秦岭山地4种典型针叶林更新特征及其影响因子
秦岭山地松栎混交林主要木本植物组成及更新特征
秦岭山地松栎混交林主要木本植物组成及更新特征于飞;王得祥;史晓晓;陈莉莉;黄青平;宋彬【摘要】采用样方法对秦岭南坡中段松栎混交林主要木本植物组成及天然更新特征进行了研究.结果表明:(1)松栎混交林乔木层物种共计40种,油松、锐齿槲栎和华山松为优势种,重要值分别为35.19％、31.99％和8.12％,漆树、栓皮栎和楝木为亚优势种.(2)更新层木本植物共计87种,其中乔木幼苗34种,占总数的39.08％,灌木物种也有一定优势地位,优势种有锐齿槲栎、悬钩子和菝葜等,高度级较小的更新苗在群落内占有较大比例.(3)优势乔木更新特征不同,锐齿槲栎幼苗和幼树密度显著高于油松和华山松,且锐齿槲栎幼苗密度显著高于其幼树,但油松幼苗与幼树、华山松幼苗与幼树间无明显差异.(4)混交林内锐齿槲栎径级结构呈近似倒“J”形分布,种群稳定；油松和华山松种群均呈近似正态分布,大径级个体群相对稳定,但林下幼树不足.该研究结果提示,松栎混交林下油松和华山松更新不良,这将不利于其长期存留于群落中,虽然锐齿槲栎从幼苗到幼树的发育过程中存在更新障碍,但并未影响其种群整体更新,若无大规模干扰,锐齿槲栎将维持逆“J”型的更新方式并成为松栎混交林群落中的第一优势种.【期刊名称】《西北植物学报》【年(卷),期】2013(033)003【总页数】7页(P592-598)【关键词】秦岭;松栎混交林;重要值;更新特征;群落学特征【作者】于飞;王得祥;史晓晓;陈莉莉;黄青平;宋彬【作者单位】西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学动物科技学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100;西北农林科技大学林学院,陕西杨陵712100【正文语种】中文【中图分类】Q948.15+4森林更新是森林生态系统自我繁衍、恢复的手段和基础，也是维持森林动态稳定与可持续发展的基础。
2000—2017年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异
第４１卷第３期２０２１年２月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１，Ｎｏ．３Ｆｅｂ．，２０２１基金项目：陕西省教育厅专项科研计划项目（１９ＪＫ０９３０）；中国博士后科学基金面上项目（２０１９Ｍ６６３９２２ＸＢ）收稿日期：２０２０⁃０２⁃１４；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃１２⁃１４∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｃｈｅｎｈｕｉｓｎｏｗ＠１２６．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００２１４０２５０邓晨晖，白红英，马新萍，黄晓月，赵婷．２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异．生态学报，２０２１，４１（３）：１０６８⁃１０８０．ＤｅｎｇＣＨ，ＢａｉＨＹ，ＭａＸＰ，ＨｕａｎｇＸＹ，ＺｈａｏＴ．Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２１，４１（３）：１０６８⁃１０８０．２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异邓晨晖１，２，∗，白红英３，马新萍１，黄晓月３，赵㊀婷３１咸阳师范学院资源环境与历史文化学院，咸阳㊀７１２０００２陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安㊀７１０１１９３西北大学城市与资源环境学院，西安㊀７１０１２７摘要：气候变化背景下开展山地过渡带植被物候变化规律及区域差异研究对于揭示过渡带对气候变化的响应方式具有重要意义㊂基于２０００ ２０１７年ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据，反演了秦岭山地植被物候参数并建立了遥感物候数据集，分析了近１８年来秦岭山地植被物候变化的时空特征及其南北差异㊂结果表明：①秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候地域分异规律，尤以高海拔区的变化最为显著，全区ＧＳＳ（物候始期）主要发生于７０ １３０ＤＯＹ（ＤａｙｏｆＹｅａｒ），８３．２９％的区域呈提前趋势，提前主要集中在０ ５ｄ／１０ａ（４４．４６％）与５ １０ｄ／１０ａ（２８．６０％）；ＧＳＥ（物候末期）主要发生于２７０ ３１０ＤＯＹ，５０．１７％的区域呈推迟趋势，变化趋势不明显；ＧＳＬ（生长期）集中在１５０ ２１０ｄ，６５．３４％的区域呈延长趋势，延长在０ ５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５ １０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０ １５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布㊂②秦岭山地ＧＳＳ对气候变化的响应程度显著大于ＧＳＥ，南北坡植被物候变化不仅存在区域差异且存在季节差异，ＧＳＳ北坡较南坡平均约早６．２ｄ且南坡提前趋势较北坡显著，ＧＳＥ南坡较北坡平均约晚５．８ｄ且北坡推迟趋势较南坡显著，ＧＳＬ北坡较南坡约长１８．７ ２３．２ｄ㊂③ＧＳＳ㊁ＧＳＳ及ＧＳＳ变化表现出显著的海拔敏感性，随着海拔上升，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短，三者在海拔ɤ６００ｍ及ȡ２７００ｍ地区随海拔变化的波动幅度较大，南北坡三者随海拔的变化亦存在明显的差异，海拔每上升１００ｍ，北坡ＧＳＳ推迟１．７６ｄ，ＧＳＥ提前０．２５ｄ，ＧＳＬ缩短２．０１ｄ；南坡ＧＳＳ推迟１．５０ｄ，ＧＳＥ提前０．４４ｄ，ＧＳＬ缩短１．９４ｄ㊂④不同植被垂直带上ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ的变化存在明显差异，尤以ɤ６００ｍ植被带上及高山灌丛草甸带上的差异最为明显，且三者在高山灌丛草甸带的发生时间及时长北坡与南坡发生转换，表现为ＧＳＳ㊁ＧＳＥ㊁ＧＳＬ北坡较南坡分别平均早３．５ｄ㊁晚２．９ｄ㊁长６．４ｄ㊂关键词：遥感物候；海拔敏感性；南北差异；植被垂直带；秦岭山地Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７ＤＥＮＧＣｈｅｎｈｕｉ１，２，∗，ＢＡＩＨｏｎｇｙｉｎｇ３，ＭＡＸｉｎｐｉｎｇ１，ＨＵＡＮＧＸｉａｏｙｕｅ３，ＺＨＡＯＴｉｎｇ３１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＨｉｓｔｏｒｉｃａｌＣｕｌｔｕｒｅ，ＸｉａｎｙａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎｙａｎｇ７１２０００，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＴｏｕｒｉｓｍ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１０１１９，Ｃｈｉｎａ３ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＵｒｂａｎａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１０１２７，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｃｈａｎｇｅｌａｗａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｒｅｖｅａｌｈｏｗｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｚｏｎｅｒｅｓｐｏｎｄｓｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｏｆｔｈｅＭＯＤＩＳＥＶＩ２，ｏｕｒｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｅｄｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｒｅｔｒｉｅｖａｌｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｃｒｅａｔｅｄｔｈｅｄａｔａｓｅｔｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７．Ｗｅｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｐａｓｔ１８ｙｅａｒｓ．Ｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ．（１）ＴｈｅｃｈａｎｇｅｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｓｈｏｗｅｄｏｂｖｉｏｕｓｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａ．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｔａｒｔ（ＧＳＳ）ｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｒｅｇｉｏｎｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｏｎｔｈｅ７０ｔｈ １３０ｔｈｄａｙｏｆｙｅａｒ（ＤＯＹ），８３．２９％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｓｈｏｗｅｄａｎａｄｖａｎｃｅｔｒｅｎｄ，ｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎａｄｖａｎｃｅａｔ０ ５ｄ／１０ａ（４４．４６％）ａｎｄ５ １０ｄ／１０ａ（２８．６０％）．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｅｎｄ（ＧＳＥ）ｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｏｎｔｈｅ２７０ｔｈ ３１０ｔｈＤＯＹ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｗａｓｎｏｔｏｂｖｉｏｕｓ，５０．１７％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｗｅｒｅｄｅｌａｙｅｄ．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｌｅｎｇｔｈ（ＧＳＬ）ｗａｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｗｉｔｈｉｎ１５０ ２１０ｄａｙｓ，６５．３４％ｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓｓｈｏｗｅｄａｎｅｘｔｅｎｄｅｄｔｒｅｎｄ，ｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｉｓｓｃａｔｔｅｒｅｄｉｎ０ ５ｄ／１０ａ（１９．２８％），５ １０ｄ／１０ａ（２０．７１％）ａｎｄ１０ １５ｄ／１０ａ（１４．１２％）．（２）ＴｈｅＧＳＳｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅＧＳＥ，ａｎｄｔｈｅｒｅｗｅｒｅｎｏｔｏｎｌｙｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｕｔａｌｓｏｓｅａｓｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈｅｒｎ⁃ＳｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＴｈｅＧＳＳｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ６．２ｄａｙｓｅａｒｌｉｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｎａｖｅｒａｇｅａｎｄｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｈａｄａｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｄｖａｎｃｅｔｒｅｎｄ．ＴｈｅＧＳＥｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ５．８ｄａｙｓｌａｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｎａｖｅｒａｇｅａｎｄｔｈｅｄｅｌａｙｔｒｅｎｄｏｆＧＳＥｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗａｓｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．ＴｈｅＧＳＬｅｘｔｅｎｄｅｄｗｉｔｈａｎａｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆ３．７ｄ／１０ａ，ａｎｄｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｔｒｅｎｄｗａｓｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ．ＴｈｅＧＳＬｗｅｒｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ１１４．６ ２４９．７ｄａｙｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅａｎｄ９１．４ ２３１．０ｄａｙｓｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ．（３）ＴｈｅＧＳＳ，ＧＳＥ，ａｎｄＧＳＬｓｈｏｗｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｌｔｉｔｕｄｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｈｅｍｗｉｔｈｔｈｅｒｉｓｉｎｇａｌｔｉｔｕｄｅｓｈｏｗｅｄｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎａｎｄｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓ．Ａｓｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｉｎｃｒｅａｓｅ，ＧＳＳｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｄｅｌａｙｅｄ，ＧＳＥｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙａｄｖａｎｃｅｄ，ａｎｄＧＳＬｗａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｓｈｏｒｔｅｎｅｄ．Ａｔｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｓｏｆɤ６００ｍａｎｄȡ２７００ｍ，ｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｗｉｔｈｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｗａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌａｒｇｅ．Ｗｉｔｈａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎａｌｔｉｔｕｄｅｏｆ１００ｍｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ，ｔｈｅｒｅｗａｓａｄｅｌａｙｉｎｔｈｅＧＳＳｂｙ１．７６ｄａｙｓ，ａｎａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＧＳＥｂｙ０．２５ｄａｙｓ，ａｎｄａｓｈｏｒｔｅｎｉｎｇｏｆｔｈｅＧＳＬｂｙ２．０１ｄａｙｓ．Ｆｏｒｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅ，ｔｈｅＧＳＳｗａｓｄｅｌａｙｅｄｂｙ１．５０ｄａｙｓ，ｔｈｅＧＳＥｗａｓａｄｖａｎｃｅｄｂｙ０．４４ｄａｙｓ，ａｎｄｔｈｅＧＳＬｗａｓｓｈｏｒｔｅｎｅｄｂｙ１．９４ｄａｙｓ．（４）ＴｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆＧＳＳ，ＧＳＥ，ａｎｄＧＳＬｉｎｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｚｏｎｅ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅɤ６００ｍｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｚｏｎｅａｎｄｔｈｅａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗｚｏｎｅ，ｈａｄｔｈｅｍｏｓｔｏｂｖｉｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎａｎｄｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓ．Ｔｈｅｔｈｒｅｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅａｎｄｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｗｅｒｅｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｈｅａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗｂｅｌｔ．ＴｈｅＧＳＳ，ＧＳＥａｎｄＧＳＬｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｓｗｅｒｅｉｎｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆ３．５ｄａｙｓｅａｒｌｉｅｒ，２．９ｄａｙｓｌａｔｅｒａｎｄ６．４ｄａｙｓｌｏｎｇｅｒｌａｔｅｒｔｈａｎｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ａｌｔｉｔｕｄｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ；ｎｏｒｔｈ⁃ｓｏｕｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ；ｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｅｌｔｓ；ＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ气候变化对陆地生态系统产生了重要影响，已成为国内外学者关注的重大科学问题㊂气候变化表现出显著的区域差异性，生态脆弱带㊁生态敏感区，尤其是山地及中高纬地区的地理过渡带等区域被认为是全球变暖信号的放大器［１⁃５］，山地过渡带是响应气候变化的典型区域㊂山地生态系统重要组成部分的植被被认为是响应气候变化的敏感指示器，植被物候对气候波动非常敏感，其变化不仅可以揭示山地植被的生长动态，而且能够直观反映山地生态系统对全球环境变化的响应与适应过程［６⁃９］，被认为是表征植被⁃气候相互关系变化的重要指标之一，以及生物圈对气候变暖反应最敏感也最明显的指示［１０⁃１４］，已成为目前全球气候评价与自然环境变化的重要指标［１５⁃１６］㊂因此，研究气候变化背景下山地过渡带植被物候的变化规律，探讨山地过渡带地理环境变化的规律和区域差异，对于深入了解植被 气候关系及揭示山地过渡带对气候变化的响应方式具有重要意义㊂植物物候监测主要通过一定的方法和手段对植物生长节律变化进行监测［１７］，传统的地面物候观测是从９６０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀０７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀个体水平对物种进行监测；在大尺度物候变化时空格局研究中，亦有学者采用对物候影响占主导地位的温度数据进行提取气候生长期开展研究［１８⁃２２］；近年来，遥感技术为物候研究提供了新的手段，遥感物候则是通过卫星在群落和生态系统水平上监测地表植被指数，该物候期是在像元尺度上，单个像元涵盖很多物种，空间覆盖广，连续性强，便于区域乃至全球尺度物候变化研究，成为传统物候观测方法的有效补充［２３］㊂因此，遥感监测的植被指数近年来受到众多物候研究者的青睐［２４⁃２７］，其中归一化植被指数（ＮＤＶＩ）被广泛用于反演植被物候期［２８⁃３２］㊂然而，有学者指出ＮＤＶＩ存在某些缺陷，尤其是在高植被覆盖区存在大气噪声㊁土壤背景㊁饱和度等问题［３３］㊂亦有学者发现，在解析不同土壤背景下的植被信息时增强型植被指数２（ＥＶＩ２）要优于ＮＤＶＩ［３４］，ＥＶＩ２不仅改进了ＮＤＶＩ的缺陷，同时在高生物量地区具有更高的敏感性，与叶面积指数（ＬＡＩ）线性相关度更高；且当地表湿度较高时，ＥＶＩ２比ＮＤＶＩ的效果要好很多［３５］，能更好地反映出高植被覆盖区的植被生长状况㊂此外，在提取物候信息时，理论上数据的时间分辨率越高所获得的物候反演数据越精确㊂但是，高时间分辨率数据往往需要附加数据和降噪技术来完成数据重构，而过粗的时间分辨率数据又可能会错过一些关键的物候变化时期［３６⁃３８］㊂由此来看，ＥＶＩ２对于物候研究而言其时空间分辨率（２５０ｍ，８ｄ）目前相对更适合㊂秦岭山地被称为 中国的脊梁 ，是我国重要的地理分界线与气候分界线，秦岭南北气候差异明显，植被垂直分带明显㊂秦岭也被认为是我国中部地区典型的生态过渡带㊁生态敏感区，以及重要的气候敏感区［３９⁃４０］㊂近半个世纪以来，秦岭地区气温呈显著上升趋势，自１９８０ｓ以来增温尤为显著，且秦岭南北增温表现出北高南低的区域差异［４１，１４］㊂气候变暖背景下，开展秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异研究具有重要意义㊂然而，秦岭山地地面观测物候数据缺失，虽有学者采用遥感植被指数ＮＤＶＩ㊁ＥＶＩ对秦岭山地植物物候变化做了初步研究［４２⁃４３，３３］，但以植被指数ＥＶＩ２开展秦岭植被物候变化南北差异对比研究的尚不多见㊂鉴于此，本研究基于２０００ ２０１７年ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据，反演了秦岭山地的植被物候期参数并建立了其遥感物候数据集，分析了近１８年来秦岭山地植被物候的时空格局变化特征及其南北差异㊂试图回答：气候变化背景下，近１８年来秦岭山地植被物候有何变化特征？南北坡的植被物候变化表现出怎样的差异性？植被物候沿南北坡的海拔梯度呈现怎样的变化规律？以及南北坡的不同植被垂直带上植被物候变化又有何特征？研究旨在揭示气候变化背景下秦岭山地过渡带对气候变化的响应方式，以期为秦岭山地的生态环境保护㊁生态安全评价以及应对气候变化策略提供科学依据和决策支持，为深入理解全球变化的事实及其对山地植被生态系统的影响等科学问题提供基础资料㊂１㊀数据与方法１．１㊀研究区概况及其植被垂直带分布秦岭是全球生物多样性关键地带之一，是我国最具有自然地理分界意义的山脉，亦是我国重要的生态安全屏障，其在我国具有无可比拟的特殊地位及重要意义㊂由于秦岭山体对北进的东亚暖湿气流及南侵的北方干冷气流具有巨大的阻挡作用，南北气候差异显著，表现为北干南湿，北坡属于暖温带半湿润半干旱气候，１月年均温低于０ħ，广布暖温带针阔混交林与落叶阔叶林；而南坡为北亚热带湿润气候，１月年均温则高于０ħ，以常绿落叶阔叶混交林为基带㊂本研究以秦岭的核心组成部分陕西秦岭为研究区（图１），以山脊线作为秦岭的南北分界线㊂秦岭植被类型丰富，植被垂直带谱完整而复杂㊂依据学者们对秦岭植被垂直带谱划分的相关研究结果［４４］，秦岭植被垂直带的空间分布如图２所示㊂秦岭植被垂直带谱南北坡差异明显，自下而上，北坡依次为落叶阔叶林（６００ １５００ｍ） 针阔混交林（１５００ ２４００ｍ） 针叶林（２４００ ３１００ｍ） 高山灌丛草甸和落叶针叶林（＞３１００ｍ）；南坡依次为常绿㊁落叶阔叶混交林（６００ １３００ｍ） 针阔混交林（１３００ ２２００ｍ） 针叶林（２２００ ３０００ｍ） 高山灌丛草甸（＞３０００ｍ）㊂秦岭山脊两侧呈现南草北树的景观差异，是由秦岭南北气候差异造成的㊂图１㊀研究区地理位置及高程分布㊀Ｆｉｇ．１㊀Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｅｌｅｖａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ图２㊀秦岭植被垂直带空间分布㊀Ｆｉｇ．２㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｅｌｔｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ１．２㊀数据来源与处理１．２．１㊀遥感物候监测数据来源及预处理本研究选取时间分辨率为８ｄ及空间分辨率２５０ｍ的ＭＯＤＩＳＥＶＩ２植被指数作为监测遥感物候变化的数据源，其来源于ＮＡＳＡ的ＭＯＤＩＳ数据产品中ＭＯＤ０９Ｑ１地表反射率数据集（ｈｔｔｐｓ：／／ｌａｄｓｗｅｂ．ｎａｓｃｏｍ．ｎａｓａ．ｇｏｖ），时段为２０００ ２０１７年㊂首先采用最大值合成法（ＭＶＣ）消除太阳高度角㊁大气㊁云㊁气溶胶等对ＥＶＩ２数据的影响，并通过ＥＮＶＩ５．３软件的波段运算工具计算得到该地区的增强植被指数ＥＶＩ２（ｅｎｈａｎｃｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ２），其计算公式如下：ＥＶＩ２＝２．５ρｎｉｒ－ρｒｅｄρｎｉｒ＋２．４ρｒｅｄ＋１式中：ρｎｉｒ和ρｒｅｄ分别为近红外反射率和红外波段反射率㊂之后，采用时间序列谐波分析法（ＨＡＮＴＳ）进一步对ＥＶＩ２时序数据进行去噪㊁平滑滤波处理，以去除亚像元内残余云及云霾或其他负面影响㊂１．２．２㊀遥感物候反演方法时序数据能够反映植被在一年中的变化状况，与植被的物候特征相联系，因此可以通过提取植被指数ＥＶＩ２的关键指标来确定植被物候变化㊂研究以物候始期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＳｔａｒｔ，ＧＳＳ）㊁末期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＥｎｄ，ＧＳＥ）及生长期（ＧｒｏｗｉｎｇＳｅａｓｏｎＬｅｎｇｔｈ，ＧＳＬ）三个参数作为研究区植被物候的判识指标㊂采用年日序（ＤａｙｏｆＹｅａｒ，ＤＯＹ）表示物候期出现的时间，即以当年１月１日开始的实际日数㊂目前利用遥感提取物候的常用方法有：滑动平均法㊁阈值法㊁最大比率法㊁阈值法和最大比率法结合等，但尚无一种方法被广泛接受㊂本研究采用阈值法与最大比率法相结合的方法进行物候期参数的提取㊂过程如下：①确定ＧＳＳ与ＧＳＥ的阈值㊂计算ＨＡＮＴＳ平滑后日ＥＶＩ２时间序列的多年均值，可获得每个像元上ＥＶＩ２多年平均的年内变化曲线；计算基于像元尺度两相邻时间点上的ＥＶＩ２差值，即相对变化值，利用相对变化值的最大绝对值确定ＧＳＳ与ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值㊂②提取每年的ＧＳＳ与ＧＳＥ㊂在ＴＩＭＥＳＡＴ软件中选取双Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型曲线拟合法重建ＥＶＩ２时间序列拟合曲线，以确定的ＥＶＩ２阈值分别提取每年的ＧＳＳ与ＧＳＥ㊂③设定置信区间剔除异常值并计算ＧＳＬ㊂在ＡｒｃＧＩＳ软件中，设置１％的置信区间剔除提取的ＧＳＳ与ＧＳＥ异常值，进一步计算每年ＧＳＳ与ＧＳＥ的差值，即为该年的ＧＳＬ㊂１７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀１．