王明月，付俊娥，武志濤，龐治國(guó)，江威，雷添杰

（1.山西大學(xué)黃土高原研究所，山西 太原 030006；2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；3.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，北京 100038）

0 引言

植被是自然界中聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水的關(guān)鍵因素，不僅參與全球物質(zhì)與能量循環(huán)、調(diào)節(jié)全球氣候，還能直觀地指示全球生態(tài)環(huán)境的變化。歸一化植被指數(shù)（Normalization Difference Vegetation Index，NDVI）是常用作表征植被覆蓋變化的遙感指標(biāo)，其時(shí)間變化序列能夠反映季節(jié)和人為活動(dòng)變化對(duì)植被的影響，能夠直觀反映植被生長(zhǎng)和覆蓋狀況，被廣泛地應(yīng)用于全球和區(qū)域植被變化研究[1-2]。GIMMS NDVI數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)噪聲小和時(shí)空方面相對(duì)連續(xù)性強(qiáng)，成為研究植被覆蓋變化的重要數(shù)據(jù)源。

近幾十年來(lái)，在全球變暖的背景下，黃淮海流域氣候發(fā)生了顯著變化，出現(xiàn)了氣溫升高、降水年際振蕩和區(qū)域性變化增大的趨勢(shì)，加之人類活動(dòng)的頻繁加劇，導(dǎo)致流域的植被生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了明顯變化。全面了解和研究黃淮海流域不同區(qū)域植被的變化規(guī)律，對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)及可持續(xù)發(fā)展具有重要參考意義。莫瑤[3]、陳懷亮[4]利用 1982-2003 年GIMMS NDVI數(shù)據(jù) 、趙靜[5]利用 1982-2006 年NDVI數(shù)據(jù)對(duì)黃淮海流域的研究都表明該區(qū)域植被整體呈略微增加趨勢(shì)；鄭維龍[6]利用2001-2013年MODIS NDVI數(shù)據(jù)對(duì)黃淮海平原植被的研究表明該區(qū)域整體呈上升趨勢(shì)，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛的城市周邊呈退化趨勢(shì) ；賀振等[7]利用 1982-2013 年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)對(duì)黃河流域 、王情等[8]利用1999-2007年SPOT NDVI數(shù)據(jù)對(duì)淮河流域、楊艷麗等[9]利用 2000-2013年 SPOT NDVI數(shù)據(jù)對(duì)海河流域的研究都表明各區(qū)域植被呈上升趨勢(shì)。以上研究從不同時(shí)間段和不同流域角度都說(shuō)明了黃淮海流域的植被呈上升趨勢(shì)，也有學(xué)者從更為詳細(xì)的區(qū)劃分析黃淮海流域植被覆蓋變化。孫銳等[10]通過(guò)NDVI年最大值和生長(zhǎng)季均值對(duì)黃土高原地區(qū)植被時(shí)空變化進(jìn)行了分析，認(rèn)為黃土高原植被生長(zhǎng)狀態(tài)整體上呈現(xiàn)較好的發(fā)展趨勢(shì)；范松克等[11]分析了河南省NDVI時(shí)空變化規(guī)律，結(jié)果顯示NDVI變化具有明顯的海拔梯度差異特征；崔曉臨等[12]對(duì)秦嶺地區(qū)NDVI變化的研究表明植被覆蓋增加速率的變化與低海拔區(qū)域的人類活動(dòng)、高海拔區(qū)域的氣象變化等因素有關(guān)。這些研究或從黃淮海流域整體分析，或單獨(dú)從某個(gè)省域分析，極少有研究基于黃淮海流域整體并橫向?qū)Ρ韧?jí)區(qū)劃下植被覆蓋狀況。

