2025, Vol. 46
2. 甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室, 兰州 730070
2. Gansu Province Key Laboratory of Resource Environment and Sustainable Development of Oasis, Lanzhou 730070, China
植被在陆地生态系统中扮演着重要角色, 是连接大气、水分和土壤的“桥梁”, 是全球变化研究中的重要“指示器”[1]. 植被生态质量是维护陆地生态系统稳定的基石[2], 其直接影响陆地生态系统质量的好坏[3], 评价植被生态质量也可以为生态文明建设提供重要的信息. 近年来, 由于气候变化和人类活动的不断加剧, 植被的生态质量必然受到影响, 进而导致植被生长状态存在较大波动[4]. 因此, 定量甄别气候变化和人类活动对植被生态质量年际动态变化的贡献量, 对流域生态治理及应对未来气候挑战具有重要意义.
近年来, 随着遥感应用技术的快速发展以及对地观测系统的逐步完善极大地推动了不同尺度地区的植被生态监测研究[5, 6]. 此前, 学者们利用植被覆盖度（FVC）、植被净初级生产力（NPP）或其他植被指数结合气象观测等数据, 对植被生长状况进行时空变化特征分析及成因探讨[7~10]. 然而, 广泛利用单一植被指标的研究由于忽略了植被生态要素的多样性, 可能对结果产生偏差. 因此, 钱拴等[11]构建了植被综合生态质量指数（VEQI）模型, 该模型既考虑植被的供给能力, 又能反映植被覆盖、绿化地表的能力, 综合考虑FVC和NPP两个指标的贡献, 能够定量地评价长时间序列植被综合生态质量的时空变化情况. 目前, 植被生态质量（ecological quality index, EQI）的监测研究多聚焦在全国、省域或流域尺度[11~13]. 纵观学者们的研究, 发现综合估算植被生态质量的研究较少关注干旱区.
石羊河流域作为典型的西北干旱区内陆河流域[14], 流域内人口密集且用水矛盾突出, 对气候响应极为敏感且生态环境极为脆弱. 此外, 石羊河流域地处丝绸之路和欧亚大陆桥两大交通要道之上, 在东西方经济、文化交流中发挥着重要作用. 无论从地理环境、社会发展还是区位意义上来讲, 研究石羊河流域植被生态质量都极为重要, 不仅关系到我国西北、华北地区人与环境协调发展目标的实现, 而且对流域甚至全国的生存环境保护和经济可持续发展至关重要. 近年来, 学者们针对石羊河流域植被生态状况从不同角度开展了一系列的研究工作, 从研究内容上, 主要聚焦研究单一植被指数（NDVI、FVC和NPP）时空演变及其与气候变化的响应或影响因素研究等[15~17]领域, 而综合FVC和NPP构建植被生态质量的研究较少；从研究区域上来看, 多从全流域、绿洲等尺度上分析区域植被年际变化情况及探究其驱动因素[18~20], 而通过区分山区、荒漠和绿洲来监测评估石羊河流域植被生态质量的研究相对缺乏. 随着国家生态环境治理措施的逐步实施, 人类活动对干旱区植被的干预得到明显加强. 学者们对气候变化和人类活动研究的关注度不断加强, 但多数是研究植被指数与单一因子的驱动机制[21, 22]. 例如, 任丽雯等[23]研究了石羊河流域2000~2020年EQI在不同自然环境和植被类型下的分布特征, 但未考虑人为因素的影响. 总体上, 此前研究缺少气候变化和人类活动对石羊河流域植被生态质量变化的定量分析.
因此, 本文利用植被生态质量模型, 评估2002~2021年石羊河流域植被生态质量时空变化趋势, 基于偏相关分析探究气候因子对植被生态质量变化的影响, 通过残差分析定量甄别气候变化和人类活动对植被变化的相对贡献, 这对石羊河流域的植被生长状况评估、制定生态恢复及保护政策等具有重要的指导意义.
1 材料与方法 1.1 研究区概况石羊河流域位于甘肃省河西走廊东部, 乌鞘岭以西, 祁连山北麓, 东经101°41′~104°16′, 北纬36°29′~39°27′之间[图 1（a）]. 石羊河河流补给来源于山区大气降水和高山冰雪融水, 全长约300 km, 由南向北汇聚于民勤县[24]. 石羊河流域内含有腾格里沙漠、巴丹吉林沙漠两大沙漠, 且属于典型的内陆干旱气候[25], 年均气温为6.2℃, 年均降水量为238 mm. 流域内地形地貌丰富多样, 而地表植被相对稀疏, 在南部祁连山区多为森林、草地和灌木丛, 中部平原为绿洲农田, 北部低山丘陵区和荒漠区大多为裸地. 本文根据其地貌和植被特性, 将该流域分为南部山区、中部绿洲区和北部荒漠区这三大地理单元, 如图 1（b）.
|
图 1 研究区概况 Fig. 1 Overview of the study area |
基于Google earth engine（GEE）平台（https://code.earthengine.google.com/）, 通过调用“MODIS/061/MYD13Q1”时间序列数据, 经去云、掩膜和大气校正等预处理, 利用像元二分模型计算得到2002~2021年度植被覆盖度数据. 土地覆盖类型图来源于武汉大学最新发布的土地覆盖数据集[26], 经重采样得到1 km土地利用类型图；月NDVI数据来自国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn）；月总太阳辐射量数据由欧洲中期天气预报中心（https://cds.climate.copernicus.eu/）提供, 以上3项数据经过裁剪、波段合成等预处理后均用于植被净初级生产力的计算. 气温和降水数据由国家青藏高原科学数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/home）提供, 为月尺度数据, 空间分辨率为1 km.
