劉啟興, 董國濤, 景海濤, 周俊利, 黨素珍, 賈培培

(1.河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院, 河南 焦作 454000；2.黃河水利委員會 黃河水利科學(xué)研究院 水利部 黃土高原水土保持流失過程與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 鄭州 450003)

植被作為土地覆被系統(tǒng)中的主要組分，是陸地生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)條件，也是連接土壤、大氣、水分和人類土地利用的自然“紐帶”[1]。植被是陸地表面能量交換過程、生物地球化學(xué)循環(huán)過程和水文循環(huán)過程中重要的下墊層，在土地利用、覆被變化、全球變化研究中起著“指示器”的作用。歸一化植被指數(shù)(NDVI)被認(rèn)為是反映植被生長狀態(tài)及植被覆蓋程度的最佳指示因子，是監(jiān)測區(qū)域或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化最有效指標(biāo)[2-4]，監(jiān)測植被動(dòng)態(tài)變化以及分析其與氣候關(guān)系的響應(yīng)情況己經(jīng)成為全球變化研究中的重要應(yīng)用方向之一[5-6]。黃河源區(qū)位于青藏高原腹地，是黃河流域上游最重作要的產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū)，也是我國生態(tài)屏障的重要保障。因此，研究黃河源區(qū)植被覆蓋的變化情況，對于整個(gè)黃河流域和青藏高原環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)的演變具有重大意義[7-8]。

國內(nèi)外學(xué)者利用NDVI數(shù)據(jù)來監(jiān)測植被覆蓋變化以及探尋植被覆蓋與氣象因子之間存在的響應(yīng)關(guān)系。對NDVI影響因素的研究有以下3個(gè)思路：將提取的研究區(qū)域植被指數(shù)面平均值與氣象要素進(jìn)行簡單相關(guān)分析或回歸分析[9]；在像元尺度上進(jìn)行簡單相關(guān)分析[10]；選取研究區(qū)氣象站點(diǎn)周圍的NDVI值與對應(yīng)氣象站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單相關(guān)分析和多元回歸分析[11]。研究發(fā)現(xiàn)，植被覆蓋與氣象因子之間存在的響應(yīng)關(guān)系受地理因素的影響[12]，不同植被類型NDVI與氣溫、降水的響應(yīng)程度存在一定差異，但所有植被類型與氣溫、降水都呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系[13-14]，并且這種響應(yīng)關(guān)系存在一定的滯后性[15-16]。劉憲峰等基于MODIS NDVI數(shù)據(jù)分析了2000—2011年黃河源區(qū)植被覆蓋的時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)果表明黃河源區(qū)植被呈增加趨勢，植被覆蓋的增加主要與氣候的暖濕化及生態(tài)保護(hù)工程的實(shí)施有關(guān)[17]。李輝霞等探討了三江源地區(qū)不同植被類型對氣候變化的響應(yīng)，通過分離氣候變化與人類活動(dòng)對植被NDVI的貢獻(xiàn)定量評估了生態(tài)工程對植被變化的影響，認(rèn)為氣候要素對該區(qū)NDVI的貢獻(xiàn)大于人類活動(dòng)[18]。目前尚未有研究對黃河源區(qū)NDVI進(jìn)行像元尺度的多元回歸分析，缺乏定量化區(qū)分氣象因素與人類活動(dòng)對黃河源區(qū)內(nèi)植被指數(shù)的影響的手段。開展NDVI像元尺度的分析，可以準(zhǔn)確分析研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)地點(diǎn)的時(shí)空變化及氣象因素對小范圍的影響，空間連續(xù)性和異質(zhì)性能夠更好地體現(xiàn)和分析；利用多元回歸分析，同時(shí)考慮多個(gè)氣象因素對植被指數(shù)的影響，能準(zhǔn)確分析氣象因素對植被指數(shù)的影響及貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)氣象因素與人類活動(dòng)對植被指數(shù)影響的定量區(qū)分，比較準(zhǔn)確地基于像元尺度預(yù)測未來植被覆蓋狀況[19-21]。

本文利用M-K檢驗(yàn)及趨勢分析在像元尺度上對黃河源區(qū)2000—2016年植被NDVI進(jìn)行時(shí)空變化分析，并利用相關(guān)分析法及復(fù)直線回歸分析方法，定量分析氣象因素和人為因素對植被動(dòng)態(tài)變化的影響。

