黃土高原地區(qū)植被指數(shù)對干旱變化的響應

史尚渝，王 飛,，金 凱，丁文斌

(1.中國科學院水利部水土保持研究所，陜西 楊凌 712100；2.中國科學院大學，北京 100049；3.西北農林科技大學水土保持研究所，陜西 楊凌 712100)

引 言

干旱是水分短缺造成的供需失衡現(xiàn)象[1]，是對社會經(jīng)濟及生態(tài)環(huán)境影響最大的氣象災害之一[2]。在全球變暖背景下，干旱頻率和嚴重程度均顯著增加[3]，我國每年因干旱造成的經(jīng)濟損失約占自然災害所造成損失的50%[4]。自1990年以來極端干旱事件愈加頻發(fā)，給生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟造成了極大破壞[5]。干旱的發(fā)生也會對植被生長產生顯著影響，了解植被生長對干旱的響應規(guī)律，對于評估干旱影響，進行防災減災，指導農業(yè)生產等具有重要意義。

近年來遙感技術發(fā)展迅速，根據(jù)植被的光譜特性，使用遙感影像中可見光和近紅外波段計算的植被指數(shù)被廣泛用于監(jiān)測植被變化[6-7]。其中歸一化植被指數(shù)(NDVI，normal difference vegetation index)計算簡單，易于獲取，能夠較好地反映植被光合能力的變化，是諸多植被指數(shù)中最常用的一種[8-10]，目前被廣泛用于干旱對植被生長影響的研究[11-15]。

黃土高原地形地貌復雜，植被類型多樣，氣候類型主要為溫帶半干旱氣候，年均降水量466 mm，自東南向西北遞減，空間分布不均，且該區(qū)域是內陸干旱氣候區(qū)向季風氣候區(qū)的過渡帶，降水集中在夏季。由于雨熱同期，黃土高原植被生長對于干濕變化敏感[16-17]，但是不同區(qū)域，干旱對植被的影響仍存在差異。在荒漠地帶以及非農耕區(qū)，植被生長受干旱影響較大，降水量與植被覆蓋狀況有很強的正相關性；在農耕區(qū)，由于水分條件受人為因素的影響，植被生長與干旱的相關性較弱[18]。不同植物對干旱變化的響應也有顯著差異，黃土高原半干旱區(qū)進行生態(tài)恢復時選擇杏樹、榆樹等喬木比較適宜[19]。ZHANG等[11]研究發(fā)現(xiàn)，各類土地利用類型中，草地受干旱影響最大，其次為灌木，森林受干旱的影響最??；PSCOA等[20]研究發(fā)現(xiàn)，地中海低海拔地區(qū)的干旱對植被生長有明顯的負面影響，隨著海拔升高，干旱對植被生長逐漸變?yōu)檎嬗绊?。在黃土高原地區(qū)是否存在同樣的規(guī)律，值得深入探討。

基于地面氣象站點逐日數(shù)據(jù)，計算2000—2016年黃土高原標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)[21](SPEI，standardized precipitation evapotranspiration index)，并結合同期的NDVI、土地利用數(shù)據(jù)和數(shù)字高程(DEM，digital elevation model)數(shù)據(jù)，分析不同土地利用類型以及不同海拔高度SPEI與NDVI的相關性，旨在揭示NDVI對SPEI響應的差異，了解黃土高原氣象干旱對植被指數(shù)的影響規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

采用中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心的中國土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)(http://www.resdc.cn/)。該數(shù)據(jù)基于Landsat TM/ETM遙感影像數(shù)據(jù)人工解譯，分辨率為1 km，土地利用一級分類的綜合評價精度達93%以上[22]。該數(shù)據(jù)共有6個一級分類，分別是耕地、森林、草灌、水域、建設用地和未利用土地，由于建設用地水分受人為因素控制，植被生長對干旱變化不敏感，而黃土高原水域面積僅占1%左右，因此本研究不考慮建設用地和水域。2000—2016年，可獲取土地利用數(shù)據(jù)共4期(每5 a公布1期)，通過比對發(fā)現(xiàn)，2015年與2000年相比，黃土高原地區(qū)耕地面積百分比減少0.58%，未利用土地面積百分比減少0.07%，草灌面積和森林面積百分比分別增加0.08%和0.57%，各期土地利用數(shù)據(jù)差異較小，因此折中選取2010年的土地利用數(shù)據(jù)。2010年黃土高原土地利用類型中，耕地面積占34.46%，森林面積占15.49%，草灌在黃土高原各類地貌中占地面積最大，為42.68%，未利用土地面積占7.37%(表1)，2010年黃土高原土地利用類型空間分布見圖1。

