王建國，張 飛,3

2000—2019年新疆植被覆蓋度時空格局及重心變化分析

王建國1,2，張 飛1,2,3※

（1. 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830046；2. 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046；3. 新疆大學(xué)智慧城市與環(huán)境建模自治區(qū)普通高校重點實驗室，烏魯木齊 830046）

植被對生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定有著極其重要的意義，研究植被覆蓋變化及驅(qū)動機制，可為區(qū)域生態(tài)保護工作提供參考。該研究利用2000—2019年MODIS/EVI數(shù)據(jù)，基于像元二分法獲取植被覆蓋度（Fractional Vegetation Cover，F(xiàn)VC），運用線性回歸分析揭示了FVC變化規(guī)律，進一步利用重心模型分析了植被、氣溫和降水的空間變化過程。結(jié)果表明：1）2000—2019年新疆平均FVC值為0.255，空間分布差異明顯，以極低覆蓋度為主，極高覆蓋度區(qū)域主要分布在西北部、北部以及南疆的綠洲地區(qū)。2）新疆FVC呈上升趨勢，變化平穩(wěn)。東疆波動較大，2015年FVC高于平均值近20%，其他地區(qū)FVC在平均值5%上下波動；全疆植被減少趨勢區(qū)域占總面積的53.04%，極顯著惡化區(qū)域占總面積的4.73%。3）從重心遷移分析，氣溫是新疆FVC空間變化的主要驅(qū)動因素，在經(jīng)度方向上呈正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.734）；伊犁河谷地區(qū)植被重心和降水重心在經(jīng)度方向上呈負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為?0.492）。新疆植被覆蓋度低且分布不均勻，具有顯著性變化（<0.05）的像元主要分布在人類活動區(qū)域，好轉(zhuǎn)區(qū)域面積大于惡化區(qū)域，生態(tài)恢復(fù)工作效果明顯，在惡化區(qū)域應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加強植被保護工作。

遙感；模型；EVI；植被覆蓋度；時空變化；重心；驅(qū)動機制

0 引 言

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分，對維護區(qū)域生態(tài)平衡、調(diào)節(jié)地球能量平衡、維護地球表面穩(wěn)定具有重要作用，植被覆蓋變化能夠反映氣候變化和人類活動對生態(tài)環(huán)境的影響[1]。植被覆蓋度（Fractional Vegetation Cover，F(xiàn)VC）指某一區(qū)域植被投影面積占區(qū)域面積的比值，反映研究區(qū)域內(nèi)植被覆蓋程度，作為生態(tài)環(huán)境健康的一個重要指標(biāo)，在研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)方面起著重要的作用[2-3]。

植被覆蓋有明顯的時空變化特征，相對于地表實測研究，遙感技術(shù)優(yōu)勢明顯[4]。研究發(fā)現(xiàn)歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）與植被分布密度呈顯著線性相關(guān)[5]，在植被覆蓋度估算中已被廣泛應(yīng)用。李林葉等[6]基于MODIS/NDVI數(shù)據(jù)，利用像元二分模型從區(qū)域和像元尺度分析了呼倫貝爾草原 2000—2016 年植被覆蓋度時空變化和驅(qū)動機制，研究發(fā)現(xiàn)與年降水量呈正相關(guān)的區(qū)域面積占比最大；邵霜霜等[7]基于SPOT-4/NDVI數(shù)據(jù)，利用Sen + Mann-Kendall趨勢分析和空間自相關(guān)分析方法，分析了新疆植被覆蓋的變化趨勢特征和空間分布的聚集性特點；章維鑫等[8]基于Landsat影像，利用歸一化植被指數(shù)和Mann-Kendall突變分析，研究了1986—2016年瀘西縣植被的時空變化特征，研究發(fā)現(xiàn)石漠化綜合治理生態(tài)工程是植被增加的主要因素。然而NDVI在高植被覆蓋區(qū)域易飽和，低植被覆蓋區(qū)易受土壤背景影響，增強型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）針對NDVI的不足進行了改進[9]，在植被研究方面已具有了一定的實踐基礎(chǔ)[10-14]。田志秀等[10]基于MODIS/EVI數(shù)據(jù)，利用時間序列諧波分析（Harmonic Analysis of Time Series，HANTS）和趨勢線分析等方法，探究2000—2014年錫林郭勒地區(qū)不同草原類型時空變化及其對氣候的響應(yīng)情況；向菲菲等[11]基于MODIS/NDVI和MODIS/EVI數(shù)據(jù)，分析了三峽庫區(qū)植被對氣候變化的響應(yīng)；呂妍等[12]將MODIS/EVI數(shù)據(jù)應(yīng)用于VPM模型，對中國西南喀斯特地區(qū)植被變化時空特征進行了研究；楊怡等[13]基于MODIS/EVI數(shù)據(jù)，采用一元線性回歸和變異系數(shù)等方法分析了新疆古爾班通古特沙漠植被的時空變化特征，發(fā)現(xiàn)EVI能較好的表征植被覆蓋度的變化趨勢；李向婷等[14]在新疆稀疏植被覆蓋度區(qū)域進行遙感信息提取方法的比較，發(fā)現(xiàn)EVI的模擬結(jié)果精度最高，是目前大尺度荒漠覆蓋區(qū)植被信息提取較為適宜的方法之一。

