馬 楠, 白 濤,2, 蔡朝朝,2
(1.新疆農(nóng)業(yè)大學 計算機與信息工程學院, 烏魯木齊 830052; 2.新疆農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心,烏魯木齊 830052)
植被是陸地地表生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,是保障大氣、水分和土壤等其他生態(tài)要素緊密相連的關(guān)鍵基底[1]。氣候因素、地表因素等環(huán)境因素對植被生長過程影響重大,其中,氣溫和降水等氣候因素對植被影響最為直接[2]。因此,研究區(qū)域植被動態(tài)變化及其與環(huán)境因素的響應(yīng)機制,科學認識植被覆蓋的空間格局和變化特征,對了解區(qū)域環(huán)境質(zhì)量演變、水土保持、生態(tài)環(huán)境保護具有重要的應(yīng)用價值[3]。
歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映植被生長狀況的重要指標,在很大程度上展現(xiàn)區(qū)域植被覆蓋動態(tài)變化過程,現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于區(qū)域植被的動態(tài)監(jiān)測[4]。國內(nèi)外諸多學者基于長時間序列的NDVI數(shù)據(jù),在不同空間尺度下進行植被覆蓋時空變化方面的研究,主要聚焦于區(qū)域尺度下NDVI動態(tài)變化趨勢和與氣候因子的響應(yīng)機制。如張志強[5]、郭昆明等[6]研究了區(qū)域植被覆蓋的時空變化與氣候因子的關(guān)系,得出降水是影響植被覆蓋變化的決定性因素的結(jié)論。龐家泰等[7]研究了渭河流域植被覆蓋變化特征,結(jié)果表明降水、氣溫對植被覆蓋度的相關(guān)性影響存在明顯的地域特征。綜上表明,氣候因素是影響植被覆蓋變化的重要原因。
新疆位于我國西北邊陲,地處西部干旱區(qū),地形地貌復(fù)雜,南北氣候差異明顯,生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱[8]。隨著經(jīng)濟高速發(fā)展,制約地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展[9]的重要因素是脆弱的生態(tài)系統(tǒng),因此,對新疆地區(qū)的植被覆蓋趨勢變化進行科學監(jiān)測有益于新疆生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)與發(fā)展。姜萍等[10]研究了新疆植被NDVI時空變化特征及其定量歸因,結(jié)果表明土壤水分條件、徑流系數(shù)和潛在蒸發(fā)量對新疆植被變化的影響最為直接。孫琪等[11]基于不同土地利用類型探討了新疆植被水分利用效率的時空變化特征與氣候因素的響應(yīng)。崔燦等[12]研究了新疆荒漠植被的分布變化及驅(qū)動因素,結(jié)果表明影響荒漠植被演變的最主要因素是降水。綜上可知,新疆植被覆蓋變化不僅受到氣候因素影響,還受到地表因素等其他環(huán)境因素的影響。
已有研究對新疆植被覆蓋變化進行相關(guān)分析,然而不同植被類型下的植被生長狀況、植被變化與地表因素的響應(yīng)機制及其未來趨勢演變還未做充分探討。本文基于Google Earth Engine(GEE)平臺,利用2000—2021年MODIS遙感影像數(shù)據(jù),采用趨勢分析、均值法、Hurst指數(shù)、偏相關(guān)性分析法等對研究區(qū)植被覆蓋動態(tài)變化特征及其氣候、地表因素的響應(yīng)進行研究,以期為今后合理開發(fā)利用新疆地區(qū)植被資源提供參考依據(jù)。
