黃土高原植被對氣候變化的時滯響應(yīng)及其時變特征

馬雄偉 趙慶志 姚頑強

摘?要：為研究黃土高原（Loess Plateau，LP）地區(qū)不同土質(zhì)類型植被對氣候因子變化的時滯響應(yīng)及時變特征，選取LP地區(qū)實測氣象數(shù)據(jù)（包括溫度和降雨）和MOD13 A3歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）作為實驗數(shù)據(jù)，利用線性趨勢分析、Mann-Kendall（M-K）突變分析及皮爾遜相關(guān)性等方法對LP地區(qū)不同土質(zhì)類型區(qū)域植被與氣候之間的相關(guān)性進行定量分析，實驗發(fā)現(xiàn)：由于人類活動導(dǎo)致LP地區(qū)的河流沖積平原土地利用情況發(fā)生變化且植被不斷減少，其余區(qū)域植被均呈現(xiàn)顯著上升趨勢;由M-K趨勢分析發(fā)現(xiàn)LP地區(qū)1981—2016年溫度總體呈顯著上升趨勢，但2000—2016溫度上升趨勢不顯著;2000年LP地區(qū)實施“退耕還林”政策后，該地區(qū)溫度上升速率減緩，降雨量增多（特別是在3月和5月）;LP地區(qū)NDVI對氣候因子存在不同時長的滯后效應(yīng)，且區(qū)域性差異較大。NDVI對溫度無滯后響應(yīng)區(qū)域和1月滯后響應(yīng)區(qū)域分別占LP區(qū)域37.5%和62.5%，NDVI對降雨的滯后響應(yīng)時常為1～3月，分別占LP區(qū)域的62.5%，25%和12.5%.上述發(fā)現(xiàn)有助于進一步理解LP地區(qū)不同土質(zhì)類型區(qū)域植被對氣候響應(yīng)的時間尺度，對該地區(qū)后續(xù)制定生態(tài)政策具有重要意義。關(guān)鍵詞：黃土高原;Mann-Kendall;時滯效應(yīng);時變特征;歸一化植被指數(shù)中圖分類號：P 23

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-9315（2020）01-0157-10

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2020.0121開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Time lags of vegetation to climate change and

temporal characteristics in Loess Plateau

MA Xiong-wei，ZHAO Qing-zhi，YAO Wan-qiang

（College of Geomatics，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China）Abstract：In order to investigate the time-lag responses of vegetation of different soil types to climate factors and the characteristics of spatiotemporal variation of vegetation in the Loess Plateau（LP）region，the observed meteorological data，（like temperature and precipitation）and Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）were selected in this paper as the experimental data.Methods include the linear regression trend，the Mann-Kendall（M-K）mutation，the conspicuous testing，and the Pearson Correlation Coefficient（PCC）is used to analyze the relationship between vegetation and climate of different soil types region in LP area.Results show that the land-use had changed，and vegetation was decreased due to the human activities in the River Impact Plain.The vegetation in other regions of the LP showed a significant upward trend.The results of M-K trend analysis shows that the temperature showed a significant upward trend from 1981 to 2016 in LP area，but the temperature from 2000 to 2016 showed no significant upward trend.The rising rate of temperature in the LP area has been slowed down and rainfall increased（especially in March and May）after the policy of“Grain for Green Project” implemented in 2000.The time lag of NDVI response to the climate in the LP region exists，which had significant differences in diverse areas.The non-lag and the one-month lag area of NDVI to temperature response accounted for 37.5% and 62.5% of the LP area，respectively.The lag response of NDVI to precipitation was usually 1～3 months，accounting for 62.5%，25%，and 12.5% of the LP area，respectively.The above findings help understand further the time scale of vegetation response to different soil types in LP，which is of vital significance for the development of regional ecological policies in the future.Key words：Loess Plateau;Mann-Kendall;time lags;time-varying characteristics;NDVI

0?引?言

全球氣候變化是20世紀(jì)以來陸地生態(tài)系統(tǒng)變化的重要因素之一[1-2]，研究陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候因子的時空響應(yīng)具有重要意義。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）指出，在過去的一個世紀(jì)里，全球氣溫不斷升高且有持續(xù)增加的趨勢，這是導(dǎo)致極端氣候（如極端高溫、極端降水和極端干旱等）頻發(fā)的主要原因[3-4]。例如，Lloret等人發(fā)現(xiàn)氣溫升高和極端干旱可能影響生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力和可持續(xù)發(fā)展[5-6];Westra等人發(fā)現(xiàn)，溫度的升高導(dǎo)致全球多處的高強度降水事件[7]。因此，氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境造成的影響不容忽視。

