竇永靜，王讓虎，付含培，張越，劉瑞杰

（1.太原師范學(xué)院 地理科學(xué)學(xué)院，山西 晉中 030619；2.山西大學(xué) 黃土高原研究所，山西 太原 030006；3.黃土高原生態(tài)恢復(fù)山西省重點實驗室，山西 太原 030006；4.山西大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院，山西 太原 030006）

0 引言

植被在聯(lián)系大氣圈、土壤圈、水圈和生物圈的過程中起著樞紐的作用，其與各種自然環(huán)境要素密切相關(guān)，對生態(tài)環(huán)境的變化高度敏感［1］。因此地表植被覆蓋的時空變化特征及影響機制是全球生態(tài)變化研究的熱點領(lǐng)域［2-4］。衛(wèi)星遙感影像具有覆蓋面積廣、時空分辨率高、獲取難度低等優(yōu)勢，使得人類能在更大范圍的宏觀尺度上對長時間序列的植被覆蓋變化進(jìn)行監(jiān)測［4］。其中，歸一化植被指數(shù)（NDVI）是常見植被指數(shù)中的一種，可作為檢測植被生長狀態(tài)的重要指示因子。目前國內(nèi)外學(xué)者基于MODIS、SPOT/VEGETATION、Landsat等衛(wèi)星遙感影像利用NDVI指數(shù)開展了大量的植被覆蓋變化監(jiān)測及驅(qū)動機制研究［5-9］。

山西省位于黃土高原東部，擁有海河流域和黃河流域兩大水系，被稱為“華北水塔”，也是三北防護林的重要組成部分，是京津冀地區(qū)的水源涵養(yǎng)地和風(fēng)沙源生態(tài)屏障，但目前也面臨著生態(tài)脆弱、水土流失等問題。近年來，已有學(xué)者針對山西省的植被覆蓋時空變化特征及影響因素開展了研究。劉庚等［10］以MODIS遙感影像為數(shù)據(jù)源，對山西省2005?2006兩期植被指數(shù)進(jìn)行計算發(fā)現(xiàn)，全省植被覆蓋度處于中等水平的區(qū)域有所增加，但植被覆蓋度較高的區(qū)域增幅并不明顯；武永利等［11］利用山西省1982?2006年的 NASA/GIMMSNDVI數(shù)據(jù)，得出25年來植被呈現(xiàn)總體變好的趨勢，NDVI受降水的年際變化影響最大；張茹等［12］利用1981?2011年的遙感數(shù)據(jù)，研究了人類活動和氣候因子對山西省植被覆蓋的影響，結(jié)果表明溫度、降水等氣候因子對植被覆蓋影響較大；衛(wèi)宇婷等［13］發(fā)現(xiàn)2000年以后山西省的植被變化對氣候變化的響應(yīng)更為敏感。但目前已有研究多以氣候因素為主要驅(qū)動因子，未對地貌、地形、土壤等其他非氣候因子的影響進(jìn)行深入討論，山西省植被覆蓋空間分異及變化的驅(qū)動機制尚不明確［14］。地理探測器是探測空間分異性，以及揭示其背后驅(qū)動力的一組統(tǒng)計學(xué)方法［15］，已有眾多學(xué)者將其應(yīng)用在NDVI時空變化的驅(qū)動力研究中［16-17］。因此本文基于SPOT NDVI 遙感數(shù)據(jù)，采用趨勢分析、空間轉(zhuǎn)移矩陣分析了2000?2015年山西省NDVI 時空變化特征，并采用地理探測器模型對影響植被變化的氣候因素與非氣候因素進(jìn)行探測分析，明確了山西省NDVI空間分異及變化的主導(dǎo)驅(qū)動因素，全面地分析了山西植被動態(tài)變化規(guī)律及驅(qū)動機制，探討了山西省自2000年以來實施退耕還林等生態(tài)恢復(fù)工程的成效，為山西植被恢復(fù)與生態(tài)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 研究地區(qū)概況

