張曉克， 孟宏志

(1.河海大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 211100；2.河海大學(xué)環(huán)境與社會研究中心，江蘇 南京 211100)

增進(jìn)民生福祉是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的根本目標(biāo)，而民生福祉與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間是一種相互依存的密切關(guān)系[1]，植被作為陸地自然生態(tài)系統(tǒng)的一個重要組成部分，其在交換能量、穩(wěn)定氣候和調(diào)節(jié)碳平衡等方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用[2]，在生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)中扮演著尤為重要的角色。歸一化植被指數(shù)(Normalized difference vegetation index,NDVI)作為一個衡量地表植被覆蓋度和初級生產(chǎn)力的強(qiáng)有力的良好指標(biāo)，被廣泛應(yīng)用于檢測區(qū)域植被動態(tài)變化及其對氣候的反饋等研究之中[3]。在青藏高原的NDVI時空變化方面，國內(nèi)學(xué)者已做了大量研究，卓嘎等[4]的研究結(jié)果表明2000—2016年間青藏高原NDVI值在不同研究時段呈增加趨勢；張江等[5]通過對近30年來青藏高原高寒草地的NDVI值變化的研究，得出青藏高原高寒草地生長季的NDVI整體上是呈增長、改善的趨勢，空間上有局部區(qū)域呈退化趨勢。

目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于影響NDVI變化的驅(qū)動因素方面的研究，集中于NDVI與地形、氣候和人類活動等驅(qū)動因素的相關(guān)性[6-10]。植被作為陸地自然生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，其形成與變化在一定程度上與其所處的區(qū)域和地理?xiàng)l件有著密切的聯(lián)系，地形條件是直接影響植被生境的關(guān)鍵因素，通過對高程、坡度、坡向等地形影響因子的研究可以掌握植被的空間變化規(guī)律，已成為揭示植被變化規(guī)律的重要研究方法[11-13]。劉梁美子等[14]通過對黔桂區(qū)域喀斯特山區(qū)年均NDVI與地形效應(yīng)的研究，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)年均NDVI隨高程和坡度的增加呈單峰曲線狀的變化趨勢。劉曉婉等[15]在對雅魯藏布江流域NDVI與高程因子的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究時，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)NDVI整體上呈現(xiàn)出隨高程的增加而線性減小的變化趨勢。研究生態(tài)系統(tǒng)對氣候響應(yīng)的時空模式尤為重要，植被動態(tài)變化及其對氣候的響應(yīng)是確定陸地生態(tài)系統(tǒng)氣候變化機(jī)制的關(guān)鍵[16]。韓炳宏等[17]研究發(fā)現(xiàn)青藏高原NDVI與氣候因子呈顯著正相關(guān)，其中與氣溫的相關(guān)性是最高的。此外，許多學(xué)者的研究表明人類活動對植被的影響也十分深刻[6,18-19]，拉巴等[19]應(yīng)用主成分分析的方法，找出1982—2014年藏北地區(qū)植被NDVI變化的主要的驅(qū)動因子分別是年均降水量、年均氣溫及年末牲畜存欄量這3個因子。

青藏高原是我國重要的自然資源庫區(qū)和國家生態(tài)安全戰(zhàn)略屏障，擁有豐富的水資源、草地資源和多樣性生物資源，具有重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，但在氣候變化和人類壓力下，生態(tài)系統(tǒng)變得較為脆弱[20-21]。近年來，國內(nèi)外學(xué)者們大多基于全球、全國或較大尺度區(qū)域范圍展開對植被生長變化的研究，其研究結(jié)果無法細(xì)化到各小范圍區(qū)域內(nèi)植被生長的具體變化趨勢，也無法針對性地提供生態(tài)治理與改善的具體依據(jù)。本文選取位于我國藏北高原腹地南部的申扎縣作為研究對象，申扎縣人口密度較高、經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)，具有較強(qiáng)的代表性[22]。基于1998—2018年申扎縣NDVI、地形和氣象等數(shù)據(jù)，本文采用線性回歸、殘差分析等研究方法分析申扎縣NDVI年際時空變化特征及其與當(dāng)?shù)氐牡匦?、氣候、人類活動的關(guān)聯(lián)性，以期為申扎縣及生態(tài)環(huán)境與其相似的周邊縣域的生態(tài)治理與改善提供科學(xué)依據(jù)，為評價植被變化狀況及和其它生態(tài)環(huán)境相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

