宁夏农牧交错区植被覆盖时空变化及成因分析

厘清人类活动和气候变化对宁夏农牧交错区植被覆盖度变化的共同影响对指导宁夏农牧交错区植被恢复具有重要的现实意义。基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以宁夏农牧交错区1990-2020年陆地卫星地表反射率数据为基础,采用像元二分模型估算区域植被覆盖度并分析其时空变化规律,通过计算累积植被覆盖度的斜率变化率和残差分析确定人类活动对植被覆盖度的影响,运用相关分析法明确气候因素与植被覆盖度的相关性。结果表明,1)1990-2020年研究区年均植被覆盖度增加,增速为0.58%/a(P<0.05)。其中,1990-2000年年均植被覆盖度无显著变化(P>0.05),2000-2020年年均植被覆盖度显著增加(P<0.05),增速达到1.04%/a。2)空间上,研究区年均植被覆盖度由北向南逐渐递增,植被覆盖度恢复的区域面积大于退化面积,城镇的建城区是植被覆盖度显著降低的主要区域。3)人类活动是研究区植被覆盖度增加的主要影响因素,气象因素次之;气象因素中降雨量对植被覆盖度变化起主要作用。     

2000—2020年北疆地区草地植被覆盖度和草地退化时空变化特征

以2000—2020年Landsat NDVI序列数据为数据源,利用时空分析及统计分析的方法,探讨了北疆地区草地植被覆盖度时空变化特征、草地退化时空变化特征,并从气候和人类活动2方面对北疆地区草地退化的驱动力进行分析。结果表明,从草地植被覆盖度时空变化看,2000—2020年北疆地区草地植被覆盖度整体呈增加趋势;北疆地区北部生态系统更脆弱,易受气候变化和人类活动的影响;北疆地区草地在阳坡草地植被覆盖度相对较高,草地植被覆盖度较高的区域主要位于地形位置指数较高、水热条件相对较好的山地,草地植被覆盖度较低的区域主要位于相对缺水、干旱的沙漠边缘等地区。从草地退化时空变化特征看,2000—2020年北疆地区各草地退化等级发生了明显的转移,主要表现为轻度退化、中度退化向未退化草地的转移及重度退化向轻度退化转移,表明北疆地区草地退化现象进一步好转。北疆地区草地退化是气候变化和人类活动共同作用的结果,其中降水量是主要气候因素。     

2001-2020年天水市植被覆盖时空变化及其驱动机制研究

植被覆盖是衡量地表植被状况和生态系统稳定性的重要指标，基于GEE平台获取Landsat系列遥感影像，构建2001-2020年天水市NDVI序列数据，探讨天水市近20 a植被覆盖时空变化特征及驱动机制。结果表明，1）2001-2020年天水市平均植被覆盖为0.55，空间分布呈现西北低、东南高的特征。低度、较低覆盖共占全市总面积的4.1%、中度覆盖占42.9%，较高、高度覆盖共占53%。2）近20 a天水市植被覆盖呈波动上升趋势，平均增速为0.97%/a（P<0.05），植被覆盖总体为改善趋势，改善区域面积占全市总面积的65.43%，局部区域植被退化，面积仅占1.98%。3）近20 a天水市植被覆盖变化受降水和人类活动交互作用影响，降水的增加、天然林保护及退耕还林还草等工程的实施，对该市植被覆盖的提升效果显著。基于Hurst指数分析，在未来植被覆盖变化以正向持续性为主，部分区域表现为反持续性。     

