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。     

相似降水年组下黄土高原植被恢复与土壤水分变化过程与空间特征分析

土壤水分是黄土高原植被恢复及其可持续性的主导限制因子,为认识退耕还林(草)工程以来大尺度植被恢复与土壤水分关系,以25km×25km格点为研究单元,采用1992—2013年逐月降水量、归一化植被指数(NDVI)和土壤水分指数(SWI)等数据,分析了该区植被恢复与土壤水变化过程及其区域分布特征。结果表明,黄土高原植被和土壤水分变化特征和趋势不一致,其中大部分区域(70%以上面积)NDVI呈极显著增加趋势(p0.01),但绝大部分地区(94%面积)的SWI没有趋势性变化。为进一步揭示植被和土壤水分变化关系,以格点为单元提取并分析了相似年组(年降水量差小于2%,年差大于或等于5年,逐月降水量相关性大于0.55),并分析了不同相似年组内NDVI和SWI的变化特征。植被指数与土壤水分变化主要包括两类:植被指数和土壤水分同时增加与植被指数增加而土壤水分减少。黄土高原植被、土壤水分变化的区域性明显,在未来生态恢复过程中,需要进一步认识植被恢复对土壤水分的关系,促进黄土高原植被恢复的可持续性。     

玛纳斯河流域NDVI时空变化及对气象因子的响应

基于MODIS-NDVI数据和同期的气象资料,运用趋势分析、R/S分析、偏相关分析等方法,在区域和像元两个尺度上研究玛纳斯河流域的植被空间变化特征。结合趋势分析结果和Hurst指数,研究玛纳斯河流域NDVI变化的可持续性特征,并从气温和降水量2个因素分析了NDVI对气象因子的响应。结果表明:(1)2000—2015年玛纳斯河流域NDVI变化呈微弱增长趋势,增长速率为0.044/10a。(2)玛纳斯河流域植被覆盖状况改善的区域占总面积的42.03%,没有发生显著变化的区域占总面积的55.88%,显著退化的区域仅占总面积的2.09%,研究区整体生态环境有所改善。(3)从Hurst指数来看,研究区大部分地区NDVI变化具有可持续性,但局部地区具有反持续性。持续性改善区域占总面积的52.81%,持续退化的面积比重为29.54%,15.87%面积的区域未来变化趋势无法确定。(4)相关性分析结果显示:NDVI与年降水量呈正相关,与平均温度呈负相关,降水对NDVI的影响高于平均温度。     

川西高原植被NDVI动态变化特征及对气候因子的响应

[目的]分析川西高原2001—2017年植被NDVI动态变化特征,研究植被NDVI对气候因子的响应,为区域水土保持和生态环境保护提供科学依据。[方法]基于MOD09A1数据反演川西高原植被NDVI,结合中国气象科学数据共享服务网提供的气温和降水等资料,利用Theil-Sen media趋势分析、Mann-Kendall统计检验和Hurst指数等方法,分析川西高原2001—2017年植被NDVI的时空分布特征、变化趋势及持续性变化特征,探讨川西高原植被NDVI变化对气候因子的响应。[结果](1)川西高原2001—2017年植被NDVI均值为0.486,呈由西北向东南逐渐升高的趋势,垂直分布上植被NDVI随高程增加呈现先增加后下降趋势;(2)近17 a川西高原植被NDVI整体以0.01/10 a的速率变化,变化趋势以改善为主,改善和退化面积分别占比83.5%和16.5%;Hurst指数研究表明,川西高原植被NDVI总体变化持续性较强,反持续性较弱;(3)2001—2017年川西高原气温呈上升趋势,降水上升趋势不明显;整体上植被NDVI对气候的响应存在空间差异,研究区北部主要受气温和降水影响,西南部主要受降水影响。[结论]川西高原植被的生长受气候、地形和人类活动等因素影响,植被NDVI呈现明显空间异质性。随着生态文明建设的持续推进,近17 a植被NDVI改善面积持续增加,且未来持续性较强。     

