河北坝上地区植被覆盖演化特征及其风险评估

坝上地区作为京津冀阻滞风沙入侵的生态屏障和水源涵养地,是构筑首都经济圈生态安全,维持地方经济、社会和环境协调发展的重要保障。基于MODIS NDVI遥感数据,采用趋势线性分析、稳定性分析、变标度极差分析等数理方法,反演2005—2015年坝上地区植被覆盖时空演变趋势和稳定性,在此基础上预测植被演化趋势并进行风险评估。结果表明:(1)11 a间坝上地区植被覆盖度区域差异性比较明显,整体表现为从坝西到坝东依次递增的空间分布特征。(2)坝上地区植被覆盖度极显著改善区域和显著改善区域的面积最大,占研究区总面积的65.89%,未显著改善区域占32.28%,退化区域占1.82%。(3)坝上地区植被覆盖稳定性整体表现为东高西低。高稳定度区域和较高稳定度区域占比最大,为61.32%,中稳定度区域占24.35%,低稳定度和较低稳定度的区域占14.33%。(4)坝上地区未来植被覆盖持续改善区域占59.48%,潜在退化占38.67%,持续退化占1.04%,潜在改善占0.82%。     

陕西省退耕还林工程区植被覆盖度的变化分析

利用MODIS NDVI数据和像元二分模型计算的植被覆盖度,比较分析退耕还林工程区与周边区域、主要土地利用类型、不同坡度耕地植被覆盖度变化程度和趋势。结果表明：（1） 陕西省退耕还林区植被覆盖度从2000年到2011年呈现显著的增长趋势,增长速率高于周边区域;（2） 退耕还林区植被覆盖变化百分率≥10%的面积占79.8%,≤-10%所占面积不及1%;（3） 退耕还林区植被覆盖度显著增加的面积占其总面积的70.6%,显著减少的面积仅占0.1%,植被覆盖度显著增加的情况主要出现在未利用地、草地、林地和耕地,显著和极显著降低的发生在城乡、工矿、居民用地和极少部分耕地;（4） 坡耕地植被覆盖改善比例大,坡耕地植被覆盖改善对于耕地植被改善贡献较大。在陕西省气候呈现暖干化发展趋势背景下,退耕还林区植被覆盖度呈现显著增长趋势,增长速率高于周边区域,坡耕地、林地、草地均比其他类型有明显的增加,退耕还林政策实施区域取得了良好的植被恢复效果。     

黄土高原水蚀风蚀交错带植被覆盖度动态变化

以GIMMS（global inventory modeling and mapping studies）归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）为数据源,采用像元二分模型,提取1982-2006年黄土高原水蚀风蚀交错带不同时段（1982-1989年、1990-1999年、2000-2006年）的植被覆盖度,并运用转移矩阵模型,定量分析水蚀风蚀交错带植被覆盖变化情况。结果显示：研究区植被覆盖度整体呈增加趋势,时段间先增加后减少;从植被空间分布来看,中低植被覆盖度所占比重最大,其次为低植被覆盖和中植被覆盖类型,高植被覆盖度类型所占比例最小。总体来说,从时段1（1982-1989年）到时段3（2000-2006年）研究区植被是良性发展的,虽然局部环境有一定恶化,但整体环境仍呈改善趋势。分析发现,低覆盖度植被类型重心向西南方向移动,而中高覆盖度类型和高覆盖度类型重心向东移动,反映了黄土高原西南地区宁夏、甘肃中部受降雨减少和城市化等因素的影响,在近25 a植被受到了一定破坏,而中东部吴旗、志丹、安塞、延安等地及毛乌素沙地东胜附近近年来进行的退耕还林等一系列生态建设,产生了较好的效益。     

