陕西省植被覆盖时空变异及其恢复潜力

[目的] 系统分析退耕还林以来植被覆盖时空变异特征,评估植被恢复的潜力,为陕西省生态环境建设的可持续发展提供科学的理论依据和实施建议。[方法] 以MODIS NDVI数据为基础,采用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst指数探究了2000-2020年陕西省及秦巴山区、关中平原和黄土高原3个亚区植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)的时空变化特征,并运用相似生境法测算了不同区域的植被恢复潜力。[结果] ①2000-2020年陕西省FVC增长率为0.002 9/a,74.58 %的区域有所改善。其中:黄土高原区FVC改善面积达84.46 %,且以显著改善为主;秦巴山区FVC改善面积为74.40 %,以轻微改善为主;而关中平原区FVC具有退化趋势,退化区域占64.56 %。②全省FVC持续性改善面积占19.80 %,黄土高原区和秦巴山区以持续性改善为主,面积比例分别为27.83 %和13.68 %,而关中平原区以持续性退化为主。③黄土高原区西北部及其与关中平原接壤地带的植被恢复空间较大,而子午岭林区植被恢复空间较小;秦巴山区森林覆盖率较高,几乎没有恢复空间;关中平原受城市化的影响,植被恢复空间小。[结论] 近几十年来,陕西省植被覆盖度显著提高,但受气候、地形、植被类型和人类活动等因素的影响,植被覆盖变化具有明显的空间异质性。陕西省植被恢复的增长速度趋于放缓,持续改善能力已经较低,植被覆盖趋于平稳,但是黄土高原西北部地区及其与关中平原的接壤处植被覆盖恢复潜力仍较大。     

黄土高原植被覆盖时空变化及原因

研究黄土高原地区植被覆盖动态变化及其与人类活动和气象因子的关系对评价区域生态环境质量及生态过程具有重要意义。以黄土高原1982—2018年NDVI(1982—2011年GIMMS NDVI和2000—2018年MODIS NDVI)数据为基础,利用像元二分模型对植被覆盖度进行估算,借助植被绿度、相关分析和多元回归残差法分析了黄土高原植被覆盖度时空变化规律及其对人类活动和气象因子的响应特征。结果表明:(1)过去37年,黄土高原春、夏、秋和生长季植被覆盖度呈现升高趋势,且各季节FVC增加速率逐年升高,尤其以夏季和生长季增加速率的变化最为明显;(2)空间上,春、夏、秋和生长季FVC呈由西北向东南递增的趋势,且大部分地区呈显著上升趋势,植被呈现改善趋势的面积要大于呈现退化趋势的面积;(3)春、夏、秋和生长季人类活动对FVC主要以正面影响为主,且夏季人类活动对于FVC影响更为显著。在气象因素方面,FVC与平均气温在夏季和生长季呈现显著正相关的区域面积占比较大,FVC与总降水量在春季和秋季呈现显著正相关的区域面积占比较大。退耕还林(草)等生态工程的实施,使得黄土高原植被状态得到明显改善,但是城市扩张使得部分地区植被覆盖度呈现退化现象。     

黄土残塬沟壑区范围界定及近21年来NDVI时空变化特征

为探究黄土残塬沟壑区退耕还林（草）工程等林业生态工程实施后林业资源恢复情况，以黄土高原DEM数据及2000—2020年归一化植被指数NDVI数据为基础，采用地形因子计算、水文分析、空间叠加分析等方法，划分了较为完整的黄土残塬沟壑区的范围，并利用趋势分析法、变异系数的相关理论与方法，分析了近21年来黄土残塬沟壑区NDVI时空变化特征。结果表明：（1）黄土残塬沟壑区横跨山西、陕西和甘肃3省，面积约为2.99万km²，沟壑密度为1.91~3.21 km/km²；（2）黄土残塬沟壑区NDVI从时序变化上看，全区21年总平均NDVI值为0.711，2000—2020年该区植被NDVI变化趋势呈快—慢—较快增长；从空间分布来看，植被覆盖度NDVI值总体为0.6~0.9，研究区中部地区植被覆盖度较其他地区高；（3）在时空趋势特征方面，研究区西部和东部部分地区植被覆盖改善程度明显，中部地区植被覆盖情况较为稳定；在时空波动特征方面，该区植被NDVI时序波动稳定，空间波动差异性较大，低波动区域面积占比为48.06%。整体而言，黄土残塬沟壑区主要分布在山西、陕西和甘肃3省，该区2000—2020年间植被NDVI整体呈上升态势，植被覆盖水平整体较高且波动较低，并呈持续改善趋势。研究结果可为黄土残塬沟壑区水土保持工作提供理论基础和科学依据。     

