楊艷萍，陳建軍,2※，覃巧婷，周國(guó)清,2，尤號(hào)田,2，韓小文,2

（1. 桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，桂林 541004；2. 桂林理工大學(xué)廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，桂林 541004）

0 引 言

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)不可缺少的組成部分，植被的生長(zhǎng)受到大氣、土壤和水分的共同影響，目前植被動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)已成為全球變化研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一[1]。廣西位于中國(guó)南部，地勢(shì)西北高、東南低，山地丘陵錯(cuò)綜復(fù)雜，素有“廣西盆地”之稱，具有獨(dú)特的喀斯特地貌，是西部生態(tài)脆弱地區(qū)之一[2-3]。該地區(qū)石漠化問題嚴(yán)重，土壤貧瘠，容易發(fā)生水土流失，石漠化面積占中國(guó)石漠化土地總面積的15.2%[4]。近些年來，廣西一直大力實(shí)施珠江防護(hù)林、沿海防護(hù)林、退耕還林、石漠化綜合治理等[5]國(guó)家重點(diǎn)生態(tài)工程，通過一系列制度改革和政策傾斜不斷完善自然生態(tài)系統(tǒng)的平衡[6]。因此，研究廣西近些年植被的時(shí)空變化分異特征及其影響因素，有利于進(jìn)一步推動(dòng)廣西生態(tài)綠色發(fā)展，為評(píng)估廣西植被生長(zhǎng)和生態(tài)環(huán)境恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)[7]。

歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）是衡量作物生長(zhǎng)、農(nóng)田、土地管理和作物生產(chǎn)的指標(biāo)，被廣泛用于監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)植被生長(zhǎng)、探索和研究植被覆蓋相關(guān)變化[8]。近年來，部分學(xué)者利用NDVI時(shí)間序列監(jiān)測(cè)不同時(shí)間尺度的植被生長(zhǎng)情況。如高江波等[9]利用GIMMS NDVI遙感數(shù)據(jù)探討1982－2013年中國(guó)植被NDVI動(dòng)態(tài)特征；韋小茶等[10]基于GIMMS NDVI和MODIS NDVI分析廣西1982－2016年NDVI時(shí)空變化特征；Wang等[11]利用MODIS數(shù)據(jù)得到2000－2010年中國(guó)生長(zhǎng)季植被NDVI增加了0.003%。植被的生長(zhǎng)狀況與該地區(qū)的地形息息相關(guān)，不同的地形因子對(duì)植被NDVI產(chǎn)生的影響不同。如肖建勇等[12]基于MODIS NDVI分析中國(guó)非喀斯特區(qū)域植被NDVI空間分布更易受地形因子影響；銀朵朵等[13]分析得到地形因子對(duì)溫帶大陸性半干旱季風(fēng)氣候區(qū)植被覆蓋度分布格局影響顯著，植被覆蓋度隨海拔升高呈增加趨勢(shì)，與坡度呈正相關(guān)，在不同坡向上差異明顯。氣候因子在地球表面的能量交換和物質(zhì)循環(huán)中發(fā)揮重要作用，是引起植被變化的重要因素之一，氣溫和降水是引起植被變化的主要?dú)夂蛞蜃覽14]。Jiang等[15]通過殘差趨勢(shì)分析等方法，得到降水是影響哈薩克地區(qū)植被生長(zhǎng)的主要因素，而氣溫是影響山區(qū)和咸海盆地植被綠度季節(jié)變化的控制因素；Guo等[16]應(yīng)用重心模型得到雅魯藏布江流域的植被生長(zhǎng)在重心移動(dòng)軌跡和時(shí)滯效應(yīng)兩方面都受到降水的積極影響。土地利用反映人類對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)影響的方式和程度，不同土地利用類型土壤養(yǎng)分的構(gòu)成和含量不同，從而對(duì)植被生長(zhǎng)的影響程度不同[17]。如Jiang等[18]利用線性回歸等方法分析1982－2015年西南山區(qū)耕地上的平均NDVI增幅顯著；賈丹陽等[19]運(yùn)用Pearson相關(guān)性分析法等，得到在草地土地利用類型上，NDVI的變化受春季氣溫、夏季降水量的影響明顯。盡管當(dāng)前利用NDVI研究區(qū)域植被時(shí)空變化特征及其影響因素取得了一定進(jìn)展，但現(xiàn)有研究主要集中在單一因素或兩個(gè)因素對(duì)植被生長(zhǎng)的影響，較少同時(shí)兼顧多因素的影響，尤其是廣西地區(qū)的相關(guān)研究相對(duì)較少。

