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。
关 键 词：华北地区;植被覆盖;气候变化;人类活动;相对作用
植被是连结土壤、大气和水分等自然要素的纽带，能够在很大程度上代表一个地区的生态环境总体状况，并在全球变化研究中起着“指示器”的作用[1-2] 。植被指数能够表征地表植被特征，有效地反映地表植被覆盖信息。其中，归一化植被指数(NDVI)是公认的植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子，是监测地区或全球植被变化的有效指标之一[3-4] ，被广泛应用于全球和较大区域植被状况监测、生态环境评估、作物长势检测以及自然灾害监测等方面[5-7] 。目前常用的 NDVI 数据有 NOAA-AVHRR、EOS-MODIS、 SPOT-VEGETATION (VGT) 和 Landsat TM 等。其中，GIMMS AVHRR NDVI 数据从 1981年开始获取，时间序列最长，覆盖范围广，常被用于监测大尺度植被的动态变化[8] 。随着人类活动的加强，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[9] 。近20 a来，国内外学者利用NDVI数据对植被覆盖变化及其与气候变化的关系进行了深入研究，但是对人类活动对植被变化的影响关注较少，且对气候变化和人类活动对植被变化的影响研究主要停留在定性描述上[10-12] ，使其影响因素分析的客观性受到影响，造成植被覆盖变化与其影响因素分析的脱节。因此，有必要对气候变化和人类活动在植被变化过程中相对作用的定量研究进行探讨分析。
华北地区地处我国北方，属于沿海湿润、半湿润季风气候向内陆干旱、半干旱气候的过渡带。受气候暖干化的影响，再加上频繁的人类活动，华北地区生态环境十分脆弱[13-14] 。近年来，华北地区植被覆盖变化情况备受社会公众和科学界的广泛关注。国内许多学者对华北地区及其局部区域植被变化开展了大量的研究[15-21] 。然而，以往对华北地区植被变化的研究主要集中在对其植被变化特征及其与气候的关系以及人类活动对植被变化的定性探讨上，定量分析气候变化和人类活动对华北地区植被变化的影响研究还未见报道。因此，本文利用1981—2006年共26 a的NDVI数据和气候数据，对华北地区植被覆盖时空变化特征进行分析，并分离出其变化过程中气候因素和人为因素的影响，在此基础上定量评价这两大影响因子在华北地区植被覆盖变化过程中的相对作用大小，为华北地区可持续发展和生态环境建设提供科学的理论依据。
1 数据与研究方法
1.1 研究区概况
华北地区行政上包括北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区，如图 1 所示。该地区面积广阔、地形复杂，植被类型多样，受温带季风气候影响显著，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春秋季较短，从沿海到内陆降水逐渐减少，四季分明，光照充足，适宜农作物及植被生长。此外，华北地区是我国的政治文化中心，人口众多，自然资源丰富，经济发展迅速，但该地区干旱化趋势显著，生态环境较为脆弱且受人类活动的影响较大。
1.2 NDVI数据来源与处理
NDVI数据集来源于美国国家航天航空局 (National Aeronautics and Space Administration，NASA) 全球观测与制图研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies，GIMMS)正式发布的基于NOAA气象卫星数据，从1981年7月至2006年12月的每半月合成的数据集，空间分辨率为8 km×8 km。采用最大值合成法 (Maximum Value Composites，MVC) 获取年最大NDVI值，用以代表当年植被生长的最好状况，最终得到1981—2006年共26 a的华北地区年NDVI时间序列数据。MVC法可以进一步减少来自云、气溶胶、视角以及太阳高度角等带来的影响[22] 。其中，1981年的NDVI数据从7月开始，但由于华北地区植被生长状况最好的时期是7、 8月，因而缺失的数据不会对当年最大NDVI值产生影响。
1.3 气象数据来源与处理
气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网提供的1980—2006年间华北地区及其周边的223个气象站点逐月的气温和降水数据 (图1)。首先逐站点计算1980—2006年间每年的年均温、年降水量、干燥度指数、大于0 ℃月均温之和、生物热量指数和生物干湿度指数 6 种气候指标。然后利用克里格插值获得华北地区这 6 种气候指标在 1980— 2006年间共计162幅空间栅格图像，其投影方式和空间分辨率与NDVI时间序列数据一致。其中，干燥度指数和生物热量指数、生物干湿度指数的计算详见参考文献[23-24]。