山西省國土面積為156 748.01 km2，位于我國 黃 土 高 原 東 部（北 緯 34°36′～40°44′，東 經(jīng)110°15′～114°32′），屬于水土 流失嚴(yán)重地區(qū)。全省以溫帶季風(fēng)氣候為主，年降水量大約為400 mm～620 mm，夏季炎熱多雨，暴雨頻發(fā)，冬季寒冷干燥。地勢地貌復(fù)雜多樣，總體特征為兩山夾一川，山地丘陵面積占全省國土面積的67.52%。山西省第一次全國地理國情普查結(jié)果顯示，全省植被覆蓋（包括種植土地、林草覆蓋）面積為144 801.59 km2，占國土面積的92.38%。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

2000?2015年NDVI數(shù)據(jù)來自于中國植被指數(shù)（NDVI）空間分布數(shù)據(jù)集（空間分辨率為1 km），其基于SPOT/VEGETATION 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采用最大值合成法生成；氣象氣候數(shù)據(jù)來自中國氣象背景數(shù)據(jù)集（空間分辨率為500 m），其利用反向距離加權(quán)平均的方法對全國1915個站點的氣象數(shù)據(jù)插值生成；地貌數(shù)據(jù)來自于中國1∶100萬地貌類型空間分布數(shù)據(jù)集（空間分辨率為1 km），其來源于《中華人民共和國地貌圖集（1∶100萬）》；土壤數(shù)據(jù)來自于中國土壤類型空間分布數(shù)據(jù)集（空間分辨率為1 km），其來源于《1∶100萬中華人民共和國土壤圖》；植被類型數(shù)據(jù)來自于中國100萬植被類型空間分布數(shù)據(jù)集（空間分辨率為1 km），其來源于《1∶1 000 000中國植被圖集》；數(shù)字高程模型（DEM）來自于SRTM V4.1數(shù)據(jù)（空間分辨率為90 m）。以上柵格數(shù)據(jù)均通過中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn/）獲取，并利用ArcGIS軟件完成裁剪、投影變換等處理。

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢分析

Sen氏斜率趨勢分析能夠較好的解決數(shù)據(jù)誤差問題，且分析結(jié)果較為科學(xué)可信［18］。其計算公式如下：

式中，NDVIi、NDVIj分別為 i、j時間序列的 ND?VI值。當(dāng)斜率S大于0時，表示NDVI呈現(xiàn)增長趨勢，反之則呈現(xiàn)下降趨勢。Manna-Kendall檢驗（MK檢驗）可判斷趨勢的顯著性，且能夠排除少數(shù)異常值對數(shù)據(jù)的干擾［19］。因此，本文將二者相結(jié)合，用來判斷山西省NDVI在像元尺度的變化趨勢及其顯著性。

Hurst指數(shù)多用于描述自然界中長時間序列的自然現(xiàn)象［20］。對于NDVI的時間序列｛NDVI（t）｝，t=1，2，…，n，基本原理和表達(dá)式如下：

對比值 R(T)/S(T)?R/S，如果有 R/S∝TH，則可以證明序列中體現(xiàn)出Hurst現(xiàn)象?？筛鶕?jù)log(R/S)n=a+H×log(n)利用最小二乘法擬合得到 Hurst指數(shù)H 值［21］。當(dāng) 0

1.3.2 空間轉(zhuǎn)移矩陣

空間轉(zhuǎn)移矩陣能夠定量表征某土地利用或植被斑塊在某一時間段內(nèi)從T時刻向T+1時刻的轉(zhuǎn)化過程，可以直觀反映不同類型或不同等級斑塊的面積變化和轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出情況，已廣泛應(yīng)用于土地利用和植被覆蓋度變化等方面［22］。其表達(dá)式為：

式中，S為研究地區(qū)面積，i、j分別為2000年與2015年的NDVI等級序號，n為NDVI分級數(shù)。本研究中將NDVI按照≤0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、≥0.8分為5個等級。

