西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析

基于Landsat TM/OLI遥感影像数据反演了西安市1995—2016年的植被覆盖度, 分析了西安市不同时期的植被覆盖度变化特征, 并运用景观格局对植被覆盖度的空间格局变化进行了定量化分析。总体统计结果显示: 西安市1995年、2002年、2009年、2016年平均植被覆盖度分别为45.40%、50.03%、55.97%、59.42%, 呈现逐年增加趋势, 其中1995—2016年极低覆盖度面积减少了1427.9337 km2, 极高植被覆盖度面积增加了1252.9080 km2, 表明西安市自然生态环境明显转好。分区统计结果显示: 南部山区秦岭和渭河洪冲积平原的植被生长保持稳定; 沿山丘陵、黄土台塬区植被增长趋势显著; 植被退化主要发生在新的建城市区域和主要发展开发区。景观格局分析显示: 西安市在此20年间, 植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈上升趋势, 破碎化程度加大, 这不仅表明西安市资源不断被开发利用, 同时也表明生物多样性的环境向不利趋势方向发展。这提醒我们尽管西安市总体植被覆盖度变好, 但仍需要在资源开发利用过程中密切关注保持生物多样性的环境。     

1982～2003年东北地区植被覆盖变化特征分析

利用1982~2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,结合多种统计分析方法,定量分析了东北地区植被覆盖时空变化规律。结果显示:(1)1982~2003年东北地区森林、草地和农田植被年内变化曲线均为单峰型,峰值都出现在夏季,森林植被年内NDVI变化曲线峰值最高,农田次之,草地最低。(2)22年期间,森林植被覆盖呈下降趋势;草地和农田植被覆盖总体亦呈下降趋势,但西辽河平原草地和松嫩平原农田植被覆盖呈上升趋势;相同植被类型比较,长白山东北部林地、西辽河平原草地、松嫩平原农田植被覆盖均比较稳定。(3)1982~2003年,东北地区植被覆盖总体呈缓慢下降趋势,其中1982~1992年,东北地区植被覆盖呈增加趋势,植被覆盖增加的面积为545 435 km2,占东北地区总面积的43.91%;植被覆盖减少面积为96 491 km2,占总面积的7.77%;1993~2003年,东北地区植被覆盖呈减少趋势,植被覆盖减少的面积为626 839 km2,占东北地区总面积的50.45%,植被覆盖增加的面积较少,仅为27 025 km2,占总面积的2.18%,且呈零星分布。研究表明,人类活动和自然因素的变化是东北地区植被覆盖下降的主要原因。     

2000—2010 年北京城市绿色空间格局动态分析

清楚认知城市绿色空间格局及其变化特征是优化城市建设空间与生态红线划定的重要前提。以 2000、 2005和 2010 年 SPOT 影像和园林绿地普查数据为基础, 综合利用 GIS 技术与景观生态学方法, 定量分析了北京市六环内绿色空间格局动态变化特征。结果发现 2000—2010 年北京城市绿色空间面积减少 207 km2, 主要是大面积农田和水域被改变为城市建设用地; 5—6 环之间绿色空间被侵占现象明显, 而 4 环内绿色空间变化相对稳定; 绿色空间斑块数量(NP)和形状指数(SHAPE)均持续增大, 空间邻近度指数(MNN)、聚集度指数(AI)和结合度指数(COHESION)相对减小, 城市绿色空间破碎化趋势明显。该研究表明, 2000—2010 年城市化过程中北京城区绿色空间面积、组成及格局发生明显变化, 城市绿色空间建设不应停留在简单的“点线面”几何学或美学的考量,而需要重点关注增加立体绿量和优化空间格局以充分发挥生态服务功能。     

