1998—2018年北疆天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系

为分析北疆天然草地植被覆盖度在生长季不同月份的时空变化及其与气象因子的关系,采用像元二分模型、变化率分析和相关分析探讨了北疆1998—2018年6—9月天然草地植被覆盖度的时空变化及其与气象因子的关系。结果表明,北疆天然草地植被覆盖度空间上呈现降水较少、气温较高的中部和东部较低,海拔较高、降水较多且相对湿度较高的北部、西部和南部较高,由中部和东部向北部、西部和南部三面波动增加。北疆天然草地植被覆盖度在6、7、8和9月呈降低趋势,月平均值表现为6月>7月>9月>8月。北疆天然草地归一化植被指数7月为增加趋势,6、8和9月为减少趋势,整体上波动较小。6、7和8月北疆月平均天然草地植被覆盖度与降水和相对湿度呈正相关关系,9月与气温和日照时数呈正相关关系。     

近20 a新疆北疆天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系

【目的】研究新疆北疆1998～2018年天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系,为退化草地的生态修复提供技术支持。【方法】基于多年连续的MODIS–NDVI产品数据和气象数据,利用像元二分模型对近20 a新疆北疆天然草地覆盖度进行反演,分析该区域草地植被覆盖度的时空变化及与温度、降水相关性,研究北疆天然草地植被覆盖度与气象因子的关系。【结果】(1)近20 a来,北疆天然草地植被覆盖度总体上呈现为中部和东部较低,北部、西部和南部较高的空间分布趋势。(2)天然草地变化率呈增加趋势的占比为57.51%,天然草地变化率呈降低趋势的占比为42.49%。(3)近20 a来,北疆天然草地植被覆盖度与年均降水量呈正相关的比例为81.27%,呈负相关的比例为18.73%;北疆天然草地植被覆盖度与年均气温呈负相关性所占比例为39.48%,呈正相关的比例为60.52%。【结论】新疆北疆天然草地植被覆盖度与年均降水量的相关性高于年均气温。     

广东省植被覆盖度时空变化及驱动因素分析

以南方重点林区广东省为研究对象,以2000—2010年MODIS NDVI月度合成数据、2000—2010年全球辐射定标夜间灯光数据DMSP/OLS为主要信息源,在植被覆盖度计算基础上,进行了植被覆盖度时间系列分析、空间趋势面分析、驱动因素分析。结果表明：2001—2010年间,广东省的年均植被覆盖度呈现围绕78.6%均线上下波动、总体趋势保持基本不变的时间系列变化格局;在空间格局上,广东省植被覆盖度从高到低,总体呈现由北向南逐渐降低的带状分布格局;年均植被覆盖度与年降水日高度负相关,与年日照时数低度正相关,与年平均温度、年平均降水量、灯光指数不相关。     

延安市1999—2019年植被覆盖时空变化特征

基于Landsat影像,运用像元二分模型、波段运算及转移矩阵的方法,分析延安市1999、2009、2019年植被覆盖度（Fractional vegetation coverage,FVC）时空变化特征,使用SPOT/VEGETATION NDVI计算的FVC作为参考,并从自然与人文角度进行影响因素的分析。结果如下：（1）延安市1999—2019年FVC总体大幅改善,后10年速度放缓且存在退化,南部林区植被稳定,东部一直存在波动,北部退化趋势明显,退化多发于流域、沟壑等人类活动频繁地带;（2）各级FVC 20年间正向转化均在70%左右,10年期完成2个级别即30%的正向转化,低、中低、中覆盖度植被更易退化,20年间负向转化在15%至20%,2009—2019年存在随等级的提高而退化加重的现象;（3）人文因素与FVC变化的关联程度最高,人口与FVC关联度为0.77,高于降水和温度。     

鄂西南地区近期植被覆盖度时空变化特征及原因分析

在Spot Vegetation NDVI时序数据的基础上,结合土地利用数据,对鄂西南地区近13年来植被覆盖状况的时空变化过程进行系统分析,并对其变化原因进行了探讨。结果表明,鄂西南地区主要土地利用类型为林地,绝大多数地区植被覆盖度均在75%以上,植被覆盖状况和生态环境整体优良;2001-2009年鄂西南地区植被覆盖状况保持稳定,并从2010年后开始呈现明显好转的态势,植被覆盖度好转地区的面积大于变差地区的面积,表明该区域自实施一系列林业生态工程以来生态环境得到了保护和逐步恢复。气温和降水量对鄂西南地区植被覆盖状况变化的影响不明显;2001年以来林业生态工程的实施是引起鄂西南地区自然植被覆盖状况逐步好转的主要原因,而城镇和耕地周边的土地开发利用活动是引起局部地区植被覆盖下降的重要因素。     

