林草交錯區植被動態變化及其影響因子
——以中國東北大興安嶺為例

袁換歡,王 智,徐網谷,游廣永,張建亮

生態環境部南京環境科學研究所, 南京 210042

隨著全球氣候變暖和人類活動的加劇,陸地植被生態系統受到不同程度的干擾。植被是物質循環和能量流動的紐帶,對環境變化反應十分敏感[1]。大興安嶺林草交錯區是我國重要的生態脆弱區,面臨草地退化、土地沙化顯著、水土流失嚴重、調蓄功能下降等生態問題的威脅[2—3]。為科學把握大興安嶺林草交錯區植被的時空變化趨勢,有效開展生態脆弱區生態保護和資源開發,研究其植被的影響因子相對重要性對生態脆弱區穩定可持續發展提供理論基礎。

近年來,我國生態脆弱區植被動態變化及影響因子進行了大量研究。研究表明生態脆弱區生態系統變化的主導因子時空差異較大[4]。降水是影響青藏高原脆弱區植被NDVI年際變化的主要氣候因子,氣溫升高則為植被提供更適宜的濕潤環境[5]；同時降水促進了北方農牧交錯區植被生長,而氣溫升高則導致植被退化[6]；西北荒漠綠洲交接生態脆弱區蒸散成為影響植被NDVI的主要氣候影響因子[7]；東北林草交錯區寒冷干燥,植被生長即受氣溫限制,又受水分限制存在氣候記憶現象導致該地區植被動態變化主要受土壤水分影響[8]。調查研究結果認為該地區植被動態變化與溫度顯著相關,而與降水關系不顯著[9],1982—2009年長時間序列研究進一步表明春季溫度對植被動態變化影響高于降水[10]。然而研究東北林草交錯區的典型草原區和森林草原生態子區2001—2010年植被NDVI結果表明降水是該地區的主要影響因子[11—12]

此外,隨著社會經濟的發展,人類活動對植被的影響強度不斷增加逐漸受到重視,并且人類活動對植被的影響有提升和抑制兩面性[12—14]。研究氣候和人類活動因子對植被影響的學者發現氣候因子是植被的主導影響因子[8, 10],另有研究認為人類活動是植被的主導影響因子[15—16]。這一矛盾結論表明不同區域不同植被類型對氣候和人類活動的響應存在差異,并且不同時空尺度對結果也存在影響。針對這一問題,已有研究主要通過利用氣候因子對植被進行多元回歸,結合殘差得到氣候和人類活動的貢獻率[16—17],缺乏地面數據實證分析和氣候因子間多重共線影響的考慮。

鑒于此,本文利用遙感數據和地面實測數據,采用偏最小二乘分析(Partial Least Squares Regression,PLSR)和變量投影重要性指標(variable importance in projection,VIP)等方法在區域和點尺度上討論了1982—2015年林草交錯區植被動態變化及其影響因子,量化氣候因子和人類活動因子對植被動態變化的相對重要性,為保護和開發生態脆弱區,實現人與自然和諧發展提供科學依據。

圖1 研究區地理位置及NDVI分布圖Fig.1 Location of the study area and distribution of NDVI

1 材料與方法

1.1 研究區概況

大興安嶺林草交錯區地處中國東北部內蒙古自治區,大興安嶺西麓山地向呼倫貝爾草原過度地帶,包括蒙古根河市、額爾古納市、牙克石市、陳巴爾虎旗、呼倫貝爾市、鄂溫克自治旗、新巴爾虎左旗7個市/旗行政區,總面積約11.66×104km2,海拔在700—1700 m范圍內(圖1)。大興安嶺林草交錯區屬于生態功能區劃的東部季風生態區向西部干旱生態區交界區,夏季高溫多雨,冬季寒冷干旱,氣溫日較差和年較差很大,年降水量約為400 mm,風向和降水均有明顯的季節性。大興安嶺林草交錯區地勢東高西低,東部為大興安嶺西麓呼倫貝爾林區,海拔在700—1700 m；而西部為呼倫貝爾大草原,海拔在500—1000 m。植被類型由西南向東北呈現草地-混交林-落葉針葉林過度的變化趨勢,是中國北方重要的生態屏障和國家重要的生態脆弱區。

