貴州高原NDVI變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)

許玉鳳，潘網(wǎng)生，張永雷

黔南民族師范學(xué)院旅游與資源環(huán)境學(xué)院，貴州 都勻 558000

近年來(lái)，氣候變暖毋庸置疑，極端天氣頻繁發(fā)生（Zhang et al.，2014），對(duì)生態(tài)變化影響顯著（Eastman et al.，2013；Reichstein et al.，2013；Huang et al.，2018；馬雄偉等，2020）。植被生態(tài)系統(tǒng)在地球各圈層的物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)過(guò)程中扮演著十分重要的角色（曾紅霞等，2019）。植被能直觀反映地表生態(tài)變化，而且對(duì)氣候變化十分敏感，已作為衡量生態(tài)環(huán)境狀況的主要指標(biāo)（Jackson et al.，2008；南穎等，2010；張琪等，2016）。遙感數(shù)據(jù)具有范圍大、數(shù)據(jù)新、時(shí)空連續(xù)性等優(yōu)點(diǎn)（王宗明等，2009），已成為監(jiān)測(cè)和定量評(píng)估植被變化的重要數(shù)據(jù)來(lái)源（洪艷等，2019；劉憲鋒等，2015），其中歸一化植被指數(shù)（NDVI）可以定量表征植被變化，被廣泛用于監(jiān)測(cè)區(qū)域或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化的有效指標(biāo)（盧喬倩等，2020），經(jīng)常被用來(lái)揭示生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)（安佑志等，2016；Ding et al.，2007）。氣溫和降水是影響植被變化的重要因素（劉可等，2018；劉世梁等，2014；Tao et al.，2017；Zhang et al.，2017），在年和月等不同的時(shí)間尺度上，不同植被類型有不同的響應(yīng)（王情等，2013；劉正才等，2019），植物生長(zhǎng)的緩慢過(guò)程決定了其對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)具有一定的時(shí)滯效應(yīng)（Jiang et al.，2017）。

貴州高原位于中國(guó)西南喀斯特地區(qū)的腹地，其生態(tài)環(huán)境對(duì)全球變化非常敏感，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。近年來(lái)，關(guān)于貴州高原植被變化及其對(duì)氣候變化響應(yīng)的相關(guān)研究成果逐漸增多。研究表明，貴州高原植被變化在春季NDVI與溫度和降水的相關(guān)系數(shù)高于其他季節(jié)，溫度與NDVI的同季相關(guān)高于滯后相關(guān)，而降水與NDVI的滯后相關(guān)高于同季相關(guān)，與溫度的相關(guān)性高于降水（鄭有飛等，2009）。像元尺度上，與年均氣溫和降水均具有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，且年均氣溫的影響力大于年降水量（張勇榮等，2014）。NDVI與年降水量和年均溫均呈不顯著負(fù)相關(guān)，降水對(duì)植被變化的影響力大于溫度（馬士彬等，2016）。

但已有研究中關(guān)于月NDVI變化及其影響因素的研究不足；已有研究中關(guān)于NDVI對(duì)氣溫、降水響應(yīng)的研究較多，對(duì)其他氣象因子的相關(guān)研究較少；植被與影響因素時(shí)滯效應(yīng)能深刻揭示作用機(jī)理，但目前針對(duì)貴州省月NDVI變化及其延遲效應(yīng)還缺乏系統(tǒng)分析。

貴州省地形地貌條件復(fù)雜，傳統(tǒng)的地面調(diào)查不能滿足社會(huì)發(fā)展需求，充分利用NDVI數(shù)據(jù)具有區(qū)域覆蓋區(qū)域廣、時(shí)效長(zhǎng)、重復(fù)周期短等優(yōu)勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)大區(qū)域、長(zhǎng)時(shí)間序列植被變化的監(jiān)測(cè)（馬士彬等，2016）。本文利用1999—2017年SPOT NDVI和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS及統(tǒng)計(jì)分析方法、相關(guān)分析方法等，研究貴州省年、季和月NDVI的年際變化趨勢(shì)，揭示該區(qū)域氣候因子對(duì)植被的影響特征，探求月NDVI對(duì)氣候因子的時(shí)滯效應(yīng)，對(duì)于生態(tài)建設(shè)、水土保持、探索喀斯特生態(tài)環(huán)境效應(yīng)機(jī)制具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