研究區(qū)位于中國西北部(73°40′—96°18′E,34°25′—48°10′N),全區(qū)面積166萬km2,約占中國國土總面積的1/6?!叭綂A兩盆”是新疆區(qū)域內(nèi)獨特的地貌,“三山”自北向南依次是阿爾泰山、天山和昆侖山,“兩盆”是南部的塔里木盆地和北部的準噶爾盆地,分別是中國第一、二大內(nèi)陸盆地[13]。研究區(qū)內(nèi)植被類型分為九大類,其中荒漠植被面積占比最大,達到52.63%,草原植被面積占比次之為15.68%,草甸植被面積占比13%,高山植被面積占比9.21%,栽培植被面積占比5.03%,針葉林面積占比2.63%,闊葉林面積占比0.85%,灌叢面積占比0.75%,沼澤植被占比最小,低至0.22%(圖1)。
圖1 研究區(qū)植被類型分布
NDVI數(shù)據(jù)由美國航空航天局NASA提供的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13A2(1 km分辨率16 d合成植被指數(shù)),數(shù)據(jù)的時間跨度為2000—2021年,基于GEE平臺對遙感數(shù)據(jù)進行處理,主要包括數(shù)據(jù)集選擇、研究區(qū)裁剪、時間跨度和波段選擇、影像合成等。原始數(shù)據(jù)為TIF格式,新疆行政區(qū)劃邊界矢量數(shù)據(jù)和植被類型空間分布數(shù)據(jù)均來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心。
ERA5是歐洲中期天氣預(yù)報中心全球氣候第五代大氣再分析資料,其數(shù)據(jù)具有時間跨度長的優(yōu)點[14],與其他氣候再分析資料相比在新疆地區(qū)[15]具有更好的適用性。本文的氣象因素和地表因素的數(shù)據(jù)來源于GEE平臺提供的ERA5-Land Monthly Averaged-ECMWF Climate Reanalysis數(shù)據(jù)集,空間分辨率為11 132 m,時間分辨率為月,原始數(shù)據(jù)為TIF格式,選取的波段為降水(total_precipitation)、氣溫(temperature_2 m)、土壤濕度(volumetric_soil_water_layer_1)和徑流(runoff)數(shù)據(jù)。
均值法是估算植被覆蓋指標的重要方法[16]。采用公式(1)將新疆生長季(4—10月)植被NDVI均值作為年均植被NDVI值,得到2000—2021年新疆植被年均NDVI,記作NDVIi,
(1)
式中:NDVIi表示第i年的植被NDVI年均值;NDVIij表示為第i年的第j月的植被NDVI值(i的取值范圍為1~22,j的取值范圍為1~7)。
采用一元線性回歸方法分析新疆地區(qū)2000—2021年植被生長季(4—10月)NDVI變化趨勢。分析結(jié)果可以反映該地區(qū)NDVI隨時間變化的特征,計算公式為:
(2)
式中:θslope為斜率,若為正數(shù),則表明NDVI呈上升趨勢,若為負數(shù),則表明NDVI呈下降趨勢;n代表參與回歸方程的年數(shù), NDVIi表示第i年的NDVI年均值。
Hurst指數(shù)可描述未來短時間內(nèi)變化趨勢的可持續(xù)性,可以更好地分析年際變化特征。Hurst指數(shù)由英國水文專家Hurst提出,現(xiàn)已應(yīng)用于地質(zhì)、遙感和水文等領(lǐng)域[17]。本文采用重標極差分析法(R/S)[18]計算Hurst指數(shù),分析研究區(qū)內(nèi)未來短期的植被變化趨勢,其基本原理由以下幾部分組成
差分序列:
ΔNDVI=NDVIi-NDVIi-1
(3)
均值序列:
(4)
累計離差:
(5)
極差:
(6)
標準差:
(7)
式中:NDVIi為第i年的年均NDVI;n表示正整數(shù),以任意正整數(shù)m定義該時間序列。Hurst指數(shù)值(H)總體處于[0,1],當0≤H<0.5時,表明時間序列具有反持續(xù)性,將來總體趨勢和過去相反;當H=0.5時,表示時間序列處于獨立狀態(tài),與過去趨勢無關(guān);當H>0.5時,表明時間序列具有持續(xù)性,且H值越接近1,持續(xù)性越強。
