黄土高原中部降水梯度带植被覆盖度动态变化特征

黄土高原植被生长的水分环境从东南向西北呈现明显的梯度变化,定量分析各降水梯度带植被覆盖度空间分布特征和演变趋势,对正确评价退耕还林草工程的生态效应具有重要意义。选择一条垂直于降水梯度变化的样带,利用MODIS/NDVI数据,基于像元二分模型获取了研究区2000—2010年植被覆盖度空间分布特征,采用斜率法和相关系数法分析了植被覆盖度的变化趋势和影响因素。结果表明:(1)研究区植被覆盖度在空间分布上由东南向西北降低,东南部地区植被覆盖度达82.6%,北部荒漠地区仅为38.6%;(2)由于退耕还林草工程的实施,该区11a间植被覆盖度整体呈现上升趋势,其中2007年植被覆盖度值最高,为65.3%,与降水年际变化趋势一致;(3)研究区植被覆盖度主要受当年4—8月降雨量和气温影响,时间序列具有显著相关性。     

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。     

1981—2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征

植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。基于1981—2012年的MODIS影像,采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度,分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季(5—10月)的植被覆盖度时空动态变化。结果表明:1981—2012年期间,黄土高原生长季植被覆盖度由31%增加到50%,呈显著上升趋势,但各区域增长幅度不同。2001年之前,黄土高原植被覆盖度平均为36%,年际间以小幅波动为主;之后,该区生长季年平均植被覆盖度为41%,年际间呈显著增加趋势。按省区,河南省植被覆盖度增幅最大,陕西省次之,内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20%左右波动。按典型流域,延河流域增幅最大,窟野河流域增幅最小。按土壤侵蚀类型,水力侵蚀区植被覆盖度增长较快,风力侵蚀区则变化不明显。按植被覆盖度构成,低覆盖度面积比例减少,高覆盖度面积比例增加,其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。     

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。     

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   

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。     

1982-2006年黄土高原地区植被覆盖度对气候变化的响应

基于黄土高原地区1982—2006年GIMMS AVHRR NDVI数据,获取地面植被覆盖度,并采用ArcGIS 9.3和ANUSPLIN 4.3分别对82个地面气象站点降水和温度数据进行插值处理,以此分析黄土高原地区植被覆盖度时空变化特征及其对气候变化的响应,为区域生态环境改善提供参考。结果表明:（1）黄土高原地区区域平均植被覆盖度为38%。植被覆盖度区域差异明显,在空间上呈东南高、西北低的分布特征。（2）近25年来,植被活动在相对稳定的态势下趋于增强,植被覆盖度增速为0.75%/10 a。在植被覆盖度变化趋势上,植被覆盖状况保持基本不变的面积为40.6%,趋于改善的面积（42%）大于退化面积（17.4%）。（3）黄土高原地区年降水呈不显著下降趋势,减少速率为1.9 mm/a;年均温度呈显著上升趋势,增速为0.7℃/10 a,气候趋于暖干化。（4）植被覆盖度与年降水量和年均温的偏相关性均达到显著,但空间差异明显。其中植被生长对降水因子的响应更为敏感。     

太原市城区植被覆盖变化地形分异效应

[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应，为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据，采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度，对其时空动态变化特征进行分析，并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主，二者占总面积的65%以上，总体呈显著上升趋势，植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区，而中东部和西部植被覆盖度上升较快；2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km²，增加面积为601.62 km²，总体呈退化趋势，而2004—2007，2011—2014，2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2，植被恢复效果较好；②不同坡向上，在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著，其余坡向上的差异不明显；不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显，而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。     