在全球環(huán)境變化背景下，黃淮海流域的植被變化呈現(xiàn)出較強(qiáng)的氣候響應(yīng)特征和異質(zhì)性，量化植被覆蓋變化與氣候變化之間的關(guān)系，是當(dāng)前全球陸地表層生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)[13]。黃淮海流域地域廣闊，自然條件和氣候差異顯著，植被覆蓋存在區(qū)域差異性，在研究環(huán)境變化條件下植被分布規(guī)律時(shí)，將其看作一個(gè)整體進(jìn)行分析在很大程度上會(huì)影響其準(zhǔn)確性。隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)上升為重大國(guó)家戰(zhàn)略，也為流域各省域的發(fā)展提供了歷史性機(jī)遇。因此有必要分析黃淮海流域不同省域的植被覆蓋變化，為全流域的生態(tài)保護(hù)提供參考?；诖耍疚睦肎IMMS NDVI數(shù)據(jù)和同期氣象數(shù)據(jù)研究黃淮海流域及不同省域植被覆蓋時(shí)空變化特征，特別是在全球氣候變化背景下植被覆蓋的響應(yīng)，這為系統(tǒng)了解黃淮海流域植被覆蓋演變規(guī)律提供科學(xué)依據(jù)，為流域生態(tài)保護(hù)尤其是地方部門對(duì)植被的保護(hù)和治理提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃淮海流域（30°N-43°N，110°E-123°E）是中國(guó)三大一級(jí)流域黃河流域、淮河流域和海河流域的統(tǒng)稱，面積138.28萬(wàn)km2，包括河北、內(nèi)蒙古等14個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）和北京、天津2個(gè)直轄市。黃淮海流域地跨地勢(shì)三級(jí)階梯，由東向西自平原向山地和高原過(guò)渡，地形起伏較大，地勢(shì)總體西高東低，氣溫垂直地帶性顯著。多年平均蒸發(fā)量與降雨量分別為1 699.5 mm 和 556.0 mm[14]，干燥度由北向南逐漸遞減[15]。黃淮海流域也是我國(guó)重要的糧食基地和能源基地，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一。流域人口東部密集西部疏松，人口占全國(guó)的34%，GDP占全國(guó)的32%，其中海河流域?yàn)槌擎?zhèn)化最集中的地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用表征NDVI的GIMMS數(shù)據(jù)集。GIMMS數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)航空航天局全球監(jiān)測(cè)與模型研究組，該數(shù)據(jù)集為半月最大值合成數(shù)據(jù)，空間分辨率是8 km，時(shí)間從1981年7月到2015年12月。該數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)、幾何糾正，消除了大氣氣溶膠及其他因素的影響，經(jīng)過(guò)誤差分析，精度滿足要求。本文使用1982-2015年的GIMMS NDVI年值，數(shù)據(jù)集可在http：//ecocast.arc.nasa.gov免費(fèi)下載。同期氣象數(shù)據(jù)由國(guó)家氣候中心[16]提供，包括降水和氣溫，空間分辨率為 0.25°，通過(guò)ArcGIS重采樣為8 km。土地利用數(shù)據(jù)及相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為100 m。由于在生態(tài)系統(tǒng)中林地和草地對(duì)氣象條件比較敏感，耕地受人類活動(dòng)影響較大，因此在后續(xù)探討各省域的植被覆蓋中選用這三種土地利用類型進(jìn)行分析。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Location of the Huang-Huai-Hai River Basin

1.3 研究方法

（1）采用趨勢(shì)分析法[17]研究過(guò)去 34 a NDVI時(shí)間序列的變化。斜率為正表示隨時(shí)間變化NDVI升高植被趨向改善；反之，斜率為負(fù)則表示NDVI下降植被趨向惡化。對(duì)斜率進(jìn)行顯著性水平檢驗(yàn)，通過(guò)置信度95%檢驗(yàn)則認(rèn)為植被呈顯著性變化。計(jì)算公式如下：

式中：eslope為NDVI趨勢(shì)線的斜率；i為年序號(hào)；n為時(shí)間序列長(zhǎng)度；NDVIi為第i年NDVI的值。

（2）采用Theil-Sen median趨勢(shì)度[18]耦合Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)[19]分析黃淮海流域 NDVI空間變化。當(dāng)Sen趨勢(shì)度β＞0時(shí)，反映上升的趨勢(shì)，反之則表示下降的趨勢(shì)。計(jì)算公式如下：