地形資料采用NASA發(fā)布的數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM, digital elevation model)(http://srtm.csi.cgiar.org/)，分辨率為90 m，垂直誤差小于16 m[23]。黃土高原海拔集中分布在1000～2000 m(占總面積的70.8%)，耕地在低海拔地區(qū)所占面積百分比較高，而隨著海拔增加，耕地面積百分比逐步減小；森林所占面積百分比的分布特征則與耕地相反[圖2(a)]。

表1 黃土高原不同土地利用類型及所占面積百分比Tab.1 Different land use types and their areas percentage over the Loess Plateau 單位：%

圖1 2010年黃土高原土地利用類型空間分布Fig.1 Spatial distribution of land use types over the Loess Plateau in 2010

目前常用的NDVI數(shù)據(jù)主要包括GIMMSNDVI、SPOT-VEGETATIONNDVI和MODISNDVI。GIMMSNDVI數(shù)據(jù)時間序列為1981年至今，其在3類數(shù)據(jù)中時間序列最長，但其空間分辨率為8 km，而且由于衛(wèi)星傳感器以及數(shù)據(jù)處理問題，該數(shù)據(jù)有較多噪聲[24]。SPOT-VEGETATIONNDVI和MODISNDVI與GIMMSNDVI相比，雖時間序列較短，但數(shù)據(jù)空間分辨率更高[25]。宋富強等[26]研究表明，MODISNDVI比SPOT-VEGETATIONNDVI更適合反映黃土高原地區(qū)植被的空間分布及變化，因此下載美國地質勘測局發(fā)布(https://earthexplorer.usgs.gov)的2000—2016年250 m分辨率的MODISNDVI 16 d合成產品來表征黃土高原植被的生長狀況，并將下載數(shù)據(jù)使用最大值合成法[27](MVC，maximum-value composite)得到月值數(shù)據(jù)，使用ArcGIS將空間分辨率重采樣為1 km。

2000—2016年冬季以及初春，各土地利用類型NDVI值均很低，NDVI值4月開始有明顯增大，8月達到最大，之后逐漸減小[圖2(b)]。考慮到干旱對于植被的影響主要和植被的生長活動相關[11,28]，植被的生長季4—10月為研究時段。

圖2 2000—2016年黃土高原不同土地利用類型面積百分比隨海拔的分布(a)以及NDVI月平均值變化(b)Fig.2 Percentage of area of different land use types with the altitude (a) and monthly variation of average NDVI (b) over the Loess Plateau from 2000 to 2016

1.2 方 法

VICENTE-SERRANO等[13]指出不同植被對水分的敏感程度不同，在針對植被生長研究中，推薦使用可以計算多時間尺度的干旱指標。該類干旱指標目前包括標準化降水指數(shù)[29](SPI，standardized precipitation index)、標準化蒸散發(fā)虧缺指數(shù)[30](SEDI，standardized evapotranspiration deficit index)和SPEI[21]。SPI僅使用降水數(shù)據(jù)獲取，計算過程簡單，但對于干旱的描述不夠準確[31]；SEDI基于潛在蒸散發(fā)量和實際蒸散發(fā)量的差值來評估干旱，物理意義清晰，但在黃土高原的適用性還有待研究；SPEI的計算涉及降水以及同期的潛在蒸散發(fā)量，意義明確、計算簡單，因此本研究選取SPEI評估干旱[32]?？紤]到黃土高原的土地利用類型主要為耕地(34.46%)和草灌(42.68%)，時間尺度較短的干旱指標適用性更好[11]。因此，本研究計算的SPEI時間尺度為3個月，即用該月及前兩個月累計降水量與累計潛在蒸散量差值計算該月干旱指標。

SPEI采用3參數(shù)log-logistic概率分布來描述某一時段降水量與潛在蒸散發(fā)量差值的變化[21]，SPEI為正時，為濕潤化，反之為干旱化。利用從氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)獲取的2000—2016年黃土高原83個氣象站點的日值數(shù)據(jù)集，先計算得到黃土高原各站點逐月降水量，并使用FAO-PM公式計算潛在蒸散發(fā)量[33]；再使用ANUSPLINE軟件以海拔為協(xié)變量進行插值[34]，通過插值獲取分辨率為1 km的逐月降水量分布和潛在蒸散發(fā)量分布；最后逐點計算SPEI值，得到黃土高原逐月SPEI。

