1 引言
被誉为“地球之肾”的湿地一直以来在区域水循环、 碳循环中起着重要的作用， 同时也是最富生物多样性的物种资源库， 具有难以替代的生态价值（李益敏和李卓卿， 2013）。但近年来世界上的湿地正以惊人的速度退化着， 湿地面积减少， 地下水位也迅速下降（Pal and Akoma， 2009）。除人类活动外， Kingsford （2011）研究指出气候变化也可能对湿地造成威胁。Romshoo and Rashid（2014）对喜马拉雅山脉Hokersar湿地进行研究， 发现1979 -2009年间该地区降水减少和气温升高使河流流量减少， 对湿地产生了不利影响。Nyandwi et al（2016）对东非高原的Rwanda湿地进行了研究， 发现该湿地对温度和降水量的变化具有高度的敏感性（温度和降水量增加1%分别会导致湿地面积减少12.4%和增加1.6%）。作为三江源地区一块独特的高寒湿地， 本文研究的若尔盖湿地处于青藏高原的东北部， 是黄河和长江水系重要的涵养源， 有“中华水塔”的美称（唐素贤等， 2016）， 该湿地的植被生长情况不仅会影响当地的生态环境， 还会影响到整个黄河流域的生态系统和生态环境质量（Zhao et al， 2017）， 对区域气候稳定和生态平衡起着举足轻重的作用。
MODIS卫星提供的归一化植被指数（NDVI）能够反映植被的生长及变化情况， 是目前衡量大规模植被覆盖和植被生产力的应用最为广泛的指标之一（高江波等， 2013； Wang et al， 2014）。就气候因素而言， 降水和温度是影响植物生长和分布的重要因素（Wang and French， 1994）。同时， 植被的生长状况还与土壤水密切相关， 及时从土壤层中获取水分是植被生长的关键（Niu et al， 2018）， 现在已经开始利用遥感数据的优势来分析土壤水分分布与植被分布之间的关系（Brosinsky et al， 2014）。青藏高原的人口密度较低， 人类活动对此处的植被和气候的影响相对有限， 独特的地理环境条件为国内外专家学者研究下垫面植被覆盖情况与气候因子的相互作用关系提供了理想的研究区域（Sun and Qin， 2016）。已有研究发现， 气候变暖在青藏高原更迅速， 青藏高原的变暖速度是全球变暖速度的1.5倍（Kuang and Jiao， 2016； Meng et al， 2018）。郭洁和李国平（2007）利用气象站的数据研究指出若尔盖湿地的气候在20世纪末呈现气温升高、 降水减少的暖干化特征， 这个时段青藏高原的土壤湿度有所下降（陈思成， 2019）。而进入21世纪以后， 青藏高原湿地地区气温升高， 由此引发下垫面蒸散量增加， 降水量相应增加， 使湿地动植物要素发生了变化（刘志伟等， 2019）， 土壤湿度也缓慢升高（陈思成， 2019）。Shen et al（2014）研究发现， 青藏高原干旱区的植被对降水非常敏感， NDVI与气温呈负相关， 而在降水充足的地区， 温度是限制植被生长的主要因素， 降水对植被生长的影响则不太重要。赵倩倩等（2021）对青藏高原植被覆盖变化与气温和降水的关系进行了研究， 发现高原东北部地区植被覆盖与气温的关系更加密切。Guo et al（2014）对青藏高原雅鲁藏布江流域的NDVI与气候因子作了研究， 认为植被生长情况与短期土壤水分密切相关。杨瑞瑞等（2018）对若尔盖地区的植被覆盖和气候因子进行研究， 认为植被覆盖与同期气温的相关性较好， 但对降水有明显的滞后性。
尽管国内外的学者已对不同地区的植被覆盖、 气候因子及二者之间的相互作用关系做了大量的研究， 但针对若尔盖湿地这一气候敏感区的研究还较少， 且之前针对这一区域的研究主要是通过气象站点数据插值作为气候因子， 考虑到若尔盖湿地及周围的气象站点数量较少， 插值得到的结果不够准确， 且气象站点无法提供土壤湿度这一重要气候因子数据， 而欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）的第五代再分析资料（ERA5）提供的空间分辨率为0.25°×0.25°的2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量数据可以在一定程度上解决这些问题。因此， 本文利用MODIS-NDVI数据和ERA5数据对2000 -2019年若尔盖湿地植被覆盖和气候因子的时空变化及二者之间的关系进行了研究， 以期为以若尔盖湿地为代表的三江源环境敏感和脆弱区的生态环境建设提供理论依据和合理的发展建议。
2 资料来源与研究方法
2.1 研究区概况