河西走廊植被水碳通量对气候变化和人类活动的响应

河西走廊作为中国西北地区的重要经济发展带，地形多变，生态环境脆弱，在气候急剧变化以及人类活动的影响下，该地区植被水碳通量变化复杂。为探究2000—2020年河西走廊地区的植被生态变化情况，本研究利用参考作物蒸散量(ET₀)与植被净初级生产力(NPP)分别表征植被水、碳通量，探究气候以及土地利用变化下2000—2020年河西走廊ET₀与NPP的时空变化特征，分析植被水碳通量的主要驱动因素及交互作用。结果表明:在气候趋于暖湿，土地利用变化加速的背景下，2000—2020年ET₀与NPP均呈现显著上升趋势，平均相对湿度与日照时长分别是ET₀与NPP变化的主要驱动因素，ET₀均值空间格局特征为“西高东低”，NPP均值为“南高北低”。气候变化加剧了河西走廊地区的植被蒸散发，人类活动使得21年来河西走廊地区荒漠化土地面积减小，其对区域植被水碳通量的干预作用大，植被生产力显著增加，因此生态环境持续向好。     

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。     

天山新疆段及南北麓草地植被覆盖度时空变化特征研究

天山草地分布面积广阔,不仅是新疆畜牧业发展的主要支撑,也在维护生态安全方面具有重要贡献。为了解天山新疆段草地植被覆盖度的动态特征与变化趋势,以2001-2020年MODIS NDVI产品为主要数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵和趋势分析法研究其变化特征,并利用地理探测器模型分析驱动因素。结果表明,研究区草地多年平均植被覆盖度在0.34～0.42波动,主要以中低、中植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西部高覆盖东部低覆盖的分布特征;从变化趋势来看,研究区草地植被覆盖度总体上有上升趋势,盆地周围覆盖度增加、中部山区其变化基本稳定,增加和基本稳定的区域面积占总面积的10.41%和89.16%;从地理探测器运行结果来看,单因子作用解释最大的是降水量,q为18%,当降水量与海拔交互作用时对研究区草地植被覆盖度的影响更为明显。研究结果可为天山草地生态安全保护与质量评估提供参考依据。     

2003～2020年海南岛植被覆盖变化及影响因子分析

海南岛植被生长旺盛,森林覆盖率超过60%。增强植被指数EVI(Enhanced Vegetation Index)能够较好地反映植被覆盖状况,尤其反映植被覆盖度高区域的植被生长状况。利用2003～2020年的MODIS EVI数据来研究海南岛植被覆盖状况。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究EVI的时空变化及趋势特征;结合Hurst指数,研究EVI的可持续特征;EVI与气温、降水时间序列和地理栅格相关性分析,研究海南岛植被覆盖与气温、降水相关关系。研究表明：(1)空间上,海南岛植被覆盖整体状态好,约60%的区域EVI大于0.5,植被覆盖度呈现中间高四周低,南高北低的分布特征。(2)时间上,2003～2020年海南岛植被覆盖变化以改善为主,改善区域占比为90.2%,其中显著改善区域占比65.5%。海南岛未来植被覆盖变化趋势以持续性改善为主,持续性改善区域占比81.2%,持续性退化区域占比7.6%,未来变化趋势不确定区域占比11.2%。(3)气象影响因子上,海南岛植被生长年际变化受降水影响大于气温,面积占比38%的区域植被年际生长与降雨呈正相关关...     

基于Geodetector的广西喀斯特植被覆盖变化及其影响因素分析

广西喀斯特地区生态环境脆弱,植被退化严重,石漠化问题突出。随着一系列生态保护与建设措施的实施,广西植被已逐渐恢复,石漠化面积扩张趋势已得到控制。深入了解广西植被覆盖演变特征及其主导因素可为新一轮石漠化治理工程实施提供科学依据。本研究基于1982—2015年GIMMS NDVI3g生长季NDVI (the growing season GSN)数据和1982—2016年AVHRR VCF数据,分析广西植被时空变化特征,同时结合气候、土壤以及人类活动等因素,运用地理探测器模型,探究自然和人文因素对区域尺度植被覆盖变化影响的空间差异。结果表明,1982—2015年广西植被,尤其是林地面积比例呈增加趋势,裸地面积比例呈减少趋势;广西北部、西北部的植被覆盖显著高于广西中部和东南部经济活动较强的区域;影响植被变化的综合因素主要包括交通通达度、气候条件、社会经济条件和土壤养分等,其中,社会经济条件对植被和裸地空间分异的解释率分别为20.49%和21.27%,其次为交通通达度、气候条件和土壤养分;植被与裸地在空间上呈显著负相关（R=-0.65,p＜0.01）,社会经济发展水平是影响植被和裸地空间分布的主导因素。     

