賈 路,于坤霞，*,徐國策,2,任宗萍,高海東,李占斌,李鵬,2

1 西安理工大學(xué) 省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710048 2 西安理工大學(xué) 旱區(qū)生態(tài)水文與災(zāi)害防治國家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710048

當(dāng)前,黃土高原地區(qū)水土流失依然嚴(yán)重[1],生物多樣性遭到破壞,由于氣候變化加劇[2-3],該地區(qū)面臨極端水文事件頻發(fā)帶來的一系列環(huán)境問題[4-7],生態(tài)環(huán)境治理遭受嚴(yán)重挑戰(zhàn)。隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民對美好生活更加向往,生態(tài)環(huán)境保護(hù)刻不容緩[8]。黃河流域是中華文明的重要誕生地,在氣候變化和人類活動(dòng)的共同作用下,流域生態(tài)環(huán)境與自然條件顯著變化,對當(dāng)?shù)厝嗣竦纳詈蜕a(chǎn)帶來巨大的影響,黃河流域的健康和高質(zhì)量成為一項(xiàng)重大國家戰(zhàn)略[9-10]。黃河中游地區(qū)主要位于中國黃土高原地區(qū),該區(qū)域水土流失極為嚴(yán)重,生態(tài)脆弱,環(huán)境惡劣,是入黃泥沙的主要來源地[11-14],因此黃土高原地區(qū)的水土流失治理工作關(guān)系到黃河流域的健康發(fā)展。

黃河流域治理的關(guān)鍵問題是水沙變化[15]。從20世紀(jì)50年代開始,大規(guī)模的水土保持工程在黃土高原地區(qū)進(jìn)行了實(shí)施,包括林草措施等[16]。特別是在1999年,退耕還林政策在黃土高原地區(qū)進(jìn)行了大規(guī)模實(shí)施[17-20],區(qū)域植被顯著增加,有效的減輕流域土壤侵蝕,黃河流域泥沙顯著減少[16,21]。植被在陸-氣系統(tǒng)之間發(fā)揮著能量傳輸、維持和優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的重要作用,是全球生態(tài)環(huán)境變化的重要“指示器”[22-23]。隨著全球氣候變化與人類活動(dòng)影響對區(qū)域發(fā)展影響的課題受到學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注,陸地生態(tài)系統(tǒng)與氣候變化的關(guān)系研究成為當(dāng)前國際研究的熱點(diǎn)科學(xué)問題之一[24-25]。由于歸一化植被指數(shù)(NDVI)能夠指示大尺度的區(qū)域植被覆蓋狀況,表征植被活動(dòng)的強(qiáng)弱,因此常被廣泛應(yīng)用于研究生態(tài)變化的研究中[26-27]。許多研究成果表明植被變化對氣候因子變化具有明顯的響應(yīng),在區(qū)域尺度上氣候條件和背景環(huán)境的空間異質(zhì)性對植被變化具有決定作用[28-29],干旱區(qū)的植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)更容易在降水的影響下增加[30]。雖然過去的研究已經(jīng)取得了豐富的成果,但是以往氣候因子與植被變化的研究主要關(guān)注的是氣候變化的趨勢或者線性變化對植被的影響,缺乏關(guān)于氣候因子和植被之間二元關(guān)系變化的理論和模型等研究。有一個(gè)至關(guān)重要事實(shí)是,由于過去對于植被變化的研究大多數(shù)是基于單變量統(tǒng)計(jì)學(xué)手段對其進(jìn)行分析,例如變異系數(shù)和Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)等,對于植被與氣候因子的響應(yīng)關(guān)系多基于線性方法進(jìn)行簡單的研究,例如線性相關(guān)檢驗(yàn)、線性回歸模型等等,所以這容易造成變量之間的變化存在巨大的差異。自然界中的地表水和地下水,植被,大氣,土壤等環(huán)境要素之間互相作用,非線性關(guān)系極為復(fù)雜[31],使用單變量的分析方法有利于簡化模型,減輕工作量。然而,單變量的分析方法只關(guān)注了單個(gè)變量的變化(例如降水或植被),這不符合現(xiàn)實(shí)的具體情況,很難完全揭示對氣候變化和植被變化之間的響應(yīng)關(guān)系。因此,有必要構(gòu)建植被與降水之間的雙變量耦合關(guān)系理論,診斷植被與降水之間變異特征。

