李明明，李剛

(1.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，沙漠與沙漠化重點實驗室，甘肅 蘭州 730000；2，中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.甘肅祁連山國家級自然保護管理局，甘肅 張掖 734000)

樹木作為組成森林中獨立的生命有機體，對氣候變化極為敏感且為減緩氣候變化帶來的影響發(fā)揮了重要作用，在其生長過程中樹木年輪記錄了大量的氣候、環(huán)境等方面的信息[1-2].然而，樹木的生長又分為初級生長和次級生長[3-4]，初級生長包括發(fā)芽、枝葉的生長及根系的衍生，次級生長包括樹干、枝及根系的生長.一方面樹木冠層的葉片通過光合作用合成有機質(zhì)并通過樹木的韌皮部輸送到樹干以及樹根的各部位，另一方面，樹干將根系吸收的水和無機鹽等營養(yǎng)物質(zhì)通過邊材運送到樹冠，并與根系一起支撐整棵樹木[5].因此，研究植被冠層與主干間的生長關(guān)系，有利于我們明確氣候變化背景下樹木生長的動態(tài)變化，更好地了解樹木的生理機制以及為應(yīng)對氣候變化提供參考依據(jù).

隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，利用遙感衛(wèi)星監(jiān)測探究植被的地表覆蓋度、生物量、凈初級生產(chǎn)力變化的研究日益增多[6-8]，也為研究氣候變化對植被動態(tài)的影響提供重要參考.歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)作為使用較普遍的遙感數(shù)據(jù)之一，它是植物生長狀態(tài)及植被空間分布密度的最佳指示因子，能反映冠層繁茂程度和植被覆蓋度的動態(tài)變化[9].但NDVI僅代表樹木冠層的變化情況，而生長過程中樹木冠層與主干之間存在差異，且由于遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)記錄較短，限制了我們對過去植被變化歷史的認(rèn)識與理解.利用樹輪資料對NDVI進(jìn)行重建則可有效解決這一問題，因為樹輪資料具有定年準(zhǔn)確、分辨率高、樣本量大等優(yōu)點[10]，被廣泛用于重建過去不同時期的溫度、降水、干濕指數(shù)、徑流量等環(huán)境信息[11-15]，同樣可以利用樹輪資料重建NDVI，不僅可以彌補NDVI時間序列長度上的不足，且對揭示年代至百年尺度的植被生長變化規(guī)律、預(yù)估未來氣候情景下植被生長變化具有重要意義.

國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了NDVI與樹輪資料的相關(guān)研究[16-22]，汪青春等[16]利用樹輪資料重建了青海布哈河流域的NDVI，王文志等[17]利用樹輪資料重建了祁連山地區(qū)的NDVI.此外，Kaufmann等[18]發(fā)現(xiàn)在北半球中高緯度地區(qū)兩者的相關(guān)性受不同緯度和樹種影響；D’Arrigo等[19]研究發(fā)現(xiàn)美國北部地區(qū)樹輪最大晚材密度與NDVI呈顯著相關(guān)，然而在北美高緯度地區(qū)、歐洲地區(qū)和加拿大的部分地區(qū)并沒有發(fā)現(xiàn)顯著相關(guān)性[20-22]，表明樹輪資料和NDVI之間的響應(yīng)關(guān)系可能因研究區(qū)域和樹種或植被類型不同有所差異.以上研究在不同空間尺度上證實了NDVI與樹輪資料存在相關(guān)性，但結(jié)果存在差異.NDVI重建過程有諸多不確定性，可能是因為NDVI包含區(qū)域內(nèi)所有植被的生長信息，不同植被類型的生理過程迥異，而現(xiàn)有的研究中幾乎均未考慮NDVI中植被類型對重建結(jié)果的影響[16-22]，因此直接將NDVI結(jié)果與樹輪資料結(jié)合進(jìn)行重建，可能導(dǎo)致重建的NDVI序列出現(xiàn)偏差.如何提高重建結(jié)果的可靠性，使重建的NDVI更加準(zhǔn)確反映植被變化是一個值得探討的問題.本研究選取賀蘭山為研究區(qū)域，嘗試將NDVI中林地與草地信息分離，并單獨使用林地NDVI與樹木徑向生長的關(guān)系對該地區(qū)NDVI進(jìn)行重建，以期更準(zhǔn)確地了解賀蘭山地區(qū)林地NDVI的變化歷史，為預(yù)測未來森林動態(tài)提供理論.

