植被是生态系统中联接土壤、大气和水分的自然纽带^[1]，能够反映自然系统中某些组成成分的变化，在全球变化研究中充当“指示器”的作用。植被变化是地球内部(土壤母质、土壤类型等)和外部(气温、降水、人类活动等)共同作用的结果，作为表征地表覆被特征的重要参数，植被指数蕴含着丰富的地表结构和功能信息^[2]。研究表明，归一化植被指数NDVI是植被活动和生产力的最佳指示因子，已被广泛应用于植被生产力估测、旱情监测、荒漠化监测和生态环境监测等方面^{[3, 4, 5]}。

传统的植被指数研究主要围绕NOAA和SPOT/VEGETATION产品展开，伴随遥感技术的发展，MODIS数据因其质量高、光谱分辨率丰富、获取便捷等优势成为大尺度植被覆盖研究的主要基础数据。近20多年来，国内外学者以长时间序列NDVI为数据源，利用趋势分析、Hurst指数、主成分分析以及Mann-Kendall 非参数检验等方法^{[6, 7]}分别对不同时间和空间尺度的植被覆盖变化进行了深入探讨。研究发现：2000年以后北半球多个地区植被活动有减弱趋势，如Park等^[8]通过分析东亚北部1982—2006年生长季NDVI，发现植被活动以1990年中期为转折点，呈现先增强后减弱趋势，此外亚欧大陆、北美西北部等地区也存在相同的现象^{[9, 10]}；国内学者关于植被变化的研究主要集中在华北^[11]、西北^[12]、东北^[13]、长江三角洲^[14]以及秦岭^[15]等地区，而且部分地区植被覆盖仍呈现不同程度的退化趋势。因此，在全球气候变化趋势下，利用时序遥感数据，研究地表植被覆盖的年际演变规律，有助于解译人类活动和自然因素的驱动机制，进而降低区域生态系统的潜在威胁，为生态系统恢复和可持续发展提供科学依据。

相关统计表明，京津风沙源治理区整体上属于干旱与半干旱地区，植被覆盖度低，生态系统脆弱。改革开放以来，为了遏制生态环境恶化，国家先后实施了三北防护林、天然林保护、退耕还林和京津风沙源区治理等一系列生态恢复工程。然而几十年过去了，目前京津风沙地区的植被覆盖现状及生态治理工程效益如何？依然值得重点关注。现有研究多以京津风沙地区为空间对象，缺少从整体和区域对比的角度分析植被覆盖变化及其影响机制的探讨。鉴于此，本文以重点治理区(内蒙、山西境内)的MODIS02B为数据源，通过数据预处理和最大值合成法获得2000—2012年的NDVI时序数据集，分析京津风沙工程实施以来植被覆盖的时空变化特征，探讨自然因子和人类活动在植被演化过程中的相对作用，旨在为区域生态环境的恢复与建设提供参考和依据。

京津风沙源治理区地跨东经109°30′—114°20′，北纬38°50′—46°40′，主体位于内蒙古自治区的中东部。范围涉及北京、天津、河北、山西及内蒙古5省的75个县，其中重点治理区为山西、内蒙境内的48 个县(图 1)，总国土面积3.84×10⁵ km²，总人口1093.8 万，其中沙化土地面积1.35×10⁵ km²。治理区地貌由平原、山地、高原三大部分组成。京津市区为海河平原的一部分，其东部浑善达克沙地是锡林郭勒高平原的重要组成部分，沙漠化土地广布；西部乌兰察布高平原由阴山北麓的丘陵、地势平缓的凹陷地带及石质丘陵隆起带组成，境内多为干河床或古河道，无常年流水的河流。治理区最低处海拔仅几十米，最高海拔2892 m，植被分布以暖温带落叶阔叶林、油松(Pinus tabulaeformis carr)、落叶松(Larix gmelinii Rupr)和灌草植被为主。

图 1 京津风沙源重点治理区地理位置示意图 Fig. 1 The geographical position of Beijing-Tianjin Sand Source Region (BTSSR)

