王晓雅 凌子燕,4,5* 陈 研 翟 俊 邓雅文 荔 琢 彭凯锋

(1. 遥感科学国家重点实验室，北京师范大学地理科学学部，北京 100875；2. 北京师范大学地理科学学部，北京 100875；3. 环境遥感与数字城市北京市重点实验室，北京师范大学地理科学学部，北京 100875；4. 北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，南宁师范大学地理科学与规划学院，南宁 530001；5. 南宁师范大学地理科学与规划学院，南宁 530001；6. 生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094)

自然保护区是人类在面对生态环境恶化和生物多样性急剧丧失所采取的最重要的保护措施和最有效的途径[1-2]。因此，随时了解保护区的植被生长情况非常重要，随着遥感技术的发展，长时序的植被变化监测变得越来越容易。现有研究已经对贺兰山[3]、长白山[4]、羌塘[5]等自然保护区的植被变化情况进行了监测。秦岭区域是中国重要的生态屏障，也是中国自然保护区最集中的地区之一，具有非常重要的保护地位与意义[6-7]。中国已在秦岭地区建立了多个自然保护区，然而，对于秦岭地区自然保护区的生态保护成效尚不明确，且国内鲜有研究对秦岭自然保护区的植被生长状况进行监测。

目前，关于自然保护区植被生长状况的研究主要采用单一的指标进行监测。盛任和万鲁河[8]利用植被覆盖，研究分析乌伊岭自然保护区的植被变化情况。张建亮等[9]利用归一化植被指数，分析长白山自然保护区的植被变化特征。李婷婷等[3]利用净初级生产力，分析贺兰山自然保护区的植被生长状况。闫峰等[10]利用增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）分析毛乌素沙地的植被生长状况。然而，单一指标不能全面地反映植被的变化情况，且少有研究通过多种指标综合分析自然保护区植被的变化情况。

因此，本文通过分析秦岭中部自然保护区的归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index, NDVI）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）、植被覆盖率（Fractional Vegetation Cover,FVC）综合探究该地区近二三十年植被的生长状况，以了解秦岭中部自然保护区的保护成效与存在问题，为下一步自然保护区的保护措施开展提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

秦岭位于中国中部地区，主要分布在陕西省境内。截至2019年底，秦岭地区已有国家级自然保护区25个[6]。本文主要针对秦岭中部地区的14个国家级自然保护区进行分析，具体空间分布如图1所示。其中，小陇山自然保护区位于甘肃省，其他13个自然保护区均位于陕西省。周至自然保护区的面积最大，为572.89 km2；最小的自然保护区是老县城自然保护区，面积为124.21 km2。各自然保护区的面积如表1所示。

表1 秦岭中部自然保护区面积Table 1 The acreage of nature reserves in the middle of the Qinling Mountains

图1 秦岭中部自然保护区分布Fig. 1 Nature reserves in the middle of the Qinling Mountains

1.2 数据来源

本文采用归一化植被指数、叶面积指数、植被净初级生产力指数、植被覆盖率等指标对秦岭地区自然保护区的植被生长情况进行数据分析，监测近二三十年秦岭地区自然保护区的生态保护成效，土地利用数据（land use and land cover change，LUCC）用于辅助说明秦岭地区自然保护区的土地覆盖情况。数据的具体说明及来源如表2所示。

表2 研究数据说明及来源Table 2 Introduction to research data

1.3 研究方法

1.3.1 归一化植被指数（NDVI）

NDVI能够较准确地反映植被的覆盖程度、生长状况、生物量及光合作用强度，理论上NDVI值处于-1～1之间，NDVI值越大，则表明植被的覆盖程度越高[11]。其计算公式[12]为：

