黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

黄河三角洲植被空间分布特征及其环境解释

为了解黄河三角洲地区植被空间分布与环境因子之间的关系,通过局地植被样方调查、区域遥感影像提取归一化植被指数(NDVI)及地形高度、地下水位埋深、表层土壤Cl~-含量等环境数据采集,综合样地植被与环境数据进行了除趋势对应分析(DCA)和除趋势典范对应分析(DCCA),并对区域NDVI与主要环境变量进行了单因子相关性分析和多元逐步回归分析。结果显示:DCA排序可将黄河三角洲植被分为翅碱蓬、柽柳-翅碱蓬、芦苇-柽柳、芦苇4个主要群落类型(群丛),DCCA与DCA排序图总体相似,但DCCA更清晰地表明其第一轴主要代表的是潜水Cl~-浓度等关键水盐因子,且随着水土环境系统盐分含量的减小,群落由翅碱蓬逐渐向芦苇演变。区域典型植被群落和NDVI分布格局与变化趋势受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度2个环境因素影响较大(NDVI与2个环境变量间建立的二元回归方程R~2=0.57),而土壤Cl~-含量的植被效应实际上受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度的影响。在区域地下水普遍浅埋条件下,地下水成为影响植被生长与分布的生态环境最敏感要素,而地下水位埋深和潜水Cl~-浓度是这一要素中的2个关键因子,尤其是后者梯度变化对天然植被分布格局起重要的控制作用。     

延安北部丘陵沟壑区植被指数变化及其与气候的关系

利用GIMMS和SPOT两种归一化植被指数(NDVI)数据和气候资料,分析延安北部丘陵沟壑区1982—2007年植被覆盖的历史演变及其与气候因子的关系。结果表明:(1)延安北部丘陵沟壑区植被覆盖状况26a来尽管有波动起伏,但是整体在持续转好,年平均NDVI增加了14.2%。夏季的NDVI值最高、波动起伏最大,其次是秋季,春、秋季的NDVI年际变化具有明显的上升趋势。各季NDVI与年NDVI均有相关关系,春、秋季NDVI与年NDVI相关显著。NDVI年内变化曲线为单峰型,春季NDVI缓慢增加,秋季NDVI降低速度比较快。(2)年平均NDVI与年温度相关不明显,夏、秋、冬三季NDVI与同期温度相关也不明显,只有春季平均NDVI与该季温度相关显著。3—4月份温度对植被的影响呈正相关,温度越高,返青生长越快;初夏6—7月份,温度对植被生长有滞后影响,前期温度与后期NDVI为负相关。降水量是引起NDVI年际波动的影响因子之一,年降水量与当年7月和9月份NDVI相关,决定了一年植被最为旺盛时的好坏。月降水量对NDVI影响具有滞后性,上年9月份降水影响翌年4—6月份的NDVI,6月和7月份NDVI受当月和前期降水影响。(3)1999年以来,延安北部丘陵沟壑区植被覆盖快速上升,除与降水增多有关外,非气候因素中生态保护和环境建设等人为措施,如植树造林、封山禁牧等封育措施是导致植被显著增加的重要原因。     

基于地理探测器的河南省植被NDVI时空变化及驱动力分析

植被作为陆地生态系统的主体,能够有效反映全球或区域尺度下的生态环境变化状况。分析植被覆盖时空动态变化特征及驱动力因素,对区域生态系统可持续发展具有重要意义。本文利用归一化植被指数(NDVI)作为指标,研究2000—2019年河南省植被时空动态变化特征,基于地理探测器模型分析河南省植被的空间异质性及其驱动力,并通过Hurst指数分析植被的未来趋势。结果表明：2000—2019年河南省NDVI整体呈现波动上升趋势,增长速度为0.016 10 a^-1,其中2009—2019年增长速度减缓并出现减小趋势;土壤类型、土地利用类型、GDP和人口密度4类因子对NDVI空间分布的影响程度最大;单一因子影响力均低于任两个因子的交互解释力,其中,自然和人为因子的交互作用对NDVI空间分布有明显的影响;由Hurst指数分析发现,河南省未来NDVI变化呈现反可持续性特征,Hurst指数<0.5区域占整个研究区域的植被覆盖度百分比为58.3%,整个研究区未来主要呈现下降趋势。     