2000-2021年新疆植被覆盖度变化及驱动力

[目的]探讨2000—2021年新疆植被覆盖变化及其驱动力的分析，为新疆地区环境监测提供理论依据。[方法]借助GEE平台获取由NASA提供的NDVI数据，利用趋势分析、Hurst指数法对新疆地区2000—2021年植被覆盖变化进行动态分析，结合气象等数据，采用Mann-Kendall、偏相关分析法等对植被覆盖变化与气候、地表因素的响应进行分析。[结果](1) 2000—2021年新疆地区NDVI年际变化总体以0.001 4/a的速率波动式增长；年内变化总体呈倒U型，草甸植被的NDVI月均值波动最大。(2) 2000—2021年新疆地区NDVI年均值77.9%在0～0.3波动，在空间分布表现为北部和西北部高，南部和东南部低。(3) 2000—2021年新疆地区总体slope值在-0.036～0.052波动，主要变化趋势为基本不变和轻微改善，结合Hurst指数，新疆植被主要未来趋势变化为改善到退化。(4) 22年间新疆地区的气温总体呈上升趋势，降水、土壤湿度和径流总体呈下降趋势。NDVI年均值与气温、降水、土壤湿度和径流呈显著负相关性的像元数占比均大于正相关性的像元数占比，且存在明显的空间...     

2001-2014年海南岛植被覆盖时空变化特征

基于2001-2014年MODIS NDVI数据,采用趋势分析法、标准差法、Hurst指数法以及相关系数分析法研究了海南岛植被覆盖变化特征,结合气象数据及统计年鉴数据分析了气候变化及人类活动对植被覆盖变化的影响情况。研究表明:近14年海南岛NDVI呈显著增加趋势,增速为0.02/10 a（p<0.01）;空间分布上,植被覆盖呈由中心向四周递减的分布格局,高值区分布于中部山区市县;波动变化特征变现为中间波动小,四周波动大,高波动和较高波动区所占的比重为42%,高波动区主要集中于海口、琼海、万宁、东方、乐东等市县沿海区域;在趋势上,海南岛14年间植被覆盖变化以改善为主,轻度改善和中度改善所占比重为53.42%,其中22.65%的区域呈显著增加;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续性的比重分别为57.21%和42.71%,其中持续改善和由退化转为改善的面积分别占11.15%和40.90%。海南岛植被生长年际变化受降水影响要强于气温,人类活动也是影响植被覆盖变化的重要因素。     

黄土高原不同地貌类型区植被恢复潜力及其土地利用变化

黄土高原1999年开始的退耕还林（草）工程，对植被覆盖与土地利用结构产生了深刻影响，评估黄土高原未来植被恢复潜力、植树造林适宜区以及土地利用变化，对黄土高原生态保护和高质量发展具有重要意义。该研究基于北洛河流域2020年下垫面状况，借鉴"相似生境法"，对不同地貌类型区的未来恢复潜力、植树造林适宜区与土地利用变化进行了分析。结果表明：1）丘陵沟壑区目前平均植被盖度为61.9%，未来20~30 a仍有9.2%左右的上升空间，植被可恢复土地面积约占丘陵区的36.4%。土石山林区尚有11.5%的土地面积具有恢复余地，高塬沟壑区与阶地平原区植被盖度恢复余地很小。2）未来土地利用变化面积主要集中在丘陵沟壑区，与2020年相比，其耕地将减少47.4%，而林地与草地会增加0.7%与15.8%。土石山林区耕地将减少23.0%，林地与草地分别会增加0.2%与36.0%。3）基于"适地适树"原则下的情景模拟，高塬沟壑区与阶地平原区分别有279.16、233.73 km2面积可植树造林，而丘陵沟壑区大片可退耕土地适宜于自然恢复。结果表明，丘陵沟壑区仍是未来生态恢复重点关注区域，是黄河流域生态保护和高质量发展的热点区域。     

