东北地区植被碳利用率时空变化及其影响因子分析

[目的]揭示东北地区植被碳利用率的时空分布特征,探明植被CUE与影响因子间的关系,为监测区域生态环境质量和植被生态系统状况提供参考。[方法]基于MODIS GPP和NPP数据,结合气象数据,采用一元线性回归分析、Mann-Kendall显著性检验和偏相关分析等方法,探讨了2000—2020年东北地区植被CUE的时空变化特征,分析了植被CUE与气候因子的相关关系及时滞效应,揭示了影响植被CUE变化的气候驱动机制的空间分布特征。[结果]2000—2020年东北地区多年平均植被CUE为0.64,在空间上呈现东高西低的分布格局。近21年,东北地区植被CUE呈缓慢上升趋势,变化斜率为0.002/a。变化斜率大于0的区域占69.22%,植被CUE呈极显著上升和极显著下降的占比分别为6.28%,1.11%,极显著下降区域主要位于黑龙江省的东北部地区。植被CUE与气温、日照时数和相对湿度整体呈负相关,与降水整体呈正相关,且降水对植被CUE的影响强于其他气候因子。东北地区植被CUE主要响应于当月气温、降水、日照时数和相对湿度的变化,且植被CUE主要受气温、降水、日照时数、相对湿度弱驱动。[结论]东北地区...     

吉林省长时间序列陆地生态系统NPP时空变化特征

植被净初级生产力(NPP)是陆地生态系统碳循环过程中的重要组成部分,也是评价碳源/汇的重要环节。基于2001—2019年MODIS地表反射率数据(MOD09A1)、气温和日照时间资料,利用光能利用率模型估算了吉林省陆地生态系统NPP,采用趋势分析、空间变异性分析等方法,分析了吉林省陆地生态系统NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)2001—2019年,吉林省植被NPP年均值与总量均成波动上升趋势,辖区内植被NPP总量表现为森林农田草地。(2)2001—2019年NPP分布表现出明显的空间差异性,大部分区域NPP呈现增加趋势,总体变异性稳定,但西北部区域NPP空间变异程度较大,与该地区施行退耕还林和治理草地退化、沙化、盐碱化有一定关联,植被恢复明显。(3)吉林省植被NPP与年均气温、年降水量的相关性存在一定的地域差异性,研究区大部分区域与气温呈正相关关系,小部分区域与降水量呈现出正相关。     

2001-2015年伊犁河谷草地蒸散发时空变化分析

蒸散发（Evapotranspiration,ET）是陆地生态系统环境调节的重要方式。草地退化背景下,研究草地蒸散发的时空变化,对掌握草退化生态效应具有重要意义。选择草地退化严重的伊犁河谷作为研究区,利用2001-2015年MODIS ET和NDVI遥感数据以及气温和降水站点数据,借助于GIS空间分析技术,反演植被覆盖度,插值生成气温和降水空间分布数据,进而进行差值和相关性计算,对该区草地ET时空变化及其影响因素进行分析和探讨。结果表明:（1）伊犁河谷草地多年平均ET为395.74 mm;空间上43.21%区域ET位于400~500 mm;全区ET不仅海拔分异明显,且与覆盖度的空间分异总体一致;（2）近15 a伊犁河谷全区草地平均ET减少11.06%,空间上ET发生减少面积占到98.07%,其中51.82%的减少比例位于10%~20%,主要分布在海拔较低的洪积平原和低山区;（3）2011-2015年时段ET变化的空间分异发生较大转变,低海拔区ET减少比例明显缩减,而高海拔区ET减少比例扩大;（4）伊犁河谷草地植被覆盖度与ET的相关性最高,植被覆盖度是决定草地ET空间分布及时空变化的关键因素,降水对草地ET空间分布及变化的影响高于气温。伊犁河谷植被覆盖度、降水及气温的降低均构成草地ET降低的驱动因素,但复杂的地形使伊犁河谷草地ET与其影响因素的相关性呈现明显且多样的空间差异。     

