基于GIS与RS的大理河流域植被格局分形维数时空变化特征

为掌握大理河流域植被格局时间和空间分布特征,构建了基于分形布朗运动理论的流域植被格局量化模型。该文利用自1990年至2006年共计5期TM/ETM影像为基础信息源,在ARCGIS平台下计算得到大理河流域各时相的像元归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),建立了流域像元尺度的栅格结构数字植被模型(digital vegetation model,DVM),并逐个计算得到各子流域植被格局分形维数。结果显示分形维数都大于2.5,介于2.7311~2.8499之间,各下一级子流域植被覆盖分形维数的大小都没有超过其所在的更大流域的分形维数。植被格局分形维数(fractional brownian motion,FBM)从下游到上游随着离出口点距离的增大而逐渐变小,植被格局自下游到上游逐渐趋于破碎复杂。各子流域从1990年至2006年植被格局分形维数基本随着时间的变化呈现了先减小后增大的趋势。该文建立的流域植被格局分形量化模型在综合量化流域植被格局破碎程度等方面具有一定的优越性。     

植被格局特征对大理河流域侵蚀产沙的响应

为了进一步研究植被覆盖FBM(fractional brownian motion)分形维数在不同流域中对植被覆盖特征的综合效果及作为固定参数代替现有的植被量化指标在实际的水文、土壤侵蚀等预测模型中的应用,该文通过对大理河流域上中下游青阳岔、李家河和曹坪3个水文站控制流域的降雨、径流和产沙等资料的全面综合分析,以次降雨径流侵蚀功率作为侵蚀外营力输入,通过对站控流域地貌特征FBM分形维数、植被景观格局FBM分形维数和NDVI植被指数作为描述下垫面特征,以地理信息系统(GIS)为平台,利用GIS和RS技术,构建大理河流域侵蚀产沙量多元线性回归模型,并通过2组不同参数预测结果对比,结果表明:以植被格局分形维数为植被量化参数的模型输沙模数模拟值与实测值之间的相对误差和绝对误差比以NDVI为植被量化参数的小;在38场次暴雨洪水中,基于植被格局分形维数为植被量化参数的模型次暴雨输沙模数模拟值与实测值之间的相对误差小于10%、20%、50%的分别占总场次的34.21%、55.26%、86.85%;38场次暴雨输沙模数的模拟值和实测值之间的平均相对误差为25.19%,其中模拟值与实测值绝对误差小于300 t/km2有31场,植被格局FBM分形维数可以更好反映植被覆盖与水土流失之间的关系,并且分析得到植被格局分形维数与土壤侵蚀强度之间呈负相关关系,决定系数为0.5066,即土壤侵蚀强度随着植被格局FBM分析维数的增大呈减小趋势,说明植被格局FBM分形维数对土壤侵蚀强度的影响较大.     

基于DEM的流域地貌特征分形量化研究

为了科学描述地形特征的整体性和地貌过程的非线性,基于分形布朗运动理论(FBM)和地理信息系统平台(GIS),对地处黄土高原丘陵沟壑区第一副区的陈家畈流域地貌形态分形特征进行了量化研究,提出了基于DEM表面积的流域分形布朗运动FBM地貌因子计算模型,并进行了相关的GIS算法开发。研究结果表明:FBM地貌因子能够利用流域地貌形态特征量化指标的标度不变性,实现不同像元尺度下地貌形态特征的比较与评价。同时能够克服地貌形态单因子指标的不足,对流域地貌形态特征进行综合性表达,从而为流域地貌因子的量化研究提供新思路与新角度。     

喀斯特植被恢复过程中的土壤分形特征

基于粒径的重量分布表征分形维数的计算方法,对喀斯特山区植被恢复过程中的土壤颗粒、团聚体、微团聚体粒径分布的分形维数进行研究,并分析其与土壤理化性质的关系。结果表明,随着植被的不断恢复,>0.25mm水稳性团聚体不断增多,土壤结构不断改善;土壤颗粒分形维数除与土壤水解氮呈显著正相关外(P<0.05),与其他因子的相关性较小,均未达显著性水平;土壤微团聚体和水稳性团聚体分形维数与有机质和全氮、水解氮呈显著负相关,与结构体破坏率呈显著正相关。土壤微团聚体及水稳性团聚体分形维数能较好地反映植被恢复过程中土壤理化性质的演变,可以作为定量评价喀斯特植被恢复过程中土壤结构演变的指标;坡耕地的土壤结构最差,退耕还林有利于喀斯特山区水土保持。     

