2000—2019年西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应

为了探究中国典型生态环境脆弱区——西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应规律,量化气候变化和人类活动的相对贡献。该研究基于2000—2019年归一化差异植被指（normalized difference vegetation index,NDVI）数据集,采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Hurst指数分析了NDVI时空变化特征及未来变化趋势;在此基础上结合气象因子数据集,采用相关性分析和残差分析探讨了NDVI对气候变化和人类活动的响应。结果表明：1）时间尺度上,2000—2019年NDVI总体表现为波动上升趋势,增长速率为0.0046/a。空间尺度上,NDVI呈上升趋势区域面积占研究区总面积85.59%,植被恢复效果明显,且未来NDVI变化还将以上升趋势为主。2）在区域气候暖干化的背景下,NDVI对不同气候因子的响应有所差异,总体上NDVI与气温和太阳辐射呈正相关,而与降雨量呈负相关,气温对NDVI变化的影响力要强于太阳辐射和降雨量,是影响NDVI变化的主要气候因子。3）85.10%区域面积的植被变化受人类活动和气候变化的共同影响,其中人类活动是植被变化的主要驱动因素,气候变化为次要驱动因素,相对贡献率分别为68.67%和31.33%。该研究结果可为西南高山峡谷区未来生态环境建设提供科学依据,助力区域绿色可持续发展目标的实现。     

玛纳斯河流域NDVI时空变化及对气象因子的响应

基于MODIS-NDVI数据和同期的气象资料,运用趋势分析、R/S分析、偏相关分析等方法,在区域和像元两个尺度上研究玛纳斯河流域的植被空间变化特征。结合趋势分析结果和Hurst指数,研究玛纳斯河流域NDVI变化的可持续性特征,并从气温和降水量2个因素分析了NDVI对气象因子的响应。结果表明:(1)2000—2015年玛纳斯河流域NDVI变化呈微弱增长趋势,增长速率为0.044/10a。(2)玛纳斯河流域植被覆盖状况改善的区域占总面积的42.03%,没有发生显著变化的区域占总面积的55.88%,显著退化的区域仅占总面积的2.09%,研究区整体生态环境有所改善。(3)从Hurst指数来看,研究区大部分地区NDVI变化具有可持续性,但局部地区具有反持续性。持续性改善区域占总面积的52.81%,持续退化的面积比重为29.54%,15.87%面积的区域未来变化趋势无法确定。(4)相关性分析结果显示:NDVI与年降水量呈正相关,与平均温度呈负相关,降水对NDVI的影响高于平均温度。     

基于地理探测器的西南岩溶槽谷区近20年

植被覆盖度变化及其与驱动因子关系的研究是开展大规模植被恢复效益评估的基础,而目前对西南槽谷地区植被绿化的时空变化模式及其驱动因素的认识并不明晰,不利于进一步生态建设。基于2000—2018年西南槽谷区NDVI、气温、降雨、DEM、土地覆被和人口密度数据,应用线性趋势回归分析和Hurst指数分析等方法以及地理探测器模型,探究了西南槽谷区植被覆盖的时空变化特征和驱动因素,预测未来变化趋势。结果表明：（1）近19年来NDVI范围介于0.79~0.84,总体呈波动上升趋势,岩溶区植被NDVI （0.003 17/a）年增长率显著高于非岩溶区（0.002 60/a）。（2） Hurst指数分析结果表明,西南槽谷区的植被NDVI主要以上升趋势为主,但其中64.31%在未来呈现退化趋势,植被保护形势较为严峻。（3）岩溶区植被NDVI与温度变化之间存在负相关关系（R=-0.040）,而非岩溶区为正相关关系（R=0.013）。残差分析结果表明,人类活动促进89.60%的区域植被NDVI增长。（4）在整个岩溶槽谷地区,土地覆被类型和气温是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在25%以上,各因子的交互作用明显高于单因子作用。总体来看,人类活动对槽谷区植被恢复具有明显的积极影响。     

2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究，为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据，结合年平均气温和年降水量数据，运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势，增速为5.21%/10 a，空间上呈现四周高中间低的特征，且以高植被覆盖为主；研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%，极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%，而变化不显著的占57.84%；②研究区植被覆盖总体上比较稳定，平均变异系数为14.73%；Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性，总体上以弱反持续性为主；③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量，但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小，未来将呈微弱下降趋势，气温是影响植被生长的主要气候因子。     

