2000-2013年江苏省不同植被类型NDVI时空变化特征

基于2000—2013年美国国家航空航天局（NASA）发布MODIS NDVI数据产品,运用最大值合成法、趋势分析法和稳定性分析法,对江苏省近14年来不同植被类型时空变化特征进行了分析。结果表明:（1）江苏省整体植被覆盖呈下降趋势,下降速率为0.000 8/a。水田、草地呈下降趋势,水田下降趋势明显,下降速率为0.002 1/a,旱地和林地呈上升趋势,旱地上升趋势较大,为0.001 5/a;（2）近14年江苏省植被退化面积占总面积的32.21%,主要集中在城市中心区和沿江沿海环湖地区。水田退化面积呈由南往北,由东往西逐渐递增的空间分布特征,旱地退化面积主要分布在苏北地区;（3）近14年江苏省植被表现出较好的稳定性,变异系数小于10%的面积占总面积的86.97%,林地、水田和旱地稳定性较好,草地稳定性最差;（4）近14年江苏省植被NDVI、植被变化趋势与植被稳定性在空间上表现出较好的耦合性,植被NDVI高、稳定性高的地区植被以轻微改善和中度改善为主,植被覆盖度低、稳定性较差地区以轻度退化和中度退化为主。     

2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究,为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据,结合年平均气温和年降水量数据,运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势,增速为5.21%/10 a,空间上呈现四周高中间低的特征,且以高植被覆盖为主;研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%,极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%,而变化不显著的占57.84%;②研究区植被覆盖总体上比较稳定,平均变异系数为14.73%;Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性,总体上以弱反持续性为主;③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量,但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小,未来将呈微弱下降趋势,气温是影响植被生长的主要气候因子。     

2000-2010年福建省植被覆盖度的时空演变特征

运用趋势分析法及Mann-Kendall趋势检验法对福建省2000-2010年植被覆盖度进行了分析,探究福建省植被覆盖度的时空演变过程.结果表明:(1)福建省植被覆盖度以每年0.003 15的速率增加,但在2005年存在一个明显的波动下降,植被在7月,8月,9月份盖度最大.(2)根据我国植被覆盖度分类标准,福建省以高植被覆盖度为主,2000-2010年低、中植被覆盖度向高植被覆盖度转化15.84％.(3)各市区植被覆盖度变化显著,其中莆田市、宁德市、漳州市变化最为明显.通过各区域的趋势百分比可知,福建省各市区植被覆盖度以增加为主,各市区植被覆盖度增加百分比为:宁德市＞漳州市＞福州市＞泉州市=莆田市=厦门市＞龙岩市＞南平市＞三明市.(4)不同植被类型区植被盖度在年际变化尺度呈现稳步增加的趋势,各植被类型盖度均值介于0.596～0.799,此外植被覆盖度的增加量顺序依次为:湿地＞草地＞农作物＞非植被＞阔叶林=针叶林.     

2000-2018年子午岭区植被覆盖时空变化及其与气候变化和人类活动的关系

[目的]探究子午岭区气候变化和人类活动与植被动态变化关系,为子午岭区生态保护、植被恢复监测与评价、生态保护及人类活动管理提供科学依据.[方法]基于MODIS EVI数据和气象数据等,利用像元二分法、相关分析、残差分析等探究了子午岭区2000-2018年生长季(4-10月)植被覆盖时空变化及其与气候变化和人类活动的关系,...     

2000-2018年黄土高原植被覆盖时空变化及影响因素

自退耕还林等林业生态工程开展以来,黄土高原植被覆被状况明显改善,监测该区植被覆盖时空变化并探究其影响因素,对科学评价生态建设成效具有重要意义.基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分法、趋势分析法、偏相关分析法及残差分析法研究黄土高原2000-2018年植被覆盖度时空变化特征及影响因素.结果表明:1)2000-201...     

2001-2018年西江流域水分利用效率时空变化及影响因素

[目的]探究气候变化形势下流域的碳循环和水循环相互关系,对流域的水资源科学配置有重大意义。[方法]以西江流域为例,基于2001—2018年GLASS产品中的初级生产力(GPP)和蒸散发(ET)数据,定量计算区域生态系统植被水分利用效率(WUE),利用趋势分析和偏相关分析的方法研究植被WUE时空演变特征及其影响因素。[结果]2001—2018年西江流域植被的WUE总体呈增加趋势;林地的WUE增长速率最快,草地次之,耕地最慢。从空间分布来看,WUE值从广西中部的耕地向四周逐渐升高,WUE低值还零星分布在云南东部的台地和丘陵地区;西江流域15.23%,12.12%的区域WUE分别与气温、降水呈显著正相关;11.54%的区域WUE与太阳辐射呈显著负相关;NDVI与WUE具有显著正相关性;WUE随海拔的上升呈上升—平缓—上升的趋势,在2 100 m左右,WUE出现明显波动。[结论]气候因子、NDVI、海拔、人类活动均不同程度影响西江流域植被的水分利用效率,本研究可为西南喀斯特地区石漠化治理和流域生态防护林体系的建设提供参考。     