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

賀蘭山(N 38°27′～39°30′、E 105°20′～106°41′)位于寧夏回族自治區(qū)與內(nèi)蒙古自治區(qū)交接地帶(圖1)，地處東亞夏季風(fēng)的西北緣，是我國干旱與半干旱、草原與荒漠的過渡地帶，生態(tài)環(huán)境敏感、脆弱[23].賀蘭山地區(qū)為典型的溫帶大陸性氣候，優(yōu)勢植被主要為針葉林，分布在海拔2 000 m以上，2 000 m以下主要為草地[24].根據(jù)氣象站觀測資料顯示(圖3)，賀蘭山全年干旱少雨，多年平均氣溫為9.2 ℃，最冷月(1月)平均氣溫為-8 ℃；最熱月(7月)平均氣溫為23.8 ℃；年降水量在250～438 mm，主要集中在5～9月，約占全年降水量的80%左右，年蒸發(fā)量在2 000 mm以上[25].由于年降水量與蒸發(fā)量相差較大，空氣干燥；日照強烈，年平均日照達(dá)3 000 h以上，無霜期短.

圖1 賀蘭山土地覆被及樹輪采樣點Figure 1 Land cover and tree-ring sampling site in Helan Mountains

1.2 樣本采集與年表建立

本研究油松樣本采集自賀蘭山蘇峪口國家森林公園，采樣點選取受人為干擾較小且遠(yuǎn)離旅游區(qū)的原生林，海拔在2 100～2 300 m.共選取98棵油松樣樹，分別用生長錐從垂直和平行山坡的方向上在樹高1.3 m處采集2根樹芯.對采集的樣芯按照國際通用的試驗處理步驟進(jìn)行樣品前處理[27]：將樣芯晾干、固定、打磨至顯微鏡下樹木年輪輪廓清晰可見，并剔除斷裂及破損的部分樣芯，共篩選得到183根樣芯用于本研究.使用LINTAB-6系統(tǒng)對樹木年輪寬度進(jìn)行測量，精度為0.01 mm.之后利用TSAPwin程序完成交叉定年[28]，通過COFECHA程序?qū)徊娑杲Y(jié)果進(jìn)行檢驗.對完成定年后的樹木年輪寬度數(shù)據(jù)使用ARSTAN軟件來去除與樹木年齡有關(guān)的生長趨勢[29]，并基于負(fù)指數(shù)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到樹輪寬度標(biāo)準(zhǔn)年表(圖2).選取1920～2018年(EPS>0.85)的賀蘭山油松樹輪寬度年表用于后續(xù)分析.

圖2 賀蘭山地區(qū)樹輪寬度標(biāo)準(zhǔn)年表及樹芯樣本量Figure 2 Tree-ring standard chronology for Helan Mountains and sample size expressed as number of cores

1.3 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)下載自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http：//cdc.nmic.cn /)，所選臺站為銀川氣象站，其距離采樣點50 km，可用時段1951～2018年.選取該站的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、降水量、相對濕度等要素用于本研究.

帕爾默干旱指數(shù)(palmer drought severity index，PDSI)用于分析溫度和降水的綜合影響，數(shù)據(jù)下載自荷蘭皇家氣象研究所(KNMI)(http://climexp.knmi.nl)，格點位置：N 38°42′，E 105°45′，時段1934～2018年.

