京津风沙源区不同分区植被覆盖度变化及归因分析

以2000—2018年MODIS NDVI影像为数据源,基于像元二分模型估算京津风沙源区植被覆盖度(FVC),分析京津风沙源区FVC的时空变化特征,并结合自然因素和人类活动,运用地理探测器模型探究自然、人类活动对区域尺度FVC空间分布的影响。结果表明:2000—2018年,京津风沙源区FVC呈增加趋势,增长速率为0.013·(10 a)^-1,植被增加率为8.2%,FVC较高的区域在燕山丘陵山地水源保护区,其次是农牧交错带沙化土地治理区和浑善达克沙地治理区,FVC较低的区域为北部干旱草原沙地治理区。不同分区各驱动因子对FVC空间分布的解释力不同。自然因素中,年降水量是控制北部干旱草原治理区、浑善达克沙地治理区和燕山丘陵山地水源保护区FVC空间分布的主要驱动因子,坡度是控制农牧交错带沙化土地治理区的主要驱动因子;人类活动中,年末大牲畜头数是控制北部干旱草原治理区和农牧交错带沙化土地治理区FVC空间分布的主要驱动因子,人口密度是控制浑善达克沙地治理区和燕山丘陵山地水源保护区FVC空间分布的主要驱动因子;其他因子对FVC空间分布的影响则存在区域差异。交互探测器结果显示,双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主。人类活动与年降水量、坡度等自然因素的共同作用能够更充分地解释FVC空间分布。风险探测器识别的适宜植被生长的范围为年降水量316.4～486.0 mm、平均相对湿度48.4%～57.6%、年均温2.5～7.9 ℃的区域,其他驱动因子则在不同分区之间存在差异。     

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。     

1982-2012年中国植被覆盖时空变化特征

利用GIMMS NDVI、MODIS NDVI和气象数据,辅以趋势分析、分段回归以及相关分析等方法,分析了1982—2012年我国植被NDVI时空变化特征及其驱动因素。结果表明:(1)近30年我国植被NDVI呈缓慢增加趋势,增速为0.2%/10a;植被覆盖变化阶段性特征明显:即1982—1997年和1997—2012年植被覆盖均呈显著增加趋势,增速分别为1.2%/10a和0.6%/10a,均通过显著水平0.05的检验。(2)空间上,我国陕北黄土高原、西藏中西部以及新疆准格尔盆地等地区植被NDVI呈显著增加趋势;而东北地区的大、小兴安岭和长白山、新疆北部的天山和阿尔泰山以及黄河源和秦巴山区等地区植被NDVI呈显著下降趋势,其中东北地区和新疆北部山区下降尤为显著,说明近年来我国中高纬度山区植被活动呈下降趋势。(3)不同区域植被对气温和降水的响应存在差异,我国北方地区植被对气温具有较长的响应持续时间;而除云南外,南方地区植被对降水的响应时间存在1—3个月的响应时间,且随着滞后时间的延长,相关性逐渐增大。(4)我国植被覆盖增加是气候变化和人类活动共同驱动的结果,尤其是1999年之后人类活动影响逐渐加强。而我国东北地区和新疆北部山区植被覆盖的下降可能是由于该区降水减少所致,东南沿海地区植被退化则受城市化影响显著。     

京津风沙源治理工程区水源涵养功能时空变化分析

水分是干旱、半干旱地区植物生长的主要限制因子,也是权衡生态修复工程措施的重要依据。基于区域水量平衡方程与GIS空间分析技术,评估了京津风沙源治理工程区水源涵养功能的时空变化,并分析了气象、地形、植被等因素对水源涵养功能的影响。结果表明：2000-2015年工程区的水源涵养量与涵养能力均有所增加,多年平均值分别为16.79亿m³和3.66mm。工程区水源涵养能力由西向东递增,高值区与较高区的面积占到工程区的32.45%;相比2000年,2015年有41.65%的地区水源涵养能力增大,其中22.01%的地区显著升高。但2000-2015年荒漠草原亚区水源涵养能力明显下降,农牧交错带草原亚区相对稳定,整体来看,典型草原亚区的水源涵养量最大,燕山丘陵山地水源保护亚区的涵养能力最高。主要原因在于工程区水源涵养能力易受降雨、气温以及植被覆盖度等因子影响,浑善达克沙地亚区与科尔沁沙地亚区的植被覆盖状况改善显著提升了其水源涵养能力,农牧交错带草原亚区和晋北山地丘陵亚区的水源涵养能力下降主要归因于降雨量减少,而荒漠草原亚区的涵养能力明显受到气候与植被的双重制约。     

