充分利用大巴山水土光热资源发展立体农业

本文通过大巴山区水、土、光、热资源量及立体特性分析，提出调整农业结构，调整作物布局，发展立体农业的几点建议。     

黑土区施加生物炭对土壤综合肥力与大豆生长的影响

为探明黑土区施加生物炭对土壤持水性能、土壤养分以及大豆生长的影响,以东北黑土区3°坡耕地田间径流小区为研究对象,进行为期4年的观测。按照生物炭施加量,2015年共设置C0(0 t/hm~2)、C25(25 t/hm~2)、C50(50 t/hm~2)、C75(75 t/hm~2)、C100(100 t/hm~2) 5个处理,2016—2018年分别连续施加等量的生物炭。结果表明:连续4年,0～60 cm土层土壤储水量随施炭量的增加呈先增大、后减小的趋势,而对60～100 cm土层土壤储水量影响不显著;连续4年,饱和含水率随施炭量的增加呈逐渐增大的趋势; 2015年田间持水率、凋萎系数随施炭量的增加呈逐渐增大趋势,2016—2018年呈先增加、后减小趋势;连续4年,施加生物炭提高了大豆各生育阶段的株高和叶面积,同期相对较优处理分别为C75、C50、C50、C25;连续4年,大豆冠层覆盖度与施炭量呈抛物线变化(R~2均在0. 89以上,P 0. 01),连续施加2年的C50处理各生育期提高量最大,与C0相比提高了81. 4%、36. 7%、31. 5%和39. 6%;连续4年,土壤pH值和有机质、速效钾含量随施炭量的增加呈逐渐升高趋势,碱解氮、有效磷含量呈先升高、后降低趋势,相对较优处理为C50、C50、C25、C25。采用改进的内梅罗指数模型计算的土壤综合肥力指数与产量呈正相关(R~2=0. 861 5,P=0. 001 2,RMSE为0. 75),土壤综合肥力水平最高的生物炭施用模式为连续2年施加50 t/hm~2的生物炭。     

基于USLE模型的长株潭城市群生态绿心区水土流失研究

[目的]研究2018年长株潭(长沙市—株州市—湘潭市)城市群生态绿心区最佳植被覆盖和水土流失状况,为区域综合治理提供理论依据。[方法]运用GIS和RS技术,以长株潭区域降雨、土壤、地形、土地利用等数据为基础,采用归一化植被指数(NDVI)模型和USLE国际通用土壤流失方程为优选模型。[结果]长株潭绿心区总面积为52 287 hm~2,整体植被状况较好,高覆盖度(75%～100%)面积最大,占绿心区总面积一半以上,为26 598.40 hm~2;中低覆盖度(30%～40%)面积最小,占区域总面积的8.61%,为4 501.91 hm~2。长株潭城市群生态绿心区总侵蚀(不含微度)面积为3 654.24 hm~2,占总面积的6.99%。湘潭市侵蚀比重最高,为8.51%,长沙市次之,为6.67%,株洲市侵蚀总比例最小,为5.68%。工程建设用地在禁止开发区、限制开发区和控制建设区的侵蚀面积分别为963.92,310.74,735.11 hm~2。[结论]受人为因素、城市建设、产业分布等影响,长株潭城市群生态绿心区覆盖度空间呈现西部低,中东部高的格局,工程建设是造成绿心区土壤侵蚀的主要原因。     

基于TM NDVI的库尔勒市域植被覆盖动态变化

以库尔勒市域为研究区,基于1990、1998、2006和2011共4期TM遥感影像提取归一化植被指数(NDVI),将NDVI结果输入到像元二分模型中计算得到研究区各时期植被覆盖度,然后根据研究需要将植被覆盖度划分为4个等级,最后计算覆盖度差值并结合各级覆盖度转移矩阵和土地利用情况分析了库尔勒市域植被覆盖度动态变化特征。结果表明,在1990、1998、2006和2011年间,库尔勒市域总体植被覆盖情况有所改善,植被恢复改善面积比退化面积多23.8%,其中东南部的扇形绿洲平原植被状况改善明显,北部和南部区域植被有所退化。     

1988-2018年哈密绿洲植被覆盖度时空变化及其驱动力

[目的] 对近30 a来哈密绿洲植被覆盖度时空变化及驱动力进行分析，为该地区绿洲持续健康发展提供理论借鉴。[方法] 以1988，1998，2008及2018年4期影像为基础数据，利用像元二分模型计算了基于AFRI_SWIR2指数提取的植被覆盖度，利用动态度指数与植被覆盖度转移矩阵分析哈密绿洲植被覆盖度动态变化；再通过地理探测器对8个影响因子进行探测，探寻哈密绿洲植被覆盖度的驱动因子。[结果] 近30 a来哈密绿洲面积从1988年的214 km²增长到2018年的632.1 km²，增幅达195%，但绿洲内植被覆盖度等级却较低，同时哈密绿洲面积主要扩展的区域在西北部和东南部区域；哈密绿洲的发展阶段可分为3个阶段：1988-1998年为低强度稳定期，1998-2008年为极度扩张期，2008-2018年为高强度稳定期。[结论] 土地利用类型变化是造成哈密绿洲植被覆盖度变化的直接原因，同时在近30 a内，人为因素对哈密绿洲植被覆盖状况的影响远高于自然因素。     

