近40年中国植被NDVI时空演变格局及主导驱动因子的差异分析

[目的] 揭示中国不同子区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子的差异性，为不同区域植被生态系统的保护和恢复提供决策支持。 [方法] 基于GIMMS NDVI，MODIS NDVI及气象站点数据等，引入重心模型和地理探测器等，在地理分区视角下分析和探讨了中国植被NDVI时空演变格局及驱动机制。 [结果] ①1981-2019年近40 a中国植被NDVI重心向南迁移，表明南方地区的植被NDVI增量与增速要高于北方地区; ②植被NDVI与气温呈正相关区域主要分布于黄土高原地区、四川盆地的中部、云贵高原以及长江中下游地区，植被NDVI与降水呈负相关区域则主要分布于云贵高原和长江中下游等地区； ③1981-2019年不同分区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子存在显著差异，随着人类活动干扰强度的增加，土地利用∩其他因子逐渐成为各子区植被生态系统演变的主导因子。 [结论] 近40 a中国植被状况总体上呈现改善趋势，而人类活动在植被生态系统演变过程中贡献率已高于自然因子。     

1995-2018年黄河流域土地利用变化及驱动力分析

黄河流域土地利用变化会对其生态环境产生影响，分析土地利用变化情况及其驱动力，有利于制定黄河流域土地管理方案及生态环境治理修复措施。基于1995-2018年土地利用数据，使用土地利用动态度模型和土地利用转移矩阵的方法，分析黄河流域土地利用的时空变化特征，利用地理探测器探究黄河流域变化的驱动力。结果表明，1）1995-2018年，草地是研究区的主体，其面积关系为中覆盖度草地>低覆盖度草地>高覆盖度草地。总体上，草地、旱地、灌木林地的面积均呈现上涨趋势，其他土地类型的变化较小。2）有林地的单一动态度最高，达22.1%，其他建筑用地的单一动态度最低，为-3.82%。黄河流域整体综合动态度为0.41%，其中，2015-2018年综合动态度最高，为10.02%。3）在选取的10个地类中，转移矩阵转入和转出面积最大的是中覆盖度草地。4）土地利用变化的驱动力主要由气象、经济和政策3大因素构成，对整个黄河流域而言，气温变化对土地利用变化的解释力最强；而上中下游的主要驱动力存在差异，政策因素对上下游解释力较强，气象因素和经济因素对中游解释力较强。1995-2018年，草地是研究区主要的土地类型，面积占比最大且变化最频繁，应多关注草地的利用。研究通过分析气象因素、经济因素和政策因素对黄河流域不同地区的影响，为黄河流域高质量发展规划提供理论基础。     

林火灾区生态环境时空恢复格局分析——以凉山州为例

森林火灾严重影响生态系统及景观风貌，利用遥感技术定量评价受灾区生态环境质量恢复程度对促进灾后重建工作及社会经济可持续发展具有重要意义。利用GEE(Google earth engine)平台获取凉山州2000、2010、2020年Landsat系列遥感影像并提取绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)4个生态指标，通过主成分分析耦合上述指标构建遥感生态指数模型(RSEI)对研究区生态环境质量进行评价，同时使用地理探测器对凉山州生态环境质量变化进行驱动因子分析。结果表明：1)2000-2020年凉山州生态环境质量呈“先降后升”趋势，RSEI均值从0.53(2000年)下降到0.51(2010年),后上升至0.55(2020年),生态等级为一般及以上的面积占比为68.12%;2)凉山州生态环境质量呈差和较差的区域多集中于西部的盐源县，南部的会理县、会东县，中部的越西、喜德、昭觉、美姑、普格、布拖、金波、西昌8县等；3)生态环境质量最佳区域多集中于海拔3 831～4 624 m、坡度39°～51°和正北坡向等地；4)单因子探测结果为干度指标>绿度指标>...     

Spatial variability between glacier mass balance and environmental factors in the High Mountain Asia

