王文川, 薛 沛, 刘素华

(华北水利水电大学 水资源学院, 郑州 450046)

植被是人类生存的重要媒介，在维护生态平衡方面发挥着重要的作用[1]。同时，由于植被对自然环境的影响[2]，植被覆盖变化[3]则成为了分析区域内生态环境不可缺少的一部分，其不仅是研究气候变化[4]、水土流失等的重要因素，也是影响生态环境变化的重要因素。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)能够体现出植被状态和植被生长状况，常被用作反映植被覆盖的遥感指标和参数[5]。鉴于此，国内外很多学者基于遥感技术[6]对植被覆盖度动态变化展开了研究并取得了积极进展[7-8]。目前，国内关于植被覆盖度时空动态变化的研究，重点集中于水土流失或人为干扰较大的区域，如陕西[9-12]，四川[13]，福建等[14]。

河南处于中原地区，是我国的主要粮食产区。随着城市化和工业化进程的快速发展，植被覆盖发生剧烈变化，生态环境脆弱性逐步显现，针对河南省植被覆盖时空变化的相关研究也逐步增加，并取得一定进展，如熊强等[15]选用Terra卫星16 d合成的MODIS植被指数产品为数据研究了河南省NDVI的变化特征，得到NDVI与增强型植被指数两种指数产品的特点。但是这些研究存在着时间尺度短，典型地市分析不足，植被覆盖与土地利用类型结合分析不充分等问题，对于河南省植被覆盖的长时间尺度动态变化情况评价效果有待提高和完善。

选择1999—2018年为研究时段，首先对全省的植被覆盖状况进行时间和空间演变分析，然后分别针对位于研究区不同方位，也即东、西、南、北和中部的5个典型城市的植被覆盖状况进行深入探索，以分析不同地理位置的植被覆盖的变化趋势。与此同时，结合土地利用数据研究土地利用覆盖的变化对植被覆盖的影响，有助于进一步深化对河南省长时间尺度植被覆盖变化特征的认识。

1 研究区概况

河南省处于华北平原的南部、黄河的中下游地区，其地理位置跨越四大流域，分别是长江流域、淮河流域、黄河流域和海河流域。河南省大部分地区都处于暖温带，气温适宜，风景优美，历史悠久。降雨以夏季最多，适合农作物生长。区域内河流大多发源于西部、西北部和东南部山区，适宜的温度、降雨、日照和地质条件都为河南省的生物提供了优越的生态环境，以便于生物的生存和演化。研究区地理位置位于华北平原南部的黄河中下游地区，西起东经110°21′，东至东经116°39′，跨经度6°18′，直线距离约580 km。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本研究所选用的数据为植被覆盖数据、土地利用数据和气温数据，均来源于中科院资源环境科学数据中心(http:∥www.resdc.cn)。NDVI空间分布数据集是采用连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，其空间分辨率为1 km，时间跨度为1999—2018年，该数据是研究河南省植被覆盖时空演变的重要组成部分，对改善河南省生态环境有着重要意义。土地利用数据为1 km栅格数据，所选年份分别为2000年、2010年和2018年。土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民用地和未利用土地6种类型。气温数据集的分辨率也为1 km，由于最新数据只更新至2015年，因此选用了2000年、2010年、2015年的数据作为代表数据进行分析。以上数据都经过裁剪、辐射校正、几何校正，数据来源和质量真实可靠。

2.2 研究方法

利用ArcGIS 10.2提取分析与栅格计算模块对河南省1999—2018年植被覆盖的时空变化进行对比分析。为了研究分析河南省植被覆盖近20 a的变化情况，本文选用了slope趋势分析法，即用一元线性回归法对每个栅格点逐像元拟合斜率，反映植被覆盖时空演变特征。slope计算公式如下：

式中:n为所监测时间序列的长度；NDVIi为第i年的NDVI均值；slope为趋势线增加的斜率。

本文选择的时间跨度为1999—2018年20 a，除了进行20 a时间序列连续的NDVI相关分析之外，为了便于分析和更加直观地展示植被覆盖的变化过程，文中选择数据的起始年、中间年和结尾年，也即1999年、2008年和2018年3个单独的年作为研究时间点，利用ArcGIS进行绘制植被覆盖年均分布图并进行定量对比。另外，为了分析NDVI时空演变与土地利用的关系，本研究选择与1999年、2008年和2018年最相近的3年(2000年、2010年和2018年)土地利用数据开展土地利用类型和植被覆盖的关系。

最后，为了进一步探索植被覆盖在研究区内各个方位上的演变情况，分别选择东、西、南、北和中部代表性地市，也即选择东部(商丘市)、西部(三门峡市)、南部(信阳市)、北部(安阳市)和中部(郑州市)，提取它们的植被覆盖结果并进行时空变化分析。

3 结果与分析

3.1 河南省植被覆盖时间变化分析

图1给出了河南省1999—2018年20 a的NDVI均值变化曲线，从20 a的时间序列曲线图可知，河南省NDVI呈现出波动上升趋势，即植被覆盖有所改善。其中，1999年NDVI平均值最小，2013年NDVI平均值最大。

