基于RS的汾河流域植被覆盖变化研究

以汾河流域1990年和2007年TM影像为数据源,基于像元二分模型,利用归一化植被指数ND-VI,提取了两期的植被覆盖度,对17年来的植被覆盖变化情况进行统计分析,并探讨了其变化原因。研究结果表明:17年来汾河流域在人为影响的主要驱动下,使原本脆弱的生态环境进一步恶化,植被退化现象明显。1990年到2007年汾河流域植被盖度整体降低,由中、中高植被向低、中低植被转移,且不同地区变化幅度明显不同,吕梁区、临汾区降低幅度最大,分别为8.92%和7.68%,其次是晋中地区,降低幅度为4.07%;忻州区、运城区变化幅度不大,太原区整体上升了0.26%,但各地区都存在明显的植被退化现象。     

基于MODIS的民勤绿洲植被覆盖变化定量分析

以典型沙漠绿洲-民勤绿洲为研究区,利用MODIS陆地3级标准数据产品MOD13,通过改进的植被覆盖度估算模型对2000～2010年7月的植被覆盖度进行了估算,并对其进行分级,通过空间叠置定量分析了不同级别植被覆盖度的分布特征及动态变化。研究发现,从2000～2010年11年间,民勤绿洲轮廓变化明显,绿洲面积明显缩小,荒漠进一步扩张,极低覆盖度植被面积增加1106.01km2,相当于研究区总面积26.95%,中高覆盖度和高覆盖度植被面积分别减少133.63km2和54.75km2,各占研究区总面积的3.26%和1.33%;研究表明,11年来民勤绿洲面积萎缩明显,岛状绿洲大量消失,其中以西北部最为严重。     

近10 a来祁连山植被覆盖变化研究

NDVI作为植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子,被认为是监测地区或全球植被和环境变化的最有效指标。基于2000-2011年250 m分辨率的MODIS NDVI数据并结合气候资料,采用最大值合成法、均值法、斜率分析法、相关分析法,研究祁连山生长季植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明：祁连山植被覆盖总体上自西向东递增,呈现东多西少的分布格局;植被覆盖变化存在明显的空间差异,表现为中西部植被覆盖增加,增加面积为79 149 km2,占祁连山总面积的52.93%;东部植被覆盖减少,减少面积为22 865 km2,占祁连山总面积的11.09%。近10 a来植被覆盖整体上呈增加趋势,生长季各月植被覆盖整体上呈增加趋势,全球气候变暖导致的降水增加是祁连山植被覆盖增加的主要原因。NDVI与气温、降水的相关性较高并存在一定的滞后性,6、7月NDVI分别与前期1月和前期2月的降水显著相关,相关系数分别为0.788和0.684;8、9月NDVI分别与当月、前期1月的气温极显著相关,相关系数分别为0.825和0.829。     

内蒙古植被覆盖时空变化特征及其对人类活动的响应

基于2000—2022年MOD13A1 NDVI数据计算内蒙古年最大植被覆盖度（FVC）,了解内蒙古FVC时空分布状况及变化趋势,结合夜间灯光（NTL）和地表覆被数据,采用逐像元相关分析方法探究FVC对人类活动的响应模式。结果表明：（1）内蒙古FVC空间分布总体表现为由东北至西南逐渐减小的趋势,FVC以改善为主,增速为0.0039·a-1,大部分区域FVC变化表现为基本稳定（64.02%）和明显增加（31.64%）,所有盟市年均FVC增长量均为正值;（2）FVC变化趋势主要表现为不显著变化,占比依次为：不显著变化（65.62%）、显著增加（17.36%）、极显著增加（13.43%）、显著减少（3.27%）和极显著减少（0.32%）,显著减少和极显著减少的区域与新增建设用地在空间分布上存在较高的一致性;（3）在人类活动空间范围,内蒙古大部分区域（79.67%）人类活动不会对FVC变化产生显著影响,12.80%的区域人类活动对FVC变化起着积极作用,地表覆被主要为城区周边的草地和耕地区域,只有7.53%的区域人类活动对FVC变化起着消极作用,主要分布在地表覆被为耕地、由耕地转为建设用地和新...     

