1981—2015年中国西北牧区植被覆盖的时空变化北大核心CSCD

我国西北牧区绝大部分属于中温带干旱半干旱地区,其植被对环境变化极为敏感,也易受人类活动干扰。近年来,西北牧区植被发生了明显变化,影响了农牧业生产和生态建设。因此,亟需进一步掌握国家生态工程和种植业结构调整措施下西北牧区植被覆盖的动态变化特性,为农牧业生产和生态建设提供理论支持。利用1981—2015年8 km×8 km分辨率的GIMMS 3g NDVI产品,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验与Hurst指数等方法,研究西北牧区植被覆盖的时空变化特性。结果表明：（1）1981—2015年,西北牧区植被覆盖发生了明显变化,改善面积占总面积的41.9%,其中,2006—2015年植被覆盖改善最明显,占比达到63.7%。（2）11种植被类型均呈恢复趋势,其中栽培植被改善面积占比超过80%,而草原和草丛改善超过60%。（3）35 a来,西北牧区植被覆盖呈正向可持续发展趋势,持续性恢复和稳定不变的面积占总面积的70%以上,其中,2006—2015年持续恢复和稳定不变的面积占总面积的63.8%。国家生态工程和种植业结构调整措施对西北牧区植被覆盖有明显影响,未来该区植被覆盖以持续性恢复为主。     

基于GIMMS NDVI的中亚干旱区植被覆盖时空变化

选用1982—2013年GIMMS NDVI数据,运用变异系数法、Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验以及Hurst指数法,研究了中亚干旱区植被覆盖的空间格局、不同维度的空间变异性、时间变化特征和未来趋势预测。同时,结合CRU降水、气温资料和MODIS土地覆盖数据,对植被覆盖时空格局及其变化的驱动因素进行分析。结果表明:1 1982—2013年中亚干旱区植被覆盖有较强的空间异质性,有植被覆盖的区域占总面积的85.32%,无植被覆盖的区域占14.68%。受降水量控制,植被覆盖呈山区高平原低、西部高东部低、北部高南部低的特点;受河流和人工灌溉的影响,绿洲区的植被覆盖高于荒漠区。2近32 a全区植被覆盖的波动变化较明显,各变异程度的面积比例:中等波动变化相对较高的波动变化高波动变化相对较低的波动变化低波动变化。受降水变率和人工种植的影响,植被覆盖的高波动变化主要在荒漠区和诸流域绿洲区;低波动变化主要在植被生长良好的区域。3 32 a间全区NDVI呈增长趋势,NDVI距平的变化率为0.01·(10a)~(-1)。基于像元尺度的分析也表明,全区植被覆盖变化趋势以增加为主,各类变化趋势的面积比例:轻微增加显著增加轻微减小显著减小无法确定。植被改善是区域气候增湿增暖和绿洲土地覆盖变迁所致。4全区NDVI的Hurst指数均值为0.63,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为75.17%,即未来全区植被覆盖的变化趋势以持续性增加为主,其中25.23%的区域未来变化趋势无法确定。     

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。     

近10 a来祁连山植被覆盖变化研究

NDVI作为植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子,被认为是监测地区或全球植被和环境变化的最有效指标。基于2000-2011年250 m分辨率的MODIS NDVI数据并结合气候资料,采用最大值合成法、均值法、斜率分析法、相关分析法,研究祁连山生长季植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明：祁连山植被覆盖总体上自西向东递增,呈现东多西少的分布格局;植被覆盖变化存在明显的空间差异,表现为中西部植被覆盖增加,增加面积为79 149 km2,占祁连山总面积的52.93%;东部植被覆盖减少,减少面积为22 865 km2,占祁连山总面积的11.09%。近10 a来植被覆盖整体上呈增加趋势,生长季各月植被覆盖整体上呈增加趋势,全球气候变暖导致的降水增加是祁连山植被覆盖增加的主要原因。NDVI与气温、降水的相关性较高并存在一定的滞后性,6、7月NDVI分别与前期1月和前期2月的降水显著相关,相关系数分别为0.788和0.684;8、9月NDVI分别与当月、前期1月的气温极显著相关,相关系数分别为0.825和0.829。     