黄河中游典型干旱区植被覆盖时空变化研究

基于像元二分模型,利用2000—2019年MODIS NDVI数据以及气象观测数据,以吕梁市为例对黄河中游典型干旱区植被覆盖度进行估算,并采用趋势分析法、相关分析法对其植被覆盖度时空分布特征进行分析,探讨了主要气候因素(气温、降水量)与植被覆盖度的相关关系。结果表明：2000—2019年吕梁市植被覆盖度呈波动增加趋势,2017年达到最大值后在高位波动。植被高覆盖度地区主要分布在吕梁山山区,植被覆盖度增加区域面积占总面积的97.5%,植被覆盖度降低的区域仅占2.5%,植被覆盖度变异系数大的区域主要分布吕梁市西部沿黄河黄土高原丘陵区和东部平川盆地城市周边地区;吕梁市植被覆盖度与降水量、年平均气温均呈正相关关系,植被覆盖度与年平均气温呈正相关、负相关的面积占总面积的83%、17%;植被覆盖度与年平均降水量的正相关、负相关区域分别占总面积的98%、2%。吕梁市植被覆盖度与年平均气温的相关性小于其与年平均降水量的相关性,降水与植被覆盖度的影响较气温密切。     

基于ITPCAS驱动数据集的黄河源区植被变化及其与气候因子相关分析

【目的】厘清近年来黄河源区植被覆盖变化及其对驱动因子的响应,为黄河源区生态环境可持续发展与科学预估气候变化对植被格局的影响提供理论依据。【方法】基于1999-2015年SPOT VGT-NDVI数据集和中国区域高时空分辨率地面气象要素(ITPCAS)驱动数据集,运用趋势分析、Mann-Kendall非参数统计检验、R/S分析和相关分析等方法,分析了1999-2015年NDVI和气象因子的时空变化特征,并探讨温度、降水量、地表净辐射(R_n)等气象因子以及人类活动对植被覆盖变化的影响。【结果】(1)黄河源区多年平均NDVI空间分布呈东南高、西北低的格局,整体上NDVI呈增加趋势,每10年增速为1.6%,其中上升趋势的区域占研究区78.2%;NDVI在2003年附近存在突变;同时期温度和降水为振荡上升趋势,而R_n为振荡下降趋势,并且未来NDVI和各气象因子将持续这种变化趋势。(2)年平均NDVI与年平均温度呈显著正相关关系,与年平均降水量呈不显著正相关关系,而与年平均R_n呈不显著负相关关系;在偏相关分析中,NDVI与年平均温度的相关性最好。(3)NDVI对温度、降水量变化的响应滞后1个月左右,对R_n变化的响应滞后2个月左右。【结论】ITPCAS驱动数据集在黄河源区有较好的适用性;在年尺度和月尺度上,温度都是黄河源区植被生长影响最大的气象要素;黄河源区植被覆盖的增加主要归因于温度上升以及生态保护"综合性"工程的实施。     