青土湖区植被与土壤盐渍化响应研究

以甘肃民勤县青土湖为研究区,用Landsat OLI数据计算植被覆盖度(FVC)和改进盐渍化指数(MSI),在分级分析和探究两者相关性的基础上,定量分析了不同植被覆盖度和发展变化特征对不同程度盐渍土的响应。结果表明:2015—2017年中高和高覆盖度植被占比较低,分别为4.3%和2.0%,极低覆盖度占比最大为50.0%,低覆盖度占比为44.3%。2015—2017年非盐渍土面积为25.9%,重度盐渍土占研究区总面积的45.4%。植被覆盖度和土壤盐渍化呈显著负相关,相关系数为-0.691。高覆盖度和中高覆盖度植被分布于非盐渍土区域达90.0%以上,极低覆盖度植被分布于盐渍土区域面积为93.4%。青土湖浅水区植被覆盖度与改进盐渍化指数呈显著负相关关系(r=-0.532,P0.05)的面积为88.95 km~2,占研究区总面积的62.84%。且植被覆盖度发展和土壤盐渍化逆转区域在空间分布上相一致。因此,土壤盐渍化是影响青土湖区植被覆盖度的重要因素之一。     

基于MODIS/NDVI的塔里木河流域植被覆盖变化驱动因素相对作用分析

塔里木河流域是我国生态较为脆弱的地区,过去几十年不合理的开发,导致植被覆盖遭到严重破坏。2001年以后,随着"塔里木河流域近期综合治理项目"等系列生态工程的实施,流域环境得到初步改善,植被覆盖日益好转。利用2001—2013年逐旬MODIS/NDVI数据和气象数据,通过分离气候变化对塔里木河流域植被覆盖的影响,对气候变化和人类活动对植被覆盖变化的相对作用进行定量分析。研究表明:(1)2001—2013年塔里木河流域植被覆盖总体呈增长趋势;植被覆盖呈改善趋势的区域占流域总面积的28.02%,呈退化趋势的区域占10.99%,其他区域则基本不变。(2)采用相关分析与残差法分析了气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响,结果表明植被覆盖变化与气候因子显著相关;人类活动对植被覆盖变化起积极作用的面积占流域总面积的61.8%,起消极作用的占38.2%。(3)通过对植被覆盖变化驱动因素进行相对作用分析,可以得出在植被改善区和植被退化区,人类活动的作用相对于气候因素更大,是植被覆盖变化的主要驱动因素。     

生态输水对青土湖周边区域植被覆盖度的影响

以人工干预的形式输水恢复退化的生态是目前缓解生态问题的一种有效方式。石羊河尾闾湖——青土湖是典型应用案例之一,生态输水对区域各种环境机制如何影响备受关注。本文利用青土湖1987—2016年Landsat影像反演植被覆盖度(FVC),首先探究FVC总体动态变化特征,其次分析其变化除受气候因素的影响外与生态输水之间的关系。研究显示:30 a来青土湖周边区域平均植被覆盖度由10%左右增加到20%以上;2010年前后植被覆盖度变化趋势明显不同。利用趋势分析对比2010年9月生态输水前后植被覆盖度的变化特征,结果表明:尽管气候变化是影响大范围植被覆盖度的主要因素,但在该研究中气候变化对青土湖周边植被覆盖度上升的影响较弱;植被覆盖度主要在靠近湖区区域显著增加,生态输水是其增加的主要影响因素。2010年生态输水前年平均植被覆盖度变化趋势不明显,2010年生态输水后呈显著上升趋势。     

川藏铁路沿线植被覆盖度时空变化特征分析

基于MODIS-NDVI遥感数据反演了川藏铁路地区2000-2018年植被覆盖度,采用线性回归分析植被覆盖度的时空变化规律,利用相关分析法分析气候、地形等与植被覆盖度的相关关系。结果表明:(1)2000-2018年川藏铁路沿线平均植被覆盖度为0.629,呈现波动上升趋势,2000-2012年为缓慢增长,2013-2018年为快速增长。19年间植被覆盖度呈现好转的面积占比为53.78%,呈现下降面积占比5.25%,其中康定至昌都段上升率最大,巴宿至林芝段下降率最大。(2)川藏铁路沿线植被覆盖度空间上呈现东高西低的分布特征,2000-2018年成康、康林和拉林铁路段平均植被覆盖度依次为0.75、0.61和0.55,低海拔区域以中高、高植被覆盖度为主,高海拔区域以中低、低植被覆盖度为主。(3)相关分析表明,川藏铁路沿线植被覆盖度与温度(r²=0.376,p<0.01)和降雨量(r²=0.284,P<0.01)均为显著正相关,温度是驱动川藏铁路沿线植被覆盖度动态变化的主要气候因素,与海拔呈显著负相关(r²=-0.240,P<0.01)。     

