砒砂岩区植被覆盖度环境驱动因子量化分析——基于地理探测器

砒砂岩区地形破碎,生态环境恶劣,降水量少且以暴雨为主,研究该区植被覆盖变化及环境驱动因子作用机制对区域植被建设具有重要的理论意义。基于1999—2018年的NDVI数据分析了砒砂岩区近20年植被覆盖度时空变化特征,利用了地理探测器方法量化分析了不同环境因子对植被覆盖度的影响。结果表明：1)近20年砒砂岩区平均植被覆盖度为42.3%,时间尺度上1999—2018年区域植被覆盖度呈增加趋势,平均上升幅度为0.086/10 a,空间尺度上植被覆盖度呈现从东南向西北递减的空间分布特征;2)近20年区域植被覆盖整体得到改善要比退化的区域面积大,45.5%的区域面积植被覆盖度极显著增加,主要分布在砒砂岩区东部区域,该区植被覆盖度未来变化趋势将以持续性改善为主,但仍有约41.6%的植被将由改善向退化方向变化;3)降水、土壤水分和气温是影响砒砂岩区植被覆盖空间分布的主导环境因子,且降水同其他环境因子的交互作用对植被覆盖影响最大。     

基于地理探测器的宁夏贺兰山植被覆盖度时空分异及驱动因子

监测区域植被覆盖变化并分析其驱动因子,有利于实现生态环境的可持续发展。本研究以1989—2021年Landsat 5/8遥感影像为数据源,利用像元二分模型获取宁夏贺兰山植被覆盖度,基于地理探测器量化了环境和人为等10个因子对其时空分布的影响。结果表明: 1989—2021年间,宁夏贺兰山平均植被覆盖度为35.8%,时间尺度上总体呈增加趋势,平均增幅为0.043·(10 a)^-1,空间尺度上呈现从西南向东北递减的分布特征;研究区58.1%的区域植被覆盖度未来将持续性改善,但仍有30.7%的植被存在退化的潜在风险。降水是影响植被分布的主要环境因子,与单因子相比,环境因子和人为因子的交互作用对植被覆盖度的解释力更强,降水与其他因子的交互作用处于主导作用。     

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。     

2000—2018年深圳市植被覆盖动态变化与预测

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明: 2000—2018年,深圳市植被覆盖呈明显的地域分异特征,在区域上表现为东部大于西部、南部大于北部,此分异特征与区域地形效应具有良好的一致性。植被覆盖度重心的空间迁移特征为西北-东南-西北,迁移速率为551.2 m·a^-1,此进程与深圳市城市化进程密切相关。2000—2018年间,深圳市植被覆盖度总体呈改善趋势,改善速率为0.005·a^-1,其中,植被覆盖度显著改善和退化的面积比例分别为30.8%和12.8%。采用CA-Markov方法分理论、自然两种情景对深圳市2024年土地覆盖/利用类型进行预测,两种预测方法所得土地覆盖/利用类型的面积所占比例之间没有显著差异,其差异阈值在0~1.2%。与2018年之前相比,2024年深圳市乔木林、耕地等转化为建设用地的比例将明显减少,但供需矛盾仍然紧张。     

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。     

基于MODIS-归一化植被指数的广东省植被覆盖与土地利用变化研究

基于MODIS-NDVI遥感植被指数,利用像元二分模型进行植被覆盖度提取,结合趋势分析和显著性检验等方法,对2000—2020年间广东省的植被覆盖时空变化特征进行分析,并结合土地利用变化图谱,探究土地利用类型对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：(1)2000—2020年,广东省植被覆盖度整体以0.23%/a的变化率呈波动增长趋势,但空间异质性显著,呈现出以珠三角地区为中心向外辐射递增的趋势;(2)广东省多年平均植被覆盖度介于0.7—0.76,以中高和高植被覆盖度为主,低植被覆盖区约占研究区总面积的4.37%。全省以植被改善为主(78.18%),显著和极显著退化区域占全区面积的5.84%,主要集中分布在珠三角、粤东沿海以及粤西沿海等地区;(3)研究区以耕地与林地的图谱单元互换为主要土地利用变化特征,而城乡、工矿、居民用地在耕地和林地的占用和补充过程中起了重要的作用,反映出城乡建设过程中对耕地和林地的大量占用;植被覆盖变化与土地利用变化存在响应联系,且各土地利用类型对植被覆盖度的贡献各异;向城乡、工矿、居民用地转化的图谱与植被显著和极显著退化区高度重合,说明耕地和林地向城乡、工矿、居民...     