1.3.3 地理探測器

地理探測器模型能夠用來探測地理要素空間分異性和揭示其背后驅(qū)動因子，它既可以度量自變量對因變量的解釋度，又可以分析兩因子的交互作用對因變量的影響［15］。本文選取了年平均氣溫、年平均降水量、≥0 ℃積溫、≥10 ℃積溫、干燥指數(shù)、濕潤指數(shù)、高程、地貌、土壤、植被類型等10個自然因子指標(biāo)（表1）。本文利用自然斷點法將年平均氣溫、年平均降水量、≥0 ℃積溫和≥10 ℃積溫劃分8級；將干燥度指數(shù)、濕潤指數(shù)和高程劃分6級；將地貌類型重分類劃分為6類：平原、臺地、丘陵、小起伏山、中起伏山、大起伏山；土壤類型為10類：淋溶土、半淋溶土、鈣層土、初育土、半水成土、水成土、鹽堿土、人為土、湖泊河流及養(yǎng)殖場；植被類型9類：針葉林、針闊混交林、闊葉林、灌叢、草原、草叢、草甸、沼澤、栽培植被。在ArcGIS中利用Create Fishnet工具，生成研究區(qū)范圍7 km格網(wǎng)，取每個網(wǎng)格的中心點為采樣點，共3023個，然后再利用ArcGIS的Extract Values to Points工具將NDVI及各影響因子數(shù)據(jù)提取到對應(yīng)采樣點上，最后導(dǎo)入地理探測器模型中計算。

本研究采用了3個探測器工具：

（1） 因子探測

主要用于探測自然因子能夠多大程度地反映植被NDVI的變化，也就是解釋力度的大小，用q來衡量，公式如下：

式中，L為因變量NDVI或自變量影響因子X的分類或分區(qū)，Nh和σh2分別為層h的單元數(shù)和方差，N和σ2分別為區(qū)域內(nèi)整體的單元數(shù)和方差。q值度量影響因子對NDVI的解釋力，其值域為［0，1］，q值越大，表示該自然因子對 NDVI的解釋力就越強。

（2） 交互因子探測

主要是識別不同自變量Xi兩兩交互作用對因變量NDVI的空間分異解釋力是增強還是減弱。確定因子間交互影響類型，是通過對比q（X1）和 q（X2）與交互時的 q（X1∩X2）這三個量來實現(xiàn)的。如果 q（X1∩X2）小于 q（X1）和 q（X2）的最小值則為非線性減弱，大于兩者最大值則為雙因子增強，等于兩者之和則為獨立作用，大于兩者之和則為非線性增強，如果介于q（X1）和q（X2）之間則為單因子非線性增強。

（3） 風(fēng)險區(qū)探測

用于評價不同子區(qū)域?qū)傩跃档牟町愋?，可鑒別各區(qū)域植被覆蓋情況，用t統(tǒng)計量來檢驗［15］。具體公式如下所示：

2 結(jié)果分析

2.1 NDVI變化趨勢分析

2.1.1 區(qū)域尺度

本研究采用ArcGIS的Cell Statistics工具，對2000?2015年山西省區(qū)域尺度的NDVI月、季、年平均值進(jìn)行統(tǒng)計（圖1）。結(jié)果表明，ND?VI月變化曲線呈單峰特征，2月的NDVI值最低，隨后逐漸升高，并在8月達(dá)到峰值，之后迅速降低。NDVI季節(jié)平均值統(tǒng)計結(jié)果同樣表明，夏季NDVI最高，多年平均植被指數(shù)高達(dá)0.64，其次是秋季 0.59，春季 0.43，冬季 NDVI最低只有0.22。這種特征主要受氣候的影響，山西省處于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，故6?9月植被指數(shù)值較高，且山西省處于溫帶落葉闊葉林帶，冬春季大部分樹木無樹葉覆蓋，導(dǎo)致冬春季節(jié)植被指數(shù)低。

從NDVI季節(jié)變化特征上看，春季植被指數(shù)增長的趨勢最突出，平均變化率0.006/a；夏季，秋季次之，平均變化率分別為0.004/a、0.003/a；冬季植被指數(shù)增長幅度最小，變化率為0.001/a。從NDVI年際變化特征上看，2000?2015年山西省年平均NDVI為0.65，總體上處于波動上升的趨勢，變化范圍在0.546 8（2001年）～ 0.730 7（2013年）之間，年NDVI平均增長率為0.006/a。整體上呈現(xiàn)出四個周期性特征，四個時段分別為2000?2004，2004?2008，2008?2013和 2013?2015，2000?2001有 所 下降，2001?2004為增加階段；2004?2005有所下降，2005?2008為增加階段；2008?2009有所下降，2009?2013為增加階段；2013?2015有所下降。