2000-2014年大通县植被覆盖时空变化研究

[目的]探索大通县植被变化规律。[方法]基于Landsat TM卫星遥感影像数据,通过ArcGIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了大通县不同时期的植被覆盖度时空变化总体特征及其变化原因,并结合大通县DEM数据提取地形因子,研究了不同海拔对植被覆盖度变化的影响。[结果]大通县2000年、2005年、2010年、2014年的平均植被覆盖度依次为73.57%、67.53%、56.13%、69.18%,植被覆盖度fc>0.65的区域和植被覆盖度稳定区的面积占总面积的比例均达到60%以上,植被覆盖总体情况良好;随着海拔的上升,植被覆盖度总体上呈现出先增加后减少的趋势,海拔高度低于3 500m的地带,中高与高等植被覆盖度占比在40%以上,但随着海拔的升高,植被覆盖度下降明显。[结论]引起大通县植被覆盖度动态变化的主要原因是社会经济政策与人类活动的共同影响,有效的政策引导以及森林生态安全屏障的构筑是大通县植被覆盖度提高的主要因素。     

2000～2010年陕北地区草地退化状况时空分析

[目的]研究陕北地区生态系统健康状况,为该地区草地生态系统修复与保护提供理论依据.[方法]在对2000 ～ 2010年陕北地区草地生态系统变化状况进行遥感解译的基础上,运用GIS技术分析退化草地生态系统时空分布状况.采用退化草地动态变化度、转类指数、景观指数,多角度、多层次地对陕北地区退化草地生态系统进行分析.[结果] 2010年陕北地区草地生态系统状况较差,退化草地总面积为38 005.77 km2,占该地区草地总面积的88.28％.2000 ～ 2005、2005～2010年陕北地区草地生态系统向着改善的方向发展,2000 ～ 2005年极度退化草地面积减少了14 693.37 km2,未退化草地面积增加了793.79 km2,2005～2010年极度退化草地面积减少了11 306.56 km2,未退化草地面积增加了4 247.21 km2.[结论] 2000～ 2010年陕北地区生态系统呈改良趋势,但是2010年草地生态系统状况仍较差.后续需继续加大对陕北地区草地生态系统的修复与保护力度,构建结构稳定、功能健康的草地生态系统.     

基于ERDAS与GIS的滁州市植被NDVI时空变化特征研究

[目的]研究滁州市归一化植被指数(NDVI)时空分布规律,为今后有针对性地改善滁州市的植被资源乃至生态系统提供理论依据。[方法]运用ERDAS和GIS技术,选取2001~2010年滁州市MODIS影像数据,得到2001~2010年滁州市的NDVI,并分析了NDVI时空变化的特征。[结果]从时间上看,2001~2010年滁州市植被NDVI平均值整体呈上升趋势,其中2001年植被NDVI平均值为0.468 1,2010年达0.681 3,年均增加率5.06%;从空间上看,滁州市植被NDVI的空间分布格局产生了较大变化,呈现东部和东北部增加,北部和西南部减少的趋势,中部和南部较为稳定。[结论]2001~2010年滁州市植被NDVI总体呈上升趋势,且植被起伏较大,区分较明显。     

应用Landsat影像数据分析岷江上游植被覆盖度时空变化及地形分异特征

以2000、2010和2020年的Landsat遥感影像为数据源,利用像元二分模型提取岷江上游3个时期的植被覆盖度,结合海拔、坡度以及坡向等地形因子,对研究区2000—2020年的植被覆盖状况变化及地形分异特征进行分析,为生态保护和土地规划利用提供数据支持。结果表明：(1)2000—2020年,研究区植被覆盖度呈先降低后升高的趋势,总体上得到改善,植被覆盖度Ⅲ级以上区域面积达到80%以上。(2)植被覆盖度在空间上呈现为“东高西低,南高北低”的分布特征,岷江上游中西部地区的植被覆盖度为Ⅳ级以上,黑水县西北部山区和松潘县的极高海拔地带植被覆盖度为Ⅰ级。(3)随海拔、坡度的上升,研究区植被覆盖度均表现为先升高后降低的特征;植被覆盖度半阳坡最大,阴坡最小,平地大于半阴坡。岷江上游作为长江上游的生态屏障,植被覆盖状况受海拔、坡度以及坡向和人类活动影响较大,因此,对岷江上游地区生态保护和土地利用应考虑地形限制,因地制宜采取措施。     