1 研究區(qū)概況

黃河源區(qū)(31.5°—36.5°N，95.5°—103.5°E)位于青藏高原東北部，面積約12.2萬km2,橫跨青海、四川、甘肅三省(圖1)，絕大部分在海拔3 000～5 000 m以上，區(qū)域內(nèi)分布有高山、盆地、峽谷、草甸、湖泊和冰川、凍土等地貌。由于地處高海拔寒冷地區(qū)，黃河源是對氣候變化響應(yīng)最敏感和生態(tài)環(huán)境最脆弱的地區(qū)。黃河源區(qū)自然環(huán)境類型多樣，高寒植被分布廣泛，有高寒草甸、高寒草原、高寒沼澤、高山稀疏植被、高寒灌叢、常綠針闊葉林等植被類型，其中主要以高寒草甸和高寒草原為主，其約占黃河源區(qū)總面積的70%以上。

圖1 研究區(qū)位置及地形

2 數(shù)據(jù)源及分析方法

2.1 數(shù)據(jù)源

2.1.1 NDVI數(shù)據(jù)來源及處理 本文采用遙感數(shù)據(jù)MOD13Q1為NASA網(wǎng)站(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)免費(fèi)下載，時(shí)間范圍為2000—2016年。MOD13Q1遙感影像數(shù)據(jù)是由美國對地觀測計(jì)劃EOS/Terra衛(wèi)星攜帶的中分辨率成像光譜儀MODIS(Moderate Resolution Imaging spectro radiometer)獲取的采用正弦曲線投影(SIN，sinusoidal Projection)方式的3級網(wǎng)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品，具有1 km的空間分辨率和16 d的時(shí)間分辨率，單景影像覆蓋面積為1 200×1 200 km2，數(shù)據(jù)采用格式為HDF—EOS。黃河源區(qū)地理范圍覆蓋全球正弦曲線投影SIN系統(tǒng)中編號為h25v05和h26v05的兩個(gè)影像分帶。

原始影像通過MRT(MODIS Reprojection Tools)工具統(tǒng)一進(jìn)行投影拼接轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換為UTM投影，坐標(biāo)系為WGS84坐標(biāo)，并利用黃河源區(qū)矢量邊界對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪。為了消除云層、大氣與太陽高度角等干擾影響，將每年NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法(MVC，maximum Value Composites)進(jìn)行合成，獲得從2000—2016年的17幅影像圖。

2.1.2 氣象數(shù)據(jù)來源及處理 氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)下載的全國氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)。利用研究區(qū)內(nèi)站點(diǎn)站號，通過IDL編程提取出黃河源區(qū)間內(nèi)9個(gè)氣象站點(diǎn)的月降水量和氣溫?cái)?shù)據(jù)。由于氣象因子存在空間不均勻性，同時(shí)為了逐像元地分析氣象因素和人類活動(dòng)等不確定因素對植被覆蓋的影響，采用反距離權(quán)重插值法將研究區(qū)9個(gè)氣象站點(diǎn)實(shí)測降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與MODIS NDVI數(shù)據(jù)集相同的空間分辨率柵格影像，獲得每一個(gè)像元的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)。采用反距離權(quán)重插值法將站點(diǎn)實(shí)測降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與MODIS NDVI數(shù)據(jù)集相同的空間分辨率柵格影像。

2.2 分析方法

2.2.1 Mann-Kendall檢驗(yàn)法 Mann-Kendall檢驗(yàn)法被廣泛應(yīng)用在植被等的趨勢分析中。其優(yōu)點(diǎn)在于檢測范圍寬、人為影響小、定量化程度高。該方法對于變化要素從一個(gè)相對穩(wěn)定狀態(tài)變化到另一個(gè)狀態(tài)的變化檢驗(yàn)非常有效[22]。利用Mann-Kendall檢驗(yàn)法對黃河源區(qū)MODIS NDVI隨時(shí)間序列變化的特征進(jìn)行分析，研究結(jié)果不僅從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上揭示植被隨時(shí)間的變化趨勢，還揭示植被發(fā)生突變的時(shí)間段。在Mann-Kendall突變檢驗(yàn)中，對于具有n個(gè)樣本量的時(shí)間序列x，構(gòu)造一個(gè)秩序列：