NDVI數(shù)據(jù)源自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/）。空間分辨率為1 km，通過(guò)重投影、裁剪等預(yù)處理，獲得了研究所需要的數(shù)據(jù)集。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）日值數(shù)據(jù)集，研究所用的氣象因子主要包括日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、降水量、平均地表氣溫、最高地表氣溫、最低地表氣溫、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速。

將數(shù)據(jù)選取UTM投影、GCS_WGS_84坐標(biāo)系、TIFF格式；用貴州省行政邊界矢量圖層對(duì)其裁剪，得到研究區(qū)年、季、月NDVI數(shù)據(jù)集以及氣象數(shù)據(jù)集。

借助ArcGIS平臺(tái)獲得年均NDVI、季均NDVI和月均NDVI，分析貴州省1999—2017年年均NDVI、季均NDVI和月均NDVI的變化趨勢(shì)。

本研究為揭示貴州省植被年際變化、季節(jié)變化和逐月變化，以及植被與降水、溫度在年際變化、季節(jié)變化和月變化方面的相關(guān)性，將NDVI、降水量、溫度的月均數(shù)據(jù)和季節(jié)數(shù)據(jù)、年數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比分析。

1.2 研究方法

采用Pearson相關(guān)分析法度量要素間的相互關(guān)系，計(jì)算NDVI與相應(yīng)氣象因子之間的相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（劉正才等，2019）。其計(jì)算公式如下：

式中，rxy為相關(guān)系數(shù)；xi、分別為NDVI及其平均值；yi、分別為氣象因子及其平均值；n為年份，本研究中取19。

計(jì)算NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)，并分別計(jì)算NDVI與前1個(gè)月、前2個(gè)月氣象因子的相關(guān)系數(shù)，研究植被對(duì)氣象因子的影響程度及滯后效應(yīng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被年變化及其氣象因子影響程度分析

2.1.1 NDVI的年際變化

如圖1所示，研究期間貴州省NDVI隨時(shí)間呈顯著增加趨勢(shì)（r=0.945，P=0.000），表明近19年來(lái)貴州省NDVI明顯改善。這與許多學(xué)者關(guān)于中國(guó)不同地理單元乃至全國(guó)范圍的植被活動(dòng)總體增強(qiáng)（劉憲鋒等，2015；Ding et al.，2007）的結(jié)論一致。

從年均增長(zhǎng)率看，1999—2017年間為0.007 3 a-1。從階段變化來(lái)看，1999—2010年間年均增長(zhǎng)率為0.007 9 a-1，2011—2017年間為0.014 7 a-1，表明2011—2017年間上升幅度大于1999—2010年間的上升幅度。

圖1 1999—2017年（a）、1999—2010年（b）和2011—2017年（c）植被變化趨勢(shì)Fig.1 Annual change trend of vegetation in1999-2017 (a), 1999-2010 (b) and 2011-2017 (c)

2.1.2 氣象因子影響程度分析

如圖2所示，研究期間，日照時(shí)數(shù)年均值呈上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為0.217 h·a-1；年降水量呈上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為0.928 3 mm·a-1；平均風(fēng)速呈上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為0.002 6 m·s-1·a-1。氣溫呈上升趨勢(shì)，其中最低地表氣溫和最低氣溫均年均增長(zhǎng)率高于最高地表氣溫、平均地表氣溫、平均氣溫和最高氣溫。

平均相對(duì)濕度呈下降趨勢(shì)，年均減少率為0.052%·a-1；大型蒸發(fā)量呈下降趨勢(shì)，年減少率為0.969 7 mm·a-1。

如表1所示，氣溫的影響程度較大，其中NDVI與最低地表氣溫、最低氣溫呈顯著正相關(guān)，與最低地表氣溫相關(guān)系數(shù)高于與最低氣溫的相關(guān)系數(shù)，且在0.01水平上顯著。

