基于Geodetector的廣西喀斯特植被覆蓋變化及其影響因素分析

劉大元，張雪梅，岳躍民*，王克林，鄒冬生

（1. 湖南農業大學生物科學技術學院，湖南 長沙 410125；2. 中國科學院亞熱帶農業生態研究所亞熱帶農業生態過程重點實驗室，湖南 長沙 410125；3. 中國科學院環江喀斯特生態系統觀測研究站，廣西 環江 547100）

廣西是我國主要巖溶發育區之一，全區喀斯特面積為9.87×104km2，占廣西國土總面積的41.75%。特定的地質演化過程奠定了脆弱的環境背景，特別是純碳酸鹽巖的大面積出露，為石漠化的形成奠定了物質基礎。《中國·巖溶地區石漠化狀況公報》顯示，廣西是中國第三大石漠化區域，是石漠化綜合治理的重點。截止到2016年，該地區潛在石漠化面積達2.67萬km2，其中，石漠化面積為1.53×104km2，占石漠化土地總面積的15.20%。與2011年相比，廣西石漠化土地面積減少0.39×104km2，面積減少率為20.40%。2008—2010年中國西南八省共有100個石漠化綜合治理試點工程縣，其中，廣西有12個，2011年逐步擴大到35個。截止到2016年，廣西共有76個縣納入到國家石漠化治理范圍[1]。2008年國務院批復的《巖溶地區石漠化綜合治理規劃大綱（2006—2015）》旨在加強植樹造林、封山育林等措施，恢復改善巖溶地區生態環境。研究表明，喀斯特石漠化整體擴展的趨勢得到有效抑制。但由于喀斯特地質地貌背景及生態系統的復雜性和異質性，無法在更大范圍內推廣應用，石漠化防治任務依然艱巨[2]。

植被是生態系統物質循環和能量交換的樞紐，是防止生態退化的物質基礎。因此，植被恢復是退化生態系統恢復的前提，同時也是退化生態系統重建的核心與關鍵。植被具有明顯的年際變化和季節變化特征，是連結土壤、大氣和水分的自然“紐帶”，是反映生態環境的鏡子，在一定程度上反映了土地覆蓋的變化[3]。了解植被覆蓋時空演變格局對掌握生態系統恢復成效有重要意義。遙感具有數據量大、時效性強、經濟、方便快捷等優點，是當今進行區域尺度研究的有效手段之一，并可對地面進行長時間序列的連續性監測。通過遙感手段獲取的長時間序列生長季歸一化植被指數（GSN）既可以反映植被生長的年際特征，又可以表現植被的季節特征，是表征陸表植被生產力的重要指標[4]。植被凈第一性生產力作為表征植被活動的關鍵變量，在全球碳平衡中扮演著重要作用[5]。以衛星遙感數據作為信息源的植被凈第一性生產力研究已顯示出其優越性[6]。

在進行植被恢復和植被重建中，探尋影響植被變化的敏感因子，為實施有針對性的、有效的、合理的、可持續性的生態系統保護政策提供理論指導，從而摒棄現有的盲目的、低效的、不合理的政策與措施。因而植被恢復對喀斯特地區生態系統功能的提升具有重要意義。楊紹鍔等[7]利用SPOT VEGETATION NDVI數據研究了1999—2011年廣西植被覆蓋的時空變化特征，得出植被具有增加趨勢的結論。韋振鋒等[8]利用GIMMS NDVI數據研究了廣西1999—2010年NDVI時空變化特征并探究了NDVI與氣候因素間的相關性，發現降水對植被的相關程度相對氣溫的影響較弱。王永峰和靖娟利[9]在楊紹鍔等[7]的基礎上進一步研究了植被對降水量和溫度的響應，得出與韋振鋒等[8]相同的結論。劉鴻雁等[10]利用NDVI和NPP分別表征喀斯特地區植被活動和植被生產力，探究不同巖性背景下植被活動和植被生產力的差異。以上研究只探究了植被對氣候變化等自然因素的響應，忽略了土壤等其他自然因素和人類活動的影響。Zhao等[11]基于長時間序列生長季NDVI數據，分別研究了全球尺度上和區域尺度上植被時空變化趨勢，發現全球尺度上的1982—2013年生長季植被變化趨勢有近2/3是由歷史人為因素解釋的，厄爾尼諾-南方濤動等氣候因素對生長季NDVI變化趨勢的貢獻較小，Liu等[12]發現區域尺度上氣候對長時間NDVI變化有顯著影響，但短時間NDVI變化的影響不顯著，但忽略了區域小氣候以及人類活動變化對植被時空變化的影響等細節信息，同時缺乏對植被空間分異的原因解釋。綜上所述，植被的時空分布特征是區域內自然因素與人為因素共同作用的結果[13-14]。Kim-Anh和liou[15]繪制的全球生態環境脆弱性評價分布圖中顯示，廣西是我國主要的生態環境極脆弱分布區之一，研究廣西植被時空變化特征以及探究引起植被時空差異的主要原因，對廣西生態環境保護和植被恢復具有重要意義。

