賈云飛, 李云飛, 范天程, 曾 競(jìng), 趙建林

(長(zhǎng)安大學(xué) 地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院, 西安 710054)

黃土高原位于我國(guó)中部偏北部，屬半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，氣候變化敏感，生態(tài)環(huán)境脆弱[1]，是中國(guó)水土流失的嚴(yán)重區(qū)域之一。嚴(yán)重的水土流失會(huì)影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，高泥沙輸移會(huì)威脅黃河下游地區(qū)[2]。相關(guān)研究表明黃河近90%的輸沙量來(lái)源于黃土高原[3]。

為了控制水土流失和高輸沙量，過(guò)去50 a中國(guó)在黃土高原實(shí)施了一系列水土保持措施：其中包括坡面區(qū)域的大量梯田建設(shè)和生態(tài)修復(fù)項(xiàng)目，以及溝壑區(qū)域大量淤地壩的建設(shè)[4]。其中最為顯著的生態(tài)修復(fù)項(xiàng)目是自1999年開(kāi)展的“退耕還林(草)”。相關(guān)研究表明自“退耕還林”政策實(shí)施以來(lái)，黃土高原植被覆蓋度顯著提高，植被狀況明顯好轉(zhuǎn)；郭敏杰等[5]研究表明1982—2006年黃土高原植被覆蓋度呈現(xiàn)穩(wěn)定的增加趨勢(shì)，增速為0.075%/a；黑哲[6]研究表明2000—2019年超過(guò)90%的區(qū)域植被NDVI呈增加趨勢(shì)，其中71.56%的地區(qū)呈顯著增加；郭永強(qiáng)等[7]研究表明實(shí)施“退耕還林”(2000—2015)后，植被覆蓋率年均增幅為0.59%，年植被覆蓋率從1987年的41.78%提高到2015年的53.23%。胡春宏等[8]研究表明新中國(guó)成立后，經(jīng)過(guò)治理，入黃沙量由1919—1959年16億t/a銳減至2000—2018年約2.5億t/a。黃土高原具有典型的丘陵溝壑地貌，而侵蝕過(guò)程和泥沙主要來(lái)源于溝壑區(qū)與坡面。其中坡面以面蝕、細(xì)溝侵蝕以及耕作侵蝕為主，而溝壑區(qū)主要以溝蝕和重力侵蝕為主，研究表明在黃土高原流域中，溝壑間侵蝕產(chǎn)沙大于坡面產(chǎn)沙。Zhao等[9]研究表明當(dāng)溝壑區(qū)的密度大于30%時(shí)，溝壑區(qū)對(duì)流域泥沙的貢獻(xiàn)大于75%。以往的研究表明坡面的植被覆蓋情況有了明顯的改善，但坡面的植被覆蓋情況改善是否會(huì)誘發(fā)坡面間的溝壑區(qū)植被覆蓋增加，目前還尚未有研究表明。

本文以黃土高原退耕還林重點(diǎn)區(qū)域延河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，基于Google Earth(GE)平臺(tái)采用系統(tǒng)樣本法和人工交匯法提取該流域的溝壑區(qū)與坡面地貌；基于長(zhǎng)時(shí)間序列NDVI數(shù)據(jù)，采用趨勢(shì)分析法、Pettitt突變點(diǎn)分析、殘差分析法以及地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，在分析延河流域過(guò)去20 a(2000—2019年)整體的植被覆蓋變化情況以及降雨量和人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的影響的基礎(chǔ)上，分析黃土高原坡面和溝壑區(qū)的植被覆蓋變化情況，探索坡面與溝壑區(qū)植被變化的差異性及相關(guān)性。