基于BP-SVM模型的植被变化模拟研究

植被是连接生物圈、大气圈、水圈的重要纽带,对流域生态环境和水热状态变化有重要的影响。当前研究大多聚焦于NDVI与气候因子的相关性分析,少数研究预测NDVI时忽视了考虑滞后性以及增加预报因子对提高模型精确度的影响。基于此,本文比较多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机模型(SVM),优选出精度较高的模型。在常规因子(降雨和气温)基础上增加了对植被生长有影响的土壤湿度和日照因子,并考虑了不同因子与NDVI之间的滞时效应。研究结果表明:(1)支持向量机模型(SVM)的拟合能力最强,NDVI预测精度最高,泾河、北洛河流域均方根误差均减少1.8%以上。(2)加入土壤湿度、日照等因子,泾河流域模型预测精度提高,泾河流域均方根误差减少8.8%。(3)考虑滞时后,泾河、北洛河流域均方根误差分别减少15%、11%,NDVI预测精度进一步提高,增加了模型的可靠性。预测结果可对未来制定生态保护策略,指导生态修复具有重要参考意义。     

2001年以来甘肃民勤植被覆盖变化分析

以甘肃民勤为研究区域,以Landsat 5 TM和Landsat 8OLI影像为主要数据源(2001、2003、2005、2011、2013、2014年),系统分析了研究区的植被覆盖变化与驱动机制.并使用2014年遥感影像,通过像元二分模型计算了ARVI、AFRISWIR1、AFRISWIR2三种植被指数提取的覆盖度.结果显示:AFRISWIR2求算的植被覆盖度相较于ARVI、AFRISWIR1,与实际的植被覆盖度线性回归关系最好,相关指数(R2)可以达到0.84,均方根误差(RMSE)为0.7.在对2001-2014年民勤植被变化研究中得出:低植被覆盖度面积在不断减少,高中覆盖度植被面积在不断扩大,生态环境得到显著改善.通过重点植被变化区域和驱动力的分析可以得出,民勤石羊河治理工程和其他各种生态工程的实施,是民勤生态恢复最为本质的原因.     

乌兰布和沙漠风沙入黄段植被覆盖动态变化特征及驱动力

基于2001—2021年Landsat影像数据,结合归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型估算植被覆盖度,探究乌兰布和沙漠风沙入黄段植被覆盖度时空变化趋势及驱动力,以期为乌兰布和沙漠风沙入黄段植被恢复和未来生态建设重点区域的选择提供理论依据。结果表明：(1)研究区植被覆盖度整体呈波动上升趋势,植被恢复状况良好,平均植被覆盖度由0.294增加至0.526,其中,2007—2017年增幅最为明显。(2)2001—2021年乌兰布和沙漠风沙入黄段不同等级植被覆盖度间转移频繁,其中,低植被覆盖和较低植被覆盖大面积转出为中等植被覆盖和较高植被覆盖,其转出面积分别为102.00 km²和128.82 km²。除此之外,研究区内有42.1%的区域呈显著增加趋势,4.90%的区域趋向于显著减少,多分布于近乌海段,该段应是未来生态修复中重点关注区域。(3)该区植被覆盖空间分异性主要受人类活动和气候因子共同驱动,各驱动因子之间的交互作用以双因子增强为主,其中,影响程度最高的关键性交互因子为土地利用类型和年平均气温。本研究有序分段地探究乌兰布和沙漠风沙入黄段植被...     

陕西省退耕还林工程区植被覆盖度的变化分析

利用MODIS NDVI数据和像元二分模型计算的植被覆盖度,比较分析退耕还林工程区与周边区域、主要土地利用类型、不同坡度耕地植被覆盖度变化程度和趋势。结果表明：（1） 陕西省退耕还林区植被覆盖度从2000年到2011年呈现显著的增长趋势,增长速率高于周边区域;（2） 退耕还林区植被覆盖变化百分率≥10%的面积占79.8%,≤-10%所占面积不及1%;（3） 退耕还林区植被覆盖度显著增加的面积占其总面积的70.6%,显著减少的面积仅占0.1%,植被覆盖度显著增加的情况主要出现在未利用地、草地、林地和耕地,显著和极显著降低的发生在城乡、工矿、居民用地和极少部分耕地;（4） 坡耕地植被覆盖改善比例大,坡耕地植被覆盖改善对于耕地植被改善贡献较大。在陕西省气候呈现暖干化发展趋势背景下,退耕还林区植被覆盖度呈现显著增长趋势,增长速率高于周边区域,坡耕地、林地、草地均比其他类型有明显的增加,退耕还林政策实施区域取得了良好的植被恢复效果。     