本研究在前人研究的基礎上，利用1982—2015年長時間序列生長季NDVI數據和1982—2016年≥5 m林地覆蓋面積比例數據對比分析了植被時空變化趨勢；另外，選取了氣候、土壤等自然因子，與道路和居民點等之間的距離、人口密度和GDP等人文因子，探究區域尺度主導影響因素對植被覆蓋時空格局分異的影響，揭示廣西植被覆蓋時空變化格局的驅動機制，為今后喀斯特區域生態恢復工程的實施和調整提供科學合理的理論支持。

1 研究區概況

廣西壯族自治區地處中國南疆，位于104°28′～112°04′E，20°54′～26°24′N 之間，北回歸線橫貫中部。廣西處于第二階梯中的云貴高原東南邊緣，兩廣丘陵西部，南臨北部灣。地勢西北高，東南低。廣西臨海，處在太平洋季風與印度洋季風交匯影響的邊緣地帶，屬中-南亞熱帶和北熱帶氣候區，多年平均降水1 110～2 155 mm之間，氣溫在11.7～23.5 ℃之間。季節降水不均，4～9月為雨季。雨量充沛，光、熱充足，且具有水熱同期的分布特點，為喀斯特地貌的強烈發育提供了必要的溶蝕條件。土壤類型主要以黃壤、紅壤和石灰土為主，呈地帶性分布[16]。喀斯特地貌發育，生態環境脆弱，表現出不同層次的斜坡過渡界面，在地質地貌、氣候等的影響下，形成了依賴性強、抗干擾能力弱的脆弱生態地帶[17]。石漠化問題嚴重，石漠化面積占我國石漠化土地總面積的15.2%，主要分布在峰叢洼地、峰林平原等地貌類型區，也是主要的石漠化綜合治理工程類型區（圖1）。植被類型多樣，桂西北地區主要分布針葉林，東南地區主要分布有闊葉林。水資源、礦產資源和旅游資源豐富，但地區貧富差距大。

圖1 研究區概況Fig. 1 General Situation of the research area

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源與處理

本研究選用了GIMMS NDVI3g數據產品，空間分辨率8 km×8 km，時間分辨率15 d，時間跨度從1982—2015年。選用一月兩次數據中的最大值作為當月NDVI以減少云和大氣噪音。為了更準確地反映植被信息，對4—11月的NDVI求取平均值作為本年的生長季歸一化植被指數（GSN）[4,18]。

The Vegetation Continuous Cover / Fields (VCC/VCF)數據從USGS網站（https://lpdaac.usgs.gov/products/vcf5kyrv001/）下載，是最新的反映陸地表面覆被比例特征的數據，Song 等[19]利用該數據分析了全球土地利用變化，相關成果于2018年發表在Nature上。該數據時間序列從1982—2016年，0.05°×0.05°空間分辨率，包括高度≥5 m的冠層覆蓋（Tree canopy cover，TC）、矮植被覆蓋（Short vegetation cover，SV）和沒有植被覆蓋的土地，即裸地覆蓋（Bare ground cover，BG）。每個像元對應TC、SV和BG的面積比例，代表當時植被生長高峰期的植被組成。另外，分析了1982—2016年平均TC和BG的面積比例在時間和空間上的變化趨勢，從土地利用變化上研究廣西植被覆蓋時空格局變化特征。

氣候和土壤因素是植被生長不可缺少的兩大因素。同時隨著社會經濟的發展，人類活動對植被的影響不容忽視。因此，本研究選取了氣候（年均溫、年均降水量、濕潤指數、＞0 ℃積溫和＞10 ℃積溫）、土壤（土壤有機碳，有機氮）和人類活動（距離）等因素，探究自然要素和人為要素對廣西植被的影響。各因素數據均從中國科學院資源環境科學數據中心(http: //www.resdc.cn/)下載，空間分辨率為1 km×1 km。