采用旋轉經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF, rotational empirical orthogonal function)對2000—2016年的SPEI進行分析[35]。REOF方法基于經(jīng)驗正交函數(shù)的結果，將主分量以最大方差法進行旋轉，能夠清晰地表征不同地理區(qū)域的特征，廣泛應用于氣候研究中變量場的分離[36]。使用Pearson系數(shù)(r)對同期SPEI和NDVI進行相關分析。并結合土地利用數(shù)據(jù)及DEM數(shù)據(jù)，統(tǒng)計不同土地利用類型及不同海拔SPEI和NDVI的顯著相關面積百分比。研究中顯著性檢驗均為雙邊t檢驗(P<0.05)，各月相關系數(shù)的顯著范圍為|r|>0.48，全生長季的相關系數(shù)顯著范圍為|r|>0.18。

2 結果分析

2.1 黃土高原干旱時空變化

對2000—2016年間黃土高原地區(qū)SPEI進行REOF分解，前4個模態(tài)的方差貢獻率分別為25.7%、25.5%、21.3%和12.7%，累積方差貢獻率達85.2%，基本描述了黃土高原SPEI空間分布的主要特征。依據(jù)SPEI前4個模態(tài)的空間型(圖3)，將黃土高原劃分為4個特征區(qū)域，分別是東南區(qū)(REOF-1)、東北區(qū)(REOF-2)、西北區(qū)(REOF-3)和西南區(qū)(REOF-4)(圖4)。

圖3 黃土高原SPEI REOF展開前4個模態(tài)空間型Fig.3 Spatial patterns of the first four modes of REOF analysis of SPEI over the Loess Plateau

圖4 黃土高原氣象站點分區(qū)圖Fig.4 Zoning map for meteorological stations over the Loess Plateau

使用各分區(qū)氣象站點SPEI的均值表征其干濕變化特征[37]。圖5為2000—2016年各分區(qū)SPEI均值逐月變化及其趨勢?？梢钥闯?， 2000—2016年東南區(qū)的SPEI波動較為平緩，整體為顯著濕潤化趨勢；東北區(qū)的SPEI呈“W”形波動，整體為濕潤化趨勢；西北區(qū)的SPEI呈“V”形，2007年1月前顯著降低，此后顯著上升，表明該地區(qū)經(jīng)歷了干旱化到濕潤化的轉折；西南區(qū)的SPEI呈顯著上升趨勢，表明該地區(qū)有顯著濕潤化趨勢。

表2為2000—2016年各分區(qū)不同土地利用類型及不同海拔高度的面積百分比。可以看出，除東南區(qū)外，其余各分區(qū)面積百分比最大的土地利用類型均為草灌。各分區(qū)的海拔高度分布有顯著差異，低海拔(0～500 m)主要集中在東南區(qū)，高海拔(>2000 m)主要集中在西南區(qū)；東北區(qū)與西北區(qū)海拔分布較為接近，1000～1500 m的面積均超過65%。

2.2 SPEI與NDVI相關分析結果

圖6為2000—2016年生長季內逐月黃土高原SPEI及NDVI的年際變化。可以看出，生長季NDVI均呈顯著升高，其中7月的線性傾向率達0.10·(10 a)-1，表明在研究時段內，黃土高原地區(qū)植被覆蓋逐年增加。生長季各月SPEI的波動范圍較大，均呈上升趨勢，表明黃土高原整體有濕潤化趨勢。將SPEI和NDVI進行相關分析發(fā)現(xiàn)，除4月外，兩者均為正相關，且在6—9月以及全生長季通過了顯著性檢驗。

圖6 黃土高原2000—2016年生長季內逐月SPEI及NDVI的年際變化Fig.6 Inter-annual variation of SPEI and NDVI in each month in growing season from 2000 to 2016 over the Loess Plateau

表2 2000—2016年黃土高原各分區(qū)不同土地利用類型及不同海拔高度的面積百分比

圖7為2000—2016年各分區(qū)SPEI與NDVI年際變化及其趨勢?？梢钥闯?，4個分區(qū)中，SPEI和NDVI的年際變化均呈增加趨勢，NDVI的增加趨勢均通過顯著性檢驗。除西北區(qū)的SPEI與NDVI相關性較差外，其余各分區(qū)的SPEI和NDVI均為顯著正相關，原因可能是西北區(qū)的寧夏平原和河套平原為典型的灌溉區(qū)，植被生長所需水分受人為活動控制，受干旱影響較小。