1 研究區(qū)域概況

本文的研究區(qū)域是延河流域，延河是黃河的一級(jí)支流，全長(zhǎng)286.9 km。延河流域(108°45′—110°28′E，36°23′—37°17′N)位于黃土高原中部，流域面積7 725 km2，地勢(shì)西北高、東南低。延河流域?qū)儆邳S土丘陵溝壑區(qū)，地表破碎，溝壑密度在2.1～4.6 km/km2，水土流失嚴(yán)重。流域的植被區(qū)劃屬于森林草原地帶，主要是人工種植的次生植被和干旱草本植物。該流域?qū)倥瘻貛О霛駶?rùn)地區(qū)，年平均降水量約為520 mm，降水主要集中在6—9月份，約占全年降雨量的75%。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1.1 NDVI數(shù)據(jù) 本文使用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)來(lái)分析植被覆蓋變化。NDVI與植被的初級(jí)生產(chǎn)力、葉覆蓋、生物量具有很好的相關(guān)性，已被廣泛用于量化植被的生長(zhǎng)趨勢(shì)和過(guò)程[10]。本文使用的NDVI數(shù)據(jù)為MODIS 16 d合成的NDVI產(chǎn)品MOD13Q1，空間分辨率為250 m，時(shí)間跨度為2000—2019年，由Google Earth Engine平臺(tái)提供，使用最大值合成法合成影像，得到延河流域各年的NDVI最大值柵格數(shù)據(jù)集，并將NDVI像元初始值轉(zhuǎn)化到-1～1[11]。

2.1.2 降雨數(shù)據(jù) 為分析降雨對(duì)延河流域NDVI植被覆蓋變化的貢獻(xiàn)，本文采用1 km分辨率的降雨數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心的中國(guó)1980年以來(lái)逐年年降水量空間插值數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集是基于全國(guó)2 400多個(gè)氣象站點(diǎn)日觀測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)整理、計(jì)算和空間插值處理生成。本文使用了該數(shù)據(jù)集2000—2019年的降雨數(shù)據(jù)。

2.1.3 溝壑區(qū)樣本提取與柵格化 為了區(qū)分溝壑區(qū)和坡面植被覆蓋變化情況，本文首先在延河流域提取溝壑區(qū)樣本，提取過(guò)程如下：首先，在延河流域系統(tǒng)均勻地分布272個(gè)3 km×3 km正方形樣本區(qū)域，該樣本覆蓋整個(gè)延河流域。然后基于Google Earth平臺(tái)，人工勾繪出每個(gè)樣本區(qū)內(nèi)的溝壑區(qū)域，并假設(shè)樣本區(qū)內(nèi)除溝壑區(qū)域外就是非溝壑區(qū)域即坡面區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，對(duì)提取的矢量溝壑區(qū)和坡面進(jìn)行柵格化。柵格化過(guò)程如下：首先創(chuàng)建與NDVI像元一致的緩沖區(qū)，基于緩沖區(qū)對(duì)溝壑區(qū)矢量與坡面區(qū)矢量進(jìn)行分割，使得分割后的每一個(gè)區(qū)域能夠正好覆蓋所對(duì)應(yīng)的像元，然后計(jì)算得到分割后的溝壑區(qū)和坡面區(qū)內(nèi)像元對(duì)應(yīng)的矢量面積，再結(jié)合像元面積得到每個(gè)像元的溝壑區(qū)面積占比與坡面面積占比。具體流程見(jiàn)圖1。

注：A為272個(gè)樣本區(qū)中的某一樣本區(qū)；B為基于Google Earth人工勾繪的樣本區(qū)內(nèi)溝壑區(qū)域；C，D為溝壑區(qū)矢量和坡面區(qū)矢量分割結(jié)果；E，F(xiàn)為溝壑區(qū)和坡面區(qū)像元面積占比。

由于本文采用的NDVI數(shù)據(jù)的空間分辨率為250 m，故柵格化后的溝壑區(qū)和坡面的空間分辨率與NDVI像元一致，柵格化后的像元值為對(duì)應(yīng)柵格的溝壑區(qū)面積占比(GD)，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：GD為每個(gè)像元值，即溝壑區(qū)面積占比；Sgully為每個(gè)像元中人工勾繪溝壑的面積(m2)。

坡面面積占比(SD)計(jì)算公式如下：

(2)

式中：SD為每個(gè)像元值，即坡面面積占比；Sslope為每個(gè)像元中非溝壑區(qū)即坡面的面積(m2)。

2.2 研究方法

2.2.1 延河流域溝壑區(qū)和坡面NDVI 為分析延河流域溝壑區(qū)和坡面NDVI變化趨勢(shì)，本文分別計(jì)算了272個(gè)樣本區(qū)2000—2019年的樣本區(qū)(NDVImean)，坡面(NDVIslope)和溝壑區(qū)(NDVIgully)的平均NDVI年最大值。其中，樣本區(qū)平均NDVI等于樣本區(qū)內(nèi)各像元的平均值。溝壑區(qū)NDVI采用面積加權(quán)法計(jì)算，計(jì)算公式如下：

