2001-2020年天水市植被覆蓋時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究

靳惠安，唐志紅，姚曉軍，張大弘，黃登冕，張亞雄

(1.甘肅林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅 天水 741020；2.西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；3.西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710127)

植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成，對(duì)氣候變化極為敏感[1]。在全球氣候變暖和人類(lèi)活動(dòng)不斷增強(qiáng)背景下，植被生長(zhǎng)環(huán)境的變化對(duì)植被覆蓋度產(chǎn)生重要影響[2]。植被覆蓋度指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)域總面積的百分比[3]。植被覆蓋與區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的變化存在密切聯(lián)系，如氣候變化、能量和水分循環(huán)、微生物及人類(lèi)活動(dòng)等，是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)的基本指標(biāo)，對(duì)探究地球系統(tǒng)不同圈層間相互作用和不同尺度的生態(tài)環(huán)境變化具有重要意義[4-7]。

衛(wèi)星遙感影像因具有觀(guān)測(cè)范圍大、重訪(fǎng)周期短、空間分辨率多樣等優(yōu)點(diǎn)，已成為全球及區(qū)域植被覆蓋動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的主要手段[8]?；诙嘣催b感影像結(jié)合不同植被指數(shù)和模型來(lái)估算植被覆蓋是當(dāng)前植被遙感反演與評(píng)價(jià)的重要研究?jī)?nèi)容[9]。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)由于能消除部分太陽(yáng)高度角、大氣云層與地形等因素產(chǎn)生的輻射干擾[10]，已廣泛應(yīng)用于大范圍地表植被動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[11-14]。植被的演變是自然條件與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素綜合作用的結(jié)果[15]，目前，有關(guān)植被覆蓋與自然因素相關(guān)性的研究，主要集中植被覆蓋對(duì)降水和氣溫變化的響應(yīng)。Liu等[16]對(duì)全球植被覆蓋變化的研究認(rèn)為植被改善與氣候變暖密切相關(guān)，尤其在干旱地區(qū)，降水與植被變化的相關(guān)性更明顯。李登科等[17]對(duì)退耕還林后陜西省植被覆蓋度變化及其對(duì)氣候響應(yīng)的研究表明，退耕還林等生態(tài)工程的實(shí)施在一定程度上降低了植被對(duì)氣候因子的敏感性。張珍珍等[10]對(duì)梵凈山植被覆蓋時(shí)空變化驅(qū)動(dòng)因素的分析表明，人類(lèi)活動(dòng)是導(dǎo)致地表區(qū)域植被變化的主要因素。張學(xué)玲等[11]對(duì)武功山植被覆蓋的空間分異特征的研究發(fā)現(xiàn)植被覆蓋與地形因子存在較高的相關(guān)性。以上研究表明，受自然條件和區(qū)位的影響，不同區(qū)域植被覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)因素存在差異。

近年隨著西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶倡議和黃河流域高質(zhì)量發(fā)展重要戰(zhàn)略的實(shí)施，西部地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)成為熱點(diǎn)話(huà)題。天水市因地處黃土高原與秦嶺山地交錯(cuò)的干旱半干旱過(guò)渡地帶，是典型的農(nóng)林生態(tài)復(fù)合區(qū)，且縱跨黃河、長(zhǎng)江兩大流域，其生態(tài)環(huán)境對(duì)該市及周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、文化建設(shè)尤為重要。本文利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)獲取天水市2001-2020年Landsat系列遙感影像，構(gòu)建NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)、Hurst指數(shù)以及地理探測(cè)器方法，探究近20 a天水市植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化與驅(qū)動(dòng)因素，明晰植被覆蓋對(duì)區(qū)域氣候、自然條件及人類(lèi)活動(dòng)的響應(yīng)特征，從而為區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與治理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