為了便于統計和保證研究精度，本研究基于空間分辨率最低（8 km×8 km）的NDVI數據，利用fishnet工具生成8 km×8 km網格，統計了1982—2015年GSN均值，探究廣西植被覆蓋時空變化特征。同時，將8 km×8 km網格作為矢量圖層，借助分層統計工具統計VCF數據和各因素的均值，便于做進一步的統計分析。

2.2 研究方法

空間大數據具有空間分層異質性特征，簡稱空間異質性或區異性，是指層內方差小于層間方差的地理現象，地理探測器是空間數據探索性分析的有力工具[20]。在利用地理探測器之前需要將連續變量通過適當的離散化方法轉變為類型變量，即分層（分類或分區）[20]。本研究利用該模型研究植被覆蓋演變驅動力的空間分異。地理探測器有四個探測器組成：風險探測器、因子探測器、生態探測器和交互作用探測器。本研究主要利用風險探測器、因子探測器和生態探測器來探究影響植被覆蓋和裸地時空變化的因素。因子探測器調查敏感因素，檢驗某種地理因素是否是形成植被覆蓋時空格局的原因，具體做法是比較NDVI值在不同類別分層上的總方差與NDVI在整個研究區上的總方差，比值越小，則該種因素對植被空間分布的影響越大，表達式為：

式中：D為影響因子；H為植被和土地利用指標，PD,H為探測因子D對H空間分異的解釋力；i=1，…，L為因子D的分層，即分類或分區；ni和n分別為層i和全區的單元數；Vari和Var分別是層i和全區內H的方差。當按照某一種因素的類別分層，植被覆蓋指標在各個不同類別分層內的變異性為0時，稱這種分層為完美分層，此時PD,H=1[21]。風險探測器通過比較不同類別分層之間NDVI的平均值以搜索植被覆蓋度較高的區域，均值顯著大的類別分層，植被覆蓋度就高。生態探測器比較各個要素的植被覆蓋程度總方差的差異，來探究不同的地理要素在影響NDVI空間分布方面的作用是否有顯著差異。

地理探測器擅長自變量為類型量，因變量為數值量的分析。本研究借助SPSS軟件中的因子分析對原始影響因子數據進行降維和變換，使原來多個相互影響的因子轉換成幾個互不相關的綜合因子，既保留了原始影響因子的主要信息，又消除了因子間的多重共線性，得到影響植被變化的綜合因素[22-23]。本研究用方差最大旋轉矩陣將主成分中各因子的貢獻率向最大和最小轉變，使每個主成分上具有最高載荷的因子數最少，從而使得對主成分的解釋更清晰[24-25]。同時，利用K均值聚類方法[26]對主成分分析得到的四個主成分進行分層，消除了人為分層的主觀性和不確定性，將連續的數值量轉換為類型量，進而利用地理探測器探究自變量與因變量之間的空間關系，技術流程如圖2。

圖2 技術流程圖Fig. 2 Technical flowchart

3 結果與分析

3.1 廣西植被覆蓋和土地利用年際變化分析

從廣西壯族自治區平均生長季植被指數（GSN）年際變化趨勢可以看出：1982—2015年廣西植被呈顯著增加趨勢（P＜ 0.01）（圖3a），植被覆蓋度增加，增長速率為0.002（R2=0.62）。圖3灰色區域上下邊界為25%～75%分位點，由圖可知，歷年平均GSN值分布在25%～75%分位線以內，多年平均GSN為0.70。說明廣西植被總體覆蓋度較高，33年來植被狀況呈持續變好趨勢。其中，2000年之前植被增長速率為0.000 9，2000年之后植被增長速率達到0.002 4（R2=0.42，P＜ 0.01），較2000年之前明顯加快，這與廣西2001年后實施退耕還林、石漠化綜合治理等生態工程有關。

圖3 廣西GSN(a)和TC(b)時間變化趨勢Fig. 3 The time variation trend of GSN (a) and TC (b) in Guangxi

通過統計1982—2016年廣西全區歷年≥5 m冠層蓋度（TC）面積比例（林地面積比例）（圖3b），發現廣西林地面積比例呈顯著增加趨勢，總體增長速率為0.27%（R2=0.37），表明廣西林地覆蓋面積增加，多年平均林地覆蓋面積比例達到38%。2000年之后林地面積比例增加速率為0.62%（R2=0.43，P＜ 0.01），比2000年增長速率加快20.67倍，這與植被指數年際增長趨勢具有一致性。