本文基于2000－2018年的MODIS NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)，利用一元線性回歸及趨勢(shì)分析等方法，分析廣西植被NDVI時(shí)空變化特征；結(jié)合數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）數(shù)據(jù)、土地利用類型和氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，通過相關(guān)分析和統(tǒng)計(jì)分析等方法，探討不同地形條件和土地利用類型下植被NDVI時(shí)空變化差異及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)。通過以上研究，掌握近些年廣西實(shí)施退耕還林、石漠化治理等生態(tài)工程的成效，為廣西地區(qū)進(jìn)一步推動(dòng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣 西 位 于 中 國(guó) 華 南 地 區(qū)，104°26′～112°04′E，20°54′～26°24′N，總面積23.67萬km2[20]。廣西處于第二階梯中的云貴高原東南邊緣，北回歸線橫貫全區(qū)中部，南臨北部灣，北接南嶺山地，西延云貴高原，屬云貴高原向東南沿海丘陵過渡地帶，地形特點(diǎn)為四周高中部低，形似盆地，且山地多、平原少，具有獨(dú)特的喀斯特地貌[21]。廣西氣候類型為中亞熱帶季風(fēng)氣候和南亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫在16 ℃以上，年平均降雨量在1100 mm以上，全年夏長(zhǎng)冬短[22]。植被類型多樣，桂西北地區(qū)主要分布針葉林，東南地區(qū)主要分布有闊葉林[23]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文使用的MODIS NDVI數(shù)據(jù)來源于美國(guó)航空航天局（National Aeronautics and Space Administration, NASA）發(fā)布的中分辨率成像光譜儀植被產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD13Q1（https://ladsweb.modaps. eosdis. nasa.gov/search/），空間分辨率為250 m，時(shí)間分辨率為16 d。首先，利用MRT工具對(duì)廣西2000－2018年的MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、影像拼接、重采樣、重投影等處理；其次，利用ArcGIS軟件根據(jù)廣西矢量邊界對(duì)處理后的遙感影像進(jìn)行裁剪；最后，在ENVI中運(yùn)用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）合成得到各季度及年NDVI值。將廣西植被NDVI劃分為＜0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、＞0.8這5個(gè)等級(jí)[24]。

氣象數(shù)據(jù)來自歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)第三代再分析資料ERA-Interim (https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full- daily/ levtype=sfc/)，空間分辨率為0.5°。氣候因子包括：降水量、氣溫、太陽輻射、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、濕度等。植被的生長(zhǎng)受氣溫和降水兩因素影響較大，故本研究只研究植被對(duì)氣溫和降水兩氣候因子的響應(yīng)。首先，利用MATLAB軟件讀取氣候數(shù)據(jù)nc文件，計(jì)算各月平均氣溫和降水，并生成excel表格；其次，在ArcGIS軟件中利用克里金插值法對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理；最后，根據(jù)廣西矢量邊界進(jìn)行裁剪，并通過重采樣和投影轉(zhuǎn)換，使得氣候數(shù)據(jù)與NDVI數(shù)據(jù)具有相同的投影坐標(biāo)系和空間分辨率。

DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，空間分辨率為30 m。地形因子種類繁多，但高程、坡度及坡向?qū)χ脖簧L(zhǎng)影響頗大，故基于不同高程、坡度及坡向探討植被NDVI變化。根據(jù)數(shù)據(jù)可得，廣西高程在0～2101 m，將高程梯度分為22個(gè)100 m的高程帶，計(jì)算各高程帶下的平均NDVI值；廣西坡度在0～56°，將坡度分為28個(gè)2°的坡度帶，并計(jì)算各坡度帶下的平均NDVI值；計(jì)算無坡向、北、東北、東、東南、西南、西、西北9個(gè)坡向下的平均NDVI值。

土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx)，空間分辨率為1 km。土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民用地和未利用土地6個(gè)一級(jí)類型及25個(gè)二級(jí)類型。本研究使用2018年廣西土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算6個(gè)一級(jí)土地類型下植被NDVI對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)。