中国“平原-山地”地形过渡带NDVI时空变异与气候响应

研究地形过渡带植被的地形效应,边缘效应,及其对纬度、气候变化的响应,将为我国山地生态格局和资源禀赋的深层认知提供地学参考。利用1982—2015年第三代全球库存建模和制图研究归一化植被指数数据集(GIMMS NDVI3g v1)和年均气温、降水等气象数据,分别进行最大值合成、趋势分析、突变分析、变异分析和相关分析,揭示了中国近南北走向的“平原-山地”地形过渡带(简称“地形过渡带”)植被物候的时空变化规律及对气候变化的响应特征。研究表明：(1)“地形过渡带”跨越一年三熟的低纬度地区,到一年两熟的中纬度地区,再到一年一熟的高纬度地区的周期性植被物候特征区;(2)34年间,年际NDVI整体呈增长趋势,其中植被改善区域占58.84%;年内分析表明“地形过渡带”植被生长期(LOS)变化率-3.16 d/纬度;(3)34年间“地形过渡带”的年均气温呈现升高趋势,每10年上升速率为0.098—0.386℃之间;年均降水呈现减少趋势,每10年下降速率为8.29—31.82 mm;(4)34年间NDVI变异系数结果表明,研究区NDVI低波动变化和相对较低波动变化的面积占比达95.52%,说明研究区植被呈...     

秦巴山区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

基于GIMMS_(3g)(1982—2015年)、SOPT VEG(1998—2015年)和MODIS(2000—2017年)3种NDVI数据集,结合气温、降水和DEM数据,利用平均法、线性趋势分析法和相关分析法等方法,分析了秦巴山区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子的相关性,并以秦岭山地(陕西境内)为重点区域,分析了植被覆盖的海拔梯度差异及其与气候因子的垂直响应模式。结果表明:①1982—2017年秦巴山区3种植被NDVI均呈显著增加趋势,其中1982—2015年NDVI-GIMMS_(3g)增速为1.4%/10a,1982—2000年NDVI-GIMMS_(3g)较低且波幅较大,增速为1.6%/10a,年际间变异系数(CV)为0.04,2000—2015年NDVI-GIMMS_(3g)较高且稳定增加,增速为1.7%/10a,CV为0.02;2000—2015年NDVI-SPOT VEG增速为4.1%/10a,CV为0.04;2000—2017年NDVI-MODIS年增速为4.5%/10a,CV为0.04;②2000—2017年(MODIS数据)秦巴山区植被覆盖高值区主要为秦岭、米仓山和神农架等山地,低值区主要为西部高海拔区和东部低海拔区等区域;秦岭山地随海拔升高植被NDVI先升高后降低;③2000—2017年(MODIS数据)秦巴山区植被覆盖增加和减少的区域分别占96.90%和3.10%,低海拔地区较高海拔地区变化剧烈;秦岭山地低海拔带植被覆盖较高海拔带增加显著;④2000—2015年(SOPT VEG数据)秦巴山区增温效应显著,增速为0.49℃/10a,植被覆盖与温度以正相关为主,与降水正负相关并存,与温度的相关性较降水的相关性高;秦岭山地高海拔带植被对温度变化更敏感,低海拔带对降水更敏感。     

浙江省植被NDVI动态及其对气候的响应

利用GIMMS和MODIS两种归一化植被指数(NDVI)资料反演了1982—2010年浙江植被覆盖状况,结合同期研究区63个气象站点的气温、降水和湿润指数等气候指标,分析了该地区植被年际变化、月际变化及其对气候要素的响应特征。结果表明:(1)研究期间,浙江气候总体呈暖干化趋势,植被覆盖缓慢下降,主要是由于森林植被遭破坏,农业生产活动受抑制影响所致,其中NDVI显著减少的地区约占全省陆域面积的29.1%,主要发生在6—11月;(2)降水量及干湿程度对浙江植被NDVI年变化起着决定性作用。植被与气候要素年变化相关分析发现,NDVI与湿润指数关系较降水、气温更为密切,两者相关及偏相关系数均通过0.05水平的置信度检验,这表明在年际尺度上,湿度的增加增大了植被的生长势,有利于植被生长;(3)植被与气候要素月变化分析表明冬季的热量供给是影响浙江植被生长的重要因子,而植被变化对夏季降水和干湿程度的最大响应为滞后两个月;(4)农业生产水平的提高使得农作物种植区NDVI有所增加,人类活动对浙江植被覆盖的影响不可忽视。     