以上研究結(jié)果表明，不同地區(qū)植被覆蓋度時空變化及驅(qū)動機制存在明顯差異，EVI對荒漠面積廣闊，植被稀疏的新疆地區(qū)，具有適用性和合理性[13-14]。以往對新疆地區(qū)研究選用的數(shù)據(jù)分辨率較低[7,15]，容易造成數(shù)據(jù)缺失，而且對植被覆蓋空間變化的驅(qū)動機制分析不充分。因此，本研究基于MODIS/EVI數(shù)據(jù)，運用像元二分法實現(xiàn)植被覆蓋度的估算，再利用線性回歸模型和距平百分率分析植被覆蓋度時空變化特征；在此基礎(chǔ)上，利用重心模型從空間分析氣溫降水與植被覆蓋變化的相關(guān)性，剖析了植被覆蓋空間變化的內(nèi)在機制。通過對近20年來新疆地區(qū)植被覆蓋度時空格局及變化特征研究，為未來生態(tài)環(huán)境保護工作，特別是為重點區(qū)域造林治沙，控制荒漠化等政策的制定提供參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

新疆維吾爾自治區(qū)位于中國西北部，地處73°20'～96°25'E，34°15'～49°10'N，總面積約為1.66×106km2，屬于典型的溫帶大陸性氣候，四季分明，降水量少，氣候干燥[16]。山脈與盆地相間排列，天山將研究區(qū)分為南北2個地區(qū)，分別位于暖溫帶和中溫帶，自然條件有明顯的不同；山脈孕育的河流分布于盆地的邊緣，為綠洲農(nóng)業(yè)提供了水源；平原地區(qū)水資源匱乏，植被稀疏，沙漠覆蓋廣，有著典型的山地-綠洲-荒漠生態(tài)系統(tǒng)。由于其特殊的地理位置和干旱的氣候，生態(tài)環(huán)境極為脆弱，植被對氣候長期變化和短期振動極為敏感。如圖1所示，依據(jù)地形特點和土地覆蓋類型分布特征，分南疆、北疆、東疆[17]和伊犁河谷地區(qū)4個區(qū)域?qū)Ρ确治觥?/p>

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本文遙感數(shù)據(jù)選擇美國國家航空航天局（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）提供的MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD13Q1，時間范圍為2000—2019年生長季[6]（5—9月），時間分辨率為16 d，空間分辨率為250 m，行列號為h23v04、h23v05、h24v04、h24v05、h25v04和h25v05，共1 200幅影像。使用MRT（MODIS Reprojection Tools）軟件從MOD13Q1數(shù)據(jù)中提取EVI數(shù)據(jù)，進行拼接、重投影和格式轉(zhuǎn)換，利用最大合成法[18]（Maximum Value Composites，MVC），消除云、雪等因素影響，合成年EVI數(shù)據(jù)。氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心，下載網(wǎng)址為（https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/），空間分辨率為1 km，時間范圍為1901—2017，將2000—2017年的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)重采樣為250 m的空間分辨率。

