基于地理探测器的开都-孔雀河流域植被覆盖度时空变化及驱动力分析.pdf

DOI:10.11829/j.issn.1001-0629.2022-0605甄慧，汪洋，夏婷婷，王寅，张治超.基于地理探测器的开都孔雀河流域植被覆盖度时空变化及驱动力分析.草业科学,2023,40(5):1140-1153.ZHENH,WANGY,XIATT,WANGY,ZHANGZC.SpatiotemporaldistributionanddrivingforceanalysisoffractionalvegetationcoverintheKaiduKongqiRiverBasinusingtheGeodetectormodel.PrataculturalScience,2023,40(5):1140-1153.基于地理探测器的开都孔雀河流域植被覆盖度时空变化及驱动力分析甄慧，汪洋，夏婷婷，王寅，张治超（新疆农业大学草业学院,新疆乌鲁木齐830052）摘要：植被覆盖度(FVC)是反映生态环境质量的评价指标，系统研究植被覆盖变化和驱动机制对区域生态管理至关重要。本研究基于 MODIS 数据，运用 Sen+Mann-Kendall 趋势分析法、地理探测器模型等方法，分析新疆开都孔雀河流域植被覆盖度的演变趋势，探讨植被覆盖度与驱动因子之间的空间关联，并识别主导因子。结果表明：1)20002020 年开都孔雀河流域植被覆盖整体呈上升趋势，年增长速率为每 10 年 0.013。2011 年之前植被覆盖度均值略有小幅度波动，之后植被覆盖度持续增加，在 2019 年达到最大值 29.0%。空间尺度上，2020 年极低植被覆盖度分布度最广，占研究区面积的 51.93%，21 年间减少了 5010.31km2，其次是高植被覆盖度，占研究区面积的 22.84%。2)开都孔雀河流域以极低覆盖度与低覆盖度之间转化为主。研究区植被有轻微的改善趋势，其中 17.82%的区域呈极显著(P0.01)、显著增加趋势(P0.05)。3)研究区植被覆盖主要受高程和土地利用类型的影响，其解释力均在 0.45 以上。两两因子之间的协同作用影响显著高于单个因素，其中高程和土地利用类型两两相交的解释力最高为 0.743。关键词：植被覆盖度；转移矩阵；Sen+Mann-Kendall 趋势分析；时空变化；空间分异；土地利用类型；开都孔雀河流域文献标志码：A文章编号：1001-0629(2023)05-1140-14Spatiotemporal distribution and driving force analysis of fractional vegetation cover in theKaiduKongqi River Basin using the Geodetector modelZHENHui,WANGYang,XIATingting,WANGYin,ZHANGZhichao(CollegeofGrasslandScience,XinjiangAgriculturalUniversity,Urumqi830052,Xinjiang,China)Abstract:Fractionalvegetationcoverisanevaluationindexthatreflectsthequalityoftheecologicalenvironment.Thesystematicstudyofchangesinvegetationcoveranddrivingmechanismsiscrucialforregionalecologicalmanagement.BasedonMODISdata,thisstudyusesSen+Mann-Kendalltrendanalysis,ageographicaldetector(Geodetector)model,andothermethodstoanalyzetheevolutionarytrendofvegetationcoverageintheKaiduKongqiRiverBasininXinjiang,China.Italsoexploresthespatialcorrelationbetweenvegetationcoverageanddrivingfactorsandidentifiesthedominantfactor.Theresultsindicatethat:1)From2000to2020,thevegetationcoverageintheKaiduKongqiRiverBasinwastrendingupward(0.01310a1).Themeancoveragefluctuatedslightlypriorto2011andthencontinuedtoincrease,reachingamaximumvalueof29.0%in2019.Spatially,in2020,thedistributionofextremelylowvegetationcoveragewasthebroadest,accountingfor51.93%ofthestudyarea.Thisrepresentsadecreaseof5010.31km2overa21yearperiod,while收稿日期：2022-07-30接受日期：2022-12-07基金项目：国家自然科学地区科学基金(41661015)第一作者：甄慧(1997-)，女，甘肃民勤人，在读硕士生，主要从事草地资源与生态研究。E-mail:通信作者：汪洋(1987-)，男，湖北郧西人，副教授，博士，主要从事草地资源与生态研究。