天水市(34°05′-35°10′N(xiāo)，104°35′-106°44′E)地處甘肅省東南部，位于我國(guó)黃河流域與長(zhǎng)江流域的交接部位，也是絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的重要節(jié)點(diǎn)城市(圖1)。全市現(xiàn)轄兩區(qū)(秦州、麥積)五縣(武山、甘谷、秦安、清水與張家川回族自治縣)，總面積約1.43×104km2，總?cè)丝?70.40萬(wàn)。境內(nèi)地勢(shì)西北高、東南低，在地質(zhì)構(gòu)造上處于中祁連造山帶和秦嶺造山帶的接合部位。渭河橫貫中部，沿河接納多條支流；南部的西漢水和永寧河是嘉陵江上游主要支流。天水市年均降水量500～700 mm，年均溫8～12 ℃，屬溫帶大陸性氣候，是典型的農(nóng)林牧交錯(cuò)復(fù)合區(qū)、氣候變化敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)[18]。因地處華北、華中、蒙新和喜馬拉雅植物交匯處，境內(nèi)森林資源豐富，主要分布在關(guān)山、小隴山和西秦嶺林區(qū)。植被類(lèi)型主要包括溫帶針葉、亞熱帶針葉、熱帶山地針葉、溫帶落葉闊葉、溫帶落葉灌叢，草甸為溫帶叢生禾草典型草原，旱地主要耕種耐寒經(jīng)濟(jì)作物、落葉果樹(shù)。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

遙感影像通過(guò)GEE平臺(tái)(https://code.earthengine.google.com)獲取，數(shù)據(jù)選用2001-2020年Landsat系列衛(wèi)星地表反射率(surface reflectance,SR)，空間分辨率30 m，時(shí)間分辨率16 d。為避免Landsat 7衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)生條帶影響，2001-2012年和2013-2020年分別使用Landsat 5和Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)。Landsat數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理主要包括時(shí)間與云量控制、去云處理、指數(shù)計(jì)算與最大值合成?？紤]季節(jié)因素對(duì)植被覆蓋特征的影響，獲取研究區(qū)各年6-10月影像，按云量<10%篩選，后利用最大值合成法獲取各年的NDVI最大值。

氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://www.nmic.cn)，獲取麥積臺(tái)站2001-2020年逐日氣溫與降水，用于分析近20 a氣溫與降水變化。氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(https://www.ecmwf.int)的ERA5 0.125°×0.125°逐日格點(diǎn)再分析資料，經(jīng)python語(yǔ)言程序批量處理后重采樣生成1 km柵格數(shù)據(jù)，用于獲得年積溫與年降水。數(shù)字高程模型(DEM)來(lái)自于SRTM V4.1數(shù)據(jù)集，空間分辨率經(jīng)重采樣生成1 km柵格數(shù)據(jù)，用于獲取研究區(qū)高程、坡度、坡向信息；地貌、土壤、土地利用(LUCC)數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn)1∶1 000 000地貌類(lèi)型、土壤類(lèi)型、土地利用空間分布數(shù)據(jù)集，空間分辨率均為1 km。以上數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)批量裁剪與投影變換，利用地理探測(cè)器進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析。

1.3 研究方法

1.3.1 植被指數(shù)最大合成 NDVI是反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)及空間分布的最佳指示因子[19]，研究植被指數(shù)的年際變化，采用國(guó)際通用的最大值合成方法(maximum value compositing,MVC)[20]，第i年的最大植被指數(shù)為

(1)

根據(jù)《土壤侵蝕分類(lèi)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》[21]，將植被覆蓋分為：低覆蓋(NDVI≤0.1)、較低(0.10.7)5級(jí)。

1.3.2 植被覆蓋變化趨勢(shì) Theil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)方法結(jié)合可模擬單個(gè)像元的變化趨勢(shì)，是表征長(zhǎng)時(shí)間序列區(qū)域格局演變規(guī)律的重要方法[22]。該方法對(duì)數(shù)據(jù)誤差具有較強(qiáng)的抵抗能力，對(duì)顯著性水平的檢驗(yàn)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，能客觀(guān)表示長(zhǎng)時(shí)間序列植被覆蓋的演化趨勢(shì)，計(jì)算公式

(2)

式中:SNDVI是一元線(xiàn)性擬合方程的斜率；NDVIi,j分別為第i和j年的最大NDVI值。當(dāng)SNDVI>0時(shí)，表示植被覆蓋呈改善趨勢(shì)，反之，呈退化趨勢(shì)。

