人类活动导致中国中温带地区植被绿化加速

《Ecological Engineering》：Human-induced acceleration of vegetation greening in the Mid-Temperate Zone of China

　　**摘要**
植被对于维护全球和区域范围内的生态平衡及支持可持续发展至关重要。本研究结合了GIMMS和MODIS的NDVI产品，构建了中国中温带地区（1982–2024年）的连续月度NDVI数据集，并系统地分析了气候变化和人类活动背景下植被的时空动态及其驱动机制。研究结果表明，在1982–2024年间，生长季平均NDVI以0.92×10^-3年^-1的速率显著增加（p<0.01），2011年后这一增长速度进一步加快至2.41×10^-3年^-1（p<0.01），同时绿化中心的区域向东北方向迁移了893公里。降水量和短波辐射是该地区植被变化的主要气候驱动力；2011年后，降水量增加（4.45毫米）和短波辐射减少（5.08瓦/平方米）共同促进了植被的绿化。整个中温带地区有66.3%的区域表现出NDVI增加的趋势，其中人类活动的贡献（56.0%）明显高于气候变化（10.3%）。在各种人为因素中，GDP增长对植被绿化具有最强的正向促进作用，而在东部中温带地区，放牧强度则显示出显著的负面影响。诸如“三北防护林工程”之类的生态修复项目不仅改善了植被覆盖状况，还促进了GDP的增长，从而实现了生态效益与经济发展的良性循环。本研究证实人类活动是中温带地区植被绿化的主要驱动力，为全球环境变化下的适应性生态修复规划和政策制定提供了重要的科学依据。

**引言**
植被在维持全球生态稳定性方面发挥着基础性作用（Piao等人，2020；Mutanga等人，2023；Gong等人，2024）。作为陆地生态系统的重要组成部分，植被不仅调节着全球的能量和碳循环，还对气候变化、环境变化以及人类活动作出敏感响应（Xu等人，2022；Lu等人，2025）。在干旱和半干旱地区，植被动态与区域农业经济的发展紧密相关，农业和畜牧业构成了这些地区的主要经济基础（Du等人，2017；Lian等人，2021）。先前的研究表明，气候变化和人类活动是区域及全球范围内植被变化的主要驱动力（He等人，2022；Li等人，2025；Williams等人，2026）。因此，近年来，了解植被动态对气候和人为因素的响应已成为生态学与环境研究的核心课题（He等人，2022；Cheng等人，2024；Bai等人，2025）。归一化植被指数（NDVI）能够捕捉植被冠层在红光和近红外波段的反射和吸收特性，被广泛用于监测和评估植被覆盖的变化（Gao等人，2024；Wang等人，2026）。过去四十年间，全球大部分地区观测到植被显著绿化现象，2024年的绿化趋势达到了历史最高水平，2000–2024年间年均增长率为8.1×10^-4年^-1（Piao等人，2020；Gui等人，2025）。作为全球绿化的重要贡献者，中国的NDVI整体呈上升趋势，2000–2020年间年均增长率为2×10^-3年^-1，约70%的面积出现了绿化现象（Wei等人，2022），但存在明显的空间异质性（Xu等人，2023）。在穆乌斯沙地等代表性生态区域，NDVI从缓慢增长（0.4×10^-3年^-1）在2006年后转变为快速绿化（4.8×10^-3年^-1）（Gao等人，2022）。同样，中国黄土高原的NDVI增长率在2000年后超过了5×10^-3年^-1（He等人，2022），远高于1985–2015年的长期平均水平（2×10^-3年^-1）（Li等人，2021）。然而，植被绿化并未在所有地区均匀发生。内蒙古地区在1982–2009年间NDVI呈下降趋势，2009年后转为上升趋势（Wang等人，2022a）。黑河流域的NDVI在1990–2024年间经历了“退化–停滞–恢复–减速”等阶段性变化（Wang等人，2026）。这些结果表明，中国植被恢复存在显著的时空异质性，尤其是在生态脆弱的中西部和高纬度地区，植被动态表现出复杂的演变模式。