图选项

工程区地貌单元复杂，不同区域气候特点差异颇大。内蒙古高原地处中纬度内陆和接近内陆的地区，冬季寒潮频繁发生，具有明显的干旱、半干旱气候特征，且多大风和沙尘暴天气，是京津地区风沙的主要来源，亦是生态治理的重点地区。2000年春天，华北地区连续发生了多次沙尘暴或浮尘天气，为遏制生态恶化，改善京津周围生态环境，国家林业局于2000年6月启动京津风沙源治理工程试点，2002年3月全面实施，以期2010年使治理区风沙天气和沙尘暴天气明显减少，从总体上遏制工程区沙化土地的扩展趋势，使北京及周边地区生态环境得到明显改善。

研究采用中国资源卫星应用中心免费提供的2000—2012年的MODIS02B数据，运用国家林业局调查规划设计院自主开发的Monitor1.0软件进行投影转换，把正弦曲线地图投影转换为Albers等面积投影，利用MODIS02B第1、2波段记录的地表植被光谱反射率，逐轨估算NDVI值，采用最大值合成法^[14]，依次拼接合成覆盖京津风沙地区的逐日、逐月以及逐年NDVI数据，最后通过局部最大滤波算法进一步去除云、雾等的影响，在Arcgis10.0软件里通过掩膜得到覆盖工程区的13期MODIS NDVI数据。

DEM(Digital Elevation Model)数据采用国际科学数据服务平台提供的SRTM数据，空间分辨率90 m，覆盖整个研究区，采用Arcgis10.0软件进行拼接、裁剪、重采样和投影转换等处理，通过空间分析模块(Spatial Analyst)下的Aspect功能获得与研究区NDVI数据空间分辨率一致的坡度图。

气象数据采用中国气象科学数据共享服务中心提供的覆盖京津及其周边地区在内的45个站点的月平均气温和降水数据，借助Arcgis10.0软件的Spatial Analyst模块，结合地形因子，均匀选取35 组数据进行插值，获得与NDVI像元一致的气象栅格数据，利用剩下的10 组数据进行相关性检验(相关系数分别为0.902、0.896)，精度较高，满足后续研究需要。

一元线性回归分析可以模拟每个栅格的变化趋势，通过不同时期单个像元的空间变化特征，综合反映一定时间序列的区域格局演变规律^{[16, 17]}。其优点在于利用不同时段数据值的拟合，消除异常因素对植被覆盖的影响，真实地反映植被覆盖的演化趋势。Slope反映了在13a的时间序列中，京津风沙地区NDVI的变化趋势。其计算公式如下：

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式中,Slope 为像元NDVI回归方程的斜率；NDVI_i为第i年的NDVI值；n 为研究时段跨度(2000—2012共13a)。若Slope为正时，表明随时间变化NDVI升高，区域植被状况趋于正向发展趋势，且值越大正向趋势越明显；反之则为退化趋势。趋势是否显著用相关系数的大小进行检验，具体计算公式如下：

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为更好地评价京津风沙源地区植被的恢复状况，笔者参照已有研究^[18]，结合治理区具体情况，将 Slope分为3个等级：退化(Slope< -0.0009)、基本不变(-0.0009≤Slope<0.0009)、改善(0.0009≤Slope)。

标准差表示数据变量偏离常态距离的平均数，能反映一个数据集的离散程度，其值越大，说明该地区在研究时段内各像元NDVI距离平均值越远，即植被覆盖的年际变化较大^[19]。

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在Arcgis10.0中进行聚类分析Natural Breaks (Jenks) 将标准差分为五类：高(Stdev > 0.026)、较高(0.020<Stdev≤0.026)、中(0.015<Stdev≤0.020)、较低(0.010<Stdev≤0.015)和低(0<Stdev≤0.010)，以此为基础分析京津风沙源治理区2000—2012年的植被覆盖波动变化。