位于我国西部内陆、 青藏高原的东北部的若尔盖湿地， 纬度范围在31.88°N -34.80°N， 经度范围在100.83°E -103.64°E， 包括四川省的若尔盖县、 阿坝县、 红原县和甘肃省的玛曲县、 碌曲县（图1 ）， 所占面积约4.49×104 km2， 海拔在2549~4668 m， 平均海拔约3682 m， 湿地周围多山地， 中部偏北为比较平缓的丘状高原。研究区位于我国的半湿润地区， 区域内受高原亚寒带大陆性季风气候控制， 植被类型比较丰富， 有包括阔叶林、 针叶林、 灌丛、 草甸等在内的多种类型（杨瑞瑞等， 2018）。因区域内海拔较高， 温度相对同纬度其他地区低， 气候冷湿， 常年无夏， 四季不明（冯文兰等， 2015）， 故区内多沼泽发育， 以木里苔草、 藏嵩草为代表的沼泽植被生长良好（杨永兴等， 2013）。
文中涉及若尔盖县、阿坝县、红原县的地图是基于四川省标准地图服务网站下载的审图号为川S（2021）00059号的标准地图制作，底图无修改；涉及玛曲县、碌曲县的地图是基于甘肃省标准地图服务网站下载的审图号为甘S（2021）91号的标准地图制作，底图无修改。
2.2 资料概况
本文所用的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）数据来自美国航空航天局（National Aeronautics and Space Administration， NASA）提供的2000 -2019年植被生长季（5 -9月）MODIS全球植被指数16天合成的陆地标准产品MOD13Q1， 空间分辨率为250 m。气候因子数据选用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）提供的2000 -2019年植被生长季（5 -9月）的第五代再分析资料（ERA5）月值数据集， 并将其中的2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量作为本文研究的3个气候因子， 气候因子数据的空间分辨率为0.25°×0.25°。
2.3 数据预处理及研究方法
2.3.1 NDVI数据预处理
利用MODIS处理工具MRT（MODIS Reprojection Tool）对NASA提供的MOD13Q1的数据文件作格式转换和重投影， 坐标系选用WGS84。目前国际上常用的最大值合成法（Maximum Value Composite， MVC）可以减少云、 大气以及太阳高度角的影响（信忠保等， 2007）， 故本文采用最大值合成法来计算若尔盖湿地2000 -2019年逐年的NDVI最大值， 以反映真实的地表植被覆盖情况。由于MOD13数据集的NDVI缩放比例系数为0.0001， 故使用波段运算批处理工具将其缩小至原来的1/10000， 即得到当地实际的NDVI值。
2.3.2 植被覆盖度的计算
植被覆盖度的计算使用像元二分模型， 模型将每个像元分为无植被覆盖（裸土）和纯（完全）植被覆盖两类， 以此来减少植被类型和大气的影响， 具体表示为：
式中： NDVI v为纯（完全）植被覆盖区域的NDVI值； NDVI s为无植被覆盖（裸土）区域的NDVI值。
对于混合像元来说， 若纯（完全）植被覆盖区域所占比例为FVC， 则无植被覆盖（裸土）区域所占比例为（1-FVC）。
即植被覆盖度的计算公式：
因为图像中会存在一些无法消除的噪声， 这导致处理时NDVI的极值并非一定是NDVI v和NDVI s， 故取置信区间内的最大值和最小值作为NDVIv 和NDVI s。结合三江源地区的实际情况（张颖等， 2017）， 本文取累计概率为5%的NDVI值为NDVI s， 即作为无植被覆盖（裸土）指数， 取累计概率为95%的NDVI值为NDVIv， 即作为纯（完全）植被覆盖指数。
2.3.3 趋势分析
对于植被覆盖度和气候因子的变化趋势分析， 采用一元线性回归的方法（宋富强等， 2011）， 具体的计算公式为：
式中： n为年数（即n=20）； Xi 为时间序列中第i年的X值， X分别取NDVI、 2 m温度（单位： ℃）、 总降水量（单位： mm）和土壤体积含水量（单位： m3·m-3）的值。若slope>0， 则该栅格点的X的值呈增加趋势； 反之， 若slope<0， 则该栅格点的X的值呈减少趋势。
2.3.4 相关分析
采用相关分析方法来分别讨论植被覆盖度与各气候因子之间的相关关系（王永财等， 2014）， 相关系数的计算公式为：
式中： n为月数（即n=100）； xi 为时间序列中第i个月的NDVI值； 代表20年的平均NDVI值； yi 为第i个月的y值， y分别取2 m温度（单位： ℃）、 总降水量（单位： mm）和土壤体积含水量（单位： m3·m-3）的值， 代表20年的平均气候因子数据。
2.3.5 多元线性回归
对降水、 2 m温度、 土壤体积含水量和植被覆盖度进行多元线性回归分析， 以研究3个气候因子对植被覆盖度的共同影响， 并比较不同气候因子对植被覆盖度的贡献大小， 建立的回归方程为：
