基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

高寒沙区几种典型固沙植物细根生物量及周转速率比较

利用钻土芯法获取了6—8月不同固沙植物的细根,并确定其生物量分布。采用极差法和矩阵法计算了不同固沙植物的细根周转速率。结果表明:不同固沙植物的细根生物量主要分布在0—40cm的深度。在沙丘上,不同固沙植物细根周转速率的相对顺序为:沙蒿(Artemisia desertorum)混交林沙蒿柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)中间锦鸡儿(Caragana intermedia)混交林中间锦鸡儿,从结果来看低矮的沙蒿相对于高大的柠条锦鸡儿或者中间锦鸡儿具有较高的细根周转速率。在丘间地上,不同固沙植物细根周转速率的相对顺序为:沙柳(Salix psammophila)小穗柳(Salix microstachya)乌柳(Salix cheilophila)混交林小叶杨(Populus simonii)混交林乌柳小叶杨,从结果来看沙柳的细根周转速率明显大于其他几种固沙植物,而高大的乔木小叶杨具有较低的细根周转速率。无论是在沙丘还是丘间地上,混交林的细根周转速率都要大于纯林。高寒沙区典型固沙植物的细根生物量及周转速率研究为该区域植被细根的养分循环、碳平衡等相关研究提供理论依据。     

基于GEE的关中平原城市群植被时空演变及影响因素

[目的]探究2000—2020年关中平原城市群植被时空变化特征及驱动因素,为区域生态文明建设提供科学指导。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)云平台,利用2000—2020年Landsat影像计算得到的增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI),结合趋势分析、热点分析、地理探测器模型等方法分析了关中平原城市群年最大EVI(EVI_max)变化格局及驱动因素。[结果](1)2000—2020年关中平原城市群年EVI_max整体呈上升趋势,未发生变化的土地利用/覆盖类型年EVI_max值均呈波动上升趋势,其中草地的上升速率最大。(2)空间上,关中平原城市群年EVI_max值呈由南向北递减的趋势,高值区主要位于南部的秦岭山地。趋势分析结果表明年EVI_max呈显著上升和显著下降的面积分别为70.16%和3.61%。(3)年EVI_max的空间集聚特征表现为热点和冷点数量呈轻微下降和显著下降趋势,冷点区域逐渐转化为次...     

基于地理探测器的太行山NDVI时空变化及其驱动力分析

基于1982～2015年GIMMS NDVI数据,探究了太行山34 a来的植被覆盖状况,分析了NDVI的空间分布特征及其趋势变化;同时,基于地理探测器模型,结合自然因素和人为因素,探讨了各因子对太行山NDVI空间分布影响力的大小.结果表明:(1)太行山区的NDVI呈现波动上升的趋势,植被覆盖状况总体以改善为主;(2)各因子对NDVI分布影响程度的排序为:气温>坡向>土壤类型>降水量>地貌>植被类型>DEM>坡度>人口>GDP,其中气温、坡向、土壤类型、降水的影响力均大于10％,而GDP和人口均小于1％;(3)任意2个影响因素的交互作用都为增强,其中气温和坡向结合对研究区NDVI空间分布的影响力最大(q=0.3281).人为因素在与自然因素相互作用之后,影响力有了很大幅度的提升.     

锡林郭勒盟不同草原类型EVI的时空变化及其对气候的响应

基于2000–2014年锡林郭勒地区的MODIS/EVI数据,辅以时间序列谐波分析法(HANTS)、最大值合成法,在此基础上结合气象数据,利用趋势线分析和相关性分析等方法,探究2000–2014年锡林郭勒盟不同草原类型时空变化及其对气候的响应情况。结果表明,1)锡林郭勒盟各类型植被EVI值从5月开始增长,7、8月达到峰值。温性草原化荒漠类、温性山地草甸类和沼泽类植被呈降低趋势,而其他类型植被呈上升趋势。2)锡林郭勒盟大部分区域的植被无明显变化,位于中部、南部、西南部、二连浩特、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗和西乌珠穆沁旗等区域的温性草原类、温性荒漠草原类、温性草甸草原类、高寒草原类、温性荒漠类等植被呈现出缓慢改善的变化,而位于西乌珠穆沁旗东部的温性山地草甸类和东乌珠穆沁旗中部的沼泽类植被呈轻度退化趋势。3)植被EVI主要受平均气温、降水量、平均相对湿度、日照时数的正向调控,受平均风速的制约影响。此外,低地盐化草甸类、改良草地、温性草原类、温性荒漠草原类EVI与气象因子的相关性较高,高寒草原类EVI与气象因子的相关性较低。总体上,2000–2014年锡林郭勒植被状况保持稳定并有所改善,气象因子中的平均气温与各类型植被变化关系密切。     

2000—2020年漳河上游生态环境质量动态监测及驱动因素分析

[目的]探究漳河上游生态环境质量时空变化特征及其驱动因素,为该区域生态环境建设与治理提供科学依据。[方法]优化重构2000—2020年漳河上游Landsat影像,基于遥感生态指数(RSEI),引入坡度(slope)、归一化山地植被指数(NDMVI)、颗粒物浓度(DI)3项指标,构建考虑地形和颗粒物影响的改进型遥感生态指数(advanced RSEI,ARSEI)模型,辅以多种空间分析和统计方法对研究区生态环境质量进行定量评价。[结果](1)ARSEI具有较好适用性,能够准确地表征漳河上游生态环境质量状况。NDMVI对ARSEI影响最大,DI最小。(2)研究区生态环境质量整体呈“西南差、东北优”的空间格局,等级以较差和中等为主;研究期内,35.94%的区域表现为改善,并以改善1个等级为主,其中2010—2020年改善最为显著,变化格局呈“整体稳定,局部改变”的特点。(3)不同类型因子的影响力排序为：模型因子>地形因子>气象因子>社会因子>经济因子;所有影响因子均表现为协同增强作用,NDSI,NDMVI和slope的共同作用下对ARSEI空间异质性的影响最大。[结论...     