自相似性和长期依赖性是自然界普遍存在的现象，并在水文、气候、地质和地震等领域广泛运用，Hurst指数是描述该现象的有效方法^[20]。目前，Hurst指数的估算方法有多种，如绝对值法、聚合方差法、周期图法、小波分析法、残差分析法和R/S分析法等，有关研究表明：R/S分析法和小波分析法估算的Hurst指数要比其他方法估算的结果更可靠^[21]。基于重标极差(R/S)分析方法的Hurst指数最早是由英国水文学家Hurst在研究尼罗河水库流量和储存能力的关系时提出^[22]。本文采用常用的R/S分析法。

NDVI 时间序列 NDVI_i，i=1,2,3,4,…,n，对于任意正整数 m，定义该时间序列:

(1)差分序列

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(2)均值序列

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(3)累计离差

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(4)极差

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(5)标准差

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对于比值R(m) / S(m)≌ R/S，若存在如下关系R/S ∝ m^H，则说明分析的时间序列存在Hurst现象，H称为Hurst指数。在双对数坐标系(lni,lnR/S) 中用最小二乘法拟合式得到。在Arcgis10.0中进行聚类分析Natural Breaks (Jenks)将Hurst指数分为六类：H ≥ 0.75、0.65 ≤ H < 0.75、0.50≤H < 0.65、0.35≤H<0.50、0.20≤H<0.35、0≤H<0.20，在此基础上分析京津风沙源治理区2000—2012年的植被覆盖变化趋势的持续性。

根据H的大小可以判断NDVI序列的持续性。Hurst指数取值包括三种形式：若0.5<H<1，表明时间序列是一个持续性序列，具有长期相关的特征；若H=0.5，则说明NDVI时间序列为随机序列，不存在长期相关性；若0<H<0.5，表明NDVI时间序列具有反持续性。H值越接近于0，其反持续性越强；越接近1，其持续性越强。

相关系数是分析两个变量之间相关程度的过程。对于两个要素 x 与 y，如果它们的样本值分别为 x_i与 y_i(i = 1,2,…,n)，则它们之间的相关系数被定义为

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式中，r_xy为要素 x 与 y 的相关系数； 和 分别表示两个要素样本值的平均值，x_i为NDVI数据，y_i为气温和降水数据。

图 2显示了2000—2012年京津风沙源治理区NDVI值变化的总体趋势，具体表现出显著的上升趋势(R²=0.7045)，以平均0.0108/a 的速度增加，2012 年NDVI 值相比于2000年增加了0.187。其中，2 000—2001年间NDVI值增加最快，增幅达0.085，占总体增加幅度的45.40%，之后NDVI值在波动中缓慢增加，2012 年达到最高值0.324，植被覆盖状况整体以良性发展为主。

图 2 2000—2012年京津风沙源治理区NDVI值变化趋势 Fig. 2 The change trend of annual NDVI in BTSSR from 2000 to 2012

图选项

通过图 2分析近13 年来各区植被覆盖变化规律的差异：各个子区年最大NDVI 值均呈显著增加趋势(R² 均大于0.68)，植被变化规律基本相似，且与整个治理区总体变化规律保持一致。不同之处在于变化的速率与幅度：北部干旱区年最大NDVI值增加速度最快，增速达0.0112，浑善达克区次之，植被覆盖度最高的农牧交错区最大NDVI值相对稳定，增加速度最慢；相对变化幅度方面，北部干旱区、浑善达克区、农牧交错区年最大NDVI分别增加了176.65%、109.94%、98.28%，北部干旱区、浑善达克区植被恢复状况明显，主要是因为2001—2010年间两个子区营林造林、草地治理面积大，植被整体恢复速度快，“草场建设”、“沙地治理”等生态工程正向作用显著。

图 3 2000—2012年京津风沙源治理区高程、坡度等级上NDVI值变化规律 Fig. 3 Variation of annual average NDVI with elevation and slope in BTSSR from 2000 to 2012

图选项

相关研究表明，地形从空间上决定了植被的地表分布与变化轨迹。 为进一步分析京津风沙治理区植被覆盖随地形变化的分异特征，笔者分别从高程和坡度两个方面分级统计不同区间的NDVI值(图 3)。