1.3 研究方法

當(dāng)前大多數(shù)學(xué)者采用線性回歸[25]、Theil—Sen media趨勢(shì)分析[26]等方法分析長(zhǎng)時(shí)間序列植被NDVI變化趨勢(shì)。多使用地理探測(cè)器[27]、主成分分析[28]、相關(guān)分析[29]等方法分析各因素對(duì)植被生長(zhǎng)的影響，其中，地理探測(cè)器法和主成分法能夠反映變量的分層異質(zhì)性，但工作量大，很難在空間上連續(xù)表達(dá)，而Pearson相關(guān)分析法，通過相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)直觀反映變量間的相關(guān)程度及各因素對(duì)植被覆蓋空間上的貢獻(xiàn)率，故本研究結(jié)合廣西實(shí)地情況和研究需求，選取線性回歸和Pearson相關(guān)分析法。

1.3.1 趨勢(shì)分析

一元線性回歸法分析逐個(gè)像元對(duì)應(yīng)的2000－2018年廣西NDVI變化趨勢(shì)，多年回歸方程中的趨勢(shì)斜率Slope代表年際變化，若Slope＞0，表示隨時(shí)間的變化NDVI呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，并且數(shù)值越大增加越明顯；反之，若Slope＜0，則表示NDVI隨時(shí)間變化呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)；若Slope=0，則表示NDVI在n年間無明顯變化[30]。計(jì)算公式：

式中Slope為NDVI的回歸斜率；n為研究的總年數(shù)，本文中n=19；i代表年序號(hào)；NDVIi為第i年平均NDVI值。

根據(jù)一元線性回歸法，可以判斷植被NDVI時(shí)空變化趨勢(shì)，結(jié)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，將植被NDVI變化分為5個(gè)等級(jí)，其中，當(dāng)Slope＜0時(shí)，若P＜0.01，則表示為顯著減少，若0.01＜P＜0.05，則表示為較顯著減少；當(dāng)Slope＞0時(shí)，若P＜0.01，則表示為顯著增加，若0.01＜P＜0.05，則表示為較顯著增加；當(dāng)P＞0.05時(shí)，則表示為無顯著變化。

1.3.2 相關(guān)分析?偏相關(guān)分析?復(fù)相關(guān)分析

Pearson相關(guān)分析法是研究要素之間相關(guān)程度的方法，通過計(jì)算氣溫和降水與NDVI之間的相關(guān)系數(shù)r，可以直觀有效地看出NDVI分別對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)程度。r的取值范圍為[-1,1]，若r＞0，則表示兩者呈正相關(guān)；若r＜0則表示兩者呈負(fù)相關(guān)；若r=0，則表示兩者不存在線性相關(guān)關(guān)系[31]。變量x?y的相關(guān)系數(shù)rxy計(jì)算公式：

式中rxy為兩變量之間的相關(guān)系數(shù)；xi、yi分別表示x?y兩

變量第i年的值；分別表示x、y兩變量的年平均值；n為總年數(shù)。

不考慮未利用要素的影響單獨(dú)研究?jī)梢刂g相關(guān)程度的方法為偏相關(guān)分析，可以控制未利用氣候因子，分別研究NDVI與降水、氣溫的偏相關(guān)系數(shù)[32]。偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式：

式中rxy,z為固定變量z后，變量x與變量y偏相關(guān)系數(shù)，其取值范圍為[-1,1]，rxy,z＞0表明兩個(gè)變量呈正相關(guān)，rxy,z＜0表明兩個(gè)變量呈負(fù)相關(guān)，rxy,z=0表明兩個(gè)變量不存在線性相關(guān)性。

復(fù)相關(guān)分析法是研究一個(gè)變量與多個(gè)變量相關(guān)程度的方法。植被生長(zhǎng)受到多種因素的影響，利用復(fù)相關(guān)系數(shù)分析植被NDVI受氣溫和降水的共同影響程度。復(fù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式：

式中rx,yz為復(fù)相關(guān)系數(shù)，其取值范圍為[-1,1]，rx,yz＞0表明兩個(gè)變量對(duì)植被生長(zhǎng)呈正影響，rx,yz＜0表明兩個(gè)變量對(duì)植被生長(zhǎng)呈負(fù)影響，rx,yz=0表明兩個(gè)變量對(duì)植被生長(zhǎng)無影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被NDVI時(shí)空變化特征

