林 帥，劉會(huì)欣，張 強(qiáng)，劉 純，樊晶晶，周 斌，劉 陽(yáng)，黎云云

（1.河北工程大學(xué)，河北 邯鄲 056000；2.昆明市水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，云南 昆明 650224；3.水利部海委漳衛(wèi)南運(yùn)河湯陰河務(wù)局，河南 湯陰 456150；4.綿陽(yáng)師范學(xué)院，四川 綿陽(yáng) 621000）

植物作為生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)者，是自然界中聯(lián)系分解者與消費(fèi)者之間的重要紐帶，研究植被變化，認(rèn)識(shí)到生態(tài)系統(tǒng)的變化，制定相應(yīng)生態(tài)管理措施對(duì)維護(hù)生態(tài)平衡以及維持經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。

歸一化植被指數(shù)（NDVI）是表現(xiàn)植被變化的一個(gè)直觀且有效的指標(biāo)。在早期的植被研究中，為了更加直觀地研究某一區(qū)域的植被變化，最早于1974 年由Rose 等提出了歸一化植被指數(shù)這一概念，且現(xiàn)如今歸一化植被指數(shù)已被廣泛的應(yīng)用于現(xiàn)代科學(xué)研究的各個(gè)方面。

Zhou 等為研究北半球不同大洲之間的植被變化，選取1981 年—1999 年北半球的NDVI 數(shù)據(jù)進(jìn)行了植被變化研究[1]；WuD 等研究了植被與氣象要素的滯后性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)植被與氣候之間存在著相應(yīng)的滯后性[2]；在世界植被研究的過程中，國(guó)內(nèi)的研究者也對(duì)中國(guó)大部分區(qū)域植被變化進(jìn)行了相應(yīng)的研究。李軍瑤等在研究東北地區(qū)黑龍江多年凍土區(qū)植被NDVI在時(shí)間和空間上的尺度變化與地表溫度的響應(yīng)關(guān)系的過程中指出，黑龍江多年凍土區(qū)生長(zhǎng)季GIMMS NDVI 和MODIS NDVI 對(duì)植被具有很好的指示作用[3]?；诖罅康乃恼緮?shù)據(jù)與1982年—2015年的GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，張勃等對(duì)中國(guó)15 個(gè)省極端天氣對(duì)植被覆蓋的響應(yīng)進(jìn)行了分析[4]；對(duì)于西北內(nèi)陸陳文靜等利用2001 年—2017 年的MODIS 數(shù)據(jù)，對(duì)NDVI 的變化趨勢(shì)和其與氣候因素相應(yīng)的滯后性進(jìn)行了分析[5]。變異診斷作為現(xiàn)在數(shù)據(jù)序列研究的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，為各類數(shù)據(jù)趨勢(shì)的研究提供了可靠的分界點(diǎn)。在變異研究過程中，劉琦等采用M-K 法和滑動(dòng)T 法對(duì)穆棱河流域徑流進(jìn)行了變異診斷，確定了穆棱河流域的變異時(shí)間[6]。孫伯才采用改進(jìn)的有序聚類法對(duì)北京朝陽(yáng)區(qū)降雨的變異點(diǎn)進(jìn)行了確定[7]。

為研究張家口市進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)植被的變化情況，利用張家口市2000年—2019年的NDVI數(shù)據(jù)，對(duì)21世紀(jì)以來(lái)張家口市的植被變化進(jìn)行時(shí)間與空間上的研究。

1 研究區(qū)域概況

張家口市位于河北省西北部地區(qū)，分為壩上和壩下兩部分，壩上位于內(nèi)蒙古高原，包括康保、沽源、尚義和張北縣，平均海拔在1 400～1 600 m；壩下包括市區(qū)、宣化縣、懷來(lái)縣、萬(wàn)全縣、懷安縣、崇禮縣、赤城縣、涿鹿縣、陽(yáng)原縣和蔚縣，平均海拔在500～900 m[8]。張家口市四季分明，總面積為3.68×104km2，東經(jīng)跨過113°50′～116°30′，北緯經(jīng)過39°30′～42°10′，為亞熱帶大陸性季風(fēng)氣候。張家口市為缺水城市，全市年均降水量為400 mm左右，且降水主要集中在5月—8月，平均溫度較低為7.7℃。張家口市地處重要位置，南鄰北京市，向東靠河北省承德市，向西及西南地區(qū)與山西省接壤，向北及西北地區(qū)則與內(nèi)蒙古自治區(qū)交界，張家口市流域位置圖，見圖1。

