氣候變化和人類活動對陜西省植被NPP影響的定量分析

李登科，王釗

陜西農(nóng)業(yè)遙感與經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)中心，陜西 西安 710016

植被凈初級生產(chǎn)力（Net primary productivity，NPP）是指在自然環(huán)境下，綠色植物在單位時間、單位面積上所累積的有機(jī)物數(shù)量，由光合作用所生產(chǎn)的有機(jī)質(zhì)總量減去自養(yǎng)呼吸消耗量的剩余部分（Field et al.，1995）。NPP作為植物與環(huán)境相互作用的結(jié)果，不僅直接反映了綠色植物群落自身的生產(chǎn)能力和地表生態(tài)質(zhì)量狀況，同時在生態(tài)變化和碳循環(huán)中扮演重要作用，是評價陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣碳交換、反映氣候變化與人類活動對植被綜合作用結(jié)果的重要科學(xué)指標(biāo)（陳峰等，2018）。

研究表明，隨著研究區(qū)域以及時空尺度的變化，不同區(qū)域的植被NPP演變和驅(qū)動機(jī)制顯著不同（姬盼盼等，2019；孫靜等，2019）。在全球范圍內(nèi)，2000—2010年49.25%的草地生態(tài)系統(tǒng)NPP降低；氣候變化導(dǎo)致土壤退化作為主要原因引起 NPP降低的占45.51%，而人類活動引起降低的占32.53%；39.40%的草地 NPP增加是由人為干擾造成的，30.6%的草地恢復(fù)是由氣候變化引起的；最大面積的 NPP退化和恢復(fù)都發(fā)生在亞洲（Gang et al.，2014）。1982—2008年間歐亞大陸草原帶草地NPP與年降水具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，對溫度的響應(yīng)較弱，降水是該區(qū)域植被生長的主要?dú)夂蛴绊懸蜃樱愞日椎龋?017）。受氣候變暖的影響，中國陸地植被NPP隨著氣候變化表現(xiàn)出一定的增長趨勢，大部分地區(qū)植被年平均 NPP與年降水量之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，少部分地區(qū)植被年NPP與年平均氣溫之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，NPP與降水量的相關(guān)性高于與溫度的相關(guān)性（劉剛等，2017；王亞林等，2017；周偉等，2017；趙苗苗等，2019；劉洋洋等，2020）。Yan et al.（2021）對中國東北地區(qū)，同琳靜等（2019）、賈俊鶴等（2019）對中國西北地區(qū)，崔林麗等(2016)對中國東南部植被 NPP時空分布及驅(qū)動因子進(jìn)行了分析，結(jié)果表明氣溫與降水的空間格局是影響區(qū)域植被NPP分布的重要控制因素，但不同區(qū)域表現(xiàn)出的相關(guān)程度不同。省級行政區(qū)域上，青海（劉鳳等，2019；劉旻霞等，2020）、內(nèi)蒙古（戴爾阜等，2016；沈貝貝等，2019）、山東（劉玉紅等，2019）、湖南（陳曉玲等，2016）、安徽（Yang et al.，2020）、陜西（倪向南等，2018）、新疆（張仁平等，2020）等均有研究；自然區(qū)域尺度上，黃土高原（劉錚等，2021）、天山山脈（吳曉全等，2016）、祁連山（張禹舜等，2016）、太行山（李曉榮等，2017）、秦巴山脈（李金珂等，2019）、橫斷山脈（王強(qiáng)等，2017）、三峽庫區(qū)（張雪蕾等，2021）等的區(qū)域時空變化格局和主要影響因素與植被 NPP變化的關(guān)系也有所研究。上述研究中，主要選取氣溫、降水等因素，運(yùn)用相關(guān)分析方法，分析植被NPP與各個因素的相關(guān)性，定性描述NPP空間分異的原因，而對于量化研究氣候變化和人類活動對生態(tài)系統(tǒng)的影響還不充分，針對陜西地區(qū)的研究未見報道。