３㊀分析方法空间尺度的一元线性回归趋势分析法，是采用最小二乘法逐像元拟合ＥＶＩ２所确定的ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ的斜率，其能够模拟每个栅格的变化趋势，综合反映区域植被的时空格局演变［４５］，公式为：ｓｌｏｐｅ＝ｎðｎｉ＝１ｉＥＶＩ２ｉ－ðｎｉ＝１ｉðｎｉ＝１ＥＶＩ２ｉｎðｎｉ＝１ｉ２－ðｎｉ＝１ｉ()２式中：ｎ为时间序列（年）；ＥＶＩ２ｉ为第ｉ年的ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ值；当ｓｌｏｐｅ＞０时，表明ＧＳＳ与ＧＳＥ呈推迟趋势，ＧＳＬ呈延长趋势；当ｓｌｏｐｅ＜０时，表明ＧＳＳ与ＧＳＥ呈提前趋势，ＧＳＬ呈缩短趋势㊂采用ｔ检验变化趋势的显著性，并将结果划分为极显著（Ｐɤ０．０１）㊁显著（０．０１＜Ｐɤ０．０５）㊁弱显著（０．０５＜Ｐɤ０．１）和不显著（Ｐ＞０．１）变化４个等级㊂４㊀结果与分析４．１㊀秦岭山地遥感ＧＳＳ与ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值确定及精度验证植物物候期识别所需的各项参数均应根据其多年的时间演化规律进行确定，这样能够提高物候遥感识别方法的鲁棒性㊂图３为２０００ ２０１７年秦岭山地ＥＶＩ２年均值最大相对变化值确定的ＧＳＳ与ＧＳＥ阈值㊂结果显示，ＧＳＳ的ＥＶＩ２阈值为０．２６４，其对应一年中９３ＤＯＹ，即秦岭山地物候始期平均发生于４月初；ＧＳＥ的ＥＶＩ２阈值为０．２８９，其对应一年中２７７ＤＯＹ，即秦岭山地物候末期平均发生于１０月上旬㊂图３㊀２０００—２０１７年秦岭山地ＥＶＩ２多年均值确定的ＧＳＳ与ＧＳＥ阈值Ｆｉｇ．３㊀ＴｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆＥＶＩ２ｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７ＧＳＳ：物候始期Ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｔａｒｔ；ＧＳＥ：物候末期Ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｅｎｄ秦岭地区的地面物候观测数据甚少，目前可用于验证以上结论的相关研究仅是学者们采用中国物候观测网中秦岭北麓西安站的木本植物观测数据分析得到的结论［３３，４２⁃４３，４６⁃４８］㊂此外，研究者本人以研究区日均温１０ħ气温阈值反演的气候生长期并采用ＡＮＵＳＰＬＩＮ法进行空间插值获得的２０００ ２０１５年相关结果（见图４）；以及学者们采用遥感监测的植被指数ＮＤＶＩ㊁ＥＶＩ反演的物候期分析结果［３３，４２⁃４３］，以上三类不同意义的物候研究情况见表１㊂由表１可知，秦岭地区三类不同意义的研究结果显示，物候始末期发生时间较为一致，始期主要发生于４月前后，末期主要发生于１０月前后㊂但是，由于存在数据源㊁时间尺度㊁物候期时期，以及提取物候期方法等不同，学者们对于秦岭地区的物候研究结果也存在一定差异㊂通过对比发现，本研究所提取的遥感物候期与以上研究所得的物候始末期发生时间也较为一致，表明基于ＭＯＤＩＳＥＶＩ２数据反演的秦岭山地物候期数据对于该区域的物候监测研究具有一定的参考价值㊂２７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀图４㊀２０００—２０１５年秦岭山地气候生长期ＧＳＳ与ＧＳＥ的多年均值空间分布Ｆｉｇ．４㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１５表１㊀三类不同意义的物候研究结果对比Ｔａｂｌｅ１㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅａｎｉｎｇｓ物候监测类型Ｔｙｐｅｓｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙｍｏｎｉｔｏｒｅｄ数据类型Ｔｙｐｅｓｏｆｄａｔａ作者Ｓｃｈｏｌａｒｓ研究区域Ｓｔｕｄｙａｒｅａ时期Ｐｅｒｉｏｄｓ始期发生时间Ｔｉｍｅｏｆｓｔａｒｔｐｈｅｎｏｐｈａｓｅｓ末期发生时间Ｔｉｍｅｏｆｅｎｄｐｈｅｎｏｐｈａｓｅｓ传统地面观测Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｒｏｕｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ观测树种邓晨晖等［４６］西安站１９８５ ２０１５９７ＤＯＹ展叶盛期３１６ＤＯＹ叶全变色期２０００ ２０１５９３ＤＯＹ展叶盛期３２２ＤＯＹ叶全变色期李淑娟和刘雅莉［４７］西安植物园及曲江风景区各大公园１９８８ ２０１０３月（３７．７％）４月（６１．６％）开始展叶期９月（６７．６％）１０月（３２．４％）叶开始变色期贺映娜［４２］西安站１９６３ １９８９９９．５ＤＯＹ展叶盛期３０１．６ＤＯＹ叶全变色期１９９０ ２００８９７．４ＤＯＹ展叶盛期３０８．６ＤＯＹ叶全变色期陈效逑等［４８］西安站１９８２ １９９６２月底 ３月６７ＤＯＹ变绿期９月初 １０月初２５７ＤＯＹ凋零期气温反演Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄａｔａ１０ħ气温邓晨晖陕西秦岭２０００ ２０１５８８．４４ＤＯＹ２９８．３０ＤＯＹ遥感监测ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ马新萍等［４３］陕西秦岭２０００ ２０１０第７ ９旬第３２ ３４旬ＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭＯＤＩＳＥＶＩ夏浩铭ｖ［３３］广义秦岭２００１ ２０１０８１ １２０ＤＯＹ２７０ ３１１ＤＯＹＳＰＯＴＮＤＶＩ贺映娜等［４２］陕西秦岭１９９８ ２００９９６．８ＤＯＹ３０９．０ＤＯＹ４．２㊀植被物候空间分布及年际变化特征４．２．１㊀植被物候空间分布特征图５为２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候生长期参数的多年均值空间分布㊂由图５可见，近１８年来，秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候地域分异规律㊂全区ＧＳＳ主要发生于７０ １３０ＤＯＹ，平均为１０７．０ＤＯＹ，但在秦岭北坡的地势低平区早于７０ＤＯＹ；而在一些海拔和纬度较高的地区ＧＳＳ则晚于１３０ＤＯＹ㊂北坡ＧＳＳ平均发生于１０２．１ＤＯＹ，而南坡为１０８．３ＤＯＹ，北坡较南坡平均约早６．２ｄ㊂全区ＧＳＥ主要发生于２７０ ３１０ＤＯＹ，平均为２９２．３ＤＯＹ，但在南北坡地势低平人口密集区却早于２７０ＤＯＹ，也表现出一定的海拔及纬度差异㊂北坡ＧＳＥ平均发生于２８７．７ＤＯＹ，南坡为２９３．５ＤＯＹ，北坡较南坡平均约早５．８ｄ㊂全区ＧＳＬ主要集中３７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀在１５０ ２１０ｄ，平均为１８５．３ｄ，北坡约１１４．６ ２４９．７ｄ，南坡约９１．４ ２３１．０ｄ㊂南北坡ＧＳＬ平均长度基本相同，但就总体来看，北坡较南坡的长，北坡较南坡约长１８．７ ２３．２ｄ㊂图５㊀２０００—２０１７年秦岭山地植被物候期参数的多年均值空间分布Ｆｉｇ．５㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７４．２．２㊀植被物候年际变化特征图６为２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候期参数的年际变化趋势及显著性㊂由图６可见，近１８年来，秦岭山地植被物候年际变化存在明显的空间差异㊂ＧＳＳ全区以提前趋势为主，平均速率为－３．７ｄ／１０ａ，其中８３．２９％的区域呈提前趋势，１６．７１％的区域呈推迟趋势；且以提前０ ５ｄ／１０ａ（４４．４６％）为主，提前５ １０ｄ／１０ａ（２８．６０％）次之㊂ｔ检验结果显示，提前趋势达到显著性（Ｐ＜０．１，下同）的区域仅占２５．４１％，主要位于山脊线附近的高海拔区及南坡的西部地区；推迟趋势达到显著性的区域仅占３．５７％，主要位于北坡的低海拔区，这可能与近些年频发的 倒春寒 气候对北坡影响较大有关㊂北坡提前趋势达到显著性的区域仅１１．６５％与不显著的区域为５３．００％；而南坡分别为２９．０３％㊁５９．１８％㊂ＧＳＥ全区变化趋势不明显，其中５０．１７％的区域呈推迟趋势，４９．８３％的区域呈提前趋势；且推迟趋势以０ ５ｄ／１０ａ（２５．５１％）㊁５ １０ｄ／１０ａ（１５．４４％）为主，提前趋势亦以０ ５ｄ／１０ａ（２２．８２％）㊁５ １０ｄ／１０ａ（１４．８１％）为主㊂推迟趋势达到显著性的区域仅７．４９％，主要位于北坡人口密集的低海拔区，可能与城市热岛效应的有关；提前趋势达到显著性的区域仅５．０８％㊂北坡推迟趋势达到显著性的区域为２０．４５％与不显著的区域为５７．４０％；而南坡分别为４．１０％㊁３８．８３％㊂ＧＳＬ全区以延长趋势为主，平均速率为３．７ｄ／１０ａ，其中６５．３４％的区域呈延长趋势，３４．６６％的区域呈缩短趋势，延长在０ ５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５ １０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０ １５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布，缩短趋势以０ ５ｄ／１０ａ（１４．８３％）与５ １０ｄ／１０ａ（１０．１５％）的占比相对较多㊂延长趋势达到显著性的区域仅占１２．０６％，主要位于山脊线附近的高海拔区，这与学者们近年来研究发现高海拔区增温较低海拔区更为显著的结论一致［４９］；４７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀缩短趋势达到显著性的区域仅占２．１７％㊂北坡延长趋势达到显著性的区域为１２．７４％与不显著的区域为６３．６６％，而南坡分别为１１．８９％㊁５０．５７％㊂图６㊀２０００—２０１７年秦岭山地植被物候期参数的年际变化趋势及显著性Ｆｉｇ．６㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７综上可知，ＧＳＬ延长主要是ＧＳＳ提前的结果，由此可知秦岭山地植被生长期延长主要归因于物候始期的提前，物候始期对气候变化的响应程度显著大于物候末期㊂ＧＳＳ的提前趋势南坡较北坡显著，ＧＳＥ的推迟趋势北坡较南坡显著，可知秦岭南北坡的植被物候变化不仅表现出显著的区域差异而且存在显著的季节性差异㊂与此同时，秦岭山地植被物候在高海拔区的变化趋势更为显著㊂４．３㊀植被物候沿海拔梯度变化特征２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候期多年均值与海拔的关系显示（图７），ＧＳＳ㊁ＧＳＥ及ＧＳＬ随海拔升高呈５７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀规律性变化，表现出显著的海拔敏感性㊂随着海拔升高，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短㊂在海拔ɤ６００ｍ平原区，三者随海拔变化的波动幅度较大，规律不明显，这可能与人类活动有关，低海拔区受城市热岛效应的影响区域增温差异明显；而在海拔ȡ２７００ｍ高海拔区，三者随海拔变化的波动幅度相对更为剧烈，这与气候条件密切相关，这一区域为冰缘气候所控制，气温低且多强风，山顶效应明显㊂图７㊀２０００—２０１７年秦岭山地及其南北坡植被物候期参数多年均值与海拔的关系Ｆｉｇ．７㊀Ｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｌｏｎｇａｌｔｉｔｕｄｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓａｎｄｉｔｓｎｏｒｔｈａｎｄＳｏｕｔｈＳｌｏｐｅｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１７秦岭南北坡２０００ ２０１７年植被物候期多年均值与海拔的关系显示（图７），北坡ＧＳＳ与ＧＳＬ随海拔上升的变化幅度大于南坡，而ＧＳＥ则表现为南坡大于北坡㊂海拔每上升１００ｍ，北坡ＧＳＳ推迟１．７６ｄ，ＧＳＥ提前０．２５ｄ，ＧＳＬ缩短２．０１ｄ；南坡ＧＳＳ推迟１．５０ｄ，ＧＳＥ提前０．４４ｄ，ＧＳＬ缩短１．９４ｄ，这可能与秦岭山地北坡陡短而南坡缓长的地形差异有关㊂就ＧＳＳ而言，在海拔＜９００ｍ地区北坡的变化幅度波动较大且发生时间早于南坡；而在ȡ２６００ｍ地区南北坡均随海拔上升推迟趋势减缓，且北坡早于南坡；在９００ ２６００ｍ地区南北坡的发生时间相差不大且均随海拔上升呈规律性推迟趋势㊂就ＧＳＥ而言，南北坡的发生时间随海拔变化波动均较大，在海拔ȡ９００ｍ地区表现出随海拔上升呈规律性提前趋势；而在ȡ３０００ｍ地区变化趋势发生转折，均表现出随海拔上升呈明显的推迟，且在３３００ｍ之后推迟趋势均有所减缓；在ɤ１０００ｍ及２３００ ３０００ｍ地区则是南坡的发生时间晚于北坡㊂就ＧＳＬ而言，海拔ɤ６００ｍ地区北坡的变化幅度波动大且较南坡长；在６００ ２８００ｍ地区表现出随海拔上升呈规律性缩短趋势且南北坡生长期相差不大；而在ȡ２８００ｍ地区则随海拔上升呈缓慢的延长趋势且北坡ＧＳＬ长于南坡㊂６７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀４．４㊀植被垂直带上物候变化特征依据秦岭植被垂直带的划分情况，进一步分析了秦岭南北坡的不同植被垂直带上遥感物候变化特征（见表２）㊂表２显示，落叶阔叶林带与高山灌丛草甸带ＧＳＳ北坡较南坡分别平均早４．