(3)

式中：i=1,2,…,272；NDVIgully(i)為第i個(gè)樣本區(qū)的溝壑區(qū)平均NDVI最大值；NDVIij為第i個(gè)樣本區(qū)第j個(gè)像元的年NDVI最大值；GDij為第i個(gè)樣本區(qū)第j個(gè)像元對(duì)應(yīng)的溝壑區(qū)面積占比。

坡面NDVI同樣采用面積加權(quán)法計(jì)算，計(jì)算公式如下：

(4)

式中：i=1,2,…,272；NDVIslope(i)為第i個(gè)樣本區(qū)的坡面平均NDVI最大值；NDVIij為第i個(gè)樣本區(qū)第j個(gè)像元的年NDVI最大值；SDij為第i個(gè)樣本區(qū)第j個(gè)像元對(duì)應(yīng)的坡面面積占比。

在此基礎(chǔ)上，本文采用ANOVA分析方法，分析延河流域溝壑區(qū)NDVI(NDVIgully)和坡面區(qū)NDVI(NDVIslope)是否具有顯著差異(以p<0.05檢驗(yàn)其顯著性)。以及采用線性回歸方程和R2分析樣本區(qū)中兩者相關(guān)性即：

NDVIgully=a+b×NDVIslope

(5)

式中：a和b為線性回歸系數(shù)，如果b>1則表明樣本區(qū)中溝壑區(qū)NDVI大于坡面NDVI，反之溝壑區(qū)NDVI小于坡面NDVI。

2.2.2 趨勢(shì)分析法 本文采用一元線性趨勢(shì)分析法分析整個(gè)延河流域20 a的NDVI變化趨勢(shì)。基于像元尺度擬合NDVI變化，并整合每個(gè)像元的時(shí)變特征和區(qū)域空間變化，以反映研究區(qū)域NDVI的20 a時(shí)空格局演變[12]。一元線性趨勢(shì)線斜率的計(jì)算公式為：

(6)

式中：n為研究數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度，本文為20 a；NDVIj為整個(gè)延河流域第j年的NDVI最大值；k為像元回歸方程趨勢(shì)線斜率，若k>0，表示研究時(shí)段內(nèi)NDVI變化呈增加趨勢(shì)，反之，則呈減少趨勢(shì)[13]。為了更好地判斷整個(gè)研究區(qū)域植被覆蓋的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，根據(jù)k值的大小，可定義7個(gè)NDVI趨勢(shì)變化水平[14]：重度退化、中度退化、輕度退化、基本不變、輕度改善、中度改善以及明顯改善(表1)。

表1 NDVI趨勢(shì)變化水平

2.2.3 突變點(diǎn)分析 為了檢驗(yàn)延河流域過(guò)去20 a植被覆蓋變化是否連續(xù)，本文采用Pettitt[15]突變檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)延河植被覆蓋變化是否存在顯著突變點(diǎn)(p<0.05)。Pettitt突變檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)法，其假設(shè)樣本容量中存在突變點(diǎn)t，采用Mann-Whitney的統(tǒng)計(jì)量Ut,n檢驗(yàn)樣本序列突變點(diǎn)t前后兩個(gè)子樣本，x1,…,xt和xt+1,…,xn二者累積分布是否存在顯著差異。

(7)

式中：xt，xi分別為第t年和第i年的NDVI相鄰時(shí)間段斜率樣本；n為數(shù)據(jù)系列長(zhǎng)度；Ut,n為將根據(jù)第一個(gè)樣本序列超過(guò)第二個(gè)樣本序列次數(shù)的統(tǒng)計(jì)組成新的序列。

Pettitt法原假設(shè)H0為序列不存在突變點(diǎn)。若t時(shí)刻滿足：

(8)

則t點(diǎn)處為突變點(diǎn)。

同時(shí)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量：

(9)

若概率p≤0.05，則認(rèn)為檢測(cè)出的突變點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)意義上是顯著的。