圖1 張家口市流域位置圖Fig.1 The location map of Zhangjiakou watershed

2 研究方法

2.1 滑動(dòng)T法

在進(jìn)行滑動(dòng)T檢驗(yàn)時(shí)需要將待檢驗(yàn)的一組樣本分為兩段進(jìn)行滑動(dòng)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)過程中通過判斷兩組數(shù)據(jù)的差異來(lái)診斷變異。具體公式如下：

在計(jì)算和判斷過程中首先選擇一個(gè)顯著性水平α，在計(jì)算出來(lái)的結(jié)果中，如果|t|＜a，則說(shuō)明變化不明顯，如果|t|≥a，則說(shuō)明變化顯著且序列在ta時(shí)刻發(fā)生變異[9-10]。

2.2 改進(jìn)的有序聚類法

改進(jìn)的有序聚類法在診斷過程中需要對(duì)要評(píng)估的因素進(jìn)行權(quán)重設(shè)置，并對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的有序歸類，在計(jì)算過程中首先進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，其權(quán)重函數(shù)的計(jì)算方程為：

式中：f n(xj)——各分類因素的權(quán)函數(shù)變量；xj——評(píng)估指標(biāo)；λn——分類值；λn-1——各類別的中心權(quán)重值。

在計(jì)算過程中，有序聚類法需要得到中心聚類值，因此需要對(duì)變量中心權(quán)重值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的各指標(biāo)中心聚類值，其計(jì)算方程如下：

該方法需要結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)及影響因素的種類進(jìn)行綜合性分析，其具體分析如下：

最后需對(duì)各影響指標(biāo)之間進(jìn)行定量分離,其分離度計(jì)算方程如下:

式中：dk——各影響指標(biāo)的綜合分離度，其他變量含義同上述方程中的變量含義[11-12]。

2.3 植被覆蓋劃分

為了更好地對(duì)植被進(jìn)行空間變化分析，研究將NDVI 值進(jìn)行了等級(jí)劃分，根據(jù)不同NDVI 指數(shù)的范圍變化將研究區(qū)的植被分布劃分了4 個(gè)等級(jí)，分別為[13]：無(wú)植被區(qū)（NDVI≤0.2）、低植被區(qū)（0.2≤NDVI＜0.4）、高植被區(qū)（0.4≤NDVI＜0.6）和密集植被區(qū)（NDVI＞0.6），并通過Arcgis 軟件來(lái)將柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，對(duì)植被的空間分布情況進(jìn)行了讀取分析[14]。

2.4 差值法

差值法可用來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)不同年份的變動(dòng)情況[14]，其基本表達(dá)式為：

式中：NDVIi——第i年NDVI 數(shù)值，NDVIj——地j年的NDVI數(shù)值，NDVIi-j——第i年與第j年之間的差值。

3 結(jié)果分析

3.1 張家口市植被的時(shí)空變化分析

3.1.1 年均植被變化分析

首先采用Arcgis 軟件對(duì)張家口市的年均NDVI 變化進(jìn)行分析，將2000年—2019年20張年值的柵格圖像進(jìn)行合成，計(jì)算20 年間張家口市NDVI 的整體空間變化，結(jié)果見圖3，從空間上可以看出張家市的植被覆蓋在壩上和壩下有著明顯的分界，壩上的植被覆蓋率偏低，壩下的植被覆蓋率偏高，即由東南到西北呈現(xiàn)出逐漸降低的趨勢(shì)。從時(shí)間上看，張家口市的NDVI 變化整體上呈增加趨勢(shì)，多年均值為0.38，但增幅較弱，每年的增長(zhǎng)率為0.001，且在2015 年前后存在較大變幅，見圖3。

圖2 2000年—2019年張家口市多年平均NDVI空間分布圖Fig.2 The spatial distribution of annual average NDVI in Zhangjiakou from 2000 to2019