E-mail:1140-1153草业科学第40卷第5期5/2023PRATACULTURALSCIENCEVol.40,No.5http:/highvegetationcoverageaccountedfor22.84%ofthestudyarea.2)TheconversionfromextremelylowtolowvegetationcoveragewasdominantintheKaiduKongqiRiverBasin.Therewasaslightimprovementinthevegetationtrend,with17.82%ofthestudyareashowinganextremelysignificantincreasedtrend,while71.9%showednon-significantornochangetrend.3)Thevegetationcoverageismainlyaffectedbyelevationandlandusetype,anditsexplanatorypowerisabove 0.45.The synergistic effect between two factors was significantly higher than that of a single factor,and theexplanatorypoweroftheintersectionbetweenelevationandlandusetypewasthehighestat0.743.Keywords:fractional vegetation cover;transition matrix;sen+mann-kendall trend analysis;spatiotemporal variation;spatialdifferentiation;landusetypes;KaiduCorresponding author:WANGYangE-mail:作为陆地生态系统的基本组成部分，植被充分接触大气、水和土壤，并通过调节水循环、碳循环和能量循环来推动生态系统服务1。对于制订可持续生态系统管理策略来说，遥测植被的时空动态变化至关重要2。植被覆盖度(fractionalvegetationcover,FVC)是指地面植被垂直投射面积与区域总面积的比例3，可以了解地表植被状况以及区域环境所存在的问题4。20 世纪以来，随着人口增加和城镇化建设的推动，耕地、建设用地扩张、滥砍滥伐滥牧等人类活动对植被的影响日益显著5，工业、农业生产建设从自然界中获取大量原材料，导致全球森林与草原植被变化呈现下降趋势，生态系统的功能和结构遭到严重损害引发的生态危机日益加重6。因此及时准确探测植被覆盖度的时空变化，对自然资源可持续利用、经济可持续发展和生态恢复都具有重要应用价值7，同时探讨不同驱动因子对地表植被时空变化的影响已成为植被系统方面的重点8。随着生态文明建设进程的不断推进，植被变化的驱动力分析已成为国内外学者关注的热点之一，近年来已有很多结论，如张一然等9探讨若尔盖湿地植被覆盖时空变化和气候因子的影响机理，结果表明植被覆盖度变化与气温、降水均呈正相关关系。吉珍霞等10基于长时间序列的 MODIS 数据解析了青藏高原草地物候变化并了解其中的驱动机制，结果表明影响草地生长季长度的主要作用因素是风速和连续 5d 最大降雨。以往研究多采用相关系数分析法11-12来定性分析自然因素和人为因素对植被覆盖度时空变化的影响，但很少定量分析驱动因子间的交互作用对植被覆盖度空间分层异质性的影响，且研究影响因子之间的协同作用较少13。地理探测器是一种新的分析因子与驱动力的统计方法，用于度量空间分异性，定量不同因子及其交互作用14。近年来，学者们运用该模型研究植被覆盖变化及驱动机制，目前主要分为 3 类：一是辨别主要的影响因素，如 Yuan 等15研究发现降水量 是 影 响 黑 河 流 域 归 一 化 植 被 指 数(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)变化的主导因素。二是研究驱动因子之间的耦合作用，如 Liu 等16定量分析潜在驱动因素对青藏高原东北部典型高寒地区的植被动态的影响，分析得出温度与土壤类型的协同作用对植被变化的影响最强。三是分析各影响因子对植被生长的适宜类型或范围，如 Wang 等17通过地理探测器模型研究发现促进植被生长的各自然因子最佳范围以及该条件下 FVC 均值具有显著的差异。开都孔雀河流域是干旱区内陆河塔里木河“四源一干”的重要源流之一18，也是“丝绸之路经济带”建设的关键区。其气候干旱，生态环境脆弱，属于干旱区敏感地带。近年来人口增加19，耕地、城乡工矿居民用地面积大范围扩张20-21，焉耆盆地田间灌水量增加22，导致孔雀河下游水资源短缺23，植被退化严重24，危及到流域的生态系统安全，并导致一系列严重的生态环境问题。本研究把开都孔雀河流域作为研究靶区，通过 Sen+Mann-Kendall趋势分析法对20002020 年开都孔雀河流域的FVC时空变化特征进行分析，同时定量分析各种自然和人为因子对植被时空变化的作用机理，为该流域的植被和生态恢复提供科学依据。1 数据与方法 1.1 研究区概况开都孔雀河流域位于新疆巴音郭楞蒙古自治州(简 称 巴 州)，地 理 坐 标 为 8255 9025 E、第5期甄慧等：基于地理探测器的开都孔雀河流域植被覆盖度时空变化及驱动力分析1141http:/39354330N，研究区总面积为 115403.88km2，行政区包括库尔勒市、尉犁县、轮台县、和硕县、博湖县、焉耆回族自治县、和静县、若羌县 8 个县(市)(图 1)。至 2020 年，研究区总人口数达 113.67万人，GDP 达 9453671万元25。该流域由开都河流域、孔雀河流域组成，开都河是自北向南注入博斯腾湖，出湖口后流入孔雀河。开都孔雀河流域处于塔里木盆地东北部，西接塔克拉玛干沙漠，东靠库鲁克沙漠，属于典型的温带大陆性干旱气候，气候特征表现为昼夜温差大、降水量稀少、蒸发剧烈。1.2 数据来源1)遥感数据：NDVI 数据来源于美国 NASAEOS/MODIS(https:/Ipdaac.usgs.gov/api)发布的 MOD13Q1数据产品，分辨