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。     

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。     

基于地理探测器的河南省植被NDVI时空变化及驱动力分析

植被作为陆地生态系统的主体,能够有效反映全球或区域尺度下的生态环境变化状况。分析植被覆盖时空动态变化特征及驱动力因素,对区域生态系统可持续发展具有重要意义。本文利用归一化植被指数(NDVI)作为指标,研究2000—2019年河南省植被时空动态变化特征,基于地理探测器模型分析河南省植被的空间异质性及其驱动力,并通过Hurst指数分析植被的未来趋势。结果表明：2000—2019年河南省NDVI整体呈现波动上升趋势,增长速度为0.016 10 a^-1,其中2009—2019年增长速度减缓并出现减小趋势;土壤类型、土地利用类型、GDP和人口密度4类因子对NDVI空间分布的影响程度最大;单一因子影响力均低于任两个因子的交互解释力,其中,自然和人为因子的交互作用对NDVI空间分布有明显的影响;由Hurst指数分析发现,河南省未来NDVI变化呈现反可持续性特征,Hurst指数<0.5区域占整个研究区域的植被覆盖度百分比为58.3%,整个研究区未来主要呈现下降趋势。     

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。     

2000—2018年辽河流域植被NDVI变化及其与温度、降水的响应关系

在全球气候变暖的背景下, 研究流域植被覆盖度的时空变化及对气候变化的响应对辽河流域的生态环境建设具有重要参考价值。基于2000—2018年研究区分辨率为250 m×250 m的MODIS-NDVI遥感数据、同期流域温度和降水量数据, 借助MVC最大合成、变异系数、趋势分析、Hurst指数、偏相关分析等方法, 得出辽河流域近19年植被覆盖空间分布、变化特征、演变趋势以及气象要素对NDVI变化的响应关系。结果表明: (1)在时间上, 辽河流域19年来NDVI月平均波峰值集中在6—8月份, 7月份达到最大。在年际变化方面, 辽河流域植被覆盖呈缓慢增长的趋势。(2)在空间上, 辽河流域植被覆盖度整体较好, 空间分布由东向西递减, 低植被覆盖区域(<0.3)约占流域总面积的37.78%, 高植被覆盖区域(>0.4)约占流域总面积的14.93%。(3)植被覆盖变异方面, 研究区整体呈低和较低波动的变化状态, 共占90.60%。东西区域的波动差异较为明显。(4)在变化趋势上, 约46.50% 的地区植被覆盖得到了改善, 约36.99% 的区域植被覆盖基本没有发生变化。(5)温度、降水对辽河流域植被生长整体表现为促进作用。近19年来辽河流域植被覆盖整体在不断改善。     

2000—2020年黄河流域植被生态质量变化及其对极端气候的响应

黄河流域处于我国生态保护和建设的重要战略地位,但流域生态环境脆弱,特别是在人类活动和气候变化等因素影响下,流域生态特征逐步发生变化,生态安全面临重大挑战。为了掌握极端气候变化对黄河流域植被生态特征影响,以植被生态质量指数(EQI)为评价指标,利用2000—2020年黄河流域气象数据和遥感数据,采用线性趋势分析、Hurst指数和相关分析等统计方法,分析了黄河流域植被生态质量的时空变化特征,探讨了气候变化背景下极端气温指标和极端降水指标与植被EQI变化关系。结果表明：(1)2000—2020年,黄河流域季尺度和年尺度植被生态质量指数均呈波动增加趋势(P<0.05),其中夏季增加趋势最大,平均每10年生态质量指数增加6.7;(2)2000年以来黄河流域有97.7%的地区植被生态质量指数呈上升趋势,其中趋势率>5/10a的面积占比为37.4%,且流域Hurst指数达到0.8,表明流域植被生态质量指数具有强持续性,未来大部分流域植被将持续改善。(3)流域植被生态质量指数与极端气温类指数以负相关为主,相关系数多介于-0.3—0.3之间,其中霜冻日数(FD0)和夏日日数(SU25)与植被...     