(1)

其中

(2)

可見，秩序列sk是第i時(shí)刻數(shù)值大于j時(shí)刻數(shù)值個(gè)數(shù)的累計(jì)數(shù)。

在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下，定義統(tǒng)計(jì)量：

(3)

式中：UF1=0；E(sk)，var(sk)是累計(jì)數(shù)sk的均值和方差，在x1,x2,…,xn相互獨(dú)立，且有相同連續(xù)分布時(shí)，它們可由下式算出：

(4)

(5)

給定顯著性水平α,將UFk和UBk兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量曲線和顯著性水平線繪在同一個(gè)圖上，若UFk和UBk的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則呈下降趨勢。當(dāng)超過臨界直線時(shí)，表明上升或下降趨勢顯著，超過臨界線的范圍確定為突變的時(shí)間區(qū)域。如果UFk和UBk兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，那么交點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)刻便是突變開始的時(shí)間。

2.2.2 趨勢分析 趨勢分析是通過對一組隨時(shí)間變化的變量進(jìn)行線性回歸分析，從而預(yù)測其變化趨勢的方法。該方法可計(jì)算研究區(qū)域監(jiān)測時(shí)段內(nèi)每個(gè)柵格點(diǎn)NDVI的變化趨勢，反映該區(qū)域植被NDVI變化的方向和速率。線性回歸方法是研究植被變化趨勢的常用方法，其優(yōu)點(diǎn)在于通過利用各個(gè)年份的數(shù)據(jù)值進(jìn)行擬合，可以消除研究時(shí)段內(nèi)偶發(fā)性異常因素對植被長勢的影響，更真實(shí)地反映長時(shí)間序列植被變化趨勢。

(6)

(7)

(8)

式中：xi表示研究時(shí)段內(nèi)第i個(gè)年份；b為變化趨勢線的斜率；a為截距；NDVIg為各個(gè)像元的NDVI；R為單個(gè)像元NDVIg變化率；x1和xn分別為研究時(shí)段的起始和終止年份。上述公式被廣泛應(yīng)用在NDVIg的時(shí)間序列分析，具有較好的穩(wěn)定性[20-22]。

2.2.3 相關(guān)性分析 采用person相關(guān)性分析法與t檢驗(yàn)對NDVI與同期氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析和顯著性檢驗(yàn)，計(jì)算公式如下：

(9)

(10)

2.2.4 復(fù)直線回歸分析 本文對NDVI與溫度、降水之間進(jìn)行復(fù)直線回歸分析，回歸方程為：

z=a+bx+cy

(11)

參數(shù)計(jì)算公式為：

(12)

(13)

(14)

NDVI模擬殘差計(jì)算公式：

residual=NDVI-NDVIp

(15)

式中：residual為NDVI復(fù)直線回歸方程的殘差；NDVI為NDVI時(shí)間數(shù)據(jù)集；NDVIp是根據(jù)復(fù)直線回歸模型預(yù)測的NDVI值。

3 結(jié)果與分析

3.1 黃河源區(qū)植被時(shí)空變化特征

3.1.1 黃河源區(qū)植被NDVI在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化分析 圖2為利用matlab對黃河源區(qū)2000—2016年的MODIS NDVI進(jìn)行MK趨勢檢驗(yàn)圖。

圖2 2000-2016年黃河源區(qū)NDVI非參數(shù)檢驗(yàn)

黃河源區(qū)2000—2016年的植被NDVI趨勢分析表明：UF統(tǒng)計(jì)量在2004—2016年大于零，說明黃河源區(qū)NDVI整體呈增加趨勢；雖然在2002—2004年UF統(tǒng)計(jì)量小于零，并且UF線與UB線在2004年出現(xiàn)交點(diǎn)，說明在這期間NDVI的變化趨勢發(fā)生較大變化，但交點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量并未超過顯著性α<0.05的臨界值1.96，大體可以判斷出黃河源區(qū)NDVI在2000—2016年期間整體比較平穩(wěn)，沒有特別明顯的突變年份；從2010年起UF統(tǒng)計(jì)量超過了顯著性α<0.05的臨界值1.96，說明黃河源區(qū)NDVI在2010年后增長趨勢顯著。

