1999—2024年黑河流域植被覆盖度时空变化和景观格局演变

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00125

1999—2024年黑河流域植被覆盖度时空变化和景观格局演变

崔晓仪^,¹, 刘小槺^,¹^,², 董治宝¹^,²

1.陕西师范大学，地理科学与旅游学院，陕西西安 710119

2.陕西师范大学，榆林沙漠黄土过渡带生态与环境陕西省野外科学观测研究站，陕西西安 710119

Spatiotemporal changes of vegetation coverage and landscape pattern in the Heihe River Basin from 1999 to 2024

Cui Xiaoyi^,¹, Liu Xiaokang^,¹^,², Dong Zhibao¹^,²

1.School of Geography and Tourism /, Shaanxi Normal University，Xi'an 710119，China

2.Shaanxi Observation and Research Station for Ecology and Environment of Desert-Loess Zone at Yulin, Shaanxi Normal University，Xi'an 710119，China

通讯作者: 刘小槺（E-mail： xiaokangliu@snnu.edu.cn）

收稿日期: 2025-06-18 修回日期: 2025-07-23

基金资助:

科技部科技基础资源调查专项.  2022FY202302
科技部科技基础资源调查专项.  2022FY202304
国家自然科学基金项目.  42471012
陕西省2021年自然科学基础研究计划（定向委托）项目.  2021JCW-17

Received: 2025-06-18 Revised: 2025-07-23

作者简介 About authors

崔晓仪（2001—），女，山东德州人，硕士研究生，主要从事干旱区环境演变研究E-mail：cxy19819510882@snnu.edu.cn , E-mail：cxy19819510882@snnu.edu.cn

摘要

发展多尺度景观格局分析方法，可为干旱区内陆河流域生态管理与可持续发展提供科学依据。基于Landsat 5/8遥感数据，采用像元二分模型、一元线性回归模型、景观格局指数和重心迁移模型，系统分析了黑河流域植被覆盖度的时空变化特征。结果表明：（1）黑河流域植被覆盖度整体呈先增后减趋势，1999—2019年显著改善（极高覆盖度植被增速为612.2 km²·a^-1），但2019年后出现退化（极低覆盖度植被增速达1 172.3 km²·a^-1）；（2）高、中等覆盖度植被破碎化程度加剧（LSI>100，AI<60），而极高、极低覆盖度植被聚集度高（AI>80），反映了人类活动对过渡带的强烈干扰；（3）重心迁移表明东北部生态退化与西北部生态恢复并存，中游绿洲区景观异质性增强。

关键词： 植被覆盖度 ; 景观格局分析 ; 重心迁移模型

Abstract

Based on Landsat 5/8 remote sensing data， this paper systematically analyzed the spatiotemporal variation characteristics of fractional vegetation cover （FVC） in the Heihe River Basin using pixel binary model， univariate linear regression model， landscape pattern index and center of gravity migration model. The results showed that：（1） The FVC in the Heihe River Basin showed an overall trend of first increase and then decrease， with significant improvement from 1999 to 2019 （the growth rate of extremely high coverage was 612.2 km²·a^-1）， but it degraded after 2019 （the growth rate of extremely low coverage reached 1 172.3 km²·a^-1）. （2） Landscape pattern analysis showed that the degree of fragmentation of high and medium coverage increased （LSI>100， AI<60）， while the aggregation of extremely high and extremely low coverage was high （AI>80）， reflecting the strong interference of human activities on the transition zone. （3） The center of gravity migration showed that ecological degradation in the northeast coexisted with ecological recovery in the northwest， and the landscape heterogeneity of the oasis area in the middle reaches was enhanced. This study developed a multi-scale landscape pattern analysis method， which can provide a scientific basis for ecological management and sustainable development of inland river basins in arid areas.

