基于核密度函数的多尺度北京市休闲农业空间分布分析

核密度函数估计法是常用的分析城市点要素空间分布模式的方法。使用核密度函数估计法的关键是最佳带宽的确定。目前,大多数研究使用单纯基于数学的方法或目视判读法确定核密度函数的最适带宽,但是针对同一地理实体在不同分析尺度上所对应的核密度函数适用带宽确定方法问题研究相对不足。该文考虑了北京市休闲农业本身所具有的尺度特征,基于北京市休闲农业POI数据,使用核密度函数评估方法,识别并分析其多尺度空间分布模式,并使用文献求证法进行了验证。使用Moran’I、HH个数和Comprehensive I指数曲线相结合的方法确定了适合分析北京市休闲农业区域尺度和局部尺度空间分布模式的核密度函数所对应的带宽,分别为9 km和3 km。进而分析了北京市休闲农业多尺度空间分布模式。北京市休闲农业空间分布模式在区域尺度上形成了2个圈层及多个聚集中心的结构。距离城市中心约30～50 km的圈层为1日游圈层。距离城市中心约50～90 km的圈层为2日游或多日游圈层。1个主中心位于昌平区东部、怀柔区东南部、密云区西南部的山前平原地区。2个副中心分别位于密云区东北部和房山区西南部;在局部尺度上形成了3个等级的26个小的聚集中心,第一等级2个,第二等级3个,第三等级21个,主要位于中北部的山前平原地区,东南部城乡交错带的平原地区及西部山区分布相对较少,中心城区分布最少。该研究可为北京市休闲农业空间规划提供重要参考依据。     

贵州山区土地利用变化多尺度空间自相关分析

该文以贵州省贵阳市花溪区1986年,1995年和2000年3个时段的土地利用变化数据为基础,运用地理信息系统技术,首先研究了0.2km×0.2km、0.4km×0.4km和0.6km×0.6km3个尺度土地利用变化的空间自相关性,分别建立不同尺度的经典线性回归模型和空间滞后模型,并对比2种模型的精度。结果表明,1986年、1995年和2000年花溪区的耕地、林地、草地、建设用地和水域在3个尺度都表现出较强的空间正相关性,空间相关性与研究尺度有关,随研究尺度变大空间自相关性逐渐下降。通过对比分析3个尺度空间滞后模型和经典线性回归模型,发现空间滞后模型的残差较小,解释能力比经典线性回归模型强,空间滞后模型的预测精度优于经典线性回归模型。该文研究可为喀斯特地区土地利用管理提供依据。     

基于空间统计学和GIS的农牧交错带土壤养分空间特征分析--以内蒙古翁牛特旗为例

土壤养分是土壤肥力的重要标志，是土地评价和管理的重要指标之一。通过空间统计分析和GIS分析了农牧交错带土壤养分的空间分布特征。结果表明，土壤有机质的Moran I系数对尺度响应敏感，随着尺度的增大，空间自相关性减少，而全氮、速效磷和速效钾的Moran I系数对空间的尺度响应不明显；土壤的有机质、全氮和速效磷在50km的范围内表现出空间的正相关，而在60km以外表现出空间的负相关；土壤表层速效钾变程最大（33000m），全氮次之（11000m），速效磷最小（3000m）；土壤表层养分的变程与分维数呈明显的负相关关系，土壤表层有机质和速效钾的最佳拟合模型为指数模型，而全氮和速效磷的最佳拟合模型为球状模型。     

浙江省耕地质量多尺度空间自相关分析

掌握耕地质量在不同尺度下的空间特征,是有针对性地进行耕地质量建设与制定合理的管理措施对策的基础。该文运用基于Moran’s I指数的空间自相关分析方法,以浙江省为例,分别进行省、市和县级尺度下空间自相关核算。结果表明:1)浙江省耕地质量3类指数在不同尺度下均呈现出显著的空间正相关性,具体表现省、市和县耕地质量指数的Moran’s I值依次降低,耕地自然等指数的空间集聚性受尺度影响最大,利用等次之,经济等最小,县级尺度的耕地质量3类指数Moran’s I值波动大于市级和省级水平;2)浙江省耕地质量3类指数Moran’s I值均表现为自然等指数利用等指数经济等指数,耕地质量的自然等指数Moran’s I值的变化幅度最大,利用等次之,经济等最小。研究结果显示耕地质量空间差异对空间尺度敏感,可为耕地分区利用管理以及土地整治工程设计提供科学依据。     