基于地理探测器的河套灌区林草植被覆盖度时空变化与驱动力分析

基于2000—2019年的林草植被覆盖度数据分析了河套灌区近20 a的林草植被时空变化特征,并利用地理探测器定量分析了各驱动因子对林草植被覆盖的影响。结果表明:(1)近20 a河套灌区林草地面积总体呈减少态势,减少量为966.15 km²,林草植被覆盖度等级整体呈上升趋势,多年平均林草植被覆盖度为28.3%,空间尺度上,河套灌区林草植被覆盖度呈现出东北向西南递减的空间变化特征;(2)近20 a低林草植被覆盖度、中林草植被覆盖度等重心主要位于永济灌域东北侧和义长灌域西南侧,各级林草植被覆盖重心表现为从东北向西南方向递减,并均呈现出向西南方向迁移的态势,各时段迁移距离介于0.71～15.46 km;(3)距水域距离、地下水埋深、气温、降水是影响区域内林草植被覆盖度的主导环境因子,且解释力分别为0.427、0.439、0.318、0.368;距水域距离、地下水埋深、年平均降水与其他因子的交互作用普遍较高,区域含水量的大小是影响河套灌区林草地生长状况的主要驱动力,研究结果可为灌区自然植被的保护与恢复提供相应的科学依据。     

基于SPOT NDVI的中国东北地表植被覆盖动态变化及其机理研究

为了分析东北地表植被覆盖动态变化及其变化机理,选取该地区1998-2007年的SPOT/NDVI时间序列数据进行研究,并利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对旬合成的NDVI数据进一步去云处理,根据处理后的结果,用一元线性回归趋势法定量描述了东北地表植被覆盖的动态变化。结果表明:近10年来中国东北地表植被覆盖整体得到改善的区域远比植被覆盖退化的区域面积大,其中严重退化的区域主要是内蒙古的东四盟地区,尤其是呼伦贝尔和科尔沁地区。     

Vegetation cover change and the driving factors over northwest China

In this paper the spatio-temporal variation of vegetation cover in northwest China during the period of 1982-2006 and its driving factors were analyzed using GIMMS/NDVI data. The annual average NDVI was increased with a rate of 0.0005/a in northwest China and there was an obvious difference between regions. The trend line slopes of NDVI were higher than 0.0005 in the Tianshan Moutains and Altay Mountains of Xinjiang,the Qilian Mountains of Gansu and the eastern part of Qinghai,which indicated the vegetation cover was significantly increased in these areas. The trend line slopes of NDVI were lower than 0.0005 in the southern region of Qinghai,the border regions of Shaanxi and Ningxia,the parts of Gansu and Tarim Basin,Turpan and Tuoli in Xinjiang,which indicated the vegetation cover was declined in these areas. The NDVI of woodland,grassland and cultivated land had an ascending tendency during the study period. The study shows that the vegetation cover change was caused by both natural factors and human activities in northwest China. The natural vegetation change,such as forests was influenced by climate change,while human activities were the main reason to the change of planting vegetation. The changes of vegetation covers for different elevations,slopes and slope aspects were quite different. When the elevation is exceeded to 4,000 m,the NDVI increasing trend was very low;the NDVI at the slope of less than 25° was increased by the ecological construction;the variation of NDVI on sunny slope was stronger than that on shady slope. The temperature rose significantly in recent 25 years in northwest China by an average rate of 0.67oC/10a,and precipitation increased by an average rate of 8.15 mm/10a after 1986. There was positive correlation between vegetation cover and temperature and annual precipitation changes. Rising temperature increased the evaporation and drought of soils,which is not conducive to plant growth,and the irrigation in agricultural areas reduced the correlation between agricultural vegetation NDVI and precipitation. The improvement of agricultural production level and the projects of ecological construction are very important causes for the NDVI increase in northwest China,and the ecological effect of large-scale ecological construction projects has appeared.     