Mann-Kendall檢驗(yàn)，用來(lái)判斷趨勢(shì)的顯著性。計(jì)算公式如下

設(shè)定{NDVIi}，i=2001，2002，…，2020

(3)

(4)

式中:NDVIi與NDVIj分別表示像元中第i和j年的最大NDVI值，n表示時(shí)間序列的長(zhǎng)度，sgn為符號(hào)函數(shù)，統(tǒng)計(jì)量Z的取值范圍為(-∞,+∞)。在給定顯著性水平α下，當(dāng)|Z|>u1-α/2時(shí)，表示研究序列在α水平上存在顯著的變化。本文判斷在α=0.05的水平上NDVI時(shí)間序列變化趨勢(shì)的顯著性，根據(jù)SNDVI實(shí)際情況，將SNDVI介于-0.05～0.05的區(qū)域劃分為基本不變，SNDVI>0.05的區(qū)域表示植被改善，SNDVI<-0.05的區(qū)域表示植被退化。Mann-Kendall檢驗(yàn)在95%置信度上的顯著性結(jié)果分為顯著變化(|Z|>1.96)和不顯著變化(|Z|<1.96)。

1.3.3 Hurst指數(shù) Hurst指數(shù)是定量描述時(shí)間序列上的持續(xù)性的有效方法，在生態(tài)學(xué)與氣候?qū)W得到廣泛應(yīng)用。文中使用R/S分析法計(jì)算Hurst指數(shù)，以分析NDVI的持續(xù)性特征。對(duì)于時(shí)間序列{NDVI(t)}，t=1，2，…，n，定義均值序列，公式如下[23]

(5)

(6)

極差R(τ)=maxX(t,τ)-minX(t,τ)τ=1,2,…,n

(7)

τ=1,2,…,n

(8)

對(duì)于比值R(τ)/S(τ)R/S，如果存在R/S∝τH的關(guān)系，表明研究的時(shí)間序列內(nèi)存在Hurst現(xiàn)象，H為Hurst指數(shù)，根據(jù)H判斷NDVI序列是隨機(jī)變化或存在持續(xù)性。Hurst指數(shù)取值范圍為0～1，若0.5

1.3.4 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性，揭示驅(qū)動(dòng)因素的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[25]。為定量分析天水市NDVI時(shí)空變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制，選取8個(gè)(年積溫、年降水、土地利用類(lèi)型、植被類(lèi)型、土壤類(lèi)型、高程、坡度、坡向)影響因子，利用因子探測(cè)、交互作用探測(cè)和生態(tài)探測(cè)分析各因子的貢獻(xiàn)率。

因子探測(cè)可對(duì)NDVI空間分異性進(jìn)行探測(cè)，計(jì)算公式如下

(9)

式中:q表示驅(qū)動(dòng)因子(X)對(duì)NDVI(Y)的解釋力，h為Y或X的分層，Nh和N為分層h和全區(qū)Y的單元數(shù)，σh2和σ2為二者的方差。

交互作用探測(cè)可在單個(gè)因子基礎(chǔ)上，對(duì)氣象、人類(lèi)活動(dòng)及地表等因素間的交互作用進(jìn)行分析，用于判斷因子間共同作用(減弱或增強(qiáng))和相互獨(dú)立作用對(duì)NDVI的解釋力。

生態(tài)探測(cè)用于比較2個(gè)因子X(jué)1和X2對(duì)屬性Y的空間分布的影響是否存在顯著差異，以F統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量：

(10)

(11)

式中:Nx1，Nx2分別為X1和X2的樣本量，L1，L2為二者的分層數(shù)目，SSWx1和SSWx2為X1和X2分層的層內(nèi)方差之和。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被覆蓋時(shí)間變化特征

2001-2020年天水市NDVI總體呈顯著波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖2)，在呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，增長(zhǎng)速率為0.97%/a(P<0.05)。多年植被覆蓋介于0.46～0.65，均值為0.55，其中NDVI最大值出現(xiàn)在2019、2020年，最小值出現(xiàn)在2003年。植被覆蓋在2011年之前呈現(xiàn)緩慢波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，其原因是我國(guó)天然林保護(hù)工程及退耕還林工程的相繼實(shí)施。2011-2013年植被覆蓋表現(xiàn)出突增現(xiàn)象，可能原因是天然林保護(hù)工程和退耕還林工程中的人造林不斷生長(zhǎng)，使得植被覆蓋有效提升。2013年后植被覆蓋的波動(dòng)變化，可能與氣候變化以及局部地區(qū)的復(fù)墾存在關(guān)系。近20 a降水和積溫均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，表明天水市植被覆蓋在良好的水熱條件下呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

