毛乌素沙地荒漠化现状及分布特征

在Arcview、Arc/info等GIS软件的支持下,我们利用2000年秋季的TM影像对毛乌素沙地的荒漠化情况进行遥感监测,监测面积为8.137×104 km2.2000年毛乌素沙地的荒漠化类型包括沙漠化、水土流失和盐碱化,共有荒漠化土地6.311×104 km2,占区域总面积的77.56%,其中沙漠化面积5.081×104 km2,水土流失面积1.190×104 km2,盐碱化0.404×104 km2,分别占荒漠化土地总面积的80.51%,18.85%,0.64%和区域总面积的62.44%,14.62%和0.5%.     

毛乌素沙地近30年沙漠化土地时空动态演变格局

应用1990—2017年7期遥感影像作为数据源,通过计算沙漠化指数和沙漠化重心迁移等指标,对毛乌素沙地近30年沙漠化时空动态演变格局进行了研究。结果表明:(1) 1990—2017年沙漠化程度处于逆转趋势,沙漠化土地面积共减少1 684.09 km~2,平均62.37 km~2/a的沙漠化土地得到有效的治理。(2)阶段性平均沙漠化指数1990—2000年(快速发展)为2.45,2000—2010年(快速逆转)为2.30;2010—2017年(稳定逆转)为2.01,沙漠化程度明显减轻。(3) 1990—2017年,极重度沙漠化土地重心向西迁移3.42 km;重度沙漠化土地重心向西北方向迁移8.80 km;中度沙漠化土地重心向西北偏移5.42 km;轻度沙漠化土地重心向东南方向延伸9.90 km。沙漠化土地重心由西向东依次为极重度沙漠化、重度沙漠化、中度沙漠化、轻度沙漠化,在沙漠化治理与防治过程中,应根据不同沙漠化土地类型而采取不同的治理对策,做到因地制宜,合理有效地改善沙区环境。     

新疆艾比湖地区土地沙漠化时空演变及其成因

基于RS和GIS技术,对1990—2010年艾比湖地区沙漠化动态变化进行了监测。研究表明,艾比湖地区分布着大面积的沙漠化土地,主要分布在其东部和西岸地区。20a间沙漠化土地面积明显减少,沙漠化土地面积从1990年的4 426.49km2减少到2010年的637.33km2,减少了3 789.16km2。经历了强烈逆转—稳定发展—基本稳定3个阶段,1990—2001年沙漠化土地面积从4 426.49km2减少到3 713.2 5km2;2001—2007年沙漠化土地总面积保持基本不变,但沙漠化程度稍有加重;2007—2010年沙漠化土地总面积略微增加,沙漠化程度在持续加深。近20a来沙漠化转变尤为显著,气候变化和不合理的人类活动共同导致了研究区东部的沙漠化程度的加剧。     

塔里木河下游沙漠化土地时空变化遥感分析

为对应急输水工程实施前后塔里木河下游地区沙漠化土地的变化状况进行监测,选择研究区1999年TM、2002年ETM+和2004年ASTER遥感影像及基础地理数据,通过沙漠化土地分类体系划分、信息提取模型构建及动态变化类型建立等方法,对研究区沙漠化土地的时空变化趋势进行了定性定量分析。结果表明：应急输水工程实施后,研究区内非、轻沙漠化面积逐年增加,分别由1999年的14 768.33、153 261.03 hm2增加至2004年的19 994.23、159 953.76 hm2;中度沙漠化面积年均减少2 981.58 hm2;强度沙漠化面积仅增加1.07 hm2。研究期间,部分沙漠化土地发生了较为明显的逆转,土地持续退化局面有所遏制和缓解,但由于来水量有限及采用线性输水等原因,远离河道区域的生态环境依然恶劣,流域整体生态环境仍不容乐观。     