與平均氣溫、平均地表氣溫的相關(guān)系數(shù)高于與最高地表氣溫和年降水量的相關(guān)系數(shù)為。與平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和大型蒸發(fā)量的相關(guān)系數(shù)較小。只有與平均相對(duì)濕度的相關(guān)系數(shù)為負(fù)相關(guān)。

2.2 季節(jié)變化分析及其氣象因子影響程度分析

2.2.1 季節(jié)變化分析

貴州省不同季節(jié)NDVI值差別較大，變化趨勢(shì)不同。如圖3所示，1999—2010年間夏季NDVI值最高，其次為秋季、春季，冬季最低。

從變化趨勢(shì)看，1999—2017年間貴州省春季、夏季、秋季和冬季NDVI均呈顯著上升趨勢(shì)，其中春季顯著性最高，其他3個(gè)季節(jié)顯著性較高。4個(gè)季節(jié)的植被變化顯著程度均在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，表明近19年貴州省NDVI明顯改善。

從年均增長(zhǎng)率看，春季最大為0.009 3 a-1，冬季為0.007 0 a-1，秋季為0.006 9 a-1，夏季最小為0.004 6 a-1。

圖2 1999—2017年氣象因子與年均NDVI變化趨勢(shì)Fig.2 The change trend of climate factors in 1999-2017

表1 氣象因子與年均NDVI的相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficient between meteorological factors and annual NDVI

圖3 貴州省1999—2017年季節(jié)NDVI變化趨勢(shì)Fig.3 Trends of the seasonal NDVI change in Guizhou province in 1999-2017

2.2.2 季節(jié)變化的氣象因子影響程度分析

（1）春季氣象因子影響分析

如圖4所示，從春季各氣象因子的變化趨勢(shì)看，日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、降水量、平均風(fēng)速呈下降趨勢(shì)；平均相對(duì)濕度呈上升趨勢(shì)，年增長(zhǎng)率為0.040 8%·a-1；氣溫因子都呈上升趨勢(shì)，其中最低地表氣溫和最低氣溫均呈顯著上升趨勢(shì)，其年增長(zhǎng)率分別為0.072 9 ℃·a-1和0.041 3 ℃·a-1。

如表2所示，從NDVI與氣溫的相關(guān)系數(shù)看，與最低地表氣溫在0.05水平上呈顯著正相關(guān)；與最低氣溫、平均地表氣溫、最高地表氣溫、平均氣溫、最高氣溫的相關(guān)系數(shù)較大，表明相關(guān)程度較高。與平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)的相關(guān)系數(shù)較小。與大型蒸發(fā)量、年降水量、平均風(fēng)速呈不顯著負(fù)相關(guān)。以上分析表明，氣溫升高促進(jìn)植被生長(zhǎng)，春季氣候變暖促使植被生長(zhǎng)季提前（馬士彬等，2016），春季植被NDVI呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

（2）夏季氣象因子影響分析

如圖5所示，夏季降水量、平均相對(duì)濕度呈下降趨勢(shì)，其年減少率分別為2.377 2 mm·a-1和0.143 4%·a-1；日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、平均風(fēng)速呈上升趨勢(shì)，年增長(zhǎng)率分別為0.794 4 h·a-1、1.030 2 mm·a-1和0.007 9 m·s-1·a-1。最低地表氣溫和最低氣溫均呈顯著上升趨勢(shì)，平均氣溫、最高氣溫上升趨勢(shì)大于平均地表氣溫、最高地表氣溫。

圖4 春季氣象因子與年均NDVI變化趨勢(shì)Fig.4 The change trend of climate factors in spring

表2 春季NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 2 The correlation coefficient between meteorological factors and annual NDVI