喀斯特关键带植被时空变化及其驱动因素

中国南方喀斯特地区广泛面临着生态问题,植被的保护与恢复倍受关注,对这一区域植被覆盖的进行监测和预测是非常必要的。以MODIS-NDVI为数据源,分析2000—2016年间,研究区不同地质背景,多种土地覆被类型的NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)从2000—2016年间,研究区植被覆盖整体呈增长趋势;其中喀斯特区域增长情况略优于非喀斯特区域。植被覆盖在空间上呈现东高西低;其中林地的NDVI值最高,耕地次之,依次草地,居民用地,水域,未利用地最低;在林地和耕地中,非喀斯特区域的NDVI值比喀斯特高,其余的土地覆被类型中都比喀斯特区域低。(2)研究区植被覆盖改善的地区占60.19%,退化地区占17.06%;草地,耕地区改善明显,退化主要在水域和建设用地; Hurst指数显示在研究区持续性改善的NDVI大于持续性退化;相比非喀斯特区域,喀斯特区域改善及持续性改善情况更佳。(3)整体而言,海拔对NDVI的空间分布影响力最大,温度次之,依次为降雨,夜间灯光指数;相比而言,非喀斯特区域NDVI空间分布更易受地形因子影响;喀斯特区域NDVI空间分布更易受气候差异及人类活动影响。(4)研究区分别有49%,45%,61%的NDVI与气温,降雨,日照的相关系数通过a=0.05的显著性检验;相比非喀斯特而言,喀斯特区域植被生长更易受气候变化的影响。     

恢复力视角下生态型城市植被恢复空间分异及其影响因素——以陕南商洛市为例

植被恢复是建设生态型城市的重要途径,通过明晰植被恢复空间分异与潜在的植被恢复力,有助于指导可持续性生态城市的建设。以商洛市为例,基于MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,利用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst模型研究2000—2013年商洛市植被恢复趋势及未来持续能力,并采用地理加权回归模型(GWR)分析市域尺度内植被恢复空间分布的影响因素。结果表明:(1)2000—2013年商洛市的植被恢复效果明显,植被覆盖增大的区域占总面积的82.5%,减小的区域占总面积的9.4%;(2)2000—2013年,受城镇的距离及土地集约程度等人文因素的影响,西北部植被恢复略好于东南部。(3)Hurst指数显示,商洛市未来植被恢复的持续性不强。48.0%的区域未来植被覆盖可能会呈现由改善变退化的现象,而持续增大的区域仅占36.7%,植被恢复力仍有待加强。(4)市域尺度上,植被恢复趋势空间差异形成的自然因素包括高程、坡度、坡向、与水体的距离,而人文因素则由距离城镇的距离和土地利用集约度所主导。地理加权回归显示各区县植被恢复趋势的空间影响因素及其强度并不一致,充分说明人地关系变化对植被恢复作用机理的复杂性。     

中国西北干旱区蒸散发时空动态特征

利用MODIS ET数据集中2000—2014年的地表实际蒸散发量产品,运用变异系数、Theil-Sen median趋势分析与MannKendall检验和Hurst指数法,研究了中国西北干旱区蒸散发的空间格局、不同维度的空间异质性和时间变化特征及未来趋势预测。结果表明:(1)2000—2014年全区蒸散发量总体较小,蒸散发量小于200 mm的区域占总面积的38.329%。在空间上ET自山区向两侧平原减少,不同土地覆盖的ET大小为:林地农用地草地稀疏植被。受降水和土地覆盖的综合影响,ET的高值区(400 mm)主要在降水丰富的山区林地和草地,而低值区(200 mm)主要在降水较少的平原稀疏植被区和草地。(2)近15年全区蒸散发变异程度不明显,以相对较低的波动变化为主。各亚区内波动较低区域的比例为:北疆天山祁连山内蒙西部河西走廊南疆。(3)15年间全区年均蒸散发量呈波动变化,总体有微弱的减小趋势,变化率为-0.9348 mm/a。基于像元尺度的分析也表明全区ET以减小的变化趋势为主,但各亚区的减小程度各异:天山内蒙西部河西走廊北疆祁连山,仅南疆有增加趋势。(4)全区ET的Hurst指数均值为0.689,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为80.033%,未来全区蒸散发的变化趋势以持续性减小为主。其中22.003%区域的变化趋势无法确定。未来各亚区ET的减少趋势为:内蒙西部天山河西走廊北疆祁连山南疆。     

