新疆植被NDVI时空变化及定量归因

为揭示自然与非自然因素以及因素之间的交互作用对新疆植被覆盖变化的影响,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为植被覆盖状况表征指标,结合气候、地形、水文、土壤以及人为干扰等15种因子,采用线性趋势分析、随机森林和地理探测器模型,分析了2000—2018年新疆地区植被NDVI的时空演变特征,并对其空间分异的驱动力进行了定量探测。结果表明:新疆NDVI分布呈现北高南低、西高东低、山区高平原低的特点;研究期间植被覆盖状况有明显改善,60.91%的植被区域NDVI呈增加趋势。土壤湿度的解释力最高(0.394),与耕地面积和潜在蒸散发共同主导植被NDVI的时空格局;双因子的交互作用能以非线性方式增强对NDVI空间分布的解释力,其中,尤以土壤湿度和潜在蒸散发的交互作用影响力最强;各因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,其中,NDVI空间变化基本与水分因素呈正相关,与辐射量、海拔呈负相关。总体上,土壤水分条件对新疆植被变化的影响更为直接,此外,适度的人类活动对植被恢复已有明显的促进作用。     

2000—2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制

[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据。[方法]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候、地形、土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000—2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析。[结果](1)2000—2020年阿克苏河流域NDVI呈显著增加趋势,增速为0.003 2/a,且人类活动区增速显著大于非人类活动区。(2)潜在因子对NDVI变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区NDVI变化重要驱动因子,海拔、土壤类型、距冰川积雪距离、距水体距离是非人类活动区NDVI变化重要驱动因子。因子间交互作用可以提高对NDVI变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对NDVI变化的解释力最强;背景因子、距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区NDVI变化的重要因子组合。(3)2000—2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地、林地、灌木地、人造地表面积显著增加。[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N...     

云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演变及其与气候的响应关系

探究云南省九大高原湖泊流域NDVI的时空演变及其与气候的响应关系,对云南省九大高原湖泊流域的生态环境保护及生态安全建设具有重要意义。以2000年、2005年、2010年、2015年4个时段的Landsat数据及同期的气象数据为数据源,应用趋势分析、偏相关分析、变化轨迹等方法,研究近16 a云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演化情况及其与气候因子的响应关系。结果表明:(1)近16 a来,九大高原湖泊流域NDVI总体以0.026/10 a的速率上升,但各流域的NDVI变化差异显著。星云湖、杞麓湖流域植被退化面积较大,而抚仙湖流域植被恢复效果明显。(2)九大高原湖泊流域NDVI变化与气候因子均有一定的相关性(程海流域除外),但相关性不显著,且不同区域空间异质性明显,滇西、滇西北地区的流域气温与NDVI值的相关性大于降水与NDVI值的相关性;滇中地区的流域降水与NDVI值的相关性大于气温与NDVI值的相关性;滇南地区的流域NDVI值与气温和降水相关性差异不大;位于金沙江河谷地区的程海流域NDVI值与气温和降水呈负相关;(3) NDVI变化与高程分异相关性显著,植被垂直分布明显,1 000～3 000 m的高程带内,NDVI值随高程的增加而增加,3 000m是九大高原湖泊流域NDVI值的转折点。(4)非植被类型转化为植被类型是九大高原湖流域NDVI时空转换的主要形式,而滇池流域由裸土转化为水体或建筑的数量较多。     

渭河流域NDVI与气候因子时空变化及相关性研究

NDVI的时空变化可以反映区域生态环境的演变,基于像元尺度的趋势分析法能模拟研究区栅格单元的变化趋势,从而反映NDVI时空分布的变化细节。基于2000—2015年MODIS NDVI月时序数据,结合同期气象资料,利用趋势分析和相关分析的方法研究了渭河流域NDVI、气温和降水的时空变化特征及其相关性。结果表明:(1)近16年来,渭河流域平均NDVI呈增大的趋势,变化率约为0.088/10 a,植被覆盖度有所增加;NDVI增大的区域占流域总面积的97.77%,主要分布在流域西部和北部。(2)时间尺度上,NDVI与气温的相关系数为0.865,偏相关系数为0.664;NDVI与降水的相关系数为0.776,偏相关系数为0.346,表明气温和降水的季节变化对植被生长都具有重要影响,且气温的影响更为显著。(3)空间尺度上,NDVI与气温呈正相关的像元数占像元总数的51.21%,NDVI与降水呈正相关的像元数占像元总数的96.67%,表明就渭河流域而言,气温的变化对植被生长的影响具有空间差异性和不确定性,而降水的增加会促进植被的生长。     