２ｄ㊁３．５ｄ，而针阔混交林带与针叶林带ＧＳＳ则是北坡较南坡分别平均晚６．０ｄ㊁１．６ｄ㊂就ＧＳＥ而言，除南北坡的ɤ６００ｍ植被带及高山灌丛草甸带外，落叶阔叶林带㊁针阔混交林带及针叶林带北坡较南坡依次分别平均早４．７ｄ㊁４ｄ㊁１．２ｄ，而高山灌丛草甸带北坡较南坡平均晚２．９ｄ；落叶阔叶林带㊁针阔混交林带㊁针叶林带ＧＳＬ北坡较南坡依次分别平均短０．４ｄ㊁１０．０ｄ㊁２．８ｄ，而高山灌丛草甸带北坡较南坡平均长６．４ｄ㊂表２㊀２０００—２０１７年不同植被垂直带上物候期参数的多年均值Ｔａｂｌｅ２㊀Ｍｕｌｔｉ⁃ｙｅａｒｍｅａｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｖｅｒｔｉｃａｌｂｅｌｔｓｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００三者的变化在ɤ６００ｍ植被带上表现出差异性，可能与北坡低海拔区平缓，人口密度大，人类活动对北坡早春气温回升的影响大于南坡有关；而在高山灌丛草甸带的不同，一方面可能是因为高海拔区增温幅度更显著，另一方面也可能与受气候变暖的影响林线树种太白红杉上限已伸入灌丛草甸区有关㊂三者在高山灌丛草甸带发生时间及时长南坡与北坡发生转换的原因，可能归于山顶南北两侧气候的差异，南坡向阳，土壤干燥，水分蒸发快，而北坡背阴，阳光照射时间短，水分蒸发慢，土壤相对湿润，故在高山草甸区北坡的气候条件更利于植物生长，更利于物候始期提前与末期推迟㊂５㊀结论与讨论５．１㊀讨论为寻求遥感物候与实测物候之间的关系，绘制同期（２０００ ２０１５年）遥感物候与实测物候㊁气候表征的物候的ＧＳＳ与ＧＳＥ变化趋势图（见图８）㊂由图８可知，虽然三种意义表征的物候期变化均表现出ＧＳＳ提前及ＧＳＥ推迟，但变化趋势并不完全一致，尤其是秋季物候㊂ＧＳＳ遥感物候与实测物候的相关性为０．５４０（Ｐ＜０．０５），其与气候表征的物候的ＧＳＳ相关性为０．５１９（Ｐ＜０．０５），均达到了显著性水平；而ＧＳＥ遥感物候与其他两类物候的相关性均为达到显著性水平㊂实际上，实测物候与遥感物候之间本身就因观测尺度与观测内容的不同而存在明显的内涵差异，二者所监测的物候期并不是明确的对应关系［１７］，而气候表征的物候虽然能够实现较大空间尺度的生长期变化研究，但存在仅考虑了气温因素的自身局限性㊂因此，如何找到一种合理科学的方法，建立起实测物候与遥感物候之间转换的纽带，实现二者之间监测尺度和监测内容的匹配，从而实现实测物候与遥感物候的结合，将地面个体水平上观测的植物物候期扩展到遥感监测的植被群落甚至生态系统尺７７０１㊀３期㊀㊀㊀邓晨晖㊀等：２０００ ２０１７年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异㊀度上，实现物候研究尺度从点到面的区域扩展㊁时间序列的延长㊁分辨率的精度更高，将有望获得更准确的研究结果㊂这仍然是物候研究的重要内容㊂图８㊀２０００ ２０１５年秦岭遥感物候与实测物候㊁气候表征的物候ＧＳＳ与ＧＳＥ的变化趋势Ｆｉｇ．８㊀ＣｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅＧＳＳａｎｄＧＳＥｏｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙｂｙｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｇｒｏｕｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，ｐｈｅｎｏｌｏｇｙｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１５研究结果显示，秦岭南北坡的同一类型植被带上物候变化存在明显差异，这不仅与南北气候差异有关，而且与植被带内的树种差异有关㊂由于秦岭南北气候的差异，南北坡植被垂直带谱呈现明显的分异现象，主要表现在各植被垂直带的分布高度及基带特征［４４］㊂北坡基带为落叶阔叶林，主要分布于海拔６００ １５００ｍ的地区，以栓皮栎林为代表；南坡基带为常绿落叶阔叶混交林，主要分布于海拔６００ １３００ｍ的地区，除栓皮栎㊁麻栎外，常有常绿树种小青冈和岩栎等混生其中［４４］㊂此外，北坡有较明显的辽东栎林亚带，而南坡则没有，辽东栎林亚带出现与否被认为是秦岭南北坡植被垂直带差异明显的标志之一［４４］㊂此外，研究亦发现气候变暖背景下秦岭山地植被物候变化的显著区域主要集中在人为影响较少的高海拔区，这一结论亦从植被物候变化视角证实了学者们的研究发现，全球变化背景下山地对气候变化具有高度的敏感性，其中高山带对气候变化的响应更敏感，高海拔地区对全球变暖的响应较低海拔区更强烈［５０⁃５６］㊂再者，高海拔区亦是秦岭天然林连片分布区，气候变暖导致秦岭高山林线波动上升，植被带上限向更高海拔区上升，各植被带内植物适生区扩大㊂与此同时，秦岭高山区特有物种的太白红杉为适应生境变化正向高山灌丛㊁裸岩分布处迁移，林线附近的幼龄林随处可见；而巴山冷杉却出现大面积退化甚至死亡现象，尤其是在其上限区域更为严重㊂那么，山地高海拔区变暖更为显著的原因是什么？有关机理仍有待进一步深入探究㊂５．２㊀结论（１）近１８年来，秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候的地域分异规律㊂全区ＧＳＳ主要发生于７０ １３０ＤＯＹ，平均为１０７．０ＤＯＹ，北坡较南坡约早６．２ｄ；ＧＳＥ主要发生于２７０ ３１０ＤＯＹ，平均为２９２．３ＤＯＹ，南坡较北坡约晚５．８ｄ㊂全区ＧＳＬ主要集中在１５０ ２１０ｄ，平均为１８５．３ｄ，南北坡ＧＳＬ平均长度基本相同，但时长范围相差较大，北坡约１１４．６ ２４９．７ｄ，南坡约９１．４ ２３１．０ｄ，北坡较南坡约长１８．７ ２３．２ｄ㊂（２）近１８年来，秦岭山地植被物候变化趋势存在明显的空间差异，尤以高海拔区的变化最为显著，物候始期对气候变化的响应程度显著大于末期，且南北坡的变化不仅存在区域差异且存在季节差异㊂ＧＳＳ全区以提前趋势为主，８３．２９％的区域提前，平均速率为－３．７ｄ／１０ａ，提前主要集中在０ ５ｄ／１０ａ（４４．４６％）及５ １０ｄ／１０ａ（２８．６０％），南坡的提前趋势较北坡显著；ＧＳＥ全区变化趋势不明显，５０．１７％的区域推迟，４９．８３％的区域提前，北坡的推迟趋势较南坡显著；ＧＳＬ全区以延长趋势为主，６５．３４％的区域延长，平均速率为３．７ｄ／１０ａ，延长在０ ５ｄ／１０ａ（１９．２８％）㊁５ １０ｄ／１０ａ（２０．７１％）及１０ １５ｄ／１０ａ（１４．１２％）均有分布，北坡的延长趋势较南坡显著㊂（３）ＧＳＳ㊁ＧＳＳ及ＧＳＳ随海拔升高呈规律性变化，表现出显著的海拔敏感性，南北坡三者随海拔上升的变化幅度呈现明显的差异㊂随着海拔升高，ＧＳＳ逐渐推迟，ＧＳＥ逐渐提前，ＧＳＬ逐渐缩短㊂在海拔ɤ６００ｍ盆地８７０１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀。
2000—2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应
第 ３９ 卷第 １２ 期 ２０１９ 年 ６ 月生态学报 ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．１２ Ｊｕｎ．，２０１９ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１８０６０６１２７０ 赵婷，白红英，邓晨晖，孟清，郭少壮，齐贵增．２０００—２０１６ 年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应．生态学报，２０１９，３９（１２） ：４４９９⁃ ４５０９． Ｚｈａｏ Ｔ，Ｂａｉ Ｈ Ｙ，Ｄｅｎｇ Ｃ Ｈ，Ｍｅｎｇ Ｑ，Ｇｕｏ Ｓ Ｚ，Ｑｉ Ｇ Ｚ．Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｑｉｎｌｉｎｇ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１６． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１９，３９（１２） ：４４９９⁃ ４５０９．２０００—２０１６ 年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应赵 婷１，白红英１，２，∗，邓晨晖１，孟 清１，郭少壮１，齐贵增１１ 西北大学， 西安 ７１０１２７ ２ 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室， 西安 ７１０１２７摘要：利用 ２０００—２０１６ 年 ＭＯＤＩＳ ＮＤＶＩ 数据，采用趋势分析及地形差异修正法，探讨秦岭山地植被覆盖变化在南北坡、不同海 拔以及不同坡度坡向下的空间分异性。
结果表明：近 １７ 年来，秦岭山地植被覆盖度良好，整体呈上升趋势，南北坡、不同海拔、 不同坡度、不同坡向下植被覆盖度有所差异，植被变化趋势也不同。
（１） 就南北坡而言，近 １７ 年来秦岭南坡植被覆盖度上升趋 势大于北坡，南坡植被覆盖以上升趋势为主，而北坡以稳定为主。
（ ２） 不同的海拔高度上秦岭山地植被覆盖变化在存在分异 性：低海拔区域呈减少趋势，中海拔区呈明显的上升趋势，２０００ ｍ 以上的高海拔区域北坡的植被覆盖度较为稳定，而南坡的 ２５００ 到 ３１００ ｍ 区域内有较明显的减小趋势。
地理秦岭知识点归纳总结
地理秦岭知识点归纳总结秦岭主要地理位置秦岭位于中国中部，东起黄河，西至大街以北，全长约1200公里。
秦岭东北端在四川省宝鸡市，西南至陕西省渭南市一带。
秦岭山脉主脉为断续、不规则向西北走向。
其中以秦岭南麓和北麓，以西山和沣水、漳河流域为界。
秦岭山脉特点：秦岭山脉主要由石灰岩构成，地质构造复杂，孤岛状高山、岭地多达上百条之多，高峰2000米以上的有20多座。
长年云雾缭绕，山岭错落有致，森林茂密。
由于其地貌复杂，地形陡峭多变，气候多样，地理环境保持原生态不受污染，具有特有的自然景观和植被种类。
由于其地形的多变，气候的多样性，使得秦岭成为中国著名的自然生态保护区。
秦岭植被：秦岭山脉的植被种类丰富，由于地形的多变和气候的多样性，使得秦岭的植被多样性非常高。
主要植被类型有针叶林、阔叶林、针阔叶混交林、高山草甸、草甸和灌丛。
秦岭山脉的针阔叶混交林尤为典型，其中包括华北油松、松树、小叶黄杨、山黧豆等树种。
由于丰富的植被资源，秦岭山脉成为动植物的乐园，也是中国的重要的自然生态保护区。
秦岭气候：秦岭山脉由于地形的多变，气候的多样性，气候特征各异。
秦岭山脉的气候可分为北坡气候和南坡气候。
北坡气候干燥、气温较低，夏季炎热，冬季严寒，降雨少，日照时间长，适宜农作物种植。
南坡气候湿润、气温适中，夏季凉爽，冬季温和，降雨较多，植被茂盛。
秦岭山脉的气候适宜农作物的种植和动植物的生长，也是中国重要的水源涵养地。
秦岭地貌：秦岭山脉的地形多变、地貌奇特，包括有：山地、丘陵、河谷、盆地、峡谷、台地和喀斯特地貌等。
秦岭山脉东段多为山地、丘陵和盆地，中段为峡谷、塬台和谷地，西段为喀斯特地貌。
其中有不少的雄峰、奇崖、怪石和岩洞，著名的如华山、太白山、光头山等。
秦岭地理分区：秦岭山脉依地理条件划分为秦岭北部、中部和南部。
秦岭北部为陕北秦岭，是秦岭山脉的主要山脉，并有众多的陕北秦岭省级自然保护区。
秦岭中部为陕中秦岭，都有着永宁寺、太乙真人等著名地标。
秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应
秦岭不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应闫伯前;林万众;刘琪璟;于健【期刊名称】《北京林业大学学报》【年(卷),期】2017(39)9【摘要】秦岭地区是我国最为典型的太白红杉温带针叶林分布区,也是受全球气候变化影响最为显著的地区之一。
已有的研究已经显示树木的生理特征会随着树木年龄发生变化,这可能会造成与树木生长有关的气候信号随时间改变。
为探索该区不同年龄太白红杉树木径向生长对气候变化的响应差异,本研究运用树木年轮气候学传统方法,研究了不同年龄太白红杉年表特征及其与气候因子的关系,以期揭示年龄因素对年表的潜在影响。
结果表明:1)不同年龄太白红杉径向生长对气候因子的响应存在差异,老龄组太白红杉年表较中、低龄组年表对气候因子的响应更加敏感,更适合用于年轮气候学研究;2)响应函数分析表明,老龄组太白红杉年表对生长季早期和春季温度以及春季降水更加敏感,而幼龄组太白红杉年表与各月气候变量均未表现出显著相关关系。
综上所述,太白红杉年轮宽度与气候变化的响应模式受年龄因素影响,高龄年轮年表对气候响应的敏感性更高,包含更多的气候信息。
该研究结果为全球变暖背景下秦岭高山林线太白红杉林的合理经营管理及该区域气候重建提供了一定的基础数据。
【总页数】8页(P58-65)【关键词】秦岭;太白红杉;径向生长;气候变化;年龄【作者】闫伯前;林万众;刘琪璟;于健【作者单位】北京农学院植物科学技术学院;北京林业大学林学院;江苏农林职业技术学院【正文语种】中文【中图分类】S718.51【相关文献】1.太白山不同海拔太白红杉年轮生长对气候变化的响应 [J], 康永祥;刘婧辉;代拴发;何晓军2.川西亚高山不同年龄紫果云杉径向生长对气候因子的响应 [J], 赵志江;康东伟;李俊清3.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋4.秦岭南坡镇安油松径向生长-气候因子关系对气温突变的响应 [J], 冯娟;华亚伟;张志成;刘康;刘波;张锋5.秦岭北坡太白红杉不同时间尺度上的径向生长特征及其与环境因子的关系 [J], 邓美皎;王孝安;韩兵兵;李静因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
秦岭野生常绿针叶植物及其在园林绿化上的应用
形态 特征 ： 常绿 乔木 ， 达 ３ 树 冠 宽塔 形 或 高 ０ｍ， 伞 形 。幼 时树皮 灰绿 色 ， 滑 ， 光 长大后 树皮 呈 不规则 薄 片状 脱落 ， 出淡 黄绿 色新皮 ； 时树皮 呈褐 灰色 露 老 或灰 白色 ， 裂成 不规 则 的鳞片状 脱 落 ， 成 白褐相 间 形 的斑鳞 状 。 叶三 针 一 束 ， 硬 ， ５～１ ｌ。球 果 粗 长 ０ＣＩ Ｔ 多单生 ， 熟前 淡 绿 色 ， 成 成熟 后 淡 黄 褐 色 ， 圆卵 形 或 圆锥状 卵 圆形 。种鳞 边缘 肥厚 ， 盾近菱 形 ， 鳞 横脊 名 显 ， 脐 三角形 ， 端具 刺 。花期 ４～ 鳞 顶 ５月 ， 熟期 翌 果
