劉 陽, 周忠發(fā), 閆利會

(1.貴州師范大學(xué) 喀斯特研究院/地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 貴陽 550001; 2.貴州省喀斯特山地生態(tài)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地, 貴陽 550001; 3.國家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心, 貴陽 550001)

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，它是聯(lián)結(jié)地球各圈層的紐帶，是全球變化研究中的“指示器”[1]。其變化在生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)和能量流動中具有重要作用[2]。植被的變化研究是全球變化研究的熱點(diǎn)問題之一[3-4]，它是反映生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)。氣候變化是影響植被分布和變化的主要非生物因素[5-6]，氣溫和降水可以調(diào)節(jié)植被的生理作用從而影響植被的生長狀況[7]。在全球氣候變暖的背景下，陸地生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生改變，植被的生長狀況，包括生長類型和分布等也會發(fā)生改變[8]。植被動態(tài)變化表現(xiàn)出植被對氣候變化的響應(yīng)，它是生態(tài)環(huán)境變化的直接結(jié)果[6]。近年來，植被覆蓋的變化也記錄著人類活動的烙印，人為對土地利用方式的改變直接影響植被數(shù)量和分布格局的改變，植被覆蓋變化是氣候變化和人類活動共同作用的結(jié)果[9]。因此，研究監(jiān)測植被覆蓋的時空變化規(guī)律，確定其與氣候變化和人類活動的關(guān)系，對調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)和改善生態(tài)環(huán)境具有重要的作用。

歸一化植被指數(shù)(NDVI)作為指示植被生長狀況的植被指數(shù)之一，能夠較好地監(jiān)測植被覆蓋的變化[10-11]。國內(nèi)外學(xué)者利用不同遙感數(shù)據(jù)源，基于NDVI在不同時空尺度上監(jiān)測植被覆蓋的動態(tài)變化以及氣候因子對其響應(yīng)，在非洲[12]、北美[13]和中國西北[14-15]、華北等[16]地都取得了一系列研究成果，植被覆蓋變化對氣候響應(yīng)存在較好的線性關(guān)系，在不同的地區(qū)對各氣候因子表現(xiàn)出不同的敏感性。人類活動對植被變化的影響在三江源[17]、秦嶺等[18]地區(qū)也進(jìn)行了定量分析，人類活動在短時間尺度內(nèi)對植被覆蓋變化作用較大，植被覆蓋變化是人類活動和氣候變化疊加的結(jié)果，不同人類活動對植被覆蓋變化的表現(xiàn)結(jié)果存在差異。由此可見，植被覆蓋對氣候和人類活動的響應(yīng)較好，但因時因地而異。

貴州省地處中國西南地區(qū)，喀斯特發(fā)育，生態(tài)環(huán)境脆弱，石漠化現(xiàn)象嚴(yán)重[19]。為恢復(fù)區(qū)域生態(tài)，貴州省自2000年以來實(shí)施開展了一系列生態(tài)治理項(xiàng)目，植被覆蓋是體現(xiàn)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)。因此在全球氣候變化和生態(tài)治理背景下，厘清貴州省植被覆蓋變化規(guī)律以及氣候變化和人類活動對其影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。目前已有研究中對貴州省植被覆蓋與氣候因子相關(guān)分析以單一尺度為主[20-21]，且人類活動的影響多為定性描述[22]，造成不能定量分析人類活動對植被覆蓋的作用。因此本文以像元為尺度，利用MODIS-NDVI和氣象數(shù)據(jù)，研究在不同時間尺度上氣候變化與植被覆蓋的關(guān)系，定量分析人類活動的影響，探討氣候變化和人類活動對植被覆蓋的貢獻(xiàn)度，以加深植被—?dú)夂颉祟惢顒尤哧P(guān)系的認(rèn)識，為喀斯特生態(tài)修復(fù)建設(shè)提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

