【摘 要】
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基于Google Earth Engine（GEE）云平台，对1986—2021年黄土高原的Landsat地表反射率数据进行去云和融合处理，计算得到归一化植被指数（NormalizedDifference VegetationIndex,NDVI），并利用像元二分模型估算植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage,FVC），在此基础上，辅以趋势分析、偏相关和残差分析等
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42171212）； 河北省自然科学基金项目（D2022402030;D2021402007）；
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基于Google Earth Engine（GEE）云平台，对1986—2021年黄土高原的Landsat地表反射率数据进行去云和融合处理，计算得到归一化植被指数（NormalizedDifference VegetationIndex,NDVI），并利用像元二分模型估算植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage,FVC），在此基础上，辅以趋势分析、偏相关和残差分析等方法分析了不同时间段（1986—1999、2000—2021和1986—2021年）黄土高原FVC时空变化及其影响因素。结果表明，（1）时间上，1986—2021年黄土高原FVC呈显著增加的趋势（Trend=0.004 4 a-1,P＜0.01）。从不同时间段看，2000—2021年FVC的增加趋势（Trend=0.005 8a-1,P＜0.01）快于1986—1999年（Trend=0.003 8 a-1,P＜0.01）。黄土高原所有植被类型的FVC均呈显著上升的趋势（P＜0.01），其中草地的上升趋势最大（Trend=0.006 6 a-1,P＜0.01）。（2）空间上，黄土高原FVC呈东南向西北递减的趋势，1986—2021、1986—1999和2000—2021年FVC呈显著上升的面积分别为53.65%、18.38%和48.12%。（3）地形因子中，高程和坡度对FVC的影响较显著。FVC值随高程呈“下降—上升—下降”的变化趋势，最大值（0.779 0）出现在3 000—3 500 m。FVC随坡度的增加呈上升的趋势，最大值（0.7025）出现在25°—45°。中高等级FVC和高等级FVC比例随坡度呈正相关关系，其中15°—25°面积占比最大（73.93%）。（4）1986—2021年黄土高原FVC与年降水量、年平均气温和太阳辐射（Solar Radiation,RAD）的偏相关系数分别为0.239、0.093和-0.006，其中呈显著正相关（P＜0.05）的像元占比分别为48.50%、22.51%和5.96%。残差分析结果表明，人类活动是黄土高原植被动态变化的主要驱动因素，且起正向作用的像元比例为73.20%。
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