近21年吴忠市植被覆盖时空变化及气候驱动力分析

摘要 基于Google Earth Engine（GEE）云计算平台，利用像元二分模型法计算得到了吴忠市2000—2020年年均植被覆盖度（FVC），同时获取了各年年均气温、年降水量数据，通过分析揭示了该市近21年植被覆盖度的时空变化特征，并进行了气候驱动力分析。结果表明，在时间上，近21年吴忠市植被覆盖度变化整体上呈稳中向好趋势，且该市已由低植被覆盖度地区转变为中植被覆盖度地区，各县级地区与全市整体变化情况基本相同。在空间上，全市植被覆盖度主要呈现南部增大而北部减小或不变的趋势；全市植被在全局呈集聚趋势。植被覆盖度与年降水量呈线性正相关，而气温对植被覆盖度影响不大。

关键词 植被覆盖度；时空变化；空间自相关；气候驱动力；吴忠市

中图分类号 S 181  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2023）02-0090-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.02.022

Analysis of Temporal and Spatial Changes of Vegetation Cover and Climate Driving Force in Wuzhong in Recent 21 years

WANG Jun-chuan1，LIN Zhong-xue2，MA Juan-li1 et al

（1.College of Agriculture，Ningxia University，Yinchuan，Ningxia 750021; 2.College of Life Science，Ningxia University，Yinchuan，Ningxia 750021）

Abstract Based on Google Earth Engine （GEE） cloud computing platform，the annual average vegetation coverage （FVC） of Wuzhong City from 2000 to 2020 was calculated by pixel dichotomy model method，and the annual average temperature and annual precipitation data of each year were obtained.Through analysis，the spatio-temporal change characteristics of vegetation coverage in the city in recent 21 years were revealed，and the climate driving force was analyzed.The results showed that from the perspective of time，the change of vegetation coverage in Wuzhong City had generally shown a stable and positive trend in the past 21 years，and the city had changed from low vegetation coverage to medium vegetation coverage area.The changes in the county and the city were basically the same.Spatially，the vegetation coverage in the whole city mainly showed a trend of increasing in the south and decreasing or unchanged in the north;the global vegetation in the whole city showed a trend of agglomeration.There was a linear positive correlation between vegetation coverage and annual precipitation，while temperature had little effect on vegetation coverage.

Key words Vegetation coverage;Temporal and spatial changes;Spatial autocorrelation;Climate driver;Wuzhong City

基金项目 宁夏回族自治区重点研发计划项目（2019BFG02024）。

作者简介 王军川（1993—），男，宁夏盐池人，硕士研究生，研究方向：水土保持与荒漠化防治。通信作者，教授，博士，博士生导师，从事干旱区森林培育和经济林方面的教学与研究工作。

收稿日期 2022-03-26；修回日期 2022-04-22

植被作为生产者是生态系统的基础组成部分，植被覆盖度（FVC）是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区面积的百分比［1］，对其定量计算的应用使其成为衡量植被状况的重要指标之一。以植被覆盖度为指标研究植被的变化特征，已成为评价某一地区生态系统健康的必要条件。目前，国内外对植被覆盖度的研究已经十分成熟，最为常用的方法是利用植被指数估算植被盖度，这种以遥感手段为依托的快捷方法已成为当前区域生态建设和监测等的重要手段。Park等［2］分析了韩国河岸带植被的时空变化情况；张彦彬等［3］基于MODIS数据，揭示了山西省六大煤田区的植被时空变化情况，并进行驱动力分析。上述研究都表明气候因素在植被覆盖度时空变化中扮演重要角色。

宁夏吴忠市位于黄河流域上游，有着丰富的自然资源，但21世纪以来该市部分地区人为破坏植被导致的生态环境问题频发。鉴于此，笔者选择该市为研究区，借助Google Earth Engine（GEE）平台海量的地理空间数据，揭示全市植被的时空变化规律，并进行气候驱动力分析，以期为当地植被恢复对策和保护措施提供一定参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

吴忠市位于宁夏回族自治区东部，占地面积2.14万km2，地理坐标为105°17′～107°47′E、36°34′～38°15′N，下辖2区、1市、2县（图1）。该市属中温带大陆性气候，年平均气温10 ℃左右，年均降水量200 mm以上，年均蒸发量2 000 mm左右。植被类型丰富多样。

1.2 数据来源

通过编程语言JavaScript调用GEE平台数据库中免费提供的美国陆地卫星中5号（专题制图仪，TM）和8号（陆地成像仪，OLI）的地表反射率（surface reflectance，SR）数据产品，这2颗卫星的运转周期都为16 d，空间分辨率为30 m。筛选成像时间为目标年份遥感影像（已经经过几何校正、大气校正等），为了进一步消除云层与积雪的影响，需要对影像数据进行去云处理后以中值合成最小云量影像，最终通过计算公式获取目标年份植被覆盖度数据。各年年均气温、年降水量来源于国家环境预测中心 （NCEP） 气候预测系统 （CFS），也通过在GEE里代码调用实现。