其中， ρNIR表 示近红外波段地表反射率； ρR表示红光波段地表反射率。本文计算了1986-2019年的年最大NDVI的变化情况。

1.3.2 叶面积指数（LAI）

LAI是陆面过程中的一个十分重要的结构参数，是表征植被冠层结构最基本的参量之一，它控制着植被的许多生物、物理过程，如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获等[13-14]。LAI可以定义为单位地面面积上所有叶子表面积的总和（全部表面LAI），也可以定义为单位面积上所有叶子向下投影的面积总和（单面LAI）[14-15]。本文分析了2000-2019年的年均LAI的变化情况。

1.3.3 植被净初级生产力指数（NPP）

NPP是从光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分[16]。NPP是地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力、陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳源/汇和调节生态过程的主要因子[17]。本文分析2000-2019年秦岭地区自然保护区NPP的变化情况。

1.3.4 植被覆盖率（FVC）

FVC通常定义为植被（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，是刻画地表植被覆盖的重要参数[18-19]。本文分析了2000-2018年的年均FVC的变化情况。

1.3.5 Mann-Kendall统计检验方法

Mann-Kendall统计检验方法是一种非参数统计检验方法，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，更适用于类型变量和顺序变量，计算也比较简便[20]。本文利用Mann-Kendall统计检验方法从像元及自然保护区的角度分别分析了NDVI、LAI、NPP及FVC的变化趋势。

2 结果与分析

2.1 秦岭中部自然保护区NDVI的时空分布特征

除了太白山自然保护区中南部与汉中朱鹮自然保护区南部地区的NDVI值偏低，秦岭中部自然保护区的年最大NDVI值一般均大于0.7，见图2(b)。从图2(a)的趋势变化中可发现，除了太白山自然保护区的西部，桑园自然保护区的东北、西南地区，汉中朱鹮自然保护区的南部地区以及其他自然保护区的局部地区存在NDVI变化不显著的现象外，大部分地区的NDVI变化趋势显著，且其置信度高达99%。通过分析自然保护区的NDVI变化趋势，发现所有自然保护区的NDVI在1986-2019年显著增加，其中太白山自然保护区与桑园自然保护区在统计上分别达到90%与95%的置信度，其他地区均达到99%（图3）。由此可见，秦岭地区自然各保护区的植被生长情况显著变好，但天华山、牛背梁、平河梁自然保护区的年最大NDVI值在1986-2019年变化的波动较大，其中牛背梁与平河梁自然保护区处于秦岭外围区域。

图2 1986—2019年秦岭中部自然保护区年最大NDVI均值(b)与变化趋势(a)分布Fig. 2 The trend (a) and the average value (b) of annual maximum NDVI in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 1986 to 2019

图3 1986—2019年秦岭中部自然保护区年最大NDVI变化情况Fig. 3 Changes in the annual maximum NDVI in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 1986 to 2019

2.2 秦岭中部自然保护区LAI的时空分布特征

秦岭中部自然保护区大部分地区的年均LAI值大于1 m2/m2，周至自然保护区大部分地区、老县城、观音山、紫柏山、桑园、天华山、佛坪、汉中朱鹮自然保护区的部分地区为2 m2/m2以上，而太白山自然保护区中南部与汉中朱鹮自然保护区南部地区的LAI值明显低于其他地区，见图4(b)。从图4(a)的趋势变化中可发现，小陇山、紫柏山、太白山、黄柏塬、天华山等自然保护区的LAI显著增加，周至自然保护区的东北、观音山与佛坪自然保护区的东南、汉中朱鹮自然保护区的南部地区LAI也显著增加。尤其是汉中朱鹮的南部地区，其年均LAI值虽低，但增加的趋势显著，置信度达到99%，其他地区变化的显著性不明显。分析自然保护区的年均LAI变化趋势可发现，除了桑园与长青自然保护区的变化不显著，其他自然保护区的LAI均显著增加，置信度均在90%以上且各自然保护区的变化幅度较为一致（图5）。通过LAI可以发现秦岭各自然保护区的植被生长情况处于稳定变好的状态。

图4 2000—2019年秦岭中部自然保护区年均LAI均值(b)与变化趋势(a)分布Fig. 4 The trend (a) and the average value (b) of annual average LAI in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 2000 to 2019