京津风沙地区NDVI值总体随高程增加呈开口向上的抛物线变化趋势，具体表现为：海拔1000—1500 m，NDVI值最小(0.257)，向两侧递增；海拔 > 2000 m，NDVI值最大(0.401)。主要由于海拔较低区域，热量、水分较为充足，植被类型以耕地为主，NDVI值略高；500—1500 m植被类型由耕地逐渐向草地过渡，但受人类活动(开垦、放牧等)影响，NDVI值往往较低；随着海拔的进一步升高，人类活动逐渐减弱，植被保存较好，植被类型也从草地向阔叶林、针叶林转变，NDVI值较高，因治理区最高海拔仅为2892 m，故NDVI值对热量因子的响应不明显。NDVI值随坡度的增加呈明显上升趋势，具体表现为：地势低、坡度缓和的区域植被活动微弱，NDVI值往往较低；随着地势和坡度的上升，人类干扰程度逐渐下降，表现为植被活动趋于活跃，NDVI值较高。

利用研究区2000—2012年的NDVI最大值合成数据，基于一元线性回归分析原理和Arcgis10.0分析京津风沙地区植被变化的时空演变特征(图 4)。

图 4 2000—2012年京津风沙地区NDVI变化(a)线性趋势图和(b)相关系数分布图 Fig. 4 Distribution of (a) linear trend and (b) correlation coefficients of annual NDVI changes in BTSSR from 2000 to 2012

图选项

分析图 4a可知，治理区大部分植被趋势系数大于零，其中得到改善的区域占98.92%；基本不变区域约占总面积的0.38%；退化区域极少，仅占0.70%，主要分布在中东部的阿鲁科尔沁旗、巴林右旗，以及中南部的商都县、兴和县。由图 4b可知，治理区大部分植被变化通过了显著性检验，未通过检验的仅占5.69%，其中得到改善且通过90%显著性检验的区域约占总面积的94.31%，说明治理区植被覆盖变化整体呈显著增加趋势。上述分析共同表明，近13年治理区植被覆盖发展趋势良好，整体得到改善的区域面积大于退化区域，少数地区植被覆盖存在一定的退化现象，但趋势不显著，土地沙化的扩张趋势得到有效遏制。

为进一步研究京津风沙地区植被变化趋势的显著性，将一元线性拟合的Slope值与相关系数计算结果进行叠加分析，得到2000—2012年植被变化趋势的显著性分布，共分为6种情形，本文叠加后只有四种类型，具体结果见表 1。

不同区域植被变化趋势与研究区整体基本一致，但变化程度略有差异：北部干旱区植被覆盖得到改善的面积最大，约占99.74%，其中改善且通过显著性检验的区域占该区总面积的98.29%；浑善达克区、农牧交错区分别为89.93%、89.53%。整个治理区植被覆盖以恢复为主，发生退化区域的面积约661.25 km²，占整个治理区面积的0.70%。植被退化区集中展布在北部干旱草原沙化治理区的四子王旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗，以及浑善达克治理区的巴林左旗、巴林右旗、翁牛特旗等地区，这与人类活动有一定关系，少量地区存在过度放牧，灌草面积显著减少，植被破坏严重。

利用标准差公式和Arcgis10.0软件，结合MODIS NDVI合成数据，分析京津风沙源治理区2000—2012年的植被覆盖变化的波动特征(图 5)。

图 5 2000—2012年京津风沙地区NDVI变化稳定程度 Fig. 5 Standard deviation of NDVI changes in BTSSR from 2000 to 2012

图选项

京津风沙治理区2000—2012年植被覆盖标准差介于0.004—0.282 之间，整体呈现“高波动居多，中低波动极少”的趋势，植被覆盖稳定性存在显著地域差异。空间格局主要特征为：(1)高波动区(绿色)连片分布于整个京津风沙源治理区，与植被改善区基本吻合，所占比重较大，约为98.58%；(2)较高波动区(浅绿色)和中波动区主要分布于京津风沙地区的西南部和东部边缘，二者合计为1.02%，展布在翁牛特旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、四子王旗和正镶白旗等地；(3)低波动区(土黄色)极少，合计约为0.11%，集中在翁牛特旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、四子王旗等地，呈明显斑块分布，植被变化相对稳定。