青海省近10年草地植被覆盖动态变化及其驱动因素分析

草地是陆地生态系统的重要组成部分,认清其植被覆盖变化规律对草地可持续发展和草地生态系统的恢复具有重要意义。基于2005—2014年增强型植被指数(MODIS EVI)数据和气象数据,结合相关分析、残差趋势分析等方法,分析了10年间青海省生长季草地植被覆盖变化规律,以及气候因素和人类活动对其变化的影响。结果表明:(1)10年间青海省生长季草地EVI的年增长速率为0.0023,整体呈波动增加趋势,其中东部黄土高原区整体呈显著增加趋势,其次是青南高原区、柴达木盆地,环湖和祁连山区整体呈退化趋势。(2)青海省生长季草地EVI与温度和降水相关性显著,与平均温度和累积降水量的偏相关总体呈正相关关系,空间差异明显,与温度的关系更为密切。(3)从驱动因素来看,主要受气温驱动的区域有环湖和祁连山区(Ⅲ级)、青南高原区(Ⅳ级);主要受降水驱动的区域有东部黄土高原区(Ⅲ级和Ⅳ级);主要受气温和降水驱动的区域有柴达木盆地(Ⅱ级,Ⅲ级和Ⅳ级)、环湖和祁连山区(Ⅰ级和Ⅳ级)、青南高原区(Ⅱ级和Ⅲ级);其他区域主要受非气候因子驱动。(4)人类活动对青海省草地植被生长总体上呈正影响,尤其对于草地植被明显变化区域的生态系统建设和破坏起着主导的作用。     

新疆植被动态格局及其对气候的时滞效应

为明确新疆不同植被类型对水热变化响应的滞后时间，对新疆植被活动及其与气候变化的响应进行分析，研究基于1982—2015年的新疆GIMMS NDVI（normalized difference vegetation index）数据集、CRU降水与气温数据集，采用Sen + Mann-Kendall趋势分析、时滞偏相关分析、GIS空间分析和数理统计等方法，给出了34 a新疆植被格局动态变化特征，以及植被NDVI与气候响应的关系，探讨不同植被类型对气候响应的时滞效应。结果表明：1）新疆地区植被分布呈现北疆高于南疆、西部高于东部的空间格局，34 a来，研究区植被整体上呈现“变绿”趋势，在环塔里木盆地绿洲和天山山脉北段NDVI显著增加，伊犁地区呈现退化趋势；2）在月尺度时间分辨率下，新疆有72%植被区域对降水的响应存在滞后性，平均滞后时间为1.1个月，有70%的植被区域对气温的响应存在滞后性，平均滞后时长1.4个月，植被与气候要素时滞偏相关系数越高的区域，响应速度越快，总体上看，新疆地区植被对降水更为敏感；3）不同类型植被与降水和气温的响应程度不同，在新疆地区降水是草甸、灌丛和针叶林的主要促进因子，气温对阔叶林的影响最强，不同植被与降水的时滞偏相关系数均高于气温，不同植被对气温的响应时间均长于降水。总体上看，新疆地区植被与降水的相关性更高，植被对降水的响应比气温更迅速。     

中国草地覆盖度时空动态格局及其影响因素

为了探究近几十年来中国草地覆盖度的动态变化,基于多源遥感数据,采用像元二分模型模拟分析了1982—2016年中国草地覆盖度的时空动态格局,并从植被类型、地形要素、气候区及气候变化等角度分析了其主要影响因素。结果表明:35 a间中国草地覆盖度平均值为36.21%,呈极显著增加趋势(0.12%/a)。高山亚高山草甸、坡面草地及湿润地区、半干旱地区草地覆盖度的增加对于中国草地恢复具有重要贡献。草地覆盖度随海拔的升高呈降低趋势,DEM<500 m及3 500 m相似文献   