1.4.2 残差分析
残差分析法是由 Evans 和 Geerken 提出[28-29] ，目前在研究中得到了广泛的应用[9,30-34] 。该方法是对每个栅格像元的NDVI与气候指标做回归分析，从而得到每个像元NDVI的预测值，该预测值可以视为气候因子对NDVI的影响，然后利用遥感观测的NDVI真实值减去NDVI预测值，就得到了人类活动对NDVI的影响，从而剥离开气候变化和人类活动分别对植被覆盖变化的影响。其表达式如下： ε = NDVI真实值 - NDVI预测值 (2)式中： ε 为NDVI中人类活动所贡献的部分，即为NDVI残差值，当 ε >0时，表示人类活动产生正面影响;当 ε <0，表示人类活动产生负面影响;当 ε ≈0，表示人类活动影响微弱。
其 中 ， 气 候 指 标 选 取 的 是 与 NDVI相关性最好的当年的干燥度指数和前一年的年平均气温，并对研究区内每个栅格像元逐个建立NDVI 与这两个气候指标的二元一次线性回归方程。
1.4.3 相对作用分析
植被覆盖变化过程中气候变化和人类活动的相对作用的计算主要采用许端阳等提出的计算相对作用大小的思路和方法[35] ，如图 2 所示。首先通过残差分析，在每个栅格像元上分别得到了气候变化和人类活动造成的 NDVI 值，其中，气候变化造成的影响用NDVI预测值来衡量，人类活动造成的影响用NDVI残差值来衡量。然后对NDVI预测值和NDVI残差值分别作趋势分析，再结合NDVI真实值在1981—2006年间的变化趋势，分别建立了3种不同可能情景下计算气候变化和人类活动相对作用大小的评价方法，如表1所示。
2 结果与分析
2.1 华北地区植被覆盖时空变化特征
由图3可以看出，1981—2006年间华北地区植被覆盖状况整体上呈明显上升趋势， NDVI 线性倾向率为 0.009/10 a，通过了 P<0.05的显著性检验，表明华北地区26 a 来植被覆盖情况总体有所改善。从不同时间段来看，华北地区植被NDVI在20世纪 80年代期间呈波动性上升趋势，90年代期间总体表现为先升后降，21世纪以来则显著上升，植被恢复持续好转。
尽管华北地区植被NDVI整体呈现增长趋势，但却存在着明显的空间差异。通过对华北地区逐个栅格像元进行一元线性趋势分析，并对其结果进行标准差重分类，得到华北地区植被 NDVI 变化趋势图。由图 4 和表 2 可看出，1981—2006 年间华北地区植被覆盖状况得到改善区域占总面积的 25.14%，退化区域占 27.77%。且植被改善区域主要分布在内蒙古赤峰和通辽南部地区、兴安盟东部、河套平原、锡林郭勒盟、山西北部以及河北西北部和东南部地区。植被退化区域主要分布在大兴安岭北部、呼伦贝尔草原、满洲里西北部、呼和浩特和包头以北、阿拉善左旗、阿拉善右旗、山西中部、河北唐山市附近地区、北京市、天津市等。
2.2 植被改善区气候变化和人类活动的相对作用大小
本文中提到的植被改善区包括表2中的植被明显改善区域、中度改善区域和轻微改善区域。根据植被改善区域气候变化和人类活动相对作用的 3 种可能情景，计算得到 1981—2006 年间气候变化和人类活动在华北地区植被改善区域的相对作用。从整体上来看，在植被改善区域，气候变化的相对作用为 31.90%，人类活动的相对作用为 68.10%，可见 26 a 间人类活动是促使华北地区植被改善的主要因素。同时，气候变化和人类活动的相对作用的大小在不同空间位置上的表现不同 (图5)，以人类活动为主 (相对作用在50%以上) 导致植被改善的区域面积占总改善面积的74.33%，主要分布于兴安盟东部、锡林郭勒盟、赤峰西部、河套平原、呼和浩特和包头以南地区以及山西西北部;而以气候变化为主导致植被改善的区域面积只占总改善面积的25.67%，主要分布于河北南部以及内蒙古科尔沁右翼中旗附近地区。此外，在通辽和鄂尔多斯附近等其他地区，气候变化和人类活动对植被恢复的作用则呈现出交互错杂的现象。从各类变化区域来看，在植被明显改善区域、中度改善区域和轻微改善区域，以人类活动为主导致植被改善的面积占各自区域总面积的比例都已超过 70%，尤其在明显改善区域，达到82.45%。
2.3 植被退化区气候变化和人类活动的相对作用大小
