摘要
植被作为维持和调节生态过程的关键因素，不仅是区域生态环境可持续发展的主要监测指标，还能对气候变化进行反馈。京津冀生态环境受城镇化扩张和生态修复项目共同作用，生态环境评价愈发关键，而植被变化具有揭示区域生态环境发展趋势的能力。本文综合归一化植被指数(NDVI)、降水、气温、人类活动、地形及土地利用等多源数据，利用机器学习、可解释性方法、趋势分析、显著性检验等，探究2000-2020年京津冀植被覆盖时空动态变异特性，揭示京津冀地区植被变化的关键因素，在空间上分离气候和人类活动的影响，探究不同土地利用类型植被NDVI主导因素的变化与差异，为该地区的生态环境修复工作提供参考。研究结果如下： (1)京津冀地区植被NDVI总体呈现改善趋势，基本趋于稳定；多年均值为0.716，以0.025/10a速率波动上升。植被NDVI空间分布及变化趋势具有空间差异性，自西向东呈增加趋势，西北部山区显著改善，城市附近退化明显。从土地利用类型看，林地NDVI最高且改善状况最好，草地NDVI增长速率最快；耕地植被覆盖和改善状况较好；城乡、工矿、居民用地NDVI较低，退化较严重。 (2)为了对京津冀植被NDVI及其影响因素进行建模解析，比较五种机器学习模型精度，极致梯度提升(XGBoost)模型决定系数高于0.95，均方根误差低于0.05，确定XGBoost模型为京津冀地区植被NDVI的最优机器学习模型。京津冀地区植被NDVI主导因素为降水、气温、VPD(饱和水汽压差)、人类活动、地形及土壤水分，且呈现出区域性差异化影响；降水在张家口负面影响明显，而在东北部促进作用明显；东南平原水分消耗更强，气温负面影响显著；人类活动在城市及周边呈显著负面影响，并呈扩大趋势。 (3)不同土地利用类型植被NDVI主导因素存在差异，由于植被根系生理特征不同，耕地、草地及未利用土地NDVI主导因素为降水，林地与水域NDVI受气温影响更强；城乡、工矿、居民用地NDVI人类活动影响最强，受热岛效应影响，气温负面影响较强。同时植被退化与人类活动密切相关，植被改善则受气温影响最强。
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