种分布 ， 隶属于 ５科 １ ４属（ １ 。 表 ）
表 １ 秦岭地 区野生 常绿 针叶植物统计表
一
２ — ７
中 国 野 生 植 物 资 源
第３ ０卷
３ 秦岭野生常绿针口植物在园林绿化中的应用 十
秦 岭分 布 的 ３ 野生 常绿 针 叶植物 ， ３种 部分 已经
在环境 绿化 和城 市 园林建 设 中得 到 了应 用 ， 白皮 如 松、 柏、 侧 红豆 杉等 ， 本文 对这些 植 物 的形 态 特征 、 生 长习性 、 园林 用 途进行 了归纳 和总结 ¨ Ｊ 。
年１ ０～１ １月 。
形态 特征 ： 常绿 乔木 ， 达 ２ 树 冠 塔形 或 广 高 ５ｍ， 卵形 。树 皮灰 棕色 ， 片状 开裂 ， 鳞 裂缝 红褐 色 。枝平 展 或 向下 斜 展 ， 枝粗 壮 。 叶两 针 一束 ， 小 深绿 色 ， 粗
硬， １ 长 ０～１ ｃ ５ ｍ。球 果 卵形或 圆 卵形 ， 短 梗 ， 下 有 向
秦岭北坡及其以北自然带的分异规律
秦岭北坡及其以北自然带的分异规律秦岭位于中国的中部地区，地处陕西、陕北、陕南和陕西北三地交界，是中国北方最著名的山脉之一。
秦岭北坡及其以北自然带的分异规律，是一个引人注目的课题。
秦岭北坡的自然条件相当复杂，主要包括地形地貌、气候、土壤类型、植被等方面的不同，这一系列的分异因素对于高山地区植物的生长、分布和演替过程都产生了深远影响。
首先，在地形地貌上，秦岭北坡呈现出较大的垂直变化，山地、丘陵、盆地、台地等不同地貌形态使得该地区的植被类型和分布也产生了显著的差异。
山地地区的秦岭北坡因为地势较高，气候寒冷，水分相对充足，往往植被较为丰富，主要分布着以松、柏、杜鹃、白蜡等为主的针叶林和森林。
而在丘陵地区，气候条件稍好，植被也略显丰富，主要以针叶林和落叶阔叶林为主，分布着一些桃花源、黑松、枫树等。
盆地和台地地区则以草甸、草原、沙地和裸岩地带为主。
其次，在气候条件上，秦岭北坡也呈现出显著的分异规律。
随着海拔的不断升高，气温逐渐减低，并且降水量逐渐增多。
这样的气候垂直变化使得不同地带的植被类型和分布也发生了相应的变化。
在山地地区，气候寒冷，降水充沛，适宜针叶树的生长。
而在丘陵地区，气候条件略好，适宜落叶阔叶树和针叶树的共同生长。
而在盆地和台地地区，气候条件较差，植被类型主要以沙生植物、耐旱植物等为主。
再者，在土壤类型和植被方面，秦岭北坡的土壤类型多样，石灰质土壤广泛分布于山顶和山脊的稳定部位，因缺少深层土壤贫薄，植被相对稀疏。
因此，在土壤类型和植被的适应性上产生了一定的差异，也进一步加剧了植被类型和分布的差异。
综上所述，秦岭北坡及其以北自然带的分异规律主要包括地形地貌、气候、土壤类型、植被等方面的差异。
这些差异因素相互作用，使得该地区的植被呈现出多样性和丰富性。
同时，这些差异也为植物的生长、分布和演替提供了丰富的生态资源，为区域的生态环境保护与建设提供了重要的理论依据。
因此，秦岭北坡及其以北自然带的分异规律的研究具有很高的学术研究价值和实践意义。
秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析
第３９卷第９期２０１９年５月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．９Ｍａｙ，２０１９基金项目：国家自然科学基金项目（４１６７１０９０）；科技基础资源调查专项（２０１７ＦＹ１００９０２）收稿日期：２０１８⁃０１⁃３０；㊀㊀网络出版日期：２０１９⁃０２⁃２７∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｔｉａｎｌｉ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０１３００２５２陈超男，朱连奇，田莉，李新鸽．秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析．生态学报，２０１９，３９（９）：３２５７⁃３２６６．ＣｈｅｎＣＮ，ＺｈｕＬＱ，ＴｉａｎＬ，ＬｉＸＧ．Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（９）：３２５７⁃３２６６．秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析陈超男１，朱连奇１，田㊀莉２，３，∗，李新鸽１１河南大学环境与规划学院，开封㊀４７５００４２中国科学院地理科学与资源研究所，北京㊀１００１０１３千烟洲生态试验站，生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京㊀１００１０１摘要：基于ＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２ ２０１５年）㊁ＳＯＰＴＶＥＧ（１９９８ ２０１５年）和ＭＯＤＩＳ（２０００ ２０１７年）３种ＮＤＶＩ数据集，结合气温㊁降水和ＤＥＭ数据，利用平均法㊁线性趋势分析法和相关分析法等方法，分析了秦巴山区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子的相关性，并以秦岭山地（陕西境内）为重点区域，分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式㊂结果表明：①１９８２ ２０１７年秦巴山区３种植被ＮＤＶＩ均呈显著增加趋势，其中１９８２ ２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ增速为１．４％／１０ａ，１９８２ ２０００年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ较低且波幅较大，增速为１．６％／１０ａ，年际间变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００ ２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ较高且稳定增加，增速为１．７％／１０ａ，ＣＶ为０．０２；２０００ ２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＳＰＯＴＶＥＧ增速为４．１％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；２０００ ２０１７年ＮＤＶＩ⁃ＭＯＤＩＳ年增速为４．５％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；②２０００ ２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖高值区主要为秦岭㊁米仓山和神农架等山地，低值区主要为西部高海拔区和东部低海拔区等区域；秦岭山地随海拔升高植被ＮＤＶＩ先升高后降低；③２０００ ２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖增加和减少的区域分别占９６．９０％和３．１０％，低海拔地区较高海拔地区变化剧烈；秦岭山地低海拔带植被覆盖较高海拔带增加显著；④２０００ ２０１５年（ＳＯＰＴＶＥＧ数据）秦巴山区增温效应显著，增速为０．４９ħ／１０ａ，植被覆盖与温度以正相关为主，与降水正负相关并存，与温度的相关性较降水的相关性高；秦岭山地高海拔带植被对温度变化更敏感，低海拔带对降水更敏感㊂关键词：植被覆盖；ＮＤＶＩ；时空格局；气候变化；秦巴山区Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｉｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓＣＨＥＮＣｈａｏｎａｎ１，ＺＨＵＬｉａｎｑｉ１，ＴＩＡＮＬｉ２，３，∗，ＬＩＸｉｎᶄｇｅ１１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ４７５００４，Ｃｈｉｎａ２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ３ＱｉａｎｙａｎｚｈｏｕＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎ，ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｃｏｓｙｓｔｅｍＮｅｔｗｏｒｋＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｒｅｌａｒｇｅｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｆｏｒｍｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅ．ＴｈｅＱｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓａｒｅｌｏｃａｔｅｄｉｎａｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌａｎｄｔｈｅｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｃｌｉｍａｔｅｉｎＣｈｉｎａ，ｗｈｅｒｅａｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｃｌｉｍａｔｅｅｘｉｔｓ．Ｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｉｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ｗｅｕｓｅｄＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２ ２０１５），ＳＰＯＴＶＥＧＴＡＴＩＯＮ（ＳＰＯＴＶＥＧ）（１９９８ ２０１５），ａｎｄＭＯＤＩＳ（２０００ ２０１７），ｔｈｅＤＥＭ，ａｎｄｃｌｉｍａｔｅｄａｔａ（ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）ｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｓ．Ｗｅｆｏｕｎｄｔｈａｔ：（１）ＮＤＶＩｏｆｔｈｅＧＩＭＭＳ３ｇｄａｔａｂａｓｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｔａｒａｔｅｏｆ１．４％／１０ａｆｒｏｍ１９８２ｔｈｒｏｕｇｈ２０１５．Ｆｏｒ８５２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀１９８２ ２０００，ＮＤＶＩｏｆＧＩＭＭＳ３ｇｗａｓｌｏｗｂｕｔｈｉｇｈｌｙｖａｒｉａｂｌｅ（ｌｉｎｅａｒｔｅｎｄｅｎｃｙ１．６％／１０ａ，ＣＶ＝０．４）ｂｙｙｅａｒ，ｗｈｅｒｅａｓａｓｔａｂｌｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄａｐｐｅａｒｅｄａｆｔｅｒ２０００（ｌｉｎｅａｒｔｅｎｄｅｎｃｙ１．７％／１０ａ，ＣＶ＝０．２）．Ｆｏｒ２０００ ２０１５，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｗａｓ４．１％／１０ａ（ＣＶ＝０．０４）ｆｏｒＮＤＶＩｏｆｔｈｅＳＰＯＴＶＥＧｄａｔａｂａｓｅ．Ｆｏｒ２０００ ２０１５，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｗａｓ４．５％／１０ａ（ＣＶ＝０．０４）ｆｏｒＮＤＶＩｏｆｔｈｅＭＯＤＩＳｄａｔａｂａｓｅ．（２）ＨｉｇｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｗａｓｆｏｕｎｄｆｒｏｍＭＯＤＩＳｆｏｒ２０００ ２０１７，ｐｒｉｍａｒｉｌｙｉｎｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ（ｅ．ｇ．，ＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ＭｉｃａｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ａｎｄＳｈｅｎｎｏｎｇｊｉａ），ｗｈｅｒｅａｓｌｏｗｃｏｖｅｒｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄａｔｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎｔｈｅｗｅｓｔａｎｄｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎｔｈｅｅａｓｔ．ＦｏｒｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ＮＤＶＩｉｎｃｒｅａｓｅｄａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｗｉｔｈｅｌｅｖａｔｉｏｎ．（３）Ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７ａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒ９６．９０％ａｎｄ３．１０％ｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｌａｎｄａｒｅａ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｔｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅａｐｐｅａｒｅｄｍｏｒｅｐｒｏｔｅｃｔｅｄｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ．（４）Ａｎｎｕａｌｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０．４９ħ／１０ａｄｕｒｉｎｇ１９８２ ２０１５，ｗｈｅｒｅａｓｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｓｈｏｗｅｄｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｎｇｅ．Ｆｏｒ２０００ ２０１５，ｗｅｆｏｕｎｄｔｈａｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒ（ｂａｓｅｄｏｎＳＰＯＴＶＥＧａｎｄｃｌｉｍａｔｅｄａｔａ）ｗａｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｂｕｔｎｏｔｗｉｔｈｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｆｕｒｔｈｅｒｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒｗａｓｍｏｒｅｓｔｒｏｎｇｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅＱｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＩｎｔｈｅＱｉｎｌｉｎｇＭｏｕｎｔａｉｎｓ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｂｅｔｗｅｅｎＮＤＶＩａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｈｉｇｈ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ，ａｎｄｂｅｔｗｅｅｎＮＤＶＩａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｌｏｗ⁃ａｌｔｉｔｕｄｅａｒｅａｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒ；ＮＤＶＩ；ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓ；ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ；Ｑｉｎｇｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ植被作为陆地生态系统的主体，在物质循环和能量流动中起着重要作用，是联结大气㊁水分和土壤关系的自然纽带，被认为是全球变化研究中的 指示器 ［１⁃３］，其动态变化受土壤㊁气候㊁人类活动等多重因素的共同影响，气候因子中以温度和降水的影响最为直接［４⁃７］㊂归一化植被指数（ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，ＮＤＶＩ）能较好的反映区域植被覆盖与植被生长状况，在全球范围内得到广泛应用［８⁃１１］㊂近百年来，气候系统正经历以全球变暖为主要特征的显著变化，尤其是在北半球高海拔㊁高纬度（如蒙古高原㊁北极）等自然过渡带与生境脆弱区，温度升高显著高于全球温度升高的平均水平［１２⁃１３］，由这种变化所引起的陆地生态系统效应已受到人类的高度重视㊂山地因在较小的空间具有浓缩的环境梯度和高度异质化的生境，对气候变化的敏感性仅次于极地，亦成为全球变化背景下研究植被动态对气候响应的热点区域［１４⁃１６］㊂秦巴山区（１０２ʎ２４ᶄ １１２ʎ４０ᶄＥ和３０ʎ４３ᶄ ３５ʎ２９ᶄＮ）西接青藏高原东缘，东临华北平原，汉江以北为秦岭，南为大巴山，中部分布有汉中盆地和安康盆地㊂该区是中国地理格局的重要枢纽㊁大尺度东西向的生态廊道，又是最高级别的生态安全保障区㊁扶贫开发重点区，以复杂㊁多样㊁独特的自然环境孕育了丰富的天然动植物资源，对其生态环境变化的研究具有重要意义㊂作为气候变化的敏感区和生境脆弱区，秦巴山区植被覆盖变化及其驱动力研究是全球变化研究领域的重点内容之一，国内学者在这方面已做了大量工作且取得一定成果［１４，１７⁃１９］㊂雒新萍［２０］研究秦巴山区１９８２ ２００３年植被年均ＮＤＶＩ与气候因子的相关性，认为秦巴山区植被覆盖与温度的相关性高于降水，这与刘宪锋等［２１］的研究结果相反㊂崔晓临等［２２⁃２３］分析了２０００ ２００９年秦岭山地植被覆盖与温度的响应，发现研究时段内秦岭植被覆盖整体呈增加趋势，高海拔植被ＮＤＶＩ对温度变化更为敏感㊂邓晨辉等［２４］则指出２０００ ２０１５年间秦岭覆盖植被变化主要受人类活动影响，其次是降水与温度㊂张清雨等［２５］对秦岭山地林地类型时空变化格局进行研究，发现１９７８ ２００６年研究区林地面积增加但破碎化日益严重，经济发展㊁适耕地面积等是林地类型转换的主要驱动力㊂然而，目前关于秦巴山区植被覆盖变化及其驱动力研究主要集中于陕西省境内［２１⁃２２，２６⁃２８］，对西秦岭㊁伏牛山和大巴山研究较少，且前人对秦巴山区植被覆盖变化的主要气候驱动因子争议较大，大多仅用一种植被数据对植被覆盖变化进行探究，全面㊁准确评价整个秦巴山区植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应机制㊁整合碎片化㊁局域化资料显得尤为重要与紧迫㊂鉴于此，本文使用ＧＩＭＭＳ３ｇ（１９８２ ２０１５年）㊁ＳＰＯＴＶＥＧ（１９９８ ２０１５年）㊁ＭＯＤＩＳ（２０００ ２０１７年）３种不同时空分辨率的ＮＤＶＩ数据集，对秦巴山区１９８２ ２０１７年植被覆盖的时空变化特征及其与主要气候因子的相关性进行研究，并以秦岭山地（陕西境内）为重点，分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式，以期在全球气候变化的背景下为山地植被保护与恢复提供科学依据㊂１㊀研究方法与数据来源１．１㊀研究区概况秦巴山区（图１）地跨甘㊁川㊁陕㊁渝㊁鄂和豫等６个省市，东西长约１０００ｋｍ，南北宽约３００ｋｍ，总面积约为３０万ｋｍ２㊂以秦岭⁃大巴山为主体的秦巴山区是长江⁃黄河流域的分水岭，也是我国南北过渡带的主体区㊂过渡带的地理位置使得该区植被区系复杂，秦岭北坡主要为暖温带落叶阔叶林，南坡主要为混有常绿树种的落叶阔叶林，大巴山北坡与秦岭南坡植被相似，南坡则为典型的常绿阔叶林，随海拔升高，气候㊁植被等呈明显的垂直地带性分布［２９⁃３０］㊂该地区年平均气温介于１２ １６ħ，年平均降水量介于７０９ １５００ｍｍ㊂因其地理环境的高度复杂性㊁生物多样性和气候敏感性，该区已成为我国地学㊁生物学研究的天然实验室㊂图１㊀秦巴山区地理位置及其地形示意图Ｆｉｇ．１㊀ＬｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｏｆＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓ１．２㊀数据来源与预处理为了延长对区域植被覆盖变化的研究时间，避免遥感数据本身的机械误差，本研究采用了三套不同时空分辨率的植被遥感数据集㊂其中ＧＩＭＭＳ３ｇＶ１．０（１９８２ ２０１５年）数据来源于美国全球检测与模型组（ＧｌｏｂａｌＩｎｖｅｎｔｏｒＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＳｔｕｄｉｅｓ，ＧＩＭＭＳ）１５ｄ合成的空间分辨率为８ｋｍ（ｈｔｔｐｓ：／／ｅｃｏｃａｓｔ．ａｒｃ．ｎｓｄｓ．ｇｏｖ）的ＮＤＶＩ数据集；ＳＰＯＴＶＥＧ（１９９８ ２０１５年）数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心提供的逐月ＮＤＶＩ数据集（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），空间分辨率为１ｋｍ；ＭＯＤＩＳ（２０００ ２０１７年）数据来源于美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）１６ｄ合成的空间分辨率为２５０ｍＭＯＤ１３Ｑ１产品㊂利用ＭＲＴ（ＭＯＤＩＳＲｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎＴｏｏｌ）工具对ＭＯＤＩＳ数据集进行拼接㊁剪裁等预处理，提取ＮＤＶＩ影像㊂为减少云㊁气溶胶㊁视角等影响，ＧＩＭＭＳ３ｇ和ＭＯＤＩＳ数据均采用最大值合成法ＭＶＣ（ＭａｘｉｍｕｍＶａｌｕｅＣｏｍｐｏｓｉｔｅｓ）［３１］得到月ＮＤＶＩ㊂气象数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ）提供的中国年降水量㊁年平均气温空间插值数据集，空间分辨率为１ｋｍ㊂ＤＥＭ数据（空间分辨率为３０ｍ）来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａｍｉｒｒｏｒ．ｃｓｄｂ．ｃｎ）㊂９５２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀１．３㊀研究方法采用均值法得到年均ＮＤＶＩ和多年累计平均ＮＤＶＩ，为了避免遥感数据本身带来的误差，将年均ＮＤＶＩ进行ｚ⁃ｓｃｏｒｅ标准化处理，利用线性趋势分析法探讨研究区植被覆盖年际变化特征，并基于像元尺度的线性趋势分析法对多年年均ＮＤＶＩ进行处理，以回归方程斜率表征不同区域植被覆盖空间变化特征，斜率为正时，植被呈改善趋势（ＮＤＶＩ随时间推移而增加），斜率为负时，植被呈退化趋势（ＮＤＶＩ随时间推移而降低），且斜率绝对值越大，植被覆盖变化趋势越明显；最后采用相关分析法来探明区域植被覆盖变化对气候因子的响应状况㊂另外，水热组合㊁土壤养分等条件随海拔变化导致植被覆盖有很大的差异［３２⁃３５］，本文以秦岭山地（陕西境内）为重点区，参考‘秦岭山地自然地理“［３６］，根据秦岭植被分布的垂直带性将海拔划分为６个梯度（＜５００ｍ，５００ １０００ｍ，１０００ １６００ｍ，１６００ ２７００ｍ，２７００ ３２００ｍ，＞３２００ｍ）以观察植被覆盖的垂直变化特征㊂由于本文采用了３种不同时空分辨率的植被遥感数据集，根据研究需要，在分析秦巴山区植被覆盖长时间序列（１９８２ ２０１７年）年际变化特征时采用３种数据，这样既能对各种遥感数据质量互相验证又延长了对区域植被变化的研究时段；分析植被覆盖空间分布㊁空间变化（包括不同海拔带）特征时采用高分辨率的ＭＯＤＩＳ数据；分析植被覆盖变化对气候因素的响应时采用和气象数据具有相同空间分辨率的ＳＰＯＴＶＥＧ数据㊂２㊀结果与分析２．１㊀植被ＮＤＶＩ（ＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２ ２０１７㊁ＳＰＯＴＶＥＧ１９９８ ２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７）年际变化特征将秦巴山区１９８２ ２０１７年（ＧＩＭＭＳ３ｇ㊁ＳＰＯＴＶＥＧ和ＭＯＤＩＳ数据）年均ＮＤＶＩ进行标准化处理，用其年际变化趋势代表研究区植被覆盖年际变化趋势（图２）㊂图２㊀１９８２ ２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ变化趋势Ｆｉｇ．２㊀ＴｈｅｔｒｅｎｄｓｏｆｔｈｅＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２ ２０１５，ＳＰＯＴＶＥＧ１９９８ ２０１５ａｎｄＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７ｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ１９８２ ２０１７ＣＶ：变异系数，ＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＶａｒｉａｔｉｏｎ；Ｇ１９８２ ２０１５：１９８２ ２０１５年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ１９８２ ２０１５；Ｇ１９８２ ２０００：１９８２ ２０００年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ１９８２ ２０００；Ｇ２０００ ２０１５：２０００ ２０１５年ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩ数据，ＧＩＭＭＳ３ｇＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１５；Ｓ２０００ ２０１５：２０００ ２０１５年ＳＰＯＴＶＥＧＮＤＶＩ数据，ＳＯＰＴＶＥＧＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１５；Ｍ２０００ ２０１７：２０００ ２０１７年ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ数据，ＭＯＤＩＳＮＤＶＩｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７结果表明，基于不同分辨率的３种遥感数据在重叠年份的年际变化趋势一致，充分证明了该区域遥感数据的可靠性，适用于分析秦巴山区植被覆盖的时空变化格局㊂２０００ ２０１７年间，三种遥感数据ＮＤＶＩ均呈现稳定增加趋势，且年际波动表现为较好的一致性，ＧＩＭＭＳ３ｇ２０００ ２０１５㊁ＳＰＯＴＶＥＧ２０００ ２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７增速分别０６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀为２．２％／１０ａ（Ｐ＜０．００１）㊁４．１％／１０ａ（Ｐ＝０．００１）和４．５％／１０ａ（Ｐ＜０．００１），由于传感器自身差异，ＧＩＭＭＳ３ｇ数据增速略小于ＳＰＯＴＶＥＧ和ＭＯＤＩＳ数据增速，但整体上可以准确显示研究区植被覆盖变化趋势㊂由ＧＩＭＭＳ３ｇ数据可知，秦巴山区１９８２ ２０１５年间植被覆盖整体为增加趋势，增速为１．４％／１０ａ，其中１９８２ ２０００年增速为１．６％／１０ａ（Ｐ＝０．