Keywords： fraction vegetation coverage ; landscape pattern analysis ; center of gravity migration model

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本文引用格式

崔晓仪, 刘小槺, 董治宝. 1999—2024年黑河流域植被覆盖度时空变化和景观格局演变. 中国沙漠[J], 2026, 46(2): 63-72 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00125

Cui Xiaoyi, Liu Xiaokang, Dong Zhibao. Spatiotemporal changes of vegetation coverage and landscape pattern in the Heihe River Basin from 1999 to 2024. Journal of Desert Research[J], 2026, 46(2): 63-72 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00125

0 引言

植被覆盖度（FVC）作为表征陆地生态系统健康的核心指标，其空间格局与动态变化直接反映了区域生态环境质量的演变过程。尤其在干旱区内陆河流域，植被的时空格局演变不仅是气候变化的“指示器”，更是维系生态安全的第一道屏障^［1-4］。科学认知FVC的时空分异规律，不仅对揭示生态系统演替机制具有重要理论意义，更为水土流失治理、防风固沙等生态工程提供了关键的科学依据。

黑河作为中国第二大内陆河，其植被覆盖状况直接影响着河西走廊生态安全屏障功能与区域可持续发展。近年来，国内外学者围绕黑河流域植被动态进行了广泛而深入的研究，大量证据表明，该区域的植被覆盖整体呈现向好趋势。王鹏等^［5］根据Landsat NDVI数据测算出1990—2019年黑河流域的植被覆盖度总体呈上升趋势，中高植被覆盖的增长速度最快。进入21世纪后，随着黑河生态输水工程的实施，流域植被恢复趋势显著增强。Mao等^［6］的研究揭示了2000—2022年黑河下游的植被覆盖演化呈现波动中缓慢上升趋势；胡洁等^［7］基于MODIS卫星影像，采用最大合成法、像元二分模型计算得到黑河中下游区域2000—2017年期间植被覆盖度情况整体趋好；谭美宝等^［8］利用MODIS-EVI（Enhanced Vegetation Index）产品研究发现2001—2017年黑河流域中游植被面积增加趋势最为显著，且黑河流域植被短期内将延续增加的变化趋势；李国亮^［9］发现2000—2012年黑河流域植被覆盖度以保持不变为主，整体呈增加态势，黑河上游稳定性最差；周沙等^［10］分析了1999—2008年黑河流域中游地区不同植被覆盖等级的NDVI时空变化特征，结果表明除戈壁外，各覆被等级年最大NDVI均呈现显著增长趋势，这进一步细化了植被改善的空间格局。

尽管现有研究对黑河流域植被变化进行了探讨，但多数聚焦于单一尺度的植被覆盖度变化分析，且缺乏对长时间序列尤其是近些年流域植被覆盖度时空演变规律的分析。本研究基于1999—2024年Landsat遥感影像，创新性地构建多尺度分析框架，采用像元二分模型反演植被覆盖度，结合景观格局指数与重心迁移模型，分析了1999—2024年黑河流域植被覆盖度时空变化的阶段性特征以及不同等级植被覆盖的景观格局演变。研究结果将为内陆河流域生态保护与恢复提供理论依据，并为全球干旱区生态水文过程研究提供典型案例。

1 材料与方法

1.1　研究区概况

黑河流域是中国第二大内陆河流域，地处内蒙古、甘肃与青海三省（自治区）交界处。流域总面积为1.45×10⁵ km²，海拔为669~5 573 m，祁连山是流域水源的主要产区。黑河发源于青海省祁连山北麓，经莺落峡流出后穿越河西走廊地区（包括张掖、酒泉等地），到达沙漠地区，最终消亡于内蒙古自治区额济纳旗的东、西居延海（图1）。黑河流域气候属于典型的温带大陆性干旱气候，年降水量为104~328 mm，年蒸发量为1 639~2 341 mm，降水集中在6—9月。流域自南向北分为三段：上游祁连山地，气候寒冷湿润，地势高峻；中游河西走廊平原，气候干旱，地势平坦，是人类活动的主要区域，呈现以人工植被为主的绿洲景观；下游内陆荒漠气候极度干旱，呈现以荒漠、沙漠、戈壁为主的地貌景观。

图1

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图1 研究区概况

注：基于甘肃省标准地图在线服务系统标准地图（审图号：甘S（2024）9号）制作，底图边界无修改

Fig.1 Overview of the study area

1.2　数据来源

1.2.1　NDVI数据

遥感影像数据来源于美国国家航空航天局（NASA），通过GEE平台（https： //code.earthengine.google.com/）获取了1999—2024年Landsat大气层顶反射率数据（Top of Atmosphere Reflectance， TOA Reflectance），影像分辨率为30 m，时间分辨率为16 d。其中1999、2004、2009年使用Landsat 5数据，2014、2019、2024年使用Landsat 8数据。采用预处理得到的NDVI数据作为混合像元植被指数值，选用每年植被生长最旺盛的季节（6—8月）的NDVI影像采用最大值合成法得到NDVI值。