1.4 土地覆被數(shù)據(jù)

本文選用清華大學(xué)研發(fā)的全球土地覆蓋產(chǎn)品[26](FROM-GLC10)，下載網(wǎng)址：http://data.ess.tsinghua.edu.cn/fromglc2017v1.html.該數(shù)據(jù)通過對覆蓋全球的陸地衛(wèi)星專題制圖儀和增強型專題制圖儀傳感器(Landsat TM/ETM+)影像進(jìn)行分類，獲得10 m分辨率的FROM-GLC10，該數(shù)據(jù)共分為10個不同土地覆蓋類型，包括：1 耕地，2 林地，3 草地，4 灌木叢，5 濕地，6 水體，7 苔原，8 建設(shè)用地，9 裸地，10 冰川與永久積雪.在ARCGIS10.2中將FROM-GLC 2017數(shù)據(jù)與NDVI影像疊加，將不同植被類型進(jìn)行分類，裁剪出賀蘭山地區(qū)林地和草地的NDVI影像數(shù)據(jù).

1.5 NDVI數(shù)據(jù)

NDVI數(shù)據(jù)下載自中國科學(xué)院資源科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，該數(shù)據(jù)是基于SPOT-VEGETATION NDVI衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)合成產(chǎn)品，空間分辨率為1 km，時段為1998～2018年.該數(shù)據(jù)通過最大值合成法(MVC)得到每月1期的月值數(shù)據(jù)，進(jìn)一步消除了云和衛(wèi)星偏角等噪音影響[30].該數(shù)據(jù)有效反映了在空間和時間尺度上的植被覆蓋分布和變化狀況，對植被變化狀況監(jiān)測、植被資源合理利用和其它生態(tài)環(huán)境相關(guān)領(lǐng)域的研究有十分重要的參考意義[31].將分類提取后林地、草地的NDVI影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化得到NDVI時間序列[30].

2 結(jié)果與分析

2.1 賀蘭山NDVI的變化特征

1998～2018年賀蘭山5～9月林地NDVI的平均值為0.277，高于草地(0.119)以及未分類情況(0.17)，且林地NDVI變化幅度略高于草地NDVI(圖3-A).對比21年NDVI月均值發(fā)現(xiàn)(圖3-B)，1～3月NDVI維持在全年較低水平，4月下旬植被緩慢生長NDVI開始上升，5月植被生長旺盛NDVI上升速度較快，5～8月持續(xù)增長，Gao等[32]2017年在賀蘭山地區(qū)微樹芯監(jiān)測油松形成層細(xì)胞分生速率的結(jié)果顯示(圖3-B)，油松在6～7月形成層細(xì)胞分生速率最快.8月溫度開始下降(圖3-C)，但8月的降水量全年最高(41.22 mm)，此時水熱條件下植被仍可生長，NDVI在8月達(dá)到峰值，但不同植被類型的NDVI峰值差異較大，林地為0.30，草地為0.13.隨著9月降水開始下降，溫度進(jìn)一步降低，植被冠層光合作用強度降低，生長速率開始減緩趨于停滯，植被逐漸停止生長(圖3-B).

圖3 賀蘭山地區(qū)不同植被NDVI年際(A)、年內(nèi)(B)變化趨勢，形成層細(xì)胞分生速率及銀川氣象站溫度和降水變化(C)Figure 3 Variations of NDVI of different vegetation types on annual (A) and intra-annual (B) scales and cambium cell growth rate in Helan Mountains；distribution of monthly mean temperature and monthly total precipitation of Yinchuan meteorological station (C)

2.2 不同植被類型NDVI與樹輪寬度指數(shù)的關(guān)系

1998～2018年不同植被類型NDVI與樹輪寬度指數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果顯示(圖4)，上一年7月至當(dāng)年3月，NDVI與樹輪寬度指數(shù)呈負(fù)相關(guān)且不顯著；在生長季，未分類NDVI與樹輪寬度指數(shù)僅在6月和7月呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.484和0.528(n=21，P<0.05)；草地NDVI與樹輪年表在6月和7月也呈顯著正相關(guān)(r=0.561，r=0.603，n=21，P<0.01)，且草地的相關(guān)系數(shù)高于未分類.草地NDVI與樹輪寬度指數(shù)在6月和7月呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.561和0.603(n= 21，P<0.01)，林地NDVI與樹輪寬度指數(shù)在5～7月均達(dá)到0.01顯著性水平，7月相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為0.685(n=21，P<0.01).林地NDVI與樹輪寬度指數(shù)的相關(guān)系數(shù)在6～7月高于草地和未分類的情況.不同月份組合的相關(guān)性分析結(jié)果也表明，林地NDVI(6～8月)與樹輪寬度的相關(guān)系數(shù)最大(r=0.645，n=21，P<0.01)，5～9月的月份組合兩者同樣具有較高的統(tǒng)計相關(guān)性(r=0.634，n=21，P<0.01).NDVI與樹輪寬度指數(shù)的顯著相關(guān)性說明兩者對限制因子的響應(yīng)結(jié)果較一致，樹輪寬度指數(shù)可以反映生長季特別是夏季(6～8月)林地NDVI的變化.