圖2 2001-2020年天水市NDVI、降水及積溫年際變化

2.2 植被覆蓋空間分布特征

2001-2020年天水市植被覆蓋空間分布特征存在明顯差異，如圖3a所示，呈現(xiàn)西北低、東南高的分布特征。西北部屬黃土高原丘陵溝壑區(qū)，植被覆蓋較低；東南部屬秦嶺山地余脈，林地與農(nóng)作物分布廣泛，植被覆蓋較高。低覆蓋和較低覆蓋區(qū)集中位于城鎮(zhèn)、交通(鐵路、公路)沿線(xiàn)及西北部渭河與散渡河河谷交匯地帶；較高覆蓋與高覆蓋區(qū)主要分布在秦州區(qū)、麥積區(qū)東南部的小隴山林區(qū)，清水、張川縣東部的關(guān)山林、草區(qū)，以及武山、甘谷縣南部的西秦嶺林區(qū)；中度覆蓋區(qū)廣泛分布于低、高覆蓋區(qū)域的中間過(guò)渡地帶。近20 a NDVI均值的分級(jí)統(tǒng)計(jì)表明，低覆蓋區(qū)占全市總面積的1.5%，較低覆蓋區(qū)占2.6%，中度覆蓋區(qū)占42.9%，較高覆蓋占28.9%，高覆蓋區(qū)占24.1%。

圖3 2001-2020年天水市多年平均NDVI及變化趨勢(shì)空間分布

將Theil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行疊加分析，得到2001-2020年天水市NDVI變化趨勢(shì)類(lèi)型(圖3b)。植被顯著改善情況在各區(qū)縣均存在，其中秦州區(qū)、麥積區(qū)西北部及清水縣分布較為集中，植被的改善格局呈現(xiàn)由林區(qū)向其周邊區(qū)域擴(kuò)張的態(tài)勢(shì)。植被退化區(qū)域主要集中于中部河谷地帶，這與城鎮(zhèn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大存在關(guān)系，該區(qū)人類(lèi)活動(dòng)(如農(nóng)業(yè)耕種、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè))較為頻繁，導(dǎo)致地表植被覆蓋降低，其他區(qū)域基本不變，主要以市內(nèi)的高覆蓋的林區(qū)為主。對(duì)植被覆蓋變化類(lèi)型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1)，植被改善區(qū)域面積為9 356.49 km2，占全市總面積的65.43%；基本不變的區(qū)域?yàn)? 660.37 km2(32.59%)；植被退化區(qū)域?yàn)?83.14 km2(1.98%)。

表1 NDVI變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)

2.3 植被覆蓋變化持續(xù)性特征

天水市植被覆蓋的Hurst指數(shù)均值為0.68，如圖4所示，Hurst指數(shù)<0.5的區(qū)域占總面積的11%，其中強(qiáng)反持續(xù)性區(qū)域僅為0.1%，弱反持續(xù)性為10.9%；>0.5的區(qū)域占89%，其中，強(qiáng)持續(xù)性為33.9%，弱持續(xù)性為55.1%。以上結(jié)果表明天水市植被覆蓋的持續(xù)性特征為以正向?yàn)橹鳎‰]山林區(qū)、關(guān)山林區(qū)及西秦嶺林區(qū)東部均表現(xiàn)為強(qiáng)持續(xù)性，表明在未來(lái)依然具有良好態(tài)勢(shì)；小隴山、關(guān)山林區(qū)的外環(huán)表現(xiàn)出一定的反持續(xù)性，雖然該區(qū)域植被覆蓋在過(guò)去明顯好轉(zhuǎn)，但反持續(xù)性表明在未來(lái)可能存在退化風(fēng)險(xiǎn)，其他區(qū)域普遍表現(xiàn)為弱持續(xù)性。