关中-天水经济区人类活动对植被覆盖变化的影响

为探究植被覆盖变化及人类活动对改善关中地区及西北地区的生态环境影响,利用植被覆盖和地表温度数据,结合Sen趋势与Mann-Kendall检验分析关中-天水经济区2001—2016年的植被覆盖变化趋势,并根据估算的土壤湿度因子,应用残差法评价人类活动对植被覆盖变化的影响程度及影响方向。结果表明:1)从时间变化维度来看,2001—2016年关中-天水经济区植被覆盖变化总体呈良好趋势,且整体表现为在不断波动中递增,表明关天经济区进行的生态环境建设工程正在慢慢凸显它的生态效应。2)从空间变化维度来看,关中-天水经济区植被覆盖显著增长的区域面积占35.87%,主要集中在研究区南北两侧。而显著下降的面积区域占3.21%,主要分布在城市中心,即经济发展活跃的地区,如西安市区,宝鸡市区,天水市区,铜川市区等。3)关中-天水经济区植被覆盖受自然因素影响较小,受其他因素影响大。其正相关区域占13.43%,不显著相关区域占85.26%。4)关中-天水经济区人类活动对植被覆盖变化的正作用大于负作用。其中,正作用区域主要分布在研究区北部和东南地区,其主要原因是人类活动不频繁,建设生态屏障、加强退耕还林、三北防护林保护以及水土保持等生态工程促进植被NDVI增长。负作用区域主要分布在渭河沿线、经济活动较高地区,其主要原因有:人类活动频繁、过度城市化、工业化等抑制植被生长。5)植被覆盖的增长和下降区域与人类活动对植被影响的正作用和负作用区域大致相同。这也从侧面反映了关天经济区植被覆盖情况受人类活动影响大。总之,在负作用区域,在经济建设发展的同时也要注重植被建设、以及对植被乃至生态环境的保护。     

21世纪以来河南省植被覆盖变化及气候驱动解析

借助MODIS NDVI数据和气象插值数据,采用一元线性回归、Hurst指数及相关分析等方法,从年际尺度探讨河南省21世纪以来植被覆盖时空变化规律,并分析其对气候因素的响应特征。结果表明:河南省植被覆盖区域差异较大,NDVI频度呈单峰结构;近16年来,河南省大部分地区植被覆盖呈现增加趋势,10年平均增速约为4%(P0.01),且阶段性明显;河南省植被变化的同向特征强于反向特征,植被覆盖整体上呈持续改善态势,但郑州、洛阳、焦作等市域局部地区存在持续减小现象;年平均温度的上升是平原区植被覆盖增加的主要驱动因子,但升温尤其是年平均最高温度增加抑制了山区植被生长,植被覆盖对气候因子的敏感程度地域异质性明显。     

升金湖湿地保护区植被覆盖变化及其主要驱动因子分析

【目的】分析安徽升金湖湿地保护区植被覆盖的动态变化,研究其相关驱动因子,为该地区生态系统的可持续发展提供参考。【方法】基于SPOT-VGT的植被覆盖指数(NDVI)数据,采用最大值合成法、NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法,分析2000-2010年升金湖湿地保护区植被变化的时空格局。选取气温、降水量、GDP等12个指标为自变量,以NDVI值作为因变量,构建多元线性回归模型,从中筛选出影响NDVI的主要驱动因子。【结果】(1)升金湖湿地保护区的实验区植被覆盖较好,缓冲区植被覆盖良好,重点保护区域核心区植被覆盖度较低。(2)从1月到12月NDVI平均值和最大值均呈先增大后减小的趋势,其中4-9月NDVI值较高。(3)升金湖湿地保护区绝大部分地区(61.18%)NDVI在2000-2010年间有显著增加趋势,表明保护区整体植被覆盖明显改善。【结论】升金湖湿地保护区植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,耕地面积对植被覆盖影响最大,气温和降水量对植被覆盖的影响弱于GDP因子。     

