青藏高原不同退化梯度下植被蒸散发的时空格局研究

全面深入地了解青藏高原蒸散发与植被退化的关系对陆地生态系统的稳定有十分重要的意义。本文选取MODIS16A2数据分析青藏高原及其14 个子流域蒸散发的时空格局，同时选用MODIS NDVI及GIMMS NDVI3g数据采用像元二分模型计算青藏高原植被覆盖度，进而识别青藏高原植被退化梯度和植被变化区，以此探究2001—2020 年青藏高原不同退化梯度和不同植被变化区蒸散发的变化趋势。结果表明：2001—2020 年青藏高原蒸散发呈波动上升趋势，空间上呈中部低，东南高的态势，14 个子流域中羌塘高原区的蒸散发最高，黄河流域的蒸散发最低，同时大部分地区蒸散发未来将呈现下降趋势。青藏高原各植被类型中灌木的蒸散发最高，其次是森林和草地。2001—2020 年青藏高原植被退化不断减弱，各退化区蒸散发的均值排序为：未退化区>轻度退化区>极重度退化区>中度退化区>重度退化区。青藏高原植被恢复区集中在青海湖和柴达木盆地周边区域且植被恢复区面积高于植被恶化区，各植被变化区的年均蒸散发呈波动上升趋势，总体呈植被恢复区>植被不变区>植被恶化区。识别青藏高原植被退化梯度及植被蒸散发的时空特征能为当地生态安全格局构建和高寒植被退化的恢复治理提供参考。     

基于MODIS数据的草原荒漠化年际动态变化研究——以内蒙古自治区为例

近几十年日益加重的荒漠化已成为内蒙古乃至中国和邻国如韩国、日本的非常严重的环境问题。通过EOS-MODIS遥感数据计算出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖指数(PV),反演求得荒漠化指数(DI)对内蒙古地区进行荒漠化地区的识别,根据像元数进行统计各种类型的面积。最后我们运用该方法对内蒙古荒漠化进行监测,研究表明可以准确的得到该研究区荒漠化现状分布,同时根据像元统计可以得到荒漠化面积每年以2.2%的速率增大。荒漠化地区的荒漠化程度同样以每年10%的速度加重。结合气象观测的气温和降水数据分析,表明该方法对于荒漠化的监测是可行的,准确性也较高。     

基于GIMMS NDVI 3g.v1的近34年青海省植被生长季NDVI时空变化特征

在气候变化和人类活动的综合影响下,青海省生态环境发生了明显变化。在此背景下,以GIMMS NDVI 3g.v1为数据源,采用Sen+Mann-Kendal方法研究青海省1982-2015年植被覆盖区域NDVI时空变化,将趋势分析和R/S(rescaled range analysis)分析叠加,研究植被生长季NDVI变化的持续性特征,并揭示植被对气候变化及人类活动的响应规律。结果表明:1)近34年青海省植被NDVI整体呈从西北到东南的增加趋势;且变异系数显示,波动性较大地区集中在柴达木盆地周边和青南牧区西北部等植被NDVI较低的区域,波动性较小地区集中在祁连山东部、东部农业区和青南牧区东南部等植被NDVI较高的区域。2)近34年青海省植被NDVI整体呈增加趋势,增长率为0.38%·10a~(-1);且NDVI变化具有明显的阶段性,存在1994年和2000年两个突变点。3)近34年青海省植被改善区域(75.4%)远大于退化区域(24.6%),其中显著改善面积占植被覆盖区域面积的40.9%,退化区随时间变化在空间上表现出明显的转移现象。4)Hurst指数表明,青海省植被变化反持续性较强,趋势分析与Hurst指数叠加得出,由退化转为改善的区域占植被覆盖区面积的13.7%,由改善转为退化的区域占植被覆盖区面积的44.3%,另41.5%的区域无法确定未来变化趋势。5)青海省植被生长季NDVI受气候变化和人类活动的双重影响,且不同植被类型对气候变化的响应存在较大差异。     