本研究的主要目的是,通過Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)和Hurst指數(shù)分析黃土高原地區(qū)1998—2017年NDVI的變化趨勢與持續(xù)性,利用RDR指數(shù)與重心轉(zhuǎn)移模型分析黃土高原地區(qū)NDVI的時(shí)空變化差異,基于耦合協(xié)調(diào)度理論和Pettitt檢驗(yàn)方法構(gòu)建區(qū)域NDVI和降水關(guān)系的突變點(diǎn)的識別方法并進(jìn)行診斷,探討了造成黃土高原地區(qū)NDVI和降水關(guān)系變化的可能驅(qū)動(dòng)因素。研究成果有助于進(jìn)一步深化對黃土高原地區(qū)植被變化和降水關(guān)系變化的認(rèn)識,有利于為黃土高原水土保持工作開展提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃土高原地區(qū)作為世界上黃土覆蓋面積最大的高原(34°—42°N,101°—114°E),黃土平均厚度在50—80 m,部分地區(qū)在100 m以上,總面積大約為64萬km2。黃土高原地區(qū)位于屬于我國地勢上的第二階梯,海拔大約81—4918 m,平均海拔為1404 m。區(qū)域內(nèi)主要包括甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、青海省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省及河南省等省區(qū)的46個(gè)地區(qū)(盟、州、市),282個(gè)縣。黃土高原地區(qū)河水的主要來補(bǔ)給源是降水,該區(qū)域干旱缺水。黃土高原地區(qū)特有的氣候特征和濕陷性黃土以及歷史上的植被破壞,使得該地區(qū)水土流失異常嚴(yán)重,溝壑交錯(cuò),流域支離破碎,生態(tài)環(huán)境脆弱。黃土高原地區(qū)的地貌分區(qū)大致可分為4種,依次為北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū),如圖1所示。

圖1 黃土高原地區(qū)地理位置與地貌分區(qū) Fig.1 Geographical location and geomorphic zoning of the Loess Plateau

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的降水?dāng)?shù)據(jù)是來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心的柵格降水量數(shù)據(jù)(http://loess.geodata.cn),時(shí)間序列為1901—2017年,空間分辨率為1 km×1 km,時(shí)間分辨率為月,該數(shù)據(jù)使用全國496個(gè)獨(dú)立氣象觀測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果可信。本研究通過ArcGIS軟件裁剪了黃土高原地區(qū)1998—2017年逐月的降水量數(shù)據(jù),并通過對逐月數(shù)據(jù)進(jìn)行合成,獲得了黃土高原地區(qū)1998—2017年逐年年降水量柵格數(shù)據(jù)。植被歸一化指數(shù)(NDVI)是一個(gè)長期的SPOT/VEGETATION NDVI衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集由中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所網(wǎng)站提供(http://www.resdc.cn),數(shù)據(jù)時(shí)間為1998—2017年,空間分辨率為1 km×1 km,時(shí)間分辨率為年。通過使用ArcGIS軟件將NDVI數(shù)據(jù)與柵格降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,獲得逐年相互匹配的NDVI數(shù)據(jù)和柵格降水量數(shù)據(jù)。

1.3.1Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)與Hurst指數(shù)

Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗(yàn)[32]作為一種非參數(shù)的時(shí)間序列趨勢檢驗(yàn)方法,由于簡單實(shí)用常被廣泛使用在氣象和水文序列的趨勢檢驗(yàn)中,本文中使用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)識別降水量、NDVI以及其他變量的變化趨勢。

Hurst指數(shù)(H)常被用在定量表征時(shí)間序列的持續(xù)性或長期相關(guān)性[33],本研究中使用Hurst指數(shù)來描述NDVI的未來變化趨勢。其中H代表Hurst指數(shù)。H的值在[0,1]的范圍內(nèi)。當(dāng)H=0.5時(shí),表明NDVI的時(shí)間序列是隨機(jī)序列,是不可持續(xù)的。當(dāng)H>0.5時(shí),NDVI的變化與目前的趨勢基本一致,表明植被的可持續(xù)性是正向的。H<0.5表示負(fù)可持續(xù)性,未來植被變化將與當(dāng)前趨勢相反。

