基于TVDI 的旱情時空動態(tài)變化監(jiān)測
——以神東礦區(qū)為例

邵天意，包斯琴*，王 楠，韓阿茹汗

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 沙漠治理學(xué)院，呼和浩特 010020；2.中國地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100089）

0 引 言

【研究意義】干旱是自然生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)量的重要輸入因子，同時也是植被發(fā)揮蒸騰作用及光合作用的限制因子，其在一定程度上能夠決定一個地區(qū)的植被類型和植被生長結(jié)構(gòu)[1]，更是衡量荒漠化程度以及指導(dǎo)生態(tài)恢復(fù)措施實(shí)施的重要影響因子，對準(zhǔn)確且快速的掌握旱情狀況對土地復(fù)墾、生態(tài)修復(fù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義[2]?！狙芯窟M(jìn)展】傳統(tǒng)長時間序列的旱情監(jiān)測方法需要消耗巨大的人力、物力和財(cái)力。相比于傳統(tǒng)的監(jiān)測方法，遙感監(jiān)測具有監(jiān)測范圍廣、時效性長等特點(diǎn)[3]。諸多學(xué)者[4-6]針對遙感監(jiān)測領(lǐng)域進(jìn)行的大量研究表明，表觀熱慣量模型進(jìn)行干旱遙感監(jiān)測需要地表反照率和太陽輻射作為參數(shù)，其更適合于裸土的研究區(qū)，同時還需考慮土壤類型變化對監(jiān)測結(jié)果的影響?；诠趯訙囟鹊倪b感監(jiān)測方法在實(shí)際監(jiān)測中易受自然氣候條件，衛(wèi)星傳感器等影響會產(chǎn)生不確定的誤差[7-8]。綜合作物長勢進(jìn)行干旱監(jiān)測以植被長勢狀態(tài)表征干旱程度存在相對大的滯后性，預(yù)警時效較差。微波遙感監(jiān)測旱情對衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的精度要求極高[9-10]。綜上所述，利用研究區(qū)歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）與地表溫度（Land Surface Temperature，LST）建立溫度干旱植被指數(shù)（Temperature Drought Vegetation Index，TVDI）干旱監(jiān)測模型能夠消除了單一因素對監(jiān)測結(jié)果的影響，更具時效性，且該模型監(jiān)測適用于中高植被覆蓋地區(qū)[11]。TVDI模型是一種采用光學(xué)和熱紅外遙感通道數(shù)據(jù)進(jìn)行地表水分的遙感反演方法[12]。對于植被覆蓋區(qū)而言，地表水分一定程度上決定著植被的冠層溫度，在一定條件下，植被的冠層溫度能間接反映植被的供水狀況[13-15]。據(jù)此，Sandholt等[16]基于NDVI與LST建立了Ts-NDVI特征空間，計(jì)算得到的TVDI能夠很好地反演出地表水分，其反演精度也得到了驗(yàn)證[17]。諸多學(xué)者[18-20]也基于不同數(shù)據(jù)源利用TVDI模型進(jìn)行地表水分反演并進(jìn)行精度驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)TVDI在0～10 cm 土層深度具有良好的反演效果。【切入點(diǎn)】國內(nèi)基于TVDI模型進(jìn)行地表水分動態(tài)監(jiān)測的研究很多，但針對地勢復(fù)雜溝壑縱橫的礦區(qū)進(jìn)行的研究尚不多見。神東礦區(qū)受地理位置的影響干旱程度高，加之礦區(qū)內(nèi)常年進(jìn)行煤炭開采作業(yè)，導(dǎo)致地表結(jié)構(gòu)被破壞，土壤水分流失嚴(yán)重，干旱程度加劇?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文基于TVDI模型，利用神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱程度動態(tài)監(jiān)測，以期為研究區(qū)的生態(tài)恢復(fù)和土地復(fù)墾提供指導(dǎo)建議。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

