2001—2019年黄土高原植被覆盖度时空演化特征及地理因子解析

探究黄土高原植被覆盖度变化及其与地理因子之间的关系有助于区域植被恢复政策的优化以及人地关系的协调发展。因此,以MOD13 A1数据作为数据基础,采用趋势分析、标准差和重心迁移模型,研究2001—2019年黄土高原植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)时空演化特征,并结合地理探测器和相关分析对影响FVC的地理因子进行解析。结果表明：(1)2001—2019年黄土高原植被覆盖度恢复状况较好,FVC平均增速为0.0095/a,呈东南高西北低分布,极显著、显著增加的区域面积占比为84.37%,研究区各年FVC重心位于陕北一带,19年向北推进55.1km;(2)各地理因子对FVC的解释力存在显著差异,降水、土壤类型、气温、土地利用类型和坡度是FVC空间分布的主要驱动因子,且各因子之间交互作用的解释力高于单因子;(3)FVC与气温、降水相关系数均以正相关为主;FVC均值与变化趋势存在地形、土壤、人口密度、土地利用分异特征;土地利用转移可体现人类活动特征,其退耕还林还草、未利用地绿化等积极效应促使区域植被得到显著改善,城市扩张等消极效应则抑制植被增长。     

湖北省黄冈市欠发达地区植被覆盖度时空特征分析

运用黄冈市2000、2005 和2010 年3 期的 LandsatTM 和LandsatETM+遥感数据, 采取像元二分模型, 进行植被覆盖度计算并分析其时空特征, 同时将植被覆盖度与坡向、坡度、高程进行叠加, 进一步探讨地形因子对植被覆盖度分布的影响。研究表明: (1)2000-2010 年黄冈市植被覆盖度呈现出先上升后退化趋势, 植被状况整体上表现为趋向恶化; (2)东部植被覆盖空间分布较高, 中南部植被覆盖状况较稳定, 而北部和中西部植被覆盖状况相对较低; (3)植被覆盖度在阴阳坡分布较稳定, 植被覆盖度分布密集区域主要集中在高程为300 米、坡度为15-25的区域内。研究结论对推进黄冈市植被资源可持续利用与管理具有重要借鉴意义。     

典型矿区植被覆盖度时空分布特征及影响因素

植被状况可以直接或间接地反映采煤对生态环境的影响。以长河井工煤矿、离柳井工煤矿、平朔露天煤矿3个典型矿区为研究区域。以Landsat数据为数据源，基于地形调节植被指数的像元二分模型提取植被覆盖度；采用趋势分析、线性回归斜率、稳定性分析方法，分析了3个典型矿区2001-2016年植被覆盖度的时空变化特征；运用"以时间换空间"的方法，采用相关分析方法对植被覆盖度变化的自然影响因素进行了分析。结果表明：（1）近16年3个典型矿区植被覆盖度呈增加趋势，长河、离柳、平朔矿区的增长速率分别为0.09%/10 a、0.10%/10 a、0.08%/10 a（P > 0.05）。（2）空间上，长河、离柳、平朔矿区植被覆盖度变化不明显比例分别占到66.63%，59.90%，62.25%，呈增加趋势的比例仅分别占28.14%、32.55%、27.81%，而呈减少趋势的比例分别占到5.23%、7.55%、9.94%。长河矿区明显改善的区域位于自然植被和耕作区的北部和东北部，离柳矿区明显改善的区域位于以低植被覆盖度为主的北部，平朔矿区明显改善的区域位于复垦的中西部。（3）不区分植被类型时，3个矿区的植被覆盖度变化与高程、高程与温度的交互作用表现出显著相关性（P < 0.01），与各自然因素的相关性总体表现为长河 > 离柳 > 平朔矿区；区分植被类型时，草地与坡度的相关性不显著（P > 0.05），与降雨量、高程存在显著正相关（P < 0.05）；灌木林与温度相关性不显著，与高程和降雨量的交互作用存在显著正相关；旱地与高程、高程与温度的交互作用存在显著相关性；疏林地与坡向、降雨量与坡向坡度的交互作用均没有表现出相关性；有林地与高程降雨量的交互作用表现出显著正相关性。探讨不同植被类型对自然因素的响应，可为矿区植被结构的选择，矿区复垦提供参考依据。     

