海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用...     

青海湟水流域植被覆盖度时空变化分析

利用2001-2009年的MODIS遥感数据与归一化植被指数的像元二分模型,并结合湟水流域的地形特征数据,分析流域内植被覆盖度时空变化动态特征.结果表明:湟水流域的植被覆盖度空间分布差异十分显著,基于地形特征的脑山区(69.47%)、浅山区(56.46%)和川水区(45.43%)植被覆盖度地带性特点明显;近9年来湟水流域总体植被覆盖度略有下降,尤其是高植被覆盖度减少了17.23%.而较高植被覆盖度增加了12.15%;脑山区的高植被覆盖度与较高植被覆盖度之间转换剧烈,浅山区的各级植被覆盖度都相对稳定,川水区的中植被覆盖度与较低植被覆盖度之间转换明显.     

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。     

内蒙古草原植被覆盖度时空格局变化及驱动因素分析

植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）是定量反映植被生长状况的重要参数,对水土保持、防风固沙等生态系统功能具有重要影响,多被用于监测植被长时间序列变化特征。为系统分析近20年内蒙古草原及不同类型植被FVC时空格局变化及其驱动因素,该研究基于MOD13Q1产品,首先采用像元二分模型反演构建2001-2020年内蒙古草原逐年FVC数据集,随后利用Sen + Mann-Kendall趋势分析探究内蒙古草原植被时空分布与变化特征,最后通过相关性分析和地理探测器方法分析内蒙古草原FVC对气候因子和社会经济因子的响应机制。结果表明：内蒙古草原FVC呈\     

长白山区植被覆盖度时空变化及地形分异研究

[目的] 探究长白山区植被动态变化及其与地形的响应关系,为山区生态环境保护与治理提供科学支撑。[方法] 基于MODIS NDVI与DEM数据,采用像元二分模型估算长白山区2000—2020年植被覆盖度,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、空间自相关分析及重心迁移模型,结合地形面积差异修正系数,深入解析植被覆盖度时空演变特征,并定量揭示植被覆盖变化在高程、坡度、坡向因子上的分异效应。[结果] ①时空分布上,2000—2020年长白山区植被覆盖度以0.023 7/(10 a)(p＜0.001)的速率增长并于2010年发生明显的上升突变,呈“四周高,中间低”的分布格局,整体处于较高水平。②时空变化上,2000—2020年长白山区植被改善区域面积远大于退化区域面积,呈以“高—高”模式为主的显著聚集状态,但聚集程度波动下降;21 a间植被覆盖重心整体向西南迁移。③地形分异上,长白山区植被覆盖度随海拔、坡度升高均表现为先增加后减少趋势,不同时段下海拔＜600 m,≥1 200 m及坡度＜2°,≥25°区域植被普遍呈退化趋势,海拔600~1 200 m及坡度2°~25°范围内以改善或稳定趋势为主;平地区域植被退化趋势明显,其他坡向上各变化类型差异较小。[结论] 近21 a来长白山区植被状况总体向好发展,不同高程和坡度条件下植被变化空间分异明显,而坡向对植被变化的影响并不显著。     

黔中水利枢纽工程区植被覆盖变化及其对地形与地貌的响应

为了探究喀斯特山区重大水利枢纽工程区的植被覆盖变化及其与对地形地貌的响应,助力区域石漠化治理和大型调水工程的科学实施及可持续发展,以贵州省黔中水利枢纽为例,采用像元二分模型,选取MODIS-NDVI数据对研究区2001—2020年植被覆盖度进行计算,并以分级数据为基础,运用植被覆盖变化类型的提取模型和分布指数,探究了植被覆盖变化的分异特征及其对地形与地貌的响应。结果表明:(1)研究区的植被覆盖度以高和较高为主,20年来,植被覆盖面积持续上升,年均增长率为0.46%,植被覆盖情况总体较好;(2)植被覆盖变化以改善型和稳定型为主,28个区(县)中,白云区、观山湖区、修文县的植被退化面积超过了植被改善面积,有生态退化风险,需加强生态保护;(3)从地貌上看,非喀区植被覆盖改善比纯喀和亚喀区显著;(4)从地形上看,随着高程和坡度上升,植被覆盖退化型分布优势降低,稳定型占优; 从坡向变化看,平地植被覆盖退化显著,其余区域不明显。因此,黔中水利枢纽植被覆盖的优势范围和变化类型具有显著的空间分异特征。     