内蒙古多伦县沙漠化土地时空变化特征

研究以内蒙古多伦县1960年、1975年的航片和1987年、1995年、2000年、2005年的陆地卫星TM影像等6个不同时相的遥感数据为数据源,提取研究区沙漠化土地信息,与研究区的其他数据进行叠加分析,建立数据库,分析沙漠化土地时空变化规律.结果表明:1960-1995年沙漠化土地共增了639.88 km2,1995-2005年间沙漠化土地面积减少了427.18 km2.1960-1995年沙漠化土地发生扩大的区域主要分布在3条沙带两侧.由于这些地区毁林开荒、草场超载,导致沙漠化土地面积有所扩展;1995-2005年沙漠化土地发生减少的区域主要分布于城南沙带、黄柳区.自从京津风沙源治理、退耕还林、禁牧舍饲和生态移民四大工程实施以来,多伦县沙漠化土地逆转很快,流沙多被固定,从而使本区出现沙漠化土地面积逐步缩小的局面,其中城南沙带地区尤为明显.     

近20年来海南岛西部沙漠化土地动态分析

在GIS技术支持下,利用1986年、1996年和2003年的3期TM数据,定量分析了海南岛西部的不同等级沙漠化土地动态变化过程及其面积与空间上的转换特点.结果表明:17a来各类沙漠化土地面积显著减少,极重度、重度、中度、轻度沙漠化土地的面积分别减少了58.34%,30.35%,25.88%,64.48%;各类沙漠化土地之间及其与其它土地类型相互之间的转化十分频繁,极重与重度沙漠化土地中分别有53.58%和41.34%的面积没有发生变化,而中度与轻度沙漠化土地分别仅有21.21%和12.02%面积没有发生变化;近17a来,研究区沙漠化土地动态变化主要是受人为活动干扰作用的结果.     

基于RS和GIS的小型城市土地利用动态分析--以杨凌示范区为例

根据1986年,1995年和2003年3期TM遥感影像,利用遥感技术和地理信息系统空间分析方法,研究了1986—2003年间杨凌示范区的土地利用动态变化情况。分析结果显示:(1)在1986—2003年间,耕地面积逐年下降,17 a间下降了20 km2多。1986年,1995年及2003年耕地分别占总土地面积的74%,59.7%和50.8%;而园地面积增加幅度最大,增加了近12 km2,年变化率近10%;林地和交通用地也有了明显的增加,增长幅度分别为7.4%,7.1%;此外,居民点用地也有明显增加。(2)杨凌在1986—1995年间,居民点用地几乎没有变化,而1995—2003年间居民点用地有了大幅度的增加。另外,2003年交通用地比1995年在总土地面积中所占的比例增加了1.6%,这充分说明了杨凌的城市化步伐不断加快。     

新疆皮山地区土地沙漠化动态遥感监测分析

根据南1989,2000和2005年3期TM卫星遥感影像生成的沙漠化土地类型数据,应用GIS空间分析方法和数理统计方法,分析了这3个时期皮山地区的沙漠化土地状况以及1989-2000年间和2000-2005年间两个时段沙漠化土地的变化,揭示了研究区两个时段内沙漠化土地变化幅度、速度及空间转化方向,阐明了该区沙漠化土地的变化特点.研究表明,该区域严重沙漠化土地和非沙漠化土地均呈增加趋势,前者增幅大于后者增幅,沙漠化土地总体上在向劣变方向发展.     

黑河流域中下游地区土地沙漠化现状及其原因分析

利用最新的土地沙漠化遥感监测数据(2000年),研究分析了黑河流域中下游地区的土地沙漠化现状及土地沙漠化发展的原因,并提出了其土地沙漠化防治的具体对策和措施。结果表明,2000年黑河流域中下游地区共有沙漠化土地13508.4km2,土地沙漠化类型包括耕地、草场、砾质沙漠化以及沙丘活化4种,总面积占监测土地面积(114446km2)的11.8%,其中轻度沙漠化土地27.4km2,占沙漠化土地总面积的0.2%,中度沙漠化土地1321.4km2,占9.8%,重度沙漠化土地2274.3km2,占16.8%,严重沙漠化土地9885.3km2,占73.2%,区内土地沙漠化形势严峻,以严重沙漠化土地类型占优势,特别是在黑河流域下游地区。黑河流域中下游地区土地沙漠化的发生和发展是自然和人为因素共同作用的结果,其中人类对流域内水资源的不合理利用是其主要驱动力。     