基于MODIS-EVI的西南地区植被覆盖时空变化及驱动因素研究

基于MODIS-EVI和气象数据,利用最大值合成法、像元二分模型、趋势分析和相关分析等方法,探讨了西南地区2001-2015年植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应,并分析了温度和降水对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：（1）2001-2015年,西南地区植被EVI以0.1%/a的变化率呈波动增加趋势,但空间异质性显著,呈现出从东南向西北逐渐递减的趋势;（2）西南地区以高和极高植被覆盖度为主,极低植被覆盖度区域约占研究区总面积的8.6%,植被覆盖度增加的区域集中分布在广西省北海-钦州、贵州省邵通-毕节-遵义、四川省广元-广安以及西藏那曲等地区,植被覆盖度呈减少趋势区域主要集中在西藏拉萨-阿里地区和四川成都-阿坝州-甘孜州等地区;（3）植被EVI与同期温度和降水相关性较好,均以正相关为主。在0.05显著水平下,受降水驱动的区域呈斑块状分布在西藏自治区和青海省交界处,以及云南和广西部分地区,约占研究区总面积的3.4%;受温度驱动的区域零星分布在各省、自治区,约占研究区总面积的1.6%;受温度和降水共同驱动的区域约占研究区总面积的7.2%,主要分布在西藏自治区的阿里地区北部,青海省的三江源地区以及四川和贵州两省交界处的小部分地区;西南地区大部分区域的植被EVI指数变化表现为非气候因素驱动。     

2000—2019年长江流域植被覆盖时空演化及其驱动因素

长江流域作为中国重要的生态屏障，科学认识长江流域植被覆盖时空变化及其驱动因素，对有效开展长江流域生态工程建设具有重要的指导意义与应用价值。基于2000—2019年间MODIS-NDVI与相关气象等数据，采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验、变异系数、偏相关分析、残差分析等方法，研究了近20年来长江流域植被覆盖的时空分布与变化特征，并探究了研究区植被覆盖的驱动因素。结果表明：(1)时间变化上，长江流域生长季NDVI呈现波动增长趋势，显著改善面积大于退化面积；(2)空间分布上，流域植被覆盖空间分布格局大致呈现为“中部高，东西低”,生长季NDVI多年均值为0.6164,呈较高植被覆盖状态；(3)变化趋势上，植被增长区域大于减少区域，具体表现为“中部强于东部、东部强于西部”;(4)变化稳定性上，流域植被变异系数介于0.0104—1.3199之间，呈现出“中间低，东西高，东西部局部区域高低波动并存，地域性差异明显”的空间变化稳定性特征；(5)影响因素上，流域植被覆盖变化受气温和降水的共同影响，大部分区域生长季NDVI变化以气候驱动为主，局部区域表现自然因素叠...     