植被是生態(tài)系統(tǒng)評估的重要指示因子，歸一化植被指數(shù)（Normalized Different Vegetation Index，NDVI）能夠精確反映植被的代謝強度及年際變化特征[8-9]。植被受土壤類型和氣候的綜合影響，但眾多學(xué)者表明植被受氣候因素中的溫度和降雨影響尤為明顯[10-12]。Clerici等人發(fā)現(xiàn)溫度和降雨是控制植被發(fā)展的主要氣候因素[13-14];Jin等人發(fā)現(xiàn)長時間的氣候改變可反映NDVI的變化趨勢，氣候改變還可以在一定程度上監(jiān)督NDVI的變異[15];Sun等人發(fā)現(xiàn)黃土高原（Loess Plateau，LP）中部和東南部溫度升高促進植被生長，而在西北部呈現(xiàn)相反結(jié)果，抑制了植被生長[16]。然而，上述研究主要集中在NDVI和氣候因子的相關(guān)性分析上，很少考慮氣候因子對植被生長的時間滯后效應(yīng)。近年來，越來越多的研究表明，LP植被對氣候因子存在一定的滯后效應(yīng)[10-11]。陳操操等人發(fā)現(xiàn)LP涇河流域NDVI受降雨影響很大且考慮降雨延遲后相關(guān)性程度更高[17];張翀等人發(fā)現(xiàn)，LP植被生長對土壤濕度變化存在明顯的時滯效應(yīng)，且不同植被覆蓋對土壤濕度時延不同[18]。張含玉等人發(fā)現(xiàn)LP地區(qū)NDVI與當(dāng)月降雨量的相關(guān)性要強于與溫度的相關(guān)性，且對溫度的響應(yīng)存在一個月的滯后效應(yīng)[19]。因此，在延遲時間尺度上研究氣候因素對植被的作用更加準(zhǔn)確，也更能深刻的體現(xiàn)氣候因子與植被之間的作用機理。然而，目前在LP區(qū)域不同土質(zhì)類型下植被對氣候因子的響應(yīng)研究較少，尤其是在2月時間尺度以上的延遲效應(yīng)，且針對不同土質(zhì)類型植被生長的滯后效應(yīng)缺乏系統(tǒng)性的分析。為深入了解LP區(qū)域植被對氣候因子的響應(yīng)，利用2000—2016 MODIS NDVI和LP地區(qū)83個氣象站點的溫度和降雨數(shù)據(jù)，對該區(qū)域8個地理分區(qū)、8個時段中氣候因子和NDVI的年際變化趨勢進行分析，進一步探求不同土質(zhì)類型中NDVI對氣候因子的時滯效應(yīng)。上述研究對于進一步揭示

該區(qū)域氣候因子對植被影響具有重要的研究意義。

1?數(shù)據(jù)選取與研究方法

1.1?研究區(qū)域與數(shù)據(jù)選取

黃土高原作為中國4大高原之一，位于中國中部偏北，介于北緯33°41′～41°16′，東經(jīng)100°52′～114°33′之間。黃土高原是地球上分布最集中、面積最大的黃土區(qū)，總面積達64 km2，該區(qū)域主要為厚層黃土覆蓋，土質(zhì)疏松，外加該地區(qū)暴雨集中，植被覆蓋度低，水土流失嚴(yán)重，導(dǎo)致它成為最嚴(yán)重的生態(tài)脆弱區(qū)之一[20-22]。LP地勢西北高、東南低，自西北向東南呈波狀下降，經(jīng)長期的流水侵蝕，形成了千溝萬壑的地貌。該地區(qū)氣候?qū)儆诖箨懶约撅L(fēng)氣侯，6～9月降雨集中.在近100 a來，氣溫逐漸上升，降雨量下降，氣候朝著暖干的方向發(fā)展[23]。

根據(jù)LP按土質(zhì)類型分為Ⅰ～Ⅹ區(qū)[24]，Ⅰ～Ⅹ所代表的類型見表1.LP土質(zhì)分區(qū)來自黃土高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//loess.data.ac.cn），該數(shù)據(jù)集是把1∶100萬地形圖和遙感影像數(shù)據(jù)結(jié)合后，經(jīng)過專題制圖加工而成。Ⅸ區(qū)和Ⅹ區(qū)沒有氣象站點覆蓋且區(qū)域面積較小，故文中只在Ⅰ～Ⅷ區(qū)展開討論。