如表3所示，從夏季氣象因子與NDVI的相關(guān)系數(shù)看，所有相關(guān)系數(shù)都沒(méi)有呈現(xiàn)顯著水平。從相關(guān)系數(shù)的大小分析其相關(guān)程度，NDVI與最低地表氣溫和最低氣溫的相關(guān)系數(shù)呈不顯著的正相關(guān)，且系數(shù)較大；與平均氣溫、降水量呈不顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)較小；與平均相對(duì)濕度、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)呈不顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)很小；與最高地表氣溫、平均風(fēng)速、大型蒸發(fā)量、平均地表氣溫呈不顯著負(fù)相關(guān)。

（3）秋季氣象因子影響分析

如圖6所示，從秋季各氣象因子的變化趨勢(shì)看，日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、最高地表氣溫呈下降趨勢(shì)，其年減少率分別為0.451 2 h·a-1、0.809 9 mm·a-1和0.025 5 ℃·a-1；降水量、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速呈上升趨勢(shì)，年增長(zhǎng)率分別為3.844 2 mm·a-1、0.077 6%·a-1和0.004 1 m·s-1·a-1；氣溫因子中的平均氣溫、平均地表氣溫、最低地表氣溫和最低氣溫均呈顯著上升趨勢(shì)，平均地表氣溫、最低地表氣溫上升趨勢(shì)大于平均氣溫、最低氣溫。

圖5 夏季氣象因子與年均NDVI變化趨勢(shì)Fig.5 The change trend of climate factors in summer

表3 夏季NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 3 The correlation coefficient between NDVI and meteorological factors in summer

如表4所示，從秋季NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)看，NDVI與最低地表氣溫在0.05水平（雙側(cè)）上呈顯著正相關(guān)；與最低氣溫、年降水量、平均相對(duì)濕度氣溫、平均風(fēng)速、平均地表氣溫、平均氣溫呈不顯著正相關(guān)；與大型蒸發(fā)量、日照時(shí)數(shù)、最高地表氣溫、最高氣溫呈不顯著負(fù)相關(guān)。

最低地表氣溫和最低氣溫升高、降水量、平均風(fēng)速增加有助于秋季植被生長(zhǎng)，而日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、最高地表氣溫和最高氣溫增加對(duì)植被生長(zhǎng)有抑制作用。

（4）冬季氣象因子影響分析

圖6 秋季氣象因子與年均NDVI變化趨勢(shì)Fig.6 The change trend of climate factors in autumn

表4 秋季NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 4 The correlation coefficient between NDVI and meteorological factors in autumn

如圖7所示，從冬季各氣象因子的變化趨勢(shì)看，日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、降水量、平均氣溫、最高氣溫、平均相對(duì)濕度呈下降趨勢(shì)；平均地表氣溫、最高地表氣溫、最低地表氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速均呈上升趨勢(shì)。

如表5所示，冬季NDVI與氣象因子的相關(guān)程度均沒(méi)有呈現(xiàn)顯著水平。其中，與氣象因子呈正相關(guān)的有日照時(shí)數(shù)、最高地表氣溫、最低地表氣溫、最高氣溫、平均地表氣溫、平均氣溫、最低氣溫、大型蒸發(fā)量，其中與日照時(shí)數(shù)、最高地表氣溫、最低地表氣溫、最高氣溫相關(guān)系數(shù)較大；與氣象因子呈負(fù)相關(guān)的有平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、年降水量，呈不顯著負(fù)相關(guān)。

日照時(shí)數(shù)增加、最高地表氣溫、最低地表氣溫、最高氣溫升高有助于植被生長(zhǎng)，而平均相對(duì)濕度增加、平均風(fēng)速增大、降水增多都會(huì)抑制植被生長(zhǎng)。這是因?yàn)槎練鉁剌^低，日照增加、氣溫升高、濕度降低對(duì)植被生長(zhǎng)是必要的。

圖7 冬季氣象因子與年均NDVI變化趨勢(shì)Fig.7 The change trend of climate factors in winter

表5 冬季NDVI與氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 5 The correlation coefficient between NDVI and meteorological factors in winter

綜上，最低氣溫對(duì)春季和夏季植被的影響較大，最低溫度、降水是影響秋季植被生長(zhǎng)的重要因素，日照時(shí)數(shù)、地表氣溫和最高氣溫影響冬季受較大，氣溫的影響程度高于降水。