近年來，識別氣候變化和人類活動引起植被NPP變化原因的研究，主要有變異系數(shù)法（李傳華等，2016）、地理探測器法（趙俊紅等，2020；左麗媛等，2020）、回歸分析法（謝寶妮等，2014）、植被實際NPP和潛力NPP求差法（Tong et al.，2019）等在空間上定量區(qū)分人類活動和氣候變化對 NPP造成的影響。植被實際NPP和潛力NPP求差法是通過植被實際生產(chǎn)力與潛在生產(chǎn)力的差值法來定量評估人類活動的相對作用，植被潛在生產(chǎn)力是指植被NPP只受到自然條件（主要為氣溫、降水）的影響，即植被NPP為無人類活動影響下植被演替的最高形態(tài)，而植被實際生產(chǎn)力是指植被NPP受到氣候變化和人類活動綜合作用的結(jié)果，定義潛在生產(chǎn)力與實際生產(chǎn)力之差為人類活動的影響值。該方法由于生物學(xué)意義明確、計算簡單，成為定量研究植被NPP驅(qū)動力方面的主要方法（Wu et al.，2018；Teng et al.，2020；張穎等，2017；杜金燊等，2018；周妍妍等，2019；烏尼圖等，2020）。

本文通過氣候模型驅(qū)動的潛在 NPP變化特征與通過生態(tài)過程模型BIOME-BGC計算的實際NPP變化特征相比較的方法分析氣候變化以及人類活動對陜西植被NPP的影響。旨在分析陜西省植被恢復(fù)和退化動態(tài)，區(qū)分氣候變化和人類活動在植被變化中的相對作用，定量分析陜西不同區(qū)域植被NPP變化的主導(dǎo)因素，準(zhǔn)確評估氣候變化和人類活動對不同生態(tài)環(huán)境的影響，為深入探索區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)與環(huán)境因子的內(nèi)在聯(lián)系和改善生態(tài)環(huán)境、合理開發(fā)利用自然資源提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

陜西?。?1°42′—39°35′N，105°29′—111°15′E）地處中國西北地區(qū)，北部跨黃土高原中部，總面積2.1×105km2。地勢南北高，中部低。從北到南依次是陜北高原、關(guān)中平原和秦巴山區(qū)。陜北是中國重要的能源生產(chǎn)基地，也是中國水土流失嚴(yán)重地區(qū)之一，水土流失面積占全省土地總面積的66.9%。關(guān)中是陜西重要的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)帶和人類活動密集區(qū)，秦嶺山地是中國中部地區(qū)重要的水源涵養(yǎng)區(qū)和生態(tài)屏障，全省植被對區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮著重要生態(tài)服務(wù)功能。陜西縱貫3個氣候帶，陜北北部長城沿線屬中溫帶氣候，關(guān)中及陜北大部屬暖溫帶氣候，陜南屬亞熱帶氣候。降水南多北少，陜南為濕潤區(qū)，關(guān)中為半濕潤區(qū)，陜北為半干旱區(qū)。植被類型從北到南依次分布溫帶草原、森林草原、暖溫帶落葉闊葉林和北亞熱帶常綠闊葉林。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

MODIS/Terra MOD17A3數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供了準(zhǔn)確的測量陸地植被生長狀況數(shù)據(jù)，包括全球植被總第一性生產(chǎn)力GPP和年植被凈第一性生產(chǎn)力NPP總量數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)已在全球和區(qū)域NPP與碳循環(huán)研究中得到廣泛應(yīng)用（安妮等，2020）。

MOD17A3HGF 006是MOD17A3的改進(jìn)產(chǎn)品，由美國NTSG（Numerical Terradynamic Simulation Group）于2019年發(fā)布。MOD17A3HGF 006數(shù)據(jù)，空間分辨率為500 m，投影為SIN GRID，下載網(wǎng)址https://e4ftl01.cr.usgs.gov/。MOD17A3HGF 006產(chǎn)品提供了 500 m像素分辨率下的年度凈初級生產(chǎn)力（NPP）信息。年度凈生產(chǎn)力是從給定年份的所有8 d凈光合作用（PSN）產(chǎn)品 MOD17A2H之和得出的。PSN值是總初級生產(chǎn)力（GPP）和維持呼吸（MR）的差值。當(dāng)每年8 d的MOD15A2H可用時，將在每年年底生成 MOD17A3HGF。因此，MOD17A3HGF已經(jīng)消除了基于每個像素的QC標(biāo)示的8 d的FPAR／LAI的低質(zhì)量輸入。如果任何LAI/FPAR像素不符合質(zhì)量篩選標(biāo)準(zhǔn)，則其值通過線性插值確定。因此，用戶不能在近實時獲得MOD17A3HGF，因為它只能在給定的年底生成。與前一版本數(shù)據(jù)比較，該產(chǎn)品使用了更新的地表覆蓋屬性查找表（BPLUT）和每日全球建模和同化辦公室（GMAO）氣象數(shù)據(jù)的更新版本，運(yùn)用了中分辨率的成像光譜輻射計（MODIS）葉面積指數(shù) (LAI)/光合有效輻射（FPAR，MOD15A2H）8 d合成的500 m 分辨率產(chǎn)品（Running et al.，2019）。利用MODLAND提供的MRT軟件，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接和投影變換，結(jié)果為等經(jīng)緯度坐標(biāo)系，基準(zhǔn)面為WGS-84。