NDVI變化趨勢(shì)的顯著性判斷利用MK檢驗(yàn)法，在置信度95%上判斷NDVI趨勢(shì)變化的顯著性，以1.96為臨界閾值將檢驗(yàn)結(jié)果Z劃分為顯著變化（|Z|＞1.96）與不顯著變化（|Z|＜1.96）。計(jì)算公式如下：

式中：Z為NDVI趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果；i為年序號(hào)；n為時(shí)間序列長(zhǎng)度；NDVIi為第i年NDVI的值。本文將NDVI變化趨勢(shì)分為5類，見(jiàn)表1。

表1 NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)Table 1 Standard of classification

利用MK突變檢驗(yàn)[20]對(duì)NDVI變化趨勢(shì)進(jìn)行突變分析。在原序列隨機(jī)獨(dú)立的假設(shè)下，定義統(tǒng)計(jì)量UFk：

式中：UF1=0，mj表示j時(shí)刻樣本值大于i時(shí)刻樣本值的累計(jì)數(shù)，E（dk）和 Var（dk）表示累計(jì)數(shù)dk的均值和方差。按時(shí)間逆序計(jì)算統(tǒng)計(jì)量UBk，在置信度95%上，構(gòu)造樣本秩序列并繪制UFk與UBk曲線及顯著水平線。若UFk＞0，則表示序列呈上升趨勢(shì)；當(dāng)曲線超過(guò)置信區(qū)間，表示上升趨勢(shì)顯著，超過(guò)置信水平區(qū)域?yàn)樾蛄械耐蛔儏^(qū)域。若UFk、UBk曲線在置信區(qū)間內(nèi)有交點(diǎn)，該交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間為突變開(kāi)始的時(shí)間點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃淮海流域NDVI時(shí)空變化特征

基于像元計(jì)算黃淮海流域1982-2015年NDVI均值得NDVI空間分布（圖2a）與變化趨勢(shì)（圖2b）。整體看，黃淮海流域NDVI的空間分布具有明顯的區(qū)域性差異，大致呈現(xiàn)以黃河流域西北部為中心向東南逐漸增加的趨勢(shì)。流域NDVI多年均值為0.38，其中NDVI＜0.1的區(qū)域占研究區(qū)總面積的1.5%，主要位于內(nèi)蒙古的庫(kù)布齊沙漠及其邊緣地區(qū)，以及山東和河北的沿海區(qū)域。NDVI介于0.1～0.2之間的區(qū)域占總面積的12.68%，主要位于內(nèi)蒙古、寧夏與甘肅的黃土高原區(qū)域及青海的北部邊緣地區(qū)，以草地和未利用地為主。NDVI在0.2～0.4之間的區(qū)域占總面積的36.74%，主要位于青海黃河源區(qū)、甘肅秦嶺北部地區(qū)、陜西北部黃土高原區(qū)、山西山地高原區(qū)、內(nèi)蒙古河套灌區(qū)與河北臨近渤海區(qū)域。NDVI在0.4～0.6的區(qū)域占總面積的46.59%，主要位于四川、甘肅甘南、陜西渭河谷地和黃淮海平原區(qū)，大部分以耕地和林地為主。NDVI＞0.6的區(qū)域占總面積的2.5%，位于陜西秦嶺山區(qū)及湖北和安徽大別山區(qū)域。

圖2 1982-2015年黃淮海流域NDVI時(shí)空變化Fig.2 Spatial-time distribution of average NDVI from 1982 to 2015

圖2b顯示黃淮海流域大部分地區(qū)NDVI呈顯著增加趨勢(shì)，同時(shí)伴隨著局部地區(qū)的顯著減少趨勢(shì)，面積占比分別為73.72%和1.60%。表明近34 a來(lái)黃淮海流域大部分地區(qū)植被覆蓋在好轉(zhuǎn)的同時(shí)，局部地區(qū)出現(xiàn)了植被退化或惡化現(xiàn)象。植被增加區(qū)域在各省域均有分布，其中顯著增加區(qū)域在除青海外的各省域分布均占優(yōu)勢(shì)。植被減少區(qū)域主要分布在以高寒植被為主的青海、甘肅西南部，以及其余省域的城鎮(zhèn)及周邊區(qū)域，其中顯著減少區(qū)域主要分布在各省域中人類活動(dòng)劇烈的城鎮(zhèn)區(qū)域。

