2000-2018年黃河流域NDVI時空變化及其對氣候和人類活動的雙重響應

張樂藝, 李 霞, 馮京輝, 饒日光, 何天英, 陳 瑜

(1.長安大學 地球科學與資源學院, 陜西 西安 710054; 2.長安大學土地工程學院, 陜西 西安 710054; 3.國家林業和草原局 西北調查規劃設計院, 陜西 西安 710048)

隨著全球氣候變化和人類活動加劇，生態系統已經遭受嚴重破壞，土地退化、水土流失、荒漠沙漠化等一系列生態環境問題頻發[1-2]。植被作為全球陸地生態系統的主體，是生態監測、生態風險及脆弱性評價的重要指標，在水土保持、維持氣候及生態系統穩定性方面具有重要作用，植被的改善有助于提高水源涵養和水土保持功能，對植被的時空變化趨勢監測在全球氣候變化背景下的陸地生態系統研究中具有重要意義[3-5]。

歸一化植被指數(normalized difference vegetation index, NDVI)與生物量、葉面積指數有較高的相關性，能夠很好地反映地表植被的繁茂程度，可以在一定程度上代表地表植被覆蓋的變化[5]。目前，諸多學者利用NDVI或植被覆蓋變化以及影響因素做了大量工作，并取得不少進展和突破。已有研究表明，氣溫和降水等氣候因素對植被的生長有著重要作用，不同地區水熱條件和植被類型不同，植被變化及其對氣候變化的響應也存在很大空間差異[5-11]。除此之外，人類活動也會對植被生長產生抑制或促進的影響，城市化發展導致大量農田和林地被建設用地侵占，濫砍濫伐會導致區域植被減少、生態退化[10,12-13]；而退耕還林(草)、天然林保護及自然保護區等生態工程建設可以改善區域生態環境，促進植被覆蓋的增加[11-16]。

黃河流域位于中國干旱、半干旱和半濕潤地區，生態環境脆弱，是中國重要的生態屏障，對該地區的植被覆蓋動態變化進行監測，在區域生態環境保護中十分重要。以往有諸多研究著眼于黃河流域(含流域內典型區域)展開分析，得出氣候變化深刻影響著黃河流域植被覆蓋的變化，且多年來的生態工程建設也極大地改善了流域內的植被狀況[12-13,17-24]。孫睿等[25]和楊勝天等[26]基于AVHRR/NDVI數據，發現20世紀80—90年代，黃河流域植被處于上升趨勢，汛期降水量對植被變化起主導作用，生態保護建設對植被起到促進作用。李春暉等[27]基于8 km的AVHRR/NDVI研究發現黃河流域各分區年均NDVI都呈現增加趨勢，降水、徑流與NDVI年內變化呈現明顯的正相關。劉憲鋒等[28]基于MODIS-NDVI數據，從3個尺度發現近12 a三江源區植被覆蓋整體呈改善趨勢，且反向持續特征明顯，而三江源區植被覆蓋的增加主要歸因于氣候暖濕化以及生態保護工程的實施。趙安周等[29]基于GIMMS NDVI數據研究得出1982—2015年黃土高原NDVI呈增加趨勢，但未來有部分地區會退化；NDVI受降水的影響強于氣溫，而生態工程在植被恢復中扮演了重要角色。李雙雙等[30]基于MODIS-NDVI數據得出陜甘寧地區退耕還林還草以來植被以輕微改善為主，受人類活動和氣候變化共同影響，且人類活動更明顯。

以往研究中較多從黃河流域局部地區進行研究，對整個黃河流域近年來的NDVI趨勢及驅動因素研究較少，同時多基于NDVI數據分析植被對氣候變化的響應，對人類活動的影響關注也較少，且以定性描述分析為主。本文基于NDVI數據、降水及氣溫等數據，采用一元線性趨勢分析、Hurst指數、偏相關分析及殘差分析，對黃河流域NDVI的時空演變規律及未來變化趨勢進行分析，并從氣候和人類活動兩個方面探討NDVI變化的驅動因素，以加深對植被—氣候—人類活動之間的相互關系的認識，為制定合理的生態工程、土地利用及生態保護策略等提供科學依據，實現黃河流域生態保護和高質量發展。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