2.2.4 NDVI變化驅(qū)動(dòng)力分析 由于延河流域過(guò)去20 a人類活動(dòng)頻繁，特別是退耕還林項(xiàng)目的實(shí)施，同時(shí)降雨也會(huì)對(duì)區(qū)域植被覆蓋產(chǎn)生影響。因此，本文采用由Evans等[16]提出的殘差分析方法研究降雨量和人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI變化的影響及相對(duì)貢獻(xiàn)。該方法的主要步驟為：首先基于2000—2019年NDVI和降雨量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以NDVI為因變量，以降雨量為自變量，建立一元線性回歸模型，計(jì)算模型中的指標(biāo)參數(shù)(斜率和截距)；基于降雨量與回歸模型的參數(shù)，計(jì)算得到NDVI的預(yù)測(cè)值(NDVIPRE)，表示降雨量對(duì)NDVI變化的影響；最后計(jì)算NDVI觀測(cè)值與NDVIPRE的差值，即殘差(NDVIHA)，表示人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的影響。具體計(jì)算公式如下：

NDVIPRE=c+d×PRE

(10)

NDVIHA=NDVIOBS-NDVIPRE

(11)

式中：NDVIPRE為回歸模型的NDVI預(yù)測(cè)值，即降雨量對(duì)NDVI變化的貢獻(xiàn)；PRE為年降雨量(mm/a)；NDVIHA為殘差，即人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的貢獻(xiàn)；NDVIOBS為基于NDVI柵格數(shù)據(jù)集的觀測(cè)值；c，d為模型參數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 延河流域NDVI時(shí)空變化特征

(1) 2000—2019年延河流域年平均NDVI整體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，在研究時(shí)段內(nèi)，延河流域年平均NDVI由2000年的0.415增加到2018年的0.750，其增長(zhǎng)率達(dá)到44.60%，且年平均趨勢(shì)率為1.30%(p<0.001)，相關(guān)系數(shù)R2=0.544，表明2000—2019年延河流域的植被覆蓋狀況改善較為明顯。基于Pettitt′s突變點(diǎn)分析表明延河流域NDVI突變年份在2008年(p<0.001)，因此將延河流域NDVI變化整體趨勢(shì)分為兩個(gè)階段：2000—2008年和2009—2019年。2000—2008年延河流域年平均NDVI增加顯著，平均趨勢(shì)率為2.00%(p<0.001)，相關(guān)系數(shù)R2=0.343；2009—2019年延河流域年平均NDVI增加趨勢(shì)減緩，平均趨勢(shì)率為0.70%(p<0.001)，相關(guān)系數(shù)R2=0.105(圖2)。

(2) 2000—2019年延河流域NDVI變化趨勢(shì)具有一定的空間異質(zhì)性，延河流域大面積植被覆蓋恢復(fù)良好，年平均NDVI呈增加和減小的區(qū)域分別占98.90%，0.80%。其中呈現(xiàn)明顯改善(k>0.009)的區(qū)域面積占比約為81.27%，約6 314.20 km2；其次是中度改善的區(qū)域面積占比約為14.44%，約1 121.84 km2，主要分布在西北部、西南部及東南部；重度退化(k<-0.009)的面積占比約為0.31%，約24.42 km2(表2)，主要分布在中部地區(qū)，該地區(qū)為延安市區(qū)。

圖2 2000-2019年延河流域NDVI年際變化及分段變化

通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)2000—2008年延河流域植被覆蓋狀況增加趨勢(shì)更加明顯，整個(gè)延河流域植被覆蓋情況都有所改善，退化的區(qū)域面積可以忽略不計(jì)；而2009—2019年植被覆蓋狀況增加趨勢(shì)明顯減緩，且具有很大的空間異質(zhì)性；除西北部、中部以及東南部地區(qū)均出現(xiàn)不同水平的退化趨勢(shì)外，其他地區(qū)的增加趨勢(shì)也有所減緩(圖3)。2000—2008年延河流域年平均NDVI呈增加和減小趨勢(shì)的區(qū)域面積分別占總面積的98.57%，0.90%。其中呈明顯改善(k>0.009)的區(qū)域面積占比約為88.85%，約6 903.16 km2；其次是中度改善的區(qū)域面積占比約為7.41%，約575.86 km2；退化的面積占比都在0.50%以下。2009—2019年延河流域年平均NDVI變化趨勢(shì)具有很大的空間異質(zhì)性；年平均NDVI呈增加和減小趨勢(shì)的區(qū)域面積分別占總面積的87.13%，7.33%。其中明顯改善的區(qū)域面積占比約為33.70%，約2 617.78 km2；其次是中度改善的區(qū)域面積占比約為34.01%，約2 642.71 km2；再次是輕度改善的區(qū)域面積占比約為19.42%，約1 508.60 km2；基本不變的區(qū)域面積約占5.54%，約430.51 km2；輕度退化的區(qū)域面積約占4.65%，約361.20 km2(表2)。