基于增强型植被指数序列和景观格局分析的松嫩平原盐碱地动态——以大安市为例

吉林省西部是我国盐碱化严重的地区之一,盐碱地动态变化与监测受到关注.基于盐碱化典型区大安市2000、2005和2010年TM影像解译获取的土地利用数据与2000—2012年增强型植被指数（EVI）的序列数据,结合传统景观格局方法分析盐碱地的动态变化,并通过灰色关联方法分析盐碱地动态变化的主要驱动因子.结果表明： 2000—2010年,大安市主要景观类型为耕地、草地和盐碱地,其中,盐碱地和耕地面积呈增加趋势,草地呈减少趋势,盐碱地面积的增加主要来源于草地、沼泽和水域,盐碱地呈现出连通性和聚集度增加的特征.大安市年际EVI呈增长趋势,年均EVI空间分布差异明显,盐碱地EVI值低于其他景观类型,2000—2012年植被覆盖改善的面积稍高于植被覆盖退化的面积,景观类型转化影响了EVI的变化趋势.盐碱地景观演变是自然因素与人为因素共同作用的结果,人类活动干扰对土地盐碱化的影响大于气候因子.
     

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。     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000—2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000—2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000-2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000-2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

疏勒河流域土地利用变化对净初级生产力的影响

研究区域土地利用变化对植被净初级生产力(NPP)的影响, 对厘清植被的生长状况及其和土地利用变化的关系, 以及维持区域生态环境可持续发展具有重要意义。以中国西北干旱区疏勒河流域为例, 基于土地利用数据和CASA模型计算的2001—2015年植被NPP数据, 分析了疏勒河流域NPP的时空变化特征, 探讨土地利用变化对植被NPP的影响。结果如下: 2001—2015年, 疏勒河流域NPP年总值整体上呈上升的趋势。NPP增加的区域占总面积的84.29%,上游山区和中下游绿洲区增加的最显著。NPP减少的区域占总面积的15.71%,主要分布于北部的肃北、敦煌的西部和南部及中下游绿洲的南北两侧。15年间土地利用的面积变化对NPP贡献率空间差异显著, 但总体上对NPP总量增加起到促进作用, 且耕地面积的变化对NPP总量的贡献率最大。     

贵州岩溶峡谷NDVI变化及与人口的关系

研究岩溶峡谷NDVI变化, 可为退耕还林、石漠化治理、峡谷生态保护提供科学参考。以贵州境内岩溶峡谷为研究区, 选取2000—2018年NDVI数据和2010年人口数据, 探究了其NDVI时空演变规律及与人口的关系。结果表明: (1)2000—2018年NDVI由0.659增长至0.807, 增长0.148, 表明植被处于恢复趋势; (2)2000—2018年城市及其附近NDVI较低; 期间NDVI上升地区面积超过97%, 下降地区不足3%; (3)将2000—2018年NDVI分为6等级, 小于0.4、0.7—0.8、大于0.8的区域NDVI占比呈现上升趋势, 0.4—0.5、0.5—0.6、0.6—0.7的区域NDVI占比处于下降趋势; (4)2000—2018年随人口密度增加NDVI总体处于下降趋势, 期间NDVI增量随人口密度增加呈减少趋势。贵州岩溶峡谷NDVI总体保持上升, 人口密度与NDVI变化关系密切。     

2010—2017年郑州市生态系统服务价值时空变化分析

基于2010年和2017年土地利用数据, 采用修正的生态系统服务价值当量, 估算郑州市生态系统服务价值(ESV), 并分析其时空变化特征。结果表明: (1)2010—2017年郑州市耕地面积变化最为剧烈, 减少8.16%; 其次为建设用地, 呈大肆扩张趋势, 面积增加5.23%; 林地、草地和未利用地面积也分别呈增加趋势, 水域面积呈减少趋势。(2)2010—2017年郑州市生态系统服务价值总量略有下降, 减少了26206.04万元, 其中耕地和水域提供的生态系统服务价值呈明显减少, 总共减少了10%左右。从不同类型的生态服务价值来看, 食品生产、水文调节、废物处理服务价值有所减少, 其余各类型服务价值均有所增长。(3)空间上来看, 呈现出西高东低的分布格局。2010—2017年, ESV低值区呈明显扩张趋势, 主要表现为以市辖区为中心向周围扩张; ESV高值区面积也表现为增加趋势, 增加的区域主要分布在登封市和新密市的南部; ESV较高值区则表现为萎缩趋势, 主要是由于北部水域面积减少导致其提供ESV的能力减弱。由此发现, 研究区北部生态优势正在弱化, 生态中心逐渐向南部地区转移。     