圖3 年均NDVI一元線性變化曲線Fig.3 The annual average NDVI linear variation curve

3.1.2 生長(zhǎng)季植被變化分析

同年均植被變化相近，經(jīng)過空間計(jì)算，計(jì)算出生長(zhǎng)季20年的均值空間分布圖，見圖4，對(duì)圖4 進(jìn)行空間分析，發(fā)現(xiàn)張家口市生長(zhǎng)季植被覆蓋在壩上與壩下亦存在著明顯的界限，表現(xiàn)為壩上植被覆蓋率偏低，壩下植被覆蓋率偏高，植被覆蓋率東南到西北逐漸降低。從時(shí)間變化上看，張家口生長(zhǎng)季NDVI 亦呈現(xiàn)出了整體增加的趨勢(shì)，其多年均值為0.52，增長(zhǎng)率相較于年均值較高為0.002 4，且在2015 年也出現(xiàn)在了明顯的波動(dòng)，見圖5。

圖4 2000-2019年張家口市生長(zhǎng)季平均NDVI空間分布圖Fig.4 The spatial distribution of average NDVI in growing season in Zhangjiakou from 2000 to 2019

圖5 生長(zhǎng)季年均NDVI的一元線性變化曲線Fig.5 The annual average NDVI linear variation curve in growing season

綜合分析，張家口市植被在變化過程中，以2015 年為節(jié)點(diǎn)存在著明顯的變化，因此需要利用變異診斷法判斷張家口市在2015年左右是否存在變異，且進(jìn)一步分析變異原因。

3.2 植被變異分析

引入滑動(dòng)T法和改進(jìn)的有序聚類法對(duì)張家口市的植被進(jìn)行變異診斷。

在采用滑動(dòng)T 法進(jìn)行診斷的過程中選用3 步和4 步對(duì)張家口年均植被變化和生長(zhǎng)季植被變化進(jìn)行滑動(dòng)檢驗(yàn)，圖6為年均NDVI 和生長(zhǎng)季NDVI 的滑動(dòng)T 法變異診斷圖，在兩種步長(zhǎng)的計(jì)算結(jié)果中，年均NDVI的變異點(diǎn)為2009年、2014年和2015年，生長(zhǎng)季NDVI則出現(xiàn)在2009年、2015年和2016年，生長(zhǎng)季與年均NDVI在2015年均出現(xiàn)了變異點(diǎn)。使用改進(jìn)的有序聚類法對(duì)變異進(jìn)行診斷，結(jié)果見圖7，生長(zhǎng)季和年均值的植被變異點(diǎn)出現(xiàn)在了2015年和2016年，綜合來(lái)看，變異點(diǎn)2015年出現(xiàn)的頻率最高，所以2015年為張家口市植被變化的變異點(diǎn)。

圖6 滑動(dòng)T變異診斷Fig.6 The diagnosis of sliding T variation

圖7 改進(jìn)的有序聚類變異診斷Fig.7 The improved ordered clustering variation diagnosis

3.3 變異前后植被變化分析

以2015 年為分界點(diǎn)，將NDVI 數(shù)據(jù)分為變異點(diǎn)前2000年—2014與變異點(diǎn)后2015年—2019年兩個(gè)階段進(jìn)行分析。

3.3.1 年均NDVI變化

時(shí)間上首先對(duì)變異前后年均NDVI變化趨勢(shì)進(jìn)行趨勢(shì)分析，然后在空間上對(duì)張家口市NDVI 在變異點(diǎn)前后的植被覆蓋進(jìn)行分析，見圖8，為時(shí)間上年均NDVI 的變化曲線圖，以2015年為分界點(diǎn)，在時(shí)間上張家口植被在變異前呈現(xiàn)出了快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，變異后則呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，且變異后植被覆蓋有著明顯減小的趨勢(shì)。變異前后植被覆蓋柱狀圖，見圖9，空間上，變異點(diǎn)前高植被區(qū)的面積為12 121.96 km2，變異點(diǎn)后密集植被區(qū)的面積為10 708.08 km2，高植被區(qū)的面積由39.94%減少到29.10%，低植被區(qū)的面積在變異后則有所增加，由23 923.68 km2增加到了25 833.60 km2，增加了5.09%，密集植被區(qū)則幾乎退化消失，因此變異點(diǎn)后張家口市的年均植被覆蓋呈現(xiàn)出明顯減小的趨勢(shì)。

圖8 變異前后年均NDVI變化趨勢(shì)圖Fig.8 The annual NDVI trend chart in Before and after variation

