2002—2016年華北平原植被生長狀況及水文要素時空特征分析

曹艷萍, 秦 奮,龐營軍,趙 芳,黃金亭

1 河南大學環境與規劃學院,開封 475004 2 黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室,開封 475004 3 中國林業科學研究院荒漠化研究所,北京 100091

陸地表面植被是監測全球氣候變化的敏感指示器,是陸地地表生態系統的核心組成部分,也是鏈接大氣、水體和土壤的紐帶[1]。氣候和水分環境是植被生長狀況的重要影響因素；而植被生長狀態變化又將改變陸地地表下墊面屬性,進一步影響氣候調節、水土保持以及整個生態系統的穩定性[2]。地表植被變化是氣候變化、人類活動等多種因素共同作用的結果。因此,研究植被變化及其與氣候、水文環境因子之間的關系可為應對氣候和水環境變化提供重要的理論依據,也是有效預測生物圈對自然氣候系統和人類活動反饋的前提。

降水、土壤水直接影像區域植被生長。而當光照充足、降水有限時,地下水是土壤水補給的重要來源,因而地下水也會對生態系統產生一定的影響。Koirala等[3]利用一系列高分辨率數據對全球尺度上地下水和植被的關系做了研究,結果表明全球2/3的植被區的總初級生產力(GPP)至少在一個季節內與地下水位(WTD)有關：濕潤地區的GPP和WTD主要呈負相關,干旱區主要呈正相關。

華北平原是中國重要的政治、經濟、文化中心,也是重要的糧棉油生產基地[4]。水資源短缺是該地區社會經濟和農業持續發展的主要限制因素。近年來,隨著工農業的發展,用水量急劇增加；同時降水量明顯減少,造成了華北平原水資源匱乏,地表干枯；連年超采地下水,使地下水位持續下降,形成大面積地下水漏斗區。因此,迫切需要分析華北平原植被生長狀況及水文要素時空動態變化特征。

對于大、中尺度研究區域,遙感方法是監測其植被變化的有效手段。植被指數是植被覆蓋度、植被初級生產力等植被生態參數的重要指示器。研究表明,歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是目前最為廣泛應用的植被指數[5]。但是由于NDVI算法本身并非線性,對于覆蓋度較高的天然植被和農作物區域,NDVI飽和現象比較嚴重,且土壤背景的干擾噪聲也在一定程度上損害NDVI的空間一致性；增強型植被指數(Enhanced Vegetation Index, EVI)較好解決了NDVI的紅光飽和、大氣和土壤背景的干擾影響,更加適合高植被覆蓋度的區域[6]。

表1中列舉一些基于不同植被指標在中國不同區域的相關研究。盡管基于遙感的植被狀況相關研究逐漸增多,多數研究集中在氣候或人類活動有關因素與植被變化之間的定量關系。探究氣候變化且人口活動密集區域的植被生長狀況及其與水文要素變化關系對于區域植被利用與保護有一定意義。本文分析華北平原MODIS EVI植被指數、關鍵水文要素的時空分布特征和變化趨勢,重點探討不同生態系統分區植被生長狀況和水文要素的關系。

1 研究區域概況

華北平原是我國三大平原之一,主要農業區域之一；位于中國東部沿海,地跨112.4°—122.7°E, 32.5°—40.6°N,北抵燕山山麓,南達大別山北側,西依太行山-伏牛山,東鄰渤海和黃海。研究區域總面積約39.2萬km2,除山東半島為丘陵外,大部分地區為平原；土地利用類型多為耕地。

研究區屬于溫帶大陸季風氣候,年均氣溫8—15 ℃,年均降水500—900 mm。降水集中分布在6—9月份,四季變化明顯,夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥。華北平原是以旱作為主的農業區,農作物以一年兩熟為主,主要的糧食作物是冬小麥、夏玉米,主要經濟作物是棉花和花生。華北平原人均水資源量僅為456 m3/年,不足全國的1/6。地表水時空分布不均,地下水已成為華北平原經濟、社會、農業可持續發展的重要支柱。

