国土资源遥感, 2019, 31(4): 199-208 doi: 10.6046/gtzyyg.2019.04.26

技术应用

徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析

马超1,2, 蔡盼丽1,3

1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000

2. 矿山空间信息国家测绘与地理信息局重点实验室,焦作 454000

3. 中国科学院大学资源与环境学院,北京 100190

Spatio-temporal changes and driving factors of environmental and ecological index in Culai-Lianhua area

MA Chao1,2, CAI Panli1,3

1. College of Surveying & Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China

2. Key Laboratory of State Bureau of Surveying and Mapping of Mine Spatial Information Technology, School of Surveying and Mapping Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China

3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Science, Beijing 100190, China

责任编辑: 李瑜

收稿日期: 2018-09-20   修回日期: 2019-02-28   网络出版日期: 2019-12-15

基金资助: 国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助重点项目“高强度开采地表生态环境演变机理与调控”.  U1261206
培育项目“沉陷区高分辨率SAR散射特征变化规律研究”.  U1261106
河南理工大学创新型科研团队项目“区域生态演变与调控”共同资助.  T2018-4

Received: 2018-09-20   Revised: 2019-02-28   Online: 2019-12-15

作者简介 About authors

马超(1967-),男,教授,博士生导师,主要从事自然灾害遥感和生态环境遥感的研究。Email:mac@hpu.edu.cn。 。

摘要

内陆岛屿型封闭生境的人-地关系紧张,是区域环境变化和人类活动的敏感指示器。基于Landsat MSS/TM/OLI数据(1982—2016年)、气象站点(1982—2012年)年均降水、气温数据和ASTER GDEM数据,对山东省徂徕山—莲花山地区的气候变化要素(年均降水和气温)、人类活动要素(耕地和建筑用地面积)以及遥感指数(归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和归一化建筑指数(normalized difference building index, NDBI)进行时序分析和相关性分析。结果表明: 近35 a间,林地和灌丛向草地和稀疏草地转变,草地和稀疏草地向裸地转变的趋势明显; 形成了耕地、建筑用地包围林地,林地中有耕地和建筑用地的景观格局; 核心区NDVI增速为0.006 9/10 a,NDBI降速为-0.014/10 a; 核心区周围NDVI降速为-0.018/10 a,NDBI增速为0.0035/10 a; 耕地转出大,主要转化为建筑用地和林地; 林地面积变化与耕地和建筑用地面积呈显著负相关。总体上,徂徕山—莲花山地区生态结构和景观格局均发生了不利变化。

关键词： 徂徕山—莲花山地区 ; 封闭生境 ; 土地利用和土地覆被变化 ; 归一化植被指数 ; 归一化建筑指数 ; 生态格局

Abstract

The strained human-land relationship in habitats which are isolated like islands inland, is an indicator sensitive to regional environmental changes as well as human activities. Based on image data obtained from Landsat MSS/TM/OLI (1982—2016), average annual precipitation and temperature data derived from meteorological stations (1982—2012), and DEM acquired by ASTER, the authors carried out time series analysis and correlation analysis of climate change factors (annual precipitation and temperature), human activity factors (area of cultivated and construction land) and specific remote sensing indexes including NDVI (normalized difference vegetation index) and NDBI (normalized difference building index) in Culai-Lianhua area. Some conclusions have been reached: The trend of vegetation degradation has been obvious in the past 35 years. It is clear that woodland and shrub have been transformed into grassland and sparse grassland, whereas grassland and sparse grassland have been transformed into bare land. The landscape pattern has changed. Woodland is surrounded by cultivated land and construction land. The woodland has been mixed with cultivated and construction land as well. The construction of the core area has made positive effect. In the core area, the growth rate of NDVI is 0.006 9/10 a and the NDBI has decreased at a rate of 0.014/10 a. On the contrary, around the core area, its NDVI has been speeding down at a rate of 0.018/10 a and the growth rate of NDBI is 0.003 5/10 a. The cultivated land has been greatly reduced, and mostly has been transformed into construction land and woodland. There exists a significant negative correlation between the change of woodland area and the change of cultivated and construction land area. In general, both the ecological structure and the landscape pattern have undergone adverse changes in Culai-Lianhua area.