氣象資料來源于陜西省氣象信息中心。根據(jù)石志華等（2015）對陜西省氣溫、降水柵格化方法研究結(jié)果，在 ARCGIS、SPSS軟件支持下分別利用“回歸+殘差I(lǐng)DW（Inverse Distance Weighting）”和OK（Ordinary Kriging）法對陜西省2000—2019年逐年年平均氣溫和降水進(jìn)行了柵格化處理，生成500 m×500 m的柵格數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

本文采用 NPP氣候?qū)W模型計算潛在植被生產(chǎn)力NPPP，以MOD17A3作為植被實際生產(chǎn)力NPPA，兩者之差記作 NPPH。將無人干擾的只受氣候影響的 NPPP與實際狀況下受氣候和人類活動共同影響的NPPA進(jìn)行比較，從空間格局上分析其影響因子貢獻(xiàn)率大小的區(qū)域差異性，定量評價人類活動在NPP變化過程中的相對作用和主要貢獻(xiàn)。

2.2.1 NPPP與NPPH的計算

Miami模型是最早由Lieth（1973，1975）利用最小二乘法根據(jù)陸地生態(tài)系統(tǒng)中實測生產(chǎn)力數(shù)據(jù)與相匹配的年平均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)建立，是第一個被廣泛應(yīng)用的區(qū)域 NPP估算的氣候模型之一（Fetzel et al.，2016）。公式為：

式中：

VNPP-T和VNPP-R——分別利用年平均氣溫t（℃）和年降水量R（mm）計算得到的潛在植被凈初級生產(chǎn)力（g·m-2·a-1）。根據(jù)Liebig最小因子定律，選取二者的最小值作為潛在植被凈初級生產(chǎn)力VNPP-P。

VNPP-H——人類活動所導(dǎo)致的NPP損失或增加量。由于土地利用等人類活動造成植被的破壞，VNPP-A可能小于VNPP-P，所以VNPP-H可能為負(fù)值，計算公式為：

2.2.2 植被NPP年際變化趨勢分析

以像元為基本單位，采用最小二乘法分析NPP的變化斜率，實現(xiàn)像元尺度上的線性變化趨勢分析，反映植被的恢復(fù)或退化狀況。隨時間變化NPP表現(xiàn)為上升或下降趨勢，空間分布格局也發(fā)生變化。公式為：

式中：

S——線性傾向值；

Vi——VNPP-A、VNPP-P或VNPP-H；

i——年序號；n=20。S>0，表示NPP呈上升趨勢；S<0，表示NPP呈下降趨勢。S的絕對值的大小反映了NPP增加或降低的速率。

用相關(guān)系數(shù)檢驗法對不同 NPP變化趨勢進(jìn)行顯著性檢驗。根據(jù)相關(guān)系數(shù)表可知，當(dāng)n=20時，r在[0.5614, 1]時為極顯著正相關(guān)，r在[0.4438,0.5614)時為顯著正相關(guān)，r在（-0.4438, 0.4438）時為相關(guān)不顯著，r在（-0.5614, -0.4438]時為顯著負(fù)相關(guān)，r在[-1, -0.5614]時為極顯著負(fù)相關(guān)。

根據(jù)線性傾向值計算值及檢驗結(jié)果，NPP變化趨勢可分為6類：極顯著降低（S<0，P≤0.01）；顯著降低（S<0，0.010.05）；不顯著增加（S>0，P>0.05）；顯著增加（S>0，0.010，P≤0.01）。

2.2.3 氣候變化和人類活動對植被 NPP影響的定量評估

為了區(qū)分氣候變化和人類活動對植被 NPP恢復(fù)和退化的作用，計算NPPA、NPPP和NPPH的線性傾向值，分別記作SA、SP和SH。SA>0，表示植被實際生產(chǎn)力處于恢復(fù)狀態(tài)；SA<0，表示植被實際生產(chǎn)力處于退化狀態(tài)（秦景秀等，2020）。參考趙鵬等（2020）定量評估方法，該方法分為5種不同情形，具體見表1。