Hurst指數(shù)[21]可用來(lái)定量描述 NDVI的長(zhǎng)程依賴性，結(jié)合斜率對(duì)NDVI趨勢(shì)作判析。圖2c為研究區(qū)NDVI多年時(shí)間序列變化，表明流域NDVI隨時(shí)間呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，年增加速率為0.001 39/a且Hurst指數(shù)為0.64，表明整個(gè)研究區(qū)的植被覆蓋有所好轉(zhuǎn)。黃淮海流域不同年代的NDVI變化趨勢(shì)不同，由圖中MK突變曲線可知2003年為NDVI的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。34 a間UFk值均高于0，表示NDVI呈上升趨勢(shì)，其中1982-2002年期間增加速率為0.001 17/a，2003-2015年期間增加速率為0.002 11/a，表明NDVI上升趨勢(shì)有所加快。

2.2 不同省域NDVI時(shí)空變化特征

黃淮海流域橫跨16個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)），各省域間植被覆蓋具有差異性，將流域看作整體進(jìn)行分析在很大程度上會(huì)影響其準(zhǔn)確性?；诖吮疚奶接懖煌∮騈DVI的時(shí)空分布特征，不同省域的NDVI值指該省域在黃淮海流域范圍中的NDVI多年均值。

由圖2b知，黃淮海流域低海拔地區(qū)的省域植被呈增加趨勢(shì)，高海拔地區(qū)尤其是黃河源區(qū)的植被有一定的退化趨勢(shì)，與劉啟興[22]的研究相一致。分析各省域NDVI的特征值（表2）得NDVI均值為0.19～0.55，其中NDVI最高的為湖北，其次是安徽，內(nèi)蒙古最低；在耕林草三種土地利用類型中，耕地NDVI最高為湖北，其次是江蘇；林地NDVI最高為安徽，其次是湖北；草地NDVI最高為安徽，其次是北京。除北京外，耕地、林地與草地NDVI較高的省域都位于淮河流域，植被覆蓋受自然地理位置影響極大，與當(dāng)?shù)氐乃疅釛l件密不可分。NDVI在不同土地利用類型中的總體趨勢(shì)呈現(xiàn)林地＞耕地＞草地，部分省域如位于黃淮海平原的山東和江蘇耕地NDVI高于林地，兩省中耕地占比較高，分別占各省面積的52.53%[23]和42.72%。

表2 黃淮海流域不同省域NDVI特征值Table 2 NDVI index in different provinces of the Huang-Huai-Hai River Basin

結(jié)合表2與圖3可知，各省域NDVI均呈增加趨勢(shì)。顯著增加面積占比最高的為湖北，達(dá)到100%；顯著增加占比最低的是青海，為43.71%。除這兩個(gè)省域外，顯著增加面積占比低于60%的省域還包括四川和天津；顯著增加占比省域60%～80%的包括河北、內(nèi)蒙古、甘肅、江蘇、寧夏和北京；顯著增加占比高于80%的包括山西、山東、河南、陜西、安徽和遼寧。增速最快的是安徽，達(dá)到了0.003 22/a；增速最緩慢的是青海，為0.000 42/a。除這兩個(gè)省域外，增速低于0.001/a的省域包括北京、天津、內(nèi)蒙古和四川；增速介于0.001/a～0.002/a的包括山東、山西、陜西、江蘇、遼寧、湖北、甘肅、河北和寧夏；增速高于0.002/a的包括河南。除寧夏外，其他省域的Hurst指數(shù)都高于0.5，表示未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)會(huì)延續(xù)增加的趨勢(shì)。在突變情況上，結(jié)合全流域突變時(shí)間為2003年，將各省域的突變時(shí)間劃分為1982-2002年與2003-2015年兩個(gè)時(shí)間段。其中突變時(shí)間在1982-2002年的省域包括河北、山東、青海、河南、江蘇、四川、天津、內(nèi)蒙古和安徽；突變時(shí)間在2003-2015年的省域包括山西、甘肅、陜西、寧夏、遼寧和湖北；除此之外，北京在兩個(gè)時(shí)間段均有突變發(fā)生。