3.1.2 黃河源區(qū)植被NDVI在空間上的動(dòng)態(tài)變化分析 圖3為源區(qū)植被NDVI年際變化趨勢空間分布圖，由圖可以看到大部分區(qū)域呈淺色，說明2000—2016年黃河源區(qū)大部分區(qū)域NDVI是增加的，大部分區(qū)域的變化趨勢為0～0.004/a，變化趨勢最大達(dá)到0.213/a；NDVI在2000—2016年在減少的區(qū)域主要分布在扎陵湖和鄂陵湖西部與南部、黃河源區(qū)的中南部以及若爾蓋濕地的北部。變化趨勢最小值為-0.031/a。源區(qū)整體植被NDVI變化趨勢均值為0.001 2/a。

圖3 2000-2016年黃河源區(qū)NDVI年際變化趨勢空間

表1 黃河源區(qū)NDVI一元線性回歸分析變化

表1為黃河源區(qū)NDVI不同級別變化趨勢面積統(tǒng)計(jì)表。植被NDVI年變化趨勢<0的面積為3.54萬km2，占黃河源區(qū)總面積的29.54%，其中變化趨勢在-0.001～0之間的面積為1.68萬km2，占黃河源區(qū)總面積的14.02%；植被NDVI年變化趨勢>0的面積為10.31萬km2，占黃河源區(qū)總面積的70.46%，其中變化趨勢在0～0.004/a之間的面積為70 189.20 km2，占黃河源區(qū)總面積的58.55%。結(jié)果表明黃河源區(qū)在2000—2016年期間NDVI整體呈增加趨勢，且變化趨勢都在0～0.004/a，黃河源區(qū)部分地區(qū)植被覆蓋情況正逐年好轉(zhuǎn)。

3.1.3 2000年和2016年植被NDVI變化比較 黃河源區(qū)2016年植被NDVI年最大值影像減去2000年植被NDVI年最大值影像，得到兩個(gè)年份NDVI差值空間分布圖(圖4)，并且做出不同差值范圍面積比例統(tǒng)計(jì)表(表2)。2016年植被NDVI同2000年相比，大部分區(qū)域植被NDVI差值在-0.2～0，0～0.2這兩個(gè)范圍。說明近17 a來，黃河源區(qū)植被覆蓋并未出現(xiàn)特別顯著的變化。NDVI差值分布圖中，NDVI減少地區(qū)域分布和NDVI年際變化趨勢空間分布中變化趨勢<0的區(qū)域基本相同。

2016年NDVI值較2000年減少的區(qū)域面積為57 362 km2，占黃河源區(qū)總面積的47.84%，其中NDVI差值在-0.2～0的區(qū)域面積為57 073 km2，占總面積的47.6%。NDVI差值大于0的區(qū)域面積為62 517 km2，占黃河源區(qū)總面積的52.15%；其中NDVI差值在0～0.2的區(qū)域面積為61 931 km2，占總面積的51.66%。結(jié)果表明2016年黃河源區(qū)植被覆蓋較2000年基本保持不變有輕微改善。

圖4 2016年與2000年NDVI差值分布

表2 2016年與2000年NDVI差值分布

3.2 黃河源區(qū)NDVI動(dòng)態(tài)變化驅(qū)動(dòng)因素定量分析

已有研究表明，植被NDVI對降水、氣溫的響應(yīng)關(guān)系存在一定的滯后性。為了較為準(zhǔn)確地定量分析植被NDVI對降水和氣溫的響應(yīng)關(guān)系，本文在獲得每個(gè)像元的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)之后，分別求出黃河源區(qū)植被NDVI與歷年降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)的6月、7月、8月、6月和7月均值、7月和8月均值及6—8月3個(gè)月均值的相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行t分布檢驗(yàn)。結(jié)果表明黃河源區(qū)NDVI與7月份的降水總量和6月份的平均氣溫相關(guān)系數(shù)最大，且均通過了α>0.05的置信度檢驗(yàn)。所以本文選擇了2000—2016年9個(gè)站點(diǎn)每年7月份的降水總量和6月份的平均氣溫作為降水和氣溫的研究序列。