祁连山南坡主要河谷NDVI时空变化及影响因素分析

为进一步保护祁连山生态环境及合理开发利用河流沿线的植被资源,该文基于MODIS数据的NDVI产品及DEM数据集,对祁连山南坡主要河流谷地2000—2018年植被生长季的NDVI时空分布特征进行了研究,并提取研究区的主要地形因子,分析其对河流谷地植被生长季NDVI的影响。结果表明:随着河流两侧缓冲区距离逐渐增大,各年份的NDVI值呈现先增加后平稳再减少的分布特点;2000—2018年研究区河谷NDVI的变化趋势基本一致,整体表现出2010年出现了近20年的峰值;祁连山南坡河流谷地NDVI值,从斜坡(16°~25°)至急坡(41°~45°)增加的速率最大,说明该区间为NDVI值突变区间。2000—2018年祁连山南坡主要河流谷地的NDVI时空分布,可能受地形、气温和降水等自然因素影响较大,其受人为干扰因素影响较小,其中降水并非影响研究区河谷植被NDVI分布的主导因素,而气温可能是影响研究区河谷植被NDVI分布的主导因素。在地形因子中,存在较适合植被生长的特定坡度区间,且太阳辐射能量的增加有利于植被的生长。     

湖南省NDVI时空变化特征及影响因子分析

研究湖南省植被时空分布特征及影响因子,可以深入了解亚热带季风气候区植被变化规律,为生态环境改善提供更加科学的决策。基于湖南省2001—2015年MOD13A1产品NDVI数据,采用逐像元趋势分析,相关分析等方法,探索研究NDVI时空变化特征和其对气候、地形因子及植被类型的响应关系。研究结果表明:(1)湖南省植被整体生长状况良好,多年平均NDVI值以中高值(0.380.57)为主,分别占全省60.7%和35.6%的面积;春夏秋冬四季NDVI值空间分布模式差异较大;(2)2001—2015年全省NDVI值以0.0023/10a的速度缓慢波动上升;多年出现NDVI突变点,但是受益于地区良好的水热组合条件,植被生长具有较强的自我恢复能力,展现出较强的生态弹性;(3)春季水热耦合最为显著,秋季降水主导了NDVI值的空间分布,冬季温度为植被生长主要影响因子;(4)温度在常绿阔叶林和针阔混交林NDVI高值区表现出强正相关性;温度与草地NDVI中高值区的相关系数最大;该地区5种植被的NDVI值在0.4-0.6之间与降水的负相关系数最大;落叶阔叶...     

基于地理探测器的内蒙古自然和人为因素对植被NDVI变化的影响

研究区域植被覆盖度变化趋势并探寻其驱动因素对于维护生态安全具有重要意义。将内蒙古旗县分为牧业旗县和非牧业旗县,应用线性趋势分析法和地理探测器模型探讨2000-2015年自然和人为因素对植被NDVI变化的影响。结果表明：（1）2000-2015年内蒙古地区植被覆盖度总体上呈增加趋势,但空间上显现出西部减少,东部与南部增加的趋势;非牧业旗县植被NDVI改善面积大于牧业旗县。（2）在整个内蒙古地区中,年降水量和土壤类型是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在22%以上。在牧业旗县年降水量和土壤类型是主要驱动因素,而在非牧业旗县中粮食产量是最主要的驱动因素。（3）各因子之间的交互影响均高于单因子的影响。在牧业旗县,因子之间的交互作用呈现出非线性增强和双因子增强关系,植被NDVI变化受乡村户数和牲畜数量的交互影响最为突出。非牧业旗县因子之间呈现出非线性增强的交互作用关系,植被NDVI变化受土壤类型和粮食产量的交互影响最为明显。     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

哀牢山东、西两侧植被NDVI指数和植被类型与主要环境因子的相关性分析

以哀牢山南段为研究区域,利用遥感植被信息、气候数据以及DEM基础资料,对哀牢山东、西两侧植被的NDVI指数和不同植被类型与主要环境因子的相关性进行分析.研究结果表明,哀牢山东、西两侧山地植被的NDVI指数与海拔的相关性最大,与气温、降水量和太阳总辐射量也有一定的相关性,与坡度和坡向的相关性最小.哀牢山东、西两侧的植被NDVI指数都与年均最低温和年均最高温呈负相关,且东侧区域的相关性大于西侧,表明极值气温对东侧区域的植被影响更大.在哀牢山东、西两侧研究区内共有9种植被类型,以稀树灌木草丛为主要植被类型,分别占各自区域面积的40.59%和35.82%;西侧森林植被中常绿部分所占比重高于东侧.相对于东侧区域,哀牢山西侧区域的海拔偏高、气温偏低、降水量较多、太阳总辐射量较大、植被覆盖度较高.总之,基于地形对水热因子空间再分配的影响作用,哀牢山山脉两侧的气候和植被特征具有较大差异.     