圖4 1998～2018年賀蘭山地區(qū)不同植被類型NDVI與樹輪年表的相關(guān)系數(shù)Figure 4 Correlation coefficients between NDVI of different vegetation types and tree-ring chronology in Helan Mountains during 1998～2018

2.3 樹輪寬度與不同植被類型NDVI對氣候因子的響應(yīng)

為進(jìn)一步探究樹木徑向生長對氣候因子的響應(yīng)，本研究分析了樹輪年表、林地NDVI、草地NDVI與溫度、降水以及PDSI的關(guān)系(圖5-A).結(jié)果表明，在1951～2018年樹木徑向生長與溫度呈負(fù)相關(guān)，與降水呈正相關(guān)，顯著相關(guān)的月份較少，兩者在6月相關(guān)性最強；與PDSI的相關(guān)性高于對溫度及降水的響應(yīng)，幾乎在整個水文年均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，與5月和6月份相關(guān)系數(shù)最高，分別為0.56和0.566(n= 68，P<0.05).因為PDSI是降水、溫度及土壤水分等多種因素的綜合指標(biāo)[33]，是水分供需累積效應(yīng)的近似度量值，可以更好地指示土壤水分變化，表征土壤對于樹木生長的可供水量.

1998～2018年6～8月林地NDVI和溫度、降水的相關(guān)性結(jié)果顯示(圖5-B)，林地NDVI與降水主要是正相關(guān)關(guān)系，而與溫度主要為負(fù)相關(guān)關(guān)系，6月NDVI與降水的相關(guān)系數(shù)為0.452(n=21，P<0.05).林地NDVI同樣表現(xiàn)出對降水響應(yīng)的滯后效應(yīng).草地NDVI對溫度、降水的響應(yīng)結(jié)果(圖5-C)，逐月相關(guān)性不顯著，且相關(guān)系數(shù)低于林地NDVI與氣候因子的相關(guān)性.因此，林地NDVI與溫度、降水及PDSI的相關(guān)性高于草地，表明林地對氣候變化可能更敏感.

圖5 樹輪年表(A)與氣候因子、林地NDVI(B)和草地NDVI(C)與氣候因子的相關(guān)性分析Figure 5 Correlation coefficients between tree-ring chronology (A)，forestland NDVI (B) and grassland NDVI (C) and climate variables

2.4 賀蘭山夏季林地NDVI的重建

樹輪年表與賀蘭山地區(qū)夏季林地NDVI的相關(guān)系數(shù)為0.645(n=21，P<0.01).基于樹輪年表重建賀蘭山地區(qū)1920～2018年的林地NDVI，利用最小二乘法建立線性回歸方程：

NDVI=0.662×STD+0.221

(1)

公式(1)中NDVI表示林地NDVI在6～8月的重建值，STD表示賀蘭山樹輪標(biāo)準(zhǔn)化年表.根據(jù)擬合方程，本文重建了賀蘭山1920～2018年林地NDVI的變化(圖6-A).為檢驗重建的可靠性，利用逐一剔除法對擬合方程進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗，誤差縮減值(RE)為0.357(P<0.01，n=99)，說明重建方程是穩(wěn)定可靠的.

