基于NDVI的喀斯特地区植被对气候变化的响应研究——以贵州省六盘水市为例

利用1999—2010年SPOT-VGT NDVI数据,采用基于像元的相关分析方法,分析了贵州省典型喀斯特区域植被对气候变化的响应。结果表明,1999—2010年研究区气候变化呈冷干趋势,植被NDVI呈恢复趋势;从区域尺度分析,研究区植被NDVI与气候要素间呈不显著相关关系;从像元尺度分析,植被NDVI与年均气温和降水量均具有较强的负相关性,且年均气温的影响力大于年降水量;由于植被NDVI与气候要素存在负相关,所以气候冷干的变化趋势有利于区域整体植被NDVI的恢复;植被NDVI与气候要素的相关性在空间上存在较强的地域性,进一步证明了植被NDVI对气候变化的响应受到地形的强烈影响。     

1982—2015年中国植被NDVI时空变化特征及其驱动分析

在全球气候变化背景下,多数研究关注植被年际变化趋势及其对降水和气温的响应而忽略了辐射因子的影响。探究持续性和波动变化过程的空间分异特征和定量揭示不同植被类型对季节性多气候要素（降水、气温和辐射）响应规律需进一步深入,并识别植被退化人类活动影响区对中国生态环境保护具有重要意义。该研究基于AVHRR NDVI3g遥感数据、CCI全球土地覆被数据和ERA5-Land数据,采用多元线性回归模型和残差分析等方法,从区域和全国尺度上分析1982-2015年中国植被NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）时空变化特征,研究其对季节性气候变化和人类活动的响应。研究结果表明：1）中国的植被变化在空间上具有明显的区域特征,呈现出自东南向西北递减的趋势,变化率范围为-0.016～0.029/a。2）根据Hurst指数分析,80.62%的植被处于持续稳定变化状态。草地和林地的变化趋势趋于不稳定,易受气候变化和人类活动的影响。3）准噶尔盆地、青藏高原以及内蒙古锡林郭勒盟等区域的植被NDVI与气温和太阳辐射呈负相关性,而在云贵高原、黄土高原南部、四川盆地等地区表现为正相关性。4）残差分析结果表明,干旱导致新疆准噶尔盆地和内蒙古中部等干旱区植被退化,而温度和辐射增加是促进东部沿海平原、黄土高原南部、四川盆地和云贵高原西南部等地区植被改善的主要原因。21世纪以来人类活动逐渐加强,包括黄土高原水土保持和退耕还林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和东北工业基地的建设等。具体表现为内蒙古阿拉善高原、黄土高原中西部和北部以及华南大部分地区植被改善,东北大、小兴安岭、长白山东部和长江三角洲地区植被退化。该研究对植被变化及其驱动因素的研究,可识别植被退化区,为将来生态修复工程的实施和生态文明建设提供理论依据,助力区域绿色可持续发展。     

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。     

气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化相对作用

定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被NDVI时空演变特征及其驱动机制提供依据。以MODIS NDVI、SRTM DEM、基于站点的气象数据为数据源,建立Theil-Sen Median斜率估计、残差分析、相对作用分析等多数学模型,分析了2001—2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动对植被NDVI变化的相对作用,揭示植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关性。结果表明:研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI总体上呈上升态势,植被NDVI变化趋势呈现明显的空间异质性,植被NDVI增加的区域面积远大于减少的区域面积; 研究区植被改善和植被退化均受人类活动的主导。研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI与降水、气温以及相对湿度整体呈正相关,相关程度依次递减,与日照时数呈负相关。综上可知,研究时段内西南喀斯特地貌区植被覆盖呈改善态势,人类活动可被认为是影响西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的主要驱动力,植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关系数在空间上呈现明显的异质性。     