应用Landsat影像数据分析岷江上游植被覆盖度时空变化及地形分异特征

以2000、2010和2020年的Landsat遥感影像为数据源,利用像元二分模型提取岷江上游3个时期的植被覆盖度,结合海拔、坡度以及坡向等地形因子,对研究区2000—2020年的植被覆盖状况变化及地形分异特征进行分析,为生态保护和土地规划利用提供数据支持。结果表明：(1)2000—2020年,研究区植被覆盖度呈先降低后升高的趋势,总体上得到改善,植被覆盖度Ⅲ级以上区域面积达到80%以上。(2)植被覆盖度在空间上呈现为“东高西低,南高北低”的分布特征,岷江上游中西部地区的植被覆盖度为Ⅳ级以上,黑水县西北部山区和松潘县的极高海拔地带植被覆盖度为Ⅰ级。(3)随海拔、坡度的上升,研究区植被覆盖度均表现为先升高后降低的特征;植被覆盖度半阳坡最大,阴坡最小,平地大于半阴坡。岷江上游作为长江上游的生态屏障,植被覆盖状况受海拔、坡度以及坡向和人类活动影响较大,因此,对岷江上游地区生态保护和土地利用应考虑地形限制,因地制宜采取措施。     

基于MODIS NDVI的文山州植被覆盖度及景观格局分析

以文山壮族苗族自治州为例,利用2001-2020年的MODIS数据,采用像元二分模型、一元线性回归分析方法,分析文山州的植被时空变化规律,在此基础上对其变异系数进行计算,观察全州20 a间的植被变化波动情况,最后对其景观格局进行综合分析。结果表明,2001-2020年文山州植被覆盖度在时间序列上整体呈增长趋势。在空间上,植被较低覆盖度区和高覆盖度区呈上升趋势,增幅达44.2%、103.6%;中覆盖度区和较高覆盖区呈下降趋势,降幅分别为59.2%、46.2%。全州有84.9%的像元处于稳定程度,整体呈平稳型。文山州在20 a间整体景观破碎度呈先减少后增加再减少最终趋于稳定,较高、高植被覆盖度为整个区域的优势区域类型;景观多样性指标在2011年达到峰值,说明景观类型在此年最为丰富;聚集度指标在2020年最大,说明2020年各景观连通性最好;同时,景观类型优势区域也由较高覆盖度区向高覆盖度区转变。     

气候变化和人类活动对环塔里木盆地植被覆盖度的影响

塔里木盆地生态系统脆弱,易受到人类活动的影响,植被对维持塔里木盆地生态系统稳定性具有极其重要的作用。以塔里木盆地边缘的绿洲区域、绿洲外围植被分布区及塔克拉玛干沙漠公路周围植被分布区作为研究区域,将植被覆盖度(FVC)作为反映植被变化的监测指标,利用归一化植被指数(NDVI)、气温、降水、植被类型数据,采用像元二分模型、一元线性回归法、残差分析等方法,分析了植被覆盖度的时空变化,以及气候变化和人类活动对环塔里木盆地、各植被类型植被覆盖度的影响。结果表明：(1)2000—2022年环塔里盆地植被覆盖度每10年增长0.008,各植被类型的植被覆盖度均呈现上升趋势,空间上植被覆盖度呈现“北高南低”的分布格局。气候变化影响的大部分区域植被覆盖度基本不变,人类活动影响的植被覆盖度以改善为主;(2)植被覆盖度的变化主要由气候变化和人类活动共同主导,但人类活动的影响大于气候变化。气候变化和人类活动共同作用时,植被覆盖度改善和退化的面积占比分别为19.79%、49.55%;(3)在植被覆盖度改善区,人类活动的相对贡献率整体较高。在植被覆盖度退化区,气候变化对绿洲区域内植被的相对贡献率更高,在绿洲区域外人...     

阿拉善高原植被覆盖动态监测与驱动因素分析

阿拉善高原作为我国生态环境重度危急区,定期评价植被动态变化对区域生态环境保护和建设、保障北方地区生态安全及维护社会经济可持续发展具有极其重要的作用。利用遥感影像和气象数据,辅以趋势分析、重标极差及偏相关分析等方法,从全区及旗县尺度对2000-2015年阿拉善高原植被覆盖时空变化及其影响因素进行分析研究。从时间变化特征来看,额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗植被覆盖度均呈增加趋势,其中,阿拉善左旗植被覆盖度最高。总体而言,近16 a阿拉善高原植被覆盖度呈现改善趋势,但以低植被覆盖区为主,植被覆盖区域占阿拉善高原总面积的24.77%。从空间分布特征来看,阿拉善高原植被覆盖具有明显的空间差异,具有东南部高,西北部低的分布特征。Hurst指数表明阿拉善高原植被覆盖度未来变化趋势为东南部持续改善,西北部严重退化。从驱动因子来看,植被覆盖对降水和潜在蒸散存在时滞效应。此外,阿拉善高原植被覆盖度的增加与当地牲畜数量的下降具有负相关关系。     