基于植被指数的作物产量监测方法研究

在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测，对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料，计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI，分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系，分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明，遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性，其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数，建立作物产量监测模型，应用于农作物遥感监测业务化运行系统。     

河南省土壤与植被空间分布的多样性特征研究

植被作为土壤发育的主要形成因素之一,二者间关系密切。以河南省为研究样区,在中国1∶100万植被数据库的基础上获取河南省三级植被分类图,并运用改进的仙农熵公式计算植被和土壤要素的构成组分多样性及5 km×5 km网格尺度下二者的空间分布多样性。接着,将河南省划分为6个面积相近的次级研究区探讨不同分区优势植被(栽培植被)下发育的土壤类型状况。最后,计算一级植被类型和土类空间分布多样性的相关性。结果表明:①随着分类级别由高级别向低级别变化,植被和土壤要素的丰富度指数和构成组分多样性均呈上升趋势,且土壤类型的丰富度指数和构成组分多样性值整体上均大于植被类型的对应值。②栽培植被、两年三熟或一年两熟旱作和落叶果树分别是河南省的一级和二级优势植被类型,三级植被类型中有75%的区域被农作物覆盖,且甘薯、花生、大豆和小麦在河南省的种植比例高。③在6个不同的次级研究区内,西部分区栽培植被下发育的土类个数最多,但其面积在6个分区中最小;东部分区土类个数和构成组分多样性值均最低,但其面积最大。④11个一级植被类型与15个土类空间分布多样性间存在一定的相关性,相关比例达到61%。综上,植被和土壤类型的发育程度和空间分布特征存在差异,二者间具有一定的相关性。     

基于NDVI的喀斯特地区植被对气候变化的响应研究——以贵州省六盘水市为例

利用1999—2010年SPOT-VGT NDVI数据,采用基于像元的相关分析方法,分析了贵州省典型喀斯特区域植被对气候变化的响应。结果表明,1999—2010年研究区气候变化呈冷干趋势,植被NDVI呈恢复趋势;从区域尺度分析,研究区植被NDVI与气候要素间呈不显著相关关系;从像元尺度分析,植被NDVI与年均气温和降水量均具有较强的负相关性,且年均气温的影响力大于年降水量;由于植被NDVI与气候要素存在负相关,所以气候冷干的变化趋势有利于区域整体植被NDVI的恢复;植被NDVI与气候要素的相关性在空间上存在较强的地域性,进一步证明了植被NDVI对气候变化的响应受到地形的强烈影响。     

区域尺度河道对达里亚博依绿洲植被群落的影响

研究干旱区绿洲天然荒漠植被的分布规律和制约因素,对荒漠地区的植物保护和生态恢复提供一定的理论依据,而干旱区水资源控制着荒漠河岸植被的分布格局,河流对植被的发生、发展和演变起到决定性作用。在于田县克里雅河中下游河道基础上,应用经典统计学和相关分析法分析了达里亚博依绿洲植被群落特征同距河道远近和土壤水分数据间的相关性,探讨了区域尺度基于河流因素的植被群落特征。结果表明:距河道从近到远依次为芦苇（Phragmites australis）群落（0～200 m）、柽柳（Tamarix chinensi）群落（200～800 m）和胡杨（Populus euphratica Oliv）群落（800～1 700 m）;植物群落距河道距离与植被盖度和土壤水分呈负相关;同种植被群落植被盖度、土壤含水率与河道具有同样的相关性,而且离河道越远植被长势越差。     

