近51年来祁连山植被净初级生产力对气候变化的响应

本研究以分辨率为0.1°×0.1°的植被、土壤和气象数据为驱动,利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟了祁连山地区1958~2008年植被净初级生产力(NPP),并对近51年来祁连山地区植被NPP对气候变化的响应进行了分析。结果表明:近51年来祁连山植被(常绿针叶林、落叶针叶林、草地、灌木、农田)在气温升高和降水量增加的影响下,NPP总量呈增加趋势,且增加速率依次为:农田>常绿针叶林>落叶针叶林>草地>灌木。植被NPP的变化与气温和降水量的变化均呈正相关关系,且温度变化对植被NPP的影响大于降水,即温度变化是影响祁连山地区植被NPP变化的主导因素。从区域平均来看,气温年平均上升速率为0.043℃·a-1,降水量的平均增加速率为1.355mm·a-1,在气温和降水量的共同作用下,1958~2008年祁连山地区植被NPP总量呈增加趋势,平均增加速率为0.718g·m-2·a-1。     

江西省植被净初级生产力的空间格局及其对气候因素的响应

应用遥感-过程耦合模型(GLOPEM-CEVSA),模拟了2000-2006年江西省陆地植被净初级生产力(NPP),分析了其空间格局及其对气候因子的响应.本模型模拟数据与样点实测数据间呈显著的线性相关,复相关系数为0.85 (P＜0.001).在全省主要植被类型中,常绿针叶林的NPP最高(1091.38 g C·m-2·a-1),其次是常绿阔叶林(846.09gC ·m-2·a-1)、灌丛(596.62 gC.m-2.a-1)和草地(325.50gC ·m-2·a-1).不同气候梯度上的NPP分布状况分析表明,在降水低于1900 mm的地区,随降水量增加NPP略有增加但幅度较小且波动较为剧烈;在降水量为1900 ～ 1950 mm的地区,降水越多NPP也越高,且增加显著;但在降水高于1950 mm地区,NPP则随着降水的增加而降低.在气温低于17℃的区域,温度越高NPP也较高,而在温度高于17℃的区域,NPP则随温度增加而降低.进一步分析低(＜17.25℃)、均(17.25 ～18.55℃)、高(＞18.55℃)3个气温区内空间上NPP与降水的关系发现,低温区和均温区主要植被以常绿针叶林为主,NPP较高,而高温区则以农田和灌丛为主,NPP较低且波动较大.     

中国西北部草地植被降水利用效率的时空格局

植被降水利用效率(PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。利用光能利用率CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001—2010年中国西北七省草地植被净初级生产力(NPP),结合降水量的空间插值数据,分析了近十年草地植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明:(1)2001—2010年西北七省草地植被的平均PUE为0.68 g C m~(-2)mm~(-1)。在温带草地各类型中,PUE的大小顺序为草甸草原灌丛典型草原荒漠草原荒漠,各类型草地PUE之间差异显著;对于高寒草地而言,高寒草原的PUE显著高于高寒草甸;(2)温带草地PUE的空间分布与年降水量的关系呈抛物线形状(R~2=0.65,P0.001),PUE峰值出现在年降水量P=472.9 mm的地区;荒漠地区植被PUE的空间分布与年降水量的关系同样呈抛物线形状(R~2=0.63,P0.001),PUE峰值出现在年降水量P=263.2mm的地区;对于高寒草地而言,年降水量100 mm以下地区植被PUE变异较大,年降水量大于100 mm的地区植被PUE的空间分布随降水量的变化呈抛物线形状(R~2=0.47,P0.001),PUE峰值出现在P=559.2 mm的地区;(3)不同降水量区域,植被PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别。在年降水量为200—1000 mm的地区,草地PUE的年际波动与年降水量的变化呈正相关;在年降水量高于1050 mm的地区,草地PUE的年际波动与年均温的相关性较强,相关系数最高可达到0.4。     