通過對中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺（http：//data.cma.cn/）中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V 3.0）整理得到覆蓋LP地區(qū)83個氣象站實測數(shù)據(jù)。對上述83個氣象站進行處理，得到1980—2016年3～10月月均溫度和月總降水量。文中NDVI數(shù)據(jù)來自EOS/Terra衛(wèi)星的MODIS傳感器（MOD13A3），時空分辨率分別為30 d和1 KM，該數(shù)據(jù)在美國國家宇航局（NASA）（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）上免費下載，以HDF（Hierarchical Data Forma）格式存儲。首先利用Modis Conversion ToolKit（MCTK）[25]對MOD13A3數(shù)據(jù)進行處理，獲取與氣象數(shù)據(jù)相統(tǒng)一的Geography坐標(biāo)系。進一步對MOD13A3影像插值獲取氣象站點所在位置的NDVI值。

1.2?研究方法

利用Mann-Kendall（M-K）趨勢法和突變檢驗對LP區(qū)域8個地理分區(qū)的83個氣象站的NDVI進行定量分析。M-K檢驗方法是非參數(shù)方法，變量不需要遵循一定的分布和不受少數(shù)異常值的干擾，得到的結(jié)果更加準(zhǔn)確[26]。序列趨勢和突變點檢驗具體如下式所述，給定時間序列

xt=x1，x2，x3，…，xn，定義統(tǒng)計量Sk[22]

式中?UF1=0，E（Sk）=（k（k+1））/4，var（Sk）=（k（k-1）（2k+5））/72.

按時間xt序列的逆序

（xn，…，x3，x2，x1），重復(fù)上述方法，可得到

UBk曲線。在給定顯著水平α=0.05，臨界值U0.05=±1.96情況下，對M-K方法獲取的UFk或UBk統(tǒng)計量進行分析。當(dāng)UFk或UBk的值大于0時，則表現(xiàn)序列呈上升趨勢。小于0則表現(xiàn)下降趨勢。當(dāng)統(tǒng)計量UFk或UBk的值超過顯著性水平范圍時，表明上升或下降趨勢顯著。當(dāng)UFk或UBk 2條曲線出現(xiàn)交點，且交點出現(xiàn)在臨界線之間，則交點對應(yīng)的時刻就是開始突變時間。

對LP區(qū)域NDVI與氣候因子進行一元線性回歸分析，并對其擬合方程求一階導(dǎo)數(shù)（First Derivative，F(xiàn)D）可得到變量隨著時間的推移而呈現(xiàn)的趨勢。對2000—2016年3～10月溫度、降雨、植被指數(shù)在8個不同的地理分區(qū)采用最小二乘法得到線性回歸模型，對FD可判斷因子在時間段內(nèi)的變化趨勢，F(xiàn)D大于0，則呈現(xiàn)增加趨勢，F(xiàn)D小于0，則呈現(xiàn)下降趨勢。

皮爾森積矩相關(guān)系數(shù)（Pearson product-?moment Correlation Coefficient，PCC）是用于度量2個變量之間的線性相關(guān)關(guān)系，反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的一個指標(biāo)。文中引入PCC來尋找不同時間延遲尺度上氣候因素對NDVI的影響，它是用于度量2個變量X與Y之間的相關(guān)性，PCC系數(shù)常用r表示[27]

式中?r為無量綱的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)方差，r的取值在±1之間，r的絕對值越大，表示2個變量相關(guān)性越強。r>0，表明變量之間呈正相關(guān)關(guān)系，r<0，則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2?結(jié)果與分析

2.1LP區(qū)域NDVI年際變化特征和突變分析

通過對NDVI進行一元線性回歸和M-K顯著性檢驗發(fā)現(xiàn)，LP地區(qū)在2000年實施“退耕還林”政策之后，多個地區(qū)植被覆蓋大幅增加（圖2）。由圖

