寒旱牧區(qū)植被覆蓋變化及氣候因子驅(qū)動(dòng)分析
——以富蘊(yùn)縣為例

岳勝如，孟福軍，胡雪菲

（塔里木大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，新疆阿拉爾843300）

植被是地表環(huán)境的重要構(gòu)成部分，在地表的氧、碳、氮、水等能量交換和物質(zhì)循環(huán)的過(guò)程中發(fā)揮著不可代替的作用。植被覆蓋隨空間和時(shí)間的變化在很大程度上反映地球表面生態(tài)環(huán)境的演變規(guī)律[1]。在全球氣候變化的背景下，氣候因子變化是環(huán)境演變的重要驅(qū)動(dòng)力，地球局部地區(qū)氣候發(fā)生了明顯變化，不同地區(qū)植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)強(qiáng)度存在差異，自然因素對(duì)植被變化的驅(qū)動(dòng)貢獻(xiàn)率也存在地區(qū)差異，探討全球和區(qū)域尺度植被對(duì)氣候因子的響應(yīng)關(guān)系顯得十分重要[2-8]。已有研究成果表明，全球氣溫在過(guò)去的幾十年中顯著上升，受氣溫變化影響北半球中高緯度地區(qū)植被生長(zhǎng)季已經(jīng)延長(zhǎng)[9]，已成為研究植被覆蓋變化對(duì)氣候因子響應(yīng)的熱門(mén)區(qū)域。新疆維吾爾自治區(qū)位于中亞干旱區(qū)腹地，極端干旱的氣候使得當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境對(duì)氣候變化的響應(yīng)非常敏感[10]，北疆阿勒泰地區(qū)是新疆重要的牧區(qū)之一，該地區(qū)屬大陸性寒溫帶氣候，春秋短暫，夏季炎熱，冬季嚴(yán)寒漫長(zhǎng)。工業(yè)以礦業(yè)為主，礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)導(dǎo)致一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，第一產(chǎn)業(yè)以畜牧業(yè)為主，過(guò)度放牧使得天然草場(chǎng)退化嚴(yán)重[11]。近年來(lái)，隨著生態(tài)保護(hù)工作的持續(xù)開(kāi)展，研究其生態(tài)環(huán)境變化對(duì)生態(tài)保護(hù)措施制定、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有十分重要的意義。隨著遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用，利用NDVI（normalized different vegetation index,歸一化植被指數(shù)）研究植被覆蓋長(zhǎng)時(shí)間序列變化的方法已經(jīng)比較成熟，主要集中在植被覆蓋時(shí)空變化特征及對(duì)人類活動(dòng)和氣候變化的響應(yīng)分析。彭飛等[12]基于NDVI數(shù)據(jù)，構(gòu)建了2000～2014年呼倫貝爾植被覆蓋時(shí)間序列，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析了氣候因子對(duì)植被覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)作用。凌威等[13]利用多時(shí)相Landsat 數(shù)據(jù)研究表明卡山保護(hù)區(qū)1990～2014 年保護(hù)區(qū)植被覆蓋度下降明顯，人文因素對(duì)植被覆蓋度變化影響顯著。隋悅等[14]分析了2000～2013 年新疆植被覆蓋變化時(shí)空特征，結(jié)果表明新疆植被覆蓋在波動(dòng)中增長(zhǎng)，增長(zhǎng)顯著區(qū)域在準(zhǔn)格爾盆地邊緣和塔里木盆地綠洲。陳秀研[15]對(duì)2000～2016年中亞天山植被變化和驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)該區(qū)域植被生長(zhǎng)的主要限制因素是降水，北天山和中天山西部植被覆蓋退化的主要原因是降水減少和溫度上升，而北天山東部和南天山植被覆蓋的增加得益于降水增加和溫度適宜。王智超[16]對(duì)羅布泊地區(qū)1988～2017年NDVI變化特征及與降水的響應(yīng)關(guān)系研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域年均NDVI呈下降趨勢(shì)，且年均NDVI和降水存在一定的正相關(guān)性?，F(xiàn)有的對(duì)于北疆寒旱牧區(qū)植被覆蓋變化及驅(qū)動(dòng)力研究主要是大空間尺度，比如新疆[17]，針對(duì)阿勒泰牧區(qū)的研究較少。本研究基于MODIS NDVI（2000～2018 年）數(shù)據(jù)集，研究基于像元的植被覆蓋時(shí)空變化特征及其對(duì)降雨量、氣溫的響應(yīng)關(guān)系，以期為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境管理和保護(hù)提供一定的科學(xué)數(shù)據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