1998—2017年祁连山南坡不同海拔、坡度和坡向生长季NDVI变化及其与气象因子的关系

祁连山是我国西北地区重要的水源涵养保护区,是我国地形第一、二阶梯分界线,对气候变化极其敏感。基于气温、降水量和归一化植被指数(NDVI)数据,使用趋势分析、小波分析和相关分析方法,结合数字高程模型(DEM)数据,从海拔、坡度和坡向的角度探讨祁连山南坡NDVI变化及其与气温和降水的关系。结果表明: 1998—2017年,祁连山南坡生长季NDVI整体呈增长趋势,增长趋势为0.023·10 a^-1。NDVI值在不同海拔、坡度和坡向上的变化存在差异性,NDVI值随海拔的升高呈先增后降趋势,海拔2700～3700 m区域的植被覆盖状况较好,＞4700 m区域的植被出现退化现象;NDVI值随坡度增加呈降低态势;NDVI值在坡向上的差异较小,但阳坡的植被覆盖状况好于阴坡。生长季NDVI与气温、降水的关系密切,生长季NDVI、气温、降水均具有14年的变化周期,而不同海拔、坡度、坡向的植被受到气温和降水的影响不同,海拔＜3700 m、＞4700 m区域、坡度＜25°区域和各坡向区域的植被均易受降水影响。     

温带大陆性半干旱季风气候区植被覆盖度时空变化及其地形分异研究

以内蒙古大青山为研究区，基于4期TM/OLI影像，提取NDVI，采用像元二分模型，计算植被覆盖度，探测温带大陆性半干旱季风气候区2000-2017年间植被覆盖度的分布格局、动态变化及其地形分异规律。研究结果表明：（1）研究期间，随着研究区从经济开发到国家自然保护区功能规划的改变，植被覆盖度先降低后升高，整体上趋向良好，平均有64.19%的区域以中高植被覆盖度为主。（2）植被覆盖度空间格局总体上呈"东高西低，南高北低"的分布特征。中高植被覆盖度集中在大青山呼和浩特段南部和乌兰察布段，而低植被覆盖度主要分布在西段山体。（3）研究期间，研究区32.46%的植被覆盖度得以改善，12.92%的植被退化，表明研究区植被覆盖度总体改善。（4）地形因子对研究区植被覆盖度分布格局影响显著：植被覆盖度随海拔升高呈增加趋势，在2000-2296m高程带最高。植被覆盖度与坡度正相关，坡度越高，植被覆盖度越大。植被覆盖度在不同坡向上差异明显，总体上呈现阴坡 > 平地 > 阳坡的分布规律。     

连江流域植被的空间分布特征

利用1973、1988和2006年3期遥感数据,以归一化植被指数像元二分法为植被覆盖度估算模型计算连江流域不同时期的植被覆盖度,然后运用DEM地形高程数据及回归分析法和相关分析法,分析海拔高度、坡向、坡度与植被覆盖度的关系.结果表明:(1)高程200～1600 m、坡向90°～160°和坡度10°～30°范围内,因人类活动干扰较少和温度、水分等条件较好,植被覆盖度高、质量较好.(2)植被覆盖度的空间分布特征主要受高程影响,其次为坡向,与坡度的相关性较小.(3)近33年连江流域植被覆盖度以剧烈增加区和稳定区为主,多分布于林场、自然保护区和人造林区等植被生境优越点.     