Keywords： Culai-Lianhua basin ; isolated habitat ; land use and land cover change(LUCC) ; NDVI ; NDBI ; ecological pattern

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本文引用格式

马超, 蔡盼丽. 徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析. 国土资源遥感[J], 2019, 31(4): 199-208 doi:10.6046/gtzyyg.2019.04.26

MA Chao, CAI Panli. Spatio-temporal changes and driving factors of environmental and ecological index in Culai-Lianhua area. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES[J], 2019, 31(4): 199-208 doi:10.6046/gtzyyg.2019.04.26

0 引言

20世纪90年代,国际地圈—生物圈计划(international geosphere-biosphere program,IGBP)和全球环境变化中的人文领域计划(international human dimensions programme,IHDP)联合提出“土地利用和土地覆被变化(land use and cover change,LUCC)”这一核心研究领域[1,2],使土地利用变化研究成为目前全球变化研究的前沿和热点。区域变化过程(process)、格局(pattern)与驱动力(driver)的对比研究被认为是揭示全球与区域尺度土地利用/覆盖时空变化规律的有效方法[3,4,5]。21世纪以来,随着3S技术的迅速发展,我国LUCC时空变化研究增温增速,如刘纪远等[6]依据5 a土地利用变化区域分异的显著特征,从自然地理、经济发展与国家宏观政策因素综合考虑,揭示了21世纪初土地利用变化的空间格局与驱动因素; 佟光臣等[7]采用1986年、1996年、2002年和2013年的4期土地利用/覆被数据从土地利用类型结构、变化速度、转化关系和景观格局等方面分析了南京市近30 a间土地利用/覆被和景观格局的时空变化及其驱动因素。但LUCC驱动力的研究仍显不足,主要体现在: ①研究目标较为单一,主要研究集中在经济发展较快、快速城镇化区域[8],如京津冀地区[9]、三江平原[10]、长江三角洲地区[11,12]、黄河三角洲区域[13]和新疆乌鲁木齐[14,15]等地区; ②研究方法有局限性,对于土地利用变化与驱动因素的研究方法集中在主成分分析法、转化矩阵等,受主观因素的影响大,缺乏客观性对比; ③研究内容较为有限,通常从面积变化反映土地利用变化,考虑经济、政策、市场等人为因素及自然因素对土地利用变化的影响不充分。

山东省徂徕山—莲花山地区外受泰岳山脉环绕,内为两座中型工业化城市及所属人口密度极高的乡村所包围,受到自然隔绝与人类活动的双重影响,人地关系紧张,生态格局演化剧烈,生态结构退化严重。该区域的生态自然演变与人类改造行为交织,自然生境与人类活动时空交错,人地关系促成了内陆自然保护区典型的岛屿型生境,而目前对于该区域的研究仅限于文化考古[16,17]、动植物分布[18,19,20]、地质构造[21,22]和旅游开发[23,24]等。土地利用是生态环境变化的重要组成部分,该区域土地利用与驱动因素分析研究,将对自然保护、旅游开发和民生改善具有现实意义。

本文利用(1982—2016年)35 a间的遥感数据和(1982—2012年)31 a的气象数据,通过一系列预处理,获得该区域的裸地、水体、建筑用地、耕地、林地信息,时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化建筑指数(normalized difference barren index,NDBI),分析区域内建筑用地、耕地、林地的几何变化与NDVI和NDBI的时空变化特征,区域内的气候变化以及“气候—土地利用—生态指数”之间的相关性,辨识该区域引起景观格局与土地利用变化的驱动因素,为内陆封闭生境的生态环境变化及可持续发展提供参考。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

山东省徂徕山—莲花山地区,属暖温带季风气候区,年均气温11~14 ℃,年均降水量在550~950 mm之间。徂徕山(图1)位于山东省泰安市东南20 km,E117°13'50″,N36°02'24.8″; 核心区占地253.368 km2,主峰太平顶海拔1 028 m。莲花山位于山东泰沂山脉中段,E117°39'49″,N36°01'44″; 南北兼跨新泰、莱芜2市,核心区占地354.398 km2,主峰海拔999 m。两山相对高度虽然不大,但是坡度较陡,坡度大部分在25°~35°之间,个别地方在45°以上,核心区不适于耕种。

图1

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图1   徂徕山—莲花山地区所处的地理位置

Fig.1   The geographical location of the Culai-Lianhua area


1.2 数据源

研究采用Landsat 3/5 MSS/TM及Landsat 8 OLI(1982—2016年)数据。根据研究区8月份的植被指数达到最大值的特点,以7月27日—10月03日间、云量<10%作为下载阈值,每隔2~3 a下载一期,共获得16期遥感影像,空间分辨率30 m(表1)。各期数据均进行了土地利用分类。

