量化并区分气候变化和人类活动对跨界地区植被的影响

《Environmental and Sustainability Indicators》：Quantifying and separating the impact of climate change and human activities on vegetation in transboundary regions

植被动态与驱动因素研究：以阿尔泰山区为例。通过改进阈值分割方法分析2001-2020年阿尔泰山区植被变化，发现21.97%区域显著恢复，1.05%显著退化，气候变暖和湿度增加是主要背景。蒙古国人类活动驱动恢复占比15.71%，俄罗斯14.37%，中国和哈萨克斯坦均低于10%。气候因素驱动恢复主要分布在蒙古（81.85%）。该方法有效区分气候与人类活动影响，为跨境生态治理提供依据。

　　植被的变化是全球可持续发展目标实现过程中的关键环节，特别是在气候变化和人类活动共同作用的背景下，如何量化并区分这两种因素对植被的影响成为科学研究的重点。本文通过分析阿尔泰山（Altai Mountains, AM）跨境区域的植被变化及其驱动因素，提出了一种改进的阈值分割方法，旨在提高对干旱和半干旱地区植被变化识别的准确性和实用性。研究发现，该区域的植被恢复现象显著，占总面积的21.97%，而植被退化则占1.05%。值得注意的是，这些变化在不同国家之间存在显著差异，显示出跨境生态系统的复杂性。

阿尔泰山位于亚洲大陆的中部山区，处于干旱和半干旱区域，其生态环境极易受到气候变化和人类活动的影响。该地区不仅是重要的气候边界，还因其在不同坡向之间的显著气候差异，成为研究中亚植被变化的理想区域。此外，阿尔泰山横跨中国、俄罗斯、蒙古和哈萨克斯坦四个国家，构成了丝绸之路的重要通道，这使得研究其跨境植被变化具有重要的现实意义。植被的变化往往受到多种因素的共同作用，包括自然气候因素和人为干预措施。在这样的背景下，研究植被变化的驱动因素不仅有助于理解区域生态系统的动态，也为制定有效的跨境生态保护政策提供了科学依据。

当前，已有多种方法用于量化和分离植被变化的驱动因素，包括残差趋势法、回归模型和生物物理建模。残差趋势法通过比较未受人类活动影响的区域与受人类活动影响的区域之间的植被变化差异，间接估计人类活动的影响。然而，这种方法的一个主要局限在于难以获取完全不受人类活动干扰的植被数据，这可能导致模型误差。回归模型则将植被变化作为因变量，气候因素和人类活动指标作为自变量，通过计算系数来确定每个因素的贡献率。尽管这种方法相对简单，但在选择代表性的指标以及处理因素之间的非线性关系方面仍面临挑战。生物物理建模通过计算植被的净初级生产力（NPP）来反映其动态过程，虽然能较为准确地体现植被变化，但往往需要大量的生理和生态参数，这在数据稀缺或跨区域研究中可能带来不确定性。

为了克服上述方法在数据和参数需求方面的不足，本文提出了一种改进的阈值分割方法，该方法仅依赖于植被和气候数据，从而简化了研究过程。此外，该方法还允许引入多种气候变量作为评估指标，提高了模型的灵活性和适用性。然而，原始的阈值分割方法仍存在一些局限性，例如，它直接使用整个研究区域的植被变化斜率作为阈值，且仅考虑植被与气候变量之间的显著正相关作为气候驱动的变化。这两种假设在生态学上并不完全符合实际情况。一方面，不同植被类型对气候变化的敏感性存在差异；另一方面，在干旱和半干旱地区，植被变化往往表现出与气候因素的显著负相关关系。因此，本文对原始方法进行了改进，首先计算了不同土地覆盖类型的动态阈值，以克服单一统一阈值可能带来的偏差。其次，重新定义了气候驱动的变化，不仅包括植被与气候变量之间的显著正相关，还包括显著负相关，从而更全面地反映气候变化对植被的影响。最后，通过选取样本区域并分析归一化植被指数（NDVI）的变化幅度，验证了改进方法的有效性和准确性。