2可以得到LP I區(qū)植被自2000年以來在生長季（3～10月）發(fā)生明顯退化，NDVI發(fā)生不同程度下降。結(jié)合圖1發(fā)現(xiàn)，Ⅰ區(qū)北部有吳忠市、銀川市、石嘴山市等7個城市。這些地區(qū)全年日照充足，蒸發(fā)強烈、風(fēng)沙大、春遲夏短，東臨黃河，易發(fā)生風(fēng)寒潮、沙塵暴等極端天氣。植物種類缺乏，尤其是石嘴山和銀川市周圍荒漠、戈壁廣布，且近些年來隨著城市化進程加快，土壤鹽堿化嚴(yán)重[28-29]。除此之外，該區(qū)域自1980—2013年建設(shè)用地顯著增長，這使得河流沖積平原北部NDVI呈現(xiàn)顯著下降趨勢[29]。而Ⅰ區(qū)東南部有朔州市、臨汾市、運城市等12個城市，這些地方在過去15 a里城市化進程加快，土地利用狀況發(fā)生較大改變，露天煤礦開采，對該區(qū)域地表植被造成了嚴(yán)重的破壞[30]。上述原因可能導(dǎo)致Ⅰ區(qū)NDVI呈現(xiàn)顯著下降趨勢。LP其它地區(qū)77%的區(qū)域植被指數(shù)均呈現(xiàn)上升趨勢，超過92%的區(qū)域呈現(xiàn)上升趨勢（p<0.05）。

LPⅡ區(qū)植被在整個生長季節(jié)中年際變化呈增長趨勢，但其NDVI處于較低水平，這主要是由于黃土塬區(qū)（Ⅱ）的平?jīng)鍪泻臀鞣迨械鹊刈匀画h(huán)境所致，該地區(qū)為荒漠草原生態(tài)，植被稀疏，植被覆蓋度低[31-32]，且該地區(qū)煤炭、石油、石灰?guī)r等資源比較有優(yōu)勢，人類活動使得該地區(qū)生態(tài)狀態(tài)一般，NDVI長期處于較低水平。但近些年來，隨著該地區(qū)栽培植被的增多[33]，植被覆蓋情況明顯好轉(zhuǎn)。其他地區(qū)植被均發(fā)生明顯的增多，與圖2所示結(jié)果一致。

圖3為Ⅲ區(qū)的NDVI突變情況，從圖3可知，3月份NDVI在2003年置信區(qū)間中發(fā)生了由低到高的突變。4月份該區(qū)域UF與UB在置信區(qū)間內(nèi)共有5個交點。結(jié)合圖2分析可知，該區(qū)域NDVI在2013年后發(fā)生了由低到高的突變（p<0.05）。5～10月該區(qū)域均在2007年前后發(fā)生了由低到高的突變。LP除Ⅰ之外，其余地區(qū)突變與Ⅲ區(qū)雖存在差異，但整體趨勢均與Ⅲ區(qū)突變類似，均發(fā)生由低到高突變，植被指數(shù)持續(xù)上升。

2.2LP區(qū)域氣溫和降雨的時變和突變特征

選取LP植被生長季并對溫度做線性趨勢變化和M-K分析，發(fā)現(xiàn)整個LP地區(qū)1980—2016年溫度回歸模型的一階導(dǎo)數(shù)均大于0.該地區(qū)月平均溫度總體呈上升趨勢，其中3月、4月溫度上升速率最快，大于0.5 ℃/ decade，是全球海陸面溫度變化（1880—2012：0.06 ℃/decade）的8倍[3]，5～10月上升速率介于0～0.5 ℃/decade之間，溫度上升速率比3～4月份低。通過M-K趨勢檢驗發(fā)現(xiàn)該地區(qū)月平均溫度上升趨勢均通過0.05水平的顯著性檢驗。

2000年前，LP地區(qū)氣候環(huán)境獨特，人為活動劇烈，耕地面積擴大導(dǎo)致植被退化，水土流失嚴(yán)重。2000年之后，“退耕還林”使得西北地區(qū)植被面積擴大，氣候進而發(fā)生了較大的改變。圖4給出了LP的8個地理分區(qū)溫度的變化情況，在3月、4月、8月、10月份溫度均呈現(xiàn)上升趨勢，部分月份p<0.05.5月份和7月份LP 8個地理分區(qū)溫度均呈現(xiàn)下降趨勢。其中，Ⅲ區(qū)溫度下降趨勢顯著（p<0.05）。Ⅰ，Ⅱ等多個地區(qū)月平均溫度在7月份下降趨勢顯著（p<0.05）。Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅵ，Ⅶ區(qū)等地溫度在6月呈現(xiàn)下降趨勢，均不顯著。LP地區(qū)溫度在生長季5～7月份超91%區(qū)域呈現(xiàn)下降趨（2000—2016）。結(jié)合圖2發(fā)現(xiàn)，5～7月份，2000年來植被增長迅速，LP超過83%的區(qū)域植被呈現(xiàn)顯著增長趨勢，LP地區(qū)植被與溫度相互作用，植被增多對溫度升高有較好的抑制作用，這與王圓圓等人發(fā)現(xiàn)三峽庫區(qū)森林覆蓋率越高，年均氣溫上升速率越慢的結(jié)論類似[34]。LP Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅴ，Ⅵ，Ⅷ區(qū)在9月份溫度呈上升趨勢，Ⅳ區(qū)和Ⅶ區(qū)溫度呈下降趨勢，均不顯著。