自1978年实施“三北防护林工程”以来，中国实施了多个跨省生态修复项目，包括植树造林计划、耕地改森林计划和防风固沙林工程（Zhang等人，2021；Cai等人，2022；Fu等人，2023）。这些项目通过植树造林和自然森林保护旨在修复退化的生态系统，特别是在干旱和半干旱地区。多项研究显示，中国在2000–2017年间为全球绿化贡献了约25%的成果（Chen等人，2019）。经过四十多年的持续实施，“三北防护林工程”累计造林面积达3174万公顷，恢复了33.6万平方公里的沙漠化和沙化土地。项目区域内，森林面积和覆盖率分别从206万公顷和5.05%增加到591万公顷和13.57%（NFGA，2019）。中国的沙化土地面积从20世纪末的年均扩展34.36万公顷转变为2004–2019年的年均减少66.7万公顷，表明沙化区域得到了显著改善（Li等人，2017；NFGA，2023）。然而，植被绿化也可能增加植物水分消耗，从而加剧蒸散作用，可能加剧陆地水资源的枯竭（Bai等人，2020）。因此，监测大规模生态修复项目下的植被动态具有重要的科学和实践意义。近年来，大量研究采用残差分析方法量化了中国气候变化和人类活动对植被动态的相对贡献（Hou等人，2022；Lin等人，2022；Lu等人，2025）。该方法通常基于NDVI与气候变量之间的回归模型，模拟NDVI的趋势代表气候影响，残差的趋势反映人类活动的影响（Yang等人，2022b；Feng等人，2025）。然而，大多数先前研究主要考虑了温度和降水量作为关键气候因素，而忽略了辐射、风速和蒸散作用等其他重要因素（Ren等人，2023；Gao等人，2022）。此外，人类活动对植被生长既有负面效应（如城市扩张、过度放牧或森林砍伐），也有正面效应（如植树造林、耕地改森林）（Liu等人，2019；Yu等人，2024；Purevjav等人，2025；Peter和Arima，2026）。

为了探究生态过程的驱动机制，当前的方法主要包括地理检测模型（Lu等人，2023；Wang等人，2026）、偏最小二乘结构方程建模（Mousavi等人，2023；Xu等人，2024b）、普通最小二乘法（Satti等人，2024）以及地理加权回归（Zhang等人，2024a）。在这些方法中，地理检测模型在识别植被动态的驱动因素和解释多种因素之间的交互作用方面具有优势（Wang等人，2022b；Li等人，2024）。因此，将残差趋势分析与地理检测模型相结合，有助于量化各种驱动因素对植被动态的影响机制。尽管先前研究已经确定了植被变化的主要驱动因素，但对气候变化和人为因素共同作用下中国中温带地区植被动态的系统研究仍然有限。

为了明确近几十年来中温带地区在气候变化和人类活动共同影响下的植被动态驱动机制，本研究整合了GIMMS和MODIS的NDVI产品，构建了1982–2024年的连续月度NDVI数据集，并对其时空动态进行了分析。本文的结构如下：第2节介绍研究区域、数据集（遥感数据、气候数据和人为数据）以及数据处理和分析方法；第3节展示了1982–2024年间中温带地区植被动态的时空特征，并量化了气候变化和人类活动对植被绿化的贡献；第4节讨论了主要研究结果；第5节给出了结论。

**研究区域**
中国中温带地区（MTZ）位于中国的半干旱和干旱地带（东经73°–135°，北纬33°–50°），涵盖12个省级行政单位，总面积约为376万平方公里。该地区地形复杂多样，山脉与盆地交错分布，海拔范围从-85米到6951米不等（图1b）。中纬度气候区的划分基于中国气象局提供的数据集。

**时间变化**
图3显示了1982–2024年间中温带地区生长季NDVI的年际和季节性变化。NDVI的季节性变化呈现出明显的单峰模式（图3a）。月平均NDVI从4月开始迅速上升，在7月和8月达到峰值，随后急剧下降至10月，之后下降速率逐渐减缓。植被在11月进入休眠期，持续到次年的3月。

**讨论**
自1978年“三北防护林工程”启动以来，该工程在改善中国北部的生态环境方面取得了显著成效（Cao等人，2020）。1978年至2022年间，三北防护林范围内的保护森林总面积（包括乔木林、灌木丛和防风林）增加了188,746平方公里，增长了91.8%。同期，森林覆盖率从1978年的5.1%上升至2022年的9.7%，受影响面积也有所扩大。

**结论**
本研究整合了GIMMS和MODIS的NDVI产品，构建了中国中温带地区（MTZ）1982–2024年的连续月度NDVI数据集，系统分析了该地区植被动态的时空变化，进一步揭示了气候变化和人类活动对植被变化的影响机制。主要结论如下：
1. 从1982年到2024年，生长季平均NDVI（4月–10月）以0.92×10^-3年^-1的速率显著增加。

**作者贡献声明**
林志坤：撰写初稿、可视化处理、数据验证、软件应用、方法研究、数据分析。
赵新欣：撰写与编辑、项目监督、行政管理。
闫宇：撰写与编辑、资源协调、项目管理和资金筹措、概念构思。
舒晨宇：数据验证、软件应用、方法研究。
侯青康：软件应用、方法研究、数据分析。
徐英军：撰写与编辑、资源协调、概念构思。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的可能影响本研究结果的财务利益或个人关系。

**致谢**
作者感谢内蒙古自治区科技计划（2025YFHH0270）、宁夏自然科学基金（2026AAC020066）、北京中国地质大学极地地质与海洋矿产资源重点实验室开放基金项目、教育部（HNPY-202511）以及中国地质大学高层次研究生项目（CX2026212）提供的财政支持。