1901—2019年上海合作组织国家气候时空变化特征

为了应对和缓解区域潜在气候变化情况,基于1901—2019年Climatic Research Unit(CRU)长时序的月平均气温和逐月降雨量格点数据集,分别采用一元线性回归法、5年滑动平均和Pettitt检验等方法分析了上合组织国家气温、降雨量的时空变化特征。结果表明:(1)1901—2019年年平均气温和降雨量整体均呈显著增加趋势,其变化趋势分别为0.142℃/10 a(p<0.05)和2.395 mm/10 a(p<0.05),2000年之后上升最为显著。(2)气温变化具有显著的区域差异,由南向北随纬度升高变化速率逐渐加快,大部分区域小于0.2℃/10 a(p<0.05)。(3)气候变化具有显著的季节性特征。各季节气温呈显著增加趋势,春季升温速率较快(0.2℃/10 a,p<0.05),夏季气温变化速率较慢(0.08℃/10 a,p<0.05); 春季降雨量变化趋势大(0.75 mm/10 a,p<0.05),夏季降雨量呈不显著的增加趋势(0.29 mm/10 a)。(4)上合组织气候突变遵循纬度分异规律,随纬度和海拔的升高突变时间推迟。综上,上合组织国家气候存在暖湿化趋势,春季气候变化趋势显著高于夏季,且随纬度升高,气温变化趋势逐渐加快。     

四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化遥感动态监测

[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。     

1960—2020年内蒙古自治区沙尘天气的时空演变特征及驱动因素

[目的]分析1960—2020年内蒙古自治区沙尘天气的时空演变特征及其驱动因素,科学认识气候变化背景下区域沙尘天气变化规律,为生态治理提供理论依据。[方法]利用内蒙古自治区119个气象站点1960—2020年逐日浮尘、扬沙、沙尘暴资料,采用趋势分析、M—K检验、相关分析等方法,对内蒙古自治区沙尘天气的时空演变特征及驱动因素进行分析。[结果](1)1960—2020年内蒙古自治区的各等级沙尘日数及沙尘强度指数均呈极显著的下降趋势(p<0.01),浮尘日数和扬沙日数均在1990年前后发生由多到少的突变,沙尘暴日数和沙尘强度指数无明显突变点;(2)沙尘天气的空间变化趋势表现为,西部地区发生频率高且强度较大,高值中心出现在阿拉善盟的中部及西部与乌海市交界地区,向东迅速减弱,地区间差异明显;1960—2020年,沙尘天气减弱程度西部地区较东部地区更为明显;(3)1960—2020年,内蒙古自治区沙尘天气减弱,既与增温背景下的大风日数减少(10.1 d/10 a,p<0.01)及冬春季节降水增多(2.65 mm/10 a,p<0.01)有关,也与持续多年的大规模生态治理下,NDV...     