基于MODIS的东北地区自然植被生产力对干旱的响应

干旱对全球陆地生态系统影响广泛,中国东北地区干湿分异典型,干旱面积有逐步增大趋势,为了解东北地区自然植被生产力对干旱的响应,基于MODIS公开的数据产品、降水数据和scPDSI,采用统计学方法,在明确2002—2013年东北地区干旱分布特征的基础上,分析自然植被NPP、LAI和CUE的时空变化规律,探究自然植被对独立干旱事件和持续干旱的响应,结果表明:①从2002—2013年平均水平上看,森林的NPP和LAI年平均值明显高于草地,CUE年平均值略低于草地;②森林和草地均通过降低NPP和LAI来应对独立干旱事件,森林的NPP在干旱年过后第3年显著低于干旱前,LAI在干旱年过后第2年显著高于干旱前,而且这种变化效应至少持续到干旱年过后第4年;草地的NPP和LAI仅在独立干旱年当年有显著变化;③随着干旱的持续,森林NPP增加的比例有扩大趋势,LAI_(Baseline)较低的森林在持续干旱时ΔLAI_(Dryn)增加的可能性越大;草地对持续干旱也具有一定的适用能力,而且NPP_(Baseline)、LAI_(Baseline)和CUE_(Baseline)较低的草地,在持续干旱时ΔNPP_(Dryn)、ΔLAI_(Dryn)和ΔCUE_(Dryn)增加的可能性越大;④无论是独立干旱事件还是持续干旱,森林或草地的CUE变化很少达到显著性水平,变化规律的显著性也低于NPP和LAI。该项研究将为提高干旱对自然生态系统影响的评估能力做出贡献。     

内蒙古不同类型草原光合植被覆盖度对降水变化的响应

植被是影响土壤侵蚀过程的重要因素。论文基于MODIS遥感数据和同期降水数据,用相关和回归分析方法从不同时间尺度揭示了内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原2002—2016年光合植被覆盖度(Fractional Photosynthetic Vegetation,f_(PV))的变化规律及其对降水变化的响应。结果表明:(1)2002—2016年间多年平均f_(PV)草甸草原为46.5%,典型草原和荒漠草原分别为36.3%和22.4%;草甸草原f_(PV)随时间变化呈不显著增长趋势(线性变化斜率为0.29%/a),典型草原和荒漠草原f_(PV)呈不显著下降趋势(线性变化斜率分别为-0.04%/a和-0.21%/a);相应时期年降水量随时间变化都呈现不显著波动上升趋势。(2)内蒙古草原的月植被覆盖度对月降水量存在明显的1—2个月滞后效应和显著的累积效应,且表现出草原类型越干旱,滞后效应越明显的特征;相比草甸草原和典型草原,荒漠草原植被对降水量变化更加敏感。(3)内蒙古3类草原年平均植被覆盖度对降水量的响应,均表现出年、季、月尺度上分别受当年降水量、生长季降水量以及6、7、8月份降水量的显著影响的特征;3类草原年植被覆盖度与生长季降水线性拟合结果都较好,内蒙古3种草原类型的年植被覆盖度与降水量具有的强相关性,可为区域土壤侵蚀动态评价提供科学依据。     

彭冲涧小流域植被恢复的水文效应及其对年降水量响应的临界值

对流域径流的变化及其原因的研究,是森林水文研究领域中一个重要的科学问题.本研究以降水充沛的彭冲涧小流域为对象,运用Mann-Kendall检验法对彭冲涧小流域1983—2014年的降水、径流序列进行突变分析;采用经验统计分析法,分析降水变化和植被恢复对小流域径流的影响及其贡献率,并计算年尺度上植被恢复的水文效应对降水量响应的临界值.结果表明: 2003年为降水与径流的一致突变点;相对于基准期(1983—2003年),变化期(2004—2014年)的年降水量、年径流深分别减少8.7%、29.2%,年平均减少幅度分别为12.7、22.1 mm;春、夏、秋、冬季及年尺度上的平均径流深分别减少100.2、105.8、25.2、23.4和243.0 mm,其中,降水变化的贡献率分别为58.9%、71.6%、65.5%、35.0%和57.1%,植被恢复的贡献率分别为41.1%、28.4%、34.5%、65.0%和42.9%;植被恢复的水文效应依赖于年降水量,且临界值为1181 mm.当年降水量小于1181 mm时,植被恢复增加了年径流深;当年降水量大于1181 mm时,植被恢复减小了年径流深.此临界值的存在,将有助于解释不同流域植被恢复对径流影响贡献率的差异性,有助于找到森林对径流影响存在争论和分歧的原因.     