2000-2018年间青藏高原植被覆盖变化及其与气候因素的关系分析

探讨全球气候变化背景下青藏高原地区植被覆盖变化及其驱动因素,对加深全球气候变化的认识和生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。本研究利用2000-2018年中尺度分辨率成像光谱归一化植被指数（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Normalized Difference Vegetation Index,MODIS NDVI）1 km·月^-1分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了青藏高原地区NDVI的时空变化趋势及其与气温、降水的关系。结果表明,近19a来,青藏高原地区NDVI呈增加趋势。从地理单元来看,低植被覆盖区主要分布于西藏大部、新疆南部和甘南局部以及青海西北部;中植被覆盖区主要位于青海与甘肃、西藏、四川和云南的交汇区域;高植被覆盖区主要分布在四川和云南西北部、青海和甘南以及藏东南局地。除局部地区植被有所退化,大部地区植被生长良好,且植被改善的面积大于植被退化。因此,青藏高原植被整体呈稳定恢复状态。青藏高原地区NDVI与同期气温和降水均显著相关,但与气温的关系更密切。气温每升高1℃,NDVI增加0.128;降水每增加100 mm,NDVI增加0.172。     

基于PSR模型的青海湖流域生态环境保护效果评价

由于受人类活动与自然环境变化等综合因素的影响,青海湖流域内生态环境的调节和自我恢复能力大幅下降,流域生态安全问题严重。本研究利用2002-2010年的MODIS NDVI产品、青海湖流域气象数据、流域社会数据构建了"压力-状态-响应(PSR)"模型,对青海湖流域生态环境保护效果进行评价研究。在此基础上,利用层次分析法分析了青海湖流域自然资源和社会资源数据,结果显示:1)2002-2008年,青海湖流域生态环境保护形势严峻,植被退化面积是植被恢复面积的2倍以上。2008-2010年,环境治理工程实施之后,恶化形势有所缓解,恶化面积减少至与植被恢复面积持平。2)实施治理工程之后,青海湖流域的生态环境有所好转,但是局部地区生态环境仍处于退化状态,甚至有恶化趋势。天峻县和共和县分别有3 415.36和2 324.57km2地区出现警戒状态,分别占当地陆地面积的25%和38%。较严重的是,海晏县有284.98km2地区的生态安全处于重度危险状态,占当地陆地面积的18%,剩余地区都处于轻度危险状态。根据青海湖流域生态环境安全指数评价研究,提出了减缓生态环境恶化的可行性措施和改进环境治理规划的建议。     

青海湖流域植被覆盖时空变化特征及驱动力分析

【目的】探索青海湖流域植被动态变化格局及其对气候变化和人类活动的响应。【方法】采用趋势分析、多元回归残差分析、偏相关分析等方法,以MOD13Q1遥感数据和气象数据为基础,分析2001-2019年流域植被覆盖时空变化特征及其驱动力。【结果】(1)2001-2019年青海湖流域植被覆盖度(FVC)增长率为2.1%/10 a,呈显著波动上升趋势(P<0.05),FVC改善面积约为1.21×10⁴ km²,占总面积的48.77%;(2)气候变化和人类活动对植被覆盖变化的贡献率分别为57.83%和41.52%;(3)降水和温度与FVC变化呈显著正相关的面积占比分别为7.93%和4.15%。【结论】近19 a年青海湖流域FVC整体改善显著,显著改善区域主要分布于流域西部和青海湖北岸区域;气候变化是流域FVC变化的主导因素,但人类活动对局地FVC变化具有显著的抑制作用;降水对流域FVC变化的影响力更高,局地FVC变化对温度响应更强烈。     

三江源植被覆盖区NDVI变化及影响因素分析

为研究三江源植被覆盖区归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)的变化及其影响因素,本研究利用植被类型、中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS) NDVI产品和气象数据等,结合趋势分析和偏相关分析等方法,分析了三江源植被覆盖区2000—2019年NDVI时空变化和引起NDVI变化的主要影响因素。结果表明,三江源植被覆盖区NDVI主要呈增加趋势,明显增加比例为38.49%,局部地区出现减小趋势,明显减小比例为1.49%。气候变化促进研究区NDVI增加,温度升高在研究区西部起主导作用,降水增加在东部地区的作用效果较明显,日照时数对局部地区的影响较大。另外,气温上升引起的冻土消融会造成高坡度地区土壤水分流失,进而导致对水分较敏感的植被如草甸的NDVI减小。     