2000—2020年四川省泸沽湖湿地自然保护区陆地植被覆盖动态变化

[目的]探究四川省泸沽湖湿地自然保护区2000—2020年陆地植被覆盖度的时空变化规律,为保护区的建设和治理提供参考。[方法]选用四川泸沽湖湿地自然保护区2000—2020年植被生长旺盛月份(6—9月)的MODIS数据为数据源,结合像元二分法、Theil-SenMedian趋势分析法等相关分析法探究植被覆盖度时空变化特征及其对气候的响应。[结果](1)在时间变化上,四川省泸沽湖湿地自然保护区陆地植被覆盖度呈略微上升趋势,整体以0.09/10 a速率波动上升。(2)保护区植被覆盖度在空间分布上呈现湖区及其周边区域低,南北高的特征,呈现整体上升,局部下降的特点。(3)保护区气候(6—9月)趋向“暖干化”发展,植被覆盖度与气温和降水量以正相关为主,且受气温影响大于降水,其影响因素具有空间差异性。[结论] 2000—2020年,泸沽湖湿地自然保护区植被覆盖良好,植被覆盖度总体呈略微上升趋势,其中,气温是影响植被覆盖度的主要气候因子,同时地形、人类活动对保护区植被覆盖度均有一定的影响。     

气候变化和人类活动对黄河流域砒砂岩区植被覆盖的影响

[目的]砒砂岩区是黄河流域土壤侵蚀最为严重的区域,探讨该地区植被覆盖度变化状况及其影响的驱动因素,以期为该区植被恢复及生态重建工作提供科学参考。[方法]基于2000—2022年的MOD13Q1 NDVI数据,运用Sen趋势、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数、残差分析等方法分析砒砂岩区研究期内的植被覆盖度时空变化趋势,并探究植被覆盖度与气候因子及人类活动的响应关系。[结果](1)2000—2022年砒砂岩区植被覆盖度增加,增速为4%/a(p<0.05);空间尺度上,研究区植被覆盖度在3个区有明显的分异效果,整体呈现“南高北低,东高西低”的分布态势;(2)研究期内,砒砂岩区植被覆盖度与降水量呈正相关区域占总面积的66.30%,负相关区域占总面积的33.70%;与气温呈正相关区域占总面积的92.19%,负相关区域占总面积的7.81%;(3)残差分析结果表明,2000—2011年人类活动多以负面影响为主,2012—2022年人类活动多以正向影响为主。[结论]研究期间砒砂岩区植被覆盖度呈显著上升趋势,与年均气温的相关性高于年降雨量,且一系列生态保护工程为改善植被情况做出了...     

2000-2020年湟水流域植被NDVI变化及其驱动力分析

探究湟水流域植被NDVI时空变化及其驱动因素将有利于地区生态环境的恢复和区域可持续发展。基于多源遥感数据和社会经济数据,利用趋势分析法和皮尔逊相关分析法探究2000—2020年流域植被NDVI时空变化特征,并借助地理探测器分析自然和人为驱动因素对流域内植被空间分异及变化的影响力。结果表明:(1)2000—2020年流域植被NDVI值整体呈现上升趋势,平均增速为0.003 8/a,其中湟水沿岸及下游部分上升趋势最为明显,同时新兴城镇与"引大济湟"工程区存在明显的下降趋势。(2)整个流域内,气温和高程是影响植被NDVI空间分异的主要因素;高程、土壤和植被类型是影响植被NDVI空间变化的主要因素。(3)各驱动因素间的交互作用解释力均高于单因素,呈现出非线性增强与双因子增强的情况,气温与地貌交互作用解释力最高,达到71.6%,对植被NDVI空间分异的解释力最强。(4)流域植被NDVI空间分异及变化受自然因素与人为因素的共同影响,且自然因素的影响起主导作用。随着人们环境保护意识显著提升与地区生态工程逐步落实,流域植被覆盖情况正在转好。     

1999-2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空演变特征及其对气候因子的响应

研究青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征,探讨不同植被类型NDVI对气候因子的响应机制,为青藏高原生态保护提供科学依据。基于1999—2019年的SPOT/VEG NDVI数据、植被类型和气象数据,采用线性趋势分析、Pearson相关分析及偏相关分析方法,对1999—2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征进行了分析,并探讨了不同植被类型NDVI变化对气候因子的响应。结果表明：(1)青藏高原整体植被生长状况良好,青藏高原各植被类型生长季平均NDVI均值从高到低依次为森林(0.6)、灌丛(0.48)、草甸(0.37)、草原(0.16)、高山植被(0.13)。(2)除高山植被有轻微退化趋势外,其他植被类型均有显著改善,改善面积占比依次为灌丛58.46%(p<0.05)、森林52.78%(p<0.05)、草甸51.60%(p<0.05)、草原32.65%(p<0.05)。(3)气候因子对植被NDVI的影响具有明显的地域差异性,平均气温对青藏高原植被生长季NDVI变化的影响更为显著,且影响范围更为广阔;而降水主要影响青藏高原北部地区的草原、草甸等植被的ND...     