2001—2020年内陆干旱草原县域尺度植被NDVI时空变化特征及其驱动因素

[目的] 探讨中国内陆干旱草原在县域尺度上时序地表生态空间变化及气候驱动特征,为制定合理的生态措施提供科学依据。[方法] 以甘肃省肃南县(肃南裕固族自治县)为研究区,收集归一化植被指数(NDVI)和气象数据,采用趋势分析、变差分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了2001—2020年肃南县植被NDVI时空变化特征及驱动因素。[结果] ①研究期内县域植被NDVI呈波动上升趋势,上升速度为0.042/10 a;10种植被的NDVI呈现相似的增长趋势,较以往小尺度区域研究能够作出更精确的反映; ②从空间分布看,植被NDVI自西北向东南逐渐提高,全县36.14%的植被NDVI变化趋势表现为基本稳定,退化区域远大于改善区域; ③肃南县不同类型植被对植被NDVI稳定性的贡献程度为：针叶林＞灌丛＞阔叶林＞草原＞草甸＞高山植被＞栽培植被＞其他＞沼泽＞荒漠; ④植被NDVI受夏季降水量及植物生长季气温影响最大,人类活动对肃南县96.52%的植被NDVI增加具有促进作用。[结论] 近20年来,肃南县植被NDVI整体上升,其变化趋势受气候条件和人类活动的双重影响,未来肃南县过度放牧区域植被NDVI可能仍会下降,但整体依旧呈上升趋势。     

1990—2019年澄碧河流域NDVI时空动态及驱动因素分析

为了解西南喀斯特流域的植被恢复状况及其驱动因子,以澄碧河流域为例,基于GEE平台和1990—2019年研究区Landsat遥感影像,采用Sen+Mann-Kendall趋势、偏相关等方法,分析了澄碧河流域归一化植被指数(NDVI)时空演变特征与驱动力。结果表明:1990—2019年澄碧河流域NDVI总体呈波动上升趋势,年平均增速为0.004 6,植被呈显著改善的区域占87.09%; 不同土地利用类型下,NDVI均值排序为常绿灌木地>常绿阔叶林>常绿针叶林>落叶阔叶林>旱地>草地>水田; NDVI随海拔上升呈先增加再缓慢下降再缓慢上升的趋势,随坡度的增加呈先缓慢上升再缓慢下降的趋势; 澄碧河流域88.88%区域NDVI与气温具有正相关关系,其中显著正相关占20.75%,与降水量变化相关性较小,仅有1.14%区域通过p<0.05显著性水平检验。总体而言,澄碧河流域植被得到显著改善,温度变化和人类活动一定程度上促进了流域植被的生长。     

2001-2014年海南岛植被覆盖时空变化特征

基于2001-2014年MODIS NDVI数据,采用趋势分析法、标准差法、Hurst指数法以及相关系数分析法研究了海南岛植被覆盖变化特征,结合气象数据及统计年鉴数据分析了气候变化及人类活动对植被覆盖变化的影响情况。研究表明:近14年海南岛NDVI呈显著增加趋势,增速为0.02/10 a（p<0.01）;空间分布上,植被覆盖呈由中心向四周递减的分布格局,高值区分布于中部山区市县;波动变化特征变现为中间波动小,四周波动大,高波动和较高波动区所占的比重为42%,高波动区主要集中于海口、琼海、万宁、东方、乐东等市县沿海区域;在趋势上,海南岛14年间植被覆盖变化以改善为主,轻度改善和中度改善所占比重为53.42%,其中22.65%的区域呈显著增加;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续性的比重分别为57.21%和42.71%,其中持续改善和由退化转为改善的面积分别占11.15%和40.90%。海南岛植被生长年际变化受降水影响要强于气温,人类活动也是影响植被覆盖变化的重要因素。     

1999-2019年西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动

[目的]西南喀斯特地区生态环境脆弱,对其植被覆盖变化及气候驱动机制进行研究具有重要意义。[方法]基于1999—2019年SPOT NDVI数据和同期209个气象站点的气温和降水数据,采用Theil-Sen+Mann-Kendall趋势分析法、偏相关分析和复相关分析法,探讨西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动。[结果]1999—2019年西南喀斯特地区NDVI呈显著上升趋势,整体植被覆盖较好;NDVI变化主要以极显著上升趋势为主,仅5.73%的地区呈退化趋势。NDVI与气温和降水整体上均呈正偏相关关系,气温对NDVI的影响强于降水,且存在空间差异性。NDVI与气温和降水的复相关显著性通过0.05,0.01水平的面积分别占15.12%,5.68%;NDVI主要受气温驱动,占研究区面积的13.90%,其他气候因子驱动类型占比均未超过3%。[结论]揭示了西南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征,明确了气候因子对植被覆盖变化的驱动机制。     