Theil-Sen Median趨勢分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計的趨勢統(tǒng)計方法,該方法的優(yōu)點在于不受異常值干擾,可減少離群數(shù)據(jù)和測量等造成的誤差,在長時間序列趨勢分析中廣泛應(yīng)用[19],計算公式為
(8)
式中:n分別代表氣溫、降水、土壤濕度和徑流四要素;βn分別表示四要素的變化趨勢;Xn,i和Xn,j表示第i年和第j年要素n的值,當βn>0時,表示要素n呈增加趨勢,當βn<0時,表示要素n呈下降趨勢。
Mann-Kendall屬于非參數(shù)檢驗方法,該方法對數(shù)據(jù)分布要求低,受異常值影響較少[20],在生態(tài)趨勢變化研究中廣受好評。其計算公式為
(9)
(10)
(11)
(12)
式中:Z為顯著性統(tǒng)計量;var為方差函數(shù);S為2000—2021年要素時序數(shù)據(jù);m為年份間隔;sgn為符合函數(shù)。顯著性水平α=0.05,則臨界值為±1.96,當Z的絕對值大于1.65,1.96,2.58時,表示趨勢分別通過了信度為90%,95%和99%的顯著性檢驗,綜上將顯著性水平分為9個等級,極顯著增加(β>0,2.58 多要素之間的關(guān)系很復(fù)雜,簡單相關(guān)系數(shù)已不能真實反映某要素與另一要素的相關(guān)性。而偏相關(guān)系數(shù)可以暫時不考慮其他要素的影響,單獨分析兩要素之間的相關(guān)程度[21]。本研究采用逐像元偏相關(guān)分析法對氣溫、降水、土壤濕度、徑流對新疆植被 NDVI變化的影響,計算公式[22]如下, (13) 式中:r12,34,…,(p-1)是在控制要素3,要素4,…,要素p的條件下,要素1與要素2之間的偏相關(guān)系數(shù)。在本研究中,p表示最大要素個數(shù)為5(即指NDVI,氣溫,降水、土壤濕度和徑流)。根據(jù)所計算的結(jié)果選取T檢驗對其顯著性進行檢驗,置信區(qū)間統(tǒng)一設(shè)置為95%,將偏相關(guān)性的顯著性水平分為兩個等級,即顯著正相關(guān)和顯著負相關(guān)。 3.1.1 年際變化 本研究計算并統(tǒng)計了新疆地區(qū)全域和面積占比超過10%的植被類型(草原植被、荒漠植被和草甸植被)的22 a生長季NDVI年均值,年際曲線見圖2。新疆全域NDVI年均值以0.001 4/a波動增長,變化范圍在0.150~0.183,從整體來看年均NDVI總體偏低且呈波動增長趨勢。其中,草甸植被的年際變化率與全域變化率相近,草原植被的年際變化率最低,年均值以0.000 94/a波動緩慢增長,這是由于受草原灌叢化[23]現(xiàn)象影響。在22年間,2007年、2013年和2017年所有植被類型均有顯著增長波動,這與當年氣溫[24]與降水的波動有著密切關(guān)系。草甸植被較全域NDVI年均值偏高,最高可達0.218,草原植被較全域NDVI年均值差異不顯著,荒漠植被NDVI年均值相較其他植被類型最低,主要歸因于分布的地理位置與氣候因素。 圖2 新疆不同植被類型NDVI年均值年際變化 3.1.2 年內(nèi)變化 2000—2021年新疆全域和面積占比超過10%的植被類型的NDVI年內(nèi)變化(圖3)??傮w來看,變化趨勢均呈倒U型,1—3月的月均NDVI值偏低呈緩慢增長趨勢,隨著氣溫上升4—7月的月均NDVI值呈增加趨勢,在7月到達峰值,隨著氣溫回落8—10月的月均NDVI值呈下降趨勢,11—12月的月均NDVI值偏低呈緩慢降低趨勢。