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。     

沂河流域植被覆盖时空演变及其与径流的关系研究

为探求沂河流域植被覆盖时空演变特征及其与地表径流的关系,基于MOD13Q1 NDVI遥感影像数据,利用趋势分析方法,分析了2000—2020年沂河流域植被覆盖时空演变特征,并利用SCS模型模拟地表径流深,使用相关分析在像元尺度上分析了植被NDVI变化与径流的关系。结果表明：(1)沂河流域20年间植被NDVI呈波动增加趋势,流域内NDVI空间分布差异较大,NDVI增加的区域主要分布在流域北部,NDVI减少的区域主要分布在流域东部和南部及各城镇建成区内;(2)沂河流域不同时期径流深均呈现出不同程度的由西北向东南逐渐增加趋势,径流深出现较大幅度波动,径流存在明显的丰枯变化;(3)流域NDVI和地表径流之间呈正相关和负相关共存的相关关系,以不显著正相关为主,呈显著正相关的区域主要集中在流域北部,显著负相关区域主要集中在流域南部兰山区境内。研究表明,沂河流域整体植被覆盖得到了改善,但流域内部植被变化存在分异,植被保护与修复主要集中在北部,而南部与东部地区随着人类活动的增加,NDVI出现一定程度减少。随着流域内不同空间位置NDVI的增加及减少,径流主要呈增加趋势且两者相关关系在小空间尺度下存在明显...     

岩溶山区植被破坏前后土壤团聚体分形特征研究

土壤结构性是影响土壤肥力的一个重要因素。本文运用分形模型对不同植被类型土壤水稳性团聚体进行了研究,探讨了分形维数与土壤肥力的关系。结果表明:土壤团聚体粒径分布的分形维数与水稳性团聚体含量之间存在呈显著线性回归关系,林地和不同开垦年限农地土壤的物理性质随土壤团聚体的分形维数变化而变化,即分形维数越小,>0.25mm水稳性团聚体含量越高,土壤容重越小,总孔度大,毛管孔隙和通气孔隙占总孔隙的比例大,自然含水量和田间持水量相应较高;有机质、全N、碱解N与分形维数呈极显著的负相关,分形模型为土壤肥力研究提供新方法。上述结果在一定程度表明,植被遭到破坏、不合理的人为开垦,是土壤退化和生态环境恶化的主要原因。     

基于GIS的流域土地利用/土地覆被分形特征

该文以西安市沪灞河流域为例,结合遥感数据成图与GIS空间分析建模,开发了流域土地利用/土地覆被斑块形状分维数、空间结构盒维数、空间分布信息维数与区域形态半径维数的计算脚本,并对各种分形维数的特征与意义进行了研究.结果表明:土地利用/土地覆被斑块形状分维数、空间结构盒维数、空间分布信息维数与区域形态半径维数是几种性质不同功能各异的分形维数,四者能够表征土地利用/土地覆被在斑块水平、斑块类型水平以及景观水平3个层次的分形特征;斑块形状分维数体现了不同地类斑块形状的复杂程度及其所受人类活动干扰的强度;空间结构盒维数反映了不同地类空间结构的复杂程度和不规则程度;空间分布信息维数反映了不同地类斑块空间分布的均衡程度;形态半径维数反映了不同地类区域形态针对某一中心点的聚散特征.     

黄土丘陵区典型植被土壤剖面的颗粒分形特征

运用分形理论研究陕北安塞五里湾流域5种典型植被0～200 cm土壤剖面土壤颗粒大小分布(particle size distribution,PSD)及其体积分形维数分布特征,并进一步分析土壤PSD的分形维数与土壤有机碳、全氮和含水量的相关性。结果表明:研究区典型植被群落土壤颗粒组成主要为细颗粒(黏粒和粉粒),其中粉粒体积分数占总颗粒的56.82%～71.99%;铁杆蒿草地的细颗粒平均体积分数最大(78.86%),乔木林的最小(65.77%)。5种典型植被群落土壤PSD的体积分形维数介于2.498～2.599,均表现出随着土层深度的增加呈递增趋势;相同土层深度的分形维数呈现出铁杆蒿草地黄芪草地农田灌木林乔木林的趋势,灌木林和农田间差异不显著,其他植被群落间差异显著。典型植被土壤PSD的体积分形维数与黏粒、粉粒的体积分数和含水量呈极显著正相关(P0.01),但与砂粒的体积分数呈极显著负相关(P 0.01),与有机碳含量呈显著负相关(P 0.05)。     