2000－2018年廣西植被NDVI值在0.76～0.86之間，呈增加趨勢(shì)，線性增加速率為0.004/a（圖1）。廣西地區(qū)植被NDVI總體上偏高，19 a平均NDVI值為0.81，其中2015年植被NDVI值最高為0.84。植被NDVI變化趨勢(shì)受季度影響較大，第三季度NDVI最高，在0.73～0.84之間，平均NDVI值為0.80；第二季度NDVI值次之，在0.73～0.80之間，平均NDVI值為0.76；第四季度NDVI值相對(duì)較低，在0.63～0.78之間，平均NDVI值為0.71；第一季度NDVI值最低，僅在0.5～0.7之間，平均NDVI值為0.59。NDVI在不同季度上波動(dòng)均不同，第一季度波動(dòng)最為劇烈，線性增加速率達(dá)到0.008/a，第四季度次之，線性增加速率為0.007/a，第二、三季度相差不大，分別為0.004/a?0.003/a。

廣西植被覆蓋屬于較高水平，但存在地區(qū)差異，表現(xiàn)為：由北到南、由四周到中間植被覆蓋逐漸減少。其中高植被覆蓋地區(qū)主要集中在河池市、百色市、桂林市等地區(qū)，欽州市、北海市、南寧市植被覆蓋較少（圖2a）。廣西多年平均NDVI為0.81，植被NDVI小于0.6的區(qū)域占廣西總面積的1.5%，植被NDVI大于0.8的區(qū)域占廣西總面積的66.6%。

2000－2018年廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)（圖2b），其中無顯著變化區(qū)域面積占比最大，達(dá)到廣西區(qū)域面積的43.9%，主要集中在東北部桂林市、柳州市、賀州市等地區(qū)；顯著增加變化區(qū)域次之，達(dá)到廣西區(qū)域面積的37.0%，主要集中在南部欽州市和南寧市等；較顯著減少區(qū)域占比最少，僅占廣西區(qū)域面積的0.6%；顯著減少部分占比0.8%，減少區(qū)域主要集中在北海市和南寧市小部分區(qū)域。

2000－2018年第一季度廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)（表1），其中顯著增加變化區(qū)域占比最大，達(dá)到廣西區(qū)域面積的44.9%；第二季度廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)無顯著變化趨勢(shì)，達(dá)到廣西區(qū)域面積的67.8%，增加區(qū)域次之，占廣西區(qū)域面積的30.0%；第三季度廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，其中顯著增加變化區(qū)域占比最大，達(dá)到廣西區(qū)域面積的43.6%；第四季度廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，顯著增加變化區(qū)域占比最大，達(dá)到廣西區(qū)域面積的73.1%。

表1 各季度變化趨勢(shì)等級(jí)占比Table 1 The proportion of trend grades in each quarter %

2.2 不同地形因子對(duì)植被NDVI的影響

廣西高程西北高、東南低，呈西北向東南傾斜狀，最大高程達(dá)到2 101 m，其中高程主要在0～1 000 m之間。廣西22個(gè)高程帶，第二個(gè)高程帶像元占比最大，達(dá)到21%（圖3d）。植被NDVI隨著高程的變化存在一定的差異，在0～200 m之間，植被NDVI隨著高程的增大，出現(xiàn)小幅度的增加；在200～400 m之間，植被NDVI先劇烈的減少再劇烈的增加；高程300～1 500 m之間，植被NDVI隨著高程的增加小幅度的增加，并趨于穩(wěn)定；在高程＞1 500 m時(shí)，植被NDVI呈現(xiàn)小幅度的減小再增加的趨勢(shì)，波動(dòng)變化較小。

廣西坡度西北高，東南低，主要分布在0～34°之間。植被NDVI在第一坡度帶呈現(xiàn)最小值，為0.75，在坡度26°～28°間呈現(xiàn)最大值，為0.86（圖3e）。坡度0～6°間，隨著坡度的增加植被NDVI呈現(xiàn)較顯著增加趨勢(shì)；坡度6°～32°之間，植被NDVI隨著坡度的增加較為緩和的增大并趨于平緩；坡度＞32°時(shí)，植被NDVI先小幅度的減少再增加最后減少，變化波動(dòng)不大。

廣西坡向可分為無坡向、北、東北、東、東南、南、西南、西、西北9類，其中無坡向像元占比最小，東南坡向像元占比最大（圖3f）。在無坡向上，植被NDVI值僅有0.35，其他坡向上植被NDVI值均在0.81～0.82之間。由此可知，除無坡向外，其他坡向?qū)χ脖籒DVI影響不大。

2.3 植被NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)

2.3.1 植被NDVI對(duì)氣溫?降水的響應(yīng)