气候变化和人类活动对锡林郭勒草原植被覆盖度的影响

基于遥感、气象及统计数据,采用线性趋势法和残差分析法,在不同时空尺度上监测1982—2018年锡林郭勒草原草地植被覆盖度动态,量化气候变化和人类活动对植被变化的贡献率。结果表明:1982—2018年,锡林郭勒草原植被覆盖度及变化具有明显的空间异质性,草甸草原覆盖度呈显著增加趋势(P0.01),荒漠草原覆盖度呈显著减少趋势(P0.01)。2000年为旗县草地覆盖度变化的主要节点。人类活动是锡林郭勒草原植被动态的主导因素,研究区多年人类活动因素的综合贡献率为65.06%。中东部和南部部分区域植被在人类积极作用下得到了显著改善,但西部和北部荒漠草原区的植被仍然呈现退化趋势。建议加大荒漠草原区生态政策实施力度以保障草地生态系统的可持续性。     

西北干旱半干旱区NDVI季节性变化及其影响因素

研究植被的动态变化及其影响因素,不仅能够揭示植被覆盖动态变化特征与气候变化之间的响应机制,同时对区域的植被恢复以及生态可持续具有重要意义。本文基于MODIS遥感卫星数据,借助变异系数、趋势分析、相关分析与Hurst指数探究了2000—2020年西北干旱半干旱区植被覆盖逐季变化特征、影响因素及未来趋势。结果表明：（1）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）空间变异程度在冬季偏高,且高波动主要分布在新疆与内蒙古大兴安岭的草地与未利用地区域。（2）NDVI随季节波动较大,在林地与耕地最为明显。（3）NDVI主要为改善趋势,其中,春季改善面积最大（84.63%）,冬季最小（72.52%）,且林地改善最为显著。（4）各季度NDVI均受地表温度与降水量影响（Significance=0.05）,且夏季地表温度与冬季降水量逐年递增对植被生长具有抑制作用。（5）未来NDVI主要呈改善趋势。值得注意的是,退化区域零星分布于新疆塔里木盆地、准噶尔盆地等地区。本研究旨在为西北干旱半干旱区的生态修复与治理,以及局部气候暖湿化的应对提供理论参考...     

乌兰布和沙漠风沙入黄段植被覆盖动态变化特征及驱动力

基于2001—2021年Landsat影像数据,结合归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型估算植被覆盖度,探究乌兰布和沙漠风沙入黄段植被覆盖度时空变化趋势及驱动力,以期为乌兰布和沙漠风沙入黄段植被恢复和未来生态建设重点区域的选择提供理论依据。结果表明：(1)研究区植被覆盖度整体呈波动上升趋势,植被恢复状况良好,平均植被覆盖度由0.294增加至0.526,其中,2007—2017年增幅最为明显。(2)2001—2021年乌兰布和沙漠风沙入黄段不同等级植被覆盖度间转移频繁,其中,低植被覆盖和较低植被覆盖大面积转出为中等植被覆盖和较高植被覆盖,其转出面积分别为102.00 km²和128.82 km²。除此之外,研究区内有42.1%的区域呈显著增加趋势,4.90%的区域趋向于显著减少,多分布于近乌海段,该段应是未来生态修复中重点关注区域。(3)该区植被覆盖空间分异性主要受人类活动和气候因子共同驱动,各驱动因子之间的交互作用以双因子增强为主,其中,影响程度最高的关键性交互因子为土地利用类型和年平均气温。本研究有序分段地探究乌兰布和沙漠风沙入黄段植被...     