富蘊(yùn)縣位于新疆維吾爾自治區(qū)東北部阿勒泰地區(qū)，縣境東西寬約180km，南北長(zhǎng)約423km，面積3.3萬(wàn)km2。地貌復(fù)雜兼有盆地、山區(qū)、戈壁、河谷、沙漠等，北高南低，海拔在800～1200m。年平均氣溫3.0℃，年降雨量189.6mm，蒸發(fā)量大且日照豐富。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

遙感數(shù)據(jù)采用2000～2018年6～8月MODIS 13A2月合成3級(jí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，行列號(hào)為h24和v04，空間分辨率為1000m，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局NASA（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。氣象數(shù)據(jù)為2000～2018年新疆富蘊(yùn)縣氣象站點(diǎn)的降雨量和氣溫?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.cma.cn/user/toLogin.html）。使用Modis tool和ENVI軟件對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行格式和投影轉(zhuǎn)換、拼接裁剪、分級(jí)統(tǒng)計(jì)等處理。

1.3 研究方法

1.3.1 斜率分析法 2000～2018年NDVI的年際變化，采用最大值合成方法MVC（maximum value composites），第i年6～8月NDVI最大值的計(jì)算方法為：

式中：NDVIi是第i年 NDVI 最大合成值；NDVIt為各像元植被 6～8 月份月 NDVI 值；d為第i年月合成 NDVI 影像總數(shù)。

對(duì)2000～2018 年NDVI 進(jìn)行分級(jí)統(tǒng)計(jì)分析，基于彭飛等[12]對(duì)呼倫貝爾草原植被覆蓋度變化趨勢(shì)分析的結(jié)果和閆蕭蕭等[18]對(duì)陳巴爾虎旗植被覆蓋度時(shí)空變化遙感監(jiān)測(cè)的結(jié)果以及結(jié)合研究區(qū)植被覆蓋實(shí)際情況，在等差分級(jí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，以此進(jìn)行NDVI 分級(jí)。即：NDVI＜0 的區(qū)域?yàn)樗颉?＜NDVI＜0.1（極低）、0.1＜NDVI＜0.2（低）、0.2＜NDVI＜0.4（中低）、0.4＜NDVI＜0.6（中）、0.6＜NDVI＜0.8（中高）、0.8＜NDVI＜1.0（高）。采用最小二乘原理，基于時(shí)間序列分析近19 年研究區(qū)各NDVI 分級(jí)面積特征。對(duì)近19 年研究區(qū)NDVI 空間變化規(guī)律基于像元進(jìn)行模擬，使用一元線性回歸趨勢(shì)分析，逐像元擬合每個(gè)像元的斜率，從而得到變化率，進(jìn)而達(dá)到對(duì)研究區(qū)NDVI變化空間特征分析的目的，其計(jì)算方法為：

式中：θslope為變化斜率；n=19為監(jiān)測(cè)年數(shù)；i=1，2，…，19為年序號(hào)；fci為第i年NDVI值。顯然，植被指數(shù)減少斜率為負(fù)，植被指數(shù)上升則斜率為正。遵從自由度為n-2的t分布，可以用來(lái)進(jìn)行變化趨勢(shì)的顯著性檢驗(yàn)，在0.1顯著性水平下將NDVI變化趨勢(shì)進(jìn)行分級(jí)。

1.3.2 相關(guān)性分析法 采用相關(guān)性分析方法研究植被指數(shù)NDVI對(duì)氣候因子變化的響應(yīng)關(guān)系，計(jì)算方法為：

式中：yi為氣候因子第i年的數(shù)值為氣候因子多年平均值；xi為在第i年NDVI的某個(gè)柵格數(shù)值為NDVI多年平均值。本研究中的相關(guān)性分析與線性擬合分析分別借助SPSS軟件和Origin軟件進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被變化特征分析