表1 氣候變化和人類活動對植被NPP的相對作用評估方法Table 1 Assessment method of relative effects of climate change and human activities on vegetation NPP

3 結(jié)果與分析

3.1 NPPA空間分布特征

陜西省2000—2019年平均植被NPPA分布（圖1）顯示，由于受緯度地帶性、經(jīng)度地帶性和植被、氣候、地形因素的綜合影響，總體呈現(xiàn)從南到北遞減的趨勢。榆林市位于長城沿線風(fēng)沙區(qū)和風(fēng)沙區(qū)與黃土高原丘陵溝壑區(qū)過渡地帶，年平均NPPA是陜西省最低的地區(qū)，大部在100—300 g·m-2·a-1（以C計）之間。延安市北部位于黃土高原丘陵溝區(qū)，年平均 NPPA大部在 200—400 g·m-2·a-1之間；延安市南部為橋山林區(qū)、黃龍山林區(qū)，年平均NPPA在30—500 g·m-2·a-1之間。關(guān)中大部為灌溉農(nóng)作區(qū)，年平均NPPA大部在 300—500 g·m-2·a-1之間，關(guān)中西部大于東部；大城市周圍NPPA較低，如西安市、寶雞市城區(qū) NPPA接近 0 g·m-2·a-1。秦巴山地是陜西省NPPA最高的區(qū)域，大部分區(qū)域年平均 NPPA在 C 500 g·m-2·a-1以上；秦巴山地中部、東部在 400—500 g·m-2·a-1之間，區(qū)域性差異顯著。

圖1 2000—2019年NPPA平均值空間分布圖Figure 1 Spatial distribution of the average annual NPPA from 2000 to 2019

3.2 NPPA、NPPP和NPPH變化趨勢

統(tǒng)計陜西省各年植被NPPP、NPPA和NPPH年均值，統(tǒng)計結(jié)果與年份進(jìn)行線性擬合（圖 2）。結(jié)果表明：2000—2019年，NPPP、NPPA和 NPPH都出現(xiàn)上升趨勢，上升速率分別為：C 1.70、8.60和9.42 g·m-2·a-1，其中 NPPA和 NPPH呈現(xiàn)極顯著的增加趨勢（P<0.01），說明在研究時段，無論是氣候因素還是人類活動都促進(jìn)NPPA的增加，使NPPA出現(xiàn)上升趨勢，人類活動對植被NPP的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于氣候因素的影響。

圖2 2000—2019年NPPA、NPPP和NPPH年際變化趨勢Figure 2 The inter-annual variations in NPPA, NPPP,and NPPH from 2000 to 2019

為了了解NPPP、NPPA和NPPH變化趨勢的空間分布特征，逐像元對NPPA、NPPP、NPPH和年份進(jìn)行一元線性回歸分析，計算它們隨時間的變化趨勢，并進(jìn)行顯著性檢驗。然后，逐像元計算NPPA、NPPP、NPPH變化的百分率。

2000—2019年陜西省植被 NPPA的變化趨勢（圖 3）以增加為主，增加的區(qū)域占國土總面積的98.1%，其中通過極顯著性檢驗（P<0.01）、顯著性檢驗（P<0.05）的區(qū)域分別占總面積的 90.1%和4.2%。NPP呈現(xiàn)減少趨勢的區(qū)域僅占總面積的0.8%，減少的區(qū)域位于城市周邊，主要由近年來城市大規(guī)模擴(kuò)張造成；無變化的面積占1.1%，主要為2000年以前的城市建成區(qū)和無植被覆蓋區(qū)域。與石志華等（2016）基于CASA模型的陜西省植被凈初級生產(chǎn)力時空分析結(jié)論基本一致。

圖3 2000—2019年陜西省植被NPPA變化趨勢Figure 3 NPPA change trend of vegetation from 2000 to 2019 in Shaanxi Province

2000—2019年陜西省NPPP的變化趨勢（圖4）以增加為主，增加的區(qū)域占總面積的85.3%，其中占總面積13.3%、7.7%的區(qū)域分別通過顯著性檢驗（P<0.05）和極顯著性檢驗（P<0.01）。顯著性增加區(qū)域主要位于關(guān)中地區(qū)和漢中盆地。NPPP降低區(qū)域占總面積14.7%，通過顯著性檢驗的區(qū)域僅占0.7%。