Vegetation dynamics and its response to climate change in Central Asia

The plant ecosystems are particularly sensitive to climate change in arid and semi-arid regions. However, the responses of vegetation dynamics to climate change in Central Asia are still unclear. In this study, we used the normalized difference vegetation index(NDVI) data to analyze the spatial-temporal changes of vegetation and the correlation of vegetation and climatic variables over the period of 1982–2012 in Central Asia by using the empirical orthogonal function and least square methods. The results showed that the annual NDVI in Central Asia experienced a weak increasing trend overall during the study period. Specifically, the annual NDVI showed a significant increasing trend between1982 and 1994, and exhibited a decreasing trend since 1994. The regions where the annual NDVI decreased were mainly distributed in western Central Asia, which may be caused by the decreased precipitation. The NDVI exhibited a larger increasing trend in spring than in the other three seasons. In mountainous areas, the NDVI had a significant increasing trend at the annual and seasonal scales; further, the largest increasing trend of NDVI mainly appeared in the middle mountain belt(1,700–2,650 m asl). The annual NDVI was positively correlated with annual precipitation in Central Asia, and there was a weak negative correlation between annual NDVI and temperature. Moreover, a one-month time lag was found in the response of NDVI to temperature from June to September in Central Asia during 1982–2012.     

秦岭主峰太白山积雪时空变化规律及驱动机制分析

利用2000-2017年LandsatTM数据,基于SNOMAP算法提取秦岭主峰太白山积雪面积,同时结合研究区地形数据及10个气象站点的气象观测数据,分析太白山积雪变化特征及其与地形、气候因素的关系.结果表明:(1)2000-2017年冷季太白山积雪面积在波动中减少.积雪面积消减率为24.15％;(2)影响太白山积雪变...     

填闲作物腐解过程及其对后茬冬小麦产量的影响

研究了渭北旱塬地区不同填闲作物（长武怀豆（S）、黑麦草（R）及两者1∶1混合（M））翻压和氮肥水平（0、60、120 kg N·hm^-2）双因素处理下,填闲作物的腐解规律、碳氮释放动态及对后茬冬小麦产量的影响,并对腐解速率与Olsen模型进行了拟合。结果表明：各填闲作物翻压后腐解规律及碳氮释放特征均表现为“前期快-中期慢-后期加快”,填闲作物腐解规律符合Olsen模型,在第276天各处理累积腐解率均达70%以上。在第0~35天,同一施氮处理下,累积腐解率和腐解速率均表现为S>M>R（P<0.05）;第35天,S、M和R各处理干物质累积腐解率分别达到61.9%、55.5%和47.5%;在0~35 d,施氮对S、M的腐解影响不显著,对R影响显著,35 d后氮肥效应逐渐减弱;填闲作物的腐解同时伴随其碳、氮的快速释放,在第21天,S、M和R碳氮残留率分别达到40%、50%和60%左右。平均来看,S的碳氮释放速率显著高于R,与M无显著差异。与裸地对照相比,翻压填闲作物能够显著提高后茬冬小麦产量,其籽粒产量增加10%~35% （P<0.05）,其中翻压长武怀豆低氮处理和混合翻压低氮处理效果最佳。     

皇甫川流域气候变化特征及其生态效应分析

气候变化叠加上其它的自然驱动力和人类活动力,必将对区域脆弱的生态系统结构和功能产生重要影响。利用1961～2010年皇甫川流域气候数据、准格尔旗统计年鉴数据,采用数理统计方法和NPP计算模型,分析流域降水、气温特征及其生态效应。结果表明:1961～2010年流域降水、气温的季节和年际波动明显;降水年际变化趋势不明显,而年平均气温上升趋势明显;主要受降水量年际波动影响,流域NPP和农业生态系统生产功能均表现出明显的年际波动变化;NPP变化趋势不明显,而农业生态系统作为自然-社会-经济复合系统,其粮食生产增长趋势明显,但气候暖干化可能会带来农业气象灾害。此外,流域气候波动性大、稳定性差,加剧了土地荒漠化。因此,在皇甫川流域生态建设、环境治理中,要综合采取工程措施、生物措施和农业措施,将气候变化造成的不利影响降低到最低限度。     