图5 2000—2019年秦岭中部不同自然保护区年均LAI变化情况Fig. 5 Changes in the annual average LAI in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 2000 to 2019

2.3 秦岭中部自然保护区NPP的时空分布特征

秦岭中部自然保护区大部分地区的年度NPP值大于0.6 kgC/m2·a，太白山自然保护区中南部地区的NPP最低，主要集中于0.2～0.4 kgC/m2·a；牛背梁自然保护区与汉中朱鹮自然保护区南部也相对较低，主要集中于0.4～0.6 kgC/m2·a，见图6(b)。从图6(a)的趋势变化可发现，秦岭地区自然保护区的年度NPP均显著增加，且置信度均达到99%。各自然保护区的年度NPP同样显著增加，从2000-2019年的波动情况较为稳定一致（图7）。这表明虽然秦岭地区自然保护区的植被生长状况在不同自然保护区存在差异，但其生态系统的质量状况明显转好。

图6 2000—2019年秦岭中部自然保护区年度NPP均值(b)与变化趋势(a)分布Fig. 6 The trend (a) and the average value (b) of annual NPP in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 2000 to 2019

图7 2000—2019年秦岭地区不同自然保护区年度NPP变化情况Fig. 7 Changes in the annual NPP in different nature reserves in the Qinling Mountains from 2000 to 2019

2.4 秦岭中部自然保护区FVC的时空分布特征

秦岭中部自然保护区的大部分地区年均FVC值大于0.5，但太白山自然保护区的中南部最低集中在0.2左右，其次是汉中朱鹮自然保护区的南部地区集中在0.3左右，部分地区低于0.1，见图8(b)。从图8(a)的趋势变化可发现，小陇山、紫柏山、太白山、黄柏塬、周至、观音山、天华山、平河梁、汉中朱鹮等自然保护区大部分地区的FVC显著增加，且置信度达到99%。太白山自然保护区南部、老县城、长青、佛坪及牛背梁自然保护区的FVC大部分保持不变，但有极个别区域出现显著减小的情况。通过分析自然保护区的年均FVC变化趋势可发现，长青、佛坪、老县城自然保护区的FVC变化不显著，其他自然保护区均显著增加，除牛背梁自然保护区的置信度为90%，其余均在95%以上。各自然保护区的年均FVC从2000-2018年的变化波动较小，但小陇山、紫柏山、汉中朱鹮及平河梁等自然保护区的FVC显著增加 （图9）。由上述分析可知，秦岭地区自然保护区的植被覆盖情况整体较好，主要处于显著增加或维持稳定的状态，但极个别地区出现显著下降的情况，需重点关注。

图8 2000—2018年秦岭中部自然保护区年均FVC均值(b)与变化趋势(a)分布Fig. 8 The trend (a) and the average value (b) of annual average FVC in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 2000 to 2018

图9 2000—2018年秦岭中部自然保护区年均FVC变化情况Fig. 9 Changes in the annual average FVC in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains from 2000 to 2018

2.5 秦岭中部自然保护区各指标综合分析

分别统计NDVI、LAI、NPP、FVC四个指标在各自然保护区的均值，如表3所示。研究结果显示，NDVI值最大的是观音山自然保护区，年最大NDVI的均值达到0.86；最小的是太白山自然保护区，为0.72；其他自然保护区的年最大NDVI均值大于0.7。年均LAI值最大的是周至自然保护区，为1.94 m2/m2；最小的是太白山自然保护区，为1.29 m2/m2。年均NPP最大的是观音山自然保护区达到0.71 kgC/m2·a，最小的是牛背梁自然保护区为0.45 kgC/m2·a，其他自然保护区的NPP均在0.6 kgC/m2·a以上。佛坪、平河梁和桑园自然保护区的年均FVC最大达到0.6，最小的是太白山自然保护区，其他自然保护区的植被覆盖度主要集中在0.5左右。本文通过对比分析各自然保护区的指标均值与平均海拔可发现，随着海拔变高各指标值有降低的趋势，LAI、FVC与平均海拔的变化趋势更明显，LAI与平均海拔的R2最高为0.59，而NDVI与NPP随着海拔变化的趋势较弱（图10）。其中，汉中朱鹮自然保护区的海拔明显低于其他自然保护区，且其受人类活动影响较大，对比平均海拔与各指标值之间的关系时不考虑在内。由此可以发现，秦岭中部自然保护区的植被生长状况受垂直地带的影响比较大，在对比各自然保护区的植被生长状况时需要考虑海拔情况。