川西北高原区植被覆盖变化及驱动力

[目的]了解川西北高原区植被覆盖变化规律及驱动力，为区域植被保护与恢复建设提供理论参考。[方法]以MODIS NDVI为基础数据，结合Sen氏趋势、Manna-Kendall检验及Hurst模型完成该地区近20年空间分布特征、趋势变化和未来可持续状态分析，以地理探测器对其驱动力进行探索。[结果](1)该地区植被覆盖整体表现为东部相对较好；(2)全时段内，全域80.56%的地区植被覆盖变化趋势为无显著改变，显著改善地区全域面积占比为17.80%;(3) Hurst指数表明，未来全域植被覆盖整体将处于无显著改变的发展状态；(4)高程、年均气温和土壤类型的单因子解释力均在30%以上，它们是驱动植被覆盖分布格局差异形成的主要因素，各因子交互协同作用均为增强效果，各因子适宜植被生长的区间或类型也存在明显差异；(5)自然因素主导了区域植被覆盖空间分布总体格局的形成，而土地利用类型则是驱使其动态变化的关键因素。近20年内，川西高原区植被覆盖变化规律显著，自然因素主导了区域植被覆盖的空间分布格局。[结论]近20年研究区植被覆盖变化规律明显，自然因子虽然主导了植被覆盖的空间布局，但是对其格局变化产生驱动...     

植被覆盖度时空变化特征与地形因子关系分析

采用MODIS NDVI遥感影像数据和像元二分模型估算大凌河流域5个时期植被覆盖度,通过线性趋势分析和DEM数据揭示植被覆盖度的时空变化特征及其与地形因子的关系。结果表明：大凌河流域2006—2021年植被覆盖度整体呈上升趋势,并以高、中高和中覆盖度为主,流域下游植被覆盖度良好;大凌河流域植被覆盖度随高程的增加而提高,随坡度的增大而逐渐增高,植被覆盖度与坡向的关系较小,不同坡向的变化较为平缓;大凌河流域植被生长状况和覆盖状况逐渐变好,植被生长受地形因子影响显著。     

黄土高原植被覆盖时空变化及原因

研究黄土高原地区植被覆盖动态变化及其与人类活动和气象因子的关系对评价区域生态环境质量及生态过程具有重要意义。以黄土高原1982—2018年NDVI(1982—2011年GIMMS NDVI和2000—2018年MODIS NDVI)数据为基础,利用像元二分模型对植被覆盖度进行估算,借助植被绿度、相关分析和多元回归残差法分析了黄土高原植被覆盖度时空变化规律及其对人类活动和气象因子的响应特征。结果表明:(1)过去37年,黄土高原春、夏、秋和生长季植被覆盖度呈现升高趋势,且各季节FVC增加速率逐年升高,尤其以夏季和生长季增加速率的变化最为明显;(2)空间上,春、夏、秋和生长季FVC呈由西北向东南递增的趋势,且大部分地区呈显著上升趋势,植被呈现改善趋势的面积要大于呈现退化趋势的面积;(3)春、夏、秋和生长季人类活动对FVC主要以正面影响为主,且夏季人类活动对于FVC影响更为显著。在气象因素方面,FVC与平均气温在夏季和生长季呈现显著正相关的区域面积占比较大,FVC与总降水量在春季和秋季呈现显著正相关的区域面积占比较大。退耕还林(草)等生态工程的实施,使得黄土高原植被状态得到明显改善,但是城市扩...     

北洛河流域植被覆盖度时空变化的遥感动态分析

采用1987,1995及2007年3期Landsat TM遥感影像,计算归一化植被指数(NDVI),利用像元二分法估算植被覆盖度并进行分级,分析了北洛河流域近20 a的植被覆盖变化趋势,对黄土高原地区环境演变及水沙变化机理分析提供基础数据信息.研究结果表明:(1)在气候变化和人类活动双重影响下,1987 2007年北洛河流域植被呈缓慢增长—迅速增长趋势,其流域植被覆盖面积比例从41.12％,46.43％,增加至63.43％.(2)流域不同分区中,丘陵沟壑区、高塬沟壑区植被均呈缓慢增加—迅速增加的趋势,而土石山林区植被表现出较强稳定性.丘陵沟壑区植被恢复以吴旗、志丹县为主,高塬沟壑区植被恢复以洛川塬为主.     

2000-2018年乌海市植被覆盖度时空变化

为了探究乌海市植被覆盖度时空动态变化特征以及预测NDVI变化趋势,基于Lantsat OLI/TM/ETM,DEM影像运用像元二分模型法、趋势分析法研究了乌海市2000—2018年植被覆盖度时空动态变化特征,重标极差(R/S)分析法的Hurst指数预测了乌海市未来NDVI变化趋势。结果表明:(1) 2000—2018年乌海市植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为0.07%/10 a,植被覆盖度均值由22.26%增至41.30%;(2)空间上植被覆盖度呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,植被覆盖度改善的区域大于退化区域,海南区改善趋势更明显;(3)从地形因子来看,植被覆盖度受高程、坡度影响较大,不同坡向间变化不明显;(4)乌海市大部分地区植被未来变化趋势为随机发展,持续改善区域占10.95%,持续退化区域占2.93%,海勃湾区持续变化性强,乌达区反持续变化性强。整体来看研究区2000—2018年植被覆盖度持续上升,植被改善明显,未来进行生态保护时应多关注地形因素和植被退化的区域,从而制定合理的政策。     