圖8為2000—2016年生長季各月黃土高原SPEI與NDVI相關系數(shù)的空間分布?？梢钥闯觯杭綨DVI和SPEI的相關性較小。4月僅黃土高原東部地區(qū)表現(xiàn)為微弱正相關，其余大部分地區(qū)均為負相關；5月正相關區(qū)域主要集中在黃土高原南部，而北部主要呈負相關。夏季整個黃土高原SPEI和NDVI基本均為正相關。6月相關性較高的地區(qū)主要集中黃土高原西南區(qū)，北部大部分地區(qū)表現(xiàn)為微弱正相關；7月黃土高原東南區(qū)相關性減弱，西北區(qū)和東北區(qū)相關性均增強；8月相關系數(shù)的整體格局和7月相似，只是整體相關性略有降低。秋季SPEI和NDVI的相關性整體低于夏季，但高于春季。9月黃土高原東北丘陵區(qū)和西南高原區(qū)表現(xiàn)為較高正相關；10月黃土高原西部地區(qū)呈微弱正相關，東部的汾河谷地呈現(xiàn)微弱負相關。全生長季， SPEI和NDVI整體呈正相關，僅在黃土高原西北角地區(qū)呈負相關。

圖7 2000—2016年黃土高原各分區(qū)SPEI與NDVI的年際變化及其趨勢Fig.7 Inter-annual variations of SPEI and NDVI and their climate tendency in each sub-area over the Loess Plateau from 2000 to 2016

圖8 2000—2016年生長季各月黃土高原SPEI與NDVI的相關系數(shù)空間分布Fig.8 Spatial distribution of correlation coefficients between SPEI and NDVI in each month during the growing season from 2000 to 2016 over the Loess Plateau

2.3 不同土地利用類型及海拔NDVI對SPEI的響應

黃土高原SPEI與NDVI在生長季主要呈正相關。表3與表4分別為不同土地利用類型及不同海拔2000—2016年黃土高原生長季各月SPEI與NDVI顯著正相關面積百分比?？梢钥闯觯琋DVI與SPEI顯著正相關面積百分比在不同土地利用類型下有顯著差異，整體來看在草灌、耕地較高，森林最低。在耕地類型下，SPEI和NDVI顯著正相關面積百分比在6—9月均高于35%，全生長季達52.97%；森林類型下，僅在6月顯著正相關面積達35.78%，其余月份均未超過30%，值得注意的是，5月顯著正相關的面積為20.21%，為同期各土地利用類型中最高，表明森林類型下，NDVI對SPEI的響應較其他土地利用類型早；草灌類型下，SPEI和NDVI顯著正相關面積在6—9月均高于其他類型，尤其7月為64.59%，表明草灌類型下NDVI對SPEI的響應最為強烈；未利用土地類型下，SPEI和NDVI顯著正相關面積百分比僅在7、8月高于30%，其余月份均低于20%。除10月外，其他月份SPEI與NDVI顯著正相關面積百分比隨海拔的增高，整體呈增大趨勢，并在1500～2000 m達最大，隨著海拔的繼續(xù)升高，正相關面積百分比有所減小。海拔低于500 m的地區(qū)顯著正相關面積百分比在10月最大，為37.88%，其他海拔下，顯著正相關面積百分比均在7月最大。而在全生長季，各海拔顯著正相關面積均超過40%。

圖9為2000—2016年黃土高原地區(qū)不同土地利用類型SPEI與NDVI顯著正相關面積比率生長季內的月際變化?？梢钥闯?，各分區(qū)SPEI與NDVI顯著正相關面積比率均在6、7月達最大；耕地類型下東南區(qū)SPEI與NDVI顯著正相關面積比率要明顯低于其他分區(qū)，造成這種現(xiàn)象的原因可能是東南區(qū)主要位于黃土高原東南部，該區(qū)域水分條件好，耕地受干旱影響較小。

圖10為2000—2016年黃土高原地區(qū)不同土地利用類型生長季內SPEI與NDVI顯著正相關面積比率隨海拔的變化。西南區(qū)最低海拔高于1000 m，各土地利用類型下SPEI與NDVI顯著正相關面積比率隨海拔增高均為減小趨勢；森林類型下，除西北區(qū)外，其余分區(qū)NDVI對SPEI的響應均隨海拔增高呈減小趨勢。