2000—2021年安徽省归一化植被指数时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,分析2000—2021年安徽省归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index,NDVI）时空变化特征。结果表明：在时间分布上,2000—2021年安徽省月均NDVI整体呈先升高后降低的趋势,8月NDVI最高,2000—2021年安徽省年均NDVI总体呈显著增加趋势,增率为0.003 4/a,在2021年达最高值（0.61）;在空间分布上,2000—2021年安徽省NDVI高值区域主要分布在皖南山区和皖西大别山地区,NDVI低值区域集中分布在江淮丘陵及沿江平原地区,2000—2021年安徽省大多数地区NDVI呈显著增加趋势,NDVI显著增加区域占比为73.20%,NDVI显著减少区域占比为3.99%。这表明2000—2021年安徽省植被状况呈现明显改善的趋势。     

津巴布韦近20年植被覆盖度时空动态变化特征研究

植被覆盖度是反映生态环境的重要指标,津巴布韦是中国“一带一路”上重要合作伙伴,对津巴布韦植被覆盖度进行监测对区域内生态环境经济建设具有重要意义。基于MODIS NDVI数据,采用像元二分法、趋势分析、Hurst指数等方法从时空角度分析了津巴布韦近20年植被覆盖度动态变化特征。结果表明,总体上津巴布韦植被覆盖度较高;2001—2009年、2015—2017年植被覆盖度呈波动上升趋势,2009—2015年、2017—2019年呈现波动下降趋势;从空间上,存在明显的区域差异性,植被覆盖度北部高,西南和中部地区低。津巴布韦植被覆盖度变化趋势主要以不显著变化为主（占81.70%）,11.52%的地区呈增加趋势,6.78%的地区呈减少趋势。津巴布韦地区植被覆盖度反向持续性强于正向持续性,增加趋势占7.44%,减少趋势占9.69%。津巴布韦植被覆盖度受降水量、气温共同影响,主要受降水量因素的影响。植被覆盖度受夜间灯光数据影响,呈负相关区域主要在哈拉雷和布拉瓦约,正相关区域主要在马邵纳兰省。     

基于MOD13Q1的塔里木盆地植被覆盖度时空变化

植被覆盖能客观的反映植被基本情况,为区域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据和决策参考。基于此,以新疆塔里木盆地为研究区,利用MOD13Q1产品数据获取研究区植被覆盖度信息,采用转移矩阵的分析方法,分析了2000—2015年塔里木盆地植被覆盖度的时空变化特征和发展趋势。结果表明:塔里木盆地植被覆盖度类型主要为极低覆盖度,其次是低覆盖度,而中等植被覆盖度、高植被覆盖度和极高植被覆盖度在塔里木盆地分布较少;2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年3个时期塔里木盆地的植被覆盖度呈现由低向高转移的趋势,虽然转换比重不大,但还是向着好的方向变化。其中,在2005—2010年期间各类型植被覆盖度数据向好转移趋势最为显著,但部分极高的植被覆盖度地区出现了植被退化现象,这表明塔里木盆地极低植被覆盖度有改善的趋势,极高植被覆盖度出现退化。     

2000—2018年甘南州植被覆盖水平时空变化

基于2000—2018年MODIS EVI数据,采用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall检验和多元线性回归分析,研究甘南州EVI时空变化趋势和影响因素。结果表明,从年际EVI变化来看,2000—2018年甘南州草地生长季植被覆盖度呈先下降再缓慢上升的趋势,EVI均值在0.36～0.41。从空间变化看,盛草期甘南州绝大部分区域植被覆盖度较高且随时间推移而明显改善;部分地区发生了轻微退化现象。具体可以表现为高海拔地区植被退化较明显,而低海拔地区植被有改善的趋势。影响植被变化趋势的主要因素是气候和地形因素,人为因素也有显著影响。     

昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据

以昆明市主城区及呈贡新区为研究区域,其于1992年Landsat 5 TM、2001年Landsat 7 ETM+、2014年Landsat 8遥感影像数据,运用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,在ENVI 5.1、ArcGIS10.1软件的支持下,提取3个时相的植被覆盖度等级,定量分析了该地区的植被覆盖度变化情况.结果表明,昆明市主城区及呈贡新区植被覆盖等级以高植被覆盖为主;1992 ～ 2014年植被覆盖以高→中等、高→中高为主要转换类型;植被覆盖等级与环境、农业、城市建设政策息息相关.     

30年来内蒙古草地退化时空变化研究(英文)

[目的]研究过去30年内蒙古草地退化的时空变化特征。[方法]利用长时间序列的GIMMS和MODIS影像以及TM、ETM等分辨率较高的影像数据相结合,定量分析30年来内蒙古草地退化的时空分布特征。[结果]结果表明:30年来内蒙古草地退化较为明显,草地退化度指数从1.38增加到1.68,而2005s地退化度指数最低为1.28。1980s后,内蒙古草地退化与恢复同时发生,但是草地退化是内蒙古草原变化的主要趋势。内蒙古草地退化面积由1980s的18.08×104km2增加到2010s的22.47×104km2,且分布范围由内蒙古中东部的呼伦贝尔草原和锡林郭勒草原区逐渐向西部的鄂尔多斯和阿拉善草原区延伸。内蒙古草地退化面积1980s-1995s年间呈现增加趋势,后逐渐减少到2005s的10.8×104km2,2005s后又有增加趋势,且草地退化明显区域主要分布在锡林郭勒草原的西部地区。[结论]由于受到温度、降水等自然因素和放牧等人为因素的影响,内蒙古草地退化日趋明显,不仅表现为草地面积的减少更表现在草地覆盖度的下降。     

2000-2015年青海省植被覆盖的时空变化特征

【目的】以像元为基本单元,研究青海省归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,以揭示NDVI对气候变化的响应规律,分析青海省未来植被变化趋势,为青海省生态建设提供参考。【方法】以青海省2000-2015年的MODIS13Q1/NDVI为数据源,将反映趋势变化的Theil-Sen Median方法与检验趋势显著性的Mann-Kendall方法结合使用,研究青海省NDVI的变化趋势,并采用Hurst指数方法判断变化趋势的可持续性。【结果】1)青海省NDVI的空间分布整体呈从西北向东南逐渐增加的趋势。2)16年间NDVI整体呈增长趋势,增速为每10年1.5%,旱地及草原与稀树灌木草原增速最快,分别为每10年2.7%和2.3%。3)16年间青海省植被覆盖改善区域(60.51%)明显大于退化区域(17.87%),其中植被覆盖明显改善区占全省面积的21.26%,轻微改善占39.25%,轻微退化占15.75%,严重退化占2.12%,基本不变的占21.62%。4)青海省植被覆盖未来改善的区域占整个区域面积的62.23%,其中持续性改善占38.01%,由退化转为改善的占24.22%;植被未来有退化趋势的区域占18.30%,其中持续性退化占7.74%,由改善变为退化趋势的占10.56%;稳定不变的区域为8.43%;植被未来变化趋势不确定区域占11.04%。【结论】青海省植被覆盖变化受气候和人类活动的共同影响,大部分地区植被未来呈改善趋势。     

近22年民勤地区植被变化的时空特征及其驱动因素

选择植被作为指示因子,基于SPOT-VGT NDVI数据集,结合气象数据和社会经济发展政策,运用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall显著性检验法及相关性分析方法,探究1998—2019年民勤地区植被覆盖变化的时空特征及可能驱动因素。结果表明,近22年民勤地区总体植被覆盖增加,沙漠化改善明显;归一化植被指数(NDVI)以平均年增速0.16%小幅上升并伴随宽幅振荡,空间变化上存在着明显的空间差异;民勤地区风力对于该地区植被变化的影响显著,且对当地人类活动特别是生态环境治理政策的推行有响应。建议在之后的环境治理中从风力的角度解决绿洲与沙漠缓冲地区的植被退化问题。