1.3.2RDR指數(shù)

相對發(fā)展率(RDR)被用來分析研究區(qū)內(nèi)[34],不同柵格NDVI在研究時(shí)段初期與末期的變化量與研究區(qū)整體NDVI在研究時(shí)段初期與末期變化量的變化差異,計(jì)算公式如下:

(1)

式中:Y2i為2017年黃土高原地區(qū)第i個(gè)柵格NDVI；Y1i為1998年黃土高原地區(qū)第i個(gè)柵格NDVI；Y2為2017年黃土高原地區(qū)NDVI平均值；Y1為1998年黃土高原地區(qū)NDVI平均值。

1.3.3重心轉(zhuǎn)移模型

重心轉(zhuǎn)移模型[34]常被用來描述地理變量分布重心在空間上的變化特征,可以被用來研究NDVI空間重心隨時(shí)間的變化,重心轉(zhuǎn)移模型在本研究中被用來研究黃土高原地區(qū)1998—2017年NDVI的重心變化,計(jì)算公式如下:

(2)

(3)

式中:Xm和Ym為NDVI空間分布重心的經(jīng)度和緯度；cmi為第i個(gè)柵格的NDVI；xi為第i個(gè)柵格的經(jīng)度；yi為第i個(gè)柵格的緯度。

1.3.4耦合協(xié)調(diào)度理論

兩個(gè)或兩個(gè)以上的系統(tǒng)或運(yùn)動(dòng)形式通過各種相互作用而彼此影響的現(xiàn)象被稱為耦合[35-37],隨著科學(xué)理論的深入研究與應(yīng)用,這一理論逐漸被廣泛使用在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域。NDVI和降水兩個(gè)子系統(tǒng)之間的耦合度模型,表示成以下公式[38]:

(4)

式中:C為NDVI和降水二元系統(tǒng)的耦合度,u1,u2分別為NDVI子系統(tǒng)和降水系統(tǒng)對總系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)。在本研究中NDVI和降水子系統(tǒng)的指標(biāo)為黃土高原地區(qū)所有柵格1998—2017的NDVI和降水量,假定NDVI和降水量越大對系統(tǒng)越好。

(5)

(6)

式中ui為第i個(gè)子系統(tǒng)對總系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)；uij為第i個(gè)子系統(tǒng)中第j個(gè)指標(biāo)的歸一化值；wij為第i個(gè)子系統(tǒng)中第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,每個(gè)子系統(tǒng)中指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算使用熵權(quán)法進(jìn)行計(jì)算。

在計(jì)算每個(gè)子系統(tǒng)的熵權(quán)時(shí),必須通過進(jìn)行歸一化先對數(shù)據(jù)處理,常用的方法是極值法:

當(dāng)uij越大對系統(tǒng)越有利(正向歸一化):

(7)

當(dāng)uij越小對系統(tǒng)越有害(負(fù)向歸一化):

(8)

式中uij為子系統(tǒng)第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)時(shí)序的歸一化值；xij為子系統(tǒng)第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)時(shí)序的值。

為了更好的反映出子系統(tǒng)整體“功效”與“協(xié)同”效應(yīng),耦合協(xié)調(diào)度模型用來評判NDVI和降水兩系統(tǒng)的交互耦合的協(xié)調(diào)程度,計(jì)算公式如下:

D=(C×T)1/2

(9)

T=a×u1+b×u2

(10)

式中,D為耦合協(xié)調(diào)度；C為耦合度；T為NDVI子系統(tǒng)與降水子系統(tǒng)的綜合調(diào)和指數(shù),它反映NDVI子系統(tǒng)與降水子系統(tǒng)的整體協(xié)同效應(yīng)或貢獻(xiàn)；a、b為待定系數(shù),實(shí)際中常常認(rèn)為兩個(gè)子系統(tǒng)的重要性相同,所以a=b=0.5。

