2000—2018年乌海市植被覆盖度时空变化

为了探究乌海市植被覆盖度时空动态变化特征以及预测NDVI变化趋势,基于Lantsat OLI/TM/ETM,DEM影像运用像元二分模型法、趋势分析法研究了乌海市2000—2018年植被覆盖度时空动态变化特征,重标极差(R/S)分析法的Hurst指数预测了乌海市未来NDVI变化趋势。结果表明:(1)2000—2018年乌海市植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为0.07%/10 a,植被覆盖度均值由22.26%增至41.30%;(2)空间上植被覆盖度呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,植被覆盖度改善的区域大于退化区域,海南区改善趋势更明显;(3)从地形因子来看,植被覆盖度受高程、坡度影响较大,不同坡向间变化不明显;(4)乌海市大部分地区植被未来变化趋势为随机发展,持续改善区域占10.95%,持续退化区域占2.93%,海勃湾区持续变化性强,乌达区反持续变化性强。整体来看研究区2000—2018年植被覆盖度持续上升,植被改善明显,未来进行生态保护时应多关注地形因素和植被退化的区域,从而制定合理的政策。     

长白山区植被覆盖度时空变化及地形分异研究

[目的] 探究长白山区植被动态变化及其与地形的响应关系,为山区生态环境保护与治理提供科学支撑。[方法] 基于MODIS NDVI与DEM数据,采用像元二分模型估算长白山区2000—2020年植被覆盖度,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、空间自相关分析及重心迁移模型,结合地形面积差异修正系数,深入解析植被覆盖度时空演变特征,并定量揭示植被覆盖变化在高程、坡度、坡向因子上的分异效应。[结果] ①时空分布上,2000—2020年长白山区植被覆盖度以0.023 7/(10 a)(p＜0.001)的速率增长并于2010年发生明显的上升突变,呈“四周高,中间低”的分布格局,整体处于较高水平。②时空变化上,2000—2020年长白山区植被改善区域面积远大于退化区域面积,呈以“高—高”模式为主的显著聚集状态,但聚集程度波动下降;21 a间植被覆盖重心整体向西南迁移。③地形分异上,长白山区植被覆盖度随海拔、坡度升高均表现为先增加后减少趋势,不同时段下海拔＜600 m,≥1 200 m及坡度＜2°,≥25°区域植被普遍呈退化趋势,海拔600~1 200 m及坡度2°~25°范围内以改善或稳定趋势为主;平地区域植被退化趋势明显,其他坡向上各变化类型差异较小。[结论] 近21 a来长白山区植被状况总体向好发展,不同高程和坡度条件下植被变化空间分异明显,而坡向对植被变化的影响并不显著。     

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%。     

珠穆朗玛峰自然保护区地层地貌与植被覆盖变化关系的研究

根据2000—2009年MODIS NDVI/EVIMOD13Q1数据、2004—2007年TM、ETM数据、SRTM 90m分辨率高程数据和国家1∶250万地质图,通过对图像的处理和解译,生成珠穆朗玛峰自然保护区的地质图、植被图、高程图、NDVI—Max变化状况图以及坡度图。在分析了各图间空间分布关系之后得出,珠穆朗玛峰自然保护区内出露最多的岩层为中—上元古界地层和第四系地层,其中在2000—2009年间,中—上元古界地层之上的植被覆盖变化情况要好于第四系地层之上的植被。其原因主要是因为中—上元古界地层主要位于珠峰南坡,该区域地形相对复杂,海拔落差较大,平均坡度也较大;第四系地层主要位于珠峰北坡,这一区域海拔高度较为稳定,地势相对平缓,坡度较小。虽然珠峰南坡的气候条件优于北坡,但地质地貌的因素造成北坡的环境更适合人类居住。因此造成了这两种地层上植被覆盖变化的不同。     

玛纳斯河流域植被覆盖度随地形因子的变化特征

基于2000-2016年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型和Arc GIS空间分析功能对玛纳斯河流域植被覆盖度分布格局及动态变化特征进行研究,并分析植被覆盖度变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:(1)玛纳斯河流域以低等级植被覆盖为主,高等级植被覆盖面积显著增加,其它各等级面积波动较小,研究期内植被覆盖改善的面积比例(31.17%)远大于退化的面积比例(16.1%),研究区总体植被覆盖度增加,生态环境有所好转。(2)在海拔800m,坡度8°区域内,植被覆盖度明显改善,植被显著退化区主要分布在海拔1300-3400m,坡度25°区域内,植被覆盖度未发生变化的区域主要集中在海拔3600m范围内。(3)当海拔2100m时,植被覆盖度随海拔增加呈现持续减少的趋势,海拔低于2100m的地带,植被覆盖度随海拔增加波动较大。(4)随着坡度的增加,植被覆盖度呈逐渐减小的趋势,全流域0-5°坡度范围内植被覆盖度最大(42.69%)。(5)在各坡向上,植被覆盖度差异不明显。流域内平地上的植被覆盖度最大(44.21%);阴坡的植被覆盖度优于阳坡,植被变化趋势除在平地区域较显著外,其余坡向间差异不大。     

