黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力

[目的] 探究黄河流域河南段的生态状况，分析该区植被生长发育规律及其主控因素，为该区乃至整个黄河流域生态保护和恢复提供理论依据和技术支持。 [方法] 以黄河流域河南段为研究区，利用2001-2020年MODIS-NDVI影像，选取气象、地形、土地利用类型等因素，采用像元二分模型、一元线性回归方程和地理探测器等方法开展黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力的研究。 [结果] ①20 a间黄河流域河南段多年平均植被覆盖度由0.54增长到0.71，年增长率为0.85%，中等植被覆盖度(0.45＜FVC≤0.6)、中低植被覆盖度(0.3＜FVC≤0.45)、低植被覆盖度(0.1＜FVC≤0.3)、裸地(FVC≤0.1)向中高植被覆盖度(0.6＜FVC≤0.75)、高植被覆盖度(FVC≥0.75)转化，等级面积分别增加12.60%，75.49%； ②空间上，高、中高植被覆盖度区域主要集中在西部伏牛山、北部太行山山区和东部平原区，中等、中低、低植被覆盖度区域主要集中在中部洛阳至郑州段，裸地主要分布在水系和黄河两岸； ③20 a间研究区植被覆盖度改善面积远大于退化面积，极显著改善区域面积比例31.11%，主要分布在西部伏牛山和北部太行山山区；显著改善区域面积比例9.42%，主要分布在极显著改善区域周边；未发生明显变化区域比例52.35%；显著退化和极显著退化区域面积比例分别为3.01%和4.11%，主要分布在中部、东部平原的耕地和建筑物区； ④各因子对植被覆盖度的影响表现为：土地利用类型＞高程＞坡度＞降水量＞气温，土地利用类型与高程的交互协同作用对植被覆盖度空间格局分布的影响力达到0.52。 [结论] 2001-2020年研究区植被覆盖度呈现显著改善趋势，空间差异性明显，土地利用类型是影响植被覆盖度的主要影响因子。     

湖北省植被覆盖时空变化及因子研究

植被覆盖是影响水土流失的重要因子,本文在对湖北省近16年来植被覆盖在不同类型区变化分析的基础上,系统地分析了植被覆盖在不同坡度、土壤、高程的空间分布与时间变化规律,探讨植被覆盖时空变化自然驱动机制。结果表明:平均海拔高、坡度大的武陵山和秦巴山山地丘陵区年际变化NDVI相对值比平均海拔低、坡度小的江南和长江中游丘陵平原区要高,NDVI年际变化趋势增幅也较大,春、夏、秋三季的NDVI值变化幅度也相对较大。年均NDVI退化和改善的区域主要出现在坡度5°、高程500m的区域,退化的区域最主要是城镇及周边地区,改善的区域最主要是江汉平原等农作物主产区。     

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。     

湖北省植被覆盖时空分异季节变化研究

本文从年际变化、季节变化、主要生长季、空间分布特征研究了湖北省1998年4月至2014年3月近16年植被覆盖时空分异变化情况,近16年年均NDVI整体呈上升趋势,多年NDVI季节变化春季与秋季的变化曲线相似,主要生长季NDVI与多年年际总体变化趋势是一致的。湖北省植被覆盖变化具有明显的空间差异,大部分区域植被呈现转好趋势,但局部地区也有退化的现象,其中退化面积只占总面积的3.25%。     

基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用...     

1988-2018年哈密绿洲植被覆盖度时空变化及其驱动力

[目的] 对近30 a来哈密绿洲植被覆盖度时空变化及驱动力进行分析,为该地区绿洲持续健康发展提供理论借鉴。[方法] 以1988,1998,2008及2018年4期影像为基础数据,利用像元二分模型计算了基于AFRI_SWIR2指数提取的植被覆盖度,利用动态度指数与植被覆盖度转移矩阵分析哈密绿洲植被覆盖度动态变化;再通过地理探测器对8个影响因子进行探测,探寻哈密绿洲植被覆盖度的驱动因子。[结果] 近30 a来哈密绿洲面积从1988年的214 km²增长到2018年的632.1 km²,增幅达195%,但绿洲内植被覆盖度等级却较低,同时哈密绿洲面积主要扩展的区域在西北部和东南部区域;哈密绿洲的发展阶段可分为3个阶段：1988-1998年为低强度稳定期,1998-2008年为极度扩张期,2008-2018年为高强度稳定期。[结论] 土地利用类型变化是造成哈密绿洲植被覆盖度变化的直接原因,同时在近30 a内,人为因素对哈密绿洲植被覆盖状况的影响远高于自然因素。     