表1 基于遙感監測分析中國不同區域植被生長狀況

為探討不同生態系統分區植被生長的變化特征,將研究區域已有自然分區按照地形和綜合農業區劃等分為4個子區域(圖 1)[15],分別為：燕山-太行山山麓平原區、冀魯豫低洼平原區、黃淮平原區、山東丘陵農林區。山東丘陵農林區的植被以落葉闊葉林為主,其他3個子區域的植被以農作物為主,僅在太行山、燕山山麓邊緣等生長灌叢、小片落葉闊葉林、喬木等植被。如圖 1所示,2002—2016年間該區域EVI分布范圍為0—0.75,黃淮平原區、冀魯豫低洼平原區中南部地區的植被生長最佳,燕山-太行山山麓平原區、冀魯豫低洼平原區的北部和山東丘陵農林區的部分地區植被覆蓋度較低。

圖1 華北平原增強型植被指數(enhanced vegetation index,EVI)在2002—2016年間多年均值空間分布Fig.1 Spatial distribution of multi-year averaged enhanced vegetation index (EVI) from 2002 to 2016 over North China Plain

2 數據與方法

2.1 MODIS EVI數據

本文采用2002—2016年的Terra MODIS傳感器的0.05°空間分辨率的L3級逐月增強型植被指數(MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05deg CMG),源于NASA陸地分布式數據檔案中心(Land Processes Distributed Active Archive Center,LPDAAC)。

EVI的計算公式為：

(1)

其中G為增益因子,L為背景調整項,C1和C2為擬合系數；ρB、ρR、ρNIR分別為MODIS的藍光、紅光和近紅外波段的光譜反射率。MODIS EVI產品數據反演過程中,G=2.5,L=1,C1=6,C2=7.5。

基于月EVI數據,根據國際通用的最大值合成法(Maximum Value Composite,MVC)得到研究區域2002—2016年的逐年EVI最大值序列圖譜,代表年內生長季的植被狀態。此外,基于最大值合成法思路,根據公式2求研究區域逐格網的逐年EVI最小值序列圖譜,代表年內非生長季的植被狀態。

EVIi=min(EVIi,j)

(2)

式中,EVIi指i(i=2002—2016)年的EVI數據,EVIi,j指i年的j月(j=1—12)的EVI數據。

2.2 GRACE重力衛星數據

本文采用GRACE CSR RL05 Mascon水儲量變化量數據,時間分辨率為月,空間分辨率為0.5°。該水儲量變化量在垂直方向上是地下水、土壤水、地表水、冰雪水和生物含水量等五部分變化量的集成量[16]。研究表明基于Mascon算法反演得到的水儲量變化量精度更高[17]。

本文基于GRACE水儲量變化量和Global Land Data Assimilation System (GLDAS)的土壤水和雪水當量數據,根據公式3,反演得到華北平原地下水數據集。Feng等[18]利用GRACE重力衛星反演2003—2010年間華北平原地下水,研究時段內由于農業灌溉抽取地下水造成該地區地下水以(2.2±0.3) cm/a的速率減少,與地下水井實測數據相一致。

ΔGW=TWSA-ΔSM-ΔSWE

(3)

式中,Δ代表變化量,GW是地下水,TWSA是水儲量變化量,SM是土壤水,SWE是雪水當量。

2.3 GLDAS數據

本文采用最新版本GLDAS- 2.1的Noah模型的輸出變量,包括0.25°×0.25°空間分辨率的月時間尺度的土壤水和雪水當量,時間跨度為2000.01—至今。數據獲取后,基于ArcMap平臺進行投影(WGS84地理坐標系)；從規則格網數據集中裁剪出研究區域的柵格數據；將0.25°數據進行重采樣得到0.5°空間格網數據；最后基于月土壤水和雪水當量,分別求得其在2002—2016年間的月距平值,即月值(土壤水或雪水當量)減去2002—2016年間所有月份的平均值。