黄土高原泾河流域长时间序列的归一化植被指数动态变化及其驱动因素分析

泾河流域土地开发历史悠久, 是黄土高原水土流失的典型区域。研究气候变化和人类活动影响下泾河流域的植被覆盖变化及其原因, 对黄土高原的植被恢复、水土保持和景观管理等都具有重要意义。该研究应用GIMMS归一化植被指数NDVI、土地覆盖分类数据和气候数据, 采用趋势分析和相关分析方法, 研究了泾河流域1982-2005年植被覆盖变化趋势及其驱动因素。研究表明: 泾河流域24年间79.64%的区域NDVI无显著变化趋势, NDVI趋势显著增加的区域占16.33%, 主要集中在流域中部和南部, NDVI趋势显著减小的区域占4.03%, 主要集中在流域北部。流域所有气象站点的降水量均无显著变化趋势, 气温均呈显著升高趋势。分析发现气候变化不能很好地解释NDVI趋势的空间分异, 人为因素更为重要。从土地利用分析结果来看, NDVI不同趋势下各土地利用类型比例无明显变化, 但NDVI显著增加区以耕地为主, 显著减小区以草地为主, 由此推断NDVI的显著增加趋势主要由耕地NDVI增加引起, 显著减小趋势可能与林地减少和草地退化有关。通过分析不同分区的土地利用数据和社会经济资料, 着重探讨了造成植被覆盖显著变化趋势的人为因素。     

2001-2015年天山北坡植被覆盖动态变化研究

利用天山北坡2001-2015年植被生长比较旺盛月份（6-9月）的MODIS NDVI产品数据,结合像元二分法进行植被覆盖度提取,并对其空间分布特征、随时间及地形的动态变化和面积加权重心进行分析。研究表明：（1）天山北坡6-9月多年平均植被覆盖度介于0.4-0.5,以低、中低植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西北-东南向相间分布;（2）2001-2015年间,植被覆盖度有逐渐上升的趋势;植被覆盖改善区域（54.42%）大于退化区域（45.58%）,西部较东部改善更为明显;植被覆盖度变异类型以弱变异和中等变异为主,植被覆盖度变化类型以稳定型为主;（3）天山北坡区域植被覆盖度变化受海拔高度影响明显：随着海拔高度的上升,较低植被覆盖度比例呈现先上升后下降再次上升趋势,较高植被覆盖度则与之相反;海拔3880 m以上低植被覆盖度占绝对优势,较高的植被覆盖度占比逐渐下降直至几乎绝迹;（4）各等级植被覆盖度面积加权重心集中在沙湾县、石河子市、玛纳斯县及呼图壁县;并呈现由集中到相对分散的趋势。     

西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析

基于Landsat TM/OLI遥感影像数据反演了西安市1995—2016年的植被覆盖度, 分析了西安市不同时期的植被覆盖度变化特征, 并运用景观格局对植被覆盖度的空间格局变化进行了定量化分析。总体统计结果显示: 西安市1995年、2002年、2009年、2016年平均植被覆盖度分别为45.40%、50.03%、55.97%、59.42%, 呈现逐年增加趋势, 其中1995—2016年极低覆盖度面积减少了1427.9337 km2, 极高植被覆盖度面积增加了1252.9080 km2, 表明西安市自然生态环境明显转好。分区统计结果显示: 南部山区秦岭和渭河洪冲积平原的植被生长保持稳定; 沿山丘陵、黄土台塬区植被增长趋势显著; 植被退化主要发生在新的建城市区域和主要发展开发区。景观格局分析显示: 西安市在此20年间, 植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈上升趋势, 破碎化程度加大, 这不仅表明西安市资源不断被开发利用, 同时也表明生物多样性的环境向不利趋势方向发展。这提醒我们尽管西安市总体植被覆盖度变好, 但仍需要在资源开发利用过程中密切关注保持生物多样性的环境。     

三江源国家公园植被时空变化及其影响因子

三江源国家公园对于区域生态环境和物种栖息地的保护具有重要意义。基于2000—2018年的GLASS植被覆盖度产品,使用线性回归和Hurst指数分析园区植被覆盖度的时空变化,并利用皮尔逊相关系数、残差分析法探究气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明:三江源国家公园植被覆盖度较低,其均值为0.24; 2000—2018年间,园区植被覆盖度呈轻微增加趋势;园区植被变化以增长为主,且其变化大都呈正向持续性;趋势变化与Hurst指数叠加分析发现,园区植被变化类型以持续性增长为主,占园区植被区总面积的61.33%;其他依次为持续性退化、未来变化不确定类型;降雨对园区植被变化影响最大,其次为温度,人类活动对植被变化的影响最小。近年来,园区的温度和降雨都呈增加态势,改善了区域植被的水热条件,促进植被生长。     