圖5 黃河源區(qū)2016年植被NDVI氣候因素貢獻(xiàn)分布

在復(fù)直線回歸分析中，利用NDVI的2000—2016年時(shí)間序列數(shù)據(jù)和降水氣溫?cái)?shù)據(jù)求出a，b，c參數(shù)，接著利用確定的NDVI與降水、氣溫之間的回歸方程以及相應(yīng)的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)得出NDVI預(yù)測值。這個(gè)值即為氣候因素對NDVI的貢獻(xiàn)值，用實(shí)際NDVI減去NDVI預(yù)測值得到的殘差即為人為因素和其他不確定因素對NDVI的影響。

圖5為通過復(fù)直線回歸分析得到的2016年黃河源區(qū)NDVI預(yù)測值即降雨和氣溫對NDVI貢獻(xiàn)值空間分布，黃河源區(qū)東部和東南部區(qū)域NDVI預(yù)測值多在0.5以上，而在北部和西北部區(qū)域NDVI預(yù)測值較小。這是由于黃河源區(qū)屬于大陸性高原氣候，氣溫降水總體上呈現(xiàn)為由東南向西北逐漸遞減的空間分布特征且北部和西北部地區(qū)靠近柴達(dá)木盆地，土壤水分不足，植被自我更新和自我生長能力較差，植被生長受降水、氣溫等氣候條件限制更大。

表3是氣溫、降水對黃河源區(qū)2016年植被NDVI貢獻(xiàn)值。99%以上的區(qū)域NDVI氣候因素貢獻(xiàn)值為正值，其中貢獻(xiàn)值在0.5～0.6的面積為17 054 km2，占總面積的14.23%；貢獻(xiàn)值在0.6～0.7的面積為21 651 km2，占總面積的18.06%；貢獻(xiàn)值在0.7～0.8的面積為34 565 km2，占總面積的28.83%，三者總計(jì)面積為73 271 km2，占總面積的61.12%。這說明僅在氣候因素的作用下，2016年黃河源區(qū)NDVI大部分在0.5～0.8的水平，而2016年NDVI實(shí)際觀測值在0.5～0.6的面積為16 733 km2，占黃河源區(qū)總面積的13.96%；觀測值在0.6～0.7的面積為21 449，占總面積的17.89%；觀測值在0.7～0.8面積為34 443 km2，占總面積的28.73%，觀測值和實(shí)際值的差別不大，可以看出目前氣候因素仍是黃河源區(qū)植被覆蓋的主要驅(qū)動(dòng)因素。

為了定量化分析人類活動(dòng)對黃河源區(qū)植被覆蓋的影響，將實(shí)際觀測的NDVI減去復(fù)直線回歸分析預(yù)測的NDVI，即計(jì)算出殘差，該殘差即可認(rèn)為是人類活動(dòng)對植被NDVI影響的部分(圖6和表4)。人類活動(dòng)對植被NDVI起削減作用的區(qū)域面積為53 265 km2，占黃河源區(qū)總面積的44.43%；主要分布在黃河源區(qū)西北部的扎陵湖和鄂陵湖周邊以及東南部的若爾蓋盆地南部等地區(qū)。人類活動(dòng)對黃河源區(qū)植被NDVI起促進(jìn)作用的區(qū)域面積為66 613 km2，占黃河源區(qū)總面積的55.57%，其中貢獻(xiàn)值在0～0.02的區(qū)域面積為64 190 km2，占總面積的53.54%。說明這些區(qū)域人類活動(dòng)等因素促進(jìn)了植被覆蓋度增加。

表3 氣溫降水對黃河源區(qū)2016年NDVI貢獻(xiàn)值

表4 人類活動(dòng)對黃河源區(qū)NDVI貢獻(xiàn)值

圖6 人類活動(dòng)對黃河源區(qū)2016年NDVI的貢獻(xiàn)值空間分布

黃河源區(qū)地區(qū)政府自2003年起開展退牧還草和減畜工程，2015年平均牲畜存欄量減少至1 959.8萬頭，減幅達(dá)到8.60%[23-24]。同時(shí)2000年國家批準(zhǔn)成立三江源國家級自然保護(hù)區(qū)和一期工程，對黃河源區(qū)等地的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了積極影響[25]。但仍有接近50%的區(qū)域殘差小于零，說明在全球氣候變化和人類活動(dòng)的影響下，對全球變化高度敏感的高寒生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)開始加速退化，導(dǎo)致高寒草原覆蓋度不斷降低，景觀破碎化加劇，草地水源涵養(yǎng)能力降低，水土流失加劇，這也與眾多研究結(jié)果相吻合[26-28]。