基于NDVI的植被覆盖度的变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例

为了分析张掖市甘州区自1987-2006年19年间的植被覆盖的变化,以归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型为基础,以1987年、2006年2期的TM影像和张掖市1∶10万地形图为数据基础,提取两期的植被覆盖等级图,定量的分析该地区植被覆盖度的变化情况。结果表明：近19年来,该区的植被盖度总体略呈下降趋势,荒漠化草地等植被覆盖状况较差的地区植被退化较为严重,绿洲地区的植被覆盖较为稳定,部分地区植被盖度呈上升趋势。     

尼洋河流域植被特征时空变化及其对水热的响应

尼洋河作为工布江达县的"母亲河"，探究流域植被变化特征及其与水热的关系对生态建设具有重要意义。本研究以尼洋河流域为研究区，采用了广义回归神经网络（General regression neural network，GRNN）计算模型来反演叶面积指数（Leaf area index，LAI）和植被覆盖度（Fractional vegetation cover，FVC）数据集，分析LAI和FVC的时空变化特征及其对水热因子的响应。结果表明：2001-2019年以来，尼洋河流域植被总体呈现轻微改善趋势，植被集中生长于河流两岸并以常绿针叶林为主，远离河流的高海拔区域植被生长状况不佳，随海拔高度的升高LAI和FVC均趋近零值；流域植被覆盖类型分为极低、低、中和高覆盖四种，且覆盖类型以中、极低覆盖为主，中覆盖类型主要分布在河流周围，极低覆盖类型集中于远离河流的高海拔区域，且覆盖面积逐年呈现下降趋势，相反河流两岸的高覆盖类型区域面积出现扩张；相对于气温而言，流域内植被对降水的响应更为敏感，过多的降水对植被生长存在一定抑制作用。     

近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征

以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。     

河西干旱区植被覆盖度时空格局分析

以河西地区草地植被为研究对象,基于长时间序列的MODIS和野外实测数据,探讨了现有的3种植被覆盖度反演模型在研究区的适用性,并以此为基础分析了2001–2015年河西地区草地植被覆盖度时空分布特征。研究结果表明,基于TVI的经验模型能够在大范围内较好地估算植被覆盖度;河西地区草地生长季植被最大覆盖度空间分布差异明显,植被覆盖度由东南向西北逐渐降低;2001–2015年间研究区植被覆盖度总体上呈现出极显著增加的趋势(P 0.01),但在空间分布上存在一定的异质性;植被恢复的区域主要集中在中、西部地区;退化草地零星分布在马鬃山北部、石羊河流域西部以及祁连山东段地区。     

1992-2019年阿拉尔市植被覆盖时空变化分析

以阿拉尔市为研究区,采用 1992、1997、2002、2008、2013 和 2019 年 6 个时期的 Landsat 系列影像数据作为数据源,运用 NDVI、像元二分模型和重心迁移模型等方法和模型分析阿拉尔市植被覆盖时空变化和影响驱动因素。结果表明：阿拉尔市的植被覆盖分布总体上以塔里木河和阿克苏河为轴线,从高植被覆盖向低植被覆盖由内向外展布。近 28 年,阿拉尔市 NDVI、植被覆盖面积和植被覆盖度均呈增加趋势。2019 年比 1992 年总植被覆盖面积增加了 1 476. 7 km² ,增长率为 110. 3%。阿拉尔市植被覆盖时间尺度变化存在时段性和区域性差异。在时段变化上,2002-2008 年植被覆盖面积增加最显著;区域上,幸福农场、8 团和 10 团北部区植被覆盖度大幅度增加,增加较显著。过去 28 年期间,总、 高、中和低植被覆盖度重心都向东北方向迁移,极低植被覆盖度重心都向东南方向迁移。气候变暖对植被覆盖度有一定的影响,也间接体现在因冰雪融水流域径流不断增大,但是短期内的人类活动因素对区域植被覆盖度影响更为直接。其中耕地开垦、农作物种植是阿拉尔市植被覆盖增加的主要因素。     