黃河發源于青藏高原，流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省區，最后注入渤海，流域介于 96°—119°E，32°—42°N之間，東西長約1 900 km，南北寬約1 100 km，流域總面積達7.95×105km2左右，位于中國干旱、半干旱和半濕潤地區，全年氣溫差異明顯，年平均降水量為200～600 mm。按照中央氣象局對全國的氣候區劃，黃河流域主要屬于南溫帶、中溫帶和高原氣候區。流域地勢西高東低，河源至內蒙古河口鎮為上游地區，河段落差較大；內蒙古河口鎮至河南省桃花峪為中游地區，地形為黃土地貌，水土流失嚴重；河南省桃花峪以下的河段為下游地區，主要由黃土沖擊平原形成(圖1)。

圖1 黃河流域地理位置

1.2 研究數據

NDVI數據來源于美國NASA (https:∥earthdata.nasa.gov/)的MODIS植被指數產品數據MOD13Q1。數據空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d，時間跨度為2000年1月至2018年12月，經過格式轉換、坐標轉換、數據裁剪及重采樣為1 km分辨率，然后采用最大值合成法獲取逐月NDVI數據，有效地去除云、大氣和太陽高度角等產生的影響，最后將一年內NDVI最大值數據作為年NDVI數據，消除極端年份氣候異常對植被生長狀態的影響。氣象數據來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)，將全國900個站點2000年1月至2018年12月各年份逐月數據取均值作為年氣象數據，采用專業ANUSPLIN軟件進行插值、裁剪得到研究區2000—2018年1 km分辨率的溫度和降水柵格數據。DEM數據來源于中科院資源環境科學與數據中心(https:∥www.resdc.cn/)，該數據集基于最新的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)V4.1數據經重采樣生成，采用WGS84橢球投影，分辨率為1 km。植樹造林及糧食產量數據分別來自陜西和寧夏兩省統計年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢分析 一元線性回歸分析可以模擬每個柵格的變化趨勢，以單個像元時間變化特征反映整個空間變化規律，綜合反映區域時空格局演變[31-32]。其計算公式如下：

NDVI=a×year+b

(1)

式中：a為像元NDVI回歸方程的斜率Slope，若a為正，表示NDVI呈增加趨勢，a為負，表示NDVI呈減少趨勢；year代表年份，b代表回歸方程的截距[33-34]。

趨勢顯著性用F檢驗，其計算公式為:

(2)

(3)

(4)

1.3.2 Hurst指數 自然界中具有長期依賴性的時間序列是普遍存在的，Hurst指數是定量描述時間序列信息長期依賴性的有效方法之一，最早由英國水文學家Hurst提出，在水文學、經濟學、氣候學、地質等領域有著廣泛應用[35]。其計算原理如下：

對于任意正整數τ≥ 1，定義均值序列 {ξ(t)} ：

(5)

(1) 離差：

(6)

(2) 極差：

(τ=1,2，…，N)

(7)

(3) 標準差：

(τ=1,2，…，N)

(8)

引入無量綱的比值R/S，若存在H使得R/S=(cτ)H成立，則說明{ξ(t)}存在Hurst現象，H為Hurst指數。在雙對數坐標系中〔lnτ，ln(R/S)〕使用最小二乘法擬合，求得像元Hurst指數。Hurst指數取值范圍:

(1) 若0

(2) 若H=0.5，表明植被覆蓋度時間序列為互相獨立的隨機序列;

(3) 若0.5

1.3.3 相關性分析 偏相關分析是指兩個變量同時與第3個變量相關時，將第3個變量的影響剔除，只分析另兩個變量之間相關程度的過程[34]。計算公式為：

(9)

式中：rxy,z為偏相關系數；rxy，rxz，ryz分別為x，y，z兩兩間的簡單相關系數。rxy,z大于0，則兩變量呈正相關，rxy,z小于0，則兩變量呈負相關。

1.3.4 殘差分析 通過剔除NDVI長時間序列變化中降水和氣溫因素的影響來剝離開植被覆蓋變化中自然因素和人為因素。本文利用剔除異常值的NDVI和降水量和氣溫數值做回歸分析，計算出NDVI的預測值和真實值之間的差值，以此作為人為因素對植被覆蓋變化的影響，即殘差趨勢法[36]。該方法在研究中得到了廣泛的應用，其表達式如下：