2000—2020年青海河湟谷地植被NDVI时空变化及影响因素

[目的] 为了解青海河湟谷地植被时空变化情况,明晰气候变化、土地开发利用及人类活动等因素对植被变化的影响。[方法] 利用2000—2020年MODIS NDVI数据集表征植被变化,基于Theil-Sen Median趋势检验法、偏相关性分析、地理探测器等方法,探究青海河湟谷地NDVI时空变化情况及其与气温、降水、坡度、土壤类型和人类活动等影响因素的关系。[结果] (1)近20年河湟谷地植被NDVI呈波动增长趋势,显著增长区域面积为2.21×10⁴ km²(p＜0.05),占河湟谷地总面积的53.39%;植被NDVI显著下降区域面积为7.04×10² km²(p＜0.05),主要分布在湟水谷地中部,占总面积的1.69%;(2)自然因素上,NDVI与气温、降水呈正相关区域分别占总面积的50.32%,80.14%。植被显著上升的区域主要分布在海拔2 800~3 100 m、坡度15°~20°、坡向为北向的区域。在高程小于3 200 m范围内,植被NDVI变化随高程增加呈现上升趋势,其中显著上升区域占总面积的54.37%。人类活动因素上,NDVI与人口密度、夜间灯光呈正相关区域分别占总面积的50.52%,38.53%。植被NDVI在森林、灌木、草地及建设用地上呈显著向好趋势。(3)综合偏相关性分析与地理探测器对植被NDVI变化归因分析可知,不同土壤类型上植被变化差异明显,年降雨量和人类活动是河湟谷地植被NDVI变化主要影响因素,各影响因素间存在交互作用,呈现相互增强和非线性增强关系。[结论] 研究结果揭示了河湟谷地植被NDVI时空变化特征,明确了自然因素与人为因素对植被NDVI变化的驱动机制,可为未来青海省河湟谷地生态保护、建设规划以及生态工程实施提供理论支撑。     

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。     

农牧交错带辽河流域2010-2019年植被覆盖变化及驱动因素分析

农牧交错带是中国北方重要的生态屏障,厘清其内部植被变化特征及驱动机理对区域生态建设和环境保护具有重要战略意义。虽然一些学者对辽河流域植被变化的特点和影响因素进行了研究,但植被变化是一个复杂的过程,部分研究只考虑了单因素对流域内植被变化的影响,而没有充分探讨因素之间交互作用对植被的复杂影响。该研究基于MOD1S NDVI数据,采用因子回归和因子交互相结合的方法,从区域和整体角度分析了2010-2019年自然和社会经济因素对辽河流域植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）变化的影响。研究结果表明：1）2010-2019年辽河流域FVC整体呈上升趋势,10年平均FVC值为0.68,植被覆盖水平整体较高。植被覆盖度上升趋势为从大到小依次为牧区、农区、半牧区。2）自然因素对全流域植被变化的解释力大于人为因素,其中降水的解释力最为显著。同时,植被变化和降水变化存在明显的同步性,此趋势在牧区最为显著。3）多数因子对植被覆盖变化的影响呈现出相互促进和非线性增强的特点,不存在完全独立因子。整个流域最大的三组交互作用因素是降水∩温度、降水∩高程、降水∩风速。在牧区和半牧区,自然因素的交互作用对植被变化起主导作用,而在农区则是自然和人类活动共同作用,显著影响了植被变化。4）降水梯度影响了辽河流域植被覆盖空间异质性的解释程度。随着降水的增加,其他环境因子与FVC的拟合效果越来越好。农牧交错带植被空间覆盖异质性显著,受自然和人类活动多种因子交互作用,自然因子强于人类活动,降水在全流域及各分区植被变化中起到了关键作用。该区域植被保护应因地制宜,分类施策,以自然恢复为主,降低人为扰动,辅以合理生态工程建设。     

沂河流域植被覆盖时空演变及其与径流的关系研究

为探求沂河流域植被覆盖时空演变特征及其与地表径流的关系,基于MOD13Q1 NDVI遥感影像数据,利用趋势分析方法,分析了2000—2020年沂河流域植被覆盖时空演变特征,并利用SCS模型模拟地表径流深,使用相关分析在像元尺度上分析了植被NDVI变化与径流的关系。结果表明：(1)沂河流域20年间植被NDVI呈波动增加趋势,流域内NDVI空间分布差异较大,NDVI增加的区域主要分布在流域北部,NDVI减少的区域主要分布在流域东部和南部及各城镇建成区内;(2)沂河流域不同时期径流深均呈现出不同程度的由西北向东南逐渐增加趋势,径流深出现较大幅度波动,径流存在明显的丰枯变化;(3)流域NDVI和地表径流之间呈正相关和负相关共存的相关关系,以不显著正相关为主,呈显著正相关的区域主要集中在流域北部,显著负相关区域主要集中在流域南部兰山区境内。研究表明,沂河流域整体植被覆盖得到了改善,但流域内部植被变化存在分异,植被保护与修复主要集中在北部,而南部与东部地区随着人类活动的增加,NDVI出现一定程度减少。随着流域内不同空间位置NDVI的增加及减少,径流主要呈增加趋势且两者相关关系在小空间尺度下存在明显...     