伊洛河流域样区不同坡度下水土和土地利用多样性特征

为探索坡度与不同地学要素间相关关系,选取河南省伊洛河流域8个典型县域作为研究样区,在2 km×2 km网格尺度下,以不同的仙农熵变形公式计算坡度、地表水体、土壤、城镇建设用地及交通运输用地等地学要素的空间分布多样性,并利用互熵关联分析及偏相关分析探索坡度与各地学要素间的相关关系。结果表明:(1)地表水体与坡度间相关性强,除主要分布在低等级坡度外,地表水体在15°~25°中高等级坡度的山谷地区也较多分布。(2)不同等级坡度与各土类间75%以上的相关系数大于0.500,每种土类都趋向集中分布在某些坡度等级上,两者相关关系紧密,不同等级土壤类型的划分及分布也与坡度分级有关。(3)城镇化土地利用类型与0°~8°适宜坡度间相关性强,适宜坡度对城镇建设用地的影响高于对交通运输用地的影响。综上,坡度与水土、城镇化土地利用等要素间关系密切,是影响地学要素多样性格局的重要因素。     

基于GWR模型降尺度模拟蒙古高原地区TRMM降水数据

以多年月平均NDVI值高于0.1为阈值,对蒙古高原进行“植被区”与“非植被区”的子区域划分。在分析“植被区”植被对降水响应时滞性和“非植被区”陆地表面温度不同数据值与降水量相关性的基础上,子区域分别构建了TRMM3B43降水数据与海拔、坡度、坡向数据、归一化植被指数（NDVI）/陆地表面温度（LST）数据的地理加权回归（GWR）模型,得到区内2006-2015年每年5-10月1km空间分辨率的月降水量降尺度模拟数据,并利用区内141个气象站点数据对降尺度模拟数据进行精度验证。结果表明：（1）蒙古高原“植被区”植被对降水响应存在时滞性,约为一个月;“非植被区”多数月份白天与夜晚陆地表面温度差（LST＿D＿N）与降水量的相关性最显著。（2）降尺度模拟数据与气象站点数据具有较好的一致性,月尺度相关系数为0.83,各站点相关系数介于0.42～0.98。（3）在生长季、月平均尺度上,降尺度模拟数据具有较高精度,其中9月和10月数据精度优于TRMM 3B43数据。降尺度模拟数据整体精度较高,加之对原始数据在50°N以上未覆盖地区的填补以及空间分辨率的提高,可为区内水循环变化、农牧业生产、干旱监测等...     

砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素

为了探究砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征,该文以砒砂岩区典型流域鲍家沟小流域为研究对象。采用网格法布设取样点,2018年7月取样,按照0～20、20～40、40～60 cm划分取样层次。采用重铬酸钾外加热法测定土壤有机质,采用激光粒度测定仪测定土壤粒度,采用样方拍照法计算植被覆盖度。运用地统计学和约束性排序相结合的方法,研究环境因子影响下砒砂岩区土壤有机质的空间变异特征。结果表明:砒砂岩区小流域土壤有机质质量分数在0.98～15.45 g/kg之间,不同地形土壤有机质含量呈沟底坡面山脊的规律;研究区土壤有机质的空间分布规律可以用半方差函数的指数模型进行良好的模拟,块金效应在55.1%～57.5%范围内,属中等程度变异。小流域土壤有机质呈中间高边缘低的规律;冗余分析的结果显示,第1轴的特征值为0.58,解释量为58%,第1轴对响应变量的累积解释量为96.1%,前两轴对响应变量的累计解释量达到了99.3%。各环境因子与第1排序轴的相关系数大小顺序为植被覆盖度土壤侵蚀程度土壤颗粒平均粒径坡位高程坡度,第1排序轴可以定义为植被-土壤侵蚀因子,坡度因子与第2排序轴的相关系数高于其他环境因子,第2排序轴可以定义为坡度因子。植被覆盖度是影响砒砂岩区小流域土壤有机质空间变异的主导因素,土壤侵蚀程度是决定土壤有机质垂向变异的关键因素。砒砂岩区的土层浅薄且贫瘠的地带,不宜开展大面积的整地和造林工作,而土层深厚且水肥条件良好的区域可以营造合理密度的灌木林、乔木林以及经济林。     