神東礦區(qū)位于陜西省榆林市北部和內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市南部（109°51′—110°46′E，38°52′—39°41′N），區(qū)內(nèi)大部分為典型的風(fēng)成沙丘及沙灘地地貌。海拔800～1 385 m，溝壑縱橫，地表支離破碎，水土流失十分嚴(yán)重。神東礦區(qū)地處毛烏素沙地與黃土高原的過渡地帶，屬半干旱大陸性季風(fēng)氣候，溫度年較差較大，年平均氣溫6.6 ℃，1 月平均氣溫-10.1 ℃，7 月平均氣溫20.5 ℃。區(qū)內(nèi)干旱少雨，降水集中，汛期為6—9 月，占全年降水量的76%，降水年際變化較大，最大年達(dá)919.10 mm，最小量年僅為108.60 mm。區(qū)內(nèi)以沙生植物為主，植被每年4 月返青，10月葉落，郁閉較差。區(qū)內(nèi)風(fēng)沙土（Aeolian sandy soil）占礦區(qū)總面積的50%，黃土性土（Loess soil）占總面積的30%，紅土性土（Red native soil）占總面積的10%，土壤具有質(zhì)地較粗，結(jié)構(gòu)不良，肥力低，抗侵蝕性差的特點(diǎn)。研究區(qū)位置如圖1 所示

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Schematic diagram of study area location

1.2 數(shù)據(jù)來源

遙感影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/）中的美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）發(fā)射的陸地系列衛(wèi)星（Landsat）所搭載的30 m 空間分辨率數(shù)據(jù)，包括 Landsat5-TM 和Landsat8-OLI，時間分辨率為16 d 的2 種傳感器。數(shù)據(jù)時相選取神東礦區(qū)1991、2002、2007、2010、2014、2018 年植被生長季（5—10 月）共36 景影像，在1991—2018 年數(shù)據(jù)質(zhì)量上均選擇云量小于10%反演效果好的數(shù)據(jù)單元，借助ENVI 5.3 進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌等預(yù)處理，然后利用數(shù)據(jù)估算得到空間分辨率30 m 的NDVI及LST數(shù)據(jù)集。

1.3 研究方法

1.3.1TVDI計(jì)算方法

以提取得到研究區(qū)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）為橫坐標(biāo)，地表溫度最大值和最小值為縱坐標(biāo)進(jìn)行線性擬合，形成關(guān)于Ts-NDVI的三角形特征空間，將該特征空間的斜率作為TVDI的等值線，TVDI自下而上升高，TVDI的絕對值越大，干旱程度越大。因此，在研究區(qū)擬合出其特征空間的干濕邊方程，即可得到每個像元的干旱指數(shù)，其計(jì)算式為：

式中：TVDI為溫度干旱植被指數(shù)；Ts為地表真實(shí)溫度；Ts_max為地表最高溫度；Ts_min為地表最低溫度。TVDI值越大，代表地表水分越低，干旱程度越大。TVDI的干濕邊擬合方程為：

式中：a1、b1、a2、b2分別為干濕邊線性擬合方程的系數(shù)。

在干濕邊方程中，其斜率在生態(tài)學(xué)意義上代表著土壤含水率在飽和與不足時的地表溫度值，將各像元的NDVI值帶入所對應(yīng)的干濕邊方程，計(jì)算出最高地表溫度（Ts_max）與最低地表溫度（Ts_min），利用式（1）計(jì)算各像元對應(yīng)的TVDI值。本文采取適用干旱半干旱區(qū)的TVDI分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分級，如表1 所示[21]。

表1 TVDI 分等定級Table 1 TVDI classification and classification

1.3.2 偏差分析法

本文采用偏差分析法[22]分析研究區(qū)1991—2018年植被生長季的TVDI時間分布特征。偏差分析法可以在時間尺度上通過某年TVDI與多年平均的TVDI距離，表示某一時期TVDI偏離多年平均TVDI的程度。TVDI偏離值為正值，表示年均TVDI高于多月平均水平，TVDI在時間序列上呈上升趨勢，TVDI偏離值為負(fù)值，表示年均TVDI低于多年平均水平，TVDI在時間序列上呈下降趨勢。