贵州省乌江流域植被覆盖动态变化分析

植被覆盖动态变化是土地资源和环境变化研究的重要内容。本文基于长时间序列的SPOT/NDVI数据,通过研究乌江流域植被覆盖变化的总体特征、空间格局的变化趋势和程度、不同植被覆盖与NDVI的相互关系,分析了乌江流域1998-2006年期间的植被覆盖动态变化。研究结果显示：（1）乌江流域植被覆盖在近10 a内总体呈现改善和增加的趋势,年均增长率约为0.009/a,特别是流域的西南地区（水城县东北部、六枝特区北部和普定县）植被覆盖增长趋势和增加程度都特别显著,仅局部区域（东北部地区、遵义市和贵阳市周边地区）的植被覆盖呈退化和减少趋势;（2）乌江流域的森林和灌木林地植被覆盖较为稳定,而草地和耕地的植被覆盖生长却相对差异较大。上述结论为乌江流域土地资源管理和生态修复提供了参考依据。     

2001-2013年西鄂尔多斯国家级自然保护区植被覆盖变化

利用2001-2013年生长季(4-10月)MODIS NDVI数据和气象观测数据,结合线性趋势分析法、变率分析法和相关分析法等方法,开展西鄂尔多斯自然保护区植被覆盖年际、月际变化趋势及其与区域气候变化的关系研究.研究表明:西鄂尔多斯自然保护区植被NDVI,无论是在生长季平均值(0.001 5 NDVI/a),还是各月份值都呈增加趋势.尽管通过建立自然保护区能够促使生态环境良性发展,但其植被覆盖年际变化趋势主要受降水量的控制,年总降水量与NDVI的相关系数达到0.66,是植被覆盖年际波动的最直接因素.在空间分布上,研究区南部、东部和北部边缘区域的植被覆盖增加趋势较明显,而中部和北部部分区域未发生明显的趋势性变化.变率分析表明,植被覆盖变化年际波动明显,说明研究区植被变化受外界抗干扰能力较弱,特别是南部区域.从自然保护区各核心区植被覆盖年际变化趋势看,伊克布拉格草原化荒漠生态系统核心区和棋盘井半日花核心区的植被覆盖度呈增加态势,而蒙西珍稀植物群落核心区和阿尔巴斯生态系统过渡带核心区呈下降趋势.     

基于生态分区的河北省植被覆盖时空变化特征研究

植被覆盖的时空变化可以反映气候变动的规律和趋势,是全球能量循环和物质流动的组成部分,可作为生态环境演变研究的重要方面。为研究河北省近些年植被NDVI变化和分布的情况,在SPOT-VGT数据的基础上,将研究区划分为坝上高原、燕山太行山山地和河北平原3个生态区,结合研究区的土地覆盖数据,利用最大合成法和均值法获取研究区内各时间点和各土地覆盖类型的NDVI值,通过趋势分析法对研究区NDVI时序变化趋势进行探析,由此对整个研究区和各生态分区NDVI时空变化与分布特征进行综合分析。结果表明:(1)河北省近11年NDVI整体呈上升趋势,植被覆盖总改善面积大于总退化面积,改善面积主要分布在坝上高原和燕山太行山山地部分地区,退化面积主要分布在河北平原部分地区。(2)河北省三生态区不同土地覆盖类型上的NDVI变化特征不尽相同,针对各个土地覆盖类型NDVI的变化特征提出了改善不同生态分区植被NDVI的方法和建议。     

中国丝绸之路经济带沿线植被覆盖变化及自然影响因素分析

该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)共享的遥感数据及对地分析,在线访问MOD13 Q1数据,采用一元线性回归法、最大合成法(Maximum Value Composite, MVC)和均值法,分析2000-2018年中国丝绸之路经济带沿线省份的植被覆盖时空变化趋势;并利用地理探测器模型定量分析不同自然因子对植被覆盖变化的影响。结果表明:1)2000-2018年植被覆盖变化时空差异显著,空间变化趋势以改善为主,且改善区域主要在广西、重庆、陕西、宁夏及甘肃南部;2)NDVI年最大值(NDVImax)和NDVI生长季均值(NDVISeaAvg)随时间变化均呈显著的波动增加趋势(P<0.001);3)年均降水量、湿润指数、植被类型和土壤类型是NDVImax空间分布的主要驱动因子,解释力分别为0.776、0.764、0.762和0.505;4)各自然因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,不同自然因子之间的交互作用为双因子增强或非线性增强。研究结果有助于理解自然因子对植被覆盖变化的影响及其驱动机制,为合理利用土地、有效保护生态环境提供科学参考。     