华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关分析

对1982-2006年华北地区归一化植被指数(NDVI)与不同气候指标(年平均气温、年降水量、干燥度指数、生物热量指数和生物干湿度指数)的相关性进行了分析。结果表明,1982-2006年华北地区植被NDVI总体呈现上升趋势,其中农田和灌丛的植被NDVI上升趋势最明显;1982-2006年华北地区年平均气温和生物热量指数呈显著增加趋势,年降水量、干燥度指数和生物干湿度指数呈减少趋势;整体上华北地区植被NDVI年变化与当年的干燥度指数呈极显著负相关,与上一年的年平均气温呈显著正相关关系,其中草地植被NDVI与年均气温、年降水量呈现显著正相关,与干燥度指数呈极显著负相关,农田和灌丛植被NDVI与年均气温显著正相关。此外,华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关性存在明显的空间差异。     

轿子山国家级自然保护区气候变化特征及对NDVI的影响

轿子山国家级自然保护区保存有最完整的滇中高原植被与生境，是气候敏感性热点地区之一。采用一元线性回归、Pettitt突变检验、Spearman相关系数等方法识别1961—2019年气候要素和极端气候指数变化特征，1999—2016年归一化植被指数（NDVI）时空变化趋势特征及对极端气候指数的响应，旨在辨识轿子山植被变化特征及对极端气候变化的动态响应，以期为保护区的气候风险评估提供参考依据。结果表明：（1）全球变暖下，1961—2019年气候要素（平均气温、日照时间、风速、雾日）变化趋势显著，垂直温度带组合动态变化，2017—2019年基带由南亚热带转为北热带；（2）整体来看，1961—2019年极端气温指数变化率和突变点较极端降水指数显著；（3）1999—2016年NDVI增速随海拔升高降低，以海拔2 736，3 236 m为界，NDVI增长速率的变化率表现为"高—低—高"；（4） NDVI_mean、NDVI_max、NDVI_min对极端气温指数的相关性总体上强于极端降水指数，对暖指数、降水强度指数、极端降水日指数响应最为敏感；（5）如果（极端）气候变化超过植被耐受阈值，则可能抑制植被生长。鉴于未来气候变化的不确定性，有必要进一步识别极端气候变化对保护区NDVI的影响，加强保护区极端气候风险预警、监测和管控。     

1981-2016年黄土高原植被NDVI变化及对气候和人类活动的响应

探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状,剖析植被变化和驱动因素,以期为区域生态环境治理和规划提供科学依据。基于黄土高原NDVI、气温、降水数据,采用变化趋势率分析、多元回归残差分析等方法,研究了1981—2016年黄土高原区植被NDVI变化特征及对气候和人类活动的响应。结果表明：(1) 1981—2016年,黄土高原区植被NDVI呈东南高西北低的空间格局,整体上升率高,生态恢复效果显著;在选择的45个地州市中,榆林、铜川、延安和渭南等地植被NDVI增加最快,兰西城市群和内蒙古部分区域植被呈减小趋势。(2)气候变化和人类活动的共同作用是近35年来黄土高原区植被NDVI整体快速增加和巨大空间差异的主要原因。气候变化对黄土高原NDVI变化的影响主要以轻微促进和中度促进为主,而农村人类活动、城市人类活动的影响主要为明显抑制和轻微抑制。(3)气候变化、农村人类活动和城市人类活动对黄土高原区植被NDVI增加的贡献率分别为82.03%,11.68%和6.29%;气候变化贡献率大于60%的区域占黄土高原的76.9%,主要集中在黄土高原的东部和中部,人类活动对NDVI的影响主要...     