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SPOT NDVI的甘肃河东植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998—2011年SPOT NDVI和年均气温、降水数据,采用植被覆盖度法、趋势分析法及相关分析法对甘肃河东地区植被覆盖时空变化及其对气温和降水的关系进行研究。结果表明:河东地区植被覆盖度南高北低,依次为陇南山区甘南高原陇东高原陇中高原;近14年来植被覆盖度呈波动上升趋势,增速分别为陇南山区0.050 10 a-1、甘南高原0.009 10 a-1、陇东高原0.039 10 a-1、陇中高原0.023 10 a-1;植被覆盖轻度改善面积占37.20%,基本不变占59.75%,表明研究区植被覆盖稳中有所上升;河东地区植被NDVI与气温和降水的相关性各异,其中54.59%的地区植被NDVI与气温呈负相关,45.41%区域呈正相关;87.86%的地区植被NDVI与降水呈正相关,12.14%区域呈负相关;植被NDVI与降水正相关面积明显大于气温,说明降水是研究区植被生长的主导气候因子。     

近14年来柴达木盆地NDVI时空变化及其影响因素

利用MODIS/NDVI数据分析了柴达木盆地2000—2013年植被NDVI季节时空变化及其驱动力因子,结果表明:近14年来,研究区年均、季节NDVI均呈增加趋势,其中以春季增加范围最大,其次为夏季和年均,秋季最小。不同高程NDVI、NDVI变化趋势(θslope)差异较大,分别在海拔3750和3550 m时达到最大,当低于这个高度时,二者均随海拔升高而增大,反之则减小。相关分析表明,春、夏、秋季NDVI分别与气温、降水、潜在蒸散量呈正相关,正相关面积分别占总植被区的81.96%、96.94%和76.54%;年均NDVI对降水最为敏感,与其呈正相关的面积为91.03%。此外,春、夏两季NDVI对气温和降水的滞后效应突出,并以冬季降水、最低气温对来年春季植被生长影响最显著,春季降水则对夏季植被生长贡献最大。除自然因素外,农作物播种面积、出栏率等人类活动也是柴达木盆地植被NDVI变化的重要因子。     

近30年新疆植被生长异常值时空变化及驱动因子

作为陆地生态系统的主体,植被的时空变化深刻地影响着景观格局和生态功能,深入理解植被动态及其对气候变化的响应,对于提高对生态过程的认识、加强生态管理具有重要意义。在一致性检验的基础上,利用中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging Spectroradiometer,MODIS)的归一化植被指数(normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集将新疆地区全球检测与模型研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies,GIMMS)开发的NDVI数据集的时间序列拓展到2012年,探讨了生长季和各季节植被绿度、气候异常值的动态变化,分析了植被对气候变化的响应。研究结果显示,区域尺度和像元尺度GIMMS与MODIS NDVI之间的一致性较强。1982—2012年,研究区域生长季和各季节植被绿度呈显著增加趋势,但生长季存在明显阶段性:1998年前后分别呈显著增加和显著减少,夏季与秋季与生长季类似,而春季则不存在变化趋势的逆转。NDVI呈正异常值的面积比例与区域尺度NDVI的变化趋势一致;极端异常值、较大异常值多呈明显减少趋势,而一般异常值多呈增加趋势,NDVI的变化倾向于逐渐平稳。区域变暖趋势显著,降水量略有增加,潜在蒸散发显著提高,而湿润指数变化不明显。气温、潜在蒸散发主要在春季、秋季促进植被生长,而夏季降水量、湿润指数对植被生长的调节作用更为突出。     