西北植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

利用CASA模型模拟了西北植被净初级生产力(NPP)值,并结合地统计学理论,利用趋势分析及相关性分析研究了西北地区2000—2013年植被NPP时空变化特征,并结合气象数据探究了其对气候变化的响应。结果表明:(1)西北地区植被NPP在研究年限内呈现波动增加趋势,线性增加趋势达到极显著水平(p0.01)。(2)植被NPP分布具有明显的空间异质性,整体呈现由东向西递减的趋势,除新疆外,其余省份也总体上表现为南高北低的分布格局。植被NPP呈现增加趋势的面积占总面积的85.97%,主要集中在陕西北部、宁夏南部、甘肃东部、青海的东部及南部和新疆西部部分地区,呈现减少趋势主要集中在新疆西部;不同植被类型NPP的均值呈现明显的差异,具体表现为:草地[262.16 g C/(m~2·a)]灌丛[66.51 g C/(m~2·a)]农田[45.90 g C/(m~2·a)]森林[14.36 g C/(m~2·a)]。2000—2013年草地、农田及灌丛的NPP均呈现极显著增加趋势(p0.01),而森林NPP的增加趋势不显著(p0.05)。(3)总体上,西北地区植被NPP与气温、降水呈正相关,其对降水响应较为敏感,降水是限制西北地区植被NPP增加的主要因素。     

复合干热胁迫下黄土高原夏季植被脆弱性评估

随着气候变化的加剧,高温干旱事件频发,对植被健康生长造成了严重影响。针对相关性方法难以准确刻画复合干热胁迫下植被脆弱性的问题,利用1982—2015年去趋势和标准化的归一化植被指数（detrended and standardized normalized difference vegetation index,SNDVI）、标准化降水蒸散发指数（standardized precipitation and evapotranspiration index,SPEI）和标准化气温指数（standardized temperature index,STI）,构建基于Vine Copula的复合干热胁迫下植被脆弱性评估模型,量化黄土高原不同土地利用类型和气候区植被对高温干旱的响应关系。结果表明：1）黄土高原大部分区域SNDVI与SPEI呈正相关关系,与STI呈负相关关系,草地SNDVI与SPEI、STI的相关性最高,其次为耕地,林地最低;2）相对于单一干旱或高温事件,复合干热事件进一步加剧了植被脆弱性,复合干热胁迫下黄土高原6、7、8月植被损失概率分别为0.51、0.57和0.55,较高的区域集中在陕西北部、宁夏、甘肃东部和内蒙古等地区;3）黄土高原地区不同植被类型对复合干热的脆弱性各异,脆弱性从大到小依次为草地、耕地、灌木、林地。研究结果有助于深入了解植被对气候极端事件的响应,支持应对气候变化的陆地生态系统风险管理。     

内蒙古地区草地类型分布格局变化及气候原因分析

利用内蒙古自治区48个气象观测站点50a（1962-2011）的月平均气温和降水量观测数据,基于Holdridge模型计算内蒙古气候区划指标划分不同类型草原区,模拟内蒙古草地类型50a的变化趋势。结合实际草地类型分布图,分析不同草原区1962-2011年的气候变化特征,并探讨气候变化对草地类型分布的影响。结果表明:内蒙古典型草原区的东部区域、荒漠草原区和草原荒漠区均属高温地带,而森林草原区和典型草原区的大部分区域属低温地带。50a间内蒙古草原区气温具有显著上升趋势（P<0.05）,各类型草地区的年平均气温均在1990年左右发生突变,同年呈显著升高趋势,而生长季气温在1995年左右发生突变,并于2a后呈显著升高趋势。内蒙古草原区降水分布格局具有明显的地带性,由西至东降水量递增且梯度差异明显。年降水量变化趋势表现为,森林草原区自1997年开始显著增加,至2002年回落;典型草原区自1992年开始年降水量显著增加,至2006年回落（P<0.05）;荒漠草原和草原荒漠区年降水量变化趋势不显著。生长季降水量的变化则表现为,森林草原和典型草原区在研究期内呈小幅减少-小幅增加-小幅减少趋势,其它类型草地降水变化与年降水量趋势一致。总体上,内蒙古草原区的降水变化,森林草原和典型草原区具有较大波动性,荒漠草原区于近年产生少许变动,而草原荒漠区相对较稳定。1962-2011年气温和降水量变化导致森林草原区面积在前30a呈增加趋势,后20a呈减少趋势;荒漠草原和草原荒漠区的边界逐渐向东扩展,典型草原区也将扩展至部分森林草原区域。总之,研究期内内蒙古草原区降水量在后期减少、气温持续升高,由于蒸散量加大可能导致土壤干旱,从而影响内蒙古草地生态系统分布格局的变化。     