1.2 數據來源

1.2.1遙感數據

氣象數據來源于英國East Anglia大學的Climatic Research Unit (CRU,https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/)。CRU通過整合已有的氣候數據庫,重建了一套空間完整、時間連續的月平均地表氣候要素數據集,空間分辨率為0.5°×0.5°,網格覆蓋全球陸地。為表征研究區氣候變化特征,本研究選取1982—2015年平均溫度(TMP)、最高溫度(TMX)、最低溫度(TMN)、降水量(PRE)、水汽壓(VAP)、潛在蒸散量(PET)、云量(CLD)等氣候要素(表1)。

表1 遙感數據及數據源

植被指數(NDVI)數據集來源于NASA戈達德航天中心GIMMS NDVI3g,合成時段為15 d,空間分辨率為1/12°,時間跨度是1982—2015年。此外,2015—2018年的NDVI數據為MOD13C1的合成16 d的最大值,空間分辨率為0.05°的植被指數數據。由于1982 —2015年的CRU TS v4.01氣象數據與GIMMS NDVI3g數據分辨率不同,采用三次卷積法(Cubic Convolution)重采樣為1/12°的數據從而進行相應分析。

1.2.2地面實證數據

(1)額爾古納、陳巴爾虎旗2個旗縣的氣象臺站1957—2018年的逐年、逐月平均氣溫和降水量數據。(2)額爾古納的上庫力農場和陳巴爾虎旗的陶海牧場1955—2019年開墾面積數據(小麥、油菜和其他作物等)。(3)額爾古納的上庫力農場、蘇沁農牧場和陳巴爾虎旗的陶海牧場1955—2019年的家畜密度數據；以及當地40戶牧民1980—2019年的平均家畜密度調查數據。(4)額爾古納、陳巴爾虎旗植被NDVI通過將1982—2015年的GIMMS NDVI和MOD13C1 NDVI數據采用三次卷積法(Cubic Convolution)重采樣為1 km×1 km,同時采用像元級融合方法(主成分變化PCT)將數據進行融合,然后利用5 × 5的窗口提取上庫力農場和陶海牧場NDVI。

1.3 研究方法

1.3.1趨勢分析

在研究植被NDVI或氣候因子的變化特征時,常采用線性回歸模型的斜率表征該參數隨時間的變化趨勢(公式1)。本研究采用最小二乘線性擬合計算變化率：

(1)

式中,變量j為時間序號(j=1,2,……,j),kj為第j年的變量值。slope表示變量的變化趨勢,slope > 0表明變量在研究時間段內是增加的,slope<0表明變量在研究時段內是降低的。

1.3.2偏最小二乘回歸分析

偏最小二乘回歸(Partial Least Squares, PLS)分析是一種通過主成分而分析提取多因變量重要特征信息,剔除多重相關信息構建新變量對因變量進行歸回分析的方法,該方法具有主成分分析、典型相關分析和線性回歸分析等方法的特點,可以有效解決變量間多重相關性的問題。其解決途徑是對變量的信息進行重組,提取信息時既考慮因變量和自變量的線性關系,又考慮因變量之間的綜合性解釋性,從而消除多重共線問題對模型的穩定性的影響[18]。

1.3.3殘差分析

殘差分析(residual analysis)就是通過回歸模型中殘差提供的信息,分析模型的可靠性,并識別模型預測的干擾程度(公式2)。

(2)

Hurst指數(公式3和4)對于植被退化區域、人類活動影響等具有較強的指示作用[19—20]。當殘差Hurst指數為0.5時,表明系統無外界干擾；而當0.5<殘差Hurst指數<1時,表明外界干擾也隨之增強。

(3)

(4)

式中,n表示樣本個數,Y(n)表示殘差累計離差和,S(n)表示樣本標準差,C1為常數。

1.3.4四參數logistic模型

四參數logistic模型可以有效反映家畜密度和開墾面積增長過程的上升點、拐點、下降點能定量的劃分增長的起步、發展、鞏固和停滯階段,充分反映增長的生命周期。公式為：

(5)

式中,a1為最低的家畜密度極限值；a2為最高的家畜密度極限值；t為時間；t0是曲線下凹和上凸的拐點,是N/2畜的數據收集年份；p是N/2的斜率。當t的取值為 (0,t1), 曲線單調遞增且增速較低, 為初級階段；當t的取值為 (t1t0), 曲線單調遞增, 增速較快, 將其劃為發展階段；當t的取值為 (t0,t2), 曲線增速降低, 將此階段劃為鞏固階段；最后, 當t的取值從t2過渡到曲線終點。

