基于多时空尺度遥感数据的湖北省植被恢复力空间格局与驱动机制研究

在全球环境变化加剧背景下，湖北省植被生态系统稳定性面临严峻挑战。本研究基于2001-2020年长时序遥感数据（NDVI、SPEI等），创新性地融合临界减速模型（Critical Slowing Down）和植被指数比率法（Vegetation Index Ratio），首次系统揭示了湖北省植被恢复力（Resilience）的多尺度空间分异规律，阐明了温度、降水和地形因子的交互作用机制，并发现抗性（Resistance）对恢复力的贡献显著高于恢复能力（Recovery）。该研究为区域生态安全格局构建提供了科学依据，成果发表于《Environmental and Sustainability Indicators》。

　　

随着全球气候变化加剧，极端干旱事件频发，生态系统稳定性面临前所未有的挑战。植被作为陆地生态系统的核心组成部分，其恢复力（Resilience）——即遭受干扰后恢复原有状态的能力，已成为评估生态系统健康的关键指标。然而，现有研究多局限于单一时空尺度，且对驱动因子间的交互作用机制认识不足。湖北省地处中国中部，作为南北气候过渡带和生态敏感区，其植被恢复力格局与驱动机制的解析具有重要科学价值。

为破解这一难题，中国科学院空天信息创新研究院的研究团队在《Environmental and Sustainability Indicators》发表了开创性研究。该研究整合20年（2001-2020）多源遥感数据，包括MODIS NDVI（250米分辨率）、中国1公里SPEI数据集、ERA5温度数据和CHIRPS降水数据，构建了多尺度植被恢复力评估框架。研究创新性地将临界减速模型（通过AR(1)时间自相关指数量化长期背景恢复力）与植被指数比率法（计算抗性Resistance、恢复能力Recovery和恢复力Resilience）相结合，并采用偏相关分析解析环境因子的交互效应。

主要技术方法
研究采用Google Earth Engine（GEE）平台处理MODIS13Q1 NDVI数据，通过Whittaker平滑算法消除噪声；运用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验评估植被覆盖变化；基于临界减速模型计算行政区和像元尺度的AR(1)指数；利用STL时间序列分解和KPSS平稳性检验处理数据；针对2011年鄂州极端干旱事件，采用植被指数比率法量化抗性（NDVI_pre至NDVI_dist变化率）、恢复能力（NDVI_dist至NDVI_post变化率）和恢复力（NDVI_pre至NDVI_post变化率）。

研究结果

1. 植被覆盖时空变化特征
   2001-2020年湖北省NDVI呈显著上升趋势（相关系数0.6655），空间呈"西高东低"格局。Theil-Sen分析显示30.04%区域植被显著改善，7.54%显著退化，西部和东南部改善明显，中南部分布退化区。

2. 多尺度植被恢复力格局
   行政区尺度：恩施、宜昌和咸宁恢复力最高，孝感、天门等地较低。像元尺度：西南部恢复力最高（AR(1)<0.3），东部和西北部较低（AR(1)>0.6）。

3. 极端干旱事件响应
   2011年鄂州干旱期间，南部和东部表现出"低抗性-高恢复能力"特征，中部呈现"高抗性-低恢复能力"模式。相关性分析揭示抗性与恢复能力存在显著负相关（r=-0.536），且抗性对恢复力的贡献度（r=0.544）高于恢复能力（r=0.344）。

4. 环境驱动机制
   偏相关分析显示：在相同海拔下，恢复力与温度（r=0.194）、降水（r=0.147）正相关，与坡度负相关（r=-0.127）。植被类型比较发现森林、耕地恢复力（中位数0.53-0.55）显著高于草地（0.3）和灌木（0.42）。

结论与意义
该研究首次在湖北省尺度上揭示了植被恢复力的多尺度分异规律：西南部高恢复力区与优越的水热条件和较低坡度密切相关，而东部低恢复力区可能受人类活动干扰更强。创新性发现抗性与恢复能力存在生态权衡（Trade-off），这一现象源于植被资源分配策略差异——高抗性物种通过增厚角质层等形态调整消耗能量，削弱了后续恢复潜力。研究强调在生态管理中应优先提升抗性（如选育抗旱树种），特别是在气候变化敏感区。

方法论上，研究构建的"长时序背景恢复力+极端事件响应"双模型框架，为区域生态风险评估提供了新范式。实践层面，成果可直接服务于湖北省"长江大保护"生态工程，指导差异化修复策略制定——高恢复力区发展生态旅游，低恢复力区实施严格保护。未来研究可拓展至流域尺度，整合更多生物物理指标，以应对全球变化下的复合型生态危机。