圖3 1982-2015年不同省域NDVI時(shí)間序列變化Fig.3 Temporal variations of NDVI in different provinces from 1982 to 2015

2.3 氣象因素與NDVI變化的關(guān)系

2.3.1 氣象因素變化特征

降水和氣溫是影響植被變化的主要?dú)庀笠蛩亍?982-2015年期間黃淮海流域降水量均值為575 mm，由圖4a可知降水量由西北向東南遞增，其中甘肅甘南區(qū)域與陜西子午嶺區(qū)域比周圍地區(qū)降水量高，降水量分布與NDVI空間分布相似。圖4b中降水量呈不顯著增加區(qū)域占比最高，達(dá)到55.49%。降水量增加區(qū)域主要分布在青海西部、呂梁山區(qū)、太行山中部、山東、安徽西部和江蘇，降水量減少區(qū)域主要分布在寧夏、甘肅南部、陜西南部、山西南部、河南、北京和遼寧。圖4c表明降水量呈增加趨勢(shì)，年增加速率為0.865 86/a，由累計(jì)距平曲線可知突變點(diǎn)為2002年，突變后氣候由干變濕。34 a期間研究區(qū)氣溫均值為8.72℃，圖4d表明氣溫自西隨著海拔降低向東遞減，氣溫變化受地形影響明顯。圖4e表明氣溫在呂梁山脈及太行山脈區(qū)域增速慢于周圍，這與該地區(qū)植被覆蓋的增加對(duì)地表氣溫產(chǎn)生一定的降溫作用有關(guān)，與金凱的結(jié)論一致[24]；山東半島受海洋影響氣溫增速明顯較低，宋彥華等[25]研究也表明濱海區(qū)的氣溫幅度小于內(nèi)陸；京津冀以北地區(qū)增速較低，可能反映了一些山地局地氣候變化特點(diǎn)，竇以文等[26]研究也說(shuō)明此區(qū)域受地形的主導(dǎo)作用最低氣溫的增速較緩。圖4f表明氣溫整體呈增加趨勢(shì)，年增加速率為0.041 42/a，由累計(jì)距平曲線知突變點(diǎn)為1996年。

圖4 1982-2015年黃淮海流域氣象因素時(shí)間序列變化特征Fig.4 Temporal variations of climate elements in the Huang-Huai-Hai River Basin from 1982 to 2015

2.3.2 氣象因素對(duì)NDVI變化的影響

生態(tài)系統(tǒng)是個(gè)多變量的復(fù)雜巨系統(tǒng)，一個(gè)變量的變化會(huì)影響到其他變量的變化，而偏相關(guān)系數(shù)[27]可以研究一個(gè)變量同時(shí)和多個(gè)變量相關(guān)時(shí)剔除第三個(gè)變量的影響，只分析其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度。復(fù)相關(guān)分析[28]可用來(lái)研究一個(gè)變量與多個(gè)變量之間的整體相關(guān)程度。利用復(fù)相關(guān)系數(shù)分析NDVI與多個(gè)氣象因素的整體相關(guān)程度，在此基礎(chǔ)上利用偏相關(guān)分析研究NDVI受各氣象因素影響的時(shí)空分布情況。