基于MODIS NDVI的内蒙古大青山自然保护区植被覆盖度的动态变化特征

以大青山自然保护区2000、2003、2006和2009年4个时相的MODIS归一化植被指数产品(MODIS NDVI)为数据源,对其进行大气辐射校正以及进行空间图像运算,生成大青山自然保护区不同时序的植被覆盖度图,结合当地气象水文等数据分析大青山自然保护区植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:(1)2000年以来大青山自然保护区植被覆盖度有明显增加,除了低覆盖度植被面积显著减少外,其他覆盖度植被面积均有增加。其中,中低、中覆盖度植被增加面积更明显。(2)近10a来大青山自然保护区植被覆盖度整体呈上升趋势,从2003年43.5%增加到了2009年的49.5%。(3)与2000年相比,2009年核心区、缓冲区、实验区植被覆盖度分别增加了14.07%、14.32%和12.97%。保护区建立以来,植被覆盖度明显增加。     

河北坝上地区植被覆盖演化特征及其风险评估北大核心CSCD

坝上地区作为京津冀阻滞风沙入侵的生态屏障和水源涵养地,是构筑首都经济圈生态安全,维持地方经济、社会和环境协调发展的重要保障。基于MODIS NDVI遥感数据,采用趋势线性分析、稳定性分析、变标度极差分析等数理方法,反演2005—2015年坝上地区植被覆盖时空演变趋势和稳定性,在此基础上预测植被演化趋势并进行风险评估。结果表明：（1）11 a间坝上地区植被覆盖度区域差异性比较明显,整体表现为从坝西到坝东依次递增的空间分布特征。（2）坝上地区植被覆盖度极显著改善区域和显著改善区域的面积最大,占研究区总面积的65.89%,未显著改善区域占32.28%,退化区域占1.82%。（3）坝上地区植被覆盖稳定性整体表现为东高西低。高稳定度区域和较高稳定度区域占比最大,为61.32%,中稳定度区域占24.35%,低稳定度和较低稳定度的区域占14.33%。（4）坝上地区未来植被覆盖持续改善区域占59.48%,潜在退化占38.67%,持续退化占1.04%,潜在改善占0.82%。     

1999-2007年祁连山区植被指数时空变化

基于SPOTVGT-NDVI数据,结合累积平均法、均值法、趋势线分析和影像差异法,分析了祁连山地区植被时空变化。结果表明:祁连山区植被覆盖东多西少;1999年以来植被呈增加趋势,植被指数(NDVI)增速为1.1%/10a,东段增速(1.6%/10a)大于中段(1.4%/10a)和西段(0.6%/10a);NDVI年内月和旬变化曲线均呈单峰型,7～8月达到最大。7～8月雨热达到最佳,适宜植物的生长;而从10月到翌年2月祁连山草地处于枯黄期;3～4月草地处于返青期,植物生长缓慢,NDVI都较低。祁连山NDVI增加和减少的面积分别占总面积的37.39%和10.95%。植被覆盖增加的地区主要分布在高山和亚高山森林草地,东段、中段、西段NDVI最大增加量分别为0.15,0.21和0.12。植被覆盖减少的地区主要分布在河流河谷以及青海湖周边,东段、中段、西段NDVI最大减少量分别为0.19,0.28和0.17。     

河北坝上地区植被覆盖演化特征及其风险评估

坝上地区作为京津冀阻滞风沙入侵的生态屏障和水源涵养地,是构筑首都经济圈生态安全,维持地方经济、社会和环境协调发展的重要保障。基于MODIS NDVI遥感数据,采用趋势线性分析、稳定性分析、变标度极差分析等数理方法,反演2005—2015年坝上地区植被覆盖时空演变趋势和稳定性,在此基础上预测植被演化趋势并进行风险评估。结果表明:(1)11 a间坝上地区植被覆盖度区域差异性比较明显,整体表现为从坝西到坝东依次递增的空间分布特征。(2)坝上地区植被覆盖度极显著改善区域和显著改善区域的面积最大,占研究区总面积的65.89%,未显著改善区域占32.28%,退化区域占1.82%。(3)坝上地区植被覆盖稳定性整体表现为东高西低。高稳定度区域和较高稳定度区域占比最大,为61.32%,中稳定度区域占24.35%,低稳定度和较低稳定度的区域占14.33%。(4)坝上地区未来植被覆盖持续改善区域占59.48%,潜在退化占38.67%,持续退化占1.04%,潜在改善占0.82%。     