1.3 研究方法

1.3.1 像元二分模型法。该研究的植被覆盖度计算基于像元二分模型［4］。原理是将一个影像中任一像元的值由有植被覆盖部分地表和无植被覆盖部分地表组成的形式来表示，最后得到的植被覆盖度公式如下：

FVC=NDVI-NDVIsoilNDVIveg-NDVIsoil

式中，NDVI为像元归一化植被指数，NDVIsoil为无植被或裸土像元的NDVI，NDVIveg为纯植被像元的NDVI。结合研究区实际状况，该研究提取累计频率为0.5% 以内的所有值计算平均值作为NDVIsoil，提取累计频率为99.5% 以上的所有值计算平均值作为NDVIveg。

1.3.2 空间自相关分析。

这种分析方法的原理是确定某一变量是否在空间上相关，其相关程度如何。一般情况，一个变量的值会随着测定距离的变化而变化，如果测定距离缩小而变量的测定值更为不同则表现为空间负相关；反之如果测定距离缩小而变量的测定值更为相似则表现为空间正相关；当测定值没有空间依赖性则表现出空间随机性或没有空间相关性。

莫兰指数一般是用来度量全局空间相关性的重要指标，其值为-1～1。值为正数表示空间正相关性，越接近1，表明空间相关性越明显；值为负表示空间负相关性，其值接近-1，表明空间差异越大；值为0时空间呈随机性［5］。分析后得到p值表示这一聚集过程随机创建的概率，接近0，说明聚集的随机性概率极低；z值就是标准差的倍数，也可表示离散程度。

热点分析是构建在统计推断中常用的零假设检验的思想之上的，是一种分析变量空间分布聚集程度的分析方法［6］。ArcGIS中的热点分析工具的目标就是识别出具有统计显著性聚类的区域，能显著聚类就说明存在空间上的相关性。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖度年际变化 从图2可以看出，

2000—2020年吴忠市年均FVC变化起伏不定，只有2002—2004、2009—2011年2个阶段FVC趋于相对稳定状态，3年平均值分别为0.245 6和0.270 3。FVC从2000年的0.191 6增长至2020年的0.311 7，增大了约0.120 1，整体上呈增长趋势。FVC较大的年份是2013年和2016—2020年，其中2018年达到了极值。同时，根据宁夏的植被覆盖度划分等级［7］可以看出，近21年吴忠市已从低植被覆盖度区转为中植被覆盖度区。

2.2 植被覆盖度空间变化

2.2.1 整体与局部。

从图3可以看出，全市年均FVC空间分布规律主要为减小的地区在北部居多，基本不变的地区集中在青铜峡市和利通区的中北部地区，而吴忠市南部和中部地区大多呈增大趋势。

各县级地区具体情况：青铜峡市FVC减小的区域较多，其他县区增大的区域较多，特别是红寺堡区和同心县，而盐池县和利通区呈现与整个吴忠市相同的变化趋势，即南增北减。

吴忠市各县级地区每5年各年份FVC变化情况如表1所示，近21年各县级地区FVC整体上均有所增加，其中红寺堡区的增长量最大，达0.177 2，青铜峡市的增长量最小，为0.088 5。2000—2005年，除青铜峡市外，其余县区的FVC均呈减小趋势；2005—2010年5个县级地区均明显增大趋势；2010—2015年盐池县、红寺堡区、同心县FVC呈减小趋势，而利通区和青铜峡市则呈增大趋势；2015—2020年各地区FVC均显著增大。截至2020年，吴忠市各县区全部成为中植被覆盖度地区，植被覆盖度从大到小依次为盐池县>利通区>青铜峡市>同心县>红寺堡区。

2.2.2 空间聚集性。该研究先对2020年吴忠市植被覆盖度进行莫兰指数分析，结果发现，莫兰指数为0.225 43，表明吴忠市植被覆盖度在全局呈集聚趋势；p值为0，z值为65左右，但方差很小，表明该市植被覆盖度聚集的随机性概率极低。

通过热点分析，得出吴忠市的植被覆盖度高值、低值以及高低值分布情况（图4），从图4可以看出，面积上呈现出冷点区域>热点区域>不明显区域，热点区域主要分布在吴忠市西部，特别是西北部部分区域（青铜峡市东北部和利通区北部）显示了极高的聚集性，其次是红寺堡区北部和同心县西部部分区域，盐池县只有中心一小片区域呈现聚集。