圖4 2001-2020年天水市NDVI變化持續(xù)性

2.4 植被覆蓋空間分異的驅(qū)動(dòng)因素

2.4.1 驅(qū)動(dòng)因子探測(cè)分析 驅(qū)動(dòng)因子探測(cè)結(jié)果顯示(表2)，不同因子對(duì)NDVI空間分異的解釋力為降水>土壤類(lèi)型>積溫>土地利用類(lèi)型>地貌類(lèi)型>高程>坡度>坡向。所有因子中降水、土壤類(lèi)型、溫度和土地利用類(lèi)型對(duì)NDVI的解釋力較強(qiáng)，q均在30%以上，其中，降水的解釋力為56.8%，表明處于干旱半干旱交匯區(qū)的天水市，降水是影響NDVI的主導(dǎo)因素。土壤類(lèi)型、積溫和土地利用類(lèi)型的解釋力分別為38.5%、37%和35.4%，為次要的驅(qū)動(dòng)因子；地貌類(lèi)型、高程、坡度以及坡向的解釋力較低，表明其對(duì)植被覆蓋的解釋力不足。

表2 因子探測(cè)結(jié)果

2.4.2 交互作用探測(cè)分析 如表3所示，交互作用解釋力最強(qiáng)的是降水和土地利用，2個(gè)因子交互作用的q為0.702，表明土地利用類(lèi)型與降水量相互影響，并作為因變量解釋NDVI的變化較強(qiáng)。其次，降水與土壤類(lèi)型交互作用的解釋力也較強(qiáng)，其q為0.681，降水與積溫交互作用次之；此外，降水與多數(shù)因子交互產(chǎn)生的q均較高，最低值是降水和坡向，其q也達(dá)到了0.57。解釋力最差的是高程與坡向組合，其q僅為0.222，2個(gè)因子交互作用時(shí)解釋力不足。

表3 交互作用探測(cè)結(jié)果

2.4.3 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 利用2000和2020年兩期土地利用數(shù)據(jù)(LUCC)疊加分析得到土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣(表4)，結(jié)果顯示，近20 a土地利用變化類(lèi)型主要為耕地→森林、耕地→草地及草地→森林，面積變化分別占全市總面積的2.45%、3.6%、2.45%。由此可見(jiàn)，近20 a天然林保護(hù)、退耕還林還草工程的實(shí)施，對(duì)植被覆蓋的增長(zhǎng)具有貢獻(xiàn)。

表4 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

本研究結(jié)果客觀(guān)反映了天水市植被覆蓋狀況，多年均值為0.55，空間分布格局西北低、東南高?；赥heil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall檢驗(yàn)的結(jié)果表明植被覆蓋整體向好，地理探測(cè)器分析結(jié)果顯示，氣候因素、地表因素和人類(lèi)活動(dòng)共同作用影響了天水市植被變化，其中降水的單因子解釋力最強(qiáng)，且降水與其余因子交互作用解釋力均較高，由此可見(jiàn)，降水是植被變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，與前人的研究結(jié)果一致[15,26-28]。土壤類(lèi)型是NDVI變化的重要因素，在降水為主要驅(qū)動(dòng)因素的區(qū)域，土壤類(lèi)型對(duì)植被生長(zhǎng)和雨水再利用效率影響顯著[29]，天水市內(nèi)主要的半淋溶土分布區(qū)NDVI最高，初育土分布的黃土丘陵區(qū)域植被覆蓋度較低，該區(qū)域也是水土保持與生態(tài)修復(fù)的重點(diǎn)區(qū)域，因此NDVI增速較快。氣溫作為另一重要的氣候因素，與降水共同作用為植被生長(zhǎng)提供適宜的水熱條件，是區(qū)域植被的分異和變化的重要因子[24,30]。近20 a隨著天水市降水增加為植被生長(zhǎng)提供充足水分的同時(shí)，氣溫上升有效促進(jìn)光合作用和根系對(duì)水肥的吸收、傳輸，利于植物碳水化合物的形成。此外，地貌類(lèi)型的差異也對(duì)植被的分布存在影響，由于天水市地處黃河流域和長(zhǎng)江流域的交錯(cuò)地帶，地貌類(lèi)型復(fù)雜多樣，市內(nèi)東部與南部地層褶皺隆起形成的山地地貌[31]，東北部的關(guān)山為陜、甘兩省重要的天然林區(qū)和草場(chǎng)是黃土高原地區(qū)重要的生態(tài)屏障，南部的小隴山與西秦嶺作為秦嶺余脈是黃河、長(zhǎng)江兩大流域的重要分水嶺；市區(qū)西北部受地質(zhì)沉陷和黃土層沉積形成黃土丘陵地貌[31]，土質(zhì)瘠薄，易造成水土流失。