气候变化和人类活动不仅使华北地区部分区域的植被覆盖有所增加，同时也使部分区域的植被覆盖有所减少，生态环境恶化。本文中的植被退化区包括表2中的植被严重退化区域、中度退化区域和轻微退化区域。根据植被退化区域气候变化和人类活动相对作用的3种可能情景，计算得到1981—2006年间气候变化和人类活动在华北地区植被退化区域的相对作用。从整体上来看，在植被退化区域，气候变化的相对作用为28.12%，人类活动的相对作用为71.88%。由此可见，在1981—2006年间人类活动是导致该地区植被退化的主要因素。而且，二者相对作用的大小还存在着明显的空间差异。从图6中可以看出，以人类活动为主 (相对作用在50%以上) 而导致植被退化的区域面积占华北地区植被退化总面积的73.38%，主要分布在河北中部和东北部、内蒙古包头和呼和浩特以北地区、呼伦贝尔中南部、阿拉善左旗和乌海市附近地区，分布广泛;以气候变化为主而导致植被退化的区域面积占退化总面积的26.62%，主要分布在内蒙古阿拉善右旗和满洲里附近等地区，分布范围小且较分散。而其他植被退化区域，如北京、天津、山西中部、呼伦贝尔北部，气候变化和人类活动的相对作用则比较复杂。从各类变化区域来看，在植被严重退化区域、中度退化区域和轻微退化区域中，以人类活动为主导致植被退化的面积占各自区域总面积的比例都已超过70%，由此也可以看出人类活动也是导致华北地区植被退化的主要因素。
3 讨论
3.1 植被覆盖变化与气候因子的相关性
本文通过残差法剥离植被覆盖变化过程中气候变化的影响。根据残差法的原理可知，只有NDVI与气候指标显著相关时，才能较好地剥离气候变化对NDVI的影响。目前对NDVI与气候指标的相关分析研究主要集中在气温和降水这两个气候指标，而对具有显著生态学意义的气候指标与NDVI的关系研究则较少[36-38] 。高大伟等指出NDVI与生态气候指标(生物热量指数和生物干湿度指数)具有较好的相关性[39] 。因此，本文的气候指标不仅考虑了气温和降水，还考虑了干燥度指数、生物热量指数、生物干湿度指数和>0 ℃ 月均温之和4个综合气候指标来进行NDVI与气候指标的相关分析。结果发现，1981— 2006年间干燥度指数和当年NDVI呈显著负相关，相关系数为-0.682，通过P<0.01的显著性检验，前一年年平均气温和当年NDVI呈显著正相关，相关系数为0.438，通过P<0.05 的显著性检验，而其他气候指标与NDVI的相关性均不显著。因此，本文利用干燥度指数和年平均气温对NDVI进行预测，计算得到只有气候作用的NDVI时间序列。逐栅格计算26 a间干燥度指数和当年NDVI的相关系数以及前一年年平均气温和当年NDVI的相关系数，如图7。结果显示NDVI与干燥度指数和前一年年平均气温的相关系数存在明显的空间差异，即在空间上具有不同程度的植被-气候响应关系。当存在空间非平稳性时，局部的回归分析往往好于全局的回归分析[40] ，因此，本文针对每个栅格像元建立了NDVI与干燥度指数和年平均气温的响应关系。
3.2 人类活动对植被覆盖变化的影响
除气候变化因素外，人类活动也是植被覆盖变化过程中不可忽视的重要驱动因素。通过对华北地区NDVI残差序列进行趋势分析，得到NDVI残差年际变化趋势的空间分布，如图8所示。1981年以来，华北地区人类活动对植被覆盖变化的影响逐渐增强。一方面表现为人类活动对植被覆盖的增加起到了促进作用，另一方面表现为人类活动对植被覆盖起到了破坏作用。由图 8 统计可知，NDVI 残差变化趋势为正的区域占总面积的55.16%，主要分布在内蒙古兴安盟东部、赤峰南部、呼和浩特南部、河套平原、河北东南部和山西北部地区，说明在这些地区人类活动对植被生长起到了积极作用。如在内蒙古河套平原，农药化肥的大量使用以及农田灌溉水利设施的建设使得 NDVI 的变化强烈依赖于引黄灌溉，对降水的依赖性较小[12] ;河北环抱京津，其绿化工程是三北防护林体系的重点工程，三北防护林工程实施以来，河北省项目区森林覆盖率逐渐增大，“泽被当地，护卫京津”的生态效果已经显现[17] ;在山西北部和西南部，三北防护林生态工程、天然林保护工程和雁门关生态恢复项目的建设以及长期的退耕还林有利于水土保持，植被恢复情况良好，绿化荒山、封山育林、植树造林等政策也起到积极作用[41] 。NDVI残差变化趋势为负的区域占总面积的 44.84%，主要分布在大兴安岭中北部、呼伦贝尔大部分地区、科尔沁沙地、阿拉善左旗、阿拉善右旗、克什克腾旗附近地区、呼和浩特北部、鄂尔多斯西部、巴彦淖尔高原、山西中南部，此外，在河北中东部、北京、天津也有零星分布，这些地区人类活动对植被生长起到了破坏作用。如在科尔沁沙地，近年来人口的急剧增加和过度垦荒、超载放牧，使得草地退化严重，而且还加剧了土壤风蚀[42] ;阿拉善右旗南部由于20世纪50年代以来从甘肃民勤县涌入大批农民，在沙质土地上挖野菜、药材，使本就脆弱的生态环境和植被覆盖遭到严重破坏[12] ;山西中部地区由于近年来工业化发展迅速，造成植被状况有所恶化[41] ;京津唐地区由于快速的城市化进程，导致城市规模扩大，人口激增，绿地和原始土地被大量用于住宅建设和开发区建设，植被覆盖有所减少[43-44] 。当然，本文是在大尺度上区分了华北地区植被覆盖变化过程中人类活动的信号，要进行具体的植被建设恢复工作，还需要在更小的尺度上进一步实地调查验证。——论文作者：刘 斌1,2 ，孙艳玲1* ，王中良1 ，赵天保3
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