除了≥5 m冠層蓋度和低矮灌叢，裸地作為一類主要的土地覆被類型，主要指建筑用地和無植被覆蓋的裸露巖石、土質、石礫等土地類型，其面積比例隨時間的變化趨勢反映了人類活動對陸地表面下墊面影響程度的變化。1982—2016年間廣西裸地（BG）面積比例呈顯著下降趨勢（圖4），下降速率為-0.06%（R2=0.56，P＜ 0.01）。且2000年后裸地面積比例下降速率為0.09%（R2=0.51，P＜ 0.01），顯著快于2000年前裸地面積比例下降速率。裸地面積比例年際變化從側面反映了廣西植被面積比例的增長趨勢。

圖4 廣西BG時間變化趨勢Fig. 4 The time variation trend of BG in Guangxi

3.2 廣西植被覆蓋區域分異特征

由于自然背景差異和人為作用強度差異，植被在空間上的分布具有顯著的差異性，呈現不同的空間格局和特征。植被指數（圖5a）總體呈現西北高東南低的空間格局，高值區主要集中在廣西東部、北部和西北部，而西北部的桂林地區，中部的南寧、來賓、貴港和南部沿海地區等人口密度大、經濟較發達的區域植被指數較低。由上述可知，人口密度大、交通通達度高的區域植被覆蓋度較少，人口稀少、較偏遠的地區植被覆蓋度較高，說明人類活動對植被空間分布的影響不容忽視。

林地與植被指數之間有密切的相關性，TC空間分布（圖5b）與GSN的空間分布（圖5a）具有一致性，總體呈現西北高、東南低的空間格局。林地面積比例高值區和植被指數高值區均主要分布在廣西東部、北部和西北部喀斯特地貌發育較典型的峰叢洼地和峰林平原區，人類活動強度較大的中部、南部地區林地面積比例較低。綜上所述，林地和植被指數在時間變化和空間分布上均具有一致性，相互驗證了結果的可靠性。

廣西裸地空間分布（圖6a）與植被空間分布呈顯著的負相關關系（圖6b），相關系數為-0.65（P＜0.01）。植被覆蓋較高的廣西西北部、北部和東部等地區裸地面積比例較低，同時也是經濟發展較落后的地區；而裸地面積比例較高的區域主要分布在桂林、柳州、來賓、貴港和南寧等經濟較活躍的地區和北海等沿海經濟較發達的地區，同時也是植被覆蓋度較低的區域。綜上所述，植被指數較高的區域與林地面積比例較大的區域呈現空間一致性，植被覆蓋度較高的區域與裸地面積比例低的區域空間分布一致。因此，植被空間分布格局與社會經濟發展狀況等人類活動密切相關。

圖5 廣西GSN（a）和TC(b)空間分布Fig. 5 The spatial distribution of GSN (a) and TC (b) in Guangxi

3.3 廣西植被覆蓋時空分異的關鍵驅動因素

圖6 廣西BG空間分布(a)以及BG與GSN在空間上的相關性(b)Fig. 6 The spatial distribution of BG in Guangxi (a) and the correlation between BG and GSN in spatially (b)

植被空間分異特征受多方面因素的影響，本文選取了反映自然條件和人文特征等方面的指標，對影響區域植被覆蓋演變時空格局的因素進行分析。首先，利用主成分分析（PCA）方法對選取的12個自然和人為因素指標進行降維，以消除因子之間的相關性。利用SPSS軟件中的因子分析得到各因子的貢獻率和各成分的得分系數矩陣，通過旋轉成分矩陣（表1）中各因子的載荷，對各主成分進行分類。研究結果顯示，前4個主成分的累計貢獻率為85.12%，可較好的表征原數據特征[16,23]。其中，與道路、鄉鎮、縣城的距離等因子在第一主成分中的載荷最大，因此將第一主成分歸納為交通通達度（PC1）；濕度指數等氣候因素對第二主成分的貢獻最大，可以歸納為氣候條件因素（PC2）；人口密度和GDP對第三主成分的貢獻最大，故歸納為社會經濟條件（PC3）；土壤有機碳對第四主成分的貢獻最大，歸納為土壤養分因素（PC4）。

本文利用K均值聚類分析方法對通過主成分分析方法提取出的4個主成分（PC1～PC4）各劃分了10個地理分層，即對各主成分值的大小和空間位置相近的柵格進行分層。10個分層分別賦值為1～10（圖 7）。