图1 1999-2018年河南省NDVI年平均值时间序列变化曲线

图2分别为1999年、2008年和2018年的植被覆盖空间分布情况。为了更加直观和形象，本文将植被覆盖按照NDVI数值的高低，分别划分为低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中植被覆盖度、中高植被覆盖度和高植被覆盖度，对应NDVI的数值分别为0～0.2，0.2～0.4，0.4～0.6，0.6～0.8，0.8～1.0。

从图2的对比可知，1999—2018年，河南省的植被状况有明显的改善，高植被覆盖的区域明显增加。通过分析1999年、2008年和2018年的河南省植被覆盖空间分布情况图可知，自1999—2018年以来，高植被覆盖度所占比例越来越大，从1999年的9.61%提高到2018年的57.90%；低植被覆盖度所占比例越来越小，从1999年的0.08%减少到2018年的0.07%，说明河南省NDVI在不断增大，植被覆盖明显改善。本文的研究结果与余玉洋等[16]在2019年进行研究得出河南省植被覆盖状况在改善这一结果相似。

图2 1999年、2008年、2018年河南省植被覆盖空间分布情况

1999年中高植被覆盖度占比最大，而2008年和2018年高植被覆盖度占比最大，表明了河南省植被覆盖程度提升了一个区间，有了显著的改善。为了对河南省的植被覆盖状况在时间变化上有更加直观的认识，本文给出了1999年、2008年和2018年3 a的NDVI均值随月份，也即年内的变化情况(图3)。图3反映出2018年各月的NDVI总体在1999年各月的NDVI之上，说明相比于1999年、2018年的河南省植被覆盖增加明显，植被状况有所改善。

图3 1999年、2008年、2018年河南省各月NDVI平均值

3.2 河南省植被覆盖的空间变化分析

对于植被覆盖的空间变化情况，本文主要采用slope趋势线法计算时间段内的植被演变情况，为了便于结果的直观展示，将植被覆盖的变化情况划分为极大改善、高度改善、中度改善、轻度改善和退化5种。由图4A可知，自1999—2018年河南省西南部NDVI增幅大，中部部分地区NDVI降幅较大。分析1999—2008年和2008—2018年计算得出的两张slope图可知，从东西向看，东部和西部均比中部增幅大，而中部部分地区有降幅；从南北向看，南部增幅最大。

因此，河南省NDVI分布具有很强的空间差异性，从南北向来看，NDVI均值中部最低、南部最高、北部次之；从东西向来看，NDVI均值中部最低、东部最高、西部次之。河南省NDVI平均值呈两头高中间低的趋势。

3.3 典型地市植被覆盖时空变化分析

为了对河南省的植被覆盖情况有更加深入和清晰的认知，本文选择位于河南省东、西、南、北和中部的5个地市作为典型区域研究其在1999—2018年的植被覆盖时空变化情况。东、西、南、北和中部的5个地市分别为商丘市、三门峡市、信阳市、安阳市和郑州市。

表1给出了5个地市在3个典型年份的NDVI均值，自1999—2018年安阳市、信阳市、三门峡市、商丘市的NDVI均值都有所提高，但郑州市的NDVI均值呈下降趋势，其中，信阳市、三门峡市NDVI均值增幅较大，分别为0.12，0.15。分析1999—2008年所选择地级市可知，其NDVI均值均增加，其中三门峡市增幅最大。分析2008—2018年所选择地级市可知，信阳市、三门峡市的NDVI均值呈增长趋势，商丘市、郑州市呈下降趋势，而2018年安阳市的NDVI均值与2008年的NDVI均值持平。

图4 1999-2008年、2008-2018年、1999-2018年河南省slope趋势结果

表1 河南省部分地级市各年份NDVI均值

表2是根据slope趋势法得到的各个地市的植被覆盖退化的统计情况，自1999—2018年，信阳市和三门峡市退化占比最小，整体植被覆盖率大幅改善；安阳市和商丘市退化占比分别为22.84%，18.03%，植被覆盖状况大部分轻度改善，小部分退化；而郑州市退化占比高达50.73%，说明郑州市植被覆盖下降，有所退化。自1999—2008年，各地级市植被覆盖退化占比都较小，说明1999—2008年河南省植被覆盖情况改善，而2008—2018年，信阳市和三门峡市退化占比相对其他城市占比较小，植被覆盖整体有所改善；安阳市退化占比为46.14%，接近50%，植被覆盖有轻微改善；而商丘市和郑州市退化占比较高，分别为81.44%，70.87%，说明河南省中部和东部城市植被覆盖退化较严重。综上可知，河南省西部和南部植被覆盖改善趋势十分明显，河南省北部和东部有细微改善，而河南省中部植被覆盖退化严重。