黄河源区青海省玛多县2000—2014年NDVI变化及气候驱动因子

[目的]研究黄河源区青海省玛多县2000-2014年NDVI的变化及其驱动因子气候的变化,为玛多县生态环境保护和土地资源规划提供决策依据.[方法]利用玛多县及其周边地区9个气象站生长季气象资料和MOD 13Q1/NDVI遥感影像数据集,采用最大值合成法、趋势分析法和相关分析方法,分析NDVI的变化及气候驱动因子.[结果]近15 a玛多县NDVI整体上呈增加趋势,增速为0.012/10 a;玛多县65.84％区域的植被覆盖保持在基本不变状态,改善区域(27.47％)大于退化区域(6.69％);NDVI与生长季气温和降水均呈正相关关系,其中生长季降水对NDVI的影响更大;研究区内NDVI变化主要受非气候因子驱动影响,占研究区面积的83.61％,受气候驱动影响的面积仅占16.39％,其中,气温降水综合驱动型占3.93％,气温驱动型占2.74％,降水驱动型占9.72％.[结论]2000-2014年非气候因素是影响玛多县植被NDVI变化的决定性因素.     

重庆市NDVI对水热条件变化的响应及其空间特征

降水和气温是影响一个地区植被覆盖度的最主要的气候因子。在利用SPOT VGT-NDVI旬数据、重庆市及周边20个气象站点1999-2010年日气温与降水数据以及研究区相关图件资料的基础上,运用时滞互相关分析法分析了旬平均NDVI(TN)与旬均温(TT)和旬降水(TP)的相关性以及时滞情况。结果表明,NDVI与气温和降水之间存在较强的相关性,且NDVI与气温较与降水之间的相关性更强,表明在研究区气温是NDVI变化的限制因子;NDVI与气温和降水之间的相关性和时滞情况存在明显的东南-西北差异,东南地区时滞较长,相关性低,西北地区时滞较短,相关性高;各植被类型NDVI与气温和降水的相关程度高低以及响应速度的快慢决定于各植被类型的生长发育规律及其对气温或降水要求的高低。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

2000-2016年黄河源区植被NDVI变化趋势及影响因素

NDVI是研究区域植被变化的重要表征性指数。基于2000—2016年的MODIS NDVI遥感数据和同时期地面气象数据,采用非参数检验方法曼—肯德尔法（Mann-Kendall）检验法、斜率变化趋势分析法、复直线回归分析法等多种时间与空间分析方法,研究了黄河源区生长季植被覆盖时空变化及其与气候因子的相关性,探索黄河源区植被与气候变化的时空耦合关系,分析了气候因素及人类活动对植被覆盖的影响。结果表明:黄河源区NDVI在2000—2016年期间没有特别明显的突变年份;源区70.4%的区域植被NDVI是增加的,增长率大部分处于0～0.004/a。复直线回归分析显示气象因素对源区植被生长变化起到主要的促进作用,99%的区域NDVI气候因素贡献值为正值。人类活动促使植被NDVI增加的区域占总面积的比例是55%,说明人类活动等因素对黄河源区的生态环境产生一定的积极影响,但仍有接近50%的区域人类活动使NDVI减少,高寒草地的退化的趋势没有得到有效遏制。     

基于信息熵的耕地土壤养分与环境影响因子空间相关性研究

[目的] 探究耕地土壤养分含量空间格局及与环境因子的空间相关性,为区域耕地土壤施肥管控及农业生态环境保护等相关工作提供理论依据。[方法] 以湖北省枣阳市耕地为研究对象,选取土壤有机质、全氮、速效钾、缓效钾和有效磷5种土壤养分指标,并收集整理成土母质、土壤类型、土壤pH值、高程（DEM）、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数（NDVI）、平均气温、平均降水量和土地利用方式10种环境影响因子,利用普通克里金插值和信息熵原理,分析每种土壤养分的空间分布特征以及每种土壤养分空间分异特征与环境因子的相关性。[结果] 枣阳市土壤缓效钾空间异质性不明显,全域含量水平较高;其他4种养分均表现出不同程度的空间异质性。信息熵结果表明,5种土壤养分含量空间格局与成土母质、土壤类型和气候因子相关性均较强但相关程度存在差异;地形因子与全氮和有机质含量空间相关性较强,土壤pH值与土壤速效钾、缓效钾和有效磷相关性较强。[结论] 枣阳市土壤养分格局受自然因素影响较强,但相关性指数K值都较低,说明受到人为施肥与农作物消耗以及灌溉排水导致的土壤水化学反应及养分流失的影响。     