分区统计显示(表 2)，2000—2012年3个子区植被变化与整体变化趋势类似，高波动区比例均在97%以上，与治理区植被改善恢复明显的区域分布保持一致。特别是北部干旱区植被变化最为剧烈，高波动区达98.96%；其次是农牧交错区和浑善达克区，分别为98.62%、97.98%。分析可知，由于近13年来大规模的营林造林、草地治理、流域综合治理以及生态移民等工程建设的推动，治理区植被覆盖逐步恢复，生态环境持续好转，系统稳定性明显增强，表现在遥感影像上即为时序MODIS NDVI的大范围剧烈波动，进一步佐证治理区植被改善趋势明显的可信性。

运用京津风沙地区2000—2012年的NDVI数据计算Hurst指数，获得工程区NDVI变化持续性空间分布(图 6)。Hurst值域0.234—0.884，均值为0.533，因Hurst指数小于0.35的区域面积仅占研究区总面积的0.4%，表明京津风沙重点治理区NDVI的中强反持续性很弱，基本可以忽略，故将Hurst值域范围设定为弱、中、强3个持续性类型，阈值分别为：< 0.5，0.5—0.65，> 0.65。

图 6 2000—2012年京津风沙地区Hurst指数空间分布图 Fig. 6 The spatial distribution of Hurst index in BTSSR from 2000 to 2012

图选项

从整体上分析，治理区具有中持续性的区域面积为212639.50 km²，占治理区总面积的57.00%；其次为弱持续性区，占总面积的35.52%；强持续性区约占总面积的7.48%。这种大范围的中强持续性，进一步说明未来京津风沙重点治理区植被有持续变好的发展趋势^[23]。从空间分布看，强持续性序列(绿色)集中展布于中部的锡林浩特市，东部的翁牛特旗、敖汉旗、赤峰市、喀喇沁旗、宁城县，以及西南部的察哈尔右翼中(后)旗、商都县等地区。

从区域分布上看(表 3)：农牧交错区、浑善达克区、北部干旱区的平均Hurst指数分别为0.59、0.55、0.51，农牧交错区的大部分NDVI呈中、强持续性特征，二者比例合计高达88.72%；其次是浑善达克区，中强持续性比例占75.97%；到了北部干旱区，持续性进一步下降，全区整体呈现出弱中持续性特征。对比发现，农牧交错区生态系统稳定，植被恢复能力强，持续性明显高于其他两个区，而北部干旱区(包括干旱沙地、严重退化土地等)是生态环境十分脆弱的地区，近年来随着林业重点生态工程的推进，植被覆盖率逐渐提升，但整体持续性较差，在后续治理中应重点关注，加强该区生态系统自身的稳定性。

为进一步研究京津风沙地区植被覆盖的变化趋势及可持续性，将一元线性拟合的Slope值与Hurst指数计算结果进行叠加分析，得到2000—2012年植被变化趋势的持续性分布(图 7)，共分为9种情形。

图 7 基于趋势性和Hurst指数的NDVI空间变化特征 Fig. 7 The spatial change characteristics of NDVI based on the Slope and Hurst index

图选项

分析表 4和图 7可知，京津风沙重点治理区植被覆盖变化以良性发展为主：改善与强持续性、改善与中持续性、退化与弱持续性在治理区的面积百分比分别为：7.45%、56.58%和0.06%，合计占治理区总面积的64.09%，集中展布在农牧交错治理区和浑善达克治理区；不变区域占整个治理区面积较少，且可持续性较差，比例约为0.57%；特别是强持续性的退化区和弱持续性的改善区值得关注，二者面积之和达131598.75 km²，约占治理区总面积的35.27%，主要分布在北部干旱治理区的东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、四子王旗和达尔罕安联合旗，浑善达克治理区的正镶白旗、正蓝旗、太仆寺旗以及阿鲁科尔沁旗等地也有明显分布，这与前期分析的京津风沙地区植被变化趋势基本吻合。