1.3 研究方法 1.3.1 植被生态质量指数计算（1）在GEE平台上, 利用像元二分模型进行植被覆盖度估算, 计算方法见文献[27, 28].
（2）基于CASA模型估算2002~2021年石羊河流域植被净初级生产力（NPP）, NPP的计算主要由植被吸收的有效辐射和光能利用率所决定, 具体计算过程参考朱文泉等[29]的研究[30].
（3）基于植被覆盖度和植被净初级生产力计算得到植被生态质量指数（ecological quality index, EQI）, 可以综合监测评估植被生态质量的优劣. 公式如下：
|
(1) |
式中, EQI为植被生态质量指数, 变化范围在0~100之间, 数值越接近100表明植被生态质量越好；FVCn和NPPn分别为第n年的植被覆盖度和植被净初级生产力, NPPmax则为植被NPP的最大值, f1和f2为权重系数, 钱拴等[11]研究表明区域为县级及其以上的范围权重系数均为0.5.
1.3.2 趋势分析本文采用Slope趋势分析方法[31], 对石羊河流域近20 a的植被生态质量指数（EQI）变化趋势的空间格局进行特征分析, 公式如下：
|
(2) |
式中, Slope为回归方程的趋势率；n为研究总年份, Xj为第j年的生态质量指数. |Slope|越大, 则植被生态质量指数在研究时间段内变化程度越大, 反之则越小. 综合Slope及F检验法[32]将EQI变化趋势划分为5个等级[33], 如表 1所示.
|
表 1 植被生态质量指数（EQI）变化趋势等级划分 Table 1 Classification of vegetation ecological quality index (EQI) change trends |
1.3.3 偏相关分析
通过偏相关分析方法研究气温和降水对植被生态质量变化的影响. 当EQI的研究中存在多变量, 偏相关分析可以单独量化某一气候因子对植被生态质量的影响[34], 以气温这一因子为例, 公式为：
|
(3) |
式中, T和P分别为气温和降水；REQI·P为消除降水影响时, EQI与温度的偏相关系数, 值大于零则表示EQI与温度呈正相关, 反之则为负相关；REQIT、REQIP和RTP分别为EQI与T、EQI与P和T与P之间的相关系数.
1.3.4 多元回归残差分析本文基于多元回归残差分析方法定量甄别气候变化和人类活动对植被生态质量变化的影响和相对贡献. 通过建立植被生态质量、气温和降水之间的回归模型, 计算得到EQI的预测值（EQICC）, 代表气候因素单一因素对植被生态质量的影响；将EQI观测值（EQIobs）减去EQI预测值, 得到EQI残差（EQIHA）, 代表人类活动单一因素对植被生态质量的影响. 公式如下[35]：
|
(4) |
|
(5) |
式中, EQICC为无人为因素干预下的EQI预测值, EQIobs为基于遥感影像的EQI观测值（无量纲）；x、y和z为模型参数；T和P分别为该地区年平均温度及年平均降雨量, 单位分别为℃和mm.
1.3.5 植被生态质量变化驱动因素判定标准通过Slope趋势分析得到Slope（EQICC）和Slope（EQIHA）, Slope（EQICC）是指气候变化作用下植被生态质量的斜率, Slope（EQIHA）则是指人类活动作用下植被生态质量的斜率. 斜率大于零表示气候变化或人类活动可促进植被生态质量的增加有促进作用；反之则起抑制作用. 本文将两者变化趋势的影响划分为7个等级, 如表 2所示. 此外, 根据表 3对石羊河流域植被生态质量的主要驱动因素进行区分, 计算气候变化和人类活动对植被生态质量变化的相对贡献率[36].
|
|
表 2 气候变化和人类活动对植被生态质量影响分级 Table 2 Classification of impacts of climate change and anthropogenic activities on vegetation ecological quality |
|
|
表 3 植被生态质量驱动因素判定标准及贡献率计算方式1） Table 3 Determination criteria and contribution rate calculation method for driving factors of vegetation ecological quality |
2 结果与分析 2.1 植被生态质量时空变化特征 2.1.1 植被生态质量时间变化特征
石羊河流域植被生态质量（EQI）长时序变化趋势如图 2所示. 2002~2021年间石羊河流域EQI均值为25.40, 呈缓慢增长趋势, 年增长率为1.70（10 a）-1. 在本研究期间, 石羊河流域EQI逐年均值的波动幅度较小, 变化范围在23.52~28.74之间, 最小值和最大值出现在2009年和2019年. 从地貌单元的角度来看, 2002~2021年各分区EQI多年均值均呈波动上升趋势, 且波动幅度与全流域趋于一致；其中EQI多年均值增长速度由高到低排序为绿洲、山区和荒漠区. 总体来讲, 石羊河流域植被状况改善趋势较为明显, 说明当地实施的生态保护和恢复措施取得了一定的成效.
