长白山西坡施业区森林植被动态变化及其成因

以天保工程区之一——吉林森工集团松江河林业有限公司的林区为例(研究区),在谷歌地球引擎(GEE)平台上选取1990—2021年间所有可用的陆地卫星数据,经预处理、修正,计算归一化植被指数(NDVI),以最大值合成法求得年均值,获得研究区1990—2021年间的植被覆盖变化数据;根据研究区情况及实际需要,将土地覆盖类型分类为落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、针阔混交林、耕地、草地、水体、人造地表,由高精度地表覆盖分类数据集(GLC＿FCS30)获得1990、2000、2010、2020年4期土地覆盖(利用)数据。应用Sen+MK趋势分析,监测植被变化趋势;应用干扰和恢复趋势检测(LandTrendr)方法,选取归一化燃烧率构建时间序列数据,监测对森林植被的干扰;分析天保工程区森林植被的动态变化特征及其成因。结果表明：研究区1990—2021年土地覆盖格局呈现林地面积增加趋势;研究区归一化植被指数呈现总体上升趋势,其中2000—2015年,即天保工程实施后归一化植被指数增速最快、植被显著增加趋势明显;森林植被的每年被干扰面积比呈现减少趋势,其中2015—2021年森林植被的平均年被干扰面...     

基于MOD13Q1的塔里木盆地植被覆盖度时空变化

植被覆盖能客观的反映植被基本情况,为区域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据和决策参考。基于此,以新疆塔里木盆地为研究区,利用MOD13Q1产品数据获取研究区植被覆盖度信息,采用转移矩阵的分析方法,分析了2000—2015年塔里木盆地植被覆盖度的时空变化特征和发展趋势。结果表明:塔里木盆地植被覆盖度类型主要为极低覆盖度,其次是低覆盖度,而中等植被覆盖度、高植被覆盖度和极高植被覆盖度在塔里木盆地分布较少;2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年3个时期塔里木盆地的植被覆盖度呈现由低向高转移的趋势,虽然转换比重不大,但还是向着好的方向变化。其中,在2005—2010年期间各类型植被覆盖度数据向好转移趋势最为显著,但部分极高的植被覆盖度地区出现了植被退化现象,这表明塔里木盆地极低植被覆盖度有改善的趋势,极高植被覆盖度出现退化。     

基于CA-Markov模型的陕西省植被覆盖模拟及预测

以陕西省作为研究区域,首先基于MODIS NDVI中国月合成数据计算研究区2000、2005、2010和2015年度的植被覆盖度并进行等级划分;而后利用CA-Markov模型,以植被覆盖度等级作为元胞类型,计算不同时期各植被覆盖度等级的转移矩阵,由此模拟2010和2015年的NDVI值;对比模拟NDVI结果和原始影像数据,评价模拟精度,并预测2020年NDVI的空间分布状况。结果表明,利用CA-Markov模型进行植被覆盖空间分布的模拟,得到2010和2015年模拟结果的Kappa系数分别为0.797 5、0.853 2,符合精度要求,可以用于植被覆盖空间分布的预测。陕西省植被覆盖存在明显的空间差异性,呈现出陕北—关中—陕南地区植被覆盖度逐渐递增的纬度地带性规律。2000—2020年各级植被覆盖区均有向更高一级植被覆盖区变化的趋势。总体上植被覆盖度上升趋势明显,尤以陕北地区北部变化最为显著,关中地区和陕南秦巴山区植被覆盖度增幅较小。     

气候变化背景下阿拉善盟生态环境监测评估

针对气候变化背景下,阿拉善盟气候生态环境进行研究分析。结果表明：全盟主要气象要素变化存在明显的变化特征,年平均气温、降水量、积温呈明显上升趋势,年平均相对湿度、风速、沙尘日数、大风日数呈下降趋势。全盟NDVI总体上呈现片状分布特征,且存在显著的地区差异。1997—2021年全盟NDVI总体呈增长趋势,有3个明显的衰退阶段和增长阶段。植被衰退期发生在1998—2001年、2002—2005年及2012—2015年,NDVI呈现下降趋势,研究区域植被覆盖减少。但在衰退期之后,出现5个明显的增长期,分别为2001—2002年、2006—2007年、2009—2012年、2015—2016年及2017—2018年,NDVI呈现上升趋势,研究区域植被覆盖增加。     

玛纳斯河流域10年间植被时空动态变化研究

【目的】土地利用/覆被变化作为全球变化的重要组成部分和主要原因之一,能反映出自然地物格局变化。通过分析10年间土地利用/覆被的变更情况,以揭示植被的时空动态变化规律。【方法】以新疆玛纳斯河流域为研究区,基于遥感技术和地理信息系统平台,利用2006、2010和2015年Landsat卫星的TM和OLI_TRIS数据,对植被覆盖区和非植被覆盖区的多种地物进行信息解译,从而分析土地利用/覆被的动态变化,探讨各类地物的转移情况,计算植被覆盖区地物的重心偏移状态。【结果】(1)2006-2010年综合动态度明显高于2010-2015年,植被覆盖区的面积有显著增加,耕地面积增加动态度为5.5%,林地动态度呈现逐步增加的趋势;(2)耕地与林地的相互转化很显著,耕地向非植被覆盖区的转移非常微弱,非植被覆盖区的总面积在十年间有所减少,但是林地向非植被区地物类型的转移程度略有所增加;(3)耕地的重心于2006-2010年向东南方向迁移,且偏移距离高达19.32km,林地重心的偏移逐步增加,2010-2015年林地的重心偏移最为显著,偏移距离高达15.45 km。【结论】植被覆盖区地物类型在分布上有较大程度的变化,林地逐年增加,耕地的重心偏移程度先强后弱,林地自然修复和人工修复有显著的积极效果。     