2 研究方法

基于EVI采用像元二分模型計算植被覆蓋度[19]，提取累計頻率低于5%的值作為裸土區(qū)域的EVI值，高于95%的值作為植被全覆蓋時的EVI值，進而計算FVC值。參考陳效逑等[20]的FVC劃分方法，將FVC進一步劃分為：極低覆蓋度（0～0.2）、低覆蓋度（>0.2～0.4）、中覆蓋度（>0.4～0.6）、高覆蓋度（>0.6～0.8)、極高覆蓋度（>0.8～1）5個等級。采用一元線性回歸分析一方面對2000—2019年最大植被覆蓋度年際變化趨勢進行分析，另一方面逐像元模擬植被覆蓋度的變化趨勢，并采用檢驗判斷顯著性，以評估FVC變化的顯著性水平。參考李林葉等[6]研究，將FVC變化趨勢等級劃分為：極顯著好轉(zhuǎn)區(qū)域（slope>0，<0.01)、顯著好轉(zhuǎn)區(qū)域（slope>0，0.01≤<0.05）、變化不顯著區(qū)域（≥0.05）、顯著惡化區(qū)域（slope<0，0.01≤<0.05）、極顯著惡化區(qū)域slope<0，<0.01）5個等級。距平百分率[21]能直觀反映新疆不同地區(qū)FVC較多年平均水平偏多或偏少，表征某些年植被覆蓋變化的異常變化程度。將距平百分率變化等級進一步劃分為：異常偏少（≤-50%）、偏少（>-50%～-30%）、正常（>-30%～30%）、偏多（>30%～50%）、異常偏多（≥50%）。

重心[22]即區(qū)域加權(quán)平均中心，通過其變化從空間上描述植被覆蓋變化的時空演變特征，揭示在空間上的不均衡分布規(guī)律。通過對比植被、氣溫和降水的重心分布和演變軌跡，可以發(fā)現(xiàn)各要素的空間變化趨勢，并以此判斷FVC與氣溫降水空間變化的相關(guān)性[23]。

3 結(jié)果與分析

3.1 新疆植被覆蓋度空間分布格局

計算2000—2019年平均FVC值，并進行等級劃分，得到新疆植被覆蓋度空間分布圖（圖2）。新疆地區(qū)平均FVC值為0.255，植被覆蓋度較低，空間分布不均勻，西北明顯優(yōu)于東南。從圖1可知，西北地區(qū)有大量的耕地、草地和灌木等分布，植被覆蓋度較高的。研究區(qū)整體以極低覆蓋度為主，占全疆總面積的63.53%，主要分布于南部塔克拉瑪干沙漠地區(qū)和東部地區(qū)；極高覆蓋度區(qū)域占總面積的13.06%，主要集中分布在研究區(qū)的西北部和北部。

注：FVC為植被覆蓋度，下同。

不同地區(qū)之間植被分布差異較大，東疆地區(qū)平均FVC值為0.124，以極低覆蓋度為主，占東疆總面積的86.82%；極高覆蓋度區(qū)域面積僅占2.9%，分布于吐魯番盆地東北部。南疆地區(qū)平均FVC值為0.191，中國最大的塔克拉瑪干沙漠是極低覆蓋度分布的主要區(qū)域；極高覆蓋度區(qū)域占南疆總面積的6.94%，集中分布在塔里木盆地邊緣綠洲地區(qū)，該區(qū)域植被覆蓋度高低分明，過渡面積較少，人為影響痕跡較為嚴(yán)重。北疆地區(qū)平均FVC值為0.54，相較于其他地區(qū)，各植被覆蓋度等級占比均勻，極高覆蓋度區(qū)域主要分布在準(zhǔn)噶爾盆地周圍的山脈地區(qū)。伊犁河谷地區(qū)平均FVC值為0.865，以極高覆蓋度為主，占該地區(qū)總面積的77.90%，低覆蓋度區(qū)域僅占5%，該區(qū)域耕地面積較大，受人類生產(chǎn)活動影響。

3.2 新疆植被覆蓋度的時間變化特征

對全疆及4個地區(qū)FVC值進行線性回歸分析（圖3）。如圖3a所示，全疆FVC總體呈上升趨勢，擬合趨勢線斜率為0.13×10-3，2達到了 0.40（<0.01）。變化過程分為2個階段，2002—2008年呈下降趨勢，而2008—2019年呈上升趨勢。圖3e所示，伊犁河谷地區(qū)FVC總體呈下降趨勢，趨勢線斜率為-1.55×10-3（<0.05）。其中2000—2014下降趨勢明顯；而2014年以來，呈不顯著上升趨勢。北疆和東疆植被覆蓋呈下降趨勢，變化趨勢不顯著，而南疆地區(qū)呈不顯著上升趨勢。