|
图 2 2002~2021年间石羊河全流域、山区、绿洲和荒漠植被生态质量指数变化趋势 Fig. 2 Changes in the ecological quality index of vegetation in the Shiyang River Basin, mountainous areas, oasis, and desert from 2002 to 2021 |
基于Slope趋势分析方法对EQI时间序列变化趋势进行分析, 得到2002~2021年间石羊河流域EQI变化趋势率[图 3（a）], EQI变化趋势为正的面积占全流域的65.91%, EQI变化趋势为负的面积占全流域的34.09%. 整体上看, 石羊河流域EQI空间变化主要以增加为主, EQI变化趋势有较大的空间分异性. 在3个分区中, EQI在研究期间均呈增加趋势, 其中, 绿洲区的年平均趋势率最高, 值为0.32, 其次是山区, 年平均趋势率为0.30, 荒漠区年平均趋势率则为0.042. EQI趋势率分布格局主要由西南向东北呈现先增后减的趋势, 特别强调的是EQI增加最快的区域为环绿洲边缘分布；EQI减少最快的区域集中分布在武威绿洲和民勤绿洲, 主要由于该区域的人类活动明显强于其他地区导致. 结合F检验法, 将EQI变化趋势划分为5个等级[图 3（b）], 通过显著性检验的区域占比为44.24%. 其中, 山区的东北部、绿洲的边缘区和荒漠区的东部植被改善情况较为明显, 显著和极显著改善的区域占比为34.80%；不显著变化的区域占比为55.76%, 主要分布在荒漠区及海拔较高的山区；显著和极显著退化的区域占比为9.43%；并发现EQI等级分布图与EQI趋势率分布图大致相同. 总体而言, 研究期间石羊河流域生态状况呈稳中向好的发展态势.
|
图 3 2002~2021年间石羊河流域植被生态质量指数趋势率及变化趋势空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of trend rate and change in trend of vegetation ecological quality index in the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
2002~2021年间石羊河流域气温和降水量均呈增加趋势[图 4（a）和4（c）], 增加速度分别为0.024℃·a-1和0.62 mm·a-1. 利用2002~2021年气候因素数据与EQI进行偏相关分析, 探讨石羊河流域EQI与温度和降水变化的响应过程[图 4（b）和4（d）]. 结果表明, 温度对EQI产生促进作用的面积占56.93%, 呈显著促进的面积为6.06%, 零散分布在绿洲区边缘；温度对EQI产生抑制作用的面积占43.07%, 产生显著抑制的面积仅占4.74%, 主要分布在武威绿洲及荒漠区的西北部. 降水对EQI产生促进作用的面积占66.57%, 其中产生显著促进的面积占比为17.62%, 主要集中在山区和绿洲的交界处及绿洲的东南部；降水对EQI产生抑制作用的面积占33.43%, 呈显著抑制作用的面积占比为1.34%, 主要分布于山区的西南部及荒漠区的北部. 从分区上来讲（图 5）, 气温、降水与EQI偏相关的影响程度在山区、绿洲和荒漠区不显著促进或抑制均占比较大, 其中气温和降水与EQI的偏相关关系在山区和荒漠区均较为明显, 且降水对山区、绿洲及荒漠区EQI的正向促进作用均要强于气温, 其影响程度占比分别为19.25%、13.13%和24.18%. 总体上, 近20 a来石羊河流域降水因子对植被变绿的正效应要大于温度对其的影响.
|
图 4 2002~2021年间石羊河流域气候因子时间变化趋势及气候因子与EQI偏相关分布 Fig. 4 Time variation trend of climate factors and partial correlation distribution between climate factors and EQI in the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
|
图 5 2002~2021年间石羊河流域山区、绿洲和荒漠区气候因子与EQI偏相关影响程度占比情况 Fig. 5 Proportion of partial correlation degree between climate factors and EQI in mountain, oasis, and desert areas of the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
图 6表明, 在石羊河流域气候变化和人类活动对EQI变化的影响有较大的空间异质性. 其中, 气候变化对EQI变化无明显影响的区域约占流域总面积的89.62%；气候变化对EQI有促进作用的区域仅占9.21%, 且主要分布在山区的东部以及绿洲的边缘区；气候变化对EQI增加起轻微抑制作用的区域占比为2.17%, 主要分布在武威绿洲, 其中民勤绿洲也有少量分布[图 6（a）]. 人类活动对EQI的变化无明显影响的区域约占流域总面积的64.76%, 人类活动对EQI增加起促进作用的区域占研究区总面积的27.49%, 与气候变化相比, 人类活动对EQI增长起促进作用的区域占比明显大于气候变化, 其中起明显促进作用的区域在武威绿洲的东部和西部, 人类活动对EQI增加起抑制作用的区域占比为7.72%, 主要分布在武威、民勤以及山区和绿洲的交界处[图 6（b）]. 通过计算可知, 20 a间气候变化和人类活动对石羊河流域EQI变化的影响分别为0.060 7 a-1和0.121 5 a-1.
|
图 6 2002~2021年气候变化和人类活动对石羊河流域植被生态质量影响空间分布 Fig. 6 Spatial distribution of impacts of climate change and anthropogenic activities on vegetation ecological quality in the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
在不同的地貌分区中, 近20 a来石羊河流域分区中EQI的变化由气候变化和人类活动共同驱动（表 4）. 进一步计算山区、绿洲和荒漠的EQICC和EQIHA的变化趋势率, 发现气候变化对EQI变化的影响在0.016 0~0.115 8 a-1之间, 而人类活动对EQI的影响在0.029 2~0.243 0 a-1之间. 气候变化对EQI变化在山区、绿洲和荒漠区均无显著影响, 人类活动对EQI的增加在山区和绿洲有轻微促进作用, 而人类活动在荒漠区对EQI变化无明显影响（表 4）.