基于SPOT NDVI的植被覆盖时空演变规律分析——以西北五省为例

基于SPOT VGT-NDVI影像数据,通过最大值合成法、均值法、线性回归以及最小二乘法等研究方法分析西北五省1999—2007年9 a间的植被覆盖时空演变与动态变化规律。结果表明:9 a间西北地区的植被覆盖有明显改善趋势,改善面积百分比为26.92%;部分地区植被覆盖仍有退化现象,面积百分比为1.22%,但其明显小于植被改善比例;除陕西省外,西北地区植被覆盖整体不高;7、8月份该区域植被覆盖达到一年中最大值。     

石羊河中游生长季植被覆盖对气候的响应北大核心CSCD

利用MODIS-EVI月合成数据,计算2006—2015年石羊河中游生长季植被覆盖度,探究植被覆盖年际变化以及对气候的响应关系。利用像元二分模型计算植被覆盖度,提取研究区不同植被覆盖程度的年际变化。结果表明：10 a间,中游地区以低植被覆盖类型为主,并与同期降水的年际变化关系密切。其次,采用变化趋势分析法,计算监测时段内植被覆盖的动态变化。结果表明：中游地区生长季植被覆盖度总体上处于增加趋势,增加速率为0.041·（10a）^-1;植被覆盖度显著增加区域集中于绿洲-荒漠过渡带。最后,采用相关分析法,分析了植被覆盖度与生长季平均气温和降水的相关程度。生长季植被覆盖度与同期降水的相关程度高于与生长季平均气温相关性,平均偏相关系数分别为0.14和-0.05;荒漠绿洲过渡带成为与气候因子显著相关的活跃地带。     

基于SPOT NDVI的中国东北地表植被覆盖动态变化及其机理研究

为了分析东北地表植被覆盖动态变化及其变化机理,选取该地区1998-2007年的SPOT/NDVI时间序列数据进行研究,并利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对旬合成的NDVI数据进一步去云处理,根据处理后的结果,用一元线性回归趋势法定量描述了东北地表植被覆盖的动态变化。结果表明:近10年来中国东北地表植被覆盖整体得到改善的区域远比植被覆盖退化的区域面积大,其中严重退化的区域主要是内蒙古的东四盟地区,尤其是呼伦贝尔和科尔沁地区。     

2000-2013年海河流域植被覆盖的时空变化

基于2000-2013年SPOT VGT/NDVI数据,结合土地覆盖类型数据,采用Slope趋势分析法和Hurst指数对海河流域近14年植被覆盖的空间分布状况、时间变化特点、空间变化趋势和可持续性特征进行了分析。结果表明:1)空间分布上,流域内NDVI值总体较高,低值区只分布在环渤海湾地区及一些城市中心;2)时间变化上,近14年NDVI值在0.64-0.76之间波动,总体呈显著上升趋势;3)空间变化上,植被改善区域远大于退化区域,且以明显改善为主;4)可持续性上,植被变化正向持续性较强,且以持续改善为主,占流域面积的89.11%。结合不同土地覆盖类型来看,持续改善以林地、草地最为明显;持续严重退化的土地覆盖类型中,湿地和建设用地所占比重最高。     

宁夏沿黄城市带植被覆盖时空演变及其驱动力分析

宁夏沿黄城市带是宁夏经济社会发展的精华地带,探索该区域的生态环境问题对宁夏沿黄城市带建设意义重大。本文基于2002—2018年的MODIS遥感数据,利用Mann-Kendall非参数检验、Sen’s斜率估计、景观格局分析、偏相关分析以及残差趋势分析方法,研究了该区域植被覆盖状况的时空演变过程及趋势。结果表明:2002—2018年宁夏沿黄城市带约44. 91%区域的植被覆盖度显著增加,约1. 31%区域的植被覆盖度显著减少,约53. 78%区域的植被覆盖度变化不显著;宁夏沿黄城市带植被覆盖度变化与气温具有较强的负相关性,与降水具有较强的正相关性;宁夏沿黄城市带81. 40%的区域人为因素对植被覆盖度多年变化趋势的贡献率大于50%,有约24%的区域气候因素对植被覆盖度多年变化趋势的贡献率大于50%。     

基于10年MODIS数据的锡林郭勒盟草原植被覆盖度变化监测

以MODIS长时间序列的植被指数产品为数据源,利用像元二分模型研究了2000～2009年8月锡林郭勒盟草原的植被覆盖度及其时空变化特征。并采用转移矩阵的方法,分析了年份间覆盖度高低变化的方向。结果表明:从2000至2008年锡林郭勒草原植被覆盖度总体呈上升趋势;在2000～2004年和2004～2008年两段时期内,均有较低植被覆盖度向较高植被覆盖度转化的趋势,后一时期覆盖度较低的植被恢复比前一时期好;低覆盖度区植被好转趋势明显,但高植被覆盖区存在轻微的退化现象;与往年相比,2009年因汛期干旱天气植被覆盖度明显降低。     