2000-2020年黄土高原植被覆盖度时空格局变化分析

以2000—2020年MODIS-NDVI植被指数为数据源,反演计算黄土高原植被覆盖度,通过转移矩阵和重心迁移等方法分析黄土高原植被覆盖度时空格局变化及其与降水、气温、坡度和土壤类型等因素的关系。结果表明：(1)2000—2020年黄土高原植被覆盖度由0.39提高到0.61,整体呈上升趋势,2017年后实现快速提升;(2)近20年,黄土高原植被覆盖度显著好转类型与极显著好转类型改善面积比例达到37.93%,2009年前以低覆盖和中低覆盖植被为主,2010年后以中覆盖及更高等级覆盖植被为主,2019年以后中高覆盖植被所占比例最高;(3)从2000年到2020年,黄土高原低覆盖、中低覆盖、中覆盖和中高覆盖植被向更高等级覆盖植被转化比例分别为93.10%,96.57%,82.99%,43.34%,中低覆盖、中覆盖、中高覆盖和高覆盖植被向更低等级覆盖植被转化比例分别为0.30%,2.21%,7.83%,12.47%;(4)近20年黄土高原植被覆盖度变化与气温和降水的变化表现敏感,斜坡地和陡坡地植被覆盖度较高,淋溶土类型下的植被覆盖度较高,国家政策和措施实施等人为因素对植被覆盖度改善发挥重要作用...     

基于GoogleEarthEngine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]探究黄土高原植被覆盖度变化的时空特征，揭示植被对气候因子变化的时滞效应，进而为地区生态保护与高质量发展提供数据支撑。[方法]基于2001年至2020年的黄土高原地区NDVI数据、气温和降水数据，利用像元二分法、一元线性回归和时滞偏相关分析等方法，开展地区植被与气候因子变化关系的研究。[结果]过去20年间，黄土高原植被覆盖度以0.076/10 a的速率增加，在空间上主要呈现极显著增加，但占总面积38.29%的区域植被覆盖变化波动较大。黄土高原月植被覆盖度与气温和降水呈现显著正相关关系，其中降水是影响植被变化的主要因素。植被对降水的响应滞后时间主要集中在3个月，而气温的滞后时间在空间上存在较大差异，东南部植被主要滞后0至1个月，而西北部植被主要滞后2至3个月。[结论]黄土高原植被变化主要受降水影响，20年间植被恢复情况良好，但变化波动较大，未来应继续生态保护工作进行巩固。     

2000-2019年新疆植被覆盖度时空格局及重心变化分析

植被对生态环境稳定有着极其重要的意义,研究植被覆盖变化及驱动机制,可为区域生态保护工作提供参考。该研究利用2000-2019年MODIS/EVI数据,基于像元二分法获取植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）,运用线性回归分析揭示了FVC变化规律,进一步利用重心模型分析了植被、气温和降水的空间变化过程。结果表明：1）2000-2019年新疆平均FVC值为0.255,空间分布差异明显,以极低覆盖度为主,极高覆盖度区域主要分布在西北部、北部以及南疆的绿洲地区。2）新疆FVC呈上升趋势,变化平稳。东疆波动较大,2015年FVC高于平均值近20%,其他地区FVC在平均值5%上下波动;全疆植被减少趋势区域占总面积的53.04%,极显著恶化区域占总面积的4.73%。3）从重心迁移分析,气温是新疆FVC空间变化的主要驱动因素,在经度方向上呈正相关（相关系数为0.734）;伊犁河谷地区植被重心和降水重心在经度方向上呈负相关（相关系数为?0.492）。新疆植被覆盖度低且分布不均匀,具有显著性变化（P<0.05）的像元主要分布在人类活动区域,好转区域面积大于恶化区域,生态恢复工作效果明显,在恶化区域应当继续加强植被保护工作。     