MODIS MOD13Q1数据在北疆荒漠化监测中的应用评价

利用中分辨率成像光谱仪MODIS(moderateresolutionimagingspectroradiometer)MOD13Q1(vegetationindices16-dayL3global250m)数据,对北疆地区2007和2008年植被生长季(5月下旬-9月中旬)32景MOD13Q1数据进行累积求和、植被盖度转换和荒漠化指数(desertificationindex,DI)计算及分级。分级结果客观的反映了北疆地区荒漠化土地的空间分布。北疆地区非荒漠化土地主要分布在天山、阿尔泰山的中高山部分(呈带状分布)及部分绿洲区,其他地域均有不同程度荒漠化。因此,MOD13Q1数据可被有效应用于大尺度环境变化和荒漠化进程的遥感监测中。收集2007年北疆地区37个气象站点年均最高气温和年均降水量数据,结合DEM经空间插值后获取区域气温、降水量数据,气温、降水量和DI相关性分析发现DI与气温间具有较高的正相关性,与降水则表现出负相关性。     

不同排放情景下祁连山地区植被净初级生产力变化特征分析

为了分析祁连山地区2021~2050年不同排放情景对祁连山植被净初级生产力的影响,本文使用生物地球化学模型(Biome-BGC),模拟分析了祁连山地区在SSP126、SSP245、SSP5853种排放情景下2021~2050年草地植被净初级生产力时空分布特征、年际变化趋势。结果表明:3种排放情景下,祁连山地区植被净初级生产力都呈现增加趋势,SSP126情景、SSP245情景下2021~2050年祁连山地区植被覆盖状况在中部和西部地区存在明显增加趋势。SSP585情景在2041~2050年更利于植被生长,2021~2040年不利于植被生长。空间分布呈现中部高、两头低的分布特征,西北与东南相比偏低10~20 gC/m^(2)/a,高值区主要集中在青海省海北州及海西州天峻县境内,NPP普遍处于60~180 gC/m^(2)/a左右;低值区位于青海省海西州西南部,NPP值小于20 gC/m^(2)/a。     

黑河中上游草地NDVI时空变化规律及其对气候因子的响应分析

植被动态监测以及与气候变化的耦合关系是陆地生态系统研究的热点,而草地NDVI时空动态以及影响其变化的关键气候因子分析,对于草地覆盖变化的动态机理研究具有重要意义。基于遥感和GIS技术,利用黑河流域1999-2007年SPOT-NDVI数据和气象站点数据,分析了黑河中上游草地植被NDVI的时空变化特征以及与气候因子的相关性。结果表明,黑河中上游草地植被NDVI在1999-2007年间呈明显增加趋势;草地植被NDVI增加和减少的面积分别占草地总面积的71.53%和19.43%;增加的区域主要分布在托来山、走廊南山、冷龙岭和河西走廊中段的典型草原和高寒草甸草地,减少的区域主要分布在托勒南山、走廊南山和冷龙岭的荒漠草地向非草地过渡区域;黑河中上游不同草地植被NDVI的年内变化均呈单峰型,7月份达最大值;草地NDVI与气温呈极显著正相关(r=0.942,P<0.01),与降水量呈显著正相关(r=0.922,P<0.05),NDVI与相对湿度呈不显著正相关,与日照时数呈负相关性,并且不同草地类型牧草生长的限制因子不同。近年来伴随西北地区气候向暖湿转型,黑河中上游草地植被覆盖明显增加,气温是影响研究区牧草生长的关键气候因子。     

2000-2014年浑善达克沙地植被覆盖变化研究

基于2000-2014年间植被生长季(4-10月)的MODIS NDVI数据反演浑善达克沙地地区植被覆盖变化,结合2000-2013年该地区周边11个气象站点的气温和降水数据,分别从年际变化和月变化角度分析该地区植被覆盖变化对气候变化的响应。研究表明,浑善达克沙地植被NDVI,不论是植被生长季平均值,还是其各月份值都呈上升趋势。研究区植被覆盖度的显著增加是气候和人为因素综合作用的结果, 一定程度上反映了生态恢复重建措施的有效性,但其植被NDVI年际变化趋势与降水量的关系更密切,其相关系数达到0.75,是驱动植被覆盖年际波动的最直接因素。在空间分布上,研究区的南部、中部和北部边缘区域的植被覆盖增加趋势较明显,而中部和西部部分区域未发生明显的趋势性变化。从月变化来看,4月草地植被变化受气温变化影响较明显;5-8月与前一月降水变化关系密切,说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性。从沙地类型植被覆盖年际变化趋势看,所有类型都呈增加态势,增加态势最大的类型是移动沙地,最小的是固定沙地。     