基于ZGS和TW模型的长江流域植被NPP时空演变特征

[目的]研究长江流域陆地植被生态系统初级净生产力(NPP)的时空演变特征,为政府部门建立和调整生态功能恢复项目提供参考。[方法]以长江流域为研究区,基于2000—2019年的降水和气温数据,采用周广胜—张新时模型(ZGS)和Thornthwaite Memorial (TM)模型估算NPP,并进一步利用皮尔逊相关分析、一元线性回归分析、Mann-Kendall显著性检验等,对比分析长江流域陆地植被生态系统NPP时空演变特征。[结果](1)基于上述两个模型模拟得到的长江流域NPP时空演变趋势基本一致,相关系数R为0.982,呈现显著正相关关系;(2)2000—2019年长江流域陆地植被生态系统实际NPP与潜在NPP均呈上升趋势,上升速率分别为6.85,2.74 g/(m~2·a)。(3)长江流域实际NPP和潜在NPP在空间上呈东南高西北低的分布格局,低值区域主要分布在草地生态系统;高值区域大部分分布在森林生态系统和农田生态系统。(4)2000—2019年长江流域实际NPP与潜在NPP呈上升趋势的面积分别占研究区总面积的80.65%和84.81%,主要分布在云南、青海、西藏、四川北部及浙江...     

东亚森林、草地碳利用效率及碳通量空间变化的影响因素分析

森林和草地是陆地生态系统的重要组成部分,研究整合基于涡度相关法观测碳通量的已发表文献,共选取东亚地区40个拥有1年以上数据的通量站(森林26个,草地14个),分析碳利用效率(CUE)以及净生态系统生产力(NEP)、总生态系统生产力(GEP)、生态系统呼吸(RE)的空间变异特征及其影响因素。东亚地区的森林和草地为碳汇,且森林的碳汇显著高于草地(p0.001),其NEP分别为328.64±256.46gC/(m~2·a),63.43±42.99gC/(m~2·a)。森林和草地的CUE分别为0.21,0.20,影响森林CUE变化的因素主要是林龄,呈线性负相关关系(p0.001)。影响草地CUE的因素主要是年均降水量(MAP),呈线性负相关关系(p0.05)。森林和草地的GEP,RE均是随纬度的升高而线性降低,NEP与纬度呈现二次函数关系,随纬度升高而先升高后降低。森林和草地的GEP,RE都与MAP呈线性正相关关系,且NEP与MAP呈先升高后降低的二次函数关系,其中森林和草地的饱和降水量大约为1 300mm和390mm。森林的GEP,RE与年均温(MAT)呈现线性正相关关系。森林和草地的GEP,RE与增强型植被指数(EVI)呈线性正相关关系。     