西藏自治區(qū)那曲市申扎縣位于西藏中部，地理坐標(biāo)為東經(jīng)87°40′～89°48′，北緯30°10′～32°10′，平均海拔4 750 m，總面積25 546 km2。地處藏北高原腹地南部、岡底斯山和色林錯之間，四周與雙湖縣、班戈縣、尼瑪縣、念青唐古拉山接壤，縣內(nèi)包含盆地、丘陵和高山等多種地貌，設(shè)有色林錯國家級自然保護(hù)區(qū)及申扎高寒草原與濕地生態(tài)系統(tǒng)觀測試驗(yàn)站。申扎縣屬于高原亞寒帶半干旱季風(fēng)氣候地區(qū)，其氣候特征是寒冷干燥，年均氣溫在0℃左右，全年平均氣溫最低的月份是1月，1月的日平均氣溫為—9℃，年平均霜日數(shù)長達(dá)280 d，年八級以上大風(fēng)日數(shù)多達(dá)104.3 d。高寒草原和高寒草甸是申扎縣的主要植被類型，高寒草原以紫花針茅(Stipapurpurea)為主，草層高度為10～20 cm，植被蓋度30%～40%，主要分布于海拔4 900 m以下區(qū)域；高寒草甸以矮生嵩草(Kobresiahumilis)為主，草層高度20～30 cm，植被蓋度為70～90%，主要分布于海拔較高的山地陰坡；高山冰緣植被以風(fēng)毛菊(Saussureajaponica(Thunb.) DC)、紅景天(RhodiolaroseaL.)等為主，草層高度5～15 cm，植被蓋度小于10%，主要分布于海拔5 300 m以上區(qū)域。全縣總?cè)丝?萬，其中鄉(xiāng)村從業(yè)人員達(dá)1.2萬，是一個純牧業(yè)縣，以飼養(yǎng)牦牛、綿羊和山羊?yàn)橹鱗22-24]。

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文所使用的1998—2018年申扎縣年度和生長季NDVI數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)發(fā)布的基于SPOT/VEG(1998—2018年)數(shù)據(jù)，采用最大值合成法得到的中國年度和生長季植被NDVI空間分布數(shù)據(jù)集，空間分辨率是1 km。另外，考慮到申扎縣植被的生長情況，本研究將申扎縣植被生長季規(guī)定為5—9月[23]。

高程數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)的30 m ASTER GDEM數(shù)據(jù)產(chǎn)品，本文對DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行校正和裁剪后得到申扎縣高程分布數(shù)據(jù)，再利用ArcGIS 10.7中的“Slope”和“Aspect”函數(shù)得到坡度和坡向數(shù)據(jù)。將申扎縣NDVI生長季均值按不同的地形因子進(jìn)行平均，可得到不同高程、坡度和坡向的生長季平均NDVI變化。

氣象數(shù)據(jù)來源于氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)提供的應(yīng)用空間插值法得到的全國年平均氣溫、年降水量數(shù)據(jù)集，其已對氣象站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比、擬合和修正，本文對其進(jìn)行裁剪后得到申扎縣氣象數(shù)據(jù)[25]。

申扎縣鄉(xiāng)村從業(yè)人口數(shù)量和年末牲畜存欄量數(shù)據(jù)來自于西藏統(tǒng)計年鑒(2000—2019)各縣(市、區(qū))主要統(tǒng)計指標(biāo)。其中，牲畜統(tǒng)計數(shù)據(jù)按照1頭大牲畜等于5只羊單位的比例，統(tǒng)一換算為標(biāo)準(zhǔn)羊單位[26]。

1.3 研究方法

1.3.1線性傾向率 為定量分析1998—2018年申扎縣NDVI值年際變化趨勢，本文采用一元線性回歸分析法，基于像元尺度，計算每個像元的NDVI與時間的回歸斜率[27]。其計算公式為:

(1)

式(1)中：n為研究年數(shù)，本文中n=21；i為21年中的第i年；NDVIi為第i年的NDVI值；θslope為研究時間段內(nèi)NDVI與時間回歸趨勢線的斜率，若θslope>0，說明該區(qū)域NDVI在這21年間總體上是呈增加的變化趨勢，反之，則表示呈減少的變化傾向。