祁连山东段高原鼢鼠种群特征与环境因子的关系分析

为明晰环境因子对高原鼢鼠(Eospalax baileyi)种群特征的影响,本研究以高原鼢鼠的种群密度、体重、妊娠率作为其种群特征指标,选择2008~2014年的归一化植被指数(NDVI)、年均降水量和年均温为环境因子,分析种群特征与环境因子在时间尺度上的变化关系。2008~2014年,研究区域归一化植被指数(NDVI)年度间无显著性差异(P0.05),高原鼢鼠体重、妊娠率和种群密度年度间均无显著性差异(P0.05);高原鼢鼠雌雄个体体重以及种群密度和妊娠率均与环境因子归一化植被指数(NDVI)、年均降水量及年均温均无相关关系(P0.05)。以上结果说明,高原鼢鼠体重变化、妊娠率和种群密度与栖息地植被生长状况及气候因子无相关关系,环境因子对高原鼢鼠种群特征的影响较小。     

生态地理分区视角下的辽宁省植被归一化植被指数的时空变化

归一化植被指数(NDVI)是反映植被覆盖及其生长状况的重要指标，探究其时空变化以及对生态因子的响应，对区域生态保护和自然资源管理有重要意义。本研究将辽宁省分为3个生态地理区(西北农牧交错区、中部农业区、东部农林区),基于遥感、植被、气候、地形和人类活动等数据，采用趋势分析法和地理探测器模型，揭示了辽宁省植被NDVI的时空变化趋势，以及各驱动因子对辽宁省植被NDVI分布格局的影响强度和交互作用机制。结果表明：2001—2020年，辽宁省NDVI年均值在0～0.92,呈现东部高西部低、内陆高沿海低的分布格局。植被覆被整体呈增加趋势，其中，NDVI增加的区域主要集中在西北农牧交错区和东部农林区；NDVI减少的区域主要集中在中部农业区与东部农林地区的交界处，以及东部农林区沿海一带。3个生态地理分区的年均NDVI变化各不相同，其中，西北农牧交错区NDVI整体偏低，但呈缓慢上升的波动趋势；东部农林地区NDVI整体偏高，NDVI年际变化基本稳定；中部农业区的NDVI高值和低值错落分布，NDVI年际变化呈减少趋势。3个生态地理分区中，自然因子是NDVI变化的关键驱动力，其中，积温和降水的影响最大。各因...     

近14年来柴达木盆地NDVI时空变化及其影响因素

利用MODIS/NDVI数据分析了柴达木盆地2000—2013年植被NDVI季节时空变化及其驱动力因子,结果表明:近14年来,研究区年均、季节NDVI均呈增加趋势,其中以春季增加范围最大,其次为夏季和年均,秋季最小。不同高程NDVI、NDVI变化趋势(θslope)差异较大,分别在海拔3750和3550 m时达到最大,当低于这个高度时,二者均随海拔升高而增大,反之则减小。相关分析表明,春、夏、秋季NDVI分别与气温、降水、潜在蒸散量呈正相关,正相关面积分别占总植被区的81.96%、96.94%和76.54%;年均NDVI对降水最为敏感,与其呈正相关的面积为91.03%。此外,春、夏两季NDVI对气温和降水的滞后效应突出,并以冬季降水、最低气温对来年春季植被生长影响最显著,春季降水则对夏季植被生长贡献最大。除自然因素外,农作物播种面积、出栏率等人类活动也是柴达木盆地植被NDVI变化的重要因子。     

1982～2003年中国东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系研究

利用1982～2003年GIMMS NDVI遥感数据集和气象数据,运用GIS技术提取气象站点周围的NDVI值,结合统计分析方法对东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系进行研究.结果显示:(1)东北地区不同区域植被NDVI与气温和降水均极显著相关(P<0.01),而且与气温的相关性普遍高于降水,说明气温对植被生长影响更明显.(2)不同类型植被受气温(或降水)影响差异不大,同一植被受气温影响强于降水.过去22年,不同植被NDVI受同期气温影响由高到低的顺序为:灌丛>沼泽>森林>草地>农田;降水对同期植被NDVI的影响按:灌丛>森林>草地>农田>沼泽的顺序依次降低.(3)过去22年中,东北地区不同植被夏季NDVI变化趋势不明显,针叶林、草丛和草原NDVI呈上升趋势,沼泽、灌丛、阔叶林、草甸和农田NDVI则表现为下降趋势,其中针叶林NDVI变化幅度最大(R2=0.114 2).(4)夏季气温变化对同期各植被夏季生长状况影响不大,同期降水除灌丛和沼泽外则主要表现为促进作用.研究表明,气候变化和人为保护共同导致东北地区草地NDVI增加;降水是促进针叶林和农作物生长的决定性因素,但却是灌丛和沼泽夏季生长的抑制因子,人类活动是过去22年东北地区沼泽退化的主要原因.     