2.4 降水數據

2002—2015年間的降水數據來自中國區域高時空地面氣象要素驅動數據集[19]。該套數據覆蓋整個中國,時間跨度為1979—2015年,時間分辨率為3 h,空間分辨率為0.1°。從基金委國家地球系統科學數據平臺—寒區旱區科學數據中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)獲取。

2016年的降水數據采用Global Precipitation Measurement(簡稱GPM)最新的3級融合降水產品IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM),空間分辨率為0.1°×0.1°,時間分辨率為月。從NASA降水測量計劃網站(www.pmm.nasa.gov)獲得。

2.5 一元線性回歸法

本文采用一元線性回歸法分析每個像元的植被和水文變量在2002—2016年間的變化趨勢,計算公式為：

(4)

式中,θslope表示趨勢線的斜率；n表示年份,i表示第i年(1≤i≤n),Yi表示第i年Y值,Y表示植被指數、水文要素等變量。

關于時間序列趨勢顯著性檢驗的統計方法很多,本文采用非參數Mann-Kendall趨勢檢驗方法(簡稱MK趨勢檢驗法)[20]進行趨勢性檢驗。

2.6 植被與水文要素的相關關系

相關系數能夠定量描述兩個變量之間線性關系的緊密程度。對于兩個要素x與y,如果它們的樣本值分別為xi與yi(i=1,2,……,n),則它們之間的相關系數被定義為：

(5)

3 結果與分析

3.1 華北平原EVI和水文要素年內分布特征

圖 2為華北平原EVI、降水、水儲量、土壤水、地下水月值的年內分布特征圖,由2002—2016年間月值求平均得到,例如1月降水量,為2002—2016年間15個1月份降水量的平均值。如圖 2所示華北平原降水集中分布在6—9月份；7月份為峰值,高達124.3 mm。植被指數EVI與降水年內分布基本一致,相關系數高達0.9。不同于降水的典型“單峰”年內分布特征,華北平原EVI年內呈“雙峰”分布特征,于5月份,8月份分別達到峰值,這一分布特征與華北平原的農作物生長季相匹配,5月份是冬小麥生長高峰期,8月份是夏玉米及其他非農作物生長峰值期。2002—2016年間水儲量大致呈典型單峰年內分布特征,在豐水季(6—9月份)水儲量變化量處于年內峰值。由EVI年內分布特征發現,研究區域5月份植被指數EVI處于次峰值,但是6月份EVI處于明顯低谷值；水儲量在6月份也處于嚴重虧損狀態,與該月份EVI的低谷狀態相一致。6月份上旬是小麥農作物收割期,下旬是玉米等農作物播種期,小麥農作物的收割造成植被覆蓋降低,EVI值減少。而6月份玉米等農作物的播種期后需要大面積灌溉,抽取大量地下水滿足農作物需求,造成區域水儲量、地下水的嚴重減少。區域年內月EVI與土壤水相關系數為0.59,二者的峰值時刻相一致(8月份)。已有研究表明華北平原地下水是該區域水儲量減少的主要因素[18],由圖 2可知,地下水在7月份和11月份出現低谷值,7月份的明顯低谷值是華北平原夏季農作物需求大量地下水導致的,11月份低谷值是由抽取地下水灌溉冬小麥造成的。整體上,華北平原植被生長和水文要素的年內分布特征具有極強的相關性。

圖2 華北平原EVI、降水、水儲量、土壤水、地下水的年內分布Fig.2 Annual internal distribution of EVI, precipitation, water storage, soil moisture, groundwater of North China Plain