2000—2019年吕梁市植被NDVI时空动态及其影响因素分析

为了详细分析吕梁市植被生长变化与气候变化和人类活动的关系,基于吕梁市的2000—2019年逐年归一化植被指数(NDVI)数据和13个县(市、区)气象观测站年气温和降水观测数据,采用空间插值方法、空间相关性分析法和残差分析法,对吕梁市多年植被NDVI的时空变化特征进行分析,并探讨了气候变化和人类活动对吕梁市植被覆盖变化的影响。结果显示:2000—2019年吕梁市96.32%的区域NDVI呈现增加趋势,但各区域间存在明显空间性差异,中部吕梁山山区NDVI较高,东部平川地带和西部沿黄区域NDVI较小。总体而言,2000—2019年吕梁市的NDVI呈波动增加趋势,2018年达最大值。2000—2019年吕梁市NDVI与降水量和气温在年尺度上均呈正相关关系,且植被生长发育受降水的影响强于气温,全市38%的区域植被NDVI与气温-降水的复相关性通过0.05显著水平检验; 人类活动对吕梁市95%以上地区的植被生长有积极影响,表明退耕还林还草等生态修复工程对吕梁市植被覆盖增加有积极作用,生态提升效应逐渐凸显。     

2001-2018年贵州省NDVI时空演变及其对气候变化和人类活动的响应

[目的]研究贵州省植被覆盖对气候变化和人类活动的响应程度,为区域生态环境建设提供理论依据。[方法]选取2001-2018年MODIS13 A1影像,结合气象数据,利用线性趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了贵州省18年间NDVI的时空变化特征,探究了NDVI对气候变化的响应规律以及人类活动对NDVI的影响。[结果]①2001-2018年贵州省NDVI呈现显著上升趋势,增长速率为0.0053/a,空间上极显著增加和显著增加区域面积分别占研究区域的52.80%和16.80%。②2001-2018年贵州省气候向暖湿方向发展,NDVI与气温和降水呈正相关关系,且NDVI对气温的敏感性高于降水。③月尺度上NDVI对气温的响应不存在滞后性,对降水响应存在一个月滞后性;NDVI与气候月尺度相关性高于年尺度。④人类活动对贵州省植被覆盖作用日益增强,对NDVI贡献度为72.30%。[结论]人类活动对NDVI的影响大于气候变化,贵州省植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果。     

鄂尔多斯植被的NDVI 3g动态及气候响应

[目的]研究鄂尔多斯地区生态格局以及在全球变化下的自然演变规律,揭示中国西部矿区人工扰动生态环境的时空变化。[方法]利用1982—2012年GIMMS NDVI 3g数据集和年均气温、降水量等气象数据,分别进行最大值合成、反距离加权法插值、线性回归与变化率分析、相关性分析等处理,揭示植被覆盖的时空变化趋势下蕴含的植物生理学机理,及其对气温和降水变化趋势的响应特征。[结果]鄂尔多斯地区植被返青期(start of season,SOS)始于4月下旬,枯黄期(end of season,EOS)结束于11月上旬,植被生长期(duration of season,DOS)NDVI初始阈值为0.12,平均生长期为198d;31a间鄂尔多斯地区植被绿度变化率(slope)为0.0023,植被变化趋势逐像元回归分析表明研究区80.8%的植被有轻微改善;31a间鄂尔多斯地区NDVI变化与年均气温和降水量的相关性分别为0.054和0.400。[结论]31a间鄂尔多斯地区植被返青期有提前趋势,枯黄期有滞后趋势,生长期有延长趋势;研究区大部分区域植被均有轻微改善;年均气温与降水量均呈现升高趋势,NDVI变化受温度和降水的共同作用,且NDVI最大值增高与年均降水量增加相关性较高,与年均气温升高相关性较低。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

近40年山西参考作物蒸散量时空变化及原因分析

近40年来,山西省的气候条件发生重大变化。为了评估参考作物蒸散量(ET0)在气候变化条件下的时空变化趋势及原因,利用彭曼公式计算了晋北、晋中和晋南地区的ET0,用t检验法分析了不同区域气候因子及ET0演变趋势,利用偏相关分析法研究了各气候因子与ET0的相关关系及对ET0影响的贡献度。主要结论:晋北、晋中和晋南地区年均日照时数、年均最高气温、年均最低气温、年均风速和年均相对湿度等气象因子发生明显的上升或下降趋势,但ET0变化趋势不明显,仅呈缓慢下降趋势;ET0与年均日照时数、年均最高气温和年均风速均呈显著正相关关系,与年均相对湿度呈显著负相关关系。晋北地区年均最低气温和年均最高气温引起ET0显著上升,贡献度之和为31.36%;年均日照时数和年均风速导致ET0显著下降,贡献度之和为41%。晋中地区上升因子的贡献度之和为46.34%,下降因子为53.66%。晋南地区上升因子贡献度之和为27.78%,下降因子为50.15%。     