基于灰色模型的贵阳市土地利用/覆被变化的驱动力分析

以1993,2000,2010年3期TM遥感影像为基本数据源,采用RS与GIS技术、结合统计分析的方法,提取和分析了贵阳市土地利用/覆被变化信息,并选取13个主要土地利用/覆被变化驱动因子,运用灰色模型定量地分析不同地类与各驱动因子之间的关联性。结果显示:(1)研究期间,贵阳市水田、旱地、灌木林、未利用地面积分别减少了135.2,55.4,80.8和98.6 km²;而水域、有林地、建设用地面积分别增加了49.1,128.3和183.4 km²,其中建设用地面积增加最大,水田面积减少最大;(2)研究时段土地利用综合程度指数呈增大的变化趋势,1993,2000和2010年土地利用综合程度指数分别为301.2,307.7和319.0;(3)贵阳市土地利用结构信息熵由1993年的0.76上升到2001年的0.78,随后下降到2010年的0.77,表明贵阳市土地利用结构系统的有序性、稳定性呈先增加再减弱的变化趋势;(4)贵阳市土地利用/覆被变化主导驱动力是人口增长、经济发展及人均资源因素。     

浑善达克沙地现代土地沙漠化发展动态与成因分析

 为探讨浑善达克沙地近40年来土地沙漠化发展动态与成因,根据最新的遥感数据,从植被覆盖度变化的角度,分析浑善达克沙地近20年来土地沙漠化发展特点,并根据若干气象站点的气象资料和研究区社会统计资料,分析影响浑善达克沙地现代土地沙漠化发展的自然和人为因素。认为近几十年来,该区气候出现暖湿化——增湿增温趋势,有利于沙漠化过程的逆发展,而人类不合理的经济活动,是导致浑善达克沙地土地沙漠化恶性发展的主要因素。     

近15年来共和盆地土地沙质荒漠化动态变化及原因分析

在野外调查和前人研究的基础上,建立了青海共和盆地沙漠化土地遥感分类分级的指标系统,并在地理信息系统支持下,对该区1990年和2005年的TM影像进行了目视解译,分析了该区近15 a来土地沙漠化时空变化规律和原因。结果表明:①研究区沙质荒漠化依然严重,共有各类沙化土地7 419.62 km²,占研究区总面积的62.84%,以轻度和中度为主;②较为严重的沙质荒漠化主要发生在中部和南部气温较高的地区;③沙质荒漠化总体趋势为整体面积缩小,恶化和逆转并存,程度略有加强;④气候变化导致的蒸发量增加对研究区土地沙质荒漠化有一定的促进作用,而20世纪90年代后期以来耕地面积和农牧业人口急剧减少是研究区土地沙质荒漠化面积略有减少的主要原因;⑤研究区沙质荒漠化趋势虽然得到一定程度的控制,但沙质荒漠化形势仍然相当严峻,控制人口密度,调整土地利用结构,控制超载过牧,加强土地管理和生态环境建设势在必行。     

浑善达克沙地地区土地沙漠化初步研究

通过野外调查和对2000年TM影像的解译，分析了研究区土地沙漠化的分布格局与发展态势，以及土地沙漠化造成的负面影响。从气候因子的时空分布与变化和人地关系两大方面，探讨了研究区土地沙漠化发生、发展的原因。结果表明，沙漠化土地在空间分布上，与春季风蚀气候因子分布范围不一致；沙漠化在发展的速率上，与三大气候因子的动态变化不一致。结论指出：近50年来，气候因子的时空变化不是研究区土地沙漠化的主要原因；人畜压力与环境容量严重失衡，研究区人地关系的管理上屡有失误，落后的生产、生活方式转变缓慢，是造成研究区土地沙漠化的本质原因。     