圖3 2000—2019年新疆不同地區(qū)FVC變化

從圖4可知，全疆及不同地區(qū)距平百分率變化波動差異較大，但均在正常水平內(nèi)。除東疆地區(qū)年際變化波動劇烈外，其他地區(qū)總體上較為穩(wěn)定，F(xiàn)VC在平均值5%上下波動。在2015年東疆地區(qū)植被覆蓋度高出平均值20%左右，圖2可知，該地區(qū)總體植被覆蓋低且集中，易受到外界干擾。南疆地區(qū)在2000—2009年多處于低于平均水平的狀態(tài)，而在2010—2019年整體上高于該地區(qū)平均水平。北疆和伊犁河谷地區(qū)同在天山以北，關(guān)系密切，波動具有一定的一致性。

3.3 新疆植被覆蓋度空間分布趨勢變化

逐像元進行一元線性回歸分析，2000—2019年植被覆蓋度減少區(qū)域面積大于增加區(qū)域，植被減少區(qū)域占總面積的53.04%。大部分區(qū)域植被覆蓋變化的斜率比較低；呈減少趨勢的區(qū)域中，變化斜率較高的像元較為分散的分布在昆侖山脈、天山山脈和阿爾泰山脈等山脈地區(qū)；呈增加趨勢的區(qū)域中，變化斜率較高的像元分布在塔里木盆地西部和北部的邊緣，以及準(zhǔn)噶爾盆地的北部邊緣。

圖4 2000—2019年新疆不同地區(qū)FVC距平百分率變化

結(jié)合斜率分析和顯著性檢驗將新疆FVC變化趨勢劃分成5個等級（圖5）。全疆以變化不顯著區(qū)域為主，占總面積的75%；顯著好轉(zhuǎn)區(qū)域和極顯著好轉(zhuǎn)區(qū)域面積共占14.16%，較集中分布在南疆塔里木盆地西部、北部邊緣，北疆伊犁河谷地區(qū)和準(zhǔn)格爾盆地南部邊緣；極顯著惡化區(qū)域面積占4.73%，在北疆準(zhǔn)噶爾盆地北部和西部地區(qū)、南疆塔里木盆地南部和東北部邊緣地區(qū)分布較為集中，在東疆吐魯番盆地分布較為分散。從不同地區(qū)分析，北疆的好轉(zhuǎn)區(qū)域面積明顯大于惡化區(qū)域，極顯著好轉(zhuǎn)區(qū)域面積占該區(qū)總面積17.52%，好轉(zhuǎn)區(qū)域主要分布于在南部和西南部，惡化區(qū)域分布在北部和西北部；東疆惡化區(qū)域面積比好轉(zhuǎn)區(qū)域多5.77%，呈點狀分散分布；南疆好轉(zhuǎn)區(qū)域面積比惡化區(qū)域多4.44%，好轉(zhuǎn)區(qū)域分布在塔里木盆地西部和西北部的綠洲地區(qū)，惡化區(qū)域分布在塔里木盆地南北兩側(cè)的綠洲邊緣，應(yīng)繼續(xù)加強植被保護工作。

圖5 2000—2019年新疆FVC變化空間分布

3.4 重心遷移分析

基于重心模型分析新疆地區(qū)植被、氣溫和降水的空間不均勻變化情況，本文通過計算得出2000—2017年各指標(biāo)的重心坐標(biāo)，并繪制重心分布圖（圖6）。植被重心分布在天山山脈南緣，進一步證實西北地區(qū)植被覆蓋明顯優(yōu)于東南地區(qū)。對比2010年前后，植被重心的變化，明顯向東北方向遷移；氣溫重心分布比較分散，而降水重心分布相對比較集中，2007、2008、2010和2017年向西北方向分散分布。

圖6 2000—2017年新疆氣溫、FVC和降水重心分布圖

從經(jīng)度和緯度[24]2個方向上分析年際間各要素重心軌跡的變化和聯(lián)系，并進行相關(guān)性分析（表1）。從經(jīng)度變化來看，全疆降水、氣溫和植被的重心向高經(jīng)度移動，即向東部偏移；在0.01置信水平上，植被重心和氣溫重心呈極強正相關(guān)（0.734）。在0.1置信水平上，南疆地區(qū)植被重心和氣溫重心呈較強正相關(guān)（0.394），北疆地區(qū)植被重心和氣溫重心呈較強負(fù)相關(guān)（?0.409）。在0.05置信水平上，伊犁河谷地區(qū)植被重心和降水重心呈強負(fù)相關(guān)（?0.492）。從緯度變化來看，全疆植被重心向高緯度移動，即向北部偏移；在緯度空間聯(lián)系上，各地區(qū)植被重心和氣溫、降水重心的變化不具有相關(guān)性。從總體的遷移趨勢來看，植被重心經(jīng)度和緯度變化呈強正相關(guān)（0.893），重心向東北方向移動趨勢明顯。

表1 2000—2017新疆不同地區(qū)FVC與氣溫降水重心變化相關(guān)系數(shù)

注：***、**、*分別表示0.01、0.05、0.1的顯著水平（雙尾）[25]。

Note: ***, **, and * were significant levels of 0.01, 0.05 and 0.1, respectively (double tail).