2001—2020年川西北高原归一化植被指数演变特征及其对极端气候的响应

川西北高原是典型的生态气候敏感区,其植被状况与气候变化密切相关。本研究基于2001—2020年MODIS-NDVI数据集和气象数据,采用最大值合成、地理探测器模型、线性趋势分析、相关分析等方法,研究川西北高原生长季归一化植被指数(NDVI)的变化趋势及其对气候因子的响应机制。结果表明: 研究期间,川西北高原植被覆盖度整体状况良好,86.8%的区域植被稳定,12.6%的区域NDVI呈弱持续性上升趋势,0.6%的区域NDVI呈下降趋势,全区生态环境呈稳中向好的发展趋势。研究区植被覆盖度空间差异大,总体呈由西南向东北上升的趋势,并有显著的立体变化。海拔1350 m以下,NDVI随海拔升高而上升;海拔1350～3650 m,NDVI无显著变化;海拔3650～5900 m,NDVI随海拔升高而下降,在4750～5900 m快速下降;海拔5900 m以上,几乎无植被。川西北高原的NDVI受多种自然因子交互作用影响,热量因子(月最高气温极大值、月最低气温极小值、植物生长期、年均温、生长期均温)是主导气候因子,除月最高气温极大值外,其余温度因子对NDVI均以正贡献为主。NDVI对气温指数的响应高于降水指数。在气候变暖背景下,极端气温暖指数对川西北高原植被生长尤其是高海拔地区植被生长及改善以促进作用为主。     

基于小波变换的武夷山自然保护区NDVI与地形因子多尺度空间相关分析

以武夷山自然保护区为研究区域,用海拔、坡度、坡向和NDVI作为地形和植被景观变量,研究了地形-植被关系的尺度依赖性问题;利用小波分析工具,分别构建地形、植被因子在不同尺度上的小波方差图,然后利用小波系数计算NDVI和地形因子相关性.结果表明:武夷山自然保护区内NDVI及其地形因子均存在至少2个清晰的尺度结构,并且均是较大尺度上的小波方差更大,地形-植被二者存在的较小尺度区间比较一致,而较大的尺度区间略有差异;地形因子在中高尺度上与NDVI的相关性更强,反映了地形因子作为大的宏观制约因素对NDVI起作用;坡度和坡向与NDVI的相关性随尺度变化规律复杂并且波动性非常大.本研究有助于揭示自然保护区境内地形.植被多尺度复杂相关关系,同时也表明小波分析为揭示自然要素的多尺度空间结构提供了强有力的工具.     

砒砂岩区植被覆盖度环境驱动因子量化分析——基于地理探测器

砒砂岩区地形破碎,生态环境恶劣,降水量少且以暴雨为主,研究该区植被覆盖变化及环境驱动因子作用机制对区域植被建设具有重要的理论意义。基于1999—2018年的NDVI数据分析了砒砂岩区近20年植被覆盖度时空变化特征,利用了地理探测器方法量化分析了不同环境因子对植被覆盖度的影响。结果表明：1)近20年砒砂岩区平均植被覆盖度为42.3%,时间尺度上1999—2018年区域植被覆盖度呈增加趋势,平均上升幅度为0.086/10 a,空间尺度上植被覆盖度呈现从东南向西北递减的空间分布特征;2)近20年区域植被覆盖整体得到改善要比退化的区域面积大,45.5%的区域面积植被覆盖度极显著增加,主要分布在砒砂岩区东部区域,该区植被覆盖度未来变化趋势将以持续性改善为主,但仍有约41.6%的植被将由改善向退化方向变化;3)降水、土壤水分和气温是影响砒砂岩区植被覆盖空间分布的主导环境因子,且降水同其他环境因子的交互作用对植被覆盖影响最大。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化与影响因素

