甘肃省植被覆盖时空变化趋势研究

利用SPOT NDVI和DEM数据,采用方差法、变异系数法、回归分析法、像元二分模型法和地形因子的方法对甘肃省1999～2018年20年间的植被覆盖度(VFC)时空变化特征进行了分析。结果表明:从时间尺度上来看,1999～2003、2004～2008、2009～2013、2014～2018年4个时间段的回归系数K0,月方差、月标准差、月变异系数在逐渐变大,表明植被覆盖度的月变化呈增长趋势。且其趋势与植物的物候特征基本一致;从空间尺度上来看,植被覆盖度整体上呈东高西低、南高北低的分布状态且存在地域差异性,易受外界环境影响;从地形因子坡度和坡向上来看,植被覆盖度受坡度的影响较大,受坡向的影响较小,高坡度地区易发生水土流失现象。     

山区河流生态河道治理工程扰动区植被群落恢复的影响研究

工程扰动严重破坏原有地形地貌和生态植被,加剧生态环境的恶化与生态系统的退化,为减少水土流失和浅层滑坡,加速植被恢复和生态修复,对工程扰动区植被群落恢复进行研究是比较有意义的课题。研究选择生态治理后处于自然恢复期的石葵河作为研究对象,对工程扰动区不同水位的植被恢复进行季节性监测和实地调查,统计河道边坡植被恢复种类及数量、植被群落类型及其结构特征。经调查统计,常水位以上植被种类为43种,常水位以下只有17种;常水位以上Pielou均匀度指数为0.774,而常水位以下Pielou均匀度指数仅为0.397;常水位以上基本形成乔灌草垂直分布的植被群落结构,常水位以下全部是草本植物。说明水位变化对工程扰动区植被恢复有很大影响,水位变化不仅对植被恢复种类和数量有影响,而且还影响植被的生活型和生长型。     

云南普者黑湿地流域水域面积变化及其影响因素

水域面积变化特征反映了自然和人为对水域生态系统的影响,对水域生态系统的保护、利用和可持续发展有着参考价值.选取普者黑流域1998～2018年共13期Landsat遥感影像为数据源,采用水体指数END-WI的方法计算普者黑流域水域面积数据,分析研究区22年水域面积时空变化特征及变化趋势,结合同时期的气象、植被、人类活动因素,探讨了引起流域水域面积变化的主要原因.结果表明:(1)1998～2018年来普者黑流域水域面积呈现波动增长的趋势,变化最明显的区域是湖泊地区.其中,1998～2002年水域面积缓慢增加(动态度为0.39％);2002～2010年为水域面积迅速减小阶段(动态度为-1.13％);2010～2019年为水域面积迅速增加阶段(动态度为0.96％);2010年面积最小(557.82 km2),2003年面积最大(620.94 km2);(2)1998～2018年气温、降雨、植被与研究区水域面积变化无明显相关性;人类活动中社会经济因素对水域面积变化呈极显著相关(R2=0.883).研究显示,1998年以来人类活动对普者黑流域水域面积的变化产生显著影响,水资源总体上呈波动增加的变化趋势.     

石葵河流域健康评价模型建立

为合理评估石葵河流域健康现状,构建了由河岸特征、河岸植被、河流水文特征、流域形态特征和社会经济5个标准层及19个评价指标组成的河流健康评价体系,并在此基础上构建各个指标所对应的评价标准。通过层次分析法对各个指标的权重进行计算,依据构建合理的评价模型对其综合评价。结果显示:石葵河流域健康综合评价指数EI为3.75,处于基本健康状态。分析存在的主要问题,并提出河流改善的建议,为石葵河的河流规划、管理和水资源合理开发利用提供了参考。      

山区河流生态修复理论与技术研究进展

随着城市化进程的发展,人们对河流生态系统的需求不断扩大,从而导致了严重的生态退化。针对山区河流生态系统的特殊性,探讨山区河流生态修复理论与技术,为今后山区河流生态修复提供理论依据。采用研究整合法和归纳法,对山区河流生态修复理论与技术进行归纳总结,系统地介绍了国内外不同情况下的河流生态修复技术。在总结前人研究的基础上得出:在山区河流生态修复技术方面,必须考虑山区河流的特点,采取工程措施与生物措施相结合的办法,对河流进行生态修复。从水质到流域,依照由小到大的范围对山区河流进行生态修复技术的介绍,其成果可为今后的山区河流生态修复工作提供理论依据和相关借鉴。     

基于NEWI模型的典型岩溶区普者黑流域水体信息提取

针对岩溶区水体破碎、植被与水体重叠的特点提出一种新型混合水体指数对该地区水资源管理与评估有着重要作用。以2017年普者黑的Landsat8 OLI影像数据为基础数据,选择不同流域水系类型,构建新型混合水体指数NEWI,与归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)和改进的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)进行对比,分析各指数的水体信息提取的准确性和完整性。结果表明:新型水体指数NEWI的提取效果优于NDWI和MNDWI,特别是含有坑塘和水体植被的破碎湖泊区域,NEWI计算水体与阴影的区分度25.3%,大于NDWI(17.9%)和MNDWI(15.6%);水体与非水体的总体识别精度为88.83%,Kappa系数0.76,也大于NDWI(87.10%,Kappa系数0.74)和MNDWI(81.93%,Kappa系数0.64)。利用NEWI对遥感影像进行水体增强的方法,不仅能够很好地提取出开阔水域的水体信息,边缘清晰可靠;对于破碎水域,NEWI水体提取精度最高,并且相比基于复杂数学理论的分类提取过程,操作相对简单,易于推广,能够较好地提高岩溶破碎区的水系提取和水域实时监测的精度。