除自然因素外，人類(lèi)活動(dòng)不斷改造著地表環(huán)境，是影響植被覆蓋變化的重要驅(qū)動(dòng)因素。人類(lèi)活動(dòng)既對(duì)植被覆蓋增長(zhǎng)起促進(jìn)作用，也會(huì)破壞植被覆蓋使其退化[32]。自20世紀(jì)90年代，受氣候暖干、人為因素的影響，天水地區(qū)作物受干旱威脅導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)量出現(xiàn)較大波動(dòng)，天然林區(qū)亦遭受?chē)?yán)重影響[33]。1998年國(guó)家林業(yè)局試點(diǎn)啟動(dòng)12個(gè)省區(qū)的天然林保護(hù)工程，1999年實(shí)施退耕還林工程，以遏制生態(tài)惡化、保護(hù)生物多樣性，促進(jìn)天然林資源保護(hù)。近年植被覆蓋的改善與天然林保護(hù)、退耕還林還草等生態(tài)工程實(shí)施及各級(jí)部門(mén)的監(jiān)管緊密相關(guān)，據(jù)資料顯示，1999-2014年，天水市退耕還林面積23.4萬(wàn)hm2，隨著2014年新一輪退耕還林工程的啟動(dòng)，退耕還林面積有所提升[34]。此外，天水市南北兩山綠化提升改造工程對(duì)秦州—麥積南北兩山植被覆蓋的提升效果顯著。因此，黃土高原地區(qū)植被覆蓋的增加，也是人類(lèi)活動(dòng)積極作用的結(jié)果，但在人類(lèi)活動(dòng)劇烈影響區(qū)(如城鎮(zhèn)擴(kuò)張、市政工程與交通線(xiàn)建設(shè))，植被覆蓋亦存在退化[35]。Hurst指數(shù)結(jié)果表明，天水市植被覆蓋在未來(lái)以正向持續(xù)性為主，部分反持續(xù)性區(qū)域(黃土丘陵區(qū)、林區(qū)外圍部分區(qū)域)由于缺少了林地的保護(hù)作用，不能有效防水固土，極易造成水土流失，可能導(dǎo)致植被退化，需保持關(guān)注。

3.2 結(jié)論

2001-2020年天水市平均植被覆蓋為0.55，空間差異顯著，呈現(xiàn)西北低、東南高的特征。低、較低覆蓋區(qū)集中于城鎮(zhèn)與西北部的黃土丘陵區(qū)，占全市總面積的4.1%，較高、高覆蓋區(qū)主要位于關(guān)山、小隴山和西秦嶺林區(qū)，面積占比為53%，中度覆蓋廣泛分布于林區(qū)和低覆蓋區(qū)過(guò)渡地帶，占總面積的42.9%。

從時(shí)間變化特征來(lái)看，近20 a天水市植被覆蓋呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，平均增速為0.97%/a(P<0.05)。從空間變化趨勢(shì)來(lái)看，天水市植被覆蓋總體呈整體改善，局部退化的趨勢(shì)，改善區(qū)域面積遠(yuǎn)大于退化區(qū)域面積。其中，改善區(qū)域面積占全市總面積的65.43%，退化區(qū)域面積僅占1.98%。

降水和人類(lèi)活動(dòng)的積極作用是天水市植被覆蓋增加的主要驅(qū)動(dòng)因素，天然林保護(hù)、退耕還林等工程的實(shí)施，對(duì)該市植被覆蓋的提升效果顯著，在未來(lái)植被覆蓋變化以正向持續(xù)性為主，部分區(qū)域表現(xiàn)為反持續(xù)性。