０９８），植被覆盖变化主要受气候因子影响，ＮＤＶＩ水平较低且年际波动较大，仅１９９０㊁１９９１㊁１９９５㊁１９９７和１９９８年ＮＤＶＩ高于平均值，其余年份均低于平均水平，在１９９８ ２０００年间ＮＤＶＩ迅速下降（与ＳＰＯＴＶＥＧ数据表现一致），该时间段为研究区实施退耕还林工程初期，耕地面积急剧减少［３７］，导致植被覆盖度降低；２０００年之后，生态保护工程成效显著，在人为作用的影响下，植被覆盖呈稳定增加趋势（１．７％／１０ａ，Ｐ＜０．００１），除２００５㊁２０１１㊁２０１２年有较大下降，其余年份ＮＤＶＩ值均处于较高水平且稳定上升㊂计算ＧＩＭＭＳ３ｇ１９８２ ２０００ＮＤＶＩ年际变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００ ２０１５年为０．０２，ＳＰＯＴＶＥＧ２０００ ２０１５和ＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７ＣＶ值分别为０．０４和０．０５，对比不同时期ＧＩＭＭＳ３ｇ数据的ＣＶ值可知，２０００年之前，秦巴山区植被覆盖变化受气候因素影响年际波动较大，而２０００年之后，在人为因素（如植树造林工程）影响下稳定增加㊂２．２㊀植被ＮＤＶＩ（ＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７）空间分布特征由于植被类型㊁土地利用㊁气候因素等不同，秦巴山区２０００ ２０１７年植被覆盖呈现明显的区域差异（图３ａ），ＮＤＶＩ介于０．２７ ０．７４之间，平均值为０．５９㊂对比地形图（图１）可以发现，研究区植被覆盖最好的区域主要为太白山㊁米仓山㊁雪宝顶和神农架等山地，ＮＤＶＩ达到０．６０ ０．７４，这些区域植被覆盖以森林为主，植被组成主要有常绿阔叶林㊁落叶阔叶林以及暖温带针阔叶林等；研究区中部的汉中盆地土地利用类型主要为农耕地及人工园林，与林地相比，ＮＤＶＩ有所下降，集中分布于０．４ ０．５之间；研究区东北部海拔较低，人口密集，植被覆盖受人为干扰严重相对较低，ＮＤＶＩ多分布于０．３０ ０．４０之间，另外，西秦岭（研究区西北㊁西南边缘的岷县㊁武都县以及西和县）以及研究区海拔最高的西南部等地区，因受水热条件制约，植被类型以亚高山落叶阔叶灌丛㊁禾草㊁杂草草甸为主，植被覆盖度相对较差，ＮＤＶＩ小于０．３５㊂图３㊀２０００ ２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ空间分布及垂直分布特征Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＮＤＶＩｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７由图３可以看出，秦岭山地随着海拔的升高，ＮＤＶＩ值呈先增大后减小的变化特征，海拔＜５００ｍ时，ＮＤＶＩ相对较小且分布分散，平均值为０．５２，主要介于０．５０ ０．６０之间，占该海拔带总面积的５５．５０％，其次为０．４０ ０．５０和０．６０ ０．７０，所占比例分别为２３．６２％㊁１３．５２％，小于０．３０和０．３０ ０．４０之间分布较少；５００ １０００ｍ，ＮＤＶＩ有所上升且分布较为集中，平均值为０．５９，主要介于０．５０ ０．６与０．６ ０．７之间，所占比例分别为４１．６９％㊁４９．２１％，０．３０ ０．４０分布较少；１０００ １６００ｍ，ＮＤＶＩ继续上升，平均值为０．６３，介于０．６０ ０．７０之间的比例为７１．１３％；１６００ ２７００ｍ，平均值为０．６７，植被覆盖状况最好且分布最为集中，ＮＤＶＩ主要介于０．６０ ０．７０之间，所占比例为７１．４７％，大于０．７的分布比例次之；２７００ ３２００ｍ，ＮＤＶＩ略有下降，平均值为０．５９，０．６ ０．７之间所占比例为３９．００％；＞３２００ｍ时，ＮＤＶＩ最小，平均值为０．３４，小于０．４的区域占７８．１１％㊂植被分布受多种因素的影响，其中人为因素与气候因素最为重要［３８⁃４１］㊂海拔小于５００ｍ时，植被类型主要为农耕栽培植被，５００ １６００ｍ海拔带植被覆盖有所升高，但由于受人类活动影响，不少山坡已被开垦，原１６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀始森林植被遭到破坏，植被类型主要为人工林地，植被组成单一［４２］，且山麓气候干燥，故植被覆盖较差；海拔升高至１６００ ２７００ｍ时，人为干扰较小，森林植被保存完好，水热条件适宜，植被覆盖状况最好，植被组成主要为针阔叶混交林［３６］；２７００ ３２００ｍ为亚高山植被带，植被成分单纯，ＮＤＶＩ值迅速下降，海拔高于３２００ｍ时，受温度限制，植被主要由灌丛和草甸组成，ＮＤＶＩ值最小㊂２．３㊀植被ＮＤＶＩ（ＭＯＤＩＳ２０００ ２０１７）空间变化特征利用线性趋势分析法对２０００ ２０１７年各年均ＮＤＶＩ值与其相对应的时间序列进行逐项元回归分析，将其回归斜率划分为五类，用以表征该时间段内植被覆盖变化趋势，划分标准及结果见图４㊁表１㊂结果表明，１８ａ间秦巴山区植被覆盖改善的区域面积约２０．０７万ｋｍ２，占总面积的９６．９０％，退化的区域面积约０．９３万ｋｍ２，所占比例为３．１０％，即研究区植被覆盖整体呈增加趋势㊂其中轻度改善的面积最大，为１３．７９万ｋｍ２（４５．９７％），中度改善的面积次之，为１３．４２万ｋｍ２（４４．７３％），明显改善的区域面积为１．８６万ｋｍ２（６．１９％），之后为轻度退化和中度退化，面积分别为０．７１万ｋｍ２（２．３５％）和０．１４万ｋｍ２（０．４７％），明显退化的面积最小，为０．０９万ｋｍ２（２．９％）㊂从空间分布来看，植被明显改善的区域主要集中在西秦岭（甘南的礼县㊁武都县㊁西和县），另外，安康中部和十堰北部等低海拔区域植被覆盖也以明显改善为主；中度改善的区域较为零散，遍布整个研究区；轻度改善的区域主要集中在研究区北部高海拔区域，太白山㊁米仓山和神农架等山地也多表现为轻度改善；植被退化的面积较少，主要集中在研究区西南部的少数地区，如成都北部和德阳北部的交界处，汉中盆地及南阳西部边缘区域也有零星分布㊂由上述分析可得，近１８ａ秦巴山区植被覆盖整体呈改善趋势，以轻度改善和中度改善为主体，变化斜率较大的区域主要集中在海拔相对较低㊁人类活动较为频繁的地区，高海拔区域主要受气候因素影响，植被覆盖变化主要表现为基本不变（轻度退化㊁轻度改善）㊂图４㊀２０００ ２０１７年秦巴山区ＮＤＶＩ空间及垂直变化特征Ｆｉｇ．４㊀Ｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎ（ａ）ａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ（ｂ）ｏｆＮＤＶＩｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７∗和∗∗分别为通过置信水平为９５％和９９％的显著性检验表１㊀２０００ ２０１７年秦巴山区植被变化趋势分类标准及结果统计Ｔａｂｌｅ１㊀ＴｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７类型Ｔｙｐｅ分类标准Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌ面积／万ｋｍ２Ａｒｅａ面积比例／％Ａｒｅａｐｅｒｃｅｎｔ明显退化ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎＳｌｏｐｅ＜－０．００２０．０９０．２９中度退化Ｍｏｄｅｒａｔｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ－０．００２＜Ｓｌｏｐｅ＜－０．００１０．１４０．４７轻度退化Ｍｉｌｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ－０．００１＜Ｓｌｏｐｅ＜００．７１２．３５轻度改善Ｍｉｌｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ０＜Ｓｌｏｐｅ＜０．００１１３．７９４５．９７中度改善Ｍｏｄｅｒａｔｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ０．００１＜Ｓｌｏｐｅ＜０．００２１３．４２４４．７３明显改善ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＳｌｏｐｅ＞０．００２１．８６６．１９为进一步探究海拔对植被覆盖变化的影响，统计秦岭地区不同海拔带多年来植被覆盖的变化情况，结果显示，不同海拔带植被覆盖均呈增加趋势，但增速有所不同（图４）㊂海拔＜５００ｍ㊁５００ １０００ｍ㊁１０００ １６００ｍ２６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀时，植被类型以农作物与人工园林为主，植被覆盖变化主要受人类活动（耕作制度㊁灌溉及施肥方式㊁退耕还林政策等）影响，ＮＤＶＩ增速较大，分别为４．８％／１０ａ㊁５．７％／１０ａ㊁５．１％／１０ａ，且均通过了置信水平为９９％的显著性检验；海拔在１６００ ２７００ｍ与２７００ ３２００ｍ时，植被覆盖变化受人为干扰较小，主要受温度和降水等气候因子影响，在全球变暖的大背景下，该区植被覆盖有所增加，但与低海拔相比增速减小，分别为３．２％／１０ａ（Ｐ＜０．００１）㊁２．６％／１０ａ（Ｐ＜０．０５）；随着海拔的继续升高（＞３２００ｍ），ＮＤＶＩ变化不显著，增速为１．２％／１０ａ（Ｐ＞０．０５）㊂进一步说明人为因素对植被覆盖影响的速度大于气候因素对植被覆盖影响的速度，人类活动可在短时间内改变区域植被覆盖格局㊂２．４㊀植被ＮＤＶＩ（ＳＰＯＴＶＥＧ１９８２ ２０１５）变化的气候因子驱动力分析温度和降水是影响植被覆盖最直接㊁重要的气候因子［７］，在全球气候变化的大背景下，１９８２ ２０１５年秦巴山区以增温效应为主，温度增加速率为０．４９ħ／１０ａ（Ｒ＝０．８２６，Ｐ＜０．００１，ｎ＝３４），增湿效应不显著㊂在这种情况下，本文以年为单位，逐项元分别计算２０００ ２０１５年植被ＮＤＶＩ与年均温和年降水的相关系数，得到其空间分布图，用以分析研究区植被覆盖对气候因子的响应模式，并对相关系数进行统计分类（表２）㊂结果显示，研究区植被覆盖变化与温度主要为正相关，与降水为正负相关并存，与温度的相关性较降水高㊂２０００ ２０１５年秦巴山区植被覆盖变化与温度的平均相关系数为０．２２，区域正相关系数和负相关系数所占比例分别为８８．８１％和１１．１９％（图５，表２），即在研究时段内，研究区植被覆盖变化与温度主要呈正相关㊂在正相关区域中，低度正相关的区域占总面积的５７．１２％，分布于整个研究区；中度正相关和高度正相关比例分别为１０．６１％㊁０．５８％，主要分布在太白山㊁米仓山和神农架等森林面积较大的高海拔区域，这些地区降水充沛但温度较低，热量为该区域植被生长的主要限制性因子，温度升高有利于植被覆盖的增加㊂负相关的区域面积较小，主要分布在四川北部的松藩县㊁平武县和茂县等地区，另外，豫西地区人口密集㊁人为干扰较大的洛宁县㊁栾川县㊁内乡县一带也与温度呈负相关，但相关性均不显著㊂相比之下，植被覆盖变化与降水的正负相关性较为平衡，平均相关系数为０．０３，正相关与负相关所占比例分别为４１．５３％和５８．４７％㊂其中呈低度正相关的区域比例为４９．１４％，主要分布在研究区北部和南部边缘地区，中度和高度正相关的区域比例分别为７．８６％和１．６６％，主要位于研究区西北部的临潭县㊁岷县和温县等降雨较少的地区，这些地区温度较高，土壤水分蒸发严重，降水增加将促进植被生长；呈低度负相关和中度负相关的区域比例为３４．９８％和６．５５％，主要集中在研究区东部城镇化水平较高的大面积低海拔区域，另外，西南部的高海拔区域也呈负相关，这些区域降水量相对较多，植物生长所需的水分足够，降水增加将导致光照强度下降㊁光合作用减弱，从而抑制植被的生长［４３］㊂表２㊀２０００ ２０１５年秦巴山区ＮＤＶＩ与温度㊁降水相关系数分类标准及结果统计Ｔａｂｌｅ２㊀ＴｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｆｏｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｍｏｎｇＮＤＶＩ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１５相关性Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ相关系数Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ面积比例／％Ａｒｅａｐｅｒｃｅｎｔ温度Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ降水Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ中度负相关Ｍｏｄｅｒａｔｅｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ＜－０．３０．５８６．５５低度负相关Ｍｉｌｄｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ－０．３ ０．０１０．６１３４．９８低度正相关Ｍｉｌｄｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ０．０ ０．３５７．１２４９．１４中度正相关Ｍｏｄｅｒａｔｅｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ０．３ ０．５２６．６２７．６８高度正相关Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ＞０．５５．０７１．６６不同海拔带植被覆盖变化对气候因子的响应具有明显的差异性（图５）㊂结果表明，随着海拔的升高，植被覆盖与温度的相关性出现由负到正的转变㊂海拔小于１６００ｍ时，植被ＮＤＶＩ与温度主要呈负相关，但均未通过显著性检验，１０００ １６００ｍ海拔带与温度相关系数最大；海拔在１６００ ３２００ｍ时，相关性转为正相关，２７００ ３２００ｍ时，相关系数略有上升，＞３２００ｍ时，相关系数最大为０．