2000—2018年辽河流域植被NDVI变化及其与温度、降水的响应关系

在全球气候变暖的背景下, 研究流域植被覆盖度的时空变化及对气候变化的响应对辽河流域的生态环境建设具有重要参考价值。基于2000—2018年研究区分辨率为250 m×250 m的MODIS-NDVI遥感数据、同期流域温度和降水量数据, 借助MVC最大合成、变异系数、趋势分析、Hurst指数、偏相关分析等方法, 得出辽河流域近19年植被覆盖空间分布、变化特征、演变趋势以及气象要素对NDVI变化的响应关系。结果表明: (1)在时间上, 辽河流域19年来NDVI月平均波峰值集中在6—8月份, 7月份达到最大。在年际变化方面, 辽河流域植被覆盖呈缓慢增长的趋势。(2)在空间上, 辽河流域植被覆盖度整体较好, 空间分布由东向西递减, 低植被覆盖区域(<0.3)约占流域总面积的37.78%, 高植被覆盖区域(>0.4)约占流域总面积的14.93%。(3)植被覆盖变异方面, 研究区整体呈低和较低波动的变化状态, 共占90.60%。东西区域的波动差异较为明显。(4)在变化趋势上, 约46.50% 的地区植被覆盖得到了改善, 约36.99% 的区域植被覆盖基本没有发生变化。(5)温度、降水对辽河流域植被生长整体表现为促进作用。近19年来辽河流域植被覆盖整体在不断改善。     

东北老工业区植被覆盖度时空特征及城市化关联分析

植被覆盖度研究一直是揭示自然生态系统演化以及人类活动与环境演化关系的重要路径。基于MODIS 数据,结合像元二分模型和一元线性回归方法, 定量估算东北老工业区2000-2015 年的植被覆盖度及其时空变化特征, 并特别分析辽宁省植被覆盖度变化与城市化水平的关系。结果表明, 1)东北老工业区的植被覆盖度呈现“中部高-东西低-西部最低”的空间分布态势; 2)黑龙江省和吉林省高植被覆盖区明显增加, 但辽宁省高植被覆盖区面积比重由2000 年全省总面积的49.99%下降到2015 年的25.99%, 这一变化情况在辽宁省城市化水平的空间差异中得到进一步的验证; 3)除部分辽西城市植被退化趋势严重并且逐渐向东蔓延, 东北老工业区植被覆盖表现出增加的趋势, 特别是黑吉两省与内蒙古交界的大部分地区植被覆盖度明显提高。研究结果阐明了东北老工业区植被演化格局与过程, 对推动绿色可持续转型及生态文明建设具有重要意义。     

陕西省植被覆盖度变化特征及其成因

基于像元分解模型,利用2000—2009年MODIS NDVI数据(250m分辨率)定量分析了陕西省植被覆盖度的时空变化特征及其成因.结果表明:2000—2009年,陕西省植被覆盖度在波动中呈极显著增加趋势(P0.001),变化率为35.0%,植被覆盖度由2000年的56.9%增至2009年的68.9%,其中,陕北地区植被覆盖度的增幅尤为显著,榆林市、延安市植被覆盖度分别增加了21.6%和22.0%.研究期间,陕西植被覆盖整体改善、局地退化,改善极显著(P0.01)、显著(P0.05)的面积比例分别为37.8和11.9%,变化趋势不明显的面积占46.1%,退化的面积仅占4.2%;植被覆盖度变化率200%、100%～200%、10%～100%、-10%～10%和-10%的面积分别占研究区总国土面积的12.2%、13.3%、38.8%、29.3%和6.4%.2000—2009年,陕西省植被覆盖结构转好,高覆盖植被所占的面积呈极显著上升趋势(P0.001),增幅为10.0%;中覆盖植被所占的面积呈显著上升趋势(P0.05),增幅为8.4%;低覆盖植被所占的面积呈极显著下降趋势(P0.001),降幅为18.4%.陕西省植被覆盖度的增加是人类活动和自然因素共同作用的结果,封山育林、退耕还林等一系列生态建设工程的实施是陕北地区植被覆盖度增加的主要原因.     