太行山区植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

本文基于2000—2014年MODIS NPP数据,结合同期土地利用变化、气温、降水和DEM数据,运用趋势分析法、相关系数法及分区统计法等方法,研究了太行山区2000—2014年植被NPP时空变化特征,分析了气温、降水等气候因素和人为因素对植被NPP变化的影响,为太行山区植被资源管理及生态环境调控提供参考。研究结果表明:(1)太行山区植被NPP多年平均值为284.0 g(C)·m~(-2)·a~(-1),耕地、林地和草地的NPP均值分别为302.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、258.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、286.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)。(2)2000—2014年太行山区植被NPP整体呈上升趋势,但大部分植被NPP变化未达到显著水平;16.17%的植被NPP显著或极显著升高,主要分布在太行山区西侧;0.88%的植被NPP显著或极显著降低,零散分布在研究区内。(3)不同植被类型NPP变化速率为草地耕地林地。(4)基于区域平均计算,太行山区植被NPP与降水显著正相关(P0.05),与气温负相关(P0.05)。基于像元计算,植被NPP与降水显著或极显著正相关区面积比例为23.82%,主要分布在太行山区北段,几乎没有显著负相关区;植被NPP与气温显著或极显著负相关区面积比例为8.42%,主要分布在太行山区西侧,显著或极显著正相关区面积比例为0.81%,主要分布在太行山区最北端。(5)研究期内气候因子对植被NPP的升高整体上表现为促进作用,而人为因素主要表现为抑制作用。太行山区生态环境保护仍应以减少人为干扰为主。     

生态脆弱区土地利用变化及驱动力——以河北省张北县为例

[目的]研究河北省张北县的土地利用变化及其驱动因素,为该区域土地管理决策和土地资源可持续利用供科学依据。[方法]以1989,1995,2000,2010年TM遥感影像为数据源,运用遥感、地理信息系统、数理统计分析等技术与方法,系统分析了张北县土地利用变化的时空特征,剖析了土地利用变化的驱动因素。[结果]张北县主要地类为耕地、林地和草地,1989—2010年土地利用数量变化主要表现为耕地和草地面积的减少,林地和建设用地面积的增加,其中2000—2010年土地利用变化更为剧烈;地类转换主要表现为耕地、草地向林地转变以及耕地、草地向建设用地的转变;空间变化主要表现为东部坝头地区林地增加明显,中部平原地区建设用地扩张明显。[结论]近20年来张北县土地利用变化明显,主要受自然及社会经济因素综合影响。此外政策因素也是该区域土地利用变化的主要驱动因素。     

湖北省植被覆盖时空变化及因子研究

植被覆盖是影响水土流失的重要因子,本文在对湖北省近16年来植被覆盖在不同类型区变化分析的基础上,系统地分析了植被覆盖在不同坡度、土壤、高程的空间分布与时间变化规律,探讨植被覆盖时空变化自然驱动机制。结果表明:平均海拔高、坡度大的武陵山和秦巴山山地丘陵区年际变化NDVI相对值比平均海拔低、坡度小的江南和长江中游丘陵平原区要高,NDVI年际变化趋势增幅也较大,春、夏、秋三季的NDVI值变化幅度也相对较大。年均NDVI退化和改善的区域主要出现在坡度5°、高程500m的区域,退化的区域最主要是城镇及周边地区,改善的区域最主要是江汉平原等农作物主产区。     

1981—2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征

植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。基于1981—2012年的MODIS影像,采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度,分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季(5—10月)的植被覆盖度时空动态变化。结果表明:1981—2012年期间,黄土高原生长季植被覆盖度由31%增加到50%,呈显著上升趋势,但各区域增长幅度不同。2001年之前,黄土高原植被覆盖度平均为36%,年际间以小幅波动为主;之后,该区生长季年平均植被覆盖度为41%,年际间呈显著增加趋势。按省区,河南省植被覆盖度增幅最大,陕西省次之,内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20%左右波动。按典型流域,延河流域增幅最大,窟野河流域增幅最小。按土壤侵蚀类型,水力侵蚀区植被覆盖度增长较快,风力侵蚀区则变化不明显。按植被覆盖度构成,低覆盖度面积比例减少,高覆盖度面积比例增加,其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。     

黄河流域甘肃段植被覆盖度时空变化及对气候因子的响应

[目的]分析黄河流域甘肃段2000—2018年植被覆盖度变化的时空演变规律,探讨该区域植被覆盖度的变化对气候的响应机制,为该区域生态环境与社会经济的协调可持续发展和进一步落实生态环境保护、建设及恢复提供科学依据。[方法]基于2000—2018年的MODIS NDVI数据、气象数据,采用线性趋势分析和相关性分析等方法,对黄河流域甘肃段植被覆盖度的时空变化特征及与气候因子之间的关系进行分析。[结果]①空间上,近19 a研究区植被覆盖度自西南向东北在不断降低,以甘南州的植被覆盖状况最好;植被覆盖度改善面积占36.64%,主要分布于兰州市北部、临夏州、定西市、庆阳市、平凉市大范围区域、天水市南部等,而退化面积占4.2%,主要集中于甘南州等地区。②时间上,研究区植被覆盖度以2013年为界呈现"先持续增加后波动减少"的变化趋势,但整体在不断增加;以平凉市的增加速度最快,平均每年增长0.96%。③研究区植被覆盖度对降水量变化的响应敏感,与降水量呈现显著的正相关关系。[结论]研究区植被覆盖度空间差异明显,2000—2018年植被以改善为主,降水是影响这些区域植被改善的有利因素,降水状况的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要。