圖3 不同年份延河流域NDVI變化趨勢(shì)空間分布對(duì)比

表2 2000-2019及分段時(shí)期延河流域趨勢(shì)變化分布

3.2 NDVI變化驅(qū)動(dòng)力分析

延河流域NDVI變化驅(qū)動(dòng)力分析表明2000—2019年延河流域降雨量對(duì)NDVI變化的影響一直保持穩(wěn)定，平均趨勢(shì)率為0.037%/a(p<0.05)，且相關(guān)性較弱(R2=0.001)；而2000—2019年人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的影響呈現(xiàn)明顯增加的趨勢(shì)，平均趨勢(shì)率為1.29%/a(p<0.001)，相關(guān)性較強(qiáng)(R2=0.755)。這在一定程度上說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)延河流域植被覆蓋的改善產(chǎn)生了積極影響。人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI變化的影響也呈現(xiàn)分段特征，2000—2008年人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI變化的貢獻(xiàn)明顯大于2009—2019年(圖4)。

3.3 延河流域溝壑區(qū)與坡面植被覆蓋變化特征

基于272個(gè)樣本區(qū)內(nèi)平均溝壑區(qū)NDVI和坡面NDVI分析表明，隨著坡面NDVI的增加，溝壑區(qū)NDVI也呈現(xiàn)明顯增加的趨勢(shì)，溝壑區(qū)與坡面的線性趨勢(shì)率為1.02(p<0.001)，即溝壑區(qū)植被覆蓋要略大于坡面植被覆蓋，兩者相關(guān)系數(shù)R2=0.97(圖5)。

然而，兩者相關(guān)性存在年際差異，且與延河流域整體NDVI變化趨勢(shì)存在關(guān)聯(lián)。如圖6所示，基于每年樣本區(qū)中溝壑區(qū)NDVI和坡面NDVI線性相關(guān)分析表明，2000—2008年，各樣本區(qū)中坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI的線性趨勢(shì)率均≥1，且相關(guān)系數(shù)R2均>0.90，即當(dāng)整體植被覆蓋呈現(xiàn)顯著增加時(shí)，溝壑區(qū)植被覆蓋要好于坡面區(qū)域植被覆蓋，且兩者相關(guān)性較強(qiáng)；而2009—2019年，各樣本區(qū)中坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI的線性趨勢(shì)率均<1，即溝壑區(qū)植被覆蓋小于坡面區(qū)域植被覆蓋，且相關(guān)系數(shù)R2除了2010年、2011年、2015年外，均小于0.90。

注：NDVIP，NDVIH分別為降水、人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的貢獻(xiàn)。

圖5 坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI線性相關(guān)

非獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果表明溝壑區(qū)NDVI與坡面NDVI存在明顯差異(p<0.05)。2000—2019年溝壑區(qū)NDVI與坡面NDVI差異的均值為0.012(p<0.001)；2000—2008年溝壑區(qū)NDVI與坡面NDVI差異的均值為0.009(p<0.001)；2009—2019年溝壑區(qū)NDVI與坡面NDVI差異的均值為0.014(p<0.001)。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

本文研究表明，2000—2019年延河流域整體植被覆蓋改善較快，但具有一定的空間異質(zhì)性，中部地區(qū)城市建設(shè)導(dǎo)致植被覆蓋減少，其他地區(qū)都植被覆蓋都呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。延河流域植被覆蓋變化具有分段特征，2000—2008年植被覆蓋恢復(fù)速度較快，2009—2019年植被覆蓋恢復(fù)速度有所減緩，恢復(fù)趨勢(shì)趨于平穩(wěn)。退耕還林還草分為1999年起實(shí)施的前一輪退耕還林還草和2014年起實(shí)施的新一輪退耕還林還草。1999—2001年是退耕還林還草的試點(diǎn)示范階段，2002年全國(guó)全面啟動(dòng)退耕還林還草工程，2008年起開(kāi)始鞏固各工程省區(qū)的退耕還林成果，為擴(kuò)大退耕還林、退牧還草規(guī)模，2014年開(kāi)始了新一輪退耕還林還草[17-18]。與此同時(shí)降雨和人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化歸因分析表明，降雨量對(duì)延河流域NDVI變化的貢獻(xiàn)保持穩(wěn)定，而人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI的貢獻(xiàn)有著明顯增加的趨勢(shì)。1999年來(lái)開(kāi)展的如“退耕還林”等一系列的生態(tài)工程是2000—2019延河流域NDVI明顯增加的主要原因。