2001—2020年黄河流域水分利用效率时空变化及其对环境因素的响应

[目的] 分析黄河流域生态系统水分利用效率(water utilization efficiency,WUE)的变化情况及其对不同环境因子的敏感度,为认识植被恢复、干旱及气候条和水资源之间的关系,预测未来陆地表面—大气相互作用和陆地生态系统的动态变化提供理论依据。[方法] 基于MODIS GPP和ET数据计算了黄河流域2001—2020年WUE,并结合Theil-Sen趋势法+Mann-Kendall检验法、Hurst指数法、偏相关分析法、结构方程模型和线性回归残差分析法探究了不同土地利用覆盖区域WUE时空动态、未来可能的持续状态以及其对温度植被干旱指数(TVDI)、太阳辐射(RS)和风速(WIN)的响应情况。[结果] ①黄河流域WUE空间分布上呈现出从上游—中游—下游逐渐增加。时间变化上总体以下降趋势为主,且未来一段时期内WUE仍以减弱趋势为主。②上游WUE与WIN,TVDI和RS为正相关性,RS主要通过影响TVDI和WIN来影响WUE;中游TVDI,WIN对WUE负影响较大,RS对WUE的影响不显著;下游WUE主要受到WIN的负影响和RS的正影响,TVDI对WUE的影响不显著。③草地和未利用地区域的WUE与RS呈正相关性,与TVDI和WIN呈负相关性。其他区域WUE与RS,TVDI为正相关性。④黄河流域上游WUE变化主要受到TVDI和WIN的负贡献;中游主要受到RS,TVDI和WIN的正贡献;下游主受到TVDI的正贡献和RS和WIN的负贡献。[结论] 黄河流域WUE未来易受到干旱和气候因素影响,后期研究应在气候因子研究基础上进一步分析月尺度干旱、极端气候等对不同土地利用区WUE的影响。     

2000-2013年无定河流域植被覆盖变化及其固碳效应

[目的]评估2000-2013年无定河流域水土保持和退耕还林(草)的成效,为评估无定河流域生态修复工程成效提供数据支撑.[方法]采用线性回归、相关系数和偏相关系数等方法,分析无定河流域2000-2013年NDVI(归一化植被指数)与NPP(净初级生产力)的变化及影响因素.[结果](1) 20002013年,无定河流域植被覆盖增长率3.39％/a,远高于1999-2008年黄土高原植被覆盖增长率0.99％/a,且植被覆盖呈现阶段性的变化特征,其中有2次持续增长期.(2)无定河流域植被覆盖变化以明显增加趋势为主,集中分布于黄土丘陵沟壑区,退化区域仅占3.95％,“线状”分布于植被覆盖基数较好的河谷两岸.(3) 2000-2013年,无定河流域植被累计固碳增加量1.96×107 t,相当于2010年陕西省能源消费碳排放的22.82％,累计固碳价值增加量2.36×1010元,相当于2010年陕西省GDP的2.33％.[结论]无定河流域植被覆盖与固碳持续增加,主要驱动因素为人类活动,尤其是水土保持和退耕还林(草)等工程的实施.     

2000-2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化及其驱动因素分析

植被是陆地生态系统的重要构成,研究植被变化规律及影响因素有助于加强区域植被生态保护和可持续发展。基于SPOT NDVI和气象数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法对2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化特征及其驱动因素进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI总体以0.008 6/a的速率呈极显著增加趋势,不同地域NDVI增速为陕北(0.010 9/a)>关中(0.005 3/a),不同土地利用类型NDVI增速为草地(0.011/a)>耕地(0.008 1/a)>林地(0.007 8/a)。(2)植被NDVI呈增加趋势的面积占比为86.19%,其中显著增加的面积比例为81.90%,陕北(91.87%)>关中(66.91%),林地(97.48%)>草地(90.38%)>耕地(69.78%)。(3)偏相关分析发现90.24%的区域植被NDVI与年降水量以正相关关系为主,66.3%的区域植被NDVI与年均温呈正相关关系。(4)研究区植被NDVI变化受到气候变化、人类活动以及二者共同作用的影响,占比分...     

2000-2018年皖南山区土壤侵蚀时空变化

[目的]精确评估皖南山区土壤侵蚀量并分析其时空变化特征,为区域水土流失综合治理提供科学依据.[方法]在GIS技术的支持下,利用研究区日降雨数据,30 m分辨率DEM,土壤数据和土地利用等数据,采用中国土壤流失方程(CSLE)估算皖南山区土壤侵蚀模数,并分析2000,2010和2018年近20 a研究区土壤侵蚀时空变化特...     

