2000～2011年毛乌素沙地植被生长状况时空变化特征

采用2000~2011年MOD13Q1数据构建EVI时间序列谱,对毛乌素沙地植被生长状况的时空特征进行了研究。主要得出以下结论:①2000~2011年毛乌素沙地EVI年最大值以轻微波动为主,植被生长状况在2001年最差,2010年最好。②全区EVI年最大值按0.002 5/a的速度递增,植被生长状况趋于改善的面积占总面积的81.916%,主要分布在中部、东部和南部等地区;生长状况呈变差趋势的面积占总面积的18.084%,主要分布在北部、西部和中南部。③植被生长状况以轻度和中度波动改善为主,主要分布在西南、中部和东部;重度波动改善区主要分布在西南部和东南部,轻度和中度波动退化区主要分布在西南部、西部和中南部。     

哈萨克斯坦1982–2015年植被时空变化（英文）

归一化植被指数(NDVI)作为表征植被生长状况的关键性指标,能够有效的提供植被生长状况的信息。本研究基于1982–2015年哈萨克斯坦时间序列的GIMMS/NDVI数据,分析植被)生长的空间格局及变化趋势,研究结果表明:哈萨克斯坦自北向南分布着农田、草地、灌丛这三类主要的植被类型,呈明晰的地带性分布特征;植被指数由北到南逐渐降低,农田、草地和灌丛三类主要植被类型的NDVI均值水平依次为农田草地灌丛;1982–2015年间,NDVI呈现出先增长(1982–1992年)、再降低(1993–2007年)、然后又增长(2008–2015年)的变化趋势。NDVI显著下降的区域占土地总面积的24.0%,主要分布在西北部的农田与草地交错地带以及南部边缘的农田,草地退化面积占草地总面积的23.5%、农田退化面积占农田总面积的48.4%、灌丛退化面积占灌丛总面积的13.7%,植被改善的区域分布在中东部的农田以及农田与草地的交错带,显著提升的面积占土地总面积的11.8%。     

2001-2010 年内蒙古植被覆盖度时空变化特征

基于MODIS-NDVI 遥感数据反演了内蒙古地区2001-2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律, 并结合该地区同期降雨量和温度数据, 分别从不同空间和时间尺度上分析了森林生态区、草原生态区和荒漠生态区植被的年际变化和月际变化对气候变化的响应。结果表明:(1) 内蒙古植被覆盖度在空间上呈现东高西低的分布特征, 自西向东的变化速率为0.2/10°N, 10 年间森林、草原和荒漠生态区的年均植被覆盖度分别为0.57、0.4 和0.16;(2) 2001-2010年, 内蒙古植被覆盖度总体上呈上升趋势, 研究区内植被覆盖度极显著增加和显著增加的面积分别占总面积的11.25%和29.13%, 二者之和大于植被覆盖度极显著减少和显著减少的面积比例之和, 后者分别为7.65%和26.61%;(3) 在年际水平上, 内蒙古植被生长总体上与降雨量的关系更加密切, 而在月际水平上, 降雨量和温度对植被生长的影响作用相当, 说明年内植被生长更依赖于水热组合的共同作用, 而与单一气候因子的相关性降低;(4) 森林生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与温度的相关性较强, 荒漠生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与降雨量相关性较强, 而草原生态区植被覆盖度在年际水平上主要受降雨影响, 在月际水平上与二者相关性相当;(5) 草原区月植被覆盖度对降雨量的响应存在时滞效应。     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据，采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析，结果显示：空间分布上，伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高，西部、中部偏低的分布特征；时间变化上，2000—2015 年，伊犁河谷植被覆盖度波动减 小，减速为 6.25%·(10 a)^-1；区域分布上，伊犁河谷植被表现为低波动变化，波动程度中等以及下占 73.16%，波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明，伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势，其中，持续 退化的面积占 57.55%，持续改善的面积占 13.51%。     