青藏高原两种高寒草地植被变化及其水温驱动因素分析

高寒草甸和高寒草原作为青藏高原两种重要植被类型,研究其植被变化与气候变化相关性,有助于为青藏高原两种高寒草地生态系统应对全球气候变化管理提供参考。以位于同纬度的三江源高寒草甸和阿里高寒草原为研究对象,基于植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)变化表征植被变化,利用NPP数据和气象数据,分别分析两地2000—2017年植被NPP、降水和气温时空变化差异;利用Sen+Mann-Kendall趋势检验,研究两种高寒草地气候与植被净初级生产力变化趋势;以县域统计年鉴牛羊肉产量表征放牧强度,研究放牧活动对高寒草地植被变化的影响;通过Pearson相关和偏相关分析方法,分别研究降水和气温对两种高寒草地植被NPP变化影响差异。研究结果表明:(1)2000—2017年三江源高寒草甸和阿里高寒草原区年平均气温以0.085℃/a和0.084℃/a的趋势上升,降水以平均每年3.87 mm和2.23 mm的趋势增加,高寒草甸区变暖变湿速率较高寒草原区快。(2)三江源高寒草甸和阿里高寒草原植被NPP均呈现由东南向西北逐渐降低空间格局;2000—2017年高寒草甸区57.7...     

城市土地利用是否会降低区域碳吸收能力?——台州市案例研究

城市土地利用显著改变了原有生态系统的结构和功能,特别是建成区植被的碳吸收和碳储存能力。该研究通过实地调查和测量,估算城市建成区内乔木、灌木、草坪的生物量和净初级生产力(net primary productivity,NPP),该方法考虑了园林管理(如修剪或割草)对建成区碳吸收和碳储存的影响。结果表明,台州城市树木个体生物量年增量是野外森林中同类树木的近2倍;乔木修剪量占乔木NPP的1/3。目前台州市建成区的植被碳吸收能力为2.1×103kgC.hm–2.a–1(其中乔木的贡献为64%,灌木为9%,草坪为27%),低于本地野外森林同面积的碳吸收能力;通过与野外常绿阔叶林比较发现,增加台州建成区的绿化覆盖率(从23%提高到46%)即可补偿因城市扩张引起的植被碳吸收能力的损失。     

宁夏盐池近年来植被与气候变化分析

使用1981年到2004年的植被指数（NDVI）资料,分析了盐池县植被指数的历史演变情况,发现从1981年以来植被覆盖的状况在变好,尤其是近4a的春季最明显,植被指数在0.2～0.3级别的年平均面积较前20a增大了1.9倍（887km^2）.统计分析发现年平均NDVI与降水量、气温、相对湿度呈正相关,与蒸发量呈负相关,并且植被覆盖增加对能见度改善的影响非常显著.从季节平均来看,春季的降水与夏季的NDVI、夏季降水与秋季的NDVI具有显著的正相关,夏季降水是决定夏季和秋季以及全年植被覆盖的关键因子.     

2000-2019年京津冀地区植被覆盖状况变化及驱动因素

近20年来中国和印度通过土地利用活动改变地表覆盖使植被变得更绿,京津冀地区是植被变得更绿的典型地区。收集京津冀地区2000-2019年MODIS增强型植被指数（EVI）、植被覆盖百分比数据,以及年平均温度和降水量等数据,分析该区近20年来自然植被和农田植被EVI变化过程和趋势,揭示其变化的驱动因素,结果显示2000-2019年京津冀地区自然植被和农田植被EVI显著增加,自然植被EVI增加速率是农田植被的1.8倍。99.51%的自然植被和96.95%的农田植被生长状况改善。2000-2019年京津冀地区自然植被EVI与年平均温度和年降水量相关性不显著。农田植被EVI与年平均温度显著相关,与年降水量相关性不显著。农田灌溉和年平均温度变化是农田植被EVI显著增加的主要驱动因素。近20年京津冀地区通过实施以造林为主的生态建设工程,自然植被生长覆盖状况呈现极显著变好。同时森林植被比非森林植被覆盖百分比增加趋势更明显。以造林为主的生态建设工程是京津冀地区自然植被生长覆盖状况显著变好的主要驱动因素。     

