Spatiotemporal changes and driving mechanisms of vegetation in the sandy areas of Qinghai Province in 2000-2024

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00257

Journal of Desert Research ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (2): 288-300.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00257

Spatiotemporal changes and driving mechanisms of vegetation in the sandy areas of Qinghai Province in 2000-2024

Yuanyuan Ma¹^,²(), Dengke Ma¹^,², Yifan Yue³, Wenrong Kang¹^,², Hu Liu¹, Guoying Zhou⁴, Wenzhi Zhao¹()

^1.Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China
^3.College of Forestry and Prataculture，Ningxia University，Yinchuan 750021，China
^4.Northwest Institute of Plateau Biology，Chinese Academy of Sciences，Xining 810008，China

Received:2025-08-25 Revised:2025-10-21 Online:2026-03-20 Published:2026-04-13
Contact: Wenzhi Zhao

Abstract

Abstract:

Qinghai Province's desert regions， located on the northern Qinghai-Tibet Plateau， are typical arid and semi-arid ecologically fragile zones functioning as key ecological barriers. Understanding vegetation dynamics and drivers is essential for ecological security and sustainable management. Using the Theil-Sen+Mann-Kendall trend test， Hurst exponent， and geographical detector methods， this study reveals the spatiotemporal evolution patterns and driving mechanisms of vegetation cover in mobile sand， semi-mobile sand， semi-fixed sand， fixed sand， saline-alkali land， and gobi areas of the sandy areas in Qinghai Province from 2000 to 2024. The findings are as follows：（1） From 2000 to 2024， vegetation coverage showed an overall fluctuating increase， with the mean value rising from 0.10 to 0.12. The most significant increase occurred from 2008 to 2016 （P<0.05）， with low-coverage areas concentrated in saline-alkali lands and gobi， and high-coverage areas primarily in the fixed and semi-fixed sand dunes in the southwest and southeast. （2） Over 68% of the region showed an improving vegetation trend， with reduced areas mainly in the northwest， around the moving sand dunes and saline-alkali lands. The most significant improvement in vegetation was observed near Sanjiangyuan （P<0.05）. The combined effects of climate factors （precipitation， temperature， and wind speed） and soil factors （organic carbon， moisture， and texture）（q_mean = 0.34， 0.19， P<0.001） were more significant than the individual effects of each factor on vegetation （q_mean = 0.20， 0.10， P<0.001）. The interaction between human activities and environmental factors was also significant （q = 0.36， P<0.001）. （3） In the future， 65.8% of the region's vegetation will remain relatively stable， 10.1% will continue to improve， and 6.9% will continue to decrease. Fixed and semi-fixed sand dunes show significant potential for improvement， while vegetation changes in moving sand dunes and saline-alkali lands are more stable. Vegetation restoration strategies should prioritize ecological restoration in fixed and semi-fixed sandy areas， focusing on soil stabilization through sand barrier construction and vegetation restoration projects. In saline-alkali and gobi regions， appropriate plant species should be selected， and soil improvement measures should be implemented. Optimizing vegetation structure and strengthening wind and sand erosion control will promote ecological recovery.

Key words: Qinghai Province, sandy areas, vegetation cover, plant restoration

CLC Number:

Q948

Yuanyuan Ma, Dengke Ma, Yifan Yue, Wenrong Kang, Hu Liu, Guoying Zhou, Wenzhi Zhao. Spatiotemporal changes and driving mechanisms of vegetation in the sandy areas of Qinghai Province in 2000-2024[J]. Journal of Desert Research, 2026, 46(2): 288-300.

Figures/Tables 13

Fig.1 Location of the desert areas in Qinghai Province

Table 1 Characteristics of major plant species in the sandy areas of Qinghai Province

植物名称	科名	属名	平均高度/cm	平均冠幅/cm	平均密度/(株·m^-2)
芦苇（Phragmites australis）	禾本科	芦苇属	49.56±2.18	22.00±1.11	19.17±0.52
冰草（Agropyron cristatum）	禾本科	冰草属	26.52±11.06	9.39±1.11	10.61±0.62
白刺（Nitraria tangutorum）	白刺科	白刺属	80.58±10.88	115.44±16.23	0.40±0.21
柽柳（Tamarix chinensis）	柽柳科	柽柳属	209.38±11.27	286.25±39.59	0.12±0.03
针茅（Stipa capillata）	禾本科	针茅属	6.46±0.53	11.96±0.18	0.98±0.49
海韭菜（Triglochin maritima）	水麦冬科	水麦冬属	10.58±5.31	11.58±0.97	15.52±3.58
红砂（Reaumuria songarica）	柽柳科	红砂属	10.58±1.08	22.53±4.15	0.54±0.08
碱蓬（Suaeda glauca）	苋科	碱蓬属	8.17±2.06	16.90±4.49	1.09±0.16
珍珠柴（Caroxylon passerinum）	苋科	珍珠柴属	8.33±0.27	25.47±2.34	1.11±0.15
合头藜（Sympegma regelii）	苋科	合头藜属	50.25±3.52	65.92±11.35	0.59±0.10
芨芨草（Neotrinia splendens）	禾本科	芨芨草属	46.18±15.83	53.04±20.47	0.12±0.04
罗布麻（Apocynum venetum）	夹竹桃科	罗布麻属	50.59±0.88	35.33±1.86	0.78±0.04
膜果麻黄（Ephedra przewalskii）	麻黄科	麻黄属	17.41±0.45	31.41±0.87	0.26±0.08
莎草（Cyperus rotundus）	莎草科	莎草属	10.56±1.76	6.33±0.58	118.61±34.80