2000-2016年陈巴尔虎旗植被覆盖度时空变化遥感动态监测

为研究我国典型农牧交错区长时序地表生态变化特征,以内蒙古自治区陈巴尔虎旗为例,基于2000—2016年MODIS NDVI数据,综合应用MVC、像元二分模型、一元线性回归模型、T检验等方法,对陈巴尔虎旗植被覆盖时空变化特征进行定性定量分析。结果表明：受气候、地形、人为因素等影响,陈巴尔虎旗地区植被覆盖度呈现东高西低的空间分布特征;17年该地区的植被覆盖整体呈波动下降趋势,平均植被覆盖度由2000年的58.81%减少到2016年的48.14%;植被覆盖度减少的区域占55.66%,主要分布在宝日锡勒镇、巴彦库仁镇、鄂温克民族苏木。研究成果为定量评估区域生态变化的累积效应提供了数据支撑。     

福州市植被覆盖度时空特征及与地形因子的关系

利用空间分辨率为30 m的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型对福州市1995-2015年6期植被覆盖度进行反演,并利用线性回归分析法和差值法分析植被覆盖度时空特征,同时分析了地形因子对研究区植被覆盖度时空特征的影响。结果表明:①1995-2015年,福州市植被覆盖度呈增加趋势,年际植被覆盖度均值由1995年的57.93%增加至2015年的66.44%,年均增加0.43%;各等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2015年面积占比达54.18%;整体而言,福州市植被以改善为主,面积占比达55.73%,但仍有约16.98%区域植被覆盖度呈退化趋势,有待进一步恢复和治理。②高程、坡度对福州市植被覆盖度空间格局和变化趋势影响较大,随着高程的升高,植被覆盖度呈增加趋势,随着坡度增大,植被覆盖度呈先增加后微弱衰减趋势;坡向对植被覆盖度影响较小,除平坡植被覆盖度略低外,其余各坡向植被覆盖度差异不显著。③1995-2015年,高程> 300 m和坡度> 5°区域植被覆盖度增加趋势明显,而低高程和平坡地区植被覆盖度变化较小,各坡向植被覆盖变化趋势相近。地形因子对福州市植被覆盖空间格局和动态具有较大影响。     

津巴布韦近20年植被覆盖度时空动态变化特征研究

植被覆盖度是反映生态环境的重要指标，津巴布韦是中国“一带一路”上重要合作伙伴，对津巴布韦植被覆盖度进行监测对区域内生态环境经济建设具有重要意义。基于MODIS NDVI数据，采用像元二分法、趋势分析、Hurst指数等方法从时空角度分析了津巴布韦近20年植被覆盖度动态变化特征。结果表明，总体上津巴布韦植被覆盖度较高；2001—2009年、2015—2017年植被覆盖度呈波动上升趋势，2009—2015年、2017—2019年呈现波动下降趋势；从空间上，存在明显的区域差异性，植被覆盖度北部高，西南和中部地区低。津巴布韦植被覆盖度变化趋势主要以不显著变化为主（占81.70%）,11.52%的地区呈增加趋势，6.78%的地区呈减少趋势。津巴布韦地区植被覆盖度反向持续性强于正向持续性，增加趋势占7.44%，减少趋势占9.69%。津巴布韦植被覆盖度受降水量、气温共同影响，主要受降水量因素的影响。植被覆盖度受夜间灯光数据影响，呈负相关区域主要在哈拉雷和布拉瓦约，正相关区域主要在马邵纳兰省。