基于RUE的植被覆盖动态演变特征及归因分析 ——以宝鸡地区为例

摘要

植被覆盖的变化趋势对区域生态恢复评估具有很好的表征作用.选取长时间序列(2001—2017年)MODIS NDVI(Normal Difference Vegetation Index,归一化植被指数)遥感影像、降水量等数据,基于植被降水利用效率(Rainfall Use Efficiency,RUE)模型,综合气候、土地利用/覆盖及光学遥感3个维度,采用经分离后的人为干预(增加/减少)因素探讨了第一轮退耕还林(草)工程实施下(2001—2008年)、第一轮退耕还林(草)工程实施后(2009—2013年)及第二轮退耕还林(草)工程实施以来(2014—2017年),自然和人为驱动力因子对宝鸡地区植被恢复的影响.再结合社会经济数据,利用地理探测器探究对NDVI空间分布解释力的主导驱动力因子.结果 显示,(1)3个时间段上,人为干预增加区域面积(0.51×104、0.53×104、0.56×104 hm2)大于人为干预减少区域面积(0.04×104、0.26×104、0.28×104 hm2),两者均呈逐阶段递增的变化趋势.(2)近17 a来,累计NDVI与RUE分别以0.605/10 a、0.002/10 a的速度增长.3个时间段上,人为干预(增加/减少)区域NDVI与RUE相关性均表现为逐阶段增大的正相关关系,且人为干预增加区域NDVI与RUE相关性(0.15、0.37、0.42)均大于人为干预减少区域(0.13、0.27、0.37).至第二轮退耕还林(草)工程实施以来,显著和极显著性遍布全区,林地(31.21％)、未利用土地(26.59％)的相关系数增速最高.(3)人口密度∩耕地面积(0.233)、日照时数∩粮食总产量(0.229)、气温∩土壤类型(0.227)、日照时数∩耕地面积(0.227)及人均GDP∩耕地面积(0.226)等气候环境因素和人类活动因素的交互作用对NDVI空间分布的解释力较强,但人类活动因素的主导驱动力监测结果较弱(0.014—0.189).说明人类活动因素的单一驱动力因子空间分布对NDVI空间分布的解释力较弱.另外,受降水量的胁迫作用,植被降水利用效率增强,在与气候环境因子的交互作用下,植被覆盖状况表现出逐年改善的变化趋势.