1981-2016年黄土高原植被NDVI变化及对气候和人类活动的响应

探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状,剖析植被变化和驱动因素,以期为区域生态环境治理和规划提供科学依据。基于黄土高原NDVI、气温、降水数据,采用变化趋势率分析、多元回归残差分析等方法,研究了1981—2016年黄土高原区植被NDVI变化特征及对气候和人类活动的响应。结果表明：(1) 1981—2016年,黄土高原区植被NDVI呈东南高西北低的空间格局,整体上升率高,生态恢复效果显著;在选择的45个地州市中,榆林、铜川、延安和渭南等地植被NDVI增加最快,兰西城市群和内蒙古部分区域植被呈减小趋势。(2)气候变化和人类活动的共同作用是近35年来黄土高原区植被NDVI整体快速增加和巨大空间差异的主要原因。气候变化对黄土高原NDVI变化的影响主要以轻微促进和中度促进为主,而农村人类活动、城市人类活动的影响主要为明显抑制和轻微抑制。(3)气候变化、农村人类活动和城市人类活动对黄土高原区植被NDVI增加的贡献率分别为82.03%,11.68%和6.29%;气候变化贡献率大于60%的区域占黄土高原的76.9%,主要集中在黄土高原的东部和中部,人类活动对NDVI的影响主要...     

2001-2018年贵州省NDVI时空演变及其对气候变化和人类活动的响应

[目的]研究贵州省植被覆盖对气候变化和人类活动的响应程度,为区域生态环境建设提供理论依据。[方法]选取2001-2018年MODIS13 A1影像,结合气象数据,利用线性趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了贵州省18年间NDVI的时空变化特征,探究了NDVI对气候变化的响应规律以及人类活动对NDVI的影响。[结果]①2001-2018年贵州省NDVI呈现显著上升趋势,增长速率为0.0053/a,空间上极显著增加和显著增加区域面积分别占研究区域的52.80%和16.80%。②2001-2018年贵州省气候向暖湿方向发展,NDVI与气温和降水呈正相关关系,且NDVI对气温的敏感性高于降水。③月尺度上NDVI对气温的响应不存在滞后性,对降水响应存在一个月滞后性;NDVI与气候月尺度相关性高于年尺度。④人类活动对贵州省植被覆盖作用日益增强,对NDVI贡献度为72.30%。[结论]人类活动对NDVI的影响大于气候变化,贵州省植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果。     

2000-2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化及其驱动因素分析

植被是陆地生态系统的重要构成,研究植被变化规律及影响因素有助于加强区域植被生态保护和可持续发展。基于SPOT NDVI和气象数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法对2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化特征及其驱动因素进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI总体以0.008 6/a的速率呈极显著增加趋势,不同地域NDVI增速为陕北(0.010 9/a)>关中(0.005 3/a),不同土地利用类型NDVI增速为草地(0.011/a)>耕地(0.008 1/a)>林地(0.007 8/a)。(2)植被NDVI呈增加趋势的面积占比为86.19%,其中显著增加的面积比例为81.90%,陕北(91.87%)>关中(66.91%),林地(97.48%)>草地(90.38%)>耕地(69.78%)。(3)偏相关分析发现90.24%的区域植被NDVI与年降水量以正相关关系为主,66.3%的区域植被NDVI与年均温呈正相关关系。(4)研究区植被NDVI变化受到气候变化、人类活动以及二者共同作用的影响,占比分...     