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。     

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。     

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。     

土地利用/覆盖变化对浑善达克沙地植被覆盖度的影响

利用卫星遥感资料,估算了浑善达克沙地2000—2014年生长季(4—10月)植被覆盖度(Vegetation coverage,VC),并对其时空变化特征进行了分析,讨论了气候因子和土地利用/覆被变化对植被盖度的影响。结果表明,14年间研究区生长季的植被盖度呈波动增加趋势,多年平均VC为0.423,年平均递增率为0.003 6。在空间分布上,研究区的北部、中部和南部边缘区域的植被覆盖度增加趋势较明显,而东部和西部部分区域未发生明显的趋势性变化。研究区植被盖度变化趋势与降水量呈正相关,其相关系数为0.86,是驱动植被覆盖度年际波动的直接因素。植被盖度变化趋势与温度呈负相关,相关系数为-0.42。以研究区2000,2006,2013年3期遥感影像为信息源,在3S技术支持下,对不同时期土地利用动态变化进行分析。草地是土地利用的主要类型,占研究区总面积的85.42%。近14年来,草地、林地的增加幅度较大,分别由29 637.30,58.24km2增加到30 619.36km2,64.43km2。除了建设用地,其他类型的面积均出现不同程度的减少,主要土地利用转移方向为耕地转化为草地和林地,未利用地转化为草地和水域,高覆盖度草地、林地及耕地呈现增加趋势。土地利用变化与植被覆盖度变化有密切的关系,浑善达克沙地合理的土地利用是影响其植被覆盖度出现增加趋势的重要影响因素之一。     

安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测

基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。     

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。     

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。     

祁连山国家公园植被覆盖变化地形分异效应

[目的] 分析祁连山国家公园不同时间植被覆盖变化情况以及不同高程、坡度、坡向等地形条件下植被覆盖变化的空间分异性,为祁连山生态环境修复和保护提供参考依据和数据支撑。[方法] 利用祁连山2006,2014,2019年3期遥感影像,采用像元二分模型估算植被覆盖度,结合趋势分析法和地形面积修正法,对不同地形条件下植被覆盖空间分异性及变化特征进行分析。[结果] ①祁连山植被覆盖度空间分布格局为西北部低,东南部高,总体以较低植被覆盖度为主。2006—2019年,祁连山植被覆盖度整体呈增加趋势,增加面积约占46.7%,减少面积约占33.3%,植被恢复状况较好,其中,低和较低植被覆盖度面积减小,其他等级植被覆盖度面积均有不同程度的增加。②祁连山植被覆盖变化在不同高程范围内存在明显差异：3 200 m以下中低海拔区域呈增加趋势,2 200 m以下低海拔区域增加特别明显;3 700 m以上中高海拔区域则呈减少趋势,且海拔越高减少趋势越明显。③随着坡度的增加,祁连山植被覆盖变化趋势由增加转为稳定再转为减少。坡度15°以下区域呈增加趋势;坡度25°以上区域呈减少趋势;坡度40°以上区域减少趋势尤其明显;坡度15°~25°范围内分布相对稳定。④从坡向来看,除平地外,祁连山植被覆盖变化类型在其他坡向上的差异较小。[结论] 祁连山植被覆盖变化在高程、坡度等地形条件下差异明显,坡向的地形效应不明显。     

基于遥感和GIS的陕南地区近20年植被覆盖时空变化特征

植被覆盖是区域生态系统环境变化的重要指标。为了揭示陕南地区植被覆盖变化特征,基于遥感和GIS技术,以Landsat TM遥感影像为主要数据源,对陕南地区1995—2014年近20年间不同植被覆盖等级时间变化特征、空间分布特征和内部转移特征进行了分析。结果表明:(1)近20年的植被覆盖状况良好,整体上以高植被覆盖度(75%)为主,随时间变化高植被覆盖度所占面积呈增加趋势,其他植被覆盖度等级面积呈波动减少;(2)不同植被覆盖等级空间分布特征差异明显。水平方向上,表现为1995—2005年是以中高植被覆盖度(60%~75%)为主,主要分布在汉中市,2005年之后以高植被覆盖度(75%)为主,主要分布在安康市和汉中市。垂直方向上,表现为海拔1 000m的低中山区和高山区以高覆盖度(75%)为主,低山区(500~1 000m)以中等、中高覆盖度(45%~75%)为主,海拔500m的丘陵以低、中低和中等覆盖度(60%)为主,即随海拔升高植被覆盖等级随之增加;(3)近20年不同植被覆盖等级之间变化过程频繁,但植被覆盖整体上呈现"恢复—退化—恢复"的变化趋势,这与陕南地区社会经济发展、生态环境建设与保护以及人类活动等因素密切相关。     