圖9 年均NDVI植被面積柱狀圖Fig.9 The column plot of annual NDVI vegetation area

3.3.2 生長(zhǎng)季NDVI變化

時(shí)間上生長(zhǎng)季NDVI的變化曲線，以2015年為分界點(diǎn)，與年均一元變化曲線趨勢(shì)相近，張家口植被在變異前呈現(xiàn)出了快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，變異后呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，且在變異后植被覆蓋呈現(xiàn)出較為明顯減小的趨勢(shì)?？臻g上，變異前后生長(zhǎng)季的植被覆蓋以高植被區(qū)和密集植被區(qū)為主，在變異前高植被區(qū)的面積為3 627.43 km2，要低于變異后的8 078.53 km2，分別占到了整個(gè)流域面積的9.86%和21.95%，但變異后的密集植被區(qū)則有所較少，變異前密集植被區(qū)的面積為33 040.25 km2，變異后密集植被區(qū)面積由89.78%減少到了77.23%，由此對(duì)比可見，雖然變異后生長(zhǎng)季的植被退化相較于變異后年均植被的退化程度較小，但結(jié)合一元線性圖綜合分析，仍然存在下降趨勢(shì)。

圖10 變異前后生長(zhǎng)季NDVI變化趨勢(shì)圖Fig.10 The growing season NDVI trend chart in Before and after variation

圖11 生長(zhǎng)季NDVI植被面積柱狀圖Fig.11 The column plot of growing season NDVI vegetation area

3.4 旅游業(yè)發(fā)展對(duì)植被變化的影響

隨著現(xiàn)代科學(xué)文化的進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，第三次工業(yè)革命不僅有科技的快速發(fā)展與進(jìn)步，還伴隨著文化的發(fā)展與進(jìn)步，進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)張家口市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，且由于壩上地區(qū)海拔高，年平均溫度較低，張家口市的滑雪文化也開始快速發(fā)展起來(lái)。

3.4.1 崇禮滑雪產(chǎn)業(yè)

首先以崇禮為例，隨著滑雪旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，崇禮2015年—2016 的旅游人數(shù)為218.5×104人，增長(zhǎng)了30.80%，2016年—2017 年旅游人數(shù)為267.6×104，漲幅為22.50%，2017年—2018 年漲幅較小為，6%，2018 年—2019 漲幅最小，為2.59%[15]，旅游人數(shù)趨于穩(wěn)定，且2017年—2019年植被覆蓋率也開始了小幅度的回升，由此可見2015年冬奧會(huì)申請(qǐng)成功后張家口市的滑雪產(chǎn)業(yè)建設(shè)和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段，從而導(dǎo)致了張家口市崇禮及周邊地區(qū)的下墊面發(fā)生了較大的變化，使植被發(fā)生變異。截至2020 年，張家口市滑雪場(chǎng)已建成9 家，占地面積約17 200×104m2，共擁有雪道169條，162 km。但在2017年后張家口市的植被又有所上升，這與滑雪場(chǎng)建設(shè)完成后期滑雪場(chǎng)內(nèi)的植被生長(zhǎng)（前期樹木的生長(zhǎng)）與人工綠化有著密切關(guān)系。

3.4.2 張家口冰雪及旅游人數(shù)變化

另一方面，對(duì)張家口市整體的冰雪及旅游人數(shù)進(jìn)行分析，見圖12，張家口市的旅游人數(shù)由2012 年的2 118×104人增長(zhǎng)到了2015 年的3 848×104人，但增長(zhǎng)率在逐年下降，2015年后伴隨著冬奧會(huì)申辦成功，張家口市的冰雪和旅游產(chǎn)業(yè)又開始了快速的增長(zhǎng)，且增長(zhǎng)率在2015 年后為最高，在1年內(nèi)由3 848×104人增長(zhǎng)到了5 193×104人。并且張家口市預(yù)計(jì)在2025年建成滑雪場(chǎng)30家，滑雪道600余條。對(duì)歸一化植被指數(shù)的一元線性曲線與柱狀進(jìn)行綜合分析，可知植被覆蓋在2015 年的突變與張家口市的冰雪及旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著密切的關(guān)系。