大巴山地区植被覆盖变化及其对气候变化的响应

利用1998—2009年的SPOT VGT-NDVI逐旬数据集,对大巴山地区植被覆盖变化及其对气候的响应进行了研究。结果表明:(1)1998—2009年大巴山地区植被NDVI值变化整体呈显著上升趋势,年平均NDVI值在0.54～0.64之间;大巴山弧形褶皱带植被NDVI值较高,河流附近NDVI值较低;大巴山地区植被覆盖呈显著性增加趋势,在县城城区附近有植被退化迹象,占总面积的0.24%。(2)1998—2009年,提取6种植被类型的NDVI值在四季的变化总体呈上升趋势,尤其是春季NDVI变化显著;不同类型的植被NDVI值大小顺序为:阔叶林>针叶林(冬季为针叶林>阔叶林)>灌丛>草甸>草丛>栽培植被,其中,草甸在四季的变幅最大。(3)在时间尺度上,NDVI与同期、前一个月、前两个月的气温呈极显著相关性,与降水量的相关性不显著。空间尺度上,6月月均NDVI与气温呈负相关的像元数占67%,表明该时段温度升高可能导致蒸发量增大,从而抑制了植物生长。     

新疆植被动态格局及其对气候的时滞效应

为明确新疆不同植被类型对水热变化响应的滞后时间，对新疆植被活动及其与气候变化的响应进行分析，研究基于1982—2015年的新疆GIMMS NDVI（normalized difference vegetation index）数据集、CRU降水与气温数据集，采用Sen + Mann-Kendall趋势分析、时滞偏相关分析、GIS空间分析和数理统计等方法，给出了34 a新疆植被格局动态变化特征，以及植被NDVI与气候响应的关系，探讨不同植被类型对气候响应的时滞效应。结果表明：1）新疆地区植被分布呈现北疆高于南疆、西部高于东部的空间格局，34 a来，研究区植被整体上呈现“变绿”趋势，在环塔里木盆地绿洲和天山山脉北段NDVI显著增加，伊犁地区呈现退化趋势；2）在月尺度时间分辨率下，新疆有72%植被区域对降水的响应存在滞后性，平均滞后时间为1.1个月，有70%的植被区域对气温的响应存在滞后性，平均滞后时长1.4个月，植被与气候要素时滞偏相关系数越高的区域，响应速度越快，总体上看，新疆地区植被对降水更为敏感；3）不同类型植被与降水和气温的响应程度不同，在新疆地区降水是草甸、灌丛和针叶林的主要促进因子，气温对阔叶林的影响最强，不同植被与降水的时滞偏相关系数均高于气温，不同植被对气温的响应时间均长于降水。总体上看，新疆地区植被与降水的相关性更高，植被对降水的响应比气温更迅速。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...     

气候变化下珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异

在全球气候变化背景下,为探究珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异,采用样方调查数据,MODIS/NDVI数据和气候数据,基于TS趋势分析和偏相关分析研究了珠峰保护区2000—2018年南北坡植被变化及其对气候变化的响应,并预测了其未来植被变化。结果表明：(1)总体上,保护区植被NDVI在2000—2009年呈下降趋势,2009—2018年呈上升趋势,且年内NDVI与温度相关性强于降水。(2)南坡地区NDVI值大于0.6且变化稳定,主要分布着喜马拉雅冷杉(Abies spectabilis)等高大乔木;北坡地区NDVI值小于0.4且易波动,主要分布着苔草(Artemisia younghusbandii)等灌草丛。(3)南坡地区NDVI在整个2000—2018年均呈轻微上升趋势;北坡地区NDVI在2000—2009年下降,在2009—2018年上升,且Hurst指数预测未来NDVI变化不稳定,大部分区域可能会出现下降趋势。(4)南坡地区NDVI与气候因子相关性弱,北坡地区NDVI与温度呈负相关,与降水呈正相关;北坡定日和定结县居民地附近区域植被对人类活动较为敏感。研究为当地可持续发展和...     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

黑河上游植被覆盖时空变化特征及其未来趋势

[目的]分析黑河上游近14a来植被覆盖时空变化特征及其未来趋势,为区域生态保护提供决策参考。[方法]基于2001—2014年MODIS-NDVI数据,采用线性趋势和Hurst指数等数理方法进行定量分析。[结果]研究区植被覆盖整体处于缓慢增加趋势,年际变化呈现"波动—改善"趋势,空间分布呈现自东南向西北逐渐降低的分布特征,且具有明显经向地带性;植被覆盖改善区和退化区的面积分别占47.74%和21.81%,其中改善区主要分布在研究区中部和西北部,以高寒草原改善为主,退化区主要位于研究区东南部,以高寒草甸退化为主;未来的NDVI将向着改善的方向发展。[结论]近14a来黑河上游植被覆盖良好,且未来向着改善趋势发展,但对祁连、民乐和山丹县境内的持续退化区需要采取保护措施。