根據(jù)1920～2018年賀蘭山林地夏季NDVI重建結(jié)果(圖6-A)，林地生長狀況最好的5 a分別是：1950，1956，1963，1970和1979；最差的5 a分別是：1928，1947，1966，1973和1982年.對NDVI進(jìn)行10 a低通濾波分析結(jié)果顯示，1950～1979年NDVI高于平均值(0.284)，森林生長狀況較好；1922～1933年低于平均值，森林生長狀況較差.將重建的林地NDVI結(jié)果(圖6-A)與銀川氣象站點6～8月的溫度、降水等器測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比(圖6-B～C)，發(fā)現(xiàn)1951～1981年該地區(qū)的溫度低于6～8月的多年平均溫度22.5 ℃，降水較平均值37.6 mm/月略高，而NDVI處于整個序列平均值之上，樹木生長狀況較好.根據(jù)重建結(jié)果，賀蘭山地區(qū)植被生長較差的時段是1922～1933年，通過旱澇指數(shù)發(fā)現(xiàn)(圖6-E)，造成植被生長較差的主要原因是持續(xù)的干旱.在1920～1930年左右，該地區(qū)發(fā)生過極端干旱事件，主要是降水的減少導(dǎo)致植被生長狀況較差，該階段NDVI處于低值水平.此外，1982年左右賀蘭山地區(qū)再次出現(xiàn)極端干旱事件，NDVI出現(xiàn)極端低值年，但NDVI對該極端干旱事件存在一定的滯后性.為進(jìn)一步探究重建的林地NDVI與氣象因子的關(guān)系(表1)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分去除趨勢噪音的影響，發(fā)現(xiàn)重建的林地NDVI和降水、PDSI的相關(guān)性提高.重建NDVI序列與降水的相關(guān)系數(shù)為0.586(n=69，P<0.01)；與PDSI的相關(guān)系數(shù)為0.508(n=84，P<'0.01),可見重建結(jié)果是可靠的.

圖6 1920～2018年賀蘭山夏季林地NDVI變化歷史(A)與溫度(b)、降水(C)、PDSI(D)、旱澇指數(shù)(E)對比Figure 6 Comparison between reconstructed summer NDVI (A) and temperature (B)，precipitation (C)，PDSI (D)，drought and flood index (E) in the Helan Mountains

表1 1920～2018年NDVI與溫度、降水、PDSI、旱澇指數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)

3 討論

通過NDVI變化特征可以了解賀蘭山地區(qū)植被的生長動態(tài)歷史.賀蘭山地區(qū)不同時段NDVI的增長速率相異，但不同植被類型的年內(nèi)增長趨勢大體一致，與溫度、降水基本維持同步變化.因為樹木開始生長需要特定的條件，比如當(dāng)積溫和降水到達(dá)一定程度后樹木形成層才開始活動[34-35].賀蘭山地區(qū)樹木徑向生長的開始時間大致為4月下旬或者5月初，局部受地形的影響可能在5月之前就已經(jīng)開始生長，初期生長較為緩慢，這也是5月之前NDVI值較低的主要原因.將NDVI中的林地類型提取后發(fā)現(xiàn)其NDVI值高于草地和未分類，可能是由于賀蘭山地區(qū)建群種為常綠針葉樹種，一年四季并未完全枯黃落葉，而草地多為一年生草本植物，其經(jīng)歷發(fā)芽、生長、枯黃等過程，導(dǎo)致其NDVI值不及林地.尤其是賀蘭山地區(qū)林地冠層的變化，即使該地區(qū)針葉林的冠層常綠，但隨著生長季前期溫度升高和降水增多，進(jìn)入生長季樹木冠層綠度逐漸發(fā)生變化，這一變化遙感衛(wèi)星可以較好的捕獲.另外，2017年在賀蘭山利用微樹芯對形成層細(xì)胞分生速率監(jiān)測結(jié)果顯示[32]，細(xì)胞分生速率最快的時期在6～7月，而NDVI在8月達(dá)到最大值，這可能是因為在樹木生長初期，僅有一部分物質(zhì)和能量用于樹木徑向生長，還有一部分用于冠層中新生枝葉的生長[36]，冠層密度和綠度逐漸增加，NDVI也逐漸上升.