1.3.2相關(guān)系數(shù) 本文利用相關(guān)系數(shù)來研究NDVI變化與氣候這一影響因子之間的相關(guān)程度，計算公式為：

(2)

1.3.3殘差分析法 殘差分析是一種通過計算實(shí)測值與預(yù)測值之間的誤差來判斷數(shù)據(jù)的可靠性，進(jìn)而分析其他干擾因素的數(shù)據(jù)分析方法，它是由Evans和Geerken提出的[28-29]。本文將NDVI與氣候因子構(gòu)建的線性回歸模型模擬出的NDVI值與實(shí)際的NDVI值進(jìn)行比較，從時間序列中去除氣候因子的影響，得到表征人類活動對NDVI變化的影響的殘差值，通過殘差值的大小來確定趨勢的大小、方向和顯著性[30-31]，如果殘差趨勢不顯著，NDVI變化可以用氣候變量解釋，否則表明NDVI變化可能受到了人類活動的影響。計算公式為：

NDVI模擬=ax1+bx2+c殘差=NDVI實(shí)測-NDVI模擬

(3)

式(3)中：NDVI模擬表示利用氣候變量進(jìn)行回歸后預(yù)測出的NDVI模擬值，x1和x2分別表示氣溫和降水這兩項(xiàng)氣候因子。若殘差>0，表明人類活動對植被生長變化產(chǎn)生正面影響，植被條件的改善可能歸因于人類的保護(hù)和恢復(fù)工作；若殘差<0，則表明該地區(qū)的人類活動對植被生長變化產(chǎn)生了負(fù)面影響。

當(dāng)新賽季開打前一個多月，吳慶龍接過凱撒的教鞭時，整個夏訓(xùn)已經(jīng)結(jié)束，球隊的外援組合、內(nèi)援引進(jìn)沒有絲毫變化余地。名義上出資人、俱樂部和主教練都換了，但球隊殘缺不全的人員結(jié)構(gòu)和糟糕的備戰(zhàn)狀態(tài)卻是從前任那里全盤接收過來的，西王和吳慶龍注定要為高速和凱撒還債。

1.3.4自然間斷點(diǎn)分級法 自然間斷點(diǎn)分級法是對一組數(shù)據(jù)內(nèi)的相似數(shù)據(jù)值進(jìn)行恰當(dāng)分類，在差異相對較大的數(shù)據(jù)值處設(shè)置邊界，使各類之間的差異最大化的一種分類方式[32]。

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI年際時空變化特征

基于1998—2018年申扎縣年均NDVI數(shù)據(jù)，運(yùn)用一元線性回歸趨勢分析法得到1998—2018年申扎縣平均NDVI隨時間變化的趨勢圖(圖1)，由擬合出的方程式中斜率為0.004 1可知，1998—2018年申扎縣NDVI整體呈波動性上升趨勢，從NDVI值最小(0.239)的1998年起，21年間增長了37.23%，年均增長率為1.595%，最大值(0.343)出現(xiàn)在2017年。由r=0.828，P<0.01可知，1998—2018年申扎縣NDVI與年份呈顯著性正相關(guān)，說明在1998—2018年這一時段內(nèi)申扎縣NDVI值增加顯著，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到有效改善。

圖1 1998—2018申扎縣年均NDVI值隨時間變化趨勢Fig.1 Trend of average NDVI in Xainza over time from 1998 to 2018

基于像元尺度，通過利用線性傾向率擬合出1998—2018年申扎縣NDVI空間變化，根據(jù)自然間斷點(diǎn)分級法和實(shí)際數(shù)據(jù)分布狀況，確定|0.01|和|0.002|為分界點(diǎn)，將計算結(jié)果分為5個等級：顯著減少(slope≤—0.01)、輕微減少(—0.010.01)。圖2中，NDVI呈增長趨勢的區(qū)域面積最大，其占比高達(dá)總面積的71.89%；占總面積24.57%的區(qū)域植被NDVI幾乎不變，相對保持穩(wěn)定，主要分布在申扎縣的東北部；只有3.54%的區(qū)域在研究時段內(nèi)是呈下降趨勢的，其中0.79%的區(qū)域呈顯著下降趨勢。