1.2.2　数字高程模型（DEM）数据

DEM数据下载自地理空间数据云30 m分辨率GDEMV2高程数据，在ArcGIS 10.2软件中完成镶嵌拼接和掩膜提取等预处理。

1.3　研究方法

1.3.1　像元二分模型

本研究利用Landsat 5/8数据（Surface Reflectance，SR）基于GEE平台计算NDVI：

N D V I = \frac{N I R - R E D}{N I R + R E D}

（1）

式中：NIR为近红外波段的反射率；RED为红光波段的反射率。

FVC采用像元二分模型计算。像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它基于NDVI和FVC的线性关系，假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与纯裸地部分组成，反演精度较高^［11］：

F V C = \frac{N D V I - N D V I_{m i n}}{N D V I_{m a x} - N D V I_{m i n}}

（2）

式中： $N D V I_{m i n}$ 表示裸土像元的NDVI值； $N D V I_{m a x}$ 表示纯植被覆盖像元的NDVI值；NDVI表示像元植被覆盖部分和非植被覆盖部分的加权平均。结合研究区实际情况及前有研究^［12-13］，将植被覆盖度分为极低植被覆盖度（0<FVC≤0.1）、低植被覆盖度（0.1<FVC≤0.3）、中植被覆盖度（0.3<FVC≤0.4）、高植被覆盖度（0.4<FVC≤0.6）和极高植被覆盖度（0.6<FVC≤1）5个等级。结合研究区植被覆盖现状，分别选取累计频率为5%和95%的NDVI值分别作为当年度的 $N D V I_{m i n}$ 和 $N D V I_{m a x}$ 。

1.3.2　Slope分析与F检验

分析植被覆盖度的时空变化趋势一般使用一元线性回归分析方法，即通过最小二乘法对FVC的时空变化斜率拟合，以分析在若干时间节点的长时段变化趋势^［14-18］。本文基于ArcGIS栅格计算器对1999—2024年植被覆盖度进行slope趋势分析：

θ_{s l o p e} = \frac{n \sum_{i = 1}^{n} (i \times f_{v c i}) - \sum_{i = 1}^{n} i \times \sum_{i = 1}^{n} f_{v c i}}{n \sum_{i = 1}^{n} i^{2} - {(\sum_{i = 1}^{n} i)}^{2}}

（3）

式中： $θ$ _slope为像元回归方程的斜率； $f_{v c i}$ 为第 $i$ 年的植被覆盖度平均值；n为研究时段的年数。当 $θ$ _slope>0时，表示该像元植被覆盖度在研究时段内为增加趋势；当 $θ$ _slope=0，表示该像元植被覆盖度在研究时段内基本不变；当 $θ$ _slope<0时，表示该像元植被覆盖度在研究时段内为减少趋势。

使用F检验法对植被覆盖度的变化趋势进行显著性检验：

U = \sum_{i = 1}^{n} {(\hat{y_{i}} - \bar{y})}^{2}

（4）

Q = \sum_{i = 1}^{n} (y_{i} {- \hat{y_{i}})}^{2}

（5）

F = U \times \frac{n - 2}{Q}

（6）

式中：U为误差平方和；Q为回归平方和； $y_{i}$ 是第 $i$ 年的覆盖度值； $\hat{y_{i}}$ 为拟合回归值； $\bar{y_{i}}$ 为n年覆盖度的平均值。查找α=0.05水平的F检验临界值表，并根据检验结果将变化趋势分为4个变化等级：显著减少（ $θ_{s l o p e}$ <0，P<0.05）、不显著减少（ $θ_{s l o p e}$ <0，P>0.05）、不显著增加（ $θ_{s l o p e}$ >0，P>0.05）、显著增加（ $θ_{s l o p e}$ >0，P<0.05）。

1.3.3　重心迁移模型

基于重心迁移模型统计不同时段各个等级植被覆盖度的面积加权重心，并根据重心坐标计算各等级FVC重心变化轨迹，从空间上描述各等级FVC分布情况：

X_{t} = \sum_{i = 1}^{n} (C_{t i} \times X_{i}) / \sum_{i = 1}^{n} C_{t i}

（7）

Y_{t} = \sum_{i = 1}^{n} (C_{t i} \times Y_{i}) / \sum_{i = 1}^{n} C_{t i}

（8）

D = \sqrt[]{Δ {X_{t}}^{2} + Δ {Y_{t}}^{2}}

（9）

式中： $X_{t}$ 、 $Y_{t}$ 为第t年某等级植被重心的经纬度坐标（°）； $X_{i}$ 、 $Y_{i}$ 为第t年该等级植被第 $i$ 个栅格的几何中心坐标（°）； $C_{t i}$ 为第t年该等级植被第 $i$ 个栅格的面积（km²）；n为第t年该等级植被的栅格数；D为迁移距离； $Δ X_{t}$ 、 $Δ Y_{t}$ 分别为第t年该等级植被重心的经度、纬度变化（°）。