基于LSMM与MSPA的深圳市绿色景观连通性研究

基于线性光谱混合模型(LSMM,Linear Spectral Mixture Model),引入形态学空间格局分析(MSPA,Morphological Spatial Pattern Analysis)进行城市地域绿色景观连通性评价。根据城市绿色景观特点和MSPA方法中的7种连通性类型的涵义,定义了城市绿色景观连通性功能类型。以深圳市1986年、1995年、2000年、2005年及2010年五期Landsat TM影像为数据源,应用线性光谱混合模型提取植被覆盖率,得到深圳市植被覆盖图。在此基础上,提取出高、全植被覆盖作为目标像元进行MSPA处理,分析植被覆盖状况与绿色景观功能类型的时序总体特征及空间梯度动态。结果表明:深圳市绿色景观破碎程度较高,表现为对结构连通性贡献最小的斑块类型总数最大。城市内部东西部连通性呈现出不同变化的趋势;右侧外圈层的大鹏半岛结构连通性最佳;在同一城市化发展梯度上,东部的样带连通性水平比西部要好。在城市化过程中,深圳市高、全覆被植被像元连通性大小受以下因素的影响:城市化程度,地形因素及区域定位。在同一城市化程度上,地形因素对景观连通性的影响较大。从整体的时间变化和空间梯度动态分析可知,在快速城市化过程中植被覆盖率和连通性功能均下降,而到稳定城市化阶段植被覆盖率和连通性均得到改善。研究表明线性光谱混合模型与形态学空间格局分析相结合可以较好的表征城市绿色景观连通性类型时空分布特征,进而明晰城市化过程与区域内绿色景观数量及连通性动态变化关系。     

两种指数法表征重庆市忠县土地利用/覆盖变化的对比研究

自然因素、人类活动会导致区域景观格局发生变化, 进而影响土地利用强度和区域生态安全。本文以重庆市忠县为对象, 基于3S技术, 应用土地利用程度综合程度指数和景观指数对该区域2000、2006、2011和2017年的土地利用/覆盖变化进行了定量化研究, 探寻两种方法在表征土地利用/覆盖变化的分异特征, 结果表明: 研究区四期的土地利用综合程度分别为265.328、265.610、266.700和268.864, 呈上升趋势, 上升速度明显加快, 并与建设用地的斑块数量和未利用地的边界密度显著相关(二者在2000—2017年分别增长了1273和0.545), 相关系数分别为0.985和0.994, 受边缘效应影响。 在景观水平上, 各土地利用/覆盖类型斑块受人类干扰的程度不断加深, 聚集度不断降低, 景观破碎化严重, 景观异质性不断弱化。耕地为研究区主要控制景观, 四个时期面积占比均达59%以上; 17年来, 建设用地、林地和水域面积呈增加趋势, 分别增加了79.23 km2、88.29 km2和33.98 km2, 草地和耕地呈减少趋势, 分别减少了103.65 km2和90.52 km2; 未利用地大幅减少, 2017年未利用地仅剩0.12 km2。研究结果为忠县乃至三峡库区的土地资源的合理利用提供资料参考, 也为制定科学的土地管理政策和环境治理措施提供决策支持。     

青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析

基于象元二分模型,利用MODIS植被指数产品定量估算研究区2000—2009年生长季(4—9月)植被覆盖度,采用相关系数法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了分析,并结合DEM分析其对地形因子的响应。结果显示:1)研究区2000—2009年整体植被覆盖度在波动中呈不显著增加趋势,其中2001年是显著突变年份,表明研究区植被覆盖度发生比较显著的变化;2)通过对地形因子的响应分析,植被覆盖度在高程2500m和4100m,坡度4°和26°发生突变;对各高程带、坡度带植被覆盖度年际变化趋势及突变年份进行分析,获得了各带的变化趋势及其突变年份。对研究获得的结果进行讨论,结果表明:研究区降水量的变化及退耕还林措施是植被覆盖度变化的重要影响因素,其中退耕还林措施对植被覆盖度变化的影响较大。     