3.2 華北平原EVI和水文要素年際變化趨勢空間分布特征

基于月EVI影像,根據最大值合成法和最小值合成法分別得到2002—2016年間的逐年EVI最大值和最小值空間分布圖,利用一元線性回歸法計算得到該時期華北平原EVI年最大值和年最小值的變化趨勢空間分布圖(圖 3)。從空間格網變化速率的幅度可知,EVI年最小值年變化速率的幅度(-0.01/a—0.01/a)小于EVI年最大值變化速率的幅度(-0.02/a—0.02/a),且二者變化趨勢空間分布差異明顯。研究區域53%格網EVI年最大值的趨勢分析值為正值,表明這些格網的EVI年最大值呈增長趨勢；47%格網EVI 年最大值趨勢分析值為負值,表明這些格網的EVI年最大值呈減少趨勢。研究區域81%格網EVI年最小值的趨勢分析值為正值,表明這些格網的EVI年最小值呈增長趨勢；19%格網EVI 年最小值趨勢分析值為負值,表明這些格網的EVI年最小值呈減少趨勢。對EVI年最大值和EVI年最小值的變化趨勢分別進行MK顯著性檢驗。整個華北平原29%格網的EVI年最大值的年際變化通過顯著性檢驗(P<0.1)；49%格網的EVI年最小值的年際變化通過顯著性檢驗(P<0.1)。從空間分布特征發現：EVI年最大值顯著變化格網(P<0.1)集中分布在黃淮平原的南部地區,冀魯豫低洼平原區北部,燕山-太行山山麓平原北部及山東丘陵農林區的東部；EVI年最小值顯著變化格網(P<0.1)集中分布在黃淮平原區的中北部、西部及冀魯豫低洼平原區中南部地區。

圖3 華北平原EVI年最大值和年最小值的年際變化趨勢和MK顯著性檢驗空間分布圖Fig.3 Spatial distributions of annual trend and their significance test for the EVI annual maximum and EVI annual minimum of North China PlainI: 燕山-太行山山麓平原區；II: 冀魯豫低洼平原區；III: 黃淮平原區；IV: 山東丘陵農林區

對圖 3變化趨勢空間分布進行統計得整個華北平原及4個不同生態子區域的EVI年最大值和EVI年最小值在2002—2016年間的年際變化速率的平均值,見表2。研究時段內,整個華北平原及其子區域的EVI年最大值年際變化趨勢的區域格網平均值小于EVI年最小值年際變化趨勢的區域格網平均值。華北平原的EVI年最大值呈微弱增長趨勢,區域平均年際變化速率為0.001/10a,除黃淮平原區呈增長趨勢,其他3個子區域呈減弱趨勢,其中燕山-太行山山麓平原區的EVI年最大值年際減少速率最大,值為-0.008/10a,冀魯豫低洼平原區次之,速率為-0.007/10a,山東丘陵農林區EVI年最大值以-0.003/10a的速率減少。華北平原EVI年最小值呈增長趨勢,速率為0.017/10a。4個子區域的EVI年最小值亦呈增長趨勢,其中黃淮平原區增長速率最大(0.024/10a),冀魯豫低洼平原區次之(0.018/10a),山東丘陵農林區EVI年最小值變化速率最小(0.010/10a)。2002—2016年間,黃淮平原區的EVI年最大值和年最小值均呈增長趨勢,其他3個子區域EVI年最大值呈減少趨勢,而EVI年最小值呈增長趨勢。總之,華北平原非生長季植被狀況好轉,生長季的植被狀況除黃淮平原區植被好轉外,其他區域植被整體呈退化趨勢。

由圖 4華北平原的降水、水儲量變化量、土壤水及地下水的年際變化趨勢空間分布圖可知,2002—2016年間,燕山-太行山山麓平原區和冀魯豫低洼平原區降水呈增加趨勢,山東丘陵農林區和黃淮平原區的降水呈減少趨勢。整個研究區域的水儲量變化量呈減少趨勢,且減少速率由東向西逐漸遞增,最小值達-2.4 mm/a。燕山-太行山山麓平原的中北部及山東丘陵農林區中部局部地區的土壤水呈微弱增加趨勢；華北平原其他區域的土壤水呈減少趨勢,且減少速率由北向南逐漸遞增,黃淮平原區達到最大減少速率,為-2 mm/a。由圖 4地下水變化率空間分布圖可知華北平原地下水呈減少趨勢,中西部地區減少速率最大,為-1.6 mm/a；黃淮平原區南部3個格網和山東丘陵農林區近海地區的1個格網的地下水呈微弱增加(高達0.25 mm/a),可忽略不計。