2.1.2 像元尺度

根據(jù)Sen趨勢分析結(jié)果及MK檢驗結(jié)果（0.05 置信水平），將NDVI變化趨勢與顯著性分為5級（圖2）。結(jié)果表明，15年間山西省NDVI變化趨勢整體向好，以緩慢增長為主。極顯著緩慢增長區(qū)域面積最大，占山西省面積的51.92%；極顯著快速增長區(qū)域其次，占山西省面積的36.08%，主要分布在沿黃河地區(qū)、呂梁山以及系舟山和太岳山區(qū)；不顯著變化區(qū)域占10.08%；極顯著緩慢退化和極顯著快速退化占比最小，共占1.83%，多散布在盆地地區(qū)，如大同盆地、太原盆地、臨汾盆地等。極顯著快速退化區(qū)大多位于各地市的核心城區(qū)，以太原市小店區(qū)最為顯著；極顯著緩慢退化區(qū)位于核心城區(qū)外圍，是城市化主要推進(jìn)區(qū)，植被覆蓋度緩慢下降，以晉城市區(qū)周邊最為明顯；不顯著變化區(qū)主要位于城郊區(qū)域，連接著盆地與山脈丘陵，植被覆蓋以農(nóng)作物為主，其受季節(jié)影響大，如清徐縣、太谷區(qū)。

2.2 NDVI變化可持續(xù)性分析

山西省Hurst指數(shù)分析結(jié)果如圖3所示，H值在0～0.3的區(qū)域零星分布在全省各處，僅占山西省面積的1.18%；0.4～0.5占比最大，占全省的面積的39.07%，特別是山西省西部呈現(xiàn)出明顯的反持續(xù)特征；H值0.5～0.6占33.66%，0.6～0.7占10.04%，大于0.7的區(qū)域占1.67%，表現(xiàn)為可持續(xù)性特征的區(qū)域呈破碎狀分布于呂梁山區(qū)、太岳山區(qū)和運城盆地。反持續(xù)性特征區(qū)域共占全省面積的53.91%，這表明山西省ND?VI受自然或人為因素影響較大，特別是西部植被較好的區(qū)域尤為明顯，需要進(jìn)一步加強生態(tài)保護工作，增強可持續(xù)性。

本文將Hurst指數(shù)分析圖與趨勢分析圖在ArcGIS中疊加，得到了山西省NDVI未來趨勢變化圖（圖3）。結(jié)果表明，持續(xù)快速退化和持續(xù)緩慢退化面積極小，僅占1.14%，大部分區(qū)域位于城市中心或城鎮(zhèn)周邊，受城市建設(shè)和城市擴張的影響較為明顯；持續(xù)基本不變的區(qū)域占5.33%；波動變化的區(qū)域占全省面積的54.54%，是占比最大的區(qū)域。持續(xù)緩慢增長區(qū)域占24.18%；持續(xù)快速增長占14.71%，主要分布于呂梁山中南部地區(qū)、太岳山區(qū)、太原市東部山區(qū)（系舟山脈），這些山區(qū)受地形地貌影響較大，人類活動較少，同時受退耕還林、封山育林、植樹造林等政策的影響，植被快速增長，持續(xù)性強，生態(tài)功能逐步恢復(fù)。

2.3 NDVI空間變化分析

2000?2015年山西省植被狀況總體呈現(xiàn)出東南部植被覆蓋較高，西北部植被覆蓋較低的分布，區(qū)域內(nèi)NDVI的空間分布差異比較顯著，中部的盆地地區(qū)和呂梁山以西的黃土丘陵區(qū)植被覆蓋相對稀疏（圖4）。2000?2015年NDVI變化以西部、南部的山地和中部盆地為主。其中植被NDVI增加的區(qū)域主要分布在呂梁山和太行山為代表的山地地區(qū)；植被NDVI值減少的區(qū)域主要分布于太原盆地、忻州盆地、大同盆地和長治盆地為主的人類聚集區(qū)。

在ArcGIS中通過疊加分析得到了2000?2015年植被NDVI變化轉(zhuǎn)移矩陣表（表3），結(jié)果表明，16年來NDVI≥0.8的區(qū)域面積大幅增加，從占比0.35%增加到25.78%，主要是由低一級植被覆蓋轉(zhuǎn)化而來。而0.4