2001-2015年中国植被覆盖人为影响的时空格局

基于MODIS-NDVI和气温、降水数据,使用基于变异系数的人为影响模型定量计算了2001-2015年中国植被覆盖人为影响,辅以趋势分析、Hurst指数等方法探讨了中国植被覆盖人为影响的时空变化特征及未来演变趋势。研究发现：① 2001-2015年,中国植被覆盖人为影响由南向北空间分异愈发明显,年均值为-0.0102,植被覆盖在人类活动影响下轻微减少,负影响面积占51.59%,略大于正影响面积。② 中国植被覆盖人为影响年际变化特征明显,整体呈负影响波动减少趋势,降速为0.5%/10a,其中正影响、负影响均呈增大趋势,正影响增速（0.3%/10a）远大于负影响（0.02%/10a）。③ 2001-2015年间,中国植被覆盖人为正影响重心向东北方向移动,负影响重心向西南方向移动,东北部植被覆盖在人为影响下不断改善,西南部人类活动对植被破坏程度不断增大。④ 中国植被覆盖人为影响主要呈负影响减少和正影响增大趋势,面积占比分别为28.14%和25.21%,生态环境趋于改善。⑤ Hurst指数分析表明,中国植被覆盖人为影响未来演变趋势的反向特征强于正向特征,主要呈人为负影响先减少后增大趋势,面积占比15.59%。     

基于时间序列遥感数据的西藏山南地区植被覆盖变化特征分析

基于2002-2013年长时间序列MODIS-NDVI遥感数据,采用Mann-Kendall检验、多元回归分析、GIS空间分析等方法,分析了西藏山南地区植被覆盖的时空变化特征,并结合地表温度和降雨量数据,采用植被-气候时空关系模型,定量分析了气候变化和人类活动对植被覆盖变化的相对贡献率。结果表明:(1)2002-2013年山南地区年均植被覆盖度在60.16%～63.26%波动,山南地区的高、中高、中等、中低、低植被覆盖度区域占比分别为40.96%、14.07%、14.93%、14.16%、15.88%。(2)近12年来,西藏山南地区植被覆盖的变化趋势大体处于平稳状态,植被覆盖度下降区域占总面积的11.8%,植被覆盖度上升区域占3.18%。(3)气候变化是影响植被生长的决定性因素,但人类活动可在短期内加快植被变化速率。在植被覆盖度下降区域,气候变化和人类活动的贡献分别为93.75%和6.25%;在植被覆盖度上升区域,气候变化和人类活动的贡献分别为76.57%和23.43%。     

气候变暖背景下山西区域地表干湿状况变化

利用1961─2017年山西省67个台站观测资料和FAO Penman Monteith模型，运用统计学方法，研究了山西省近57 a地表干燥度的时空变化，分析了干湿区界限的年代际波动和面积变化，探讨了影响本区域干燥度的主要影响因素，结果表明：以年干燥度指数2.0为标准，山西全省可划分为半干旱和半湿润2个分区，其分区与植被覆盖度十分吻合；山西省北部和东南部地区呈变湿趋势，2000年之后尤为明显，而西南部大部为变干趋势；干燥度指数在1960─1990年代呈波动上升趋势，之后呈下降趋势；降水量在1990年代前呈下降趋势，之后呈上升趋势；蒸散量的变化分3个阶段，1960─1970年代为上升趋势，1980─2000年代较为稳定，之后呈增加趋势；干湿区界限经历了1960─1990年代的东南向位移和之后的西北向位移2个阶段，相应的干旱区面积占总面积的比例由52%扩展到73%，之后缩减到23%；降水量和蒸散量均同干燥度有显著相关性，且降水量同干燥度的相关性大于蒸散量，而相对湿度、平均风速和日照时数同干燥度相关不显著，但同蒸散量显著相关，最高和最低气温同干燥度或蒸散量的相关性均不显著；晋西北沙漠化年代际变化趋势与干燥度变化趋势一致，干湿状况是晋西北沙漠化变化趋势的重要影响因子。     