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。     

2000—2020年延安市植被覆盖时空变化及其影响因素

[目的] 对陕西省延安市植被覆盖时空变化特征及其与气候变化和人类活动之间的关系进行研究,为该市评估生态环境效益和生态环境建设提供科学支持。[方法] 基于MODIS-NDVI和气象等相关数据,采用线性趋势分析、相关性分析和残差分析对延安市2000—2020年植被覆盖时空变化特征及其影响因素进行研究,并用地理探测器分析不同因子对植被覆盖变化的影响以及各因子之间的交互作用。[结果] ①2000—2020年延安市植被NDVI总体呈上升趋势,增速为10%/10 a,快于同期三北防护林植被覆盖的平均增速。②延安市植被覆盖状况不断优化,呈现改善的面积占99.64%,其中明显改善的面积占97.85%,呈现退化趋势的范围比例极少。③受水热分布的影响,延安市呈现“东高西低,南高北低”的植被分布格局。④延安市植被NDVI与降水的相关性要显著强于气温,与气温的相关系数分布在-0.60~0.70,其中呈正相关的面积占47.52%;与降水的相关系数分布在-0.23~0.91,其中呈正相关的面积占99.62%; ⑤延安市退耕还林还草等生态恢复工程的有效实施对植被状况改善最为显著,降水作用次之,气温和自然地理因素作用较小,多影响因子对延安市植被覆盖变化的交互作用表现为非线性增强或双因子增强。[结论] 延安市是黄土高原腹地中心城市,植被覆盖受气候和人类活动影响较大,未来在生态建设背景下,要立足于不同区域的资源禀赋,人为因素合理参与,因地制宜地采取相应的管控和补偿措施,以期达到植被NDVI持续改善的效果,进一步增强其生态效益。     

基于NDVI数据的黄河流域地表植被覆盖综合分类研究

在地理信息系统支持下,文章以时间分辨率为植物一个完整生长周期、空间分辨率1 km×1 km的NOAA/AVHRR遥感影像的NDVI指标为数据源,采用目前较为流行的主成分变换法,结合气象资料和数字高程模型(DEM),参考相关的地理基础图件,对黄河流域地表植被覆盖的进行综合分类.与传统对单一NOAA/AVHRR图像NDVI数据进行分类的方法相比,综合分类方法获得了较高的分类精度,取得了较好的效果.     

1999—2018年黄河流域NDVI时空变化及驱动力分析

为了探究黄河流域NDVI时空变化及其驱动力,基于SPOT NDVI遥感数据,采用趋势分析、空间转移矩阵分析了1999—2018年黄河流域NDVI时空变化特征,并采用地理探测器模型对黄河流域NDVI空间分异特征与驱动力进行解释。结果表明:(1)从NDVI像元尺度的时间变化趋势来看,1999—2018年黄河流域NDVI变化趋势以极显著缓慢增长为主,占整个流域面积的53.12%,整体变化趋势向好,但可持续性不强; 极显著较快增长和快速增长的区域占15.47%,主要位于山西西部吕梁山脉和陕西北部黄土高原。(2)从NDVI空间变化特征来看,20 a间,植被覆盖度保持稳定的区域占31.6%,持续增加的占65.99%。(3)黄河流域的NDVI空间差异主要由年平均降水量、湿润指数、干燥度、土壤类型所决定,其因子解释力均超过30%,这表明气候因素仍然是影响黄河流域NDVI的主导因素。绝大多数驱动因子间交互呈现相互增强或非线性增强,交互解释力最强的是年平均降水量和土地利用,q值为0.704。只有年平均降水量与土地利用类型交互及高程与人口密度的交互是相对独立的。     

基于GIS的沂蒙山区植被格局变化驱动力研究

沂蒙山区植被格局变化受多方面影响,在驱动力分析的基础上,构建驱动力评价指标体系。综合运用空间主成份分析和GIS的先进技术,对沂蒙山区植被格局变化的自然质量、人为干扰和驱动力进行评价。研究表明,沂蒙山区植被格局变化的驱动力水平以显著和较显著为主,二者面积之和占研究区总面积的66.57%。自然条件差、人类社会经济活动的干扰是植被格局趋于退化的重要原因。     