基于GF-1数据的南京江北新区植被覆盖度遥感估算

以南京江北新区为研究区,选用GF-1 16 m分辨率的MFV4多光谱传感器数据,基于像元二分模型对研究区进行植被覆盖度遥感估算。结果表明,GF-1数据可以快速有效地反映地表植被的空间分布状况。对结果的分级统计显示,江北新区植被覆盖较高,生态环境良好,适宜打造绿色宜居区域。     

基于GIS和RS的太谷县土壤侵蚀动态变化分析

土壤侵蚀的发生使得土壤资源受到破坏,土壤肥力下降,生态环境恶化,洪涝灾害加剧,已严重威胁到人类的生活。以山西省太谷县为研究区,在ENVI,Arc GIS软件的支持下,以1990,2007,2015年的TM遥感影像为数据源,提取了影响土壤侵蚀强度的坡度因子、土地利用类型因子和植被覆盖度因子,对太谷县3个时期的土壤侵蚀强度进行了分级,并对近25 a间太谷县的土壤侵蚀动态变化进行了分析。结果表明,研究区土壤侵蚀强度在25 a间主要呈现加重趋势,微度侵蚀和轻度侵蚀呈先增加后减少的趋势,中度侵蚀呈现逐年增加趋势,强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀呈现先减少后增加的趋势。太谷县南部区域土壤侵蚀长期比较严重,需采取有效措施加以防治。     

2001−2016年祁连山地区植被覆盖度对干旱的响应

祁连山地区位于西北干旱半干旱地区,气候干燥,降水量少,区域内部生态环境脆弱。全球气候变暖及经济发展,对区域生态环境造成了重大影响。本研究通过研究植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)时空分布特征和变化趋势以及对干旱的响应,为生态环境改善和减轻干旱影响提供依据。本研究基于MOD13Q1遥感数据以及气象数据,采用像元二分模型、Thornthwaite方法、趋势分析法、Hurst指数和相关分析法,计算得到2001?2016年祁连山地区FVC和表示干旱的标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evaportranspiration index,SPEI),分析FVC和SPEI时空分布特征和动态变化趋势,以及二者之间的相关关系。研究表明:1)2001?2016年祁连山地区FVC整体呈增长趋势,2001年FVC最低,2011年FVC最大,季节变化明显,夏季FVC最高;空间上,祁连山地区FVC整体呈东南高西北低的分布特征,年均值为0.4522,区域差异明显,绝大部分区域FVC呈增加趋势;2)近16年,祁连山地区FVC改善的区域占77.13%,退化的区域占22.87%;FVC未来变化趋势负向特征强于正向特征,持续改善的面积为28.10%,由改善到退化的面积最大为49.23%,需要加大力度对这些区域进行关注和保护;3)祁连山地区绝大多数地区处于湿润状态,中段和东段部分地区处于轻度干旱;不同时间尺度上,年际SPEI均呈现干旱化加强趋势,总体上2001?2016年祁连山地区干旱化程度呈降低趋势,气候向好的方向发展;4)年尺度上祁连山地区SPEI与FVC呈正相关关系,季节尺度上夏季FVC对SPEI干旱程度响应最明显,春季和秋季次之,说明FVC与SPEI间相关显著性越高,响应也就越明显。     

甘肃省高寒草甸植被覆盖度反演及其时空变化研究

本研究以甘肃省高寒草甸为研究区,基于2000—2019年遥感数据和2014年实测数据,采用经验回归模型法构建植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)估算模型,并研究了过去20年高寒草甸FVC时空变化规律、稳定性及变化原因,以期为FVC动态监测提供科学依据。结果表明：在6种植被指数(vegetation index,VI)中除比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)外,其余VI与FVC相关系数均大于0.65(P<0.01);模型精度检验发现高寒草甸FVC最佳反演模型为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)二项式模型：y=-0.65x²+1.97x—0.23(R²=0.81,RMSE=7.33);甘肃省高寒草甸FVC呈现南高北低的格局,20年FVC均值处于较高水平,年均FVC呈现波动上升趋势,平均增速0.15%·a^-1,其中FVC增加的面积占52.76%,稳定的面积占27.58%,下降的面积占19.66%,FVC变异系数小于0.15的面积占86.57%。综上所述,2000—2019年甘肃省高寒草甸FVC整体上呈现增加趋势,并且稳定性较高。