|
|
表 4 2002~2021年石羊河流域不同分区的EQI平均趋势率及其驱动因素的影响1） Table 4 Average trend rate of EQI and its driving factors in different regions of the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
图 7表明, 由气候变化和人类活动共同驱动导致EQI增加的面积占全流域50.15%, 主要位于绿洲边缘区及山区和绿洲的交界处；由气候变化单一驱动因素导致EQI增加的面积占比为3.39%；由人类活动单一驱动因素导致EQI增加的面积占比为12.37%, 主要分布在绿洲区中部. 此外, 由气候变化和人类活动共同驱动导致EQI减少的面积占比为21.48%, 主要分布在武威绿洲、民勤绿洲及荒漠区的西北部；由气候变化单一驱动因素导致EQI减少的面积占比为4.98%, 主要分布在荒漠区的西部；由人类活动单一驱动因素导致EQI减少的面积占比为7.63%, 主要集中在绿洲区的东部和荒漠区的西北部.
|
图 7 2002~2021年间石羊河流域植被生态质量变化的驱动因素空间分布 Fig. 7 Spatial distribution of driving factors of vegetation ecological quality change in the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
图 8（a）表明, 气候变化对石羊河流域EQI变化贡献率为正的区域占比为79.93%. 气候变化的贡献率较大的区域主要集中在0~20%和20%~40%范围之间, 约占52%, 主要分布在山区和绿洲的交界处；贡献率大于80%的区域主要集中在武威绿洲和荒漠区的东部, 面积约占10.95%；气候变化对石羊河流域EQI变化贡献率为负的区域占比为20.07%, 主要分布在荒漠区的西部；人类活动对石羊河流域EQI变化贡献率为正的区域面积约占91.61%[图 8（b）]. 其中, 人类活动贡献率较大的范围在60%~100%之间, 面积占比为72.07%；人类活动贡献率大于80%的地区主要集中在绿洲西部和东部；而人类活动对石羊河流域EQI变化贡献率为负的区域面积仅占8.39%. 总体而言, 在多数区域, 人类活动对植被生态质量增加的贡献总体上比气候变化的贡献大. 根据石羊河流域20 a间EQI趋势率和单独受气候变化、人类活动影响的平均趋势率计算可知, 气候变化和人类活动对石羊河流域EQI变化的贡献率分别约为33%和67%.
|
图 8 2002~2021年间气候变化和人类活动对石羊河流域植被生态质量变化的贡献率空间分布 Fig. 8 Spatial distribution of the contribution rate of climate change and anthropogenic activities to the ecological quality of vegetation in the Shiyang River Basin from 2002 to 2021 |
本研究表明, 2002~2021年石羊河流域植被生态质量指数总体呈上升趋势, 这与任丽雯等[23]对石羊河流域植被生态质量指数的变化趋势研究结果趋于一致；EQI年均增速为0.17 a-1, 这与钱拴等得出的关于植被生态质量在我国西部大部分地区增速主要在0~0.25 a-1之间的结果相吻合[11], 进一步印证了本研究的准确性. 在不同分区中EQI均表现为增加趋势, 且在山区和绿洲中EQI的增长速度大于荒漠区, 这也反映了20 a间流域内绝大部分地区植被覆盖增强, 植被状况得到良好改善, 很大程度上得益于《石羊河流域重点治理规划》的有效实施[20, 37]. 本研究还发现, 2002~2021年间石羊河流域植被生态质量变化趋势呈现由西南向东北呈先增后减的空间分布格局, 这与石羊河流域FVC[38]和NPP[39]空间分布特征总体呈现南高北低的结论趋于一致. EQI增加较快的区域明显为环绿洲边缘分布, 主要由于绿洲边缘区人类活动相对较少；而武威绿洲和民勤绿洲中EQI减少最快, 这部分区域海拔较低, 人口集聚, 城镇化较高, 区域生态环境受到外界人类活动干扰更加明显, 因而植被生态质量较低[40]. 此外, 不同的地貌单元上植被类型的不同以及国家政策的落实均会影响区域植被生态质量的高低.
3.2 石羊河流域气候因子对植被生态质量的影响石羊河流域地处干旱半干旱区, 对气候变化极为敏感, 深入了解气候因子对EQI的影响对于预测植被动态和有效的生态恢复管理至关重要[41~43]. 自2002年以来石羊河流域气温、降水均呈增加趋势, 也有较多研究表明该流域气候呈暖湿化发展[44]. 通过植被生态质量与气温、降水的偏相关分析发现, 降水对植被生态质量增加产生促进作用的面积为66.57%, 温度对植被生态质量增加产生促进作用的面积占56.93%, 降水与植被生态质量的偏相关关系明显强于温度, 进一步证实降水是影响石羊河流域植被年际变化的主要气候因子, 同琳静等[45]研究也表明植被NPP在西北地区对降水的影响更为敏感. 气温对植被生态质量呈显著抑制的区域具体分布在耕地绿洲区及裸地荒漠区, 可能是气温升高、蒸发加剧, 进而抑制植被生长, 方春爽等[38]研究也表明温度在耕地和裸地对植被生长的影响相对较大. 降水对植被生态质量指数呈显著促进的区域主要分布在山区和荒漠区, 说明在山区和荒漠区降水对植被的生长促进作用更加显著；而在祁连山区南部降水对植被生态质量指数具有显著抑制作用, 主要由于山区海拔较高的区域光照不足, 使得植被的光合作用过程减少, 影响植被生长[17, 22]. 此外, 气温、降水与植被生态质量偏相关的总体影响程度在山区和荒漠区更加显著, 可能是因为山区和荒漠处在植被生长的两个极端状态, 即植被茂盛和植被荒凉, 因此这两个区域植被的生长对气温和降水的增减更加敏感.
