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。     

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。     

2000－2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,平均复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...     

汾河流域植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

[目的]研究汾河流域植被覆盖度在时间以及空间上的变化特征,及其与地形因子的关系,为汾河流域的绿色发展提供科学依据.[方法]基于MODIS NDVI遥感影像数据,选取汾河流域2005-2020年中的2005,2009,2013,2017,2020年数据,采用像元二分模型估算汾河流域15 a的5个时期的植被覆盖度;结合线性...     

基于生态分区的河北省植被覆盖时空变化特征研究

植被覆盖的时空变化可以反映气候变动的规律和趋势,是全球能量循环和物质流动的组成部分,可作为生态环境演变研究的重要方面。为研究河北省近些年植被NDVI变化和分布的情况,在SPOT-VGT数据的基础上,将研究区划分为坝上高原、燕山太行山山地和河北平原3个生态区,结合研究区的土地覆盖数据,利用最大合成法和均值法获取研究区内各时间点和各土地覆盖类型的NDVI值,通过趋势分析法对研究区NDVI时序变化趋势进行探析,由此对整个研究区和各生态分区NDVI时空变化与分布特征进行综合分析。结果表明:(1)河北省近11年NDVI整体呈上升趋势,植被覆盖总改善面积大于总退化面积,改善面积主要分布在坝上高原和燕山太行山山地部分地区,退化面积主要分布在河北平原部分地区。(2)河北省三生态区不同土地覆盖类型上的NDVI变化特征不尽相同,针对各个土地覆盖类型NDVI的变化特征提出了改善不同生态分区植被NDVI的方法和建议。     

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。     

1982-2014年祁连山植被生长季NDVI变化及其对气候的响应

祁连山是西北地区重要的生态功能区和河西绿洲的水源涵养地,全面了解植被的生长变化有助于制定合理的气候变化对策。利用1982-1999年的GIMMS NDVI数据和2000-2014年的MODIS NDVI数据,采用最大值合成法、均值法、斜率法、相关分析法等,对祁连山近35年生长季植被变化及其对气候变化的响应进行了深入研究。结果表明:1982-2014年,祁连山植被NDVI整体呈增加趋势,但变化趋势并不明显;近35年,祁连山植被NDVI呈增加趋势的面积比呈降低趋势的面积大,表明植被覆盖状况有所改善,植被NDVI增加的区域集中于中西部,而植被NDVI降低的区域集中于东部;气候的年际变化对祁连山植被NDVI有一定的影响,植被NDVI对气温和降水存在一定的滞后性响应。气温升高和降水增加有助于祁连山植被覆盖增加,生态环境得到改善。     

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。     

2000—2020年延安市植被覆盖时空变化及其影响因素

[目的] 对陕西省延安市植被覆盖时空变化特征及其与气候变化和人类活动之间的关系进行研究,为该市评估生态环境效益和生态环境建设提供科学支持。[方法] 基于MODIS-NDVI和气象等相关数据,采用线性趋势分析、相关性分析和残差分析对延安市2000—2020年植被覆盖时空变化特征及其影响因素进行研究,并用地理探测器分析不同因子对植被覆盖变化的影响以及各因子之间的交互作用。[结果] ①2000—2020年延安市植被NDVI总体呈上升趋势,增速为10%/10 a,快于同期三北防护林植被覆盖的平均增速。②延安市植被覆盖状况不断优化,呈现改善的面积占99.64%,其中明显改善的面积占97.85%,呈现退化趋势的范围比例极少。③受水热分布的影响,延安市呈现“东高西低,南高北低”的植被分布格局。④延安市植被NDVI与降水的相关性要显著强于气温,与气温的相关系数分布在-0.60~0.70,其中呈正相关的面积占47.52%;与降水的相关系数分布在-0.23~0.91,其中呈正相关的面积占99.62%; ⑤延安市退耕还林还草等生态恢复工程的有效实施对植被状况改善最为显著,降水作用次之,气温和自然地理因素作用较小,多影响因子对延安市植被覆盖变化的交互作用表现为非线性增强或双因子增强。[结论] 延安市是黄土高原腹地中心城市,植被覆盖受气候和人类活动影响较大,未来在生态建设背景下,要立足于不同区域的资源禀赋,人为因素合理参与,因地制宜地采取相应的管控和补偿措施,以期达到植被NDVI持续改善的效果,进一步增强其生态效益。     