1982-2012年中亚地区植被时空变化特征及其与气候变化的相关分析

干旱区植被生态系统对气候变化极为敏感,并且干旱区的植被变化研究对全球碳循环具有重要意义。然而近几十年来,中亚干旱区植被对气候变化的响应机制尚不甚明朗。利用归一化植被指数NDVI数据集和MERRA（Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications）气象数据,采用经验正交函数（EOF,Empirical Orthogonal Function）和最小二乘法等方法系统分析了31a（1982-2012年）来中亚地区NDVI在不同时间尺度的时空变化特征。进一步分析和研究NDVI与气温和降水的相关性,结果表明：1982-2012年,中亚地区年NDVI总体呈现缓慢增长趋势,而1994年以后年NDVI呈现明显下降趋势,尤其在哈萨克斯坦北部草原地区下降趋势尤为突出。这可能是由于过去30年间,中亚地区降水累计量的持续减少造成的。NDVI的季节变化表明春季NDVI增长最为明显,冬季则显著下降。与平原区相比,中亚山区的NDVI值增长幅度最大,并且山区年NDVI与季节NDVI呈现显著增加趋势（P < 0.05）。中亚地区年NDVI与年降水量正相关,而年NDVI与气温变化存在弱负相关。年NDVI和气温的正相关中心在中亚南部地区,负相关中心则出现在哈萨克斯坦的西部和北部地区;NDVI和降水的相关性中心刚好与气温相反。此外,在近30年间的每年6月至9月,中亚地区NDVI与气温存在近一个月的时间延迟现象。本研究为中亚干旱区生态系统变化和中亚地区碳循环的估算提供科学依据。     

1981—2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明：(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化...     

泾河流域植被覆盖动态变化特征及其与降雨的关系

植被退化是全球环境变化研究的一个重点问题,植被状况是环境评估的重要指标.利用8km分辨率的NOAA-AVHRR/NDVI时间序列数据,对位于黄土高原的泾河流域1982～2003年植被特征及变化状况进行系统分析,并在此基础上评估降雨与流域植被的相互关系.研究主要利用了变化斜率法、主成分分析法和相关分析法,得到如下结论:过去22a来流域植被NDVI均值波幅和变化都很小,变化较显著的区域集中在流域上游和流域边缘的山区.变化斜率分析得出了类似的结论,气候变化以及人类活动导致的土地利用改变可能是影响在流域不同地区植被状态变化的主要原因.对NDVI时间序列的主成分分析发现PC1和PC2与植被覆盖和气候密切联系,PC3和PC4与流域汛期洪水有关,PC5和PC6体现了人类活动的影响.流域的NDVI与降雨显示了良好的相关性,降雨与NDVI相关性的阈值可能在550mm或更高.     

Analysis on Jinghe watershed vegetation dynamics and evaluation on its relation with precipitation

Vegetation degradation is one of the key subjects in the study of global environmental changes, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is generally recognized as a good indicator of terrestrial vegetation productivity and growth status. To evaluate the vegetation dynamic changes in the Jinghe watershed on Loess plateau from 1982 to 2003, major methods of change slope, principal component analysis and correlation analysis were employed with 8 km resolution NOAA-NDVI time series data. Based on these analyses, the relationship between precipitation and NDVI was discussed. Results show that there has been little change in both amplitude and variety of NDVI during the past 22 years. Vegetation in the upper stream areas, typically the watershed marginal mountain areas, changes significantly. A trend analysis shows that the similar finding on vegetation dynamics in different areas tends to be induced by climate changes and human land use transformation. A standardized principal component analysis indicates that the first two components, PC1 and PC2, are closely related to vegetation and climate changes, while PC3 and PC4 are connected with floodwater in flooding seasons, and PC5 and PC6 reflect the effects of human activities. Finally, the correlation analysis shows that there is a close positive relationship in this region between NDVI and precipitation. The rainfall sensitivity threshold reaches 550 mm or even higher.     

Analysis on Jinghe watershed vegetation dynamics and evaluation on its relation with precipitation

Vegetation degradation is one of the key subjects in the study of global environmental changes, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is generally recognized as a good indicator of terrestrial vegetation productivity and growth status. To evaluate the vegetation dynamic changes in the Jinghe watershed on Loess plateau from 1982 to 2003, major methods of change slope, principal component analysis and correlation analysis were employed with 8 km resolution NOAA-NDVI time series data. Based on these analyses, the relationship between precipitation and NDVI was discussed. Results show that there has been little change in both amplitude and variety of NDVI during the past 22 years. Vegetation in the upper stream areas, typically the watershed marginal mountain areas, changes significantly. A trend analysis shows that the similar finding on vegetation dynamics in different areas tends to be induced by climate changes and human land use transformation. A standardized principal component analysis indicates that the first two components, PC1 and PC2, are closely related to vegetation and climate changes, while PC3 and PC4 are connected with floodwater in flooding seasons, and PC5 and PC6 reflect the effects of human activities. Finally, the correlation analysis shows that there is a close positive relationship in this region between NDVI and precipitation. The rainfall sensitivity threshold reaches 550 mm or even higher.     