河北省2005-2014年植被NPP时空演变及其与气候因子的关系

在GIS软件的支持下,利用2005—2014年MOD17A3H与MCD12Q1数据集,结合河北省2005—2012年的142个气象站点资料,利用一元线性回归法分析了河北省10年间NPP的时空演变特征,利用相关系数法分析了NPP与气候因子的相关关系。结果表明:河北省年NPP主要集中在200～400 g/（m²·a）,其中NPP高值区分布在燕山北部区域和太行山东侧一带。2005—2014年河北省年NPP均值与最大值均在波动中微弱上升,年NPP均值在2012年最大为337.63 g/（m²·a）。2005—2014年NPP增长率大于10%的地区分布在冀西北区域和东南边界,其面积占比为43.03%。河北省5种植被覆盖类型按NPP年均值从大到小排列依次为:阔叶林、灌丛、草地、针叶林、农用地。河北省NPP与气温主要呈负相关,与降水主要呈正相关。     

长江流域片2000—2015年植被NPP时空特征及影响因子探测

植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义。基于2000—2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率。结果表明:(1)16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m²·a),平均值为516.5 gC/(m²·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势。(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16 a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节市西部增长最明显,下降区域多分布于贵州省东部。(3)研究区内植被NPP与气温、降水均呈正相关; NPP随海拔增加呈先增加后下降的趋势,2 000～3 500 m海拔范围内植被NPP值最高,且集中于横断山区; 坡度小于15°的区域对整个研究区NPP值贡献最大; 林地面积最大且NPP均值最大,对研究区的植被NPP值贡献最大。(4)各因子对NPP的解释力排序为海拔>气温>降水>土地利用类型>坡度,单因子海拔对NPP的解释力最强,海拔与气温双因子交互作用对NPP的解释力最强。研究结果可为长江流域生态修复及可持续发展提供数据支持。     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

宁夏罗山地区2004-2015年NPP时空变化及气候响应

[目的] 揭示罗山保护区植被净初级生产力（NPP）变化规律及气候相关性,为宁夏回族自治区及其周边生态环境保护提供科学依据。[方法] 利用MOD17A3H NPP（2004—2015年）数据、SRTM DEM和罗山周边气象站点（2004—2015年）年均气温和降水数据,运用相关性分析、趋势分析、线性回归分析等方法,分析气候、人口、生态及移民政策等对研究区植被净初级生产力的影响,对区内NPP时空变化特征进行定量化分析。[结果] ①研究区内植被净初级生产力的变化与降水的相关性较高;在核心区,降水与NPP的相关系数R=0.609,置信度p=0.036;在非核心区,相关系数R=0.648,置信度p=0.023;②研究区NPP呈波动增长趋势,速率为0.076 Pg/a（以C计）,高于全国NPP增长速率（0.008 Pg/a）; ③2010—2015年大罗山森林覆盖面积有所增长,NPP介于350～500 g/（m²·a）的森林面积是2004—2009年的4倍,小罗山方向基带植被由荒漠向荒漠草原转化; ④研究区以NPP划分的生态格局主要以荒漠为主（64.9%）,荒漠草原次之（29.6%）,森林占比极低（0.38%）。[结论] 干旱区植被NPP高度依赖降水,罗山地区生态结构有所改善,但森林生态系统仍极端脆弱。     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。     

2001-2015年青藏高原草地碳源/汇时空变化及其与气候因子的关系

净生态系统生产力(NEP)是估算区域植被碳源/汇的重要指标。以青藏高原为研究区,基于光能利用率模型,利用遥感数据、气象数据和基础地理数据测算了2001—2015年草地生态系统净初级生产力(NPP),同时,应用土壤呼吸模型估算了逐月平均土壤呼吸量(Rs),进而估算青藏高原草地净生态系统生产力(NEP)。研究揭示了2001—2015年青藏高原草地生态系统NPP,NEP时空格局及其与气候因子的关系。结果表明:(1)2001—2015年,青藏高原草地生态系统整体表现为碳汇,平均净碳汇总量为1.82×1014 gC/a;(2)2001—2015年青藏高原草地生态系统NEP呈波动增加趋势,年平均值为120.8gC/(m2·a),年平均增长率为0.7gC/(m2·a);(3)研究区草地NPP与温度、降水相关性不显著,NEP与降水、温度均呈负相关。     

2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征及其与气候因素关系

为了探明湖北省植被NPP空间分布特征及其驱动机制,利用MOD17A3H NPP时序数据、土地覆盖类型产品MCD12Q1、气象数据和SRTM DEM地形数据等,采用线性趋势分析、相关系数等方法,分析了2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征,探讨了不同土地利用类型、不同地形条件下植被NPP分布及对气候因素的响应特征。结果显示:（1）12年间,湖北省植被NPP总体呈上升趋势;植被NPP的空间分布大体呈东、西部山区高,中部略低的格局,全省植被NPP值大部介于400~600 g C/（m²·a）;（2）全省植被NPP与年均气温呈现正相关性的面积占全省总面积的79.28%,与年降水量呈现正相关性的面积占全省总面积的59.07%;（3）气温是影响林地、草地植被NPP变化的主要驱动因子,耕地主要受降水量影响;（4）植被NPP与年均气温和年降水量的相关性随高程、坡度、坡向的不同表现出差异性,植被NPP变化是气温、降水和地形条件综合作用的结果。