2000－2018年廣西年平均氣溫在18～21 ℃之間，19年來平均氣溫為19.6 ℃，其中，2007年氣溫最高，達(dá)到20.3 ℃，2011年氣溫最低，僅18.6 ℃（圖4）。廣西19年間氣溫呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，線性增長(zhǎng)速率為0.12/a。2000－2018年廣西年平均降水量在1 100～1 900 mm之間，19年來平均降水量為1 594.72 mm，其中2008年降水量最低，僅1 170.98 mm，2017年降水量最多，為1 843.80 mm。

廣西地區(qū)氣溫和NDVI偏相關(guān)系數(shù)在-0.89～0.89之間，主要呈正相關(guān)趨勢(shì)（圖5a），主要分布在西北河池、百色、來賓等地區(qū)；負(fù)相關(guān)區(qū)域主要分布在東部及東南部玉林、賀州、梧州等地區(qū)。廣西地區(qū)降水和NDVI偏相關(guān)系數(shù)在-0.90～0.91之間（圖5b），呈正相關(guān)區(qū)域主要分布在東部及中部賀州、梧州、欽州等地區(qū)；負(fù)相關(guān)區(qū)域主要分布在百色、桂林、北海等。氣溫降水和NDVI復(fù)相關(guān)系數(shù)在0.000 2～0.913 0之間（圖5c），廣西氣溫和降水對(duì)NDVI為正影響，平均復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.32，其中，梧州、賀州對(duì)氣溫和降水響應(yīng)較大。

不同土地利用類型上（圖6），植被NDVI對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)是不同的。居民用地、未利用地類型植被NDVI對(duì)氣溫響應(yīng)較大，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95以上，且通過0.01的顯著性檢驗(yàn)，但植被NDVI對(duì)降水響應(yīng)較小，相關(guān)系數(shù)均在0.2左右（表2）；耕地、林地、草地、水域類型，植被NDVI對(duì)氣溫響應(yīng)相對(duì)較小，相關(guān)系數(shù)在0.64以上，植被NDVI對(duì)降水響應(yīng)相對(duì)較大，相關(guān)系數(shù)均在0.88以上，且都通過0.05的顯著性檢驗(yàn)。

表2 基于土地利用類型下NDVI與氣溫?降水相關(guān)系數(shù)Table 2 Correlation coefficients between NDVI and precipitation and temperature based on land use types

3 討 論

3.1 廣西植被NDVI變化分析

廣西2000－2018年植被NDVI時(shí)空變化分異特征分析表明，19年間廣西植被NDVI總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，與馬海云等[33]研究結(jié)論一致，表明廣西植被覆蓋在不斷改善，但存在一定的季度差異，第一季度植被NDVI線性增長(zhǎng)速率最大，增加變化區(qū)域達(dá)到廣西總面積的66.4%，主要集中在廣西東南部欽州市、玉林市、梧州市等地。植被的生長(zhǎng)與氣候有著密切的關(guān)系，適宜的氣溫和降水會(huì)促進(jìn)土壤水分的增加，為植被生長(zhǎng)提供良好的生存環(huán)境。廣西氣溫和降水在2000－2001年、2014－2015年呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，促使該時(shí)期內(nèi)植被NDVI得到較為明顯的增加。在2015－2018年植被NDVI趨于穩(wěn)定，可能是由于此時(shí)植被NDVI在0.84左右，已經(jīng)趨于飽和，因此很難有較大幅度的波動(dòng)。植被覆蓋在受到氣候影響的同時(shí)，人類活動(dòng)也對(duì)其產(chǎn)生了不可忽視的影響。過去很長(zhǎng)時(shí)間里，人類活動(dòng)造成了廣西嚴(yán)重的生態(tài)破壞，引發(fā)水土流失、石漠化擴(kuò)大、自然災(zāi)害頻繁等諸多生態(tài)環(huán)境問題。近些年來，廣西總體植被覆蓋情況較好，平均植被NDVI值達(dá)到0.81左右，這與當(dāng)?shù)卣粩嚅_展植樹造林、實(shí)施退耕還林、遏制石漠化生態(tài)工程息息相關(guān)。但廣西植被覆蓋存在較大的空間差異性，呈現(xiàn)西北高東南低的空間格局，與Qiao等[34]研究基本一致，高植被覆蓋地區(qū)主要分布在百色市、河池市等地，這可能由于這些地區(qū)高程較高、坡度較陡，不適宜人類活動(dòng)，從而減少人類對(duì)植被的破壞。