NDVI預測值=aT+bP+c

(10)

NDVI殘差=NDVI真實值-NDVI預測值

(11)

式中：NDVI真實值為遙感影像中NDVI值，NDVI預測值指假設沒有人類活動影響，基于NDVI以及氣溫和降水量時間序列數據，以NDVI為因變量、以氣溫和降水量為自變量，建立二元線性回歸模型得到的NDVI預測值；T，P分別為氣溫、降水；a，b，c為模型參數[16]。

通過公式(1)計算NDVI殘差的變化趨勢，趨勢率為正，表示人類活動對NDVI起促進作用，趨勢率為負，表示人類活動對NDVI起抑制作用。

2 結果與分析

2.1 NDVI時空變化分析

(1) 時間變化特征。2000—2018年黃河流域NDVI整體呈現出波動上升的趨勢(圖2a)，NDVI值介于0.484 305，0.633 907之間，總體增速為6.8%/10 a。大致分為3個階段，2000—2011年為第一階段，NDVI增加較緩；2011—2013年為第二階段，先上升后下降；2015—2018為第三階段，持續增加，增速較快。在增加過程中2011年和2015年驟然減少，分別為0.540 684，0.565 101，但較2000年(0.484 305)而言仍表現為增加。

圖2 2000-2018年黃河流域NDVI時間變化特征及空間分布

(2) 空間分布及變化趨勢。通過對2000—2018年多年平均NDVI值計算得到19 a NDVI空間分布圖(圖2b)，整體上，黃河流域沿黃河干流和支流區域具有較高的植被； NDVI值東南部及西部較高，這些地區主要為平原、盆地及山地地貌，植被狀況較好，北部及西北部主要為黃土高原和荒漠，NDVI較低。由東南向西北部減少，空間分布存在兩條界線(圖2b)： ①東亞季風生態地理區和西北干旱生態地理區界線，界線以北為較低值區，界線以南為較高值區，大致沿鄂爾多斯—毛烏素沙地—慶陽—平涼—定西一線，和南溫帶和中溫帶分界線、溫帶草原和溫帶闊葉林分界線有一定重合； ②青藏高原生態地理區和西北干旱生態地理區及東亞季風生態地理區界線，大致沿西寧—甘南—定西一線，和高原氣候區和中溫帶及南溫帶、青藏高原高寒植被區和溫帶草原及溫帶闊葉林分界線有一定重合。兩條界線呈Ⅴ字型，Ⅴ字型兩側為較高值區，Ⅴ字內為較低值區。

通過NDVI分布進一步統計(表1)，NDVI值低于0.1的區域占0.4%，主要分布在上游的冰川湖泊、裸巖荒漠和沙地沙漠等，主要以草原和高寒植被為主。NDVI值在0.1～0.5之間的有36.5%，在0.5～0.9之間有63.1%。其中下游NDVI最高，均值約為0.7，小于0.1的區域僅占0.4%，0.1～0.5的區域占5.4%，0.5～0.9的區域占94.2%；中游次之，均值約為0.6，不存在NDVI小于0.1的區域，0.1～0.5的區域占21.2%，0.5～0.7的區域占78.8%，0.7～0.9的區域占34.9%；上游最低，均值約為0.5，小于0.1的區域占0.7%，0.1～0.5的區域占50.8%，0.5～0.9的區域占48.5%。