2000—2018年西北砒砂岩区植被覆盖度与地形效应

利用2000—2018年的MODIS-EVI数据,基于像元二分模型计算植被覆盖度,利用数字高程模型(DEM)数据从高程、坡度和坡向等方面分析西北砒砂岩区植被覆盖度的地形效应。结果表明: 2000—2018年西北砒砂岩区植被覆盖度(FVC)相对较低,平均按2.43·a^-1的速率递增,FVC正距平年主要有12年,其中以2018年和2013年相对最高,负距平年主要有7年,其中以2001年和2000年相对最低。砒砂岩区FVC空间分布由东南向西北逐渐降低,但不同类型砒砂岩区FVC存在较大差异,其中裸露砒砂岩区FVC相对最低,覆沙砒砂岩区次之,覆土砒砂岩区相对最高;2000—2018年砒砂岩区FVC的平均变化率为0.0031,植被生长状况趋于改善。高程-坡向效应表明,裸露砒砂岩和覆沙砒砂岩区坡向分别在高程≤1000 m和>1500 m处对FVC的影响较大,覆土砒砂岩区坡向对FVC的影响较小,但在高程1200～1300 m处影响较大。坡度-坡向效应表明,砒砂岩在坡度≤15°时,FVC的坡度坡向效应不明显,坡度＞25°时裸露砒砂岩和覆沙砒砂岩的阴坡和半阴坡FVC大于阳坡和半阳坡;覆土砒砂岩坡度＞15°时,半阴坡和半阳坡的FVC大于阴坡和阳坡。     

沁河流域植被覆盖时空分异特征

以4期Landsat TM/OLI为遥感数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵、地学信息图谱和重心迁移模型分析1993—2016年沁河流域植被覆盖的时空演变特征;并结合地形数据分析海拔、坡度和坡向上植被覆盖度的空间响应规律。结果表明:沁河流域植被覆盖度呈北高南低的空间分布特征,且高等级覆盖的植被主要由低等级覆盖的植被转化而来; 1993—2016年,沁河流域植被覆盖度呈不显著波动上升趋势,显著改善(55.99%)和轻微改善(10.13%)之和远大于显著退化(7.31%)和轻微退化(4.59%)之和,反映了良好的植被状况;沁河流域植被覆盖度重心整体表现为向南偏东迁移2.05 km,其中较高和高植被覆盖迁移最为明显;沁河流域植被覆盖度与海拔、坡度呈显著正相关,显著改善面积占比随高程、坡度的增加呈先增加后减小趋势,坡向在东北、西北和西南方向为优势地形位。研究结果有助于为该流域水土流失治理和生态环境的恢复提供决策依据。     

2000-2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应

利用2000-2016年MODIS NDVI数据,采用趋势分析及地形差异修正法,探讨秦岭山地植被覆盖变化在南北坡、不同海拔以及不同坡度坡向下的空间分异性。结果表明：近17年来,秦岭山地植被覆盖度良好,整体呈上升趋势,南北坡、不同海拔、不同坡度、不同坡向下植被覆盖度有所差异,植被变化趋势也不同。（1）就南北坡而言,近17年来秦岭南坡植被覆盖度上升趋势大于北坡,南坡植被覆盖以上升趋势为主,而北坡以稳定为主。（2）不同的海拔高度上秦岭山地植被覆盖变化在存在分异性：低海拔区域呈减少趋势,中海拔区呈明显的上升趋势,2000 m以上的高海拔区域北坡的植被覆盖度较为稳定,而南坡的2500到3100 m区域内有较明显的减小趋势。（3）从坡度来看,随着坡度的增加秦岭山地植被覆盖度由减少转为增加再转为稳定,南北坡植被变化分异性不明显。（4）不同坡向上,秦岭南北坡植被覆盖度变化差异明显,由阴坡转为阳坡时,北坡植被覆盖有明显的增长趋势,而南坡则不明显,植被覆盖度减小区在南北坡的分布呈相反趋势,分别分布在南坡的阳坡以及北坡的阴坡。     