2.2 NDVI隨地形變化特征分析

2.2.1不同高程帶的生長季NDVI變化特征分析 按一定的梯度將高程分為6個高程帶(圖3)，申扎縣的高程總體上大致呈現(xiàn)出北低南高的分布趨勢，觀察圖3a可知，申扎縣高程范圍在4 350～6 429 m之間，最低的高程帶4 350～4 600 m主要分布在北部。由圖3b可知，大部分區(qū)域(35.4%)處于4 600～4 900 m這一高程帶上，處于5 800～6 429 m范圍的區(qū)域面積最小，只占0.4%。4 900～5 200 m這一高程帶的NDVI值最高(0.266 2)，NDVI最小值(0.004 6)則出現(xiàn)在5 800 m以上的高程帶。在低于5 200 m的高程帶上NDVI均值總體上是隨高程的增加而增加的，在5 200 m以上的高程帶上，NDVI均值則隨高程的增加而減少，其中5 500 m以上的高程的降低趨勢較為急劇。

圖2 1998—2018年植被NDVI變化空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of NDVI changing trend from 1998 to 2018

圖3 高程帶分布(a)及不同高程帶的面積占比及生長季平均NDVI變化(b)Fig.3 Elevation distribution(a) and different elevation range area and average NDVI of growing season(b)

2.2.2不同坡度的生長季NDVI變化特征分析 按一定的梯度將坡度分為6個坡度帶(圖4)，由圖4a可以看出，申扎縣的坡度范圍在0°～62.4°之間，高低坡度相間分布，但總體來看，北部坡度較低，東西來看，西部的坡度要高于東部區(qū)域。觀察圖4b可知，有近65%的區(qū)域坡度低于10°，因此可以說大部分區(qū)域地勢較緩。NDVI隨坡度的增加呈現(xiàn)單峰曲線狀的變化趨勢，10°～15°這一坡度帶的NDVI均值(0.232 1)最高，坡度大于25°的坡度帶NDVI均值(0.116 4)最低，在坡度低于15°的坡度帶上NDVI均值總體上大致是隨坡度的增加而增加的，而在坡度大于15°的坡度帶上，NDVI均值則隨坡度的增加而減少，尤其在20°以上的坡度帶的NDVI值隨著坡度的增加迅速下降。

圖4 坡度分布(a)及不同坡度帶面積占比及生長季平均NDVI變化(b)Fig.4 Slope distribution(a) and different slope area and average NDVI of growing season(b)

2.2.3不同坡向的生長季NDVI變化特征分析 根據(jù)張建亮等[33]的研究，將申扎縣坡向按一定度數(shù)劃分為四類(圖5)。由圖5b知，陰坡的面積占比最大(36.71%)，半陽坡的面積占比最小(19.49%)。陽坡因光照資源較為豐富，較其它坡向而言能夠更好地促進(jìn)植物生長，因此其NDVI均值(0.220 6)最大，其次為半陽坡(0.214 4)、半陰坡(0.205 7)，陰坡的光照資源最少，其NDVI均值(0.177 1)最小。但總體來說，各坡向上的NDVI值差異不大，特別是半陰坡、半陽坡和陽坡。

圖5 坡向分布(a)及不同坡向面積占比及生長季平均NDVI變化(b)Fig.5 Aspect distribution(a) and different aspect area and average NDVI of growing season(b)

2.3 NDVI年際變化影響機(jī)制

2.3.1NDVI隨氣候因子變化特征分析 申扎縣在1998—2018年間的年均降水量范圍在358.41～679.01 mm之間，年均氣溫在—3.70℃～1.39℃之間，通過分析研究區(qū)內(nèi)的1998—2018年NDVI與降水、氣溫的年際相關(guān)關(guān)系(圖6)及其顯著性P檢驗(yàn)，得出研究時段內(nèi)NDVI變化趨勢與降水變化呈正相關(guān)，但兩者的相關(guān)性不顯著(r=0.271，P=0.234)，與氣溫變化呈正向顯著相關(guān)(r=0.556，P=0.009)。這說明申扎縣NDVI均受降水、氣溫的正相關(guān)影響，且與氣溫的相關(guān)性較降水高，這與韓炳宏等[17]對2001—2018年青藏高原植被生長狀況與氣候因子相關(guān)性的研究結(jié)果相似，從圖7知，氣溫每升高1℃，NDVI增加0.291；降水量每增加100 mm，NDVI增加0.224。