貴州省位于中國西南地區(qū)，地處103°36′—109°35′E，24°37′—29°13′N，毗鄰四川、重慶、廣西、云南和湖南省，全省面積約1.76×105km2(圖1)。貴州屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年降水量為800～1600 mm，降水季節(jié)分配不均，夏季降雨集中，且多以暴雨形式出現(xiàn)，年平均氣溫為15 ℃左右。省內(nèi)地勢西高東低，地形以丘陵和山地為主，平均海拔在1 100 m左右。貴州處在長江和珠江兩大水系上游交錯地帶，屬于高原山區(qū)，植物種類較豐富，植被類型比較多，其中針葉林是省內(nèi)分布最廣的植被類型，地帶性植被為常綠闊葉林。貴州省為首批全國生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)，2018年底貴州省森林面積達(dá)到1.00×107hm2，森林覆蓋率為57%。貴州省喀斯特地貌發(fā)育，面積占全省總國土面積的61.9%，因此生態(tài)環(huán)境脆弱且易受到破壞，保護(hù)和提高植被覆蓋對改善全省生態(tài)環(huán)境十分重要。

圖1 研究區(qū)范圍及氣象站點(diǎn)分布

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

遙感數(shù)據(jù)來源于NASA(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)提供的MODIS/Terra衛(wèi)星遙感產(chǎn)品MOD13A1，空間分辨率為500 m×500 m，時間分辨率為16 d。數(shù)據(jù)選取編號為h27 v06的影像，時間選取為2001年1月至2018年12月。每年為23景影像，共計414景影像數(shù)據(jù)。用MODIS Reprojection Tools工具對MODIS-NDVI波段進(jìn)行提取、投影和格式轉(zhuǎn)換。HDF文件轉(zhuǎn)換為TIFF柵格文件，將Sin坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為WGS 84地理坐標(biāo)/Albers Equal Area投影坐標(biāo)。利用貴州省行政區(qū)劃完成裁剪，并采用國際通用的最大合成法(MVC)合成月值數(shù)據(jù)[23]，年數(shù)據(jù)采用均值數(shù)據(jù)。NDVI值范圍為(-1,1)，正值表示有植被覆蓋，且覆蓋度隨著數(shù)值增大而增加[24]。

氣象數(shù)據(jù)來源于氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.cma.cn)，共包括31個氣象站點(diǎn)，獲取氣溫和降水的月值和年值數(shù)據(jù)。利用反距離插值法(IDW)進(jìn)行空間差值，重采樣成與MODIS-NDVI數(shù)據(jù)相同的空間分辨率，并根據(jù)貴州省矢量邊界進(jìn)行裁剪。

土地利用分類數(shù)據(jù)來源于中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)，利用中國2000年和2018年土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)提取出貴州省19 a間未變化土地利用分布圖，并合并成耕地、林地、草地和其他用地。

1.3 研究方法

1.3.1 線性趨勢分析 時間序列數(shù)據(jù)利用一元線性回歸分析可以逐像元模擬NDVI隨時間變化的速率[10]。計算公式為：

(1)

式中：slope表示線性趨勢斜率；n為時間序列的長度；xi表示第i年的NDVI值。其中slope的值域?yàn)閇-1,1],若slope>0，則表示相關(guān)要素隨時間變化呈現(xiàn)增加趨勢;若slope<0，則表示相關(guān)要素隨時間變化呈現(xiàn)減少趨勢。

趨勢的顯著性一般采用F檢驗(yàn)，顯著性檢驗(yàn)僅僅表示變化趨勢的置信程度，與變化趨勢的速度無關(guān)[3]。計算公式為：

(2)

(3)

(4)

1.3.2 偏相關(guān)分析 簡單相關(guān)系數(shù)可以用來描述兩個變量間的相關(guān)程度[25]。計算公式為：

(5)

偏相關(guān)分析表示兩個要素同時與第3個要素存在相關(guān)性時，剔除第3個要素考慮另外兩個要素的相關(guān)性，可以用偏相關(guān)系數(shù)表示。計算公式為：