表1   遥感影像列表(1982—2016年)

Tab.1  List of remote sensing images (1982—2016)

平台传感器成像时间轨道号/
帧号		平均云
量/%		是否参与
NDVI计算
Landsat3 MSS1982-09-15131/350.00是
Landsat5 TM1985-07-27122/3517.00否
Landsat5 TM1987-10-05122/351.00否
Landsat5 TM1988-08-04122/351.00是
Landsat5 TM1991-09-30122/350.00否
Landsat5 TM1993-09-03122/351.00是
Landsat5 TM1998-09-01122/355.00是
Landsat5 TM2001-09-09122/351.00否
Landsat5 TM2003-09-15122/351.00是
Landsat5 TM2004-10-03122/350.00否
Landsat5 TM2006-08-22122/3539.00否
Landsat5 TM2009-08-30122/351.00是
Landsat5 TM2011-09-21122/350.00否
Landsat8 OLI2013-09-26122/350.45否
Landsat8 OLI2014-07-27122/3515.97是
Landsat8 OLI2016-09-02122/351.08是

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气象数据来自国家气象中心网站。选取济南、泰山、淄川、沂源和泰安5个站点的31 a(1982—2012 年)数据进行了克里金插值。数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据采用空间分辨率为30 m的ASTER GDEM。

2 研究方法

2.1 流域分析

徂徕山—莲花山地区(图2)由牟汶河、柴汶河 (汇成大汶河)和苗庄河围限,利用ASTER GDEM进行流域分析,获得该区域的分水岭、汇水线和等高线,上述3条河流的汇水线勾勒出一个完整的研究区边界。

图2

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图2   徂徕山—莲花山区域范围图

Fig.2   The total area of the Culai-Lianhua basin


2.2 NDVI计算

经辐射定标、大气校正和波段运算后获得研究区1988—2016年的NDVI值(1982年NDVI数据异常,未采用)。对其进行密度分级(图3),获得该区域时间序列上的植被覆盖空间变化趋势图。

图3

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图3   研究区时间序列NDVI密度分级图

Fig.3   Time series NDVI density segmentation mapping


2.3 人类活动环境要素获取

在对原始影像进行预处理后,采用IGBP GLCC V2.0全球土地覆盖分类体系对徂徕山—莲花山地区进行监督分类,将研究区分为裸地、湖泊、建筑用地、耕地、林地和未分类6种土地利用类型(图4)。

图4

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图4   1982—2016年研究区土地利用状况图

Fig.4   Time series of LUCC thematic mapping during 1982—2016


可以看出建筑用地面积呈上升趋势,耕地面积呈先上升后下降趋势,林地呈先减少后增长的趋势。据此可以对气候要素(降水、气温)和人类活动要素(NDBI、建筑用地、耕地和林地面积)以及生态指标(NDVI值)进行相关性分析,探讨研究区域生态环境变化的相关因素及主要驱动力。

2.4 气候变化分析

在ArcGIS的支持下,对研究区40 km范围内的5个站点31 a的年平均降水量和气温进行克里金插值[25],获得徂徕山—莲花山地区的平均气温和平均降水变化趋势图(图5)。可以看到:

图5

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图5   1982—2012年徂徕山—莲花山气温和降水变化趋势

Fig.5   The trend of temperature and precipitation in the study area during 1982—2012


1)研究区年均气温如图5(a)所示,介于10.6~12.7 ℃之间,总体呈上升趋势。31 a间出现2个高值,即12.7 ℃(1998年)和13.2 ℃(2007年); 出现3个相对低值,即10.9℃(1984年)和10.6℃(1993和2011年)。对其进行滑动平均,气温变化可以分为3个阶段: 第一阶段(1982—1993年间)气温变化起伏较小,平均温度为11.52 ℃(图5(a)中的t1值); 第二阶段(1994—2003年间)气温波动增强,平均气温为11.98 ℃(图5(a)中的t2值); 第三阶段(2004—2012年)气温变化最为剧烈,最高气温13.2 ℃(2007年)和最低气温10.6℃(2011年),平均温度为11.74 ℃(图5(a)中的t3值)。总体来说,气温变化剧烈,整体呈上升趋势,与全球变化的事实吻合[26]。