退耕还林（草）工程对黄土高原地表产沙的影响

【目的】作为陆地生态系统的重要组分,植被对流域水沙变化有深刻影响。黄土高原是世界上水土流失最严重的区域之一,自1999年退耕还林草工程实施以来,黄土高原植被覆盖呈明显增加趋势,同期黄河水沙锐减现象也日益明显。然而,以往植被覆盖变化对地表产沙影响研究多在小试验区或流域尺度上开展,以不同地貌分区为单元的研究还鲜有报道。【方法】文章基于多源卫星遥感数据,采用像元二分模型估算了1980年、2000年、2010年和2016年黄河流域植被覆盖度,通过分析黄土高原重点研究区植被覆盖的时空变化特征识别植被变化背景下不同地貌分区侵蚀产沙风险变化,以期为将来黄河水沙治理工作提供参考。【结果】黄土高原重点研究区全区植被盖度均值呈增加趋势,由1980年的34.99%提升至2016年的63.64%,且2000年退耕还林(草)工程实施后增加的速度更为显著,2010—2016年间增速相对于2000—2010年间较缓。研究期间产沙高风险区面积比例显著减小,产沙高风险和易产沙区均主要分布在研究区的北部和西北部,不产沙区和产沙微弱区主要分布在研究区东南部。自1999年实施退耕还林(草)工程以来,不同地貌分区的植被状况均持续好转。【结论】沙丘、风蚀沙化丘陵、平原、片沙黄土丘陵地貌区是未来水土保持工作需要关注的区域,植被改善工作仍需加强。     

近20年玛纳斯河流域南山山区植被覆盖的遥感动态变化监测

利用1990、2000和2005年的TM影像和2012年的ETM+影像提取了玛纳斯河流域南山山区植被的覆盖区域,并对植被的退化情况进行了分析和探讨。结果表明,从1990—2012年植被覆盖度指数绝对值来看,研究区植被稳定性有降低的趋势;1990—2000年中度以上退化区域在总面积中所占比例为16.41%,2000—2005年为13.38%,2005—2012年为28.06%,表明近10年研究区植被的分布面积在逐年减小;研究区植被与非植被类型互有转化,差异最大的时间段为2005—2012年,植被转出和转入间的差额为638.25 km2;研究区植被年平均面积变化速率逐渐减小,空间变化度先减小后增大,整体规模趋于减小。     

人为活动因素对长株潭地区植被变化的影响

NDVI作为一种植被指数,该数据集合可以反映区域的植被覆盖情况变化,是区域环境指标的重要标准之一。以250m分辨率的Modis三级网格植被数据集作为数据源,采用一元线性回归方法和相关系数的方法,采用残差分析构建长株潭地区气候-人为-植被模型方程,完成人为活动因素的剥离,探究2000—2016年人为活动因素对长株潭地区植被覆盖变化影响。研究结果表明：2000—2016年,长株潭地区大部分区域植被得到显著改善,该区域大概11.56%植被出现退化的情况;气候变化方面,长株潭地区降雨、气温呈现平稳上升的状态,变化趋势不显著;人为活动影响方面,2000—2016年残差由负值变为正值,且残差增长趋势显著;残差为正值所占像元百分比由2000年的9.9%增长到2016年的90.2%,说明2000—2016年人为活动因素对于长株潭地区植被覆盖变化起到越来越积极的作用。     

基于NDVI的近30 a来山西省植被动态变化特征及与气候因子间的关系分析

利用趋势分析方法、Mann-Kendall(MK)趋势检验方法及Pettitt突变检验,分别对1986—1999,2000—2015年植被变化进行了分析,并利用相关分析方法和逐步线性回归分析方法对植被和气候间的关系进行了分析。结果表明,在1986—1999年山西省有33.15%的区域植被显著增加,9.42%的区域植被显著减少,在2000—2015年山西省有21.92%的区域植被显著增加,0.2%的区域植被显著减少;1986—2015年这30 a来全山西省气候呈现暖干化;在1986—2015年期间,植被指数累计值与气候因子均呈正相关关系,且相关系数均在0.01水平上达到显著,植被变化在2000年以后对气候变化的响应变得更加敏感。     

基于NDVI的四川省植被变化动态监测及驱动因素分析

【目的】探索植被时空演化规律和机理，为揭示区域环境变化奠定基础。【方法】利用SPOT/VEGETATION数据，辅以Theil-Sen Median趋势分析、回归分析以及残差分析等方法，探索2000—2018年四川省植被覆盖时空变化趋势，并揭示其影响因素。【结果】近二十年四川省植被覆盖呈显著增加趋势，增速为6.4%/10a,其中2006—2012年植被覆盖呈波动趋势；植被覆盖空间格局呈“东高西低”的分布特征，城镇化进程和高海拔地区气候对植被覆盖有剧烈干扰；四川省植被覆盖呈增加趋势的面积比例为72.45%,呈减少趋势的面积占比27.55%,植被状况改善较显著。四川省18个地级市中，雅安市、乐山市、攀枝花市、达州市、宜宾市、巴中市和广元市的植被改善状态较好。四川省海拔0～1000、1000～3000 m是植被恢复最显著的区域。【结论】通过剥离自然、人类活动因素发现，人类活动是导致四川省植被覆盖变化的主要因素，气候因素是影响四川省植被覆盖变化的次要因素。研究结果可为四川省生态保护和修复工程的科学布局提供依据。