4 結(jié)論與討論

4.1 討 論

國內(nèi)外對植被覆蓋的研究和討論較多，但對不同尺度、不同氣候類型的研究區(qū)，不同的數(shù)據(jù)和方法的適用性也不盡相同。研究中采用250 m分辨率的MODIS/EVI數(shù)據(jù)，比前人的分辨率更高，有利于提升估測精度[26]，且增強植被指數(shù)對新疆植被覆蓋具有較強的適用性，對植被覆蓋變化更加敏感[27]。采用線性回歸對植被覆蓋度進行變化趨勢分析，發(fā)現(xiàn)全疆?dāng)M合效果較好，呈極顯著增加趨勢。逐像元進行變化趨勢分析，能直觀表現(xiàn)不同區(qū)域植被覆蓋變化的趨勢及顯著性，有顯著變化的區(qū)域主要分布在人類活動區(qū)域，且好轉(zhuǎn)區(qū)域面積大于惡化面積，說明近20年來人們對環(huán)境的影響趨于好的方向，但惡化區(qū)域也應(yīng)受到未來防風(fēng)固沙工作的關(guān)注。通過重心模型研究植被空間分布的增量變化，通過植被、氣溫和降水重心的軌跡變化，判斷植被與氣溫降水在空間上的相互關(guān)系。發(fā)現(xiàn)在經(jīng)度方向上，全疆植被重心與氣溫重心顯著正相關(guān)，氣溫重心的遷移直接影響著不同地區(qū)冰雪融化，并通過地表徑流影響植被的空間分布[28]；而北疆地區(qū)，植被重心與氣溫重心呈較強的負(fù)相關(guān)性，溫度升高會增加其干旱加重，該地區(qū)植被覆蓋多以草地和灌木為主，更易受到干旱影響[15]。

本文從經(jīng)度和緯度兩個角度分析了植被覆蓋度與氣溫降水重心遷移的關(guān)系，能夠體現(xiàn)經(jīng)度和緯度2個方向的差異，但2個方向的綜合效應(yīng)及不同植被覆蓋度類型對氣候因素的響應(yīng)仍待研究，同時自然因素和社會因素的耦合作用會對相關(guān)性分析的精度產(chǎn)生一定的影響。目前，遙感技術(shù)已成為監(jiān)測植被覆蓋度變化的主要手段，隨著傳感器種類的多樣化，高光譜分辨率和高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的綜合反演，能夠更充分地利用數(shù)據(jù)資源，提高模型和反演結(jié)果的精度。植被覆蓋度變化研究多需要長時間序列數(shù)據(jù)，通過多源遙感數(shù)據(jù)綜合反演，解決定量遙感面臨的“尺度轉(zhuǎn)換”問題也是未來亟需解決的問題。

4.2 結(jié) 論

本文利用2000—2019年MODIS/EVI時間序列遙感影像，采用趨勢分析、相關(guān)性分析與重心模型等方法，分析了新疆及其4個分區(qū)植被空間分布格局、時空變化和重心遷移等特征，得到以下結(jié)論：

1）新疆植被覆蓋度較低，平均值為0.255，其空間分布不均勻，西北明顯高于東南；北疆和伊犁河谷地區(qū)植被覆蓋度高于全疆平均水平，分別為0.54和0.865；南疆和東疆地區(qū)植被覆蓋度低于全疆平均水平，分別為0.191和0.124。

2）2000—2019年，全疆植被覆蓋度呈顯著上升趨勢（<0.01）。伊犁河谷地區(qū)呈下降趨勢（<0.05），2014年以來有所回升。植被覆蓋變化呈減少趨勢的區(qū)域面積占總面積的53.04%，但在顯著性小于0.05的水平下，好轉(zhuǎn)區(qū)域面積大于惡化區(qū)域面積。變化具有顯著性的像元主要分布在人類活動區(qū)域，受人類活動影響明顯。