圖4 華北平原的降水、水儲量、土壤水、地下水在2002—2016年間年際變化趨勢空間分布Fig.4 MK trend spatial distribution of precipitation, water storage, soil moisture and groundwater over North China Plain during 2002—2016

對圖 4變化趨勢空間分布進行統計得整個華北平原及4個不同生態子區域的降水、水儲量、土壤水、地下水在2002—2016年間的年際變化速率的平均值,見表2。2002—2016年間,華北平原降水以-2.61 mm/a的速率減少；水儲量、土壤水和地下水均以不同速率呈減少趨勢。燕山-太行山山麓平原區和冀魯豫低洼平原區的降水的增多與EVI年最小值的增多呈正相關；水儲量、地下水、土壤水的減少趨勢與EVI年最大值的減少呈正相關。黃淮平原區的降水、水儲量、地下水和土壤水呈減少趨勢,且土壤水減少速率是四個子區域中最大的,降水、水儲量、地下水、土壤水的減少趨勢與EVI年最大值和EVI年最小值的增大趨勢呈負相關。山東丘陵農林區的降水減少速率較大,與該區域EVI年最大值的減少趨勢呈正相關關系,與EVI年最小值的增長趨勢呈負相關關系。

4 討論

4.1 華北平原植被生長狀況及與其他區域異同

表1展示了華北平原與其他地區(中國、青藏高原、黃土高原、黃河流域、珠江流域、塔里木河流域、京津冀地區)的植被生長狀況。基于MODIS NDVI數據趙舒怡等[14]發現2001—2013年間華北平原植被覆蓋主要呈上升趨勢。本文基于MODIS EVI年最大值發現2001—2013年間華北平原植被亦呈增長趨勢(圖5),與已有研究結果相一致。不同區域或同一區域不同時段的植被生長狀況存在異同,且不同區域氣候變化和人類活動對地表植被變化的貢獻量不同。青藏高原植被覆蓋主要受降水影響,黃土高原、黃河流域、塔里木河流域、華北平原植被覆蓋變化受氣候變化和人類活動共同作用,珠江流域、京津冀城市群植被覆蓋主要受人類活動影響。

表2華北平原及不同生態子區域的降水、水儲量、地下水、土壤水、EVI年最大值和EVI年最小值在2002—2016年間的年變化速率

Table2Annualchangeratesofprecipitation,waterstorage,groundwater,soilmoisture,EVIannualmaximumandEVIannualminimumoverNorthChinaPlainanditsdifferentecologiczonesfrom2002to2016

變量Variables華北平原North China plain燕山-太行山山麓平原Yanshan-taihang mountains piedmont plain冀魯豫低洼平原區Ji-lu-yu low lying plain山東丘陵農林區Shandong hilly agroforestry region黃淮平原區Huang-huai plain降水Precipitation/ (mm/a)-2.618.737.23-10.67-9.80水儲量Water storage/ (mm/a)-1.19-1.41-1.29-1.23-1.07地下水Groundwater/ (mm/a)-0.75-0.96-1.01-0.85-0.53土壤水Soil moisture/ (mm/a)-0.53-0.15-0.43-0.38-0.93EVI年最大值EVI annual maximum/×10a0.001-0.008-0.007-0.0010.013EVI年最小值EVI annual minimum/×10a0.0170.0120.0180.0100.024