1982-2006年华北植被指数时空变化特征

利用1982-2006年GIMMS/NDVI数据,研究华北近25 a来植被指数在时间和空间上的变化。结果表明:①植被指数的年内变化呈单峰型,最大值出现在夏季,其中北京市NDVI最大,森林NDVI比农田和草地NDVI大;②华北年平均NDVI呈增加趋势,河北省植被指数增加最快,北京市次之,不同土地覆盖类型中,农田NDVI增加最快,草地次之,森林最小;③空间趋势分析结果显示,华北植被指数改善的面积占整个地区面积的15.96%,退化面积占11.86%,其中,河北省改善面积最大,内蒙古退化较明显,不同土地覆盖类型中,农田植被改善最明显;④基于华北近年暖干化发展趋势下,人类活动对该区域NDVI变化起到了重要作用。     

基于RS的汾河流域植被覆盖变化研究

以汾河流域1990年和2007年TM影像为数据源,基于像元二分模型,利用归一化植被指数ND-VI,提取了两期的植被覆盖度,对17年来的植被覆盖变化情况进行统计分析,并探讨了其变化原因。研究结果表明:17年来汾河流域在人为影响的主要驱动下,使原本脆弱的生态环境进一步恶化,植被退化现象明显。1990年到2007年汾河流域植被盖度整体降低,由中、中高植被向低、中低植被转移,且不同地区变化幅度明显不同,吕梁区、临汾区降低幅度最大,分别为8.92%和7.68%,其次是晋中地区,降低幅度为4.07%;忻州区、运城区变化幅度不大,太原区整体上升了0.26%,但各地区都存在明显的植被退化现象。     

石羊河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素

利用CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模拟石羊河流域2000—2020年植被净初级生产力（NPP），分析流域NPP的时空变化特征、稳定性和未来变化趋势，并从气候因素、地形因素和人类活动因素3个方面探讨对NPP的变化影响。结果表明：（1）2000—2020年石羊河流域植被NPP多年平均值为291.01 g C·m-2·a-1，呈不显著增加趋势，空间分布呈南高北低的分布格局。（2）2000年以来植被NPP呈增加趋势的区域占总面积的86.4%，其中极显著增加和显著增加的区域分别占6.7%和10.1%。（3）NPP变化在中等波动以上（变异系数Cv≥0.25）的区域所占比例为50.4%。（4）从未来变化趋势看，石羊河流域植被NPP恢复的持续性较弱，呈增加并反持续的地区所占比例达到57.1%。（5）流域的植被NPP变化与气温、降水均成正相关，对气温的响应更为敏感。NPP随海拔高度和坡度增加呈现增大后减小趋势，近年来流域实施的一系列人工造林、退耕还林还草等措施对植被NPP的增加具有明显促进作用。     

石羊河中游生长季植被覆盖对气候的响应

利用MODIS-EVI月合成数据,计算2006—2015年石羊河中游生长季植被覆盖度,探究植被覆盖年际变化以及对气候的响应关系。利用像元二分模型计算植被覆盖度,提取研究区不同植被覆盖程度的年际变化。结果表明:10 a间,中游地区以低植被覆盖类型为主,并与同期降水的年际变化关系密切。其次,采用变化趋势分析法,计算监测时段内植被覆盖的动态变化。结果表明:中游地区生长季植被覆盖度总体上处于增加趋势,增加速率为0.041·(10a)~(-1);植被覆盖度显著增加区域集中于绿洲-荒漠过渡带。最后,采用相关分析法,分析了植被覆盖度与生长季平均气温和降水的相关程度。生长季植被覆盖度与同期降水的相关程度高于与生长季平均气温相关性,平均偏相关系数分别为0.14和-0.05;荒漠绿洲过渡带成为与气候因子显著相关的活跃地带。