我国区域多源土地覆被数据生态系统服务价值比较研究

生态系统服务价值是生态保护、生态功能区划、自然资产核算和生态补偿决策的依据和基础。以谢高地提出的我国区域生态系统服务价值计算方法为依据,从生态系统类型价值、生态服务类型价值2个方面对比分析3种土地覆被遥感数据的差异。结果表明,3种土地覆被数据在生态系统类型价值方面存在较为明显的差异,ESACCI(European space agency climate change initiative,简称ESACCI)的阔叶林和灌木丛的生态服务价值最高,MODIS COLLECTION5(moderate resolution imaging spectroradiometer collection5,简称MODIS COLLECTION5)的混合林和草原的生态服务价值最高,GLOBCOVER的针叶林的生态服务价值最高;除气候调节及水文调节外,3种数据的生态服务类型的服务价值差异较小,尤其食物生产、材料生产及水源供给3种服务类型的服务价值比较接近。研究成果将为我国区域用户合理选择数据进行生态系统建模提供一定的参考,也为未来大尺度生态系统类型制图提供一定的研究方向。     

基于MODISNDVI数据的陕甘宁地区植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

干旱、热浪等极端气候事件对植被生态系统有重要的影响。基于MODIS NDVI数据集、日降水、日平均气温以及最高和最低气温数据,辅以Sen趋势分析、相关分析等方法,分析了2000—2014年陕甘宁地区植被覆盖的时空演变及其对极端气候的响应。结果表明:(1)近15年来陕甘宁地区NDVI呈显著增加趋势(p0.01),其增加速率为0.066/10a,就不同的植被类型来看,草地、灌丛、栽培作物、针叶林和阔叶林均呈现显著上升的趋势(p0.01),其上升速率分别为0.06/10a,0.058/10a,0.077/10a,0.039/10a和0.036/10a;(2)空间上,NDVI呈由东南向西北递减的分布格局,显著增加的区域主要位于榆林、延安等生态工程重点建设的区域;(3)就极端气候指数的变化来看,除TXx外,其他极端气候指数的变化均未通过0.05置信水平检验;(4)在月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX5day和RX1day)和极端气温指数(TMAXmean,TMINmean,TNx,TNn,TXn和TXx)存在显著相关性;(5)在季节尺度上,春季和秋季植被NDVI与极端气候指数均存在显著的相关性(p0.01),夏季植被NDVI与极端降水指数呈显著正相关(p0.05),冬季植被NDVI与RX5day呈显著负相关(p0.05);(6)滞后性分析表明月NDVI与极端降水指数(RX1day和RX5day)和极端气温指数(TMAXmean和TXx)前1个月的相关性大于当月、前2个月以及前3个月,表明该地区的植被对这些极端气候指数的响应存在一定的滞后性。     

河北省2000-2017年荒漠化的时空演变及其气候驱动因子

[目的] 对河北省荒漠化进行遥感监测及驱动因子分析,为该区荒漠化防治提供可靠的理论依据和数据支持。[方法] 基于2000—2017年MODIS13A3的NDVI数据和气象数据,以荒漠化指数为评价指标,采用趋势分析、未来趋势变化分析、气候因子驱动分析的方法,分析了河北省荒漠化的时空演变及其驱动因素。[结果] ①2000—2017年河北省荒漠化呈减少趋势,减少速率为0.009/18 a,其中极显著减少（p<0.01）比重为11.13%,显著减少（p<0.05）比重为8.86%;②河北省未来荒漠化呈持续性和反持续性的比重分别为41.29%和58.71%,其中弱持续性与弱反持续性所占比例分别为37.43%,51.35%;在现有基础上,未来趋势变化以基本不变为主,持续性特征与反持续性特征所占比例分别为14.89%,19.6%;③研究区荒漠化指数与生长季气温、降水的偏相关系数较小,相关性不显著。[结论] 河北省2000—2017年荒漠化整体呈改善趋势,但具有明显的空间异质性,荒漠化区域主要集中在坝上高原地区,Hurst指数表明未来荒漠化在局部地区可能呈逆转态势;就气候因子而言,气温的升高和降雨的减少对研究区内荒漠化起到推进作用。     

高寒沙地优势防护林筛选研究

高寒沙地优势防护林筛选对于治理沙化土地,减少沙漠化的危害具有重要意义。基于青海共和荒漠生态系统定位研究站的观测数据和专家知识,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)对不同防护林类型的生态服务功能进行评价,选择出高寒沙地主导生态服务功能优化的防护林类型,结果表明,从流动沙丘的中间锦鸡儿、柠条和沙蒿中选择中间锦鸡儿和柠条,从丘间地的赖草、柽柳、乌柳、乌柳+沙柳混交林、乌柳+小叶杨混交林中选择乌柳和乌柳+沙柳混交林可以更好地实现其生态服务功能价值。