1.3.3 Mann-Kendall 檢驗(yàn)法[23]

Mann-Kendall 檢驗(yàn)法（M-K 檢驗(yàn)法）是世界氣象組織推薦并廣泛使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。其不需要服從特定的分布，亦不受樣本值的影響，因此廣泛應(yīng)用于分析一般數(shù)據(jù)在時間序列上的趨勢檢驗(yàn)和突變點(diǎn)檢驗(yàn)。對于時間變量（x1,x2, …,xn），n為時間序列的長度，M-K 法定義了其統(tǒng)計(jì)量S：

式中：Sgn（）為函數(shù)符號，規(guī)則如下：

S為正態(tài)分布，其均值為 0 ，方差Var(s)=(n-1)(2n+5)/18，當(dāng)n＞10 時，正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量計(jì)算為：

若Z＞0，表明TVDI在時間序列上呈上升趨勢，若Z＜0，反之，絕對值越大，趨勢越明顯；且Z≥1.28、1.96、2.32 時，分別通過了90%、95%、99%水平的信度檢驗(yàn)，在該水平上顯著。UF曲線與UB曲線的交點(diǎn)，為TVDI在時間序列上的突變點(diǎn)。

1.3.4 趨勢分析和F檢驗(yàn)

線性傾向率（Bslope）能夠反映TVDI在空間上隨時間變化的的上升或下降趨勢。因此，本文逐像元計(jì)算1991、2002、2007、2010、2014、2018 年的TVDI均值，得到相應(yīng)年份的TVDI空間分布，并利用線性傾向率計(jì)算研究區(qū)1991—2018 年植被生長季的TVDI在空間上的線性變化趨勢。其計(jì)算式為：

式中：Bslope為線性傾向趨勢；i為36 個月變量（i=1,2, 3, …, 36），n=36，TVDIi為第i月的TVDI值。若Bslope＞0，表示干旱程度在空間上隨時間變化呈上升趨勢；Bslope＜0，表示研究區(qū)干旱程度在空間上隨時間變化呈下降趨勢。用F檢驗(yàn)對TVDI的空間變化趨勢進(jìn)行顯著性分析，根據(jù)F檢驗(yàn)顯著性臨界值（α=0.05），將F值劃分為顯著下降、顯著上升、不顯著下降、不顯著上升4 種趨勢。

1.3.5 空間轉(zhuǎn)移矩陣

空間轉(zhuǎn)移矩陣來源于系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移的定量描述，可以定量識別TVDI不同等級在某一時間間隔的空間格局變化，不僅可以反映TVDI不同等級的面積變化，還可以直觀反映TVDI各等級面積轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出情況[25]。

2 結(jié)果與分析

2.1 神東礦區(qū)植被生長季TVDI 時間變化特征

2.1.1TVDI月際變化特征

利用ArcGis10.7 像元統(tǒng)計(jì)工具，統(tǒng)計(jì)TVDI值，得到神東礦區(qū)1991—2018年植被生長季TVDI月際變化如圖2 所示。由圖2 可知，神東礦區(qū)1991—2018年TVDI月際變化非常明顯，月均TVDI在0.35～0.85之間波動。2007 年6 月TVDI均值最高為0.85，說明地表干旱程度最大。2018年9月TVDI均值最低為0.39，說明地表干旱程度最小。月均TVDI在每年的6—9 月出現(xiàn)最低值，這是由于神東礦區(qū)降水集中導(dǎo)致的，與神東礦區(qū)6—9 月為汛期的自然條件相吻合。

圖2 神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI 月際變化Fig.2 Intermonthly TVDI variation of vegetation growing season in Shendong Mining Area from 1991 to 2018

2.1.2TVDI突變分析

采用M-K 突變檢驗(yàn)法對神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季的月均TVDI進(jìn)行檢驗(yàn)，如圖3 所示。圖3 檢驗(yàn)結(jié)果表明，UF～UB曲線幾乎處于顯著性水平α=0.05 置信區(qū)間內(nèi)，TVDI值呈下降趨勢（UF＜0），與神東礦區(qū)月際變化規(guī)律相吻合。1991 年7—10 月存在4 個突變點(diǎn)，2014 年9 月存在1 個上升趨勢突變點(diǎn)，2018 年5 月、7 月左右存在一個上升趨勢、一個下降趨勢突變點(diǎn)。