2000—2018年乌海市植被覆盖度时空变化

为了探究乌海市植被覆盖度时空动态变化特征以及预测NDVI变化趋势,基于Lantsat OLI/TM/ETM,DEM影像运用像元二分模型法、趋势分析法研究了乌海市2000—2018年植被覆盖度时空动态变化特征,重标极差(R/S)分析法的Hurst指数预测了乌海市未来NDVI变化趋势。结果表明:(1)2000—2018年乌海市植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为0.07%/10 a,植被覆盖度均值由22.26%增至41.30%;(2)空间上植被覆盖度呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,植被覆盖度改善的区域大于退化区域,海南区改善趋势更明显;(3)从地形因子来看,植被覆盖度受高程、坡度影响较大,不同坡向间变化不明显;(4)乌海市大部分地区植被未来变化趋势为随机发展,持续改善区域占10.95%,持续退化区域占2.93%,海勃湾区持续变化性强,乌达区反持续变化性强。整体来看研究区2000—2018年植被覆盖度持续上升,植被改善明显,未来进行生态保护时应多关注地形因素和植被退化的区域,从而制定合理的政策。     

淮河中上游植被变化及其对气象因素的多时空尺度响应

[目的]植被与气象因子关系的多时空特征有助于深入理解流域生态系统,对生态环境保护具有重要意义。[方法]基于MODIS EVI数据与气象观测资料,结合趋势分析、Mann-Kendall检验和Pearson相关性分析方法,分析淮河中上游2001—2015年植被动态并探讨流域至局地尺度的植被与降水、气温的相关关系。[结果](1)流域植被整体呈明显增长趋势(p<0.05),EVI指数增长速率为0.055/10 a,冬季增速最大(0.075/10 a)、夏季最小(0.047/10 a),不同地类增速差异显著。(2)年均EVI呈增加的区域占流域总面积的93%,其中呈显著(p<0.05)及极显著(p<0.01)上升趋势约占82%,华北平原(主要为耕地)增速最大,山区、山丘区增速次之,郑州市辖区等呈显著下降(p<0.05);EVI变化的时空分布差异明显。(3)流域尺度春季EVI与同期(3—5月)和2—5月降水呈显著正相关(p<0.05),冬季EVI与同期降水呈极显著负相关(p<0.01),月EVI在3月、11月与最低气温呈显著正相关(p<0.05),在12月分...     

长白山区植被覆盖度时空变化及地形分异研究

[目的] 探究长白山区植被动态变化及其与地形的响应关系,为山区生态环境保护与治理提供科学支撑。[方法] 基于MODIS NDVI与DEM数据,采用像元二分模型估算长白山区2000—2020年植被覆盖度,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、空间自相关分析及重心迁移模型,结合地形面积差异修正系数,深入解析植被覆盖度时空演变特征,并定量揭示植被覆盖变化在高程、坡度、坡向因子上的分异效应。[结果] ①时空分布上,2000—2020年长白山区植被覆盖度以0.023 7/(10 a)(p＜0.001)的速率增长并于2010年发生明显的上升突变,呈“四周高,中间低”的分布格局,整体处于较高水平。②时空变化上,2000—2020年长白山区植被改善区域面积远大于退化区域面积,呈以“高—高”模式为主的显著聚集状态,但聚集程度波动下降;21 a间植被覆盖重心整体向西南迁移。③地形分异上,长白山区植被覆盖度随海拔、坡度升高均表现为先增加后减少趋势,不同时段下海拔＜600 m,≥1 200 m及坡度＜2°,≥25°区域植被普遍呈退化趋势,海拔600~1 200 m及坡度2°~25°范围内以改善或稳定趋势为主;平地区域植被退化趋势明显,其他坡向上各变化类型差异较小。[结论] 近21 a来长白山区植被状况总体向好发展,不同高程和坡度条件下植被变化空间分异明显,而坡向对植被变化的影响并不显著。     