气候变化和生态建设对秦岭—淮河南北植被动态的影响

论文基于2000—2019年秦岭—淮河南北MODIS-NDVI植被覆盖数据,对中国南北过渡带植被时空变化进行分析,并探讨植被动态变化驱动因素。结果表明：① 在趋势变化上,2000—2019年秦岭—淮河南北植被显著恢复。其中,秦巴山区植被恢复面积占比最高,其次是巫山山区和关中平原;植被退化区面积占比仅为6.4%,主要分布于长三角城市群。② 在气候因素上,NDVI变化与气温显著相关(P<0.05)面积占比为9.1%,低于降水(13.1%)和日照时数(14.5%)显著区域,无显著相关区域分布面积最广,说明在关键生长季(5—9月),区域水热条件较好,植被年际波动受气候变化影响区域较少。③ 在驱动因素上,受气候因素和生态建设驱动绿化占比分别为19.2%和30.0%,其中,生态建设驱动绿化区与秦巴山区、大别山生态修复工程,川东、长江中下游撂荒地空间格局一致,说明耕地转为生态用地是区域植被快速恢复的主要原因。研究结果对量化湿润—半湿润地区植被驱动因素,优化生态建设评估模型具有启示意义。     

近10 a青藏高原干湿状况及其与植被变化的关系研究

植被是陆地生态系统中最重要、同时也是气候变化最敏感的组分,而高原植被系统行为往往比其他地区能更早、更明显地预兆全球变化。探讨青藏高原区域干湿状况及其与植被变化的关系有助于更好地认识和理解陆地生态系统对气候变化的响应和适应机理,对高原生态安全屏障计划的实施以及全球生态建设有重要意义。基于地面气象台站观测数据和MODIS EVI数据集,2001-2010年生长季干湿状况和植被覆盖的时空变化格局,对青藏高原干湿状况与植被覆盖变化的关系进行了分析与探讨。结果表明：（1）高原整体上呈现由东南向西北渐干的趋势,干旱及半干旱区占高原总面积的67%。10 a间高原有25%的区域在逐渐变干,且南北差异明显;（2）高原生长季EVI的空间格局与干湿格局相近,且东西部界线分明。10 a间高原植被活动由东南向西北整体上呈现“退化-增强-变化不大”的规律;（3）区域干湿程度对EVI空间格局差异有显著影响,特别是在占高原面积44%的半干旱区,两者相关性最大。人为干扰对高原EVI变化的作用不明显,但EVI与干湿程度相关性相对偏小的区域人为干扰程度往往较大;（4）从高原96个气象站点生长季[EVI]对干燥度指数变化的敏感性来看,敏感程度较大的气象站点主要集中在高原东北部、高原中部及雅鲁藏布江中上游区域,60%以上的气象站点随着干旱程度的加深植被呈退化趋势。     

近20 a新疆南部植被覆盖度时空特征及对气候因素的响应——以塔什库尔干塔吉克自治县为例

植被覆盖度是反映生态环境质量的评价指标,掌握植被覆盖度的变化有助于实现生态文明建设与区域农牧业规划及生态环境保护。基于2001—2020年归一化植被指数（Normalization difference vegetation index,NDVI）,以耕地、林地、草地植被类型为研究对象,采用混合像元二分模型计算植被覆盖度,应用空间稳定性分析、Sen+Mann-Kendall空间趋势分析、线性回归等方法,分析塔什库尔干塔吉克自治县植被覆盖度的时空特征;同时,结合气温、降水量数据,利用Spearman相关分析、GIS空间分析等方法,分析气候因素对植被覆盖度的影响。结果表明：（1） 近20 a植被覆盖度以中植被覆盖区为主,植被覆盖度减小了4.79%。（2） 植被覆盖度的空间稳定性波动较小,以波动变化（37.3%）、中等波动变化（32.7%）为主;植被覆盖度呈显著减少和不显著减少面积分别占总面积的3.8%、54.5%。（3） 耕地、林地、草地植被状况均呈现不同程度的轻微退化,在植被覆盖度上分别减少了4.57%、6.32%、4.24%,在空间稳定性上,不显著减少分别为51.28%、54.48%、52.29%。（4） 2001—2020年耕地比林地、草地空间稳定性和退化程度更为稳定和缓慢,林地退化比耕地、草地严重。研究区植被覆盖度变化较小,呈微弱下降趋势,人类活动是影响植被生长的主要因素。     