(6)

式中：Rxyz表示剔除z要素后x,y的偏相關(guān)系數(shù)；rxy,rxz,ryz分別表示要素x和要素y，要素x和要素z，要素y和要素z之間的簡單相關(guān)系數(shù)。R值域和表示意義同r相同。對相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)通常采用t檢驗(yàn)。計算公式為:

(7)

式中：t表示統(tǒng)計量；Rxyz表示要素x和要素y的偏相關(guān)系數(shù)；n表示樣本數(shù)量；m表示自變量數(shù)量。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,可以將偏相關(guān)性分為6個等級:極顯著正相關(guān)(Rxyz>0,p<0.01)，極顯著負(fù)相關(guān)(Rxyz<0,p<0.01)，顯著正相關(guān)(Rxyz>0,0.01≤p<0.05)，顯著負(fù)相關(guān)(Rxyz<0,0.01≤p<0.05)，不顯著正相關(guān)(Rxyz>0,p≥0.05)，不顯著負(fù)相關(guān)(Rxyz<0,p≥0.05)。

1.3.3 殘差分析 殘差分析法是建立氣候因素和NDVI相關(guān)性的回歸模型，分離出氣候?qū)χ脖簧L的響應(yīng)部分[26-27]。在不考慮其他非主要決定因素影響下，通過模型得到的NDVI模擬值與真實(shí)值的殘差，是除氣候之外的其他因素對植被生長的影響，可以主要解釋為人類活動對植被生長的影響[17]。計算公式為：

σi=NDVIi-NDVIi′

(8)

式中：σi為為第i年的殘差值； NDVIi為第i年NDVI的真實(shí)值； NDVIi′為基于氣候回歸模型計算出的模擬值。人類活動和氣候變化對植被的貢獻(xiàn)度[28]見表1。

表1 2001-2018年貴州省植被覆蓋變化中氣候變化和人類活動的貢獻(xiàn)度

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI時空變化分析

2.1.1 NDVI時間變化特征 利用一元線性回歸對貴州省2001—2018年NDVI均值進(jìn)行趨勢分析(圖2)。NDVI呈顯著增長趨勢，增長速率為0.005 3/a(R2=0.608，p<0.01)。植被生長大致可以分為4個階段：①2001—2006年植被覆蓋處在較低水平，其中2001年為NDVI最低值0.54；②2007—2010年植被覆蓋增加且NDVI值穩(wěn)定在0.6附近；③2011—2012年植被覆蓋明顯降低；④2013—2018年植被覆蓋處在較高水平，2015年為NDVI最大值0.64。整體而言，貴州省18a來植被生長狀況得到明顯改善。

圖2 2001-2018年貴州省NDVI趨勢變化

2.1.2 NDVI空間變化特征 圖3a為貴州省2001—2018年NDVI均值空間分布，植被覆蓋表現(xiàn)出“中部西北部低、東南部高”的空間格局。其中高值區(qū)集中分布在黔東南州、銅仁市江口縣北部、遵義赤水市和黔西南州東南部，低值區(qū)主要分布在畢節(jié)市威寧縣、貴陽市北部和遵義市紅花崗區(qū)?？梢园l(fā)現(xiàn)植被覆蓋高的區(qū)域分布在丘陵，且多為非喀斯特地區(qū)；植被覆蓋低的區(qū)域多分布在高原山地和城鎮(zhèn)較發(fā)達(dá)地區(qū)。