1982-2006年华北植被指数时空变化特征

利用1982-2006年GIMMS/NDVI数据,研究华北近25 a来植被指数在时间和空间上的变化。结果表明:①植被指数的年内变化呈单峰型,最大值出现在夏季,其中北京市NDVI最大,森林NDVI比农田和草地NDVI大;②华北年平均NDVI呈增加趋势,河北省植被指数增加最快,北京市次之,不同土地覆盖类型中,农田NDVI增加最快,草地次之,森林最小;③空间趋势分析结果显示,华北植被指数改善的面积占整个地区面积的15.96%,退化面积占11.86%,其中,河北省改善面积最大,内蒙古退化较明显,不同土地覆盖类型中,农田植被改善最明显;④基于华北近年暖干化发展趋势下,人类活动对该区域NDVI变化起到了重要作用。     

基于SPOT VEGETATION数据的榆林地区土地覆盖变化研究

榆林地区位于我国农牧交错带,能源富集区,生态环境脆弱。建国以来的土地整治工作取得显著成效。本文利用1998-2004年SPOT VEGETATION NDVI分析了榆林地区植被变化情况。并且利用多年气象数据分析了降水和温度变化情况。结果表明榆林地区植被状况有明显改善,改善集中于8、9、10月份。而且植被覆盖变化具有明显的区域差异,北部植被覆盖改善趋势明显,且变化平稳;南部增加趋势不明显,有的地方还呈下降趋势,变化幅度大。     

基于植被覆盖特征的土地沙漠化敏感性评价——以乌珠穆沁草原为例

敏感性评价可以定量揭示研究区的生态环境敏感性程度和空间分布特征,利用2000-2015年的MODIS13Q1植被指数、气象及土壤数据,结合趋势分析法、Kriging空间插值和空间叠加法对乌珠穆沁草原进行土地沙漠化敏感性评价。结果表明:(1)2000-2015年乌珠穆沁草原年平均NDVI值总体呈上升趋势。植被NDVI值在生长季(4-9月)呈上升趋势,其中6、7和8月份的植被NDVI值明显高于其它月份,增速达到7.13%/10a、5.83%/10a和1.52%/10a,10月份NDVI值明显呈下降趋势,增速达-0.07%/10a。(2)空间分布上,NDVI值由东南向西北降低特征,东南部的森林植被NDVI值较高,西北部荒漠区的NDVI值较低。中覆盖度是研究区主要植被覆盖类型,占总面积的62.30%,面积为42557.69km2。(3)乌珠穆沁草原的土地沙漠化敏感性指数在2.23607-7.77006之间,中度敏感区分布在乌珠穆沁草原的北部,面积宽广占研究区总面积的72.42%。高度敏感区分布在乌珠穆沁草原的植被覆盖度较低,沙质土壤为主,风沙天气较多的沙地区域,研究区以中度敏感为主。     

基于MODIS/NDVI的塔里木河流域植被覆盖变化驱动因素相对作用分析

塔里木河流域是我国生态较为脆弱的地区,过去几十年不合理的开发,导致植被覆盖遭到严重破坏。2001年以后,随着"塔里木河流域近期综合治理项目"等系列生态工程的实施,流域环境得到初步改善,植被覆盖日益好转。利用2001—2013年逐旬MODIS/NDVI数据和气象数据,通过分离气候变化对塔里木河流域植被覆盖的影响,对气候变化和人类活动对植被覆盖变化的相对作用进行定量分析。研究表明:(1)2001—2013年塔里木河流域植被覆盖总体呈增长趋势;植被覆盖呈改善趋势的区域占流域总面积的28.02%,呈退化趋势的区域占10.99%,其他区域则基本不变。(2)采用相关分析与残差法分析了气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响,结果表明植被覆盖变化与气候因子显著相关;人类活动对植被覆盖变化起积极作用的面积占流域总面积的61.8%,起消极作用的占38.2%。(3)通过对植被覆盖变化驱动因素进行相对作用分析,可以得出在植被改善区和植被退化区,人类活动的作用相对于气候因素更大,是植被覆盖变化的主要驱动因素。     