2)研究区年均降水趋势如图5(b)所示,在波动中上升,以10 a为一周期进行比较,有3期相对低值,即1989年的424.5 mm、1992年的606.752 mm和2002年的504.1 mm; 有4期相对高值,即1990年(1 138.5 mm)、1994年(1 022.5 mm)、2003年(1 094.1 mm)和2004年(1 153.4 mm)。对其进行滑动平均,降水变化也分为3个阶段: 1982—1991年间平均值为744.3 mm(图5(b)中的p1值); 1992—2001年间平均值为788.0 mm(图5(b)中的p2值),2002—2012年间平均值为833.4 mm(图5(b)中的p3值)。

当然,气候的变化由多种因素所引起,并非简单的线性变化。在2007年第四次和2013年第五次IPCC评估报告[27]中指出: 人类活动是近50年影响气候变化的主要因素。在全球气温变化总体上升的趋势下,区域的气候变化有不同的变化。1982—2012的31 a间,研究区气温在起伏波动中呈上升趋势,增速为+0.046 ℃/10 a; 降水量呈缓慢上升趋势,速度为+43.0 mm/10 a。

3 结果与分析

3.1 人文因素变化分析

通过对监督分类结果进行统计,获取了1982—2016年间以5 a为间隔的耕地、林地和建筑用地面积变化信息,如图6所示。

图6

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图6   1982—2016年间徂徕山—莲花山土地利用变化

Fig.6   Trend of the LUCC in Culai-Lianhua basin during 1982—2016


由图6可知: ①耕地面积(图6(a))先增后降。除2016年外,整体呈波动性变化,无明显的突变现象。造成这种状况的原因较多,影像时相差异会产生误差,另外与国家提倡保护环境、退耕还林等土地政策不无关系。②林地面积(图6(b))呈先降后增的变化趋势,在2004年达到最低水平,2005年之后林地面积呈快速上升趋势,特别是2016年林地面积有较大跃升。主要原因之一为针对环境资源环境压力逐渐加大,国务院提出落实科学发展观加强环境保护的政策,决心扭转“重经济,轻环境”的倾向,坚持“环境优先,保护优先”。林地面积的变化与耕地面积变化的趋势相反,呈显著的负相关关系。③建筑用地面积(图6(c))上升趋势显著。除1998年短暂下降外,建筑用地面积均持续上升,2003年面积是1982年的2倍,社会经济发展,城镇化建设的加快是建筑用地面积的增加的一个主要因素。这一发现与采用NDBI的研究结果具有一致性。整体来看,建筑用地面积增长显著,耕地与林地面积此消彼长,可以发现人类活动导致的土地利用变化显著。

为验证上述结论的可靠性,与国家基础地理信息中心的最新研究成果GlobeLand30(glc30.tianditu.com)进行了对比,如图7所示。该区域2010年相对于2000年耕地面积减少了1.6%,林地面积增加了1.9%,居民地面积增加了5.8%; 虽然成像的季节不同,仍与监督分类获得的2001年、2011年结果趋势一致。相比于2001年,2011年耕地减少了9.3%,林地增加了15.7%,居民地及建筑用地增加了20.5%。

图7

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图7   2000,2010年徂徕山-莲花山地区GlobeLand30产品

Fig.7   GlobeLand30 products in Culai-Lianhua area in 2000 and 2010


NDBI可准确反映建筑用地信息,其数值越大建筑用地比例越高,建筑密度越高。对所获得的数据进行一系列处理得到了区域NDBI均值的变化信息。为了更准确地进行分析比较,本文分别对核心区、核心区周围地段进行了统计分析,结果如图8所示。

图8

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图8   1988—2016年徂徕山—莲花山NDBI均值变化

Fig.8   Variation trend of NDBI in Culai-Lianhua basin during 1988—2016


在核心区内(图8(a)),海拔较高、坡度较大,NDBI均值波动较小,整体呈下降趋势。有3期相对高值,为1998年(-0.183),2003年(-0.151),2016年(-0.192),1期相对低值2014年(-0.254),在29 a(1988—2016年)内核心区的NDBI均值降速为-0.014/10 a。在核心区周围地段(图8(b)),地势较为平坦,NDBI均值变化幅度较大,整体呈上升趋势。峰值出现在2003年(-0.144),2016年(-0.181),谷值出现在1993年(-0.203),2014年(-0.254),NDBI均值增速为0.003 5/10 a。

3.2 植被NDVI年均值变化

植被指数是反映生态环境变化的一个重要指标,为对研究区进行更为准确的分析比较,也将研究区分为核心区、核心区周围地段2个分区,分别提取2个区域的NDVI均值变化,如图9所示。