黄土高原区植被恢复的空间差异性分析

为了探究黄土高原区植被覆盖的空间分布特征、不同退耕坡度区域和不同气候带区域植被恢复程度,采用黄土高原区2000—2013年的MODIS/NDVI数据进行分析。结果表明:1)2000—2013年黄土高原区的归一化植被指数均值从东南向西北逐渐递减,呈3条带状:<0.2、≥0.2~0.4、≥0.4,大致对应于中国农业气候分区的干旱中温带、中温带、南温带3个气候区。2)2000—2013年黄土高原区植被覆盖呈增加趋势,增加区域的面积比例超过88%,且夏季比年均表现更明显。50%以上区域年均植被覆盖呈现中度改善或明显改善,50%区域上夏季植被覆盖明显改善。3)黄土高原区中温带的年均植被覆盖呈中度改善趋势,夏季植被覆盖呈明显改善趋势;干旱中温带、南温带的年均植被覆盖处于轻微改善状态,夏季植被覆盖以中度改善和轻微改善为主。4)≥15°~25°的坡度区域,植被恢复效果都好于其他坡度条件,夏季明显改善和中度改善的面积比例超过60%,年均也超过40%;坡度<6°或≥35°的区域,年均植被覆盖基本不变和退化面积比例接近20%。     

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。     

退耕还林(草)以来陕北白于山区植被覆盖与土壤侵蚀强度变化

为了研究白于山区土壤侵蚀特征,基于MODIS-NDVI和Landsat影像、DEM和土地利用数据,分析了白于山区2000—2018年植被盖度时空变化规律,并结合坡度和土地利用资料评估了退耕还林(草)工程以来的土壤侵蚀强度变化状况。结果表明:(1)白于山区植被覆盖呈显著增加趋势,年均NDVI增幅为0.065/10 a(p0.01);(2)白于山区NDVI具有明显的空间分异性,高植被覆盖区主要集中在吴起县,低植被覆盖区主要集中在定边县西部和靖边县中部;受到地形因子的影响,NDVI分别在海拔1 250～1 400 m,坡度50°～56°范围内达到最大值,且阴坡植被覆盖大于阳坡;(3)白于山区植被盖度整体呈显著增加趋势,植被退化面积与恢复面积分别占研究区面积的3.18%,64.20%;(4)白于山区轻度侵蚀和中度侵蚀的面积减少,但强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀的面积增加;(5)土壤侵蚀强度减弱的面积占总面积的51.30%,主要集中在吴起县,农耕地面积的减少是土壤侵蚀改善的主要原因。     

2000-2013年西安市植被覆盖度时空演变

随着黄土高原地区退耕还林政策的实施,近十几年西安市植被覆盖情况变化发生了显著变化。为了对西安市植被覆盖变化进行深入的研究,利用Mann-Kendall趋势检验法及Hurst指数、Pettitt检验法分析了2000-2013年来西安市植被覆盖度变化特征,并利用重心转移模型和相对发展率分析了西安市植被覆盖度变化的空间变化差异。结果表明:（1）西安市植被覆盖度中等程度变异面积占总面积10.02%;（2）西安市植被覆盖度呈增加趋势的面积占区域总面积86.54%,具有正向持续性的面积占区域总面积72.62%,35.30%面积植被覆盖度呈持续改善;（3）西安市植被覆盖度突变年份均显著发生在2004年、2005年、2006年、2007年、2008年,发生显著突变年份的面积占总面积的17.58%;（4）西安市植被覆盖度相对发展率空间变化范围为-9.07~7.49,相对发展率的负值占区域总面积的20.77%,西安市植被覆盖度空间重心呈现由西南逐渐向东北方向转移的趋势;（5）西安市降雨量与植被覆盖度均值均呈现增加趋势,相关系数为0.47（p<0.09）,空间分布重心呈现从东北向西南转移的趋势,与植被变化呈现相反的趋势。研究成果有助于进一步深化对西安市植被恢复状况及其影响因素的认识,为西安市植被恢复等生态建设工程提供一定的科学依据。     