我国西南喀斯特地区2001—2018年植被净初级生产力时空演变

植被净初级生产力（Net primary productivity,NPP）是陆地生态系统碳循环的重要指标,定量评价NPP的变化规律是碳循环机理的主要研究内容之一。以我国西南地区为研究区域,基于土地覆盖和NPP产品分析了2001-2018年西南地区NPP的时空变化特征,利用土地转移矩阵和统计分析方法,定量描述了土地覆盖类型变化导致的NPP变化量,对NPP变化的主要原因进行分析。结果表明：（1）2001-2018年,西南地区NPP均值呈波动上升趋势。（2） NPP变化趋势在空间分布上呈南高北低,NPP呈增长趋势主要集中在四川的中东部、重庆、贵州西部和云南东部;NPP呈减少趋势出现在云南、四川中西部和贵州东部。（3）森林、草地和耕地转灌丛以及灌丛转森林是对NPP变化量影响较大的土地覆盖类型转变,土地类型转变导致的NPP净增量为20.643 TgC。（4）降水与NPP相关性低,气温与NPP有一定相关性,植被叶面积指数与NPP有显著相关关系,表明气候因子对NPP的影响较小,植被生长密度对NPP有显著影响。退耕还林还草等生态工程实施,导致耕地面积减少和森林面积大量增加,是西南地区NPP上升的主导因素,因此生态工程的实施是西南地区NPP增加的重要影响因素。研究可为生态工程实施背景下NPP的变化机理研究提供参考。     

北方农牧交错带植被重建中适宜乔、灌、草种的生态区划

因遭受滥垦及过度放牧破坏的中国北方农牧交错带亟待进行植被的恢复和重建.本文从为该区域植被的恢复与重建提供植物物种上的支持出发,对适宜该区域生长与分布的乔、灌、草种进行了生态区划.生态区划的原则概括为4条:生态保育优先、有利生产发展、适地适树适草以及参考行政区划边界.在该原则指导下,依据限定农牧交错带植物生长和分布的主要生态因子:年最低日均温、年大于0℃积温、湿润度指数(年降水量与年大于0℃积温之比)、反映区域地表组成物质、地形及气候特征影响的土壤类型等,将农牧交错带划分为7个不同的生态区域,依次为:Ⅰ.松辽平原西部及大兴安岭山地区,Ⅱ.辽河上游风沙区,Ⅲ.蒙古高原中、东部及冀西北山地区,Ⅳ.吕梁山、太行山、燕山山地区,Ⅴ.鄂尔多斯高原风沙区,Ⅵ.陕北、陇东黄土高原区,Ⅶ.陇中及青海高原东部黄土区.在上述分区的基础上,对以往文献报道中出现的适宜该区域生长和分布的乔、灌、草,包括乡土种和人工栽培或引种的外来种,按其生态习性分别进行了细致的甄别选择,并在文中择其精要予以列出.     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

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。     

1982-2015年黄土高原植被变化特征及归因

黄土高原植被对于黄河中下游泥沙量减少以及区域生态安全维持发挥着重要作用。气候变化和人类活动是驱动黄土高原植被覆盖度变化的两大因素,然而先前研究多基于统计方法建立植被覆盖度与气候变化的线性关系,忽略了植被覆盖度与气候变化之间复杂的非线性关系,限制了对黄土高原植被变化驱动机制的理解。基于1982-2015年黄土高原植被覆盖度(GIMMS NDVI)数据,以1999年退耕还林工程开始实施为界限,采用随机森林和残差阈值法等手段量化并分析了1982-2015年植被变化特征及气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明:(1)1982-2015年黄土高原植被覆盖度整体上呈现增长趋势,1999年之后植被覆盖度增加的面积大于1999年之前, 1999年以前显著增长的区域只占总面积的54.68%,1999年以后显著增长的区域面积占比增长至85.11%;(2)在考虑时滞效应的基础上,1982-1998年黄土高原超过80%的区域的逐月温度、降水、日照时数与植被覆盖度存在显著的正相关关系,表明1999年以前植被覆盖度变化主要与气候变化有关。随机森林算法能较好地模拟植被覆盖度与气候因子之间的关系,99.71%的区域拟合的决定系数R²达到0.5以上;(3)2000-2015年,气候因素和人类活动对植被覆盖度的影响具有空间异质性。人类活动对植被覆盖度产生积极影响的面积增加了55.94%,气候消极影响的面积减少了42.58%,气候积极影响的面积减少了12.86%。研究提出的量化气候变化与人类活动对植被覆盖度影响的方法能够更好的区分黄土高原植被覆盖度变化的驱动因素,为黄土高原生态建设以及黄河流域的生态安全和高质量发展提供数据支撑。     