青海省共和县土地沙化与土地覆盖变化遥感监测研究

以Landsat-TM、ETM＋遥感数据为信息源，对青海省共和县1987年至2002年的土地沙化和土地覆盖变化进行了监测．研究结果表明．应用TM、ETM＋等中分辨率遥感影像，对以县为单位的区域性土地沙化和土地覆盖变化进行监测是适宜的．监测精度可达90％以上；监测期内．研究区的沙化土地面积不断增加，沙化程度也迅速加深，说明沙化土地治理的效果不明显；由于草地围封面积的扩大，一、二类草地的面积显著增加，草场质量显著改善，但由于未封育草地的过牧仍很普遍，三类草地沙化仍很严重；国营农场的撤离和国家退耕还草工程的实施是农田和居民地面积减少的主要原因。     

山西省土地沙质荒漠化现状及发展趋势研究

山西省的晋西北和大同地区是全国荒漠化监测与防治的重点地区之一,也是环京津唐地区防风固沙、绿色生态屏障建设的重点地区之一.该区由风力侵蚀形成的沙质荒漠化土地分布集中,且危害较为严重.沙质荒漠化土地的发生与扩展是自然因素和人为因素综合作用的结果,气候干旱多风、地表沙物质丰富和植被稀疏等自然因素的存在,本身就孕育着沙质荒漠化发生与发展的自然过程,即沙质荒漠化的自然过程,而人类不合理的经济活动则是叠加在沙质荒漠化自然过程的基础上起加速、加剧作用,即沙质荒漠化的人为加速过程.动态监测资料表明流动沙地面积有增加趋势,在未来中国北方气候变暖干化背景下,随着人类活动的加强该区沙质荒漠化有加速发展的趋势,应引起高度重视.     

近年来毛乌素沙地土地覆被变化特征

利用2000年和2006年两期中巴卫星数据,建立了区域尺度沙漠化评价模型,分析了毛乌素沙地土地类型变化趋势及以县域为单位的沙漠化评价。（1）仅从土地类型面积变化来看,研究区沙漠化发展呈现总体稳定,局部恶化趋势;（2）在半固定、半流动和非沙漠化三种类型间沙漠化发展变化剧烈;（3）2006年与2000年的16个县域评价结果显示,极重度沙漠化的县域明显减少,转化为重度和中度,毛乌素沙地总体上呈现出良性发展态势。     

基于GIS的河北省丰宁县土地沙化演变及驱动力分析

[目的]综合分析河北省丰宁县土壤沙化区沙化演变规律和驱动因子,为沙化土地治理及合理开发利用土地资源上提供技术依据。[方法]以遥感和GIS作为信息获取和分析工具,通过对河北省丰宁县2009,2014年2期土地沙化遥感影像解译,研究了该区土地沙化的时空演变规律,并对引起其演变的驱动因子进行了探讨。[结果]沙化土地在空间分布上具有明显的区域性,主要分布于中部以西地区,且沙化类型以固定沙地为主;近5a来,尽管中度沙化面积有所增加,但沙化土地面积总体呈减少趋势,轻度沙化减少了560.9hm2,重度沙化减少了1 872.6hm2,沙化土地总面积减少了809.2hm2;高原区较低山区易发生土地沙化,干旱区土壤沙化程度重于半干旱地区。[结论]以当地地貌环境条件为基础,合理开发利用土地资源,增加林地面积,可有效减弱土地沙化。     

科尔沁沙地植被覆盖变化及其与气候因子的关系研究

干旱半干旱地区生态系统脆弱,植被覆盖变异性大,明晰荒漠化地区植被覆盖变化,进一步确定其时空变异性和气候因子之间的关系,可为荒漠化防治提供理论依据。以我国北部荒漠化典型地区科尔沁沙地为研究区,利用中分辨率成像光谱辐射计(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)地表反射率产品数据,提取土壤调节植被指数(SAVI),结合信息熵理论,分析了研究区SAVI时空变异性,进一步通过相关分析明确研究区植被覆盖变化和气候因子的关系。整体上,研究区植被生长状况东部好于西部,南部好于北部。植被覆盖时空变异性在时间上以2000年最大,2005年最小;空间上以研究区西部南缘最大,东部南缘最小。降雨量、气温均与SAVI呈正相关,其中降雨对于SAVI的影响较大。