富蘊(yùn)縣受地形影響水源主要來(lái)自降水、阿爾泰山冰雪融水、額爾齊斯河和烏倫古河。2000～2018 年間平均植被覆蓋空間分布特征為北高南低（圖1a），水域年均面積僅7.58km2，占研究區(qū)總面積的0.02%；極低、低、中低植被覆蓋年均面積分別為3387.00，17943.63，3549.32km2，分別占研究區(qū)總面積的10.49%、55.59%、11.00%；中、中高、高植被覆蓋年均面積分別為3649.74，3715.47，25.26km2，分別占研究區(qū)總面積的11.31%、11.51%、0.08%。其中中、中高、高植被覆蓋區(qū)域主要分布在研究區(qū)北部阿爾泰山南麓及烏倫古河兩岸；極低植被覆蓋主要分布在研究區(qū)南部的古爾班通古特沙漠邊緣。基于研究區(qū)2000～2018年6～8月合成的NDVI最大值與相對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列，利用斜率分析法進(jìn)行逐像元回歸分析，結(jié)合斜率（圖1b）及顯著性檢驗(yàn)（圖1c）把結(jié)果劃分為五類，用來(lái)反映2000～2018 年間植被覆蓋變化趨勢(shì)。其中17.70%通過(guò)了置信水平0.1 下的顯著性檢驗(yàn)，82.30%未通過(guò)置信水平0.1 下的顯著性檢驗(yàn)，劃分標(biāo)準(zhǔn)和分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。分析發(fā)現(xiàn)近19 年間研究區(qū)植被退化的區(qū)域面積170km2，約占研究區(qū)總面積的0.53%；植被覆蓋改善區(qū)域面積為4674 km2，約占研究區(qū)總面積的14.48%；植被覆蓋變化不顯著的區(qū)域面積為27434km2，約占研究區(qū)總面積的84.99%。顯著增加區(qū)域主要分布在研究區(qū)北部阿爾泰山南麓，烏倫古河兩岸，以及研究區(qū)南部的古爾班通古特沙漠邊緣區(qū)域；顯著減少區(qū)域面積很小，主要分布在富蘊(yùn)縣城向西的額爾齊斯河兩岸?？芍芯繀^(qū)近19 年間植被覆蓋大部穩(wěn)定，但呈一定的增加趨勢(shì)。

2.2 植被NDVI變化與氣候因子的響應(yīng)

2.2.1 植被NDVI及氣候因子的變化趨勢(shì) 北疆6～8月是植物覆蓋最高季節(jié)，本研究統(tǒng)計(jì)2000～2018年6～8月NDVI最大值合成后的研究區(qū)平均NDVI和6～8月總降雨量、平均氣溫，研究其隨時(shí)間序列的變化趨勢(shì)(圖2)。結(jié)果表明，NDVI、總降水量與平均氣溫均呈上升趨勢(shì)。NDVI上升速度為0.0011·a-1，且2006～2008年NDVI值及標(biāo)準(zhǔn)差較低，即2006～2008年研究區(qū)整體植被覆蓋較其他年份差。總降雨量和平均氣溫上升速度較慢，分別為0.197mm·a-1和0.016·a-1。對(duì)各曲線特征分析發(fā)現(xiàn)，2008～2010年NDVI呈上升趨勢(shì)，而降雨量呈下降趨勢(shì)，2015～2017年NDVI與降雨量均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，同期氣溫變化趨勢(shì)不顯著，即三曲線的變化特征沒(méi)有明顯規(guī)律。

圖1 富蘊(yùn)縣NDVI變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)Figure 1 The change trend of NDVI and its significance testing in Fuyun County

表1 2000～2018年富蘊(yùn)縣NDVI變化趨勢(shì)分類標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 1 The classification standard and results of NDVI change trend in Fuyun County from 2000 to 2018

圖2 平均NDVI、總降水量和平均溫度的變化趨勢(shì)Figure 2 The change trend of mean NDVI and total precipitation and men temperature

圖1 富蘊(yùn)縣NDVI變化趨勢(shì)及顯著性檢驗(yàn)Figure 1 The change trend of NDVI and its significance testing in Fuyun County

表2 NDVI與同期降雨量、平均氣溫相關(guān)系數(shù)分級(jí)統(tǒng)計(jì)Table 2 The classification standard and results of correlation coefficients among NDVI, precipitation and mean temperature