南亚热带水土流失地区人工加速植被演替过程

水土流失地区植被在自然条件下从阳生草本到乔灌草复合植被的演替过程常常需要很长的时间,选取适当树种人工造林可以省略先锋物种强阳生草本的发育时间,提早诱发灌木和草本植物发育,大大加速植被恢复演替过程。通过对广东惠州市惠阳区上杨试验站等南亚热带典型水土流失地区的研究发现：自然封育状态下,水土流失地区植被恢复和演替缓慢,25。后植被覆盖度只有35％,且主要以阳生性耐贫瘠的灌木及草本为主,土壤侵蚀仍然比较严重。选择大叶相思树人工造林加速了植被演替进程,控制了水土流失,12a左右植被覆盖度就达90％左右。造林23a左右,林地遮蔽涵养水分和控制侵蚀作用下迅速生长多种当地物种,形成了乔、灌、草、藤、竹多层复合植被。在南亚热带季风气候地区,自然封育状态下严重水土流失区植被恢复至较稳定的次生林阶段需要60a左右的时间;人工造林加速植被演替只需要20a。植树造林是该地区植被恢复发育及控制水土流失的有效措施。     

我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力（NPP）对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制。本文使用1982－1999年间的AVHRR／NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异。结果表明,在1982－1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势。其中,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节,不同植被类型对全球变化的响应有很大差异。常绿阔叶林,常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致。而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛,温带草原及草甸,稀树草原、高寒植被,荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献。从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区,小兴安岭－长白山区,三江平原,松辽平原,四川盆地,雷州半岛,长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原－西藏东部和呼伦湖的周围等地区。不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关。     

陕北黄土高原植被恢复与生态系统服务的时空关系

陕北黄土高原作为退耕还林还草核心区域,是地表格局及植被显著变化的区域之一。评估植被恢复成果及其对生态系统服务的影响,对促进区域生态环境提升具有重要作用。本研究选择植被覆盖度作为指标评估区域植被恢复状况,以碳固定服务、土壤保持服务、生境质量及产水服务作为指标表征区域生态系统服务,分析权衡协同关系及不同尺度的时空变化,同时运用双变量空间自相关分析植被恢复对生态系统服务的影响。结果表明: 2000—2020年,陕北黄土高原植被覆盖度呈波动上升趋势,年均值由31.7%升至47.1%,植被改善显著;研究区碳固定服务、土壤保持服务呈明显上升趋势,生境质量几乎保持不变,产水服务先升后下降总体呈上升趋势,各生态系统服务时空变化存在明显的尺度效应;4种生态系统服务间的关系主要为协同;植被覆盖与生态系统服务之间存在显著的空间依赖性,相关程度存在一定差异,植被覆盖度对土壤保持服务影响最明显,其次为碳固定服务,而植被覆盖增强条件下林草耗水增多则导致区域产水量下降,造成一定的负效应。总的来说,陕北黄土高原地区植被建设已取得显著成效,生态环境得到明显改善。     

黄土高原植被恢复成效及影响因素

黄土高原是退耕还林还草工程背景下地表格局及植被变化最为显著的地区之一,评估黄土高原的植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复政策优化的关键环节。基于不同时间尺度植被覆盖度和植被净初级生产力趋势变化,提出了量化区域植被恢复成效的新方法,采用结构方程模型研究社会经济因素对植被恢复成效的影响及其随时间产生的变化,通过地理加权回归探索气候和关键社会经济因子对植被恢复成效的空间非平稳影响。研究结果刻画了2000-2015年黄土高原植被恢复的持续改善过程：截止2015年,黄土高原88.20%的面积植被恢复成效明显,高值区集中于陕北地区及山西省各县区。农村劳动力的下降使得植被恢复所受人口压力减缓,负影响由-0.95变为-0.86;农业生产力的提升是黄土高原植被恢复成效改善的重要社会经济因素。气候及社会经济因子对黄土高原植被恢复成效的影响呈现显著的空间差异：多年平均降水对黄土高原东部29.30%的地区影响最大,且为促进作用,平均温度是北部和西部风沙草地植被恢复成效的主导影响因子（占总面积20.93%）;黄土高原中西部47.02%的地区则受社会经济因素的影响更加明显。当前研究揭示了黄土高原的植被恢复效果及关键影响因子,可为区域植被恢复政策的优化提供科学支撑。