圖6為華北平原土地利用分布圖,主要包括耕地、草地、林地、水域、城鄉工礦建筑用地、未利用地6個一級類型,其中耕地面積約占總面積的72.4%,城鄉、工礦、居民用地面積約為15.6%,草地、林地、水域、未利用地的分布面積分別為4.3%,3.5%,3.6%和0.6%。耕地以旱地為主,面積占耕地總面積的94.4%。黃淮平原區植被類型以農作物為主,生長季植被長勢最佳,EVI值最高(圖1)；華北平原的林地和草地等自然植被占少部分,集中分布在山東丘陵農林區,該區域EVI指數低于黃淮平原區(圖1)；燕山-太行山山麓平原區北部和冀魯豫低洼平原區北部是城鄉、工礦、居民用地集中分布區,該區域植被指數最低(圖1)。整體上,華北平原以農作物為主,植被指數分布呈典型季節分布規律,人類活動(例如灌溉、城市擴張等)直接影響植被生長狀況。

圖5 2001—2013年華北平原植被指數EVI年最大值年際分布圖Fig.5 Interannual distribution of EVI annual maximum over North China Plain from 2001 to 2013

圖6 華北平原土地覆蓋/土地利用分布圖Fig.6 Land cover/land use distribution of North China Plain

4.2 華北平原植被生長與水文要素相關性分析

EVI年最大值和年最小值與降水、水儲量、土壤水、地下水等水文要素多年時序數據之間的相關系數見表3。2002—2016年間,華北平原EVI年最大值與降水量、水儲量、土壤水和地下水的相關系數均為正值,而EVI年最小值與各水文變量的相關系數均成負值,且后者絕對值大于前者的絕對值(表3)。從相關性角度分析,降水、水儲量、土壤水、地下水的增多對EVI年最大值起正面作用,促使植被好轉；而EVI年最小值的增長需要消耗更多水資源量。從相關系數數值上看,水儲量、土壤水、地下水與EVI年最大值及EVI年最小值的相關系數明顯大于降水,說明華北平原植被與水儲量、土壤水和地下水的相關性更好,即水儲量、地下水、土壤水能夠更敏感地反映區域植被的動態變化。

表3EVI年最大值和年最小值與降水、水儲量、土壤水、地下水年時序數據的相關系數

Table3CorrelationcoefficientbetweenEVIannualmaximum,EVIannualminimumandprecipitation,waterstorage,soilmoistureandgroundwater

變量Variables降水Precipitation水儲量Water storage土壤水Soil moisture地下水GroundwaterEVI最大值 EVI annual maximum0.030.380.410.41EVI最小值 EVI annual minimum-0.19-0.62-0.46-0.56

基于年時序數據和多年平均值,計算得到各變量年距平值。圖7為EVI年最大值、EVI年最小值、降水、水儲量、土壤水、地下水2002—2016年間的年距平值時序分布。依據降水多年時序分布特征將華北平原氣候分為四個階段(表4),2002年,降水距平值為21世紀以來的極小值,定義為枯年；2003—2008年,多年平均降水距平值為66.4 mm,為豐年；2009—2014年,多年平均降水距平值為-48.7 mm,為枯年；2015—2016年,平均降水距平值為54.7 mm,為豐年。4個階段植被生長狀況和水文要素的分布情況是：受2002年降水量極少影響,該年EVI年最大值、EVI年最小值、水儲量、土壤水和地下水等要素低于多年平均值；2003—2008年豐水年,EVI年最大值、水儲量、土壤水、地下水等要素較2002年明顯增多,且較多年平均狀態高或者基本持平,EVI年最小值較多年平均狀態略微偏低；2009—2014年枯水年,EVI年最大值和EVI年最小值高于多年平均值,EVI年最大值較相鄰豐水年階段偏低,同時區域水儲量、土壤水和地下水較多年平均量偏低；2015—2016年豐水年,EVI年最小值多于多年平均值,而EVI年最大值、水儲量、土壤水和地下水等低于多年平均值,且分別低于上一時段的植被和水文要素狀態。