圖12 旅游人數(shù)變化柱狀圖Fig.12 The cylindrical chart of changes in tourist numbers

3.4.3 張家口冰雪及旅游生產(chǎn)總值變化

張家口市冰雪及旅游產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的GDP 變化與增長(zhǎng)與旅游人數(shù)變化相似，變化過程中首先由2012年的128×108元增長(zhǎng)到了2015 年的301.67×108元增長(zhǎng)到了，接著2015 年—2016 年的增長(zhǎng)則呈跳躍式由301.67×108元519.24×108元，增長(zhǎng)了72.12%。對(duì)歸一化植被指數(shù)的一元變化曲線的變化趨勢(shì)與柱狀圖進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步明確了植被的變異與張家口市旅游經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展有著密切關(guān)系，見圖13。

圖13 旅游生產(chǎn)總值變化柱狀圖Fig.13 The column chart of tourism GDP change

3.5 NDVI植被動(dòng)態(tài)變化特征

3.5.1 年均NDVI變化

將張家口市年均NDVI變化以2000 年、2004 年、2009 年、2014年和2019年每隔5年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)利用差值法對(duì)NDVI的動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行分析。將各時(shí)間節(jié)點(diǎn)年均NDVI 分成：0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8 和0.8～1.0 5 段，將各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的差值分成：＜-0.4、-0.4～0.2、-0.2～0、0～0.2、0.2～0.4與＞0.4 6段，對(duì)年均NDVI的分段特征進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)2000年、2004年和2009 年NDVI 主要占比在0.2～0.4，2014 年NDVI 主要占比在0.4～0.6，2019 年則回到了2000 年的水平，且年均NDVI 值為0.2～0.4時(shí)占比較大。對(duì)于差值而言2004年與2000年的差值和2014 年與2009 年的差值表現(xiàn)為植被的正增長(zhǎng)，占比主要集中在0～0.2，2009年與2004年和2019年與2014年的差值表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，占比主要集中在-0.2～0，2019 年與2000 年的差值則主要集中在0～0.2 與-0.2～0，且占比相近，說(shuō)明到2019年張家口市的年均NDVI 恢復(fù)到20 年前的水平，且與年均NDVI 的時(shí)間變化曲線圖有很好的契合性。相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容，見表1。

表1 年均NDVI植被動(dòng)態(tài)變化特征表Tab.1 The annual NDVI vegetation dynamic change characteristics table

3.5.2 生長(zhǎng)季年均NDVI變化

與年均NDVI 相似，將生長(zhǎng)季NDVI 按各時(shí)間節(jié)點(diǎn)分成：0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8和0.8～1.0五段，將各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的差值分成：＜-0.4、-0.4～0.2、-0.2～0、0～0.2、0.2～0.4 和＞0.4 6個(gè)階段，對(duì)生長(zhǎng)季NDVI的分段特征進(jìn)行分析，分析統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)生長(zhǎng)季NDVI 的主要占比均在0.6～0.8，2019 年生長(zhǎng)季植被覆蓋要略高于2000 年的植被覆蓋。對(duì)于差值而言2004 年與2000 年的差值和2009 年與2004 年的差值表現(xiàn)為植被的正增長(zhǎng)，占比主要集中在0～0.2，2009年與2004年和2019 年與2014 年的差值則表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，占比主要集中在-0.2～0，且2014 年與2019 年的負(fù)增長(zhǎng)程度較強(qiáng)。2019 年與2000 年的差值則主要集中在0～0.2 與-0.2～0，且0～0.2 的占比較大，說(shuō)明到2019 年張家口市的生長(zhǎng)季NDVI恢復(fù)到20年前的水平且相對(duì)有所增長(zhǎng)，與生長(zhǎng)季NDVI 的一元線性曲線圖亦有著很好的契合性。相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容，見表2。

表2 生長(zhǎng)季NDVI植被動(dòng)態(tài)變化特征表Tab.2 The table of NDVI vegetation dynamic changes in growing season

4 結(jié)論

首先利用Arcgis軟件對(duì)張家口市的柵格圖像進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)處理，得到張家口市年均NDVI 數(shù)據(jù)和生長(zhǎng)季NDVI 數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，了解21 世紀(jì)初張家口市20 年間植被的時(shí)空變化；又采用2 種變異診斷方法對(duì)張家口歸一化植被指數(shù)序列的變異進(jìn)行診斷，整理分析變異點(diǎn)前后植被的變化程度；在經(jīng)濟(jì)方面對(duì)植被的變異進(jìn)行綜合分析，最后則用差值法對(duì)張家口市均值NDVI 和生長(zhǎng)季NDVI 植被的動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行分析，得到結(jié)論如下。