黑河中上游典型地区草地植被变化及其生态功能损失分析--以山丹县为例

以黑河流域山丹县1986年和2000年TM影像资料为主要数据源,运用遥感信息解译与地理信息系统技术,分析了研究区10多年来草地植被覆盖的时空变化。并参照Costanza等的生态系统服务功能的单位价值和谢高地等人的中国自然草地生态系统服务价值,初步估算退化型草地植被覆盖变化的生态损失价值,对草地植被覆盖变化给研究区生态系统宏观经济所造成的影响进行了分析研究。结果表明:在1986～2000年间,该区域草地植被覆盖总的变化趋势是草地、林地向其它类型转化,即草地植被覆盖总量在逐年减少。高、中、低覆盖度各类草地,分别减少达35％、9．9％和13．8％。草地植被覆盖类型也呈减少趋势,其中高覆盖度草地减幅最大,其次是低覆盖度草地和中覆盖度草地。草地植被利用过度或退化较为严重,生态环境将趋于恶化。由此导致草地生态系统宏观经济价值损失约9 466．8×104CNY／(km2·a)。     

Spatial-temporal character of vegetation cover and its influence factors in the Shule River Basin China,during 1985–2011

Abstract

Vegetation coverage is an important indicator of the terrestrial ecosystems, and it provides crucial significance for evaluation and analysis of vegetation change. The Shule River Basin is a typical ecological fragile region in the inland of Northwest China. We used vegetation coverage index as given in Technical Specifications for Assessment of Ecological Environment. Geographic information system (GIS) spatial analysis was used to analyze the temporal and spatial features of vegetation cover in the Shule River Basin and its influencing factors from 1986 to 2011. The results showed that vegetable cover is very low in most areas of Shule River Basin with only the upstream parts of the oasis and watershed haven high vegetation cover. The average vegetation coverage index increased from 6.78 to 8.31 during 1986–2011. An area of 59,998?km² in the Shule River Basin has unchanged vegetation coverage index and this account for 51.7% of watershed areas for the period of the study. Also, an area of 31,721?km² recorded an increased vegetable cover, accounting for 27.3% while an area of 24,372?km² decreased vegetation cover which accounts for 21.0%. There was different correlation between vegetation cover and annual precipitation in the Shule River Basin.     

基于地形梯度的黄河流域中段植被覆盖时空分异特征——以延安市为例

植被恢复是黄河流域生态保护和高质量发展的关键,深入研究植被的时空分异特征具有重要的现实意义。本研究以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1988—2018年黄河流域中段延安市植被覆盖的时空演变特征;并结合地形数据,利用地形分布指数分析高程、坡度上植被覆盖的空间响应规律。结果表明: 研究期间,延安市植被覆盖呈北低南高的空间分布特征,植被覆盖受政策影响而大幅增高;1988—2018年,延安市植被变化模式以持续向好和稳定不变为主导,有50%的区域植被覆盖情况改善,83%的高植被覆盖区域保持稳定。在各高程和坡度等级上,高植被覆盖的分布优势度随时间变化而增大;在各坡度等级上,植被增加百分比和植被稳定性随坡度增加而增大。延安不同等级植被覆盖的迁移方向与植被覆盖整体的迁移趋势基本一致,总体向北偏西转移。延安植被建设已取得显著成效,但北部植被覆盖状况仍待提高,优化植被类型和结构是未来植被建设的重要方向。     