农牧交错带辽河流域2010-2019年植被覆盖变化及驱动因素分析

农牧交错带是中国北方重要的生态屏障,厘清其内部植被变化特征及驱动机理对区域生态建设和环境保护具有重要战略意义。虽然一些学者对辽河流域植被变化的特点和影响因素进行了研究,但植被变化是一个复杂的过程,部分研究只考虑了单因素对流域内植被变化的影响,而没有充分探讨因素之间交互作用对植被的复杂影响。该研究基于MOD1S NDVI数据,采用因子回归和因子交互相结合的方法,从区域和整体角度分析了2010-2019年自然和社会经济因素对辽河流域植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）变化的影响。研究结果表明：1）2010-2019年辽河流域FVC整体呈上升趋势,10年平均FVC值为0.68,植被覆盖水平整体较高。植被覆盖度上升趋势为从大到小依次为牧区、农区、半牧区。2）自然因素对全流域植被变化的解释力大于人为因素,其中降水的解释力最为显著。同时,植被变化和降水变化存在明显的同步性,此趋势在牧区最为显著。3）多数因子对植被覆盖变化的影响呈现出相互促进和非线性增强的特点,不存在完全独立因子。整个流域最大的三组交互作用因素是降水∩温度、降水∩高程、降水∩风速。在牧区和半牧区,自然因素的交互作用对植被变化起主导作用,而在农区则是自然和人类活动共同作用,显著影响了植被变化。4）降水梯度影响了辽河流域植被覆盖空间异质性的解释程度。随着降水的增加,其他环境因子与FVC的拟合效果越来越好。农牧交错带植被空间覆盖异质性显著,受自然和人类活动多种因子交互作用,自然因子强于人类活动,降水在全流域及各分区植被变化中起到了关键作用。该区域植被保护应因地制宜,分类施策,以自然恢复为主,降低人为扰动,辅以合理生态工程建设。     

2000-2020年湟水流域植被NDVI变化及其驱动力分析

探究湟水流域植被NDVI时空变化及其驱动因素将有利于地区生态环境的恢复和区域可持续发展。基于多源遥感数据和社会经济数据,利用趋势分析法和皮尔逊相关分析法探究2000—2020年流域植被NDVI时空变化特征,并借助地理探测器分析自然和人为驱动因素对流域内植被空间分异及变化的影响力。结果表明:(1)2000—2020年流域植被NDVI值整体呈现上升趋势,平均增速为0.003 8/a,其中湟水沿岸及下游部分上升趋势最为明显,同时新兴城镇与"引大济湟"工程区存在明显的下降趋势。(2)整个流域内,气温和高程是影响植被NDVI空间分异的主要因素;高程、土壤和植被类型是影响植被NDVI空间变化的主要因素。(3)各驱动因素间的交互作用解释力均高于单因素,呈现出非线性增强与双因子增强的情况,气温与地貌交互作用解释力最高,达到71.6%,对植被NDVI空间分异的解释力最强。(4)流域植被NDVI空间分异及变化受自然因素与人为因素的共同影响,且自然因素的影响起主导作用。随着人们环境保护意识显著提升与地区生态工程逐步落实,流域植被覆盖情况正在转好。     

陕西省植被覆盖时空演变特征及其与气候因子的关系

利用2000-2012年SPOT VGT NDVI数据,通过差值及相关分析法,对陕西省植被覆盖的时空演变进行研究,并对植被指数（NDVI）与气候因子的关系进行分析。结果表明：（1）2000-2012年,陕西省植被覆盖改善区域明显大于退化区域,植被覆盖增加区域主要分布在陕北风沙过渡区和黄土高原地区,减少区域主要分布在关中平原地区和陕南部分地区。（2）月平均NDVI与月平均降水量和气温呈极显著相关关系（P＜0.01）,相关系数分别为0.875、0.885。（3）2000-2012年,陕西全省NDVI增长速率为0.109·10a-1,说明生态恢复建设取得一定成效。（4）陕西NDVI变化具有明显的季节性,夏季和秋季NDVI增加最快,冬季增长最慢,且NDVI对降水、气温的响应存在时滞性。     

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。