此外，NDVI是植物葉面由紅光和近紅外2個波段合成計算得到的植被指數(shù)[7]，主要反映植物葉片的綠度，與光合作用密切相關(guān).樹輪寬度反映樹木徑向生長狀況，主要取決于光合作用與呼吸作用所產(chǎn)生的部分碳水化合物[34]，另一部分碳水化合物用于根、莖、葉生長發(fā)育以及呼吸作用等.森林冠層生長與徑向生長之間存在聯(lián)系，例如當(dāng)干旱發(fā)生時，樹木徑向生長與冠層生長減退，表現(xiàn)出較好的一致性.賀蘭山地區(qū)植被生長最差的時段是1922～1933年，造成植被生長下降的主要原因是降水的減少和持續(xù)的干旱，該極端干旱事件已被較多研究結(jié)果所證實[37-39].此外，1982年左右賀蘭山地區(qū)出現(xiàn)了極端干旱事件，但NDVI對干旱的響應(yīng)存在滯后性，體現(xiàn)了樹木對極端干旱的“遺留效應(yīng)”[40].陳峰等[33]在賀蘭山地區(qū)發(fā)現(xiàn)油松生長主要受水分的限制，我們通過對比分析多氣候序列指標(biāo)，同樣發(fā)現(xiàn)該地區(qū)植被生長受干旱條件的控制，降水是影響樹木徑向生長的主要原因.

賀蘭山地區(qū)植被類型主要為林地和草地，生長季在5～9月，分類后林地NDVI值高于草地NDVI，且林地NDVI和樹輪年表的相關(guān)系數(shù)高于草地NDVI與樹輪年表的相關(guān)系數(shù).兩者NDVI的差異可能與植被類型、葉片形狀、葉綠素和水分的含量等因素有關(guān)[41-42]，葉綠素對藍(lán)色(470 nm)和紅色(670 nm)波段最為敏感，葉綠素作為主要的吸光物質(zhì)，直接影響到植物光合作用的光能利用效率，含量越低，藍(lán)、紅波段吸收減弱，可見光波段反射率升高近紅外反射率減弱，反之葉綠素含量越多，藍(lán)、紅波段吸收增強，可見光波段反射率降低，近紅外反射率增強[35]，且近乎所有的近紅外輻射由于被散射掉而很少被吸收.楊紅飛等[43]發(fā)現(xiàn)不同植被類型反射光譜曲線形態(tài)和特征不同，造成林地和草地冠層光譜反射差異較大.賀蘭山地區(qū)樹木在夏季冠層茂密，地面生物量大，相對葉綠素含量較高；該地區(qū)草地稀疏，地面生物量低，葉綠素含量和水分含量較低.李明明在賀蘭山地區(qū)通過提取NDVI中不同植被冠層物候與油松形成層物候進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)[44]，NDVI中林地、草地的物候參數(shù)存在差異，林地的植被結(jié)束生長時間受8月最低溫影響顯著，草地則不顯著.這也說明了不同植被類型對溫度的不同敏感度，也說明不同植被NDVI所包含的植被信息可能存在差異.因此不同植被的生理過程存在差異，例如林地和草地的根系深淺不同，且對環(huán)境因子的變化敏感度也存在差異[45].將林地NDVI單獨提取后，樹輪年表與林地的NDVI相關(guān)性有所上升，揭示了考慮不同植被類型對重建NDVI的必要性.

4 結(jié)論

根據(jù)賀蘭山1998～2018年間林地NDVI數(shù)據(jù)與樹輪年表的分析結(jié)果，驗證了植被類型對NDVI重建產(chǎn)生影響.對比分析草地、林地以及未分類的NDVI與樹輪年表的相關(guān)性結(jié)果表明，分類后的林地NDVI能更好的表示樹木生長信號.根據(jù)林地NDVI與樹輪年表重建1920～2018年6～8月林地NDVI的變化序列，顯示在過去的98 a樹木生長狀況波動較大，受20世紀(jì)20至30年代持續(xù)干旱事件的影響，該地區(qū)林地生長狀況較差；20世紀(jì)40至80年代降水增加樹木生長狀況較好；20世紀(jì)80年代至今生長基本保持穩(wěn)定狀態(tài).這種樹木生長狀況的變化受局地的水分狀況影響，極端干旱事件的“遺留效應(yīng)”影響樹木徑向生長.本研究證實了不同植被類型會影響NDVI中樹木生長信號的反映，并為基于樹木年輪重建NDVI的研究提供參考依據(jù).