流域地貌形态多尺度三维分形量化及尺度效应——以砒砂岩区二老虎沟为例

流域地貌形态的科学量化是地貌学研究和区域尺度土壤侵蚀模型研究中的热点问题之一。针对目前地貌形态分形量化模型中存在的地形模拟方法和模型结构不合理问题,基于GIS技术和分形理论改进了地貌形态分形量化模型,并使用无人机高分辨率DEM数据对砒砂岩区二老虎沟流域进行了多尺度地貌形态量化,进而研究了该区地貌形态三维分形量化的尺度效应。研究发现:(1)随着尺度的降低,该区三维分形维数呈线性降低趋势,即地形复杂度呈线性降低趋势;(2)砒砂岩区二老虎沟流域在10m尺度地形复杂度已大大降低;(3)根据多指标量化结果分析,地貌形态量化指标分为两类:地形复杂度指标和地形起伏度指标,前者具有明显的尺度效应,后者尺度效应不明显。     

2001-2013年宝鸡地区植被NDVI对气温和降水量的季节响应特征

[目的]研究2001-2013年陕西省宝鸡地区植被变化与气温和降水量的时空变化特征及其相关性,为区域农业发展和区域生态文明建设提供有力支撑.[方法]基于2001-2013年宝鸡地区气温和降水量数据,利用MODIS NDVI数据和11个气象站点实测数据,结合实际调查,采用一元线性回归、标准化处理、相关分析等方法,基于季尺度、参照年尺度分析宝鸡地区植被覆盖季节时空变化及其与气温和降水量的相关性.[结果]夏季植被NDVI增加趋势最为明显,其次为秋季,冬季植被覆盖最差;宝鸡地区四季标准化值NDVI与气温、降水量的变化趋势相接近,其最大值点的出现时间与气温和降水量基本对应.同一季节NDVI与气温的相关系数均高于NDVI与相应季节降水量的相关系数(除夏季);春季NDVI与冬季气温(-0.592)、夏季NDVI与春季降水量(0.640)之间显著相关,表明近13 a来春季植被覆盖变化与冬季气温、夏季植被覆盖与春季降水量的变化较为一致,NDVI与降水之间的滞后关系为0～3个月.[结论]2001-2013年宝鸡地区年均、季NDVI整体均呈增加趋势,8月植被覆盖变化与降水量的变化较为一致,降水量较气温对8月植被生长影响强烈.     

构建植被区分阴影消除植被指数提取山地植被信息

山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数（shadow eliminated vegetation index,SEVI）的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法—植被区分阴影消除植被指数（vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index,VDSEVI）。研究结果表明：相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角余弦值（cosi）的相关系数为?0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。     

地理信息技术支持下中国三峡典型区植被变化预测的试验研究

A computerized parametric methodology was applied to monitor, map, and estimate vegetation change in combination with ＂3S＂ （RS--remote sensing, GIS--geographic information systems, and GPS---global positioning system） technology and change detection techniques at a 1：50 000 mapping scale in the Letianxi Watershed of western Hubei Province, China. Satellite images （Landsat TM 1997 and Landsat ETM 2002） and thematic maps were used to provide comprehensive views of surface conditions such as vegetation cover and land use change. With ER Mapper and ERDAS software, the normalized difference vegetation index （NDVI） was computed and then classified into six vegetation density classes. ARC/INFO and ArcView software were used along with field observation data by GPS for analysis. Results obtained using spatial analysis methods showed that NDVI was a valuable first cut indicator for vegetation and land use systems. A regression analysis revealed that NDVI explained 94.5% of the variations for vegetation cover in the largest vegetation area, indicating that the relationship between vegetation and NDVI was not a simple linear process. Vegetation cover increased in four of areas. This meant 60.9% of land area had very slight to slight vegetation change, while 39.1% had moderate to severe vegetation change. Thus, the study area, in general, was exposed to a high risk of vegetation cover change.     