趨勢分析結(jié)合F檢驗(yàn)得到NDVI空間變化趨勢分布(圖3b和表2)。發(fā)現(xiàn)NDVI增加趨勢面積占研究區(qū)域的95.176%，遠(yuǎn)大于減少趨勢面積(4.824%)，空間上NDVI增長趨勢明顯。植被覆蓋增加區(qū)域分布在貴州省大部分地區(qū)，其中極顯著增加(52.803%)和顯著增加(16.803%)主要分布在貴州省西部以及東北部小部分地區(qū)，包括畢節(jié)市、六盤水市、安順市、黔西南州、銅仁市沿河土家族自治縣、貴陽市清鎮(zhèn)市和修文縣、黔南州羅甸縣和長順縣。NDVI減少區(qū)域集中分布在黔中和黔東南地區(qū)，包括貴陽市南部、黔東南州雷山縣和施秉縣、黔南州都勻市、銅仁市江口縣、安順市區(qū)和遵義市遵義縣。

表2 2001-2018年貴州省NDVI空間變化趨勢統(tǒng)計結(jié)果

對比圖3a，高植被覆蓋區(qū)NDVI增長趨勢不明顯甚至出現(xiàn)減少趨勢，黔東南州中部表現(xiàn)最為明顯，原因可能是城市建設(shè)占用了原生態(tài)用地，破壞了原有植被；除黔中地區(qū)外，低植被覆蓋區(qū)NDVI增長趨勢以極顯著和顯著增加為主，畢節(jié)市、安順市北部和黔西南州表現(xiàn)最為明顯，原因可能是該地區(qū)原生態(tài)環(huán)境較差，水土流失嚴(yán)重，較高的海拔限制了水熱條件的分配，不利于植被生長，近年來生態(tài)項(xiàng)目的開展使得植被覆蓋明顯增加。

圖3 2001-2018年貴州省NDVI均值以及空間變化趨勢

2.2 NDVI對氣候變化的響應(yīng)

2.2.1 年尺度NDVI對氣候變化的響應(yīng) 如圖4a所示，貴州省2001—2018年平均氣溫呈不顯著增長趨勢，增長速率為0.018 7 ℃/a(R2=0.073，p>0.05)，多年平均值為16.124 ℃；年累計降水呈不顯著增長趨勢，增長速率為6.817 mm/a(R2=0.067，p>0.05)，多年平均值為1 161.11 mm。根據(jù)年平均氣溫和累計降水變化趨勢，貴州省氣候正在向暖濕方向發(fā)展。

為了定量分析NDVI與氣候的關(guān)系，對NDVI分別與平均氣溫和累計降水進(jìn)行逐像元偏相關(guān)分析(圖4b，4c)。NDVI與氣溫和降水的偏相關(guān)性在空間分布上存在明顯差異。NDVI與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)范圍為-0.775～0.934，均值為0.402，其中正相關(guān)面積占研究區(qū)域的96.60%，以不顯著正相關(guān)(57.40%)為主。其中極顯著正相關(guān)(17.22%)和顯著正相關(guān)(21.98%)主要分布在畢節(jié)市東部、遵義市西部、銅仁市思南縣、黔南州北部和南部，這些地區(qū)年降水量相對少，其對氣溫的降低作用弱，溫度的增加有利于植被生長；負(fù)相關(guān)(不顯著負(fù)相關(guān)3.40%)集中分布在遵義市正安縣、六盤水市盤山縣、黔西南州興義市、貴陽市市區(qū)、黔南州和黔東南州交界中部地區(qū)，氣溫抑制植被生長作用不明顯。NDVI與累計降水的偏相關(guān)系數(shù)范圍為-0.768～0.914，均值為0.231，其中正相關(guān)面積占研究區(qū)域的83.77%，同樣以不顯著正相關(guān)(67.92%)為主。其中極顯著正相關(guān)(5.15%)和顯著正相關(guān)(10.70%)主要分布在畢節(jié)市部分地區(qū)，高海拔地區(qū)氣溫降低，降水成為主要影響因素，降水的增加促進(jìn)植被生長；負(fù)相關(guān)(不顯著負(fù)相關(guān)16.23%)集中分布在遵義市中部、銅仁市中西部和黔南州中南部，這部分地區(qū)以林地為主，降水的增多使得該地區(qū)輻射降低[29]，限制了植被生長。整體上NDVI與氣溫和降水呈正相關(guān)，氣溫是影響研究區(qū)植被生長的關(guān)鍵因素。