青藏高原是中国乃至亚洲的生态屏障,研究其植被对气候变化的响应对区域生态保护具有重要的现实意义。基于MOD09A1数据反演的生长季归一化植被指数(NDVI),分析2001—2018年青藏高原植被生长季NDVI时空特征和变化趋势,结合气象站点数据阐释NDVI与气候因子的关系。结果表明: 研究期间,青藏高原植被生长季NDVI呈缓慢上升趋势,不同气候区生长季NDVI年际变化差异明显,NDVI值波动幅度表现为高原湿润气候区>半湿润气候区>半干旱气候区>干旱气候区。青藏高原湿润气候区、半湿润气候区、干旱气候区、半干旱气候区NDVI显著升高和降低面积占比分别为1.4%和1.9%、4.9%和1.5%、16.4%和0.8%、7.0%和2.0%,干旱和半干旱气候区NDVI升高面积占比明显大于湿润和半湿润气候区。气温是影响湿润气候区和半湿润气候区NDVI变化的主导因子,而在干旱气候区,降水对NDVI的影响明显强于其他气候因子。气温对整个青藏高原植被生长季NDVI的驱动作用强于降水和相对湿度。     

基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应

为探讨黄土高原不同植被类型对气候变化的响应机制,以2002-2019年黄土高原归一化植被指数(NDVI)数据为基础,利用趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法分析不同植被类型NDVI变化趋势及其与气象因子的关系.结果 表明:2002-2019年,黄土高原不同植被类型NDVI以增长趋势和同向中持续性为主,仅栽培植被在...     

林草交错区植被动态变化及其影响因子——以中国东北大兴安岭为例

东北大兴安岭林草交错区对气候变化和人类活动高度敏感是我国重要的生态脆弱区,研究表征生态环境变化的植被指数时空变化及驱动因子是制定政策、改善生态环境的理论基础。基于此,利用遥感区域分析和地面实证分析对大兴安岭林草交错区的植被变化趋势及影响因子进行分析,并通过重要性指标定量阐述环境因子和人类活动因子影响的相对重要性。结果表明：1982-2015年的植被呈退化趋势（-0.02/10a）,最低温度、平均温度和最高温度均呈增温趋势分别为0.13℃/10a、0.16℃/10a和0.20℃/10a,而年平均降水量呈下降趋势（-16.3 mm/10a）。植被NDVI随云量的增加而降低（R=-0.21）,并且显著负相关占总面积的24.98%。NDVI随最低温度、平均温度和最高温度的增加而增加（R_TMN=0.01、R_TMN=0.02和R_TMN=0.04）。潜在蒸散对NDVI的影响存在差异,降水量在200-400 mm NDVI与潜在蒸散显著负相关（占总面积18.60%）,400 mm以上显著正相关且占总面积16.01%。降水量与NDVI正相关（R=0.03）,其中显著正相关占总面积的19.55%,显著负相关仅占总面积的5.31%。降水量是陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗以及鄂温克族自治区西部植被（草地）的主导影响因子,云分量是东部林地的主导影响因子。此外,实证分析结果表明人类活动因子（家畜密度和开垦面积）对NDVI的解释率高于温度和降水,并且人类活动的平均重要性指标（VIP_{人类活动因子}=2.48）高于气候因子（VIP_气候因子=0.80）,气候因子中的降水解释率和重要性均高于温度。因此,气候变暖背景下,东北林草交错区气候呈变暖变干旱趋势,而人类活动因子对植被的影响作用不容忽视,合理调控农牧业是改善林草交错区植被生态系统稳定可持续的重要途径。     

近20年来中国植被活动在增强

为阐明近20年来中国植被覆盖变化的整体状况, 利用归一化植被指数(NDVI)作为植被活动的指标, 使用第3代NOAA-AVHRR/NDVI时间序列数据, 研究了1982~1999年间中国地区NDVI的变化. 为消除地表非植被因素的影响, 参考国际惯例, 定义年NDVI≥0.1的地区为有植被覆盖地区(简称植被地区), NDVI < 0.1的地区为植被稀少地区. 结果表明, 18年来, 我国大多数地区的NDVI都呈现不同程度的增加趋势, 表明我国的植被活动在增强. 与80年代初相比, 90年代末植被地区的面积增加3.5%, 植被稀少地区的面积下降了18.1%. 全国平均年NDVI增加了7.4%. 生长季节的延长和生长加速是我国NDVI增加的主要原因, 而温度上升和夏季降水量的增加以及农业活动的加强可能是其主要的驱动因子. 我国NDVI变化趋势显示了较大的空间异质性: 东部沿海地区呈下降趋势或变化不明显; 农业产区和西部地区增加显著. 这种空间异质性是由于城市化过程、农业生产活动、区域气候特征以及植被对气候变化的区域响应等综合因素作用的结果.