圖6 年際NDVI與年均降水(a)和年均氣溫(b)對比分析Fig.6 Comparison analysis of interannual NDVI with precipitation(a) and temperature(b)

圖7 NDVI與氣象因子的關(guān)系Fig.7 Relationship between NDVI and climatic factors

2.3.2NDVI對人類活動的響應(yīng)分析 本文采用多元線性回歸的方法對NDVI預(yù)測值進(jìn)行估算，以反映氣候因素(包括氣溫和降水)的影響，從實(shí)際NDVI值和預(yù)測NDVI值的差異中獲得殘余量，再利用趨勢分析對年際殘差進(jìn)行分析。通過對1998—2018年申扎縣NDVI實(shí)際值與模擬值的對比得出研究時期內(nèi)NDVI的殘差值(圖8)，從殘差值的變化情況來看，2001—2002年殘差轉(zhuǎn)為正值后便持續(xù)9年為負(fù)值，直至2012年轉(zhuǎn)為正值后便持續(xù)為正，并于2017年出現(xiàn)了殘差最大值?？傮w而言，1998—2018年間NDVI殘差值呈增長趨勢，與時間變化呈正向趨勢，兩者呈顯著相關(guān)(r=0.540，P<0.05)，這表明2012年后人類活動對植被生長產(chǎn)生了正向作用。由圖9可知，年末牲畜存欄量自2011年起便開始總體呈現(xiàn)出下降的趨勢，從2011年的102.61萬只下降到2018年的88.95萬只。

圖8 申扎縣1998—2018年NDVI殘差隨時間變化特征Fig.8 Characteristics of NDVI residual variation in Xainza from 1998 to 2018

為區(qū)分人為影響和氣候控制，根據(jù)由氣溫和降水?dāng)M合的多元線性回歸模型計算出申扎縣NDVI殘差趨勢(圖10a)，再根據(jù)自然間斷點(diǎn)分級法，將殘差趨勢分為顯著負(fù)殘差趨勢、不顯著殘差趨勢和顯著正殘差趨勢等3類(圖10b)，間斷值為—0.037 2和0.038 3。有顯著殘差變化趨勢的區(qū)域意味著擬合的多元線性回歸模型不能很好地解釋這些地區(qū)的植被變化，這有可能歸因于人類活動[34]，根據(jù)像元統(tǒng)計后得出，申扎縣55.86%的區(qū)域的殘差變化趨勢不顯著，NDVI與人類活動成正、負(fù)顯著相關(guān)的區(qū)域占比分別為24.13%，20.01%，說明空間上，申扎縣的人類活動的正作用總體上大于負(fù)作用。由圖11可知，呈顯著負(fù)殘差的區(qū)域(20.01%)中超一半是位于4 900 m以下(10.68%)的較低海拔地域和坡度低于15°(13.63%)的緩坡區(qū)域，人類活動正作用明顯的區(qū)域則主要分布在5 200 m以下的高程(22.47%)及坡度低于10°(18.31%)的區(qū)域。

圖9 1999—2018年申扎縣鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量和年末 牲畜存欄量Fig.9 Number of rural workers and year-end livestock stocks in Xainza from 1999 to 2018

圖10 申扎縣1998—2018年NDVI殘差變化空間分布Fig.10 Spatial distribution of residual trend of NDVI in Xainza from 1998 to 2018

圖11 各高程段(a)、坡度段(b)不同殘差變化趨勢占總面積的比例Fig.11 Proportions of different residual trends in the total area of each elevation(a) and slope section(b)

3 討論

3.1 NDVI時空變化及其與地形、氣候因素的關(guān)系

通過對1998—2018年申扎縣NDVI時空數(shù)據(jù)分析，表明申扎縣NDVI總體呈增長的趨勢，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到有效改善?？臻g上，總體呈增長趨勢的區(qū)域面積明顯大于呈下降趨勢區(qū)域面積，這與之前學(xué)者對青藏高原植被變化的研究結(jié)果相一致[4-5]。