1.3.5Pettittt檢驗(yàn)

Pettitt檢驗(yàn)法[39]采用Mann-Whitney中Ut,n值檢驗(yàn)同一總體中兩個(gè)樣本X1,…,Xt和Xt+1,…,XN,Pettitt檢驗(yàn)的零假設(shè)為沒有變化點(diǎn),當(dāng)|Ut,n|取最大值時(shí)對應(yīng)的Xt被認(rèn)為是可能的突變點(diǎn)。其顯著性水平可由下式計(jì)算:

(11)

當(dāng)P≤0.05時(shí)認(rèn)為數(shù)據(jù)中存在均值變異點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI變化特征

黃土高原地區(qū)NDVI在1998—2017年73.49%面積呈現(xiàn)顯著增加趨勢(P<0.05),變化趨勢時(shí)空分布如圖2所示。北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的NDVI均有大面積呈現(xiàn)顯著增加趨勢(P<0.05),4個(gè)分區(qū)NDVI顯著增加面積占各分區(qū)面積的比例為54.32%、72.91%、93.97%和74.98%(P<0.05)。北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的多年平均NDVI分別為0.34、0.53、0.55和0.58,東部河谷及土石山區(qū)的植被覆蓋狀況最好,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)的植被覆蓋狀況最差(圖2)。1998—2017年黃土高原NDVI的Hurst指數(shù)空間分布最大值為0.75,最小值為0.25,黃土高原只有5.84%面積NDVI的Hurst指數(shù)低于0.5,主要集中在北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)。黃土高原大部分區(qū)域NDVI在未來依舊呈現(xiàn)增加趨勢。

圖2 黃土高原地區(qū)1998—2017年NDVI變化趨勢Fig.2 Trend of annual NDVI in the Loess Plateau from 1998 to 2017

2.2 NDVI時(shí)空變化差異

黃土高原地區(qū)NDVI在1998—2017年間變化存在時(shí)空差異,如圖3所示。RDR指數(shù)最大值為8.14,最小值為-6.42,RDR指數(shù)大于1的區(qū)域主要集中在丘陵溝壑區(qū),RDR指數(shù)小于1的區(qū)域主要集中在北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)以及黃土高原邊界區(qū)域。在高原溝壑區(qū)也有較大面積NDVI的RDR指數(shù)大于1,這表明在1998—2017年間黃土高原地區(qū)NDVI在丘陵溝壑區(qū)與高原溝壑區(qū)的增加幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于黃土高原整體的增加幅度,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)以及黃土高原邊界區(qū)域的NDVI增加相對總體來說更為滯后。

圖3的結(jié)果顯示,1998—2017年間黃土高原NDVI重心在不斷發(fā)生轉(zhuǎn)移。從1998—1999年、1999—2000年、2000—2001年、2001—2002以及2015—2016年轉(zhuǎn)移距離比較長,這表明這期間植被在黃土高原地區(qū)大范圍增加。從總體看,NDVI重心由1998年的109.36°E 35.79°N變化為2017年的109.36°E 35.81°N,呈現(xiàn)從波動(dòng)變化的趨勢,表明黃土高原地區(qū)植被在年際間存在明顯的變化差異。

圖3 1998—2017年黃土高原地區(qū)NDVI的RDR指數(shù)和NDVI重心轉(zhuǎn)移Fig.3 RDR index of annual NDVI in the Loess Plateau and shifting of the center of gravity of annual NDVI

2.3 NDVI子系統(tǒng)與的降水子系統(tǒng)權(quán)重分布變化

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度理論,構(gòu)建了黃土高原地區(qū)1998—2017年間NDVI子系統(tǒng)與降水子系統(tǒng)之間的二元耦合系統(tǒng),NDVI子系統(tǒng)與降水子系統(tǒng)的構(gòu)建指標(biāo)分別為黃土高原地區(qū)1998—2017年每個(gè)柵格的NDVI時(shí)間序列和降水量時(shí)間序列,使用熵權(quán)法計(jì)算了每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重如圖4所示。NDVI的權(quán)重分布最大值為90.6×10-7,最小值為4.7×10-7,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的NDVI子系統(tǒng)權(quán)重均值分別為17.9×10-7、16.66×10-7、14.29×10-7和15.05×10-7,高原溝壑區(qū)和北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)的NDVI變化對黃土高原地區(qū)整體的重要性較大(圖4)。圖4表明北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的降水子系統(tǒng)權(quán)重均值分別為13.88×10-7、19.50×10-7、13.95×10-7和15.21×10-7,高原溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的降水變化對黃土高原地區(qū)整體的重要性較大。