表1 2000-2018年黃河流域NDVI空間分布分級統計

為更好的評價NDVI變化情況，參照已有研究[30]，結合本文實際，將Slope劃分為嚴重退化(Slope≤-0.03)、中度退化(-0.030.03)，從一元線性趨勢分析結果(圖3a)和NDVI變化趨勢統計(表2)發現，黃河流域植被NDVI整體以改善為主，改善區約占62.32%，改善區主要呈帶狀分布，大致存在3條界線：①沿鄂爾多斯—毛烏素沙地—慶陽—平涼—定西—西寧—甘南；②太原盆地—臨汾盆地—關中平原；③運城盆地—三門峽，兩兩界線間的條帶區域基本為改善區。退化面積僅占2.16%，以中下游城市地區為主，在蘭州、寧夏平原、河套平原、包頭至呼和浩特、太原盆地、關中盆地、臨汾盆地、運城盆地、晉城、洛陽及山東境內都有零散分布，或與城市發展、土地利用變化有一定的關系。明顯改善面積占0.09%，中度改善面積占6.72%，輕微改善面積占55.51%，中上游地區改善面積占比較多且較為集中，主要包括黃河源區南部和東部、青海黃河兩岸、甘肅南部、祁連山區、寧夏平原、河套平原、黃土高原溝壑區、關中平原北部、山西西部等地；而下游主要分布在三門峽和山東等地。基本不變的區域占35.52%，主要分布在黃河源區中部、鄂爾多斯高原、毛烏素沙地、關中平原東部及下游地區。在黃河源區及鄂爾多斯高原等地，NDVI改善、退化及基本不變等趨勢交織零星分散在一起，可能與植被本身生長情況較為復雜，加之自然條件與區域內部差異有關，在通過對NDVI線性趨勢顯著性檢驗(圖3b)，大部分地區通過了顯著性檢驗，其中顯著改善的區域占顯著區域的96.4%，顯著退化的區域僅占3.6%，說明整體上NDVI呈增加的趨勢。

圖3 2000-2018年黃河流域NDVI空間變化趨勢(a)及顯著性檢驗(b)

表2 2000-2018年黃河流域NDVI變化趨勢統計

(3) 持續性分析。對19 a NDVI進行持續性分析統計(表3)，Hurst指數介于0.158 064，0.948 973，平均值為0.49,Hurst指數小于0.5的區域占比59.8%，大于0.5的占比40.2%，故NDVI變化的反向持續性強于持續性。將Hurst指數進行分級顯示并統計得出，弱、較弱持續性系列(0.35～0.65)占91.9%，植被的恢復若依靠單一因素(自然或人類活動修復，例如自然維持的原始森林、人類維持的農田)，其恢復序列表現出較強的持續性，而黃河流域這種弱持續性證明了植被覆蓋變化是在自然、人類活動等多種因素共同驅動下形成的。

從Hurst指數空間分布來看(圖4a)，Hurst指數中部高，東西低，反向持續序列占主體與持續性序列呈斑塊分布，反持續序列主要分布在上游黃河源區、甘肅中東部、包頭—呼和浩特一帶、山西西部、黃土高原東部及天水—關中一帶等地。為探究未來趨勢的可持續性，將趨勢分析結果與可持續分析Hurst指數進行耦合疊加(圖4b)，通過進一步統計(表4)，54.4%的區域將由改善變為退化，4.1%的區域持續退化，而持續改善和由退化到改善的區域分別占37.2%和4.3%。黃河源區植被為高寒植被，未來植被變化較為復雜，持續改善/退化、反持續改善/退化在黃河源區呈現斑點零散的特征。四川省北部、甘肅省中部、祁連山區、烏海、鄂爾多斯、包頭、延安、朔州、三門峽市等地呈反持續改善，這些地區大部分為高寒植被和溫帶草原區，未來植被有可能出現退化趨勢。黃土高原地區主要為可持續性，以持續改善趨勢為主體，未來植被可能會持續改善，表明退耕還林/草等生態工程建設對該地區未來植被的改善有積極的作用。由于城市化、人口發展、經濟結構等因素的影響，西寧市、蘭州市、河套平原、關中平原、中下游城市等地未來可能持續退化，并伴隨著反持續退化現象的發生。

表3 2000-2018年黃河流域NDVI的Hurst指數統計

表4 2000-2018年黃河流域NDVI的變化趨勢持續性

2.2 NDVI對氣候和人類活動的響應

2.2.1 NDVI對氣候的響應 黃河流域地處中國干旱和半干旱地區，降水量的多少直接影響NDVI的變化，氣溫也是影響黃河流域NDVI變化的直接原因之一。為探究NDVI與降水量和氣溫的變化關系，分別將NDVI與降水量和氣溫進行相關分析(圖5)，發現NDVI與降水量具有較顯著的正相關性(r=0.545，p<0.05，n=19)，與氣溫也存在一定程度的相關性(r=0.356，p<0.05，n=19)，NDVI對降水的響應大于氣溫。

