关中地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应研究

基于1999-2010年SPOT NDVI数据,采用NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法对关中地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。结果表明:关中地区大部分区域植被覆盖良好,其中秦岭北坡NDVI值最高,城市中心区NDVI值最低,1999-2010年间年均NDVI值在整体上呈上升趋势,增速为5%/10a;植被覆盖轻度改善的区域面积占关中地区总面积的70.39%,基本不变区域占24.77%,表明关中地区植被覆盖呈稳中有升的趋势;关中地区植被覆盖变化对气温、降水量的响应良好,大部分区域呈现正相关性。     

江西省兴国县植被覆盖度及其空间格局变化

  目的  分析植被覆盖度及其空间格局的变化特征,为生态环境建设和土地利用等提供参考依据。  方法  以江西省兴国县为研究区,利用6期Landsat TM/OLI遥感数据,基于归一化植被指数的像素二分模型和景观生态学原理,分析了1988?2019年不同时期的植被覆盖度及其空间格局演变特征。  结果  ①1988?2019年兴国县植被覆盖度增加,年际植被覆盖度均值由1988年的63.89%增至2019年的79.16%;31 a间植被覆盖度增长区占总面积的72.18%,主要表现为林地、农地面积的增加,减少区占总面积的11.30%,主要表现为建设用地面积的增加;各级植被覆盖度主要呈现为朝更高级覆盖度进化演变的特征。②植被覆盖度呈中部与南部较小,东、西、北部较大的分布特征,其大小总体上与海拔高低较为吻合;31 a间植被覆盖度极度增加区主要集中在南部的龙口镇、杰村乡、社富乡等,极度减少区主要在中部的潋江镇和长岗乡。③1988?2019年植被覆盖度呈破碎化、异质性、多样性降低、空间分布不均匀的变化趋势,而聚集度呈增大趋势。不同盖度等级下的空间格局表现为极低、低、中、中高植被覆盖斑块异质性减小,斑块形状趋于简单化;高、极高植被覆盖占优势地位,其形状趋于不规则,极高植被覆盖主要以较为集中的连片形式分布。  结论  兴国县植被覆盖及其空间格局总体上向良性方向发展,有利于区域的可持续发展。土地利用类型、海拔、人类活动等因素对植被空间格局有着重要影响。图5表2参35     

2000-2015年青海省植被覆盖的时空变化特征

【目的】以像元为基本单元,研究青海省归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,以揭示NDVI对气候变化的响应规律,分析青海省未来植被变化趋势,为青海省生态建设提供参考。【方法】以青海省2000-2015年的MODIS13Q1/NDVI为数据源,将反映趋势变化的Theil-Sen Median方法与检验趋势显著性的Mann-Kendall方法结合使用,研究青海省NDVI的变化趋势,并采用Hurst指数方法判断变化趋势的可持续性。【结果】1)青海省NDVI的空间分布整体呈从西北向东南逐渐增加的趋势。2)16年间NDVI整体呈增长趋势,增速为每10年1.5%,旱地及草原与稀树灌木草原增速最快,分别为每10年2.7%和2.3%。3)16年间青海省植被覆盖改善区域(60.51%)明显大于退化区域(17.87%),其中植被覆盖明显改善区占全省面积的21.26%,轻微改善占39.25%,轻微退化占15.75%,严重退化占2.12%,基本不变的占21.62%。4)青海省植被覆盖未来改善的区域占整个区域面积的62.23%,其中持续性改善占38.01%,由退化转为改善的占24.22%;植被未来有退化趋势的区域占18.30%,其中持续性退化占7.74%,由改善变为退化趋势的占10.56%;稳定不变的区域为8.43%;植被未来变化趋势不确定区域占11.04%。【结论】青海省植被覆盖变化受气候和人类活动的共同影响,大部分地区植被未来呈改善趋势。     