2.4 NDVI空間分異及變化的地理探測

2.4.1 NDVI空間分異的驅(qū)動分析

利用地理探測器模型研究不同因子對NDVI空間分異特征的驅(qū)動作用。因子探測結(jié)果顯示（表3），不同驅(qū)動因子對NDVI空間分異特征的解釋力度由高到低排序為：地貌類型>年平均降水量>濕潤指數(shù)>土壤類型>植被類型>年平均氣溫>高程>≥0 ℃積溫>干燥指數(shù)>≥10 ℃積溫，這說明地貌因素主導(dǎo)著山西省植被的空間分布狀況，其次是年平均降水量和濕潤指數(shù)。交互探測結(jié)果表明（表4），在兩兩交互的組合當(dāng)中，交互作用最強的因子組合為年平均降水量和≥0 ℃積溫，他們雙因子交互作用的q值為0.48，體現(xiàn)出較強的非線性增強交互作用。

通過風(fēng)險探測可以得出（圖5），總體上不同分區(qū)內(nèi)的NDVI均值存在差異，但并不顯著。其中，NDVI隨著高程的增加而增加，隨著年平均降水量的增加也呈逐漸上升的趨勢。

2.4.2 NDVI變化趨勢的驅(qū)動分析

利用地理探測器對2000?2015年NDVI變化趨勢歸因，從因子探測器結(jié)果（表3）可以看出，各驅(qū)動因子對山西NDVI變化趨勢的影響程度排序為：地貌類型>濕潤指數(shù)>植被類型>年平均降水量>土壤類型>≥10 ℃積溫>高程>≥0 ℃積溫>干燥指數(shù)>年平均氣溫。從表5可以看出，在NDVI變化趨勢影響因素的交互作用中，大部分因子兩兩組合后表現(xiàn)出非線性增強作用，也有因子組合后表現(xiàn)出雙因子增強作用。其中地貌類型和濕潤指數(shù)組合的交互作用解釋力最強，q值為0.154 3；其次是地貌類型和年平均降水量（q值為0.151 1）以及年平均降水量和高程組合，q值為0.150 6；此外，年平均氣溫和其他影響因子的交互作用均表現(xiàn)出非線性增強作用。

如圖6所示，NDVI的變化率隨著年平均降水量的增加呈上升趨勢，在610.6 mm～672.1 mm之間（分區(qū)7）變化率最高；在不同高程上，NDVI變化率非線性波動，增長最快的區(qū)域高程出現(xiàn)在1435 m ～ 1753 m之間（分區(qū)5）；不同的地貌類型對NDVI變化趨勢也存在著空間差異，中起伏山地（分區(qū)5）的NDVI變化最快，而平原（分區(qū)1）的NDVI增長緩慢；在土壤類型方面，人為土（分區(qū)8）上生長的植被出現(xiàn)了減少的趨勢，高山土（分區(qū)9）上生長的植被增長最快；植被類型分區(qū)中，針葉林（分區(qū)2）中的NDVI增長較快。

3 討論

山西省2000?2015年間植被覆蓋狀況整體呈改善趨勢，空間分布存在差異，其中山地地區(qū)植被覆蓋度大于盆地地區(qū)。NDVI≥0.8的區(qū)域面積顯著增加，說明退耕還林還草政策的實施發(fā)揮了重大成效，這與張珺等［23］的研究結(jié)果基本一致。

多數(shù)已有研究表明降水是植被活動的主要驅(qū)動力［24-26］。在溫帶季風(fēng)氣候顯著、區(qū)域內(nèi)地形復(fù)雜的山西省，地貌類型對NDVI變化的解釋度最高，這可能是因為地貌類型不僅影響水熱條件，并在一定程度上影響人類的活動范圍，從而影響植被覆蓋程度的空間分異以及變化趨勢，這與同英杰等人在陜西省的研究結(jié)果類似［27］，中起伏山地NDVI變化最快，大起伏山地次之，平原地區(qū)增長最慢。地形對植被覆蓋度影響較大，山脈、丘陵區(qū)植被覆蓋度高且變化快，如太岳山、中條山等海拔較高的山區(qū)；盆地、河谷地區(qū)植被覆蓋度低且變化慢，如大同盆地、太原盆地和運城盆地。高程在1435 m～1753 m間NDVI增速最快，表明該高程區(qū)間有利于植被生長，這也對應(yīng)了山區(qū)、丘陵區(qū)的地形；另外，濕潤指數(shù)對NDVI空間分異和變化趨勢的影響程度都比較大，這可能是因為植被的生長不僅跟降水有關(guān)，還與蒸發(fā)和徑流有關(guān)。本次研究采用交互探測器對雙因子交互作用進(jìn)行探討，結(jié)果表明年平均降水量和≥0 ℃積溫雙因子作用下對NDVI空間分異的解釋力近50%；地貌類型和濕潤指數(shù)雙因子作用下對NDVI變化趨勢的解釋力達(dá)15%。