研究表明降水影響華北平原生長季和非生長季的植被狀況,而植被生長狀況還受人類活動(如地下水灌溉、城市擴張等)影響,并未與降水保持完全同步。這主要是因為華北平原的降水已不能滿足其植被生長需求,為滿足植被生長需求,需消耗水儲量、土壤水和地下水。目前,華北平原的農業用水以抽取地下水灌溉為主。特別是冬小麥的大范圍種植,在解決糧食安全問題的同時,也帶來了地下水超采等問題。“為維持農作物生長消耗地下水”這一現象與本文結果“EVI年最小值與水儲量、土壤水、地下水呈負相關關系”相一致。

圖7 EVI年最大值、EVI年最小值、降水、水儲量、土壤水、地下水的年距平時序分布Fig.7 Annual anomalies of annual maximum EVI, annual minimum EVI, precipitation, water storage, soil moisture and groundwater

變量Variables20022003—20082009—20142015—2016降水Precipitation/mm-215.666.4-48.754.7EVI年最大值EVI annual maximum-0.0270.0040.002-0.006EVI年最小值EVI annual minimum-0.006-0.0050.0010.014水儲量Water storage/mm-4.70.5-5.1-13.3土壤水Soil moisture/mm-13.14.8-0.5-6.3地下水Groundwater/mm-3.2-0.8-4.9-12.3

5 結論

本文采用線性回歸、Mann-Kendall趨勢檢驗、相關系數等方法,利用2002—2016年MODIS EVI植被指數及降水、水儲量、地下水和土壤水等數據,分析華北平原植被生長狀況和水文要素時空變化特征,探討植被生長狀況與水文變化量之間的相關關系,得到以下結論：

(1)2002—2016年間,華北平原的EVI年最大值呈微弱增加趨勢,速率為0.001/10a；EVI年最小值呈明顯增長趨勢,速率為0.017/10a；區域降水、水儲量、土壤水、地下水等水文要素值均呈減少趨勢。

(2)黃淮平原區EVI年最大值、EVI年最小值呈增長趨勢,降水呈減少趨勢；燕山-太行山山麓平原區、冀魯豫低洼平原區的EVI年最大值呈減少趨勢,EVI年最小值呈增長趨勢,降水呈增長趨勢；山東丘陵農林區EVI年最大值呈減少趨勢,EVI年最小值呈增長趨勢,降水呈減少趨勢。4個子區域的水儲量、土壤水、地下水均以不同速率呈減少趨勢。

(3)華北平原植被生長狀況受水文要素、人類活動(灌溉、土地利用)雙重影響。降水影響華北平原生長季和非生長季的植被狀況,而植被生長狀況由于還受人類活動影響,并未與降水保持完全同步。生長季植被生長狀況與水儲量、土壤水、地下水呈正相關關系,非生長季的植被生長狀況與水儲量、土壤水、地下水呈負相關關系。

華北平原水文要素變化十分重要,它關系到區域內人類生存及社會經濟發展。從近十來年華北平原植被生長狀況時空特征變化可以看出,華北平原植被生長依賴降水和地下水,地下水在供給該地區植被生長中發揮了極為重要的作用,但也存在較多問題。本區降水量遠遠無法滿足植被生長需求,很多地區依靠地下水維持植被生長,而地下水消耗量大且更新慢,對未來植被生長需求有一定的脅迫。在全球變暖的大背景下,如果人類活動繼續加強,將會使華北平原水資源日趨減少,對區域內生態環境、人類生存以及社會經濟發展產生災難性影響。因此,在氣候變化和人類活動影響的大背景下,研究植被對水文變化的響應機理,探討不同生態環境的植被生長特征,可以為制定合理地下水開采制度提供理論依據,消除影響植被生長的不利因素,對區域生態環境產生積極影響。下一步工作將定量計算出區域人類活動對華北平原水資源的消耗及植被生長狀況的貢獻量,為制定合理有效的水資源管理制度、生態保護政策等提供理論依據。