西北地区新一轮退耕还林还草规模分析

西北地区干旱少雨、水土流失严重、生态环境脆弱,退耕还林还草工程是西北地区生态环境建设的重大举措,也是全国生态环境建设的一项宏伟生态工程。通过对退耕还林还草工程实施现状、生态效应及存在问题的整合分析,探讨了西北地区新一轮退耕还林还草工程的实施规模。结果表明:(1)西北地区1999—2011年退耕还林还草面积累积751.99万hm~2,占全国同期退耕还林还草面积的36.14%;陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、山西和内蒙中西部地区退耕还林还草的实施面积分别占西北地区同期退耕还林还草面积的27.89%,21.29%,4.62%,9.80%,10.80%,13.57%和12.03%。(2)自退耕还林工程实施以来,2002—2012年西北地区农民纯收入逐年增加,且各省(区)增加趋势一致。(3)西北地区植被覆盖在提高,植被NDVI整体呈上升趋势,但存在明显的空间差异,空间分布是从东南向西北逐渐递减,而陕北地区是黄土高原近10年植被恢复最快的区域。(4)2003—2014年黄河流域径流量和侵蚀量均低于1950—1995多年平均值,且年际间波动较大。(5)25°以上的坡耕地可退耕180.1万hm~2,占现有耕地的6.0%,15°~25°的坡耕地退耕面积可达296.5万hm2,占现有耕地面积的9.9%,并厘清了各省(区)的退耕规模,最后针对新一轮退耕政策的顺利实施,提出了4点建议。     

近40a凯拉库姆库区土地利用/覆盖变化及景观格局分析

为研究近40 a凯拉库姆库区土地利用/覆盖和景观格局时空变化状况,该文以凯拉库姆库区1975年Landsat MSS、1990年Landsat TM、2000年Landsat ETM+和2011年Landsat TM遥感影像为数据源,利用ENVI软件得到各时期的土地利用/覆盖类型转移矩阵,建立土地利用面积变化量、单一土地利用类型动态度以及区域土地利用综合动态度模型;同时,在景观格局分析中采用景观格局数量分析方法,在类型水平和景观水平分别选取不同的指数,系统分析凯拉库姆库区土地利用/覆盖和景观格局变化的时空特征。研究结果显示:近40 a凯拉库姆库区的土地利用/覆盖发生了剧烈变化,建设用地面积呈现出持续增加的态势,低覆盖度草地和未利用地的面积随时间序列呈"V"型变化,而水体、耕地、中覆盖度草地的面积随时间序列呈倒"V"型变化;建设用地和耕地大面积急剧扩张,并伴随着低覆盖度草地、中覆盖度草地和未利用地面积的减少,大量的中覆盖度草地、未利用地转化为耕地,同时部分耕地又转化为建设用地,使得建设用地和耕地面积显著增加,研究区区域土地利用综合动态度呈"V"字型变化,并有逐渐加快的趋势,活跃土地利用/覆盖类型由早期和中期的水体转化为近期低覆盖度草地,稳定土地利用/覆盖类型由早期的耕地和中覆盖度草地,过度到中期未利用地,进而转化为近期的耕地;景观格局分析表明,中覆盖度草地和耕地对整个景观发挥主导作用,与水体相邻的景观要素多,建设用地斑块数目多且相对分散,但有集中分布的趋势,在人类活动的影响下,整体斑块尺度趋于均匀,景观趋于丰富和复杂化,斑块聚集程度减少,破碎度增加。该研究结果为凯拉库姆库区水土地资源可持续开发和利用、生态环境保护提供科学依据。     

气候变化和人类活动对吴起土壤侵蚀的影响

通过分析GIMMS和SPOT VEGETATION的NDVI数据,1997年和2007年TM卫星数据,以及吴起降水、径流、输沙量等资料,利用相关分析,回归分析,并建立数学模型,得出结论。发现吴起1999-2007年9 a中NDVI增加了24.4%,退耕前后NDVI比较,冬季的变化较小,植被生长季节的4-10月NDVI有明显的差值,平均相差0.039,9月相差最为明显,达到0.062,其次是5月、10月和8月。与1997年相比,到2007年吴起县有75.15%耕地不再耕种,退出的耕地主要变为草地、林地和果园;林草覆盖率增加显著,由1997年的37.06%提高到2007年的80.60%;高坡度耕地绝大部分实现退耕,>25°的坡耕地80%～90%实现了退耕;低植被覆盖度的土地面积在大幅度减少,相反高植被覆盖度的土地面积在大幅度增加,退耕还林（草）的成绩是显著的,生态环境有了明显的改善。模型计算表明,退耕还林工程产生了较明显的水土保持效益,平均减水效益32%,减沙效益53.6%,土壤侵蚀明显降低。人类活动因素的贡献率远大于降水因素。