申扎縣NDVI隨地形變化的特征與劉梁美子等[14]的研究結(jié)果相似，年均NDVI值是隨高程和坡度的增加呈現(xiàn)出單峰曲線狀的變化趨勢，這種單峰曲線狀變化趨勢可能是由于較低高程帶和緩坡地帶的人類活動干擾較多，而海拔較高的地帶和陡坡的生長環(huán)境較為惡劣，由此導(dǎo)致了中等高程帶和坡度帶NDVI值最高。而與劉曉婉等[15]的研究結(jié)果不同的原因可能是研究區(qū)域植被生長環(huán)境、研究時段、研究區(qū)面積等方面的差異。

研究時段內(nèi)申扎縣植被生長均受降水、氣溫的正相關(guān)影響，但與氣溫的相關(guān)性較降水高，這與以往學(xué)者的研究結(jié)果也是較為相似的[17,35]，說明申扎縣植被生長對氣溫的敏感性較高。但需注意的是自上世紀(jì)五十年代以來，青藏高原一直呈快速增暖趨勢，這可能會引起一系列水文與地質(zhì)災(zāi)害[36]，今后可基于氣候變化數(shù)據(jù)進(jìn)一步探討氣候?qū)﹃懙厣鷳B(tài)系統(tǒng)的綜合影響，為統(tǒng)籌“山水林田湖草”系統(tǒng)建設(shè)提供指導(dǎo)。

3.2 人類活動對NDVI的影響

植被的年際生長變化不僅受氣候因素的影響，而且還會受到人為活動等其他驅(qū)動因素的影響，通過利用殘差趨勢分析法對人類活動進(jìn)行分析，結(jié)果得出1998—2018年間申扎縣NDVI殘差值呈增長趨勢，與時間變化呈正向顯著相關(guān)，從2012年開始，人類活動總體上對植被生長產(chǎn)生了正作用。

通過分析研究區(qū)內(nèi)的1999—2018年NDVI與年末牲畜存欄量的年際相關(guān)關(guān)系及其顯著性P檢驗(yàn)，得出NDVI變化趨勢與年末牲畜存欄量呈顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.531，P<0.05)，說明牲畜量的增加總體上對植被生長產(chǎn)生負(fù)作用。而人口數(shù)量主要通過退耕還草、禁牧輪牧休牧或過度放牧等方式間接影響草地NDVI，區(qū)分其不同行為方式產(chǎn)生的影響還需更加詳盡的社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)或野外跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，這也是當(dāng)前間接驗(yàn)證殘差分析結(jié)果的模型還有待進(jìn)一步研究的原因[37]。申扎縣NDVI與人類活動成負(fù)顯著相關(guān)的區(qū)域主要是位于4 900 m以下的較低海拔地域和坡度低于15°的緩坡區(qū)域(圖11)，這些區(qū)域可能是鄉(xiāng)村從業(yè)人員的主要活動區(qū)或放牧集中區(qū)，隨著申扎縣地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，1999—2018年間申扎縣的鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量總體上呈現(xiàn)增長的趨勢(圖9)，由此帶來不斷加大的人類活動干擾也可能會對部分區(qū)域的植被生長產(chǎn)生負(fù)面影響。24.13%的區(qū)域NDVI與人類活動成正顯著相關(guān)，主要分布在5 200 m以下的高程及坡度低于10°的區(qū)域(圖11)，而由圖9可知，申扎縣的年末牲畜存欄量自2011年起便開始總體呈現(xiàn)出下降的趨勢，這與近年來西藏地區(qū)“禁牧工程”和“草原生態(tài)保護(hù)補(bǔ)助獎勵”等多個生態(tài)保護(hù)重點(diǎn)工程的有效實(shí)施密不可分[38]。

4 結(jié)論

1998—2018年申扎縣植被NDVI總體上呈現(xiàn)出波動上升的趨勢，年均增長率為1.595%，呈增長趨勢的區(qū)域面積占比達(dá)71.89%。申扎縣年均NDVI值隨高程和坡度的升高呈現(xiàn)單峰曲線狀的變化趨勢，峰值分別位于4 900～5 200 m和10°～15°；陽坡的NDVI值最大，但總體上各坡向的NDVI差異不大。氣候變化對申扎縣NDVI整體起正作用，NDVI與氣溫的正相關(guān)性及顯著性較降水高。從2012年起，申扎縣人類活動主要對植被生長產(chǎn)生正面積極影響。整體而言，1998—2018年申扎縣NDVI呈增長趨勢，這與其暖濕化的氣候變化和地方生態(tài)工程的有效實(shí)施密不可分。