基于MODIS NDVI的长江中游区域植被动态及与气候因子的关系

基于1999-2015年的MODIS NDVI时间序列遥感数据，应用趋势分析、变异系数、重标极差分析和偏相关分析等方法，分析了长江中游的植被时空变化特征及其与气象因子的关系。结果表明，长江中游地区NDVI均值总体上呈上升趋势（从0.72增加到0.80）。从空间分布来看，NDVI低值区域（0.1-0.5）占1.40%，高值区域（>0.7）占87.15%；NDVI空间格局呈"西高东低、北高南低"的分布特征，低值区域表现为以三省省会城市为中心向外辐射。Hurst指数显示，研究区大部分区域（60.54%）的NDVI变化趋势具有不确定性，持续性改善区域（34.78%）主要分布在西部山地区，持续性退化区域（3.26%）主要分布在人类活动频繁的较发达城市区域。在年际尺度上，研究区NDVI与各气象因子关系均不显著；月际尺度上，NDVI与降水、相对湿度和日照时数显著相关，降水和日照时数有明显的时滞性。区域内NDVI动态趋势以不确定性发展为主，城市群周边NDVI呈现持续退化的区域应该引起关注。     

和田地区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

基于MODIS NDVI(2000—2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增加再减少,年际变化表现为显著上升趋势,增速为0.452/10a;(2)近17年和田地区植被覆盖增加和减少的区域分别占总面积的4.48%和0.21%,绿洲及昆仑山北部部分区域变化剧烈,高海拔区域基本不变;(3)近17年温度和降水小幅增加,增速分别为0.144/10a和0.156/10a;月尺度上,植被覆盖与温度为正相关,植被生长滞后于温度两个月;与降水以负相关为主,滞后效应不明显。(4)NDVI对气候因子响应的空间分布中,NDVI与平均温度以负相关为主,与降水以正相关为主,与降水的相关性较温度的相关性高;昆仑山北部植被对降水变化更敏感,和墨洛绿洲、策勒-于田绿洲和和田地区西南部山区对温度变化更敏感。     

近30年来青藏高原高寒草地NDVI动态变化对自然及人为因子的响应

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，在调节气候、水土保持、防风固沙、保护生物多样性等方面发挥着重要作用。青藏高原是全球海拔最高的独特地域单元，平均海拔超过4000 m，素有“世界第三极”之称，亦是我国重要的生态安全屏障，其对气候变化敏感且易受人类活动的影响，属于气候变化敏感区和生态脆弱带。近年来，由于气候变化和人类活动的不断加剧，青藏高原区域气候和环境发生了重大变化，气候变暖、水污染、草地退化和沙化等问题已严重阻碍了当地社会经济的可持续发展。高寒草地是青藏高原主要的植被类型，在气候变化和人类活动加剧的背景下，青藏高原高寒草地植被的动态变化受到人们的广泛关注。归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）因能有效地反映植被覆盖程度和生长状况而被广泛应用于植被动态的研究中。气温与降水被认为是影响青藏高原植被动态的主要气候因子，放牧强度与人口数量则是主要人为因子。因此，研究高寒草地植被对气候变化和人类活动的响应机制对预测未来草地变化有着重要的意义。基于青藏高原生长季草地的NDVI、气温、降水、放牧强度及人口数量等数据，在县区尺度上，采用趋势分析法探究了1982—2013年青藏高原143个县区生长季草地NDVI动态变化、气候变化及人类活动的变化，同时采用面板数据模型分析了32年来青藏高原143个县区气候、人为因子变化对草地NDVI变化的相对贡献。研究结果显示：（1）青藏高原高寒草地生长季NDVI总体呈增长趋势，草地植被生长状态呈现“整体改善、局部退化”趋势；（2）青藏高原生长季平均气温与降水量整体增加，气候呈现“暖湿化”趋势；（3）在长时间尺度上，气候因子主导了青藏高原高寒草地NDVI的变化，降雨和气温的增加促进草地NDVI的增加，放牧强度的持续增加则导致草地NDVI的减少。