人类活动对西南山地植被覆盖变化的影响——以重庆市为例

植被覆盖变化是生态环境变化的重要指标,定量解析其中的人类活动作用一直是生态领域研究的热点。以重庆市为例,基于遥感、气象以及统计数据,利用GIS技术和残差法,从归一化植被指数(NDVI)和土地利用/覆盖(LUCC)整合分析视角,探究西南山地2000-2020年植被覆盖变化的时空特征,深入解析人类活动影响。 研究表明：(1)近20年间研究区植被覆盖呈整体上升趋势且空间异质性强,渝东南和渝东北地区植被覆盖以及恢复趋势明显优于渝中地区。(2)残差分析表明人类活动对植被覆盖变化同时存在正向和负向两个方面的影响,以正向影响为主导。(3)林地未变区和耕地未变区对植被覆盖变化的贡献程度最大(两者共达到84.18%),退耕还林贡献率仅为1.24%。(4)封禁育林面积与林地未变区植被覆盖变化存在极显著正相关关系(R²=0.82),同时封禁育林生态工程能够较好地解释林地未变区残差变化。研究建立了LUCC对植被覆盖变化影响的贡献率清单,定量揭示封禁育林生态工程对植被覆盖恢复的重要作用,对丰富区域植被覆盖变化驱动研究具有一定参考价值。     

退耕还林(草)过程中陕北地区NDVI时空变异及其驱动因子的地理探测

地表植被作为生态环境变化的敏感因子,对维持区域生态稳定性具有重要作用.基于退耕还林(草)生态工程实施过程中2000-2019年陕北地区的MODIS NDVI数据,结合地形、地貌、气候、土壤和植被等环境因子,探究NDVI时空变异特征,并运用地理探测器模型对植被NDVI影响因子及其影响程度进行探测,最终确定主要环境因子对N...     

内蒙古大青山国家级自然保护区植被归一化指数时空变化及其与环境因子的关系

选取2000—2020年MODIS影像的归一化指数(NDVI)数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数、相关分析等方法,从海拔、坡度和坡向的角度分析了内蒙古大青山国家级自然保护区生长季NDVI的时空变化特征,并进一步探讨了NDVI时空变化与气候因子的相关性。结果表明：(1)2000—2020年,内蒙古大青山国家级自然保护区植被总体覆盖状况良好且呈增长趋势,增长速率为0.058/10a;(2)保护区NDVI空间分布呈现出西部低、东部高的从西到东逐渐增加的特征。保护区生长季NDVI均值随着海拔的升高而明显增加,随着坡度的增加呈缓慢增加趋势,在不同坡向上,生长季NDVI均值大小依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;(3)从NDVI变化趋势分析来看,2000—2020年大青山自然保护区植被覆盖改善的面积占总面积的61.75%,其中,显著改善、极显著改善面积分别占总面积的41.13%、20.62%,基本保持不变的面积占总面积的38.17%,退化面积占总面积的0.07%。在空间分布上,NDVI显著、极显著增加的区域主要分布在保护区西部和东部,中部以变化不显著为主。保护区各功能区N...     