2000—2019年若尔盖高原植被生长季NDVI时空变化特征研究

基于2000—2019年的MODIS-NDVI时间序列数据集,应用趋势分析、变异系数和R/S分析方法,研究若尔盖高原植被生长季NDVI的时空变化特征。结果表明:20年来若尔盖高原87.45%的区域植被生长季NDVI呈改善状态,其中64.70%的区域呈明显改善状态,22.75%的区域呈轻度改善状态。植被生长季NDVI的变异系数均值为0.186 5,整体上若尔盖高原2000—2019年植被生长季NDVI呈中等波动变化状态,中等变化状态等级所占比例最大为33.70%,其次为较低波动变化等级比例,为33.14%。植被生长季NDVI的Hurst指数均值为0.437 2,整体上呈弱反持续状态,弱反持续比例为77.43%,弱持续比例为21.50%。     

河南省植被覆盖指数变化及其对气候的响应

利用遥感数据分析河南省2000—2015年归一化植被指数(NDVI)时空变化及变化趋势,并分析NDVI与气候因子的空间相关性,探讨不同植被类型变化对气候因子的滞后性。结果表明:由于河南省东西部地形差异较大,NDVI分布呈现出西部和东部高,中部较低的空间分布特征;通过退耕还林还草政策的实施,促进了河南省植被生长条件的改善,2000—2015年河南省植被改善明显,植被改善区域占全省面积的88.08%,减少区域占6.61%,稳定不变区域占5.51%;不同植被类型的NDVI均值会存在差异性,河南省2000—2015年8种植被类型NDVI均值大小依次为阔叶林>针叶林>栽培植被>草丛>灌丛>沼泽>草甸>其他;河南省植被NDVI的变化与气温和降水具有显著相关性(P<0.05),并且16 a间河南省的植被大面积处于改善的趋势;不同的植被类型对气温和降水的相关系数是不同的,8种植被类型与降水和气温的最大响应期都在当月;从空间相关性看出降水的相关系数要高于气温,表明河南省年平均NDVI受降水的影响比气温的影响要显著。     

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析

  目的  针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。  方法  以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。  结果  ①关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。②关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。③相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。  结论  4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。图4表1参38     

2010-2019年甘肃省植被NDVI时空变化特征分析

[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据.     

基于MODIS的宁夏植被覆盖时空变化特征分析

以2000—2015年宁夏回族自治区NDVI数据及高程数据为基础,采用趋势分析、变异系数、GIS空间统计等方法,分析宁夏近年来植被覆盖时空分布及变化特征.结果表明,从年际变化情况看,近16年来宁夏植被覆盖整体呈缓慢增长趋势,NDVI值增速为0.008/10年,其中固原市增速最高;从月际变化情况看,宁夏植被覆盖表现为冬春季低,夏秋季高,呈先增加后减少的趋势.近16年来宁夏全区年均NDVI值为0.37,植被覆盖整体处于中低水平,中低覆盖地区面积占比达到70.39％;从地域分布来看,表现为南北植被覆盖高,中部地区植被覆盖低;高程方面,植被覆盖随着高程增加呈现"降低—升高—降低"的变化趋势,其中2400～<2700 m海拔范围内植被覆盖最高.近年来宁夏植被覆盖整体维持稳定且有所改善,植被覆盖呈改善趋势的区域占比为50.17％,其中南部黄土高原地区植被覆盖改善最明显,城镇地区植被退化较严重.宁夏植被覆盖变异系数介于0.002～0.651,整体呈现中高波动态势,中高波动区域占比达到57.88％.     