2.2.2 植被NDVI對(duì)氣候因子的時(shí)滯效應(yīng) 利用式（3），x為NDVI，y為同期氣候因子，在ENVI Bandmath工具中逐像元計(jì)算富蘊(yùn)縣2000～2018年6～8月NDVI值與同期月降雨量、月平均氣溫的Pearson相關(guān)系數(shù)，并且進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（圖3），分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。研究區(qū)2000～2018年6，7，8月NDVI值與同期降雨量呈正相關(guān)面積分別為25787，28931，25541km2，占研究區(qū)總面積的79.89%、89.63%、79.13%，呈負(fù)中等相關(guān)以上強(qiáng)度（r≤-0.4，通過(guò)置信水平0.05顯著性檢驗(yàn)）相關(guān)區(qū)域，面積僅占研究區(qū)面積的0.37%、0.24%、0.20%，其余負(fù)相關(guān)區(qū)域并不顯著?？芍狽DVI值與同期月降雨量主要呈現(xiàn)正相關(guān)，且7月NDVI對(duì)同期降雨量的響應(yīng)強(qiáng)度大于6月和8月。與同期月平均氣溫呈負(fù)相關(guān)面積分別為22482，28418，28746km2，占研究區(qū)總面積的69.65%、88.04%、89.06%，呈正中等相關(guān)以上強(qiáng)度（r≥0.4，通過(guò)置信水平0.05顯著性檢驗(yàn)）相關(guān)區(qū)域，面積僅占研究區(qū)面積的1.03%、0.27%、0.19%，其余正相關(guān)區(qū)域并不顯著?？芍狽DVI值與同期月平均氣溫主要呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，且6月NDVI對(duì)同期平均氣溫的響應(yīng)強(qiáng)度小于7月和8月。氣象因子對(duì)植被的影響并不一定是瞬時(shí)完成的，還要考慮水的滲透、植物根系的吸收等過(guò)程，氣溫的影響也是如此，即植被指數(shù)對(duì)降雨量、氣溫的響應(yīng)在時(shí)間上可能存在一定的滯后性[19]。利用式（3），x為NDVI，y為前期一月氣候因子，在ENVI Bandmath工具中逐像元計(jì)算富蘊(yùn)縣2000～2018年6，7，8月NDVI值與對(duì)應(yīng)氣象數(shù)據(jù)前期一月降雨量、月平均氣溫的Pearson相關(guān)系數(shù)，并且進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（圖4），分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

圖4 6～8月NDVI與前期一月降水量、平均溫度的相關(guān)性分析Figure 4 The correlation coeffcients of NDVI and previous month precipitation, mean temperature in June, July and August

研究區(qū) 2000～2018 年6～8 月 NDVI 值與前期一月降雨量呈正相關(guān)面積分別為26764，29639，31126km2，占研究區(qū)總面積的82.92%、91.82%、96.43%，呈負(fù)中等相關(guān)強(qiáng)度（r≤-0.4，通過(guò)置信水平0.05 顯著性檢驗(yàn)）相關(guān)區(qū)域，面積僅占研究區(qū)面積的0.21%、0.38%、0.09%，其余負(fù)相關(guān)區(qū)域并不顯著，可知NDVI值與前期一月降雨量主要呈現(xiàn)正相關(guān)。6月NDVI對(duì)前期一月降雨量的響應(yīng)強(qiáng)度小于7月和8月，且NDVI對(duì)前期一月降雨量的響應(yīng)強(qiáng)度高于對(duì)同期降雨量的響應(yīng)。與前期一月平均氣溫呈負(fù)相關(guān)面積分別為28101，24883，27971km2，占研究區(qū)總面積的87.06%、77.09%、86.66%，呈正中等相關(guān)強(qiáng)度（r≥0.4，通過(guò)置信水平0.05 顯著性檢驗(yàn)）相關(guān)區(qū)域，面積僅占研究區(qū)面積的0.64%、0.68%、0.09%，其余正相關(guān)區(qū)域并不顯著，可知NDVI 值與前期一月平均氣溫主要呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，且7月NDVI對(duì)前期一月平均氣溫的響應(yīng)強(qiáng)度小于6月和8月。