圖5 2000-2018年黃河流域NDVI與氣溫及降水變化相關分析

同時對研究區NDVI與降水、氣溫分別進一步進行偏相關分析，并進行p<0.05的顯著性檢驗(圖6)，NDVI與降水和氣溫的平均偏相關系數分別為0.6，0.1，進一步表明NDVI與降水和氣溫呈正相關，且與降水的偏相關強度稍大于氣溫，主要是由于黃河流域處于干旱半干旱地帶，加之氣候變暖，使得干旱的幾率增加，制約植被生長。通過顯著性檢驗的偏相關結果顯示，整體上NDVI與降水呈顯著正偏相關，主要分布在青海黃河兩岸地區、甘肅中東部、寧夏南部、烏海東部、鄂爾多斯—呼和浩特一帶、朔州、毛烏素沙地、延安黃土高原溝壑區—呂梁一帶以及三門峽—運城一帶等地集中分布，在關中平原、太原盆地、臨汾盆地、鄭州花園口及山東濟南等地呈零散狀分布。NDVI與降水呈顯著負相關的區域主要分布在四川北部、烏海、寶雞、洛陽及濟南等地。

整體上NDVI與氣溫呈顯著正相關，上游的三江源區、四川北部及甘肅甘南，位于青藏高原氣候帶，海拔高，生態環境極為敏感脆弱，低溫嚴重制約植被生長，除此，正相關的區域在平涼—慶陽一帶、寧夏平原、包頭、臨汾盆地、陜西河南交界及開封—濮陽一帶等地零散分布。NDVI與氣溫呈顯著負相關的區域主要在毛烏素沙地、烏海、巴彥淖爾、延安一帶的黃土高原溝壑區、呂梁及洛寧—盧氏一帶呈塊狀分布，黃南、臨夏、包頭—呼和浩特一帶、天水—關中平原一帶、運城盆地、晉城、鄭州花園口—小浪底水庫以及濟南—黃河三角洲一帶等地零散分布。其中在黃土高原區，高溫對植被以抑制為主，隨著溫度的升高，地面蒸發增加，土壤干化不利于植被生長。

圖6 2000-2018年黃河流域NDVI與降水及氣溫的偏相關分析

2.2.2 NDVI對人類活動的響應 除氣候變化等自然因素外，人類活動也是影響植被覆蓋的重要因素，一般來說，人類活動對植被生長的影響有兩方面：①正干擾，使得生態環境得到改善；②人類活動對植被生長產生負干擾，其會加劇植被退化程度。通過殘差分析計算趨勢變化特征，殘差變化趨勢率為正表示人類活動促進植被NDVI增加，對植被恢復具有促進作用；反之，表示會導致植被NDVI減少，對植被恢復具有抑制作用。

為了更好地評價人類活動對植被生長狀況的影響，將殘差趨勢進行劃分等級并統計(圖7)，黃河流域76.7%的地區NDVI殘差趨勢為正，人類活動整體對NDVI增加的影響以促進作用為主，主要分布在中上游的黃河源區、甘肅中部、寧夏沿黃區、河套平原、黃土高原溝壑區、天水東部等，這些地區由于生態工程建設、農業發展、封山育林、禁牧休牧等原因，人類活動對植被產生了促進影響。而人類活動抑制NDVI增加的地區僅占3.9%，大多集中分布在各城市(群)，如蘭州、銀川、吳忠、太原、關中城市群、中原城市群、濟南等，其中以中下游地區城市(群)較為集中，這些地區人口密度大，經濟較為發達，在不斷的城市化進程中，城市建成區擴張，大量耕地變為建設用地，人類活動對植被的生長起到了抑制性作用。根據NDVI變化趨勢、與降水氣溫的偏相關分析結果可知，在黃河源區，受人類活動影響較低，主要依賴氣候因子控制，隨著黃河源區的三江源生態保護工程的逐步建設，未來人類活動可能對該地區的影響會逐步增強。