圖4 2001-2018年貴州省氣候變化趨勢及年NDVI與氣候相關(guān)性空間分布特征

2.2.2 月尺度NDVI對氣候變化的響應(yīng) 進(jìn)一步分析月尺度上NDVI與氣候的關(guān)系。植被生長受水熱變化影響，同時植物生長對氣候的響應(yīng)存在一定的滯后性[23]。對貴州省多年逐月NDVI值與當(dāng)月(3—12月)、前1月(2—11月)與前兩月(1—10月)平均氣溫和累計降水進(jìn)行偏相關(guān)性分析(圖5)，并對偏相關(guān)系數(shù)和正相關(guān)面積進(jìn)行了統(tǒng)計(表3)。由圖5和表3可知，NDVI與當(dāng)月、前1月和前兩月的氣溫和降水偏相關(guān)系數(shù)范圍差別不大，NDVI與兩者相關(guān)性均以正相關(guān)為主。比較平均偏相關(guān)系數(shù)，一方面月尺度NDVI與氣候的相關(guān)性高于年尺度，原因可能是氣候月變化明顯，植被生長對不同月份水熱條件的變化敏感；另一方面NDVI與當(dāng)月氣溫的偏相關(guān)系數(shù)最大(0.657)，與前1月的降水偏相關(guān)系數(shù)最大(0.594)，植被對當(dāng)月氣溫和前1月降水表現(xiàn)最敏感。從正相關(guān)面積及其顯著性來看，NDVI與當(dāng)月氣溫顯著正相關(guān)面積最大，與前1月降水顯著正相關(guān)面積最大，結(jié)合偏相關(guān)系數(shù)數(shù)值大小，說明植被對氣溫響應(yīng)沒有明顯滯后性，對降水存在一個月的滯后性。降水滲透到土壤中供給植被生長需要一定的時間，NDVI的改變過程相對緩慢[30]，植被對降水存在滯后性。

表3 2001-2018年貴州省月尺度NDVI與氣候相關(guān)性統(tǒng)計

為了更直觀地看出植被滯后性的空間分布，將NDVI與當(dāng)月、前1月、前兩月的氣溫和降水偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行逐像元比較(僅考慮數(shù)值大小)，得到滯后空間分布結(jié)果(圖5)。研究區(qū)域的85.84%NDVI表現(xiàn)出對氣溫沒有表現(xiàn)出滯后性(圖5g)，61.51%表現(xiàn)為NDVI對降水存在一個月滯后性(圖5h)，主要分布在畢節(jié)市東部、遵義市西部、六盤水市和黔西南州。

圖5 2001-2018年貴州省月NDVI與氣候相關(guān)性空間分布及滯后性空間分布特征

2.3 NDVI對人類活動的響應(yīng)

除了氣候條件外，人類活動也是影響植被覆蓋的重要因素。利用殘差分析確定人類活動對NDVI的影響。考慮到NDVI對氣候的滯后性，選取同期NDVI和氣溫與前1月降水作二元一次回歸分析，得到只有氣候影響的NDVI模擬值，模擬值與真實(shí)值之間的殘差即為人類活動的影響。

圖6a為為貴州省2001—2018年殘差變化趨勢，趨勢顯著增加，增加速率為0.004/a(R2=0.682，p<0.01)。人類活動對NDVI影響大致可以分為4個階段：①2001—2005年殘差值較低，2001年為最低值0.006，人類活動對植被覆蓋影響較小。②2006—2008年殘差值增加較顯著，人類活動對植被覆蓋影響增強(qiáng)。③2009—2012年殘差值明顯減少，人類活動對植被覆蓋影響減弱。④2013—2018年殘差值較大且趨于穩(wěn)定(除2014年外)，2013年為最高值0.09，人類活動對植被覆蓋影響明顯。整體來看，自2001年以來，人類活動一直有利于植被覆蓋增加，且作用一直在增強(qiáng)。