毛乌素沙地东南缘植被NDVI时空变化及其对气候因子的响应

了解植被生长对气候变化的响应是厘清生态系统动态关系的重点。基于1990—2018年气象数据和归一化植被指数（NDVI）,应用偏相关分析与地理探测器等方法,分析了在生长季,毛乌素沙地东南缘不同类型植被年均NDVI的变化趋势,探讨了年均气温与年总降水量对各类型植被的影响。结果表明：（1） 1990—2018年生长季研究区植被年均NDVI显著与极显著增加面积达97.9%,整体生态环境质量大幅度改善。2005年之前植被年均NDVI增速缓慢,此后以0.011·a^-1的速率发生了突变增加,其中灌丛类植被年均NDVI增长幅度最大。（2） 2000年为年总降水量与年均气温的趋势突变点,突变前年总降水量以-5.510 mm·a^-1的速率减少,此后以5.541 mm·a^-1的速率增加,且主要依赖于大雨雨量的增加;年均高温与年均低温在突变前上升速率分别为0.122 ℃·a^-1与0.230 ℃·a^-1,突变后,年均高温下降速率为-0.014 ℃·a^-1,而年均低温上升速率为0.022 ℃·a^-1。（3） 在植被年均NDVI缓慢增长阶段（1990—2005年）,年均低温对植被影响较大,与不同类型植被年均NDVI多呈显著正相关;在植被年均NDVI快速增长阶段（2006—2018年）,年总降水量与不同类型植被年均NDVI呈显著正相关,大降雨事件的频发使得降水量对于植被的生长起主导作用。年总降水量与年均气温尤其是年均低温的交互作用是促进植被生长的关键。     

21世纪以来青藏高寒草地的变化特征及其对气候的响应

利用遥感数据和气象观测资料探索气候因子对区域植被变化的驱动作用具有重要意义。以1980-2012年气象数据和2000-2012年MODIS-NDVI数据为数据源,借助线性回归和相关分析分别分析了青海和西藏两个地区21世纪以来气候变化对青藏高寒草地的影响机制。结果表明：（1）1980-2012年,青海和西藏地区均呈暖湿化的发展趋势。但21世纪以来,西藏地区降水呈不显著的减少趋势;整个青藏高原中部和西部地区增温趋势明显（>0.05 ℃·a-1）。（2）在年际尺度（2000- 2012年）上,青海地区NDVI呈显著增加的趋势,增长率为0.003·a-1（P<0.05）;西藏地区NDVI无变化趋势,区域尺度统计中植被退化与改善相互抵消。在空间上,青藏高原东北部地区NDVI呈良性趋势,部分区域增长斜率超过0.01·a-1。青藏高原南部地区NDVI呈变差趋势,变化斜率为0.008·a-1。（3）区域上的相关分析显示,在青海地区,降水量的增加和温度的升高共同促进了该区域植被的良性发展趋势;在西藏地区,降水量的减少和温度的升高可能是南部地区植被变差的重要原因。     

2001-2015年喜马拉雅南麓地区植被变化遥感监测

本文应用喜马拉雅南麓地区MODIS NDVI 植被遥感数据和格点数据,采用趋势线分析、多元回归等方法分析了该研究区2001-2015 年植被 NDVI_max 时空变化特征,同时利用Person 相关分析探讨了植被 NDVI_max 时空变化特征与气候因子的响应关系。结果表明：（1）2001-2015 年,喜马拉雅南麓地区年内平均 NDVI_max 1~3 月份呈下降趋势,4~6 月份开始缓慢生长,6~9 月份进入植被生长高峰期,10 月份开始逐渐降低;植被 NDVI_max 平均值为0.59,植被覆盖度较高;空间上植被覆盖度总体呈东南高西北低,由东南向西北递减;平均 NDVI_max 随海拔变化表现出明显规律性,80%的植被主要分布在较低海拔区（<4 050 m）。（2）15 a 间,喜马拉雅南麓地区植被 NDVI_max 变化具有阶段性特征,年均 NDVI_max 呈三个变化阶段：2001-2006 年和2010-2015 年分别以0.003 9·a^-1、0.005 3·a^-1 的速率增长,而2006-2010 年以-0.007 0·a^-1 的速率减少。植被生长季 NDVI_max 呈4 个阶段：2001-2004 和2007-2010 年分别以-0.001 8·a^-1、-0.010 6·a^-1 的速率逐年减少,但2005、2006 两年（0.014 8·a^-1）快速增长至最大值,2010-2015 年（0.006 3 a^-1）波动增长。空间上大部分地区表现出不显著退化,但少部分地区表现出不显著改善（0.05< p<0.01）,而西段低海拔区表现出极显著改善。（3）喜马拉雅南麓地区植被的变化主要由温度和降水量共同影响,此外,高海拔区气温上升引起的冰川融水对植被生长起到一定的作用,中部低海拔区可能还受到人类活动的影响。     