3）在經(jīng)度變化上，植被重心與氣溫重心正相關(guān)（<0.01），是新疆植被空間變化的主要驅(qū)動因素。伊犁河谷地區(qū)植被重心與降水重心負(fù)相關(guān)（<0.05），而在緯度變化上，植被重心與氣溫、降水重心的空間變化無顯著性關(guān)系。

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Spatial-temporal pattern and gravity center change of fractional vegetation cover in Xinjiang, China from 2000 to 2019

Wang Jianguo1,2, Zhang Fei1,2,3※

(1.,,830046,; 2.,,,830046,; 3.,830046,)

Vegetation has become the main producer to serve as an integral part of natural ecosystem, as well as perform various vital ecological functions. Vegetation coverage has some direct effects on the structure, functions, and health of an ecosystem. The vegetation coverage can also be one of the key ecological parameters that can reflect the level and quality of an ecosystem, particularly on Xinjiang, China, characterized by shortage of water resources and fragile ecological environment in the arid hinterland of Eurasia. New challenge has posed on the ecological system in Xinjiang, as "the Belt and Road" initiative is being promoted. Furthermore, the area and quality of vegetation coverage is degrading, as adverse effects increased from the climate change and human activities in the last 20 years, leading to severe negative impacts on the ecological environment and social economy. Therefore, it is necessary to carry out the long-term sequence monitoring on the vegetation coverage at the regional scale, in order to promote the eco-friendly development model, and further to ensure the sustainable development of the "Silk Road of Green Development". In this study, MODIS/EVI data was employed to obtain the Fractional Vegetation Coverage (FVC) based on pixel dichotomy, thereby to explore the change in vegetation coverage and its driving mechanisms. The variation of FVC was revealed using the percentage of deviation from normal and linear regression analysis. The driving mechanism of FVC change was also analyzed by the gravity center model and correlation analysis. The results showed that: 1) The average vegetation coverage was 0.255 in Xinjiang from 2000 to 2019, where the area with an very low coverage accounting for 63.53%. The vegetation coverage was higher in Yili River Valley, where the area with an extremely high coverage accounting for 77.9%, whereas that in southern Xinjiang only accounted for 6.94%. 2) The FVC was on the rise in Xinjiang as a whole, with a stable variation. The percentage of abnormal change was within the normal range. However, the fluctuation of FVC was relatively large in eastern Xinjiang. In 2015, the FVC value was nearly 20% higher than the average level, with other regions fluctuating in the range of ±5%. The reduction area of vegetation coverage was larger than that of the increasing area, where 53.04% of the area tended to decrease. At the level of significance less than 0.05, the area with increasing trend was large. 3) In the driving mechanisms for the variation of vegetation coverage, the spatial position of vegetation centers, temperature and precipitation were calculated to analyze the change and relationship between the gravity centers of various elements from the spatial level. The vegetation center of gravity fluctuated to high longitude and high latitude. In terms of longitude change, temperature was the main driving factor of vegetation spatial change in Xinjiang, indicating a positive correlation between the center of vegetation and temperature. There was a negative correlation between the vegetation center and precipitation center in Yili River Valley, withvalue of -0.492. However, there was no significant relationship between the vegetation center and the center of temperature and precipitation in eastern Xinjiang. The significant change of vegetation coverage was less than 0.05 under the level of low vegetation coverage and uneven distribution. The increased area was greater than the reduced area, indicating an obvious effect of ecological restoration. A recommendation can be to strengthen the vegetation protection, especially in the area of reduced vegetation coverage. The evaluation of vegetation change and its driving mechanisms in different regions of Xinjiang can provide a scientific basis to protect the fragile ecological environment.

remote sensing; model; EVI; fractional vegetation coverage; spatio-temporal change; gravity center; driving mechanisms

王建國，張飛. 2000—2019年新疆植被覆蓋度時空格局及重心變化分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(20)：188-194.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.022 http://www.tcsae.org

Wang Jianguo, Zhang Fei. Spatial-temporal pattern and gravity center change of fractional vegetation cover in Xinjiang, China from 2000 to 2019[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(20): 188-194. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.022 http://www.tcsae.org

2020-05-30

2020-10-08

中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項“泛第三極環(huán)境變化與綠色絲綢之路建設(shè)”課題（XDA20040400）

王建國，主要研究方向：干旱區(qū)資源環(huán)境遙感研究。Email：742323804@qq.com

張飛，教授，博導(dǎo)。主要研究方向：干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感應(yīng)用研究。Email：zhangfei3s@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.20.022

S127

A

1002-6819(2020)-20-0188-07