圖3 1991—2018 年神東礦區(qū)植被生長季TVDI M-K 檢驗(yàn)Fig.3 TVDI M-K test of vegetation growing season in Shendong Mining Area from 1991 to 2018

2.1.3TVDI年際變化特征

計(jì)算得到神東礦區(qū)各年植被生長季TVDI均值如圖4 所示。從年際變化來開，年均值波動于0.56～0.69之間，按照地表干旱等級類型劃分，神東礦區(qū)干旱程度基本處于正常、較干旱等級，這與TVDI的空間分布相吻合。在研究時段內(nèi)，2002 年TVDI達(dá)到峰值為0.686，自2002 年后TVDI逐年下降，2018 年達(dá)到最低的0.561，下降速率為0.02/30 a。該結(jié)果在實(shí)地調(diào)研中得到了驗(yàn)證，這是由于神東礦區(qū)在煤炭開采后進(jìn)行了大量的土地復(fù)墾工作，水土流失強(qiáng)度減弱，種植大量的防風(fēng)固沙植被，神東礦區(qū)地表涵養(yǎng)水源的能力得到提升，因此地表水分上升，地表干旱程度呈下降趨勢。

圖4 神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI 年際變化Fig.4 Interannual TVDI variation during the vegetation growing season in Shendong Mining Area from 1991 to 2018

2.1.4TVDI偏差分析

利用偏差分析法分析神東礦區(qū)1991—2018 年年際TVDI變化趨勢，如圖5 所示。神東礦區(qū)1991、2002、2007、2010 年TVDI偏離值＞0，說明1991—2010 年TVDI均值呈上升趨勢，干旱程度具有增大趨勢。其中1991—2002 年TVDI偏離程度最大，上升趨勢最明顯，高于TVDI均值0.05。2014、2018 年TVDI偏離值＜0，說明2010—2018 年TVDI呈下降趨勢，干旱程度減小。2014—2018 年偏離程度最大為0.56，低于TVDI均值（0.08）。該結(jié)果與神東礦區(qū)TVDI年際變化趨勢一致。

圖5 神東礦區(qū)1991—2018 年TVDI 變化趨勢Fig.5 TVDI trend of Shendong Mining Area from 1991 to 2018

2.2 神東礦區(qū)TVDI 空間變化特征

2.2.1 神東礦區(qū)植被生長季TVDI干旱等級空間分布

神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季干旱等級的空間分布如圖6 所示。1991—2002 年研究區(qū)西部干旱等級下降，東部區(qū)域的干旱等級上升。2002—2007年研究區(qū)中部、南部干旱等級上升。2007—2010 年研究區(qū)中部、西部干旱等級基本達(dá)到正常級別，東部地區(qū)干旱等級上升。2010—2014 年東部區(qū)域干旱等級下降，西部區(qū)域干旱等級略有提升。2014—2018年研究區(qū)西南部干旱等級增大，中部及東北部的干旱等級有小范圍的下降。從干旱等級劃分來看，神東礦區(qū)干旱等級始終表現(xiàn)為西南高于東北，其主要原因?yàn)樯駯|礦區(qū)的降水量從西南到東北呈遞減趨勢，空間上基本處于正常、較干旱和干旱3 種等級。

圖6 神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季干旱等級的空間分布Fig.6 Spatial distribution of drought grades in the vegetation growing season from 1991 to 2018 in Shendong Mining Area