表3 秦岭中部自然保护区的平均海拔与NDVI、LAI、NPP、FVC的均值Table 3 The average altitude and the mean value of NDVI, LAI, NPP and FVC in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains

图10 秦岭中部自然保护区的平均海拔与NDVI、LAI、NPP、FVG均值的关系Fig. 10 The relationship between the mean altitude and the mean value of NDVI, LAI, NPP and FVG in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains

3 讨论与结论

本文综合利用NDVI、LAI、NPP、FVC四个指标反映秦岭地区自然保护区的植被生长情况，研究发现太白山自然保护区中南部与汉中朱鹮自然保护区南部的值低于自然保护区其他地区，但4个指标的变化趋势在这两个区域并未有明显的下降趋势，甚至有些指标显示为显著增加的状态。通过对比土地利用数据发现，太白山自然保护区中南部地区主要为草地，且该区域的海拔在2 600 m以上，属于高山草甸和亚冰雪带。汉中朱鹮自然保护区的南部主要为耕地，且有部分城镇分布在该保护区范围内，而其余保护区的土地利用类型主要为林地（图11）。对于不同的指标，其得到的空间分布特征与变化趋势存在差异，这与秦岭地区的海拔高度不同有一定的关系，不同海拔高度上分布的植被类型不同，因此，不同指标的空间分布有差异，通过综合考虑不同的指标也有助于深入了解秦岭中部自然保护区的植被生长状况。整体而言，秦岭地区自然保护区的大部分地区均呈现增加或者维持不变的状态，这可能是由于自然保护区的设立对于其保护效果较好[21]。然而，对于极个别地区出现减少状况的原因，仍然有待进一步探究。本文仅从遥感监测的角度分析了秦岭地区自然保护区的植被生长状况，并未从植被类型、生态系统等更加细致的角度探究秦岭地区自然保护区的保护成效。有待后期开展详细的探究。

图11 2020年秦岭中部自然保护区土地覆盖分布Fig. 11 Land cover in nature reserves in the middle of the Qinling Mountains in 2020

本文利用NDVI、LAI、NPP、FVC四个指标综合分析秦岭地区自然保护区的植被生长情况，分析了14个自然保护区植被的空间分布特征，并利用Mann-Kendall统计检验方法分别从像元与自然保护区的角度，探究保护区近二三十年植被的变化趋势，由此得到以下结论：

1）表征植被特征的4个指标值在太白山自然保护区中南部与汉中朱鹮自然保护区南部低于其他地区，其主要原因是与其他区域的地表覆盖类型存在差异，太白山自然保护区的海拔较高、主要为草地类型，汉中朱鹮自然保护区南部主要为耕地类型，而其余区域为林地。

2）秦岭各自然保护区的NDVI与NPP主要呈现显著增加趋势，LAI与FVC在长青、佛坪、老县城等自然保护区的变化趋势不显著，而汉中朱鹮、小陇山、紫柏山、太白山、天华山等自然保护区的增加趋势明显。

3）对比秦岭中部自然保护区各指标值与平均海拔的关系可知，海拔越高，指标值越低。

4）综合4个指标可以发现，秦岭各自然保护区的植被生长情况整体处于显著增加或维持稳定的状态，保护区生态保护成效较好。然而，仍有一些小问题需要重点关注：汉中朱鹮自然保护区南部有人类活动影响，需加强关注；长青、佛坪、老县城等自然保护区的内部存在FVC显著减少的地区，需要加强监测与管理。