LP區(qū)域在2000年之后，月均溫度年際變化在生長季期間具有一般規(guī)律性。隨著2000年后植被增多，整個LP區(qū)域溫度在全球溫度升高的大趨勢下控制的相對較好。此外，對LP地區(qū)2000—2016年間溫度變化進行突變分析，發(fā)現(xiàn)LP地區(qū)8個地理分區(qū)在該時間段內(nèi)發(fā)生多次突變，但是均未通過顯著性檢驗;而1981—2016年間的突變分析結(jié)果顯示8個地理分區(qū)溫度均發(fā)生從由低到高的突變，且均通過了顯著性檢驗。該實驗結(jié)果間接的證明了“退耕還林”對LP地區(qū)溫度升高起到了一定的抑制作用。降雨方面，1981—2016年，4，7，9月在近37 a呈上升趨勢（7月份p<0.05），M-K突變檢驗得到該區(qū)域9月份從1996年開始至2016年呈顯著上升趨勢，UF與UB曲線在置信區(qū)間內(nèi)有一個交點，降雨在2004年左右發(fā)生由低到多的突變。黃土高原地區(qū)在3月、6月、8月份月總降雨量呈下降趨勢（3月份p<0.05）。5月份與10月份變化速率為0.052和0.15 mm/decade，近37 a月總降雨量未發(fā)生較大變化。

但隨著植被覆蓋面積擴大，整個LP地區(qū)的月總降雨量發(fā)生了一定的變化。圖5為LP 8個不同土質(zhì)歷年生長季各月份月總降雨量變化趨勢和M-K顯著性檢驗結(jié)果，由圖中可以看出在4，5，7，9月，LP區(qū)域在2000—2016年期間超94%區(qū)域降雨量呈增長趨勢。Ⅲ區(qū)在5月與7月、Ⅴ區(qū)在7月、Ⅷ在9月呈顯著增長趨勢（p<0.05）。3月與10月多數(shù)地區(qū)變化呈微弱增長趨勢，3月份Ⅱ區(qū)與10月份Ⅳ區(qū)相較之前呈顯著增長趨勢（p<0.05）。6月與8月LP地區(qū)月降雨量年際變化以下降為主。LP不同地區(qū)具有不同的降雨趨勢，這與以往的研究結(jié)果一致[35-36]，上述現(xiàn)象是由于LP地處我國東部季風(fēng)區(qū)，近地面高低壓系統(tǒng)活動頻繁，環(huán)流形勢變化明顯，導(dǎo)致各區(qū)域年內(nèi)降水分布不均勻[37]。

LP在2000年實施“退耕還林”政策之后，降雨量發(fā)生了明顯變化，在3，4，5，7，9月多數(shù)地區(qū)降雨增多，在6月和8月降雨減少。10月份降雨在不同區(qū)域展現(xiàn)出不同的變化，且變化量較小。這與先前研究得到的黃土高原降水量減少具有差異，其可能原因在于使用的數(shù)據(jù)源不同，2個數(shù)據(jù)有6年的不重合，先前的研究時間序列較長（20世紀(jì)中期到2010年），而文中使用氣象數(shù)據(jù)時間序列較短（2000—2016）[35-36]。

2.3植被對氣候響應(yīng)的時滯效應(yīng)

選取LP區(qū)域83個氣象站的植被指數(shù)對不同時長氣候因子的依賴性進行分析。利用PCC方法計算NDVI與氣象因子在當(dāng)月、前1月、前2月、前3月相關(guān)系數(shù)，進一步確定NDVI對氣候因子在不同時間尺度的響應(yīng)（圖6）。LP各區(qū)域NDVI對當(dāng)月溫度相關(guān)性整體較高。8，9和10月份NDVI與溫度相關(guān)性整體較差。這主要在于黃土高原地區(qū)植被類型多數(shù)為闊葉林落葉植被和典型草甸、草原型植被，隨著溫度的降低和秋季到來，該區(qū)域植被指數(shù)下降。LP區(qū)域降雨對不同土質(zhì)中的植被具有不同的相關(guān)性，整體而言，NDVI對前一月和前2月的相關(guān)系數(shù)較高，尤其是在6～8月份。