全域NDVI月均值介于0.036~0.164,波動較為平緩;草甸植被的NDVI月均值波動最大,介于0.058~0.404,3—6月增長迅速,8—10月回落迅速;草原植被次之,NDVI月均值介于0.045~0.028,2—5月增長迅速,7—12月持續(xù)回落;荒漠植被波動最小且NDVI月均值偏低,歸因于地理位置和水分條件。 圖3 新疆不同植被類型NDVI年均值年內(nèi)變化 新疆地區(qū)2000—2021年生長季NDVI年均值的空間分布(圖4)和NDVI年均值面積占比(表1)具有顯著差異。從全域來看,NDVI年均值偏低且77.9%在0.1~0.3波動,由于新疆地區(qū)的特殊地貌,加之大西洋和北冰洋的氣流致使西部地區(qū)的降水多于東部地區(qū),植被覆蓋在空間分布上出現(xiàn)西北部高,東南部低的特點。其中,荒漠植被NDVI年均值的91.62%在0~0.3波動,主要分布在阿勒泰中南部、塔城東部、昌吉回族自治州北部以及塔里木盆地周邊;草甸植被NDVI年均的66.3%在0.3~1波動,主要分布在阿爾泰山脈周邊和天山山脈周邊以及塔城地區(qū)西北部,由于山脈雪水灌溉的植被NDVI值偏高;草原植被NDVI年均的54.35%在0~0.3波動,主要分布在哈密市中部、阿克蘇地區(qū)北部、和田地區(qū)南部與巴音郭楞蒙古自治州的最北部與最南部。 表1 新疆不同植被類型的生長季NDVI年均值的取值范圍及其面積占比 圖4 新疆不同植被類型的2000-2021年生長季NDVI年均值分布 為進一步分析新疆地區(qū)多年NDVI空間動態(tài)變化特征,通過逐項元計算其22年生長季的NDVI變化率slope值,參照已有研究[25]結(jié)合研究實際,將slope劃分為嚴重退化(slope≤-0.03)、中度退化(-0.03 圖5 新疆不同植被類型的2000-2021年生長季NDVI變化趨勢分布 22年間新疆地區(qū)全域slope值在-0.036~0.052變化,其中slope值小于零的像元數(shù)占比為14.8%,slope值大于零的像元數(shù)占比為85.2%,新疆地區(qū)NDVI值總體呈上升趨勢。荒漠植被、草甸植被和草原植被的變化趨勢為基本不變的像元數(shù)占比均超過90%,退化趨勢的像元數(shù)占比均未超過1%。其中,荒漠植被的輕微改善、中度改善和明顯改善主要分布在阿勒泰地區(qū)、博樂市—精河縣—烏蘇市—克拉瑪依市—沙灣縣—昌吉回族自治州一帶連線、伽師縣—阿拉爾市—庫車市—庫爾勒市一帶連線;草甸植被的輕微改善、中度改善和明顯改善主要分布在天山山脈以南的英吉沙縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣、阿瓦提縣北部、阿克蘇市北部、庫爾勒市和博湖縣北部;草原植被的輕微改善、中度改善和明顯改善占比極低。 本研究針對22年間新疆地區(qū)NDVI持續(xù)性變化進行分析,新疆地區(qū)hurst指數(shù)平均值為0.44,hurst指數(shù)大于0.5的像元數(shù)占24.34%,小于0.5的像元數(shù)占75.66%,新疆植被變化的反向持續(xù)性強于正向持續(xù)性。為進一步探究新疆植被變化的未來趨勢預(yù)測研究,本文結(jié)合植被覆蓋變化趨勢結(jié)果slope和Hurst指數(shù)分析結(jié)果,將未來趨勢劃分為以下4種情況:當slope>0且Hurst<0.5時,該研究區(qū)未來趨勢表示為持續(xù)改善;當slope>0且Hurst<0.5時,該研究區(qū)未來趨勢表示為改善到退化;當slope<0且Hurst>0.5時,該研究區(qū)未來趨勢表示為持續(xù)退化;當slope<0且Hurst<0.5時,該研究區(qū)未來趨勢表示為退化到改善。 新疆的植被覆蓋未來趨勢變化(圖6)的主體為改善到退化,未來變化不容樂觀,與陳國龍等[26]的研究結(jié)果保持一致。