古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征分析

荒漠化过程是荒漠化研究的核心问题。以1977年MSS,1990年、2010年TM和2001年ETM+四个时期为遥感影像数据源,研究了近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征。结果表明:(1)近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变经历了微弱逆转-加剧-逆转变化,荒漠化处于正逆交替动态变化中,总体上呈逆转趋势。(2)不同时期荒漠化过程演变格局特征呈波动性变化,以2001年为分水岭。近40 a来轻度和中度始终为主导作用,且有增强趋势。(3)年降水量与归一化植被指数(NDVI)相关系数达0.805,有明显正相关关系。年降水量对荒漠化具有显著作用,且其影响明显大于年均气温。(4)荒漠化过程景观格局特征对年降水量有明显响应。不同时期荒漠化过程演变中斑块密度随着降水量的增加总体呈减小趋势,年降水量达到184.4 mm,斑块密度趋于稳定,景观破碎度和景观异质性趋于稳定。随着降水的增加,轻度荒漠化类型破碎度呈逐渐减小趋势;中度荒漠化土地破碎度呈波动式变化;重度荒漠化破碎度波动下降趋势。(5)近40 a来气候变化是古尔班通古特沙漠的荒漠化与景观格局演化主要因素,但人为因素不容忽视,预示着未来干旱区荒漠化处于继续逆转趋势中。     

内蒙古荒漠草原植被降水利用效率的时空特征

植被降水利用效率（PUE）是评价干旱、半干旱地区植被对降水响应的重要指标。利用1982—2015年GIMMS NDVI3g NDVI数据及同期气象数据反演内蒙古荒漠草原的PUE,研究荒漠草原不同植被类型、不同地区PUE时空变化,并分析了PUE 与气候因子的相关关系。结果表明：（1）1982—2015年间荒漠草原年均PUE为0.51 gC·m^-2·mm^-1,PUE的分布呈现出一定的空间异质性。荒漠草原PUE极显著增大和显著增大的面积分别占草原总面积的35.88%、55.41%,荒漠草原PUE极显著减小的面积占草原总面积的8.70%,荒漠草原PUE整体呈现增大趋势。（2）荒漠草原不同植被类型PUE均值范围0.34—0.56 gC·m^-2·mm^-1。各种植被类型中,东方针茅草原PUE最大,镰芒针茅草原PUE最小。除了镰芒针茅草原与其他植被类型差异显著以外,其他植被类型间差异不太显著。从PUE变化看,除了东方针茅草原PUE呈现下降趋势,其他植被类型PUE都呈现增大的趋势。（3）荒漠草原PUE与降水有很强的负相关性;草地年PUE与年均气温相关性不太明显;草地年PUE与年均太阳辐射呈正相关关系。     

1982-2015年柴达木盆地不同流域植被气候响应差异

基于1982-2015年生长季（5~10月）GIMMS-MODIS融合数据、气象数据,利用一元线性回归和相关分析等方法研究柴达木盆地及各流域植被NDVI的时空演变及其与气候要素的关系。结果表明：（1）柴达木盆地植被整体上趋于改善,NDVI与气温和降水呈显著正相关。（2）盆地内各流域NDVI呈现不同程度的增长趋势,区域气候差异明显,盆地东部NDVI平均值与气温和降水的关系表现为以1989年和2002年为转折点的3段式特征,而盆地西部呈现出以1994-1995年为节点的2段式特征。（3）盆地东西部植被对气候要素响应的差异性显著,这可能与高原季风、西风环流及下垫面等因素有关。     