圖7 2000-2018年黃河流域NDVI殘差變化趨勢分布及統計

國內外現有研究表明，農業生產水平的提高、勞動力轉移、經濟水平的提高、生活方式的轉變都可能影響到植被覆蓋的變化[37-38]，人類活動存在難以定量化研究的問題。結合信忠保[13]和趙安周等[29]研究，下面從植被建設及農業生產等方面來分析人類活動對植被的影響。中游的黃土高原溝壑中部地區，處于半干旱區，近些年來由于大力實施退耕還林(草)、植樹造林、合理放牧等國家或區域性政策的實施措施，對植被生長產生了直接影響，當地植被得到了較好的恢復。延安和榆林是中游地區退耕還林還草典型重點區域，對兩個地區自2000年來累計造林面積與NDVI的關系統計(圖8a和8b)，發現區域NDVI與累計造林面積呈現極顯著的正相關，相關系數分別達到0.95(n=19，p<0.01)和0.916(n=19，p<0.01)。在上游的寧夏和內蒙古黃河兩岸灌溉區等地，深居內陸，干旱少雨，其農業生產對農業灌溉依賴性較強。由于農業灌溉得當，農業發展良好，多數區域的耕地NDVI得到增加。通過對寧夏自2000年以來的糧食產量與NDVI的關系進行分析(圖8c)，糧食產量呈波動上升的趨勢，NDVI與之較為同步，二者具有極顯著的正相關關系(r=0.862，n=19，p<0.01)。然而在農業生產及植被建設中應考慮大規模造林和農業灌溉對上述地區水資源的影響，避免造成土壤水分及地下水減少，反向抑制植被的生長，在不影響原有自然條件的基礎上，繼續開展植樹造林和農業生產活動。除此，通過對比發現人類活動影響下NDVI的變化趨勢(圖7a)和實際NDVI變化趨勢(圖3a)在一定程度上存在較強的一致性。以上說明NDVI的增長并不完全依賴于自然條件，人類的各種活動在黃河流域植被生長中發揮了重要作用。

3 討論與結論

3.1 結 論

本文基于MODIS NDVI數據、氣溫和降水數據，采用一元線性趨勢分析、Hurst指數、偏相關分析及殘差分析等方法，分析了2000—2018年黃河流域NDVI時空變化格局，并探討了其對氣溫、降水等氣候因子和人類活動兩個方面的響應。

(1) NDVI時間變化。2000—2018年黃河流域NDVI主要呈現在波動中不斷增加的趨勢，總體增長率為6.8%/10 a，分為3個階段。第一階段(2000—2011年)增速較緩，第二階段(2011—2015年)先增加后減少，第三階段(2015—2018年)持續增加。

(2) NDVI空間分布。黃河流域NDVI在東南部及西部較高，北部及西北部較低，由東南向西北減少，下游最高，中游次之，上游最低。整體以東亞季風生態地理區和西北干旱生態地理區界線(鄂爾多斯—毛烏素沙地—慶陽—平涼—定西)和青藏高原生態地理區和西北干旱生態地理區及東亞季風生態地理區界線(西寧—甘南—定西)為界呈Ⅴ字型分布。

圖8 2000-2018年NDVI與延安、榆林市累計造林面積及寧夏回族自治區糧食產量的相關分析

(3) NDVI變化趨勢。黃河流域植被NDVI整體以改善為主，改善區約占62.32%，主要集中分布在中上游地區，存在3條界線：①鄂爾多斯—毛烏素沙地—慶陽—平涼—定西—西寧—甘南；②太原盆地—臨汾盆地—關中平原；③運城盆地—三門峽，兩兩界線間基本為改善區，而退化區域以中下游為主，呈零散分布；變化反持續性強于持續性，前者占主體，與后者呈斑塊分布，且表現出較強的弱持續性，有54.4%的區域將由改善變為退化，4.1%的區域持續退化，而持續改善和由退化到改善的區域分別占37.2%和4.3%。

(4) NDVI對氣候和人類活動響應。NDVI黃河流域NDVI與降水和氣溫呈正相關，且與降水的偏相關強度稍大于氣溫。流域76.7%的地區的NDVI殘差呈增長的趨勢，說明人類活動整體對NDVI增加的影響以促進作用為主，其促進作用：中游>上游>下游。在人類活動中，農業生產及生態工程建設對NDVI變化有著重要影響。也存在少部分地區人類活動對NDVI增加產生了干擾，主要是由于能源開發、城市化發展、土地利用變化、過度開墾、人口密集、經濟發展等因素。