从区域分布上看(表 4)，农牧交错区植被恢复状况良好，改善与强持续性、改善与中持续性、退化与弱持续性三者面积合计为41099.75 km²，占该区总面积的88.22%；其次是浑善达克区，比例约为75.22%；北部干旱区因气候和自然因素的影响，植被恢复能力较弱，仅为51.07%。同时，弱持续性的改善区和强持续性的退化区值得重点关注，探明该区影响植被恢复的干扰因素，以期推动治理区植被的保护和恢复工作。

相关研究表明，植被覆盖变化主要是自然因素和人类活动共同作用的结果。为进一步探求京津风沙地区植被覆盖变化的影响因素，气候方面笔者选取气温、降水两个主要因素进行探讨，采用系统均匀布点法(采样间隔10 km×10 km)，剔除异常点后，共生成3536个样点计算治理区13年来NDVI平均值与上述两个影响因素的相关系数(表 5)。

降水是控制治理区植被生长的主要因子，尤其是在以干旱为主的北部干旱治理区，相关系数高达0.797，主要是因为该区属典型的干旱、半干旱大陆性气候区，植被类型是以旱生、强旱生草本和灌木植物为主的荒漠草原植被，热量条件相对充足，能够满 足植被生长的需要，因此降水从空间上决定了该区植被覆盖的分布格局，张戈丽等^[24]指出降水是呼伦贝尔草地植被变化的主要驱动因子，与本文研究结论一致；温度虽在较大尺度上影响比较显著^{[25, 26]}，但在京津风沙重点治理区影响并不明显，与工程区年均NDVI的相关系数仅为0.076，说明植被覆盖度与降雨量的关系更为密切。值得注意的是，北部干旱区植被覆盖与年均温呈强烈的负相关，可能是因为该区年均温较高的年份，年降雨量普遍偏低。

已有研究表明，随着社会生产力水平的提高，人类活动对植被覆盖变化产生重要的影响^[27]，由于难以对人类活动进行量化，笔者主要从工程治理和植被建设两个方面探讨人类活动对植被覆盖变化的影响。从前面的NDVI遥感分析结果看，京津风沙重点治理区2000—2012年的植被变化以改善为主，为进一步讨论人类活动对植被覆盖变化的影响，将整个治理区缓冲50 km，针对不同子区，分别选择立地条件和气候因素相近的典型区域进行分析(表 6)。

21世纪初，三个分区年均最大NDVI普遍较低，其中北部干旱治理区仅为0.079。随着京津风沙地区林业生态工程的推进，植被恢复能力不断提高，土地沙化逐步缓解，年平均NDVI 均呈不同幅度的上升趋势。截止到2012 年，治理区植被覆盖NDVI依次为：农牧交错区0.382、浑善达克区0.345、北部干旱区0.240，明显高于非治理区的0.292、0.234、0.143；增长率方面，治理区依次为北部干旱区204.23%、浑善达克区188.87%、农牧交错区155.55%，明显高于非治理区的55.87%、89.44%、103.48%，植被恢复效果显著，特别是北部干旱区植被恢复速度最快，进一步佐证了国家生态工程治理的积极正向作用。

据报道，自2000年6月京津风沙源治理工程启动以来，通过采取荒山荒地(沙)营造林、退耕还林、草地治理、禁牧舍饲、水源工程和生态移民等工程措施，治理区森林生态防护功能明显加强，土地沙化扩展趋势得到有效遏制。截止到2010年，治理区累计完成退耕还林和造林6.00×10⁴ km²，小流域综合治理1.18×10⁴ km²，生态移民17万多人，森林覆盖率提高到15.02%，生态环境恶化的趋势得到有效控制，林草植被覆盖率显著提高，为绿色奥运的成功举办作出了重要贡献。值得注意的是，工程区生态环境仍然十分脆弱，已建成的人工植被大多处于中幼龄期，且树(草)种比较单一，稳定性较差，极易受到外界环境的影响而发生逆转。截至2009年，工程区尚有待治理的沙化土地面积541.27×10⁴ hm²，此外还有大面积的农田、草原没有得到有效保护，治理任务非常艰巨。因此，为进一步改善京津地区的生态环境，提高治理成效，亟须启动京津风沙源治理二期工程。