青藏高原草地植被秋季物候动态及其对极端降水的敏感性分析

[目的]草地植物物候是陆地生态系统对气候变化响应的最显著和最敏感的指标,研究其变化对于理解和预测陆地生态系统的显著变化非常重要。[方法]基于1986—2015年的GIMMS NDVI提取了草地生长季末期(end of growing season,EOS),探究了30年间青藏高原草地EOS时空动态及其对不同极端降水指标的敏感性情况。[结果]近30年青藏高原西北边缘草地EOS集中在9月底,西南边缘和东南边缘集中在11月上旬。喜马拉雅山脉和横断山脉是整个区域EOS最晚地区,昆仑山脉以北和柴达木盆地及周围地区是EOS最早区域。EOS以推迟趋势为主,推迟速率集中在0～1.5 d/a。EOS变化相对稳定,但在唐都拉山脉以东、横断山脉和喜马拉雅山脉东部地区波动性相对较大。未来一段时间内草地EOS变化趋势与过去30年变化趋势相反。降雨强度(SDII)对高山亚高山草甸植被EOS负影响最大,低强度降雨天数(R10MM)对其正影响最大。高山亚高山草原EOS主要受到SDII、中度强度降雨天数(R20MM)的负影响和最长连续湿润天数(CWD)的正影响。荒漠草原植被主要受到CWD的正影响和R20 MM,SDII的负影响。平地草原EOS对SDII的负敏感性较高。山地草甸EOS对最大1 d降雨量(RX1DAY)正敏感性最高。[结论] 青藏高原不同草地植被秋季物候对不同极端降水事件变化的响应呈显著的空间异质性,如较高海拔的高山亚高山草甸和高山亚高山草原的EOS受SDII和R20MM的负影响较大,而干旱区域的荒漠草原与SDII和R20MM呈正相关。研究提供了植物秋季物候如何在未来气候变暖的情况下,极端降水事件增加的情况下青藏高原草地植被秋季物候可能会呈何种变化,可为青藏高原植被草地生长监测、应对气候异常保护策略制定和构建稳定生态屏障提供指导意义。     

基于遥感的中国植被蒸散比时空分布及其对气候因素的响应

为研究中国植被生态系统蒸散比(evaporative fraction,EF)的时空分布及其与气候因素之间的关系,该文利用遥感数据、气象数据以及地面涡度相关站点观测数据,通过植被指数-地表温度所围成的特征空间,估算且验证了了2003-2009年间中国植被生态系统逐月EF,并对月均EF的时空分布及其对气候因素的响应进行了分析。结果发现:中国植被生态系统月均EF呈现出明显的季节变化特征,四季中,华南地区月均EF普遍高于中国其他地区。春季开始后,长江以南以及四川盆地月均EF开始升高,进入夏季后月均EF高值区向北扩张至华北、东北等地。中国植被生态系统月均EF与气候因素之间的关系存在季节差异。春、秋两季,月均EF与太阳辐射月总量、月均温及月降水量均有显著关系(P0.01);冬季,温度则成为植被月均EF空间分布的主要影响因子(P0.01);夏季,气候因素则与植被月均EF空间分布无显著关系(P0.05)。中国植被生态系统月均EF的季节变化与气候因素之间的关系也有明显的地区差异。中国北方、内陆地区月均EF季节变化对降水量更为敏感;而中国南方、沿海地区月均EF则对温度和太阳辐射更为敏感。中国各典型植被中,农田月均EF对降水量、温度及太阳辐射的敏感度高于其他植被类型(P0.05);多数森林植被EF的季节变化受到降水量的影响小于农田、草地和灌木(P0.05);森林植被中,太阳辐射则较易影响阔叶植被月均EF的季节变化,而相较于针叶林,阔叶林月均EF对温度的敏感度较高(P0.05)。该研究结果为中国地表水分状况评估提供科学依据。     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