2.3 月變化及其氣象因子影響程度分析

2.3.1 月NDVI的年際變化

（1）1—12月NDVI變化趨勢(shì)分析

如表6所示，研究期間，1—12月NDVI變化趨勢(shì)均呈上升趨勢(shì)，1、6月外的其他月份均呈顯著上升趨勢(shì)。4、5、8、10月呈極顯著上升趨勢(shì)，2、3、7、9、11、12月呈顯著上升趨勢(shì)。

從年均增長(zhǎng)率來(lái)看，10月NDVI年均增長(zhǎng)率最大，2、4月增長(zhǎng)率較大，6月年均增長(zhǎng)率最小。因此，秋季NDVI增長(zhǎng)率最高、夏季最低。

2月的NDVI值最低，農(nóng)作物面積最小，因此，2月NDVI呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明植被面積在擴(kuò)大。

表6 貴州省1999—2017年間月NDVI變化趨勢(shì)的回歸方程Table 6 Regression equation of monthly NDVI change trend in Guzihou province in 1999-2017

（2）生長(zhǎng)季延長(zhǎng)分析

選取1999、2003、2005、2009、2013、2015、2017年的1—12月NDVI，比較不同年份的相同月份的NDVI變化。一般而言，由于4—10月是植被的主要生長(zhǎng)季節(jié)，要了解生長(zhǎng)季延長(zhǎng)情況，需關(guān)注4月之前和10月之后NDVI的變化情況。

前文已經(jīng)分析了1999—2017年間1—12月每月的NDVI均呈上升趨勢(shì)。如圖8所示，比較4月之前和10月之后的情況，發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的推移，4月之前和10月之后的NDVI值均有所增加，表明研究區(qū)植被生長(zhǎng)季在延長(zhǎng)。因此，植被年際變化的顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)除了植樹造林等生態(tài)保護(hù)措施的有力實(shí)施外，與植被生長(zhǎng)季延長(zhǎng)有重要關(guān)系。

2.3.2 月變化的氣象因子影響程度分析

分析植被月變化與當(dāng)月、前一月、前兩月的氣象因子的相關(guān)程度，研究氣象因子的影響狀況的時(shí)滯性。

圖8 1999—2017年植被NDVI生長(zhǎng)季延長(zhǎng)趨勢(shì)Fig.8 The extension trend of growth season NDVI in 1999-2017

（1）月NDVI與當(dāng)月氣象因子的相關(guān)分析

按照具體氣象因子對(duì)每個(gè)月份NDVI變化的影響程度看，地表氣溫的影響程度較大，其次為氣溫、日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速和降水量。

如表7所示，當(dāng)月日照時(shí)數(shù)對(duì)NDVI的影響較大，尤其在冬季、夏初、秋中，日照時(shí)數(shù)延長(zhǎng)有助于植被生長(zhǎng)；NDVI受當(dāng)月大型蒸發(fā)量影響較大，尤其在冬季、夏初、秋中更加明顯。

表7 月NDVI與當(dāng)月氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 7 The correlation coefficient between monthly NDVI and meteorological factors in same month

平均地表氣溫在冬季、春末夏初對(duì)植被生長(zhǎng)有明顯的促進(jìn)作用；最高地表氣溫升高可以促進(jìn)冬季、春季、夏初和秋中的植被生長(zhǎng)；最低地表氣溫升高可以促進(jìn)冬中、春初、夏末植被生長(zhǎng)，但是會(huì)在夏中、秋中、秋末產(chǎn)生抑制作用；平均氣溫升高對(duì)冬季、春初、夏初的植被生長(zhǎng)促進(jìn)作用較大；最高氣溫升高對(duì)冬季、春初、夏初植被生長(zhǎng)影響顯著；最低氣溫升高有助于冬中、春初植被生長(zhǎng)。