2000-2015年长江上游NDVI时空变化及驱动力——以宜宾市为例

选取长江上游地区生态环境相对脆弱的宜宾市为典型案例,分析其16年来NDVI所表征的植被生长动态变化。以MODIS MOD 13Q1为数据源,采用Sen+Manna-Kendall非参数检验方法和Hurst指数模型,分析NDVI时间变化特征、变化趋势与未来可持续特征,并应用空间转移矩阵和重心迁移模型分析其空间变化特征,最后应用地理探测器模型探测影响NDVI空间分布的主导因素,进一步揭示NDVI分异特征及其驱动力。结果表明：（1）2000-2015年宜宾市植被覆盖整体状况良好,自北向南逐渐优化,多年平均NDVI大于0.6的区域占52.06%。年际NDVI以极显著趋势波动增长,平均年际变化率达到0.007/a,极显著增长区域面积达70.18%。与此同时,NDVI增长整体持续性不强,未来可能出现波动的区域占53.65%。（2）2000-2015年间宜宾市植被生长以正向演进为主,演进过程和已有生态建设工程成效研究结论相符,生态环境不断优化。（3）宜宾市NDVI主要受一系列地表差异,包括海拔、年均温、土地利用类型、人口密度所决定,其因子解释力均超过25%,自然环境因素与人类活动共同作用对NDVI影响更加显著。     

2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力时空分异特征

基于MODIS数据和改进的光能利用率模型(CASA模型)对2008—2018年伊犁河流域植被净初级生产力(NPP)进行估算,通过一元线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数等方法对其时空分异特征进行分析。结论如下：(1)时间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现波动上升趋势,年内植被NPP呈现出“单峰型”特点,该流域四季植被NPP大小关系为：夏季>春季>秋季>冬季;(2)空间特征上,伊犁河流域植被NPP呈现东北低西南高,沿天山山脉呈环状分布,各植被类型NPP的大小为：林地(624.13 g C m^-2 a^-1)>耕地(575.04 g C m^-2 a^-1)>草地(270.57 g C m^-2 a^-1)>裸地(114.26 g C m^-2 a^-1)。该流域植被NPP在海拔、经纬度方面均呈现不同的变化特征。(3)空间稳定性上,伊犁河流域植被NPP存在明显的空间差异性,各变异程度...     

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...     

Spatio-temporal analysis of vegetation variation in the Yellow River Basin

To understand the variation and patterns of vegetation coverage in the Yellow River Basin, as well as to promote regional ecological protection and maintain ecological construction achievements, MOD13Q1 data at a resolution of 250 m were used to calculate the annual average normalised difference vegetation index (NDVI) in a time series from 2000 to 2010. Using a variation coefficient, a Theil–Sen Median trend analysis, the Mann–Kendall test, and the Hurst index method, this study investigated the temporal and spatial variations of vegetation coverage characteristics of the Yellow River Basin. The results showed that (1) the vegetation coverage of the Yellow River appeared to have an overall trend of high in the southeast and west and low in the northwest; (2) the averaged NDVI of the whole basin fluctuated in a range of 0.3 to 0.4 from 2000 to 2010 (from 2000 to 2004 there were larger variations and these have been growing rapidly since 2005); (3) the NDVI was stable, 73.4% of the vegetation-coverage area fluctuated with a low-to-medium amplitude, while 27.6% of the area varied by a large amplitude; (4) the regions with improved vegetation coverage (62.9%) were far greater than the degraded regions (27.7%), while the sustained invariant area accounted for 9.4% of the total vegetation coverage regions; and (5) 86% of the vegetation-covered area was positively sustainable. The areas with sustainable improvement accounted for 53.7% of the total vegetation coverage area; the invariant area accounted for 7.8%. The area with sustainable degradation was 24.5%; the future variation in trends of the residual (14%) could not be determined. Therefore, continuous attention must be given to the variation in trends of vegetation in the sustainably degraded and underdetermined regions.     