表2 河南省部分地级市植被覆盖退化占比 %

3.4 土地利用类型对植被覆盖的影响分析

植被覆盖最直观的变化会体现在土地利用类型图上，而土地利用类型的改变则会是植被覆盖变化的一个原因。为了分析河南省的植被覆盖时空变化与植被覆盖的关系，本文选择了与1999年、2008年和2018年最临近年份的土地利用类型图，分别是2000年、2010年和2018年，见图5。我们将1999年的植被覆盖与2000年的土地利用类型图对应，2008年的植被覆盖与2010年的土地利用类型进行对应。

由表3可知，河南省自从实施“退耕还林”政策后，耕地明显减少，林地增多。结合slope结果分析可知，1999—2018年植被覆盖有所改善，表现为NDVI值增加。其中，土地利用类型中林地的增加对NDVI值的增加影响最大。

2000—2010年居民用地平均每年变化值明显小于2010—2018年的平均每年变化值，结合分析slope各像元占比例统计可知，1999—2008年退化占比8.08%明显小于2008—2018年退化占比的45.55%，说明居民用地的增加与植被覆盖的退化有着显著影响，并且是正影响，即对NDVI值有负影响。

为了进一步探究居民用地平均每年变化值对植被覆盖的影响，本文将河南省的东、西、南、北和中部的5个地市作为典型区域，研究其居民用地平均每年变化值与植被覆盖的关系，统计结果见表4。

通过分析2000—2018年各地级市居民用地统计表可知，郑州市平均每年变化值最大，同期郑州市的NDVI降幅也最大。2000—2010年的各地级市居民用地统计表的平均每年变化值明显比2010—2018年的各地级市居民用地的每年平均变化值小，而在1999—2008年的NDVI增加速率也明显比2008—2018年的快，由此可见居民用地变化值影响着NDVI，并且呈负相关关系。

图5 2000年、2010年、2018年河南省土地利用类型

表3 河南省土地利用类型及变化情况

表4 各地级市居民用地面积变化

4 讨 论

对河南省NDVI出现季节性变化做出了一些深入研究，1999年、2008年、2018年这3年的1—8月的NDVI平均值大体上呈上升趋势，但6月是一个转折点，相比较于5月和7月，6月的值最小，在8—12月河南省NDVI平均值呈下降趋势。该种变化趋势与气温和降雨有关，随着1—8月温度逐渐上升河南省NDVI平均值也上升，8—12月温度下降河南省NDVI平均值也下降，而6月的拐点则是由于小麦成熟和收割造成的[17]。河南省作为冬小麦的主要产区，6月份进入小麦的成熟和收割期，小麦分布区的NDVI数值急剧下降，导致整个研究区内NDVI的均值呈现出拐点状下降。河南省冬小麦的生育周期如表5所示。

表5 河南省冬小麦生育期

分析表5可知，6月为冬小麦的成熟期，需要收割，这影响了河南省的NDVI在夏季的上升趋势，所以河南省的NDVI在6月出现下降趋势，因此我们分析出冬小麦的生育周期与河南省NDVI在夏季6月出现转折点有着密切关系。

考虑到气候因子对NDVI的影响[18-21]，于是我们加入了气温的分析。我们在数据中挑选与之前NDVI数据和土地利用数据最接近的年份(2000年、2010年和2015年)作为代表年进行分析(图6)。

河南省2000年、2010年和2015年年平均气温分别为14.90℃，15.03℃，15.24℃；河南省2000年、2010年和2015年年平均NDVI值分别为0.73，0.79，0.77。通过以上数据并不能分析出河南省年平均气温与河南省年平均NDVI的直接关系。因此，通过分析近十几年河南省NDVI的变化趋势、河南省土地利用变化趋势与河南省的气温变化趋势之间的关系，但发现其中也没有什么直接关系。因此，可以得出短期内河南省气温的变化对河南省的NDVI变化的影响并不显著。

图6 河南省2000年、2010年、2015年气温分布

5 结 论

(1) 1999—2018年河南省总体植被覆盖率改善，NDVI值增加。河南省西部和南部植被覆盖改善十分明显，河南省NDVI分布具有很强的空间差异性，河南省NDVI平均值呈两头高中间低的趋势。1—8月河南省NDVI平均值大体上呈上升趋势，在8—12月河南省NDVI平均值呈下降趋势。

(2) 近20 a河南省植被覆盖度明显改善，但前10 a改善状况明显好于后10 a，进行了土地利用类型分析后发现，居民用地增加的速率越快越影响植被覆盖的改善程度并且是负影响。

(3) 研究结果更直观地反映了植被覆盖的变化情况，在一定程度上丰富和补充了河南省植被变化情况相关方面的研究工作。成果有助于河南省更好地理解和分析生态系统的变化特性，也有助于河南省在未来利用土地时考虑生态环境与经济的协调发展。

(4) 植被覆盖变化检测是一个长期的过程，但本文针对河南省近20 a植被时空格局变化进行了探究和分析时，仅考虑了人为因素对植被覆盖的影响，忽略了自然因素的影响。如有更长时间序列数据则可在考虑人类活动因素对植被影响的同时加上自然因素对植被的影响分析。