3.2 植被NDVI和地形因子關(guān)系分析

地形因子是一個(gè)包括高程、坡度、坡向等因子在內(nèi)的多維變量，這些不同維度上的變量通過水熱和土壤條件影響著植被生長(zhǎng)[35]。不同地形因子對(duì)植被NDVI的影響是不同的，高程＜400 m時(shí)NDVI值相對(duì)較小，高程＞400 m時(shí)植被NDVI值較大且較為穩(wěn)定；坡度在＞12°時(shí)NDVI值相對(duì)較大且波動(dòng)不大；除無坡向外，坡向?qū)χ脖籒DVI影響不大。廣西是典型的喀斯特地貌，山高坡陡，高程＜400 m、坡度＜12°，通常為人類活動(dòng)密集區(qū)，該地區(qū)植被生長(zhǎng)很可能受到人類活動(dòng)的影響，從而導(dǎo)致其植被NDVI值偏小。當(dāng)坡度達(dá)到一定值時(shí)，隨著坡度的增大，會(huì)加劇水土流失，這可能是廣西地區(qū)坡度＞32°時(shí)植被NDVI值相對(duì)較小的原因。

3.3 植被NDVI和氣候因子關(guān)系分析

氣候因子對(duì)植被NDVI的影響是至關(guān)重要的，主要通過氣溫和降水來反映，但植被NDVI對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)是不同的。植被NDVI與氣溫呈正相關(guān)區(qū)域主要集中在西北部河池市、南寧市、百色市等地區(qū)，而植被NDVI與降水呈正相關(guān)區(qū)域主要集中在中部及東部梧州市、貴港市、賀州市等地，表明在廣西西北部氣溫促進(jìn)植被生長(zhǎng)，而中部及東部地區(qū)降水促進(jìn)植被生長(zhǎng)。結(jié)合以往研究，由于學(xué)者們采用的研究時(shí)間段、數(shù)據(jù)和方法不同，所得植被NDVI與氣溫、降水的響應(yīng)不同，本文與馬海云等[33]所得植被NDVI與氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)空間分布基本一致，但相關(guān)系數(shù)大小存在偏差。氣溫降水和植被NDVI平均復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.32，表明總體上氣溫和降水為植被提供了適宜的生存環(huán)境，促進(jìn)植被生長(zhǎng)。不同土地利用類型上，植被NDVI對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)是不同的。其中在居民用地和未利用土地上植被對(duì)氣溫響應(yīng)較劇烈，在林地上植被對(duì)降水響應(yīng)較劇烈。居民用地和未利用土地主要分布在中南部南寧市、玉林市等低高程區(qū)域，降水較小，氣溫較高，過高的溫度導(dǎo)致蒸發(fā)量增加，使得土壤水分散失，從而抑制植被生長(zhǎng)，所以在居民用地和未利用土地上植被對(duì)氣溫響應(yīng)較大。林地主要分布在西北河池市、百色市等高高程地區(qū)，氣溫較低，降水較高，過高的降水在高高程地區(qū)容易導(dǎo)致水土流失的加劇，從而抑制植被生長(zhǎng)，因此在林地上，植被NDVI對(duì)降水響應(yīng)較大。

4 結(jié) 論

1）2000－2018年廣西植被NDVI呈增加趨勢(shì)，線性增長(zhǎng)速率為0.004/a，19 a平均NDVI值為0.81，按季度劃分植被NDVI的高低依次為：第三季度、第二季度、第四季度、第一季度。廣西植被覆蓋屬于較高水平，但存在地區(qū)差異。2000－2018年廣西植被NDVI總體上呈現(xiàn)增加變化趨勢(shì)。

2）廣西高程西北高、東南低，高程主要在0～1 000 m之間，隨著高程的增加植被NDVI呈現(xiàn)先增加再減少，最后增加并穩(wěn)定在0.8以上的趨勢(shì)。廣西坡度主要分布在0°～34°之間，坡度0°～6°時(shí)，植被NDVI增加較顯著，坡度6°～32°時(shí)，植被NDVI波動(dòng)變化。除無坡向以外，坡向?qū)χ脖籒DVI影響不大。

3）廣西土地利用類型存在一定的空間差異，不同土地利用類型上，植被NDVI對(duì)氣溫和降水響應(yīng)不同。在居民用地、未利用土地上，廣西植被NDVI對(duì)氣溫響應(yīng)較大，對(duì)降水響應(yīng)較??；在耕地、林地、草地、水域上，廣西植被NDVI對(duì)降水響應(yīng)大于氣溫。廣西地區(qū)氣溫和降水促進(jìn)植被生長(zhǎng)，平均復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.32。