2.2.3 植被NDVI對(duì)氣候因子響應(yīng)的空間分布特征 利用式（3），x為NDVI，y為氣候因子，在ENVI Bandmath工具中計(jì)算富蘊(yùn)縣2000～2018年6～8月NDVI值與同期和前期一月降雨量、月平均氣溫的Pearson相關(guān)系數(shù)，得到其空間分布圖（圖3、圖4），分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2和表3。2000～2018年6～8月富蘊(yùn)縣NDVI與同期降雨量主要呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，結(jié)合富蘊(yùn)縣土地利用現(xiàn)狀圖，發(fā)現(xiàn)中、高度正相關(guān)區(qū)域主要集中在庫(kù)爾特鄉(xiāng)、可可托海鎮(zhèn)北部、阿爾泰山南麓的額爾齊斯河周邊（林地、牧草地）、杜熱鎮(zhèn)南部（牧草地）及其他零星地區(qū)。負(fù)相關(guān)區(qū)域集中分布在研究區(qū)北部的阿勒泰山（林地、牧草地）、富蘊(yùn)縣城南部、克孜勒希力克鄉(xiāng)周邊（牧草地）、研究區(qū)中南部（托爾特庫(kù)勒西，牧草地）及研究區(qū)南部的古爾班通古特沙漠（牧草地、未利用土地）。與同期月平均氣溫主要呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，負(fù)相關(guān)區(qū)域占研究區(qū)面積比例分別為69.65%、88.04%、89.06%。中、高度負(fù)相關(guān)區(qū)域主要集中在研究區(qū)西部的杜熱鎮(zhèn)及南部的古爾班通古特沙漠區(qū)域（牧草地），庫(kù)爾特鄉(xiāng)西部及克孜勒希力克鄉(xiāng)（牧草地），其他他區(qū)域?yàn)樨?fù)相關(guān)。2000～2018年6～8月富蘊(yùn)縣NDVI與前期一月降雨量相關(guān)性主要呈正相關(guān)關(guān)系，NDVI對(duì)前期一月降雨量響應(yīng)強(qiáng)度空間分布存在月際差異，中、高度正相關(guān)區(qū)域中，6月主要集中在庫(kù)爾特鄉(xiāng)、富蘊(yùn)縣城和克孜勒希力克鄉(xiāng)一線（牧草地），7月集中分布在研究區(qū)中部的額爾齊斯河和烏倫古河之間區(qū)域（牧草地），8月分布面積較大，除研究區(qū)北部的阿爾泰山（林地、牧草地）、烏倫古河周邊及研究區(qū)南部外均為中、高度正相關(guān)區(qū)域（牧草地），負(fù)相關(guān)區(qū)域所占面積較小。與前期一月月平均氣溫相關(guān)性主要呈負(fù)相關(guān)，NDVI對(duì)前期一月月平均氣溫響應(yīng)強(qiáng)度空間分布存在月際差異，中、高度正相關(guān)區(qū)域主要集中在研究區(qū)北部的阿勒泰山（林地、牧草地）、額爾齊斯河及烏倫古河沿岸（牧草地）、研究區(qū)南部古爾班通古特沙漠（牧草地、未利用土地），其余大部為負(fù)相關(guān)區(qū)域。

表3 NDVI值與前期一月降雨量、平均氣溫相關(guān)系數(shù)分級(jí)統(tǒng)計(jì)Table 3 The classification standard and results of correlation coefficients amony NDVI, previous month precipitation and mean temperature

綜上所述，研究區(qū)北部阿勒泰山區(qū)，土地利用類型為林地和牧草地，NDVI和總降雨量的相關(guān)性為負(fù)相關(guān)或低度正相關(guān)，這一區(qū)域海拔較高，植被水源主要來(lái)自夏季冰雪融水，降雨量增加會(huì)導(dǎo)致氣溫降低、光照強(qiáng)度下降、植被光合作用下降，進(jìn)而抑制植被生長(zhǎng)[20]。研究區(qū)中南大部海拔較低，土地利用類型為牧草地，降雨量和NDVI 的相關(guān)性主要為正相關(guān)，這與前人研究結(jié)果類似[21]。研究區(qū)北部阿勒泰山區(qū)、烏倫古河兩岸這些地區(qū)水熱條件充足，光照和氣溫成為該區(qū)域植被生長(zhǎng)的主要脅迫因子[22]，NDVI和平均溫度為正相關(guān)。南部邊緣NDVI與降雨量負(fù)相關(guān)，與氣溫呈正相關(guān)。研究區(qū)NDVI對(duì)降雨量、氣溫的響應(yīng)存在一定的滯后效應(yīng)，NDVI對(duì)前期一月降雨量的響應(yīng)強(qiáng)度大于對(duì)同期降雨量的響應(yīng)。