2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算岷江上游植被覆盖度,运用一元线性回归分析和稳定性分析方法,研究2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化格局及稳定性,并分段讨论2008年"5.12汶川地震"对岷江上游植被的破坏程度以及震后植被恢复情况,利用地理探测器模型对岷江上游植被覆盖度影响因子及影响力进行探测,分析岷江上游植被覆盖度变化驱动力。结果表明：（1）2006-2016年岷江上游植被覆盖整体状况良好,植被覆盖总体情况较为稳定,多年平均植被覆盖度为0.79,植被覆盖度大于0.8的区域占整个岷江上游地区面积的69%。（2）2008年"5.12汶川地震"给整个岷江上游植被造成了严重的破坏,植被覆盖度退化区域面积为14013.41 km²,占整个岷江上游面积的57%,2008-2016年岷江上游植被恢复状况良好,植被覆盖度改善区域面积为17390.69 km²,占整个岷江上游面积的71%,岷江上游植被覆盖度已经超过震前水平。（3）岷江上游植被覆盖度主要受海拔、气温、土壤类型、降水4个因子的影响,其解释力均在40%以上;地貌类型、植被类型的解释力在20%-40%之间;坡度、坡向的解释力均小于1%。     

准噶尔盆地植被与土壤盐渍化关联性变化趋势分析

准噶尔盆地作为北疆地区主要的气候单元其环境变化会影响北疆地区整体的的生态环境变化。植被作为衡量区域生态环境的重要指标直接反映了准噶尔盆地的生态状况,近年来受到全球气候变化的影响准噶尔盆地地区气候格局发生改变,盆地相比于往年降水和气温明显升高,这种改变影响了盆地的植被变化同时也会在部分地区诱发土壤盐渍化灾害。土壤盐渍化是我国西北地区常见的导致植被退化的因素,其生成原因与地形和气候因素有关。为了探究准噶尔盆地植被变化与土壤盐渍化的关联性,基于2002-2019年生长季MOD09A1遥感影像数据,利用最大值合成法、Mann-Kendall趋势分析,Hurst趋势分析法、相关性分析等方法对准噶尔盆地植被和土壤盐渍化变化趋势以及两者的关联性进行了分析。结果表明,受区域降水和气温升高的影响,近20年来准噶尔盆地生长季植被整体呈增加趋势,各季节增加区域面积占比为63.50%-90.93%,平均为77.98%。土壤盐渍化呈减少趋势,各季减少区域面积占比为46.50%-86.78%,平均为70.68%。在地形低洼、排水不畅的区域土壤盐渍化程度加重,植被因盐分胁迫导致衰退,植被减少及巨大的蒸发降水比使得该地区土壤进一步变干,湿度降低。关联性分析结果表明各季植被与土壤盐渍化的变化中呈显著负相关的区域面积占比为37.36%-57.83%,平均为51.75%。Hurst趋势预测结果表明,当前植被和土壤盐渍化两者呈显著性变化的区域未来预测与当前变化方向相同,两者呈一般性变化的区域未来预测与当前相反。研究有助于在全球气候变化背景下了解准噶尔盆地近年来生态环境变化,结果为区域生态环境的可持续发展提供参考。     

1990-2020年三峡库区植被覆盖转型及其驱动因素

探索山区植被覆盖转型,全面评估各驱动因素对其的影响,是理解全球气候变化和碳循环等生态系统过程的重要途径。三峡库区是长江流域生态环境的重要保护区,提供多种生态系统服务。基于植被覆盖(NDVI)数据提出山区植被覆盖转型理论,并运用地理探测器分析了潜在因素对1999—2020年三峡库区腹地植被覆盖的相对贡献。结果表明：(1)近30年三峡库区腹地植被覆盖整体呈良性发展趋势,增长率为0.006/a,空间特征为“东西低,南北高;中间低,四周高”;(2)不同时段植被覆盖的空间演化呈现“整体改善,局部退化”,空间转型总结为稳定型、波动型、退化型和恢复型4种模式,且以稳定型分布为主,时间上经历了减少、过渡和恢复3个阶段;(3)植被覆盖主要受土壤类型0.225>地貌0.200>土地利用程度0.181>海拔0.158>岩性0.152的驱动,人为和气候因素的作用较弱,表明自然因素是影响植被覆盖的主导因子。此外,双因子的交互作用在影响植被覆盖方面比每个因子单独作用更为重要。这些发现有利于更好的解析山区植被变化的复杂机制,为脆弱生态系统植被的管理和保护提供参考。