1.3.5變量重要性排序

采用變量投影重要性指標(variable importance in projection,VIP,公式6),定量分析不同因素對NDVI變化的影響程度,識別驅動植被NDVI變化的主導因素。

(6)

2 結果與分析

2.1 大興安嶺林草交錯區植被指數與氣候因子時空變化分析

2.1.1植被指數與氣候因子空間分布

1982—2015年東北大興安嶺林草交錯區年平均NDVI為0.39,呈現由西南向東北逐漸增加的趨勢(0.15—0.59),主要原因是由西南向東北為草地向林地逐漸變化引起。此外,1982—2015年氣候因子的年均CLD、PET、PRE、TMN、TMP、TMX和VAP分別為49.93%、1.79 mm、406.66 mm、-9.43 ℃、-2.33 ℃、4.76 ℃和5.51 hPa。年均氣候因子的空間分布圖(圖2)可知,年均降水由東到西呈現逐漸增加的趨勢,而平均溫度、最低溫度、最高溫度、水汽壓和潛在蒸發呈現逐漸降低的趨勢。

綜合氣候因子和NDVI的空間分布可以看出,植被空間分布與降水和指示干旱的指標空間分布一致,大體以年降水量400 mm左右為界,東部植被類型為林地為主,西部以草地為主。此外,氣溫和潛在蒸散量較高年降水量在200—400 mm的西部地區,干旱程度較強,適于草本植物。然而,年降水量在400—500 mm的東北大興安嶺林草交錯區的東部氣溫和潛在蒸散量較低,有利于喬木和木本植物生長。

圖2 1982—2015年NDVI及氣候因子空間分布Fig.2 The mean distribution of NDVI and climate variables during 1982—2015

2.1.2植被指數與氣候因子趨勢分析

1982—2015年大興安嶺林草交錯區植被NDVI與氣候因子的變化趨勢可知(圖3),NDVI變化趨勢總體平均變化趨勢為-0.02/10a,即大興安嶺林草交錯區植被呈總體上退化的趨勢。大興安嶺林草交錯區的年均CLD呈增加趨勢(0.42%/10a),一定范圍內增加云量有助于增強大氣對地面的逆輻射使得晝夜溫差降低,有利于植被的生長,但當云量過多時減少到達地面的太陽輻射從而降低溫度,阻礙植被生理過程(光合作用)。此外TMN、TMP和TMX呈增溫趨勢,其平均變化趨勢分別為0.13℃/10a、0.16℃/10a和0.20℃/10 a。PET、VAP和PRE平均變化趨勢分別為0.38 mm/10a、0.29 hPa/10a和-16.3 mm/10a,即潛在蒸發量和水汽壓呈增加趨勢,降水呈減少趨勢。

圖3 植被指數及氣候因子變化趨勢Fig.3 The change trend of NDVI and climate variables

2.2 大興安嶺林草交錯區氣候因子對植被指數的影響分析

2.2.1氣候因子與植被指數相關分析

氣候因子與植被NDVI的相關分析結果如圖4所示,CLD與植被NDVI負相關(R=-0.21),其中24.98%的CLD與植被NDVI顯著負相關,僅0.49%顯著正相關,隨CLD的增加植被NDVI降低顯著的像元主要分布在東部森林。PET與植被NDVI的平均R為0.004,PET與植被NDVI顯著正相關的面積占總面積的18.60%主要分布在新巴爾虎旗西部、鄂溫克族自治區、陳巴爾虎旗與額爾古納市西部草原地區,顯著負相關占總面積的16.01%主要分布在而根河市和牙克石市及額爾古納市東部地區的東部林地。與此相反,PRE和VAP與NDVI的平均R分別為0.03和0.18,PRE與植被顯著正相關占總面積的19.55%,顯著負相關為5.31%,VAP與植被顯著正相關占總面積的21.56%,顯著負相關為0.08%。TMN、TMP和TMX與NDVI的平均R分別為0.01、0.02和0.04,顯著相關像元主要分布在西部草地僅占總面積的1.81%、5.23%和12.74%。TMX對NDVI的影響高于最低溫度和平均溫度,可能原因是白天溫度和夜晚溫度對植被碳同化和消耗是不對稱的,并且多數植被光合作用發生在白天,因此植被NDVI對最高溫度更敏感[21—22]。總體而言,西部草地NDVI受指示水分和濕度的指標(PET、PRE和VAP)影響高于東部森林,而溫度對大興安嶺林草交錯區的影響低于降水。