基于SPSS軟件計(jì)算黃淮海流域1982-2015年NDVI與降水和氣溫的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.68（P＜0.01），說(shuō)明NDVI受兩種氣象因素影響較明顯，進(jìn)而對(duì)NDVI與降水和氣溫進(jìn)行逐像元偏相關(guān)分析（圖5）。黃淮海流域NDVI與降水量、氣溫的空間分布的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.200和0.365。和降水量呈正相關(guān)的區(qū)域面積占總面積的78.24%，主要分布在甘肅北部及南部、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西北部、山西北部及中部、河北中部及南部、北京、天津、山東，這些區(qū)域自然植被分布較廣。呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域呈片狀主要分布在三種區(qū)域，其一為青海和甘肅的黃河源區(qū)，此區(qū)域以高寒植被為主，對(duì)降水量敏感性低于氣溫；其二為陜西南部、山西南部、河南、安徽南部和江蘇南部，此區(qū)域存在大量的耕地，在降水量較少呈干旱的年份中，耕地受灌溉影響較大，植被與降水量負(fù)相關(guān)性強(qiáng)；其三為河北和山東的沿海區(qū)域。與氣溫呈正相關(guān)的區(qū)域面積占93.52%，主要分布在青海西部、四川、甘肅中部及南部、寧夏南部、陜西中部、內(nèi)蒙南部、山西北部及南部、河北東部、北京和天津的郊區(qū)、山東西部、河南南部、安徽、江蘇西部。呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域呈點(diǎn)狀主要分布青海與甘肅的交界處、寧夏與內(nèi)蒙黃河沿岸、陜西南部、山西中部、河北南部及東部、河南中部、山東東部、江蘇東部，此區(qū)域人類活動(dòng)較劇烈。其中，降水量與NDVI在內(nèi)蒙正相關(guān)性強(qiáng)，氣溫與NDVI在內(nèi)蒙西部與北部負(fù)相關(guān)性強(qiáng)，表明干旱區(qū)植被對(duì)氣候變化極為敏感，與已有結(jié)論一致[29]。

圖5 1982-2015年黃淮海流域氣象因素與NDVI偏相關(guān)空間分析Fig.5 Partial correlation between NDVI and climate elements in Huang-Huai-Hai River Basin from 1982 to 2015

表3為不同省域偏相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明：14個(gè)省域NDVI與降水量呈正相關(guān)，正相關(guān)性最強(qiáng)的省域?yàn)檫|寧，負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)的省域?yàn)榍嗪＃?6個(gè)省域NDVI與氣溫呈正相關(guān)，正相關(guān)性最強(qiáng)的省域?yàn)楹迸c安徽，正相關(guān)性最弱的省域?yàn)閮?nèi)蒙古與山西。結(jié)合NDVI空間分布可知年降水量低于600 mm的省域，NDVI與降水量的正相關(guān)性較好，例如內(nèi)蒙古、寧夏和周圍省域的局部區(qū)域，說(shuō)明干旱和半干旱區(qū)域植被更容易受到降水的影響。氣溫高于15℃的省域，NDVI與氣溫的正相關(guān)性較強(qiáng)，例如湖北和安徽。

表3 黃淮海流域及不同省域氣象因素與NDVI偏相關(guān)系數(shù)Table3 Partial correlation index between NDVI and climate elements in different provinces