圖4 2000—2019年陜西省植被NPPP變化趨勢Figure 4 NPPP change trend of vegetation from 2000 to 2019 in Shaanxi Province

2000—2019年陜西省 NPPH（圖 5）增加的趨勢大于減少的趨勢，具有增加趨勢區(qū)域的面積占全省總面積的95.0%，其中有55.9%的區(qū)域通過極顯著性檢驗（P<0.01）、17.0%的區(qū)域通過顯著性檢驗（P<0.05），NPPH顯著增加的區(qū)域主要分布在陜北和陜南地區(qū)。NPPH降低的區(qū)域主要分布在關(guān)中平原地區(qū)，占總面積的4.4%；顯著和極顯著降低的區(qū)域僅占1.2%，主要分布的城市周邊區(qū)域。NPPH不變的區(qū)域占0.6%。

圖5 2000—2019年陜西省植被NPPH變化趨勢Figure 5 NPPH change trend of vegetation from 2000 to 2019 in Shaanxi Province

3.3 氣候變化與人類活動在植被NPP變化過程中的相對作用

圖6根據(jù)表1的判別方法逐像元比較NPPP和NPPH變化斜率S的絕對值確定的陜西省植被NPP變化的驅(qū)動因子分布圖。圖6上共有5種類型：沒有變化、氣候因素導(dǎo)致 NPP增加、人類活動導(dǎo)致NPP增加、氣候因素導(dǎo)致NPP降低、人類活動導(dǎo)致NPP降低。從圖6可以看出，2000—2019年間，全省氣候變化和人類活動對植被的恢復(fù)作用明顯大于對植被的退化作用。植被NPP增加的區(qū)域占總面積的 98.06%，其中有11.93%的區(qū)域是由氣候因素驅(qū)動，主要分布在關(guān)中地區(qū)和漢中盆地的農(nóng)作區(qū)；86.13%是由人類活動驅(qū)動，主要分布在陜北、陜南地區(qū)。減少的區(qū)域占總面積的0.83%，其中有0.03%的區(qū)域是由氣候因素驅(qū)動，零星分布在全省地區(qū)；0.80%的區(qū)域是由人類活動導(dǎo)致，主要分布在城鎮(zhèn)周邊區(qū)域。人類活動在植被的恢復(fù)和退化中的所占比重最大。植被NPP沒有變化的區(qū)域面積占總面積的1.11%，主要分布在城市2000年以前的建成區(qū)和水域。整體來看，氣候驅(qū)動的區(qū)域占總面積的11.96%，人類活動影響的區(qū)域占比為86.93%。

圖6 2000—2019年陜西省植被NPP變化原因分布Figure 6 Spatial distributions of different causes of vegetation NPP changes from 2000 to 2015 in Shaanxi Province

4 討論

4.1 NPPA與氣候變化的關(guān)系

2000—2019年陜西省平均氣溫呈現(xiàn)弱的升高趨勢（r=0.3587），降水量呈現(xiàn)弱的增加趨勢（r=0.2309），兩者的變化趨勢均未通過顯著性（P<0.05）檢驗。而 NPPA呈現(xiàn)極顯著增加趨勢（r=0.9119），NPPA與平均氣溫和降水量的相關(guān)系數(shù)分別為0.3069和0.1792，均未達(dá)到P<0.05的顯著性檢驗，說明驅(qū)動NPPA的顯著增加的主要因素是非氣候因子。王釗等（2018）分析2000—2015年陜西省NPPA與降水量、平均氣溫顯著相關(guān)的區(qū)域分別占全省總面積的9.4%和1.5%，說明由于人類活動的頻繁干預(yù)大大降低了氣候環(huán)境對 NPP變化的影響程度，人類活動逐漸成為影響NPP變化的主導(dǎo)因素。