從人類活動情況來看，山西省在第一輪退耕還林中（2000?2015）累計完成了156.70萬hm2的退耕還林任務(wù)，主要包括在山西北部的風(fēng)沙區(qū)以及西部的黃土丘陵區(qū)實施退耕還林，在汾河兩岸和呂梁山脈一帶實施荒山造林，在太行山脈一帶實施封山育林［28］。本研究結(jié)果也表明NDVI極顯著快速增長區(qū)域主要分布在沿黃河地區(qū)、呂梁山以及系舟山、太岳山、中條山區(qū)。另外太原市實施了環(huán)城綠化帶的建設(shè)，新建多處城郊森林公園，使得太原市東西山植被覆蓋度迅速提高。而太原市、大同市、朔州市、長治市、晉城市等城市的城郊區(qū)域植被指數(shù)有所下降，主要是由于城市擴張占用土地，且聚落較多、人員密集，受人類活動影響較大，植被減少明顯。山西城郊地區(qū)的農(nóng)作物以玉米、小麥為主，NDVI較低且受季節(jié)明顯。這說明山西省植被覆蓋度的增加和減少都與人類活動密不可分，由于積極的生態(tài)政策使得山區(qū)丘陵等受人類活動影響小的區(qū)域植被迅速恢復(fù)，但城市化和工業(yè)化的快速發(fā)展導(dǎo)致了城郊地區(qū)的植被減少。

以往對山西省NDVI的研究大多僅以氣候變化為響應(yīng)，本研究采用地理探測器更為全面深入地分析了5類共10種自然因子對山西省NDVI變化的驅(qū)動作用。近年來人類對自然的干預(yù)有所增加，下一步NDVI變化驅(qū)動機制的深入研究還應(yīng)該結(jié)合人類活動因素如人口密度、GDP、土地利用類型、糧食播種面積等進(jìn)行綜合分析［29］，同時進(jìn)一步厘定退耕還林等重大生態(tài)工程對NDVI變化的貢獻(xiàn)率［30］。

4 結(jié)論

本文基于SPOT NDVI 遙感數(shù)據(jù)，采用趨勢分析、空間轉(zhuǎn)移矩陣分析了2000?2015年山西省NDVI 時空變化特征，NDVI年平均增長率為0.006/a，變化趨勢以極顯著緩慢增長為主，極顯著快速增長其次，整體趨勢向好，但未來趨勢以波動變化為主，而NDVI≥0.8的區(qū)域面積大幅增加，從占比0.35%增加到25.78%，主要是由低一級植被覆蓋轉(zhuǎn)化而來。同時，本文采用地理探測器模型對影響植被變化的氣候因素與非氣候因素進(jìn)行了探測分析，明確了山西省NDVI空間分異及變化的主導(dǎo)驅(qū)動因素，地貌類型、年平均降水量和濕潤指數(shù)對NDVI空間分異的單因子解釋力均超過了15%，而地貌類型對NDVI變化趨勢的單因子解釋力也是最高的。因子交互作用均能增強其對植被空間分異和變化趨勢的解釋力度，對NDVI空間分異的影響最顯著的是年平均降水量和≥0 ℃積溫雙因子組合，而地貌類型和濕潤指數(shù)的非線性增強交互作用對NDVI的變化趨勢影響最為顯著。未來山西省NDVI變化驅(qū)動機制的深入研究還應(yīng)充分考慮人類活動因素，并厘定退耕還林等重大生態(tài)工程對NDVI變化的貢獻(xiàn)率。