圖4 氣候因子與NDVI的相關分析Fig.4 The distribution of correlation confidence between climate variables and NDVI

2.2.2氣候因子與植被指數的偏最小二乘回歸分析

利用偏最小二乘回歸對大興安嶺林草交錯區植被NDVI進行分析結果如圖5所示。結果表明,回歸的平均殘差值和H指數分別為0.014和0.53,其中H指數 > 0.5表明人類活動對該區域植被的影響隨著H指數的增加而增強,并且陳巴爾虎旗、額爾古納市和牙克石市交界地帶殘差H指數在0.75—0.97范圍內,表明該地區人類活動對植被的影響顯著高于氣候因子。植被NDVI的最大影響因子分布可知,林草交錯區植被NDVI主導氣候因子的重要性排序為VIPCLD> VIPPRE> VIPPET> VIPVAP> VIPTMP> VIPTMN> VIPTMX,其中以云量為主導影響因子占總面積的54.20%,并且該區域的NDVI較高(林地),主要原因是云可以吸收和反射太陽輻射降低地面溫度,吸收和放射長波輻射增暖地面,同時可以改變形態影響水分循環[23]。

圖5 殘差、H指數和最大貢獻因子分布圖Fig.5 Residuals, H index and distribution of the maximum contribution factor CLD：云量 Cloud coverage；PET：潛在蒸散 Potential evapotranspiration；PRE：降水量 Precipitation；TMN：最低溫度 Monthly minimum temperature；TMP：平均溫度 Monthly mean temperature；TMX：最高溫度 Monthly maximum temperature；VAP：水汽壓 Vapour pressure

2.3 植被指數影響因子實證分析

2.3.1氣候因子與植被指數的相關分析

1957—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年均溫度分別為-2.4℃和-1.5℃,呈波動上升趨勢,分別為0.3℃/10a和0.5℃/10a(圖6)通過顯著性檢驗(P<0.05),說明其增溫趨勢顯著并且陳巴爾虎旗的增溫速率高于額爾古納。1957—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年平均降水量為355.2 mm和318.5 mm,年降水量總體呈不顯著的波動下降趨勢(P>0.05),下降速率分別為8.1 mm/10a和2.3 mm/10a。1957—1975年兩個地區年降水量呈下降趨勢,數值變化在220—480 mm之間波動。隨后在1975—1990年降水量呈上升趨勢,數值變化在220—542.9 mm之間波動,平均值為371.9 mm和339.1 mm。1990—2018年額爾古納和陳巴爾虎旗年降水量呈顯著下變化趨勢,分別為32.0 mm/10a和48.1 mm/10a,并且陳巴爾虎旗的降水量下降速率高于額爾古納。總之,額爾古納和陳巴爾古納溫度呈上升趨勢,而降水量呈減少趨勢。

如圖7所示,額爾古納和陳巴爾虎旗的植被NDVI平均值處于顯著下降趨勢,其中,額爾古納植被NDVI下降的速率更大。NDVI與年均溫度和降水的相關分析結果表明,植被NDVI隨溫度的增加而降低,而植被NDVI隨著降水的增加而增加,并且僅在額爾古納的年降水量與NDVI顯著相關,溫度與NDVI的相關性均未通過顯著性檢驗。溫度和降水對植被NDVI的解釋率較低在5%—33%范圍內,相較于溫度的解釋率,降水的解釋率更高。可能原因是干旱對該地區的植被NDVI影響作用高于溫度。

圖6 額爾古納和陳巴爾虎旗溫度和降水的變化趨勢Fig.6 Change trend of temperature and precipitation in Ergun and Chen Barag

圖7 溫度降水與植被NDVI的關系Fig.7 The relationship between NDVI and temperature, precipitation

2.3.2人類活動因子對植被指數的影響分析

(1)土地開墾面積趨勢分析

我們以額爾古納的上庫力農場和陳巴爾虎旗的陶海牧場為主要調查對象,統計分析了自20世紀50年代兩個國有農場開墾面積的變化趨勢。如圖8所示,1956年上庫力農場成立后,開墾面積急速增長主要原因是國家處于建國初期,實施鼓勵生育政策,人口數量劇增,糧食短缺,為解決糧食產量問題,區域內實施以生產糧食為主的土地利用政策,為此國有農場開始大面積的開墾草原,導致1968年上庫力農場的總開墾面積達到2×104hm2,隨著退耕還林等政策的實施開墾面積增長速度降低甚至出現下降。根據增長曲線擬合結果發現1982年該農場的增長速率達到最大1171.19 hm2/a,隨后增長速率下降,但仍每年在400 hm2速率以上。近幾年區域內嚴格實施退耕還林、還草政策,農場的開墾面積呈逐年下降的趨勢。