圖6b為殘差空間變化趨勢，其中變化趨勢為正值面積占研究區(qū)域的87.05%，主要分布在遵義市北部和西部、畢節(jié)市、六盤水市、安順市南部、黔西南州東部和貴陽市北部，這些地區(qū)人類活動有利于植被生長，主要表現(xiàn)為生態(tài)工程的實(shí)施。變化趨勢為負(fù)值面積占研究區(qū)域的12.95%，主要分布在貴陽市南部、安順市北部、黔東南州北部和畢節(jié)市南部，這主要是由于城市建設(shè)導(dǎo)致的植被覆蓋減少?？梢?，人類活動對植被生長作用是雙向的，且以促進(jìn)作用為主。

圖6 2001-2018年貴州省殘差時空變化趨勢

2.4 氣候變化和人類活動對NDVI貢獻(xiàn)度

比較NDVI真實(shí)值、模擬值和殘差值的趨勢變化，得到人類活動和氣候變化對NDVI的貢獻(xiàn)度。整體上人類活動對NDVI貢獻(xiàn)度為72.30%，氣候貢獻(xiàn)度為27.70%，植被覆蓋受到人類活動和氣候的共同影響，且以人類活動為主。

根據(jù)圖3b中NDVI的變化趨勢，把人類活動和氣候變化對植被覆蓋的貢獻(xiàn)度進(jìn)行分類討論，發(fā)現(xiàn)兩者對其貢獻(xiàn)度在空間上存在差異(圖7)。在NDVI增加區(qū)域，人類活動的貢獻(xiàn)度為71.07%，其中對極顯著增加和顯著增加區(qū)域貢獻(xiàn)度分別為84.19%和71.94%，貢獻(xiàn)度在50%以上面積占研究區(qū)域的79.89%，主要分布在黔西南和黔北地區(qū)；氣候?qū)DVI貢獻(xiàn)度為28.93%，貢獻(xiàn)度在50%以上面積占研究區(qū)域的20.11%，主要分布在黔東南地區(qū)?？梢园l(fā)現(xiàn)人類活動對植被覆蓋的增加起到了主導(dǎo)作用，高貢獻(xiàn)度集中分布在水土流失較嚴(yán)重地區(qū)。在NDVI減少區(qū)域，人類活動對NDVI貢獻(xiàn)度為96.63%，氣候貢獻(xiàn)度為3.37%，人類活動貢獻(xiàn)度在50%以上面積占研究區(qū)域的97.21%。

圖7 2001-2018年貴州省人類活動和氣候變化對NDVI貢獻(xiàn)度空間分布

由于貴州省總體植被退化面積較小，且人類活動對其影響大，所以氣候和人類活動對植被覆蓋減少區(qū)域分異無明顯規(guī)律，多集中分布在中部和東南部，這主要是由于城市建設(shè)造成的植被退化。對比發(fā)現(xiàn)人類活動對植被覆蓋變化的影響強(qiáng)于氣候作用。

3 討論與結(jié)論

3.1 討 論

貴州省2001—2018年植被覆蓋呈現(xiàn)出“中部西北部低，東南部高”的空間格局，與張繼[31]的研究結(jié)果一致。植被覆蓋受到土壤、巖性和海拔的影響：非喀斯特地區(qū)以碎屑巖為主，且處于較低海拔，有利于植被生長；喀斯特地區(qū)多以石灰?guī)r為主，易發(fā)生水土流失，成土速度慢，這些自然因素限制了植被生長。本文表明水熱條件的改善有利于植被覆蓋的增加，且溫度對植被生長影響更大，這與鄭友飛[2]研究結(jié)果一致。同時，植被覆蓋對氣候的響應(yīng)存在一定的滯后性，這可能與研究時間尺度和植被類型對水熱響應(yīng)的時間長短和閾值大小有關(guān)。有研究表明受地形和植被類型的差異，植被覆蓋與氣候的相關(guān)性在空間分布上存在差異[22]?？紤]水熱條件的時空分配，因地制宜種植不同類型植被，對增強(qiáng)植被覆蓋具有重要意義。因此，研究不同植被類型對水熱條件的響應(yīng)，同時考慮地形等因素的影響將作為下一步研究的內(nèi)容。