2000—2012年京津风沙源治理区植被覆盖时空演变特征

植被是陆地生态系统的主体,分析长时期植被覆盖变化,有助于揭示陆地生态环境的演变规律。研究以京津风沙源重点治理区的MODIS02B产品为数据源,通过数据处理获得2000—2012年的NDVI(Normalized difference vegetation index)时序数据集,采用线性趋势分析、标准差、Hurst指数和相关系数等方法,分析京津风沙源重点治理区植被覆盖的时空变化特征及影响因子。结果显示:(1)近13年来,治理区植被覆盖总体呈上升趋势(R2=0.70),2012年NDVI值达最大值0.324,比2000年增加了135.62%。但增加速率和幅度各异:北部干旱区(Bbghq)增加速度最快,浑善达克区(Hsdkq)次之,农牧交错区(Nmjcq)植被变化相对稳定。(2)工程区地表植被覆盖改善区域的面积明显大于退化区域,其中得到改善且通过显著性检验(P=0.10)的区域约占总面积的94.31%;Hurst指数分析表明,工程区植被变化整体呈中强持续性特征,面积合计约占64.48%;综合分析表明,工程区植被变化以良性发展为主,特别是强持续性的退化区和弱持续性的改善区值得关注,二者合计占35.27%。(3)人类活动是京津风沙地区植被覆盖上升的重要驱动因素;自然因素中,降水是控制工程区植被生长的主要因子,温度的影响相对较弱。     

基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析

基于1998年4月至2009年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法计算各季及年均NDVI值;对5种植被类型的年均NDVIy和生长季NDVIg进行一元线性回归,辅助以趋势线分析定量描述研究区植被覆盖动态变化,并采用R/S分析(重标极差法)动态预测米仓山植被覆盖未来变化趋势。结果表明:研究区12年间NDVI整体呈上升趋势,相对于前期(1999~2001年)、中期(2003~2005年)和后期(2007~2009年)的NDVI增加显著;年最大NDVI≥0.70的区域占总面积的98.95%,年均NDVI≥0.70的区域占93.69%,且植被覆盖增加的面积远大于减少的面积;划分的5种植被类型中,阔叶林类NDVI值最高,人工植被类NDVI值最低;R/S法计算结果显示,Hurst指数(H)为0.876 8,表现为很强的持续性,预示未来一定时限内米仓山植被覆盖将有稳定的增加趋势。     

玛曲县植被覆被变化及其对环境要素的响应

植被覆被变化是气象要素和人类活动综合作用的结果,能够反映区域内生态系统的演替趋势。玛曲高寒生态区作为黄河上游重要的水源涵养和补给区,具有维持区域生物多样性和生态安全,保障经济社会健康发展的重要作用,因此厘清该区域植被变化与气候及人类活动等环境要素的相互关系有助于为玛曲县生态治理与恢复提供科学参考。鉴于此,以2000-2015年MODIS/NDVI数据为基础,结合同期气象与人类活动数据,应用趋势分析法、相关分析以及通径分析等方法,分析了玛曲县植被NDVI的时空变化规律,并详细探讨了气象要素和人类活动对植被覆被变化的影响。结果表明：（1）2000-2015年玛曲县NDVI呈波动上升趋势,上升速率为0.01015/10a;各土地利用/覆被类型中,增加幅度由大到小依次为高山稀疏植被、湿地、沙化草甸、山地疏林地、高寒草甸、亚高山硬叶灌丛、亚高山阔叶灌丛和高寒草原;增加面积占相应地类总面积比例由大到小分别是高山稀疏植被（75.57%）、山地疏林地（71.45%）、沙化草甸（71.18%）、湿地（70.66%）、高寒草甸（68.15%）、亚高山硬叶灌丛（66.96%）、亚高山阔叶灌丛（66.24%）和高寒草原（66.05%）;（2）气象要素中,气温与NDVI间具有显著正相关（P < 0.05）,是影响植被覆被的决定性因子,利于植被的生长与发育;降水与NDVI间相关不显著（P > 0.05）,对植被覆被的影响较小;（3）人类活动要素中,与放牧强度密切相关的大牲畜存栏数和羊存栏数是植被生长的主控因子,其中大牲畜存栏数呈显著的抑制作用（P < 0.05）,羊存栏数具有较强的促进作用（P < 0.05）;（4）通径分析发现,气温、大牲畜存栏数和羊存栏数的决定系数依次为0.3005,-0.0563和0.0128,说明气温对NDVI的综合作用强度最高、大牲畜存栏数次之,羊存栏数最低;此外,剩余通径系数为0.53。该数值较大,表明仍有部分对NDVI增加存在影响的环境要素未考虑到,需在今后的研究中给予关注。     