4 討論與結(jié)論

黃河源區(qū)超過70%的區(qū)域NDVI是增加趨勢，增加速率在0～0.004/a。2016年同2000年相比，黃河源區(qū)較大部分地區(qū)的植被NDVI是增加的，但在扎陵湖、鄂陵湖西部和南部、黃河源區(qū)的中南部以及若爾蓋濕地的北部等相當(dāng)大的一部分地區(qū)，植被NDVI減少了0～0.2。

氣候因素對植被生長變化起到了主要的促進(jìn)作用，西部和西北地區(qū)貢獻(xiàn)較小，西部和西北部地區(qū)由于臨近柴達(dá)木盆地，土壤水分不足，植被自我更新和自我生長能力較差。植被覆蓋與氣候因子之間的響應(yīng)作用是一個(gè)復(fù)雜的交互系統(tǒng)，本文目前只考慮了氣候因素中的降水和氣溫，忽略了日照、風(fēng)速、濕度等氣候因子對植被覆蓋的影響，深刻揭示其他各種相關(guān)因素對植被生長作用機(jī)理的研究還有待進(jìn)行。

從復(fù)直線回歸分析結(jié)果可以看出：人類活動(dòng)對黃河源區(qū)整體植被覆蓋產(chǎn)生一定顯著的影響，源區(qū)高寒草地的退化趨勢未得到有效遏制。黃河源區(qū)草場資源豐富，但可利用耕地面積少，是青藏高原地區(qū)重要的畜牧業(yè)基地之一。黃河源區(qū)在歷史上很長的一段時(shí)間內(nèi)一直處于嚴(yán)重超載過牧的狀態(tài)。過牧是引起該區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)退化的主要因素。公路建設(shè)期間大量土石方的搬運(yùn)工作造成的沿線50 m以內(nèi)植被的破壞，仍然沒有恢復(fù)，而且隨著歷次公路的改擴(kuò)建活動(dòng)，破壞的面積和范圍在進(jìn)一步擴(kuò)大，從公路開始修建到歷次的改擴(kuò)建活動(dòng)，由于其間隔時(shí)間很短，加之這一地區(qū)降雨、溫度較低和植被的生長期短，自我恢復(fù)能力差，使得其沿線植被得不到很好的恢復(fù)，進(jìn)而造成了水土流失、泥石流和滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的頻發(fā)。因此要加強(qiáng)黃河源區(qū)生態(tài)保護(hù)力度，國家已經(jīng)成立三江源自然保護(hù)區(qū)，并于2005年頒布《青海三江源自然保護(hù)區(qū)生態(tài)保護(hù)和建設(shè)總體規(guī)劃》，采取了牧區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、牧民進(jìn)城以及禁牧補(bǔ)貼等一系列有效措施，提高了群眾的環(huán)保意識，大幅降低人為因素對長江黃河源區(qū)高寒草地破壞，延緩草地的退化。

農(nóng)作物由于人為管理存在，導(dǎo)致NDVI值較大，存在對黃河源區(qū)NDVI分析結(jié)果產(chǎn)生影響的可能。通過分析2000年、2005年以及2010年三期黃河源區(qū)土地覆被數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，黃河源區(qū)耕地面積僅占黃河源區(qū)總面積的0.4%，因此，農(nóng)作物對分析黃河源區(qū)植被NDVI的影響可以忽略不計(jì)。

通過植被NDVI動(dòng)態(tài)分析可以有效地監(jiān)測黃河源區(qū)封禁、退牧還草等政策落實(shí)和實(shí)施效果；且在現(xiàn)階段人類活動(dòng)變化幅度不大的情況下，可以根據(jù)各種氣候模式預(yù)測的未來氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)預(yù)測黃河源區(qū)未來植被覆蓋狀況的理論值，以此為黃河源區(qū)生態(tài)保護(hù)和生態(tài)修復(fù)提供參考。