2.2.2 神東礦區(qū)線性傾向趨勢分析

利用ArcGIS10.7，基于神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI的空間分布，運(yùn)用式（7）計(jì)算其線性傾向率（Bslope），分析其線性傾向趨勢，并對其線性傾向趨勢空間分布在α=0.05 顯著性水平上進(jìn)行F檢驗(yàn)，如圖7 所示。由圖7 可知，神東礦區(qū)1991—2018年TVDI線性變化趨勢下降趨勢面積大于上升趨勢面積，Bslope＜0 的區(qū)域集中在研究區(qū)的大部分地區(qū)，該區(qū)域TVDI呈下降趨勢，地表干旱程度變小。Bslope＞0的區(qū)域零散分布于研究區(qū)的北部、東部、南部，這些區(qū)域TVDI呈上升趨勢。地表干旱程度變大。根據(jù)F檢驗(yàn)的空間分布得知，在TVDI呈下降趨勢的區(qū)域中，大部分地區(qū)下降趨勢顯著，下降趨勢不顯著的地帶則零星分布于其中。在TVDI呈上升趨勢的區(qū)域中，上升顯著的地區(qū)大部分集中在神東礦區(qū)的東北部，該區(qū)域內(nèi)分布著神東礦區(qū)的礦井群，這是由于采煤后塌陷，造成植被破壞嚴(yán)重，地表水分下滲速度加快，地表水分減小，所以干旱程度增大。神東礦區(qū)TVDI空間變化結(jié)果與時間變化的趨勢一致

圖7 1991—2018 年神東礦區(qū)植被生長季TVDI 線性變化趨勢空間分布及F 檢驗(yàn)Fig.7 Spatial distribution and F-test of TVDI linear trend in vegetation growing season in Shendong Mining Area from 1991 to 2018

通過對神東礦區(qū)TVDI線性傾向趨勢面進(jìn)行計(jì)算發(fā)現(xiàn)：神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI下降趨勢面積為3 788.43 km2，上升趨勢面積為1 215.33 km2，下降趨勢面積大于上升趨勢面積。從F顯著性檢驗(yàn)結(jié)果來看，神東礦區(qū)顯著下降面積最大為2 394.74 km2，顯著上升面積最小為425.91 km2，說明研究區(qū)的地表干旱程度得到緩解，該地區(qū)生態(tài)恢復(fù)效果顯著。

2.2.3 神東礦區(qū)TVDI轉(zhuǎn)移矩陣

利用ArcGIS10.7 空間分析工具，選擇1991、2002、2010、2018 年的TVDI干旱等級分布進(jìn)行空間轉(zhuǎn)移矩陣的計(jì)算，得到神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季干旱等級轉(zhuǎn)移情況，如圖8 所示。由圖8 可知，1991—2002 年，整個研究區(qū)的西北、西南、東南大范圍區(qū)域由干旱變化為其他4 種干旱等級。較濕潤、正常、較干旱變?yōu)楦珊盗阈欠植加谥袞|部，該部分區(qū)域旱情有所加重，其他區(qū)域基本保持原有的干旱等級。2002—2010 年，研究區(qū)大部分區(qū)域干旱等級由較干旱向正常、較濕潤等級轉(zhuǎn)化，只有西南部小范圍由干旱變?yōu)槠渌燃墸瑬|部由較濕潤、正常、較干旱轉(zhuǎn)變?yōu)楦珊怠?010—2018 年，研究區(qū)中部、東部干旱等級由干旱轉(zhuǎn)為其他等級，旱情程度下降，中部及北方大部分干旱等級則由較干旱變?yōu)檎?，西南小部分區(qū)域由較干旱轉(zhuǎn)換為干旱，這一時段研究區(qū)旱情轉(zhuǎn)移基本表現(xiàn)為由干旱變?yōu)檩^干旱、較干旱變?yōu)檎?，研究區(qū)大部分旱情得到一定程度的緩解。

圖8 神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI 轉(zhuǎn)移矩陣Fig.8 TVDI transfer matrix of vegetation growing season from 1991 to 2018 in Shendong Mining Area

綜上所述，神東礦區(qū)在研究區(qū)間內(nèi)，干旱等級變化均有不同程度的波動，但在空間上基本表現(xiàn)為由干旱等級向較干旱、正常等級轉(zhuǎn)變，較干旱等級向正常、較濕潤等級進(jìn)行轉(zhuǎn)變，說明神東礦區(qū)進(jìn)行的一系列生態(tài)恢復(fù)及水土保持措施達(dá)到了一定成效。神東礦區(qū)地處我國西北內(nèi)陸，空間跨度較大，因此水熱狀況差異較大，且隨著地表與地下的采煤擾動，地表覆蓋變化復(fù)雜，加之自然因素及人類活動的影響導(dǎo)致了地表水分在時間上和空間上變化明顯[26]。