河西走廊水资源变化与生态环境时空关联分析

[目的]对河西走廊地区2003—2015年水资源和生态环境的时空变化规律以及时空关联关系进行分析,为该区水资源合理开发利用及实现生产、生活和生态可持续发展提供科学依据。[方法]利用GRACE重力卫星数据、TRMM降水数据与MODIS的植被指数数据,通过线性回归与相关性分析等方法,分别对河西走廊整体、3个流域分区和像元尺度的水资源变化与生态环境时空变化规律及其相互作用机制进行分析。[结果]年尺度上河西走廊及3个流域分区的水储量均呈现下降趋势,黑河流域与石羊河流域下降速度最大。研究区历年降水趋势稳定无明显变化,植被呈正增长趋势。月尺度上水储量变化与降水量和植被指数呈正相关,年尺度上水储量变化量与降水量不存在相关关系,与植被指数年均值存在高度负相关,并表现出明显的空间异质性和尺度效应。[结论]研究区人工植被尤其是耕地的快速、持续上升,加大了水资源的消耗,造成水储量逐年下降。     

黄土区森林植被对流域径流和输沙的影响

 为进一步探讨森林植被对流域尺度径流和输沙的影响,给黄土区植被建设提供理论依据,通过对黄土区山西省吉县蔡家川嵌套流域的聚类分析,选取地形地貌特征相似的森林流域和无林流域,对其雨季径流和输沙进行分析。结果表明:森林植被可以大幅度地延缓产流时间、减少小流域的暴雨洪峰流量;随着森林植被覆盖率的增加,流域雨季径流量、径流深和径流系数减少,无林流域比森林流域的雨季径流深和径流系数高520倍,少林流域比多林流域的雨季径流深和径流系数高2.7～2.9倍;少林流域暴雨径流输沙量是多林流域的36倍,且前者暴雨径流输沙过程线的变化比后者剧烈得多。由于森林植被对流域径流影响的复杂性和尺度依赖性,森林在区域（或大流域）尺度的水文功能评价仍有待进一步深入研究。     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

A comparison of methods for estimating fractional vegetation cover in arid regions

We compared a set of methods for estimating the fractional vegetation cover (f_c) of sparse desert vegetation over an arid region of southern Xinjiang, China. Six kinds of remote sensing inversion models (an NDVI regression, a spectral mixture analysis (SMA), a pixel dichotomy model, a three-band maximal gradient difference (TGDVI) model and two modified TGDVI models) were used to derive f_c from remote sensing data, and the results were compared with f_c values measured in the field to select an appropriate model to derive the fractional cover of sparse desert vegetation in arid regions. The NDVI regression based on field f_c and the NDVI for the sampled pixels in September 2006 showed the highest precision, while the results of 2007 showed that the NDVI regression method is inappropriate for depicting vegetation characteristics in other growing season because the empirical model highly depend on the specified in situ measurement. The SMA approaches yielded higher precision than the other models, indicating that it is applicable for analysing the coverage of sparse desert vegetation. The pixel dichotomy model can yield a high precision based on finely detailed vegetation maps. However, it requires the measurement of many parameters. The TGDVI model is simple and easy to implement, and the values that it predicted for the coverage of high-density vegetation and barren areas were close to those measured in the field, but the f_c values of sparsely vegetated areas were underestimated. The predictions of the modified TGDVI models were close to the values measured in the field, indicating that these modified models can reliably and effectively extract information on the fractional cover of sparse vegetation in an arid region. We analyzed the models’ sensitivity with respect to rainfall because the short-wavelength infrared bands used in the two TGDVI models proposed in this study are sensitive to moisture. The results showed that the modified TGDVI models’ accuracy was not affected by increasing soil moisture content caused by rain. However, the NDVI regression, SMA and TGDVI were sensitive to the change of soil moisture content. Moreover, the two modified TGDVI models yielded negative values for water sources, such as reservoirs and rivers, implying that they are effective for characterising water bodies. However, the modified TGDVI models cannot predict f_c in snow- and glacier-covered regions, producing abnormally high rather than zero values. Additionally, the predictions before and after snowfall on the top of a mountain show a linear increasing relationship, suggesting that the short-wavelength infrared band may be useful to predict snow depth.     

基于MODIS-NDVI的连江流域植被覆被及空间格局变化分析

利用2001-2008年250 m分辨率的MODIS-NDVI数据与景观格局分析软件,对8 a来连江流域的植被覆盖与空间格局变化进行动态分析。结果表明:近8 a来连江流域的较高与高植被覆盖区面积减少而中度与较低植被覆盖区面积增加,即植被覆盖呈总体退化趋势;流域景观破碎程度减少、连通性增强,景观异质性提高,景观趋于多样化和均匀化;流域内各类景观要素在破碎化程度、复杂性和稳定性、空间分布关系、聚集性变化差异明显,其中较高与中度植被覆盖区的空间特征变化对整个流域空间格局动态起主导性作用。