High Mountain Asia (HMA) region contains the world's highest peaks and the largest concentration of glaciers except for the polar regions, making it sensitive to global climate change. In the context of global warming, most glaciers in the HMA show various degrees of negative mass balance, while some show positive or near-neutral balance. Many studies have reported that spatial heterogeneity in glacier mass balance is strongly related to a combination of climate parameters. However, this spatial heterogeneity may vary according to the dynamic patterns of climate change at regional or continental scale. The reasons for this may be related to non-climatic factors. To understand the mechanisms by which spatial heterogeneity forms, it is necessary to establish the relationships between glacier mass balance and environmental factors related to topography and morphology. In this study, climate, topography, morphology, and other environmental factors are investigated. Geodetector and linear regression analysis were used to explore the driving factors of spatial variability of glacier mass balance in the HMA by using elevation change data during 2000-2016. The results show that the coverage of supraglacial debris is an essential factor affecting the spatial heterogeneity of glacier mass balance, followed by climatic factors and topographic factors, especially the median elevation and slope in the HMA. There are some differences among mountain regions and the explanatory power of climatic factors on the spatial differentiation of glacier mass balance in each mountain region is weak, indicating that climatic background of each mountain region is similar. Therefore, under similar climatic backgrounds, the median elevation and slope are most correlated with glacier mass balance. The interaction of various factors is enhanced, but no unified interaction factor plays a primary role. Topographic and morphological factors also control the spatial heterogeneity of glacier mass balance by influencing its sensitivity to climate change. In conclusion, geodetector method provides an objective framework for revealing the factors controlling glacier mass balance.     

中国特色景观旅游名镇名村空间分布特征及影响因素

以住建部公布的全国553个特色景观旅游名镇名村为研究对象,综合采用GIS空间分析法和地理探测器分析其空间分布特征及其影响因素。结果表明:特色景观旅游村镇空间分布不均衡,呈现依托经济、沿路、近景、亲水等显著特征,主要分布在平原丘陵和气候适宜地区;空间分布总体集聚,形成了燕赵文化、中原文化、齐鲁文化、吴越文化、徽文化及多民族文化6个文化集聚区;空间密度呈现"双核中心、次中心多点集聚"的分布态势,高密度区以长三角和京津冀地区为双核,并向中部内陆、西部地区阶梯递减。特色景观旅游村镇空间分异特征受到经济基础、旅游发展、城镇化水平、交通条件、区域文化等经济社会因素和高程、河流、气候等自然环境因素的叠加影响。依托区域经济,深入挖掘文化内涵,推进乡村农文旅产业融合发展,加强旅游村镇生态文明建设,是特色景观旅游村镇实现繁荣振兴的必由之路。     

基于遥感生态指数的阿克苏地区生态质量时空变化及其驱动力

为及时全面地监测阿克苏地区生态环境质量的时空变化，基于谷歌地球引擎(GEE)平台，利用MODIS多光谱传感器2005年、2010年、2015年、2020年的遥感数据构建遥感生态指数(RSEI),运用Moran指数、地理探测器等方法探究阿克苏地区生态环境质量时空演变及影响因素检测。结果表明：(1)2005—2020年阿克苏地区RSEI由0.24增至0.27,生态环境质量呈波动上升趋势，RSEI高值区主要分布于阿克苏地区北缘以及中部绿洲区，低值区主要分布于沙漠、戈壁等地。(2)2005—2020年，RSEI全局Moran指数为0.80～0.87,表明阿克苏地区RSEI呈较强的正相关；其聚集分布以高—高(H—H)和低—低(L—L)分布为主。(3)各因子对空间异质解释力(q值)在2005—2020年存在不同程度变化，土地利用和降水为关键影响因素。同时，相比单因子，交互探测的影响力均大于单一因子的作用强度。研究结果可为当地生态环境保护提供数据支撑及方法借鉴。     

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。     

土壤全碳全氮空间异质性及影响因素分析——以祁连山南坡黑河上游为例

为深入了解影响土壤养分的主控因素及影响因素之间的耦合作用,本文以黑河为研究区,采用野外采样、实验分析、地统计分析对研究区表层(0-20cm)土壤全碳全氮空间异质性进行研究,利用地理探测器模型对在单因素、双因素作用下对土壤全碳全氮的影响及适用条件进行探究。结果表明：1.全碳、全氮均属于正态分布,且含量根据第二次普查分级标准,均为第一级,数据分布为右偏,较为平坦,属于中等变异；2.全碳与全氮的插值模型均为指数模型,插值的影响因素为结构性因素与随机性因素共同作用,插值结果呈现出东南向西北递减的趋势,全氮的插值精度(0.71)>全碳的插值精度(0.55)；3.自变量对TN的解释力大小前三为：SOM>BD>NDVI自变量对TC的解释力大小前三为：SOM>BD>EC,有机质与其他因素的交互作用大都在0.6以上；土壤TN及TC适宜条件为BD在<0.6 g/cm3,平均PER在360-390 mm,EC在0.3-0.35 μs.cm_^-1,TWI在6-9,pH在7-8,Slop在>35°,粒度在10-100 μm,NDVI在0.95-1,平均TEM在-1-1 ℃,Aspect在北方,DEM在2500-3500 m(高中山),SOM在100-150 g/kg之间。为提高土壤质量,应根据其地形、气候、植被等因素进行分类治理。