图9

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图9   1988—2016年徂徕山—莲花山NDVI均值变化趋势

Fig.9   Variation trend of NDVI in Culai-Lianhua basin during 1988—2016


核心区内(图9(a))地势较高,坡度较大,不适于耕种,NDVI均值(0.61~0.69)处于较高水平。在1993年(0.661)、2009年(0.684)出现极大值,核心区NDVI整体呈上升趋势,增速为0.006 9/10 a; 核心区周围地段(图9(b))人类活动频繁,1988—2016年NDVI呈下降趋势,2003年出现的低值(0.547)对应于NDBI的高值,可能与人类活动有关,该区域NDVI均值呈下降趋势,下降速度为0.018/10 a。

3.3 NDVI生态剖面分析

在NDVI影像中,沿南北两个方向分别对徂徕山、莲花山做剖面,得到徂徕山—莲花山区域时间序列NDVI剖面图,如图10—11所示。穿过徂徕山区域的NDVI南北剖面(图10)变化较为剧烈。结合遥感影像,剖面两端为耕地,且中间分布着较多居民地,NDVI值变化较大; 中部NDVI值较高区域(224~542像元)为林地,整体呈耕地—林地—耕地的结构变化,林地—耕地之间为生态交错区。对莲花山也做南北剖面,获得了NDVI变化图(图11)。该图中, NDVI剖面两侧为耕地; 剖面中部区域(244~628像元,684~830像元)为林地; 在187~243像元和831~879像元处NDVI值有较大变化,因该区域存在裸地和建筑用地,原有的水域遭到了分割破坏; 629~683像元处,植被恢复成效显著。

图10

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图10   1988—2016年间徂徕山NDVI影像南北剖面图

Fig.10   North-south section of NDVI in Culai basin during 1988—2016


图11

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图11   1988—2016年莲花山NDVI影像南北剖面图

Fig.11   North-south section of NDVI in Lianhua basin during 1988—2016


对比时间序列徂徕山—莲花山两条NDVI南北剖面,林区部分内部结构稳定性较好,耕地及建筑用地部分稳定性差,交错区变化较为剧烈。土地利用类型较少,植被覆盖度较高,耕地分布在林地边缘,建筑用地分布在耕地边缘,形成了耕地包围林地,居民地与耕地交错分布的空间格局。

3.4 NDVI结构变化分析

根据研究区地表覆被类型,将NDVI影像分割为6个层级,小于0的为水体,0~0.2之间为裸地,0.2~0.4之间为稀疏草地,0.4~0.6之间为草地及湿地,0.6~0.8之间为灌丛及林地,0.8~1.0之间为优质林地,结果如图12所示。将密度分割统计数据进行百分比制图(图12(a)),可以看到: 整个研究区灌丛及林地(0.6<NDVI≤1.0)呈阶梯状减少,草地及湿草地(0.4<NDVI≤0.6)占比相对稳定,稀疏草地(0.2<NDVI≤0.4)呈增长趋势,整体来说,研究区的生态格局发生了变化,有林地向草地或稀疏草地发生转移。同样对区内高海拔的核心区进行制图(图12(b))。可以看出核心区优质林地(0.8<NDVI≤1.0)逐渐减少,灌丛(0.6<NDVI≤0.8)增加,草地及湿草地(0.4<NDVI≤0.6)减少,稀疏草地(0.2<NDVI≤0.4)减少,裸地基本消失。核心区植被结构的变化好转。

图12

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图12   1988—2016年徂徕山—莲花山NDVI密度分割百分比

Fig.12   The percentage of NDVI density division in Culai-Lianhua basin during 1988—2016


4 讨论与结论

4.1 讨论

徂徕山—莲花山地区受自然环境演变和人类活动的双重影响,其生态环境的变化可通过遥感植被指数及景观格局的变化做出评价。

1)自然环境演变是漫长的,影响该区1982—2012年的31 a间自然演变的主要因素是气候变化。徂徕山—莲花山地区表现为暖湿化特征; 气温呈波动上升趋势,增速为+0.046 ℃/10 a,降水量呈缓慢上升趋势,速度为+43.0 mm/10 a。年均气温、降水变化起伏较大,与耕地、林地、建筑用地面积变化无显著的对应关系。