2000—2020年延安市植被覆盖时空变化及其影响因素

[目的] 对陕西省延安市植被覆盖时空变化特征及其与气候变化和人类活动之间的关系进行研究,为该市评估生态环境效益和生态环境建设提供科学支持。[方法] 基于MODIS-NDVI和气象等相关数据,采用线性趋势分析、相关性分析和残差分析对延安市2000—2020年植被覆盖时空变化特征及其影响因素进行研究,并用地理探测器分析不同因子对植被覆盖变化的影响以及各因子之间的交互作用。[结果] ①2000—2020年延安市植被NDVI总体呈上升趋势,增速为10%/10 a,快于同期三北防护林植被覆盖的平均增速。②延安市植被覆盖状况不断优化,呈现改善的面积占99.64%,其中明显改善的面积占97.85%,呈现退化趋势的范围比例极少。③受水热分布的影响,延安市呈现“东高西低,南高北低”的植被分布格局。④延安市植被NDVI与降水的相关性要显著强于气温,与气温的相关系数分布在-0.60~0.70,其中呈正相关的面积占47.52%;与降水的相关系数分布在-0.23~0.91,其中呈正相关的面积占99.62%; ⑤延安市退耕还林还草等生态恢复工程的有效实施对植被状况改善最为显著,降水作用次之,气温和自然地理因素作用较小,多影响因子对延安市植被覆盖变化的交互作用表现为非线性增强或双因子增强。[结论] 延安市是黄土高原腹地中心城市,植被覆盖受气候和人类活动影响较大,未来在生态建设背景下,要立足于不同区域的资源禀赋,人为因素合理参与,因地制宜地采取相应的管控和补偿措施,以期达到植被NDVI持续改善的效果,进一步增强其生态效益。     

生态工程背景下黄土高原植被变化时空特征及其驱动力

[目的]分析1990—2015年黄土高原植被的时空演变规律,并从气候变化和人类活动两个方面分析该地区植被变化的驱动力,以期为生态环境保护相关政策的制定和区域可持续发展提供理论依据。[方法]基于GIMMS NDVI和MODIS NDVI建立长时间序列NDVI数据集,采用线性趋势分析、多元线性回归和改进的人类残差等分析方法,以NDVI为指标,辅助土地利用数据,对黄土高原地区1990—2015年期间植被时空变化特征及其影响因素进行了定量分析。[结果]①在1990到2015年期间,黄土高原地区植被的NDVI总体表现为上升趋势,且变化趋势较明显的分为两个时期,其中2000年以后NDVI上升速率较快;②2000年以后,黄土高原植被NDVI迅速上升,上升区域面积达到总面积的91.90%,其中NDVI显著上升面积比为65.78%;③黄土高原地区植被面积总体表现为增加,且主要来自于耕地的转入;④人类活动促使的植被恢复区域占黄土高原总面积的21.74%,主要分布在内蒙古的东部和北部、甘肃和宁夏的南部,以及陕西和山西的中部地区。[结论]随着退耕还林还草政策的实施,黄土高原地区植被面积持续增加,且植被生长状况持续变好,黄土高原植被恢复的原因主要是气候和人类共同影响,其中人类影响的程度较大。     

2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究，为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据，结合年平均气温和年降水量数据，运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势，增速为5.21%/10 a，空间上呈现四周高中间低的特征，且以高植被覆盖为主；研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%，极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%，而变化不显著的占57.84%；②研究区植被覆盖总体上比较稳定，平均变异系数为14.73%；Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性，总体上以弱反持续性为主；③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量，但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小，未来将呈微弱下降趋势，气温是影响植被生长的主要气候因子。     

GIS空间分析在退耕还林中的应用研究

空间分析功能是GIS的本质特征。选择黄土高原小流域退耕还林(草)工程为研究对象,以探讨GIS空间分析在退耕还林(草)工程中的应用方法为目标,确定了一种基于GIS空间分析的黄土高原小流域退耕还林(草)规划方法;建立了相关地理编码体系和规则,并运用GIS空间分析的坡度分析、坡向分析、叠置分析、属性分析等功能实现了规划的全过程,完成了黄土高原小流域退耕还林(草)规划图以及退耕地还林面积和还林规划面积统计。结果表明,此方法在以小流域治理为特点的黄土高原地区退耕还林(草)工程实施中有借鉴意义。     