土地利用/覆被变化模型研究面临的几个问题

文中主要针对模型研究的土地利用/覆被变化类型、模型分析的尺度与层次、建模的理论框架和模型的精度检验这4个方面,对当前土地利用/覆被变化模型研究所面临的问题进行了深入探讨和分析。结果表明:1)土地利用/覆被变化包括转换和渐变两种主要类型,而且通常的土地利用/覆被变化大多属于渐变类型,但是目前的模型多是研究土地利用/覆被变化的转换过程,而对渐变过程的研究相对较少,因而应该加强对土地利用/覆被变化渐变过程的模拟与分析。2)土地利用/覆被变化是一个多尺度过程,模型研究应该探索包括经济学中的均衡分析和统计学中的多层次分析在内的多种建模方法,而不是局限于某一种方法,以便更加深入地认识不同尺度或层次之间的相互作用及反馈关系。3)土地利用/覆被变化具有很强的复杂性,应该对复杂的土地利用/覆被变化过程进行分解和集成,多视角地探索建模的理论框架。4)精度检验是模型研究的重要组成部分,应该构建多时间尺度与多空间尺度的土地利用/覆被变化模型,探讨在多个时间尺度和多个空间尺度上进行精度检验及不确定性分析的方法与技术。     

Spatiotemporal variation in snow cover and its effects on grassland phenology on the Mongolian Plateau

Snow cover is an important water source for vegetation growth in arid and semi-arid areas,and grassland phenology provides valuable information on the response of terrestrial ecosystems to climate change.The Mongolian Plateau features both abundant snow cover resources and typical grassland ecosystems.In recent years,with the intensification of global climate change,the snow cover on the Mongolian Plateau has changed correspondingly,with resulting effects on vegetation growth.In this study,using MOD10A1 snow cover data and MOD13A1 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)data combined with remote sensing(RS)and geographic information system(GIS)techniques,we analyzed the spatiotemporal changes in snow cover and grassland phenology on the Mongolian Plateau from 2001 to 2018.The correlation analysis and grey relation analysis were used to determine the influence of snow cover parameters(snow cover fraction(SCF),snow cover duration(SCD),snow cover onset date(SCOD),and snow cover end date(SCED))on different types of grassland vegetation.The results showed wide snow cover areas,an early start time,a late end time,and a long duration of snow cover over the northern Mongolian Plateau.Additionally,a late start,an early end,and a short duration were observed for grassland phenology,but the southern area showed the opposite trend.The SCF decreased at an annual rate of 0.33%.The SCD was shortened at an annual rate of 0.57 d.The SCOD and SCED in more than half of the study area advanced at annual rates of 5.33 and 5.74 DOY(day of year),respectively.For grassland phenology,the start of the growing season(SOS)advanced at an annual rate of 0.03 DOY,the end of the growing season(EOS)was delayed at an annual rate of 0.14 DOY,and the length of the growing season(LOS)was prolonged at an annual rate of 0.17 d.The SCF,SCD,and SCED in the snow season were significantly positively correlated with the SOS and negatively correlated with the EOS and LOS.The SCOD was significantly negatively correlated with the SOS and positively correlated with the EOS and LOS.The SCD and SCF can directly affect the SOS of grassland vegetation,while the EOS and LOS were obviously influenced by the SCOD and SCED.This study provides a scientific basis for exploring the response trends of alpine vegetation to global climate change.     

疏勒河中游土地利用动态变化分析

以疏勒河中游为研究区,利用ArcGIS9.2和ERDAS9.1平台,对1990年、2000年和2010年3期Landsat TM遥感影像进行目视解译,获取流域20年间土地利用/覆被变化遥感资料,通过土地利用动态度方法,分析流域20年主要土地利用类型的数量变化和土地利用/覆被变化的驱动力。结果表明:(1)1990-2010年间,疏勒河中游地区土地覆被类型主要为未利用地、牧草地、耕地,三者面积占研究区总面积的98.22%,20年间土地利用整体特征并未发生重大变化。(2)疏勒河中游主要土地利用类型变化发生在耕地、建设用地和牧草地,其土地利用动态度分别为13.60%、7.97%和7.68%。(3)政策和人口增长可能是促进土地利用/覆被变化的主要驱动因素。