其中,荒漠植被持續(xù)改善的像元數(shù)占比20.94%,主要分布在北疆以及塔里木盆地周邊依次向外遞減,退化到改善像元數(shù)占比7.38%,主要分布在天山山脈以北以及塔里木盆地北部,持續(xù)退化趨勢占比極低;草甸退化到改善的像元數(shù)占比19.99%,主要集中在阿爾泰山山脈、天山山脈周邊,持續(xù)改善趨勢像元數(shù)占比22.31%,主要分布在阿勒泰地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州中部—阿克蘇地區(qū)中部—喀什地區(qū)中部連線;草原的退化到改善和持續(xù)改善趨勢的像元數(shù)占比32.6%,主要分布在阿勒泰地區(qū)中部、塔城地區(qū)西北部、哈密市—昌吉回族自治州—巴音郭楞蒙古自治州北部—伊犁哈薩克自治州一帶連線以及昆侖山山脈周邊。 3.5.1 降水、氣溫、土壤濕度和徑流趨勢分析 降水和氣溫是影響新疆植被覆蓋變化的主要因素,但是在不考慮空間分異性的條件下,徑流和土壤濕度[10]對新疆植被NDVI的影響遠大于其他要素。基于此,本文選取了2000—2021年氣溫、降水、土壤濕度和徑流的年際數(shù)據(jù),借助MATLAB采用Theil-Sen Median方法逐像元對四要素的趨勢進行分析,并結(jié)合Mann-Kendall方法對各要素的趨勢變化進行顯著性檢驗??傮w來看(圖7),氣溫的上升趨勢占比96.12%,降水、土壤濕度和徑流的主要趨勢均為下降趨勢,占比依次為66.08%,68.67%,66.32%,其中,氣溫和降水不存在無變化趨勢,土壤濕度和徑流無變化趨勢占比極低,分別為0.45%和0.82%。從不同要素來看,氣溫的不顯著上升趨勢占比最高達75.05%,降水、土壤濕度和徑流的不顯著下降趨勢都占主體,分別是57.1%,56.78%和55.92%。 圖7 MK顯著性檢驗趨勢 3.5.2 降水、氣溫、土壤濕度和徑流的偏相關(guān)分析 基于降水、氣溫、土壤濕度和徑流對22 a間生長季新疆地區(qū)植被年際NDVI的逐像元偏相關(guān)系數(shù)計算,通過T檢驗的顯著性檢驗圖(圖8)如下。結(jié)果表明,研究區(qū)植被NDVI與氣溫的偏相關(guān)系數(shù)在-0.857~0.899波動,與降水的偏相關(guān)系數(shù)在-0.973~0.910波動,與土壤濕度的偏相關(guān)系數(shù)在-0.902~0.889波動,與徑流的偏相關(guān)系數(shù)在-0.891~0.996波動,均空間分布差異顯著。 圖8 通過T檢驗的氣溫、降水、土壤濕度和徑流顯著性分級及分布 結(jié)合顯著性檢驗結(jié)果來看,氣溫呈顯著正相關(guān)的像元數(shù)占比為86.71%,主要分布在塔城地區(qū)南部—昌吉回族自治州—烏魯木齊市—吐魯番市連線、巴音郭楞蒙古自治州東南部,顯著負相關(guān)占比偏低主要分布在新疆北部地區(qū);降水呈顯著正相關(guān)的像元數(shù)占比為59.69%,主要分布在北疆及喀什地區(qū)北部、且末縣南部和若羌縣東南部,顯著負相關(guān)占比40.31%,主要分布在精河縣—烏蘇市—沙灣縣—瑪納斯縣—呼圖壁縣—昌吉市一帶、鄯善縣、哈密市及昆侖山山脈周邊;土壤濕度呈顯著正相關(guān)的像元數(shù)占比為57.72%,主要分布在阿爾泰山脈附近、塔城地區(qū)西北部、巴音郭勒蒙古自治州北部,顯著負相關(guān)占比42.28%,主要分布在福??h南部、沙灣縣北部、瑪納斯縣北部、伊吾縣、哈密市的伊州區(qū)及喀什地區(qū)北部;徑流呈顯著正相關(guān)的像元數(shù)占比為67.59%,主要分布在塔城地區(qū)南部、哈密市伊州區(qū)東部、若羌縣與克孜勒蘇柯爾克孜自治州,顯著負相關(guān)占比32.41%,主要分布在和布克賽爾蒙古自治縣、葉城縣、麥蓋提縣和皮山縣;綜合來看,氣溫、降水、土壤濕度和徑流顯著正相關(guān)都占主體。 從植被類型來看(表2),各植被類型的NDVI年均值與氣溫、降水、土壤濕度呈顯著負相關(guān)性的像元數(shù)占比均大于正相關(guān)性的像元數(shù)占比,除草甸植被外,荒漠植被、草原植被均與徑流呈顯著負相關(guān)性的像元數(shù)占比均大于正相關(guān)性的像元數(shù)占比,草甸植被反之。 