相較于上庫力農場,陶海牧場總開墾面積的波動更為劇烈,具體來說,從1959到1961年中國經歷三年饑荒,為應對糧食危機,政府提出“糧食優先”政策,導致1961年牧場總開墾面積從800 hm2突增至3000 hm2,隨后在1963年又下降至1000 hm2。直到1995年國家開始大量投資農業基礎設施以及實施糧食保護價收購政策,使區域內農業發展水平顯著上升,以致陶海牧場的總開墾面積表現逐年顯著波動式增加。根據增長趨勢分析發現在1990年該農場的增長速率達到最大270.38 hm2/a,隨后增長速率迅速降低。

圖8 上庫力農場和陶海牧場開墾面積變化趨勢Fig.8 Change of cultivated area in Shangkuli Farm and Taohai Ranch

(2)家畜密度趨勢分析

1955—2018年的平均家畜密度變化趨勢如圖9所示,國有農牧場和個人牧戶總體表現為：1955—2004年平均家畜密度維持在0.74只/hm2標準羊單位,而在2005年平均家畜密度增加到1.71只/hm2標準羊單位,此后呈現逐年波動式上升趨勢,直到2019年達到4.41只/hm2標準羊單位。根據自然條件限制和家畜之間的競爭,利用增長曲線對國有農牧場和個人牧戶進行了曲線擬合。研究發現：陶海牧場在2009年達到最大畜牧密度增長速率為0.26只羊單位 hm-2a-1,畜牧密度為3.11只羊單位 hm-2,上庫力農場在2006年達到最大畜牧密度增長速率為0.07只羊單位 hm-2a-1,畜牧密度為1.35只羊單位/hm2。然而,由于研究時段和增長狀態的影響,蘇沁農場和個人農牧戶畜牧密度不滿足增長模型必要條件,因此,不存在最大畜牧密度增長速率。

圖9 國有農場和牧戶家畜密度變化趨勢Fig.9 The change trend of livestock density in State-owned and personal farm

(3)人類活動因子與植被指數的相關分析

家畜密度和開墾面積與植被NDVI的關系如圖10所示,結果表明：額爾古納家畜密度和開墾面積與植被NDVI顯著負相關,并且兩者對植被NDVI的解釋率在37%—48%范圍內。然而陳巴爾虎旗家畜密度與植被NDVI顯著負相關,與開墾面積弱負相關,兩者對植被NDVI的解釋率在27%—42%范圍內。由此可知,家畜密度對NDVI的影響高于開墾面積,主要原因包括兩個方面,首先,家畜密度增加影響植被的生長、發育和繁殖能力[24—25],從而引發優良牧草群落衰退甚至被其他雜草和毒草代替[26—27],導致群落生產力下降和生態系統不穩定性增加[24, 28]。其次,家畜密度增加導致土壤理化性質發生改變,如：土壤結構變化降低水分滲入、土壤有機質含量和孔隙度減少加速土壤侵蝕,進而導致土壤養分流失植被生產力降低甚至出現水土流失現象[24, 29]。

圖10 開墾面積和家畜密度與NDVI的關系Fig.10 The relationship between NDVI and cultivated area, livestock density

2.3.3植被指數影響因子的重要性分析

利用變量投影重要性指標對溫度、降水、家畜密度和開墾面積對植被NDVI的影響程度進行重要性排序,發現陳巴爾虎旗和額爾古納市的家畜密度和開墾面積對植被NDVI的影響均高于溫度和降水,而降水對植被NDVI的影響均高于溫度。此外,額爾古納的溫度、降水、家畜密度和開墾面積的VIP排序為VIP溫度< VIP降水< VIP家畜密度< VIP開墾面積(0.23<0.6<0.61<1.79)；陳巴爾虎旗的VIP溫度< VIP降水< VIP開墾面積< VIP家畜密度(0.22<0.54<1.04<1.52)。額爾古納VIP家畜密度< VIP開墾面積而R家畜密度>R開墾面積主要原因是相關性強調的是兩者對植被NDVI的因果關系(直接或間接),重要性強調的是影響植被NDVI的必要性側重點不同因此結果可能存在差異。總之,人類活動因子(畜牧密度和開墾面積)對大興安嶺林草交錯區的植被NDVI影響高于氣候因子。氣候因子中降水的影響作用高于溫度,降水是兩個地區植被NDVI的主要氣候影響因子。