基于地理探测器的内蒙古植被NDVI时空变化与驱动力分析

研究植被归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时空变化及驱动力有助于区域生态环境保护和自然资源管理。本研究基于2000—2015年SPOT NDVI遥感数据和同时期18种自然因子与社会经济因子,分析了内蒙古植被NDVI时空变化特征,并利用地理探测器探讨其空间分异特征与驱动力。研究表明：空间尺度上,内蒙古NDVI分布呈现东北高西南低,变化格局为东部增加,中西部减少;时间尺度上,年际NDVI呈缓慢增加趋势（0.32%·a^-1）,并呈现高植被覆盖度（8.6%）和低植被覆盖度（2.8%）均增加的“两极化”特征。年降水量的解释力最高（0.75）,与土壤类型、植被类型和年均温共同主导植被NDVI时空格局;因子交互作用为增强关系,自然因子与社会经济因子交互影响力显著增强;研究时段气候因子解释力减弱,农林牧业因子略有增强。本研究探讨了不同土地利用类型的因子解释力差异及各因子促进植被生长的最适宜范围,有助于植被生长的驱动力机制研究。     

三峡库区植被指数与气象因子响应机理研究

利用1998年到2008年SPOT的NDVI植被指数数据以及气象数据,采用地理加权回归分析方法,研究三峡库区植被变化与气象要素之间的时空响应机制。研究表明：（1）三峡库区年均气温空间分布差异较大,库区多年平均降水具有明显的区域差异;（2）三峡库区NDVI年变际化呈倒U型,且年内最大值出现在7月,最小值出现在1月;（3）气温与降水对库区植被覆盖变化有促进作用,其中小时间尺度的气候变化对植被覆盖的影响机制比大时间尺度显著,气温是影响库区植被覆盖变化的主要气象因子;（4）地理加权回归考虑了气象因子的空间自相关性、空间非平稳性等因素,在分析库区植被覆盖对气象因子的空间响应机制时较为适用,能够取得较好效果。     

基于多源数据的近40年黄河上游地区草地变化特征

草地不仅是黄河上游畜牧业发展的关键依托，而且其变化会对黄河上游水源涵养能力产生深远影响。探究黄河上游近40年草地植被的时空变化规律和突变特征，对其草地生态系统的治理和保护具有重要现实意义。本研究首先从13个常见的土地利用/土地覆盖(LULC)数据集中，提取了黄河上游地区的草地面积进行精度评价，再对精度最高的LULC数据集以及NDVI数据集，应用趋势分析法、累积距平法、M-K突变检验法和BFAST法分析黄河上游草地面积和NDVI的趋势变化和突变特征。结果表明：1)不同的LULC数据集在黄河上游区域表现出较大的差异性，其中CLUD-A数据集可以较为真实地反映黄河上游草地面积的变化特征。2)近40年间，黄河上游草地总面积呈现非显著(P> 0.05)减小趋势；空间栅格尺度上，草地面积在黄河上游93.6%的区域保持不变，在西部和东部的少部分区域呈现减小趋势；5.4%区域的草地面积发生突变，且70%以上突变区域在突变后保持减小趋势；2001年是草地面积突变的关键年份。3)针对NDVI的分析显示，在黄河上游草地分布区域中，50.1%的区域呈现NDVI显著(P <0.05)增加趋势，集中在...     

2000—2020年云南省植被时空变化及影响因素分析

为揭示云南省植被动态变化及其对自然因素和人类活动因素的响应，本研究基于2000—2020年归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)、自然因子和人类活动因子数据集，采用Theil-Sen趋势分析法和Mann-Kendall检验分析了云南省NDVI时空变化特征，结合地理探测器探究了不同时期NDVI空间分异的驱动力，并探讨了主导因子对NDVI变化的影响。结果表明：空间分布上，云南省植被覆盖呈现西南高，东北低的空间分布格局。时间变化上，2000—2020年NDVI上升的区域面积占比为83.15%,而NDVI下降的区域面积占比为16.85%。NDVI空间分异的主要影响因子为土地利用类型、降雨量和相对湿度，其中土地利用类型解释力最高，远高于其他因子。土地利用类型的转变对NDVI变化具有显著影响，林业生态工程的实施增加了林地面积，改善了区域植被，对NDVI上升起到了积极作用；而建筑用地扩张，破坏了区域植被，导致NDVI降低。本研究为云南省未来生态规划策略的制定提供了科学依据。