表1 旋轉成分矩陣Table 1 Rotation component matrix

然后，依據地理探測器模型計算得出各綜合因素對柵格尺度上植被演變（GSN）空間格局的影響程度（表2），并探測植被覆蓋顯著較高的空間位置。同時，利用裸地（BG）面積比例作為研究對象（表2），探索各綜合因素對裸地空間分布的影響以及對裸地面積比例較大的空間位置進行探測，進一步對比分析裸地與植被之間的空間關系，從而明確人類活動對植被空間分布的影響。

表2 各綜合因素對植被空間分異的解釋率Table 2 the interpretation rate of vegetation spatial strati fication by each comprehensive factor

以GSN為研究對象，由因子探測器可知（表2），社會經濟條件（人口密度和GDP）是柵格尺度上植被覆蓋時空分異的主導因素，解釋率為20.49%。由生態探測器可以看出，社會經濟條件對植被覆蓋空間分異的影響顯著大于其他影響因素（表3）。且在社會經濟條件空間分層4中是GSN高值分布區（圖7c），主要集中在經濟發展水平較低的峰叢洼地區和部分峰林平原區，GSN平均值為0.74，且顯著大于其他分層（除分層7）。交通通達度對植被空間分異的解釋度為13.95%，其中交通較閉塞的第9分層中植被指數為0.74，顯著大于其他分層（圖7a）。氣候解釋了9.88%的植被空間分異，分層5中GSN最大（0.76），但與分層2和6之間無顯著差異性（圖7b）。土壤養分對植被空間分異的解釋力最小，只解釋了3.93%，其中分層1中GSN顯著大于其他分層的GSN，平均值為0.74（圖7d）。因此，社會經濟發展水平是影響植被空間分布格局的主導因素，經濟發展水平高、交通條件優越的區域植被覆蓋度較低；相反，經濟水平低、人口密度小、交通較閉塞的區域植被覆蓋率較高。

圖7 基于K均值聚類分析的交通通達度(a)、氣候條件(b)、社會經濟條件(c)和土壤養分(d)空間分層Fig. 7 The spatial strati fication of the traf fic condition (a)， climate condition (b)， socio-economical condition (c) and soil nutrients (d) based on the K-mean cluster analysis

表3 各主成分對GSN和BG空間分異影響的差異顯著性Table 3 Signi ficance of differences between effects of the principal components on spatial strati fication of GSN and BG

同樣，本研究利用BG面積比例作為因變量，探究自然因素和人為因素對裸地空間分布的影響。結果顯示，社會經濟條件對裸地空間分布的影響最大，與其他因素相比差異顯著。分層6和7（圖7c）中裸地面積最大（分別為12.67%和13.67%），主要分布在桂林、柳州和南寧等城區。其次，交通通達度對裸地空間分異的影響解釋率為13.97%，桂林和柳州（圖7a分層2）作為廣西重要的交通樞紐，平均裸地面積比例達到10.11%。自然條件對裸地空間分布的影響較小，各分層內平均裸地面積比例均小于4.11%。結果表明裸地空間分布格局主要受社會經濟條件的影響。

通過地理探測器結果分析表明，人為因素對廣西植被空間分布起到主導作用。社會經濟水平較低、交通條件較差的廣西西北部、北部的峰叢洼地區和部分人口密度較小的東部地區，植被覆蓋度較高；社會經濟發展水平高、交通條件優越的峰林平原區，如桂林、南寧等城市中心裸地面積比例最高，植被覆蓋度最小。裸地與植被在空間上呈現相反的分布格局。

4 討論

通過比較多年GSN的時間序列變化特征可知，廣西壯族自治區植被覆蓋呈增加趨勢[10]，林地覆蓋面積比例也穩定增加。主要原因是國家和政府越來越重視生態環境改善，實施了一系列面向石漠化治理的生態工程，以期改善生態環境、促進生態系統服務提升、提高居民生活水平，實現精準脫貧。且2000年后植被增長速率與2000年前相比明顯加快，這與廣西2001年開始實施大規模退耕還林、石漠化綜合治理、生態公益林保護等一系列生態保護與建設工程密切關聯，表明生態工程對廣西生態環境恢復成效顯著。在空間上，廣西植被呈現出西北高、東南低的格局[9]。地形較平坦的峰林平原地區，有桂林、來賓、崇左和南寧等交通和經濟中心，人類活動頻繁，土地利用類型以建筑用地為主，植被覆蓋率較低，林地面積比例較少。隨著國家一系列植被保護工程措施的實施，海拔較高的桂北、桂東和桂西北人類活動受到一定程度的限制，植被覆蓋度較高[27]，林地面積也呈顯著增加趨勢。