基于SPOT/NDVI华北地区植被变化动态监测与评价

利用1998-2011年SPOT NDVI数据反映华北地区植被覆盖变化情况,结合该地区土地覆盖数据以及1982-2011年84个气象站点的气温和降水数据,分别从时间和空间两个方面对其进行植被动态监测与评价,并简要分析其变化原因。结果表明:1)从时间上来看,华北地区NDVI在1998-2011年总体呈增长趋势,表明该地区植被覆盖情况整体上得到改善,其中,森林和农田NDVI增长最快;2)从空间上来看,华北地区地表植被覆盖得到改善的区域比退化区域面积要大,其中,森林和农田的恢复效果最为明显,而灌丛、草地、沙漠退化面积均超过改善面积,表明华北地区水土流失和荒漠化现象依然严峻;3)在华北地区气候长期趋于暖干化的背景下,华北植被变化与降水变化关系比与气温变化关系密切,表明植被覆盖变化受降水影响较大,此外,人类活动也是引起植被覆盖变化的重要驱动因子。     

退耕还林工程以来黄土高原植被覆盖与地表湿润状况时空演变

基于2000—2014年的MODIS数据和Landsat数据,利用温度植被干旱指数反映地表湿润状况,分析了退耕还林工程以来黄土高原地表湿润状况与植被覆盖的时空变化特征及其相互关系。(1)2001—2014年黄土高原归一化植被指数增速为6.3%·(10a)~(-1),温度植被干旱指数降速为-4.5%·(10a)~(-1),植被覆盖与地表湿润状况均呈增加趋势,分布呈"东南高、西北低"的特征,大体上可以看出两者具有正的空间相关性。(2)从TVDI和NDVI的变化趋势来看,黄土高原植被覆盖与地表湿润状况整体上呈现出增加趋势。空间分布上反映出,植被覆盖变化基本上与地表湿润状况变化分布一致,但是仍然存在区域性差异。(3)从相关系数来看,黄土高原植被覆盖与地表湿润状况呈现出正相关。从变化趋势对应关系来看,14 a间黄土高原东北—西南一线山地地区植被覆盖与地表湿润状况变化有利于生态环境改善。人类活动强烈的平原地带极不利于生态环境改善。值得注意的是,退耕还林重点区是未来生态环境变化监测和管理的重点区域,以免引起再次退化。     

农牧交错区植被覆盖度动态变化遥感监测--以宁夏盐池为例

基于植被指数(NDVI)和植被覆盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的盐池县植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上研究了盐池县1989年和2003年2个时期植被覆盖度的动态变化.结果表明:盐池县2003年低覆盖度植被明显减少,较1989年减少了1 412.52 km2,中等植被盖度较1989年明显增加,为4 672.46 km2.中等植被覆盖度、高植被覆盖度在全县比例均有不同程度的增加.研究期间,植被覆盖等级未变化面积为3 692.32 km2,主要由中等植被覆盖度构成.植被退化面积为608.61 km2,而植被恢复面积达到3 310.13 km2,是退化面积的5.4倍.并进一步分析了植被覆盖度变化的原因.     

陕西省退耕还林工程对植被恢复的效应——基于PCSE修正的面板数据模型

基于1998—2013年的SPOTVEGNDVI数据,利用像元二分法和面板校正标准误(PCSE)估计方法,分析陕西省植被覆盖时空变化特征以及退耕还林工程、降雨水平等自然、社会经济因素对植被覆盖变化的相对贡献,探究退耕还林工程对植被恢复的驱动效应。结果表明:(1)陕西省植被覆盖总体呈增加趋势,1998—2013年年均归一化植被指数(NDVI)值增长0. 98%,且在退耕还林工程实施阶段(1998—2009年),植被恢复效果更为明显。(2)陕西省植被恢复效果空间分异显著,16 a间,各地区NDVI值上升幅度不同,40. 61%的区域提升约0. 1,29. 05%的区域提升约0. 2,23. 69%的区域提升0. 25以上。其中,位于陕北退耕还林区的延安市植被恢复效果最为明显,NDVI年增长约为1. 12%。(3)退耕还林工程对植被恢复影响显著,退耕还林面积占土地总面积每提升1%将使NDVI值增加1. 97%,相当于降水量增加了4. 29%,这对于降水量少且不均的陕西省生态环境建设具有重要参考意义。     