3 討論與結(jié)論

地表生態(tài)狀況可用植被指數(shù)NDVI 進(jìn)行定量描述，然而NDVI 并不等同植被覆蓋度，其在覆蓋度大于80%的時(shí)候監(jiān)測(cè)能力下降，不同地區(qū)NDVI與植被覆蓋度的轉(zhuǎn)化需進(jìn)一步研究。本研究基于像元對(duì)研究區(qū)2000～2018年間NDVI變化進(jìn)行線性回歸，雖然得到其變化趨勢(shì)，但可能由于運(yùn)用線性回歸解決非線性問(wèn)題導(dǎo)致部分有效信息的損失[23]。利用相關(guān)性分析方法探討NDVI 與氣候因子的時(shí)空響應(yīng)關(guān)系發(fā)現(xiàn)NDVI 與降雨量以正相關(guān)為主，與平均氣溫以負(fù)相關(guān)為主，且NDVI對(duì)氣候因子的響應(yīng)存在一定的滯后性，相應(yīng)強(qiáng)度存在月際和空間差異，這與許多學(xué)者的研究結(jié)果相符[4,24-25]。研究區(qū)氣候條件存在南北差異，植被覆蓋對(duì)氣候變化的響應(yīng)存在時(shí)空差異，進(jìn)一步分析氣候變化和人類活動(dòng)（放牧、采礦、農(nóng)耕等）共同作用下的植被覆蓋變化特征具有非常重要的意義[26]。

本研究結(jié)果表明，2000～2018年間，富蘊(yùn)縣植被覆蓋整體呈現(xiàn)北高南低的階梯狀分布，在全球氣候變化的大背景下，其植被覆蓋也發(fā)生了顯著的變化。近19年研究區(qū)6～8月NDVI最大值合成后研究區(qū)平均NDVI隨時(shí)間序列呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，NDVI的上升速度為0.0011·a-1，且2006～2008年NDVI值出現(xiàn)谷值。植被覆蓋顯著增加（通過(guò)置信度0.1 水平下的顯著性檢驗(yàn)）區(qū)域主要集中在研究區(qū)北部阿勒泰山區(qū)，中部烏倫古河沿岸，南部邊緣的古爾班通古特沙漠區(qū)域。6～8 月總降雨量、氣溫呈現(xiàn)不顯著變化趨勢(shì)。分析氣候因子對(duì)研究區(qū)NDVI 影響發(fā)現(xiàn)，NDVI 與同期降雨量主要呈正相關(guān)，與平均氣溫主要呈負(fù)相關(guān)，但存在月際及空間分布差異。研究區(qū)中部NDVI與降雨量呈正相關(guān)，在北部和南部邊緣地區(qū)呈負(fù)相關(guān)；NDVI與平均氣溫的響應(yīng)關(guān)系在北部海拔較高的阿勒泰山、烏倫古河沿岸及研究區(qū)南部部分區(qū)域呈正相關(guān)，其余大部呈負(fù)相關(guān),這與海拔、土地利用類型及水資源來(lái)源等因素相關(guān)[20-22]，不同區(qū)域的主要?dú)夂蛎{迫因子不同。NDVI 對(duì)氣候因子的響應(yīng)存在明顯的滯后效應(yīng)，前期一月降雨量對(duì)NDVI的影響強(qiáng)度大于同期降雨量，前期一月平均氣溫對(duì)NDVI的影響強(qiáng)度與同期平均氣溫沒(méi)發(fā)現(xiàn)顯著區(qū)別。研究區(qū)北部阿爾泰山區(qū)海拔高，植被生長(zhǎng)季水源主要來(lái)自冰雪融水，烏倫古河沿岸水資源豐富地區(qū)均與平均氣溫變化呈顯著正相關(guān)，而中部牧草區(qū)水資源主要來(lái)自自然降雨，與降雨量呈正相關(guān)，即植被覆蓋變化是氣候、地形、水資源分布等多種自然因素共同作用的結(jié)果。