式中： bt 、 bp 和bs 分别代表植被生长季（5 -9月）的2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量的回归系数； T、 P和S分别代表植被生长季（5 -9月）的2 m温度（单位： ℃）、 总降水量（单位： mm）和土壤体积含水量（单位： m3·m-3）。回归方程的复相关系数表示气候因子对NDVI变化的解释能力， 采用F检验法对其进行显著性检验。
3 结果分析
3.1 植被覆盖度的时空变化特征
通过统计2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度的变化趋势（图2 ）可以看到， 20年来植被覆盖度变化在0~1之间波动， 20年的平均值为0.65。从时间尺度上来看， 近20年若尔盖地区植被覆盖度的年均值变化趋势在-0.07~0.06 a-1（图4 ）， 变化幅度很小， 这与赵倩倩等（2021）的结论基本一致， 植被覆盖度的平均变化趋势为1.20×10-4 a-1， 且相邻两年的变化幅度全部控制在0.04以内， 年际变化率小， 趋势不明显， 研究区内植被覆盖度情况比较稳定。
图2 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度变化趋势Fig.2 Change trend of vegetation coverage in the growing season （May to September） of Zoige wetland from 2000 to 2019 |
图3 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度均值分级Fig.3 Average fractional plot of vegetation coverage in the growing season （May to September） of Zoige wetland from 2000 to 2019 |
为了清楚显示若尔盖湿地2000 -2019年植被生长季（5 -9月）的植被覆盖度情况， 结合青海省草地分级（卫亚星等， 2008）和若尔盖地区的植被及生态情况， 将植被覆盖度均值分为五个等级（图3 ）， 分别为： 0~0.1（无植被覆盖）、 0.1~0.3（低植被覆盖）、 0.3~0.5（较低植被覆盖）、 0.5~0.7（较高植被覆盖）、 0.7~1（高植被覆盖）。根据2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）的植被覆盖度均值分级的面积统计表格（表1 ）可以看出： （1）区域内有超过80%的面积植被覆盖度在0.5以上； （2）植被覆盖度处于0~0.1范围内的无植被区面积仅占4%左右， 且多出现于红原县的东南部、 阿坝县的西部以及玛曲县的西部， 这些地方海拔高（超过4000 m）， 气温低， 常年被冰雪覆盖， 下垫面上几乎没有植被生长； （3）植被覆盖度处于0.7~1的高植被覆盖区的面积约占区域总面积的一半， 集中出现在若尔盖湿地中部， 境内黑河与白河流域附近， 海拔相对较低（低于3500 m）， 气温适宜， 水热条件好， 适宜植被生长。
表1 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度面积Table 1 The area of vegetation coverage in the growing season （from May to September） of Zoige Wetland from 2000 to 2019 |
| 植被覆盖情况 | 面积/km2 | 占比 |
|---|---|---|
| 无植被覆盖（0~0.1） | 1643.44 | 4.16% |
| 低植被覆盖（0.1~0.3） | 1902.56 | 4.82% |
| 较低植被覆盖（0.3~0.5） | 4218.63 | 10.69% |
| 较高植被覆盖（0.5~0.7） | 12173.31 | 30.84% |
| 高植被覆盖（0.7~1） | 19539.06 | 49.49% |
进一步分析近20年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度变化趋势的空间分布， 由图4 （a）可知， 20年来若尔盖湿地植被生长季的植被覆盖度变化趋势数值不大， 平均变化趋势大于0， 说明植被覆盖度在过去的20年里有所增加， 但各地的变化趋势并不相同。为了更方便直观地显示植被覆盖度的变化情况， 将2000 -2019年5 -9月若尔盖湿地的植被覆盖度变化趋势进行分级［图4 （b）］， 具体分为： -0.070~-0.020 a-1（较显著减少）、 -0.020~-0.004 a-1（不显著减少）、 -0.004~0.004 a-1（几乎不变）、 0.004~0.020 a-1（不显著增加）、 0.020~0.055 a-1（较显著增加）。