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。     

青海湖流域NDVI时空变化特征及其与气候之间的关系

作为陆地生态系统中的重要组成部分,植被的时空动态深刻影响生态结构和功能,深入了解植被时空演变特征及其与气候之间的关系,有助于提高对生态系统格局—过程—功能的认识,为生态保护和建设提供重要参考。基于2000—2016年MODIS13Q1 NDVI数据集,结合该区域及周边14个气象站的降水和平均气温数据,采用趋势分析法、突变检验法、IDW空间插值法、偏相关分析法和R/S分析法等方法,分析了青海湖流域近17年的NDVI时空动态特征及其与气候因子间的关系。结果表明:(1)2000—2016年青海湖流域NDVI总体上呈上升趋势,显著和极显著改善的区域占总面积的40.18%。(2)NDVI与年降水和平均气温呈正相关关系,但大部分区域呈不显著相关,NDVI与年降水的相关性高于年平均气温。(3)流域NDVI未来演变多为随机状态,占比为65.07%,由改善转退化的区域占26.73%,多分布在流域上游天峻县境内的多年冻土区。青海湖流域气候朝暖湿化方向发展,辅以生态建设工程的实施,2000—2016年青海湖流域NDVI整体改善,由于青藏高原的典型性和特殊性,未来植被的发展趋势仍具有较大的随机性和异质性。     

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。     

汶川地震灾区植被覆盖度变化与地形因子的关系

[目的]分析植被覆盖度变化与高程、坡度、坡向3种地形因子关系,为汶川地震灾区环境监测及修复、水土保持、灾害评估与防治等工作提供一定依据。[方法]通过构建汶川地震灾区像元二分模型估算植被覆盖度,分析植被覆盖度与地形因子之间的关系。[结果]高程小于3 000m的各高程带、各坡度带中平均植被覆盖度、高植被覆盖度减少,低植被覆盖度增加的比例均与高程、坡度呈负相关。高程低于500m,500~1 000m区域和坡度小于5°的区域其植被受地震影响大,恢复周期更长,截至2015年5月,尚未达到震前水平。各坡向区平均植被覆盖度,高、中、低植被覆盖度比例变化趋势较为一致,无明显差异,东、南、东南、北方向各等级植被覆盖度比例已达到震前水平。[结论]植被覆盖度与地形因子之间关系密切,植被覆盖的动态监测可以从地形变化出发。     

江苏省植被覆盖动态变化及其与气候因子的关系

[目的]研究2000—2013年江苏省植被覆盖状况的时空分布特征,并从年际和季节尺度上分析植被覆盖的空间变化特征以及NDVI与气温、降水量的相关关系和滞后性,以期为区域生态环境监测、生态环境保护和植被可持续发展提供参考。[方法]运用美国国家航空航天局(NASA)发布的2000—2013年MODIS 13Q1级产品(归一化植被指数)和江苏省1999—2013年各气象站点气象资料,采用最大值合成法、趋势线分析法、Person相关分析法和偏相关分析法。[结果](1)14a来,江苏省植被NDVI整体上呈下降趋势,且在时间和空间尺度上有所差异;(2)由于气温、降水量、厄尔尼诺和拉尼娜等事件的影响,NDVI在年际和季节间呈波动性变化;(3)NDVI对降水变化响应的滞后期为1个月,NDVI基本同步于相应气温的变化,仅夏季滞后期为1月。[结论]从时间尺度上看,年际、秋季,NDVI呈下降趋势,而春夏季,NDVI呈上升趋势;从空间尺度上看,江苏省西部的植被覆盖程度明显优于东部沿海和长江中下游平原。NDVI在年际和季节尺度上与气候因子的相关性显著,且与气温的相关性最好。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。     

乌兰察布市植被叶面积指数时空变化及对气候因子的响应

[目的]研究乌兰察布市植被叶面积指数(LAI)动态变化及对气候因子的响应,为该地区资源合理分配和生态保护提供科学依据。[方法]基于2000—2019年7—8月哥白尼气候变化服务项目PROBA-V LAI数据,结合气象数据,利用趋势分析、变异系数法、相关性分析方法等探讨了乌兰察布市LAI时空变化及与气温、降水、土壤湿度的关系。[结果](1) 2000—2019年7—8月乌兰察布市LAI整体呈波动上升趋势,速度为0.01/a, LAI空间分布差异明显,呈东南高西北低的特征。(2)LAI增加的区域占88.3%,兴和县大部、丰镇市东部、凉城县西部、四子王旗西南部及察哈尔右翼中旗中北部等地显著增加,阴山以北的后山大部分地区LAI上升速度较缓慢或出现下降,研究期内植被LAI变化相对不稳定。(3)LAI与同期气温呈显著负相关,与降水和土壤湿度呈极显著正相关,且与土壤湿度的相关性高于降水和气温。(4)LAI与气温、降水、土壤湿度的相关系数空间分布差异不显著,大部分区域植被LAI与气温呈负相关,45.4%的区域相关性显著;与降水和土壤湿度呈显著正相关,呈极显著正相关的区域土壤湿度大于降水。[结论] 20...