东北老工业区植被覆盖度时空特征及城市化关联分析

植被覆盖度研究一直是揭示自然生态系统演化以及人类活动与环境演化关系的重要路径。基于MODIS 数据,结合像元二分模型和一元线性回归方法, 定量估算东北老工业区2000-2015 年的植被覆盖度及其时空变化特征, 并特别分析辽宁省植被覆盖度变化与城市化水平的关系。结果表明, 1)东北老工业区的植被覆盖度呈现“中部高-东西低-西部最低”的空间分布态势; 2)黑龙江省和吉林省高植被覆盖区明显增加, 但辽宁省高植被覆盖区面积比重由2000 年全省总面积的49.99%下降到2015 年的25.99%, 这一变化情况在辽宁省城市化水平的空间差异中得到进一步的验证; 3)除部分辽西城市植被退化趋势严重并且逐渐向东蔓延, 东北老工业区植被覆盖表现出增加的趋势, 特别是黑吉两省与内蒙古交界的大部分地区植被覆盖度明显提高。研究结果阐明了东北老工业区植被演化格局与过程, 对推动绿色可持续转型及生态文明建设具有重要意义。     

黄土高原近10年植被覆盖的动态变化及驱动力

基于Timesat的非对称高斯函数(AG)拟合法重建MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算了黄土高原近10年的植被覆盖度(VC),并分析了年植被覆盖度的变化趋势和其与降水温度的相关性。研究结果表明:黄土高原植被覆盖度总体上呈现东南高西北低、由东南向西北递减的特征。其中森林生态系统平均覆盖度最高,灌木、草地生态系统次之,荒漠生态系统最低,空间差异明显。2010年森林生态系统植被覆盖度达到81.6%,主要包括太行山、吕梁山和秦岭地区。暖温带森林区植被组成以落叶阔叶林为主,覆盖度常年较高,为80%以上。西北部温带草原区,植被覆盖度达到38.8%。温带草地主要依水分梯度,由东南到西北分布有以旱生性多年生草本植物为主的典型草原,植被覆盖度呈现相应的递减趋势。黄土高原总面积78.6%的地区年植被覆盖度呈增加趋势;而占总面积19.4%的地区年植被覆盖度呈下降趋势。在空间分布上,植被覆盖度显著增加的区域主要分布在榆林至延安周边地区和秦岭一带;植被覆盖度显著减少区域沿兰州至银川呈条带状分布。     

2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。     

三江源国家公园生态功能时空分异特征及其重要性辨识

三江源国家公园的建立有利于在该区域实行最严格的生态保护,筑牢国家生态安全屏障。为摸清三江源国家公园生态本底,基于遥感数据,地理信息系统平台及生态评估模型模拟等技术手段,分析了三江源国家公园生态系统类型,2000—2015年生态功能的时空分异特征及变化趋势,辨识其重要性,并对其变化驱动因素进行初探。结果表明:(1)三江源国家公园以草地、荒漠、水体与湿地生态系统为主,面积占比达到99.8%。(2)三江源国家公园水源涵养、土壤保持及防风固沙极重要区的占比分别为15.3%、13.7%和22.4%。(3)整体呈现东部以水源涵养、中部以土壤保持、西部以防风固沙为核心生态功能的空间格局。(4)2000—2015年,水源涵养功能量总体下降,但提升区域面积占比达84.5%,极重要区呈现下降态势;土壤保持功能量总体提升,年变化趋势为987万t/a,全区超过95%的地区均呈上升趋势;防风固沙功能由于风速减小及植被覆盖度的降低,出现下降态势,为-356万t/a。(5)气候暖湿化以及三江源生态保护工程的实施是三江源国家公园生态功能总体提升的主要原因,然而草地退化态势尚未完全遏制,局部地区植被覆盖度仍有所下降。为实现国家公园和自然资源的严格保护和永续利用,需对其进行统筹规划、科学布局,在科学把握生态系统自然规律的基础上,分区、分级对其进行生态保护和修复。     