雅鲁藏布江流域干湿转换特征及植被动态响应

为准确识别气候变化条件下高寒流域干湿特征及植被动态响应,该研究以青藏高原东南部的雅鲁藏布江流域为例,基于全球陆面数据同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)数据集,计算标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI),结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)探讨了雅鲁藏布江流域干湿转换特征及其对植被的影响。结果表明:GLDAS的降水与气温数据与实测数据一致性较好,可以用于分析雅鲁藏布江流域干湿转换特征;1982-2015年间雅鲁藏布江流域总体呈现湿润化趋势,但2000年前后流域干湿时空特征发生反转现象,即时间上,2000年以前流域呈现湿润化趋势,2000年以后呈现干旱化趋势,空间上,流域内干旱地区逐渐变湿,湿润地区逐渐变干;流域内约71.83%的区域SPEI与NDVI呈正相关,流域植被受流域干湿条件影响较大,降水和气温是植被动态变化的主要驱动因素;流域内92.17%以上的区域SPEI与土壤含水量呈极显著正相关,表明土壤含水量亦是影响流域干湿特性不可忽视的因素。该研究结果可为辨识高原及高寒区水循环变化过程及其驱动机制提供科学依据。     

乌江流域土地利用变化的自然因子

自然因素是引起典型山地流域土地利用变化的主要原因,乌江流域作为典型山地流域,明确各自然因子在乌江流域土地利用类型转变中的贡献率,找到关键性驱动因子,从而为合理调整土地利用布局提供借鉴作用。以乌江流域为研究对象,基于时空性和整体性,采用2000年、2010年和2020年三期土地利用数据,综合各自然要素,利用增强回归树模型来分析土地利用变化的自然因子。结果表明:(1)2000—2020年乌江流域土地利用类型变化表现在,林地、灌木地、水体和人造地表面积比重明显增加,耕地、湿地面积显著减少,草地面积变化呈稳定趋势。(2)2000年和2020年对比发现乌江流域中部水体面积扩大,北部林地面积有所增加,东部耕地面积大幅度缩减。草地和灌木地空间变化不明显,呈嵌入式分布。人造地表以东南、西南、东北和西北部增加最为明显。(3)从贡献率方面考虑,降水对草地变化的贡献率最大,坡度对耕地的影响最大,植被类型对林地影响最大,影响湿地最大的自然驱动因子是坡度,气温是制约灌木地发展的最大自然因子,土壤类型对水体变化的贡献率最大,坡度是人造地表变化最大的自然驱动因子。草地变化的特征因子主要是降水、植被类型和气温; 耕地变化特征因子分别是坡度、高程和气温; 林地变化的特征因子是植被类型、高程和气温; 湿地变化的特征因子是坡度; 灌木地变化的特征因子是气温、土壤类型和植被类型; 水体变化的特征因子是土壤类型和植被类型; 人造地表变化的特征因子是坡度和植被类型。     

1999—2018年黄河流域NDVI时空变化及驱动力分析

为了探究黄河流域NDVI时空变化及其驱动力,基于SPOT NDVI遥感数据,采用趋势分析、空间转移矩阵分析了1999—2018年黄河流域NDVI时空变化特征,并采用地理探测器模型对黄河流域NDVI空间分异特征与驱动力进行解释。结果表明:(1)从NDVI像元尺度的时间变化趋势来看,1999—2018年黄河流域NDVI变化趋势以极显著缓慢增长为主,占整个流域面积的53.12%,整体变化趋势向好,但可持续性不强; 极显著较快增长和快速增长的区域占15.47%,主要位于山西西部吕梁山脉和陕西北部黄土高原。(2)从NDVI空间变化特征来看,20 a间,植被覆盖度保持稳定的区域占31.6%,持续增加的占65.99%。(3)黄河流域的NDVI空间差异主要由年平均降水量、湿润指数、干燥度、土壤类型所决定,其因子解释力均超过30%,这表明气候因素仍然是影响黄河流域NDVI的主导因素。绝大多数驱动因子间交互呈现相互增强或非线性增强,交互解释力最强的是年平均降水量和土地利用,q值为0.704。只有年平均降水量与土地利用类型交互及高程与人口密度的交互是相对独立的。     