基于QuickBird影像的黄土高原植被恢复差异

为了探讨退耕还林(草)以来,不同区域以及不同立地类型植被恢复的差异,利用2期同时相Quickbird影像等数据,分析黄土高原3个研究区6~9 a的植被变化。结果表明:1陕西吴起县研究区8种立地类型条件下植被覆盖度都有增加,但是阳向斜坡和陡坡植被覆盖度低于阴坡的6%左右,平缓和极陡的阴坡和阳坡差异不大。阳向的陡坡和极陡坡以及阴向极陡坡植被覆盖度都没有达到50%,明显低于其他立地类型,是吴起研究区植被恢复的困难立地。2在研究时段内,吴起、吉县、绥德3个研究区阳坡植被覆盖度低于45%的面积比例均有减少,但植被恢复效果存在差异,由好到差的顺序为:吉县、绥德、吴起,这与所在地理位置的水热条件分布基本一致。3经过10多年的植被恢复,吴起研究区阳坡植被覆盖度低于30%的面积主要分布在陡和极陡坡等植被恢复困难的立地。在水热条件较好的吉县研究区,阳坡各种立地类型植被恢复程度接近,反而在立地条件较好的平缓坡上,植被覆盖度低于30%的面积比例相对较大。以上结果可为黄土高原地区全面评价退耕还林(草)工程提供参考。     

毛乌素沙地17年间植被覆盖度变化的遥感监测

为揭示毛乌素沙地植被变化规律,利用归一化植被指数(NDVI)和像元分解模型,建立了TM影像尺度下的毛乌素沙地植被覆盖度遥感定量模型。在此基础上,对毛乌素沙地1990年和2007年2个时期植被覆盖的进行了等级的划分。采用转移矩阵的方法,分析了该区17年来植被覆盖度的变化趋势。研究结果表明:研究区植被覆盖类型的主体为低盖度植被(NDVI,<0.3),其面积由1990年的33176.7369km2下降为2007年的30671.6454km2,年变化率为-0.048%;中盖度(NDVI,0.3-0.6)、高盖度(NDVI,>0.6)的总面积由1990年的1313.5023km2变为2007年的3818.5938km2,年变化率分别为3.91%和3.48%。整个研究区17年间发生正向转移的面积为3209.5153km2,占总面积的9.31%;负向转移的面积为633.0195km2,占总面积的1.84%。毛乌素沙地植被覆盖状况总体呈良性转移趋势,但局部退化的问题也应该加以关注。     

石羊河中游生长季植被覆盖对气候的响应北大核心CSCD

利用MODIS-EVI月合成数据,计算2006—2015年石羊河中游生长季植被覆盖度,探究植被覆盖年际变化以及对气候的响应关系。利用像元二分模型计算植被覆盖度,提取研究区不同植被覆盖程度的年际变化。结果表明：10 a间,中游地区以低植被覆盖类型为主,并与同期降水的年际变化关系密切。其次,采用变化趋势分析法,计算监测时段内植被覆盖的动态变化。结果表明：中游地区生长季植被覆盖度总体上处于增加趋势,增加速率为0.041·（10a）^-1;植被覆盖度显著增加区域集中于绿洲-荒漠过渡带。最后,采用相关分析法,分析了植被覆盖度与生长季平均气温和降水的相关程度。生长季植被覆盖度与同期降水的相关程度高于与生长季平均气温相关性,平均偏相关系数分别为0.14和-0.05;荒漠绿洲过渡带成为与气候因子显著相关的活跃地带。     

基于地理探测器的河套灌区林草植被覆盖度时空变化与驱动力分析

基于2000—2019年的林草植被覆盖度数据分析了河套灌区近20 a的林草植被时空变化特征,并利用地理探测器定量分析了各驱动因子对林草植被覆盖的影响。结果表明:(1)近20 a河套灌区林草地面积总体呈减少态势,减少量为966.15 km²,林草植被覆盖度等级整体呈上升趋势,多年平均林草植被覆盖度为28.3%,空间尺度上,河套灌区林草植被覆盖度呈现出东北向西南递减的空间变化特征;(2)近20 a低林草植被覆盖度、中林草植被覆盖度等重心主要位于永济灌域东北侧和义长灌域西南侧,各级林草植被覆盖重心表现为从东北向西南方向递减,并均呈现出向西南方向迁移的态势,各时段迁移距离介于0.71～15.46 km;(3)距水域距离、地下水埋深、气温、降水是影响区域内林草植被覆盖度的主导环境因子,且解释力分别为0.427、0.439、0.318、0.368;距水域距离、地下水埋深、年平均降水与其他因子的交互作用普遍较高,区域含水量的大小是影响河套灌区林草地生长状况的主要驱动力,研究结果可为灌区自然植被的保护与恢复提供相应的科学依据。