1.3.4　景观格局指数分析

景观格局指数作为量化景观空间配置的有效工具，能够凝练地表覆盖的空间异质性信息，为理解生态系统结构与功能关系提供重要视角^［19-21］。本文选取斑块水平上斑块数目（NP）、斑块所占面积比例（PLAND）、聚合度指数（AI）和景观水平上香农多样性指数（SHDI）和景观形状指数（LSI），以反映研究区的破碎化程度等景观格局特征，具体指数见表1，利用Fragstats4.2软件计算上述5种指数。

表1 本研究选用的景观格局指数描述及计算方法

Table 1 Description and calculation methods of selected landscape pattern indices in the study

景观指数	描述	计算方法
斑块数目（NP）	某种斑块类型的数目，用来描述景观破碎度
斑块所占面积比例（PLAND）	各地类占总面积的比例，表征主要景观类型	$P L A N D = \frac{\sum_{j = 1}^{n} a_{i j}}{A} \times 100 %$ ， $a_{i j}$ 代表第 $i$ 类景观类型中第 $j$ 个斑块的面积，A为所有景观的总面积
香农多样性指数（SHDI）	反映不同景观类型的多样性和复杂性	$S H D I = - \sum_{i = 1}^{m} (p_{i} l n p_{i})$ ， $p_{i}$ 表示景观斑块类型 $i$ 所占的比率
景观形状指数（LSI）	描述景观斑块形状的特点	$L S I = \frac{\sum_{k = 1}^{m} e_{i k}}{4 \sqrt[]{A}}$ ，m表示斑块类型数， $e_{i k}$ 表示类型 $i$ 与k之间相邻的总长度
聚合度指数（AI）	反映每一种景观类型斑块间的连通性	$A I = \frac{g_{i i}}{m a x g_{i i}} \times 100$ ， $g_{i i}$ 表示相应景观类型的相似邻接斑块数量

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2 结果与分析

2.1　多年平均植被覆盖度的空间分布特征

从1999—2024年植被覆盖度的空间分布可以看出，黑河流域生长季植被覆盖度总体上呈现南高北低、由南到北递减的特征。流域南部祁连山区为流域的产流区，以高、极高等级植被覆盖为主，主要类型是林地和草地；中游走廊高平原是流域人类活动的聚集区，以低、中等级植被覆盖为主，呈现以人工绿洲为主的景观；北部的额济纳旗平原降水稀少，主要景观类型为戈壁沙漠，除黑河沿岸及额济纳旗绿洲分布有极高、高等级植被覆盖，大部分地区为极低等级植被覆盖区（图2）。整体来看，黑河流域植被覆盖度以极低覆盖度为主，其次为极高覆盖度和低覆盖度区，中等覆盖度和高覆盖度区占比很小，极低、低、中等、高、极高覆盖度植被区面积多年平均值分别为86 067.60、15 697.00、3 583.56、5 234.70、17 348.06 km²。

图2

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图2 1999—2024年黑河流域植被覆盖度的时空分布变化

Fig.2 Changes in the spatial and temporal distribution of mean FVC in the Heihe River Basin during 1999—2024

从时间上来看，研究区近25年植被覆盖度呈现先增加后减少的态势。1999—2019年黑河流域极高、高、中等、低覆盖度植被呈增加趋势，增速分别为612.2、290.0、304.8、475.2 km²·a^-1，极低覆盖度植被呈显著减少趋势，降速为1 990.7 km²·a^-1，植被覆盖整体状况呈现明显改善趋势（图3）。自2019年开始，黑河流域仅极低覆盖度植被呈现显著增加趋势，增速为1 172.3 km²·a^-1，其余等级覆盖度植被均呈减少趋势，植被覆盖恶化趋势显著（图3）。

图3

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图3 1999—2024年各等级植被覆盖度的面积占比及面积变化