2000-2020年黄土高原植被覆盖度时空格局变化分析

以2000—2020年MODIS-NDVI植被指数为数据源,反演计算黄土高原植被覆盖度,通过转移矩阵和重心迁移等方法分析黄土高原植被覆盖度时空格局变化及其与降水、气温、坡度和土壤类型等因素的关系。结果表明:(1)2000—2020年黄土高原植被覆盖度由0.39提高到0.61,整体呈上升趋势,2017年后实现快速提升;(2)近20年,黄土高原植被覆盖度显著好转类型与极显著好转类型改善面积比例达到37.93%,2009年前以低覆盖和中低覆盖植被为主,2010年后以中覆盖及更高等级覆盖植被为主,2019年以后中高覆盖植被所占比例最高;(3)从2000年到2020年,黄土高原低覆盖、中低覆盖、中覆盖和中高覆盖植被向更高等级覆盖植被转化比例分别为93.10%,96.57%,82.99%,43.34%,中低覆盖、中覆盖、中高覆盖和高覆盖植被向更低等级覆盖植被转化比例分别为0.30%,2.21%,7.83%,12.47%;(4)近20年黄土高原植被覆盖度变化与气温和降水的变化表现敏感,斜坡地和陡坡地植被覆盖度较高,淋溶土类型下的植被覆盖度较高,国家政策和措施实施等人为因素对植被覆盖度改善发挥重要作用。     

海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

1989—2019年库布齐沙漠植被覆盖度的时空变化

[目的]探究库布齐沙漠近1989—2019年植被覆盖度的时空动态变化规律,为库布齐沙漠植被恢复及生态建设提供理论参考和基础数据。[方法]以1989—2019年每5 a为1期(共7期)的Landsat影像为数据源,结合归一化植被指数(NDVI)像元二分法模型,利用ENVI 5.3和ArcGIS 10.2分析库布齐沙漠1989—2019年植被覆盖度(FVC)时空动态变化特征。[结果](1)在时间变化上,近30 a间库布齐沙漠植被覆盖度整体呈增长趋势,平均植被覆盖度由0.104增长到0.243。在空间分布上,库布齐沙漠植被覆盖度呈现由西向东、向北增加的特征。(2)库布齐沙漠植被覆盖在1999—2004年和2009—2014年均呈现退化趋势,平均植被覆盖度分别减少0.053和0.054,退化面积分别为3 870.22和6 093.59 km~2,退化程度均以植被覆盖度减少10%～30%为主。[结论] 1989—2019年库布齐沙漠植被覆盖度总体有所改善,未来该区生态修复重点关注低植被覆盖区域。     

黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力

[目的] 探究黄河流域河南段的生态状况，分析该区植被生长发育规律及其主控因素，为该区乃至整个黄河流域生态保护和恢复提供理论依据和技术支持。 [方法] 以黄河流域河南段为研究区，利用2001-2020年MODIS-NDVI影像，选取气象、地形、土地利用类型等因素，采用像元二分模型、一元线性回归方程和地理探测器等方法开展黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力的研究。 [结果] ①20 a间黄河流域河南段多年平均植被覆盖度由0.54增长到0.71，年增长率为0.85%，中等植被覆盖度(0.45＜FVC≤0.6)、中低植被覆盖度(0.3＜FVC≤0.45)、低植被覆盖度(0.1＜FVC≤0.3)、裸地(FVC≤0.1)向中高植被覆盖度(0.6＜FVC≤0.75)、高植被覆盖度(FVC≥0.75)转化，等级面积分别增加12.60%，75.49%； ②空间上，高、中高植被覆盖度区域主要集中在西部伏牛山、北部太行山山区和东部平原区，中等、中低、低植被覆盖度区域主要集中在中部洛阳至郑州段，裸地主要分布在水系和黄河两岸； ③20 a间研究区植被覆盖度改善面积远大于退化面积，极显著改善区域面积比例31.11%，主要分布在西部伏牛山和北部太行山山区；显著改善区域面积比例9.42%，主要分布在极显著改善区域周边；未发生明显变化区域比例52.35%；显著退化和极显著退化区域面积比例分别为3.01%和4.11%，主要分布在中部、东部平原的耕地和建筑物区； ④各因子对植被覆盖度的影响表现为：土地利用类型＞高程＞坡度＞降水量＞气温，土地利用类型与高程的交互协同作用对植被覆盖度空间格局分布的影响力达到0.52。 [结论] 2001-2020年研究区植被覆盖度呈现显著改善趋势，空间差异性明显，土地利用类型是影响植被覆盖度的主要影响因子。     