2)遥感指数能较好地反映该区域的生态环境的变化。1988—2016年的29 a间核心区和核心区周围地段NDVI均值在2003年为相对低值,在2009年达到相对高值。同时2003年NDBI为相对高值,在2014年为相对低值。29 a间研究区核心区NDVI均值整体上升,NDBI均值下降,核心区周围NDVI均值下降,NDBI均值上升,NDVI与NDBI呈显著负相关关系,人类活动影响着区域植被指数的变化。

3)21世纪,随着经济的发展,城镇化建设加强,保护环境、可持续发展战略的实施,林地和建筑用地面积显著增加,人类活动对生态环境的影响程度加深,建筑用地面积的迅速增加,增加了耕地转化为建筑用地和林地的速率,灌丛、林地和草地向稀疏草地转变,人类活动已触发了生态格局的转变。

4)把1982—2016 年的35 a间获得的人文与自然要素: NDVI均值、NDBI均值导入SPSS©,两两做相关性分析,可得到Pearson相关系数阵如图13所示。图中**表示在0.01水平(双侧)上显著相关; C表示核心区(core area); A表示核心区周围地段(around the core area)。

图13

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图13   人文与自然要素相关性矩阵

Fig.13   The correlation matrix between humanity and natural elements


PCNDVI-CNDBI=-0.946(在0.01水平(双侧)上显著相关,样本数n=7,缺1982年数据(下同)); PANDVI-ANDBI=-0.955(在0.01水平(双侧)上显著相关,n=7); PCNDBI-ANDVI=-0.930(在0.01水平(双侧)上显著相关,n=7); PCNDVI-ANDBI=0.988(在0.01水平(双侧)上显著相关,n=7); PCNDBI-ANDBI=0.953(在0.01水平(双侧)上显著相关,n=7); PCNDVI-ANDVI=0.988(在0.01水平(双侧)上显著相关,n=7)。另外, P林地面积-耕地面积 =-0.787(在0.05(双侧)上显著相关,n=8,含1982年数据)。

分析研究区NDVI与NDBI变化得知,核心区NDVI与核心区NDBI呈负相关; 核心区周围NDVI与核心区周围NDBI呈负相关,整个研究区出现明显的生态界限。

分析时间序列的林地面积变化的影响因素可以看出,在1982—2016年的35 a间,经济迅速发展,人类活动加强,旅游开发行业发展,退耕还林政策的实施,林地面积受耕地面积变化的影响,两者呈明显负相关,与气候因素不显著相关,土地政策大于气候变化对LUCC的影响,人类活动已成为生态环境变化的主要影响因素。

4.2 结论

1)徂徕山—莲花山地区降水量对全球气候变化响应敏感,1982—2012年的31 a间平均气温增速为+0.046 ℃/10 a,降水量呈缓慢上升趋势,速度为+43.0 mm/10 a。该区域NDVI均值、林地面积与气候变化因素不显著相关,即土地覆被、土地利用面积变化与气候变化因素不显著相关。

2)1982—2016年的35 a间徂徕山—莲花山地区人类活动显著增加,建筑用地面积增加迅速,增速为6.253 km2/a、受退耕还林政策的影响,耕地面积下降,林地面积增加,部分耕地转为建筑用地和林地,且林地面积与耕地面积呈明显负相关关系,人类活动已成为影响土地利用变化的主要因素。

3)徂徕山-莲花山核心区与核心区周围出现了明显的生态界限,1988—2016年的29 a间核心区NDVI增速为0.006 9/10 a,NDBI均值降速-0.014/10 a; 核心区周围NDVI降速为-0.018/10 a,NDBI均值增速为0.003 5/10 a。形成了建筑用地、耕地包围林地,林地中分散着耕地和居民地的格局。

4)随着徂徕山—莲花山地区被开辟为风景区,旅游业发展迅速,游客的增多带来了经济的发展的同时,生态环境受到了显著影响; 虽然退耕还林政策改善了交错区的生态状况,仍形成了明显的生态界限,不利于该区生态环境的可持续发展。

5)本文的不足之处在于数据不充分造成了某些指标波动性较大; 由于云量的影响,部分年份的NDVI没能计算; 研究区相同时相的数据难以获得,部分数据成像时间差距较大,如1988和2013年2期数据获取时间差了53 d,对植被覆盖度的统计影响较显著。

志谢: 本文系对蔡盼丽本科毕业论文的提炼,该毕业论文曾获评河南理工大学校级优秀论文(指导教师: 马超,mac@hpu.edu.cn)。感谢张文豪同学(同济大学2019级研究生)对本文的英文摘要提供的润色。

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