3.3 气候变化和人类活动对植被生态质量变化的相对作用气候变化和人类活动共同影响植被变化[14], 在干旱和半干旱地区尤甚, 甄别两者对植被生长的定量贡献极为重要[46]. 本研究表明, 气候变化和人类活动对EQI无明显影响的区域较大, 分别为89.62%和64.76%, 但无明显影响并不表示该地区不受气候变化和人类活动的影响, 不同地区趋势率的划分标准也可能影响研究的结果, 或许与EQI预测值的估算方法也有较大联系[47, 48]. 值得注意的是人类活动对植被的正向影响要大于气候变化, 人类的正向作用显著提高, 说明研究区大规模的生态恢复、治理政策取得显著成效[21, 49]. 根据EQI变化的驱动因素空间分布（图 7）, 气候变化和人类活动对植被生态质量影响最为剧烈且均产生正向影响的区域主要分布在绿洲边缘及山区和绿洲的交界处, 可能是这部分区域位于边缘区, 受人类关注较小所致[50, 51]. 此外, 气候变化和人类活动对石羊河流域近20 a EQI增加分别贡献了33%和67%, 表明研究区20 a来人类活动对植被生长的正向影响不断加强. 综合研究可知, 石羊河流域植被生态质量变化由气候变化和人类活动共同决定.
4 结论（1）近20 a石羊河流域植被生态质量总体呈上升趋势, 植被生长状况得到改善, 且在山区和绿洲的增长速度大于荒漠区；空间分布上植被生态质量由西南向东北呈先增后减的分布格局.
（2）本研究时段内, 石羊河流域气温和降水量均呈增加趋势, 降水对植被变绿的正效应要大于温度对其的影响, 且气温和降水对EQI的影响在山区和荒漠区表现较绿洲区更加显著.
（3）2002~2021年间石羊河流域植被生态质量指数变化受到气候变化和人类活动共同影响, 气候变化和人类活动对石羊河流域近20 a EQI增加分别贡献了33%和67%, 人类活动对植被生长的正向影响不断加强.
| [1] | Gurung K, Field K J, Batterman S A, et al. Geographic range of plants drives long-term climate change[J]. Nature Communications, 2024, 15(1). DOI:10.1038/s41467-024-46105-1 |
| [2] |
方贺, 张育慧, 何月, 等. 浙江省植被生态质量时空变化及其驱动因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 245-254. Fang H, Zhang Y H, He Y, et al. Spatio-temporal variations of vegetation ecological quality in Zhejiang Province and their driving factors[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(2): 245-254. |
| [3] |
钱拴, 崔晓军, 姜月清. QX/T 494-2019《陆地植被气象与生态质量监测评价等级》解读[J]. 标准科学, 2022(7): 91-97, 110. Qian S, Cui X J, Jiang Y Q. Interpretation of QX/T 494-2019, Grade of monitoring and evaluating for terrestrial vegetation meteorology and ecological quality[J]. Standard Science, 2022(7): 91-97, 110. DOI:10.3969/j.issn.1674-5698.2022.07.016 |
| [4] | Ding Y J, Zhang L F, He Y, et al. Spatiotemporal evolution of agricultural drought and its attribution under different climate zones and vegetation types in the Yellow River Basin of China[J]. Science of the Total Environment, 2024, 914. DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.169687 |
| [5] |
张艳军, 李子辉, 官冬杰, 等. 2000~2020年成渝双城经济圈植被生态质量变化及其对极端气候因子的响应[J]. 中国环境科学, 2023, 43(9): 4876-4885. Zhang Y J, Li Z H, Guan D J, et al. Changes of vegetation ecological quality in the Chengdu-Chongqing economic circle from 2000 to 2020 and its response to extreme climatic factor[J]. China Environmental Science, 2023, 43(9): 4876-4885. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2023.09.046 |
| [6] |
邵志东, 张芳, 彭康, 等. 基于土地覆盖变化与遥感生态指数的奇台绿洲生态环境质量监测[J]. 环境科学, 2024, 45(10): 5890-5899. Shao Z D, Zhang F, Peng K, et al. Ecological environmental quality monitoring of Qitai Oasis based on land use/cover change and remote sensing ecological index[J]. Environmental Science, 2024, 45(10): 5890-5899. |
| [7] | Islam A R M T, Islam H M T, Shahid S, et al. Spatiotemporal nexus between vegetation change and extreme climatic indices and their possible causes of change[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 289. DOI:10.1016/j.jenvman.2021.112505 |
| [8] | Dastour H, Ghaderpour E, Zaghloul M S, et al. Wavelet-based spatiotemporal analyses of climate and vegetation for the Athabasca River Basin in Canada[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, 114. DOI:10.1016/j.jag.2022.103044 |
| [9] |
李雪, 于坤霞, 徐国策, 等. 黄河上中游流域植被净初级生产力空间特征及驱动因素分析[J]. 环境科学, 2024, 45(11): 6448-6457. Li X, Yu K X, Xu G C, et al. Spatial characteristics and driving factors of net primary productivity of vegetation in the Upper and Middle Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2024, 45(11): 6448-6457. |
| [10] |
佘洁, 佘璐, 沈爱红, 等. 宁夏沿黄城市带植被覆盖度时空变化及驱动力分析[J]. 环境科学, 2024, 45(11): 6458-6476. She J, She L, Shen A H, et al. Spatiotemporal changes and driving force analysis of vegetation cover in the urban belt along the Yellow River in Ningxia[J]. Environmental Science, 2024, 45(11): 6458-6476. |
| [11] |