由2000—2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）的植被覆盖度变化趋势分级的面积统计表格（表2 ）可以看出， 研究区内植被覆盖度较显著增加和较显著减少区域所占面积各为1%左右， 研究区内约26%的区域植被覆盖度20年来呈现不显著减少的趋势， 27%的区域植被覆盖度20年来呈现不显著增加的趋势， 大部分的区域植被覆盖度变化不大。其中， 植被覆盖度减少的区域出现在玛曲县的北部、 若尔盖县的西北部以及红原县的北部和东南部， 而若尔盖县的中部植被覆盖度出现了比较明显的增长趋势， 除此之外， 红原县的西部、 碌曲县的北部也都是植被覆盖度增加的地区。总体上， 若尔盖湿地植被覆盖度情况比较稳定， 植被增长地区的面积略大于植被减少地区的面积， 且高海拔地区（超过4000 m）的植被基本都呈增长态势。
表2 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度面积变化趋势Table 2 area change trend of vegetation coverage in the growing season （from May to September） of Zoige wetland from 2000 to 2019 |
| 植被覆盖度变化趋势 | 面积/km2 | 占比 |
|---|---|---|
| 较显著减少 | 388.69 | 0.99% |
| 不显著减少 | 10209.13 | 25.86% |
| 几乎不变 | 17790.99 | 45.07% |
| 不显著增加 | 10657.00 | 26.99% |
| 较显著增加 | 431.19 | 1.09% |
3.2 气候因子的时空变化特征
从2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量的时间变化趋势（图5 ）可以看出， 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季的2 m温度在8.09~9.93 ℃， 20年的平均温度为9.03 ℃， 并有逐年增长的趋势， 增温幅度为0.04 ℃·a-1 ［图5 （a）］， 这一数值要大于周围海拔较低地区的增温速率， 这与 Kang et al（2007）的研究结论一致。2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季的总降水量在599.02~831.81 mm， 平均为721.44 mm［图5 （b）］， 这一数值要大于杨瑞瑞等（2018）通过气象站观测数据插值得到的结果， 研究区内降水有减少的趋势， 但减少的幅度很小， 平均约为 0.29 mm·a-1。2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季的土壤体积含水量在0.38~0.44 m³·m-3， 平均约0.41 m³·m-³ ［图5 （c）］， 这一数值与孙夏等（2019）的研究结果基本一致， 同时， 研究区内的土壤体积含水量有增长的趋势， 平均每年的增长幅度为0.07%。
进一步分析2000 -2019年研究区内植被生长季（5 -9月）2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量变化的空间分布（图6 ）可以看出， 2000 -2019年若尔盖湿地全区植被生长季的温度均呈增长趋势， 平均增温幅度为0.04 ℃·a-1， 其中包括阿坝县在内的研究区西南部增温幅度较大， 阿坝县的增温幅度平均为0.05 ℃·a-1， 研究区的北部和东部增温幅度则相对不太明显， 位于研究区北部的碌曲县增温幅度在0.01~0.03 ℃·a-1， 平均只有0.02 ℃·a-1［图6 （a）］。若尔盖湿地植被生长季的总降水量在过去20年里有增有减， 且平均上呈减少的趋势， 减少的幅度为-0.29 mm·a-1。研究区内阿坝县和红原县总降水量减少的趋势较为明显， 红原县总降水量的减少幅度约为-0.95 mm·a-1， 而玛曲县和若尔盖县大部分地区的总降水量则呈增长趋势， 玛曲县的总降水量增加幅度约为0.54 mm·a-1 ［图6 （b）］。2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季的土壤体积含水量变化幅度在-2.00×10-4~3.10×10-3 m³·m-³·a-1， 全区平均变化趋势为6.60×10-4 m³·m-³·a-1， 整体呈增长趋势， 但存在空间上的差异， 研究区南部土壤有变干的趋势， 研究区北部土壤则有变湿的趋势， 特别是若尔盖县的土壤体积含水量增长最为明显， 其平均增长幅度达1.30×10-3 m³·m-³·a-1 ［图6 （c）］。除降水、 季节性冰雪消融对土壤体积含水量的影响外（孟宪红等， 2020； 蔡林彤等， 2021）， 近年来出台和执行的一系列保护政策使得该地区的湿地、 沼泽及植被得到了一定程度的恢复， 植被状况的改善有利于水土保持， 这对土壤增湿也起到了促进作用（武高洁等， 2017； 翟雅倩等， 2018）。