Fig.3 The proportion and area change of each level of FVC from 1999 to 2024

2.2　植被覆盖度变化趋势

黑河流域1999—2024年植被覆盖度增加的面积为66 062.38 km²，占流域总面积的50.29%，其中显著增加的区域面积为6 504.72 km²，占流域总面积的5.04%，以黑河沿岸地带为主，分布较零散。减少的面积为65 307.23 km²，占流域总面积的49.71%，其中显著减少区域的面积为8 048.09 km²，占流域总面积的6.24%，主要在西北部的流域下游地区，分布较为集中（图4）。不显著增加/减少地区面积为114 414.14 km²，所占比例达到88.72%，表明黑河流域多年间植被覆盖状况较为稳定，整体没有太大波动。

图4

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图4 1999—2024年黑河流域植被覆盖度变化趋势空间分布

Fig.4 Spatial distribution of FVC change trends in the Heihe River Basin from 1999 to 2024

研究区内各等级植被覆盖的空间聚集特征可用重心迁移模型来反映^［22-24］。研究发现，仅极低覆盖度的面积加权重心位于区域北部地区，与极低覆盖度分布基本一致，距离其他等级覆盖度加权重心相距较远。其他各等级覆盖度的面积加权重心大致位于流域中下游地区，且均分布在张掖市。1999—2024年，极低、低、中等级覆盖度的加权重心呈现向东北方向迁移的趋势，直线迁移距离分别为6 856.43、20 491.96、8 755.66 m，极高等级覆盖度和高等级覆盖度呈现向西北方向迁移的趋势，直线迁移距离分别为13 599.39、9 492.74 m，表明25年来黑河流域东北部地区的植被覆盖呈退化趋势，西北部地区植被覆盖呈恢复趋势（图5）。值得指出的是，2019—2024年极低等级覆盖度和低等级覆盖度呈现出显著的向南迁移趋势，直线迁移距离分别为11 651.16、16 847.45 m，而极高等级和高等级覆盖度向南迁移的趋势相对较弱，直线迁移距离分别为2 644.85、7 457.87 m，表明黑河流域植被覆盖近些年来呈现一定程度的退化趋势，其中南部地区表现得尤为显著（图5）。

图5

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图5 1999—2024年黑河流域各等级覆盖度植被重心分布

Fig.5 Distribution of different FVC centroids of various levels in the Heihe River Basin from 1999 to 2024

2.3　不同植被覆盖度的景观格局变化

研究选用了斑块数目（NP）、斑块所占面积比例（PLAND）、景观形状指数（LSI）、聚合度指数（AI）、香农多样性指数（SHDI）来反映黑河流域不同植被覆盖等级的景观格局变化情况。根据斑块所占面积比例（PLAND）的生态意义，可以得出极低植被覆盖度占据黑河流域景观覆盖度等级的绝大部分，其次为极高覆盖度和低覆盖等级，中等覆盖度和高覆盖度仅占很少部分。极低植被覆盖度和极高植被覆盖度的LSI值和AI值在研究时段波动较小，表明这两种植被覆盖等级分布紧凑且较为稳定，其中极低植被覆盖集中分布在流域中下游，而极高植被覆盖等级分布集中于南部祁连山区。高植被覆盖度和中等植被覆盖度的LSI值较大，表明二者分布较为分散，在流域上、中、下游均有分布。2019—2024年，中等植被覆盖度LSI值由248.4增加至281.9，说明离散程度增加，聚集程度减小，稳定性减弱。通过斑块数量（NP）可以看出，高植被覆盖度和中等植被覆盖度占据主导地位，其次为低植被覆盖度，极低覆盖度和极高植被覆盖度斑块数量最少，表明在研究区内，高植被覆盖度和中等植被覆盖度的空间异质性和破碎化程度最高，而极低覆盖度和极高植被覆盖度破碎化程度较低（图6）。一方面，中游地区人类活动高度集中，人类干扰导致其高、中等植被覆盖区域的严重破碎化；另一方面，在人类活动难以触及的区域，如极高植被覆盖度的上游祁连山地和极低植被覆盖度的下游戈壁荒漠地区，其景观格局反而保持了高聚集度。1999—2024年，高和中等植被覆盖度NP值均呈波动增加态势，表明两种植被覆盖等级的破碎化程度呈增强趋势，其他等级的斑块数量均无明显波动，破碎化程度在研究时段内较为稳定（图7）。从景观结构复杂性来看，流域西北部的香农多样性指数（SHDI）略有减少，植被类型变得更为单一，而黑河下游沿岸的SHDI值增加，整体景观趋于破碎化，植被覆盖等级分布变得更丰富（图7）。值得指出的是，2019年黑河流域中游和上游地区SHDI值增加显著，土地利用更丰富，破碎化程度更高。