本文以京津风沙源重点治理区为研究对象，运用2000—2012年的MODIS NDVI时间序列数据，从不同角度分析工程区植被覆盖的时空格局和变化趋势，探讨人类活动和气候因子在植被演化中的作用，以期为区域生态环境的保护与治理提供科学依据。研究表明：

(1)从时间上分析，2000—2012年间京津风沙重点治理区植被覆盖总体呈显著上升趋势(R²=0.7045)，年均增速达0.0108/a，重点治理区植被恢复状况以良性为主；3个子区NDVI变化趋势与治理区总体保持一致，但变化速率和幅度各异：北部干旱区增加速度最快，浑善达克区次之，植被覆盖度最高的农牧交错区年最大NDVI相对稳定，NDVI增加最慢。空间上，治理区年NDVI平均值呈现出随海拔上升先缓慢减少后增加的趋势，最小NDVI值(0.257)分布在1000—1500 m范围；坡度方面，表现出明显的正相关趋势。

(2)2000—2012年京津重点治理区地表植被恢复效果显著，改善区域约占总面积的98.92%，基本不变区域约占0.38%，退化区域仅占总面积的0.70%；其中得到改善且通过显著性检验(P=0.10)的区域约占总面积的94.31%。治理区2000—2012年植被覆盖整体呈现“高波动居多，中低波动极少”的趋势，植被稳定性存在显著的地域差异。

(3)Hurst指数分析显示，整个治理区植被变化总体呈中强持续性特征，比例达64.48%。变化趋势和持续性综合分析表明，治理区植被变化以良性发展为主，特别是强持续性的退化区和弱持续性的改善区值得关注，二者合计占35.27%，集中展布在北部干旱区的中东部和浑善达克的大部分地区。

(4)人类活动是京津风沙地区植被覆盖状况明显改善的主要驱动因素；自然因素中，降水是控制京津风沙地区植被生长状况最为重要的因素，尤其是在以干旱为主的北部干旱治理区，温度的影响相对较弱。

植被是陆地生态系统的主体，在保育水土、涵养水源、调节大气、维持区域生态系统平衡等方面发挥着重要作用^[28]。影响植被覆盖变化的因子主要有自然因素和人为因素两种，气温和降水作为最直接的气候因素，必然影响植被的生境变化和生长状况，且存在一定的累积和滞后效应^[29]。

通过工程区年降水及气温与年份之间的回归分析(图 8)显示，近50年京津地区降雨量呈缓慢下降趋势，年均下降率为11.93 mm/10 a；而年平均气温却有显著的小幅上升，治理区气候呈现暖干化发展趋势，表现为：土壤含水量下降，植被存活率降低，地表土质更加疏松，导致区域生态环境趋于恶化^[30]。从自然属性来看，这种气候变化非常不利于植被的良好发育和演替。分析显示，近13年来京津风沙重点治理区不同植被类型均有显著上升，可以初步认为非气候因素是引起治理区NDVI增加的主要原因，这与李登科^[31]等研究结论相同。由于2000—2012年时间序列较短，地形因素的变化往往需要几十乃至上百年的时间，由此可以确定人类活动是治理区植被增加的主要原因，特别是2000年6月以来的大规模造林营林、草地治理、水利设施建设以及生态移民等生态工程的实施，是京津地区植被覆盖状况明显改善的重要驱动因素。

图 8 1958—2012年京津风沙源地区气候变化特征 Fig. 8 The climate changes in BTSSR from 1958 to 2012

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植被变化监测是一个长期的动态过程，不仅自然因素对不同植被覆盖的可持续性有一定影响，而且人类活动(特别是建设用地的拓展)在一定程度上制约了植被活动，提高了周边地区水土流失以及土壤沙化的敏感性，进而促进更大区域的植被破坏，具有循环累积的放大效应。气候暖干化趋势下，如何正确评价生态系统的稳定性，量化气候变化和人类活动对植被恢复的影响，揭示二者与植被之间的响应规律，是未来研究的重点。