Table 2 Classification of FVC trend variations

$β F V C$	\|Z\|	FVC变化趋势
≥0.0005	>1.96	明显改善
≥0.0005	≤1.96	轻微改善
-0.0005~0.0005	≤1.96	稳定不变
<-0.0005	≤1.96	轻微减少
<-0.0005	>1.96	严重减少

Table 2 Classification of FVC trend variations

$β F V C$	\|Z\|	FVC变化趋势
≥0.0005	>1.96	明显改善
≥0.0005	≤1.96	轻微改善
-0.0005~0.0005	≤1.96	稳定不变
<-0.0005	≤1.96	轻微减少
<-0.0005	>1.96	严重减少

Table 3 Classification of future FVC trend variations

$β F V C$	Hurst指数	FVC未来变化趋势
≥0.0005	0.5~1	持续性改善
≥0.0005	0~0.5	反持续性改善（减少）
-0.0005~0.0005	≈0.5	相对稳定
<-0.0005	0~0.5	反持续性减少（改善）
<-0.0005	0.5~1	持续性减少

Table 3 Classification of future FVC trend variations

$β F V C$	Hurst指数	FVC未来变化趋势
≥0.0005	0.5~1	持续性改善
≥0.0005	0~0.5	反持续性改善（减少）
-0.0005~0.0005	≈0.5	相对稳定
<-0.0005	0~0.5	反持续性减少（改善）
<-0.0005	0.5~1	持续性减少

Fig.2 Spatial distribution of vegetation cover （FVC） in the desert areas of Qinghai Province from 2000 to 2024

Fig.3 Temporal variation trend of vegetation cover （FVC） in the desert areas of Qinghai Province from 2000 to 2024

Fig.4 Distribution of vegetation reduction and improvement in the desert areas of Qinghai Province from 2000 to 2024

Fig.5 Proportional distribution of vegetation changes in the desert areas of Qinghai Province from 2000 to 2024

Fig.6 Heatmap of interaction detection of factors influencing FVC from 2000 to 2024

Table 4 Results of FVC driving factors based on the Geodetector method from 2000 to 2024

因子类型	地理因子	解释力q	显著性P
气候	气温	0.151	<0.001
	降水量	0.326	<0.001
	风速	0.127	<0.001
	潜在蒸散发	0.153	<0.001
水文	距河道距离	0.096	<0.001
地形	高程	0.205	<0.001
	坡度	0.049	<0.001
	坡向	0.094	<0.001
土壤	土壤质地	0.036	<0.001
	土壤含水量	0.166	<0.001
	土壤有机碳	0.089	<0.001
	土壤总氮	0.078	<0.001
	土壤pH	0.084	<0.001
	土壤电导率	0.022	<0.05
人类活动	夜间灯光	0.004	>0.05
人类活动	距道路距离	0.141	<0.001

Fig.7 Future vegetation change trends in the desert areas of Qinghai Province

Table 5 Restoration strategies for different ecologically fragile surface types in the desert areas of Qinghai

生态脆弱地表类型	恢复策略	主要措施
流动沙地	强化沙地固定，增强水分管理	①生物固沙（种植固沙植物）与工程措施（沙障等）相结合 ②适当建设水源保障系统
半流动沙地	保护现有植被，强化水土保持	①加强风沙侵蚀控制措施，如修建风障、植被恢复②实施水土保持技术，保持水源和土壤水分
半固定沙地	提升植被多样性，恢复土壤肥力	①种植本土耐旱、耐盐植物，增强植被覆盖度 ②改良土壤结构，增加土壤有机质含量
固定沙地	稳定现有植被，增强固沙能力	①扩大本土植物种植，尤其是深根植物，以增强土壤稳定性 ②加强沙障建设与沙丘固沙，减少风沙侵蚀
盐碱地	改良土壤，种植适生植物	①采用盐碱地改良技术（如生物修复、化学修复等），降低土壤盐分②种植适生植物
戈壁	增强土壤结构，提升生物多样性	①引入适应戈壁环境的耐旱、耐碱植物种类 ②加强生态恢复，特别是水土保持和固沙技术的应用

Fig.8 Characteristics of major plant species in desert areas of Qinghai Province

References 70

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Spatiotemporal changes and driving mechanisms of vegetation in the sandy areas of Qinghai Province in 2000-2024

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