表2 不同植被類型的NDVI與各影響因子顯著相關(guān)性面積占比Table 2 Area proportion of significant correlation between NDVI of different vegetation types and each impact factor 其中,荒漠植被與徑流、降水正相關(guān)顯著,與土壤濕度、氣溫負相關(guān)顯著;草甸植被與徑流正相關(guān)顯著,與氣溫、降水負相關(guān)顯著;草原植被與土壤濕度正相關(guān)顯著,與氣溫負相關(guān)顯著。 新疆位于我國西北部,生態(tài)環(huán)境脆弱。植被覆蓋變化是受氣候、地表因素等因素共同作用的結(jié)果,其中,降水[27]和氣溫[28]對植被覆蓋變化的顯著影響已經(jīng)得到了大量研究證明。由于土壤水分是植被耗水的直接來源,加之干旱區(qū)與半干旱區(qū)的植被對土壤濕度的敏感度更高,土壤濕度[29]對新疆植被變化具有顯著影響。已有研究表明,徑流[10]在不考慮空間的分異性時,對新疆植被NDVI的影響最大,這是由于徑流可以為植被根部提供水分,這與水分是植被生長重要因素的事實一致。 已有研究顯示,新疆地區(qū)處于干旱半干旱區(qū),植被生長對降水量較為敏感[30],這與本文氣溫與植被相關(guān)性最高不一致,分析認為原因有三:一是新疆地區(qū)以荒漠植被為主,土壤水分難以長期保存,氣溫升高會加速植被表面蒸發(fā)[10],影響其生長發(fā)育,致使植被與降水相關(guān)性減弱;二是部分地區(qū)年平均降雨量高,過多的降雨致使持續(xù)低溫天氣、加之云量增加導致輻射量降低[31],植被的光合作用被抑制,使得植被與降水呈負相關(guān) ;三是植被生長所需水分來源不僅只有大氣降水,雪山融水、地下水、人為灌溉等都可為植被生長提供水分,新疆地區(qū)降水主要集中在高海拔地區(qū),高海拔地區(qū)多為土壤濕度高蒸散發(fā)小的林地資源,故該區(qū)域降水對植被生長的影響減少。 本研究分析了2000—2021年新疆地區(qū)NDVI時空變化,并對影響因素進行了分析,但植被覆蓋變化是多種因素共同作用的結(jié)果,本研究在影響因素的選擇上具有局限性,未考慮氣候因子的滯時效應(yīng)、人為因素、土地利用變化等環(huán)境因素的影響,還需進行更加深入的討論,提高研究的理論參考價值。 (1) 2000—2021年新疆地區(qū)NDVI年際變化總體以0.001 4/a的速率波動式增長,草甸植被的年際變化率最高;年內(nèi)變化總體呈倒U型,均在7月達到峰值,草甸植被的NDVI月均值波動最大,荒漠植被的NDVI月均值波動最小。 (2) 2000—2021年新疆地區(qū)NDVI年均值77.9%在0~0.3波動,在空間分布表現(xiàn)為北部和西北部高,南部和東南部低。其中,荒漠植被NDVI年均值的91.62%在0~0.3波動,主要分布在天山以北以及塔里木盆地周邊。 (3) 2000—2021年新疆地區(qū)slope值在-0.036~0.052波動,NDVI年均值總體呈上升趨勢,主要變化趨勢為基本不變和輕微改善,結(jié)合Hurst指數(shù)分析新疆植被未來趨勢變化的反向持續(xù)性強于正向持續(xù)性,主要未來變化趨勢為改善到退化。 (4) 22年間新疆地區(qū)的氣溫總體呈上升趨勢,降水、土壤濕度和徑流總體呈下降趨勢。從偏相關(guān)分析來看, NDVI年均值與氣溫、降水、土壤濕度和徑流呈顯著負相關(guān)性的像元數(shù)占比均大于正相關(guān)性的像元數(shù)占比,且存在明顯空間地域特征。2.5 偏相關(guān)分析法
3 結(jié)果與分析
3.1 新疆植被覆蓋的時間變化特征
3.2 新疆植被覆蓋的空間分布特征
3.3 新疆植被覆蓋趨勢變化
3.4 新疆植被覆蓋未來趨勢變化
3.5 新疆植被覆蓋變化驅(qū)動力分析
4 討 論
5 結(jié) 論