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。     

基于时序突变检测的植被空间变化特征识别方法——以海河北部山区为例

长时序植被变化趋势分析是分析植被生长与退化状况的主要手段之一,但难以精细揭示分析时段内植被变化动态的时空特征。将归一化植被指数（NDVI）时序突变检测与趋势分析结合起来,建立了精细识别植被空间变化特征的方法,并以海河北部山区为案例,开展了实证研究。案例分析结果表明：2000-2018年间,海河北部山区有78.1%的区域NDVI发生了突变,其中1.7%的面积发生退化。应用基于时序突变检测的植被变化识别方法进一步发现：植被变化在2011年出现突变拐点,突变前（2000-2011年）在西北草原区和东南林农区存在1.6%的显著退化,突变后（2011-2018年）在东部林农区存在1.2%的显著退化。分析表明,海河北部山区植被整体改善与气象因子的关系不大,局部恶化则是气象因子与人类活动共同作用的结果。与常规长时序植被变化趋势分析相比,基于时序突变检测的植被空间变化特征识别方法揭示了评估时段内植被空间变化的动态趋势,可为明确区域植被的变化以及差异化的植被恢复策略提供决策信息。     

怒江-萨尔温江流域植被覆盖时空变化趋势及驱动力

植被作为陆地生态系统的主要组成部分，对区域生态系统环境变化、全球碳循环和气候调节具有非常重要的作用。怒江-萨尔温江流域是东南亚最重要的跨境河流之一，其植被变化会影响区域生态系统和气候。研究以怒江-萨尔温江流域为研究区，基于2000—2021年MODIS NDVI数据，利用BFAST模型、Hurst指数以及地理探测器研究了其植被覆盖时空演变趋势和未来可持续性以及驱动因子。结果表明：(1)2000—2021年，怒江-萨尔温江流域植被覆盖总体呈波动上升趋势，多年平均植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)为0.73,以高植被覆盖和较高植被覆盖为主。植被分布具有明显的空间异质性，下游和中游植被覆盖明显优于上游。(2)BFAST趋势表明，近22年怒江-萨尔温江流域植被覆盖改善和退化的区域面积占比分别为71.24%、28.76%,改善的区域远大于退化的区域，说明研究区植被得到较好的保护。Hurst指数显示，未来植被将持续改善和退化的区域占比分别为94.89%、2.76%。BFAST与Hurst二者叠加共耦合了17种植被覆盖的未来趋势情形，整体上未来植被呈持续改善为...     

南昌市植被覆盖度时空演变及其对非气候因素的响应

植被是陆地生态系统的重要组成部分,植被覆盖在空间上的差异是气候和人类活动交互作用的结果。随着城市扩张,人类活动的加剧及不合理的土地利用方式导致了很多生态问题,对植被覆盖有重大影响。基于地形调节植被指数的像元二分模型,利用3期landsat-5 TM影像图分析南昌市植被覆盖度时空演变特征,并结合DEM数据分析植被覆盖度及变化的地形梯度分异规律,利用3期土地利用图量化植被覆盖度变化对土地利用方式转变的响应。结果显示:1)研究区2001—2010年植被覆盖度从0.54下降为0.42,总体上呈退化趋势,2005年之后植被退化有所减缓;2)植被覆盖度的地形梯度变化显著。植被覆盖度与高程呈高度的正相关性,在坡度0—22°梯度带呈现较高的正相关,在坡度22—40°梯度带呈现较高的负相关。80%以上植被覆盖变化集中在海拔30 m以下、坡度4°以下的区域;3)植被覆盖度变化是地形与土地利用综合作用的结果。在平原低丘区,土地利用行为是植被覆盖变化的主导因素。城市的建设和扩张导致占用耕地、林地和草地,以及大面积的撂荒、伐林等土地活动对植被覆盖退化的贡献率为50%以上,是植被覆盖退化的主要原因,而退耕还林还草、废弃地复垦、后备资源开发为植被覆盖增加的主要原因。可为平原低丘区生态环境监测和构建环境友好型土地利用模式提供科学依据。