（1）對(duì)張家口市均值NDVI和生長(zhǎng)季的NDVI進(jìn)行時(shí)空分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)時(shí)間上張家口市在21 世紀(jì)初的20 年間，均值NDVI和生長(zhǎng)季的NDVI變化均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但由于2015年后的突然變小，導(dǎo)致整體序列的植被增長(zhǎng)并不是很明顯，年均NDVI 的增長(zhǎng)率為0.001，生長(zhǎng)季NDVI 的增長(zhǎng)率為0.0024。空間上張家口市的植被覆蓋由東南到西北呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢(shì)，即壩下植被覆蓋率要高于壩上植被覆蓋率。

（2）采用滑動(dòng)T 法和改進(jìn)的有序聚類法對(duì)張家口市2000年—2019 年的歸一化植被指數(shù)（NDVI）序列進(jìn)行變異診斷，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在變異過程中2015年出現(xiàn)變異點(diǎn)的頻率較高，所以可以確定2015年為張家口市植被變化的變異點(diǎn)。

（3）以2015 年為分界點(diǎn)對(duì)年均NDVI 和生長(zhǎng)季NDVI 變化進(jìn)行分析，對(duì)植被覆蓋率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)年均NDVI變異前在時(shí)間上呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，空間上變異點(diǎn)前低植被區(qū)小于變異后的低植被區(qū)，變異前高植被區(qū)則要大于變異后的高植被區(qū)，變異后密集植被區(qū)幾乎退化殆盡，所以在時(shí)空上看，年均NDVI在變異后呈現(xiàn)出了明顯減小的趨勢(shì)；對(duì)生長(zhǎng)季NDVI的分析發(fā)現(xiàn)，時(shí)間上與年均NDVI變化相似，同樣是變異點(diǎn)前植被覆蓋呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，變異后呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，空間上生長(zhǎng)季的植被分布主要為高植被區(qū)和密集植被區(qū)，且變異點(diǎn)前的高植被區(qū)要低于變異后的高植被區(qū)，但變異前密集植被區(qū)要高于變異后密集植被區(qū)，總體來(lái)看生長(zhǎng)季的植被覆蓋亦有所減小。

（4）以崇禮區(qū)旅游業(yè)2014 年—2019 年的變化為例，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面對(duì)植被變異進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)2015年來(lái)隨著旅游產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)展，客流量的增加，導(dǎo)致了植被覆蓋變異的發(fā)生，還得知了2017 年后植被覆蓋的回升與景區(qū)植被的生長(zhǎng)和人工綠化有著一定的關(guān)系。對(duì)張家口市的冰雪及旅游人數(shù)變化與植被的一元線性曲線進(jìn)行綜合分析，發(fā)現(xiàn)張家口植被的突變與冰雪及旅游產(chǎn)業(yè)有著密切關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，將張家口市冰雪及旅游產(chǎn)業(yè)的GDP與植被變化進(jìn)行綜合分析，更近一步確認(rèn)了張家口植被變異與冰雪及旅游產(chǎn)業(yè)之間的密切關(guān)系。

（5）最后利用差值法對(duì)年均NDVI和生長(zhǎng)季NDVI的動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)年均NDVI 只有2014 年的主要占比在0.4～0.6，其余各時(shí)間節(jié)點(diǎn)均在0.2～0.4，2004年與2000年之間的差值和2014 年與2009 年之間的差值表現(xiàn)為被覆蓋有所增加，2009 年與2004 年和2019 年與2014 年之間的差值表現(xiàn)為植被覆蓋有所減少，2019 年的植被覆蓋則回到了2000 年的水平；生長(zhǎng)季各時(shí)間節(jié)點(diǎn)NDVI主要占比則均處于0.6～0.8。增減趨勢(shì)與年均NDVI 相 同，2004 年 與2000 年 和2014 年與2019年之間的差值表現(xiàn)為植被覆蓋有增長(zhǎng)的趨勢(shì)，2009年與2004年和2019年與2014年的差值表現(xiàn)為植被覆蓋有減少的趨勢(shì)。且2019年的植被覆蓋程度較2000年有輕微的上升。