钱拴, 延昊, 吴门新, 等. 植被综合生态质量时空变化动态监测评价模型[J]. 生态学报, 2020, 40(18): 6573-6583. Qian S, Yan H, Wu M X, et al. Dynamic monitoring and evaluation model for spatio-temporal change of comprehensive ecological quality of vegetation[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(18): 6573-6583. |
| [12] |
曹云, 孙应龙, 陈紫璇, 等. 2000-2020年黄河流域植被生态质量变化及其对极端气候的响应[J]. 生态学报, 2022, 42(11): 4524-4535. Cao Y, Sun Y L, Chen Z X, et al. Dynamic changes of vegetation ecological quality in the Yellow River Basin and its response to extreme climate during 2000-2020[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(11): 4524-4535. |
| [13] |
方贺, 严佩文, 石见, 等. 阿克苏地区植被生态质量时空变化及其驱动机制[J]. 干旱区研究, 2022, 39(6): 1907-1916. Fang H, Yan P W, Shi J, et al. Temporal and spatial variation of vegetation ecological quality and its driving mechanism in Aksu prefecture[J]. Arid Zone Research, 2022, 39(6): 1907-1916. |
| [14] | Xu C D, Hu X M, Wang X, et al. Spatiotemporal variations of eco-environmental vulnerability in Shiyang River Basin, China[J]. Ecological Indicators, 2024, 158. DOI:10.1016/j.ecolind.2023.111327 |
| [15] |
卢辉雄, 聂振龙, 王金哲, 等. 基于时序NDVI的石羊河流域植被时空变化规律研究[J]. 地理空间信息, 2020, 18(5): 54-60. Lu H X, Nie Z L, Wang J Z, et al. Research on vegetation spatio-temporal variation characteristics of Shiyang River Basin based on NDVI time series data[J]. Geospatial Information, 2020, 18(5): 54-60. DOI:10.3969/j.issn.1672-4623.2020.05.013 |
| [16] |
李怀海, 李纯斌, 吴静, 等. 2000-2020年石羊河流域草地净初级生产力时空动态及其对气候的响应[J]. 草业科学, 2022, 39(10): 2048-2061. Li H H, Li C B, Wu J, et al. Spatio-temporal dynamics and climate response of grassland net primary productivity in Shiyang River Basin from 2000 to 2020[J]. Pratacultural Science, 2022, 39(10): 2048-2061. |
| [17] |
任丽雯, 王兴涛, 刘明春, 等. 石羊河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素[J]. 干旱区研究, 2023, 40(5): 818-828. Ren L W, Wang X T, Liu M C, et al. Temporal and spatial changes and the driving factors of vegetation NPP in Shiyang River Basin[J]. Arid Zone Research, 2023, 40(5): 818-828. |
| [18] |
赵军, 王小敏, 李东成. 基于MODIS的民勤绿洲植被覆盖变化定量分析[J]. 干旱区资源与环境, 2012, 26(10): 91-96. Zhao J, Wang X M, Li D C. Quantitative analysis on the vegetation coverage changes of Minqin Oasis based on MODIS[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2012, 26(10): 91-96. |
| [19] |
唐志光, 马金辉, 李朝奎, 等. 石羊河流域上游植被时空变化及其对区域气候的响应[J]. 地理与地理信息科学, 2016, 32(3): 116-120. Tang Z G, Ma J H, Li C K, et al. Spatiotemporal changes of vegetation and the responses to temperature and precipitation in Upper Shiyang River Basin[J]. Geography and Geo-Information Science, 2016, 32(3): 116-120. DOI:10.3969/j.issn.1672-0504.2016.03.021 |
| [20] |
魏伟, 俞啸, 张梦真, 等. 1995-2018年石羊河流域下游荒漠化动态变化[J]. 应用生态学报, 2021, 32(6): 2098-2106. Wei W, Yu X, Zhang M Z, et al. Dynamics of desertification in the lower reaches of Shiyang River Basin, Northwest China during 1995-2018[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(6): 2098-2106. |
| [21] |
李传华, 赵军, 师银芳, 等. 基于变异系数的植被NPP人为影响定量研究——以石羊河流域为例[J]. 生态学报, 2016, 36(13): 4034-4044. Li C H, Zhao J, Shi Y F, et al. The impact of human activities on net primary productivity based on the coefficient of variation: a case study of the Shiyang River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(13): 4034-4044. |
| [22] |
李传华, 朱同斌, 周敏, 等. 河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究[J]. 生态学报, 2021, 41(5): 1931-1943. Li C H, Zhu T B, Zhou M, et al. Temporal and spatial change of net primary productivity of vegetation and its determinants in Hexi Corridor[J]. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(5): 1931-1943. |
| [23] |
任丽雯, 王兴涛, 胡正华, 等. 石羊河流域植被生态质量时空变化动态监测[J]. 中国农业气象, 2023, 44(3): 193-205. Ren L W, Wang X T, Hu Z H, et al. Dynamic monitoring on temporal and spatial change of vegetation ecological quality in Shiyang River Basin[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2023, 44(3): 193-205. |