3.2 討 論

黃河流域地處干旱、半干旱及半濕潤地區，生態環境脆弱，植被變化長期復雜。本文通過研究發現黃河流域植被分布差異較為明顯，其變化受到氣候和人類活動的綜合影響，總體呈現波動上升的趨勢，其整體分布為東南高西北低，與前人研究一致[18-19]。研究區內包括黃河源區、寧夏平原、甘肅中東部、鄂爾多斯高原、黃土高原溝壑區、關中等地區植被分布及變化特征與有關研究基本吻合[9,11-12,18,23,29-30,39-41]。黃河流域植被整體是改善的，其中氣溫、降水等因子對植被生長有重要影響，且具有空間異質性[39]，而人類活動在植被生長中也扮演了重要的角色，會對NDVI變化產生正面促進或負面干擾的影響。通過分析得出，農業生產與植樹造林等活動對植被恢復具有促進作用[13,29]，也有研究發現，大力建設國家公園與自然保護區，制定合理放牧、保護耕地等政策法規，以及實施天保、退耕還林(草)、水土保持等生態工程，均會對當地的植被生長NDVI增加產生促進作用[11,21-22,28-29,41]。不同地區的NDVI的主導因子也可能不同，例如在黃土高原地區降水因素對NDVI的影響較強于溫度，氣候因素是三江源區NDVI變化的主要驅動力，其中氣溫升高主要促進NDVI增加，目而前人類活動對該地區NDVI的促進作用仍有限，隨著生態工程的實施，人類影響可能會進一步增加，這與已有研究具有一定的一致性[13,15,17,22,24-25]。

退耕還林20 a以來，中國累計實施退耕還林還草3.39×105km2，占中國重點工程造林總面積的40%，成林面積近2.67×105km2，林草植被大幅增加，風沙危害和水土流失得到有效遏制，生態狀況顯著改善。然而在生態工程建設中應充分考慮當地的氣候水文等因素，因地制宜、分區分類開展，以黃土高原為代表的干旱—半干旱區，若過度開展植樹造林，忽略對土壤水分蒸散發的影響，會造成區域水資源減少，加劇干旱—半干旱地區水資源壓力，反而不利于植被恢復[13,29]。在上游地區，國家已經成立三江源自然保護區，并于2005年頒布《青海三江源自然保護區生態保護和建設總體規劃》，采取了牧區產業結構調整、轉變經濟發展方式、牧民進城以及禁牧補貼等一系列有效措施，三江源區生態環境得到進一步恢復[28,40]，鄂爾多斯等地2000年以來推行了一系列政策，如封山育林、退耕還林、禁牧、休牧、劃區輪牧，推動了草原生態自然恢復[12]，人類的保護與治理在區域植被恢復中正逐步起到促進作用。經濟發展和城市建設不可避免地對植被造成影響，導致區域生態環境惡化，中下游城市(群)人口密度大，城市擴張迅速，應同時注重城市建設和生態建設，河南省近年在沿黃河兩岸已造林46.67 km2，打造沿黃生態廊道120 km，極大地改善了生態環境。人類活動日益在植被恢復中起到不可忽視的作用，開展適度的生態工程如植樹造林，建設自然保護區，發展農業生產及實施相關政策如禁牧休牧等均對植被恢復生態改善具有重要影響。

本文僅采用降水和氣溫作為NDVI變化的氣候驅動因子進行分析，日照時長、風速、蒸散發等也可能對植被產生影響；在利用殘差分析來探討人類活動對NDVI增加產生的影響時，未將氣候因子及人類活動的貢獻進行定量分析；另外在時間尺度方面，由于不同季節月份的氣候差異，植被對氣候可能會存在一定的滯后現象，本文從年際尺度分析，未將季節尺度和月尺度上的植被生長對氣候滯后性的響應納入研究。總之，從開展多尺度分析、細化人類活動因子、量化氣候和人類因素對NDVI變化中的相對貢獻等方面對黃河流域NDVI時空變化特征及其驅動機制研究有待今后進一步的探討。