降水量增加僅在春初、秋初對(duì)植被生長(zhǎng)有促進(jìn)作用，其他時(shí)間有抑制作用；平均相對(duì)濕度增大會(huì)抑制植被生長(zhǎng)，尤其強(qiáng)烈抑制冬季、夏初的植被生長(zhǎng)。

平均風(fēng)速增大會(huì)促進(jìn)夏季植被的生長(zhǎng)，對(duì)冬中、春中、夏中有抑制作用。

（2）月NDVI與前一月、前兩月氣象因子的相關(guān)分析

為了分析氣象因子的時(shí)滯效應(yīng)，對(duì)NDVI與前一月、前兩月的響應(yīng)程度進(jìn)行研究。

如表8所示，前一月的日照時(shí)數(shù)延長(zhǎng)對(duì)3、6月NDVI有促進(jìn)作用，而對(duì)10、12月的植被有抑制作用；前一月大型蒸發(fā)量增大會(huì)對(duì)12月NDVI有強(qiáng)烈抑制作用；前一月的最低地表氣溫升高對(duì)9、10、4月植被生長(zhǎng)有促進(jìn)作用；前一月降水量增加會(huì)促進(jìn)10月植被生長(zhǎng)；前一月平均相對(duì)濕度增大會(huì)對(duì)12月植被生長(zhǎng)有促進(jìn)作用；前一月最低氣溫升高在9、10月有促進(jìn)作用。

日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、最低地表氣溫、降水量、平均相對(duì)濕度、最低氣溫在春季、夏初、秋季、冬初有時(shí)滯效應(yīng)。

如表9所示，前兩月的日照時(shí)數(shù)延長(zhǎng)、最高地表氣溫升高對(duì)12月植被生長(zhǎng)有促進(jìn)作用；降水量增加對(duì)6月植被生長(zhǎng)有促進(jìn)作用。日照時(shí)數(shù)、最高地表氣溫、降水量對(duì)冬初、夏初有2個(gè)月的時(shí)滯效應(yīng)。

表8 月NDVI與前一月氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 8 The correlation coefficient between monthly NDVI and meteorological factors in previous month

表9 月NDVI與前兩月氣象因子的相關(guān)系數(shù)Table 9 The correlation coefficient between annual NDVI and meteorological factors in previous two month

以上分析表明，當(dāng)月氣象因子對(duì)植被變化影響較大；前一月中最低地表氣溫、最低氣溫影響較大，降水和蒸發(fā)量在某月份有一定程度的影響；前兩月中日照時(shí)數(shù)、最高地表氣溫、最低地表氣溫、降水量在某月份有一定程度的影響。

3 結(jié)論

基于1999—2017年貴州省NDVI數(shù)據(jù)與同期氣象數(shù)據(jù)，分析了年、季和月的年際變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)，主要結(jié)論如下：

（1）研究期間，貴州省NDVI呈顯著上升趨勢(shì)，但存在階段差別。最低地表氣溫和最低氣溫對(duì)植被生長(zhǎng)影響較大，其中最低地表氣溫影響顯著。

（2）夏季NDVI值最高，其次為秋季、春季，冬季最低。NDVI季節(jié)變化均呈顯著上升趨勢(shì)，其中，春季年增長(zhǎng)率最大，其次為秋季、冬季，夏季最小。春季、秋季受最低地表氣溫影響較大，夏季、秋季受氣溫和降水的共同影響，冬季受日照時(shí)數(shù)、地表氣溫和最高氣溫影響較大。總體而言，氣溫的影響程度高于降水。

（3）1—12月NDVI均呈上升趨勢(shì)，但每月上升狀況不同。地表溫度對(duì)每個(gè)月份植被的影響程度較大，其次為氣溫、日照時(shí)數(shù)、大型蒸發(fā)量、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速和降水量。氣溫對(duì)植被NDVI的影響既存在當(dāng)月效應(yīng)，也有滯后效應(yīng)，日照時(shí)數(shù)、蒸發(fā)量、降水量滯后效應(yīng)明顯。氣溫升高、氣候變暖促使生長(zhǎng)季延長(zhǎng)，是貴州高原重要的氣候效應(yīng)之一。