| [24] | Ngabire M, Wang T, Liao J, et al. Quantitative analysis of desertification-driving mechanisms in the Shiyang River Basin: examining interactive effects of key factors through the geographic detector model[J]. Remote Sensing, 2023, 15(12). DOI:10.3390/rs15122960 |
| [25] |
戴君, 胡海珠, 毛晓敏, 等. 基于CMIP6多模式预估数据的石羊河流域未来气候变化趋势分析[J]. 干旱区研究, 2023, 40(10): 1547-1562. Dai J, Hu H Z, Mao X M, et al. Future climate change trends in the Shiyang River Basin based on the CMIP6 multi-model estimation data[J]. Arid Zone Research, 2023, 40(10): 1547-1562. |
| [26] | Yang J, Huang X. The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13(8): 3907-3925. DOI:10.5194/essd-13-3907-2021 |
| [27] | Guo Z C, Wang T, Liu S L, et al. Biomass and vegetation coverage survey in the Mu Us sandy land-based on unmanned aerial vehicle RGB images[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021, 94. DOI:10.1016/j.jag.2020.102239 |
| [28] | Yan K, Gao S, Chi H J, et al. Evaluation of the vegetation-index-based dimidiate pixel model for fractional vegetation cover estimation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60. DOI:10.1109/TGRS.2020.3048493 |
| [29] |
朱文泉, 潘耀忠, 张锦水. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J]. 植物生态学报, 2007, 31(3): 413-424. Zhu W Q, Pan Y Z, Zhang J S. Estimation of net primary productivity of Chinese terrestrial vegetation based on remote sensing[J]. Journal of Plant Ecology, 2007, 31(3): 413-424. DOI:10.3321/j.issn:1005-264X.2007.03.010 |
| [30] |
徐勇, 郑志威, 孟禹弛, 等. 西南地区不同类型植被NPP时空演变及影响因素探究[J]. 环境科学, 2024, 45(1): 262-274. Xu Y, Zheng Z W, Meng Y C, et al. Spatio-temporal variation in net primary productivity of different vegetation types and its influencing factors exploration in Southwest China[J]. Environmental Science, 2024, 45(1): 262-274. |
| [31] | He T, Dai X A, Li W Y, et al. Response of net primary productivity of vegetation to drought: a case study of Qinba Mountainous area, China (2001-2018)[J]. Ecological Indicators, 2023, 149. DOI:10.1016/j.ecolind.2023.110148 |
| [32] | Wei Z Z, Wan X Y. Spatial and temporal characteristics of NDVI in the Weihe River Basin and its correlation with terrestrial water storage[J]. Remote Sensing, 2022, 14(21). DOI:10.3390/rs14215532 |
| [33] |
赖金林, 齐实, 崔冉冉, 等. 西南高山峡谷区植被变化及影响因素分析[J]. 环境科学, 2023, 44(12): 6833-6846. Lai J L, Qi S, Cui R R, et al. Analysis of vegetation change and influencing factors in Southwest Alpine Canyon Area[J]. Environmental Science, 2023, 44(12): 6833-6846. |
| [34] |
曾兴兰, 陈田田. 西南地区植被动态变化的驱动力解析[J]. 中国环境科学, 2023, 43(12): 6561-6570. Zeng X L, Chen T T. Analysis of the driving forces of vegetation dynamic changes in southwest China[J]. China Environmental Science, 2023, 43(12): 6561-6570. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2023.12.032 |
| [35] |
马云飞, 何全军, 张月维, 等. 气候因子和人类活动对松辽流域植被叶面积指数动态的影响[J]. 生态学报, 2024, 44(5): 2043-2056. Ma Y F, He Q J, Zhang Y W, et al. Influences of climate factors and human activities on vegetation leaf area index dynamics in the Songliao River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 2024, 44(5): 2043-2056. |
| [36] |
闫丰, 李晨阳, 王靖, 等. 京津冀生态屏障区植被NPP时空演变驱动力定量解析[J]. 环境科学, 2025, 46(1): 327-339. Yan F, Li C Y, Wang J, et al. Quantitative analysis of the drivers of the spatio-temporal evolution of vegetation NPP in the Beijing-Tianjin-Hebei ecological barrier area[J]. Environmental Science, 2025, 46(1): 327-339. |
| [37] |
柴会霞, 安志山, 潘加朋. 石羊河流域水文与水资源特征及其对沙漠化影响[J]. 干旱区研究, 2023, 40(12): 1898-1906. Chai H X, An Z S, Pan J P. Characteristics of hydrological and water resources in the Shiyang River Basin and their effects on land desertification[J]. Arid Zone Research, 2023, 40(12): 1898-1906. |
| [38] |
方春爽, 朱睿, 卢睿, 等. 基于GEE的石羊河流域植被覆盖变化特征及其影响因素分析[J]. 遥感技术与应用, 2023, 38(5): 1167-1179. Fang C S, Zhu R, Lu R, et al. Analysis of vegetation cover change characteristics and influencing factors in the Shiyang River basin based on GEE[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2023, 38(5): 1167-1179. |