4.2 NPPA與人類活動的關(guān)系

人類活動對NPP具有雙重擾動性，表現(xiàn)為正向促進(jìn)和反向抑制。退耕還林還草等生態(tài)工程增加了植被覆蓋度，直接加快了植被 NPP增長速率。1999—2017年，陜西省累計完成國家下達(dá)的退耕還林任務(wù)268.9×104km2，占1999年全省耕地面積的53.3%；2008—2015年，累計完成國家下達(dá)的鞏固退耕還林成果補(bǔ)植補(bǔ)造任務(wù)52.9×104km2。森林覆蓋率由退耕前的30.92%增長到43.06%。陜北丘陵溝壑區(qū)是陜西的主要退耕還林區(qū)，地表破碎，土質(zhì)疏松、脆弱，降雨分布集中，土壤侵蝕和水土流失嚴(yán)重。退耕還林還草使得耕地面積減少，林草地增加，有益于植被覆蓋度的增加。而農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，使得人們不再為了提高糧食產(chǎn)量而毀林開荒，這對植被恢復(fù)以及NPP的積累也起到積極作用。NPP降低的區(qū)域主要分布在城市周邊區(qū)域，這與城市不斷擴(kuò)張有直接的關(guān)系。陜西省居民點(diǎn)和工礦用地16年來增加了 32.6%，隨著城市化進(jìn)程的加劇，區(qū)域土地利用格局變化迅速而劇烈，大量非建成區(qū)土地快速流轉(zhuǎn)為城市建筑用地，這直接影響區(qū)域系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)，伴隨而來的是系統(tǒng)過程和功能的變化，以及區(qū)域物質(zhì)和能量循環(huán)過程的變化。NPP損失最嚴(yán)重的土地利用類型為耕地，直接導(dǎo)致區(qū)域植被固碳能力的下降。本研究顯示，總體上人類活動對植被的恢復(fù)作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于對植被的退化作用。Zheng et al.（2019）研究也證明退耕還林等人類活動是黃土高原植被恢復(fù)的主要影響因素。因此，實行積極的生態(tài)建設(shè)和保護(hù)措施，不僅對今后控制和減緩植被退化有很大的參考價值，而且在應(yīng)對氣候變化對植被產(chǎn)生的不利影響方面同樣發(fā)揮積極的作用。

采用潛在NPP與實際NPP求差法評價區(qū)域氣候變化與人為作用對植被NPP的影響，原理方法簡單容易計算，該方法與潛在植被 NPP公式關(guān)系較大，科學(xué)選擇公式對結(jié)果計算尤為重要。在氣候變化的背景下，預(yù)估未來氣候變化對植被生產(chǎn)力的影響，以應(yīng)對氣候變化的不確定性所帶來的影響是需要進(jìn)一步研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

5 結(jié)論

本文基于 2000—2019年通過生態(tài)過程模型BIOME-BGC計算的實際凈初級生產(chǎn)力（MOD17A3GF）和氣候模型計算的潛在凈初級生產(chǎn)力定量分析氣候變化和人類活動對陜西植被生態(tài)系統(tǒng)的影響，結(jié)果表明：

（1）陜西省植被NPP主要驅(qū)動力是人類活動。氣候驅(qū)動的區(qū)域占總面積的11.96%，人類活動影響的區(qū)域占比為86.93%，保持不變的區(qū)域占1.11%。

（2）人類活動是陜西植被生態(tài)系統(tǒng)NPP增加的主要因素。植被 NPP增加的區(qū)域占總面積的98.06%，其中人類活動影響NPP增加的區(qū)域占陜西總面積的86.13%，主要分布在陜北、陜南地區(qū)，說明了陜北、陜南地區(qū)退耕還林、天然林保護(hù)等生態(tài)建設(shè)工程取得了顯著成效；氣候變化影響NPP增加的區(qū)域占總面積的11.93%，主要分布在關(guān)中地區(qū)和漢中盆地的農(nóng)作區(qū)。

（3）陜西植被生態(tài)系統(tǒng)減少的主要原因也是人類活動造成的。研究區(qū)NPP減少的區(qū)域占總面積的0.83%，其中有 0.03%的區(qū)域是由氣候因素驅(qū)動，0.8%的區(qū)域是由城鎮(zhèn)建設(shè)所導(dǎo)致。

退耕還林、天然林保護(hù)等系列生態(tài)建設(shè)和保護(hù)工程促進(jìn)了陜西省大部分區(qū)域植被覆蓋度的增加，進(jìn)一步提高了植被的固碳釋氧生態(tài)效益；相反快速推進(jìn)的城鎮(zhèn)化使部分區(qū)域植被覆蓋度有所降低，固碳能力降低。因此，建議在今后的生態(tài)建設(shè)和保護(hù)工程中，以新一輪退耕還林工程建設(shè)和鞏固退耕還林成果為重點(diǎn)，認(rèn)真貫徹落實國家退耕還林政策，不斷提高退耕還林質(zhì)量；在推進(jìn)城鎮(zhèn)化的過程中，要注重城市綠地建設(shè)，營造宜居城市。