基于GEE的关中平原城市群植被时空演变及影响因素

[目的]探究2000—2020年关中平原城市群植被时空变化特征及驱动因素,为区域生态文明建设提供科学指导。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)云平台,利用2000—2020年Landsat影像计算得到的增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI),结合趋势分析、热点分析、地理探测器模型等方法分析了关中平原城市群年最大EVI(EVI_max)变化格局及驱动因素。[结果](1)2000—2020年关中平原城市群年EVI_max整体呈上升趋势,未发生变化的土地利用/覆盖类型年EVI_max值均呈波动上升趋势,其中草地的上升速率最大。(2)空间上,关中平原城市群年EVI_max值呈由南向北递减的趋势,高值区主要位于南部的秦岭山地。趋势分析结果表明年EVI_max呈显著上升和显著下降的面积分别为70.16%和3.61%。(3)年EVI_max的空间集聚特征表现为热点和冷点数量呈轻微下降和显著下降趋势,冷点区域逐渐转化为次...     

夏尔希里自然保护区生长季NDVI变化特征及驱动力研究

采用趋势分析、相关分析、多元线性回归等方法，系统研究了夏尔希里自然保护区成立前(1990—2005年)和成立后(2006—2018年)不同植被类型归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征及驱动NDVI变化的主要因素。结果表明：(1)不同海拔梯度上，保护区成立后的NDVI多年平均值均高于成立前；(2)保护区成立前后NDVI趋势均以增加为主，成立后NDVI的增加趋势为0.05～0.10/10 a的像元数量明显比成立前增多；(3)保护区成立前后大部分区域的NDVI均与气温呈现显著负相关，与降水呈现显著正相关(p<0.05)。(4)气温抑制低海拔(500～1 500 m)草地生长，降水促进中海拔(1 500～2 000 m)的植被生长，土壤有机碳、气温共同驱动高海拔(2 000～3 000 m)的植被生长。     

黄土高原植被覆被时空动态及其影响因素

为探究黄土高原植被覆被时空分布与动态变化及其与气候和人类活动的响应机制,基于趋势分析、偏相关性分析和残差分析等方法,利用2000—2015年黄土高原MODND1T/NDVI植被遥感数据、同期气象数据及ESA CCI-LC植被覆被分类数据,根据气候和人为因素对植被覆盖变化的驱动贡献,(1)分析了黄土高原NDVI分布格局、变化趋势及其驱动因素。结果表明：(1)黄土高原NDVI由西北向东南呈递增趋势,具有明显空间异质性分布特征。16年间NDVI呈显著增加趋势,平均递增速率0.010 2/a,波动范围介于0.54～0.71。(2)黄土高原NDVI变化趋势与降水有较强相关性,两者偏相关系数为0.53。(3)黄土高原不同季节NDVI均呈整体增长趋势,春季NDVI与降水呈显著正相关关系,降水是决定春季所有植被类型覆盖变化的最直接因素。(4)残差分析表明,人类活动对黄土高原NDVI的波动影响较大,是黄土高原植被覆盖变化的重要驱动因素。综上,黄土高原16年间植被覆被明显增加,降雨是黄土高原植被生长发育的主要限制因素,人类活动通过退耕还林等生态修复措施对黄土高原植被覆被带来明显改善。