半湿润半干旱过渡区洮河流域植被盖度变化特征

[目的]通过对半湿润半干旱过渡区洮河流域较高空间分辨率植被盖度变化分析,为新一轮退耕还林还草政策落实,流域生态文明建设和可持续发展决策等提供参考。[方法]以1993年Landsat 5TM,2001年Landsat 7ETM+,2015年Landsat 8OLI和ASTER GDEM为数据源,先用像元二分模型反演植被盖度,再用流域分区、高程、坡度及坡向分级所得基础单元,统计分析各单元内的植被盖度均值和植被盖度变化面积比例。[结果]1993—2015年洮河流域植被盖度均值增加了17.52%,正向变化面积比占62.24%,负向变化面积仍占有6.41%;3期数据均表明,高程2 500m以下植被盖度最低,高程4 000m以上无明显变化与负向变化面积比例之和最大;坡度0°~5°,10°~15°之间植被盖度均值最低但增幅最大,无明显变化和负向变化面积比例之和随坡度增加而增加,并在60°以上达到最大;坡向对植被盖度分布的限制作用逐渐减弱。[结论]洮河流域植被地形分异特征明显,植被盖度总体呈现增加趋势,但还存在一定的负向变化;未来应重视高程2 500m以下,坡度20°以下,坡向为平地、西坡、南坡的植被恢复;加强4 000m以上,坡度45°以上和东坡、东北坡现有植被生态保护。     

延安市1999-2008年植被恢复的成效分析

延安市1999年被确定为退耕还林示范地区,迄今实施退耕还林工程已10余年,研究和监测退耕前后植被覆盖变化就成为退耕还林工程的重要任务之一.选取了SPOT/VGT NDVI数据,借助Erdas和ArcGIS平台,利用一元趋势线模型和植被覆盖度模型对延安市1998-2008年间植被的动态变化进行了分析.结果表明:(1)延安市10a间大部分地区植被恢复情况良好,植被指数明显改善的地区占总面积的21.27％,中度改善地区占61.46％.(2)延安市植被覆盖率呈现为南高北低,该市平均覆盖度为0.519 8.(3)0°～35°坡度之间明显改善和中度改善的面积比例均超过了各自面积的75％,其中15°～25°坡度明显改善面积比例最高,占总面积的35.8％.     

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。     

1999-2010年陕甘宁黄土高原区气候对植被物候的影响

基于Spot Vegetation数据,采用植被物候分析、Hurst指数及偏相关系数等方法,分析了1999-2010年陕甘宁黄土高原区植被物候的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素。结果表明:(1) 1999-2010年陕甘宁黄土高原区多年平均物候呈纬度地带性。随着纬度増高,生长季始期逐渐推迟,生长季长度缩短,生长季末期提前,反之,生长季始期呈提前,生长季长度延长,生长季末期推迟。(2)近12 a陕甘宁黄土高原区多年物候Hurst指数变化表现为同向持续性面积大于反持续性面积,呈较弱的持续性变化,分布规律大致都呈东西走向。(3)受降水影响,陕甘宁黄土高原区多年物候同时与纬度以及河流网有关。低纬度温度高,可促进植被对水分的吸收,因此在低纬度或者水资源丰富地区,植被返青提前,生长周期延长;相反,干旱低温的高纬度地区,植被生长停滞提前,生长周期缩短。     

黄土高原植被恢复与局地气候变化的关系

分析退耕还林以来黄土高原气候的时间变化特征和空间分布特征,研究黄土高原局域气候变化的时空差异性及其与植被恢复的相关性,旨在探讨区域气候是否会对植被覆盖变化做出响应。使用GIS和统计学方法,基于黄土高原区1981年以来的气象数据和2000—2013年的MODIS/NDVI数据,使用趋势分析和Kriging插值,分析气候要素的时空变化特征,结合线性相关性,分析植被恢复和区域气候变化的关系。研究结果表明:1)近30年来黄土高原的气候变化总体趋势是气温上升,而其他气候要素无显著变化;退耕还林以后表现为降水增加、气温不再升高、风速降低、湿度减小。2)2000年以来,黄土高原最高气温变化率、最小相对湿度变化率空间特征表现为条带状,且与夏季NDVI变化率具有相似的空间分布特征。3)植被NDVI与1—4月份的最低气温正相关性显著,与7月份的最高气温负相关性显著,与5—9月份风速负相关性显著,与5月和7月的相对湿度正相关性显著。4)南温带植被NDVI与年均最大风速的负相关性显著,中温带植被NDVI与年均最小相对湿度的正相关性显著,还与春、秋季平均最小相对湿度的正相关性显著。总之,黄土高原的气候变化受到全球气候变化的影响,但是植被覆盖变化也是局地气候变化的1个因素,在温度、风速和湿度方面表现比较明显。