黄土高原区植被恢复的空间差异性分析

为了探究黄土高原区植被覆盖的空间分布特征、不同退耕坡度区域和不同气候带区域植被恢复程度,采用黄土高原区2000—2013年的MODIS/NDVI数据进行分析。结果表明:1)2000—2013年黄土高原区的归一化植被指数均值从东南向西北逐渐递减,呈3条带状:<0.2、≥0.2~0.4、≥0.4,大致对应于中国农业气候分区的干旱中温带、中温带、南温带3个气候区。2)2000—2013年黄土高原区植被覆盖呈增加趋势,增加区域的面积比例超过88%,且夏季比年均表现更明显。50%以上区域年均植被覆盖呈现中度改善或明显改善,50%区域上夏季植被覆盖明显改善。3)黄土高原区中温带的年均植被覆盖呈中度改善趋势,夏季植被覆盖呈明显改善趋势;干旱中温带、南温带的年均植被覆盖处于轻微改善状态,夏季植被覆盖以中度改善和轻微改善为主。4)≥15°~25°的坡度区域,植被恢复效果都好于其他坡度条件,夏季明显改善和中度改善的面积比例超过60%,年均也超过40%;坡度<6°或≥35°的区域,年均植被覆盖基本不变和退化面积比例接近20%。     

翠屏区植被覆盖及其景观格局变化遥感分析

植被覆盖变化对区域生态环境质量有着重要的影响.分析翠屏区近年来植被覆盖变化趋势,可为该区域植被覆盖动态变化提供监测方法.利用Landsat数据以及相关辅助数据,通过最大值合成的NDVI的变化趋势和像元二分模型,分析翠屏区2001-2009年植被覆盖变化.结果表明:近9 a来翠屏区植被整体覆盖变化改善与退化同时存在,但改善面积大于退化面积;高覆盖度植被面积明显增加,整体植被面积呈增加趋势.此外,选用7个景观指数分析了2001年与2009年不同植被盖度的景观格局变化,发现2009年高盖度植被斑块密度比2001年低,但其整个区域破碎度比2001年高.2009年斑块周长面积分维数和Shannon's多样性指数比2001年小,但2009年高盖度植被最大斑块面积和聚合度都较大,其具有的生态自然保护功能明显强于2001年.因此,应继续加强和完善植被覆盖保护措施,以维护植被高覆盖的良好趋势.     

太行山区不同坡度NDVI变化趋势差异分析

山区坡度对土壤侵蚀和植被生长有重要影响。分析不同坡度NDVI变化趋势的差异有助于理解植被对不同坡度的响应情况,加深对植被变化影响机制的理解。本文基于MODIS数据和DEM数据,以生长季NDVI均值为表征指标,采用基于像元的趋势分析方法以及基于坡度的回归分析法,分析了太行山地区2000—2015年间植被变化情况,并且对植被变化趋势与坡度关系的规律做了系统性分析。同时,本文采用土地利用转移矩阵来分析2000年和2010年两期不同坡度土地类型流转的面积及方向,探讨土地利用变化对不同坡度植被变化的影响状况。结果表明:(1)研究时段内太行山区植被总体上得到改善,植被改善区域占该区总面积的93.5%。(2)NDVI增加趋势在中西部地区(山西省境内)最为明显,东部和南部部分中低海拔区出现减少趋势,主要集中在东部邻接华北平原的低山丘陵区。(3)坡度较大的区域生长季平均NDVI较高。(4)植被变化趋势(y)与坡度(x)之间的关系为非线性关系,可用二次函数来表示,其表达式为:y=?0.311x2+8.098x+28.027。(5)当坡度在7°~15°,植被变好趋势最为明显,其次是坡度为15°~20°,坡度7°~20°NDVI变化趋势均值分别比20°区域和≤7°区域高15.8%和29.8%。(6)2000—2010年在低(0°~7°)、中(7°~20°)和高坡度(20°)区域,耕地、林地、草地总面积均减少,主要流向了建设用地和水域。然而,3个坡度范围NDVI变化趋势均为正,且增加最明显的为中坡度地区,然后依次是高坡度地区和低坡度地区。(7)NDVI变化趋势受到土地利用类型和面积的影响较小,主要受到自身生化条件、自然环境条件和人为扰动(土地利用强度等)的综合作用。基于以上结果,本文对太行山区不同坡度土地资源的合理利用和生态环境保护具有重要意义。     

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。     

太原市城区植被覆盖变化地形分异效应

[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应，为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据，采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度，对其时空动态变化特征进行分析，并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主，二者占总面积的65%以上，总体呈显著上升趋势，植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区，而中东部和西部植被覆盖度上升较快；2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km²，增加面积为601.62 km²，总体呈退化趋势，而2004—2007，2011—2014，2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2，植被恢复效果较好；②不同坡向上，在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著，其余坡向上的差异不明显；不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显，而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。