基于长时间序列NDVI的黄土高原延河流域及其沟壑区植被覆盖变化分析

为探究退耕还林(草)等生态工程实施后延河流域坡面与沟壑地貌区的植被恢复情况,基于长时间序列NDVI和降雨数据,采用趋势分析法、Pettitt突变点分析和残差分析以及人工交互样本法对2000—2019年延河流域以及流域坡面和沟壑区植被NDVI变化特征进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年延河流域植被恢复明显(年均趋势率为1.30%),但呈现分段特征,其中2000—2008年植被覆盖恢复迅速(年均趋势率为2.00%);2009—2019年植被覆盖恢复速度有所减缓(年均趋势率为0.70%),且部分区域出现退化。(2) 2000—2019年延河流域的沟壑区域NDVI随着坡面区域NDVI的增加而增加,且相关性较强(R²=0.967),沟壑区域NDVI与坡面区域NDVI数据值相近。(3) 2000—2019年延河流域NDVI变化与降雨量的相关性较弱,降雨不是该地区NDVI变化的主导因子。人类活动与延河流域NDVI变化呈正相关关系,相关性较强;人类活动对NDVI年均贡献率为1.29%。研究表明“退耕还林”等生态工程对植被恢复起到了重要作用,且沟壑区植被覆盖随着坡面植...     

新疆植被NDVI时空变化及定量归因

为揭示自然与非自然因素以及因素之间的交互作用对新疆植被覆盖变化的影响,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为植被覆盖状况表征指标,结合气候、地形、水文、土壤以及人为干扰等15种因子,采用线性趋势分析、随机森林和地理探测器模型,分析了2000—2018年新疆地区植被NDVI的时空演变特征,并对其空间分异的驱动力进行了定量探测。结果表明:新疆NDVI分布呈现北高南低、西高东低、山区高平原低的特点;研究期间植被覆盖状况有明显改善,60.91%的植被区域NDVI呈增加趋势。土壤湿度的解释力最高(0.394),与耕地面积和潜在蒸散发共同主导植被NDVI的时空格局;双因子的交互作用能以非线性方式增强对NDVI空间分布的解释力,其中,尤以土壤湿度和潜在蒸散发的交互作用影响力最强;各因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,其中,NDVI空间变化基本与水分因素呈正相关,与辐射量、海拔呈负相关。总体上,土壤水分条件对新疆植被变化的影响更为直接,此外,适度的人类活动对植被恢复已有明显的促进作用。     

近20年黄河三角洲地区植被覆盖度时空变化及其趋势分析

[目的]探究黄河三角洲地区植被覆盖度的时空动态变化以及植被覆盖度对土地利用变化的响应机制,为地区生态保护、建设与高质量发展提供参考。[方法]基于2000—2019年的归一化植被指数(NDVI)数据和2000—2020年5期土地利用数据,采用slope趋势分析和相关性分析等方法,分析了2000—2019年东营市植被覆盖度的时空动态变化及其对土地利用类型变化的响应。[结果]植被覆盖度在东营市南部地区、黄河沿岸以及黄河故道地区较高,而北部和东部沿海地区较低。在时间上,2000—2019年东营市NDVI为0.25～0.33,植被覆盖度呈现先增加后减少的趋势,在2010年达到最高水平。在空间上,东营市植被覆盖度改善区域面积大于退化区域,其面积占比分别为44.86%,37.94%。[结论]草地和未利用土地向城乡、工矿、居民用地和水域转化是造成植被覆盖退化的主要原因。     

北运河地区植被覆盖的遥感估算及变化分析

植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,是计算土壤侵蚀模数、分析土壤侵蚀的必要参数。根据1994年和2004年两期同时相的Landsat TM遥感图像资料,处理和分析并提取北运河地区的NDVI指数,利用像元二分模型原理定量估算植被覆盖度,得出其植被覆盖分类图。在此基础上分析了北运河地区10年来的植被覆盖变化特征。     

2000-2021年新疆植被覆盖度变化及驱动力

[目的]探讨2000—2021年新疆植被覆盖变化及其驱动力的分析，为新疆地区环境监测提供理论依据。[方法]借助GEE平台获取由NASA提供的NDVI数据，利用趋势分析、Hurst指数法对新疆地区2000—2021年植被覆盖变化进行动态分析，结合气象等数据，采用Mann-Kendall、偏相关分析法等对植被覆盖变化与气候、地表因素的响应进行分析。[结果](1) 2000—2021年新疆地区NDVI年际变化总体以0.001 4/a的速率波动式增长；年内变化总体呈倒U型，草甸植被的NDVI月均值波动最大。(2) 2000—2021年新疆地区NDVI年均值77.9%在0～0.3波动，在空间分布表现为北部和西北部高，南部和东南部低。(3) 2000—2021年新疆地区总体slope值在-0.036～0.052波动，主要变化趋势为基本不变和轻微改善，结合Hurst指数，新疆植被主要未来趋势变化为改善到退化。(4) 22年间新疆地区的气温总体呈上升趋势，降水、土壤湿度和径流总体呈下降趋势。NDVI年均值与气温、降水、土壤湿度和径流呈显著负相关性的像元数占比均大于正相关性的像元数占比，且存在明显的空间...