圖4 NDVI子系統(tǒng)權(quán)重分布和降水子系統(tǒng)權(quán)重分布Fig.4 Distribution of NDVI subsystem weights and distribution of precipitation subsystem weights

2.4 NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度變化及其突變點(diǎn)

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)理論計(jì)算,1998—2017年間黃土高原地區(qū)NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度變化如圖5所示。由M-K趨勢檢驗(yàn)分析可知,NDVI與降水之間的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)顯著增加趨勢,1998年耦合協(xié)調(diào)度為0.61,2017年耦合協(xié)調(diào)度為0.81,增加幅度為32.79%。由Hurst指數(shù)分析可知,1998—2017年間黃土高原地區(qū)NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度Hurst指數(shù)為0.65,未來依然呈現(xiàn)增加趨勢,這表明黃土高原地區(qū)NDVI與降水之間的耦合協(xié)調(diào)程度在持續(xù)增強(qiáng)。由于耦合協(xié)調(diào)度可以反映黃土高原地區(qū)NDVI與降水之間的相互作用關(guān)系,因此通過Pettitt方法識別了NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度變化的突變點(diǎn)。1998—2017年間黃土高原地區(qū)NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度在2006年發(fā)生了顯著突變(P<0.05),這表明黃土高原地區(qū)NDVI與降水之間的關(guān)系可能在2006年存在變異。

圖5 NDVI與降水的耦合協(xié)調(diào)度變化及其突變點(diǎn)Fig.5 Change of coupling coordination degree of NDVI and precipitation and its change-point

3 討論

3.1 降雨對NDVI的影響

降水作為重要的氣候因子,對植被的生長和變化具有不可忽視的作用[34,40-41]。許多研究成果表明,降水可以促進(jìn)植被更好的生長和存活[28]。圖6所示為1998—2017年黃土高原地區(qū)NDVI顯著增加區(qū)域(P<0.05)和不顯著變化區(qū)域(P>0.05)逐年平均年降水量的時(shí)間變化過程。NDVI顯著增加區(qū)域的降水在1998—2017年間均高于NDVI變化不顯著的區(qū)域,這說明降水確實(shí)在一定程度上影響著黃土高原NDVI的變化。但根據(jù)1998—2017年黃土高原地區(qū)NDVI和降水量的相關(guān)性分布圖可知,黃土高原大部分地區(qū)NDVI和降水之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系,部分面積NDVI和降水存在顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05),主要集中在丘陵溝壑區(qū)、高原溝壑區(qū)北部和東部河谷及土石山區(qū)北部。這說明,降水確實(shí)在黃土高原地區(qū)的局部地區(qū)發(fā)揮了促進(jìn)植被增加的作用。

圖6 黃土高原地區(qū)NDVI與降水相關(guān)性以及NDVI不同變化趨勢區(qū)域的逐年降水量Fig.6 Distribution of correlation between NDVI and precipitation in the Loess Plateau and annual precipitation in different NDVI trends zones