3 討論

黃淮海流域地域遼闊，植被生態(tài)環(huán)境較為復(fù)雜，本文結(jié)果得不同省域植被NDVI雖然都呈上升趨勢(shì)，但上升幅度具有差異性，且局部區(qū)域NDVI也有下降趨勢(shì)。一方面，以青海及甘肅為主的黃河上游區(qū)域尤其是其中的黃河源區(qū)作為重要的水源涵養(yǎng)區(qū)和補(bǔ)給區(qū)，政府先后建立了三江源自然保護(hù)區(qū)（2000年）和三江源國(guó)家公園（2020年）并實(shí)施了相應(yīng)的生態(tài)保護(hù)建設(shè)工程（2005年）[30]，對(duì)遏制該區(qū)域植被退化初見(jiàn)成效。青海NDVI增速最慢與受高原氣候敏感性影響，高寒植被的退化沒(méi)有得到完全遏制有關(guān)，與相關(guān)研究一致[22]。以河北為主實(shí)施了“京津風(fēng)沙源治理工程”（2002年）[30]，衛(wèi)潔等[17]的研究表明該生態(tài)建設(shè)工程是植被恢復(fù)的主要原因。流域中部的呂梁山與太行山的山區(qū)植被以增加為主，森林生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性增加，生態(tài)環(huán)境顯著改善，表明“太行山國(guó)家水土保持重點(diǎn)建設(shè)工程”（2003年）[30]對(duì)植被的改善有一定的影響。黃淮海流域整體及甘肅和山西等植被NDVI的突變點(diǎn)都在21世紀(jì)初，且突變后植被增速增加，由此推斷持續(xù)的生態(tài)恢復(fù)和生態(tài)保護(hù)工程的實(shí)施在一定程度上增加了植被覆蓋度。劉憲峰[31]及趙安周等研究也表明生態(tài)恢復(fù)工程的實(shí)施對(duì)植被具有促進(jìn)作用[32]。在分析降水量與植被關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)黃淮海平原南部與降水量的負(fù)相關(guān)性強(qiáng)，該地區(qū)植被主要受灌溉工程的影響，降水量少的年份對(duì)植被的人為干預(yù)較強(qiáng)。因此除了氣象因素外，人類活動(dòng)對(duì)植被的影響也很大。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大型城市及周邊人類活動(dòng)的加劇及草原地區(qū)的過(guò)度放牧對(duì)植被覆蓋具有消極作用，與本文NDVI減少區(qū)域特征相吻合。趙維清等[19]通過(guò)夜間燈光數(shù)據(jù)的研究表明在以建設(shè)用地和耕地為主的城鎮(zhèn)及周邊地區(qū)，人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)NDVI起抑制作用。因此，局部地區(qū)人類活動(dòng)加劇對(duì)植被退化的影響不容忽視。受到眾多處于不斷變化中的因子的交互影響，植被對(duì)氣候要素和人類活動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制難以驗(yàn)證尤其是貢獻(xiàn)率的量化。文中只分析了氣候變化對(duì)植被覆蓋的影響，量化人類活動(dòng)對(duì)植被的影響有待于進(jìn)一步探討，也是下一步研究的方向。

4 結(jié)論

采用1982-2015年GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，利用Sen中值耦合MK顯著性檢驗(yàn)等方法，系統(tǒng)的研究了黃淮海流域及不同省域植被的時(shí)空變化特征，在此基礎(chǔ)上探討氣象因素對(duì)植被變化的影響，結(jié)論如下：

（1）從區(qū)域整體分析，NDVI多年均值為0.38且空間分布由東南向西北遞減，具有明顯的區(qū)域性差異，與降水量分布基本一致。NDVI高于0.6的區(qū)域主要分布于研究區(qū)東南部的大別山區(qū)，以林地為主；NDVI低于0.1的區(qū)域主要分布于流域西北方的庫(kù)布齊沙漠區(qū)，以未利用地為主；NDVI 0.4～0.6的區(qū)域占46.59%。研究區(qū)73.72%的區(qū)域NDVI呈顯著增加趨勢(shì)，1.6%的區(qū)域呈顯著減少趨勢(shì)，減少區(qū)域集中分布在黃河源區(qū)和城市周邊。NDVI多年時(shí)間序列變化表明研究區(qū)NDVI年增加速率為0.001 39/a且具有可持續(xù)性（Hurst＞0.5），并在2003年附近發(fā)生突變。

（2）從省域尺度分析，空間分布上NDVI最高的為湖北，最低的為內(nèi)蒙古，研究區(qū)東部省域值高于西部省域；NDVI在三種土地利用類型中林地＞耕地＞草地；研究區(qū)NDVI多年時(shí)間序列變化表明各省域均呈增加趨勢(shì)，其中增加最快的為安徽，年增加速率為0.003 22/a，增加最慢的為青海，年增加速率為0.000 42/a。

（3）氣溫與NDVI的相關(guān)性高于降水與NDVI的相關(guān)性，表明植被對(duì)氣溫的敏感性高于降水，不同省域植被受氣象因素的影響程度有明顯差異。在空間分布上NDVI與降水在呂梁山脈地區(qū)正相關(guān)性最強(qiáng)，在黃河源區(qū)負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)；NDVI與氣溫在安徽和湖北正相關(guān)性最強(qiáng)，在晉中盆地與關(guān)中平原負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)。研究區(qū)NDVI與降水量和氣溫的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.200和0.365。不同省域的相關(guān)性研究結(jié)果表明除青海與河南的NDVI與降水為負(fù)相關(guān)外，其他省域NDVI與降水均為正相關(guān)；各省域NDVI與氣溫均為正相關(guān)。