廣西以峰林平原和峰叢洼地地貌類型為主，兩個工程類型區內氣候適宜，降水充沛[28]，氣候條件沒有顯著差異，因此對植被空間差異沒有顯著的影響。廣西石山區土壤以養分含量高的石灰土為主，土山區以紅壤為主，土層較厚，但石山和土山縱橫交錯，對植被空間差異的影響較小。受自然資源和地質背景制約，廣西各地區社會經濟發展水平不平衡，人口分布不均，貧富差距大，從而影響廣西植被空間分布格局。社會經濟條件對廣西植被和裸地空間分布的解釋率顯著大于其他因素對植被和裸地的影響。裸地作為一種重要的土地覆被類型，其空間分布可以反映人類活動空間分布格局，因此裸地與植被之間存在著一定的空間關系。

廣西植被與裸地在空間上呈顯著地負相關性，進而反映了廣西植被與裸地空間分布與社會經濟發展水平的空間關系：社會經濟發展水平高、交通通達度好的區域對應裸地面積比例大、植被覆蓋低的廣西東南部；社會經濟條件一般、交通較閉塞的廣西西北部則植被覆蓋度高、裸地面積比例相對較小。峰叢洼地地形起伏較大，地勢復雜，交通不便；＜6°壩地面積比例小，耕地資源匱乏，耕地質量差，因此該區經濟發展落后。生態工程實施以來，該區進行的退耕還林、封山育林等工程對植被增長具有積極影響，植被覆蓋增加明顯。峰林平原地形平坦，交通發達，耕地資源豐富，同時受南寧等經濟中心輻射影響，城鎮化率高，社會經濟條件優越，人口密度大，植被覆蓋相對來說較少。另外，廣西耕地資源主要分布在桂南、桂中和桂東北[29]，與裸地空間分布一致，主要集中在人口較密集的桂林、南寧、北海等地區。因此，經濟條件對廣西植被空間分異的影響顯著，其次是交通通達度。上述研究結果與基于地理加權回歸模型分析了縣域尺度上社會經濟條件對植被影響的空間非平穩性相對一致[18]，位于桂西北的峰叢洼地區社會經濟條件與植被變化以正相關性為主，桂東和桂中的峰林平原區以負相關性為主，體現了兩個地貌類型區內社會經濟發展的差異，導致了植被覆蓋的空間差異。

地理探測器是比較局域特征與區域總體特征之間差異的方法，進而獲得風險等基本信息，該方法在分析植被覆蓋影響因素時會受尺度效應和分層效應的影響[30]。對于尺度效應，目前本研究的分析區域是廣西全區，在更大范圍地研究區域或者在廣西內部不同的自然地理特征分層分析時可能會導致研究結果的不確定性。針對分層效應，離散化連續變量的方法有很多，概括起來有監督分類和非監督分類[20]。另外，分層數量也會對研究結果有影響。本研究選用了非監督分類K均值聚類分析，避免了人為分類的主觀性。但是，分層方法和分層數量對研究結果的影響規律仍需要做進一步研究。

5 結論

了解廣西植被時空變化趨勢，探究引起植被時空變化差異的主要原因，定量分析自然因素和人為因素對廣西植被空間分布格局的影響，是研究廣西陸地生態系統演變的理論基礎，也將為廣西石漠化治理工程的實施和生態功能提升提供理論依據和科學指導。本研究基于時間序列遙感數據對比分析了廣西植被覆蓋演變時空變化趨勢，利用地理探測器模型探究柵格尺度上自然和人文因素對植被影響的空間差異，研究表明：近33年來，廣西植被總體呈增加而裸地呈減少的趨勢，生態工程的實施加快了廣西植被恢復；廣西植被呈西北高東南低的空間格局，其空間分布主要受社會經濟條件的影響，自然因素對植被空間分布格局的影響較小；裸地與植被在空間上呈顯著負相關性，社會經濟發展水平高、交通通達度好的區域與裸地面積比例高、植被覆蓋小的區域空間分布一致；相反，經濟落后、交通閉塞的區域與植被覆蓋度高、裸地面積比例小的區域空間分布一致。