表3 黃土高原不同土地利用類型2000—2016年生長季各月SPEI與NDVI顯著正相關面積百分比Tab.3 The percentage of area of significantly positive correlation between SPEI and NDVI in each month during the growing season from 2000 to 2016 under different land use type over the Loess Plateau 單位：%

表4 黃土高原不同海拔2000—2016年生長季各月SPEI與NDVI顯著正相關面積百分比Tab.4 The percentage of area of significantly positive correlation between SPEI and NDVI in each month during the growing season from 2000 to 2016 under different altitude over the Loess Plateau 單位：%

圖9 2000—2016年黃土高原地區(qū)不同土地利用類型SPEI與NDVI顯著正相關面積比率生長季內的月際變化Fig.9 Monthly variation of area ratio of positively significant correlation between SPEI and NDVI during the growing season from 2000-2016 under different land use type over the Loess Plateau

圖10 2000—2006黃土高原地區(qū)不同土地利用類型生長季內SPEI與NDVI顯著正相關面積比率隨海拔的變化Fig.10 Variation of area ratio of positively significant correlation between SPEI and NDVI during the growing season with altitude under different land use types over the Loess Plateau from 2000 to 2016

圖11為2000—2016年黃土高原地區(qū)不同海拔高度生長季內SPEI與NDVI顯著正相關面積比率月際變化?？梢钥闯?，黃土高原低海拔(0～500 m)地區(qū)主要集中在東南區(qū)，在該海拔范圍，SPEI與NDVI顯著正相關面積比率先增后減，然后繼續(xù)增加并在10月達最大；西北區(qū)不同海拔范圍，顯著正相關面積比率基本均在7月達最大；海拔為1000～2000 m時，東北區(qū)和西南區(qū)的SPEI與NDVI顯著正相關面積比率均呈雙峰變化特征，在8月出現(xiàn)極小值。

圖11 2000—2016年黃土高原地區(qū)不同海拔高度生長季內SPEI與NDVI顯著正相關面積比率月際變化Fig.11 Monthly variation of area ratio of positively significant correlation between SPEI and NDVI during the growing season from 2000-2016 over the Loess Plateau

3 結 論

(1)根據(jù)黃土高原SPEI的REOF分析結果，將黃土高原分為東南區(qū)、東北區(qū)、西北區(qū)和西南區(qū)，累積方差貢獻率達85.2%。其中，西北區(qū)表現(xiàn)為先干旱化后濕潤化的特征，其余分區(qū)均呈明顯濕潤化特征。

(2)2000—2016年，黃土高原NDVI整體呈顯著增加趨勢，4—10月NDVI與SPEI均呈正相關關系，其相關性在生長季內先增加后減小，7月相關性達到最大值，6—9月相關性顯著(P<0.05)。

(3)耕地和草灌類型下，NDVI與SPEI呈顯著正相關的面積百分比在6—9月均超過35%，高于其他土地利用類型。而在森林類型下，這一數(shù)值僅在6月超過30%。除森林外，不同土地利用類型SPEI與NDVI呈顯著正相關的百分比均在7月達到最大。整體來看，SPEI與NDVI的相關系數(shù)大小排序為：草灌>耕地>未利用土地>森林。