黄土高原不同植被覆被类型NDVI对气候变化的响应

植被与气候是目前研究生态与环境的重要内容。为探究黄土高原地区植被与气候因子之间的响应机制,利用线性趋势分析、Pearson相关分析、多元线性回归模型以及通径分析的方法,对黄土高原2000—2015年全区和不同植被覆被类型区内NDVI与气候因子的变化趋势以及相互作用关系进行分析。植被覆被分类数据和植被指数数据分别来源于ESA CCI-LC(The European Space Agency Climate Change Initiative Land Cover)以及MODND1T/NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)。结果表明:(1) 2000—2015年黄土高原全区植被年NDVI_(max)显著增加的区域占总面积的74.25%,不同植被覆被类型年NDVI_(max)分别为常绿阔叶林常绿针叶林落叶阔叶林落叶针叶林镶嵌草地农田镶嵌林地草地灌木,并且都呈显著增加趋势,其中常绿阔叶林和农田增加幅度最大,为0.012/a。(2)黄土高原全区NDVI与气温、日照、降水和相对湿度等气候因子之间没有显著相关性,但在不同植被覆被类型区,气候因子对NDVI存在显著作用,且不同植被覆被类型差异明显。(3)在全区和不同植被覆被类型区NDVI仅对降水的响应比较一致,气温无论在整个区域尺度还是不同植被覆被类型区对植被的影响均不显著。(4)常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林及镶嵌林地等以乔木为主的植被覆被类型受年均相对湿度和年总日照时数的显著负效应驱动,草地、镶嵌草地等以草本为主的植被覆被类型则受到年总降水量的显著正效应影响。这说明对植被类型进行区分,更有利于揭示气候对植被的作用机制。     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

湖北省地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应

归一化植被指数(NDVI)作为一个重要的遥感参数,能够准确地反映植被覆盖程度和植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于2001—2012年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对湖北省植被年际变化趋势、月变化趋势进行详细分析;并且研究该区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系。结果表明近12年来,研究区大部分区域植被覆盖度良好,其中鄂西北及鄂南地区NDVI值较高为0.82,鄂中东部城市NDVI值较低为0.13;2001—2012年间年均NDVI整体呈增加趋势,增速1%/10a;植被覆盖度基本不变区域占研究区总面积的92.8%,大致符合我国中部地区植被覆盖变化趋势;分析NDVI与气候因子的相关关系可知,降水量对湖北植被NDVI年变化起有重要影响;逐月NDVI与月平均气温及月降水量的回归分析表明,降水和气温对生长季不同月份的植被NDVI影响明显不同,同时呈现一定的滞后性。     

基于地理探测器的内蒙古自然和人为因素对植被NDVI变化的影响

研究区域植被覆盖度变化趋势并探寻其驱动因素对于维护生态安全具有重要意义。将内蒙古旗县分为牧业旗县和非牧业旗县,应用线性趋势分析法和地理探测器模型探讨2000-2015年自然和人为因素对植被NDVI变化的影响。结果表明：（1）2000-2015年内蒙古地区植被覆盖度总体上呈增加趋势,但空间上显现出西部减少,东部与南部增加的趋势;非牧业旗县植被NDVI改善面积大于牧业旗县。（2）在整个内蒙古地区中,年降水量和土壤类型是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在22%以上。在牧业旗县年降水量和土壤类型是主要驱动因素,而在非牧业旗县中粮食产量是最主要的驱动因素。（3）各因子之间的交互影响均高于单因子的影响。在牧业旗县,因子之间的交互作用呈现出非线性增强和双因子增强关系,植被NDVI变化受乡村户数和牲畜数量的交互影响最为突出。非牧业旗县因子之间呈现出非线性增强的交互作用关系,植被NDVI变化受土壤类型和粮食产量的交互影响最为明显。     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。