３５，且通过了置信水平为９０％的显著性检验，即高海拔区域植被对温度变化更为敏感；与温度相反，随着海拔的升高，ＮＤＶＩ与降水的相关性出现由３６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀图５㊀秦巴山区气温距平㊁降水距平百分率变化趋势，ＮＤＶＩ与温度㊁降水与的相关系数分布以及对温度㊁降水的垂直响应模式Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｏｍａｌｙ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｏｍａｌｙｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ；ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇＮＤＶＩｗｉｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｍｏｎｇＮＤＶＩａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｔｉｔｕｄｅｓｉｎＱｉｎｌｉｎｇ⁃ＤａｂａＭｏｕｎｔａｉｎｓｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１５∗为通过置信水平为９０％的显著性检验正到负的转变，海拔在低于２７００ｍ时两者为负相关，高于２７００ｍ时两者为正相关，低海拔区域相关系数更大，但不同海拔带相关性均未通过显著性检验㊂造成这种现象的原因主要为：在低海拔区域，植被覆盖类型主要为农作物和人工园林，植被覆盖与人类活动的相关性高于与气候因子的相关性，且栽培植被对水分要求较高，因此与降水呈正相关，随着海拔的升高，降水增加而温度降低，植被生长主要受热量条件限制，因此与温度呈正相关㊂３㊀结论（１）时间变化上，１９８２ ２０１７年３种ＮＤＶＩ遥感数据在秦巴山区均呈显著上升趋势㊂１９８２ ２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ增速为１．４％／１０ａ，其中１９８２ ２０００年ＮＤＶＩ⁃ＧＩＭＭＳ３ｇ整体较低且波动幅度较大，增速为１．６％／１０ａ，年际间变异系数（ＣＶ）为０．０４，２０００年后ＮＤＶＩ较高且呈稳定增加状态，增速为１．７％／１０ａ，ＣＶ为０．０２；２０００ ２０１５年ＮＤＶＩ⁃ＳＰＯＴＶＥＧ增速为４．１％／１０ａ，ＣＶ为０．０４；２０００ ２０１７年ＮＤＶＩ⁃ＭＯＤＩＳ增速为４．５％／１０ａ，４６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀ＣＶ为０．０５㊂（２）空间分布上，２０００ ２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区高植被覆盖区主要为太白山㊁米仓山㊁神农架等山地，低植被覆盖区主要为研究区西部的高海拔区和东部受人为干扰严重的低海拔区；随海拔升高，秦岭山地ＮＤＶＩ呈先增加后减少的变化趋势㊂（３）空间变化上，２０００ ２０１７年（ＭＯＤＩＳ数据）秦巴山区植被覆盖增加的区域大于减少的区域，增加和减少的区域分别占总面积的９６．９０％和３．１０％，低海拔区域变化显著，高海拔区域基本不变；秦岭山地不同海拔梯度带植被覆盖均呈增加趋势，低海拔增速较高海拔大㊂（４）１９８２ ２０１５年（ＳＰＯＴＶＥＧ数据）秦巴山区增温效应显著，增速为０．４９ħ／１０ａ，增湿效应不显著；２０００ ２０１５年研究区植被覆盖与温度以正相关为主，主要分布在山地等降水较多的地区；与降水为正负相关性并存，正相关主要分布在研究区西北部降水较少的半干旱区，负相关主要分布在东部城镇化水平较高的低海拔区域；秦岭山地随着海拔的升高，植被覆盖与温度的相关系数呈由负到正的转变，高海拔区域对温度更敏感，与降水的相关系数呈由正到负的转变，低海拔区对降水更敏感㊂研究结果表明，１９８２ ２０１７年秦巴山区植被覆盖呈显著增加趋势，１９８２ ２０００年植被ＮＤＶＩ较低且年际波动大，２０００年后植被ＮＤＶＩ较高且稳定增加㊂植被动态变化受气候㊁人为和历史等多种因素共同影响，在研究时段内，研究区温度和降水均呈增加趋势，增温效应尤为明显，但对２０００ ２０１５年植被覆盖与气温和降水进行相关分析，发现植被覆盖与温度以正相关为主，与降水为正负相关并存，且高海拔区域植被对温度变化更为敏感，低海拔区域对降水更为敏感，这与以往的研究结果相似［１３，２０，２２，２７，３６］，但无论是气温还是降水，呈明显相关的区域面积并不是很大［４４］，造成这种现象的可能性主要有以下几点：首先，气候虽为植被覆盖变化的决定性因子，但两者的相关性受研究时段和空间尺度影响［５］，研究的时空尺度不同，相关系数将存在较大的差异性；其次，植被覆盖变化对气候的响应模式存在显著的空间差异性，并可能存在一定的滞后性［１４，４５⁃４７］，本文仅研究了年均温㊁年降水量对植被ＮＤＶＩ的影响，未对其滞后性进行分析；另外，有研究表明，近年来植被覆盖变化的主要驱动力已由气候因素转为人为因素［４８］，人类活动能在短时间内改变区域环境，退耕还林㊁植树造林等生态保护工程可快速增加区域植被覆盖［２１，４９⁃５０］，自２０００年后，研究区全面实施退耕还林政策，林地增加面积为２．５４ˑ１０６ｈｍ２，约占全国退耕还林总面积的１０％［３７］，植被覆盖变化受人为因素干扰较大㊂因此，秦巴山区植被覆盖变化对不同时段气候因子的响应以及定量分析人为因素（社会经济㊁城市扩张等）对植被覆盖的影响是以后工作的重点内容，以期更为全面的揭示秦巴山区植被覆盖对气候因素与人为因素的响应机制，为山地植被保护和恢复提供科学依据㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＢｒａｓｗｅｌｌＢＨ，ＳｃｈｉｍｅｌＤＳ，ＬｉｎｄｅｒＥ，ＭｏｏｒｅＩＩＩＢ．Ｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔｏｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９７，２７８（５３３９）：８７０⁃８７３．［２］㊀ＢｕｉｔｅｎｗｅｒｆＲ，ＲｏｓｅＬ，ＨｉｇｇｉｎｓＳＩ．Ｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓｏｆｍｕｌｔｉ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｈａｎｇｅｉｎｇｌｏｂａｌｌｅａｆｐｈｅｎｏｌｏｇｙ．ＮａｔｕｒｅＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ，２０１５，５（４）：３６４⁃３６８．［３］㊀ＶｅｒｂｅｅｃｋＨ，ＫｅａｒｓｌｅｙＥ．Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｉｎｃｌｕｄｉｎｇｌｉａｎａｓｉｎｇｌｏｂａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓｏｆＡｍｅｒｉｃａ，２０１６，１１３（１）：Ｅ４⁃Ｅ４．［４］㊀袁丽华，蒋卫国，申文明，刘颖慧，王文杰，陶亮亮，郑华，刘孝富．２０００⁃２０１０年黄河流域植被覆盖的时空变化．生态学报，２０１３，３３（２４）：７７９８⁃７８０６．［５］㊀王永财，孙艳玲，王中良．１９９８⁃２０１１年海河流域植被覆盖变化及气候因子驱动分析．资源科学，２０１４，３６（３）：５９４⁃６０２．［６］㊀于泉洲，梁春玲，张祖陆．近４０年来南四湖湿地ＮＤＶＩ变化特征及其控制因子分析．湖泊科学，２０１４，２６（３）：４５５⁃４６３．［７］㊀ＮｅｍａｎｉＲＲ，ＫｅｅｌｉｎｇＣＤ，ＨａｓｈｉｍｏｔｏＨ，ＪｏｌｌｙＷＭ，ＰｉｐｅｒＳＣ，ＴｕｃｋｅｒＣＪ，ＭｙｎｅｎｉＲＢ，ＲｕｎｎｉｎｇＳＷ．Ｃｌｉｍａｔｅ⁃ｄｒｉｖｅｎｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍ１９８２ｔｏ１９９９．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００３，３００（５６２５）：１５６０⁃１５６３．［８］㊀ＥｃｋｅｒｔＳ，ＨｕｓｌｅｒＦ，ＬｉｎｉｇｅｒＨ，ＨｏｄｅｌＥ．ＴｒｅｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆＭＯＤＩＳＮＤＶＩｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｌａｎｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎＭｏｎｇｏｌｉａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，２０１５，１１３：１６⁃２８．［９］㊀Ｇｅｈｒｉｇ⁃ＦａｓｅｌＪ，ＧｕｉｓａｎＡ，ＺｉｍｍｅｒｍａｎｎＮＥ．ＴｒｅｅｌｉｎｅｓｈｉｆｔｓｉｎｔｈｅＳｗｉｓｓＡｌｐｓ：ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｏｒｌａｎｄａｂａｎｄｏｎｍｅｎｔ？ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，２００７，１８（４）：５７１⁃５８２．［１０］㊀ＭａｎｃｉｎｏＧ，ＮｏｌèＡ，ＲｉｐｕｌｌｏｎｅＦ，ＦｅｒｒａｒａＡ．ＬａｎｄｓａｔＴＭｉｍａｇｅｒｙａｎｄＮＤＶＩｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇｔｏｄｅｔｅｃｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅ：ａｓｓｅｓｓｉｎｇｎａｔｕｒａｌｆｏｒｅｓｔ５６２３㊀９期㊀㊀㊀陈超男㊀等：秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析㊀。
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秦岭山地4种典型针叶林更新特征及其影响因子秦岭山地针叶林类型丰富，具有涵养水源、保持水土、维系生物多样性等多重生态系统服务功能。
该文通过典型样地调查,以乔木层、灌木层重要值、乔木径级结构、林下木本植物更新特征为指标，分析4种针叶林的更新特征，并通过林下木本植物更新层的密度分析不同因子对其更新的影响，为该4种针叶林的天然更新趋向判定及近自然化恢复提供理论依据。
结果表明：油松（Pinus tabulaeformis）的重要值为158%，为建群种，径级结构中0～5cm个体较少。
林下更新层物种丰富，乔木比例较大，栎类重要值较大，林下幼苗更新方式以实生更新为主。
在林分密度从580株/hm~2增加到1500株/hm~2，林下幼苗和幼树的密度同时呈现增加趋势，之后当林分密度继续增加时，幼苗和幼树密度却都逐渐减少。
幼苗的密度随着海拔升高不断增加；而幼树的密度当海拔从1159m上升到1449m 时，逐渐增加，随着海拔上升到1658m，幼树密度则逐渐减小。
当坡向从阳坡SE10°转到半阳坡SE71°再转到半阴坡NE48°最后转到阴坡NE17°的过程中，幼苗密度逐渐增加趋势；幼苗密度在坡向从阳坡SE10°转到半阳坡SE71°再转到半阴坡NE48°时逐渐减少；而当坡向转到阴坡NE17°时，幼树密度增加。
华山松（Pinus armandii）在乔木层中重要值为163%，径级结构中0～5cm个体较少。
林下更新层物种丰富，锐齿栎(Quercus aliena)为乔木中优势种，华山松重要值仅为0.43%，木本植物幼苗更新方式以实生更新为主。
当林分密度从670株/hm~2增加到1170株/hm~2时，林下更新的幼苗密度达到最大值，之后随着林分密度的增加却急剧减少，当林分密度达到1870株/hm~2时，林下几乎看不到幼
苗更新；而幼树密度在林分密度最小670株/hm~2时最大，随后逐渐下降。
随着海拔从1310m上升到1456m，幼苗密度逐渐增加，此后随着海拔的继续升高，幼苗密度则急剧减少；而幼树密度随着海拔从1310m上升到1576m一直呈增加趋势，而后随着海拔继续上升，幼树密度减少。
当坡向从阳坡SE30°向半阳坡SE70°再向阴坡NE20°过渡的过程中，林下幼苗密度在半阳坡SE70°上升到最大值，之后呈现下降趋势，而林下幼树密度在此过程中逐渐减少。
云杉（Picea asperata）在乔木层中重要值为228%，其径级结构中小径级个体较多。
云杉林下更新层的乔木中重要值最大，木本植物幼苗更新方式以萌生更新为主。
在云杉林林下，当林分密度从440株/hm~2增加到700株/hm~2时，林下更新的幼苗密度达到最大值，其后随着林分密度的增加却逐渐减少；而幼树密度在林分密度最小440株/hm~2时最大，随后急剧下降。
随着海拔从1837m升高到2176m，幼苗密度逐渐增加，此后随着海拔的继续升高，幼苗密度则呈逐渐下降趋势；幼树密度随着海拔的上升一直呈现下降的趋势。
当坡向从阳坡SE3°向半阳坡SW85°再向阴坡NW22°过渡的过程中，林下幼苗密度在半阳坡SE85°上升到最大值，之后呈现递减趋势，而林下幼树密度在此过程中逐渐减少。
巴山冷杉（Abies fargesii）在乔木层中重要值为194%，亚优势种为牛皮桦（Betulaalbo-sinensis var. septentrionalis），二者的径级结构中0～5cm个体缺乏。
林下更新层中乔木树种有7种，仅占总种数的17.9%；箭竹（Fargesia spathacea）的重要最高，值达到90.78%；林下的更新方式以灌木萌生为主，该森林群落乔木更新较差，处于衰退阶段。
当海拔从2300m上升到2726m时，林下
幼苗密度逐渐增加，随着海拔继续升高，幼苗密度却呈逐渐下降趋势；而幼树密度随着海拔的上升一直呈下降趋势。
当林分密度从460株/hm~2增加到880株/hm~2时，林下自然更新的幼苗密度达到57000株/hm~2，其后随着林分密度的增加逐渐减少；而幼树密度在林分密度最小460株/hm~2时达到的36500株/hm~2，随后随林分密度的增加而急剧下降。
当坡向从阳坡SE15°转为半阳坡SE84°时，林下幼苗密度呈现增加趋势，继续转向阴坡NE32°的过程中，则呈现递减趋势；林下幼树密度在由阳坡转向阴坡的过程中逐渐减少。
秦岭山地油松次生林和华山松次生林处于针阔混交演替中期，云杉天然林处于演替后期，云杉群落与巴山冷山群落稳定，云杉种群自身有一定的更新能力，而巴山冷杉种群林处于衰退阶段，林下箭竹的过度生长对乔木树种的拓殖有严重抑制作用；海拔、林分密度、坡向等是针叶林天然更新的主要影响因子。