图6

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图6 1999—2024年黑河流域各等级FVC的斑块数目、斑块所占面积比例、形状指数、聚合度指数变化

Fig.6 Changes in NP， PLAND， LSI， and AI of each level of FVC in the Heihe River Basin from 1999 to 2024

图7

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图7 1999—2024年黑河流域香农多样性指数空间分布

Fig.7 Spatial distribution of SHDI values in the Heihe River Basin from 1999 to 2024

3 讨论

3.1　植被景观格局演变的生态启示

景观指数分析表明，黑河流域植被呈现两端稳定、中间破碎的格局特征。极高/极低覆盖度的低LSI值和高AI值证实其空间结构稳定，这与祁连山自然植被的连片性和下游戈壁的均质性相符。高植被覆盖度和中等植被覆盖度的高LSI值和低AI值，表明两类植被在流域内呈现广布而分散的分布模式。值得注意的是，2019—2024年SHDI值在中上游地区的突增，表明“退耕还林”政策实施后，农田-林地-草地的交错带扩展可能加剧了生态系统的边缘效应^［25-27］，这一现象与塔里木河流域研究结论形成对比^{［5，8，10，28-29］}，体现内陆河流域对人类干扰的差异化响应。

3.2　重心迁移的生态风险预警

重心模型揭示流域内植被覆盖度东北退化-西北恢复分异格局。东北部退化区与巴丹吉林沙漠扩张方向重合，需警惕土地荒漠化风险，西北部地区生态恢复表明生态输水促进了黑河下游植被的恢复，证明调水工程的有效性^［30］。但2019年后各等级植被重心南移（特别是低覆盖度迁移16 847 m）可能预示新的危机：祁连山北坡草地超载放牧导致的高寒草甸退化^［31-33］，这需要通过遥感监测与地面调查相结合进一步验证。

3.3　植被覆盖变化的可能驱动机制

本研究揭示了黑河流域1999—2024年植被覆盖度呈先增后减的阶段性特征，这一现象与流域内气候-人类活动的协同作用密切相关。2019年前植被改善趋势（极高植被覆盖区年均增长612.2 km²）可能受益于三方面因素：①祁连山地区近20年降水显著增加（西北地区“暖湿化”效应）^{［28，34-38］}；②自2000年黑河调水工程实施以来，下游生态输水量增多，使得额济纳旗绿洲NDVI显著提升^{［29，39］}；③中游农业节水技术推广使农田水分利用效率提高^［40-41］。2019年后出现的植被退化（极低覆盖区增速达1 172.3 km²·a^-1）可能与气候变化阈值突破有关：近年流域年均温升高导致蒸散发量增加，叠加中游耕地扩张使生态用水增多，反映出干旱区植被恢复的脆弱性^［42-44］。

4 结论

1999—2024年黑河流域植被覆盖度在时间变化上呈先增后减趋势：1999—2019年显著改善（极高覆盖度植被增速为612.2 km²·a^-1），但2019年后出现退化（极低覆盖度植被增速达1 172.3 km²·a^-1）。空间分布上，植被覆盖度呈现南高北低格局，祁连山区以高覆盖度为主，中游绿洲以中低覆盖度为主，下游荒漠区以极低覆盖度为主。

重心迁移分析表明，极低、低覆盖度等级向东北方向迁移，而高、极高覆盖度等级向西北方向迁移，反映东北部生态退化与西北部生态恢复并存。

极高和极低覆盖度植被等级斑块稳定，而高、中覆盖度植被破碎化加剧，主要受人类活动（农业扩张、水资源调控）和自然因素（降水波动）影响。2019年后，中高覆盖度植被斑块数量（NP）增加，景观形状指数（LSI）上升，表明生态系统稳定性下降，边缘效应增强。香农多样性指数（SHDI）显示，中游绿洲区景观异质性增强，但下游荒漠区植被等级趋于单一化。

参考文献

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文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

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穆少杰，李建龙，陈奕兆，等.

2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征

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