(4)6—9月NDVI對SPEI的響應隨著海拔的升高先增加后降低，在1500～2000 m范圍內達到最大，之后相關性有所降低。

4 討 論

依據(jù)REOF對黃土高原2000—2016年SPEI進行分析，將黃土高原分為4個特征區(qū)，該分區(qū)結果與王位泰等[38]利用黃土高原50 a降水數(shù)據(jù)進行REOF分區(qū)的結果相似，反映了黃土高原降水量自東南向西北遞減、氣溫自北向南遞增的分布差異[39]。2000—2016年黃土高原大部分地區(qū)SPEI顯著上升，表明黃土高原整體呈濕潤化趨勢。結合氣候變化分析，近十幾年來黃土高原氣溫和降水量均呈上升趨勢[40]。研究普遍認為氣溫升高會加劇水汽分子的運移，進而提高蒸散量，導致水分匱缺加劇干旱，同時該現(xiàn)象在一些地區(qū)也得到證實[41-43]。但另外一些研究發(fā)現(xiàn)，在特定區(qū)域，蒸散量隨著溫度的升高表現(xiàn)出顯著下降趨勢[44-45]，造成這種現(xiàn)象的原因可能是由于云量及氣溶膠等的增加導致太陽輻射下降[46]，進而影響蒸散發(fā)量，RODERICK等[46]將其定義為“蒸發(fā)悖論”，該現(xiàn)象在黃土高原同樣存在[47]，在降水量增加和蒸散量減少共同作用下，黃土高原整體呈現(xiàn)濕潤化趨勢。需要說明的是，本研究僅使用了17 a的氣象資料，而通常氣象統(tǒng)計需要30 a以上的數(shù)據(jù)才能獲得穩(wěn)定的結果，因此對于黃土高原濕潤化的現(xiàn)象還需在之后的研究中進一步驗證。同時在研究時段內，黃土高原NDVI顯著增大，這一現(xiàn)象在以前的研究中多有證實[41,48- 49]。黃土高原氣候的暖濕變化趨勢是促進NDVI增大的原因之一[40,49-50]。此外研究表明黃土高原地區(qū)的退耕還林、還草工程是NDVI增加的重要原因[41]。據(jù)統(tǒng)計，自1999年以來，黃土高原累計造林面積達1.89×107hm2，退耕還林、還草的實施有效緩解了黃土高原的水土流失問題，同時也顯著改善了生態(tài)環(huán)境[51-52]。研究發(fā)現(xiàn)在黃土高原退耕區(qū)，植被生長通過改變地表粗糙度、地面反射率、對降水的攔截以及植物蒸騰等過程對局地氣候產生影響，具體表現(xiàn)為退耕區(qū)降水量增加，地表溫度降低等，表明植被生長不僅受干旱的影響，同時也會通過改變局地氣候進而對干旱產生反饋[41,53]。

不同環(huán)境下限制植被生長的關鍵因素會發(fā)生改變，植被對干旱變化的敏感性也會發(fā)生變化。黃土高原NDVI和SPEI主要呈正相關。由于黃土高原大部分地區(qū)屬于干旱半干旱區(qū)，年降水量較少，且時空分布不均，降水量始終是限制植被生長的因素，表現(xiàn)為植被生長對干旱變化敏感[11,13,48]。本研究發(fā)現(xiàn)，在生長季內，NDVI與SPEI相關性4月最差，7月最好，該結論與前人研究結果一致[11,20]。黃土高原春季蒸散量較小，土壤水分受秋冬季降水的影響大，而研究中計算的SPEI是3個月時間尺度，即4月的干旱指數(shù)由2—4月的水分盈缺量得到，因此NDVI與SPEI表現(xiàn)為弱相關，隨著SPEI時間尺度的增加，4月NDVI與SPEI的相關性也有相應的提高[20]。此外，有研究表明，春季限制植被生長的關鍵因子是溫度，溫度升高會使植被的生育期顯著提前[54]，而降水對植被生長的影響不同區(qū)域差異明顯：在黃淮海平原月降水量與作物的生育期開始時間呈負相關，即降水量的增加會推遲作物的生育期，抑制植被生長；而在西北內陸以及內蒙古地區(qū)，降水量增加則會降低水分脅迫，使得作物的生育期提前，促進植被生長[55- 56]。黃土高原平均溫度在7月達到最高，降水量成為限制植被生長的關鍵因素，即表現(xiàn)為7月植被對干旱變化敏感。草灌類型下，NDVI與SPEI的相關性高于耕地，該結論與PSCOA等[20]研究結果不同，原因是黃土高原的草灌多為低覆蓋度草地和中覆蓋度草地，水分條件整體較差，因此植被生長對干旱變化敏感；而耕地集中分布在東南部的低海拔地區(qū)，水分條件好，植被受干旱影響小。在黃土高原，干旱對植被的影響與海拔之間存在非線性響應關系。黃土高原的低海拔地區(qū)(<500 m)集中分布在東南部，該區(qū)域降水充沛，植被較少受水分脅迫；而高海拔地區(qū)(>2000 m)，由于氣溫較低，空氣的飽和水汽壓小，相對濕度大，植被生長活動受溫度和輻射變化影響大[57]，因此在黃土高原低海拔和高海拔地區(qū)，干旱對植被生長影響較小。

另外SPEI僅用氣象數(shù)據(jù)計算得到[21]，而實際干旱不僅受氣象因素的影響，同時也受到人為活動的劇烈干擾[58]。同時植被的生長也受地形條件(坡度坡向)[59]、土壤類型[60]等的影響。因此在不同地形條件及土壤類型下，植被生長對干旱的響應規(guī)律也需在未來研究中進一步明確。