| [39] |
王大为, 周伟, 韩涛, 等. 2000-2019年石羊河流域植被总初级生产力变化及其气候特征[J]. 生态学杂志, 2023, 42(2): 406-414. Wang D W, Zhou W, Han T, et al. Spatial-temporal variations of gross primary productivity in relation to climate change in Shiyang River basin during 2000-2019[J]. Chinese Journal of Ecology, 2023, 42(2): 406-414. |
| [40] |
缑天宇, 佟玲, 康德奎, 等. 中国西北干旱区石羊河流域重点治理综合效应评价[J]. 农业工程学报, 2022, 38(12): 74-84. Gou T Y, Tong L, Kang D K, et al. Evaluating the comprehensive effects of the Key Master Plan of the Shiyang River Basin in arid areas of Northwest China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2022, 38(12): 74-84. |
| [41] | Gao W D, Zheng C, Liu X H, et al. NDVI-based vegetation dynamics and their responses to climate change and human activities from 1982 to 2020: a case study in the Mu Us Sandy Land, China[J]. Ecological Indicators, 2022, 137. DOI:10.1016/j.ecolind.2022.108745 |
| [42] |
韩静, 张国峰, 李伟光, 等. 近20年海南岛植被生态质量变化特征分析[J]. 生态科学, 2022, 41(1): 20-30. Han J, Zhang G F, Li W G, et al. Analysis on the change characteristics of vegetation ecological quality in Hainan Island in recent 20 years[J]. Ecological Science, 2022, 41(1): 20-30. |
| [43] |
马炳鑫, 和彩霞, 靖娟利, 等. 1982-2019年中国西南地区植被变化归因研究[J]. 地理学报, 2023, 78(3): 714-728. Ma B X, He C X, Jing J L, et al. Attribution of vegetation dynamics in Southwest China from 1982 to 2019[J]. Acta Geographica Sinica, 2023, 78(3): 714-728. |
| [44] |
蒋菊芳, 魏育国, 韩涛, 等. 近30年石羊河流域生态环境变化及驱动力分析[J]. 中国农学通报, 2018, 34(21): 121-126. Jiang J F, Wei Y G, Han T, et al. Ecological environment change and driving force in Shiyang River Basin in recent 30 years[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2018, 34(21): 121-126. |
| [45] |
同琳静, 刘洋洋, 王倩, 等. 西北植被净初级生产力时空变化及其驱动因素[J]. 水土保持研究, 2019, 26(4): 367-374. Tong L J, Liu Y Y, Wang Q, et al. Spatial and temporal dynamics of net primary productivity and its driving factors in Northwest China[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2019, 26(4): 367-374. |
| [46] | Chen M Z, Xue Y Y, Xue Y B, et al. Assessing the effects of climate and human activity on vegetation change in northern China[J]. Environmental Research, 2024, 247. DOI:10.1016/j.envres.2024.118233 |
| [47] |
金凯, 王飞, 韩剑桥, 等. 1982-2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响[J]. 地理学报, 2020, 75(5): 961-974. Jin K, Wang F, Han J Q, et al. Contribution of climatic change and human activities to vegetation NDVI change over China during 1982-2015[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(5): 961-974. |
| [48] |
涂又, 姜亮亮, 刘睿, 等. 1982-2015年中国植被NDVI时空变化特征及其驱动分析[J]. 农业工程学报, 2021, 37(22): 75-84. Tu Y, Jiang L L, Liu R, et al. Spatiotemporal changes of vegetation NDVI and its driving forces in China during 1982-2015[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(22): 75-84. |
| [49] |
李育, 张占森, 周雪如, 等. 石羊河流域晚冰期以来环境变化与人类活动[J]. 科学通报, 2023, 68(28-29): 3869-3884. Li Y, Zhang Z S, Zhou X R, et al. Paleo-environmental changes and human activities in Shiyang River Basin since the Late Glacial[J]. Chinese Science Bulletin, 2023, 68(28-29): 3869-3884. |
| [50] |
颉金凤, 赵军, 卿苗, 等. 基于IRSEI的石羊河流域生态环境质量时空变化及驱动力分析[J]. 干旱区资源与环境, 2023, 37(5): 104-111. Xie J F, Zhao J, Qing M, et al. Changes in spatial-temporal patterns of ecological environment quality in Shiyang River and driving forces: an analysis based on improved remote sensing ecological index[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(5): 104-111. |
| [51] |
许丽, 高光耀, 王晓峰, 等. 气候变化和人类活动对中国北方旱区植被变绿的定量贡献[J]. 生态学报, 2023, 43(17): 7274-7283. Xu L, Gao G Y, Wang X F, et al. Quantifying the contributions of climate change and human activities to vegetation greening in the drylands of northern China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(17): 7274-7283. |