1980—2018年江苏里下河平原景观格局时空变化及其热点分析

  目的  探讨景观格局时空变化及其冷热点,为区域生态安全与高质量发展提供科学依据。  方法  以江苏里下河平原1980、1990、2000、2010与2018年共5期景观类型数据为基础,采用景观格局指数、景观转移矩阵、景观综合动态度等方法,分析里下河平原近40 a景观格局的时空变化特征,基于热点分析探究景观变化的冷热点区域。  结果  研究区耕地、湖荡湿地和建设用地为优势景观类型,耕地是面积占比最多的景观,但整体上持续减少了1 000.67 km2,湖荡湿地和建设用地面积不断扩张,建设用地扩张面积达679.83 km2,草地和未利用地面积有所减少,林地面积有所增加。近40 a来,研究区各景观类型之间发生了复杂的相互转化,最显著的是耕地与湖荡湿地、建设用地之间的相互转化。研究期间格网景观综合动态度变化幅度为0~5.43%。里下河平原景观变化具有明显的方向性和聚集性,以“东南—西北”方向为主轴发生倾斜,兴化市、高邮市、盐都区及江都区是景观变化的热点区域。  结论  里下河平原景观格局变化显著,景观多样性增加、破碎化加剧,人类活动对景观格局的影响增强。自然湿地恢复政策的实施对研究区景观生态安全产生了积极影响。图4表4参32     

广西近15a植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998-2012年SPOT VEGETATION逐旬NDVI数据、气象站点的降水量和温度数据,采用趋势分析法、标准差、Hurst指数和相关系数法,研究了广西NDVI时空变化特征及未来趋势,并分析了NDVI与前0-3个月降水量和温度相关系数的最大值及其对应的滞后期。研究表明:1)近15 a来,研究区NDVI年际变化呈增加趋势,且岩溶区NDVI的增加速率稍快于非岩溶区;2)NDVI均值表现出四周高、中间低,非岩溶区高于岩溶区的总体特征,NDVI总体以中等-低波动为主;3)NDVI改善的区域面积占96.62%,岩溶区改善的面积比例略低于非岩溶区;Hurst指数为持续性的区域面积占95.26%,岩溶区持续性区域面积小于非岩溶区;未来植被覆盖总体呈现持续性改善趋势;4)NDVI与前2个月降水量和前1个月温度的相关系数最大,NDVI对降水量和温度最大响应的滞后期分别为2-3个月和1-2个月;岩溶区植被生长对降水量和温度变化更敏感;不同植被类型受降水量和温度的影响程度及其响应时间具有差异性,而同一植被类型对温度变化的响应时间比降雨量短。     

基于PLUS模型的山区城镇景观生态风险动态模拟

  目的  探究山地重点开发区景观生态风险时空演变特征,模拟预测景观生态风险变化趋势,为缓解中小城镇生态保护和建设开发矛盾、促进中小城镇土地资源可持续利用、发挥中小城镇区域中枢功能、推动区域高质量发展提供支持。  方法  以2000、2010、2020年土地覆被数据为基础,运用基于景观格局指数的景观生态风险评价模型,揭示云南省安宁市景观生态风险时空演变特征,并采用在FLUS模型基础上改进的PLUS模型动态模拟预测安宁市2030年不同情境下景观生态风险空间分布特征和变化趋势。  结果  2000—2020年,研究区人造地表面积呈上升趋势,耕地、草地、灌木地、水域面积总体呈下降趋势,林地面积相对稳定;景观生态风险值空间集聚状态明显,但集聚程度呈下降趋势。景观生态风险等级整体以中等生态风险、较高生态风险为主,占总面积的59.76%~52.95%;2030年3种不同情景中生态保护情景下的高生态风险区面积最小,低生态风险区面积最大,恶化区最少。  结论  山区中小城镇生态风险管控和建设开发矛盾明显,生态风险时空分布特征与人类活动干预强度密切相关,高生态风险区主要分布于各街道城镇扩展的边缘地带,应重点关注城镇用地扩张所导致的景观类型结构及其生态风险的动态变化;基于生态保护情景的安宁市景观生态风险空间分布特征和变化趋势更接近生态安全格局优化路径,更符合安宁市区域经济社会的高质量发展。图5表5参30     