3 討論

東北大興安嶺林草交錯區植被顯著退化的區域主要分布在草地向林地過度的地區,氣候因子對植被NDVI的影響大小存在差異,其中PET、PRE和VAP存在明顯的地區差異,在NDVI的低值區域(草地為典型植被)水分的影響作用顯著,NDVI隨著水分的增加而增加。此外,PRE的重要性指數在草地植被類型中的影響最大(圖5),并且指示水分的潛在蒸散、降水和水汽壓分別呈增加、降低和增加趨勢,這與已有研究草地植被影響因素的結論一致,如：中國的氣候呈現變干旱的趨勢[30],降水是造成東北地區草地退化的主要原因[31],降水對不同草地植被的影響高于溫度[32—33]。與此相反,NDVI較高的區域(針葉林、混交林地為典型植被),NDVI隨著水分的增加而降低并且植被呈變綠趨勢。可能原因是該地區的溫度在該地區年度波動較大,并且云量和溫度的影響作用高于降水,其中最低溫度、最高溫度和平均溫度與NDVI呈顯著正相關,而溫度變量呈現增加的趨勢,該結論與已有的溫度升高促進中高緯度植被的生長的結論一致[34—35],因此,東部林地的NDVI呈增加趨勢。

溫度變量與植被指數的相關系數在干旱地區(大興安嶺林草交錯區西部)呈負相關,而與降水相對較高的東部地區呈正相關,并且最高溫度對植被NDVI的影響高于最低溫度和平均溫度。可能的原因是在干旱地區限制植被生長的因子是降水,溫度升高會加劇干旱從而引起植被缺水、枯黃甚至脫落,從而降低NDVI；而在水分較充足的地區,溫度是主要限制因子,溫度升高促進植被生長進而提高NDVI[22, 36—37]。此外,最高溫度直接影響數植被的光合作用,影響葉綠素、蛋白質、等有機質的形成；最低溫度通過影響呼吸作用影響植被生長,而最高溫度也影響呼吸作用[38],因此,TMX對植被的影響高于最低溫度和平均溫度。

植被NDVI的變化是氣候因子和人類活動因子共同作用的結果,然而氣候因子的H指數(圖5,H > 0.5)表明大興安嶺林草交錯區的人類活動影響較大,實證分析結果進一步表明開墾面積呈波動上升趨勢,國有牧場和個人農牧場的放牧密度呈增加趨勢,國有農場呈波動上升趨勢,而個人農牧場呈穩定上升趨勢。開墾面積和家畜密度波動上升的可能是由于天然草地變為人工草地和農田的經濟成本低,綜合政策對農業和畜牧業的調控共同影響的結果[39—40]。此外,開墾面積和家畜密度與植被NDVI呈顯著負相關,該結論與杜加強等[41]研究人類活動和氣候變化對植被NDVI的結果一致,主要原因是過度放牧導致家畜踐踏和采食影響地表生態系統物質循環,降低植被的生產力[42—43]。開墾面積和家畜密度重要性排序VIP與相關分析結果發現家畜密度對植被NDVI的解釋率較高,而開墾面積的重要性

4 結論

利用遙感區域分析和地面實證分析對大興安嶺林草交錯區的植被變化趨勢及影響因子進行綜合分析,通過重要性指標定量闡述人類活動因子(開墾面積和家畜密度)與氣候因子(溫度和降水)的相對影響,為改善林草交錯區生態系統提供理論基礎。1982—2015大興安嶺林草交錯區的植被呈退化趨勢(-0.02/10a),氣候呈變暖變干旱趨勢,總體上降水對大興安嶺林草交錯區生態脆弱區植被的影響顯著高于溫度。人類活動因子對植被退化的影響作用顯著高于氣候因子(VIP人類活動因子> VIP降水> VIP溫度)。因此,氣候變暖背景下,人類活動因子對植被的影響作用不容忽視,合理調控農業和畜牧業是改善林草交錯區植被生態系統穩定可持續的重要途徑。

致謝：東北師范大學生命科學學院高英志教授提供部分數據資料,特此致謝。