2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征及其驱动因素

基于MODIS-NDVI数据、气象数据、地形数据和人类活动数据,采用趋势分析等方法,应用地理探测器模型,全面分析2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征,并探究各地理因子及其交互作用对重庆市植被覆盖的影响程度与作用机制。研究发现:(1)2000-2019年,重庆市植被覆盖整体呈波动上升趋势,增长率为4.4%/10a,NDVI偏差值呈先减小后增加趋势。(2)2000-2019年,重庆市植被覆盖高值区主要分布于渝东北和渝东南,低值区则主要分布于三峡库区消落带及渝西、主城地区;植被覆盖空间格局在东西方向上由"一字型"向"斜线型"演化,南北方向上由"浅U型"向"深U型"演化。(3)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖空间分异性解释力大小依次为:年均温(0.3459)>高程(0.3281)>年均降水量(0.2305)>人类活动强度指数(0.1747)>坡度(0.1008)>总辐射(0.0552)>坡向(0.0034);年均温、坡向、人类活动强度指数解释力总体呈增加趋势,年均降水量、总辐射、高程、坡度解释力总体呈减小趋势。(4)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖变化存在交互作用,且呈双因子增强和非线性增强两种类型,而不存在相互独立作用或对植被覆盖变化解释力减弱的交互因子。     

近30年祁连山南坡生长季植被降水利用效率时空变化

基于1987-2017年降雨量数据、1987-2015年的GIMMS NDVI3g数据、及2001-2017年MODIS NDVI数据, 运用累计降水利用效率估算及时间趋势模型, 探讨了祁连山南坡地区的植被覆盖、降雨量和植被降水利用效率的时空变化特征。结果表明: (1) NDVI及PUE变化最大的两个区域为黑河谷地及门源盆地, 门源盆地尤为显著; (2) 1987-2017年间, 降雨量呈上升趋势, 符合“东南高, 西北低”特征, 趋势变化呈现出“东南低, 西北高”特点, 平均降雨量在300-400 mm之间面积占比最大, 约为60.45%; (3) NDVI与降雨量具有一致变化特征及规律, 平均累计NDVI在3-4之间面积占比最大, 约为52.54%; (4)平均PUE与PUE趋势变化均呈现出“东南高, 西北低”趋势, 且2000年之后, PUE呈减少趋势面积增加81.07%, 即2000年之后, 大部分区域植被健康状况有所下降。     

西安都市圈农业生态系统水土保持价值估算

随着城市生态环境问题日益突出,现代都市农业的生态服务功能对维护与营造优良的城市环境愈加重要.本文选取西安都市圈为研究对象,基于遥感影像、数字高程模型(DEM)和经济社会统计数据,应用RS和GIS技术,从减少土地废弃价值、土壤肥力损失价值和泥沙淤积损失价值3方面测算了2000—2011年西安都市圈农业生态系统的水土保持价值,并进行时空变化分析.结果表明: 研究期间,西安都市圈农业提供的水土保持价值不断增加,2000—2005年间增加46.086亿元,2005—2011年间增加33.008亿元.其中,耕地(包括谷物、蔬菜等种植业)、林地(包括园地)和草地具有较高的水土保持价值,水域的水土保持价值相对较低.西安都市圈农业提供的水土保持总价值整体呈现从南向北递减的趋势,水土保持价值与植被覆盖度呈正相关,南部地区林地、园地、草地分布集中,植被覆盖度高,水土保持价值较高,北部地区林地、园地交错分布,农业用地分布相对分散,植被覆盖度低,水土保持价值相对较低.水土保持价值与城市化水平呈负相关,从市区向外围郊区,城市化水平越高,农业生态系统水土保持价值越低.
     

黄土高原典型干旱区退耕还林后植被覆盖变化研究

以MODIS NDVI 为数据源, 选择退耕还林意义最为典型的甘肃省会宁地区为示范区, 应用像元二分模型计算该地区2000-2010 年11 a 的植被覆盖度, 分析了退耕还林后该地区植被覆盖度动态变化特征及趋势。结果表明: 从实施退耕还林还草政策以来, 会宁县植被覆盖度虽然年际间有较大波动, 但总体上呈微弱的增加趋势, 并以低植被覆盖度类型和中低植被覆盖度类型为主, 11 a 监测期植被覆盖度增加的面积达到70.60%, 且植被覆盖度主要向10%-45%范围内转化。空间上植被覆盖度差异较大, 南部高、中部和北部显著偏低。人类活动与气候变化是影响植被覆盖度变化的主要因素。