自退耕還林項(xiàng)目實(shí)施以來(lái)，延河流域丘陵溝壑區(qū)植被恢復(fù)態(tài)勢(shì)較為顯著，坡面植被覆蓋狀況也得到了明顯改善[19]。基于人工提取的大量溝壑區(qū)和坡面樣本，本文初步分析了退耕還林項(xiàng)目對(duì)延河流域溝壑區(qū)和坡面區(qū)植被覆蓋影響。初步結(jié)果表明樣本區(qū)中溝壑區(qū)與坡面區(qū)的植被覆蓋具有同步性，兩者相關(guān)性較強(qiáng)，這表明當(dāng)坡面植被覆蓋增加時(shí)，也間接增加了溝壑區(qū)植被覆蓋。這與前人研究一致，相關(guān)研究表明溝壑區(qū)由于棄耕時(shí)間長(zhǎng)且人為擾動(dòng)較小，形成了比較穩(wěn)定的植物群落，因此在坡面植被覆蓋改善時(shí)，溝壑區(qū)的植被覆蓋也隨之改善，且溝壑植被覆蓋優(yōu)于坡面植被覆蓋。然而，坡面上的植被恢復(fù)與坡度、水土保持政策密切相關(guān)，近年來(lái)也得到了極大的改善[20]。本文研究表明，延河流域坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI具有較強(qiáng)的相關(guān)性，且同樣具有分段特征，坡面NDVI增加的趨勢(shì)越快，溝壑區(qū)NDVI增加的趨勢(shì)也越快，且相關(guān)性較強(qiáng)。

圖6 2000-2019各年坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI的線性關(guān)系

4.2 結(jié) 論

(1) 2000—2019年延河流域植被NDVI增加顯著，平均趨勢(shì)率為1.30%/a(p<0.001)，其中，中部地區(qū)是城市用地NDVI呈減小趨勢(shì)；其他地區(qū)NDVI都呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，北部相比南部NDVI增加較明顯。2000—2008年延河流域植被NDVI增加顯著，平均趨勢(shì)率為2.00%/a(p<0.001)，且整個(gè)延河流域植被覆蓋都呈現(xiàn)改善狀況；2009—2019年植被NDVI增加趨勢(shì)減緩，平均趨勢(shì)率為0.70%/a(p<0.001)，且西北部、中部和東南部植被覆蓋呈現(xiàn)輕度退化趨勢(shì)。

(2) 降雨和人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI變化的貢獻(xiàn)具有明顯的差異性，2000—2019年降雨對(duì)NDVI變化的貢獻(xiàn)保持穩(wěn)定，且相關(guān)系數(shù)R2=0.001，相關(guān)性較弱；而人類活動(dòng)對(duì)NDVI變化的貢獻(xiàn)較大，人類活動(dòng)對(duì)延河流域NDVI變化的貢獻(xiàn)的平均趨勢(shì)率為1.30%/a(p<0.001)，相關(guān)系數(shù)R2=0.755，存在較強(qiáng)的相關(guān)性。

(3) 2000—2019年延河流域溝壑區(qū)域NDVI隨著坡面NDVI的增加而增加，年平均趨勢(shì)率為1.02(p<0.001)，且相關(guān)系數(shù)R2=0.967，相關(guān)性較強(qiáng)。坡面NDVI與溝壑區(qū)NDVI的線性關(guān)系也呈現(xiàn)分段趨勢(shì)，2000—2008各年坡面NDVI與坡面NDVI的平均趨勢(shì)率均>1，且相關(guān)性較強(qiáng)，2009—2019各年的平均趨勢(shì)率均<1，且相關(guān)性較2008年以前有所減弱。