2000—2015年塔里木胡杨林国家级自然保护区NPP时空动态特征及其影响因素

以塔里木胡杨林国家级自然保护区为研究对象，基于植被NPP、气象、土地利用/覆盖、河流等数据，采用趋势分析、Mann-Kendall突变检验、地理探测器等方法，探究了塔里木胡杨林国家级自然保护区2000—2015年植被NPP时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1） 在空间尺度上，塔里木胡杨林国家级自然保护区2000—2015年年均植被NPP为32.25 gC·m^-2·a^-1，变化范围在5.16~303.87 gC·m^-2·a^-1之间；年均NPP呈现出以塔里木河干流为带向周边波动递减的空间分布特征。（2） 在时间尺度上，16 a间保护区植被NPP呈现波动增长趋势，年均增加值为0.523 8 gC·m^-2·a^-1，在2001—2002年和2011—2012年出现突变性上升，2007—2008年出现突变性下降。（3） 影响植被NPP分异的核心因素为土地利用/覆盖、蒸散发、降水、河流缓冲区等，且由多因子协同作用造成；同时，地下水埋深对植被NPP变化有着重要影响。     

Spatio-temporal Patterns of Vegetation Change in Kazakhstan from 1982 to 2015

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as a key indicator of vegetation growth, effectively provides information regarding vegetation growth status. Based on the Global Inventory Monitoring and Modeling System (GIMMS) NDVI time series data for Kazakhstan from 1982 to 2015, we analyzed the spatial pattern and changes in the vegetation growth trend. Results indicated that the three main types of vegetation in Kazakhstan are cropland, grassland and shrubland, and these are distributed from north to south. While the regional distribution pattern is obvious, the vegetation index decreased from north to south. The average NDVI values of the three main vegetation types are in the order of cropland > grassland > shrubland. During the period from 1982 to 2015, the NDVI initially increased (1982-1992), then decreased (1993-2007), and then increased again (2008-2015). The areas where NDVI decreased significantly accounted for 24.0% of the total land area. These areas with vegetation degradation are mainly distributed in the northwest junction between cropland and grassland, and in the cropland along the southern border. The proportions of total grassland, cropland and shrubland areas that were degraded are 23.5%, 48.4% and 13.7%, respectively. Areas with improved vegetation, accounting for 11.8% of the total land area, were mainly distributed in the mid-east cropland area, and the junction between cropland and grassland in the mid-east region.     

2000—2019年中国西北地区植被覆盖变化及其影响因子

中国西北地区土地荒漠化问题严重,生态环境脆弱。厘清该地区植被覆盖时空变化特征及影响因子,对生态环境保护具有重要意义。基于MOD13A3数据,通过最大值合成法处理获得2000—2019年归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时序数据,采用趋势分析、Hurst指数法及地理探测器对研究区植被覆盖的时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明：（1）2000—2019年,研究区植被覆盖整体呈增长趋势,NDVI年增长速率为0.0027（P<0.05）,均值为0.252。空间分区年增长速率有差异,黄河流域片区（0.0062）>半干旱草原片区（0.0026）>内陆干旱片区（0.0018）。（2）研究区植被覆盖呈增长趋势的面积占55.77%,退化区域占3.76%,增长的土地利用类型以耕、林、草地为主。植被覆盖变化趋势具有持续性的区域面积占总面积的31.87%,其中持续性改善面积（17.04%）大于持续性退化面积（1.27%）,黄河流域片区增长情况及持续性增长情况最优。（3）影响植被覆盖空间分布的主要因子按影响力依次为降水、气温、日照、相对湿度,但对各分区的影响程度略有差异。黄河流域片区、内陆干旱片区空间分布受降水影响最大,半干旱草原区受日照影响最大。（4）研究区植被覆盖变化以自然因子与人类活动共同驱动为主,自然因子对植被生长的促进作用大于人类活动,且自然因子对植被覆盖变化的贡献率更高。本研究结果可为评估气候变化背景下西北地区生态环境变化提供参考。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据，采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法，研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律；利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测；并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明，2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942， 15 a来增加了0.067，增长了16.0%，其中陕北地区NDVI增加明显，关中部分地区出现负增长，陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性，全省植被未变化的占52.0 %，改善部分占44.27 %，退化部分占3.73%，说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积，植被状况有所改善；其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大，关中地区植被覆盖面积有所减少，陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2)，说明15a间陕西省植被较为稳定，变化程度不大；其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部，榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化，主要分布在陕北和关中地区的北部，植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%，主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势，增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1；相关性分析结果表明，年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子，同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。