在植被变化的识别过程中，NDVI被选为衡量植被动态的主要指标。相较于其他植被指数，如增强植被指数（EVI）和叶面积指数（LAI），NDVI在干旱和半干旱地区对低植被覆盖更为敏感，并已被广泛应用于相关研究中，确保了更好的可比性。此外，本文所使用的MODIS NDVI数据集经过严格的质量控制和标准化处理，具有良好的时间连续性，非常适合本研究的需求。研究区域涵盖了从2001年至2020年的植被变化趋势，并重点分析了这一时期内阿尔泰山地区的植被动态及其驱动因素。

研究结果表明，阿尔泰山地区的植被变化呈现出显著的空间异质性。总体来看，植被呈现增长趋势，但不同区域的增长幅度和变化模式存在差异。东部地区的植被恢复最为显著，这可能与该地区较低的植被覆盖和相对较强的降水影响有关。而西部地区则表现出一定的退化趋势，这可能与降水减少有关。此外，植被恢复的驱动因素在不同国家之间也存在显著差异。在蒙古和俄罗斯，植被恢复的驱动因素主要来自于人类活动，而在中国的植被恢复中，人类活动的贡献比例相对较低。这表明，尽管中国、俄罗斯和蒙古的保护区在生态保护方面发挥了重要作用，但其对植被恢复的贡献仍存在提升空间。相比之下，蒙古的植被恢复在气候因素的驱动下占据了主导地位，占所有植被恢复区域的80%以上，这可能是由于蒙古地区主要由草地和苔藓覆盖，对气候变化更为敏感。

在分析气候因素对植被变化的影响时，研究发现阿尔泰山地区的降水和温度均呈现上升趋势。降水的增加幅度较大，年均增长速度约为0.107毫米/年，而温度的上升速度约为0.0145摄氏度/年。在空间分布上，降水的增加主要集中在中北部地区，而温度的上升则更为广泛。值得注意的是，降水与植被变化之间的正相关性更为显著，占研究区域的86.31%，而温度与植被变化之间的正相关性仅为48.48%，其余区域则表现出显著的负相关性。这表明，降水是影响植被恢复的主要因素，而温度的变化可能对植被产生抑制作用，特别是在干旱和半干旱地区，温度升高可能加剧蒸散发，从而对植被生长形成限制。

为了进一步验证改进的阈值分割方法的有效性，研究选取了四个样本区域进行分析。这些样本区域包括受人类活动影响显著的区域以及受气候因素影响显著的区域。结果显示，由人类活动引起的植被恢复在空间分布上更加广泛，而由气候因素引起的植被恢复则主要集中在植被覆盖较低的区域。此外，人类活动引起的植被恢复在NDVI变化幅度上通常比气候因素引起的恢复更大，这表明人类干预在植被恢复过程中起到了更为关键的作用。然而，该方法在识别植被退化驱动因素方面仍存在一定局限性，特别是在植被退化较为明显的区域，需要进一步整合自然灾害数据或人类活动数据，以提高模型的识别能力。

本文的研究方法在干旱和半干旱地区表现出较高的适用性，能够有效区分植被变化的驱动因素。然而，其在识别植被退化方面仍存在不足，因此未来的研究可以考虑引入更多关于人类活动的数据，如放牧强度、人口密度和土地利用类型等，以更全面地评估植被变化的机制。此外，该方法在分析过程中主要依赖于降水和温度这两个气候变量，未来研究可以进一步纳入其他气候因素，如日照时长、风速等，以提高模型的全面性和准确性。同时，由于气候变化对植被的影响具有滞后性，未来研究也可以考虑引入时间延迟因子，以更准确地反映气候变化对植被变化的长期影响。

综上所述，本文通过改进的阈值分割方法，成功识别了阿尔泰山跨境区域植被变化的主要驱动因素，并揭示了不同国家在植被恢复方面的差异。研究结果不仅有助于理解区域生态系统的动态变化，也为跨境生态保护政策的制定提供了科学依据。此外，该方法在干旱和半干旱地区的应用表明，它在识别植被变化驱动因素方面具有较高的效率和准确性，为未来相关研究提供了新的思路和工具。然而，该方法在识别植被退化驱动因素方面仍存在一定的局限性，未来的研究需要进一步优化模型，以适应更广泛的生态变化场景。