洋河流域NDVI时空变化及驱动力分析

目的研究洋河流域的植被覆盖变化及驱动因素,可以为该区域生态建设及植被修复提供重要的参考价值。方法基于SPOT Vegetation NDVI数据、气象数据及土地利用数据,运用趋势分析、偏相关分析、复相关分析及残差分析等方法,探究1999—2015年气候变化及人类活动对洋河流域NDVI的影响。结果(1) 1999—2015年洋河流域NDVI整体呈上升趋势,增速为每10年3.9%,NDVI显著改善和显著退化的面积分别占流域总面积的57.90%和1.13%,其中有林地和灌木林地改善最为明显。(2)研究区有51.99%的区域NDVI变化受气候因子驱动明显,其中降水驱动型和降水、气温驱动型分别占流域总面积的26.13%和25.44%,前者主要分布在兴和、尚义、阳高、天镇、怀安及宣化等区域,后者主要分布在兴和南部及向东偏南方向延伸的带状区域,单一的年均气温对NDVI的变化影响较弱。(3)1999年以来,流域植被受人类活动的干扰逐渐增强,增速为每10年4.5%,以正向作用为主,正向作用主要分布在坝缘3县(尚义、万全、崇礼)及阳高等地,负向作用主要分布在城镇和农村等人口较为密集的地区。结论1999—2015年洋河流域NDVI变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,但主要影响因素为人类活动干扰,京津风沙源治理等工程项目对当地的植被改善有十分重要的作用。      

基于遥感技术的西藏那曲县植被时空变化分析

利用MODIS13Q1的NDVI数据对2000~2015年西藏那曲县植被时空变化进行分析,结果表明该地区植被覆盖区面积占94%,且植被覆盖高(NDVI0.3)的面积占82%;生长季NDVI是随海拔高度的增加而降低;生长季NDVI平均值的年际变化呈下降趋势。     

基于Budyko理论定量分析窟野河流域植被变化对径流的影响

  目的  植被变化可影响流域下垫面条件，改变水文过程和水资源可持续利用量。揭示植被时空变化格局，明确其对径流变化的贡献是流域水资源管理规划的前提，也是植被恢复工程实施效果评价的依据。  方法  本研究以植被恢复的典型半干旱区窟野河流域为研究区，基于遥感植被指数NDVI和水文、气象数据，通过基于Budyko假设的弹性系数法，分析了1982—2015年植被变化对径流变化的影响。  结果  （1）径流突变点在1998年左右，突变点前后，径流和人类取耗水变化率分别达到?55.5%和92.3%，存在显著性差异（P < 0.05）；降水、干燥指数分别增加2.6%和1.9%，前后两个时段差异不显著（P > 0.05）。（2）流域植被指数NDVI在突变点前后差异显著，88.7%以上区域呈显著增加趋势（P < 0.001），尤以下游明显，表明植被得到了极大恢复。Budyko弹性模型中表征流域属性信息的参数最优值为2.37，拟合出来的参数系数和常数项分别为20.407和?1.868（P < 0.05），表明拟合效果较好，适用性较强。（3）植被变化对径流的贡献率达到84.9%，气候变化和人类活动影响分别为9.3%和5.8%。  结论  窟野河流域内植被得到了极大的恢复；植被变化成为决定径流变化的主导因素，其次为气候变化和人类活动。植被变化的长期生态水文效应有待进一步加强研究，本研究结果可为生态恢复工程实施和政策制定提供参考依据。      

矿区植被覆盖度时空变化遥感监测研究——以广东省大宝山矿区为例

以广东省大宝山矿区为研究对象,结合研究区2005—2019年Landsat TM/ETM/OLI多时相遥感数据,采用归一化植被指数算法和地统计空间分析方法,对研究区2005—2019年植被覆盖度时空变化特征进行系统分析。结果表明,近15年大宝山矿区不同等级植被覆盖度变化时空差异显著,其中2005年总体植被覆盖度最高,中等及以上植被覆盖度区域面积为24.84 km²,占比为78.13%;2019年中等及以上植被覆盖度区域面积达到最小值,仅为20.77 km²,占比65.34%。整体来看,中等以下植被覆盖度区域面积呈现增加态势,中等及以上植被覆盖度面积逐渐减小,一定程度上表明矿区总体生态环境质量状况有所下降。     

黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度变化监测

  目的  研究黄土高原水土流失严重区域实施“三北”(西北、华北和东北)防护林、退耕还林等林业生态工程以来的植被变化，为制定合理的生态修复和管理对策提供依据。  方法  以陕西省延安安塞区为例，基于Landsat TM/OLI影像，运用像元二分法估算2000和2017年的植被覆盖度，结合海拔、坡度和坡向分析其地形分异特征。  结果  ①安塞区平均植被覆盖度从2000年的24.98%增长到2017年的53.34%，显著提高；②植被覆盖度变化中极显著增加面积占比最大，为44.70%，集中在河流沿岸；③2000年植被覆盖度随海拔升高逐渐减小，2017年随海拔升高先增加后减小。2000和2017年植被覆盖度随坡度先增加后减少，在坡度25°~35°出现最大值。植被覆盖度随坡向的变化从大到小依次为阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡；④海拔＜1 300 m，坡度15°~35°，平地、阴坡和半阴坡水热条件好，植被恢复容易，高植被覆盖度面积比例最大。  结论  2000?2017年安塞区植被呈改善趋势，海拔、坡度和坡向等地形条件下植被覆盖度存在差异，生态恢复要因地制宜制定对策。图2表6参27     

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。     

基于土地利用变化的陕北地区生境质量时空演变及其驱动因素

  目的  揭示陕北地区生境质量时空变化特征及其驱动因素可为陕北地区生态建设提供科学指引。  方法  以1990、2000、2010和2020年4期土地利用数据为基础,基于InVEST模型评估1990—2020年生境质量的时空变化特征,并通过地理探测器单因子探测和交互探测分析其影响因素。  结果  （1）研究期间陕北地区土地利用结构发生了显著变化,耕地和未利用地面积分别减少3.83%和1.91%,草地、林地和建设用地分别增加3.02%、1.61%和1.10%;土地利用类型的转移呈现出明显的阶段性特征,1990—2000年和2000年以后分别以未利用地转变为草地以及耕地转变成草地和林地为主要特征。（2）1990—2020年,陕北地区生境质量指数平均值由0.636变为0.651,总体呈上升趋势;生境质量空间上呈“南部高,西北低”的分布格局,生境质量高值区主要分布在南部林地和草地区,低值区主要分布在西北部毛乌素沙地;生境质量等级上升的区域主要分布在研究区中部及西北部大部分区域。（3）土地利用是影响生境质量时空分布的第一因素,对生境质量空间分异的解释程度为0.433,在交互作用探测中,任意两种影响因素的交互作用大于单个因素的单独作用,自然因素与人文因素共同主导生境质量的时空变化。  结论  陕北地区生境质量时空变化与土地利用类型的分布密切相关,优化土地利用结构、减小人类活动的影响对提高陕北地区生境质量有重要意义。      

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。     

陕西省退耕还林工程区植被覆盖度的变化分析

利用MODIS NDVI数据和像元二分模型计算的植被覆盖度,比较分析退耕还林工程区与周边区域、主要土地利用类型、不同坡度耕地植被覆盖度变化程度和趋势。结果表明：（1） 陕西省退耕还林区植被覆盖度从2000年到2011年呈现显著的增长趋势,增长速率高于周边区域;（2） 退耕还林区植被覆盖变化百分率≥10%的面积占79.8%,≤-10%所占面积不及1%;（3） 退耕还林区植被覆盖度显著增加的面积占其总面积的70.6%,显著减少的面积仅占0.1%,植被覆盖度显著增加的情况主要出现在未利用地、草地、林地和耕地,显著和极显著降低的发生在城乡、工矿、居民用地和极少部分耕地;（4） 坡耕地植被覆盖改善比例大,坡耕地植被覆盖改善对于耕地植被改善贡献较大。在陕西省气候呈现暖干化发展趋势背景下,退耕还林区植被覆盖度呈现显著增长趋势,增长速率高于周边区域,坡耕地、林地、草地均比其他类型有明显的增加,退耕还林政策实施区域取得了良好的植被恢复效果。