渭河中游气候变化及其对水文要素的影响

为了探究渭河中游气候变化及其对水文要素的影响,基于渭河中游1970-2017年气候与水文要素资料,运用线性回归、Mann-Kandall检验、小波分析等方法分析了50年来气候及水文要素的时空变化趋势、周期及突变特征。采用双累积曲线法判定径流量突变点,累积量斜率变化率法探讨了气候变化与人类活动对径流量变化的影响程度。结果表明:渭河中游年均气温、气压、水汽压和潜在蒸发量分别呈0.349℃/10 a,0.96 hPa/10 a,0.11 hPa/10 a,2.66 mm/10 a的上升趋势;风速与大气相对湿度每10 a呈-0.16 m/s,-0.65%的下降趋势,各气候要素冬春季节的变化幅度更大;除水汽压外各气候要素均存在明显的周期变化;气温、水汽压及大气相对湿度分别在1996年、1983年和2003年发生显著突变。水文要素中径流量与降水量呈显著下降趋势。气候要素与水文要素的变化有较强相关性。人类活动对径流量减少的贡献率大于气候变化的贡献率,但气候变化的贡献率近年来有增长趋势。     

近10a黄土高原地区NDVI变化及其对水热因子响应分析

植被变化及其对气候的响应是当前全球变化研究的关键领域之一。基于SPOT-VGT NDVI数据集和黄土高原气象资料,应用最大化合成法和Kriging插值等地理空间分析方法,对黄土高原地区植被变化特征及其对气温和降水的响应过程进行了多时间尺度分析。结果表明,1999—2008年期间黄土高原地区植被覆盖整体呈上升趋势,线性增速为9.9%/10a,NDVI在旬、月和季尺度的变化曲线均呈单峰型,8月份达到最大值,2月为全年的最低值。研究黄土高原地区植被NDVI对气温和降水变化响应的最优尺度为月尺度。黄土高原地区NDVI在旬、月尺度上与温度的相关程度强于降水,而季尺度上与降水的相关程度强于气温。     

2001-2018年西南地区NDVI变化特征及影响因素

[目的] 研究西南地区人为和自然因素影响下的NDVI动态特征,为该区天然林保护政策的科学实施提供依据。[方法] 利用2001—2018年MODIS NDVI数据、土地利用数据、气候数据,结合Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall趋势检验等,探讨人为和自然因素下西南地区植被动态变化。[结果] ①各类型植被NDVI均逐年递增,增速最快的是农用地和稀树草原。岷江—乌蒙山以东是NDVI高值区和显著改善趋势区;加上云贵高原南缘,显著改善趋势区占总面积的67.09%。②天然林保护、退耕还林/还草的林业政策促使低NDVI植被向高NDVI植被转变是西南地区NDVI增加的原因之一。其中贡献度最大的是稀树草原类型向森林类型的转化,2001—2018年转化面积达73 693 km²,净转化率逐年提高,主要分布在岷江—乌蒙山以东。③气温与不同植被NDVI的正相关性大于年降水量,在岷江—乌蒙山以东,NDVI与气象要素的正相关性都较高。在气温上升、降水量增加的条件下,41.8%的NDVI增长与气温和降水有关,二者的贡献率分别为32.35%和14.54%。[结论] 随着20世纪末以来的天然林保护政策实施以及暖、湿化区域气候变化等人为和自然因素影响,2001—2018年西南地区NDVI持续增加,这种增加特征在岷江—乌蒙山东、西两侧表现差异,东侧森林增加面积、NDVI改善趋势普遍高于西侧。     

黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应

[目的]研究黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应,为减缓和应对气候异常提供科学依据。[方法]基于1982—2017年遥感影像数据和气象数据,采用趋势分析、相关分析等方法,研究黄土高原地区植被时空变化及其对极端气候的响应。[结果] 1982—2017年期间,黄土高原NDVI以每年0.37%的速率呈显著的增加趋势(p0.01);空间上,NDVI呈现从西北到东南递增的空间分布格局。极端气候指数变化中,极端气温指数变化趋势较为一致,即表征极高温事件的极端气温指数呈极显著的增加趋势,表征极低温事件的指数呈现显著的下降的趋势,而极端降水指数未发生显著变化。NDVI年际变化与极端气温指数FD_0,TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TR_(20),SU_(25)均呈极显著相关(p0.01);四季NDVI变化与极端降水指数均未表现出明显的相关性,但与极端气温指数显著相关且春季和夏季的相关性高于秋季和冬季;月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX_(1day),RX_(5day))和极端气温指数(TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(90p),TX_x,TN_n)呈显著的相关性(p0.01)。NDVI与极端气温指数TMAX_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TX_x前1个月的相关性大于当月、前2个月、前3个月的相关性。[结论]黄土高原地区NDVI呈显著增加的趋势,年际和月际NDVI变化与极端气温指数存在相关性,而与极端降水指数均未表现出明显的相关,且黄土高原地区的植被覆盖变化对极端气候的响应存在一定的滞后性。     

内蒙古典型草原区NDVI对气候变化的响应

气候变化对生态脆弱区的植被影响很大,草原植被极易受气候变化的影响。为了解草原区对气候变化的响应,保护该区植被健康生长,运用多个气候要素(温度、风速、降水)和SPEI指数进行突变分析和趋势分析,利用MODIS NDVI数据和温度、风速、降水及SPEI指数进行相关性研究,通过BP网络模型对NDVI产生响应的气象要素进行了预测。结果表明:19世纪后的典型草原区温度随年份变化有显著增加趋势,风速和SPEI指数有显著减小的趋势,20世纪后的降水有减小的趋势。降水、SPEI与NDVI相关性较高,说明降水量是影响典型草原植被生长的主要气候要素,干旱缺水对植物生长有着重要的影响,由于温度对干旱程度有影响,因此温度也影响着该区植物的生长。BP网络模型模拟2019—2038年温度和降水量与以往年份相比,波动不大且没有发生过大的趋势改变。     

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。     

2000—2019年西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应

为了探究中国典型生态环境脆弱区——西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应规律,量化气候变化和人类活动的相对贡献。该研究基于2000—2019年归一化差异植被指（normalized difference vegetation index,NDVI）数据集,采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Hurst指数分析了NDVI时空变化特征及未来变化趋势;在此基础上结合气象因子数据集,采用相关性分析和残差分析探讨了NDVI对气候变化和人类活动的响应。结果表明：1）时间尺度上,2000—2019年NDVI总体表现为波动上升趋势,增长速率为0.0046/a。空间尺度上,NDVI呈上升趋势区域面积占研究区总面积85.59%,植被恢复效果明显,且未来NDVI变化还将以上升趋势为主。2）在区域气候暖干化的背景下,NDVI对不同气候因子的响应有所差异,总体上NDVI与气温和太阳辐射呈正相关,而与降雨量呈负相关,气温对NDVI变化的影响力要强于太阳辐射和降雨量,是影响NDVI变化的主要气候因子。3）85.10%区域面积的植被变化受人类活动和气候变化的共同影响,其中人类活动是植被变化的主要驱动因素,气候变化为次要驱动因素,相对贡献率分别为68.67%和31.33%。该研究结果可为西南高山峡谷区未来生态环境建设提供科学依据,助力区域绿色可持续发展目标的实现。