图6 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）2 m温度（a， 单位： ℃·a-1）、 总降水量（b， 单位： mm·a-1）和土壤体积含水量（c， 单位： m³·m-3·a-1）年际变化率分布Fig.6 The annual change of temperature （a， unit： ℃·a-1）， total precipitation （b， unit： mm·a-1） and soil water content （c， unit： m³·m-³·a-1） during the vegetation growing season （from May to September） in Zoige wetland from 2000 to 2019 |
3.3 植被覆盖度与气候因子的关系
对2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量分别进行相关分析（图7 ）， 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与平均温度的相关系数在-0.61~0.63， 呈正、 负相关系数的区域分别占研究区总面积的54%和46 %， 其中相关系数为正值的区域多位于研究区的西北部和西南部， 范围包括碌曲县的西部、 玛曲县和阿坝县， 相关系数为负值的区域则集中在研究区的中部偏东， 即若尔盖县及其与红原县、 阿坝县的交界处附近［图7 （a）］。2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与总降水量的相关系数在 -0.48~0.62， 呈正、 负相关系数的区域分别占研究区总面积的69%和31%， 其中， 正相关系数的区域多位于研究区的西部， 主要包括碌曲县、 玛曲县的西北部和阿坝县的西部。而负相关系数则较为集中地出现在研究区的东部偏北， 即若尔盖县境内， 研究区南部红原县境内也有小面积的负相关系数分布［图7 （b）］。2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与土壤体积含水量的相关系数在-0.48~0.69， 呈正、 负相关系数的区域分别占研究区总面积的67%和33%， 其中相关系数为正值的区域主要位于研究区的西北部， 即碌曲县境内和若尔盖县与玛曲县的交界处附近。相关系数为负值的区域则主要位于研究区的东部和南部边缘［图7 （c）］。
图7 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与温度（a）、 总降水量（b）、 土壤体积含水量（c）的相关系数分布Fig.7 Spatial distribution of correlation coefficients between vegetation coverage and temperature （a）， total precipitation （b） and soil water content （c） in the growing season （from May to September） of Zoige wetland from 2000 to 2019 |
总体来看， 近20年若尔盖地区植被生长季（5 -9月）植被覆盖度与2 m温度、 总降水量、 土壤体积含水量均呈显著的正相关关系（P<0.05）， 也就是说， 随着若尔盖地区植被生长季的2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量的增加， 植被的生长期逐渐提前， 生物量的积累增加， 植被覆盖度也会相应增加（李丹利等， 2019）。
对2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）若尔盖湿地植被覆盖度与2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量这3个气候因子进行复相关分析（表3 ）， 得到的回归方程为y=0.012t+3.943×10-5 p+0.508s+0.321， 其中， y表示植被覆盖度， t、 p、 s分别代表2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量这3个气候因子。由表4 得到回归模型的复相关系数R为0.684， 3个气候因子可解释近20年若尔盖湿地植被生长季植被覆盖度变化的46.8%， 即研究区的植被覆盖度变化有46.8%是由2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量的变化所影响的， 且2 m温度对植被覆盖度变化的贡献最大， 其次是土壤体积含水量， 而总降水量的贡献最小。对回归方程进行显著性检验， 发现2 m温度和土壤体积含水量对植被覆盖度的变化有显著影响（P<0.05）， 但总降水量对植被覆盖度的影响却并不显著。