基于WaTEM/SEDEM模型的洮河源区土壤侵蚀产沙模拟及其空间驱动力分析

[目的]全面认识长时间尺度的土壤侵蚀时空变化及其影响因素对土壤侵蚀治理具有重要意义。探究流域1998—2018年土壤侵蚀和产沙时空变化特征及其空间驱动力因子,为洮河源区流域的水土治理提供科学理论依据。[方法]以洮河源区流域为研究区,基于碌曲站实测输沙数据以及植被NDVI数据,通过WaTEM/SEDEM模型结合重心模型分析流域侵蚀产沙时空变化特征,进一步采用地理探测器方法探究其空间驱动力因子。[结果]洮河源区的土壤产沙模数由1998年的33.81 t/(hm²·a)增加至2018年的48.59 t/(hm²·a);土壤侵蚀强度主要以微度侵蚀为主,其次是极强侵蚀和轻度侵蚀,剧烈、强烈和中度侵蚀占比最小。侵蚀较强区域分布在高山地带;侵蚀较微弱的区域分布在中部的河谷地区和海拔较低的区域。流域内地形等级和植被覆盖度对土壤侵蚀影响最大,q值分别为0.359,0.183,流域侵蚀模数随地形位等级增大而增大,随植被覆盖度的增大而减少。1998—2003年和2008—2013年这两个时段,土壤侵蚀重心向东南方向移动,2003—2008年侵蚀重心向西北方向移动,...     

1999-2019年西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动

[目的]西南喀斯特地区生态环境脆弱,对其植被覆盖变化及气候驱动机制进行研究具有重要意义。[方法]基于1999—2019年SPOT NDVI数据和同期209个气象站点的气温和降水数据,采用Theil-Sen+Mann-Kendall趋势分析法、偏相关分析和复相关分析法,探讨西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动。[结果]1999—2019年西南喀斯特地区NDVI呈显著上升趋势,整体植被覆盖较好;NDVI变化主要以极显著上升趋势为主,仅5.73%的地区呈退化趋势。NDVI与气温和降水整体上均呈正偏相关关系,气温对NDVI的影响强于降水,且存在空间差异性。NDVI与气温和降水的复相关显著性通过0.05,0.01水平的面积分别占15.12%,5.68%;NDVI主要受气温驱动,占研究区面积的13.90%,其他气候因子驱动类型占比均未超过3%。[结论]揭示了西南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征,明确了气候因子对植被覆盖变化的驱动机制。     

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。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...     

青藏高原不同季节植被NPP空间分异的定量归因

对人类活动量化中考虑区域生态条件的差异,基于季节尺度,利用潜在NPP与实际NPP计算HAII,选取植被类型、高程、坡度等7个自然因子与HAII进行空间分异探测分析,以更细的季节尺度揭示多因子的影响规律。结果表明：在描述青藏高原人类活动对植被NPP的空间分异影响方面,HAII的解释力与显著性均优于人类活动值,其解释力最高为0.714。在多因子影响植被NPP空间分异方面,自然与人为因子均表现出明显季节差异,夏季人类活动解释力最高,春、秋季减弱,冬季则主要受自然因子影响。其中,坡度、温度、法向直射辐射量与散射辐射量在春、秋、冬季表现出单一的驱动影响,植被生存条件较好的夏季,因子出现明显拐点,降水因子的限制阈值随季节变化。因子交互作用中,人类活动、降水、气温及植被类型4个因子之间产生的交互作用是影响青藏高原NPP的主要驱动力。综合人类活动及多个自然因子,在青藏高原植被生态工程建设中,需主要考虑人类活动、降水、气温及植被类型4个因子,各季节主导因子不同。在干旱少雨地区,人类活动应被重点考虑。研究结果可为不同植被生境条件下的区域提供生态系统管理的参考依据。     

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。     

藏西南高原植被NDVI时空变化及其与海拔梯度的关系

青藏高原植被分布不仅与区域水热条件密切相关,而且受海拔和地形的共同影响,认知植被与海拔梯度的关系对青藏高原生态保护具有重要科学和现实意义。基于MODIS NDVI数据和植被类型数据,分析了藏西南高原近21年来不同植被类型生长季NDVI时空变化特征,探讨了植被覆盖与海拔梯度的关系。结果表明:藏西南高原植被类型有森林、荒漠、草原、草甸、高山植被、栽培植被、灌丛和其他植被8种; 随时间推移,各植被类型NDVI均显著增加且在2017年达到最大值。研究区草原、草甸、灌丛和高山植被的增加速率依次为0.006/10 a,0.004/10 a,0.01/10 a和0.006/10 a。除了局地植被呈退化趋势外,绝大部分植被覆盖不断改善。草原、草甸、灌丛和高山植被主要集中分布在海拔4 000 m以上的地区,NDVI在各海拔梯度上均存在较大差异。不同植被类型NDVI随海拔升高均呈现不同的减小趋势,不同年份间同种植被NDVI随海拔梯度变化具有相似的变化趋势。研究结果可为藏西南高原生态建设、植被恢复和畜牧业发展提供一定的科学依据和决策支持。