基于生态分区的1980-2015年内蒙古干旱动态

为研究内蒙古干旱时空分布特征,将内蒙古地区分为荒漠生态分区、草原生态分区和森林生态分区,选用标准化降水指数为气象干旱评价因子,对1980—2015年内蒙古降水数据进行了动态分析。结果表明:（1）1980—2015年,内蒙古草原和森林区的SPI12有轻微减小趋势,而荒漠区的SPI12有增加趋势。（2）荒漠区干旱强度主要为中旱和轻旱,草原区以轻旱为主,森林区发生不明显干旱、轻旱和中旱的频率一样。荒漠和草原区干旱影响范围主要为无明显干旱和全域性干旱,而森林区主要为无明显干旱和区域性干旱。（3）春季3个区的SPI都有明显增加趋势。夏季3个区的SPI均有减小趋势。秋季荒漠区的SPI有增加趋势,草原区变化趋势不明显,而森林区SPI有减小趋势。冬季森林和草原区的SPI有增大趋势,而荒漠区SPI无明显变化趋势。（4）春季3个区多数站点的SPI值均有增加趋势。夏季3个区多数站点的SPI值都呈减小趋势。内蒙古秋季SPI变化趋势率表现为西部地区增大,东部地区减小。冬季荒漠生态分区SPI有增加趋势的站点多数分布于西部,有减小趋势的站点多分布于东部,草原区SPI有增大趋势的站点数较多,森林区的全部站点的SPI值都有增大的趋势。研究结论可为内蒙古地区干旱的监测预警和防灾减灾提供理论依据。     

2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征及其与气候因素关系

为了探明湖北省植被NPP空间分布特征及其驱动机制,利用MOD17A3H NPP时序数据、土地覆盖类型产品MCD12Q1、气象数据和SRTM DEM地形数据等,采用线性趋势分析、相关系数等方法,分析了2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征,探讨了不同土地利用类型、不同地形条件下植被NPP分布及对气候因素的响应特征。结果显示:（1）12年间,湖北省植被NPP总体呈上升趋势;植被NPP的空间分布大体呈东、西部山区高,中部略低的格局,全省植被NPP值大部介于400~600 g C/（m²·a）;（2）全省植被NPP与年均气温呈现正相关性的面积占全省总面积的79.28%,与年降水量呈现正相关性的面积占全省总面积的59.07%;（3）气温是影响林地、草地植被NPP变化的主要驱动因子,耕地主要受降水量影响;（4）植被NPP与年均气温和年降水量的相关性随高程、坡度、坡向的不同表现出差异性,植被NPP变化是气温、降水和地形条件综合作用的结果。     

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区,利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟,并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2,1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异,落叶阔叶林NPP值最高,年均NPP达513.0gC?m-2,其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看,在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年）,黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著,增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上,66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势,主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施,使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性,但与气温相关性不大,说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。     

黄土高原植被净初级生产力时空变化及其影响因素

为了探明黄土高原地区植被生产力变化的驱动机制,该文基于MODIS传感器获得的MOD17A3数据,分析了黄土高原2000-2010年间植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化及其主要影响因素,并借助多元统计分析方法对引起NPP变化的自然和人为因素进行量化分析。结果表明:黄土高原植被总NPP从2000年的119 Tg(以C计)增加到2010年的144 Tg(以C计),年增速4.57 g/(m2·a)(P0.05)(以C计)。黄土高原约91%的区域NPP呈增加趋势,37%的区域增加趋势显著,主要分布在陕西、青海大部分地区、甘肃南部及宁南山区。整个黄土高原近11 a间NPP变化受自然和人为因素共同影响,其中退耕还林还草累计面积、帕尔默干旱指数(palmer drought severity index,PDSI)、耕地面积和人口数量是影响NPP变化的主要因素。退耕还林还草累计面积占四者总贡献率的43%,PDSI占40%,耕地面积和人口数量分别占13%和4%。对区域而言,由退耕还林还草工程引起的土地利用覆被变化是退耕区(陕北、甘肃东南部等)NPP增加的主要因素,而近年来干旱情况的缓解(PDSI呈上升趋势)则是青海、内蒙古等地NPP增加的主要因素。该研究对于黄土高原各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。