貴州省植被覆蓋同樣受到人類活動的影響。一方面，自從2000年通過開展“退耕還林還草”，“石漠化綜合治理”，“水土流失防治”等生態(tài)工程以來，貴州省生態(tài)恢復(fù)取得了一定的效益。根據(jù)殘差趨勢變化，人類活動對植被改善高值區(qū)域集中在貴州省西部和東北部，相關(guān)研究也表明這些地區(qū)植被覆蓋明顯增加。例如遵義市被列入“長治”工程治理流域，綜合治理水土流失，植被覆蓋增加，赤水河流域生態(tài)環(huán)境明顯改善[32]；畢節(jié)撒拉溪、關(guān)嶺花江作為典型的石漠化治理示范區(qū)，通過封山育林、退耕還林還草等水土流失面積減少，林地面積增加[33]；黔西南州作為貴州省石漠化最為集中成片的地區(qū)，進(jìn)入石漠化綜合防治試點(diǎn)縣項(xiàng)目后，通過退耕還林、生態(tài)補(bǔ)償?shù)壬指采w率明顯上升[34]。另一方面，城鎮(zhèn)擴(kuò)張會破壞原有植被覆蓋，主要表現(xiàn)在黔中和黔東南地區(qū)，這與吳躍[35]的研究一致，與貴州省的城鎮(zhèn)面積不斷擴(kuò)張這一事實(shí)相符。本文對人類活動進(jìn)行了定量研究，但針對不同人類活動對植被生長的作用大小并未涉及，細(xì)化人類活動對植被生長的影響值得深入探究。

3.2 結(jié) 論

本文利用MODIS-NDVI時間序列數(shù)據(jù)，結(jié)合31個氣象站點(diǎn)，利用線性趨勢分析、偏相關(guān)分析、殘差分析等方法，對貴州省2001—2018年植被覆蓋時空變化進(jìn)行了分析，探究氣候變化和人類活動對植被覆蓋變化的影響，主要得到以下結(jié)論：

(1) 貴州省植被覆蓋表現(xiàn)出“中部西北部低、東南部高”的空間格局，2001—2018年NDVI增速為0.005 3/a(p<0.01)?？臻g上植被覆蓋增加面積遠(yuǎn)大于減少面積，其中極顯著增加和顯著增加面積分別為52.80%和16.80%，生態(tài)環(huán)境得到不斷改善，尤其在生境脆弱地區(qū)。

(2) 植被覆蓋與氣溫和降水之間存在相關(guān)性。年尺度上NDVI與氣溫和降水均以不顯著正相關(guān)為主，且氣溫與NDVI的相關(guān)性高于降水，貴州省18 a間氣候向暖濕方向發(fā)展，水熱條件的改善有利于植被生長；月尺度上NDVI與氣溫和降水的相關(guān)性高于年尺度，植被覆蓋對氣溫的響應(yīng)不存在滯后性，對降水存在一個月滯后性，空間上61.51%的區(qū)域?qū)邓憫?yīng)存在一個月滯后性。

(3) 貴州省2001—2018年人類活動有利于植被覆蓋的增加，增速為0.004/a(R2=0.682，p<0.01)。人類活動對植被生長的貢獻(xiàn)度為72.30%，氣候貢獻(xiàn)度為27.70%。植被生長受到氣候和人類活動的共同影響，人類活動起主導(dǎo)作用，植被退化區(qū)對人類活動響應(yīng)更強(qiáng)烈。