表3 2000—2019年若尔盖湿地植被生长季（5—9月）植被覆盖度与气候因子多元线性回归的系数统计Table 3 Coefficient statistics of multiple linear regression between vegetation coverage and climate factors during vegetation growing season （from May to September） in Zoige wetland from 2000 to 2019 |
| 模型参数 | 未标准化系数 | 标准化系数 | t | 显著性水平 | |
|---|---|---|---|---|---|
| B | 标准误差 | Beta | |||
| 常量 | 0.321 | 0.064 | 5.022 | 0.000 | |
| 2 m温度 | 0.012 | 0.001 | 0.601 | 7.955 | 0.000 |
| 总降水量 | 3.943×10-5 | 0.000 | 0.028 | 0.273 | 0.786 |
| 土壤体积含水量 | 0.508 | 0.179 | 0.289 | 2.833 | 0.006 |
表4 2000—2019年若尔盖湿地植被生长季（5—9月）植被覆盖度与气候因子多元线性回归模型参数评估Table 4 Model parameter evaluation of multiple linear regression between vegetation coverage and climate factors during vegetation growing season （May to September） in Zoige wetland from 2000 to 2019 |
| R | R 2 | 调整后R 2 | 标准估算的误差 |
|---|---|---|---|
| 0.684 | 0.468 | 0.451 | 0.033 |
4 结论
利用MODIS陆地标准产品MOD13Q1提供的2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）的NDVI数据， 基于像元二分模型和最大值合成法得到若尔盖湿地的植被覆盖度， 并分析了植被覆盖度的时空分布特征及变化情况。同时， 根据ERA5的气候因子数据对研究区2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量的时空分布特征及变化情况进行了分析。最后， 利用相关分析和多元线性回归对若尔盖湿地植被覆盖度与气候因子之间的关系进行研究， 得到以下结果：
（1） 2000 -2019年若尔盖湿地植被生长季（5 -9月）的植被覆盖度在0.62~0.67， 平均为0.65， 年际变化率为1.20×10-4 a-1， 变化幅度小， 增长不明显， 区域内植被覆盖度情况比较稳定。
（2） 20年来研究区内植被生长季（5 -9月）的2 m温度在8.09~9.93 ℃， 有增温的趋势， 年际变化率约为0.04 ℃·a-1， 温度增长较快的区域主要位于研究区的西南部。研究区内植被生长季（5 -9月）的总降水量在599.02~831.81 mm， 年际变化率平均约为-0.29 mm·a-1， 其中研究区的中部偏南呈不明显的减少趋势， 研究区中部偏北则呈不明显的增加趋势。研究区内植被生长季（5 -9月）的土壤体积含水量在0.39~0.44 m3·m-3， 年际变化率平均约为6.60×10-4 m3·m-3·a-1， 其中研究区北部土壤增湿明显， 南部土壤则有变干的趋势。
（3） 植被覆盖度受2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量3个气候因子影响， 均呈显著的正相关关系。研究区内植被生长季（5 -9月）的2 m温度、 总降水量和土壤体积含水量可以解释区域内46.8%的植被覆盖变化， 虽然气温有增加趋势， 但植被覆盖度没有显著的变化趋势， 这可能是除上述3种气候因子外还有其他因素影响植被覆盖的变化， 需要进一步的研究。气候因子对植被覆盖度变化的贡献从大到小依次是2 m温度、 土壤体积含水量和总降水量。