3.2 造成NDVI與降水之間突變點(diǎn)的原因

植被的生長確實(shí)需要充足的水分供應(yīng),但是許多研究表明黃土高原地區(qū)大部分區(qū)域年降水并未發(fā)生明顯的增加趨勢[42],造成黃土高原地區(qū)植被在1998—2017年間增加的主要驅(qū)動(dòng)力應(yīng)該是退耕還林、植樹造林等水土保持工程[21]。黃土高原地區(qū)1998—2017年多年平均年降水量為445 mm,空間變化范圍為109—878 mm,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)、高原溝壑區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)四大區(qū)域的多年平均年降水量分別為271、483 、459 、546mm,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)的多年平均年降水量最小,東部河谷及土石山區(qū)的多年平均年降水量最大(圖7)。根據(jù)M-K趨勢檢驗(yàn)分析,1998—2017年黃土高原地區(qū)年降水的變化趨勢如圖7所示。黃土高原地區(qū)年降水顯著增加的區(qū)域主要集中在丘陵溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)中部(P<0.05),這可能是該區(qū)域NDVI顯著增加的一個(gè)重要原因,但是黃土高原地區(qū)大部分區(qū)域的降水并不存在顯著變化趨勢。圖7顯示了 1998—2017年間黃土高原地區(qū)NDVI均值的變化過程。根據(jù)M-K趨勢檢驗(yàn),黃土高原地區(qū)NDVI均值在1998—2017年呈現(xiàn)顯著增加趨勢。由Pettitt檢驗(yàn)可知,黃土高原NDVI均值在2006年出現(xiàn)顯著突變點(diǎn),這可能是造成NDVI和降水關(guān)系在2006年發(fā)生顯著突變點(diǎn)的主要原因(7),而1999年中國政府開始在黃土高原地區(qū)實(shí)施了退耕還林政策,極大的改善了黃土高原地區(qū)的生態(tài)環(huán)境,這可能是造成NDVI在2006年發(fā)生突變的可能原因,這同時(shí)表明黃土高原地區(qū)整體NDVI發(fā)生顯著突變相對于黃土高原地區(qū)實(shí)施退耕還林政策開始實(shí)施的時(shí)間滯后了7年,植被恢復(fù)需要一個(gè)較長的時(shí)間周期。

圖7 黃土高原地區(qū)多年平均年降水量空間分布；年降水量變化趨勢；年NDVI平均值變化；年NDVI平均值得突變點(diǎn)Fig.7 Spatial distribution of multi-year average annual precipitation in the Loess Plateau;trend of annual precipitation;change of average value of annual NDVI;change-point of average value of annual NDVI

4 結(jié)論

(1)在1998—2017年,黃土高原地區(qū)73.49%面積NDVI存在顯著變化趨勢,大面積區(qū)域植被在未來依舊呈現(xiàn)增加的趨勢,東部河谷及土石山區(qū)的植被覆蓋狀況最好,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)的植被覆蓋狀況最差；

(2)1998—2017年間黃土高原地區(qū)丘陵溝壑區(qū)與高原溝壑區(qū)的NDVI增加幅度大于黃土高原地區(qū)整體的增加幅度,北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)以及黃土高原地區(qū)邊界區(qū)域的NDVI增加滯后于整體,NDVI逐漸從東南向西北增加；

(3)本研究構(gòu)建了基于耦合協(xié)調(diào)度的NDVI降水關(guān)系突變點(diǎn)診斷方法,識別出黃土高原地區(qū)NDVI降水關(guān)系在2006年存在顯著突變點(diǎn),高原溝壑區(qū)和北部風(fēng)沙區(qū)和農(nóng)灌區(qū)的NDVI變化對黃土高原地區(qū)整體的重要性較大,同時(shí)高原溝壑區(qū)和東部河谷及土石山區(qū)的降水變化在黃土高原地區(qū)占有重要地位。

(4)降水對黃土高原地區(qū)NDVI的增加具有積極的促進(jìn)作用,在丘陵溝壑區(qū)、高原溝壑區(qū)北部和東部河谷及土石山區(qū)北部NDVI和降水存在顯著正相關(guān)關(guān)系,但是黃土高原地區(qū)大部分區(qū)域的降水并不存在顯著變化趨勢,因此造成黃土高原地區(qū)NDVI與降水關(guān)系在2006年發(fā)生顯著突變的主要原因應(yīng)該是退耕還林等水土保持人類工程措施,黃土高原地區(qū)整體NDVI發(fā)生顯著突變相對于黃土高原地區(qū)實(shí)施退耕還林政策開始實(shí)施的時(shí)間滯后了7年,植被恢復(fù)需要一個(gè)較長的時(shí)間周期。