3 討 論

本文基于TVDI模型對神東礦區(qū)1991—2018年植被生長季的旱情進(jìn)行監(jiān)測。從TVDI的月際變化來看，神東礦區(qū)每年植被生長季內(nèi)6—9 月TVDI出現(xiàn)最低值，該結(jié)果與神東礦區(qū)降水集中的特點(diǎn)相吻合[27]。TVDI的年際變化顯示，神東礦區(qū)自1991—2018 年，TVDI整體呈下降趨勢，下降速率為0.02/10 a，地表水分逐年上升，旱情逐步得到緩解，該結(jié)果與劉英等[28]基于梯度結(jié)構(gòu)相似度的神東礦區(qū)土壤濕度空間分析得到的神東礦區(qū)土壤濕度在空間上呈增加趨勢，旱情緩解的結(jié)果一致。對TVDI時間變化進(jìn)行趨勢分析發(fā)現(xiàn)，神東礦區(qū)2018 年TVDI下降趨勢最為顯著，這是由于神東礦區(qū)在2018 年前后實(shí)施了大量的水土保持措施，在不考慮自然因素對各年TVDI變化影響的情況下，研究結(jié)果與實(shí)地調(diào)查結(jié)果一致。神東礦區(qū)1991—2018 年干旱等級的空間分布表明，研究區(qū)干旱程度，始終為西南部高于東北部，這是由于該地區(qū)西南部地處毛烏素沙地邊緣[29]。干旱等級面積減少，正常及較濕潤面積增加，該結(jié)果與TVDI的時間變化特征相吻合。從線性傾向趨勢的空間分布來看，研究區(qū)整體TVDI下降趨勢面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于TVDI上升趨勢面積，且TVDI呈上升趨勢的區(qū)域集中在神東礦區(qū)的礦井群附近，這是由于采煤后地表塌陷，地表發(fā)生變形，地表水下滲速度加快，加快該區(qū)域的水土流失[30]。利用轉(zhuǎn)移矩陣分析發(fā)現(xiàn)，整個研究區(qū)在1991—2018年間，干旱等級向較干旱、正常轉(zhuǎn)化，而較干旱等級大多向正常、較濕潤轉(zhuǎn)化，旱情逐步得到緩解。

本文是在保證TVDI模型對神東礦區(qū)旱情監(jiān)測具有較高的精度下進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)的TVDI在時間序列中存在多個突變點(diǎn)問題，還需要在后續(xù)研究中對突變點(diǎn)的變化情況進(jìn)行相關(guān)驗(yàn)證。下一步還需要對造成其發(fā)生時空演變的自然及人為因素進(jìn)行更深一步的研究，以期為神東礦區(qū)的水土保持措施及生態(tài)恢復(fù)提供參考。

4 結(jié) 論

1）1991—2018 年神東礦區(qū)植被生長季TVDI在0.35～0.85 之間波動，每年6—9 月出現(xiàn)低值。TVDI月際變化整體呈下降趨勢。

2）年際變化表明，1991、2002、2010 年TVDI偏離值＜0，TVDI呈下降趨勢，2014、2018 年TVDI偏離值＞0，TVDI呈上升趨勢。TVDI在時間序列上整體呈下降趨勢，下降速率為0.02/10 a。

3）神東礦區(qū)1991—2018 年植被生長季TVDI干旱等級空間分布，始終表現(xiàn)為西南高于東北。研究區(qū)干旱等級面積逐年減少，正常、較濕潤等級面積逐年增加。

4）研究區(qū)TVDI下降趨勢面積遠(yuǎn)大于TVDI上升趨勢面積。顯著下降趨勢面積最大為2 394.74 km2，顯著上升面積最小為425.91 km2。

5）1991—2018 年，TVDI的干旱等級逐漸向較干旱、正常等級轉(zhuǎn)變。TVDI的較干旱等級逐漸向正常和較濕潤等級轉(zhuǎn)變。向干旱及較干旱等級轉(zhuǎn)變的范圍較小。

（作者聲明本文無實(shí)際或潛在的利益沖突）