%）,在植被退化区,人类活动的相对作用为71.88%,也远大于气候变化的相对作用（28.12%）,且气候变化和人类活动的相对作用大小在不同空间位置上表现不同。

... 通过对每个栅格像元的植被覆盖度与相关气候指标做回归分析,得到FVC的预测值,将其视为气候因素对FVC的影响,然后利用遥感观测的FVC真实值减去预测值,从而得到人类活动的影响,以此剥离开气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响^[33],其公式如下： ...

2015

0.0

侯美亭, 胡伟, 乔海龙, 等. 偏最小二乘(PLS)回归方法在中国东部植被变化归因研究中的应用[J]. 自然资源学报, 2015, 30(3): 409-422.

[HOU M

, HU

, QIAO H

, et al. Application of partial least squares (PLS) regression method in attribution of vegetation change in eastern China. Journal of Natural Resources, 2015, 30(3): 409-422. ]

... PLS法兼具主成分分析和多元回归的优点,克服了众多自变量间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题^[34],建模步骤见文献[35] ...

1999

0.0

... PLS法兼具主成分分析和多元回归的优点,克服了众多自变量间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题^[34],建模步骤见文献[35] ...

2003

0.0

... 变量投影重要性（VIP）值,其计算公式如下^[36]： ...

2002

0.0

... 8的自变量基本不具备解释意义,VIP值越大,解释意义越显著^[37] ...

2010

0.0

... 1 气候要素的影响不同于以往研究,除考虑了气温和降水外,本研究还考虑了被看作是气候系统中连接水热循环纽带^[38]的蒸散发对植被的可能影响 ...

2008

0.0

郭铌, 朱燕君, 王介民, 等. 近22年来西北不同类型植被NDVI变化与气候因子的关系[J]. 植物生态学报, 2008, 32(2): 319-327.

[GUO

, ZHU Y

, WANG J

, et al. The relationship between NDVI and climate elements for 22 years in different vegetation areas of Northwest China. Journal of Plant Ecology, 2008, 32(2): 319-327. ]

为了研究气候变化对西北地区不同类型植被的影响,利用NASA GIMMS 1982~2003年逐月归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)数据集和西北地区138个气象站点同期的气温和降水资料,计算了各站22年月平均气温和降水与NDVI的相关系数。同时,选西北地区森林、草原、绿洲和雨养农业4类有代表性的植被类型为研究区,对各类植被NDVI与气温和降水的相关关系进行分析。研究结果表明:除无植被的戈壁沙漠地区外,西北地区NDVI与气温和降水均有较好的相关性。除祁连山中部地区外,西北地区NDVI与气温的相关系数大于降水。天山、阿尔泰山和秦岭的NDVI与气温相关系数最高,而青海东北部NDVI与降水相关系数最高。西北地区各种类型植被对气候变化反映敏感。其敏感度因植被类型不同和同类植被所处的地理位置不同而有差异;纬度较高的新疆林区与温度相关性最高,高寒草甸次之。在植被生长最旺盛的夏季(6~8月),22年来西北地区各林区的NDVI均呈下降趋势。其中西北东部林区下降趋势显著,与这些地区的降水减少和气温增加有关。草原区植被以上升趋势为主,高寒草甸和盐生草甸上升趋势最为显著,气温升高是这些地区植被生长加速的原因之一。西北绿洲是NDVI增加极为显著的地区,以新疆绿洲NDVI上升趋势最大。气候变暖是近年绿洲NDVI增加的主要驱动力之一,绿洲面积扩大、种植结构调整和种植品种变化等人为因素对绿洲NDVI增加的作用不可忽视,这种作用在新疆表现的尤为突出。雨养农业区NDVI年际间波动较大,各区域间变化不太一致。NDVI的波动与降水变化有很好的正相关,与气温变化有很好的负相关,近年来西北东部气温升高和降水的减少是雨养农业区NDVI下降的原因,农业措施的实施也改变了植被生长对气候条件的依赖性。