圖7給出了LP區(qū)域Ⅰ～Ⅷ區(qū)NDVI對溫度和降雨不同時長的延遲響應(yīng)頻率。溫度和降雨在不同地理區(qū)域?qū)DVI的影響體現(xiàn)出不同的時間長度，如Ⅰ，Ⅲ，Ⅳ區(qū)有43%，Ⅴ區(qū)與Ⅵ區(qū)分別有28.57%，57.14%的月份NDVI表現(xiàn)出對溫度的響應(yīng)無滯后效應(yīng)。Ⅱ，Ⅶ，Ⅷ區(qū)分別有28.56%，42.86%，57.14%的月份NDVI表現(xiàn)出對溫度響應(yīng)具有一月滯后效應(yīng)。NDVI對降雨響應(yīng)與對溫度響應(yīng)有很大差異，在I區(qū)，14.28%的月份植被生長對當(dāng)月降雨具有極強的敏感性，這可能與當(dāng)?shù)氐闹脖活愋?、地貌和人類干擾有關(guān)，導(dǎo)致該地植被對降雨響應(yīng)敏感。

如圖8所示為LP地區(qū)NDVI對（a）溫度和（b）降雨響應(yīng)的滯后效應(yīng)時間長度分布圖，LP不同地理分區(qū)NDVI對氣候因子時滯反應(yīng)介于無延遲和3月延遲之間。LP地形復(fù)雜，不同的地理位置具有不同的地形與土質(zhì)類型，植被類型也具有很大差異，加上溫度降雨等氣候因素，直接導(dǎo)致了植被活動在不同位置的差異性。結(jié)合圖8與表2可得知，植被生長對溫度的滯后響應(yīng)時長主要以當(dāng)月和一月，所占LP區(qū)域分別為37.5和62.5%.另外，LP中有62.5%的月份NDVI對降雨響應(yīng)具有一月滯后效應(yīng)，黃土高原屬于半干旱地區(qū)[38]，植物通過前一月降雨得到補給并進行增長;25%的月份表明，前2月降雨決定該月植被的增長。具有3月滯后效應(yīng)的月份為12.5%，這表明，LP區(qū)域植被對降雨的響應(yīng)主要以1月和2月滯后效應(yīng)為主，占整生長季的75%.

3?結(jié)?論

1）2000年“退耕還林”政策后，LP地區(qū)NDVI在多數(shù)區(qū)域發(fā)生由低到高的突變，呈現(xiàn)顯著上升趨勢且比例高達80%，植被覆蓋大面積增加。

2）1981—2016年，整個LP區(qū)域溫度呈現(xiàn)顯著上升趨勢。2000—2016年，溫度上升速度減緩，上升趨勢不顯著，“退耕還林”政策的有效實施對該區(qū)域溫度上升起到了一定的抑制作用。

3）1981—2016年LP地區(qū)降雨在4，7，9月份呈現(xiàn)不顯著上升趨勢。2000年之后，3月與5月份降雨發(fā)生由低到高的突變，降雨不斷增加，2000年之后，降雨月數(shù)明顯增多。

4）LP地區(qū)NDVI 37.5%的月份對當(dāng)月溫度敏感性較高，另外62.5%的月份NDVI對溫度具有一月滯后效應(yīng)。NDVI對降雨的響應(yīng)在1～3月延遲之間，主要以一個月延遲和二個月延遲為主，占整個生長季的87.5%.

另外，通過對LP區(qū)域研究發(fā)現(xiàn)，I區(qū)植被受土地利用的變更、城市化進程的加快等原因，該區(qū)的生態(tài)環(huán)境造成了較為嚴(yán)重的破壞，人類活動導(dǎo)致了該地區(qū)植被生長對氣候因子變化的敏感程度降低。本研究只考慮了氣候因素中溫度和降雨對植被增長的響應(yīng)，未對更多的氣候因子進行討論，如光照時長、大氣相對濕度以及高空的大氣可降水量（Precipitable Water Vapor，PWV）。此外，針對文中發(fā)現(xiàn)的LP植被增多對該地區(qū)溫度上升趨勢減緩及下降的貢獻率、針對不同地理分區(qū)中不同植被類型是否會有相同結(jié)論，及NDVI與其他氣候因子之間是否也存在不同時間長度的滯后效應(yīng)等未做出探討在未來的研究工作中，將對上述問題做出更進一步的思考與探索。

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